• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.830-833
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• 2020

콜센터에서 인력 스케줄링은 매우 중요하다. 모든 콜센터에서 인건비는 고정비 성격이 강하여 차지하는 비중이 매우 높아 콜센터의 이익을 좌지우지한다. 그렇기 때문에 콜센터의 적정 인력의 고용과 배치는 인건비 뿐만 아니라 콜 성공률 또한 직결되어 있어 콜센터 운영에서 중요한 사안이라고 할 수 있다. 대부분의 콜센터가 현재까지도 관리자의 경험에 의해 인력배치를 수립하는데, 이러한 방법은 과학적이지 않으며 인원수에 영향을 미치는 모든 변수들을 고려할 수 없다. 과거 수학적 모델을 수립하는 것이었다면, 지금은 모델을 학습시키고, 학습된 모델을 기반으로 미래의 고객과 인원수를 예측해야 한다. 본 논문에서는 수리제약식을 통해 다양한 변수들을 고려하고 비선형 정수 계획법과 딥러닝 기반의 예측 값을 이용하여 비선형 정수계획법을 통해 최적의 인력배치 스케줄링을 수립하였다.

• 응용통계연구
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• 제24권2호
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• pp.217-225
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• 2011

본 논문에서는 스펙트럼 분석과 계절성 선형 모델을 이용하여 intra,-day 콜센터 통화량 예측에 필요한 계절성 변수를 찾아내는 방법을 제시한다. 제시한 방법을 북미 지역의 어느 은행의 5분 단위 콜센터 통화량에 실증 적용하여 기존의 통계적 방법으로는 입증할 수 없었던 월 단위 계절성 변수가 유의함을 보인다. 새로이 찾아진 연수가 intra-day 콜센터 통화량 예측능력을 향상시키는지 확인하기 위해서 새로운 변수를 포함하는 계절성 선형 모델과 이 변수를 포함하지 않은 계절성 선형 모델의 익일 통화량 예측능력을 비교 평가한다. 평가결과 새로운 변수를 포함한 모델이 우수하다는 결과를 얻었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.208-210
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• 2004

최근 인터넷, 인트라넷과 같은 통신 기술 발전에 따라 거의 모든 시스템이 서로 연결되었고, 사용자들은 손쉽게 정보를 공유할 수 있게 되었다. 따라서 시스템 침입을 통한 데이터의 변형과 인증 받지 않은 접근과 같은 컴퓨터 범죄가 급속도로 증가하고 있다. 그러므로 이러한 컴퓨터 범죄를 막기 위한 침입 탐지 기술 개발은 매우 중요하다. 전통적인 침입 탐지 모델은 단지 네트워크 패킷 데이터만을 사용하고 있으며. 침입탐지 시스템의 성능을 높이기 위해 서로 다른 분류 알고리즘을 결합하는 방법을 사용해왔다. 그러나 이러한 모델은 일반적으로 성능향상에 있어서 제한적이다. 본 논문에서는 침입탐지 시스템의 성능을 개선하기 위해 네트워크 데이터와 시스템 콜 데이터를 융합하는 방법을 제안하였으며. 데이터 융합 모델로서 Multi-Layer Perceptron (MLP)를 사용하였다. 그리고 DARPA 에서 생성한 네트워크 데이터와 본 논문에서 가상으로 생성한 시스템 콜 데이터를 함께 결합하여 모델을 생성 한 뒤 실험을 수행하였다. 본 논문에서의 실험결과로. 단순히 네트워크 데이터만을 사용한 모델에 비해 시스템 콜 데이터를 함께 결합한 모델이 훨씬 더 놓은 인식률을 보인다는 것을 확인할 수 있다

• 한국통신학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.1490-1495
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• 1998

콜 패킹은 회선교환방식을 사용하는 클로스형 다단 상호연결 네트워크에서 연결 요구에 대한 블럭킹확률을 상당히 감소시키는 라우팅기법으로써 인지되어 왔다. 본 논분에서는 처음으로 클로스 네트워크에 적용된 콜 패킹기법의 점대점 블럭킹 확률에 대한 일반적인 분석적 모델을 제안한다. 콜 패킹의 정도라는 새로운 변수를 도입함으로써, 제안된 모델은 콜 패킹기법 및 랜덤 라우팅기법을 사용할때의 호의 블럭킹확률을 정확하게 예측할 수 있다. 그 모델의 정확성은 다양한 크기의 네트워크와 트래픽 조건하에서 컴퓨터 시뮬레이션에 의해 입증된다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 2000년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.84-90
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• 2000

인터넷을 발전에 따라 데이터의 전송량이 음성 전송량을 능가하고 있으나 현재의 네트워크로는 빠르고 신뢰성 있는 데이터의 전송을 보장할 수 없다. 데이터와 음성 모두의 빠르고 신뢰성 있는 전송과 관리를 위하여 개발된 패킷 중심 네트워크를 NGN이라 한다. NGN에서는 효율적인 전송과 관리를 위하여 기존(PSTN)의 교환기의 콜 에이전트를 소프트웨어로 구성하여 범용컴퓨터에서 운용될 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 콜 에이전트를 소프트웨어로 설계하기 위하여 H/W 개발을 위하여 설계된 기본호처리모델인 BCSM을 객체지향방법론의 표준인 UML을 이용하여 설계를 하였다. 그리고 설계된 모델의 검증을 위하여 LSL(LarchShared Language)를 이용하여 정형명세를 하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.75-87
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• 2007

VoIP 서비스 품질이 개선되고 많은 문제점들이 극복되면서 이에 대한 사용자들의 관심이 높아지고 있다. VoIP는 인스턴트 메시징 서비스 등 사용자들의 편익을 위한 서비스를 제공하고 있지만 비용 및 보안 문제는 사용자들의 이러한 서비스 사용을 주저하게 만들고 있다. 본 논문은 이와 같은 문제 중 하나인 VoIP 스팸 문제를 다루고자 한다. 스팸 콜에서의 음성 메시지 신호 패턴을 고려하여 정상 콜과 Noise가 포함된 정상 콜, 스팸 콜 이 세 가지 음성 모델을 설계하고, 논문에서 제시하는 음성 신호 정보량 기반의 스팸 탐지 알고리즘에 적용해 보았다. 각 모델의 모델링 및 시뮬레이션은 DEVS-$Java^{TM}$를 이용하였다. 본 연구는 스팸 콜 음성 신호를 탐지하기 위한 방법을 제시하고 이를 모델링 및 시뮬레이션 방법론을 통해 검증하는 것에 기여점을 둘 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.53-58
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• 2022

인공지능 기술이 발전하며, 다양한 산업군에 사람의 업무를 보조하는 인공지능 시스템이 적용되고 있다. 그 중 콜센터 상담사의 상담 업무를 보조하는 자연어 처리 기술 역시 활발히 연구되고 있는 분야 중 하나이다. 콜센터 상담사 보조 시스템은 상담사를 보조하기에 앞서 고객과 상담사의 대화로 진행되는 상담이 어떤 내용인지 정확히 인식해야 한다. 이때, 시스템이 상담의 목적을 대표할 수 있는 발화를 판별한다면 상담 내용을 보다 명확히 인식할 수 있다. 본 논문은 구어체로 진행되는 상담 스크립트의 특징을 주목하여, 실시간으로 상담 내용을 분석하고, 중요한 의미를 가지는 발화를 인지하여 추출하는 모델을 제안한다. 실험 결과, 제안한 모델이 기존 추출 요약과 비교하여, 우수한 성능을 보였다. 본 논문에 제안한 모델을 적용하여, 주요 상담 발화를 추출하고, 관련된 상담 문서 검색, 상담 내용 분류 등에 적용할 수 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권4호
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• pp.777-785
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• 2012

최근 들어 인터넷의 발전 및 정보기술의 급속한 발전은 많은 산업에 있어서 급속한 변화를 이끌어 왔다. 가장 급속히 발전한 산업 중 하나가 콜센터이다. 현재 거의 대부분의 공공기관이나 보험회사 등 금융회사, 쇼핑몰 등에서 수많은 콜센터 인력들이 상담을 진행하고 있으나 몰려드는 상담에 비해 상담원의 수가 많이 부족하여 고객 불만으로 확대대고 있다. 또한 상담원을 통한 제품의 홍보, 상품의 광고 등 매출을 유도하는 중요한 채널인 콜센터의 아웃바운드 기능도 부족한 상담인원으로 인해 수많은 업무를 진행하지 못하는 불상사가 발생되고 있다. 본 연구에서는 데이터 마이닝 기법을 이용해서 통화 연결률을 극대화 할 수 있는 최적시간대 및 통화채널 분석 모델방법에 대하여 제안 하였다.

• 마케팅과학연구
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• 제11권
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• pp.183-207
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• 2003

항공사의 콜센터(Call Center)는 대표적인 수신전문 콜센터로 다른 어떤 요소보다 인적요소의 비중이 매우 큰 조직으로 최적화된 인력투입의 여부가 콜센터 운영의 성패를 가르는 가장 큰 변수라고 할 수 있다. 사례 항공사의 콜센터에서는 매시점별 투입인력의 양을 결정하고, 이를 충족시키기 위한 인력의 배치를 위해 여러 가지의 근무 형태(shift)를 설정하고 운영하고 있다. 그러나 이러한 일련의 과정이 업무 담당자의 경험을 바탕으로 하고 있어 최적의 인력투입 모델의 설계가 불가능하고 경우에 따라서는 비효율적인 인력투입의 사례가 발생될 가능성이 있다. 본 연구에서는 단위시간당 투입필요 인원수에 따라 근무조(shift)를 편성하기 위해 정수계획모델(integer programming model)을 설계하고 최적해를 구함으로써 효율적인 인력운영을 위한 과학적인 근무조(shift)편성 방법을 제시하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.159-166
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• 2009

자연면역 시스템은 여러 신체 부위에서 다양한 기능으로 외부침입에 민감하게 대응할 뿐만 아니라 기존에 감염된 정보를 기억하는 기능을 수행한다. 그러나 자연 면역 시스템의 원리를 적용한 컴퓨터 보안 시스템에서는 자연면역 시스템이 갖는 기능을 충분히 제공하지 못하는 문제점이 있다. 이 논문에서는 자연면역 시스템의 네거티브 셀렉션을 적용한 항체와 임의의 비정상 시스템 콜 시퀀스를 선택하여 유전자 알고리즘을 적용한 항체를 결합하여 자연면역 시스템과 유사한 기능을 제공하는 하이브리드 모델을 제안한다. 제안된 모델은 긍정적 결함과 부정적 결함을 줄이기 위해 임의의 비정상 시스템 콜 시퀀스를 이용한다. 실험에 사용된 데이터는 UNM(University of New Maxico)에서 제공된 샌드메일 데이터이며 실험 결과 제안 모델은 기존 네거티브 셀렉션보다 비정상 시스템 콜을 정상 시스템 콜로 판정하는 부정적 결함이 평균 0.55% 낮게 나타났다.