• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.119-142
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• 2015

사용자의 취향과 선호도를 고려하여 정보를 제공하는 추천 시스템의 중요성이 높아졌다. 이를 위해 다양한 기법들이 제안되었는데, 비교적 도메인의 제약이 적은 협업 필터링이 널리 사용되고 있다. 협업 필터링의 한 종류인 모델 기반 협업 필터링은 기계학습이나 데이터 마이닝 모델을 협업 필터링에 접목한 방법이다. 이는 희박성 문제와 확장성 문제 등의 협업 필터링의 근본적인 한계를 개선하지만, 모델 생성 비용이 높고 성능/확장성 트레이드오프가 발생한다는 한계점을 갖는다. 성능/확장성 트레이드오프는 희박성 문제의 일종인 적용범위 감소 문제를 발생시킨다. 또한, 높은 모델 생성 비용은 도메인 환경 변화의 누적으로 인한 성능 불안정의 원인이 된다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해, 군집화 기반 협업 필터링에 마르코프 전이확률모델과 퍼지 군집화의 개념을 접목하여, 적용범위 감소 문제와 성능 불안정성 문제를 해결한 예측적 군집화 기반 협업 필터링 기법을 제안한다. 이 기법은 첫째, 사용자 기호(Preference)의 변화를 추적하여 정적인 모델과 동적인 사용자간의 괴리 해소를 통해 성능 불안정 문제를 개선한다. 둘째, 전이확률과 군집 소속 확률에 기반한 적용범위 확장으로 적용범위 감소 문제를 개선한다. 제안하는 기법의 검증은 각각 성능 불안정성 문제와 확장성/성능 트레이드오프 문제에 대한 강건성(robustness)시험을 통해 이뤄졌다. 제안하는 기법은 기존 기법들에 비해 성능의 향상 폭은 미미하다. 또한 데이터의 변동 정도를 나타내는 지표인 표준 편차의 측면에서도 의미 있는 개선을 보이지 못하였다. 하지만, 성능의 변동 폭을 나타내는 범위의 측면에서는 기존 기법들에 비해 개선을 보였다. 첫 번째 실험에서는 모델 생성 전후의 성능 변동폭에서 51.31%의 개선을, 두 번째 실험에서는 군집 수 변화에 따른 성능 변동폭에서 36.05%의 개선을 보였다. 이는 제안하는 기법이 성능의 향상을 보여주지는 못하지만, 성능 안정성의 측면에서는 기존의 기법들을 개선하고 있음을 의미한다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.47-63
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• 2015

지식경영전략은 코드화(Codification) 전략과 대인화(Personalization) 전략으로 대별할 수 있으며(Hansen et al., 1999), 성공적인 지식경영의 도입과 활용을 위한 두 전략의 운영 방안에 대한 연구가 계속되어 왔다. 그리고 지식경영 시스템에 대한 기존 연구는 주로 대기업의 일부 조직에서 활용한 사례를 대상으로 하고 있어, 중소 규모의 기업 전체를 대상으로 하는 연구는 미비한 실정이다. 본 논문은 중소 규모의 기업에 적합한 지식경영 시스템으로 기업용 마이크로블로그를 특정하고, 기업용 마이크로블로그를 활용한 중소기업의 지식경영전략을 코드화 전략과 대인화 전략의 관점에서 검토한다. 지식경영전략과 기업용 마이크로블로그에 대한 선행연구를 통하여 "기업의 성장에 따라 기업용 마이크로블로그의 활용은 코드화 전략에서 대인화 전략 중심으로 변화한다"는 가설을 설정하였다. 이 가설을 확인하기 위하여 창업 초기부터 현재까지 '야머'(Yammer)라는 기업용 마이크로블로그를 사용하고 있는 소규모 기업을 대상으로 사례연구를 진행하였다. 사례연구는 기업용 마이크로블로그의 사용 기간을 창업 '초기', 현재의 조직 형태를 갖추게 된 '중기', 그리고 연구가 진행된 '현재' 등 세 시점으로 나누고 콘텐츠를 분석하는 종단 분석을 실시하였다. 그리고 각 시점별 야머에 등록된 콘텐츠의 커뮤니케이션 유형을 분석하여 사례기업의 기업용 마이크로블로그 사용행태를 분석하고, 지식경영전략의 변화를 확인하는 방법을 사용하였다. 연구의 결과로 소규모 기업에서 지식경영전략의 운영과 그에 적합한 지식경영 시스템의 활용에 대한 실질적인 시사점을 제시하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.143-159
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• 2015

불확실한 환경변화에 대처하고 장기적 전략수립을 위해 기업에게 있어서 IT 트렌드에 대한 예측은 오랫동안 중요한 주제였다. IT 트렌드에 대한 예측을 기반으로 새로운 시대에 대한 인식을 하고 예산을 배정하여 빠르게 변화하는 기술의 추세에 대비할 수 있기 때문이다. 해마다 유수의 컨설팅업체들과 조사기관에서 차년도 IT 트렌드에 대해서 발표되고는 있지만, 이러한 예측이 실제로 차년도 비즈니스 현실세계에서 나타났는지에 대한 연구는 거의 없었다. 본 연구는 현존하는 빅데이터 기술을 활용하여 서울지역을 중심으로 지난 8개월동안(2013년 5월1일부터 2013년12월31까지) 정보통신산업진흥원과 한국정보화진흥원에서 2012년 말에 발표한 IT 트렌드 토픽이 언급된 21,589개의 트윗 데이터를 수집하여 분석하였다. 또한 2013년에 나라장터에 올라온 프로젝트들이 IT트렌드 토픽과 관련이 있는지 상관관계분석을 실시하였다. 연구결과, 빅데이터, 클라우드, HTML5, 스마트홈, 테블릿PC, UI/UX와 같은 IT토픽은 시간이 지날수록 매우 빈번하게 언급되어졌으며, 이 같은 토픽들은 2013년 나라장터 공고 프로젝트 데이터와도 매우 유의한 상관관계를 가지고 있는 것을 확인할 수 있었다. 이는 전년도(2012년)에 예측한 트렌드들이 차년도(2013년)에 실제로 트위터와 한국정부의 공공조달사업에 반영되어 나타나고 있는 것을 의미한다. 본 연구는 최신 빅데이터툴을 사용하여, 유수기관의 IT트렌드 예측이 실제로 트위터와 같은 소셜미디에서 생성되는 트윗데이터에서 얼마나 언급되어 나타나는지 추적했다는 점에서 중요한 의의가 있고, 이를 통해 트위터가 사회적 트랜드의 변화를 효율적으로 추적하기에 유용한 도구임을 확인하고자 할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제21권3호
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• pp.117-129
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• 2015

인터넷을 활용한 정보 검색이 보편화됨에 따라, 상대적으로 정보가 부족했던 개인 투자자들이 인터넷 검색을 통해서 관심 기업의 정보를 지속적으로 '주의(attention)'하고 이를 통하여 시의 적절하고 유용한 정보를 획득할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 능동적 정보검색을 통해 유도된 주의 효과가 투자자에게 정보전달의 역할을 하는지 개별 기업 주식의 변동성과 동조화를 중심으로 규명하고자 한다. 특히 기업의 본질적 가치에 대한 정보획득 및 판단이 쉽지 않은 정보기술 서비스 중심의 IT 기업을 대상으로 최근 10년간의 키워드 검색 데이터를 분석하였다. 분석 결과, 인터넷 검색을 통한 기업정보의 수집 및 확산의 용이성은 투자자가 기업의 가치를 보다 정확히 평가하는데 도움을 주고 결과적으로 시장에서의 탈동조화를 유인함을 알 수 있다. 즉, 투자자의 주의는 시장에 내재된 불완전성에 의해 본질적인 요소와 상관없이 주식들의 수익률이 동시에 같은 방향으로 움직이는 동조화 현상을 약화시키는데 영향을 미쳤다. 이러한 결과는 기업 규모가 클수록, 연도별 분석에서는 최근에 가까울수록 더 크게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 잘 알려진 기업일수록 인터넷 검색으로 획득할 수 있는 정보의 양이 많고, 또한 시간이 지날수록 정보가 쌓이면서 이러한 현상은 더 심화될 것으로 예측할 수 있다. 반면, 인터넷 검색량과 기업의 변동성은 규모가 큰 기업의 경우에만 유의한 양의 관계를 보여주었다. 본 연구는 투자자의 주의효과를 인터넷 검색량을 이용하여 실증 분석하였다는데 의의가 있으며, 연구 결과는 기업 주식의 변동성 및 동조화 현상에 대한 이해를 높이고 투자자의 투자결정에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제18권1호
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• pp.23-38
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• 2012

온라인 쇼핑몰은 인터넷을 통해 손쉽게 접근이 가능하기 때문에, 최초 구매의사가 발생한 시점으로부터 이에 대한 실제 구매가 실현되기까지의 기간이 오프라인 쇼핑몰에 비해 비교적 짧게 나타난다. 즉 오프라인 쇼핑몰의 경우 구매희망 물품을 바로 구매하기 보다는 몇 개의 물품들을 모아서 구매하는 행태가 일반적이다. 하지만, 인터넷 쇼핑몰의 경우 단 하나의 물품만을 포함하고 있는 주문이 전체 주문의 절반 이상을 차지한다. 따라서 온라인 쇼핑몰 데이터의 장바구니 분석에 전통적 데이터마이닝 기법을 그대로 적용할 경우, Null Transaction의 수가 지나치게 많음으로 인해 합리적 수준의 지지도(Support)를 만족시키는 규칙을 찾는 것이 매우 어렵게 된다. 이러한 이유로 온라인 데이터를 사용한 많은 연구는 동시성 기준을 여러 방법으로 확장하여 사용하였는데, 이들 동시성 기준은 명확한 근거나 합의 없이 연구자의 상황에 따라 임의로 선택된 측면이 있다. 따라서 본 연구에서는 온라인 마켓 분석에 적용되는 구매의 동시성 기준을 정확도 측면에서 평가함으로써, 구매의 동시성 기준 선정을 위한 근거를 제시하고자 한다. 또한 동시성 기준의 정확도가 고객의 평균 구매간격에 따라 상이하게 나타나는 것을 파악하여, 향후 고객의 특성에 따른 차별화된 추천 시스템 구축을 위한 기본 방향을 제시하고자 한다. 이를 위해 국내 대형 인터넷 쇼핑몰의 최근 2년간 실제 거래 내역을 대상으로 실험을 수행하였으며, 실험 결과 단골 고객의 구매 추천을 위한 분석의 경우 추천 범위와 분석 데이터의 동시성 기준을 맞추어 연관규칙을 도출하는 것이 바람직하며, 비단골 고객의 경우 대부분의 추천 범위에 대해서 분석 데이터의 동시성 기준을 비교적 길게 설정하여 연관규칙을 도출하는 것이 바람직한 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.177-192
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• 2012

최근 추천시스템에 대한 연구는 고객에게 적합한 상품을 추천하는 것에서 진일보하여, 고객이 선호할만한 친구나 배우자를 추천해주는 인맥 연결분야로 확장되고 있다. 이러한 인맥 연결의 주요한 분야로 미혼남녀를 소개시키는 온라인 데이트시스템을 생각할 수 있다. 본 연구는 사용자에게 적합한 데이트 상대를 추천해주는 온라인 매칭시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 기존의 상품추천 시스템과는 다르게, 추천 받는 고객뿐만 아니라, 추천 되는 상대방의 호감도를 함께 고려하여, 양자가 상호 대칭적인 만족도를 갖도록 설계하였다. 또한, 인기인에게 추천이 편중되거나, 비인기인들이 추천에서 소외되지 않고, 시스템 참여자들이 전체적으로 일관된 추천 만족도를 가질 수 있도록 하였다. 본 연구에서 제안한 매칭 시스템은 Mutually Beneficial Matching(MBM) 시스템이라 명명하였으며, 이를 다른 두 일반적인 매칭 기법인 Preference-Based Matching(PBM) 기법 및 Arithmetic Mean-Based Matching(AMM) 기법과 비교하여 성능평가를 수행하였다. 즉, 위의 세 가지 기법을 Java를 사용하여 prototype으로 구현한 후, 가상의 미혼남녀 200명의 데이터에 적용하여 비교 분석하였다. 그 결과, 제안된 MBM 기법이 PBM 및 AMM 기법에 비하여 통계적으로 유의하게 높은 상호호감도(Mutual Preference)를 보임을 알 수 있었고, 호감도의 대칭성(Symmetric Ratio)도 대부분의 경우 높게 도출됨을 확인하였다. 뿐만 아니라, 제안된 MBM 기법은 PBM 기법보다 추천에서 소외된 고객 수(Number of Outsiders)가 적어서, 매칭 pool안의 사용자들에게 전체적으로 호혜적이고 일관된 추천서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.61-83
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• 2012

지식지도는 관련된 지식의 현황을 네트워크 형식으로 보여주는 일종의 도식으로, 지식 간의 상호참조적 네비게이션 관계를 기초로 하는 지식 분류 및 저장 체계 역할을 한다. 이러한 이유로 인하여 지식 및 이들 지식이 또 다른 지식과 갖는 관계를 네트워크 형식으로 형식적이고 객관적으로 묘사하기 위한 온톨로지 기반 지식지도의 필요성이 대두되어왔다. 본 논문은 지식 간의 상호참조적 네비게이션이 가능한 온톨로지 기반 지식지도를 구현하기 위한 방법론을 제시한다. 제시된 방법론에 의해 구현되는 온톨로지 기반 지식지도는 지식 간의 상호참조적 네비게이션을 가능하게 할 뿐만 아니라 이러한 지식 간 네트워크 관계에 의해 추가적인 지식 간의 관계를 추론할 수 있다. 제시된 개념의 타당성을 검증하기 위하여 두 가지의 실제 비즈니스 프로세스를 기반으로 지식지도를 구현하였고, 구현된 지식지도에 나타나는 지식 간 네트워크 구성의 유효성을 검토하였다.

• 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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• 제25권4호
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• pp.53-65
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• 2019

영상 기반의 보안 시스템의 증가함에 따라 각 용도마다 다른 다양한 객체들에 대한 처리들이 중요해지고 있다. 객체 추적은 객체 인식, 검출과 같은 작업들과 함께 필수적인 작업으로 다뤄진다. 이 객체 추적을 달성하기 위해서 다양한 머신러닝이 적용될 수 있다. 성공적인 분류기로써 전체 에러율 최소화(total-error-rate minimization) 기반의 방법론이 사용될 수 있다. 이 전체 에러율 최소화 기반의 방법론은 오프라인 학습을 기반으로 하고 있다. 객체 추적은 실시간으로 처리하며 갱신해야하는 것이 필수적이므로 온라인 학습(online learning)을 기반으로 하는 것이 적합하다. 온라인 전체 에러율 최소화 방법론이 개발되었지만 점근적으로 재가중되는(approximately reweighted) 작업이 포함되어 에러를 누적시킬 수 있다는 단점이 있다. 본 논문에서는 정확하게 재가중되는(exactly reweighted) 방법론을 제안하면서 온라인 전체 에러율 최소화가 달성되었다. 이 제안된 온라인 학습 방법론을 객체 추적에 적용하여 총 8개의 데이터베이스에서 다른 추적 방법론들 보다 좋은 성능이 달성되었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.25-39
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• 2018

최근 NIST에서는 암호학적 난수발생기의 핵심 요소인 엔트로피 소스의 안전성을 평가하기 위한 방법을 다루고 있는 SP 800-90B 문서의 두 번째 수정안과 이를 Python으로 구현한 코드를 제공하였다. SP 800-90B에서의 엔트로피 소스에 대한 안전성 평가는 엔트로피 소스의 출력 표본 수열로부터 도출한 여러 가지 추정량(estimator)에 기반 하여 최소 엔트로피를 추정하는 과정이다. 최소 엔트로피 추정 과정은 IID 트랙과 non-IID 트랙으로 대별되어 진행된다. IID 트랙의 경우 MCV 추정량만을 사용하여 속도 측면에서 무리가 없다. 반면 non-IID 트랙에서는 MCV를 포함한 총 10 가지의 추정량을 적용해 최소 엔트로피를 추정하게 된다. NIST의 코드에서 non-IID 트랙의 1 회 구동 시간은 약 20 분이 소요되고, 사용되는 메모리는 5.5 GB를 넘긴다. 이는 다양한 잡음원으로 반복적인 평가를 수행해야 하는 평가 기관 또는 여러 환경에서 실험을 수행해야 하는 개발자나 연구자 입장에서는 NIST에서 제공한 Python 코드를 이용하는 것이 불편할 수 있으며, 환경에 따라 실행이 불가할 수도 있다. 본 논문에서는 SP 800-90B의 최소 엔트로피 추정 방법에 대한 고속 구현과 효율적인 메모리 사용 기법을 제시한다. 주요 연구 결과로 MultiMCW 추정 방법에 C++ 코드의 장점을 적용한 고속화 방법, MultiMMC 추정 방법의 데이터 저장 방식을 재구성하여 메모리 사용량을 현저하게 감소시킴과 동시에 고속화한 방법, LZ78Y 추정 방법에 데이터 저장 방식의 재구성을 통한 고속화 기법 등을 제안한다. 우리의 개선된 방법이 종합적으로 적용된 C++ 코드는 NIST에서 제공한 기존의 Python 코드와 비교할 때, 속도는 14 배 빠르고 메모리 사용량은 1/13로 감소하는 효과를 보인다.