• 시큐리티연구
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• 제10호
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• pp.189-213
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• 2005

경영환경의 변화에 따른 다양한 위험들을 효과적으로 파악하고 이에 대응할 수 있는 위험관리 시스템을 갖추는 것이 기업의 성공과 실패를 결정하는 필수 조건으로 부각됨에 따라, 다양한 위험들을 효과적으로 평가하고 대응책을 제시함으로써 체계적인 위험관리가 이루어져야 하며, 이제는 전사적 위험관리가 새로운 트렌드로 자리잡아가고 있다. 위험요소 분석의 첫 번째 단계는 위험요소를 인지하는 작업으로, 이는 모든 경비시설내에서 손실에 대한 취약성을 확인하는 것을 말한다. 두 번째 단계는 위험요소에 대한 사정이 있어서 손실의 발생가능성을 고려하는 것이고, 세 번째 단계는 손실의 위험성을 평가하는 것이다. 취약성을 평가하고, 손실발생가능성을 측정하고, 그 손실로 인한 위험성을 계량화(수치화)한 위험분석의 결과를 토대로 위험요소별 평가등급을 정하고 최종적으로 위험수준을 결정하게 된다. 위험수준은 경비안전시스템에 대한 보완대책 수립의 기초가 된다. 손실에 대비하고 손실을 최소화하기 위한 위험관리대책을 수립함에 있어 보험이 가장 주요한 수단이기는 하나, 모든 위험을 다 보험에 맡길 수는 없다. 오히려 경비의 비용효과를 고려하고, 경비화일을 활용하여 발전적인 위험관리대안을 제시해야 한다. 이 때 위험요소의 원천을 제거하는 것이 최상의 방책이며, 그 경로를 차단하는 것이 차선이다. 아울러, 안전에 관한 회사내규를 강화하고, 안전과 위험관리에 관한 교육을 지속적이고 반복적으로 실시하여야 한다. 위험관리는 사업의 손실후 연속성을 위해 가장 효율적인 손실전 준비를 하는 것이다. 따라서 가장 비용효과적이고 생산적인 위험관리 방안을 제시하는 것이 무엇보다 중요하며, 이 기능은 지속적으로 유지 발전되어야 한다. 경영환경의 변화에 따른 다양한 위험들을 효과적으로 파악하고 이에 대응할 수 있는 위험관리 시스템을 갖추는 것이 기업의 성공과 실패를 결정하는 필수 조건으로 부각됨에 따라, 다양한 위험들을 효과적으로 평가하고 대응책을 제시함으로써 체계적인 위험관리가 이루어져야 하며, 이제는 전사적 위험관리가 새로운 트렌드로 자리잡아가고 있다. 위험요소 분석의 첫 번째 단계는 위험요소를 인지하는 작업으로, 이는 모든 경비시설내에서 손실에 대한 취약성을 확인하는 것을 말한다. 두 번째 단계는 위험요소에 대한 사정이 있어서 손실의 발생가능성을 고려하는 것이고, 세 번째 단계는 손실의 위험성을 평가하는 것이다. 취약성을 평가하고, 손실발생가능성을 측정하고, 그 손실로 인한 위험성을 계량화(수치화)한 위험분석의 결과를 토대로 위험요소별 평가등급을 정하고 최종적으로 위험수준을 결정하게 된다. 위험수준은 경비안전시스템에 대한 보완대책 수립의 기초가 된다. 손실에 대비하고 손실을 최소화하기 위한 위험관리대책을 수립함에 있어 보험이 가장 주요한 수단이기는 하나, 모든 위험을 다 보험에 맡길 수는 없다. 오히려 경비의 비용효과를 고려하고, 경비화일을 활용하여 발전적인 위험관리대안을 제시해야 한다. 이 때 위험요소의 원천을 제거하는 것이 최상의 방책이며, 그 경로를 차단하는 것이 차선이다. 아울러, 안전에 관한 회사내규를 강화하고, 안전과 위험관리에 관한 교육을 지속적이고 반복적으로 실시하여야 한다. 위험관리는 사업의 손실후 연속성을 위해 가장 효율적인 손실전 준비를 하는 것이다. 따라서 가장 비용효과적이고 생산적인 위험관리 방안을 제시하는 것이 무엇보다 중요하며, 이 기능은 지속적으로 유지 발전되어야 한다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제29권6호
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• pp.307-317
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• 2002

본 논문은 연결정보가 없는 3차원 점으로부터 차이분할메쉬를 직접 생성하는 새로운 메쉬 복원 알고리즘을 제안한다. 차이분할메쉬는 표현해야 하는 각 정점을 1차원 상수 차이 값으로 표현하는 메쉬로써 저장해야하는 데이타양을 획기적으로 줄이면서 분할메쉬의 장점인 분할연결성을 가지므로 다단계 표현이 가능한 새로운 메쉬 표현법이지만 차이분할메쉬를 생성하는 기존의 방법은 레인지 데이타로부터 복원된 비정형 메쉬로부터 차이분할메쉬로의 변환을 거쳐야 하는 문제점이 있다. 제안 알고리즘은 비정형 메쉬로부터의 메쉬 변환과정이 필요 없이 연결정보가 없는 레인지 데이타로부터 차이값에 기반한 분할메쉬를 매쉬 복원과정에서 직접 생성해 낼 수 있다. 기본 아이디어는 연결정보가 없는 점 데이타만을 이용하여 이에 근사한 파라메트릭 도메인을 생성한 후 도메인 상의 각 정점의 법선 벡터 방향으로 세부 표면 정보를 샘플링 하는 것이다. 이를 위하여 우리는 분할곡면 근사기법을 적용한 파라매트릭 도메인 생성기법을 적용하여 입력 점 데이타에 최대한 근사하는 기본메쉬를 생성하며, 연결정보가 없는 점 데이타로부터 세부 표면정보를 올바르게 샘플링 하기 위한 법선벡터와 교차하는 유효한 삼각형 판정기준을 제시한다. 또한 기존 메쉬 복원 기법에서 사용되던 전역 에너지 최적화 방법 대신 입력 데이타를 고려한 지역적 라플라시안 평활화를 이용하여 고품질의 메쉬를 빠르게 복원할 수 있다. 이렇게 복원된 차이분할메쉬는 적은 데이터로 자세한 표현이 가능해져 메쉬 간략화나 압축 등의 후처리 과정이 필요 없으며. 분할연결성을 이용한 다단계 애니메이션등의 다양한 응용분야에 활용 가능하다.6으로 남녀학생 모두 총 열량에 대한 지질의 섭취비율이 높았다. 인, 비타민 B$_1$, B$_{6}$, E를 제외한 칼슘, 철, 아연, 비타민 A, B$_2$, C, 나이아신, 엽산 등 대부분의 미량 영양소 섭취량은 권장량에 미치지 못하였다. 혈청 COT, GPT는 남학생이 여학생보다 각 항목에서 유의하게 높았고, 혈청 총 콜레스테롤, 중성지질, HDL-콜레스테롤, LDL-콜레스테롤은 남녀학생 간에 유의한 차이가 없었다. 적혈구지수의 경우 적혈구수, 헤모글로빈, 헤마토크릿, MCHC가 남학생이 여학생보다 유의하게 높았다. 체중, 체질량지수, 비만지수는 모두 수축기 혈압과 유의한 정의 상관관계를 보였고(p<0.01, p<0.05, p<0.05), 체지방률은 영양지식과 유의한 부의 상관관계를 보였다(p<0.05). 비만도와 영양소 섭취량과의 관계에서 체중, 체질량지수, 비만지수는 콜레스테롤 섭취량과(p<0.01, p<0.05, p<0.05) 각각 유의한 정의 상관관계를 보였다. 비만도와 혈액성상과의 관계에서 체중은HDL-콜레스테롤과 유의한 부의 상관관계를(p<0.05), 적혈구수, 헤모글로빈, 헤마토크릿과는 유의한 정의 상관관계를(각 p<0.05) 보였다. 체질량지수와 비만지수는 각각 HDL-콜레스테롤과는 부의 (각 P<0.05), 적혈구수와는 정의(각 p<0.05) 상관관계를 보였다. 허리엉덩이둘레비는 혈청 GPT, glucose, MCV와 각각 유의한 정의 상관관계를 보였다(각 p<0.05). 이상의 연구결과를 종합할 때 남녀 비만 중학생 모두 총 열량 섭취량 중 지질로

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제12권4호
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• pp.47-69
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• 1990

수출(輸出) 수입량(輸入量)이 여러 변수(變數)들에 의해서 동시적(同時的)으로 결정(決定)되는 경우 수출(輸出) 수입함수(輸入函數)를 독립적(獨立的)으로 추정(推定)하는 것보다는 이들을 다른 경제활동수준과 함께 동시적(同時的)으로 추정(推定)하는 것이 보다 바람직하다. 본고(本稿)에서는 이에 착안하여 생산모형(生産模型)에 근거한 수출(輸出) 수입함수(輸入函數)의 가격탄성치(價格彈性値)를 추정(推定)하였다. 생산모형(生産模型)에서 수출재(輸出財)는 생산부문(生産部門)의 산출물(産出物)로, 수입재(輸入財)는 투입물(投入物)로 상정(想定)되며 이러한 생산부문(生産部門)을 분석(分析)하고 모형화(模型化)하는 데 GNP함수(函數)가 사용된다. GNP함수(函數)에 약분리성(弱分離性) 제약(制約)이 가해지면 생산모형(生産模型)의 공급(供給) 수요체계(需要體系)에 관한 미시적 정보를 사용하여 이로부터 보다 세분(細分)된 수출(輸出) 수입항목별(輸入項目別) 가격탄성치(價格彈性値)를 도출할 수 있다. 본고(本稿)는 GNP함수(函數)가 약분리성(弱分離性)을 가질 때, 이단계극대화(二段階極大化) 과정(過程)을 통해서 얻을 수 있는 수출공급(輸出供給) 수입수요(輸入需要) 국내공급(國內供給) 노동수요(勞動需要)의 가격탄성치(價格彈性値)와 세분된 수출(輸出) 수입항목(輸入項目)의 가격탄성치(價格彈性値)를 추정하였다. 상부모형(上部模型)의 추정(推定)에서는 국내공급(國內供給)과 수출공급(輸出供給)은 서로 대체관계(代替關係), 수입수요(輸入需要)와 노동수요(勞動需要)는 보완관계(補完關係)에 있으며, 투입요소(投入要素)로서 노동(勞動)과 수입재(輸入財)는 각각 국내공급(國內供給) 및 수출공급(輸出供給)과 서로 보완관계(補完關係)에 있는 것으로 나타났다. 하부모형(下部模型)에서는 세분(細分)된 수출(輸出) 수입항목(輸入項目) 상호간에는 대체(代替) 보완관계(補完關係)가 동시에 나타나는 것으로 추정되었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제13권2호
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• pp.95-109
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• 1993

본(本) 연구(研究)에서는 Mode분할기법(分割技法)을 이용(利用)하여 아치구조물(構造物)의 형상최적화(形狀最適化)를 시도(試圖)하였다. 본(本) 연구(研究)에서는 아치리브를 유한개(有限個)의 직선부재(直線部材)로 구성(構成)되어 있는 것으로 하고 상관방정식(相關方程式)과 허용응력(許容應力) 및 좌굴제약(挫屈制約)까지 포함(包含)하여 2골절(滑節)아치와 양단고정(兩端固定)아치의 형상(形狀)을 최적화(最適化)할 수 있도록 최적화(最適化) 문제(問題)를 형성(形成)하였다. 본(本) 연구(研究)의 제(第) 1단계(段階)(level 1)에서는 다른 연구(研究)와 달리 근사화(近似化)한 아치구조물(構造物)의 강성도행렬(剛性度行列)(stiffness matrix)과 기하강성도행렬(幾何剛性度行列)(geometric stiffness matrix)관계(關係)로부터 Ray leigh-Ritz법(法)으로 좌굴하중(挫屈荷重)을 구(求)하고, 설계공간법(設計空間法)에 의한 감도해석(感度解析)으로 부재력(部材力)을 근사화(近似化)함으로써 구조해석수(構造解析數)를 줄일 수 있었다. 목적함수(目的凾數)는 구조물(構造物)의 중량(重量)이 최소(最小)가 되도록 중량함수(重量凾數)로 택(擇)하였다. 제약조건식(制約條件式)으로는 허용응력(許容應力), 좌굴응력(挫屈應力) 및 설계변수( 設計變數) 상(上) 하한치제약(下限値制約)을 부과(附課)하여 최적화문제(最適化問題)를 형성(形成)하였다. 제(第) 2단계(段階)(level 2)에서는 설계변수(設計變數) 및 조정변수(調整變數)를 절점좌표(節點座標)로 하고 목적함수(目的凾數)로는 중량함수(重量凾數)로 하여 최적화(最適化) 문제(問題)를 형성(形成)하였다. 절점좌표(節點座標)만을 설계변수(設計變數)로 함으로써 무제약최적화문제(無制約最適化問題)로 형성(形成)되므로 최적화(最適化) 과정(過程)이 용이(容易)하다. 본(本) 연구(研究)의 알고리즘을 아치구조물(構造物)에 적용(適用)한 결과(結果) 본(本) 연구(研究)는 아치구조물(構造物)의 형태(形態), 제약조건식(制約條件式)에 구애(拘碍)받지 않고 최적해(最適解)에 효율적(效率的)으로 수렴(收斂)하였고 아치구조물(構造物)의 최적형상(最適形狀)은 제약조건식(制約條件式)에 따라 상이(相異)하였으며 중량(重量)은 제약조건식(制約條件式) 및 아치의 형상(形狀)에 따라 다소(多少)의 차이(差異)는 있으나 형상최적화(形狀最適化)로 17.7%-91.7%까지 감소(減少)시킬 수 있다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제44권5호
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• pp.767-774
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• 2015

완도산 다시마를 천연 염미증강제로 개발하기 위하여 다시마로부터 정미성분이 최적으로 추출되는 열수 추출 조건을 평가하였으며, 다시마 추출분말을 이용하여 염미증강 효능과 나트륨 저감화율을 분석하였다. 정미성분 추출에 가장 적합한 완도산 다시마의 수확시기를 선정하기 위하여 5월, 6월, 7월에 수확한 다시마의 일반성분과 유리아미노산을 분석한 결과 정미성분 아미노산(glutamic acid와 aspartic acid)의 함량이 가장 높은 6월 수확 다시마를 추출 원료로 선정하였다. 다시마 열수 추출 온도와 시간 조건을 평가하기 위하여 $60^{\circ}C$, $80^{\circ}C$, $100^{\circ}C$에서 1시간, 2시간, 3시간을 각각 추출하여 추출액의 품질 특성을 분석한 결과 $100^{\circ}C$ 추출 조건에서 가용성 고형분과 조단백의 함량이 35.47~36.93%와 3.75~4.00%로 가장 높게 나타났으며, 점도는 1.96~2.19 cP로 낮게 나타나 추출 온도는 $100^{\circ}C$를 선정하였다. 추출 시간 선정을 위하여 $100^{\circ}C$에서 추출 시간에 따른 추출액의 정미성분 아미노산 함량과 관능적 특성을 평가한 결과 추출 2시간에서 정미성분 아미노산인 glutamic acid와 aspartic acid의 함량이 각각 275.33 mg%와 121.18 mg%로 가장 높게 나타났으며, 관능적 기호도도 유의적으로 높게 평가되어 다시마로부터 정미성분 추출을 위해 적합한 추출 온도와 시간은 $100^{\circ}C$, 2시간 조건으로 확인되었다. 정미성분이 최적으로 추출된 다시마의 추출분말을 제조하여 NaCl 용액에 첨가한 후 염미증강 효능을 평가한 결과 짠맛 강도 1, 5, 9의 NaCl 용액이 다시마 추출분말 1% 첨가 후 짠맛 강도 4.25, 10.08, 16.58로 상승하였다. 동일한 짠맛 강도에서 NaCl 용액과 다시마 추출분말이 첨가된 시험용액의 나트륨 함량을 측정하여 나트륨 저감화율을 분석한 결과 12.24~24.33%의 저감화율을 나타내었다. 본 연구를 통하여 감칠맛과 정미성분이 풍부한 다시마 추출물은 조미소재뿐만 아니라 식품에서 나트륨 함량을 줄이기 위한 천연 염미증강제로서 산업적 활용을 기대할 수 있다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2013년도 제45회 하계 정기학술대회 초록집
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• pp.88-89
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• 2013

A variety of influenza A viruses from animal hosts are continuously prevalent throughout the world which cause human epidemics resulting millions of human infections and enormous industrial and economic damages. Thus, early diagnosis of such pathogen is of paramount importance for biomedical examination and public healthcare screening. To approach this issue, here we propose a fully integrated Rotary genetic analysis system, called Rotary Genetic Analyzer, for on-site detection of influenza A viruses with high speed. The Rotary Genetic Analyzer is made up of four parts including a disposable microchip, a servo motor for precise and high rate spinning of the chip, thermal blocks for temperature control, and a miniaturized optical fluorescence detector as shown Fig. 1. A thermal block made from duralumin is integrated with a film heater at the bottom and a resistance temperature detector (RTD) in the middle. For the efficient performance of RT-PCR, three thermal blocks are placed on the Rotary stage and the temperature of each block is corresponded to the thermal cycling, namely $95^{\circ}C$ (denature), $58^{\circ}C$ (annealing), and $72^{\circ}C$ (extension). Rotary RT-PCR was performed to amplify the target gene which was monitored by an optical fluorescent detector above the extension block. A disposable microdevice (10 cm diameter) consists of a solid-phase extraction based sample pretreatment unit, bead chamber, and 4 ${\mu}L$ of the PCR chamber as shown Fig. 2. The microchip is fabricated using a patterned polycarbonate (PC) sheet with 1 mm thickness and a PC film with 130 ${\mu}m$ thickness, which layers are thermally bonded at $138^{\circ}C$ using acetone vapour. Silicatreated microglass beads with 150~212 ${\mu}L$ diameter are introduced into the sample pretreatment chambers and held in place by weir structure for construction of solid-phase extraction system. Fig. 3 shows strobed images of sequential loading of three samples. Three samples were loaded into the reservoir simultaneously (Fig. 3A), then the influenza A H3N2 viral RNA sample was loaded at 5000 RPM for 10 sec (Fig. 3B). Washing buffer was followed at 5000 RPM for 5 min (Fig. 3C), and angular frequency was decreased to 100 RPM for siphon priming of PCR cocktail to the channel as shown in Figure 3D. Finally the PCR cocktail was loaded to the bead chamber at 2000 RPM for 10 sec, and then RPM was increased up to 5000 RPM for 1 min to obtain the as much as PCR cocktail containing the RNA template (Fig. 3E). In this system, the wastes from RNA samples and washing buffer were transported to the waste chamber, which is fully filled to the chamber with precise optimization. Then, the PCR cocktail was able to transport to the PCR chamber. Fig. 3F shows the final image of the sample pretreatment. PCR cocktail containing RNA template is successfully isolated from waste. To detect the influenza A H3N2 virus, the purified RNA with PCR cocktail in the PCR chamber was amplified by using performed the RNA capture on the proposed microdevice. The fluorescence images were described in Figure 4A at the 0, 40 cycles. The fluorescence signal (40 cycle) was drastically increased confirming the influenza A H3N2 virus. The real-time profiles were successfully obtained using the optical fluorescence detector as shown in Figure 4B. The Rotary PCR and off-chip PCR were compared with same amount of influenza A H3N2 virus. The Ct value of Rotary PCR was smaller than the off-chip PCR without contamination. The whole process of the sample pretreatment and RT-PCR could be accomplished in 30 min on the fully integrated Rotary Genetic Analyzer system. We have demonstrated a fully integrated and portable Rotary Genetic Analyzer for detection of the gene expression of influenza A virus, which has 'Sample-in-answer-out' capability including sample pretreatment, rotary amplification, and optical detection. Target gene amplification was real-time monitored using the integrated Rotary Genetic Analyzer system.

• 대한원격탐사학회지
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• 제14권2호
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• pp.175-195
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• 1998

위성영상으로부터 자동화된 선구조 추출 알고리즘은 지형적 특징에 따라 다양한 방법으로 개발되어 왔다. 국내 지형은 주로 산악지형에 가깝지만 충적층 지대가 함께 발달되어 있으며 이와 같은 충적층은 종종 단층과 같은 주요 선구조를 이루고 있다. 그러나 기존의 방법들은 이와 같은 복합적인 지형에 대해 적용하는데 여러 가지 문제점들이 있다 이에 따라 본 연구에서는 이러한 지형적 특징을 나타내는 지역에 적용 가능한 새로운 알고리즘을 개발하였다. 위성영상으로부터 선구조 요소와 비 선구조 요소로 구분되는 이진영상을 생성하기 위해 DSTA(Dynamic Segment Tracing Algorithm)를 개발하였다. DSTA는 선구조 추출시 발생하는 태양방위각에 따른 선택적 증감효과를 제거하고 동적 소창문(dynamic sub window)의 사용에 의해 명암차가 낮은 지역에서의 잡음(noise)을 상당히 제거하였다. 또한, 충적층 처리 루틴은 충적층 지역에서 나타나는 잡음 대부분을 제거하여 효과적으로 선구조를 추출할 수 있었다. 이진영상으로부터 선구조의 양끝점을 결정하기 위해 일반 영상자료 처리에 이용되고 있는 Hierarchical Hough 변환 또는 Generalized Hough 변환을 지질학적 적용에 적합하도록 결합연산 과정을 결합한 ALEHHT(Automatic Lineament Extraction by Hierarchical Hough Transform) 및 ALEGHT (Automatic Lineament Extraction by Generalized Hough Transform) 알고리즘을 개발하였으며, 이를 이용하여 지질학적으로 이용 가능한 선구조를 구하였다. 본 연구에서 제안된 결합연산 과정은 두선 사이의 사이각($\delta$$\beta$), 수직거리(d$_{ij}$) 및 중점거리(dn)를 이용하였다. 개발된 알고리즘을 Landsat TM 자료에 적용하여 지질학적 선구조를 추출한 결과, 산악지역 및 충적층 지대에 발달한 선구조 모두 잘 추출되었으며 태양방위각에 평행한 서북서방향의 선구조 역시 잘 드러나고 있어 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다. 그러나 효과적으로 알고리즘을 사용하기 위해서는 적절한 입력변수의 사용이 필수적이며, 특히 ALEGHT의 입력변수 중 영상 정량화 간격(drop)에 의한 영향은 차후의 연구에서 수행, 보완되어야 할 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제21권4호
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• pp.53-77
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• 2015

국내 모바일 커머스 시장은 현재 소셜커머스가 이용자 수 측면에서 오픈마켓을 압도하고 있는 상황이다. 산업계에서는 모바일 시장에서 소셜커머스의 성장에 대해 빠른 모바일 시장진입, 큐레이션 모델 등을 주요 성공요인으로 제시하고 있지만, 이에 대한 학계의 실증적인 연구 및 분석은 아직 미미한 상황이다. 본 연구에서는 사용자 리뷰를 바탕으로 모바일 소셜커머스와 오픈마켓의 사용자 이용경험을 비교 분석하는 탐험적인 연구를 수행하였다. 먼저 본 연구는 구글 플레이에 등록된 국내 소셜커머스 주요 3개 업체와 오픈마켓 주요 3개 업체의 모바일 앱 리뷰를 수집하였다. 본 연구는 LDA 토픽모델링을 통해 1만여건에 달하는 모바일 소셜커머스와 오픈마켓 사용자 리뷰를 지각된 유용성과 지각된 편리성 토픽으로 분류한 뒤 감정분석과 동시출현단어분석을 수행하였다. 이를 통해 본 연구는 국내 모바일 커머스 상에서 오픈마켓 이용자들에 비해 소셜커머스 이용자들이 서비스와 이용편리성 측면에서 더 긍정적인 경험을 하고 있음을 증명하였다. 소셜커머스는 '배송', '쿠폰', '할인'을 중심으로 서비스 측면에서 이용자들에게 긍정적인 이용경험을 이끌어내고 있는 반면, 오픈마켓의 경우 '로그인 안됨', '상세보기 불편', '멈춤'과 같은 기술적 문제 및 불편으로 인한 이용자 불만이 높았다. 이와 같이 본 연구는 사용자 리뷰를 통해 서비스 이용경험을 효과적으로 비교 분석할 수 있는 탐험적인 실증연구법을 제시하였다. 구체적으로 본 연구는 LDA 토픽모델링과 기술수용모형을 통해 사용자 리뷰를 서비스와 기술 토픽으로 분류하여 효과적으로 분석할 수 있는 새로운 방법을 제시하였다는 점에서 의의가 있다. 또한 본 연구의 결과는 향후 소셜커머스와 오픈마켓의 경쟁 및 벤치마킹 전략에 중요하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.1-21
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• 2020

인공지능 기술의 급속한 발전과 함께 빅데이터의 상당 부분을 차지하는 비정형 텍스트 데이터로부터 의미있는 정보를 추출하기 위한 다양한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 비즈니스 인텔리전스 분야에서도 새로운 시장기회를 발굴하거나 기술사업화 주체의 합리적 의사결정을 돕기 위한 많은 연구들이 이뤄져 왔다. 본 연구에서는 기업의 성공적인 사업 추진을 위해 핵심적인 정보 중의 하나인 시장규모 정보를 도출함에 있어 기존에 제공되던 범위보다 세부적인 수준의 제품군별 시장규모 추정이 가능하고 자동화된 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 신경망 기반의 시멘틱 단어 임베딩 모델인 Word2Vec 알고리즘을 적용하여 개별 기업의 생산제품에 대한 텍스트 데이터를 벡터 공간으로 임베딩하고, 제품명 간 코사인 거리(유사도)를 계산함으로써 특정한 제품명과 유사한 제품들을 추출한 뒤, 이들의 매출액 정보를 연산하여 자동으로 해당 제품군의 시장규모를 산출하는 알고리즘을 구현하였다. 실험 데이터로서 통계청의 경제총조사 마이크로데이터(약 34만 5천 건)를 이용하여 제품명 텍스트 데이터를 벡터화 하고, 한국표준산업분류 해설서의 산업분류 색인어를 기준으로 활용하여 코사인 거리 기반으로 유사한 제품명을 추출하였다. 이후 개별 기업의 제품 데이터에 연결된 매출액 정보를 기초로 추출된 제품들의 매출액을 합산함으로써 11,654개의 상세한 제품군별 시장규모를 추정하였다. 성능 검증을 위해 실제 집계된 통계청의 품목별 시장규모 수치와 비교한 결과 피어슨 상관계수가 0.513 수준으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 모형은 의미 기반 임베딩 모델의 정확성 향상 및 제품군 추출 방식의 개선이 필요하나, 표본조사 또는 다수의 가정을 기반으로 하는 전통적인 시장규모 추정 방법의 한계를 뛰어넘어 텍스트 마이닝 및 기계학습 기법을 최초로 적용하여 시장규모 추정 방식을 지능화하였다는 점, 시장규모 산출범위를 사용 목적에 따라 쉽고 빠르게 조절할 수 있다는 점, 이를 통해 다양한 분야에서 수요가 높은 세부적인 제품군별 시장정보 도출이 가능하여 실무적인 활용성이 높다는 점에서 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.163-177
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• 2019

스마트폰이 널리 보급되고 현대인들의 생활 속에 깊이 자리 잡으면서, 스마트폰에서 수집된 다종 데이터를 바탕으로 사용자 개인의 행동을 인식하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 타인과의 상호작용 행동 인식에 대한 연구는 아직까지 상대적으로 미진하였다. 기존 상호작용 행동 인식 연구에서는 오디오, 블루투스, 와이파이 등의 데이터를 사용하였으나, 이들은 사용자 사생활 침해 가능성이 높으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집하기 어렵다는 한계가 있다. 반면 가속도, 자기장, 자이로스코프 등의 물리 센서의 경우 사생활 침해 가능성이 낮으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 점에 주목하여, 스마트폰 상의 다종 물리 센서 데이터만을 활용, 딥러닝 모델에 기반을 둔 사용자의 동행 상태 인식 방법론을 제안한다. 사용자의 동행 여부 및 대화 여부를 분류하는 동행 상태 분류 모델은 컨볼루션 신경망과 장단기 기억 순환 신경망이 혼합된 구조를 지닌다. 먼저 스마트폰의 다종 물리 센서에서 수집한 데이터에 존재하는 타임 스태프의 차이를 상쇄하고, 정규화를 수행하여 시간에 따른 시퀀스 데이터 형태로 변환함으로써 동행 상태분류 모델의 입력 데이터를 생성한다. 이는 컨볼루션 신경망에 입력되며, 데이터의 시간적 국부 의존성이 반영된 요인 지도를 출력한다. 장단기 기억 순환 신경망은 요인 지도를 입력받아 시간에 따른 순차적 연관 관계를 학습하며, 동행 상태 분류를 위한 요인을 추출하고 소프트맥스 분류기에서 이에 기반한 최종적인 분류를 수행한다. 자체 제작한 스마트폰 애플리케이션을 배포하여 실험 데이터를 수집하였으며, 이를 활용하여 제안한 방법론을 평가하였다. 최적의 파라미터를 설정하여 동행 상태 분류 모델을 학습하고 평가한 결과, 동행 여부와 대화 여부를 각각 98.74%, 98.83%의 높은 정확도로 분류하였다.