오늘날 AI(Artificial Intelligence) 기술이 발전하면서 실용성이 증가함에 따라 실생활 속 다양한 응용 분야에서 널리 활용되고 있다. 이때 AI Model은 기본적으로 학습 데이터의 다양한 통계적 속성을 기반으로 학습된 후 시스템에 배포되지만, 급변하는 데이터의 상황 속 예상치 못한 데이터의 변화는 모델의 성능저하를 유발한다. 특히 보안 분야에서 끊임없이 생성되는 새로운 공격과 알려지지 않은 공격에 대응하기 위해서는 배포된 모델의 Drift Signal을 찾는 것이 중요해짐에 따라 모델 전체의 Lifecycle 관리 필요성이 점차 대두되고 있다. 일반적으로 모델의 정확도 및 오류율(Loss)의 성능변화를 통해 탐지할 수 있지만, 모델 예측 결과에 대한 실제 라벨이 필요한 점에서 사용 환경의 제약이 존재하며, 실제 드리프트가 발생한 지점의 탐지가 불확실한 단점이 있다. 그 이유는 모델의 오류율의 경우 다양한 외부 환경적 요인, 모델의 선택과 그에 따른 파라미터 설정, 그리고 새로운 입력데이터에 따라 크게 영향을 받기에 해당 값만을 기반으로 데이터의 실질적인 드리프트 발생 시점을 정밀하게 판단하는 것은 한계가 존재하게 된다. 따라서 본 논문에서는 XAI(eXplainable Artificial Intelligence) 기반 Anomaly 분석기법을 통해 실질적인 드리프트가 발생한 시점을 탐지하는 방안을 제안한다. DGA(Domain Generation Algorithm)를 탐지하는 분류모델을 대상으로 시험한 결과, 배포된 이후 데이터의 SHAP(Shapley Additive exPlanations) Value를 통해 Anomaly score를 추출하였고, 그 결과 효율적인 드리프트 시점탐지가 가능함을 확인하였다.
최근 이상기후로 인한 급경사지 붕괴 위험이 증가되고 있으며, 급경사지 붕괴 위험의 사전 예측 및 경보 전파가 이루어지지 않아 인명과 재산 피해가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 급경사지의 상태를 평가하기 위해 IoT 센서와 AI 기반 카메라를 융합한 급경사지 분석 시스템을 개발하였다. 시스템을 개발하기 위하여 급경사지 지반조건을 고려한 계측센서 하드웨어 및 펌웨어 설계, AI 기반 영상 분석 알고리즘 설계, 그리고 예·경보 솔루션 및 시스템 제작을 수행하였다. IoT 센서의 데이터와 AI 카메라 영상 분석을 통해 센서 데이터의 오차를 최소화하고, 데이터의 신뢰성을 향상시키고자 하였다. 또한 실제 급경사지에 적용하여 정확도(신뢰도)를 평가하였다. 그 결과, 센서 계측 오류는 0.1° 이내로 유지되었으며 계측 데이터의 전송률은 95%이상이었다. AI 기반의 영상 분석 시스템은 야간에도 부분 인식률 99%의 높은 성능을 나타내었다. 본 연구결과는 다양한 사회간접자본(SOC) 시설의 급경사지 상태 분석 및 스마트 유지관리 분야에도 적용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 전문가 기반형 모델(Habitat Suitability Index)의 한계로 지적되는 주관적 기준, 통계분석의 부재 등과 통계기반형 모델(MaxEnt)의 한계로 지적되는 현장검증, 전문가 의견 반영 등의 극복을 위하여 각각의 모델을 개발하여 통합하는 방식으로 핵심서식지를 도출하였다. 핵심서식지 발굴을 위해 문헌분석 및 공간분석자료를 바탕으로 전문가 심층면담을 진행하였고, 전문가 자문과 GIS 도면 구축 가능성을 고려하여 모델을 개발하였다. 주요 환경변수는 식생대, 임상, 임분밀도, 연평균 강수량, 유효토심으로 선정되었다. 그 결과 현재 나도승마가 분포하고 있는 16지점 중 15지점이 핵심서식지로 나타났으며, 개발된 모델은 약 93.75%의 높은 정확도를 가지고 있는 것으로 나타났다. 하지만 전체 연구대상지의 약 27.8%가 핵심서식지로 나타남에 따라, 추후 서식변수 및 공간자료 정밀화를 통한 모델의 고도화가 필요할 것으로 판단된다. 따라서 높은 등급으로 확인된 서식지라도 대상종의 서식유무 파악을 위한 현장검증은 필수적으로 수행되어야 한다. 하지만, 이러한 한계에도 불구하고 HSI와 MaxEnt의 상호보완적 활용은 생물종의 분포와 서식지 이용 특성을 통하여 적합 서식지를 예측하고, 신규 서식지 발굴 및 대체서식지 선정 등 다양한 방면으로 활용 가능할 것으로 판단된다.
4차 산업 혁명으로 인한 정보통신기술(ICT) 부품 제조 산업은 고도화되고 사업의 중요성이 강조되고 있다. B2B 사업 방식의 ICT 부품 사업은 한정된 주요 고객에 대한 과거 구매 활동 데이터 기반, 고객 관계 관리를 통하여 고객사별 정확한 수요 예측 활동은 중요한 마케팅 전략이다. 고객 관계 관리 방법에서의 RFM 모형은 고객의 거래 최근성, 거래 빈도, 거래 규모 데이터를 바탕으로 고객을 세분화하는 마케팅 데이터 분석 방법이지만, 대부분 RFM 모형 선행 연구는 B2C 소비재 산업 중심으로 진행되었고, B2B 기술 산업군 대상으로 한 연구가 부족하다. 이에 본 연구는 RFM 모형을 B2B 사업 중심의 ICT 부품 제조 산업에 적용하여 실증 분석하고, 첨단 기술 산업군에 적합한 발전된 모형을 제시하고자 기술 산업에서 중요 요인으로 파악되는 T(기술 협업) 추가 변수를 발굴하여 기존 RFM 모형과 개선된 RFM-T 모형의 정확도를 실증 연구하였다. 본 연구의 결과를 바탕으로, B2B 기술 산업군의 실무적 마케팅 방안 모색을 위한 기초 자료로 활용될 수 있는 발전된 RFM-T 모형을 제시하여 기업 성과에 기여 하고자 한다.
지속적인 이커머스 시장의 성장으로 풀필먼트센터가 처리해야 하는 주문량은 증가하였고, 다양한 고객 요구사항은 주문 처리의 복잡성을 높이고 있다. 이러한 추세와 함께 최근 인건비 증가로 인해 풀필먼트센터의 운영 효율성이 기업 경영 관점에서 더욱 중요해지고 있다. 본 연구는 풀필먼트센터의 출고 프로세스 중 포장 작업 영역에 적용 가능한 박스 추천을 중심으로 연구를 수행하였다. 박스 추천을 하기 위해 과거 실적 데이터를 기계학습 모형의 학습 데이터로 사용하였다. 상품 정보, 주문 정보, 포장 정보, 배송 정보 4가지 종류의 데이터를 전처리, 변수 가공 과정을 거쳐 기계학습 모델에 적용하였다. 입력 벡터로는 상품 규격 정보에 해당하는 width, length, height 3가지 특성을 사용하였으며, 상품의 실수 정보를 구간별 정수체계로 변환하는 변수 가공 과정을 통해 입력 벡터의 특성을 추출하였다. 기계학습 모형별 성능을 비교한 결과 GradientBoosting 모델을 적용하였을 경우 21개의 구간으로 상품 규격 정보를 정수로 변환하였을 때 95.2%로 가장 높은 정확도로 예측을 수행함을 확인하였다. 본 연구는 풀필먼트센터에서 잘못된 박스 선택으로 인해 발생하는 물류비용의 증가와 박스 포장 소요 시간의 비효율을 줄이기 위한 방안으로 기계학습 모형을 제시하며, 상품 규격 정보의 특성을 효과적으로 추출하기 위한 변수 가공 처리 방식을 제안한다.
국내의 암 발생 변화 추이를 고려해보면, 현재 남성에게 발생하는 전립선암의 비중이 나날이 증가하고 있다. 전립선 암의 경우 림프절이나 뼈에 전이가 되면 90% 이상 사망에 이른다. 따라서 최근 핵의학 분야에서는 전립선 암의 뼈 전이를 보다 정확하게 진단하기 위해 여러 영상기법과 방사성 의약품의 개발이 진행, 소개되고 있다. 본 연구에서는 전립선 암세포의 뼈 전이에 대한 보다 정밀한 영상을 획득하여 진단능을 향상시키는 $^{18}F$-Fluoride PET/CT의 유용성을 알아보고자 한다. 본 연구는 총 33명의 전립선암으로 진단된 환자로서, 평균 $67.8{\pm}10.2$세의 남자를 대상으로 하였다. 동일한 환자에게 각각 전신 뼈 검사(Whole Body Bone Scan; WBBS)와 뼈 양전자 방출 컴퓨터 단층 촬영(18F-Fluoride Positron Emission Tomography/Computed Tomography; $^{18}F$-Fluoride PET/CT)을 시행하였으며, 각 검사에서 나타난 병변을 확인하여 ROC곡선(Receiver Operating Characteristic Curve)을 통해 AUROC (The Area Under an ROC)분석하였다. 또한 두 검사의 민감도와 특이도, 양성예측률과 음성예측률 그리고 두 검사의 정확도를 비교 분석하였다. 총 33명 중 22명의 환자(66.6%)에게서 뼈 전이가 있었으며, $^{18}F$-Fluoride PET/CT에서 모두 우수한 결과치가 나타났다. WBBS의 민감도는 63.6%, 특이도는 81.8%였고, $^{18}F$-Fluoride PET/CT에서는 민감도 100%, 특이도 90.9%로 나타났으며, AUROC를 비교한 결과 WBBS에서 0.778, $^{18}F$-Fluoride PET/CT는 0.942로 분석되었다. $^{18}F$-Fluoride PET/CT는 WBBS에 비하여 높은 민감도와 특이도를 보였으며, 3D 영상 구현으로 암세포의 뼈에 대한 전이성 병소를 더욱 정확하고 명확하게 발견할 수 있었다. 또한 WBBS의 장시간 검사에 비하여 $^{18}F$-Fluoride PET/CT는 상대적으로 단시간에 뼈의 생리적인 변화에 대한 정확한 영상을 얻을 수 있어 환자의 불편함을 최소화 할 수 있었다. 고가 검사비용에 대한 부담을 줄일 수 있다면 $^{18}F$-Fluoride PET/CT를 통해 더욱 정확한 영상을 제공하여 임상에서의 진단능을 향상 시킬 수 있을 것으로 사료된다.
골다공증은 골 조직의 량이 감소하여 골절의 가능성이 증가하는 상태이다. 뼈의 전기적 특성은 골 밀도와 관련이 있으며, 특히 뼈의 절기 저항은 골 소실이 증가할수록 감소하는 것으로 알려져 있다. 만일 신뢰성 있는 측정이 가능하다면, 뼈의 전기적인 특성은 골다공증 진단을 위한 유용한 변수가 될 수 있음을 의미한다 본 연구에서는 EIT (electrical impedance tomography) 기술을 이용하여 뼈의 전기 전도도 평가를 시도하였다. 뼈와 주위의 연조직 간의 전기적인 특성의 차이가 크기 때문에 (100 정도), 일반적으로, 뼈의 EIT를 얻기는 쉽지 않다. 본 연구에서는 이상 경계 검출을 위해 개발된 adaptive mesh regeneration 기법을 이용하여, 주어진 경계면의 기하학적 조건하에서, 경계 내부의 전기전도도를 복원할 수 있도 록 하였다. 수치 해석은 균일한 타원형 (장경 17 mm, 단경 15 mm) 뼈와 주위의 연 조직으로 구성된 반경 40 mm인 원통형 팬텀으로 모의한 경골에 대해 수행하였다. 타원형 뼈는 팬텀의 원형 단면 중심에서 15 mm 위쪽에 위치하도록 하였다. 연 조직의 전기 전도도는 4 mS/cm로 고정하였고, 뼈에 대해서는 0.01 - 1 mS/cm에서 변하도록 하였다. 측정 오차에 의한 효과를 분석하기 위해 시뮬레이션은 측정 오차를 포함하도록 하였다. 시뮬레이션 결과, 만일 측정 오차가 5 % 미만으로 유지될 경우, 재구성된 뼈의 전기전도도는 10 % 이내의 오차를 갖는 것으로 나타났다. 예측할수 있듯이 복원의 정확도는 뼈의 전기 전도도가 증가함에 따라 증가하였다. 이것은 사용된 EIT가 골 소실이 진행된 뼈에 대한 좀더 정확한 정보를 제공할 수 있음을 시사한다. 본 연구는, 뼈의 해부학적인 정보를 알고 있을 때 뼈와 주위의 연조직에 대한 단순한 이상 영상에 한정된 결과를 제공하지만, EIT 기술이 골다공증 골절을 예측하는 새로운 방법으로 활용될 가능성을 시사한다.
목적: 신속 요소 분해 효소 검사법은 헬리코박터 파이로리 감염의 진단에 있어서 빠르고 신뢰성 높은 검사이다. 그러나 내시경을 통한 위점막의 생검이 필요할 뿐 아니라 국내의 의료보험에서는 위암 환자에 대해 급여 인정이 되지 않는 제한점이 있다. 따라서 저자들은 대체 방법으로 위절제술 직후 생검된 위점막 검체를 이용하여 신속 요소 분해 효소 검사를 시행하였고 이를 소개하고자 한다. 대상 및 방법: 위절제술을 시행 받은 위선암 환자들 중 90명을 대상으로 헬리코박터 파이로리에 대한 IgG 항체 검사를 시행하였으며, 위절제술 직후 위전정부와 위체부 각각에서 점막 생검을 하여 신속 요소 분해 효소 검사 키트에 고정한 후 24시간 이내에 색깔변화를 통해 양성 여부를 판독하였다. 본 연구에서는 면역 혈청학적 검사에서 양성이거나 신속 요소 분해 효소 검사에서 양성인 경우 헬리코박터 파이로리 감염이 있다고 정의하였다. 결과: 신속 요소 분해 효소 검사와 면역 혈청학적 검사에서 양성인 경우가 각각 91.1%와 77.8%였다. 신속 요소 분해 효소 검사의 민감도, 특이도, 양성 예측률, 음성 예측률은 94.3%, 100%, 100%, 37.5%였으며, 면역 혈청학적 검사는 80.5%, 100%, 100%, 15%로 나타났다. 신속 요소 분해 효소검사의 정확도는 94.4%로 면역 혈청학적 검사의 81.1%보다 높았다. 신속 요소 분해 효소 검사의 헬리코박터 파이로리 감염 진단률이 면역 혈청학적 검사보다 더 높았다. 결론: 본 연구에서 위선암 환자에서 위절제술 후 생검된 위점막 검체를 이용한 신속 요소 분해 효소 검사법은 문헌상에 보고된 통상적인 신속 요소 분해 효소 검사법의 진단률과 대등하였다. 따라서 위절제술을 시행 받는 환자에서 헬리코박터 파이로리 감염의 대체 검사법으로 유용할 것으로 기대된다.
목적: 위암환자의 수술 전 병기 결정에 있어서 PET의 유용성을 알아보기 위해 본 연구를 시행하였다. 대상 및 방법: 2006년 2월부터 2008년 8월까지 본원에서 위암으로 진단받고 수술 전 병기 결정을 위해 복부 컴퓨터 단층촬영(CT) 및 PET-CT를 모두 시험한 환자 70명을 대상으로 복부 CT 및 PET-CT 영상 자료에 의한 림프절 전이 판정과 수술 후 병리 조직검사에 의한 림프절 전이판정으로 민감도, 특이도, 양성예측도, 음성예측도 및 정확도를 조사하였고 위암의 형태, 조직학적 분류, 크기 등과 FDG섭취 정도와의 차이 등을 알아보았다. 결과: 조기 위암 23예의 경우 복부 CT에서 병변이 진단된 경우는 4명(17.4%), PET-CT에서는 12명(52.1%)이었으며, 진행 위암 47예의 경우 CT에서 26명(56.5%), PET-CT에서 45명(95.7%)으로 PET-CT에서 진단율이 높게 나타났다. 병변의 크기에 따른 분류에서도 복부 CT보다 PET-CT에서 진단율이 높은 것으로 나타났으며, 조기 위암의 경우 진행 위암에 비해 FDG 섭취 정도가 낮았지만 3 cm 이상의 조기 위암의 경우 3 cm 미만의 조기 위암에 비해 FDG가 섭취되는 경우가 더 많았다. CT에서 림프절 병기 결정의 민감도는 40.0%, 특이도는 85.7%, 양성예측도는 85.7%, 그리고 음성예측도는 40.0%였으며, PET-CT에서는 각각 55.6%, 81.0%, 86.2%, 45.9%였다. PET-CT를 통해서만 발견된 전이 병소는 1예(간전이)였으며, 중복암은 직장암 1예와 췌장암 1예가 있었다. 또한 세포조직형에 따른 분류에서도 분화영, 미분화형 모두 PET-CT에서 진단율이 높은 것으로 나타났다. 결론: CT에 비해 PET-CT에서 원발 병소의 진단, 림프절 전이 모두 진단율이 높은 것으로 나타났으며 PET-CT는 전이 병소와 중복암의 발견 등 다른 영상 진단법에 비하여 유리한 점이 있다.
본 연구는 동해 남부 이산화탄소 해저지중저장 후보지 주변 수심 100-500 m 해역에서 저서생태계의 공간분포와 이를 결정하는 환경요인을 이해하기 위해 수행되었다. 2012년 8월-9월 총 16개 정점에서 대형저서동물군집과 환경요인을 조사하였다. 총 158종의 저서동물이 채집되었으며, 평균 서식밀도는 $843indiv/m^2$, 평균 생물량(습중량)은 $26.2g\;WW/m^2$로 나타났으며, 생물다양성이 높은 지역에서 주로 서식밀도가 높았다. 측정된 33개 환경변수를 대상으로 주성분분석을 실시한 결과 조사해역의 저서환경은 크게 퇴적물환경, 저층해수환경, 수심에 의해 지배된다. 저서동물의 분포는 세 가지 주성분과 밀접한 관련을 보였는데, 특히 사질함량이 많은 정점일수록 출현종수가 많아지고 생물량은 적어지는 경향이 관찰되었다. 조개 2종을 포함한 우점종 6종은 ${\Omega}$ aragonite, ${\Omega}$ calcite 농도가 높은 곳을 선호하였는데, 이 종들은 이산화탄소 유입으로 인해 해양산성화가 진행되면 가장 먼저 피해를 입을 수 있는 생물로 판단된다. 저서동물 상위 1% 우점종의 종조성을 바탕으로 집괴분석한 결과 지리적으로 뚜렷하게 구분되는 4개의 정점군이 분류되었다. 각 정점군은 고유의 저층해수 및 퇴적물 환경을 보이고 있으며, 대표적인 특성종으로는 A) Ampelisca miharaensis, (B) Edwardsioides japonica, (C) Maldane cristata, (D) Spiophanes kroeyeri을 들 수 있다. 측정이 용이한 5개의 환경요인(수심, 사질함량, 수온, 염분, pH)을 이용하여 4개의 정점군을 정확도 100%로 예측할 수 있는 판별함수모델을 제시하였다. 조사지역의 저서동물군집은 환경요인과 밀접한 관계를 보이고 있으며, 이는 환경변수에 기반하여 저서동물 분포를 예측할 수 있는 통계적모델 개발 가능성을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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