• 대한산업공학회지
• /
• 제13권1호
• /
• pp.69-87
• /
• 1987

정보통신 산업은 괄목할 만한 성장올 보였으며, 정보산업시대의 핵심 육성 부문으로 지목되고 있다. 본 연구에서는 통신산업분야의 정책부서, 연구소, 기업 및 대학에서 활약하고 있는 70명의 정보통신분야 천문가들을 대상으로 설문조사를 시행하였으며, 설문조사 결과를 토대로 정보통신산업의 잠재적 수요예측과 함께 이러한 수요를 공급하기 위하여 선행되어야 할 연구개발 인력의 수요를 추정하였다. 본 연구결과에 따르면, 정보통신산업은 1991년에 Data Communication 분야에서만 약 48억불의 수요를 유발할 것으로 보이며, 이를 위한 박사 인력의 년간 수요는 1987년에는 500명, 1991년에는 990 명에 이를 것으로 예상되었다. 반면, 최근 문교부에 제출된 바 있는 한 연구보고에 따르면, 88명-145 명에 지나지 않은 것으로 나타나고 있어 심각한 고급인력의 수급난이 예상된다. 이에 따라 본 연구에서는 정부, 산업체 및 대학이 시급히 수렵하여야 할 대응책을 제시하였다. -정부가 지원할 내용으로서, 정보통신분야의 연구개발을 위한 관련학과 교수의 양적, 질적 향상이 요구되며 이를 위한 방안으로 교수진의 critical mass 형성이 촉구되었다. -산업계 역시 통신산업의 폭발적 성장에 대비하기 위하여, 고급인력의 수혜기관의 입장에서 고급인력의 공급을 위한 대응책 마련에 적극적으로 참여하여야 할 것이다. 산업계의 참여 방안으로서, 교수 1인, 박사 후보생 l인, 석사과정 학생 3인을 한 단위로 하는 "research unit"의 형성과 산업계로부터 이들을 위한 지원이 제안되었다. 즉, research unit 100개를 지원하기 위해 산업계는 연간 약380 만불의 교육-연구비를 투입하며, 이러한 지원을 통하여 박사인력의 공급이 배가 될 것으로 예상된다. -대학원 교육의 칠적 향상과 함께 산 학연계 기능을 강화하기 위하여, 정보통신 관련학과와 대학원 교과과정의 개선 방안이 구체적으로 제안되었다. 본 연구에서 제안된 내용은 현재 정부, 정책부서, 산업계, 학계의 요구사항과 전문가 의견을 토대로 요약되었으므로, 제안사항의 체계적인 보완이 이루어지면 그 효과가 지대할 것으로 예상된다.

• 공업화학전망
• /
• 제23권6호
• /
• pp.3-13
• /
• 2020

저출산 고령화 사회로의 진입은 대한민국뿐만 아니라 전 세계적으로 많은 사회 문제를 야기하고 있다. 그 중에서 고령 인구 증가로 인한 의료 수요 증가와 이를 뒷받침 할 의료인력 부족은 곧 다가올 사회문제이다. 4차 산업 혁명으로 인해 다양한 사회문제에 대한 혁신적인 해법들이 제시되고 있는데, 본 기고문에서는 다가올 고령화 사회에서 의료인력 부족 등에 의한 해결법으로 원격의료 지원을 위한 인공지능 활용을 다루고자 한다. 병 진단 및 예측을 위한 여러 가지 인공지능 알고리즘은 이미 많이 개발 되어 있으나, 일반적으로 딥러닝에 많이 쓰이는 인공신경망 구조인 합성곱 뉴럴네트워크(convolution neural network)나 기존 퍼셉트론(perceptron) 구조에서 벗어나 확률론적 인공신경망 중에 하나인 베이지안 뉴럴네트워크(Bayesian neural network)를 다루고자 한다. 그중에서 연산효율적이며 뉴로모픽 하드웨어로 구현 가능성이 높고 실제 진단 예측(diagnosis prediction) 문제 해결에 강점을 보이는 알고리즘으로써 naive Bayes classifer를 활용한 연구를 소개하고자 한다.

• 한국보건교육건강증진학회:학술대회논문집
• /
• 한국보건교육건강증진학회 2009년도 추계학술대회 자료집
• /
• pp.277-278
• /
• 2009

• 지능정보연구
• /
• 제16권3호
• /
• pp.99-120
• /
• 2010

최근 고객들의 비대면 접점 서비스 이용도가 높아짐에 따라, 비대면 채널은 다양한 데이터의 분석을 통해 고객 만족도를 향상시킬 수 있는 유용한 창구로 인식되고 있다. 이러한 비대면 채널의 대표적 영역으로 콜센터를 들 수 있으며, 콜센터 운영에서 고객 만족도에 가장 큰 영향을 미치는 요소는 상담 인력의 규모인 것으로 알려져 있다. 즉, 일정수준 이상의 고객 만족도를 유지하기 위해서는 충분한 상담 인력을 확보하는 것이 관건이지만, 불필요하게 많은 인력을 확보하는 것은 인건비 측면에서 비용의 낭비를 초래할 수 있다. 따라서 부족하지도 않고 넘치지도 않을 정도의 적정 인력을 산출하는 능력은 콜센터 운영의 핵심 경쟁력으로 인식되고 있으며, 최근 콜센터에서는 적정 인력의 규모를 예측하기 위해 WFM(Work Force Management) 업무 전담 부서를 설치하고 콜량을 정확하게 예측하기 위한 노력을 기울이고 있다. 콜량 예측을 위해 현업에서 주로 사용되는 방법은 담당자의 직관에 의존하는 방법으로, 일정기간의 콜량 평균을 담당자가 주관적 판단에 의해 보정함으로써 이루어진다. 하지만 이러한 방식은 담당자의 주관적 성향에 크게 좌우된다는 한계를 갖고 있어서, 최근에는 다양한 예측 모형을 시스템화한 WFMS(Workforce Management System) 패키지가 널리 활용되고 있다. 하지만 이 시스템은 초기 도입 시 매우 고가의 구축비용이 발생하며, 신규 요인 발굴 시 이를 즉각적으로 시스템에 반영하기 어렵다는 한계점을 갖고 있다. 이를 극복하기 위해 본 연구에서는 데이터 마이닝의 대화식 의사결정나무 기법을 이용함으로써, 객관적이면서도 업무 배경 지식을 충분히 활용할 수 있는 예측 모형을 수립하고자 한다. 또한, 본 연구에서 수립한 모형의 정확성 평가를 위해, 국내 최대 규모의 한 자동차 보험사 콜센터의 4년 8개월 간의 실 데이터를 사용한 실험을 수행하고 그 결과를 제시하였다. 실험에서는 기존의 WFMS와 본 연구에서 제안하는 두 가지 모형인 대화식 의사결정나무 기반의 예측 모형, 일반 의사결정나무 기반의 예측 모형의 세 가지 모형에 대해, 다양한 오차 허용범위 하에서의 사고콜 및 고장콜에 대한 예측 적중률을 평가하였다.

• 한국안광학회지
• /
• 제12권4호
• /
• pp.9-14
• /
• 2007

본 논문에서는 매년 증가되는 안경광학과 입학정원 증가에 따른 문제점들을 연구하였다. 주된 문제는 안경사 인력의 과잉공급과 열악한 근무환경에 기인하며 이를 해결하기 위해서는 안경사 인력의 수적 불균형을 해소하겠다는 관계자 모두의 공통된 정책적 시각을 가져야 한다. 또 보건의료 인력의 수요와 공급을 예측하고 정확한 정책을 수립하기 위해서는 보건의료 인력개발을 담당할 상설기구와 중장기적인 계획이 필요하다. 안경사 인력의 질적 불균형의 해소를 위해서는 정확한 직무 영역을 설정하고 전문교육과정을 재편하며 국가고시 실기평가의 방법을 구체화하며 보수교육의 내용과 방법을 혁신해 가야 한다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
• /
• 한국IT서비스학회 2008년도 춘계학술대회
• /
• pp.260-265
• /
• 2008

소프트웨어 개발 프로젝트 초기단계에 수립한 일정 및 비용 등의 계획은 수행 중 발생하는 많은 불확실성을 반영하고 있지 않기 때문에 진행되고 있는 프로젝트는 초기에 계획한 일정과 비용에 많은 차이를 보이는 경우가 발생한다. 이에 따라 본 연구에서는 진행 중인 소프트웨어 개발 프로젝트의 상황을 분석하고 예측할 수 있는 방법으로 일정과 비용을 통합 관리할 수 있는 획득가치관리(EVM: Earned Value Management)를 활용하는 방안을 제시하였다. 획득가치관리(EVM)을 적용하기 위해 일정과 비용의 통합관리하기 위해 예상되는 투입 인력과 비용 등을 감안하여 작업분할 구조(WBS)와 연계하여 계획을 수립하고 측정하는 방법을 구축 중인 프로젝트의 사례를 통하여 적용 방안을 제시하였다. 사례 분석한 각각의 프로젝트 진행 단계에 따라 예측한 값이 실제 계획 대비 일정과 비용에 대한 예측 오차 변화 추이를 분석하였으며, 향후 진행되는 프로젝트의 일정 및 비용 등의 계획을 체계적으로 수립하고, 진행되는 프로젝트의 일정 및 비용 등에 대해 분석하고 예측하는데 활용할 수 있도록 연구하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
• /
• 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.

• 대한지리학회지
• /
• 제51권4호
• /
• pp.525-539
• /
• 2016

본 연구는 사후분포를 예측하는 베이지안 추정기법의 일환인 마르코프 체인 모형을 적용하여 직업요인 인구이동에 따른 직종별 취업자의 공간적 분포에 나타나는 변화를 예측하였다. 이를 위해 인구이동의 사유 중 직업요인 이동량을 추출하여 직업을 요인으로 하는 인구이동 패턴을 파악하고, 직업요인 인구이동의 추이확률 산출 값을 토대로 채프만-콜모고로프 방정식을 구축하여 장래 지역별 취업자 분포와 직종분포의 변동성을 예측하였다. 분석결과, 서울의 취업자 분포가 감소할 것으로 예측되나 직종 중 단순노무 종사자는 증가할 것으로 예측되었다. 전문가 및 관련 직의 경우 수도권과 일부 광역시를 제외한 모든 지역에서 증가할 것으로 추정되었고, 강원, 충청지역은 전체 직업군의 취업자 분포에 있어 증가세를 나타낼 것으로 예측되었다. 본 연구 결과는 향후 지역 노동시장의 원활한 인력수급이 가능하도록 유입, 유출될 가능성이 높은 인력 및 직종을 중심으로 직업훈련, 취업알선 등 고용지원 서비스를 통해 사전 대비하는 방안 마련에 기초자료로 활용될 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
• /
• pp.363-363
• /
• 2022

LID 시설에 대한 모니터링은 인력을 활용한 실강우 모니터링을 진행하고 있으나 LID 시설은 소규모 분산형시설로서 인력을 동원한 식생고사, 강우시 모니터링, 현장답사 등 꾸준한 시설확인에 한계가 있으며, LID 시설을 조성한 이후 적정한 유지관리 방법(주기, 빈도, 항목 등)을 인지하지 못하여 막힘현상, 효율저하, 식물고사 등의 문제가 발생한다. 따라서 본연구에서는 딥러닝 분석을 활용하여 강우시 강우모니터링 자료와 LID 시설 내 센서를 통해 측정된 자료를 통해 침투도랑 내 유입수 성상에 대한 예측분석을 수행하였다. 심지 내 LID 시설에 유입되는 오염물질을 예측을 위한 딥러닝 분석을 위해 과거 실강우시 모니터링 자료(TSS, COD, TN, TP)와 대기센서(대기습도, 대기온도, 강수량, 미세먼지) 데이터를 활용하여 딥러닝 모델에 대한 적용가능성 평가를 수행하였다. 측정항목에 대한 상관성 분석을 수행하였으며, 딥러닝 모델은 Tenser Flow를 이용하여 DNN(Deep Neural Network)모델을 활용하여 분석하였다. DNN 모델에 대한 MSE값은 0.31로 분석되었으며, TSS에 대한 평균 50.6mg/L로 분석되었으며, COD 평균 98.7 mg/L로 나타났다. TN의 평균 2.21 mg/L로 분석되었으며, TP 평균 0.67 mg/L로 나타났다. 상관계수분석결과 TSS는 0.53로 분석되었으며, TN과 TP의 상관계수는 0.10, 0.56으로 나타났다. COD의 상관계수는 0.63으로 TSS와 COD, TP에 대한 예측이 된 것으로 분석되었다. 딥러닝을 통한 LID 시설 내 농도변화 예측시 강우시 센서데이터 값은 조밀해야하며 오염물질 농도와 상관성이 높은 항목들에 대해 계측과 실강우 모니터링 자료를 축적하여 미래에 대한 활용성을 높여야 한다.

• 한국식품영양학회지
• /
• 제25권1호
• /
• pp.163-168
• /
• 2012

본 연구는 식품 관련 기업과 공공기관에서 요구되는 인력의 역량 항목과 전공과목의 업무 관련 중요도를 조사하고, 여러 종류의 식품 관련 자격증에 대한 가치를 추정하여 식품 관련 인력의 수요를 예측하고자 하였다. 또한 설문조사 결과의 신뢰성을 높이기 위해 식품 기업과 공공 기관의 업무 경험이 적어도 3년 이상된 실무자들을 대상으로 설문 조사를 실시하였다. 기업 및 공공기간에서 신입사원 채용 판단 기준 분석에 있어서 가장 중요하게 보는 것은 인성 및 성격, 식품전문지식 및 컴퓨터 능력의 순으로 나타났다. 기업별 및 공공기관으로 나누어 볼 때, 공공기관에서는 식품전문지식, 출신학교 및 학력이 기업군에 비해 중요하게 여기고 있으며, 자격증은 위탁급식업체에서 가장 중요하게 판단하는 것으로 나타났다. 업무와 전문과목 관련 중요도 분석 결과, 법규 및 위생 관련 과목이 중요하게 판단되는 것으로 나타났다.