• 제목/요약/키워드: 정보기기

검색결과 6,510건 처리시간 0.037초

두정부 백질 물질을 이용한 수소 자기 공명 분광 분석 (Analysis of $^1H$ MR Spectroscopy of parietal white matter material Phantom)

  • 이재영;임청환;김명수
    • 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
    • /
    • 제26권2호
    • /
    • pp.57-61
    • /
    • 2003
  • 두정부 백질 물질 NAA, Choline(Cho), Creatine(Cr), choline chloride, glutamin 등으로 자체 제작한 phantom을 이용하여 고 자장(4.7T)과 중자장(1.5T)에서의 신호강도 대 잡음비, 스펙트럼 분해능을 알아 볼 수 있는 선폭과 $T_2$, 그리고 $T_E$값의 변화에 따른 각 대사물질의 변화별 스펙트럼 등을 구하여 이론적인 정보와 실제적인 정보와의 차이를 알아보고자 한다. 이용된 기기는 Bruker Biospec 4.7T와 1.5T GE SIGNA를 이용하여 MRS의 결과를 얻었다. 관심영역에서 얻은 정보에서 분광 peak의 면적을 구하였다. 통계처리는 Microsoft사의 Excel program내에 있는 통계 package를 이용하였다. 중자장(1.5T)과 고자장(4.7T)에서의 각각의 대사물질의 스펙트럼을 얻어 본 결과 자장의 균일도와 SNR과 $T_2$값의 차이가 이론적인 값보다는 직선성을 보이지 않았다. 1.5T에서의 선폭은 Cho, Cr, NAA 순서로 $5.30{\pm}1.07,\;4.81{\pm}0.14,\;5.49{\pm}0$, 이에 반해 4.7T에서는 $9.14{\pm}0.55,\;8.87{\pm}0.67,\;9.65{\pm}0.56$ Hz 값이 나왔다. 평균 SNR은 NAA의 물질의 경우를 3회 측정하였는데 그 평균치는 63%의 증가를 보였다. $T_E$ 변화로 스펙트럼을 분석했을 때 $T_E=60ms$일 때 가장 SNR이 좋은 값을 보였고 $T_E=135ms$일 때 가장 낮은 값을 나타나 보였다. 두정부 백질 물질 Phantom을 제작하여 자장의 강도 즉 중자장(1.5T)과 고자장(4.7T)에 따라 분석하게 되었는데 고자장의 영역으로 갈수록 분해능, SNR은 좋아져 보이나 자장의 세기가 커질수록 이론적인 수치보다는 상당히 적은 증가를 보이고 있다는 것을 이 연구를 통해 알게 되었다.

  • PDF

사용자 관심 이슈 분석을 통한 추천시스템 성능 향상 방안 (Improving Performance of Recommendation Systems Using Topic Modeling)

  • 최성이;현윤진;김남규
    • 지능정보연구
    • /
    • 제21권3호
    • /
    • pp.101-116
    • /
    • 2015
  • 많은 기관들이 데이터에 기반을 둔 의사결정을 수행해 왔으며, 특히 수치자료를 비롯한 정형 데이터가 이러한 목적으로 널리 활용되어 왔다. 하지만 최근에는 스마트기기와 소셜미디어의 발달로 인해 다양한 형태를 가진 방대한 양의 정보가 생성, 공유, 저장되면서, 전통적인 정형 데이터 기반 의사결정으로부터 비정형 빅데이터 기반 의사결정으로 관심의 전환이 이루어지고 있다. 데이터 기반 의사결정의 대표적 분야인 추천시스템 분야에서도 성능 향상을 위해 비정형 데이터를 활용해야 한다는 필요성이 최근 꾸준히 제기되고 있다. 특히 사용자의 성향이나 선호도는 고객의 니즈와 직결되기 때문에, 비정형 데이터 분석을 통해 사용자의 성향을 파악하고 이를 통해 상품 추천 및 구매 예측의 정확도를 향상시키기 위한 노력이 매우 시급하게 이루어질 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 사용자의 성향을 측정하여 재구매 예측 정확도, 특히 카테고리별 재구매 예측 정확도를 높임으로써, 궁극적으로 추천시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 방안을 제시한다. 구체적으로는 사용자의 일상적인 인터넷 사용 기록을 분석하여 고객이 조회하는 뉴스 기사의 이슈를 식별하고 다양한 이슈에 대한 고객의 관심을 계량화한 후, 이를 활용하여 고객의 카테고리별 재구매 여부를 예측하는 모델을 제안하고자 한다. 실제 웹 트랜잭션으로부터 도출된 인터넷 뉴스 조회 기록 및 쇼핑몰 구매 기록을 대상으로 실험을 수행한 결과, 고객의 과거 구매이력만을 활용한 카테고리 재구매 예측 모형에 비해 본 연구에서 제안한 모형, 즉 고객의 과거 구매이력과 관심 이슈를 모두 활용한 예측 모형의 정확도가 다소 우수한 것으로 나타났다.

효율적 의료영상정보교류를 위한 프로토콜 제안: 유방자기공명영상 (Suggested Protocol for Efficient Medical Image Information Exchange in Korea: Breast MRI)

  • 박지희;최선형;김성준;용환석;우현식;진광남;정우경;신나영;최문형;정승은
    • 대한영상의학회지
    • /
    • 제79권5호
    • /
    • pp.254-258
    • /
    • 2018
  • 목적: 보건의료정보화를 위한 진료정보교류 기반 구축 및 활성화 과제의 일부인 의료영상정보교류의 효용성을 높이기 위한 영상 품질 기준 연구에서 유방 자기공명영상검사의 적절한 프로토콜을 정립한다. 대상과 방법: 문헌 및 참고자료를 통한 국내외 유방 자기공명영상검사의 권고 프로토콜과 판독문 형식을 조사하고, 책임연구자가 설문지를 작성한 후, 국내 9명의 유방영상의학 전문가를 섭외하여 패널을 구성하였다. 전문가 패널은 총 3차례의 델파이 합의를 진행하여 유방자기공명영상 프로토콜의 합의안을 도출하였다. 결과: 합의된 유방자기공명영상 권고 프로토콜은 1.5 테슬라 이상의 기기로 유방 전용 코일을 사용하여 복와위 자세에서 영상을 획득하며, T2 강조영상과 조영 전 T1 강조영상을 포함한다. 조영증강영상은 적어도 2차례 이상 획득하며, 60~120초 사이 영상과 4분 이후 영상을 포함한다. 또한 조영증강 T1 강조영상의 절편 두께는 3 mm 이하, 측면 해상력은 120초 이하, 공간 내 평면 해상도는 $1.5mm^2$ 이하여야 한다. 결론: 국내 유방영상전문가 집단의 3차례에 걸친 델파이 합의를 통하여 효율적인 유방 자기공명영상검사의 검사 프로토콜 권고안을 정립하였다.

실시간 헬스케어 모니터링의 독립 구동을 위한 접촉대전 발전과 전자기 발전 원리의 융합 (Stand-alone Real-time Healthcare Monitoring Driven by Integration of Both Triboelectric and Electro-magnetic Effects)

  • 조수민;정윤수;김현수;박민석;이동한;감동익;장순민;라윤상;차경제;김형우;서경덕;최동휘
    • Korean Chemical Engineering Research
    • /
    • 제60권1호
    • /
    • pp.86-92
    • /
    • 2022
  • 최근 COVID-19 팬데믹 등 다양한 이유로 인해 바이오 헬스케어 시장이 전세계적으로 활성화되고 있다. 그 중, 생체정보 측정 및 분석 기술은 앞으로의 기술적 혁신성과 사회경제적 파급효과를 불러일으킬 것으로 예측된다. 기존의 시스템은 생체 신호를 받아 신호 처리를 하는 과정에서 신호 송×수신부, 운영체제, 센서, 그리고 인터페이스를 구동하기 위한 대용량 배터리를 필수적으로 요구한다. 하지만, 배터리 용량의 한계가 인해 시×공간적인 기기 사용의 제한을 야기하며, 이는 사용자의 헬스케어 모니터링에 필요한 데이터의 단절에 대한 원인으로 작용할 수 있으므로 헬스케어 디바이스의 큰 걸림돌 중의 하나이다. 본 연구에서는 생체정보 측정 장치에 접촉대전 효과(Triboelectric effects)와 전자기유도 효과(Electro-magnetic effects)를 융합하여, 외부 전원을 요구하지 않는 독립 구동이 가능한 시스템을 구성하여 시×공간적으로 사용 제한이 없는 소형 생체정보 측정 모듈을 설계 및 검증했다. 특히, 다양한 헬스케어 모니터링 중 족압 계측을 통해 사용자의 보행 습관 등을 파악할 수 있는 무선 족압 계측 모니터링 시스템을 검증했다. 보행 시 발생하는 접촉×분리 움직임에서 접촉대전 효과를 이용한 효과적인 압력 센서와 압력에 따른 전기적 출력신호를 통해 족압 센서를 만들고, 축전기를 이용한 신호처리 회로를 통해 이의 동적 거동을 계측할 수 있다. 또한, 출력된 전기신호의 무선 송×수신용 전원으로 사용하기 위해 전자기 유도 효과를 이용하여 보행 시 생기는 생체역학적 에너지를 전기에너지로 수확했다. 따라서, 이번 연구는 사용자가 제한적인 배터리 용량 때문에 생기는 충전에 대한 불편함을 줄일 수 있고, 뿐만 아니라 데이터 단절에 대한 문제점을 극복할 수 있는 방법으로서 큰 잠재력을 보여줌을 시사한다.

토픽 모델링을 이용한 트위터 이슈 트래킹 시스템 (Twitter Issue Tracking System by Topic Modeling Techniques)

  • 배정환;한남기;송민
    • 지능정보연구
    • /
    • 제20권2호
    • /
    • pp.109-122
    • /
    • 2014
  • 현재 우리는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, 이하 SNS) 상에서 수많은 데이터를 만들어 내고 있다. 특히, 모바일 기기와 SNS의 결합은 과거와는 비교할 수 없는 대량의 데이터를 생성하면서 사회적으로도 큰 영향을 미치고 있다. 이렇게 방대한 SNS 데이터 안에서 사람들이 많이 이야기하는 이슈를 찾아낼 수 있다면 이 정보는 사회 전반에 걸쳐 새로운 가치 창출을 위한 중요한 원천으로 활용될 수 있다. 본 연구는 이러한 SNS 빅데이터 분석에 대한 요구에 부응하기 위해, 트위터 데이터를 활용하여 트위터 상에서 어떤 이슈가 있었는지 추출하고 이를 웹 상에서 시각화 하는 트위터이슈 트래킹 시스템 TITS(Twitter Issue Tracking System)를 설계하고 구축 하였다. TITS는 1) 일별 순위에 따른 토픽 키워드 집합 제공 2) 토픽의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화 3) 토픽으로서의 중요도를 점수와 빈도수에 따라 Treemap으로 제공 4) 키워드 검색을 통한 키워드의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화의 기능을 갖는다. 본 연구는 SNS 상에서 실시간으로 발생하는 빅데이터를 Open Source인 Hadoop과 MongoDB를 활용하여 분석하였고, 이는 빅데이터의 실시간 처리가 점점 중요해지고 있는 현재 매우 주요한 방법론을 제시한다. 둘째, 문헌정보학 분야뿐만 아니라 다양한 연구 영역에서 사용하고 있는 토픽 모델링 기법을 실제 트위터 데이터에 적용하여 스토리텔링과 시계열 분석 측면에서 유용성을 확인할 수 있었다. 셋째, 연구 실험을 바탕으로 시각화와 웹 시스템 구축을 통해 실제 사용 가능한 시스템으로 구현하였다. 이를 통해 소셜미디어에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝하여 데이터 분석을 통한 의미 있는 정보를 제공하는 실제적인 방법을 제시할 수 있었다는 점에서 주요한 의의를 갖는다. 본 연구는 JSON(JavaScript Object Notation) 파일 포맷의 1억 5천만개 가량의 2013년 3월 한국어 트위터 데이터를 실험 대상으로 한다.

완전성과 간결성을 고려한 텍스트 요약 품질의 자동 평가 기법 (Automatic Quality Evaluation with Completeness and Succinctness for Text Summarization)

  • 고은정;김남규
    • 지능정보연구
    • /
    • 제24권2호
    • /
    • pp.125-148
    • /
    • 2018
  • 다양한 스마트 기기 및 관련 서비스의 증가에 따라 텍스트 데이터가 폭발적으로 증가하고 있으며, 이로 인해 방대한 문서로부터 필요한 정보만을 추려내는 작업은 더욱 어려워졌다. 따라서 텍스트 데이터로부터 핵심 내용을 자동으로 요약하여 제공할 수 있는 텍스트 자동 요약 기술이 최근 더욱 주목을 받고 있다. 텍스트 요약 기술은 뉴스 요약 서비스, 개인정보 약관 요약 서비스 등을 통해 현업에서도 이미 활발하게 적용되고 있으며, 학계에서도 문서의 주요 요소를 선별하여 제공하는 추출(Extraction) 접근법과 문서의 요소를 발췌한 뒤 이를 조합하여 새로운 문장을 구성하는 생성(Abstraction) 접근법에 따라 많은 연구가 이루어지고 있다. 하지만 문서의 자동 요약 기술에 비해, 자동으로 요약된 문서의 품질을 평가하는 기술은 상대적으로 많은 진전을 이루지 못하였다. 요약문의 품질 평가를 다룬 기존의 대부분의 연구들은 사람이 수작업으로 요약문을 작성하여 이를 기준 문서(Reference Document)로 삼고, 자동 요약문과 기준 문서와의 유사도를 측정하는 방식으로 수행되었다. 하지만 이러한 방식은 기준 문서의 작성 과정에 막대한 시간과 비용이 소요될 뿐 아니라 요약자의 주관에 의해 평가 결과가 다르게 나타날 수 있다는 한계를 갖는다. 한편 이러한 한계를 극복하기 위한 연구도 일부 수행되었는데, 대표적으로 전문에 대해 차원 축소를 수행하고 이렇게 축소된 전문과 자동 요약문의 유사도를 측정하는 기법이 최근 고안된 바 있다. 이 방식은 원문에서 출현 빈도가 높은 어휘가 요약문에 많이 나타날수록 해당 요약문의 품질이 우수한 것으로 평가하게 된다. 하지만 요약이란 본질적으로 많은 내용을 줄여서 표현하면서도 내용의 누락을 최소화하는 것을 의미하므로, 단순히 빈도수에 기반한 "좋은 요약"이 항상 본질적 의미에서의 "좋은 요약"을 의미한다고 보는 것은 무리가 있다. 요약문 품질 평가의 이러한 기존 연구의 한계를 극복하기 위해, 본 연구에서는 요약의 본질에 기반한 자동 품질 평가 방안을 제안한다. 구체적으로 요약문의 문장 중 서로 중복되는 내용이 얼마나 적은지를 나타내는 요소로 간결성(Succinctness) 개념을 정의하고, 원문의 내용 중 요약문에 포함되지 않은 내용이 얼마나 적은지를 나타내는 요소로 완전성(Completeness)을 정의한다. 본 연구에서는 간결성과 완전성의 개념을 적용한 요약문 품질 자동 평가 방법론을 제안하고, 이를 TripAdvisor 사이트 호텔 리뷰의 요약 및 평가에 적용한 실험 결과를 소개한다.

각인각색, 각봇각색: ABOT 속성과 소비자 감성 기반 소셜로봇 디자인평가 모형 개발 (Different Look, Different Feel: Social Robot Design Evaluation Model Based on ABOT Attributes and Consumer Emotions)

  • 하상집;이준식;유인진;박도형
    • 지능정보연구
    • /
    • 제27권2호
    • /
    • pp.55-78
    • /
    • 2021
  • 최근 인간과 상호작용할 수 있는 '소셜로봇'을 활용하여 복잡하고 다양한 사회문제를 해소하고 개인의 삶의 질을 제고하려는 시도가 주목받고 있다. 과거 로봇은 인간을 대신해서 산업 현장에 투입되고 노동력을 제공해주는 존재로 인식되었다. 그러나 오늘날의 로봇은 각종 산업분야를 관통하는 핵심 키워드인 'Smart'의 등장을 기점으로 인간과 함께 공존하며 사회적 교감이 가능한 '소셜로봇(Social Robot)'으로 그 개념이 확장되고 있다. 구체적으로 고객을 응대하는 서비스 로봇, 에듀테인먼트(Edutainment) 성격의 로봇, 그리고 인간과의 교감, 상호작용에 주목한 감성로봇 등이 출시되고 있다. 그러나 4차 산업혁명을 계기로 ICT 서비스 환경이 급격한 발전을 이룬 현재까지 소셜로봇의 대중화는 체감되지 않고 있다. 소셜로봇의 핵심 기능이 사용자와의 사회적 교감임을 고려하면, 소셜로봇의 대중화를 촉진하기 위해서는 기기에 적용되는 기술 이외의 요소들도 중요하게 고려할 필요가 있다. 본 연구는 로봇의 디자인 요소가 소셜로봇에 대한 소비자들의 구매를 이끌어내는데 중요하게 작용할 것으로 판단한다. 로봇의 외형이 유발하는 감성은 사용자의 인지, 추론, 평가와 기대를 형성하는 과정에서 중요한 영향을 미치며 나아가 로봇에 대한 태도와 호감 그리고 성능 추론 등에도 영향을 줄 수 있다. 그러나 소셜로봇에 대한 기존 연구들은 로봇의 개발방법론을 제안하거나, 소셜로봇이 사용자에게 제공하는 효과를 단편적으로 검증하는 수준에 머무르고 있다. 따라서 본 연구는 소셜로봇의 외형으로부터 사용자가 느끼는 감성이 소셜로봇에 대한 사용자의 태도에 미치는 영향을 검증해보고자 한다. 이때 서로 다른 출처의 이종 데이터 간 결합을 통하여 소셜로봇 디자인평가 모형을 구성한다. 구체적으로 소셜로봇의 외형에 대하여 사전에 구축된 ABOT Database로부터 다수의 소셜로봇에 대한 세 가지 정량적 지표 데이터를 확보하였다. 소셜로봇의 디자인 감성은 (1) 기존의 디자인평가 문헌과 (2) 소셜로봇 제품 후기와 블로그 등의 온라인 구전, (3) 소셜로봇 디자인에 대한 정성적인 인터뷰를 통해 도출하였다. 이후 사용자 설문을 통하여 각각의 소셜로봇에 대해 사용자가 느끼는 감성과 태도에 대한 평가를 수집하였다. 세부적인 감성 평가항목 23개에 대하여, 차원 축소 방법론을 통해 6개의 감성 차원을 도출하였다. 이어서 도출된 감성 차원들이 사용자의 소셜로봇에 대한 태도에 미치는 영향을 검증하기 위해 회귀분석을 수행하여 감성과 태도 간의 관계를 파악해 보았다. 마지막으로 정량적으로 수집된 소셜로봇의 외형에 대한 지표가 감성과 태도 간의 관계에 영향을 줄 수 있음을 검증하기 위해 조절회귀분석을 수행하였다. 기술적인ABOT Database 속성 지표들과 감성 차원들 간의 순수조절효과를 확인하고, 도출된 조절효과에 대한 시각화를 수행하여 외형, 감성, 그리고 태도 간의 관계를 다각적인 관점에서 해석하였다. 본 연구는 이종간 데이터를 연결하여 소셜로봇의 기술적 속성과 소비자 감성, 태도까지 변수 간 관계를 총체적으로 실증 분석했다는 점에서 이론적 공헌을 가지며, 소셜로봇 디자인 개발 전략에 대한 의사결정을 지원하기 위한 기준으로 소비자 감성의 활용 가능성을 제안하였다는 실무적 의의를 가진다.

충북지역 학교급식 조리종사원의 안전사고 실태 및 인식 (Actual Conditions and Perception of Safety Accidents by School Foodservice Employees in Chungbuk)

  • 조현아;이영은;박은혜
    • 한국식품영양과학회지
    • /
    • 제43권10호
    • /
    • pp.1594-1606
    • /
    • 2014
  • 본 연구는 충북지역 학교급식에서의 안전사고 실태 및 인식, 작업환경 및 운영환경의 실태 및 인식, 안전교육 실태 및 인식과 요구도를 조사, 분석하여 향후 학교급식의 질적 개선을 위한 기초자료 및 개선방안을 제공하고자 수행되었다. 충청북도 학교급식에 근무하고 있는 초 중 고등학교 조리 종사원을 대상으로 2012년 7월 30일부터 8월 8일까지 설문조사를 실시하여 배포된 설문지 총 234부 중 202부(86.3%) 회수하여 응답이 누락된 8부를 제외한 194부(82.9%)를 분석에 이용하였다. 충북지역 조사대상 조리종사원의 고용형태는 기능직이 72.7%, 최종학력은 고등학교 졸업이 51.8%로 가장 높게 나타났고, 연령은 평균 49.68세, 학교급식에서의 총 경력 평균은 13.73년이며 현재 근무학교의 경력 평균은 4.51년으로 나타났다. 근무학교의 일반사항으로 급식운영형태는 단독관리가 77.8%로 가장 높게 나타났고 1일 평균 제공 식수는 평균 497.05명, 급식 인력 수는 영양(교)사를 제외한 평균 5.07명으로 나타났다. 학교급식 조리종사원의 안전사고 실태 조사 결과, 현재 학교에서 안전사고 경험이 있다고 응답한 조리종사원은 44.3%이며 안전사고 경험이 있다고 응답한 사람 중 사고횟수가 1회인 경우가 60.5%로 가장 높게 나타났고, 6~8월, 8~11시에 가장 많이 발생한 것으로 응답되었다. 안전사고가 발생한 작업공정은 조리 52.3%, 청소 37.2%이며, 안전사고가 발생한 설비 및 기기는 국솥, 튀김솥이 52.4%로 가장 많았다. 안전사고 유형은 화상 데임 64.7%, 손목과 팔의 통증 41.2%, 미끄러짐 떨어짐 35.3% 순이며, 안전사고 후의 사고 처리 방법으로는 종사자 개인부담 57.6%, 산업재해 처리 35.3% 순이었다. 안전사고 후 산업재해 처리 치료기간은 4~14일 45.3%, 4일 미만 28.3%, 15~28일 17.0% 순으로 나타났다. 학교급식에서 안전사고가 발생하는 주요 원인으로 조리종사원의 과도한 업무량 41.2%, 안전한 급식을 위해 가장 중요한 요소는 충분한 근무인원이 71.1%로 가장 높게 응답되었다. 현재 근무 학교에서 안전사고와 관련된 가장 큰 문제점으로는 조리인원의 부족이 45.9%로 가장 많았으며, 물리적 작업환경 중 최우선으로 개선해야 할 점은 환기시설 28.4%, 기계 및 기구의 현대화 22.7%, 조리기기의 효율적 배치 13.9% 순으로 나타났고, 안전사고 예방을 위한 개선사항으로 안전교육의 체계화, 정기화 46.4%, 안전사고의 빈도와 원인 분석 21.6% 순으로 나타났다. 근무하는 학교의 시설 설비 등의 물리적인 작업환경이 얼마나 안전한가에 대한 안전성 인식은 평균이 2.88로 낮은 인식 점수로 나타났으며, 근무하는 학교의 급식생산운영시스템의 효율성에 대한 인식 정도는 3.11점으로 보통 이상으로 나타났다. 학교급식 운영에 대한 환경 평가 조사 결과, 예산확보 항목을 제외한 안전사고 예방 조치 및 처리 항목, 정보제공 및 활용 항목, 작업의 효율성 항목의 평균이 3점 이상으로 나타났으나 예산확보 항목의 평균은 1.77점으로 매우 낮은 평가 결과를 보였다. 학교급식 조리종사원을 대상으로 한 안전교육 실태 조사 결과 안전교육을 받은 경험이 있다고 응답한 사람이 94.8%, 교육 횟수는 연 3.45회, 교육 시간은 평균 5.10시간이며, 교육 주관 기관은 현재 근무학교가 64.1%, 교육 방법으로는 강의식이 74.5%로 가장 높게 나타났다. 안전교육에 대한 인식 조사 결과 안전보건 교육 이해 정도는 3.72점, 산업안전보건 교육 내용의 적합성은 3.88점, 산업안전보건 교육의 실제 적용 정도는 3.99점, 산업안전보건 교육의 필요 정도는 4.42점으로 나타났다. 안전교육의 효과를 높이는 가장 중요한 요인으로 작업내용에 맞는 내용이 85.9%로 가장 많았다. 안전교육 요구도 조사 결과 모든 항목이 4점 이상으로 높은 교육 요구도를 나타내고 있었다. 학교급식조리종사원의 배치기준의 합리화, 작업환경개선을 위한 행 재정적 지원 증가와 안전사고 예방 교육 강화 및 안전관리시스템 구축 등이 요구된다.

연관상품 추천을 위한 회귀분석모형 기반 연관 규칙 척도 결합기법 (A Regression-Model-based Method for Combining Interestingness Measures of Association Rule Mining)

  • 이동원
    • 지능정보연구
    • /
    • 제23권1호
    • /
    • pp.127-141
    • /
    • 2017
  • 인터넷과 모바일 관련 기술의 발전과 기기의 보급은 물리적 공간의 제약을 극복하게 하고, 다양한 상품과 서비스를 소비자에게 제공함으로써, 소비자에게 선택의 폭을 넓히는 기회를 제공하는 반면, 많은 시간과 노력을 기울이고도 소비자가 자신의 기호에 적합한 품목을 선택하기 힘들어지는 부작용을 낳았다. 이에 따라, 기업은 추천 시스템을 활용하여 소비자가 원하는 품목을 더 쉽게 찾는 수단을 제공하고 있다. 상품 간의 연관성을 통계적으로 분석하는 연관 규칙 마이닝 기법은 직관적인 형태의 척도를 규칙과 함께 제공함으로써, 이로부터 도출된 규칙에 포함된 품목 간의 관계를 이해하고, 이를 추천에 적용하기 쉽다는 강점을 갖는다. 그러나, 서로 다른 규칙의 척도가 일관되게 어느 한 쪽의 규칙이 더 우위에 있음을 알려주지 못한다면, 수많은 품목 중 추천에 적합한 품목을 적절히 선별해내기 힘든 상황이 발생한다. 본 연구에서는 추천 상품의 순위를 결정할 수 있도록 연관 규칙 마이닝 기법에 회귀분석모형을 보완적으로 적용하는 방안을 제시하고자 수행되었다. 연관 규칙 마이닝에서 보편적으로 사용되고 있는 지지도, 신뢰도, 향상도를 활용하여 모형을 구현함으로써, 직관적으로 이해하기 쉬울 뿐만 아니라, 실무에서도 활용하기 쉬운 방안을 제시하고자 하였다. 국내 최대규모의 온라인 쇼핑몰의 주문 데이터를 활용한 실험을 통해, 제안된 모형으로부터 얻어진 추천 점수를 기반으로 추천상품을 결정하고, 이를 추천에 적용함으로써 추천 적중률을 향상시킬 수 있음을 보였다. 특히, 최근 모바일 상거래가 빠르게 확산됨에 따라, 제한된 화면에 한정된 수의 추천 품목을 제시해야 하는 상황에서 적합한 추천 기법임을 확인할 수 있었다.

기간별 이슈 매핑을 통한 이슈 생명주기 분석 방법론 (Analyzing the Issue Life Cycle by Mapping Inter-Period Issues)

  • 임명수;김남규
    • 지능정보연구
    • /
    • 제20권4호
    • /
    • pp.25-41
    • /
    • 2014
  • 최근 스마트 기기를 통해 소셜미디어에 참여하는 사용자가 급격히 증가하고 있다. 이에 따라 빅데이터 분석에 대한 관심이 높아지고 있으며 최근 포털 사이트에서 검색어로 자주 입력되거나 다양한 소셜미디어에서 자주 언급되는 단어에 대한 분석을 통해 사회적 이슈를 파악하기 위한 시도가 이루어 지고 있다. 이처럼 다량의 텍스트를 통해 도출된 사회적 이슈의 기간별 추이를 비교하는 분석을 이슈 트래킹이라 한다. 하지만 기존의 이슈 트래킹은 두 가지 한계를 가지고 있다. 첫째, 전통적 방식의 이슈 트래킹은 전체 기간의 문서에 대해 일괄 토픽 분석을 실시하고 각 토픽의 기간별 분포를 파악하는 방식으로 이루어지므로, 새로운 기간의 문서가 추가되었을 때 추가된 문서에 대해서만 분석을 추가 실시하는 것이 아니라 전체 기간의 문서에 대한 분석을 다시 실시해야 한다는 실용성 측면의 한계를 갖고 있다. 둘째, 이슈는 끊임 없이 생성되고 소멸될 뿐 아니라, 때로는 하나의 이슈가 둘 이상의 이슈로 분화하고 둘 이상의 이슈가 하나로 통합되기도 한다. 즉, 이슈는 생성, 변화(병합, 분화), 그리고 소멸의 생명주기를 갖게 되는데, 전통적 이슈 트래킹은 이러한 이슈의 가변성을 다루지 않았다는 한계를 갖는다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 대상 기간 전체의 문서를 한꺼번에 분석하는 방식이 아닌 세부 기간별 문서에 대해 독립적인 분석을 수행하고 이를 통합할 수 있는 방안을 제시하였으며, 이를 통해 새로운 이슈가 생성되고 변화하며 소멸되는 전체 과정을 규명하였다. 또한 실제 인터넷 뉴스에 대해 제안 방법론을 적용함으로써, 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 분석하였다.