• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.177-192
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• 2016

기계학습(Machine Learning)은 인공 지능의 한 분야로, 데이터를 이용하여 기계를 학습시켜 기계 스스로가 데이터 분석 및 예측을 하게 만드는 것과 관련한 컴퓨터 과학의 한 영역을 일컫는다. 그중에서 SVM(Support Vector Machines)은 주로 분류와 회귀 분석을 목적으로 사용되는 모델이다. 어느 두 집단에 속한 데이터들에 대한 정보를 얻었을 때, SVM 모델은 주어진 데이터 집합을 바탕으로 하여 새로운 데이터가 어느 집단에 속할지를 판단해준다. 최근 들어서 많은 금융전문가는 기계학습과 막대한 데이터가 존재하는 금융 분야와의 접목 가능성을 보며 기계학습에 집중하고 있다. 그러면서 각 금융사는 고도화된 알고리즘과 빅데이터를 통해 여러 금융업무 수행이 가능한 로봇(Robot)과 투자전문가(Advisor)의 합성어인 로보어드바이저(Robo-Advisor) 서비스를 발 빠르게 제공하기 시작했다. 따라서 현재의 금융 동향을 고려하여 본 연구에서는 기계학습 방법의 하나인 SVM을 활용하여 매매성과를 올리는 방법에 대해 제안하고자 한다. SVM을 통한 예측대상은 한국형 변동성지수인 VKOSPI이다. VKOSPI는 금융파생상품의 한 종류인 옵션의 가격에 영향을 미친다. VKOSPI는 흔히 말하는 변동성과 같고 VKOSPI 값은 옵션의 종류와 관계없이 옵션 가격과 정비례하는 특성이 있다. 그러므로 VKOSPI의 정확한 예측은 옵션 매매에서의 수익을 낼 수 있는 중요한 요소 중 하나이다. 지금까지 기계학습을 기반으로 한 VKOSPI의 예측을 다룬 연구는 없었다. 본 연구에서는 SVM을 통해 일 중의 VKOSPI를 예측하였고, 예측 내용을 바탕으로 옵션 매매에 대한 적용 가능 여부를 실험하였으며 실제로 향상된 매매 성과가 나타남을 증명하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제10권4호
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• pp.26-37
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• 2009

국토해양부는 21세기 지식 정보화 사회에 적극적으로 대응하고 건설사업을 효율적으로 추진하여 건설산업의 생산성을 향상시키고 건설사업관리를 효율적으로 하기위해 건설CALS(Construction Continuous Acquisition & Life-cycle Support)사업을 추진하고 있다. 국토해양부 발주사업에 비교적 성공적으로 적용하고 있지만 건설CALS의 성과는 체계적으로 파악된 바가 없으며 게다가 타 SOC정보화사업과 비교하여 그 수준이 어느 정도인지 알 수가 없는 실정이다. 이에 본 연구에서는 선행연구에서 제시한 평가지표를 사용하여 건설 CALS의 정보화수준을 측정하고 이를 타 건설부문과 비교하여 건설CALS의 현 수준을 객관적이고 체계적으로 파악하였다. 평가는 정보화기반(네트워크, 하드웨어, 표준화, 데이터, 정보화, 정보보호), 정보화이용(정보 활용도, 정보기술도입효과), 정보화지원(정보화목표, 정보화조직, 정보화예산, 정보화 교육)의 세 개 분야에서 수행하였으며, 이를 '기업정보화 수준평가', '중소기업 정보화 수준평가', 'IICI(informatization Index for the Construction Industry)'와 비교하였다. 비교결과를 가지고 각각의 영역별로 우수한 인자와 열등한 인자를 추출하였다. 이 연구결과는 건설CALS의 정보화수준을 체계적으로 파악하여 향후 예산수립시 배분의 우선순위를 결정하는데 유용하게 활용될 수 있을 것이라 생각된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.97-107
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• 2015

최근까지 한국은 3년 연속 UN 발표 전자정부 세계 1위를 차지했다. 이에 버금하여, 한국의 정책수립과 비전에 따라 예산 집행규모는 꾸준히 성장해, 정보화사업의 대형 정보화 프로젝트 증가로 이어졌다. 특히 불특정 대다수 사용자들에게 영향을 미칠 수 있는 Mission Critical한 공공 인프라의 경우 다양하고 복잡해진 사용자들의 요구를 충족시킬 수 있는 새로운 기술이 적용된 고품질의 정보시스템 구축 필요성이 대두되고 있다. 이와 같은 대표적인 영역의 하나인 국방 정보체계에서는 첨단 기술을 적용하여 선진 군사역량을 구축하고, 효율적인 국방경영을 구현하는 핵심 역할을 수행하기 위해 네트워크 중심 국방 지식정보화를 국방정보화의 비전으로 제시하고 이에 따라 국방정보화 추진체계의 선진화 및 국방정보시스템의 고도화를 추진하고 있다. 본 연구에서는 Mission Critical한 공공 인프라의 대표격인 국방 분야 정보화사업의 시험평가와 관련된 새로운 품질지표를 고찰하였다. 먼저 관련 국제표준 및 가이드를 고찰하였고, 실제 시험평가 사례를 분석하였으며, 이를 확장하여 전자정부법(법률 제12346호, 2014. 1.28. 공표, 2014. 7.29. 시행)의 근거에 따라 현재 사용되고 있는 감리 점검 항목에 적용하였다. 제안하는 모델을 공공부문 중 국방 분야 정보화사업의 시험평가에 적용하였을 경우, 국방정보화 사업의 생산성에 미치는 영향을 분석한 결과, 국방정보화 사업의 신뢰성, 전문성, 안전성의 요소로 시험평가 생산성이 향상 될 수 있다는 가능성을 확인하였다.

• 기술혁신연구
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• 제24권4호
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• pp.1-26
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• 2016

연구자의 성장경로에 있어서 박사학위를 취득한 이후 시점은 변곡점이 형성되는 전환기로 경험에 커다란 영향을 미치는 것으로 나타나고 있다. 교수의 지도를 받는 학생의 입장에서 벗어나 독립된 연구자로 발전하는 중요한 시기이다. 또한 신진연구자 시기는 개인 연구역량의 축적과 더불어 독립적인 연구자로서 대외적인 명성과 네트워크를 형성하기 시작하는 시기이다. 본 연구에서는 박사학위 취득 후 안정적인 연구자로서 자리 잡기 전까지의 경험에 주목하였다. 이 기간 동안 포닥 연구원의 경험이 지식이전 활동에 어떠한 영향을 미치는 지 탐색하고자 한다. 본 연구의 목적은 대학 신진연구자를 중심으로 논문 성과와 공저자 관계로 나타나는 지식이전 활동에 영향을 미치는 요인을 분석하는 것이다. 박사취득 후 대학의 전임교원으로 임용되기 전까지 경험이 연구자의 논문 성과에 어떠한 영향을 미치는지를 분석하였다. 2008년도 신진연구자지원사업을 수행한 대학 연구자를 대상으로 국가과학기술정보시스템에서 제공하는 연구자 정보를 활용하여 학력 및 경험사항, 연구 성과 등에 대한 정보를 수집하고 STATA를 활용하여 회귀분석을 실시하였다. 분석 결과, 포닥 기간의 경험 중 기관의 다양성이 논문 성과와 연구 네트워킹 형성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 포닥 경험의 상호작용 측면에서 포닥 경험 기간이 길고 국외 포닥 경험이 있는 경우 연구 네트워킹 형성에 긍정적인 영향을 미치고, 포닥 경험 기간 중 경험한 기관이 많고 국외 포닥 경험이 있는 경우 논문 성과와 연구 네트워킹 형성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 포닥 기간의 경험이 연구성과에 영향을 미치는 요인 중 하나의 변수로 고려할 수 있고 포닥 연구원 지원제도와 관련된 정부 정책을 수립하는데 큰 시사점을 제시할 것으로 판단된다.

• 경영정보학연구
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• 제10권2호
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• pp.137-158
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• 2008

기업 경쟁력 강화의 중요한 이슈인 대량 개별화(mass-customization)의 실행을 위하여 통합 고객관계 관리 프로세스로서의 CRM(customer relationship management)에 대한 관심과 활용에 대한 필요성은 점점 더 높아지고 있다. 특히, 기존 고객들의 구매 정보를 기반으로 고객의 구매 패턴을 파악하고 의도를 예측하는 것은 오늘날 실질적인 판매 전략을 수립하는 마케팅 분야에서 상당히 큰 비중을 차지하고 있다. 고객의 구매의도 예측에는 대량의 데이터로부터 과거에 인지하지 못했던 의미 있고, 근거 있는 정보를 추출하는 데이터마이닝(datamining)이 주로 사용되고 있다. 기존의 구매의도 예측에 사용된 데이터마이닝 기법들은 주로 신경망(neural networks)과 로지스틱 회귀분석(logistic regression analysis)이었는데, 예측 정확성 및 모형 구축의 어려움으로 인한 다양한 문제점들이 제기되고 있는 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 기법들이 가지고 있는 단점들을 개선하기 위하여 신경망과 로지스틱 회귀분석 외에 연관규칙(association rule), 연관성 매트릭스(association matrix), 의사결정 나무(decision tree), 베이지안 망(bayesian network), SVM(support vector machine) 기법들을 추가로 제안하였다. 본 연구의 목적은 고객의 특정 상품에 대한 구매의도 예측을 위하여 새로운 알고리즘을 제시하기보다는 기존의 다양한 데이터마이닝 기법들을 적용시켜 봄으로써, 가장 우수한 예측성과를 나타내는 기법을 발견하는 것이다. 연구에 사용된 자료는 기존의 연구에서는 적용되지 않았던 편의점의 영수증 데이터이다. 예측 목표상품은 카테고리화 된 '우유'와 '냉동식품'이며, 제안된 기법들의 신뢰성을 위하여 전체 데이터를 10개의 training과 test 셋으로 중복되지 않게 구분함과 동시에 10번의 교차 검증(cross validation)을 실시하였다. 실험 결과 SVM이 영수증 데이터를 이용한 고객의 특정 상품에 대한 구매의도 예측에서 가장 우수한 성과를 나타내는 것을 확인하였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제4권4호
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• pp.277-286
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• 2002

터널을 설계함에 있어서 굴착방법이나 지보패턴을 결정할 때 어려움을 겪는 주된 요인은 현지 지반에 작용하는 응력조건 및 암반상태를 정확히 파악하는데 한계가 있기 때문이다. 현장 장비의 제약, 터널을 굴착 위치까지 접근성이 난이함 등의 기술적인 제약뿐만 아니라 최근에는 민원이나 각종 인허가 등으로 더욱 많은 제약요건이 존재한다. 그럼에도 불구하고 최근들어 대안설계나 턴키설계를 통하여 직접적인 시추에 의존하지 않더라도 미지의 산악터널구간에 대한 지반정보를 획득할 수 있는 고급화된 물리탐사기술이 눈부시게 발전하는 추세이며 이를 통하여 터널굴착구간의 암반에 대한 직 간접적인 지반정보를 입수할 수 있다. 인공신경망 (ANN)의 장점은 이러한 적은 양의 지반정보와 생물학적인 로직화 과정을 통하여 입력변수에 대한 보다 신뢰성있는 결과를 제공하여 준다는 것이다. 본 연구에서는 미지의 터널굴착구간에 대한 예비 지반정보를 입력항목으로 하여 인공신경망의 오류역전파 학습알고리즘기법에 의하여 학습된 패턴을 가지고 미지의 터널굴착구간에 대한 예비 암반분류 (RMR)를 수행하는데 그 목적을 두었다. 이를 위하여 연장 4km에 달하는 ${\triangle}{\triangle}$터널현장에 대한 인공신경망 모형적용시 입력자료에 대한 적정성을 사전 평가하였고, 그 이후에 물리탐사자료를 입력변수로 활용하여 미지의 터널구간에 대한 RMR을 예측하였다. 그 결과 자료의 일치성이나 예측 RMR에 대한 신뢰도가 높은 것으로 나타났으며, 향후에는 학습효과를 높이기 위한 입력변수의 민감도 분석 (sensitivity analysis)수행 및 모델과정에서 노출된 몇가지 문제점 보완등을 통하여 설계에 적극적으로 활용하고자 한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.699-708
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• 2017

세계 경제 및 산업 환경 변화에 따라 새로운 성장동력 방안으로 서비스산업의 중요성이 점차 높아가고 있다. 선진국에서는 이미 서비스산업의 경쟁력을 강화하여 경제의 고부가가치화를 추진하고 있다. 새로운 서비스를 개발하는 것은 넓은 범위의 자원이 투입되어야 한다. 따라서 고객, 공급자, 그리고 다양한 지식창출기관과의 협력과 네트워크 구축 역량은 기업의 주요한 경쟁력의 원천이 되고 있다. 본 논문은 선진국에 비해 낙후되어 있는 국내 서비스산업의 혁신역량을 제고하기 위해 국내 서비스산업을 산업 유형별로 분류하고, 분류된 산업 별로 협업 파트너에 따라 혁신 성과가 어떻게 다르게 나타나는지를 분석하였다. Dialogic사의 혁신 패턴 별 산업분류를 응용한 방식(홍성민 장선미 2009)을 도입하여 산업 유형별로 외부협력 성과가 다르게 나타남을 보였다. 분석결과 전체 산업에서 기업들은 고객, 경쟁사와 협업하는 경우가 많았으나 민간 서비스업체(컨설팅사나 커머셜랩)와 협업한 경우 제품 혁신성과가 나타났다. '서비스 내 혁신' 산업에서는 대학과 협업이 조직혁신성과로, '서비스를 통한 혁신'산업에서는 고객과의 협업이 마케팅혁신 성과에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과로 국내 서비스산업의 활성화를 위해서는 기업과 전문적으로 협업할 수 있는 컨설팅사나 대학의 전문인력 양성이 필요하다는 시사점이 도출되었다.

• 벤처창업연구
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• 제9권2호
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• pp.45-60
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• 2014

최근 여성들의 학력과 사회적인 지위가 높아지면서 여성창업가들이 증가하고 있다. 또한 창업에 대한 연구들도 활발해지면서 여성창업에 대해서도 연구도 증가하고 있다. 여성창업에 대한 연구는 여성들의 기업가정신, 창업동기, 성과간의 관계에 대하여 논의되어 왔지만 체계적인 연구가 부족하다. 그러나 여성창업의 활성화를 위해서는 여성창업가들에 대한 다양한 측면의 연구들이 필요하다. 이러한 점에서 본 연구는 여성창업가들의 심리적, 환경적, 개인적 특성들이 창업효능감과 창업동기, 창업성과에 미치는 영향을 실증연구를 통해 규명하고자 한다. 본 연구는 여성창업가들을 대상으로 설문하여 실증 분석하였으며, 분석결과 여성창업의 심리적 요인들이 창업효능감의 탐색, 계획, 실행단계에 영향을 미치고 환경적 요인들과 개인적 요인들은 집행, 실행단계에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 창업효능감의 탐색단계는 창업동기에 영향을 미치고 창업 동기는 창업성과에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 연구의 결과는 우리나라의 여성창업기업의 증가와 성장을 위해서 이론적 시사점 및, 정책 지원 방향을 제시하고자 한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제11권3호
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• pp.235-245
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• 2005

네트워크 기술의 발달에 힘입어 인터넷이 국가와 사회의 중요한 기반 시설로 자리잡고 있으며, 이를 통한 범죄적 동기를 갖는 해킹 사고의 증가 추세로 인해, 우리 사회 전반적으로 정보에 대한 보호가 시급한 문제로 대두되고 있다. 최근 침입의 형태는 기존 공격자의 직접적인 시스템 침입 및 악의적 행위들의 행사와는 달리 침입 자동화 도구들을 사용하는 형태로 변모해 가고 있다. 알려지지 않은 공격의 유형 또한 변형된 이들 도구들의 사용이 대부분이다. 이들 공격 도구들 대부분은 기존 형태에서 크게 벗어나지 않으며, 침입 도구의 산출물 또한 공통적인 형태로 존재한다. 본 논문에서는 멀티 에이전트 기반의 침입자 역 추적 시스템의 설계 및 구현에 관하여 기술하였다. 본 연구의 시스템은 우선, 알려지지 않은 다양한 공격을 기존 유사한 공격군으로 분류하기 위하여 SOM(Self-Organizing Maps)을 적용하였고, 침입 분석 단계에서는 공격 도구들의 패턴을 지식베이스로 정형화하였다. 이를 기반으로 에이전트 기반의 역 추적 시스템이 활성화 되고, 피 침입 시스템으로부터의 침입 흔적을 발견하여 이전 침입 경유 시스템으로의 경로를 자동으로 역 추적 하게 된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제21권4호
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• pp.14-25
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• 2018

고속철도(HSR)의 운영은 집적이익에 영향을 미치며, 개별 경제활동들은 경제적 이익을 극대화할 수 있는 곳으로 이전한다. 이러한 측면에서 볼 때, 고속철도역과의 인접성은 고속철도 네트워크를 통한 이익 극대화를 영위할 수 있는 핵심구역으로 간주할 수 있다. 본 연구에서는 GIS를 이용한 한국과 일본의 서비스 산업 핫스팟 분석을 통해 고속철도역 주변에 대한 집적효과를 분석하고자 하였다. 한국과 일본의 집계구 데이터를 활용하여 분석을 수행하였으며, 일정 규모 이상 도심에 위치하고 있는 고속철도역이 입지하고 있는 한국 8개, 일본 큐슈신칸센 4개역을 대상으로 하였다. 분석결과 구포역과 카고시마츄오역 등 2개 역을 제외한 나머지 10개 역들 반경 1km 이내에서 서비스산업의 집적이 관측되었다. 여가, 레저, 협회 및 특정 전문 서비스산업들의 경우 고속철도승객을 통한 관광객 유입 혹은 지식교류 등의 효과를 영위함으로써 사회경제적 이익을 얻을 수 있다. 이를 고려했을 때, 역 주변에 대한 핫스팟의 도출은 역 접근성과의 관련성을 보여줄 수 있을 것이다. 분석결과를 정책적으로 보았을 때, 향후 역 주변 개발에 있어서 서비스 산업과 관련 산업들의 사회경제적 이익을 극대화할 수 있도록 지원 또한 필요할 것이다.