• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.69-88
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• 2022

최근 코로나19 팬데믹으로 인해 전 세계 경제와 외교 상황에 급격한 변화가 일어나고 있으며, 수출 의존도가 높은 한국은 이러한 변화에 큰 영향을 받고 있다. 본 연구에서는 기업의 수출전략 수립 및 의사결정 지원을 위해 차년도 수출액 예측 모델을 구축하고, 모델의 예측 결과를 바탕으로 수출 유망국가 추천 방식을 제안한다. 본 연구에서는 모델이 다양한 정보를 학습할 수 있도록 국가별, 품목별, 거시경제 변수 등 선행 연구에서 중요하게 사용된 변수를 다방면으로 수집하였다. 수집한 데이터를 분석한 결과, 국가와 품목에 따라서 수출액의 분포가 매우 비대칭적인 것을 확인할 수 있었다. 따라서, 모델의 예측 성능을 향상시키고 설명력을 확보하기 위해서 분리학습 방식을 사용하였다. 분리학습은 전체 데이터를 동질적인 하위 그룹으로 분리하고 개별 모델을 구축하는 방식으로, 본 연구에서는 수출액을 기준으로 5개 구간으로 데이터를 분리하였다. 모델 학습 과정에서 구간별 특성을 반영하여 구간1부터 구간4까지는 LightGBM을 사용하고, 구간5는 지수이동평균을 사용하였으며 이를 통해 모델의 예측 성능을 향상시킬 수 있었다. 모델의 설명력 확보를 위해서 추가로 구간별 모델의 SHAP-value를 계산하고 중요도가 높은 변수를 제시했다. 또한, 본 연구에서는 예측 모델을 기반으로 2단계 수출 유망국가 추천 방식을 제안했다. 효율적인 수출 전략 수립을 위해서 BCG 매트릭스와 국가별 점수 산출 방식을 사용하였고, 품목별 유망 국가 순위와 수출 관련 주요 정보들을 제공하였다. 본 연구는 다양한 정보를 학습한 머신러닝 모델로 여러 국가와 품목에 대한 예측을 실시하고, 이 과정에서 분리학습 방식으로 예측 성능을 향상시켰다는 점에서 의의가 있다. 또한, 현재 무역 관련 서비스들이 과거 데이터에 기반한 정보를 제공하고 있음을 고려할 때, 본 연구에서 제안한 예측 모델과 유망국가 추천 방식은 기업들의 미래 수출 전략 수립 및 동향 파악에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.43-57
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• 2015

본 논문에서는 개념망을 이용한 효율적인 정보검색을 위한 방법을 제안한다. 본 논문은 일반적인 개념망을 기반으로 시스템을 설계하였기 때문에 온톨로지와 접근 방식은 같지만 사용자가 보다 효율적으로 정보검색을 하고자 하는 객체와 개념사이의 협업 관계를 구축하여 사용할 수 있도록 개념망을 제안한다. 제안한 시스템은 다음과 같다. 첫 번째, 입력 키워드 중심의 키워드 개념망과 전문가 그룹이 추천한 전문가 개념망 그리고 테마 개념망 이러한 세 종류의 개념을 이용하여 협업적 검색을 하며, 이를 기반으로 사용자가 원하는 정보를 검색할 수 있는 효율적인 검색 시스템을 제안한다. 그리고 전문가 개념과 키워드 개념이 결합되어 키워드의 빈도 및 카테고리의 빈도를 제공함으로써, 사용자가 입력한 검색어와 관련된 키워드를 추천하는 역할을 할 수 있다. 그리고 테마 개념망을 이용하여 사용자의 관심 테마에서 사용되는 키워드 또는 카테고리를 알려주는 기능도 제공한다. 두 번째, 사용자가 입력한 키워드가 없을 경우 2차 검색을 통해 입력 키워드와 관련 있는 키워드를 제공해줌으로써 관련키워드를 이용하여 검색의 목적달성이 가능하다. 세 번째, 이러한 정보들은 대부분 분산되어 관리되고 있기 때문에 이렇게 분산되어 관리되는 정보는 표현방식이 다를 뿐만 아니라 시간에 따라 정보가 변하게 된다. 따라서 분산된 정보의 효율적 데이터 접근 및 통합을 위해 XMDR(eXtended Mata-Data Registry)을 이용하였고, 본 논문에서는 분산된 데이터를 통합하기 위한 기법 및 검색 시스템을 제시한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.489-498
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• 2012

본 논문은 연구 학습 주제 지식베이스를 통한 소셜컴퓨팅 지원에 관한 연구로 두 가지 하부 연구로 구성되었다. 첫 번째 연구는 다양한 학문분야에서 전자 도서관 이용자들의 연구 및 학습 주제를 추출하기 위해 분야별로 분류가 잘 되어 있는 NDLTD Union catalog의 석박사 학위 논문 (Electronic Theses and Dissertations : ETDs)을 분석하여 계층적 지식베이스를 구축하는 연구이다. 석박사 학위 논문 이외에 ACM Transactions 저널의 논문과 컴퓨터 분야 국제 학술대회 웹사이트도 추가로 분석하였는데 이는 컴퓨팅 분야의 보다 세분화된 지식베이스를 얻기 위해서이다. 계층적 지식베이스는 개인화 서비스, 추천시스템, 텍스트 마이닝, 기술기회탐색, 정보 가시화 등의 정보서비스와 소셜컴퓨팅에 유용하게 사용될 수 있다. 본 논문의 두 번째 연구 부분에서는 우리가 만든 계층적 지식기반을 활용하여 4개의 사용자 커뮤니티 마이닝 알고리즘 중에서 우리가 수행중인 소셜 컴퓨팅 연구, 즉 구성원간의 결합도에 기반한 추천시스템에 최상의 성능을 보이는 그룹핑 알고리즘을 찾는 성능 평가 연구 결과를 제시하였다. 우리는 이 논문을 통해서 우리가 제안하는 연구 학습 주제 데이터베이스를 사용하는 방법이 기존에 사용자 커뮤니티 마이닝을 위해 사용되던 비용이 많이 필요하고, 느리며, 개인정보 침해의 위험이 있는 인터뷰나 설문에 기반한 방법을 자동화되고, 비용이 적게 들고, 빠르고, 개인정보 침해 위험이 없으며, 반복 수행시에도 일관된 결과를 보여주는 방법으로 대체할 수 있음을 보이고자 한다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제30권2호
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• pp.167-188
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• 1996

도서관리 전산화된 정보시스템에서 어떤 특정 이용자그룹에 대한 특성과 이용 능력에 대한 이해의 부족으로 일과 그 관련 얻은 종사자들이 정보1.)스틸을 개발하고 채택하고 운영함에 있어 최상의 선택을 하는 데 사실상 큰 어려움을 겪어 왔다. 본 연구는 한국 내에서의 이용자, 유학생 이용자, 남학생 여학생, 학부생, 대학원생 둥과 같은 특정 이용자 집단의 특성과 이용 능력에 관한 조사를 목적으로 이루어 겼다. 또한 OPAC 사용법을 배우는 경로에 대한 연구와 비 이용자 연구도 동시에 행해졌다. 설문 조사는 대구 지역과 미 Texas지역에 유학 중인 학생들을 대상으로 실시하였으며, 345개의 이용 가능한 데이터를 수진 분석하였다. 여러 종류의 기술적, 추리적, 다변량적 통계분석 방법들을 SPSS의 도움을 얻어 적용하였다. 본 연구에서는 (1)특정 학생 이용자집단의 OPAC에 대한 지식의 분포에서는 통계적으로 유의한 차이가 있었지만. 학부생집단과 예체능 전공의 학생들의 그룹 비교에서는 예외적으로 유의한 차이가 나타나지 않았다. (2)응답자들이 OPAC시스템을 사용할 때 알고 있는 탐색 방법의 숫자와 컴퓨터 사용 시간의 상관관계는 다른 어떤 변수의 상관 계수보다 높았고 컴퓨터 이용 연한, 이용 빈도, OPAC이용 빈도는 도서관 이용 빈도와 수작업 카드 목록의 이용 빈도보다 비교적 높았다는 사실을 밝혀 냈으며, 아울러 이 변수들의 상관 계수와 그 상관 관계들의 순위까지 명확히 제시하였다. 또한 어떤 새로운 시스템을 개발하거나, 채택하거나 이를 운영할 때 참조할 수 있는 결론과 추천하는 내용, OPAC 시스템의 성격을 연구하고자 할 때의 미래 연구 주제도 제안하였다.

• 구강회복응용과학지
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• 제30권2호
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• pp.138-144
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• 2014

목적: 이 연구의 목적은 다양한 이원 중합 레진 시멘트의 수분 흡착도를 조사하고, 수분 흡착에 따른 미세 경도 변화를 비교해보는 것이다. 연구 재료 및 방법: 다섯 가지의 이원중합 레진시멘트를 선정하였다(Maxcem, Duo-link, Panavia F, Variolink II, Rely X Unicem). 각 그룹 당 10개씩, 총 50개의 시편을 제작하였다.각 그룹 당 5개의 시편들을 증류수에 7일 동안 보관 후 수분 흡착도를 평가하였다. 증류수에 보관한 시편과 보관하지 않은 시편들을 비교하여 결과를 얻었다. 결과: 1. 수분 흡착도에 있어서 Maxcem이 유의성 있게 가장 높았다. 2. 증류수에 보관하지 않았던 시편의 미세 경도는 Rely X Unicem의 유의성 있게 가장 높았다. 3. 증류수에 보관하였던 시편의 미세 경도는 Rely X Unicem이 유의성 있게 가장 높았다. 4. 수분 흡수에 따른 미세 경도의 변화에 있어서 Variolink II는차이가없는것으로나타났으나, Duo-link, Panavia F, 그리고 Rely X Unicem은 감소되었으며, Maxcem은 증가되었다. 결론: 임상적으로 레진시멘트 선택시 수분 흡착도가 작고, 미세 경도가 높은 재료를 선택하는 것이 추천된다.

• Elastomers and Composites
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• 제38권3호
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• pp.262-272
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• 2003

말레인산 무수물을 그라프트시킨 폴리프로필렌(PP-g-MA)을 폴리아마이드 66(PA 66)/PP-g-MA 이원 블렌드 및 PA 66/polypropylene(PP)/PP-g-MA 삼원블렌드에 한 성분 및 상용화제로 각각 사용하였다. 본 연구는 이원 및 삼원블렌드 사이의 여러가지 물성의 차이를 조사하는 것이다. 평가된 물성으로는 인장강도, 굴곡탄성율. 열변형온도, 충격강도, 용융흐름지수 그리고 전단속도 증가에 따른 점도변화가 포함된다. 이원 블렌드의 충격강도는 모든 조성에서 삼원 블렌드 보다 우수하였는데 이는 PA 66 말단의 아민 그룹과 PP-g-MA의 산 무수물이 반응하여 이미드(imide) 그룹이 형성되어 PP-g-PA 66 공중합체의 합성이 분자량을 증가시키고 이 반응이 삼원 블렌드에서 보다 이원 블렌드에 더 많이 일어나는 것에 기인하는 것이다. 삼원 블렌드계의 경우 대부분의 물성이 이원 블렌드 보다 우수하였는데 이는 PP의 물성이 PP-g-MA의 물성보다 우수하기 때문이다. 충격에 매우 강한 70/30(PA 66/pp-g-MA) 및 80/20 조성의 이원 블렌드는 가공성이 나빠 상업적 응용에는 불리하다. 따라서, 상업적 응용에는 낮은 용융점도를 보이는 삼원 블렌드를 사용하는 것이 추천된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.206-219
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• 2011

본 연구는 전시서비스 혁신을 위한 ICT기반 서비스모델 개발의 첫 단계로 문헌연구 및 개방형 설문조사, 그리고 전문가 그룹 인터뷰를 통하여 현재 전시산업 서비스의 핵심적 문제 요인을 도출하고, 정책적 지원순위 도출을 위한 6가지 항목(중요도, 중복성, 시급성, 실행용이성, 파급도, 공공성)의 평가를 통하여 12가지 미래 신규서비스의 우선순위를 제시하였다. 4가지 평가항목(중요도/시급성, 실행용이성/파급도)을 축으로 구성해본 2가지 포트폴리오를 구성하여 미래서비스의 우선순위를 비교해 본 결과, 공통적으로 도출된 서비스는 '작품 방지막 설치 서비스'와 '전시 이력관리 및 추천 서비스', 그리고 'AR을 이용한 전시라벨 및 설명문 안내서비스'로 나타났다. 특히 '작품 방지막 설치 서비스'는 전체 측정 항목별 점수평가에서도 1위를 차지하였고 중복성이나 공공성 영역에서도 높은 점수를 기록하며, 미래 전시서비스에서 가장 우선적으로 도입되어야할 서비스로 평가되었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.219-230
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• 2009

최근 디지털 데이터 방송이 본격화됨에 따라, 인터랙티브한 서비스 제공을 위한 콘텐츠 및 채널의 수가 기하급수적으로 증가하고 있다. 이러한 다채널 시대에 시청자의 선호도를 반영한 EPG(Electronic Program Guide : 전자 프로그램 가이드)는 TV의 포탈서비스이자 필수 요구 사항이며, 또한 국내 디지털 방송의 표준이 유럽의 DVB-MHP 표준안을 따르고 있는 만큼 EPG서비스도 그에 발맞추어 연구 및 개발이 요구되어진다. 이에 본 논문에서는 상기 제시된 요구 사항을 충족하기 위해 시청자와 시청자들 간의 시청정보 및 프로파일을 이용한 1 2차에 걸친 협업 필터링기법을 제안한다. 이를 위해 시청자와 선호도가 비슷한 선호도집단 내에서 서로 콘텐츠를 추천하는 협업 EPG시스템을 Java Xlet 응용프로그램으로 설계 및 구현하였으며, DVB-MHP 표준을 준수한 EPG 임을 확인하기 위해 DVB-MHP 표준안을 지원하는 OpenMHP 10.4를 통해 결과를 검증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.2167-2175
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• 2017

최근 사물인터넷은 인공지능의 발전, 연결된 기기의 증가와 클라우드 시스템의 높은 성능으로 인해 급격하게 발전하고 있다. 많은 기기와 센서로부터 생산되는 엄청난 양의 데이터들은 지능적 진단, 추천 서비스 뿐 아니라 스마트 관제 서비스와 같이 서비스 영역의 확대를 이끌고 있다. 엣지 컴퓨팅(Edge Computing)에 대한 연구는 높은 성능을 지닌 하드웨어를 바탕으로 작은 또 하나의 서버로써의 역할에 국한되어 연구되고 있다. 그러나 데이터를 분석하고 의미성에 따른 서비스를 구현하기 위해서는 범용적 서버로써의 역할보다는 도메인에 특화된 기능과 요구사항을 지녀야 한다. 스마트 팩토리에서의 엣지는 제한적 필터링, 사전 포맷팅을 포함하는 전처리와 그룹 컨텍스트 융합, 지역적 룰의 관리 등을 필요로 한다. 따라서 본 논문에서는 공장 특성에 맞는 효율성과 강건함 측면을 강조하는 요구사항들을 도출하고, 클라우드와 학습된 요소 공유 방법을 기반으로 하는 엣지 컴퓨팅의 구조를 제안하고자 한다. 이 엣지는 네트워크 자원 소모를 감소시키고 룰과 학습화된 모델의 변경을 쉽게 할 수 있도록 한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권5호
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• pp.1205-1212
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• 2004

전자상거래 시스템의 보급이 활성화되기 시작하면서, 사용자의 필요와 욕구에 밀착한 적응형 전자상거래 에이전트의 필요성이 증대되고 있다. 이와 같은 적응형 전자상거래 에이전트는 사용자의 행위를 모니터하고 자동 분류하여 사용자의 취향을 학습하는 기능을 요하게 되었다. 이러한 기능을 가지는 적응형 전자상거래 에이전트를 구축하기 위해서, 본 논문에서는 사용자 개인의 관심정보와 선호하는 상품에 대한 호감도를 고려한 적응형 전자 상거래 에이전트 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 사용자의 구매 행위에 적응력을 가질 수 있도록 보다 정확한 사용자 프로파일을 구축하고, 이와 같은 사용자 프로파일을 기반으로 사용자에게 불필요한 검색과정 없이 필요한 상품 정보를 제공 할 수 있도록 한다. 본 시스템에서는 모니터링을 통하여 사용자 의도를 파악하는 모니터 에이전트, 사용자의 행동성향을 학습 한 후 행동 패턴이 유사한 그룹을 참조하는 유사도 참조 에이전트, 사용자의 행위의 변화에 따른 개인화된 행동 DB를 구축할 수 있는 관심 추출 에이전트로 구성하였다.