• 한국전통조경학회지
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• 제35권3호
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• pp.41-66
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• 2017

본 연구는 이계 홍양호가 설정하고 그의 손자 관암 홍경모가 경영한 이계구곡의 향유거점을 문헌 및 현지조사를 통해 실증적으로 추적하는 한편, 구곡의 형식 및 집경방식에 나타난 특징을 검토하는 것이다. 연구의 결과는 다음과 같다. 1. 우이동은 조선시대에 도성의 영역에 속한 땅이자 지금도 행적구역상 서울특별시에 속한 곳이다. 따라서 이계구곡은 예나 지금에나 수도에 있는 유일한 구곡이었다는 특별한 의미로 받아들여진다. 이계구곡은 우이천 상류의 만경폭을 제1곡으로 시작하여 계곡을 따라 내려오며 제2곡 적취병, 제3곡 찬운봉, 제4곡 진의강, 제5곡 옥경대, 제6곡 월영담, 제7곡 탁영암, 제8곡 명옥탄, 제9곡 재간정으로 구성된다. 이중에서 만경폭, 찬운봉, 옥경대는 그 위치를 확정할 수 있을 정도로 특징적인 경물상이 명확히 드러나 있었으며, 진의강, 월영담, 명옥탄, 재간정 터는 구곡기의 묘사와 현지의 지표상황을 통해 유력한 추정지를 찾을 수 있었다. 그러나 적취병, 탁영암의 경우 비근한 영역 내에 기문의 내용과 유사한 복수의 지점들이 나타났는데, 지형 경관 경물의 현황을 종합적으로 고려하여 제1의 추정지를 판단하였다. 이로서 1곡에서 9곡까지 총거리 2.1km의 선적 경로와 구조를 파악할 수 있었으며, 이러한 점은 구곡이 5리(약 1.96km)에 지나지 않는다는 관암의 설명과도 근사하다. 2. 18세기 말에 설정된 이계구곡은 홍양호가 우이동을 풍산 홍씨의 소유로 귀속시킨 뒤 선영의 묘소가 있는 터전을 가문의 공간으로 만드는 일련의 작업에서 비롯되었다. 이계구곡은 구곡이 상류에서부터 하류방향으로 전개된다는 점과, 거점지가 8곡에 위치하는 등 구곡의 일반적인 형식과 적지 않은 차이점을 나타내고 있었다. 이는 가문의 영역을 우이동 초입에 위치한 타 가문의 세력권과 분리시켜 우이동을 점유하려는 원심적 구성으로 해석되지만, 한편으로 우이동을 대표하는 경물인 미륵폭포[만경폭]부터 계곡의 주요 승경에 곡의 순서를 정하고 8곡에 위치한 자신의 거처를 사실상 구곡의 지향점으로 삼는 구심적 공간 만들기의 결과로도 판단된다. 3. 이계구곡에는 여타의 구곡에 비해 설정자와 경영자가 남긴 기문과 시문이 다량 제작된 반면, 구곡도, 각자 등 동반되는 시각적 매체가 전무하다. 그러나 관암의 문집에 수록된 "이계구곡대자첩(耳溪九曲大字帖) 발미(跋尾)"에는 각자를 새기려고 했던 시도가 있었음이 나타나 있다. 본 연구는 송시열 글씨로 알려진 국립중앙박물관 소장 미공개 필첩이 홍양호의 구곡명 유묵을 성첩한 "이계구곡대자첩" 이었음을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.167-181
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• 2018

지난 10여 년간 딥러닝(Deep Learning)은 다양한 기계학습 알고리즘 중에서 많은 주목을 받아 왔다. 특히 이미지를 인식하고 분류하는데 효과적인 알고리즘으로 알려져 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 여러 분야의 분류 및 예측 문제에 널리 응용되고 있다. 본 연구에서는 기계학습 연구에서 가장 어려운 예측 문제 중 하나인 주식시장 예측에 합성곱 신경망을 적용하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 그래프를 입력값으로 사용하여 주식시장의 방향(상승 또는 하락)을 예측하는 이진분류기로써 합성곱 신경망을 적용하였다. 이는 그래프를 보고 주가지수가 오를 것인지 내릴 것인지에 대해 경향을 예측하는 이른바 기술적 분석가를 모방하는 기계학습 알고리즘을 개발하는 과제라 할 수 있다. 본 연구는 크게 다음의 네 단계로 수행된다. 첫 번째 단계에서는 데이터 세트를 5일 단위로 나눈다. 두 번째 단계에서는 5일 단위로 나눈 데이터에 대하여 그래프를 만든다. 세 번째 단계에서는 이전 단계에서 생성된 그래프를 사용하여 학습용과 검증용 데이터 세트를 나누고 합성곱 신경망 분류기를 학습시킨다. 네 번째 단계에서는 검증용 데이터 세트를 사용하여 다른 분류 모형들과 성과를 비교한다. 제안한 모델의 유효성을 검증하기 위해 2009년 1월부터 2017년 2월까지의 약 8년간의 KOSPI200 데이터 2,026건의 실험 데이터를 사용하였다. 실험 데이터 세트는 CCI, 모멘텀, ROC 등 한국 주식시장에서 사용하는 대표적인 기술지표 12개로 구성되었다. 결과적으로 실험 데이터 세트에 합성곱 신경망 알고리즘을 적용하였을 때 로지스틱회귀모형, 단일계층신경망, SVM과 비교하여 제안모형인 CNN이 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도를 나타냈다.

• 마케팅과학연구
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• 제20권2호
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• pp.110-122
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• 2010

20世纪60年代中期, 随着1967年 ${\ll}$产业购买和创造营销${\gg}$的出版, 组织购买行为这一领域的兴起为企业如何在市场中运作提供了新的思维方式, 而不只是为最终用户服务. 无论是 "工业营销" 或 "企业营销"(B-to-B),组织的购买行为仍然是这个领域的核心. 本文探讨了动态因素的影响,影响了几个组织彼此相关的迅速增长的相互依存,反过来会影响组织的购买行为. 文章还提出了一个问题,组织购买行为的概念模型,在一个相互依存的世界是否仍然会在这个充满活力的经营环境中引导研究和管理的思想,. 本文提出并探索三个关于组织相互依存的问题: 1.哪些因素和趋势驱动了组织的相互依存的兴起? 2.在过去半个世纪中发展起来的组织购买行为的主要概念模型仍然适用于今天这个相互依存的组织的世界吗? 3.研究中组织的相互依存的启示是什么? 组织购买行为的实践活动是什么? 考虑到组织关系中驱动组织的相互依存的因素和趋势和5个关键驱动因素有关并影响他们的购买行为:加速全球化, 平整的网络组织, 破坏价值链, 强化政府的介入, 不断细分客户需求. 这五个相通的相互依存和潜在的技术上的优势可以改变组织购买产品和服务的市场中保持竞争力的关系. 在一个客户驱动的营销策略背景下, 这些力量影响三个层次的战略发展: (1)进化的客户需求, (2)产生的产品/服务和解决方案以满足这些需求, 和(3)的组织能力和工艺制定和实施了以满足需求. 组织中相互依存的五个驱动因素在他们影响组织如何购买时不需要独立的操作. 他们可以相互作用和更加有效的影响组织购买行为. 例如,加速了全球化的影响,出现了新的网络进一步破坏传统价值链之间的关系, 从而改变机构购买的产品和服务. 提高政府参与可能会增加成本,因此在其它国家的新兴市场开公司做生意寻求低成本的来源. 这可以减少一国的就业机会增加另一个国家的就业机会, 在另一方面, 从而进一步加速全球化. 第二个主要的问题是相互依存的五个驱动因素对组织购买行为的核心概念模型有什么影响. 考虑三个在 ${\ll}$产业购买和创造营销${\gg}$ 和 ${\ll}$组织购买行为${\gg}$ 书籍中发展的概念模型:组织购买过程, 购买中心,以及购买的情况. 回顾这些核心模型, 作为最初的概念,他们仍然是有效的, 而且不可能改变. 在买家和卖家相互依赖的情况下, 什么会改变买卖双方相互作用的方式. 例如,增加了相互依赖的机会可能导致增加协作以及组织之间的冲突的买卖,从而改变购买过程. 此外,组织中的沟通过程的重要性作为一个成功的购买关系的判断依据将增加. 第三个问题对这些组织购买行为的关系的影响和意义进行了探讨. 以下是本文所考虑到的: 为了增进对网络对组织购买行为的影响的理解,需要增加了解所扮演的角色之间的信任, 增强在网络环境中如何管理组织购买的理解的需要, 需要增加了解在价值网络中的客户需要,并且需要增加了解新兴的商业模式对组织购买行为的影响. 在许多方面,这些从增加的组织的相互依存派生出来的需要是组织购买行为传统概念的扩展. 在1977年,Nicosia 和Wind建议把焦点集中在组织间而不是组织内部观点,自1990年以来, 这个趋势的势头很强. 对于管理者来说,也想在越来越相互依存的世界中生存,他们将需要更好地了解组织如何与另一组织相关的复杂性. 从组织的相互依存的观点已经开始,必须不断地发展提出一种对这些重要的关系改进的理解. 互相依赖的网络观点的转变需要很多学术界人士和实践者从根本上挑战和改变他们商业中的心智模型和组织购买行为模型. 不再只关注购买组织和销售组织之间的关系而应该是网络中所有的相关成员, 包括消费者, 发展者, 供应商和中间者. 我们来看这个例子. 由SAP创造的有众多合作伙伴的网络包含了超过9000个公司和超过一百万的参与者. 互相依赖的进展, 复杂性和不确定的现实和多变的网络需要重新考虑如何做出购买决定. 结果是他们应该关注学术中下一阶段的研究和理论建设并关注有实践者构建的实践模型和实验. 我们希望这样的研究能够展开, 不是孤立在象牙塔里, 也不是限制在商业世界中, 而是学术和实践的结合. 总而言之, 组织之间相互依赖的提高的考虑揭示了组织购买行为的基础模型的持续关联性. 然而在相互依存的世界中来提高这些模型的价值, 学术界和实践者应该提高他们对一下内容的理解 (1)网络的影响; (2)如何更好地管理这些影响的作用; (3)组织之间信任和价值的作用, (4)价值网络中客户需求的演变; (5)组织购买行为的新兴的新商业模型的影响. 为了实现这一目标, 我们需要产业界和学习界更好的合作从而提高我们对在相互依赖的世界中的组织购买行为的理解.

• 마케팅과학연구
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• 제20권2호
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• pp.199-207
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• 2010

"对我们而言, 成为一名负责的公民和一份成功的事业之间没有区别.....他们对今天的沃尔玛是完全一样的." Lee Scott, 沃尔玛的CEO在2005年卡崔琳娜飓风灾难之后(Esty and Winston 2006) Lee Scott的声明标志着可持续发展的一个新的时代. 作为一个被全球生产商和零售商所关注的全世界最大规模的经销商确认了他们的可持续发展的意图. 近十年来, 环保运动不断增长, 并扩展到全世界. 公司已经诞生, 产品已被创造, 学术期刊 已经展开, 政府已经承诺—所有这一切都在追求可持续发展(Peattie and Crane 2005). 虽然进展的确比一些人渴望的慢了一些, 但是很多大规模的经销商已经为环保做出了可持续发展的努力. 为了更好的理解这个运动我们同时提供高管和消费者参与的有包装的消费品产业的角度. 该研究依赖于三个潜在主题: (1)概念和证据表明,公司为很多理由进行可持续发展 (2)在有包装的消费品行业中, 可持续发展活动的数量在持续增长 (3), 因此, 必须探索可持续发展在消费者意识中起的作用. 根据这些主题, 143名大学生和101名企业高管参加了调查来评估一系列的有关可持续发展的变量包括愿意支付, 行为意图, 态度和偏好. 结果显示高层管理者相信可持续发展的三个最主要的原因是(1)盈利能力的机会; (2)以实现对环境的义务; (3)对顾客和股东负责. 大学生的三大原因: (1)对环境的责任; (2)为子孙后代负责, 和(3):一种有效的管理资源. 虽然企业高管和大学生对支持可持续发展的理由不同, 但是企业高管和消费者的报告显示了对剩下大部分的可持续发展问题的相似性. 另外, 当我们要求消费者去评估6个关键问题的重要性时(医疗保健, 经济, 教育, 犯罪, 政府支出, 和环境), 保护环境仅排在第四位(Carlson 2005). 这6个问题都被认为是重要的, 三个最重要的是(1)改善教育;(2)本地区的经济发展,以及(3)卫生保健. 为了可持续发展的持续性, 我们也将预期结果. 反映社会, 企业利益表现的新定义和执行期的延长同样被揭示出来(Ehrenfeld 2005; Hitchcock and Willard 2006). 基于文献我们发现了三个基本范畴的结果:(1)改进组成的满意度, (2)分化的机会, 以及(3)金融奖励. 在每一种分类中, 我们发现从可持续发展活动中导致11种不同结果的几个特定的结果. 我们的调查结果表明,最有可能的结果最高的前五项依序为公司的可持续发展追求的是:(1)绿色的消费者将会更令人满意;(2)公司形象会更好, (3)公司的责任将得到加强, (4)会降低能源成本;(5)产品将会更多的创新. 另外, 为更好的理解消费者的环境 "身份" 和在市场购买中愿意显示出这个 "身份" 的有趣的交集, 我们扩展了以前Experian Research(2008) 的研究. 因此,受访者分为四个不同类型的绿色消费者(行为绿色,想法绿色, 潜在绿色, 或真正褐色)来获得更好的理解绿色消费者. 我们评估这些消费者愿意从事环保行为评估三种选择. (1)购物零售商支持环保措施;(2)支付更多来保护环境, 以及(3)支付更高的税收,政府可以支持环保措施. 想法绿色消费者表示最愿意改变, 紧随其后的是行为绿色消费者, 潜在绿色消费者和褐色消费者. 这些差异都是显著的(p<.01). 结论和启示我们采用描述性研究, 旨在促进我们理解战略领域的可持续性. 确切地说, 该研究以特定的偏好, 意图, 愿意支付, 行为和态度填补了进行比较与对比的持续性的商业管理者和消费者意见的文献的空白, 对从业人员, 能获得一个战略观点. 此外, 许多结果已经说明, 受访者愿意为产品付出更多来保护环境. 其他特定的结果表明, 女性受访者始终比男性强愿意交流, 为这些产品付更多的钱, 在环保的零售商. 了解这些额外的信息, 实践者现在有了更多的特定市场, 对目标和交流他们为可持续发展所做出的努力. 虽然这项研究仅仅是最初的一步了解实践者和消费者对于可持续发展的异同, 我们的结果对实践与研究都有帮助. 未来的研究应向测试其他变量的影响关系, 以及其他特殊行业.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.85-109
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• 2018

추천시스템은 사용자의 과거 구매행동을 통해 향후 구매할 것이라고 예상되는 제품을 자동으로 검색하여 추천해준다. 특히 전자상거래 기업의 상품추천시스템은 일대일 마케팅의 대표적 실현수단으로 가치가 있다. 하지만, 전통적인 추천시스템, 특히 학계 및 산업계에서 가장 널리 사용되고 있는 전통적인 협업필터링 기법은 단일차원의 '종합 평점'만을 고려하여 추천결과를 생성하도록 설계되어 있어, 사용자들의 정확한 니즈를 이해하고 대응하는데 근본적인 한계가 있다. 최근에는 전자 상거래 기업들도 고객들로부터 보다 다각화된, 다기준 방식으로 피드백을 받고 있다. 특히 다기준 평점은 정량적으로 입력되는 정보이므로 상대적으로 분석 및 처리가 용이하다는 장점이 있다. 그러나 다기준 평점 역시 사전에 정해진 기준에 대해서만 사용자의 피드백이 이루어지기 때문에, 보다 상세하게 사용자의 의견을 이해하여 추천에 반영하는 데에는 한계가 있다. 이에 본 연구는 다기준 평점 정보와 선택적 협업필터링의 서로 다른 접근방법을 통해 도출된 추천결과를 종합하여, 최종적으로 추천 대상리스트를 산출할 수 있는 하이브리드 기술을 제안한다. 본 연구에서 제안한 연구모형의 유용성을 검증하기 위해, 식음료점(식당, 카페 등)에 대한 실제 이용자를 대상으로 온라인 설문을 통해 종합 평점과 다기준 평점을 수집하였으며, 데이터를 학습용과 검증용으로 구분하여 학습시키고 성과를 평가하였다. 이 기법은 결합 함수 기반 접근법과 사용자마다 구매의사결정의 체계가 다르다는 전제하에, 사용자들을 유형화하고, 유형에 따라 정보원을 선택적으로 활용하는 협업필터링 알고리즘을 활용했다. 실험결과, 제안 알고리즘을 통한 추천 방법이 단일 차원을 고려하는 전통적인 협업필터링과 비교해 더 우수한 예측정확도를 나타냄을 확인했다. 아울러, 본 연구가 제안하는 다기준 평점과 선택적 협업필터링 알고리즘을 종합하여 추천하는 방법이, 단순히 다기준 평점을 고려했을 때 보다 통계적으로 유의한 수준의 정확도의 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다.

• 경영정보학연구
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• 제16권3호
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• pp.161-177
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• 2014

기업신용등급은 금융시장의 신뢰를 구축하고 거래를 활성화하는데 있어 매우 중요한 요소로서, 오래 전부터 학계에서는 보다 정확한 기업신용등급 예측을 가능케 하는 다양한 모형들을 연구해 왔다. 구체적으로 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA)이나 다항 로지스틱 회귀분석(multinomial logistic regression analysis, MLOGIT)과 같은 통계기법을 비롯해, 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN), 사례기반추론(Case-based Reasoning, CBR), 그리고 다분류 문제해결을 위해 확장된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM)에 이르기까지 다양한 기법들이 학자들에 의해 적용되었는데, 최근의 연구결과들에 따르면 이 중에서도 다분류 SVM이 가장 우수한 예측성과를 보이고 있는 것으로 보고되고 있다. 본 연구에서는 이러한 다분류 SVM의 성능을 한 단계 더 개선하기 위한 대안으로 유전자 알고리즘(GA, Genetic Algorithm)을 활용한 최적화 모형을 제안한다. 구체적으로 본 연구의 제안모형은 유전자 알고리즘을 활용해 다분류 SVM에 적용되어야 할 최적의 커널 함수 파라미터값들과 최적의 입력변수 집합(feature subset)을 탐색하도록 설계되었다. 실제 데이터셋을 활용해 제안모형을 적용해 본 결과, MDA나 MLOGIT, CBR, ANN과 같은 기존 인공지능/데이터마이닝 기법들은 물론 지금까지 가장 우수한 예측성과를 보이는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안모형이 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다.

• 항공우주정책ㆍ법학회지
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• 제30권2호
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• pp.427-468
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• 2015

지금까지 우주시대의 개막과 더불어 설립된 UN COPUOS의 첫 번째 과제중 하나로 부각된 우주공간의 경계획정 문제에 대한 학설상의 견해 및 국가의 입장 그리고 UN COPUOS을 중심으로한 국제사회의 논의 과정에 대해 살펴보고 나름의 평가도 해보았다. 앞서 본 바와 같이 영공과 우주공간을 구분하는데 있어서는 크게 두 가지 입장이 논의되어 왔는데 이는 말하자면 영역구분론자(공간론자, spatialist)와 기능주의자(functionalist)로 구분하여 설명되어질 수 있다. 영역구분론자들은 1967년 우주조약 제2조에서 우주공간의 법적 지위가 국가주권이 배제된 일종의 국제공역(res commercium)인데 반하여, 1944년 시카고 협약 제1조와 국제관습법에 따르면 영공주권을 인정하고 있는 것이 명백하므로 이 두 영역간의 경계는 반드시 획정되어야 한다는 점을 강조하고 있다. 실제로 COPUOS의 과학기술소위원회나 법률소위원회에서 우주의 경계획정 문제를 지난 반세기에 걸쳐 줄곧 논의해 오긴 했으나 우주조약, 손해배상 책임, 우주물체의 등록 등의 이슈외에도 위성직접방송이나 원격탐사, 달 자원 이용 문제 등 다른 의제에 비해 비교적 소홀히 다루어진 감이 없지 않았다. 그러다가 적도국가들에 의해 주창된 보고 타 선언 이후 법적결과를 수반하는 많은 실제적 문제점들이 우주공간의 경계획정과 관련한 논란을 야기 하였고, 이 때문에 우주에 대한 구체적 정의가 더욱 필요하게 되었던 것이다. 그러나 이 과정에서 우주의 개발과 이용이 커다란 진전을 보여왔음에도 불구하고 상당수의 국가들이 뚜렷한 과학적 기준 없이 경계를 결정하는 것은 시기상조라거나 부적절하다는 등 경계획정에 소극적 입장을 보여온 논거들에 있어서 별다른 변화를 보이지 않은 채 50년 이상의 기간동안 논란만 거듭해 왔다. 21세기에 와서도 우주의 정의와 경계획정에 관하여 국가들간의 논의가 계속 되었는데 앞서 본바와 같이 러시아를 위시한 다수의 국가들은 100~110km를 넘지 않는 선에서 협상을 통한 경계협정이 체결되어야 한다는 입장인 반면에 미국이나 영국, 프랑스 등 상당수의 국가들은 아직 분명한 기준없이 결론을 내리는 것은 문제가 있다고 반대하였다. 반대견해의 대표적 국가인 미국은 상기한 구소련의 제안에 대해 한마디로 시기상조이며 적절한 법적, 과학적 분석의 토대위에서 경계선이 결정되어야 한다고 주장하고 있다. 따라서 이 문제의 해결에는 무엇보다도 국제공동체라는 인식을 통해 각 국가의 적극적이면서 평화적인 협력의지가 요구된다고 본다. 이런 관점에서 일찍이 미국의 케네디 대통령이 우주활동에 대한 비전을 제시하였던 '달 연설(Moon Speech)'에서 모든 인류가 우주에서의 평화로운 협력과 공존을 위해 모든 노력을 경주할 것을 촉구하면서 현 상태의 우주활동에서는 분쟁이나 국제갈등이 미미하지만 그것의 위험한 환경은 결코 우리에게 우호적이지 않다는 사실을 강조하였다. 또한 그는 이를 극복하려면 인류는 최선을 다해야 하고 자칫하면 그 평화적인 협력을 위한 소중한 기회가 다시는 오지 않을지도 모른다고 하였던 바 이는 오늘날에도 유효한 시사점을 던져주고 있다. 요컨대 이상의 제 상황 및 지구궤도공간에서 우주활동을 해온 우주물체들에 대해 인정해온 다수의 국가관행을 고려하고 여러 이론과 학설을 통해 자연과학적, 천체물리학적 구획이 매우 어렵다는 사실을 감안한다면 사견으로는 전술한 바와 같이 인공위성의 최저근지점을 기준으로 한 100km 정도의 영공과 우주공간의 경계구분안으로 국제적 합의를 도출해 내도록 전향적 노력을 해나가는 것이 바람직할 것으로 생각된다.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.171-183
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• 2012

세계가 급변하고 시시각각 발전하는 기술 속에서 전시 산업은 국가와 기업의 중요한 홍보 수단으로 부각되고 있다. 특히, 전시회에 참여하는 참여업체는 상품 또는 서비스를 전시하고 메시지를 전달하기 위해 마련된 개별 전시공간을 통해 기업들과 소비자들에게 단기간에 신제품과 신기술에 대한 정보를 제공할 수 있으며 국내외 시장의 욕구와 추세변화 및 경쟁업체들에 대한 정보를 파악할 수 있다. 참여업체들은 이러한 참가 목적의 달성을 위해 다양한 프로모션을 계획하고 실행하며 프로모션 정보를 참관객에게 실시간으로 제공할 수 있는 스마트 전시 환경의 구축은 이전보다 다양한 프로모션 기법의 적용 및 실행을 가능하게 하였다. 하지만, 이러한 스마트 전시 환경의 발전에도 불구하고 현재 실행되고 있는 프로모션은 참관객의 욕구나 목표에 대한 이해가 부족한 상태에서 무차별적인 매스마케팅 형태로 진행되어 그 본래의 목적을 상실하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 참여업체의 차별화된 프로모션의 계획과 실행을 위해 기존에 널리 사용되는 마케팅 기법인 STP 전략의 프로세스를 도입하여 스마트 전시 환경에서 프로모션에 적합한 참관객을 자동적으로 선정하여 프로모션 정보를 제공하는 시스템을 제안하였다. 특히, 본 연구에서는 다음과 같은 스마트 전시회의 특성을 고려한다. 먼저, 전시회는 전시업체가 관람객과 상호작용하기 위해 모인 일시적이고 시간에 민감한 시장이다. 따라서, 불충분한 기존 참관객의 정보를 이용하는 것이 아닌 신규 참관객 분석의 관점에서 서비스를 제공할 수 있어야 한다. 두 번째로, 스마트 전시 환경에서는 참관객의 정보를 실시간으로 획득할 수 있다는 장점이 있는 반면에 데이터의 분석 및 서비스의 제공이 실시간으로 이루어져야 한다. 마지막으로, 참관객이 스마트 전시 환경에서 만들어 내는 데이터를 활용하는 기법이 필요하다. 스마트 전시 환경에서는 유용한 데이터를 실시간으로 획득할 수 있어 참관객이 전시회 내에서 하는 활동을 분석하는 행위적 세분화에 근거한 접근방식이 필요하다. 이러한 특성을 고려하여 본 연구에서는 제안한 시스템을 실제 전시회에 파일럿 시스템 형태로 적용하여 참관객을 실시간으로 분류 및 분석하고 각 메시지에 대한 성과를 측정하는 실험을 진행하였다. 그 결과, 전시 참관객의 행동 패턴을 4가지로 분류하여 각 군집별 특성을 프로모션 메시지의 성과로 측정하여 그에 적합한 프로모션 전략을 도출하였다. 이러한 프로모션 전략은 실제 전시 참여업체의 프로모션 기획 및 실행에 중요한 전략적 도구로 사용되어 프로모션 성과를 높일 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.39-53
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• 2013

인터넷의 발달과 SNS의 등장으로 정보흐름의 방식이 크게 바뀌었다. 이러한 변화에 따라 소셜 미디어가 급부상하고 있으며 소셜 미디어와 비디오 콘텐츠가 융합된 소셜 TV, 소셜 뉴스의 중요성이 강조되고 있다. 이러한 환경 속에서 사용자들은 단순히 콘텐츠를 탐색만 하는 것이 아니라 같은 콘텐츠를 이용하고 있는 친구들이나 지인들과 콘텐츠에 대한 정보나 경험들을 공유하고 더 나아가 새로운 콘텐츠를 만들어내기도 한다. 하지만 기존의 소셜 뉴스에서는 이러한 사용자들의 특성을 반영해 주지 못하고 있다. 특히 이용자들의 참여성만을 고려하고 있어서 서비스간의 차별화가 어렵고 뉴스 콘텐츠에 대한 정보나 경험 공유 시 컨텍스트 공유가 어렵다는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 뉴스를 내용별로 분할하고 분할된 뉴스에서 추출된 시간 종속적인 메타데이터를 제공하는 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크에서는 스토리 분할 방법을 이용하여 뉴스 대본을 내용별로 분할한다. 또한 뉴스 전체내용을 대표하는 태그, 분할된 뉴스를 나타내는 서브 태그, 분할된 뉴스가 비디오에서 시작하는 위치 즉, 시간 종속적인 메타데이터를 제공한다. 소셜 뉴스 이용자들에게 시간 종속적인 메타데이터를 제공한다면 이용자들은 전체의 뉴스 내용 중에 자신이 원하는 부분만을 탐색 할 수 있으며 이 부분에 대한 견해를 남길 수 있다. 그리고 뉴스의 전달이나 의견 공유 시 메타데이터를 함께 전달함으로써 전달하고자 하는 내용에 바로 접근이 가능하며 프레임워크의 성능은 추출된 서브 태그가 뉴스의 실제 내용을 얼마나 잘 나타내 주느냐에 따라 결정된다. 그리고 서브 태그는 스토리 분할의 정확성과 서브 태그를 추출하는 방법에 따라 다르게 추출된다. 이 점을 고려하여 의미적 유사도 기반의 스토리 분할 방법을 프레임워크에 적용하였고 벤치마크 알고리즘과 성능 비교 실험을 수행하였으며 분할된 뉴스에서 추출된 서브 태그들과 실제 뉴스의 내용을 비교하여 서브 태그들의 정확도를 분석하였다. 결과적으로 의미적 유사도를 고려한 스토리 분할 방법이 더 우수한 성능을 보였으며 추출된 서브 태그들도 컨텍스트와 관련된 단어들이 추출 되었다.

• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.123-132
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• 2013

최근 스마트 폰에 다양한 센서를 내장할 수 있게 되었고 스마트폰에 내장된 센서를 이용항 동작 인지에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스마트폰을 이용한 동작 인지는 노인 복지 지원이나 운동량 측정. 생활 패턴 분석, 운동 패턴 분석 등 다양한 분야에 활용될 수 있다. 하지만 스마트 폰에 내장된 센서를 이용하여 동작 인지를 하는 방법은 사용되는 센서의 수에 따라 단일 센서를 이용한 동작인지와 다중 센서를 이용한 동작인지로 나눌 수 있다. 단일 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서를 이용하기 때문에 배터리 부담은 줄지만 다양한 동작을 인지할 때에 특징(feature) 추출의 어려움과 동작 인지 정확도가 낮다는 문제점이 있다. 그리고 다중 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서와 중력센서를 사용하고 필요에 따라 다른 센서를 추가하여 동작인지를 수행하며 다양한 동작을 보다 높은 정확도로 인지할 수 있지만 다수의 센서를 사용하기 때문에 배터리 부담이 증가한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 스마트 폰에 내장된 가속도 센서를 이용하여 다양한 동작을 높은 정확도로 인지하는 방법을 제안한다. 서로 다른 10가지의 동작을 높을 정확도로 인지하기 위해 원시 데이터로부터 17가지 특징을 추출하고 각 동작을 분류하기 위해 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하였다. Ensemble of Nested Dichotomies 분류기는 다중 클래스 문제를 다수의 이진 분류 문제로 변형하여 다중 클래스 문제를 해결하는 방법으로 서로 다른 Nested Dichotomy 분류기의 분류 결과를 통해 다중 클래스 문제를 해결하는 기법이다. Nested Dichotomy 분류기 학습에는 Random Forest 분류기를 사용하였다. 성능 평가를 위해 Decision Tree, k-Nearest Neighbors, Support Vector Machine과 비교 실험을 한 결과 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하여 동작 인지를 수행하는 것이 가장 높은 정확도를 보였다.