• 한국항공운항학회지
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• 제6권1호
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• pp.31-50
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• 1998

한국의 항공산업은 짧은 역사에도 불구하고 괄목할 만한 성장을 이루었으나, 그 규모에 비해 행해진 사회과학적 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 한국 군 출신 조종사들이 민간 항공조종사로 전환시 그 적응을 돕기 위한 교육 프로그램에 있어서 주요 고려사항들에 중점을 두었다. 이러한 고려사항들을 찾아내고 선별하는 것을 돕기 위하여 국내 두 항공사의 현역 조종사들 중 군 경력자들을 대상으로 설문을 실시하였으며 그 설문 결과를 SPSS에 의해 분석을 하였다. 분석 결과 국내 항공사의 전환 교육 프로그램이 군 출신 조종사들이 민간 항공 조종사로 적응하는데 필요한 임무의 차이점이나 CRM, 영어 교육 및 기술적 환경변화 등을 효과적으로 준비시키는데 적절치 못한 것으로 나타났다. 이는 군 경력 조종사들의 민간 항공 전환시 그 적응을 돕기 위한 개별적인 교육 프로그램이 필요함을 예시해 주고 있다.

• 지능정보연구
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• 제11권3호
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• pp.69-81
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• 2005

고객관계관리는 치열한 경쟁환경에서 각 기업이 생존하기 위해 반드시 필요한 하나의 기업전략이 되었다. 고객관계관리의 방법은 다양하지만 가장 기본적인 방법은 특정 고객이 어떤 상품 혹은 상품군을 구매할 것인지를 정확히 예측하는 것이다. 이미 국내외 실무현장에서 전통적인 데이터마이닝 기법을 활용한 고객구매예측모형이 널리 적용되고 있다. 하지만 전통적인 기법의 경우, 정확도가 상대적으로 떨어지거나 혹은 모형의 구축 및 유지관리가 어렵다는 문제가 종종 제기되어 왔다. 이에 본 연구에서는 기존 모형의 문제점을 개선하기 위한 대안으로, 매우 높은 예측력을 나타내면서 동시에 일반화 능력이 우수한 것으로 알려진 Support Vector Machine(SVM)을 이용하여 고객구매예측모형을 구축하고자 한다. 본 연구에서는 고객구매예측의 도구로써 SVM의 적합성을 판단하기 위하여 전통적인 기법인 로지스틱 회귀분석, 인공신경망과 그 성과를 비교하였다. 그 결과, SVM이 다른 기법들에 비해 상대적으로 우수한 성과를 나타냄을 확인할 수 있었다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제9권4호
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• pp.633-650
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• 2013

All the imputation techniques proposed so far in literature for data imputation are offline techniques as they require a number of iterations to learn the characteristics of data during training and they also consume a lot of computational time. Hence, these techniques are not suitable for applications that require the imputation to be performed on demand and near real-time. The paper proposes a computational intelligence based architecture for online data imputation and extended versions of an existing offline data imputation method as well. The proposed online imputation technique has 2 stages. In stage 1, Evolving Clustering Method (ECM) is used to replace the missing values with cluster centers, as part of the local learning strategy. Stage 2 refines the resultant approximate values using a General Regression Neural Network (GRNN) as part of the global approximation strategy. We also propose extended versions of an existing offline imputation technique. The offline imputation techniques employ K-Means or K-Medoids and Multi Layer Perceptron (MLP)or GRNN in Stage-1and Stage-2respectively. Several experiments were conducted on 8benchmark datasets and 4 bank related datasets to assess the effectiveness of the proposed online and offline imputation techniques. In terms of Mean Absolute Percentage Error (MAPE), the results indicate that the difference between the proposed best offline imputation method viz., K-Medoids+GRNN and the proposed online imputation method viz., ECM+GRNN is statistically insignificant at a 1% level of significance. Consequently, the proposed online technique, being less expensive and faster, can be employed for imputation instead of the existing and proposed offline imputation techniques. This is the significant outcome of the study. Furthermore, GRNN in stage-2 uniformly reduced MAPE values in both offline and online imputation methods on all datasets.

• 자원리싸이클링
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• 제27권1호
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• pp.84-91
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• 2018

본 연구에서는 레이저유도 플라즈마 분광법(Laser induced breakdown spectroscopy, LIBS) 기반의 금속 종류별 스펙트럼 데이터를 이용하여 연성정보(soft information)를 추정하고 최빈 클래스로 분류하는(most probable classification) 금속 분류 방법을 제안한다. 폐금속 자원과 같이 사전 정보가 없는 금속을 분류하는 경우 몇 가지 핵심 구성성분에 대한 정량 분석을 통해서 클래스를 추정하는 방법이 효율적이다. 이에 따라 부분 집합 기반의 부분최소제곱회귀법(Partial Least Square Regression, PLSR)을 이용하여 LIBS 검출 스펙트럼으로부터 각 성분의 농도를 독립적으로 신뢰성 있게 추정하고, 인증 표준물질(CRM) 등 알려진 모집합의 농도정보에 기반하여 최고 확률을 갖도록 분류하는 기술을 제안한다. 샘플 스펙트럼들의 다변량 분석을 통해서 여러 성분의 추정 농도를 다변량 정규 분포를 갖는 것으로 가정하고 통합(Joint) 추정 연성정보를 구할 수 있으며, 이를 활용한 최빈 확률 검출이나 추가적인 사전 정보의 결합 등을 통해서 분류 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 기술의 평가를 위해서 9가지 종류의 CRM 금속시료의 LIBS 스펙트럼 데이터를 사용하며, 부분 집합 기반의 PLSR 농도 추정 기술을 기반으로 단변량 혹은 다변량 정규 분포 연성 정보추정을 통해 미지 금속의 검출과 연성 정보의 검출 등을 테스트 하였다. 또한 방사형 차트(Radar chart)를 이용하여 추정된 농도와 획득한 연성정보를 효과적으로 시각화함으로써 기존 라이브러리에 포함된 부분 집합의 금속과 비교하여 해당 금속과의 유사성을 그래프를 통해 추정할 수 있다.

• 한국항공운항학회지
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• 제16권1호
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• pp.18-28
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• 2008

The purpose of this study is leading to prevent the major causes of commercial-aviation fatalities about controlled-flight-into-terrain(CFIT) in approach-and-landing accidents. The paper of major analysis for controlled flight into terrain(CFIT) was Guam accident, Mokpo accident and Gimhae accident in commercial transport-aircraft accidents from 1993 through 2002. CFIT occurs when an airworthy aircraft under the control of the flight crew is flown unintentionally into terrain, obstacles or water, usually with no prior awareness by the crew. This type of accident can occur during most phases of flight, but CFIT is more common during the approach-and-landing phase. Ninety-five percent of the Guam accident, Mokpo accident, and Gimhae accident where weather was known involved IMC, fog, and rain. The paper believed that prevention for CFIT accident was education and training for flying crew and upgrade for equipment such as EGPWS, and need more research for professional organizations of airlines, and accomplishing precision approaches should be a high priority.

• 분석과학
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• 제32권5호
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• pp.210-216
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• 2019

Concentrations of Cu, Zn, Fe, Mn, Ni and Cr have been estimated in sediments of the Shitalakhya River at Polash-Ghorashal area, Narsingdi, Bangladesh. 36 samples of sediments from nine sampling point at different locations of Shitalakhya River were collected to determine the concentration of Cu, Zn, Fe, Mn, Ni, Cr and the samples were analyzed by atomic absorption spectrophotometer (AAS). The obtained results were compared with national and international guidelines. The levels of heavy metal concentrations in sediments were found to decrease in the order of Fe > Mn > Zn > Ni > Cu > Cr, respectively. The heavy metal concentration in sediment of Shitalakhya was below the recommended safe limits of heavy metals by WHO, FAO and other international standards. Contamination factor (CF) of Zn and Cu at sampling point Fsd2 show higher (> 1) values due to the influence of external discrete sources like wastage catalysts of ZnO and CuO. Geo-accumulation index values of the study indicate as non-contaminated to moderately contaminate.

• 항공우주정책ㆍ법학회지
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• 제26권2호
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• pp.149-179
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• 2011

본 연구는 국내 훈련비행을 수행하는 학생조종사를 대상으로 SHELL 모델에 근거한 인적요인(Human Factors)에 초점을 맞추어 연구가 진행되었다. 연구 가설을 검증하기 위해SHELL 모델은 바탕으로 평가요소를 만들었고, 각 인적요인별 요인분석에서 추출된 변수를 사용하여 사고위험과의 상관관계, 비행경험수준과는 분산분석, 그리고 조직 특성과는 t-test를 실시하였다. 연구 결과, 사고위험과 조종사의 개인적 요소(Liveware), 사고위험과 조종사-장비 관계(Liveware-Hardware)는 관련성이 있고, 개인적 요소(Liveware)의 변수인 조종사의 내적요인과 조종사의 기량 모두 비행경험수준이 낮을수록 인적요인에 의한 영향을 많이 받는 것으로 분석되었다. 마지막으로 학생 조종사 조직의 특성에 따라 인적요소(Human Factors)들의 차이를 비교분석한 결과, 재학생으로 구성된 학생조종사의 그룹이 내적으로 영향을 많이 받고 있고, 조종석내 장비 부분에서는 일반인 학생 조종사가 받는 영향이 큰 것으로 나타났다. 항공분야의 인적요인(Human Factors)에 관한 연구는 활발히 진행 중이나 학생조종사를 대상으로 한 인적요인에 관한 연구는 이루어지지 않았다. 기존의 선행연구와 같이 본 연구에서도 사고 위험과 인적요인과의 관계는 밀접한 관련이 있으며, 특히 개인적 요소(Liveware)와 조종사-장비(Liveware-Hardware) 관계가 안전성에 많은 관련이 있음을 보였다. 또한 인적요인 중 조직문화라는 요인도 인간에게 많은 영향을 주고 있고, 실제 사고위험에 직접적인 영향은 없으나, 잠재적인 위험성이 큰 요인이라 판단된다. 전 세계적으로 항공사고의 안전성을 향상시키기 위해 인적요인(Human Factors)을 주요 문제로 삼고 있고, 국내 항공사에서도 인적요인 훈련으로서 승무원 상호협조(CRM)와 노선적응훈련(LOFT) 훈련을 정기적으로 하고 있는 등 인적요인의 중요성을 인지하고 이로 인한 사고를 방지하기 위해 지속적으로 노력하고 있다. 그러나 훈련비행을 실시하고 있는 비행훈련기관에서는 인적요인에 관한 훈련은 부족하며, 학생들이 인적요인(Human Factors)에 관한 이론으로 인식할 뿐이지 실제 훈련 비행상에서 사고로 이어질 수 있다는 잠재적 위험성을 인지하지 못하고 있다. 우리나라 항공 산업을 이끌고 갈 조종사를 양성하는 교육기관으로써, 이러한 문제를 인식하고 인적요인 교육 훈련을 개선해 나가야 할 것이며 이러한 점은국내 항공법이나 항공법규에 의거 지정된 전문교육기관의 교과과정개선에 반영되어야 할 것이다.

• 경영정보학연구
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• 제10권2호
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• pp.137-158
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• 2008

기업 경쟁력 강화의 중요한 이슈인 대량 개별화(mass-customization)의 실행을 위하여 통합 고객관계 관리 프로세스로서의 CRM(customer relationship management)에 대한 관심과 활용에 대한 필요성은 점점 더 높아지고 있다. 특히, 기존 고객들의 구매 정보를 기반으로 고객의 구매 패턴을 파악하고 의도를 예측하는 것은 오늘날 실질적인 판매 전략을 수립하는 마케팅 분야에서 상당히 큰 비중을 차지하고 있다. 고객의 구매의도 예측에는 대량의 데이터로부터 과거에 인지하지 못했던 의미 있고, 근거 있는 정보를 추출하는 데이터마이닝(datamining)이 주로 사용되고 있다. 기존의 구매의도 예측에 사용된 데이터마이닝 기법들은 주로 신경망(neural networks)과 로지스틱 회귀분석(logistic regression analysis)이었는데, 예측 정확성 및 모형 구축의 어려움으로 인한 다양한 문제점들이 제기되고 있는 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 기법들이 가지고 있는 단점들을 개선하기 위하여 신경망과 로지스틱 회귀분석 외에 연관규칙(association rule), 연관성 매트릭스(association matrix), 의사결정 나무(decision tree), 베이지안 망(bayesian network), SVM(support vector machine) 기법들을 추가로 제안하였다. 본 연구의 목적은 고객의 특정 상품에 대한 구매의도 예측을 위하여 새로운 알고리즘을 제시하기보다는 기존의 다양한 데이터마이닝 기법들을 적용시켜 봄으로써, 가장 우수한 예측성과를 나타내는 기법을 발견하는 것이다. 연구에 사용된 자료는 기존의 연구에서는 적용되지 않았던 편의점의 영수증 데이터이다. 예측 목표상품은 카테고리화 된 '우유'와 '냉동식품'이며, 제안된 기법들의 신뢰성을 위하여 전체 데이터를 10개의 training과 test 셋으로 중복되지 않게 구분함과 동시에 10번의 교차 검증(cross validation)을 실시하였다. 실험 결과 SVM이 영수증 데이터를 이용한 고객의 특정 상품에 대한 구매의도 예측에서 가장 우수한 성과를 나타내는 것을 확인하였다.

• 대한인간공학회지
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• 제36권5호
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• pp.467-484
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• 2017

Objective: The purpose of this paper is to review, with the main focus on aviation safety technology and management program, how human factors are currently taken into consideration within transportation sectors, especially aviation, and to further share related information. Background: Human factors account for the majority of aviation accidents/incidents. Thus, the aviation sector has been comparatively quick in developing and applying technologies and management programs that deal with human factors. This paper reviews the latest safety technologies and management programs regarding human factors and aims to identify the trend. Method: This paper, based on literature research and practical experience, examines the latest international standards on technologies and management programs, those that deal with human factors and are adopted by international and domestic aviation organization. The main focus of discussion is how human factors are reflected during the system design and operation process. Results: The current most important issue in designing is the consideration of human factors in Cockpit, Automation, and Safety system technology design. From an operational point of view, the issues at hand are screening and training aviation workers to promote aviation safety, providing education on human factors and CRM/TEM, and running a safety management program to implement SMS. They were discussed based on the operational experience within the aviation sector. Conclusion: Major examples of a human factors approach to promote aviation safety are safety programs and various safety and monitoring technologies applied to aviation personnel for error management. These programs must be managed in an integrated manner that takes both the system designing and operational point of view into account. Application: It is thought that the human factors approach for promoting aviation safety reviewed in this paper can be extended and applied to safety management programs in other transportation sectors such as the railroad, maritime, road traffic etc.

• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.241-254
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• 2011

Support vector machines(SVM)은 비교적 최근에 등장한 데이터마이닝 기법이지만, 재무, CRM 등의 경영학 분야에서 많이 연구되고 있다. SVM은 인공신경망과 필적할 만큼의 예측 정확도를 보이는 사례가 많았지만, 암상자로 불리는 인공신경망 모형에 비해 구축된 예측모형의 구조를 이해하기 쉽고, 인공신경망에 비해 과도적합의 가능성이 적어서 적은 수의 데이터에서도 적용 가능하다는 장점을 가지고 있다. 하지만, 일반적인 SVM을 이용하려면, 인공신경망과 마찬가지로 여러 가지 설계요소들을 설계자가 선택하여야 하기 때문에 임의성이 높고, 국부 최적해에 수렴할 가능성도 크다. 또한, 많은 수의 데이터가 존재하는 경우에는 데이터를 분석하고 이용하는데 시간이 소요되고, 종종 잡음이 심한 데이터가 포함된 경우에는 기대하는 수준의 예측성과를 얻지 못할 가능성이 있다. 본 연구에서는 일반적인 SVM의 장점을 그대로 유지하면서, 전술한 두 가지 단점을 보완한 새로운 SVM 모형을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 모형은 사례선택기법을 일반적인 SVM에 융합한 것으로 대용량의 데이터에서 예측에 불필요한 데이터를 선별적으로 제거하여 예측의 정확도와 속도를 제고할 수 있는 방법이다. 본 연구에서는 잡음이 많고 예측이 어려운 것으로 알려진 재무 데이터를 활용하여 제안 모형의 유용성을 확인하였다.