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- 저자 : 홍태호 (검색결과 203 건)
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홍태호,박지영 한국경영정보학회 2011 Asia Pacific Journal of Information Systems Vol.21 No.2
Support vector machines (SVMs), a machine learning technique, has been applied to not only binary classification problems such as bankruptcy prediction but also multi-class problems such as corporate credit ratings. However, in general, the performance of SVMs can be easily worse than the best alternative model to SVMs according to the selection of predictors, even though SVMs has the distinguishing feature of successfully classifying and predicting in a lot of dichotomous or multi-class problems. For overcoming the weakness of SVMs, this study has proposed an approach for selecting features for multi-class SVMs that utilize the impurity measures of classification trees. For the selection of the input features, we employed the C4.5 and CART algorithms, including the stepwise method of discriminant analysis, which is a well-known method for selecting features. We have built a multi-class SVMs model for credit rating using the above method and presented experimental results with data regarding S&P 500 companies.
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홍태호,김진완,김광모 경성대학교 산업개발연구소 2010 산업혁신연구 Vol.26 No.4
본 연구는 웹 2.0 환경에서 최근 증가하고 있는 실용적 특성 UCC 웹사이트의 지속사용 의도를 규명하고자 하였다. 실용적 특성 UCC 웹사이트의 사용은 지식획득 및 제품 구매 등과 같은 외적인 동기가 강하기 때문에 재미와 흥미 위주의 헤도닉 특성 UCC 웹사이트 보다 다수의 지적능력을 활용하는 집단지성이 매우 중요하다. 그러나 최근 집단지성에 대한 신뢰성 문제가 강하게 제기되고 있다. 따라서 집단지성에 대한 신뢰가 실용적 UCC 웹사이트의 지속사용 의도에 어떠한 영향을 미치는지를 주제로 연구모형을 제시하였다. 제시된 연구모형에 대한 실증분석 결과는 다음과 같다. 실용적 특성 UCC 웹사이트에서 집단지성에 대한 신뢰가 만족과 인지된 유용성에 정(+)의 영향을 미치며, 인지된 유용성은 실용적 특성 UCC 웹사이트에 대한 만족과 지속사용 의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 끝으로 실용적 특성 UCC 웹사이트에 대한 만족은 지속사용 의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 결론적으로 실용적 UCC 웹사이트의 지속사용 의도를 높이기 위해서는 웹사이트의 유용성과 만족을 향상시켜야 하며, 이러한 만족과 유용성을 증가시키기 위해서는 사용자들이 실용적 UCC 웹사이트에서 구축된 집단지성에 대해 신뢰를 형성하는 것이 매우 중요함을 밝혀내었다.
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로짓모형의 변수 가중치를 이용한 사례기반추론: 프로모션 고객반응 예측의 적용
홍태호,김은미,신택수 한국경영정보학회 2011 한국경영정보학회 학술대회논문집 Vol.2011 No.1
본 연구에서는 기업이 제공하는 프로모션에 대한 고객의 반응예측을 위해 사례기반추론 모형을 제시하였다. 사례기반추론은 입력변수의 중요도에 따라 가중치를 상이하게 적용함으로써 예측모형의 성과를 향상시킬 수 있다. 모든 입력변수에 동일한 가중치를 적용하게 되면 중요한 변수를 예측모형에 보다 많이 반영하지 못하며 중요하지 않은 변수를 중요한 변수와 동일하게 반영하게 된다. 본 연구에서는 고객반응 예측모형에 중요한 변수를 보다 많이 반영하여 예측모형의 성과를 향상시키고자 프로모션에 대한 고객의 반응여부에 영향을 미치는 중요도에 따라 변수의 가중치를 상이하게 적용하여 동일한 가중치를 적용한 고객반응 예측모형과의 성과를 비교하였다. 공개데이터인 목욕세제 데이터를 사용하여 고객반응 예측모형을 구축하였으며 로짓모형의 stepwise 방법을 통해 고객반응 예측모형을 위한 변수를 선정하였다. 로짓에 의해 선정된 변수의 중요도에 따라 가중치를 부여하기 위해 로짓모형의 계수를 적용하였으며 선정된 변수들을 동일한 가중치로 구축한 고객반응 예측모형에서보다 중요도에 따라 각 변수에 상이한 가중치를 적용한 고객반응 예측모형에서 보다 높은 예측성과를 얻을 수 있었다.
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고객리뷰의 다중 토픽 추출 및 감성분석 모형 : TripAdvisor 리뷰를 중심으로
홍태호,니우한잉,인강 한국경영정보학회 2017 한국경영정보학회 학술대회논문집 Vol.2017 No.12
본 연구에서는 사용자 생성 컨텐츠 ( User-Generated Content: UGC ) 를 대상으로 Latent Dirichlet Allocation(LDA)기법을 이용하여 고객 리뷰에 대해 다중 토픽 수준의 감성분석 연구 모형을 제시한다. Tripadvisor.com에서 세계 주요 관광 도시의 호텔에 대해 고객의 온라인 리뷰를 대 상으로 총 104,039개를 수집하였다. LDA기법을 통해 전체 고 객 리뷰를 사용하여 호텔과 관련된 토픽 30개를 추출하였다. 추출된 토픽들을 대상으로 호텔에 관련된 6 가지 주요 토픽 (value, cleanliness, rooms, service, location, sleep quality) 을 선정하고, 제안된 연구 모형에서 고객 리뷰별로 6 가지 토 픽에 해당하는 문장에 대해 감성사전을 사용하여 감성을 분석 하였다. 고객 리뷰의 토픽별 감성값과 고객이 직접 호텔 속성 별로 평가한 세부점수와 비교하여 제안된 연구모형의 성능을 검증하였다. 제안모형의 정확도(accuracy)와 재현율(recall)의 값을 분석한 결과 제안모형의 성과가 우수한 것으로 분석되었 다. 본 연구의 결과를 이용하면 여행자의 온라인 리뷰를 대상 으로 고객의 세부 감성을 다양한 토픽별로 분석할 수 있어 고 객에게 여러 속성별로 리뷰작성을 요구하지 않고도 고객의 호 텔 속성별 감성을 분석할 수 있다.
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GAN과 DNN을 활용한 딥러닝 기반의 지능형 개인신용 평가모형
홍태호,김성훈,김은미 한국인터넷전자상거래학회 2019 인터넷전자상거래연구 Vol.19 No.1
data using machine learning techniques such as decision trees, neural networks, deep learning, and GAN. We develop a personal credit rating model to resolve an issue from imbalanced data for machine learning by utilized the SMOTE and GAN. Personal credit rating is an important system for personal loans such as FinTech, and has been applied with many deep learning techniques. Therefore, the purpose of this study is to develop an intelligent personal credit rating model based on deep learning that can be effectively used in a small data set. Therefore, in this study, 5 samples of 10,000 data sets are sampled and the size of the data set is increased by utilizing the SMOTE and GAN, which is an over sampling technique. We applied classification techniques such as logit, decision tree, ANN, and DNN. Then, to solve the imbalanced data problems, we applied under sampling, SMOTE, and GAN, and compared which the performance of statistical techniques, machine learning, and deep learning. As a result, deep learning based on personal credit rating model of SMOTE + DNN showed the highest performance with 66.2%.
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설명 가능한 인공지능과 CNN을 활용한 암호화폐 가격 등락 예측모형
홍태호,원종관,김은미,김민수 한국지능정보시스템학회 2023 지능정보연구 Vol.29 No.2
블록체인 기술이 적용되어 있는 암호화폐는 높은 가격 변동성을 가지며 투자자 및 일반 대중으로부터 큰 관심을 받아왔다. 이러한 관심을 바탕으로 암호화폐를 비롯한 투자상품의 미래가치를 예측하기 위한 연구가 이루어지고 있으나 예측모형에 대한 설명력 및 해석 가능성이 낮아 실무에서 활용하기 어렵다는 비판을 받아왔다. 본 연구에서는 암호화폐 가격 예측모형의 성과를 향상시키기 위해 금융투자상품의 가치평가에 활용되는 기술적 지표들과 함께 투자자의 사회적 관심도를 반영할수 있는 구글 키워드 검색량 데이터를 사용하고 설명 가능한 인공지능을 적용하여 모형에 대한 해석을 제공하고자 한다. 최근 금융 시계열 분야에서 예측성과의 우수성을 인정받고 있는 LSTM(Long Short Term Memory)과 CNN(Convolutional Neural Networks)을 활용하고, ‘bitcoin’을 검색어로 하는 구글 검색량 데이터를 적용해 일주일 후의 가격 등락 예측모형을 구축하였다. LSTM과 CNN을 활용해 구축한 모형들이 높은 예측성능을 보였으며 구글 검색량을 반영한 모형에서 더 높은 예측성과를 확인할 수 있었다. 딥러닝 모형의 해석 가능성 및 설명력을 위해 XAI의 SHAP 기법을 적용한 결과, 구글 검색 량과 함께 과매수, 과매도 정도를 파악할 수 있는 지표들이 모형의 의사결정에 가장 큰 영향들을 미치고 있음을 파악할수 있었다. 본 연구는 암호화폐 가격 등락 예측에 있어 전통적으로 시계열 예측에 우수한 성과를 인정받고 있는 LSTM뿐만 아니라 이미지 분류에서 높은 예측성과를 보이는 딥러닝 기법인 CNN 또한 우수한 예측성능을 보일 수 있음을 확인하 였으며, XAI를 통해 예측모형에 대한 해석을 제공하고, 대중의 심리를 반영하는 정보 중 하나인 구글 검색량을 활용해 예측성과를 향상시킬 수 있다는 것을 확인했다는 점에서 의의가 있다.
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