현미경에 의한 사료의 품질검사

이재문 대한양계협회 1973 월간 양계 Vol.5 No.7

복부종괴의 방사선학적 진단

이재문 동아엑스선기계 방사선기술연구소 1994 화상연구 Vol.2 No.2

노인여성의 연령증가에 따른 생활체력 변화 연구

이재문 한국사회체육학회 2003 한국사회체육학회지 Vol.19 No.2

휴리스틱을 이용한 kNN의 효율성 개선

이재문 한국정보처리학회 2003 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.10 No.6

효율적인 kNN 알고리즘

이재문,Lee Jae Moon 한국정보처리학회 2004 정보처리학회논문지B Vol.11 No.7

본 논문은 문서분류 방법인 kNN의 실행속도를 개선하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 기존의 kNN이 사용하는 <용어, 가중치>쌍의 목록 대신, <문서, 가중치>쌍의 목록을 사용하여 유사성 계산을 빠르게 함으로써 실행속도를 개선하는 것이다. <문서, 가중치>의 목록은 문서분류의 학습단계에서 <용어, 가중치>의 목록을 행렬 전치함으로써 구한다. 본 논문에서는 제안된 알고리즘을 시간복잡도 측면에서 분석하고 기존의 kNN과 비교 하였으며, 로이터-21578 데이터를 사용하여 실험적으로 성능을 비교 하였다. 실험결과, 본 논문에서 제안한 알고리즘이 기존의 kNN보다 실행속도측면에서 약 $90{\%}$정도의 우수함을 알 수 있었다. This paper proposes an algorithm to enhance the execution time of kNN in the document classification. The proposed algorithm is to enhance the execution time by minimizing the computing cost of the similarity between two documents by using the list of <document, weight> pairs, while the conventional kNN uses the iist of <term, weight> pairs. The 1ist of <document, weight> pairs can be obtained by applying the matrix transposition to the list of <term, weight> pairs at the training phase of the document classification. This paper analyzed the proposed algorithm in the time complexity and compared it with the conventional kNN. And it compared the proposed algorithm with the conventional kNN by using routers-21578 data experimentally. The experimental results show that the proposed algorithm outperforms kNN about $90{\%}$ in terms of the ex-ecution time.

위암의 영상 진단: 전산화 단층 촬영술

이재문,정승은 대한영상의학회 2002 대한영상의학회지 Vol.46 No.5

위암은 한국인에서 흔히 발생하는 종양으로 이의 조기 진단과 정확한 병기결정이 치료방법의 선택과 예후에 매우 중요하다. 전산화 단층 촬영술은 위암의 병기결정에 가장 흔히 사용되고 있는 방사선학적 진단방법이다. 저자는 위암진단 및 병기 결정을 위한 전산화 단층촬영술 검사방법, 병기결정 방법 및 그 진단적 정확도와 한계점들을 기술하고자 한다. Gastric cancer is one of the cancers occurring most frequeently in Korea, and the diagnosis and staging of the cancer, required in order to determine the best method of treatment and the prognosis, are very important. For staging, CT scanning has been widely used, and in this report the author describes the techniques and procedures involved, investigating the accuracy and limitations of modality in both the diagnosis and staging of this disease.

소셜 빅데이터 분석을 활용한 렛츠런파크 제주 테마파크로써의 활성화 전략 방안에 관한 연구

이재문,김성겸 한국스포츠학회 2022 한국스포츠학회지 Vol.20 No.3

This study intends to present a marketing strategy to establish Let's Run Park Jeju as a sound theme park by utilizing big data analysis. The research method used the social big data program Textom and the network analysis program Ucinet6. Text mining, opinion mining, semantic network analysis, connection degree centrality, and TF-IDF were conducted. The data collection period was limited to a total of 8 years from January 1, 2014 to December 31, 2021. Research results, first, word frequency, TF-IDF, connection centrality analysis results, Let's Run Park Jeju, Pony Water Park, Travel, Children, Rehabilitation Healing Equestrian Center, Festival, Horse Theme Park Golf Course, Experience, Aewol, Corona were extracted. Second, as a result of opinion mining analysis, it was found to be positive (86.88%) and negative (13.12%). Third, as a result of CONCOR analysis, a total of 4 groups were formed: theme park, accommodation, tourism and surrounding course A, and tourism and surrounding course B. It is expected that the results of this study will become the basic data for Let's Run Park Jeju to establish itself as a epresentative leisure and spectator sports in Korea and to be reborn as a healthy theme park. 본 연구는 빅데이터 분석을 활용하여 렛츠런파크 제주본장이 건전한 테마파크로 자리매김하기 위한 마케팅 전략을 제시하고자 한다. 연구방법은 소셜 빅데이터 프로그램인 텍스톰(TEXTOM)과 네트워크 분석 프로그램 Ucinet6를 활용하여 텍스트마이닝, 오피니언 마이닝, TF-IDF, 의미연결망분석, 연결 정도 중심성을 실시하였으며, 데이터의 수집기간은 2014년 1월 1일부터 2021년 12월 31일까지 총 8년으로 하였다. 연구결과, 첫째, 단어 빈도, TF-IDF, 연결중심성 분석 결과, 렛츠런파크 제주, 포니워터파크, 여행, 어린이, 재활힐링승마센터, 축제, 말테마파크골프장, 체험, 애월, 코로나가 10위권 이내로 추출되었다. 둘째, 오피니언 마이닝 분석 결과, 긍정(86.88%), 부정(13.12%)로 나타났다. 셋째, CONCOR 분석 결과, 테마파크, 숙소, 관광 및 주변코스A, 관광 및 주변코스B 총 4개의 그룹이 형성되었다. 본 연구의 결과가 렛츠런파크 제주 본장이 국내 대표적인 여가 및 관람스포츠로 자리매김하고 건전한 테마파크로 거듭나기 위한 기초자료가 되기를 기대한다.

소셜 빅데이터 분석을 활용한 렛츠런파크 부산경남 테마파크로써의 활성화 전략 방안에 관한 연구

이재문,장용석 한국스포츠학회 2022 한국스포츠학회지 Vol.20 No.1

In this study, big data analysis was conducted to suggest a strategy for revitalization of Let's Run Park Busan-Gyeongnam theme park. As a research method, text mining, opinion mining, semantic network analysis, TF-IDF, and connection degree centrality were conducted using Textom, a social matrix big data program, and Ucinet6 of network analysis. The data collection period was limited to a total of 8 years from January 1, 2014 to December 31, 2021. As a result of the study, first, word frequency, TF-IDF, Connection Degree Centrality analysis results, Let's Run Park Busan-Gyeongnam, Gimhae, Horse Riding, Illumina, Water Festival, Experience, Festival, Gangseo-gu, Family, and Cafe were all in the top 10. Second, as a result of opinion mining analysis, it was found to be positive (77.3%) and negative (22.67%). Third, as a result of CONCOR analysis, a total of 5 groups were formed: theme park, unique place, cafe, Corona 19, Derby Land. It is expected that the results of this study will serve as basic data for revitalizing Let's Run Park Busan-Gyeongnam headquarters and building an entertainment image as a salubrious theme park. 본 연구는 렛츠런파크 부산경남 테마파크로써의 활성화 전략 방안을 제시하고자 빅데이터 분석을 실시하였다. 연구방법으로는 소셜 매트릭스 빅데이터 프로그램인 텍스톰과 네트워크 분석의 Ucinet6를 활용하여 텍스트마이닝, 오피니언 마이닝, 의미연결망분석, 연결정도 중심성, TF-IDF를 실시하였으며, 데이터 수집기간은 2014년 1월 1일 ~ 2021년 12월 31일까지 총 8년으로 한정하였다. 연구결과, 첫째, 단어 빈도, TF-IDF, 연결중심성 분석 결과, 렛츠런파크 부산경남, 김해, 승마, 일루미아, 워터페스티벌, 체험, 축제, 강서구, 가족, 카페가 10위권 이내로 추출되었다. 둘째, 오피니언 마이닝 분석 결과, 긍정(77.3%), 부정(22.67%)으로 나타났다. 셋째, CONCOR 분석 결과, 테마파크, 이색장소, 카페, 코로나19, 더비랜드 총 5개의 그룹이 형성되었다. 본 연구의 결과가 렛츠런파크 부산경남 본장의 건전한 테마파크로서의 엔터테인먼트 이미지를 구축하기 위한 기초자료가 되기를 기대한다.

소셜 빅데이터 분석을 활용한 스포츠토토 인식 분석 연구

이재문,이용건 한국스포츠학회 2021 한국스포츠학회지 Vol.19 No.1

본 연구는 사행산업 활성화 및 건전한 스포츠 게임으로서의 스포츠토토 이미지를 구축하기 위해 스포츠토토를 주제로 빅데이터 분석을 실시하였다. 연구방법으로는 소셜 매트릭스 프로그램인 텍스톰과 네트워크 분석의 Ucinet6를 활용하여 텍스트마이닝, 오피니언 마이닝, TF-IDF, 연결중심성, 의미연결망분석을 실시하였으며, 연구기간은 2019년 1월 1일~2020년 12월 31일까지 총 2년의 기간으로 한정하였다. 분석 결과, 불법사설도박, 건전문화 캠페인, 감성, 기타 (온라인, 코로나, 청소년) 총 4개의 요인으로 범주화 되었다. 따라서 본 연구의 결과가 불법사설도박의 심각성을 알리고 근절방안을 위한 기초자료가 될 수 있기를 기대한다. This study conducted big data analysis on the theme of Sports Toto to build the image of Sports Toto as a healthy sports game. To this end, Textom, a social matrix program, and Ucinet6 for network analysis were used, and text mining, opinion mining, TF-IDF, degree centrality, semantic network analysis were performed. The study period was limited to a total of two years from January 1, 2019 to December 31, 2020. As a result of the analysis, it was categorized into four factors: illegal private gambling, sound culture campaign, emotion, and other factors(on-line, corona, youth). Therefore, it is expected that the results of this study will inform the seriousness of illegal private gambling and become a basic data for eradication measures.

게임 환경에 적합한 연속적인 k-개의 이웃 객체 찾기 알고리즘 비교 분석

이재문 한국게임학회 2013 한국게임학회 논문지 Vol.13 No.3

대부분의 연속된 k-개의 이웃 찾기 알고리즘은 차량, 핸드폰 등 이동하는 객체에 대하여 주기적으로 모니터링을 하는 위치 기반 서비스에서 연구되어 왔다. 이러한 연구들은 쿼리 포인트가 이동 객체에 비하여 매우 적을 뿐만 아니라 쿼리 포인트가 움직이지 않고 고정된 환경을 가정한다. 게임 환경에서 k-개의 이웃을 찾아야 하는 경우는 무리 짓기, 군중 시뮬레이션 및 로봇과 같이 이동 객체가 주변의 이웃 객체를 인식하여 다음 이동을 계산하여야 할 때이다. 따라서 모든 이동 객체가 쿼리 포인트가 되고, 그 결과 이동 객체와 쿼리 포인트의 수가 동일하며, 쿼리 포인트도 움직이게 된다. 본 논문에서는 이러한 게임 환경에서 기존의 위치기반 서비스에서 연구된 k-개의 이웃 찾기 알고리즘들을 적용하여 어떤 알고리즘이 어떤 조건에서 적합한지에 대한 성능을 분석한다. In general, algorithms to find continuous k-nearest neighbors has been researched on the location based services monitoring periodically the moving objects such as vehicles and mobile phone. Those researches assume the environment that the number of query points is much less than that of moving objects and the query points are not moved but fixed. In gaming environments, cases to find k-nearest neighbors are when computing the next movement considering the neighbors such as flocking, crowd and robot simulations. Thus, every moving object becomes a query point so that the number of query point is same to that of moving objects and the query points are also moving. In this paper, we analyze the performance of the existing algorithms focused on location based services how they operate under the gaming environments.