• 한국지반공학회논문집
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• 제25권1호
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• pp.5-19
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• 2009

지진으로 인한 지반 재해의 대부분은 토사 두께나 기반암 심도 그리고 토사 강성과 같은 국부적 지질 조건에 따라 크게 영향을 받는 지반 운동 증폭과 관련된 부지 효과로 인해 발생되어 왔다. 본 연구에서는 지반 자료에 관한 통합적 GIS-기반의 정보 시스템인 지반 정보 시스템(GTIS)이 국내 연구 개발의 거점 도시인 대진 지역에서의 지진 유발 재해에 대한 지역적 종합 대책 수립의 일환으로 구축되었다. 관심 대상 영역에 대한 지반 정보 시스템 구축을 위하여, 연구 대상 영역을 포함하는 확장 영역에 대해 기존 지반공학 관련 자료 수집이 이루어 졌고 지표 지반-지식 자료의 확보를 위한 부지 방문 조사가 추가적으로 수행되었다. 관심 대상 영역의 부지 효과 평가를 위한 실질적 적용 목적으로 부지 주기에 관한 지진재해 구역지도를 작성하고 지진 유발 재해 예측을 위한 지역적 종합 대책으로 제시하였다. 또한, 연구 대상 영역 내 임의 부지에서의 내진 설계 및 내진 성능 평가를 위한 부지 증폭계수의 결정 수단으로 부지 주기의 공간 분포 따른 부지 분류의 지진재해 구역화를 수행하였다. 본 연구에서 수행된 대전 지역에서의 지진재해 구역화로부터 GIS 기반의 지반 정보 시스템이 지진재해의 지역적 예측 뿐만 아니라 지진재해 저감을 위한 의사 결정에서의 높은 유용성을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.177-192
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• 2016

기계학습(Machine Learning)은 인공 지능의 한 분야로, 데이터를 이용하여 기계를 학습시켜 기계 스스로가 데이터 분석 및 예측을 하게 만드는 것과 관련한 컴퓨터 과학의 한 영역을 일컫는다. 그중에서 SVM(Support Vector Machines)은 주로 분류와 회귀 분석을 목적으로 사용되는 모델이다. 어느 두 집단에 속한 데이터들에 대한 정보를 얻었을 때, SVM 모델은 주어진 데이터 집합을 바탕으로 하여 새로운 데이터가 어느 집단에 속할지를 판단해준다. 최근 들어서 많은 금융전문가는 기계학습과 막대한 데이터가 존재하는 금융 분야와의 접목 가능성을 보며 기계학습에 집중하고 있다. 그러면서 각 금융사는 고도화된 알고리즘과 빅데이터를 통해 여러 금융업무 수행이 가능한 로봇(Robot)과 투자전문가(Advisor)의 합성어인 로보어드바이저(Robo-Advisor) 서비스를 발 빠르게 제공하기 시작했다. 따라서 현재의 금융 동향을 고려하여 본 연구에서는 기계학습 방법의 하나인 SVM을 활용하여 매매성과를 올리는 방법에 대해 제안하고자 한다. SVM을 통한 예측대상은 한국형 변동성지수인 VKOSPI이다. VKOSPI는 금융파생상품의 한 종류인 옵션의 가격에 영향을 미친다. VKOSPI는 흔히 말하는 변동성과 같고 VKOSPI 값은 옵션의 종류와 관계없이 옵션 가격과 정비례하는 특성이 있다. 그러므로 VKOSPI의 정확한 예측은 옵션 매매에서의 수익을 낼 수 있는 중요한 요소 중 하나이다. 지금까지 기계학습을 기반으로 한 VKOSPI의 예측을 다룬 연구는 없었다. 본 연구에서는 SVM을 통해 일 중의 VKOSPI를 예측하였고, 예측 내용을 바탕으로 옵션 매매에 대한 적용 가능 여부를 실험하였으며 실제로 향상된 매매 성과가 나타남을 증명하였다.

• 한국가스학회지
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• 제22권5호
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• pp.1-17
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• 2018

태안반도 원유 유출사고, 구미 불산누출사고 등 2000년 전후로 하여 환경관련 사건과 사고가 빈번히 발생하고 있다. 이러한 환경오염사고를 계기로 선제적 대응 방안이 필요하다는 사회적 공감대가 형성되어 2014년 환경오염피해 배상책임 및 구제에 관한 법률이 제정되고, 2016년 1월부터 시행되고 있다. 이에 따라 도입된 환경책임보험제도는 국내 보험산업계에서 환경위험을 관리하는 새로운 보험모델의 표준화 정립을 통해 관리될 필요가 있다. 지금까지 보험산업에서 표준화에 대한 노력은 다양한 위험 유형의 보장성 보험모델들의 출현에 따라 진행되어 왔다. 이에 따라 본 연구에서는 지식 기반 서비스 중의 하나인 보험 영역에서 기업에 의해 발생 가능한 대기, 수질, 화학, 폐기물, 해양, 토양 등의 환경오염 발생에 대해 6가지 보장 매체에 관한 검증 자료를 의미적 상호운용이 가능한 온톨로지를 통해 표현하였으며, 사업장의 인허가를 토대로 보험 가입 매체 간의 관계를 추론하여 보험모델을 설계하고 제시하였다. 각 사업장 담당자에 의한 물질량 정산 과정과 검증자를 통한 정산결과의 편차를 줄이기 위해, 추상적인 개념을 흐름도로 객관화, 구체화 하였으며, 해마다 많은 비용과 소모되는 자원을 줄이기 위해 온톨로지 기반의 의사결정지원 시스템의 향후 구축 방안을 제시하고 일부 구현 하였다. 이를 통해 물질량 검증 기준을 표준화함으로써 오류를 최소화하고, 검증에 소요되는 시간과 자원을 감소시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• Asia Marketing Journal
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• 제13권4호
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• pp.159-189
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• 2012

블로그의 상품 리뷰가 소비자의 주목을 끄는 데에는 정보 원천인 블로거에 대한 신뢰가 자리잡고 있다. 블로거가 해당 상품 카테고리와 관련하여 충분한 지식 및 경험을 습득하고 있다는 전문성에 대한 믿음, 그리고 어떤 다른 이해 관계에 얽매여 정보를 왜곡하려는 등의 불순한 의도를 지니고 있지 않다는 진실성에 대한 믿음이 있기에 소비자들은 구매 의사 결정에 뒤따르는 불확실성을 줄일 요량으로 블로그의 상품 리뷰를 참조하게 된다. 본 연구는 이러한 점에 착안하여 소비자들이 리뷰 정보를 통해 추구하는 가치 동인이 무엇이냐에 따라 신뢰성의 하위 차원인 전문성 및 진실성에 이르는 경로 계수의 비중이 분화하며, 나아가 유대 강도의 강약에 따라 전문성 및 진실성 기반 신뢰성에 대한 기대치가 분기하게 될 것이라 예측하였다. 아울러, 유대 강도가 태도로서의 신뢰성이 리뷰 수용 의사에 대해 갖는 예측력에 조절 효과를 미쳐 파워블로그 사용 집단에서보다 개인블로그 사용 집단에서 이러한 예측력이 보다 고양될 것이라 가정하였다. 분석 결과, 도구적 정보 니즈를 충족시키고자 하는 유목적적 가치 동인은 정보 원천의 전문성에 대한 기대 의존도를 증폭시키지만, 고립감을 해소하고자 하는 대인간 연결의 가치 동인은 정보 원천의 진실성에 대한 의존도를 높이는 것으로 나타났다. 그리고, 전문성에 대한 기대치는 강한 유대 관계의 개인블로그 사용 집단에서보다 약한 유대 관계의 파워블로그 사용 집단에서 보다 증진되며, 태도로서의 신뢰성이 리뷰 수용 의사에 대해 갖는 예측력은 파워블로그 사용 집단에서보다 개인블로그 사용 집단에서 보다 고양되는 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.157-173
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• 2011

최근 인터넷 사용의 증가에 따라 네트워크에 연결된 시스템에 대한 악의적인 해킹과 침입이 빈번하게 발생하고 있으며, 각종 시스템을 운영하는 정부기관, 관공서, 기업 등에서는 이러한 해킹 및 침입에 의해 치명적인 타격을 입을 수 있는 상황에 놓여 있다. 이에 따라 인가되지 않았거나 비정상적인 활동들을 탐지, 식별하여 적절하게 대응하는 침입탐지 시스템에 대한 관심과 수요가 높아지고 있으며, 침입탐지 시스템의 예측성능을 개선하려는 연구 또한 활발하게 이루어지고 있다. 본 연구 역시 침입탐지 시스템의 예측성능을 개선하기 위한 새로운 지능형 침입탐지모형을 제안한다. 본 연구의 제안모형은 비교적 높은 예측력을 나타내면서 동시에 일반화 능력이 우수한 것으로 알려진 Support Vector Machine(SVM)을 기반으로, 비대칭 오류비용을 고려한 분류기준값 최적화를 함께 반영하여 침입을 효과적으로 차단할 수 있도록 설계되었다. 제안모형의 우수성을 확인하기 위해, 기존 기법인 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 인공신경망과의 결과를 비교하였으며 그 결과 제안하는 SVM 모형이 다른 기법에 비해 상대적으로 우수한 성과를 보임을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제9권3호
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• pp.322-331
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• 2003

3차원 게임은 게임 시나리오의 다양한 요소에 의한 복잡도가 증가함에 따라 게임 객체들의 상호 관계를 제어하기 위한 문제점을 가진다. 그러므로, 게임 시스템은 각 게임 객체들의 응답을 조정하는 방법의 필요성을 가진다. 또한, 게임 시나리오의 결과에 따라 게임 객체들의 행동 애니메이션을 제어하기 위한 개념들도 필요하다. 사실적 게임 시뮬레이션을 생성하기 위해 시스템은 게임 객체들의 상호작용을 디자인 할 수 있는 구조를 포함해야 한다. 본 논문에서 게임 시나리오상에 게임 객체들의 상호작용 설계를 위해 동적 제어를 디자인하는 기법을 소개한다. 이 방법을 위해 특정 규칙을 이용한 의사결정이 가능한 지능적 에이전트 기반 구조로써 게임 에이전트 시스템을 제안한다. 게임 에이전트 시스템은 환경 데이터 처리, 게임 객체 시뮬레이션, 게임 객체들간의 상호작용 제어, 게임 객체들의 다양한 상호 관계를 정의할수 있는 시각 저작 인터페이스를 제공하기 위해 이용되어진다. 이들 기술들은 게임 객체의 자율성과 연관된 충돌 회피 기법 등을 처리한다. 또한, 장면의 변경으로부터 게임 객체들의 일관된 의사 결정력을 가능하게 한다. 본 논문에서는 규칙기반 행동 제어가 게임 객체의 시뮬레이션을 안내하기 위해 디자인되어졌다. 시각적 요소들로 구성된 에이전트 상태 결정 네트워크는 정보전달과 게임 객체들 사이의 현상태를 추론할 수 있다. 이들 기법들은 실시간으로 게임 객체들간의 동작 상태 변이를 체크하고 모니터링 할 수 있다. 마지막으로 간단한 사례 연구 예와 함께 제어 기법의 타당성을 제시한다.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.79-96
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• 2012

기술의 발전과 융합이 빠르게 이루어지고 있는 오늘날 유망기술을 어떻게 파악하여, 다양한 후보군들 중에서 최적의 R&D 대상을 어떻게 선정할 것인가에 대한 문제는 주요한 경영의사결정문제 중 하나로 부상하고 있다. 본 연구에서는 이러한 R&D 기술 선정 의사결정을 지원할 수 있는 새로운 지능형 의사결정지원시스템을 제안한다. 본 연구의 의사결정지원시스템은 크게 3가지 모듈로 구성되는데, 우선 첫 번째 모듈인 '기술가치 평가' 모듈에서는 기업이 관심을 갖고 있는 분야의 특허들을 분석하여 유망기술 파악에 요구되는 다양한 차원의 기술가치 평가지수 값들을 산출하는 작업이 이루어진다. 이를 통해, 현재 시점에서의 각 기술의 가치가 다양한 차원에서 평가가 이루어지고 나면, 두 번째 모듈인 '미래기술가치 예측' 모듈에서 이들의 시간 흐름에 따른 변화를 학습한 인공지능 모형을 토대로 각 후보기술들이 미래 시점에 어떤 가치지수값을 갖게 될 것인지 예측값을 산출하게 된다. 마지막 세 번째 모듈인 '최적 R&D 대상기술 선정 지원' 모듈에서는 앞서 두 번째 모듈에서 산출된 각 차원별 예상 가치지수값들을 적절히 가중합하여 기술의 종합적인 미래가치 예측값을 산출하여 의사결정자에게 제공하는 기능을 수행한다. 이를 통해 의사결정자가 자사에 적합한 최적의 R&D 대상기술을 선정할 수 있도록 하였다. 본 연구에서는 제안된 시스템의 적용 가능성을 검증하기 위해, 10년치 특허데이터에 인공신경망 기법을 적용하여 실제 기술가치 예측모형을 구축해 보고, 그 효과를 살펴본다.

• 한국지리정보학회지
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• 제9권1호
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• pp.20-33
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• 2006

산업 구조의 변화와 교통 통신의 발달은 인간이 거주하는 공간의 범위와 의미에 대한 정형화된 인식의 변화를 요구한다. 또한 세계는 점차 특화되고 기능화된 권역들로 블록화 되어 권역간의 경쟁구조를 형성하고 있다. 이 같은 현실에서 현재의 최소 행정단위인 기초자치단체의 행정력과 공간적 범위로 세계화 속에서 경쟁하기에는 그 한계가 있다. 따라서 이 연구에서는 광역적인 수준에서의 의사결정을 위한 도구로서 GIS를 활용하여, 공간적으로 인접하여 위치하며 유사한 환경적 특징을 지니는 지역들이 공동의 문제 해결과 차별화된 경쟁력을 확보할 수 있도록 기능적 권역을 설정하고, 이렇게 설정된 각 권역별 특성을 분석하고자 하였다. 광역적 수준에서의 GIS 활용은 인접지역간의 비효율적 재정집행과 과다한 경쟁을 조율에 있어서 보다 개선된 객관성과 합리성을 제시할 수 있으며, 해당 지역들의 경쟁력 확보와 특화를 위한 광역자치단체 차원에서의 효율적인 예산집행과 계획수립을 가능케 한다. 대상지역인 강원도 지역의 권역설정 기준으로는, 자연환경이 상대적으로 큰 가치를 지니는 강원도의 특성과 수자원의 상대적 가치와 중요성을 고려하여, 자연적 지역구분의 요소 중 하나인 유역권을 기준으로 하였다. 그리고 이 연구에서는 유역권에 의하여 설정된 권역에 대하여, 환경과 관련된 여러 특징 중 지역의 경쟁력과 직접적인 관련이 있는 환경규제 현황을 그 분석 대상으로 하였다. 강원도 지역을 영동권역, 북한강권역, 남한강권역의 세 권역으로 구분하여 권역별 규제현황을 분석한 결과 북한강 권역은 군사시설 보호구역의 비율과 수자원 보호를 위한 규제비율이 상대적으로 높았고, 남한강 권역은 산림과 수자원관련 규제비율이 높았으며, 영동권역은 산림과 관련된 규제비율이 높았다. 강원도 지역의 경우 전반적으로 산림과 수자원에 관련된 규제비율이 높게 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제21권3호
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• pp.79-99
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• 2015

부도 예측은 회계와 재무 분야에서 꾸준히 연구되고 있는 분야이다. 초기에는 주로 다중판별분석(multiple discriminant analysis)와 로짓 분석(logit analysis)과 같은 통계적 방법을 이용하였으나, 1990년대 이후에는 경영 분야의 분류 문제를 위해 많은 연구자들이 인공신경망(back-propagation neural network), 사계기반추론(case-based reasoning), 서포트 벡터 머신(support vector machine) 등과 같은 인공지능을 통한 접근법을 이용하여 통계적 방법보다 분류 성과 측면에서 우수함을 입증해왔다. 기존의 기업의 부도에 관한 연구에서 많은 연구자들이 재무비율을 이용하여 부도 예측 모형을 구축하는 것에 초점을 맞추어왔다. 부도예측에 관한 연구가 꾸준히 진행되고 있는 반면, 부도의 세부적인 유형을 예측하여 제시하는 것에 대한 연구는 미흡한 실정이었다. 따라서 본 연구에서는 수익성, 안정성, 활동성 지표를 중심으로 국내 비외감 건설업 기업들의 부도 여부뿐만 아니라 부도의 세부적인 유형까지 예측 가능한 모형을 개발하고자 한다. 본 연구에서는 부도 유형을 예측하기 위해 두 개의 인공신경망 모형을 결합한 하이브리드 접근법을 제안하였다. 첫 번째 인공신경망 모형은 부도예측을 위한 역전파 인공신경망을 이용한 모형이며, 두 번째 인공신경망 모형은 부도 데이터를 몇 개의 유형으로 분류하는 자기조직화지도(self-organizing map)을 이용한 모형이다. 실험 결과를 통해 정의된 5개의 부도 유형인 심각한 부도(severe bankruptcy), 안정성 부족(lack of stability), 활동성 부족(lack of activity), 수익성 부족(lack of profitability), 회생 가능한 부도(recoverable bankruptcy)는 재무 비율에 따라 유형별로 상이한 특성을 갖는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과를 통해 신용 평가 분야의 연구자와 실무자들이 기업의 부도의 유형에 대한 유용한 정보를 얻을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.1-23
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• 2019

소비자의 니즈가 다양해지면서 데이터 마이닝과 고도화된 고객관계관리(CRM) 기법을 활용한 체계적인 마케팅 서비스를 제공하는 기업이 증가하고 있으며, KB국민카드는 고객의 결제 데이터 등을 활용하여 고객 개개인의 니즈를 충족시키고 소비자의 평생가치를 극대화하기 위한 전략을 강조하고 있다. 실시간으로 고객의 카드이용과 고객 행동, 위치 정보 등을 감지하여 진행하는 고효율 마케팅 운영시스템인 스마트 오퍼링 시스템을 운영하고 있으며, 다양한 앱 등과 결합하여 더욱 정교화된 서비스를 제공하고 있다. KB국민카드는 스마트 오퍼링 시스템의 성공과 지속적인 성장을 위해 고도화되고 있는 ICT 기술과 인재 확보를 위한 투자를 진행해야 하며, 장기적인 관점에서의 수익확보를 위한 전략을 확립하여 체계적인 진행이 필요하다. 특히, 프라이버시 침해와 개인정보 유출 등의 문제가 쟁점이 되는 현재 상황에서 고객 정보를 활용한 마케팅에 대한 고객의 인식을 긍정적으로 유도하고, 보안성을 강조하는 기업 이미지 형성을 위한 노력이 필요하다. 본 연구는 CRM 전략의 변화 과정을 통해 현재 카드사의 실시간 CRM 전략을 KB 국민카드의 빅데이터 활용전략과 마케팅 활동을 통해 확인하고자 한다.