• 대한소아치과학회지
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• 제30권3호
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• pp.502-509
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• 2003

전북대학교에 재학중인 학생 800명을 대상으로 구강 검사를 시행하여 정상교합자로 판단되는 86명(남자 43명, 여자 43명, 평균나이 22.2세)의 석고모형을 채득하여 분석한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 계측자내 오차는 순(협)설 치관 직경에서 상악 측절치가, 근원심 치관 직경에서는 상악 제 1대구치, 상악 제2대구치에서 다소 큰 값을 나타내었다. 평균 계측 오차는 순(협)설 치관 직경 측정은 0.051mm, 근원심 치관 직경 측정은 0.083mm 였다. 2. 좌우측 계측치 간의 차이는 순(협)설 치관 직경에서 평균 0.030mm, 근원심 치관 직경에서 평균 0.037mm를 보였으며, 통계학적으로 좌우측 계측치간의 유의한 차이는 없었다. 3. 영구치의 순(협)설 및 근원심 치관 직경은 전체 영구치에서 남자가 여자보다 컸다. 통계학적으로 유의성이 있는 치아는 순(협)설 치관 직경에서 상악 측절치, 상악 견치, 상악 제2소구치, 상악 제1대구치 상악 제2대구치, 하악 중절치, 하악견치, 하악 제2소구치, 하악 제1대구치 등이었고, 근원심 치관 직경에서 상악 중절치, 상악견치, 하악 견치, 하악 제1대구치 등이었다. 4. 남녀의 성차가 가장 인정되는 치아는 순(협)설 치관 직경에서는 상악 측절치, 근원심 치관 직경에서는 하악 견치였다. 5. Crown index는 남녀간에 비슷한 값을 보였고, Crown module과 Crown area는 모든 값에서 남자의 계측치가 컸다. 순(설)측 치관 직경값과 근원심 치관 직경값의 곱으로 표현되는 Crown area는 상악 제 1소구치, 하악 측절치, 하악 제 1소구치, 하악 2제소구치, 하악 제2대구치를 제외한 모든 치아에서 남녀간 차이에 통계학적 유의성이 있었다.(p<0.05)., 저염의 확산 폭이 약 10 km정도 증가하는 것으로 나타났고, 외해에 있어서 저염수는 남서풍에 의해서는 남동방향으로 그리고 북서풍에 의해서는 남서방향으로 퍼져나가는 양상을 보였다. 양쯔강에서 유출되는 평균적인 담수량에 의한 관성력과 조류의 힘만으로는 저염수가 제주도까지 도달하는 것은 힘들겠지만, 바람장과 북상하는 난류의 흐름이 합쳐질 때는 충분히 제주도 인근 해역까지 그 영향을 미칠 수 있을 것으로 예측되었다.수가 낮아지고, 소수 기회종의 우점도가 높아진 것으로 보인다.의 표면양상이 관찰되었고, 군간 별다른 차이가 없었다. 즉, 활성형 BR인 CS은 $C_{27}-BRs$, $C_{28}-BRs$의 생합성 과정뿐만 아니라 $C_{29}-BRs$의 생합성 과정을 통하여 생성되는 과정이 식물체내에 존재함을 확인 할 수 있었다.한 one-bottle 접착 시스템과 통계학적으로 유의한 차이를 보이지 않았다.y tissue layer thinning은 3 군모두에서 관찰되었고 항암 3 일군이 가장 심하게 나타났다. 이상의 실험결과를 보면 술전 항암제투여가 초기에 시행한 경우에는 조직의 치유에 초기 5 일정도까지는 영향을 미치나 7 일이 지나면 정상범주로 회복함을 알수 있었고 실험결과 항암제 투여후 3 일째 피판 형성한 군에서 피판치유가 늦어진 것으로 관찰되어 인체에서 항암 투여후 수술시기는 인체면역계가 회복하는 시기를 3주이상 경과후 적어도 4주째 수술시기를 정하는 것이 유리하리라 생각되었다.한 복합레진은 개발의 초기단계이며, 물성의 증가를 위한 연구가 필요할 것으로 사료된다.또 다른 약물인 glycyrrhetinic acid($100{\mu}M$)도 CCh 자극으로

• 수산해양기술연구
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• 제36권4호
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• pp.299-308
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• 2000

기선권현망 어구를 대폭적으로 줄이여 어획 성능을 향상시킨 어구를 개량하고 자동화 조업시스템을 개발하기 위하여 현재 사용중인 어구를 1/2로 축소 제작한 시험어구를 가지고 양선간격과 예망속도의 변화에 따른 해상실험을 통하여 어구 각부의 망고와 수중형상을 측정$.$분석한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 시험어구 각 부분의 망고는 양선간격과 예망 속도가 증가함에 따라 낮아지는 경향을 보였다. 2. 시험어구 A의 양선간격에 따른 오비기, 수비, 앞창, 자루 입구, 깔때기와 자루 뒤끝의 망고는 각각 10.8∼9.0, 12.0∼8.3, 12.6∼9.0, 10.4∼6.6, 4.6∼5.2, 8.8∼7.7m이었고, 각 부분의 전개율은 각각 36∼30, 21∼15, 31∼22, 80∼51, 80∼96, 59∼5l%로 나타났다. 3. 시험어구 B의 양선간격에 따른 오비기, 수비, 앞창, 자루 입구, 깔때기와 자루 뒤끝의 망고는 각각 9.1∼8.5, 9.8∼6.5, 11.2∼8.0, 11.0∼8.1, 4.7∼5.0, 7.0∼7.5m이었고, 각 부분의 전개율은 각각 30∼28, 18∼12, 27∼20, 85∼62, 87∼93, 47∼50%로 나타나 자루 입구와 깔대기 부분에서는 시험어구 A보다 다소 전개가 양호하였으나 다른 부분에서 약간 불량하였다. 4. 시험어구 A, B의 예망속도에 따른 각 부분의 망고는 양선간격에서와 거의 같았으나 변화폭은 다소 작았다. 5. 오비기와 수비 부분의 전개율이 30%정도로 매우 작기 때문에 포켓현상이 뚜렷하게 나타났다. 6. 모형어구 A의 수중형상은 양선간격과 예망속도가 증가에 따라 뒤 부분이 들리는 경향을 보인 반면에 시험어구 B는 거의 일정하였다. 7. 시험어구 A와 B의 예망깊이는 양선간격과 예망속도가 증가함에 따라 약간씩 얕아지는 현상을 보였는데, 뜸줄 쪽보다는 발줄 쪽이 뚜렷하다.

• 한국농림기상학회지
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• 제6권2호
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• pp.107-117
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• 2004

농업분야에서의 IT역할에 대한 요약과 함께, 일본의 경험을 살펴보는 한편 당면 현안의 파악, 그리고 정보기술 활용의 성공사례를 들어 문제해결 방안의 하나로 신기술을 소개하였다. IT 활용능력 여부는 성공적인 IT현장활용의 매우 중요한 요소로,. IT 관련 교육/훈련의 강화 외에, 사용이 용이한 인터페이스 여하는 IT활용력 제고의 커다란 도전이기도 하다. 기존의 자판형 PC 인터페이스는 대다수 농민들이 쉽게 받아들이기 어려운 면이 있는 것이 분명하다. 이러한 최종사용자들에게 사용이 보다 쉬운 컴퓨터시스템을 제공하기 위한 여러 가지 기술들이 현재 개발되어 있다. 예를 들어 휴대폰기반의 사용자 인터페이스는 이러한 문제에 대한 해결책의 하나로 매우 유망한 기술임에 틀림없다. 휴대폰 사용은 개도국에서도 점차 확대되고 있으며, 단 몇 개의 키만으로 쉽게 사용할 수 있는 장점이 있다. 농민들은 복잡한 의사결정지원을 필요로 하지 않기 때문에 휴대폰의 이러한 단순한 화면도 대개 충분한 기능을 구현할 수 있는 것이다. 제2, 3세대 휴대폰은 인터넷에 대한 무결성 접속을 제공하므로, 휴대폰인터페이스에 적합한 활용물을 개발한다면 기존 PC의 역할을 대신할 수도 있을 것이다. 실지로 현재 휴대폰은 자료수집 뿐만 아니라 포장에서의 현장 의사결정지원에 사용되고 있다. 예를 들어 로렌슨 등과 사사끼 등은 휴대폰기반 기상정보취득프로그램을 개발하여 농민이 항상 자신의 포장내 기상상태를 파악할 수 있게 되었다. 병충해예찰시스템과 같은 보다 실용적인 응용 프로그램도 이미 초기모형이 개발되어 있다. PC보다 사용이 용이한 인터페이스와 포장에서의 기동성 등이 농민들에 의해 환영받고 있는 점이다. 또 다른 중요한 문제는 농촌의 미진한 네트워크 하부구조에 기인한다. 불행히도 농촌지역에서는 상업통신업자간 치열한 경쟁을 기대할 수 없기 때문에 이 문제는 결국 정부의 책임일 수 밖에 없다. 거대한 산맥에서 금을 채굴하는 것과 유사한 정보탐색이라는 기술도 매우 중요한 요소이다. 근대농업이 시작된 이래 약 한세기에 걸친 농업 생산과 실험연구의 결과, 일본은 방대한 농업자료를 보유하고 있다 이러한 장기자료는 농업생산에서의 신지식을 생산제공하는 데 필수적인 결정적인 정보원일지 모른다. 정보탐색 기술은 이러한 방대한 자료의 분석을 통한 미지의 사실을 추론하는 유망한 기술로 이용될 것이다. 많은 이들이 IT기술에 의해 농업이 힘을 얻기를 기대하고 있다. 그러나 어떠한 실용적인 IT 대응책이 농업을 강화할 수 있느냐는 질문에 대한 답변에는 궁색할 수밖에 없다. 이는 이러한 질문에 대한 보편적인 해답이 없기 때문이다. 농업은 전형적으로 기후와 토양조건, 작부양식, 시장요구도 등에 좌우되는 지역 특이적 특성을 지닌다. 그러므로 이는 개별 여건에 알맞는 유연한 기술 적용 여부를 결정하는 IT활용시 의사 결정자을 하는 사람의 몫이 될 것이다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.131-145
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• 2020

산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국제4기학회지
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• 제20권1호
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• pp.51-66
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• 2006

미국 해양대기청의 CCM3 기후모델을 이용하여 마지막최대빙하기 (Last Glacial Maximum (LGM))의 동아시아기후변화를 시뮬레이션 하였다. 이용된 수치모델의 수평해상도는 약 75km로 동아시아의 비교적 상세한 지형 및 기후 기작들이 표현된다. 현재 기후는 미국 해양대기청 에서 제공한 월평균 표층해수가 경계조건으로 이용되었으며, LGM 실험은 CLIMAP 프로젝트에서 복원된 표층해수가 경계조건으로 이용되었다. 또한 LGM실험에서는 현재 의 이산화탄소농도(330 ppm) 보다 낮았던 대기 이산화탄소농도 (200 ppm)가 적용되었고, 대륙빙하를 포함한 LGM 지표지형이 표현되었다. LGM 경계조건하에서 한국 서해와 동해의 대륙사면에서는 표층 온도가 겨울철에 약 18도 정도 현재보다 낮게 나타나며, 여름철에는 약 2도 정도 높게 나타나는데, 이와 같은 온도 변화는 한국 서해가 빙하기때 해수면 하강에 따라 지표로 드러남으로서 표층 열용량의 차이가 나타나기 때문이다. 전체적으로 마지막최대빙하기에 동아시아 내륙에서는 표층온도가 약 4-6도 감소하며, 주변해역을 포함하여 약 7.1도 하강하는 것으로 시뮬레이션 되는데, 이와 같은 온도감소는 이산화탄소농도 감소에 따른 장파복사량의 증가에 기인한다. 표층의 온도감소는 물수지의 약화를 초래하는데, 겨울철 아시아의 남동부에서 강수량이 약 1-4 mm/day 감소하며, 여름철에는 중국에서의 감수감소가 나타난다. 대체로 마지막최대 빙하기동안 동북아시아에서 현재보다 약 50%정도 감수가 감소하는 것으로 시뮬레이션 된다. 증발량도 감소하는 것으로 나타나지만, 강수의 감소가 더 커서 지난빙하기동안 동아시아는 대체로 건조한 기후가 나타나며, 이와 같은 결과는 다른 지역에서 보이고 있는 결과와 잘 일치한다. 결론적으로 고해상도 수치모델은 전 지구 영역 하에서 동아시아의 기후변화를 잘 시뮬레이션 하고 있다.mu}M$에서 $9.1{\mu}M$까지, 알테미아 경우 $16.13{\mu}M$에서 $45.8{\mu}M$까지, 그리고 배합 사료 공급시에는 $36.5{\mu}M$에서 $120.1{\mu}M$까지 상승하였다. 일간 수질 변화에 따른 용존 무기 질소(로티퍼; 7.0 g/일, 알테미아; 24.7 g/일, 배합 사료; 140.9 g/일)와 인(로티퍼; 0.7 g/일, 알테미아; 0.7 g/일, 배합 사료; 2.2 g/일) 배출량은 배합 사료 공급 시기에 유의적으로 높았다(P<0.05). 이와 같은 결과는 상업적 볼락 대량 종묘 시설에서 사육 시스템 내 수질 및 사육 관리를 위한 중요한 정보를 제공할 것이다.였다. 2종의 박하 추출물 투여군들 사이에는 혈청 GPT 활성에 대한 유의적인 차이가 나타나지 않았다. 7.과산화물질 (TBARS)의 함량은 정상군에 비해 음성대조군에서 약간의 함량 증가가 관찰되었으나 유의적인 수준은 아니었으며 대부분의 박하 추출물 투여군과 Silymarin 투여군에서 과산화지질이 비슷한 수준으로 증가하여 박하는 알콜에 의한 과간화지질생성에 대한 저해효과가 낮은 것으로 확인되었다. 8. 상대간장중량은 각 실험군별로 상대간장중량에서의 차이는 다소 있었으나 유의성은 없었다.mg/ml로 한 EtOAc 분획물은 26의 돌연변이 유발성을 보였다. 이상의 결과로 부터 뽕나무를 이용한 식용 제품생산을 고려할 때 추출물들의 제조와 선택을 가름하는 자료로서의 활용이 기대되며 앞으로 in vivo test 등 더욱 연구할 필요가 있을 것으로 사료된다.0^{-4}\;pg/cell$로 60 kHz로 병행 추출한 복분자 water 분획층의 $19.5{\times}10^{-4}\;pg/cell$보다 높은 분비량을 나타내었다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.1-19
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• 2018

주가 예측은 학문적으로나 실용적으로나 중요한 문제이기에, 주가 예측에 관련된 연구가 활발히 진행되었다. 빅 데이터 시대에 도입하면서, 빅 데이터를 결합한 주가 예측 연구도 활발히 진행되고 있다. 다수의 데이터를 기반으로 기계 학습을 이용한 연구가 주를 이룬다. 특히 언론의 효과를 접목한 연구 방법들이 주목을 받고 있는데, 그중 온라인 뉴스를 분석하여 주가 예측에 활용하는 연구가 주를 이루고 있다. 기존 연구들은 온라인 뉴스가 개별 회사에 대한 미치는 영향을 주로 살펴보았다. 또한, 관련성이 높은 기업끼리 서로 영향을 주는 것을 고려하는 방법도 최근에 연구되고 있다. 이는 동질성을 가지는 산업군에 대한 효과를 살펴본 것인데, 기존 연구에서 동질성을 가지는 산업군은 국제 산업 분류 표준에 따른다. 즉, 기존 연구들은 국제 산업 분류 표준으로 나뉜 산업군이 동질성을 가진다는 가정하에서 분석을 시행하였다. 하지만 기존 연구들은 영향력을 가지는 회사를 고려하지 못한 채 예측하였거나 산업군 내에서 이질성이 존재하는 점을 반영하지 못했다는 한계점을 가진다. 본 연구는 산업군 내에 이질성이 존재함을 밝히고, 이질성을 반영하지 못한 기존 연구의 한계점을 K-평균 군집 분석을 적용하여, 주가에 영향을 미치는 산업군의 동질적인 효과를 반영할 수 있는 방법론을 제안하였다. 방법론이 적합하다는 것을 증명하기 위해 3년간의 온라인 뉴스와 주가를 통해 실험한 결과, 다수의 경우에서 본 논문에서 제시한 방법이 좋은 결과를 나타냄을 확인할 수 있었으며, 국제 산업 분류 표준 산업군 내에서 이질성이 클수록 본 논문에서 제시한 방법이 좋은 효과를 보인다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 국제 산업 분류 표준으로 나누어진 기업들이 높은 동질성을 가지지 않는 다는것을 밝히고 이를 반영한 예측 모형의 효율성을 입증하였다는 점에서 의의를 가진다.

• 한국기후변화학회지
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• 제4권2호
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• pp.115-126
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• 2013

최근 국내 배출원 특성을 고려하여 생물성 연소에 대한 배출목록(emission inventory)을 추가하려는 연구가 이루어지고 있으나, 국내 현황을 반영한 실증 연구는 현재까지 거의 이루어진 바가 없는 실정이다. 따라서 앞으로 배출목록에 대한 기후 대기 통합관리시스템이 진행될 경우, 효과적인 배출원 관리를 위해 생물성 연소의 온실가스 배출 특성에 대한 연구가 필요한 시점이다. 본 연구에서는 숯가마에서 발생하는 온실가스 배출 특성을 파악하기 위하여 숯가마 모형장치를 이용하여 현장실험을 실시했다. 또한, 참나무의 점화, 탄화, 출탄하는 시기와 내부 온도 변화를 고려하여 굴뚝에서 배출되는 온실가스($CO_2$, $CH_4$, $N_2O$)를 직접 포집하여 분석하였다. 온실가스 배출계수 산정 결과, $CO_2$ 배출계수는 668 g/kg, $CH_4$ 배출계수는 20 g/kg이며, $N_2O$ 배출계수는 0.01 g/kg으로 나타났다. 본 연구에서 개발한 온실가스 배출계수를 사용하여 국가 배출량을 산정한 결과, $CO_2$ 배출량은 46,040 ton/yr, $CH_4$ 배출량은 1,378 ton/yr, $N_2O$ 배출량은 0.69 ton/yr으로 나타났다. GWP를 이용하여 총 배출량을 산정한 결과, 연간 $75,201ton\;CO_2eq.$으로 나타났으며, 참나무는 바이오 매스에 포함되기 때문에 연소하는 과정에서 발생하는 $CO_2$는 총 배출량에서 제외되므로 숯가마에서 발생하는 국내 순배출량은 연간 $29,161ton\;CO_2eq.$으로 추정되었다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제26권1호
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• pp.137-147
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• 2014

목 적 : 호흡연동 용적변조 회전방사선치료(Gated Volumetric Modulated Arc Therapy)에서 환자의 호흡주기 변화에 따른 선량전달의 정확성을 검증하고자 한다. 대상 및 방법 : 실험에는 TrueBeam STxTM(Varian Medical Systems, Palo Alto, CA)치료기를 사용하였다. 인체모형등가팬텀(Rando Phantom, Alderson Resarch Laboratories Inc. Stamford. CT, USA)의 전산화단층영상에 전산화치료계획시스템(Eclipse 10.0, Varian, USA)을 이용하여 10 MV FFF(Flatenning Filter Free), 선량률 1200 MU/min으로 1500 cGy/fx(Case1, 2, 3)과 220 cGy/fx(Case4, 5, 6)의 치료계획을 수립하였다. $QUASAR^{TM}$ Respiratory Motion Phantom(Modus Medical Devices Inc)을 이용하여 1.5, 2.5, 3.5, 4.5 sec의 일정한 호흡주기와 평균호흡주기가 2.2, 3.5 sec인 환자의 호흡주기를 재현하였고 위상모드 30~70% 구간에서 방사선이 조사되도록 설정하였다. 각각의 호흡 조건에서 2차원 이온전리함 배열 검출기(I'mRT Matrixx, IBA Dosimetry, Germany)와 MultiCube Phantom(IBA Dosimetry, Germany)을 이용하여 측정하였고 세기변조 방사선치료 분석 프로그램(OmniPro I'mRT, IBA Dosimetry, Germany)을 이용하여 Gamma pass rate(3 mm, 3%)을 비교하였다. 결 과 : Case 1, 2, 3, 4, 5, 6의 Gamma pass rate은 일정한 호흡주기 1.5 sec에서 100.0, 97.6, 98.1, 96.3, 93.0, 94.8%, 2.5 sec에서 98.8, 99.5, 97.5, 99.5, 98.3, 99.6%, 3.5 sec에서 99.6, 96.6, 97.5, 99.2, 97.8, 99.1%, 4.5 sec에서 99.4, 96.3, 97.2, 99.0, 98.0, 99.3%의 결과를 보였다. 환자의 호흡을 재현한 경우 평균 호흡주기 2.2 sec에서는 97.7, 95.4, 96.2, 98.9, 96.2, 98.4%, 3.5 sec에서는 97.3, 97.5, 96.8, 100.0, 99.3 99.8%의 결과를 보였다. 결 론 : 2.5 sec이상의 일정한 호흡주기와 환자의 호흡을 재현한 실험에서 Gamma pass rate 95%이상의 임상적으로 신뢰할 만한 결과를 보였다. 일정한 호흡주기 1.5 sec의 Case 5, 6 에서 93.0, 94.8%의 결과를 보였으나 100명의 환자 호흡주기 분석 결과 1.5 sec의 호흡을 지속했던 경우는 없었던 점으로 보아 대부분의 호흡조건에서 정확한 선량전달이 가능함을 확인 하였다. 다만 극히 짧은 호흡주기로 인한 오차발생 가능성을 배제할 수 없기 때문에 치료전 선량전달 정확성 검증이 선행되어야 하며 모의치료시 환자 교육으로 안정된 호흡을 유지하고 정확한 모니터링을 통해 치료중 환자 호흡변화에 대처한다면 더욱 안정적이고 정확한 치료가 이루어질 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.77-97
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• 2010

매매시점결정은 금융시장에서 초과수익을 얻기 위해 사용되는 투자전략이다. 일반적으로, 매매시점 결정은 거래를 통한 초과수익을 얻기 위해 언제 매매할 것인지를 결정하는 것을 의미한다. 몇몇 연구자들은 러프집합분석이 매매시점결정에 적합한 도구라고 주장하였는데, 그 이유는 이 분석방법이 통제함수를 이용하여 시장의 패턴이 불확실할 때에는 거래를 위한 신호를 생성하지 않는다는 점 때문이었다. 러프집합은 분석을 위해 범주형 데이터만을 이용하므로, 분석에 사용되는 데이터는 연속형의 수치값을 이산화하여야 한다. 이산화란 연속형 수치값의 범주화 구간을 결정하기 위한 적절한 "경계값"을 찾는 것이다. 각각의 구간 내에서의 모든 값은 같은 값으로 변환된다. 일반적으로, 러프집합 분석에서의 데이터 이산화 방법은 등분위 이산화, 전문가 지식에 의한 이산화, 최소 엔트로피 기준 이산화, Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 등의 네 가지로 구분된다. 등분위 이산화는 구간의 수를 고정하고 각 변수의 히스토그램을 확인한 후, 각각의 구간에 같은 숫자의 표본이 배정되도록 경계값을 결정한다. 전문가 지식에 의한 이산화는 전문가와의 인터뷰 또는 선행연구 조사를 통해 얻어진 해당 분야 전문가의 지식에 따라 경계값을 정한다. 최소 엔트로피 기준 이산화는 각 범주의 엔트로피 측정값이 최적화 되도록 각 변수의 값을 재귀분할 하는 방식으로 알고리즘을 진행한다. Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화는 Na$\ddot{i}$ve scaling 후에 그로 인해 분할된 범주값을 Boolean reasoning 방법으로 종속변수 값에 대해 최적화된 이산화 경계값을 구하는 방법이다. 비록 러프집합분석이 매매시점결정에 유망할 것으로 판단되지만, 러프집합분석을 이용한 거래를 통한 성과에 미치는 여러 이산화 방법의 효과에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 러프집합분석을 이용한 주식시장 매매시점결정 모형을 구성함에 있어서 다양한 이산화 방법론을 비교할 것이다. 연구에 사용된 데이터는 1996년 5월부터 1998년 10월까지의 KOSPI 200데이터이다. KOSPI 200은 한국 주식시장에서 최초의 파생상품인 KOSPI 200 선물의 기저 지수이다. KOSPI 200은 제조업, 건설업, 통신업, 전기와 가스업, 유통과 서비스업, 금융업 등에서 유동성과 해당 산업 내의 위상 등을 기준으로 선택된 200개 주식으로 구성된 시장가치 가중지수이다. 표본의 총 개수는 660거래일이다. 또한, 본 연구에서는 유명한 기술적 지표를 독립변수로 사용한다. 실험 결과, 학습용 표본에서는 Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 방법이 가장 수익성이 높았으나, 검증용 표본에서는 전문가 지식에 의한 이산화가 가장 수익성이 높은 방법이었다. 또한, 전문가 지식에 의한 이산화가 학습용과 검증용 데이터 모두에서 안정적인 성과를 나타내었다. 본 연구에서는 러프집합분석과 의사결정 나무분석의 비교도 수행하였으며, 의사결정나무분석은 C4.5를 이용하였다. 실험결과, 전문가 지식에 의한 이산화를 이용한 러프집합분석이 C4.5보다 수익성이 높은 매매규칙을 생성하는 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.1-21
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• 2020

인공지능 기술의 급속한 발전과 함께 빅데이터의 상당 부분을 차지하는 비정형 텍스트 데이터로부터 의미있는 정보를 추출하기 위한 다양한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 비즈니스 인텔리전스 분야에서도 새로운 시장기회를 발굴하거나 기술사업화 주체의 합리적 의사결정을 돕기 위한 많은 연구들이 이뤄져 왔다. 본 연구에서는 기업의 성공적인 사업 추진을 위해 핵심적인 정보 중의 하나인 시장규모 정보를 도출함에 있어 기존에 제공되던 범위보다 세부적인 수준의 제품군별 시장규모 추정이 가능하고 자동화된 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 신경망 기반의 시멘틱 단어 임베딩 모델인 Word2Vec 알고리즘을 적용하여 개별 기업의 생산제품에 대한 텍스트 데이터를 벡터 공간으로 임베딩하고, 제품명 간 코사인 거리(유사도)를 계산함으로써 특정한 제품명과 유사한 제품들을 추출한 뒤, 이들의 매출액 정보를 연산하여 자동으로 해당 제품군의 시장규모를 산출하는 알고리즘을 구현하였다. 실험 데이터로서 통계청의 경제총조사 마이크로데이터(약 34만 5천 건)를 이용하여 제품명 텍스트 데이터를 벡터화 하고, 한국표준산업분류 해설서의 산업분류 색인어를 기준으로 활용하여 코사인 거리 기반으로 유사한 제품명을 추출하였다. 이후 개별 기업의 제품 데이터에 연결된 매출액 정보를 기초로 추출된 제품들의 매출액을 합산함으로써 11,654개의 상세한 제품군별 시장규모를 추정하였다. 성능 검증을 위해 실제 집계된 통계청의 품목별 시장규모 수치와 비교한 결과 피어슨 상관계수가 0.513 수준으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 모형은 의미 기반 임베딩 모델의 정확성 향상 및 제품군 추출 방식의 개선이 필요하나, 표본조사 또는 다수의 가정을 기반으로 하는 전통적인 시장규모 추정 방법의 한계를 뛰어넘어 텍스트 마이닝 및 기계학습 기법을 최초로 적용하여 시장규모 추정 방식을 지능화하였다는 점, 시장규모 산출범위를 사용 목적에 따라 쉽고 빠르게 조절할 수 있다는 점, 이를 통해 다양한 분야에서 수요가 높은 세부적인 제품군별 시장정보 도출이 가능하여 실무적인 활용성이 높다는 점에서 의의가 있다.