• 지능정보연구
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• 제16권4호
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• pp.21-41
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• 2010

본 논문은 다양한 사용자의 개인적 검색요구를 충족시키지 못하는 기존 검색시스템의 문제점을 해결하기 위해 사용자의 묵시적 피드백을 이용한 적응형 사용자 기호정보 기반의 개인화 검색을 실현하고, 검색결과에 대한 실시간 필터링을 통해 사용자에게 적합한 검색 결과를 제공하는 시스템을 제안한다. 기존의 검색 시스템들은 검색의도의 불확실성 때문에 사용자의 검색실패율이 높다. 검색 의도의 불확실성은 동일한 사용자가 "java"와 같은 다의어에 대해 동일한 질의어를 사용하더라도 다른 검색 결과를 원할 수 있다는 것이며, 단어의 수가 적을수록 불확실성은 가중될 것이다. 실시간 필터링은 사용자의 도메인 지정여부에 따라 주어진 도메인에 해당하는 웹문서들만 추출하거나, 적절한 도메인을 추론하고 해당하는 웹문서들만 검색 결과로 보여주는 것으로, 일반적인 디렉토리 검색과 유사하지만 모든 웹문서에 대해 이루어진다는 것과 실시간으로 분류된다는 것이 다르다. 실시간 필터링을 개인화에 활용함으로써 검색 결과의 수를 줄이고 검색만족도를 개선했다. 본 논문에서 생성한 기호정보파일은 계층적 구조로 이루어지며, 상황정보의 반영이 가능하기 때문에 의도의 불확실성을 해결 할 수 있다. 또한 사용자의 도메인별 웹문서 검색 동작을 효과적으로 추적(track) 할 수 있으며, 사용자의 기호 변화를 적절하게 알아낼 수 있다. 각 사용자 식별을 위해 IP address를 사용했으며, 기호정보파일은 사용자의 검색 행동에 대한 관찰을 기반으로 지속적으로 갱신된다. 또한 사용자의 검색결과에 대한 행동 관찰을 통해, 사용자 기호를 인지하고, 기호정보를 동적으로 반영했으며, 검색결과에 대한 만족도를 측정했다. 기호정보파일과 반영비율은 사용자가 검색을 수행할 때 시스템에 의해 생성되거나 갱신된다. 실험결과 적응형 사용자 기호정보파일과 실시간 필터링을 함께 사용함으로써, 상위 10개의 검색결과 중 평균 4.7개의 결과들에 대해 만족하는 것으로 나타났으며, 이는 구글의 결과에 비해 약 23.2% 향상된 만족도를 나타내었다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.163-178
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• 2014

본 연구는 스마트카드 가상화(ViSCa: Virtualization of Smart Cards) 플랫폼 기반의 모바일 결제 서비스를 제안하고 타 사례와 비교분석을 한다. 스마트카드 가상화 플랫폼 기반의 모바일 결제 서비스는 단말 가상화 기술을 이용하여 스마트카드 하드웨어를 가상화하고, 모바일 클라우드 기술을 통해 가상화된 스마트카드에 대한 통합 관리를 목표로 하는 Smart Cards as a Service (이하 SCaaS)이다. 스마트카드 가상화 플랫폼 기반 모바일 결제 서비스는 스마트카드를 가상화하여 클라우드에 저장한 후, 애플리케이션(이하 앱)을 통해 사용자 인증을 거쳐 모바일 클라우드에 저장된 스마트카드 중 한 가지를 선택하여 결제한다. 연구 범위 설정 및 사례 선정을 위해 선행연구에서 진행한 모바일 결제 서비스 분류 방식을 토대로 제안하는 서비스와 관련 있는 특징별, 서비스 유형별 그룹을 도출하였다. 공통적으로 기존 결제수단(신용카드) 정보를 모바일 기기에 저장하여 오프라인 매장에서 결제하는 특징을 지닌 것으로 나타났다. 도출된 그룹은 금융거래정보의 저장 위치에 따라 앱과 연결된 서버에 저장하는 '앱 방식'과 모바일 기기 내부의 보안요소(Secure Element, SE)에 금융거래정보가 담긴 IC(Integrated Circuit, 집적회로) 칩을 탑재하는 '모바일 카드 방식'으로, 2 가지 서비스 유형으로 나타낼 수 있다. 모바일 결제 서비스의 채택 요인 및 시장 환경 분석과 관련된 선행연구를 토대로 경제성, 범용성 보안성, 편리성, 응용성, 효율성, 총 6가지 비교분석을 위한 평가 요인을 도출하였으며, 스마트카드 가상화 플랫폼 기반 모바일 결제 서비스와 도출된 그룹에서 선정된 사례 5 가지를 비교 분석하였다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.39-58
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• 2014

빅데이터의 중요성에 대한 인식이 확산되고, 관련한 기술이 발전됨에 따라, 최근에는 빅데이터의 처리와 분석의 결과를 어떻게 시각화할 것인지가 매우 관심 받는 주제로 부각되고 있다. 이는 분석된 결과를 보다 명확하고 효과적으로 전달하는 데에 있어서 데이터의 시각화가 매우 효과적인 방법이기 때문이다. 시각화는 분석 시스템과 사용자가 소통하기 위한 하나의 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 담당하는 역할을 한다. 통상적으로 이러한 GUI 부분은 데이터의 처리나 분석의 결과와 독립될 수록 시스템의 개발과 유지보수가 용이하며, MVC(Model-View-Controller)와 같은 디자인 패턴의 적용을 통해 GUI와 데이터 처리 및 관리 부분 간의 결합도를 최소화하는 것이 중요하다. 한편 빅데이터는 크게 정형 데이터와 비정형 데이터로 구분할 수 있는데 정형 데이터는 시각화가 상대적으로 용이한 반면, 비정형 데이터는 시각화를 구현하기가 복잡하고 다양하다. 그럼에도 불구하고 비정형 데이터에 대한 분석과 활용이 점점 더 확산됨에 따라, 기존의 전통적인 정형 데이터를 위한 시각화 도구들의 한계를 벗어나기 위해 각각의 시스템들의 목적에 따라 고유의 방식으로 시각화 시스템이 구축되는 현실에 직면해 있다. 더욱이나 현재 비정형 데이터 분석의 대상 중 대부분을 차지하고 있는 텍스트 데이터의 경우 언어 분석, 텍스트 마이닝, 소셜 네트워크 분석 등 적용 기술이 매우 다양하여 하나의 시스템에 적용된 시각화 기술을 다른 시스템에 적용하는 것이 용이하지 않다. 이는 현재의 텍스트 분석 결과에 대한 정보 모델이 서로 다른 시스템에 적용될 수 있도록 설계되지 못하는 경우가 많기 때문이다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 다양한 텍스트 데이터 분석 사례와 시각화 사례들의 공통적 구성 요소들을 식별하여 표준화된 정보 모델인 텍스트 데이터 시각화 모델을 제시하고, 이를 통해 시각화의 GUI 부분과 연결할 수 있는 시스템 모델로서의 시각화 프레임워크인 TexVizu를 제안하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.59-71
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• 2014

KOSPI200 선물 트레이딩을 위해 업계에서는 여러 전략으로 포트폴리오를 구성해서 운용한다. 동일한 전략 모음을 갖고 있더라도 포트폴리오를 어떻게 구성하느냐에 따라 수익은 크게 차이가 난다. 시장 상황에 맞는 전략들로 포트폴리오를 구성하는 것은 오랜 경험과 탁월한 노하우가 있어야하는 어려운 작업이다. 본 논문에서는 SVM을 활용하여 쉽고 빠르게 적절한 전략 포트폴리오를 구성하는 방법을 제시하였다. 본 논문에서 제안한 시스템의 성과는 벤치마킹의 성과와 비교하여 2배 이상의 수익을 내는 것을 확인하였다. 1990.01.03~2011.11.04 동안의 KOSPI200 데이터 중 이전 80%의 데이터로 학습을 하고 최근 20%의 데이터로 성능을 시험하였다. 각 전략별로 선택여부를 판별하는 SVM모델을 만들고 그 결과를 바탕으로 포트폴리오를 구성하였다. 벤치마킹을 위해 KOSPI200 선물을 2계약 매수한 경우의 수익, 시험 시작 직전 30일간 최고 수익을 낸 2개 전략의 수익, 실제 최고 수익을 낸 전략 2개를 보유했을 때의 수익과 비교하였다. 매매 비용을 반영하지 않을 때는 벤치마킹은 132.2~510.37pt의 수익을 냈고, 본 시스템은 1072.36~1140.91pt의 수익을 보여주었다. 그리고 거래비용을 감안하면 벤치마킹은 130.44~502.41pt의 수익을 냈고, 본 시스템은 706.22pt~768.95pt의 수익을 나타내었다. 본 논문은 기계학습을 통한 전략 포트폴리오를 구성하는 방안이 유의미하며 실전에 활용할 수 있음을 보여주었다. 이를 바탕으로 여러 전략과 다양한 시장에 적용해서 안정성을 검증하면 견고한 상용 솔루션으로 발전시킬 수 있을 것이다. 그리고 자금관리 기법을 더 반영한다면 수익을 더욱 크게 향상시킬 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.81-96
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• 2013

웹의 발전과 콘텐츠 산업의 팽창으로 비디오 데이터가 폭발적으로 증가함에 따라 데이터의 정보 검색은 매우 중요한 문제가 되었다. 그동안 비디오 데이터의 정보 검색과 브라우징을 위해 비디오의 프레임(frame)이나 숏(shot)으로부터 색채(color)와 질감(texture), 모양(shape)과 같은 시각적 특징(features)들을 추출하여 비디오의 내용을 표현하고 유사도를 측정하는 내용 기반(content-based)방식의 비디오 분석이 주를 이루었다. 영화는 하위 레벨의 시청각적 정보와 상위 레벨의 스토리 정보를 포함하고 있다. 저차원의 시각적 특징을 통해 내용을 표현하는 내용 기반 분석을 영화에 적용할 경우 내용 기반 분석과 인간이 인지하는 영화의 내용 사이에는 의미적 격차(semantic gap)가 발생한다. 왜냐하면 영화의 스토리는 시간의 진행에 따라 그 내용이 변하고, 관점에 따라 주관적 해석이 가능한 고차원의 의미정보이기 때문이다. 따라서 스토리 차원의 정보 검색을 위해서는 스토리를 모델링하는 정형화된 모형이 필요하다. 최근 들어 소셜 네트워크 개념을 활용한 스토리 기반의 비디오 분석 방법들이 등장하고 있다. 그러나 영화 속 등장인물들의 소셜 네트워크를 통해 스토리를 표현하는 이 방법들은 몇 가지 문제점들을 드러내고 있다. 첫째, 등장인물들의 관계에만 초점이 맞추어져 있으며, 스토리 진행에 따른 등장인물들의 관계 변화를 역동적으로 표현하지 못한다. 둘째, 등장인물의 정체성과 심리상태를 보여주는 감정(emotion)과 같은 심층적 정보를 간과하고 있다. 셋째, 등장인물 이외에 스토리를 구성하는 사건과 배경에 대한 정보들을 반영하지 못하고 있다. 따라서 본 연구는 기존의 스토리 기반의 비디오 분석 방법들의 한계를 살펴보고, 문제 해결을 위해 문학 이론에서 제시하고 있는 서사 구조에 근거하여 스토리 모델링에 필요한 요소들을 인물, 배경, 사건의 세 가지 측면에서 제시하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.97-121
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• 2013

급변하는 환경 속에서 지속적인 경쟁우위와 혁신을 위한 지식의 중요성이 증대되면서, 그 동안 지식공유에 관한 많은 연구들이 있었다. 그런데, 이러한 연구들의 대부분이 응답자의 인지오차가 내재된 서베이에 의존해왔다. 본 연구는 대표적인 온라인 지식협업 커뮤니티인 위키피디아 유저들의 온라인 행위만을 토대로 지식공유 참여정도에 대한 행위 특성들간의 관계를 도출하였다. 그런데, 유저들의 편집 참여 패턴이 서로 다르기 때문에 편집횟수는 같아도 재방문기간은 달라질 수 있고 이에 따라 지식공유 결과가 달라질 수 있으므로, 지식공유 참여정도를 아티클 편집 참여횟수와 재방문기간의 두 가지 관점에서 접근하였다. 지식공유 참여정도에 영향을 미치는 행위특성으로는 위키 플랫폼에서 관찰이 가능한, 공적인 토론툴인 아티클 톡과 사적인 메시징 툴인 유저 톡 참여여부 및 정도, 그리고 커뮤니티 등록여부를 사용하였다. 행위 분석은 먼저, 행위특성 차원에 의한 유저 카테고리별 참여정도를 비교하였고, 행위 특성의 정도를 반영하는 독립변수들과 참여정도를 나타내는 종속변수간의 관계에 대한 로버스트 회귀분석을 수행하였다. 특히, 연구가설을 설정하는 단계에서 온라인 환경에 적합한 모티베이션 이론을 도입함으로써, 온라인 지식공유 참여정도에 관한 이론적인 설명 모델을 제시하였다. 결론적으로, 본 연구는 이론적인 시사점 외에 다음과 같은 실제적인 행위 결과를 얻었다. 첫째, 공적인 토론 및 사적인 메시징 참여와 지식공유 참여정도간에는 양의 관계가 성립한다. 둘째, 공적인 토론이 사적인 메시징 보다 지식공유 참여정도에 더 큰 영향력을 미친다. 셋째, 아티클 편집 참여횟수에 대해서는 공적인 토론과 사적인 메시징의 시너지 효과가 존재하는 반면에, 재방문기간에 대해서는 아주 약한 음의 상호작용효과를 나타낸다. 넷째, 커뮤니티 등록 여부는 재방문기간에 대해서는 절대적인 양의 영향력을 미치지만, 실질적인 편집 참여횟수에 대해서는 유의한 영향력을 나타내지 않는다. 다섯째, 사적인 메시징에 의한 관계성을 고려할 때, 관계의 범위보다는 빈도 또는 깊이가 더 중요한 것으로 보인다.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.45-67
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• 2016

최근 정보 유통의 주요 매체인 인터넷 뉴스와 SNS의 매체 간 특성 차이를 주목한 많은 연구가 있었음에도 불구하고, 양 매체의 차이를 정보의 수요 및 공급 관점에서 파악한 연구는 상대적으로 매우 부족하다. 일반적으로 새로운 정보는 언론사의 뉴스 기사를 통해 대중에게 노출되고, 대중은 이러한 기사에 대한 의견 또는 추가정보를 SNS를 통해 공유함으로써 해당 정보를 수용함과 동시에 확산시킨다. 이러한 측면에서 언론사가 뉴스를 제공하는 행위를 정보의 공급으로 파악할 수 있으며, 대중은 SNS를 통해 이에 대한 관심을 능동적으로 나타냄으로써 해당 정보에 대한 소비 수요를 표출하는 것으로 이해할 수 있다. 이는 상품 및 서비스의 가격이 수요와 공급의 관계에 의해 결정되는 것과 유사한 원리로, 정보의 가치를 정보 수요와 정보 공급의 관계에 기반을 두어 측정할 수 있음을 시사한다. 본 연구에서는 정보 공급의 대표 매체로 인터넷 뉴스 기사를, 정보 수요를 나타내는 대표 매체로 트위터를 선정하고, 특정 이슈에 대한 뉴스의 정보로서의 가치를 이와 관련된 트위터의 양으로 평가하는 뉴스가치지수(NVI, News Value Index)를 고안하여 제시한다. 구체적으로 제안 방법론은 각 이슈별로 NVI를 도출하고 이를 통해 시간의 흐름에 따른 정보 가치의 변화를 시각화하여 나타낸다. 또한 본 연구에서는 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 평가하기 위해 인터넷 뉴스 387,018건과 트윗 31,674,795건에 대한 실험을 수행하였다. 그 결과 대부분의 이슈가 전체 정보 시장의 평균 가치에 수렴하는 형태로 변화함을 알 수 있었으며, 꾸준히 평균 이상의 가치를 가지며 정보 시장을 장악하는 등 특이한 양상을 보이는 흥미로운 이슈도 존재함을 파악할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.69-85
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• 2016

연인과의 성공적인 관계형성은 인생의 만족감을 결정짓는 핵심적인 요소 중 하나이다. 기존에 심리학 분야에서는 성공적인 연인관계에 영향을 미치는 요인들에 대한 다양한 연구가 수행되어 왔으나, 주로 통계적인 분석기법에 기반하고 있기 때문에 복잡한 비선형의 관계를 분석하고, 특징을 추출하는 데에는 한계가 있었다. 이에, 본 연구는, 기존의 통계적인 분석 기법과 더불어, 데이터마이닝의 의사결정나무 분석기법을 활용하여 사랑의 형태에 따른 연인관계의 몰입(commitment) 수준과 관계지속 여부를 분석하였다. 특히, 기존 연구에서 도출된 주요 변인들 이외에 사랑의 여섯 가지 형태인 에로스(eros), 루두스(ludus), 스트로게(storge), 매니아(mania), 프래그마(pragma) 그리고 아가페(agape)를 추가적으로 고려하여, 이들이 연인관계에서 서로에 대한 몰입수준 및 연인관계 지속여부에 어떠한 영향을 미치는지 분석하고, 예측하는 모형을 수립하였다. 본 연구에는 실제 남녀커플 105쌍, 총 210명에 대한 데이터가 활용되었다. 본 연구결과 연인관계 몰입수준 및 관계 지속여부의 영향요인으로, 기존에 심리학 분야에서 제시된 변수들 이외에, 에로스, 아가페, 프래그마 등이 유의한 영향을 미친다는 것을 확인하였다. 특히, 남성은 아가페적 사랑의 형태가 몰입에 중요한 영향을 미치는 반면, 여성은 에로스적 사랑의 형태가 더욱 중요한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 연인관계 지속여부에는 남성의 나르시시즘, 만족, 투자 및 매니아적 성향이 영향을 주고 있는 것으로 나타난 반면, 여성의 경우, 여성이 남성을 매니아적으로 사랑하는 정도만이 영향을 주고 있어, 남성이 관계의 지속 또는 결별에 더욱 결정적인 영향을 미치고 있는 것을 알 수 있었다. 이러한 연구는 데이터마이닝의 적용분야를 심리학 영역으로 확장한 융합연구로, 연인관계에 대한 새로운 분석을 시도하였다는 점에서 의의가 있으며, 조화로운 연인관계를 형성하는데 실질적인 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.123-138
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• 2016

전 세계적으로 기업의 중요한 전략적 수단으로 인수합병이 활발히 이루어지고 있고, 지능형 서비스 산업을 포함한 정보기술 산업에서의 인수합병 활동은 꾸준히 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 정보기술 산업 내에서 일어나는 인수합병 건에 대해 인수 기업 입장에서의 인수 의도에 초점을 두고 분석하였다. 특히, 두 하드웨어 기업 간, 하드웨어 기업 소프트웨어 기업 간, 두 소프트웨어 기업 간 인수합병 유형에 따라 인수 의도가 어떻게 다른지 비교하고자 하였고, 이를 위해 미국 정보기술 산업 내에서 1995년과 2010년 사이에 일어났던 1003개의 인수합병 건의 자료를 분석하였다. 인수 의도를 파악하는데 있어, 인수 기업의 입장에서 생산비용 절감 의도, 제품 개발 및 개선 의도, 고객층 확장 의도, 고객채널 확장 의도의 네 가지로 구분하여 측정하였다. 분석 결과 생산비용 절감 의도와 고객층 확장 의도는 하드웨어 기업이 피인수 기업일 때 더 많이 나타났고, 제품개발 의도는 하드웨어 기업이 인수 기업일 때 더 많이 나타났다. 그리고, 고객채널 확장 의도는 소프트웨어 기업이 피인수 기업일 때 더 많이 나타났다. 또한, 생산비용 절감 의도, 제품 개발 및 개선 의도를 제품생산 관련활동 의도로, 고객층 확장 의도와 고객채널 확장을 고객관련 활동 의도로 구분하여 비교하였을 때에는, 하드웨어 기업 간 인수합병에 비해, 두 소프트웨어 기업 간 인수합병에서 상대적으로 고객관련 활동 의도가 높은 비중을 나타내고 있음을 알 수 있었다. 활발하게 인수합병이 이루어지고 있는 세계적 추세와는 달리 국내 인수합병거래 규모는 선진국에 비해 매우 적은 수준이다. 본 연구는 인수합병이 보다 활발하게 이루어지고 있는 미국기술정보 산업에서의 인수 의도를 분석하여, 국내에서 인수합병 활동을 활성화하는 방안을 분석 및 개발하는데 기여하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.157-176
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• 2016

스마트폰, 태블릿PC와 같은 모바일 기기의 확산과 더불어 앱의 보급도 크게 늘어나면서 우리 일상의 다양한 분야에서 활용되고 있다. 게임, 생활, 엔터테인먼트, 정보, 전자상거래 등 다양한 종류의 수많은 앱이 생겨나고 있으나, 그들 중 대부분이 사용자의 구매 선택조차 받지 못하고 있으며, 구매가 이루어진 이후에도 많은 수는 오랫동안 사용되지 않고 외면당하고 있다. 사용자가 앱을 선택하고 사용하는 데에 영향을 미치는 요인을 찾는 연구는 사용자에게 적합한 앱을 선별적으로 추천하는 데에 활용됨으로써 마케팅 효과를 높일 수 있다는 점에서 앱 개발자나 배포자 및 사용자 모두에게 기여하는 실무적 가치가 크다고 할 수 있을 것이다. 이런 관점에서, 본 연구는 앱의 사용에 영향을 미치는 요인이 앱 유형별로 어떻게 달라지는지를 파악하려는 목적에서 수행되었다. 앱 사용에 영향을 미치는 요인으로서 사용자의 인구통계학적 특성뿐만 아니라 사용자가 앱을 구매하고 사용한 경험, 구매 시 참고한 앱에 대한 객관적 평가인 별점, 마케팅의 수단으로서 상품의 소개 화면에 노출되는 배지(Badge)의 영향을 살펴보았다. 사용자의 앱 선택에 영향을 미치는 요인에 대한 기존 연구들은 대부분 설문에 대한 응답 결과를 분석에 사용함으로써 사용기록이 정확히 반영하지 못하는 한계점을 갖는 반면, 본 연구는 특정한 기간 동안 사용자의 실제 사용기록 전체를 측정하고 수집하여, 이 데이터를 기반으로 분석을 실시했다는 점에서 큰 의의를 갖는다고 할 수 있다. 사용자가 자신의 모바일 기기에 설치된 다양한 앱을 설치해놓고 이들 중 자신의 필요에 적합한 것을 선택하여 사용하게 되는데, 이 선택에 영향을 미치는 요인이 카테고리 별로 다를 것이라는 점을 고려하여, 다변량 프로빗 모형을 활용하여 분석을 실시하였다. 분석결과로 앱 사용에 영향을 미치는 요인이 앱 카테고리 별로 달라지는 것과 앱 카테고리 선택 간의 상관관계를 제시하였으며, 사용자의 앱사용 목적에 따라 쾌락성(Hedonic)과 실용성(Utilitarian)으로 구분지어 설명하였다.