• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.77-87
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• 2021

스마트팩토리는 제조생산 전 과정이 디지털 자동화 솔루션으로 결합돼 생산성 및 품질, 그리고 고객만족도를 향상시키는 지능형 공장으로 스스로 제어할 수 있는 공장을 말한다. 독일, 유럽, 미국 등을 중심으로 전세계 제조 산업에서 급속도로 변화하고 있다. 우리 정부도 이러한 변화에 대응하기 위해 중소중견기업을 위한 스마트팩토리 보급확산 정책을 펼치고 있으며 산업자원통상부, 중소벤처기업부, 중소기업기술정보진흥원, 각 지역 테크노파크 등 관계부처 및 기관들과 삼성, SK, LG 등 대기업들이 스마트팩토리 지원 사업에 적극적인 투자를 하며 제조 스마트화에 나서고 있다[1]. 공장자동화(Factory Automation, FA) 구축에는 이기종 장비의 연결에 대해 많은 이슈들이 있다. 다양한 장비로부터의 다양한 통신 구성이 가장 힘든 측면이 그 이유이다. 같은 회사 제품들로만 구성되거나 표준안이 존재하면 모르겠지만, 오래된 장비와 최신의 장비, 사용 환경도 제각각인 장비들이 일련의 통신을 통해 통합 구축을 하려니 구축하기가 쉽지 않다. 이런 문제점을 해결하기위한 방법으로 전 세계적으로 널리 보급되어 있는 자동화 프로토콜의 하나이고, 대표적인 설비 제어시스템인 PLC의 수많은 공업 기기에서 통신표준으로 사용하고 있는 FieldBus중 하나인 Modbus를 이용하여 통신 하는 방안을 제시하고자 한다.

• 지식경영연구
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• 제23권3호
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• pp.129-152
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• 2022

디지털 전환의 핵심 인프라로서 데이터·네트워크·인공지능(D.N.A.) 분야의 확산과 유망 산업의 등장은 경제 전반에 걸쳐 활발한 디지털 혁신의 기반이 되고 있다. 본 연구에서는 텍스트마이닝 방법론을 적용하여 WoS 데이터베이스의 SCIE 급 색인에 해당하는 연구의 초록, 출판연도 및 연구분야를 입력변수로 활용하여 주요 토픽을 도출하였다. 우선, 단어 출현 빈도에 기반한 TF 및 TF-IDF 분석을 통해 주요 키워드를 확인하고, 이어서 g-DMR(Generalized Dirichlet-Multinomial Regression)을 이용하여 토픽 모델링을 수행하였는데, 다양한 형태의 변수를 메타정보로 활용 가능한 해당 토픽 모형의 이점으로 단순하게 토픽을 도출하는 것 이상의 의미를 적절하게 탐색할 수 있었다. 분석 결과에 따르면, 비즈니스 인텔리전스, 제조 생산 시스템, 서비스 가치 창출, 원격 진료, 디지털 교육 등의 토픽들이 디지털 전환에서 주요 연구주제인 것으로 식별되었다. 토픽 모델링의 결과를 요약하자면, 1) COVID-19 이후 비즈니스 인텔리전스를 주제로 하는 연구가 전 영역에서 활발하게 수행되고 있으며, 2) 제조 분야에서 지능형 제조 솔루션 및 메타버스 등의 이슈가 등장함에 따라 제조 생산 시스템에 관한 주제가 다시 한번 주목받고 있음을 확인하였다. 마지막으로, 3) 주제어 자체는 기술과 서비스의 측면에서 분리하여 볼 수 있지만, 다수의 연구에서 해당 기술들을 접목하여 적용된 다양한 서비스를 포괄적으로 다루고 있으므로 이를 별개로 해석하는 것이 바람직하지 못하다는 점을 알 수 있었다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
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• pp.200-201
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• 2023

디지털 트윈 기술은 현실 세계의 문제점을 해결하고 비용을 최소화하기 위한 가상세계를 만드는 방법으로 다양한 분야에 사용되고 있으며, 대규모 시스템인 선박이나 해양플랜트 등 해사 분야에도 적극적으로 활용되고 있다. 본 논문에서는 선박조종 시뮬레이터를 이용하여 연안 해역의 디지털 트윈을 구축하고자 하였으며, 이렇게 개발된 연안 해역의 디지털 트윈은 실제 해역의 해상교통 환경을 제공하여 해상교통이 복잡한 우리나라 연안 해역을 안전하게 관리하는 데 사용될 수 있다. 또한, 충돌위험 상황 및 사고 상황 등 가혹한 환경에 대한 가상의 해상교통 환경을 제공하여 연안 해역에서 자율운항선박과 관련된 기술과 지능형 해상교통정보 서비스를 개발하고 고도화하는 데 유용하게 사용될 수 있다. 더불어 실제 해상교통상황의 모니터링이 필요하지만 물리적으로 모니터링이 어려운 구역에 대한 3D 기반 모니터링 장비로 사용될 수 있으며, 항만/관제 구역의 항공뷰, 운항 중인 선박의 선교뷰/맹목구간뷰 등의 해상교통상황을 안전하게 관리하기 위한 기능을 제공할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.105-129
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• 2020

본 연구는 부도위험 예측을 위해 K-IFRS가 본격적으로 적용된 2012년부터 2018년까지의 기업데이터를 이용한다. 부도위험의 학습을 위해, 기존의 대부분 선행연구들이 부도발생 여부를 기준으로 사용했던 것과 다르게, 본 연구에서는 머튼 모형을 토대로 각 기업의 시가총액과 주가 변동성을 이용하여 부도위험을 산정했으며, 이를 통해 기존 방법론의 한계로 지적되어오던 부도사건 희소성에 따른 데이터 불균형 문제와 정상기업 내에서 존재하는 부도위험 차이 반영 문제를 해소할 수 있도록 하였다. 또한, 시장의 평가가 반영된 시가총액 및 주가 변동성을 기반으로 부도위험을 도출하되, 부도위험과 매칭될 입력데이터로는 비상장 기업에서 활용될 수 있는 기업 정보만을 활용하여 학습을 수행함으로써, 포스트 팬데믹 시대에서 주가 정보가 존재하지 않는 비상장 기업에게도 시장의 판단을 모사하여 부도위험을 적절하게 도출할 수 있도록 하였다. 기업의 부도위험 정보가 시장에서 매우 광범위하게 활용되고 있고, 부도위험 차이에 대한 민감도가 높다는 점에서 부도위험 산출 시 안정적이고 신뢰성 높은 평가방법론이 요구된다. 최근 머신러닝을 활용하여 기업의 부도위험을 예측하는 연구가 활발하게 이루어지고 있으나, 대부분 단일 모델을 기반으로 예측을 수행한다는 점에서 필연적인 모델 편향 문제가 존재하고, 이는 실무에서 활용하기 어려운 요인으로 작용하고 있다. 이에, 본 연구에서는 다양한 머신러닝 모델을 서브모델로 하는 스태킹 앙상블 기법을 활용하여 개별 모델이 갖는 편향을 경감시킬 수 있도록 하였다. 이를 통해 부도위험과 다양한 기업정보들 간의 복잡한 비선형적 관계들을 포착할 수 있으며, 산출에 소요되는 시간이 적다는 머신러닝 기반 부도위험 예측모델의 장점을 극대화할 수 있다. 본 연구가 기존 머신러닝 기반 모델의 한계를 극복 및 개선함으로써 실무에서의 활용도를 높일 수 있는 자료로 활용되기를 바라며, 머신러닝 기반 부도위험 예측 모형의 도입 기준 정립 및 정책적 활용에도 기여할 수 있기를 희망한다.

• 지능정보연구
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• 제17권3호
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• pp.115-130
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• 2011

온라인 스토어들은 다양한 방식으로 사용자들에게 신뢰감을 가져다 줄 수 있는 요인들을 제공하려고 한다. 대표적인 방식이 고객이 좋아할 만한 제품의 추천과 고객제품리뷰의 제공이다. 각각의 제공을 통해 신뢰의 선행요인이 되는 사회적 실재감을 향상시킬 수 있다는 연구들이 있어왔다. 따라서 본 연구에서는 추천 상황에 따른 사회적 실재감에 미치는 영향과 추천 상황과 제품군의 유형, 고객제품리뷰의 제공여부에 따라 사회적 실재감의 증가에 미치는 영향을 실험을 통해 분석하였다. 개인화 추천을 통해 사회적 실재감을 증대시킬 수 있었으며, 쾌락재에서는 고객제품리뷰의 제공을 통해 어떤 추천 상황에서든 사회적 실재감이 증대되나 유의한 차이를 보이지는 않았다.

• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.305-316
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• 2011

협업필터링은 다양한 분야에서 널리 활용되고 있지만 협업필터링의 추천 성능은 적용하는 기업의 비즈니스 형태나 발생하는 거래 데이터의 특성에 따라 다르게 나타나고 있다. 기업에서 협업필터링 추천시스템을 구축하려면 상당한 시간과 비용이 소요되기 때문에 구축된 추천시스템의 성과가 높지 않다면 기업 자원의 낭비를 초래할 뿐만 아니라 부정확한 추천서비스를 받는 고객들의 불만을 살 수 있다. 따라서 추천시스템 도입을 검토할 때 기업이 갖고 있는 데이터의 특성을 파악하고 이를 통해 추천시스템을 도입하는 것이 타당한지 사전에 예측할 수 있다면 불필요한 도입으로 인한 경제적 손실과 고객 만족도 저하를 막을 수 있을 것이다. 기존 연구에서는 협업필터링 추천 성과에 희박성, 우연성, 커버리지 등이 영향을 미칠 수 있다고 설명하고 있지만 이러한 요인들이 어떻게 얼마나 추천 성과에 영향을 미치는지, 요인들 간에 어떠한 상관관계가 있는지는 현재까지 구체적으로 밝혀진 바가 없다. 본 연구에서는 구매 트랜잭션으로부터 생성된 소셜네트워크로부터 밀도, 군집화계수, 집중도 등의 구조적 지표를 측정한 후 이들이 추천성과에 어떻게 영향을 미치는지 통계적 분석을 통해 실증적으로 규명한다. 이를 통해 협업필터링 추천시스템에 대한 도입 여부를 결정하고자 할 때 유용하게 사용될 수 있는 지침을 제공하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.1-19
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• 2018

주가 예측은 학문적으로나 실용적으로나 중요한 문제이기에, 주가 예측에 관련된 연구가 활발히 진행되었다. 빅 데이터 시대에 도입하면서, 빅 데이터를 결합한 주가 예측 연구도 활발히 진행되고 있다. 다수의 데이터를 기반으로 기계 학습을 이용한 연구가 주를 이룬다. 특히 언론의 효과를 접목한 연구 방법들이 주목을 받고 있는데, 그중 온라인 뉴스를 분석하여 주가 예측에 활용하는 연구가 주를 이루고 있다. 기존 연구들은 온라인 뉴스가 개별 회사에 대한 미치는 영향을 주로 살펴보았다. 또한, 관련성이 높은 기업끼리 서로 영향을 주는 것을 고려하는 방법도 최근에 연구되고 있다. 이는 동질성을 가지는 산업군에 대한 효과를 살펴본 것인데, 기존 연구에서 동질성을 가지는 산업군은 국제 산업 분류 표준에 따른다. 즉, 기존 연구들은 국제 산업 분류 표준으로 나뉜 산업군이 동질성을 가진다는 가정하에서 분석을 시행하였다. 하지만 기존 연구들은 영향력을 가지는 회사를 고려하지 못한 채 예측하였거나 산업군 내에서 이질성이 존재하는 점을 반영하지 못했다는 한계점을 가진다. 본 연구는 산업군 내에 이질성이 존재함을 밝히고, 이질성을 반영하지 못한 기존 연구의 한계점을 K-평균 군집 분석을 적용하여, 주가에 영향을 미치는 산업군의 동질적인 효과를 반영할 수 있는 방법론을 제안하였다. 방법론이 적합하다는 것을 증명하기 위해 3년간의 온라인 뉴스와 주가를 통해 실험한 결과, 다수의 경우에서 본 논문에서 제시한 방법이 좋은 결과를 나타냄을 확인할 수 있었으며, 국제 산업 분류 표준 산업군 내에서 이질성이 클수록 본 논문에서 제시한 방법이 좋은 효과를 보인다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 국제 산업 분류 표준으로 나누어진 기업들이 높은 동질성을 가지지 않는 다는것을 밝히고 이를 반영한 예측 모형의 효율성을 입증하였다는 점에서 의의를 가진다.

• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.119-138
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• 2017

최근 SNS는 개인의 의사소통뿐 아니라 마케팅의 중요한 채널로도 자리매김하고 있다. 그러나 사이버 범죄 역시 정보와 통신 기술의 발달에 따라 진화하여 불법 광고가 SNS에 다량으로 배포되고 있다. 그 결과 개인정보를 빼앗기거나 금전적인 손해가 빈번하게 일어난다. 본 연구에서는 SNS로 전달되는 홍보글인 비정형 데이터를 분석하여 어떤 글이 금융사기(예: 불법 대부업 및 불법 방문판매)와 관련된 글인지를 분석하는 방법론을 제안하였다. 불법 홍보글 학습 데이터를 만드는 과정과, 데이터의 특성을 고려하여 입력 데이터를 구성하는 방안, 그리고 판별 알고리즘의 선택과 추출할 정보 대상의 선정 등이 프레임워크의 주요 구성 요소이다. 본 연구의 방법은 실제로 모 지방자치단체의 금융사기 방지 프로그램의 파일럿 테스트에 활용되었으며, 실제 데이터를 가지고 분석한 결과 금융사기 글을 판정하는 정확도가 사람들에 의하여 판정하는 것이나 키워드 추출법(Term Frequency), MLE 등에 비하여 월등함을 검증하였다.

• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.177-192
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• 2012

최근 추천시스템에 대한 연구는 고객에게 적합한 상품을 추천하는 것에서 진일보하여, 고객이 선호할만한 친구나 배우자를 추천해주는 인맥 연결분야로 확장되고 있다. 이러한 인맥 연결의 주요한 분야로 미혼남녀를 소개시키는 온라인 데이트시스템을 생각할 수 있다. 본 연구는 사용자에게 적합한 데이트 상대를 추천해주는 온라인 매칭시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 기존의 상품추천 시스템과는 다르게, 추천 받는 고객뿐만 아니라, 추천 되는 상대방의 호감도를 함께 고려하여, 양자가 상호 대칭적인 만족도를 갖도록 설계하였다. 또한, 인기인에게 추천이 편중되거나, 비인기인들이 추천에서 소외되지 않고, 시스템 참여자들이 전체적으로 일관된 추천 만족도를 가질 수 있도록 하였다. 본 연구에서 제안한 매칭 시스템은 Mutually Beneficial Matching(MBM) 시스템이라 명명하였으며, 이를 다른 두 일반적인 매칭 기법인 Preference-Based Matching(PBM) 기법 및 Arithmetic Mean-Based Matching(AMM) 기법과 비교하여 성능평가를 수행하였다. 즉, 위의 세 가지 기법을 Java를 사용하여 prototype으로 구현한 후, 가상의 미혼남녀 200명의 데이터에 적용하여 비교 분석하였다. 그 결과, 제안된 MBM 기법이 PBM 및 AMM 기법에 비하여 통계적으로 유의하게 높은 상호호감도(Mutual Preference)를 보임을 알 수 있었고, 호감도의 대칭성(Symmetric Ratio)도 대부분의 경우 높게 도출됨을 확인하였다. 뿐만 아니라, 제안된 MBM 기법은 PBM 기법보다 추천에서 소외된 고객 수(Number of Outsiders)가 적어서, 매칭 pool안의 사용자들에게 전체적으로 호혜적이고 일관된 추천서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.55-75
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• 2010

일반적인 순차패턴 마이닝에서는 분석 대상 데이터 집합에 포함되는 구성요소의 발생 순서만을 고려하며, 따라서 단순 순차패턴은 쉽게 찾을 수 있는 반면 실제 응용 분야에서 널리 활용될 수 있는 관심도가 큰 순차패턴을 탐색하는데 한계가 있다. 이러한 단점을 보완하기 위한 대표적인 연구 주제들 중의 하나가 가중치 순차패턴 탐색이다. 가중치 순차패턴 탐색에서는 관심도가 큰 순차패턴을 얻기 위해서 구성요소의 단순 발생 순서 뿐만 아니라 구성요소의 가중치를 추가로 고려한다. 본 논문에서는 발생 간격에 기반 한 순차패턴 가중치 부여 기법 및 이를 활용한 순차 데이터 스트림에 대한 가중치 순차패턴 탐색 방법을 제안한다. 발생 간격 기반 가중치는 사전에 정의된 별도의 가중치 정보를 필요로 하지 않으며 순차정보를 구성하는 구성요소들의 발생 간격으로부터 구해진다. 즉, 순차패턴의 가중치를 구하는데 있어서 구성요소의 발생순서와 더불어 이들의 발생 간격을 고려하며, 따라서 보다 관심도가 크고 유용한 순차패턴을 얻는데 도움이 된다. 한편, 근래 대부분의 컴퓨터 응용 분야에서는 한정적인 데이터 집합 형태가 아닌 데이터 스트림 형태로 정보를 발생시키고 있다. 이와 같은 데이터 생성 환경의 변화를 고려하여 본 논문에서는 순차 데이터 스트림을 마이닝 대상으로 고려하였다.