부산지역 인공지능 산업 육성을 위한 AI 산업생태계 연구

배수현 ( Bae Soohyun ) , 김성신 ( Kim Sungshin ) , 정석찬 ( Jeong Seok Chan )  (사)한국빅데이터학회, 한국빅데이터학회지 [2020] 제5권 제2호, 121~133페이지(총13페이지)

본 연구는 최근 빠르게 발전하는 인공지능 기술의 변화 트렌드를 분석하고 향후 발전 방향을 전망함으로써 부산지역의 인공지능 신산업 육성 방향을 설정하고자 수행하였다. 방향 설정을 위해 수행하였다. 이를 위해 최근 빠르게 시장에 출시되고 있는 인공지능 기술의 동향을 조사하고 부산지역의 실태와 여건을 분석하였다. 시장에 출시되고 있는 인공지능 기술을 지역 특화산업에 활용하기 위한 지원책을 도출하고자 하였다. 인공지능은 ‘초연결’, ‘초지능’, ‘초융합’으로 대표되는 4차 산업혁명의 핵심 키워드로, 인공지능 기반의 데이터 활용 기술은 제조공정에서 서비스까지 다양한 분야에 활용될 수 있으며, 이를 통한 기술간·산업 간 장벽이 허물어지는 초융합의 시대로 접어들고 있다. 본 연구에서는 이러한 추세에 따라 부산을 인공지능 도시로 육성하기 위한 추진 방향을 주요 지자체 간...

TAG 4차 산업혁명, 빅데이터, 인공지능, 산업생태계, AI City, 신성장동력, Blockchain, Regulation-Free Zone, Industrial Ecosystem, Policy Research

다차원 데이터의 군집분석을 위한 차원축소 방법: 주성분분석 및 요인분석 비교

홍준호 ( Jun-ho Hong ) , 오민지 ( Min-ji Oh ) , 조용빈 ( Yong-been Cho ) , 이경희 ( Kyung-hee Lee ) , 조완섭 ( Wan-sup Cho )  (사)한국빅데이터학회, 한국빅데이터학회지 [2020] 제5권 제2호, 135~143페이지(총9페이지)

본 논문은 농식품 소비자패널 데이터에서 소비자의 유형을 나눌 때에 변수간 연관성이 많은 장바구니 분석에서 전처리 방법과 차원축소의 방법을 제안한다. 군집분석은 다변량 자료에서 관측 개체를 몇 개의 군집으로 나눌 때 널리 사용되는 분석기법이다. 하지만 여러 개의 변수가 연관성을 가진 경우에는 차원축소를 통한 군집분석이 더 효과적일 수 있다. 본 논문은 1,987 가구를 대상으로 조사한 식품소비 데이터를 K-means 방법을 사용하여 군집화하였으며, 군집을 나누기 위해 17개의 변수를 선정하였고, 17개의 다중공선성 문제와 군집을 나누기 위한 차원축소의 방법 중 주성분 분석과 요인분석을 비교하였다. 본 연구에서는 주성분분석과 요인분석 모두 2개의 차원으로 축소하였으며 주성분분석에서는 3개의 군집으로 나뉘었지만 분석하고자 하였던 소비 패턴에 대한 군집의 특성이 잘...

TAG 주성분 분석, 요인 분석, 차원 축소, 군집 분석, 패널데이터, PCA, Factor Analysis, Dimensionality Reduction, Clustering, Panel Data

빅데이터를 활용한 HPAI Virus 확산 예방 및 추적

최대우 ( Dae-woo Choi ) , 이원빈 ( Won-been Lee ) , 송유한 ( Yu-han Song ) , 강태훈 ( Tae-hun Kang ) , 한예지 ( Ye-ji Han )  (사)한국빅데이터학회, 한국빅데이터학회지 [2020] 제5권 제2호, 145~153페이지(총9페이지)

이 연구는 2018년도 정부(농림축산식품부)의 재원으로 농림식품기술기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구이다. 고병원성 조류인플루엔자(Highly Pathogenic Avian Influenza, HPAI)는 해외로부터 철새를 통해 유입되고 있으나 어떤 경로를 통해 농가에 확산하는지 정확히 밝혀진 바 없다. 그리고 발생 농가에서 유입되는 농가 간의 전이도 차량이 주요 원인이라고 추정할 뿐, 전파 주요 원인이 정확히 밝혀진 것은 아니다. 하지만 가장 빈번하게 농가에 방문하는 차량의 방문유형이 가축 운반 및 사료 운반과 같은 농가와 시설 간의 방문이기 때문에 발생 농가에 들른 차량과 시설의 관계를 분석할 필요가 있다. 본 논문 연구에서는 농림축산검역본부에서 제공하는 KAHIS(Korea Animal Health Integrate...

TAG 국가가축방역시스템, 고위험성 조류인플루엔자, Sankey diagram, Doc2Vec, TF-IDF, KAHIS, Korea Animal Health Integrated System, HPAI, Highly Pathogenic Avian Influenza

머신러닝을 활용한 서울시 중학생 진로성숙도 예측 요인 탐색

박정 ( Jung Park )  (사)한국빅데이터학회, 한국빅데이터학회지 [2020] 제5권 제2호, 155~170페이지(총16페이지)

본 연구의 목적은 서울시 중학생의 진로성숙도 예측 요인을 찾기 위해 머신러닝 기법(Decision Tree, Random Forest, XGBoost)을 서울교육종단연구 4∼6차년도 데이터에 적용하였다. 적용에 따라 도출된 세 가지 머신러닝 모형의 변수 중요도와 각 지표별 성능을 확인하였다. 또한 XGBoostExplainer 패키지를 활용하여 모형을 해석하였으며, 데이터 전처리와 분석 모두 R과 R Studio를 활용하였다. 그 결과 각 모형별로 변수 중요도 순위는 다소 차이가 있으나 ‘성취목표’, ‘창의성’, ‘자아개념’, ‘부모자녀와의 관계’, ‘회복탄력성’이 높은 순위를 보였다. 또한 XGBoostExplainer를 활용하여 패널별 진로성숙도에 정적·부적 영향을 주는 요인을 탐색하였고, ‘성취목표’가 진로성...

TAG 중학생, 진로성숙도, 머신러닝, 서울교육종단연구, Middle school students, Career maturity, Machine learning, Seoul Education Longitudinal Study, SELS

빅 데이터 기반의 상권 서비스 확장을 위한 설문조사시스템 설계 및 구현

이원철 ( Won-cheol Lee ) , 강만수 ( Man-su Kang ) , 김진호 ( Jinho Kim )  (사)한국빅데이터학회, 한국빅데이터학회지 [2020] 제5권 제2호, 171~186페이지(총16페이지)

우리나라의 영세 소상공인과 자영업자의 비중이 주요 선진국에 비해 과도하게 높고 빈번한 창업과 폐업이 반복되어 국가 경제에 막대한 피해를 초래하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 소상공인을 위한 다양한 연구가 진행 중이며, 정부는 소상공인을 위해 빅 데이터를 이용한 상권정보 분석 서비스를 제공하고 있다. 상권정보 분석 서비스 중 서울시에서 운영하는 우리마을가게 상권분석서비스는 소상공인 관련 빅 데이터 분석 서비스를 제공하기 위해 지속적인 서비스 개선을 진행하고 있다. 그러나 다양한 기관에서 제공받은 빅 데이터를 통합하여 서비스를 구축하였기 때문에 데이터 신뢰성의 한계, 데이터 분석의 한계, 서비스 구성의 한계가 존재한다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 논문에서는 빅 데이터 기반의 상권 서비스와 연계 분석이 가능한 위치기반 설문조사시스템을 제안한다. 제안...

TAG 빅 데이터, 소상공인, 설문조사시스템, 연계 분석, 상권정보, Big data, Micro-enterprises, Survey System, Linkage Analysis, Commercial district information

이동통신 데이터를 활용한 빅데이터 기반 역학조사지원 시스템

이민우 ( Min-woo Lee ) , 김예지 ( Ye-ji Kim ) , 이재진 ( Jae-jin Yi ) , 문규환 ( Kyu-hwan Moon ) , 황선배 ( Seonbae Hwang ) , 전용주 ( Yong-joo Jun ) , 함유근 ( Yu-kun Hahm )  (사)한국빅데이터학회, 한국빅데이터학회지 [2020] 제5권 제2호, 187~199페이지(총13페이지)

WHO는 3월 11일을 기준으로 COVID-19를 유행병으로 선포하였다. 국내에서는 27,000명의 확진자가 발생하였으며, 전세계적으로는 5,000만명이 넘는 확진자가 발생하였다. 이처럼 COVID-19으로 인한 감염이 확산되면서 역학조사의 중요성이 다시 한 번 대두되고 있는 상황이다. 하지만 지난 대구 경북 사례를 시작으로 다수의 확진자가 발생하였고, 현재 역학조사 방식에 한계가 있음을 인지하였다. 이에 질병관리본부는 스마트시티 데이터허브 기술을 활용한 역학조사 지원시스템을 개발하여 역학조사에 활용하였다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 역학조사 지원시스템의 일부로 대용량의 이동통신사 데이터를 처리하기 위한 빅데이터 기반 역학조사 지원 시스템이다. 본 시스템을 통해 기존에는 어려웠던 이동통신사 데이터의 이상치 처리나 2명 이상의 접...

TAG 빅데이터, 코로나 19, 역학조사 지원시스템, Big Data, COVID-19, Spark, NiFi, EISS

위치기반 서비스(Location-based Service)의 프라이버시 위험 대응에 있어 사용자 감정(Affect)의 역할

박종화 ( Jonghwa Park ) , 정윤혁 ( Yoonhyuk Jung )  (사)한국빅데이터학회, 한국빅데이터학회지 [2020] 제5권 제2호, 201~213페이지(총13페이지)

위험에 대한 인간의 반응은 인지적 요인뿐만 아니라 정서적 요인에도 유의미한 영향을 받는다는 경험적 연구에도 불구하고, 정보 프라이버시 연구에서는 감정적 요인의 역할이 제대로 규명되지 않고 있다. 본 연구는 정서적 관점에서 위치기반 서비스(Location-based service) 사용자의 프라이버시 위험에 대한 대응행위를 탐색하고자 한다. 구체적으로, 본 연구는 세 가지 유형의 개인정보 위협(수집, 해킹, 2차 사용), 두 가지 감정적 반응(걱정, 분노) 및 대응행위(지속적인 사용의도)의 관계를 탐색하였다. 이를 위해 위치기반 서비스(Location-based service) 사용자 552 명에 대해 설문조사를 실시하였다. 특정 개인정보 위협에 대한 인식과 특정 감정적 반응의 결합이 지속적 사용의도에 미치는 영향을 분석하기 위해 데이터마이닝...

TAG 정보 프라이버시, 감정적 요인, 대응행위, 설문조사, 연관규칙, Association rule, Emotion, Location-based service, Privacy

증권 금융 상품 거래 고객의 이탈 예측 및 원인 추론

나광택 ( Kwangtek Na ) , 이진영 ( Jinyoung Lee ) , 김은찬 ( Eunchan Kim ) , 이효찬 ( Hyochan Lee )  (사)한국빅데이터학회, 한국빅데이터학회지 [2020] 제5권 제2호, 215~229페이지(총15페이지)

산업 분야를 막론하고 머신러닝의 관심이 매우 높아지고 있으나, 머신러닝이 지닌 설명 불가능성은 여전히 문제로 남아있어 적극적인 업무 적용에 어려움이 있다. 본고에서는 증권사 금융 고객을 대상으로 이탈예측 모델 개발 사례를 소개하고 SHAP Value 기법을 사용하여 설명 가능한 머신러닝 모델 개발 시도와 해석 가능성 도출에 대한 연구 결과를 소개한다. 총 6가지 고객 이탈 모델을 비교 분석하였으며, SHAP Value와 고객의 자산 변화에 따른 유형 분류 및 데이터 분석을 통해 고객 이탈 원인을 추론한다. 본 연구 결과를 토대로, 향후 마케팅 담당자의 실제 고객 마케팅 수행에 있어 원인 추론이 가능한 이탈 예측 결괏값을 사용하고 고객별 마케팅 여부를 점검하는 등의 종합적 판단 지표로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

TAG 고객 이탈 예측모델, 머신러닝, 설명가능성, 원인 추론, Churn Prediction Model, Machine Learning, XAI, Causal Inference, SHAP Value

게임데이터를 이용한 승패예측 및 세분화된 변수 중요도 도출 기법

오민지 ( Min-ji Oh ) , 최은선 ( Eun-seon Choi ) , ( Som Akhamixay Oui ) , 조완섭 ( Wan-sup Cho )  (사)한국빅데이터학회, 한국빅데이터학회지 [2020] 제5권 제2호, 231~240페이지(총10페이지)

정보통신기술의 발달과 더불어 게임 산업이 성장하면서 유저의 게임데이터는 다양한 플레이 및 옵션에 따라 초 단위로 기록되며 방대한 양의 게임데이터를 빅데이터 기반으로 분석할 수 있게 되었다. 비즈니스와 결합하여 다양한 분야에서 수익창출을 위한 새로운 가치를 발견하는 것에 빅데이터를 활용하고 있지만, 게임 산업에서의 빅데이터 활용은 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 리그오브레전드의 게임데이터를 이용하여 라인 별 승패예측모형을 구축한 뒤 세분화 된 라인의 특성을 반영한 변수 중요도를 도출하여 일반 게임 유저가 승률을 올리기 위해 전적검색사이트를 이용하여 사전에 팀 구성원에 대한 정보를 제공받을 수 있도록 한다.

TAG 딥러닝, 게임데이터, 빅데이터, 앙상블, Deep Learning, Game Data, AOS, Aeon Of Srtife, Big Data, XGboost, Ensemble

해양 정보 빅데이터의 대국민 서비스 제공 방안: 정부기관 서비스의 사용자 요구 사항을 중심으로

김승민 ( Kim Seungmin ) , 박병용 ( Park Byoung Yong )  (사)한국빅데이터학회, 한국빅데이터학회지 [2020] 제5권 제2호, 241~255페이지(총15페이지)

우리나라는 3면이 바다로 해양을 활용하고 지키는 것이 국력의 근간이 된다고 볼 수 있다. 최근 IOT와 5G망에 보급되며, 통신 인프라를 바탕으로 다양한 정보를 제공하려고 하는 시도가 민,관에서 계속되고 있다. 본 연구에서는 정부 기관 ‘K’ 에서 제공하는 해양 정보 서비스(KOXX 웹서비스, KBH 웹서비스 AJH 앱서비스)의 서비스 개선을 목적으로 온라인 설문조사를 진행하였다. 온라인 설문조사를 통해 국민들의 해양정보 필요성에 대한 조사와 정보 수집에 주로 사용하는 사이트를 조사하였다. 아울러 정부기관 ‘K’ 에서 제공하는 KOXX 웹서비스, KBH 웹서비스, AJH 앱서비스의 사이트의 UX, UI 문제점과 개선점에 대한 설문조사를 이어서 진행 하였다. 정부기관 ‘K’ 의 해양정보 서비스에 대한 인지도와 사용 경험을 확인하였다. 이후...

TAG 해양 정보 빅데이터, 대국민 서비스 제공, Ocean Information Big Data, Providing public service

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