• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.67-83
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• 2018

2013년 누적인원 2억명을 돌파한 한국의 영화 산업은 매년 괄목할만한 성장을 거듭하여 왔다. 하지만 2015년을 기점으로 한국의 영화 산업은 저성장 시대로 접어들어, 2016년에는 마이너스 성장을 기록하였다. 영화산업을 이루고 있는 각 이해당사자(제작사, 배급사, 극장주 등)들은 개봉 영화에 대한 시장의 반응을 예측하고 탄력적으로 대응하는 전략을 수립해 시장의 이익을 극대화하려고 한다. 이에 본 연구는 개봉 후 역동적으로 변화하는 관람객 수요 변화에 대한 탄력적인 대응을 할 수 있도록 주차 별 관람객 수를 예측하는데 목적을 두고 있다. 분석을 위해 선행연구에서 사용되었던 요인 뿐 아니라 개봉 후 역동적으로 변화하는 영화의 흥행순위, 매출 점유율, 흥행순위 변동 폭 등 선행연구에서 사용되지 않았던 데이터들을 새로운 요인으로 사용하고 Naive Bays, Random Forest, Support Vector Machine, Multi Layer Perception등의 기계학습 기법을 이용하여 개봉 일 후, 개봉 1주 후, 개봉 2주 후 시점에는 차주 누적 관람객 수를 예측하고 개봉 3주 후 시점에는 총 관람객 수를 예측하였다. 새롭게 제시한 변수들을 포함한 모델과 포함하지 않은 모델을 구성하여 실험하였고 비교를 위해 매 예측시점마다 동일한 예측 요인을 사용하여 총 관람객 수도 예측해보았다. 분석결과 동일한 시점에 총 관람객 수를 예측했을 경우 보다 차주 누적 관람객 수를 예측하는 것이 더 높은 정확도를 보였으며, 새롭게 제시한 변수들을 포함한 모델의 정확도가 대부분 높았으며 통계적으로 그 차이가 유의함으로써 정확도에 기여했음을 확인할 수 있었다. 기계학습 기법 중에는 Random Forest가 가장 높은 정확도를 보였다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.1-25
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• 2020

대규모 텍스트에서 관심 대상이 가지고 있는 속성들에 대한 감성을 세부적으로 분석하는 속성기반 감성분석(Aspect-Based Sentiment Analysis)은 상당한 비즈니스 가치를 제공한다. 특히, 텍스트에 속성어가 존재하는 명시적 속성뿐만 아니라 속성어가 없는 암시적 속성까지 분석 대상으로 하는 속성카테고리 감성분류(ACSC, Aspect Category Sentiment Classification)는 속성기반 감성분석에서 중요한 의미를 지니고 있다. 본 연구는 속성카테고리 감성분류에 BERT 사전훈련 언어 모델을 적용할 때 기존 연구에서 다루지 않은 다음과 같은 주요 이슈들에 대한 답을 찾고, 이를 통해 우수한 ACSC 모델 구조를 도출하고자 한다. 첫째, [CLS] 토큰의 출력 벡터만 분류벡터로 사용하기보다는 속성카테고리에 대한 토큰들의 출력 벡터를 분류벡터에 반영하면 더 나은 성능을 달성할 수 있지 않을까? 둘째, 입력 데이터의 문장-쌍(sentence-pair) 구성에서 QA(Question Answering)와 NLI(Natural Language Inference) 타입 간 성능 차이가 존재할까? 셋째, 입력 데이터의 QA 또는 NLI 타입 문장-쌍 구성에서 속성카테고리를 포함한 문장의 순서에 따른 성능 차이가 존재할까? 이러한 연구 목적을 달성하기 위해 입력 및 출력 옵션들의 조합에 따라 12가지 ACSC 모델들을 구현하고 4종 영어 벤치마크 데이터셋에 대한 실험을 통해 기존 모델 이상의 성능을 제공하는 ACSC 모델들을 도출하였다. 그리고 [CLS] 토큰에 대한 출력 벡터를 분류벡터로 사용하기 보다는 속성카테고리 토큰의 출력 벡터를 사용하거나 두 가지를 함께 사용하는 것이 더욱 효과적이고, NLI 보다는 QA 타입의 입력이 대체적으로 더 나은 성능을 제공하며, QA 타입 안에서 속성이 포함된 문장의 순서는 성능과 무관한 점 등의 유용한 시사점들을 발견하였다. 본 연구에서 사용한 ACSC 모델 디자인을 위한 방법론은 다른 연구에도 비슷하게 응용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.173-198
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• 2020

최근 온라인의 비약적인 활성화로 캠페인 채널들이 다양하게 확대되면서 과거와는 비교할 수 없을 수준의 다양한 유형들의 캠페인들이 기업에서 수행되고 있다. 하지만, 고객의 입장에서는 중복 노출로 인한 캠페인에 대한 피로감이 커지면서 스팸으로 인식하는 경향이 있고, 기업입장에서도 캠페인에 투자하는 비용은 점점 더 늘어났지만 실제 캠페인 성공률은 오히려 더 낮아지고 있는 등 캠페인 자체의 효용성이 낮아지고 있다는 문제점이 있어 실무적으로 캠페인의 효과를 높이고자 하는 다양한 연구들이 지속되고 있다. 특히 최근에는 기계학습을 이용하여 캠페인의 반응과 관련된 다양한 예측을 해보려는 시도들이 진행되고 있는데, 이 때 캠페인 데이터의 다양한 특징들로 인해 적절한 특징을 선별하는 것은 매우 중요하다. 전통적인 특징 선택 기법으로 탐욕 알고리즘(Greedy Algorithm) 중 SFS(Sequential Forward Selection), SBS(Sequential Backward Selection), SFFS(Sequential Floating Forward Selection) 등이 많이 사용되었지만 최적 특징만을 학습하는 모델을 생성하기 때문에 과적합의 위험이 크고, 특징이 많은 경우 분류 예측 성능 하락 및 학습시간이 많이 소요된다는 한계점이 있다. 이에 본 연구에서는 기존의 캠페인에서의 효과성 제고를 위해 개선된 방식의 특징 선택 알고리즘을 제안한다. 본 연구의 목적은 캠페인 시스템에서 처리해야 하는 데이터의 통계학적 특성을 이용하여 기계 학습 모델 성능 향상의 기반이 되는 특징 부분 집합을 탐색하는 과정에서 기존의 SFFS의 순차방식을 개선하는 것이다. 구체적으로 특징들의 데이터 변형을 통해 성능에 영향을 많이 끼치는 특징들을 먼저 도출하고 부정적인 영향을 미치는 특징들은 제거를 한 후 순차방식을 적용하여 탐색 성능에 대한 효율을 높이고 일반화된 예측이 가능하도록 개선된 알고리즘을 적용하였다. 실제 캠페인 데이터를 이용해 성능을 검증한 결과, 전통적인 탐욕알고리즘은 물론 유전자알고리즘(GA, Genetic Algorithm), RFE(Recursive Feature Elimination) 같은 기존 모형들 보다 제안된 모형이 보다 우수한 탐색 성능과 예측 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 또한 제안 특징 선택 알고리즘은 도출된 특징들의 중요도를 제공하여 예측 결과의 분석 및 해석에도 도움을 줄 수 있다. 이를 통해 캠페인 유형별로 중요 특징에 대한 분석과 이해가 가능할 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제27권4호
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• pp.1-22
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• 2021

텍스트를 바탕으로 한 차원 기반 감성 분석(Aspect-Based Sentiment Analysis)은 다양한 산업에서 유용성을 주목을 받고 있다. 기존의 차원 기반 감성 분석에서는 타깃(Target) 혹은 차원(Aspect)만을 고려하여 감성을 분석하는 연구가 대다수였다. 그러나 동일한 타깃 혹은 차원이더라도 감성이 나뉘는 경우, 또는 타깃이 없지만 감성은 존재하는 경우 분석 결과가 정확하지 않다는 한계가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 차원과 타깃을 모두 고려한 감성 분석(Target-Aspect-Sentiment Detection, 이하 TASD) 모델이 제안되었다. 그럼에도 불구하고, TASD 기존 모델의 경우 구(Phrase) 간의 관계인 지역적인 문맥을 잘 포착하지 못하고 초기 학습 속도가 느리다는 문제가 있었다. 본 연구는 TASD 분야 내 기존 모델의 한계를 보완하여 분석 성능을 높이고자 하였다. 이러한 연구 목적을 달성하기 위해 기존 모델에 합성곱(Convolution Neural Network) 계층을 더하여 차원-감성 분류 시 보조 손실(Auxiliary loss)을 추가로 사용하였다. 즉, 학습 시에는 합성곱 계층을 통해 지역적인 문맥을 좀 더 잘 포착하도록 하였으며, 학습 후에는 기존 방식대로 차원-감성 분석을 하도록 모델을 설계하였다. 본 모델의 성능을 평가하기 위해 공개 데이터 집합인 SemEval-2015, SemEval-2016을 사용하였으며, 기존 모델 대비 F1 점수가 최대 55% 증가했다. 특히 기존 모델보다 배치(Batch), 에폭(Epoch)이 적을 때 효과적으로 학습한다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제시된 모델로 더욱 더 세밀한 차원 기반 감성 분석이 가능하다는 점에서, 기업에서 상품 개발 및 마케팅 전략 수립 등에 다양하게 활용할 수 있으며 소비자의 효율적인 구매 의사결정을 도와줄 수 있을 것으로 보인다.

• Journal of Chest Surgery
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• 제37권12호
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• pp.992-998
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• 2004

배경 및 목적: 식도암의 병기 결정은 병변의 절제 가능성 여부를 결정하고 환자의 예후를 예측하는 데 지대한 영향을 미친다. 흉부 전산화 단층 촬영(Computerized Tomography, CT)은 식도암의 병기 결정을 위해 현재까지 가장 널리 사용되고 있는 진단 방법 중의 하나이지만, 다양한 위양성 및 위음성 소견에 의해 제한점들이 보고되고 있다. 이에 본 저자는 수술 전 식도암의 병기 결정에 있어서 흉부 CT의 유용성에 대해 연구하고자 하였다. 대상 및 방법: 1999년 1월부터 2003년 6월까지 식도 편평 상피 세포 암으로 진단받고 수술을 시행한 환자 114예를 대상으로 수술 전 CT에 의한 병기와 수술 후 조직 소견에 의한 병기를 후향적으로 비교 분석하였다. CT 진단에 의한 주변 조직 침습, 림프절 침범, 그리고 원위부 전이 여부 등을 관찰하고, 이를 수술 후 조직 병리 소견과 비교함으로써, 이들의 진단에 대한 CT의 민감도(Sensitivity), 특이도(Specificity), 정확도(Accuracy) 및 일치도(Reproducibility)를 구하였다. 일치도는 Z-test를 시행하여 통계적 유의성을 평가하였다. 결과: 식도암의 CT에 의한 병기와 조직 병리 소견에 의한 병기의 일치도는 원발성 종양의 국소 침윤의 경우 0.32 (p<0.01), 림프절 전이에 대하여는 0.36 (p<0.01)이었으며, 원위부 장기에 대한 전이 여부에 대하여는 0.62 (p<0.01)이었다. 림프절 전이나 원거리 전이에 대한 CT와 조직 병리 소견의 일치도는 종양의 국소 침윤에 대한 일치도보다 우수하였다. 원발성 종양의 주변 장기 침습에 대한 CT의 정확도는 71군(78.9%)과 72군 (62.3%)에 비해 73군(65.8%)과 74군(98.2%)에서 우수하였다. 또한 식도암의 국소 종양 침윤에 대한 CT진단은 각 병기별로 민감도에 비해 특이도가 높았다. 결론: 식도암의 병기 결정에 있어 CT진단은 종양에 의한 식도 벽의 침습 정도를 파악하는 것보다 주위 조직이나 장기, 그리고 림프절의 전이를 파악하는데 더 유용함을 알 수 있었다.

• 마케팅과학연구
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• 제19권4호
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• pp.57-63
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• 2009

随着电子商务指数式增长(电子商务), 营销人员正试图获得通过强调服务质量和服务方面的相互作用而导致客户满意度或行为后果的竞争优势. 特别是对于服装, 服务质量是鼓励客户电子忠诚的关键因素之一, 并增加电子商务中服装零售的成功. 因此, 本研究探讨电子服务质量(电子SERVQUAL)的因素和根据Parasuraman等人(2005)的研究框架对网上服装购物的电子忠诚度的独特影响. 这项研究的具体目标是确定的基本层面的E - SERVQUAL, 分析有关在网上服装购物中电子SERVQUAL对点在忠诚度的影响的结构模型. 对于服务质量, 在网上购物方面的理论框架, 我们比较分析了有关传统和电子服务质量的因素的文献并确定了核心的两个方面和恢复服务. 这项研究的假设是电子SERVQUAL对电子忠诚度的影响. 客户满意度对电子服装网上购物服务的忠诚度有积极影响和客户满意度在电子SERVQUAL对服装网上购物电子忠诚度影响中的中介作用. 根据文献我们制成了一份自填式的问卷. 我们在美国从居住在大城市的有在网上购买服装产品的在线消费者中获得了252份有用的问卷. 通过因子分析(例如, 探索, 验证)评估了有效性和可靠性, 结构方程模型, 包括测量和结构模型, 通过线性结构8.8程序评估了包括测量和结构模型的结构方程模型. 结果显示, 网上购物网站的电子SERVQUAL的五个因素: 赔偿, 执行, 效率, 系统可用性和反应能力. 这支持在网上服装购物方面Parasuraman(2005)的E-S-QUAL包括两个方面的核心服务(如满足, 效率, 系统可用性)和恢复相关的服务(例如, 补偿, 回应). 在结构方程模型中, 有5个电子SERVQUAL因素的外生潜变量, 两个内生潜变量(例如客户满意度, 电子忠诚度). 对于测量模型, 各代表概念的因子载荷有显著的统计学意义, 比 0.60大, 内部一致性信从 0.85 至 0.8 8 不等. 在估计电子SERVEQUAL因素的结构模型, 系统的可用性对电子忠诚的直接和积极的作用, 而效率对网上服装购物的电子忠诚度有负面影响. 然而, 满足不是解释网上服装购物的电子SERVQUAL结果的重要指标. 这一发现意味着, 可被理解为系统提供服务的质量可能会增加对服装网上购物的客户满意度. 然而, 电子忠诚取决于服务质量没有被支持, 因为在网上服装购买中, 通过价值或满意度的中介作用, 服务质量对电子忠诚度(例如再购买意图)有间接影响. 此外, 获得赔偿和回应被发现对客户满意度有显著影响, 会影响网上服装购买的电子忠诚度. 因此, 获得赔偿和回应对电子忠诚度有显著的间接影响. 这表明, 恢复特定的服务因素在客户满意度最大化方面的重要作用, 以及维护客户对网上服装购物网站的忠诚度方面的重要作用. 研究结果在管理和研究方面都有启示. 时装营销者可以在建立与客户的长期关系的基础上, 不断测量顾客感知与恢复服务有关的服务质量等问题, 例如对问题和返回的迅速反应, 客户购买之后的问题赔偿. 为了保持电子忠诚, 在消费者购买服装中恢复服务对消费者第一次选择网站起到重要作用. 由于网上购物的消费者可以在任何地方购物, 提高竞争优势的营销策略是为消费者提供更好的服务质量, 最大限度地满意, 并把创造客户网上服装购买的电子忠诚度. 从研究的角度来看, 解释这些结果时, 本研究的一些局限需要被考虑. 对于未来的研究, 调查结果为这一重要主题理论和实证方面的进一步的研究提供了依据. 根据研究结果, 更全面的模型预测电子SERVQUAL的结果可以被开发和测试. 对全球时装市场, 这项研究可以扩展使用多国样本的跨文化的方法来研究服装的电子服务质量.

• 한국환경생태학회지
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• 제34권1호
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• pp.9-17
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• 2020

섬에 유입된 고양이(Felis catus)는 외래 포식자로서 섬 고유종의 멸종이나 절멸, 생물 다양성 감소 등의 직접적인 요인으로 작용할 수 있다. 본 연구는 제주도의 부속섬인 마라도(N 33° 07', E 126° 16')에 유입되어 서식하는 고양이의 개체군 현황과 행동권, 서식지 이용특성을 파악하기 위해 실시되었다. 2018년 3월부터 2018년 7월까지 직접관찰과 포획-재포획법을 통해 개체수 추정 결과, 번식 가능한 성체 총 20마리를 확인하였다. 이 중 10마리에 GPS 무선추적장치를 부착하여 추적한 결과 고양이의 행동권 크기는 12.05±6.99 ha (95% KDE: kernel density estimation), 핵심서식지 크기는 1.60±0.77 ha (50% KDE)로 나타났다. 성별에 따른 행동권과 핵심서식지의 크기는 통계적으로 유의하지 않았고, 10마리 중 8마리가 먹이획득이 쉬운 인간 거주지역을 핵심서식지로 이용하였다. 또한 마라도에 번식하는 멸종위기종인 뿔쇠오리(Synthliboramphus wumizusume)의 번식지에 5마리, 섬개개비(Locustella pleskei)의 번식지에 6마리가 접근하는 것을 각각 확인하였다. 본 연구는 마라도의 고양이 개체수와 행동권에 대한 정보를 최초로 파악하였으며, 특히 고양이 행동권 분석을 통해 철새와 멸종위기종에 대한 가해 가능성을 제시하였다. 철새와 멸종위기 조류의 서식지인 마라도에서 발생할 수 있는 고양이의 피해를 줄이기 위해 향후 고양이의 포식압, 고양이와 멸종위기 조류 개체군의 변동에 대한 모니터링에 관한 연구와 함께, 필요시 고양이 개체군 관리방안을 마련할 필요가 있을 것으로 판단된다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제21권1호
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• pp.1-10
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• 2016

동해 표층 해수에서 측정한 이산화탄소 분압($pCO_2$)에 대해 기 확보된 자료는 해양-대기간 $CO_2$ 교환율을 정량화하고자 통계 기법을 적용하기에는 부족한 편이다. 이를 보완하기 위해 위성자료를 이용하여 관측이 이루어지지 않은 해역의 $pCO_2$를 신경망모델을 이용하여 채워 넣는(mapping) 연구를 시도하였다. 본 연구는 동해에서 현장관측자료가 가장 많이 축적된 울릉분지를 대상으로 2003년부터 2012년까지의 표층$pCO_2$자료와, Aqua 위성의 MODIS 센서로 관측한 해표면 온도(SST)와 엽록소(chlorophyll) 자료, 경위도 자료로 신경망모델을 구축하여 $pCO_2$ 분포도 작성과 변동성을 추정하고자 하였다. 신경망모델의 학습은 $pCO_2$ 관측자료와 모델결과값의 상관도가 95% 이상을 달성하도록 하였다. 모델 결과의 평균제곱근오차(RMSE)는 $19.2{\mu}atm$으로 관측자료의 변동 크기와 비교해서 훨씬 작은 수준이었다. SST와 chlorophyll에 연관된 $pCO_2$의 변동성을 살펴보면 chlorophyll 보다는 SST에 대해 더욱 강한 음의 상관 관계를 보였다. 모델이 출력한 $pCO_2$의 변동성은 SST가 내려감에 따라 커지는 경향을 보였다. $15^{\circ}C$ 이하에서는 $pCO_2$ 변동성에 대한 SST와 chlorophyll의 기여도가 뚜렷하게 나타났다. 반면 SST가 $15^{\circ}C$ 이상일 경우에는 $pCO_2$ 변동성은 SST와 chlorophyll의 변화에 대해 그리 민감하게 반응하지 않았다. 신경망모델 출력값으로 추정한 2003-2014년 사이의 울릉분지 표층수의 연평균 $pCO_2$ 증가율은 $0.8{\mu}atm$이었다. 신경망 모델이 울릉분지의 $pCO_2$에 대해 이전 연구보다 해상력과 오차가 향상된 $pCO_2$ 채워넣기를 가능케 해 준 점에 비추어 볼 때 국제정세에 따라 전역 관측이 수월하지 않은 동해의 탄소순환을 이해하는데 유용한 도구로 쓰일 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한지리학회지
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• 제30권2호
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• pp.146-168
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• 1995

본 연구는 기업의 외부통제에 관한 개념적인 논의와 함께, 한국의 제조업에서 80년 대 중반 이후(1986-1992)에 나타난 통제의 공간적 변화를 경험적으로 조사하였다. 15개의 지역 사이에 다입지 기업의 소유연계에 대한 자료가 외부통제의 대체척도로 이용되었다. 이 자료를 근거로 생산과정의 특성에 따른 세가지 유형의 제조업 부문별로 통제의 변화를 지도 화하여 분석하였다. 전반적인 외부통제의 지리적 특징은 서울이 탁월한 통제의 중심지로서, 서울의 영향력은 수도권과 동남권의 산업발달 지역에 집중되었지만, 최근에 그 영향력은 산 업이 낙후된 지역까지 확산되어 전국적이다. 또한 새로운 통제의 중심지로 수도권과 동남권 의 중심인 대도시가 서서히 부각되고 있다. 이러한 특징에도 불구하고, 제조업 유형별로 상 이한 외부통제의 공간적 패턴은 생산의 조직구조가 생산과정에서 필요로 하는 자본과 노동 은 물론 부문이 처한 외부환경에 따라 변화됨을 보여준다. 이러한 결과는 상이한 생산과정 을 채택하는 다입지 기업의 공간적 영향에 차별적 분석을 요구한다.

• 한국지구과학회지
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• 제39권1호
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• pp.53-66
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• 2018

지면반사도 정보는 열평형 및 환경/기후 모니터링에 중요하다. 본 연구에서는 정지궤도위성의 Geostationary Environment Monitoring Spectrometer (GEMS) 관측에서 300-500 nm 파장 영역의 지면반사도 산출 시에 오차 유발 요소에 대한 민감도를 조사하였다. 장차 GEMS 지면반사도 산출 시에 오차 분석을 위하여 극궤도 위성의 MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS; 공간 해상도 $1km{\times}1km$) 자료 및 Ozone Mapping Instrument (OMI; $12km{\times}24km$) 자료 그리고 복사전달모델 수치실험도 분석에 사용하였다. 본 연구에서 오차 유발 요소는 구름, 레일리 산란, 에어로졸, 오존 그리고 지면 특성이다. GEMS 저해상도($8km{\times}7km$)에서의 구름 탐지율은 MODIS 대비 약 79%이었으나, GEMS 화소의 운량이 40% 이하에서는 상대적으로 낮았다. 이러한 경향은 구름 이외의 다른 효과(에어로졸, 지면 특성)로 인하여 주로 발생하였다. RGB 영상과 복사전달모델 계산을 기초로 조사된 레일리 산란 효과는 육지에 비하여 해양 지역에서 뚜렷하였다. 지면반사도가 0.2보다 작은 경우에 위성관측 대기상단 반사도는 에어로졸 양에 비례하였으나, 0.2보다 큰 경우에는 그 반대 경향을 보였다. 또한 에어로졸 양에 의한 지면반사도 산출 오차는 자외선 영역에서 파장에 따라 급격하게 증가하였으나, 가시광선에서는 일정하거나 다소 감소하였다. 오존 흡수는 자외선 영역(328-354 nm) 중 328 nm에서 가장 크게 나타났다. 지면반사도가 0.15인 육지 경우에 음의 오존전량 아노말리(-100 DU)로 인한 지면반사도 산출 오차는 +0.1이었다. 본 연구는 GEMS 위성관측을 이용한 지면반사도 원격탐사의 정확도를 높이는데 기여할 수 있다.