• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.29-45
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• 2015

고객반응 예측모형은 마케팅 프로모션을 제공할 목표고객을 효과적으로 선정할 수 있도록 하여 프로모션의 효과를 극대화 할 수 있도록 해준다. 오늘날과 같은 빅데이터 환경에서는 데이터 마이닝 기법을 적용하여 고객반응 예측모형을 구축하고 있으며 본 연구에서는 사례기반추론 기반의 고객반응 예측모형을 제시하였다. 일반적으로 사례기반추론 기반의 예측모형은 타 인공지능기법에 비해 성과가 낮다고 알려져 있으나 입력변수의 중요도에 따라 가중치를 상이하게 적용함으로써 예측성과를 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 프로모션에 대한 고객의 반응여부에 영향을 미치는 중요도에 따라 입력변수의 가중치를 산출하여 적용하였으며 동일한 가중치를 적용한 예측모형과의 성과를 비교하였다. 목욕세제 판매데이터를 사용하여 고객반응 예측모형을 개발하고 로짓모형의 계수를 적용하여 입력변수의 중요도에 따라 가중치를 산출하였다. 실증분석 결과 각 변수의 중요도에 기반하여 가중치를 적용한 예측모형이 동일한 가중치를 적용한 예측모형보다 높은 예측성과를 보여주었다. 또한 고객 반응예측 모형과 같이 실생활의 분류문제에서는 두 범주에 속하는 데이터의 수가 현격한 차이를 보이는 불균형 데이터가 대부분이다. 이러한 데이터의 불균형 문제는 기계학습 알고리즘의 성능을 저하시키는 요인으로 작용하며 본 연구에서 제안한 Weighted CBR이 불균형 환경에서도 안정적으로 적용할 수 있는지 검증하였다. 전체데이터에서 100개의 데이터를 무작위로 추출한 불균형 환경에서 100번 반복하여 예측성과를 비교해 본 결과 본 연구에서 제안한 Weighted CBR은 불균형 환경에서도 일관된 우수한 성과를 보여주었다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.307-325
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• 2023

코로나19 팬데믹의 장기화로 인해 실내 생활에 지쳐가는 사람들이 우울감, 무기력증 등을 해소하기 위해 근거리의 산과 국립공원을 찾는 빈도가 폭발적으로 증가하였다. 자연으로 나온 수많은 사람들이 오가는 걸음을 멈추고 숨을 돌리며 쉬어가는 장소가 있는데 바로 약수터이다. 산이나 국립공원이 아니더라도 근린공원 또는 산책로에서도 간간이 찾아볼 수 있는 약수터는 수도권에만 약 6백여개가 위치해 있다. 하지만 불규칙적이고 수작업으로 수행되는 수질검사로 인해 사람들은 실시간으로 검사 결과를 알 수 없는 상태에서 약수를 음용하게 된다. 따라서 본 연구에서는 약수터 수질에 영향을 미치는 요인을 탐색하고 다양한 곳에 흩어져 있는 데이터를 수집하여 실시간으로 약수터 수질을 예측할 수 있는 모델을 개발하고자 한다. 데이터 수집의 한계로 인해 서울과 경기로 지역을 한정한 후 데이터 관리가 잘 이루어지고 있는 18개 시의 약 300여개 약수터를 대상으로 2015~2020년의 수질 검사 데이터를 확보하였다. 약수터 수질 적합 여부에 영향을 미칠 것으로 여겨지는 다양한 요인들 중 두 차례의 검토를 거쳐 총 10개의 요인을 최종 선별하였다. 최근 주목받고 있는 자동화 머신러닝 기술인 AutoML 기법을 활용하여 20여가지의 머신러닝 기법들 중 예측 성능 기준 상위 5개의 모델을 도출하였으며 그 중 catboost 모델이 75.26%의 예측 분류 정확도로 가장 높은 성능을 가지고 있음을 확인하였다. 추가로 SHAP 기법을 통해 분석에 사용한 변인들이 예측에 미치는 절대적인 영향력을 살펴본 결과 직전 수질 검사에서 부적합 판정을 받았는지 여부가 가장 중요한 요인이었으며 그 외 평균 기온, 과거 연속 2번 수질 부적합 판정 기록 유무, 수질 검사 당일 기온, 약수터 고도 등이 수질 부적합 여부에 영향을 미치고 있음을 확인하였다.

• 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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• 제26권1호
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• pp.1-21
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• 2020

인공지능 기술의 급속한 발전과 함께 빅데이터의 상당 부분을 차지하는 비정형 텍스트 데이터로부터 의미있는 정보를 추출하기 위한 다양한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 비즈니스 인텔리전스 분야에서도 새로운 시장기회를 발굴하거나 기술사업화 주체의 합리적 의사결정을 돕기 위한 많은 연구들이 이뤄져 왔다. 본 연구에서는 기업의 성공적인 사업 추진을 위해 핵심적인 정보 중의 하나인 시장규모 정보를 도출함에 있어 기존에 제공되던 범위보다 세부적인 수준의 제품군별 시장규모 추정이 가능하고 자동화된 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 신경망 기반의 시멘틱 단어 임베딩 모델인 Word2Vec 알고리즘을 적용하여 개별 기업의 생산제품에 대한 텍스트 데이터를 벡터 공간으로 임베딩하고, 제품명 간 코사인 거리(유사도)를 계산함으로써 특정한 제품명과 유사한 제품들을 추출한 뒤, 이들의 매출액 정보를 연산하여 자동으로 해당 제품군의 시장규모를 산출하는 알고리즘을 구현하였다. 실험 데이터로서 통계청의 경제총조사 마이크로데이터(약 34만 5천 건)를 이용하여 제품명 텍스트 데이터를 벡터화 하고, 한국표준산업분류 해설서의 산업분류 색인어를 기준으로 활용하여 코사인 거리 기반으로 유사한 제품명을 추출하였다. 이후 개별 기업의 제품 데이터에 연결된 매출액 정보를 기초로 추출된 제품들의 매출액을 합산함으로써 11,654개의 상세한 제품군별 시장규모를 추정하였다. 성능 검증을 위해 실제 집계된 통계청의 품목별 시장규모 수치와 비교한 결과 피어슨 상관계수가 0.513 수준으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 모형은 의미 기반 임베딩 모델의 정확성 향상 및 제품군 추출 방식의 개선이 필요하나, 표본조사 또는 다수의 가정을 기반으로 하는 전통적인 시장규모 추정 방법의 한계를 뛰어넘어 텍스트 마이닝 및 기계학습 기법을 최초로 적용하여 시장규모 추정 방식을 지능화하였다는 점, 시장규모 산출범위를 사용 목적에 따라 쉽고 빠르게 조절할 수 있다는 점, 이를 통해 다양한 분야에서 수요가 높은 세부적인 제품군별 시장정보 도출이 가능하여 실무적인 활용성이 높다는 점에서 의의가 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권8호
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• pp.595-603
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• 2002

우수한 인식 성능을 보이기 위하여 가용한 인식기 풀(pool)로부터 다수 인식기를 선택하는 방법에 관한 연구는 소수에 불과하였다. 그래서, 어떻게 또는 얼마나 많은 인식기를 선택해야 하는가에 관한 인식기의 선택 문제는 여전히 중요한 연구 주제로 남아 있다. 본 논문에서는 선택되는 인식기의 개수가 미리 제한되어 있다는 가정 하에서, 다양한 선택 기준을 제안하고, 이들 선택 기준에 따라서 다수 인식기 시스템을 구축하며, 구축된 다수 인식기 시스템의 성능을 평가함으로써 제안된 선택 기준을 평가하고자 한다. 모든 가능한 다수 인식기의 집합은 선택 기준에 의해서 조사되고, 그 중 일부가 다수 인식기 시스템의 후보로 선정된다. 이러한 다수 인식기 시스템 후보들은 Concordia 대학과 UCI(University of California, Irvine)의 기계학습 자료로부터 얻은 무제약 필기 숫자를 인식하는 실험에 의해 평가되었다. 다양한 선택기준 중에서, 특히 조건부 엔트로피에 기반한 정보 이론적 선택 기준에 의하여 구축된 다수 인식기 시스템 후보가 다른 선택 기준에 의한 후보보다 더 유망한 결과를 보여 주었다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권11호
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• pp.247-249
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• 2020

4차 산업혁명 시대에 다양한 분야에서 ICT 기술 간 융합에 대한 요구가 증가하고 있다. 이에 마쳐 데이터, 네트워크, 인공지능 기술이 결합한 새로운 용어인 DNA(Data, Network, AI)가 사용 중이다. DNA는 지능형 응용 및 서비스 개발에 있어 잠재적 기술력을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 DNA 기술 기반의 논리적 포그 네트워크 기반의 서비스 이미지 배치 기술, 산업용 무선 센서 네트워크에서의 기계학습 기반 이동성 기술, 뇌신호 주파수 특성을 이용한 CNN 기반 BCI 성능 예측 기술, 소스코드 주제를 이용한 인공신경망 기반 경고 분류 방법 기술, 챗봇 환경에서 데이터 시각화 인터랙션을 위한 자연어처리 기술에 대한 심사 완료된 논문들을 소개한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.216-223
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• 2004

최근 전자 상거래에서 사용하고 있는 게시판은 고객의 능동적인 참여로 운영되며, 게시물은 고객의 직접적인 의사를 들을 수 있는 인 바운드(Inbound)정보로서 다른 eCRM을 위한 고객 접점 채널 과는 성격이 다른 도구이다. 또한 게시판의 효과적인 운영은 게시판 자체의 신뢰도를 향상 시키고 나아가 전자 상거래 전체의 신뢰도를 높여 줄 수 있는 중요한 eCRM 도구이다. 그러나 현재 대부분의 전자상거래에서 운영하는 게시판은 기 분류된 카테고리를 고객이 직접 수동으로 선정하도록 되어 있고, 이렇게 임의로 분류되는 게시물에 대하여 체계적인 처리 과정 없이 답변이 이루어지기 때문에 답변을 하는데 많은 시간이 소요 되고 있으며, 정확한 답변이 이루어지지 않고 있는 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 여러 가지 종류의 게시물에 대하여 나이브 베이지안 분류기를 이용하여 게시판의 기존 문제점의 해결과 효과적인 운영 그리고 게시물의 체계적인 분류 관리를 할 수 있는 게시물 자동 분류기를 설계하고 구현하였다. 아울러 문서 분류 학습 기법 중 대표적인 TFIDF. k-NN, 나이브 베이지안 기법들의 게시물 분류 성능을 측정하여 채택한 나이브 베이지안 분류기의 우수성을 확인 하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권8호
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• pp.953-964
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• 2020

Ever since media contents took over the world, the importance of typography has increased, and the influence of fonts has be n recognized. Nevertheless, the current Hangul font system is very poor and is provided passively, so it is practically impossible to understand and utilize all the shape characteristics of more than six thousand Hangul fonts. In this paper, the characteristics of Hangul font shapes were selected based on the Hangul structure of similar fonts. The stroke element detection training was performed by fine tuning Faster R-CNN Inception v2, one of the deep learning object detection models. We also propose a system that automatically extracts the stroke element characteristics from characters by introducing an automatic extraction algorithm. In comparison to the previous research which showed poor accuracy while using SVM(Support Vector Machine) and Sliding Window Algorithm, the proposed system in this paper has shown the result of 10 % accuracy to properly detect and extract stroke elements from various fonts. In conclusion, if the stroke element characteristics based on the Hangul structural information extracted through the system are used for similar classification, problems such as copyright will be solved in an era when typography's competitiveness becomes stronger, and an automated process will be provided to users for more convenience.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.355-359
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• 2014

본 논문은 단순한 후반부 구조를 가진 퍼지 모델을 계층적 구조로 결합한 퍼지 패턴 분류기를 제안한다. 계층적 구조를 가진 퍼지 패턴 분류기의 기본 구조는 단순한 후반부 구조를 가진 퍼지 모델을 사용하여 전체 패턴 분류기의 구조적 복잡성을 높이지 않도록 설계 하였다. 입력공간을 계층적으로 분할하기 위하여 대표적인 퍼지 클러스터링 알고리즘인 Fuzzy C-Means clustering 기법을 이용하였다. 분할된 퍼지 입력 공간의 하위 구조를 분석하기 위하여 conditional Fuzzy C-Means 클러스터링 기법을 이용하였다. 계층적으로 분할된 퍼지 입력공간에 간단한 구조를 가진 퍼지 패턴 분류기를 적용하여 계층적 구조를 가진 패턴 분류기를 설계한다. 계층적으로 퍼지 모델들을 결합함으로써 입력 공간의 정보 분석을 거시적인 관점에서 시작하여 세부적으로 분석이 가능하게 되었다. 제안된 퍼지 패턴 분류기의 성능을 평가하기 위하여 다양한 기계 학습 데이터를 사용하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.176-184
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• 2020

지속적인 서울시의 발전과 쇠퇴에 따라 서울시는 정책 차원에서 도시재생을 진행하기 위해 지역별 용도전환 등의 정책을 진행하고 있지만, 이는 다양한 결과를 야기한다. 본 연구는 이런 용도전환이 발생하는 원인을 도출하고자 다양한 공공데이터를 활용하여 서울지역에서 지난 2011~2015년에 발생한 용도전환에 대한 예측 모델을 구축하고 용도전환을 야기하는 요인을 도출하고자 한다. 이를 구현하기 위해 서울시 및 국가 공공기관에서 취득한 서울시 필지에 대한 다양한 데이터를 의사결정 나무 기반 머신러닝 기법인 Random Forest에 적용하고 높은 정확도를 가지는 예측 모델을 구축하였으며, 용도전환을 야기하는 중요 요인들을 도출하였다. 해당 연구의 결과는 나아가 서울시의 당면 과제인 젠트리피케이션이 발생하는 요인연구와 예측 연구에 활용될 수 있을 것으로 판단되며, 공공의 정책 의사결정을 지원할 것으로 판단된다.