• 지역연구
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• 제38권1호
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• pp.21-32
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• 2022

본 연구의 목적은 두 가지이다. 첫째, 공유 모빌리티 중 사회적 갈등이 가장 첨예한 공유택시 플랫폼을 개발·실증하는데 있다. 이를 위해 기존 택시 서비스에 대한 소비자의 인식을 중요·만족도분석(IPA)를 활용해 분석하여 플랫폼 개발을 위한 함의를 도출하였다. 중요·만족도분석(IPA)을 통해 분석한 결과 유지관리영역에는 비정상적 영업활동과 안심 서비스가 중점개선영역에는 안전한 승차감과 손쉬운 승차가 도출되었다. 개선대상영역에는 이용 요금 수준과 운전자 정보제공 등 안전성이, 과잉투자영역에는 친절한 응대와 내외부 청결도가 각각 도출되었다. 본 연구의 두 번째 목적은 공유택시 서비스 플랫폼에 대해 이용자들의 부여하는 가치를 조건부가치추정법(CVM)을 활용해 추정하는데 있다. 본 연구를 통해 개발한 공유택시 플랫폼의 실증 서비스의 가치를 추정한 결과 평균 지불용의액(WTP)은 연간 가구당 3,621원으로 나타났으며, 해당 서비스를 김해시 전역으로 확산할 경우 평균 지불용의액이 2,515원/가구당/연간으로 나타났다. 실증서비스에 대한 지불의사에 비해 김해시 전역 확산 사업에 대한 지불의사는 69.5% 수준에 그쳤다. 이는 불특정 다수에 대한 서비스 확산, 공간적 확대에 따른 서비스 질 우려 등이 복합적으로 작용한 결과이다. 지속적인 실증을 통해 데이터를 구축하고, 이를 기반으로 서비스 고도화하여 확산을 위한 로드맵을 꼼꼼하게 구축할 필요가 있음을 시사하는 대목이다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.17-34
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• 2021

지식관리가 조직 성과에 중요한 조건으로 인식되면서, 조직들은 지식관리 정책 및 기술에 대한 투자를 증가시키고 있다. 지식관리가 성과를 도출하기 위해서는 개인이 보유하고 있는 좋은 지식을 지속해서 공유하는 것이 필요하다. 본 연구는 개인의 지식관리시스템을 통한 지식공유 의도에 미치는 긍정적, 부정적 원인을 제시하고, 조직 공유 분위기가 미치는 영향을 제시하는 것을 목적으로 한다. 연구는 선행연구를 통하여 연구 모델 및 가설을 제시하였으며, 지식관리시스템을 도입한 조직에 근무하는 조직원을 대상으로 설문지 기법을 통해 417개의 표본을 확보하였다. 그리고 구조방정식모델링을 실시하여 가설 검증을 하였다. 분석 결과, 지식관리시스템에 대한 유용성과 이용 용이성이 지식공유 의도에 긍정적 영향을 주었으며, 업무 갈등과 모호성이 부정적 영향을 주었다. 지식공유 분위기는 기술수용모델과 업무 스트레스에 각각 선행 요인으로서 영향을 주었다. 또한, 업무 스트레스는 유용성과 이용 용이성의 지식공유 의도에 미치는 영향을 조절하였다. 결과는 지식관리시스템 도입 시 고려해야 할 개인의 긍정적, 부정적 동기를 제시하였으며, 조직 차원에서 추진해야 할 방향성을 제시한 것에서 시사점을 가진다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.307-332
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• 2022

부도예측모형은 여러 금융기관의 신용평가모형의 지식기반(knowledge base)로 이용되고 있으며 최근 머신러닝 기법의 발전으로 이를 도입하여 고도화하려는 다양한 시도가 진행 중이다. 그러나 실제 이러한 모형이 도입되기 위해서는 모형을 이용하는 사용자와 설명제공 대상인 고객의 이해와 수용이 전제되어야 한다. 그러나 사용자에게 제공되는 설명이 현실적 타당성(feasibility)이 결여되어 있다면 모형의 신뢰성과 수용도에 부정적인 영향을 미친다. 이에 따라 본 연구는 도메인 지식을 설명 생성 알고리즘에 통합하여 현실적으로 타당한 설명을 사용자에게 제공하고자 한다. 본 연구에서는 머신러닝 기반의 부도예측 모형에 설명력을 더하는 방법으로 반사실적 예시(counterfactual example) 기반의 로컬영역에서의 설명을 제공하는 모델을 제안한다. 제안 모델은 모형에 이용된 재무변수의 특성을 설명력 생성 알고리즘에 통합하여 설명의 현실적 가능성을 확보하고 이를 통해 사용자의 이해와 수용을 도모하고자 한다. 또한 본 연구에서는 반사실적 예시기반 설명을 위해 유전알고리즘(GA)를 이용하며 다목적함수를 목적함수로 설정하여 반사실적 예시의 주요 기준이 되는 항목을 반영하고 있다. 본 연구는 대표적인 머신러닝 기법인 인공신경망을 이용해 부도예측모형을 학습시킨 뒤, 사후적 방법(post-hoc)으로 설명을 위한 알고리즘을 도입하여 기존의 모형 설명 알고리즘인 LIME과 현실적 가능성이 결여된 반사실적 예시 기반 알고리즘과 비교하였다. 더 나아가 제안방법의 금융/회계 분야의 종사자를 대상으로 서베이를 진행하여 제안 방법의 설명의 질을 정성적으로 평가하였다.

• 터널과지하공간
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• 제32권1호
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• pp.78-92
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• 2022

본 연구에서는 스마트 마이닝 기술의 수준을 체계적이고 구조화된 방법으로 평가할 수 있는 스마트 마이닝 기술 수준 진단평가 모델을 제안하였다. 이를 위해 스마트 마이닝의 성숙도를 정의하였으며, 제조업에서 활용되는 스마트 공장 진단평가 모델(KS X 9001-3)을 참조하여 스마트 마이닝 기술 수준 진단평가 모델의 세부평가항목 도출하였다. 기존의 체계를 유지하면서 기존 46개의 세부평가항목을 광업에 적합하도록 수정하였으며 추진전략, 프로세스, 정보시스템과 자동화, 성과 부문에서 총 29개의 세부 평가 항목을 도출하였다. 이를 토대로 스마트 마이닝 기술 수준 진단평가 설문지를 설계하였고, 국내의 철광산을 연구지역으로 설정한 다음 스마트 마이닝 기술 수준을 평가하였다. 연구지역의 스마트화 수준은 레벨 2로 나타났으며, 일반 제조업의 평균 스마트 수준과 비교했을 때 40% 정도 낮은 수준에 있음을 유추할 수 있었다. 또한, 개발된 모델을 이용하여 스마트 마이닝의 도입, 운영, 고도화의 단계별로 광산의 취약한 부분을 인지하고 투자 및 개선 방향을 제시할 수 있었다.

• 자원리싸이클링
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• 제31권5호
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• pp.42-51
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• 2022

현재 우리나라에서 보유한 골재자원은 개발수요증가 및 건설투자확대 등으로 고갈이 예상되고 있으며, 정부에서는 향후 골재자원의 원활한 공급을 위해 다양한 해결책을 모색하고 있다. 순환골재는 폐콘크리트에서 추출한 골재로 일반골재에 비해 품질이 낮으나, 전처리, 혼화재 적용 등을 통해 일반콘크리트와 유사한 품질을 유도할 수 있는 것으로 알려져 있다. 순환골재 활용성을 극대화할 수 있는 방안은 보도블럭, 호안블럭 등 콘크리트 2차 제품에 적용하는 것으로 예상되므로 본 연구에서는 일반골재콘크리트 호안블럭과 유사한 품질을 나타낼 수 있는 순환골재콘크리트 호안블럭의 생산가능성을 분석하였다. 이를 위해 순환골재 및 준조강시멘트의 적용량과 증기양생이력을 콘크리트 시험변수로 설정하였으며, 호안블럭 시험에서는 최적의 순환골재콘크리트와 GFRP 보강근 적용에 따른 하중저항성능을 평가하였다. 실험결과, 준조강시멘트와 순환골재를 혼입한 콘크리트는 양생온도 및 지속시간의 변화에도 탈형강도를 만족하였다. 재령 28일 강도에서는 증기양생이력에 따라 압축강도의 증감이 확인되었으며, 특히 시멘트량을 감소시킨 변수도 증기양생이력의 조절을 통해 일반콘크리트와 동등한 성능이 발현되었다. 순환골재콘크리트 호안블럭의 재하시험결과, 보강비에 따라 다르나 일반 호안블럭과 유사한 성능을 나타내었다. 따라서 순환골재콘크리트의 낮은 품질특성은 배합 및 양생방법의 조절과 적정 보강재 적용을 통해 보완이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국항만경제학회지
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• 제37권3호
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• pp.35-53
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• 2021

지난 20년 동안 우리나라 국제여객항 카페리의 여객과 화물 운송 실적은 각각 연평균 8.6%의 증가율을 기록하였다. 하지만 항로의 발전과 항차의 양적 증대에 비해 국제여객항의 비효율적인 관리체계에 대한 개선 요구가 끊임없이 제기되어 왔다. 본 논문은 중요도-성취도(IPA) 기법을 응용·적용하여 우리나라의 대표 국제여객항인 인천항을 중심으로 최근 국제여객선 수급상황 변화와 정부·민간 등 이용 주체의 개선 요구를 반영한 여객터미널 관리체계 전반의 개선사항과 추진 방안을 제시하였다. IPA 분석 결과, 인천항 국제여객터미널의 '운영' 부문에서는 세관인력의 확대 및 상시통관 시스템 시행, '시설'에서는 연락교-선석 간 완충시설 설치 및 카페리 화물 전용 배후단지 마련, '제도'의 경우 비용부담 주체의 명확한 기준 설정 및 터미널 이용 관련 비용의 인상폭 제한 등이 관리체계 개선에 가장 필요한 항목으로 나타났다. 본 연구의 결과는 국제여객항의 효율적인 관리체계를 위해 운영, 시설 및 제도 등 다각적 차원에서 이해관계자의 의견을 반영한 정부의 정책 접근과 투자의 필요성을 시사한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권9호
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• pp.544-560
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• 2022

본 연구는 사회서비스 종사자의 임파워먼트가 서비스지향성에 미치는 영향에 대한 직업존중감의 매개효과를 검증하고자 충청북도 지역자율형 사회서비스투자사업 제공인력 대상으로 설문조사하여 329부의 자료를 분석하였다. 주요 연구결과는, 임파워먼트 하위요인 중에서 업무수행 관계와 개인적 업무지향이 직업존중감에 유의미한 영향을 미치며, 업무환경 통제 임파워먼트가 서비스지향성 하위요인 모두(신뢰지향, 성실지향, 유형지향)에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 개인적 업무지향 임파워먼트는 서비스지향성 하위요인 중 성실지향과 유형지향에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 사회서비스 종사자의 임파워먼트는 직업존중감을 매개로 서비스지향성에 긍정적 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 매개변수인 직업존중감은 서비스지향성의 하위변인인 성실지향과 유형지향에 영향을 미치는 것으로 확인하였다. 이에 사회서비스 종사자의 서비스지향성 제고를 위해 명확한 업무이해를 위한 매뉴얼 개발과 종사자 스스로 능력을 개발할 수 있도록 지속적이고 실질적인 보수교육이 필요하며, 서비스 전달자로서 다양한 이용자를 대상으로 서비스지향적 태도를 가질 수 있도록 제도적, 정책적 보완이 필요함을 제안하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권5호
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• pp.697-703
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• 2022

최근 Covid-19 및 불안한 국제정세로 인한 경기 침체로 많은 투자자들이 투자의 한 수단으로써 파생상품시장을 선택하고 있다. 하지만 파생상품시장은 주식시장에 비해 큰 위험성을 가지고 있으며, 시장 참여자들의 시장에 대한 연구 역시 부족한 실정이다. 최근 인공지능 분야의 발달로 파생상품시장에서도 기계학습이 많이 활용되고 있다. 본 논문은 해외선물에 분 단위로 거래하는 스캘핑 거래의 분석을 위해 기계학습 기법 중 하나인 강화학습을 적용하였다. 데이터 세트는 증권사에서 거래되는 해외선물 상품들 중 4개 상품을 선정해, 6개월간 1분봉 및 3분봉 데이터의 종가, 이동평균선 및 볼린저 밴드 지표들을 이용한 21개의 속성으로 구성하였다. 실험에는 DNN 인공신경망 모델과 강화학습 알고리즘인 DQN(Deep Q-Network), A2C(Advantage Actor Critic), A3C(Asynchronous A2C)를 사용하고, 학습 데이터 세트와 테스트 데이터 세트를 통해 학습 및 검증 하였다. 에이전트는 스캘핑을 위해 매수, 매도 중 하나의 행동을 선택하며, 행동 결과에 따른 포트폴리오 가치의 비율을 보상으로 한다. 실험 결과 에너지 섹터 상품(Heating Oil 및 Crude Oil)이 지수 섹터 상품(Mini Russell 2000 및 Hang Seng Index)에 비해 상대적으로 높은 누적 수익을 보여 주었다.

• 지능정보연구
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• 제29권2호
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• pp.129-148
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• 2023

블록체인 기술이 적용되어 있는 암호화폐는 높은 가격 변동성을 가지며 투자자 및 일반 대중으로부터 큰 관심을 받아왔다. 이러한 관심을 바탕으로 암호화폐를 비롯한 투자상품의 미래가치를 예측하기 위한 연구가 이루어지고 있으나 예측모형에 대한 설명력 및 해석 가능성이 낮아 실무에서 활용하기 어렵다는 비판을 받아왔다. 본 연구에서는 암호화폐 가격 예측모형의 성과를 향상시키기 위해 금융투자상품의 가치평가에 활용되는 기술적 지표들과 함께 투자자의 사회적 관심도를 반영할 수 있는 구글 키워드 검색량 데이터를 사용하고 설명 가능한 인공지능을 적용하여 모형에 대한 해석을 제공하고자 한다. 최근 금융 시계열 분야에서 예측성과의 우수성을 인정받고 있는 LSTM(Long Short Term Memory)과 CNN(Convolutional Neural Networks)을 활용하고, 'bitcoin'을 검색어로 하는 구글 검색량 데이터를 적용해 일주일 후의 가격 등락 예측모형을 구축하였다. LSTM과 CNN을 활용해 구축한 모형들이 높은 예측성능을 보였으며 구글 검색량을 반영한 모형에서 더 높은 예측성과를 확인할 수 있었다. 딥러닝 모형의 해석 가능성 및 설명력을 위해 XAI의 SHAP 기법을 적용한 결과, 구글 검색량과 함께 과매수, 과매도 정도를 파악할 수 있는 지표들이 모형의 의사결정에 가장 큰 영향들을 미치고 있음을 파악할 수 있었다. 본 연구는 암호화폐 가격 등락 예측에 있어 전통적으로 시계열 예측에 우수한 성과를 인정받고 있는 LSTM뿐만 아니라 이미지 분류에서 높은 예측성과를 보이는 딥러닝 기법인 CNN 또한 우수한 예측성능을 보일 수 있음을 확인하였으며, XAI를 통해 예측모형에 대한 해석을 제공하고, 대중의 심리를 반영하는 정보 중 하나인 구글 검색량을 활용해 예측성과를 향상시킬 수 있다는 것을 확인했다는 점에서 의의가 있다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제6권2호
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• pp.71-84
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• 2021

빅데이터 및 인공지능 기술은 4차 산업혁명에 핵심적인 기술이나, 국내 중소·중견 기업의 빅데이터 분석 활용과 복합 인공지능 분야의 기술경쟁력 확보가 미흡한 상황이다. 따라서 빅데이터 및 인공지능 분야의 기술사업화를 통해 산업군 전반의 경쟁력을 강화하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 기술 포트폴리오 분석을 통해 공공연구성과 실용화 우선순위를 평가하고자 한다. 우선 공공연구성과 정보에 대해 앙상블 기법을 적용한 딥러닝 모델을 사용하여 과제의 6T 분류 결측값을 개선하였다. 이후 6T 분야별 빅데이터 및 인공지능융합 분야를 대상으로 토픽 모델링을 진행하여 10개의 세부기술분야를 도출하였다. 세부기술분야별 기술사업화 가능성을 판단하기 위해 기술활동성과 기술효율성을 새롭게 정의하고 측정하였다. 두 축을 기반으로 포트폴리오를 4가지의 유형으로 구분하여 기술사업화 최우선 고려 대상, 장기 투자가 필요한 기술분야 등을 제안하였다. '영상 및 이미지 기반의 진단 기술'은 기술활동성 및 기술효율성이 높아 시장의 수요와 사업화 역량 모두 이상적인 수준으로 나타났다. 이처럼 체계적인 산업·기술시장 분석을 통해 공공연구성과 창출 기술의 활용을 활성화할 수 있으며 중소·중견으로의 효율적인 기술 이전 및 사업화 추진이 가능하다.