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온라인 리뷰 분석을 통한 상품 평가 기준 추출: LDA 및 k-최근접 이웃 접근법을 활용하여 (Product Evaluation Criteria Extraction through Online Review Analysis: Using LDA and k-Nearest Neighbor Approach)

  • 이지현;정상형;김준호;민은주;여운영;김종우
    • 지능정보연구
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    • 제26권1호
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    • pp.97-117
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    • 2020
  • 상품 평가 기준은 상품에 대한 속성, 가치 등을 표현한 지표로써 사용자나 기업이 상품을 측정하고 파악할 수 있게 한다. 기업이 자사 제품에 대한 객관적인 평가와 비교를 수행하기 위해서는 적절한 기준을 선정하는 것이 필수적이다. 이때, 평가 기준은 소비자들이 제품을 실제로 구매 및 사용 후 평가할 때 고려하는 제품의 특징을 반영하여야 한다. 그러나 기존에 사용되던 평가 기준은 제품마다 상이한 소비자의 의견을 반영하지 못하고 있다. 기존 연구에서는 소비자 의견이 반영된 온라인 리뷰를 통해 상품의 특징, 주제를 추출하고 이를 평가기준으로 사용했다. 하지만 여전히 상품과 연관성이 낮은 평가 기준이 추출되거나 부적절한 단어가 정제되지 않는 한계가 있다. 본 연구에서는 이를 극복하기 위해 잠재 디리클레 할당(Latent Dirichlet Allocation, LDA) 기법으로 리뷰로부터 평가 기준 후보군을 추출하고 이를 k-최근접 이웃 접근법(k-Nearest Neighbor Approach, k-NN)을 이용해 정제하는 모델을 개발하고 검증했다. 제시하는 방법은 준비 단계와 추출 단계로 이루어진다. 준비 단계에서는 워드임베딩(Word Embedding) 모델과 평가 기준 후보군을 정제하기 위한 k-NN 분류기를 생성한다. 추출 단계에서는 k-NN 분류기와 언급 비율을 이용해 평가 기준 후보군을 정제하고 최종 결과를 도출한다. 제안 모델의 성능 평가를 위해 명사 빈도 추출 모델, LDA 빈도 추출 모델, 실제 전자상거래 사이트가 제공하는 평가 기준을 세 비교 모델로 선정했다. 세 모델과의 비교를 위해 설문을 진행하고 점수화하여 결과를 검정했다. 30번의 검정 결과 26번의 결과에서 제안 모델이 우수함을 확인했다. 본 연구의 제안 모델은 전자상거래 사이트에서 리뷰 특성을 반영한 상품군 별 차원을 도출하는데 활용될 수 있고 이를 기초로 인사이트 발굴을 위한 리뷰 분석 및 활용에 크게 기여할 것이다.

호흡 동조 체적 세기조절 회전 방사선치료의 유용성 평가와 진폭모드를 이용한 환자적용 (Usefulness of Gated RapidArc Radiation Therapy Patient evaluation and applied with the Amplitude mode)

  • 김성기;임현실;김완선
    • 대한방사선치료학회지
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    • 제26권1호
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    • pp.29-35
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    • 2014
  • 목 적 : 본 연구는 이미 상용화가 시작된 호흡 동조 체적 세기조절 회전 방사선 치료(Gated RapidArc) 이전의 자동화가 되지 않는 장비들에서 호흡 동조 방사선 치료(Gated radiation therapy)와 체적 세기조절 회전 방사선 치료(VMAT)를 동시에 시행할 수 있게 Gated RapidArc의 정확성을 분석하여 유용성을 평가하고, 진폭모드(Amplitude mode)를 이용하여 Gated RapidArc가 자동으로 되지 않는 장비에 환자를 적용하여 보고자 하였다. 대상 및 방법 : 방사선량 분포의 분석은 물 등가물질 고체 팬톰과 GafChromic 필름(EBT2 QD+, USA)을 이용하였으며, Film QA (ver. 2.2, USA) 필름 분석 프로그램을 이용하여 Gamma 인자(3%, 3 mm)를 분석하였다. 또한, 삼차원 선량 분포의 정확도를 확인하기 위해서 Matrixx(IBA Dosimery, Germany) 선량 측정 장비와 Compass(IBA Dosimetry, Germany) 선량 분석 프로그램을 이용하였다. 고체 팬톰을 이용한 호흡 동조 주기 신호는 4D 팬톰(Dynamic Thorax Phantom, CIRS, USA)과 Varian RPM(Real-Time Position Monitor) 호흡 동조 시스템을 이용하여 만들었으며, 자유호흡(free breathing)과 호흡정지(breath holding) 시에 따른 방사선량 분포를 각각에 대하여 분석 평가하였다. 환자에게 적용하기 위하여 2013년 2월부터 2013년 8월까지 간암환자 4명을 대상으로 4DCT의 영상을 얻기 위하여 충분한 호흡주기 연습후에 환자의 호흡주기에 맞게 위상모드(Phase mode)를 이용하여 환자가 고글의 호흡주기 패턴을 눈으로 보고 정확하게 따라할 수 있도록 하면서 4DCT의 영상을 획득하였다. Gated RapidArc 치료를 위하여 진폭모드(Amplitude mode)의 호흡주기를 만들어 3회 호흡을 시행한 후 40%~60%의 구간에서 5~6초 호흡을 참을 수 있도록 연습을 하고, 치료 시 40%~60%의 구간에서 환자가 숨을 참을 때 Beam On 버튼을 눌러주는 방식의 반자동으로 치료를 시행하였다. 결 과 : 비 호흡 및 호흡 동조 체적 세기조절 회전 방사선 치료기법 간의 절대선량은 전산화 치료 계획을 이용한 계산값과 1% 이내의 차이를 보였으며, 치료 기법 간의 차이 또한 1% 이내의 차이를 보였다. Gamma 인자(3%, 3 mm)는 99% 이상의 일치함을 보였으며, 각 장기별 선량 차이는 대체로 95% 이상의 일치함을 보였다. 또한 호흡 동조 체적 세기조절 회전 방사선 치료를 위하여 만든 진폭모드(Amplitude mode)의 호흡주기와 실제 환자의 호흡주기가 잘 일치하는 것을 볼 수 있었다. 결 론 : 비 호흡 동조와 호흡 동조 시 체적 세기조절 회전 방사선 치료간의 절대 선량 및 방사선량의 분포가 매우 잘 일치함을 보였다. 이는 호흡 동조 체적 세기조절 회전 방사선 치료 기법을 이용하여 호흡에 따라 움직이는 흉부나 복부의 종양 치료에 적용이 가능한 것으로 사료된다. 또한 실제 치료환자를 대상으로 고글을 통하여 진폭모드(Amplitude mode)의 호흡주기를 만들어 Gated RapidArc가 자동으로 되지 않는 장비에 치료를 적용한 결과, 5~6초정도 정지된 호흡에서 호흡 동조 체적 세기조절 회전 방사선 치료가 원활히 이루어짐을 알 수 있었다.

소셜 뉴스를 위한 시간 종속적인 메타데이터 기반의 컨텍스트 공유 프레임워크 (Context Sharing Framework Based on Time Dependent Metadata for Social News Service)

  • 가명현;오경진;홍명덕;조근식
    • 지능정보연구
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    • 제19권4호
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    • pp.39-53
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    • 2013
  • 인터넷의 발달과 SNS의 등장으로 정보흐름의 방식이 크게 바뀌었다. 이러한 변화에 따라 소셜 미디어가 급부상하고 있으며 소셜 미디어와 비디오 콘텐츠가 융합된 소셜 TV, 소셜 뉴스의 중요성이 강조되고 있다. 이러한 환경 속에서 사용자들은 단순히 콘텐츠를 탐색만 하는 것이 아니라 같은 콘텐츠를 이용하고 있는 친구들이나 지인들과 콘텐츠에 대한 정보나 경험들을 공유하고 더 나아가 새로운 콘텐츠를 만들어내기도 한다. 하지만 기존의 소셜 뉴스에서는 이러한 사용자들의 특성을 반영해 주지 못하고 있다. 특히 이용자들의 참여성만을 고려하고 있어서 서비스간의 차별화가 어렵고 뉴스 콘텐츠에 대한 정보나 경험 공유 시 컨텍스트 공유가 어렵다는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 뉴스를 내용별로 분할하고 분할된 뉴스에서 추출된 시간 종속적인 메타데이터를 제공하는 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크에서는 스토리 분할 방법을 이용하여 뉴스 대본을 내용별로 분할한다. 또한 뉴스 전체내용을 대표하는 태그, 분할된 뉴스를 나타내는 서브 태그, 분할된 뉴스가 비디오에서 시작하는 위치 즉, 시간 종속적인 메타데이터를 제공한다. 소셜 뉴스 이용자들에게 시간 종속적인 메타데이터를 제공한다면 이용자들은 전체의 뉴스 내용 중에 자신이 원하는 부분만을 탐색 할 수 있으며 이 부분에 대한 견해를 남길 수 있다. 그리고 뉴스의 전달이나 의견 공유 시 메타데이터를 함께 전달함으로써 전달하고자 하는 내용에 바로 접근이 가능하며 프레임워크의 성능은 추출된 서브 태그가 뉴스의 실제 내용을 얼마나 잘 나타내 주느냐에 따라 결정된다. 그리고 서브 태그는 스토리 분할의 정확성과 서브 태그를 추출하는 방법에 따라 다르게 추출된다. 이 점을 고려하여 의미적 유사도 기반의 스토리 분할 방법을 프레임워크에 적용하였고 벤치마크 알고리즘과 성능 비교 실험을 수행하였으며 분할된 뉴스에서 추출된 서브 태그들과 실제 뉴스의 내용을 비교하여 서브 태그들의 정확도를 분석하였다. 결과적으로 의미적 유사도를 고려한 스토리 분할 방법이 더 우수한 성능을 보였으며 추출된 서브 태그들도 컨텍스트와 관련된 단어들이 추출 되었다.

한국 의료제도와 유전상담 서비스의 구축 (Genetic Counseling in Korean Health Care System)

  • 김현주
    • Journal of Genetic Medicine
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    • 제8권2호
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    • pp.89-99
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    • 2011
  • 유전상담이 왜 국내 의료 현장에서는 필요한 의료서비스로 제공되고 잇지 않은 지에 대한 문제점과 해결책을 모색하고자 미국과 일본에서 유전상담이 필요한 유전 의료 서비스의 일환으로 정착되는 배경과 과정을 비교 고찰하였다. 동시에 국내 유전의료서비스의 현황과 유전상담 서비스 제공에 있어서 장애가 되는 요인들을 고찰하였다. 미국의 경우에는 1970년대 초에 산전 진단이 보편화되면서 유전상담의 수요가 늘게 되어 새로운 직종의 전문 유전상담사를 양성하게 되는 계기가 되었으며, 현재 29개의 양성과정의 교육을 통해서 3,000명에 가까운 전문유전상담사가 배출되어 임상유전 의료팀의 일원으로 임상유전학 전문의의 감독 하에 유전상담을 제공하고 있으며, 21세기 유전의료시대에 요구되는 생명유전정보관리를 위해서 유전상담의 필요성과 그 역할이 확대되고 있다. 일본에서는 정부주도하에 HGP 유전체 연구사업 이후 21세기 유전의료시대의 도래를 준비하는 밀레니엄 프로젝트 차원에서 <유전의료시스템의 구축과 운영> 및 <유전 카운슬링 체제의 구축>을 위한 대규모의 연구단을 구성하여 임상유전 전문의의 제도화와 본격적인 임상유전 전문 분야의 서비스가 의료기관에 개설되는 동시에 비의사를 위한 인정 유전카운슬러의 양성과 자격에 대한 연구를 거쳐서 2003년 7개의 대학원에서 유전상담사 양성 과정이 인정되어 2012년까지 110명의 유전카운슬러 배출을 목표로 현재 100명이 넘는 유전상담사가 인증되었다. 사회적 의료 수요에 부응하는 의학유전 유관학회와 교육기관의 전문가 그룹이 선도한 미국의 유전상담사 양성 프로그램과 정부 주도 하의 시대적 의료 변화에 부응하는 연구에 전문가들의 참여로 체계적인 유전상담 프로그램개발을 정착시킨 일본의 경우, 모두 비의사 유전상담사에 의한 유전상담 서비스에 대한 보험급여 등의 제도적인 보완 없이 선행되었다는 점은 우리에게 시사하는 점이 크다고 본다. 한국의료 현장에서 유전상담 서비스가 시도되지 않는 주 장애요소로는 유전상담에 대한 이해 부족과 무관심, 국내 의료 제도 하에서 의사의 진료 수가가 너무 낮아서 그 결과 외래에서 한 환자의 진료에 할애할 수 있는 시간은 10분을 초가 할 수 없는데, 유전상담 서비스는 장시간이 소요되기 때문이다(최소30분이상). 또한, 건강보험 급여제도에서 '유전상담'을 필요한 의료 행위로 인정하지 않고 있어서 아직 code 조차 생성되어 있지 않기 때문이다. 또한, 무엇보다도 근본적인 요인으로 유전상담 서비스를 제공할 수 있는 임상유전 전문의가 절대 부족하고, 최근까지도 국내 의과대학 교육 curriculum에 유전상담을 실제적으로 이해하고 습득할 기회가 없었기 때문에 일반 의료인에게는 유전상담에 대한 이해 부족과 무관심 등이 유전상담 서비스의 걸림돌로 파악되었다. 그러나, 대한의학유전학회에서 2007년 전문가들을 대상으로 실시한 유전상담과 전문 유전상담사 수요에 대한 전국 조사 연구에서 유전의료 현장과 연구 부분에서 유전상담과 전문 유전상담사가 매우 필요하다는 것이 확인되었다. 또한, 정부는 희귀난치성질환센터 Help Line의 유전질환 정보 제공을 통해서 유전상담을 받을 것을 권고하고 있지만, 실제로 의료 현장에서는 유전상담이 제공되고 있지 않기 때문에, 한국근육장애인협회, 저신장장애인협회, 코헴회등, 유전성환자들로 구성된 국내 자조회 등에서는 유전상담의 필요성을 제기하며, 서비스를 요구해오고 있다. 최근 한국희귀질환재단에서 유전성 희귀질환 환자와 가족들에게 유전상담 교육 강좌를 제공한 후 설문조사에 응한 283명의 81%가 이전에 유전상담에 대해서 접해 본 적이 없었고, 96%에서 유전상담이 희귀난치성질환 환자에게 도움이 될 것이라고 응답했다. 한편, 2009년 실시한 국내 실정에 맞는 유전상담사 양성을 위한 교육 프로그램과 교육기관의 인정 및 전문 자격 인증제도 수립에 대한 연구에서 관련 업무 전문 종사자 총 117명(의사52명, 전문 연구원30명, 간호대학 교수 26명 포함) 중 설문조사에 응한 88%가 대한의학유전학회에서 주관하고 유전상담위원회를 구성하여 교육 프로그램 개발과 인증제도를 구체화 할 것을 촉구하였다. 전문 인력의 양성을 위한 교육 수련 및 인증 프로그램을 개발하고 수행하는 것은 전문학회의 역할인 동시에 "사회적책임"이라고 생각한다. 새로운 분야(신기술)의 전문 임상 인력을 양성하는 데는 시간이 걸리기 때문에(유전상담사의경우, 2년의 대학원 과정과1년의clerkship, 임상수련과정 등으로 적어도 3년) 대한의학유전학회에서는 전문 유전상담사 양성을 위한 선 교육, 후 제도적 보완을 추진하는 것이 바람직한 방향이다. UNESCO에서는 이미 1995년 Report에서 유전상담은 유전자 검사의 보급이 증가하고 있는(21세기 유전의료시대) 의료현장에서 가장 빠르게 성장하고 있는 전문 분야로서 유전정보와 기법을 환자 진료에 연결하는 것을 돕는다고 하였다. 유전상담은 21세기 post-genome의 맞춤의료시대에서 그 역할과 적응범위가 확대되어가는 유전의료서비스의 일환이라는 것을 국내 의료계와 정부 의료 정책 부서에서 인지할 필요가 있다. 특히, 국내 저진료 수가의 의료정책 제도 하에서는 의사가 환자를 위해 충분한 진료시간을 확보하기 힘든데, 비의사전문유전상담사를유전의료팀의일원으로 유전상담에 참여하게 함으로써 환자와 가족들에게 정확한 유전정보에 대한 충분한 이해를 통해서 맞춤 유전 의료 서비스를 원활하고 효율적으로 제공하는데 도움이 될 것이다. 이를 위해서는 국내에서도 종합적인 유전의료 서비스의 구축 사업의 일환으로 유전상담 서비스 공급을 위한 전문 인력(유전상담사포함) 수급에 대한 지원 사업과 유전상담에 대한 건강보험 급여 인정 등 제도적인 뒷받침이 필요하다.

고객 맞춤형 서비스를 위한 관객 행동 기반 감정예측모형 (The Audience Behavior-based Emotion Prediction Model for Personalized Service)

  • 유은정;안현철;김재경
    • 지능정보연구
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    • 제19권2호
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    • pp.73-85
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    • 2013
  • 정보기술의 비약적 발전에 힘입어, 오늘날 기업들은 지금까지 축적한 고객 데이터를 기반으로 맞춤형 서비스를 제공하는 것에 많은 관심을 가지고 있다. 고객에게 소구하는 맞춤형 서비스를 효과적으로 제공하기 위해서는 우선 그 고객이 처한 상태나 상황을 정확하게 인지하는 것이 중요하다. 특히, 고객에게 서비스가 전달되는 이른바 진실의 순간에 해당 고객의 감정 상태를 정확히 인지할 수 있다면, 기업은 더 양질의 맞춤형 서비스를 제공할 수 있을 것이다. 이와 관련하여 사람의 얼굴과 행동을 이용하여 사람의 감정을 판단하고 개인화 서비스를 제공하기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구는 좀 더 미세하고 확실한 변화를 통해 정확하게 감정을 판단할 수 있지만, 장비와 환경의 제약으로 실제 환경에서 다수의 관객을 대상으로 사용하기에는 다소 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 Plutchik의 감정 분류 체계를 기반으로 사람들의 행동을 통해 감정을 추론해내는 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구는 콘텐츠에 의해 유발된 사람들의 감정적인 변화를 사람들의 행동 변화를 통해 판단하고 예측하는 모형을 개발하고, 4가지 감정 별 행동 특징을 추출하여 각 감정에 따라 최적화된 예측 모형을 구축하는 것을 목표로 한다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 감정 자극영상을 제공하고 그 신체 반응을 수집하였으며, 사람들의 신체 영역을 나누었다. 특히, 모션캡쳐 분야에서 널리 쓰이는 차영상 기법을 적용하여 사람들의 제스쳐를 추출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 데이터의 타임프레임 셋을 20, 30, 40 프레임의 3가지로 설정하고, 데이터를 학습용, 테스트용, 검증용으로 구분하여 인공신경망 모형을 통해 학습시키고 성과를 평가하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 데이터를 이용하여 제안 모형을 구축하고 평가한 결과, 프레임셋에 따라 예측 성과가 변화함을 알 수 있었다. 감정 별 최적 예측 성과를 보이는 프레임을 확인할 수 있었는데, 이는 감정에 따라 감정의 표출 시간이 다르기 때문인 것으로 판단된다. 이는 행동에 기반한 제안된 감정예측모형이 감정에 따라 효과적으로 감정을 예측할 수 있으며, 실제 서비스 환경에서 사용할 수 있는 효과적인 알고리즘이 될 수 있을 것으로 기대할 수 있다.

그룹 몰입도 판단을 위한 움직임 동기화 연구 (A Study of the Reactive Movement Synchronization for Analysis of Group Flow)

  • 류준모;박승보;김재경
    • 지능정보연구
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    • 제19권1호
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    • pp.79-94
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    • 2013
  • 최근 문화 예술 분야를 활용하여 고부가가치를 창출하며 지속적으로 발전하는 공연예술 시장 환경 속에서 공연 기획자들이나 투자자들은 공연에서 성공을 하기 위한 객관적인 지표를 원한다. 성공적인 공연을 위해서는 관람객들에게 편의를 제공하여 만족도를 높여 주어야 하며, 따라서 재미와 감동, 가치를 높이는 방안도 모색해야 한다. 기존의 만족도 확인 방법으로는 공연기간, 설문조사, 입소문 등 주관적인 평가가 대부분이다. 이것들은 관람객들의 만족도에 대한 평가 기준이 될 수 는 없다. 최근에는 공연에서 관람객의 몰입 정도가 공연의 주요 성공 요인으로 평가되기 시작했다. 공연에 대한 몰입도가 높으면 만족도도 높아진다는 연구 결과도 있다. 그래서 공연에 대한 관람객의 몰입을 실시간으로 확인하는 지표를 개발하는 것은 관람객들의 만족도를 평가하는데 유용하게 사용될 수 잇다. 기존의 몰입도 추출 연구는 대부분 1인을 대상으로 한 연구들이며 전체 관람객들의 몰입도는 개별 몰입도를 통합하여 측정하여 왔다. 하지만, 공연장에서 관람객들의 몰입도를 개별적으로 측정하기에는 경제적으로나 환경적으로 어려운 상황이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는, 공연장의 전체 관람객 몰입도를 측정하기 위하여 차영상 기반의 동기화 기법을 활용하는 모형을 제시 한다. 이 기법은 우선 카메라를 통해 관람객 영상을 수집하고, 이를 차영상 기법을 이용하여 동일 장소, 시간 내 관람객들의 움직임 변화량을 측정하여 동기화 여부를 판단하는 것이다. 본 논문에서 동기화가 되었다는 의미는 관람객들이 몰입하고 있을 때, 자극원에 대하여 동시성을 가지고 반응하는 것을 말한다. 이것을 차영상 기법을 통하여 움직임의 변화량으로 환산하고, 이것을 이용하여 동적 동기화와 정적 동기화인지 구분한다. 그런 후 전체 관람객들의 움직임 변화량들을 비교하여 관람객들의 몰입도를 판단하는 모형을 구축하는 것이다. 이 연구에서는 전체 관객의 몰입도 판단 모형을 제시하고, 실제 관객의 반응 데이터를 이용한 평가를 하여 제시한 연구모형이 실제 공연장에서 그룹 관람객들의 몰입도를 측정할 수 있는 것을 확인할 수 있었다.

Support Vector Regression을 이용한 GARCH 모형의 추정과 투자전략의 성과분석 (Estimation of GARCH Models and Performance Analysis of Volatility Trading System using Support Vector Regression)

  • 김선웅;최흥식
    • 지능정보연구
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    • 제23권2호
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    • pp.107-122
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    • 2017
  • 주식시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성은 투자 위험의 척도로서 재무관리의 이론적 모형에서뿐만 아니라 포트폴리오 최적화, 증권의 가격 평가 및 위험관리 등 투자 실무 영역에서도 매우 중요한 역할을 하고 있다. 변동성은 주가 수익률이 평균을 중심으로 얼마나 큰 폭의 움직임을 보이는가를 판단하는 지표로서 보통 수익률의 표준편차로 측정한다. 관찰 가능한 표준편차는 과거의 주가 움직임에서 측정되는 역사적 변동성(historical volatility)이다. 역사적 변동성이 미래의 주가 수익률의 변동성을 예측하려면 변동성이 시간 불변적(time-invariant)이어야 한다. 그러나 대부분의 변동성 연구들은 변동성이 시간 가변적(time-variant)임을 보여주고 있다. 이에 따라 시간 가변적 변동성을 예측하기 위한 여러 계량 모형들이 제안되었다. Engle(1982)은 변동성의 시간 가변적 특성을 잘 반영하는 변동성 모형인 Autoregressive Conditional Heteroscedasticity(ARCH)를 제안하였으며, Bollerslev(1986) 등은 일반화된 ARCH(GARCH) 모형으로 발전시켰다. GARCH 모형의 실증 분석 연구들은 실제 증권 수익률에 나타나는 두터운 꼬리 분포 특성과 변동성의 군집현상(clustering)을 잘 설명하고 있다. 일반적으로 GARCH 모형의 모수는 가우스분포로부터 추출된 자료에서 최적의 성과를 보이는 로그우도함수에 대한 최우도추정법에 의하여 추정되고 있다. 그러나 1987년 소위 블랙먼데이 이후 주식 시장은 점점 더 복잡해지고 시장 변수들이 많은 잡음(noise)을 띠게 됨에 따라 변수의 분포에 대한 엄격한 가정을 요구하는 최우도추정법의 대안으로 인공지능모형에 대한 관심이 커지고 있다. 본 연구에서는 주식 시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성의 예측 모형인 GARCH 모형의 모수추정방법으로 지능형 시스템인 Support Vector Regression 방법을 제안한다. SVR은 Vapnik에 의해 제안된 Support Vector Machines와 같은 원리를 회귀분석으로 확장한 모형으로서 Vapnik의 e-insensitive loss function을 이용하여 비선형 회귀식의 추정이 가능해졌다. SVM을 이용한 회귀식 SVR은 두터운 꼬리 분포를 보이는 주식시장의 변동성과 같은 관찰치에서도 우수한 추정 성능을 보인다. 2차 손실함수를 사용하는 기존의 최소자승법은 부최적해로서 추정 오차가 확대될 수 있다. Vapnik의 손실함수에서는 입실론 범위내의 예측 오차는 무시하고 큰 예측 오차만 손실로 처리하기 때문에 구조적 위험의 최소화를 추구하게 된다. 금융 시계열 자료를 분석한 많은 연구들은 SVR의 우수성을 보여주고 있다. 본 연구에서는 주가 변동성의 분석 대상으로서 KOSPI 200 주가지수를 사용한다. KOSPI 200 주가지수는 한국거래소에 상장된 우량주 중 거래가 활발하고 업종을 대표하는 200 종목으로 구성된 업종 대표주들의 포트폴리오이다. 분석 기간은 2010년부터 2015년까지의 6년 동안이며, 거래일의 일별 주가지수 종가 자료를 사용하였고 수익률 계산은 주가지수의 로그 차분값으로 정의하였다. KOSPI 200 주가지수의 일별 수익률 자료의 실증분석을 통해 기존의 Maximum Likelihood Estimation 방법과 본 논문이 제안하는 지능형 변동성 예측 모형의 예측성과를 비교하였다. 주가지수 수익률의 일별 자료 중 학습구간에서 대칭 GARCH 모형과 E-GARCH, GJR-GARCH와 같은 비대칭 GARCH 모형에 대하여 모수를 추정하고, 검증 구간 데이터에서 변동성 예측의 성과를 비교하였다. 전체 분석기간 1,487일 중 학습 기간은 1,187일, 검증 기간은 300일 이다. MLE 추정 방법의 실증분석 결과는 기존의 많은 연구들과 비슷한 결과를 보여주고 있다. 잔차의 분포는 정규분포보다는 Student t분포의 경우 더 우수한 모형 추정 성과를 보여주고 있어, 주가 수익률의 비정규성이 잘 반영되고 있다고 할 수 있다. MSE 기준으로, SVR 추정의 변동성 예측에서는 polynomial 커널함수를 제외하고 linear, radial 커널함수에서 MLE 보다 우수한 예측 성과를 보여주었다. DA 지표에서는 radial 커널함수를 사용한 SVR 기반의 지능형 GARCH 모형이 가장 우수한 변동성의 변화 방향에 대한 방향성 예측력을 보여주었다. 추정된 지능형 변동성 모형을 이용하여 예측된 주식 시장의 변동성 정보가 경제적 의미를 갖는지를 검토하기 위하여 지능형 변동성 거래 전략을 도출하였다. 지능형 변동성 거래 전략 IVTS의 진입규칙은 내일의 변동성이 증가할 것으로 예측되면 변동성을 매수하고 반대로 변동성의 감소가 예상되면 변동성을 매도하는 전략이다. 만약 변동성의 변화 방향이 전일과 동일하다면 기존의 변동성 매수/매도 포지션을 유지한다. 전체적으로 SVR 기반의 GARCH 모형의 투자 성과가 MLE 기반의 GARCH 모형의 투자 성과보다 높게 나타나고 있다. E-GARCH, GJR-GARCH 모형의 경우는 MLE 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 손실이 나지만 SVR 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 수익으로 나타나고 있다. SVR 커널함수에서는 선형 커널함수가 더 좋은 투자 성과를 보여주고 있다. 선형 커널함수의 경우 투자 수익률이 +526.4%를 기록하고 있다. SVR 기반의 GARCH 모형을 이용하는 IVTS 전략의 경우 승률도 51.88%부터 59.7% 사이로 높게 나타나고 있다. 옵션을 이용하는 변동성 매도전략은 방향성 거래전략과 달리 하락할 것으로 예측된 변동성의 예측 방향이 틀려 변동성이 소폭 상승하거나 변동성이 하락하지 않고 제자리에 있더라도 옵션의 시간가치 요인 때문에 전체적으로 수익이 실현될 수도 있다. 정확한 변동성의 예측은 자산의 가격 결정뿐만 아니라 실제 투자에서도 높은 수익률을 얻을 수 있기 때문에 다양한 형태의 인공신경망을 활용하여 더 나은 예측성과를 보이는 변동성 예측 모형을 개발한다면 주식시장의 투자자들에게 좋은 투자 정보를 제공하게 될 것이다.

Hierarchical Attention Network를 이용한 복합 장애 발생 예측 시스템 개발 (Development of a complex failure prediction system using Hierarchical Attention Network)

  • 박영찬;안상준;김민태;김우주
    • 지능정보연구
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    • 제26권4호
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    • pp.127-148
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    • 2020
  • 데이터 센터는 컴퓨터 시스템과 관련 구성요소를 수용하기 위한 물리적 환경시설로, 빅데이터, 인공지능 스마트 공장, 웨어러블, 스마트 홈 등 차세대 핵심 산업의 필수 기반기술이다. 특히, 클라우드 컴퓨팅의 성장으로 데이터 센터 인프라의 비례적 확장은 불가피하다. 이러한 데이터 센터 설비의 상태를 모니터링하는 것은 시스템을 유지, 관리하고 장애를 예방하기 위한 방법이다. 설비를 구성하는 일부 요소에 장애가 발생하는 경우 해당 장비뿐 아니라 연결된 다른 장비에도 영향을 미칠 수 있으며, 막대한 손해를 초래할 수 있다. 특히, IT 시설은 상호의존성에 의해 불규칙하고 원인을 알기 어렵다. 데이터 센터 내 장애를 예측하는 선행연구에서는, 장치들이 혼재된 상황임을 가정하지 않고 단일 서버를 단일 상태로 보고 장애를 예측했다. 이에 본 연구에서는, 서버 내부에서 발생하는 장애(Outage A)와 서버 외부에서 발생하는 장애(Outage B)로 데이터 센터 장애를 구분하고, 서버 내에서 발생하는 복합적인 장애 분석에 중점을 두었다. 서버 외부 장애는 전력, 냉각, 사용자 실수 등인데, 이와 같은 장애는 데이터 센터 설비 구축 초기 단계에서 예방이 가능했기 때문에 다양한 솔루션이 개발되고 있는 상황이다. 반면 서버 내 발생하는 장애는 원인 규명이 어려워 아직까지 적절한 예방이 이뤄지지 못하고 있다. 특히 서버 장애가 단일적으로 발생하지 않고, 다른 서버 장애의 원인이 되기도 하고, 다른 서버부터 장애의 원인이 되는 무언가를 받기도 하는 이유다. 즉, 기존 연구들은 서버들 간 영향을 주지 않는 단일 서버인 상태로 가정하고 장애를 분석했다면, 본 연구에서는 서버들 간 영향을 준다고 가정하고 장애 발생 상태를 분석했다. 데이터 센터 내 복합 장애 상황을 정의하기 위해, 데이터 센터 내 존재하는 각 장비별로 장애가 발생한 장애 이력 데이터를 활용했다. 본 연구에서 고려되는 장애는 Network Node Down, Server Down, Windows Activation Services Down, Database Management System Service Down으로 크게 4가지이다. 각 장비별로 발생되는 장애들을 시간 순으로 정렬하고, 특정 장비에서 장애가 발생하였을 때, 발생 시점으로부터 5분 내 특정 장비에서 장애가 발생하였다면 이를 동시에 장애가 발생하였다고 정의하였다. 이렇게 동시에 장애가 발생한 장비들에 대해서 Sequence를 구성한 후, 구성한 Sequence 내에서 동시에 자주 발생하는 장비 5개를 선정하였고, 선정된 장비들이 동시에 장애가 발생된 경우를 시각화를 통해 확인하였다. 장애 분석을 위해 수집된 서버 리소스 정보는 시계열 단위이며 흐름성을 가진다는 점에서 이전 상태를 통해 다음 상태를 예측할 수 있는 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-term Memory)을 사용했다. 또한 단일 서버와 달리 복합장애는 서버별로 장애 발생에 끼치는 수준이 다르다는 점을 감안하여 Hierarchical Attention Network 딥러닝 모델 구조를 활용했다. 본 알고리즘은 장애에 끼치는 영향이 클 수록 해당 서버에 가중치를 주어 예측 정확도를 높이는 방법이다. 연구는 장애유형을 정의하고 분석 대상을 선정하는 것으로 시작하여, 첫 번째 실험에서는 동일한 수집 데이터에 대해 단일 서버 상태와 복합 서버 상태로 가정하고 비교분석하였다. 두 번째 실험은 서버의 임계치를 각각 최적화 하여 복합 서버 상태일 때의 예측 정확도를 향상시켰다. 단일 서버와 다중 서버로 각각 가정한 첫 번째 실험에서 단일 서버로 가정한 경우 실제 장애가 발생했음에도 불구하고 5개 서버 중 3개의 서버에서는 장애가 발생하지 않은것으로 예측했다. 그러나 다중 서버로 가정했을때에는 5개 서버 모두 장애가 발생한 것으로 예측했다. 실험 결과 서버 간 영향이 있을 것이라고 추측한 가설이 입증된 것이다. 연구결과 단일 서버로 가정했을 때 보다 다중 서버로 가정했을 때 예측 성능이 우수함을 확인했다. 특히 서버별 영향이 다를것으로 가정하고 Hierarchical Attention Network 알고리즘을 적용한 것이 분석 효과를 향상시키는 역할을 했다. 또한 각 서버마다 다른 임계치를 적용함으로써 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 본 연구는 원인 규명이 어려운 장애를 과거 데이터를 통해 예측 가능하게 함을 보였고, 데이터 센터의 서버 내에서 발생하는 장애를 예측할 수 있는 모델을 제시했다. 본 연구결과를 활용하여 장애 발생을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.

RFM 기반 SOM을 이용한 매장관리 전략 도출 (Strategy for Store Management Using SOM Based on RFM)

  • 정윤정;최일영;김재경;최주철
    • 지능정보연구
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    • 제21권2호
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    • pp.93-112
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    • 2015
  • 소비자의 소비성향이 필요 품목을 중심으로 근거리에서 구매하는 근린형으로 변화함에 기존의 소매점은 식료품, 생활용품을 위주로 제공하는 슈퍼마켓, 하이퍼마켓 또는 편의점으로 진화하고 있다. 따라서 소매점이 한정된 공간에서 효율적으로 공간을 활용하고 매출을 증대하기 위해서는 소비자의 구매욕을 충족시킬 수 있는 상품배치와 적정한 재고수준을 유지하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 소매점의 판매 상품에 대하여 RFM 기반 SOM 군집화를 하여 효율적으로 매장을 관리할 수 있는 상품 배치전략 및 재고전략을 제안하였다. 실제 M마트의 판매데이터를 이용하여 RFM모델을 상품에 적용한 후, 기존 문헌 연구뿐만 아니라 해석 가능성, 응용 가능성 등을 고려하여 3X3 총 9개의 군집으로 분류하여 분석한 결과, 주요 군집으로 R값, F값, M값이 모두 높은 군집, R값, F값, M값 모두 낮은 군집, R값만 높은 군집, F값만 높은 군집이 도출되었다. 본 논문에서는 다른 군집과 비교시 R값, F값, M값이 차이를 보이는 주요 4개의 군집의 상품 배치 및 재고 전략을 제시하였다. R값, F값, M값이 모두 높은 군집의 상품은 소비자 동선을 늘림으로써 상품 노출을 확대시킬 수 있는 장소에 배치하여야 할 뿐만 아니라 높은 수준의 재고를 보유할 필요가 있다. 반면에 R값, F값, M값이 모두 낮은 군집의 상품은 가시성이 낮은 곳에 배치하고 최소한의 안전재고만 보유할 필요가 있다. 또한 R값이 높은 군집은 신상품으로 매장 입구에 배치하여 상품의 판매를 유도할 필요가 있다. 그리고 F값만 높은 군집의 경우, R값과 M값이 평균 값 보다 작은 상품들의 군집이므로 최근에는 판매가 저조하며 빈도 수에 비해 총 판매액이 낮다는 것을 유추할 수 있다. 따라서 현재보다 과거에 많이 판매된 저가의 상품군집으로 재고 수준을 점차 감소시킬 필요가 있다. 본 연구에서 제시한 방법은 POS 시스템의 보유한 소매점에서 상품배치 및 재고관리 방법으로 활용되어 매장의 수익성 증대에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

충북지역 학교급식 조리종사원의 안전사고 실태 및 인식 (Actual Conditions and Perception of Safety Accidents by School Foodservice Employees in Chungbuk)

  • 조현아;이영은;박은혜
    • 한국식품영양과학회지
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    • 제43권10호
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    • pp.1594-1606
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    • 2014
  • 본 연구는 충북지역 학교급식에서의 안전사고 실태 및 인식, 작업환경 및 운영환경의 실태 및 인식, 안전교육 실태 및 인식과 요구도를 조사, 분석하여 향후 학교급식의 질적 개선을 위한 기초자료 및 개선방안을 제공하고자 수행되었다. 충청북도 학교급식에 근무하고 있는 초 중 고등학교 조리 종사원을 대상으로 2012년 7월 30일부터 8월 8일까지 설문조사를 실시하여 배포된 설문지 총 234부 중 202부(86.3%) 회수하여 응답이 누락된 8부를 제외한 194부(82.9%)를 분석에 이용하였다. 충북지역 조사대상 조리종사원의 고용형태는 기능직이 72.7%, 최종학력은 고등학교 졸업이 51.8%로 가장 높게 나타났고, 연령은 평균 49.68세, 학교급식에서의 총 경력 평균은 13.73년이며 현재 근무학교의 경력 평균은 4.51년으로 나타났다. 근무학교의 일반사항으로 급식운영형태는 단독관리가 77.8%로 가장 높게 나타났고 1일 평균 제공 식수는 평균 497.05명, 급식 인력 수는 영양(교)사를 제외한 평균 5.07명으로 나타났다. 학교급식 조리종사원의 안전사고 실태 조사 결과, 현재 학교에서 안전사고 경험이 있다고 응답한 조리종사원은 44.3%이며 안전사고 경험이 있다고 응답한 사람 중 사고횟수가 1회인 경우가 60.5%로 가장 높게 나타났고, 6~8월, 8~11시에 가장 많이 발생한 것으로 응답되었다. 안전사고가 발생한 작업공정은 조리 52.3%, 청소 37.2%이며, 안전사고가 발생한 설비 및 기기는 국솥, 튀김솥이 52.4%로 가장 많았다. 안전사고 유형은 화상 데임 64.7%, 손목과 팔의 통증 41.2%, 미끄러짐 떨어짐 35.3% 순이며, 안전사고 후의 사고 처리 방법으로는 종사자 개인부담 57.6%, 산업재해 처리 35.3% 순이었다. 안전사고 후 산업재해 처리 치료기간은 4~14일 45.3%, 4일 미만 28.3%, 15~28일 17.0% 순으로 나타났다. 학교급식에서 안전사고가 발생하는 주요 원인으로 조리종사원의 과도한 업무량 41.2%, 안전한 급식을 위해 가장 중요한 요소는 충분한 근무인원이 71.1%로 가장 높게 응답되었다. 현재 근무 학교에서 안전사고와 관련된 가장 큰 문제점으로는 조리인원의 부족이 45.9%로 가장 많았으며, 물리적 작업환경 중 최우선으로 개선해야 할 점은 환기시설 28.4%, 기계 및 기구의 현대화 22.7%, 조리기기의 효율적 배치 13.9% 순으로 나타났고, 안전사고 예방을 위한 개선사항으로 안전교육의 체계화, 정기화 46.4%, 안전사고의 빈도와 원인 분석 21.6% 순으로 나타났다. 근무하는 학교의 시설 설비 등의 물리적인 작업환경이 얼마나 안전한가에 대한 안전성 인식은 평균이 2.88로 낮은 인식 점수로 나타났으며, 근무하는 학교의 급식생산운영시스템의 효율성에 대한 인식 정도는 3.11점으로 보통 이상으로 나타났다. 학교급식 운영에 대한 환경 평가 조사 결과, 예산확보 항목을 제외한 안전사고 예방 조치 및 처리 항목, 정보제공 및 활용 항목, 작업의 효율성 항목의 평균이 3점 이상으로 나타났으나 예산확보 항목의 평균은 1.77점으로 매우 낮은 평가 결과를 보였다. 학교급식 조리종사원을 대상으로 한 안전교육 실태 조사 결과 안전교육을 받은 경험이 있다고 응답한 사람이 94.8%, 교육 횟수는 연 3.45회, 교육 시간은 평균 5.10시간이며, 교육 주관 기관은 현재 근무학교가 64.1%, 교육 방법으로는 강의식이 74.5%로 가장 높게 나타났다. 안전교육에 대한 인식 조사 결과 안전보건 교육 이해 정도는 3.72점, 산업안전보건 교육 내용의 적합성은 3.88점, 산업안전보건 교육의 실제 적용 정도는 3.99점, 산업안전보건 교육의 필요 정도는 4.42점으로 나타났다. 안전교육의 효과를 높이는 가장 중요한 요인으로 작업내용에 맞는 내용이 85.9%로 가장 많았다. 안전교육 요구도 조사 결과 모든 항목이 4점 이상으로 높은 교육 요구도를 나타내고 있었다. 학교급식조리종사원의 배치기준의 합리화, 작업환경개선을 위한 행 재정적 지원 증가와 안전사고 예방 교육 강화 및 안전관리시스템 구축 등이 요구된다.