• KDI Journal of Economic Policy
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• 제31권1호
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• pp.239-276
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• 2009

본 연구에서는 주식시장에서 정보 생산자로서 중요한 기능을 수행하는 '애널리스트'의 이익 예측치 편의와 정확도가 증권사와 평가 대상 기업의 동일인 소유 여부에 의하여 영향을 받는지를 점검하였다. 소유구조에 기반한 증권사와 평가 대상 기업 간의 특수관계에 의하여 평가자의 행태가 달라지고 그로 인하여 불특정 다수의 투자자에게 부정적 영향이 초래되는 경우 적절한 규제조치가 필요할 것이라는 측면에서 제기된 문제의 실천적 의미를 찾을 수 있다. 물론 평판효과(reputation effect)가 중요한 역할을 하는 증권업과 애널리스트 시장에서 시장규율(market discipline)이 원활히 작동한다면 특수관계로 인해 왜곡된 정보를 제공할 유인이 사라질 것이며 별도의 규제가 필요하지는 않을 것이다. 분석 결과에 의하면, 특수관계가 존재할 경우 양의 예측편의가 발생하는 빈도가 높은 것은 사실이나, 예측편의의 크기를 포함한 종합적 상관관계를 고려할 경우 증권사와 평가 대상 기업 간의 특수관계가 유의한 예측편의를 발생시키는 것으로 보기는 어려우며, 정확도 또한 의미있는 차이를 보이는 것으로 결론짓기는 어려운 것으로 나타났다. 이는 적어도 현재까지는 증권사가 소유구조로 인하여 왜곡된 정보를 생산하려는 유인보다 정확한 정보를 제공한다는 평판을 지키려는 유인이 더욱 크게 작용한 결과 관측되는 현상으로 해석될 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.1-20
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• 2013

소셜 네트워크는 사용자들의 공통된 관심사, 경험, 그리고 일상 생활들을 함께 공유하기 위해 소셜 네트워크 상 사람들을 서로 연결시켜주는 거대한 커뮤니케이션 플랫폼이다. 소셜 네트워크상의 사용자들은 포스팅, 댓글, 인스턴스 메시지, 게임, 소셜 이벤트 외에도 다양한 애플리케이션을 통해 다른 사용자들과 소통하고 개인 정보 관리하는데 많은 시간을 소비한다. 소셜 네트워크 상의 풍부한 사용자 정보는 추천시스템이 추천 성능을 향상시키기 위해 필요한 큰 잠재력이 되었다. 대부분의 사용자들은 어떤 상품을 구매하기 전 가까운 관계이거나 같은 성향을 가진 사람들의 의견을 반영하여 의사 결정을 하게 된다. 그러므로 소셜 네트워크에서의 사용자 관계는 추천시스템을 위한 사용자 선호도 예측을 효율적으로 높이는데 중요한 요소라 할 수 있다. 일부 연구자들은 소셜 네트워크에서의 사용자와 다른 사용자들 사이의 상호작용 즉, 소셜 관계(social relationship)와 같은 소셜 데이터가 추천시스템에서 추천의 질에 어떠한 영향을 미치는가를 연구하고 있다. 추천시스템은 아마존, 이베이, Last.fm과 같은 큰 규모의 전자상거래 사이트 또한 채택하여 사용되는 시스템으로, 추천시스템을 위한 방법으로는 협업적 여과 방법과 내용 기반 여과 방법이 있다. 협업적 여과 방법은 사용자들의 선호도 학습에 의해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템 중 선호할 수 있는 아이템을 정확하게 제안하기 위한 추천시스템 방법 중 하나이다. 협업적 여과는 사용자들의 데이터에 초점을 맞춘 방법으로 유사한 배경과 선호도를 가지는 사용자들로부터 정보를 수집하여 사용자들의 선호도 예측을 자동으로 발생시킨다. 특히 협업적 여과는 근접한 이웃 사용자들에 의해서 목적 사용자가 선호할 수 있는 아이템을 제시하는 것으로 유사한 이웃 사용자를 찾는 것이 중요하다. 좋은 이웃 사용자 발견은 사용자와 아이템을 고려하는 방법이 일반적이다. 각 사용자는 아이템 즉, 영화, 상품, 책 등에 자신의 선호도를 나타내기 위하여 평가 값을 입력하고, 시스템은 이를 바탕으로 사용자-평가 행렬을 구축한다. 이 사용자-평가 행렬은 목적 사용자와 유사하게 아이템을 평가한 사용자 그룹을 찾기 위한 것으로, 목적 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대하여 사용자-평가 매트릭스를 통해 그 평가 값을 예측한다. 현재 이 협업적 여과 방법은 전자상거래와 정보 검색에서 적용되어 개인화 시스템에 효율적으로 사용되고 있다. 하지만 초기 사용자 문제, 데이터 희박성 문제와 확장성 그리고 예측 정확도 향상 등 해결해야 할 과제가 여전히 남아 있다. 이러한 문제들을 해소하기 위해 많은 연구자들은 하이브리드, 신뢰기반, 소셜 네트워크 기반 협업적 여과와 같은 다양한 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 전통적인 협업적 여과 방식의 예측 정확도와 추천 성능을 향상시키기 위해 소셜 네트워크에 존재하는 소셜 관계를 이용한 협업적 여과 시스템을 제안한다. 소셜 관계는 소셜 네트워크 서비스 중 하나인 페이스북 사용자들이 남긴 포스팅과 사용자의 소셜 네트워크 친구와 의견 교류 중 남긴 코멘트와 같은 사용자 행동을 기반으로 정의된다. 소셜 관계를 구축하기 위해 소셜 네트워크 사용자의 포스팅과 댓글을 추출하고, 추출된 텍스트에 불용어 및 특수 기호 제거와 스테밍 등 전처리를 수행하였다. 특징 벡터는 TF-IDF를 이용하여 전처리된 텍스트에 나타난 각 단어에 대한 특징 점수를 계산함으로써 구축된다. 본 논문에서 이웃 사용자를 결정하기 위해 사용되는 사용자 간 유사도는 특징 벡터를 이용한 사용자 행동 유사도와 사용자의 영화 평가를 기반으로 한 전통적 방법의 유사도를 결합하여 계산된다. 제안하는 시스템은 목표 사용자와 제안한 방법을 통해 결정된 이웃 사용자 집단을 기반으로 목표 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 Top-N 아이템을 선별하여 사용자에게 아이템을 추천하게 된다. 본 논문에서 제안하는 방법을 확인하고 평가하기 위하여 IMDB에서 제공하는 영화 정보 기반으로 영화 평가 시스템을 구축하였다. 예측 정확도를 평가하기 위해 MAE 값을 이용하여 제안하는 알고리즘이 얼마나 정확한 추천을 수행하는지에 대한 예측 정확도를 측정하였다. 그리고 정확도, 재현율 및 F1값 등을 활용하여 시스템의 성능을 평가하였으며, 시스템의 추천 품질은 커버리지를 이용하여 평가되었다. 실험 결과로부터 본 논문에서 제안한 시스템이 보다 더 정확하고 좋은 성능으로 사용자에게 아이템을 추천하는 것을 볼 수 있었다. 특히 소셜 네트워크에서 사용자 행동을 기반으로 한 소셜 관계를 이용함으로써 추천 정확도를 6% 향상시킴을 보였다. 또한 벤치마크 알고리즘과의 성능비교 실험을 통해 7% 향상된 추천 성능의 결과를 보여준다. 그러므로 사용자의 행동으로부터 관찰된 소셜 관계를 CF방법과 결합한 제안한 방법이 정확한 추천시스템을 위해 유용하며, 추천시스템의 성능과 품질을 향상시킬 수 있음을 알 수 있다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제2권3호
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• pp.25-36
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• 2000

본 연구에서는 합리적이고 공학적인 터널 해석 방법을 제시하기 위해, 시공 중 막장에서 관찰된 신뢰성 높은 암석 및 암반 평점분류 방식과 실내시험을 근거로 하는 일반화된 Hoek-Brown의 현장 암반 모델을 현재 시공이 완료된 지하철 터널 공사 현장의 계측자료와 비교 분석하였다. 그 결과로서 실무적인 측면에서의 터널해석을 위한 일반화된 Hoek-Brown 현장 암반모델의 국내 적용성을 제시하고 적용으로 인한 지반 입력물성치에 대한 타당성을 Trueman과 Trunk의 경험적인 추정식으로 검증하고자 한다. 그러나 불량한 암반의 RMR 값은 정확도가 떨어지기 때문에 일반화된 Hoek-Brown의 현장 암반모델의 적용성에 문제가 있으나, 시공 중 계측자료로 보완함으로서 위험도가 높은 불량암반의 적용성을 평가하였다. 본 연구를 통해서 암석의 경험적인 파괴규준인 일반화된 Hoek-Brown 현장 암반모델을 적용하여 변형과 강도에 과한 암반 입력물성치를 결정하는 과정에서 GSI하한치 = RMR-5를 사용함으로서 현장에서 안정해석의 정확도를 높일 수 있음을 알 수 있다. 단, 여기서는 편마암의 mi=33, 풍화암의 최저치 ${\sigma}ci=100t/m^2$ 이고 GSI는 RMR Chart의 해당연도와 상관없이 동일하다는 조건에서 이루어졌다.

• 대한토목학회논문집
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• 제35권2호
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• pp.307-318
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• 2015

본 연구에서는 도시지역의 침수해석시간 단축을 위하여 도로네트워크를 활용한 2차원 침수해석의 효용성을 살펴보고자 한다. 이를 위하여, 세가지의 모의조건을 설정하였으며, Case 1은 도로만 침수가 발생하는 조건, Case 2와 3는 도로 및 건물지역 모두 침수가 발생하는 조건이다. 따라서 Case 1은 수치지형도로부터 추출한 도로네트워크를 따라 격자를 구성하였으며, Case 2와 3는 각각 전체 연구유역에 대해 정형격자 및 비정형격자로 구성하였다. 각 조건을 2010년 9월 21일 발생한 집중호우로 인하여 침수피해가 발생한 삼성배수분구에 적용하였다. Case 2와 3의 정확도 및 계산시간을 Case 1과 비교함으로써, 본 연구에서 제안한 도로네트워크를 활용한 2차원 침수해석기법의 효율성을 검증하였다. 해석 결과, 총 침수해석시간은 Case 1, Case 2, Case 3 순으로 빨랐으며, 각 조건별 도로영역 내 침수 적합도는 85% 이상을 보여주었다. 그리고 건물 영역에 대한 침수는 본 연구에서 제시한 건물영역 침수등급지수로 산정하였으며, 세 조건 모두 유사한 결과를 보여주었다. 그러므로 본 연구에서 제안한 도로네트워크를 활용한 침수해석방법과(Case 1), 건물영역 침수등급지수는 도시지역의 실시간 침수예경보 연구에 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.526-529
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• 2003

추천 시스템 또는 협업 필터링은 특정 사용자에게 잠재적으로 흥미가 있거나 가치가 있는 항목을 분류하는 방법이다. 유사한 성향을 갖는 사용자는 유사한 형태의 항목을 좋아하리라는 가정 하에, 이 방법은 사용자들의 성향에 관한 데이터베이스를 이용하여 아직 평가되지 못한 항목에 대한 평가값을 예측하는데 사용된다. 보통 추천하고자 하는 사람의 성향은 시간에 따라 변할 수 있고 이러한 시간적인 변화는 사용자 성향에 대한 분류 혹은 예측에 대한 정확성을 떨어뜨릴 수 있다. 본 논문에서는 협업 필터링 알고리즘의 예측 성능을 향상하기 위해서 사용자 성향의 시간적 변화를 이용한 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 기존의 통계적 협업 필터링의 일반적인 형태인 GroupLens 시스템의 상관 가중치가 최근 사용자의 유사성을 반영하기 위해 변형되었다. 제안된 방법은 EachMovie 데이터셋을 이용해 평가하였고 GroupLens 시스템과 비교하여 더 나은 예측 결과를 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.156-163
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• 2006

협동적 여과(CF) 시스템은 구현의 용이성과 뛰어난 성능으로 널리 활용되고 있다. 그러나 이 시스템은 데이터 희소성 신상품 추천 불가, 추천 근거에 대한 설명 부족 등의 문제점을 포함하고 있어 이를 해결하기 위한 많은 연구가 진행되었다. 데이터 희소성 문제는 데이터의 누적에 따라 해결될 수 있지만, 협동적 여과 기법의 특성상 새로이 출시되는 품목에 대한 추천이 불가능하다. 이를 해결하기 위해 내용 기반(CB) 기법을 같이 사용하는 연구들이 제안되었다. 또한 협동적 여과 시스템은 추천 과정에 있어 추천 근거에 대한 설명을 제공하지 않는다. 본 연구에서는 추천에 대한 설명 기능을 포함하고 있는 선호 단어를 활용한 내용기반 예측 시스템을 제안한다. 이 시스템은 새로이 출시되는 영화에 대해 사용자의 영화에 대한 평가 정보를 예측하며, 추천의 근거가 되는 선호 단어를 제시한다. 또한 기존의 내용기반 예측 시스템에서 일어나는 속성 비매칭 문제로 인한 성능 저하를 막기 위해 기호 네트워크를 활용한 성능 개선 방법을 제안한다. 성능 비교를 위해 EachMovie 데이터베이스와 IMDb 사의 영화 홍보 데이터를 사용하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.203-210
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• 2020

메모리 기반의 협력 필터링은 추천 시스템의 대표적인 타입이지만 데이터 희소성이라는 본질적인 문제를 갖고 있다. 이 문제를 해결하기 위해 많은 연구 업적들이 이루어졌으나, 보다 체계적인 접근 방법은 여전히 요구된다. 본 연구는 사용자 간의 유사도를 산출하기 위하여 항목들에 대한 사용자 평가치 분포를 활용한다. 따라서 제안 방법은 사용자의 모든 평가치를 이용하므로, 공통 항목에 대한 평가치만을 이용하는 기존 방법들과 대비된다. 더욱이, 각 항목에 대한 다른 사용자들의 평가치들을 유사도 계산에 반영함으로써 항목 평가치의 광역적인 관점을 취한다. 제안 방법의 성능은 실험을 통하여 평가하였고, 연관된 다른 방법들과 비교하였다. 그 결과, 제안 방법은 예측과 순위 정확도 측면에서 우수한 성능을 보였다. 이러한 예측 정확도의 향상은 전통적인 유사도 척도에 비해 최근의 방법으로 달성한 것보다 최고 2.6배 더 높다.

• 한국철도학회논문집
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• 제13권1호
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• pp.71-77
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• 2010

대부분의 선진국에서 교량의 유지보수 및 보강(Maintenance Repair & Rehabilitation-MR&R)으로 인한 비용은 해마다 증가하고 있다. 전산화된 교량유지관리 및 의사결정시스템(Bridge Management System-BMS)은 가능한 최저의 생애주기비용(Life Cycle Cost - LCC)에 최적의 안정성를 확보하기 위해 개발되었다. 본 논문에서는 제한된 현존하는 교량진단기록을 이용하여 현존하지 않는 과거의 교량상태등급 데이타를 생성하기 위해 Backward Prediction Model(BPM)이라 불리는 인공신경망(Artificial Neural Network-ANN)에 기초한 예측모델을 제시한다. 제안된 BPM은 한정된 교량 정기점검기록으로부터 현존하는 교량진단기록과 연관성을 확립하기 위해 교통량과 인구, 그리고 기후 등과 같은 비구조적 요소를 이용하며, 제한된 교량진단기록과 비구조적 요소 사이에 맺어진 연관성을 통해 현존하지 않는 과거의 교량상태등급 데이타를 생성할 수 있다. BPM의 신뢰도를 측정하기 위하여 Maryland DOT로 부터 얻어진 National Bridge Inventory(NBI)와 BMS 교량진단자료를 이용하였다. 이중 NBI자료를 이용한 Backward comparison 에 있어서 실제 NBI기록과 BPM으로 생성된 교량상태등급과의 차이(상판: 6.68%, 상부구조부: 6.61%, 하부구조부: 7.52%)는 BPM으로 생성된 결과의 높은 신뢰도를 보여준다. 이 연구의 결과는 제한된 정기점검 기록으로 야기되는 BMS의 장기 교량손상 예측에 관련된 사용상의 문제를 최소화하고 전반적인 BMS 결과의 신뢰도를 높이는데 기여 할 수 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2002년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.799-801
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• 2002

To develop GIS (Gas Insulated Switchgear), prediction of the flow field including pressure in GIS is very important. The transport phenomena in GIS including arc is also being studied in these days. In this study, to predict the arc behaviour for GIS with voltage rating up to 800kV developed by HHI (Hyundai Heavy Industries Co. Ltd.), the analysis of flow and electric field in GIS were investigated. To simulate the compressible flow in GIS, the CFX, commercial CFD code, was used. The movement of the piston and the electrode of the GIS was simulated with moving grid method, which was superior to the method of varying the property of cells in the aspect of accuracy and convergence of solution. The calculated maximum pressure within the puffer cylinder was matched with experimental data within 5% error. Also, the oscillation of pressure in GIS after the movement of electrode was well predicted.

• 유통과학연구
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• 제16권11호
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• pp.21-27
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• 2018

Purpose - This study investigates the financial ratio of savings banks and the effect of the ratio having influence upon bankruptcy by quantitative empirical analysis of forecast model to give material of better management and objective evidence of management strategy and way of advancement and risk control. Research design, data, and methodology - The author added two growth indexes, three fluidity indexes, five profitability indexes, and four activity indexes CAMEL rating to not only the balance sheets but also the income statement of thirty savings banks that suspended business from 2011 to 2015 and collected fourteen financial ratio indexes. IBMSPSS VER. 21.0 was used. Results - Variables having influence upon bankruptcy forecast models included total asset increase ratio and operating income increase ratio of growth index and sales to account receivable ratio, and tangible equity ratio and liquidity ratio of liquidity ratio. The study selected total asset operating ratio, and earning and expenditure ratio from profitability index, and receivable turnover ratio of activity index. Conclusions - Financial supervising system should be improved and financial consumers should be protected to develop saving bank and to control risk, and information on financial companies should be strengthened.