• 지식경영연구
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• 제20권3호
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• pp.155-171
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• 2019

In the entertainment industry which has great uncertainty, it is essential to predict public preference first. Thanks to various mass media channels such as cable TV and internet-based streaming services, the reality audition program has been getting big attention every day and it is being used as a new window to new entertainers' debut. This phenomenon means that it is changing from a closed selection process to an open selection process, which delegates selection rights to the public. This is characterized by the popularity of the public being reflected in the selection process. Therefore, this study aims to implement a machine learning model which predicts the winner of , which has recently been popular in South Korea. By doing so, this study is to extend the research method in the cultural industry and to suggest practical implications. We collected the data of winners from the 1st, 2nd, and 3rd seasons of the Produce 101 and implemented the predictive model through the machine learning method with the accumulated data. We tried to develop the best predictive model that can predict winners of by using four machine learning methods such as Random Forest, Decision Tree, Support Vector Machine (SVM), and Neural Network. This study found that the audience voting and the amount of internet news articles on each participant were the main variables for predicting the winner and extended the discussion by analyzing the precision of prediction.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.81-94
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• 2022

최근 고액의 실물자산이나 채권을 분할하여 여러 투자자가 공동으로 투자하는 이른바 조각투자가 인기를 얻고 있다. 2016년 설립된 뮤직카우는 음원 유통에 따른 저작권료 참여 청구권을 조각투자할 수 있는 서비스를 세계 최초로 시작하였다. 본 연구에서는 딥러닝 알고리즘 중 하나인 LSTM 모델을 사용하여 뮤직카우에서 거래되는 저작권료 참여 청구권의 가격을 예측하는 연구를 진행하였다. 청구권의 이전 가격과 거래량, 저작권료와 같은 청구권과 관련된 변수 외에도, 음악저작권료 참여 청구권 시장 상황을 나타내는 종합 지표와 경제 상황을 반영하는 환율, 국고채 금리, 한국종합주가지수도 변수로 사용하였다. 연구 결과 상대적으로 거래량이 낮은 조각투자의 사례에서도 LSTM 모델이 거래가격을 잘 예측하는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국전자거래학회지
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• 제21권1호
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• pp.65-77
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• 2016

모바일 기기 데이터를 활용한 분석에서 사용자의 프라이버시를 보호하는 것이 주요한 이슈로 대두됨에 따라 데이터를 외부로 전송하지 않고 모바일 기기 안에서 분석을 수행하는 기기내 분석이 주목 받고 있다. 기기 내 분석을 활용하면 문자 메시지, 검색 단어, 북마크, 연락처등 매우 개인적이지만 성별 구분에 효과적이라고 알려진 모바일 텍스트를 이용한 성별 예측이 가능하며, 사전에 선정된 단어들의 집합을 모바일 기기로 전송하여 이 단어들과 모바일 텍스트를 비교를 통해 성별을 예측하는 단어 비교 방식을 이용하면 모바일 기기의 제한된 자원 문제를 극복할 수 있다. 특히, 확실한 근거를 이용하여 필터링 한 후 예측을 수행하면 정확도를 극대화하고 복잡도를 낮출 수 있다. 따라서 본 논문에서는 단어의 식별력과 인기도를 순차적으로 고려하는 2단계의 기기 내 성별 예측 방법을 제안한다. 구체적으로, 제안하는 방법론은 소수의 높은 식별력을 가지는 단어를 이용하여 전체 사용자의 성별을 예측하고 이어서 인기도가 높은 단어를 활용하여 앞서 예측이 되지 않은 사용자의 성별을 예측한다. 실제 데이터를 이용한 실험에서 제안하는 방법론은 비교 방법론보다 우수한 성능을 나타내었다.

• 지능정보연구
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• 제29권2호
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• pp.241-265
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• 2023

기업의 부실 예측 모델은 기업의 재무 상태를 객관적으로 모니터링하는 데 필수적인 도구 역할을 한다. 적시에 경고하고 대응 조치를 용이하게 하며 파산 위험을 완화하고 성과를 개선하기 위한 효과적인 관리 전략을 수립할 수 있도록 지원한다. 투자자와 금융 기관은 금융 손실을 최소화하기 위해 부실 예측 모델을 이용한다. 기업 부실 예측을 위한 인공지능(AI) 기술 활용에 대한 관심이 높아지면서 이 분야에 대한 광범위한 연구가 진행되고 있다. 해석 가능성과 신뢰성이 강조되며 기업 부실 예측에서 설명 가능한 AI 모델에 대한 수요가 증가하고 있다. 널리 채택된 SHAP(SHapley Additive exPlanations) 기법은 유망한 성능을 보여주었으나 변수 수에 따른 계산 비용, 처리 시간, 확장성 문제 등의 한계가 있다. 이 연구는 전체 데이터 세트를 사용하는 대신 부트스트랩 된 데이터 하위 집합에서 SHAP 값을 평균화하여 변수 수를 줄이는 새로운 변수 선택 접근법을 소개한다. 이 기술은 뛰어난 예측 성능을 유지하면서 계산 효율을 향상시키는 것을 목표로 한다. 해석 가능성이 높은 선택된 변수를 사용하여 랜덤 포레스트, XGBoost 및 C5.0 모델을 훈련하여 분류 결과를 얻고자 한다. 분류 결과는 고성능 모델 설계를 목표로 soft voting을 통해 생성된 앙상블 모델의 분류 정확성과 비교한다. 이 연구는 1,698개 한국 경공업 기업의 데이터를 활용하고 부트스트래핑을 사용하여 고유한 데이터 그룹을 생성한다. 로지스틱 회귀 분석은 각 데이터 그룹의 SHAP 값을 계산하는 데 사용되며, SHAP 값 평균은 최종 SHAP 값을 도출하기 위해 계산된다. 제안된 모델은 해석 가능성을 향상시키고 우수한 예측 성능을 달성하는 것을 목표로 한다.

• 지능정보연구
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• 제29권2호
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• pp.129-148
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• 2023

블록체인 기술이 적용되어 있는 암호화폐는 높은 가격 변동성을 가지며 투자자 및 일반 대중으로부터 큰 관심을 받아왔다. 이러한 관심을 바탕으로 암호화폐를 비롯한 투자상품의 미래가치를 예측하기 위한 연구가 이루어지고 있으나 예측모형에 대한 설명력 및 해석 가능성이 낮아 실무에서 활용하기 어렵다는 비판을 받아왔다. 본 연구에서는 암호화폐 가격 예측모형의 성과를 향상시키기 위해 금융투자상품의 가치평가에 활용되는 기술적 지표들과 함께 투자자의 사회적 관심도를 반영할 수 있는 구글 키워드 검색량 데이터를 사용하고 설명 가능한 인공지능을 적용하여 모형에 대한 해석을 제공하고자 한다. 최근 금융 시계열 분야에서 예측성과의 우수성을 인정받고 있는 LSTM(Long Short Term Memory)과 CNN(Convolutional Neural Networks)을 활용하고, 'bitcoin'을 검색어로 하는 구글 검색량 데이터를 적용해 일주일 후의 가격 등락 예측모형을 구축하였다. LSTM과 CNN을 활용해 구축한 모형들이 높은 예측성능을 보였으며 구글 검색량을 반영한 모형에서 더 높은 예측성과를 확인할 수 있었다. 딥러닝 모형의 해석 가능성 및 설명력을 위해 XAI의 SHAP 기법을 적용한 결과, 구글 검색량과 함께 과매수, 과매도 정도를 파악할 수 있는 지표들이 모형의 의사결정에 가장 큰 영향들을 미치고 있음을 파악할 수 있었다. 본 연구는 암호화폐 가격 등락 예측에 있어 전통적으로 시계열 예측에 우수한 성과를 인정받고 있는 LSTM뿐만 아니라 이미지 분류에서 높은 예측성과를 보이는 딥러닝 기법인 CNN 또한 우수한 예측성능을 보일 수 있음을 확인하였으며, XAI를 통해 예측모형에 대한 해석을 제공하고, 대중의 심리를 반영하는 정보 중 하나인 구글 검색량을 활용해 예측성과를 향상시킬 수 있다는 것을 확인했다는 점에서 의의가 있다.

• 터널과지하공간
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• 제24권4호
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• pp.282-288
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• 2014

스토핑 채광법은 현재 가장 보편적으로 이용되고 있는 지하 금속광 채광법 중 하나이다. 그러나 채광과정에서 발생하는 확정선외 혼입은 광산 전반의 생산성을 떨어뜨리며 때때로 폐광의 주요 원인을 제공하기도 하여 그 예측과 관리가 시급한 실정이다. 이를 위해 본 연구는 서 호주의 한 지하광산에서 조사한 자료를 바탕으로 인공 신경망(ANN)을 이용하여 보다 신뢰성 있는 확정선외 혼입 예측모델을 제시하였다. 또한, 연결가중 알고리즘(CWA)에 의한 요인분석을 통해 확정선외 혼입의 영향인자에 대한 기여도 분석을 실시하였다. 제안된 확정선 외 혼입 예측 ANN 모델의 학습과 시험 단계의 상관계수는 0.9641과 0.7933으로 강한 상관관계를 보였으며, CWA분석결과 발파공 길이(BHL)과 절리 방향 안전계수(SFJ)의 기여도가 18.78%와 17.99%로 다른 인자에 비해 비교적 중요한 영향인자 임을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권5호
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• pp.75-82
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• 2023

협력 필터링 시스템에서 추천 리스트의 고객 만족도를 위하여 시스템이 산출하는 항목 평가 예측치는 매우 중요하다. 시간 인지 기반 시스템에서는 사용자들의 평가 시간을 반영하여 예측치를 산출하는데, 대개 과거 평가치일수록 기하급수적으로 낮은 가중치를 부여하였다. 본 연구에서는 평가치에 대한 평가 시간의 영향력이 다양한 요인에 따라 달라지는지 알아 보기 위하여, 사용자의 평가 적극성 정도, 항목의 인기도, 그리고 항목 장르별로 사용자 평가치와 평가 시간의 상관도를 조사하였다. 두 종류의 공개 데이터셋을 활용한 분석 결과, 특히 희소 데이터셋에서 각 요인에 따라 현저히 다른 상관지수 값을 얻었다. 따라서 평가 예측치에 대한 평가 시간의 영향력의 크기는 평가 데이터 밀집도 뿐만 아니라 상기한 여러 가지 요소를 고려하여 다르게 책정되어야 한다는 사실을 확인하였다.

• 한국축산식품학회지
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• 제43권6호
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• pp.1150-1169
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• 2023

Edible insects are gaining popularity as a potential future food source because of their high protein content and efficient use of space. Black soldier fly larvae (BSFL) are noteworthy because they can be used as feed for various animals including reptiles, dogs, fish, chickens, and pigs. However, if the edible insect industry is to advance, we should use automation to reduce labor and increase production. Consequently, there is a growing demand for sensing technologies that can automate the evaluation of insect quality. This study used short-wave infrared (SWIR) hyperspectral imaging to predict the proximate composition of dried BSFL, including moisture, crude protein, crude fat, crude fiber, and crude ash content. The larvae were dried at various temperatures and times, and images were captured using an SWIR camera. A partial least-squares regression (PLSR) model was developed to predict the proximate content. The SWIR-based hyperspectral camera accurately predicted the proximate composition of BSFL from the best preprocessing model; moisture, crude protein, crude fat, crude fiber, and crude ash content were predicted with high accuracy, with R² values of 0.89 or more, and root mean square error of prediction values were within 2%. Among preprocessing methods, mean normalization and max normalization methods were effective in proximate prediction models. Therefore, SWIR-based hyperspectral cameras can be used to create automated quality management systems for BSFL.

• 한국방재학회 논문집
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• 제4권2호
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• pp.35-45
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• 2004

최근 항공기, 자동차 등에 사용되어왔던 복합재료가 그 사용 영역을 넓혀 교량 상판, 상하수도용 관로 등에 적용되고 있다. 이러한 복합재료의 주요 장점은 고강도, 경량성, 그리고 뛰어난 내부식성으로 기존의 재료에 비해 많은 장점을 갖고 있으나, 이러한 재료의 정확한 특성 파악 및 이를 사용한 구족물의 거동의 정확한 분석의 어려움으로 복합재료의 적용이 활발히 이루어지지 못하고 있는 실정이며, 이러한 요인이 복합재료를 토목구조물에 적용하는데 가장 큰 제한요소로 작용해 왔다. 본 연구에서는 복합재료 구조물의 해석을 위한 사전 연구로서, 현재 국내에서 사용되고 있는 GFRP 관로에 대한 재료특성 실험을 수행하여, 각각의 구성 적층재료별 재료 특성 및 전체 적층판에 대한 재료특성을 제공한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제4권2호
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• pp.185-194
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• 2019

한국영화 100년 역사 속에 한국영화는 2012년부터 해마다 총 관객 수 1억 명을 넘고 있고, 총 매출액은 1조를 바라보고 있다. 이러한 한국영화의 흥행가도에 영향을 준 것이 스마트폰 보급률 60%와 가입자 수 3천만 명을 넘은 2012년과 상관이 있을 것이라 추정을 해 본다. 이에 따라 2012년 전후로 영화흥행 요인변수에도 변화가 필요했고, 새로운 독립변수로 훈련시킨 예측모델을 가지고 실전데이터에 적용하여 예측해 보았다.