• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.919-922
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• 2000

본 논문에서는 판단 보조 시스템으로써의 기능을 수행하는 Artificial Neural Network(ANN) 시스템의 응용과 설계를 수행하였다. ANN 시스템의 응용에 있어 실질적으로 활용이 가능한 미 경영대학원 진학 희망자들을 위한 학교 선별 시스템을 구현하였다. 미국 소재의 대부분의 경영대학원에서는 입학 지원자의 평가항목으로써 대학평점(GPA), TOEFL(Test Of English as Foreign Language), GMAT(Graduate Management Admission Test), Essay 그리고 실무 경력을 요구한다. 본 논문에서 소개하는 학교 선별 시스템에서는 이러한 평가 항목 중 객관적인 평가가 가능하고 수치화 할 수 있는 세가지 요소만을 고려했다. 즉, Essay와 실무 경력과 같은 평가항목은 각 학교별 다소 주관적인 평가가 이루어지기 때문에 배제하고 보다 객관적이라고 할 수 있는 GPA, TOEFL. GMAT 만을 평가 항목으로 고려했다. 일반적으로 경영대학원에서는 최소의 TOEFL 점수를 요구하고 있다는 점을 고려해 TOEFL 점수에 우선 순위를 두고 각 학교를 크게 4개의 그룹으로 나누어 4개의 각기 다른 Network를 설계했다 최소 5년 이상의 유학 상담 경험이 있는 현직 전문가들을 통해 본 논문에서 소개하는 시스템의 성능을 검증 받았다.

• Proceedings of the Korea Society of Information Technology Applications Conference
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• 2007.05a
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• pp.190-197
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• 2007

외환위기 이후 우리나라 금융기관은 상대적으로 위험성이 높은 기업대출보다, 높은 수익성을 가지는 가계 대출에 관심을 기울이게 되었다. 가계대출이 증가함에 따라 개인신용평가의 중요성이 부각되고, 이에 많은 신용평가시스템이 개발되어 왔다. 하지만 기존의 신용평가시스템은 대출 신청 당시의 데이터 및 과거의 데이터를 가지고 개인의 신용을 평가하기 때문에, 미래 상황에 대한 예측은 고려하지 못한다. 시스템 다이나믹스는 시간의 흐름에 따른 각 요인의 변화를 살펴봄으로써 미래 상황에 대한 예측이 가능한 분석 방법이다. 이에 본 연구에서는 시스템 다이나믹스 방법론을 활용하여 개인 신용 상태에 대한 미래의 동태적인 변화를 예측하여, 그 결과를 반영한 신용평가모델을 개발하고자 한다. 이를 위하여, 먼저 신용평점 영향을 주는 변수들을 선정하고, 이 변수들 간의 인과관계를 밝혀낸 후, 인과관계를 토대로 분석 모델을 구축한 뒤, 컴퓨터 시뮬레이션을 실행함으로써, 대출 희망자의 미래의 신용상태 변화 모양을 예측해 본다. 이러한 시뮬레이션 결과를 신용평가에 반영하게 되면, 금융기관의 신용 대출의 위험을 줄이는 데 기여할 것으로 기대된다.

• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.4 no.1
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• pp.123-149
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• 1998

우리 나라 경제는 1993년 이후로 호황을 유지하다가 1996년 말부터는 경제불황이 닥쳐, 현재는 구제금융이라는 최악의 경제혼란기에 처해 있다. 하루에도 기업의 도산은 부지기수로 발생되고 있으며, 도산으로 인하여 국민들은 직장을 싫고 물가인상 등으로 가계마저 흔들리고 있는 실정이다. 이러한 이유로 본 연구에서는 재무비율에 의한 기업도산예측모델을 설정하려고 한다. 연구의 자료는 1996년 3월 은행연합회에서 개발한 '기업신용평가표'에 나타난 재무비율을 이용하였다. 연구의 결과를 보면 '기업신용평가표'의 변수는 기존연구에 비교하여 보면 도산예측력이 낮은 편인데, 그 이유는 기존연구는 대부분 통계적으로 검증된 5-6개의 변수를 대상으로 도산예측력을 나타내고 있는데 반하여, 본 연구에서는 기업신용평가표에서 선정된 모든 변수를 대상으로 분석했기 때문이다. 그러나 대체적으로 분석하여 볼 때 기업신용평가표의 재무비율 선정은 양호한 편으로 생각된다. 그러나 본 연구의 주목적은 신용평점에 의한 도산예측력분석이므로 본 연구의 선정모형에서 나타난 자기자본비율, 현금흐름/총부채(고정장기적합율), 매출액경상이익율, 총자본순이익율, 영업자산회전율 등은 기업신용평가내지 도산예측분석에 유용한 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.525-528
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• 2017

최근 현대인들은 불륜 등 부정적이고 은밀한 공간으로 생각하던 중소형 호텔에 대한 부정적인 인식이 낮아지며 누구나 즐길 수 있고 친구들끼리 추억을 만들 수 있는 공간인 파티 룸에 대한 긍정적인 개념이 더 많이 생겼다. 이에 따라 최근 숙박 어플리케이션들이 중소형 호텔 시장을 진두지휘 하면서 관련 시장이 나날이 성장하고 있다. 본 논문은 기존에 있던 가격, 거리, 평점 중심의 시스템과 달리 개인화 요소인 나이, 직업, 성별, 소득분위, 소비성향을 반영하여 사용자의 주변에 있는 숙박업소 중 사용자들에게 가장 적합한 숙박업소를 추천해주는 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 2014.04a
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• pp.165-170
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• 2014

Quantifying the perception of human is of great interest for the optimal characterization of the interaction of persons with their environment. The direct approach to such measurements is based on jury-test methods. In this study we considered which jury-test method is more efficient and exact way to measure the preferences for operating sound of car. Moreover we needed to research selection criteria of jury-test methods in accordance with the properties of sound samples. We choose two sample sounds; door locks which generate simple impact sounds and window lifts which are consisted of long and complex sound. For each sound sample we conducted two jury-test methods respectively and discussed about the results.

• KOREAN JOURNAL OF CROP SCIENCE
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• v.23 no.1
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• pp.60-63
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• 1978

The survey was carried out over an area representing about 29％ of the reclaimed paddy fields of west and south seashore in Korea. Scirpus maritimus L. was heavily infested all over the reclaimed paddy fields. But the weed was scarcely found in double cropping fields cultivating barley at paddy after rice or in reclaimed paddy fields where the cultivation was taken a long time.

• English Language & Literature Teaching
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• v.11 no.3
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• pp.57-69
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• 2005

There have been changes throughout the past 100 years of English education in Korea. The Ministry of Education revised the English curriculum numerous times. From the 6th national curriculum, communicative competence became an essential objective in English learning. The study is to see if E University students' TOEIC results show any significant difference between the two groups under the 5th and 6th national curriculum. Another objective of this research is to see if recruiting medical students with high scores of the standardized English tests is suitable to select the best candidates who can fulfill medical studies. For these two purposes, sophomore students' TOEIC results in 2000 & 2004 and non-resident-status students' cumulative GPA were analyzed. The study shows that there is no significant difference in the two groups. Moreover, the current recruiting policy to select the best fit medical candidates based on their high TOEIC or TOEFL scores does not seem to be an appropriate measure since such students' GPA reveals poor academic performance amid their high scores in English.

• Proceedings of the Korean Society for Quality Management Conference
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• 2010.04a
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• pp.447-447
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• 2010

조직이나 기업에서 높은 수준의 직무 성과는 뛰어난 지적 능력과 더불어 다른 요소들의 영향에 의해 결정된다고 광범위하게 인식되고 있다. 따라서 인사선발시 인지적인 능력뿐만이 아니라 성격과 같은 비인지적 능력을 평가하는 시도가 활발히 이루어지고 있다. 본 연구는 이를 실증적으로 검증하고자 수행되었다. 즉, 본 연구에서는 서울지역에서 재학 중인 대학생 (n=260) 을 대상으로 하여 인지적 능력은 입학성적으로, 비인적 능력은 Big Five 성격 특성으로, 직무성과는 학업성과(예, 학업평점, 대학 및 학과에 대한 만족도, 동아리 활동, 등) 로 각각 측정하여 이들의 관계성을 살펴보았다. 연구 결과, 인지적 능력과 더불어 Big Five 성격 특성 중 성실성과 개방성이 다양한 학업성과와 상관관계를 보여주었다. 본 연구는 추가적으로, 학업성과 중 동아리 활동이 대학생활의 만족도와 상관관계가 있음을 보여주고 있다. 이러한 결과는 인사선발 과정에서 지원자의 잠재적 직무성과를 예측할 때 지적 능력 같은 인지적 측면뿐만이 아니라 성격과 같은 비인지적 측면을 동시에 고려해야 한다는 실무적 시사점을 제시하고 있다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.14 no.1
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• pp.101-107
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• 2014

This paper presents an efficient distributed recommendation system using clustering collaborative filtering algorithm in distributed computing environments. The system was built based on Hadoop distributed computing platform, where distributed Min-hash clustering algorithm is combined with user based collaborative filtering algorithm to optimize recommendation performance. Experiments using Movie Lens benchmark data show that the proposed system can reduce the execution time for recommendation compare to sequential system.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.591-594
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• 2016

소비자의 선호도 및 여론을 정량적인 방법으로 분석하기 위해 비정형 데이터의 분석은 필수적인 요소가 되고 있다. 하지만 비정형 데이터는 언어의 구조 및 모호성 등으로 인해 분석하기 어려운 형태이다. 따라서 본 연구는 최근 각광받고 있는 인공신경망, 특히 그 중에서도 순환 신경망의 한 모델인 Deep LSTM을 이용하여 비정형 데이터를 분석하고 이를 활용하여 어순 및 어감 등의 언어의 구조적 문제에도 효과적인 정략적 모델을 설계하여 학습하고 이를 기존의 인공신경망 모델과 비교 분석하고자 한다.