Dai-Ki Min
Ewha Womans University
About the Lab
Professor Dai-Ki Min's research lab specializes in data-driven policy analysis and decision-making across social, economic, and public service domains. The lab focuses on leveraging advanced analytics—particularly machine learning, data envelopment analysis (DEA), and natural language processing—to evaluate and improve the efficiency and equity of public programs, including pension systems, healthcare operations, regional innovation institutions, and tourism policy. A central theme is understanding behavioral and structural factors influencing individual and institutional decisions, such as housing pension uptake, medical appointment adherence, and demand forecasting in cultural industries.
Research Overview
Research Output Trend
Figures are computed from collected data and may differ slightly.
Selected Papers
15우리나라는 전 세계적으로 유례없는 빠른 인구조로 현상을 경험하고 있다. 이처럼 급속한 인구고령화가 진행되는 가운데, 고령가구의 자산구성은 주택자산의 의존도가 매우 높은 구조를 보여 고령인구의 안정적인 노후생활에 저해요인으로 작용하고 있다. 이러한 문제점을 해소하기 위해 우리나라는 공적보증 주택연금제도를 시행하고 있으며, 누적가입자는 지속적인 증가 추세를 보이고 있다. 그러나 가입자격이 주어지는 60세 이상 인구를 감안하면 가입률은 매우 낮은 수준에 머물고 있는 실정이다. 본 논문에서는 주택연금 가입결정 요인을 식별함에 있어 고령가구의 자산별 비중과 보유자산에 대한 노후준비 인식을 중심으로 분석하였다. 분석결과에 의하면, 총자산, 월평균 소득, 금융소득이 소득에서 차지하는 비중이 높을수록, 그리고 부동산 자산과 금융자산이 총자산에서 차지하는 비중이 낮을수록 주택연금에 가입할 가능성은 높게 나타났다. 이는 보유자산 규모와 같은 절대적인 가치뿐만 아니라 은퇴로 인해 소실되는 소득을 보완하
영화 제작에 막대한 비용이 투입되지만 관객수요는 매우 불확실하기 때문에 개선된 수요예측은 수익 개선을 위한 의사결정의 중요 수단으로 활용될 수 있다. 본 연구에서는 영화의 개봉 후 수요를 예측함에 있어 기계학습 기법의 적용 타당성을 예측 성능의 관점에서 검증하였다. 분석결과를 종합하면 다음과 같다. 첫째, 대안변수에 대한 통계적 검증 결과 기본 영화 특성(감독, 배우)과 함께 개봉 후 2주차까지의 스크린수, 상영횟수, 관객수, 주요 배우에 대한 관심도 등 시계열 자료가 수요예측에 유의미한 것을 확인하였다. 둘째, Random Forest Classifier와 SVM(Support Vector Machine) 등 분류 기반 기계학습 기법과 Random Forest Regressor와 k-NN Regressor와 같은 회귀모형 기반 기계학습 기법에 적용하여 예측 성능을 평가한 결과, Random Forest 기법이 우수한 결과를 보였다. 셋째, 누적관객수가 1분위보다 작은 영화에서 회귀
병원 진료의 효율성과 진료 품질의 극대화를 위해 진료예약을 시행하고 있다. 그러나 예약일에방문하지 않는 예약부도로 인해 의료서비스 자원이 낭비되고 다른 환자의 진료기회를 박탈하는등 현대 병원 운영에서 주요한 이슈의 하나로 떠오르고 있다. 이러한 예약부도의 원인을 분석하기위해 미국의 한 보훈병원의 5만 건 진료예약 데이터를 대상으로 예약부도 요인의 중요도와유의성을 검정하였다. 랜덤 포레스트와 로지스틱 회귀분석 결과, 예약대기시간, 방문율, 내원거리, 예약부도율, 환자 나이, 중증도, 질병의 복합도, 만성통증, 우울증, 약물의존 등이 주요한원인으로 파악되었다. 예약대기시간과 방문율, 내원거리, 예약부도율은 SMS 사전 통지를강화하고 사후 전화 상담을 통해 점진적으로 개선 가능할 것으로 판단되며 기타 요인에 대해서는환자 그룹별로 차별화된 대응방안을 구성하는 것을 고려해 볼 수 있다.
본 연구는 포스트 코로나를 맞아 관광 업계가 어떤 담론을 형성하며 변화하는지 관광 구성요소 중 관광객체와 관광매체 차원에서 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 팬데믹 이후를 사회적 거리두기 변화 단계를 기준으로 두 시기로 구분하여 각 시기 관광 뉴스에 대한 토픽 모델링 분석을 실시하였다. 분석 결과를 살펴보면 관광객체 관점에서 지역 관광 특성화와 지자체 주도 관광 인프라 증축이, 관광매체 관점에서 정부, 기업, 지자체 등 행위자 간의 협력이 양 시기 공통적으로 나타났으며 엔데믹에 따라 그 목적과 양상이 다양해짐을 확인하였다. 또한, 관광의 정책적 매체인 정부의 역할과 공간적 매체인 교통수단에서 환경에 따른 장·단기적 변화가 있었다.
지역 혁신기관의 정책적 목표인 지역 산업 활성화를 위한 사업실적과 자립적 운영을 위한 재정적 성과에 대응하여 효율성을 평가하고 비교, 분석하였다. 이를 통해 연구개발, 기업지원, 인력양성 등과 같이 지역 산업 활성화를 위한 활동과 함께 지역 혁신기관이 자립적 운영을 위한 재정적 성과를 동시에 확보하고 있는지를 확인하고자 하였다. 효율성 평가를 위해 자료포락분석(DEA; Data Envelope Analysis)을 사용하였으며, 동일한 투입 요소인 정부와 지자체의 투자금액과 상시고용인원에 대해 지역 산업 활성화 지표와 재정 자립도 지표로 산출 요소를 구분하여 두 개의 DEA 모형을 구성하였다. 효율성 분석 결과, 1) 지역 산업 활성화와 재정 자립도 간의 상관성은 통계적으로 유의하지 않았으며, 2) 지자체 연구소는 지역 산업 활성화 측면에서 특화센터에 비해 효율성이 유의하게 높으며, 3) 재정 자립도 측면에서는 테크노파크 내 특화센터가 유의하게 우수한 효율성을 나타냈다. 또한, 4)
비정형 텍스트 문서를 다중 범주로 분류하는 문제에 있어서, 계층적 분류 방법이 비계층적 분류 방법에 비하여 분류 성능이 우수한 것으로 알려져 있다. 기존 문헌과 다르게 본 연구에서는 사전에 범주들의 계층 구조가 정의된 상황에서 계층적 분류 방법과 비계층적 분류 방법의 성능을 비교하였다. 수자원 분야 기후변화 적응기술과 관련한 논문 분류 데이터와 20NewsGroup 오픈 데이터를 대상으로 계층적/비계층적 분류 방법의 성능을 비교하였다. 본 연구결과 기존 문헌과 다르게 계층적 분류 방법이 비계층적 분류 방법에 비하여 언제나 성능이 우수한 것은 아님을 확인하였다. 계층 구조의 상위/하위 수준에서의 상대적 유사도에 따라서 계층적/비계층적 분류 방법의 성능에 차이가 있음을 확인하였다. 즉, 상위 수준의 유사도가 하위 수준보다 상대적으로 낮은 경우 상위 수준에서의 오분류 감소로 계층적 분류 방법의 성능이 개선됨을 확인하였다.
This paper considers a supply chain consisting of a manufacturer under the cap-and-trade emissions regulation and a permit supplier. We study joint production quantity and investment in reducing permit production cost decisions for centralized and decentralized supply chains. We formulate two supply chain contracts with aims to coordinate the decentralized supply chain; wholesale price contract and cost-sharing contract. Under the cost-sharing contract, the manufacturer shares a part of the inve
This paper presents a portfolio model for a long-term power generation mix problem. The proposed portfolio model evaluates generation mix by considering the tradeoffs between the expected cost for power generation and its variability. Unlike conventional portfolio models measuring variance, we introduce Conditional Value-at-Risk (CVaR) in designing the variability with aims to considering events that are enormously expensive but are rare such as nuclear power plant accidents. Further, we conside
본 연구에서는 그동안 그 비중이 크지 않아 장기 전원구성 계획 시 심각하게 고려되지 않았던 신재생 에너지의 공급 불확실성이 전력 시장의 수급 안정성 및 적정 예비율에 미치는 영향을 명시적으로 분석할 수 있는 새로운 평가 모형을 제안하였다. 이러한 모형에 기반을 두어 우리나라 장기 전원구성 계획의 수급 안정성을 평가하였다. 기존의 ‘제7차 전력수급기본계획’을 따르는 경우 신재생 에너지 공급 불확실성은 계획기간 후반부인 2024년 이후부터 전력시장의 수급 안정성에 문제를 일으킬 수 있다. 또한, 석탄·원자력 비중이 감소하고 신재생 에너지의 비중이 증가하는 ‘제8차 전력수급기본계획‘에서는 평균 설비 예비율과 공급 예비율을 각각 20%와 18% 이상으로 ’제7차 전력수급기본계획‘에서 설정하고 있는 수준들(각각 16%와 12%)보다 높게 설정하고 있으나 목표 공급 신뢰도(0.3일/년) 수준을 만족하지 못하는 결과가 예상된다.
This paper suggests energy efficiency which can be the foundation on corporate profit and effective energy management following by change of global climate and of energy-related regulations. Using comparable financial information and information related to energy use, an DEA (Data Envelopment Analysis) model has been used to identify energy efficiency with DMU (Decision Making Unit)s which are companies subjected to reduce greenhouse gas emission in 2009. Through this research, different from ex
최근 우리나라 정부에서는 RPS 제도의 시행과 함께 다양한 지원 정책을 통하여 신재생 에너지의 확산과 보급을 위한 노력을 기울이고 있으며, 태양광 발전은 여러 신재생 에너지 원 중에서도 핵심 기술로 고려되고 있다. 본 논문은 태양광 발전의 확산과 보급 수준을 평가하고 향후 바람직한 발전 방향성을 탐색하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 우리나라 태양광 산업의 현황, 미래 전망 그리고 바람직한 발전 방향에 관하여 46명의 전문가를 대상으로 3차에 걸친 델파이 조사를 수행하였다. 태양광 발전의 보급 수준을 전망함에 있어 전망치의 타당성 확보를 목적으로 델파이 조사를 통한 전문가 패널의 정성적 전망과 함께 과거 보급 실적을 기반으로 확산모형을 이용한 정량적 예측을 수행하였다. 과거 실적을 이용한 전망은 전문가 의견 도는 정부 계획에 비하여 낮은 수준을 보이고 있는데, 델파이 조사 결과를 수요, 공급, 기술, 정책의 네 측면에서 심층 분석하여 태양광 산업의 활성화를 위한 주요 이슈와 전제
최근 탄소배출관리는 물류 산업에서도 매우 중요한 고려대상이 되었다. 본 연구는 탄소배출권거래 시스템 아래에서 직배송 물류전략의 성능을 평가하기 위한 분석 모형을 제시한다. 본 논문에서 제안한 분석 모형을 이용하여 탄소배출비용을 고려한 직배송 물류전략의 효과성이 차량의 효율성(utilization) 뿐만이 아니라 탄소배출비용과 관련이 있음을 확인하였다. 특히, 탄소배출비용 자체보다는 탄소배출을 고려한 경우의 단위 수송(재고)비용과 탄소배출을 고려하지 경우의 단위 수송(재고)비용 사이의 상대적 비율이 효과성의 결정에 중요함을 제시하였다. 분석결과는 기업이 탄소비용을 고려하는 경우 직배송 물류전략의 효과성을 향상시키는데 활용될 수 있다. 본 논문에서 제안한 분석모형의 타당성을 수치예제를 통하여 검증하였으며, 실험결과 6% 이하의 오류수준에서 물류전략의 효과성을 정확하게 추정하였다.
This paper develops an analytic model for minimizing the cost of distributing items by truck from one supplier tomany customers under Milk run logistics strategy. The model derives formulas for not only inventory and transportationcosts but also costs associated with carbon emission trading scheme. In addition, monetary investment for reducingcarbon emissions is considered. We analyze how to determine optimal shipment size and carbon emission reductioninvestment. The purpose of this work is to e
The purpose of this paper is to schedule elective surgery patients using a stochastic programming approach and to illustrate how operating room utilization behaves when a decision-maker varies costs associated with utilization. Because of the uncertainty in surgery durations, the underage and overage costs that a decision-maker considers plays an important role in allocating surgery cases into available operating room capacity. We formulate the problem as a stochastic mixed integer programming a
RFID 시스템은 초기 공급사슬관리 영역에서 다양한 영역으로 확산되고 있다. 의료분야또한 환자, 의료진, 의료기기 등의 위치추적 관리, 의약품 추적관리 등의 영역에 RFID 시스템 도입을 진행하고 있다. 본 연구는 외래병원에서 태그의 위치추적을 위한 수동형 RFID 기술 기반의 시스템 구축 사례를 4계층의 시스템 구조를 활용하여 분석하였다. 특히 일반적으로 수동형 RFID 기술에서 경험하는 불안정한 인식 데이터 문제를 해결하기 위하여 두 계층으로 구성된 데이터 처리 절차를 제시하였다. 본 논문에서 제시한 데이터 처리 절차를 실제사례에서 취합한 데이터에 적용하여 태그의 위치를 정확하게 파악하고 추가적인 업무 정보를 도출하는 것이 가능함을 확인하였다. 마지막으로 보다 안정적이고 효과적인 RFID 시스템 구축을 위하여 사례분석에서 경험한 추가적인 논의사항과 연구방향을 제시하였다.
Dive deeper into Dai-Ki Min's research on Nubint
Open this lab's papers in the app to read with AI, summarize, and cite in your writing.