• 한국빅데이터학회지
• /
• 제7권2호
• /
• pp.195-204
• /
• 2022

관광산업은 최근 코로나19 유행으로 인해 위기에 봉착해 있으며, 이를 극복하기 위해 무엇보다 수익성 개선이 매우 중요한 상황이다. 이 때 여행 수요 자체가 축소된 코로나19와 같은 상황에서는 수익 증대를 위해 객실 점유율을 높이기 위한 공격적인 영업전략보다 어려운 여건 속에서도 찾아온 고객에게 객실 외 추가상품을 판매하여 객단가를 높이는 방향이 더 효율적일 것이다. 국내 관광 연구 분야에서 머신러닝 기법은 수요예측을 중심으로 연구된 바 있으나 교차판매 예측에 대해서는 연구된 바가 거의 없다. 또한 넓은 의미로는 호텔과 같은 숙박업종 이지만 회원제 중심으로 운영하며 숙박과 취사에 적합한 시설을 갖추고 있는 리조트 업종에 특화된 연구는 더욱이 전무한 실정이다. 이에 본 연구에서는 실제 리조트 회사의 투숙 데이터로 다양한 머신러닝 기법을 활용하여 교차판매 예측 모형을 제안하고자 한다. 또한 설명가능한 인공지능(eXplainable AI) 기법을 적용해 교차판매에 영향을 미치는 요인이 무엇인지 해석하고 어떻게 영향을 미치는지 실증 분석을 통해 확인해 보고자 한다.

• Asia Marketing Journal
• /
• 제15권4호
• /
• pp.223-241
• /
• 2014

In May 2012, the collaboration of Hana Bank, top financial service company, and SK Planet, top telecommunication service provider, introduced a new credit card that was filled with all-in-one benefits into the market. Leveraging strong infrastructure of two companies, each top in its own industries, the awareness and preference of 'Club SK Card' brand rapidly increased to about 25% in less than one year. Moreover, this new card was enthroned in the most sold credit card of year 2012, accounting for a market share of 7.2% in the credit card market and more than 80% in the mobile credit card market. To make these results possible, 'Club SK Card' marketing team developed an effective marketing communication strategy which followed the 6M model. The mission of the marketing communication strategy was simple and clear. It was to deliver the card's inherent strengths on consumer benefits that come from the support of subsidiary and affiliated companies of SK Planet. According to OK Cashbag data, the marketing communication team selected the appropriate target consumers and approached them directly, inducing actual purchase behavior. The target consumers received straightforward messages about 'Club SK Card' and were led to join in the new membership at their most frequently visited supermarket or franchise restaurant. The straightforward communication message embedded in an eye-catching commercial ad with a hook song accompanied with a dance was delivered via public media. The ad became so popular that many other television programs quoted or made parodies of the ad. Courtesy of the commercial ad, the brand name disseminated rapidly and widely among the public. In October 2012, an ingenious planning and persistent implementation of the communication strategy results 'Club SK Card' to be ranked top in brand awareness as well as advertising preference tests.

• Geomechanics and Engineering
• /
• 제31권4호
• /
• pp.339-352
• /
• 2022

Studying slope stability is an important branch of civil engineering. In this way, engineers have employed machine learning models, due to their high efficiency in complex calculations. This paper examines the robustness of various novel optimization schemes, namely equilibrium optimizer (EO), Harris hawks optimization (HHO), water cycle algorithm (WCA), biogeography-based optimization (BBO), dragonfly algorithm (DA), grey wolf optimization (GWO), and teaching learning-based optimization (TLBO) for enhancing the performance of adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) in slope stability prediction. The hybrid models estimate the factor of safety (F_S) of a cohesive soil-footing system. The role of these algorithms lies in finding the optimal parameters of the membership function in the fuzzy system. By examining the convergence proceeding of the proposed hybrids, the best population sizes are selected, and the corresponding results are compared to the typical ANFIS. Accuracy assessments via root mean square error, mean absolute error, mean absolute percentage error, and Pearson correlation coefficient showed that all models can reliably understand and reproduce the F_S behavior. Moreover, applying the WCA, EO, GWO, and TLBO resulted in reducing both learning and prediction error of the ANFIS. Also, an efficiency comparison demonstrated the WCA-ANFIS as the most accurate hybrid, while the GWO-ANFIS was the fastest promising model. Overall, the findings of this research professed the suitability of improved intelligent models for practical slope stability evaluations.

• 대기
• /
• 제33권5호
• /
• pp.531-548
• /
• 2023

We developed the Aviation Convective Index (ACI) for predicting deep convective area using the operational global Numerical Weather Prediction model of the Korea Meteorological Administration. Seasonally optimized ACI (ACI_SnOpt) was developed to consider seasonal variabilities on deep convections in Korea. Yearly optimized ACI (ACI_YrOpt) in Part 1 showed that seasonally averaged values of Area Under the ROC Curve (AUC) and True Skill Statistics (TSS) were decreased by 0.420% and 5.797%, respectively, due to the significant degradation in winter season. In Part 2, we developed new membership function (MF) and weight combination of input variables in the ACI algorithm, which were optimized in each season. Finally, the seasonally optimized ACI (ACI_SnOpt) showed better performance skills with the significant improvements in AUC and TSS by 0.983% and 25.641% respectively, compared with those from the ACI_YrOpt. To confirm the improvements in new algorithm, we also conducted two case studies in winter and spring with observed Convectively-Induced Turbulence (CIT) events from the aircraft data. In these cases, the ACI_SnOpt predicted a better spatial distribution and intensity of deep convection. Enhancements in the forecast fields from the ACI_YrOpt to ACI_SnOpt in the selected cases explained well the changes in overall performance skills of the probability of detection for both "yes" and "no" occurrences of deep convection during 1-yr period of the data. These results imply that the ACI forecast should be optimized seasonally to take into account the variabilities in the background conditions for deep convections in Korea.

• 대기
• /
• 제33권5호
• /
• pp.519-530
• /
• 2023

Deep convection can make adverse effects on safe and efficient aviation operations by causing various weather hazards such as convectively-induced turbulence, icing, lightning, and downburst. To prevent such damage, it is necessary to accurately predict spatiotemporal distribution of deep convective area near the airport and airspace. This study developed a new index, the Aviation Convective Index (ACI), for deep convection, using the operational global Unified Model of the Korea Meteorological Administration. The ACI was computed from combination of three different variables: 3-hour maximum of Convective Available Potential Energy, averaged Outgoing Longwave Radiation, and accumulative precipitation using the fuzzy logic algorithm. In this algorithm, the individual membership function was newly developed following the cumulative distribution function for each variable in Korean Peninsula. This index was validated and optimized by using the 1-yr period of radar mosaic data. According to the Receiver Operating Characteristics curve (AUC) and True Skill Score (TSS), the yearly optimized ACI (ACI_YrOpt) based on the optimal weighting coefficients for 1-yr period shows a better skill than the no optimized one (ACI_NoOpt) with the uniform weights. In all forecast time from 6-hour to 48-hour, the AUC and TSS value of ACI_YrOpt were higher than those of ACI_NoOpt, showing the improvement of averaged value of AUC and TSS by 1.67% and 4.20%, respectively.

• 농촌계획
• /
• 제30권3호
• /
• pp.37-53
• /
• 2024

The purpose of this study is to analyze the effectiveness of an agriculture and rural development ODA project in southern Nepal's Terai region to improve food security, and to suggest appropriate project approaches to improve food security. The subject of the analysis is the KOICA-funded 'Inclusive Rural Development project', and a framework for analyzing food security was established based on the FAO's four pillars of food security, and indicators were proposed to measure the food security of project farmers. The data for this study were obtained from a survey of project beneficiary farmers and their control group, and the effects of the project on food security were measured using a a t-test analysis, difference-in-difference analysis, propensity score matching-linear regression combined model (PSM-OLS) and a propensity score matching-difference-in-difference combined model(PSM-DID). The results showed that, in general, the ODA project treatment group had significant improvements in each of the four pillars of food security (food availability, access, utilization, and stability). In addition, cooperative membership had a positive impact on food security improvements, and there were also differences in outcomes among different ethnic groups in the Terai region. The implications of this study are that the Korean government's ODA policy should set aside the food security sector and incorporate food security indicators to contribute to the improvement of food security in ODA partner countries, and that agricultural and rural development ODA projects should include food security indicators as performance indicators in their pre-planning to contribute to securing food security for vulnerable groups as food insecurity is higher among vulnerable groups.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제10권5호
• /
• pp.487-496
• /
• 2000

본 논문에서는, HCM 클러스러팅 방법과 유전자 알고리즘을 이용하여 다중 FNN 모델을 동정하고 최적화 한다. 제안된 다중 FNN은 Yamakawa의 FNN을 기본으로 하며, 퍼지 추론 방법으로 간략 추론을, 학습으로는 오류 역전파 알고리즘을 사용한다. 다중 FNN 모델의 구조와 파라미터를 동정하기 위해 HCM 클러스터링과 유전자 알고리즘을 사용한다. 여기서, 시스템 모델링을 위해 데이터 전처리 기능을 수행하는 HCM클러스터링 방법은 I/O 프로세서 공정 데이터를 이용하여 입출력 공간분할에 의한 다중 FNN 구조를 결정하기 위해 사용된다. 또한 유전자 알고리즘을 사용하여 멤버쉽함수의 정점, 학습율, 모멘텀 계수와 같은 다중 FNN 모델의 파라미터들을 동조한다. 모델의 근사화와 일반화 능력 사이에 합히적 균형을 얻기 위해 하중계수를 가진 합성 성능지수를 사용한다. 이 합성 성능지수는 근사화 및 예측 능력사이의 상호 균형과 의존성을 고려한 하중계수를 가진 합성 목적함수를 의미한다. 데이터 개수, 비선형성의 정도에 의존하는 이 합성 목적함수의 하중계수의 선택, 조절을 통하여 최적의 다중 FNN 모델을 설계하는 것이 유용하고 효과적임을 보인다. 제안된 모델의 성능 평가를 위하여 가스로 공정의 시계열 데이터와 비선형 함수의 수치 데이터를 사용한다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제12권6호
• /
• pp.571-576
• /
• 2002

본 논문에서는 여러 분야에서 널리 응용되고 있는 적응 뉴로-퍼지 시스템(ANFIS)의 성능 개선에 있어서 전제부 파라미터를 효과적으로 초기화 시키는 방법을 제안한다. 기존의 그리드 분할을 이용한 입력공간 선택 방법은 ANFIS의 규칙 생성에 있어서 얻어진 규칙의 수가 지수적으로 증가하는 단점이 있다. 이에, 본 연구에서는 GMM에서의 최대우도추정을 이용한 EM 알고리즘을 통하여 초기치에 의하여 성능의 영향이 좌우되는 ANFIS의 입력으로 주어 제안된 클러스터링 기법에 의하여 모델의 성능을 개선하고자 한다. 제안된 방법의 클러스터링 방법은 통계적 방법에 근거하여 좋은 성능의 파라미터를 획득할 수 있어 주어진 모델에 대한 ANFIS의 성능을 개선할 수 있다. 이들 방법의 유용함을 전형적인 다변수 비선형 데이터인 자동차 연료 예측 문제와 정수장 응집제 주입 문제에 적용하여 제안된 방법이 이전의 연구보다 성능이 개선되는 것을 통하여 보였다.

• 한국전자거래학회지
• /
• 제20권1호
• /
• pp.117-135
• /
• 2015

모바일 쿠폰과 멤버십 카드를 통합적으로 관리하는 모바일 지갑은 사용 편리성과 경제적 혜택으로 인해 빠르게 성장하고 있는 모바일 서비스 중의 하나이다. 그러나 빠른 성장에도 불구하고 모바일 지갑을 지속적으로 사용하지 않는 단기 사용자의 증가는 모바일 지갑 서비스 제공자들이 수익창출을 위해 해결해야 할 주요한 문제점이 되고 있다. 본 연구에서는 모바일 지갑 사용자의 서비스 사용기간을 늘리기 위한 주요 고려사항을 도출하기 위해, 모바일 지갑 사용자의 지속적인 사용의도에 영향을 주는 요인을 이익(Benefit)과 비용(Sacrifice)측면으로 나누어 종합적으로 분석 가능한 VAM(Value-based Adoption Model)을 적용하여 검증하였다. 연구결과, 이익 측면에서는 유용성, 가치표현, 인지된 보안과 즐거움이 지각된 가치에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 비용 측면에서는 기술의 복잡성이 지각된 가치에 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 또한, 지각된 가치는 지속사용의도와 유의한 관계를 갖는 것으로 검증되었다. 본 연구결과를 활용해 모바일 지갑 서비스 제공자가 단기 사용자를 위한 서비스의 개선 및 마케팅 시에 기능 측면뿐만 아니라 감성적 측면의 요인들까지 고려할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제15권3호
• /
• pp.119-136
• /
• 2012

본 연구는 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)에서 제시한 기후변화 취약성 개념을 서울시에 적용, 적정 홍수 취약성 지표 산정 및 퍼지모형을 활용하여 기후변화 분야 중 홍수취약성을 평가하고 GIS를 이용하여 취약성도를 작성하였다. 이를 위해 선행연구를 기반으로 지표를 도출하였다. 도출된 지표는 기후노출(일 최대 강수량, 일강수량 80m 이상인 날 수), 민감도(침수지역, 경사, 지질, 고도, 하천으로부터의 거리, 지형, 토양 및 불투수면적) 및 적응능력(홍수조절능력, 자연녹지, 공원녹지) 등의 자료이며, 이를 GIS 기반의 공간데이터베이스로 구축하였다. 구축된 지표값들을 통합하기 위한 방법으로 퍼지모형을 활용했으며, 퍼지소속값 결정을 위해서는 빈도비를 활용하였다. 2010년 침수 발생 자료를 활용하여 항목들간의 상관관계 및 퍼지소속값을 산정하였으며, 2011년 침수 발생 지역으로 작성된 취약성도를 검증하였다. 분석결과 서울지역 홍수피해에 크게 영향을 미치는 지표는 일강수량이 80mm이상인 날수, 하천과의 거리, 불투 수층으로 나타났다. 서울의 경우, 최대강수량이 269mm 이상일 때 적응능력(유수지, 녹지)이 부족하고, 고도가 16~20m 정도이며 하천에서 50m이내에 인접한 지역, 공업용지에서 홍수취약성이 매우 높은 것으로 나타났다. 지역적으로 영등포구, 용산구, 마포구 등 한강 본류의 양안에 위치한 구들이 비교적 취약지역을 많이 포함하고 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 기후변화 취약성 평가의 개념을 적용하고, 방법론으로 퍼지모형을 활용함으로써 기존의 취약성 평가기법을 개선하였으며 평가결과는 홍수예방정책에 대한 우선지역 선정과 의사결정의 주요한 근거로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.