• 트랜스-
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• 제14권
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• pp.35-63
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• 2023

파킨슨병은 신체 움직임을 담당하는 도파민의 부족으로 신체 기능의 장애로 기본적인 일상생활까지 영향을 미치는 퇴행성 신경질환이다. 현재 의술로는 완치가 힘들어 병의 지연과 예방 차원으로 운동치료에 관심을 모으고 있다. 이에 본 연구에서는 펠든크라이스 기법®을 파킨슨병 환자에게 적용하여 심신의 상태를 스스로 돌볼 수 있는 신체 움직임 프로그램을 설계하고 보급하는데 목적을 갖는다. 펠든크라이스 기법®은 신체 움직임을 이용한 심신 자각 학습 방법으로 신경가소성의 기능인 뇌와 행동을 연결하여 신경계를 재교육하는 방법론이다. 본 연구에서는 연구자가 개발하고 검증한 신체 움직임 프로그램을 펠든크라이스 기법®의 자각(⾃覺)에 초점을 맞추어 수정·보완하였다. 24회기의 신체 움직임 프로그램은 파킨슨병 환자의 자기관리능력을 향상하기 위해 5단계로 구성하였다. 첫 번째 단계는 자기 인식이고 두 번째 단계는 자기 관찰이다. 셋째, 자기조직화, 넷째, 자기 통제. 그리고 다섯 번째 단계는 자기 관리다. 전반적인 변화는 자신의 상태를 인식하고 내적 감각과 외적 환경의 변화를 감지하는 능력을 향상시킨다. 결론적으로 파킨슨병 환자에게 심신 기능의 향상과 자기관리가 가능한 신체 움직임 프로그램을 펠든크라이스 기법을 적용하여 설계하였다. 앞으로 설계된 프로그램을 현장 적용 가능성 여부는 후속과제로 남긴다. 나아가 노년층의 웰니스를 위한 움직임의 참고자료로 메타버스를 적용한 과학분야와의 융합적 협력을 통해 보다 폭넓게 확산될 수 있도록 체계적 구조를 구축할 필요가 있다.

• 지적과 국토정보
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• 제53권2호
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• pp.53-66
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• 2023

최근 자율주행 분야에서 실세계와 유사한 디지털트윈 기반의 가상 시뮬레이션 환경 구축에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 디지털트윈 기반의 시뮬레이션 환경에서 자율주행의 성능 및 기능 검증뿐만 아니라, 딥러닝을 위한 가상 학습데이터 생성 연구도 활발히 수행되고 있다. 그러나, 이러한 디지털트윈 기반 자율주행 시뮬레이션 시스템은 고정밀 데이터 구축과 시스템 개발에 많은 시간과 비용을 필요로 하는 문제를 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 기 구축된 3차원 입체모형과 정밀도로지도만을 이용하여 디지털트윈 기반의 실시간 자율주행 시뮬레이션 시스템을 신속히 설계하고 구현하기 위한 방안을 제시하고자 한다. 구체적으로 부산 EDC 지역에 대한 FBX의 3D 입체모형과 NGII HD Map을 CARLA에 통합하는 방법과 CARLA 기능을 추가 및 수정하는 방법을 제시한다. 본 연구 결과는 기존의 3D 입체모형과 NGII HD 맵을 활용하면 저렴한 비용으로 신속한 시뮬레이션 시스템의 설계 및 구현이 가능함을 보여준다. 또한, 시뮬레이션 시나리오 구성, 사용자 맞춤형 주행, 실시간 신호등 상태 시뮬레이션 등의 다양한 기능도 지원할 수 있다. 향후 광범위한 지역에 대하여 시스템이 적용되는 경우에 시스템의 활용도가 크게 향상될 것으로 기대된다.

• 대한공업교육학회지
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• 제42권2호
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• pp.108-122
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• 2017

이 연구 논문은 인류 문명사에서 금자탑을 이루는 제 1차 산업혁명을 이끌고 성공적으로 이룬 와트에 관하여 그의 교육환경과 배움의 자세를 문헌을 통하여 살펴보고, 산업혁명의 결과물인 '새로운 증기기관'의 연구 개발 과정과 환경 등을 통하여 산업혁명을 이끄는 기본적인 인적 물적 인프라를 알아보는 데에 있다. 이러한 과정에서 얻어지는 정보는, 우리의 현재 학교교육이 지향하고 있는 '창의성 개발'에 관한 지침을 얻을 수 있다고 본다. 또한 아직은 태동기에 있는 '4차 산업혁명'을 대비하는 데에도 온고지신의 차원에서 많은 시사점을 얻을 수 있었다. 이상의 내용을 종합하여 얻은 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 와트의 부모는 아들이 기계장치 등에 흥미를 가지고 있다는 것을 알고 이 분야의 타고난 재능을 살려주기 위하여 적극적으로 협조하였다. 둘째, 와트는 글라스고우 대학의 교수들과 인연을 맺고 자신의 관심분야를 스스로 개척하며, 자기주도 학습으로 지식을 흡수하였다. 이러한 학문에 관한 끊임없는 능동적인 자세는 그를 이 분야의 기술자 및 이론가로서 성장시켰다. 셋째, 18세기에 신분의 벽을 뛰어넘는 새로운 시대를 주도하는 Lunar society의 연구 환경 인프라는 와트에게 과학적 호기심과 자유로운 탐구 정신을 경험하게 한 협회이다. 자신의 과학기술지식을 발표하고, 서로 이에 대한 의견을 자유롭게 교환하며 집단적 사고방식을 바탕으로 문제-해결의 지식을 축적해 가는 시스템이 있다는 것은 현대의 R & D환경을 만들 때에도 유념하여야 할 사항이다. 넷째, 사업가 볼턴과 같이 기술을 이해하고 그 가치를 파악하는 능력이 구비된 '경영의 귀재'가 연구자들을 재정적으로 지원하는 시스템이 필요하다. 동시에 재정문제를 그다지 걱정하지 않고 기술 자체를 즐기고 연구하는 '기술의 달인' 와트와 같은 사람이 있어야 산업혁명은 잘 이루어질 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제26권3호
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• pp.127-147
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• 2020

세계는 신형 코로나바이러스 감염증(COVID-19)으로 수 많은 인명 피해와 경제적 손실을 기록하고 있는 상황이다. 우리나라 정부는 연구개발(Research & Development)을 통해 국가 감염병 위기를 극복하려는 전략을 수립하고 실행하기 위한 투자방향을 수립하였다. 기존 기술분류나 과학기술 표준분류에 따른 통계를 활용하면 특정 R&D 분야의 특이점 및 변화를 발견하기 어렵다는 한계가 존재해왔다. 최근 우리나라 감염병 연구개발 과제를 대상으로 수요자의 목적에 맞게 분류체계를 수립하고 연구비 비교 분석을 통해 투자가 요구되는 연구 분야를 제시하는 연구들이 진행되었다. 하지만 현재 국가 보건 안보와 신성장 산업육성이라는 목표를 달성하기 위한 실행방안으로 요구되고 있는 전염병 연구분야의 국가간 협력전략 수립에 필요한 정보를 체계적으로 제공하고 있지 못한 상황이다. 따라서 국가 공동 연구개발 전략 수립을 위한 분류체계와 분류모델기반의 정보서비스에 대한 연구가 요구되고 있다. 우선 감염병관련 NTIS 과제데이터를 기반으로 정성분석을 통해 7개의 분류체계를 도출하였다. 스코퍼스(Scopus) 데이터와 양방향 RNN모델을 사용하여, 분류체계 모델을 학습시켰다. 최종적인 모델의 분류 성능은 90%이상의 높은 정확도와 강건성을 확보하였다. 실증연구를 위해 주요 국가의 코로나바이러스 연구개발 과제를 대상으로 전염병 분류체계를 적용하였다. 주요 국가의 감염병(코로나바이러스) 연구개발 과제를 분류체계별로 분석한 결과, 세계적으로 유행하는 바이러스의 예상치 못한 창궐이 확산되는 속도에 비해 백신과 치료제 개발이 제대로 이뤄지지 않는 원인의 배경을 간접적으로 확인할 수 있었다. 국가별 비교분석을 통해 미국과 일본은 상대적으로 모든 영역에 골고루 연구개발 투자를 하고 있는 것으로 나타난 반면, 유럽은 상대적으로 특정 연구분야에 많은 투자를 하는 집중화 전략을 취하는 것으로 나타났다. 동시에 주요 국가의 코로나 바이러스 주요 연구조직에 대한 정보를 분류체계별로 제공하여 국제 공동R&D 전략의 기초정보를 제공하였다. 본 연구 결과를 통해 세 가지 정책적 의미를 도출할 수 있다. 첫째, 데이터기반 과학기술정책 관점에서 수요자 관심분야에 대한 국가 R&D사업의 정보를 글로벌 기준으로 문서를 분류하는 방안을 제시하였다. 둘째, 감염병관련 국가 R&D사업 영역에 대한 정보분석 서비스 기획의 기반을 마련하였다. 마지막으로 국가 감염병 R&D 분류체계 수립을 통해 분류 체계의 궁극적 목표인 산업, 기업, 정책 정보를 제공할 수 있는 기반을 마련한 것이다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.19-31
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• 2021

본 연구는 기존 문헌연구들을 중심으로 엔터테인먼트 산업 분야의 대학생 창업의도 특성들을 파악하고자 하였다. 이를 바탕으로 대학 창업담당 관계자들과 국가 창업지원 정책 담당자들에게 대학생 창업을 위한 현실적인 교육 대안 및 창업 경영에 관한 시사점을 제시하고자 하였다. 따라서 본 연구의 시사점은 다음과 같다. 첫째, 엔터테인먼트 산업에 필수적인 요소인 아이디어 창출 교육을 위한 기술(아이템) 아이디어와 제품으로의 연결 방법, 컨텐츠 가치를 높일 수 있는 기술 방법, 엔터테인먼트 산업 내 사용자 특성 교육을 지속적으로 해야 할 것이다. 또한 아이디어 교육과 함께 자금조달, 인적자원관리, 마케팅, 운영관리 등 창업 경영관리에 대한 이해도를 높이고, 나아가 엔터테인먼트 창업에 대한 성공가능성 및 새로운 일에 대한 모험심이 생길 수 있도록 자신감 교육도 함께 이루어져야 할 것이다. 둘째, 창업에 관심이 있는 학생 의견조사를 중심으로 창업에 필요한 공간 및 장비제공(동아리실, 학생창업실, 엔터테인먼트관련 장비확보 등)이 이루어져야 하고, 학생 창업을 위한 대학 및 정부의 각종 규제들을 완화해야 할 것이다. 또한 학내 외 창업 지식형성을 위한 교육과 전문가 특강 및 자문, 현장 교육 등을 통해 보다 실용적인 창업 지식이 만들어질 수 있도록 노력해야 하고, 다양한 지원들을 바탕으로 학생들의 창업에 대한 자신감도 형성할 수 있도록 만들어 주어야 할 것이다. 셋째, 엔터테인먼트 산업에 대한 창업을 희망하는 학생들에게는 가족들에게 엔터테인먼트 산업에 대한 현장 상황을 정확히 알려줌으로써 자녀들이 창업분야를 선택하는데 있어 부정적인 인식보다는 긍정적인 인식이 발생할 수 있도록 적극 알릴 필요가 있다. 또한 대학생들이 창업 후 성공한 다양한 사례들을 가족들에게 홍보함으로써 자녀가 창업에 대한 도전정신이 발생할 수 있도록 가족들이 힘을 보태게 해야 할 것이다. 넷째, 엔터테인먼트 산업 분야 쪽으로 창업을 희망하는 친구들과의 지속적인 동호회나 모임들이 형성 될 수 있도록 만들어 주어야 하고, 나아가 이런 모임을 통해 실제로 창업한 친구들의 의견을 청취하는 기회도 마련해야 할 것이다. 또한 모임과 친구 형성으로 인해 사업계획서 작성, 창업 성공 방법, 창업 경영관리에 대한 논의의 자리가 형성되도록 만들어 주어야 하고, 서로 창업에 대한 의지가 발생할 수 있도록 심리적 자극활동도 이루어져야 할 것이다. 다섯째, 창업과 관련한 다양한 지식(자금 확보 방안, 창업조직 관리, 창업하고자 하는 시장에 대한 정보 파악 등)들이 배양될 수 있도록 노력해야 할 것이고, 자신들이 창업하고자 하는 다양한 엔터테인먼트 산업 분야에 대한 사업계획서 작성 방법도 실무에 맞도록 학습 시켜야 할 것이다. 또한 이런 지식 형성을 밑바탕으로 학생들 스스로가 창업에서 발생할 수 있는 위험과 변화에 대응할 수 있도록 만들어 주어야 할 것이다. 마지막으로 창업 경영관리에 대한 이해도를 높여 주어야 하고, 창업에 대한 자신감과 두려움이 사라지게 할 수 있는 다양한 심리적 자극 활동이 필요하다.

• 한국조경학회지
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• 제41권1호
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• pp.44-50
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• 2013

조경수 관리시 발생하는 병충해 등의 문제에 대한 자문을 받기 위하여 관리 담당자는 나무병원에 진단 및 처방을 의뢰하고 있는데, 본 연구는 국내에서 수목진단센터로 인증된 서울대학교 식물병원, 충북대학교 식물종합병원 및 강원대학교 수목진단센터의 온라인 상담게시판에 등록된 조경수 관련 질의와 답변을 검토하여 조경관리자 및 관계자들이 주로 질의하는 조경수 관리상의 문제와 의문이 무엇인지 분석하고자 하였다. 그 결과, 질의자 중에 조경관계자가 81.4%로 대다수를 차지했으나, 질의시 조경수 진단에 필수적인 수목관리 이력 및 주변환경 설명을 한 경우가 11.5%에 불과할 정도로 조경관계자들이 수목진단에 관한 기초적 지식이나 관심이 부족함을 확인하였다. 그리고 조경수 관련 질의 263건 중 생리피해 질의가 94건, 35.8%로 가장 많은 건수를 나타냈다. 이어서 충해, 병해 순이었다. 표징이 없고 다양한 스트레스에 의해 발생하는 생리적 문제의 특성상 진단 및 처방의뢰를 가장 많이 하게 되는 것으로 판단된다. 생리피해의 원인으로는 수분스트레스와 온도스트레스가 가장 많은 편이었으며, 병해는 그 병의 종류가 다양하였고, 생리적 원인이 수반되는 복합피해도 많은 편이었다. 충해는 나방류에 의한 경우가 가장 많았다. 이와 같은 결과를 고려할 때, 조경 기술자와 학생이 조경수 관리의 필수 지식과 정보를 습득하고 관심도를 고취할 수 있도록 대학이나 기술자 교육기관에서 조경수 관리교육을 반드시 실시하여야 하며, 특히 수목 생리에 대한 심도있는 학습 기회 제공과 기술자 스스로의 노력이 요구된다. 또한 조경업에 대한 이해와 조경식재 기술 및 현장의 실정을 이해하는 조경식재 및 관리에 대해 전문적으로 자문할 수 있는 기관의 구성이 이루어져야 한다. 그리고 아직 기반이 갖추어지지 않은 조경수 관리분야의 체계성과 전문성 도모를 위해 집중적인 기술자 육성과 학계와 업계 등 관계자들의 연구가 필요하다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.157-173
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• 2021

소비자의 욕구와 관심에 맞추어 개인화된 제품을 추천하는 추천 시스템은 비즈니스에 필수적인 기술로서의 그 중요성이 증가하고 있다. 추천 시스템의 대표적인 모형 중 협업 필터링은 우수한 성능으로 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그러나 협업필터링은 사용자-아이템의 선호도 정보가 충분하지 않을 경우 성능이 저하되는 희소성의 문제가 있다. 또한 실제 평점 데이터의 경우 대부분 높은 점수에 데이터가 편향되어 있어 심한 불균형을 갖는다. 불균형 데이터에 협업 필터링을 적용할 경우 편향된 클래스에 과도하게 학습되어 추천 성능이 저하된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 많은 선행연구들이 진행되어 왔지만 추가적인 외부 데이터 또는 기존의 전통적인 오버샘플링 기법에 의존한 추천을 시도하였기에 유용성이 떨어지고 추천 성능 측면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 CGAN을 기반으로 협업 필터링 구현 시 발생하는 희소성 문제를 해결함과 동시에 실제 데이터에서 발생하는 데이터 불균형을 완화하여 추천의 성능을 높이는 것을 목표로 한다. CGAN을 이용하여 비어있는 사용자-아이템 매트릭스에 실제와 흡사한 가상의 데이터를 생성하여, 희소성을 가지고 있는 기존의 매트릭스로만 학습한 것과 비교했을 때 높은 정확도가 예상된다. 이 과정에서 Condition vector y를 이용하여 소수 클래스에 대한 분포를 파악하고 그 특징을 반영하여 데이터를 생성하였다. 이후 협업 필터링을 적용하고, 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 추천 시스템의 성능을 최대화하는데 기여하였다. 비교 대상으로는 전통적인 오버샘플링 기법인 SMOTE, BorderlineSMOTE, SVM-SMOTE, ADASYN와 GAN을 사용하였다. 결과적으로 데이터 희소성을 가지고 있는 기존의 실제 데이터뿐만 아니라 기존 오버샘플링 기법들보다 제안 모형의 추천 성능이 우수함을 확인하였으며, RMSE, MAE 평가 척도에서 가장 높은 예측 정확도를 나타낸다는 사실을 증명하였다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.73-85
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• 2013

정보기술의 비약적 발전에 힘입어, 오늘날 기업들은 지금까지 축적한 고객 데이터를 기반으로 맞춤형 서비스를 제공하는 것에 많은 관심을 가지고 있다. 고객에게 소구하는 맞춤형 서비스를 효과적으로 제공하기 위해서는 우선 그 고객이 처한 상태나 상황을 정확하게 인지하는 것이 중요하다. 특히, 고객에게 서비스가 전달되는 이른바 진실의 순간에 해당 고객의 감정 상태를 정확히 인지할 수 있다면, 기업은 더 양질의 맞춤형 서비스를 제공할 수 있을 것이다. 이와 관련하여 사람의 얼굴과 행동을 이용하여 사람의 감정을 판단하고 개인화 서비스를 제공하기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구는 좀 더 미세하고 확실한 변화를 통해 정확하게 감정을 판단할 수 있지만, 장비와 환경의 제약으로 실제 환경에서 다수의 관객을 대상으로 사용하기에는 다소 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 Plutchik의 감정 분류 체계를 기반으로 사람들의 행동을 통해 감정을 추론해내는 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구는 콘텐츠에 의해 유발된 사람들의 감정적인 변화를 사람들의 행동 변화를 통해 판단하고 예측하는 모형을 개발하고, 4가지 감정 별 행동 특징을 추출하여 각 감정에 따라 최적화된 예측 모형을 구축하는 것을 목표로 한다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 감정 자극영상을 제공하고 그 신체 반응을 수집하였으며, 사람들의 신체 영역을 나누었다. 특히, 모션캡쳐 분야에서 널리 쓰이는 차영상 기법을 적용하여 사람들의 제스쳐를 추출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 데이터의 타임프레임 셋을 20, 30, 40 프레임의 3가지로 설정하고, 데이터를 학습용, 테스트용, 검증용으로 구분하여 인공신경망 모형을 통해 학습시키고 성과를 평가하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 데이터를 이용하여 제안 모형을 구축하고 평가한 결과, 프레임셋에 따라 예측 성과가 변화함을 알 수 있었다. 감정 별 최적 예측 성과를 보이는 프레임을 확인할 수 있었는데, 이는 감정에 따라 감정의 표출 시간이 다르기 때문인 것으로 판단된다. 이는 행동에 기반한 제안된 감정예측모형이 감정에 따라 효과적으로 감정을 예측할 수 있으며, 실제 서비스 환경에서 사용할 수 있는 효과적인 알고리즘이 될 수 있을 것으로 기대할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.141-154
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• 2019

인터넷 기술과 소셜 미디어의 빠른 성장으로 인하여, 구조화되지 않은 문서 표현도 다양한 응용 프로그램에 사용할 수 있게 마이닝 기술이 발전되었다. 그 중 감성분석은 제품이나 서비스에 내재된 사용자의 감성을 탐지할 수 있는 분석방법이기 때문에 지난 몇 년 동안 많은 관심을 받아왔다. 감성분석에서는 주로 텍스트 데이터를 이용하여 사람들의 감성을 사전 정의된 긍정 및 부정의 범주를 할당하여 분석하며, 이때 사전 정의된 레이블을 이용하기 때문에 다양한 방향으로 연구가 진행되고 있다. 초기의 감성분석 연구에서는 쇼핑몰 상품의 리뷰 중심으로 진행되었지만, 최근에는 블로그, 뉴스기사, 날씨 예보, 영화 리뷰, SNS, 주식시장의 동향 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 많은 선행연구들이 진행되어 왔으나 대부분 전통적인 단일 기계학습기법에 의존한 감성분류를 시도하였기에 분류 정확도 면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 전통적인 기계학습기법 대신 대용량 데이터의 처리에 우수한 성능을 보이는 딥러닝 기법과 딥러닝 중 CNN과 LSTM의 조합모델을 이용하여 감성분석의 분류 정확도를 개선하고자 한다. 본 연구에서는 대표적인 영화 리뷰 데이터셋인 IMDB의 리뷰 데이터 셋을 이용하여, 감성분석의 극성분석을 긍정 및 부정으로 범주를 분류하고, 딥러닝과 제안하는 조합모델을 활용하여 극성분석의 예측 정확도를 개선하는 것을 목적으로 한다. 이 과정에서 여러 매개 변수가 존재하기 때문에 그 수치와 정밀도의 관계에 대해 고찰하여 최적의 조합을 찾아 정확도 등 감성분석의 성능 개선을 시도한다. 연구 결과, 딥러닝 기반의 분류 모형이 좋은 분류성과를 보였으며, 특히 본 연구에서 제안하는 CNN-LSTM 조합모델의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제20권4호
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• pp.121-139
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• 2014

기업의 부도 예측은 재무 및 회계 분야에서 매우 중요한 연구 주제이다. 기업의 부도로 인해 발생하는 비용이 매우 크기 때문에 부도 예측의 정확성은 금융기관으로서는 매우 중요한 일이다. 최근에는 여러 개의 모형을 결합하는 앙상블 모형을 부도 예측에 적용해 보려는 연구가 큰 관심을 끌고 있다. 앙상블 모형은 개별 모형보다 더 좋은 성과를 내기 위해 여러 개의 분류기를 결합하는 것이다. 이와 같은 앙상블 분류기는 분류기의 일반화 성능을 개선하는 데 매우 유용한 것으로 알려져 있다. 본 논문은 부도 예측 모형의 성과 개선에 관한 연구이다. 이를 위해 사례 선택(Instance Selection)을 활용한 배깅(Bagging) 모형을 제안하였다. 사례 선택은 원 데이터에서 가장 대표성 있고 관련성 높은 데이터를 선택하고 예측 모형에 악영향을 줄 수 있는 불필요한 데이터를 제거하는 것으로 이를 통해 예측 성과 개선도 기대할 수 있다. 배깅은 학습데이터에 변화를 줌으로써 기저 분류기들을 다양화시키는 앙상블 기법으로 단순하면서도 성과가 매우 좋은 것으로 알려져 있다. 사례 선택과 배깅은 각각 모형의 성과를 개선시킬 수 있는 잠재력이 있지만 이들 두 기법의 결합에 관한 연구는 아직까지 없는 것이 현실이다. 본 연구에서는 부도 예측 모형의 성과를 개선하기 위해 사례 선택과 배깅을 연결하는 새로운 모형을 제안하였다. 최적의 사례 선택을 위해 유전자 알고리즘이 사용되었으며, 이를 통해 최적의 사례 선택 조합을 찾고 이 결과를 배깅 앙상블 모형에 전달하여 새로운 형태의 배깅 앙상블 모형을 구성하게 된다. 본 연구에서 제안한 새로운 앙상블 모형의 성과를 검증하기 위해 ROC 커브, AUC, 예측정확도 등과 같은 성과지표를 사용해 다양한 모형과 비교 분석해 보았다. 실제 기업데이터를 사용해 실험한 결과 본 논문에서 제안한 새로운 형태의 모형이 가장 좋은 성과를 보임을 알 수 있었다.