• 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.

• 한국식품과학회지
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• 제28권3호
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• pp.411-416
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• 1996

초임계 유체를 이용하여 당근(Daucus carrota L.) 중의 ${\beta}-carotene$ (Y)을 추출하는 최적조건을 규명하기 위하여 추출압력(X_1$ 200-300bar), 온도($X_2,\;35-51^{\circ}C$) 및 시간($X_3$ 60-200min)을 선정하고 중심합성에 의한 실험계획을 설정하였다. 선정된 독립인자($X_1,\;X_2,\;X_3$)의 반응표면에 대한 영향을 분석하고 2차 다항 회귀모형식을$Y={\beta}_0+{\beta}_1X_1+{\beta}_2X_2+{\beta}_3X_3+{\beta}_11X_12+{\beta}_22X_3^2+{\beta}_-12X_1X_2+{\beta}_12X_1X_2+{\beta}_13X_1X_3+{\beta}_23X_2X_3$로 하여 linear, quadratic 및 interaction effects를 관찰하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1) ${\beta}-carotene$ 추출의 주요 인자는 압력, 시간, 온도의 순이었으며 이중, 중심점과 압력인자의 선형회귀 효과는 ${\alpha}(2)$가 0.001(99.9%) 수준에서 유의하였으며 그 회귀 계수는 다음과 같다. ${\beta}(0)\;5.83{\times}10^6,\;{\beta}(1)3.67{\times}10^6,\;{\beta}(2)\;1.24{\times}10^6,\;{\beta}(3)1.01{\times}10^6,\;{\beta}(11)\;-1.23{\times}10^6,\;{\beta}(22)-8.19{\times}10^5\;{\beta}(33)\;-9.79{\times}10^5,\;{\beta}(12)3.31{\times}10^5\;{\beta}(33)\;-9.79{\times}10^5,\;{\beta}(12)3.31{\times}10^5\;{\beta}(13)\;5.18{\times}10^5,\;{\beta}(23)9.08{\times}10^5$ 2) 회귀식에 대한 분산분석 결과, 분산비(Fo)가 8.44로 0.05 수준에서 모델에 의해 도출된 결과를 잘 성명할 수 있으며 그 정확도에 대한 결정계수($r^2$)는 0.938로 높았다. 또한 정상점에서 ${\beta}-carotene$의 반응표면을 정준분석한 결과 중속 변량인 ${\beta}-carotene$추출함량이 최대점임을 확인하였다. 3) 최적조건 즉, 압력은 350bar, 온도는 $51^{\circ}C$ 및 시간은 200min의 조건을 동시에 만족하는 관심영역에서의 ${\beta}-carotene$의 최대추출량은 생당근 100g당 10,611 ${\mu}g$으로 예측되었다.

• 생물환경조절학회지
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• 제14권2호
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• pp.95-105
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• 2005

본 연구에서는 큰 느타리버섯 재배사의 에너지 이용효율과 소요에너지 산정에 대한 기초 자료를 얻기 위하여 기존에 제시한 재배사모형(영구형 단동 및 연동과 반영구형 단동)들을 대상으로 열수지 시뮬레이션을 실시하였다. 또한 재배사의 단열재 및 피복재의 열전달 저항치를 산정한 후, 재배사의 냉$\cdot$난방 부하량을 추정하였다. 진주지방의 경우, 큰 느타리버섯 재배사의 냉$\cdot$난방 D-H 증감현상은 실내 설정온도의 변화에 따라 거의 직선적인 변화를 보였으며, 변화의 정도는 냉방 D-U가 난방 D-H에 비해 훨씬 예민하다는 것을 알 수 있었다. 따라서 설정온도는 물론 실내 유지온도의 제어 양상에 따라 소요 에너지의 변화를 예측할 수 있을 뿐만 아니라, 앞으로 개발될 버섯 재배사의 환경모형 시뮬레이션 검정과 에너지 소요량 추정에도 산정 된 D-H가 유익하게 활용될 수 있을 것으로 판단되었다. 그리고 동일한 재배공간 확보를 전제로 할 경우, 다중 피복의 반영구형 재배사에 비해 다양한 두께 및 재질로 생산되고 있는 영구형 재배사가 단열성능 면에서 현저히 유리하였다 단동 대비 연동구조의 에너지 효율, 단열 정도에 따른 에너지 소요량의 변화를 쉽게 가늠할 수 있을 뿐만 아니라 주어진 지역과 주요 표면의 단열 정도와 표면상태 등에 따라 계절별 또는 재배 주기별 소요 에너지를 예측함으로서 재배사의 구조 및 환경적 최적화를 꾀할 수 있을 것으로 판단되었다.

• 대한핵의학회지
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• 제31권1호
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• pp.19-29
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• 1997

목 적 : 본 연구의 목적은 IPT 약역학 컴퓨터시뮬레이션을 이용하여 혈류공급량, 도파민 운반체량 그리고 시간의 함수인 혈류와 도파민 운반체의 민감도를 측정하고 간편화된 정적 영상을 얻을 수 있는가의 가능성과 그 경우 도파민 운반체량의 변화를 어느 정도 반영하는가를 측정하고자 하는 것이었다. 또한 실제 결합능을 나타낸다고 가정된 $k_3/k_4$의 비를 반영하는 (BG-OCC)/OCC와 (ABBG-ABOCC)/ABOCC의 비를 이용한 방법과 그래프적 분석 방법의 정확성 및 유용성과 방사성의약품의 약역학을 분석하는 기법을 연구하고자 하였다. 방 법 : [I-123]IPT와 SPECT로 얻은 약 2시간 동적 선조체 시간방사능곡선, 동적 피 시간방사능곡선, 그리고 삼구획 역학모형을 이용, $K_1,\;k_2\;k_3\;k_4$ 속도상수들을 획득하였다. 위의 동적 피 시간방사능곡선과 속도상수들 중 혈류공급과 관련된 $K_l$ 또는 도파민 운반체량과 관련된 $k_3$의 양을 변경하면서 5분부터 5분씩 증가하여 120분까지의 혈류와 도파민 운반체의 민감도를 측정하였다. 또한 $k_3$의 양을 변화시킨 데이터를 이용하여 선조체와 후두엽에서의 시간방사능곡선을 계산한 후 각 방법의 정밀도를 측정하기 위해 (BG-OCC)/OCC와 $R_A$ 비값들과 그래프적 분석 방법을 이용하여 구한 $R_A$값들과 참값 $k_3/k_4$의 관계를 시간방사능곡선과 선형회귀 분석으로 계산하였다. 결 과 : 선조체와 후두엽에서의 $K_1,\;k_2\;k_3\;k_4$ 속도상수는 각각 $1.26{\pm}5.41%,\;0.044{\pm}19.58%,\;0.031{\pm}24.36%,\;0.008{\pm}22.78%$와 $1.36{\pm}4.76%,\;0.170{\pm}6.89%,\;0.007{\pm}23.89%,\;0.007{\pm}45.09%$이었다. 이들 속도상수를 이용하여 얻은 혈류 민감도와 도파민 운반체의 민감도는 30분, 60분, 90분, 120분에 각각 0.50, 0.35, 0.29, 0.23 그리고 0.19, 0.40, 0.53, 0.61이었다. 실제 속도상수의 비 $k_3/k_4$에 대한 (BG-OCC)/OCC와 $R_A,\;R_v$간의 상관계수는 각각 0.983, 0.984, 0.999이었으며 그때의 기울기는 각각 1.76, 0.47, 1.25이었다. 결 론 : IPT 약역학은 시간이 흐름에 따라 혈류량의 변동에 비해 도파민 운반체량의 변동에 더욱 민감한 경향을 보였으며 $k_3/k_4$에 대한 (BG-OCC)/OCC, $R_A,\;R_v$의 결과간에 좋은 상관관계를 가졌다. 따라서 이러한 약역학 컴퓨터시뮬레이션이 SPECT 영상을 이용한 도파민 운반체 또는 수용체 정량분석을 최적화하는데 매우 유용할 것으로 생각된다.