• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.69-94
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• 2017

최근 빅데이터 분석 수요의 지속적 증가와 함께 관련 기법 및 도구의 비약적 발전이 이루어지고 있으며, 이에 따라 빅데이터 분석은 소수 전문가에 의한 독점이 아닌 개별 사용자의 자가 수행 형태로 변모하고 있다. 또한 전통적 방법으로는 분석이 어려웠던 비정형 데이터의 활용 방안에 대한 관심이 증가하고 있으며, 대표적으로 방대한 양의 텍스트에서 주제를 도출해내는 토픽 모델링(Topic Modeling)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 전통적인 토픽 모델링은 전체 문서에 걸친 주요 용어의 분포에 기반을 두고 수행되기 때문에, 각 문서의 토픽 식별에는 전체 문서에 대한 일괄 분석이 필요하다. 이로 인해 대용량 문서의 토픽 모델링에는 오랜 시간이 소요되며, 이 문제는 특히 분석 대상 문서가 복수의 시스템 또는 지역에 분산 저장되어 있는 경우 더욱 크게 작용한다. 따라서 이를 극복하기 위해 대량의 문서를 하위 군집으로 분할하고, 각 군집별 분석을 통해 토픽을 도출하는 방법을 생각할 수 있다. 하지만 이 경우 각 군집에서 도출한 지역 토픽은 전체 문서로부터 도출한 전역 토픽과 상이하게 나타나므로, 각 문서와 전역 토픽의 대응 관계를 식별할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 전체 문서를 하위 군집으로 분할하고, 각 하위 군집에서 대표 문서를 추출하여 축소된 전역 문서 집합을 구성하고, 대표 문서를 매개로 하위 군집에서 도출한 지역 토픽으로부터 전역 토픽의 성분을 도출하는 방안을 제시한다. 또한 뉴스 기사 24,000건에 대한 실험을 통해 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 평가하였으며, 이와 함께 제안 방법론에 따른 분할 정복(Divide and Conquer) 방식과 전체 문서에 대한 일괄 수행 방식의 토픽 분석 결과를 비교하였다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제54권1호
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• pp.220-237
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• 2021

국가민속문화재 전 순정효황후 주칠 나전가구(傳 純貞孝皇后 朱漆 螺鈿家具) 매트리스의 제작 기법 및 사용 재료의 특성을 확인한 후 보존처리를 진행하였으며, 창덕궁 대조전 매트리스와 비교하여 1920~30년대 국내에서 사용된 매트리스의 특징을 확인해보고자 하였다. 전 순정효황후 매트리스 분석 결과, 프레임은 소나무과 솔송이 사용되었으며, 구조부인 웨빙, 트와인은 마섬유로 확인되었다. 충전재인 버랩은 마섬유, 초석은 벼속, 그 외 충전재는 면섬유로 확인되었다. 커버 상단은 레이온, 하단은 면섬유가 사용되었다. 사용된 재료와 내부 구조를 확인한 결과, 서양 가구인 데이베드와 의자에서 주로 사용되는 업홀스터리로 제작되었다. 보존처리 과정에서는 분석 결과를 바탕으로 유사한 재료를 사용하였으며, 해체 → 세척 → 보수 및 보강 → 조립의 순으로 진행하였다. 해체 과정에서 상단의 커버가 새롭게 발견되었으며, 충전재인 버랩에서 요코하마, 고베, 조선의 단어가 발견되었다. 하지만 제작사나 제작 장소를 특정할 수 있는 추가적인 흔적은 발견되지 않았다. 구조부와 충전재, 커버는 건식 세척을 진행한 후 업홀스터리 구조에서 기존 재료는 제거하지 않고 유사한 재료를 사용하여 보수 및 보강을 진행하였다. 구조부 웨빙은 동종의 재료를 사용하여 보강하였으며, 스프링의 배열 및 고정은 트와인을 사용하여 목재 프레임에 고정하였다. 손상된 면천과 버랩은 유사한 소재의 보강재를 덧댄 후 바느질하였다. 상단 커버는 손상부에 보강 직물을 마름하여 안쪽에 넣고 바느질하였다. 조립은 해체의 역순으로 진행하였다. 스프링과 닿는 부분에 동일 소재의 버랩을 삽입하여 고정한 후 충전패드, 보강천, 초석, 면천, 솜포, 커버 보호용 광목천, 커버를 씌워 택으로 마무리하였다. 순정효황후가 사용한 2개의 매트리스는 제작 시기의 차이가 있을 뿐 프레임과 충전재, 커버로 구성된 서양의 업홀스터리로 제작되었다. 보존처리 과정에서 새로운 벨벳 커버가 발견되었고 이전 수리 흔적이 확인되었으며, 충전재로 초석, 가마니와 짚풀 등이 확인됨에 따라 제작 환경에 따른 사용 재료의 변화를 확인할 수 있었다. 향후 근대문화재 업홀스터리 의자 또는 소파의 보존처리에서 사용 재료 및 제작 방법의 변화를 살펴볼 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.127-146
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• 2017

상품자산(Commodity Asset)은 주식, 채권과 같은 전통자산의 포트폴리오의 안정성을 높이기 위한 대체투자자산으로 자산배분의 형태로 투자되고 있지만 주식이나 채권 자산에 비해 자산배분에 대한 모델이나 투자전략에 대한 연구가 부족한 실정이다. 최근 발전한 기계학습(Machine Learning) 연구는 증권시장의 투자부분에서 적극적으로 활용되고 있는데, 기존 투자모델의 한계점을 개선하는 좋은 성과를 나타내고 있다. 본 연구는 이러한 기계학습의 한 기법인 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 상품자산에 투자하는 모델을 제안하고자 한다. 기계학습을 활용한 상품자산에 관한 기존 연구는 주로 상품가격의 예측을 목적으로 수행되었고 상품을 투자자산으로 자산배분에 관한 연구는 찾기 힘들었다. SVM을 통한 예측대상은 투자 가능한 대표적인 4개의 상품지수(Commodity Index)인 골드만삭스 상품지수, 다우존스 UBS 상품지수, 톰슨로이터 CRB상품지수, 로저스 인터내셔날 상품지수와 대표적인 상품선물(Commodity Futures)로 구성된 포트폴리오 그리고 개별 상품선물이다. 개별상품은 에너지, 농산물, 금속 상품에서 대표적인 상품인 원유와 천연가스, 옥수수와 밀, 금과 은을 이용하였다. 상품자산은 전반적인 경제활동 영역에 영향을 받기 때문에 거시경제지표를 통하여 투자모델을 설정하였다. 주가지수, 무역지표, 고용지표, 경기선행지표 등 19가지의 경제지표를 이용하여 상품지수와 상품선물의 등락을 예측하여 투자성과를 예측하는 연구를 수행한 결과, 투자모델을 활용하여 상품선물을 리밸런싱(Rebalancing)하는 포트폴리오가 가장 우수한 성과를 나타냈다. 또한, 기존의 대표적인 상품지수에 투자하는 것 보다 상품선물로 구성된 포트폴리오에 투자하는 것이 우수한 성과를 얻었으며 상품선물 중에서도 에너지 섹터의 선물을 제외한 포트폴리오의 성과가 더 향상된 성과를 나타남을 증명하였다. 본 연구에서는 포트폴리오 성과 향상을 위해 기존에 널리 알려진 전통적 주식, 채권, 현금 포트폴리오에 상품자산을 배분하고자 할 때 투자대상은 상품지수에 투자하는 것이 아닌 개별 상품선물을 선정하여 자체적 상품선물 포트폴리오를 구성하고 그 방법으로는 기간마다 강세가 예측되는 개별 선물만을 골라서 포트폴리오를 재구성하는 것이 효과적인 투자모델이라는 것을 제안한다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.101-123
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• 2013

최근 경제 패러다임의 변화로 인해 기업이 글로벌 경쟁우위 및 미래 성장동력 확보하기 위해서는 기술과 경영을 통합적으로 이해할 수 있는 학제적 지식을 바탕으로 기술연구의 동향을 파악하고 융합기술 및 유망기술 예측하여 지속적 혁신, 핵심역량 강화, 핵심기술 보유, 기술 융합 등을 통해 새로운 가치를 창출할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 기술경영관련 연구의 거시적인 흐름을 분석하기 위해 동시단어 분석기반의 계량서지학적 방법론을 사용하였다. 즉, 최근 10년 동안 기술경영분야의 주요 해외 저널에 게재된 논문의 키워드를 수집한 다음, 빈도 분석, 초기 키워드 네트워크의 구조 분석, 시간이 지남에 따른 새로 생성된 키워드의 선호적 연결 및 성장 분석, 전체 네트워크에 대한 컴포넌트 분석 및 중심성 분석을 수행하였다. 이를 통해 기술경영분야의 논문에 대한 구체적인 연구 주제를 파악할 수 있고, 이들 간의 관계를 파악함으로써, 학제적 연구와 통섭을 위한 구체적인 연구주제들의 조합을 제시할 수 있다. 본 연구결과를 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 논문 별 키워드는 1개~23개의 분포를 지니고 있으며, 평균적으로 논문 당 4.574개의 키워드가 있다. 또한 키워드 중 90%가 10년 동안 3번 이하로 사용되었다. 특히 1번만 사용된 키워드는 약 75%의 비중을 차지하고 있음을 확인하였다. 둘째, 키워드 네트워크는 좁은 세상 네트워크 및 척도 없는 네트워크의 특징을 따르고 있음을 확인하였다. 특히 기술경영관련 논문에 사용된 키워드 중 소수의 키워드의 독점화 경향이 높음을 확인할 수 있었다. 셋째, 선호적 연결 및 성장 분석을 통해 기술경영분야의 키워드는 시간이 지남에 따라 선호적 연결을 통한 생존과 소멸 과정에 의해 부익부 빈익빈 현상이 고착되고 있고 있음을 확인하였다. 또한 신규 키워드의 선호적 연결 정도 분석을 통해 신규 연구분야 또는 새로운 연구영역을 창출할 가능성이 있는 키워드 관련 연구 주제에 대한 관심이 시간이 지남에 따라 증가하다가 일정 시점이 지나면 감소함을 확인하였다. 넷째, 컴포넌트 분석 및 중심성 분석을 통해 기술경영관련 연구 동향을 확인하였다. 특히 중심성 분석을 통해 Innovation(혁신), R&D(연구개발), Patent(특허), Forecast(예측), Technology transfer(기술이전), Technology(기술), SME(중소기업) 등의 키워드가 연결중심성, 매개중심성, 근접중심성이 높음을 확인하였다. 본 연구의 분석결과는 기술경영의 연구 동향, 타 학문과의 통섭 및 신규 연구주제 선정 시 참고할 수 있는 유용한 정보로 활용될 수 있다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제46권3호
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• pp.230-250
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• 2013

동아대학교박물관에 소장된 <초충도수병(草蟲圖繡屛)>(이하 <수병>)은 보물 제595호로 지정되어 있으며 초충도 회화작품보다 더 정교하고 섬세한 사실적 표현과 다채한 입체적 구성으로 미술사 분야에서 그 가치가 높이 평가되어 왔다. 그러나 <수병>이 자수 작품임에도 불구하고 현재까지 섬유공예적 측면에서의 분석과 연구는 이루어지지 않았다. 본고에서는 <수병>의 바탕직물, 자수색사, 자수기법 등을 과학적 기기를 사용하여 조사 분석함으로써 <수병>의 문양소재와 섬유공예적 특징 및 <수병>이 섬유공예사에서 갖는 가치를 규명하였다. 연구 결과, <수병>은 8폭 병풍으로 이루어져 있으며 소재와 구도는 일반적인 초충도 회화작품과 유사하다. 각 폭의 주제문양은 제1폭에서부터 순서대로 오이, 맨드라미, 원추리, 여주, 패랭이, 수박, 가지, 들국화로 이루어져 있다. <수병>의 문양 중 여주는 현전하는 초충도 회화작품에서는 볼 수 없는 특별한 소재이다. 제8폭은 곤충, 파충류 등의 문양이 없이 들국화만 단독으로 시문하여 초충도의 전형적인 형식과 차별이 있다. <수병>의 직물은 지금까지 장식용 자수에서는 볼 수 없었던 검은색을 사용하여 다채한 색사를 강조하여 극대로 표현하고자 했음을 알 수 있다. 바탕직물은 5매 공단[무문단(無紋緞)]을 사용하였다. 자수사는 극히 미약하게 꼬임을 준 반푼사를 사용하였으며 꼬임의 방향은 우연이다. 한 가지 색의 단사를 사용하기도 하고 때로는 두 가지 색을 병사로 사용하거나 합연사한 혼합색을 사용하여 입체적으로 표현하였다. 색상은 열화되고 퇴색이 심하여 원래의 색은 알 수 없지만 가장 많이 사용된 색은 황색계열에서 녹색계열의 색이며 청색, 갈색, 자색 등이 비교적 잘 남아있다. 원추리, 패랭이, 딸기 등의 색은 현재 적황색으로 남아 있는데 초충도와 비교해 볼 때 원래는 주황색 또는 홍색이었을 것으로 추정된다. 자수의 기법은 대부분 표면평수를 사용하여 면을 채우고 있다. 이를 통해 색사의 낭비를 줄이고자 했던 옛 여인들의 알뜰한 지혜가 엿보인다. 평수는 면을 장식하는 비교적 간단한 자수법이지만 색사를 다양화하고 면을 분할하여, 수직, 수평, 사선평수를 배합하고 때로는 자릿수와 같이 서로 맞물리게 자수하여 다양한 질감과 양감을 표현하였다. 곤충의 몸통은 가장자리수와 이음수, 평수를 혼합하여 입체적으로 표현하고 있으며, 특히 가장자리수의 활용이 주목된다. 그 외 이음수로 잎맥 등을 입체감 있게 나타내고, 제7폭의 쇠뜨기는 표면솔잎수를 층층이 자수하여 사실적으로 표현하였다. 패랭이, 딸기, 오이 등에는 평수 위에 장식수를 더하여 세세한 묘사를 더했다. <수병>은 회화사, 문화사적으로도 가치가 크지만 한국 자수공예사에 있어서도 우수한 한국적 자수기법과 색채를 사용하여 신사임당 초충도의 모습을 가장 잘 표현하고 있는 점에서 큰 중요성을 지닌다고 할 수 있다.

• 한국전통조경학회지
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• 제29권4호
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• pp.14-26
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• 2011

임대정원림은 전라남도 화순군 남면 사평리 상사마을 끝자락에 서북향하여 자리하는데, 16C 남언기에 의해 조성된 고반원을 기반으로 1862년 사애 민주현에 의해 작정되었으며, 봉정산과 사평천을 배산임수하여 풍수적으로 번영과 행복을 상징하는 학체형국(鶴體形局)의 서출동류하는 길지이다. 공간구성은 '사애선생장구지소'로 각자된 표석과 향나무가 어우러져 있는 앞뜰(전원(前園))과 정자와 방지원도형 연못을 포함하는 '대상부(臺上部)'의 내원(內園), 신선도를 둔 2개의 연못으로 이루어진 '대하부(臺下部)'의 수경원(水景園) 그리고 봉정산 수림과 외남천(사평천) 및 농경지를 포함하는 외원(外園) 등 총 5개 권역으로 구성됨으로써 임대정을 중심으로 위요 중첩된 원림적 속성이 강하게 표출된다. 시문과 현장조사 결과, 임대정원림은 안분지족의 의미를 담고 있는 기임 등 임수대산(臨水對山)한 터에 수심양성의 거점을 경영코자 했던 은일처로서의 장구지소, 귀거래를 위한 별서원림, 대자연의 도와 일체화를 이루고자 한 세심처(洗心處) 등의 작정동기가 확인되며, 애련설에 근거한 향원익청(香源益淸)적 개념의 피향지와 읍청당, 방지원도 그리고 도합 3개로 이루어진 삼신선도의 신선사상 등 다양한 의경 요소가 함축된 원지(園池)를 보이고 있다. 임대정원림의 경관처리기법으로는 봉정산의 원경과 달빛 투영미를 의도한 인경(引景), 사방에 펼쳐진 산수경관과 문화경관의 환경(環景), 대경(對景)으로서 도입된 목가적 전원의 차경, 수륜대로의 앙경(仰景)과 연못으로의 부경(俯景), 정자와 오솔길에서 취할 수 있는 정관(靜觀)과 동관(動觀), 계류수와 연못 등 수경공간의 인경(隣景), 버섯 또는 우산처럼 보이도록 유도된 임대정으로의 관경(觀景), 버드나무 어우러진 연못의 간경(看景), 격물치지의 의미를 담아 관념을 대입한 암각글씨의 의경(意境), 해돋이와 해넘이를 동시에 취할 수 있는 취경(取景) 등이 중첩되어 펼쳐지는 다양한 경관기법이 발견된다. 건립 초기에는 주로 은행나무, 대나무, 버드나무, 소나무, 잣나무, 전나무, 뽕나무, 가래나무, 오동나무 그리고 매화와 연 등의 식물이 도입된 것으로 보이는데, 전반적으로 유가적 품격을 반영하거나 도가적 풍류관, 미래번영을 염원하는 봉황사상 등이 내재된 의미경관적 면모를 엿볼 수 있다. 더불어 연못 주변에 도입된 열식법, 정자 주변에 펼쳐진 총식과 환식법, 녹음수를 활용한 점식법, 기념식수한 오동나무 등의 고식법, 소나무와 전나무를 양과 음으로 대응시킨 대식법 등 다양한 식재기법을 추적할 수 있다.

• 해양안보
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• 제5권1호
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• pp.1-53
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• 2022

중러 관계 강화는 강대국 경쟁이 재개되고 있음을 보여주는 한 가지 징후라고 볼 수 있다. 공식적인 방위동맹을 체결하지 않았음에도 불구하고 양국의 군사관계가 강화되고 있다는 사실을 눈여겨 볼 필요가 있다. 특히, 중국과 러시아가 세계 최강의 해군력을 보유하고 있다는 점에 비추어 본다면, 양국간 해양안보협력 강화는 최근 수년 간 나타난 국제안보 전개상황 중 가장 중요한 양상으로 꼽을 수 있다. 여러 플랫폼과 장소에서 펼쳐진 중러 해상합동훈련은 고위급 인사교류와 중국의 대규모 러시아 무기 구매, 중러 우호조약 체결 및 다양한 협력형태로 수년간 지속되었다. 양국간 해상합동훈련은 냉전기의 대치국면이 종식된 직후 시작되었으나, 그 중요성은 최근 십년의 기간 동안 더욱 부각되고 있다고 볼 수 있다. 해상합동훈련이 양국 국방동맹의 핵심으로 부상하고 있기 때문이다. 양국은 그 어느 때보다도 다양한 장소에서 다양한 무기체계를 활용해 해상훈련에 임하고 있다. 앞으로 양국의 합동군사훈련은 북극, 초음속 운반수단, 아프리카, 아시아, 중동의 신규 파트너를 비롯해 새로운 위치와 전력을 동원해 펼쳐질 가능성이 크다. 또한, 경비함정 및 제병 연합부대를 동원한 해상합동 훈련을 수행하는 등 최근에 보여준 획기적인 전개를 지속할 것으로 보인다. 중국과 러시아는 양자간 해군협력을 토대로 일련의 목표를 추구하고 있다. 중화인민공화국과 러시아 연방 사이에 체결된 선린우호협력조약 (Treaty of Good-Neighborliness and Friendly Cooperation)은 공동방어 조항을 포함하고 있지는 않지만, 공동의 위협에 대해 상호 논의하도록 언급하고 있다. 전통적/비전통적 군사작전 (예: 대해적 작전, 인도적 구호 및 최고수준의 전투수행)을 모의하는 해상훈련은 합동군사활동을 통해 공동의 도전과제에 대한 양국의 대응력을 강화하는 수단이 된다. 이러한 합동훈련이 전투력 측면에서 높은 수준의 상호운용성을 구현하지 못하더라도, 이를 통해 중러 양국이 단합된 해군력을 동원할 수 있는 역량을 갖추고 있다는 사실을 국제사회에 알릴 수 있다. 양국의 해상무역의존도나 영해를 둘러싼 국가간 갈등을 감안하면 이는 중요한 메시지라고 할 수 있다. 한편으로는 해상합동훈련을 통해 자국의 전투력을 향상시키고, 동시에 서로의 전략, 전술, 전투기술 및 절차에 대한 이해를 강화할 수 있다. 점차 부상하고 있는 중국 해군은 특히 러시아군으로 부터 많은 혜택을 얻을 수 있다. 러시아군은 복수의 제병협동작전을 중심으로 중국인민해방군 (People's Liberation Army, PLA) 보다 훨씬 많은 해상임무수행 경험을 보유하고 있기 때문이다. 그러나 한편으로는 전투력 강화를 통해 양국 정치지도자들이 군사력을 동원하거나 다른 국가와 대치할 경우, 긴장을 더 고조시키는 방향을 선택할 가능성이 더욱 커졌다는 부정적인 측면이 지적된다. 이러한 모든 영향은 양국 해군이 대부분의 해상합동훈련을 수행하는 동북아시아 지역에 더욱 큰 파급력을 미친다. 동북아시아 지역은 중국과 러시아가 미국 및 일본과 벌이는 그리고 불편한 상태로 한국을 사이에 둔 해상에서의 대치상황이 펼쳐지는 격전지가 되고 있다. 중러 해군 협력 강화가 공고해지면서 한미 군사계획이 더욱 복잡해지고, 북한에 집중되어야 할 자원이 전환되어 결국 지역 안보환경을 악화시키는 결과로 이어지고 있다. 한미일 해군 실무자의 입장에서는 중러 해군이 모두 포함된 시나리오를 수립해야 할 필요성이 더욱 커지고 있다. 가령, 한미 정책 결정가들은 중러 군사력의 공동 무력대응에 대비하기 위해 미 국방부가 과도한 지출을 하게 만들고, 한반도에서 한미안보 부재가 발생하지 않도록 대한민국 해군을 신속하게 보충해야 하는 상황이 발생하게 되었다. 북한이 한국 및 동맹국과 해상에서 대치할 경우 이를 중러 해군이 지원할 수 있다는 가능성은 또다른 심각한 도전을 제기한다. 이 같은 긴급사태 발생 가능성을 고려해 안보결속을 강화하겠다는 한일 간의 약속을 토대로, 한미일 3국 공동군사훈련을 더욱 확대할 필요가 있다.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.69-92
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• 2015

최근 소셜 미디어의 사용이 폭발적으로 증가함에 따라 이용자가 직접 생성하는 방대한 데이터를 분석하기 위한 다양한 텍스트 마이닝(text mining) 기법들에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이에 따라 텍스트 분석을 위한 알고리듬(algorithm)의 정확도와 수준 역시 높아지고 있으나, 특히 감성 분석(sentimental analysis)의 영역에서 언어의 문법적 요소만을 적용하는데 그쳐 화용론적 의미론적 요소를 고려하지 못한다는 한계를 지닌다. 본 연구는 이러한 한계를 보완하기 위해 기존의 알고리듬 보다 의미 자질을 폭 넓게 고려할 수 있는 Word2Vec 기법을 적용하였다. 또한 한국어 품사 중 형용사를 감정을 표현하는 '감정어휘'로 분류하고, Word2Vec 모델을 통해 추출된 감정어휘의 연관어 중 명사를 해당 감정을 유발하는 요인이라고 정의하여 이 전체 과정을 'Emotion Trigger'라 명명하였다. 본 연구는 사례 연구(case study)로 사회적 이슈가 된 세 직업군(교수, 검사, 의사)의 특정 사건들을 연구 대상으로 선정하고, 이 사건들에 대한 대중들의 인식에 대해 분석하고자 한다. 특정 사건들에 대한 일반 여론과 직접적으로 표출된 개인 의견 모두를 고려하기 위하여 뉴스(news), 블로그(blog), 트위터(twitter)를 데이터 수집 대상으로 선정하였고, 수집된 데이터는 유의미한 연구 결과를 보여줄 수 있을 정도로 그 규모가 크며, 추후 다양한 연구가 가능한 시계열(time series) 데이터이다. 본 연구의 의의는 키워드(keyword)간의 관계를 밝힘에 있어, 기존 감성 분석의 한계를 극복하기 위해 Word2Vec 기법을 적용하여 의미론적 요소를 결합했다는 점이다. 그 과정에서 감정을 유발하는 Emotion Trigger를 찾아낼 수 있었으며, 이는 사회적 이슈에 대한 일반 대중의 반응을 파악하고, 그 원인을 찾아 사회적 문제를 해결하는데 도움이 될 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.1-21
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• 2020

인공지능 기술의 급속한 발전과 함께 빅데이터의 상당 부분을 차지하는 비정형 텍스트 데이터로부터 의미있는 정보를 추출하기 위한 다양한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 비즈니스 인텔리전스 분야에서도 새로운 시장기회를 발굴하거나 기술사업화 주체의 합리적 의사결정을 돕기 위한 많은 연구들이 이뤄져 왔다. 본 연구에서는 기업의 성공적인 사업 추진을 위해 핵심적인 정보 중의 하나인 시장규모 정보를 도출함에 있어 기존에 제공되던 범위보다 세부적인 수준의 제품군별 시장규모 추정이 가능하고 자동화된 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 신경망 기반의 시멘틱 단어 임베딩 모델인 Word2Vec 알고리즘을 적용하여 개별 기업의 생산제품에 대한 텍스트 데이터를 벡터 공간으로 임베딩하고, 제품명 간 코사인 거리(유사도)를 계산함으로써 특정한 제품명과 유사한 제품들을 추출한 뒤, 이들의 매출액 정보를 연산하여 자동으로 해당 제품군의 시장규모를 산출하는 알고리즘을 구현하였다. 실험 데이터로서 통계청의 경제총조사 마이크로데이터(약 34만 5천 건)를 이용하여 제품명 텍스트 데이터를 벡터화 하고, 한국표준산업분류 해설서의 산업분류 색인어를 기준으로 활용하여 코사인 거리 기반으로 유사한 제품명을 추출하였다. 이후 개별 기업의 제품 데이터에 연결된 매출액 정보를 기초로 추출된 제품들의 매출액을 합산함으로써 11,654개의 상세한 제품군별 시장규모를 추정하였다. 성능 검증을 위해 실제 집계된 통계청의 품목별 시장규모 수치와 비교한 결과 피어슨 상관계수가 0.513 수준으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 모형은 의미 기반 임베딩 모델의 정확성 향상 및 제품군 추출 방식의 개선이 필요하나, 표본조사 또는 다수의 가정을 기반으로 하는 전통적인 시장규모 추정 방법의 한계를 뛰어넘어 텍스트 마이닝 및 기계학습 기법을 최초로 적용하여 시장규모 추정 방식을 지능화하였다는 점, 시장규모 산출범위를 사용 목적에 따라 쉽고 빠르게 조절할 수 있다는 점, 이를 통해 다양한 분야에서 수요가 높은 세부적인 제품군별 시장정보 도출이 가능하여 실무적인 활용성이 높다는 점에서 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.35-52
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• 2019

전자정부를 포함한 다양한 형태의 공공서비스가 제공됨에 따라 공공서비스 품질에 대한 국민의 요구 수준이 점점 높아지고 있다. 공공서비스의 품질을 높이기 위해서 공공서비스 품질에 대한 상시적 측정과 개선이 필요함에도 불구하고 전통적인 설문조사는 비용과 시간이 많이 소요되어 한계가 있다. 따라서 공공서비스에서 발생하는 데이터를 기반으로 원하는 시점에 언제라도 공공서비스의 품질을 빠르고 정확하게 측정할 수 있는 분석적 기법이 필요하다. 본 연구에서 공공서비스의 품질을 데이터 기반으로 분석하기 위해 N시의 건축 인허가 민원 서비스를 대상으로 프로세스 마이닝 기법을 이용하여 분석하였다. N시의 건축 인허가 민원 서비스는 분석에 필요한 데이터를 확보할 수 있고 공공서비스 품질관리를 통해 타 기관으로 확산 가능할 것으로 판단되었기 때문이다. 본 연구는 2014년 1월부터 2년 동안 N시에서 발생한 총 3678건의 건축 인허가 민원 서비스에 대해 프로세스 마이닝을 실시하여 프로세스 맵을 그리고 빈도가 높은 부서와 평균작업시간이 긴 부서를 파악하였다. 분석 결과에 따르면 특정 시점에 한 부서별로 업무가 몰리거나 상대적으로 업무가 적은 경우가 발생하였다. 또한 민원의 부하가 늘 경우 민원완료까지 걸리는 시간이 늘어날 것이라는 합리적인 의심을 하였으나 분석 결과 상관관계는 크게 없었다. 분석 결과에 따르면 민원완료까지 걸리는 시간은 당일처리에서 1년 146일까지 매우 다양하게 분포하였다. '하수처리과,' '수도과,' '도시디자인과,' '녹색성장과'의 상위 4개 부서의 누적빈도가 전체의 50%를 넘고 상위 9개 부서의 누적빈도가 70%를 넘어서는 등 빈도가 높은 부서는 한정적이며 부서 간 부하의 불균형이 심했다. 대부분의 민원 서비스는 서로 다른 다양한 패턴의 프로세스를 갖고 있었다. 본 연구의 결과를 활용하면 특정 시점에 민원의 부하가 큰 부서를 찾아내 부서 간 인력 배치를 탄력적으로 운영할 수 있을 것이다. 또한 민원 특성별 협의에 참여하는 부서의 패턴을 분석한 결과, 협의 부서 요청 시 자동화 혹은 추천에 활용할 수 있는 가능성이 보인다. 본 연구는 민원 서비스에 대한 프로세스 마이닝 분석을 통해 향후 공공서비스 품질 개선방향을 제시하는데 활용될 것으로 기대한다.