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          지방정부 공공사업에 관한 일간지 미디어자료의 시계열 코퍼스분석

          이태헌(Lee Tai Hun), 홍순구(Hong Soon Goo), 정하영(Jeong Ha yeong), 홍혜승(Hong Hye Seung) 한국지방정부학회 2017 지방정부연구 Vol.20 No.4

          '스콜라' 이용 시 소속기관이 구독 중이 아닌 경우, 오후 4시부터 익일 오전 7시까지 원문보기가 가능합니다.

          본 연구는 이해관계자간의 인식차이를 객관화하기 위하여 시계열로 핵심어를 추출하는 과정을 통해 대립이나 갈등을 해소하기 위한 단서를 제공할 수 있는 자동화된 텍스트분석 방법론을 구축하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 현재 논쟁이 진행되고 있는 해수담수화 플랜트사업에 관한 거시적인 관점에서 문제인식의 차이를 이해하기 위해 지역 2개 신문사와 중앙 3개 신문사의 기사를 수집하여 시계열 코퍼스(corpus) 분석을 실시하였다. 분석결과 해수담수화 논의에 있어서 미디어간 인식의 차이가 존재하는 것을 알 수 있었다. 본 연구는 코퍼스 분석에 있어서 한글자연어처리 기술과 TFIDF분석을 통한 핵심단어의 추출을 통해 자동적인 텍스트분석 시스템을 구축하기 위한 토대가 된다는 점에서 학문적인 기여를 하고 있다. The aims of this study is to develop an automated corpus analysis methodology for objectifying a consensus dissonance among stakeholders and providing a reference to support conflict management by proposing a topic-based time series analysis of news media. To understand a consensus dissonance on the seawater desalination plant project, news articles of two local newspapers and three major newspapers which reported about the issue are collected, and a topic-based time series analysis is conducted. As a result, this study clarified a consensus dissonance about the seawater desalination plant project. This study contributes to develop an automated corpus analysis system by applying Korean natural language processing and TFIDF analysis.

        • KCI등재

          마을기업육성사업을 중심으로 한 Co-creation기반의 공공정책 수립방안에 관한 연구

          이태헌(Lee, Tai-Hun), 홍순구(Hong, Soon-Goo), 임성배(Lim, Seong-Bae) 한국지역사회학회 2017 지역사회연구 Vol.25 No.1

          Community business support projects began in 2010 to revitalize a local community of stagnating cities and create an independent economic ecosystem. The purpose of this study is to examine the political limitations of community business support projects and to propose a new policy model through the introduction of a concept of Co-creation that embraces opinions from a variety of external participants. For this purpose, the paper analyzes interviews and literature materials collected from village companies in the Busan/Gyeongnam region in Korea as a research subject based on grounded theory and proposes a paradigm model. This study has academic contributions in that it provides a methodology of Co-creation that is applicable to community business development projects through theoretical consideration on new public management theory and new governance. This study has practical contributions in that it clarifies the political problems facing current community business support policies through a quantitative study, and it proposes a model for improving the collaborative structure between the government and private sector.

        • KCI등재

          공동창조(Co-creation)기반의 공공미술사업을 통한 지역혁신 효과분석:

          이태헌(Lee, Tai Hun), 정하영(Jeong, Hayeong), 홍순구(Hong, Soon-Goo) 한국지방정부학회 2017 지방정부연구 Vol.21 No.3

          '스콜라' 이용 시 소속기관이 구독 중이 아닌 경우, 오후 4시부터 익일 오전 7시까지 원문보기가 가능합니다.

          지역 정체성 생성과 지속가능한 성장을 위해서는 공공이 책임을 가지고 운영하는 문화예술정책이 필수적이다. 최근에는 공공미술사업과 지역재생사업의 결합을 통해 낙후된 지역의 혁신을 시도하는 사업들이 다양하게 실시되고 있다. 실례로 벽화조성 및 조형작품 설치 등을 통한 주거환경개선 사업을 들 수 있다. 벽화와 조형물은 낙후된 지역에 활력을불어넣고 사람들의 이목을 집중시키기 위한 시도로는 효과적이지만 주민의 참여가 한정되고 일회적인 정책의 한계를가진다. 다대포 무지개공단의 홍티아트센터에서는 이러한 공공미술정책의 한계를 극복하기 위해 Co-creation 개념에기반 한 입주예술가 지원 사업을 통해 지역주민들과 공공미술 활동을 지난 3년간 실시해 왔다. 본 연구에서는 홍티아트센터의 입주예술가 지원 사업에 대한 혁신 효과를 분석함으로써 공동가치창출과정과 지역재생의 유효성을 검토하였다. 여행비용법(TCM)에 기반한 지불의사비용 도출 및 비용편익 분석 결과, 2015년과 2016년의 홍티아트센터는 예산대비 약 2.5배의 비용편익률을 나타내었다. 본 연구는 서부산권 지역재생을 위해 현재진행 중인 공공미술정책인 홍티아트센터의 입주예술가 지원 사업에 대한 분석을 통하여 사업의 유효성을 입증함으로써 실무적 기여를 하였다. 또한입주예술가 지원사업을 통한 지역의 공동가치창출과정을 설명함으로써 지역정책분야에 학술적 기여를 하였다. For the creation of regional identity and sustainable growth, culture and arts policies run by public institutions are essential. Recently, there have been diverse attempts to innovate depressed regions by linking public art projects to regional regeneration projects. The main projects are residential environment improvement projects such as painting community murals and installing sculptures in public spaces. Mural paintings and sculptures are effective as an attempt to bring vitality to depressed areas and focus people s attention, but residents' participation is limited. That is, it is a one-sided policy. In order to overcome the limitations of public art policies, the Hongdae Art Center of Dadaepo Rainbow Complex has been conducting public art activities for the last three years by collaborating with local residents through the artist residency support project based on the concept of co-creation. The purpose of this study is to examine the effectiveness of community value creation process and regional regeneration by analyzing the regional innovation effect on the residency project of Hongtae Art Center in Busan. As a result of the travel cost analysis and the cost benefit analysis, the Hongtai Art Center in 2015 and 2016 showed a cost benefit rate of about 2.5 times the budget. This study contributed to practical work by verifying the validity of the public art project through the analysis of the residency project of the Hong-art Center, the public art policy currently in progress for the regeneration of the Western Area of Busan Metropolitan City. It also contributed to academic research in the field of regional policy by demonstrating the process of regional value creation through the residency project.

        • KCI우수등재

          공공자전거의 쏠림현상 해소를 위한 동적 재배치 라우팅 모형: 창원시 누비자 사례

          정하영(Ha Yeong Jeong), 이태헌(Tai Hun Lee), 김재권(Jae Kwon Kim), 김외정(Oe Jung Kim), 김찬영(Chan Young Kim) 한국데이터정보과학회 2021 한국데이터정보과학회지 Vol.32 No.1

          본 연구에서는 공공자전거 이용 활성화와 운영관리를 지원하고자 쏠림현상으로 인한 불편함을 개선하기 위한 동적 재배치 리우팅 모형을 제안하고 공공자전거 터미널별 수요에 맞는 개선 방안을 마련할 수 있도록 의사결정을 위한 정보를 제공하고자 하였다. 이를 위해 접근성 기반 서비스로써의 공공자전거의 특징과 네트워크 효과로 인한 외부성 문제를 소개하고, 이 문제를 해소하기 위한 재배치 라우팅 알고리즘 개발 방향을 검토하였다. 그리고 터미널 간 상호의존성을 고려하기 위해 터미널별 일별 이동 쏠림을 예측하고 이를 가중치로 활용한 동적 휴리스틱 다익스트라 알고리즘을 제시하였다. 이는 기존 모형과 달리 노드의 쏠림 가중치의 과소과잉에 따라 최근접 노드의 탐색 방향을 변형하는 모형이다. 마지막으로 창원시 누비자 사례를 대상으로 분석하여 제시한 모형의 유효성을 확인하였다. 본 연구에서 제시된 결과와 방법론은 정책입안자들이 공공 자전거 재배치 계획에 대한 1일 단위의 지침을 수립하는 데 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다. This study proposes a dynamic relocation routing model, to mitigate the inconvenience caused by hot-spot congestion and provide information for decision-making, thereby facilitating improvement measures that meet the demands of individual public bike terminals and supporting the vitalization and operational management of public bikes. To this end, the network externality in public bike schemes as an accessibility-based service is introduced, and a dynamic heuristic Dijkstra's algorithm to relieve hot-spot congestion is designed. The distinctive difference from previous Dijkstra' algorithm is to consider interdependence between terminals and can change node weight and search direction according to the level of flows. The effectiveness of the proposed model is verified by analyzing the case of Nubija in Changwon city. The results and methodology presented in this study are expected to help policymakers establish daily guidelines for public bike-relocation plans.

        • KCI등재

          공공서비스의 수요대응성 향상을 위한 전자민원 코퍼스분석

          정하영(Jeong, Hayeong), 이태헌(Lee, Tai Hun), 홍순구(Hong, Soon-Goo) 한국지방정부학회 2017 지방정부연구 Vol.21 No.1

          '스콜라' 이용 시 소속기관이 구독 중이 아닌 경우, 오후 4시부터 익일 오전 7시까지 원문보기가 가능합니다.

          시민들의 공적관심사에 대한 다양한 내용분석이 시도되어 왔으나 대부분이 조사자가 설계한 설문조사를 통해서 공적관심사를 집약하는 방법이었다. 이러한 방법은 조사자의 주관에 의존하기 때문에 조사자가 달라질 경우 분석결 과가 판이하게 달라질 수 있으며 데이터를 집약하기 까지 많은 시간과 노력이 요구된다. 이에 본 연구에서는 문제탐 색과 의사결정을 위한 빅데이터 과학의 일환인 코퍼스 언어학 기반의 내용분석수법(Corpus Linguistic Based Content Analysis)을 응용하여, 민원데이터 속에 내포되어 있는 시민들의 실질적인 공적관심사(Public Concern)를 객관적으로 기술하고 자동적으로 집약하는 공적관심사 평가수법(Public Concern Assessment Methodology)을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구의 목적 달성을 위해 1) TFIDF(Term Frequency Inverse Document Frequency) 수법을 이용한 주요민원 분석방법론과 2) 공기어(Co-Occurrences) 추출과 공기어구 조맵을 시각화하여 주요민원에 대한 공통인식 및 의견대립 분석방법론을 제안하고, 문제점 및 정책과제를 검토하였 다. 이를 위해 전자민원 창구 “부산시에 바란다”에 2015년 1월 1일 – 2015년 6월 31일까지 공개 접수된 민원데 이터에 대한 코퍼스분석을 실시하였다. 본 연구는 다양한 민원인의 개별적 문맥을 고려한 키워드 추출, 공통민원 탐색, 상충된 민원 탐색, 애로민원 탐색 등 정책입안자에게 신속하고 정확하게 민원내용을 파악할 수 있는 방법론을 제안하는데 공헌하고 있다. So far, there are diverse content analyses on public concerns that have been attempted. However, most of them have been conducted based on a survey questionnaire designed by the researcher. The survey questionnaire highly depends on the researchers' subjective point of view. If the researchers are different, the results of the analysis may also differ. It requires great effort for the researcher to collect the data. Regarding the problem on high dependency on the researcher, this study proposes a corpus-linguistics-based content analysis as a part of big data science to search latent problem and to support decision-making, and it also attempts to develop a public concern assessment methodology to describe objectively the actual public concerns from civil petitions data and automatically summarizes them. For this purpose, this study proposed two methodologies - i) new content analysis of civil petitions to apply TFIDF (Term Frequency Inverse Document Frequency) methodology and ii) Co-occurrences extraction and co-occurrences structure map to visualize a common perspective on a policy issue and any conflict of public concerns. As a case study, the proposed content analysis is conducted with open civil petitions that were submitted to Busan electronic civil petition window, named “Wish to Busan (Busansi-e-baranda)” from January 1, 2015 to June 30, 2015. The results can be utilized as a basic evidence for policy making such as key concern of civil petition, common perspective, and conflict of opinion.

        • KCI등재

          Bitcoin Price Forecasting Using Neural Decomposition and Deep Learning

          Adyan Marendra Ramadhani(마렌드라), Kim Na Rang(김나랑), Lee Tai Hun(이태헌), Ryu Seung Eui(유승의) 한국산업정보학회 2018 한국산업정보학회논문지 Vol.23 No.4

          Bitcoin is a cryptographic digital currency and has been given a significant amount of attention in literature since it was first introduced by Satoshi Nakamoto in 2009. It has become an outstanding digital currency with a current market capitalization of approximately $60 billion. By 2019, it is expected to have over 5 million users. Nowadays, investing in Bitcoin is popular, and along with the advantages and disadvantages of Bitcoin, learning how to forecast is important for investors in their decision-making so that they are able to anticipate problems and earn a profit. However, most investors are reluctant to invest in bitcoin because it often fluctuates and is unpredictable, which may cost a lot of money. In this paper, we focus on solving the Bitcoin forecasting prediction problem based on deep learning structures and neural decomposition. First, we propose a deep learning-based framework for the bitcoin forecasting problem with deep feed forward neural network. Forecasting is a time-dependent data type; thus, to extract the information from the data requires decomposition as the feature extraction technique. Based on the results of the experiment, the use of neural decomposition and deep neural networks allows for accurate predictions of around 89%.

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