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데이터마이닝 기법을 활용한 비외감기업의 부실화 유형 분석 (The Pattern Analysis of Financial Distress for Non-audited Firms using Data Mining)

  • 이수현;박정민;이형용
    • 지능정보연구
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    • 제21권4호
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    • pp.111-131
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    • 2015
  • 본 연구에서는 데이터마이닝 기법의 일종인 자기조직화지도(Self-Organizing Map, SOM)를 이용하여 비외감기업의 부실화 유형을 구분하고자 한다. 자기조직화지도는 인공 신경망을 기초로 자율학습을 통해 입력된 값을 유사한 군집끼리 묶어내는 방법으로, 기존의 통계적 군집 분류 방법보다 성능이 뛰어나고, 고차원의 입력데이터를 저차원으로 시각화할 수 있다는 장점 때문에 다양한 분야에서 각광받고 있다. 본 연구에서는 기존 연구의 주요 분석대상이었던 외감기업에 비해 부실화 빈도는 높지만 데이터 수집의 어려움으로 인해 분석대상에서 다소 제외되었던 비외감기업의 부실화 유형에 대해 알아보고, 유형별 구체적인 사례도 소개하고자 한다. 재무자료수집이 가능한 100개의 비외감 부실기업에 대해 분석한 결과, 비외감기업의 부실화 유형은 다섯 가지로 구분되었다. 유형 1은 전체 집단의 약 12%를 차지하며, 수익성, 성장성 등 재무지표가 다른 유형에 비해 열등하였다. 유형 2는 전체 집단의 약 14%로, 유형 1보다는 덜 심각하지만 재무지표가 대체로 열등하였다. 유형 3은 성장성 지표가 열등한 그룹으로 기업간 경쟁이 극심한 가운데 지속적으로 성장하지 못하고 부실화된 경우로 약 30%의 기업이 포함되었다. 유형 4는 성장성은 탁월하나 부채경영 등 과감한 경영으로 인해 유동성 부족이나 현금부족 등의 이유로 부실화된 그룹으로 약 25%의 기업이 포함되었다. 유형 5는 거의 모든 재무지표가 우수한 건전기업으로, 단기적인 경영전략의 실수 또는 중소기업의 특성상 경영자의 개인적 사정으로 부실화 되었을 가능성이 큰 그룹으로 약 18%의 기업이 포함되었다. 본 연구 결과는 부실화 유형을 구분하는데 기존의 통계적 방법이 아닌 자기조직화지도를 이용하였다는 점에서 학문적 의의가 있고, 비외감기업의 재무지표만으로도 1차적인 부실화 징후를 발견할 수 있다는 점에서 실무적 의의가 있다고 할 수 있다.

오버레이 멀티캐스팅에서 트리의 스위칭을 고려한 빠른 멤버 가입 방안에 관한 연구 (Fast Join Mechanism that considers the switching of the tree in Overlay Multicast)

  • 조성연;노경택;박명순
    • 정보처리학회논문지C
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    • 제10C권5호
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    • pp.625-634
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    • 2003
  • 인터넷 멀티캐스팅 기술은 지난 10여년간의 기술 발전에도 불구하고 아직 본격적인 서비스 보급이 이루어지지 못하고 있다. 주된 이유는 멀티캐스트 라우팅에서의 트래픽 제어, 글로벌 인터넷에서의 멀티캐스트 주소 할당, 멀티캐스트 신뢰전송 기법 등의 문제가 아직 해결되지 않았기 때문이다. 최근 인터넷 방송, 실시간 증권정보 서비스 등의 멀티캐스트 응용 서비스에 대한 요구가 급격히 증가함에 따라, 새로운 인터넷 멀티캐스팅 기술로써 오버레이 멀티캐스팅이 개발되고 있다 본 논문은 오버레이 멀티캐스팅 기술을 살펴보고, 새로운 멤버가 그룹에 가입하는데 걸리는 시간을 단축하는 방안을 제안한다. 기존의 방식은 잠재적인 부모 노드를 발견하기 위해서 한번에 트리의 한 레벨씩을 검색해 내려갔으며, 이로 인하여 긴 가입 지연 시간이 야기되었다. 또한, 트리의 매 레벨에서 자신과 가까운 노드를 잠재적인 부모 노드로 지적함으로써, 최적의 부모 노드를 선택하려고 노력하였지만 실제로 노드의 제한 차수로 인하여 자신과 가장 가까운 잠재적인 부모 노드를 선택하지 못하였으며, 이로 인해 트리의 효율성이 떨어졌다. 본 논문에서는 이러한 가입 지연 시간을 감소시키고, 생성된 트리의 효율성을 높이기 위해서, 트리의 두 레벨씩 검색하는 방안을 제안한다. 이 방식은 가입 요청 메시지를 자신의 자식 노드에게 전달하는 방식으로, 평상시에 트리 유지를 위한 추가적인 오버헤드 없이, 가입 요청이 왔을 때 검색 메시지의 수를 증가시켜서, 빠르게 가입을 완료한다. 또한, 더 많은 노드를 검색함으로써 좀 더 효율적인 트리를 생성하게 도와준다. 제안하늘 방안의 성능을 평가하기 위해서, 그룹의 멤버 수와 제한 차수를 기준으로 검색 시간 및 검색한 노드의 수 그리고 트리 스위칭 횟수를 측정하였다. 시뮬레이션 결과에서 제안한 기법이 기존의 방식에 비해서 가입 지연 시간을 단축시켰으며, 좀 더 효율적인 트리를 생성하는 것을 볼 수 있었다.본 연구결과 이소플라본은 전립선암 환자의 혈중 지질 패턴과 항산화체계를 개선시키는 효과를 보였다. 따라서 이소플라본이 지질대사에 미치는 영향과 항산화작용기전에 대한 보다 심층적인 연구가 이루어져야 할 것이며, 보다 많은 전립선암 환자를 대상으로 이소플라본 섭취에 따른 장기적인 임상실험연구가 이루어져 이소플라본이 전립선암 환자의 삶의 질을 향상시킬 수 있는지에 대한 다각적인 검토가 필요하다고 본다. 중 참가성 , 흥미성, 지속성, 대인관계 4개의 측정항목에서 높은 증가율을 보여 치료효과가 큰 것으로 판단된다. 원예 치료 실시 후의 자체설문지 평가결과 원예 활동을 통해서 달라진 점은 개인적으로 가족, 이웃 간의 긍정적인 변화를 이끌어내고 있다는 것을 발견할 수 있었고 다양한 원예프로그램이 인상깊었다고 하였으며 다음진행에 추가적으로 야외에서 진행할 프로그램에 대한 욕구가 표출되었다. 이것을 통해 개인적 치료경험과 가족, 이웃 간의 지지망 형성이 중요하며 긍정적인 영향을 주었다는 것을 볼 수 있었다. 또한 다양한 원예치료프로그램의 적용과 야외 활동을 조화롭게 적용한다면 성공적인 프로그램 진행에 도움을 될 것으로 판단된다. 이상의 결과를 종합하면 정신지체장애인에게 원예치료 프로그램을 실시한 이후에 원예에 대한 관심이 높고 자아존중 감이 향상되었으며 원예치료 프로그램에 대한 높은 만족도를 보였고 원예치료에 대한 참가성, 흥미성, 지속성, 대인관계성에서 높은 증가율을 보여 치료프로그램의 개입이 유의미한 효과가 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과들 볼 때 의도적인 원예치료활동을 통해서 심신의 치료를 경험하$\infty$I 자존감이 향상되며 회원 상호관계를 통한 사회부적응문제를 치료하여 사회성이 향상될 것이라는 목표에 대한 높은 달성정도를 볼 수 있다. 또한 지속적이고 흥미를 유발하는 원예치 료 프로그램을 적용한다면 심리적, 신체적, 정서적 치료효과가 높은 향상을 보이고 자신감과

상수도 원격검침시스템의 현장 적용성 평가 및 가정용수 사용량 분석 (Field Application of Waterworks Automatic Meter Reading and Analysis of Household Water Use)

  • 주진철;안호상;안창혁;고경록;오현제
    • 대한환경공학회지
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    • 제34권10호
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    • pp.656-663
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    • 2012
  • 본 연구를 통해 개발된 15 mm 구경 자기저항(magneto-resistance) 방식의 디지털 수도계량기를 활용해 인천시 B구 S동 일대 아파트 단지 내 96가구에 상수도 원격검침시스템을 설치 후 현장적용성을 검토하였다. 현장 성능시험은 2011년 7월부터 2011년 12월까지 수행되었고 데이터의 평균 정상 수신율은 와이브로망의 불안정으로 인한 통신 두절, 계량기 보호함 및 설치환경에 따른 통신 음영지역 발생, 유무선 공유기의 일시적 오작동으로 인해 84.6%로 비교적 낮은 수신율을 나타냈다. 현장성능시험에 참여한 수용가 중 세대구성원수가 각각 1~5명에 해당하는 대표 세대를 층화추출법(stratified random sampling)으로 추출하여 총 10가구의 가정용수 사용량을 분석한 결과, 8월에 가정용수를 가장 많이 사용한 반면, 9월에는 가정용수 사용량이 감소되고 다시 11월에 증가한 후 12월에 감소되는 추세를 보였다. 이는 계절의 변화에 따른 기상요인(온도, 습도 등)이 가정용수 사용량에 영향을 미치기 때문인 것으로 판단된다. 세대수를 30세대로 증가시킨 후 계절별 1인 1일 용수 사용량(Lpcd)을 분석 후 다항식(polynominal function)을 활용한 회귀곡선을 통해 추세선을 도출한 결과, 1인 1일 용수 사용량(Lpcd)은 세대의 총 가정용수 사용량과 유사하게 계절적 주기성을 나타냈으며, 구성원수가 적은 가구(1인, 2인의 구성원)일수록 명확한 계절적 주기성을 나타냈다. 연구에 참여한 96가구 수용가 전체가구의 세대 구성원별 1인 1일 용수 사용량(Lpcd)을 분석한 결과, 세대 구성원이 1인 증가함에 따라 1인 1일 용수사용량이 약 14%씩 감소하는 것으로 조사되었다. 이러한 결과는 1인이 거주하는 세대에서도 사용할 수밖에 없는 세탁, 음료, 취사, 청소용수 등의 생활에 필히 요구되는 가정용수 사용량이 있는 반면, 거주 인원이 많은 경우 공동 활용을 통해 이를 절감할 수 있는 효과를 얻을 수 있기 때문으로 판단된다.

웹서비스 유사성 평가 방법들의 실험적 평가 (Evaluation of Web Service Similarity Assessment Methods)

  • 황유섭
    • 지능정보연구
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    • 제15권4호
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    • pp.1-22
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    • 2009
  • 월드와이드웹(WWW)은 유용한 정보를 포함하는 자료들의 집합에서 유용한 작업을 수행할 수 있는 서비스들의 집합으로 변화하고 있다. 새롭게 등장하고 있는 웹서비스 기술은 향후 웹의 기술적 변화를 추구하며 최근의 웹의 변화에 중요한 역할을 수행할 것으로 기대된다. 웹서비스는 어플리케이션 간의 통신을 위한 호환성 표준을 제시하며 기업 내/외를 아우를 수 있는 어플리케이션 상호작용 및 통합을 촉진한다. 웹서비스를 서비스 중심 컴퓨팅환경으로서 운용하기 위해서는 웹서비스 저장소는 조직화되어 있어야 할 뿐 아니라, 사용자들의 요구에 맞는 웹서비스 컴포넌트를 찾을 수 있는 효율적인 도구들을 제공하여야 한다. 서비스 중심 컴퓨팅을 위한 웹서비스의 중요성이 증대됨에 따라 웹서비스 발견을 효율적으로 제공할 수 있는 기법의 수요 또한 증대된다. 웹서비스 발견을 위한 많은 기법들이 제안되어 왔지만, 대부분의 선행연구들은 활용하기에는 제대로 발달하지 못하였거나 특정 도메인에 너무 치중하여 일반화하기 어려웠다. 이 논문에서는 군집화기법과 XML기반의 서비스 기술표준인 WSDL의 의미적 가치를 활용하여 다수의 웹서비스를 군집화하는 프레임워크를 제안한다. 웹서비스 발견이라는 연구영역에 최초로 데이터마이닝 기법을 적용한 연구이다. 본 논문에서 제안하는 방식은 여러 흥미로운 요소들이 있다: (1) 서비스 사용자와 제공자들의 사전지식 요구를 최소화한다 (2) 특정 도메인에 과도하게 치중한 온톨로지를 피한다 (3) 웹서비스들 간의 의미론적 관계를 시각화할 수 있다. 이 논문에서 인공신경 정신망 네트워크를 기반으로 하여 프로토타입 시스템을 개발하였으며, 실제 운용되고 있는 웹서비스 저장소로부터 획득한 실제 웹서비스들을 사용하여 제안하는 웹서비스 조직화 프레임워크를 실증적으로 평가하였으며 제안하는 방식의 효용성을 보여주는 실험결과를 보고한다.

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수산자원보호구역 관리체제 구축을 위한 어장환경 예비진단 (Preliminary Diagnosis of Fishing Ground Environment for Establishing the Management System in Fisheries Resources Protection Area)

  • 이대인;박달수;전경암;엄기혁;박종수;김귀영
    • 해양환경안전학회지
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    • 제15권2호
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    • pp.79-89
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    • 2009
  • 본 논문은 수산자원보호구역의 효과적이고 합리적인 관리방향에 대한 정책수립 지원라 체계적인 어장환경실태조사 시스템 구축을 위한 사전 진단적 연구접근으로서 수산자원보호구역에서 계절별로 장기적으로 모니터링된 국가해양환경측정망 등의 자료를 이용해서 어장환경의 실태와 변화를 분석하고 평가하였다. 어장환경은 오염이 진행되었거나 진행 중인 것으로 진단되었는데, 각 영역별로 수질과 저질 오염특성이 다소 다르게 나타나서 오염원과 이용실태 및 지형적 특성 등 제반 환경요소를 고려한 맞춤형 수질관리방안 수립이 요구되었다. 또한, 보호구역의 지정면적은 점차적으로 변화되어 왔는데, 2003년도와 처음 시정시의 면적을 비교해 볼 때, 총 면적변화는 $-22.9{\sim}2.4%$ 범위로 완도 도암만은 약 2.4% 정도 미미한 증가를 보였지만, 전체 구역은 평균 약 6.4%가 감소하였고, 한산만이 가장 큰 비율로 감소하였다. 전체 면적 중 육역이 약 6.1%, 해역이 약 6.6%가 감소되었지만, 2008년 시 군별로 고시된 상황을 종합적으로 고려하면 지정면적의 감소는 대부분 육역인 것으로 사료 되었다. 보호구역의 환경을 양호하게 유지하고 효과적인 관리정책을 수립하기 위해서는 실효적인 수질관리방안 뿐만 아니라 개발 및 이용실태 파악을 위한 조사와 데이터(정보)관리가 체계적으로 이루어지고 해역별로 종합 관리할 필요가 있을 것이다. 아울러 각종 관련 법률을 정비 보완해서 조사, 평가, 협의 등 관리방향과 관련된 요소를 일관성있고 체계적으로 정립할 필요가 있다고 판단된다.

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활성함수 변화에 따른 초해상화 모델 성능 비교 (A Performance Comparison of Super Resolution Model with Different Activation Functions)

  • 유영준;김대희;이재구
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제9권10호
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    • pp.303-308
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    • 2020
  • ReLU(Rectified Linear Unit) 함수는 제안된 이후로 대부분의 깊은 인공신경망 모델들에서 표준 활성함수로써 지배적으로 사용되었다. 이후에 ReLU를 대체하기 위해 Leaky ReLU, Swish, Mish 활성함수가 제시되었는데, 이들은 영상 분류 과업에서 기존 ReLU 함수 보다 향상된 성능을 보였다. 따라서 초해상화(Super Resolution) 과업에서도 ReLU를 다른 활성함수들로 대체하여 성능 향상을 얻을 수 있는지 실험해볼 필요성을 인지하였다. 본 연구에서는 초해상화 과업에서 안정적인 성능을 보이는 EDSR(Enhanced Deep Super-Resolution Network) 모델에 활성함수들을 변경하면서 성능을 비교하였다. 결과적으로 EDSR의 활성함수를 변경하면서 진행한 실험에서 해상도를 2배로 변환하는 경우, 기존 활성함수인 ReLU가 실험에 사용된 다른 활성함수들 보다 비슷하거나 높은 성능을 보였다. 해상도를 4배로 변환하는 경우에서는 Leaky ReLU와 Swish 함수가 기존 ReLU 함수 대비 다소 향상된 성능을 보임을 확인하였다. Leaky ReLU를 사용했을 때 기존 ReLU보다 영상의 품질을 정량적으로 평가할 수 있는 PSNR과 SSIM 평가지표가 평균 0.06%, 0.05%, Swish를 사용했을 때는 평균 0.06%, 0.03%의 성능 향상을 확인할 수 있었다. 또한 해상도를 8배로 변환하는 경우에서는 Mish 함수가 기존 ReLU 함수 대비 다소 향상된 성능을 보임을 확인하였다. Mish를 사용했을 때 기존 ReLU보다 PSNR과 SSIM 평가지표가 평균 0.06%, 0.02%의 성능 향상을 확인할 수 있었다. 결론적으로 해상도를 4배로 변환하는 초해상화의 경우는 Leaky ReLU와 Swish가, 해상도를 8배로 변환하는 초해상화의 경우는 Mish가 ReLU 대비 향상된 성능을 보였다. 향후 연구에서는 다른 초해상화 모델에서도 성능 향상을 위해 활성함수를 Leaky ReLU, Swish, Mish로 대체하는 비교실험을 수행하는 것도 필요하다고 판단된다.

지능형 클라우드 환경에서 지각된 가치 및 행동의도를 적용한 딥러닝 기반의 관광추천시스템 설계 (Design of Deep Learning-based Tourism Recommendation System Based on Perceived Value and Behavior in Intelligent Cloud Environment)

  • 문석재;유경미
    • 한국응용과학기술학회지
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    • 제37권3호
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    • pp.473-483
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    • 2020
  • 본 논문은 지각된 가치가 적용된 관광 행동의도 정보를 이용한 지능형 클라우드 환경에서의 관광추천시스템을 제안한다. 이 제안 시스템은 관광정보와 관광객의 지각적 가치가 행동의도에 반영되는 실증적 분석 정보를 와이드 앤 딥러닝 기술을 이용하여 관광추천시스템에 적용하였다. 본 제안 시스템은 다양하게 수집할 수 있는 관광 정보와 관광객이 평소에 지각하고 있던 가치와 사람의 행동에서 나타나는 의도를 수집 분석하여 관광 추천시스템에 적용하였다. 이는 기존에 활용되던 다양한 분야의 관광플랫폼에 관광 정보, 지각된 가치 및 행동의도에 대한 연관성을 분석하고 매핑하여, 실증적 정보를 제공한다. 그리고 관광정보와 관광객의 지각적 가치가 행동의도에 반영되는 실증적 분석 정보를 선형 모형 구성요소와 신경만 구성요소를 합께 학습하여 한 모형에서 암기 및 일반화 모두를 달성할 수 있는 와이드 앤 딥러닝 기술을 이용한 관광추천 시스템을 제시하였고, 파이프라인 동작 방법을 제시하였다. 본 논문에서 제시한 추천시스템은 와이드 앤 딥러닝 모형을 적용한 결과 관광관련 앱 스토어 방문 페이지 상의 앱 가입률이 대조군 대비 3.9% 향상했고, 다른 1% 그룹에 변수는 동일하고 신경망 구조의 깊은 쪽만 사용한 모형을 적용하여 결과 와이드 앤 딥러닝 모형은 깊은 쪽만 사용한 모형 대비해서 가입률을 1% 증가하였다. 또한, 데이터셋에 대해 수신자 조작 특성 곡선 아래 면적(AUC)을 측정하여, 오프라인 AUC 또한 와이드 앤 딥러닝 모형이 다소 높지만 온라인 트래픽에서 영향력이 더 강하다는 것을 도출하였다.

지역사회 탈빈곤 정책의 효과 분석 : 경남, 전북지역 자활후견기관 운영의 성과 및 한계 분석과 개선방안의 모색 (A Study on the Effects of the Antipoverty Policy in Local Community : Focusing on the Self-Support System In Korea)

  • 이상록;진재문
    • 한국사회복지학
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    • 제52권
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    • pp.241-272
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    • 2003
  • 본 연구에서는 지역사회 탈빈곤 정책의 일환으로 도입된 자활사업의 성과와 한계를 분석하고 이의 개선방안을 모색하고자 하는 연구목적에 기반하여, 자활참여자들의 자립태도 및 자립요소의 제고라는 측면에서 자활사업의 효과를 분석하였다. 그리고, 이와 더불어, 자활사업의 성과에 자활사업 참여자들의 개인 및 가족특성, 자활후견기관에서의 지원조치들이 어떠한 영향을 미치고 있는지를 실증분석하였다. 실증분석에는 2002년 5월 전북 및 경남지역 자활후견기관에서 자활사업 참여자를 대상으로 이루어진 설문조사 데이터가 활용되었으며, 분석결과에서는 다음과 같은 사실을 확인할 수 있었다. 첫째, 자활사업은 자활사업 참여자의 자립태도 및 자립인식의 제고에 긍정적 성과를 거두고 있음이 나타났지만, 자립요소 및 자립전망의 제고에 있어서는 그 성과가 미흡한 것으로 확인되었다. 둘째, 자활사업의 긍정적 성과는 여성, 고연령층, 저학력층에서 높게 나타났으며, 특히 건강하고 기술자격증을 보유한 사람에게서 자립태도의 변화 뿐 아니라 자립요소의 제고의 긍정적 성과가 높은 것으로 확인되었다. 셋째, 자활후견기관에서의 지원양상도 자활사업의 성과에 주요하게 영향을 미치는 것으로 나타났는데, 직무배치, 직업교육프로그램, 기관내 관계망 및 조직풍토 등은 자립태도 및 자립요소의 제고에 긍정적인 영향이 있는 것으로, 반면 인센티브 조치 및 프로그램 유형(시장형) 등은 별다른 영향이 없거나 오히려 부정적인 영향이 있는 것으로 확인되었다. 이상과 같은 분석결과는 자활사업의 효과성 제고를 위해서는 제도적 측면 및 자활후견기관 운영의 측면에서 개선조치들이 광범위하게 요청됨을, 곧 자활대상자 선정과정 뿐 아니라 자활사업 프로그램 및 교육훈련 프로그램의 구성, 자활기관의 운영 등에서의 적극적인 개선이 요청됨을 시시하여 준다.

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개인화 전시 서비스 구현을 위한 지능형 관객 감정 판단 모형 (The Intelligent Determination Model of Audience Emotion for Implementing Personalized Exhibition)

  • 정민규;김재경
    • 지능정보연구
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    • 제18권1호
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    • pp.39-57
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    • 2012
  • 최근 기존 전시 공간 내에 유비쿼터스 환경이 구축되면서, 관객과의 상호작용을 통해 전시 효과를 배가할 수 있는 인터랙티브 전시에 많은 사람들의 관심이 집중되고 있다. 이러한 인터랙티브 전시가 보다 고도화되기 위해서는 전시물에 대한 다양한 관객 반응을 측정하고, 이를 통해 대상 관객이 어떤 감정을 느끼는지 예측할 수 있는 적절한 의사결정지원 모형이 요구된다. 이러한 배경에서 본 연구는 인터랙티브 전시 공간 내에서 수집 가능한 다양한 관객 반응 중 얼굴표정의 변화를 이용하여, 관객의 감정을 추론, 판단하는 지능형 모형을 제시한다. 본 연구에서 제시하는 모형은 무자극 상태의 관객의 표정과 자극이 주어졌을 때 관객의 표정이 어떻게 변화하는지 변화량을 측정하여, 이를 기반으로 인공신경망 기법을 이용해 해당 관객의 감정을 판단하는 모형이다. 이 때, 제안모형의 감정 분류체계로는 간결하면서도 실무에 적용이 용이하여 그간 기존 문헌에서 널리 활용되어 온 매력-각성(Valence-Arousal) 모형을 사용한다. 제안모형의 유용성을 검증하기 위해, 본 연구에서는 2011 서울 DMC 컬쳐 오픈 행사에 참여하여, 일반인을 대상으로 얼굴 표정 변화 데이터를 수집하고, 이들이 느끼는 감정 상태를 설문조사하였다. 그리고 나서, 이 자료들을 대상으로 본 연구에서 제안하는 모형을 적용해 보고, 제안모형이 비교모형으로 설정된 통계기반 예측모형에 비해 더 우수한 성과를 보이는지 확인해 보았다. 실험 결과, 본 연구에서 제시하는 모형이 비교 모형인 중회귀분석 모형보다 더 우수한 결과를 제공함을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통하여 구축된 관객 감정 판단 모형을 실제 전시장에서 활용한다면 전시물을 관람하는 관객의 반응에 따라 시의적절하면서도 효과적인 대응이 가능하기 때문에, 관객의 몰입과 만족을 보다 증대시킬 수 있을 것으로 기대된다.

다중모형조합기법을 이용한 상품추천시스템 (Product Recommender Systems using Multi-Model Ensemble Techniques)

  • 이연정;김경재
    • 지능정보연구
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    • 제19권2호
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    • pp.39-54
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    • 2013
  • 전자상거래의 폭발적 증가는 소비자에게 더 유리한 많은 구매 선택의 기회를 제공한다. 이러한 상황에서 자신의 구매의사결정에 대한 확신이 부족한 소비자들은 의사결정 절차를 간소화하고 효과적인 의사결정을 위해 추천을 받아들인다. 온라인 상점의 상품추천시스템은 일대일 마케팅의 대표적 실현수단으로써의 가치를 인정받고 있다. 그러나 사용자의 기호를 제대로 반영하지 못하는 추천시스템은 사용자의 실망과 시간낭비를 발생시킨다. 본 연구에서는 정확한 사용자의 기호 반영을 통한 추천기법의 정교화를 위해 데이터마이닝과 다중모형조합기법을 이용한 상품추천시스템 모형을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 모형은 크게 두 개의 단계로 이루어져 있으며, 첫 번째 단계에서는 상품군 별 우량고객 선정 규칙을 도출하기 위해서 로지스틱 회귀분석 모형, 의사결정나무 모형, 인공신경망 모형을 구축한 후 다중모형조합기법인 Bagging과 Bumping의 개념을 이용하여 세 가지 모형의 결과를 조합한다. 두 번째 단계에서는 상품군 별 연관관계에 관한 규칙을 추출하기 위하여 장바구니분석을 활용한다. 상기의 두 단계를 통하여 상품군 별로 구매가능성이 높은 우량고객을 선정하여 그 고객에게 관심을 가질만한 같은 상품군 또는 다른 상품군 내의 다른 상품을 추천하게 된다. 제안하는 상품추천시스템은 실제 운영 중인 온라인 상점인 'I아트샵'의 데이터를 이용하여 프로토타입을 구축하였고 실제 소비자에 대한 적용가능성을 확인하였다. 제안하는 모형의 유용성을 검증하기 위하여 제안 상품추천시스템의 추천과 임의 추천을 통한 추천의 결과를 사용자에게 제시하고 제안된 추천에 대한 만족도를 조사한 후 대응표본 T검정을 수행하였으며, 그 결과 사용자의 만족도를 유의하게 향상시키는 것으로 나타났다.