• 대한교통학회지
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• 제24권7호
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• pp.65-79
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• 2006

ITS 의 한 분야인 첨단교통정보체계 (ATIS: Advance Traveler Information System)는 운전자들에게 통행 전 (pre-trip). 통행 중 (en-route) 교통정보를 제공함으로서 운전자의 경로선택과정에 영향을 미쳐 도로망의 교통량 분산효과를 추구하는 시스템이다. 이중 도로상에서 운전자가 진행하는 방향에 대한 직접적인 정보를 제공하는 VMS 는 ATIS의 정보제공방안중 가장 효과적인 수단이 될 수 있다. 이러한 때 VMS의 정보제공목표는 단순현황정보만을 제공하는 운전자 편의측면과 교통수요를 관리하여 시스템의 성능을 증진시키는 시스템 제어측면으로 구분이 가능하다 하지만 보다 효율적인 도로전광표지의 정보제공을 위해서는 시스템제어 측면의 정보제공이 이루어져야 할 것이다 이러한 교통관리시스템(traffic management system)으로서 VMS 핵심적인 관리전략은 혼잡 (traffic congestion) 또는 돌발 상황(incident)발생 시 지체 (delay)를 최소하기 위한 교통우회전략(Traffic Diversion Strategy)이라 할 수 있다 이를 효과적으로 운영하기 위해서는 첫째, 교통상황 (network traffic condition)에 따라 적정한 우회교통량 (diversion traffic volume) 의 산정이 선행되어야 하고 둘째, 이러한 우회교통량을 제어하기 위해서는 VMS 정보내용 (VMS massage contents)에 따른 운전자의 행태(driver response behavior)가 반영된 정보제공전략 (providing information strategy)이 수립되어야 한다. 이에 본 연구에서는 돌발 상황 발생에 의해 혼잡이 야기될 때 VMS 실시간 경로안내 정보제공에 대해 초점을 맞추었다 이를 위해 첫째로, CA(Cellular Automata) 기반 교통류 사율레이션을 모형을 이용뼈 통행시간 및 대기행렬의 변화가 반영된 시간대별 시스템 최적경로 전환율을 산정하였다. 둘째로, 이항로짓 모형을 이용하여 운영자가 제어할 수 있는 정보특성에 대한 경로전환행태 모형 (route choice behavior model) 을 만들었다 마지막으로 시스템 최적상태 (system Optimum)의 달성을 위한 VMS의 시간대별 정보내용 및 강도를 결정하였다.

• 대한교통학회지
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• 제20권4호
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• pp.27-38
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• 2002

교통운영의 효율성과 안전성을 획기적으로 향상시키는 차세대교통체계인 ATIS 하부시스템 중 공공성과 사업성을 동시에 가지는 VTIS는 매우 중요하다. 특히, 특정이용자의 수요에 따라 상세한 교통정보를 제공할 뿐만 아니라, 민간부문의 참여도가 높아 부가적인 파급효과의 기대가 크므로 시급한 도입이 예상된다. 하지만 VTIS 서비스 제공매체는 상당히 다양하기에 각 제공매체별로의 적정요금과 요금지불방식도 상당히 다양해지므로, 이에 대한 적절한 기준이나 연구가 시급한 실정이다. 하지만 기존 연구들은 최적경로 산정에만 치중되어 있어 서비스 이용수요와 이용자의 입장이 고려된 적정이용료 산정에 대한 연구는 전무하다. 따라서 본 연구는 가상의 다른 가격시나리오 하에서 VTIS 서비스의 이용여부를 설문조사하고, 이항로짓모형을 이용하여 운전자들의 이용수요를 예측하였다. 그리고 설문조사시 이용응답자를 대상으로 순서형 프로빗 모형을 이용하여 각 지불방식별로 이용행태 범주별로 이용률을 산정하고 이에 민감도 분석을 실시하여 월별 지불방식에서는 2800원, 통화당 지불방식에서는 한 통화당 145원의 적정이용료를 산정하였으며 이때의 VTIS 서비스 이용률은 각각 65%와 75%로 나타났다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.285-294
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• 2021

본 연구는 코로나19로 인한 자가격리 대상자들의 위치를 실시간으로 확인하기 위한 안심밴드에 대한 태도의 결정 요인을 분석하였다. 나아가 안심밴드에 대한 태도의 결정 요인들 중 계층과 연령의 상호작용을 분석하였다. 자가격리 수칙을 위반하여 무단이탈하는 자들이 발생하자 정부는 코로나19의 추가적인 확산을 막기 위해 자가격리 위반자들을 대상으로 손목에 별도의 전자장치인 안심밴드를 부착하도록 하였다. 하지만 자가격리 안심밴드에 대해 구체적으로 누가 어떤 태도를 보이는지를 분석하지 않고 정책을 급격히 도입하여 실효성에 한계가 있다는 비판을 받고 있다. 따라서 본 연구에서는 자가격리 안심밴드에 대한 태도를 계층과 연령을 중심으로 이항 로짓모형으로 분석하였다. 그 분석결과, 계층의 경우 하층에 비해 중층이 자가격리 안심밴드에 대해 유의미하게 더 찬성하였으며, 연령이 높을수록 더 찬성하는 태도를 나타냈다. 한편 계층과 연령의 상호작용을 보면, 중층과 중상층의 자가격리 안심밴드에 대한 태도에 긍정적인 효과를 연령이 약화시켰다. 본 연구의 시사점은 자가격리 안심밴드에 대한 태도가 긍정적인 고연령층의 비율이 높은 지역 및 같은 연령이라도 상위 계층일수록 찬성비율이 낮아지므로 취약계층 밀집지역을 대상으로 점진적으로 안심밴드 의무화를 추진할 필요가 있다는 것이다.

• 토지주택연구
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• 제13권1호
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• pp.11-22
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• 2022

본 논문은 충남 신혼부부의 공공임대주택에 대한 수요를 추정한다. 이는 조사자료와 행정자료를 연계하여 분석함으로써 자료의 한계를 일정 부분 극복한다는 점에서 관련 선행연구와 차별화될 수 있다. 먼저, 충남사회조사 2019년 자료를 이용한 신혼부부의 공공임대주택 입주의향에 대한 이항로짓모형 추정결과는 거주지, 학력수준, 주택유형, 차가 주택점유 여부가 통계적으로 유의한 영향을 미침을 제시한다. 추정된 계수들을 행정을 위한 통계청의 신혼부부통계에 연결하여, 충남 신혼부부의 공공임대주택에 대한 수요량을 추정할 수 있다. 추정결과에 의하면, 충남 전체 신혼부부 43,705쌍의 공공임대주택에 대한 수요는 11,424호이며, 차가주택을 점유하고 있는 신혼부부 21,685쌍에 의한 수요는 9,436호로 추정된다. 향후, 충남도에서 신혼부부를 대상으로 공공임대주택을 공급하고자 하는 주된 이유가 이들의 출산율을 제고하기 위함임을 고려할 때, 공급에 따른 출산율 제고의 효과에 대한 추정을 고민할 필요가 있을 것이다. 다만, 공공임대주택에 대한 수요와 자녀 출산 간 나타날 수 있는 내생성 문제를 통제하기 위한 방법론에 대한 고민이 필요할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.29-45
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• 2012

회사채 신용등급은 투자자의 입장에서는 수익률 결정의 중요한 요소이며 기업의 입장에서는 자본비용 및 기업 가치와 관련된 중요한 재무의사결정사항으로 정교한 신용등급 예측 모형의 개발은 재무 및 회계 분야에서 오랫동안 전통적인 연구 주제가 되어왔다. 그러나, 회사채 신용등급 예측 모형의 성과와 관련된 가장 중요한 문제는 등급별 데이터의 불균형 문제이다. 예측 문제에 있어서 데이터 불균형(Data imbalance) 은 사용되는 표본이 특정 범주에 편중되었을 때 나타난다. 데이터 불균형이 심화됨에 따라 범주 사이의 분류경계영역이 왜곡되므로 분류자의 학습성과가 저하되게 된다. 본 연구에서는 데이터 불균형 문제가 존재하는 다분류 문제를 효과적으로 해결하기 위한 다분류 기하평균 부스팅 기법 (Multiclass Geometric Mean-based Boosting MGM-Boost)을 제안하고자 한다. MGM-Boost 알고리즘은 부스팅 알고리즘에 기하평균 개념을 도입한 것으로 오분류된 표본에 대한 학습을 강화할 수 있으며 불균형 분포를 보이는 각 범주의 예측정확도를 동시에 고려한 학습이 가능하다는 장점이 있다. 회사채 신용등급 예측문제를 활용하여 MGM-Boost의 성과를 검증한 결과 SVM 및 AdaBoost 기법과 비교하여 통계적으로 유의적인 성과개선 효과를 보여주었으며 데이터 불균형 하에서도 벤치마킹 모형과 비교하여 견고한 학습성과를 나타냈다.

• 지능정보연구
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• 제16권4호
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• pp.213-225
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• 2010

본 연구에서는 기업의 마케팅 프로모션에 따른 반응고객의 구매액 예측을 위한 방법을 제시하고 SVR의 효과적인 학습방법을 제시하였다. 프로모션에 의한 고객의 구매액을 기반으로 고객을 5등급으로 등급화하고 각 등급 내에서 SVR을 적용하여 고객의 구매액을 예측하였다. 본 연구에서 제안하는 예측된 고객의 등급 내에서 고객 구매액을 예측하는 분리데이터 학습법이 프로모션에 반응한 모든 고객을 대상으로 구매액을 예측하는 전체데이터 학습법보다 높은 예측성과를 보여주었다. 일반적으로 세분화된 고객집단을 하나의 집단으로 보고 동일한 마케팅 전략을 제시하나 본 연구를 통해 구매액에 따라 등급화 된 고객의 등급 내에서 다시 고객의 거래 구매액을 예측하여 동일한 집단 내에서도 차별화된 마케팅 전략을 제시할 수 있는 기반을 제시하였다. 즉 동일한 등급에서도 고객 구매액에 따라 고객의 우선순위를 정할 수 있으며, 이는 마케팅 담당자가 프로모션을 제시할 고객을 선정할 때 유용한 정보로 활용될 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.167-181
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• 2018

지난 10여 년간 딥러닝(Deep Learning)은 다양한 기계학습 알고리즘 중에서 많은 주목을 받아 왔다. 특히 이미지를 인식하고 분류하는데 효과적인 알고리즘으로 알려져 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 여러 분야의 분류 및 예측 문제에 널리 응용되고 있다. 본 연구에서는 기계학습 연구에서 가장 어려운 예측 문제 중 하나인 주식시장 예측에 합성곱 신경망을 적용하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 그래프를 입력값으로 사용하여 주식시장의 방향(상승 또는 하락)을 예측하는 이진분류기로써 합성곱 신경망을 적용하였다. 이는 그래프를 보고 주가지수가 오를 것인지 내릴 것인지에 대해 경향을 예측하는 이른바 기술적 분석가를 모방하는 기계학습 알고리즘을 개발하는 과제라 할 수 있다. 본 연구는 크게 다음의 네 단계로 수행된다. 첫 번째 단계에서는 데이터 세트를 5일 단위로 나눈다. 두 번째 단계에서는 5일 단위로 나눈 데이터에 대하여 그래프를 만든다. 세 번째 단계에서는 이전 단계에서 생성된 그래프를 사용하여 학습용과 검증용 데이터 세트를 나누고 합성곱 신경망 분류기를 학습시킨다. 네 번째 단계에서는 검증용 데이터 세트를 사용하여 다른 분류 모형들과 성과를 비교한다. 제안한 모델의 유효성을 검증하기 위해 2009년 1월부터 2017년 2월까지의 약 8년간의 KOSPI200 데이터 2,026건의 실험 데이터를 사용하였다. 실험 데이터 세트는 CCI, 모멘텀, ROC 등 한국 주식시장에서 사용하는 대표적인 기술지표 12개로 구성되었다. 결과적으로 실험 데이터 세트에 합성곱 신경망 알고리즘을 적용하였을 때 로지스틱회귀모형, 단일계층신경망, SVM과 비교하여 제안모형인 CNN이 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도를 나타냈다.