• 한국게임학회 논문지
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• 제15권4호
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• pp.59-68
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• 2015

정보통신기술의 발달로 빅데이터 분석을 통해 사람들 일상의 기록과 잠재적 요구까지 통찰할 수 있게 되었으며, 우리의 일상 속에서 방대한 정보를 실시간으로 도출하고 있다. 여러 산업이나 기업에서 이미 빅데이터와 결합시켜 비즈니스 등 다양한 분야에 활용하고 있지만 게임 산업에서의 빅데이터 활용은 아직까지 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 데이터 마이닝을 기법을 적용하여 전략시뮬레이션 게임 데이터를 분석하였다. 전략시뮬레이션 게임 데이터를 Decision Tree, Random Forest, Multi-class SVM, Linear Regression 분석 기법을 적용하여 게임 유저의 게임수준에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 게임수준을 예측하는데 있어 가장 우수한 성능을 보인 기법과 변수들을 도출하여 게임 디자인과 사용성을 증대시키기 위한 제안을 하고자 한다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제9권4호
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• pp.184-191
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• 2020

With the emergence of the 4th Industrial Revolution, core technologies that will lead the 4th Industrial Revolution such as AI (artificial intelligence), big data, and Internet of Things (IOT) are also at the center of the topic of the general public. In particular, there is a growing trend of attempts to present future visions by discovering new models by using them for big data analysis based on data collected in a specific field, and inferring and predicting new values with the models. In order to obtain the reliability and sophistication of statistics as a result of big data analysis, it is necessary to analyze the meaning of each variable, the correlation between the variables, and multicollinearity. If the data is classified differently from the hypothesis test from the beginning, even if the analysis is performed well, unreliable results will be obtained. In other words, prior to big data analysis, it is necessary to ensure that data is well classified according to the purpose of analysis. Therefore, in this study, data is classified using a decision tree technique and a random forest technique among classification analysis, which is a machine learning technique that implements AI technology. And by evaluating the degree of classification of the data, we try to find a way to improve the classification and analysis rate of the data.

• 아태비즈니스연구
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• 제13권2호
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• pp.107-122
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• 2022

Purpose - This study aims to develop machine learning models to predict administrative issue designation in KOSDAQ Market using financial data. Design/methodology/approach - Employing four classification techniques including logistic regression, support vector machine, random forest, and gradient boosting to a matched sample of five hundred and thirty-six firms over an eight-year period, the authors develop prediction models and explore the practicality of the models. Findings - The resulting four binary selection models reveal overall satisfactory classification performance in terms of various measures including AUC (area under the receiver operating characteristic curve), accuracy, F1-score, and top quartile lift, while the ensemble models (random forest and gradienct boosting) outperform the others in terms of most measures. Research implications or Originality - Although the assessment of administrative issue potential of firms is critical information to investors and financial institutions, detailed empirical investigation has lagged behind. The current research fills this gap in the literature by proposing parsimonious prediction models based on a few financial variables and validating the applicability of the models.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권8호
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• pp.190-198
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• 2023

To enhance customer satisfaction for higher profits, an e-commerce sector can establish a continuous relationship and acquire new customers. Utilize machine-learning models to analyse their customer's behavioural evidence to produce their competitive advantage to the e-commerce platform by helping to improve overall satisfaction. These models will forecast customers who will churn and churn causes. Forecasts are used to build unique business strategies and services offers. This work is intended to develop a machine-learning model that can accurately forecast retainable customers of the entire e-commerce customer data. Developing predictive models classifying different imbalanced data effectively is a major challenge in collected data and machine learning algorithms. Build a machine learning model for solving class imbalance and forecast customers. The satisfaction accuracy is used for this research as evaluation metrics. This paper aims to enable to evaluate the use of different machine learning models utilized to forecast satisfaction. For this research paper are selected three analytical methods come from various classifications of learning. Classifier Selection, the efficiency of various classifiers like Random Forest, Logistic Regression, SVM, and Gradient Boosting Algorithm. Models have been used for a dataset of 8000 records of e-commerce websites and apps. Results indicate the best accuracy in determining satisfaction class with both gradient-boosting algorithm classifications. The results showed maximum accuracy compared to other algorithms, including Gradient Boosting Algorithm, Support Vector Machine Algorithm, Random Forest Algorithm, and logistic regression Algorithm. The best model developed for this paper to forecast satisfaction customers and accuracy achieve 88 %.

• 한국산림과학회지
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• 제103권4호
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• pp.622-629
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• 2014

산양삼 재배자가 스스로 경영 수준을 진단하여 문제점을 파악하고 이를 개선해 나갈 수 있도록 경영 표준진단표를 개발하여 활용하고자 하였다. 산양삼 경영 표준진단표는 임가 일반 현황과 경영 성과 지표, 그리고 경영수준 진단을 위한 3개의 대분류 항목 및 18개의 중분류 항목으로 구성되어 있다. 산양삼 경영 표준진단표의 작성을 위해 산양삼 주산단지 15개 시 군 81개 임가의 경영 실태 조사를 실시하였으며 경영수준 진단을 위해서 18개 중분류 항목 점수를 합산하여 총점을 산출하였다. 조사 결과 81개 임가의 평균 점수는 57.2점으로 나타났으며 조사 임가의 58%가 40점 이상 60점 미만에 해당하는 것으로 나타났다. 지역별로 평균점수를 비교해 보면 전북이 52.9점으로 가장 낮고, 경남이 61.4점으로 가장 높게 나타났다. 경영기반 지표에서는 재배자들이 재배 특성상 인위적으로 상을 만들지 않고 재배하는 경우가 많아 채종포 조성(상높이)에 대한 항목의 평균 점수가 1.59점으로 낮게 나타났다. 생산기술 수준 지표에서는 병해충 관리 항목의 평균 점수가 1.28점으로 재배자의 90%이상이 병해충 예찰을 하지 않는 것으로 나타났다. 파종 및 식재방법, 종자에 대한 항목은 경남 함양에서의 평균 점수가 4.00점, 4.47점으로 특히 높게 나타났으며 경영 및 판매능력 지표에서는 경영기록 및 분석 항목의 평균 점수가 2.20점으로 낮게 나타나 여전히 재배 임가에서는 경영기록 등 경영관리가 미흡한 것으로 나타났다.

• 한국산림과학회지
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• 제107권1호
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• pp.81-95
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• 2018

2005년 9월 백두대간 보호지역 지정으로 지역경제 위축, 공동체 활동축소 등의 부정적 영향을 최소화하기 위해 산림청에서는 백두대간 주민소득지원사업을 시행해왔다. 그러나 백두대간 주민소득지원사업은 백두대간 보호라는 근본적인 목적과 연계성이 매우 부족한 실정이며, 무분별한 사업신청 등 다양한 문제점이 지적되었다. 이에 본 연구는 문헌조사와 담당공무원 설문조사를 통해 백두대간 주민소득지원사업의 문제점을 분석하고 개선방안을 제시하고자 하였다. 연구결과 첫째, 지역주민을 백두대간 보호 및 관리의 주체로 육성하여 백두대간 주민지원사업에 대한 책임의식을 강화시켜야 할 것이다. 둘째, 지역주민을 백두대간의 일부로 여기고 소득과 더불어 문화 및 공동체를 지킬 수 있는 시스템 개발이 필요하다. 셋째, 주민과 행정이 협력할 수 있는 거버넌스를 구축하여 백두대간의 체계적인 보호와 관리를 통한 지역 활성화를 실현해야 할 것이다. 이와 같은 연구는 향후 백두대간을 보호하면서 개발제한구역의 주민과 지역발전을 이루는 사업추진의 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국지리정보학회지
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• 제12권2호
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• pp.1-10
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• 2009

최근 대규모 산사태, 산불등과 같은 산림재해로 인한 산림환경 훼손은 산림 농가 피해뿐만 아니라 산림생태계에도 매우 나쁜 영향을 미치고 있으며 사회적으로도 매우 민감한 환경문제로서 국민의 주요 관심사가 되고 있다. 본 연구에서는 현재 국내 여건에서 활용할 수 있는 다양한 지형 GIS 자료와 위성영상자료에 기반을 둔 주제도뿐만 아니라 산사태 발생에 가장 큰 영향을 주는 강우량 자료를 고려하여 산사태 발생 위험지를 예측하고자 하였다. 울진지역을 대상으로 지형자료와 기상자료를 활용하여 주제도를 작성하고 GIS 중첩분석을 통하여 평가기준을 검토 한 후 산사태 발생가능 위험지역의 분포도를 작성하였다. 아울러 고해상 위성영상 자료에서 획득한 산사태 피해 지역과의 가시적 비교를 통하여 산사태 발생 위험지 예측 방법 기술을 확보 하였다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제13권3호
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• pp.128-142
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• 2010

This study examined the actual conditions of quarries. aiming to offer preliminary data to help with restoration efforts of quarries after extracting rock material. The results are as follows. As for the current state of business, a classification of all sites surveyed showed the ratio of ceased operations: ongoing operations: quarries under restoration to be 58:5:37. Classified by the permit area, the ratio of the number of quarries with areas less than $20,000m^2$ (2ha) : between $20,000m^2$ (2ha) and $50,000m^2$ (5ha) : $50,000m^2$ (5ha) or more was 15:60:25. The classification by use of the rocks showed the ratio of construction aggregate (such as civil construction material) : building material : craft material to be 60:28:12. The ratio of quarrying methods of bench cut : slope quarry : vertical quarry wall is 40:18:42. It is indicated that 85% of all quarries surveyed are difficult to reclaim while 15% seem to be easier to restore. Among all surveyed, 34 sites were considered to be extremely difficult to restore. 17 of the 34 sites (50%) were quarry walls almost vertical that have been neglected after extraction. 16 of them (47%) were underground quarries that have left quarry walls deep under the ground. For the remaining 1 site, there doesn't seem to be any need for reclamation as it became totally flat after the extraction.

• 식물병연구
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• 제23권3호
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• pp.207-211
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• 2017

2016년 12월에 산림보호법 중 일부가 개정되어 이른바 '나무의사법'이 공포되었으며, 이 법은 2018년 6월 28일부터 시행될 예정이다. 새로운 법안에서는 나무의사 자격 소지자에 한하여 나무병원을 개업할 수 있고, 나무병원만이 생활권 공공분야의 수목병해충 관리를 할 수 있도록 규정하고 있으며, 그에 따라 '나무의사'라는 국가공인자격이 신설되었다. 나무의사가 되기 위해서는 지정된 양성과정을 이수하고 시험을 통과하여야 한다. 현재 산림청에서는 이 법의 시행을 위하여 구체적 시행방안을 포함하는 시행령과 시행규칙 등을 만들고 있다. 수목진료 및 건강관리에서 가장 핵심적인 부분이 식물병리학이라는 사실을 감안할 때, 그리고 식물병리학을 공부하는 학생들의 사회진출을 위하여 식물병리학회는 새로운 수목진료체계가 정착될 수 있도록 나무의사 양성기관의 교육과정 개발 및 나무의사 선발시험계획 수립 등에 적극적으로 관여하여야 할 것으로 생각한다.

• 한국가구학회지
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• 제21권4호
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• pp.338-346
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• 2010

This study intends to gather terminology as a first step for encyclopedia of furniture from four areas such as traditional Korean furniture and architecture, modern and contemporary furniture, wood science, and wood culture by each expert. Since China, Japan, America, and European countries have chronologically influenced domestic furniture culture, the furniture terms are currently used by mixed languages such as Chinese characters, Japanese, English, Russian, Korean, etc., in the furniture fields and education. Domestic furniture companies and schools have had lots of difficulties in carrying out works due to the furniture terms not unified. This paper carried out through domestic furniture fields, internet, and furniture books from the inside and outside of the country, including the references of architecture, interior, crafts, and wood science and culture in order to research the terminology, results in the confusing language use of furniture terms at the furniture companies, schools for furniture education, and wood workshops having their own furniture terms. Therefore, for unified and standard furniture terminology, the terms gathered must be reviewed and conformed through the committee composed with the relevant experts so that it will be able to help the relevant business and education carry out their work better.