• 지능정보연구
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• 제16권2호
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• pp.19-32
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• 2010

학계와 금융파생상품 가격결정이나 변동성매매와 같은 실무영역 모두에서 주식시장의 변동성은 중요한 역할을 한다. 본 연구는 GARCH 모형에 기초하여 한국주식시장의 변동성을 정확히 예측함으로써 변동성매매시스템의 성과를 높일 수 있는 새로운 방법을 제시하였다. 특히, 여러 연구 자료에서 밝혀지고 있는 변동성 비대칭성개념을 도입하였다. 최근 새로 개발된 한국주식시장 변동성 지수인 VKOSPI를 변동성 대용값으로 사용한다. VKOSPI는 KOSPI 200 지수옵션의 가격을 이용하여 계산된 값으로서 옵션딜러들의 변동성 예측치를 반영하고 있다. KOSPI 200 옵션시장은 1997년 시작되었으며, 발전을 거듭하여 현재 하루 거래량이 1,000만 계약을 넘어서면서 세계 최고의 지수옵션시장으로 발전하였다. 이러한 옵션시장에 반영된 변동성을 분석하는 것은 투자자들에게 좋은 투자정보를 제공하게 될 것이다. 특히, 변동성 대용값으로 VKOSPI를 사용하면 다른 변동성 대용치를 사용할 때 발생하는 통계적 추정의 문제를 피해 갈 수 있다. 본 연구는 2003년부터 2006년의 KOSPI 200 지수 일별자료를 대상으로 최우도추정방법(MLE)을 이용하여 GARCH 모형을 추정한다. 비대칭 GARCH 모형으로는 Glosten, Jagannathan, Runke의 GJR-GARCH 모형, Nelson의 EGARCH 모형, 그리고 Ding, Granger, Engle의 PARCH모형을 포함하며 대칭 GARCH 모형은 (1, 1) GARCH 모형을 이용한다. 2007년부터 2009년까지의 KOSPI 200 지수 일별자료를 대상으로 반복적 계산과정을 통해 내일의 변동성 예측값과 오르고 내리는 변화방향을 예측하였다. 분석 결과 시장변동성과 예기치 않은 주가변동 사이에는 음의 상관관계가 존재하며, 음의 주가변동은 동일한 크기의 양의 주가변동보다 훨씬 더 큰 변동성의 증가를 가져옴을 알 수 있다. 즉, 한국 주식시장에도 변동성 비대칭성이 존재함을 보여주었다. GARCH 모형을 이용하여 내일의 VKOSPI의 등락방향을 예측하고 이를 이용하여 변동성 매매시스템을 개발하였다. 내일의 변동성이 상승할 것으로 예측되면 스트래들매수전략을 이용하고 반대로 변동성이 하락할 것으로 예측되면 스트래들 매도전략을 이용한다. 변동성의 변화방향성을 맞춘 경우에는 VKOSPI 변동분을 더하고 틀린 경우에는 변동분을 뺀 누적합을 이용하여 변동성매매전략의 총수익을 계산한다. 모형추정용 자료구간의 경우 통계적 기준인 MSPE 기준으로는 PARCH 모형의 적합도가 가장 높고, 예측방향의 적중도를 재는 MCP 기준으로는 EGARCH 모형이 가장 높은 값을 보여주었다. 테스트용 자료구간의 경우에는 PARCH 모형이 모형적합도와 내일의 변동성 등락방향 예측에서 가장 좋은 결과를 보여주었다. 모형추정용 자료구간의 경우 GARCH 모형 전체에서 매매이익을 기록하고 있고 테스트용 자료구간의 경우에는 EGARCH 모형을 제외한 GARCH 모형들이 매매이익을 보여주었다. 본 연구에서 나타난 변동성의 군집과 비대칭성 현상으로부터 변동성에 비선형성이 존재함을 알 수 있었으며, 비선형성에서 좋은 결과를 보이고 있는 인공지능시스템과 비대칭 GARCH 모형을 결합한다면 제안된 변동성매매시스템의 성과를 많이 개선할 수 있을 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.77-97
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• 2010

매매시점결정은 금융시장에서 초과수익을 얻기 위해 사용되는 투자전략이다. 일반적으로, 매매시점 결정은 거래를 통한 초과수익을 얻기 위해 언제 매매할 것인지를 결정하는 것을 의미한다. 몇몇 연구자들은 러프집합분석이 매매시점결정에 적합한 도구라고 주장하였는데, 그 이유는 이 분석방법이 통제함수를 이용하여 시장의 패턴이 불확실할 때에는 거래를 위한 신호를 생성하지 않는다는 점 때문이었다. 러프집합은 분석을 위해 범주형 데이터만을 이용하므로, 분석에 사용되는 데이터는 연속형의 수치값을 이산화하여야 한다. 이산화란 연속형 수치값의 범주화 구간을 결정하기 위한 적절한 "경계값"을 찾는 것이다. 각각의 구간 내에서의 모든 값은 같은 값으로 변환된다. 일반적으로, 러프집합 분석에서의 데이터 이산화 방법은 등분위 이산화, 전문가 지식에 의한 이산화, 최소 엔트로피 기준 이산화, Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 등의 네 가지로 구분된다. 등분위 이산화는 구간의 수를 고정하고 각 변수의 히스토그램을 확인한 후, 각각의 구간에 같은 숫자의 표본이 배정되도록 경계값을 결정한다. 전문가 지식에 의한 이산화는 전문가와의 인터뷰 또는 선행연구 조사를 통해 얻어진 해당 분야 전문가의 지식에 따라 경계값을 정한다. 최소 엔트로피 기준 이산화는 각 범주의 엔트로피 측정값이 최적화 되도록 각 변수의 값을 재귀분할 하는 방식으로 알고리즘을 진행한다. Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화는 Na$\ddot{i}$ve scaling 후에 그로 인해 분할된 범주값을 Boolean reasoning 방법으로 종속변수 값에 대해 최적화된 이산화 경계값을 구하는 방법이다. 비록 러프집합분석이 매매시점결정에 유망할 것으로 판단되지만, 러프집합분석을 이용한 거래를 통한 성과에 미치는 여러 이산화 방법의 효과에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 러프집합분석을 이용한 주식시장 매매시점결정 모형을 구성함에 있어서 다양한 이산화 방법론을 비교할 것이다. 연구에 사용된 데이터는 1996년 5월부터 1998년 10월까지의 KOSPI 200데이터이다. KOSPI 200은 한국 주식시장에서 최초의 파생상품인 KOSPI 200 선물의 기저 지수이다. KOSPI 200은 제조업, 건설업, 통신업, 전기와 가스업, 유통과 서비스업, 금융업 등에서 유동성과 해당 산업 내의 위상 등을 기준으로 선택된 200개 주식으로 구성된 시장가치 가중지수이다. 표본의 총 개수는 660거래일이다. 또한, 본 연구에서는 유명한 기술적 지표를 독립변수로 사용한다. 실험 결과, 학습용 표본에서는 Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 방법이 가장 수익성이 높았으나, 검증용 표본에서는 전문가 지식에 의한 이산화가 가장 수익성이 높은 방법이었다. 또한, 전문가 지식에 의한 이산화가 학습용과 검증용 데이터 모두에서 안정적인 성과를 나타내었다. 본 연구에서는 러프집합분석과 의사결정 나무분석의 비교도 수행하였으며, 의사결정나무분석은 C4.5를 이용하였다. 실험결과, 전문가 지식에 의한 이산화를 이용한 러프집합분석이 C4.5보다 수익성이 높은 매매규칙을 생성하는 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.141-154
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• 2019

인터넷 기술과 소셜 미디어의 빠른 성장으로 인하여, 구조화되지 않은 문서 표현도 다양한 응용 프로그램에 사용할 수 있게 마이닝 기술이 발전되었다. 그 중 감성분석은 제품이나 서비스에 내재된 사용자의 감성을 탐지할 수 있는 분석방법이기 때문에 지난 몇 년 동안 많은 관심을 받아왔다. 감성분석에서는 주로 텍스트 데이터를 이용하여 사람들의 감성을 사전 정의된 긍정 및 부정의 범주를 할당하여 분석하며, 이때 사전 정의된 레이블을 이용하기 때문에 다양한 방향으로 연구가 진행되고 있다. 초기의 감성분석 연구에서는 쇼핑몰 상품의 리뷰 중심으로 진행되었지만, 최근에는 블로그, 뉴스기사, 날씨 예보, 영화 리뷰, SNS, 주식시장의 동향 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 많은 선행연구들이 진행되어 왔으나 대부분 전통적인 단일 기계학습기법에 의존한 감성분류를 시도하였기에 분류 정확도 면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 전통적인 기계학습기법 대신 대용량 데이터의 처리에 우수한 성능을 보이는 딥러닝 기법과 딥러닝 중 CNN과 LSTM의 조합모델을 이용하여 감성분석의 분류 정확도를 개선하고자 한다. 본 연구에서는 대표적인 영화 리뷰 데이터셋인 IMDB의 리뷰 데이터 셋을 이용하여, 감성분석의 극성분석을 긍정 및 부정으로 범주를 분류하고, 딥러닝과 제안하는 조합모델을 활용하여 극성분석의 예측 정확도를 개선하는 것을 목적으로 한다. 이 과정에서 여러 매개 변수가 존재하기 때문에 그 수치와 정밀도의 관계에 대해 고찰하여 최적의 조합을 찾아 정확도 등 감성분석의 성능 개선을 시도한다. 연구 결과, 딥러닝 기반의 분류 모형이 좋은 분류성과를 보였으며, 특히 본 연구에서 제안하는 CNN-LSTM 조합모델의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.

• 한국축산식품학회지
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• 제27권4호
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• pp.392-400
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• 2007

본 연구는 호맥 사일리지의 급여와 급여기간이 비육돈의 생산성, 혈액성상 및 도체특성에 미치는 영향에 대하여 알아보기 위하여 시험을 실시하였다. 3원 교잡종($Landrace{\times}Yorkshire{\times}Duroc$) 비육돈 16두를 공시하였으며 시험 개시시 체중이 90.26 kg이었고 30일간 개체별 사양시험을 실시하였다. 시험설계는 호맥 사일리지의 급여기간에 따라 출하 전 10일간 급여한 처리구(S10), 20일간 급여한 처리구(S20), 30일간 급여한 처리구(S30)로 4처리를 하여 처리당 4반복, 반복당 1마리씩 $1.8{\times}1.8\;m$ 크기의 돈방에 개별 사육하였다. 사양시험 기간 동안 일당증체량 및 사료효율은 처리구간 유의적인 차이가 없었고(p>0.05), 사료섭취량은 대조구가 다른 처리구와 비교하여 높게 나타났다(p<0.05). 영양소 소화율에서는 S20처리구가 S30처리구와 비교 하여 높게 나타났으며(p<0.05), 혈액 내 cortisol 함량의 변화는 호맥 사일리지를 급여한 처리구가 대조구와 비교하여 감소하였다(p<0.05). 육질특성은 처리구 간 유의적인 차이가 없었으나(p>0.05), 등지방 두께는 대조구가 S20, S30처리구에 비하여 두껍게 나타났다(p<0.05). 살코기 내 지방산 조성을 살펴보면 stearate, total SFA 및 UFA/SFA는 대조구가 다른 처리구와 비교하여 높은 함량을 나타냈으나, total MUFA는 유의적으로 낮은 함량을 나타냈다(p<0.05). 지방 내 지방산 조성은 oleate 와 total MUFA는 S20처리구와 S30처리구가 다른 처리구와 비교하여 높게 나타났다(p<0.05). 결론적으로, 비육돈 사료 내 호맥 사일리지의 급여 및 급여기간은 사료섭취량, 건물소화율에 영향을 미쳤으며, 혈액 내 cortisol 함량, 등지방 두께 및 육의 지방산 조성에 긍정적인 영향을 나타내었다.응답이 가장 많았고 대부분 집게로 집어 빨래 줄에 말리는 경우가 많았다. 모자 세탁 시 세탁방법, 건조방법, 건조장소의 요인들보다 세제종류가 세탁 후 변형에 영향을 미치는 것으로 조사되어 적절한 세제를 사용할 수 있는 정보를 소비자에게 인지시켜 피해를 줄이는데 노력하여야 할 것이다. 또 보관방법으로는 대부분 옷장 선반에 두고 있었으며 보관 후 형태변화 결과를 경험한 소비자의 비율이 높은 것으로 보아 적합한 모자 보관으로 형태유지에 각별한 주의가 요구된다. 셋째, 대부분의 모자 소비자들은 레이블에 대한 중요성을 인지하고 있으나 다른 의복 아이템에 비하여 모자레이블에 대한 신뢰도는 더 낮게 나타나, 공급자들은 정확하고 실질적인 레이블을 표기하여 신뢰도 회복을 기해야 할 것이다. 많은 소비자들이 모자의 치수 체계 이해에 어려움을 갖고 있으며, 특히 남성의 경우 레이블에 대한 전반적인 인지도가 낮게 나타나 남성 소비자에게도 전반적인 레이블에 대해 교육시키도록 구체적인 노력이 이루어져야만 하겠다. 후속연구에서는 모자의 다양한 형태나 재료에 따른 세탁 및 관리 방법을 보완하여 연구가 수행되어서 보다 구체적인 자료가 제공되어야 할 것으로 보인다.로 초지의 중요성을 구체적으로 구명하였다. 정부는 초지의 규제완화를 추진하고 있다. 그러나 초지에 대한 무분별한 개발은 오히려 제주의 환경파괴, 소중한 관광자원의 소실, 수백 년간 가축방목지로 활용되어온 축산기반의 붕괴, 유기축산 실현과 청정 환경을 유지하는 생태자원보고 천혜의 조건을 파괴하늘 것으로 초지의 전용은 미래 세대를 위한 존재가치, 환경보존 및 축산업 유지 등 여러 관점에서 보면 초지를 유지 보전하는 것이 제주도의 관광 상품성을 제고할 수 있어 더 많은 부가가치를 창출할 수 있을 것으로 사료된다. 한 번 생각하게끔 한다. 이 연구의 결과는 다양한 종류의 지각된 위험 요소가 내재된 홈쇼핑의 효과적인 설득전략을 위해서는 단순히 시간과 수량을 제한하는 희소성 메시지 기법 외에 이용자의

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제45권3호
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• pp.60-79
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• 2012

고대 중국 불교사원이 있는 환경은 향촌(鄕村), 명산(名山), 도시(都市) 세개의 유형으로 나눌 수 있다. 이는 또한 사원이 존재하는 환경의 차이를 만들며 이로써 불교의 발전에 영향을 미쳤고 또한 사원과 사회관계의 다른 유형을 만들었다. 본고는 향촌 사회가 사원과 승려뿐 아니라 불교의 존재와 발전에 가져온 각종 이해(利害)에 대해 설명한다. 사원이 사회구조 속에서 다른 환경적 위치, 즉 도시와 향촌에 놓였을 때 그들은 결국 다른 외재적(外在的) 내재적(內在的) 사회적 응성을 발생시킬 수 밖에 없다. 중국 고대 불교사원은 위에 말한바와 같이 향촌, 명산, 도시에 위치하고 있으나 동진십육국 이후 사원이 크게 늘고 명산이 사원과 승려의 집중지가 됨에 따라 명산과 도시의 사원은 비슷한 양상을 띠며 발전한다. 그러나 향촌의 사원은 이와는 좀 다른 영향을 받고, 비쳤으므로 그를 중심으로 서술하고자 한다. 향촌 지역의 사원과 승려들이 서로 미치는 영향은 크게 네가지가 있다. 첫째, 향촌의 승려들은 그 지역, 혹은 그 부근으로부터 왔기 때문에 사회와 비교적 친밀한 관계를 형성한다. 그러므로 향촌 지역의 세력은 사원 승려집단이 구성하는 영향력을 제한한다. 둘째, 향촌 사원은 지방경제에 의탁하며 서로 동고동락 하였다. 향촌의 사원은 그 사회의 공공장소가 되었고 종종 시장 소재지가 되기도 하였다. 사실 사찰의 축조와 존재는 원래 지역 경제에 있어 하나의 추동력이 되었다. 왜냐하면 사찰건물 축조에는 공장(工匠)과 재료가 필요하며 어떤 절은 향객(香客)과 향촉(香燭) 소비 등에서 모두 많게든 적게든 상품 경제를 대동하기 때문이다. 그리고 소재 향촌이 어떤 자연재해 혹은 인재를 만나거나 수확이 좋지 않거나 경제가 불황일 때는 승려들이 흩어져 사원 또한 존속할 수 없는 결과를 낳기도 하였다. 셋째, 향촌 사원과 신도들의 관계는 도시와 명산의 사원과 구별된다. 왜냐하면 중국에서 사원은 승려들이 수행하는 장소일뿐 아니라 일반 가신도(家信徒)들이 조배(朝拜)하는 장소이기 때문에 그 주위엔 항상 많은 신도 무리가 있었기 때문이다. 넷째, 향촌 불교와 지방 민간신앙의 결합은 꽤 큰 정도로 불교의 민간화를 주도하였다. 이것은 하나의 상호작용 과정이다. 불교가 가지고 있는 전국성(全國性) 종교로서의 우세(優勢) 때문에 종종 지방특색을 가지고 있는 숭배는 불교 신앙으로 바뀌거나 불교 적색채에 물들었다. 향촌의 사원은 현지 사회와 밀접한 관계를 유지하면서 지방의 영향을 받음과 동시에 또 영향을 주기도 하였다. 대표적으로 향촌에서 비교적 문화가 발달된 곳으로서의 각종 문화와 관련된 시설 - 예를들어 학교, 병원 등 - 의 역할을 대신하여 모범 행동을 보이기도 하였다. 사찰이 향촌의 장례(葬禮)에 미친 영향도 매우 컸다. 중국인의 분묘(墳墓)는 주로 향촌에 세워졌는데 도시에 사는 사람이더라도 죽은 후에는 본적(本籍)으로 돌아와 묻히거나 적어도 도시가 아닌 교외(郊外)에 묻혔다. 향촌의 사찰은 일반적으로 장사 치르는 일에 참여하였다. 이상은 대다수의 유명한 불교 사찰은 명산에 있는것이 아니라 도시에 있음에도 불구하고 사원의 다수는 오히려 광대한 향촌에 있으며 그들은 향촌 사회와의 상호 융합을 통하여 90%이상의 중국 민중과 연결되어 있으며 불교가 중국에서 가장 중요하게 존재하는 기초가 되었음을 표명한다. 향촌 사원과 현지 사회 민중간의 상호 영향은 전방위(全方位)적인 것이며, 많게 혹은 적게 사회 생활 각 방면에 파급되었다. 향촌 지역에 이렇듯 사묘(寺廟)가 시(時) 공간(空簡)적으로 광범위하게 분포해 있는 것은 불교 사원과 중국 고대 농촌 사회의 긴밀한 결합을 설명하기에 족하다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제49권2호
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• pp.172-189
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• 2016

본 연구에서는 "오주서종박물고변(五洲書種博物考辯)", "천공개물(天工開物)" 등 고문헌에 기록된 오동 재료와 합금비, 주조 시설, 주조법 등을 확인하고 이를 기초자료로 활용하여 오동상감기법으로 장도를 제작하였다. 오동상감기법 장도 제작은 크게 오동 합금, 은땜 합금, 오동판과 은판 제작, 칼자루와 칼집 제작, 장도의 장석인 두겁 및 부속품 제작, 오동 상감, 조립의 순으로 진행하였다. 오동의 합금은 "오주서종박물고변"에 보이는 상품(上品)으로 전통방식의 진오동(眞烏銅) 합금비인 구리와 금을 20:1의 중량비로 하였다. 은땜의 합금은 상감된 문양에 사용한 경우 은과 황동(Cu 7 : Zn 3)을 중량비 5:1로, 단순 접합 사용한 경우에는 은과 황동을 중량비 5:2로 합금하여 은땜판을 제작하였다. 칼집과 칼자루 제작은 진오동 합금비로 만든 오동 괴를 풀림과 단조작업을 실시하여 오동판의 두께를 0.6mm로, 오동의 뒷면인 은판도 두께 0.6mm로 제작한 뒤, 오동판과 은판 접합, 풀림과 단조, 오동판에 문양 새기기, 은 상감하기, 오동판으로 칼집과 칼자루 모양잡기, 은땜으로 접합하기, 연마 및 광택내기 등의 과정을 거쳐 완성하였다. 붉은색의 오동판 표면을 검은색으로 부식시키는 '오동 살리기(발색하기)'는 오동 합금의 품위에 따라 발색 효과가 차이가 난다. 한지를 30일 정도 썩힌 인뇨(人尿)에 적셔 칼집과 칼자루 등에 감아 따뜻한 곳($25^{\circ}C$ 이상)에 두고 2~3시간이 경과하면 오동판의 겉면만 검은색으로 발색되고 은이 상감된 문양은 그대로 있어 오동상감기법을 재현할 수 있었다. 오동상감 복원에 사용했던 오동판, 은판, 은땜판의 합금성분과 오동의 표면 발색성분을 알기 위해 과학분석을 실시하였다. 오동 합금 분석(시료 2개)결과 고문헌 기록(Cu 95wt%, Au 5wt%)과 평균성분비가 유사한 Cu 95.57wt%, Au 4.16wt%과 차이가 있는 Cu 98.04wt%, Au 1.95wt%로 검출되었는데, 전자는 오동판 가공에 성공률이 높은 반면, 후자는 가공과정에서 터지는 등의 실패가 있었다. 오동판과 은판이 부착된 시료의 성분분석 결과 은판 부분은 Ag 100wt%로 검출되었고, 오동판과 은판이 접합된 부분은 Cu, Ag, Au가 모두 검출되어 접합이 잘 되었음을 확인할 수 있었다. 은과 황동을 합금한 은땜판은 분석결과 Ag 성분이 다양하게 검출되고 있어 성분비와 관계없이 매우 불균질하게 섞여있음을 관찰하였다. 오동판에 검은색으로 발색된 부분의 성분분석 결과 소지 금속에서 검출되지 않았던 S의 함량이 검출되어 S의 함량이 오동 색상에 영향을 미친 것으로 판단되었다. 향후 발색에 대한 정확한 메커니즘을 밝히기 위해서는 추가적인 화합물, 색도 및 재현 연구 등 추가연구가 필요하다. 이번 연구를 통해 시도 및 확인된 고문헌 속의 오동합금 실험 및 재현, 오동상감기법에 의한 장도제작, 오동판 검은색 발색 메커니즘의 과학 분석결과 등은 오동상감기법의 복원을 위한 중요한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.21-41
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• 2019

정보 기술의 발전으로 온라인에서 활용 가능한 데이터의 양이 급속히 증대되고 있다. 이러한 빅데이터 시대에 많은 연구들이 통찰력을 발견하고 데이터의 효과를 입증하기 위해 노력하고 있다. 특히 관광 산업의 경우 정보에 민감한 사업으로 소셜 미디어의 영향력이 높고 소셜 미디어의 상품 후기에 소비자들이 영향을 많이 받아 많은 기업과 연구자들이 소셜 미디어를 분석하여 새로운 서비스 및 통찰력을 얻고자 시도하였다. 하지만 소셜 미디어의 후기는 텍스트로 이루어진 대표적인 비정형 데이터로 적절한 처리를 하지 않으면 분석에 활용할 수 없다. 또한 후기 데이터의 양이 방대함에 따라 사람이 직접 분석하기도 어려운 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 소셜미디어 상의 온라인 후기로부터 직접 호텔의 서비스 품질 향상을 위한 통찰력을 추출할 수 있는 분석 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 먼저 후기 데이터에 포함되어 있는 주제어를 추출하는 토픽 마이닝 기법을 적용하였다. 토픽 마이닝은 대용량의 문서 집합으로부터 문서를 대표하는 단어 집합을 추출하는 기법을 의미하며 본 연구에서는 다양한 연구에서 활용되고 있는 LDA모형을 사용하여 토픽 마이닝을 수행하였다. 하지만, 토픽 마이닝 자체만으로는 주제어와 평점 사이의 관계를 도출할 수 없어 서비스 품질 향상을 위한 통찰력을 발견하기 어렵다. 그에 따라 본 연구에서는 토픽 마이닝의 결과값을 기반으로 의사결정나무 모형을 사용하여 주제어와 평점 사이의 관계를 도출하였다. 이러한 방법론의 유용성을 평가하기 위해 홍콩에 있는 4개 호텔의 온라인 후기를 수집하고 제안한 방법론의 분석 결과를 해석하는 실험을 진행하였다. 실험 결과 긍정 후기를 통해 각 호텔이 유지해야할 서비스 영역을 발견할 수 있었으며 부정 후기를 통해 개선해야할 서비스 영역을 도출할 수 있었다. 따라서, 본 연구에서 제안한 방법론을 사용하여 방대한 양의 후기 데이터로부터 서비스 개선 및 유지 영역을 발견할 수 있으리라 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.149-171
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• 2020

대학생 시기는 실질적으로 직업선택을 해야 하는 시기이다. 우리 사회가 빠르게 고도로 발달하는 만큼, 직업은 다양화, 세분화, 전문화되어 대학생들의 취업 준비기간은 또한 갈수록 길어지고 있다. 본 연구는 대학생들이 학교 내외에서 하는 경험하는 다양한 활동들이 취업에 어떤 영향이 있을지 대학생들의 로그데이터를 중심으로 분석해 보았다. 실험을 위하여 학생들의 다양한 활동을 체계적으로 분류하고 활동 데이터를 6개의 핵심역량(직무전문성강화 역량, 리더십 및 팀웍 역량, 세계화 역량, 직무몰입 역량, 직업탐색 역량, 자율이행역량)으로 구분하였고, 여기서 구분된 6개의 역량 값이 취업여부(취업그룹, 미취업그룹)에 미치는 영향을 분석하였다. 분석 결과 6개의 역량 모두 취업집단과 미취업집단의 수준차이가 유의한 것을 확인할 수 있어 학교에서의 활동은 취업에 유의미함을 유추할 수 있었다. 다음으로 6개의 역량이 취업의 질적성과에 미치는 영향을 분석하기 위하여 6개의 역량수준을 상·하로 나누고, 첫연봉액을 기준으로 6개의 그룹을 만든 후 관계를 확인해 보았는데, 그 결과 6개의 역량 중 세계화역량, 직업탐색역량, 자율이행역량 수준이 높은 학생이 연봉을 기준으로 한 취업성과 또한 높은 것으로 확인되었다. 본 연구의 이론적 공헌은 다음과 같다. 첫 번째, 학창경험으로부터 추출할 수 있는 역량을 인사조직관리분야의 역량과 연결하며, 개인의 경력성공을 위해 대학생으로서 필요한 역량을 직업탐색역량과 자율이행역량을 추가하였다는 점이다. 두 번째, 활동로그의 실데이터 기반으로 각각의 역량을 측정하고 결과변수와 검증을 한 점이다. 세 번째, 양적성과(취업률)뿐만 아니라 질적성과(연봉수준)를 분석한 점이다. 본 연구의 실무적 활용은 다음과 같다. 첫 번째, 대학생들의 경력개발계획 수립 시 가이드가 될 수 있다. 전략이 없거나 균형을 갖추지 못한 또는 과도한 스펙을 쌓기는 지양하고 직업세계와 직무에 대한 분석을 바탕으로 자신의 강점을 표현할 수 있는 취업준비가 필요하다. 두 번째, 학교와 기업, 지자체, 정부 등 대학생들을 위한 행사를 기획하는 담당자는 대학생들이 필요로 하는 경험을 설계할 본 연구에서 제시한 6대 역량을 참고할 수 있다. 이벤트의 수요자인 대학생이 필요한 역량을 키우면서 하면서 각 기관의 목적을 더할 때 수요자와 공급자 모두 만족스러운 결과를 만들 수 있다. 세 번째, 디지털 대전환 시대, 국가의 균형발전을 구상하는 정부의 정책담당자는 대학생들의 호기심과 에너지를 대학생들의 역량개발과 국가의 균형발전을 함께 성취하는 방향으로 정책을 만들 수 있다. 기존에 없던 플랫폼서비스를 시도하고, 기존의 아날로그 상품이나 서비스와 기업문화를 디지털화 하는 데에는 많은 인력이 필요하며 디지털세대인 현 대학생들의 활약은 전 산업에서 촉매가 될 뿐 아니라 성공적인 경력개발을 위한 대학생들에게도 필요한 경험이라 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제27권4호
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• pp.1-22
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• 2021

텍스트를 바탕으로 한 차원 기반 감성 분석(Aspect-Based Sentiment Analysis)은 다양한 산업에서 유용성을 주목을 받고 있다. 기존의 차원 기반 감성 분석에서는 타깃(Target) 혹은 차원(Aspect)만을 고려하여 감성을 분석하는 연구가 대다수였다. 그러나 동일한 타깃 혹은 차원이더라도 감성이 나뉘는 경우, 또는 타깃이 없지만 감성은 존재하는 경우 분석 결과가 정확하지 않다는 한계가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 차원과 타깃을 모두 고려한 감성 분석(Target-Aspect-Sentiment Detection, 이하 TASD) 모델이 제안되었다. 그럼에도 불구하고, TASD 기존 모델의 경우 구(Phrase) 간의 관계인 지역적인 문맥을 잘 포착하지 못하고 초기 학습 속도가 느리다는 문제가 있었다. 본 연구는 TASD 분야 내 기존 모델의 한계를 보완하여 분석 성능을 높이고자 하였다. 이러한 연구 목적을 달성하기 위해 기존 모델에 합성곱(Convolution Neural Network) 계층을 더하여 차원-감성 분류 시 보조 손실(Auxiliary loss)을 추가로 사용하였다. 즉, 학습 시에는 합성곱 계층을 통해 지역적인 문맥을 좀 더 잘 포착하도록 하였으며, 학습 후에는 기존 방식대로 차원-감성 분석을 하도록 모델을 설계하였다. 본 모델의 성능을 평가하기 위해 공개 데이터 집합인 SemEval-2015, SemEval-2016을 사용하였으며, 기존 모델 대비 F1 점수가 최대 55% 증가했다. 특히 기존 모델보다 배치(Batch), 에폭(Epoch)이 적을 때 효과적으로 학습한다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제시된 모델로 더욱 더 세밀한 차원 기반 감성 분석이 가능하다는 점에서, 기업에서 상품 개발 및 마케팅 전략 수립 등에 다양하게 활용할 수 있으며 소비자의 효율적인 구매 의사결정을 도와줄 수 있을 것으로 보인다.

• 한국식생활문화학회지
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• 제22권6호
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• pp.721-741
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• 2007

조선시대 (1400년대부터${\sim}$1900년대)까지 고조리서와 고문헌 50권을 위주로 밥류를 분류하여 그 종류와, 사용된 식품재료, 조리방법을 분석 고찰한 결과 전체적인 내용의 요약은 다음과 같다. 1. 밥류의 종류 밥의 종류로는 쌀만으로 조리한 밥이 1종, 찹쌀로 조리한 제밥이 1종류, 잡곡류와 견과류 등을 섞어 조리한 목맥반(메밀밥), 소맥반(밀밥), 조밥, 기장밥, 율무밥, 현미밥, 보리밥, 잡곡밥, 팥물밥, 팥밥, 콩밥, 별밥, 밤밥 등이 13종류이었다. 야채류와 꽃, 과일류 등과 약초, 한약재료를 함께 섞어 조리한 밥은 청전반, 오반, 복숭아밥, 검은색밥, 황국감초밥, 연근밥, 옥정밥, 고구마밥, 두부밥, 삼씨밥, 도라지밥, 감자밥, 송이밥, 죽실밥 등 12종류 이었다. 조류, 육류, 어패류, 우유를 재료로 섞어 한그릇용으로 조리한 밥은 황탕, 개장국밥, 장국밥, 굴밥, 김치밥, 추사반, 비빔밥 등 7종류로 분석한 밥의 종류는 총 34종류이었다. 2) 조선시대 밥류의 취급율 변화추이 밥류 취급율은 1500년대 18.5%(17종)으로 가장 높았고, 1600년대 9.7%(11종), 1700년대 6.6%(4종)으로 급격히 감소하다가 1800년대 18.5%(17종), 1900년대 15.4%(16종)으로 다소 증가하였다. 2. 밥류에 사용된 식품재료 밥류에 사용된 식품재료로 잡곡류는 23종류, 견과류는 5종류, 육류는 11종류가 사용되었고 생선류는 6종류, 채소류는 35종류이며 과일류는 2종류로 배와 복숭아를 사용하였다. 밥이기 때문인지 마늘은 사용되지 않았다. 3. 밥류의 조리방법 쌀밥은 물을 먼저 펄펄 끓인 후 쌀을 넣어 조리하였고, 잡곡류는 낱알이 큰 것을 부수거나 물에 침지하였으며, 견과류, 서류, 구근류, 과일 등도 잘게 썰어 사용하였다. 치료식으로 한약재료는 물에 우리거나 삶았고, 육류는 푹삶아 육수에 밥을 하였다. 비빔밥은 되게 밥을 조리하여 나물과 밥을 일부 비빈후에 웃기로 얹었다. (1) 쌀밥은 물을 먼저 끓이다 쌀을 넣고 펄펄 끓여 된밥으로 조리하였다. 육수에 쌀을 넣고 밥을 조리하기도 하였으며, 찰밥은 제사밥으로 시루에 조리하였다. (2) 잡곡밥은 메밀, 보리, 율무 등을 사용하여 물에 곡식알이 큰것(콩)부터 미리 담가 삶거나 잘게 부숴 조리하였다. 팥등은 미리 삶거나 두쪽으로 조개 솥밑바닥에 깔았으며 대추나 밤은 세쪽으로 자른 후 물을 많이 붓고 기타재료를 섞어 밥을 하였다. 3) 국밥등은 말린국화 황국을 우려내 쌀을 넣고 밥을 조리하였으며, 국밥은 고기류와 뼈등을 푹삶아 육수에 밥을 말아 고기와 나물로 웃기를 얹었다. 굴밥등은 밥이 반쯤 익으면 재료를 미리 볶거나 씻어 넣고 조리하였다. 4) 비빔밥은 먼저 쌀로 밥을 되직하게 조리한 후 나물을 미리 밥과 슬쩍 비비다가 밥위에 나물과 웃기, 고명을 얹고 고추가루를 뿌렸다. 5) 남촉잎 등은 삶아 냉각후 쌀로 밥을 조리하였으며, 남촉줄기와 잎은 찧어 즙내 쌀로 밥을 조리하였다. 복숭아 연근 고구마는 잘게 썰어 쌀이 반쯤 익으면 함께 넣고 도라지는 물에 우려 푹 삶았고, 감자, 송이 등은 잘게 썰어 쌀과 함께 밥을 조리하였다. 4. 약선 음식조리방법 약선음식의 재료는 평상시 식생활에 사용되고 있던 식품들의 기능성분과 약이성을 이용하여 만성적인 질병과 급성적인 복통 설사 등에 재료의 전처리를 통해 죽으로 많이 이용하였다. 특히 곡류 등은 갈아 수비하여 이용하였으며, 동물성식품재료를 이용 할 때에는 재료를 만화(중간불)로 오랫동안 끓여 된장이나 향신료 등을 함께 사용해 먹기에 수월하게 조리하였으며, 한약재료인 약초류 등을 이용하였는데 오랫동안 푹 삶아 그물에 곡류 등을 넣어 죽이나 밥으로 조리하였으며 면으로도 조리하였다. 이상과 같이 조선시대 주식류의 종류 및 조리방법에 대한 문헌적 고찰을 분석한 결과로 조선시대로부터 현재까지 주식류의 변천과정을 파악할 수 있었으며 새롭게 문헌으로라도 복원된 전통음식인 주식류의 음식을 국민들이 식생활에 응용하여 건강에 도움이 되길 바란다. 또한 후속연구로서 이러한 문헌의 고찰과 분석 결과를 토대로 하여 더 깊이 있는 연구로 학문 발전을 기대한다. 산업현장에서는 과학적인 실험과 표준화된 메뉴개발을 통하여 전통음식을 상품으로 개발하여 국민건강에 도움을 주며, 전통음식문화를 세계화하는데 자료로 활용되어 경제발전에 기여할 수 있기를 기대한다.