Migration is defined as the movement of people between residential places, and represents interactions between regions. Changes in migration involve changes in both the number of migrants toward/from regions and migration patterns across regions. However, most migration studies have focused only on the change in migrants, while no empirical study captures changes in migration patterns. In this paper, I present a function using the cosine similarity to measure changes in migration patterns, and apply it to 2001-2016 migration data of Korea. The results show that the migration patterns of Korea shifted in 2007, resulting in two distinct clusters. Local areas experienced various migration pattern changes despite few changes in the number of migrants.

평균법과 클러스터링은 다속성 평가문제에서 널리 쓰이고 있는 중요한 데이터 마이닝 기법들이다. 그러나, 다양한 다속성 평가 문제에서 데이터 마이닝을 할 때, 데이터들의 특징은 그 중요성이 달라질 수 있기 때문에 이러한 데이터의 중요도 차이를 고려해야 할 필요가 있다. 따라서, 이러한 기법들은 데이터의 선택 및 중요도 등과 같이 그 특징을 얼마나 잘 반영하는 지가 중요하다. 게다가, 산술평균법의 경우에는 우선순위 및 가중치로 정의되는 평가구조에서 적합한 결과를 산출하기에는 한계가 있을뿐 만 아니라, 평가자 그룹별 특징을 반영하기 곤란하다. 따라서, 본 연구에서는 기하학적 도형을 바탕으로 유사도를 평가하여, 평가자 그룹별로 특징지어지는 이산적인 환경에서의 평균을 산출하는 알고리즘을 제안하였다. 본 알고리즘의 핵심사항 중 하나는, 항목별 우선순위의 혼돈없이 유사도를 평가할 수 있다는 점이다.

게임산업은 급속한 성장기를 맞이하고 있으며 대중적, 상업적으로 흥행 에 성공한 게임에 대한 저작권, 표절, 복제에 대한 논란이 급증하고 있다. 컴퓨터 게임은 유행에 민감하며 이러한 소재를 중심으로 게임을 개발을 완성하기 위해서는 짧은 시간, 저렴한 비용, 기술력의 부족 등으로 인하여 게임에 대한 저작권, 복제, 표절에 대한 분쟁이 점차 증가되고 있다. 본 논문에서는 원시코드들을 비교 분석할 수 있는 도구들의 특성을 분석하여 게임 원시코드 분석에 적합한 Windiff를 이용하여, 게임 원시코드를 분석하여 원본프로그램과 복제프로그램간의 복제도를 산출하는 방법에 대하여 연구하였다. 복제도를 산출하는 방법은 게임 특징따라 기능별로 모듈을 나누고, 각 모듈에서 파일구조, 원시프로그램, 자료구조 형태로 파일을 분리한 후 복사도를 계산하였다. 계산된 복사도에서 게임특성상 각 기능의 중요도에 따라 가중치를 두어 전체 게임프로그램의 정량적인 복제도를 산출하였다.

게임산업의 급속한 발전과 더불어 대중적, 상업적, 인기 게임에 대한 저작권, 표절, 복제에 대한 논란이 많이 나타나고 있으나 게임에 대한 저작권, 표절, 복제도 산출, 유사도, 가치 평가에 대한 연구는 미비한 상태이며 유사도, 복제도 산출에 있어서 정량적인 산출 기법에 대한 연구는 전무한 상태이다. 본 논문에서는 게임 컨텐츠의 저작권, 프로그램보호권, 컴퓨터 게임과 영상 저작물의 관계를 고찰해 보았으며 이를 근거로 게임의 게임 저작권 설정에 대한 기초 자료를 제시하였다. 게임의 복제, 표절, 저작권 논란에 대하여 그동안 주관적이고 정성적인 형태로 표현된 유사도를 게임 특징벡터 추출 기법을 이용하여 객관적이고 정량적인 유사도 산출 방법을 제안하였다. 제안 방법은 게임 분류기법에서 특징 벡터를 추출하여 이를 근거로 원본 게임과 유사한 게임간의 특징 벡터를 비교하여 정량적인 유사도를 산출하였으며 실험 결과를 통하여 제안한 방법이 유사게임간의 그룹화, 정량적 유사도 산출의 가능성을 제시하였다.