• 응용통계연구
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• 제33권1호
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• pp.75-86
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• 2020

호텔 리뷰 데이터에는 소비를 이끈 구매 요인, 호텔에 대한 장점 및 단점 등 다양한 정보를 추출할 수 있다. 특히, 리뷰 데이터의 감성 키워드는 소비자들이 호텔에 관해 이야기하고 있는 평가 및 반응 등의 주요 내용을 파악하는 데 도움을 준다. 하지만 많은 양의 리뷰 데이터를 소비자가 직접 살펴보기에는 효율성이 떨어진다. 이를 위해 리뷰 데이터를 요약하는 기술이 요구된다. 본 연구에서는 기존의 감성 키워드 관계망을 구축하는 연구에 더 나아가, 이와 관련된 호텔에 대한 정보까지 동시에 제공하고자 한다. 이를 위해 호텔 도메인에 적합한 감성 키워드 사전을 구축하고, 이를 바탕으로 위상학적 데이터 분석 기반의 맵퍼(topological data analysis based mapper)를 통해서 감성 키워드 기반의 호텔 관계망을 구축한다. 구축된 관계망을 통해 유사한 감성을 기반으로 연결된 호텔들을 살펴볼 수 있으며 동시에, 호텔에 대한 감성 정보도 파악할 수 있다. 이러한 리뷰 요약 정보는 사용자들에게 호텔들에 대한 요약된 감성 평가를 제공하며, 호텔 마케팅 및 전략 기획팀에 분석 대상에 대한 소비자들의 인식을 파악할 수 있도록 돕는다.

• 융합보안논문지
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• 제17권2호
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• pp.153-158
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• 2017

로봇은 인간을 모방하여 외부환경을 인식하고 상황을 판단하며 자율적으로 동작하는 기계를 의미한다. 로봇은 제조용 로봇과 서비스용 로봇으로 구분하고 서비스용 로봇은 전문서비스용 로봇과 개인서비스용 로봇으로 분류된다. 최근 제조업의 생산성 경쟁 심화, 안전 이슈 부상, 저출산과 고령화 심화로 인해 로봇산업이 부상하고 있다. 최근 로봇산업은 첨단기술 분야의 복합체로 기술혁신성과 성장잠재력을 가지고 있기 때문에 각광받고 있는 산업분야이다. IT, BT 및 NT 관련 요소들이 융합되어 구현되는 기술로서 그 파급효과는 매우 커지고 있다. 사회구조와 생활패턴의 변화로 인해 생명 연장과 건강에 대한 사회적인 관심이 높아지고 있으며 의료관련 분야에 많은 관심이 모아지고 있다. 이제는 인공지능(AI) 산업이 급성장하고 있기 때문에 대 중소기업 협력 강화를 통한 글로벌 경쟁력을 확보하는 것이 우선 과제이다. 대기업의 장점인 R&D 투자능력과 마케팅 능력과 중소기업의 장점인 로봇 기술을 결합해야 하며 협력 모델 구축 및 M&A를 통해 글로벌 대기업과 경쟁력을 확보해야 한다.

• 한국비블리아학회지
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• 제31권1호
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• pp.137-162
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• 2020

제3차 도서관발전종합계획에서 '4차 산업혁명 시대에 필요한 미래 시민 역량을 강화하기 위한 프로그램 및 서비스의 강화'를 핵심과제로 선정함에 따라 최근 인공지능 기술을 적용한 도서관의 이용자 맞춤형 큐레이션 서비스가 각광받고 있다. 이에 본 연구에서는 맞춤형 큐레이션 서비스가 도서관과 이용자의 관계형성에 어떠한 영향을 미치는지에 대해 밝혀보고자 하였다. 연구결과, 도서관 큐레이션 서비스는 이용자의 만족도와 신뢰도에 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 검증되었다. 또한 만족도와 신뢰도는 도서관 재방문의도와 구전의도 그리고 이용 증가 및 새로운 서비스 이용의사에도 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 본 연구의 결과는 향후 이용자 수요조사에 기반한 이용자 맞춤형 큐레이션 서비스 개발 및 운영을 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것이며, 나아가 미래사회에 도서관의 경쟁력을 향상시킴으로써 한국의 공공도서관의 위상을 제고시키는데 이바지할 수 있을 것으로 보인다.

• 지능정보연구
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• 제8권2호
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• pp.91-103
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• 2002

기존의 인터넷 웹사이트에서는 사용자의 만족을 극대화시키기 위하여 사용자별로 개인화 된 서비스를 제공하는 협력적 필터링 방식을 적용하고 있다. 협력적 여과 기술은 비슷한 선호도를 가지는 사용자들과의 상관관계를 기반으로 취향에 맞는 아이템을 예측하여 특정 사용자에게 추천하여준다. 그러나 협력적 필터링은 추천을 받기 위해서 특정 수 이상의 아이템에 대한 평가를 요구하며, 또한 전체 사용자에 대해 단지 비슷한 선호도를 가지는 일부 사용자 정보에 의지하여 추천함으로써 나머지 사용자 정보를 무시하는 경향이 있다. 그러나 나머지 사용자 정보에도 추천을 위한 유용한 정보가 숨겨져 있다. 우리는 이러한 숨겨진 유용한 추천 정보를 발견하기 위하여 본 논문에서는 협력적 여과 방식과 함께 데이터 마이닝(Data Mining)에서 사용되는 연관 규칙(Association Rule)을 추천에 사용한다. 연관 규칙은 한 항목 그룹과 다른 항목 그룹 사이에 존재하는 연관성을 규칙(Rule)의 형태로 표현한 것이다. 이와 같이 생성된 연관 규칙은 개인 구매도 분석, 상품의 교차 매매(Cross-Marketing), 카탈로그 디자인, 염가 매출품(Loss Leader)분석, 상품 진열, 구매 성향에 따른 고객 분류 다양하게 사용되고 있다. 그러나 이런 연관 규칙은 추천 시스템에서 잘 응용되지 못하고 있는 실정이다. 본 논문에서 우리는 연관 규칙을 추천 시스템에 적용해, 항목그룹 사이에 연관성을 유도함으로써 추천에 효율적으로 사용할 수 있음을 보였다 즉 전체 사용자의 히스토리(History) 정보를 기반으로 아이템 사이의 연관 규칙을 유도하고 협력적 여과 방식과 함께 보조적으로 연관 규칙을 추천을 위해 사용함으로써 추천 시스템에 효율성을 높였다.

• 지능정보연구
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• 제16권2호
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• pp.1-17
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• 2010

연관분석에 의한 연관규칙은 상품 간 연관성을 나타내고 있으며, 교차판매와 상품진열 등의 마케팅 전략에 활용되고 있다. 그러나, 교차판매 효과를 반영하는 더 실질적인 상품가치를 평가한다면, 상품구색과 이윤극대화 등의 기업 의사결정에 더 유용하게 활용될 수 있을 것이다. 본 연구는 단일상품 간의 연관망과 상품군 간의 연관망 기반에서 상품의 순수가치, 이득가치, 손실가치로 구성되는 유효가치를 바탕으로 상품의 가치를 평가하는 수학적 모형을 제시하고, 두 모형에 대해 각각 예시를 통한 평가과정을 기술하였다. 이 경우, 상품군은 단일상품을 포함하기 때문에 상품군 간 연관망 기반에서의 상품가치 평가모형은 단일상품 기반의 평가모형을 포함하고 있다. 모형의 실질적인 유용성을 보이기 위하여, 국내 한 온라인 쇼핑몰의 과거 1년 간 의류 관련 거래데이터 표본을 이용하여 상품분류군 간의 연관규칙을 발견하고 상품분류별 유효가치를 평가하는 실험을 하였다. 표본은 총 106개 상품분류와 48,044건의 거래 데이터로 이루어져 있다. 먼저, SPSS Clementine 12.0을 이용하여 상품분류군 간 18개의 연관규칙을 발견하였다. 한편, 순수가치와 연관규칙을 바탕으로 이득가치, 손실가치를 계산하고 유효가치를 평가하는 JAVA 어플리케이션을 구현하였다. 유효가치 평가의 실험결과, 순수가치보다 큰 유효가치를 갖는 상품분류가 있는 반면, 순수가치 보다 작은 유효가치를 갖는 상품분류를 확인하였다. 본 연구는 상품 연관망에서 일차적인 관계만을 고려한 유효가치를 평가하였다. 향후, 다단계 연관성의 교차판매 효과를 반영하는 고차적인 평가모형 연구는 보다 효과적인 유효가치 평가를 가능케할 것이다.

• 농촌계획
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• 제26권3호
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• pp.57-65
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• 2020

Agricultural research and development (R&D) investment has contributed not only to agriculture but also to the overall economic growth of the country. The recent arrival of the fourth industrial revolution has raised the need for agricultural R&D as a preparation. Agriculture R&D is directly related to the fourth industrial revolution in the agricultural and livestock sectors that utilize big data, robots, artificial intelligence and cloud. Meanwhile, subsidies or grants are considered the most widely used means of policy. Therefore, in light of the current situation in which Chinese agriculture values R&D investment, this study attempted to analyze the dynamic relationship between variables by establishing a model of agricultural environment subsidy representing the role of government, agricultural technology progress representing existing agricultural R&D investment, agricultural income representing agricultural development and total agricultural output. The analysis results showed that each variable's reaction to the rise in China's agricultural R&D investment has a positive effect on agricultural development, in line with the theory that the investment in science and technology in the agricultural sector has a positive effect. In addition, the response of each variable to China's rising agricultural environment subsidy is shown to have a positive relationship, which can also be said to be in line with the theory that the government's market-friendly intervention is beneficial to economic development.

• 지능정보연구
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• 제12권4호
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• pp.109-126
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• 2006

성공적인 고객관계관리(CRM : customer relationship management)를 수행하기 위해서는 효과적인 고객 등급화가 필요하다. 일반적으로 고객등급화는 고객별로 LTV를 산정한 다음 일정한 비율로 고객을 분류하여 등급을 정하는 방법이 사용되어 왔다. 그러나 이러한 방법은 등급간의 이질성을 명확하게 반영하지 못하기 때문에 적지 않은 문제점을 내포하고 있다. 본 논문에서는 Holistic Profit을 이용해서 고객을 등급화 하는 방법을 제시하고, A 생명보험회사의 고객자료을 이용해서 이를 검증하였다. Holistic Profit은 신용대출 승인정책에서 승인임계점수(Cutoff Point) 책정에 활용되고 있는 방법들 중의 하나이다. 요약하면, 본 논문의 목적은 Holistic Profit을 활용하여 보다 효과적이고 과학적인 방법으로 고객 등급화 하는 방법의 개발과 검증에 있다. 본 논문에서 제시된 방법을 사용해서 고객을 등급화 함으로써 기업은 보다 효과적인 고객관계관리(CRM)와 마케팅 활동을 수행할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제13권4호
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• pp.17-34
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• 2007

본 논문은 고객관계관리를 위한 시장 세분화를 하기 위해 자주 사용되는 SOM에 대하여 고찰한다. 일반적으로, SOM은 군집의 수를 미리 파악하기 위하여, 구체적인 군집 분석이 이루어지기 이전에 사용된다. 그러나 인터넷이 발달하고 수집 가능한 데이터의 종류와 양이 증가함에 따라 복합적인 분석이 필요하게 되었다. 또한, 그에 따라 한가지 주제만으로 군집을 파악하는 것보다는 여러 가지의 주제들을 대상으로 고객데이터의 군집을 파악해야 하는 경우가 많이 발생하게 된 것이다. 따라서 이 논문에서는 이렇게 한가지의 주제가 아닌 여러 가지의 주제로 군집분석을 할 경우 한번으로 이루어지는 SOM 어프로치가 과연 군집의 수를 파악할 수 있는지를 실험하였다. 이미 구조를 알고 있는 데이터를 생성하여 실험을 해본 결과, 전체 데이터를 대상으로 여러 주제를 한꺼번에 포함시킨 경우 (single SOM 방식) 에는 그 구조를 제대로 파악하지 못하였으며, 하나의 주제마다 각기 다른 SOM을 사용(multiple SOM 방식)한 결과, 미리 정해졌던 구조를 제대로 파악할 수 있었다. 따라서 이 논문은 군집분석을 하게 될 경우, 좀더 조심스러운 접근법이 필요하며, 여러가지 주제를 포함하고 있는 데이타를 다룰 경우, SOM 분석 방법에 대하여 논의하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.79-82
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• 2019

본 논문에서는 검색엔진 최적화(SEO; Search Engine Optimization)에 인공지능 기법을 접목하여, 자동화된 SEO 도구 설계 및 구현을 목표로 한다. 기존의 SEO 온-페이지(On-page) 최적화 기법들은 웹페이지 관리자들의 경험적 지식에 의존하는 한계점을 보이고 있다. 이는 SEO 성능에 영향을 끼칠 뿐 아니라, 웹페이지 관리자들에게도 SEO 도입의 장벽으로 작용한다. 따라서, 위 문제를 해결하기 위하여 메타데이터의 효과적인 구성을 위해 다음과 같은 3단계의 접근법을 제안하고자 한다. i) 상위 랭킹 웹사이트들의 메타데이터를 추출한다. ii) 어텐션 메커니즘에 기반한 LSTM(Long Short Term Memory)을 이용하여 사용자 질의어와의 관련성 높은 메타데이터를 생성한다. iii) GAN(Generative Adversarial Network) 모델을 통하여 학습함으로써 전반적으로 성능을 높여주는 기법을 제안한다. 본 연구결과는 기업의 온라인 마케팅 프로세스를 평가하고 개선하기 위한 최적화 도구로서 유용하게 활용될 것으로 기대한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권11호
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• pp.1637-1643
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• 2022

최근 영상 및 보안, 시스템의 지능화 등 디지털 시장의 거대화 및 다양화로 인하여 이에 사용되는 영상처리기술의 수요 역시 증가하고 있다. 특히, CT, MRI, X-ray, 스캐너와 같이 잡음에 민감하게 반응하는 경우, 영상교정 및 복원을 위해 잡음 처리가 필수적으로 이루어져야 한다. 이중 대표적인 Salt and Pepper 잡음은 기존에도 연구가 활발히 진행되었지만, 여전히 잡음이 아주 많은 경우 상세 정보와 에지가 만족스럽지 못하고 흐려지는 한계를 가진다. 따라서 본 논문은 유클리드 거리 식에 따른 가중치를 부분 마스크에 적용하고, 원본과 가장 유사한 비잡음 화소만을 유효 화소로 사용하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 설계한 부분 마스크의 내부 화소 상태 및 마스크의 훼손 정도에 따라 필터의 종류를 결정하기 때문에, 훼손이 심한 환경에서도 우수한 잡음 제거 능력을 나타내었다.