• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.221-241
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• 2018

최근 딥러닝 기술이 주목을 받고 있다. 대중들의 관심을 받았던 국제 이미지 인식 기술 대회(ILSVR)와 알파고(AlphaGo)에서 사용된 딥러닝 기술이 바로 합성곱 신경망(CNN; Convolution Neural Network)이다. 합성곱 신경망은 입력 이미지를 작은 구역으로 나누어 부분적인 특징을 인식하고 이것을 결합하여 전체를 인식하는 특징을 가진다. 이러한 딥러닝 기술이 우리의 생활에 있어 많은 변화를 야기할 것이라는 기대를 주고 있지만 현재까지는 이미지 인식과 자연어 처리 등에 그 성과가 국한되어 있다. 비즈니스 문제에 대한 딥러닝 활용은 아직까지 초기 연구 단계로 향후 마케팅 응답 예측이나 허위 거래 식별, 부도 예측과 같은 전통적 비즈니스 문제들에 대해 보다 깊게 활용되고 그 성능이 입증된다면 딥러닝 기술의 활용 가치가 보다 더 주목받게 될 것으로 기대된다. 이러한 때 비교적 고객 식별이 용이하고 활용 가치가 높은 빅데이터를 보유하고 있는 전자상거래 기업의 사례를 바탕으로 하여 딥러닝 기술의 비즈니스 문제 해결 가능성을 진단해보는 것은 학술적으로 매우 의미 있는 시도라 할 수 있겠다. 이에 본 연구에서는 전자상거래 기업의 고객 행태 예측력을 높이기 위한 방안으로 합성곱 신경망을 활용한 '이종 정보 결합(Heterogeneous Information Integration)의 CNN 모델'을 제시한다. 이는 정형과 비정형 정보를 결합하여 다층 퍼셉트론 구조의 합성곱 신경망에서 학습시키는 모델로서 최적의 성능을 발휘하도록 '이종 정보 결합'과 '비정형 정보의 벡터 전환', 그리고 '다층 퍼셉트론 설계'로 하는 3개의 내부 아키텍처를 정의하고 각 아키텍처 단위로 구성되는 방식에 따른 성능을 평가하여 그 결과를 바탕으로 제안 모델을 확정하고 그 성능을 평가해보고자 한다. 고객 행태 예측을 위한 목표 변수는 전자상거래 기업에서 중요하게 관리하고 있는 재구매 고객, 이탈 고객, 고빈도 구매 고객, 고빈도 반품 고객, 고단가 구매 고객, 고할인 구매 고객 등 모두 6개의 이진 분류 문제로 정의한다. 제안한 모델의 유용성을 검증하기 위해서 국내 특정 전자상거래 기업의 실제 데이터를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과 정형과 비정형 정보를 결합하여 CNN을 활용한 제안 모델이 NBC(Naïve Bayes classification)과 SVM(Support vector machine), 그리고 ANN(Artificial neural network)에 비해서 예측 정확도와 F1 Measure가 높게 평가되었다. 또 NBC, SVM, ANN에서 정형 정보만을 사용할 때 보다 정형과 비정형 정보를 결합하여 입력 변수로 함께 활용한 경우에 예측 정확도가 향상되는 것으로 나타났다. 따라서 실험 결과로부터 비정형 정보의 활용이 고객 행태 예측의 정확도 향상에 기여한다는 점과 CNN 기법의 특징 추출 알고리즘이 VOC에 사용된 단어들의 분포와 위치 정보를 해석하여 문장의 의미를 파악하는데 효과적이라는 점을 실증적으로 확인하였다는데 그 의미가 있다고 할 수 있겠다. 이를 통해서 CNN 기법이 지금까지 소개된 이미지 인식이나 자연어 처리 분야 외에 비즈니스 문제 해결에도 활용 가치가 높다는 점을 확인하였다는데 이 연구의 의의가 있다 하겠다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제35권4호
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• pp.464-469
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• 2006

진주 채취 후 폐기되는 진주조개 육 및 패주를 기능성 식품의 추출소재 또는 가공품의 소재와 같이 효율적으로 이용하기 위한 기초 연구로서 진주조개 육 및 패주의 식품성분특성에 대하여 살펴보았다 진주조개 육의 중금속은 수은과 크롬의 경우 검출되지 않았고, 카드뮴의 경우 0.06 ppm, 납의 경우 0.11 prm이 검출되었다. 또한 패주의 경우 검토한 4종의 중금속이 모두 검출되지 않았다. 휘발성염기질소 함량과 pH는 진주조개 육의 경우 각각 11.6 mg/100 g 및 6.31이었고, 패주의 경우 각각 8.6 mg/100 g 및 6.33을 나타내었다. 이와 같은 결과로 미루어 보아 진주조개 패주 및 육은 식품가공 소재로서 식품위생적인 면에서 문제가 없었다. 패주의 조단백질 및 총 아미노산 함량은 각각 16.5%와 15.691 mg/100 g으로서, 진주조개 육(11.2% and 10,131 mg/100 g)과 대조구인 굴(12.1% and 11,213 mg/100 g)보다 높았으며, 칼슘과 인의 함량은 육이 각각 93.4mg/100g과 116.0mg/100g, 패주가 75.2 mg/100 g과 148.1 mg/100 g이었다. 유리아미노산과 taste value는 진주조개 육이 각각 635.5 mg/100 g과 40.2, 패주가 각각 734.9 mg/100 g과 24.1이었으나, 굴의 경우 각각 883.8 mg/100 g과 40.2로 진주 가공부산물보다 높은 수치를 나타내었다. 이상의 이화학적, 영양적 특성으로 살펴본 결과, 진주조개 패주는 육에 비하여 단백질 및 탄수화물, 총 아미노산 함량 및 무기질 함량이 높아 근육에 비하여 영양적인 면에서 식품 재자원으로서 우수하다고 판단되었다. 하지만 진주조개 패주 및 육은 굴이나 기타 패류에 비하여 맛 특성은 낮아 맛 추출 소재로는 부적절하다고 판단되었다.련이 필요한 것으로 사료된다. 세부속성별로는 "분위기가 조용하고 편안하다.", "불만이나 고충이 신속히 처리된다."라는 속성이 중점개선 영역에 포함되어 분위기와 고충처리 부분에 대한 개선을 위한 집중적인 노력이 필요한 것으로 분석되었고, "내부시설 및 기물이 쾌적하다.", "종업원이 친절하다." 항목은 유지관리 영역에 포함되기는 하였으나, 수행도 수준이 중요도에는 다소 못 미쳐 일부 개선이 필요한 것으로 사료된다. 전반적으로 기존의 일반 베이커리 연구들에서 나타난 선택속성 및 고객인지 중요도가 제품중심이었던 결과와는 달리 베이커리카페에 대해 고객이 인지하는 중요 선택속성은 제품, 서비스, 인테리어 등의 복합적인 요소가 포함되는 것으로 나타나 향후 베이커리카페 관련연구에서는 이러한 차이를 명확히 파악하고 연구를 전개해 나가야 할 것으로 사료된다. 또한 업체의 마케팅전략 수립에 있어서도 고씩의 욕구에 부응하기 위해 중요도와 수행도의 차이가 큰 선택속성 차원과 세부항목을 중점대상으로 하여 일반 베이커리와는 구분되는 방식으로 접근해야 할 것으로 판단된다. 이상의 결과를 종합해볼 때, 베이커리카페 이용고객은 특징적인 선택속성을 기준으로 베이커리카페를 선택하는 것으로 나타나 새로운 외식 산업 군인 베이커리카페의 조기정착과 발전을 위해서는 이러한 선택속성에 대한 이해를 바탕으로 활발한 연구가 진행되어야 할 것으로 사료된다. 또한 본 연구를 통해 도출된 선택속성 차원 중 많은 경우에 있어 고객이 인지하고 있는 중요도에 비해 수행도가 낮은 것으로 나타나 해당 차원의 개선을 위한 경영자들의 노력이 요구되어 진다. 체중군(0.82)에 비해 영양 질적 지수(INQ)가 높았으며(p<0.0335), 비타민 $B_1$은 정상 체중군이 유의적으로 가장 높은 영양 질적 지수를 보여주었다(p<0.0452). 이상의 결과로

• 지능정보연구
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• 제20권3호
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• pp.45-58
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• 2014

몰입은 관람객이 콘텐츠를 관람할 때 관람객들이 콘텐츠에 몰두하고 있는 심리적 상태를 의미하는 것으로, 관람객의 몰입경험은 콘텐츠의 만족도에 긍정적인 영향을 미친다. 따라서 공연 같은 콘텐츠를 제공하는 기업들은 콘텐츠의 흥행을 위해 관람객의 몰입도를 측정하는 것은 매우 중요하다. 설문 등의 표본조사 방법을 통해 관람객의 몰입도를 측정 연구는 방송분야 등 에서 널리 사용되고 있다. 이러한 몰입도 측정방법은 콘텐츠 관람 이후 설문을 실시하기 때문에 몰입도를 실시간으로 측정할 수 없을 뿐만 아니라 몰입도 측정의 정확성이 저하되는 문제 등이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 생리적 반응이나 얼굴 표정 분석, 그리고 움직임 관찰 방법 등을 이용하여 몰입도를 측정하는 연구가 수행되고 있다. 생체 신호를 이용하여 몰입도를 측정하는 연구의 경우, 1인을 대상으로 생체신호를 측정할 뿐만 아니라, 많은 데이터 처리 시간과 비용이 소모되는 단점이 있어 많은 관람객이 관람하는 공연장에 적용하기에는 한계가 있다. 얼굴 표정인식 통해 몰입도를 측정하는 경우도 1인을 대상으로 하고 있으며, 밝은 조명의 실험실 환경에서만 가능하다는 단점이 존재한다. 또한 관람객들의 움직인 동기화를 이용하여 몰입도를 특정한 연구는 다중관객을 대상으로 하였지만, 이는 실험실 환경에 한정하여 적용된 사례이다. 따라서 본 연구에서는 공연장, 시사회관 등 많은 관람객들이 콘텐츠를 관람하는 실제 환경에서 다중관람객이 다중몰입도의 정량적 평가를 위한 시스템을 설계하고 개발하였다. 제안된 시스템은 외부장치, 서버, 내부장치 등의 3부분으로 구성되어 있다. 서울시 마포구 상암동에 위치한 DMC 홍보관에 상설 전시장으로 운영하고 있으며, 관람객들을 대상으로 데이터를 획득하고 있다. 제안하고 있는 시스템을 활용하면 콘텐츠의 어느 구간에서 관객들이 몰입을 하고 있는지, 어느 구간에서 몰입을 하고 있지 못한지 분석가능하기 때문에, 향후 콘텐츠 제작 및 마케팅에 유용하게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.