• 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.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.205-225
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• 2018

Convolutional Neural Network (ConvNet)은 시각적 특징의 계층 구조를 분석하고 학습할 수 있는 대표적인 심층 신경망이다. 첫 번째 신경망 모델인 Neocognitron은 80 년대에 처음 소개되었다. 당시 신경망은 대규모 데이터 집합과 계산 능력이 부족하여 학계와 산업계에서 널리 사용되지 않았다. 그러나 2012년 Krizhevsky는 ImageNet ILSVRC (Large Scale Visual Recognition Challenge) 에서 심층 신경망을 사용하여 시각적 인식 문제를 획기적으로 해결하였고 그로 인해 신경망에 대한 사람들의 관심을 다시 불러 일으켰다. 이미지넷 첼린지에서 제공하는 다양한 이미지 데이터와 병렬 컴퓨팅 하드웨어 (GPU)의 발전이 Krizhevsky의 승리의 주요 요인이었다. 그러므로 최근의 딥 컨볼루션 신경망의 성공을 병렬계산을 위한 GPU의 출현과 더불어 ImageNet과 같은 대규모 이미지 데이터의 가용성으로 정의 할 수 있다. 그러나 이러한 요소는 많은 도메인에서 병목 현상이 될 수 있다. 대부분의 도메인에서 ConvNet을 교육하기 위해 대규모 데이터를 수집하려면 많은 노력이 필요하다. 대규모 데이터를 보유하고 있어도 처음부터 ConvNet을 교육하려면 많은 자원과 시간이 소요된다. 이와 같은 문제점은 전이 학습을 사용하면 해결할 수 있다. 전이 학습은 지식을 원본 도메인에서 새 도메인으로 전이하는 방법이다. 전이학습에는 주요한 두 가지 케이스가 있다. 첫 번째는 고정된 특징점 추출기로서의 ConvNet이고, 두번째는 새 데이터에서 ConvNet을 fine-tuning 하는 것이다. 첫 번째 경우, 사전 훈련 된 ConvNet (예: ImageNet)을 사용하여 ConvNet을 통해 이미지의 피드포워드 활성화를 계산하고 특정 레이어에서 활성화 특징점을 추출한다. 두 번째 경우에는 새 데이터에서 ConvNet 분류기를 교체하고 재교육을 한 후에 사전 훈련된 네트워크의 가중치를 백프로퍼게이션으로 fine-tuning 한다. 이 논문에서는 고정된 특징점 추출기를 여러 개의 ConvNet 레이어를 사용하는 것에 중점을 두었다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 직접 추출된 차원적 복잡성을 가진 특징점을 적용하는 것은 여전히 어려운 문제이다. 우리는 여러 ConvNet 레이어에서 추출한 특징점이 이미지의 다른 특성을 처리한다는 것을 발견했다. 즉, 여러 ConvNet 레이어의 최적의 조합을 찾으면 더 나은 특징점을 얻을 수 있다. 위의 발견을 토대로 이 논문에서는 단일 ConvNet 계층의 특징점 대신에 전이 학습을 위해 여러 ConvNet 계층의 특징점을 사용하도록 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 크게 세단계로 이루어져 있다. 먼저 이미지 데이터셋의 이미지를 ConvNet의 입력으로 넣으면 해당 이미지가 사전 훈련된 AlexNet으로 피드포워드 되고 3개의 fully-connected 레이어의 활성화 틀징점이 추출된다. 둘째, 3개의 ConvNet 레이어의 활성화 특징점을 연결하여 여러 개의 ConvNet 레이어의 특징점을 얻는다. 레이어의 활성화 특징점을 연결을 하는 이유는 더 많은 이미지 정보를 얻기 위해서이다. 동일한 이미지를 사용한 3개의 fully-connected 레이어의 특징점이 연결되면 결과 이미지의 특징점의 차원은 4096 + 4096 + 1000이 된다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 추출 된 특징점은 동일한 ConvNet에서 추출되므로 특징점이 중복되거나 노이즈를 갖는다. 따라서 세 번째 단계로 PCA (Principal Component Analysis)를 사용하여 교육 단계 전에 주요 특징점을 선택한다. 뚜렷한 특징이 얻어지면, 분류기는 이미지를 보다 정확하게 분류 할 수 있고, 전이 학습의 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 방법을 평가하기 위해 특징점 선택 및 차원축소를 위해 PCA를 사용하여 여러 ConvNet 레이어의 특징점과 단일 ConvNet 레이어의 특징점을 비교하고 3개의 표준 데이터 (Caltech-256, VOC07 및 SUN397)로 실험을 수행했다. 실험결과 제안된 방법은 Caltech-256 데이터의 FC7 레이어로 73.9 %의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 75.6 %의 정확도를 보였고 VOC07 데이터의 FC8 레이어로 얻은 69.2 %의 정확도와 비교하여 73.1 %의 정확도를 보였으며 SUN397 데이터의 FC7 레이어로 48.7%의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 52.2%의 정확도를 보였다. 본 논문에 제안된 방법은 Caltech-256, VOC07 및 SUN397 데이터에서 각각 기존에 제안된 방법과 비교하여 2.8 %, 2.1 % 및 3.1 %의 성능 향상을 보였다.

• 항공우주정책ㆍ법학회지
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• 제35권3호
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• pp.95-126
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• 2020

2017년 우리나라에서 세계 최초로 수면비행선박인 위그선(WIG, Wing In Gound)의 조종사 면허 필기자격시험을 시행하였다. 수면비행선박은 선박과 비행기의 특성을 융합한 차세대 운송수송 수단이어서 항공기 조종사 자격증명과 6급 이상의 항해사 면허를 함께 보유한 자만이 해당 조종사에 지원할 수 있도록 하였다. 수면비행선박 조종사 면허제도는 우리나라가 처음 도입한 것이어서 면허 제도와 체계에 대한 국제적 표준은 아직 없고, 국내 자격제도 도입 역시 여러가지 개선사항이 요구된다. 해외에서도 현재까지 개발 중이거나 상용화 성공사례를 손으로 꼽을 정도이나 우리나라에서 국제적인 선박 공인 기관인 한국선급에서 2020년 3월에 정식으로 선급 인증을 하였다. 법적인 정식 명칭은 "수면비행선박"이고 항공기와는 이미 국제법적으로 분류가 되어 차세대 운송수단으로 주목을 받고 있었다. 그러나 이런 미래의 해양의 성장 동력으로서 가치가 있는 산업이 되기 위해서는 시급한 몇가지 문제점을 해결하여야 하는데 수면비행선박 인력 양성이 바로 그것이다. 하여 본 주제인 조종사 양성에 관한 제도적인 문제를 검토하였다. 2001년부터 세계 여러 나라들이 IMO를 중심으로 논의를 하였고 우리나라도 IMO 회의에 지속적으로 참가 및 공조하여 드디어 2011년부터 수면비행선박 국가자격시험을 시행하였다. 그러나 아직 풀어야 할 문제점이 있어 인력양성 제도선행, 교육훈련 제도, 지정교육기관 제도 등으로 제시하였다. 그에 관한 해결방안으로 면허제도 개선을 통한 방안과 지정교육기관 운영을 통한 방안으로 제시하였다. 이 방안 중에 지정교육기관 운영은 정부가 민간교육기관에게 위탁하는 방안이 가장 합리적인 방안으로 판단된다고 제언하였다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제17권3호
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• pp.115-132
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• 2012

본 연구의 목적은 최근 급격하게 확산되고 있는 기업형 슈퍼마켓(SSM)의 시장 진입이 국내 소매업 경쟁구조에 미친 영향을 실증하는데 있다. 자료의 분석기간은 2000년 1월부터 2010년 12월까지이며, 기업형 슈퍼마켓이 월별로 진입한 점포수, 누적 점포수, 신규 SSM 사업체 중 $165m^2$ 미만 점포비율이 분석모형에 고려되어 소매업태별 상대적 시장점유율에 미치는 효과가 분석되었다. 한국표준산업분류 코드에서 종합소매업에 속해 있는 백화점, 대형마트, 슈퍼마켓, 체인화 편의점, 기타 음식료품 위주 종합 소매업으로 구분된 소매업태간 시장점유율은 매월 각 소매업태별 판매액을 합산하여 월별 총 소매판매액을 계산한 후, 각 소매업태의 판매액이 총 소매판매액에서 차지하는 비율로 측정하였다. 통제변수로 소매업태별 종사자 수, 통화량(M2)이 모형에 추가되어 분석되었다. 분석결과, 신규 SSM 시장진입으로 인한 소매업태별 시장점유율 변화는 대형마트에서만 통계적으로 유의한 결과가 도출되었다. SSM의 누적 점포수는 모든 소매업태의 시장점유율 변화에 유의한 영향을 미쳤으나 그 영향력에 대한 방향성이 소매업태별로 다르게 나타났다. 먼저 SSM의 확산은 대형마트와 편의점의 시장점유율을 감소시킨 반면에 백화점, 슈퍼마켓, 기타 음식료품 위주 종합 소매점의 시장점유율에는 긍정적인 공헌을 한 것으로 나타났다. 이러한 결과에 대한 논의, 시사점, 그리고 향후 연구 방향이 제시되었다.

• 한국조경학회지
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• 제47권1호
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• pp.39-48
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• 2019

본 연구는 점차적으로 늘어나고 있는 조경관리 민간위탁용역의 입찰추이를 조달청 나라장터의 입찰자료(2003~2015)를 바탕으로 입찰에 필수적인 항목을 선별하여 총 입찰별, 유형별, 발주처별, 지역별, 종목별 등으로 분류하여 입찰건수 및 금액별로 조사 및 분석하였으며, 결과는 다음과 같다. 첫째, 조경관리 민간위탁용역의 총 입찰건수는 10여 년간 1,112건의 증가와 487.7%의 증가율로 나타났고, 총 입찰금액의 경우는 144,504백만 원의 증가와 382.5%의 증가율이 나타났다. 둘째, 전체 조경공사에서 조경관리의 비중은 10여 년간 입찰건수에서 10%, 입찰금액에서 3%의 증가세를 보이는 것으로 나타났다. 셋째, 유형별 입찰추이 분석에서는 녹지가 입찰건수에서 가장 높은 증가세를 보이는 반면, 금액에는 건물녹지가 가장 높은 증가세를 보이는 것으로 나타났다. 넷째, 지자체와 경기도, 조경식재공사업 등이 발주처별, 지역별, 종목별 등의 각 분야에서 가장 높은 입찰건수와 금액의 증가세를 보이고 있는 것으로 나타났다. 이상의 결과를 종합해 보면 조경관리 민간위탁용역의 입찰건수와 금액은 해마다 증가하는 추세이며, 조경공간의 이용자 증가와 이에 따른 다양한 요구, 발주처의 예산문제 등의 복합적인 문제점들을 고려해 볼 때 조경관리 민간위탁용역은 계속해서 증가할 것으로 전망된다. 본 연구는 점차적으로 조경관리의 중요성이 부각되고 있는 현 상황에서 조경관리 민간위탁용역의 10여 년간의 입찰추이를 여러 분야별로 조사 및 분석하고, 체계적으로 정리함으로써 추후 조경관리 민간위탁용역의 기초자료로 활용하고, 조경관리업의 필요성을 인식시켜 향후 전문공사업에 조경관리업이 포함되는 밑바탕을 제공하며, 나아가 조경분야의 전문성 및 다양성을 넓히는 계기를 마련하는데 연구의 의의가 있지만, 조경관리의 법적인 근거, 입찰 시 자격 및 장비기준, 단위당 관리비용의 산정, 관리비의 적정성 등은 추후 보완되어야 될 부분이며, 향후 과제로 남겨두고 있다.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제30권4호
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• pp.764-778
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• 1997

근로자의 요통으로 인한 의료보험 이용 실태를 파악하기 위해 1993년부터 1995년까지 광주의 한 직장 의료보험조합에 소속된 남자 8,783명, 여자 1,400명계 10,153명의 의료보험 급여자료로부터 한국표준질병사인 분류코드상 요통과 관련된 변형성 배병증, 기타 배병증, 요추염좌에 해당되는 질환군의 치료시 이용한 의료보험 급여자료와 연구대상자의 일반적 특성을 결합시켜 분석한 결과는 다음과 같다. 1. 1993년부터 1995년까지 3개년간 연구대상자의 요통으로 인한 수진율은 남자 17.1%, 여자가 19.4%였으며, 요통의 원인중 남녀 모두 '기타 배병증'이 가장 많은 비율 차지하였다. 2. 남녀 모두에서 연령 및 입사시 연령이 높을수록 요통으로 인한 수진율이 증가하는 경향이 있었다(p<0.001). 남녀 모두 근무기간이 길수록 수진율이 증가하는 경향을 보였으나, 통계적 유의성은 없었다. 남자에서는 시멘트 콘크리트제품 제조업 종사자가 유의하게 수진율이 높았으며(p<0.01), 여자에서는 생산직이 사무직보다 유의하게 높았다(p<0.01). 3. 1993년부터 1995년까지 3개년간 요통의 수진율과 요통으로 인한 새로운 수진자의 발생율은 비슷하였지만, 세부적으로 남녀 모두에서 기타 배병증이 증가하는 경향이 있었다. 4. 수진량에 있어서는 연령별, 근무기간별, 산업별, 소득수준에 따라 수진자 1인당 평균외래수진건수에 있어서 유의한 차이가 있었고(p<0.05), 근무기간별로 수진자 1인당 평균외래방문회수가 유의한 차이를 보였다.(p<0.05). 이상을 종합해보면 매년 요통으로 인한 의료보험 이용자수가 증가하고 있으며, 특히 만성적인 장애를 유발하는 추간판탈출증을 포함하고 있는 '기타 배병증'이 현저하게 증가하고 있는 경향을 볼 때 산업장에서 효과적인 요통예방 및 관리 사업이 요구된다 하겠다.