• 응용통계연구
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• 제19권3호
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• pp.379-393
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• 2006

본 연구에서는 이동통신사의 네트웍 관리의 효율성 향상을 목적으로 이동통신 통화량 자료의 통계적 특성을 분석하고, 이를 통하여 월별 통화량 자료를 요약하기 위한 통계적 방법을 국내 특정 이동통신사의 사례를 중심으로 살펴보게 된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권10B호
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• pp.1192-1199
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• 2011

본 논문의 목적은 기본료와 통화료로 구성되어 있는 이동통신서비스의 이부요금제 (two-part tarriff) 방식에서 대표적인 인식편향(Cognitive Bias) 중 하나인 매몰비용오류(sunk cost fallacy) 행위의 발생 여부를 실증적으로 분석하고, 매몰비용오류 발생 최소화를 위한 바람직한 요금제 개선방안을 제시하는 것이다. 분석결과 이용자들은 매몰비용오류에 의해 기본료를 높게 지불할수록 자신의 최적소비량보다 많은 통화량을 발생시킴으로써 보다 많은 통신비를 지출한다. 따라서 기본료 인하는 매몰비용오류 효과를 감소시킴으로써 소비자들로 하여금 자신의 효용함수에 따라 최적 소비량에 근접한 통화량을 발생시키도록 유도할 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권9B호
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• pp.908-913
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• 2009

휴대 전화는 이제 우리의 일상생활에서 없어서는 안 될 중요한 가전 기기로 자리 잡았다. 이러는 와중에 휴대폰에서 사용하는 문자 메시지 사용량 역시 꾸준하게 증가하여 현재는 음성 통화 이용량의 1.5배에서 2배에 이르고 있다. 문자 메시지의 사용량이 증가함에 따라 스팸 문자 메시지도 따라서 증가하였는데 기존의 모바일 기기에서의 스팸 필터링 방식은 단순 문자열 비교나 특정 번호 차단과 같은 아주 기초적인 수준으로 스팸 메시지를 필터링하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 SVM(Support Vector Machine)과 시소러스(thesaurus) 사전을 이용하여 좀 더 강력하고 적응적인 스팸 필터링 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템은 샘플 문자 메시지로부터 전처리 기를 이용하여 문자 메시지 속에 담겨 있는 단어를 추출 한 후, 추출된 단어를 시소러스 사전을 이용하여 해당 의미가 가지는 대표 단어로 변경하였다. 변경된 단어들에서 카이 제곱 통계량을 계산하여 그 값이 높은 단어들을 특징 단어로 선정하였고 선정된 특징 단어들을 가지고 SVM 분류기로 학습을 진행하였다. 그 후 학습된 분류기를 이용하여 테스트 문자 메시지의 스팸 여부를 분류하였으며 평균 92%의 인식률을 보였다. 제안된 시스템은 PC에서 구현되어 있으며 실험을 통하여 그 성능을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권2호
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• pp.229-237
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• 2016

본 논문의 목적은 국내 이동통신시장에서 발생가능한 대표적인 인식편향(cognitive bias) 중 하나인 단위편향(unit bias) 현상의 발생 여부를 실증적으로 분석하고, 단위편향 발생을 최소화하기 위한 바람직한 요금제 개선방안을 제시하는 것이다. 분석 결과 이용자들은 정액요금제하에서 단위편향적 소비행태 발생에 따라 자신의 최적소비량보다 많은 통화량 혹은 데이터량을 사용함으로써 자신의 효용극대화를 위한 최적 통신비 지출보다 많은 통신비를 지출할 가능성이 높은 것으로 나타났다. 따라서 정액요금제의 요금구간을 보다 세분화함으로써 소비자들이 단위편향 발생에 따른 비합리적 소비를 최소화하고 자신의 효용함수에 따라 최적 소비량을 이용토록 마련하여 가계통신비 절감은 물론 소비자 후생을 극대화할 수 있도록 유도하는 것이 가능할 것으로 기대된다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권7호
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• pp.223-228
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• 2020

주가는 사람들의 심리를 반영하고 있으며, 주식시장 전체에 영향을 미치는 요인으로는 경제성장률, 경제지료, 이자율, 무역수지, 환율, 통화량 등이 있다. 국내 주식시장은 전날 미국 및 주변 국가들의 주가지수에 영향을 많이 받고 있으며 대표적인 주가지수가 다우지수, 나스닥, S&P500이다. 최근 주가뉴스를 이용한 주가분석 연구가 활발히 진행되고 있으며, 인공지능 기반한 분석을 통하여 과거 시계열 데이터를 기반으로 미래를 예측하는 연구가 진행 중에 있다. 하지만, 주식시장은 예측시스템에 의해서 단기간 적중이 되더라도, 시장은 더 이상의 단기 전략대로 움직여지지 않고, 새롭게 변할 수밖에 없다. 따라서, 본 모델을 삼성전자 주식데이터와 뉴스 정보를 텍스트 마이닝으로 모니터링하여 분석한 결과를 나타내어 예측이 가능한 모델을 제시하였으며, 향후 종목별 예측을 통하여 실제 예측이 정확한지 확인하여 발전시켜 나갈 예정임.

• 한국전자거래학회지
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• 제22권2호
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• pp.123-136
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• 2017

정보시스템(IS)에 대한 평가분석 방법은 시스템관점, 이용자관점, 경영관점에서 연구되고 있다. 세부 방법으로는 이용자 설문이나 전문가의 의견에 의한 정성적 평가를 수행한다. 본 연구에서는 평가분석 항목 중 행정업무시스템의 구축으로 얻어지는 생산성과 효과를 측정하였다. 기존 연구에서 정성적인 생산성 평가와 범용적인 효과지표를 제시하는 것과 달리 정량적인 생산성과 행정민원에 특화된 지표를 선정하였다. 대표적인 행정업무시스템인 나라장터를 대상으로 전자계약 실적과 중간과정에 기록된 정보를 이용하여 소요일수로 환산하고, 투입 인력에 따른 생산성을 산정하였다. 효과분석은 행정업무시스템의 목표인 민원관련 설문을 분석하였다. 기록된 정보에는 계약문서작성, 공문서처리, 전화통화량을 업무활동 요인으로 선정하였다. 설문항목에는 민원대응을 위한 수행영향, 업무편의, 목표달성 여부를 설문으로 조사하였다. 각 요인을 반영적 구조변수와 형성적 구성변수로 구분하고 내적일관성(internal consistency)과 다중공선성(Multi-collinearity)을 진단하였다. 기술통계법에 따른 신뢰도 검증, 회귀분석을 통한 영향도 측정하고 다중회귀모델 경로계수로 모델을 분석하였다. 모델을 검증하기 위해 구조적방정식에서 활용하는 다중 확인적 요인분석(CFA)에 따라 Chi-square, RMR, GFI, AGFI, NFI, CFI 분석을 수행한다.

• 벤처혁신연구
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• 제5권1호
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• pp.91-106
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• 2022

비트코인의 가격 급등으로부터 부각된 암호화폐는 기존 화폐와 달리 탈중앙화 되어 있어 스태그플레이션 해소 수단으로 각광받고 있다. 특히 4차 산업혁명시대에 접어들면서 블록체인 및 사물인터넷을 이용한 기술들이 다방면에서 활용되고 있으며 그 파급력 또한 광범위하다. 그럼에도 불구하고 테슬라 대표 일론 머스크의 발언처럼 암호화폐의 환경오염 문제 지적은 지속되어 왔으며, 그 중 대표적인 것이 화석연료 사용에 따른 채굴시의 막대한 전기 사용량이다. 또한 기존 채굴방식이 지속될 경우 발생하는 이산화탄소 발생량은 지구 기후 변화의 주원인인 온난화 현상의 가속화를 초래한다. 한편 암호화폐의 채굴에 따른 환경오염과의 연관성을 종합적으로 고찰한 연구는 제한적으로 수행되었다. 본 연구에서는 암호화폐의 생태계 다변화에 따라 환경오염의 문제를 구체적으로 살펴보고자 하였다. 기존 선행문헌을 최신 자료 위주로 조사한 결과 암호화폐의 채굴은 전기사용량 및 전자폐기물 증가에 따라 탄소 중립과는 상반된 환경오염에 영향을 미치고 있었다. 또한 채굴과정이 필요없는 POS 방식이 등장하였지만 탈중앙화가 무너지는 단점이 대두되어 각종 친환경 암호화폐가 등장하는 전환점을 맞이하게 되었다. 끝으로 신재생 에너지를 이용한 암호화폐의 등장은 에너지 저장장치의 이용 극대화, 그리고 국제적 협약이 탄생하는 계기로 작용하게 되었다. 이와 같은 결과를 기초로 향후의 암호화폐는 통화의 가치 뿐만 아니라 환경친화적인 접근이 병행되지 않고서는 퇴보하게 될 것이라는 점을 명확히 언급하고자 한다.