• 경영정보학연구
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• 제14권3호
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• pp.115-129
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• 2012

본 연구는 고객이 명시적으로 기재한 배우자 선택기준을 고객의 행동에 기반한 암묵적 선호도를 활용하여 동적으로 조정하는 온라인 데이트 시스템을 제안한다. 최근 미혼남녀를 소개시키는 온라인 데이트시스템에 대한 사용이 증대되면서, 많은 온라인 데이트 서비스 업체들이 더욱 정확한 매칭 서비스를 제공하기 위하여 고객에게 직접 배우자 선정기준을 기재하도록 요구하고 있다. 그러나, 많은 고객들이 자신의 이상형을 명확히 밝히지 않거나, 상황에 따라서 이상형을 조정하기 때문에 고객의 배우자 선택기준을 정확히 파악하는데 어려움이 있다. 이에 본 연구는 고객이 명시적으로 기재한 이상형뿐만 아니라, 고객이 과거 상대 이성에게 보낸 메시지 기록을 분석하여 파악된 암묵적 이상형을 반영하여 매칭을 수행하는 온라인 데이트 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 고객의 행동 데이터가 일정 수 이상으로 축적되면, 이를 데이터마이닝의 의사결정나무 기법으로 분석하여 고객의 암묵적 이상형을 파악하였으며, 이를 동적으로 반영하여 배우자 선택기준을 조정한다. 제안된 매칭 시스템은 Decision Tree based Matchmaking System(DTMS)이라고 명명하였으며, 본 연구에서는 DTMS 시스템을 설계하고 사용자 인터페이스에 대한 프로토타입을 구현하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권1호
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• pp.403-409
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• 2024

본 논문에서는 산업안전보건법에 따라 유해·위험 설비 사업자가 제출하여 공정안전관리 전담기관으로부터 승인받은 공정안전보고서의 데이터를 기반으로 사업장 안전성 향상을 위한 인공지능 통합 공정안전관리(PSM) 시스템 설계를 위한 가이드라인을 제안하였다. 제안된 가이드라인으로 구성되는 시스템은 단일사업장 또는 다수의 사업장을 운영하는 사업자와 공정안전관리 전담기관에 각각 구축하며, 데이터 수집·전처리, 확장 및 분할, 레이블링, 학습 데이터 셋구축 등의 주요 구성 요소와 단계로 구성하였다. 각 공정에서 발생하는 공정 운영 데이터 및 변경 허가 승인 데이터의 수집이 가능하며, 사업장 운영에서 발생하는 모든 데이터의 분석을 통해 잠재적인 고장 예측 및 유지보수 계획을 수립하여, 공정 운전 상황에서의 의사 결정 지원이 가능하다. 또한, 정확하고 신뢰할 수 있는 학습 데이터, 특화된 데이터 셋을 이용하여 시간 및 비용 절감, 인적 오류를 포함한 다양한 위험 요소 감지와 예측, 지속적인 모델 개선 등에 유용성과 효과를 갖으며, 이를 통해 작업장 안전성 향상 및 사고 예방이 가능하다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.281-298
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• 2015

복잡계 이론을 기반으로 볼 때 도시는 최초발생 조건과 달라진 상황에서 진화와 적합성을 통해서 진화한 역동적인 체계로 이해되어야 한다. 따라서 도시민들의 적극적인 활동을 도시 계획 과정에서 의사 결정 프로세스에 반드시 포함시켜야 한다. 본 연구에서는 도시민들의 요구에 부응하는 것이 도시설계 과정의 중요한 요소로 영향을 준다는 것을 제시하고자 한다. 본 연구의 의미는 빅데이터를 활용하여 도시민들의 현재의 사회현상을 이해하는데 도움을 줄 수 있으며 특히 지금까지는 전통적인 서베이 방식에서는 없었던 시민의 잠재적인 니즈를 빅데이터를 활용하여 규명하고자 하였다. 도시계획 수립 분야에서 빅데이터는 보다 개선된 결과를 얻고 생산성을 높이기 위한 수단으로, 향후 효율적인 활용을 통해 시민의 수요를 보다 세밀하게 파악하고 국민의 편의를 향상시킬 수 있는 역할 분담적 관계 및 보완적 장치로써의 역할을 기대해 본다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.10-19
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• 2014

최근 병원에서 수집되는 데이터를 전자적으로 저장, 관리 및 공유하기 위하여 병원정보시스템이 널리 활용되고 있다. 이러한 시스템들은 현대 병원들의 업무 효율성 제고에 크게 기여해왔으나, 건강관리 서비스 제공자들의 의사 결정을 지원하기 위해서는 수집된 환자 관련 데이터를 적절히 가공하고 재사용하는 것이 필요하다. 특히, 본 논문은 만성 질환과 관련된 외래진료과 운영관리를 위한 환자 플로우 모니터링을 제안하고, 이와 관련된 사항들에 대해 토의하고자 한다. 제안하는 시스템은 환자 이력 데이터에 프로세스 마이닝 기법을 적용하여 추출한 표준 프로세스 모형 및 여러 가지 평가 지표들을 시각화하며, 이를 통해 관리자들은 외래진료과의 운영을 평가하고 개선할 수 있다. 본 논문에서는 환자 플로우 모니터링 시스템을 류머티스 진료과에 적용하였으며, 아이패드 기기에 최적화된 프로토타입 시스템을 예시로 보이고자 한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제10D권6호
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• pp.897-906
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• 2003

전통적인 동물 계통수(系統樹)는 초기발생 혈질에 기초하여 몸 구조가 단순한 것에서 복잡한 것으로 동물문(animal phylum)들을 배열하는 것이다. 현재 활발하게 연구 진행되는 분자수준에서의 분자계통 분류학(Molecular Systematics) 연구들이 이런 경향을 재평가하고 새로운 계통과 진화의 의미를 제시하고 있다. 본 논문에서는 한 염기서열로부터 획득할 수 있는 특성 값들을 추출하여 트레이닝 데이터를 생성하고, 생성된 데이터를 기반으로 데이터마이닝 기법중의 하나인 분류기법(classification) 을 사용하여 계통수를 생성하였다. 실험용 데이터는 미토콘드리아 염기서열을 사용하였으며 생물학분야에서 사용하는 분석 프로그램인 MEGA 프로그램을 사용하여 이를 증명하였다. 비록 마이닝을 수행한 결과는 생물학적 실험을 거쳐 정확성을 검증 받아야 하지만 인터넷상에 떠다니는 무수한 유전체들에 대한 유효한 분류기준을 제시할 수 있고 계통수 제작을 위한 실험에 소요되는 많은 시간과 노력들을 줄일 수 있다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.703-710
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• 2018

매년 전기화재사고에 대한 사고유형 분석, 점검 등 전기적 화재사고를 줄이기 위해 다양한 노력이 있었으나, 효율적인 의사결정지원 체계 및 기존 누적 데이터 활용방안의 미비로 효과적인 대처방안이 부재한 현황이다. 본 연구는 전기안전점검데이터, 전기화재사고정보, 건축물정보, 기상청정보 등 데이터 기반의 전기화재를 예측하는 알고리즘을 개발하고 이를 활용하여 전기화재사고를 줄이는데 목적이 있다. 본 연구에서는 한국전기안전공사, 기상청, 국토교통부, 소방본부 등 기관별로 수집된 데이터를 전처리, 융합, 분석, 모델링, 검증 과정을 거쳐 전기화재에 영향을 끼치는 요인과 예측모델을 도출하였다. 주요요인으로 절연저항 값, 습도, 풍속, 건축물 노후년수, 용적율, 건폐율, 건축물용도로 나타났고, Random forest 알고리즘을 활용한 예측모델은 74.7%의 정확도를 얻었다.

• 정보관리학회지
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• 제39권4호
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• pp.75-97
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• 2022

전통적인 학술 커뮤니케이션 체제의 문제점을 해결하기 위한 대안으로 오픈액세스 패러다임에 대한 국제적 관심과 확산이 지속되고 있다. 하지만 데이터 기반의 정량적인 방법을 통해 오픈액세스 분야의 글로벌한 동향이나 성장 추세를 파악하려는 노력은 아직까지 부족한 실정이다. 본 연구는 오픈액세스 분야의 학술논문 데이터에 토픽 모델링을 적용하여 세부 연구토픽을 식별하고, 성장곡선을 적합하여 각 연구토픽의 성숙도와 예상 잔여수명을 계산한다. 본 연구는 오픈 사이언스의 세 가지 핵심요소인 오픈액세스, 오픈데이터, 오픈협업과 관련된 14개 토픽들을 식별하였으며, 오픈액세스 분야가 앞으로 약 65년간 꾸준히 성장할 것으로 예상하였다. 본 연구의 분석 결과는 연구자들과 정책 의사결정자들이 오픈액세스 분야의 동향과 성장 추세를 이해하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권6호
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• pp.131-136
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• 2023

지방을 떠나 수도권으로 이동하는 청년들이 나날이 늘고 있다. 청년 유출의 요인을 파악하기 위한 연구들이 다양하게 진행되고 있으나 각 지방별로 분석하는 연구는 부족한 실정이다. 이에 따라 본 연구는 부산의 청년 인구 유출 요인을 분석하고, 머신러닝 기법을 사용해 청년 인구 유출 위험 등급을 예측하고자 한다. 국가통계포털에서 수집한 부산의 구별 데이터를 활용하여 나이대(20대 초반, 20대 후반, 30대 초반)별로 세 그룹으로 나눈 뒤, 의사결정나무와 랜덤 포레스트 알고리즘을 이용해 청년 인구 유출 위험 등급을 분류하고 예측한다. 그 결과, 청년 인구 유출 위험 등급 예측 모델은 나이 그룹별 각각 최고 정확도 0.93, 0.75, 0.63을 갖는다.

• 정보화정책
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• 제19권2호
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• pp.21-38
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• 2012

인터넷의 발전과 전자상거래의 확산에 따라 정보 프라이버시가 주요한 이슈로 부각되고 있다. 온라인상의 정보 프라이버시에 관한 연구들은 주로 인터넷 사용자들의 정보제공행동(의도)의 선행요인들을 규명하는데 초점을 맞추고 있으나, 사용자들의 사이트 이용경험의 차이에 따른 선행요인의 영향 변화를 고려하지 않고 있다. 본 연구에서는 인터넷 사용자들의 개인정보제공 의사결정이 사이트 이용경험에 따라 어떻게 영향 받는지를 실증적으로 규명하고자 한다. 이를 위하여 사이트 이용과정에서 사이트가 요구하는 개인정보의 속성(정보의 민감도와 관련성)과 사이트에서 제공하는 서비스의 가치를 개인정보 제공의도의 선행 요인으로 설정하여, 이 선행 요인들의 영향에 대한 사이트 이용경험의 조절효과를 실증 분석하였다. 웹 기반 실험을 통해 수집된 데이터의 분석 결과는 정보 속성의 영향에 대한 사이트 이용경험의 조절효과를 보여준다. 구체적으로, 사이트 이용경험이 없는 집단에 비하여, 이용경험이 있는 집단의 경우 개인정보 제공에 대한 민감도의 부정적 영향이 감소하는 반면 관련성의 긍정적 영향은 증대되는 것으로 나타났다. 분석 결과를 바탕으로 인터넷 사용자들의 정보 프라이버시 우려 완화를 위한 시사점과 함께 이론적 시사점을 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.157-176
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• 2018

관리종목은 상장폐지 가능성이 높은 기업들을 즉시 퇴출하기 보다는 시장 안에서 일정한 제약을 부여하고, 그러한 기업들에게 상장폐지 사유를 극복할 수 있는 시간적 기회를 주는 제도이다. 뿐만 아니라 이를 투자자 및 시장참여자들에게 공시하여 투자의사결정에 주의를 환기시키는 역할을 한다. 기업의 부실화로 인한 부도 예측에 관한 연구는 많이 있으나, 부실화 가능성이 높은 기업에 대한 사회, 경제적 경보체계라 할 수 있는 관리종목에 관한 연구는 상대적으로 매우 부족하다. 이에 본 연구는 코스닥 기업들 가운데 관리종목 지정 기업과 비관리종목 기업을 표본으로 삼아 로지스틱 회귀분석과 의사결정나무 분석을 이용하여 관리종목 지정 예측 모형을 개발하고 검증하였다. 분석결과에 따르면 로지스틱 회귀분석 모형은 ROE(세전계속사업이익), 자기자본현금흐름률, 총자산회전율을 사용하여 관리종목 지정을 예측하였으며, 전체 평균 예측 정확도는 검증용 데이터셋에 대해 86%의 높은 성능을 보여주었다. 의사결정나무 모형은 현금흐름/총자산과 ROA(당기순이익)를 통한 분류규칙을 적용하여 약 87%의 예측 정확도를 보여주었다. 로지스틱 회귀분석 기반의 관리종목 탐지 모형의 경우 ROE(세전계속사업이익)와 같은 구체적인 관리종목 지정 사유를 반영하면서 기업의 활동성에 초점을 맞추어 관리종목 지정 경향성을 설명하는 반면, 의사결정 관리종목 탐지 모형은 기업의 현금흐름을 중심으로 하여 관리종목 지정을 예측하는 것으로 나타났다.