• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.85-101
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• 2011

추천 시스템은 사용자의 선호도를 분석하고, 아이템들에 대한 사용자의 선호도를 예측하여 책, 영화, 음악 등과 같은 아이템을 사용자에게 추천하는 시스템이다. 추천 시스템에서 가장 널리 활용하는 기법은 협동적 여과 기법이며, 협동적 여과 기법은 추천 대상 사용자에게 아이템을 추천할 때 유사 사용자의 평가 정보를 이용한다. 협동적 여과 기반 추천은 시스템 공격자가 악의적 목적을 가지고 아이템에 대한 평가를 조작하였을 경우 추천 성능이 저하되며, 이와 같은 추천 시스템에 대한 악의적 행위를 추천 공격이라 한다. 지속적으로 변화하는 평가 데이터를 데이터 스트림 관점에서 분석하면 추천 시스템의 공격을 예측할 수 있다. 본 논문에서는 협동적 여과 기반 추천 시스템에서 아이템 평가의 스트림 추세를 이용하여 추천 시스템에 대한 공격을 탐지하는 방법을 제안한다. 평가 데이터를 구성하는 아이템 평가 정보는 시간에 따라 수시로 변화되는 특성을 나타내기 때문에 일정 주기에 따라 아이템의 평가 변화를 측정하면 추천 시스템의 공격을 탐지할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 기법은 연속적으로 입력되는 평가 스트림을 공격 탐지 검사 주기를 기반으로 정상적인 스트림 추세와 비교하여 비정상적인 스트림 추세를 탐지한다. 본 논문에 제안한 기법을 추천 공격에 적용하면 추천 시스템의 운용성과 평가 데이터의 재사용성을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서 제안한 기법을 다양한 실험을 통해 효과를 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.177-184
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• 2017

기술의 확산 현상의 추세 및 발생 동인에 대한 정확한 이해는 새로운 기술을 예측하고 기술 혁신의 과정을 이해하는데 매우 유용하다. 본 연구에서는 기술의 진화 속도가 빠른 반도체 산업 32nm, 22nm, 14nm 로직 기술의 실증적 사례에 대해 기술적 성능 향상 및 경제성 지표를 고려한 정량적 추세 분석을 적용하여 기술 확산 현상의 추세 및 발생 동인을 분석하였다. 기술적 성능 향상을 고려한 기술 확산 곡선은 S곡선의 성숙기, 쇠퇴기 형태를 보였고, 경제성 기반 기술 확산 곡선은 학습효과곡선의 형태를 보였다. 기술 확산 곡선은 2년의 수명주기를 보였고, 기술 세대별 기술적 성능향상 또는 칩 제조비용의 변화 정도가 정량적으로 관찰되었다. 또한 제품구조혁신은 경제적 발생동인보다 기술적 발생동인이 더 지배적인 영향을 미침을 확인할 수 있었다. 본 연구결과는 첨단기술기반의 반도체 산업에 대한 기술 확산 현상의 추세 및 발생 동인에 대한 실증연구로 시사점이 있으며, 기술 예측 또는 기술 전략 수립에 활용될 수 있으므로 실무적으로도 의의가 크다.

• 응용통계연구
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• 제23권5호
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• pp.845-855
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• 2010

의학의 여러 분야의 연관성 연구에서 효율성이 높은 방법으로 채택되고 있는 질병-대조 연구계획을 다수 형제 자료에 근거한 유전연관성 연구에 적용하기 위해서는 가족 자료에 근거한 추세 검정통계량이 요구된다. 독립된 개체에 적용하는 Cochran-Armitage 추세 검정통계량은 가족 자료의 경우 제 1종 오류가 보장되지 않으며, 동일 가족의 다수 형제 자료로 인한 공분산을 감안한 추세 검정통계량이 제시되어야 한다. 본 논문에서는 특히 동일 가족의 질병형제수에 따른 가중을 도입하여 질병과 관련된 마커좌위에서의 유전자형 자료가 수집되는 경우에 검정력이 더욱 높게 되는 검정통계량을 제안한다. 예제 가족 자료로 가중을 고려한 경우와 고려하지 않은 경우의 검정통계량을 계산하여 비교한다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제10권5호
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• pp.13-18
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• 2024

국내 주식 시장에서 트렌드 예측을 위한 기계학습 모델의 활용 사례가 점점 증가하고 있다. 특히, 주가 데이터와 같은 복잡한 시계열 데이터를 분석하고 예측하기 위해서는 기계학습을 활용하는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 클라우드 컴퓨팅 서비스를 활용한 금융 데이터 수집 및 금융 시계열 추세 예측을 위한 기계학습 시스템을 제안한다. 먼저, 데이터 수집을 위해 Amazon Web Services(AWS)의 서버리스 서비스를 활용하였으며, 기술적 분석 지표(Relative Strength Index(RSI), Simple Moving Average(SMA), 볼린저 밴드, Rate Of Change(ROC), Golden Cross and Dead Cross(GDC), Stochastic Oscillator(STOCH), Moving Average Convergence Divergence(MACD), Detrended Price Oscillator(DPO))의 임계치를 유전 알고리즘을 통해 최적화 하였다. 이후 최적화된 지표들을 Echo State Network(ESN), Recurrent Neural Network(RNN), 그리고 다양한 기계학습 분류 모델의 학습 데이터로 사용하여 각 종목의 추세를 예측하였다. 예측된 추세를 바탕으로 백테스트를 진행한 결과, 평균 수익률은 ESN이 334%, RNN이 175%, 그리고 분류 모델이 199%를 기록하였다. 따라서 본 연구는 국내 주식 투자에서도 기계학습이 높은 예측력을 보이며 다양한 활용 가능성을 지니고 있음을 시사 하였다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2002년도 제9회학술대회 논문집
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• pp.267-272
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• 2002

최근 국제학술지에 등재되는 한국 의학논문이 증가하는 이유가 SCI 또는 MEDLINE 학술지를 선호하는 연구업적 평가정책과 관련이 있는지에 대한 관심이 국내학계에 존재하고 있다. 본 연구에서는 1980년대에 이어 1990년대에도 SCI 학술지나 MEDLINE 학술지에 많은 논문을 발표한 의학분야 중의 하나인 방사선학분야를 중심으로, 한국 의학자들이 1990년대에 발표한 논문들의 증가추세, 국제학술지와 국내학술지 논문 분포현황을 분석하여, 우리나라 의학 학술논문의 국제화 동향과 그 특성을 고찰하였다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제34권4호
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• pp.117-156
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• 2012

본 논문은 간단한 동태적 확률 일반균형(DSGE) 모형과 탄력적 추세를 고려한 비관측인자모형을 결합하여, DSGE 모형의 추정과 추세/순환변동분의 분해를 동시에 시도하였다. 이를 통해 추정된 GDP 순환변동분은 공식 경기순환 국면과 상당 정도 부합하는 등 전반적으로 경기순환을 잘 반영하는 것으로 나타났다. 하지만 변동성과 지속성의 측면에서 통상적 필터링 방법을 이용한 경우와는 적지 않은 차이가 있었으며, 특히 GDP의 추세분은 상당한 변동성을 보이며 경기순응적 모습을 보였다. 추정된 순환변동분의 성격을 변수별로 살펴보면, GDP와 이자율의 경우는 HP 필터의 결과와 유사한 반면, 인플레이션의 경우는 (불규칙 변동분을 추가로 제외한 경우) BK 필터를 이용한 결과와 상대적으로 더 유사한 것으로 나타났다. 이는 분석대상 변수들에 임의의 단일한 필터링 방법을 적용할 경우, 경기순환분의 성격이 잠재적으로 왜곡되어 추출될 우려가 있음을 보여준다. 습관 및 가격연동을 포함한 확장모형을 고려한 경우, 습관은 경기변동의 지속성을 설명함에 있어 중요한 요소인 것으로 평가된 반면, 가격연동은 그 중요성이 제한적인 것으로 나타났다. 이러한 모형의 개별 요소들에 대한 평가 결과는, 사전 필터링된 자료를 이용하여 추정한 경우와 적지 않은 차이를 보여, 자료의 필터링과 모형의 추정을 분리하여 고려하는 일반적인 DSGE 모형의 추정 및 분석은 잠재적으로 오류의 가능성이 있음을 시사한다. 마지막으로 결과에 대한 다양한 민감도 분석 결과, (i) 순환변동 충격과 추세 충격이 상관관계를 가지는 경우, 추세 충격의 성격에 따라 추정된 GDP갭의 성격이 상당 부분 달라지기도 했으며, (ii) 불규칙 변동분의 포함 여부가 추정된 인플레이션갭의 성격 및 필립스 곡선의 기울기 등에 중요한 함의를 지니는 것으로 나타났다. 또한 (iii) 경기변동분을 VAR로 모형화한 경우, DSGE 모형을 이용한 경우에 나타나는 경기변동의 비대칭성을 제대로 나타내지 못하는 것으로 나타났다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제23권8호
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• pp.934-941
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• 2012

이 논문에서는 최근 무선 인터넷, 모바일 검색, 모바일 TV, e-Book, 모바일 쇼핑 및 교통카드 및 하이패스 등에서 보는 바와 같이 각종 산업 분야에서 급속히 증가하고 있는 전파이용 산업의 미래를 전망하기 위한 수단으로서 '전파의존도'의 개념을 이용한 분석 사례를 제시하였다. IT 기술의 성숙과 발전으로 모바일 비즈니스가 확대되고 있어 이러한 전파이용 및 전파의존은 더욱 심화될 것으로 예상되고 있다. 이렇게 확대되는 전파이용에 따른 산업 각 분야에서 전파의존이 얼마나 증가하고 있는 지 추세를 판단함으로써 전파의 미래 수요 및 산업적 활용의 증가에 대한 분석적 수단을 확보할 수 있을 것이다. 이 논문에서는 미래 전파산업의 성장을 판단하는 수단으로서 산업 내 각 활용 분야에서의 전파의존도를 적용하여 산업의 발전 정도를 분석 전망하고자 하였다. 이를 위해 새로이 '전파의존도'의 개념을 제시하고 대상이 되는 산업 각 분야에서의 전파의존도 이용 추세에 대하여 전문가 조사를 실시하였다. 조사된 결과를 바탕으로 미래 전파이용 산업의 변화 모습을 추정할 수 있는 방법과 활용 방향을 제시하였다.

• 한국항만경제학회지
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• 제29권1호
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• pp.143-175
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• 2013

본 논문에서는 아시아 항만들 간의 클러스터링 추세를 분석하기 위해서 가변그룹벤치마킹모형과 범주형 변수모형에 대해서 이론적으로 설명하고, 아시아 38개 항만들의 9 년간 자료를 4개의 투입요소(선석길이, 수심, 총면적, 크레인 수), 1개의 산출요소(컨테이너화물처리량)를 이용하여 특정국가의 항만그룹 또는 특정항만을 대상으로 클러스터링 하는 방법을 실증적으로 보여 주고 분석하였다. 실증분석의 주요한 결과는 다음과 같다. 첫째, 가변그룹벤치마킹모형에 의한 중국항만을 벤치마킹하는 경우의 클러스터링 추세분석을 측정한 결과를 보면, 상해항, 청도항, 닝보항의 클러스터링 역할이 커진 것으로 나타났다. 둘째, 컨테이너화물처리량을 중심으로 한 범주형 변수모형에 의한 클러스터링 추세분석 결과를 살펴보면 중국이외의 항에서는 싱가포르항, 키롱항, 두바이항, 카오슝항이 클러스터링의 중심항만들로 나타났다. 셋째, 아카바, 두바이, 홍콩,상하이, 광저우, 닝보 항만들이 지역적으로 근접한 항만들끼리 클러스터링을 위해서 기본이 되는 효율적인 항만들로 나타났다. 넷째, 지역별 항만의 위치를 중심으로 한 범주형변수모형에 의한 클러스터링의 측정한 결과를 살펴보면, 두바이항과 코르파칸항, 홍콩항과 상하이항, 싱가포르항과 키롱항, 닝보항, 클러스터링의 중심항만이 되고 있는 추세를 보여 주었다. 전체적으로 보았을 때, 두바이항, 코르파칸항, 상하이항, 홍콩항, 닝보항, 싱가포르항 등이 아시아 항만들과 클러스터링을 해야만 하는 항만들로 나타났다. 본 논문이 갖는 정책적인 함의는 항만정책입안자들이 본 연구에서 사용한 두 가지 모형을 항만의 클러스터링에 도입하여 해당항만이 발전할 수 있는 전략을 수립하고 이행해 나가야만 한다는 점이다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.1-15
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• 2004

한국 미국ㆍ일본 3국의 화재로 인한 재산피해 분석을 통해 아래 사항을 확인하였다. ① 3국의 화재로 인한 재산피해통계 중 우리나라의 통계가 가장 구체적이지 않으며, 우리나라의 통계는 화재로 인한 재산피해의 실태를 정확히 분석하는데 많은 한계를 안고 있다. ② GDP에서 화재로 인한 재산피해가 차지하는 비율은 미국과 일본은 감소추세에 있으나 우리나라는 증가추세에 있으며 1994년도부터는 미국ㆍ일본과 지의 같은 비율을 차지하고 있다. ③ 인플레이션(소비자물가지수 기준)을 고려한 경우, 화재로 인한 재산피해는 일본과 미국은 감소하고 있으나 우리나라는 최근 2년을 제외하고는 증가추세에 있었다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제16권6호
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• pp.945-957
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• 2009

의약학 분야에서는 여러 집단에서 하나의 반복요인을 가지는 반복측정 자료가 많이 사용된다. 이 논문에서는 대조군과 처리군들의 시간에 따른 반응값의 선형추세를 비교하기 위하여 각 개체의 기울기를 추정하고 추정된 기울기들에 의해 생생된 표본으로 F-test, Jonckheere-Terpstra test, updated control group procedure를 이용하여 대조문과 처리군들의 차이를 검정하는 방법을 제안하였다. 모의실험 (Monte Carlo Simulation)을 통해 실험유의수준(experimental significance level)과 검정력(power)을 비교하였다.