• 산업융합연구
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• 제20권8호
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• pp.77-84
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• 2022

본 연구는 기계 학습 기반의 자동 분류 기법을 적용함으로써 유망 기술의 선정 과정에 활용할 수 있는 의사결정 지원 시스템의 구현 방안을 제시하는 것을 목표로 한다. 연구 수행을 위해 전체 시스템의 아키텍처를 구축하고 세부 연구 단계를 진행하였다. 우선, 유망 기술 후보 아이템을 선정하고 빅데이터 시스템을 활용하여 추세 데이터를 자동 생성하였다. 기술 발전의 개념 모델과 패턴 분류 체계를 정의한 후 자동 분류 실험을 통해 효율적인 기계 학습 방안을 제시하였다. 마지막으로 시스템의 분석 결과를 해석하고 활용 방안을 도출하고자 하였다. 본 연구에서 제안한 동적 시간 와핑(DTW) 기법과 k-최근접 이웃(kNN) 분류 모델을 결합한 DTW-kNN 기반의 분류 실험에서 최대 87.7%의 식별 성능을 보여주었으며, 특히 추세의 변동이 심한 'eventual' 정의 구간에서는 유클리디언 거리(ED) 알고리즘 대비 39.4% 포인트의 최대 성능 차이를 보여주어 제안 모델의 우수함을 확인할 수 있었다. 또한, 시스템이 제시하는 분석 결과를 통해, 대량의 추세 데이터를 입력받아 유형별로 자동 분류하고 필터링하는 과정에 본 의사결정 지원 시스템을 효과적으로 활용할 수 있음을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.33-49
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• 2018

TV 드라마는 타 장르에 비해 시청률과 채널 홍보 효과가 매우 크며, 한류를 통해 산업적 효과와 문화적 영향력을 확인시켜줬다. 따라서, 이와 같은 드라마의 흥행 여부를 예측하는 일은 방송 관련 산업에서 매우 중요한 부분임은 주지의 사실이다. 이를 위해서 본 연구에서는 2003년부터 2012년까지 10년간, 지상파 채널을 통해 방송된, 총 280개의 TV 미니시리즈 드라마를 분석하였다. 이들 드라마 중 평균 시청률 상위 45개, 하위 시청률 45개를 선정하여 흥행 드라마의 시청시간 분포 (5%~100%, 11-Step) 모형을 만들었다. 이들 기준 모형과 신규 드라마의 시청시간 분포와의 이격 거리를 Euclidean/Correlation으로 측정한 유사도(Similarity)를 통해, 시청자의 초기(1~5회) 시청시간 분포로 신규 드라마의 성패 여부를 예측하는 모델을 만들었다. 또한 총 방송 시간 중 70% 이상 시청한 시청자를 열혈 시청층(이하 열혈층) 으로 분류하고, 상위/하위 드라마의 평균값과 비교하여, 신규 드라마의 흥행여부를 판별할 수 있도록 설계하였다. 연구 결과 드라마의 초반 시청자 충성도(시청시간)는 드라마의 대흥행 여부를 예측하는데 중요한 요소임을 밝혔으며, 최대 75.47%의 확률로 대흥행 드라마의 탄생을 예측할 수 있었다.