• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
• /
• 2002.11a
• /
• pp.249-254
• /
• 2002

기업의 입장에서 가장 중요한 이슈 중 하나는 자사에 있는 많은 고객들 중 회사에 수익을 가져다 줄 수 있는 고객이 누구인가라는 문제이다. 이러한 문제에 대한 기업의 고객 관리 전략 중 하나가 '교차판매(Cross-Selling)' 전략이다. 본 연구에서는 국내 A 손해보험사의 고객 데이터베이스를 활용하여 데이터마이닝프로세스가 어떻게 진행되고 있는지를 실제 프로젝트를 중심으로 설명하고자 한다. 특히, 본 연구에서 목표로 하고 있는 것은 기존의 자동차보험에 가입한 고객 중에서 장기보험에 추가로 가입하는 고객을 설명하기 위한 교차판매 스코어링 모델을 개발하는 것이다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
• /
• v.12 no.8
• /
• pp.333-340
• /
• 2023

Efficient prediction of corporate bankruptcy is an important part of making appropriate lending decisions for financial institutions and reducing loan default rates. In many studies, classification models using artificial intelligence technology have been used. In the financial industry, even if the performance of the new predictive models is excellent, it should be accompanied by an intuitive explanation of the basis on which the result was determined. Recently, the US, EU, and South Korea have commonly presented the right to request explanations of algorithms, so transparency in the use of AI in the financial sector must be secured. In this paper, an artificial intelligence-based interpretable classification prediction model was proposed using corporate bankruptcy data that was open to the outside world. First, data preprocessing, 5-fold cross-validation, etc. were performed, and classification performance was compared through optimization of 10 supervised learning classification models such as logistic regression, SVM, XGBoost, and LightGBM. As a result, LightGBM was confirmed as the best performance model, and SHAP, an explainable artificial intelligence technique, was applied to provide a post-explanation of the bankruptcy prediction process.

• Journal of the Korean Chemical Society
• /
• v.62 no.4
• /
• pp.279-287
• /
• 2018

In this study, we analyzed the explanations and examples of Brønsted-Lowry model in Chemistry I and Chemistry II textbooks of the 2009 revised curriculum. In particular, the definition of the Brønsted-Lowry model, the examples, and the content of experiments were analyzed by the process perspective of chemical equilibrium, emergent process. The analyzed textbooks were 4 kinds of Chemistry I textbooks and 4 kinds of Chemistry II textbooks in 2009 revision curriculum. As a result, Chemical I textbooks did not adequately show the chemical equilibrium viewpoint when explaining the Brønsted-Lowry model. In the Chemistry II textbooks, the examples of Brønsted-Lowry model were not present emergent process viewpoint, and those were described as sequential viewpoint of Arrhenius model. In addition, examples of experiments to demonstrate the Brønsted-Lowry model of Chemistry II textbooks were insufficient. The experimental examples related to the definition of acid bases were at the level of classification by the color change of indicators. The experimental examples for explaining the strength of acid and base were to compare current intensity or amount of hydrogen gas generated from the reaction with metal. In addition, all textbooks presented the state of aqueous solution when describing the Brønsted-Lowry model, causing problems with differentiation from the Arrhenius model. Therefore, it is necessary to develop examples of experiments to help students understand Brønsted-Lowry model by presenting acid and base reaction in the non-aqueous solution state.

• Journal of Convergence for Information Technology
• /
• v.11 no.8
• /
• pp.36-41
• /
• 2021

Although the technology for prediction or analysis using artificial intelligence is constantly developing, a black-box problem does not interpret the decision-making process. Therefore, the decision process of the AI model can not be interpreted from the user's point of view, which leads to unreliable results. We investigated the problems of artificial intelligence and explainable artificial intelligence using Blockchain to solve them. Data from the decision-making process of artificial intelligence models, which can be explained with Blockchain, are stored in Blockchain with time stamps, among other things. Blockchain provides anti-counterfeiting of the stored data, and due to the nature of Blockchain, it allows free access to data such as decision processes stored in blocks. The difficulty of creating explainable artificial intelligence models is a large part of the complexity of existing models. Therefore, using the point cloud to increase the efficiency of 3D data processing and the processing procedures will shorten the decision-making process to facilitate an explainable artificial intelligence model. To solve the oracle problem, which may lead to data falsification or corruption when storing data in the Blockchain, a blockchain artificial intelligence problem was solved by proposing a blockchain-based explainable artificial intelligence model that passes through an intermediary in the storage process.

• IE interfaces
• /
• v.10 no.1
• /
• pp.79-93
• /
• 1997

지난 30여 년간 반도체 제조 공정 중 FAB공정에서 칩 수율 모델의 개발과 적용은 반도체생산 계획 및 조업 관리를 위해 반도체 제조사들에게는 중요한 관리 대상이 되어 왔으며 제조업체들은 다양한 수율 모델들을 각 업체의 조건에 맞게 채택, 적용하여 왔다. 집적 기술의 발전은 반도체 칩의 크기에도 변화를 가져와 웨이퍼상의 결점들이 형성하는 클러스터를 설명할 수 있어야 했으며 칩 면적의 증가는 새로운 수율 모델을 개발케 하였다. 본 논문은 반도체 제조 공정에 대한 고찰과 수율 계산에 영향을 미치는 결점의 클러스터 효과 및 결점 크기를 중심으로 하는 치명 확률에 대하여 살펴보고, 포아송 모델에서 파생된 대표적인 칩 수율 모델들에 대한 설명과 칩 면적의 변화에 따른 각 모델별 수율 계산 비교 및 반도체 수율의 이용에 대하여 기술한다.

• Journal of Families and Better Life
• /
• v.12 no.2
• /
• pp.118-128
• /
• 1994

본 연구의 목적은 알콜중독가정에서 성장한 성인자녀들의 적응도에 영향을 미치는 요인들간의 인과관계를 설명해줄 수 있는 이론적 인과관계모델을 개발하고 그 모델의 적합 성(fit of the model)에 대해 연구되었다 본 연구의 이론적 인과관계모델은 가족 체계이론 대응이론 사회지원이론, 그리고 사회학습이론에 기초를 두고 개발되었다. 본 연구자에 의해 개발된 이론적 인과관계모델은 표보의 특성을 좀 더 적절하게 설명할 수 있고 모델의 적합 성을 증진시키기 위해 수정된 인과관계모델을 바탕으로 연구되었다. 본 연구의 결과를 요약 하면 다음과 같다. 1) 사회적지원의 이용성을 인식하는 성인 자녀들의 경우 정서적으로 불 안정한 상태를 초래했으며 ;2) 사회적지원은 삶에 대한 적응도에 긍정적인 영향을 미쳤고; 3) 정서적으로 안정된 성인자녀들의 경우 글의 삶에 좀 더나은 적응도를 나타내는데 영향을 미쳤다 본 연구에서는 또한 사회적지원과 성인자녀들의 정서적 상태간의 부정적 인관관계에 대해 논의 되었으며 본 연구의 결과를 바탕으로 상담현장에서의 실제 활용에 대해서도 논의 되었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2021.07a
• /
• pp.163-166
• /
• 2021

현재 게임 비즈니스 모델의 흐름은 패키지에서 정액제, 정액제에서 부분유료화, 부분유료화에서 배틀패스로 변화하고 있다. 본 논문에서는 장르, 플랫폼 상관없이 배틀패스 비즈니스 모델을 채택하는 게임이 늘어가고 있는 추세에 배틀패스는 무엇이며 타 비즈니스 모델과는 달리 어떤 특징이 존재하기에 현재 비즈니스 모델의 변화를 주도하는지에 대해 설명한다. 또한 배틀패스 비즈니스 모델의 단점과 앞으로 우려되는 문제점을 설명함과 동시에 이에 따른 해결 방안을 제시한다.

• The Magazine of the IEIE
• /
• v.5 no.2
• /
• pp.31-40
• /
• 1978

신경섬유는몸체 안에서 정보의 전달을 액숀 포텐셜(action potential) 형태의 신호(signal)에 의해 수행하고 있다. 우리 몸체에서 두뇌의 지령을 받아 어떠한 동작을 근육에 신경을 통하여 전달하는 것을 생각할 때 두뇌는 정보의 원천(source)으로서, 근육과의 신경접점은 리시버(receiver)로서, 신경섬유는 전화선으로서 간주될 수 있다. 그리고 몸체·안에서의 정보의 전달의 원리는 통신공학이론에 의하여 설명되어 질 수 있다. 저자는 생리학에 깊은 지식이 없어 전자공학분야에 종사 하시는 분들을 위해 이 재미있는 생물학적 현상을 설명할 수 있는 신경조직의 구조(mechanism)와 수학적 모델을 소개하고자 한다. 저자는 독자가 신경조직의 구조의 이해를 위해 액숀 포텐셜(action potential)의 구조를 소개하고 수학적 모델를 위해서는 호지킨-헉슬리 방정식 (Hodgkin-Huxley equation)과 케이불 방정식 (cable equation)을 설명하려고 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2022.11a
• /
• pp.513-515
• /
• 2022

본 연구는 범죄를 발생시키는데 관련된 여러가지 요인들을 기반으로 범죄 예측 모델을 생성하고 설명 가능 인공지능 기술을 적용하여 인천 광역시를 대상으로 범죄 발생에 영향을 미치는 요인들을 분석하였다. 범죄 예측 모델 생성을 위해 XG Boost 알고리즘을 적용하였으며, 설명 가능 인공지능 기술로는 Shapley Additive exPlanations (SHAP)을 사용하였다. 기존 관련 사례들을 참고하여 범죄 예측에 사용된 변수를 선정하였고 변수에 대한 데이터는 공공 데이터를 수집하였다. 실험 결과 성매매단속 현황과 청소년 실종 가출 신고 현황이 범죄 발생에 큰 영향을 미치는 주요 요인으로 나타났다. 제안하는 모델은 범죄 발생 지역, 요인들을 미리 예측하여 제시함으로써 범죄 예방에 사용되는 인력자원, 물적자원 등을 용이하게 쓸 수 있도록 활용할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.590-591
• /
• 2023

최근 사람들의 건강에 대한 관심이 많아지고 다양한 운동 컨텐츠가 확산되면서 실내에서 운동을 할 수 있는 기회가 많아졌다. 하지만, 전문가의 도움없이 정확하지 않은 동작을 수행하다 큰 부상을 입을 위험성이 높다. 본 연구는 CNN 기반 요가 자세 분류 모델을 생성하고 설명가능 인공지능 기술을 적용하여 예측 결과에 대한 해석을 제시한다. 사용자에게 설명성과 신뢰성 있는 모델을 제공하여 자신에게 맞게 올바른 자세를 결정할 수 있고, 무리한 동작으로 부상을 입을 확률 또한 낮출 수 있을 것으로 보인다.