• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제27권1호
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• pp.171-191
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• 2018

Purpose Corporate technology leakage is not only monetary loss, but also has a negative impact on the corporate image and further deteriorates sustainable growth. In particular, since SMEs are highly dependent on core technologies compared to large corporations, loss of technology leakage threatens corporate survival. Therefore, it is important for SMEs to "prevent and protect technology leakage". With the recent development of data analysis technology and the opening of public data, it has become possible to discover and proactively detect companies with a high probability of technology leakage based on actual company data. In this study, we try to construct profiles of enterprises with and without technology leakage experience through profiling analysis using data mining techniques. Furthermore, based on this, we propose a classification model that distinguishes companies that are likely to leak technology. Design/methodology/approach This study tries to develop the empirical model for prevention and protection of technology leakage through profiling method which analyzes each SME from the viewpoint of individual. Based on the previous research, we tried to classify many characteristics of SMEs into six categories and to identify the factors influencing the technology leakage of SMEs from the enterprise point of view. Specifically, we divided the 29 SME characteristics into the following six categories: 'firm characteristics', 'organizational characteristics', 'technical characteristics', 'relational characteristics', 'financial characteristics', and 'enterprise core competencies'. Each characteristic was extracted from the questionnaire data of 'Survey of Small and Medium Enterprises Technology' carried out annually by the Government of the Republic of Korea. Since the number of SMEs with experience of technology leakage in questionnaire data was significantly smaller than the other, we made a 1: 1 correspondence with each sample through mixed sampling. We conducted profiling of companies with and without technology leakage experience using decision-tree technique for research data, and derived meaningful variables that can distinguish the two. Then, empirical model for prevention and protection of technology leakage was developed through discriminant analysis and logistic regression analysis. Findings Profiling analysis shows that technology novelty, enterprise technology group, number of intellectual property registrations, product life cycle, technology development infrastructure level(absence of dedicated organization), enterprise core competency(design) and enterprise core competency(process design) help us find SME's technology leakage. We developed the two empirical model for prevention and protection of technology leakage in SMEs using discriminant analysis and logistic regression analysis, and each hit ratio is 65%(discriminant analysis) and 67%(logistic regression analysis).

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.93-100
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• 2005

본 연구는 신규 임상병리사로 하여금 보다 정확한 의사결정과 효율적인 교육에 이용할 수 있는 지식 및 내용 기반 의료 세균화상 검색 시스템을 설계 및 구현하는 것이다. 이를 위해, 먼저 알고리듬방식의 검색 이전에 경험적 지식을 바탕으로 세균동정단계 중 가장 빠른 경로를 탐색하여 원인균 동정에 소요되는 시간을 줄일 수 있도록 룰 베이스를 근거로 유연성 있는 탐색경로를 설정하여 전체적인 추론을 수행한다. 다음으로, 색상 모델 중에서 HSV 컬러 모델을 이용하여 세균화상 중에서도 특히 세균화상으로부터 시각정보의 색상 특징 벡터를 추출할 수 있는 색상 특징 추출방법을 제안한다. 아울러 대용량 세균화상 데이터베이스를 기반으로 보다 빠른 검색 성능을 위해, 배지, 검체, 부서, 세균명과 같은 단순속성들에 대해서는 B+-트리, 세균화상에 대한 부가적인 설명 정보로부터 추출한 키워드들에 대해서는 역화일기법, 그리고 화상으로부터 추출한 고차원 색상 특징벡터에 대해서는 스캔-기반 필터링(Scan-Based Filtering:SBF) 기법을 결합한 통합 색인기법을 기술한다. 마지막으로 구현된 시스템은 시각적인 내용 자체의 정보와 지식을 이용하여 효과적으로 복잡한 세균화상을 검색 및 관리할 수 있는 가능성을 보인다. 아울러 구현한 지식 및 내-용기반 세균화상 검색 시스템을 통해 임상분야의 지식을 잘 구조화함으로써 초보적인 임상병리사의 학습기간을 현저히 단축시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.105-112
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• 2021

빅데이터 시대에 접어들며 데이터에 대한 관심이 폭발적으로 늘어나고 있다. 특히, 인터넷 및 소셜미디어의 발전은 새로운 데이터들의 생성으로 연결되어 빅데이터와 인공지능 시대의 실현과 융합 기술의 새로운 장을 열 수 있게 되었으며, 과거에는 프로그램으로 다루지 못하던 데이터에 대한 분석 요구가 많이 발생하고 있다. 본 논문에서는 빅데이터 시대에서 많이 요구되는 비정형 데이터에 대한 분류를 위하여 분석 모델을 설계하고 이를 검증하였다. 데이터는 디비피아의 논문 요약과 주제어, 그리고 부주제 어를 크롤링하였으며, 코엔엘피의 데이터 사전을 이용해 데이터베이스를 생성하고, 형태소 분석을 통하여 단어의 토큰화 과정을 수행하였다. 또한, 카이스트의 9 품사 분류 체계를 이용해 명사를 추출하고, TF-IDF 값을 생성하였으며, 학습 데이터와 Y 값을 결합하여 분석 데이터 셋을 생성하였다. 이와 같이 생성된 분석 데이터 셋에 랜덤 포레스트와 서포트 벡터 머신 그리고 의사결정트리, 이렇게 세 가지 분석 알고리즘을 적용하여 분류의 적정성을 측정하였다. 본 논문에서 제안한 분류 모델 기법은 논문 분류 외에도 민원 분류 분석 및 텍스트 관련 분석 등 다양한 분야에 유용하게 사용될 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.29-45
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• 2015

고객반응 예측모형은 마케팅 프로모션을 제공할 목표고객을 효과적으로 선정할 수 있도록 하여 프로모션의 효과를 극대화 할 수 있도록 해준다. 오늘날과 같은 빅데이터 환경에서는 데이터 마이닝 기법을 적용하여 고객반응 예측모형을 구축하고 있으며 본 연구에서는 사례기반추론 기반의 고객반응 예측모형을 제시하였다. 일반적으로 사례기반추론 기반의 예측모형은 타 인공지능기법에 비해 성과가 낮다고 알려져 있으나 입력변수의 중요도에 따라 가중치를 상이하게 적용함으로써 예측성과를 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 프로모션에 대한 고객의 반응여부에 영향을 미치는 중요도에 따라 입력변수의 가중치를 산출하여 적용하였으며 동일한 가중치를 적용한 예측모형과의 성과를 비교하였다. 목욕세제 판매데이터를 사용하여 고객반응 예측모형을 개발하고 로짓모형의 계수를 적용하여 입력변수의 중요도에 따라 가중치를 산출하였다. 실증분석 결과 각 변수의 중요도에 기반하여 가중치를 적용한 예측모형이 동일한 가중치를 적용한 예측모형보다 높은 예측성과를 보여주었다. 또한 고객 반응예측 모형과 같이 실생활의 분류문제에서는 두 범주에 속하는 데이터의 수가 현격한 차이를 보이는 불균형 데이터가 대부분이다. 이러한 데이터의 불균형 문제는 기계학습 알고리즘의 성능을 저하시키는 요인으로 작용하며 본 연구에서 제안한 Weighted CBR이 불균형 환경에서도 안정적으로 적용할 수 있는지 검증하였다. 전체데이터에서 100개의 데이터를 무작위로 추출한 불균형 환경에서 100번 반복하여 예측성과를 비교해 본 결과 본 연구에서 제안한 Weighted CBR은 불균형 환경에서도 일관된 우수한 성과를 보여주었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권5호
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• pp.311-323
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• 2023

집중호우, 홍수 및 도시침수와 같은 재해를 저감시키기 위하여 자연 재난으로 인한 재해의 발생 여부를 사전에 파악하는 것은 중요하다. 현재 국내는 기상청에서 운영하고 있는 호우주의보 및 호우경보를 발령하고 있지만, 이는 전국에 일괄적인 기준으로 적용하고 있어 사전에 호우로 인한 피해를 명확하게 인지하지 못하고 있는 실정이다. 따라서, 일괄된 기준을 지역적 특성을 반영한 호우특보 기준으로 재설정하고 1시간 후에 강우로 발생할 수 있는 피해의 규모를 예측하고자 하였다. 연구 대상 지역으로는 호우피해가 가장 빈번하게 발생하였던 경기도 지역으로 선정하였고, 강우량 및 호우 피해액 자료를 활용하여 지역적 특성을 고려한 시간단위 재해 유발 강우를 설정하였다. 강우에 의한 호우피해 발생 여부를 예측하는 모형을 개발하기 위해 재해 유발 강우 및 강우 자료를 활용하였으며, 머신러닝 기법인 의사 결정 나무 모형과 랜덤 포레스트 모형을 활용하여 분석 및 비교하였다. 또한 1시간 후의 강우를 예측하기 위한 모형으로는 장단기 메모리, 심층 신경망 모형을 활용하여 분석 및 비교하였다. 최종적으로 예측 모형을 통해 예측된 강우를 훈련된 분류 모형에 적용하여 1시간 후 호우에 의한 규모별 피해 발생 여부를 예측하였고, 이를 1ST-모형이라고 정의하였다. 본 연구를 통해 개발된 1ST-모형을 활용하여 예방 및 대비 차원의 재난관리를 실시한다면 호우로 인한 피해를 저감하는데 기여 할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제38권6호
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• pp.528-536
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• 2023

2021년 11월 5일 '유통기한(流通期限)' 대신 '소비기한(消費期限)'을 표시하도록 하는 ｢식품 등의 표시·광고에 관한 법률｣ 시행령과 시행규칙 일부 개정안이 입법 예고되었다. 이에 본 연구는 식품 유형별 소비기한 참고치 설정을 위한 과학적 기반을 구축하고자 과학적 안전계수 산출법을 마련하고, 안전계수를 제시하고자 하였다. 본 연구에서는 온도 남용, pH, 수분활성도, 포장방법에 대해 모의실험을 진행하며 식품 자체의 수명(소비기한)에 영향을 주는 5가지 특성을 1) 수소이온농도(pH), 2) 수분활성도(Aw), 3) 살균 여부, 보존료(항균, 항산화) 함유 여부, 저장성 향상 포장(레토르트, 진공포장, CO₂ 충진, N₂ 충진, 탈산소 제 등), 4) 제품 보관 방법 (냉장, 냉동, 상온, 실온), 5) 멸균 여부로 설정하였다. 수소이온농도(pH) 4.6 이상의 식품은 세균 생장이 용이해 가장 높은 안전계수 값인 0.92를 적용하며, pH 3.5 이하의 강산성 식품은 세균 생장이 중단되고 대부분의 효소반응이 감소하므로 안전계수를 적용하지 않았다(1.0). pH 3.5-4.6 사이의 약산성 식품은 미생물(효모, 곰팡이 포함) 생장이 활발하지는 않지만 가능은하므로 중간값인 안전계수 0.96을 적용하였다. 수분활성도(Aw) 0.91 이상의 식품은 미생물(효모, 곰팡이 포함) 생장이 용이해 가장 높은 안전계수 값인 0.92를 적용하며, Aw 8.0 이하의 건조식품은 세균 생장이 중단되고 대부분의 효소반응이 감소하므로 안전계수를 적용하지 않았다(1.0). Aw 0.8-0.9 사이의 반건조 식품은 세균 생장이 활발하지는 않지만 가능은 하며 진균류(효모, 곰팡이) 생장이 용이하므로 중간값인 안전계수 0.96을 적용하였다. 살균, 보존료(항균, 항산화) 함유 또는 저장성 향상 포장(레토르트, 진공, CO₂ 충진, N₂ 충진, 탈산소제 등) 식품은 미생물(효모, 곰팡이 포함) 오염도 및 생장, 대부분의 효소반응이 감소하므로 안전계수를 적용하지 않았다(1.0). 위와 같은 처리를 하지 않은 식품은 미생물(효모, 곰팡이 포함) 생장이 용이하고 대부분의 효소반응이 촉진되므로 가장 높은 안전계수 값인 0.92를 적용하였다. 저장 온도(냉동, 냉장, 상온, 실온)별 안전계수는 표준온도 편차 값(냉장 0.07, 냉동 0.08, 상온 0.27, 실온 0.01)을 사용했으며, 온도편차 중 낮은 온도는 안전에 영향을 주지 않으므로 온도 편차의 절반인 높은 온도 값만 안전에 영향을 주므로 50%(0.5)를 곱해주고 온도 초과에 미치는 '유통+소비단계' 기여율(85%)인 0.85를 다시 곱해 나온 안전계수 값인 냉장 0.03, 냉동 0.03, 상온 0.11, 실온 0.01을 적용하였다. 냉장식품의 온도남용에 대한 안전계수는 온도남용 시 실제 노출시간(1시간)을 반영해 50%(0.5) 곱하고, 소비자 냉장식품 온도남용 비율인 92.3%(0.923)를 곱해 도출한 0.407 값을 활용한 안전계수 값인 0.96을 적용하였다. 멸균 제품의 경우 안전계수를 적용하지 않았다. 요인별 특성을 고려하여 안전계수에 기여하는 비중과 이를 활용하여 최종 안전계수값을 산출하는 방법(A그룹-O그룹)을 decision tree로 나타냈다. 본 연구는 과학적으로 산출한 안전계수를 통해 소비기한을 제시함으로써 음식물쓰레기 감량과 탄소 중립성 달성에 기여할 것으로 사료된다.