• 산업과 과학
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• 제3권1호
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• pp.17-22
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• 2024

인류의 출현과 함께 시작된 역사에는 기록이라는 수단이 있기에 현재에 사는 우리는 데이터를 통해 과거를 확인할 수 있다. 생성되는 데이터는 일정 순간에만 발생하여 저장될 수도 있지만, 과거로부터 현재까지 일정 시간 간격 동안 계속해서 생성될 뿐만 아니라 다가올 미래에도 발생함으로써 이를 활용하여 예측하는 것 또한 중요한 작업이다. 본 논문은 수많은 데이터 중에서 시계열 데이터의 활용 동향을 알아보기 위해서 시계열 데이터의 개념에서부터 머신러닝 분야에서 시계열 데이터 분석에 주로 사용되는 Recurrent Neural Network와 Long-Short Term Memory에 대해 분석하고, 이런 모델들을 활용한 사례의 조사를 통해 의료 진단, 주식 시세 분석, 기후 예측 등 다양한 분야에 활용되어 높은 예측 결과를 보이고 있음을 확인하였고, 이를 바탕으로 향후 활용방안에 대하여 모색해본다.

• 유통과학연구
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• 제22권4호
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• pp.11-22
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• 2024

Purpose: This research delves into the various factors that influence the performance of restaurant businesses on social commerce platforms in Bangkok, Thailand. The study considers both internal and external factors, including but not limited to business characteristics and location. Moreover, this research also analyzes the effects of employing multiple social commerce platforms on business efficiency and explores the underlying reasons for such effects. Research design, data, and methodology: Restaurants can be classified into different price ranges: low, medium, and high. To further investigate, we employed natural language processing AI to analyze online reviews and evaluate algorithm performance using machine learning techniques. We aimed to develop a model to gauge customer satisfaction with restaurants across different price categories effectively. Results: According to the research findings, several factors significantly impact restaurant groups in the low and mid-price ranges. Among these factors are population density and the number of seats at the restaurant. On the other hand, in the mid-and high-price ranges, the price levels of the food and drinks offered by the restaurant play a crucial role in determining customer satisfaction. Furthermore, the correlation between different social commerce platforms can significantly affect the business performance of high-price range restaurant groups. Finally, the level of online review sentiment has been found to influence customer decision-making across all restaurant types significantly. Conclusions: The study emphasizes that restaurants' characteristics based on their price level differ significantly, and social commerce platforms have the potential to affect one another. It is worth noting that the sentiment expressed in online reviews has a more significant impact on customer decision-making than any other factor, regardless of the type of restaurant in question.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권10호
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• pp.8-15
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• 2020

딥러닝을 사용한 예측 방법은 동일한 예측 모델과 파라미터를 사용한다 하더라도 데이터셋의 특성에 따라 결과가 일정하지 않다. 예를 들면, 데이터셋 A에 최적화된 예측 모델 X를 다른 특성을 가진 데이터셋 B에 적용하면 데이터셋 A와 같이 좋은 예측 결과를 기대하기 어렵다. 따라서 높은 정확도를 갖는 예측 모델을 구현하기 위해서는 데이터셋의 성격을 고려하여 예측 모델을 최적화하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 하루 대학 캠퍼스 전력사용량을 1시간 단위로 예측하기 위해 데이터셋의 특성이 고려된 예측 모델이 도출되는 일련의 방법을 단계적으로 제시한다. 데이터 전처리 과정을 시작으로, 이상치 제거와 데이터셋 분류 과정 그리고 합성곱 신경망과 장기-단기 기억 신경망이 결합된 알고리즘(CNN-LSTM: Convolutional Neural Networks-Long Short-Term Memory Networks) 기반 하이퍼파라미터 튜닝 과정을 소개한다. 본 논문에서 제안하는 예측 모델은, 각 시간별 24개 포인트에서 2%의 평균 절대비율 오차(MAPE: Mean Absolute Percentage Error)를 보인다. 단순히 예측 알고리즘만을 적용한 모델과는 달리, 단계적 방법을 통해 최적화된 예측 모델을 사용하여 단일 전력 입력 변수만을 사용해서 높은 예측 정확도를 도출한다. 이 예측 모델은 모바일 에너지관리시스템(Energy Management System: EMS) 어플리케이션에 적용되어 관리자나 소비자에게 최적의 전력사용 방안을 제시할 수 있으며 전력 사용 효율 개선에 크게 기여할 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.347-364
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• 2022

고객의 구매 의사결정에 영향을 주는 온라인 리뷰의 부적절한 조작을 통해 이익을 얻고자 하는 기업 또는 온라인 판매자들 때문에, 리뷰의 신뢰성은 온라인 거래에서 매우 중요한 이슈가 되었다. 온라인 쇼핑몰 등에서 온라인 리뷰에 대한 소비자들의 의존도가 높아짐에 따라 많은 연구들이 조작된 리뷰를 탐지하는 방법에 개발하고자 하였다. 기존의 연구들은 온라인 리뷰를 기반으로 정상 리뷰와 조작된 리뷰를 대상으로 기계학습으로 이용함으로써 조작된 리뷰를 탐지하는 모형을 제시하였다. 기계학습은 데이터를 이용하여 이진분류 문제에서 탁월한 성능을 보여왔으나, 학습에 충분한 데이터를 확보할 수 있는 환경에서만 이러한 성능을 기대할 수 있었다. 조작된 리뷰는 학습용으로 사용할 수 있는 데이터가 충분하지 못하며, 이는 기계학습이 충분한 학습을 할 수 없다는 치명적 약점으로 내포하게 된다. 본 연구에서는 기계학습이 불균형 데이터 셋으로 인한 학습의 저하를 방지할 수 있는 방안으로 부족한 조작된 리뷰를 인공지능을 이용하여 생성하고 이를 기반으로 균형된 데이터 셋에서 기계학습을 학습하여 조작된 리뷰를 탐지하는 방안을 제시하였다. 파인 튜닝된 GPT-3는 초거대 인공지능으로 온라인 플랫폼의 리뷰를 생성하여 데이터 불균형 문제를 해결하는 오버샘플링 접근방법으로 사용되었다. GPT-3로 생성한 온라인 리뷰는 기존 리뷰를 기반으로 인공지능이 작성한 리뷰로써, 본 연구에서 사용된 로짓, 의사결정나무, 인공신경망의 성능을 개선시키는 것을 SMOTE와 단순 오버샘플링과 비교하여 실증분석을 통해서 확인하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제62권3호
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• pp.435-455
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• 2023

본 연구는 수학 교육 분야에서 중요한 영향을 미치는 논문을 판별하고 분석하기 위한 설명가능한 인공지능(XAI) 모델을 개발하였다. 29개 국내외 수학교육 학술지의 논문 메타정보를 활용하여 수학교육 학술연구 네트워크를 구축하였다. 구축된 네트워크는 '논문과 다른 논문의 인용 네트워크', '논문과 저자 네트워크', '논문과 학술지 네트워크', '공동 저자 네트워크', '저자와 소속기관 네트워크' 등 총 5개의 세부 네트워크로 구성되었다. 랜덤포레스트 기계학습 모델을 사용하여 네트워크 내의 개별 논문의 영향력을 평가하였으며, SHAP을 이용해 영향력 있는 논문의 판별 기준을 분석하였다. '논문 네트워크 PageRank', '논문당 인용횟수의 변화량', '총 인용횟수', '저자의 h-index 변화량', '학술지의 논문당 인용횟수' 등이 중요한 판별 요인으로 나타났다. 국내와 국외 수학교육 연구의 판별 패턴을 비교 분석한 결과, 국내 연구에서는 '공동 저자 네트워크 PageRank'의 중요성이 도드라졌다. 본 연구의 XAI 모델은 논문의 영향력 판별 도구로써 연구자에게 논문 작성 시 전략적인 방향성을 제공할 수 있게 해준다. 논문 네트워크 확장, 학술대회 발표, 공동 저술 활동을 통한 저자 네트워크 활성화 등이 논문의 영향력 증진에 크게 기여한다는 결과를 얻었다. 이를 통해 연구자는 학계에서 자신의 연구가 어떠한 평가 기준에 따라 어떻게 인식되고 있는지, 그리고 그 평가에 기여하는 주요 요인이 무엇인지를 명확히 파악할 수 있을 것이다. 본 연구는 설명가능한 인공지능을 활용하여 전통적으로 많은 시간과 비용이 필요하던 수학교육 논문의 영향력 평가 방식을 혁신하였다. 이 방법은 수학교육 연구 뿐만 아니라 다른 학문 분야에서도 활용될 수 있으며, 연구활동의 효율성과 효과성을 향상시킬 것으로 기대된다.

• 대한간호학회지
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• 제31권5호
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• pp.781-792
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• 2001

Professional nurse Autonomy is an essential attribute of a discipline striving for full professional status. Purpose: This study was to clarify the concept of professional nurse autonomy to provide basic data needed for development of professional autonomy enhancing strategies. Method: This study use the process of Walker & Avante's concept analysis based on Wade's research (1999), and field data of 21 nurses. Results: Professional nurse autonomy is defined as competency and creative performance of the professional nurse in practice, to decide independently or interdependently nursing activities and to be had accountable for results of decisions, that reflect advocacy and caring. It was identified that critical attributes include responsible discretionary decision making, collegial interdependence, initiative, creativity, and caring, advocacy, cooperative relationship with clients, receptive capacity to others, activeness, self confidence, and devotion and responsibility to their profession. Antecedents include personal characteristics, educational background, experience and structural characteristics that enhance professional nurse autonomy. Consequences of professional nurse autonomy are feelings of self-efficacy, empowerment, job satisfaction, reduction of intention to leave their job. Conclusion: According to these results, it is recommended that the curriculum provides an environment for learning professional nurse autonomy, and that is used as basic data to develope strategies to enhance professional autonomy of nurse in practice and it's effects

• 천문학회보
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• 제43권1호
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• pp.54.2-54.2
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• 2018

It is important to understand very fast CMEs which are the main cause of geomagnetic storms and solar particle events (SPEs). During this solar cycle 24, there are 10 very fast CMEs whose speeds are over 2000 km/s. Among these, there were only two fronside events (2012 January 23 and 2012 March 7) and they are associated with two major flares (M8.7 and X5.4) and the most strong SPEs (6310 pfu and 6530 pfu). They have a similar characteristics: there were successive CMEs within 2 hours in the same active region. We analyze their magnetic properties using SDO HMI magnetograms and kinematic ones from STEREO EUVI/COR1/COR2 observations. We can measure their speeds and initial accelerations without projection effects because their source locations are almost the limb. Additionally, we are investigating magnetic and kinematic characteristics of 8 backside events using AI-generated magnetograms constructed by deep learning methods.

• Asian Journal of Innovation and Policy
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• 제9권3호
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• pp.308-338
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• 2020

The entrepreneurial journey is not short of challenges, and about 90% + tech start-ups experience failure (Startup Genome, 2019). The magnitude of the challenges varies across the tech start-up lifecycle stages, namely emergence, stability, and growth. This opens the research question, do the profiles of a start-up and its co-founder impact start-up success or failure across its lifecycle stages? This study aims to understand and identify the profiles of tech start-ups and their co-founders. We gathered primary data from 151 start-ups (Status: 101 failed and 50 successful ones), and they are across different lifecycle stages and represent six major start-up hubs in India. The chi-square test on status and start-up's lifecycle stage indicates a noticeable correlation, and they are not independent. The Kruskal Wallis test was used to distinguish statistically significant profile attributes. The parameters distinguishing success and failure are identified, and the need to deliver customer experience is emphasized by the start-up profile attributes: Product/service, high-tech nature of a start-up, investor fund availed, co-founder experience, and employee count. The importance of entrepreneurial experience is ascertained with entrepreneur profile attributes: Entrepreneurial expertise, the number of prior and current start-ups, their willingness to start again in the event of failure, and age of co-founder, which is a proxy to learning and experience. This study has implications for entrepreneurs, investors, and policymakers.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제20권4호
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• pp.6-9
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• 2021

The 3D industry is drawing attention for its applications in various markets, including architecture, media, VR/AR, metaverse, imperial broadcast, and etc.. The current feature of the architecture we are introducing is to make 3D models more easily created and modified than conventional ones. Existing methods for generating 3D models mainly obtain values using specialized equipment such as RGB-D cameras and Lidar cameras, through which 3D models are constructed and used. This requires the purchase of equipment and allows the generated 3D model to be verified by the computer. However, our framework allows users to collect data in an easier and cheaper manner using cell phone cameras instead of specialized equipment, and uses 2D data to proceed with 3D modeling on the server and output it to cell phone application screens. This gives users a more accessible environment. In addition, in the 3D modeling process, object classification is attempted through deep learning without user intervention, and mesh and texture suitable for the object can be applied to obtain a lively 3D model. It also allows users to modify mesh and texture through requests, allowing them to obtain sophisticated 3D models.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.77-93
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• 2022

본 연구에서 대설의 직접, 간접적인 피해에 영향받는 요소들에 대해 지역적 특성을 반영해 위험도를 분석하는 알고리즘을 제시한다. 229개의 지역별로 대설피해의 영향을 받는 요소들을 영향변수로 선정하고 피해액과의 관계를 통해 민감도라는 개념을 도출한다. 기상 상태(적설량, 습도, 기온)와 민감도를 독립 변수로 설정하고 독립 변수의 변화에 따라 도출된 위험도를 종속변수로 설정해 머신러닝(XGBoost) 알고리즘을 이용한 대설피해 위험도 예측 모델을 개발했다.