• 대한방사선치료학회지
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• 제16권2호
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• pp.9-17
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• 2004

목적 : 최근 CT, MRI 등 영상진단기술 및 방사선치료계획 소프트웨어 등이 획기적으로 발전하였음에도 불구하고 자궁경부암의 강내조사는 아직까지 A 점 등 ICRU 38에 근거한 치료계획을 보편적으로 사용하고 있다. CT를 이용한 3차원 강내조사 계획은 종양 및 정상조직에 대한 선량뿐 아니라 선량-용적 히스토그람(DVH)에 대한 정보를 제공한다. 본 연구에서는 CT를 이용하여 CTV에 목표선량을 조사하는 치료계획(CTV계획)과 ICRU 38에 근거한 치료계획(ICRU계획)을 시행하여 이 두 치료계획간에 종양선량, 직장선량, 방광선량 등을 비교하고 각각에 대한 DVH를 분석하였다. 대상 및 방법 : Ir-192 고선량율강내치료(HDR)를 시행 받은 11명의 환자를 대상으로 하였다. 강내조사계획은 외부방사선치료를 약 40Gy 시행한 후 수립되었으며 모든 환자에서 CT 모의치료기를 이용한 CT가 시행되었고 치료계획은 PLATO(Nucletron) v.14.2를 이용하였다. CT 영상에 CTV, 직장, 방광 등을 도시한 후 CTV에 $100\%$의 선량을 조사하는 치료계획 및 ICRU 38에 근거하여 A점에 $100\%$를 조사하는 치료계획을 수립하였다. 결과 : 11명 환자의 CTV 용적(평균${\pm}$표준편차)은 $21.8{\pm}26.6cm^3$, 직장 용적은 $60.9{\pm}25.0cm^3$, 방광용적은 $116.1{\pm}40.1cm^3$이었다. ICRU계획에서 $100\%$의 선량이 포함하는 용적은 $126.7{\pm}18.9cm^3$, CTV 계획에서는 $98.2{\pm}74.5cm^3$으로서 잔류종양의 크기가 4cm 이상인 1례에서는 ICRU계획 시 CTV 용적 $22.0cm^3$가 $100\%$ 등선량곡선에 포함되지 않는 것으로 나타났다. 잔류종양의 크기가 4cm 미만인 나머지 8례에서는 종양용적 $12.9{\pm}5.9cm^3$이 불필요하게 $100\%$ 이상의 선량이 조사되었다. ICRU 38의 권고에 따른 방광선량은 ICRU계획 및 CTV계획에서 각각 $90.1{\pm}21.3\%,\;68.7{\pm}26.6\%$이었고, 직장선량은 $86.4{\pm}18.3\%,\;76.9{\pm}15.6\%$이었다. 방광 및 직장선량 최대값도 ICRU계획에서 각각 $137.2{\pm}50.1\%,\;101.1{\pm}41.8\%$, CTV계획에서 $107.6{\pm}47.9\%,\;86.9{\pm}30.8\%$로서 CTV계획에서 정상조직에 조사되는 선량이 더 적게 나타났다. 그러나 잔류종양이 4cm 이상인 환자에서는 CTV계획에서 정상조직 선량이 견딤선량보다 현저히 높게 나타났다. DVH에서는 목표선량의 $80\%$ 이상을 받는 직장용적(V80rec)은 ICRU계획 및 CTV계획에서 각각 $1.8{\pm}2.4cm^3,\;0.7{\pm}1.0cm^3$, 방광용적 (V80bla)은 $12.2{\pm}8.9cm^3,\;3.5{\pm}4.1cm^3$로서 역시 CTV계획에서 정상조직이 적게 조사되었다. 결과 : 기존의 ICRU계획은 그 효과 및 안전성이 입증되었음에도 불구하고 CT를 이용한 CTV계획 등을 적용 한다면 잔류종양이 적은 경우 정상조직에 대한 조사를 줄이면서 잔류종양에 목표선량을 조사할 수 있을 것이다. 다만 잔류종양이 큰 경우는 정상조직에 대한 조사선량을 줄이기 위한 효과적 치료계획에 대한 연구가 필요할 것으로 판단된다.

• 한국농공학회지
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• 제13권4호
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• pp.2456-2470
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• 1971

수수자원(水水資源) 개발(開發)을 위(爲)한 Earth Dam이나 도로(道路)와 같은 흙을 주(主)로하는 많은 구조물축조(構造物築造)에 있어서 그 구조물성질(構造物性質)에 따라서 흙의 종류(種類)가 결정(決定)되며 때로는 흙의 성질(性質)에 따라서 구조물(構造物)의 설계(設計)가 달라진다. 특(特)히 저수(貯水)를 목적(目的)으로 하는 제당축조(堤塘築造)에서 중심점토재료(中心粘土材料)의 선정(選定)은 완전(完全)한 구조물(構造物)을 위(爲)해서 또 공사비(工事費) 절감(節減)을 위(爲)해서 대단(大端)히 중요(重要)한 문제(問題)라 하겠다. 이를 위해서 여러종류(種類)의 흙이 사용(使用)되고 있고 이들 흙의 제반(諸般) 역학적(力學的) 성질(性質)이 이미 실시(實施)된 많은 시험결과(試驗結果)로서 실제(實際) 설계(設計)에, 또 구조물(構造物) 안전도(安全度) 검토(檢討)에 응용(應用)되고 있으나 이들 결과(結果)는 그 흙의 최적함수비(最適含水比) 최대밀도(最大密度)에 대(對)한 것으로 실제(實際) 시공과정(施工過程)에서 볼 때 최과함수상태하(最過含水狀態下)에서 시공(施工)하기는 어려운 것으로 이런 경우(境遇)에 흙의 역학적성질(力學的性質)에 대(對)한 자료(資料)가 없어 설계(設計) 및 안전도(安全度) 검토(檢討)에 지장(支障)이 많은바 이를 위해서 본(本) 시험(試驗)을 실시(實施)하였다. 1. 시험(試驗)에 사용(使用)한 시료(試料)는 실제(實際) 저수지(貯水池) 축제재료(築提材料)로서 사용(使用)하고 있는 재료(材料)를 현장(現場)에서 채취(採取)하였다. 2. 본(本) 시험(試驗)은 농업진흥공사(農業振興公社) 농공시험소(農工試驗所)에서 실시(實施)하였다. 3. 본(本) 시험(試驗) 결과(結果)로서 다음과 같은 점(點)을 실제업무(實際業務)에 응용(應用)할 수 있다. 가. 현장함수비(現場含水比)를 알므로서 공사재료(工事材料)로서의 적부판단(適否判斷)을 내릴수 있다. 나. 함수비(含水比)가 변화시(變化時) 다짐율(率)과 투수계수(透水係數)를 알 수 있으므로 실제설계(實際設計) 및 시공관리(施工管理)에 적용(適用)할수 있다. 다. 시공(施工)된 구조물(構造物)의 다짐율(率)을 알므로서 이에 적합(適合)한 안정도검토(安定度檢討)를 할수 있다. 라. 도로(道路)와 같은 높은 지내력(支耐力)을 요(要)하는 구조물(構造物)을 위(爲)해서는 최적함수비(最適含水比) 내지 건조상태(乾燥狀態)가 좋고 저수지(貯水池)와 같은 지수(止水)를 요(要)하는 구조물(構造物)에서는 최적함수비(最適含水比) 내지 습윤상태(濕潤狀態)로 시공(施工)함이 좋다. 그러나 고소성(高塑性) 흙에서는 지내력(支耐力) 및 지수(止水)를 위해서 공(共)히 후자(後者)의 경우(境遇)가 좋다. 이상(以上)의 연구결과(硏究結果)가 완벽(完璧)하다고는 할수 없으나 본(本) 실험(實驗) 결과(結果)로서 함수비(含水比) 변화(變化)에 대(對)한 제반(諸般) 역학적(力學的) 성질(性質)의 변화상태(變化狀態)를 구(求)하기에 최선(最善)을 하였으므로 이 분야(分野)의 연구자(硏究者)나 설계자(設計者) 또는 시공자(施工者)와 같은 실무자(實務者)에게 다소(多少)의 도움이 된다면 큰영광(榮光)으로 생각 하겠다.

• 지능정보연구
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• 제21권3호
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• pp.1-17
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• 2015

최근, 군에서 가장 이슈가 되고 있는 문제는 기강 해이, 복무 부적응 등으로 인한 병력 사고이다. 이 같은 사고를 예방하는 데 있어 가장 중요한 것은, 사고의 요인이 될 수 있는 문제를 사전에 식별 관리하는 것이다. 이를 위해서 지휘관들은 병사들과의 면담, 생활관 순찰, 부모님과의 대화 등 나름대로의 노력을 기울이고 있기는 하지만, 지휘관 개개인의 역량에 따라 사고 징후를 식별하는 데 큰 차이가 나는 것이 현실이다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하고자 모든 지휘관들이 쉽게 획득 가능한 객관적 데이터를 활용하여 사고를 예측해 보려 한다. 최근에는 병사들의 생활지도기록부 DB화가 잘 되어있을 뿐 아니라 지휘관들이 병사들과 SNS상에서 소통하며 정보를 얻기 때문에 이를 데이터화 하여 잘 활용한다면 병사들의 사고예측 및 예방이 가능하다고 판단하였다. 본 연구는 이러한 병사의 내부데이터(생활지도기록부) 및 외부데이터(SNS)를 활용하여 그들의 관심분야를 파악하고 사고를 예측, 이를 지휘에 활용하는 데이터마이닝 문제를 다루며, 그 방법으로 토픽분석 및 의사결정나무 방법을 제안한다. 연구는 크게 두 흐름으로 진행하였다. 첫 번째는 병사들의 SNS에서 토픽을 분석하고 이를 독립변수화 하였고 두 번째는 병사들의 내부데이터에 이 토픽분석결과를 독립변수로 추가하여 의사결정나무를 수행하였다. 이 때 종속변수는 병사들의 사고유무이다. 분석결과 사고 예측 정확도가 약 92%로 뛰어난 예측력을 보였다. 본 연구를 기반으로 향후 장병들의 사고예측을 과학적으로 분석, 맞춤식으로 관리한다면 군대 내 각종 사고를 미연에 예방하는데 기여할 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.143-156
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• 2012

누구나 뉴스와 주가 사이에는 밀접한 관계를 있을 것이라 생각한다. 그래서 뉴스를 통해 투자기회를 찾고, 투자이익을 얻을 수 있을 것으로 기대한다. 그렇지만 너무나 많은 뉴스들이 실시간으로 생성 전파되며, 정작 어떤 뉴스가 중요한지, 뉴스가 주가에 미치는 영향은 얼마나 되는지를 알아내기는 쉽지 않다. 본 연구는 이러한 뉴스들을 수집 분석하여 주가와 어떠한 관련이 있는지 분석하였다. 뉴스는 그 속성상 특정한 양식을 갖지 않는 비정형 텍스트로 구성되어있다. 이러한 뉴스 컨텐츠를 분석하기 위해 오피니언 마이닝이라는 빅데이터 감성분석 기법을 적용하였고, 이를 통해 주가지수의 등락을 예측하는 지능형 투자의사결정 모형을 제시하였다. 그리고, 모형의 유효성을 검증하기 위하여 마이닝 결과와 주가지수 등락 간의 관계를 통계 분석하였다. 그 결과 뉴스 컨텐츠의 감성분석 결과값과 주가지수 등락과는 유의한 관계를 가지고 있었으며, 좀 더 세부적으로는 주식시장 개장 전 뉴스들과 주가지수의 등락과의 관계 또한 통계적으로 유의하여, 뉴스의 감성분석 결과를 이용해 주가지수의 변동성 예측이 가능할 것으로 판단되었다. 이렇게 도출된 투자의사결정 모형은 여러 유형의 뉴스 중에서 시황 전망 해외 뉴스가 주가지수 변동을 가장 잘 예측하는 것으로 나타났고 로지스틱 회귀분석결과 분류정확도는 주가하락 시 70.0%, 주가상승 시 78.8%이며 전체평균은 74.6%로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.77-97
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• 2010

매매시점결정은 금융시장에서 초과수익을 얻기 위해 사용되는 투자전략이다. 일반적으로, 매매시점 결정은 거래를 통한 초과수익을 얻기 위해 언제 매매할 것인지를 결정하는 것을 의미한다. 몇몇 연구자들은 러프집합분석이 매매시점결정에 적합한 도구라고 주장하였는데, 그 이유는 이 분석방법이 통제함수를 이용하여 시장의 패턴이 불확실할 때에는 거래를 위한 신호를 생성하지 않는다는 점 때문이었다. 러프집합은 분석을 위해 범주형 데이터만을 이용하므로, 분석에 사용되는 데이터는 연속형의 수치값을 이산화하여야 한다. 이산화란 연속형 수치값의 범주화 구간을 결정하기 위한 적절한 "경계값"을 찾는 것이다. 각각의 구간 내에서의 모든 값은 같은 값으로 변환된다. 일반적으로, 러프집합 분석에서의 데이터 이산화 방법은 등분위 이산화, 전문가 지식에 의한 이산화, 최소 엔트로피 기준 이산화, Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 등의 네 가지로 구분된다. 등분위 이산화는 구간의 수를 고정하고 각 변수의 히스토그램을 확인한 후, 각각의 구간에 같은 숫자의 표본이 배정되도록 경계값을 결정한다. 전문가 지식에 의한 이산화는 전문가와의 인터뷰 또는 선행연구 조사를 통해 얻어진 해당 분야 전문가의 지식에 따라 경계값을 정한다. 최소 엔트로피 기준 이산화는 각 범주의 엔트로피 측정값이 최적화 되도록 각 변수의 값을 재귀분할 하는 방식으로 알고리즘을 진행한다. Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화는 Na$\ddot{i}$ve scaling 후에 그로 인해 분할된 범주값을 Boolean reasoning 방법으로 종속변수 값에 대해 최적화된 이산화 경계값을 구하는 방법이다. 비록 러프집합분석이 매매시점결정에 유망할 것으로 판단되지만, 러프집합분석을 이용한 거래를 통한 성과에 미치는 여러 이산화 방법의 효과에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 러프집합분석을 이용한 주식시장 매매시점결정 모형을 구성함에 있어서 다양한 이산화 방법론을 비교할 것이다. 연구에 사용된 데이터는 1996년 5월부터 1998년 10월까지의 KOSPI 200데이터이다. KOSPI 200은 한국 주식시장에서 최초의 파생상품인 KOSPI 200 선물의 기저 지수이다. KOSPI 200은 제조업, 건설업, 통신업, 전기와 가스업, 유통과 서비스업, 금융업 등에서 유동성과 해당 산업 내의 위상 등을 기준으로 선택된 200개 주식으로 구성된 시장가치 가중지수이다. 표본의 총 개수는 660거래일이다. 또한, 본 연구에서는 유명한 기술적 지표를 독립변수로 사용한다. 실험 결과, 학습용 표본에서는 Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 방법이 가장 수익성이 높았으나, 검증용 표본에서는 전문가 지식에 의한 이산화가 가장 수익성이 높은 방법이었다. 또한, 전문가 지식에 의한 이산화가 학습용과 검증용 데이터 모두에서 안정적인 성과를 나타내었다. 본 연구에서는 러프집합분석과 의사결정 나무분석의 비교도 수행하였으며, 의사결정나무분석은 C4.5를 이용하였다. 실험결과, 전문가 지식에 의한 이산화를 이용한 러프집합분석이 C4.5보다 수익성이 높은 매매규칙을 생성하는 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.35-52
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• 2019

전자정부를 포함한 다양한 형태의 공공서비스가 제공됨에 따라 공공서비스 품질에 대한 국민의 요구 수준이 점점 높아지고 있다. 공공서비스의 품질을 높이기 위해서 공공서비스 품질에 대한 상시적 측정과 개선이 필요함에도 불구하고 전통적인 설문조사는 비용과 시간이 많이 소요되어 한계가 있다. 따라서 공공서비스에서 발생하는 데이터를 기반으로 원하는 시점에 언제라도 공공서비스의 품질을 빠르고 정확하게 측정할 수 있는 분석적 기법이 필요하다. 본 연구에서 공공서비스의 품질을 데이터 기반으로 분석하기 위해 N시의 건축 인허가 민원 서비스를 대상으로 프로세스 마이닝 기법을 이용하여 분석하였다. N시의 건축 인허가 민원 서비스는 분석에 필요한 데이터를 확보할 수 있고 공공서비스 품질관리를 통해 타 기관으로 확산 가능할 것으로 판단되었기 때문이다. 본 연구는 2014년 1월부터 2년 동안 N시에서 발생한 총 3678건의 건축 인허가 민원 서비스에 대해 프로세스 마이닝을 실시하여 프로세스 맵을 그리고 빈도가 높은 부서와 평균작업시간이 긴 부서를 파악하였다. 분석 결과에 따르면 특정 시점에 한 부서별로 업무가 몰리거나 상대적으로 업무가 적은 경우가 발생하였다. 또한 민원의 부하가 늘 경우 민원완료까지 걸리는 시간이 늘어날 것이라는 합리적인 의심을 하였으나 분석 결과 상관관계는 크게 없었다. 분석 결과에 따르면 민원완료까지 걸리는 시간은 당일처리에서 1년 146일까지 매우 다양하게 분포하였다. '하수처리과,' '수도과,' '도시디자인과,' '녹색성장과'의 상위 4개 부서의 누적빈도가 전체의 50%를 넘고 상위 9개 부서의 누적빈도가 70%를 넘어서는 등 빈도가 높은 부서는 한정적이며 부서 간 부하의 불균형이 심했다. 대부분의 민원 서비스는 서로 다른 다양한 패턴의 프로세스를 갖고 있었다. 본 연구의 결과를 활용하면 특정 시점에 민원의 부하가 큰 부서를 찾아내 부서 간 인력 배치를 탄력적으로 운영할 수 있을 것이다. 또한 민원 특성별 협의에 참여하는 부서의 패턴을 분석한 결과, 협의 부서 요청 시 자동화 혹은 추천에 활용할 수 있는 가능성이 보인다. 본 연구는 민원 서비스에 대한 프로세스 마이닝 분석을 통해 향후 공공서비스 품질 개선방향을 제시하는데 활용될 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.105-129
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• 2020

본 연구는 부도위험 예측을 위해 K-IFRS가 본격적으로 적용된 2012년부터 2018년까지의 기업데이터를 이용한다. 부도위험의 학습을 위해, 기존의 대부분 선행연구들이 부도발생 여부를 기준으로 사용했던 것과 다르게, 본 연구에서는 머튼 모형을 토대로 각 기업의 시가총액과 주가 변동성을 이용하여 부도위험을 산정했으며, 이를 통해 기존 방법론의 한계로 지적되어오던 부도사건 희소성에 따른 데이터 불균형 문제와 정상기업 내에서 존재하는 부도위험 차이 반영 문제를 해소할 수 있도록 하였다. 또한, 시장의 평가가 반영된 시가총액 및 주가 변동성을 기반으로 부도위험을 도출하되, 부도위험과 매칭될 입력데이터로는 비상장 기업에서 활용될 수 있는 기업 정보만을 활용하여 학습을 수행함으로써, 포스트 팬데믹 시대에서 주가 정보가 존재하지 않는 비상장 기업에게도 시장의 판단을 모사하여 부도위험을 적절하게 도출할 수 있도록 하였다. 기업의 부도위험 정보가 시장에서 매우 광범위하게 활용되고 있고, 부도위험 차이에 대한 민감도가 높다는 점에서 부도위험 산출 시 안정적이고 신뢰성 높은 평가방법론이 요구된다. 최근 머신러닝을 활용하여 기업의 부도위험을 예측하는 연구가 활발하게 이루어지고 있으나, 대부분 단일 모델을 기반으로 예측을 수행한다는 점에서 필연적인 모델 편향 문제가 존재하고, 이는 실무에서 활용하기 어려운 요인으로 작용하고 있다. 이에, 본 연구에서는 다양한 머신러닝 모델을 서브모델로 하는 스태킹 앙상블 기법을 활용하여 개별 모델이 갖는 편향을 경감시킬 수 있도록 하였다. 이를 통해 부도위험과 다양한 기업정보들 간의 복잡한 비선형적 관계들을 포착할 수 있으며, 산출에 소요되는 시간이 적다는 머신러닝 기반 부도위험 예측모델의 장점을 극대화할 수 있다. 본 연구가 기존 머신러닝 기반 모델의 한계를 극복 및 개선함으로써 실무에서의 활용도를 높일 수 있는 자료로 활용되기를 바라며, 머신러닝 기반 부도위험 예측 모형의 도입 기준 정립 및 정책적 활용에도 기여할 수 있기를 희망한다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.27-42
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• 2020

인터넷이라는 가상 공간을 활용함으로써 물리적 공간의 제약을 갖는 오프라인 쇼핑의 한계를 넘어선 온라인 쇼핑은 다양한 기호를 가진 소비자를 만족시킬 수 있는 수많은 상품을 진열할 수 있게 되었다. 그러나, 이는 역설적으로 소비자가 구매의사결정 과정에서 너무 많은 대안을 비교 평가해야 하는 어려움을 겪게 함으로써 오히려 상품 선택을 방해하는 원인이 되기도 한다. 이런 부작용을 해소하기 위한 노력으로서, 연관 상품 추천은 수많은 상품을 다루는 온라인 상거래에서 소비자의 구매의사결정 과정 중 정보탐색 및 대안평가에 소요되는 시간과 노력을 줄여주고 이탈을 방지하며 판매자의 매출 증대에 기여할 수 있다. 연관 상품 추천에 사용되는 연관 규칙 마이닝 기법은 통계적 방법을 통해 주문과 같은 거래 데이터로부터 서로 연관성 높은 상품을 효과적으로 발견할 수 있다. 하지만, 이 기법은 거래 건수를 기반으로 하므로, 잠재적으로 판매 가능성이 높을지라도 충분한 거래 건수가 확보되지 못한 상품은 추천 목록에서 누락될 수 있다. 이렇게 추천 시 제외된 상품은 소비자에게 구매될 수 있는 충분한 기회를 확보하지 못할 수 있으며, 또 다시 다른 상품에 비해 상대적으로 낮은 추천 기회를 얻는 악순환을 겪을 수도 있다. 본 연구는 구매의사결정이 결국 상품이 지닌 속성에 대한 사용자의 평가를 기반으로 한다는 점에 착안하여, 추천 시 상품의 속성을 반영하면 소비자가 특정 상품을 선택할 확률을 좀더 정확하게 예측할 수 있다는 점을 추천 시스템에 반영하기 위한 목적으로 수행되었다. 즉, 어떤 상품 페이지를 방문한 소비자는 그 상품이 지닌 속성들에 어느 정도 관심을 보인 것이며 추천 시스템은 이런 속성들을 기반으로 연관성을 지닌 상품을 더 정교하게 찾을 수 있다는 것이다. 상품의 주요 속성의 하나로서, 카테고리는 두 상품 간에 아직 드러나지 않은 잠재적인 연관성을 찾기에 적합한 대상이 될 수 있다고 판단하였다. 본 연구는 연관 상품 추천에 상품 간의 연관성뿐만 아니라 카테고리 간의 연관성을 추가로 반영함으로써 추천의 정확도를 높일 수 있는 예측모형을 개발하였고, 온라인 쇼핑몰로부터 수집된 주문 데이터를 활용하여 이루어진 실험은 기존 모형에 비해 추천 성능이 개선됨을 보였다. 실무적인 관점에서 볼 때, 본 연구는 소비자의 구매 만족도를 향상시키고 판매자의 매출을 증가시키는 데에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.57-78
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• 2020

인터넷의 발달로, 소비자들은 이커머스에서 손쉽게 상품 정보를 확인한다. 이때 활용되는 상품 리뷰는 사용자 경험을 토대로 작성되어 구매의사결정의 효율성을 높일 뿐만 아니라 상품 개발에 도움을 주기도 한다. 하지만, 방대한 양의 상품 리뷰에서 관심있는 평가차원의 세부내용을 파악하는 데에는 많은 시간과 노력이 소비된다. 예를 들어, 노트북을 구매하려는 소비자들은 성능, 무게, 디자인과 같은 평가차원에 대해 각 차원별로 비교 상품의 평가를 확인하고자 한다. 따라서 본 논문에서는 상품 리뷰에서 다차원 상품평가 점수를 자동적으로 생성하는 방안을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 방안은 크게 2단계로 구성된다. 사전준비 단계와 개별상품평가 단계로, 대분류 상품군 리뷰를 토대로 사전에 생성된 차원분류모델과 감성분석모델이 개별상품의 리뷰를 분석하게 된다. 차원분류모델은 워드임베딩과 연관분석을 결합함으로써 기존 연구에서 차원과 단어들의 관련성을 찾기 위한 워드임베딩 방식이 문장 내 단어의 위치만을 본다는 한계를 보완한다. 감성분석모델은 정확한 극성 판단을 위해 구(phrase) 단위로 긍부정이 태깅된 학습데이터를 구성하여 CNN 모델을 생성한다. 이를 통해, 개별상품평가 단계에서는 구 단위의 리뷰에 준비된 모델들을 적용하고 평가차원별로 종합함으로써 다차원 평가점수를 얻을 수 있다. 본 논문의 실험에서는 대분류 상품군 리뷰 약 260,000건으로 평가모델을 구성하고, S사와 L사의 노트북 리뷰 각 1,011건과 1,062건을 실험데이터로 활용한다. 차원분류모델은 구로 분해한 개별상품 리뷰를 6개 평가차원으로 분류했고, 기존 워드임베딩 방식보다 연관분석을 결합한 모델의 정확도가 13.7% 증가했음을 볼 수 있었다. 감성분석모델은 문장보다 구 단위로 학습한 모델이 평가차원을 면밀히 분석함으로써 29.4% 더 높은 정확도를 보임을 확인했다. 본 연구를 통해 판매자, 소비자 모두가 상품의 다차원적 비교가 가능하다는 점에서 구매 및 상품 개발에 효율적인 의사결정을 기대할 수 있다.

• 한국전통조경학회지
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• 제30권1호
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• pp.14-21
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• 2012

본 연구 대상인 강원도 강릉시 연곡동 유등리 뱀골 하류의 너럭바위에 새겨진 '유상대(流觴臺)' 각자와 암각바둑판은 이곳이 유상곡수 놀이와 신선 풍류 행위가 이루어졌던 풍류처임을 확인시켜 준다. 3차에 걸친 정밀답사를 통해 다음과 같은 결과를 얻었다. 통일신라 헌강왕 원년(875)에 도운(道雲)에 의해 창건되었으나 조선 중기 이후 폐허가 되었고, 1954년에 재건된, 백운사 경내에 새겨진 '만월산 백운동천(萬月山白雲洞天)'이란 암각서는 뱀골 계곡에 선도적(仙道的)풍류와 선비문화의 전통이 면면히 스며있음을 보여주는 소중한 단서이다. 최백순이 1934년 편찬한 강릉의 읍지인 동호승람 제2권에 인종원년(1545)을 전후하여 '남전현(籃田縣)의 백운사는 율곡 이이, 성제 최옥 등 명유(名儒)의 강례처(講禮處)'라고 기록되어 있는 것으로 보아 이 공간이 유서 깊은 공간임을 알 수 있다. 또한 동호승람과 완역 증보임영지에 기술된 무오년, 즉 철종9년(1858) 김윤경(金潤卿)이 창건한 백운정(白雲亭)의 존재를 통해 누정 및 동천 경영의 흔적을 추론할 수 있다. 아울러 유상대 각자 바위 계류 건너 입석에 새겨진 '백운정동천(白雲亭洞天)' 암각서는 백운정 건립 3년 뒤인 철종12년(1861)에 조성되었으며, 유상대와 매우 깊은 연관성이 있는 상징적 표식임을 알 수 있다. 이와 같은 정황과 입지성을 전제로 유상대 곡수유구 흔적을 면밀히 검토한 결과 유상대 주변 계류 및 암반에는 수량과 유속을 조절하기 위한 세분석(細分石)과, 유로와 잔을 가두기 위한 홈인 금배석(擒盃石)과 유배공(留盃孔)의 조탁 흔적 등을 발견하였다. 더불어 하단 암벽에서 '오성(午星)'이란 명기 아래 23인명의 각자를 발견하게 됨에 따라 이곳이 20C중반까지 유상곡수연의 성격을 갖는 풍류 문화경관의 거점임을 확신하게 되었다. 따라서 이 공간에서는 적어도 20세기 중반까지 유상대를 중심으로 한 선비 풍류의 문화가 전승된 것으로 추정되며, 이는 '유 불 선(儒 彿 仙)이 습합된 독특한 역사문화공간'이란 측면에서도 심도 있게 검토되어야 할 것으로 본다. 본 연구 성과를 바탕으로 앞으로 23인명의 정체와 유상대 각자 주체 파악 등 유상곡수 등 풍류행위를 기록한 자료 발굴 등을 통해 본 공간의 성격을 보다 면밀히 검토해야 할 것으로 판단된다. 또한 기록에 전해지는 암각장기판 또한 발굴되어야 할 것으로 보이는 바, 현재 콘크리트포장 도로의 파쇄를 통한 추가 유적의 발굴 및 노선 변경 등 원형경관 회복방안 또한 시급히 검토되어야 할 것이다.