• 한국음향학회지
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• 제29권4호
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• pp.258-264
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• 2010

생활수준의 향상으로 실내용 가전제품 개발의 초점은 제품의 성능 뿐 아니라 소음, 디자인과 같은 요소에 맞추어지고 있다. 청소기는 가전제품 중, 큰 소음을 발생시킴으로써 소음 감소를 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 따라서 청소기의 체감 소음 측정 방법에 대한 연구는 청소기 소음 제어에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 본 논문에서는 청소기 체감 소음 측정을 위하여 청각 시스템을 기반으로 객관적 음질 특징을 제시한다. 인간의 청각 시스템은 특정 주파수 대역에 민감하게 반응하므로, 청각에 민감한 주파수 대역의 소음에너지를 줄이는 것이 중요하다. 본 논문에서는 녹음된 소음의 특정 주파수 영역의 평균 에너지를 계산하여 이를 청소기 음질 측정을 위한 새로운 객관적 특징 값으로 제시한다. 제시하는 객관적 특징 값의 성능을 평가하기 위하여, 14개 청소기의 소음을 녹음한 후, 100명을 대상으로 PCM 및 ACR 주관적 평가 법을 실시하여 주관적 점수를 획득하였다. 제시하는 객관적 특징 값은 주관적 점수와 높은 상관관계를 보여준다.

• 공업화학
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• 제32권1호
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• pp.75-82
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• 2021

본 연구는 건자재용 목재 및 플라스틱의 화재위험성 평가에 대하여 새로 고안된 화재성능지수-III (FPI-III), 화재성장지수-III (FGI-III), 화재위험성지수-IV (FRI-IV)를 중심으로 조사하였다. 시험편은 삼나무, 적송, PMMA, PVC를 사용하였다. 화재 특성은 시험편에 대하여 콘칼로리미터(ISO 5660-1) 장비를 이용하여 조사하였다. 연소반응 후 측정된 화재성능지수-III는 PMMA를 기준으로 1.0~15.0으로 나타났다. 화재성능지수-III에 의한 화재위험성은 PVC, 적송, 삼나무, PMMA 순서로 증가하였다. 화재성장지수-III는 PMMA를 기준으로 0.5~3.3으로 나타났다. 화재성장지수-III에 의한 화재위험성은 PVC, PMMA, 적송, 삼나무의 순서로 증가하였다. 모든 시편의 CO 피크농도는 106~570 ppm으로 측정되었다. 결론적으로 체적밀도가 낮은 삼나무와 PMMA와 같이 휘발성 유기물질을 다량 함유한 재료는 화재성능지수-III가 낮고, 화재성장지수-III가 높으므로 화재로 인한 화재위험성이 높은 것으로 이해된다. 이는 화재위험성지수-IV와 일치하였다.

• 지식경영연구
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• 제23권2호
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• pp.277-299
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• 2022

관광산업에서 발생하는 방대한 카드 거래 데이터는 관광객의 소비 행태와 패턴을 암시하는 중요한 자원이 되었다. 거래 데이터에 기반을 둔 스마트 서비스 시스템을 개발하는 것은 관광산업과 지식관리시스템 개발자들의 주요한 목표들 중 하나이다. 그러나 기존 추천 기법의 근간이 되어 온 평점을 활용하기 어렵다는 점은 시스템 설계자들이 학습 과정을 평가하기 어렵게 한다. 또한 시간적, 공간적, 인구통계학적 정보와 같이 추천 성과를 높일 수 있는 보조 요소들을 적절히 활용하는 방법도 어려운 상황이다. 이러한 문제들에 대하여 본 논문은 카드 거래 데이터를 기반으로 관광 서비스를 추천하는 새로운 방식인 CTDDTR을 제안한다. 먼저 Doc2Vec를 이용하여 시간성 선호도를 임베딩하여 관광객 그룹과 서비스 벡터로 데이터를 표현하였다. 다음 단계로 딥러닝 기술 중 하나인 다중 계층 퍼셉트론을 도입하여 얻어진 벡터와 관광 RDF로부터 도출한 보조 요소를 통합하여 심층 추천 모듈을 구성하였다. 추가로, 지식경영 분야의 RFM 분석 기법을 심층 추천 모듈에 도입하여 심층 신경망을 학습하는데 사용되는 평점을 생성함으로써 평점 부재 문제에 대응하였다. 제안한 CTDDTR의 추천 성능을 평가하기 위해 제주도에서 8년 동안 발생한 카드 거래 데이터를 사용하였고, 제안된 방법의 우수한 추천 성능과 보조 요소의 효과를 증명하였다.

• 한국음향학회지
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• 제28권4호
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• pp.392-400
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• 2009

본 논문에서는 근단 (Near-End) 잡음 환경에서 ITU-T의 표준 음성부호화기인 G.729A CS-ACELP 기반의 효과적인 음성강화 기법을 제시한다. 일반적으로 다양한 배경 잡음이 존재하는 근단 환경에서 수신하는 원단 화자 음성의 명료도가 매우 감소하므로, 이를 극복하기 위한 원단 화자 음성 강화 기법이 필요하다. 기존의 음성강화 시스템과는 대조적으로, 다양한 배경 잡음이 존재하는 근단 환경에서 음성부호화기에 기반하여, 원단으로부터 수신된 비트스트림 파라미터 중 여기신호(excitation signal)를 강화하는 알고리즘을 제시한다. 구체적으로, 다양한 배경 잡음이 존재하는 근단 환경에서 G.729A CS-ACELP의 부호화기를 통해 배경 잡음의 여기신호를 추정하고, 추정된 배경 잡음의 여기신호를 기반으로 원단 화자로부터 전송된 음성 신호의 여기신호를 강화시키는데, 특별히 G.729A 복호화기내에서 원단의 음성 신호를 직접 강화하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 음성 강화 기법의 성능은 다양한 잡음 환경 하에서 ITU-T P.800의 주관적 음질 측정 방법인 CCR (Comparison Category Rating) 테스트에 의해 평가되었으며, 기존의 SNR 복구 기법과 비교해서 우수한 성능을 보여주었다.

• 지능정보연구
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• 제16권4호
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• pp.67-84
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• 2010

미래에 대한 정확한 예측은 경영자, 또는 기업이 수행하는 경영의사결정에 매우 중요한 역할을 한다. 예측만 정확하다면 경영의사결정의 질은 매우 높아질 수 있을 것이다. 하지만 점점 가속화되고 있는 경영 환경의 변화로 말미암아 미래 예측을 정확하게 하는 일은 점점 더 어려워지고 있다. 이에 기업에서는 정확한 예측을 위하여 전문가의 휴리스틱뿐만 아니라 과학적 예측모형을 함께 활용하여 예측의 성과를 높이는 노력을 해 오고 있다. 본 연구는 사례기반추론모형을 예측을 위한 기본 모형으로 설정하고, 데이터 간의 유사도 측정에 퍼지 관계의 개념을 적용함으로써 개선된 예측성과를 얻고자 하였다. 특히, 독립변수 중 기호 데이터 형식의 속성을 가지는 변수들간의 유사도를 측정하기 위해 이진논리의 개념(일치여부의 판단)과 퍼지 관계 및 합성의 개념을 이용하여 도출된 유사도 매트릭스를 사용하였다. 연구 결과, 기호 데이터 형식의 속성을 가지는 변수들 간의 유사도 측정에서 퍼지 관계 및 합성의 개념을 적용하는 방법이 이진논리의 개념을 적용하는 방법과 비교하여 더 우수한 예측정확성을 나타내었다. 그러나 유사도 측정을 위해 다양한 퍼지합성방법(Max-min 합성, Max-product 합성, Max-average 합성)을 적용하여 예측하는 경우에는 예측정확성 측면에서 퍼지 합성방법 간의 통계적인 차이는 유의하지 않았다. 본 연구는 사례기반추론 모형의 구축에서 가장 중요한 유사도 측정에 있어서 퍼지 관계 및 퍼지 합성의 개념을 적용함으로써 유사도 측정 및 적용 방법론을 제시하였다는데 의의가 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권10호
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• pp.6114-6125
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• 2014

본 연구에서는 시설감귤농가와 시설포도 농가들을 대상으로 농업 에너지 절감시설과 신재생에너지원의 이용행태를 조사 분석하였다. 농가들의 에너지 이용행태를 조사한 결과, 농업 에너지 절감 시설과 신재생에너지의 이용 및 운영 관리 시스템은 여전히 미흡한 수준으로 나타났다. 시설감귤 농가와 시설포도 농가를 대상으로 실시한 IPA분석 결과에 따르면, 에너지 절감시설과 관련된 항목들에 대하여 전반적으로 중요도는 높았으나 수행도(만족도)는 크게 낮은 것으로 나타났다. 유류비 부담 등으로 인해 재배면적이 감소추세에 있는 시설감귤 농가의 경우 '관련 보조시설 확충 지원'이나 '기술개발', '저비용 대체에너지 보급문제'에 대해서는 중요하다고 판단되지만 실제 수행도는 매우 낮게 나타났다. 반면 재배면적이 증가하고 있는 시설포도농가의 경우 '에너지 절감시설에 대한 AS 용이성', '지역별 여건을 고려한 지원정책', '절감시설에 대한 기술개발'에 대해서 모두 우위를 나타냈다. 영농 광열비의 증가는 결국 농가경영에 부담을 증가시키고 대외 경쟁력을 떨어뜨리는 위험성을 갖고 있다. 현재 농가들이 사용하고 있는 등유는 열효율적인 면에서 손실이 많기 때문에 경유, 증유 등을 지속적으로 사용 할 수 있도록 기존 노후화 시설에 대한 개보수 지원과 함께 대체에너지의 보급 확대를 위한 방안이 마련되어야 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.163-172
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• 2012

기존 추천시스템의 명시적((Explicit) 협력 필터링 방법은 실용화 되었으나 정확한 아이템의 속성이 반영되지 않는 문제와 희박성과 확장성 문제가 여전히 남아 있다. 본 논문에서는 실시간성과 민첩성이 요구되는 유비쿼터스 상거래에서 고객에게 번거로운 질의 응답 과정이 없이 묵시적인(Implicit) 방법을 이용하여 RFM(Recency, Frequency, Monetary)기법과 k-means 기법을 이용한 개인화 추천시스템을 제안한다. 구매 가능성이 높은 아이템을 추출하기 위해서 고객데이터와 구매이력 데이터를 기반으로 아이템의 속성 반영이 가능한 RFM기법과 k-means 클러스터링을 이용한다. 제안 방법으로 추천의 효율성이 높은 아이템 추천이 가능하도록 고객정보의 속성 변수의 특징 벡터가 적용된 클러스터링 작업과 군집내의 아이템 카테고리 선호도 계산 작업의 전처리를 수행한다. 성능평가를 위해 현업에서 사용하는 인터넷 화장품 아이템 쇼핑몰의 데이터를 기반으로 데이터 셋을 구성하여 기존 시스템과 비교 실험을 통해 성능을 평가하여 효용성과 타당성을 입증하였다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.105-129
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• 2020

본 연구는 부도위험 예측을 위해 K-IFRS가 본격적으로 적용된 2012년부터 2018년까지의 기업데이터를 이용한다. 부도위험의 학습을 위해, 기존의 대부분 선행연구들이 부도발생 여부를 기준으로 사용했던 것과 다르게, 본 연구에서는 머튼 모형을 토대로 각 기업의 시가총액과 주가 변동성을 이용하여 부도위험을 산정했으며, 이를 통해 기존 방법론의 한계로 지적되어오던 부도사건 희소성에 따른 데이터 불균형 문제와 정상기업 내에서 존재하는 부도위험 차이 반영 문제를 해소할 수 있도록 하였다. 또한, 시장의 평가가 반영된 시가총액 및 주가 변동성을 기반으로 부도위험을 도출하되, 부도위험과 매칭될 입력데이터로는 비상장 기업에서 활용될 수 있는 기업 정보만을 활용하여 학습을 수행함으로써, 포스트 팬데믹 시대에서 주가 정보가 존재하지 않는 비상장 기업에게도 시장의 판단을 모사하여 부도위험을 적절하게 도출할 수 있도록 하였다. 기업의 부도위험 정보가 시장에서 매우 광범위하게 활용되고 있고, 부도위험 차이에 대한 민감도가 높다는 점에서 부도위험 산출 시 안정적이고 신뢰성 높은 평가방법론이 요구된다. 최근 머신러닝을 활용하여 기업의 부도위험을 예측하는 연구가 활발하게 이루어지고 있으나, 대부분 단일 모델을 기반으로 예측을 수행한다는 점에서 필연적인 모델 편향 문제가 존재하고, 이는 실무에서 활용하기 어려운 요인으로 작용하고 있다. 이에, 본 연구에서는 다양한 머신러닝 모델을 서브모델로 하는 스태킹 앙상블 기법을 활용하여 개별 모델이 갖는 편향을 경감시킬 수 있도록 하였다. 이를 통해 부도위험과 다양한 기업정보들 간의 복잡한 비선형적 관계들을 포착할 수 있으며, 산출에 소요되는 시간이 적다는 머신러닝 기반 부도위험 예측모델의 장점을 극대화할 수 있다. 본 연구가 기존 머신러닝 기반 모델의 한계를 극복 및 개선함으로써 실무에서의 활용도를 높일 수 있는 자료로 활용되기를 바라며, 머신러닝 기반 부도위험 예측 모형의 도입 기준 정립 및 정책적 활용에도 기여할 수 있기를 희망한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권3호
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• pp.287-296
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• 2003

추천 시스템에 있어서 협력적 필터링 기술은 많은 연구가 되고 있다. 그러나 협력적 필터링 기술을 이용한 추천 시스템은 초기 평가 문제와 희박성 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해서 본 논문에서는 선호도 재 계산을 위한 연관 사용자 군집과 베이지안 추정치를 이용한 사용자 선호도 예측 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 협력적 필터링 시스템에서 아이템의 속성을 고려하지 않는 단점을 보완하기 위해서 선호도에 가장 크게 영향을 미치는 대표 장르를 추출하여 유사한 이웃을 찾아 낼 때 예측에 이용하는 Representative Attribute-Neighborhood 방법을 사용한다. 협력적 필터링의 알고리즘에 군집 아이템 백터 내의 특정 아이템의 선호도를 재계산 하기 위한 연관 사용자 군집 분석을 적용하여 성능 향상을 하였다. 또 초기 평가 문제와 희박성 문제를 해결하기 위하여 Association Rule Hypergraph Partitioning 알고리즘을 사용하여 사용자를 장르별로 군집한다. 새로운 사용자는 Naive Bayes 분류자에 의해 이들 장르 중 하나로 분류된다. 또한, 분류된 장르 내에 속한 사용자들과 새로운 사용자의 유사도를 구하기 위해 Naive Bayes 학습을 통해 사용자가 평가한 아이템에 추정치를 달리 부여한다. 추정치가 부여된 선호도를 피어슨 상관 관계에 적용할 경우 결측치(Missing Value)로 인한 예측의 오류를 적게하여 예측의 정확도를 높일 수 있다. 제안된 방법은 기존의 방법보다 높은 성능을 나타냄을 보인다.

• 대한토목학회논문집
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• 제39권5호
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• pp.595-603
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• 2019

현재 자가용의 수요가 지속적으로 증가하는 현 시점에서 대중교통 활성화를 위한 대책으로 부산광역시에서는 BRT를 구축하였다. 그러나 BRT 정류장과 일반정류장은 통일성이 없으며, 버스 노선체계 운영상 BRT 노선을 벗어나는 횟수가 많아 좌 우회전하는 버스가 BRT 노선에서 일반 도로로 진입하여 차량의 흐름을 방해하는 요인으로 작용하고 있다. 또한 BRT 진출입부의 병목 현상이 가속화되면서 특히 교통량이 많은 출퇴근 시간대에 정체를 유발하여 승용차 운전자 그룹의 불만을 초래하고 있다. 따라서 본 연구는 시민의식 조사를 통해 BRT 구간의 운행 효과를 높일 수 있는 효율적인 방안을 도출하고자 한다. 이에 본 연구에서는 BRT 서비스 평가 항목 외에 현재 BRT에 대한 문제요인을 항목으로 추가하여 BRT 시설 및 운영에 대해 IPA를 이용하여 중요도 만족도 평가를 실시하였다. BRT에 대한 의식과 주 교통수단에 따라 그룹을 구분하여 그룹 간 차이를 보고자 하였다. 그 결과, BRT에 대해 긍정적이면서 버스 이용자 그룹은 버스의 쾌적성, 무단횡단단속에 대한 개선이 필요하며, 부정적이면서 승용차 이용자 그룹은 BRT 버스의 차로변경, 승용차통행속도에 대한 개선이 필요하다고 나타났다. 앞서 차이를 나타낸 그룹을 다차원척도법 중 MDPREF법을 활용하여 면밀히 살펴본 결과 평가항목과 교통수단 별 이용자 그룹 응답자의 개인속성 간의 평가방향이 잘 나타났으며, 평가문항에 대한 응답자들의 부합정도가 높은 것으로 나타났다.