• 해양환경안전학회지
• /
• 제12권4호
• /
• pp.293-300
• /
• 2006

해양오염방지협약(MARPOL 73/78)을 수용하기 위하여 제정 개정되어 은 해양오염방지법을 비롯하여 환경관련 국내법들을 살펴보고, 해양오염방지를 위하여 채택된 각종 국제협약들의 주요 내용을 국내법에 어떻게 수용하고 있는지를 검토하였다. 그리고 해양오염방지와 관련된 현행 국제협약의 내용 중에서 아직까지 국내법에 수용되지 않은 부분을 해양오염방지법에 수용하는 방안을 제시하였다. 최근에 선박대기오염방지규칙을 MARPOL 73/78의 부속서VI으로 채택함에 따라 국내에서는 대기환경보전법보다는 해양오염방지법에 이를 수용하였다. 72런던협약 및 96의정서(LC 72/96)의 주요내용을 해양오염방지법에 수용하고 있으나 72런던협약 부속서II의 특별주의물질, 부속서III의 해양투기허가증 발급기준 및 96의정서 부속서 I의 투기 가능물질에 관한 일부 내용이 수용되지 않고 있다. 기름오염대비대응협력협약(OPRC 90)의 주요내용은 해양오염방지법에 수용되어 있으나 항만 및 기름 취급시설 기름오염비상계획서와 국가긴급계획이 해양오염방지법에 수용되어 있지 않다. 유성혼합물이 선내에 잔류하는 해철용 유조선(폐선)을 개도국이나 후진국으로 이동하는 것을 방지하기 위하여 유해화학물질의 국가간 이동을 규제하고 금지하는 바젤협약의 관련 내용(폐유)을 해양오염방지법으로 수용하는 것이 바람직하다. 선박의 유해한 방오시스템 통제를 위한 국제협약을 유해화학물질관리법으로 수용하기 보다는 해양오염방지법으로 수용하여야 할 것이다. 국내에서 유기주석화합물(TBT)을 함유한 선박방오도료를 취급제한 금지물질로 분류함으로써 방오도료 국제협약을 국내의 유해화학물질관리법에 수용하고 있으나 방오도료 국제협약을 해양오염방지법으로 수용하는 것이 더 합리적일 것이다. 밸러스트수 국제협약을 수용하는 국내법이 없는 실정이므로 이 협약을 해양오염방지법으로 수용하거나 새로운 법을 제정하여 수용하여야 할 것이다.알고리즘을 제안하였다. 시그널링 트래픽은 history cache가 성공시 약 48%의 traffic이 감소되었고 history cache 실패시 약 기존 핸드오버 보다 약 6%의 traffic이 증가되었다.구들에 비해 월등히 좋은 결과를 나타내었다(p<0.05). 이 시험에서는 첫 번째 시험에서 보이지 않았던, 생체중에 대한 복강 지방 비율이 현저하게 감소한 것으로 나타났다(p<0.05). 본 실험 결과 육계사료에 희토의 첨가는 육계의 성장을 촉진하였으며, 사료 요구율 개선하였다. 이외에도 복강지방이 낮아지는 경향을 보였지만 일관성이 없었으므로 추후의 연구가 필요하다.향은 앞으로 좀더 연구가 필요하다.로 생각되며, 이에 따른 적극적인 anti-reflux 수술에 대한 고려도 필요할 것으로 생각된다.$14.7{\pm}2.7$ mL로 각 군 간에 통계적인 유의성이 있었다(p<0.05). 혈청내 칼륨 농도는 I군에서 II군에 비해 소생술 후 의의 있게 높았으며(p<0.05), 포도당 농도는 II단계의 I군에서 타군과 비교하여 현저히 낮았다(p<0.05). IL-8은 I 군 $1,834{\pm}437$ pg/mL, II 군 $1,006{\pm}532$ pg/mL, III군 $764{\pm}302$ pg/mL로 I 군에서 II 및 III군과 비교하여 통계적으로 유의하게 높았으며(p<0.05), 폐조직의 조직검사를 통해 평가한 염증세포 분포 점수에서 III 군이 $1.6{\pm}0.6$으로 I 군 $2.8{\pm}1.2$에 비해 통계적으로 유의하게 낮았다(p<0.05). 결론: 압력 조절형 출혈성 쇼크 모델에서 시행한 저체온법은 정상체온을 유지하고 있는 군에 비해 쇼크 상태에서의 기초대사량을 줄여줌으로써 허혈에 의한 조직의 직접적인 손상을 억제할

• 지능정보연구
• /
• 제19권4호
• /
• pp.39-53
• /
• 2013

인터넷의 발달과 SNS의 등장으로 정보흐름의 방식이 크게 바뀌었다. 이러한 변화에 따라 소셜 미디어가 급부상하고 있으며 소셜 미디어와 비디오 콘텐츠가 융합된 소셜 TV, 소셜 뉴스의 중요성이 강조되고 있다. 이러한 환경 속에서 사용자들은 단순히 콘텐츠를 탐색만 하는 것이 아니라 같은 콘텐츠를 이용하고 있는 친구들이나 지인들과 콘텐츠에 대한 정보나 경험들을 공유하고 더 나아가 새로운 콘텐츠를 만들어내기도 한다. 하지만 기존의 소셜 뉴스에서는 이러한 사용자들의 특성을 반영해 주지 못하고 있다. 특히 이용자들의 참여성만을 고려하고 있어서 서비스간의 차별화가 어렵고 뉴스 콘텐츠에 대한 정보나 경험 공유 시 컨텍스트 공유가 어렵다는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 뉴스를 내용별로 분할하고 분할된 뉴스에서 추출된 시간 종속적인 메타데이터를 제공하는 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크에서는 스토리 분할 방법을 이용하여 뉴스 대본을 내용별로 분할한다. 또한 뉴스 전체내용을 대표하는 태그, 분할된 뉴스를 나타내는 서브 태그, 분할된 뉴스가 비디오에서 시작하는 위치 즉, 시간 종속적인 메타데이터를 제공한다. 소셜 뉴스 이용자들에게 시간 종속적인 메타데이터를 제공한다면 이용자들은 전체의 뉴스 내용 중에 자신이 원하는 부분만을 탐색 할 수 있으며 이 부분에 대한 견해를 남길 수 있다. 그리고 뉴스의 전달이나 의견 공유 시 메타데이터를 함께 전달함으로써 전달하고자 하는 내용에 바로 접근이 가능하며 프레임워크의 성능은 추출된 서브 태그가 뉴스의 실제 내용을 얼마나 잘 나타내 주느냐에 따라 결정된다. 그리고 서브 태그는 스토리 분할의 정확성과 서브 태그를 추출하는 방법에 따라 다르게 추출된다. 이 점을 고려하여 의미적 유사도 기반의 스토리 분할 방법을 프레임워크에 적용하였고 벤치마크 알고리즘과 성능 비교 실험을 수행하였으며 분할된 뉴스에서 추출된 서브 태그들과 실제 뉴스의 내용을 비교하여 서브 태그들의 정확도를 분석하였다. 결과적으로 의미적 유사도를 고려한 스토리 분할 방법이 더 우수한 성능을 보였으며 추출된 서브 태그들도 컨텍스트와 관련된 단어들이 추출 되었다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
• /
• 제23권2호
• /
• pp.91-98
• /
• 2012

방사선치료 중 내부 장기의 움직임을 확인하고 이를 보정하는 것은 움직이는 종양에 정확히 방사선을 조사하는데 매우 중요한 역할을 한다. 실제 치료 중 획득한 연속촬영 전자조사 문(cine EPID) 영상을 이용해 치료 중 내부 장기 움직임을 추적하는 오프라인 기반 분석 시스템(IMVS, Internal-organ Motion Verification System using cine EPID)을 개발하였고 모형을 이용하여 개발된 시스템의 정확도와 유용성을 평가했다. IMVS는 cine EPID영상을 이용한 내부 장기 움직임 추적을 위해 내부 표지자를 이용한 유형 정합 알고리즘을 이용했다. 시스템의 성능평가를 위해 폐와 폐 종양을 묘사한 인체 모형과 이를 상하(SI, superior-inferior)방향으로 직선 운동시키는 구동 장치와 제어 프로그램을 고안했다. 모형을 4초 주기로 2 cm 직선 운동 시키면서 10 MV X선으로 3.3 fps, 6.6 fps속도로 cine EPID 영상($1,024{\times}768$ 해상도)를 획득했다. 획득된 cine EPID 영상은 IMVS를 이용하여 표적의 움직임을 추적하고 기존 외부 표지자를 이용한 비디오 영상 기반 추적시스템(RPM, Real-time Position Management, Varian, USA)으로부터 얻은 결과와 비교했다. 정량적 평가를 위해 두 시스템으로부터 움직임의 평균 주기(Peak-To-Peak), 진폭과 패턴(RMS, Root Mean Square)을 측정하여 비교했다. RPM과 IMVS로 측정한 폐 종양 모형의 움직임 주기는 각각 $3.95{\pm}0.02$ (RPM), $3.98{\pm}0.11$ (IMVS 3.3 fps), $4.005{\pm}0.001$ (IMVS 6.6 fps) 초로 실제움직임 주기인 4초와 잘 일치했다. IMVS로 획득한 모형 내부장기의 평균 움직임 진폭은 3.3 fps에서 $1.85{\pm}0.02$ cm, 6.6 fps에서 $1.94{\pm}0.02$ cm으로 실제 진폭 2 cm에 비해 각각 0.15 cm (오차 7.5%) 및 0.06 cm (오차 3%)의 차를 보였다. 움직임 신호의 일치성 평가를 위해 측정한 RMS는 0.1044 (IMVS 3.3 fps), 0.0480 (IMVS 6.6 fps)로 계획된 신호와 잘 일치 했다. cine EPID 영상을 이용하여 내부 표지자의 움직임을 추적하는 IMVS는 모형 실험에서 내부 장기의 움직임을 3% 오차 내에서 확인 가능했다. IMVS는 치료 중 내부장기 움직임을 측정하고 이를 사차원 방사선 치료계획과 비교하여 오차를 보정하는데 기여할 것으로 생각된다.

• 지능정보연구
• /
• 제27권3호
• /
• pp.231-252
• /
• 2021

인공지능(Artificial Intelligence)은 미래를 가장 크게 변화시킬 핵심 동력으로 산업 전반과 개인의 일상생활에 다양한 형태로 영향을 미치고 있다. 무엇보다 활용 가능한 데이터가 증가함에 따라 더욱더 많은 기업과 개인들이 인공지능 기술을 이용하여 데이터로부터 유용한 정보를 추출하고 이를 의사결정에 활용하고 있다. 인공지능에 관한 기존 연구는 모방 가능한 업무의 자동화에 초점을 두고 있으나, 인간을 배제한 자동화는 장점 못지않게 알고리즘 편향(Algorithms bias)으로 발생되는 오류나 자율성(Autonomy)의 한계점, 그리고 일자리 대체 등 사회적 부작용을 보여주고 있다. 최근 들어, 인간지능의 강화를 위한 증강 지능 (Augmented intelligence)으로서 인간과 인공지능의 협업에 관한 연구가 주목을 받고 있으며 기업도 관심을 가지기 시작하였다. 본 연구는 의사결정을 위해 조언(Advice)을 제공하는 조언자의 유형을 인간, 인공지능, 그리고 인간과 인공지능 협업의 세 가지로 나누고, 조언자의 유형과 의사결정자의 성격 특성이 의사결정에 미치는 영향을 살펴보았다. 311명의 실험자를 대상으로 사진 속 얼굴을 보고 나이를 예측하는 업무를 진행하였으며, 연구 결과 의사결정자가 조언활용을 하려면 먼저 조언의 유용성을 높게 인지하여하는 것으로 나타났다. 또한 의사결정자의 성격 특성이 조언자 유형별로 조언의 유용성을 인지하고 조언을 활용하는 데에 미치는 영향을 살펴본 결과, 인간과 인공지능의 협업 형태인 경우 의사결정자의 성격 특성에 무관하게 조언의 유용성을 더 높게 인지하고 적극적으로 조언을 활용하는 것으로 나타났다. 인공지능 단독으로 활용될 경우에는 성격 특성 중 성실성과 외향성이 강하고 신경증이 낮은 의사결정자가 조언의 유용성을 더 높게 인지하고 조언을 활용하는 것으로 나타났다. 본 연구는 인공지능의 역할을 의사결정과 판단(Decision Making and Judgment) 연구 분야의 조언자의 역할로 보고 관련 연구를 확장하였다는데 학문적 의의가 있으며, 기업이 인공지능 활용 역량을 제고하기 위해 고려해야 할 점들을 제시하였다는데 실무적 의의가 있다.

• 지능정보연구
• /
• 제26권4호
• /
• pp.27-65
• /
• 2020

많은 정보통신기술 기업들은 자체적으로 개발한 인공지능 기술을 오픈소스로 공개하였다. 예를 들어, 구글의 TensorFlow, 페이스북의 PyTorch, 마이크로소프트의 CNTK 등 여러 기업들은 자신들의 인공지능 기술들을 공개하고 있다. 이처럼 대중에게 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 공개함으로써 개발자 커뮤니티와의 관계와 인공지능 생태계를 강화하고, 사용자들의 실험, 적용, 개선을 얻을 수 있다. 이에 따라 머신러닝 분야는 급속히 성장하고 있고, 개발자들 또한 여러가지 학습 알고리즘을 재생산하여 각 영역에 활용하고 있다. 하지만 오픈소스 소프트웨어에 대한 다양한 분석들이 이루어진 데 반해, 실제 산업현장에서 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 개발하거나 활용하는데 유용한 연구 결과는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 프레임워크 사례연구를 통해 해당 프레임워크의 도입 전략을 도출하고자 한다. 기술-조직-환경 프레임워크를 기반으로 기존의 오픈 소스 소프트웨어 도입과 관련된 연구들을 리뷰하고, 이를 바탕으로 두 기업의 성공 사례와 한 기업의 실패 사례를 포함한 총 3 가지 기업의 도입 사례 분석을 통해 딥러닝 프레임워크 도입을 위한 중요한 5가지 성공 요인을 도출하였다: 팀 내 개발자의 지식과 전문성, 하드웨어(GPU) 환경, 데이터 전사 협력 체계, 딥러닝 프레임워크 플랫폼, 딥러닝 프레임워크 도구 서비스. 그리고 도출한 성공 요인을 실현하기 위한 딥러닝 프레임워크의 단계적 도입 전략을 제안하였다: 프로젝트 문제 정의, 딥러닝 방법론이 적합한 기법인지 확인, 딥러닝 프레임워크가 적합한 도구인지 확인, 기업의 딥러닝 프레임워크 사용, 기업의 딥러닝 프레임워크 확산. 본 연구를 통해 각 산업과 사업의 니즈에 따라, 딥러닝 프레임워크를 개발하거나 활용하고자 하는 기업에게 전략적인 시사점을 제공할 수 있을 것이라 기대된다.

• 대한방사선치료학회지
• /
• 제28권2호
• /
• pp.171-178
• /
• 2016

목 적 : 직장암 방사선 치료 시 대퇴골두의 선량을 최소화하기 위해, 보편적인 치료방법인 3문 입체조형치료계획(3D Conformal radiation therapy)과 5문 입체조형치료계획 그리고 용적변조방사선치료(Volumetric Modulated Arc Therapy, 이하 VMAT) 계획의 유용성을 비교, 평가하고자 한다. 대상 및 방법 : 본원에서 21EX(Varian Medical Systems, USA)를 이용하여 치료 받은 직장암 환자 10명을 대상으로 3문, 5문 입체조형치료계획과 VMAT 전산화치료계획을 각각 세우고 이에 대한 선량분포를 비교분석하였다. 전산화 치료계획은 Eclipse(Ver 10.0.42, Varian, USA)를 이용하였으며, 선량계산을 위해 PRO3(Progressive Resolution Optimizer 10.0.28), AAA(Anisotropic Analytic Algorithm Ver 10.0.28) 알고리즘을 사용하였다. 3문 치료계획은 6MV POST field 와 15MV LT, RT field를 갠트리 각도 $0^{\circ}$, $270^{\circ}$, $90^{\circ}$로 구성하였고, 5문 치료계획은 6MV POST field와 15MV RAO, RPO, LAO, LPO field를 갠트리 각도 $0^{\circ}$, $95^{\circ}$, $45^{\circ}$, $315^{\circ}$, $265^{\circ}$ 로 환자 체표면을 감싸는 형태로 구성하였다. VMAT 치료계획은 갠트리 회전반경이 $360^{\circ}$인 1개의 ARC를 이용하여 수립하였다. 처방선량은 30회에 걸쳐 직장에 총 선량이 54Gy가 되도록 하였다. VMAT 치료계획시 최적화(Optimization) 과정에서 나타나는 선량 차이의 무작위성을 최소화하기 위하여 2회의 최적화와 선량계산과정을 거쳤으며 처방선량의 100%가 표적용적의 95%를 포함할 수 있도록 Plan normalization을 조절하였다. 각 치료 계획의 Total MU, 대퇴골두와 acetabular fossa의 최대선량, PTV의 H.I. (Homogeneity Index), C.I.(Conformity Index)를 평가 지표로 설정하였고, 전자영상유도장치를 이용하여 임상 적용 가능 여부 확인을 위한 IMRT verification Q.A. (Gamma test)를 실시하였다. 결 과 : Rt. femoral head 최대선량은 3문, 5문, VMAT 치료계획 순으로 평균 53.08 Gy, 50.27 Gy, 30.92 Gy를 나타냈다. 마찬가지로 Lt. femoral head 에서도 같은 순으로 평균 53.68 Gy, 51.01 Gy, 평균 29.23 Gy를 나타냈다. Rt. Aceta fossa 의 최대선량은 3문, 5문, VMAT 치료계획 순으로 평균 54.86 Gy, 52.40 Gy, 30.37 Gy의 값을 보였다. Lt. Aceta fossa에서 또한 같은 순으로 평균 54.90 Gy, 52.77 Gy, 평균 31.79 Gy를 나타내어, both femoral head 와 aceta fossa의 최대선량이 3문, 5문, VMAT 치료계획 순으로 높았다. PTV에 대한 H.I.는 모두 서로 비슷한 결과를 나타냈고, C.I.는 3문, 5문, VMAT 치료계획 순으로 평균 1.64, 1.48, 평균 0.99로 VMAT 치료계획이 가장 낮은 것으로 나타났다. Total MU는 VMAT 치료계획이 3문과 5문 치료계획에 비해 각각 평균 124.4MU, 299MU 더 많이 사용하는 것으로 나타났다. VMAT 치료계획에 대한 IMRT verification Q.A. 결과 2mm / 2%, Gamma pass rate 90.0% 기준을 모두 초과하여 통과하였다. 결 론 : VMAT 치료계획은 3D 치료계획과 비교하여 대부분의 평가지표에서 우수한 것으로 나타났다. 특히 대퇴골두의 선량을 크게 감소 시켰으며, 저선량 영역에서는 소장이 받는 선량이 증가 하였으나 오히려 고선량 영역에서는 우수한 선량분포를 보였다. 하지만 VMAT을 지원하지 않는 장비와 치료계획 시 추가되는 Contouring, 그리고 정도관리에 관한 수고 등의 현실적인 제약 때문에 VMAT 치료계획을 선택하기 어려운 경우가 있을 수 있다. 5문 치료계획은 기존 3문 치료계획에 비해, 추가적인 문제에 구애받지 않고 대퇴골두의 선량을 줄일 수 있는 장점이 있다. 따라서 각 병원 상황에 맞게 치료계획을 선택하여 방사선 치료 효과를 높인다면, 직장암 환자의 효율적인 방사선치료 및 생존 기간의 연장뿐만 아니라 삶의 질 향상에도 도움이 될 것으로 판단한다.

• 대한방사선치료학회지
• /
• 제27권2호
• /
• pp.157-166
• /
• 2015

목 적 : 사이버나이프 종양 추적 시스템(Cyber-knife tumor tracking system)은 환자 외부에 부착한 LED marker에서 얻어진 실시간 호흡 주기 신호와 호흡에 따라 움직이는 종양의 위치와의 상관관계를 바탕으로 종양의 위치를 미리 예측하고 종양의 움직임을 치료기와 동기화 (Synchronize) 시켜 실시간으로 종양을 추적하며 치료하는 시스템이다. 본 연구의 목적은 사이버나이프 종양 추적 방사선 치료 중 기침이나 수면 등으로 인해 예측 불가능한 갑작스러운 호흡 형태 변화에 따른 종양 추적 방사선 치료 시스템의 정확도를 평가하고자 한다. 대상 및 방법 : 연구에 사용된 호흡 Log 파일은 본원에서 호흡 동조 방사선치료(Respiratory gating radiotherapy)나 사이버나이프 호흡 추적 방사선수술(Cyber-knife tracking radiosurgery)을 받았던 환자의 호흡 Log 파일을 바탕으로, 정현곡선 형태(Sinusoidal pattern)와 갑작스런 변화 형태(Sudden change pattern)의 Log 파일을 이용하여 측정이 가능하도록 재구성하였다. 재구성 된 호흡 Log 파일을 사이버나이프 동적 흉부 팬텀에 입력하여 호흡에 따른 움직임을 구현할 수 있도록 기존 동적 흉부 팬텀의 구동장치를 추가 제작하였고, 호흡의 형태를 팬텀에 적용 시킬 수 있는 프로그램을 개발하였다. 팬텀 내부 표적(Ball cube target)의 움직임은 호흡의 크기에 따라 상하(Superior-Inferior)방향으로 5 mm, 10 mm, 20 mm 3가지 크기의 변위로 구동하게 하였다. 팬텀 내부 표적에 EBT3 필름 2장을 교차 삽입하여 표적 움직임의 변화에 따라 사이버나이프 제조사에서 제공된 End-to-End(E2E) test를 호흡의 형태에 따라 각각 5회씩 실시하고 측정하였다. 종양 추적 시스템의 정확도는 삽입된 필름을 분석하여 표적 오차(Targeting error)로 나타내었고, 추가로 E2E test가 진행되는 동안 상관관계 오차(Correlation error)를 측정하여 분석하였다. 결 과 : 표적 오차는 정현곡선 호흡 형태일 경우 표적 움직임의 크기가 5 mm, 10 mm, 20 mm 에 따라 각각 평균 $1.14{\pm}0.13mm$, $1.05{\pm}0.20mm$, $2.37{\pm}0.17mm$이고, 갑작스런 호흡 변화 형태일 경우 각각 평균 $1.87{\pm}0.19mm$, $2.15{\pm}0.21mm$, $2.44{\pm}0.26mm$으로 분석되었다. 표적 추적에 있어 변위 벡터의 길이로 정의할 수 있는 상관관계 오차는 정현곡선 호흡 형태일 경우 표적 움직임의 크기가 5 mm, 10 mm, 20 mm 에 따라 각각 평균 $0.84{\pm}0.01mm$, $0.70{\pm}0.13mm$, $1.63{\pm}0.10mm$이고, 갑작스런 호흡 변화 형태일 경우 각각 평균 $0.97{\pm}0.06mm$, $1.44{\pm}0.11mm$, $1.98{\pm}0.10mm$으로 분석되었다. 두 호흡 형태에서 모두 상관관계 오차 값이 클수록 표적 오차 값이 크게 나타났다. 정현곡선 호흡 형태의 표적 움직임 크기가 20 mm 이상일 경우, 두 오차 값 모두 사이버나이프 제조사의 권고치인 1.5 mm 이상으로 측정되었다. 결 론 : 표적 움직임의 크기가 클수록 표적 오차 값과 상관관계 오차 값이 증가하는 경향이 있었으며, 정현곡선 호흡 형태보다 갑작스런 호흡 변화 형태에서 오차 값이 크게 나타났다. 호흡의 형태가 규칙적인 정현 곡선 형태더라도 표적의 움직임이 클수록 종양 추적 시스템의 정확도가 감소하는 것으로 판단할 수 있다. 사이버나이프 종양 추적 시스템의 알고리즘을 이용하여 치료 시행 시 환자의 기침 등으로 인하여 갑작스럽게 예측 불가능한 호흡 변화가 있는 경우 치료를 멈추고 내부 표적 확인 과정을 재실시 하여야 하며 호흡 형태를 재조정해야 할 필요가 있다. 치료 중 환자가 본인의 호흡 형태를 관찰 할 수 있는 고글 모니터 등을 착용하여 규칙적인 호흡 형태를 유도하는 것이 치료의 정확도는 향상될 수 있다고 판단된다.

• 지능정보연구
• /
• 제23권3호
• /
• pp.155-175
• /
• 2017

최근 독감 예측이나 당선인 예측, 구매 패턴, 투자 등 다방면에서 웹검색 트래픽 정보. 소셜 네트워크 내용 등 거대한 데이터를 통해 사회적 현상, 소비 패턴을 분석하는 시도가 이전보다 늘어났다. 구글, 네이버, 바이두 등 인터넷 포털 업체들의 웹검색 트래픽 정보 공개 서비스와 함께 웹검색 트래픽 정보를 활용하여 소비자나 사용자와 관련된 연구가 실시되기 시작했다. 웹검색 트래픽 정보를 활용한 사회 현상, 소비 패턴 분석을 연구는 많이 수행되었으나, 그에 비해서 도출된 여행 수요 모델을 토대로 의사결정을 위한 실질적 대책 수립으로 이어지는 연구는 많이 진행되지 않은 실정이다. 관광산업은 상대적으로 많은 고용을 가능하게 하고 외자를 유치하는 등 고부가가치를 창출하여 경제 전체에 선순환 효과를 일으키는 중요한 산업이다. 그 중에서도 국내 입국외래객중 수년간 2위와의 큰 차이로 1위를 차지해왔던 중국 국적의 관광객 '유커' 및 그들이 지출하는 1인당 평균 관광 수지는 한국 경제에 매우 중요한 한 부분이다. 관광 수요의 예측은 효율적인 자원 배분과 합리적인 의사 결정에 있어서 공공부문 및 민간부문 모두 중요하다. 적절한 관광 수요 예측을 통해서 한정된 자원을 더욱 효과적으로 활용하여 더욱 많은 부가가치를 창출하기 위한 것이다. 본 연구는 중국인 인바운드를 예측하는 방법에 있어, 이전보다 더 최신의 트렌드를 즉각적으로 반영하고 개인들의 집합의 관심도가 포함되어 예측 성능이 개선된 방법을 제안한다. 해외여행은 고관여 소비이기 때문에 잠재적 여행객들이 입국하기 전 웹검색을 통해 적극적으로 자신의 여정과 관련된 정보를 취득하기 위한 활동을 한다. 따라서 웹검색 트래픽 수치가 중국인 여행객의 관심정도를 대표할 수 있다고 보았다. 중국인 여행객들이 한국 여행을 준비하는 단계에서 검색할만한 키워드를 선정해 실제 중국인 입국자 수와 상관관계가 있음을 검증하고자 하였다. 중국 웹검색 엔진 시장에서 80%의 점유율을 가지는 중국 최대 웹검색 엔진 '바이두'에서 공개한 웹검색 데이터를 활용하여 그 관심 정도를 대표할 수 있을 것이라 추정했다. 수집에 필요한 키워드의 선정 단계에서는 잠재적 여행객이 여정을 계획하고 구체화하는 단계에서 일반적으로 검색하게 되는 키워드 후보군을 선정하였다. 키워드의 선정에는 중국 국적의 잠재적 여행객 표본과의 인터뷰를 거쳤다. 트래픽 대소 관계 확인 결과에 따라서 최종 선정된 키워드들을 한국여행이라는 주제와 직접적인 연관을 가지는 키워드부터, 간접적인 연관을 가지는 키워드까지 총 세 가지 레벨의 카테고리로 분류하였다. 분류된 카테고리 내의 키워드들은 바이두'가 제공하는 웹검색 트래픽 데이터 제공 서비스 '바이두 인덱스'를 통해 웹검색 트래픽 데이터를 수집했다. 공개된 데이터 페이지 특성을 고려한 웹 크롤러를 직접 설계하여 웹검색 트래픽 데이터를 수집하였고, 분리되어 수집된 변수에는 필요한 변수 변환 과정을 수행했다. 자동화 수집된 웹검색 트래픽 정보들을 투입하여 중국 여행 인바운드에 대한 유의한 영향 관계를 확인하여 중국인 여행객의 한국 인바운드 여행 수요를 예측하는 모형을 개발하고자 하였다. 정책 의사결정 및 관광 경영 의사결정 같은 실무적 활용을 고려하여 각 변수의 영향력을 정량적으로 설명할 수 있고 설득이 명료한 방법인 다중회귀분석방법을 적용해 선형 식을 도출하였다. 수집된 웹검색 트래픽 데이터를 기존 검증된 모형 독립변인들에 추가적으로 투입함으로써 전통적인 독립변인으로만 구성된 연구 모형과 비교하여 가장 뛰어난 성능을 보이는 모형을 확인하였다. 본 연구에서 검증하려는, 웹검색 트래픽으로 대표되는 독립변인을 투입한 최종 도출된 모형을 통해 중국인 관광 수요를 예측할 때 유의한 영향을 끼치는 웹검색 트래픽 변수를 확인할 수 있다. 최적 모형 설명력을 가지는 모형을 기반으로 최종 회귀 식을 만들었고 이를 '유커마이닝' 시스템 내부에 도입하였다. 데이터 분석에서 더 나아가 도출된 모형을 직관적으로 시각화하고, 웹검색 트래픽 정보를 활용하여 도출할 수 있는 인사이트를 함께 보여주는 데이터 분석 기반의 '유커마이닝' 솔루션의 시스템 알고리즘과 UX를 제안하였다. 본 연구가 제안하는 모형과 시스템은 관광수요 예측모형 분야에서 웹검색 트래픽 데이터라는 정보 탐색을 하는 과정에 놓인 개인들의 인터랙티브하고 즉각적인 변수를 활용한 새로운 시도이다. 실무적으로 관련 정책결정자나 관광사, 항공사 등이 활용 가능한 실제적인 가치를 가지고, 정책적으로도 효과적인 관광 정책 수립에 활용될 수 있다.