• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.79-96
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• 2012

기술의 발전과 융합이 빠르게 이루어지고 있는 오늘날 유망기술을 어떻게 파악하여, 다양한 후보군들 중에서 최적의 R&D 대상을 어떻게 선정할 것인가에 대한 문제는 주요한 경영의사결정문제 중 하나로 부상하고 있다. 본 연구에서는 이러한 R&D 기술 선정 의사결정을 지원할 수 있는 새로운 지능형 의사결정지원시스템을 제안한다. 본 연구의 의사결정지원시스템은 크게 3가지 모듈로 구성되는데, 우선 첫 번째 모듈인 '기술가치 평가' 모듈에서는 기업이 관심을 갖고 있는 분야의 특허들을 분석하여 유망기술 파악에 요구되는 다양한 차원의 기술가치 평가지수 값들을 산출하는 작업이 이루어진다. 이를 통해, 현재 시점에서의 각 기술의 가치가 다양한 차원에서 평가가 이루어지고 나면, 두 번째 모듈인 '미래기술가치 예측' 모듈에서 이들의 시간 흐름에 따른 변화를 학습한 인공지능 모형을 토대로 각 후보기술들이 미래 시점에 어떤 가치지수값을 갖게 될 것인지 예측값을 산출하게 된다. 마지막 세 번째 모듈인 '최적 R&D 대상기술 선정 지원' 모듈에서는 앞서 두 번째 모듈에서 산출된 각 차원별 예상 가치지수값들을 적절히 가중합하여 기술의 종합적인 미래가치 예측값을 산출하여 의사결정자에게 제공하는 기능을 수행한다. 이를 통해 의사결정자가 자사에 적합한 최적의 R&D 대상기술을 선정할 수 있도록 하였다. 본 연구에서는 제안된 시스템의 적용 가능성을 검증하기 위해, 10년치 특허데이터에 인공신경망 기법을 적용하여 실제 기술가치 예측모형을 구축해 보고, 그 효과를 살펴본다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.21-44
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• 2018

최근 인터넷 기술의 발전과 함께 스마트 기기가 대중화됨에 따라 방대한 양의 텍스트 데이터가 쏟아져 나오고 있으며, 이러한 텍스트 데이터는 뉴스, 블로그, 소셜미디어 등 다양한 미디어 매체를 통해 생산 및 유통되고 있다. 이처럼 손쉽게 방대한 양의 정보를 획득할 수 있게 됨에 따라 보다 효율적으로 문서를 관리하기 위한 문서 분류의 필요성이 급증하였다. 문서 분류는 텍스트 문서를 둘 이상의 카테고리 혹은 클래스로 정의하여 분류하는 것을 의미하며, K-근접 이웃(K-Nearest Neighbor), 나이브 베이지안 알고리즘(Naïve Bayes Algorithm), SVM(Support Vector Machine), 의사결정나무(Decision Tree), 인공신경망(Artificial Neural Network) 등 다양한 기술들이 문서 분류에 활용되고 있다. 특히, 문서 분류는 문맥에 사용된 단어 및 문서 분류를 위해 추출된 형질에 따라 분류 모델의 성능이 달라질 뿐만 아니라, 문서 분류기 구축에 사용된 학습데이터의 질에 따라 문서 분류의 성능이 크게 좌우된다. 하지만 현실세계에서 사용되는 대부분의 데이터는 많은 노이즈(Noise)를 포함하고 있으며, 이러한 데이터의 학습을 통해 생성된 분류 모형은 노이즈의 정도에 따라 정확도 측면의 성능이 영향을 받게 된다. 이에 본 연구에서는 노이즈를 인위적으로 삽입하여 문서 분류기의 견고성을 강화하고 이를 통해 분류의 정확도를 향상시킬 수 있는 방안을 제안하고자 한다. 즉, 분류의 대상이 되는 원 문서와 전혀 다른 특징을 갖는 이질적인 데이터소스로부터 추출한 형질을 원 문서에 일종의 노이즈의 형태로 삽입하여 이질성 학습을 수행하고, 도출된 분류 규칙 중 문서 분류기의 정확도 향상에 기여하는 분류 규칙만을 추출하여 적용하는 방식의 규칙 선별 기반의 앙상블 준지도학습을 제안함으로써 문서 분류의 성능을 향상시키고자 한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제47권2호
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• pp.145-159
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• 2014

본 연구에서는 충주댐을 대상으로 유역모델인 SWAT과 저수지모델인 CE-QUAL-W2를 연계 적용하여 기후변화에 따라 저수지로 유입되는 하천의 유량 및 탁수발생량을 모의하고, 저수지내의 탁수변화 및 부영양화 영향평가를 통한 저수지 수환경 변화를 전망하였다. 먼저 SWAT을 적용하여 강우시 저수지 유입하천의 유량 및 수질을 모의하여 모델의 재현성을 검토하였으며, 모형의 보정(2000~2005)과 검증(2006~2010) 결과 모델 예측값과 실측값이 적절하게 일치하는 것으로 나타났다. SWAT의 결과를 CE-QUAL-W2의 하천유량 및 유입수 수질경계조건 입력자료로 활용하고, 보정(2010년)과 검증(2008년)을 통하여 저수지 내 시간에 따른 물수지, 수온 변화, 부유물질(SS), T-N, T-P 및 부영양화(Chl-a) 양상 등을 분석하고 모델의 재현성을 검토하였다. 이후 기후변화 시나리오 적용에 따른 저수지 내수환경변화를 모의하기 위한 기후변화자료로 IPCC AR4 GCM(ECHO-G)을 고해상도지역 기후 시나리오로 개선시킨 RCM(MM5)의 A1B 시나리오를 다시 태풍사상을 고려한 인공신경망 기법에 의해 상세화하여 이용하였다. 기후변화 시나리오에 따른 기온증가의 영향으로 미래로 갈수록 상층수온은 증가하는 반면 심층수온은 감소하는 경향을 보였다. SS 최고유입농도는 평수년에 비해 풍수년에 17%, 갈수년에 0.2% 가량 증가하는 것으로 나타났다. 호소내 SS 10mg/L 이상 점유일수는 평수년에 비해 풍수년이 6일, 갈수년이 17일 증가하였고, 점유율 역시 풍수년에 24%, 갈수년에 26%가량 증가하는 것으로 분석되었다. 미래로 갈수록 기후변화가 충주댐 탁수장기화에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. Chl-a의 최고농도는 평수년에 비해 풍수년에 19%, 갈수년에 3% 가량 조류의 농도가 증가되는 것으로 나타나 조류의 영향이 커지는 것을 알 수 있었다.

• 벤처창업연구
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• 제13권6호
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• pp.155-166
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• 2018

본 연구의 목적은 중소기업 조직구성원의 자기효능감이 직무열의와 직무성과에 미치는 영향을 연구하고 SEM-ANN (Structural Equation Modeling-Artificial Neural Network) 분석을 적용하여 성별 (Ggender)과 결혼 여부의 변수에 따른 차이를 분석하기 위한 것이다. 연구목적의 달성을 위하여 400명의 중소기업 조직구성원들로부터 자료를 수집하여 285명의 유효표본이 분석에 이용되었다. 본 연구에서 자기효능감은 자신감, 자기조절효능감, 그리고 과제난이도 선호의 세 가지 하위차원으로 구성되었다. 분석 결과, 자신감, 자기조절효능감, 그리고 과제난이도 선호 등의 자기효능감은 직무열의에 직접적으로 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 자기효능감 중 자신감과 자기조절효능감은 직무성과에 정(+)의 유의한 영향을 미치나, 과제난이도 선호는 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 또한, 직무열의는 직무성과에 정(+)의 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 자기효능감과 직무성과 간의 관계에서 매개역할을 하는 것으로 나타났다. 또한 미혼 남성은 과제난이도 선호, 기혼 남성은 자기조절효능감을 가장 중요시하나, 여성은 결혼 여부에 관계없이 자신감과 자기조절효능감을 중시하는 것으로 나타났다. 본 연구는 주로 교육 및 서비스업종 등에서 이루어지고 있는 자기효능감 관련 연구를 다차원으로 측정하여, 중소기업 구성원들을 대상으로 하여 자기효능감-직무열의-직무성과 간의 프레임워크를 제시하고, 기업들이 조직구성원의 성별, 결혼 여부에 따른 조직구성원 관리의 근거를 찾는데 도움을 줄 수 있다는데 의의가 있다. 또한, 본 연구의 SEM-ANN 분석 과정은 지금까지 SEM을 이용한 선형적(보상적) 관계에서 영향 또는 기준 변수들의 조합을 분석할 수 있는 비선형적 (비보상적) 관계를 설명한다는 점에서 차별성이 있다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.1-21
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• 2020

인공지능 기술의 급속한 발전과 함께 빅데이터의 상당 부분을 차지하는 비정형 텍스트 데이터로부터 의미있는 정보를 추출하기 위한 다양한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 비즈니스 인텔리전스 분야에서도 새로운 시장기회를 발굴하거나 기술사업화 주체의 합리적 의사결정을 돕기 위한 많은 연구들이 이뤄져 왔다. 본 연구에서는 기업의 성공적인 사업 추진을 위해 핵심적인 정보 중의 하나인 시장규모 정보를 도출함에 있어 기존에 제공되던 범위보다 세부적인 수준의 제품군별 시장규모 추정이 가능하고 자동화된 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 신경망 기반의 시멘틱 단어 임베딩 모델인 Word2Vec 알고리즘을 적용하여 개별 기업의 생산제품에 대한 텍스트 데이터를 벡터 공간으로 임베딩하고, 제품명 간 코사인 거리(유사도)를 계산함으로써 특정한 제품명과 유사한 제품들을 추출한 뒤, 이들의 매출액 정보를 연산하여 자동으로 해당 제품군의 시장규모를 산출하는 알고리즘을 구현하였다. 실험 데이터로서 통계청의 경제총조사 마이크로데이터(약 34만 5천 건)를 이용하여 제품명 텍스트 데이터를 벡터화 하고, 한국표준산업분류 해설서의 산업분류 색인어를 기준으로 활용하여 코사인 거리 기반으로 유사한 제품명을 추출하였다. 이후 개별 기업의 제품 데이터에 연결된 매출액 정보를 기초로 추출된 제품들의 매출액을 합산함으로써 11,654개의 상세한 제품군별 시장규모를 추정하였다. 성능 검증을 위해 실제 집계된 통계청의 품목별 시장규모 수치와 비교한 결과 피어슨 상관계수가 0.513 수준으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 모형은 의미 기반 임베딩 모델의 정확성 향상 및 제품군 추출 방식의 개선이 필요하나, 표본조사 또는 다수의 가정을 기반으로 하는 전통적인 시장규모 추정 방법의 한계를 뛰어넘어 텍스트 마이닝 및 기계학습 기법을 최초로 적용하여 시장규모 추정 방식을 지능화하였다는 점, 시장규모 산출범위를 사용 목적에 따라 쉽고 빠르게 조절할 수 있다는 점, 이를 통해 다양한 분야에서 수요가 높은 세부적인 제품군별 시장정보 도출이 가능하여 실무적인 활용성이 높다는 점에서 의의가 있다.