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Wi-Fi 기반 모바일 디바이스 실내측위 DB를 활용한 라디오맵 구축에 관한 연구 (A study of Establishment on Radiomap that Utilizes the Mobile device Indoor Positioning DB based on Wi-Fi)

  • 정인훈;김종문;최윤수;김상봉;이윤
    • 대한공간정보학회지
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    • 제22권3호
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    • pp.57-69
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    • 2014
  • 우리나라의 인구밀도는 2013년 기준, $1km^2$당 505명으로 도시국가를 제외하면 세계에서 3번째로 매우 높으며, 도심인구집중현상이 뚜렷하게 나타나고 있다. 이러한 수요를 충족시키기 위한 건축물의 대형화와 복합화 그리고 지하철 및 지하공간과의 연계화 경향이 심화되고 있으며, 이와 같은 현상으로 국민생활의 안전과 복지 증진을 위해 실내공간정보 DB와 더불어 정확한 실내측위DB 구축이 매우 필요한 상황이다. 본 연구에서는 사당역과 인천국제공항을 대상으로 모바일디바이스를 활용하여 실내 AP원시데이터를 수집하고 이를 통해 수집된 성과의 확인 보완 분석과정을 거쳐 Wi-Fi AP 위치 DB 및 RadioMap DB를 구축하였다. 또한 구축된 DB의 측위 성능 평가를 위해 인천공항 A동 지상 3층에서 10개 사당역 A동 지하 1층에서 9개의 지점을 선정하여 추정위치를 산출하여 추정위치 대비 참위치와의 거리, 즉 측위오차를 활용해 평가실험을 실시하였다. 그 결과, 전체 지점에 대한 평균과 표준편차가 인천공항은 평균 17.81m, 표준편차 17.79m, 사당역은 평균 22.64m, 표준편차 23.74m의 결과값을 얻을 수 있었다. 여기서 사당역의 경우 실외로 통하는 출입구에 인접한 지점은 가시 AP의 개수가 다른 지점 대비 크게 부족하여 측위성능이 떨어지는 것으로 해당지점을 제외한 데이터들을 종합적으로 검토하여보았을 때 구축된 DB를 활용한 측위 시 사용자의 위치가 근접한 지점으로 매핑되고 있는 것을 확인할 수 있었다. 이는 구축된 DB가 해당 지역의 Wi-Fi AP 위치 및 전파패턴 정보를 올바르게 담고 있다는 것을 의미하며 이를 토대로 한 실내공간정보 서비스가 가능할 것으로 판단된다.

장기요양 현금급여 정책의 국가간 비교 연구 (Patterns of Cash Payments for Care : Cross-National Comparative Study)

  • 석재은
    • 한국사회복지학
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    • 제58권2호
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    • pp.273-302
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    • 2006
  • 최근 많은 선진국들에서 보호가 필요한 사람들에게 직접 서비스를 제공하는 대신 현금급여를 새로이 도입하거나 확대함으로써, 서비스 수요자가 자신에게 필요한 보호방식 및 보호내용을 스스로 선택할 수 있는 권한을 강화하는 방향으로 정책을 변화시키고 있다. 이러한 현금급여는 현대복지국가가 공통적으로 직면하고 있는 국가복지의 재정적 한계와 다양한 욕구에 반응하기 어려운 경직성의 한계에 대응하여, 보다 경제적이고 효율적인 방법으로 서비스 이용자의 선택권 확대 및 수요자 중심의 서비스 전달체계 구축이 가능한 정책대안이라는 특징을 가진다. 그러나 각 국가에서 채택하고 있는 현금급여는 그 제도적 설계 및 운영면에서 상당한 변이를 보이고 있다. 이러한 현금급여 정책의 변이는 장기요양서비스 시장내에 내재되어 있는 자유시장적 가치에 기반한 소비자주의 및 시장주의와 사회연대적 가치에 기반한 시민권 및 사죄보호주의간의 배합에 영향을 미치고, 결국 장기요양에 있어서 가족, 국가, 시장간의 책임과 역할의 균형, 즉 복지혼합의 균형에 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 네덜란드, 프랑스, 독일, 이탈리아 4개국의 사례를 통하여 각 국가의 현금급여 정책의 특성과 장기요양시장에 미치는 영창을 살펴봄으로써, 현대복지국가에서 현금급여 정책이 가지는 보편적 의미와 특수성을 발견해 보고자 하였다. 비교분석 결과, 각 국가의 사회문화적 정향과 노동시장 규제 등의 사회적 맥락내에 현금급여 정책이 이식되는 과정에서, 비용억제보다는 서비스 이용자, 가족수발자, 서비스 제공자의 시민권이 강조되기도 하고, 비용억제적 노력이 보다 강조되기도 하는 것으로 나타났다.

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모바일 앱 사용에 영향을 미치는 요인에 관한 연구: 앱 카테고리 간 상관관계를 중심으로 (Determinants of Mobile Application Use: A Study Focused on the Correlation between Application Categories)

  • 박상규;이동원
    • 지능정보연구
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    • 제22권4호
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    • pp.157-176
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    • 2016
  • 스마트폰, 태블릿PC와 같은 모바일 기기의 확산과 더불어 앱의 보급도 크게 늘어나면서 우리 일상의 다양한 분야에서 활용되고 있다. 게임, 생활, 엔터테인먼트, 정보, 전자상거래 등 다양한 종류의 수많은 앱이 생겨나고 있으나, 그들 중 대부분이 사용자의 구매 선택조차 받지 못하고 있으며, 구매가 이루어진 이후에도 많은 수는 오랫동안 사용되지 않고 외면당하고 있다. 사용자가 앱을 선택하고 사용하는 데에 영향을 미치는 요인을 찾는 연구는 사용자에게 적합한 앱을 선별적으로 추천하는 데에 활용됨으로써 마케팅 효과를 높일 수 있다는 점에서 앱 개발자나 배포자 및 사용자 모두에게 기여하는 실무적 가치가 크다고 할 수 있을 것이다. 이런 관점에서, 본 연구는 앱의 사용에 영향을 미치는 요인이 앱 유형별로 어떻게 달라지는지를 파악하려는 목적에서 수행되었다. 앱 사용에 영향을 미치는 요인으로서 사용자의 인구통계학적 특성뿐만 아니라 사용자가 앱을 구매하고 사용한 경험, 구매 시 참고한 앱에 대한 객관적 평가인 별점, 마케팅의 수단으로서 상품의 소개 화면에 노출되는 배지(Badge)의 영향을 살펴보았다. 사용자의 앱 선택에 영향을 미치는 요인에 대한 기존 연구들은 대부분 설문에 대한 응답 결과를 분석에 사용함으로써 사용기록이 정확히 반영하지 못하는 한계점을 갖는 반면, 본 연구는 특정한 기간 동안 사용자의 실제 사용기록 전체를 측정하고 수집하여, 이 데이터를 기반으로 분석을 실시했다는 점에서 큰 의의를 갖는다고 할 수 있다. 사용자가 자신의 모바일 기기에 설치된 다양한 앱을 설치해놓고 이들 중 자신의 필요에 적합한 것을 선택하여 사용하게 되는데, 이 선택에 영향을 미치는 요인이 카테고리 별로 다를 것이라는 점을 고려하여, 다변량 프로빗 모형을 활용하여 분석을 실시하였다. 분석결과로 앱 사용에 영향을 미치는 요인이 앱 카테고리 별로 달라지는 것과 앱 카테고리 선택 간의 상관관계를 제시하였으며, 사용자의 앱사용 목적에 따라 쾌락성(Hedonic)과 실용성(Utilitarian)으로 구분지어 설명하였다.

광주·전남지역 치위생과 학생들의 구강건강신념 및 구강건강 증진행위 (Dental Health Promotion behavior and Dental Health Belief of Dental Hygiene Students in Gwangju Chunnam)

  • 이향님;조민정
    • 치위생과학회지
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    • 제4권2호
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    • pp.75-80
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    • 2004
  • 본 연구는 치위생과 학생에서 인구사회적 특성별 구강건강신념과 구강건강증진행위의 분포를 알아보고 구강건강증진행위와 구강건강신념과의 상관성을 분석하여 치위생고 학생의 전공교육시 기초자료로 사용하고자 하였으며 그 결과는 다음과 같다. 1. 연구대상자는 학년별로 2학년이 43.9%로 가장 많았고, 종교는 없는 경우가 47.0%, 모의교육정도는 고졸이하가 51.9%, 경제수준은 중이 85.5%, 가족의 심각한 질병경험은 없는 경우가 85.4%, 본인의 심각한 심각한 질병경험은 없는 경우가 93.8%, 인지된 건강상태는 대체로 불건강한 경우가 81.8%, 인지된 구강건강상태는 66.0%였고, 지난 1년간 치과방문을 하지 않은 경우가 54.4%로 많았다. 2. 구강건강신념 중 감수성은 학년이 낮을수록 (p<0.001), 경제수준이 낮을수록(p<0.05) 인지된 구강건강상태가 건강할수록(p<0.001)높았다. 유익성은 고학년일수록(p<0.001), 인지된 건강상태가 매우 불건강한 경우에서(p<0.05), 인지된 구강건강상태가 매우 불건강한 경우에서(p<0.05), 지난 1년간 치과방문경험이 있는 경우에서(p<0.01) 높았다. 심각성은 경제수준이 중인 경우에서(p<0.01), 인지된 건강상태가 불건강할수록(p<0.01) 높았다. 중요성은 고학년일수록(p<0.001), 지난 1년간 치과방문 경험이 있는 경우에서(p<0.001) 높았다. 장애도는 고학년일수록(p<0.05), 경제수준이 상인경우에서(p<0.05), 인지된 구강건강상태가 매우 건강한 경우에서(p<0.01) 높았다. 3. 구강건강증진행위 중 예방목적의 치과방문을 하는 자는 2학년에서 가장 높았으며(p<0.05), 지난 1년간 치과방문 경험이 없는 경우에서(p<0.05) 더 많이 시행하였다. 구강위생용품 사용은 고학년일수록 높았고(p<0.05), 인지된 건강상태가 대체로 건강한 경우에서(p<0.05), 지난 1년간 치과방문을 하지 않는 경우에서(p<0.05) 많이 사용하였다. 정기적인 치과검진은 인지된 구강건강상태가 매우 불건강한 경우에서 가장 높았으며(p<0.05), 지난 1년간 치과방문을 하지 않은 경우에서 가장 높았다(p<0.001). 이로운 음식의 섭취자는 고학년일수록 높았고(p<0.05), 인지된 구강건강상태가 불건강할수록 (p<0.01), 지난 1년간 치과방문을 하지않은 경우에서 (p<0.05) 높았다. 해로운 음식의 불섭취자는 고학년일수록 높았고(p<0.05), 모의 교육정도가 고졸이하에서(p<0.05), 가족의 심각한 질병경험이 없는 경우에서(p<0.05) 높았다. 4. 잇솔질의 실시시기는 식사후가 40.7%로 가장 높았고, 잠 자기전은 30.5%, 간식 후 8.3%, 식사전 7.5%순이었다. 5. 가장 많이 사용한 구강위생용품은 구강양치용액으로 연구 대상자의 61.4%가 사용경험을 가지고 있었고 그다음이 치실로 60.4%가 사용하였다. 6. 과거에 경험한 구강증상별 관리로 치과방문을 가장 많이 하게 한 것은 지각과민증, 치아우식증과 구강통증, 구취, 치아동요, 치석과 잇몸출혈 순이었다. 7. 구강건강증진행위와 상관성이 존재하는 구강건강신념으로는 감수성(r=-0.081), 유익성(r=0.133), 심각성(r=0.210), 중요도(r=0.187)였다.

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요인분석을 이용한 수계 관리 맥락에서 유역관리 상태를 평가하기 위한 통합지수 개발 (Development of a Integrated Indicator System for Evaluating the State of Watershed Management in the Context of River Basin Management Using Factor Analysis)

  • 강민구;이광만;고익환;정찬용
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제41권3호
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    • pp.277-291
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    • 2008
  • 수계관리를 위해서는 수계의 상태를 평가하고 관리 목표를 바탕으로 수계의 문제를 파악하고, 이를 해결하기 위한 적절한 대책을 수립해야 한다. 수계는 여러 개의 유역들로 나눠지며, 이들은 수자원, 사회 및 경제 시스템, 법률 및 제도, 사용자, 토지, 생태계 등의 요소들로 구성되어 있다. 이들은 복잡하게 연결되어 네트워크를 형성한다. 본 연구에서는 수계 관리 정황에서 유역관리를 실시하기 위해서 유역의 관리 상태를 평가하기 위한 평가지수를 개발하였다. 평가지수는 이수 관리, 환경 및 생태계 관리, 홍수 관리를 평가하기 위한 세부지표와 변수로 구성이 되었으며, 이들은 요인분석을 통하여 선정되었다. 세부지수의 구성변수들을 선정하기 위하여 먼저 관련 자료들을 유역 시스템의 구성 요소인 수자원, 토지, 생태계, 사회 및 경제 시스템, 법과 제도, 사용자 등을 대분류 항목으로 설정하고 수집하였다. 둘 째, 요인분석에 적합한 변수들을 선정하기 위하여 KMO 표본 적합성 검사와 Bartlett의 구형성 검사를 각각 실시하였다. 셋 째, 선정된 변수들을 요인분석을 통하여 세부지표로 그룹화하였으며, 각 세부지수에 대하여 3가지 요인들이 선정되었다. 이들 요인들은 세부지수의 세부지표가 되며, 포함된 변수들의 관계와 특성을 고려하여 세부지표의 이름이 지어졌다. 마지막으로 요인분석 결과를 검토하기 위하여 변수들의 요인 부하량을 검토하였으며, 요인점수들 사이의 상관분석을 실시하여 요인 점수들 사이에 상관성이 없다는 결과를 얻었다. 검토 결과는 본 연구에서 개발 된 유역관리 평가지수의 구성변수의 선정과 이들의 그룹화가 적절한 것으로 나타났다. 또한, 개발된 평가지수가 유역관리 평가에 효과적으로 적용이 가능할 것으로 사료된다.

오피니언 분류의 감성사전 활용효과에 대한 연구 (A Study on the Effect of Using Sentiment Lexicon in Opinion Classification)

  • 김승우;김남규
    • 지능정보연구
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    • 제20권1호
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    • pp.133-148
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    • 2014
  • 최근 다양한 정보채널들의 등장으로 인해 빅데이터에 대한 관심이 높아지고 있다. 이와 같은 현상의 가장 큰 원인은, 스마트기기의 사용이 활성화 됨에 따라 사용자가 생성하는 텍스트, 사진, 동영상과 같은 비정형 데이터의 양이 크게 증가하고 있는 것에서 찾을 수 있다. 특히 비정형 데이터 중에서도 텍스트 데이터의 경우, 사용자들의 의견 및 다양한 정보를 명확하게 표현하고 있다는 특징이 있다. 따라서 이러한 텍스트에 대한 분석을 통해 새로운 가치를 창출하고자 하는 시도가 활발히 이루어지고 있다. 텍스트 분석을 위해 필요한 기술은 대표적으로 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝이 있다. 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝은 모두 텍스트 데이터를 입력 데이터로 사용할 뿐 아니라 파싱, 필터링 등 자연어 처리기술을 사용한다는 측면에서 많은 공통점을 갖고 있다. 특히 문서의 분류 및 예측에 있어서 목적 변수가 긍정 또는 부정의 감성을 나타내는 경우에는, 전통적 텍스트 마이닝, 또는 감성사전 기반의 오피니언 마이닝의 두 가지 방법론에 의해 오피니언 분류를 수행할 수 있다. 따라서 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝의 특징을 구분하는 가장 명확한 기준은 입력 데이터의 형태, 분석의 목적, 분석의 결과물이 아닌 감성사전의 사용 여부라고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 오피니언 분류라는 동일한 목적에 대해 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝을 각각 사용하여 예측 모델을 수립하는 과정을 비교하고, 결과로 도출된 모델의 예측 정확도를 비교하였다. 오피니언 분류 실험을 위해 영화 리뷰 2,000건에 대한 실험을 수행하였으며, 실험 결과 오피니언 마이닝을 통해 수립된 모델이 텍스트 마이닝 모델에 비해 전체 구간의 예측 정확도 평균이 높게 나타나고, 예측의 확실성이 강한 문서일수록 예측 정확성이 높게 나타나는 일관적인 성향을 나타내는 등 더욱 바람직한 특성을 보였다.

대화식 데이터 마이닝 기법을 활용한 자동차 보험사의 인입 콜량 예측 사례 (A Case Study on Forecasting Inbound Calls of Motor Insurance Company Using Interactive Data Mining Technique)

  • 백웅;김남규
    • 지능정보연구
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    • 제16권3호
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    • pp.99-120
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    • 2010
  • 최근 고객들의 비대면 접점 서비스 이용도가 높아짐에 따라, 비대면 채널은 다양한 데이터의 분석을 통해 고객 만족도를 향상시킬 수 있는 유용한 창구로 인식되고 있다. 이러한 비대면 채널의 대표적 영역으로 콜센터를 들 수 있으며, 콜센터 운영에서 고객 만족도에 가장 큰 영향을 미치는 요소는 상담 인력의 규모인 것으로 알려져 있다. 즉, 일정수준 이상의 고객 만족도를 유지하기 위해서는 충분한 상담 인력을 확보하는 것이 관건이지만, 불필요하게 많은 인력을 확보하는 것은 인건비 측면에서 비용의 낭비를 초래할 수 있다. 따라서 부족하지도 않고 넘치지도 않을 정도의 적정 인력을 산출하는 능력은 콜센터 운영의 핵심 경쟁력으로 인식되고 있으며, 최근 콜센터에서는 적정 인력의 규모를 예측하기 위해 WFM(Work Force Management) 업무 전담 부서를 설치하고 콜량을 정확하게 예측하기 위한 노력을 기울이고 있다. 콜량 예측을 위해 현업에서 주로 사용되는 방법은 담당자의 직관에 의존하는 방법으로, 일정기간의 콜량 평균을 담당자가 주관적 판단에 의해 보정함으로써 이루어진다. 하지만 이러한 방식은 담당자의 주관적 성향에 크게 좌우된다는 한계를 갖고 있어서, 최근에는 다양한 예측 모형을 시스템화한 WFMS(Workforce Management System) 패키지가 널리 활용되고 있다. 하지만 이 시스템은 초기 도입 시 매우 고가의 구축비용이 발생하며, 신규 요인 발굴 시 이를 즉각적으로 시스템에 반영하기 어렵다는 한계점을 갖고 있다. 이를 극복하기 위해 본 연구에서는 데이터 마이닝의 대화식 의사결정나무 기법을 이용함으로써, 객관적이면서도 업무 배경 지식을 충분히 활용할 수 있는 예측 모형을 수립하고자 한다. 또한, 본 연구에서 수립한 모형의 정확성 평가를 위해, 국내 최대 규모의 한 자동차 보험사 콜센터의 4년 8개월 간의 실 데이터를 사용한 실험을 수행하고 그 결과를 제시하였다. 실험에서는 기존의 WFMS와 본 연구에서 제안하는 두 가지 모형인 대화식 의사결정나무 기반의 예측 모형, 일반 의사결정나무 기반의 예측 모형의 세 가지 모형에 대해, 다양한 오차 허용범위 하에서의 사고콜 및 고장콜에 대한 예측 적중률을 평가하였다.

건물용도별 옥상공간의 이용행태 및 선호도 분석 - 서울특별시의 사례를 중심으로 - (An Analysis of the Behavior and the Preference of Roof Spaces Depending on Building Types - A Focus on the Case of Seoul, Korea -)

  • 김은진;정태열
    • 한국조경학회지
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    • 제42권6호
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    • pp.10-20
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    • 2014
  • 오늘날 옥상공간은 대부분 휴식과 같은 이용을 목적으로 조성되고 있다. 하지만, 이러한 옥상공간의 이용이 적거나, 유지관리가 소홀하게 되면, 옥상공간이 방치되거나, 용도변경 등의 이유로 조성비용의 낭비를 초래할 수 있어, 이용을 활성화하기 위한 설계가 필요할 것으로 판단하였다. 한편, 국내의 경우, 옥상공간은 비교적 획일적이고 단순하게 조성되어 있다. 하지만, 건물용도에 따라 이용자 특성이 다르기 때문에 옥상공간의 이용행태와 선호도도 다를 것이며, 옥상공간의 이용을 활성화하기 위해서 이러한 점을 고려할 필요가 있다고 보았다. 이에 본 연구에서는 4개의 건물용도(공공건물, 교육연구건물, 의료건물, 판매건물)를 선정하여 연구대상지의 이용경험자를 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 옥상공간의 이용행태와 선호도를 건물용도별로 비교분석하였다. 이때, 교차분석, 다중응답분석, 신뢰도분석, 일원배치 분산분석을 하였으며, 그 결과는 다음과 같다. 먼저 옥상공간의 이용행태에서 이용목적, 이용동기, 이용빈도, 평균체류시간이 건물용도별로 차이가 있는 것으로 나타났다. 특히, 이용목적의 경우, 모든 건물에서는 휴식을 위해서 옥상공간을 가장 많이 이용하는 것으로 나타났다. 한편, 공공건물에서는 대화와 흡연을, 교육연구건물에서는 흡연, 산책 및 스트레칭, 외부경관감상을, 의료건물에서는 산책 및 스트레칭과 대화를, 판매건물에서는 아이 돌보기와 대화를 목적으로 옥상공간을 많이 이용하는 것으로 나타났다. 또한, 옥상공간의 선호도에서도 식물유형, 포장재, 시설물 선호도가 건물용도별로 차이가 있는 것으로 나타났다. 특히, 식물유형의 경우, 공공건물 이용자들은 초본류와 채소류 및 수생식물을, 의료건물 이용자들은 채소류 및 수생식물을, 판매건물 이용자들은 모든 유형의 식물을 다른 용도의 건물 이용자들보다 더 선호하는 것으로 나타났다. 이러한 건물용도별 옥상공간의 이용행태와 선호도 차이를 고려하여 옥상공간을 조성함으로써 이용 활성화에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

제3세대 SNS에 표출된 공원 유형별 이용 특성 분석 (Analysis of Behavioral Characteristics by Park Types Displayed in 3rd Generation SNS)

  • 김지은;박찬;김아연;김호걸
    • 한국조경학회지
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    • 제47권2호
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    • pp.49-58
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    • 2019
  • 시대에 따라 변화하는 공원 이용자들의 다양한 활동을 반영하고, 공원의 특성에 따라 미래의 공원설계와 관리 방향성을 제시하기 위해 공원 만족도, 선호도, 이용 후 평가 등 다양한 연구가 수행되어 왔다. 이러한 선행 연구는 주로 설문 조사를 이용하였는데, 설문은 적절한 표본 설정을 통해서 이용자로부터 직접 의견을 청취할 수 있는 좋은 방법이지만, 비용과 시간이 많이 소요되는 단점이 있고, 나아가 빠르게 변화하는 공원의 이용 행태를 파악하기에는 부족하다. 본 연구는 다양한 분야에서 새롭게 활용되고 있는 제3세대 SNS 데이터를 활용하여 공원 유형별 이용 행태, 새로운 이용 행태, 만족도 등을 비교 분석하고 시사점을 논의하였다. 이를 위해서 제3세대 SNS로 대표되는 인스타그램과 구글 콘텐츠를 활용하였다. 인스타그램에서는 공원 이용자가 올린 키워드와 사진을 분류하여 정보를 추출하였으며, 구글에서는 이용 시간과 후기를 비교 분석하였다. 공원 간 비교 연구 결과, 주거지 인접형 공원은 가족과 나들이하거나 공원 내 시설에서 이루어지는 프로그램을 주로 활용하는 것으로 나타났다. 상업지 인접형 공원에서는 상업지역와 연계된 먹는 활동과 공원 내 오픈스페이스와 시설 내 프로그램이 적절하게 이용되는 현상을 확인하였다. 독립형 공원인 한강공원의 경우에는 다양한 운동, 풍경 감상 활동이 빈번히 이루어지고 있었다. 또한 각 공원의 유형별로 동반 유형이 다르게 나타났으며, 새로운 이용 행태가 나타나는 현상을 확인하였다. 이처럼 SNS 데이터는 공원의 이용 행태와 만족요인을 실시간으로 파악할 수 있는 근거를 마련해 주며, 새로운 기술과 정책 도입에 따른 공원의 이용 행태 변화를 파악하여 추후 공원설계와 공원관리의 방향성을 수립하는데 있어 중요한 정보를 제공하는 효과적인 방법으로 활용될 수 있다.

적대적 생성 모델을 활용한 사용자 행위 이상 탐지 방법 (Anomaly Detection for User Action with Generative Adversarial Networks)

  • 최남웅;김우주
    • 지능정보연구
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    • 제25권3호
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    • pp.43-62
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    • 2019
  • 한때, 이상 탐지 분야는 특정 데이터로부터 도출한 기초 통계량을 기반으로 이상 유무를 판단하는 방법이 지배적이었다. 이와 같은 방법론이 가능했던 이유는 과거엔 데이터의 차원이 단순하여 고전적 통계 방법이 효과적으로 작용할 수 있었기 때문이다. 하지만 빅데이터 시대에 접어들며 데이터의 속성이 복잡하게 변화함에 따라 더는 기존의 방식으로 산업 전반에 발생하는 데이터를 정확하게 분석, 예측하기 어렵게 되었다. 따라서 기계 학습 방법을 접목한 SVM, Decision Tree와 같은 모형을 활용하게 되었다. 하지만 지도 학습 기반의 모형은 훈련 데이터의 이상과 정상의 클래스 수가 비슷할 때만 테스트 과정에서 정확한 예측을 할 수 있다는 특수성이 있고 산업에서 생성되는 데이터는 대부분 정답 클래스가 불균형하기에 지도 학습 모형을 적용할 경우, 항상 예측되는 결과의 타당성이 부족하다는 문제점이 있다. 이러한 단점을 극복하고자 현재는 클래스 분포에 영향을 받지 않는 비지도 학습 기반의 모델을 바탕으로 이상 탐지 모형을 구성하여 실제 산업에 적용하기 위해 시행착오를 거치고 있다. 본 연구는 이러한 추세에 발맞춰 적대적 생성 신경망을 활용하여 이상 탐지하는 방법을 제안하고자 한다. 시퀀스 데이터를 학습시키기 위해 적대적 생성 신경망의 구조를 LSTM으로 구성하고 생성자의 LSTM은 2개의 층으로 각각 32차원과 64차원의 은닉유닛으로 구성, 판별자의 LSTM은 64차원의 은닉유닛으로 구성된 1개의 층을 사용하였다. 기존 시퀀스 데이터의 이상 탐지 논문에서는 이상 점수를 도출하는 과정에서 판별자가 실제데이터일 확률의 엔트로피 값을 사용하지만 본 논문에서는 자질 매칭 기법을 활용한 함수로 변경하여 이상 점수를 도출하였다. 또한, 잠재 변수를 최적화하는 과정을 LSTM으로 구성하여 모델 성능을 향상시킬 수 있었다. 변형된 형태의 적대적 생성 모델은 오토인코더의 비해 모든 실험의 경우에서 정밀도가 우세하였고 정확도 측면에서는 대략 7% 정도 높음을 확인할 수 있었다.