• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.479-479
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• 2021

최근 기상이변으로 인한 자연재해 발생이 증가하고 있고, 그에 따라 도시의 재난 대응력 강화가 국내에서는 물론 국제적으로도 중요한 이슈가 되고 있다. 특히 쇠퇴지역은 재난재해 발생 시 인적·물적 피해가 일반 지역 보다 상대적으로 크며, 복구에도 많은 시간과 예산이 소요되므로 대응책 마련을 위한 도시재생지역의 정밀한 재난재해의 위험성 분석 기술이 필요하다. 이에 본 연구에서는 도시재생사업 대상지(311개)에 대한 재난재해 유형별 위험성 및 회복성을 종합적으로 분석하는 종합진단 기법을 개발하고, 이를 적용한 프로토타입 시스템을 개발하였다. 재난재해의 범위는 「재난 및 안전관리 기본법」을 준용하여 이에 도시재생사업 시행에 영향을 받아 재난재해 발생에 따른 위험정도가 변화할 가능성이 높은 자연재해 (폭우, 폭염, 폭설, 강풍, 지진)5종과 사회재난 (화재, 붕괴, 폭발) 3종 총 8종으로 정의하였다. 종합진단 기법은 기후변화에 관한 정부간 협의체(IPCC) 위험도 평가 방법을 준용하여 위험요소 (위해성·취약성·노출성)와 대비·대응요소 (회복성)로 구분하고, 전문가 자문회의를 거쳐 재난재해에 특히 취약한 쇠퇴지역의 특성을 반영할 수 있는 종합진단지수 산정식을 개발하였다. 또한 쇠퇴지역 재난재해 종합진단 시스템은 도시재생 업무를 수행하는 사용자가 신속히 정보를 분석하고 활용에 용이하도록 Web-GIS 기반으로 설계하였으며, 종합진단 기법에 의해 산정된 분석결과를 100m × 100m 격자 단위의 등급으로 가시화한다. 분석 결과는 지속적인 연구 개발을 통해 최적의 도시재생사업 의사결정 지원 서비스를 위한 기초 분석 자료로 연계하여 활용되며, 분석 DB는 클라우드 서비스 기반의 도시재생 데이터 플랫폼을 통해 공유된다.

• 경영정보학연구
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• 제25권2호
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• pp.103-123
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• 2023

e-커머스 플랫폼 문헌에서 유효한 관점 중 하나는 정보 비대칭 상황에서의 판매자 신호전략이다. 본 연구에서는 판매자의 신호전략이 소비자의 의사결정에 미치는 영향을 체계적으로 탐색하기 위해 신호이론과 쇼핑목표이론을 기반으로 연구모델을 구성하였다. 구체적으로 소비자의 쇼핑 목표에 따라 판매자가 제공하는 신호 효과(i.e., 평판, 온라인 구전 비율, 가격)에 차이가 있는지 분석하였다. 실증분석을 위해서는 대표적인 e-커머스 플랫폼인 아마존을 대상으로 26,246개의 데이터를 수집하여 가우시안 코플라 방법을 활용하였다. 분석결과, 판매자가 제공하는 신호는 수익에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 이러한 효과는 소비자의 쇼핑목표에 따라 조절되는 것으로 분석되었다. 본 연구는 쇼핑목표이론을 기반으로 소비자가 입력하는 키워드에 따라 판매자의 신호전략 효과에 차이가 있다는 점을 발견함으로써 신호이론 및 전자상거래 문헌에 기여하였다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.137-154
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• 2018

조류인플루엔자와 구제역 같은 동물감염병은 거의 매년 발생하며 국가에 막대한 경제적 사회적 손실을 일으키고 있다. 이를 예방하기 위해서 그간 방역당국은 다양한 인적, 물적 노력을 기울였지만 감염병은 지속적으로 발생해 왔다. 최근 빅데이터와 딥러닝 기술을 활용하여 감염병의 예측모델을 개발하고자 하는 시도가 시작되고 있지만, 실제로 활용가능한 모델구축 연구와 사례보고는 활발히 진행되고 있지 않은 실정이다. KT와 과학기술정보통신부는 2014년부터 국가 R&D사업의 일환으로 축산관련 차량의 이동경로를 분석하여 예측하는 빅데이터 사업을 수행하고 있다. 동물감염병 예방을 위하여 연구진은 최초에는 차량이동 데이터를 활용한 회귀분석모델을 기반으로 한 예측모델을 개발하였다. 이후에는 기계학습을 활용하여 좀 더 정확한 예측 모델을 구성하였다. 특히, 2017년 예측모델에서는 시설물에 대한 확산 위험도를 추가하였고 모델링의 하이퍼 파라미터를 다양하게 고려하여 모델의 성능을 높였다. 정오분류표와 ROC 커브를 확인한 결과, 기계 학습 모델보다 2017년 구성된 모형이 우수함을 확인 할 수 있었다. 또한 2017에는 결과에 대한 설명을 추가하여 방역당국의 의사결정을 돕고 이해관계자를 설득할 수 있는 근거를 확보하였다. 본 연구는 빅데이터를 활용하여 동물감염병예방시스템을 구축한 사례연구로 모델주요변수값, 이에따른 실제예측성능결과, 그리고 상세하게 기술된 시스템구축 프로세스는 향후 감염병예방 영역의 지속적인 빅데이터활용 및 분석 모델 개발에 기여할 수 있을 것이다. 또한 본 연구에서 구축한 시스템을 통해 보다 사전적이고 효과적인 방역을 할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.381-381
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• 2019

동남아시아의 급격한 도시인구 증가는 도시화로 파생되는 제반문제를 유발하고 있으며 특히 집중호우와 홍수배제 시설의 부족 및 유관시설의 정보관리체계 부재는 홍수 피해규모를 가중시키고 있다. 인도네시아의 경우 물 재해 관리기관 간의 정보공유체계 부재로, 홍수로 인한 문제해결에 대하여 효과적인 대응이 어려운 실정이다. 주요 물 관리 기관인 유역관리청(BBWS)의 경우 조기홍수경보시스템을 보유하고 있으나 단순 수문현황 모니터링에 국한되어 운영되고 있다. 이에 본 연구에서는 홍수피해를 최소화 할 수 있는 동남아시아 맞춤형 물 재해 관리 클라우드 플랫폼을 개발하여 비구조적 홍수 문제해결의 매개체로 활용하고자 한다. 기본적인 유역 수문현황 모니터링과 함께 댐, 보, 배수문 및 펌프장 등 홍수방어시설물의 운영현황 정보, 홍수상황분석, 홍수위험지도 등 종합적인 물 재해 정보를 제공하고 사전에 홍수위험 지역을 분석하여 유관기관과 공유할 수 있는 물 재해 관리 의사결정지원시스템을 개발하고자 한다. 기본적인 정보관리 체계화를 위하여 인도네시아의 다양한 물 재해 관련기관에서 보유하고 있는 자료들의 통합 클라우드 DB관리 시스템을 구축하였다. 연구대상지역은 인도네시아 수도인 자카르타의 Pesanggrahan유역과 인근 Batam섬 Baloi유역을 선정하였으며 대상 유역의 수문, 기상자료 및 GIS 정보수집은 공동연구기관인 인도네시아 공공사업부 수자원청(MPWH)과 주요 물 관리기관인 유역관리청(BBWS)의 협조를 통하여 진행하였다. 수집된 자료들은 관계형 데이터베이스 관리시스템인 MySQL을 사용하여 통합 물 재해 정보 데이터베이스를 구축하였으며 완성된 데이터베이스의 정보제공 및 공유시스템은 웹기반 인터페이스를 통해 관리되도록 설계하였다. 홍수유출 해석을 위한 분석 엔진은 K-water의 홍수분석 시스템인 FAS를 이용하였다. FAS의 홍수분석모형인 COSFIM과 수리모형인 Fldwav를 연계하는 데이터 분석 플랫폼을 완성하였으며 인도네시아 현지 조건에 부합하는 홍수분석 시스템으로 Customizing과정을 수행하였다. 또한 FAS의 PC기반 시뮬레이션 형식을 DB 연계형 웹서비스 방식으로 연동되도록 개량하였으며 추후 SaaS형 물 재해 분석시스템으로 전환할 수 있는 개발환경을 확보하였다. 개발된 물 재해 분석 플랫폼(WRMP)을 활용하여 인도네시아 공동연구기관과의 협의를 통해 물 재해 관리 시나리오를 수립하고 그 대안을 제시하였으며, 적용 시나리오별 홍수피해 저감 효과를 분석하였다. 또한 향후 방재시설물까지 연계하여 운영효과를 분석할 수 있도록 구조화하였다. 개발된 물 재해 관리 시스템은 개선된 정보처리 및 분석시스템을 활용하여 종합적인 물 재해정보를 제공하고, 사전에 홍수위험 지역을 분석하여 유관기관과 공유할 수 있는 물 재해 관리 의사결정 지원시스템으로써 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

• 벤처창업연구
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• 제19권2호
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• pp.109-124
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• 2024

본 연구는 플랫폼 비즈니스 기반의 스타트업에 대한 투자자의 투자결정요인을 분석하여 투자를 준비하는 플랫폼 스타트업에게 투자자의 관점을 이해하고 사업을 검토하는 데 참고할 수 있는 시사점을 제시하여 플랫폼 스타트업의 투자유치 성공률을 제고 및 플랫폼 생태계 활성화를 목적으로 한다. 투자자의 투자결정요인과 플랫폼 가치평가에 관한 선행연구를 바탕으로 플랫폼 스타트업에 적합한 투자결정요인을 도출한 뒤 AHP 분석기법을 활용하여 각 요인의 중요도를 비교한 결과 가장 높은 중요도를 나타내는 주요 요인은 플랫폼 특성으로 확인되었다. 이는 본 연구에서 선정한 플랫폼 특성인 플랫폼 규모, 핵심 참여집단 확보 여부, 가치 고착 용이성, 확보한 데이터 가치가 플랫폼 스타트업에 대한 투자결정요인으로 적절하다는 것을 시사한다. 플랫폼 스타트업에 대한 투자경험 유무로 투자자 그룹을 나누어 비교한 결과 가장 큰 중요도 차이를 보인 요인은 확보한 데이터 가치였다. 이는 데이터의 가치에 대한 이해도가 투자의사 결정에 있어 주요한 영향을 주고 있음을 시사하며 플랫폼 스타트업은 확보한 데이터의 가치를 증대시킬 수 있는 방안을 마련하고 데이터를 활용하여 자사의 비즈니스에 새로운 가치를 부여할 수 있는지 검토해 보아야 할 필요성이 있다. 기존의 선행연구와 본 연구의 결과를 비교해보면 대부분의 선행연구에서 가장 중요하다고 응답하던 창업자 특성의 중요도가 하위권으로 내려갔으며 플랫폼 스타트업에 적합한 특성들이 높은 중요도를 보였는데 이러한 차이가 나타난 이유는 전체 스타트업에 대한 투자결정요인의 중요도를 분석하던 기존의 선행연구와 달리 본 연구에서는 플랫폼 스타트업이라는 특정한 분야에 투자할 경우로 보다 세분화된 질문을 던졌기 때문이다. 덕분에 기존의 연구와 다른 투자자들의 응답을 이끌어낼 수 있었다. 이처럼 기존 선행연구와의 비교를 통해 플랫폼 스타트업에 대한 투자결정요인은 비플랫폼과는 분명한 차이가 있음을 알 수 있었으며 이는 현재 사용되고 있는 투자결정요인이나 가치평가에 관한 기준이 플랫폼 스타트업을 평가하는데 적합하지 않다는 것을 의미한다. 플랫폼이 비즈니스 생태계에 큰 변화를 일으키며 빠르게 성장하고 있는 가운데 좋은 플랫폼 스타트업을 발견하여 육성하는 것은 국가경쟁력 강화에 있어 반드시 필요한 과업이 될 것이다. 따라서 플랫폼 스타트업에 적합한 투자결정요인을 바탕으로 올바른 가치평가를 실시하여 옥석을 가려내는 것이 중요할 것이다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.1-9
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• 2023

유방암 관련 기존 AI 연구는 보조적인 진단 예측이나 임상적 요인에 따른 진료 결과를 예측하는 주제가 많았다. 또한 연구기관의 코호트 자료나 일부 환자 자료를 이용하는 경우가 대부분이었다. 본 논문에서는 건강보험심사평가원이 보유하고 있는 전 국민 유방암 환자의 전수 데이터를 활용하여 유방암 환자의 40~50대와 다른 연령대 간의 생존 여부 예측과 생존 여부에 미치는 요인의 차이점을 분석했다. 그 결과, 환자들의 생존 여부 예측 정밀도는 40~50대가 평균 0.93으로 60~80대 0.86 보다 높았으며, 요인에 있어서도 40~50대는 치료횟수(46%)가, 60~80대는 나이(32%)의 변수 중요도가 제일 높았다. 기존 연구와 성능 비교 결과, 평균 정밀도가 0.90으로 기존 논문의 정밀도 0.81보다 높았다. 적용 알고리즘별 성능 비교 결과, 의사결정나무(Decision Tree), 랜덤포레스트(Random Forest) 및 그래디언트부스팅(Gradient Boosting)의 전체 평균 정밀도는 0.90, 재현율은 1.0으로 연령대 그룹 내에서 동일하였으며, 다층퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron)의 정밀도는 0.89, 재현율은 1.0 이었다. 심평원의 전 국민 심사청구 빅데이터 가치 활용을 제고하기 위해 비전문가용 머신러닝 자동화(Auto ML) 도구를 사용한 더 많은 연구가 진행되기를 바란다.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.649-657
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• 2023

ICAO는 2016년 39차 총회에서 국제항공 탄소 상쇄 감축제도(CORSIA; carbon offsetting and reduction scheme for international aviation)를 채택하였고, 2023년 1월 1일 기준 우리나라를 포함한 115개국이 CORSIA에 참여하겠다는 의사를 표명했다. 항공 산업에서 발생하는 탄소는 항공기 엔진에서 배출되는 온실가스가 주요인이므로 탄소 배출 감소를 위해서는 연료소모량을 절감해야 한다. 방안별 효과를 예측하고 시행에 대한 의사결정을 위해서는 시뮬레이션 수행 등 사전 연구가 필수적이다. 정확한 결과를 도출하려면 양질의 데이터가 필요한데 그 중 실제 연료소모량 자료는 항공사의 내부 자료로 공개가 되지 않아 확보가 어려운 실정이다. 따라서 본 논문에서는 실제 연료소모량 자료를 기반으로 연료소모량을 추정하는 모형을 구축한 후, 모형의 고도화를 수행하여 정확도를 향상시키고자 한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.302-310
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• 2020

본 논문은 인공지능과 IoT 기반의 생활폐기물 모니터링 시스템을 구현하고, 이를 통하여 효율적인 쓰레기 처리와 관리 방안을 제안한다. 제주 지역은 타 지역에 비하여 대체로 정량적 추정과 운영 전략을 수립하는데 장점을 갖추고 있다. 특히, 상주인구 대비 사계절 관광객의 변화를 통하여 쓰레기 량의 변화를 알 수 있음으로써 쓰레기 종량제 연구의 좋은 사례가 되고 있다. 이에 클린하우스 현장에 기존 CCTV를 연동하여 정보를 제공할 수 있는 IoT 장치를 개발하고, 카메라의 쓰레기 영상데이터 셋을 분석하기 위하여 인공지능(AI) 알고리즘을 이용한다. 이를 통하여 쓰레기가 쓰레기통 밖에 잘못 투기되었는지, 쓰레기 처리를 위해 판단된 의사결정에 따라 쓰레기 차량이 수거해야 할지 정보를 전송함으로써 원활한 쓰레기 처리 및 홍보방송을 할 수 있도록 한다. 개발된 IoT 장치는 국가 공인 시험연구기관을 통해 전파적합성 시험과 환경시험을 하고, 다양한 쓰레기 대상을 제안한 인공지능 알고리즘으로 시뮬레이션하여 의사판단용 데이터 구축방법으로 활용하고자 한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권11호
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• pp.1421-1434
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• 2006

공간 데이터 웨어하우스는 SOLAP(Spatial On-Line Analytical Processing)을 이용하여 의사 결정에 필요한 분석 정보를 제공한다. SOLAP은 대용량 데이터를 분석하기 때문에 사전집계를 이용하여 분석비용을 줄이기 위한 많은 연구가 진행되었다. 기존 기법들은 고정크기노드를 갖는 색인을 이용하여 개념계층을 지원하였다. 따라서 산개분포 영역에는 빈 공간이 많이 발생하며, 밀집분포 영역에는 개념계층을 지원할 수 없다. 본 논문은 공간 데이터의 개념계층기반으로 사전집계 색인의 동적 구성 기법을 제안한다. 제안 기법은 트리구조를 이용하여 개념계층의 레벨을 트리의 레벨과 같도록 지원한다. 하나의 노드는 데이터가 적을 경우 엔트리를 분할하여 서로 다른 부모 엔트리를 가질 수 있으며, 데이터가 많을 경우 노드의 연결리스트를 이용하여 같은 레벨에 순차적으로 저장한다. 따라서 데이터가 산개된 분포의 노드에 대해서 저장 공간의 낭비를 최소화하며, 데이터가 밀집한 영역의 노드에 대해서도 노드의 연결리스트로 노드가 분할되지 않으므로 개념계층을 지원할 수 있다. 성능평가를 통하여 색인 구축 시간이 다른 기법과 비슷하고, 색인의 저장 공간이 감소하며, 집계정보의 검색 성능이 다른 기법에 비해 우수한 것을 보인다.

• 정보관리연구
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• 제43권4호
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• pp.191-210
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• 2012

한국과학기술정보연구원(KISTI)에서는 대량의 학술 정보들을 분류하여 저장하고 관리하기 위한 한국과학기술 인용색인 데이터베이스(KSCD)를 구축한 바 있다. 그러나 학술인용색인데이터들은 그 특성상 단순히 저장만을 위한 자료가 아니다. 즉, 저장된 데이터를 기반으로 사용자들에게 어떠한 서비스를 어떻게 제공할 것인지는 KSCD의 활용 측면에서 매우 중요한 문제이다. 예를 들어 사용자는 단순히 특정 저자가 기술한 학술 자료들을 검색하기를 원할 수도 있지만, 필요에 따라 해당 저자와 유사한 연구를 수행하는 저자들을 검색하기를 원할 것이다. 그러나 단순히 저장된 데이터만으로 이러한 서비스를 제공하기는 어렵다. 그러므로 본 논문에서는 한국과학기술인용색인 데이터베이스(KSCD)를 향후 어떻게 활용할 수 있는가에 대한 해답을 찾기 위해서는 국내외에서 현재 어떠한 서비스들을 제공하고 있는지 살펴보고 이와 관련하여 어떤 방향으로 연구가 진행해야 하는지를 모색한다. 특별히 데이터 마이닝 기술은 다양한 형태의 데이터로부터 데이터 속에 내포되어있는 특징(Feature)들을 추출하고 새로운 데이터 모델을 발견하여 의미 있는 정보를 추출해 내어 결국은 사용자의 의사 결정에 도움을 주는 것을 그 목적으로 한다. 즉 데이터에 숨겨진 패턴과 관계를 찾아내어 유용한 정보를 발견해 내는 것이다. 그러므로 본 논문에서는 이러한 데이터마이닝 기법을 학술인용색인데이터에 적용하여 제공할 수 있는 서비스들이 무엇이 있는지 논의한다.