• 실천공학교육논문지
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• 제14권1호
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• pp.165-177
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• 2022

본 연구는 특성화고등학교를 졸업한 취업자의 근속 원인 분석을 통해 일선 학교에서 장기 근속을 위한 취업 지도의 방향을 제시하기 위함이다. 특별히, 상업계고등학교를 졸업한 학생들이 취업을 결정하는데 끼친 개인적 이유와 취업 후 근속에 대한 개인, 학교, 회사 및 정부 정책 요인 등을 분석하여 장기 근속을 위한 학생 지도 방안을 제시하는데 그 목적이 있다. 이를 위해, 전국의 상업계고등학교 졸업자를 대상으로 설문조사를 실시하고, 탐색적 요인 분석, Cronbach's Alpha, 의사결정나무 분석기법을 적용하여 설문 데이터의 타당도, 신뢰도 및 인과관계를 분석하였다. 취업에 대한 개인적인 목표 설정이 1년 이상 근속에 중요한 요인이고, 직장에서의 인간관계와 개인 성격이 3년 이상 근속에 중요한 요인이며, 취업을 하는 계기는 개인적 사유와 학교의 권장 영향이 크고, 취업 특강, 캠프, '선배와 교사의 조언' 프로그램이 취업에 도움이 되고, 회계 및 컴퓨터 관련 교과가 근속에 도움이 된다는 것을 확인할 수 있었다. 이에 따라, 특성화고등학교에서는 개인적인 목표 설정을 위한 교육과 사회생활의 기반이 되는 인간관계 형성 등에 대한 구체적인 지도방안 마련과 취업 및 근속에 도움되는 상기한 과목 및 프로그램의 적극적인 운영이 요구된다.

• 서비스연구
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• 제13권3호
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• pp.70-81
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• 2023

장사 방법의 선택은 생의 마지막 순간에 필요한 결단이며, 이를 위해 우리는 몇 가지를 판단기준으로 삼는다. 우리의 장례방법에는 자연이 아닌 조상숭배 문화와 종교가 지배적이었다. 인간적인 시각에서 자연을 수단화하여 이용했을 뿐 자연에 대한 배려나 자연과의 공생과 같은 자연장의 방법이 등장한 건 최근이다. 최근 자연장의 국민 선호도가 높은 것은 오늘날의 강력한 시대정신, 자연 친화적 가치이다. 2021년 통계 기준, 우리나라 전국 화장률 92%를 상회 했으며, 불과 20년 전 화장률 20% 미만에 견주면 우리의 장사방법은 급변했다. 90년대 초반부터 시작된 화장장려 운동과 정부시책이 체계적으로 전개되면서 봉안시설이 우리 곁에 자리 잡았다. 하지만 이 또한 국토훼손이라는 비난의 굴레를 면하지 못하던 중, 2008년 자연장이라는 장법이 제도권에 도입되었고, 약 15년이 흘렀지만 자연장 활성화는 예상보다 더디다. 발전 정체의 원인 중 하나는 "(한번 숲으로 돌아가면) 숲에 영원히 잠든다"라는 자연장의 기본 정신을 잊고, 마치 묘지의 분묘처럼 생각(改葬을 인정)한 데서 출발했다고 본다. 이에, 본 연구에서는 자연장의 도입배경과 현재 운영실태를 파악하고 자연장이 국민들로부터 사랑받는 추모 공간으로 거듭기 위한 추모서비스 개선을 위한 발전방안을 제시하고자 한다, 또한 국내외 우수 사례와 고품격이면서도 친환경적인 선진국 자연장의 조성사례를 통해 시사점과 적용 가능성을 검토한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권spc1호
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• pp.1283-1293
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• 2022

본 연구는 정수장의 수처리 공정에서 계측되고 있는 수량 및 수질데이터의 활용과 수처리 공정제어의 지능화를 위한 것으로 정수장에서 전염소 공정이 수반되는 처리공정에서 침전지 유출수 잔류염소농도 안정화를 위하여 이를 추정할 수 있는 모형을 구축하고자 하였다. 정수장 침전지 유출수의 잔류염소농도를 예측하기 위하여 중회귀모형과 인공지능 알고리즘 중 다층퍼셉트론 신경망, 랜덤포레스트 및 장단기기억(Long Short Term Memory; LSTM) 모형을 활용하였고 그 결과를 비교, 평가하였다. 모형의 입력변수로는 전염소 공정이 도입된 정수장에서의 잔류염소농도, 수온, 탁도, pH, 전기전도도, 유량, 알칼리도 등이 사용되었고 전염소에 따른 침전지의 안정적 운영을 위해 요구되는 침전지 잔류염소농도를 출력변수로 구성하였다. 적용 결과에서는 랜덤포레스트 모형이 가장 양호한 결과를 보여 주었으며 다음으로 LSTM, 다층퍼셈트론 신경망 순으로 나타났다. 수학적 모형인 중회귀모형은 적합도 측면에서 가장 낮은 결과를 보여 주었는데, 이는 수량과 수질데이터의 수치적인 규모나 차원의 차이뿐만 아니라 계절별 수질특성에 따라 염소소비 특성이 매우 다양하게 반응하기 때문으로 판단된다. 따라서 정수장 수처리 공정에서 인공지능 알고리즘의 적용을 위해서는 랜덤포레스트와 같이 의사결정 트리구조의 도입과 적용이 타당한 것으로 나타났다. 본 연구에서 분석된 결과를 근거로 전염소 공정이 도입된 정수장 수처리 공정에서 염소주입량을 실시간으로 예측 가능하게 함으로써 침전지 유출수에서 잔류염소농도를 일정하게 유지하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 디자인융복합연구
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• 제15권6호
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• pp.195-214
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• 2016

예측 분석은 패턴인식(Pattern recognition) 혹은 기계학습(Machine learning)으로 불리는 확률적 학습 알고리즘을 기반으로 하기 때문에 사용자가 분석 과정에 개입하여 더 많은 정보를 얻어내기 위해서는 높은 통계적 지식수준이 요구된다. 또한 사용자는 분석 결과외의 다른 정보를 확인 할 수 없고 데이터의 특성 변화와 데이터 하나하나의 특징을 파악하기 힘들다는 단점이 있다. 본 연구는 이러한 예측분석의 단점을 보완하고자 통계적인 데이터 분석 방법과 시각화 분석 방법을 결합하여 데이터 분석을 진행하였으며 통계적인 분석 방법만을 진행 할 경우 발생하는 단점을 보완하고 데이터에서 더 많은 정보를 도출해 내기 위한 방법론을 제시 하고자하였다. 이를 위해 본 연구는 영화 리뷰에서 추출한 감정 어휘가 독립변인이고 영화의 흥행 값이 종속변인인 데이터를 예제 데이터로 활용하여 진행하였다. 본 연구의 연구 방법론을 적용하였을 때의 이점은 다음과 같다. 첫째, 의사결정나무 분석에서 제시된 분할 기준이 적용될 때 마다 변하는 데이터의 패턴을 파악할 수 있다. 둘째, 제시된 최종 예측모형에 포함된 데이터들의 특성을 확인 할 수 있다. 본 연구의 시사점은 예측모형의 단점을 보완하고 데이터로부터 더 많은 정보를 추출하기 위해 통계적인 데이터 분석과 시각적인 데이터 분석을 결합하여 시행하였다는 것이다. 통계적인 분석 방법을 통해 각 변수의 관계를 파악하고 높은 예측 값을 가지는 모형을 도출하였으며, 시각화 분석에서는 인터랙션 기능을 제공함으로서 통계적으로 제시된 예측모형을 검증하고 더 다양한 정보를 도출 할 수 있게 하였다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제54권2호
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• pp.23-42
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• 2023

도서관 여행 프로그램은 J시가 처음 도입, 운영하고 있는 새로운 형태의 문화프로그램으로, 도서관 여행자는 정해진 코스에 따라 관내 특화 도서관을 여행하며 다양한 체험을 하게 된다. 본 연구는 보다 많은 이용자들이 도서관 여행에 참여할 기회를 누릴 수 있도록 기존 고정된 단체여행 형태 외에 개별 참여하는 이용자의 특성을 고려한 맞춤형 코스 추천 모델 구축을 목적으로 한다. 이를 위해 도서관 여행자의 특성을 유형화하여 여행자 페르소나를 설정하였으며, 그에 따른 도서관 평가 항목과 평가 기준을 수립하였다. 도서관 여행 프로그램의 대상이 되는 도서관 22관을 선정, 실제 답사를 통해 도서관 데이터를 실측하였다. 수집한 데이터를 기반으로 여행자의 특성에 적합한 도서관의 특징을 도출하였으며, 의사결정나무 알고리즘을 활용해 페르소나 기반의 도서관 여행 코스 추천 모델을 개발하였다. 나아가 추천 모델의 활용 가능성을 시연하기 위해 이를 적용한 모바일 앱 목업을 제작하였으며, 실제 J시 도서관 이용자들을 대상으로 사용자 평가를 진행해 개발한 모델의 만족도와 개선사항을 파악하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제32권4호
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• pp.19-26
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• 2023

전국 대학생의 중도 탈락 비율의 증가는 학생 개인 뿐만 아니라 대학과 사회에 심각한 부정적 영향을 끼친다. 본 연구에서는 중도 탈락이 예상되는 학생을 사전에 식별하기 위하여, 각 대학의 학사관리 시스템에서 손쉽게 얻을 수 있는 학적 데이터를 기반으로 머신러닝 분야의 결정트리, 랜덤 포레스트, 로지스틱 회귀 및 딥러닝 기반의 중도 탈락 예측 모델을 구축하고, 그 성능을 비교·분석하였다. 분석 결과 로지스틱 회귀 기반 예측 모델의 재현율이 가장 높았으나 f-1 및 auc 값이 낮은 한계를 보였고, 랜덤 포레스트 기반의 예측 모델의 경우 재현율을 제외한 다른 모든 지표에서 가장 우수한 성능을 보였다. 또한 예측 기간에 따른 예측 모델의 성능을 확인하기 위하여 예측 기간을 단기(1개 학기 이내), 중기(2개 학기 이내) 및 장기(3개 학기 이내)로 나누어 분석해 본 결과, 장기 예측 시 가장 높은 예측력을 보였다. 본 연구를 통해 각 대학은 중도 탈락이 예상되는 학생들을 조기에 식별하고, 이들에 대한 집중 관리를 통해 중도 탈락 비율을 줄이며 나아가 대학 재정 안정화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 터널과지하공간
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• 제33권6호
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• pp.547-560
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• 2023

최근 국내외에서 기계학습 기법으로 TBM 굴진 데이터와 지반데이터를 분석하는 지반 분류예측 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 다양한 분야에서 널리 사용되고 있는 머신러닝 기법들 중 의사결정트리 기반 랜덤포레스트 모델을 3곳의 이수식 TBM 현장에서 획득한 기계 데이터와 지반 데이터에 적용하여 일축압축강도에 대한 다중 분류예측 연구를 하였다. 일축압축강도의 다중 분류 예측을 위해서 학습과 테스트 데이터를 7:3으로 분할하였으며, 최적의 파라미터를 선정을 위해서 분할 교차검증을 포함하는 그리드 서치를 활용하였다. 의사 결정 트리를 기반으로 한 랜덤 포레스트를 사용하여 일축압축강도 분류 학습을 수행한 결과, 다중 분류 예측 모델의 정확도는 학습 세트와 테스트 세트에서 각각 0.983 및 0.982로 모두 높게 나타났다. 다만, 클래스 간 데이터 분포의 불균형으로 인하여 클래스 4에서는 재현율이 낮게 평가되었다. 다양한 현장에서 획득한 일축압축강도의 측정 데이터양을 늘리는 연구가 필요한 것으로 판단된다.

• 경영정보학연구
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• 제20권4호
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• pp.79-96
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• 2018

본 연구는 기술력 평가항목 중 기업의 재무안정성과 관련된 항목을 신용평가모형에 반영하여 중소기업뿐만이 아닌 전체 기업을 대상으로 한 신용평가모형의 부도변별력을 높이기 위한 기술력 평가모형의 신용평가모형 내 내재화에 착안하여 시작되었다. 따라서 기술력 평가모형이 부채비율 기준의 고안정성 중소기업을 사전에 판별하는 데 적용될 수 있는지 검증하는 것을 목표로 한다. 대상 기업을 업종(제조업 vs. 비(非)제조업)과 업력(창업기업 vs. 비(非)창업기업)으로 구분하고, 3개년 동안 해당 군집의 평균 부채비율 1/2 이하를 달성한 기업에 대해 고안정성 중소기업으로 정의한 후, C5.0 기법을 적용하여 모형의 판별력을 검증하였다. 분석결과 소항목 수준에서는 업종과 업력에 따라 중요도 간 차이가 있지만, 중항목 수준에서는 기술개발역량이 고안정성 중소기업을 판별하는 중요변수로 도출되었으며, 기업의 업력에 따라 창업 초기에는 자금조달능력(수익창출능력을 고려한 자본구조, 자본비용 및 자금조달 방법의 다양성)이 미래 고안정성 중소기업 여부를 결정하는 중요변수이지만, 업력이 증가함에 따라 지속적인 성과를 가능하게 하는 기술개발 인프라가 재무안정성에 영향을 미치는 중요 변수로 변화한다는 결론을 도출하였다. 업종과 업력에 따른 모형의 분류 정확도는 71~91% 수준이며, 기술력 평가항목을 이용하여 고안정성 중소기업을 판별할 수 있다는 가능성을 확인하였다.

• Journal of Korean Neurosurgical Society
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• 제67권1호
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• pp.94-102
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• 2024

Objective : The spontaneous intracerebral hemorrhage (ICH) remains a significant cause of mortality and morbidity throughout the world. The purpose of this retrospective study is to develop multiple models for predicting ICH outcomes using machine learning (ML). Methods : Between January 2014 and October 2021, we included ICH patients identified by computed tomography or magnetic resonance imaging and treated with surgery. At the 6-month check-up, outcomes were assessed using the modified Rankin Scale. In this study, four ML models, including Support Vector Machine (SVM), Decision Tree C5.0, Artificial Neural Network, Logistic Regression were used to build ICH prediction models. In order to evaluate the reliability and the ML models, we calculated the area under the receiver operating characteristic curve (AUC), specificity, sensitivity, accuracy, positive likelihood ratio (PLR), negative likelihood ratio (NLR), diagnostic odds ratio (DOR). Results : We identified 71 patients who had favorable outcomes and 156 who had unfavorable outcomes. The results showed that the SVM model achieved the best comprehensive prediction efficiency. For the SVM model, the AUC, accuracy, specificity, sensitivity, PLR, NLR, and DOR were 0.91, 0.92, 0.92, 0.93, 11.63, 0.076, and 153.03, respectively. For the SVM model, we found the importance value of time to operating room (TOR) was higher significantly than other variables. Conclusion : The analysis of clinical reliability showed that the SVM model achieved the best comprehensive prediction efficiency and the importance value of TOR was higher significantly than other variables.

• 한국산림휴양학회지
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• 제22권4호
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• pp.11-22
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• 2018

본 연구는 라오스에 소재한 전형적인 농 산촌 마을을 선정하여, 마을 단위를 대상으로 생산구조를 전환할 경우의 소득증대에 대한 경제적 타당성을 분석하였다. 대상지는 라오스 쌍퉁구에 위치한 농부아 마을로써 산림지역이 혼재된 논농사 위주의 마을이다. 이 마을이 취할 수 있는 소득 제고 전략은 단기적으로 손쉽게 소득을 제고할 수 있는 작목으로 노니(Morinda citrifolia)가 꼽힌다. 사업 기간은 20년으로 가정하고, 1ha 면적에 $3m{\times}3m$ 간격으로 식재한 총 1,100본을 대상으로, 묘목 생존율과 노니 수매가격에 따라 시나리오 1, 2, 3을 구분하였다. 일반적으로 노니는 생장이 좋은 편이나, 본 연구에서는 생산 경험 부족, 병충해 등의 리스크를 감안하여 기본 시나리오 1을 묘목 생존율(=열매 생산량)을 기존 자료(하와이)보다 보수적으로 설정하였다. 시나리오 1은 노니 묘목의 생존율이 1년생이 50%, 2년생이 60%, 3년생부터 20년생까지 70%로 유지된다고 가정하였다. 시나리오 2는 묘목 생존율이 10%씩 감소되어 40%, 50%, 60%로 제약을 두었고, 시나리오 3은 묘목생존율이 10% 감소되고, 노니 수매가격 또한 10% 감소된 경우로 가정하였다. 이러한 조건하에 라오스 시장 할인율 10%를 기준으로, 3개 시나리오 모두 IRR이 각각 24.81%, 19.02%, 16.30%로 모두 경제성이 있음이 확인되었다. 또한 ha당 B/C도 각각 시나리오 1, 2, 3에 대해서 할인율 10%를 기준으로 모두 1.71, 1.47, 1.31로 분석되었다. 분석결과는 향후 농부아 마을은 대체 작목(노니)를 통한 저소득 영농구조를 탈피할 수 있는 좋은 계기가 될 것을 시사하며, 각종 정부 및 민간 투자사업을 계획할 때 수행하는 사전진단 절차 단계에서 유용한 의사결정 정보로써 활용이 가능하다.