추천시스템은 사용자들의 관심을 끄는 아이템을 그들이 보다 쉽게 찾도록 도와주거나, 그들의 기호에 기반하여 의미 있는 아이템들을 제공한다. 지금까지 가장 성공적이었던 협업 필터링 기반 추천시스템은 다른 사용자들의 의견을 참조하여 추천을 원하는 사용자에게 추천을 한다. 즉, 아이템들에 대한 사용자 기호를 나타내는 다른 사용자들의 평가정보가 추천을 위한 정보원으로 사용된다. 이처럼, 협업 필터링 기반 추천시스템이 사용자들의 기호만을 이용하도록 설계되었지만, 다른 정보를 이용하면 추천시스템의 성능과 정확도를 높일 수 있을 것으로 사료되어, 본 논문에서는 유사 정도와 인구통계학 정보를 이용한 협업 필터링 기반 추천시스템을 제안한다. 이런 추천시스템에서는 평가정보가 계속적으로 누적되기 때문에, 추천시스템의 정확도를 유지할 수 있는 한, 사용하는 데이터의 양을 줄이는 게 중요하다. 본 논문에서는 유사 정도와 인구통계학 정보를, 사용할 데이터의 양을 줄이기 위한 기준으로 사용하여 자연스레 시스템의 성능을 향상시켰다. 본 논문에서는 실험을 통하여 유사 정도의 사용이 추천시스템의 정확도를 높여주었고, 특정 인구통계학 정보의 사용도 추천시스템의 정확도를 높였음을 보였다.
저출산과 노령화로 보험 수요가 지속해서 감소하고 있다. 나아가 언택트 소비가 주류가 되면서 기존의 대면 서비스를 중심으로 한 보험상품 마케팅은 실효성이 크게 떨어지고 있다. 그러므로 보험업계는 비대면 서비스를 기반으로 한 새로운 마케팅이 절실한 시점이다. 확보된 내 외부 및 공공데이터를 바탕으로 보험 트렌드를 반영한 맞춤형 전략을 통해 기존 고객의 로열티를 강화하고 신규 고객을 확보할 수 있는 개인 맞춤형 보험 상품 추천시스템을 제안하고자 한다. 보험회사 데이터베이스에 등록된 고객을 대상으로 공공 데이터(시군구별 총인구수, 건강생활 실천율, 고령 인구 비율, 출생률, 노인여가복지 수, 연령대별 경제활동참가율 등), 고객 개인정보 및 기 계약 정보를 사용하여 인구통계학 기반과 모델 기반 추천시스템을 설계하였다. 인구통계학 기반 추천시스템은 군집화된 고객 내 코사인 유사도를 계산하여 유사도가 높은 고객들이 많이 가입한 보험상품을 추천하였다. K-means를 이용한 군집화 방식과 고객의 지역, 성별 및 연령대 기준의 Segmentation 방식으로 각각 수행하였다. 모델 기반 추천시스템은 Decision Tree, Random Forest Classifier를 사용하여 각각 추천시스템을 설계하였다. 본 연구 결과 군집 된 고객 간 코사인 유사도를 활용한 인구통계학 기반 추천시스템의 성능이 가장 우수하였다. 이는 개인의 특성(성별, 나이 등) 및 환경적인(경제력, 직업 거주지역 등) 요소에 따라 보험 상품을 선택하기 때문에 고객 간 유사도가 보험 추천시스템의 성능에 주요 요소인 것을 보여준다.
본 논문에서는 모수적 부트스트랩을 이용한 두 차등정보보호 히스토그램의 동질성 검정을 제안한다. 제안된 검정 방법은 차등정보보호 히스토그램과 적용된 차등정보보호 수준 정보만 있을 때에도 사용 가능하며, 비교하고자 하는 두 히스토그램에 적용된 차등정보보호의 수준이 다를 때에도 사용할 수 있다는 장점이 있다. 검정 방법의 성능을 평가하기 위해 미국과 한국의 연령별 인구분포 자료를 사용하고, 제 1종 오류의 확률이 잘 통제됨과 높은 검정력을 확인한다.
본 연구에서는 기술수용모델과 혁신확산이론을 기반으로 스마트폰 혁신기술 저항에 관한 재사용 의도에 미치는 영향을 알아보고자 한다. 외부변수는 기술수용모델의 인지된 유용성과 인지된 사용 용이성 그리고 혁신확산이론의 적합성과 복잡성을 4개 변수를 두고자 한다. 예측변수는 혁신저항 변수를 두고 재사용의도에 미치는 영향으로 하여 개념모델을 완성하였다. 또한 혁신저항 변수가 인지된 위험 요인을 매개하여 재사용의도에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 연구대상은 부산 경남지역 및 전북지역에 거주하는 스마트폰 사용자를 대상으로 설문을 통해 자료를 수집하고자 한다. 인구통계학인 분석은 IBM SPSS Statistics 19로 하고 확인적 요인분석과 변수들 간의 인과관계에 대한 경로분석은 Smart PLS를 사용하여 분석하고자 한다. 분석결과를 바탕으로 이론적 실무적 시사점을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 서울시를 대상으로 2020년 기준 자치구별 공공체육시설의 개수를 분석하고, 도출된 서비스 지역 적정 개소 수를 기준으로 추가 설치가 필요한 자치구 내 입지를 예측하였다. 기존 공공 체육시설 수와 선행연구의 입지 지표를 활용해 회귀분석을 바탕으로 유의한 입지요인을 도출하고, 이를 변수로 한 k-means 군집화를 통해 자치구별 입지 후보군이 될만한 행정구역상 동을 구분하였다. 이후 선정된 행정구역 내 기준 인구 당 공공체육시설 비율이 같아지도록 공공체육시설 설치 개수를 결정한 다음 각 구역의 중심점으로부터 가까운 동 순으로 공공체육시설의 추가 설치가 필요한 동을 선정하였다.
국내 전력 수요량 예측을 위한 정확한 분석 모델을 개발하기 위하여 고차원 데이터 군집 분석에 적합한 차원 축소 개념의 부분공간 군집 기법과 SMO 분류 기법을 결합한 전력 수요 패턴 예측 방법을 제안하였다. 전력 수요 패턴 예측은 무선부하감시 데이터 뿐 아니라 소지역 단위의 센서스 정보를 통합하여 시간대별 전력 부하 패턴 분석과 인구통계학 및 지리학적 특성 분석이 가능하다. 서울지역 대상의 센서스 정보 및 전력 부하를 이용한 소지역 전력 수요 패턴 예측 결과 총 18개의 특성 군집을 구성하였으며, 전력 수요 패턴 예측 정확도는 약 85%를 보였다.
인터넷에서 매 순간 발생하는 데이터의 홍수는 사용자가 필요로 하는 유용한 정보를 검색하는데 어려움을 초래한다. 그래서 많은 사용자들이 자신이 원하는 정보를 쉽게 찾기 위한 기법을 고안하고 이를 지원하는 도구를 개발하게 되었다. 이런 유용한 도구 중 하나인 추천시스템은 기존의 사용자 정보를 분석하여 사용자가 원하는 제품이나 정보를 추천하는 것이다. 본 논문에서는 추천시스템을 활용하여 원하는 정보를 제안하는데 인구통계학적인 기법을 사용한다. 인구통계학 기반 추천시스템은 나이, 성별과 같은 인구통계학적인 특성을 사용하여 유용한 정보를 추출한다. 본 연구는 영화 선택 시 중요한 요소인 사용자 평점을 분석하고 이를 활용할 수 있는 방법을 제시하였다. 이를 위해 Internet Movie Database(IMDB) 웹 사이트에 있는 영화의 사용자 평점을 인구통계학적 요인으로 분석하였다. 본 논문에서는 인구통계학적 분석을 위해 사용자를 성별과 연령대로 분류하였고, 각 영화를 22개 장르로 나눈 IMDB 기준에 따라 사용자 평점을 분석하였다. 각 장르별 영화에 대해 사용자 그룹의 평균 평점을 F-테스트와 T-테스트를 수행하여 그 장르 영화 평점과 동일한 결과를 나타내는 대표 그룹을 찾아내었다. 인구통계학적 분석 결과인 대표 그룹은 새로운 영화가 개봉될 때 대표 그룹에 대한 프로모션과 추천을 통해 영화 홍보를 할 수 있는 대상을 찾아내는데 유용하다.
서울시는 시민의 건강 증진과 이산화탄소 저감을 통한 저탄소 녹색성장 실현을 목표로 2015년부터 2020년 현재까지 공공자전거 대여소를 확장하고 있다. 매년 공공자전거에 대한 시민들의 접근성과 이용률이 증가하고 있으며, 이에 서울시는 수요와 접근성을 모두 고려한 공공자전거 대여소 신규 입지를 확장하고자 노력하고 있다. 공공자전거 대여소 위치는 주변 지형지물에 영향을 받으며, 수요량은 지역적 특성에 영향을 받으므로 이들을 고려한 신규 대여소 입지를 선정해야 할 필요성이 있다. 따라서 본 연구는 서울시 공공자전거의 새로운 입지 선정을 위하여 2019년 서울시 공공자전거 데이터와 지리정보체계, 대중교통, 인구 등의 데이터를 전처리하여 신규 대여소 거치가 가능한 장소를 선별하고, 랜덤 포레스트를 이용하여 신규 대여소의 이용량을 예측하였다. 이를 바탕으로 평균 경사도, 대중교통과의 거리, 특화 시설과의 거리, 하천과의 거리 등이 자전거 이용량에 영향을 미치는 주요한 요소임을 도출할 수 있었다. 본 결과는 신규 대여소 설치 지역을 결정하는데 객관적인 통계적 지표가 될 것으로 기대한다.
건설기술정보시스템에서는 국내 건설기술력을 제고하기 위해 건설 현장에서 필요로 하는 건설기준, 건설 실무 및 건설보고서 등 16종의 건설기술 관련 원문 또는 색인정보를 수집, 가공하여 일반 국민에게 무료로 제공하고 있다. 본 연구는 가장 효과가 높은 건설기술정보 DB 구축에 예산을 우선 배당한다면 이용자 만족도를 높일 수 있다고 판단하였다. 건설기술정보 종류별로 제공물량에 대해 모집단이 느꼈던 만족도 수준과 정보의 습득과 활용에 따른 이용 가치를 조사하였다. 모집단의 인구통계학적 특성에 따라 이용자 만족도에 어떤 영향을 미치는지와 건설기술정보의 종류별로 정보의 이용 가치에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위해 다중회귀분석 과정을 통하여 독립변수들과 종속변수 간의 신뢰도와 상관관계를 분석하였다. 응답자의 인구통계학적 특성과 제공물량에 대한 이용자의 만족도 간의 상관관계는 대체로 낮았으나 건설 경력, 연령 등이 제공물량의 만족도에 영향을 주는 것으로 파악되었다. 특히, 응답자의 인구통계학의 측정항목 중 건설 경력이 많을수록 하위기술기준의 제공물량 만족도가 높았고, 연령이 나질수록 중소기업지원정보의 제공물량 만족도에 영향을 주는 것으로 분석되었다.
본 연구는 정보통신 기기 및 관련 서비스에 대한 소비자들의 구매행태를 분석하고, 다양한 정보통신 기기 및 서비스 간의 상관관계를 파악하고자 한다. 본 연구는 다양한 제품과 서비스의 다중선택 상황을 동시에 고려함으로써, 각 제품 및 서비스 그룹 내의 상관관계뿐만 아니라 그룹 간의 상관관계도 추가적으로 살펴보고자 한다. 분석자료는 소비자 설문조사를 통해 수집하였으며, 인구통계학 변수를 고려한 다변량 프로빗 모형(Multivariate Probit Model)과 분산-공분산 행렬(Variance-covariance Matrix)을 분석하기 위한 대안상수 모형(Alternative Specific Constant Model)을 각각 추정하였다. 또한 다차원척도 분석(Multi-dimensional Scaling Method)을 이용하여 제품 및 서비스 간의 관계도를 도식화하였으며, 다양한 정보통신 기기 및 서비스 간의 대체 또는 보완 관계를 도출하였다. 본 연구는 소비자들의 구매행태를 이해하고 예측함으로써 신제품과 서비스의 개발에 유용한 정보를 제공할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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