• 한국환경생태학회지
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• 제34권6호
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• pp.558-572
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• 2020

본 연구는 백두대간 지리산권역 내 훼손지의 유형을 분류하고, 각 훼손 유형별 실태조사를 통해 훼손 정도를 파악하여 훼손지의 복원 방향을 제시하기 위한 기초자료로 활용하기 위해 수행되었다. 지리산권역의 훼손실태를 분석한 결과 전체 훼손지의 패치 수는 57개로 확인되었고, 평균고도가 낮고 경사가 완만한 지역일수록 훼손지의 패치 수 및 훼손 면적이 더 넓게 나타났다. 훼손 유형은 초지(폐경지)와 경작지의 비율이 높게 나타나 농업적 토지이용이 주요 훼손 요인으로 분석되었다. 이 중 14개소의 훼손지를 대상으로 실태조사를 수행한 결과, 훼손 유형은 초지, 경작지, 복원지, 벌채지 및 나지로 분류되었다. 각 유형별 교란정도(일년초 및 이년초의 비율, 도시화지수, 교란율)를 분석한 결과, 초지 및 경작지에서는 대부분 초본류로만 구성된 1층 구조의 단순한 식생구조와 교란정도가 높게 나타났다. 소나무 유묘가 다수 식재된 복원지의 경우 2층 구조의 식생구조가 나타났고, 복원사업으로 인한 교란과 인근의 등산로로 인해 귀화식물의 유입이 다른 훼손지에 비해 특히 높게 나타났다. 나지의 경우 고도가 높아 귀화식물의 유입은 낮았지만, 일년초와 이년초의 비율이 높게 나타나 조사된 모든 유형의 훼손지는 천이 초기단계로 판단되었다. 훼손 유형별 군락을 서열화한 결과, I 축상의 복원지, 경작지, 초지, 벌채지 및 나지 순으로 나타나 훼손 유형별로 구분되어 배열되는 경향을 보였다. 또한 훼손 유형별 조사지와 참조생태계의 군락을 서열화한 결과, 종조성의 차이를 확인할 수 있었다. 이처럼 생태적 복원 절차에 따라 식생정보에 기초한 훼손 유형별 실태를 진단하고, 진단 결과와 함께 참조생태계와의 종조성의 차이를 확인함으로써 향후 복원 목표 및 복원 방향 설정의 기초자료로 활용하고자 한다.

• 대한정형외과학회지
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• 제56권2호
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• pp.134-141
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• 2021

목적: 슬개골 탈구는 다양한 원인을 가지고 있다. 슬개골 주위 연부조직 균형을 일차 목표로 한 치료 결과를 분석하였다. 대상 및 방법: 28명의 환자(여자 21명, 남자 7명)에서 발생한 32예의 슬개골 탈구를 대상으로 하였다. 환자군의 평균 연령은 11.5세였으며 수술 후 평균 4.6년을 추시하였다. 탈구의 종류는 만성 19예, 습관성 6예, 선천성 6예, 급성이 1예였다. 연부조직 균형 수술은 관절 외측 유리술, 내측 주름술, 내측 대퇴광근의 외측하부 이전술을 기본으로 하였고, 슬개건 전체 혹은 슬개건과 대퇴직건의 내측 일부의 내측 이동술, 원위 대퇴 교정 절골술 등을 선별적으로 시행하였다. 수술 전 Q각과, 대퇴 전염각, 경골 외회전각, TT-TG 거리(tibial tubercle-trochlear groove distance), 기계적 대퇴-경골각, Dejour 분류에 따른 대퇴 과간 절흔 이형성 등을 측정하였고 수술 전후 Lysholm-Tegner 점수를 이용하여 임상 결과를 분석하였다. 결과: 수술 전 평균 Q각은 9.3°±5.8°, TT-TG 거리는 15.5±6.2 mm, 대퇴 전염각은 25.6°±12.3°, 경골 외회전각은 30.4°±9.6°, 기계적 대퇴-경골각은 3.0°±6.4°, Lysholm-Tegner 점수는 75.8±9.6점이었다. Beighton score 5점 이상의 전신인대 이완성을 보인 환아는 11명이었다. 대퇴 과간 절흔의 이형성을 가진 환자는 22명이었고, Dejour 등의 분류에 따라 A형이 3명(4예), B형이 15명(16예), C형이 1명(1예), D형이 3명(4예)였다. 32예 중 28예에서 1차 수술로 정복을 얻었고, 아탈구를 보인 4예 중 3예에서 2차 수술, 그 중 1예에서 3차 수술 이후 정복을 얻었고, 1예는 경과 관찰 중이다. Lysholm-Tegner 점수는 수술 후 최종 85.6±11.6점으로 향상되었다. 결론: 슬개골 탈구의 다양한 원인을 동시에 모두 교정하기는 어렵다. 연부조직 균형 수술과 함께 대퇴골-경골 기계적 축과 염전 이상 교정 절골술 등 적절한 술식을 조합해야 만족스러운 결과를 얻을 수 있다.

• 한국전통조경학회지
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• 제38권3호
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• pp.25-34
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• 2020

본 연구는 국내 명승과 미국 국립공원을 대상으로 정의 및 주요 가치, 지정 절차 및 유형, 지정추이를 살펴보고 두 자연유산의 지정 특성을 분석한 결과 다음과 같은 결론을 도출하였다. 첫째, 명승은 경관성을 기본 전제로 학술적, 역사적, 인문적 가치를 포함하는 복합유산으로서의 성격을 지니고 있다. 미국 국립공원은 공공성을 기반으로 하는 자연유산으로서 경관의 보호를 통해 국민의 자연유산 향유에 기여하고 생태적·역사적 가치를 동시에 만족하는 것을 목표로 삼고 있다. 둘째, 명승의 지정은 소유자나 관리자, 지자체의 요청이나 문화재청장의 직권으로 지정신청과 지정조사를 거쳐 문화재 위원회의 심의를 통해 지정여부를 결정한다. 지정조사는 기초자원조사와 유형별 자원조사로 구분되며, 1970년 명주 청학동 소금강의 최초 명승 지정 이후 2000년대까지 명승 지정은 저조했으나 2006년 이후 명승 활성화 정책에 힘입어 지정건수가 급격히 증가했고, 자연명승과 역사문화명승의 비중이 균형을 이루게 되었다. 미국 국립공원은 의회나 대통령에 의해 지정이 결정되며 국립공원청에서는 사전검사조사를 통한 잠정자원의 특별자원연구 수행 여부 결정, 특별자원연구 결과에 따른 국립공원 지정기준 만족 여부, 우선순위 결정이 순차적으로 이루어진다. 미국 국립공원은 의회뿐만 아니라 대통령의 국립기념지 지정 권한 부여를 통해 국립공원의 지정경로가 확대되었고, 국립공원청의 통합 운영으로 여러 부처에서 관할하던 유산들이 국립공원에 포함되어 지정건수가 증가하였다. 또한 사적지법의 제정으로 역사유적이 다수 지정되고, 여가공간 제공을 위한 레크리에이션 지역들을 지정하여 총 18개 유닛으로 분류·관리하고 있다. 셋째, 명승과 미국 국립공원의 지정 특성을 비교한 결과 복합적 가치를 지닌 자연유산의 지정, 상호보완적 지정체계와 자원특성에 따른 유형분류, 주무부처 신설 및 지정 정책에 따른 유산의 균형화가 특징으로 확인되었다. 두 유산은 경관성과 공공성을 바탕으로 생태적, 역사적, 학술적 가치를 동시에 충족하는 복합적 자연유산의 특징을 지니고 있었다. 또한 양국 모두 기초자원조사와 심화단계의 지정조사를 통해 순차적, 상호보완적 조사로 유산의 지정을 심의하는 체계가 확인되었으며 자원의 특성에 따라 각 유형을 분류하였다. 이외에 국내 명승 활성화 정책과 미국의 국립공원청 통합운영은 두 유산의 지정 양상에 영향을 미쳤으며, 자연유산과 역사문화유산의 균형을 이루었다. 넷째, 명승과 국립공원의 자원유형과 보존관리 방식은 상당부분 연관성을 지니고 있었다. 미국 국립공원의 자연지역은 국내 천연기념물의 유형들이 주요 자원으로 포함되며, 자연명승과 유사한 특성을 지닌다. 또한 역사유적은 경관성 측면에서 역사문화명승의 지정기준과 유사하며, 전쟁 및 유명인물 관련 유적이 주를 이루는 양상이 사적의 유형과 관련있었다. 보존관리 측면에서 미국 국립공원의 자연지역은 생태계 원상을 그대로 두는 방식을 지니고 있으나 점적 자원에 대한 중점관리는 국내 자연유산 보호체계가 유용할 것으로 보인다. 한편, 역사자원은 사적과 역사문화명승이 전통시대 생활상 전반을 포함하고 있으나, 미국 국립공원의 역사유적은 전쟁사, 유명인 관련 유적을 대상으로 현대까지 시간적 범위를 설정하였으며, 현존 자원을 토대로 적극적인 향유 프로그램 제공이 차이점으로 도출되었다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.73-85
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• 2013

정보기술의 비약적 발전에 힘입어, 오늘날 기업들은 지금까지 축적한 고객 데이터를 기반으로 맞춤형 서비스를 제공하는 것에 많은 관심을 가지고 있다. 고객에게 소구하는 맞춤형 서비스를 효과적으로 제공하기 위해서는 우선 그 고객이 처한 상태나 상황을 정확하게 인지하는 것이 중요하다. 특히, 고객에게 서비스가 전달되는 이른바 진실의 순간에 해당 고객의 감정 상태를 정확히 인지할 수 있다면, 기업은 더 양질의 맞춤형 서비스를 제공할 수 있을 것이다. 이와 관련하여 사람의 얼굴과 행동을 이용하여 사람의 감정을 판단하고 개인화 서비스를 제공하기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구는 좀 더 미세하고 확실한 변화를 통해 정확하게 감정을 판단할 수 있지만, 장비와 환경의 제약으로 실제 환경에서 다수의 관객을 대상으로 사용하기에는 다소 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 Plutchik의 감정 분류 체계를 기반으로 사람들의 행동을 통해 감정을 추론해내는 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구는 콘텐츠에 의해 유발된 사람들의 감정적인 변화를 사람들의 행동 변화를 통해 판단하고 예측하는 모형을 개발하고, 4가지 감정 별 행동 특징을 추출하여 각 감정에 따라 최적화된 예측 모형을 구축하는 것을 목표로 한다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 감정 자극영상을 제공하고 그 신체 반응을 수집하였으며, 사람들의 신체 영역을 나누었다. 특히, 모션캡쳐 분야에서 널리 쓰이는 차영상 기법을 적용하여 사람들의 제스쳐를 추출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 데이터의 타임프레임 셋을 20, 30, 40 프레임의 3가지로 설정하고, 데이터를 학습용, 테스트용, 검증용으로 구분하여 인공신경망 모형을 통해 학습시키고 성과를 평가하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 데이터를 이용하여 제안 모형을 구축하고 평가한 결과, 프레임셋에 따라 예측 성과가 변화함을 알 수 있었다. 감정 별 최적 예측 성과를 보이는 프레임을 확인할 수 있었는데, 이는 감정에 따라 감정의 표출 시간이 다르기 때문인 것으로 판단된다. 이는 행동에 기반한 제안된 감정예측모형이 감정에 따라 효과적으로 감정을 예측할 수 있으며, 실제 서비스 환경에서 사용할 수 있는 효과적인 알고리즘이 될 수 있을 것으로 기대할 수 있다.

• 한국산림과학회지
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• 제77권4호
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• pp.429-444
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• 1988

편백(扁栢) (Chamaecyparis obtusa)은 1924년(年) 일본(日本)에서 도입(導入)된 후(後) 한국(韓國) 남부지방(南部地方)의 주요조림종(主要造林種)으로 식재(植栽)되고 있다. 그러나 현존(現存)하는 편백림(扁栢林)의 대부분(大部分) 유령림(幼令林)에 속(屬)하고 있으며 임목(林木)의 다각적(多角的) 용도(用途) 개발(開發)이라는 최근(最近)의 추세(趨勢) 고려(考慮)할 때, 합리적(合理的)인 경영관리(經營管理)에 필요(必要)한 종합적(綜合的)인 정보구명(情報究明)이 시급(時急)한 과제(課題)라고 할 수 있다. 이러한 관점(觀點)에서 전남(全南) 장성군(長成郡) 삼서면(三西面) 식재(植栽)된 23년생(年生) 편백림(扁栢林)을 대상(對象)으로 83본(本) 표본목(標本木)을 선정대목(選定代木)하여 각종(各種) 수간장성인자(樹幹長成因子)들을 측정(測定)한 후(後) 정준상관분석법(正準相關分析法), 주성분분석법(主成分分析法) 및 인자분석법(因子分析法)을 적용(適用)하여 성장(成長) 특성(特性), 성장인자간(成長因子間)의 관계(關係), 잠재적(潛在的) 및 종합적(綜合的) 정보구명(情報究明)을 위하여 조사분석(調査分析)한 결과(結果)를 요약(要約)하면, 간재적(幹材積)과 질적성장인자(質的成長因子)의 정준상관분석(正準相關分析)에서 정준상관계수(正準相關係數) $0.988^{**}$이며, 정준변량(定準變量) 계수(系數)에서 비대성장인자(肥大成長因子)에서는 흉고직경(胸高直徑), 상장성인자(上長成因子)에서는 수고(樹高)가 유력(有力)한 인자(因子)로 밝혀 졌으며, 흉고직경(胸高直徑)과 수고(樹高)를 1조(組)로 선형(線形) 종합(綜合)한 정준변량(正準變量)과 간재적간(幹材積間)의 상관(相關)을 분석(分析)한 결과(結果)는 간재적((幹材積)에 대한 영향력(影響力)은 흉고직경(胸高直徑)이 수고(樹高)에 비(比)하여 높았다. 12개(個)의 수간(樹幹) 제성장인자(諸成長因子)들에 대(對)한 주성분(主成分) 분석결과(分析結果)에서 설정(設定)된 유효목표(有效目標) 85.00%에 합당(合當)하도록 채택(採擇)된 제(第)1~(第)2 주성분(主成分)까지의 누적기여율(累積奇與率)은 88.16%이며, 제(第)1, 제(第)2 주성분(主成分)은 각각(各各) "크기인자(因子)", "형상인자(形狀因子)"로 해석(解釋)되었다. 유효주성분(有效主成分) 각변량(各變量)에 대한 기여율(奇與率)은 수관직경(樹冠直徑), 지하고(枝下高) 및 망고(望高)를 제외(除外)한 모든 변량(變量) 정보(情報)가 87.00% 이상(以上)을 설명(說明)해 주었다. 상관행렬(相觀行列) 대각선요소(對角線要素)를 SMC로 하여 얻어진 고유치(固有値) 의(衣)해서 공통인자(共通因子)를 2개(個)로 정하였으며 $f^*_1$은 수간(樹幹) 비대성장계(肥大成長系)의 $f^*_1$은 상장성장수(上長成長系)의 형질인자(形質因子)의 잠재적인자(潛在的因子)로 해석(解析)되었다. 각종성장인자(各種成長因子)의 내재현상(內在現像)은 지하고(枝下高), 수관직경(樹冠直徑)을 제외(除外)한 공통성(共通性)이 78.62~98.30%의 높은 설명력(說明力)을 가진다. 공시목(供試木) 83본(本)은 인자득점(因子得點)의 표준편차(標準偏差)(1)를 반경(半徑)으로 한 원내(員內)의 표준목(標準木)은 중간형(中間型)으로 그리고 제(第) 1, 2, 3, 4 상한별(象限別)의 수간형질분류(樹幹形質分類)는 각각(各各) 비대(肥大), 수고성장(樹高成長)의 총합형(總合型), 세장형(細長型) 왜소형(矮小型) 및 단비형(短肥型) 등(等)의 5개유형(個類型) 분류(分類)할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.221-241
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• 2018

최근 딥러닝 기술이 주목을 받고 있다. 대중들의 관심을 받았던 국제 이미지 인식 기술 대회(ILSVR)와 알파고(AlphaGo)에서 사용된 딥러닝 기술이 바로 합성곱 신경망(CNN; Convolution Neural Network)이다. 합성곱 신경망은 입력 이미지를 작은 구역으로 나누어 부분적인 특징을 인식하고 이것을 결합하여 전체를 인식하는 특징을 가진다. 이러한 딥러닝 기술이 우리의 생활에 있어 많은 변화를 야기할 것이라는 기대를 주고 있지만 현재까지는 이미지 인식과 자연어 처리 등에 그 성과가 국한되어 있다. 비즈니스 문제에 대한 딥러닝 활용은 아직까지 초기 연구 단계로 향후 마케팅 응답 예측이나 허위 거래 식별, 부도 예측과 같은 전통적 비즈니스 문제들에 대해 보다 깊게 활용되고 그 성능이 입증된다면 딥러닝 기술의 활용 가치가 보다 더 주목받게 될 것으로 기대된다. 이러한 때 비교적 고객 식별이 용이하고 활용 가치가 높은 빅데이터를 보유하고 있는 전자상거래 기업의 사례를 바탕으로 하여 딥러닝 기술의 비즈니스 문제 해결 가능성을 진단해보는 것은 학술적으로 매우 의미 있는 시도라 할 수 있겠다. 이에 본 연구에서는 전자상거래 기업의 고객 행태 예측력을 높이기 위한 방안으로 합성곱 신경망을 활용한 '이종 정보 결합(Heterogeneous Information Integration)의 CNN 모델'을 제시한다. 이는 정형과 비정형 정보를 결합하여 다층 퍼셉트론 구조의 합성곱 신경망에서 학습시키는 모델로서 최적의 성능을 발휘하도록 '이종 정보 결합'과 '비정형 정보의 벡터 전환', 그리고 '다층 퍼셉트론 설계'로 하는 3개의 내부 아키텍처를 정의하고 각 아키텍처 단위로 구성되는 방식에 따른 성능을 평가하여 그 결과를 바탕으로 제안 모델을 확정하고 그 성능을 평가해보고자 한다. 고객 행태 예측을 위한 목표 변수는 전자상거래 기업에서 중요하게 관리하고 있는 재구매 고객, 이탈 고객, 고빈도 구매 고객, 고빈도 반품 고객, 고단가 구매 고객, 고할인 구매 고객 등 모두 6개의 이진 분류 문제로 정의한다. 제안한 모델의 유용성을 검증하기 위해서 국내 특정 전자상거래 기업의 실제 데이터를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과 정형과 비정형 정보를 결합하여 CNN을 활용한 제안 모델이 NBC(Naïve Bayes classification)과 SVM(Support vector machine), 그리고 ANN(Artificial neural network)에 비해서 예측 정확도와 F1 Measure가 높게 평가되었다. 또 NBC, SVM, ANN에서 정형 정보만을 사용할 때 보다 정형과 비정형 정보를 결합하여 입력 변수로 함께 활용한 경우에 예측 정확도가 향상되는 것으로 나타났다. 따라서 실험 결과로부터 비정형 정보의 활용이 고객 행태 예측의 정확도 향상에 기여한다는 점과 CNN 기법의 특징 추출 알고리즘이 VOC에 사용된 단어들의 분포와 위치 정보를 해석하여 문장의 의미를 파악하는데 효과적이라는 점을 실증적으로 확인하였다는데 그 의미가 있다고 할 수 있겠다. 이를 통해서 CNN 기법이 지금까지 소개된 이미지 인식이나 자연어 처리 분야 외에 비즈니스 문제 해결에도 활용 가치가 높다는 점을 확인하였다는데 이 연구의 의의가 있다 하겠다.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.171-183
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• 2012

세계가 급변하고 시시각각 발전하는 기술 속에서 전시 산업은 국가와 기업의 중요한 홍보 수단으로 부각되고 있다. 특히, 전시회에 참여하는 참여업체는 상품 또는 서비스를 전시하고 메시지를 전달하기 위해 마련된 개별 전시공간을 통해 기업들과 소비자들에게 단기간에 신제품과 신기술에 대한 정보를 제공할 수 있으며 국내외 시장의 욕구와 추세변화 및 경쟁업체들에 대한 정보를 파악할 수 있다. 참여업체들은 이러한 참가 목적의 달성을 위해 다양한 프로모션을 계획하고 실행하며 프로모션 정보를 참관객에게 실시간으로 제공할 수 있는 스마트 전시 환경의 구축은 이전보다 다양한 프로모션 기법의 적용 및 실행을 가능하게 하였다. 하지만, 이러한 스마트 전시 환경의 발전에도 불구하고 현재 실행되고 있는 프로모션은 참관객의 욕구나 목표에 대한 이해가 부족한 상태에서 무차별적인 매스마케팅 형태로 진행되어 그 본래의 목적을 상실하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 참여업체의 차별화된 프로모션의 계획과 실행을 위해 기존에 널리 사용되는 마케팅 기법인 STP 전략의 프로세스를 도입하여 스마트 전시 환경에서 프로모션에 적합한 참관객을 자동적으로 선정하여 프로모션 정보를 제공하는 시스템을 제안하였다. 특히, 본 연구에서는 다음과 같은 스마트 전시회의 특성을 고려한다. 먼저, 전시회는 전시업체가 관람객과 상호작용하기 위해 모인 일시적이고 시간에 민감한 시장이다. 따라서, 불충분한 기존 참관객의 정보를 이용하는 것이 아닌 신규 참관객 분석의 관점에서 서비스를 제공할 수 있어야 한다. 두 번째로, 스마트 전시 환경에서는 참관객의 정보를 실시간으로 획득할 수 있다는 장점이 있는 반면에 데이터의 분석 및 서비스의 제공이 실시간으로 이루어져야 한다. 마지막으로, 참관객이 스마트 전시 환경에서 만들어 내는 데이터를 활용하는 기법이 필요하다. 스마트 전시 환경에서는 유용한 데이터를 실시간으로 획득할 수 있어 참관객이 전시회 내에서 하는 활동을 분석하는 행위적 세분화에 근거한 접근방식이 필요하다. 이러한 특성을 고려하여 본 연구에서는 제안한 시스템을 실제 전시회에 파일럿 시스템 형태로 적용하여 참관객을 실시간으로 분류 및 분석하고 각 메시지에 대한 성과를 측정하는 실험을 진행하였다. 그 결과, 전시 참관객의 행동 패턴을 4가지로 분류하여 각 군집별 특성을 프로모션 메시지의 성과로 측정하여 그에 적합한 프로모션 전략을 도출하였다. 이러한 프로모션 전략은 실제 전시 참여업체의 프로모션 기획 및 실행에 중요한 전략적 도구로 사용되어 프로모션 성과를 높일 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.125-140
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• 2013

어떤 클래스에 속한 레코드의 개수가 다른 클래스들에 속한 레코드의 개수보다 매우 많은 경우에, 이 데이터 집합을 '불균형 데이터 집합'이라고 한다. 데이터 분류에 사용되는 많은 기법들은 이러한 불균형 데이터에 대해서 저조한 성능을 보인다. 어떤 기법의 성능을 평가할 때에 적중률뿐만 아니라, 민감도와 특이도도 함께 측정하여야 한다. 고객의 이탈을 예측하는 문제에서 '유지' 레코드가 다수 클래스를 차지하고, '이탈' 레코드는 소수 클래스를 차지한다. 민감도는 실제로 '유지'인 레코드를 '유지'로 예측하는 비율이고, 특이도는 실제로 '이탈'인 레코드를 '이탈'로 예측하는 비율이다. 많은 데이터 마이닝 기법들이 불균형 데이터에 대해서 저조한 성능을 보이는 것은 바로 소수 클래스의 적중률인 특이도가 낮기 때문이다. 불균형 데이터 집합에 대처하는 과거 연구 중에는 소수 클래스를 Oversampling하여 균형 데이터 집합을 생성한 후에 데이터 마이닝 기법을 적용한 연구들이 있다. 이렇게 균형 데이터 집합을 생성하여 예측을 수행하면, 특이도는 다소 향상시킬 수 있으나 그 대신 민감도가 하락하게 된다. 본 연구에서는 민감도는 유지하면서 특이도를 향상시키는 모델을 개발하였다. 개발된 모델은 Support Vector Machine (SVM), 인공신경망(ANN) 그리고 의사결정나무 기법 등으로 구성된 하이브리드 모델로서, Hybrid SVM Model이라고 명명하였다. 구축과정 및 예측과정은 다음과 같다. 원래의 불균형 데이터 집합으로 SVM_I Model과 ANN_I Model을 구축한다. 불균형 데이터 집합으로부터 Oversampling을 하여 균형 데이터 집합을 생성하고, 이것으로 SVM_B Model을 구축한다. SVM_I Model은 민감도에서 우수하고, SVM_B Model은 특이도에서 우수하다. 입력 레코드에 대해서 SVM_I와 SVM_B가 동일한 예측치를 도출하면 그것을 최종 해로 결정한다. SVM_I와 SVM_B가 상이한 예측치를 도출한 레코드에 대해서는 ANN과 의사결정나무의 도움으로 판별 과정을 거쳐서 최종 해를 결정한다. 상이한 예측치를 도출한 레코드에 대해서는, ANN_I의 출력값을 입력속성으로, 실제 이탈 여부를 목표 속성으로 설정하여 의사결정나무 모델을 구축한다. 그 결과 다음과 같은 2개의 판별규칙을 얻었다. 'IF ANN_I output value < 0.285, THEN Final Solution = Retention' 그리고 'IF ANN_I output value ${\geq}0.285$, THEN Final Solution = Churn'이다. 제시되어 있는 규칙의 Threshold 값인 0.285는 본 연구에서 사용한 데이터에 최적화되어 도출된 값이다. 본 연구에서 제시하는 것은 Hybrid SVM Model의 구조이지 특정한 Threshold 값이 아니기 때문에 이 Threshold 값은 대상 데이터에 따라서 얼마든지 변할 수 있다. Hybrid SVM Model의 성능을 UCI Machine Learning Repository에서 제공하는 Churn 데이터 집합을 사용하여 평가하였다. Hybrid SVM Model의 적중률은 91.08%로서 SVM_I Model이나 SVM_B Model의 적중률보다 높았다. Hybrid SVM Model의 민감도는 95.02%이었고, 특이도는 69.24%이었다. SVM_I Model의 민감도는 94.65%이었고, SVM_B Model의 특이도는 67.00%이었다. 그러므로 본 연구에서 개발한 Hybrid SVM Model이 SVM_I Model의 민감도 수준은 유지하면서 SVM_B Model의 특이도보다는 향상된 성능을 보였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제4권6호
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• pp.185-196
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• 2015

에너지 절감형 서버 클러스터는 에너지 절감을 고려하지 않는 기존 서버 클러스터에 비해 서비스 품질을 보장하면서 전력소비를 절감하는 것을 목표로 한다. 에너지 절감형 서버 클러스터에서는 현재의 부하를 처리하는 데 필요한 최소수의 서버들만 ON 하도록 고정 또는 가변 주기로 서버들의 전원모드를 조정한다. 이에 대한 기존 연구들은 전력 절감 또는 서비스 품질을 보장하려고 노력해왔지만 에너지 효율성을 잘 고려하지는 못했다. 본 논문에서는 에너지 절감형 클러스터에서 자율학습기반의 에너지 효율적인 클러스터 관리 기법을 제안한다. 자율학습을 통해 최적화된 파라미터들을 이용하여 전력 소모 대비 최고의 성능을 얻을 수 있도록 서버 전원모드를 조정한다. 제안방법은 서버 전원모드 조정을 위해 아래의 과정을 반복 수행한다. 첫째, 현재 부하 및 트래픽 패턴을 보고 현재 워크로드 패턴 유형을 사전에 정의한 대로 분류한다. 둘째, 학습 테이블을 탐색하여 해당 워크로드 패턴 유형에 대해 예전에 학습이 수행되었는지 확인한다. 만일 수행되었다면 이미 저장된 파라미터를 이용한다. 그렇지 않으면, 학습을 수행하여 에너지 효율성 관점에서 최고의 파라미터를 얻어 저장한다. 셋째, 얻어진 파라미터를 이용하여 서버 전원모드를 조정한다. 제안방법을 구현하여 16개의 서버 클러스터 환경에서 3가지 다른 부하 패턴들을 이용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과는 제안방법의 에너지 효율성이 뛰어남을 보여주고 있다. 뱅킹 부하패턴, 실제 부하패턴, 가상 부하패턴 각각에 대하여, 제안방법의 단위전력당 good 응답 수가 기존의 정적 서버 전원모드 제어방법의 99.9%, 107.5%, 141.8%이고, 기존의 예측방법의 102.0%, 107.0%, 106.8%이다.

• 대한치과교정학회지
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• 제32권4호
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• pp.241-255
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• 2002

교정치료의 목표는 좋은 안모 균형과 치열의 안정을 얻는 것이며 이를 위해서는 부정교합의 다양한 원인에 상응한 치료를 시행해야 한다. 본 연구에서는 성인 골격성 II급 부정교합자의 측모두부규격 방사선학적 특징을 조사하기 위하여 성인 정상교합자 140명(남 70명, 여 70명)과 성인 골격성 II급 부정교합자 120명(남 60명, 여 60명)의 측모두부규격 방사선사진을 촬영하였으며 계측결과를 바탕으로 골격 및 치아, 연조직 59개 항목을 평가하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 수직적 거리 계측치 및 고경 비율은 골격 분석에서는 정상교합군과 II급 부정교합군에서 차이가 없었으나 연조직 분석에서는 다소 차이를 보였다. 2. II급 부정교합군이 정상교합군에 비해 하악골 길이는 더 작았으며 더 후방에 위치하였다. 3. 상악골의 길이와 전후방적 위치는 II급 부정교합군과 정상교합군 간에 차이가 없었다. 4. 코, 상순, 상악 연조직 부위의 전후방적 위치와 Nasolabial angle은 정상교합군과 II급 부정교합군 간에 차이가 없었으며 하악 연조직의 전후방적 위치에서 뚜렷한 차이를 보였다. 5. 상하악 전치의 수직적 길이(U1-HP, L1-MP)는 II급 부정교합군이 정상교합군보다 더 컸으며 제1대구치에서는 두 군간 차이가 없었다. 6.상순에 대한 상악전치의 노출도(U1-Stms), 상악전치의 치축 각도(U1-HP)는 두 군간 차이가 없었으며 하악전치의 치축 각도(IMPA)는 II급 부정교합군이 정상교합군보다 더 컸다. 7. II급 부정 교합군의 안모 유형 분류에서, 상악골은 정상 위치 하고 하악골이 후방 위치하는 경우가 43.3%로 가장 많았으며, 상악골과 하악골이 모두 정상 위치하는 경우가 28.3%, 상악골과 하악골이 모두 후방 위치하는 경우는 20.0%였다.