• 한국지역지리학회지
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• 제4권1호
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• pp.15-25
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• 1998

하천은 식수원 및 생태공간, 그리고 생활공간으로서 중요한 역할을 한다. 하지만 오늘날의 도시하천은 복개, 콘크리트 제방 설치, 둔치 정비로 인하여 생태계가 파괴되고 수질오염이 심하여 하천으로서의 기능을 상실하였다. 따라서 본 논문에서는 도시하천이 생태학적으로 수행하는 역할을 밝히고 그 개선방안을 모색하였다. 하천은 다양한 형태의 태양 복사 에너지를 전달하는 통로이어서 항상 생명력이 충만한 장소이다. 하천 연변은 1차 생산성이 높아 인구의 부양능력도 크기 때문에, 농업을 기초로 한 고대 도시들은 비옥한 하천 연변에서 발달하였다. 우리나라의 경우 농업에 기반을 둔 조선시대의 도시들은 태양 에너지가 결집된 침식분지에서 발달하였다. 이러한 농촌생태계에서 하천의 역할은 에너지와 물질(물과 퇴적물질)의 공급원이자 생명선이다. 산업혁명 이후 도시의 성장과 더불어 물의 수요가 급증함으로써, 하천은 도시의 더욱 중요한 입지요소가 되었다. 그러나 도시에서 더 이상 도시하천의 에너지를 필요로 하지 않으므로써 도시하천은 생명선의 구실을 하지 못하고, 외부하천의 물을 이용한 후 오폐수를 도시하천에 방류함으로써 도시하천은 하수구로 전락하고 말았다. 도시화가 진행됨에 따라 하천의 범람 위험성은 증가하였으며 수질은 악화되었다. 이를 억제하기 위하여 콘크리트 제방을 설치하고 둔치를 정비하였으며 하천을 복개하였다. 그러나 이러한 하천개수 결과 하천의 생태계는 파괴되었고 수질오염은 더욱 심해졌다. 도시하천의 이러한 문제들을 해결하기 위해서는 농촌하천에서처럼 하천내의 많은 에너지를 육상으로 이동시켜야 한다. 이를 위하여 하천 연변에서 둔치에 이르기까지 습지를 가꾸어 하천내의 에너지를 소모시키고, 생태공원을 조성하여 원시적 자연의 생명력을 되찾아야 한다.

• 고전문학과교육
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• 제38호
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• pp.175-200
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• 2018

조선시대의 법과 관습을 기준으로 볼 때, 춘향과 이몽룡의 사랑, 춘향과 변학도의 갈등과 대결, 이몽룡의 암행어사 출도와 춘향 구출 등의 사건들은 새로운 의미를 함축하는 것으로 해석될 수 있다. 춘향과 이몽룡의 사랑은 당시의 법과 규범에 저촉되는 것이었지만 서술자는 이를 문제 삼지 않으며 오히려 지배 질서에 저항하는, 낭만적이고 새로운 사랑으로 그렸다. 그리고 춘향은 이몽룡에게 혼인을 보장한다는 증서(證書)를 요구하는데, 이는 전례 없는 법적 행위이다. 춘향과 이몽룡의 사랑이 공적인 인정을 받지 못한 상태에서 춘향과 변학도의 갈등과 대립이 전개된다. 변학도는 춘향에 대한 성적 욕구를 충족시키기 위해 수청을 요구하다 거부당하자 춘향에게 관장(官長)의 명령을 따르지 않은 혐의와 관장을 능욕한 혐의를 씌워 형추(刑推)를 가하고, 이에 맞서 춘향은 법의 부당한 적용을 항의하고, 수청 요구를 유부녀를 겁간(劫姦)하는 범죄라고 맞선다. 흥미롭게도 이 과정에서 관장이 소속 관청의 기생에게 수청을 요구하는 것은 위법 행위라는 점이 문제로 제기되지 않으며, 사욕(私慾)을 위해 법을 남용하는 변학도의 행위와 춘향의 새로운 법의식이 더 부각된다. 춘향과 결연한 이몽룡이 암행어사 출도를 하여 변학도를 봉고파직(封庫罷職)하고 춘향을 구출하는 것은 어사의 권한을 사적(私的) 목적으로 이용한 혐의를 피하기 어렵다. 그러나 서술자나 남원 민중과 국왕 등 작중 인물들은 이를 문제 삼지 않는다. 변학도와 이몽룡의 법 집행에 대한 이러한 상이한 평가는 작중 인물들과 독자들의 법감정(法感情)에 의한 것으로 이해된다. 즉 이몽룡과 춘향의 새로운 사랑과 춘향의 인권 의식에 공감하는 관점에서 변학도는 징치되어야 마땅하다고 보는 법감정이 형성되었고, 암행어사 출도는 오히려 이 법감정에 극적 쾌감을 주는 장치로 수용된 것으로 볼 수 있다. 따라서 춘향과 이몽룡의 사랑은 당시의 실정법을 넘어서는 새로운 법감정을 동반하는 것으로 해석할 수 있으며, 이 법감정은 춘향의 인권의식에 대한 공감에 기초해 있다고 볼 수 있다.

• 기록학연구
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• 제19호
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• pp.153-192
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• 2009

1894년 6월에 갑오정권이 새로 등장하면서 근대적 개혁정책을 실시해갔다. 기록관리제도에서도 이전과는 크게 달랐다. 정부의 각 부처에 독자적인 기록관리부서를 설치하고, 기록관리 프로세스를 규정한 법률안을 공포하였다. 또한 독자적 연호 표기 및 국한문 혼용을 포함하여 공문서 양식을 전면 변경하였으며, 공문서 원본의 보존을 확대하였다. 고종은 1897년 10월에 대한제국을 선포하고, 갑오정권기에 약화된 왕권을 강화하면서 자신이 구상하는 개혁정책을 실시해 갔다. 먼저 왕권을 제한하였던 내각을 폐지하고 의정부를 복설하였으며, 왕권 견제를 위해 왕실과 정부를 분리하면서 만들었던 궁내부를 한층 확대 강화해갔다. 아울러 황제권을 강화해가는 물리적 기반인 군대와 경찰 및 재정 등의 영역을 고종이 직접 장악해가는 정책을 실시하였다. 그리하여 원수부, 경부를 직접 창설하여 황제 직속으로 하였으며, 황제 산하의 재정적 기반을 구축하기 위해 궁내부 산하 내장원에서 국가의 여러 세금을 직접 징수하도록 하였다. 대한제국기의 기록관리제도는 갑오정권기의 그것을 계승하였다. 먼저 정부와 황제 직속의 권력기구에서는 기록관리부서를 설치하였다. 의정부와 정부 부서는 물론이고 황제권을 뒷받침하는 특별기구인 궁내부, 원수부, 경부, 통신원, 지계아문 등의 권력기관에서도 문서과와 기록과를 두어 기록관리를 독자적으로 행하도록 하였다. 정부 업무의 효율을 증가시키고 체계적으로 수행하기 위해서는 기록관리부서를 분립하는 것이 효과적이라고 여겼던 것이다. 다음으로 부서마다 약간 차이가 있지만, 현용기록과 비현용 기록을 관리하는 부서를 분립하였다. 대체로 문서과에서는 현용문서의 접수와 발송 및 기안을 담당하였으며, 기록과에서는 주요 문서 및 영구보존문서의 보존 및 편찬을 담당하도록 하였다. 이것은 기록의 생애주기(life cycle)를 고려하고, 기록물 평가를 염두에 두면서 기록관리를 행하고자 하는 인식이 근대적 형태로 발현되었던 것이다.

• 기록학연구
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• 제28호
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• pp.3-33
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• 2011

내장원은 1895년 4월 궁내부 소속 기관으로 왕실의 보물 및 세전장원(世傳莊園)과 기타 재산을 관리하기 위해 설치되었다. 그러나 대한제국이 성립되고 황제권을 강화하는 정책이 시행되면서 내장원은 역둔토(驛屯土) 해세(海稅) 인삼(人蔘) 광산(?山) 등 각종 재원을 관할하며 거대 재정기구로 확대되었다. 내장원의 관할 재원이 증대됨에 따라 하급기관도 증가해 장원과(莊園課), 종목과(種牧課), 삼정과(蔘政課) 등이 설치되었다. 내장원은 각종 재원을 관리하면서 각부부원청(各府部院廳) 지방기관 민들과 거래한 다양한 문서를 1단계로 과(課)를 단위로 분류하였다. 내장원의 대표적 문서철인 "훈령조회존안(訓令照會存案)", 13도 각군 보고 소장, "각부군래첩(各府郡來牒)"은 장원과, "내장원경리원각도각군보고존안(內藏院經理院各道各郡報告存案)", "훈령존안(訓令存案)"은 종목과, "통첩편안(通牒編案)", "궁내부훈령편안(宮內府訓令編案)"은 지응과에서 처리한 문서철이었다. 이들 문서철은 같은 시기에 내장원에서 처리한 문서들이지만, 각 문서철의 문서의 내용은 중복되지 않았다. 이는 내장원에서 과를 단위로 문서를 분류하여 편철하였기 때문이다. 내장원은 과 단위로 문서를 분류한 다음 문서의 수발신 여부를 문서의 편철 기준으로 삼았다. 내장원은 한 종류의 문서만을 편철한 경우도 있었지만, 다른 종류의 문서를 함께 편철하기도 했다. 문서 종류는 문서 명칭을 통해 문서 성격과 거래 기관간의 위계를 보여주는 역할을 한다. 그런데 문서의 등급이 다른 조회와 훈령, 조회와 보고 같은 문서를 함께 편철했다는 것은 거래 기관의 위계가 문서 편철의 1차 기준은 아니었다는 것이고, 이는 문서 종류별로 문서를 편철하지 않았다는 것이다. 내장원은 서로 연관된 문서를 조응해서 편철하지도 않았다. 조회는 대등한 관리에게 보내는 문서이며, 이에 대해 답신하는 문서가 조복이다. 조회 조복은 각각 동일한 사안을 처리하는 과정에서 거래한 서로 조응하는 문서이다. 그러나 장원과와 종목과 모두 조회 조복을 따로 분리해서 각각 편철하였다. 문서 종류가 다른 훈령과 조회를 함께 편철하고, 서로 조응하는 조회 조복을 따로 분리하여 편철한 것은 해당 문서가 수신 문서인지, 발신 문서인지 문서의 수발신 여부를 편철 기준으로 삼았기 때문이었다. 수발신 문서를 구분한 다음, 한 책 단위로 문서를 편철할 때는 지역이나 기관의 구분 없이 문서시기를 기준으로 삼았다. 거래 기관이나 지역의 구분 없이 편철된 다른 문서철과는 달리 1900년부터 13도 각군 보고 소장은 도를 단위로 구분한 다음 각 책을 문서 시기별로 구분하여 편철하였다. 13도 각군 보고 소장에 지역별 구분이 적용된 것은 내장원의 관할 재원이 증대되면서 지방과 맺는 관계 또한 확대되었기 때문에, 이들과 거래한 문서를 효율적으로 관리하기 위해 도를 단위로 지역을 구분한 다음 문서 시기별로 문서를 나누어 편철하였던 것이다. 내장원은 1차적으로 과를 단위로 문서를 분류한 다음, 수발신을 기준으로 문서를 구분하고, 각 문서철은 문서시기를 단위로 편철하는 공문서 편철과 분류체계를 마련하였던 것이다.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.157-177
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• 2022

투자자들은 증권회사가 제공하는 시세표인 Limit Order Book 정보를 통해 국내외 투자자들이 제출하는 주문 정보를 실시간으로 파악하면서 거래에 참여하고 있다. Limit Order Book에 실시간으로 공개되고 있는 주문 정보가 주가 예측에서 유용성이 있을까? 본 연구는 장 중 투자자들의 매수와 매도 주문이 어느 한쪽으로 쏠리면서 주문 불균형이 나타나는 경우 미래 주가 등락의 예측 변수로서 유의성이 있는지를 분석하는 것이다. 분류 알고리즘을 이용하여 주문 불균형 정보의 당일 종가 등락에 대한 예측 정확도를 높이고, 예측 결과를 이용한 데이트레이딩 전략을 제안하며 실증분석을 통해 투자 성과를 분석한다. 자료는 2004년 1월 19일부터 2022년 6월 30일까지의 4,564일 동안의 코스피200 주가지수선물 5 분 봉 주가를 분석하였다. 실증분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 총매수 주문량과 총매도 주문량의 불균형 정도로 측정하는 주문 불균형지수와 주가는 유의적 상관성을 보인다. 둘째, 주문 불균형 정보는 당일 종가까지의 미래 주가 등락에 대해서도 유의적인 영향력이 나타났다. 셋째, 주문 불균형 정보를 이용한 당일 종가 등락의 예측 정확도는 Support Vector Machines 알고리즘이 54.1%로 가장 높게 나타났다. 넷째, 하루 중 이른 시점에서 측정한 주문 불균형지수가 늦은 시점에서 측정한 주문 불균형지수보다 예측 정확성이 더 높았다. 다섯째, 종가 등락 예측 결과를 이용한 데이트레이딩 전략의 투자 성과는 비교모형의 투자 성과보다 높게 나타났다. 여섯째, 분류 알고리즘을 이용한 투자 성과는 K-Nearest Neighbor 알고리즘을 제외하면 모두 비교모형보다 총수익 평균이 높게 나타났다. 일곱째, Logistic Regression, Random Forest, Support Vector Machines, XGBoost 알고리즘의 예측 결과를 이용한 데이트레이딩 전략의 투자 성과는 수익성과 위험성을 동시에 평가하는 샤프비율에서도 비교모형보다 높은 결과를 보여주었다. 본 연구는 Limit Order Book 정보 중 총매수 주문량과 총매도 주문량 정보의 경제적 가치가 존재함을 밝혔다는 점에서 기존의 연구와 학술적 차별점을 갖는다. 본 연구의 실증분석 결과는 시장 참여자들에게 투자 전략적 측면에서 함의가 있다고 판단된다. 향후 연구에서는 최근 활발히 연구가 진행되고 있는 딥러닝 모형 등으로의 확장을 통해 주가 예측의 정확도를 높임으로써 데이트레이딩 투자전략의 성과를 개선할 필요가 있다.

• 한국조경학회지
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• 제50권4호
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• pp.20-36
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• 2022

본 연구는 가로수 관리의 합리적인 표준품셈 항목 및 적정 단가 설정을 통한 고품질 가로수 관리의 기초자료 제공을 목적으로 하였다. 현재 가로수 관리항목은 가로수 전정을 제외하고, 일반 조경수 품셈을 가로수 관리 품셈으로 활용하고 있다. 또한 한국전력공사에서는 표준전기품셈의 가지치기 항목을 적용하여 표준품셈 대비 강전정의 경우 평균 51%, 약전정의 경우 평균 39% 낮은 단가로 사업을 수행하고 있다. 이는 가로수 관리 품질을 유지하거나 향상시킬 수 없는 한계로 판단되었으며, 가로수 관리의 적정 단가 기준이 필요함을 뜻한다. 가로수 관리 품셈을 개선하기 위해 현업에서 투입되는 비용을 검토할 필요가 있었다. 하지만 국내의 조경 분야 실적공사비에 대한 데이터의 부재로 미국 RSMeans Building Construction Cost Data(RSMeans)의 세부항목을 검토하였다. RSMeans란 1942년부터 누적된 미국의 실적기반 적산방식으로 주로 연방교통부와 각 주정부의 도로국을 중심으로 공사비를 산정하는 데이터베이스이다. RSMeans는 지속적인 신기술 도입과 노동 및 재료비용의 계속된 변경을 반영하기 위해 매해 건설제품과 방법을 찾고 수량화하며, 생산성 비율을 조정하고 있다. 본 연구에서는 국내 조경 관리 방법과 큰 차이가 없는 RSMeans의 세부항목과 현행 인건비 등을 적용하여 실적공사비를 산출하였다. 적용 결과 표준품셈은 실적공사비와 비교하면 가로수 전지의 강전정의 경우 107%로의 양호한 비율이었지만, 약전정은 59%로 과소 설계가 되어 있었다. 또한, 관목 전정은 82%, 제초는 92%, 교목 시비는 87%, 방풍벽 설치는 91% 수준으로 과소 설계되어 있었다. 살수차 관수와 약제 살포는 각각 118%와 124%의 비율로 실적공사비와 비교하면 과대 설계된 부분도 확인하였다. 과소평가된 항목들은 가로수의 특수성으로 도로 안전통제 등으로 인건비 및 장비의 투입비 상승이 주요 원인으로 판단되었다. 향후 표준품셈의 조경 유지 관리항목에 일반 조경수뿐만 아니라 가로수에 관한 항목 추가가 필요하다.

• 벤처창업연구
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• 제17권2호
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• pp.33-51
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• 2022

본 연구는 2011년부터 2020년까지 코스닥 신규상장 기업 467곳을 대상으로 하여 상장 전 벤처투자를 유치한 경험이 있는 기업(VI)과 유치 경험이 없는 기업(NVI)으로 구분한 후, 상장실적과 상장 후 성장성을 종속변수로 설정하여 차이가 존재하는지를 실증분석하였다. 기술통계량, 평균차이분석, 그리고 다중회귀분석을 수행하였고, 독립변수로는 VC투자, 상장 시 기업의 업력, 기업의 업종, 기업 소재지역, 창투사의 규모 및 업력, 창투사의 전문성, 투자기업과의 적합도를 나타내는 지표를 활용하였다. 분석 결과 VC 투자를 받은 기업의 상장실적과 상장 후 성장성이 더 우수함을 통계적 유의성에 근거하여 제한적으로 관찰하였다. VC 투자의 경우 주로 상장 소요기간에 대해 부(-)의 영향을, 매출액 증가율에 대해 정(+)의 영향을 주었다. VC 투자금액의 경우에는 상장소요기간에 부(-)의 효과를, IPO시 시가총액에 정(+)의 효과를 미치며, 성장성 지표 중에서는 기업의 실질적 경영지표 중 하나인 매출액 증가율에 대하여 정(+)의 영향을 나타내었다. 한편, 본 연구는 분석대상 기업의 업종이 연구개발 특수업종에 해당하는 경우, 상장 이후 성장성에 제한적이지만 유의한 정(+)의 효과를 확인하였다. 또한 기업 업력이 시가총액 증가율에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것을 일부 연도에서 확인하였는데, 이는 장기적이고 안정적인 경영능력을 보이는 경우 단기에 급속한 성장을 나타낼 때보다 시장에서 더 높은 시가총액을 달성할 수 있게 됨을 의미한다. 추가로 앵커창투사의 특성변수들에 대해서도 투자기업의 상장실적 및 상장 후 성장성에 유의미한 영향을 미치는지 살펴보았는데, 앵커창투사의 전문성 수준이 높으면 IPO 시점에서 더욱 높은 시가총액을 인정받는 것으로 나타났으나 그 외 다른 특성변수들에서는 통계적 유의성이 매우 국소적으로만 나타났다. 기존 선행연구와의 차별점은 지금까지도 코로나19에 의한 팬데믹 사태가 기업환경에 중대한 영향을 미치는 상황 속에서 우리나라 벤처캐피탈 생태계를 면밀하게 재검토하고자 하였고, 보다 효과적인 변수들을 도입하여 기업의 업종 영향을 살펴보는 등 특례상장과 같은 관련된 정책의 타당성 평가를 간접적으로나마 시도하였다는 점이다. 즉, 단순히 투자여부를 살펴보는 것에 더하여 VC 투자금액 또한 변수로 활용함으로써, 해당 금액의 수준에 따른 영향 또한 실증분석하였다. 본 논문은 이러한 탐색적 분석결과에 기반하여 기술특례상장제도 또는 벤처생태계로의 자금투입과 같은 정책들이 효과가 있음을 검증하였다. 그러나 최근 기술 발전 속도가 급격하게 증가하는 추세를 고려할 때 성장 동력을 충분히 가진 기업이 규제 또는 여론의 관성 등에 의해 성장성을 잃지 않도록 관련 제도를 신속하게 정비해야 하고, 지역 발전에 있어 업종을 특화할 수 있도록 도와주어야 하며, 회수시장 역시 보다 성장할 필요가 있다. 본 연구의 한계는 데이터가 충분히 확보되지 않아 가설 검정을 10% 유의수준 하에서 수행하고 결과를 해석하였으며, 회귀모형 분석 시 상대적으로 낮은 수준의 수정된 결정계수 값이 보고되었다는 점이다. 각 변수의 효과성을 통계적으로 확인하려는 본 논문의 시도에 기반하여, 추가적인 후속 연구에서는 모형 등을 보완해 나가길 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.111-124
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• 2018

본 연구는 만성질환 중의 하나인 고지혈증 유병을 예측하는 분류모형을 개발하고자 한다. 이를 위해 SVM과 meta-learning 알고리즘을 이용하여 성과를 비교하였다. 또한 각 알고리즘에서 성과를 향상시키기 위해 변수선정 방법을 통해 유의한 변수만을 선정하여 투입하여 분석하였고 이 결과 역시 각각 성과를 비교하였다. 본 연구목적을 달성하기 위해 한국의료패널 2012년 자료를 이용하였고, 변수 선정을 위해 세 가지 방법을 사용하였다. 먼저 단계적 회귀분석(stepwise regression)을 실시하였다. 둘째, 의사결정나무(decision tree) 알고리즘을 사용하였다. 마지막으로 유전자 알고리즘을 사용하여 변수를 선정하였다. 한편, 이렇게 선정된 변수를 기준으로 SVM, meta-learning 알고리즘 등을 이용하여 고지혈증 환자분류 예측모형을 비교하였고, TP rate, precision 등을 사용하여 분류 성과를 비교분석하였다. 이에 대한 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 모든 변수를 투입하여 분류한 결과 SVM의 정확도는 88.4%, 인공신경망의 정확도는 86.7%로 SVM의 정확도가 좀 더 높았다. 둘째, stepwise를 통해 선정된 변수만을 투입하여 분류한 결과 전체 변수를 투입하였을 때보다 각각 정확도가 약간 높았다. 셋째, 의사결정나무에 의해 선정된 변수 3개만을 투입하였을 때 인공신경망의 정확도가 SVM보다 높았다. 유전자 알고리즘을 통해 선정된 변수를 투입하여 분류한 결과 SVM은 88.5%, 인공신경망은 87.9%의 분류 정확도를 보여 주었다. 마지막으로, 본 연구에서 제안하는 meta-learning 알고리즘인 스태킹(stacking)을 적용한 결과로서, SVM과 MLP의 예측결과를 메타 분류기인 SVM의 입력변수로 사용하여 예측한 결과, 고지혈증 분류 정확도가 meta-learning 알고리즘 중에서는 가장 높은 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.221-241
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• 2018

최근 딥러닝 기술이 주목을 받고 있다. 대중들의 관심을 받았던 국제 이미지 인식 기술 대회(ILSVR)와 알파고(AlphaGo)에서 사용된 딥러닝 기술이 바로 합성곱 신경망(CNN; Convolution Neural Network)이다. 합성곱 신경망은 입력 이미지를 작은 구역으로 나누어 부분적인 특징을 인식하고 이것을 결합하여 전체를 인식하는 특징을 가진다. 이러한 딥러닝 기술이 우리의 생활에 있어 많은 변화를 야기할 것이라는 기대를 주고 있지만 현재까지는 이미지 인식과 자연어 처리 등에 그 성과가 국한되어 있다. 비즈니스 문제에 대한 딥러닝 활용은 아직까지 초기 연구 단계로 향후 마케팅 응답 예측이나 허위 거래 식별, 부도 예측과 같은 전통적 비즈니스 문제들에 대해 보다 깊게 활용되고 그 성능이 입증된다면 딥러닝 기술의 활용 가치가 보다 더 주목받게 될 것으로 기대된다. 이러한 때 비교적 고객 식별이 용이하고 활용 가치가 높은 빅데이터를 보유하고 있는 전자상거래 기업의 사례를 바탕으로 하여 딥러닝 기술의 비즈니스 문제 해결 가능성을 진단해보는 것은 학술적으로 매우 의미 있는 시도라 할 수 있겠다. 이에 본 연구에서는 전자상거래 기업의 고객 행태 예측력을 높이기 위한 방안으로 합성곱 신경망을 활용한 '이종 정보 결합(Heterogeneous Information Integration)의 CNN 모델'을 제시한다. 이는 정형과 비정형 정보를 결합하여 다층 퍼셉트론 구조의 합성곱 신경망에서 학습시키는 모델로서 최적의 성능을 발휘하도록 '이종 정보 결합'과 '비정형 정보의 벡터 전환', 그리고 '다층 퍼셉트론 설계'로 하는 3개의 내부 아키텍처를 정의하고 각 아키텍처 단위로 구성되는 방식에 따른 성능을 평가하여 그 결과를 바탕으로 제안 모델을 확정하고 그 성능을 평가해보고자 한다. 고객 행태 예측을 위한 목표 변수는 전자상거래 기업에서 중요하게 관리하고 있는 재구매 고객, 이탈 고객, 고빈도 구매 고객, 고빈도 반품 고객, 고단가 구매 고객, 고할인 구매 고객 등 모두 6개의 이진 분류 문제로 정의한다. 제안한 모델의 유용성을 검증하기 위해서 국내 특정 전자상거래 기업의 실제 데이터를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과 정형과 비정형 정보를 결합하여 CNN을 활용한 제안 모델이 NBC(Naïve Bayes classification)과 SVM(Support vector machine), 그리고 ANN(Artificial neural network)에 비해서 예측 정확도와 F1 Measure가 높게 평가되었다. 또 NBC, SVM, ANN에서 정형 정보만을 사용할 때 보다 정형과 비정형 정보를 결합하여 입력 변수로 함께 활용한 경우에 예측 정확도가 향상되는 것으로 나타났다. 따라서 실험 결과로부터 비정형 정보의 활용이 고객 행태 예측의 정확도 향상에 기여한다는 점과 CNN 기법의 특징 추출 알고리즘이 VOC에 사용된 단어들의 분포와 위치 정보를 해석하여 문장의 의미를 파악하는데 효과적이라는 점을 실증적으로 확인하였다는데 그 의미가 있다고 할 수 있겠다. 이를 통해서 CNN 기법이 지금까지 소개된 이미지 인식이나 자연어 처리 분야 외에 비즈니스 문제 해결에도 활용 가치가 높다는 점을 확인하였다는데 이 연구의 의의가 있다 하겠다.

• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.1-27
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• 2017

경제주체들의 경기상황에 대한 판단 및 전망은 경기변동에 영향을 미치므로 경기심리지수와 거시경제지표들 간에는 밀접한 관련성을 나타내는 것으로 알려져 있다. 경기선행지표로 국내에서 많이 사용되는 경기심리지수에는 소비자동향조사, 기업경기조사, 경제심리지수가 있다. 그러나 설문조사를 통해 생성된 지수는 자료의 성격상 속보성이 떨어지는 문제가 있다. 본 연구에서는 이러한 정형데이터의 한계를 보완할 수 있도록 비정형데이터에서 정보를 추출해 경기심리지수를 생성하고, 경제분석에서의 활용 가능성을 검토하였다. 민간소비와 관련된 실물지표에는 소매판매업지수와 서비스업생산지수를 사용하였고, 고용지표에는 고용률과 실업률을, 가격지표에는 소비자물가상승률과 가계의 대출금리를 사용하여 지표들 간의 추이 분석 및 시차구조 파악을 위한 교차상관분석을 수행하였다. 마지막으로 이들 지표들에 대한 예측 가능성을 점검하였다. 분석결과, 다른 지표들의 선행지수로 많이 사용되는 소비자심리지수와 비교해 선택 지표들과 높은 상관관계를 보이며, 1~2개월 선행한 것으로 나타났다. 예측력 또한 향상되어 텍스트데이터에서 생성한 소비자 경기심리지수의 유용성이 확인되었다. 온라인에서 생성되는 뉴스기사나 소셜 SNS 등의 텍스트 데이터는 속보성이 뛰어나고, 커버리지가 넓어 특정 경제적 이슈가 발생할 경우 이것이 경제에 미치는 영향을 빠르게 파악할 수 있다는 점에서 경기판단지표로써의 잠재적 가능성이 클 것으로 보인다. 경제분석에서 비정형데이터를 활용한 국내연구는 초기 단계지만 데이터의 유용성이 확인되면 그 활용도가 크게 높아질 것으로 기대한다.