정보화 시대의 넘쳐나는 콘텐츠들 속에서 사용자의 관심과 요구에 맞는 양질의 정보를 선별해내는 과정은 세대를 거듭할수록 더욱 중요해지고 있다. 정보의 홍수 속에서 사용자의 정보 요구를 단순한 문자열로 인식하지 않고, 의미적으로 파악하여 검색결과에 사용자 의도를 더 정확하게 반영하고자 하는 노력이 이루어지고 있다. 구글이나 마이크로소프트와 같은 대형 IT 기업들도 시멘틱 기술을 기반으로 사용자에게 만족도와 편의성을 제공하는 검색엔진 및 지식기반기술의 개발에 집중하고 있다. 특히 금융 분야는 끊임없이 방대한 새로운 정보가 발생하며 초기의 정보일수록 큰 가치를 지녀 텍스트 데이터 분석과 관련된 연구의 효용성과 발전 가능성이 기대되는 분야 중 하나이다. 따라서, 본 연구는 주식 관련 정보검색의 시멘틱 성능을 향상시키기 위해 주식 개별종목을 대상으로 뉴럴 텐서 네트워크를 활용한 지식 개체명 추출과 이에 대한 성능평가를 시도하고자 한다. 뉴럴 텐서 네트워크 관련 기존 주요 연구들이 추론을 통해 지식 개체명들 사이의 관계 탐색을 주로 목표로 하였다면, 본 연구는 주식 개별종목과 관련이 있는 지식 개체명 자체의 추출을 주목적으로 한다. 기존 관련 연구의 문제점들을 해결하고 모형의 실효성과 현실성을 높이기 위한 다양한 데이터 처리 방법이 모형설계 과정에서 적용되며, 객관적인 성능 평가를 위한 실증 분석 결과와 분석 내용을 제시한다. 2017년 5월 30일부터 2018년 5월 21일 사이에 발생한 전문가 리포트를 대상으로 실증 분석을 진행한 결과, 제시된 모형을 통해 추출된 개체명들은 개별종목이 이름을 약 69% 정확도로 예측하였다. 이러한 결과는 본 연구에서 제시하는 모형의 활용 가능성을 보여주고 있으며, 후속 연구와 모형 개선을 통한 성과의 제고가 가능하다는 것을 의미한다. 마지막으로 종목명 예측 테스트를 통해 본 연구에서 제시한 학습 방법이 새로운 텍스트 정보를 의미적으로 접근하여 관련주식 종목과 매칭시키는 목적으로 사용될 수 있는 가능성을 확인하였다.
Operations research has developed rapidly since its origins in World War II. Practitioners of O. R. have contributed to almost every aspect of government and business. More recently, a number of operations researchers have turned their attention to library and information systems, and the author believes that significant research has resulted. It is the purpose of this essay to introduce the library audience to some of these accomplishments, to present some of the author's hypotheses on the subject of library management to which he belives O. R. has great potential, and to suggest some future research directions. Some problem areas in librianship where O. R. may play a part have been discussed and are summarized below. (1) Library location. It is usually necessary to make balance between accessibility and cost In location problems. Many mathematical methods are available for identifying the optimal locations once the balance between these two criteria has been decided. The major difficulties lie in relating cost to size and in taking future change into account when discriminating possible solutions. (2) Planning new facilities. Standard approaches to using mathematical models for simple investment decisions are well established. If the problem is one of choosing the most economical way of achieving a certain objective, one may compare th althenatives by using one of the discounted cash flow techniques. In other situations it may be necessary to use of cost-benefit approach. (3) Allocating library resources. In order to allocate the resources to best advantage the librarian needs to know how the effectiveness of the services he offers depends on the way he puts his resources. The O. R. approach to the problems is to construct a model representing effectiveness as a mathematical function of levels of different inputs(e.g., numbers of people in different jobs, acquisitions of different types, physical resources). (4) Long term planning. Resource allocation problems are generally concerned with up to one and a half years ahead. The longer term certainly offers both greater freedom of action and greater uncertainty. Thus it is difficult to generalize about long term planning problems. In other fields, however, O. R. has made a significant contribution to long range planning and it is likely to have one to make in librarianship as well. (5) Public relations. It is generally accepted that actual and potential users are too ignorant both of the range of library services provided and of how to make use of them. How should services be brought to the attention of potential users? The answer seems to lie in obtaining empirical evidence by controlled experiments in which a group of libraries participated. (6) Acquisition policy. In comparing alternative policies for acquisition of materials one needs to know the implications of each service which depends on the stock. Second is the relative importance to be ascribed to each service for each class of user. By reducing the level of the first, formal models will allow the librarian to concentrate his attention upon the value judgements which will be necessary for the second. (7) Loan policy. The approach to choosing between loan policies is much the same as the previous approach. (8) Manpower planning. For large library systems one should consider constructing models which will permit the skills necessary in the future with predictions of the skills that will be available, so as to allow informed decisions. (9) Management information system for libraries. A great deal of data can be available in libraries as a by-product of all recording activities. It is particularly tempting when procedures are computerized to make summary statistics available as a management information system. The values of information to particular decisions that may have to be taken future is best assessed in terms of a model of the relevant problem. (10) Management gaming. One of the most common uses of a management game is as a means of developing staff's to take decisions. The value of such exercises depends upon the validity of the computerized model. If the model were sufficiently simple to take the form of a mathematical equation, decision-makers would probably able to learn adequately from a graph. More complex situations require simulation models. (11) Diagnostics tools. Libraries are sufficiently complex systems that it would be useful to have available simple means of telling whether performance could be regarded as satisfactory which, if it could not, would also provide pointers to what was wrong. (12) Data banks. It would appear to be worth considering establishing a bank for certain types of data. It certain items on questionnaires were to take a standard form, a greater pool of data would de available for various analysis. (13) Effectiveness measures. The meaning of a library performance measure is not readily interpreted. Each measure must itself be assessed in relation to the corresponding measures for earlier periods of time and a standard measure that may be a corresponding measure in another library, the 'norm', the 'best practice', or user expectations.
본 연구는 선행연구에서 제시하고 있는 통행기점 정보만을 제공하고 있는 불완전한 대중교통카드 자료로부터 대중교통 통행의 종점을 통행사슬 구조를 이용하여 추정할 수 있는 모형의 국내 자료 적용 가능성을 살펴보고 모형 적용 결과를 제시하였다. 이를 위해 본 연구는 부산에서 2014년 10월 주중에 수집된 선불 교통카드 승 하차 태그 원시자료 1,846,252건을 대상으로 하루 동안 한 대중교통 이용자가 발생시킨 일련의 통행들을 시 공간적으로 연계시켜 통행사슬을 형성하고, 대중교통 이용자의 결측 종점을 연속된 다음 통행의 승차지점 또는 최초 승차지점이 속한 교통존으로 추정하였다. 모형 검증을 위해 대중교통 통행종점이 관측된 자료에 모형을 적용한 결과 실제 통행종점과 추정 통행종점의 일치도는 82.4%로 나타났으며 이 때 통행종점으로 추정된 정류장과 실제 하차 정류장간 거리의 오차는 최소가 되는 것으로 나타나 제안모형의 유용성은 높은 것으로 분석되었다. 통행사슬 구조를 이용한 통행종점 추정 모형을 종점결측 통행에 적용했을 때 종점결측 통행의 비율은 적용 전 71.40%(718,915통행)에서 21.74%(218,907통행)로 감소하였으며 종점추정이 불가한 218,907통행의 대부분은 모형 적용이 불가한 일일 통행횟수 '1회'인 통행(169,359통행, 77.37%)인 것으로 나타났고, 일일 통행횟수가 '2회 이상'인 통행의 종점결측 비율은 69.56%에서 모형 적용 후 6.27%로 크게 감소하였다. 한편 통행종점 추정 모형 적용에 따른 존간 통행 및 존내 통행분포의 변화를 비교하기 위해 순위상관계수 및 카이제곱 적합도 검정을 수행하였으며, 분석 결과 통행종점 추정 모형 적용에 따라 각 중존별 통행량의 순위는 변화하지 않으나 통행량 분포는 유의한 변화를 보였다. 따라서 통행사슬 구조를 이용한 교통카드 이용자의 통행종점 추정 모형 적용은 통행종점이 결측된 불완전 대중교통카드 자료가 수집되고 있는 도시의 대중교통 통행패턴을 보다 현실적으로 반영할 수 있게 도움을 줄 것으로 판단된다.
최근 주식의 수익률과 거래량을 설명하는 주요 요인으로서 투자자의 관심도와 주식 관련 정보 전파의 영향력이 부각되고 있다. 또한 인공지능과 같은 혁신 신기술을 개발보급하거나 활용하려는 기업의 경우 거시환경 및 시장 불확실성 때문에 기업의 미래 주식 수익률과 주식 변동성을 예측하기 어렵다는 문제를 가지고 있다. 이는 인공지능 활성화의 장애요인으로 인식되고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 인공지능 관련 기술 키워드의 인터넷 검색량을 투자자의 관심 척도로 사용하여, 기업의 주가 변동성을 예측하는 기계학습 모형을 제안하는 것이다. 이를 위해 심층신경망 LSTM(Long Short-Term Memory)과 벡터자기회귀(Vector Autoregression)를 통해 주식시장을 예측하고, 기술의 사회적 수용 단계에 따라 키워드 검색량을 활용한 주가예측 성능 비교를 통해 기업의 투자수익 예측이나 투자자들의 투자전략 의사결정을 지원하는 주가 예측 모형을 구축하였다. 또한 인공지능 기술의 세부 하위 기술에 대한 분석도 실시하여 기술 수용 단계에 따른 세부 기술 키워드 검색량의 변화를 살펴보고 세부기술에 대한 관심도가 주식시장 예측에 미치는 영향을 살펴보았다. 이를 위해 본 연구에서는 인공지능, 딥러닝, 머신러닝 키워드를 선정하여, 2015년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지 5년간의 인터넷 주별 검색량 데이터와 코스닥 상장 기업의 주가 및 거래량 데이터를 수집하여 분석에 활용하였다. 분석 결과 인공지능 기술에 대한 키워드 검색량은 사회적 수용 단계가 진행될수록 증가하는 것으로 나타났고, 기술 키워드를 기반으로 주가예측을 하였을 경우 인식(Awareness)단계에서 가장 높은 정확도를 보였으며, 키워드별로 가장 좋은 예측 성능을 보이는 수용 단계가 다르게 나타남을 확인하였다. 따라서 기술 키워드를 활용한 주가 예측 모델 구축을 위해서는 해당 기술의 하위 기술 분류를 고려할 필요가 있다. 본 연구의 결과는 혁신기술을 기반으로 기업의 투자수익률을 예측하기 위해서는 기술에 대한 대중의 관심이 급증하는 인식 단계를 포착하는 것이 중요하다는 점을 시사한다. 또한 최근 금융권에서 선보이고 있는 빅데이터 기반 로보어드바이저(Robo-advisor) 등 투자 의사 결정 지원 시스템 개발 시 기술의 사회적 수용도를 세분화하여 키워드 검색량 변화를 통해 예측 모델의 정확도를 개선할 수 있다는 점을 시사하고 있다.
주식 시장은 거래자들의 기업과 시황에 대한 기대가 반영되어 움직이기에, 다양한 원천의 텍스트 데이터 분석을 통해 주가 움직임을 예측하려는 연구들이 진행되어 왔다. 주가의 움직임을 예측하는 것이기에 단순히 주가의 등락 뿐만이 아니라, 뉴스 기사나 소셜 미디어의 반응에 따라 거래를 하고 이에 따른 수익률을 분석하는 연구들이 진행되어 왔다. 주가의 움직임을 예측하는 연구들도 다른 분야의 텍스트 마이닝 접근 방안과 동일하게 단어-문서 매트릭스를 구성하여 분류 알고리즘에 적용하여 왔다. 문서에 많은 단어들이 포함되어 있기 때문에 모든 단어를 가지고 단어-문서 매트릭스를 만드는 것보다는 단어가 문서를 범주로 분류할 때 기여도가 높은 단어들을 선정하여야 한다. 단어의 빈도를 고려하여 너무 적은 등장 빈도나 중요도를 보이는 단어는 제거하게 된다. 단어가 문서를 정확하게 분류하는 데 기여하는 정도를 측정하여 기여도에 따라 사용할 단어를 선정하기도 한다. 단어-문서 매트릭스를 구성하는 기본적인 방안인 분석의 대상이 되는 모든 문서를 수집하여 분류에 영향력을 미치는 단어를 선정하여 사용하는 것이었다. 본 연구에서는 개별 종목에 대한 문서를 분석하여 종목별 등락에 모두 포함되는 단어를 중립 단어로 선정한다. 선정된 중립 단어 주변에 등장하는 단어들을 추출하여 단어-문서 매트릭스 생성에 활용한다. 중립 단어 자체는 주가 움직임과 연관관계가 적고, 중립 단어의 주변 단어가 주가 상승에 더 영향을 미칠 것이라는 생각에서 출발한다. 생성된 단어-문서 매트릭스를 가지고 주가의 등락 여부를 분류하는 알고리즘에 적용하게 된다. 본 연구에서는 종목 별로 중립 단어를 1차 선정하고, 선정된 단어 중에서 다른 종목에도 많이 포함되는 단어는 추가적으로 제외하는 방안을 활용하였다. 온라인 뉴스 포털을 통해 시가 총액 상위 10개 종목에 대한 4개월 간의 뉴스 기사를 수집하였다. 3개월간의 뉴스 기사를 학습 데이터로 분류 모형을 수립하였으며, 남은 1개월간의 뉴스 기사를 모형에 적용하여 다음 날의 주가 움직임을 예측하였다. 본 연구에서 제안하는 중립 단어 활용 알고리즘이 희소성에 기반한 단어 선정 방안에 비해 우수한 분류 성과를 보였다.
최근 자원개발 분야에서는 다양한 자료를 3차원 공간 데이터베이스로 구성하여 매장량, 품위 분포 등 경제성 평가에서부터 광산설계, 채굴계획 수립 및 가행단계의 공정관리 등 광산개발의 전주기에 대한 3차원 모델링 기법에 널리 활용하고 있다. 자원개발 분야와 토목분야에서 물리탐사는 현지 여건, 기술적, 경제적 제한 때문에 대부분 2차원 단면에 대한 탐사를 주로 하고 있다. 현장에서 획득된 탐사 자료는 2차원 가정을 전제로 한 2차원 역산을 통해 지하 매질의 물성 분포를 계산하는데 이용된다. 그러나 실제로 획득된 자료는 3차원 공간에서의 지하 매질의 반응이므로, 2차원 역산의 결과는 3차원 지형 정보와 지질구조, 시추조사 결과 등과 같은 부가적인 정보를 고려하여 종합적으로 해석함으로써 2차원 가정에 의한 오류를 최소화하고 실제 지하 매질의 특성을 파악할 수 있다. 이 연구에서는 토목 및 자원개발 분야에서 수행된 물리탐사 자료에 대하여 3차원 지반 모델링 기법을 적용한 사례 연구를 통해 3차원 지반 모델링 기법의 활용성과 다양한 적용 가능성을 검토하였다.
유한요소법은 수학과 공학을 비롯한 다양한 분야에서 활용되고 있으나 해석대상을 유한 개의 다각형 요소로 분할하여 모델링하기 때문에 기하학적인 형상을 정확하게 기술하지 못하는 어려움이 있다. 그러나 최근에는 NURBS(Non-Uniform Rational B-Spline)를 기저함수로 사용하는 아이소-지오메트릭 해석법(Isogeometric analysis)이 개발되었는데 NURBS는 기하학적 모델을 정확하게 표현할 수 있을 뿐만 아니라 해석의 기저함수로서 응답해석에 사용될 수 있다. 그러나 NURBS 기저함수를 해석에서 따로 구성하는 일은 유한요소해석에서 요소망을 구성하는 만큼 시간과 노력이 많이 요구된다. 아이소-지오메트릭 해석법은 CAD(Computer-Aided Design)와 기하학적 정보를 공유할 수 있기 때문에 CAD 코드로 부터 해석모델의 정보를 직접 얻는 것이 가능하다. 본 논문에서는 상용 CAD 코드인 Rhinoceros 3D를 이용하여 CAD 모델을 작성하고 이를 STEP 파일로 출력하여 NURBS의 노트벡터와 조정점 등의 정보를 아이소-지오메트릭 해석법에 활용하는 기법을 소개한다. 몇몇 수치예제를 통하여 아이소-지오메트릭 해석법의 정확도를 유한요소해석 결과와 비교하여 검증하고, 상용 CAD와 CAE(Computer-Aided Engineering)가 결합된 아이소-지오메트릭 해석법의 효율성을 입증한다.
문화기순(CT)은 좁은 의미로 문화콘텐츠를 만들어내는 데 기본이 되는 기술로 각 국은 세계적 문화 공감대를 형성할 수 있는 콘텐츠를 창출하기 위한 노력을 기울이고 있다. 우리 고유의 문화유산을 응용하는 다양한 콘텐츠가 생성될 때 창의적이고 세계적인 경쟁력을 갖추게 되며, 이를 위해 문화원형 복원기술은 필수적인 핵심 기술이다. 본 논문에서는 찬란한 문화유산을 가진 백제시대 유물인 금동용봉환두대도를 3차원 형상정보 처리기술과 고고학적, 과학적 분석 자료를 토대로 디지털의 원형복원한다. 먼저, 3차원 스캐닝 작업을 통해 취득된 데이터는 샘플링과 특징추출 및 정합과정 후 홀 채움 및 스무딩을 이용하여 보정하고, NURBS와 B-Spline 방법을 이용하여 곡면으로 모델링한다. 그런 다음, 환두대도 구성요소의 색상과 재질을 추정하여 텍스쳐를 편집한 후 맵핑한다. 제작되어진 원형 모델은 전문가의 검증을 거쳐 수정 보완되었다. 디지털 복원된 환두대도는 IT기술과 결합하여 디지털 박물관 구축 및 시대별 지역별, 유형별 환두대도의 정형화 된 데이터베이스를 구축하여 손실 유물의 원형 추정에 활용할 수 있다. 또한 고고학이나 보존과학의 교육 컨텐츠 및 영화, 방송, 게임, 애니메이션 등의 문화 콘텐츠로 활용할 수 있다.
Recently, most enterprises are having a knowlege management boom. A number of books associated with the knowlege management are being published, countless public seminars are held, and many research councils have been organized studying it formally or informally as if not importing the system is like falling behind a fashion. However, there are not many cases that achieved success by constructing the system of knowledge management. Then, why the knowledge management is not so much effective despite so many voices wanting the change of management system and a lot of public lectures about it? I guess the reason is that most companies do not have concrete methodology. Seeing a result of a survey which reported that with spread of venture boom and successful examples being known widely, the outflow of precious human resources is accelerated and a large number of employees of conglomerates have already resigned or are considering separation from their positions, we can realize that are occurring a change which can be nearly called severance in an occupational view and an organization culture. The preference to a large enterprise or a public institution of labor is low today and the notion about a lifelong job is regarded as past remains. As for this, it could be said that the social atmosphere that pursued the stability of a job has been changed to the practical one that attaches importance to ability and pay. The way of thinking of employees has been changed while established organizations cannot satisfy their desire and this explains why important members of a company are flown out. The reason why superior human resources move to venture businesses is that they can do their likable work and also prove their ability as well as unconventional rewards. Although existing companies are trying to preserve important human resources through performance compensating stock option, temporary patching up of personnel management cannot retard the rushing wind of foundation and the outflow of labor. On the contrary, clumsy import of performance-based reward system not only fails to hire superior labor power but also can bring about a sense of incompatibility and conflicts among the remaining employees. Therefore, this thesis, focusing on how to choose, develop, and maintain the human resources, will suggest a future-aiming human resources management model of Korean enterprises after comparing and analyzing the actual condition of domestic companies and the trends of advanced corportaions.
한국철도는 지역의 관광자원을 철도와 융합하고 지역 중심의 새로운 가치를 창출하기 위해 신규 관광노선을 개발, 전국적인 철도관광벨트를 구축하고 있다. 관광열차를 개발하여 운행하기 위해서는 막대한 예산이 소요되므로 공공기관으로서의 공익성 및 수익성 외에 사업의 경제성을 충분히 검토해야 한다. 본 연구에서는 조건부 가치측정법(CVM, Contingent Valuation Method)을 활용하여 관광열차의 경제적 가치를 평가하였다. 관광열차의 이용객의 추가적인 지불의사액을 추정한 결과, 수요자들은 현재의 열차운임보다 더 높은 지불의사를 가지고 있어 관광열차에 부여하는 경제적 가치가 현재의 열차운임보다 큰 것으로 나타났다. 즉, O-train은 28.4%, V-train은 54.9%, 만큼 요금을 더 지불한 용의가 있는 것으로 나타났다. 이는 이용객들이 관광철도서비스의 품질을 높게 인지하고 있는 것으로 해석할 수 있으며, 현재 관광열차 탑승객들의 만족 수준을 추가적인 지불의사액이라는 정량적 데이터를 통해 계량화할 수 있다는 점에서 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.