• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.171-183
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• 2012

세계가 급변하고 시시각각 발전하는 기술 속에서 전시 산업은 국가와 기업의 중요한 홍보 수단으로 부각되고 있다. 특히, 전시회에 참여하는 참여업체는 상품 또는 서비스를 전시하고 메시지를 전달하기 위해 마련된 개별 전시공간을 통해 기업들과 소비자들에게 단기간에 신제품과 신기술에 대한 정보를 제공할 수 있으며 국내외 시장의 욕구와 추세변화 및 경쟁업체들에 대한 정보를 파악할 수 있다. 참여업체들은 이러한 참가 목적의 달성을 위해 다양한 프로모션을 계획하고 실행하며 프로모션 정보를 참관객에게 실시간으로 제공할 수 있는 스마트 전시 환경의 구축은 이전보다 다양한 프로모션 기법의 적용 및 실행을 가능하게 하였다. 하지만, 이러한 스마트 전시 환경의 발전에도 불구하고 현재 실행되고 있는 프로모션은 참관객의 욕구나 목표에 대한 이해가 부족한 상태에서 무차별적인 매스마케팅 형태로 진행되어 그 본래의 목적을 상실하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 참여업체의 차별화된 프로모션의 계획과 실행을 위해 기존에 널리 사용되는 마케팅 기법인 STP 전략의 프로세스를 도입하여 스마트 전시 환경에서 프로모션에 적합한 참관객을 자동적으로 선정하여 프로모션 정보를 제공하는 시스템을 제안하였다. 특히, 본 연구에서는 다음과 같은 스마트 전시회의 특성을 고려한다. 먼저, 전시회는 전시업체가 관람객과 상호작용하기 위해 모인 일시적이고 시간에 민감한 시장이다. 따라서, 불충분한 기존 참관객의 정보를 이용하는 것이 아닌 신규 참관객 분석의 관점에서 서비스를 제공할 수 있어야 한다. 두 번째로, 스마트 전시 환경에서는 참관객의 정보를 실시간으로 획득할 수 있다는 장점이 있는 반면에 데이터의 분석 및 서비스의 제공이 실시간으로 이루어져야 한다. 마지막으로, 참관객이 스마트 전시 환경에서 만들어 내는 데이터를 활용하는 기법이 필요하다. 스마트 전시 환경에서는 유용한 데이터를 실시간으로 획득할 수 있어 참관객이 전시회 내에서 하는 활동을 분석하는 행위적 세분화에 근거한 접근방식이 필요하다. 이러한 특성을 고려하여 본 연구에서는 제안한 시스템을 실제 전시회에 파일럿 시스템 형태로 적용하여 참관객을 실시간으로 분류 및 분석하고 각 메시지에 대한 성과를 측정하는 실험을 진행하였다. 그 결과, 전시 참관객의 행동 패턴을 4가지로 분류하여 각 군집별 특성을 프로모션 메시지의 성과로 측정하여 그에 적합한 프로모션 전략을 도출하였다. 이러한 프로모션 전략은 실제 전시 참여업체의 프로모션 기획 및 실행에 중요한 전략적 도구로 사용되어 프로모션 성과를 높일 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.55-79
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• 2013

본 연구에서는 집중형 센터를 가진 역물류네트워크(Reverse logistics network with centralized centers : RLNCC)를 효율적을 해결하기 위한 혼합형 유전알고리즘(Hybrid genetic algorithm : HGA) 접근법을 제안한다. 제안된 HGA에서는 유전알고리즘(Genetic algorithm : GA)이 주요한 알고리즘으로 사용되며, GA 실행을 위해 0 혹은 1의 값을 가질 수 있는 새로운 비트스트링 표현구조(Bit-string representation scheme), Gen and Chang(1997)이 제안한 확장샘플링공간에서의 우수해 선택전략(Elitist strategy in enlarged sampling space) 2점 교차변이 연산자(Two-point crossover operator), 랜덤 돌연변이 연산자(Random mutation operator)가 사용된다. 또한 HGA에서는 혼합형 개념 적용을 위해 Michalewicz(1994)가 제안한 반복적언덕오르기법(Iterative hill climbing method : IHCM)이 사용된다. IHCM은 지역적 탐색기법(Local search technique) 중의 하나로서 GA탐색과정에 의해 수렴된 탐색공간에 대해 정밀하게 탐색을 실시한다. RLNCC는 역물류 네트워크에서 수집센터(Collection center), 재제조센터(Remanufacturing center), 재분배센터(Redistribution center), 2차 시장(Secondary market)으로 구성되며, 이들 각 센터 및 2차 시장들 중에서 하나의 센터 및 2차 시장만 개설되는 형태를 가지고 있다. 이러한 형태의 RLNCC는 혼합정수계획법(Mixed integer programming : MIP)모델로 표현되며, MIP 모델은 수송비용, 고정비용, 제품처리비용의 총합을 최소화하는 목적함수를 가지고 있다. 수송비용은 각 센터와 2차 시장 간에 제품수송에서 발생하는 비용을 의미하며, 고정비용은 각 센터 및 2차 시장의 개설여부에 따라 결정된다. 예를 들어 만일 세 개의 수집센터(수집센터 1, 2, 3의 개설비용이 각각 10.5, 12.1, 8.9)가 고려되고, 이 중에서 수집센터 1이 개설되고, 나머지 수집센터 2, 3은 개설되지 않을 경우, 전체고정비용은 10.5가 된다. 제품처리비용은 고객으로부터 회수된 제품을 각 센터 및 2차 시장에서 처리할 경우에 발생되는 비용을 의미한다. 수치실험에서는 본 연구에서 제안된 HGA접근법과 Yun(2013)의 연구에서 제안한 GA접근법이 다양한 수행도 평가 척도에 의해 서로 비교, 분석된다. Yun(2013)이 제안한 GA는 HGA에서 사용되는 IHCM과 같은 지역적탐색기법을 가지지 않는 접근법이다. 이들 두 접근법에서 동일한 조건의 실험을 위해 총세대수 : 10,000, 집단의 크기 : 20, 교차변이 확률 : 0.5, 돌연변이 확률 : 0.1, IHCM을 위한 탐색범위 : 2.0이 사용되며, 탐색의 랜덤성을 제거하기 위해 총 20번의 반복실행이 이루어 졌다. 사례로 제시된 두 가지 형태의 RLNCC에 대해 GA와 HGA가 각각 실행되었으며, 그 실험결과는 본 연구에서 제안된 HGA가 기존의 접근법인 GA보다 더 우수하다는 것이 증명되었다. 다만 본 연구에서는 비교적 규모가 작은 RLNCC만을 고려하였기에 추후 연구에서는 보다 규모가 큰 RLNCC에 대해 비교분석이 이루어 져야 할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.109-122
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• 2016

최근 빅데이터 분석은 기업과 전문가뿐만 아니라 개인이나 비전문가들도 큰 관심을 갖는 분야로 발전하였다. 그에 따라 현재 공개된 데이터 또는 직접 수집한 이터를 분석하여 마케팅, 사회적 문제 해결 등에 활용되고 있다. 국내에서도 다양한 기업들과 개인이 빅데이터 분석에 도전하고 있지만 빅데이터 공개의 제한과 수집의 어려움으로 분석 초기 단계에서부터 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 빅데이터 공유를 방해하는 개인정보, 빅트래픽 등의 요소들에 대한 기존 연구와 사례들을 살펴보고 정책기반의 해결책이 아닌 시스템을 통해서 빅데이터 공유 제한 문제를 해결 할 수 있는 클라이언트-서버 모델을 이용해 빅데이터를 공개 및 사용 할 때 발생하는 문제점들을 해소하고 공유와 분석 활성화를 도울 수 있는 방안에 대해 기술한다. 클라이언트-서버 모델은 SPARK를 활용해 빠른 분석과 사용자 요청을 처리하며 Server Agent와 Client Agent로 구분해 데이터 제공자가 데이터를 공개할 때 서버 측의 프로세스와 데이터 사용자가 데이터를 사용하기 위한 클라이언트 측의 프로세스로 구분하여 설명한다. 특히, 빅데이터 공유, 분산 빅데이터 처리, 빅트래픽 문제에 초점을 맞추어 클라이언트-서버 모델의 세부 모듈을 구성하고 각 모듈의 설계 방법에 대해 제시하고자 한다. 클라이언트-서버 모델을 통해서 빅데이터 공유문제를 해결하고 자유로운 공유 환경을 구성하여 안전하게 빅데이터를 공개하고 쉽게 빅데이터를 찾는 이상적인 공유 서비스를 제공할 수 있다.

• Applied Microscopy
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• 제23권2호
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• pp.27-40
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• 1993

1990년(年) 6월(月) 30일(日)부터 10월(月) 31일(日)까지 또한 1991년(年) 9월(月) 30일(日)부터 1992년(年) 4월(月) 31일(日)까지 본 실험실의 양어장(養魚場)에서 염분(鹽分) 농도(濃度)가 각각 10%o, 20%o, 30%o의 $1.5m^3$인 탱크에서 사육된 100-350g(평균 250g)인 틸라피아(Oreochromis niloticus)의 아가미 및 신장(腎臟)의 미세구조적(微細構造的) 변화(變化)를 알기 위해서 광학현미경(光學顯微鏡)과 주사(走査) 및 투과전자현미경(透過電子顯微鏡)으로 관찰하여 얻어낸 결과는 다음과 같다. 본 연구에서 얻어진 결과는 다음과 같이 나타났다. 해수(海水)에 적응(適應)된 Oreochromis nilotirus의 경우 모두 아가미엽 비대, 아가미엽 상피세포의 분리, 신사구체의 수축, 신장(腎臟)의 울혈(鬱血) 등(等)의 조직학적(組織學的) 변화(變化)가 있었다. 가장 높은 저삼투압(低渗透壓) 능력(能力)은 10%o에서 채취된 틸라피아에서 확인되었고, 이러한 현상은 외형적인 형태를 통해서 확인된 염분순치화(鹽分馴致化)(smoltification)와 일치(一致)되었으며, 실험군 중 틸라피아 저삼투조절능력(低渗透調節能力)은 10%o에서 떨어지기 시작하였다. Oreochromis niloticus의 각 군의 삼투압(渗透壓)은 모두 담수(淡水)의 수준보다 높았고, 모두 300m Osmol 이상으로 나타났다. 아가미엽의 염분세포의 발생빈도와 그 정도는 염분농도(鹽分濃度)의 증가와 더불어 빠르게 증가되었고, 염분세포의 수도 광학(光學) 및 투과전자현미경(透過電子顯微鏡)을 통해서 볼 때 NaCl의 증가와 함께 증가하였다. 삼투압(渗透壓)의 점차적인 증가에 대해서 틸라피아의 체내에 축적된 NaCl과 무기성분(無機成分)을 배출시키기 위해서 혹은 체내의 삼투압(渗透壓)의 균형을 위해서 이러한 결과가 이루어지는 것으로 사료된다. 아가미엽(葉)의 표피(表皮)는 염분농도(鹽分濃度)가 높을수록 요철(凹凸)상태가 심하게 나타났다. 이러한 생리학적 현상들은 모든 경골어류(硬骨魚類)에서 일어나는 것으로 사료되며, 틸라피아와 무지개 송어(松魚)는 조직병리학적(組織病理學的) 변화(變化)에도 불구하고 해수(海水)에 견디어내어 순치(馴致) 적응(適應)하는 것으로 나타났다. 주사전자현미경(走査電子顯微鏡)에 의해서 해수(海水)에 적응(適應)된 틸라피아의 제 2차(次) 아가미엽(葉)의 미세구조(微細構造)는 적응기간(適應期間) 동안 표면이 울퉁불퉁한 특징을 나타내었고, 투과전자현미경(透過電子顯微鏡)에 의해서는 해수(海水)에 노출된 염분세포내(鹽分細胞內)에 길게 변형된 미토콘드리아가 관찰되었으며, 잘 발달된 cristae가 확인되었고, 담수(淡水)에 서식하던 개체의 염분세포(鹽分細胞)보다 그 수가 증가하였다. 이와같이 미토콘드리아가 풍부한 염분세포의 존재를 통해서 해수(海水)에 적응하는 동안 일어나는 저삼투압조절(低渗透壓調節) 작용(作用)에 중요한 역할을 하는 것이라 사료된다. 해수(海水)에 적응(適應)된 대부분의 틸라피아는 신장(腎臟)의 보우만 주머니를 가득 채운 신사구체(腎絲球體)를 가지고 있으며, 신사구체(腎絲球體)의 수축은 담수(淡水)에 적응된 개체보다 10%o, 20%o, 30%o에 적응된 개체에서 훨씬 더 많이 발생되었고, 울혈현상(鬱血現象)은 10%o보다 20%o, 30%o에 적응(適應)된 개체의 신장조직(腎臟組織)에서 더많이 발생되었다. 틸라피아의 신사구체(腎絲球體)는 담수(淡水)에서 10%o의 해수(海水)로 이주된지 14일(日) 이후에 신장(腎臟)에서 수축된 것으로 나타났다. 30%o의 해수(海水)에 적응(適應)된 틸라피아의 평균 신사구체(腎絲球體)의 면적은 담수(淡水)에 적응된 개체의 면적보다 유의성있게 나타났다. 해수(海水)에 적응(適應)된 틸라피아의 신단위(腎單位)의 사구체(絲球體)와 핵(核)의 면적이 감소하였으며, 담수(淡水)에 적응(適應)된 개체보다 신단위세포(腎單位細胞)의 핵(核)보다 크기에 있어서 작게 나타났다. 이러한 세포면적당(細胞面積當) 변화(變化)는 해수(海水) 및 담수(淡永)에 적응(適應)된 광염도성(廣鹽度性) 경골어류(硬骨魚類)의 서로 다른 삼투조절(渗透調節) 능력(能力)과 연관이 있는 것으로 고찰된다. 그 결과는 신사구체(腎絲球體) 여과율(濾過率)(GFR)과 관련(關聯)이 있는 것으로 나타나서, 해수(海水)에 적응(適應)된 개체의 오줌이 배설되는 정도는 담수(淡水)에 적응(適應)된 개체보다 훨씬 더 적게 나타났다. 이러한 결과는 물고기 체내와 체외 사이의 삼투압(渗透壓)의 균형을 유지하기 위해서 신사구체(腎絲球體)가 수축되는 것으로 나타난 것으로 추정된다. 담수(淡水)에 적응(適應)된 틸라피아의 신장조직(腎臟組織)은 대부분 작고, 둥근 형태의 미토콘드리아를 가지고 있고, 전자밀도(電子密度)가 높은 미토콘드리아를 가지고 있다. 그러나 해수(海水)에 적응된 개체(個體)의 신장내(腎臟內)에 있는 미토콘드리아는 그 크기에 있어서 담수(淡水)에 서식하던 개체(個體)의 미토콘드리아 보다 길고, 타원형(楕圓形)으로 변형된 형태를 나타내었으며, 전자밀도(電子密度)가 높은 cristae를 가지고 있는 미토콘드리아의 수(數)가 상당히 증가하였다. 틸라피아는 적절한 염분농도(鹽分濃度)를 가진 환경에 적응할 수 있는 능력을 지니고 있고, 30%o의 해수(海水)에 적응된 개체의 체중의 증가는 조직병리학적(組織病理學的) 변화(變化)에도 불구하고 0%o의 해수(海水)에 적응된 개체보다 훨씬 더높게 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.141-156
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• 2013

그 동안 한국 사회에서 지방자치단체(이하 지자체) 복지사업과 재정지출에 대한 연구는 장애인, 노인, 보육 등 복지사업 대상 등을 중심으로 부문별 복지지출에 대한 영향요인 연구가 대부분 이루어져 왔다. 최근 지자체의 자체적인 복지노력도 측면에서 자체 사업에 대한 연구가 특정 지역의 사례를 중심으로 이루어지기는 하고 있지만, 자료에 대한 접근과 조사의 한계로 여러 요인이 실증적으로 고려되지 못하여 정책적 함의를 도출해 내기 어려웠다. 현재 우리사회의 복지예산과 그 지출규모는 국가 예산의 30%에 이를 만큼 높은 비중을 차지하고 있다. 이에 따라 국가적 차원에서 공공복지 전달체계의 효율적 운영과 관리를 위해 사회보장 정보시스템을 구축, 운영하고 있다. 본 연구에서는 기존 연구에서 사용하는 지방재정시스템이 아닌 사회보장 정보시스템을 통하여 지자체 복지재정 지출과 관련, 기존 연구에서 한계점으로 지적되었던 전수데이터에 대한 접근과 조사를 실시하여 학문적이고 정책적인 함의를 도출해 내고자 한다. 사회보장정보시스템은 복지전달체계의 효율화를 위해 구축되었으며, 이를 통해 17개 부처 292개 복지사업이 집행되며, 230개 지자체 4만여 개 복지사업의 정보가 관리되고 있다. 이에 따라 본 연구는 사회보장정보시스템을 통해 관리되는 지자체 복지사업을 중심으로 지자체 복지지출에 미치는 영향요인을 탐색하고자 한다. 이를 위해 지자체 복지노력도로 대변되는 순수 시 군 구 복지예산액을 종속변수로 설정하였으며, 기존문헌 검토를 바탕으로 인구사회학적, 지역 경제적 그리고 지자체 재정적 요인을 독립변수로 설정하였다. 또한 독립변수 요인간 다중공선성 문제를 점검하였고, 다중공선성의 문제가 없는 것으로 확인된 수급자 비율, 영유아 비율, 아동청소년 비율, 복지비 비율, 구인배율, 재정자립도, 재정자주도의 총 7개 독립변수와, 소속 정당을 통제변수로 사용하여 결정요인의 변화를 분석하였다. 연구결과를 살펴보면 기본모델에서는 복지비 비율, 영유아 비율, 재정자립도, 재정자주도, 구인배율이 유의한 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 그리고 기존 문헌에서 분석되지 못했던 시 군 구별 복지지출 영향요인의 차이점을 분석하였다. 또한 복지예산 총량 데이터에 근거한 기존 연구들이 논의하지 못했던 자체 복지사업 예산에 미치는 영향요인을 구체적으로 밝혀내는데 의의가 있다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제19권3호
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• pp.275-286
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• 2001

목적 : 세기조절방사선치료의 임상적용을 위한 정도보증 절차를 확립하고, 실제 치료환자 1례에 대한 적용 과정을 보고하고자 한다. 대상 및 방법 : 본원에서는 세기조절방사선치료를 시행하기 위해 역방향 치료계획(inverse planning) 시스템으로 $P^3IMRT$ (ADAC, 미국)와 다엽콜리메이터(Multileaf collimator, MLC)가 부착된 방사선치료용 선형가속기 Primus (Siemens, 미국)를 사용하였다. 먼저 다엽콜리메이터에 대한 위치의 정확성, 재현성, leaf transmission factor를 측정하였다. 또한 소조사면에 대한 치료계획시스템의 commissioning을 실시하였다. 이를 이용하여 C자 형태의 가상 PTV (Planning Target Volume)에 대해 9개의 빔을 사용하여 세기변조 조사빔을 설계하여, 이를 팬톰 내에서 절대선량 및 상대선량을 측정하여 비교, 분석하였다. 실제 6개의 세기변조 조사빔을 사용하여 치료를 시행한 전립선암 환자를 대상으로, 팬톰내에서 재 계산된 선량계산 결과를 0.015 cc 미소전리함, 다이오드선량계(Scanditronix, 스웨덴), 필름 선량계, 그리고 선형배열다중검출기(array detector) 등을 사용하여 절대선량 및 상대선량을 평가하였다. 결과 : MLC 위치 정확도는 1 mm 이내이었으며, 재현성은 0.5 mm 내외로 평가되었고, leaf transmission 인자는 10MV 광자선에 대해서 interleaf leakage의 경우, $1.9\%$, midleaf leakage의 경우, $0.9\%$로 측정되었다. 필름, 다이오드선량계, 미소전리함, 물팬톰용 전리함(0.125 cc) 등의 반음영을 측정해 본 결과, 물팬톰용 전리함으로 측정된 반음영 영역$(80\~20\%)$은 필름에 비해 2 mm 가량 크며, 최소 beamlet 크기가 5 mm 임을 감안할 때 부적합한 것으로 판명되었다. RTP commissioning 후 계산 선량은 $1\times1\;cm^2$ 크기 소조사면에서의 측정치와 $2\%$ 범위 내에서 일치하였다. C자 형태의 PTV에 대한 9개의 세기변조된 조사빔에 대한 2회에 걸친 치료중심점에서의 절대선량 측정결과 개별 조사빔에 대하여는 $10\%$ 이상 차이를 보였으나 총 선량은 $2\%$ 이내에서 일치하였다. 필름을 이용한 선량분포도도 계산치와 비교적 잘 일치하였다. 실제 치료환자의 팬톰 내에서의 절대선량 측정 결과 총 선량은 $1.5\%$ 차이를 보였다. 각 조사빔에 대해 중심 leaf의 측방선량분포도를 필름 및 선형배열다중검출기를 사용하여 측정하였으며, 조사면 밖에서 계산선량이 $2\%$ 내외로 작게 나타났으나, 특정 위치를 제외하고는 $3\%$ 이내로 잘 일치함을 확인하였다. 결론 : 세기조절방사선치료를 위해서는 다엽콜리메이터의 위치에 대한 보다 정밀한 정도관리 절차가 개발되어야 될 것으로 판단되며, 조사빔내 세기패턴을 효율적으로 확인할 수 있는 정도보증 절차가 필요할 것으로 사료된다. 본원에서는 팬톰 내에서의 치료중심점과 같이 특정 지점에서의 절대선량 확인 및 필름 혹은 선형배열다중검출기를 사용한 세기분포 패턴의 확인 과정을 통하여, 이를 적절히 병행하여 사용함으로써 세기조절방사선치료에 적합한 정도관리를 시행할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.39-55
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• 2019

최근 은행과 증권회사를 중심으로 다양한 로보어드바이저 금융상품들이 출시되고 있다. 로보어드바이저는 사람 대신 컴퓨터가 포트폴리오 자산배분에 대한 투자 결정을 실행하기 때문에 다양한 자산배분 알고리즘이 활용되고 있다. 본 연구에서는 대표적 로보어드바이저 알고리즘인 블랙리터만모형의 강점을 살리면서 객관적 투자자 전망을 도출할 수 있는 지능형 전망모형을 제안하고 이를 내재균형수익률과 결합하여 최종 포트폴리오를 도출하는 로보어드바이저 자산배분 알고리즘을 새로이 제안하며, 실제 주가자료를 이용한 실증분석 결과를 통해 전문가의 주관적 전망을 대신할 수 있는 지능형 전망모형의 실무적 적용 가능성을 보여주고자 한다. 그동안 주가 예측에서 우수한 성과를 보여주었던 기계학습 방법 중 SVM 모형을 이용하여 각 자산별 기대수익률에 대한 예측과 예측 확률을 도출하고 이를 각각 기대수익률에 대한 투자자 전망과 전망에 대한 신뢰도 수준의 입력변수로 활용하는 지능형 전망모형을 제안하였다. 시장포트폴리오로부터 도출된 내재균형수익률과 지능형 전망모형의 기대수익률, 확률을 결합하여 최종적인 블랙리터만모형의 최적포트폴리오를 도출하였다. 주가자료는 2008년부터 2018년까지의 132개월 동안의 8개의 KOSPI 200 섹터지수 월별 자료를 분석하였다. 블랙리터만모형으로 도출된 최적포트폴리오의 결과가 기존의 평균분산모형이나 리스크패리티모형 등과 비교하여 우수한 성과를 보여주었다. 구체적으로 2008년부터 2015년까지의 In-Sample 자료에서 최적화된 블랙리터만모형을 2016년부터 2018년까지의 Out-Of-Sample 기간에 적용한 실증분석 결과에서 다른 알고리즘보다 수익과 위험 모두에서 좋은 성과를 기록하였다. 총수익률은 6.4%로 최고 수준이며, 위험지표인 MDD는 20.8%로 최저수준을 기록하였다. 수익과 위험을 동시에 고려하여 투자 성과를 측정하는 샤프비율 역시 0.17로 가장 좋은 결과를 보여주었다. 증권계의 애널리스트 전문가들이 발표하는 투자자 전망자료의 신뢰성이 낮은 상태에서, 본 연구에서 제안된 지능형 전망모형은 현재 빠른 속도로 확장되고 있는 로보어드바이저 관련 금융상품을 개발하고 운용하는 실무적 관점에서 본 연구는 의의가 있다고 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.21-41
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• 2019

정보 기술의 발전으로 온라인에서 활용 가능한 데이터의 양이 급속히 증대되고 있다. 이러한 빅데이터 시대에 많은 연구들이 통찰력을 발견하고 데이터의 효과를 입증하기 위해 노력하고 있다. 특히 관광 산업의 경우 정보에 민감한 사업으로 소셜 미디어의 영향력이 높고 소셜 미디어의 상품 후기에 소비자들이 영향을 많이 받아 많은 기업과 연구자들이 소셜 미디어를 분석하여 새로운 서비스 및 통찰력을 얻고자 시도하였다. 하지만 소셜 미디어의 후기는 텍스트로 이루어진 대표적인 비정형 데이터로 적절한 처리를 하지 않으면 분석에 활용할 수 없다. 또한 후기 데이터의 양이 방대함에 따라 사람이 직접 분석하기도 어려운 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 소셜미디어 상의 온라인 후기로부터 직접 호텔의 서비스 품질 향상을 위한 통찰력을 추출할 수 있는 분석 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 먼저 후기 데이터에 포함되어 있는 주제어를 추출하는 토픽 마이닝 기법을 적용하였다. 토픽 마이닝은 대용량의 문서 집합으로부터 문서를 대표하는 단어 집합을 추출하는 기법을 의미하며 본 연구에서는 다양한 연구에서 활용되고 있는 LDA모형을 사용하여 토픽 마이닝을 수행하였다. 하지만, 토픽 마이닝 자체만으로는 주제어와 평점 사이의 관계를 도출할 수 없어 서비스 품질 향상을 위한 통찰력을 발견하기 어렵다. 그에 따라 본 연구에서는 토픽 마이닝의 결과값을 기반으로 의사결정나무 모형을 사용하여 주제어와 평점 사이의 관계를 도출하였다. 이러한 방법론의 유용성을 평가하기 위해 홍콩에 있는 4개 호텔의 온라인 후기를 수집하고 제안한 방법론의 분석 결과를 해석하는 실험을 진행하였다. 실험 결과 긍정 후기를 통해 각 호텔이 유지해야할 서비스 영역을 발견할 수 있었으며 부정 후기를 통해 개선해야할 서비스 영역을 도출할 수 있었다. 따라서, 본 연구에서 제안한 방법론을 사용하여 방대한 양의 후기 데이터로부터 서비스 개선 및 유지 영역을 발견할 수 있으리라 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.163-177
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• 2019

스마트폰이 널리 보급되고 현대인들의 생활 속에 깊이 자리 잡으면서, 스마트폰에서 수집된 다종 데이터를 바탕으로 사용자 개인의 행동을 인식하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 타인과의 상호작용 행동 인식에 대한 연구는 아직까지 상대적으로 미진하였다. 기존 상호작용 행동 인식 연구에서는 오디오, 블루투스, 와이파이 등의 데이터를 사용하였으나, 이들은 사용자 사생활 침해 가능성이 높으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집하기 어렵다는 한계가 있다. 반면 가속도, 자기장, 자이로스코프 등의 물리 센서의 경우 사생활 침해 가능성이 낮으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 점에 주목하여, 스마트폰 상의 다종 물리 센서 데이터만을 활용, 딥러닝 모델에 기반을 둔 사용자의 동행 상태 인식 방법론을 제안한다. 사용자의 동행 여부 및 대화 여부를 분류하는 동행 상태 분류 모델은 컨볼루션 신경망과 장단기 기억 순환 신경망이 혼합된 구조를 지닌다. 먼저 스마트폰의 다종 물리 센서에서 수집한 데이터에 존재하는 타임 스태프의 차이를 상쇄하고, 정규화를 수행하여 시간에 따른 시퀀스 데이터 형태로 변환함으로써 동행 상태분류 모델의 입력 데이터를 생성한다. 이는 컨볼루션 신경망에 입력되며, 데이터의 시간적 국부 의존성이 반영된 요인 지도를 출력한다. 장단기 기억 순환 신경망은 요인 지도를 입력받아 시간에 따른 순차적 연관 관계를 학습하며, 동행 상태 분류를 위한 요인을 추출하고 소프트맥스 분류기에서 이에 기반한 최종적인 분류를 수행한다. 자체 제작한 스마트폰 애플리케이션을 배포하여 실험 데이터를 수집하였으며, 이를 활용하여 제안한 방법론을 평가하였다. 최적의 파라미터를 설정하여 동행 상태 분류 모델을 학습하고 평가한 결과, 동행 여부와 대화 여부를 각각 98.74%, 98.83%의 높은 정확도로 분류하였다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.85-107
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• 2019

온라인 소비자는 쇼핑 웹사이트에서 특정 제품군이나 브랜드에 속한 제품들을 둘러보고 구매를 진행할 수 있고, 혹은 단순히 넓은 범위의 탐색 반경을 보이며 여러 페이지들을 돌아보다 구매를 진행하지 않고 이탈할 수 있다. 이러한 온라인 소비자의 행동과 구매에 관련된 연구는 꾸준히 진행되어왔으며, 실무에서도 소비자들의 행동 데이터를 바탕으로 한 서비스 및 어플리케이션이 개발되고 있다. 최근에는 빅데이터 기술의 발달로 소비자 개인 단위의 맞춤화 전략 및 추천 시스템이 활용되고 있으며 사용자의 쇼핑 경험을 최적화하기 위한 시도가 진행되고 있다. 하지만 이와 같은 시도에도 온라인 소비자가 실제로 웹사이트를 방문해 제품 구매 단계까지 전환될 확률은 매우 낮은 실정이다. 이는 온라인 소비자들이 단지 제품 구매를 위해 웹사이트를 방문하는 것이 아니라 그들의 쇼핑 동기 및 목적에 따라 웹사이트를 다르게 활용하고 탐색하기 때문이다. 따라서 단지 구매가 진행되는 방문 외에도 다양한 방문 형태를 분석하는 것은 온라인 소비자들의 행동을 이해하는데 중요하다고 할 수 있다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 온라인 소비자의 탐색 행동의 다양성과 복잡성을 설명하기 위해 실제 E-commerce 기업의 클릭스트림 데이터를 기반으로 세션 단위의 클러스터링 분석을 진행해 탐색 행동을 유형화하였다. 이를 통해 각 유형별로 상세 단위의 탐색 행동과 구매 여부가 차이가 있음을 확인하였다. 또한 소비자 개인이 여러 방문에 걸친 일련의 탐색 유형에 대한 패턴을 분석하기 위해 순차 패턴 마이닝 기법을 활용하였으며, 같은 기간 내에 제품 구매까지 완료한 소비자와 구매를 진행하지 않은 채 방문만 진행한 소비자들의 탐색패턴에 대한 차이를 확인할 수 있었다. 본 연구의 시사점은 대규모의 클릭스트림 데이터를 활용해 온라인 소비자의 탐색 유형을 분석하고 이에 대한 패턴을 분석해 구매 과정 상의 행동을 데이터 기반으로 설명하였다는 점에 있다. 또한 온라인 소매 기업은 다양한 형태의 탐색 유형에 맞는 마케팅 전략 및 추천을 통해 구매 전환 개선을 시도할 수 있으며, 소비자의 탐색 패턴의 변화를 통해 전략의 효과를 평가할 수 있을 것이다.