• 제목/요약/키워드: Driving Information System

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사용자 니즈 기반의 챗봇 개발 프로세스: 디자인 사고방법론을 중심으로 (Development Process for User Needs-based Chatbot: Focusing on Design Thinking Methodology)

  • 김무성;서봉군;박도형
    • 지능정보연구
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    • 제25권3호
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    • pp.221-238
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    • 2019
  • 최근, 기업 및 공공기관에서는 고객 상담과 응대 분야에 챗봇(Chatbot)서비스를 적극적으로 도입하고 있다. 챗봇 서비스의 도입은 기업이나 기관에게 있어서 인건비 절감 효과를 가져올 뿐만 아니라 고객과의 빠른 커뮤니케이션 효과를 기대할 수 있다. 데이터 분석 기술의 발전과 인공지능 기술의 고도화는 이런 챗봇 서비스의 성장을 견인하고 있다. 하지만 기술중심으로 개발된 챗봇은 사용자가 내재적으로 원하는 바와 괴리가 있을 수 있으므로, 챗봇이 단순히 기술의 영역이 아닌 사용자 경험의 영역에서 다루어질 필요가 있다. 본 연구는 사용자 경험 분야의 대표적 방법론인 디자인 사고 접근법을 챗봇 개발에 적용하여, 사용자 니즈 기반의 챗봇 개발 프로세스를 제안하고자 한다. 사용자 관찰을 통해 팩트(Fact) 수집을 시작으로, 인사이트(Insight)를 도출하고 기회영역(Opportunity)을 발굴하는 추상화의 과정을 수행한다. 이어서 사용자의 멘탈모델에 맞는 기능을 제공하고 원하는 정보를 구조화하는 구체화의 과정을 통해, 사용자의 니즈에 부합하는 챗봇을 개발할 수 있을 것으로 기대한다. 본 연구에서는 제안한 프로세스의 실효성을 확인하기 위하여 국내 화장품 시장을 대상으로 실제 구축 사례를 함께 제시한다. 본 연구는 챗봇 개발 프로세스에 사용자 경험을 접목한 점에서 이론적 시사점을 가지며, 기업이나 기관이 바로 적용 가능한 현실적인 방법을 제안한다는 면에서 실무적 시사점을 가진다.

교통사고 데이터의 마이닝을 위한 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법의 비교 (Comparison of Association Rule Learning and Subgroup Discovery for Mining Traffic Accident Data)

  • 김정민;류광렬
    • 지능정보연구
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    • 제21권4호
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    • pp.1-16
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    • 2015
  • 교통사고의 원인을 규명하고 미래의 사고를 방지하기 위한 노력의 일환으로 데이터 마이닝 기법을 이용한 교통 데이터 분석의 연구가 이루어지고 있다. 하지만 기존의 교통 데이터를 이용한 마이닝 연구들은 학습된 결과를 사람이 이해하기 어려워 분석에 많은 노력이 필요하다는 문제가 있었다. 본 논문에서는 많은 속성들로 표현된 교통사고 데이터로부터 유용한 패턴을 발견하기 위해 규칙 학습 기반의 데이터 마이닝 기법인 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법을 적용하였다. 연관규칙 학습기법은 비지도 학습 기법의 하나로 데이터 내에서 동시에 많이 등장하는 아이템(item)들을 찾아 규칙의 형태로 가공해 주며, 서브그룹 발견기법은 사용자가 지정한 대상 속성이 결론부에 나타나는 규칙을 학습하는 지도학습 기반 기법으로 일반성과 흥미도가 높은 규칙을 학습한다. 규칙 학습 시 사용자의 의도를 반영하기 위해서는 하나 이상의 관심 속성들을 조합한 합성 속성을 만들어 규칙을 학습할 수 있다. 규칙이 도출되고 나면 후처리 과정을 통해 중복된 규칙을 제거하고 유사한 규칙을 일반화하여 규칙들을 더 단순하고 이해하기 쉬운 형태로 가공한다. 교통사고 데이터를 대상으로 두 기법을 적용한 결과 대상 속성을 지정하지 않고 연관규칙 학습기법을 적용하는 경우 사용자가 쉽게 알기 어려운 속성 사이의 숨겨진 관계를 발견할 수 있었으며, 대상 속성을 지정하여 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법을 적용하는 경우 파라미터 조정에 많은 노력을 기울여야 하는 연관규칙 학습기법에 비해 서브그룹 발견기법이 흥미로운 규칙들을 더 쉽게 찾을 수 있음을 확인하였다.

정부창업지원 프로그램 참여에 따른 ICT 기업 프로파일링과 성과창출 메커니즘 (ICT Company Profiling Analysis and the Mechanism for Performance Creation Depending on the Type of Government Start-up Support Program)

  • 하상집;박도형
    • 지능정보연구
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    • 제28권3호
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    • pp.237-258
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    • 2022
  • 국내 ICT 산업은 세계 시장 환경이 변화함에 따라, 세계에 미치는 영향력이 점차 커지고 있다. 이 산업은 국가 경제에 기술적, 사회적 측면에서 중요한 원동력으로 여겨지고 있다. 특히 ICT 산업 내 중소기업은 다양성 추구, 기술 발전 및 고용 창출 측면에서 국내 경제 발전의 반드시 필요한 주체로서 여겨지고 있다. 하지만 대기업이나 중견 기업에 비해 작은 규모이기 때문에, 불완전하고 급변하는 환경 속에서 중소기업이 차별화된 전략을 가지고 살아 남기 어려운 상황에 직면해 있다. 그래서 중소기업은 자신이 가진 역량을 향상시키기 위해서 많은 노력을 해야 하며, 정부도 이들이 지속적으로 경쟁력을 갖추도록 기업 내부자원에 맞는 바람직한 도움을 제공해 줄 필요성이 있다. 본 연구는 정부지원 프로그램에 참여하고 있는 ICT 중소기업의 유형을 분류하고, 각각의 유형별로 기업들이 가지고 있는 자원들과 성과창출 간의 관계를 분석하였다. 분석 자료로는 과학기술정보통신부에서 매년 실시하고 있는 ICT 중소기업 실태조사의 데이터를 사용하였다. 이를 위해, 본 연구는 첫번째 단계에서 ICT 중소기업들을 정부지원 프로그램 경험에 따라 공통의 요소를 기반으로 군집화 하였다. 세 개의 군집이 의미 있게 분류되었으며, 각각의 군집은 '적극적 참여형,' '초기 지원형,' '홀로서기형'으로 명명하였다. 두번째 단계로, 본 연구는 각 군집에 대해 프로파일링 분석을 통해 각 군집의 특성을 비교하였다. 본 연구가 수행한 세번째 단계는 군집별로 R&D 성과창출 메커니즘을 회귀분석을 통해 알아보았는데, 각 군집별로 서로 상이한 요인들이 성과창출에 영향을 주었고, 그 영향력의 크기도 서로 달랐다. 구체적으로, "적극적 참여형"은 "현재 보유 인력", "기술경쟁력", "전년도 R&D 투자액"이 "R&D 성과창출"에 중요한 요인들로 밝혀졌다. "초기 지원형"은 "연구개발전담조직 보유 여부", "전년도 R&D 투자액", "대기업 매출 비중", "대기업 납품 벤더 비중"이 성과에 기여하는 것으로 파악되었다. 마지막으로 "홀로서기형"의 경우, "현재 보유 인력"과 더불어 "미래 충원 계획", "기술경쟁력", "R&D 투자액", "대기업 매출 비중", "해외매출 비중"이 유의한 관계를 보여주었다. 본 연구는 정부의 창업프로그램 참여 방식에 따라, 향후 중소기업을 지원할 때, 어떤 전략을 수립해야 하는지를 보여준다는 정책적 시사점을 가지며, 구체적으로 어떤 지원을 제공해야 하는지에 대한 가이드를 제공한다는 실무적 시사점을 가진다.

중국 한단시 자연성지 내 노거수의 특성과 관리방안 (A Study on the Characteristics and Management Plan of Old Big Trees in the Sacred Natural Sites of Handan City, China)

  • 석소정;신현실
    • 한국전통조경학회지
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    • 제41권2호
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    • pp.35-45
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    • 2023
  • 첫째, 본 연구는 지역 원림국이 집계한 한단시 노거수의 수종과 수령 등 기본 정보를 결합해 노거수의 공간적 분포 특징을 ArcGIS 그림으로 분석하였다. 수종의 유형, 수령분포, 소유권 현황, 성장세 및 다양성 현황을 종합적으로 분석하였다. 통계적으로 콩나무과의 회화나무속, 아카시아속, 쥐엄나무속, 자귀나무속이 다수의 비중을 차지하였고, 이중 회화나무은 가장 높은 비중을 차지하였다. 회화나무는 한단시 각 현 및 구에 이르기까지 널리 또한 집중적으로 군락을 이루어 분포되어 있었다. 수령 및 분포를 보면 1000년 이상의 노거수는 회화나무, 느티나무, 향나무, 산뽕나무, 황단나무, 쥐엄나무, 황련목, 측백나무가 주를 이루었다. 둘째, 각 유형의 노거수 현황에서 발견한 바와 같이 다양한 유형의 노거수의 현황을 조사한 결과, 한단시 노거수보호 관리 체계, 보호 관리 과정 및 보호 관리 이점을 연구하여 자연성지 보호 관리에서 한단시 노거수의 역할을 분석하여, 노거수의 보호는 주로 지역사회를 주체로 하는 문화, 신앙적 보호형태를 보이며 보호상태는 성장환경과 밀접한 관련이 있다. 현재 노거수 보호의 핵심 동력은 주로 노거수에 대한 숭배이다. 그 신성함을 노거수에 기탁하여 자연이 노거수에 부여한 자연적 성품을 사회 활동의 지도의식으로 승화시켜 자연의 '미(美)'와 인격의 '선(善)'이 잘 결합되어 있다. 노거수의 보호 상태는 주변 환경과의 상호 작용 정도 및 여러 문화 및 주체의 참여와 밀접한 관련이 있다. 장기간의 노거수 성장 과정에서 점차 주변 환경과 지속적으로 상호 작용하여 상향식 및 하향식의 교차 지역, 다문화 및 다중 주체가 참여하는 '자연-문화-경관' 시스템이 자발적으로 구축되는 과정에서 노거수를 중심으로 자연성지가 형성된 것으로 보인다. 셋째, 중국은 노거수보호와 회복 조치를 중점으로 하였지만, 노거수 자원의 관리 과정에서 노거수에 대한 역사, 문화적 가치, 식물 다양성 의의 및 사회적 가치에 대한 종합적인 고려가 부족하여 보호 관리시스템이 허술하다. 공간의 지역적 특징, 재산권 및 보호 상 특징, 가치상 특징의 세 가지 지표는 한단시 노거수의 자연성지 평가에 있어서 노거수를 중심으로 하여 자발적으로 형성 중인 자연성지를 발견할 수 있으며, 이는 전통 의식 관리, 자원 보호 실천, 신앙 체계 구축, 생명공동체 가치 실현 면에서 높은 가치가 있다. 이들을 장기간 보호하고 발전시킬 수 있는지에 대해서는 체계적인 관리 체계가 뒷받침되어야 한다. 넷째, 현재 중국에서는 보호 구역에 대한 인식이 아직 성숙하지 않아 '자연성지'는 자연보호구역 체계가 구축되는 과정에서 중요한 연구 내용으로 다루어야 한다. 상향식 지역사회 참여를 주체로 하는 자연성지 관리 형태는 현재 중국의 하향식 자연보호구역 관리 유형에 대한 강력한 보완이다. 이를 기초로 하여 노거수 보호를 자연보호구역 체계에서 천연기념물이라는 자연보호구역 형태에 포함해야 한다. 또한 자연보호구역 주변 지역 주민도 생물 다양성 보전의 주체 중 하나가 되어야 한다.

머신러닝 기법을 이용한 납축전지 열화 예측 모델 개발 (Building battery deterioration prediction model using real field data)

  • 최근호;김건우
    • 지능정보연구
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    • 제24권2호
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    • pp.243-264
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    • 2018
  • 현재 전세계 배터리 시장은 이차전지 개발에 박차를 가하고 있는 실정이지만, 실제로 소비되는 배터리 중 가격 대비 성능이 좋고 재충전을 통해 다시 재사용이 가능한 납축전지(이차전지)의 소비가 광범위하게 이루어지고 있다. 하지만 납축전지는 복합적 셀(cell)을 묶어 하나의 배터리를 구성하여 활용하는 배터리의 특성상 하나의 셀에서 열화가 발생하면 전체 배터리의 손상을 가져와 열화가 빨리 진행되는 문제가 존재한다. 이를 극복하기 위해 본 연구는 기계학습을 통한 배터리 상태 데이터를 학습하여 배터리 열화를 예측할 수 있는 모델을 개발하고자 한다. 이를 위해 실제 현장에서 배터리 상태를 지속적으로 모니터링 할 수 있는 센서를 골프장 카트에 부착하여 실시간으로 배터리 상태 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 이용하여 기계학습 기법을 적용한 분석을 통해 열화 전조 현상에 대한 예측 모델을 개발하였다. 총 16,883개의 샘플을 분석 데이터로 사용하였으며, 예측 모델을 만들기 위한 알고리즘으로 의사결정나무, 로지스틱, 베이지언, 배깅, 부스팅, RandomForest를 사용하였다. 실험 결과, 의사결정나무를 기본 알고리즘으로 사용한 배깅 모델이 89.3923%이 가장 높은 적중률을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 날씨와 운전습관 등 배터리 열화에 영향을 줄 수 있는 추가적인 변수들을 고려하지 못했다는 한계점이 있으나, 이는 향후 연구에서 다루고자 한다. 본 연구에서 제안하는 배터리 열화 예측 모델은 배터리 열화의 전조현상을 사전에 예측함으로써 배터리 관리를 효율적으로 수행하고 이에 따른 비용을 획기적으로 줄일 수 있을 것으로 기대한다.

전역 토픽의 지역 매핑을 통한 효율적 토픽 모델링 방안 (Efficient Topic Modeling by Mapping Global and Local Topics)

  • 최호창;김남규
    • 지능정보연구
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    • 제23권3호
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    • pp.69-94
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    • 2017
  • 최근 빅데이터 분석 수요의 지속적 증가와 함께 관련 기법 및 도구의 비약적 발전이 이루어지고 있으며, 이에 따라 빅데이터 분석은 소수 전문가에 의한 독점이 아닌 개별 사용자의 자가 수행 형태로 변모하고 있다. 또한 전통적 방법으로는 분석이 어려웠던 비정형 데이터의 활용 방안에 대한 관심이 증가하고 있으며, 대표적으로 방대한 양의 텍스트에서 주제를 도출해내는 토픽 모델링(Topic Modeling)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 전통적인 토픽 모델링은 전체 문서에 걸친 주요 용어의 분포에 기반을 두고 수행되기 때문에, 각 문서의 토픽 식별에는 전체 문서에 대한 일괄 분석이 필요하다. 이로 인해 대용량 문서의 토픽 모델링에는 오랜 시간이 소요되며, 이 문제는 특히 분석 대상 문서가 복수의 시스템 또는 지역에 분산 저장되어 있는 경우 더욱 크게 작용한다. 따라서 이를 극복하기 위해 대량의 문서를 하위 군집으로 분할하고, 각 군집별 분석을 통해 토픽을 도출하는 방법을 생각할 수 있다. 하지만 이 경우 각 군집에서 도출한 지역 토픽은 전체 문서로부터 도출한 전역 토픽과 상이하게 나타나므로, 각 문서와 전역 토픽의 대응 관계를 식별할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 전체 문서를 하위 군집으로 분할하고, 각 하위 군집에서 대표 문서를 추출하여 축소된 전역 문서 집합을 구성하고, 대표 문서를 매개로 하위 군집에서 도출한 지역 토픽으로부터 전역 토픽의 성분을 도출하는 방안을 제시한다. 또한 뉴스 기사 24,000건에 대한 실험을 통해 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 평가하였으며, 이와 함께 제안 방법론에 따른 분할 정복(Divide and Conquer) 방식과 전체 문서에 대한 일괄 수행 방식의 토픽 분석 결과를 비교하였다.

텍스트 마이닝 기법을 활용한 인공지능 기술개발 동향 분석 연구: 깃허브 상의 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트를 대상으로 (A Study on the Development Trend of Artificial Intelligence Using Text Mining Technique: Focused on Open Source Software Projects on Github)

  • 정지선;김동성;이홍주;김종우
    • 지능정보연구
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    • 제25권1호
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    • pp.1-19
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    • 2019
  • 제4차 산업혁명을 이끄는 주요 원동력 중 하나인 인공지능 기술은 이미지와 음성 인식 등 여러 분야에서 사람과 유사하거나 더 뛰어난 능력을 보이며, 사회 전반에 미치게 될 다양한 영향력으로 인하여 높은 주목을 받고 있다. 특히, 인공지능 기술은 의료, 금융, 제조, 서비스, 교육 등 광범위한 분야에서 활용이 가능하기 때문에, 현재의 기술 동향을 파악하고 발전 방향을 분석하기 위한 노력들 또한 활발히 이루어지고 있다. 한편, 이러한 인공지능 기술의 급속한 발전 배경에는 학습, 추론, 인식 등의 복잡한 인공지능 알고리즘을 개발할 수 있는 주요 플랫폼들이 오픈 소스로 공개되면서, 이를 활용한 기술과 서비스들의 개발이 비약적으로 증가하고 있는 것이 주요 요인 중 하나로 확인된다. 또한, 주요 글로벌 기업들이 개발한 자연어 인식, 음성 인식, 이미지 인식 기능 등의 인공지능 소프트웨어들이 오픈 소스 소프트웨어(OSS: Open Sources Software)로 무료로 공개되면서 기술확산에 크게 기여하고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 온라인상에서 다수의 협업을 통하여 개발이 이루어지고 있는 인공지능과 관련된 주요 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트들을 분석하여, 인공지능 기술 개발 현황에 대한 보다 실질적인 동향을 파악하고자 한다. 이를 위하여 깃허브(Github) 상에서 2000년부터 2018년 7월까지 생성된 인공지능과 관련된 주요 프로젝트들의 목록을 검색 및 수집하였으며, 수집 된 프로젝트들의 특징과 기술 분야를 의미하는 토픽 정보들을 대상으로 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 주요 기술들의 개발 동향을 연도별로 상세하게 확인하였다. 분석 결과, 인공지능과 관련된 오픈 소스 소프트웨어들은 2016년을 기준으로 급격하게 증가하는 추세이며, 토픽들의 관계 분석을 통하여 주요 기술 동향이 '알고리즘', '프로그래밍 언어', '응용분야', '개발 도구'의 범주로 구분하는 것이 가능함을 확인하였다. 이러한 분석 결과를 바탕으로, 향후 다양한 분야에서의 활용을 위해 개발되고 있는 인공지능 관련 기술들을 보다 상세하게 구분하여 확인하는 것이 가능할 것이며, 효과적인 발전 방향 모색과 변화 추이 분석에 활용이 가능할 것이다.

갑상선절제술을 받은 여성 환자의 공기역학 검사변수 조사 (Investigation of aerodynamic evaluation in female patients undergoing thyroidectomy)

  • 강영애;권인선;원호륜;장재원;구본석
    • 말소리와 음성과학
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    • 제12권2호
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    • pp.73-80
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    • 2020
  • 갑상선 수술 후 음성변화를 보이는 경우가 흔하며 신경손상의 성대마비부터 심인성 음성장애까지 그 증상은 복합적이고 다양하다. 대부분 자연적으로 회복을 보이지만 환자에게 회복시점에 대한 자세한 정보가 부족하다. 호흡은 음성을 만드는 동력이면서 동시에 후두 기능과 효율에 대한 조절자 역할을 하는데, 갑상선 암 수술의 전신마취 부작용으로 호흡기능 부조화를 유발할 수 있다. 이에 본 연구에서는 갑상선 수술 전후 공기역학적 검사결과를 추적하여 갑상선 수술 후 음성회복에 실제적이고 보완적인 정보를 제공하고자 한다. 2014년 5월부터 2015년 7월까지 갑상선 유두암으로 진단받고 수술 받은 환자를 대상으로 술전 1주일, 술후1개월, 술후3개월에 공기역학 검사를 실시하였다. 성대마비, 보청기 착용자, 항우울증약 복용자, 호흡기 질환자, 뇌졸중 병력자 및 임신 대상자는 제외시켜 최종 34명을 대상자로 선정하였다. 공기역학 검사는 PAS 기계를 사용하였고 분석변수는 총 29개이며, 시간요인에 따른 최고호기류율(p=0.004), 평균음도(p<0.01), 호기류지속시간(p=0.001), 호기량(p=0.018) 변수가 통계적으로 유의미한 차이를 보였다. 이때 시간요인의 대응비교에서 최고호기류율과 평균음도 변수는 술전-술후1개월, 술전-술후3개월 간 차이를 보였고, 호기류지속시간과 호기량 변수는 술전-술후3개월, 술후1개월-술후3개월 간 차이를 보였다. 시간과 수술범위의 교호작용 효과는 호기량 (p=0.024) 변수에서만 유의하였다. 갑상선절제술을 받은 여성군에서 최고호기류율과 평균음도 변수의 차이가 있으며 이는 수술 후 호흡훈련의 필요성이 있으며 호기류지속시간과 호기량 변수의 변화는 수술 후 긍정적 생활습관의 반영으로 여겨진다.