• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.10-21
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• 2022

학생들의 취업을 위한 면접 발표와 회사에서의 프로젝트 결과 발표 등과 같은 형식적인 발표 태도가 개선되려면 동료나 교수자의 관찰에 의한 방법 이외에 자동화된 방법은 드물다. 기존 연구에 따르면, 발표자의 안정적인 발화와 시선 처리가 발표에서의 전달력에 영향을 미친다고 한다. 또한, 본인 발표에 대한 적절한 피드백이 발표자의 발표 역량을 늘이는 효과가 있다는 연구도 있다. 본 연구에서는 이와 같은 교정의 긍정적 측면을 고려하여 대학생들의 잘못된 발표 습관과 태도를 동영상의 안면 분석을 통해 지능적으로 교정해 주는 프로그램을 개발하고 성능을 분석하였다. 개발하는 프로그램은 웹 기반으로 군말 사용 여부를 확인하고 안면 인식과 발표 내용 텍스트화를 통해 개발되었다. 이를 위해 군말 분류 인공지능 모델을 개발하였고, 동영상 객체 추출 후, 좌표에 기반으로 얼굴 특징점을 인식하였다. 이후 4,000개 안면 데이터를 이용해 Teachable Machine에서 안면 인식한 경우와 본 연구의 알고리즘 성능을 비교·분석하였다. 프로그램을 이용해 발표 태도를 자기스스로 교정하여 발표자들에게 도움을 준다.

• 응용통계연구
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• 제35권3호
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• pp.407-419
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• 2022

반도체는 제조 공정이 복잡하고 길어 결함이 발생될 때 빠른 탐지와 조치가 이뤄져야 결함으로 인한 손실을 최소화할 수 있다. 테스트 공정을 거쳐 구성된 웨이퍼 빈 맵(WBM)의 체계적인 패턴을 탐지하고 분류함으로써 문제의 원인을 유추할 수 있다. 이 작업은 수작업으로 이뤄지기 때문에 대량의 웨이퍼를 단 시간에 처리하는 데 한계가 있다. 본 논문은 웨이퍼 빈 맵의 정상 여부를 구분하기 위해 계층적 군집 분석을 활용한 새로운 결함 패턴 탐지 방법을 제시한다. 제시하는 방법은 여러 장점이 있다. 군집의 수를 알 필요가 없으며 군집분석의 조율 모수가 적고 직관적이다. 동일한 크기의 웨이퍼와 다이(die)에서는 동일한 조율 모수를 가지므로 대량의 웨이퍼도 빠르게 결함을 탐지할 수 있다. 소량의 결함 데이터만 있어도 그리고 데이터의 결함비율을 가정하지 않더라도 기계학습 모형을 훈련할 수 있다. 제조 특성상 결함 데이터는 구하기 어렵고 결함의 비율이 수시로 바뀔 수 있기 때문에 필요하다. 또한 신규 패턴 발생시에도 안정적으로 탐지한다. 대만 반도체 기업에서 공개한 실제 웨이퍼 빈 맵 데이터(WM-811K)로 실험하였다. 계층적 군집 분석을 이용한 결함 패턴탐지는 불량의 재현율이 96.31%로 기존의 공간 필터(spatial filter)보다 우수함을 보여준다. 결함 분류는 혼합 유형에 장점이 있는 계층적 군집 분석을 그대로 사용한다. 직선형과 곡선형의 긁힘(scratch) 결함의 특징에 각각 주성분 분석의 고유값과 2차 다항식의 결정계수를 이용하고 랜덤 포레스트 분류기를 이용한다.

• 한국농공학회논문집
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• 제64권3호
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• pp.9-24
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• 2022

Currently, a vast amount of hydrologic data is accumulated in real-time through automatic water level measuring instruments in agricultural reservoirs. At the same time, false and missing data points are also increasing. The applicability and reliability of quality control of hydrological data must be secured for efficient agricultural water management through calculation of water supply and disaster management. Considering the characteristics of irregularities in hydrological data caused by irrigation water usage and rainfall pattern, the Korea Rural Community Corporation is currently applying the Hampel filter as a water level data quality management method. This method uses window size as a key parameter, and if window size is large, distortion of data may occur and if window size is small, many outliers are not removed which reduces the reliability of the corrected data. Thus, selection of the optimal window size for individual reservoir is required. To ensure reliability, we compared and analyzed the RMSE (Root Mean Square Error) and NSE (Nash-Sutcliffe model efficiency coefficient) of the corrected data and the daily water level of the RIMS (Rural Infrastructure Management System) data, and the automatic outlier detection standards used by the Ministry of Environment. To select the optimal window size, we used the classification performance evaluation index of the error matrix and the rainfall data of the irrigation period, showing the optimal values at 3 h. The efficient reservoir automatic calibration technique can reduce manpower and time required for manual calibration, and is expected to improve the reliability of water level data and the value of water resources.

• 지능정보연구
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• 제29권2호
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• pp.85-100
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• 2023

최근 기업의 지속가능경영 역량으로 대변되는 기업 ESG 성과(environmental, social, and corporate governance)가 투자의사 결정에 주요 요인 중 하나로 부각되고 있다. 전통적 ESG 성과 평가 프로세스는 평가기관마다의 고유 기준에 따라 질적 정성적 방식으로 수행되어 그 평가 소요 시간 및 비용이 큰 데 비해 투자의사 결정 시 신뢰성과 예측 가능성 및 적시성에 제약이 존재한다. 이에 본 연구에서는 정량화되고 공개된 기업 재무 정보를 활용하여 머신러닝을 통한 자동화된 기업 ESG 평가 예측을 시도하였다. 심층신경망 기법을 활용해 2019년부터 2021년까지 3년간 한국ESG기준원에서 제공한 1,780건의 ESG 평가에 대하여 총 12종(21,360건)의 시장 공개 재무 정보를 기반으로 예측 모형을 구축한 결과, 제안된 심층신경망 모형은 약 86%의 분류성능을 보여 여타 비교모형 대비 크게 높은 정확도를 나타냈다. 본 연구는 정량적이고 공개된 과거 기업 재무 정보만으로도 자동화된 프로세스를 통해 비교적 정확한 미래 ESG 평가 예측을 달성할 수 있었다는 점에 의의가 크다. 특히 기업 ESG 관련 정보 접근이 상대적으로 불리한 일반 투자자들의 입장에서 볼 때 낮은 비용과 적은 시간 투자로도 기업 ESG 성과 평가에 대한 예측 가능성과 적시성을 향상 시킬 수 있다는 점에 실용적 함의가 있다. 또한 본 연구는 향후 추가적인 국내외 데이터 수집 및 모형 고도화를 통해 기업 ESG 성과 예측 분야에서의 확장이 기대된다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제7권1호
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• pp.213-224
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• 2022

물류와 유통에서 장바구니 분석(MBA: Market Basket Analysis)은 주요 판매 상품 간의 연관성을 분석하고, 내부 운영 효율성을 높이기 위한 중요한 수단으로 활용된다. 특히, 장바구니 분석의 결과는 상품 구매예측, 상품 추천 및 매장의 상품 전시 구조 등 의사결정 과정에 중요한 참고자료로 활용된다. 최근 전자상거래의 발전으로 하나의 유통 및 물류 기업이 취급하는 품목의 수가 급격하게 증가하면서 기존의 분석기법인 Apriori와 FP-Grwoth 등의 방법은 계산량의 기하급수적 증가로 인한 속도저하와 실제 비즈니스에 적용하기 위한 중요한 연관규칙을 살피기에는 한계가 있다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해, 상품의 최상위 분류체계인 Main-Category 수준에서는 상품의 판매량을 함께 고려할 수 있는 utility item set mining 기법을 활용하여 주로 함께 판매된 상품군을 우선 선별하였다. 그 후, sub-category 수준에서는 FP-Growth를 활용하여 함께 판매되는 상품 유형을 식별하였다. 이렇게 순차적 레이어 필터링 기법을 활용하여 불필요한 연산을 줄일 수 있어 현실적으로 활용가능한 결과를 제시할 수 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권3D호
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• pp.409-418
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• 2009

본 연구는 부산시 19개 주택재개발사업구역의 7,396명의 표본을 대상으로 도시재생에 의한 지역주민의 주거재정착 여부와 그 비용에 대한 결정요인을 소유자 특성과 토지 및 건축물 특성, 단지특성, 입지특성 등의 변수를 통해 실증분석하였다. 도시재생에 의한 주거재정착과 주거재정착 비용에 대한 결정요인 분석결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 도시재생에 의한 주거재정착을 결정짓는 요인으로는 소유자의 연령, 거주지, 부동산의 보유기간, 투자여부, 소유권외 권리 등의 설정 등의 소유자 특성과 해당 토지의 지목, 건축물의 용도, 토지와 건축물의 면적과 허가유무, 보상액 등의 토지 및 건축물 특성, 시공사의 브랜드, 조합원 할인액, 단지규모, 중대형 주택의 비율, 녹지율, 건폐율, 용적률 등의 단지특성과 대생활권을 나타내는 입지특성으로 구성된다. 반면, 단지특성에서는 시공사의 브랜드 가치, 중대형 주택의 비율, 용적률 등 주택의 가치를 향상시킬 수 있는 조건들이 주민들의 재정착을 유도하는데 중요한 역할을 하고 있음을 알 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.103-128
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• 2021

최근 주식의 수익률과 거래량을 설명하는 주요 요인으로서 투자자의 관심도와 주식 관련 정보 전파의 영향력이 부각되고 있다. 또한 인공지능과 같은 혁신 신기술을 개발보급하거나 활용하려는 기업의 경우 거시환경 및 시장 불확실성 때문에 기업의 미래 주식 수익률과 주식 변동성을 예측하기 어렵다는 문제를 가지고 있다. 이는 인공지능 활성화의 장애요인으로 인식되고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 인공지능 관련 기술 키워드의 인터넷 검색량을 투자자의 관심 척도로 사용하여, 기업의 주가 변동성을 예측하는 기계학습 모형을 제안하는 것이다. 이를 위해 심층신경망 LSTM(Long Short-Term Memory)과 벡터자기회귀(Vector Autoregression)를 통해 주식시장을 예측하고, 기술의 사회적 수용 단계에 따라 키워드 검색량을 활용한 주가예측 성능 비교를 통해 기업의 투자수익 예측이나 투자자들의 투자전략 의사결정을 지원하는 주가 예측 모형을 구축하였다. 또한 인공지능 기술의 세부 하위 기술에 대한 분석도 실시하여 기술 수용 단계에 따른 세부 기술 키워드 검색량의 변화를 살펴보고 세부기술에 대한 관심도가 주식시장 예측에 미치는 영향을 살펴보았다. 이를 위해 본 연구에서는 인공지능, 딥러닝, 머신러닝 키워드를 선정하여, 2015년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지 5년간의 인터넷 주별 검색량 데이터와 코스닥 상장 기업의 주가 및 거래량 데이터를 수집하여 분석에 활용하였다. 분석 결과 인공지능 기술에 대한 키워드 검색량은 사회적 수용 단계가 진행될수록 증가하는 것으로 나타났고, 기술 키워드를 기반으로 주가예측을 하였을 경우 인식(Awareness)단계에서 가장 높은 정확도를 보였으며, 키워드별로 가장 좋은 예측 성능을 보이는 수용 단계가 다르게 나타남을 확인하였다. 따라서 기술 키워드를 활용한 주가 예측 모델 구축을 위해서는 해당 기술의 하위 기술 분류를 고려할 필요가 있다. 본 연구의 결과는 혁신기술을 기반으로 기업의 투자수익률을 예측하기 위해서는 기술에 대한 대중의 관심이 급증하는 인식 단계를 포착하는 것이 중요하다는 점을 시사한다. 또한 최근 금융권에서 선보이고 있는 빅데이터 기반 로보어드바이저(Robo-advisor) 등 투자 의사 결정 지원 시스템 개발 시 기술의 사회적 수용도를 세분화하여 키워드 검색량 변화를 통해 예측 모델의 정확도를 개선할 수 있다는 점을 시사하고 있다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제55권3호
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• pp.322-331
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• 2017

지역난방은 국내에 1985년 처음 도입되었다. 지하 열배관망의 사용연한이 30년 이상 증가함에 따라, 지하에 매설된 열수송 배관 특성상 유지관리가 중요한 문제로 대두되고 있다. 노후화가 진행된 열배관망 유지보수를 위한 정기적인 점검, 운영관리 시 다양한 복합 기술이 필요하다. 특히 현장에서 경제적 관점에서 최적 유지보수 및 교체시점을 도출하기 위하여 의사결정에 활용될 수 있는 모형개발이 요구되고 있다. 본 연구에서는 한국지역난방공사 수도권 5개 지사열 배관망 운영 시 보수이력과 사고성 데이터를 바탕으로 분석하였다. 정성적 분석과 이항 로지스틱 회귀분석의 통계적 기법을 도입하여 파손확률 모델을 개발하였다. 보수이력 및 사고성 자료의 정성적 분석 결과, 파이프라인 손상의 가장 중요한 원인으로 건설 시공불량, 배관의 부식과 자재 불량이 전체의 약 82%를 차지했다. 통계 모델 분석에서는 분류의 분리 점을 0.25로 설정함으로써 열배관 파손 및 비 파손 분류의 정확도가 73.5%로 향상 되었다. 파손확률 모델 수립을 위해 Hosmer와 Lemeshow 검정과 독립변수의 유의성 검정, 모델의 Chi-Square 검정을 통해 모델의 적합성을 검증 하였다. 열배관망 파손의 위험순위 분석결과에 따르면 파손확률을 가장 높이는 경우는 겨울철 서울지역 자동차 도로에 있는 10년 이상 된 250mm이하 배관 Reducer에서 F 건설회사가 시공했던 열배관망으로 분석되었다. 본 연구결과는 열배관망 시스템의 유지관리 및 예방점검, 교체 사업 우선순위를 정할 때 활용 가능하다. 또한 이를 통하여 점검 유지보수 등 사전에 사고예방 계획을 수립하여 대처함으로써 열배관 파손의 빈도를 감소시키고 보다 적극적인 열배관망 관리에 이용할 수 있을 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.1-22
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• 2017

사업타당성 분석이나 기업 기술가치평가 등 미래의 사업에 대한 진입이나 투자 타당성을 분석하기 위해서는 새로운 사업과 관련한 시장을 추정하고 그 안에서 확보 가능한 매출을 객관적으로 추정하는 과정이 필수 불가결하다. 이런 신규 매출이나 시장규모의 추정 방법은 다양한 방법으로 구분이 가능한데 크게 정량적인 방법과 정성적인 방법으로 구분할 수 있다. 그러나 두 가지 방법 모두 많은 자원과 시간을 필요로 한다. 그래서 우리는 신규 사업의 평가지원을 위한 데이터 기반의 지능형 매출 예측 시스템을 제안하고자 한다. 본 연구는 사업타당성 분석이나 기술가치평가를 위한 신규 사업의 매출 추정 시스템을 개발하는데, 알고리즘 기반으로 전통적인 정량 예측방법 중 하나인 유추방법에 주목했다. 동일한 국내 산업에서 최근 창업한 기업의 매출 실적을 국내 신규 사업의 매출액을 추정하는 유추 대상 변수로 활용할 수 있는지 검토한다. 여기서 유추예측 대상은 최초 매출액과 초기 성장률이며, 주요 비교 차원은 산업분류, 창업시기 등이 고려된다. 특히 본 연구는 우리나라 창업 기업이 가지는 매출 성장률의 평균회귀 현상을 활용하는 지능형 정보 지원 시스템을 제안하다. 본 연구에서는 신규 매출 추정을 위해서 역사적 자료인 창업 매출 실적을 활용하는 방법이 적절한지 판단하기 위해서 잠재성장모형 등을 활용해 산업분류에 따른 신규 사업의 초기 매출액과 연도별 성장률이 산업분류별로 차이가 있는지 분석한다. 기존 기업의 창업 후 4년간 매출 성과의 종단자료를 잠재성장모형으로 분석하는데, 특정 산업분류에서 차이를 보여주는지 분석해 산업분류가 유추 예측에서 고려해야할 유의미한 변수인지 분석하는 것이다. 본 연구의 결과는 신속하고 객관적인 신규 사업 매출 추정을 가능하게 하는 지능형 정보시스템을 개발하게 해서 사업성타당성 분석이나 기술가치평가 과정의 효율성을 개선시켜 줄 것으로 기대된다.

• 마케팅과학연구
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• 제17권3호
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• pp.39-59
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• 2007

기업 환경의 국제화에 따라 설립초기에 국제화를 시도하는 벤처 기업이 증가하고 있고 이러한 현상은 기존의 기업 국제화의 단계적인 모델로는 설명에 한계를 가진다. 소위 태생적 글로벌 벤처(born global venture; BGV)은 R&D 밀집도와 경쟁밀집도가 높은 하이테크 산업에서 많이 나타나며 기존의 실증 연구에서 BGV의 환경 및 기업의 역량 특성과 국제화에 따른 기업 성과에 대한 연구가 진행되어 왔다. 그러나 기업의 성과의 경우 실증적인 연구에서 상호 다른 결과를 보이고 있으며 기업의 성과에 중요한 영향을 미치는 마케팅 전략에 대한 논의가 부족했다고 판단된다. 이에 본 연구에서는 BGV에 포함되지 않는 기업(Non_BGV)에 비하여 BGV가 보유하고 있는 기업 역량과 마케팅 전략의 차이 및 BGV의 기업 성과를 성장성, 수익성, 시장 성과 측면에서 분석해 보았다. 결과적으로 BGV는 Non_BGV에 비하여 기업의 지식을 활용하는 능력 및 해외 경험에서 차이를 보였으며 두 기업군이 추구하는 마케팅 전략에서도 차이가 있음을 보였다. 또한 기업의 성과 측면에서는 성장성과 시장 성과에서는 BGV가 더 나은 성과를 보였으나 수익성 측면에서는 차이가 없는 것으로 분석되었다.