• 경영정보학연구
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• 제16권3호
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• pp.161-177
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• 2014

기업신용등급은 금융시장의 신뢰를 구축하고 거래를 활성화하는데 있어 매우 중요한 요소로서, 오래 전부터 학계에서는 보다 정확한 기업신용등급 예측을 가능케 하는 다양한 모형들을 연구해 왔다. 구체적으로 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA)이나 다항 로지스틱 회귀분석(multinomial logistic regression analysis, MLOGIT)과 같은 통계기법을 비롯해, 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN), 사례기반추론(Case-based Reasoning, CBR), 그리고 다분류 문제해결을 위해 확장된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM)에 이르기까지 다양한 기법들이 학자들에 의해 적용되었는데, 최근의 연구결과들에 따르면 이 중에서도 다분류 SVM이 가장 우수한 예측성과를 보이고 있는 것으로 보고되고 있다. 본 연구에서는 이러한 다분류 SVM의 성능을 한 단계 더 개선하기 위한 대안으로 유전자 알고리즘(GA, Genetic Algorithm)을 활용한 최적화 모형을 제안한다. 구체적으로 본 연구의 제안모형은 유전자 알고리즘을 활용해 다분류 SVM에 적용되어야 할 최적의 커널 함수 파라미터값들과 최적의 입력변수 집합(feature subset)을 탐색하도록 설계되었다. 실제 데이터셋을 활용해 제안모형을 적용해 본 결과, MDA나 MLOGIT, CBR, ANN과 같은 기존 인공지능/데이터마이닝 기법들은 물론 지금까지 가장 우수한 예측성과를 보이는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안모형이 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다.

• 한국전통조경학회지
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• 제41권2호
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• pp.19-25
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• 2023

본 연구는 서울숲을 대상으로 식재된 수종들의 현황을 분석하여 서울숲의 경관과 자연성 증진을 위한 개선 방안을 제시하고, 도시공원의 식재종 목록을 구축하는 데에 필요한 기초자료를 제공하고자 한다. 서울숲 내 조경수목의 유형별 특성 분석은 낙엽 유무에 관한 것으로, 낙엽교목, 상록교목, 낙엽관목, 상록관목으로 구분하였으며 지피식물 등 초본류는 따로 구분하였다. 연구의 결과는 다음과 같다. 서울숲에 식재된 조경수목의 자생종과 외래종의 수는 낙엽교목 57종과 27종, 낙엽관목 35종과 24종, 상록교목 15종과 8종, 상록관목 98종과 1종으로 나타났다. 초본류는 472종이었으며 총 분수는 32만 여 본이었다. 자생종과 귀화종의 비율은 59% : 41%로 자생종이 많았고, 낙엽수와 상록수의 비율은 81% : 19%로 낙엽수가 훨씬 많았다. 서울숲에 식재된 낙엽교목의 경우, 총 종수는 84종이고 그 중 자생종은 57종, 외래종은 27종으로 자생종이 외래종보다 2배 이상 많았다. 상록교목의 경우, 총 종수는 23종이며 자생종이 15종, 외래종이 8종으로 자생종이 65%를 차지하여 낙엽교목과 비슷한 경향을 보였다. 낙엽관목의 경우, 총 종수는 59종이고 주수가 다량으로 식재된 관목에는 개나리, 개쉬땅나무, 말발도리, 영산홍, 영춘화, 조팝나무 등이 있었다. 상록관목에는 총 종수가 10종이었으며, 자생종 9종, 외래종 1종으로 남천을 제외하고는 모두 자생종이 식재되어 있었다. 서울숲을 대상으로 식재수종의 현황분석을 진행한 본 연구는 서울숲의 경관과 자연성 증진을 위하여 서울숲 내 식재된 조경수목을 자생종과 외래종으로 분류하고, 더 효과적으로 자생종 식재를 유도할 수 있는 방안에 대하여 고찰하였다. 대부분의 도시공원의 연구가 이용행태, 만족도에 집중되었기 때문에, 본 연구는 자연성 증진을 위한 도시공원의 식재계획과 설계에 필요한 자료가 될 것으로 기대된다.

• 환경영향평가
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• 제30권5호
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• pp.271-296
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• 2021

댐 저수지 수온성층은 수직혼합을 억제하여 저층의 빈산소층 형성과 퇴적물 영양염류 용출을 일으키는 원인이므로 미래 기후변화에 따른 저수지 성층구조의 변화는 수질 및 수생태 관리 측면에서 매우 중요하다. 본 연구의 목적은 대청댐 저수지를 대상으로 고빈도 자료기반의 통계적 저수지 유입 수온 예측 모델을 개발하고, RCP(Representative Concentration Pathways) 기후변화 시나리오를 고려한 미래 유입 수온변화와 대청호 성층구조의 변화를 예측하는 데 있다. 대청호 유입 수온 예측을 위해 개발한 Random Forest 회귀 예측모델(NSE 0.97, RMSE 1.86℃, MAPE 9.45%)은 실측 수온의 통계량과 변동성을 적절히 재현하였다. 지역 기후 모델(HadGEM3-RA)로 예측된 RCP 시나리오별 미래 기상자료를 Random Forest 모델에 입력하여 유입 수온을 예측하고 3차원 저수지 수리 모델을 이용하여 기후변화에 따른 대청호의 미래(2018~2037, 2038~2057, 2058~2077, 2078~2097) 수온성층 구조 변화를 예측하였다. 예측 결과, 미래 기후 시나리오별로 대기 온도와 저수지 유입 수온의 증가속도는 각각 0.14~0.48℃/10year와 0.21~0.43℃/10year의 범위로써 지속적으로 증가하였다. 계절별 분석 결과, RCP 2.6 시나리오의 봄과 겨울철을 제외한 모든 시나리오에서 유입 수온은 증가 경향이 통계적으로 유의하였으며, 탄소저감 노력이 약한 기후 시나리오로 갈수록 수온의 증가속도가 빨랐다. 저수지 표층 수온의 증가속도는 0.04~0.38℃/10year 범위였으며, 모든 시나리오에서 성층화 기간이 점진적으로 증가되었다. 특히 RCP 8.5 시나리오 적용 시 성층일수는 약 24일 증가하는 것으로 전망되었다. 연구 결과는 기후변화가 호소의 성층강도를 강화하고 성층형성 기간을 장기화한다는 선행연구 결과와 일치하며, 수온성층의 장기화는 저층 빈산소층 확대, 퇴적물-수체간 영양염류 용출량 증가, 수체 내 조류 우점종의 변화 등 수생태계 변화를 유발할 수 있음을 시사한다.

• 벤처창업연구
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• 제19권2호
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• pp.197-214
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• 2024

본 연구는 과학기술특성화대학의 학생창업 지원정책에 대한 학생들의 인식을 조사하고, 상향적 접근 방식을 적용하여 정책 수행 대상자인 학생들의 요구 사항을 반영한 정책개선 방안을 도출하고자 수행되었다. 이를 위해 KAIST 학생들을 대상으로 한 설문 조사 및 분석을 통해 학생창업 지원 정책의 효과적인 실행 방안을 탐색하였다. 연구 결과, 학생창업 현장과의 정책목표 공유, 정책 수립 시 학내 학생창업 현장의 의견 반영, 학생 창업가 육성을 위한 창업친화적학사제도 체계의 구축에 대한 개선의 시급성이 높게 나타나고 있었다. 관련하여 집행기관의 역량 강화, 교육과정 내에서의 마케팅 및 시장개척 역량, 사업가로서의 조직관리 및 실무역량 향상의 필요성이 제기되었다. 이에 따라 본 연구에서는 다음과 같은 개선방안을 제안하고자 한다. 첫째, 창업지원 정책의 투명성 및 접근성 강화가 요구되며, 학생들이 정책목표를 명확히 이해하고, 창업지원정책에 쉽게 접근할 수 있도록 정보의 투명성과 접근성을 향상시켜야 한다. 둘째, 학생 중심의 창업정책개발이 요구되며, 학생창업지원 정책을 개발함에 있어 학생들의 의견을 적극적으로 반영하여, 학생들의 요구와 실제 창업 환경을 고려한 맞춤형 정책을 수립해야 한다. 셋째, 과기특성화대학 특성이 반영된 창업친화적학사제도의 개선이 요구되며, 학생들이 창업활동에 더욱 적극적으로 참여할 수 있도록 적극적인 창업친화적학사제도를 도입하거나 개선하여, 창업 활동을 학점으로 인정하거나 창업 관련 교과목을 확대하는 등의 조치를 취해야 한다. 이 연구 결과를 토대로 과학기술특성화대학에서 학생창업을 더욱 적극적으로 지원하고, 창업가정신을 고취시키는 데 의미 있는 기초자료를 제공하고, 대학이 기술혁신과 사회적 가치 창출에 기여하는 혁신 창업생태계 조성에 기여할 수 있기를 기대한다.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제47권4호
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• pp.268-276
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• 2014

우리 국민의 총 당류 섭취량 평가를 위해, 2008~2011년 국민건강영양조사 영양조사부문에서 24시간 회상법을 활용한 식품섭취량 조사에 응답한 33,745명 (1세 이상)의 식품섭취량 자료를 통합하여 분석자료로 활용하였으며, 미국 USDA의 SR 25와 식품의약품안전처의 1,136종 식품의 당류 함량 분석자료, 그리고 가공식품의 영양성분표시 내용 등을 활용하여 총 3,006종의 식품에 대한 총 당류 함량 DB를 구축하였다. 상기한 섭취량 데이터와 연계하여 우리 국민의 당류섭취량, 총 당류 에너지섭취비율과 주요 당류 급원식품을 분석한 결과, 우리 국민의 총 당류 섭취량은 1인 1일 평균 61.4 g이었으며, 전체 섭취 에너지의 12.8%를 차지하였다. 이 중 가공식품으로부터 섭취된 당류는 35.0 g으로 총 에너지의 7.1%에 해당되었다. 연령층에 따라서는 청소년층 (12~18세, 69.6 g)과 청년층 (19~29세, 68.4 g)의 총 당류 섭취량이 다른 연령층에 비해 높았으며, 가공식품을 통한 총 당류 섭취비율도 이들 연령층에서 가장 높은 것으로 나타났다. 가공식품을 통한 총 당류 섭취량의 주요 급원식품은 설탕, 탄산음료, 커피, 빵류, 과일 채소 음료류 등 이었으며, 가공식품을 통한 총 당류 섭취량에 대한 음료류의 기여율은 평균 18.1%이었으나 19~29세에서는 24.9%에 달할 만큼 음료류가 부각되었다. 비록 우리국민의 현재 총 당류 섭취량이 한국영양학회의 권고 수준인 총 에너지 섭취량의 10~20%를 벗어나지는 않았으나, 상대적으로 높은 총 당류 섭취수준을 보인 청소년과 청년층의 식생활에 대한 관리, 특히 음료류 섭취에 대한 관리가 필요하다는 것이 드러났으며, 우리 국민의 보다 정확한 당류섭취량 파악이 가능하도록 당의 종류별 함량 데이터베이스 구축과 함께 생애주기에 따라 차별화 된 적절한 당류 저감화 정책이 마련되고 시행되어야 할 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.119-142
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• 2015

사용자의 취향과 선호도를 고려하여 정보를 제공하는 추천 시스템의 중요성이 높아졌다. 이를 위해 다양한 기법들이 제안되었는데, 비교적 도메인의 제약이 적은 협업 필터링이 널리 사용되고 있다. 협업 필터링의 한 종류인 모델 기반 협업 필터링은 기계학습이나 데이터 마이닝 모델을 협업 필터링에 접목한 방법이다. 이는 희박성 문제와 확장성 문제 등의 협업 필터링의 근본적인 한계를 개선하지만, 모델 생성 비용이 높고 성능/확장성 트레이드오프가 발생한다는 한계점을 갖는다. 성능/확장성 트레이드오프는 희박성 문제의 일종인 적용범위 감소 문제를 발생시킨다. 또한, 높은 모델 생성 비용은 도메인 환경 변화의 누적으로 인한 성능 불안정의 원인이 된다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해, 군집화 기반 협업 필터링에 마르코프 전이확률모델과 퍼지 군집화의 개념을 접목하여, 적용범위 감소 문제와 성능 불안정성 문제를 해결한 예측적 군집화 기반 협업 필터링 기법을 제안한다. 이 기법은 첫째, 사용자 기호(Preference)의 변화를 추적하여 정적인 모델과 동적인 사용자간의 괴리 해소를 통해 성능 불안정 문제를 개선한다. 둘째, 전이확률과 군집 소속 확률에 기반한 적용범위 확장으로 적용범위 감소 문제를 개선한다. 제안하는 기법의 검증은 각각 성능 불안정성 문제와 확장성/성능 트레이드오프 문제에 대한 강건성(robustness)시험을 통해 이뤄졌다. 제안하는 기법은 기존 기법들에 비해 성능의 향상 폭은 미미하다. 또한 데이터의 변동 정도를 나타내는 지표인 표준 편차의 측면에서도 의미 있는 개선을 보이지 못하였다. 하지만, 성능의 변동 폭을 나타내는 범위의 측면에서는 기존 기법들에 비해 개선을 보였다. 첫 번째 실험에서는 모델 생성 전후의 성능 변동폭에서 51.31%의 개선을, 두 번째 실험에서는 군집 수 변화에 따른 성능 변동폭에서 36.05%의 개선을 보였다. 이는 제안하는 기법이 성능의 향상을 보여주지는 못하지만, 성능 안정성의 측면에서는 기존의 기법들을 개선하고 있음을 의미한다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제60권1호
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• pp.86-92
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• 2022

최근 COVID-19 팬데믹 등 다양한 이유로 인해 바이오 헬스케어 시장이 전세계적으로 활성화되고 있다. 그 중, 생체정보 측정 및 분석 기술은 앞으로의 기술적 혁신성과 사회경제적 파급효과를 불러일으킬 것으로 예측된다. 기존의 시스템은 생체 신호를 받아 신호 처리를 하는 과정에서 신호 송×수신부, 운영체제, 센서, 그리고 인터페이스를 구동하기 위한 대용량 배터리를 필수적으로 요구한다. 하지만, 배터리 용량의 한계가 인해 시×공간적인 기기 사용의 제한을 야기하며, 이는 사용자의 헬스케어 모니터링에 필요한 데이터의 단절에 대한 원인으로 작용할 수 있으므로 헬스케어 디바이스의 큰 걸림돌 중의 하나이다. 본 연구에서는 생체정보 측정 장치에 접촉대전 효과(Triboelectric effects)와 전자기유도 효과(Electro-magnetic effects)를 융합하여, 외부 전원을 요구하지 않는 독립 구동이 가능한 시스템을 구성하여 시×공간적으로 사용 제한이 없는 소형 생체정보 측정 모듈을 설계 및 검증했다. 특히, 다양한 헬스케어 모니터링 중 족압 계측을 통해 사용자의 보행 습관 등을 파악할 수 있는 무선 족압 계측 모니터링 시스템을 검증했다. 보행 시 발생하는 접촉×분리 움직임에서 접촉대전 효과를 이용한 효과적인 압력 센서와 압력에 따른 전기적 출력신호를 통해 족압 센서를 만들고, 축전기를 이용한 신호처리 회로를 통해 이의 동적 거동을 계측할 수 있다. 또한, 출력된 전기신호의 무선 송×수신용 전원으로 사용하기 위해 전자기 유도 효과를 이용하여 보행 시 생기는 생체역학적 에너지를 전기에너지로 수확했다. 따라서, 이번 연구는 사용자가 제한적인 배터리 용량 때문에 생기는 충전에 대한 불편함을 줄일 수 있고, 뿐만 아니라 데이터 단절에 대한 문제점을 극복할 수 있는 방법으로서 큰 잠재력을 보여줌을 시사한다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제13권1호
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• pp.42-55
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• 2008

금강하구 연안역에서 HF radar로 측정한 유속의 정확도를 평가하기 위해 HF radar의 마주보는 radial 유속들을 비교하고, HF radar로 측정한 유속을 현장측정 유속과 비교하였다. 비교 자료들에 대한 회귀선과 편차는 주성분 분석(Principal Component Analysis)으로 구하였다. HF radar site를 연결하는 선의 중간지점에서 마주보는 radial vector를 비교하였을 때 RMS 편차는 동계에 4.4 cm/s, 하계에 5.4 cm/s이었다. HF radar와 유속계로 측정한 유속성분을 비교하여 분석된 RMS 편차에서 GDOP(Geometric Dilution of Precision) 효과를 제거하였을 때 HF radar의 합성 속도 측정오차는 GDOP 값이 적절한 정점들에서 5.1 cm/s 이내였다. 서로 다른 두 방법에 의해 구해진 이 결과는 연구해역에서 HF radar로 측정된 유속의 정확도 하한이 5.4 cm/s임을 제시한다. 기존의 연구에서와 같이 RMS 편차는 섬 주변에 있는 관측점에서 크게 되고, 두 radar에서 평균거리가 멀어질수록 신호 대 잡음수준과 radial vector 교차각의 감소로 인해 증가하였다. GDOP 값을 이용한 오차분리 과정에서 속도성분별 GDOP 값이 유사하고 비교 유속의 성분별 RMS 편차도 비슷한 값을 보이는 경우 HF radar 유속의 오차가 불확실한 값으로 도출될 수도 있음이 밝혀졌다. GDOP가 정상적인 radar 관측 범위 내에 있는 정점에서 측정된 유속을 조류와 해류로 분리하였을 때 HF radar 유속에서 구해진 조류타원의 특성은 유속계로 측정된 타원특성과 잘 부합하였고, 해류의 시간적 변화는 바람과 밀도장의 외력에 의한 물리적 과정을 반영하는 반응을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.123-138
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• 2017

주식 시장은 거래자들의 기업과 시황에 대한 기대가 반영되어 움직이기에, 다양한 원천의 텍스트 데이터 분석을 통해 주가 움직임을 예측하려는 연구들이 진행되어 왔다. 주가의 움직임을 예측하는 것이기에 단순히 주가의 등락 뿐만이 아니라, 뉴스 기사나 소셜 미디어의 반응에 따라 거래를 하고 이에 따른 수익률을 분석하는 연구들이 진행되어 왔다. 주가의 움직임을 예측하는 연구들도 다른 분야의 텍스트 마이닝 접근 방안과 동일하게 단어-문서 매트릭스를 구성하여 분류 알고리즘에 적용하여 왔다. 문서에 많은 단어들이 포함되어 있기 때문에 모든 단어를 가지고 단어-문서 매트릭스를 만드는 것보다는 단어가 문서를 범주로 분류할 때 기여도가 높은 단어들을 선정하여야 한다. 단어의 빈도를 고려하여 너무 적은 등장 빈도나 중요도를 보이는 단어는 제거하게 된다. 단어가 문서를 정확하게 분류하는 데 기여하는 정도를 측정하여 기여도에 따라 사용할 단어를 선정하기도 한다. 단어-문서 매트릭스를 구성하는 기본적인 방안인 분석의 대상이 되는 모든 문서를 수집하여 분류에 영향력을 미치는 단어를 선정하여 사용하는 것이었다. 본 연구에서는 개별 종목에 대한 문서를 분석하여 종목별 등락에 모두 포함되는 단어를 중립 단어로 선정한다. 선정된 중립 단어 주변에 등장하는 단어들을 추출하여 단어-문서 매트릭스 생성에 활용한다. 중립 단어 자체는 주가 움직임과 연관관계가 적고, 중립 단어의 주변 단어가 주가 상승에 더 영향을 미칠 것이라는 생각에서 출발한다. 생성된 단어-문서 매트릭스를 가지고 주가의 등락 여부를 분류하는 알고리즘에 적용하게 된다. 본 연구에서는 종목 별로 중립 단어를 1차 선정하고, 선정된 단어 중에서 다른 종목에도 많이 포함되는 단어는 추가적으로 제외하는 방안을 활용하였다. 온라인 뉴스 포털을 통해 시가 총액 상위 10개 종목에 대한 4개월 간의 뉴스 기사를 수집하였다. 3개월간의 뉴스 기사를 학습 데이터로 분류 모형을 수립하였으며, 남은 1개월간의 뉴스 기사를 모형에 적용하여 다음 날의 주가 움직임을 예측하였다. 본 연구에서 제안하는 중립 단어 활용 알고리즘이 희소성에 기반한 단어 선정 방안에 비해 우수한 분류 성과를 보였다.

• 벤처창업연구
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• 제9권4호
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• pp.77-85
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• 2014

청소년을 대상으로 진행되는 창업교육의 목적은 성공적인 창업을 위한 창업구성요소의 개별적인 훈련보다는 창업이라는 프로세스를 이해하고 기업가정신을 함양하며 창의성을 향상시키는데 있다. 교육의 효과는 창업에 대한 올바른 인식을 심어주며 창업저변을 확대할 수 있는 가능성을 만들어 준다. 따라서 창업교육프로그램을 수강한 학생들이 교육을 통하여 어떠한 영향을 받았는지에 대한 검증은 매우 중요하며 이러한 효과측정을 통하여 더 나은 교육프로그램을 개발할 수 있는 계기를 마련할 수 있다. 그럼에도 불구하고 창업교육프로그램에 대한 효과성 측정도구에 대해서는 아직 연구가 미진한 상태이다. 따라서 창업교육프로그램을 통한 효과에 대한 정의와 이를 측정할 수 있는 지표의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 이론적 경험적 접근방법을 통해 청소년의 창업교육프로그램을 통해 체화될 수 있는 학습효과를 기업가지향성, 창의성, 창업준비행동 등의 3개영역과 11개의 하위영역으로 구분하고 효과측정을 위한 49개의 예비문항을 도출하였다. 도출된 항목을 비즈쿨 선정학교인 5개의 특성화고등학교 학생 287명을 표본으로 실중분석을 실시하였다. 탐색적 요인분석과 확인적 요인분석을 통해 최종 3개영역, 8개의 하위영역(혁신성, 위험감수성, 문제해결능력, 협력적 의사결정, 효율적 행동능력, 정보수집, 진로탐색, 창업탐색 및 준비), 38개의 측정문항을 확정하였고, 마지막으로 척도의 신뢰도를 확보함으로써 최종의 청소년 창업교육프로그램 효과성 측정항목을 완성하였다. 추가적으로 비즈쿨 대상의 학생중에서 적극적으로 창업교육프로그램에 참여하고 있는 창업동아리 참여자와 비참여자와의 효과성에 대한 평균값을 비교한 것과 9개의 측정지표에 차이가 있음을 볼 수 있었다.