• 농촌지도와개발
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• 제21권2호
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• pp.1-28
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• 2014

현재 농촌지역개발 민간컨설팅회사는 농촌개발과 관련된 거의 모든 영역에 걸쳐 참여하고 있다. 상향식 사업을 강조하는 정책 환경은 이들의 참여를 더욱 확대시키는 계기로 작용할 것이다. 초기 기대를 안고 시작된 민간컨설팅회사에 대한 평가는 부정적 입장으로 선회되고 있는데, 민간컨설팅회사에 대한 논란의 중심에는 전문성이 자리 잡고 있으며, 컨설팅회사 내부문제로 한정하는 경향이 강하다. 그러나 본 글은 이 같은 문제가 정책의 결과라는 시각에서 출발하고 있다. 정부는 정책을 개발뿐 아니라, 정책집행과정에서 관리 감독의 책임도 있기 때문이다. 정부가 갖는 문제는 정부정책기조에 편승하여 성급하게 민간컨설팅을 도입하고 상향식 농촌지역개발의 목적이 주민의 의식변화를 수반한 내생적 발전의 이념에 있음에도 불구하고, 단기간의 성과를 요구하는 정책 환경 등이 현재의 컨설팅회사의 문제를 출현시킨 출발점이다. 민간컨설팅회사의 문제점이 컨설팅시장에 어떠한 영향을 미쳤는가를 현황자료를 이용하여 업체의 경영성과를 토대로 유형을 분석한 결과 시장을 리딩하는 9개 업체를 포함하는 최우수유형(9개), 우수유형(36개), 보통유형(34개)로 구분되었고, 유형별 업체의 경영성과와 업체가 보유한 전문성 등의 경영자원과의 관련성을 분석한 결과 우수유형의 지역개발관련 인적보유 정도만이 관련이 있을 뿐, 다른 유형에서는 관련성이 전혀 없었다. 이와 같은 결과는 민간컨설팅회사 선정기준에 업체의 전문성과 같은 역량이 아닌, 다른 외적요인이 크게 작용하고 있는 결과로서, 민간컨설팅도입에 대한 충분한 정부당국의 대응방안 마련이 시급하다.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.1-18
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• 2015

협업 필터링은 학계나 산업계에서 우수한 성능으로 인해 많이 사용되는 추천기법이지만, 정량적 정보인 사용자들의 평가점수에만 국한하여 추천결과를 생성하므로 간혹 정확도가 떨어지는 문제가 발생한다. 이에 새로운 정보를 추가로 고려하여, 협업 필터링의 성능을 개선하려는 연구들이 지금까지 다양하게 시도되어 왔다. 본 연구는 최근 Web 2.0 시대의 도래로 인해 사용자들이 구입한 상품에 대한 솔직한 의견을 인터넷 상에 자유롭게 표현한다는 점에 착안하여, 사용자가 직접 작성한 리뷰를 참고하여 협업 필터링의 성능을 개선하는 새로운 추천 알고리즘을 제안하고, 이를 스마트폰 앱 추천 시스템에 적용하였다. 정성 정보인 사용자 리뷰를 정량화하기 위해 본 연구에서는 텍스트 마이닝을 활용하였다. 구체적으로 본 연구의 추천시스템은 사용자간 유사도를 산출할 때, 사용자 리뷰의 유사도를 추가로 반영하여 보다 정밀하게 사용자간 유사도를 산출할 수 있도록 하였다. 이 때, 사용자 리뷰의 유사도를 산출하는 접근법으로 중복 사용된 색인어의 빈도로 산출하는 방안과 TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency) 가중치 합으로 산출하는 2가지 방안을 제시한 뒤 그 성능을 비교해 보았다. 실험결과, 제안 알고리즘을 통한 추천, 즉 사용자 리뷰의 유사도를 추가로 반영하는 알고리즘이 평점만을 고려하는 전통적인 협업 필터링과 비교해 더 우수한 예측정확도를 나타냄을 확인할 수 있었다. 아울러, 중복 사용 단어의 TF-IDF 가중치의 합을 고려했을 때, 단순히 중복 사용 단어의 빈도만을 고려했을 때 보다 조금 더 나은 예측정확도를 얻을 수 있음도 함께 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.29-45
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• 2012

회사채 신용등급은 투자자의 입장에서는 수익률 결정의 중요한 요소이며 기업의 입장에서는 자본비용 및 기업 가치와 관련된 중요한 재무의사결정사항으로 정교한 신용등급 예측 모형의 개발은 재무 및 회계 분야에서 오랫동안 전통적인 연구 주제가 되어왔다. 그러나, 회사채 신용등급 예측 모형의 성과와 관련된 가장 중요한 문제는 등급별 데이터의 불균형 문제이다. 예측 문제에 있어서 데이터 불균형(Data imbalance) 은 사용되는 표본이 특정 범주에 편중되었을 때 나타난다. 데이터 불균형이 심화됨에 따라 범주 사이의 분류경계영역이 왜곡되므로 분류자의 학습성과가 저하되게 된다. 본 연구에서는 데이터 불균형 문제가 존재하는 다분류 문제를 효과적으로 해결하기 위한 다분류 기하평균 부스팅 기법 (Multiclass Geometric Mean-based Boosting MGM-Boost)을 제안하고자 한다. MGM-Boost 알고리즘은 부스팅 알고리즘에 기하평균 개념을 도입한 것으로 오분류된 표본에 대한 학습을 강화할 수 있으며 불균형 분포를 보이는 각 범주의 예측정확도를 동시에 고려한 학습이 가능하다는 장점이 있다. 회사채 신용등급 예측문제를 활용하여 MGM-Boost의 성과를 검증한 결과 SVM 및 AdaBoost 기법과 비교하여 통계적으로 유의적인 성과개선 효과를 보여주었으며 데이터 불균형 하에서도 벤치마킹 모형과 비교하여 견고한 학습성과를 나타냈다.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.79-96
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• 2012

기술의 발전과 융합이 빠르게 이루어지고 있는 오늘날 유망기술을 어떻게 파악하여, 다양한 후보군들 중에서 최적의 R&D 대상을 어떻게 선정할 것인가에 대한 문제는 주요한 경영의사결정문제 중 하나로 부상하고 있다. 본 연구에서는 이러한 R&D 기술 선정 의사결정을 지원할 수 있는 새로운 지능형 의사결정지원시스템을 제안한다. 본 연구의 의사결정지원시스템은 크게 3가지 모듈로 구성되는데, 우선 첫 번째 모듈인 '기술가치 평가' 모듈에서는 기업이 관심을 갖고 있는 분야의 특허들을 분석하여 유망기술 파악에 요구되는 다양한 차원의 기술가치 평가지수 값들을 산출하는 작업이 이루어진다. 이를 통해, 현재 시점에서의 각 기술의 가치가 다양한 차원에서 평가가 이루어지고 나면, 두 번째 모듈인 '미래기술가치 예측' 모듈에서 이들의 시간 흐름에 따른 변화를 학습한 인공지능 모형을 토대로 각 후보기술들이 미래 시점에 어떤 가치지수값을 갖게 될 것인지 예측값을 산출하게 된다. 마지막 세 번째 모듈인 '최적 R&D 대상기술 선정 지원' 모듈에서는 앞서 두 번째 모듈에서 산출된 각 차원별 예상 가치지수값들을 적절히 가중합하여 기술의 종합적인 미래가치 예측값을 산출하여 의사결정자에게 제공하는 기능을 수행한다. 이를 통해 의사결정자가 자사에 적합한 최적의 R&D 대상기술을 선정할 수 있도록 하였다. 본 연구에서는 제안된 시스템의 적용 가능성을 검증하기 위해, 10년치 특허데이터에 인공신경망 기법을 적용하여 실제 기술가치 예측모형을 구축해 보고, 그 효과를 살펴본다.

• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.163-179
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• 2010

최근 패션산업에서는 고객의 니즈가 다양해지고 공급 리드타임이 크게 단축됨에 따라 최신 유행을 즉각 반영한 디자인, 빠른 상품 회전율로 승부하는 패스트 패션이 각광받고 있다. 또한, 기업간 경쟁도 심화되면서 얼마나 신속하게 효율적으로 고객의 니즈를 만족시킬 것인가가 패션산업의 중요한 성공요인으로 강조되고 있다. 따라서, 다품종 소량 신속생산이 강조되는 패스트 패션 산업에서는 트랜드 변화에 신속 대응을 지원하는 지능형 신속대응시스템(Intelligent Quick Response System : IQRS) 구축 및 지원을 절실히 요구하고 있다. 본 논문은 패스트 패션 산업 IQRS 구축에서 요구되는 신속대응 프로세스 수립, 지능적 판단을 지원하는 신속대응 기준 및 실행, 신속대응 물량 산정 및 시기 의사결정 모델을 제시하였다. 또한, 신속대응 의사결정의 합리성을 검증할 수 있는 KPI(Key Performance Indicator)를 설계하여 모델의 신뢰도를 향상시켰다. 제시된 각 모델은 A사의 ERP 구현사례를 통해 실용성을 검증하였다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.109-125
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• 2019

지능형 전자상거래 검색 엔진에 대한 관심이 커지면서, 검색 상품의 특징을 지능적으로 추출하고 활용하기 위한 연구들이 수행되고 있다. 특히 전자상거래 지능형 검색 엔진에서 상품을 검색 할 때, 제품의 색상은 상품을 묘사하는 중요한 특징 중에 하나이다. 따라서 사용자의 질의에 정확한 응답을 위해서는 사용자가 검색하려는 색상과 그 색상의 동의어 및 유의어에 대한 처리가 필요하다. 기존의 연구들은 색상 특징에 대한 동의어 처리를 주로 사전 방식으로 다뤄왔다. 하지만 이러한 사전방식으로는 사전에 등록되지 않은 색상 용어가 질의에 포함된 경우 처리하지 못하는 한계점을 가지고 있다. 본 연구에서는 기존에 사용하던 방식의 한계점을 극복하기 위하여, 실시간으로 인터넷 검색 엔진을 통해 해당 색상의 RGB 값을 추출한 후 추출된 색상정보를 기반으로 유사한 색상명들을 출력하는 모델을 제안한다. 본 모델은 우선적으로 기본적인 색상 검색을 위해 671개의 색상명과 각 RGB값이 저장된 색상 사전을 구축하였다. 본 연구에서 제시한 모델은 특정 색상을 검색하는 것으로 시작하며, 검색된 색상이 색상 사전 내 존재하는 지 유무를 확인한다. 사전 내에 검색한 색상이 존재한다면, 해당 색상의 RGB 값이 기준 값으로 사용된다. 만일 색상사전 내에 존재하지 않는다면, Google 이미지 검색 결과를 크롤링하여 각 이미지의 특정 영역 내 RGB값들을 군집화하여 구한 평균 RGB값을 검색한 색상의 기준 값으로 한다. 기준 RGB값을 앞서 구축한 색상 사전 내의 모든 색상의 RGB 값들과 비교하여 각 R, G, B 값에 있어서 ${\pm}50$ 내의 색상 목록을 정렬하고, RGB값 간의 유클리디안 거리 유사도를 활용하여 최종적으로 유사한 색 상명들을 출력한다. 제안 방안의 유용성을 평가하기 위해 실험을 진행하였다. 피설문자들이 생각하는 300 개의 색상 이름과 해당 색상 값을 얻어, 본 연구에서 제안한 방안을 포함한 총 네가지 방법을 통해 얻은 RGB 값들과 피설문자가 지정한 RGB값에 대한 비교를 진행했다. 인간의 눈을 반영하는 측정 기준인 CIELAB의 유클리드안거리는 평균 13.85로 색상사전만을 활용한 방안의 30.88, 한글 동의어사전 사이트인 워드넷을 추가로 활용한 방안의 30.38에 비해 비교적 낮은 색상 간의 거리 값을 보였다. 연구에서 제시하는 방안에서 군집화 과정을 제외한 방안의 색 차는 13.88로 군집화 과정이 색 차를 줄여준다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 기존 동의어 처리 방식인 사전 방식이 지닌 한계에서 벗어나기 위해, 사전 방식에 새로운 색상명에 대한 실시간 동의어 처리 방식을 결합한 RGB값 기반의 새로운 색상 동의어 처리 방안을 제안한다. 본 연구의 결과를 활용하여 전자상거래 검색 시스템의 지능화에 크게 기여할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.161-177
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• 2015

정보기술의 빠른 진화, 빅데이터의 등장, 분석기법의 고도화 등으로 인해 다량의 데이터로부터 의미있는 정보를 추출하는 데이터마이닝을 다양한 영역에 활용하고자 하는 시도들이 활발히 진행되고 있다. 그 중의 한 분야가 농산물 유통영역인데, 농산물에 대한 지속적인 수요 증가와 전자경매의 활성화 등으로 수도권 농산물 도매시장에서만도 연간 수천만건 이상의 거래가 이루어 진다. 그러나 급속한 거래량 증가와 더불어 과거로부터 관행적으로 이루어지고 있는 부정거래도 함께 증가하고 있는데 거래참가자들 사이의 결탁에 의해 발생하는 농산물 도매시장의 부정거래는 점차 지능화되는 추세이며, 이들을 감지하고 적발하기가 매우 어려운 실정이다. 이로 인해 농산물 유통환경의 공정거래 질서는 침해되고 시장에 대한 신뢰는 훼손되곤 한다. 따라서 거래투명성을 제고하고 유통비리를 구조적으로 개선하기 위한 과학적이고 자동화된 부정탐지시스템의 필요성이 어느 때보다도 절실히 요구되는 상황이다. 본 연구에서는 데이터마이닝의 의사결정나무를 이용하여 실제 발생하지 않은 거래를 실물 없이 거래한 것처럼 조작하여 대금을 정산하는 행위인 허위거래를 탐지하는 모형을 제시하였다. 이를 위해 실제 농산물 도매시장의 데이터를 수집하였고, 데이터의 정제 및 표준화 등의 선행작업을 수행하였다. 또한 변수 간의 상관관계 및 분포도 분석 등을 통해 데이터의 특성을 파악한 후 예측모형을 구축하여 허위거래와 정상거래를 분류하는 패턴을 도출하였으며, 최종적으로 시험용 데이터를 이용하여 모형을 평가하는 단계를 거쳐 결과의 적합성을 확인하였다. 향후 데이터마이닝을 이용한 부정탐지 모형을 허위거래뿐만 아니라 낙찰부정, 경매조작 등과 같이 다양화되는 부정거래에 적용하게 되면 보다 지대한 효과를 거둘 수 있으리라 사료된다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권8호
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• pp.69-82
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• 2015

본 연구는 NCS 기반 교육과정을 교육학 이론의 관점에서, 특히 Tyler의 과학적 교육과정과 이를 둘러싼 논쟁을 검토하여 최근 전문대학교에 전면적으로 도입되고 있는 NCS 기반 교육과정이 가진 한계와 과제를 제시하고자 한다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, NCS 기반 교육과정의 도입은 산업체 인력수요와 대학 인재양성 간의 불일치를 해소하고 능력중심사회를 실현하기 위해 국정과제의 일환으로 추진되었다. 둘째, 청년실업의 확대, 산업인력의 고령화, 학력차별의 구조적인 문제 등을 갖고 있는 고용시장에서 인력수요 불일치 문제가 전문대학의 NCS 기반 교육과정 도입으로 해결될 수 있을지에 대한 비판적 문제의식을 제기한다. 셋째, NCS 기반 교육과정이 이론적 배경으로 하고 있는 Tyler의 과학적 교육과정개발 절차와 핵심요소를 둘러싼 정당성과 이데올로기에 대해 많은 논쟁이 이루어졌고, 그 한계가 지적되어 새로운 교육과정 패러다임으로 대체되고 있다는 점에서 NCS 기반 교육과정의 도입에 대한 재검토가 요구된다. 넷째, 다양한 한계 내에서도 NCS 기반 교육과정의 도입 목적을 실현하기 위해서는 인력수요의 불일치 문제와 관련한 사회 경제 정치적 관계의 구조적 특성을 고려하여 해결점을 찾아야하고, 직무 능력과 표준에 대한 규정의 주체 문제, 창의적 융복합 시대에서 NCS의 사회적 유효성 문제, 교육과정의 정체성과 이에 대한 다양한 이론적 관점 및 실천이 고려되어야 한다는 점을 제안한다.

• 경영과정보연구
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• 제39권2호
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• pp.1-15
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• 2020

많은 기업들은 정보통신기술(ICT)을 이용하여 생산성을 향상시키고 있다. 이러한 정보통신기술의 사용은 자원기반 관점에서 주장하는 불확실한 환경에 대응한 기업의 경쟁우위를 창출하기 위한 하나의 과정으로 이해된다. 그러나 새로운 정보통신기술의 도입이 항상 업무 효율과 생산성 향상을 만들어내 것은 아니라, 오히려 새로운 정보통신기술의 도입이 기업 성과를 저해하는 요인으로 작용하는 경우도 있다. 테크노스트레스는 새로운 기술환경에 사용자가 적응하지 못할 때 사용자가 받게 되는 부작용을 의미한다. 즉, 새로운 정보통신기술의 이용에서 나타나는 부적 영향이 테크노스트레스라 할 수 있다. 이에 본 연구는 기업의 조직 구성원의 테크노스트레스가 반생산성에 미치는 영향을 규명하였다. 본 연구는 기존의 연구와는 달리, 대구지역 기업의 종사자들을 대상으로 연구를 수행하였으며, 혁신저항과 반생산적 과업행동을 종속변수로 활용하였다. 실증분석의 결과는 테크노스트레스가 반생산적 과업행동과 혁신저항을 증가시키고 있음을 나타내었다. 따라서 테크노스트레스가 생산성에 부정적으로 작용될 수 있기 때문에, 장기적이며 지속적인 경쟁력을 확보하기 위하여 새로운 정보통신기술의 도입을 준비하는 단계에서부터 조직 구성원들에 대한 체계적인 관리가 요구된다고 할 수 있겠다.

• 한국농공학회논문집
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• 제62권2호
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• pp.97-109
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• 2020

Drought is one of the most influential disasters in sustainable agriculture and food security of nations. In order to preemptively respond to agricultural droughts, vulnerability assessments were conducted to predict the possibility of drought in the region, the degree of direct or indirect damage, and the ability to cope with the damage. Information on agricultural drought vulnerability status of different regions is extremely useful for implementation of long term drought management measures. The purpose of this study is to develop and implement a quantitative approach for measuring agricultural drought vulnerability at sub-district level based on agricultural water and reservoirs. To assess the vulnerability in a quantitative manner and also to deal with different physical and socioeconomic data on the occurrence of agricultural drought, we selected the appropriate factors for the assessment of agricultural drought vulnerability through preceding studies, and analyzed the meteorological and agricultural reservoir data from 2015 to 2018. Each item was weighted using AHP (Analytic Hierarchy Process) analysis and evaluated through the agricultural drought vulnerability estimation. The entire national vulnerability assessments showed that Ganghwa, Naju, and Damyang were the most vulnerable to agricultural droughts. As a result of analyzing spatial expression, Gyeongsang-do is relatively more vulnerable to drought than Gangwon-do and Gyeonggi-do. The results revealed that the methodology and evaluation items achieved good performance in drought response. In addition, vulnerability assessments based on agricultural reservoir are expected to contribute supporting effective drought decisions in the field of agricultural water management.