빅데이터 시대에 정보의 양이 급증하고, 그중 많은 부분을 차지하는 문자열 정보를 정량화하여 의미를 찾아 낼 수 있는 인공지능 방법론이 함께 발전하면서, 텍스트 마이닝을 통해 주가 예측에 적용해 온라인 뉴스로 주가를 예측하려는 시도가 다양해지고 있다. 이러한 주가 예측의 방법은 대개 예측하고자 하는 기업의 뉴스로 주가를 예측하는 방식이다. 하지만 특정 회사의 뉴스만이 그 회사의 주가에 영향을 주는 것이 아니라, 그 회사와 관련성이 높은 회사들의 뉴스 또한 주가에 영향을 줄 수 있다. 그러나 관련성이 높은 기업을 찾는 것은 시장 전반의 공통적인 영향과 무작위 신호 때문에 쉽지 않다. 따라서 기존 연구들은 주로 미리 정해진 국제 산업 분류 표준에 기반을 둬 관련성이 높은 기업을 찾았다. 하지만 최근 연구에 따르면, 국제 산업 분류 표준은 섹터에 따라 동질성이 다르며, 동질성이 낮은 섹터는 그들을 모두 함께 고려하여 주가를 예측하는 것이 성능에 악영향을 줄 수 있다는 한계점을 가진다. 이러한 한계점을 극복하기 위해, 본 논문에서는 주가 예측 연구에서 처음으로 경제물리학에서 주로 사용되는 무작위 행렬 이론을 사용하여 시장 전반 효과와 무작위 신호를 제거하고 군집 분석을 시행하여 관련성이 높은 회사를 찾는 방법을 제시하였다. 또한, 이를 기반으로 관련성이 높은 회사의 뉴스를 함께 고려하며 다중 커널 학습을 사용하는 인공지능 모형을 제시한다. 본 논문의 결과는 무작위 행렬 이론을 통해 시장 전반의 효과와 무작위 신호를 제거하여 정확한 상관 계수를 찾아 군집 분석을 시행한다면 기존 연구보다 더 좋은 성능을 보여 준다는 것을 보여준다.
기존의 협업필터링 추천시스템 연구는 상품에 대한 고객의 평점(rating)이나 구매 여부 데이터로부터 하나의 프로파일을 생성하고 이를 기반으로 추천 성능을 향상시킬 수 있는 새로운 알고리즘을 개발하는 위주로 진행되어 왔다. 그러나 빅데이터 환경이 도래하면서 기업이 수집할 수 있는 고객 데이터가 풍부해지고 다양해짐에 따라, 보다 정확하게 고객의 선호도나 행태를 파악하는 것이 가능하게 되었고 이러한 데이터, 즉 퍼스널 빅데이터(personal big data)를 추천시스템에 활용하는 연구의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 마케팅의 시장세분화 이론에 근거하여 퍼스널 빅데이터로부터 고객의 선호도나 행태를 다양한 관점에서 표현할 수 있는 5종의 다중 프로파일(multimodal profile)을 개발하고, 이를 활용하여 협업필터링 추천시스템의 성능을 개선하고자 한다. 제안하는 5종의 다중 프로파일은 프로파일 통합 유사도, 개별 프로파일 유사도 평균, 개별 프로파일 유사도 가중 평균이라는 세 가지 앙상블 기법을 통해 협업필터링의 이웃(neighborhood) 탐색과정에 적용된다. 실제 퍼스널 빅데이터에 본 연구에서 제안하는 방법론을 적용한 결과, 단일 프로파일을 사용하는 협업필터링 알고리즘보다 추천 성능이 상당히 개선되었으며 앙상블 방법 중에서는 개별 프로파일 유사도 가중 평균 기법이 가장 높은 추천 성능을 보여주었다. 본 연구는 빅데이터 환경에서 추천시스템을 개발하고자 할 때, 어떠한 성격의 데이터로부터 고객의 특성을 규명하는 프로파일을 만들고 이를 어떻게 결합하여 사용하는 것이 효과적인 지 처음으로 제안하였다는 점에서 그 의의가 있다.
The purpose of this study was to identify the effects of nutrition education on elementary school students based on the theory of multiplex intelligence. Of the 56 elementary school students that participated in this survey, 37 (66.0%) had no siblings. The number of students whose mothers had jobs and those whose mothers did not work were 37 (67.9%) and 18 (32.1%), respectively. Food consumption with ordinary diets was normal in 23 students (41.1%) and the average frequency of snack intake and eating-out was determined to be twice a day (41 students, 73.2%) and once or twice per week (36 students, 64.3%), respectively. The most popular type of food consumed when eating-out was 'fast foods' in 28 students (50.0%). It was determined that on average, 39 students (69.6%) snacked between lunch and dinner time and 31 (55.4%) selected snacks based on information obtained through 'mass media'. Analysis of the effects of nutrition education revealed an increase in the number of correct answers to the question 'foods with high nutritional value are high calorie foods,' with significant difference, but not in other questionnaires. In addition, the correct information for calcium (p<.05), good dietary habits (p<.001), food poisoning (p<.05), and six groups of nutrients in foods (p<.001) improved after nutrition education, with significant differences. As a result, the ratio of correct answers increased after nutrition education, with a significant difference (p<.001). After the education, the experimental group had a higher total score than the control group, with significant difference (p<.01).
최근 스마트워크는 기존의 스마트워크 개념이 진일보한 것으로서, 높은 연결성, 집단 지성, 빠른 피드백 등의 속성을 가지고 있는 소셜 매체 기술과 개방적 혁신, 다중지능이론 등을 추가하였다. 이러한 스마트워크를 통하여 고객 지향적 업무를 창의적이고 혁신적으로 신속하게 수행하여 고객에게 높은 가치를 제공하고자 하는 업무방식을 의미한다. 이러한 스마트워크 개념의 진화에 따라 진보한 스마트워크를 조기에 실현하고, 세계 스마트워크 시장에서 주도적인 위치를 확보하기 위해서는 스마트워크 시장을 주도할 핵심기술에 대한 분석을 통한 기술개발 및 표준화 전략 수립이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 스마트워크 개념 변화, 기술 및 표준화 동향 등을 분석하여 우리나라가 선도할 기술 및 표준화 대상과제를 도출하고 중장기 추진방향을 제시하고자 한다.
건축물의 고층화, 복합화, 대형화에 따라 다양한 공법이 개발되고 있어 주요 공종에 대한 공법 선정의 중요성이 대두되고 있다. 그러나 프로젝트의 특성을 충분히 고려하지 못하고 있고 주요 공법의 선정을 위한 객관적 기준이나 자료 또한 부족한 실정이며, 실무자의 경험과 직관에만 의존하여 선정이 이루어지고 있는 점이 지적되어 왔다. 이러한 문제점을 해소하기 위해 퍼지, AHP, CBR 등 인공지능이론을 이용한 주요 공종의 공법 선정을 위한 다양한 연구가 진행되었다. 그러나 실무에서 공법 선정 시 공종별 특성 및 현장별 조건을 고려하여 주요 공종마다 각기 다른 여러 가지 공법 선정 모델을 적용하기는 어렵다. 이에 본 연구에서는 매트릭스 분석과 선형변환을 이용하여, 실무에서 활용이 용이한 범용적인 성격의 의사결정지원 모델을 제시하고, 사례 연구를 통해 흙막이 공법 선정 과정에 적용하여 연구모델의 정합성을 검증하였다.
메타버스 시스템이 향후 초연결 사회의 촉매가 될 수 있을지는 인공지능 기술과 마찬가지로 연관 기술의 발전 속도와 사회적 활용 범위의 확장 여부에 달려 있다. 이 글에서는 이런 현실화 과정의 문제를 괄호치고, 기술 발전이 가속화될 경우 이 복합적인 기술-사회의 짝패구조가 영화의 미래와 연관된 인지생태학적 변화와 관련된 몇 가지 철학적-정치적 논점에 한정해 논의해 보고자 한다. 흔히 메타버스의 핵심은 '몰입도'에 있다고 보지만 인지생태학적으로 보면 한 장의 그림이나 사진의 몰입도는 '재현의 정확성'보다는 그것이 주는 메시지의 맥락적 연결성에 달려 있다는 점을 환기해 보면 정확한 판단은 아니다. 이런 맥락에서 볼 때 메타버스의 진정한 잠재력은 새로운 자연적-사회적-기술적 짝패구조의 형성 속에서 활성화될 인간 뇌의 다중지능적 연결 능력(증강-시뮬레이션, 외부-내부의 교차)의 변화라는 인지생태학적인 맥락에서 파악할 필요가 있다. 그리고 이런 인지생태학적 잠재력은 이미 오래 전부터 [현실의 모순/갈등(M1)-->허구적 변형을 통한 영화적 해결책(M2)-->관객의 소원-성취 욕망에 의한 선택적 해석(M3)-->현실의 변화(M1']라는 삼중 미메시스의 영화적 순환 과정에서 부분적으로 실현되어 왔다. 따라서 메타버스 시스템의 진정한 잠재력은 현실적인 분리/문제들과 이상적인 연결/해결 사이의 영화적 순환을 더욱 확장하고 심화시킬 수 있는가에 달려 있다. 이런 측면에서 보자면 발전된 메타버스는 피직스-메타피직스의 이상적 순환의 현대적인 기술적 버전으로 비유될 수 있을 것이다
본 논문에서는 기동표적의 위치오차에서 구해지는 가속도를 보상하는 지능형 추적 알고리즘을 소개한다. 관측치와 예상위치와의 차이값은 가속도와 순수잡음으로 분리된다. 이때, 최적의 가속도를 얻기 위하여 퍼지 c-means 클러스터링 기법과 예상명중위치기법이 이용되었다. 분리된 가속도와 잡음에 대한 퍼지 이론의 멤버쉽 함수를 결정되고, 이에 따라 기동표적의 기동특성이 인식되어진다. 분리된 가속도와 잡음은 추적 알고리즘 내에서 추정된 오차값을 보상하는데 이용된다. 표적의 추정값을 계산하는 일련의 과정중 필터링 과정은 기동표적의 비선형성을 선형성으로 인식하게 된다. 이것은 필터가 위치오차에서 가속도를 추출하여 남겨진 잡음만을 인식하기 때문이다. 필터링 과정 이후 추출된 가속도를 보상하여 표적의 추정값을 구해낸다. 제안된 기법은 퍼지 시스템의 멤버쉽 함수에서 파라미터를 조절하여 적응성과 강인성을 향상 시켰다. 제안된 시스템의 효율성을 극대화하기 위하여 제안된 기법을 다중모델 구조로 형성한다. 또한 제안된 기법은 온라인 시스템으로서의 수행이 가능하다. 마지막으로 제안된 알고리즘의 효율성을 보여주기 위하여 몇 가지 예를 추가하였다.
본 연구는 비정형 빅 데이터를 가공하여 추출된 투자자 감성을 반영하여 만든 자본시장 심리지수(Market Sentiment Index: MSI)의 수용요인을 밝히는 것이다. 이를 위해 합리적 행동이론에 근거한 외생변수들을 탐색하고 기술수용모형(Technology Acceptance Model: TAM)을 응용하여 연구모형을 설정하였다. 주식시장에서 투자자에게 제공되는 MSI의 수용은 본 연구에서 제시한 외생변수에 의해 영향을 받는 것으로 확인되었다. 인과관계 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 자기효능감, 투자기회확장, 혁신적 성향, 사용비용이 인지된 용이성에 통계적으로 유의하게 영향을 미친다. 둘째, 서비스다양성과 인지된 효익은 인지된 유용성에 통계적으로 유의하게 영향을 미친다. 셋째, 인지된 용이성과 인지된 유용성은 사용태도에 통계적으로 유의하게 영향을 미친다. 넷째, 사용태도는 사용의도에 통계적으로 유의하게 영향을 미치고 독립변수인 투자기회확장이 사용의도에 영향을 미친다. 다섯째, 사용의도는 최종 종속변수인 지속적 사용의도에 통계적으로 유의하게 영향을 미친다. 연구모형의 독립변수와 종속변수 간의 매개효과는 다음과 같다. 첫째, 서비스다양성에서 지속적 사용의도의 인과경로에 간접효과가 0.1491로 유의수준 1%에서 통계적으로 유의하게 나타났다. 둘째, 인지된 효익에서 지속적 사용의도의 인과경로에 간접효과가 0.1281로 유의수준 1%에서 통계적으로 유의하게 나타났다. 다중집단분석에 대한 결과는 다음과 같다. 첫째, 주식투자경험이 있는 집단과 없는 집단의 투자자 태도, 투자자 주관적 규범, 소셜 빅 데이터 시스템의 특성요인에 대한 사전인지(지식)등에 포함된 세부 독립변수가 지속적 사용의도에 미치는 경로별 영향도의 차이와 통계적 유의성에 대한 분석은 두 집단 간 측정동일성이 확보되지 않아 불가능하였다. 둘째, 두 집단 간 측정동일성이 확보된 남, 여 집단의 세부 독립변수가 지속적 사용의도에 미치는 경로별 영향도 차이에 대한 분석결과, 사용태도에서 사용의도의 인과경로에서는 여성이 남성보다 높은 것으로 그리고 사용의도에서 지속적 사용의도의 인과경로에서는 남성이 매우 높은 것으로 유의수준 5%에서 통계적으로 유의한 차이를 보였다.
결제서비스에 대한 기존의 연구는 결제서비스의 채택요인 또는 지속적인 사용에 영향을 미치는 요인 등 행동이론을 중심으로 진행되어 왔다. 이러한 요인들이 미치는 영향에 대한 결과는 결제서비스의 종류에 따라 또는 연구 지역에 따라 상이하게 나타나고 있다. 본 연구는 결제 서비스의 종류나 문화등의 변수에 관계없이 새로운 결제 서비스가 성공할 수 있는 일반적인 요인이 무엇인지에 대한 의문에서 시작하게 되었다. 기존 연구에서 중요한 영향을 미친다고 제시한 채택요인들은 실제 결제사례의 결과에 비추어 보면 기존 연구에서 주장한 바와 일치하지 않는 경우를 볼 수 있다. 이러한 이론과 현실사이의 괴리를 발견하고 새로운 결제서비스가 성공하기 위한 근본적이고 결정적인 요인이 무엇인지에 대해 제시하고 사례연구를 통해 가설을 입증하고자 하는 것이 본 연구의 목적이다. 따라서 본 연구는 새로운 결제서비스가 성공하기 위해서는 기존 결제서비스의 비고객에게 이들이 결제할 수 있는 수단을 제공함으로써 새로운 결제 시장을 창출해야 함을 주장한다. 이를 위해 성공한 결제사례인 신용카드, 휴대폰 소액결제, PayPal, Square을 채택하였으며, 기존 결제서비스의 비고객을 3개의 계층으로 분류하여 분석하였다. 그리고 새로운 결제서비스가 어떠한 계층을 타겟으로 하였으며 이들에게 어떠한 결제수단을 제공하여 새로운 시장을 창출하였는지 제시한다. 사례 분석 결과, 성공 사례 모두 본 연구의 가설을 지지하는 것으로 나타났다. 따라서 새로운 결제서비스는 결국 기존의 결제수단으로 거래를 할 수 없었던 이들이 결제를 할 수 있도록 함으로써 성공할 수 있다는 가설을 입증하였다. 모바일 결제서비스가 아직 대중화되지 못한 원인을 본 가설에 비추어 분석해 보면 보면, 기존의 결제 인프라를 이용할 수 있는 바코드, QR코드 기반의 모바일 결제 서비스뿐만 아니라 NFC, BLE, 음파 등의 새로운 기술이 적용된 모바일 결제 서비스가 출시되는 등 새로운 시도가 계속되고 있다. 또한 모바일 월렛은 사용자들이 소지하고 있는 카드정보를 스마트폰에 저장하여 지갑 없이도 결제가 가능하며, 쿠폰 제공, 적립카드 관리, 신분증을 저장하는 등의 다양한 부가적인 기능을 제공하고 있어 성공할 것이라는 전망이 대두되고 있다. 하지만 이러한 서비스들은 본 연구 관점에서 보자면 기존 결제서비스의 비고객이(기존 결제수단을 이용할 수 없었던 사용자) 거래할 수 있는 새로운 결제 수단을 제공해 주지 못하고 있기 때문에 결국 초기사용자에게만 채택될 뿐 대중화되는데 한계가 있을 것으로 예상된다. 반면, 새로운 모바일 결제서비스의 성공사례 중 하나인 PaybyPhone은 기존 코인주차 결제서비스의 비고객인 현금 미소지 고객에게 스마트폰을 이용한 새로운 결제수단을 제공함으로써 새로운 주차 결제 시장을 창출하였으며 현재 미국뿐만 아니라 유럽시장까지 진출하는 등 급성장하고 있다. 결론적으로, 많은 이해관계자들이 모바일 결제시장을 선점하기 위해 다양한 형태의 모바일 결제 서비스를 출시하고 있지만 캐즘을 뛰어넘어 주류 시장에 성공적으로 정착할 수 있느냐는 결국 기존 결제서비스의 비고객군에게 그들이 필요로 하는 새로운 결제수단을 제공하는지의 여부에 달려있다고 볼 수 있다. 따라서 모바일 결제 서비스의 기획자나 매니저들은 서비스 기획 시 기존 결제서비스의 비고객군은 누구인가? 그들은 어떠한 결제수단을 원하는가?를 먼저 고려해야 한다. 본 연구는 새로운 결제서비스가 성공하는데 미치는 요인에 대한 가설을 검증하기 위해 4개의 성공사례를 선택하였으며 각 사례에 동일한 가설을 검증하는 '반복연구논리'를 적용하였다. 본 가설을 더욱 공고히 하기 위해 사례연구방법론에서 제시하고 있는 경쟁가설을 포함한 후속 사례연구가 진행되어야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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