• Asia Marketing Journal
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• 제6권1호
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• pp.57-86
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• 2004

인터넷관련 혁신의 수용을 설명하려는 많은 연구들에서 정보기술수용모델(TAM)이 적용되었지만, 온라인 상거래의 수용을 정확히 설명하기 위해서는 인터넷을 통해 상거래를 할 때 발생하는 특성을 반영해야 한다. 본 연구에서는 온라인 상거래관련 기존 연구들을 바탕으로 TAM을 확장하는 변수로 신뢰와 감정을 추가하고 변수들의 영향 관계를 통합적으로 구조화하였다. 이러한 확장 구조를 통해, 온라인 상거래 수용을 설명하는데 TAM의 원형을 그대로 적용하거나 신뢰 혹은 감정만을 고려한 기존 연구들이 갖는 설명의 제한점을 극복하고자 하였다. 그리고 온라인 상거래의 수용에 대한 전체적인 틀을 파악하고, 소비자가 온라인 상거래를 수용하는 측면에서 온라인 상거래의 성공을 결정짓는 주요한 변수들의 관계를 명확히 하였다. 신뢰, 감정, 사용의 용이함이 유용성을 지각하고 사이트 사용의도를 갖고 상거래 행동을 하는데 영향을 주며 이들 변수들간에도 영향관계가 있다는 모델을 제안하였고, 대안적으로 감정을 태도의 요소로 보는 모델과 신뢰가 감정이 전혀 관계가 없다는 모델을 제시하였다. 모델들을 비교한 결과 제안모델이 가장 우수하다고 판단할 수 있었다. 각 변수들의 경로계수에 의해 가설을 검증한 결과, 감정과 사용의 용이함은 유용성에 정적으로 유의하게 영향을 주었고 신뢰는 어느 정도 영향을 주었다. 그리고 신뢰와 사용의 용이함은 감정에도 유의하게 영향을 주었다. 그렇지만 사이트 사용의도에 유의하게 영향을 미치는 변수는 사용의 용이함 뿐이었다. 실증연구를 바탕으로, 온라인 상거래가 사용자 수용 측면에서 성공을 할 수 있기 위해서는 사용의 용이함과 함께 신뢰와 감정이 중요하게 고려되어야 함을 알 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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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.

• 전산구조공학
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• 제5권4호
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• pp.13-23
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• 1992

본 소고는 철근콘크리트 구조물에 관련된 현재의 실험적, 해석적 연구의 수준을 정리 요약한 것으로서 이력모델에 따른 철근콘크리트 구조물의 응답과 모델의 선택시에 빈번히 만나게 되는 문제점 및 해석시 응답모델의 선택 등에 대해 기술하였다. 실제적으로 R/C 구조물의 비선형 이력모델은 그 범위가 매우 넓고 다양하기 때문에 일률적으로 설명하기가 매우 어려운 점이 있다. 여기서는 철근콘크리트 구조물의 이력모델의 종류 및 범위에 대하여 소개하고 그 특성 및 형성과정에 대해 간략하게 설명하기로 한다.

• 한국과학교육학회지
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• 제43권6호
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• pp.509-520
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• 2023

과학적 설명은 과학자의 과학적 실행에서 추구하는 주요한 목표이며 과학교육 과정 문서에서도 학생의 과학적 설명 구성 능력을 주요한 목표로 포함하고 있다. 따라서 그 의미를 명료화하는 것은 과학교육 공동체에서 중요한 문제이다. 이 논문에서는 주제 범위 문헌 고찰 방법을 사용하여 '과학적 설명'에 대한 3가지 관점을 추출하고 각각에 대해 고찰하였다(연역-법칙적 설명 모델, 확률론적 설명 모델, 실용적 설명 모델). 그리고 문헌 고찰 내용을 바탕으로 과학적 설명이 과학교육에서 사용하는 다른 개념들, 즉 '기술', '예상', '추론', '가설', '논증'과 어떤 점에서 유사하고 어떤 점에서 구분되는지 논의하면서 이러한 용어들의 의미를 구분하여 사용하는 것이 과학교육 연구와 실행에서 중요하다는 점을 주장하였다. 또 산물로서의 '과학적 설명'과 의사소통으로서 '과학적으로 설명하기'가 차이가 있음을 지적하고, 과학 교육과정의 성취기준 진술 방안, 학생의 과학적 설명 구성을 돕는 방안, 학생의 과학적 설명하기를 돕는 방안을 몇 가지 제안하였다. 예를 들어, 세 가지 과학적 설명 모델에 따라 각각 중요하게 고려해야 할 요인들을 구분하여 정리하고, 그러한 요인을 고려한 과학적 설명을 위한 과학 학습활동 사례를 제시하였다. 본 연구에서의 논의가 과학적 설명과 관련된 과학 학습에서 좀 더 분명하게 학습 목표를 설명하고 그에 따라 보다 적절한 학습활동을 설계하는 데 도움이 되기를 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.571-573
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• 2022

최근 금융기관에서는 축적된 금융 빅데이터를 활용하여 차별화된 서비스를 강화하고 있다. 기업고객에 투자하기 위해서는 보다 정밀한 기업분석이 필요하다. 본 연구는 대만기업 6,819개의 95개 재무데이터를 가지고, 비대칭 데이터 문제해결, 데이터 표준화 등 데이터 전처리 작업을 하였다. 해당 데이터는 로지스틱 회기, SVM, K-NN, 나이브 베이즈, 의사결정나무, 랜덤포레스트 등 9가지 분류모델에 5겹 교차검증을 적용하여 학습한 후 모델 성능을 비교하였다. 이 중에서 성능이 가장 우수한 분류모델을 선택하여 예측 결정 이유를 판단하고자 설명 가능한 인공지능(XAI)을 적용하여 예측 결과에 대한 설명을 부여하여 이를 분석하였다. 본 연구를 통해 데이터 전처리에서부터 모델 예측 결과 설명에 이르는 분류예측모델의 전주기를 자동화하는 시스템을 제시하고자 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.13-22
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• 2021

임상의사결정시스템은 누적된 의료 데이터를 활용하여 머신러닝으로 학습된 AI 모델을 환자의 진단 및 진료 예측에 적용한다. 그러나 기존의 블랙박스 기반의 AI 응용은 시스템이 예측한 결과에 대해 타당한 이유를 제시하지 못하여 설명성이 부족한 한계점이 존재한다. 이와 같은 문제점을 보완하기 위해 이 논문에서는 임상의사결정시스템의 개발 단계에서 설명이 가능한 XAI를 적용하는 시스템 모델을 제안한다. 제안 모델은 기존의 AI모델에 설명성이 가능한 특정 XAI 기술을 추가로 적용시켜 블랙박스의 한계점을 보완할 수 있다. 제안 모델의 적용을 보이기 위해 LIME과 SHAP을 활용한 XAI 적용 사례를 제시한다. 테스트를 통해 데이터들이 모델의 예측 결과에 어떤 영향을 미치는지 다양한 관점에서 설명할 수 있다. 제안된 모델은 사용자에게 구체적인 이유를 제시함으로써 사용자의 신뢰를 높일 수 있는 장점을 가진다. 아울러 XAI의 적극적인 활용을 통해 기존 임상의사결정시스템의 한계를 극복하고 더 나은 진단 및 의사결정 지원을 가능하게 할 것으로 기대한다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1994년도 제11회 음성통신 및 신호처리 워크샵 논문집 (SCAS 11권 1호)
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• pp.71-74
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• 1994

종래의 자연언어 처리 시스템에서는 품사 모호성이 그대로 구문 분석기의 입력으로 사용되었으나, 최근에와서 품사 모호성 해소에 관한 논의가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 품사 모호성 해소를 위한 두 개의 통계적 모델이 경로 기반 태깅 모델과 상태 기반 태깅 모델을 설명한다. 그리고하나의 최적 품사열만을 구할 경우 단어당 94% 내외의 정확률을 가지므로 N개의 최적 품사열을 구하는 다중 출력 태거에 대해 각각 설명한다.끝으로 한국어에 이러한 통계적 모델들을 적용한 결과와 발생되는 문제점들을 논한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.1311-1314
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• 2022

DNN을 사용하여 객체 인식 과정에서 객체를 잘 분류하기 위해서는 시각적 설명성이 요구된다. 시각적 설명성은 object class에 대한 예측을 pixel-wise attribution으로 표현해 예측 근거를 해석하기 위해 제안되었다, Scale-invariant한 특징을 제공하도록 설계된 pyramidal features 기반 backbone 구조는 object detection 및 classification 등에서 널리 쓰이고 있으며, 이러한 특징을 갖는 feature pyramid를 trainable attention mechanism에 적용하고자 할 때 계산량 및 메모리의 복잡도가 증가하는 문제가 있다. 본 논문에서는 일반적인 FPN에서 객체 인식 성능과 설명성을 높이기 위한 피라미드-주의집중 계층네트워크 (FPN-Attention Layered Network) 방식을 제안하고, 실험적으로 그 특성을 평가하고자 한다. 기존의 FPN만을 사용하였을 때 객체 인식 과정에서 설명성을 향상시키는 방식이 객체 인식에 미치는 정도를 정량적으로 평가하였다. 제안된 모델의 적용을 통해 낮은 computing 오버헤드 수준에서 multi-level feature를 고려한 시각적 설명성을 개선시켜, 결괴적으로 객체 인식 성능을 향상 시킬 수 있음을 실험적으로 확인할 수 있었다.

• 대한교통학회지
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• 제26권1호
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• pp.113-126
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• 2008

비확률변수간 선형관계로 정의되는 다중공선성은 설명변수간 선형방정식으로 표현되는 회귀모형의 신뢰도를 저하시키기 때문에 회귀모형의 구축과정에서는 세심한 검토와 대응이 이루어진다. 본 연구에서는 구조화된 수치실험을 통해서 로짓모형에 대한 다중공선성의 영향을 규명하였다. 효용함수를 구성하는 설명변수들간 상관관계의 정도에 따라서 추정된 모형의 적합도 지표와 계수의 신뢰도 지표가 어떻게 변동하는 지를 추적함으로써 다음과 같은 시사점을 확인할 수 있었다. 첫째, 설명변수의 추가를 통해서 모델의 적합도 개선이 가능한 회귀모형과 달리, 로짓모형에서는 효용함수에 설명변수를 추가하는 경우 로짓모형의 적합도가 개선될 수도, 역으로 저하될 수도 있음이 확인되었다. 둘째, 공통의 계수를 갖도록 모델을 구성하면 제네릭 변수간 상관관계가 높아짐에 따라 모델의 적합도가 저하됨을 확인하였다. 셋째, 설명 변수간 상관관계가 높은 경우 선택행동에 대한 설명변수의 기여도가 과대평가될 가능성을 확인하였다. 넷째, 설명변수간 상관관계가 높으면 추정된 계수의 신뢰도가 저하됨을 확인하였다. 결론적으로 본 연구를 통해서 그동안 로짓모형의 구축과정에서는 주목받지 못했던 다중공선성이 실제로는 세심한 배려와 적절한 대응을 통해서 제어되어야 함이 규명되었다.

• 한국항공우주학회지
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• 제30권3호
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• pp.123-129
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• 2002

본 논문에서는 다목적실용위성 1호 개발 과정 중에 수행했던 연성 하중 해석에 대하여 소개하였다. 먼저 일반적인 연성 하중 해석 과정과 다목적실용위성 개발시 수행한 실제의 과정을 비교하였다. 그리고, 다목적실용위성 1호의 유한요소모델과 본 해석에 관련된 각 기관들의 역할을 설명하였다. 준비행모델의 진동 시험 결과를 이용한 유한요소모델의 조정에 대하여 설명하고, 또한, 해석에 입력으로 사용되는 외력함수에 해당하는 하중들에 대하여 설명하였다. 대표적인 해석 결과들을 제시하여 위성이 발사하중에 대하여 안전하다는 것이 예측되었음을 보여 주었다.