은행 서비스 품질의 개선 방안

김한민,강창욱 한국산업경영시스템학회 1999 한국산업경영시스템학회 학술대회 Vol.1999 No.춘계

머신러닝 기법을 활용한 블록체인의 엉클블록 분석 연구

김한민 한국경영정보학회 2020 Information systems review Vol.22 No.1

블록체인은 시스템에 참여하는 사용자들 사이에 믿음을 확보할 수 있는 기술로 떠오르고 있다. 블록체인에 대한 관심이 높아지면서 선행 연구들은 블록체인 기술에 관련된 암호화폐와 적용방안에 대한 연구를 주로 수행하였다. 반면에 블록체인의 안정적인 구동에 대한 연구는 크게 주목하지 않았다. 대표적으로 블록체인의 엉클블록은 블록체인 시스템의 안정적 구동에 중요한 역할을 담당함에도 불구하고 이에 대한 연구는 거의 수행되지 않았다. 이러한 인식을 기반으로 본 연구는 블록체인 정보와 거시 경제 요인들을 활용하여 블록체인의 엉클블록을 머신러닝 기법으로 예측하고자 하였다. 인공신경망, 서포트벡터머신 분석 결과, 블록체인 정보와 거시 경제 요인들은 블록체인의 엉클블록 예측에 기여하는 것으로 나타났다. 또한, 블록체인 정보만을 활용한 인공신경망은 엉클블록의 발생을 예측하는데 가장 우수한 성능을 제공하는 것으로 나타났다. 본 연구는 정보시스템 분야에서 블록체인 연구를 주도하고 기여할 수 있는 방안을 제시한다.

건식 공정 기반 리튬이차전지 후막 전극 개발

김한민,유정근 한국공업화학회 2022 한국공업화학회 연구논문 초록집 Vol.2022 No.-

앙상블 머신러닝 기법과 블록체인 정보를 활용한 이더리움 엉클 블록 예측 분석

김한민 한국디지털정책학회 2020 디지털융복합연구 Vol.18 No.11

The advantages of Blockchain present the necessity of Blockchain in various fields. However, there are several disadvantages to Blockchain. Among them, the uncle block problem is one of the problems that can greatly hinder the value and utilization of Blockchain. Although the value of Blockchain may be degraded by the uncle block problem, previous studies did not pay much attention to research on uncle block. Therefore, the purpose of this study attempts to predict the occurrence of uncle block in order to predict and prepare for the uncle block problem of Blockchain. This study verifies the validity of introducing new attributes and ensemble analysis techniques for accurate prediction of uncle block occurrence. As a research method, voting, bagging, and stacking ensemble analysis techniques were employed for Ethereum's uncle block where the uncle block problem actually occurs. We used Blockchain information of Ethereum and Bitcoin as analysis data. As a result of the study, we found that the best prediction result was presented when voting and stacking ensemble techniques were applied using only Ethereum Blockchain information. The result of this study contributes to more accurately predict the occurrence of uncle block and prepare for the uncle block problem of Blockchain. 블록체인의 장점들은 다양한 분야에서 블록체인의 필요성을 제시한다. 하지만 블록체인에는 몇 가지 단점들이 존재한다. 그 중 엉클블록 문제는 블록체인의 가치와 활용을 크게 저해할 수 있는 문제 중 하나다. 엉클블록 문제로 인해 블록체인의 가치가 저하 될 수 있음에도 불구하고 이전의 연구들은 엉클블록에 대한 연구에 크게 주목하지 않았다. 따라서 본 연구의 목적은 블록체인의 엉클 블록 문제를 예측하고 대비할 수 있도록 엉클블록의 발생을 예측 하고자 한다. 본 연구는 엉클 블록 발생의 정확한 예측을 위해서 새로운 변수와 앙상블 분석 기법 도입의 타당성을 검증한다. 연구 방법으로 엉클블록 문제가 실제로 발생하는 이더리움의 엉클블록을 대상으로 보팅, 배깅, 스태킹 앙상블 분석 기법을 활용하였다. 분석 데이터로는 이더리움과 비트코인 블록체인 정보를 활용하였다. 연구 결과, 이더리움 블록체인 정보만을 활용하여 보팅, 스태킹 앙상블 기법을 적용할 경우 가장 높은 예측 결과가 나타난다는 사실을 발견하였다. 본 연구의 결과는 엉클블록의 발생을 보다 정확하게 예측하여 블록체인의 엉클블록 문제에 대비할 수 있도록 기여한다.

앙상블 기법을 활용한 온라인 음식 상품 리뷰 감성 분석

김한민,박경보 한국디지털정책학회 2019 디지털융복합연구 Vol.17 No.4

In the online marketplace, consumers are exposed to various products and freely express opinions. As consumer product reviews have a important effect on the success of online markets and other consumers, online market needs to accurately analyze the consumers' emotions about their products. Text mining, which is one of the data analysis techniques, can analyze the consumer's reviews on the products and efficiently manage the products. Previous studies have analyzed specific domains and less than 20,000 data, despite the different accuracy of the analysis results depending on the data domain and size. Further, there are few studies on additional factors that can improve the accuracy of analysis. This study analyzed 72,530 review data of food product domain that was not mainly covered in previous studies by using ensemble technique. We also examined the influence of summary review on improving accuracy of analysis. As a result of the study, this study found that Boosting ensemble technique has the highest accuracy of analysis. In addition, the summary review contributed to improving accuracy of the analysis. 온라인 마켓에서 소비자는 다양한 상품을 접하고 이에 대한 의견을 자유롭게 기술한다. 소비자의 상품 리뷰가 다른 소비자와 온라인 마켓의 성공에 큰 영향을 주는 만큼 온라인 마켓은 판매 상품에 대한 소비자의 감성을 정확하게 분석할 필요가 있다. 데이터 분석 기법 중 하나인 텍스트 마이닝은 상품에 대한 소비자 리뷰를 분석하여 상품을 효율적으로 관리할 수 있게 해준다. 선행 연구들은 데이터 도메인과 사이즈에 따라 분석 결과의 정확도가 다르게 나타남에도 불구하고 특정 도메인과 2만개 미만의 데이터를 분석해왔다. 또한, 분석의 정확도를 향상 시킬 수 있는 추가 요인에 대한 연구는 거의 수행하지 않았다. 본 연구는 앙상블 기법을 활용하여 기존 연구에서 주로 다루지 않은 음식 상품 도메인의 72,530개 리뷰 데이터를 분석하였다. 또한, 분석 정확도 향상과 관련하여 요약 리뷰의 영향력을 살펴보았다. 연구 결과, 본 연구는 기존 연구와 다르게 부스팅 앙상블 기법이 가장 높은 분석 정확도를 보인다는 사실을 발견하였다. 또한, 요약 리뷰는 분석의 정확도 향상에 기여하는 것으로 나타났다.

페이스북에서 사이버 특성과 악성댓글의 관계 : 익명성과 전파성의 역할

김한민 한국데이터전략학회 2018 Journal of information technology applications & m Vol.25 No.1

The internet is spreading widely and malicious comments which is a negative aspect is increasing. Previous studies have considered anonymity as a cyber characteristic of malicious comments. However, there are a theoretical confusion due to inconsistent results. In addition, the dissemination, one of cyber characteristics, have been mentioned the theoretical relationship on malicious comments, but measurement and empirical study about dissemination were still limited. Therefore, this study developed a measurement of dissemination and investigated the relationship between cyber characteristics (anonymity, dissemination) and malicious comments on Facebook. As a result of research, this study identified that anonymity is not significant on malicious comments and discovered that the dissemination of cyber space has a direct influence on malicious comments. This study suggests that information systems can contribute to malicious comments researches by proposing cyber characteristics.

소셜 미디어 데이터의 의미 기반 단어 표현학습 수행 방법 연구

김한민,김건영,김종모,손미애 대한산업공학회 2021 대한산업공학회 춘계학술대회논문집 Vol.2021 No.6

다양한 이슈에 대한 사람들의 생각을 직접적으로 반영하고 있는 소셜 미디어 포스트가 자연어 처리분야에서 주목받고 있다. 그러나 정보량은 지나치게 적으며 문장 구조가 불완전하고 비정형적인 소셜 미디어 포스트의 특징으로 인해 기존의 자연어 표현 학습 기법을 이용해서 소셜미디어 포스트가 함축하고 있는 정보를 추출하는 것은 한계가 있다. 본 논문에서는 자연어 표현학습을 수행하기 위해 소셜 미디어 포스트의 특성을 고려하여 입력 데이터를 정제하는 방법을 제안한다. 이를 위해, 소셜 미디어 포스트의 정보량과 문장의 불완전성을 판별하였으며, 또한 포스트의 문장 구조에 강건한 글로브 기반의 의미를 반영하는 단어 벡터를 생성해 포스트의 비정형성 문제를 해결하였다. 본 논문에서 제안한 방법이 자연어 표현 학습을 위한 언어 모델의 성능에 미치는 영향을 확인하기 위해 코로나 백신 관련 가짜 뉴스를 이용한 실험을 수행하였다.

고객 세분화를 통한 은행 서비스 품질 측정 기법 연구

김한민,강창욱 한국산업경영시스템학회 2001 한국산업경영시스템학회 학술대회 Vol.2001 No.추계

악성댓글 작성과 중재 의도에 대한 요인 연구

김한민,박경보 한국디지털정책학회 2018 디지털융복합연구 Vol.16 No.12

온라인 악성댓글에 대한 폐해는 지속적으로 증가하고 있다. 많은 선행 연구들은 악성댓글에 대한 중화가 핵심적인 선행 요인임을 확인해왔다. 중화는 이론적으로 일곱개의 다차원 개념으로 구성되어 있으며 일탈행위의 종류에 따라 중화 요인의 유의성이 다르게 나타난다. 본 연구는 일탈행위 연구에서 다차원의 중화 기술 요인들을 실증한 것과는 다르게 악성댓글 연구에서는 중화기술을 단일 차원으로 살펴보았다는 사실에 주목한다. 한편, 일탈행위에 대한 중재자의 역할은 일탈행위 억제에 기여할 수 있지만 악성댓글 연구에서의 중재 의도에 대한 연구는 상대적으로 부족한 상황이다. 상호보완적인 두 개의 연구로 구성된 본 연구는 악성댓글 작성의도와 중재 의도에 대한 관련 요인들을 발견하고자 하였다. 연구결과, 본 연구는 악성댓글 작성자가 비난자에 대한 비난과 책임의 부정 중화기술을 활용 한다는 것을 발견하였다. 또한, 상대방과의 정서적 공감이 악성댓글 중재 의도에 중요한 영향을 준다는 사실을 발견하였다. The harmful effects of online malicious comments are continuously increasing. Many previous studies have confirmed that neutralization of malicious comments is a key predictor. Neutralization is theoretically composed of seven multidimensional concepts, and the significance of neutralization factors varies depending on the type of deviant behavior. This study focuses on the fact that the malicious comment researches have considered the neutralization techniques in a single dimension as opposed to demonstrating the multidimensional neutralization techniques in the deviant behavior research. On the other hand, the role of arbitrator in deviant behavior can contribute to restraining deviant behavior, but the research of intervention intention is relatively lacking in malicious comments research. This study, composed of two complementary studies, tried to find out the related factors of malicious comments and intervention intention. As a result of study, This study revealed that malicious commentator uses the neutralization techniques of condemn the condemners and denial of responsibility. In addition, we found that affective empathy has a significant effect on the intervention intention in malicious comments.

블랙 스완 이론 관점에서 바라본 코로나-19 예방 수칙 위반 의도에 관한 연구

김한민 한국디지털정책학회 2022 디지털융복합연구 Vol.20 No.3

Despite increasing damages caused by violations of COVID-19 precautions, studies on violations of precautions have not yet received much attention. This study identified antecedents that could theoretically influence the intention to violate COVID-19 precautions based on the black swan theory, and collected 215 responses by conducting an online survey from February 11, 2021 to March 10, 2021. As a result of the regression analysis, this study found that dissonance with COVID-19 preventive information, representativeness bias, and availability bias increase the intention to violate COVID-19 precautions. However, optimistic bias did not have a significant effect on the intention to violate precautions. This study not only provides new antecedents but also suggests theoretical evidence for decreasing intention to violate precautions. This study also proposes the necessity to identify differences in violation intention by regions, countries, and theories. 코로나-19 예방 수칙 위반으로 인해 발생하는 피해가 늘어감에도 불구하고 아직까지 예방 수칙 위반에 대한 연구는 크게 조명 받고 있지 않다. 본 연구는 블랙 스완 이론에 기반하여 코로나-19 예방 수칙 위반 의도에 이론적으로 영향을 미칠 수 있는 선행 요인들을 식별하였으며, 2021년 2월 11일부터 2021년 3월 10일까지 온라인 설문 조사를 실시하여 215명의 응답을 수집하였다. 회귀 분석 결과, 예방 수칙에 대한 인식 불일치, 대표성 편향, 가용성 편향이 코로나-19 예방 수칙 위반 의도를 증가시키는 것으로 나타났다. 하지만, 낙관적 편향은 예방 수칙 위반 의도에 유의한 영향을 미치지 않았다. 본 연구는 새로운 선행 요인을 제공할 뿐만 아니라 예방 수칙 위반 의도를 감소시키기 위한 이론적 근거를 제공한다. 또한, 지역, 국가, 이론에 따른 위반 의도의 차이를 규명할 필요성을 제안한다.