비정형 데이터 마이닝을 활용한 한국농수산대학 재학생의 학교생활 감성 분석(1)

주진수,이소영,김종숙,송천영,신용광,박노복,Joo, J.S.,Lee, S.Y.,Kim, J.S.,Song, C.Y.,Shin, Y.K.,Park, N.B. 국립한국농수산대학교 교육개발센터 2019 현장농업연구지 = Journal of practical agricultural resear Vol.21 No.1

In this study we examined the preferences of eight college living factors for students at Korea National College of Agriculture and Fisheries(KNCAF). Analytical techniques of unstructured data used opinion mining and text mining techniques, and the analysis results of text mining were visualized as word cloud. The college life factors included eight topics that were closely related to students: 'my present', 'my 10 years later', 'friendship', 'college festival', 'student restaurant', 'college dormitory', 'KNCAF', and 'long-term field practice'. In the text submitted by the students, we have established a dictionary of positive words and negative words to evaluate the preference by classifying the emotions of positive and negative. As a result, KNCAF students showed more than 85% positive emotions about the theme of 'student restaurant' and 'friendship'. But students' positive feelings about 'long-term field practice' and 'college dormitory' showed the lowest satisfaction rate of not exceeding 60%. The rest of the topics showed satisfaction of 69.3~74.2%. The gender differences showed that the positive emotions of male students were high in the topics of 'my present', 'my 10 years later', 'friendship', 'college dormitory' and 'long-term field practice'. And those of female were high in 'college festival', 'student restaurant' and 'KNCAF'. In addition, using text mining technique, the main words of positive and negative words were extracted, and word cloud was created to visualize the results.

청년농업인의 현장실습장 주거환경에 관한 연구 -한국농수산대학 장기현장실습장을 중심으로-

주진수,황인욱,김종숙,김성대,송천영,Joo, J.S.,Hwang, I.U.,Kim, J.S.,Kim, S.D.,Song, C.Y. 국립한국농수산대학교 교육개발센터 2018 현장농업연구지 = Journal of practical agricultural resear Vol.20 No.1

본 연구는 한농대 학생들의 장기현장실습장의 지리적 정보와 현장실습을 마친 한농대 3학년 학생들을 대상으로 실습장의 주거환경만족도에 대한 조사를 실시한 결과이다. 도상연구에 의하면 실습농장으로부터 학생들의 불만이 많았던 편리성 시설이나 안전성과 보건관련 시설까지의 평균 거리는 약 12km, 사회공공시설까지의 거리는 약 4.4km.로 나타났다. 학생들은 실습기간 중 '교통 이용의 편리성'과 '상업·편의시설과의 접근성' 등 편리성에 관련된 요인이 가장 큰 불만요인으로 조사되었으며, 여학생의 경우에는 '건물 방범 및 보안상태'에 대한 안전성 요인이 불만요인으로 나타났다. 시설 및 구조, 편리성, 안전성, 쾌적성, 사회성 등 5개 영역에서 주거 만족도 수준은 만족 수준에 도달하지 못했으며, 여학생의 경우에는 안전성과 편리성 영역에서 보통 이하의 만족도로 보였다. 학과별로는 말산업학과와 화훼학과가 다른 학과들보다 낮은 보통 이하의 만족도를 보였다. 주거유형별로는 주인세대와 함께 생활하는 경우의 만족도가 다른 유형보다 높았으며, 주거구조별로는 조립식 또는 컨테이너 구조의 만족도가 다른 구조보다 낮게 나타났다.

한국농수산대학 졸업생 영농정착 성공 사례집의 Text Mining - 주요단어의 빈도 분석 및 word cloud -

주진수,김종숙,박석영,송천영,Joo, J.S.,Kim, J.S.,Park, S.Y.,Song, C.Y. 국립한국농수산대학교 교육개발센터 2018 현장농업연구지 = Journal of practical agricultural resear Vol.20 No.2

In order to extract meaningful information from the excellent farming settlement cases of young farmers published by KNCAF, we studied the key words with text mining and created a word cloud for visualization. First, in the text mining results for the entire sample, the words 'CEO', 'corporate executive', 'think', 'self', 'start', 'mind', and 'effort' are the words with high frequency among the top 50 core words. Their ability to think, judge and push ahead with themselves is a result of showing that they have ability of to be managers or managers. And it is a expression of how they manages to achieve their dream without giving up their dream. The high frequency of words such as "father" and "parent" is due to the high ratio of parents' cooperation and succession. Also 'KNCAF', 'university', 'graduation' and 'study' are the results of their high educational awareness, and 'organic farming' and 'eco-friendly' are the result of the interest in eco-friendly agriculture. In addition, words related to the 6th industry such as 'sales' and 'experience' represent their efforts to revitalize farming and fishing villages. Meanwhile, 'internet', 'blog', 'online', 'SNS', 'ICT', 'composite' and 'smart' were not included in the top 50. However, the fact that these words were extracted without omission shows that young farmers are increasingly interested in the scientificization and high-tech of agriculture and fisheries Next, as a result of grouping the top 50 key words by crop, the words 'facilities' in livestock, vegetables and aquatic crops, the words 'equipment' and 'machine' in food crops were extracted as main words. 'Eco-friendly' and 'organic' appeared in vegetable crops and food crops, and 'organic' appeared in fruit crops. The 'worm' of eco-friendly farming method appeared in the food crops, and the 'certification', which means excellent agricultural and marine products, appeared only in the fishery crops. 'Production', which is related to '6th industry', appeared in all crops, 'processing' and 'distribution' appeared in the fruit crops, and 'experience' appeared in the vegetable crops, food crops and fruit crops. To visualize the extracted words by text mining, we created a word cloud with the entire samples and each crop sample. As a result, we were able to judge the meaning of excellent practices, which are unstructured text, by character size.

한국농수산대학 재학생의 학교생활 감성 분석 및 영농의지에 관한 연구

주진수,이소영,김종숙,신용광,박노복,Joo, J.S.,Lee, S.Y.,Kim, J.S.,Shin, Y.K.,Park, N.B. 국립한국농수산대학교 교육개발센터 2019 현장농업연구지 = Journal of practical agricultural resear Vol.21 No.2

In this study we examined the preferences of college life factors for students at Korea National College of Agriculture and Fisheries(KNCAF). Analytical techniques of unstructured data used opinion mining and text mining techniques, and the results of text mining were visualized as word cloud. And those results were used for statistical analysis of the students' willingness to farm after graduation. The items of the favorable survey consisted of 10 items in 5 areas including university image, self-capacity, dormitory, education system, and future vision. After classifying the emotions of positive and negative in the collected questionnaire, a dictionary of positive and negative was created to evaluate the preference. The items of 'college image' at the time of university support, 'self after 10 years' after graduation, 'self-capacity' and 'present KNCAF' showed high positive emotion. On the other hand, positive emotion was low in the items of 'college dormitory', 'educational course', 'long-term field practice' and 'future of Korean agriculture'. In the cross-analysis of the difference in the will to farming according to gender, farming base, and entrance motivation, the will to farm according to gender and entrance motivation showed statistically significant results, but it was not significant in farming base. Also in binary logistic regression analysis on the will to farming, the statistically significant variable was found to be 'motivation for admission'

웹 크롤링에 의한 네이버 뉴스에서의 한국농수산대학 - 키워드 분석과 의미연결망분석 -

주진수,이소영,김승희,박노복,Joo, J.S.,Lee, S.Y.,Kim, S.H.,Park, N.B. 국립한국농수산대학교 교육개발센터 2021 현장농업연구지 = Journal of practical agricultural resear Vol.23 No.2

빅데이터 분석기술인 웹 크롤링 기술을 이용하여 네이버 뉴스 데이터 내에 담겨 있는 '한농대' 에 대한 이미지 단어를 추출하였다. 뉴스 기사에서 언급된 빈도에 따라 중요한 단어로 평가는 단어빈도 분석에서는 청년농업인을 육성하는 한농대의 특성을 잘 설명하는 '농업', '교육', '지원', '농업인', '청년', '대학', '사업', '농촌', '대표' 등의 단어가 자주 사용되는 것으로 나타났다. 또한 '디지털', '스마트', '드론', '졸업생', '창업', '새만금', '교육과정' 등 디지털 농업 전문 인재를 육성하기 위한 학교의 교육, 지원, 비전 등과 관련한 단어들이 추출되었다. 모든 기사 데이터의 단어 빈도(TF) 및 역 문서 빈도(IDF)를 이용한 TF-IDF 가중치의 전체 순위는 '농업인', '드론', '농림축산식품부', '전북', '청년농업인', '농업', '전주', '대학', '장치', '파종' 등의 단어가 한농대와 관련된 뉴스 기사에서 중요한 핵심어 역할을 하는 것으로 나타났다. 단어 빈도에서 '드론', '농림축산식품부', '전북', '청년농업인', '전주', '장치, '파종' 등은 순위가 매우 낮았으나 TF-IDF 가중치 순위에서는 한농대를 표현하는 핵심어로 나타났다. TF-IDF 평가에서 '교육', '지원', '청년', '사업', '농촌' 등의 키워드는 단어빈도가 높으면서 많은 문서에서 자주 등장하는 키워드로서 핵심어 역할은 크지 않은 것으로 나타났다. 단어 간 연계성을 파악하기 위한 의미연결망 분석에서 추출한 바이그램은 '청년'-'농업인', '디지털'-'농업', '영농'-'정착', '농업'-'농촌', '디지털'-'전환' 등의 순으로 빈도가 높게 나타났다. 중심성 지표로 키워드의 영향력을 평가한 결과 모든 지표에서 '농업'이 1위로 나타났으며, 2위에는 '농업인'(근접 중심성, 매개 중심성), '교육'(연결 중심성, 페이지랭크 중심성) 및 '미래'(고유벡터 중심성)으로 나타났다. 스피어먼 순위 상관계수에 의한 중심성 지표별 키워드의 순위의 유사성은 연결 중심성과 페이지랭크 중심성이 0.89 전후의 가장 높은 상관관계를 보였다. 이상으로 네이버 뉴스의 한농대 관련 기사에서 단어 빈도로 보면 '농업', '교육', '지원', '농업인', '청년', '대학', '사업', '농촌', '대표' 등이 중요한 단어로 평가되었으나, 문서빈도를 함께 고려한 평가에서는 '농업인', '드론', '농림축산식품부', '전북', '청년농업인', '농업', '전주', '대학', '장치', '파종' 등의 단어가 핵심어 역할을 하는 것으로 나타났다. 한편 단어나 문서의 빈도가 아니라 단어 간 네트워크 연계성을 고려한 중심성 분석에서는 연결 중심성과 페이지랭크 중심성에 의한 평가가 적합한 것으로 나타났으며, '농업', '교육', '미래', '농업인', '디지털', '지원', '활용' 등이 중심성이 강한 단어로 나타났다. This study was conducted to find information on the university's image from words related to 'Korea National College of Agriculture and Fisheries (KNCAF)' in Naver News. For this purpose, word frequency analysis, TF-IDF evaluation and semantic network analysis were performed using web crawling technology. In word frequency analysis, 'agriculture', 'education', 'support', 'farmer', 'youth', 'university', 'business', 'rural', 'CEO' were important words. In the TF-IDF evaluation, the key words were 'farmer', 'dron', 'agricultural and livestock food department', 'Jeonbuk', 'young farmer', 'agriculture', 'Chonju', 'university', 'device', 'spreading'. In the semantic network analysis, the Bigrams showed high correlations in the order of 'youth' - 'farmer', 'digital' - 'agriculture', 'farming' - 'settlement', 'agriculture' - 'rural', 'digital' - 'turnover'. As a result of evaluating the importance of keywords as five central index, 'agriculture' ranked first. And the keywords in the second place of the centrality index were 'farmers' (Cc, Cb), 'education' (Cd, Cp) and 'future' (Ce). The sperman's rank correlation coefficient by centrality index showed the most similar rank between Degree centrality and Pagerank centrality. The KNCAF articles of Naver News were used as important words such as 'agriculture', 'education', 'support', 'farmer', 'youth' in terms of word frequency. However, in the evaluation including document frequency, the words such as 'farmer', 'dron', 'Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs', 'Jeonbuk', and 'young farmers' were found to be key words. The centrality analysis considering the network connectivity between words was suitable for evaluation by Cd and Cp. And the words with strong centrality were 'agriculture', 'education', 'future', 'farmer', 'digital', 'support', 'utilization'.

한국농수산대학 신입생 자기소개서의 텍스트 마이닝과 연관규칙 분석 (2)

주진수,이소영,김종숙,신용광,박노복,Joo, J.S.,Lee, S.Y.,Kim, J.S.,Shin, Y.K.,Park, N.B. 국립한국농수산대학교 교육개발센터 2020 현장농업연구지 = Journal of practical agricultural resear Vol.22 No.2

본 연구는 2020년 한농대 입학생의 자소서에 서술된 학생들의 다양한 교내외 활동, 대학 지원 동기, 학업계획 및 향후 영농·영어계획 등의 텍스트 데이터를 대상으로 텍스트 마이닝에 의한 토픽 분석과 연관성 분석을 하였다. 텍스트 마이닝 결과에서 문항 3의 동아리 활동을 비롯한 다양한 활동 사례와 그 과정에서 배우고 느낀 점에 대한 키워드는 '친구' 빈도가 압도적으로 높았으며, '생각', '시간', '의견', '활동', '사람', '학교', '선생님', '학생', '동아리' 등의 키워드 순으로 많이 사용되었다. 문항 4의 대학 지원동기 및 졸업 후 진로계획에 대한 서술 데이터에는 '생각', '농업', '한농대', '농장', '지식', '공부', '사람', '관심', '전문', '아버지' 등의 키워드 빈도가 높게 나타났으며, 이 가운데 '아버지', '한농대', '전문', '농장' 등의 키워드는 다른 질문에 비하여 상위에 나타나는 특징을 보였다. 연관규칙 분석 결과에서 키워드 간 규칙의 발생 빈도이자 중요성을 나타내는 지지도는 문항 3에서 {친구} <=> {생각}, 문항 4에서 {생각} <=> {한국농수산대학} 규칙에서 가장 높게 나타났다. 두 단어 사이 연관성을 나타내는 신뢰도는 문항 3에서 {선생님} => {친구}, 문항 4에서 {농업, 한국농수산대학} => {생각}에서 높게 나타났다. 두 단어 간 밀접성을 나타내는 향상도는 문항 3에서 {친구} <=> {선생님}, 문항 4에서 {지식} <=> {전문}에서 높게 나타났다. 즉 두 단어는 우연히 함께 사용되지 않고 한 단어가 나타나면 뒤에 반드시 나머지 단어가 사용되었다는 것을 의미한다. 또한 키워드 간의 매개체 역할의 분석, 즉 키워드들 사이에 최단 경로를 파악하는 관계 중심성 분석과 연결 edge 수를 평가하는 연결 중심성 분석에서 문항 3은 '친구', '생각', '학교', '시간' 및 '사람', 문항 4는 '생각', '한국농수산대학', '지식' 및 '지원' 등의 키워드의 중심성이 매우 높은 결과를 나타냈다. In this study we examined the topic analysis and correlation analysis by text mining from the self introduction letter of freshman at Korea National College of Agriculture and Fisheries(KNCAF) in 2020. The analysis items of the 3rd question were and the 4th question were the motivation for applying to college, the academic plan and the career plan. The text mining to the 3rd question showed that the frequency of 'friends' was overwhelmingly high, followed by keywords such as 'thought', 'time', 'opinion', 'activity', and 'club'. In the 4th question, keyword frequency such as 'thought', 'agriculture', 'KNCAF', 'farm', 'father' was high. The result of association rules analysis for each question showed that the relationship with the highest support level, which means the frequency and importance of the rule, was the {friend} <=> {thought}, {thought} <=> {KNCAF}. The confidence level of a correlation between keywords was the highest in the rules of {teacher}=>{friend}, {agriculture, KNCAF}=>{thought}. Also the lift level that indicates the closeness of two words was the highest in the rules of {friend} <=> {teacher}, {knowledge} <=> {professional}. These keywords are found to play a very important roles in analyzing betweenness centrality and analyzing degree centrality between keywords. The results of frequency analysis and association analysis were visualized with word cloud and correlation graphs to make it easier to understand all the results.

언어네트워크분석을 활용한 한국농수산대학 신입생 자기소개서 분석 - TF-IDF 분석을 기초로 -

주진수,이소영,김종숙,김승희,박노복,Joo, J.S.,Lee, S.Y.,Kim, J.S.,Kim, S.H.,Park, N.B. 국립한국농수산대학교 교육개발센터 2021 현장농업연구지 = Journal of practical agricultural resear Vol.23 No.1

비정형 데이터인 한국농수산대학 신입생 자기소개서에서 의미 있는 정보를 추출하기 위하여 핵심적인 역할을 하는 단어의 중요도를 평가하는 TF-IDF 가중치를 기초로 한 언어네트워크분석을 하였다. TF-IDF 가중치에 의한 핵심단어는 문항 1에서는 '농업', '수학', '공부', '문제', '친구', 문항 2에서는 '동아리', '식물', '친구', '농업', '작물', 문항 3에서는 '친구', '동아리', '의견', '갈등', '관리', 문항 4에서는 '버섯', '곤충', '아버지', '농업', '농장' 등으로 나타났다. 또한 빈도수는 낮은 단어이지만 핵심단어로 나타난 단어를 보면 문항 1에서는 '수학', '자격증', '성적', '영어', '과학', 문항 2에서는 '식물', '작물', '공부', '쓰레기', '발표', '실험', 문항 3에서는 '동아리', '청소', '봉사', '갈등', '봉사활동', 문항 4에서는 '버섯', '곤충', '양식', '한우', '조경' 등으로 나타났다. 단어들 간의 관계를 시각적으로 분석이 가능한 언어네트워크분석 결과 매개중심성이 높은 단어는 문항 1에서는 '이유', '고등학교', '재학', 문항 2에서는 '쓰레기', '고등학교', '학교', 문항 3에서는 '중요', '오해', '완성', 문항 4에서는 '가공', '사료', '농가'로 나타났다. 연결정도중심성은 문항 1에서는 '고등학교', '탐구', '성적', 문항 2에서는 '쓰레기', '정리', '수업시간', 문항 3에서는 '의견', '회의', '봉사활동', 문항 4에서는 '가공', '공간', '실습'으로 나타났다. 매개중심성 값이 클수록 네트워크의 중앙에 위치하고, 두 범주 사이의 관계가 강할수록 서로 근거리에 위치한다. 연결정도중심성이 클수록 노드의 크기가 크게 나타나며, 노드 연결선은 단어들의 동시 출현 빈도가 높을수록 edge가 굵게 나타났다. 동시 출현 빈도가 높은 즉 상관관계가 높은 단어 조합은 '자격증 - 취득', '문제 - 해결', '과학 - 생명', '오해 - 양보' 등으로 나타났다. 단어 기반의 계층적 클러스터링 기법에 의하여 단어 간 인접, 상호 관계를 계층적으로 나타낸 클러스터 덴드로그램으로 군집의 개수를 결정하였다. 단어들의 군집 간 비유사도의 차이가 큰 군집을 구한 결과 문항 1은 2개, 문항 2와 문항 4는 4개, 문항 3은 5개의 군집으로 분류할 경우 군집내 응집력이 높고, 군집 간 이질성이 큰 적절한 군집을 구할 수 있었다. Based on the TF-IDF weighted value that evaluates the importance of words that play a key role, the semantic network analysis(SNA) was conducted on the self-introduction letter of freshman at Korea National College of Agriculture and Fisheries(KNCAF) in 2020. The top three words calculated by TF-IDF weights were agriculture, mathematics, study (Q. 1), clubs, plants, friends (Q. 2), friends, clubs, opinions, (Q. 3), mushrooms, insects, and fathers (Q. 4). In the relationship between words, the words with high betweenness centrality are reason, high school, attending (Q. 1), garbage, high school, school (Q. 2), importance, misunderstanding, completion (Q.3), processing, feed, and farmhouse (Q. 4). The words with high degree centrality are high school, inquiry, grades (Q. 1), garbage, cleanup, class time (Q. 2), opinion, meetings, volunteer activities (Q.3), processing, space, and practice (Q. 4). The combination of words with high frequency of simultaneous appearances, that is, high correlation, appeared as 'certification - acquisition', 'problem - solution', 'science - life', and 'misunderstanding - concession'. In cluster analysis, the number of clusters obtained by the height of cluster dendrogram was 2(Q.1), 4(Q.2, 4) and 5(Q. 3). At this time, the cohesion in Cluster was high and the heterogeneity between Clusters was clearly shown.

한국농수산대학 신입생 자기소개서의 텍스트 마이닝과 연관규칙 분석 (1)

주진수,이소영,김종숙,신용광,박노복,Joo, J.S.,Lee, S.Y.,Kim, J.S.,Shin, Y.K.,Park, N.B. 국립한국농수산대학교 교육개발센터 2020 현장농업연구지 = Journal of practical agricultural resear Vol.22 No.1

본 연구는 2020년 한농대 입학생의 비정형 텍스트인 자소서에서 의미 있는 정보 혹은 규칙을 추출하기 위하여 고교 재학 중 '학업 및 학습경험'과 '교내 활동'을 기술한 두 개 문항에 대하여 텍스트 마이닝에 의한 토픽 분석과 연관성 분석을 하였다. 모집 전형을 구분하지 않은 텍스트 마이닝 분석 결과에서 '학업 및 학습 경험' 항목과 관련된 주요 키워드는 '공부', '생각', '노력', '문제', '친구' 등의 순으로 많이 나타났으며, '교내 활동' 항목과 관련된 주요 키워드는 '활동', '생각', '친구', '동아리', '학교' 등의 순으로 빈도가 높게 나타났다. 그러나 도시 인재 전형과 농수산 인재 전형 신입생들의 키워드 빈도 순위는 두 항목 모두 전형 특성에 따른 약간의 차이를 나타냈다. 빈도 분석에 결과는 빈도수 상위 50위까지의 키워드를 워드 클라우드로 시각화하여 키워드를 알기 쉽게 표현하였다. 연관 분석은 apriori() 함수를 사용하였으며 적정한 계산을 위하여 support(지지도)와 confidence(신뢰도)의 기준값을 항목별로 설정하였다. 먼저 '학업' 항목에 대한 연관 규칙은 46개를 추출하였으며, 그 가운데 {공부} => {생각}, {성적} => {공부} 및 {과목} => {공부} 등의 규칙에서 높은 연관성을 볼 수 있었다. 이 규칙을 바탕으로 매개체 역할의 키워드를 평가하는 관계 중심성 평가와 노드에 연결된 edge의 수에 따라 중요도를 파악하는 연결 중심성 평가에서는 '생각', '공부', '노력', '시간' 등의 키워드가 중심적인 역할을 하는 정보를 획득하였다. 다음으로 '교내 활동' 항목에서는 45개의 연관 규칙을 생성하여 {활동} => {생각}, {동아리} => {활동} 등의 규칙에서 높은 연관성을 볼 수 있었으며, 관계 중심성 평가와 연결 중심성 평가에서는 '생각', '활동', '학교', '시간', '친구' 등의 키워드가 중심 키워드라는 결과를 얻었다. 다음 연구에서는 자소서의 나머지 두 개의 문항 '배려·나눔·협력·갈등관리' 항목과 한농대 '지원동기와 향후 진로계획' 항목을 분석한다. 분석에는 '키워드의 빈도'에 '문서 빈도의 역수'를 곱하여 주로 다량의 문서에서 핵심어를 추출하는 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency) 분석을 추가한다. In this study we examined the topic analysis and correlation analysis by text mining to extract meaningful information or rules from the self introduction letter of freshman at Korea National College of Agriculture and Fisheries in 2020. The analysis items are described in items related to 'academic' and 'in-school activities' during high school. In the text mining results, the keywords of 'academic' items were 'study', 'thought', 'effort', 'problem', 'friend', and the key words of 'in-school activities' were 'activity', 'thought', 'friend', 'club', 'school' in order. As a result of the correlation analysis, the key words of 'thinking', 'studying', 'effort', and 'time' played a central role in the 'academic' item. And the key words of 'in-school activities' were 'thought', 'activity', 'school', 'time', and 'friend'. The results of frequency analysis and association analysis were visualized with word cloud and correlation graphs to make it easier to understand all the results. In the next study, TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency) analysis using 'frequency of keywords' and 'reverse of document frequency' will be performed as a method of extracting key words from a large amount of documents.

성토 선로구조에서 철도소음의 전파예측

주진수(J.S. Joo),박병전(B.J. Park),橘秀樹(H. Tachibana) 한국소음진동공학회 1997 한국소음진동공학회 학술대회논문집 Vol.1997 No.11

철도소음의 전파예측에 관하여

朱鎭洙(J.S. Joo),日高新人(Y. Hidaka),失野博夫(H. Yano),橘秀樹(H. Tachibana) 한국소음진동공학회 1995 한국소음진동공학회 학술대회논문집 Vol.1995 No.11