• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.45-66
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• 2018

크라우드펀딩(Crowdfunding)은 최근 벤처 기업의 기금 모금을 위한 엔젤 기금보다 인기가 있다. 이에 따라 크라우드펀딩의 성공 요인을 파악하는 것은 기금 조성자 및 투자자로 하여금 크라우드펀딩 프로젝트와 관련된 효과적 의사결정을 내리기 위해 크라우드펀딩 성공 여부를 선험적으로 예측하는데 유용할 것이다. 이에 최근까지 프로젝트의 목표 및 관련 SNS의 수와 같은 몇 가지 수치적 요인을 독립변인으로 제안하여 이들이 크라우드펀딩 캠페인의 성공에 어떤 영향을 미치는지 등이 연구되어오고 있었다. 그러나 수치가 아닌 비정형 데이터를 통한 크라우드펀딩 캠페인의 성공에 대한 예측은 거의 이루어진 바 없으며, 특히 프로젝트를 소개하는 문서에 대한 특성 분석을 통해 해당 프로젝트의 성공여부를 예측하려는 연구는 아직 이루어지지 않았다. 사실 프로젝트를 소개하는 문서는 공개되어 있어 확보에 드는 비용이 적게 들기 때문에 매우 유용하다. 따라서 본 연구의 목적은 Wadiz 등 온라인상으로 공개되어 있는 프로젝트에 대한 소개 문서를 기반으로 크라우드펀딩 프로젝트의 성공을 예측하는 새로운 방법을 제안하는 것이다. 제안된 방법의 성능을 테스트하기 위해, 본 연구에서는 1,980개의 실제 크라우드펀딩 프로젝트와 관련된 텍스트를 수집하고 경험적으로 분석했다. 텍스트 데이터 세트에서 카테고리, 응답 수, 자금 조달 목표, 기금 모금 방법, 보상, SNS 추종자 수, 이미지 및 비디오 수 및 기타 숫자 데이터와 같은 프로젝트에 대한 세부 정보를 수집하였다. 분석 결과 이러한 요인들은 분류 알고리즘에서 분류 성능을 제고하는데 의미 있는 변인으로 확인되었다. 즉, 제안된 방법이 최근에 제안된 비정형 텍스트 기반 방법보다 정확도나 F-점수 및 수행 경과 시간에서 성능이 우수하였다.

• 지능정보연구
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• 제10권3호
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• pp.39-57
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• 2004

우유생산 농가에서는 그들 젖소의 우유를 저장하는 탱크 (bulk tank milk: BTM)로부터 채취된 샘플로부터 분석된 우유에 대한 품질관련 항목들, 즉 체세포 수 (somatic cell count: SCC), 표준 plate count (standard plate count: SPC), 사전 incubation count (preliminary incubation count: PIC) 등에 관한 정보를 정기적으로 제공 받는다. 이러한 정보는 일정기간 쌓이게 되면 우유의 품질을 유지하고 목장을 관리할 수 있는 중요한 지식 베이스가 될 수 있다. 그러나 우유 품질이나 목장의 관리상태를 평가하는 기준은 모호하고 퍼지한 용어로 많이 표현되고 있다. 즉 우유 품질을 최상급, 상급, 중간, 불량으로 표시하거나 목장의 관리상태를 아주 양호, 양호, 미흡 등으로 표시한다. 이러한 서술방식은 퍼지이론에서의 모호한 상태를 표현하는 기준과 많이 부합되고 있다. 본 연구의 목적은 BTM으로부터 추출한 샘플로부터 미생물학적 분석을 통해서 나온 결과를 이용해서 BTM의 품질과 목장의 관리상태에 대하여 추론하는 것을 목표로 하고 있다. 따라서 퍼지추론엔진에 기초하여 퍼지로직 기반의 추론방법을 개발하고 실제 데이터를 이용해서 평가하였다. 입력 데이터로는 Bulk Tank SCC, SPC, PIC, laboratory pasteurization count (LPC), non agalactiae Streptococci, Streptococci like organisms, Staphylococcus aureus등이다. 이러한 입력자료에 근거하여 BTM의 품질상태를 아주 양호, 양호, cooling문제, 청결문제, 환경적 mastitis, 환경적/청결 복합문제로 분류하고, 낙농가로부터 채취한 실제 데이터를 이용하여 추론하였다. 본 퍼지 추론 결과는 낙농생산자, 컨설턴트, 수의사 등 관련 종사자들에게 의사결정을 위한 참고자료로서 활용이 가능하다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.568-574
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• 2021

2020년부터 시행된 「지속가능한 기반시설 관리기본법」에 의해 저수지는 체계적인 유지관리와 성능개선 등의 선제적인 관리로 노후화에 따른 생애주기 비용을 최소화하도록 관리해야 한다. 생애주기를 고려한 유지관리를 위해서는 공용기간이 증가함에 따라 지속적인 성능저하에 의해 수명이 종료되는 시점을 생애 주기적인 관점에서 도출하는 것이 필수적이며 이를 위해서 저수지의 성능저하예측 모델 개발이 요구된다. 본 논문에서는 저수지를 주요 복합시설인 제체, 여수로, 취수시설로 구분하고, 생애주기 유지관리를 위한 성능저하예측 모델을 개발하였다. 모델 개발을 위해 농어촌공사의 농업기반시설 시스템(RIMS; Rural Infrastructure Management System)이 관리 중인 유지관리 정보 데이터를 수집하였으며, 수집된 데이터를 통계적으로 분석하여 모델 개발에 활용 가능한 데이터를 선별하고 추세분석을 통해 모델을 개발하였다. 개발된 모델을 통해 저수지가 현행의 유지관리 체계에서 예상되는 기대수명과 미조치시 예상되는 기대수명을 예측하였으며, 현행 유지관리체계에서의 기대수명은 미조시치 기대수명보다 약 네 배가 증대되는 것으로 나타났다. 본 논문을 통해 제안된 모델을 활용하여 향후 저수지의 생애주기를 고려한 운영관리와 유지보수의 의사결정 지원이 가능할 것으로 판단된다.

• 환경정책연구
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• 제5권4호
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• pp.51-84
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• 2006

본 연구는 국립공원의 과도한 이용을 방지하여 국립공원의 우수한 자연환경을 지속가능하게 유지할 수 있는 방안을 제시하고자 GIS를 활용한 환경용량 산정과 유비쿼터스(Ubiquitous) 개념을 이용한 공원 관리체계 수립방안을 제시하였다. 종래의 국립공원에 대한 연구는 대체로 자연자원, 인문자원, 시설물, 이용객에 관한 연구 및 그에 대한 관리 기준을 개별적인 입장에서 연구하였으나, 본 연구에서는 통합분석 방법을 활용한 수용력의 개념을 정의하였다. 생태적 보전성과 환경적인 민감성을 고려한 환경생태 지수, 매력가치에 근거한 탐방유인지수를 산정하였다. 수용력의 효과적인 분석 및 관리를 위하여 GIS를 이용한 종합적인 관리대책 방안으로 관리지수를 제시하였다. 그 결과 지리산 국립공원의 경우 유도가 필요한 5등급이 71%를 차지하였고, 분산이 필요한 1등급 지역이 0.01%를 차지하였다. 또한, 본 연구는 환경용량 산정에 필요한 기초 데이터의 수집을 위해 방대한 자연 환경과 시설물, 탐방객에 대하여 체계적이고 지속적인 모니터링을 위해서 유비쿼터스 개념의 모니터링 방안을 마련하였다. 정보를 수집하고 이를 GIS기반의 공간의사 결정체계를 통한 환경용량의 정량적, 정성적인 목표를 수립하여 지속가능한 국립공원 관리방안을 제시하였다. GIS 공간의사결정 시스템과 유비쿼터스 기반 기술을 통합한 시스템을 통해 효과적인 국립공원의 관리체계를 제시하고자 한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권12B호
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• pp.1219-1226
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• 2010

적조 현상에 대한 판별, 예측 분석을 위한 시스템은 현재 개발이 아주 미흡한 상태이고 현재의 적조원인에 대한 연구는 화학 및 생물학적 원인의 규명에 대해 그 초점이 맞추어져 있어 지능적인 의사 결정 알고리즘을 갖는 시스템 구현이 필요하다. 본 논문에서는 사례 기반 추론 기법을 이용하여 적조 현상에 관한 사례를 지식 베이스로 구축하고 추론하는 시스템을 설계하였다. 가장 유사한 사례 추천을 위해 KNN 알고리즘을 이용하였고 적조 사례 베이스를 구축하기 위하여 375 건의 데이터를 입력 받아 실험하였다. 학습 데이터로부터의 영향을 최소화하고 신뢰성을 확보하기 위해 10-Fold 교차검증을 수행한 결과 적조 사례에 대한 평균 정확도는 약 84.2%를 나타냈고 유사도 분류 k 개수가 5인 경우에 최적의 수행 결과를 나타냈다. 또한, 추론된 결과를 이용하여 적조 모니터링 시스템을 구현하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권7호
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• pp.289-302
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• 2019

시계열의 구조 변화란, 전체 시계열 자료를 구성하는 기간에서 관측치들의 분포가 상대적으로 안정적이다가, 특정 시점에서 분포 특성의 급격한 변화를 보이는 것을 의미한다. 비정상(non-stationary) 장기 시계열 안에서도, 단기적인 추세의 변화가 일시적인 것인지, 아니면 구조적으로 변한 것인지를 적시에 판단하는 것은 중요하다. 이는 시계열 추세의 변화를 상시 감지하여, 변화에 맞는 적정한 대응을 할 필요가 있기 때문이다. 본 연구에서는 단위근 검정법을 기반으로 한 검정 결과를 시각화함으로써, 의사결정자가 시계열의 구조 변화를 손쉽게 파악할 수 있는 방안을 제시하였다. 특히 시계열을 분할한 후 검정하는 방법을 통해, 장기 시계열일 때에도 단기 구조 변화를 파악할 수 있도록 하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.41-47
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• 2023

금융상품의 가치평가는 다양한 기술의 변화에 따라 계속 발전하고 있다. 최근에는 머신러닝과 인공지능 기술을 활용한 가치평가에 대한 관심이 높아지면서 금융시장의 변화에 신속하게 대응하고 있다. 이러한 기술적 발전은 실시간 데이터 처리에 대한 요구와 금융시장의 다양한 특성을 고려하여 정확하고 효과적인 가치평가를 가능케 한다. 수치해석 기법은 금융기관과 투자자들 사이에서 중요한 의사 결정 도구로 사용되며, 투자의 성과 예측과 리스크 관리를 위한 필수 도구로 인식되고 있다. 본 연구에서는 금융시장의 다양한 변화와 자산 데이터를 고려하여 정확한 예측을 제공하는 수치해석 기반 금융 시스템의 특허 동향을 분석한다. 이를 통해 실질적인 산업현장에서의 금융 기술의 발전을 살펴보고 금융시장에서의 기술적 수준을 가늠할 수 있을 것이다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제3권1호
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• pp.27-36
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• 2001

최근 공간정보를 다루는 GIS, SIIS, GNSS, ITS 네 개의 시스템에 대한 통합연계 기술인 4S 기술이 각광받고 있다. 본 논문에서는 4S 기술에 컴포넌트 기반의 접근방법을 적용하여 4S 핵심 컴포넌트를 중심으로 4S 시스템을 설계하였다. 4S 기술의 실제 응용분야는 매우 많으며 특히 본 논문에서는 4S 기술을 화재, 홍수, 태풍 등의 재난재해 분야에 적용하고 시스템을 설계하였다. 재난재해 업무는 대용량의 지도 데이터를 다루는 특성상 컴포넌트 기반의 4S 시스템을 적응할 경우 매우 큰 파급효과를 가져올 것이다. 재난재해 업무간 공통된 기능은 수행성능을 위하여 공간데이터를 처리하는 핵심기술과 함께 4S 핵심 컴포넌트에 포함되어 개발되며, 분야별 응용시스템에 따라 다른 기능은 별도의 업무 컴포넌트로 개발하였다. 본 논문에서는 또한 재난재해 시스템에서 매우 중요한 실시간 현장정보의 획득과 전송을 위하여 4S-Van 이라는 차량을 이용하여 현장과 중앙관제센터간에 실시간으로 위치정보와 영상정보 등을 전송하는 방법 및 전송된 정보를 중앙관제센터에서 공간데이타와 연동 분석하는 방안을 제시하였으며, 중앙관제센터에서 4S-Van 으로 정보수집에 대한 요구를 역으로 전송하여 원하는 정보를 얻을 수 있는 방법도 제시하였다. 이러한 실시간 정보전송은 신속하고 정확한 상황파악, 의사결정, 지령관제 등을 가능하게 하여 재난재해 분야에 획기적인 업무효율 향상을 가져올 것으로 기대된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권5D호
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• pp.783-796
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• 2006

본 연구에서는 1998년부터 소성변형의 방지를 위해 도입되어 온 내유동포장의 도입 타당성을 검정하기 위해 일반포장과 내유동포장의 공용성 및 경제성을 비교평가하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 34구간의 실제 국도의 포장 데이터를 수집하여 러팅(rut depth) 자료를 기반으로 포장의 장기 공용성 및 경제성 분석을 실시하였다. 포장별 공용성 예측을 위해 소성변형(Rutting) 자료를 기반으로 세계은행에서 개발한 HDM-4의 악화추정모형을 이용하였으며, 분석기간동안에 발생하게 되는 관리자비용과 이용자비용을 경제성 평가기준으로 고려하였다. 나아가 최적유지보수 시점과 예산의 확보수준에 따른 포장 공용성의 변화 추이도 살펴보았다. 40년 장기 분석기간을 통해 대부분의 대상 포장 구간에서 내유동포장이 유지관리 측면에서 경제적인 것으로 나타나 내유동포장의 도입 타당성을 확인할 수 있었다. 또한 포장관리시스템의 유지관리 및 의사결정에 HDM-4의 적용가능성을 확인할 수 있었다. 다만, 이 결과는 본 연구의 대상구간인 34개 포장단면의 러팅(rut depth) 자료를 기반으로 한 분석이며 향후 종단평탄성과 균열 데이터도 포함한 공용성 및 경제성 분석이 요구된다. 또한, 사회-환경비용, 공사로 인한 지체비용 등에 대한 추가적인 고려가 필요할 것으로 판단되며 포장의 장기 공용성(LTPP)자료의 확보에 대한 노력도 필요할 것이다.

• 경영정보학연구
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• 제10권2호
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• pp.137-158
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• 2008

기업 경쟁력 강화의 중요한 이슈인 대량 개별화(mass-customization)의 실행을 위하여 통합 고객관계 관리 프로세스로서의 CRM(customer relationship management)에 대한 관심과 활용에 대한 필요성은 점점 더 높아지고 있다. 특히, 기존 고객들의 구매 정보를 기반으로 고객의 구매 패턴을 파악하고 의도를 예측하는 것은 오늘날 실질적인 판매 전략을 수립하는 마케팅 분야에서 상당히 큰 비중을 차지하고 있다. 고객의 구매의도 예측에는 대량의 데이터로부터 과거에 인지하지 못했던 의미 있고, 근거 있는 정보를 추출하는 데이터마이닝(datamining)이 주로 사용되고 있다. 기존의 구매의도 예측에 사용된 데이터마이닝 기법들은 주로 신경망(neural networks)과 로지스틱 회귀분석(logistic regression analysis)이었는데, 예측 정확성 및 모형 구축의 어려움으로 인한 다양한 문제점들이 제기되고 있는 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 기법들이 가지고 있는 단점들을 개선하기 위하여 신경망과 로지스틱 회귀분석 외에 연관규칙(association rule), 연관성 매트릭스(association matrix), 의사결정 나무(decision tree), 베이지안 망(bayesian network), SVM(support vector machine) 기법들을 추가로 제안하였다. 본 연구의 목적은 고객의 특정 상품에 대한 구매의도 예측을 위하여 새로운 알고리즘을 제시하기보다는 기존의 다양한 데이터마이닝 기법들을 적용시켜 봄으로써, 가장 우수한 예측성과를 나타내는 기법을 발견하는 것이다. 연구에 사용된 자료는 기존의 연구에서는 적용되지 않았던 편의점의 영수증 데이터이다. 예측 목표상품은 카테고리화 된 '우유'와 '냉동식품'이며, 제안된 기법들의 신뢰성을 위하여 전체 데이터를 10개의 training과 test 셋으로 중복되지 않게 구분함과 동시에 10번의 교차 검증(cross validation)을 실시하였다. 실험 결과 SVM이 영수증 데이터를 이용한 고객의 특정 상품에 대한 구매의도 예측에서 가장 우수한 성과를 나타내는 것을 확인하였다.