• 지능정보연구
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• 제21권3호
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• pp.79-99
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• 2015

부도 예측은 회계와 재무 분야에서 꾸준히 연구되고 있는 분야이다. 초기에는 주로 다중판별분석(multiple discriminant analysis)와 로짓 분석(logit analysis)과 같은 통계적 방법을 이용하였으나, 1990년대 이후에는 경영 분야의 분류 문제를 위해 많은 연구자들이 인공신경망(back-propagation neural network), 사계기반추론(case-based reasoning), 서포트 벡터 머신(support vector machine) 등과 같은 인공지능을 통한 접근법을 이용하여 통계적 방법보다 분류 성과 측면에서 우수함을 입증해왔다. 기존의 기업의 부도에 관한 연구에서 많은 연구자들이 재무비율을 이용하여 부도 예측 모형을 구축하는 것에 초점을 맞추어왔다. 부도예측에 관한 연구가 꾸준히 진행되고 있는 반면, 부도의 세부적인 유형을 예측하여 제시하는 것에 대한 연구는 미흡한 실정이었다. 따라서 본 연구에서는 수익성, 안정성, 활동성 지표를 중심으로 국내 비외감 건설업 기업들의 부도 여부뿐만 아니라 부도의 세부적인 유형까지 예측 가능한 모형을 개발하고자 한다. 본 연구에서는 부도 유형을 예측하기 위해 두 개의 인공신경망 모형을 결합한 하이브리드 접근법을 제안하였다. 첫 번째 인공신경망 모형은 부도예측을 위한 역전파 인공신경망을 이용한 모형이며, 두 번째 인공신경망 모형은 부도 데이터를 몇 개의 유형으로 분류하는 자기조직화지도(self-organizing map)을 이용한 모형이다. 실험 결과를 통해 정의된 5개의 부도 유형인 심각한 부도(severe bankruptcy), 안정성 부족(lack of stability), 활동성 부족(lack of activity), 수익성 부족(lack of profitability), 회생 가능한 부도(recoverable bankruptcy)는 재무 비율에 따라 유형별로 상이한 특성을 갖는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과를 통해 신용 평가 분야의 연구자와 실무자들이 기업의 부도의 유형에 대한 유용한 정보를 얻을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.197-217
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• 2018

음악은 인간의 감성을 소리로 표현하는 창조적 예술 행위이다. 음악은 사람들의 기분을 우울하게 혹은 기쁘게 변화시킬 수 있다. 따라서 음악을 감상하는 데 있어 감성은 소비자에게 적합한 음악을 찾고 들려주는 데 매우 중요한 요소인데, 다양한 음원 서비스에서 제공하는 추천 알고리즘은 사용자의 기본적인 정보(성별, 나이, 감상 횟수 등)와 사용자의 플레이 기록에 기반한 음악 추천 방식을 주로 사용하고 있다. 본 연구에서는 음악을 감상하는 개인의 감성을 고려하여 각 음원이 가지는 고유의 감성을 기본으로 한 음악 추천 알고리즘을 제안해 보고자 한다. 구체적으로, 사용자들이 자주 듣는 음악과 그렇지 않은 음악을 기준으로 '감정 패턴'을 추출 후 상관관계를 확인하고자 하며, 앞선 결과를 기반으로 사용자들이 원하는 노래에 대한 검색과 사용자 감성 기반 추천 방법을 도출해내보고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 사례기반추론 기법을 이용하여 사람들이 주로 듣는 음악과 비슷한 '감성 패턴'을 갖는 특정한 곡을 추천해주는 알고리즘을 개발하였다. 먼저, 분석에 필요한 감정 형용사를 정리하여 변수화 시키고, 의미 있는 것끼리 묶어 음악 감성지수를 개발하였고, 분석의 대상이 될 음원에 대해 고유의 감성지수 점수를 측정하였다. 마지막으로 도출된 점수의 결과를 통해 유사한 감정 패턴이 나오는 곡들을 유사 곡 리스트로 분류하고 사용자들에게 추천하는 과정을 거친다. 앞선 일련의 과정을 거처 도출된 결과는 음원 추천 시스템뿐만 아니라, 인기 있는 곡과 아닌 곡에 영향을 미치는 변수 도출 및 음원 출시 전, 해당 곡의 스트리밍 수 예측 모형 구축 등 다양한 용도로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권4호
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• pp.51-60
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• 2011

무선 환경에서의 인증 모델은 많은 보안 위험을 내포하고 있다. 그러나 이 분야에 일반적으로 사용되는 표준 기술이 존재하는 것이 아니어서 본 논문에서는 무선 인증 환경에서 보다 강화된 보안을 제시할 수 있는 퍼지 논리 기반의 인증 모델을 제시한다. 제안하는 모델을 위해서 퍼지 논리 기반의 분류 방법을 사용하고 적절한 판단을 위해서 개선된AHP 알고리즘과 사례 기반의 추론 방법을 추가적으로 사용한다. 개선된AHP 알고리즘을 사용해서 다양한 상황정보를 수치화하고, 제안된 인증 모델을 사용해서 입력 데이터에 대한 보안 등급을 계산한 다음, 다양한 환경의 상황정보를 가진 무선환경에 제안된 인증 모델을 안정적으로 사용할 수 있을 것이다. 향후에는 상황인식 연구를 클라우드 컴퓨팅 분야를 포함한 다양한 분야로 제안 모델을 확대하면 더욱 안전한 보안 환경을 기대할 수 있을 것이다.

• 한국과학교육학회지
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• 제33권2호
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• pp.284-309
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• 2013

본 연구는 학교 과학 탐구의 특징이 어떠한지 탐색하는 것을 목표로 하였다. 연구를 위하여, 연구진은 13개의 과학중점학교에서 운영하는 다양한 유형의 일상적 과학수업을 참관하고 녹화하였다. 연구 자료는 총 15개 수업(18차시)에 해당하는 수업 관찰 및 녹화, 교사 및 학생과 면담, 수업 지도안 및 학생 활동지 등의 문서자료로 수집되었다. 수업 녹화물과 면담 녹음자료는 즉시 전사하여 분석에 사용되었다. 자료 분석은 3단계로 이루어졌다. 1단계에서는 전체 수업 중에서 교사-학생, 학생들 간의 상호작용이 활발한 수업을 선정했다. 2단계에서는 선정된 수업의 담화를 주제의 흐름에 따라 단편으로 나눈 후 '탐구의 인지적과정' (Chinn & Malhotra, 2002)을 준거로 하여 세부적으로 분석 및 해석했다. 3단계에서는 담화의 연속선상에서 일관되게 나타나는 탐구의 특징을 조명하였다. 연구 결과는 과학적 탐구의 특징으로서, '변인조절-실험장치 개선', '실험 계획 과정(변인탐색-절차계획-변인통제-측정계획)', '(관찰)증거-설명 변환 과정', ' 증거-설명 연결의 추론 과정'이 반영된 4개 수업 사례로 제시되었다. 연구 결과를 토대로 학교과학 탐구 실제에 대한 교육적 의미가 논의되었다.

• 정보교육학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.279-287
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• 2001

본 연구는 효율적인 e-Learning 컨텐츠를 제공하기 위하여 개념적으로 표준화된 XML 컨텐츠 구조를 정의, 설계에 관한 내용이며 이를 쉽게 생성하기 위한 XML컨텐츠 프로토타입 생성기를 구현에 관한 내용이다. 또한 생성된 XML 컨텐츠를 학습자의 요구에 맞는 학습에 제공하기 위하여 사례기반 추론과 베이지안 확률에 의한 검색 방법을 응용.구현하였다. 이를 통하여 기존의 HTML기반 e-Learning System에서는 제공할 수 없었던 컨텐츠의 커스터마이즈화와 표준화를 이룰 수 있으며 학습자 수준에 맞는 적응형 컨텐츠를 제공할 수 있다. 이의 효율성을 평가하기 위해서 실제 e-Learning 시스템의 자바 학습에 적용하였으며 검색 결과를 통해 그 효율성을 입증하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.4191-4197
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• 2014

공동가치창출 현상은 B2B 및 B2C 시장 모두에서 중요한 비즈니스 전략으로 인식되고 있다. 본 연구에서는 다양한 주체들 및 복잡한 네트워크로 구성된 첨단 기술 기반의 B2B 시장에서 공동가치창출을 위한 핵심 자원 및 역량을 도출하였다. 대만의 파운드리 반도체 선두업체인 TSMC가 사례 연구로 선정되어 공급자, 고객, 파트너들간의 공동가치창출 현상에 대해 연구하였다. 관찰 연구, 내용 분석 및 TSMC 직원들과의 비구조화된 인터뷰를 통해 수집한 질적 데이터를 정성적 데이터 분석(Qualitative data analysis) 툴을 사용하여 분석하였다. 귀납적 추리 (Inductive reasoning)에 기반한 사례 연구 및 사례 연구를 바탕으로 한 이론수립을 연구방법론으로 적용하여 4가지의 핵심 자원 (재무적 자원, 지식 자원, 효율성 자원, 지적 자원)과 6가지의 핵심 역량 (관계 역량, 협력 역량, 전략적 역량, 혁신 역량, 관리 역량, 서비스 역량)을 도출하였다. 도출된 자원과 역량을 기반으로 관계 네트워크 하에서의 공동가치창출을 연구하기 위한 연구 체계를 수립하였다.

• 한국환경보건학회지
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• 제42권6호
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• pp.375-384
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• 2016

Objectives: This paper analyzes the intersection of tort law and environmental health in a recent court decision. Methods: This paper analyzes Supreme Court Decision 2011Da7437, Decided on September 4, 2014 and related lower court decisions. Results: The plaintiffs sought financial compensation from the defendants, arguing that air pollutants in gases emitted by vehicles produced by the defendants had caused them to acquire respiratory diseases. The district court highlighted the need to mitigate the burden of proof for the plaintiffs, but proceeded to review whether the plaintiffs proved the actual toxicity levels of the air pollutants, whether the defendant's vehicles were the main source of the emissions, the plaintiff's level of exposure to the pollutants, and causation between the emissions and the injury. By doing so, the district court required the plaintiffs to prove both indirect and direct facts of causation, increasing burden of proof for plaintiffs. The appellate court upheld the district court's decision, adding that the defendant's conduct did not constitute an illegal act because it did not violate the emissions standards set by environmental law. The Supreme Court upheld the appellate court's decision, reasoning that the epidemiological evidence cannot establish a direct causation for diseases that lack specificity. Conclusion: This case demonstrates that discussions in environmental health have significance in tort lawsuits. For each fact that the plaintiffs and defendants attempted to prove, environmental health research studies were offered as evidence. In addition, the courts decided the legality of the defendant's conduct based on emission standards set by environmental law.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제25권1호
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• pp.19-32
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• 2018

Fake news is defined as the news articles that are intentionally and verifiably false, and could mislead readers. Spread of fake news may provoke anxiety, chaos, fear, or irrational decisions of the public. Thus, detecting fake news and preventing its spread has become very important issue in our society. However, due to the huge amount of fake news produced every day, it is almost impossible to identify it by a human. Under this context, researchers have tried to develop automated fake news detection method using Artificial Intelligence techniques over the past years. But, unfortunately, there have been no prior studies proposed an automated fake news detection method for Korean news. In this study, we aim to detect Korean fake news using text mining and machine learning techniques. Our proposed method consists of two steps. In the first step, the news contents to be analyzed is convert to quantified values using various text mining techniques (Topic Modeling, TF-IDF, and so on). After that, in step 2, classifiers are trained using the values produced in step 1. As the classifiers, machine learning techniques such as multiple discriminant analysis, case based reasoning, artificial neural networks, and support vector machine can be applied. To validate the effectiveness of the proposed method, we collected 200 Korean news from Seoul National University's FactCheck (http://factcheck.snu.ac.kr). which provides with detailed analysis reports from about 20 media outlets and links to source documents for each case. Using this dataset, we will identify which text features are important as well as which classifiers are effective in detecting Korean fake news.

• 한국건축시공학회지
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• 제16권4호
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• pp.331-339
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• 2016

건축물의 고층화, 복합화, 대형화에 따라 다양한 공법이 개발되고 있어 주요 공종에 대한 공법 선정의 중요성이 대두되고 있다. 그러나 프로젝트의 특성을 충분히 고려하지 못하고 있고 주요 공법의 선정을 위한 객관적 기준이나 자료 또한 부족한 실정이며, 실무자의 경험과 직관에만 의존하여 선정이 이루어지고 있는 점이 지적되어 왔다. 이러한 문제점을 해소하기 위해 퍼지, AHP, CBR 등 인공지능이론을 이용한 주요 공종의 공법 선정을 위한 다양한 연구가 진행되었다. 그러나 실무에서 공법 선정 시 공종별 특성 및 현장별 조건을 고려하여 주요 공종마다 각기 다른 여러 가지 공법 선정 모델을 적용하기는 어렵다. 이에 본 연구에서는 매트릭스 분석과 선형변환을 이용하여, 실무에서 활용이 용이한 범용적인 성격의 의사결정지원 모델을 제시하고, 사례 연구를 통해 흙막이 공법 선정 과정에 적용하여 연구모델의 정합성을 검증하였다.

• 자원환경지질
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• 제18권2호
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• pp.93-105
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• 1985

Whether a skarn deposit in carbonate host occurs in contact with certain igneous mass or not has been a general criterion in identifying the igneous rock that genetically relates to the skarn deposit. It is well known, however, that there are many skarn deposits which are not close to any given igneous contact but are far away from the contact. In this paper the reason why such deposits can be formed at a distance from the contact as mentioned is expressed based on the concept that skarn deposits and related igneous rocks are genetically connected at depth where ore-forming fluids emanate from magma and are removed upwards; the movement of ore-forming fluids separated from magma at any depth may have a tendency to infiltrate upward in bulk rather than to diffuse laterally; the paths of magma and cogenetic ore-forming fluids may be identical at lower depths but the latter can be diverted from the former with upward movement so that the positions of the skarn deposits which resulted from the ore-forming fludis at upper levels can be distant from the igneous contacts on a given horizontal section. Statistics indicate that the majority of exoskarns are found at distances up to 800 meters or rarely up to 3,000 meters from igneous contacts and endoskarns up to 600 meters or more. Numerous case studies of skarn deposits in various parts of the world support the above reasoning indicating a general downward convergency of skarn orebodies and related igneous masses with depth. A typical example of this situation is well demonstrated at the Keumseong molybdenum deposit, which is apart from the Jecheon granite on the surface but gets closer to the granite body with depth and finally is intertongued with the granite apophyses in its root zone. Another case for skarn deposit not associated with igneous contact either laterally or vertically but with a deep-seated distal igneous mass is the Sangdong scheelite deposit; 700 meters below the scheelite orebody a blind pluton of muscovite granite, which intruded into the Precambrian crystalline schist, has been recently discovered by deep drilling.