수입식품 빅데이터를 이용한 부적합식품 탐지 시스템에 관한 연구

조상구 ( Cho Sanggoo ) , 최경현 ( Choi Gyunghyun )  사)한국빅데이터학회, 한국빅데이터학회지 [2018] 제3권 제2호, 19~33페이지(총15페이지)

FTA체결의 증가, 식품교역 증가 및 소비자의 다양한 식품 선호도 등으로 농축수산물 및 가공식품의 수입량은 매년 증가하고 있는 추세이다. 수입식품의 안전성을 확인하는 정밀검사는 전체 수입식품건수 대비 20%정도를 차지하고 계속 증가하고 있는 반면에 정부의 수입안전관리에 필요한 예산과 인력은 그 한계점에 다다르고 있다. 수입식품 안전사고가 발생하게 되면 막대한 사회적, 경제적 손실을 야기할 수 있으므로 수입식품의 수입허용여부를 정확하게 예측하여 선제 대응하는 것은 수입안전관리의 효율성과 경제성을 획기적으로 높일 수 있게 된다. 식품분야에서는 이미 엄청난 양의 정형 데이터가 과거로부터 쌓여 왔으며 이에 대한 충분한 분석을 통한 활용은 아직은 부족한 것이 현실이다. 전체 수입건수와 중량 중에서 차지하는 가공식품의 비중은 평균 75%에 달하고 있어 식품분야에서도...

TAG 수입식품, Gaussian Naive Bayes 예측모형, 부적합 탐지 모형, Import food, Gaussian Naïve Bayes classifier, Predictive system

서울 치킨집 폐업 예측 모형 개발 연구

방준아 ( Junah Bang ) , 손광민 ( Kwangmin Son ) , 이소정 ( So Jung Ashley Lee ) , 이현근 ( Hyeongeun Lee ) , 조수빈 ( Subin Jo )  사)한국빅데이터학회, 한국빅데이터학회지 [2018] 제3권 제2호, 35~49페이지(총15페이지)

대한민국에서 치킨집은 전 세계 맥도날드 매장 수보다 많을 정도로 자영업의 큰 비중을 차지하는 창업업종이다. 치킨집은 꾸준히 생겨나고 있지만, 소상공인의 창업 후 폐업률은 3년 62%, 5년 71%에 육박하는 것으로 나타났다[4]. 특히, 숙박 및 음식점의 경우 70%가 3년을, 82%가 5년을 버티지 못하는 것으로 집계되었다[1]. 이에 본 연구는 ‘서울 치킨집 폐업 예측 모형’을 개발하여, 예비창업자가 개업 후보지를 선정하는 의사결정 과정에 도움을 주고자 하였다. 먼저 행정자치부 지방행정 인허가 데이터의 업소별 개·폐업신고 일자를 중심으로 다양한 변수를 수집하였다. 이후 다양한 분류 알고리즘을 적용하고, 예측 모형의 성능을 비교하였다. 그 결과, 인공신경망(Neural Networks)이 가장 높은 정확도를 보였지만 특이도와 민감도가...

TAG 자영업, 치킨집, 폐업, 예측 모형, 기계학습, Entrepreneurship, Restaurant, Survival, Machine Learning, Predictive Model

랜드마크 항공 사진을 이용한 관광 경험과 색채 연관성 분석

윤승식 ( Seungsik Yoon ) , 도진우 ( Jinwoo Do ) , 강주영 ( Juyoung Kang )  사)한국빅데이터학회, 한국빅데이터학회지 [2018] 제3권 제2호, 51~57페이지(총7페이지)

본 연구는 관광지를 선택할 때 중요한 관광 경험 중 시각적 요소에 해당하는 색상과 관광 경험 사이의 유효한 연관성을 찾는 것에 있다. 즉 관광지별로 대표되는 색상이 실제 관광지에 대한 경험과 관련이 있는지 찾아봄으로써, 시각적 요소 중 색채의 영향력에 대해 살펴보고자 하였다. 관광지 색상을 추출하기 위해 본 연구에서는 관광지별 랜드마크 항공 사진을 사용하였고, 기술표준원의 한국 표준색 색채 분석 도구인 KSCA를 이용하여 주요 배색을 추출하였다. 그리고 색상과 색상별 형용사 간의 관계를 매칭한 IRI image scale을 통해 관광지별 주요 색상에 대한 형용사를 추출하였다. 관광 경험은 색상을 추출한 관광지에 대한 Tripadvisor 리뷰를 분석하여 주요 키워드를 도출해 내었다. 항공 사진의 유효성 검증을 위해 Tripadvisor에서 제공하는 대표...

TAG IRI Image Scale, 색채 | 트립어드바이저, 항공사진, 관광업, 리뷰, 텍스트마이닝, Color, TripAdvisor, Aerial Photo, Tourism, Review, Textmining

딥러닝을 이용한 열 수요예측 모델 개발

서한석 ( Han-seok Seo ) , 신광섭 ( Kwangsup Shin )  사)한국빅데이터학회, 한국빅데이터학회지 [2018] 제3권 제2호, 59~70페이지(총12페이지)

특정 지역의 고객을 대상으로 열을 공급하는 지역난방 서비스의 안정적인 운영을 위해서는 단기간의 미래수요를 보다 정확하게 예측하고, 효율적인 방법으로 생산 및 공급하는 것이 무엇보다 중요하다. 그러나 열 소비에 영향을 미치는 요소가 매우 다양할 뿐만 아니라 개별 소비자 및 지역적 특성에 따라 소비 형태가 달라지기 때문에 일반적인 상황에도 적용될 수 있는 범용적 열 수요 예측 모형을 개발하는 것은 매우 어렵다. 따라서 본 연구에서는 실시간으로 확보할 수 있는 제한적인 정보만을 바탕으로 딥러닝 기법을 활용한 수요예측 모형을 개발하고자 한다. 해당 지역의 외기온도와 날짜로만 구성된 과거 데이터를 입력 변수로 하여 텐서플로의 인공신경망을 학습시키는 방법으로 수요 예측 모형을 개발하였다. 기존의 회귀분석 기법을 통해 예측된 수요의 정확도와의 비교를 통해 제안된 모델의...

TAG 딥러닝, 인공지능, 수요예측, 텐서플로, Deep Learning, AI, Demand Forecasting, Tensorflow

머신러닝과 샘플링을 이용한 강원도 지역 산불발생예측모형 개발

채경재 ( Kyoung-jae Chae ) , 이유리 ( Yu-ri Lee ) , 조용주 ( Yong-ju Cho ) , 박지현 ( Ji-hyun Park )  사)한국빅데이터학회, 한국빅데이터학회지 [2018] 제3권 제2호, 71~78페이지(총8페이지)

본 연구는 산불 발생 예측 모형의 정확도를 높이기 위해 머신러닝 기법을 적용한 연구이다. 산불 피해 면적이 가장 큰 강원도를 중심으로 2003년부터 2016년까지 총 14년의 산불 자료를 이용하였다. 기상자료의 오차를 줄이기 위해 강원도를 9개의 구역으로 나누어 각 구역 관측소의 기상자료를 이용하였다. 9개의 구역으로 나누어 각 구역의 산불 예측 모형을 만들게 되면 산불이 발생한 날(majority)과 산불이 발생하지 않은 날(minority)의 비율 차이가 큰 불균형 문제가 발생한다. 불균형 문제에서는 모델의 성능이 떨어지는 현상이 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해 여러 샘플링 방법을 적용하였다. 또한 모델의 정확도를 높이기 위해 캐나다 산불 기상 지수(FWI)의 5가지 지수를 파생변수로 사용하였다. 모델링 방법은 통계적 방법인 로지스틱 회...

TAG 캐나다 산불 기상 지수(FWI), 머신러닝 모델, 샘플링, 불균형 데이터, Forest fire Weather Index(FWI), Machine learning model, sampling, imbalanced data

챗봇을 이용한 Legacy 환경의 Digital Transformation

장정호 ( Jeong-ho Jang ) , 김진수 ( Jin-soo Kim ) , 이강윤 ( Kang-yoon Lee )  사)한국빅데이터학회, 한국빅데이터학회지 [2018] 제3권 제2호, 79~85페이지(총7페이지)

챗봇의 활용도가 점점 커지고 AI 시장이 커지면서, 많은 기업 들이 관심을 가지고 있다. 그리고 누구나 챗봇을 만들 수 있게, 기업들이 챗봇 빌드 서비스를 제공함으로써 성장에 더욱 박차를 가하고 있다. 이렇게 쉽게 챗봇을 만들어 메신저 플랫폼에서 서비스 할 수 있게 됨으로써 기존 애플리케이션 시장에 변화가 일어나고 있다. 본 논문에서는 기존 DB 기반 애플리케이션들을 메신저 플랫폼 기반 애플리케이션으로 설계 및 구현하는 방법론을 제시하고, 실제 구현 시 고려해야 할 사항을 정리하여, 최적의 시스템 구조를 제공한다. 이러한 방법론에 따라 교육 과정에서 수강생들에게 정보를 제공하는, 교육 Advisor의 역할을 하는 챗봇을 설계 및 구현하였다. 구현한 애플리케이션은 사용자들이 원하는 정보를 사용자의 관점에서 객관화하여 대화형 인터페이스를 통해 신속하고 직...

TAG 챗봇, 디지털 혁신, 인지 서비스, Chatbot, Digital Transformation, Cognitive Service

빅데이터를 활용한 공공계약의 입찰참가자수 영향요인 분석

최태홍 ( Tae-hong Choi ) , 이경희 ( Kyung-hee Lee ) , 조완섭 ( Wan-sup Cho )  사)한국빅데이터학회, 한국빅데이터학회지 [2018] 제3권 제2호, 87~99페이지(총13페이지)

본 연구는 공공계약의 여러 가지 형태 중 나라장터(KONEPS)를 통해 체결된 물품구매, 용역, 시설공사 등의 계약 자료를 수집하여 공공계약에서 입찰참가자수의 영향요인을 분석한다. 공공계약에서 입찰참가자수가 중요한 이유는 경쟁성 확보를 통한 합리적 계약 체결여부를 판단하는 최소한의 기준이 될 수 있으며, 발주기관의 예산절감 또는 입찰참가자의 수익성과 밀접한 관계가 있기 때문이다. 연구 목적은 공공계약에서 입찰참여자들의 입찰참여 여부는 어떤 요인에 의해 결정되는지를 분석하여 현재 공공계약에서 입찰참여에 관한 문제점과 정책적 시사점을 제시하기 위한 것이다. 본 연구는 5만여 공공기관이 나라장터로 발주하여 30만여 개인사업자 및 법인이 참여한 435만여 물품구매, 용역, 시설공사 등 많은 계약 건을 비교·분석함으로써 기존의 샘플링 기반 연구와의 차별성을 ...

TAG 공공계약, 공고일수, 예산금액, 계약방법, 낙찰방법, 입찰참가자수, public contract, budget amount, contract method, duration of bidding notice, winning bid method, number of bidders

기계학습을 활용한 데이터 기반 경찰신고건수 예측

최재훈 ( Jaehun Choi )  사)한국빅데이터학회, 한국빅데이터학회지 [2018] 제3권 제2호, 101~112페이지(총12페이지)

본 연구는 기계학습의 하나인 신경망 분석과 음이항 회귀분석을 활용하여 경찰신고건수를 예측하고자 2016년 6월부터 2017년 5월까지 충남지방경찰청에 접수된 112신고 데이터를 이용하여 예측모델을 개발하였다. 모델을 개발하기 위해 경찰신고건수에 영향을 줄 수 있는 시간, 휴일, 휴일 전날, 계절, 기온, 강수량, 풍속, 관할면적, 인구, 외국인 수, 단독주택비율, 기타주택비율 변수 등을 활용하였다. 변수의 종류에 따라 몇몇은 경찰신고건수와 양의 상관관계 또는 음의 상관관계가 확인되었다. 사용된 두 개의 방법론을 비교한바, 신경망분석의 예측 결과는 예측 값과 실제 값의 상관계수 0.7702, RMSE 2.557이고, 음이항 회귀분석은 상관계수 0.7158, RMSE 2.831으로 나타났다. 신경망분석은 해석가능성은 낮지만, 음이항 회귀분석에 비해...

TAG 경찰신고, 112신고, 신고예측, 기계학습, 신경망분석, 음이항 회귀분석, Police Calls, Prediction, Machine Learning, Neural Network, Negative Binomial Regression

증강현실 기반 농업용 환경 정보 관리 시스템

김민지 ( Min-ji Kim ) , 김종호 ( Jong-ho Kim ) , 고진광 ( Jin-gwang Koh ) , 이성근 ( Sung-keun Lee ) , 이재학 ( Jae-hak Lee )  사)한국빅데이터학회, 한국빅데이터학회지 [2018] 제3권 제2호, 113~121페이지(총9페이지)

본 논문은 농지에 구축된 LoRa기반 무선통신망으로부터 수집되는 다양한 환경 센싱 데이터를 스마트폰의 스크린에 증강시켜 시각화하는 증강현실 기반의 농업용 환경 정보 관리 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 사용자가 스마트폰 카메라로 농지를 비추면 그곳에 설치된 다양한 센서로부터 수집된 환경 정보를 스마트폰 스크린의 영상에 증강시켜 시각화한다. 따라서 기존 시스템이 농업 시설물을 검색한 후 센서를 선택하는 번거로운 과정을 거친 후 나열식으로 환경 정보를 제공하는 것에 비해 제안하는 시스템은 이러한 과정 없이 스마트폰의 카메라 영상에 증강되어 나타난다. 원하는 정보를 습득하는 방식이 그림이나 영상인 특징 때문에 보다 더 쉽게 정보를 제공받을 수 있어 농업 재배지의 편리한 모니터링 및 효율적인 관리가 가능하다.

TAG 증강현실, 농업 환경 정보 관리, 스마트 농업, 무선 센서 네트워크, Augumented Reality, Environment Information Management for Agricultural Facilities, Smart Agriculture, Wireless Sensor Networks

빅데이터 분석 교육 프로그램을 통한 대학 교육 가치 창출

조우제 ( Wooje Cho ) , 유미림 ( Mi Rim Yu )  사)한국빅데이터학회, 한국빅데이터학회지 [2018] 제3권 제2호, 123~130페이지(총8페이지)

산업 및 학계에서 빅데이터 분석 기술에 대한 활용 사례와 범위가 증가하면서, 이와 함께 빅데이터 분석 전문가에 대한 기업체들의 수요도 늘고 있다. 이러한 추세에 맞게 대학교들은 새로운 빅데이터 분석 교육과정들을 개발하여 수년 전부터 빅데이터 분석 전문가 양성을 위한 교육과정들을 제공하기 시작하였다. 본 연구에서는 9개 국내 대학, 20개 해외 대학의 빅데이터 분석 관련 석사과정 커리큘럼을 조사하였다. 국내 대학 프로그램과 해외 대학 프로그램을 비교한 결과, 한 학교 프로그램 당 평균 과목수는 국내 대학 프로그램이 더 많으나, 과목의 다양성 측면에서는 더 부족한 것으로 나타났다.

TAG 빅데이터 분석, 비즈니스 분석, 석사과정, 대학교 교육과정, Business analytics, analytics, master program, big data

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