• 한국빅데이터학회지
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• 제7권2호
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• pp.195-204
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• 2022

관광산업은 최근 코로나19 유행으로 인해 위기에 봉착해 있으며, 이를 극복하기 위해 무엇보다 수익성 개선이 매우 중요한 상황이다. 이 때 여행 수요 자체가 축소된 코로나19와 같은 상황에서는 수익 증대를 위해 객실 점유율을 높이기 위한 공격적인 영업전략보다 어려운 여건 속에서도 찾아온 고객에게 객실 외 추가상품을 판매하여 객단가를 높이는 방향이 더 효율적일 것이다. 국내 관광 연구 분야에서 머신러닝 기법은 수요예측을 중심으로 연구된 바 있으나 교차판매 예측에 대해서는 연구된 바가 거의 없다. 또한 넓은 의미로는 호텔과 같은 숙박업종 이지만 회원제 중심으로 운영하며 숙박과 취사에 적합한 시설을 갖추고 있는 리조트 업종에 특화된 연구는 더욱이 전무한 실정이다. 이에 본 연구에서는 실제 리조트 회사의 투숙 데이터로 다양한 머신러닝 기법을 활용하여 교차판매 예측 모형을 제안하고자 한다. 또한 설명가능한 인공지능(eXplainable AI) 기법을 적용해 교차판매에 영향을 미치는 요인이 무엇인지 해석하고 어떻게 영향을 미치는지 실증 분석을 통해 확인해 보고자 한다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제26권6호
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• pp.67-84
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• 2023

In some areas of the Republic of Korea, the designation and management of conservation areas do not adequately reflect regional characteristics and often impose behavioral regulations without considering the local context. One prominent example is the Busan EDC area. As a result, conflicts may arise, including large-scale civil complaints, regarding the conservation and utilization of these areas. Therefore, for the efficient designation and management of protected areas, it is necessary to consider various ecosystem factors, changes in land use, and regional characteristics. In this study, we specifically focused on the Busan EDC area and applied machine learning techniques to analyze the habitat of regional species. Additionally, we employed Explainable Artificial Intelligence techniques to interpret the results of our analysis. To analyze the regional characteristics of the waterfront area in the Busan EDC district and the habitat of migratory birds, we used bird observations as dependent variables, distinguishing between presence and absence. The independent variables were constructed using land cover, elevation, slope, bridges, and river depth data. We utilized the XGBoost (eXtreme Gradient Boosting) model, known for its excellent performance in various fields, to predict the habitat probabilities of 11 bird species. Furthermore, we employed the SHapley Additive exPlanations technique, one of the representative methodologies of XAI, to analyze the relative importance and impact of the variables used in the model. The analysis results showed that in the EDC business district, as one moves closer to the river from the waterfront, the likelihood of bird habitat increases based on the overlapping habitat probabilities of the analyzed bird species. By synthesizing the major variables influencing the habitat of each species, key variables such as rivers, rice fields, fields, pastures, inland wetlands, tidal flats, orchards, cultivated lands, cliffs & rocks, elevation, lakes, and deciduous forests were identified as areas that can serve as habitats, shelters, resting places, and feeding grounds for birds. On the other hand, artificial structures such as bridges, railways, and other public facilities were found to have a negative impact on bird habitat. The development of a management plan for conservation areas based on the objective analysis presented in this study is expected to be extensively utilized in the future. It will provide diverse evidential materials for establishing effective conservation area management strategies.

• 문화기술의 융합
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• 제6권4호
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• pp.789-795
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• 2020

전 세계적으로 유행하는 코로나19로 인해 많은 사망자가 보고되고 있다. 코로나19의 추가 확산을 막기 위해서는 의심 환자에 대해 신속하고 정확한 영상판독을 한 후, 적절한 조치를 취해야 한다. 이를 위해 본 논문은 환자의 감염 여부를 의료진에게 제공해 영상판독을 보조할 수 있는 딥 러닝 기반 코로나19 흉부 X선 판독 기법을 소개한다. 우선 판독모델을 학습하기 위해서는 충분한 데이터셋이 확보되어야 하는데, 현재 제공하는 코로나19 오픈 데이터셋은 학습의 정확도를 보장하기에 그 영상 데이터 수가 충분하지 않다. 따라서 누적 적대적 생성 신경망(StackGAN++)을 사용해 인공지능 학습 성능을 저하하는 영상 데이터 수적 불균형 문제를 해결하였다. 다음으로 판독모델 개발을 위해 증강된 데이터셋을 사용하여 DenseNet 기반 분류모델 학습을 진행하였다. 해당 분류모델은 정상 흉부 X선과 코로나 19 흉부 X선 영상을 이진 분류하는 모델로, 실제 영상 데이터 일부를 테스트데이터로 사용하여 모델의 성능을 평가하였다. 마지막으로 설명 가능한 인공지능(eXplainable AI, XAI) 중 하나인 Grad-CAM을 사용해 입력 영상의 질환유무를 판단하는 근거를 제시하여 모델의 신뢰성을 확보하였다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제61권4호
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• pp.523-541
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• 2023

3D 프린터의 활용이 높아짐에 따라 발생하는 화학물질에 대한 노출 빈도가 증가하고 있다. 그러나 3D 프린팅 발생 화학물질의 독성 및 유해성에 대한 연구는 미비하며, 분자 구조 데이터의 결측치로 인해 in silico 기법을 사용한 독성예측 연구는 저조한 실정이다. 본 연구에서는 화학물질의 분자구조 정보를 나타내는 주요 분자표현자의 결측치를 보간하여 3D 프린팅의 독성 및 유해성을 예측한 Data-centric QSAR 모델을 개발하였다. 먼저 MissForest 알고리즘을 사용해 3D 프린팅으로 발생되는 유해물질의 분자표현자 결측치를 보완하였으며, 서로 다른 4가지 기계학습 모델(결정트리, 랜덤포레스트, XGBoost, SVM)을 기반으로 Data-centric QSAR 모델을 개발하여 생물 농축 계수(Log BCF)와 옥탄올-공기분배계수(Log Koa), 분배계수(Log P)를 예측하였다. 또한, 설명 가능한 인공지능(XAI) 방법론 중 TreeSHAP (SHapley Additive exPlanations) 기법을 활용하여 Data-centric QSAR 모델의 신뢰성을 입증하였다. MissForest 알고리즘 기반 결측지 보간 기법은, 기존 분자구조 데이터에 비하여 약 2.5배 많은 분자구조 데이터를 확보할 수 있었다. 이를 바탕으로 개발된 Data-centric QSAR 모델의 성능은 Log BCF, Log Koa와 Log P를 각각 73%, 76%, 92% 의 예측 성능으로 예측할 수 있었다. 마지막으로 Tree-SHAP 분석결과 개발된 Data-centric QSAR 모델은 각 독성치와 물리적으로 상관성이 높은 분자표현자를 통하여 선택함을 설명할 수 있었고 독성 정보에 대한 높은 예측 성능을 확보할 수 있었다. 본 연구에서 개발한 방법론은 다른 프린팅 소재나 화학공정, 그리고 반도체/디스플레이 공정에서 발생 가능한 오염물질의 독성 및 인체 위해성 평가에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.