최근 태양광 발전량 예측은 태양광 발전량 설비 시스템의 안정적인 작동을 위한 조정 계획, 설비 규격 결정 및 생산 계획 일정을 수립하기 위해 필수적인 요소로 고려된다. 특히, 대부분의 태양광 발전량은 피크시간에 측정되기 때문에, 태양광 시스템 운영자의 이익 최대화와 전력 계통량 안정화를 위해 피크시간의 태양광 발전량 예측은 매우 중요한 요소이다. 또한, 기존 연구들은 광범위한 지역에서 예측된 불확실한 기후 정보들을 이용하여 태양광 발전량을 예측하는 한계점 때문에 일사량, 운량, 온도 등과 기상정보 없이 피크시간의 태양광 발전량을 예측하는 것은 매우 어려운 문제로 고려된다. 따라서 본 논문에서는 피크이전의 기후, 계절 및 관측된 태양광 발전량을 이용하여 미래의 기후 및 계절 정보 없이 피크시간의 태양광 발전량을 예측할 수 있는 LSTM(Long-Shot Term Memory) 기반의 태양광 발전량 예측 기법을 제안한다. 본 연구에서 제안한 모델을 기반으로 실 데이터를 통한 실험 결과, 단기 및 장기적 관점에서 높은 성능을 보였으며, 이는 본 연구에서 목표로 한 피크시간의 태양광 발전량 예측 성능 향상에 긍정적인 영향을 나타내었음을 보여준다.
DoS/DDoS로 대표되는 트래픽 폭주 공격은 대상 시스템뿐만 아니라 네트워크 대역폭 및 시스템 자원 등을 고갈시킴으로써 네트워크에 심각한 장애를 유발하기 때문에, 신속한 공격 탐지와 공격유형별 분류는 안정적인 서비스 제공 및 시스템 운영에 필수요건이다. 본 논문에서는 1) 데이터마이닝의 대표적인 분류 모델인 C4.5 알고리즘을 기반으로 SNMP MIB 정보를 사용하여 트래픽 폭주공격을 탐지하고 각 공격유형별 분류를 수행하는 시스템을 설계 및 구현하였다; 2) C4.5에서 추가적으로 제공하는 동작원리에 관한 규칙들을 상세히 분석함으로써 공격탐지 및 공격유형별 분류에 관한 시스템의 의미론적 해석을 시도하였다; 3) C4.5는 주어진 SNMP MIB의 속성들의 정보이익 값을 이용하여 예측모형을 구축하는 알고리즘으로, 특징선택 및 축소의 효과를 추가적으로 얻었다. 따라서 시스템의 운용 시, 제안된 모델은 전체 13개의 MIB 정보 중 5개의 MIB 정보만을 사용하여 보다 신속하고, 정확하며, 또한 가벼운 공격탐지 및 공격유형별 분류를 수행함으로써 네트워크 시스템의 자원관리와 효율적인 시스템 운영에 기여하였다.
전통적인 고객관계관리 연구는 특정 시점에서 고객관계관리에 중점을 두어 연구되었다. 정적인 고객관계관리와 고객 행동에 관한 지식은 마케팅 관리자가 제한된 마케팅 자원을 이익의 극대화를 위해 사용할 수 있게 해주었다. 그러나 시간이 경과하게 되면 이러한 정적인 지식은 쓸모가 없어지게 된다. 그러므로 고객관계관리는 고객의 동적 특성을 반영해야 한다. 과거 고객의 구매 행위를 관찰하여 현재 또는 미래 시장의 고객을 세분화하여 구분된 고객 군집에 대해 서로 다른 마케팅 전략을 사용할 수 있다. 고객의 구매행동을 근간으로 한 고객관계관리는 수십 년 전부터 연구되어왔지만 동적인 고객관계관리에 대한 연구는 최근에 들어 활발하게 진행되고 있다. 본 논문은 인터넷 상점의 고객 데이터로부터 추출된 지식과 시간 경과에 따른 고객 행동 패턴의 분석을 위해 데이터마이닝과 모니터링 에이전트 시스템(MAS)을 이용하며, 이를 통해 동적인 고객관계관리 모델을 제시한다. 이 모델은 고객 이력 경로에 대한 예측과 고객에게 나타나는 집단 이력경로의, 분석, 그리고 시간 경과에 따른 고객 군집의 변화에 대한 분석, 그에 따른 마케팅 전략 도출을 포함한다. 이 모델의 제안은 많은 온라인 소매상이 직면할 수 있는 경영상의 문제를 해결하는데 유용할 것이다.
본 연구는 OLS모형을 적용하여 주택보유기간에 영향을 미치는 결정요인을 추정한 후 SVM, Decision Tree, Random Forest, Gradient Boosting, XGBoost, LightGBM을 통해 각 모형별 예측력을 비교하였다. 예측력이 가장 높은 모델을 기반모델 삼아 앙상블 모형 중 하나인 Stacking모형을 적용하여 더욱 예측력이 높은 모형을 구축하여 주택시장의 주택거래량을 파악할 수 있다는 점에 선행 연구와의 차이가 있다. OLS분석 결과 매도이익, 주택가격, 가구원 수, 거주주택형태(단독주택, 아파트)이 주택보유기간에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, RMSE를 기준삼아 각 머신러닝 모형과 예측력 비교한 결과 머신러닝 모델의 예측력이 더 높은 것으로 나타났다. 이후, 영향을 미치는 변수로 데이터를 재구축한 후 각 머신러닝을 적용하여 예측력을 비교하였으며, 분석 결과 Random Forest의 예측력이 가장 우수한 것으로 나타났다. 또한 예측력이 가장 높은 Random Forest, Decision Tree, Gradient Boosting, XGBoost모형을 개별모형으로 적용하고, Linear, Ridge, Lasso모형을 메타모델로 하여 Stacking 모형을 구축하였다. 분석 결과, Ridge모형일 때 RMSE값이 0.5181으로 가장 낮게 나타나 예측력이 가장 높은 모델을 구축하였다.
지능정보기술과 에너지기술의 융합은 단순히 기술 자체 뿐 아니라 사회, 제도, 조직 전반의 변화를 수반하기 때문에 수많은 이해관계자들에게 영향을 미친다. 따라서 자원개발과 발전, 석유화학 중심의 전통 에너지 산업에 대한 경로 의존성에서 벗어나 새로운 산업을 창출하기 위해서는 미래에 도달하고자하는 선호 미래를 먼저 그리고 이를 실현하기 위한 전략을 고민하는, 백캐스팅(Backcasting) 관점의 접근이 필요하다. 본 연구에서는 이러한 백캐스팅 관점에서 지능정보기술이 가져올 미래 에너지 산업의 변화 양상을 살펴보고 국가 관점에서의 에너지 정책 목표 달성, 그리고 각 이해관계자들의 이익을 동시에 만족시킬 수 있는 미래 에너지 서비스 모델을 도출하였다. 이후, 미래 에너지 서비스가 실현되기 위한 기술적 선결 조건을 분석하고, 세부적인 구성 기술과 현재 시점에서 중점 R&D가 필요한 분야를 제시하였다.
시장 및 산업 장벽의 붕괴는 금융 산업에 있어서 경쟁격화를 불러일으켰고, 기업들로 하여금 새로운 경쟁 전략을 모색하게 만들었다. 그에 따른 다양한 전략 중 많은 금융기관에서 고객가치 중요성을 인식하고, 그 가치를 객관화하여 기업 이익 증대에 좀 더 기여할 수 있도록 시도하였다. e-CRM은 인터넷 기술을 포함한 정보기술을 이용하여 그러한 전략을 지원해 주는 도구다. 그러나 수요자 입장에서 금융기관은 e-CRM 도입을 위한 객관적인 평가체계가 없이 e비즈니스에 대한 맹목적 신뢰 또는 경쟁사의 도입에 의한 경쟁적 목적 등, 합리적 효과예측에 기반한 도입평가를 하지 못했다. 따라서 본 연구에서는 주 기능 분석과 위험분석에 의한 도입평가체계를 제시하고, 인터넷 금융기관에 적용해 봄으로써 활용을 모색 하였다.
본 연구에서는 주식시장에서 정보 생산자로서 중요한 기능을 수행하는 '애널리스트'의 이익 예측치 편의와 정확도가 증권사와 평가 대상 기업의 동일인 소유 여부에 의하여 영향을 받는지를 점검하였다. 소유구조에 기반한 증권사와 평가 대상 기업 간의 특수관계에 의하여 평가자의 행태가 달라지고 그로 인하여 불특정 다수의 투자자에게 부정적 영향이 초래되는 경우 적절한 규제조치가 필요할 것이라는 측면에서 제기된 문제의 실천적 의미를 찾을 수 있다. 물론 평판효과(reputation effect)가 중요한 역할을 하는 증권업과 애널리스트 시장에서 시장규율(market discipline)이 원활히 작동한다면 특수관계로 인해 왜곡된 정보를 제공할 유인이 사라질 것이며 별도의 규제가 필요하지는 않을 것이다. 분석 결과에 의하면, 특수관계가 존재할 경우 양의 예측편의가 발생하는 빈도가 높은 것은 사실이나, 예측편의의 크기를 포함한 종합적 상관관계를 고려할 경우 증권사와 평가 대상 기업 간의 특수관계가 유의한 예측편의를 발생시키는 것으로 보기는 어려우며, 정확도 또한 의미있는 차이를 보이는 것으로 결론짓기는 어려운 것으로 나타났다. 이는 적어도 현재까지는 증권사가 소유구조로 인하여 왜곡된 정보를 생산하려는 유인보다 정확한 정보를 제공한다는 평판을 지키려는 유인이 더욱 크게 작용한 결과 관측되는 현상으로 해석될 수 있다.
기술의 발전으로 다양한 부품의 개발 및 상용화는 가능 하였으나, 이에 따라 부품의 단종 주기는 단축 되었다. 이는 수천 품목 이상의 부품을 활용하여 개발하고, 장기간 운영하는 무기체계의 수리 부속 보급을 어렵게 하였으며, 무기체계 운용 가용도 저하의 주요 원인으로 작용하였다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 미국 등은 전담 기구를 만들어 대응하고 있으며, 국내에서는 상용 부품단종 예측도구를 활용하여 단종을 예측하고 관리하고 있다. 하지만 상용 부품단종 예측도구에서 단종 정보가 제시되지 않는 부품에 대한 대응 및 관리는 부재한 실정이다. 이에 본 연구에서는 상용 부품단종 예측도구에서 제공하는 부품에 대한 정형, 비정형 빅데이터를 수집하고, 데이터 전처리 및 Embedding 과정을 거쳐, 신경망 학습 알고리즘을 적용하여, 상용 부품에 대한 단종 정보 (LC Risk, YTEOL)를 예측하는 방안을 제시하였다. 또한 제시된 모델의 예측 성능을 데이터 기술 통계량과 비교 평가 하여, 본 연구에서 제시한 학습 모델의 타당성을 검증 하였다. 결론에는 본 연구의 활용 방안과 한계점 및 발전 방향에 대하여 기술 하였다.
경제성과 효율성을 지닌 종합정보 통신망인 ISDN은 음성 또는 비음성의 정보를 모두 디지털 형식으로 통일시켜 각종 서비스가 하나의 회선과 이용자 번호로 제공되는 디지털 전송. 교환방식의 네트워크로 우리나라에서는 1994년 1월 서비스가 상용화 되었다. 전기통신의 국제 표준화 작업은 ITU 회원국의 주관청과 표준화 업무에 희망을 피력하고 회원국의 승인을 받은 공인된 민간 운영회사 및 과학 산업기구의 연구원으로 구성된 ITU-TS에 의해 주관된다. ITU-TS는 사용자-망 인터페이스 본 네트워크 및 단말기와 사용자 측의 필요 조건을 정리하여 1984년과 1988년에 I시리즈 권고를 통해 ISDN의 개관과 서비스, 망 구성 및 운용, 사용자-망 인터페이스, 망간의 인터페이스 등 ISDN에 관한 개념이나 원칙을 국제 표준으로 발표하였다. ITU-TS의 ISDN 일반 원칙에 따르면 네트워크 자체는 각국의 상황에 따라 자유롭게 구성할 수 있다. 본 연구에서는 통신 선진국인 미국의 표준화 과정을 조사.연구함으로써 국내 통신망의 보호와 국내 실정에 맞는 통신망 구축을 위해 보다 나은 ISDN 기술 기준의 제정 방향을 제시하는데 그 목적이 있다. 우리 나라에서도 기술기준에 대한 연구 시기를 앞당기고 현장 시험에서 얻어지는 자료나 연구결과의 교환이 원활히 이루어져야 하며, 상용화 후에도 예측못했던 문제점 및 사후 관리에 대한 연구가 지속적으로 행해져야 겠다. 그리고 기술기준을 제정하는 위원회에는 통신 사업자는 물론 정부 및 이용자까지도 함께 참여하여 모든 사람의 이익을 고려한 기준이 제정될 수 있어야겠다.
호텔기업은 고객서비스가 가장중요한 업무중의 하나로 직원들이 고객과의 대면상황에서 어떤 서비스가 펼쳐지는지에 따라서 호텔의 이익이 바뀌어 질수 있다. 따라서 호텔은 유능하고 우수한 직원들을 꾸준하게 유지하는 것이 무엇보다 중요하다. 다른 호텔과의 차별화를 위하여 직원들의 타 업체로의 이직을 막아 회사의 안정적인 발전을 도모하고 이윤을 최대한 높이는데 초점을 맞추어야 한다. 본 연구는 조직관리로써 역할갈등(직장-가정갈등, 가정-직장갈등)과 이직의도와의 관계를 알아보고자 한다. 그리고 역할갈등이 이직의도에 미치는 영향에 마음챙김 변수를 대입하여 매개역할을 검증하고자 한다. 자료 수집을 위해서 서울과 경기도 지역의 특급호텔 종사원을 대상으로 설문을 실시하였다. 자료 수집을 위하여 서울 경기지방을 직접 방문하여 조사를 진행하였다. 분석결과를 간단히 요약하면 첫째, 역할갈등은 이직의도에 유의미한 관계를 이루었고, 역할갈등이 이직의도에 미치는 영향에 있어서 마음챙김은 매개역할을 하였다. 역할갈등이 이직의도에 미치는 영향에 있어서 마음챙김의 매개효과는 역할 갈등의 첫 번째 변수인 직장-가정갈등 상황에서 이직의도에 미치는 영향을 마음챙김이 매개를 한다는 유의미한 결과를 얻었다. 그리고 두 번째 독립변수인 가정- 직장갈등의 상황에서는 마음챙김이 매개역할을 하는 것으로 예측되었다. 이런 연구결과를 바탕으로 기업은 체계적이고 지속적인 마음챙김 교육을 통하여 구성원 상호간의 상호 배려가 기업에 대한 긍정적인 태도로 바뀔 수 있도록 하는 방안을 강구해야 할 것이다. 또한 역할갈등의 결과변수를 좋게 하는 다양한 방안에 대한 폭넓은 연구가 필요할 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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