• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.155-170
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• 2018

기업의 금융 부도를 예측하는 것은 전통적으로 비즈니스 분석에서 가장 중요한 예측문제 중 하나이다. 선행연구에서 예측모델은 통계 및 기계학습 기반의 기법을 적용하거나 결합하는 방식으로 제안되었다. 본 논문에서는 잘 알려진 최적화기법 중 하나인 시뮬레이티드 어니일링에 기반한 새로운 지능형 예측모델을 제안한다. 시뮬레이티드 어니일링은 유전자알고리즘과 유사한 최적화 성능을 가진 것으로 알려져 있다. 그럼에도 불구하고, 시뮬레이티드 어니일링을 사용한 비즈니스 의사결정 문제의 예측과 분류에 관한 연구가 거의 없었기 때문에, 비즈니스 분석에서의 유용성을 확인하는 것은 의미가 있다. 본 연구에서는 시뮬레이티드 어니일링과 기계학습의 결합 모델을 사용하여 부도예측모델의 입력 특징을 선정한다. 최적화 기법과 기계학습기법을 결합하는 대표적인 유형은 특징 선택, 특징 가중치 및 사례 선택이다. 이 연구에서는 선행연구에서 가장 많이 연구된 특징 선택을 위한 결합모델을 제안한다. 제안하는 모델의 우수성을 확인하기 위하여 본 연구에서는 한국 기업의 실제 재무데이터를 이용하여 그 결과를 분석한다. 분석결과는 제안된 모델의 예측 정확도가 단순한 모델의 예측 정확성보다 우수하다는 것을 보여준다. 특히 기존의 의사결정나무, 랜덤포레스트, 인공신경망, SVM 및 로지스틱 회귀분석에 비해 분류성능이 향상되었다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.547-554
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• 2021

흉부 X선 영상의 폐렴을 신속하고 정확하게 진단하기 위하여 동일한 Xception 딥러닝 모델에 배치 사이즈를 4, 8, 16, 32로 다르게 적용하여 각각 3회의 모델링을 실시하였다. 그리고 성능평가 및 metric 평가에 대한 결과값을 3회 평균값으로 산출하여 배치 사이즈별 흉부 X선 영상의 폐렴 특징 추출과 분류의 정확도 및 신속성을 비교 평가하였다. 딥러닝 모델링의 성능평가 결과 배치 사이즈 32를 적용한 모델링의 경우 정확도, 손실함수 값, 평균제곱오차, 1 epoch 당 학습 소요 시간의 결과가 가장 우수한 결과를 나타내었다. 그리고 Test Metric의 정확도 평가는 배치 사이즈 8을 적용한 모델링이 가장 우수한 결과를 나타내었으며, 정밀도 평가는 모든 배치 사이즈에서 우수한 결과를 나타내었다. 재현율 평가는 배치 사이즈 16을 적용한 모델링이 가장 우수한 결과를 나타내었으며, F1-score는 배치 사이즈 16을 적용한 모델링이 가장 우수한 결과를 나타내었다. 그리고 AUC score 평가는 모든 배치 사이즈의 결과가 동일하였다. 이러한 결과를 바탕으로 배치 사이즈 32를 적용한 딥러닝 모델링이 높은 정확도, 안정적인 인공신경망 학습 및 우수한 신속성의 결과를 나타내었다. 향후 딥러닝을 이용한 흉부 X선 영상의 폐렴에 대한 특징 추출 및 분류에 관하여 자동진단 연구 시 배치 사이즈를 32로 적용한다면 정확하면서도 신속한 병변 검출이 가능할 것이라고 사료된다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제35권6호
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• pp.367-374
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• 2022

본 논문에서는 역전파 방법 기반 자동미분법을 이용하여 설계민감도를 구하고 이를 응력제한조건을 고려한 위상최적설계에 적용하였다. 응력제한조건이 있는 위상최적화문제는 특이점(singularity)과 응력의 국부성(local nature of stress constraint)문제, 그리고 설계 변수에 대한 비선형성의 문제를 포함하고 최적해를 얻기가 매우 힘들다. 특이점 문제를 해결하기 위해서 응력 완화(stress relaxation) 기법을 사용하였고, 응력의 국부성을 해결하기 위해 p-norm을 이용한 전역 응력치를 제한조건에 사용하였다. 설계 변수에 대한 비선 형성을 극복하기 위해 해석적인 방법으로 정확한 설계민감도를 구하는 것이 중요하다. 위상최적설계에서 기존에는 보조변수방법 (adjoint variable method)을 사용하여 빠르고 정확한 설계민감도를 구했지만, 설계민감도를 해석적으로 구해야 하고, 보조평형방정식을 추가로 풀어야 하는 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해서 인공신경망에서 최적 가중치(weights)와 편차(biases)를 구할 때 쓰이는 역전파 기법을 이용하여 설계민감도를 구하고 이를 응력제한조건을 고려한 위상최적설계에 적용하였다. 역전파 기법은 자동미분에 쓰이는 기법으로 목적함수나 제한조건에 대한 설계민감도를 별도의 수식유도 없이 간단하게 구할 수 있는 장점이 있다. 또한, 미분값을 구하는 역전파의 과정이 보조평형방정식을 푸는 것보다 계산시간이 빠르고 해석적 방법으로 구한 설계민감도와 같은 정확도를 보여준다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제25권5호
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• pp.53-64
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• 2009

강우침투로 인하여 많은 사면이 붕괴되고 있다. 따라서 사면에 대한 최근 연구들은 강우가 유발하는 사면의 불안정성에 초점이 맞춰져 있으며 강우침투 문제는 중요한 사면붕괴 발생 요인으로 인식되고 있다. 강우가 사면 내부의 모관흡수력을 감소시키면서 사면 내부로 침투되며 심지어 지반특성에 따라 표층 근에서 양의 간극수압이 발생할 수도 있다. 이러한 현상은 사면 강도를 감소시켜 사면 붕괴를 유발할 수 있다. 국내 여러 공공기관에서는 지하수위가 표층 또는 밀정 깊이 내에 존재하도록 하여 사면의 포화상태를 가정하는 보수적인 사면 설계방안을 제시하였으나, 이러한 가정은 대부분 부적절하고 이를 만족시키기 위해 때로는 사면설계 단계에서 잘못된 지반물성이 사용되기도 한다. 본 논문에서는 실제 강우침투 현상을 고려하여 보다 합리적으로 사면의 안정성을 평가하는 기법이 제안되었다. 국내 풍화토에 대한 불포화 지반물성(강도, 함수특성곡선, 투수곡선)이 실험적으로 획득되었으며, 인공신경망 모델을 통해 간접적으로도 추정되었다. 또한 현장 계측자료의 불확실성을 보완하기 위하여 사면의 불안정성 평가기법에 대하여 결정론적 해석과 확률론적 해석에 기반한 실시간 사면 붕괴 경보 기준이 모니터링 시스템에 도입되었다. 이러한 사면안정성 평가기법은 사면 내부의 모관흡수력, 함수비와 같은 중요요소를 계측한 현장자료와 접목하여 강우에 따라 불안정해진 사면에 대한 조기 경보시스템으로 활용될 수 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권2호
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• pp.91-101
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• 2023

본 연구에서는 담수를 대상으로 녹조의 발생을 모니터링하기 위해 내륙에 위치한 백제보와 남양호의 초분광영상을 이용하여 클로로필-a (Chl-a)의 농도를 추정하였다. 각 유역의 초분광이미지는 2016년부터 2017년까지 백재보에서 항공기로, 2020년부터 2021년까지 남양호에서 드론으로 촬영하였다. 이후, 순열 특성 중요도를 이용하여 Chl-a 농도와 관련성이 높은 30개의 반사 대역을 선택하였으며, 백제보는 400-530, 620-680, 710-730, 760-790 nm, 남양호는 400-430, 655-680, 740-800 nm 구간의 반사도가 선택되었다. 선택된 반사율을 입력자료로 하는 인공 신경망 기반의 Chl-a 산정 모델을 개발하였으며 모형의 성능은 결정계수(R²), 평균제곱근오차(RMSE), 평균절대오차(MAE)로 평가하였다. 유역별 산정모델의 성능은 각각 R²: 0.63, 0.82, RMSE: 9.67, 6.99, MAE: 11.25, 8.48로 나타났다. 본 연구에서 개발된 Chl-a 모델은 향후 담수호 녹조의 최적 관리를 위한 기초 도구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Korean Neurosurgical Society
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• 제67권1호
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• pp.94-102
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• 2024

Objective : The spontaneous intracerebral hemorrhage (ICH) remains a significant cause of mortality and morbidity throughout the world. The purpose of this retrospective study is to develop multiple models for predicting ICH outcomes using machine learning (ML). Methods : Between January 2014 and October 2021, we included ICH patients identified by computed tomography or magnetic resonance imaging and treated with surgery. At the 6-month check-up, outcomes were assessed using the modified Rankin Scale. In this study, four ML models, including Support Vector Machine (SVM), Decision Tree C5.0, Artificial Neural Network, Logistic Regression were used to build ICH prediction models. In order to evaluate the reliability and the ML models, we calculated the area under the receiver operating characteristic curve (AUC), specificity, sensitivity, accuracy, positive likelihood ratio (PLR), negative likelihood ratio (NLR), diagnostic odds ratio (DOR). Results : We identified 71 patients who had favorable outcomes and 156 who had unfavorable outcomes. The results showed that the SVM model achieved the best comprehensive prediction efficiency. For the SVM model, the AUC, accuracy, specificity, sensitivity, PLR, NLR, and DOR were 0.91, 0.92, 0.92, 0.93, 11.63, 0.076, and 153.03, respectively. For the SVM model, we found the importance value of time to operating room (TOR) was higher significantly than other variables. Conclusion : The analysis of clinical reliability showed that the SVM model achieved the best comprehensive prediction efficiency and the importance value of TOR was higher significantly than other variables.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제20권1호
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• pp.199-205
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• 2024

연구목적: 본 연구는 요양병원 등 재난취약시설에 재난이 발생할 경우 잔류한 요구조자를 정확하게 파악하여 소방 등 대응기관에 제공하는 APC(Auto People Counting)의 인식률 개선에 목적이 있다. 연구방법: 본 연구에서는 실제 재난취약시설에 설치되어 운영 중인 APC를 대상으로 카메라를 통해 출입 인원의 이미지를 인식하는 알고리즘을 개선하기 위해 CNN모델을 활용하여 베이스라인 모델링을 하였다. 다양한 알고리즘의 성능을 분석하여 상위 7개의 후보군을 선정하고 전이학습 모델을 활용하여 성능이 가장 우수한 최적의 알고리즘을 선정하는 방법으로 연구를 수행하였다. 연구결과: 실험결과 시간과 성능이 가장 좋은 Densenet201, Resnet152v2 모델의 정밀도와 재현율을 확인한 결과 모든 라벨에 대해서 정확도 100%를 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 이 중 Densenet201 모델이 더 높은 성능을 보여주었다. 결론: 다양한 인공지능 알고리즘 중 APC에 적용할 수 있는 최적의 알고리즘을 선정하였다. 향후 연무 등 다양한 재난상황에서 재난취약시설 내 출입인원을 정확하게 파악할 수 있도록 알고리즘 분석 및 학습에 대한 추가 연구가 요구된다.

• 지능정보연구
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• 제21권4호
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• pp.111-131
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• 2015

본 연구에서는 데이터마이닝 기법의 일종인 자기조직화지도(Self-Organizing Map, SOM)를 이용하여 비외감기업의 부실화 유형을 구분하고자 한다. 자기조직화지도는 인공 신경망을 기초로 자율학습을 통해 입력된 값을 유사한 군집끼리 묶어내는 방법으로, 기존의 통계적 군집 분류 방법보다 성능이 뛰어나고, 고차원의 입력데이터를 저차원으로 시각화할 수 있다는 장점 때문에 다양한 분야에서 각광받고 있다. 본 연구에서는 기존 연구의 주요 분석대상이었던 외감기업에 비해 부실화 빈도는 높지만 데이터 수집의 어려움으로 인해 분석대상에서 다소 제외되었던 비외감기업의 부실화 유형에 대해 알아보고, 유형별 구체적인 사례도 소개하고자 한다. 재무자료수집이 가능한 100개의 비외감 부실기업에 대해 분석한 결과, 비외감기업의 부실화 유형은 다섯 가지로 구분되었다. 유형 1은 전체 집단의 약 12%를 차지하며, 수익성, 성장성 등 재무지표가 다른 유형에 비해 열등하였다. 유형 2는 전체 집단의 약 14%로, 유형 1보다는 덜 심각하지만 재무지표가 대체로 열등하였다. 유형 3은 성장성 지표가 열등한 그룹으로 기업간 경쟁이 극심한 가운데 지속적으로 성장하지 못하고 부실화된 경우로 약 30%의 기업이 포함되었다. 유형 4는 성장성은 탁월하나 부채경영 등 과감한 경영으로 인해 유동성 부족이나 현금부족 등의 이유로 부실화된 그룹으로 약 25%의 기업이 포함되었다. 유형 5는 거의 모든 재무지표가 우수한 건전기업으로, 단기적인 경영전략의 실수 또는 중소기업의 특성상 경영자의 개인적 사정으로 부실화 되었을 가능성이 큰 그룹으로 약 18%의 기업이 포함되었다. 본 연구 결과는 부실화 유형을 구분하는데 기존의 통계적 방법이 아닌 자기조직화지도를 이용하였다는 점에서 학문적 의의가 있고, 비외감기업의 재무지표만으로도 1차적인 부실화 징후를 발견할 수 있다는 점에서 실무적 의의가 있다고 할 수 있다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제15권2호
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• pp.249-258
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• 2019

연구목적: 본 연구에서는 서울 경기지역의 화강암을 대상으로 시추조사 시 채취된 암석 시료에서 측정된 물리적 특성 중 탄성파속도와 탄성계수로부터 암석의 일축압축강도와의 상관성을 분석하여 암석의 일축압축강도를 추정하는 것을 목적으로 한다. 연구방법: 119개의 화강암 시추 코아 시료를 대상으로 탄성파 속도와 탄성계수 그리고 일축압축강도와의 상관관계를 도출하기 위하여 실내 암석 실험을 실시하였다. 연구결과: 화강암에 대하여 탄성파속도와 일축압축강도 그리고 탄성계수와의 상호 관계를 단순회귀와 다중회귀로 분석한 결과는 전반적으로 관계식에 나타난 것처럼 신뢰도가 낮음을 확인하였다. 이는 화강암의 구성 입자가 균질하지 못하여 탄성파속도와 탄성계수를 이용한 압축강도 추정에 대한 활용성이 낮은 원인으로 사료된다. 결론: 본 연구에서 암석의 탄성파속도와 탄성계수로부터 일축압축강도를 추정하기 위한 상관관계를 분석하기 위하여 단순회귀분석과 다중회귀분석 방법을 이용하였다. 단순회귀분석은 결정계수($R^2$)가 0.61~0.67 이었으며, 다중회귀분석은 0.71로 나타났다. 따라서 다중회귀분석을 이용하여 암석의 일축압축강도를 추정할 때 다소 신뢰성이 높아질 수 있다. 또한, 향후 탄성파 속도와 탄성계수를 이용한 암석의 일축압축강도를 추정할 때 다양한 통계분석 기법(회귀분석, 인공신경망, 빅데이터 분석 등)을 활용하면 보다 신뢰성이 높은 결과를 얻을 수 있을 것으로 본다.

• 벤처창업연구
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• 제13권6호
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• pp.155-166
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• 2018

본 연구의 목적은 중소기업 조직구성원의 자기효능감이 직무열의와 직무성과에 미치는 영향을 연구하고 SEM-ANN (Structural Equation Modeling-Artificial Neural Network) 분석을 적용하여 성별 (Ggender)과 결혼 여부의 변수에 따른 차이를 분석하기 위한 것이다. 연구목적의 달성을 위하여 400명의 중소기업 조직구성원들로부터 자료를 수집하여 285명의 유효표본이 분석에 이용되었다. 본 연구에서 자기효능감은 자신감, 자기조절효능감, 그리고 과제난이도 선호의 세 가지 하위차원으로 구성되었다. 분석 결과, 자신감, 자기조절효능감, 그리고 과제난이도 선호 등의 자기효능감은 직무열의에 직접적으로 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 자기효능감 중 자신감과 자기조절효능감은 직무성과에 정(+)의 유의한 영향을 미치나, 과제난이도 선호는 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 또한, 직무열의는 직무성과에 정(+)의 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 자기효능감과 직무성과 간의 관계에서 매개역할을 하는 것으로 나타났다. 또한 미혼 남성은 과제난이도 선호, 기혼 남성은 자기조절효능감을 가장 중요시하나, 여성은 결혼 여부에 관계없이 자신감과 자기조절효능감을 중시하는 것으로 나타났다. 본 연구는 주로 교육 및 서비스업종 등에서 이루어지고 있는 자기효능감 관련 연구를 다차원으로 측정하여, 중소기업 구성원들을 대상으로 하여 자기효능감-직무열의-직무성과 간의 프레임워크를 제시하고, 기업들이 조직구성원의 성별, 결혼 여부에 따른 조직구성원 관리의 근거를 찾는데 도움을 줄 수 있다는데 의의가 있다. 또한, 본 연구의 SEM-ANN 분석 과정은 지금까지 SEM을 이용한 선형적(보상적) 관계에서 영향 또는 기준 변수들의 조합을 분석할 수 있는 비선형적 (비보상적) 관계를 설명한다는 점에서 차별성이 있다.