• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권8호
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• pp.333-340
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• 2023

기업 부도의 효율적인 예측은 금융기관의 적절한 대출 결정과 여신 부실률 감소 측면에서 중요한 부분이다. 많은 연구에서 인공지능 기술을 활용한 분류모델 연구를 진행하였다. 금융 산업 특성상 새로운 예측 모델의 성능이 우수하더라도 어떤 근거로 결과를 출력했는지 직관적인 설명이 수반되어야 한다. 최근 미국, EU, 한국 등 에서는 공통적으로 알고리즘의 설명요구권을 제시하고 있어 금융권 AI 활용에 투명성을 확보하여야 한다. 본 논문에서는 외부에 오픈된 기업부도 데이터를 활용하여 인공지능 기반의 해석 가능한 분류 예측 모델을 제안하였다. 먼저 데이터 전처리 작업, 5겹 교차검증 등을 수행하고 로지스틱 회귀, SVM, XGBoost, LightGBM 등 10가지 지도학습 분류모델 최적화를 통해 분류 성능을 비교하였다. 그 결과 LightGBM이 가장 우수한 모델로 확인되었고, 설명 가능한 인공지능 기법인 SHAP을 적용하여 부도예측 과정에 대한 사후 설명을 제공하였다.

• 유통과학연구
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• 제11권6호
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• pp.31-40
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• 2013

Purpose - The Northeast Asian Logistic Hub strategy was established to create a national competitive advantage in northeast Asia. Countries in this region are competing fiercely to become the central base distribution port as the volume of container shipping continues to increase due to the northeast Asian (especially Chinese) economic growth. The primary method by which shippers are improving their customer service and distribution is enhancing profits by minimizing call ports on the key route through strategic affiliations and the use of large vessels. Each nation is planning large-scale investments in the construction of sea ports that can accommodate large vessels. This paper proposes ways by which the logistical strategies of domestic corporations can keep pace with changes in government policy concerning the Northeast Asian Business Hub policy. It examines the logistics system in the Northeast Asian region, analyzes the government's Northeast Asian Business Hub policy, and suggests logistical strategies for domestic corporations through an analysis based on a questionnaire designed to grasp domestic firms' needs and goals. Research design, data and methodology - The purpose of this study is to determine how shipping companies establish partnerships with third-party logistics providers and draws out the implications of the results. The survey methods used were personal interviews and questionnaires distributed to a sample population through e-mail, fax, mail, and telephone. A total of 600 questionnaires were distributed, of which 165 were returned. Among these, ten were excluded due to insufficient content; ultimately, 155 were used for the sample. The statistical data collection process was analyzed through data coating and a statistical package program. Results - This study argues that greater flexibility in policies, administration, and systems will be needed to significantly improve established business practices. In this dissertation, we primarily identify that in order to become a center of northeast Asian logistics, Korea must adopt a new paradigm and abandon the existing systems that are based on the economic and social systems that have stemmed from bureaucracy, inflexibility, chauvinism, and equalitarianism. Flexible policies, administration, and systems will be necessary to improve business practices. Domestic corporations must establish a strategic logistics hub and related network while simultaneously pursuing value-added logistics businesses by increasing their manpower and building a logistics information system. This will strengthen their competitive edge and lead to system improvements. Conclusions - Domestic corporations must adopt a new paradigm and use more reasonable business laws, systems, and policies that are based on market-driven flexibility and transparency. Moreover, social norms and regulations should be established to help ensure political and social security. Korea must also develop a culture of tolerance for foreign companies. Finally, the paradigm defining the policy governing the development of the capital city and its satellite cities in this context must be changed.

• 대한기계학회논문집 C: 기술과 교육
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• 제3권3호
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• pp.165-173
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• 2015

본 논문에서는 PRT(Personal Rapid Transit) 차량의 수직이송을 위한 장치를 개발하는 과정에서 수행된 주요 구조물의 정적 구조적 안전성 평가 결과를 다룬다. 지금까지 노선상에서 승객이 탑승한 상태에서 운영중인 차량의 수직이송에 대한 연구는 전무하며, 이는 기존의 2 차원 적인 교통운영 체계의 한계를 극복하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 특히, 본 연구에서 제안된 수직이송장치는 순환컨베이어 방식으로 연속 이송이 가능해서 통행량이 많은 지역에도 적용이 가능하다. 본 시스템이 물류분야에서 많이 사용되어 왔지만, 수직이동 시 차량의 무게에 의한 하중은 일반적인 물류의 수송과는 다르게 집중하중 형태로 컨베이어에 가해지기 때문에 이에 대한 구조적 안정성 평가는 필수적이다. 본 논문에서는 상용 유한요소 해석 프로그램인 $Ansys^{(R)}$를 이용해서 수직이송 장치의 기본 설계(안)의 구조적 안정성을 수치해석적 방법에 의해 평가하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제26권3호
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• pp.149-169
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• 2020

현 정부의 주요 국책사업 중 하나인 도시재생 뉴딜사업은 매년 100 곳씩, 5년간 500곳을대상으로 50조를 투자하여 낙후된 지역을 개발하는 것으로 언론과 지자체의 높은 이목이 집중되고 있다. 그러나, 현재 이 사업모델은 면적 규모에 따라 "우리동네 살리기, 주거정비지원형, 일반근린형, 중심시가지형, 경제기반형" 등 다섯 가지로 나뉘어 추진되어 그 지역 본래의 특성을 반영하지 못하고 있다. 국내 도시재생 성공 키워드는 "주민 참여", "지역특화" "부처협업", "민관협력"이다. 성공 키워드에 따르면 지자체에서 정부에게 도시재생 사업을 제안할 때 지역주민, 민간기업의 도움과 함께 도시의 특성을 정확히 이해하고 도시의 특성에 어울리는 방향으로 사업을 추진하는 것이 가장 중요하다는 것을 알 수 있다. 또한 도시재생 사업 후 발생하는 부작용 중 하나인 젠트리피케이션 문제를 고려하면 그 지역 특성에 맞는 도시재생 유형을 선정하여 추진하는 것이 중요하다. 이에 본 연구는 '도시재생 뉴딜 사업' 방법론의 한계점을 보완하기 위해, 기존 서울시가 지역 특성에 기반하여 추진하고 있는 "2025 서울시 도시재생 전략계획"의 도시재생 유형을 참고하여 도시재생 사업지에 맞는 도시재생 유형을 추천하는 시스템을 머신러닝 알고리즘을 활용하여 제안하고자 한다. 서울시 도시재생 유형은 "저이용저개발, 쇠퇴낙후, 노후주거, 역사문화자원 특화" 네 가지로 분류된다 (Shon and Park, 2017). 지역 특성을 파악하기 위해 총 4가지 도시재생 유형에 대해 사업이 진행된 22개의 지역에 대한 뉴스 미디어 10만여건의 텍스트 데이터를 수집하였다. 수집된 텍스트를 이용하여 도시재생 유형에 따른 지역별 주요 키워드를 도출하고 토픽모델링을 수행하여 유형별 차이가 있는 지 탐색해 보았다. 다음 단계로 주어진 텍스트를 기반으로 도시재생 유형을 추천하는 추천시스템 구축을 위해 텍스트 데이터를 벡터로 변환하여 머신러닝 분류모델을 개발하였고, 이를 검증한 결과 97% 정확도를 보였다. 따라서 본 연구에서 제안하는 추천 시스템은 도시재생 사업을 진행하는 과정에서 신규 사업지의 지역 특성에 기반한 도시재생 유형을 추천할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.157-173
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• 2011

최근 인터넷 사용의 증가에 따라 네트워크에 연결된 시스템에 대한 악의적인 해킹과 침입이 빈번하게 발생하고 있으며, 각종 시스템을 운영하는 정부기관, 관공서, 기업 등에서는 이러한 해킹 및 침입에 의해 치명적인 타격을 입을 수 있는 상황에 놓여 있다. 이에 따라 인가되지 않았거나 비정상적인 활동들을 탐지, 식별하여 적절하게 대응하는 침입탐지 시스템에 대한 관심과 수요가 높아지고 있으며, 침입탐지 시스템의 예측성능을 개선하려는 연구 또한 활발하게 이루어지고 있다. 본 연구 역시 침입탐지 시스템의 예측성능을 개선하기 위한 새로운 지능형 침입탐지모형을 제안한다. 본 연구의 제안모형은 비교적 높은 예측력을 나타내면서 동시에 일반화 능력이 우수한 것으로 알려진 Support Vector Machine(SVM)을 기반으로, 비대칭 오류비용을 고려한 분류기준값 최적화를 함께 반영하여 침입을 효과적으로 차단할 수 있도록 설계되었다. 제안모형의 우수성을 확인하기 위해, 기존 기법인 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 인공신경망과의 결과를 비교하였으며 그 결과 제안하는 SVM 모형이 다른 기법에 비해 상대적으로 우수한 성과를 보임을 확인할 수 있었다.

• 한국작물학회지
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• 제55권4호
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• pp.275-283
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• 2010

이 등(2009b)의 보고에서는 등숙기 기온과 일사량이 종실중 및 종실질소함량에 미치는 영향과 이들 관계를 분석하였고, 이 등(2009a)의 보고에서는 등숙기 생육형질이 종실중 및 종실질소함량에 미치는 영향과 이들 관계를 분석하였다. 본 연구는 종실중 및 종실질소함량과 등숙기 기상(온도, 일사량) 및 등숙기 생육형질과의 관계를 이용하여 등숙기간 중 종실중 및 종실질소함량의 형성과정을 추정하는 모형을 구축하고자 하였다. 1. 출수후 등숙 진전에 따른 유효적산온도(AET, 임계온도 $7^{\circ}C$)와 적산일사량(AR)의 상승적에 따른 종실중과 종실질소함량의 변화를 나타내었을 때 통일한 AET ${\times}$ AR에서도 종실 종 및 종실질소함량의 상당한 변이가 존재하였다. 2. Logistic 함수를 이용하여 AET ${\times}$ AR에 따른 종실중과 종실질소함량의 최대경계선을 추정하였으며, 이를 각각 최대 종실중(GWmax)과 최대 종실질소함량(GNmax) 추정식으로 이용하였다. 3. 등숙기 생육형질 종 엽면적지수, 지상부 총건물중, 영화수 및 지상부 총질소함량이 등숙기간 중 종실중과 종실질소함량의 변이에 관여하였으며, 이들 등숙기 생육형질과 GWmax 및 GNmax를 이용하여 다음과 같은 종실중과 종실질소함량 추정식을 설정하였다. $$GW_E\;=\;6.557{\cdot}GWmax{\cdot}TDW^{0.5223}{\cdot}GNO^{-0.5582}$$ $$GN_E\;=\;150.20{\cdot}GNmax{\cdot}TNU^{0.5203}{\cdot}GNO^{-0.6205}$$ 4. 설정된 종실중 및 종실질소함량 추정 모델식을 이용하여 실제 종실중 및 종실질소함량을 추정하는 모형을 구축하였는데, 종실중 및 종실질소함량을 일부 과대 또는 과소 추정하였으나 대체적으로 실측값과 일치하는 경향이었으며, 등숙기 생육형질에 의하여 발생한 다양한 종실중 및 종실질소함량 변이를 비교적 잘 추정하였다.

• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.29-45
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• 2012

회사채 신용등급은 투자자의 입장에서는 수익률 결정의 중요한 요소이며 기업의 입장에서는 자본비용 및 기업 가치와 관련된 중요한 재무의사결정사항으로 정교한 신용등급 예측 모형의 개발은 재무 및 회계 분야에서 오랫동안 전통적인 연구 주제가 되어왔다. 그러나, 회사채 신용등급 예측 모형의 성과와 관련된 가장 중요한 문제는 등급별 데이터의 불균형 문제이다. 예측 문제에 있어서 데이터 불균형(Data imbalance) 은 사용되는 표본이 특정 범주에 편중되었을 때 나타난다. 데이터 불균형이 심화됨에 따라 범주 사이의 분류경계영역이 왜곡되므로 분류자의 학습성과가 저하되게 된다. 본 연구에서는 데이터 불균형 문제가 존재하는 다분류 문제를 효과적으로 해결하기 위한 다분류 기하평균 부스팅 기법 (Multiclass Geometric Mean-based Boosting MGM-Boost)을 제안하고자 한다. MGM-Boost 알고리즘은 부스팅 알고리즘에 기하평균 개념을 도입한 것으로 오분류된 표본에 대한 학습을 강화할 수 있으며 불균형 분포를 보이는 각 범주의 예측정확도를 동시에 고려한 학습이 가능하다는 장점이 있다. 회사채 신용등급 예측문제를 활용하여 MGM-Boost의 성과를 검증한 결과 SVM 및 AdaBoost 기법과 비교하여 통계적으로 유의적인 성과개선 효과를 보여주었으며 데이터 불균형 하에서도 벤치마킹 모형과 비교하여 견고한 학습성과를 나타냈다.