• 제목/요약/키워드: Intelligence information technology

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적응형 부스팅을 이용한 파산 예측 모형: 건설업을 중심으로 (Bankruptcy Forecasting Model using AdaBoost: A Focus on Construction Companies)

  • 허준영;양진용
    • 지능정보연구
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    • 제20권1호
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    • pp.35-48
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    • 2014
  • 2013년 건설 경기 전망 보고서에 따르면 주택건설경기 침체 상황의 지속으로 건설 기업의 유동성 위기가 지속될 것으로 전망된다. 건설업은 파산으로 인한 사회적 파급효과가 다른 산업에 비해 큰 편이지만, 업종의 특성상 다른 산업과는 상이한 자본구조와 부채비율, 현금흐름을 가지고 있어서 기업의 파산 예측이 더 어려운 측면이 있다. 건설업은 레버리지가 큰 산업으로 부채비율이 매우 높은 업종이며 현금흐름이 프로젝트 후반부에 집중되는 특성이 있다. 그리고 경기사이클에 따른 부침이 매우 심하여 경기하강국면에선 파산이 급증하는 양상을 보인다. 건설업이 레버리지 산업인 이상 건설업체의 파산율 증가는 여신을 공여한 은행에 큰 부담으로 작용한다. 그럼에도 그간의 파산예측모델이 주로 금융기관에 집중되어 왔고 건설업종에 특화된 연구는 드물었다. 기업의 재무 자료를 바탕으로 한 파산 예측 모델에 대한 연구는 오래 전부터 다양하게 진행되었다. 하지만, 일반적인 기업 전체를 대상으로 하는 모델이기 때문에, 건설 기업과 같이 유동성이 큰 기업의 예측에는 적절하지 못할 수 있다. 건설 산업은 오랜 사업 기간과 대규모 투자, 그리고 투자금 회수가 오래 걸리는 특징을 갖는 자본 집약 산업이다. 이로 인해 다른 산업과는 상이한 자본 구조를 갖기 마련이고, 다른 산업의 기업 재무 위험도를 판단하는 기준과 동일한 적용이 곤란할 수 있다. 최근에는 기계 학습을 바탕으로 한 기업 파산 예측 연구가 활발하다. 기계 학습의 대표적 응용 분야인 패턴 인식을 기업의 파산 예측에 응용한 것이다. 기업의 재무 정보를 바탕으로 패턴을 작성하고 이 패턴이 파산 위험 군에 속하는지 안전한 군에 속하는지 판단하는 것이다. 전통적인 Z-Score와 기계 학습을 이용한 파산 예측과 같은 기존 연구들은 특정 산업 분야가 아닌 일반적인 기업을 대상으로 하기 때문에 기업들의 특성을 전혀 고려하고 있지 못하다. 본 논문에서는 건설 기업을 규모에 따라 각 기법들의 예측 능력을 비교하여 적응형 부스팅이 가장 우수함을 확인하였다. 본 논문은 건설 기업을 자본금 규모에 따라 세 등급으로 분류하고 각각에 대해 적응형 부스팅의 예측력을 분석하였다. 실험 결과 적응형 부스팅이 다른 기법에 비해 예측 결과가 좋았고, 특히 자본금 규모가 500억 이상인 기업의 경우 아주 우수한 결과를 보였다.

사용자 로그 분석에 기반한 노인 돌봄 솔루션 구축 전략: 효돌 제품의 사례를 중심으로 (Implementation Strategy for the Elderly Care Solution Based on Usage Log Analysis: Focusing on the Case of Hyodol Product)

  • 이준식;유인진;박도형
    • 지능정보연구
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    • 제25권3호
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    • pp.117-140
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    • 2019
  • 고령화 현상이 가속화되고, 취약계층 노인과 관련된 다양한 사회문제가 제기됨에 따라 노인세대의 건강과 안전을 보호하기 위한 효과적인 노인 돌봄 솔루션의 필요성이 커지고 있다. 최근에는 노인 돌봄의 수단으로 첨단화된 ICT 기술을 탑재한 스마트 토이를 활용하고자 하는 사례가 늘고 있다. 특히 스마트 토이를 통해 기록되는 노인 행태에 대한 로그 데이터는 노인 돌봄 관련 정책 수립, 노인 돌봄 서비스 컨셉 기획 및 개발과 같은 분야에 정량적이고 객관적인 설명지표로써 활용 가치가 높을 것으로 전망된다. 그러나 현재까지 노인 돌봄 스마트 토이와 관련된 연구 중 스마트 토이를 통해 기록된 사용자 행동 로그에 주목하여 이를 의사결정에 활용하고자 하는 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 기존에 충분히 논의되지 않았던 스마트 토이 사용자 행동 로그 데이터에 대한 분석을 중심으로, 노인 돌봄 솔루션의 사용자 경험 증진을 위한 효과적인 인사이트를 도출하는 것을 목적으로 한다. 구체적으로 사용자 프로파일링 기반 행태 분석과 사용 행태에 따른 삶의 질 변화 메커니즘 도출을 단계적으로 수행하였다. 분석 결과, 5개의 노인 생활관리 요인으로부터 노인집단 유형을 분류할 수 있는 2개의 중요한 차원을 도출하였으며, 도출한 차원에 근거하여 전체 노인 사용자를 3개의 유형으로 분류하고 유형별 스마트 토이 사용 행태 차이를 프로파일링 분석을 통해 확인할 수 있었다. 이후 스마트 토이 사용 행태에 따른 삶의 질 변화 메커니즘을 도출하기 위한 단계적 회귀분석을 수행하였으며, 스마트 토이와의 상호작용, 스마트 토이의 콘텐츠 사용, 스마트 토이가 관찰한 노인의 가정 내 활동 정도가 노인의 우울감 개선과 생활패턴 개선에 미치는 영향 및 이를 중재하는 경로로써 스마트 토이에 대한 사용자의 성능평가와 만족감의 역할을 밝혀내었다.

SANET-CC : 해상 네트워크를 위한 구역 IP 할당 프로토콜 (SANET-CC : Zone IP Allocation Protocol for Offshore Networks)

  • 배경율;조문기
    • 지능정보연구
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    • 제26권4호
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    • pp.87-109
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    • 2020
  • 현재 육상에서는 유무선 통신의 발전으로 다양한 IT 서비스를 제공받고 있다. 이러한 변화는 육상을 넘어서서 해상에서 항해 중인 선박에서도 다양한 IT 서비스가 제공되어야 하며 육상에서 이용하는 것과 마찬가지로 양방향 디지털 데이터 전송, Web, App 등과 같은 다양한 IT 서비스들의 제공에 대한 요구가 증가될 것으로 예상하고 있다. 하지만 이러한 초고속 정보통신망은 AP(Access Point)와 기지국과 같은 고정된 기반 구조를 바탕으로 네트워크를 구성하는 지상에서는 쉽게 사용할 수 있는 반면 해상에서는 고정된 기반 구조를 이용하여 네트워크를 구성할 수 없다. 그래서 전송 거리가 긴 라디오 통신망 기반의 음성 위주의 통신 서비스를 사용하고 있다. 이러한 라디오 통신망은 낮은 전송 속도로 인해 매우 기본적인 정보만을 제공할 수 있었으며, 효율적인 서비스 제공에 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해서 디지털 데이터 상호교환을 위한 추가적인 주파수가 할당되었으며 이 주파수를 사용하여 활용할 수 있는 선박 애드 혹 네트워크인 SANET(ship ad-hoc network)이 제안되었다. SANET은 높은 설치비용과 사용료의 위성 통신을 대신하여 해상에서 IP 기반으로 선박에 다양한 IT 서비스를 제공할 수 있도록 개발되었다. SANET에서는 육상 기지국과 선박의 연결성이 중요하다. 이러한 연결성을 갖기 위해서는 선박은 자신의 IP 주소를 할당 받아 네트워크의 구성원이 되어야 한다. 본 논문에서는 선박 스스로 자신의 IP 주소를 할당 받을 수 있는 SANET-CC(Ship Ad-hoc Network-Cell Connection) 프로토콜을 제안한다. SANET-CC는 중복되지 않는 다수의 IP 주소들을 육상기지국에서 선박들에 이어지는 트리 형태로 네트워크 전반에 전파한다. 선박은 IP 주소를 할당할 수 있는 육상 기지국 또는 나누어진 구역의 M-Ship(Mother Ship)들과 간단한 요청(Request) 및 응답(Response) 메시지 교환을 통해 자신의 IP 주소를 할당한다. 따라서 SANET-CC는 IP 충돌 방지(Duplicate Address Detection) 과정과 선박의 이동에 의해 발생하는 네트워크의 분리나 통합에 따른 처리 과정을 완전히 배제할 수 있다. 본 논문에서는 SANET-CC의 SANET 적용가능성을 검증하기 위해서 다양한 조건의 시뮬레이션을 수행하였으며 기존 연구와 비교 분석을 진행하였다.

애니메이션 및 영화에 등장하는 정서교감형 로봇의 캐릭터라이징 전략 - 외형과 행동 경향성 분석을 중심으로 - (Characterizing Strategy of Emotional sympathetic Robots in Animation and Movie - Focused on Appearance and Behavior tendency Analysis -)

  • 류범열;양세혁
    • 만화애니메이션 연구
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    • 통권48호
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    • pp.85-116
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    • 2017
  • 본 연구는 애니메이션 및 영화와 같은 영상저작물에서 묘사되는 로봇이 핵심인물과 교감하고 애착을 형성하는 조건을 분석하여 정서교감형 로봇의 캐릭터라이징 전략을 정리하고자했다. 인공지능과 로봇 분야는 기술의 발전에 따라 더 이상 공상과학의 영역이 아닌 현실의 문제로 여겨지고 있다. 이에 영상저작물에서 창조된 정서교감형 로봇의 표현적 특성이, 향후 널리 보급될 것으로 예상되는 인간친화적 서비스 로봇계열의 표현적 구현 즉, 캐릭터성 구축에 있어서 의미 있는 요인이 될 것이라는 가정을 내릴 수 있었으며, 그 기초를 세우기 위한 목적에서 본 연구가 시작되었다. 분석 대상은 현대적인 로봇의 개념을 천명한 1920년대 이후 제작된 영화와 애니메이션 중에서, 핵심인물과의 정서적 친밀성이 명확히 관찰되는 로봇 캐릭터로 한정했다. 그리고 로봇의 외형과 행동 경향성을 파악하기 위해, (1) 로봇의 외현적 인상을 5가지(인간적, 만화적, 도구적, 인공적, 애완동물적) 분류에 의해 유형화하고, (2) 성격의 외적 구현으로 여길 수 있는 행동 경향성은 DiSC 행동유형 진단도구를 활용하여 유형화했다. 한편, 정서적 친밀성이 높은 로봇은 감정 수용력과 임무로부터의 독립성이 강하다는 공통점을 관찰할 수 있었다. 따라서, 사교형과 안정형의 행동유형이 감정수용성이 높고, 사교형의 독립성이 높은 편이며, 신중형은 감정 수용성과 독립성이 전반적으로 낮은 것으로 파악되었다. 다만, 외현적 인상 분석을 통해 파악한 외형요인은 정서교감 능력에 대해 유의미한 관계성을 파악하기 어려웠다. 따라서 정서적 교감 능력이 강한 로봇의 조건은, 현실의 인간 관계형성 과정과 유사하게, 첫인상보다는 소통을 통한 정서적 교감이 주요한 영향을 미침을 알 수 있었다. 끝으로, 로봇의 캐릭터성을 연구하기 위해서는 실로 광범위한 분야에 대한 통섭적 역량이 필요하다고 여겨진다. 로봇 캐릭터를 디자인적 요인과 성격적 요인만으로 재단하기에는 인간과의 교감에 요구되는 방대한 정보를 온전하게 분석하기 어렵다는 한계 역시 통감할 수 있었다. 그러나 이를 위한 초석으로서, 간학문적 연구가 필요한 로봇의 개발에 애니메이션이 가지는 종합예술적 가치가 값지게 활용되기를 기대하며 연구를 마무리하고자 한다.

가상현실 웨어러블 기기의 구매 촉진을 위한 태도 자신감과 사용자 저항 태도: 가상현실 헤드기어를 중심으로 (Attitude Confidence and User Resistance for Purchasing Wearable Devices on Virtual Reality: Based on Virtual Reality Headgears)

  • 손봉진;박다슬;최재원
    • 지능정보연구
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    • 제22권3호
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    • pp.165-183
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    • 2016
  • 스마트폰을 넘어 차세대 IT 비즈니스의 주목할 만한 후보군으로 가상현실이 이슈가 되고 있다. 가상현실은 컴퓨터와 VR헤드셋을 통해 구현한 입체적인 가상공간을 제공함으로써 사용자의 시각을 완전히 장악하고, 청각, 촉각 등 오감과의 상호작용 및 음성, 동작인식 등을 통해 가상공간을 마치 현실처럼 느끼게 한다는 점에서 향후 주목할 만한 산업 분야로 떠오르고 있다. 많은 글로벌 대기업들이 가상현실과 관련한 사업에 투자를 하고 있으나 소비자의 관점에서 가상현실 관련 제품군은 아직 쉽게 접하거나 구매하기 어려운 제품군으로 인식된다. 그렇기 때문에 소비자의 태도 변화가 큰 변화가 발생되고 있지 않으며 Acception & Diffusion 모델의 초기단계에 지나지 않아 구매로 연결되지 않는 실정이다. 본 연구는 기존 선행연구의 관점을 바탕으로 가상현실 헤드기어 제품들의 판매 촉진을 위한 사용자 관점에서의 사용자 저항을 매개 변수로 저항을 감소시키고 사용 및 구매의도에 영향을 주는 선행요인들을 도출하고자 하였으며 사용자가 가지고 있는 태도에 대한 자신감에 영향을 주어 행동 의도까지 변화시키는 현상에 대한 분석을 하고자 하였다. 본 연구의 결과는 태도 자신감에 대한 사용 용이성과 사용 혁신성의 영향력을 확인할 수 있었다. 마찬가지로 사용자 혁신저항에 영향력을 주는 변수로는 가격, 심미적 외관, 즐거움, 콘텐츠 및 화질 관련 변수들을 도출하였다. 결과적으로 본 연구는 태도 자신감의 가상현실 혁신 수용에 대한 영향력을 제시하고 가격 이외 변수인 콘텐츠의 양과 저항감의 관계성을 바탕으로 관련 변수들을 제시하였다. 특히 초기 시장인 가상현실 제품의 특성에 따라 브랜드에 대한 선점효과의 필요성과 콘텐츠의 부족함 등이 실무적으로 해결해야 할 과제로서 확인되었다.

ICT 기반 다중 가치사슬의 동적 플랫폼에서의 공존 모형: 의료서비스를 중심으로 (A Coexistence Model in a Dynamic Platform with ICT-based Multi-Value Chains: focusing on Healthcare Service)

  • 이현정;장용식
    • 지능정보연구
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    • 제23권1호
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    • pp.69-93
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    • 2017
  • ICT는 제조기반 산업사회에서 가치사슬의 효율성/효과성의 지원을 목적으로 도입되었으나 정보기반 산업사회에서는 ICT가 시장 가치 창출의 주체가 되어 다중 가치사슬의 형성 가능성을 기대하게 하였다. 즉, ICT의 발전은 공급 및 수요의 다변화와 다양성의 동인이 되면서 가치를 창출하기 시작했고, 이를 중심으로 하는 신 가치 사슬의 등장은 구 가치사슬과의 충돌의 문제를 야기하였다. 즉, 다중 가치사슬이 존재 가능한 플랫폼에서는 가치사슬 간의 충돌, 중첩, 생성, 상실 등의 동적 상황 등에 따른 신/구 가치의 창출과 소멸 등이 발생하게 된다. 예를 들어, ICT에 기반을 둔 우버택시 서비스는 신 가치사슬을 형성하여 택시서비스 시장에서 신/구 가치사슬간의 충돌을 야기했다. 제조기반 산업사회에서는 단일 가치사슬의 시장 선점이 중요하였으나, ICT 기반 융합 제품/서비스/정보가 유통되는 플랫폼에서는 시장 상황 변수의 동적 변화에 따라 다중의 가치사슬이 존재하면서 서로 충돌과 공존을 야기하게 되었다. 따라서 ICT에 기반을 둔 지능형 정보사회의 발전과 함께 시장가치 최대화를 위해 다중 가치사슬 간 충돌 최소화와 공존의 최대 가능성을 높일 수 있는 모형의 제시가 중요하다. 본 연구에서는 먼저 의료서비스 시장을 중심으로 하는 다중 가치사슬의 동적 플랫폼 형성에 대해 논의한다. 즉, 의료서비스 시장에 ICT 기반 원격 및 지능형 의료서비스 등이 구 시장에 진입함으로써 발생하는 가치사슬 간의 충돌을 최소화하고 공존 가능성을 높이기 위한 공존 요인 변수에 대해 논의 한다. 이를 위해 다중의 공급과 소비 및 서비스가 존재 가능한 다중 가치사슬이 충돌 및 중첩하는 과정에서 공존 요인 변수 등에 기반하여 가치 사슬들을 동적으로 생성/변화/소멸 및 공존하기까지 의료서비스 플랫폼에 대해 논의한다. 또한 플랫폼 내의 각 가치사슬의 생산가치의 증가와 가치사슬 간의 상호 작용에 의한 부가가치의 창출 등에 의해 플랫폼의 총 가치가 증가 될 수 있음을 논의한다. 마지막으로 공존 모형을 제안하고 실험을 통해 가치사슬 간의 공존 가능성을 제시한다.

신규시장 성장모형의 모수 추정을 위한 전문가 시스템 (An Expert System for the Estimation of the Growth Curve Parameters of New Markets)

  • 이동원;정여진;정재권;박도형
    • 지능정보연구
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    • 제21권4호
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    • pp.17-35
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    • 2015
  • 시장 수요 예측은 일정 기간 동안 소비자에게 판매되는 동종 제품 또는 서비스의 수량 혹은 매출액의 규모를 추정하는 활동으로서, 기업경영활동에 있어 효율적인 의사결정을 내릴 수 있는 근거로 활용된다는 점에서 중요하게 인식되고 있다. 신규 시장의 수요를 예측하기 위해 다양한 시장성장모형이 개발되어 왔다. 이런 모형들은 일반적으로 시장의 크기 변화의 동인을 신기술 확산으로 보고 소비자인 개인에게 기술이 확산되는 과정을 통해 시장 크기가 변하는 과정을 확산모형으로 구현하게 된다. 그러나, 시장이 형성된 직후에는 수요 관측치의 부족으로 인해 혁신계수, 모방계수와 같은 예측모형의 모수를 정확하게 추정하는 것이 쉽지 않다. 이런 경우, 전문가의 판단 하에 예측하고자 하는 시장과 유사한 시장을 결정하고 이를 참고하여 모수를 추정하게 되는데, 어떤 시장을 유사하다고 판단하느냐에 따라 성장모형은 크게 달라지게 되므로, 정확한 예측을 위해서는 유사 시장을 찾는 것은 매우 중요하다. 그러나, 이런 방식은 직관과 경험이라는 정성적 판단에 크게 의존함으로써 일관성이 떨어질 수밖에 없으며, 결국, 만족할 만한 수준의 결과를 얻기 힘들다는 단점을 지닌다. 이런 정성적 방법은 유사도가 더 높은 시장을 누락시키고 유사도가 낮은 시장을 선택하는 오류를 일으킬 수 있다. 이런 이유로, 본 연구는 신규 시장의 모수를 추정하기 위해 필요한 유사시장을 누락 없이 효과적으로 찾아낼 수 있는 사례기반 전문가 시스템을 설계하고자 수행되었다. 제안된 모형은 데이터 마이닝의 군집분석 기법과 추천 시스템의 내용 기반 필터링 방법론을 기반으로 전문가 시스템으로 구현되었다. 본 연구에서 개발된 시스템의 유용성을 확인하고자 정보통신분야 시장의 모수를 추정하는 실험을 실시하였다. 전문가를 대상으로 실시된 실험에서, 시스템을 사용한 모수의 추정치가 시스템을 사용하지 않았을 때와 비교하여 실제 모수와 더 가까움을 보임으로써 시스템의 유용성을 증명하였다.

로봇 인터페이스 활용을 위한 가속도 센서 기반 제스처 인식 (Accelerometer-based Gesture Recognition for Robot Interface)

  • 장민수;조용석;김재홍;손주찬
    • 지능정보연구
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    • 제17권1호
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    • pp.53-69
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    • 2011
  • 로봇 자체 또는 로봇에 탑재된 콘텐츠와의 상호작용을 위해 일반적으로 영상 또는 음성 인식 기술이 사용된다. 그러나 영상 음성인식 기술은 아직까지 기술 및 환경 측면에서 해결해야 할 어려움이 존재하며, 실적용을 위해서는 사용자의 협조가 필요한 경우가 많다. 이로 인해 로봇과의 상호작용은 터치스크린 인터페이스를 중심으로 개발되고 있다. 향후 로봇 서비스의 확대 및 다양화를 위해서는 이들 영상 음성 중심의 기존 기술 외에 상호보완적으로 활용이 가능한 인터페이스 기술의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 로봇 인터페이스 활용을 위한 가속도 센서 기반의 제스처 인식 기술의 개발에 대해 소개한다. 본 논문에서는 비교적 어려운 문제인 26개의 영문 알파벳 인식을 기준으로 성능을 평가하고 개발된 기술이 로봇에 적용된 사례를 제시하였다. 향후 가속도 센서가 포함된 다양한 장치들이 개발되고 이들이 로봇의 인터페이스로 사용될 때 현재 터치스크린 중심으로 된 로봇의 인터페이스 및 콘텐츠가 다양한 형태로 확장이 가능할 것으로 기대한다.

사례 기반 지능형 수출통제 시스템 : 설계와 평가 (Export Control System based on Case Based Reasoning: Design and Evaluation)

  • 홍원의;김의현;조신희;김산성;이문용;신동훈
    • 지능정보연구
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    • 제20권3호
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    • pp.109-131
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    • 2014
  • 최근 전 세계적인 원전 설비의 수요 증가로 원자력 전략물자 취급의 중요성이 높아지는 가운데, 국외 수출을 위한 원전 관련 물품 및 기술의 신청 또한 급증하는 추세이다. 전략물자 사전판정 업무는 통상 원자력 물자 관리에 해박한 전문가의 경험 및 지식에 근거하여 수행되어 왔지만, 급증하는 수요에 상응하는 전문 인력의 공급이 부족한 실정이다. 이러한 문제를 극복하기 위하여, 본 연구진은 전략물자 수출 통제를 위한 사례 기반 지능형 수출 통제 시스템을 설계 및 개발하였다. 이 시스템은 현장 전문가의 전담 업무이던 신규 사례에 대한 전략물자 사전판정 과정 업무의 주요 맥락을 자동화 하여 전문가 및 관계 기관이 감당해야 할 업무 부담을 줄이며, 빠르고 정확한 판정을 돕는 의사결정 지원 시스템의 역할을 맡는다. 개발된 시스템은 사례 기반 추론 (Case Based Reasoning) 방식에 기반을 두어 설계되었는데, 이는 과거 사례의 특성을 활용하여 신규 사례의 해법을 유추하는 추론 방법이다. 본 연구에서는 자연어로 작성된 전자문서 처리에 널리 사용되는 텍스트 마이닝 분석 기법을 원자력 분야에 특화된 형태로 응용하여 전략물자 수출통제 시스템을 설계하였다. 시스템 설계의 근거로 선행 연구에서 제안된 반자동식 핵심어 추출 방안의 성능을 보다 엄밀히 검증하였고, 추출된 핵심어로 신규 사례와 유사한 과거 사례를 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방안은 텍스트 마이닝 분야의 TF-IDF 방법 및 코사인 유사도 점수를 활용한 결과(${\alpha}$)와 원자력 분야에서 통용되는 개념적 지식을 계통으로 분류하여 도출한 결과(${\beta}$)를 조합하여 최종 결과 (${\gamma}$) 를 생성하게 된다. 세부 요소 기술의 성능 검증은 임상 데이터를 활용한 실험 및 실무 전문가의 의견수렴을 통해 이루어졌다. 개발된 시스템은 사전판정 전문 인력을 다수 양성하는 데 드는 비용을 절감하는 데 일조할 것이며, 지식서비스 산업의 의미 있는 응용 사례로서 관련 산업의 성장에 기여할 수 있을 것으로 보인다.

텍스트 마이닝을 활용한 지역 특성 기반 도시재생 유형 추천 시스템 제안 (Suggestion of Urban Regeneration Type Recommendation System Based on Local Characteristics Using Text Mining)

  • 김익준;이준호;김효민;강주영
    • 지능정보연구
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    • 제26권3호
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    • pp.149-169
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    • 2020
  • 현 정부의 주요 국책사업 중 하나인 도시재생 뉴딜사업은 매년 100 곳씩, 5년간 500곳을대상으로 50조를 투자하여 낙후된 지역을 개발하는 것으로 언론과 지자체의 높은 이목이 집중되고 있다. 그러나, 현재 이 사업모델은 면적 규모에 따라 "우리동네 살리기, 주거정비지원형, 일반근린형, 중심시가지형, 경제기반형" 등 다섯 가지로 나뉘어 추진되어 그 지역 본래의 특성을 반영하지 못하고 있다. 국내 도시재생 성공 키워드는 "주민 참여", "지역특화" "부처협업", "민관협력"이다. 성공 키워드에 따르면 지자체에서 정부에게 도시재생 사업을 제안할 때 지역주민, 민간기업의 도움과 함께 도시의 특성을 정확히 이해하고 도시의 특성에 어울리는 방향으로 사업을 추진하는 것이 가장 중요하다는 것을 알 수 있다. 또한 도시재생 사업 후 발생하는 부작용 중 하나인 젠트리피케이션 문제를 고려하면 그 지역 특성에 맞는 도시재생 유형을 선정하여 추진하는 것이 중요하다. 이에 본 연구는 '도시재생 뉴딜 사업' 방법론의 한계점을 보완하기 위해, 기존 서울시가 지역 특성에 기반하여 추진하고 있는 "2025 서울시 도시재생 전략계획"의 도시재생 유형을 참고하여 도시재생 사업지에 맞는 도시재생 유형을 추천하는 시스템을 머신러닝 알고리즘을 활용하여 제안하고자 한다. 서울시 도시재생 유형은 "저이용저개발, 쇠퇴낙후, 노후주거, 역사문화자원 특화" 네 가지로 분류된다 (Shon and Park, 2017). 지역 특성을 파악하기 위해 총 4가지 도시재생 유형에 대해 사업이 진행된 22개의 지역에 대한 뉴스 미디어 10만여건의 텍스트 데이터를 수집하였다. 수집된 텍스트를 이용하여 도시재생 유형에 따른 지역별 주요 키워드를 도출하고 토픽모델링을 수행하여 유형별 차이가 있는 지 탐색해 보았다. 다음 단계로 주어진 텍스트를 기반으로 도시재생 유형을 추천하는 추천시스템 구축을 위해 텍스트 데이터를 벡터로 변환하여 머신러닝 분류모델을 개발하였고, 이를 검증한 결과 97% 정확도를 보였다. 따라서 본 연구에서 제안하는 추천 시스템은 도시재생 사업을 진행하는 과정에서 신규 사업지의 지역 특성에 기반한 도시재생 유형을 추천할 수 있을 것으로 기대된다.