수요예측을 통한 다빈도 구매상품의 적정재고 수준 결정 모형개발: 공항면세점 사례

차대욱 ( Daewook Cha ) , 박상아 ( Sang-a Bak ) , 공인택 ( Intaek Gong ) , 신광섭  (사)한국빅데이터학회, 한국빅데이터학회지 [2020] 제5권 제2호, 1~15페이지(총15페이지)

코로나 이전 국내 면세산업은 2000년 이후 관광 수요의 증가와 함께 꾸준한 성장세를 보였다. 급증한 수요에 대응하기 위해 면세점들은 매출액 위주의 경쟁전략을 유지해왔으며, 이에 따라 효율적인 운영보다는 규모 측면의 성장을 위한 방안 수립에만 집중해왔다. 기존 연구에서는 면세상품 관련 마케팅이나 제도적 지원방안 수립에 관한 연구가 주를 이루었으며 실제 운영단계인 물류 관리 측면에서의 연구는 부족했다. 이에 본 연구에서는 면세점 운영의 효율성 향상을 위한 적정재고 수립 방식을 제시하기 위해 출국자 예측모형과 장래 상품 판매량을 선형회귀방정식을 활용하였다. 이와 더불어, 실증연구를 통해 본 정책을 도입할 때 기대효과를 비용적 측면과 현장 운영 측면에서 분석하였다. 본 연구 결과를 바탕으로 면세점에서 발생하는 과다재고문제를 진단하고 공급주기를 개선함으로써 비용...

TAG 면세점 물류운영, 재고관리, 수요예측, Duty Free Store Logistcis Management, Inventory Management, Forecasting

실시간 열량계 정보를 활용한 단기 열 수요 예측 모델 개발에 관한 연구

송상화 ( Sang Hwa Song ) , 신광섭 ( Kwangsup Shin ) , 이재훈 ( Jaehun Lee ) , 정윤재 ( Yunjae Jung ) , 이재승 ( Jaeseung Lee ) , 윤석만 ( Seokmann Yoon )  (사)한국빅데이터학회, 한국빅데이터학회지 [2020] 제5권 제2호, 17~27페이지(총11페이지)

지역난방 시스템은 서비스 지역 내 열 수요처들을 네트워크로 연결하여 중앙의 저비용 고효율 열 생산설비를 통해 열을 공급하는 에너지 시스템이다. 효율적인 열 공급 시시스템 운영을 위하여 지역 내 열 수요를 정확하게 예측하고 이를 바탕으로 열 생산 계획을 최적화하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 지역 내 열수요처별 열 사용량 패턴에 대한 빅데이터 정보로 기계실별 실시간 열량계 정보를 반영한 열수요 예측모형을 제시하였다. 기존에도 열 수요예측에 활용되던 지역 전체 열수요 실적 합계와 함께 수요처별로 설치되어 있는 열량계로부터 실시간으로 수집한 개별 열수요 실적을 예측모형에 반영함으로써 열 수요처별로 상이한 열사용 패턴을 반영한 열 수요 예측이 가능할 것으로 기대된다. 지역난방 기업의 실제 열수요 실적을 바탕으로 열수요 예측 정확도를 측정한 결과 계절에 상관없...

TAG 수요예측, 지역난방, 열량계, 회귀분석, Demand Forecasting, District Heating, Calorimeter, Regression

상권정보와 설문정보의 연계 분석 방법

이원철 ( Won-cheol Lee ) , 강만수 ( Man-su Kang ) , 김진호 ( Jinho Kim )  (사)한국빅데이터학회, 한국빅데이터학회지 [2020] 제5권 제2호, 29~42페이지(총14페이지)

소상공인은 우리나라 서민경제의 중요한 부분을 담당하고 있으나, 과다경쟁, 수익성 악화, 생활밀착형 업종 편중 등의 어려움에 직면하고 있다. 이를 위해, 정부는 소상공인을 위한 상권분석서비스를 제공하고 있다. 그러나 다양한 기관에서 제공받은 데이터는 표준화되지 않고, 제한된 데이터로 서비스의 구성에 한계가 있다. 본 논문에서는 데이터의 정합성 문제를 해결하고, 데이터 분석서비스 확장을 위해 설문정보와 상권정보를 연계하여 분석하는 방법을 제안한다. 제안하는 연계 방법은 상권정보와 설문정보를 업종과 영역을 기준으로 동일 영역 연계, 설문 정보의 개별업체 중심 연계, 설문정보의 작은 영역과 상권의 큰 영역 연계의 세 가지 방법이다. 연계된 상권정보와 설문정보는 다양한 방법으로 활용되거나 분석서비스를 확대할 수 있다. 본 논문은 기존 상권분석 서비스의 한계를 설문정...

TAG 소상공인, 설문조사시스템, 설문정보, 상권정보, 연계 분석, Micro-enterprises, Survey System, Survey information, Commercial District Information, Linked Analysis

재식별 시간에 기반한 k-익명성 프라이버시 모델에서의 k값에 대한 연구

김채운 ( Chaewoon Kim ) , 오준형 ( Junhyoung Oh ) , 이경호 ( Kyungho Lee )  (사)한국빅데이터학회, 한국빅데이터학회지 [2020] 제5권 제2호, 43~52페이지(총10페이지)

빅데이터 활용 기술의 발전으로 데이터의 저장 및 공유가 늘어나면서 그에 따른 프라이버시 침해가 일어나게 되었다. 이 문제를 해결하기 위해 비식별 기술이 도입되었지만 비식별된 데이터에 대해서도 재식별이 가능하다는 것이 여러 차례 증명되었다. 재식별 가능성이 존재하기 때문에 완전히 안전할 수 없지만 그럼에도 불구하고 충분한 비식별처리가 이루어져야 하는데, 현재 법령이나 규제는 어느 정도로 비식별 처리를 해야 하는지 정량적으로 규정하고 있지 않다. 본 논문에서는 재식별 작업을 할 때 소요되는 시간을 고려하여 적절한 비식별 기준을 제시하려고 한다. 다양한 비식별 평가 모델 중에서 k-익명성 모델에 대해 집중적으로 연구하였으며 어느 정도의 k값이 적절한 지 판단하였다. 본 연구의 결과를 일반화시킬 수 있다면 각종 법률 및 규제에서 적절한 비식별 강도를 규정하는 데 사...

TAG 데이터 비식별화, 데이터 프라이버시, 데이터 보안, Data de-identification, Data Privacy, Data security

기계학습을 이용한 식품위생점검 체계의 효율성 개선 연구

조상구 ( Cho Sanggoo ) , 조승용 ( Cho Seung Yong )  (사)한국빅데이터학회, 한국빅데이터학회지 [2020] 제5권 제2호, 53~67페이지(총15페이지)

본 연구는 가공식품의 제조·가공 업소를 대상으로 기계학습 분야의 지도학습(Supervised Learning) 예측 모형을 적용하여 부적합이 예상되는 업체를 사전에 적발하는 단속 선별시스템을 마련하여 단속 활동의 효율성을 높이고자 하였다. 본 연구에서는 머신러닝의 예측 모델링을 위한 목적 정의, 데이터의 기초 분석과 시각화, 특성 변수 도출 및 예측 모형의 선정 및 예측 등으로 기계학습 수행의 표준적인 절차에 따라 연구를 수행하였다. 종속변수는 2014년도부터 2018년까지 과거 5년 동안 지도점검 적발 건수로 설정하였고, 목적함수는 실제 부적합업체를 사전에 판정하여 단속활동이 이루어지는 것을 최대화하는 것으로 하였다. 제조가공업소의 매출액, 영업일수, 종업원 수 등 기본속성뿐만 아니라 과거 지도점검 단속 이력 정보를 반영하여 자료를 재구...

TAG 데이터 전처리, 특성공학, 과학적-증거기반 방법론, 지도학습, Preprocessed data, Feature engineering, Scientific and evidence based approach, Supervised machine learning

고위험성 조류인플루엔자(HPAI) 확산 방지를 위한 GAN 기반 가상 데이터 생성

최대우 ( Dae-woo Choi ) , 한예지 ( Ye-ji Han ) , 송유한 ( Yu-han Song ) , 강태훈 ( Tae-hun Kang ) , 이원빈 ( Won-been Lee )  (사)한국빅데이터학회, 한국빅데이터학회지 [2020] 제5권 제2호, 69~76페이지(총8페이지)

이 연구는 2019년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기술진흥센터의 지원을 받아 수행된 연구이다. 고병원성조류인플루엔자(Highly Pathogenic Avian Influenza, HPAI)는 병원성이 높은 조류인플루엔자 바이러스 감염에 의하여 발생하는 조류의 급성 전염병으로 닭, 오리 등 가금류에서 피해가 심각하게 나타난다. 고병원성 조류인플루엔자(HPAI)는 연중으로 발생하기보다는 겨울철에 집중하여 발생 되는 양상을 보이며, 특정 기간에는 아예 발생하지 않는 경우가 있다. 이와 같은 HPAI의 특성으로 인해 충분한 양의 실제 데이터가 축적되지 못하는 문제점이 있다. 본 논문 연구에서는 GAN 네트워크를 활용하여 결측치를 포함하고 있는 실제와 유사한 데이터를 생성하였으며 해당 과정을 소개한다. 본 연구 결과는 H...

TAG 고위험성 조류인플루엔자, 가상 데이터 생성, GAN, Generative Adversarial Network, HPAI, Highly Pathogenic Avian Influenza, Simulation Data Generation

인공지능 모델에 따른 한국 프로야구의 승패 예측 분석에 관한 연구

김태훈 ( Tae-hun Kim ) , 임성원 ( Seong-won Lim ) , 고진광 ( Jin-gwang Koh ) , 이재학 ( Jae-hak Lee )  (사)한국빅데이터학회, 한국빅데이터학회지 [2020] 제5권 제2호, 77~84페이지(총8페이지)

본 연구에서는 인공지능 모델에 따른 한국 프로야구의 승패 예측 분석에 관한 연구를 했다. 승리할 팀과 해당 팀의 최종 리그 순위를 예측했고, 사용자의 편의를 위해 웹사이트도 구축했다. 각 1·3·5이닝 별로 가장 정확도가 높으면서도 오차가 적은 모델을 최적 모델로 선정해 승·패 결과를 예측했고, 이를 토대로 순위표를 작성했다. 결과표는 2020년 개막인 5월 5일부터 8월 30일까지의 예측 결과를 바탕으로 작성했다. 기아타이거즈가 아닌 다른 구단끼리의 경기는 실제 결과를 사용했다. 머신러닝 모델은 KNN과 AdaBoost가 최적 모델로 선정되었으며, 실제 순위와 비교해 본 결과, 경기가 진행될수록, 예측 결과의 순위 오차가 점점 작아지는 것을 확인했다. 딥러닝 모델은 89%의 정확도를 기록했고, 머신러닝 모델과 마찬가지로 경기를 진행할수록 예측 ...

TAG 머신러닝 모델, KNN과 AdaBoost, 딥러닝 모델, 프로야구, 승패 예측, Machine Learning Model, KNN and AdaBoost, Deep Learning Model, Professional Baseball, Win-Loss Prediction

빅데이터 기반의 모빌리티 분석

조범철 ( Kim Juyoung ) , 김주영 ( Cho Bumchul ) , 김동호 ( Kim Dong-ho )  (사)한국빅데이터학회, 한국빅데이터학회지 [2020] 제5권 제2호, 85~95페이지(총11페이지)

본 연구에서는 통신 데이터를 이용하여 기종점통행량 등 교통 모빌리티를 분석하는 방법론을 제안하였다. 모바일 기지국 위치정보 기반의 통신 데이터를 이용하여 개인의 통행사슬(Trip Chain) DB를 구축하고 일별 통행 패턴을 추출하여 통행 특성을 분석하였다. 분석의 신뢰성 제고를 위해서 기지국의 영향권을 맵 매칭하고, 통신 데이터가 가지는 Ping pong Handover 문제를 보정하는 로직을 개발하였으며, 기지국 영향권 내에서 Pass By와 Stay를 구분하는 분석기준을 제안하였다. 개발된 분석 방법을 활용하여 전국 지역 간 통행, 도시 및 지방 지역의 통행 발생과 분포를 추정하고 기존의 전통적인 분석방법론과 비교 검증하였다.

TAG 기지국 신호 데이터, 모빌리티, 통행사슬, 기종점통행, Mobile Phone Signaling Data, Big Data, Mobility, Trip Chain, Origin-Destination

글로벌 팬데믹 상황에서의 긴급지원금 예산 배분 정책에 대한 연구

박기군 ( Ki-kun Park ) , 김도희 ( Do-hee Kim ) , 김슬기 ( Seul-gi Kim ) , 최지원 ( Ji-won Choi ) , 배혜림 ( Hye-rim Bae )  (사)한국빅데이터학회, 한국빅데이터학회지 [2020] 제5권 제2호, 97~110페이지(총14페이지)

2020년에 발생한 글로벌 펜데믹 현상은 전 세계에 큰 경제 충격을 주었으며, 그 충격은 특히 유동인구 및 관광산업에 영향을 많이 받는 자영업자들에게 더 크게 작용을 하였다. 이 문제를 해결하기 위해 각 국가에서는 긴급재난지원 정책을 실행하는데, 그 기준과 범위를 선정하는 것에 어려움이 존재하였다. 위 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 다음의 연구를 진행하였다. 첫째, 글로벌 펜데믹이 지역경제에 미치는 영향을 분석한 후, 그 충격을 직관적으로 설명할 수 있는 지표를 정의하였다. 둘째, 정의된 지표를 활용하여 최적의 예산정책을 지급하는 선형 모형을 수립하였다, 제시된 모형은 정부에서 쉽고 빠르게 고려할 수 있는 경제 충격지표와 최적의 해를 제시한다. 마지막으로 제안된 연구모형의 한계점과 시사점에 대해 소개한다.

TAG 글로벌 펜데믹, 경제충격, 긴급재난지원, 예산정책, Global Pandemic, Economic Impulse, Emergency Support, Budget policy

딥러닝 기법을 활용한 가구 부자재 주문 수요예측

김재성 ( Jae-sung Kim ) , 양여진 ( Yeo-jin Yang ) , 오민지 ( Min-ji Oh ) , 이성웅 ( Sung-woong Lee ) , 권순동 ( Sun-dong Kwon ) , 조완섭 ( Wan-sup Cho )  (사)한국빅데이터학회, 한국빅데이터학회지 [2020] 제5권 제2호, 111~120페이지(총10페이지)

최근 코로나 19 사태로 인한 경기 위축에도 불구하고, 재택근무 증가로 집에 거주하는 시간이 늘어나면서 주거환경에 관한 관심이 커지고 있으며, 이에 따라 리모델링에 대한 수요가 증가하고 있다. 또한, 정부의 부동산 정책 또한 규제 정책에서 주택공급 확대 방향으로 전환하면서 이에 따른 인테리어, 가구업계의 매출에도 가시적인 영향이 있을 것으로 예상한다. 정확한 수요예측은 재고 관리와 직결되는 문제로 정확한 수요예측은 불필요한 재고를 보유할 필요가 없어 과잉생산으로 인한 물류, 재고 비용을 줄여줄 수 있다. 하지만 정확한 수요를 예측하기 위해서는 지속적으로 변화하는 경제동향, 시장동향, 사회적 이슈등 외부요인을 모두 고려하여 분석해야 하기 때문에 어려운 문제이다. 본연구에서는 가구 부자재를 생산하고 있는 제조업체에 대하여 신뢰성 있는 결과 도출을 위해 인공...

TAG 가구 부자재, 수요예측, 재고관리, 1D-CNN, Furniture Component, Oer demand Forecast, Inventory Control, ARIMA, LSTM, 1D-CNN F

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