• 농약과학회지
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• 제7권3호
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• pp.228-237
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• 2003

우리 나라 단감의 미국 수출을 위하여 남부지방 단감 주산지에서 몇 가지 방제체계에 따른 미국 의 검역대상 해충 발생 및 수확과에서 해충류의 잔존 과수를 2001년부터 2002년까지 조사하였다. 적용 방제 체계는 농가관행 방제구, 미국의 이과(梨果)류 적용 가능 농약 위주의 MRL형 방제구와 국내 단감 고시 농약 위주의 방제구로 나누어 조사하였다. 2001년에는 MRL형 방제구와 내수형 방제구는 각 7회와 6회의 농약 살포를 하였으며 진주시 금산면의 관행 방제구는 6회, 김해시 진영읍의 관행방제구는 9 회의 농약을 살포하였다. 2002년에는 MRL형 방제구와 내수형 방제구를 진주시 금산면과 미천변에 각각 2개씩 설치하였는데 금산변에서는 8회 미천변에서는 7회의 농약 살포를 하였고, 김해시 진영읍의 관행 방제구에서는 9회의 농약을 살포하였다. 방제체계에 관계없이 미국측 검역대상 해충은 복숭아명나방 만이 발생하였다. 2001년 조사에서는 4개 과원에서 단감의 생육기에 복숭아명나방의 피해과가 확인되었으나, 수확기인 10월 중순에는 피해과가 발생하지 않았고, 수확과에서도 복숭아명나방은 발견되지 않았다. 2002년 조사에서는 하나의 과원에서 한 개의 피해과 만이 발견되어 단감원에서 복숭아명나방은 문제시되지 않았다. 수확과에서는 균식성 응애와 톡토기가 감꼭지 아래에서 발견되었는데, 2001년 조사에서는 정촌의 MRL형 적용 방제지에서 300과의 조사과 중 수상과에 136개, 1차선과과(내수용)에서 72개, 2차선과과(수출용)에서 63개의 응애 잔존과가 발견되어 높은 발생수를 보였다. 그러나 9월의 마지막 농약 살포시기에 살비제를 추가 한 2002년에는 미천의 MRL형 방제 적용지 2차 선과과에서 5개, 금산의 수출형 방제 적용지 2차 선과과에서 3개의 응애 잔존과가 확인되어 응애류 발생과수를 줄일 수 있었다. 노린재 피해과수는 2002년 조사에서 내수형 방제력 적용지 단감원이 노린재 대상 약재를 살포하지 않은 MRL형 방제력 적용지에 비하여 현저히 낮았다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.29-45
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• 2015

고객반응 예측모형은 마케팅 프로모션을 제공할 목표고객을 효과적으로 선정할 수 있도록 하여 프로모션의 효과를 극대화 할 수 있도록 해준다. 오늘날과 같은 빅데이터 환경에서는 데이터 마이닝 기법을 적용하여 고객반응 예측모형을 구축하고 있으며 본 연구에서는 사례기반추론 기반의 고객반응 예측모형을 제시하였다. 일반적으로 사례기반추론 기반의 예측모형은 타 인공지능기법에 비해 성과가 낮다고 알려져 있으나 입력변수의 중요도에 따라 가중치를 상이하게 적용함으로써 예측성과를 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 프로모션에 대한 고객의 반응여부에 영향을 미치는 중요도에 따라 입력변수의 가중치를 산출하여 적용하였으며 동일한 가중치를 적용한 예측모형과의 성과를 비교하였다. 목욕세제 판매데이터를 사용하여 고객반응 예측모형을 개발하고 로짓모형의 계수를 적용하여 입력변수의 중요도에 따라 가중치를 산출하였다. 실증분석 결과 각 변수의 중요도에 기반하여 가중치를 적용한 예측모형이 동일한 가중치를 적용한 예측모형보다 높은 예측성과를 보여주었다. 또한 고객 반응예측 모형과 같이 실생활의 분류문제에서는 두 범주에 속하는 데이터의 수가 현격한 차이를 보이는 불균형 데이터가 대부분이다. 이러한 데이터의 불균형 문제는 기계학습 알고리즘의 성능을 저하시키는 요인으로 작용하며 본 연구에서 제안한 Weighted CBR이 불균형 환경에서도 안정적으로 적용할 수 있는지 검증하였다. 전체데이터에서 100개의 데이터를 무작위로 추출한 불균형 환경에서 100번 반복하여 예측성과를 비교해 본 결과 본 연구에서 제안한 Weighted CBR은 불균형 환경에서도 일관된 우수한 성과를 보여주었다.

• 지능정보연구
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• 제21권3호
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• pp.79-99
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• 2015

부도 예측은 회계와 재무 분야에서 꾸준히 연구되고 있는 분야이다. 초기에는 주로 다중판별분석(multiple discriminant analysis)와 로짓 분석(logit analysis)과 같은 통계적 방법을 이용하였으나, 1990년대 이후에는 경영 분야의 분류 문제를 위해 많은 연구자들이 인공신경망(back-propagation neural network), 사계기반추론(case-based reasoning), 서포트 벡터 머신(support vector machine) 등과 같은 인공지능을 통한 접근법을 이용하여 통계적 방법보다 분류 성과 측면에서 우수함을 입증해왔다. 기존의 기업의 부도에 관한 연구에서 많은 연구자들이 재무비율을 이용하여 부도 예측 모형을 구축하는 것에 초점을 맞추어왔다. 부도예측에 관한 연구가 꾸준히 진행되고 있는 반면, 부도의 세부적인 유형을 예측하여 제시하는 것에 대한 연구는 미흡한 실정이었다. 따라서 본 연구에서는 수익성, 안정성, 활동성 지표를 중심으로 국내 비외감 건설업 기업들의 부도 여부뿐만 아니라 부도의 세부적인 유형까지 예측 가능한 모형을 개발하고자 한다. 본 연구에서는 부도 유형을 예측하기 위해 두 개의 인공신경망 모형을 결합한 하이브리드 접근법을 제안하였다. 첫 번째 인공신경망 모형은 부도예측을 위한 역전파 인공신경망을 이용한 모형이며, 두 번째 인공신경망 모형은 부도 데이터를 몇 개의 유형으로 분류하는 자기조직화지도(self-organizing map)을 이용한 모형이다. 실험 결과를 통해 정의된 5개의 부도 유형인 심각한 부도(severe bankruptcy), 안정성 부족(lack of stability), 활동성 부족(lack of activity), 수익성 부족(lack of profitability), 회생 가능한 부도(recoverable bankruptcy)는 재무 비율에 따라 유형별로 상이한 특성을 갖는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과를 통해 신용 평가 분야의 연구자와 실무자들이 기업의 부도의 유형에 대한 유용한 정보를 얻을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제18권1호
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• pp.23-38
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• 2012

온라인 쇼핑몰은 인터넷을 통해 손쉽게 접근이 가능하기 때문에, 최초 구매의사가 발생한 시점으로부터 이에 대한 실제 구매가 실현되기까지의 기간이 오프라인 쇼핑몰에 비해 비교적 짧게 나타난다. 즉 오프라인 쇼핑몰의 경우 구매희망 물품을 바로 구매하기 보다는 몇 개의 물품들을 모아서 구매하는 행태가 일반적이다. 하지만, 인터넷 쇼핑몰의 경우 단 하나의 물품만을 포함하고 있는 주문이 전체 주문의 절반 이상을 차지한다. 따라서 온라인 쇼핑몰 데이터의 장바구니 분석에 전통적 데이터마이닝 기법을 그대로 적용할 경우, Null Transaction의 수가 지나치게 많음으로 인해 합리적 수준의 지지도(Support)를 만족시키는 규칙을 찾는 것이 매우 어렵게 된다. 이러한 이유로 온라인 데이터를 사용한 많은 연구는 동시성 기준을 여러 방법으로 확장하여 사용하였는데, 이들 동시성 기준은 명확한 근거나 합의 없이 연구자의 상황에 따라 임의로 선택된 측면이 있다. 따라서 본 연구에서는 온라인 마켓 분석에 적용되는 구매의 동시성 기준을 정확도 측면에서 평가함으로써, 구매의 동시성 기준 선정을 위한 근거를 제시하고자 한다. 또한 동시성 기준의 정확도가 고객의 평균 구매간격에 따라 상이하게 나타나는 것을 파악하여, 향후 고객의 특성에 따른 차별화된 추천 시스템 구축을 위한 기본 방향을 제시하고자 한다. 이를 위해 국내 대형 인터넷 쇼핑몰의 최근 2년간 실제 거래 내역을 대상으로 실험을 수행하였으며, 실험 결과 단골 고객의 구매 추천을 위한 분석의 경우 추천 범위와 분석 데이터의 동시성 기준을 맞추어 연관규칙을 도출하는 것이 바람직하며, 비단골 고객의 경우 대부분의 추천 범위에 대해서 분석 데이터의 동시성 기준을 비교적 길게 설정하여 연관규칙을 도출하는 것이 바람직한 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.47-60
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• 2012

비디오 데이터는 구조화되지 않은 복합 데이터의 형태를 지닌다. 이러한 비디오 데이터의 효율적인 관리 및 검색을 위한 비디오 데이터 구조화의 중요성이 대두되면서 콘텐츠 내 시각적 특징을 기반으로 비디오 씬(scene)을 탐지하고자 하는 연구가 활발히 진행되었다. 기존의 연구들은 주로 색상 정보만을 이용하여 샷(shot) 간의 유사도 평가를 기반한 클러스터링(clustering)을 통해 비디오 씬을 탐지하고자 하였다. 하지만 비디오 데이터의 색상 정보는 노이즈(noise)를 포함하고, 특정 사물의 개입 등으로 인해 급격하게 변화하기 때문에 색상만을 특징으로 고려할 경우, 비디오 샷 혹은 씬에 대한 올바른 식별과 디졸브(dissolve), 페이드(fade), 와이프(wipe)와 같은 화면의 점진적인 전환(gradual transitions) 탐지는 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 프레임(frame)의 컬러 히스토그램과 코너 에지, 그리고 객체 컬러 히스토그램에 해당하는 시각적 특징을 기반으로 동일한 이벤트를 구성하는 의미적으로 유사한 샷의 클러스터링을 통해 비디오 씬을 탐지하는 방법(Scene Detector by using Color histogram, corner Edge and Object color histogram, SDCEO)을 제안한다. SDCEO는 샷 바운더리 식별을 위해 컬러 히스토그램 분석 단계에서 각 프레임의 컬러 히스토그램 정보를 이용하여 1차적으로 연관성 있는 연속된 프레임을 샷 바운더리로 병합한 후, 코너 에지 분석 단계에서 병합된 샷 내 처음과 마지막 프레임의 코너 에지 특징 비교를 통하여 샷 바운더리를 정제하여 최종 샷을 식별한다. 키프레임 추출 단계에서는 샷 내 프레임간 유사도 비교를 통해 모든 프레임과 가장 유사한 프레임을 각 샷을 대표하는 키프레임으로 추출한다. 그 후, 비디오 씬 탐지를 위해, 컬러 히스토그램과 객체 컬러 히스토 그램에 해당하는 프레임의 시각적 특징을 기반으로 상향식 계층 클러스터링 방법을 이용하여 의미적인 연관성을 지니는 샷의 군집화를 통해 비디오 씬을 탐지하는 방법이다. 본 논문에서는 SDCEO의 프로토 타입을 구축하고 3개의 비디오 데이터를 이용한 실험을 통하여 SDCEO의 효율성을 평가하였고 샷 바운더리 식별의 성능의 정확도는 평균 93.3%, 비디오 씬 탐지 성능의 정확도는 평균 83.3%로 만족할만한 성능을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.67-88
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• 2019

웹툰은 인터넷의 특징적 요소들을 활용하여 제작되는 만화 콘텐츠를 온라인 환경에서 소비 가능한 형태로 유통하는 한국형 디지털 만화 플랫폼이다. 최근 웹툰 산업의 급격한 성장과 함께 웹툰 콘텐츠의 공급량이 기하급수적으로 증가함에 따라, 효과적인 웹툰 콘텐츠 추천 방안의 필요성이 커지고 있다. 웹툰은 회화적 요소와 문학적 요소, 디지털 요소의 복합적 산물로서, 독자로 하여금 재미를 느끼게 하고 웹툰이 연출하는 상황에 이입·공감하게 하는 등 소비자의 감성을 자극하는 디지털 콘텐츠 상품이다. 따라서 웹툰이 소비자에게 전달하는 감성이 소비자가 웹툰을 선택함에 있어 중요한 기준으로 작용할 것이라 기대할 수 있다. 본 연구는 기존에 충분히 논의되지 않았던 소비자 감성을 중심으로, 웹툰 콘텐츠의 효과적인 추천을 지원할 수 있는 소비자 감성 패턴맵의 개발을 목적으로 한다. 본 연구의 수행을 위해 '네이버 웹툰' 플랫폼에서 서비스되는 200개 작품에 대한 메타데이터와 소비자 감성어휘 정보를 수집하였다. 분석 목적에 부합하지 않는 작품을 제외한 127개 작품에 대해 488개의 감성어휘가 수집되었다. 이후 수집된 감성어휘들 간 유사감성 통합, 중복감성 배제 과정을 Bottom-up 접근으로 수행하여 총 63개 감성유형으로 축소된 웹툰 특화 감성지표를 구축하였다. 구축한 감성지표에 대한 탐색적 요인분석을 수행하여 웹툰 유형을 분류할 수 있는 3개의 중요 차원을 도출하고, 이를 기준으로 K-Means 클러스터링을 수행하여 전체 웹툰을 4개 유형으로 분류하였다. 각각의 유형에 대해 웹툰-감성 2-Mode 네트워크를 구축하여 웹툰 유형별로 나타나는 감성 패턴의 특징을 살펴보았으며, 프로파일링 분석을 통해 웹툰 유형별 인사이트와 실무적으로 의미 있는 전략적 시사점을 도출할 수 있었다. 본 연구의 결과를 통해 웹툰의 추천 및 분류의 영역에서 소비자 감성의 활용 가능성을 확인하고, 웹툰 생태계 내 구성원들이 소비자를 보다 잘 이해하고 전략을 수립할 수 있도록 돕는 가이드라인을 제시하였다는 점에서 의의가 있다.

• 한국조경학회지
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• 제39권1호
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• pp.35-45
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• 2011

서울의 도시경관은 경제성장과 함께 급속하게 성장하고 변화하였다. 서울시는 건축물 난립으로 인하여 경관이 훼손되는 것을 보호하기 위하여 고도지구를 지정하여 도시경관을 보전 관리하기 시작하였다. 도시경관을 보전하기 위한 최고고도지구 지정은 그 목적이 명확하고 규제가 단순하여 시행 및 관리가 용이하지만, 규제 높이에 대한 객관적인 근거가 부족하여 설득력이 부족하다. 또한 일률적인 규제로 인하여 획일적인 경관을 형성하고 재산권 제약 및 지역발전 저해 등으로 인하여 주민으로부터 민원을 발생시키고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 많은 연구가 진행되고 있으나, 여전히 일률적인 기준에 의하여 규제되고 있어 보다 객관적이고 합리적인 경관고도 기준 도출이 필요하다. 따라서 본 연구는 국립공원의 자연경관을 보호하기 위한 목적으로 지정되어 있는 북한산 인근의 최고고도지구를 사례 대상지로 선정하여 자연경관의 훼손을 최소화하면서 인공경관과 자연경관이 조화를 이룰 수 있는 경관고도를 제시하고자 하였다. 이를 위하여 문헌조사를 통한 경관고도 기준의 유형 중 절대높이 기준, 조망선 기준, 사선제한 기준에 대하여 파악하고, 경관고도 설정 기본 원칙을 수립하였으며, 북한산 인근의 최고고도지구의 현황 및 문제점을 파악한 후 강북구를 적용 대상지로 선정하여 설문조사를 통하여 우수 조망점과 조망축을 파악하였다. 문헌조사를 통하여 파악한 경관고도 기준의 유형을 기초로 하여 강북구 최고고도지구의 구역을 세분화함으로써 각 구역에 적합한 경관고도 기준을 도출하였다. 도출된 기준은 3차원 시뮬레이션을 통하여 적용해 봄으로써 최종 경관고도를 제시하였다.

• 시큐리티연구
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• 제43호
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• pp.205-230
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• 2015

2010년 이후부터 성범죄자 신상정보 등록기간이 20년으로 확대되는 등 지역사회 내에서 성범죄자에 대한 지도, 관리를 강화하려는 경향이 점차 뚜렷해지고 있다. 그러나 성범죄자의 범죄행동 패턴 및 인구사회학적 특징, 그리고 보호관찰 취소 요인 관련 연구는 많지 않은 상황이다. 이에 본 연구에서는 2013년에 서울보호관찰소에서 형이 종료된 성범죄자의 공식 판결문 및 보호관찰기록을 바탕으로, 성범죄자의 경고장 발송에 영향을 미치는 요인을 로지스틱 회귀분석 모델로 분석하고자 하였다. 무엇보다도 성범죄자에 대한 경고장 발송 요인이 일반범죄자의 그것과 어떻게 다른지 살펴보고 두 모델을 비교 분석하는데 연구의 초점을 두었다. 로지스틱 회귀분석 결과, 성범죄자 집단에서는 보호관찰 준수사항 위반으로 인한 경고장 발송 가능성이 과거 전과횟수에 영향을 받아 유의미하게 증가하는 것으로 나타났다. 달리 말하면, 성범죄자의 경우 인구사회학적 변인(연령, 혼인관계, 직장유형)이나 가해자-피해자 관계, 보호관찰 부가처분 등의 관련 변인이 준수사항 위반 가능성에 영향을 미치지 못하고, 오로지 성범죄자의 전과횟수만 경고장 발송 가능성을 증가시키는 것으로 볼 수 있다. 반면, 일반범죄자 집단에서는 성범죄자 모델과 달리 혼인상태나 무직 상황, 가해자-피해자 낯선 사람 관계 여부, 폭력행동 여부, 사회봉사명령 및 수강명령 부가처분 여부가 경고장 발송 가능성에 영향을 미치는 핵심 요인인 것으로 볼 수 있다. 이하 분석 결과와 관련된 정책적 논의를 심도 있게 다루어 본다.

• 시큐리티연구
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• 제42호
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• pp.361-391
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• 2015

2014년 11월 19일 개정된 "정부조직법"에 따라 해양경찰청은 해양수산부 독립외청에서 국민안전처 소속 해양경비안전본부(이하 "해양경비안전본부"라 한다)로 개편되었으며, 분장사무와 관련해서는 해양경찰청장의 소관사무 중 수사 및 정보에 관한 사무 일부를 경찰청장이 승계하였다. 이는 해양경찰권 행사의 주체가 종전 해양경찰청에서 해양경비안전본부와 경찰청으로 이원화된 것을 의미한다. 한편, 이 같은 국가행정기관의 조직 개편은 해양경찰권을 행사하는 수사 기관의 직무범위 및 수사 관할에 영향을 미치게 되면서 조직변화를 통해 발생된 여러 사안들에 대한 검토과제를 동시에 수반하게 되었다. 다시 말해서 "정부조직법" 개정에 따라 해양경찰청은 해양경비안전본부로의 조직 개편과 함께 해양범죄에 대한 수사 정보 활동의 관할 영역이 축소되는 등의 변화를 가져왔다. 하지만 이러한 조직 개편은 정치권 및 정부의 이해관계에 따라 해양경찰청의 조직 특성 및 법적 자격 등을 종합적으로 고려하지 못하고 있다. 즉 "형사소송법" 등 현행 관련 법체계와의 상호 검토는 물론 안정적인 해양경찰권을 행사하기 위한 제도적 준비과정 없이 이루어진 것이다. 결국 이번 "정부조직법"의 개정은 강력한 재난안전 컨트롤타워 구축을 통하여 종합적이고 신속한 재난안전 대응 및 수습체계를 마련하기 위한 조치의 일환이기는 하나, 세월호 사고와 관련해서 나타난 조직구성에 따른 운영체계상의 문제점을 중심으로 지엽적인 측면만을 반영하고 있으며, 다른 사회적 요소(제도, 조직의 특성 등)들과의 종합적인 검토는 간과한 것으로 사료된다. 따라서 본 논문에서는 해양경찰청의 조직 개편에 따라 재평가되어야할 사안들에 대해 구체적으로 검토해 보고자 한다. 이는 해양경찰권을 행사하는 정부기관의 업무를 실질적으로 좀 더 명확히 해서 국민에게 법적 안정성을 제공하기 위한 것이다.

• 대한교통학회지
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• 제22권6호
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• pp.133-144
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• 2004

안전측면에서 교통류를 효율적으로 운영${\cdot}$관리하기 위해서는 교통류의 위험정도를 명확하게 판단할 수 있는 기준 및 모형개발이 필요하다. 이를 위해, 본 연구에서는 불완전한 추종으로 인해 발생할 수 있는 교통류 위험을 후미추돌위험의 관점에서 파악하였다. 과거 사고 예측 및 도로위험도 평가모형의 경우 운전자 반응을 고려하지 않았기 때문에, 모형의 신뢰성에 다소 문제가 있는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 이러한 한계 및 문제점을 극복하기 위해 사고발생 가능성이라는 개념을 도입함으로써 위험과 사고 사이에 존재하는 운전자 반응을 모형에 반영하였다. 즉, 추종이론 및 안정성 이론을 바탕으로 후미추돌과 관련된 미시적 변수 즉, 운전자의 반응시간과 감속도를 반영하여 운전자를 고려한 모형을 개발하였다. 위험도를 대표할 수 있는 지표 개발을 위해 소음영향평가에서 사용되는 척도를 활용하였으며, 상대적인 위험도 우위를 평가하기 위해 위험강도 및 지속시간을 고려한 ‘등가위험도’를 개발하였다. 서울시 도시고속도로를 대상으로 직접 실험${\cdot}$조사를 수행하였으며, 미시적 교통류 자료수집을 위해 직접 실험차량을 제작하였다. 수집된 자료를 바탕으로 구간별, 차로별, 교통상황별 위험도를 도출하였다. 모형에 의해 도출된 위험도를 해당구간에서 수집된 차로별 사고자료와 비교하여 본 결과, 교통상황 및 사고자료 패턴과 일치하는 결과를 보여주었다. 본 연구에서 개발된 모형은 안전진단 및 도로설계에서부터 첨단안전차량 제어알고리즘의 안전성평가에 이르기가지 다양한 분야에서 활용될 수 있다.