• 대한토목학회논문집
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• 제26권3D호
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• pp.491-497
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• 2006

본 연구에서는 주민기피시설인 하수처리장 주변에 거주하는 주민들을 대상으로 설문을 통해 하수처리장에 대한 일반인식과 설치 후 환경변화에 대해서 어떻게 생각하고 있는지를 알아보고 지역별로 어떤 차이가 있는지를 다루고자 하였다. 또한 하수처리시설 입지에 영향을 미치는 요인을 실증 분석하고자 했다. 이러한 실증분석을 위해 다변량 분산분석과 다중회귀분석을 이용했으며 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 전체적으로 하수처리시설은 사회적으로 필요한 시설이며 적절한 보상이 이루어진다면 긍정적으로 고려할 수 있는 시설이라는 의견이 높게 나타났다. 그러나 하수처리시설의 시행과정에 대한 평가는 전체적으로 만족스럽지 못하게 나타났다. 다음으로 하수처리장의 입지와 관련된 결과에서 하수처리장이 자신의 주거지 근처에 입지함에 따른 환경변화에 대한 인식은 지역별로 유의한 차이를 나타내지 않았지만, 그러한 인식에 영향을 끼치는 요인은 지역별로 다소 다르다는 것을 알 수 있었다. 이러한 사실은 앞으로 하수처리장뿐만 아니라 주민들이 기피하는 시설을 건설하고자 하는 경우에 어떤 절대적인 기준이 있는 것이 아니라 오히려 대상지역의 여건과 주민의 반향을 파악하여 그에 맞는 대책이 필요하다는 것을 의미한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권9호
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• pp.351-360
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• 2018

전통적으로 나태한 학습에 해당하는 국소가중회귀(LWR: Locally Weighted Regression)모델은 입력변수인 질의지점에 따라 예측의 해를 얻기 위해 일정구간 범위내의 학습 데이터를 대상으로 질의지점의 거리에 따라 가중값을 달리 부여하여 학습 한 결과로 얻은 짧은 구간내의 회귀식이다. 본 연구는 메모리 기반학습의 형태에 해당하는 LWR을 위한 점진적 앙상블 학습과정을 제안한다. LWR를 위한 본 연구의 점진적 앙상블 학습법은 유전알고리즘을 이용하여 시간에 따라 LWR모델들을 순차적으로 생성하고 통합하는 것이다. 기존의 LWR 한계는 인디케이터 함수와 학습 데이터의 선택에 따라 다중의 LWR모델이 생성될 수 있으며 이 모델에 따라 예측 해의 질도 달라질 수 있다. 하지만 다중의 LWR 모델의 선택이나 결합의 문제 해결을 위한 연구가 수행되지 않았다. 본 연구에서는 인디케이터 함수와 학습 데이터에 따라 초기 LWR 모델을 생성한 후 진화 학습 과정을 반복하여 적절한 인디케이터 함수를 선택하며 또한 다른 학습 데이터에 적용한 LWR 모델의 평가와 개선을 통하여 학습 데이터로 인한 편향을 극복하고자 한다. 모든 구간에 대해 데이터가 발생 되면 점진적으로 LWR모델을 생성하여 보관하는 열심학습(Eager learning)방식을 취하고 있다. 특정 시점에 예측의 해를 얻기 위해 일정구간 내에 신규로 발생된 데이터들을 기반으로 LWR모델을 생성한 후 유전자 알고리즘을 이용하여 구간 내의 기존 LWR모델들과 결합하는 방식이다. 제안하는 학습방법은 기존 단순평균법을 이용한 다중 LWR모델들의 선택방법 보다 적합도 평가에서 우수한 결과를 보여주고 있다. 특정지역의 시간 별 교통량, 고속도로 휴게소의 시간별 매출액 등의 실제 데이터를 적용하여 본 연구의 LWR에 의한 결과들의 연결된 패턴과 다중회귀분석을 이용한 예측결과를 비교하고 있다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.1-21
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• 2020

인공지능 기술의 급속한 발전과 함께 빅데이터의 상당 부분을 차지하는 비정형 텍스트 데이터로부터 의미있는 정보를 추출하기 위한 다양한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 비즈니스 인텔리전스 분야에서도 새로운 시장기회를 발굴하거나 기술사업화 주체의 합리적 의사결정을 돕기 위한 많은 연구들이 이뤄져 왔다. 본 연구에서는 기업의 성공적인 사업 추진을 위해 핵심적인 정보 중의 하나인 시장규모 정보를 도출함에 있어 기존에 제공되던 범위보다 세부적인 수준의 제품군별 시장규모 추정이 가능하고 자동화된 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 신경망 기반의 시멘틱 단어 임베딩 모델인 Word2Vec 알고리즘을 적용하여 개별 기업의 생산제품에 대한 텍스트 데이터를 벡터 공간으로 임베딩하고, 제품명 간 코사인 거리(유사도)를 계산함으로써 특정한 제품명과 유사한 제품들을 추출한 뒤, 이들의 매출액 정보를 연산하여 자동으로 해당 제품군의 시장규모를 산출하는 알고리즘을 구현하였다. 실험 데이터로서 통계청의 경제총조사 마이크로데이터(약 34만 5천 건)를 이용하여 제품명 텍스트 데이터를 벡터화 하고, 한국표준산업분류 해설서의 산업분류 색인어를 기준으로 활용하여 코사인 거리 기반으로 유사한 제품명을 추출하였다. 이후 개별 기업의 제품 데이터에 연결된 매출액 정보를 기초로 추출된 제품들의 매출액을 합산함으로써 11,654개의 상세한 제품군별 시장규모를 추정하였다. 성능 검증을 위해 실제 집계된 통계청의 품목별 시장규모 수치와 비교한 결과 피어슨 상관계수가 0.513 수준으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 모형은 의미 기반 임베딩 모델의 정확성 향상 및 제품군 추출 방식의 개선이 필요하나, 표본조사 또는 다수의 가정을 기반으로 하는 전통적인 시장규모 추정 방법의 한계를 뛰어넘어 텍스트 마이닝 및 기계학습 기법을 최초로 적용하여 시장규모 추정 방식을 지능화하였다는 점, 시장규모 산출범위를 사용 목적에 따라 쉽고 빠르게 조절할 수 있다는 점, 이를 통해 다양한 분야에서 수요가 높은 세부적인 제품군별 시장정보 도출이 가능하여 실무적인 활용성이 높다는 점에서 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.111-136
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• 2018

지식베이스를 구축하는 작업은 도메인 전문가가 온톨로지 스키마를 이해한 뒤, 직접 지식을 정제하는 수작업이 요구되는 만큼 비용이 많이 드는 활동이다. 이에, 도메인 전문가 없이 다양한 웹 환경으로부터 질의에 대한 답변 정보를 추출하기 위한 자동화된 시스템의 연구개발의 필요성이 제기되고 있다. 기존의 정보 추출 관련 연구들은 웹에 존재하는 다양한 형태의 문서 중 학습데이터와 상이한 형태의 문서에서는 정보를 효과적으로 추출하기 어렵다는 한계점이 존재한다. 또한, 기계 독해와 관련된 연구들은 문서에 정답이 있는 경우를 가정하고 질의에 대한 답변정보를 추출하는 경우로서, 문서의 정답포함 여부를 보장할 수 없는 실제 웹의 비정형 문서로부터의 정보추출에서는 낮은 성능을 보인다는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 지식베이스 확장을 위하여 웹에 존재하는 멀티소스 비정형 문서로부터 질의에 대한 정보를 추출하기 위한 시스템의 개발 방법론을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안한 방법론은 "주어(Subject)-서술어(Predicate)"로 구분된 질의에 대하여 위키피디아, 네이버 백과사전, 네이버 뉴스 3개 웹 소스로부터 수집된 비정형 문서로부터 관련 정보를 추출하며, 제안된 방법론을 적용한 시스템의 성능평가를 위하여, Wu and Weld(2007)의 모델을 베이스라인 모델로 선정하여 성능을 비교분석 하였다. 연구결과 제안된 모델이 베이스라인 모델에 비해, 위키피디아, 네이버 백과사전, 네이버 뉴스 등 다양한 형태의 문서에서 정보를 효과적으로 추출하는 강건한 모델임을 입증하였다. 본 연구의 결과는 현업 지식베이스 관리자에게 지식베이스 확장을 위한 웹에서 질의에 대한 답변정보를 추출하기 위한 시스템 개발의 지침서로서 실무적인 시사점을 제공함과 동시에, 추후 다양한 형태의 질의응답 시스템 및 정보추출 연구로의 확장에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 산경연구논집
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• 제2권1호
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• pp.5-15
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• 2011

기업들은 CRM을 도입하기에 앞서, 기업의 특성과 상황을 분석하고 CRM 비전을 명확히 수립해야 한다. 그리고 장기적인 안목을 가지고 각 기업에 가장 적합한 CRM을 도입하기 위한 요소기술을 파악하고 이들을 최적화해야 한다. 또한, 기존의 기업들이 일상적으로 전개하는 마케팅 활동에 CRM의 개념을 접목한 구축 전략이 필요하며, 이러한 구축 전략에 따라 단계적으로 투자 효과가 가장 큰 업무 프로세스를 개선하고, 이를 위한 시스템 투자를 점진적으로 전개하는 정보시스템 전략이 조화를 이루어야 한다. 첫 째, 고객 욕구의 파악과 고객니즈의 이해를 통해 고객생애가치(LTV)를 극대화하고, 고객감동을 통한 기업의 목적을 달성하고 그를 통한 기업가치를 높여 나가는 것이 중요하다는 것을 인식하였다. 둘 째, CRM을 도입함에 있어 동반되어야 하는 부분은 바로 이러한 조직의 변화, 업무프로세스의 변화, 고객접촉 채널의 변화이며, 경영층의 올바른 이해와 관심이 이뤄졌을 때 성공적으로 비즈니스에 접목될 수 있음을 파악했다. 셋 째, 국내기업의 성공적인 구축사례가 많지 않은 현실이고, 기업들이 시스템 구축에 성공했다는 것도 단지 CRM 전개를 위한 솔루션을 구축했다는 의미에 불과하므로 향후 장기적인 안목으로 더 지켜보는 것이 필요하며 CRM구축에 있어서의 산업별 구축사례가 좀 더 체계적으로 접근되어야 할 것으로 보인다. 넷 째, CRM은 이제 대기업들만의 전유물이 아니며 중소규모의 기업들에게도 필요한 시대가 되었다는 점이다. 스위스의 소규모점포 상인들도 사업체 규모에 맞는 CRM을 성공적으로 펼쳤던 사례가 있었음을 교훈 삼아서 국내 중소기업들도 회사의 실정에 맞는 CRM모델을 개발하고 고객과의 관계 유지를 통하여 사업을 전개하여야 할 필요가 커진 것이다. 다섯 째, CRM 업무프로세스를 정착함에 있어 선진기업의 CRM 시스템 모델을 그대로 적용하기 보다는 도입회사의 실정에 맞는 모델로 변환 또는 응용하는 것이 중요하다는 점이다. 즉, 도입회사 각각의 특성과 개성을 살린 CRM프로그램으로 개발하여, 나만의 장점을 최대로 부각시킬 수 있는 CRM솔루션으로 정착하여야 할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.155-175
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• 2017

최근 독감 예측이나 당선인 예측, 구매 패턴, 투자 등 다방면에서 웹검색 트래픽 정보. 소셜 네트워크 내용 등 거대한 데이터를 통해 사회적 현상, 소비 패턴을 분석하는 시도가 이전보다 늘어났다. 구글, 네이버, 바이두 등 인터넷 포털 업체들의 웹검색 트래픽 정보 공개 서비스와 함께 웹검색 트래픽 정보를 활용하여 소비자나 사용자와 관련된 연구가 실시되기 시작했다. 웹검색 트래픽 정보를 활용한 사회 현상, 소비 패턴 분석을 연구는 많이 수행되었으나, 그에 비해서 도출된 여행 수요 모델을 토대로 의사결정을 위한 실질적 대책 수립으로 이어지는 연구는 많이 진행되지 않은 실정이다. 관광산업은 상대적으로 많은 고용을 가능하게 하고 외자를 유치하는 등 고부가가치를 창출하여 경제 전체에 선순환 효과를 일으키는 중요한 산업이다. 그 중에서도 국내 입국외래객중 수년간 2위와의 큰 차이로 1위를 차지해왔던 중국 국적의 관광객 '유커' 및 그들이 지출하는 1인당 평균 관광 수지는 한국 경제에 매우 중요한 한 부분이다. 관광 수요의 예측은 효율적인 자원 배분과 합리적인 의사 결정에 있어서 공공부문 및 민간부문 모두 중요하다. 적절한 관광 수요 예측을 통해서 한정된 자원을 더욱 효과적으로 활용하여 더욱 많은 부가가치를 창출하기 위한 것이다. 본 연구는 중국인 인바운드를 예측하는 방법에 있어, 이전보다 더 최신의 트렌드를 즉각적으로 반영하고 개인들의 집합의 관심도가 포함되어 예측 성능이 개선된 방법을 제안한다. 해외여행은 고관여 소비이기 때문에 잠재적 여행객들이 입국하기 전 웹검색을 통해 적극적으로 자신의 여정과 관련된 정보를 취득하기 위한 활동을 한다. 따라서 웹검색 트래픽 수치가 중국인 여행객의 관심정도를 대표할 수 있다고 보았다. 중국인 여행객들이 한국 여행을 준비하는 단계에서 검색할만한 키워드를 선정해 실제 중국인 입국자 수와 상관관계가 있음을 검증하고자 하였다. 중국 웹검색 엔진 시장에서 80%의 점유율을 가지는 중국 최대 웹검색 엔진 '바이두'에서 공개한 웹검색 데이터를 활용하여 그 관심 정도를 대표할 수 있을 것이라 추정했다. 수집에 필요한 키워드의 선정 단계에서는 잠재적 여행객이 여정을 계획하고 구체화하는 단계에서 일반적으로 검색하게 되는 키워드 후보군을 선정하였다. 키워드의 선정에는 중국 국적의 잠재적 여행객 표본과의 인터뷰를 거쳤다. 트래픽 대소 관계 확인 결과에 따라서 최종 선정된 키워드들을 한국여행이라는 주제와 직접적인 연관을 가지는 키워드부터, 간접적인 연관을 가지는 키워드까지 총 세 가지 레벨의 카테고리로 분류하였다. 분류된 카테고리 내의 키워드들은 바이두'가 제공하는 웹검색 트래픽 데이터 제공 서비스 '바이두 인덱스'를 통해 웹검색 트래픽 데이터를 수집했다. 공개된 데이터 페이지 특성을 고려한 웹 크롤러를 직접 설계하여 웹검색 트래픽 데이터를 수집하였고, 분리되어 수집된 변수에는 필요한 변수 변환 과정을 수행했다. 자동화 수집된 웹검색 트래픽 정보들을 투입하여 중국 여행 인바운드에 대한 유의한 영향 관계를 확인하여 중국인 여행객의 한국 인바운드 여행 수요를 예측하는 모형을 개발하고자 하였다. 정책 의사결정 및 관광 경영 의사결정 같은 실무적 활용을 고려하여 각 변수의 영향력을 정량적으로 설명할 수 있고 설득이 명료한 방법인 다중회귀분석방법을 적용해 선형 식을 도출하였다. 수집된 웹검색 트래픽 데이터를 기존 검증된 모형 독립변인들에 추가적으로 투입함으로써 전통적인 독립변인으로만 구성된 연구 모형과 비교하여 가장 뛰어난 성능을 보이는 모형을 확인하였다. 본 연구에서 검증하려는, 웹검색 트래픽으로 대표되는 독립변인을 투입한 최종 도출된 모형을 통해 중국인 관광 수요를 예측할 때 유의한 영향을 끼치는 웹검색 트래픽 변수를 확인할 수 있다. 최적 모형 설명력을 가지는 모형을 기반으로 최종 회귀 식을 만들었고 이를 '유커마이닝' 시스템 내부에 도입하였다. 데이터 분석에서 더 나아가 도출된 모형을 직관적으로 시각화하고, 웹검색 트래픽 정보를 활용하여 도출할 수 있는 인사이트를 함께 보여주는 데이터 분석 기반의 '유커마이닝' 솔루션의 시스템 알고리즘과 UX를 제안하였다. 본 연구가 제안하는 모형과 시스템은 관광수요 예측모형 분야에서 웹검색 트래픽 데이터라는 정보 탐색을 하는 과정에 놓인 개인들의 인터랙티브하고 즉각적인 변수를 활용한 새로운 시도이다. 실무적으로 관련 정책결정자나 관광사, 항공사 등이 활용 가능한 실제적인 가치를 가지고, 정책적으로도 효과적인 관광 정책 수립에 활용될 수 있다.

• 한국과학교육학회지
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• 제24권5호
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• pp.851-868
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• 2004

본 연구는 과학영재들의 생물교육을 위한 웹기반 STS학습 프로그램을 개발하는데 목적을 두었다. 연구방법은 다음과 같은 일련의 단계를 따라 실시하였다. 첫 번째 단계에서는 수업모형의 내용구축을 위한 선행 요소로써 과학 영재들의 요구 분석, STS학습의 목표분석, 생물교과의 목표를 분석하였다. 두 번째 단계에서는 과학영재를 위한 웹기반 STS 수업모형의 구성요소를 확정하고, 수업모형의 단계를 구성하였다. 세 번째 단계에서는 두 번째 단계를 통하여 구축된 내용과 모형의 학습단계에 따라 웹프로그램 언어인 Frontpage, 나모웹에디터, Dreamweaver, Hotdog등을 사용하여 웹상에서 운용되는 STS 수업모형을 개발하였다. 이때 시스템 전문가 1인, 프로그래밍 전문가 2인, 교과 전문가 3인이 참여하였고, 구현 가능성은 전문가 10인에게 설문조사한 후 최종 결정하였다. 네 번째 단계는 완성된 수업모형을 전문가를 통하여 타당성 평가를 의뢰하였으며, 과학영재들에게도 수업모형에 대한 평가를 하도록 하였다. 단, 과학영재를 통한 평가는 수업모형 수행 이후에 얻어진 것이다. 다섯 번째 단계에서는 확정된 프로그램을 J과학고 예비 입학생 6명에게 실시함으로서, 수업모형의 내용 보완 및 오류 수정 등의 절차를 거쳐 최종 수업모형을 확정하였다. 본 프로그램의 특성은 첫째, 본 연구에서 개발한 웹기반 STS 수업모형은 기존의 STS 교육방법이나 학습프로그램과는 달리 학생들이 보다 능동적인 참여자로써 임할수 있는 모형이다. 기본적인 학습단계는 학생 주도적인 과제선정-탐색-개념원리 점검-해결안 제시-실행으로 기존 모형들과의 차이점은 '개념원리 점검 단계'에서 찾을수 있다. 둘째, 본 연구에서 개발한 STS 수업모형은 Renzulli의 심화학습3단계 모형과 lCP의 모형을 기본토대로서 활용하여 학습자의 능동적 참여를 강조하는 학습자 중심의 모형이다. 학습자 스스로 무엇을 배울 것인가를 정하게 하고 구체적인 연구계획서를 작성하게 하여, 과학적인 접근법으로 자신의 과제를 해결할 수 있도록 지원하는 학습자 주체의 능동성을 고려하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권11호
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• pp.197-204
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• 2015

본 연구는 119구급대원을 대상으로 심정지 임신부에 시행하는 $30^{\circ}$ 왼쪽 기울기 자세에서 가슴압박 질과 신장 및 체중이 가슴압박 질에 영향을 미치는지 알아보고자 시행하였다. J도 M, N, S, Y시, G광역시에서 근무하는 119구급대원 62명을 대상으로 2015년 6월 15-16일간 실험 전 참여 동의를 받았다. Resusci Anne$^{(R)}$ 마네킨 2대를 사용하여 Laerdal PC SkillReporting System$^{(R)}$으로 가슴압박 시행 결과를 기록하였다. 연구결과, $30^{\circ}$ 왼쪽 기울기 자세에서 바로 누운 자세보다 가슴압박 적절한 깊이 횟수(회), 가슴압박 깊이(mm)는 매우 저조하였고, 또한 170 cm 이하, 65 kg 이하에서 가슴압박 적절한 깊이 횟수(회), 가슴압박 깊이(mm)는 저조하였다. 따라서 신장 및 체중에 따른 가슴압박질을 향상시킬 수 있는 도구의 개발과 실습 교육이 필요하겠다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 한국신재생에너지학회 2005년도 춘계학술대회
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• pp.638-642
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• 2005

For gas hydrate exploration, long offset multichannel seismic data acquired using by the 4km streamer length in Ulleung basin of the East Sea. The dataset was processed to define the BSRs (Bottom Simulating Reflectors) and to estimate the amount of gas hydrates. Confirmation of the presence of Bottom Simulating reflectors (BSR) and investigation of its physical properties from seismic section are important for gas hydrate detection. Specially, faster interval velocity overlying slower interval velocity indicates the likely presences of gas hydrate above BSR and free gas underneath BSR. In consequence, estimation of correct interval velocities and analysis of their spatial variations are critical processes for gas hydrate detection using seismic reflection data. Using Dix's equation, Root Mean Square (RMS) velocities can be converted into interval velocities. However, it is not a proper way to investigate interval velocities above and below BSR considering the fact that RMS velocities have poor resolution and correctness and the assumption that interval velocities increase along the depth. Therefore, we incorporated Migration Velocity Analysis (MVA) software produced by Landmark CO. to estimate correct interval velocities in detail. MVA is a process to yield velocities of sediments between layers using Common Mid Point (CMP) gathered seismic data. The CMP gathered data for MVA should be produced after basic processing steps to enhance the signal to noise ratio of the first reflections. Prestack depth migrated section is produced using interval velocities and interval velocities are key parameters governing qualities of prestack depth migration section. Correctness of interval velocities can be examined by the presence of Residual Move Out (RMO) on CMP gathered data. If there is no RMO, peaks of primary reflection events are flat in horizontal direction for all offsets of Common Reflection Point (CRP) gathers and it proves that prestack depth migration is done with correct velocity field. Used method in this study, Tomographic inversion needs two initial input data. One is the dataset obtained from the results of preprocessing by removing multiples and noise and stacked partially. The other is the depth domain velocity model build by smoothing and editing the interval velocity converted from RMS velocity. After the three times iteration of tomography inversion, Optimum interval velocity field can be fixed. The conclusion of this study as follow, the final Interval velocity around the BSR decreased to 1400 m/s from 2500 m/s abruptly. BSR is showed about 200m depth under the seabottom

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2012년도 춘계학술대회
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• pp.87-88
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• 2012

국제수로기구(IHO)는 항해안전과 해양환경보호를 위한 적절하고 효율적인 수로 데이터 및 정보사용을 지원하기 위해, 전자 수로 데이터를 위한 S-100 표준을 개발하였다. 이전 모델인 S-57의 경우, 차세대 전자해도(ENC) 생산 조건의 바탕이 되기에는 비효율적이라고 판단되었다. S-100 표준의 가장 핵심적인 특징은 표준화 등록소와 그것을 이루고 있는 등록부의 활용이다. 이 온라인 등록소는 편리하게 실제 항해 시스템에 적용될 수 있는 세계 공통의 표준을 제공한다. 현재는 IHO가 유일한 등록소를 소유하고 있으며, 도메인 전문가들에게 접근이 허용되고 있다. 그러나 S-100 표준이 국제기구에 의해 운영되는 국제 표준인 만큼, 필요 시 즉각적인 데이터의 수정 및 갱신이 불가능하고 시간 소요가 많다. 따라서 국내 사용자와 항해자들의 항해 안전성을 고려하여, 독자적인 표준기술개발을 위한 개별적인 등록소가 국내에도 자체적으로 필요하다고 판단하였다. 이 연구는 IHO에서 편찬된 S-99를 바탕으로 하여, 정의 및 수로데이터를 제공하는 목적에 부합하는 웹사이트 디자인을 통해 등록소를 설계하였다.