• 한국인공지능학회지
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• 제9권1호
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• pp.9-14
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• 2021

This paper predicted a model that indicates whether to buy a car based on primary health insurance customer data. Currently, automobiles are being used to land transportation and living, and the scope of use and equipment is expanding. This rapid increase in automobiles has caused automobile insurance to emerge as an essential business target for insurance companies. Therefore, if the car insurance sales are predicted and sold using the information of existing health insurance customers, it can generate continuous profits in the insurance company's operating performance. Therefore, this paper aims to analyze existing customer characteristics and implement a predictive model to activate advertisements for customers interested in such auto insurance. The goal of this study is to maximize the profits of insurance companies by devising communication strategies that can optimize business models and profits for customers. This study was conducted through the Microsoft Azure program, and an automobile insurance purchase prediction model was implemented using Health Insurance Cross-sell Prediction data. The program algorithm uses Two-Class Logistic Regression and Two-Class Boosted Decision Tree at the same time to compare two models and predict and compare the results. According to the results of this study, when the Threshold is 0.3, the AUC is 0.837, and the accuracy is 0.833, which has high accuracy. Therefore, the result was that customers with health insurance could induce a positive reaction to auto insurance purchases.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제21권4호
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• pp.921-945
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• 2012

조건부 로짓(Conditional Logit: CL)모형은 모형추정 및 결과해석이 비교적 용이하다는 장점으로 널리 사용되는 반면에 응답자의 선호이질성(preference heterogeneity)을 충분히 반영하지 못한다는 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 최근 지배적인 방식으로 제시되고 있는 두개의 모형인 혼합로짓(Mixed Logit; ML)모형과 잠재계층모형(Latent Class Model; LCM)을 사용하여 우리나라 보령댐 주변 습지보호에 있어서 응답자간 선호이질성을 설명하고자 하였다. 6대광역시와 보령시 표본에 대하여 응답자별 이질성의 존재여부를 검토한 결과 두 지역간 뚜렷한 차이가 있음을 알 수 있었다. 즉 보령시의 경우에는 응답자간 선호이질성이 뚜렷하게 나타난데 반하여 6대광역시의 경우 응답자간 선호이질성이 거의 나타나지 않았다. 따라서 6대광역시의 경우에는 모수추정을 위해 CL 모형의 사용이 가능하나 보령시의 경우에는 선호이질성을 반영하기 위해 ML모형이나 LCM에 근거한 모수추정이 요구된다. 선호이질성의 원인을 규명하기 위하여 교차항이 있는 혼합로짓모형과 잠재계층모형을 고려할 수 있다. 교차항이 있는 혼합로짓모형의 경우 관찰되지 않은 개인단위의 이질성을 설명할 수 있는 장점이 있다. 그러나 두 모형을 비교한 결과 LCM이 교차항이 있는 ML모형이 제공하지 않는 추가적인 정보를 보여주는 것으로 나타나고 있다. 따라서 본 연구에서의 응답자간 선호이질성은 혼합로짓모형에 의한 개인적인 수준보다 잠재계층모형에 의한 계층단위에서 더 잘 설명될 수 있다고 할 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제22권2호
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• pp.271-280
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• 2009

급내/급간상관이 동시에 존재하는 이변량 이항자료에 대한 모형으로 Danaher과 Hardie (2005)는 베타이항분포를 제안한바 있다. 그러나 이 모형은 베타분포에 따르는 성공확률을 통해 급내 상관을 묘사하므로 그 적용범위가 양의 급내상관을 가지는 자료에 제한된다. 이 연구에서는 보다 더 넓은 범위의 급내 상관에 대해 유용성을 가지는 일반화가법/승법이항모형과 확장베타이항모형 등에 Sarmanov형식의 이변량 확장을 고려하고 이들을 기존 모형과 적합도의 측면에서 비교한다. 실제자료인 주식자료와 소비자패널자료에 이변량 일반화이항모형들을 적용한 결과, B-mB와 B-ebB의 성능이 우수한 것으로 나타나며, 그 중 상대적으로 넓은 허용범위의 급내상관을 가지는 B-mB가 선호된다고 할 수 있다.

• 영재교육연구
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• 제24권4호
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• pp.657-677
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• 2014

영재교육의 양적인 확장과 함께 과학영재학교의 증가를 고려할 때, 고등학생 영재를 대상으로 하는 적절한 수학 수업 방법을 모색하는 것은 중요한 문제이다. 특히 수학적 창의성을 중요한 교육 목표로 제시하는 현재의 수학 교육의 흐름에 비추어 볼 때, 과학영재학교의 수학 수업에서 교사 위주의 지식 전달 방식의 수업이 아닌 학생 중심의 토론식 수업이 필요한 시점이다. 본 연구에서는 과학영재학교의 정규 수학 수업에서 적용할 수 있는 예습 기반 토론 수업모형을 설계하고 적용하였다. 연구에 참여한 학생들은 토론을 위한 예습 활동에 많은 부담을 가지면서도 토론 활동이 기존의 강의식 수업보다 수학적으로 의미 있는 경험이었다고 평가하였다. 이러한 연구 결과로부터 예습 기반 토론 수업모형이 과학영재학교 정규 수학 수업에서 의미있게 적용될 수 있다는 시사점을 도출하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권6호
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• pp.817-822
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• 2015

관계 추출은 질의응답 및 지식확장 등에 널리 사용될 수 있는 주요 정보추출 기술이다. 정보추출에 관한 기존 연구들은 관계 범주가 수동으로 부착된 대용량의 학습 데이터를 필요로 하는 지도 학습모델을 기반으로 이루어져 왔다. 최근에는 학습 데이터 구축을 위한 인간의 노력을 줄이기 위해 원거리 감독법이 제안되었다. 그러나 원거리 감독법은 분류 문제를 해결하는데 필수적인 부정 학습 데이터를 수집하기 어렵다는 단점이 있다. 이러한 원거리 감독법의 단점을 극복하기 위해 본 논문에서는 부정 데이터 없이 학습이 가능한 단일 클래스 분류 모델을 제안한다. 입력 데이터로부터 긍정 데이터를 선별하기 위해서 제안 모델은 벡터 공간 상에서 어휘 정보와 구문 패턴에 기반한 유사도 척도를 사용하여 입력 데이터가 내부 범주에 속하는지 그렇지 않은지 판단한다. 실험에서 제안 모델은 대표적인 단일 클래스 분류 모델인 One-class SVM보다 높은 성능(0.6509 F1-점수, 0.6833 정밀도)을 보였다.

• 한국습지학회지
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• 제15권3호
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• pp.357-366
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• 2013

본 연구에서는 혼합로짓모형과 잠재계층모형을 사용하여 우리나라 우포늪 천변저류지 조성사업에 있어서 응답자간 선호이질성을 설명하고자 하였다. 혼합로짓모형의 추정결과 습지면적 및 기금액의 경우에서 응답자별 이질성을 관찰되었으며 일부 대안의 경우 IIA와 같은 특수한 형태의 교체유형을 가정할 수 없음을 알 수 있었다. 잠재계층모형의 경우 조건부로짓 모형보다 향상된 결과를 보여줄 뿐만아니라 응답자를 특성에 따라서 2계층으로 분류하여 이질성의 요인을 설명해주었다. 즉, 우포늪에 가까운 지역에 위치한 계층1의 응답자들은 서울, 인천 등 수도권지역 응답자가 대부분인 계층2의 응답자들에 비해서 우포늪 방문경험이 많고 우포늪에 대한 지식이 있으며 제시된 정보도 잘 이해하고 있는 것으로 나타났다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권9호
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• pp.2350-2364
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• 1999

본 논문은 객체지향 C++ 클래스 컴포넌트를 분류하여 재사용자에게 필요한 컴포넌트를 제공하기 위한 저장소의 클래스 라이브러리 설계방법을 제안한 것이다. 클래스 라이브러리를 설계하기 위해서 컴포넌트 구성 모델을 정의하였고, Enumerative 분류 방법을 이용한 멀티미디어 영역을 분류하였으며, 문서 클러스터링 방법을 확장하여 유사도에 의한 C++ 클래스를 유사한 그룹으로 분류하는 클러스터 생성 기준을 제안하고 있다. 이 유사 그룹인 클러스터는 클래스 멤버 데이터와 멤버함수 그리고 클래스 유사도를 기반으로 분류되며, 분류된 컴포넌트들은 유사도 관계의 계층구조로 구성된다. 마지막으로 객체지향 개념인 Generalization/Specialization의 C++ 상속관계를 계층구조로 표현할 수 있는 클래스 라이브러리를 설계하였다.

• Journal of Ship and Ocean Technology
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• 제9권2호
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• pp.29-36
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• 2005

A hull form of Baltic ice class IA Aframax tanker has been developed taking into consideration of powering performance in brash ice channels based on IA class rules. Speed performance of the ship hull form in normal seagoing has been validated through model tests in a towing tank. The hull form design developed in this work has demonstrated good speed performance in normal seagoing although the ship design is entitled to ice class IA.

• 한국방사선학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.225-231
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• 2018

최근 학령인구의 감소와 대중매체의 발달로 교수자와 학생이 소통할 수 있는 새로운 교수법이 대두되고 있으며, 전문대학생들에 맞추어 플립드 러닝 교수학습모형을 적용하였다. 맞춤식 플립드 러닝 교수학습 모형 결과에서 전공과목 pre class 출석률은 92.3%의 결과로 나타났다. 그리고 전공이외의 교양 교과목의 pre class의 출석률은 87.6%로의 결과를 보여 주었다. 이러한 결과는 방사선과 1학년 재학생들의 전공과목 pre class출석률이 교양 교과목 pre class출석률보다 적극적인 참여가 있었다는 것을 알 수 있다. 맞춤식 플립드러닝 교수학습모형의 in class에서 적용한 연구 집단과 적용하지 않은 비교집단 간의 차이를 비교해 본 결과, 연구 집단이 비교집단보다 직무능력인 지식, 기술, 태도에서 모두 높은 점수를 보였다. 또한, 예비방사선사로서 갖추어야 할 직업기초능력으로 본 수업 모형을 적용한 결과 90%이상의 학습자들이 책임감, 문제해결 능력, 창의적 사고, 협동 능력, 의사소통 능력이 향상되었다. 맞춤식 플립드 러닝 교수 학습모형의 post class에서 방사선사 역할인지 차이 검증에서는 교수학습모형적용전의 평균이 2.10이였으나 적용 후의 평균은 4.40로 증가하여 나타났다. 맞춤식 플립드 교수 학습 모형을 적용한 결과 방사선과 직업기초능력을 함양하기위하여 본 교수학습모형이 적절하며, 이에 확대 적용할 필요성이 있다고 사료된다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.607-612
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• 2003

기존의 객체지향 데이터베이스에 경험적 분류 모델에 기반을 둔 새로운 클래스를 도입한 확장된 객체 지향 데이터베이스의 모델을 설계한다. 이를 구현하기 위해 기존의 객체 데이터 베이스에 경험적 분류 클래스를 도입하였으며, 이 클래스들을 연산하기 위한 경험적 분류 연산 클래스를 설계하였다. 그리고 확장된 객체 지향의 데이터 모델 상에서 데이터베이스에 저장된 데이터의 경험적 분류 모델에 기반을 둔 검색이 가능한 질의어를 설계하였다.