• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.139-148
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• 2020

전염병은 오래전부터 인류를 괴롭혀 왔으며 이를 예측 하고 예방하는 것은 인류에게 있어 큰 과제였다. 이러한 이유로 지금까지도 전염병을 예측하기 위해 다양한 연구가 진행되고 있다. 초기의 연구 중 대부분은 CDC(Centers for Disease Control and Prevention)의 역학 데이터에 의존한 연구였으며, CDC에서 제공하는 데이터는 일주일에 한 번만 갱신돼 실시간 질병 발생 건수를 예측하기 어렵다는 문제점을 갖고 있었다. 하지만 최근 IT 기술의 발전으로 여러 인터넷 매체들이 등장하면서 웹 데이터를 통해 전염병의 발생을 예측하고자 하는 연구가 진행되었고 이 중 우리가 조사한 연구 중 대부분은 단일 웹 데이터를 사용하여 질병을 예측하는 연구였다. 하지만 단일 웹 데이터를 통한 질병 예측은 "COVID-19" 같이 최근에 등장한 전염병에 대해서는 많은 양의 학습 데이터를 수집하기 어려우며 이러한 모델을 통해 정확한 예측을 하기 어렵다는 단점을 가지고 있다. 이에 우리는 전염병 발생을 LSTM 모델을 통해 예측할 때 여러 개의 웹 데이터를 사용하는 모델이 단일 웹 데이터를 사용하는 모델보다 정확도가 더 높음을 실험을 통해 증명하고 전염병 예측에 적절한 모델을 제안하고자 한다. 본 실험에서는 단일 웹 데이터를 사용하는 모델과 우리가 제안하는 모델을 사용하여 "말라리아"와 "유행성이하선염"의 발생을 예측했다. 우리는 2017년 12월 31 일부터 2019년 12월 28일까지 총 104주 분량의 NEWS, SNS, 검색 쿼리 데이터를 수집했는데, 이 중 75주는 학습 데이터로, 29주는 검증 데이터로 사용됐다. 실험 결과 우리가 제안한 모델의 예측 결과와 단일 웹 데이터를 사용한 모델의 예측 결과를 비교했을 때 검증 데이터에 대해서 피어슨 상관계수가 0.94, 0.86로 가장 높았고 RMSE 또한 0.19, 0.07로 가장 낮은 오차를 보여주었다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.221-241
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• 2018

지식사회에 들어서며 새로운 형태의 자본으로서 정보의 중요성이 강조되고 있다. 그리고 기하급수적으로 생산되는 디지털 정보의 효율적 관리를 위해 정보 분류의 중요성도 증가하고 있다. 본 연구에서는 기업의 기술사업화 의사결정에 도움이 될 수 있는 맞춤형 정보를 자동으로 분류하여 제공하기 위하여, 기업의 사업 성격을 나타내는 한국표준산업분류(이하 'KSIC')를 기준으로 정보를 분류하는 방법을 제안하였다. 정보 혹은 문서의 분류 방법은 대체로 기계학습을 기반으로 연구되어 왔으나 KSIC를 기준으로 분류된 충분한 학습데이터가 없어, 본 연구에서는 문서간 유사도를 계산하는 방식을 적용하였다. 구체적으로 KSIC 각 코드별 설명문을 수집하고 벡터 공간 모델을 이용하여 분류 대상 문서와의 유사도를 계산하여 가장 적합한 KSIC 코드를 제시하는 방법과 모델을 제시하였다. 그리고 IPC 데이터를 수집한 후 KSIC를 기준으로 분류하고, 이를 특허청에서 제공하는 KSIC-IPC 연계표와 비교함으로써 본 방법론을 검증하였다. 검증 결과 TF-IDF 계산식의 일종인 LT 방식을 적용하였을 때 가장 높은 일치도를 보였는데, IPC 설명문에 대해 1순위 매칭 KSIC의 일치도는 53%, 5순위까지의 누적 일치도는 76%를 보였다. 이를 통해 보다 정량적이고 객관적으로 중소기업이 필요로 할 기술, 산업, 시장정보에 대한 KSIC 분류 작업이 가능하다는 점을 확인할 수 있었다. 또한 이종 분류체계 간 연계표를 작성함에 있어서도 본 연구에서 제공하는 방법과 결과물이 전문가의 정성적 판단에 도움이 될 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.139-161
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• 2019

전자상거래 시장의 이용이 보편화 되며 고객들에게 좋은 품질의 물건을 어디서, 얼마나 합리적으로 구매할 수 있는지가 중요해졌다. 이러한 구매 심리의 변화는 방대한 정보 속에서 오히려 고객들의 구매 의사결정을 어렵게 만드는 경향이 있다. 이때 추천 시스템은 고객의 구매 행동을 분석하여 정보 검색에 드는 비용을 줄이고 만족도를 높이는 효과가 있다. 하지만 대부분 추천 시스템은 책이나 영화 등 동종 상품 분류 내에서만 추천이 이뤄진다. 왜냐하면 추천 시스템은 특정 상품에 매긴 구매 평점 데이터를 기반으로 해당 상품 분류 내 유사한 상품에 대한 구매 만족도를 추정하기 때문이다. 그밖에 추천 시스템에서 사용하는 구매 평점의 신뢰성에 대한 문제도 제시되고 있으며 오프라인에선 평점 확보 자체가 어렵다. 이에 본 연구에서는 일련의 문제를 개선하기 위해 RFM 다차원 분석 기법을 활용하여 기존에 사용하던 고객의 구매 평점을 객관적으로 대체할 수 있는 새로운 지표의 활용 가능성을 제안하는 바이다. 실제 기업의 구매 이력 데이터에 해당 지표를 적용해서 검증해본 결과 높게는 약 55%에 해당하는 정확도를 기록했다. 이는 총 4,386종에 달하는 이종 상품들 중 한번도 이용해 본 적 없는 상품을 추천한 결과이기 때문에 검증 결과는 상대적으로 높은 정확도와 활용가치를 의미한다. 그리고 본 연구는 오프라인의 다양한 상품데이터에서도 적용할 수 있는 범용적인 추천 시스템의 가능성을 시사한다. 향후 추가적인 데이터를 확보한다면 제안하는 추천 시스템의 정확도 향상도 기대할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제28권3호
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• pp.259-278
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• 2022

인공지능(AI)의 확산과 함께 금융 분야에서도 상품추천, 고객 응대 자동화, 이상거래탐지, 신용 심사 등 다양한 인공지능 기반 서비스가 확대되고 있다. 하지만 데이터에 기반한 기계학습의 특성상 신뢰성과 관련된 문제 발생과 예상하지 못한 사회적 논란도 함께 발생하고 있다. 인공지능의 효용은 극대화하고 위험과 부작용은 최소화할 수 있는 신뢰할 수 있는 인공지능에 대한 필요성은 점점 더 커지고 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 소비자의 금융 생활에 직접 영향을 끼치는 인공지능 기반 개인신용평가의 공정성 확보를 위한 체크리스트 제안을 통해 인공지능 기반 금융서비스에 대한 신뢰 향상에 기여하고자 하였다. 인공지능 신뢰성의 주요 핵심 요소인 투명성, 안전성, 책무성, 공정성 중 포용 금융의 관점에서 자동화된 알고리즘의 혜택을 사회적 차별 없이 모두가 누릴 수 있도록 공정성을 연구 대상으로 선정하였다. 문헌 연구를 통해 공정성이 영향을 끼치는 서비스 운용의 전 과정을 데이터, 알고리즘, 사용자의 세 개의 영역으로 구분하고, 12가지 하위 점검 항목과 항목별 세부 권고안으로 체크리스트를 구성하였다. 구성한 체크리스트는 이해관계자(금융 분야 종사자, 인공지능 분야 종사자, 일반 사용자)별 계층적 분석과정(AHP)을 통해 점검 항목에 대한 상대적 중요도 및 우선순위를 도출하였다. 이해관계자별 중요도에 따라 세 개의 그룹으로 분류하여 분석한 결과 학습데이터와 비금융정보 활용에 대한 타당성 검증 및 신규 유입 데이터 모니터링의 필요성 등 실용적 측면에서 구체적인 점검 사항을 파악하였고, 금융 소비자인 일반 사용자의 경우 결과에 대한 해석 오류 및 편향성 확인에 대한 중요도를 높게 평가한다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과가 더 공정한 인공지능 기반 금융서비스의 구축과 운영에 기여할 수 있기를 기대한다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제29권2호
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• pp.79-84
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• 2014

본 연구는 비가열 섭취 냉동 당근주스의 HACCP (Hazard Analysis Critical Control Point)시스템 구축을 위하여 생물학적 위해요소분석을 위한 목적으로 2013년 6월 21일~2014년 3월 30일까지 약 270일간 제주도 제주시 구좌읍 소재에 있는 구좌농협에서 수행하였다. 일반적인 과채주스 제조업체의 제조공정을 참고로 하여 공정도를 작성하였으며, 원료 농산물(당근), 용수와 포장재료 입고, 보관, 세척, 분쇄, 착즙, 냉각, 내포장, 금속검출, 외포장, 보관 및 출하공정에 대하여 Fig. 1과 같이 작성하였다. 원료 당근의 세척 전, 세척 후의 Coliform group, Staphylococcus aureus, Salmonella spp., Bacillus cereus, Listeria Monocytogenes, 장출혈성대장균수를 측정한 결과 Bacillus cereus 는 세척 전 $4.70{\times}10^4CFU/g$이었으나, 세척 후 $1.02{\times}10^2CFU/g$ 검출되었으며, 나머지 병원성균은 검출되지 않았다. 자외선살균공정에서 당근주스의 유속를 변화시키면서 미생물의 변화를 시험한 결과 유속 4 L/min을 한계기준으로 결정하였다. 작업장별 공중낙하균(일반세균수, 대장균, 진균수) 시험결과 세척실의 미생물수는 20 CFU/Plate가 검출되었다. 작업자 손 세척 전후 시험결과 세척 전 일반세균수가 $6{\times}10^4CFU/cm^2$로 높게 나타났으나 손 세척 후에는 검출되지 않아 손 세척 및 소독에 대한 중요성을 교육하고 훈련해야 할 것이다. 제조설비 및 기구의 표면오염도를 검사한 결과 모든 시료에서 대장균군은 검출되지 않았고, 일반세균은 포장기 노즐에서 가장 많은 $8.5{\times}10^4CFU/cm^2$ 검출되었다. 위해분석 결과 병원성미생물을 예방, 감소 또는 제거할 수 있는 자외선살균 공정이 CCP-B (Biological)로 관리되어야 하고, 한계기준은 유속 4 L/min로 결정하였다. 따라서 Kwon의 유산균을 함유한 녹즙의 HACCP에 관한 연구에서와 같이 자외선살균 공정의 한계기준 및 이탈시 조치방법, 검증방법, 교육 훈련과 기록관리 등 철저한 HACCP 관리계획이 필요할 것으로 생각된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_2호
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• pp.1723-1735
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• 2022

산사태는 가장 널리 퍼진 자연재해 중 하나로 인명 및 재산피해 뿐만 아니라 범 국가적 차원의 피해를 유발할 수 있기 때문에 효과적인 예측 및 예방이 필수적이다. 높은 정확도를 갖는 산사태 취약성도를 제작하려는 연구는 꾸준히 진행되고 있으며 다양한 모델이 산사태 취약성 분석에 적용되어 왔다. 빈도비 모델, logistic regression 모델, ensembles 모델, 인공신경망 등의 모델과 같이 픽셀기반 머신러닝 모델들이 주로 적용되어 왔고 최근 연구에서는 커널기반의 합성곱신경망 기법이 효과적이라는 사실과 함께 입력자료의 공간적 특성이 산사태 취약성 매핑의 정확도에 중요한 영향을 미친다는 사실이 알려졌다. 이러한 이유로 본 연구에서는 픽셀기반 deep neural network (DNN) 모델과 패치기반 convolutional neural network (CNN) 모델을 이용하여 산사태 취약성을 분석하는 것을 목적으로 한다. 연구지역은 산사태 발생 빈도가 높고 피해가 큰 인제, 강릉, 평창을 포함한 강원도 지역으로 설정하였고, 산사태 관련인자로는 경사도, 곡률, 하천강도지수, 지형습윤지수, 지형위치 지수, 임상경급, 임상영급, 암상, 토지이용, 유효토심, 토양모재, 선구조 밀도, 단층 밀도, 정규식생지수, 정규수분지수의 15개 데이터를 이용하였다. 데이터 전처리 과정을 통해 산사태관련인자를 공간데이터베이스로 구축하였으며 DNN, CNN 모델을 이용하여 산사태 취약성도를 작성하였다. 정량적인 지표를 통해 모델과 산사태 취약성도에 대한 검증을 진행하였으며 검증결과 패치기반의 CNN 모델에서 픽셀기반의 DNN 모델에 비해 3.4% 향상된 성능을 보였다. 본 연구의 결과는 산사태를 예측하는데 사용될 수 있고 토지 이용 정책 및 산사태 관리에 관한 정책 수립에 있어 기초자료 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.