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.
기업 부도의 효율적인 예측은 금융기관의 적절한 대출 결정과 여신 부실률 감소 측면에서 중요한 부분이다. 많은 연구에서 인공지능 기술을 활용한 분류모델 연구를 진행하였다. 금융 산업 특성상 새로운 예측 모델의 성능이 우수하더라도 어떤 근거로 결과를 출력했는지 직관적인 설명이 수반되어야 한다. 최근 미국, EU, 한국 등 에서는 공통적으로 알고리즘의 설명요구권을 제시하고 있어 금융권 AI 활용에 투명성을 확보하여야 한다. 본 논문에서는 외부에 오픈된 기업부도 데이터를 활용하여 인공지능 기반의 해석 가능한 분류 예측 모델을 제안하였다. 먼저 데이터 전처리 작업, 5겹 교차검증 등을 수행하고 로지스틱 회귀, SVM, XGBoost, LightGBM 등 10가지 지도학습 분류모델 최적화를 통해 분류 성능을 비교하였다. 그 결과 LightGBM이 가장 우수한 모델로 확인되었고, 설명 가능한 인공지능 기법인 SHAP을 적용하여 부도예측 과정에 대한 사후 설명을 제공하였다.
이 연구에서는 2009 개정교육과정에서 Brønsted-Lowry 모델을 다루는 화학 I과 화학 II 교과서를 대상으로 교과서의 설명과 예시를 분석하였다. 특히 Brønsted-Lowry 모델의 정의와 사례의 제시, 실험 내용 등에서 화학평형이라는 과정적 관점과 비순차적 과정을 제시하고 있는 지에 대해 분석하였다. 분석 대상 교과서는 현재 사용되고 있는 2009 개정교육과정의 화학 I 교과서 4종과 화학 II 교과서 4종이었다. 연구 결과, 화학 I 교과서에서는 Brønsted-Lowry 모델을 설명할 때 화학평형의 관점이 충분히 제시되지 않았으며, 이는 교육과정 개정이 되면서 2009 개정교육과정에서 발생한 문제로 나타났다. 화학 II 교과서에서는 약산과 강염기의 반응과 같은 사례에서 Brønsted-Lowry 모델을 적용하기 보다는 Arrhenius 모델의 순차적 관점으로 묘사하였다. 또한 화학 II 교과서의 Brønsted-Lowry 모델을 증명하기 위한 실험의 예시도 매우 부족하였다. 산-염기 정의에 관련된 실험 예시는 지시약의 색변화로 분류하는 수준이었으며, 산의 세기를 설명하기 위한 실험 예시는 전류의 세기 비교나 금속과의 반응에서 발생하는 수소기체의 발생 정도를 비교하는 것이었다. 또한 모든 교과서에서는 Brønsted-Lowry 모델을 설명할 때 수용액 상태를 제시하여 Arrhenius 모델과 차별화되지 못하는 문제가 있었다. 따라서 비수용액 상태의 산과 염기를 제시함으로써 Brønsted-Lowry 모델에 대한 학생들의 이해를 돕기 위한 실험의 예시에 대한 개발이 필요하다.
인공지능을 이용하여 예측이나 분석하는 기술은 지속적으로 발전하고 있지만, 의사결정 과정을 명확히 해석하지 못하는 블랙박스 문제가 존재한다. 따라서 인공지능 모델의 의사결정 과정에서 사용자의 입장에서 해석이 불가능하여 결과를 신뢰할 수 없는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 인공지능의 문제점과 이를 해결하기 위한 블록체인을 활용한 설명 가능한 인공지능에 대해 연구를 진행하였다. 블록체인을 이용해서 설명 가능한 인공지능 모델의 의사결정 과정에서의 데이터를 타임스탬프 등을 이용하여 부분별로 블록체인에 저장한다. 블록체인을 이용하여 저장된 데이터의 위변조 방지를 제공하고 블록체인의 특성상 사용자는 블록에 저장된 의사결정 과정등의 데이터를 자유롭게 접근할 수 있다. 설명 가능한 인공지능 모델의 구축이 힘든 것은 기존 모델의 복잡성이 큰 부분을 차지한다. 따라서 포인트 클라우드를 활용해서 3차원 데이터 처리와 가공과정의 효율성을 높여서 의사결정 과정을 단축해 설명 가능한 인공지능 모델의 구축을 원활하게 한다. 블록체인에 데이터 저장과정에서 데이터 위변조가 발생할 수 있는 오라클 문제를 해결하기 위해 저장과정에 중간자를 거치는 블록체인 기반의 설명 가능한 인공지능 모델을 제안하여 인공지능의 블랙박스 문제를 해결하였다.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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