특정 연구 분야에 대한 전문성을 가진 연구자를 찾기 위해서는 객관적인 전문가 판별 방법이 필요하다. 기존에는 전문가 판별을 위해 인용 그래프 기반의 판별 기법과 수식 기반의 판별 기법이 존재한다. 본 논문에서는 기존 수식 기반 판별에서 고려하지 못하였던 다양한 특성들을 반영한 효율적인 전문가 판별 기법을 제안한다. 연구자의 전문성을 판별하기 위해 품질, 생산성, 기여도, 최신성, 정확성, 지속성을 고려한 전문성 지수를 제안한다. 또한, 학술 검색 사이트만의 특성을 반영하기 위해 소셜 인용 수를 추가로 고려한다. 다양한 학술 사이트 기반의 논문 수집 및 성능 평가 결과를 제시하고 제안하는 기법의 타당성과 실현성을 입증한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제7권2호
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pp.283-287
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1996
본 연구는 중풍에서의 한의학의 풍부한 임상자료들에 대한 객관적이고도 논리적인 자료처리방법 및 변증으로부터 증형을 추론할 수 있는 통계적 방법을 연구하고자 한다. 중풍 전문의에 의해 수집된 65명의 환자들의 임상자료로부터 다변량 자료 분석의 하나인 판별분석을 이용하여 증후로부터 증형을 판단할 수 있는 수리적 판별모형을 구축하였다. 구축된 모형은 중풍 전문가 시스템을 개발하기 위한 기초가 될 것이다.
본 연구는 혈액여과투석 환자의 치료이행을 측정할 수 있는 지표와 분류기준을 개발하고 치료이행 정도를 측정할 수 있는 전문가의 의견이 반영된 융합형 도구를 개발하고자 시도되었다. 총 300명의 혈액여과투석 환자를 대상으로 자료가 수집되었으며, 저유량 혈액투석, 고유량 혈액투석 치료이행과 불이행에 대한 선행연구 결과 및 전문가 그룹, 임상전문가 그룹의 구성타당도, 내용타당도를 거쳐 혈액여과투석 지표와 분류기준을 개발하였다. 개발된 혈액여과투석 치료이행 지표와 분류기준의 판별분석력을 정준상관판별분석으로 검증한 결과 3가지 지표의 혈액여과투석 치료이행 판별분석력은 95.6%(wilks ramda=.256, p=.002)이었다. 또한 임상형 혈액여과투석 치료이행 측정도구는 91.7%의 판별력을 가진 것으로 검증되었다. 혈액여과투석 치료이행은 환자의 건강상태 악화와 합병증 발생 전 단계에서 환자교육과 간호중재가 이루어질 수 있다는 점에서 의미가 있으며 본 연구의 결과는 향후 혈액투석환자의 합병증 예방을 위한 간호중재의 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
전문가 검색 엔진은 전문가 시스템과 같은 목적에서 특정 전문 분야에 대한 특수한 정보를 수집 검색하기 위한 검색 엔진을 내용이다. 본 논문은 전문가 검색 엔진을 만드는 과정에서 초기 작업에 해당하는 웹 정보 수집에 대한 논문이다. 본 논문은 웹 페이지에서 하이퍼링크와 참조되는 웹 페이지에 대한 표면 지식을 이용하여, 홈페이지 그래프를 작성한다. 그리고 나서 홈페이지 그래프와 사전에 미리 준비된 개념 그래프를 이용하여, 웹 페이지 수집 중 특정 전문 분야에 해당하는 웹 페이지인지를 판별하여 사용자가 수집하고자 하는 분야에 대한 웹 페이지만을 수집한다. 본 논문은 이에 대한 개념, 설계 및 구현과 앞으로의 개선 상황을 제안한다.
간암은 세계적으로 흔한 악성 종양에 속하지만 우리나라에서 간암은 위암, 폐암 다음으로 높은 사망률을 보이며 이러한 간암은 조기진단이 요구된다. 전문의는 간암의 진단을 위해 조영증강 CT영상을 이용하여 육안으로 간암을 판별하는데, 조영증강 CT영상을 이용한 진단은 주 종양의 진단에는 도움이 되지만 주 종양에서 주위 간 조직으로 전이된 간암들을 판별하는 것은 어려우며 실제로 시술 중에야 전이된 간암의 존재를 알 수 있다. 본 논문에서는 조영증강 CT영상을 이용하여 간과 주 종양을 자동으로 추출한 후, 미세하게 주 종양 주위로 전위된 간암들을 추출하는 방법을 제안하여 전문의를 보조할 수 있는 보조 전문가 시스템으로서의 유용성을 확인하고자한다. 조영증강 CT영상은 흉부에서 5mm간격으로 40 ${\sim}$ 50장정도로 촬영된다. 조영증강 CT영상을 이용하여 간 영역을 추출하기 위해서 간의 형태학적 정보 그리고 명암도와 명암의 분포도를 이용한 양자화 기법 등을 적용하여 추출하며 추출된 간 영역에서 간암의 후보 영역 추출은 간암의 명암도와 형태학적 특징 정보를 이용하여 추출한다. 본 논문에서는 간암의 추출을 위해 맵 상에 흩어져 분포되어 있는 유사 패턴들의 무게 중심을 찾아 하나의 패턴으로 그룹화 하는 개선된 SOM 알고리즘을 제안하여 간암 판별에 적용한 후, 기존의 SOM 알고리즘과 비교 분석한 결과. 본 논문에서 제안된 SOM 알고리즘을 적용한 간암 추출이 더 효율적임을 확인 할 수 있었으며, 전문의가 판별한 것과 비교 분석한 결과, 전문의를 보조할 수 있는 보조 전문가 시스템으로서의 가능성을 확인할 수 있었다.
필적 감정은 개인의 고유한 필적 개성을 이용하여 임의의 두 필기 문장 또는 텍스트가 동일인에 의해 작성되었는지를 판별하는 기술로 유서대필 및 보안수사, 서명의 검증, 범죄 수사 등에 활용되어지고 있다. 이러한 작업은 감정 전문가의 판단기준에 의해 필적의 유사성을 판별하기 때문에 객관성 결여 및 과도한 소요 시간, 과도한 처리비용의 문제를 내포하게 된다. 이러한 문제를 해결하여 판별의 객관성과 업무의 신속한 처리를 가능하게 하기 본 논문에서는 컴퓨터를 통한 패턴 분석을 적용하여 두 필적의 유사성을 판별하는 방법을 본 논문에서는 제안한다. 이를 위하여 본 논문은 학습단계와 자동분석단계로 나뉘며, 학습단계에서는 입력된 문서영상에서 필적의 영역을 추출한 후, 특징을 추출하고 DTW연산을 통하여 학습을 한다. 자동분석단계에서는 대조할 문서영상에서의 특징을 추출하고 입력된 문서영상과 대조할 문서영상간의 마할라노비스 거리(Mahalanobis Distance)를 구하여 서명 및 필적에 대한 유사도를 도출한다. 실험은 4명의 필적을 이용하여 비교하였으며, 우수한 결과를 보였다.
최근 몇 년 동안 웹 기반의 서비스는 웹 2.0이라는 단어로 설명되면서 집단지성, 소셜네트 워크서비스 등 다양한 형태로 발전되어 왔다. 특히 소셜네트워크서비스는 모바일 환경의 발전과 함께 수년간 계속 발전할 것으로 예상된다. 그리고 집단지성의 경우 이제는 웹기반 서비스에서 고객의 요구를 판별하고, 새로운 지식을 작성하는 방법으로 많이 활용되고 있다. 본 논문에서는 인공지능의 한 방법인 전문가시스템(Expert System)과 집단지성의 기술을 활용하여 전문지식을 관리하는 소셜네트워크서비스의 설계 및 구현의 과정을 설명하고자 한다.
본 연구는 여러 가지 Data Mining 기법들로부터 도출된 지식과 AHP를 이용하여 도출된 전문가의 지식을 사용된 정보의 특성에 따라 조사하고, 이러한 각각의 지식들을 중심으로 부도예측 모형을 설계한 후, 각 모형의 특성 및 부도예측력에 대한 실증적 비교연구에 그 목적을 두고 있다. 사용된 Data Mining 기법들은 통계적 다중판별분석 모형, ID3 모형, 인공신경망 모형이며, 전문가 지식의 추출은 AHP를 사용하여 45명의 전문가로부터 부도와 관련하여 인터뷰 및 설문조사를 실시하였다. 특히 부도예측에 사용된 변수의 특성을 정량적 재무정보와 정성적 비재무정보로 나누어서 각 모형의 특성을 비교연구하였다. 연구결과 부도예측시 정성적정보의 중요성을 확인하였으며, 전문가의 지식을 기반으로한 AHP 모형이 위험예측모형으로 사용될 수 있음을 실증적으로 보여주었다.
본 연구에서는 가스공정에서 중요시되는 화재/폭발에 대한 위험성 평가 기법으로, 공정위험 지수법인 Dow's F&EI와 정성적 위험판별기법인 장치스크리닝 기법의 특성에 산업별로 위험시되는 사항에 대한 전문가 의견을 수렴할 수 있도록 전문가 시스템-장치 및 공청의 사고사례 및 전문가의 의견 수렴된 시스템을 도입하여 위험 지수에 전문가적 reward/penalty를 주고 공정 장치의 종합위험도 지수를 계산하여 보다 정밀한 위험장치 검색을 할 수 있는 형태인 다중판별 장치스크리닝 기법(Multi-distinction Equipment Screening Algorithm, MESA)을 제안하였다. 그리고 이에 대한 사례연구로 LPG 지하저장공정의 위험도 순위에 대해 전문가 시스템이 도입되지 않은 경우와 도입된 경우의 위험판단 해상도를 파악하여 제안 알고리즘의 유용성을 입증하였다. 그리고 이와 같은 위험도 순위에 따른 장치의 물리적 특징을 파악함으로써 안전장치 및 mitigation 장치 그리고 비상대응계획에 대한 정보를 제공할 수 있으리라 기대한다.
FMECA는 전력설비의 기능, 고장 모드, 고장 원인 및 고장의 파급 효과 등을 분석하고 각 고장 모드가 시스템의 기능 유지에 영향을 미치는 정도인 심각도(Severity)와 고장 발생의 빈도의 정도인 치명도(Criticality)를 평가하여 치명도 매트릭스(Criticality Matrix)를 구성함으로써 높은 위험성을 갖는 고장 모드를 판별하고 효과적인 시스템 구성을 위한 참고 자료를 제공한다[4-5]. 대부분의 경우, 고장 모드의 두 지수는 미리 정해진 기준에 따라 전문가들의 정성적인 평가에 의해 결정된다. 따라서 본 논문에서는 두 지수들에 대한 다양한 전문가의 의견을 종합하여 결론을 도출하기 위한 방법론으로 기존의 Linear Opinion Pool에 퍼지이론을 결합하는 방식을 제안하였다. 또한 기존의 치명도 매트릭스 방식으로 위험도를 판별하던 방식의 한계를 인식하고 운영자의 관심에 따라 두 지수를 종합적으로 평가하기 위해 퍼지 FMECA 전문가 시스템을 구성하였다.[7-8]. 사례연구에서는 대표적인 전력 설비에 대한 적용 예를 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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