• 대한환경공학회지
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• 제38권12호
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• pp.656-661
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• 2016

분리막의 제조에 있어서 높은 분리도와 투과도가 요구되지만 투과도와 분리도는 반비례하는 경향이 있으므로 현실적으로 가능하지 않다. $CO_2$ 포집의 비용절감 측면에서 살펴보면 분리막의 재질 자체보다는 투과도와 분리도가 분리막의 모듈이나 시스템의 성능이 미치는 영향이 더 중요하다고 할 수 있다. 예로 들어 $CO_2$ 13%와 $N_2$ 87%인 혼합기체를 분리도를 5로 고정시킨 후 유량의 10%가 분리막을 통하여 투과된다고 가정하면 투과한 10% 중에 $CO_2$ 4.28%, $N_2$가 5.72%로서 투과한 기체중 이산화탄소의 농도가 42.8%가 된다. 이 경우 이산화탄소의 순도는 42.8%이며 첫 번째 투과에 의해 얻은 이산화탄소의 회수량은 4.28/13 = 32.9%가 된다. 만일 투과도와 분리도를 두배로 증가시킬 경우 이산화탄소의 순도는 64.5%, 이산화탄소 회수량은 12.9/13 = 99.2%로 나타났다. 이 경우 대부분의 $CO_2$가 회수되었으며 이것이 의미하는 바는 주입된 이산화탄소가 투과되지 않고 그대로 통과하여 빠져나가는 양은 거의 제로에 가까운 경우로서 이산화탄소 분리에는 이상적인 설계나 운전조건이라 할 수 있다. 일정한 주입농도에서 주어진 투과도에 대하여 이산화탄소를 100% 회수하는 임계 분리도가 존재함을 알 수 있으며, 임계 분리도 이상 높아질 경우 이산화탄소 회수되는 양이나 순도 향상에 별다른 영향이 없음을 시사하고 있다. 이상의 결과에서 주어진 이산화탄소의 농도에 대해서 분리막을 이용한 분리에서 이산화탄소를 100% 투과시키는 임계 투과도와 분리도가 설계와 운전조건의 최적화를 위하여 절대적으로 중요함을 알 수 있다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제24권4호
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• pp.300-308
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• 2006

목 적: 본 연구에서는 선형가속기 갠트리 헤드에 부착된 무선 CCTV 카메라를 이용한 영상처리를 통하여 환자 고정과 치료에 있어서의 정확성과 재현성 향상 방안을 개발하고자 하였다. 대상 및 방법: 선형가속기의 유사-빔 방향상(semi-beams eye view, semi-BEV)을 얻기 위하여 무선 CCTV 모듈을 자체 제작된 아크릴 어플리케이터를 이용하여 갠트리 헤드에 부착하였다. CCTV 카메라의 영상은 2.4 GHz의 고주파를 통해 치료실 벽면의 수신기로 전송된다. 선형가속기 작동 시 발생하는 무선 주파수에 의한 간섭현상(RF interference)과 누설 방사선으로 영상에 잡음이 발생하는데, 구리 호일로 카메라를 차폐하고 미디안 필터링과 같은 영상처리 기법을 이용하여 이러한 잡음을 최소화할 수 있었다. 스테레오 정합 기법과 Gauss-Newton 최적화 방법론을 기반으로 자체 제작된 소프트웨어를 통해, 환자의 고정 상태를 나타내는 3차원적 위치, 이동, 회전 정도를 정량적으로 평가하였다. 시스템의 정확도를 평가하기 위하여 팬톰 실험을 수행하였다. 또, 환자 호흡에 대한 실시간 영상분석을 통해 호흡 동기 시스템(respiratory gating system)을 구현하기 위한 방법론을 개발하였다. 결 과: 구리 호일 차폐와 영상처리를 통해 잡음을 80% 이상 줄일 수 있었다. 3차원 위치정보의 오차는 팬톰 실험을 통해 $1.5{\pm}0.7\;mm$로 나타났고, 이동 및 회전량에 대한 오차는 각각, 1 mm, $1^{\circ}$ 미만으로 나타났다. 환자 호흡에 따른 호흡 동기 시스템을 구현한 결과, 0.2초의 오차 범위 내에서 실시간 모니터링이 가능한 것으로 나타났다. 결 론: 선형가속기에 부착된 CCTV를 이용한 환자 고정 보조기술은 기존의 높은 비용을 필요로 하는 타 IGRT 기법에 비하여 설치와 이용이 간편하다. 시스템이 선형가속기와 근접해 있기 때문에 야기되는 문제점은 본 연구에서 제시된 방법을 통해 해결될 수 있었다. 시스템의 정확도를 평가해 볼 때, 임상적으로 적용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국유통학회:학술대회논문집
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• 한국유통학회 2001년도 추계학술대회 발표논문집
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• pp.125-141
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• 2001

이번 연구는 통합물류정보시스템 개발에 관한 것이다. 글러벌 경제시대에 기업경쟁력 확보를 위하여 효율적이고 경제적인 물류체제 구축이 요구되어지고 있다. 그러나 한국의 매출액대비 기업 물류비는 1997년 기준으로 12.9%로서 미국 9.0%, 일본 6.4%에 비하여 매우 높다. 이는 국내 물류 업체가 영세하고 물류 정보 인프라가 취약하기 때문이다. 따라서 국내 물류 체재 개선을 위해서 새로운 물류프로세스의 도입과 효율적인 물류시스템의 개발이 절실하다. 이에 따라 기업이 물류 아웃소싱을 통해 전체 물류 프로세스의 효율성을 재고하기 위한 제3자 물류가 대두되고 있다. 그리고 제3자 물류에서 더 나아가, 기업이 요구하는 물류 서비스 요건을 독자적으로 충족시킬 수 있도록 정보기술, 컨설팅 능력을 보유한 업체가 다수의 물류 업체 운영 및 관리를 최적화하는 제4자 물류가 등장하였다. 이번 연구의 목적은 웹 기반에서 제4자 물류를 지원해줄 수 있는 통합물류 정보시스템을 개발하는 것이다. 이를 위하여 이번 연구는 먼저 국내 물류 산업의 현황과 문제점을 살펴보았다. 그리고 현재 물류 체제 개선을 위한 대안으로서 대두되고 있는 제3자 물류와 제4자 물류의 개념을 살펴보았다. 그리고 택배사, 운송사와 같은 다수의 물류 서비스 공급자와 쇼핑몰, 제조업체와 같은 다수의 물류 서비스 수요자 사이에서 물류중개 서비스를 제공하고, 물류 서비스의 정보화를 지원할 수 있는 KT-Logis를 개발하였다. 화주기업이 KT-Logis를 통한 제4자 물류를 도입하면 물류유통단계 축소를 통한 물류 비용의 절감과 물류 서비스 향상을 기대할 수 있다. 또한 물류업체는 KT-Logis를 이용하여 공차율 감소, 적재율 향상 등과 같은 물류 프로세스 향상을 기대할 수 있다.으로 기대된다.로서 수동발골육(手動拔骨肉)의 미생물수(微生物數)와 큰 차이가 없었다.출된 하수 슬러지의 분해속도상수와 기질의 분율 및 분해패턴을 토대로 혐기성소화시 효율적이고 경제적인 HRT의 산정이 가능하다.은 약 4.5 kDa으로_ 확인되었다. 따라서 B. subtilis MJP1은 항진균 활성과 항세균 활성을 가진 bacteriocin-like substances를 생산함을 알 수 있고 이와 같은 새로운 항미생물 물질은 천연 식품보존제 및 사료보존제 뿐만 아니라 항생제 대체 의약품으로도 활용이 기대되며, 이를 위하여 향후 이 물질들의 보다 정확한 구조 및 특성 규명 등의 연구가 필요하다.성도는 1시간째에 최저로 떨어지다가(대조치의 89%, p<0.05)이후 회복하기 시작하여 24시간째에 약간 대조치 이상으로 회복되었다. 5-HT의 turnover rate는 MAO활성도 변화와 거의 같은 변화를 보였다. 2) 만성투여시 (하루 2번, 14일간 투여)는 5-HT 함량, 5-HIAA 함량, MAO 활성도 및 5-HT turnover rate 모두가 중등도로 감소되었다. (각각 대조치의 87%, 69%, 80%, 79%). 3) MAO 활성도와 5-HT turnover rate 사이에는 높은 상관관계가 있었다. (r=0.866, p<0.001, N=94). 4) MAO 활성도의 역동학 실험에서는 대조치에 비해 투여군에서 Km 값은 의미가 있는 증가가 있었으나 $V_{max}$값은 큰 변동이 없었다. 5) d-amphetamine을 급성 투여할때는 sleeping과 lying components는 상당한 감소를 보인 반면, locomotor activity 는 1시간까지는 상당한 증가를 보였으며 용량이 적을수록 더 큰

• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.95-108
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• 2011

인터넷 비즈니스의 활성화에 따라서 기업은 고객의 인물정보 및 거래정보를 활용하여 보다 맞춤화된 개인화 서비스를 제공하고 있다. 기존의 고객군별 예측기법은 유사한 고객들을 군집화하여 고객군별로 예측모델을 수립하는 것으로, 구매가 많고 충성도가 높은 핵심고객에게 요구되는 일대일 서비스를 제공하는 데는 한계가 있다. 반면 일대일 고객별 예측기법은 각 고객에게 고도로 맞춤화된 서비스를 제공하지만, 과거 구매이력이 많지 않은 고객 이나 신규 고객에게는 정확한 개인화 서비스를 제공하지 못한다. 본 연구는 고객의 구매빈도에 따라서 유사 고객들과의 군집화 수준을 동적으로 조정하는 새로운 지능형 개인화 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 과거 구매가 많은 고객들에 대해서는 일대일 예측모델을 수립하지만, 구매 빈도가 낮은 고객의 경우 다른 고객들과의 최적화된 군집화를 통해 예측모델을 수립한다. 본 기법을 Neilsen의 음료수 구매 데이터셋에 적용하여 고객의 일회 구매금액 및 구매품목을 예측한 결과, 기존 두 예측기법들에 비하여 적정한 계산비용(computational cost)으로 더욱 정확한 개안화 서비스를 제공할 수 있음을 확인하였다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제42권7호
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• pp.1125-1132
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• 2013

종균용 김치를 제조를 하기 위해서는 김치 공장에서 저가로 종균이 대량배양 되어야 한다. 그러나 현재의 유산균배지는 종균 생산용으로 사용하기에는 비용이 많이 든다. 이를 해결하기 위해서는 새로운 배지를 개발해야 하는데 새로운 배지를 개발하기 위한 기본적인 요소에는 배추 추출액, 탄소원, 질소원, 무기염류가 있다. 선정된 최적배지 조성은 배추 추출액 잎 30%, maltose 2%, yeast extract 0.25%, $2{\times}$ salt stock(2% sodium acetate trihydrate, 0.8% disodium hydrogen phosphate, 0.8% sodium citrate, 0.8% ammonium sulfate, 0.04% magnesium sulfate, 0.02% manganese sulfate)으로 나타났다. 그리고 새롭게 개발된 배지의 이름은 MFL로 명명하였다. Leuconostoc(Leuc.) citreum GR1을 $30^{\circ}C$에서 24시간 배양하면 MRS 배지에서는 $3.41{\times}10^9$ CFU/mL, MFL 배지에서는 $7.49{\times}10^9$ CFU/mL의 생균수로 MFL 배지에서 배양하면 MRS 배지에서 배양했을 때보다 2.2배 더 높은 성장을 보였다. 또한 최적화 배지의 scale-up을 위해 5 L 발효조를 이용하여 2 L의 working volume으로 Leuc. citreum GR1을 배양하였다. 교반속도는 50 rpm에서 생균수 $8.60{\times}10^9$ CFU/mL를 얻었다. 발효조의 pH 조절은 pH-stat mode로 하였으며, 균체 성장의 최적 pH는 수산화나트륨 수용액을 이용한 pH 6.8이었고, 이 조건으로 20시간 배양 후 $11.42{\times}10^9(1.14{\times}10^{10})$ CFU/mL의 균체를 얻을 수 있었다. 이는 MRS 배지로 사용하여 얻은 생균수의 3.34배에 해당하는 높은 값으로, 본 연구에서 개발된 MFL 배지는 김치 종균용 Leuc. citreum GR1 배양을 위한 배지로 배지 단가 절감, 높은 균체 수율 등 충분한 경제적 장점을 기대할 수 있다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제33권4호
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• pp.627-633
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• 2016

단수수[Sorghum bicolor (L)]는 당류가 풍부한 사탕수수, 사탕무와 같은 주요 바이오연료 작물 중의 하나이다. 단수수 착즙액은 단수수 줄기를 압착하여 추출하며 주요 성분는 glucose와 fructose 그리고 sucrose로 구성되어 있다. 에탄올은 효모발효공정을 통하여 단수수 착즙액으로부터 쉽게 생산할 수 있다. 단수수 착즙액은 당류 뿐만 아니라 질소나 인산과 같은 다양한 무기영양원도 함유하고 있어 종균 배지로 활용성이 높다. 상업적인 에탄올 생산 공정에서 종균배양은 중요한 발효공정 중의 하나이며 공정비용 절감을 위해 최적화된 배지가 필수적이다. 본 연구에서는 섬유질계 바이오에탄올 생산을 위한 종균의 배지로서 단수수 착즙액의 특성을 평가하였다. 단수수착즙액의 발효기질 적합성을 평가하기 위해 YPD 및 억새 당화액을 비교하여 실험하였으며, YPD배지 중 yeast extract 와 peptone은 각각 5 g/L의 농도로 사용하였다. 각각의 기질들은 당 농도가 2%, 5%, 10%가 함유되도록 제조하여 발효를 통한 균체농도를 측정하였다. 그 결과 YPD와 단수수착즙액을 배지로 사용하였을 때 발효 24시간 후에 최대 $2.5{\times}10^8CFU/mL$ 이상의 균체농도를 나타내었다. 결과적으로 단수수착즙액은 12시간 발효 후에 $1.0{\times}10^8CFU/mL$ 균체를 생산하여 섬유질계 바이오에탄올 생산을 위한 종균 배지로서 YPD를 대체하여 사용할 수 있음을 확인하였다.

• 대한환경공학회지
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• 제33권1호
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• pp.25-31
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• 2011

본 연구에서는 하수처리공정의 유출 수질을 안정적인 유지하기 위하여, 유입수 패턴을 이용한 모델 기반 $NH_4-N$ 예측 제어 알고리즘을 개발하고 $A^2/O$ 공정을 대상으로 적용 및 평가하였다. 평가에 사용된 자료는 B 시 S 하수처리장에 위치한 pilot 규모의 $A^2/O$ 공정 운전자료를 사용하였다. 생물학적 반응조를 모사하기 위해 수정된 ASM3+bio-P 모델(Lee, 2003)을 사용하였고, 침전조 농도 거동 모사를 위해 일차원 이중 지수 함수 모델(Takacs et al., 1991)을 사용하였다. 유입수 패턴을 이용하여 하루 뒤 유출수 $NH_4-N$ 농도를 예측하고, 사전 작성된 $NH_4-N$ 제어 schedule을 사용하여 pilot plant의 호기조 DO를 조절하는 제어 로직을 적용하였다. 제어 적용성을 평가하기 위해 제어를 적용하지 않은 경우와 적용한 경우를 비교하였고, 계절적 영향을 알아보기 위해 여름철과 겨울철에 $NH_4-N$ 제어 schedule을 적용한 실험을 하였다. 여름철 및 겨울철 모두 제어를 적용하지 않은 경우 수질기준을 초과하는 사례가 발생하였지만, 제어를 적용한 경우 목표수질 이내의 안정적인 유출수질이 방출됨을 확인하였다. 제어를 적용하지 않은 경우에 비교해서, 예측 제어를 적용한 경우에는 송풍기의 RPM이 약 9.1% 증가하였고, 유출수의 $NH_4-N$ 농도는 약 45.2% 감소하였다. 이를 통해 본 연구에서 개발된 유출수 $NH_4-N$ 예측 제어 알고리즘 적용으로 인한 운영비용 증가 대비 수질 개선 효과가 크게 나타났기 때문에, 안정적인 유출수 확보를 위한 측면에서 효율적인 제어기법으로 판단된다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권10호
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• pp.261-268
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• 2021

클라우드 컴퓨팅은 서비스 사용자 요구에 따라 컴퓨팅 자원을 임대하여 사용하는 컴퓨팅 패러다임이다. 클라우드 컴퓨팅에서 컴퓨팅 자원은 사용자의 서비스 수요에 따라 컴퓨팅 자원을 확장 또는 축소가 가능하여 전체 서비스 비용 절감 효과를 가질 수 있다. 그리고, M&S (Modeling and Simulation) 기술은 컴퓨팅 자원과 CAE 소프트웨어를 통해 엔지니어링 분석 작업 결과를 얻어, 실제 실험 결과가 없이 제품의 상태를 시뮬레이션을 수행하여 분석하는 방법이다. M&S 기술은 FEA(Finite Element Analysis), CFD(Computational Fluid Dynamics), MBD(Multibody Dynamics) 및 최적화 분야에서 활용된다. M&S 통한 작업 절차는 전처리, 해석, 후처리 단계로 구분된다. CAE 소트프웨어를 통한 3D 모델링 작업인 전/후처리는 GPU 연산이 집약적이며, 3D 모델 해석은 CPU 또는 GPU 연산이 요구된다. 일반적인 개인 데스크톱에서 복잡한 3D 모델을 해석하는 시간이 많이 소요된다. 결과적으로, M&S를 원활하게 수행하기 위해서는 고성능 컴퓨팅 자원이 요구된다. 이 문제를 해결하기 위해 우리는 통합 클라우드 및 클러스터 컴퓨팅 환경인 HEMOS-Cloud 서비스를 제안한다. 제안한 클라우드 기반 방식에서는 M&S에 필요한 전/후처리 및 솔버 작업을 원활하게 수행할 수 있도록 구성했다. 이 시스템에서 전/후처리는 VDI(Virtual Desktop Infrastructure)에서 수행되고 해석은 클러스터 환경에서 수행된다. 각 용도에 맞게 서로 다른 환경에서 분리하여 컴퓨팅 자원 간에 간섭을 최소화했다. HEMOS-Cloud 서비스는 기업 또는 학교에서 M&S의 경험이 필요로 하는 사용자에게 CAE 소프트웨어와 컴퓨팅 자원을 제공한다. 본 논문에서는 HEMOS-Cloud 서비스의 경제적 파급효과를 산업연관분석을 활용하여 분석했다. 전문가의 의견을 반영하여 조정된 계수를 통한 분석 결과는 생산유발효과 74억원, 부가가치유발효과 41억원, 취업자유발효과 10억원당 50명으로 분석되었다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제63권2호
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• pp.123-138
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• 2024

본 연구는 S대학 <인공지능을 위한 기초수학[Math4AI]> 강좌의 교수·학습과정에서 맞춤형 챗GPT를 개발하여 활용한 경험을 공유한다. 연구진은 ① 먼저 강좌 맞춤형 챗GPT (https://math4ai.solgitmath.com/)를 개발하였다. 이때 챗GPT가 부정확한 정보를 주지 않도록 수년간의 해당 강좌 주요 데이터(교재, 실습실, 토론 기록, 코드 등)를 우선적으로 학습하는 챗GPT의 기능을 적용하였다. ② 학생들이 교재를 스스로 학습하다 궁금한 부분이 생기면, 맞춤형 챗GPT 인터페이스를 통해 자연어로 수학 용어, 정리, 예제, 열린 문제 번호, 핵심어 등을 질문하여 도움을 얻을 수 있도록 하였다. 그러면 챗GPT는 관련된 주요 문제나 용어, 그리고 이전 학생들의 토론에 기반한 몇 가지 샘플 답안 또는 토론 내용과 함께 사용되었던 코드 샘플을 제공한다. ③ 학생들이 챗GPT를 통해 얻은 내용을 스스로 윤문하여 공유하고, 상호 토론하면서, 교재에서 제시하는 주요 개념과 열린 문제의 대부분을 이해하도록 하였다. ④ 학기 말에는 그간 본인이 얻은 열린 문제들에 대한 학습기록을 모아 PBL (Problem-Based Learning) 보고서로 제출하고, 발표하여 강좌를 수료하도록 하였다. 이러한 방식은 학생들이 학습을 포기하지 않고 한 단계 앞으로 더 나아갈 추진력과 동기를 주며, 궁극적으로 각각의 문제를 스스로 해결하는 자기 주도적 학습을 도울 수 있다. 또한 학생들 각자의 수준에 맞추어 실시간으로 최적화된 조언을 제시하므로 강좌뿐만 아니라 대학수학교육 전반에 대한 학생별 맞춤형 교육(personalized education)을 제공할 수 있다. 즉, 학생들이 담당교수(또는 조교)와 AI 조교의 도움으로 실시간 답변과 효과적인 조언을 받을 수 있게 됨을 의미한다. 이는 양질의 조교 부족에 대한 고민을 추가 비용 없이 획기적으로 해결할 수 있다. 본 연구는 강좌의 교수·학습과정에 교재 맞춤형 챗GPT를 접목한 것으로, 인공지능(AI) 기술을 기타 대학수학 과목들(미적분학, 선형대수학, 이산수학, 공학수학, 기초통계학 등)과 초·중·고 수학교육에 적용할 수 있는 새로운 방법을 제시한다. 특히 AI 기술을 적용하여 이전 수강생들의 학습기록(열린 문제 풀이, 토론 자료, 코드 등)을 참고하며, 각자 실습한 결과를 공유 및 상호 토론하여 문제를 해결하는 방식은, 다양한 전공의 학생들이 내용을 더 효과적으로 이해하고, 본인 전공 관련 문제 해결 능력을 향상시키는 데 획기적인 도움을 줄 것으로 예상된다. 또한 교재 맞춤형 챗GPT와 함께 자기주도적인 학습을 경험토록 하는 교수학습 방법은 평생 교육(lifelong learning, extension school, extension college, extended college) 또는 평생학습의 관점에서 중요하다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.173-198
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• 2020

최근 온라인의 비약적인 활성화로 캠페인 채널들이 다양하게 확대되면서 과거와는 비교할 수 없을 수준의 다양한 유형들의 캠페인들이 기업에서 수행되고 있다. 하지만, 고객의 입장에서는 중복 노출로 인한 캠페인에 대한 피로감이 커지면서 스팸으로 인식하는 경향이 있고, 기업입장에서도 캠페인에 투자하는 비용은 점점 더 늘어났지만 실제 캠페인 성공률은 오히려 더 낮아지고 있는 등 캠페인 자체의 효용성이 낮아지고 있다는 문제점이 있어 실무적으로 캠페인의 효과를 높이고자 하는 다양한 연구들이 지속되고 있다. 특히 최근에는 기계학습을 이용하여 캠페인의 반응과 관련된 다양한 예측을 해보려는 시도들이 진행되고 있는데, 이 때 캠페인 데이터의 다양한 특징들로 인해 적절한 특징을 선별하는 것은 매우 중요하다. 전통적인 특징 선택 기법으로 탐욕 알고리즘(Greedy Algorithm) 중 SFS(Sequential Forward Selection), SBS(Sequential Backward Selection), SFFS(Sequential Floating Forward Selection) 등이 많이 사용되었지만 최적 특징만을 학습하는 모델을 생성하기 때문에 과적합의 위험이 크고, 특징이 많은 경우 분류 예측 성능 하락 및 학습시간이 많이 소요된다는 한계점이 있다. 이에 본 연구에서는 기존의 캠페인에서의 효과성 제고를 위해 개선된 방식의 특징 선택 알고리즘을 제안한다. 본 연구의 목적은 캠페인 시스템에서 처리해야 하는 데이터의 통계학적 특성을 이용하여 기계 학습 모델 성능 향상의 기반이 되는 특징 부분 집합을 탐색하는 과정에서 기존의 SFFS의 순차방식을 개선하는 것이다. 구체적으로 특징들의 데이터 변형을 통해 성능에 영향을 많이 끼치는 특징들을 먼저 도출하고 부정적인 영향을 미치는 특징들은 제거를 한 후 순차방식을 적용하여 탐색 성능에 대한 효율을 높이고 일반화된 예측이 가능하도록 개선된 알고리즘을 적용하였다. 실제 캠페인 데이터를 이용해 성능을 검증한 결과, 전통적인 탐욕알고리즘은 물론 유전자알고리즘(GA, Genetic Algorithm), RFE(Recursive Feature Elimination) 같은 기존 모형들 보다 제안된 모형이 보다 우수한 탐색 성능과 예측 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 또한 제안 특징 선택 알고리즘은 도출된 특징들의 중요도를 제공하여 예측 결과의 분석 및 해석에도 도움을 줄 수 있다. 이를 통해 캠페인 유형별로 중요 특징에 대한 분석과 이해가 가능할 것으로 기대된다.