• 한국수자원학회논문집
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• 제46권9호
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• pp.921-932
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• 2013

홍수빈도해석이나 홍수예측과 같은 홍수조절을 위한 필수적인 정보는 유출자료이다. 하지만, 소규모 유역의 경우 유출자료를 측정하지 않는 미계측 유역의 다지점 분석과 총량분석을 위한 정보가 너무 부족한 실정으로 이를 극복하기 위한 방안을 제시하였다. 이를 위해 본 연구에서는 집중형 모델인 저류함수법를 활용하여 충주댐유역을 세분화하여 적용하였다. 충주댐 유역은 22개의 소유역으로 분류하였으며 충주댐 수위관측소의 유출자료의 공간적 확장성을 검증하였다. 홍수사상은 1990년부터 2009년까지의 21개 홍수사상을 활용하여 한 곳(충주댐 유입량)의 자료를 중심으로 22개 소유역의 저류함수법의 수문지형학적 특성에 관여하는 매개변수(k, p, $T_l$)를 고정하고 홍수사상마다 달라지는($f_1$, $R_{sa}$)를 최적화 하며 22개 유역의 유출자료를 생산하였다. 교차검증 지점인 영춘과 판운 수위관측소의 평균 Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE)는 충주댐의 유입량이 0.71을 나타낼 때 각각 0.67과 0.52를 나타내 유출자료의 확장성에 있어서 만족(NSE > 0.5)하는 범위에 들어 집중형 모형을 활용한 유출자료의 확장가능성을 보였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제32권3호
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• pp.43-53
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• 2023

본 연구는 실내 상업적 공간, 특히 카페에서 보안 카메라를 이용해 방문자 수와 위치를 실시간으로 파악하고, 이를 통해 사용 가능한 좌석 정보와 혼잡도 예측을 제공하는 시스템의 개발을 목표로 한다. 우리는 실시간 객체 탐지 및 추적 알고리즘인 YOLO를 활용하여 방문자 수와 위치를 실시간으로 파악하며, 이 정보를 카페 실내 지도에 업데이트하여 카페 방문자가 사용 가능한 좌석을 확인할 수 있도록 한다. 또한, 우리는 vanishing gradient문제를 해결한 장단기 메모리(Long Short Term Memory, LSTM)와 시간적인 관계를 가지는 데이터를 처리하는데 유용한 시퀀스-투-시퀀스(Sequence-to-Sequence, Seq2Seq)기법을 활용해 다양한 시간 간격에 따른 방문자 수와 움직임 패턴을 학습하고, 이를 바탕으로 카페의 혼잡도를 실시간으로 예측하는 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 카페의 관리자와 이용자 모두에게 예상 혼잡도를 제공함으로써, 카페의 운영 효율성을 향상시키고, 고객 만족도를 높일 수 있다. 본 연구에서는 보안 카메라를 활용한 실내 위치 추적 기술의 효용성을 입증하며, 상업적 공간에서의 활용 가능성과 더불어 미래 연구 방향을 제시한다.

• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.99-120
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• 2010

최근 고객들의 비대면 접점 서비스 이용도가 높아짐에 따라, 비대면 채널은 다양한 데이터의 분석을 통해 고객 만족도를 향상시킬 수 있는 유용한 창구로 인식되고 있다. 이러한 비대면 채널의 대표적 영역으로 콜센터를 들 수 있으며, 콜센터 운영에서 고객 만족도에 가장 큰 영향을 미치는 요소는 상담 인력의 규모인 것으로 알려져 있다. 즉, 일정수준 이상의 고객 만족도를 유지하기 위해서는 충분한 상담 인력을 확보하는 것이 관건이지만, 불필요하게 많은 인력을 확보하는 것은 인건비 측면에서 비용의 낭비를 초래할 수 있다. 따라서 부족하지도 않고 넘치지도 않을 정도의 적정 인력을 산출하는 능력은 콜센터 운영의 핵심 경쟁력으로 인식되고 있으며, 최근 콜센터에서는 적정 인력의 규모를 예측하기 위해 WFM(Work Force Management) 업무 전담 부서를 설치하고 콜량을 정확하게 예측하기 위한 노력을 기울이고 있다. 콜량 예측을 위해 현업에서 주로 사용되는 방법은 담당자의 직관에 의존하는 방법으로, 일정기간의 콜량 평균을 담당자가 주관적 판단에 의해 보정함으로써 이루어진다. 하지만 이러한 방식은 담당자의 주관적 성향에 크게 좌우된다는 한계를 갖고 있어서, 최근에는 다양한 예측 모형을 시스템화한 WFMS(Workforce Management System) 패키지가 널리 활용되고 있다. 하지만 이 시스템은 초기 도입 시 매우 고가의 구축비용이 발생하며, 신규 요인 발굴 시 이를 즉각적으로 시스템에 반영하기 어렵다는 한계점을 갖고 있다. 이를 극복하기 위해 본 연구에서는 데이터 마이닝의 대화식 의사결정나무 기법을 이용함으로써, 객관적이면서도 업무 배경 지식을 충분히 활용할 수 있는 예측 모형을 수립하고자 한다. 또한, 본 연구에서 수립한 모형의 정확성 평가를 위해, 국내 최대 규모의 한 자동차 보험사 콜센터의 4년 8개월 간의 실 데이터를 사용한 실험을 수행하고 그 결과를 제시하였다. 실험에서는 기존의 WFMS와 본 연구에서 제안하는 두 가지 모형인 대화식 의사결정나무 기반의 예측 모형, 일반 의사결정나무 기반의 예측 모형의 세 가지 모형에 대해, 다양한 오차 허용범위 하에서의 사고콜 및 고장콜에 대한 예측 적중률을 평가하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제35권5호
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• pp.1135-1146
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• 2015

본 논문은 무동력 비탄소 교통수단 중 하나인 자전거 이용의 활성화를 위해 자전거교통의 안전성을 향상시키고자 한다. 이에 현재 설치 운영되고 있는 자전거도로의 문제점을 분석하고, 자전거 교통사고 자료를 토대로 자전거 사고예측모형을 개발하였다. 그에 대한 절차는 다음과 같다. 첫째, 국내 자전거도로의 현황 및 사고 자료를 제시하고 최근 3년(2009년~2011년)동안 전국에서 발생한 자전거교통사고를 수집하여 자료를 토대로 자전거교통사고 특성을 분석한다. 둘째, 전라남도 자전거 사고 자료를 사고 특성 분석을 통해 자전거 사고건수에 영향을 주는 변수를 선정하고, 'SPSS Statistics 21'의 중회귀분석을 이용해 사고예측모형을 개발하였다. 이때 자전거사고건수는 도로형태(교차로, 횡단보도, 기타단일로)별 연장에 따른 사고건수를 사용하였다. 도출된 사고예측모형을 검증하기 위하여 2011년도 광주광역시에서 발생한 자전거 사고자료를 이용하였으며 예측값과 실제 사고건수를 비교하였다. 그 결과, 일부 자료를 제외하고는 대부분 실제사고건수와 일치하는 것을 통해 사고예측모형의 신뢰성이 확보되고 있는 것으로 나타났다. 셋째, 자전거도로 문제점 분석을 위해 자전거도로 현장조사를 실시하였으며 도출된 문제점에 대한 개선대책을 제시하였다. 본 연구를 통해 향후 자전거도로 계획 및 재정비 시 기초자료로 활용 될 것으로 판단되며 자전거 이용자의 안전성을 향상시키고 교통수단으로서의 자전거 이용의 활성화를 도모할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.111-126
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• 2020

CRM의 하위 연구 분야로 진행되었던 고객이탈예측은 최근 비즈니스 머신러닝 기술의 발전으로 인해 빅데이터 기반의 퍼포먼스 마케팅 주제로 더욱 그 중요도가 높아지고 있다. 그러나, 기존의 관련 연구는 예측 모형 자체의 성능을 개선시키는 것이 주요 목적이었으며, 전체적인 고객이탈예측 프로세스를 개선하고자 하는 연구는 상대적으로 부족했다. 본 연구는 성공적인 고객이탈관리가 모형 자체의 성능보다는 전체 프로세스의 개선을 통해 더 잘 이루어질 수 있다는 가정하에, 이차원 고객충성도 세그먼트 기반의 고객이탈예측 프로세스 (CCP/2DL: Customer Churn Prediction based on Two-Dimensional Loyalty segmentation)를 제안한다. CCP/2DL은 양방향, 즉 양적 및 질적 로열티 기반의 고객세분화를 시행하고, 고객세그먼트들을 이탈패턴에 따라 2차 그룹핑을 실시한 뒤, 이탈패턴 그룹별 이질적인 이탈예측 모형을 독립적으로 적용하는 일련의 이탈예측 프로세스이다. 제안한 이탈예측 프로세스의 상대적 우수성을 평가하기 위해 기존의 범용이탈예측 프로세스와 클러스터링 기반 이탈예측 프로세스와의 성능 비교를 수행하였다. 글로벌 NGO 단체인 A사의 협력으로 후원자 데이터를 활용한 분석과 검증을 수행했으며, 제안한 CCP/2DL의 성능이 다른 이탈예측 방법론보다 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 이러한 이탈예측 프로세스는 이탈예측에도 효과적일 뿐만 아니라, 다양한 고객통찰력을 확보하고, 관련된 다른 퍼포먼스 마케팅 활동을 수행할 수 있는 전략적 기반이 될 수 있다는 점에서 연구의 의의를 찾을 수 있다.