• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.429-430
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• 2019

본 논문에서는 최적화 기법에 기반한 지능형 시스템의 재무응용사례를 다룬다. 본 연구에서 제안하는 모형은 대표적인 최적화 기법 중 하나인 시뮬레이티드 어니일링인데 이는 유전자 알고리듬과 유사한 최적화 성능을 가지고 있는 것으로 알려져 있으나 재무분야에서 응용된 사례가 거의 없다. 본 연구에서 제안하는 지능형 시스템은 시뮬레이티드 어니일링과 기계학습 기법을 결합한 것이다. 일반적으로 최적화와 기계학습 기법을 결합하는 방법은 특징선택(feature selection), 특징 가중치 최적화(feature weighting), 사례선택(instance selection), 모수 최적화(parameter optimization) 등의 방법이 있는데 선행연구에서 가장 많이 사용된 것은 특징선택에 두 기법을 결합하는 방식이다. 본 연구에서도 기계학습 기법을 재무 문제에 활용함에 있어서 최적의 특징선택을 위해 시뮬레이티드 어니일링을 결합하는 방식을 사용한다. 본 연구에서 제안된 기법의 유용성을 확인하기 위하여 실제 재무분야의 데이터를 활용하여 예측 정확도를 확인하였으며 그 결과를 통하여 제안하는 모형의 유용성을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제10권1호
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• pp.109-123
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• 2004

기업부도예측은 재무와 경영의사결정문제에서의 주된 인공신경망 응용분야라 할 수 있다. 일반적으로 인공신경망은 이 분야에서 매우 좋은 성과를 보이는 것으로 알려져 있지만 종종 잡음이 심한 데이터에 대해서는 일관성 있고 예측가능한 성과를 보이지 못하는 경우가 있다. 특히 학습용 자료가 매우 많아서 학습시간과 자료수집비용이 과대한 경우에는 적절한 자료의 축소가 되지 않고는 인공신경망을 학습시키는 것이 불가능한 경우도 있다. 사례선택기법은 자료의 차원을 축약시켜 주며 직접적으로 자료를 축소시켜 주는 방법이다. 사례기반 학습기법에서는 이미 몇 연구가 사례선택기법의 필요성을 주장한 바 있으나 인공신경망 모형에서 사례선택기법의 필요성을 주장한 연구는 거의 없다. 본 연구에서는 기업부도예측을 위한 인공신경망 모형에서 유전자 알고리즘을 이용한 사례선택기법을 제안한다. 본 연구에서 유전자 알고리즘은 다층 인공신경망에서의 계층별 연결강도를 최적화하고, 동시에 학습에 적합한 사례를 선택한다. 유전자 알고리즘에 의해 결정된 계층별 연결강도는 역전파오류 학습기법에서 종종 발생하는 국부 최적해에 수렴하는 현상을 최소화해 줄 것으로 기대되고, 선택된 학습용 사례는 학습시간의 단축과 예측성과를 향상시켜 줄 것으로 기대된다. 본 연구에서는 제안한 모형과 주요 데이터 마이닝 기법들의 성과를 비교 연구한다. 실험결과, 제안된 방법이 인공신경망에서의 사례선택기법으로 유용한 것으로 나타났다.

• 사회복지연구
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• 제40권2호
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• pp.89-122
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• 2009

본 연구는 사회복지실천현장의 사례관리자들의 직무세계를 분석하기 위해서 그들이 수행하는 사례관리 직무의 빈도, 가장 중요하다고 생각하는 직무군의 유형과 그 이유, 가장 어렵게 생각하는 직무의 유형과 그 이유를 질적사례연구방법을 통해 살펴보았다. 사례관리 직무범주는 데이컴 방법으로 도출했으며 도출된 9개의 직무영역을 사례관리 수행빈도, 중요도, 난이도로 분석하였다. 연구참여자는 사례관리를 주 업무로 하는 3년 이상의 사회복지사 10명이 세평적사례선택을 통해 선택되었으며 자료분석은 매몰된 분석(embedded analysis) 유형을 따라 이루어졌다. 연구결과에 대한 함의에서 연구자들은 본 연구 참여자들의 사례관리실천 경험을 "이용자 중심의 서비스와 제도적 압력 사이에서 긴장을 유지하며 균형점을 찾는 과정"으로 기술했다. 연구결과를 근거로 지역사회복지네트워크 구성, 사례관리자들의 직무권한을 보장하는 제도적 장치 마련, 균형과 상향평준화를 위한 표준매뉴얼의 개발을 제안했다.

• 지능정보연구
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• 제8권2호
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• pp.117-137
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• 2002

사례기반 추론은 과거의 사례를 기반으로 새로운 사례에 대한 답을 제시하는 기계학습의 한 분야이다. 과거의 사례는 일정한 형식으로 사례 베이스에 저장되는데, 저장의 형식을 결정하는 것이 속성이다. 속성은 사례의 특징을 가장 잘 표현할 수 있는 것들로 구성되며, 속성값간의 유사도 도출을 통해서 유사 사례를 검색하게 된다. 따라서, 사례기반 추론은 사용되는 속성에 따라서 성능이 달라지게 된다 본 연구에서는 먼저 속성을 하나씩만 사용하여 사례기반 추론을 수행하여 각 속성의 선택효과를 측정하고, 하나씩만 제거하고 사례기반 추론을 수행하여 각 속성의 제거효과를 측정하였다. 이 측정치들을 근거로 속성의 부분집합을 구성하여 사례기반 추론을 구현한 결과, 속성을 전부 사용했을 때보다 성능과 효율성이 우수한 사례기반 추론 시스템을 구축할 수 있었다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제29권2호
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• pp.37-42
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• 2006

기술집약적인 경제성장의 중요성이 강조되고 있는 가운데 이공계 진학과 과학기술직종선택의 감소는 성장잠재력에 가장 근본적인 위협이 된다. 이를 유지하려는 여러 가지 정책이 교육학적이나 사회학적 근거에서 제시되고 있으나 이를 분석하는 이론적 경험적 틀이 상대적으로 부족한 상태이다. 직업선택모델은 사회학적인 접근법이 활발하게 진행되었으나, 경제적 동인에 대극 분석이 부족하다. 본 논문에서는 2000년 미국 센서스 데이터에 나타난 가장 국제화된 미국의 과학기술직 사례를 통해 인적자본 모델을 기준으로 하여 기술직에 대한 기존의 연구와 비교한다. 이민의 직업선택모델의 관점에서 원주민의 경우와 비교하며, 동시에 타 직업군과 비교한다. 직업선택에서 미래소득에 대한 예측이 대체로 정확하나 실제의 선택이 다르다는 기존 논문들의 주장은 성간 차이의 문제를 제외하고는 현격하지 않다. 민족적 차이의 효과도 인적자본효과에 비해서는 크지 않다. 과학기술직은 고급 화이트칼라 직종에 비해 결혼과 교육 언어 경험면에서 저급한 직종의 특성을 보인다. 여성의 과학기술직 기피는 남성프리미엄이 높아서는 아니지만 합리적인 차별 때문으로 볼 수 있다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2007년도 추계학술대회
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• pp.605-610
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• 2007

사례기반추론(CBR)은 많은 장점으로 인해, 생산, 재무, 마케팅 등의 분야의 다양한 경영의사결정문제 해결에 적용되어 왔다. 그러나, 효과적인 CBR 시스템을 설계, 구축하기 위해서는 연구자가 직관적으로 설정해야 할 많은 변수들이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 CBR의 여러 설계요소들 중, '결합할 유사사례의 선택' 과 관련해, CBR이 보다 개선된 형태로 경영문제 해결에 응용될 수 있는 모형을 제시하고 있다. 본 연구의 제안모형은 결합할 유사사례를 선택하는 기준으로 특정 사례수(k-NN)나 유사도의 상대적 비율을 사용하는 기존의 CBR과 달리 0에서 1사이의 값을 갖는 절대적 유사 임계치를 적용하고 있다. 다만, 절대적 유사 임계치를 사용할 때, 그 값이 작아질 경우 예측결과의 생성이 과도하게 이루어지지 않을 수 있는 문제를 해결하기 위해, 커버리지를 모형에 함께 반영하여 사용자가 원하는 수준의 커버리지는 유지한 상태에서 가장 효과적인 유사 사례를 찾아, 추론을 수행할 수 있도록 설계하였다. 제안모형을 검증하기 위해, 본 연구에서는 이 모형을 실제 인터넷 쇼핑몰의 고객 발굴 사례에 적용해 보았다. 이를 통해, 제안모형의 적용가능성을 확인하고, 향후 추가연구가 요구되는 개선방향을 고찰해 보았다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2004년도 GIS/RS 공동 춘계학술대회 논문집
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• pp.341-346
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• 2004

본 연구에서는 사례기반추론(case-based reasoning)을 기본으로 하여 실무자의 분류 기법 또는 분류 구조 결정을 돕는 의사 결정 지원 시스템의 모델을 제시한다. 주요한 네 가지 고려 항목은 자료종류(dataset), 위치(location), 기후(climate), 그리고 분류항목(class)이며 사용자는 이들 네 항목에 대해 적합한 값을 선택하게 된다. 본 시스템은 색인화(indexing) 규칙에 따라 관계형 데이터베이스에 저장된 사례들을 추출하여 제시하며 사용자는 그 중 가장 높은 일치도를 보인 사례들을 참고할 수 있다. 본 연구에서는 위계구조를 통해 다양한 분류 조건을 스크린 상에서 선택할 수 있게 함으로써 사용자가 이에 내재된 논리를 분류 구조의 설계에 반영할 수 있게 한다. 또한 Statistics 기능을 통해 여러 사례의 항목당 분포를 사용자가 검토할 수 있게 함으로써 가장 적합한 사례를 의사결정 지원 시스템과의 피드백을 통해 찾아낼 수 있게 해준다. 이밖에 분류 조건을 변화 시켜가면서 상황의 변화를 참고할 수 있도록 Navigation 기능을 고안하였다.

• 정보관리연구
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• 제25권3호
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• pp.1-27
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• 1994

본(本) 연구(硏究)는 정보자료(情報資料)의 선택과 평가에 관련된 이론과 도서관에 응용된 사례를 중심으로 고찰한 것이다. 본 연구에서는 정보자료의 선택과 평가에 관한 선행연구를 통계적(統計的) 평가방법(評價方法), 비용(費用) 대(對) 효과(效果)의 방법, 전문가 시스템 방법의 3가지 유형으로 구분하였다. 또한 본(本) 연구(硏究)에서는 정보자료의 선택과 평가를 위하여 개발된 전문가 시스템의 이론적 배경과 응용시스템의 개발현황(開發現況)과 전망에 대하여 고찰하였다.

• 정보관리연구
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• 제25권2호
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• pp.1-30
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• 1994

본(本) 연구(硏究)는 정보자료(情報資料)의 선택과 평가에 관련된 여러 이론과 도서관에 응용된 사례를 중심으로 고찰한 것이다. 본 연구에서는 정보자료의 선택과 평가에 관한 선행연구를 통계적(統計的) 평가방법(評價方法), 비용(費用) 대(對) 효과(效果)의 방법, 전문가 시스템 방법의 3가지 유형으로 구분하였다. 또한 본(本) 연구(硏究)에서는 정보자료의 선택과 평가를 위하여 개발된 전문가 시스템의 이론적 배경과 응용 시스템의 개발현황(開發現況)과 전망에 대하여 고찰하였다.

• 한국광학회지
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• 제24권2호
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• pp.53-57
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• 2013

본 논문에서는 금속 슬릿 배열로 구성된 편광 선택 가능한 블레이즈드 회절 격자를 제안한다. 마이크로 스케일의 블레이즈드 회절 격자를 디자인 하고 이 구조에 추가적으로 나노스케일의 금속 슬릿 구조를 적용하여 편광 선택기능을 부여하였다. 이 소자에 대하여 사례 연구로 예를 디자인하여 FDTD(Finite Difference Time Domain method)방법을 이용한 전산모사를 통해 성능을 검증해 보았다. 임의의 디자인 사례에 대해 대략 77.61% 의 회절효율과 8.99의 편광선택비가 얻어졌으며 편광선택비를 높이기 위한 또 다른 디자인에서는 64.22%의 회절효율과 81.09의 편광선택비가 얻어졌다.