금융산업에서 고객의 이탈비율은 기대수익에 영향을 미친다는 점에서 예측이 필요한 부분이며 최근 들어 정확한 예측을 통한 비용관리가 이루어지면서 고객 이탈을 예측하는 것이 중요한 문제로 떠오르고 있다. 그러나 보험 고객 데이터가 대용량이고 불균형한 출력 값을 갖는 특성으로 인해 기존의 방법으로 예측 모델을 만드는 것이 적합하지 않다. 본 연구에서는 대용량 데이터를 처리하는 데 효과적으로 알려져 있는 Trust-region Newton method를 적용한 로지스틱 회귀분석을 통해 이탈고객을 예측하는 것을 주된 연구로 하며, 불균형한 데이터에서의 예측정확도를 높이기 위해 Oversampling, Clustering, Boosting 등을 이용하여 고객 데이터에 적합한 이탈 고객 예측 모형을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 텍스트에서 개체(entity) 간 관계(relation) 추출 문제에서 의존구문트리를 이용하여 자질을 추출할 때 형용사구 내에 관계가 나타나는 경우의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 일률적으로 의존구문트리의 최소공동조상(LCA: Least Common Ancestor)을 이용하는 일반적인 방법보다 형용사구가 나타날 때는 형용사구의 술어를 대신 이용하는 것이 더 좋은 자질이 된다는 것을 제안하고 로지스틱 회귀분석, SVM(linear), SVM(exponential kernel)을 이용한 실험들을 통해 그 효과를 확인하였다. 이는 트리커널을 이용한 것과 같이 의존구문트리의 최소공동조상이 주요한 역할을 하는 관계추출 모델들의 성능을 높일 수 있음을 보여 준다. 수행한 실험 과정을 통해 관계추출 데이터 셋에서 형용사구 내 관계를 포함하는 문장이 전체에서 차지하는 비율이 낮을 경우 생길 수 있는 문제를 추가적으로 얻을 수 있었다.
지난 수십년간 많은 SRGM이 제안되었다. 이러한 모델들 중 많은 부분에서 암암리에 소프트웨어 테스트 전 단계를 거쳐서 테스트노력이 상수인 것으로 가정하거나 또는 아예 고려하지도 않았다. 그 후 몇몇 논문을 통하여 테스트노력을 고려한 소프트웨어의 신뢰도 평가가 중요한 인자인 것으로 발표되었다. 이들에 의해 지금까지 제안된 형태를 보면 지수함수형, 레일레이형, 웨이블형, 로지스틱형, 테스트노력함수로서 경우에 따라 이 중 하나의 적합한 형태를 사용해왔다. 본 논문에서는 이 네 가지 형태에 대해서 최소자승평가자(LSE)와 최대가능성평가자(MLE)를 써서 신뢰도 성장 파라미터를 구하는 방법에 대해서 고찰하고, 실제의 데이터를 적용하여 각각의 경우에 대한 파라미터를 구하고 이를 이용하여 목표신뢰도에 맞는 발행시기를 결정하는 문제를 연구하였다.
빅데이터 시대를 맞이하여 텍스트마이닝과 오피니언마이닝의 활용도가 커지고 있는 시점에서 소셜 네트워크 데이터로부터 유용한 데이터를 추출하는 작업은 매우 중요하다. 이에 본 논문은 블로그 HTML 문서에서 추출한 태그 특징에 로지스틱 회귀 및 앙상블 기법을 적용하여 본문을 포함하는 태그를 분류하는 모델을 구성한 뒤 태그의 깊이 특징을 이용하여 주요 본문을 찾는 방법을 제안한다. 직접 수집한 데이터를 이용한 실험에서 태그 분류 정확도가 0.990, 본문을 찾아낸 문서의 비율이 80.5%로 나왔다.
본 논문에서는 혼돈 스트림 발생기에 사용되는 혼돈합성함수의 디지털 회로설계를 연구 하였다. 혼돈키 스트림 발생기의 수학적 모델에 기인하는 전반적인 설계 개념과 절차를 자세히 설명하였다. 또한 혼돈 함수에 대한 이진화 2진 진리표를 보였다. 결과로서 1차원과 2차원 두 종류의 혼돈맵들-텐트맵과 삐뚤어진 로지스틱 맵-을 연결시켜 합성맵으로 사용하는 합성상태머신의 설계를 제시하였다.
본 연구는 국내 의약품 검색 사이트를 국가와 사기업의 두 그룹으로 나누어 사용 경험을 평가하였다. 피터 모빌의 허니콤 모델을 해당 연구에 맞게 수정하여 편리성, 정보접근성의 차이점, 그리고 신뢰도에 대한 설문 조사지를 작성하였다. 일반인을 대상으로 총 18개의 문항으로 설문을 진행하였으며, 구글 설문지를 통해 10대에서 60대까지의 219명에게 답변을 받았다. 분석방법은 다중로지스틱회귀분석으로 사용경험이 재방문 여부에 미치는 영향을 살펴보았다. 설문결과 91%가 사기업 사이트를 더 선호하였다. 본 연구는 향후 개발될 의약품 정보 검색과 앱개발에 기반자료가 될 수 있고 보다 편리한 검색환경의 개선 자료로 활용될 수 있음에 그 의의가 있다.
한국사회의 세대관계는 매우 독특한 특징을 보이고 있다. 정치 영역에서는 격렬한 세대균열 현상이 발생하고 있고, 사회정책 영역에서는 세대간에 높은 수준의 평온한 세대연대가 유지되고 있는 것이 그것이다. 전국 여론조사에 대한 이항 로지스틱 회귀분석의 결과, 정치 영역에서는 이념성향과 대선후보선택 등에 세대균열과 지역균열 등 균열변수가 결정적 영향력을 미치고 있는 것으로 나타났다. 사회정책 영역의 경우, 젊은 세대와 다수 사회경제변수가 사회보장제도에 대한 우호적 태도를 결정하는 데 중요하게 작용하고 있는 것이 확인되었다. 정치 영역의 세대균열과 사회정책 영역의 세대연대가 이중적으로 존재하는 병렬모델은 정부와 정치권이 적극적 노력을 기울이지 않는 한 조만간 갈등모델로 전이될 가능성이 높은 것으로 예상된다. 인구구조가 역피라미드 구조로 급속히 바뀌고 있는 현실도 이런 상황을 악화시키고 있다. 병렬모델을 세대공생 모델로 전환하기 위해서는 정책적 재정적 측면의 세대정의 외에 청년세대의 공직진출을 지원하는 등의 정치적 세대정의도 모색되어야 한다. 저출산 고령화의 인구위기 속에서 세대관계는 궁극적으로 다음 시대를 준비하는 신복지국가 전략의 관점에서 접근되어야 한다.
최근 만성질환의 증대로 질병의 지속적인 관리에 대한 필요성이 대두되고 있으나 개인 맞춤형 식품섭취와 관련한 분석 연구는 미비하다. 본 연구에서 제시한 당뇨병 발생 위험도 분석 모델은 기존 상품 선호도 연구를 통해 검증된 유사도평가 방법인 피어슨 상관계수 산출을 이용하여 식품 선호도를 산출하고, 유병율 분석 연구 등에 활용된 로지스틱 회귀분석 방법을 이용하여 당뇨병발생 위험도를 제시하였다. 모델의 유의성 평가를 위해 당뇨 진단을 받은 환자 52명(남자: 22명, 여자: 30, 평균연령: 57(${\pm}13.2$)세)과 비교군과 비슷한 연령을 조건으로 무작위 추출된 52명(남자: 17명, 여자: 35, 평균연령: 58(${\pm}9.4$)세)의 t-검정을 통해 0.05 수준에서 유의함을 검증하였다. 이를 통해 식품섭취빈도에 따른 당뇨병 발생 위험도에 차이가 있음(p=0.046)을 확인할 수 있었다. 이 모델을 기반으로 분석된 정보는 스마트폰이나 웹을 이용한 개인 건강관리 시스템에 적용을 통해 새로운 개인 맞춤형 건강관리 방법으로 제시될 수 있다.
당뇨병과 같은 만성 질환의 조기 예측은 중요한 이슈이며, 그중에서도 당뇨 예측의 정확도 향상은 매우 중요하다. 당뇨 예측을 위한 다양한 기계 학습 및 딥 러닝 기반 방법론을 도입하고 있으나, 이러한 기술들은 다른 방법론보다 더 우수한 성능을 위해 대량의 데이터를 필요로 하며, 복잡한 데이터 모델 때문에 학습 비용이 높다. 본 연구에서는 pima 데이터셋과 k-fold 교차 검증을 사용한 DNN이 당뇨 진단 모델의 효율성을 감소시킨다는 주장을 검증하고자 한다. 의사 결정 트리, SVM, 랜덤 포레스트, 로지스틱 회귀, KNN 및 다양한 앙상블 기법과 같은 기계 학습 분류 방법을 사용하여 어떤 알고리즘이 최상의 예측 결과를 내는지 결정하였다. 모든 분류 모델에 대한 훈련 및 테스트 후 제안된 시스템은 ADASYN 방법과 함께 XGBoost 분류기에서 최상의 결과를 제공하였으며, 정확도는 81%, F1 계수는 0.81, AUC는 0.84였다. 또한 도메인 적응 방법이 제안된 시스템의 다양성을 보여주기 위해 구현되었다. LIME 및 SHAP 프레임워크를 사용한 설명 가능한 AI 접근 방식이 모델이 최종 결과를 어떻게 예측하는지 이해하기 위해 구현되었다.
대사성 질환은 국내의 경우 유병률이 26%에 이르는 질환으로 복부비만, 고혈압, 공복혈당장애, 고중성지방, 낮은 HDL 콜레스테롤 5가지 상태 중 3가지를 동시에 가진 상태를 말한다. 본 논문은 농촌진흥청의 소비자패널 데이터와 건강보험공단의 진료 데이터를 연계하여 식품 소비 특성을 통해 대사성 질환자군과 대조군으로 나누는 분류 모델을 생성하고 차이를 비교하고자 한다. 기존의 국내외에서 연구된 많은 대사성 질환과 식품 소비 특성 관련 연구는 특정 식품군이나 특정 성분의 질환 상관성 연구이며, 본 논문은 일반 식사에서 포함하는 모든 식품군을 고려한 로지스틱 회귀를 이용한 분류 모델, 의사결정나무 기반 분류 모델, XGBoost를 활용한 분류 모델을 생성하였다. 세 가지 모델 중 정확도가 높은 모델은 XGBoost 분류 모델이지만, 정확도가 0.7 미만으로 높지 않았다. 향후 연구로 환자군의 식품 소비 관찰 기간을 5년 이상으로 확대하고 섭취한 식품을 영양적 특성으로 변환한 후 대사성 질환 분류 모델 연구가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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