• 산업공학
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• 제20권4호
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• pp.448-457
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• 2007

The small & micro business has the characteristics of both consumer credit risk and business credit risk. In predicting the bankruptcy for small-micro businesses, the problem is that in most cases, the financial data for evaluating business credit risks of small & micro businesses are not available. To alleviate such problem, we propose a bankruptcy prediction mechanism using the credit card sales information available, because most small businesses are member store of some credit card issuers, which is the main purpose of this study. In order to perform this study, we derive some variables and analyze the relationship between good and bad signs. We employ the new statistical learning technique, support vector machines (SVM) as a classifier. We use grid search technique to find out better parameter for SVM. The experimental result shows that credit card sales information could be a good substitute for the financial data for evaluating business credit risk in predicting the bankruptcy for small-micro businesses. In addition, we also find out that SVM performs best, when compared with other classifiers such as neural networks, CART, C5.0 multivariate discriminant analysis (MDA), and logistic regression.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제8권4호
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• pp.653-663
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• 2021

There has been a massive increase in household debt in China, especially in the last five of years. Learning from past experiences, the country needs careful forecasting that may help to form new policies or make amendments to the existing ones. This research paper aims to highlight the impact of the monetary policy on household debt in China. The study covers the time period from 1996 to 2020 The study employs a cointegration test, Autoregressive Distributed Lag Bound Test (ARDL) approach, a Augmented Dicky Fuller (ADF) and PP test (PMG) and time series data. The findings suggest on a quantitative analysis using a time-series model in which gdp per capita and interest rate has a positive impact on household debt whereas, cpi doesn't have significant impact. In a short-term variables relationship, household debt responds more to an increase in income than in the long-term. Also, the impact of interest rate changes on household debt is lower than income in the short run.The research suggests that there should be some restrictions on household debt and consumer financing provided to citizens and for this, appropriate leverage measures should be taken in order for the central bank to sustain robust macroeconomic conditions.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.69-78
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• 2024

최근 소비자들은 환경, 사회, 지배구조 관련 정보를 확인하고 더 나은 사회적 가치와 환경 친화적인 제품을 선택하려는 경향이 증가되고 있다. 본 논문에서는 GraphSAGE와 GAT를 결합한 모델인 MultiSAGE를 활용하여 최근 소비 트렌드인 가치소비에 맞추어 ESG 지표를 적용한 상품 추천 시스템을 제안하였다. 이를 위하여 한국 ESG 기준원에서 수집한 2022년 1,033개 기업의 ESG 등급 데이터와 실제 N기업의 쇼핑의 상품 데이터를 Heterogeneous Graph 형식의 데이터로 바꾸는 데이터 처리 과정과 MultiSAGE를 적용하여 머신 러닝에 적용하고, 특정 상품을 입력하면 그 상품의 친환경 대체재를 추천해주는 추천 시스템을 구현하였다. 구현결과, 소비자들은 기업의 ESG지표를 적용한 제품을 쉽게 비교하여 구매할 수 있고, 이를 통해 사회적 가치와 환경친화적인 제품을 추천하는 시스템에 활용될 것으로 기대한다.

• Safety and Health at Work
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• 제10권4호
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• pp.452-460
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• 2019

Background: Monitoring and control of PM_2.5 are being recognized as key to address health issues attributed to PM_2.5. Availability of low-cost PM_2.5 sensors made it possible to introduce a number of portable PM_2.5 monitors based on light scattering to the consumer market at an affordable price. Accuracy of light scatteringe-based PM_2.5 monitors significantly depends on the method of calibration. Static calibration curve is used as the most popular calibration method for low-cost PM_2.5 sensors particularly because of ease of application. Drawback in this approach is, however, the lack of accuracy. Methods: This study discussed the calibration of a low-cost PM_2.5-monitoring device (PMD) to improve the accuracy and reliability for practical use. The proposed method is based on construction of the PM_2.5 sensor network using Message Queuing Telemetry Transport (MQTT) protocol and web query of reference measurement data available at government-authorized PM monitoring station (GAMS) in the republic of Korea. Four machine learning (ML) algorithms such as support vector machine, k-nearest neighbors, random forest, and extreme gradient boosting were used as regression models to calibrate the PMD measurements of PM_2.5. Performance of each ML algorithm was evaluated using stratified K-fold cross-validation, and a linear regression model was used as a reference. Results: Based on the performance of ML algorithms used, regression of the output of the PMD to PM_2.5 concentrations data available from the GAMS through web query was effective. The extreme gradient boosting algorithm showed the best performance with a mean coefficient of determination (R²) of 0.78 and standard error of 5.0 ㎍/㎥, corresponding to 8% increase in R² and 12% decrease in root mean square error in comparison with the linear regression model. Minimum 100 hours of calibration period was found required to calibrate the PMD to its full capacity. Calibration method proposed poses a limitation on the location of the PMD being in the vicinity of the GAMS. As the number of the PMD participating in the sensor network increases, however, calibrated PMDs can be used as reference devices to nearby PMDs that require calibration, forming a calibration chain through MQTT protocol. Conclusions: Calibration of a low-cost PMD, which is based on construction of PM_2.5 sensor network using MQTT protocol and web query of reference measurement data available at a GAMS, significantly improves the accuracy and reliability of a PMD, thereby making practical use of the low-cost PMD possible.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권8호
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• pp.241-251
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• 2022

화장품 및 뷰티산업에서 고객의 피부상태 진단과 관리는 중요한 필수기능이다. 소셜미디어 환경이 사회 전 분야에 확산되고 일반화되면서 피부 상태의 진단과 관리에 대한 다양하고 섬세한 고민과 요구 사항의 질문과 답변의 상호작용이 소셜미디어 커뮤니티에서 활발하게 다루어지고 있다. 그러나 소셜미디어 정보는 매우 다양하고 비정형적인 방대한 빅데이터이므로 적절한 피부상태 정보분석과 인공지능 기술을 접목한 지능화된 피부상태 진단 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 소셜미디어의 텍스트 분석정보를 학습데이터로 가공하여 고객의 피부상태를 지능적으로 진단 및 관리하기 위한 피부상태진단시스템 SCDIS를 개발하였다. SCDIS에서는 딥러닝 기계학습 방법인 인공신경망 기술을 사용하여 자동적으로 피부상태 유형을 진단하는 인공신경망 모델 AnnTFIDF을 빌드업하여 사용하였다. 인공신경망 모델 AnnTFIDF의 성능은 테스트샘플 데이터를 사용하여 분석되었으며, 피부상태 유형 진단 예측 값의 정확성은 약 95%의 높은 성능을 나타내었다. 본 논문의 실험 및 성능분석결과를 통하여 SCDIS는 화장품 및 뷰티산업 분야의 피부상태 분석 및 진단 관리 과정에서 효율적으로 사용 가능한 지능화된 도구로 평가할 수 있다. 본 논문에서 제안된 시스템은 소셜미디어 기반의 새로운 환경에서 화장품 및 피부미용에 대한 사용자의 요구를 체계적으로 파악하고 진단하는 기초 기술로 사용 가능할 것이다. 그리고 이 연구는 새로운 기술 트렌드인 맞춤형 화장품제조와 소비자중심의 뷰티산업기술 수요를 해결하기 위한 기초 연구로 사용될 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.157-173
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• 2021

소비자의 욕구와 관심에 맞추어 개인화된 제품을 추천하는 추천 시스템은 비즈니스에 필수적인 기술로서의 그 중요성이 증가하고 있다. 추천 시스템의 대표적인 모형 중 협업 필터링은 우수한 성능으로 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그러나 협업필터링은 사용자-아이템의 선호도 정보가 충분하지 않을 경우 성능이 저하되는 희소성의 문제가 있다. 또한 실제 평점 데이터의 경우 대부분 높은 점수에 데이터가 편향되어 있어 심한 불균형을 갖는다. 불균형 데이터에 협업 필터링을 적용할 경우 편향된 클래스에 과도하게 학습되어 추천 성능이 저하된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 많은 선행연구들이 진행되어 왔지만 추가적인 외부 데이터 또는 기존의 전통적인 오버샘플링 기법에 의존한 추천을 시도하였기에 유용성이 떨어지고 추천 성능 측면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 CGAN을 기반으로 협업 필터링 구현 시 발생하는 희소성 문제를 해결함과 동시에 실제 데이터에서 발생하는 데이터 불균형을 완화하여 추천의 성능을 높이는 것을 목표로 한다. CGAN을 이용하여 비어있는 사용자-아이템 매트릭스에 실제와 흡사한 가상의 데이터를 생성하여, 희소성을 가지고 있는 기존의 매트릭스로만 학습한 것과 비교했을 때 높은 정확도가 예상된다. 이 과정에서 Condition vector y를 이용하여 소수 클래스에 대한 분포를 파악하고 그 특징을 반영하여 데이터를 생성하였다. 이후 협업 필터링을 적용하고, 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 추천 시스템의 성능을 최대화하는데 기여하였다. 비교 대상으로는 전통적인 오버샘플링 기법인 SMOTE, BorderlineSMOTE, SVM-SMOTE, ADASYN와 GAN을 사용하였다. 결과적으로 데이터 희소성을 가지고 있는 기존의 실제 데이터뿐만 아니라 기존 오버샘플링 기법들보다 제안 모형의 추천 성능이 우수함을 확인하였으며, RMSE, MAE 평가 척도에서 가장 높은 예측 정확도를 나타낸다는 사실을 증명하였다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제22권2호
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• pp.101-113
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• 2010

본 연구는 고등학교 1학년 기술 가정 교과의 가정생활문화 변화 단원의 식생활의 변화 중 유전자변형식품의 선택을 학습 주제로 선정하여 실천적문제중심의 가정과 수업을 위한 교수 학습 과정안을 개발하고 평가하였다. ADDIE 교수설계 모형을 적용하였으며, 분석 단계에서 교육 내용에 대한 요구도를 파악하여 학습 목표와 내용을 추출하였다. 설계 및 개발 단계에서는 실천적문제 중심으로 학습 내용을 재구성하고, 수업에 활용할 수 있는 학습자료(학생용 학습 활동지 17종, 학생용 읽기자료 17종, 교사용 읽기자료 3종)를 개발하였다. 1, 2, 3차시는 유전자변형식품에 대한 올바른 정보제공 및 문제해결방안, 4차시는 안전한 식품선택을 위한 소비자로서의 권리 이행과 실천의 학습내용으로 설계하였다. 실행 단계에서는 경기도 분당시 소재의 S고등학교 6개 학급 학생을 대상으로 수업을 실시하였다. 그리고 평가 단계에서는 유전자변형식품에 대한 인식 변화와 학습방법에 대한 학습자 반응을 조사하였다. 그 결과 수업적용 후 유전자변형식품에 대한 관심도가 높아졌으며, 이는 식품구매에 대한 의식의 변화로 이어져 내가 먹는 식품이 유전자변형식품인지의 여부를 확인하겠다는 학생 비율이 증가하여 수업을 통해 학생들의 태도와 마음가짐이 능동적으로 변화되었음을 알 수 있었다. 그리고 학습방법 및 자료에 대하여 만족도가 높게 나타났다. 따라서 실천적문제중심 수업 방식이 가정과 교과의 성격에 부합되는 적절한 교수 학습 방법이라는 결론을 내릴 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권2호
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• pp.571-576
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• 2014

융합(Convergence)은 2개 이상의 상이한 요소들을 결합하여 새로운 것을 만들어 내는 것을 말한다. 현재 융합 영역은 이종기술간 결합이라는 개념에서 산업, 교육 분야까지 확대되고 있으며 성공적인 융합의 가장 중요한 핵심은 문제 해결을 위한 아이디어 도출이다. 그러나 기업에서 진행되는 아이디어 도출은 기획 전문가 등의 전문 인력을 채용하여 신제품 기획 및 기업 혁신을 이끌어 낸 사례가 대부분이다. 이러한 경우 다양한 융합 산출물을 기대하기 어려운 실정이다. 본 연구에서는 일반인들의 아이디어 창작을 위한 교육과정을 개발하는 것이다. 개발 모델은 1) 내적 역량 강화를 위한 창의적 사고 능력, 2) 수요자에 맞는 교육과정, 3) 융합 기술에 대한 이해, 4) 아이디어 창작 및 기획 능력 4가지의 개념으로 구성된다. 제안된 교육 모델을 융합 교육에 적용하는 경우 창의적인 아이디어를 갖는 융합 인력이 양성될 것이라고 기대된다.

• KIEAE Journal
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• 제15권2호
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• pp.27-35
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• 2015

Purpose: Healthcare is on the whole a personal and critical service that consumer's use, whereas hospitalization is as a rule painful, because nature nurtures and Sun Light Luminosity for healthcare settings is considered healing. The performance and design of climate responsive buildings such as AKU requires a detailed study of attributes of climate both at micro as well as macro level. The therapeutic value of contact with nature through window view, greenery and landscape is calculated there. Method: A two prong strategy is been devised for this article, at micro level three typical morphologies are analysed by creating same environment of neighboring building on sun shading chart, radiation and temperature range. Since the analysis of local climate helps to determine the design strategies for hospital Healing Environment which is suitable for Karachi climate; in order to track the macro climatic behaviour, a considerable analysis of psychometrics chart for AKU Karachi are designed on Climate Consultant (CC) and analysed by Machine Learning. Climate Consultant proposes different design strategies suitable for Karachi. And on the other hand time wise illumination sources for clinical area which are then measured on psychrometric chart- according to singular space: multi patient admission, secondly: acute ambulatory ward, and tertiary: multi windowed space according to the mushrabiyah and sky light pattern. Result: Our findings support the hypothesis that windowed wall is 75-80% more healing wall; an accelerated evidence was found for healing at macro level if the form of the hospital is designed according to the climatologically preferences, whereas at micro level: the light resource becomes the staff attentiveness determinant. In Conclusion evidence was provided that the actual form of luminosity results consequently in satisfaction while light entering from several set of windows and other sources might be valued if design according to the healing environment. The data added on the sun shading chart to calculate rays entraining into space in patient room equal to 124416.21 Watts/ meter $m^2$ is calculated as precise healing rate-and is confirmed by questionnaire from patients belonging from each clinical stage having different illnesses.

• 디자인학연구
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• 제15권1호
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• pp.37-48
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• 2002

급속한 사회의 변화와 소비자의 인식변화 속에서 기업경영에 중요한 요인들 중에서 기업 이미지전략은 기입의 생존차익에서 그 중요성이 증가하고 있다. 현재 우리나라 기업들은 기업실체광고와 기업공익광고를 병행해 가면서 기업이미지를 수정하거나 창출하려고 노력하고 있는데, 이는 기업이미지에 대한 시대적 필요성이라고 생각된다. 본 연구는 1990년부터 약 10년 동안 국내 기업에서 행한 기업광고 사례 중 인쇄매체를 중심으로 비교·분석하였다. 국내 기업에서 행하는 기업광고는 그 이론적 배경과 크리에티브 설정에 따라 여러 가지 컨셉으로 구분이 가능하다. 기업광고에 대한 기초적인 이론적 배경으로는 인지 심리적 모델과 연계적 학습모델로 구분하였고, 크리에이티브의 설정은 임의 차별성, 경쟁 우위성, 고유 독창성으로 구분하여 6가지 사례 영역으로 설정하여 분석하였다. 이 기준을 통해 6가지 사례 영역으로 구분하여 국내 기업광고 전략 중 대표적인 사례를 각 영역에 적용하여 이론적인 측면과 실무적인 면에서의 효과와 문제점을 비교·분석하여 향후 기업광고 전략 수립 시 참고자료로 제시하고자 했다.