• 경영정보학연구
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• 제17권3호
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• pp.95-111
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• 2015

추천시스템은 과거 구매행동을 통해 사용자가 향후 구매할 것이라 예상되는 제품을 자동으로 검색하여 제공하는 시스템이다. 이러한 추천시스템은 여러 전자상거래 업체에서 도입하고 있으며, 사용자의 편의성 및 수익에 긍정적인 영향을 미치고 있다. 하지만 사용자가 어떠한 기준을 가지고 제품을 평가하는지, 어떠한 요소가 구매 의사 결정에 영향을 미치는지는 반영할 수 없다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 사용자가 직접 작성한 구매후기를 통해, 사용자 별 제품 평가요소를 활용할 수 있는 추천 모형 알고리즘을 개발하였다. 토픽 모델링을 활용하여 사용자들의 구매후기를 분석하였으며, 이러한 후기의 특성이 반영된 커널과 평가 점수가 반영된 커널 등을 함께 활용하여 다중 커널 학습 기반의 추천 모형을 개발하였다. 또한, 이러한 모형을 BestBuy 사례에 적용하여 검증하였다. 검증 결과, 기존 협업적 필터링 알고리즘보다 다중 커널 학습에 의한 추천 모형의 정확도가 우수하였고, 구매후기의 유사성을 반영하였기에, 사용자가 어떠한 요소를 평가하는지를 확인할 수 있었다. 또한, 기존 협업적 필터링 알고리즘보다 다양한 제품에 대한 추천이 가능함을 확인할 수 있었다. 본 연구는 토픽 모델링과 커널 학습 기반을 사용한 융합적인 추천모형으로서, 온라인 추천시스템의 새로운 방법을 제안한다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제39권1호
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• pp.25-30
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• 2016

It is critical to forecast the maximum daily and monthly demand for power with as little error as possible for our industry and national economy. In general, long-term forecasting of power demand has been studied from both the consumer's perspective and an econometrics model in the form of a generalized linear model with predictors. Time series techniques are used for short-term forecasting with no predictors as predictors must be predicted prior to forecasting response variables and containing estimation errors during this process is inevitable. In previous researches, seasonal exponential smoothing method, SARMA (Seasonal Auto Regressive Moving Average) with consideration to weekly pattern Neuron-Fuzzy model, SVR (Support Vector Regression) model with predictors explored through machine learning, and K-means clustering technique in the various approaches have been applied to short-term power supply forecasting. In this paper, SARMA and intervention model are fitted to forecast the maximum power load daily, weekly, and monthly by using the empirical data from 2011 through 2013. $ARMA(2,\;1,\;2)(1,\;1,\;1)_7$ and $ARMA(0,\;1,\;1)(1,\;1,\;0)_{12}$ are fitted respectively to the daily and monthly power demand, but the weekly power demand is not fitted by AREA because of unit root series. In our fitted intervention model, the factors of long holidays, summer and winter are significant in the form of indicator function. The SARMA with MAPE (Mean Absolute Percentage Error) of 2.45% and intervention model with MAPE of 2.44% are more efficient than the present seasonal exponential smoothing with MAPE of about 4%. Although the dynamic repression model with the predictors of humidity, temperature, and seasonal dummies was applied to foretaste the daily power demand, it lead to a high MAPE of 3.5% even though it has estimation error of predictors.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제8권4호
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• pp.423-431
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• 2021

This paper examines the impact of university social responsibility on brand image and student satisfaction. Social responsibility impact on consumer behavior has been studied extensively. But the same impact has not been rigorously tested to the same extend in the education sector. Firstly, we analyze the perception of university social responsibility (USR) and its components, including (1) the quality of teaching programs, facilities, and academic staff; (2) supporting learning activities; and (3) human resource policies. Secondly, we investigate the relationship between university social responsibility, brand image, and student satisfaction. The study examined these relationships through a proposed economic model based on answers from a survey of 298 students at the University of Food Industry Ho Chi Minh City. From the above survey data, the author proceeds to quantify variables and, based on Cronbach's Alpha reliability coefficient, EFA factor analysis, and linear regression, to measure the impact of each social responsibility factor on business of the university and student satisfaction. The results show that university social responsibility actually affects the university's brand image and student satisfaction. Our findings suggest that universities should develop an appropriate marketing strategy to reinforce brand image and student satisfaction through the university social responsibility model.

• 농촌지도와개발
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• 제8권1호
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• pp.25-40
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• 2001

The purposes of the study were to identify satisfaction and achievement of learning by female learner's characteristics, and to suggest measures to improve quality of education in internet education programs. In order to determine the educational effectiveness associated with the characteristics of learners, this study attempted to employ two way approaches by observing the degree of achievement for learning, which represents an instructor-oriented approach, and the degree of satisfaction for education, which represents a learner-oriented approach to enhance the quality of internet education for female learners. As an approach to evaluate the educational effectiveness, the degree of achievement in learning(Tyler's classical approach), and the degree of satisfaction for education (Scriven's consumer-oriented evaluation model) were utilized. A survey form was developed by the researcher after reviewing the various tools originated from Boshier, Cross, Gagne and Choi, and distributed to a panel of judges that examined the content validity of the instrument. The sample for the study consisted of 160 female learners from three universities in Seoul and capital area, and the survey form was used to collect data for this study. The SPSS WIN program was used in analyzing the data and a series of statistical tests were conducted including frequency, percentile, t-test, ANOVA, correlation, multiple regression, and factor analysis. The statistical significance level was 0.05. The following conclusion were drawn from this study of female internet education. First, it was evident that female internet learners tend to utilize information from internet, and this can be interpreted as participants' positive attitude, and voluntary participation. Second, educational facilities and services should be improved in the future, because the level of satisfaction was low in these areas compared to curriculum and educational methodology. Third, the participating factors influenced by the level of satisfaction for education of learner characteristics were the 'formation of inter-personal relationship and willingness to change' and the 'needs for education on internet', thus appeared that both social and educational needs influenced the level of satisfaction for education. Fourth, the degree of achievement in learning was higher in the order of 1) attitude 2) function 3) knowledge, thus, attitude change was the most important in achievement of learning. Fifth, the individual background that influenced the level of achievement in learning were age and educational experience. As for the individual level of achievement for learning, the younger and more educated group were more satisfied.

• 한국빅데이터학회지
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• 제9권1호
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• pp.153-168
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• 2024

여름철 냉동기가 건물의 주 에너지 소비자로 고려됨에 따라 효율적인 냉동기 운영은 매우 중요한 문제로 고려된다. 그러나, 건물의 냉방수요가 건물 내외부 환경, 건물 재실자의 행동 등의 여러 요인에 의해 변동하고 냉동기의 가동제약조건으로 인해 현재 시점의 운영이 미래 시점의 운영에 제약을 발생시킴에 따라 건물의 냉방수요를 정확하게 만족하도록 냉동기를 운영하는 것은 어렵다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 냉동기의 최소가동시간을 고려한 심층 강화학습 기반의 다중 냉동기 운영 모델을 제안한다. 제안한 모델은 외기 정보와 냉방시스템 내부 정보로 구성된 상태에 따른 냉동기 운영 조합이 갖는 가치를 학습하고 실현 가능한 냉동기 운영 중 건물의 냉방수요와 냉동기에 의한 공급 부하 간의 차이를 최소화할 수 있는 냉동기 운영 조합을 결정한다. 냉동기의 최소가동시간 제약을 고려한 훈련 알고리즘을 적용하여 제안한 모델의 현실 적용 가능성을 높였으며 실제 국내 A대학교의 데이터를 바탕으로 실험한 결과, 제안한 다중 냉동기 운영 모델이 최소가동시간을 준수함과 동시에 건물 냉방 부하와의 차이 측면에서 A대학교의 기존 냉동기 운영 로직보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.354-360
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• 2022

대사성 질환은 국내의 경우 유병률이 26%에 이르는 질환으로 복부비만, 고혈압, 공복혈당장애, 고중성지방, 낮은 HDL 콜레스테롤 5가지 상태 중 3가지를 동시에 가진 상태를 말한다. 본 논문은 농촌진흥청의 소비자패널 데이터와 건강보험공단의 진료 데이터를 연계하여 식품 소비 특성을 통해 대사성 질환자군과 대조군으로 나누는 분류 모델을 생성하고 차이를 비교하고자 한다. 기존의 국내외에서 연구된 많은 대사성 질환과 식품 소비 특성 관련 연구는 특정 식품군이나 특정 성분의 질환 상관성 연구이며, 본 논문은 일반 식사에서 포함하는 모든 식품군을 고려한 로지스틱 회귀를 이용한 분류 모델, 의사결정나무 기반 분류 모델, XGBoost를 활용한 분류 모델을 생성하였다. 세 가지 모델 중 정확도가 높은 모델은 XGBoost 분류 모델이지만, 정확도가 0.7 미만으로 높지 않았다. 향후 연구로 환자군의 식품 소비 관찰 기간을 5년 이상으로 확대하고 섭취한 식품을 영양적 특성으로 변환한 후 대사성 질환 분류 모델 연구가 필요하다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권8호
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• pp.471-483
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• 2012

최근 스마트 기기의 대중화 및 교육용 어플리케이션에 대한 소비자들의 수요가 증가하고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 교육용 어플리케이션 만족요인과 구매의도에 대한 사용자들의 요구를 분석함으로써 향후 교육용 어플리케이션의 보편화 시대를 대비한 개발 및 활용에 가이드를 제시하고자 하였다. 이를 위해 모바일 학습의 특성 및 어플리케이션의 만족과 구매의도에 대한 선행연구 고찰을 통해 교육용 어플리케이션의 적절성, 상호작용성, 유희성, 편재성을 독립 변인으로 설정하고, 만족 및 구매의도를 종속 변인으로 설정하여 연구 모형 및 가설을 수립하였다. 총 201명의 설문응답을 기반으로 한 구조방정식 분석 결과 적절성, 유희성, 편재성은 학습자의 만족과 교육용 어플리케이션의 구매의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 상호작용성은 기각되었다. 본 연구결과를 통해 학습자의 요구에 부합하는 교육용 어플리케이션 현황을 이해할 수 있었으며, 이를 바탕으로 향후 모바일 학습의 성장 및 교육 콘텐츠의 활성화에 기여 할 수 있는 방안이 모색되었다.

• Human Ecology Research
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• 제51권5호
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• pp.497-511
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• 2013

This study aimed to examine Korean men's experiences of work-family balance in dual income families with children under six years of age. We focused on identifying the difficulty of balancing work and family considering their individual, social, and cultural conditions. The method was a qualitative study involving two in-depth interviews with each of 12 men, and analyzing the data through the grounded theory approach. From the results, a model of men's work-family experience was constructed. It demonstrates the central phenomena (difficulties of balancing), the causal conditions (lacking time for family, seeking support from the employer, and learning husband's roles insufficiently), the contextual conditions (remaining paternalism and changing husband's roles), the intervening conditions (workplace, childcare support, and wife characteristics), and strategies (help from relatives, utilizing daycare centers, controlling birth, managing work conditions, and using family polices). We clarify the overall picture of working and family life experiences, and also show how men deal with their problems in their circumstances by balancing working and family life. In conclusion, males have difficulty participating in family life autonomously because of having less decision-making power than the wife. Moreover, the great responsibilities of the breadwinner disturb the work-family balance. Men devote themselves to working to hold a job instead of spending time with their family. However, they ultimately value work-family balance with respect to 'keeping a peaceful family life'.

• 보건행정학회지
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• 제21권1호
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• pp.115-131
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• 2011

Several common issues are encountered by countries - Germany, Japan, and the United States - that adopted long-term care (LTC) system. First, the demand for LTC and its associated costs have steeply risen following the implementation of the LTC policy. Second, ensuring the quality of services have been difficult. Third, the coordination of services among providers and between LTC and medical care has been inadequate. Learning from their experience, we suggest ways to improve the LTC system in Korea. The basic approach aims for efficiency over equity in the system. This would require promoting provider competition and consumer choice. We propose several policy options according to the major stakeholders. For consumers, cash benefits at fixed rates and personal savings accounts are feasible options to self-contain the demand and cost of services. On the insurer's side, creating an environment of multiple insurers will engender competition, leading to cost savings and quality care. For providers, delivery of quality services through competition, cost-containment through capitated reimbursements, and coordination of services through integrated delivery system can be achieved. From the assessors' perspective, establishing an information system to monitor the activities of insurers and providers would be important, empowering consumers with information to choose cost-effective service providers. In summary, the suggested approach would provide cost-effective LTC services by guaranteeing consumer choice and promoting major stakeholder accountability. Further studies are needed to test the feasibility of this model in ensuring quality LTC in Korea.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.73-85
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• 2013

정보기술의 비약적 발전에 힘입어, 오늘날 기업들은 지금까지 축적한 고객 데이터를 기반으로 맞춤형 서비스를 제공하는 것에 많은 관심을 가지고 있다. 고객에게 소구하는 맞춤형 서비스를 효과적으로 제공하기 위해서는 우선 그 고객이 처한 상태나 상황을 정확하게 인지하는 것이 중요하다. 특히, 고객에게 서비스가 전달되는 이른바 진실의 순간에 해당 고객의 감정 상태를 정확히 인지할 수 있다면, 기업은 더 양질의 맞춤형 서비스를 제공할 수 있을 것이다. 이와 관련하여 사람의 얼굴과 행동을 이용하여 사람의 감정을 판단하고 개인화 서비스를 제공하기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구는 좀 더 미세하고 확실한 변화를 통해 정확하게 감정을 판단할 수 있지만, 장비와 환경의 제약으로 실제 환경에서 다수의 관객을 대상으로 사용하기에는 다소 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 Plutchik의 감정 분류 체계를 기반으로 사람들의 행동을 통해 감정을 추론해내는 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구는 콘텐츠에 의해 유발된 사람들의 감정적인 변화를 사람들의 행동 변화를 통해 판단하고 예측하는 모형을 개발하고, 4가지 감정 별 행동 특징을 추출하여 각 감정에 따라 최적화된 예측 모형을 구축하는 것을 목표로 한다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 감정 자극영상을 제공하고 그 신체 반응을 수집하였으며, 사람들의 신체 영역을 나누었다. 특히, 모션캡쳐 분야에서 널리 쓰이는 차영상 기법을 적용하여 사람들의 제스쳐를 추출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 데이터의 타임프레임 셋을 20, 30, 40 프레임의 3가지로 설정하고, 데이터를 학습용, 테스트용, 검증용으로 구분하여 인공신경망 모형을 통해 학습시키고 성과를 평가하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 데이터를 이용하여 제안 모형을 구축하고 평가한 결과, 프레임셋에 따라 예측 성과가 변화함을 알 수 있었다. 감정 별 최적 예측 성과를 보이는 프레임을 확인할 수 있었는데, 이는 감정에 따라 감정의 표출 시간이 다르기 때문인 것으로 판단된다. 이는 행동에 기반한 제안된 감정예측모형이 감정에 따라 효과적으로 감정을 예측할 수 있으며, 실제 서비스 환경에서 사용할 수 있는 효과적인 알고리즘이 될 수 있을 것으로 기대할 수 있다.