• 지식경영연구
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• 제22권4호
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• pp.71-85
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• 2021

본 연구는 채권시장과 금리시장의 지표를 이용한 외환시장 환율예측 모델을 만드는데 있어 어떤 인공지능 방법론이 가장 적합한지 밝혀내는데 그 목적이 있다. 채권시장의 대표 상품인 국고채와 통안채는 위험회피 상황이 올 때 대규모로 매도되어지고 그런 경우 환율이 상승하는 모습을 자주 보여주었고, 금리시장에서 통화 스왑 (Cross Currency Swap) 가격은 달러 유동성 문제가 생길 때 주로 하락하였으며, 그 움직임은 환율의 상승에 직간접적인 영향을 미쳐온 점 등을 고려하면, 채권시장과 금리시장에서 거래되는 상품의 가격과 움직임은 외환시장에도 직간접적인 영향을 주고 있으며, 세 시장 사이엔 상호 유기적이고 보완적인 관계가 있다고 볼 수 있다. 지금까지 채권시장, 금리시장, 그리고 외환시장 사이의 관계와 연관성을 밝히는 연구는 있어왔으나, 과거 많은 환율예측 연구들이 주로 GDP, 경상수지 흑자/적자, 인플레이션 등 거시적인 지표를 기반으로 한 연구에 집중되어 왔으며, 채권시장과 금리시장 지표를 기반으로 인공지능을 활용하여 외환시장의 환율을 예측하는 적극적인 연구는 아직 진행되지 않았다. 본 연구는 채권시장 지표와 금리시장 지표를 기반으로, 비선형데이터 분석에 적합한 인공신경망(Artificial Neural Network) 모델과, 선형데이터 분석에 적합한 로지스틱 회귀분석 (Logistic regression), 그리고 비선형/선형데이터 분석에 활용 가능한 의사결정나무 (Decision Tree)를 각각 사용하여 환율예측 모델을 만들고 그 수익률을 비교하여 어떤 모델이 가장 외환시장 환율 예측을 하는데 적합한지 알려준다. 또한, 본 연구는 주식시장, 금리시장, 오일시장, 그리고 외환시장 환율 등 비선형적 시계열 데이터 분석에 많이 사용되어진 인공신경망 모델이 채권시장과 금리시장 지표를 기반으로 한 외환시장 환율예측 모델에 가장 적합한 방법론을 제공하고 있다는 것을 증명한다. 채권시장, 금리시장, 그리고 외환시장 간의 단순한 연관성을 밝히는 것을 넘어, 세 시장 간의 거래 신호를 포착하여 적극적인 상관관계를 밝히고 상호 유기적인 움직임을 증명하는 것은 단순히 외환시장 트레이더 들에게 새로운 트레이딩 모델을 제시하는 것뿐만 아니라 금융시장 전체의 효율성을 증가시키는데 기여할 것이라 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.243-264
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• 2018

현재 전세계 배터리 시장은 이차전지 개발에 박차를 가하고 있는 실정이지만, 실제로 소비되는 배터리 중 가격 대비 성능이 좋고 재충전을 통해 다시 재사용이 가능한 납축전지(이차전지)의 소비가 광범위하게 이루어지고 있다. 하지만 납축전지는 복합적 셀(cell)을 묶어 하나의 배터리를 구성하여 활용하는 배터리의 특성상 하나의 셀에서 열화가 발생하면 전체 배터리의 손상을 가져와 열화가 빨리 진행되는 문제가 존재한다. 이를 극복하기 위해 본 연구는 기계학습을 통한 배터리 상태 데이터를 학습하여 배터리 열화를 예측할 수 있는 모델을 개발하고자 한다. 이를 위해 실제 현장에서 배터리 상태를 지속적으로 모니터링 할 수 있는 센서를 골프장 카트에 부착하여 실시간으로 배터리 상태 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 이용하여 기계학습 기법을 적용한 분석을 통해 열화 전조 현상에 대한 예측 모델을 개발하였다. 총 16,883개의 샘플을 분석 데이터로 사용하였으며, 예측 모델을 만들기 위한 알고리즘으로 의사결정나무, 로지스틱, 베이지언, 배깅, 부스팅, RandomForest를 사용하였다. 실험 결과, 의사결정나무를 기본 알고리즘으로 사용한 배깅 모델이 89.3923%이 가장 높은 적중률을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 날씨와 운전습관 등 배터리 열화에 영향을 줄 수 있는 추가적인 변수들을 고려하지 못했다는 한계점이 있으나, 이는 향후 연구에서 다루고자 한다. 본 연구에서 제안하는 배터리 열화 예측 모델은 배터리 열화의 전조현상을 사전에 예측함으로써 배터리 관리를 효율적으로 수행하고 이에 따른 비용을 획기적으로 줄일 수 있을 것으로 기대한다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제55권3호
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• pp.322-331
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• 2017

지역난방은 국내에 1985년 처음 도입되었다. 지하 열배관망의 사용연한이 30년 이상 증가함에 따라, 지하에 매설된 열수송 배관 특성상 유지관리가 중요한 문제로 대두되고 있다. 노후화가 진행된 열배관망 유지보수를 위한 정기적인 점검, 운영관리 시 다양한 복합 기술이 필요하다. 특히 현장에서 경제적 관점에서 최적 유지보수 및 교체시점을 도출하기 위하여 의사결정에 활용될 수 있는 모형개발이 요구되고 있다. 본 연구에서는 한국지역난방공사 수도권 5개 지사열 배관망 운영 시 보수이력과 사고성 데이터를 바탕으로 분석하였다. 정성적 분석과 이항 로지스틱 회귀분석의 통계적 기법을 도입하여 파손확률 모델을 개발하였다. 보수이력 및 사고성 자료의 정성적 분석 결과, 파이프라인 손상의 가장 중요한 원인으로 건설 시공불량, 배관의 부식과 자재 불량이 전체의 약 82%를 차지했다. 통계 모델 분석에서는 분류의 분리 점을 0.25로 설정함으로써 열배관 파손 및 비 파손 분류의 정확도가 73.5%로 향상 되었다. 파손확률 모델 수립을 위해 Hosmer와 Lemeshow 검정과 독립변수의 유의성 검정, 모델의 Chi-Square 검정을 통해 모델의 적합성을 검증 하였다. 열배관망 파손의 위험순위 분석결과에 따르면 파손확률을 가장 높이는 경우는 겨울철 서울지역 자동차 도로에 있는 10년 이상 된 250mm이하 배관 Reducer에서 F 건설회사가 시공했던 열배관망으로 분석되었다. 본 연구결과는 열배관망 시스템의 유지관리 및 예방점검, 교체 사업 우선순위를 정할 때 활용 가능하다. 또한 이를 통하여 점검 유지보수 등 사전에 사고예방 계획을 수립하여 대처함으로써 열배관 파손의 빈도를 감소시키고 보다 적극적인 열배관망 관리에 이용할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제11권6호
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• pp.100-110
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• 2010

CM의 특성상 기존고객에 의한 재구매나 기존고객의 추천에 의한 신규고객 유입이 CM서비스의 주요 수주경로라고 볼 때 고객만족과 고객충성도에 대한 연구는 CM기업의 경쟁력을 강화시키는 요인으로 볼 수 있다. 그럼에도 현재 CM이 도입된 지 15년이 지났지만, 그동안 CM분야에서 고객만족도와 고객충성도에 관한 연구는 미미하였다. 본 연구의 목적은 CM서비스에 대한 고객만족도를 기반으로 하여 충성고객을 예측할 수 있는 모델을 구축하는 것이다. 이를 위해 CM서비스를 경험한 135명의 의사결정자를 대상으로 CM서비스에 대한 고객만족도와 고객충성도를 측정하였다. 고객만족도는 건설단계별로 기획단계, 설계단계, 조달단계, 시공단계 및 준공후단계별로 세분화하여 측정하였다. 고객충성도는 NPS(Net Promoter Score, 순고객추천지수) 이론에 근거하여 고객의 추천의향을 측정하였으며 측정결과에 따라 비추천고객, 중립고객, 추천고객으로 분류하여 건설단계별 만족도와 다항 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 연구결과 고객만족도 수준에 따라 비추천고객, 중립고객, 추천고객을 예측할 수 있는 모델을 구축하였다. 또한 프로젝트 초기단계인 기획단계 만족도가 추천고객을 형성하는 데 가장 큰 영향력 있는 요인으로 나타났다. 이와 같은 연구결과는 인터넷 등 정보의 발달로 고객의 긍정적 또는 부정적인 구전이 급속도로 노출되는 환경에서 프로젝트 진행과정에서 고객의 만족도를 관리함으로써 충성고객을 확보하는데 사전 예측자료로 활용될 수 있다.

• 한국산림과학회지
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• 제86권1호
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• pp.87-97
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• 1997

유휴농경지의 증가로 이에 대한 대안적 활용의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 경관의 모의조작을 통하여 이를 보다 적극적으로 산림으로 복구하거나 다른 대안으로의 이용하는 방안의 타당성을 검토하며 이에 대한 지불의사를 분석하고자 하였다. 두가지 유형의 유휴농경지에 대하여 각가 세개씩의 대안을 검토하여 총 6개의 대안을 검토하였다. SBE값은 폐경지상태가 가장 낮았으며 산림과 야생초화류로 복구되는 대안의 값이 유의하게 상승하였다. 각각의 토지이용대안에 대한 지불의사를 추정하기 위하여 로지스틱 모형을 적용하였으며 6개의 모델에 대한 ${\rho}$값은 0.3-0.4로서 예상된 적중률은 약 75%에 해당하였다. 독립변수 중에서 적중률에 가장 크게 영향을 미치는 변수는 세액으로 나타났으며 수입은 통계적으로 유의한 관련을 가지지 않는 것으로 나타났다. 다른 변수들은 모델에 따라 다르게 나타났다. SBE와 WTP는 서로 일정한 상관을 가지는 것으로 사료되며 SBE가 증가함에 따라 WTP도 증가하는 것으로 추정되었다. 따라서, 농경지에 대한 경관의 질을 향상시킴으로써 전원지역의 환경보전에 대한 지불의사를 높일 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2004년도 추계학술대회
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• pp.249-258
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• 2004

오늘날 활발하게 이루어지고 있는 유비쿼터스 컴퓨팅 관련 기술 연구는 사용자가 시간과 장소에 구애받지 않고 네트워크에 접근해 다양한 컴퓨터 관련 서비스를 제공 받을 수 있는 방법에 초점을 맞추고 있다. 이 처럼 시간과 공간의 한계를 뛰어 넘은 네트워크로의 자유로운 접근은 일상 생활의 패러다임을 바꾸어 놓게 될 것이다. 유비쿼터스 컴퓨팅 기술을 통해 가장 큰 변화가 일어나는 분야는 일반 가정환경에서 일어나는 인텔리전트 홈 네트워크 (Intelligent Home Network) 라고 할 수 있다. 집에 들어오면, 자동으로 문을 열어주고, 불을 켜주며, 놓쳤던 TV 프로그램을 자동으로 녹화해 놓았다가 원하는 시간에 보여주고, 적당한 시간에 목욕물을 미리 받아준다. 또한 집밖으로 나가기 전, 일기예보에 따라 우산을 챙겨주고, 일정을 확인시켜주며 입고 나갈 옷을 골라줄 수도 있다. 이 모든 일들이 유비쿼터스 컴퓨팅 기술이 가져올 인텔리전트 홈 네트워크의 모습이다. 그러나, 모든 사용자에게 효과적인 서비스를 제공하기 위해서는 홈 네트워크 상의 자원 관리에서 일어날 수 있는 에이전트들간의 자원 접근 권한 충돌을 효율적으로 방지할 수 있는 기술이 필요하다. 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 자원관리 특성은 점유의 연속성, 자원 사이의 연관성, 그리고 자원과 사용자 사 사이의 연계성의 3 가지 특성을 지니고 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 일어날 수 있는 자원 충돌 상황을 효율적으로 처리하기 위한 자원 협상 방법을 제안한다. 본 방법은 자원 관리 특성을 바탕으로 시간논리에 기반을 둔 자원 선점과 분배 규칙으로 구성된다.트 시스템은 b-Cart를 기반으로 할 것으로 예측할 수 있다.타났다. 또한, 스네이크의 초기 제어점을 얼굴은 44개, 눈은 16개, 입은 24개로 지정하여 MER추출에 성공한 영상에 대해 스네이크 알고리즘을 수행한 결과, 추출된 영역의 오차율은 각각 2.2%, 2.6%, 2.5%로 나타났다.해서 Template-based reasoning 예를 보인다 본 방법론은 검색노력을 줄이고, 검색에 있어 Feasibility와 Admissibility를 보장한다.매김할 수 있는 중요한 계기가 될 것이다.재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data b

• 디지털융복합연구
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• 제17권3호
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• pp.107-117
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• 2019

블로그, 소셜 미디어 등의 발달로 인해 점점 더 많은 사람들이 본인의 의견이나 감정을 표현하기 위해 온라인상에서 텍스트 문장을 작성한다. 그리고 이같은 온라인 텍스트 문장속에 숨겨져 있는 긍정 또는 부정등의 감성을 찾아내는 연구분야를 감성분석 이라고 한다. 그중에서도 이모션 마이닝은 사람들의 구체적인 이모션을 찾아내는데 초점을 맞춘 연구분야이다. 본 연구에서는 속성선택 방법과 단일 및 앙상블 분류기를 조합하여 효과적인 이모션 마이닝 예측모델을 제시하고자 한다. 이를 위해 두가지 대표적인 오픈 데이터인 Tweet와 SemEval2007 데이터를 이용하여 TF-IDF를 계산하고 백 오브 워즈(BOW: bag-of-words) 형태로 속성 셋을 구성하였다. 그리고 효과적인 이모션 마이닝이 될 수 있는 최적의 속성을 선택하기 위하여 상관관계 기반 속성선택(CFS), 정보획득 속성선택 (IG), 그리고 ReliefF 등 세가지 속성선택 방법을 적용하였다. 선택된 속성을 이용하여 아홉가지 분류기 모델로 이모션 마이닝의 정확도를 비교하였다. 실험 결과, Tweet 데이터는 의사결정나무(DT)가 CFS, IG, ReliefF에 의한 속성을 이용할 경우 정확도가 상승했고, 랜덤서브스페이스(RS)는 CFS, IG에 선택된 속성을 사용할 경우 정확도가 상승했다. SemEval2007 데이터는 ReliefF에 의해 선택된 속성으로 로지스틱 회귀분석(LR)을 적용하였을 때 정확도가 상승했고, 나이브 베이지안 네트워크(NBN)은 CFS, IG에 의한 속성을 사용할 경우 정확도가 상승하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.350-362
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• 2019

본 연구에서는 연령에 따른 운수업근로자의 직무특성과 건강이 사고경험에 어떠한 영향을 미치는지를 확인하고, 이를 통해 사고예방과 고령운수업근로자에 대한 다양한 관점을 제시하고자 하였다. 산업안전보건연구원에서 실시한 '제 4차 근로환경조사'의 자료를 활용하였으며, 최종적으로 1,997명의 운수업근로자 자료를 상관분석과 교차분석, 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 연구 결과, 운수업근로자의 연령과 사고경험에는 상관관계가 나타나지 않았다. 운수업근로자의 특성과 사고경험과의 관계에서 고령근로자의 경우, '직무수행 중 실수 시 타인이 다침', '근골격계 문제', '심혈관계 문제', '손이나 팔의 반복동작' 순으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 이 변수들에 대한 모델 설명력은 56.9%였다(p<.01). 비고령근로자의 경우에는, '우울 및 불안장애', '직무와 안전과의 관계', '직무수행 중 실수 시 타인이 다침', '노동조합 여부' 순으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 모델 설명력은 21.8%였다(p<.01). 따라서 추후 운수업근로자들의 사고예방을 위해서는 연령 이외에도 건강과 직무특성 등 다양한 변수를 고려한 접근이 필요할 것이다.

• 융합정보논문지
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• 제11권8호
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• pp.42-52
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• 2021

본 연구는 노인의 차별 경험과 사회적 고립이 우울에 미치는 영향을 확인하기 위해서 수행되었다. 자료분석을 위해서 2017 노인실태조사 자료를 이차자료로 이용하였다. 대상자는 65세 이상 노인 중 대표성 있는 표본이었으며, 10,041명의 자료를 분석하였다. 차별 경험과 사회적 고립이 우울에 미치는 영향을 확인하기 위하여 위계적 로지스틱 회귀분석을 이용하였다. 일반적 특성, 건강관련 특성을 투입한 모델 1에 차별 경험을 추가한 결과, 차별 경험을 한 경우에서 우울할 가능성이 1.95(1.60-2.36)배 높았다. 모델 2에 사회적 고립을 추가로 투입한 결과, 차별 경험을 한 경우에서 우울할 가능성이 1.89(1.55-2.30)배 높았으며, 가깝게 지내는 친구.이웃.지인이 1명 감소할수록 우울할 가능성은 1.14배 증가하였다. 또한, 가족과 친구.이웃.지인에게 고립된 경우에서 우울할 가능성이 3.90배 증가하였다. 노인 우울 감소를 위해서는 노인 차별 경험을 줄이기 위한 사회적 노력이 필요하다. 또한, 사회적 관계망을 유지하거나 형성해주는 것은 차별 경험을 한 노인의 우울 수준을 낮추는데 기여할 것이다.

• 경영정보학연구
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• 제22권3호
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• pp.143-156
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• 2020

전통적인 마케팅 전략 중 하나인 가격 촉진은 소비자가 느끼는 상품의 가격을 낮추어 소비자의 구매를 유도한다. 기존 연구들에 따르면 제품의 특징, 가격 촉진 형태, 소비자의 특성과 같은 맥락에 따라 가격 촉진은 기업에 긍정적 영향을 줄 수도, 부정적 영향을 줄 수도 있다. 본 연구에서는 최근 많은 디지털 서비스들이 도입하고 있는 구독 기반의 비즈니스 모델 환경에서 가격 촉진의 효과를 살펴보고자 한다. 본 연구의 목적은 가격 촉진이 소비자의 재구매에 미치는 긍정적 효과를 확인하고, 소비자의 인구 역학적 특성과 행동 특성에 따라 그 효과가 어떻게 달라지는지 확인하는 데 있다. 국내 한 음악 스트리밍 서비스의 사용자 기록 데이터를 이용해 가설을 검증하였으며, 분석 모델로는 로지스틱 회귀분석을 사용하였다. 연구결과 소비자의 재구매에 대한 가격 촉진의 긍정적 효과를 확인하였고, 가격 촉진의 긍정적 효과는 연령이 낮은 소비자와 여성 소비자에게서 상대적으로 더 크게 나타났다. 본 연구는 구독 경제에서 가격 촉진의 효과를 확인하고, 성공적인 가격 촉진을 위해 어떤 요인을 고려하여 마케팅 전략을 수립해야 하는지에 대한 방향성을 제공한다는 점에서 연구의 시사점이 있다.