• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제9권3호
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• pp.194-205
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• 2022

하천에서 유사의 이동 및 퇴적으로 형성된 모래톱은 특이한 생물의 서식과 심미적 경관 측면에서 중요한 서식처이다. 본 연구는 보 상류에서 수문 개방에 의하여 노출된 모래톱에서 초기 식생의 발달과 그 분포를 확인하여 시간 경과에 따른 식생변화 과정을 파악하고자 하였다. 보 수문 개방 시기가 다른 금강의 3개 보 개방 구간과 보 운영에 영향을 받지 않는 대조 구간에서 보 개방 후 노출된 모래톱에서 식물군집 구조와 공간 분포의 변화를 파악하고 모래톱의 노출 기간에 따른 식물 군집 구조의 변화를 조사하였다. 금강의 보 상류구간에서 수문 개방으로 기존 홍수터 면적의 33% 이상의 면적에 해당하는 모래톱이 새롭게 형성되었다. 노출된 모래톱에는 1년생 중생식물, 다년생 수생식물, 다년생 습생식물, 아교목, 교목 군집에 속하는 9개 식물군집이 분포하였다. 모래톱의 노출 기간이 길어 짐에 따라서 나지 모래톱, 1년생 초본식물, 다년생 수생식물 군집의 면적은 감소하였고, 다년생 습생식물, 아교목, 교목 군집의 면적은 증가하였다. 하천 모래톱에서 시간 경과에 따른 식생의 변화는 수위 하강 전 수중 서식처의 조건과 물 흐름에 의한 물리적 교란의 정도에 따라서 3가지 천이 유형으로 구분할 수 있었다. 즉 모래톱의 천이과정은 1) 수생식물로부터 시작하는 '정수지 천이', 2) 일년생 습생 초본식물로부터 시작하는 '유수지 천이', 3) 버드나무류로 시작하는 '버드나무류 천이'로 구분할 수 있었다. 따라서 금강의 보 구간에서 하천 서식처 및 경관의 변화를 체계적으로 관리하기 위하여 모래톱에서의 식생 천이계열을 반영하여야 할 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.307-325
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• 2023

코로나19 팬데믹의 장기화로 인해 실내 생활에 지쳐가는 사람들이 우울감, 무기력증 등을 해소하기 위해 근거리의 산과 국립공원을 찾는 빈도가 폭발적으로 증가하였다. 자연으로 나온 수많은 사람들이 오가는 걸음을 멈추고 숨을 돌리며 쉬어가는 장소가 있는데 바로 약수터이다. 산이나 국립공원이 아니더라도 근린공원 또는 산책로에서도 간간이 찾아볼 수 있는 약수터는 수도권에만 약 6백여개가 위치해 있다. 하지만 불규칙적이고 수작업으로 수행되는 수질검사로 인해 사람들은 실시간으로 검사 결과를 알 수 없는 상태에서 약수를 음용하게 된다. 따라서 본 연구에서는 약수터 수질에 영향을 미치는 요인을 탐색하고 다양한 곳에 흩어져 있는 데이터를 수집하여 실시간으로 약수터 수질을 예측할 수 있는 모델을 개발하고자 한다. 데이터 수집의 한계로 인해 서울과 경기로 지역을 한정한 후 데이터 관리가 잘 이루어지고 있는 18개 시의 약 300여개 약수터를 대상으로 2015~2020년의 수질 검사 데이터를 확보하였다. 약수터 수질 적합 여부에 영향을 미칠 것으로 여겨지는 다양한 요인들 중 두 차례의 검토를 거쳐 총 10개의 요인을 최종 선별하였다. 최근 주목받고 있는 자동화 머신러닝 기술인 AutoML 기법을 활용하여 20여가지의 머신러닝 기법들 중 예측 성능 기준 상위 5개의 모델을 도출하였으며 그 중 catboost 모델이 75.26%의 예측 분류 정확도로 가장 높은 성능을 가지고 있음을 확인하였다. 추가로 SHAP 기법을 통해 분석에 사용한 변인들이 예측에 미치는 절대적인 영향력을 살펴본 결과 직전 수질 검사에서 부적합 판정을 받았는지 여부가 가장 중요한 요인이었으며 그 외 평균 기온, 과거 연속 2번 수질 부적합 판정 기록 유무, 수질 검사 당일 기온, 약수터 고도 등이 수질 부적합 여부에 영향을 미치고 있음을 확인하였다.

• 한국프랜차이즈경영연구
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• 제2권2호
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• pp.95-110
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• 2011

글로벌 경제여건의 불안과 우리 경제의 양극화가 심화됨에 따라, 중소기업과 소상공인의 체감경기는 여전히 낮으며 불안한 실정이다. 2007년 서브프라임 사태로 촉발된 전 세계적 금융시스템의 붕괴는, 세계 각국의 금융산업의 근간을 흔들리게 하는 촉진제 역할이 되었으며, 이에 가장 민감한 계층인 소상공인들의 생존 활로 역시 큰 위험을 맞고 있는 실정이다. 제조, 도매, 소매 등 유통산업의 모든 구성력이 상호 연계성과 의존성이 점차 커지고 있으며, 리스크에 대한 불안요소 역시 점차 증가되고 있는 것이 현실이다. 소상공인 스스로의 활로개척으로는 생존할 수 없는 외부 환경적, 물리적 리스크의 요인이 점차 커지고 있어, 이에 대응하지 못하는 소상공인들은 큰 위기를 맞고 있다. 이를 극복하기 위해 정부에서는 여러 가지 노력을 기울이고 있으나, 그 효과가 지속적이지 못하고 있는 것이 안타까울 따름이다. 고용과 창출의 지속성이 떨어지는 단기근로중심의 일자리 증가와 가계소득의 체감저하등으로 인해, 전반적인 고용 및 창업등의 자영업 시장이 개선되지 못하는 악순환이 나타나고 있는 실정이다. 최근 유럽 각국에서 발생되는 재정위기 및, 김정일 사후, 북한과의 관계상황, 중동전세의 불안등 다국적인 리스크 요인들로 인해 성장세가 둔화되는 조짐을 보이고 있다. 전문기관들의 지표상 성장 통계는 4%내외로 예상되고 있으며, 서민들이 느끼는 자영업 경기는 여전히 암울하다. 일자리부족과, 고용불안, 은퇴 후 생계수단에 대한 마땅한 대책이 없는 것이 주위의 현실이다. 좁고, 과당경쟁의 상태에 놓여있는 시장에 대기업의 진출 또한, 더욱 상황을 어렵게 만드는 환경적 요인으로 판단해 볼 수 있다. 프랜차이즈라는 경영 컨셉이 과연, 자영업자의 삶을 안정적으로 보장해 줄 수 있는 제도적 열쇠인지를 우리는 다시금 판단해봐야 할 부분이기도 하다. 사업분야의 진입장벽을 뚫고, 자영업자와의 상생을 외치며, 오늘도 무섭게 대기업은 진출하고 있다. 고통스러운 내수침체를 겪고 있고, 앞날을 기대할 수 없고, 혼란스럽 불안한 자영업을 영위해 나가는 것이 바로 소상공인이다. 하루빨리, 현명한 소비진작으로 내수경기를 회복시키는 일이 매우 중요하다. 정부와 관련기관등이 힘을 하나로 모아, 고민하고, 해법을 제시하고, 제대로 된 방향을 설정하여 책임있게 끌고 나가는 것이 무엇보다 중요한 시점이다. 따라서 본 연구는 현재 시행되고 있는 소상공인 지원정책을 검토하여, 소상공인의 경쟁력 강화를 제시하는데 목적이 있다.

• 서비스연구
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• 제12권1호
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• pp.25-35
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• 2022

2020년 1월 국내 최초 환자가 발생한 코로나19(COVID 19)는 다양한 분야에 영향을 끼쳤다. 그중에서도 가장 타격을 받은 곳은 관광 분야라 하겠다. 특히 강원도 지역은 관광 기반의 산업 구조가 지역의 근간을 이루고 있고 관광산업이 소상공인 및 소기업의 주요 소득원이므로 그 피해가 크다. 이와 같은 피해 상황 및 정도를 확인하고자 강원권 지역 중에서 대중적 접근성이 가장 편리하며 서울 및 수도권 등에서 대중교통을 이용하여 당일 관광이 가능하고, 일반적인 이미지가 적은 비용을 사용한 관광이 가능하다고 인식되고 있는 춘천 지역을 대상으로 데이터 분석을 통하여 실증분석을 하였다. 이를 위하여 관광지식정보시스템에서 제공하는 춘천의 방문객 데이터를 기준으로 일반적인 지역 현황을 확인하였고 코로나 이전인 2019년도와 이후인 2020년도의 관심도 확인을 위하여 키워드 수집 전문 기업인 (주)바이브컴퍼니의 웹서비스 썸트랜드에서 수집한 키워드와 차량용 내비게이션 서비스와 통신 서비스 제공을 병행하는 SK텔레콤의 T맵 검색지 데이터를 함께 비교해 봄으로써 춘천에 대한 일반적인 지역 이미지를 분석하였다. 또한 키워드와 T맵 검색지 데이터를 적용한 관광 인기도 지수를 개발하여 2개 연도의 데이터를 비교해 봄으로써 코로나 상황이 춘천 지역 방문객들의 관심도가 실제 방문으로 이어지는 것에 얼마나 영향을 미쳤는지를 데이터 분석적인 접근 방법으로 고찰하였다. 데이터 마트 설계를 거친 후 관광인기도 지수를 적용한 빅데이터 분석 결과를 확인한 바에 의하면, 코로나19 상황은 강원도 춘천 지역 관광 인기도에 미치는 영향이 크지 않다는 것을 확인하였고, 해당 지역이 가지고 있는 지역별 특수성에 기반한 관광지 이미지 등을 확인하였다. 이와 같은 연구 분석 결과가 관광경제정책 입안에 유용한 참고 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국농림기상학회지
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• 제25권4호
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• pp.436-445
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• 2023

벼논에서 배출되는 메탄은 주로 폐쇄형 챔버법 또는 에디 공분산법을 이용하여 관측이 이루어진다. 본 연구에서는 기존 측정법들이 갖고 있는 장점은 활용하고 단점은 보완할 수 있는 레이저 기반의 휴대용 기체 분석기(LI-7810)와 자동 개폐식 챔버(Smart Chamber) 를 결합한 새로운 관측 기술을 소개하였다. 벼의 최대 생장 높이에 맞춰 원통 형태의 칼라를 제작하여 측정 보조 도구로 활용하였다. 시범 관측은 경기도 파주시 적성면 객현리 일대의 영농형 태양광 설비가 갖춰진 논에서 2021년 8월부터 2022년 10월까지 이루어졌다. 벼논에서의 메탄 관측을 통해 얻게 되는 가장 일반적인 그래프는 벼의 통기조직을 통한 배출로 인해 메탄의 혼합비가 일정한 기울기로 꾸준히 증가하는 특징이 나타난다. 측정되는 모든 종류의 데이터뿐만 아니라 측정과 동시에 계산되는 메탄 플럭스 값도 실시간 모니터링이 가능하며, 측정이 끝난 후에는 'SoilFluxPro' 라는 소프트웨어를 통해 관련 데이터를 확인할 수 있다. 기존의 챔버법에서는 불가능했던 포집된 온실가스 농도의 연속적인 시계열 변화를 현장에서 바로 확인할 수 있다는 점은 새 관측 기술의 가장 큰 장점이다. 동시에 좁은 지역에 다양한 처리 조건을 가지는 경우에도 적용할 수 있으며, 에디 공분산법보다 사용법이 더 간단하고 설치 및 유지보수에 들어가는 노력이 덜하다는 점에서 매력이 있다. 하지만 관측시스템이 여전히 고가이고 그 운용에 전문적인 지식이 필요하며, 다양 한 관측 구역에 여러 개의 칼라를 설치하고 이동하며 측정하는데 인력이 많이 들어간다는 단점도 존재한다. 새로운 관측 방식이 벼논에서의 메탄 배출 경로를 확인하고 그에 따른 배출량을 정량화하는데 많은 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 서비스연구
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• 제14권2호
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• pp.37-47
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• 2024

현재 화장문화의 정착으로 인해 화장후 장법에 대한 사회적 관심이 커지고 있다. 또한, 현대에 들어와 자연 친화적인 장법에 대한 인식 확산으로 자연장의 대표격인 수목장과 수목장림의 수요가 늘어나고 있지만, 나무에 의존하는 현재의 방법이 지속된다면 수목장 (림)이 숲을 훼손하여 또 다른 묘지로 만들 수 있다는 우려가 적지 않다. 수목장림은 우리가 가진 자연이라는 공간으로 인간이 회귀한다는 시간적 의미가 깃들어져 인간은 자연에 순응하여 돌아간다는 철학적 의미를 담는 장법이다. 이렇듯, 수목장림은 우리가 익히 아는 전통적인 장사시설이 아님에도 시설과 운영시스템의상당 부분이 공원묘지 기준을 차용하면서 법령상의 자연장보다 더 엄격한 기준과 제한을 두고 있다. 이러한 경직성은 숲을 보존하기 위함이기도 하지만, 수목장림의 확장성과 운영에 제한을 주고 있는 것이 현실이다. 이를 위해 본 연구에서는 지속 가능한 수목장림 운영을 위한 구체적 개선방안을 모색하고자 한다. 이를 위해 외국의 자연장 유형을 살펴보고, 국민들의 정서와 효과적으로 적용하여 정착할 수 있는 수목장림의 방향을 찾는다. 구체적인 개선 방안으로는 추모목에 의탁하지 않는 안치 방법, 익명이나 무기명 수목장림의 운영, 그리고 참배 추모 방식의전환, 그리고 다양한 산골방법 등을 소개함으로써 국내 지속가능한 수목장림의 대안을 제안한다. 수목장림이 시행되는 곳은 산림, 다시 말해 숲 자체이다. 장사시설이 아닌 숲을 통한 고인의 진정한 자연회귀의 정신을 기릴 수 있는 장소가 되어야 한다. 그렇게 됨으로서 숲이 가진 공익적 가치, 즉 숲의 사회적 기능을 친환경적인 장사서비스라는 이름으로 제공할 수 있게 될 것이다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제29권2호
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• pp.101-108
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• 2017

목 적: 양성자치료에 이용되는 양성자선은 종양 부위 앞에 있는 정상 조직에는 적은 선량을 주는 반면 암 조직 부위에서는 브래그 피크(Bragg peak)를 형성하며 최대 선량을 주고 바로 소멸하는 특징을 가지고 있으며 양성자치료의 장점을 극대화하기 위해서는 양성자의 도달 위치 검증이 매우 중요하다. 본 연구에서는 Off-line PET CT 방법을 이용하여 양성자 조사 후 양성자 궤적을 따라 생성된 11 C(반감기=20분), 150(반감기=2분), 13N (반감기=10분) 등의 핵자에서 방출되는 양전자의 분포를 측정하여 양성자의 Range와 Distal falloff 지점을 검증하게 되었다. 대상 및 방법: IEC 2001 Body 팬텀안에는 37 mm, 28 mm, 22 mm 구체를 삽입할 수 있게 구성되어 있으며 팬텀안에 물을 가득 채워 각 구체크기별로 CT image를 획득하였고 양성자의 Range와 Distal falloff 지점을 검증하기 위하여 양성자치료계획시스템으로 각 구체 크기 별로 37 mm 구체에서 46 mm, 28 mm에서 37 mm, 22 mm 구체에서 33 mm의 SOBP를 설정하였고, Scanning 방법으로 Gantry 0도의 Single beam으로 동일한 센터에서 양성자를 조사하였다. 조사된 팬텀은 PET-CT 장비를 이용하여 스캔하였고, PET-CT 영상획득방법은 1분씩 50개의 영상을 획득하여 팬톰 내의 구체를 포함하여 4개의 ROI를 설정한 후 10개씩 영상을 합산하여 재구성 하였다. 치료계획 시 수립한 구체크기에 따른 Dose profile과 비교하기 위하여 Depth에 따른 Activity profile로 나타냈다 결 과: 37 mm, 28 mm, 22 mm 구체에서 모두 Distal falloff position 에서 Dose profile과 같이 PET-CT의 Activity profile 역시 급격히 감소하는 양상을 나타냈다. 하지만 Range를 평가하는 구간인 SOBP구간에서는 Activity profile의 경우 Proximal 부분에서의 측정치가 Dose profile 양상과 다른 결과가 나왔으며, Distal falloff position을 구체 크기별로 양성자 치료계획과 PET-CT 측정치와의 차이를 비교해 본 결과 37 mm 구체에서는 Max dose의 50 % 지점에서 최대 1.4 mm, 28 mm 구체에서는 45 % 지점에서 최대 1.1 mm, 22 mm 구체에서의 차이는 40 % 지점에서 최대 1.2 mm로 모두 1.5 mm 미만의 차이를 보였다. 결 론: 양성자치료의 장점을 최대한 활용하기 위해서는 양성자빔의 Range를 검증하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 PET-CT 장비를 이용하여 양성자빔의 SOBP 와 Distal falloff 위치를 통해 양성자 Range를 확인하였고 그 결과 PET-CT 장비를 이용해 측정한 Activity 분포와 양성자 치료계획과의 Distal falloff position의 차이는 1.4 mm 내에서 일치함을 확인하였다. 이는 본원에서 양성자치료계획 시 적용하는 선량마진에 참고자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제20권4호
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• pp.89-105
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• 2014

Web2.0의 등장과 함께 급속히 발전해온 온라인 포럼, 블로그, 트위터, 페이스북과 같은 소셜 미디어 서비스는 소비자와 소비자간의 의사소통을 넘어 이제 기업과 소비자 사이의 새로운 커뮤니케이션 매체로도 인식되고 있다. 때문에 기업뿐만 아니라 수많은 기관, 조직 등에서도 소셜미디어를 활용하여 소비자와 적극적인 의사소통을 전개하고 있으며, 나아가 소셜 미디어 콘텐츠에 담겨있는 소비자 고객들의 의견, 관심, 불만, 평판 등을 분석하고 이해하며 비즈니스에 적용하기 위해 이를 적극 분석하는 단계로 진화하고 있다. 이러한 연구의 한 분야로서 비정형 텍스트 콘텐츠와 같은 빅 데이터에서 저자의 감성이나 의견 등을 추출하는 오피니언 마이닝과 감성분석 기법이 소셜미디어 콘텐츠 분석에도 활발히 이용되고 있으며, 이미 여러 연구에서 이를 위한 방법론, 테크닉, 툴 등을 제시하고 있다. 그러나 아직 대량의 소셜미디어 데이터를 수집하여 언어처리를 거치고 의미를 해석하여 비즈니스 인사이트를 도출하는 전반의 과정을 제시한 연구가 많지 않으며, 그 결과를 의사결정자들이 쉽게 이해할 수 있는 시각화 기법으로 풀어내는 것 또한 드문 실정이다. 그러므로 본 연구에서는 소셜미디어 콘텐츠의 오피니언 마이닝을 위한 실무적인 분석방법을 제시하고 이를 통해 기업의사결정을 지원할 수 있는 시각화된 결과물을 제시하고자 하였다. 이를 위해 한국 인스턴트 식품 1위 기업의 대표 상품인 N-라면을 사례 연구의 대상으로 실제 블로그 데이터와 뉴스를 수집/분석하고 결과를 도출하였다. 또한 이런 과정에서 프리웨어 오픈 소스 R을 이용함으로써 비용부담 없이 어떤 조직에서도 적용할 수 있는 레퍼런스를 구현하였다. 그러므로 저자들은 본 연구의 분석방법과 결과물들이 식품산업뿐만 아니라 타 산업에서도 바로 적용 가능한 실용적 가이드와 참조자료가 될 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.75-95
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• 2020

소셜네트워크서비스(SNS)의 성장과 함께 다양한 형태의 SNS가 등장했다. 상호작용성, 정보 교류, 엔터테인먼트 등 다양한 이용 동기를 바탕으로 SNS 이용자 또한 빠르게 증가하는 추세이다. 그중 페이스북은 대표하는 SNS 채널로서 기업에서도 페이스북 페이지를 활용해 홍보 채널로 활용하기 시작했다. 이를 위해 운영 초기, 기업은 팬 수 확보에 나섰고 그 결과 최근 기업 페이스북 팬 수는 많게는 수백만에 이를 정도로 늘어났다. 기업의 목표는 팬 수 확보를 넘어 콘텐츠를 통해 고객에게 기업 브랜드 이미지를 재고하고, 나아가 소통하는 수단으로 활용하고 있다. 이를 평가하는 주요 수치가 바로 본 연구의 종속변수에 해당하는 페이스북의 '좋아요', '댓글', '공유', '클릭 수' 등이다. 해당 수치 달성을 위해 콘텐츠 제작에 대한 고민이 선행되어야 하는데, 본 연구에서는 콘텐츠 제작 고려 사항을 3가지로 나눠 독립변수를 구성하였다. 콘텐츠 소재, 콘텐츠 구조, 메시지 스타일 등이 페이스북의 이용자 행동에 미치는 영향을 회귀분석을 이용해 분석하였다. 종속변수의 경우, 콘텐츠상에 모든 이용자의 행동 '전체 클릭 수'로 설정하였다. 본 연구에서는 각 독립 변수를 기존 연구 문헌을 통해 정의하고, 종속변수에 미치는 영향을 분석하였는데, '전체 클릭 수'의 경우, '자사연관', '실생활 관여도', '격식 x 관여도' 등의 변수가 유의미한 영향을 갖는 것으로 나타났다. 연구 결과를 통해, 콘텐츠 목적에 따른 최적화된 콘텐츠 전략을 제시함으로써, 기업 페이스북 운영자와 콘텐츠 제작자의 운영, 제작 전략에 기여할 수 있을 것으로 보인다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.221-241
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• 2018

최근 딥러닝 기술이 주목을 받고 있다. 대중들의 관심을 받았던 국제 이미지 인식 기술 대회(ILSVR)와 알파고(AlphaGo)에서 사용된 딥러닝 기술이 바로 합성곱 신경망(CNN; Convolution Neural Network)이다. 합성곱 신경망은 입력 이미지를 작은 구역으로 나누어 부분적인 특징을 인식하고 이것을 결합하여 전체를 인식하는 특징을 가진다. 이러한 딥러닝 기술이 우리의 생활에 있어 많은 변화를 야기할 것이라는 기대를 주고 있지만 현재까지는 이미지 인식과 자연어 처리 등에 그 성과가 국한되어 있다. 비즈니스 문제에 대한 딥러닝 활용은 아직까지 초기 연구 단계로 향후 마케팅 응답 예측이나 허위 거래 식별, 부도 예측과 같은 전통적 비즈니스 문제들에 대해 보다 깊게 활용되고 그 성능이 입증된다면 딥러닝 기술의 활용 가치가 보다 더 주목받게 될 것으로 기대된다. 이러한 때 비교적 고객 식별이 용이하고 활용 가치가 높은 빅데이터를 보유하고 있는 전자상거래 기업의 사례를 바탕으로 하여 딥러닝 기술의 비즈니스 문제 해결 가능성을 진단해보는 것은 학술적으로 매우 의미 있는 시도라 할 수 있겠다. 이에 본 연구에서는 전자상거래 기업의 고객 행태 예측력을 높이기 위한 방안으로 합성곱 신경망을 활용한 '이종 정보 결합(Heterogeneous Information Integration)의 CNN 모델'을 제시한다. 이는 정형과 비정형 정보를 결합하여 다층 퍼셉트론 구조의 합성곱 신경망에서 학습시키는 모델로서 최적의 성능을 발휘하도록 '이종 정보 결합'과 '비정형 정보의 벡터 전환', 그리고 '다층 퍼셉트론 설계'로 하는 3개의 내부 아키텍처를 정의하고 각 아키텍처 단위로 구성되는 방식에 따른 성능을 평가하여 그 결과를 바탕으로 제안 모델을 확정하고 그 성능을 평가해보고자 한다. 고객 행태 예측을 위한 목표 변수는 전자상거래 기업에서 중요하게 관리하고 있는 재구매 고객, 이탈 고객, 고빈도 구매 고객, 고빈도 반품 고객, 고단가 구매 고객, 고할인 구매 고객 등 모두 6개의 이진 분류 문제로 정의한다. 제안한 모델의 유용성을 검증하기 위해서 국내 특정 전자상거래 기업의 실제 데이터를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과 정형과 비정형 정보를 결합하여 CNN을 활용한 제안 모델이 NBC(Naïve Bayes classification)과 SVM(Support vector machine), 그리고 ANN(Artificial neural network)에 비해서 예측 정확도와 F1 Measure가 높게 평가되었다. 또 NBC, SVM, ANN에서 정형 정보만을 사용할 때 보다 정형과 비정형 정보를 결합하여 입력 변수로 함께 활용한 경우에 예측 정확도가 향상되는 것으로 나타났다. 따라서 실험 결과로부터 비정형 정보의 활용이 고객 행태 예측의 정확도 향상에 기여한다는 점과 CNN 기법의 특징 추출 알고리즘이 VOC에 사용된 단어들의 분포와 위치 정보를 해석하여 문장의 의미를 파악하는데 효과적이라는 점을 실증적으로 확인하였다는데 그 의미가 있다고 할 수 있겠다. 이를 통해서 CNN 기법이 지금까지 소개된 이미지 인식이나 자연어 처리 분야 외에 비즈니스 문제 해결에도 활용 가치가 높다는 점을 확인하였다는데 이 연구의 의의가 있다 하겠다.