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.
지리가중회귀 모델(GWR)은 국지적으로 이질적인 부동산 가격을 추정할 수 있는 도구로 폭넓게 활용되어 왔다. 그럼에도 불구하고 GWR은 공간적으로 이질적인 가격결정요인의 선택이나 국지적 추정에서의 관측치 수의 제한 등과 같은 한계를 가지고 있다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하기 위한 대안으로 최근 주목받고 있는 지리가중라소 모델(GWL)을 이용하여 국지적으로 다양한 부동산 가격결정요인들을 탐색하고, 부동산 가격 추정에 있어서 GWL 모델의 적용가능성을 살펴보고자 한다. 이를 위해 서울시 아파트 가격을 대상으로 OLS, GWR, GWL의 헤도닉 모델을 구축하였으며, 모델의 설명력, 예측력, 다중공선성 측면에서 이들을 비교 분석하였다. 그 결과, 전역적 모델에 비해 국지적 모델이 전체적인 설명력, 예측력이 우수한 것으로 나타났으며, 특히 국지적 모델 중 GWL 모델은 다중공선성 문제를 자동적으로 해결하면서 공간적으로 이질적인 가격 결정요인 집합들을 도출하였고, 다른 모델들에 비해 상당히 높은 설명력과 예측력을 보여주고 있다. 본 연구에서 적용한 GWL 모델은 고차원의 데이터셋에서 유의미한 독립 변수들을 효율적으로 선정하는데 직접적인 도움을 줌으로써 부동산과 같이 대용량의 복잡한 구조를 가진 공간 빅데이터를 위한 유용한 분석 기법으로 활용될 수 있을 것이다.
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.
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.
본 연구의 목적은 국가 지하수 관측망의 장기 지하수위 변화 관측 자료로부터 얻은 함양률 점추정치들로부터 남한 내륙 지역 전체에 대한 함앙률의 면적 추정치를 결정하기 위하여 각 수리지질학적 변수들(암상, 관측정의 표고, 비포화대 두께, 토층의 비포화대 두께에 대한 비율, 유효 강수량, 연평균강수량)의 함양률에 대한 기여도를 평가하는 데 있다. 이를 위해서 지하수위 변동 곡선법을 이용하여 계산한 3년 간의 함양률을 종속 변수로 하고, 관측지점들의 수리지질학적 독립변수들을 이용하여 다중회귀 분석 모델링을 실시하였다. 그 결과 전체 지점에 대해서는 유효 강수량과 비포화대 두께가 함양률에 대해서 각각 -0.274, 0.45유의 기석도를 보였으며 이 모델의 설명력은 24.9%로 나타났다. 그러나 유역별 함양률과 수리지질학적 변수들로 구성된 다중회귀모델의 설명력이 전체 관측 지점들에 대한 모델의 설명력을 능가하여, 각 유역별로 함양률에 대한 수리치질학적 변수들의 기여도를 정량화 하였다. 모델값과 지하수위 변동 곡선법의 함양률에 대한 해석값에 대하여 RMS 오차를 분석하고 97년부터 99년까지의 자료에 대해서 성립된 모델을 사용하여 2000년 수위 자료에 대해서 예측 작업을 실시한 결과 모든 유역에서 10% 이하의 RMS 오차를 보였다. 독립변수들의 정량화된 기여도에 따라 GIS의 도면 중칩 기능을 이용하여 함양률의 공간적인 분포 특성을 가시화하여 규명하였다.
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.
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.
부도예측모형은 여러 금융기관의 신용평가모형의 지식기반(knowledge base)로 이용되고 있으며 최근 머신러닝 기법의 발전으로 이를 도입하여 고도화하려는 다양한 시도가 진행 중이다. 그러나 실제 이러한 모형이 도입되기 위해서는 모형을 이용하는 사용자와 설명제공 대상인 고객의 이해와 수용이 전제되어야 한다. 그러나 사용자에게 제공되는 설명이 현실적 타당성(feasibility)이 결여되어 있다면 모형의 신뢰성과 수용도에 부정적인 영향을 미친다. 이에 따라 본 연구는 도메인 지식을 설명 생성 알고리즘에 통합하여 현실적으로 타당한 설명을 사용자에게 제공하고자 한다. 본 연구에서는 머신러닝 기반의 부도예측 모형에 설명력을 더하는 방법으로 반사실적 예시(counterfactual example) 기반의 로컬영역에서의 설명을 제공하는 모델을 제안한다. 제안 모델은 모형에 이용된 재무변수의 특성을 설명력 생성 알고리즘에 통합하여 설명의 현실적 가능성을 확보하고 이를 통해 사용자의 이해와 수용을 도모하고자 한다. 또한 본 연구에서는 반사실적 예시기반 설명을 위해 유전알고리즘(GA)를 이용하며 다목적함수를 목적함수로 설정하여 반사실적 예시의 주요 기준이 되는 항목을 반영하고 있다. 본 연구는 대표적인 머신러닝 기법인 인공신경망을 이용해 부도예측모형을 학습시킨 뒤, 사후적 방법(post-hoc)으로 설명을 위한 알고리즘을 도입하여 기존의 모형 설명 알고리즘인 LIME과 현실적 가능성이 결여된 반사실적 예시 기반 알고리즘과 비교하였다. 더 나아가 제안방법의 금융/회계 분야의 종사자를 대상으로 서베이를 진행하여 제안 방법의 설명의 질을 정성적으로 평가하였다.
코로나19의 대유행이 지속되며 감염병 확산 방지를 위해 개인들의 생활 속 예방 수칙 준수를 강조하는 다양한 헬스 캠페인이 실시되고 있다. 본 연구는 코로나19 확산 방지를 위해서 개인의 감염 예방행동 의도가 중요함을 인식하고 이를 건강신념 모델의 적용을 통해 알아보았다. 또한, 공동체 행동이 요구되는 상황임을 고려하여 건강신념모델에 사회적 변인을 추가한 사회적 건강신념모델을 제시하고자 한다. 온라인 설문을 통해(N=298), 각 변인의 영향력을 검증한 결과 지각된 심각성, 지각된 취약성, 지각된 이익, 위험, 사회적 규범이 높을수록, 책임이 낮을수록 예방 행동 의도가 유의미하게 높아지는 것을 확인했다. 이 중 위험이 가장 큰 상대적 영향력을 보였고 지각된 심각성과 사회적 규범이 그 뒤를 이었다. 기존 건강신념모델과 본 연구에서 제안한 사회적 건강신념모델의 예방행동 의도 설명력을 비교한 결과 사회적 건강신념모델이 더 높은 설명력을 보이는 것으로 나타났다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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