• 대한교통학회지
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• 제23권7호
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• pp.149-158
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• 2005

기존의 최적경로 알고리즘은 통행거리 통행시간, 통행량 등의 통행값을 통하여 최적경로를 제공하였다. 하지만 이렇게 제시된 최적경로는 사용자의 도로에 대한 인지도를 고려하지 않음으로써 자신이 인지하거나 다수의 사용자가 선호하는 경로를 고려하지 못하는 단점이 있었다. 따라서 본 연구에서는 통행거리와 통행시간을 고려하면서 사용자의 인지도를 고려한 최적경로를 개발하는 것이 본 연구의 목적이다. 기존의 통행시간 예측방법에는 ARIMA모형, Kalman Filter모형, 확률과정모형, 신경망모형, 회귀모형 등 여러 가지 방법이 있으나 본 연구에서는 단기 통행시간 예측에 적합한 Kalman Filter 모형을 적용하였다. 인지도를 고려한 최적 경로를 제공하기 위한 기존의 방법은 회전에 대한 가중치를 부여하여 최적경로 탐색시 최소한의 회전을 유도하고 있다. 하지만 회전에 대한 가중치를 주는 방법은 경험적인 방법으로서 만약 신설된 길에 대한 경로 제공, 또는 개량된 길에 대한 경로를 제공할 때 문제점이 나타난다. 본 연구에서는 이 같은 문제점을 해결하고자 공간구조의 속성을 정량적으로 분석하고 평가하는 기법인 Space Syntax 이론을 적용하였다. 운전자들을 대상으로 실시한 설문조사 결과 본 연구에 의한 알고리즘이 기존의 최적 경로보다 더 선호하는 것으로 나타났다.

• 한국농림기상학회지
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• 제18권4호
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• pp.199-207
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• 2016

본 연구는 기후변화에 따른 1990년대와 2000년대 봄철에 발생하는 산불의 공간적 분포가 크게 변화됨에 따라 현재 진행되고 있는 기후변화에 대응하기 위한 산불 발생확률모형의 변화를 비교하고, 2000년대 이후의 산불발생확률모형을 적용함으로써 우리나라에서의 기후 변화로 인한 산불발생 변화 예측을 현실적으로 반영하기 위해 수행하였다. 본 연구에서는 전국 특정지역의 일일 산불발생위험도 예측하기 위하여 산불발생과 관련이 있는 기상요소로 규명된 습도, 기온, 풍속 등 기상정보를 이용하여 기후변화를 반영한 2000년대의 전국 9개 권역의 봄철 기상요소에 의한 일일 산불발생위험지수(daily weather index, DWI)를 개발하였다. 첫 번째로 구체적인 개발방법은 전국 9개 광역지역별로 산불발생에 영향을 주는 기상요소를 규명하여 지역별로 산불발생의 유무를 종속변수(dependent variable)로 두고 산불발생 관련 기상요소들을 독립변수(independent variable)로 하여 로지스틱 회귀모형(logistic regression model)을 적용하여 산불발생확률을 추정하였다. 1970년대 이후 우리나라의 봄철 건조계절의 평균 기후장 분석 결과, 영남지역에서 기온은 상승하고 습도와 강수량의 감소폭이 큰 것으로 나타났다. 반면 강원지역은 모든 기상요소에서 변화폭이 비교적 낮아 산불발생 환경 측면에서 다른 지역보다 안정적인 것으로 사료된다. 향후 권역별 기후 변화 특성과 산불발생 경향을 비교함으로써 산불발생에 영향을 미치는 권역별 주요 기후인자를 선별을 수 있을 것으로 판단된다. 1990년대와 비교하여 2000년대의 산불의 패턴은 남북으로 분할되던 경향이 광역 대도시를 중심으로 인근 지역으로 확대되면서 백두대간을 중심으로 동서로 분할되는 경향을 보였다. 이러한 결과를 토대로 2000년대 봄철 기상에 의한 산불발생확률모형 개발을 수행하였다. 각 권역별 산불발생과 관련되는 기상요소로 경상남 북도, 전라남도 4개 권역은 최고기온, 상대습도, 실효습도, 평균풍속, 경기도와 충청남도 2개 권역은 최고기온, 상대습도, 평균풍속, 충청북도는 최고기온, 상대습도, 실효습도, 전라북도는 최고기온과 상대습도, 마지막으로 제주도는 최고기온과 평균풍속에서 95% 이상의 신뢰도에서 유의성이 있는 것으로 나타났다. 제주도를 제외한 모든 권역에서 99%의 신뢰수준에서 통계적으로 유의한 것으로 나타났으며, 표본내 예측력은 68.7~80.7%로 나타나 모형의 적합도는 매우 높은 것으로 나타났다. 개발된 모형은 현재 운영중인 산림청 국립산림과학원의 국가산불위험예보시스템에 반영하여 기후변화에 따른 2000년대의 산불발생위험을 정확히 예측하여 산불예방은 물론 진화자원의 효율적인 배치를 통해 시간과 인적 경제적 비용을 절감하고 산불피해를 최소화 할 수 있는 선택과 집중의 산불정책에 일조할 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.83-102
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• 2021

2020년 8월 정부는 한국판 뉴딜을 뒷받침하기 위한 공공기관의 역할 강화방안으로서 각 공공기관별 역량을 바탕으로 5대 분야에 걸쳐 총 20가지 과제를 선정하였다. 빅데이터(Big Data), 인공지능 등을 활용하여 대국민 서비스를 제고하고 공공기관이 보유한 양질의 데이터를 개방하는 등의 다양한 정책을 통해 한국판 뉴딜(New Deal)의 성과를 조기에 창출하고 이를 극대화하기 위한 다양한 노력을 기울이고 있다. 그중에서 한국무역보험공사(KSURE)는 정책금융 공공기관으로 국내 수출기업들을 지원하기 위해 여러 제도를 운영하고 있는데 아직까지는 본 기관이 가지고 있는 빅데이터를 적극적으로 활용하지 못하고 있는 실정이다. 본 연구는 한국무역보험공사의 수출신용보증 사고 발생을 사전에 예측하고자 공사가 보유한 내부 데이터에 기계학습 모형을 적용하였고 해당 모형 간에 예측성과를 비교하였다. 예측 모형으로는 로지스틱(Logit) 회귀모형, 랜덤 포레스트(Random Forest), XGBoost, LightGBM, 심층신경망을 사용하였고, 평가 기준으로는 전체 표본의 예측 정확도 이외에도 표본별 사고 확률을 구간으로 나누어 높은 확률로 예측된 표본과 낮은 확률로 예측된 경우의 정확도를 서로 비교하였다. 각 모형별 전체 표본의 예측 정확도는 70% 내외로 나타났고 개별 표본을 사고 확률 구간별로 세부 분석한 결과 양 극단의 확률구간(0~20%, 80~100%)에서 90~100%의 예측 정확도를 보여 모형의 현실적 활용 가능성을 보여주었다. 제2종 오류의 중요성 및 전체적 예측 정확도를 종합적으로 고려할 경우, XGBoost와 심층신경망이 가장 우수한 모형으로 평가되었다. 랜덤포레스트와 LightGBM은 그 다음으로 우수하며, 로지스틱 회귀모형은 가장 낮은 성과를 보였다. 본 연구는 한국무역보험공사의 빅데이터를 기계학습모형으로 분석해 업무의 효율성을 높이는 사례로서 향후 기계학습 등을 활용하여 실무 현장에서 빅데이터 분석 및 활용이 활발해지기를 기대한다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권1호
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• pp.37-44
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• 2017

AOS(Aeon of Strife)장르의 게임들은 단순히 즐기는 컴퓨터 게임이 아닌 대표적인 e스포츠 종목으로 자리매김하고 있으며 전문성을 필요로 하는 스포츠의 특성상, 게임 플레이 패턴 및 시즌 별 캐릭터 선택 등 게임 운영에 필요한 통계 분석의 중요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 대표적인 AOS 게임 중의 하나인 리그오브레전드의 게임 데이터를 이용해 데이터 마이닝 기법을 이용한 게임의 전략적 분석을 실시한다. 통계적 승률 예측 기법인 로지스틱 회귀분석과 판별 분석 및 인공신경망을 이용하여 게임의 승패 예측 모형을 설계하고 실험한다. 게임 데이터 분석 결과는 확률을 표시한 그래프로 표현되어 게임 플레이를 돕기 위해 개발된 시각적 도구에 이용한다. 승패 예측 모형의 실험 결과, 평균적으로 95%의 높은 분류율을 보이고 시각화 도구를 통해 게임 플레이의 다양한 전략 수립에 이용됨을 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.548-560
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• 2021

본 연구에서는 농업 공적개발원조가 가지는 공여국 차원의 경제적 효과를 측정하기 위하여 농업분야 공적개발원조 중 대표적인 사업인 농촌진흥청의 해외농업기술개발사업(KOPIA)을 대상으로 조건부가치측정법을 적용하여 일반 국민들의 지불의사 금액을 추정하였다. KOPIA 사업에 대한 지불의사금액 측정에 앞서서 농업·농촌에 대한 인식, 공적개발원조에 대한 응답자들의 기본 인식에 대한 설문을 실시한 결과, 전반적으로 공적개발원조에 대하여 긍정적인 인식을 나타냈다. 특히 국제사회가 저개발국의 빈곤층을 돕는 것이 중요하다는 점, 그리고 과거 국제사회의 원조가 우리나라 경제·사회발전에 기여했다는 답변이 높게 나타났다. 이러한 농업 공적개발원조 등에 대한 국민의 인식도를 변수로 포함하여 수락 확률 회귀모형을 구성하여 추정한 결과 응답자의 소득이 높을수록 그리고 공적개발원조에 대해 긍정적으로 인식할수록 지불의사금액은 높아지는 것으로 나타났다. 수락확률 회귀모형에 기반하여 도출된 가구당 연평균 지불의사 금액은 약 30,729원으로 추정되었다. 이러한 분석결과를 바탕으로 우리나라 농업 공적개발원조 정책과 관련된 몇 가지 정책적 시사점을 제시하였다.

• 기술혁신학회지
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• 제16권1호
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• pp.303-322
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• 2013

혁신형 중소기업 기술금융의 지속적인 확대와 발전을 위해서 기술금융 지원사업의 적절성이 요구된다. 본 연구에서 기술금융 수혜기업의 선정이 사업 목적과 취지에 적합한지 여부를 실증 분석하였다. 기술금융 여신이 발생될 확률은 기술력등급이 높을수록, 영업이익률이 높을수록 증가하는 것으로 나타났다. 반면에 자본금과 업력이 증가할수록 기술금융 여신 승인이 발생될 확률은 점진적으로 감소하는 것으로 나타났다. 로지스틱 분석결과 기술력 등급과 기업의 주요 특성이 기술금융 수혜기업 선정에 유의한 영향을 미친 것으로 나타났다. 그러나 모형의 적합성인 정분류율이 높지 않기 때문에, 기술금융의 적절성을 높이기 위한 개선을 제안하였다. 그리고 회귀분석 결과 대출금 규모와 기술력 등급사이에 연관성은 유의하지 않게 나타났다. 본 연구결과와 제안은 기술금융 결정의 적절성과 신뢰성을 확보하는 데 기여할 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권7호
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• pp.361-368
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• 2013

본 연구는 무등산 국립공원 방문객들의 인구통계학적 특성 및 사회경제학적 특성을 조사하여 공원방문객 수요증진을 위한 마케팅전략차원의 정보제공을 목적으로 수행되었다. 이 연구를 수행하기 위해서는 적절한 모형설정이 중요하다. 이른바 종속변수가 이산확률분포를 가진 이산형 변수일 경우, 연속확률분포의 자료 분석에 적합한 회귀모형을 설정한다면 추정치에 대한 심각한 오류가 발생하기 때문이다. 따라서 본 연구의 자료 분석은 포아송모델을 통해 수행되었으며, 자료의 특성이 과산포를 보였기 때문에 이를 고려할 수 있는 보다 적합한 모델로 음이항 포아송모델을 설정하여 최종적으로 파라미터를 추정하였다. 그 결과, 수요자의 연령, 직업, 방문선호계절, 동반유형, 주 5일 근무제 그리고 선호관광형태 등이 방문객 수요에 긍정적인 역할을 하고 있는 것으로 파악되었으며, 이 주요영향변수들을 바탕으로 국립공원 측에 핵심시장에 대한 특성과 그들을 위한 마케팅 전략 및 정보 등을 제공할 수 있었다.

• 한국습지학회지
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• 제14권3호
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• pp.341-352
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• 2012

본 연구의 목적은 미래 확률강우량을 통계적으로 전망하고 홍수취약도 모형을 통하여 미래 서울 지역의 홍수취약도를 정량적으로 가늠해 보는 것이다. 비정상성(non-stationarity)을 고려한 확률강우량 전망을 위하여 서울 지점의 연최대 일강우량을 초기 30년 자료 이후로 1년씩 누적하며 General Extreme Value (GEV) 분포의 매개변수를 추정하였다. 시간 대 위치, 규모 및 형상 매개변수의 선형정도를 비교하여 시간에 따른 위치 매개변수의 선형회귀식을 구성하고, 선형회귀분석에 의한 위치 매개변수를 이용하여 2030년의 확률강우량을 산정하였다. 이 확률강우량을 장옥재와 김영오 (2009)가 제안한 홍수취약도 분석의 모델의 입력자료로 하여, 2030년 서울지역의 홍수취약도를 평가하였다. 연구 결과, 2030년에 재현기간 100년의 강우가 발생한다면 현재에 비해 지역 평균 5 %정도 취약도가 증가하리라 전망되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.1373-1376
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• 2012

복무적합도 검사는 정신질환이나 사고가능성이 있는 병사를 감별하고, 입대 후 적응문제로 조기 전역할 수 있는 집단을 예측하는 신인성검사 중 하나로, 현재 군에서 징병 및 입영단계에 실시하는 인성검사이다. 이는 전체 검사대상자를 상대로 정신과적 문제 식별을 위한 개별면담이 불가능하기 때문에 위 검사를 통해 대상자를 효율적으로 선별하기 위함이다. 본 연구는 데이터 마이닝을 통해 복무적합도 검사의 판정을 예측 할 수 있을지 확인하고자 하였다. 이를 위해 데이터 마이닝의 기법 중 회귀분석의 로지스틱 회귀분석 기법이 복무적합도검사 판정에 우수한 성능을 보임을 확인하였고, 로지스틱 회귀분석의 추정된 회귀계수를 이용하여 만든 반응확률에 대한 예측 모형식은 높은 정분류율을 보였고 평가 결과 통계적으로 의미가 있음을 증명하였다. 따라서 본 연구 결과를 활용하면 소수의 문항으로 복무적합도 검사 이전의 선별용 검사 개발이나 자가 진단용 검사 개발로 활용이 가능 할 것으로 기대한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제11권4호
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• pp.213-220
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• 2009

복숭아 나무 '장호원황도' 품종의 결과지에 대한 월동기간 중 생리적 내한성을 가리키는 지표로서 일별 기온에 의해 계산되는 휴면심도를 설정하였다. 휴면심도 추정모형의 최적모수(기준온도, 저온요구도)를 도출하기 위해 2008-2009 겨울 동안 총 12회에 걸친 실험을 수행한 결과, 내생휴면해제에 필요한 '장호원황도'의 기준온도 $5.7^{\circ}C$와 저온요구도 -108을 얻었다. 1992-2008년 기간 중 수원기상대 일 최고 및 최저기온자료를 이용하여 이 모형에 의해 '장호원황도'의 만개기를 예측하고 기존의 DVS모형과 회귀모형에 의한 예상 만개기와 비교한 결과 이 모형의 예측능력이 우수하였다. 이 모형에 의해 추정된 휴면심도를 선행연구에서 얻은 동해유발온도와 결합하여 동해위험확률을 계산할 수 있는 경험식을 도출하였다. 날짜와 최저기온이 주어지면 이 식에 의해 '장호원황도'의 갈변이나 발아장해 등 동해증상이 나타날 수 있는 확률, 즉 동해위험 지수를 미리 알 수 있으므로 복숭아 재배농가의 동해 경감에 기여할 것으로 기대된다.