• 경영정보학연구
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• 제10권2호
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• pp.137-158
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• 2008

기업 경쟁력 강화의 중요한 이슈인 대량 개별화(mass-customization)의 실행을 위하여 통합 고객관계 관리 프로세스로서의 CRM(customer relationship management)에 대한 관심과 활용에 대한 필요성은 점점 더 높아지고 있다. 특히, 기존 고객들의 구매 정보를 기반으로 고객의 구매 패턴을 파악하고 의도를 예측하는 것은 오늘날 실질적인 판매 전략을 수립하는 마케팅 분야에서 상당히 큰 비중을 차지하고 있다. 고객의 구매의도 예측에는 대량의 데이터로부터 과거에 인지하지 못했던 의미 있고, 근거 있는 정보를 추출하는 데이터마이닝(datamining)이 주로 사용되고 있다. 기존의 구매의도 예측에 사용된 데이터마이닝 기법들은 주로 신경망(neural networks)과 로지스틱 회귀분석(logistic regression analysis)이었는데, 예측 정확성 및 모형 구축의 어려움으로 인한 다양한 문제점들이 제기되고 있는 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 기법들이 가지고 있는 단점들을 개선하기 위하여 신경망과 로지스틱 회귀분석 외에 연관규칙(association rule), 연관성 매트릭스(association matrix), 의사결정 나무(decision tree), 베이지안 망(bayesian network), SVM(support vector machine) 기법들을 추가로 제안하였다. 본 연구의 목적은 고객의 특정 상품에 대한 구매의도 예측을 위하여 새로운 알고리즘을 제시하기보다는 기존의 다양한 데이터마이닝 기법들을 적용시켜 봄으로써, 가장 우수한 예측성과를 나타내는 기법을 발견하는 것이다. 연구에 사용된 자료는 기존의 연구에서는 적용되지 않았던 편의점의 영수증 데이터이다. 예측 목표상품은 카테고리화 된 '우유'와 '냉동식품'이며, 제안된 기법들의 신뢰성을 위하여 전체 데이터를 10개의 training과 test 셋으로 중복되지 않게 구분함과 동시에 10번의 교차 검증(cross validation)을 실시하였다. 실험 결과 SVM이 영수증 데이터를 이용한 고객의 특정 상품에 대한 구매의도 예측에서 가장 우수한 성과를 나타내는 것을 확인하였다.

• 디자인학연구
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• 제15권4호
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• pp.263-274
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• 2002

본 연구는 대형공간 건축의 구조형식별 이미지를 분석하기 위해서 근대이후 대형공간 건축의 대표적인 20가지 구조형식들을 대상으로 구조재료, 마감재료, 주응력, 부재형상, 구성방식, 구조형상 등의 물리적 요소들을 중심으로 이들의 지각 및 감정분석 그리고 평가분석을 하였다. 그 결과, 대형공간 구조의 이미지는 $\ulcorner$친-소$\lrcorner$, $\ulcorner$동-정$\lrcorner$,$\ulcorner$강-약$\lrcorner$ 등의 감정 이미지와 $\ulcorner$우-열$\lrcorner$의 평가 이미지, 그리고 $\ulcorner$규칙-불규칙$\lrcorner$ 이라는 지각 이미지로 대표되고 있다. $\ulcorner$친-소$\lrcorner$ 이미지는 재료의 재질에서 크게 비롯되고 있으며, 부분적으로는 형상에서도 비롯되고 있다. $\ulcorner$강-약$\lrcorner$ 이미지는 대부분 부재형상에서 비롯되고 있다. 전단력, 압축력, 인장축력+압축축력, 인장력 등의 주응력들을 전달하는 부재들은 판, 봉, 골, 색, 막 등이며, 이들 순서대로 부재는 가늘어지고 얇아진다. 이러한 응력과 부재형상은 전체 구조의 시각적인 이미지에도 직접 투영되고 있다. $\ulcorner$동-정$\lrcorner$ 이미지는 구조체 형태의 형상에서 비롯되고 있는데, 구조가 동적으로 인지되는 경우는 개방적이고 예리하게 지각되는 구조이다. $\ulcorner$우-열$\lrcorner$이미지는 구성방법이 짜임새가 있는지, 정밀한지 등의 여부에 따라 결정되고 있다. 우수하게 평가되는 구조는 단순히 하중을 지지하는 것을 넘어서서 전체 건물디자인을 구축하는 디자인 요소로 적극 활용되고 있으며, 2가지 이상의 구조체계로 구성되어 다양한 형태 표현을 창출하고 있는 구조로 나타났다.

• 대한공업교육학회지
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• 제39권2호
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• pp.58-80
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• 2014

이 연구의 목적은 대학생의 진로 관련 인식, 직업기초능력, 직업가치를 구명하는데 있었다. 이 연구의 모집단은 일반대학과 전문대학에 재학하고 있는 1학년 학생들이며, 일반대학 1개교(4개 학과)와 전문대학 1개교(2개 학과) 1학년에 재학 중인 373명을 조사 대상으로 선정하였다. 자료 수집은 2013년 10월 10일부터 11월 21일까지 이루어졌으며, 최종분석에는 회수된 자료 중 불성실 응답을 제외하고 368부가 활용되었다. 이 연구의 결과는 다음과 같았다. 첫째, 대학생들은 졸업 후 진로로서 취직을 가장 희망하고 있었으며, 진로를 결정한 시기는 고등학교 때가 가장 많았다. 많은 대학생들이 졸업 후 진로를 위한 준비를 하고 있지 않았으며, 대학 전공과정이 졸업 후 진로에 많은 도움이 된다고 인식하고 있었다. 그리고 많은 대학생들이 진로에 관하여 부모와 대화를 하고 있었다. 둘째, 대학생들은 스스로의 직업기초능력을 약간 높은 것으로 인식하고 있었으며, '의사소통 및 규칙 준수'에 대한 능력이 가장 우수한 것으로 인식하고 있었다. 그리고 일반대학 학생들이 전문대학 학생들보다 직업기초능력이 우수하며, 남학생이 여학생보다 우수하다고 인식하고 있었다. 셋째, 대학생들의 직업가치는 높았으며, '직업적 안정'에 대한 직업가치가 가장 높았고, '업무상 자유 및 도전'에 대한 직업가치가 가장 낮았다. 그리고 전문대학 학생이 일반대학 학생보다 '직업적 안정'과 '업무상 자유 및 도전'에 대한 직업가치가 높았으며, 여학생이 남학생보다 '직업적 안정'에 대한 직업가치가 높았다.

• 지능정보연구
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• 제11권3호
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• pp.83-101
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• 2005

고객유지는 갈수록 경쟁이 심화되고 있는 생명보험산업에서 핵심이슈 중에 하나이다. 생명보험사들은 고객을 유지하기 위해서 많은 활동들을 한다. 그 가운데 대표적인 것이 바로 지속적으로 고객과 접촉하는 것이다. 본 연구는 접촉스케줄링시스템(CSS: Contact Scheduling System)의 설계에 대한 것으로 해촉된 모집설계사의 고객을 관리해야만 하는 지원설계사의 고객관리를 돕는 것을 목표로 한다 지원설계사는 모집설계사의 고객관리 경험과 지식을 공유할 수 없다. 이런 지원설계사의 고객접촉을 지원하기 위해서, 본 연구에서는 CSS를 설계한다. CSS설계는 두 단계로 이루어지고, CART(Classification And Regression Tree)와 SPM(Sequential Pattern Mining)의 데이터 마이닝 기법을 활용한다. 단계 1에서는 CART 기법을 이용하여 고객을 8개의 고객군으로 분류한다. 단계 2에서는 각 분류고객군에 적합한 접촉내용, 접촉간격 그리고 접촉방법 등의 접촉스케줄링 정보를 생성한다. 접촉내용은 스케줄 접촉내용, 이벤트접촉내용 그리고 비즈니스규칙에 의한 접촉내용의 결합으로 결정되는데 스케줄접촉내용은 SPM 모델의 결과를 통해 생성된다. 또한 본 연구에서 설계한 CSS가 실제상황에서 어떻게 작동하는지를 제시함으로써 CSS가 효율적이고 효과적인 고객접촉에 실용적임을 보인다.

• 한국음향학회지
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• 제18권5호
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• pp.21-27
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• 1999

본 논문에서는 가변어휘 단어 인식기에 사용하기 위한 개선된 MLP 기반 영어 발음사전 생성기를 제안한다. 가변어휘 단어 인식기는 인식대상 도메인이 수시로 바뀌는 상황에서 현재의 인식 도메인에 의해 결정되는 임의의 한국어 어휘들에 대해 처리 할 수 있다. 이 시스템을 영어 단어에 대해서도 처리할 수 있도록 하기 위해서는 미리 정의된 사전에 포함할 수 없는 영어 고유명사와 같은 단어의 발음열을 구할 수 있는 방법이 필요하다. 영어 발음사전 생성기를 구현하기 위하여 본 연구에서는 각 자소를 음소로 변환해 주는 문맥종속 다층 퍼셉트론 구조를 제안한다. 각 자소별 다층 퍼셉트론을 훈련하기 위해서는 표준 발음사전으로부터 각 자소에 대응하는 음소 학습용 데이터를 준비해야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 적절한 거리척도를 사용하는 동적 프로그래밍 알고리즘을 사용한다. 훈련 및 평가를 위한 데이터로는 116,191개 영어 단어의 발음사전을 사용하였다. 평가 결과 각각 30～50개의 히든 노드를 가지는 26개 자소별 MLP와 예외 자소 발음사전을 가지고 표준 발음사전에 대하여 72.8%의 단어 정확도를 얻었으며, 이것은 기존의 규칙 에 기반한 발음사전 생성의 정확도인 24.0% 보다 매우 우수한 결과임을 보여주었다.

• 인지과학
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• 제16권4호
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• pp.369-386
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• 2005

지능형 교수 시스템(ITS: Intelligent Tutoring System)이 기존의 CAI의 제한적 기능을 극복하고, 내장한 지식베이스에 의해 다양한 학습자들의 변인들을 고려한 개별화된 학습 환경을 제공하지만, 교육현장에는 교수내용지식 표현 방법의 부재와 투자 비용의 비효율성으로 인하여 실제적인 개발물은 전무한 상태이다. 이러한 문제점을 해소하기 위하여 ITS에서의 지식표현 기법과 구축된 지식베이스의 재사용에 대한 연구가 필요하다. 교수내용지식의 특성을 고려하여 본 연구에서는 기존의 신경논리망의 한계점을 해결할 수 있도록 지식의 다중 결합체 구성, 이를 이용한 학습의 맥락 설명을 연구의 대상으로 삼았다. 또한 형성된 지식결합체는 군집화하여 지식베이스 객체로 사용하고, 결합체의 자기 학습에 의해 적응적인 지식베이스 객체로의 성장 가능성을 제고한다. 따라서 본 연구에서는 신경논리망의 논리추론, 그리고 인지구조에서 노드의 위상적 불변성을 근거로, 교수내용지식과 객체지향적 개념이 포함된 '확장된 개념의 신경논리망(X-Neuronet: eXtended Neural Logic Network)'을 제안하고, 이 기법에 대한 타당성을 검증하였다. X-Neuronet은 표현의 대상이 되는 지식을 관성과 가변성을 가지는 방향성 결합체로 정의하고, 표현을 위한 기본 개념, 노드의 처리와 연산을 위한 논리연산자, 노드값과 가중치의 결정, 노드활성을 위한 전파 규칙 학습 알고리즘 등을 제공한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.189-196
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• 2004

최근 ATM스위치를 위한 대부분의 연구는 병렬 하드웨어 자체에 규칙성과 자체 라우팅 특성을 가지는 다단계 상호연결 네트워크에 근거하여왔다. 그러나 네트워크는 동시에 또는 병렬로 전송되지만 서로 충돌을 피찰 수 없다는 측면에서는 블러킹 네트워크라고 할 수 있는데, 주로 밴얀 네트워크가 그 구조에 사용되어왔다. 밴얀 형태의 스위치에 있어서 처리율을 증가시키고, 블러킹을 제거하기 위해서 즉 내부링크의 속도를 증가시키고, 모든 스위치 노드에 버퍼를 두고, 병렬로 다중 연결링크를 두고, 그 네트워크 전에 부하를 균등하게 하는 통 여러 가지 방법들이 사용되어 왔다. 따라서 본 논문에서는 모든 블러킹이 제거되고 하드웨어 복잡도를 향상시키기 위하여 재순환 선플?스체인지 네트워크의 사용을 제안하였다. 이 구성은 하드웨어 복잡도 면에서 한층 단순하여진 구조인 재순환 셔플?스체인지 네트워크와, 동일한 목적지로 전달되는 패킷들에 있어서 우선순위가 결정된 후 순위가 높은 패킷은 다음 네트워크로 보내고, 순위가 낮은 패킷들을 재순환하는 트리구조의 순위 네트워크로 구성된다. 전송된 패킷은 밴얀 네트워크에서 분할 및 합성 알고리즘을 통하여 자체 라우팅 방식으로 최종 목적지에 전송되도록 구성된다. 처리율과 대기 시간 및 버퍼 크기에 따른 패킷의 손실율은 통일한 부하에 따라 각 포트에 도달한 패킷들의 확률을 이항분포로서 적용된다. 이때, $50\%$의 부하 정도면 버퍼 사이즈 $B_{size}=15$이상 즉, 16이면 허용 가능한 손실윤을 나타낸다. 그러므로 본 논문은 하드웨어의 복잡도 측면에서 기존의 바이토닉 정렬기를 재순환 셔플잌스체인지 네트워크로 구성하여 단순화 시켰다.

• 서비스연구
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• 제3권2호
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• pp.53-60
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• 2013

데이터로부터 의미있는 형태의 정보를 얻기 위한 여러 가지 기법들이 개발되어 왔지만, 최근 들어 가장 각광받는 분야 중 하나는 패턴인식과 기계학습 방법이다. 기존의 학습 알고리즘은 대부분 범주 형 속성에 기반 한 규칙 또는 의사 결정 모델을 생성한다. 그런데, 실세계의 데이터는 보통 범주 형 속성 외에도 수치 값을 갖는 속성을 포함하고, 또 많은 경우에 있어 수치 형 속성으로만 구성되기도 한다. 따라서 이러한 경우, 데이터를 학습에 사용하기 위해서는 수치형 속성에 대한 적절한 처리 과정이 필요하다. 본 논문에서는, 수치형 속성의 도메인을 여러 개의 분절된 부분으로 나누어 학습 알고리즘에 사용하는 방법인 이산화 기법을 설명하고 또한 데이터마이닝의 기법으로 사용되는 클러스터링(Clustering)을 사용한다. 클러스터란 대량의 데이터베이스로부터 유사한 레코드 특성을 지닌 작은 그룹으로 여러 개를 분할하는 것으로 패턴 공간에 주어진 유한 개의 패턴들이 서로 가깝게 모여서 무리를 이루고 있는 패턴 집합이다. 그 집합들 중에서 특정한 카테고리를 지정하지 않고 주어진 데이터들에서 어떤 패턴을 추출하여, 비슷한 데이터들을 묶어서 데이터를 분류하는 기법인 클러스터링에 대해 실험한다.

• 암석학회지
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• 제16권3호
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• pp.162-179
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• 2007

영남(소백산)육괴의 남서부인 지리산지역의 북서부에 선캠브리아 편마암 복합체를 트라이아스기(약 223 Ma)에 관입한 마천층상관입암은 크게 층상계열과 엽상계열의 두 그룹으로 구분되는 고철질-초고철질 암석들로 구성되어 있으며, 마그마혼합의 특성을 잘 보이는 암맥상의 고철질 암이 수반된다. 층상계열은 누적조직의 특성과 주구성 유색광물의 종류에 의해 중앙부의 감람석 반려암대(하부대)와 주변부의 각섬석 반려암대(중 내지 상부대피 두 부분으로 다시 세분된다. 중앙부의 감람석 반려암은 비교적 얇은 우흑질과 우백질의 층들이 규칙적으로 교호된 중립질 반려암질 암과 균질하고 두꺼운 층상구조를 이룬 조립질 반려암질 암들이 서로 협재되어 있으며, 주구성 암종은 우흑질 반려암, 트록토라이트, 우백질 트록토라이트, 사장암질암 등으로 감람석과 사장석이 주구성 광물이다. 엽상계열은 함석영 흑운모휘석 반려암과 보다 분화된 특성의 각섬석 섬록암으로 분류되며 간극상로 산출되는 소량의 석영과 미사장석을 포함하고 있다 주변의 선캠브리아 편마암류와의 접촉대에 냉각대가 발달되어 있어 심부에서 보다 분화된 동원성 마그마가 어느 정도 시간적인 간격을 갖고 좀 더 냉각된 환경에서 관입한 것으로 보인다. 층상계열에 발달된 층상구조는 감람석은 주로 정누적구조 내지 부가누적구조, 사장석은 부가누적 내지 간극누적구조를 보이며, 단사휘석과 각섬석은 간극누적 내지 이형부가누적조직을 이루고 있다. 층상암들에서 마그마작용동안 생성된 습곡구조, 점이층리, 사층리 등이 드물지 않게 산출된다. 마천층상관입암체에 발달된 층상구조와 엽상구조가 주로 중력침전과 제자리 결정작용에 의해 생성되었으며 슬럼핑과 밀도류 흐름작용도 상당한 역할을 하였을 것으로 해석된다.

• 한국항만경제학회지
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• 제26권3호
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• pp.130-142
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• 2010

현대 물류시스템은 점점 더 다각화되고 복잡한 형태로 변화하고 있다. 그 결과 시스템의 거시적인 행태 분석과 예측은 더욱 더 어려워지고 있다. 전통적 분석 방법은 하향식 분석 방법으로 복잡성이 높은 물류시스템에 대한 적용에 있어 한계를 갖는다. 행위자 기반 모형은 상향식 분석 방법으로 시스템 모형화에 있어 새로운 사고방식의 틀을 제공한다. 행위자 기반 모형은 전체시스템의 하위시스템, 즉 행위자의 상호작용에 초점을 맞춘다. 전체시스템의 거시적인 행태는 행위자의 미시적인 상호작용을 결집시킴으로서 발현된다. 행위자 기반 모형은 행위자 기능의 정의에 따라, 분석의 영역을 자유롭게 조정할 수 있고, 각 행위자의 상호작용 모형화와 이를 통해 얻어진 전체시스템의 거시적인 행태와의 인과관계 분석도 가능하다. 물류시스템의 복잡성은 시스템 내 존재하는 다수의 참가자들의 복잡한 상호작용과 시스템의 목적과 독립적인 의사결정 등에 기인한다. 행위자 기반 모형은 행위자를 자신의 목적 달성을 위하여 외부, 다른 행위자 간 상호작용을 통해 습득한 단순명료한 규칙에 기반하여 행동한다고 가정한다. 행위자 기반 모형의 이점은 모형화 과정을 보다 단순하게 만들고 이를 통하여 각 하위시스템의 특성만으로는 설명할 수 없는 현상, 즉 창발성을 파악할 수 있다는 점이다. 따라서 행위자 기반 모형은 물류시스템과 같은 복잡하고 동적인 시스템의 분석에 매우 유용한 기법으로 이에 대한 많은 연구와 적용이 이루어져야 한다.