• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.23-26
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• 2022

딥 러닝 모델은 블랙 박스 (Black Box) 모델로 예측에 대한 근거를 제시하지 못해 신뢰성이 떨어지는 단점이 존재한다. 이를 해결하기 위해 딥 러닝 모델에 설명력을 부여하는 설명 가능한 인공지능 (XAI) 분야 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문에서는 모델 예측을 프로토타입을 통해 설명하는 딥 러닝 모델을 제시한다. 즉, "주어진 이미지는 티셔츠인데, 그 이유는 티셔츠를 대표하는 모양의 프로토타입과 닮았기 때문이다."의 형태로 딥 러닝 모델을 설명한다. 해당 모델은 Encoder, Prototype Layer, Classifier로 구성되어 있다. Encoder는 Feature를 추출하는 데 활용하고 Classifier를 통해 분류 작업을 수행한다. 모델이 제시하는 분류 결과를 설명하기 위해 Prototype Layer에서 가장 유사한 프로토타입을 찾아 설명을 제시한다. 실험 결과 프로토타입 생성 기반 설명 모델은 기존 이미지 분류 모델과 유사한 예측 정확도를 보였고, 예측에 대한 설명력까지 확보하였다.

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.49 no.6
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• pp.917-934
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• 2014

Geographically weighted regression(GWR) model has been widely used to estimate spatially heterogeneous real estate prices. The GWR model, however, has some limitations of the selection of different price determinants over space and the restricted number of observations for local estimation. Alternatively, the geographically weighted LASSO(GWL) model has been recently introduced and received a growing interest. In this paper, we attempt to explore various local price determinants for the real estate by utilizing the GWL and its applicability to forecasting the real estate price. To do this, we developed the three hedonic models of OLS, GWR, and GWL focusing on the sales price of apartments in Seoul and compared those models in terms of model fit, prediction, and multicollinearity. As a result, local models appeared to be better than the global OLS on the whole, and in particular, the GWL appeared to be more explanatory and predictable than other models. Moreover, the GWL enabled to provide spatially different sets of price determinants which no multicollinearity exists. The GWL helps select the significant sets of independent variables from a high dimensional dataset, and hence will be a useful technique for large and complex spatial big data.

• Journal of Technology Innovation
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• v.1 no.1
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• pp.84-99
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• 1993

오래도록 생산성향상곡선 (또는 학습곡선), 생산함수, 그리고 대체곡선 등은, 서로 관련이 없는 별개의, 그리고 순전히 경험적인 (empirical) 현상들인 것들로서 이해되어 왔었다. 그러나 1980년대 중반에 발표된 Muth 교수의 탐색이론 (Search Theory)의 생산성향상곡선에서 관찰된 제반현상들을 모두 설명함으로써 이들 현상은 하나의 통합이론체계에 의하여 일관되게 설명되게 되었다. 이 이론의 초기형태는 그 보편성을 구속하는 네 가지 가설 위에 설립되었었으나 점차적으로 이들 가설들이 완화되면서 (relaxed) 이 이론은 또한 해독 력에서 뿐만 아니라 일반성에 있어서도 계속 강화되어 왔다. 본 논문의 목적은, 이들 네 가지 가설들 중 유일하게 아직 완화되지 못하고 있는, 실제 현상과 다분히 유리된, 두 번째 가설, 즉$\ulcorner$생산성향상을 위한 탐색과정에서 새로이 발견된 개량 신기술 (또는 생산방식) 은 즉각적으로 채택될 것$\lrcorner$이라는 가설을 완화함으로써, 보다 현실에 대한 해석력과 일반성 면에서 개선된 모델을 제시하는 데 있다. 이를 위하여 제시된 모델은 Muth 교수의 탐색이론모델에 두가지 변수를 더함으로써 확장하여 만든 모델이다. 이 두 변수는 신기술의 채택 (또는 획득)을 위하여 지불하여야 하는 투자비변수와 탐색과정을 통하여 발견은 되었으나 아직 채택은 되지 않은, 유보상태 신기술의 운영비용 변수(또는 수익성변수)등이다. 이 모델의 내용은, 생산성향상은 신기술이 구현된 (embodied) 장비 (equipment)를 사용함으로써 실현되며, 따라서 창의적 활동의 이득은 이들 장비에 대한 투자행위로서 실현된다는 것이다. 이 모델은 보다 나은 신기술이 또 발견될 것이라는 기대 하에, 현재 발견된 최신기술을 채택하지 않는 투자지연현상을 예측.설명해 주며 따라서 이로 인한 기술적 비효율성의 존재이유를 제시한다. 또한 이 모델은 생산성 향상곡선의 초기굴곡현상, 정체현상, 그리고 도약현상 등을 모두 설명해 준다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.16 no.2
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• pp.179-213
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• 1999

본 연구에서는 국내 주식시장에서 주식수익률의 횡단면 차이에 유의적인 설명력을 가지는 것으로 나타난 기본적 변수가 시장지수 베타에서는 측정되지 않은 또 다른 가격화된 위험에 대해 유용한 대용변수인지를 규명하였다. 기본적 변수들 중에서 기업규모와 장부/시장가치 비율은 주식수익률의 횡단면 차이를 설명함에 있어 독립적인 효과를 갖는 가장 유의적인 변수였다. 주식수익률의 횡단면 차이에 매우 유의적인 설명력을 가지는 깃으로 나타난 거시경제요인의 요인민감도는 기업규모, 장부/시장가치 비율을 포함시 더 이상 유의적인 설명력을 가지지 못하였다. 소규모, 높은 장부/시장가치 기업은 매우 지속적인 수익성 악화를 겪고 있는 곤경기업이며, 역시 배당감소위험, 레버리지위험 및 미래 현금흐름의 불확실성으로 측정된 기업특성적 위험이 보다 큰 곤경기업이었다. 따라서 이러한 실증결과는 소규모, 높은 장부/시장가치 주식이 대규모, 낮은 장부/시장가치 주식에 비해 높은 수익률을 보이는 원인이 보다 높은 위험에 따른 보상의 결과이며, 규모변수와 장부/시장 가치 비율은 이들 위험에 대한 유용한 대용치라는 '위험에 기초한 가설'을 지지하는 증거로 주장될 수 있다. 기업규모와 장부/시장가치 비율이 시장베타로는 측정되지 않는 주식가격결정에 있어 가격화 된 또 다른 위험을 대리한다면 수익률에 나타난 SIZE, B/M효과는 합리적 가격결정하 APT나 ICAPM과 같은 확장된 CAPM과 모순되지 않는 하나의 증거로 볼 수 있으며, 비록 이들 변수들이 관찰 불가능한 진정한 시장베타에 대한 보다 나은 대용치라고 할지라도 이들 두 변수와 관련된 요인을 포함한 다요인 가격결정모델이 시장지수만을 포함한 단일요인모델에 비해 보다 유용한 모형임을 기대할 수 있다.

• Economic and Environmental Geology
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• v.35 no.5
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• pp.479-490
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• 2002

The aim of this study is to evaluate the contributions of each hydrogeological factors to groundwater recharge ratios in order to determine areal estimates of recharges in entire inland area of South Korea. For this purpose, various statistical analyses and overlay techniques of GIS were conducted fur entire area and 4 river basins of South Korea. As a result, the spatial distribution of recharge, South Korea were visualized.

• Korean Business Review
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• v.5
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• pp.185-214
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• 1992

본 (本) 연구(硏究)는 문헌적(文獻的) 고찰(考察)을 통하여 이직에 영향을 미치는 요인을 규명하고 이들 요인이 기업규모(企業規模)에 따라서 이직에 미치는 영향력(影響力)과 영향경로(影響經路)가 어떻게 다른가를 보여주고자 한다. 특히 이직(離職) 결정요인(決定要因)의 선정에 있어서는 선행연구가 주로 조직(組織) 외적요인(外的要因)을 중심으로 이루어진 결과 이직에 대한 설명력이 낮게 나타나고 있음에 비추어 조직(組織) 외적요인(外的要因)과 개인적(個人的) 요인(要因)을 추가함으로써 이직에 대한 설명력을 높이고자 하였다. 이에 따른 구체적인 연구절차는 먼저 문헌연구를 통하여 이직에 영향을 미치는 것으로 나타난 요인들을 추출하였으며, 선정된 변수들을 대상으로 Price&Mueller(1981)의 이직과정(離職過程)모델에 입각하여 기업규모별(企業規模別)로 대중회귀분석(多重回歸分析)과 경로분석(經路分析)을 실시하여 이직결정요인들이 이직에 미치는 직 간접 효과(直 間接 效果)와 경로(經路)를 살펴보았다. 경로분석(經路分析)의 결과는 조직외적요인(組織外的要因)과 개인적요인(個入的要因)인 생계책임(生計責任)과 태도(態度)가 규모에 관계없이 이직의도(離職意圖)에 미치는 효과가 상당히 큰 것으로 나타났으며, 이외에 성, 이직기회(性, 離職 機會), 공정성(公正性) 또한 규모에 관계없이 이직의도에 어느 정도의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 다만 승진가능성(昇進可能性)의 경우는 중규모기업이 대 소규모기업에 비하여 효과가 낮은 것으로 분석되었다. 그러나 모델의 설명력은 기존의 연구에서와 같이 여전히 낮은 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.854-856
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• 2022

본 논문에서는 설명가능한 머신러닝 모델과 관련된 다양한 도구를 활용해보고, 최근 각광받는 주제인 신뢰성에 대해서도 고찰해보았다. 근래의 인공지능 모델은 설명력을 덧붙여 정보 장벽을 낮추는 방향으로 진화하고 있다. 이에 따라 AI 모형이 제공하는 정보량이 늘고 사용자 진화적 인 방식으로 바뀌면서 사용자층이 확대되고 있는 추세이다. 또한 데이터 분석 분야의 영향력이 높아지고 연구 주체들이 다양해지면서, 해당 모델이나 데이터에 관한 신뢰성을 확보해야한다는 요구가 많아지고 있다. 이에 많은 연구자들이 인공지능 모델의 신뢰성의 확보를 위해 노력하고 있다. 본 연구에서는 이러한 노력의 발자취를 따라가보면서 인공지능의 설명가능성에 관하여 소개하려고 한다. 그 과정에서 민감한 데이터를 다루어보면서 신뢰성 활보의 필요성에 대해서도 논의해보려고 한다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.28 no.2
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• pp.307-332
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• 2022

One of the most intensively conducted research areas in business application study is a bankruptcy prediction model, a representative classification problem related to loan lending, investment decision making, and profitability to financial institutions. Many research demonstrated outstanding performance for bankruptcy prediction models using artificial intelligence techniques. However, since most machine learning algorithms are "black-box," AI has been identified as a prominent research topic for providing users with an explanation. Although there are many different approaches for explanations, this study focuses on explaining a bankruptcy prediction model using a counterfactual example. Users can obtain desired output from the model by using a counterfactual-based explanation, which provides an alternative case. This study introduces a counterfactual generation technique based on a genetic algorithm (GA) that leverages both domain knowledge (i.e., causal feasibility) and feature importance from a black-box model along with other critical counterfactual variables, including proximity, distribution, and sparsity. The proposed method was evaluated quantitatively and qualitatively to measure the quality and the validity.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.21 no.5
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• pp.22-35
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• 2021

The unprecedented pandemic caused by the COVID-19 has led to a massive global public health campaign to slow the spread of the virus. Thus, this study examines the importance of individual's prevention behavior intention by adapting health belief model(HBM). In addition, we added social variables to understand the prevention behavior better considering the situation in which collective behaviors are important. The online survey results(N=298) showed that higher level of perceived severity, perceived susceptibility, perceived benefits, perceived peril, perceived social norms and lower level of perceived responsibility led to higher prevention behavior intention. Peril was the most influential factor among all the variables. In addition, perceived severity and social norms followed after that. Additional analysis also implied that socio-HBM model we proposed better explained the prevention behavior intention than traditional HBM.

• Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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• 2005.05a
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• pp.143-146
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• 2005

최근 들어 90도 표준갈고리의 대안으로 정착판을 지니는 헤드 철근(headed bar)에 대한 관심이 높아지고 있다. 헤드 철근의 정착내력은, 정착판의 지압력과 위험단면에서 헤드까지 정착길이의 부착력으로 발현된다. 실제 구조물에서는 정착되는 부재의 재료 및 기하학적 물성에 의해 다양한 파괴가 발생된다. 따라서 헤드 철근의 정착내력은 단순히 지압력과 부착력의 합으로 산정될 수 없으며, 발생 가능한 모든 파괴양상을 고려한 최소 내력으로 결정되어야 한다. 헤드 철근의 정착내력을 산정하기 위한 기본적인 해석모델로, CCT 절점에 정착된 헤드 철근의 트러스 모델을 제안하였다. 제안된 트러스 모델의 파괴는 부착파괴와 콘크리트의 압축파괴로 구분되며, 재료 및 기하학적 물성에 의해 파괴 양상이 결정된다. 이러한 트러스 모델은 외부 보-기둥 접합부와 같이 보다 복잡한 부위에 정착된 헤드철근의 정착 기구를 설명하는데 활용될 수 있다.