• 자원환경지질
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• 제28권2호
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• pp.109-121
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• 1995

인도네시아 빠찌딴 광화대 동-아연 광상은 금 또는 연 광화작용을 수반하여 동부자바 Southern Mountain zone내 제3기 퇴적암류와 화산암류의 열극을 충진한 열수 석영 백상광체로 까시한(Kasihan), 점퐁(Jompong), 금뽈(Gempol) 지역에 밀집 분포한다. 주 광화시기의 광석광물로는 황철석, 황동석, 섬아연석, 방연석 등이 각 지역별로 특징적인 광석광물들과 공생관계로 보이며 산출한다. 즉 까시한 지역의 경우 초기 공생광물군으로써 황철석 자류철석 철함유량이 높은(약 20 mole % FeS) 섬아연석과 Au 함량이 매우높은 (91.4 to 94.0 atomic % Au) 에렉트럼 및 (Cu-)Pb-Bi계 유염광물 등이 산출하며, 점퐁지역은 황철석, 유비철석(29.5~30.3 atomic % As), 섬아연석 등이 공생관계를 보여주며 산출된다. 반면, 금뽈지역의 경우 황철석, 자철석, 적철석 등의 초기 산출이 특징적이다. 광석광물의 침전은 0.8~10.1 wt. % NaCl 상당염농도를 갖는 광화유체로부터 약 $350^{\circ}C$에서 약 $200^{\circ}C$에 걸쳐 진행되었으며, 까시한 및 점퐁지역의 경우 초기 광화유체의 비등현상과 이에 수반된 냉각 회석 작용에 기인한 광액 진화에 의하여, 금뽈지역의 경우 천수의 유입에 의한 냉각 희석작용이 우세하게 진행된 광액 진화에 기인하여 야기되었다. 광화유체의 비등현상 및 유체포유물 연구결과에 근거한 빠찌딴 광화대 주 광화시기의 압력조건은 약 (${\geq}95{\sim}255$ bars로, 까시한($\approx$ 140~255 bar) $\rightarrow$ 점퐁 ($\approx$ 120~170 bar) $\approx$ 금뽈 (${\geq}95$ bar)의 순으로 광화대내 지역별 상대적인 광화심도 차이가 확인된다. 광물공생관계를 이용한 열역학적 연구결과, 온도감소에 따른 유황분압의 변화와 산소분압 조건이 각 지역별로 상이함은 광화대내 각 지역별 열수계에서 상기 광화심도에 관련한 천수의 역할(water/rock 비등)차이에 기인된 결과로 해석된다. 유체내 산소 및 수소안정동위원소 연구결과, 이들 동위원소 값이 광화작용의 진행과 함께 점차 감소함은 상대적으로 낮은 water/rock 비 값은 갖는 환경하에서 동위원소 교환반응을 이뤄 평형상태에 이른 광화초기 열수계내에 광화작용의 진행과 함께 산화상태의 차갑고 동위원소적 교환반응이 적게 이뤄진 천수의 혼입이 점증하였음을 지시하며, 각 지역별 동위원소비 값의 차이는 광화심도에 관련된 water/rock비 및 동위원소 교환반응차 등에 의한 결과로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.95-108
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• 2011

인터넷 비즈니스의 활성화에 따라서 기업은 고객의 인물정보 및 거래정보를 활용하여 보다 맞춤화된 개인화 서비스를 제공하고 있다. 기존의 고객군별 예측기법은 유사한 고객들을 군집화하여 고객군별로 예측모델을 수립하는 것으로, 구매가 많고 충성도가 높은 핵심고객에게 요구되는 일대일 서비스를 제공하는 데는 한계가 있다. 반면 일대일 고객별 예측기법은 각 고객에게 고도로 맞춤화된 서비스를 제공하지만, 과거 구매이력이 많지 않은 고객 이나 신규 고객에게는 정확한 개인화 서비스를 제공하지 못한다. 본 연구는 고객의 구매빈도에 따라서 유사 고객들과의 군집화 수준을 동적으로 조정하는 새로운 지능형 개인화 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 과거 구매가 많은 고객들에 대해서는 일대일 예측모델을 수립하지만, 구매 빈도가 낮은 고객의 경우 다른 고객들과의 최적화된 군집화를 통해 예측모델을 수립한다. 본 기법을 Neilsen의 음료수 구매 데이터셋에 적용하여 고객의 일회 구매금액 및 구매품목을 예측한 결과, 기존 두 예측기법들에 비하여 적정한 계산비용(computational cost)으로 더욱 정확한 개안화 서비스를 제공할 수 있음을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.1-17
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• 2012

온라인 상에서 판매되는 상품은 매우 다양하지만, 소비자에게 판매 가격을 제시하거나 소개글을 통해서 상품에 대한 구체적인 설명을 제공한다는 점은 모든 상품에 있어서 가장 기본이 되는 공통적인 특징이다. 만약, 상품의 실제 품질이나 가격과는 독립적으로 상품 소개글이 판매에 미치는 영향력을 파악할 수 있다면 어떠한 소개글이 상품의 판매를 촉진하는 측면에서 더 좋은 글인지 분별할 수 있게 된다. 이런 관점에서 본 연구는 상품 소개글과 판매 성과의 관계를 파악하기 위한 목적으로 수행되었으며, 구체적으로는 온라인 시장에서 한글로 작성된 상품 소개글에 쓰인 각각의 표현 별로 소비자가 구매를 결정하는 데에 어떤 영향을 미치는지를 분석하고자 하였다. 한글 형태소 분석기를 사용하여 국내 앱 시장에서 수집된 앱 소개글 및 판매이력 데이터로부터 상품을 설명하는 주요 속성과 그 속성에 대한 평가를 추출하였으며, 추출된 키워드를 입력 변수로 구성한 계량경제학 모형을 구축하였고, 구체적으로 특정 표현들이 판매 성과에 미치는 영향을 구축된 모형을 사용하여 계량적으로 측정하였다. 앱의 카테고리 별로 표현의 종류가 상이하게 나타남이 관찰됨에 따라, 분석은 각 카테고리 별로 수행되었다. 유료 앱과 무료 앱에 대해서 데이터 분석을 수행한 결과, 판매 성과에 영향을 미치는 '속성과 평가' 키워드를 그 영향력의 크기 별로 파악할 수 있었으며, 특히 무료 앱의 경우는 무료로 이용할 수 있음에도 불구하고 품질이 좋다는 것을 강조했을 때 판매량을 더 높일 수 있다는 것이 확인되었다. 본 연구는 모바일 앱에 대해 수행되었으나, 온라인에서 거래되는 다양한 상품에 대해서도 소개글이 판매 성과에 미치는 영향을 분석할 수 있는 모형으로 활용될 수 있다. 마지막 장에서는 기업의 마케팅 매니저가 본 연구에서 제시하는 연구 방법론과 분석 결과를 활용할 수 있는 방안을 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.21-44
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• 2018

최근 인터넷 기술의 발전과 함께 스마트 기기가 대중화됨에 따라 방대한 양의 텍스트 데이터가 쏟아져 나오고 있으며, 이러한 텍스트 데이터는 뉴스, 블로그, 소셜미디어 등 다양한 미디어 매체를 통해 생산 및 유통되고 있다. 이처럼 손쉽게 방대한 양의 정보를 획득할 수 있게 됨에 따라 보다 효율적으로 문서를 관리하기 위한 문서 분류의 필요성이 급증하였다. 문서 분류는 텍스트 문서를 둘 이상의 카테고리 혹은 클래스로 정의하여 분류하는 것을 의미하며, K-근접 이웃(K-Nearest Neighbor), 나이브 베이지안 알고리즘(Naïve Bayes Algorithm), SVM(Support Vector Machine), 의사결정나무(Decision Tree), 인공신경망(Artificial Neural Network) 등 다양한 기술들이 문서 분류에 활용되고 있다. 특히, 문서 분류는 문맥에 사용된 단어 및 문서 분류를 위해 추출된 형질에 따라 분류 모델의 성능이 달라질 뿐만 아니라, 문서 분류기 구축에 사용된 학습데이터의 질에 따라 문서 분류의 성능이 크게 좌우된다. 하지만 현실세계에서 사용되는 대부분의 데이터는 많은 노이즈(Noise)를 포함하고 있으며, 이러한 데이터의 학습을 통해 생성된 분류 모형은 노이즈의 정도에 따라 정확도 측면의 성능이 영향을 받게 된다. 이에 본 연구에서는 노이즈를 인위적으로 삽입하여 문서 분류기의 견고성을 강화하고 이를 통해 분류의 정확도를 향상시킬 수 있는 방안을 제안하고자 한다. 즉, 분류의 대상이 되는 원 문서와 전혀 다른 특징을 갖는 이질적인 데이터소스로부터 추출한 형질을 원 문서에 일종의 노이즈의 형태로 삽입하여 이질성 학습을 수행하고, 도출된 분류 규칙 중 문서 분류기의 정확도 향상에 기여하는 분류 규칙만을 추출하여 적용하는 방식의 규칙 선별 기반의 앙상블 준지도학습을 제안함으로써 문서 분류의 성능을 향상시키고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.221-241
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• 2018

지식사회에 들어서며 새로운 형태의 자본으로서 정보의 중요성이 강조되고 있다. 그리고 기하급수적으로 생산되는 디지털 정보의 효율적 관리를 위해 정보 분류의 중요성도 증가하고 있다. 본 연구에서는 기업의 기술사업화 의사결정에 도움이 될 수 있는 맞춤형 정보를 자동으로 분류하여 제공하기 위하여, 기업의 사업 성격을 나타내는 한국표준산업분류(이하 'KSIC')를 기준으로 정보를 분류하는 방법을 제안하였다. 정보 혹은 문서의 분류 방법은 대체로 기계학습을 기반으로 연구되어 왔으나 KSIC를 기준으로 분류된 충분한 학습데이터가 없어, 본 연구에서는 문서간 유사도를 계산하는 방식을 적용하였다. 구체적으로 KSIC 각 코드별 설명문을 수집하고 벡터 공간 모델을 이용하여 분류 대상 문서와의 유사도를 계산하여 가장 적합한 KSIC 코드를 제시하는 방법과 모델을 제시하였다. 그리고 IPC 데이터를 수집한 후 KSIC를 기준으로 분류하고, 이를 특허청에서 제공하는 KSIC-IPC 연계표와 비교함으로써 본 방법론을 검증하였다. 검증 결과 TF-IDF 계산식의 일종인 LT 방식을 적용하였을 때 가장 높은 일치도를 보였는데, IPC 설명문에 대해 1순위 매칭 KSIC의 일치도는 53%, 5순위까지의 누적 일치도는 76%를 보였다. 이를 통해 보다 정량적이고 객관적으로 중소기업이 필요로 할 기술, 산업, 시장정보에 대한 KSIC 분류 작업이 가능하다는 점을 확인할 수 있었다. 또한 이종 분류체계 간 연계표를 작성함에 있어서도 본 연구에서 제공하는 방법과 결과물이 전문가의 정성적 판단에 도움이 될 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.157-176
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• 2018

관리종목은 상장폐지 가능성이 높은 기업들을 즉시 퇴출하기 보다는 시장 안에서 일정한 제약을 부여하고, 그러한 기업들에게 상장폐지 사유를 극복할 수 있는 시간적 기회를 주는 제도이다. 뿐만 아니라 이를 투자자 및 시장참여자들에게 공시하여 투자의사결정에 주의를 환기시키는 역할을 한다. 기업의 부실화로 인한 부도 예측에 관한 연구는 많이 있으나, 부실화 가능성이 높은 기업에 대한 사회, 경제적 경보체계라 할 수 있는 관리종목에 관한 연구는 상대적으로 매우 부족하다. 이에 본 연구는 코스닥 기업들 가운데 관리종목 지정 기업과 비관리종목 기업을 표본으로 삼아 로지스틱 회귀분석과 의사결정나무 분석을 이용하여 관리종목 지정 예측 모형을 개발하고 검증하였다. 분석결과에 따르면 로지스틱 회귀분석 모형은 ROE(세전계속사업이익), 자기자본현금흐름률, 총자산회전율을 사용하여 관리종목 지정을 예측하였으며, 전체 평균 예측 정확도는 검증용 데이터셋에 대해 86%의 높은 성능을 보여주었다. 의사결정나무 모형은 현금흐름/총자산과 ROA(당기순이익)를 통한 분류규칙을 적용하여 약 87%의 예측 정확도를 보여주었다. 로지스틱 회귀분석 기반의 관리종목 탐지 모형의 경우 ROE(세전계속사업이익)와 같은 구체적인 관리종목 지정 사유를 반영하면서 기업의 활동성에 초점을 맞추어 관리종목 지정 경향성을 설명하는 반면, 의사결정 관리종목 탐지 모형은 기업의 현금흐름을 중심으로 하여 관리종목 지정을 예측하는 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.1-19
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• 2018

주가 예측은 학문적으로나 실용적으로나 중요한 문제이기에, 주가 예측에 관련된 연구가 활발히 진행되었다. 빅 데이터 시대에 도입하면서, 빅 데이터를 결합한 주가 예측 연구도 활발히 진행되고 있다. 다수의 데이터를 기반으로 기계 학습을 이용한 연구가 주를 이룬다. 특히 언론의 효과를 접목한 연구 방법들이 주목을 받고 있는데, 그중 온라인 뉴스를 분석하여 주가 예측에 활용하는 연구가 주를 이루고 있다. 기존 연구들은 온라인 뉴스가 개별 회사에 대한 미치는 영향을 주로 살펴보았다. 또한, 관련성이 높은 기업끼리 서로 영향을 주는 것을 고려하는 방법도 최근에 연구되고 있다. 이는 동질성을 가지는 산업군에 대한 효과를 살펴본 것인데, 기존 연구에서 동질성을 가지는 산업군은 국제 산업 분류 표준에 따른다. 즉, 기존 연구들은 국제 산업 분류 표준으로 나뉜 산업군이 동질성을 가진다는 가정하에서 분석을 시행하였다. 하지만 기존 연구들은 영향력을 가지는 회사를 고려하지 못한 채 예측하였거나 산업군 내에서 이질성이 존재하는 점을 반영하지 못했다는 한계점을 가진다. 본 연구는 산업군 내에 이질성이 존재함을 밝히고, 이질성을 반영하지 못한 기존 연구의 한계점을 K-평균 군집 분석을 적용하여, 주가에 영향을 미치는 산업군의 동질적인 효과를 반영할 수 있는 방법론을 제안하였다. 방법론이 적합하다는 것을 증명하기 위해 3년간의 온라인 뉴스와 주가를 통해 실험한 결과, 다수의 경우에서 본 논문에서 제시한 방법이 좋은 결과를 나타냄을 확인할 수 있었으며, 국제 산업 분류 표준 산업군 내에서 이질성이 클수록 본 논문에서 제시한 방법이 좋은 효과를 보인다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 국제 산업 분류 표준으로 나누어진 기업들이 높은 동질성을 가지지 않는 다는것을 밝히고 이를 반영한 예측 모형의 효율성을 입증하였다는 점에서 의의를 가진다.

• 한국가스학회지
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• 제23권6호
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• pp.90-96
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• 2019

셰일가스의 채굴량 확장과 러시아를 통한 PNG (Pipeline Natural Gas)의 도입은 천연가스가 유력한 대체 연료임을 시사해주고 있다. 따라서 향후 증대될 천연가스의 공급에 맞추어 해당 연료의 수요처 증대가 필수적인 상황이다. 이와 같은 상황에서 수송분야는 저탄소 기체 연료인 천연가스를 적용하기 적합한 분야이며, 이를 통해 이산화탄소와 입자상 물질 등의 유해 배기물질을 저감하는 데 큰 역할을 할 것으로 기대된다. 천연가스는 자발화 특성이 낮고, 내노킹(Anti-knocking)성이 우수하기 때문에 전기점화 방식에 적합하다. 최근 가솔린 엔진은 연비 개선을 위해 연소실에 직접 분사하는 방식을 주로 채택하고 있으나,연소실 내로 액상 직분사를 하는 반면 천연가스의 경우 액상분사 혹은 고압 분사가 어렵다. 따라서 포트에 분사하는 방식을 사용하므로 동등 흡기압력에서 연료의 분율이 흡입공기의 체적을 대체하여 가솔린 직분 방식에 비해 출력이 저하되는 현상을 피할 수 없게 된다. 이에 본 연구에서는 터보차저를 천연가스 포트 분사 엔진에 적용하여 흡기 압력 상향을 통한 출력 보상을 도모하고자 하였다.그 결과 천연가스 적용 시 흡기압력을 기존 가솔린 대비 5-27 % 상향 시 가솔린 직분사 엔진과 동등 출력을 확보함과 동시에 향상된 제동 열효율을 확인 할 수 있었다.

• 자원환경지질
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• 제12권2호
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• pp.51-73
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• 1979

본연구(本硏究)는 연화(蓮花)(제일(第一))광산(鑛山)의 연(鉛) 아연광상(亞鉛鑛床)에 대(對)하여 주(主)로 광상주변(鑛床周邊)의 지질구성(地質構成), 광화규제(鑛化規制)의 구조양식(構造樣式), 광상개체(鑛床個體)(광체(鑛體))의 형태(形態)와 규모(規模), 스카른광물(鑛物)의 대상분포(帶狀分布)와 공생(共生) 및 화학성분(化學成分) 그리고 광체내(鑛體內)에서의 금속품위(金屬品位)의 변화상(變化相)을 다루었다. 연화(蓮花)(제일(第一))광산(鑛山)은 일군(一群)의 광통형(鑛筒型) 괴상광체(塊狀鑛體)로 특징(特徵)지어졌으며 이들은 광체주변(鑛體周邊)에 스카른을 수반(隨伴)하면셔 두터운 풍촌석회암( 豊村石灰岩)과 그 상하(上下)에 놓이는 화절층(花折層) 및 묘봉층(描蜂層)을 관통(貫通)하여 부존(賦存)된다. 근(近)20개(個)의 서로 유이(類似)한 형태(形態)의 그러나 규모(規模)를 달리하는 광체(鑛體)들이 서북방향(西北方向)과 동북방향(東北方向)으로 V자형(字形)을 이루어 배열(配列)함으로서 그들이 공액펀 열하계(裂?系)의 규제(規制)를 받아 정착(定着)되었음을 보여주고 있다. 중요광체(重要鑛體)는 서부(西部)의 월암(月岩) 1, 2, 3 및 5 광체(鑛體)와 동부(東部)의 남산(南山) 1, 2, 3 및 5 광체(鑛體)이다. 월암(月岩) 1 광체(鑛體)의 -360 갱(坑)에서 -240 갱(坑) -120 갱(坑) 및 0 갱(坑)을 지나 지표노두(地表露頭)에 이르기까지의 약(約) 500m 사이에는 하부(下部)로부터 상부(上部)로 향(向)하여 스카른 광물조합(鑛物組合)과 금속품위(金屬品位)의 변화(變化)가 나타난다. 즉(卽) 스카른의 분대(分帶)는 하부(下部)의 휘석(輝石)-자류석대(?榴石帶), 중부(中部)의 휘석대(輝石帶) 및 상부(上部)의 능(菱)망간석맥(石脈)으로 특징(特徵)지어지는바 휘석(輝石)은 함(含)망간세일라이트로서 그의 Fe와 Mn 함량(含量)은 광체상부(鑛體上部)로부터 하부(下部)로 향(向)하여 증가(增加)되는데 대(對)해 자류석(?榴石)은 함석회철(含石灰鐵)번질(質)로서 그의 Fe 함량(含量)은 광체상부(鑛體上部)에서 하부(下部)로 향(向)하여여 오히려 감소(減少)됨으로서 휘석(輝石)과 자류석내(?榴石內)의 Fe 함량(含量)이 서로 역비례(逆比例)함을 가르킨다. 그러나 이들 변화(變化)의 폭(幅)은 크지 않다. 광석광물(鑛石鑛物)은 섬아연석(閃亞鉛石)을 주(主)로 하고 부적(副的)인 방연석(方鉛石)과 소량(少量)의 황동석(黃銅石)을 포함(包含)하며 유화맥석(硫化脈石)은 자류철석(磁硫鐵石)을 주(主)로 하고 후기(後期)의 황철석(黃鐵石) 및 자철석(白鐵石)을 소량수반(少量隨伴)한다. 광체내(鑛體內)에서의 금속품위(金屬品位)와 금속비(金屬比)의 변화상(變化相)에 두 가지의 유형(類型)이 나타나는데 하나는 Pb, Zn 및 Pb: Zu 비(比)가 광체상부(鑛體上部)로감에 따라 꾸준히 증가(增加)하다가 최상부(最上部)에서 감소(減少)되는 경우이고, 다른 하나는 불규칙(不規則)하게 굴곡변화(屈曲變化)하는 경우로서 전자(前者)는 광통형광체(鑛筒型鑛體)에서 그리고 후자(後者)는 맥상광체(脈狀鑛體)에서 나타나는 특징(特徵)이다. 광체내(鑛體內)에서의 Pb의 품위(品位)는 변동(變動)이 심(甚)한데 반(反)해 Zn의 품위(品位)는 비교적일정(比較的一定)하거나 변동(變動)이 완만(緩慢)하다.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.45-67
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• 2016

최근 정보 유통의 주요 매체인 인터넷 뉴스와 SNS의 매체 간 특성 차이를 주목한 많은 연구가 있었음에도 불구하고, 양 매체의 차이를 정보의 수요 및 공급 관점에서 파악한 연구는 상대적으로 매우 부족하다. 일반적으로 새로운 정보는 언론사의 뉴스 기사를 통해 대중에게 노출되고, 대중은 이러한 기사에 대한 의견 또는 추가정보를 SNS를 통해 공유함으로써 해당 정보를 수용함과 동시에 확산시킨다. 이러한 측면에서 언론사가 뉴스를 제공하는 행위를 정보의 공급으로 파악할 수 있으며, 대중은 SNS를 통해 이에 대한 관심을 능동적으로 나타냄으로써 해당 정보에 대한 소비 수요를 표출하는 것으로 이해할 수 있다. 이는 상품 및 서비스의 가격이 수요와 공급의 관계에 의해 결정되는 것과 유사한 원리로, 정보의 가치를 정보 수요와 정보 공급의 관계에 기반을 두어 측정할 수 있음을 시사한다. 본 연구에서는 정보 공급의 대표 매체로 인터넷 뉴스 기사를, 정보 수요를 나타내는 대표 매체로 트위터를 선정하고, 특정 이슈에 대한 뉴스의 정보로서의 가치를 이와 관련된 트위터의 양으로 평가하는 뉴스가치지수(NVI, News Value Index)를 고안하여 제시한다. 구체적으로 제안 방법론은 각 이슈별로 NVI를 도출하고 이를 통해 시간의 흐름에 따른 정보 가치의 변화를 시각화하여 나타낸다. 또한 본 연구에서는 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 평가하기 위해 인터넷 뉴스 387,018건과 트윗 31,674,795건에 대한 실험을 수행하였다. 그 결과 대부분의 이슈가 전체 정보 시장의 평균 가치에 수렴하는 형태로 변화함을 알 수 있었으며, 꾸준히 평균 이상의 가치를 가지며 정보 시장을 장악하는 등 특이한 양상을 보이는 흥미로운 이슈도 존재함을 파악할 수 있었다.