• 한국빅데이터학회지
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• 제4권2호
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• pp.175-183
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• 2019

학습자 중도탈락은 사이버대학이 해결해야 할 과제 중 하나이다. 2019년도 기준으로 사이버대학의 전체 학생 수는 13만여 명에 달하고 있으나, 중도탈락 비율도 매우 높은 편이다. 중도탈락율을 낮추기 위해 사이버대학은 학습 분석에 많은 투자를 하고 있다. 특히 일부 사이버대학에서는 중도탈락 가능성을 정량적으로 분석하여 중도탈락이 우려되는 학생에 대한 지원을 강화하고 있다. 본 논문의 목적은 중도탈락 예측지수에 영향을 미치는 학습데이터를 규명하는데 있다. 분석 결과, 수강 차시(진도율), 이수학점, 평점, 휴학 횟수가 중도탈락에 유의미한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 사이버대학은 학생 중도탈락 예측지수에 관한 사후검증을 통해 예측 모델의 정확도를 높여나가야 할 것이다.

• 응용통계연구
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• 제29권7호
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• pp.1257-1270
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• 2016

본 연구는 영화 흥행의 척도로서 총 관객수의 예측을 다루었다. 의사결정나무, MLP 신경망모형, 다항로짓모형, support vector machine과 같은 데이터마이닝 분류 기법들을 사용하여 개봉 전, 개봉 일, 개봉 1주 후, 그리고 개봉 2주 후 시점 별로 예측이 이루어진다. 국적, 등급, 개봉 월, 개봉 계절, 감독, 배우, 배급사, 관객수, 그리고 스크린 수와 같은 영화의 내재적인 속성을 나타내는 변수 뿐만 아니라 포털의 평점과 평가자 수, 블로그 수, 뉴스 수와 같은 온라인 구전 변수들이 예측변수로 사용되었다. 10-중 교차 검증에서 신경망모형의 정확도는 개봉 전 시점에서도 90% 이상의 높은 예측력을 보였다. 또한 최종 온라인 구전 변수의 추정치를 예측변수로 추가함으로서 예측의 정확도가 더 높아짐을 볼 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제26권3호
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• pp.441-452
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• 2013

국내 영화 산업은 투자 배급사 멀티플렉스로 수직 계열화된 대기업 중심으로 온라인 구전 마케팅이 활발히 진행되고 있다, 최근에는 대기업 계열의 멀티플렉스 영화관 중심으로 3D 4D 영화포맷 복합상영을 통해 up-selling을 통한 흥행성과 극대화를 도모하고 있다. 영화산업 기술진보와 흥행여건 변화에 따라, 기존 관객 수 대신 매출액을 흥행성과로 정의하고, 국내 개봉 상업영화를 대상으로 축소추정기법을 포함한 여러 회귀모형을 적용하였다. 특히 LASSO회귀의 경우, 교차타당성 방법을 이용한 예측오차가 가장 적고 흥행성과에 설명력이 높은 변수 순으로 의미 있는 독립변수들을 빠르고 효율적으로 선택할 수 있었다. 2013년도 1분기 개봉 영화를 대상으로 실증분석 결과, 개봉 후 온라인 평점과 빈도 모두 영향력이 높았으나, 개봉 전에는 온라인 평점만 효과적인 것으로 나타났다. 상영포맷 또한 흥행성과에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권1호
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• pp.123-130
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• 2019

웹 추천기법에서 가장 많이 사용하는 방식 중의 하나는 협업필터링 기법이다. 협업필터링 관련 많은 연구에서 정확도를 개선하기 위한 방안이 제시되어 왔다. 본 연구는 Word2Vec과 앙상블 합성곱 신경망을 활용한 영화추천 방안에 대해 제안한다. 먼저 사용자, 영화, 평점 정보에서 사용자 문장과 영화 문장을 구성한다. 사용자 문장과 영화 문장을 Word2Vec에 입력으로 넣어 사용자 벡터와 영화 벡터를 구한다. 사용자 벡터는 사용자 합성곱 모델에 입력하고, 영화 벡터는 영화 합성곱 모델에 입력한다. 사용자 합성곱 모델과 영화 합성곱 모델은 완전연결 신경망 모델로 연결된다. 최종적으로 완전연결 신경망의 출력 계층은 사용자 영화 평점의 예측값을 출력한다. 실험결과 전통적인 협업필터링 기법과 유사 연구에서 제안한 Word2Vec과 심층 신경망을 사용한 기법에 비해 본 연구의 제안기법이 정확도를 개선함을 알 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.1-8
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• 2023

교차 도메인 추천은 다른 도메인에 있는 관련 사용자 정보 데이터와 아이템 데이터를 공유하는 방법입니다. 주로 사용자 중복이 많은 온라인 쇼핑몰이나 유튜브, 넷플릭스와 같은 멀티미디어 서비스 컨텐츠에서 사용됩니다. K-means 클러스터링을 통해 사용자 데이터와 평점을 기반으로 군집화를 실시하여 임베딩을 생성합니다. 이 결과를 트랜스포머 네트워크를 통해 학습한 후 사용자 만족도를 예측합니다. 그런 다음 트랜스포머 기반 추천 모델을 사용하여 사용자에게 적합한 아이템을 추천합니다. 이 연구를 통해 추천함으로써 더 적은 시간적 비용으로 초기 사용자 문제를 예측하고 사용자들의 만족도를 높일 수 있다는 결과를 실험을 통해 보여주었습니다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제16권1호
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• pp.1-21
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• 2007

신용평점을 위한 부도예측의 분류 문제를 다루는데 있어서 통계적 판별분석 및 인공신경망 및 유전자알고리즘 등을 이용한 데이터 마이닝의 방법들이 일반적으로 고려되어왔다. 이 연구에서는 수리계획법을 응용하여 classification gap을 고려한 이단계 수리계획 접근방법을 신용평가에 적용하는 방법론을 제안하여 수리계획법을 통한 신용평가모형 구축의 가능성을 제시한다. 1단계에서는 선형계획법을 이용해서 대출 신청자에게 대출을 허가할 것 인지의 여부를 결정하게 되는 대출 심사 filtering으로의 적용단계이고, 2단계에서는 정수계획법을 이용하여 오분류 비용이 최소가 되도록 하는 판별점수를 찾는 과정으로 모형을 구성한다. 개인 대출 신청자의 데이터(German Credit Data)에 대하여 피셔의 선형 판별함수, 로지스틱 회귀모형 및 기존의 수리계획 기법들과의 비교를 통해서 제안된 모델의 성능을 평가한다. 이단계 수리계획 접근법의 평가 결과를 통하여 신용평가모형에의 적용가능성을 기존 통계적인 접근방법 및 수리계획 접근법과 비교하여 제시하고 있다.

• 한국품질경영학회:학술대회논문집
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• 한국품질경영학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.447-447
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• 2010

조직이나 기업에서 높은 수준의 직무 성과는 뛰어난 지적 능력과 더불어 다른 요소들의 영향에 의해 결정된다고 광범위하게 인식되고 있다. 따라서 인사선발시 인지적인 능력뿐만이 아니라 성격과 같은 비인지적 능력을 평가하는 시도가 활발히 이루어지고 있다. 본 연구는 이를 실증적으로 검증하고자 수행되었다. 즉, 본 연구에서는 서울지역에서 재학 중인 대학생 (n=260) 을 대상으로 하여 인지적 능력은 입학성적으로, 비인적 능력은 Big Five 성격 특성으로, 직무성과는 학업성과(예, 학업평점, 대학 및 학과에 대한 만족도, 동아리 활동, 등) 로 각각 측정하여 이들의 관계성을 살펴보았다. 연구 결과, 인지적 능력과 더불어 Big Five 성격 특성 중 성실성과 개방성이 다양한 학업성과와 상관관계를 보여주었다. 본 연구는 추가적으로, 학업성과 중 동아리 활동이 대학생활의 만족도와 상관관계가 있음을 보여주고 있다. 이러한 결과는 인사선발 과정에서 지원자의 잠재적 직무성과를 예측할 때 지적 능력 같은 인지적 측면뿐만이 아니라 성격과 같은 비인지적 측면을 동시에 고려해야 한다는 실무적 시사점을 제시하고 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.591-594
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• 2016

소비자의 선호도 및 여론을 정량적인 방법으로 분석하기 위해 비정형 데이터의 분석은 필수적인 요소가 되고 있다. 하지만 비정형 데이터는 언어의 구조 및 모호성 등으로 인해 분석하기 어려운 형태이다. 따라서 본 연구는 최근 각광받고 있는 인공신경망, 특히 그 중에서도 순환 신경망의 한 모델인 Deep LSTM을 이용하여 비정형 데이터를 분석하고 이를 활용하여 어순 및 어감 등의 언어의 구조적 문제에도 효과적인 정략적 모델을 설계하여 학습하고 이를 기존의 인공신경망 모델과 비교 분석하고자 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권7호
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• pp.307-317
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• 2017

본 연구는 간호대학생의 대학생활 적응 및 하위 구성요소에 영향을 미치는 예측요인을 파악하기 위한 서술적 조사 연구이다. 연구대상자는 간호학과 1학년 282명을 대상으로 하였고, 대학생활 적응, 심리적 안녕감, 감성지능, 자기효능감 정도를 설문지로 측정하였다. 자료수집기간은 2016년 9월 22일부터 10월 7일까지이었다. 수집된 자료는 SPSS 18.0 프로그램을 이용하여 분석하였다. 간호대학생의 대학생활 적응은 평균평점 3.36점이었고, 하위 구성요소는 학업진로가 가장 높았고, 개인심리, 사회체험, 대인관계, 진로준비 순이었다. 대학생활 적응 및 하위 구성요소는 심리적 안녕감, 감성지능 및 자기효능감과 유의한 정적인 상관관계를 보였다. 대학생활 적응을 예측하는 가장 강력한 변수는 자기효능감이었고, 하위 구성요소인 학업활동은 학교성적, 진로준비는 자기효능감, 개인심리와 사회체험은 감성지능, 대인관계는 심리적 안녕감으로 나타났다. 따라서 간호대학생의 대학생활 적응 및 하위 구성요소에 영향을 미치는 변수들을 충분히 반영하여 대학생활 적응 향상 프로그램을 개발해야 할 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권12호
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• pp.525-531
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• 2020

다양한 정보가 대량으로 유통되는 IT 환경에서 사용자의 요구를 빠르게 파악하여 의사결정을 도와줄 수 있는 추천 시스템이 각광을 받고 있다. 그러나 현재 추천 시스템은 사용자의 취향이나 관심사가 바뀌었을 때 선호도가 즉시 시스템에 반영이 되지 않을 수가 있으며, 광고 유도로 인하여 사용자의 선호도와 무관한 아이템이 추천될 수가 있다는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 양방향 순환 신경망 언어 모델을 이용한 Fuzzy-AHP 기반 영화 추천 시스템을 제안하였다. 본 시스템은 사용자의 취향이나 관심사를 명확하고 객관적으로 반영하기 위해 Fuzzy-AHP를 적용하였다. 그리고 사용자가 선호하는 영화를 예측하기 위해 양방향 순환 신경망 언어 모델을 이용하여 실시간으로 수집되는 영화 관련 데이터를 분석하였다. 본 시스템의 성능을 평가하기 위해 그리드 서치를 이용하여 전체 단어 집합의 크기에 대한 학습 모델의 적합성을 확인하였다. 그 결과 본 시스템의 학습 모델은 전체 단어 집합의 크기에 따른 평균 교차 검증 지수가 97.9%로 적합하다는 것을 확인할 수 있었다. 그리고 본 모델은 네이버의 영화 평점 대비 평균 제곱근 오차가 0.66, LSTM 언어 모델은 평균 제곱근 오차가 0.805으로, 본 시스템의 영화 평점 예측성이 더 우수함을 알 수 있었다.