• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.29-45
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• 2015

고객반응 예측모형은 마케팅 프로모션을 제공할 목표고객을 효과적으로 선정할 수 있도록 하여 프로모션의 효과를 극대화 할 수 있도록 해준다. 오늘날과 같은 빅데이터 환경에서는 데이터 마이닝 기법을 적용하여 고객반응 예측모형을 구축하고 있으며 본 연구에서는 사례기반추론 기반의 고객반응 예측모형을 제시하였다. 일반적으로 사례기반추론 기반의 예측모형은 타 인공지능기법에 비해 성과가 낮다고 알려져 있으나 입력변수의 중요도에 따라 가중치를 상이하게 적용함으로써 예측성과를 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 프로모션에 대한 고객의 반응여부에 영향을 미치는 중요도에 따라 입력변수의 가중치를 산출하여 적용하였으며 동일한 가중치를 적용한 예측모형과의 성과를 비교하였다. 목욕세제 판매데이터를 사용하여 고객반응 예측모형을 개발하고 로짓모형의 계수를 적용하여 입력변수의 중요도에 따라 가중치를 산출하였다. 실증분석 결과 각 변수의 중요도에 기반하여 가중치를 적용한 예측모형이 동일한 가중치를 적용한 예측모형보다 높은 예측성과를 보여주었다. 또한 고객 반응예측 모형과 같이 실생활의 분류문제에서는 두 범주에 속하는 데이터의 수가 현격한 차이를 보이는 불균형 데이터가 대부분이다. 이러한 데이터의 불균형 문제는 기계학습 알고리즘의 성능을 저하시키는 요인으로 작용하며 본 연구에서 제안한 Weighted CBR이 불균형 환경에서도 안정적으로 적용할 수 있는지 검증하였다. 전체데이터에서 100개의 데이터를 무작위로 추출한 불균형 환경에서 100번 반복하여 예측성과를 비교해 본 결과 본 연구에서 제안한 Weighted CBR은 불균형 환경에서도 일관된 우수한 성과를 보여주었다.

• 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.

• 지능정보연구
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• 제16권4호
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• pp.213-225
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• 2010

본 연구에서는 기업의 마케팅 프로모션에 따른 반응고객의 구매액 예측을 위한 방법을 제시하고 SVR의 효과적인 학습방법을 제시하였다. 프로모션에 의한 고객의 구매액을 기반으로 고객을 5등급으로 등급화하고 각 등급 내에서 SVR을 적용하여 고객의 구매액을 예측하였다. 본 연구에서 제안하는 예측된 고객의 등급 내에서 고객 구매액을 예측하는 분리데이터 학습법이 프로모션에 반응한 모든 고객을 대상으로 구매액을 예측하는 전체데이터 학습법보다 높은 예측성과를 보여주었다. 일반적으로 세분화된 고객집단을 하나의 집단으로 보고 동일한 마케팅 전략을 제시하나 본 연구를 통해 구매액에 따라 등급화 된 고객의 등급 내에서 다시 고객의 거래 구매액을 예측하여 동일한 집단 내에서도 차별화된 마케팅 전략을 제시할 수 있는 기반을 제시하였다. 즉 동일한 등급에서도 고객 구매액에 따라 고객의 우선순위를 정할 수 있으며, 이는 마케팅 담당자가 프로모션을 제시할 고객을 선정할 때 유용한 정보로 활용될 수 있다.

• 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.

• 시큐리티연구
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• 제9호
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• pp.69-98
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• 2005

한국의 민간경비산업은 1960년대 초 미군부대의 용역경비를 실시함으로써 시작되었다. 이후 1973년 청원경찰법이 제정되었고, 1976년 용역경비업법(현 경비업법)이 제정됨으로써 민간경비산업이 조금씩 성장하기 시작하였다. 1980년대 초 외국기술과 자본의 도입으로 민간경비산업은 급속한 성장을 하였고, 현재 2000여개가 넘는 민간경비업체들이 있다. 하지만 이러한 업체들 중 상당수의 업체들이 부실경영과 자본력의 압박, 인력관리능력부족 등으로 인하여 인프라를 구축하지 못하고 파산하거나 영세성을 면치 못하고 있다. 그리고 이들 업체들은 치열한 민간경비시장에서 생존하기 위하여 과다한 덤핑행위와 위${\cdot}$탈법을 저지르거나 자격조건에 맞지 않는 인력채용 등으로 민간경비시장을 어지럽히고 있다. 또한 민간경비업체의 허가요건을 갖추기가 너무 용이하다보니 업계의 진${\cdot}$출입이 손쉽게 이루어진다. 이러한 모든 문제점이 피드백을 이루면서 민간경비시장의 질적 발전을 저해하고 있다 .이에 본 연구자는 한국민간경비산업의 현황을 분석하고, 이에 따르는 문제점을 도출하여 미국, 일본의 민간경비를 바탕으로 한국민간경비산업에 대한 적절한 발전방안을 제시하고자 한다. 본 연구에 따르면, 현재 한국 민간경비는 법적${\cdot}$제도적 측면, 경영적 측면, 학문연구적 측면, 마지막으로 관련기관의 문제점을 해결해야만 한다. 이러한 문제점들은 법의 일원화, 자격증제도의 도입, 체계화된 경영전략, 관련기관의 상호협력 등이 원활하게 이루어지면서 해결될 것이며, 한국 민간경비는 더욱 발전할 것으로 전망된다.렛 장애 환아군에서 유의하게 높음이 관찰되었다. 그러나 TDT에서는 유의한 차이가 관찰되지 않았다. 또 뚜렛 장애 환아군의 세 가지 서로 다른 유전형 사이에 틱 장애의 가족력, 주의력결핍 과잉행동장애, 강박증, 약물에 대한 반응, 공존 질환 여부 등에 있어서 유의한 차이는 없었다. 결 론：본 연구에 있어 사례 수가 적고 TDT에서 유의한 결과가 발견되지 않았기 때문에 해석에 조심을 기할 필요는 있겠으나, 본 연구는 COMT유전자의 기능적 다형성과 뚜렛 장애 간에 연관 관계가 있음을 밝혀 낸 최초의 보고라 하겠다.산수, 토막짜기 점수도 유의하게 높았다. 약물치료력에 있어서는 임상가가 평가한 약물 반응이 순응군에서 유의하게 높았고, 약물 용량도 순응군이 유의하게 높았으며, 오후 약물 순응율(2003년 3월 평가)도 유의하게 순응군이 높았다. 또한 주치의의 지휘에 따라서도 순응율에 차이를 보였다. 결 론：국내에서는 최초로, 외래 치료를 받고 있는 ADHD 아동에 대한 MPH-IR 순응도를 조사하였다. 평균 1년 치료기간동안의 순응도는 62%로 외국에서의 연구결과와 유사하였으며, 지능이 높을 때, 약물반응이 우수하고, 약물용량이 높으며, 오후약물에 대한 순응이 초기에 높을 때 약물 순응률이 보다 높았다. 결국 약물치료 효과에 대한 만족도가 순응률 결정에 가장 중요한 요인이라고 생각되며, 약물치료효과를 높이기 위한 다양한 전략을 사용하여, 약물 순응도를 향상 시킬 필요가 있다고 생각된다.으나, 주의력에서는 전두엽의 실행능력(executive function)과 관련되는 검사들에서 산소흡입이 특이한 효과를 보여준다는 것이 확인되었고, 기억능력에서는 단기기억능력