• 지능정보연구
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• 제22권1호
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• pp.187-204
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• 2016

소셜 미디어를 이용하는 사용자들이 직접 작성한 의견 혹은 리뷰를 이용하여 상호간의 교류 및 정보를 공유하게 되었다. 이를 통해 고객리뷰를 이용하는 오피니언마이닝, 웹마이닝 및 감성분석 등 다양한 연구분야에서의 연구가 진행되기 시작하였다. 특히, 감성분석은 어떠한 토픽(주제)를 기준으로 직접적으로 글을 작성한 사람들의 태도, 입장 및 감성을 알아내는데 목적을 두고 있다. 고객의 의견을 내포하고 있는 정보 혹은 데이터는 감성분석을 위한 핵심 데이터가 되기 때문에 토픽을 통한 고객들의 의견을 분석하는데 효율적이며, 기업에서는 소비자들의 니즈에 맞는 마케팅 혹은 투자자들의 시장동향에 따른 많은 투자가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 중국의 온라인 시나 주식 포럼에서 사용자들이 직접 작성한 포스팅(글)을 이용하여 기존에 제시된 토픽들로부터 핫토픽을 선정하고 탐지하고자 한다. 기존에 사용된 감성 사전을 활용하여 토픽들에 대한 감성값과 극성을 분류하고, 군집분석을 통해 핫토픽을 선정하였다. 핫토픽을 선정하기 위해 k-means 알고리즘을 이용하였으며, 추가로 인공지능기법인 SOM을 적용하여 핫토픽 선정하는 절차를 제시하였다. 또한, 로짓, 의사결정나무, SVM 등의 데이터마이닝 기법을 이용하여 핫토픽 사전 탐지를 하는 감성분석을 위한 모형을 개발하여 관심지수를 통해 선정된 핫토픽과 탐지된 핫토픽을 비교하였다. 본 연구를 통해 핫토픽에 대한 정보 제공함으로써 최신 동향에 대한 흐름을 알 수 있게 되고, 주식 포럼에 대한 핫토픽은 주식 시장에서의 투자자들에게 유용한 정보를 제공하게 될 뿐만 아니라 소비자들의 니즈를 충족시킬 수 있을 것이라 기대된다.

• 기술혁신연구
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• 제22권1호
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• pp.149-175
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• 2014

본 연구는 기업의 혁신전략이 특허생산 및 기업의 기술변화와 신제품개발에 미치는 영향을 분석함으로써 기업의 기술성과를 증대시키는 데 필요한 혁신전략을 도출하고자 하였다. 사용자료는 한국직업능력개발원의 "인적자본기업패널조사"(HCCP)의 1~4차년도 자료와 한국신용평가원의 기업재무자료, 특허청의 기업별 특허출원자료를 결합한 자료이다. 특허생산함수는 영과잉음이항회귀모형(ZINB)을 사용하여 추정하였다. 기업의 기술성과 결정요인은 특허의 내생성을 고려하여 2단계 추정방법을 사용하였고, 2단계 회귀식은 순위로짓모형을 사용하였다. 분석결과, 기업의 혁신전략이 특허생산 및 기업의 기술변화와 신제품개발에 중요한 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었다. 첫째, 특허생산에서는 기업의 연구개발투자와 인적자원이 중요한 투입요소로 나타났다. R&D집약도가 높을수록 특허생산이 활발하게 이루어지되 한계 생산은 체감하였고, 기업이 보유하고 있는 특허스톡이 많을수록 신규특허의 생산이 활발하였다. 기업의 인적자원수준이 높고 인적자원투자가 많을수록 특허생산이 활발하였고, 기업이 시장선도전략이나 빠른 추종자전략을 추구할 때 안정형 전략을 구사하는 기업에 비해 특허생산이 많았다. 둘째, 기업의 기술성과 결정요인으로는 인적자원의 역할이 중요하였고, R&D 집약도는 대기업의 신제품개발에 유의한 영향을 미쳤다. 시장선도전략이나 빠른 추종자전략을 택한 기업의 기술성과가 안정형 전략의 기업보다 높았다. 특허생산이 활발한 기업일수록 기술성과가 높으나, 이는 상당부분 특허의 내생성에 기인한다. 본 연구의 분석결과는 특허의 생산뿐 아니라 특허와 신제품개발과 같은 기술성과와의 연계성을 높이는 전략이 필요하며, 기업특성에 따른 차별화 전략이 필요하다는 것을 시사한다.

• 한국노년학
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• 제38권4호
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• pp.811-835
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• 2018

노년기의 사회적 관계와 인지기능은 상호 밀접한 관계가 존재한다. 사회적 관계(social relation)는 구조적 특성과 이에 대한 인지적 정서적 평가를 반영하는 질적 특성으로 구분되며, 최근 노년기의 사회적 관계와 관련하여 사회적 고립(social isolation) 개념이 부각되고 있다. 사회적 고립은 사회연결망, 가구형태, 사회참여 등 객관적 차원과 지각된 사회적 지지에 대한 결핍과 외로움 등 주관적 차원으로 구분되는 다차원적인 이론적 구조를 가진다. 노년기 대인관계갈등 역시 인지기능과 밀접한 관계가 존재한다. 본 연구에서는 사회적 관계의 구조적 특성을 나타내는 객관적 사회적 고립과, 질적 특성을 나타내는 주관적 사회적 고립, 대인관계갈등이 노년기 연령집단별 인지기능에 미치는 주효과와 상호작용효과를 검증하였다. 분석자료는 KSHAP 1차조사부터 3차조사까지 총 1,740명의 패널자료를 활용하여, 무선효과 패널로짓모형을 적용하여 분석하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 노년기 연령증가에 따라 인지기능 저하는 급격하게 증가하는 경향성이 나타났다. 객관적 주관적 사회적 고립은 모두 80세를 변곡점으로 U자형의 분포가 나타났다. 아울러 배우자, 자녀 친척, 이웃 친구 노년기 연령증가에 따라 대체적으로 감소하는 분포가 나타났다. 둘째, 인지기능저하에 대한 주효과는 객관적 주관적 사회적 고립과 정적으로 유의미하게 나타난 반면, 대인관계갈등 유형은 유의미하게 나타나지 않았다. 셋째, 노년기 인지기능저하에 영향을 미치는 이원상호작용효과 분석결과, 주관적 사회적 고립과 인지기능저하와의 관계는 배우자와의 갈등수준별로 유의미하게 다른 것으로 나타났다. 또한 주관적 사회적 고립을 많이 느낄수록 연소노인(65~74세)에 비해 초고령노인(85세 이상)의 경우 인지기능저하가 급격하게 높아지는 것으로 나타났다. 본 연구결과에 기초하여 노년기 연령집단별 인지기능 저하를 감소시키기 위한 정책적 실천적 시사점을 제시하였으며, 연구의 한계점과 추후연구를 위한 제언에 대해 논의하였다.

• 대한교통학회지
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• 제23권7호
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• pp.165-179
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• 2005

본 논문은 기존에 제대로 다루지 못한 대중교통 통행자의 확률적 속성과 이질적 특성을 고려한 다계층 확률적 사용자균형 통행배정모형을 개발하는데 연구의 목적이 있다. 기존 대중교통 통행배정모형은 통행자의 특성이 모두 동일하다고 가정하기 때문에 현실적인 결과를 도출하는데 한계를 갖고 있다. 예를 들어 대중교통에 대한 정보를 제공받는 그룹과 그렇지 못한 그룹이 존재하는 경우, 이들 간에는 분명히 통행패턴에 차이가 있음에도 불구하고 이를 정확히 표현하는데 어려움이 있었다. 이러한 한계를 극복하기 위해 통행자의 확률적 속성과 이질적 특성을 반영한 알고리즘을 개발하였다. 통행자간 인지비용의 차이는 확률적 통행배정으로 구현되었으며, 그룹간의 이질성은 다계층 통행배정모형으로 구현하여 현실성 있는 대중교통 분석결과를 도출해 내도록 하였다. 모형구축에 있어 각 계층의 통행량에 영향을 받는 통행비용함수를 구축하였고, 기존 로짓모형의 단점으로 나타난 비관련대안의 독립성 (IIA) 문제를 해결하기위해 C-로짓모형을 적용하였다. 연구결과 계층별 / 경로별로 배정통행량 및 동등경로통행시간에 뚜렷한 차이를 보이고 있으며, 확률적 사용자균형 상태에 이르렀다. 또한 수렴속도도 빠르게 나타났으며, 반복횟수가 증가함에 따라 확률적 사용자 균형에 좀 더 가까워지고 각 계층별 / 경로별로 수렴함을 확인 할 수 있었다. 본 연구의 알고리즘은 향후 통행목적별 OD자료와 대중교통 승객의 이질적 속성 파라미터를 다양하게 적용해 봄으로써 대중교통정책의 평가도구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.민원을 고려한 노선대안 선정이 이루어진다면, 철도사업 뿐만 아니라 여러 공공사업을 시행함에 있어 정부와 시민 그리고 지방단체의 합의를 통한 원활하고 효율적인 사업진행이 이루어 질 수 있을 것으로 기대된다.$Gal^3Man_4$를 첨가후 측정한 결과 $Gal^3Man_4$이 첨가되지 않은 MRS broth에 비해 생육촉진 활성을 보였다. 특히 B. longum에 대해서는 $Gal^3Man_4$를 dextrose대체 탄소원으로 처리시 10배의 생육활성이 증가하였다.charide와 thiourea, phenylthiourea의 반응혼합물의 항산화력은 AsA에 미치지는 못하였다. ${\beta}-1,4-Mannobiose$와 thiourea, phenylthiourea의 반응혼합물이 강한 전자공여능을 나타내고 있고, $Gal^3Man_4$와 phenylthiourea의 반응혼합물 및 D.P 7의 galactosyl manooligosaccharide와 phenylthiourea와의 반응혼합물이 전자공여능을 나타내고 있다.가하였으므로 혈청 내 ALT 함량도 따라 증가할 것으로 추정되었으며 이에 대한 연근 추출물 경구 투여가 간 조직을 보호할 수 있는지를 확인하기 위해 분리한 혈청으로부터 ALT 함량을 측정한 결과 대조군에 비하여 유의한 감소를 나타내었다. 또한 연근 추출물이 혈청 내 지질 과산화물의 생성을 억제할 수 있다면 질병의 예방과 치료에 효과적일 것으로 추정할 수

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.167-181
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• 2018

지난 10여 년간 딥러닝(Deep Learning)은 다양한 기계학습 알고리즘 중에서 많은 주목을 받아 왔다. 특히 이미지를 인식하고 분류하는데 효과적인 알고리즘으로 알려져 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 여러 분야의 분류 및 예측 문제에 널리 응용되고 있다. 본 연구에서는 기계학습 연구에서 가장 어려운 예측 문제 중 하나인 주식시장 예측에 합성곱 신경망을 적용하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 그래프를 입력값으로 사용하여 주식시장의 방향(상승 또는 하락)을 예측하는 이진분류기로써 합성곱 신경망을 적용하였다. 이는 그래프를 보고 주가지수가 오를 것인지 내릴 것인지에 대해 경향을 예측하는 이른바 기술적 분석가를 모방하는 기계학습 알고리즘을 개발하는 과제라 할 수 있다. 본 연구는 크게 다음의 네 단계로 수행된다. 첫 번째 단계에서는 데이터 세트를 5일 단위로 나눈다. 두 번째 단계에서는 5일 단위로 나눈 데이터에 대하여 그래프를 만든다. 세 번째 단계에서는 이전 단계에서 생성된 그래프를 사용하여 학습용과 검증용 데이터 세트를 나누고 합성곱 신경망 분류기를 학습시킨다. 네 번째 단계에서는 검증용 데이터 세트를 사용하여 다른 분류 모형들과 성과를 비교한다. 제안한 모델의 유효성을 검증하기 위해 2009년 1월부터 2017년 2월까지의 약 8년간의 KOSPI200 데이터 2,026건의 실험 데이터를 사용하였다. 실험 데이터 세트는 CCI, 모멘텀, ROC 등 한국 주식시장에서 사용하는 대표적인 기술지표 12개로 구성되었다. 결과적으로 실험 데이터 세트에 합성곱 신경망 알고리즘을 적용하였을 때 로지스틱회귀모형, 단일계층신경망, SVM과 비교하여 제안모형인 CNN이 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도를 나타냈다.