• 경영정보학연구
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• 제22권4호
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• pp.75-92
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• 2020

인구 및 세대 구조가 변화면서 점차 대면 관계를 꺼리는 고객의 태도 변화가 정보기술의 발달과 스마트폰의 확산으로 더욱 커지고 있다. 이는 정보기술에 익숙해진 현대 고객들의 소비패턴인 효율성 및 신속성과도 부합되는 것으로, 오프라인 망 중심의 유통회사들이 판매 및 서비스 방식을 언택트로 전환하려는 움직임이 활발해지고 있다. 최근 다양한 분야에서 언택트 서비스가 활성화되고 있지만, 뷰티 제품의 경우 고객의 피부타입 및 상태에 따라 제품 선택이 쉽지 않으므로 비대면을 통해 제품을 추천하기가 쉽지 않다. 이와 관련하여 온라인 뷰티 분야에서 제품 추천을 위한 추천시스템 개발 및 추천 관련 연구들이 수행되었지만, 대부분이 설문조사 방법이나 소셜 데이터를 이용하여 추천 알고리즘을 개발한 연구들이었다. 즉, 고객의 피부타입이나 제품 선호도 등의 실제 사용자 정보를 기반으로 세그먼트를 분류한 연구는 부족하였다. 그리하여, 본 연구에서는 뷰티 분야에서의 언택트 서비스 중의 하나인 모바일 애플리케이션의 고객 정보와 검색 로그 데이터를 기반으로 머신러닝 기법의 K-prototypes 알고리즘을 이용하여 고객 세그먼트를 새롭게 분류하고, 이를 기반으로 언택트 마케팅 전략 방안을 제안한다. 본 연구는 머신러닝 기법을 이용하여 새롭게 고객 세그먼트를 분류함으로써 관련 기존 문헌의 범위를 확장하였다. 더불어, 언택트 서비스라는 새로운 소비 트렌드를 반영하여 고객 세그먼트를 분류하고, 이를 기반으로 뷰티 분야의 언택트 서비스에 활용할 수 있는 구체적인 방안을 제시했다는 실무적 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.131-150
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• 2015

영어와 달리 한국어나 일본어 문장의 경우 용언의 필수격을 채우는 명사구가 생략되는 무형대용어 현상이 빈번하다. 특히 백과사전이나 위키피디아의 문서에서 표제어로 채울 수 있는 격의 경우 그 격이 문장에서 더 쉽게 생략된다. 정보검색, 질의응답 시스템 등 주요 지능형 응용시스템들은 백과사전류의 문서에서 주요한 정보를 추출하여 수집하여야 한다. 그러나 이러한 명사구 생략 현상으로 인해 양질의 정보추출이 어렵다. 본 논문에서는 백과사전 종류 문서에서 생략된 명사구 즉 무형대용어를 복원하는 시스템의 개발을 다루었다. 우리 시스템이 다루는 문제는 자연어처리의 무형대용어 해결 문제와 거의 유사하나, 우리 문제의 경우 문서의 일부가 아닌 표제어도 복원에 이용할 수 있다는 점이 다르다. 무형대용어 복원을 위해서는 먼저 무형대용어의 탐지 즉 문서 내에서 명사구 생략이 일어난 곳을 찾는 작업을 수행한다. 그 다음 무형대용어의 선행어 탐색 즉 무형대용어의 복원에 사용될 명사구를 문서 내에서 찾는 작업을 수행한다. 문서 내에서 선행어를 발견하지 못하면 표제어를 이용한 복원을 시도해 본다. 우리 방법의 특징은 복원에 사용된 문장성분을 찾기 위해 Structural SVM을 사용하는 것이다. 문서 내에서 생략이 일어난 위치보다 앞에 나온 명사구들에 대해 Structural SVM에 의한 시퀀스 레이블링(sequence labeling) 작업을 시행하여 복원에 이용 가능한 명사구인 선행어를 찾아내어 이를 이용하여 복원 작업을 수행한다. 우리 시스템의 성능은 F1 = 68.58로 측정되었으며 이는 의미정보의 이용 없이 달성한 점을 감안하면 높은 수준으로 평가된다.

• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.255-277
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• 2011

PSS(Product Service System) 시스템은 제품과 서비스가 하나로 통합되어 고객에게 차별화된 가치를 제공하고, 기업이 경쟁력을 가지고 지속적인 성장을 할 수 있게 지원하는 시스템이다. 본 논문에서는 PSS 시스템으로 성공한 Amazon의 Kindle과 Apple의 iPod, 실패한 Microsoft의 Zune과 Sony의 e-book reader를 채택하여 중다 사례연구 방법론을 통해 성공요인과 실패요인을 도출하고자 한다. 이를 위하여, 사례 분석을 통해 가설을 도출하고, 연관 문헌연구와의 비교 및 분석을 통하여 PSS 시스템에서 상업적으로 성공하기 위한 전략적 시사점을 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.157-176
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• 2018

관리종목은 상장폐지 가능성이 높은 기업들을 즉시 퇴출하기 보다는 시장 안에서 일정한 제약을 부여하고, 그러한 기업들에게 상장폐지 사유를 극복할 수 있는 시간적 기회를 주는 제도이다. 뿐만 아니라 이를 투자자 및 시장참여자들에게 공시하여 투자의사결정에 주의를 환기시키는 역할을 한다. 기업의 부실화로 인한 부도 예측에 관한 연구는 많이 있으나, 부실화 가능성이 높은 기업에 대한 사회, 경제적 경보체계라 할 수 있는 관리종목에 관한 연구는 상대적으로 매우 부족하다. 이에 본 연구는 코스닥 기업들 가운데 관리종목 지정 기업과 비관리종목 기업을 표본으로 삼아 로지스틱 회귀분석과 의사결정나무 분석을 이용하여 관리종목 지정 예측 모형을 개발하고 검증하였다. 분석결과에 따르면 로지스틱 회귀분석 모형은 ROE(세전계속사업이익), 자기자본현금흐름률, 총자산회전율을 사용하여 관리종목 지정을 예측하였으며, 전체 평균 예측 정확도는 검증용 데이터셋에 대해 86%의 높은 성능을 보여주었다. 의사결정나무 모형은 현금흐름/총자산과 ROA(당기순이익)를 통한 분류규칙을 적용하여 약 87%의 예측 정확도를 보여주었다. 로지스틱 회귀분석 기반의 관리종목 탐지 모형의 경우 ROE(세전계속사업이익)와 같은 구체적인 관리종목 지정 사유를 반영하면서 기업의 활동성에 초점을 맞추어 관리종목 지정 경향성을 설명하는 반면, 의사결정 관리종목 탐지 모형은 기업의 현금흐름을 중심으로 하여 관리종목 지정을 예측하는 것으로 나타났다.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2007년도 정기학술발표대회 논문집
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• pp.396-400
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• 2007

최근 경량전철 건설이 정부 및 지자체의 정책과 민간자본의 투자에 힘입어 다양한 노선들이 추진되는 등 SOC 분야에 민간투자사업 형태의 참여가 증가하고 있다. 이러한 민자유치사업은 지자체를 포함한 정부뿐 아니라 민간건설업체의 입장에서도 면밀한 사업 경제성 분석을 통한 타당성 검토가 이루어져야 한다. 즉 공사비 등의 초기 투자비용 뿐 아니라 유지관리비용, 해당 시설물 운영을 통한 수익창출, 해체비용 등 생애주기측면에서의 정확한 비용 분석이 필요하다 하겠다. 그러나 불확실성 인자들의 분석과 이를 활률론적 기법에 의해 경제성을 평가할 수 있는 여건은 미흡한 실정이다. 대표적으로 경량전철 건설사업의 경우 유지관리비용에 관한 실적자료가 아직 미비하므로 정확한 비용산출 및 경제성 분석이 어려운 실정이다. 이에 본 연구에서는 최근 민자투자가 많은 경량전철사업 중 토목구조물 경제성평가를 위한 불확실성을 분석하였다. 이를 위해 먼저 경량전철 비용분류체계를 토대로 교량구조물을 대상으로 생애주기비용 측면에서 고려되어야 할 불확실성 인자를 분석하는 순으로 연구를 수행하였다. 경량전철 건설사업에 있어 시설물에 대한 유지관리 실적자료가 거의 전무한 상황임을 가정할 때, 본 연구를 통해 제시된 비용분류체계와 불확실성 인자 분석은 향후 이 분양의 LCC분석 및 경제성 평가의 자룔로 활용될 수 있으리라 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제21권3호
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• pp.53-77
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• 2015

국내에서 출원되는 특허건수는 매년 증가하고 있으나, 이러한 특허들 중 상당수는 활용되지 못하고 사장되고 있다. 2012년 국정감사 자료에 따르면, 우리나라 대학 및 공공연구기관이 보유한 특허의 약 73%가 사회적 가치창출로 연결되지 못하는 휴면특허라고 한다. 즉, 대학/연구소 또는 사업화가 어려운 개인이 소유하고 있는 특허가, 이를 필요로 하는 수요기업에 성공적으로 기술 이전되지 못하는 것을 휴면특허 증가의 주요 문제점으로 생각할 수 있다. 본 연구는 급격히 축적되는 방대한 특허 자원들 속에서, 기업의 관심분야에 적합한 지식재산을, 보다 쉽고, 효과적으로 선별할 수 있도록 하는 소셜태깅 기반의 특허 추천플랫폼을 제안한다. 제안된 시스템은 기존 특허들로부터 핵심적인 내용 및 기술 분야를 추출하여 초기 추천을 수행하고, 이후 사용자들의 태그정보가 축적되면, 사회적 지식 (social knowledge)을 추천에 함께 반영하게 된다. 이러한 연구에는 특허청에서 운영하고 있는 KIPRIS(Korea Industrial Property Rights Information Service) 시스템에서 실제 특허자료 총 1638건을 수집한 후, 현재 특허 데이터에는 존재하지 않는 가상의 태그 정보를 추가한 반가상(semi-virtual) 데이터를 구성하여 활용하였다. 제안된 시스템은 프로그래밍 언어 JAVA를 활용하여 핵심 알고리즘을 구현하였으며, 그래픽사용자 인터페이스(Graphic User Interface)에 대한 프로토타입의 설계를 수행하였다. 또한, 시나리오테스트 방식으로 시스템의 운영타당성 및 추천 효과성을 확인하였다.

• 대순사상논총
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• 제27집
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• pp.245-282
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• 2016

지금 전 세계에는 자기 안의 신성을 되찾고자 하는 영성의 바람이 거세게 불고 있다. 하지만 아직도 종교 갈등은 진행 중이다. 테러 사건, 종교 간의 분쟁 등이 끊임없이 일어나는 등 오히려 더 규모가 커지고 전 세계로 확대되고 있다. 종교 간의 화합은 더욱 요원해 보인다. 종교 간 갈등의 근본 원인은 무엇일까? 종교공동체 사이에 소통한다는 것이 이토록 어려운가? 비록 문화가 다르고 교리적 의례적 표현은 다르지만 어느 종교이든 핵심적인 부분인 심층을 들여다보면 대체로 종교 상호 간에 일맥상통하는 면이 있는 것으로 보인다. 공통점을 찾고 차이점을 인정할 때 서로 배움의 자세가 되어 소통이 용이하게 된다. 그렇다면 종교 간의 공통점으로 무엇이 있을까? 많은 학자들은 각 종교의 신비주의에서 말하는 '하나됨'의 경지를 주장한다. 이 하나됨의 경지는 하루아침에 되는 것이 아니라 신앙을 성숙시키고자 하는 끊임없는 노력의 궁극적 도달점인 것이다. 이 도달점에 이르는 과정을 중요시하는 깨달음의 종교가 심층종교라고 할 수 있다. 표층종교가 기복적이고 무조건적인 믿음을 강조하는 것이라면 심층종교는 내 안의 신성(神聖), 참나, 큰나를 깨닫는 것을 강조하는 종교이다. 표층종교와 심층종교라는 것은 비교종교학자인 오강남 교수가 편의상 분류한 용어로, 이 잣대는 상대적 개념이며 명확히 구분할 수 있는 것은 더더욱 아니다. 그러나 표층·심층종교의 개념은 종교생활이나 종교성의 발달을 모두 포괄할 수 있다는 측면에서 종교에 대한 논의를 보다 분명하고 수월하게 할 수 있다는 장점이 있다. 표층·심층의 분류를 이러한 의미에서 제한적으로만 사용하고자 한다. 필자는 표층·심층의 용어를 빌리되 여러 학자들의 분류를 참조하여 재고찰해 보고, 이 시각을 종교적 경험과 연결해 보고자 한다. 종교성의 발달 즉 신앙의 성숙은, 진리에 대한 깊이 있는 깨달음은, 개방적이고 공감하는 태도는 어떻게 가능할까? 대부분의 많은 학자들은 '종교적 경험'을 꼽는다. 종교적 경험을 통해 기복적이고 자기중심적이고 표층적인 믿음에서 좀 더 성숙한 신앙으로, 계속되는 깨달음과 그 실천으로 더욱더 깊은 신앙으로 나아갈 수 있다는 것이다. 본 연구에서는 종교사에는 표층종교와 심층종교의 측면이 어떻게 나타났는지, 역대 종교에 대한 비판의 소리는 어떤 것이 있었는지 살펴본다. 이러한 표층과 심층의 시각으로 대순진리회 수도인들의 종교적 경험 수기 몇 가지를 분석하여, 표층에서 심층으로의 종교성의 발달이 종교적 경험을 통해 어떻게 일어나는지, 그 특성은 어떠한지 알아보고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제27권4호
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• pp.1-22
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• 2021

텍스트를 바탕으로 한 차원 기반 감성 분석(Aspect-Based Sentiment Analysis)은 다양한 산업에서 유용성을 주목을 받고 있다. 기존의 차원 기반 감성 분석에서는 타깃(Target) 혹은 차원(Aspect)만을 고려하여 감성을 분석하는 연구가 대다수였다. 그러나 동일한 타깃 혹은 차원이더라도 감성이 나뉘는 경우, 또는 타깃이 없지만 감성은 존재하는 경우 분석 결과가 정확하지 않다는 한계가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 차원과 타깃을 모두 고려한 감성 분석(Target-Aspect-Sentiment Detection, 이하 TASD) 모델이 제안되었다. 그럼에도 불구하고, TASD 기존 모델의 경우 구(Phrase) 간의 관계인 지역적인 문맥을 잘 포착하지 못하고 초기 학습 속도가 느리다는 문제가 있었다. 본 연구는 TASD 분야 내 기존 모델의 한계를 보완하여 분석 성능을 높이고자 하였다. 이러한 연구 목적을 달성하기 위해 기존 모델에 합성곱(Convolution Neural Network) 계층을 더하여 차원-감성 분류 시 보조 손실(Auxiliary loss)을 추가로 사용하였다. 즉, 학습 시에는 합성곱 계층을 통해 지역적인 문맥을 좀 더 잘 포착하도록 하였으며, 학습 후에는 기존 방식대로 차원-감성 분석을 하도록 모델을 설계하였다. 본 모델의 성능을 평가하기 위해 공개 데이터 집합인 SemEval-2015, SemEval-2016을 사용하였으며, 기존 모델 대비 F1 점수가 최대 55% 증가했다. 특히 기존 모델보다 배치(Batch), 에폭(Epoch)이 적을 때 효과적으로 학습한다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제시된 모델로 더욱 더 세밀한 차원 기반 감성 분석이 가능하다는 점에서, 기업에서 상품 개발 및 마케팅 전략 수립 등에 다양하게 활용할 수 있으며 소비자의 효율적인 구매 의사결정을 도와줄 수 있을 것으로 보인다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.1-21
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• 2020

인공지능 기술의 급속한 발전과 함께 빅데이터의 상당 부분을 차지하는 비정형 텍스트 데이터로부터 의미있는 정보를 추출하기 위한 다양한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 비즈니스 인텔리전스 분야에서도 새로운 시장기회를 발굴하거나 기술사업화 주체의 합리적 의사결정을 돕기 위한 많은 연구들이 이뤄져 왔다. 본 연구에서는 기업의 성공적인 사업 추진을 위해 핵심적인 정보 중의 하나인 시장규모 정보를 도출함에 있어 기존에 제공되던 범위보다 세부적인 수준의 제품군별 시장규모 추정이 가능하고 자동화된 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 신경망 기반의 시멘틱 단어 임베딩 모델인 Word2Vec 알고리즘을 적용하여 개별 기업의 생산제품에 대한 텍스트 데이터를 벡터 공간으로 임베딩하고, 제품명 간 코사인 거리(유사도)를 계산함으로써 특정한 제품명과 유사한 제품들을 추출한 뒤, 이들의 매출액 정보를 연산하여 자동으로 해당 제품군의 시장규모를 산출하는 알고리즘을 구현하였다. 실험 데이터로서 통계청의 경제총조사 마이크로데이터(약 34만 5천 건)를 이용하여 제품명 텍스트 데이터를 벡터화 하고, 한국표준산업분류 해설서의 산업분류 색인어를 기준으로 활용하여 코사인 거리 기반으로 유사한 제품명을 추출하였다. 이후 개별 기업의 제품 데이터에 연결된 매출액 정보를 기초로 추출된 제품들의 매출액을 합산함으로써 11,654개의 상세한 제품군별 시장규모를 추정하였다. 성능 검증을 위해 실제 집계된 통계청의 품목별 시장규모 수치와 비교한 결과 피어슨 상관계수가 0.513 수준으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 모형은 의미 기반 임베딩 모델의 정확성 향상 및 제품군 추출 방식의 개선이 필요하나, 표본조사 또는 다수의 가정을 기반으로 하는 전통적인 시장규모 추정 방법의 한계를 뛰어넘어 텍스트 마이닝 및 기계학습 기법을 최초로 적용하여 시장규모 추정 방식을 지능화하였다는 점, 시장규모 산출범위를 사용 목적에 따라 쉽고 빠르게 조절할 수 있다는 점, 이를 통해 다양한 분야에서 수요가 높은 세부적인 제품군별 시장정보 도출이 가능하여 실무적인 활용성이 높다는 점에서 의의가 있다.

• 유통과학연구
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• 제8권4호
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• pp.5-15
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• 2010

본 연구에서는 한국유통과학회가 발행하고 있는 유통과학연구에 게재된 논문의 연구 동향을 분석하고 학회지의 질적 향상을 위한 시사점을 제시하고자 하였다. 즉, 유통분야의 학문체계를 분류하여 연구동향을 분석하고, 유통 관련 다른 학회지와 비교한 후 유통과학연구의 질적 향상을 위한 시사점을 도출하고자 하였다. 특히, 한국유통과학회는 1999년 「유통과학연구」 제1권 제1호 창간을 시작으로 2010년 9월 제8권 제3호까지 총 109편의 논문을 게재하였다. 109편의 논문을 대상으로 연구주제, 연구 주체, 연구 참여자의 수, 연구방법론, 국문 및 영문논문 빈도, 내국인 및 외국인 참여빈도, 참고문헌 활용 등에 대하여 분석하였다. 추가적으로 유통을 연구대상으로 하는 한국유통학회의 유통연구 및 한국유통경영학회의 유통경영학회지와 유통과학연구를 비교 분석하여 발전방안을 모색하고자 한다. 결론적으로 유통과학연구의 연구동향 및 유사 학회지의 비교 분석을 바탕으로 다음과 같은 시사점을 제시하고자 한다. 먼저, 유통과학연구가 SSCI를 준비하기 위해서는 해외 투고자를 적극 유치해야한다. 또한, 영문논문의 비중을 대폭 늘려야 할 것이다. 셋째, 학술지의 질 향상을 위한 다양한 연구방법론 수용을 해야할 것이다. 넷째, 유통과학연구의 피인용율울 확대하기 위하여 학술지의 해외 공급을 원활하게 할 수 있도록 구글 등 웹검색 기능을 보강해야 할 것이다. 이상의 시사점을 통한 개선을 한다면 국내 뿐 아니라 해외에서도 인정받는 세계적인 학술지 반열에 올라설 수 있을 것이다.