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구인구직사이트의 구인정보 기반 지능형 직무분류체계의 구축 (Development of Intelligent Job Classification System based on Job Posting on Job Sites)

  • 이정승
    • 지능정보연구
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    • 제25권4호
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    • pp.123-139
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    • 2019
  • 주요 구인구직사이트의 직무분류체계가 사이트마다 상이하고 SW분야에서 제안한 'SQF(Sectoral Qualifications Framework)'의 직무분류체계와도 달라 SW산업에서 SW기업, SW구직자, 구인구직사이트가 모두 납득할 수 있는 새로운 직무분류체계가 필요하다. 본 연구의 목적은 주요 구인구직사이트의 구인정보와 'NCS(National Competaency Standars)'에 기반을 둔 SQF를 분석하여 시장 수요를 반영한 표준 직무분류체계를 구축하는 것이다. 이를 위해 주요 구인구직사이트의 직종 간 연관분석과 SQF와 직종 간 연관분석을 실시하여 직종 간 연관규칙을 도출하고자 한다. 이 연관규칙을 이용하여 주요 구인구직사이트의 직무분류체계를 맵핑하고 SQF와 직무 분류체계를 맵핑함으로써 데이터 기반의 지능형 직무분류체계를 제안하였다. 연구 결과 국내 주요 구인구직사이트인 '워크넷,' '잡코리아,' '사람인'에서 3만여 건의 구인정보를 open API를 이용하여 XML 형태로 수집하여 데이터베이스에 저장했다. 이 중 복수의 구인구직사이트에 동시 게시된 구인정보 900여 건을 필터링한 후 빈발 패턴 마이닝(frequent pattern mining)인 Apriori 알고리즘을 적용하여 800여 개의 연관규칙을 도출하였다. 800여 개의 연관규칙을 바탕으로 워크넷, 잡코리아, 사람인의 직무분류체계와 SQF의 직무분류체계를 맵핑하여 1~4차로 분류하되 분류의 단계가 유연한 표준 직무분류체계를 새롭게 구축했다. 본 연구는 일부 전문가의 직관이 아닌 직종 간 연관분석을 통해 데이터를 기반으로 직종 간 맵핑을 시도함으로써 시장 수요를 반영하는 새로운 직무분류체계를 제안했다는데 의의가 있다. 다만 본 연구는 데이터 수집 시점이 일시적이기 때문에 시간의 흐름에 따라 변화하는 시장의 수요를 충분히 반영하지 못하는 한계가 있다. 계절적 요인과 주요 공채 시기 등 시간에 따라 시장의 요구하는 변해갈 것이기에 더욱 정확한 매칭을 얻기 위해서는 지속적인 데이터 모니터링과 반복적인 실험이 필요하다. 본 연구 결과는 향후 SW산업 분야에서 SQF의 개선방향을 제시하는데 활용될 수 있고, SW산업 분야에서 성공을 경험삼아 타 산업으로 확장 이전될 수 있을 것으로 기대한다.

머신러닝 기반 기업부도위험 예측모델 검증 및 정책적 제언: 스태킹 앙상블 모델을 통한 개선을 중심으로 (Machine learning-based corporate default risk prediction model verification and policy recommendation: Focusing on improvement through stacking ensemble model)

  • 엄하늘;김재성;최상옥
    • 지능정보연구
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    • 제26권2호
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    • pp.105-129
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    • 2020
  • 본 연구는 부도위험 예측을 위해 K-IFRS가 본격적으로 적용된 2012년부터 2018년까지의 기업데이터를 이용한다. 부도위험의 학습을 위해, 기존의 대부분 선행연구들이 부도발생 여부를 기준으로 사용했던 것과 다르게, 본 연구에서는 머튼 모형을 토대로 각 기업의 시가총액과 주가 변동성을 이용하여 부도위험을 산정했으며, 이를 통해 기존 방법론의 한계로 지적되어오던 부도사건 희소성에 따른 데이터 불균형 문제와 정상기업 내에서 존재하는 부도위험 차이 반영 문제를 해소할 수 있도록 하였다. 또한, 시장의 평가가 반영된 시가총액 및 주가 변동성을 기반으로 부도위험을 도출하되, 부도위험과 매칭될 입력데이터로는 비상장 기업에서 활용될 수 있는 기업 정보만을 활용하여 학습을 수행함으로써, 포스트 팬데믹 시대에서 주가 정보가 존재하지 않는 비상장 기업에게도 시장의 판단을 모사하여 부도위험을 적절하게 도출할 수 있도록 하였다. 기업의 부도위험 정보가 시장에서 매우 광범위하게 활용되고 있고, 부도위험 차이에 대한 민감도가 높다는 점에서 부도위험 산출 시 안정적이고 신뢰성 높은 평가방법론이 요구된다. 최근 머신러닝을 활용하여 기업의 부도위험을 예측하는 연구가 활발하게 이루어지고 있으나, 대부분 단일 모델을 기반으로 예측을 수행한다는 점에서 필연적인 모델 편향 문제가 존재하고, 이는 실무에서 활용하기 어려운 요인으로 작용하고 있다. 이에, 본 연구에서는 다양한 머신러닝 모델을 서브모델로 하는 스태킹 앙상블 기법을 활용하여 개별 모델이 갖는 편향을 경감시킬 수 있도록 하였다. 이를 통해 부도위험과 다양한 기업정보들 간의 복잡한 비선형적 관계들을 포착할 수 있으며, 산출에 소요되는 시간이 적다는 머신러닝 기반 부도위험 예측모델의 장점을 극대화할 수 있다. 본 연구가 기존 머신러닝 기반 모델의 한계를 극복 및 개선함으로써 실무에서의 활용도를 높일 수 있는 자료로 활용되기를 바라며, 머신러닝 기반 부도위험 예측 모형의 도입 기준 정립 및 정책적 활용에도 기여할 수 있기를 희망한다.

'임원경제지'를 통해 본 식물의 이용경향과 종예법(種藝法) (A Study on the Useful Trend of Plants Related to Landscape and How to Plant and Cultivate Through 'ImwonGyeongjaeji(林園經濟志)')

  • 신상섭
    • 헤리티지:역사와 과학
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    • 제45권4호
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    • pp.140-157
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    • 2012
  • 조선시대 조경관련 식물의 이용경향 그리고 서유구의 편저 '임원경제지'를 통해 본 식물의 심고 가꾸기에 대한 종예법(種藝法)을 추적한 연구결과는 다음과 같다. 첫째, '임원경제지'의 제3지에 해당하는 '만학지'편은 총 5권(총론, 과실수, 덩굴식물, 수목, 기타)으로 구성되었는데, 식물의 명칭과 품종, 토양조건, 심고 가꾸기, 접붙이기, 병충해 치료 방법 등을 체계적으로 기술하고 있는 조선시대 대표적 조경 관련 문헌이다. 둘째, 조경관련 용어에 있어서, 종재(種栽, 나무심기) 또는 재식(栽植), 재수시후(栽樹時候, 나무 심는 시기), 이재(移栽, 옮겨심기), 작원리(作園籬, 울타리 만들기), 명품(名品, 품종명), 토의(土宜, 적합한 토양), 종예(種藝, 심고 가꾸기), 의치(醫治, 식물치료), 호양(護養, 보호하고 기르기), 정원(庭園, 뜰) 또는 원포(園圃), 포자(圃者, 뜰 관리자) 또는 원정(園丁) 등의 용어를 사용하였다. 셋째, 조선시대 대표적 조경관련 문헌인 '양화소록', '지봉유설', '산림경제', '임원경제지'에 나타난 식물종의 출현 빈도는 화훼류, 과실수류, 목류, 덩굴류 순으로 분석되었으며, 낙엽수의 비중이 상록수에 비해 3.7배 이상 높게 나타났다. 이러한 화목류 및 과실수류, 낙엽활엽수 선호경향은 풍토환경에 조화되는 자생수종의 활용, 계절미를 위한 심미적 가치, 꽃과 열매를 위한 과실수의 도입 등 이용후생 경향, 그리고 성리학적 가치기준에 의한 상징성 등을 들 수 있다. 넷째, 식재 최적기를 음력 1월로 제시하였고, 비옥토를 많이 붙여 분 뜨기 하며, 생육방향에 맞춰 묻혔던 높이만큼 복토하여 식재하고 버팀목을 세워 보호해야 함을 강조하였다. 특히, 식재 최적기를 음력 정월로 기술하고 있는 점을 감안할 때 오늘날 이식 시기 판단에 많은 시사점을 제시한다. 한편, 씨앗 심기는 1치(3.3cm) 정도 깊이가 좋고, 꺾꽂이는 1월과 2월 사이에 손가락 굵기의 가지를 5치(16.5cm) 길이로 심는 것을 권장하였으며, 과실수를 접붙일 때 남쪽으로 뻗은 가지를 쓰면 과실이 많이 달리는데, 정월에 전지하면 과실이 탐스럽고 굵어진다 하였다. 다섯째, 생울타리는 가을에 멧대추를 빽빽하게 심어 이듬해 가을 1자(30cm) 간격으로 행렬이 맞게 이식하고, 1-2년이 지난 이듬해 봄에 7자(210cm) 정도 높이로 엮어야 함을 제시하였다. 한편, 느릅나무와 버드나무를 섞어 심고 엮어주면 가지와 잎이 창살처럼 기이하고 아름다운 울타리가 만들어 진다 하였으며, 울타리 조성에는 탱자나무, 무궁화나무, 버드나무, 사철나무, 산앵두나무, 오가피나무, 매실나무, 구기자나무, 산수유나무, 치자나무, 뽕나무, 찔레나무 등 다양한 수종을 권장하였다.

명화(名畵)에서 유발된 감정이 차용된 제품과 제품속성 평가에 미치는 영향 (The Influence of Art-provoked Affect on Product and Product Attributes Evaluation)

  • 김한구;정보희;주우진
    • Asia Marketing Journal
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    • 제13권2호
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    • pp.99-130
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    • 2011
  • 최근, 제품 디자인의 차별화 방법 중 하나로 제품에 명화(名畵)를 차용하는 이른바 '명화 마케팅(masterpiece marketing)'이 각광받고 있다. 본 연구는 시장에서 널리 사용되고 있는 명화 마케팅에 체계적이고 과학적인 방법을 적용하여, 명화에서 유발되는 감정이 제품 속성 평가에 영향을 미치는 중요한 요소임을 밝혀내고자 하였다. 본 연구는 명화가 가지는 본질적 기능인 감상자의 정서 유발에 초점을 맞추어, 차용된 명화에서 유발되는 감정(affect)이 해당 제품 평가에 어떠한 영향을 미치는 가에 대한 가설을 세웠다. 보다 구체적으로 기존 감정 연구에서 제시된 감정의 두 축, 쾌(pleasure), 환기(arousal)의 수준에서 차이가 나는 명화가 각각 제품에 차용되었을 경우, 소비자의 제품 평가에 어떠한 영향을 미치는 가에 대해 제품의 유형(실용재/ 쾌락재)과 각 속성(실용적 속성/ 쾌락적 속성)에 대한 평가의 차이를 통해 살펴보았다. 분석 결과, 긍정 감정을 야기하는 명화에 대한 선호도가 부정감정을 야기하는 명화에 대한 선호도보다 높았으며, 제품 유형에 관계없이 긍정감정을 유발하는 명화를 제품에 차용하였을 경우 부정감정을 유발하는 명화를 제품에 차용했을 때보다 제품태도가 더 높게 나타났다. 또한 이를 바탕으로 명화가 유발하는 감정이 제품태도에 미치는 영향은 명화에 대한 선호도에 의해 매개됨을 밝혀냈다. 감정의 또 다른 한 축인 환기 수준이 높은 명화를 실용재인 우유에 차용했을 경우, 쾌락적 속성에 대한 평가가 높아진 반면, 환기 수준이 낮은 명화를 차용했을 경우에는 실용적 속성에 대한 평가가 높아졌다. 그러나 쾌락재인 초콜릿의 경우 이러한 차이가 발견되지 않아 제품에 차용된 명화에서 유발되는 감정 수준(환기 수준)이 제품 유형에 따라 각각 다른 영향을 미치고 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구는 다음과 같은 점에서 의의가 있다. 첫째, 시장에서 널리 사용되고 있는 명화 마케팅에 체계적이고 과학적인 방법을 적용하여, 명화에서 유발되는 감정이 제품 속성 평가에 영향을 미치는 중요한 요소임을 밝혀내었다. 둘째, 긍정/부정 감정에 초점을 두어 진행되었던 기존 연구에서 더 나아가 감정의 또 다른 축인 환기가 제품 속성평가에 차별적인 영향을 미칠 수 있음을 확인하였다.

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