• 패션비즈니스
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• 제27권3호
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• pp.50-62
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• 2023

The e-commerce fashion market has experienced a remarkable growth, leading to an overwhelming availability of shared information and numerous choices for users. In light of this, chatbots have emerged as a promising technological solution to enhance personalized services in this context. This study aimed to develop user-product attributes for a chatbot-based personalized fashion recommendation service using big data text mining techniques. To accomplish this, over one million consumer reviews from Coupang, an e-commerce platform, were collected and analyzed using frequency analyses to identify the upper-level attributes of users and products. Attribute terms were then assigned to each user-product attribute, including user body shape (body proportion, BMI), user needs (functional, expressive, aesthetic), user TPO (time, place, occasion), product design elements (fit, color, material, detail), product size (label, measurement), and product care (laundry, maintenance). The classification of user-product attributes was found to be applicable to the knowledge graph of the Conversational Path Reasoning model. A testing environment was established to evaluate the usefulness of attributes based on real e-commerce users and purchased product information. This study is significant in proposing a new research methodology in the field of Fashion Informatics for constructing the knowledge base of a chatbot based on text mining analysis. The proposed research methodology is expected to enhance fashion technology and improve personalized fashion recommendation service and user experience with a chatbot in the e-commerce market.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.335-343
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• 2019

건강한 삶은 인간이 추구하는 행복의 필수불가결한 요소이다. 식생활은 그 기반을 제공하는 것이며 가축의 건강은 사람의 건강에 직접적인 영향을 준다. 가축 질병을 정확하게 예측하고 관리하는 것은 지속가능한 가축의 생산을 보장하고 인간의 건강을 유지하는 데 기여한다. 사람의 경우 만병의 근원이 감기라면, 송아지의 경우 모든 질병의 원인을 제공하는 것은 설사병이다. 따라서 송아지의 설사병을 스마트 센서로 생체 데이터를 추출하고, 수집된 생체 데이터는 전처리 후에 의미 있는 정보로 사용한다. 축사의 환경 정보와 송아지 객체의 생화학·면역·감염원인체의 측정 정보를 온톨로지로 구축한다. 온톨로지는 논리적 추론 절차를 거쳐 송아지의 설사병을 예측할 수 있는 지식 베이스로 구축하였다. 송아지의 질병명, 원인, 발생 시기, 증상에 대해서 지식 기반으로 설사병을 예측한다. 가축의 일부 중에서 송아지를 모델한 지식 기반의 가축 원격 진료 질병 예측은 상위 온톨로지와 예측에 관한 도메인 온톨로지로 표현하여 그 결과로 치료, 예방법을 제시할 수 있다.

• 한국항해항만학회지
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• 제48권1호
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• pp.7-16
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• 2024

외항 상선 선박 척수가 증가하고 있지만, 한국인 해기사가 감소하여 인력 부족 문제가 심각하게 대두되고 있는 상황에서 본 연구는 외항 상선 해기사 인력 수요와 공급을 결정하는 요인들을 객관적으로 측정하여 정확한 인력 수요와 공급을 예측하고자 하였다. 인력 수요는 선박 규모별 필요 해기사 수의 차이를 반영하여 선박 증가 예측치에 이를 적용하여 직급별로 예측하였다. 인력 공급은 Markov모형을 활용하여 연도별 승진, 이직, 퇴직, 신규 진입 등의 증감요인을 반영하여 직급별 연령별로 세분화하여 예측하였다. 외항 상선 해기사 인력 수요는 2023년 11,638명에서 2030년 13,879명으로 증가하고, 공급은 2023년 7,006명에서 2030년 6,426명으로 감소하여 2040년에는 부족인원이 1만명을 넘는 것으로 예측되었다. 본 연구는 객관적인 데이터와 과학적 분석방법 및 논리적 추론을 통해 예측의 정확도를 제고하여 외항 상선해기사 인력 부족 문제를 해결하는데 유용한 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 경영정보학연구
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• 제16권3호
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• pp.161-177
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• 2014

기업신용등급은 금융시장의 신뢰를 구축하고 거래를 활성화하는데 있어 매우 중요한 요소로서, 오래 전부터 학계에서는 보다 정확한 기업신용등급 예측을 가능케 하는 다양한 모형들을 연구해 왔다. 구체적으로 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA)이나 다항 로지스틱 회귀분석(multinomial logistic regression analysis, MLOGIT)과 같은 통계기법을 비롯해, 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN), 사례기반추론(Case-based Reasoning, CBR), 그리고 다분류 문제해결을 위해 확장된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM)에 이르기까지 다양한 기법들이 학자들에 의해 적용되었는데, 최근의 연구결과들에 따르면 이 중에서도 다분류 SVM이 가장 우수한 예측성과를 보이고 있는 것으로 보고되고 있다. 본 연구에서는 이러한 다분류 SVM의 성능을 한 단계 더 개선하기 위한 대안으로 유전자 알고리즘(GA, Genetic Algorithm)을 활용한 최적화 모형을 제안한다. 구체적으로 본 연구의 제안모형은 유전자 알고리즘을 활용해 다분류 SVM에 적용되어야 할 최적의 커널 함수 파라미터값들과 최적의 입력변수 집합(feature subset)을 탐색하도록 설계되었다. 실제 데이터셋을 활용해 제안모형을 적용해 본 결과, MDA나 MLOGIT, CBR, ANN과 같은 기존 인공지능/데이터마이닝 기법들은 물론 지금까지 가장 우수한 예측성과를 보이는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안모형이 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제27권2호
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• pp.55-78
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• 2021

최근 인간과 상호작용할 수 있는 '소셜로봇'을 활용하여 복잡하고 다양한 사회문제를 해소하고 개인의 삶의 질을 제고하려는 시도가 주목받고 있다. 과거 로봇은 인간을 대신해서 산업 현장에 투입되고 노동력을 제공해주는 존재로 인식되었다. 그러나 오늘날의 로봇은 각종 산업분야를 관통하는 핵심 키워드인 'Smart'의 등장을 기점으로 인간과 함께 공존하며 사회적 교감이 가능한 '소셜로봇(Social Robot)'으로 그 개념이 확장되고 있다. 구체적으로 고객을 응대하는 서비스 로봇, 에듀테인먼트(Edutainment) 성격의 로봇, 그리고 인간과의 교감, 상호작용에 주목한 감성로봇 등이 출시되고 있다. 그러나 4차 산업혁명을 계기로 ICT 서비스 환경이 급격한 발전을 이룬 현재까지 소셜로봇의 대중화는 체감되지 않고 있다. 소셜로봇의 핵심 기능이 사용자와의 사회적 교감임을 고려하면, 소셜로봇의 대중화를 촉진하기 위해서는 기기에 적용되는 기술 이외의 요소들도 중요하게 고려할 필요가 있다. 본 연구는 로봇의 디자인 요소가 소셜로봇에 대한 소비자들의 구매를 이끌어내는데 중요하게 작용할 것으로 판단한다. 로봇의 외형이 유발하는 감성은 사용자의 인지, 추론, 평가와 기대를 형성하는 과정에서 중요한 영향을 미치며 나아가 로봇에 대한 태도와 호감 그리고 성능 추론 등에도 영향을 줄 수 있다. 그러나 소셜로봇에 대한 기존 연구들은 로봇의 개발방법론을 제안하거나, 소셜로봇이 사용자에게 제공하는 효과를 단편적으로 검증하는 수준에 머무르고 있다. 따라서 본 연구는 소셜로봇의 외형으로부터 사용자가 느끼는 감성이 소셜로봇에 대한 사용자의 태도에 미치는 영향을 검증해보고자 한다. 이때 서로 다른 출처의 이종 데이터 간 결합을 통하여 소셜로봇 디자인평가 모형을 구성한다. 구체적으로 소셜로봇의 외형에 대하여 사전에 구축된 ABOT Database로부터 다수의 소셜로봇에 대한 세 가지 정량적 지표 데이터를 확보하였다. 소셜로봇의 디자인 감성은 (1) 기존의 디자인평가 문헌과 (2) 소셜로봇 제품 후기와 블로그 등의 온라인 구전, (3) 소셜로봇 디자인에 대한 정성적인 인터뷰를 통해 도출하였다. 이후 사용자 설문을 통하여 각각의 소셜로봇에 대해 사용자가 느끼는 감성과 태도에 대한 평가를 수집하였다. 세부적인 감성 평가항목 23개에 대하여, 차원 축소 방법론을 통해 6개의 감성 차원을 도출하였다. 이어서 도출된 감성 차원들이 사용자의 소셜로봇에 대한 태도에 미치는 영향을 검증하기 위해 회귀분석을 수행하여 감성과 태도 간의 관계를 파악해 보았다. 마지막으로 정량적으로 수집된 소셜로봇의 외형에 대한 지표가 감성과 태도 간의 관계에 영향을 줄 수 있음을 검증하기 위해 조절회귀분석을 수행하였다. 기술적인ABOT Database 속성 지표들과 감성 차원들 간의 순수조절효과를 확인하고, 도출된 조절효과에 대한 시각화를 수행하여 외형, 감성, 그리고 태도 간의 관계를 다각적인 관점에서 해석하였다. 본 연구는 이종간 데이터를 연결하여 소셜로봇의 기술적 속성과 소비자 감성, 태도까지 변수 간 관계를 총체적으로 실증 분석했다는 점에서 이론적 공헌을 가지며, 소셜로봇 디자인 개발 전략에 대한 의사결정을 지원하기 위한 기준으로 소비자 감성의 활용 가능성을 제안하였다는 실무적 의의를 가진다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.499-505
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• 2015

TIA(: Trend Impact Analysis)는 발생될 가능성이 있는 미래의 예기치 못한 사건들을 식별하고 분석하기 위한 고급 예측 도구에 속한다. 적응적인 뉴로-퍼지 추론 시스템은 인공신경망의 일종으로 신경망과 퍼지 로직 원리를 모두 통합하고 보편적 추정되는 것으로 간주한다. 본 논문에서는 적응적인 뉴로-퍼지 추론 시스템을 사용하여 예기치 못한 사건에 관한 심각성의 정도를 추론하고 이를 시간의 함수로서 도입하여 예기치 못한 사건들의 출현 확률에 관해 보다 타당한 추정치를 얻는데 있다. 이러한 접근방식에 대한 배후 개념은 예기치 못한 사건이 갑자기 출현되는 것이 아니라 관련 사건이 가지고 있는 속성 값에 대한 건드림 혹은 변화가 기존 속성 값의 한계를 벗어나 마치 새로운 사건인 것처럼 등장할 수 있음을 전제로 하고 있다. ANFIS 접근 방식은 이러한 사건을 식별해서 예기치 못한 사건의 심각성의 정도를 추론하는데 매우 적절한 방식이라 할 수 있다. 속성들의 변화 값들은 확률적인 동적 모델 및 Monte-Carlo 방법을 사용하여 얻을 수 있다. 제안된 모델에 관한 타당성은 강 유역의 예상치 못한 가뭄에 따른 충격 추세 곡선을 기존 연구 결과와의 비교를 통해 나타낸다.

• 영재교육연구
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• 제17권1호
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• pp.1-26
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• 2007

본 연구의 목적은 중학교 수학 영재를 수학 창의적 문제해결력 검사로 판별할 때, 유창성만을 기준으로 수학 창의적 문제해결력을 채점하는 방식의 신뢰도와 타당도를 검증하는데 있다. 이를 위해서 수학영역에서의 직관적 통찰능력, 정보의 조직화 능력, 추론능력, 일반화 및 적용능력, 추상화능력, 공간화/시각화 능력, 반성적 사고력을 요구하는 문항들로 구성된 검사를 개발했다. 고급한 수학적 사고력을 요구하며 정답이 하나인 폐쇄적인 수학문항 10개와 다양한 답이 가능한 개방적인 수학 문항 5개를 영재교육기관의 교육대상자 선발과정에 지원한 중학교 1학년 1,032명에게 실시했다. 교사들은 각 문제에 대해 타당한 답을 제시한 빈도로 유창성을 채점했다. 학생들의 반응을 Rasch의 1모수 문항반응모형을 기반으로 한 BIGSTEPS로 분석했다. 문항반응 분석결과, 유창성만으로 측정한 창의성을 기준으로 한 영재교육대상자 선발의 신뢰도, 타당도, 난이도, 변별도가 모두 양호한 것으로 나타났다. 특히 덜 정의되고, 덜 구조화되고, 신선한 문제일수록 영재교육대상자 선발과정에 지원한 학생들의 수학 창의적 문제해결력을 평가하는데 양호한 문제임이 확인되었다. 이 검사는 영재교육원 지원생들이 영재학급 지원생들보다 창의적 문제해결력에서 더 우수함을 확인해주었다. 이로써 유창성만을 기준으로 수학 창의적 문제해결력을 채점하는 방식이 효율적이며, 타당하고 신뢰로울 수 있음을 확인해 주었다.

• 지능정보연구
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• 제17권1호
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• pp.37-52
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• 2011

공급사슬관리(SCM)는 공급사슬의 가치를 높이고 변화하는 환경에 더 민첩하게 적응할 수 있는 전략적인 접근방식이다. 공급사슬 파트너 간에 중단 없는 파트너쉽과 가치 창출을 위해서는 정보와 지식의 공유 및 적절한 파트너 선정기준이 적용되어야 한다. 따라서 파트너 선정 기준은 제품의 품질과 신뢰도를 유지하기 위해서 아주 중요하다. 제품의 각 부품은 적절한 공급 파트너를 통해서 공급된다. 파트너를 선정하는 기준은 기술적 능력, 품질, 가격, 지속성 등 여러 요인이 있다. 실제로 파트너 선정기준은 구성부품의 특성에 따라서 변화할 수 있다. 그 부품이 핵심 구성품이면 품질이 가격에 비해서 최고 우선순위가 된다. 표준부품은 낮은 가격이 우선순위를 가진다. 간혹 긴급 주문과 같은 예기치 못한 상황이 발생하면 우선순위가 변하게 된다. 따라서 SCM 파트너 선정 기준은 구성부품의 특성과 상황에 따라서 동적으로 결정 되어진다. 이 연구의 목적은 상황과 부품의 특성에 따라서 공급사슬 파트너쉽을 위한 온톨로지 모델을 제시하고자 하는 것이다. 변수의 불확실성은 퍼지이론을 이용하여 나타내고자 하였다. 부품별 우선순위와 상황변수는 웹 온톨로지 언어(OWL : Web Ontology Language)를 이용하여 모델링 하였다. 부품의 우선순위는 퍼지로직을 이용한 퍼지소속함수로 변환 되어진다. 온톨로지의 추론을 위해서 SWRL(Semantic Web Rule Language)을 이용하였다. 제안된 모델의 구현을 위해서 자동차 구성품인 스타트모터 부품을 대상으로 온톨로지를 구축하고 구성 부품별 우선순위에 따른 공급 파트너를 선정하는 과정을 제시하였다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제6권2호
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• pp.19-40
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• 2002

기존자료에 의하면 우리나라 유통업체 상표가 제조업체 상표에 비해 평균 23.3% 저렴하여 가격경쟁력을 갖는다고 한다. 하지만 유통업체 상표가 소매점 매출에서 차지하는 비율은 미국의 경우 25-30%에 육박하는 것으로 추산되는데 비해 우리나라는 아직 4% 정도로 미미한 수준이다. 그 이유를 본 연구에서는 유통업체 상표가 갖는 정보의 단서효과에서 찾고 있다. 유통업체 상표가 갖는 정보단서가 이의 선호로 연결되는 과정을 지각가치의 수단-목표모델로 설명하여 10개의 가설을 설정하였다. 가설은 E-마트 서부산점에서 포장소비재를 구입한 소비자를 대상으로 검증하였는데, 그 결과 중 흥미로운 것은 다음과 같다. 먼저, 외재단서 중 상표태도가 유통업체 상표의 정보단서로서 가장 중요하며, 지금까지 연구되지 않았던 내재단서가 정보단서로 중요함이 새로 밝혀졌다. 다음으로, 제조업체 상표를 준거가격으로 사용하는 지각가격도 유통업체 상표의 정보단서로 중요하였다. 끝으로, 정보단서와 선호를 연결하는 지각가치를 구성하는 두 요소인 지각품질과 지각희생 중 지각품질만이 유통업체상표 선호와 정(+)의 관계를 보여, 혁신층에 가까운 4%는 위험추구적 성향이 강함을 시사하고 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권4호
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• pp.323-339
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• 2010

임베디드 시스템은 오늘날 우리 일상에서 널리 사용되고 있고 그 중요성은 더욱 증대되고 있다. 이에 비례하여 임베디드 시스템의 복잡도와 이를 개발하려는 노력 또한 더욱 더 증가하고 있다. 하드웨어와 소프트웨어로 구성되어 있는 임베디드 시스템의 이질적인 특성은 시스템 개발 및 통합 시에 에러를 야기하는 주원인이 된다. 그 중에서도, 하드웨어와 소프트웨어 간의 인터페이스에서 발생하는 에러가 시스템 에러의 13%를 차지하고 있으며 이 비율은 더욱 증가하는 추세이다. 우리는 하드웨어와 소프트웨어 동시설계를 위한 실제적인 인터페이스 동시 검증 기법을 제안하고 이를 지원하는 도구를 구현하였다. 먼저, 이 논문은 하드웨어와 소프트웨어간의 상호작용을 기술할 수 있는 인터페이스 명세를 정의한다. 이 명세 방법은 하드웨어와 소프트웨어 서로간의 특성을 잘 표현할 수 있고, 소프트웨어 명세로부터 하드웨어 명세로의 변환이 가능하여 전체 시스템이 소프트웨어의 입장에서 기술될 수 있도록 한다. 둘째, 작성된 하드웨어 설계와 소프트웨어 설계에 대해 명시된 인터페이스의 의미대로 동작하는지를 검증하는 기법을 제시한다. 주어진 명세로부터 소프트웨어의 동작을 가정하고 이를 하드웨어 설계로 모델링하여 하드웨어 인터페이스에 대한 모델검증을 수행하고, 그 후 소프트웨어의 동작에 대해 검증을 수행하는 가정-보증 추론(assume-guarantee reasoning) 방식의 검증을 수행한다. 마지막으로 기존의 검증 연구들이 저수준의 인터페이스를 추상화하여 현실적 적용이 힘들었던 반면 우리는 디바이스 API, 디바이스 드라이버, 디바이스 컨트롤러 등의 저수준의 인터페이스 코드들을 자동으로 생성하여 검증된 하드웨어와 소프트웨어 코드가 바로 통합되어 시스템을 구축할 수 있는 실제적인 해결책을 제시한다.