• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제13권5호
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• pp.57-73
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• 2008

논산 북부지역의 천부 및 암반 지하수는 질산성 질소 농도가 최고 49 mg/L이고, 22%의 시료가 먹는물 수질기준을 초과해 질산성 질소 오염이 심각함을 보여 주었다. 토지 이용 별로 통계적으로 의미있는 농도 차이를 보여 토지 이용이 이 지역 질산성 질소 오염에 대한 주요 지배 요인임을 지시하였다. 이 지역의 질산성 질소 오염을 예측하기 위해 토양 특성, 지형 구배, 토지 이용 등의 지표 수리지질 인자, 관정의 심도와 고도 등의 관정 제원 인자와 현장수질(T, pH, DO, EC)을 변수로 하며, 천부 지하수와 암반 지하수의 두 그룹으로 나누어 다중 회귀 분석을 실시하였다. 수리지질 인자는 관정을 중심으로 하는 원형 버퍼내에서 차지하는 면적 비율을 구하여 변수로 결정하였다. 회귀 분석은 가능한 모든 변수 조합에 대해 실시하였으며 모형의 수정 결정 계수 기준으로 최적 모형을 선정하였다. 수리지 질 인자를 이용한 회귀 분석에서 버퍼 반경에 따라 천부지하수는 50 m, 암반지하수는 300 m에서 가장 높은 결정 계수가 나타났다. 천부 지하수는 암반 지하수보다 높은 결정계수를 보여 지표 수리지질 인자에 더 민감함을 보여 주었다. 천부 지하수에서는 토지 이용, 암반 지하수에서는 토양 특성이 주요 변수였고, 토지 이용 중 주거 지역은 두 그룹에서 모두 중요 변수였다. 수리지질 인자와 현장 수질 항목을 사용한 회귀 분석에서는 천부지하수에서는 EC, 논지역, pH 등이, 암반 지하수에서는 DO, EC, 자연지역 등이 주요 변수였다. 현장 수질 항목이 수리지질 인자보다 월등히 강한 설명력을 보여 일상적으로 측정되는 현장 수질 항목이 질산성 질소 오염 평가에서 개별 관정에 대해 중요한 정보를 제공할 수 있음을 보여 주었다. 이번 연구에서 결정된 최적 버퍼 반경은 관정으로의 오염 물질 유입 시간 추정에 활용될 수 있다.

• 한국농림기상학회지
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• 제4권4호
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• pp.224-236
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• 2002

남한 벼 품종의 북한서부평야지 재배적응성 예측을 위하여 496개 단위 재배구역 각각에 대하여 30년간의 생육모의를 실시하였다. 5km $\times$ 5km로 구획된 1,044개 재배구역중 벼논 재배구역은 위성영상자료를 분석하여 추출하였다. 일최고ㆍ최저기온, 강우량, 강우일수, 일사량은 1981년부터 2000년 동안 남북한의 기상관측소의 측정간을 이용하여 1 km$\times$ 1 km 해상도로 작성하였고, 최소재배단위(CZU)의 벼논 픽셀에 해당하는 기후값만을 발췌하여 그들의 평균값을 각 CZU의 대표값으로 하였으며, 각 재배구역별 월평균값으로부터 30년간의 일기상 자료를 무작위로 생성하였다. 11개 주요 남한 벼품종에 해당하는 CERES-rice 모형에 필요한 생장 및 발육관련모수는 농업관련 국가기관에서 장기간동안 수행하여 축적된 조사자료로부터 추정하였다. 남한 주요 품종의 유전적 특성을 갖도록 모수가 조정된 생육모형 CERES-rice를 북한 서부평야지 496개 벼 재배단위별 무작위로 생성된 30년간의 일기상 자료를 이용하여 이앙기(적식, 만식), 관개(천수답, 수리안전답), 작부방식(일모작, 이모작) 등 3요인을 2수준으로 두어 품종별 총 8개씩의 처리로 년도별 기상변이에 따른 생육 및 수량 등을 모의하였다. 각 품종에 대하여 같은 모형을 남한의 3개 작물시험장 실제 기상자료에 근거한 생육모의를 수행함으로써 북한지방 모의결과의 상대평가를 위한 기준자료로 삼았다. 생육모의를 통한 분석결과 남한의 중생종 벼 품종들 가운데 수원에서의 출수기가 8월 15일 이전인 것들이 북한서부평야지에서 적응성이 높을 것으로 판단된다. 이 결과는 앞으로 있을 남ㆍ북한 농업기술교류시 남한 벼 품종의 북한 곡창지대인 서부평야지 적응성 판단의 중요한 기초자료가 될 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제42권1호
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• pp.33-50
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• 2009

본 연구에서는 SLURP 장기 수문모형을 이용하여 미래기후와 예측된 토지이용자료 및 식생의 활력도를 고려한 상태에서 하천유역의 수문요소에 미치는 영향을 분석하였다. 경안천 상류유역($260.4\;km^2$)을 대상유역으로 선정하여 4개년(1999-2002) 동안의 일별 유출량 자료를 바탕으로 모형의 보정(1999-2000)과 검증(2001-2002)을 실시하였다. 모형의 보정 및 검정 결과 Nash-Sutcliffe 모형효율은 0.79에서 0.60의 범위로 $R^2$는 0.77에서 0.60의 범위로 나타났다. 미래 기후자료는 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)에서 제공하는 A2, A1B, B1 기후변화시나리오 의 MIROC3.2 hires, ECHAM5-OM 모델의 결과 값을 이용하였다. 먼저 과거 30년 기후자료(1977-2006, baseline)를 바탕으로 각 모델별 20C3M(20th Century Climate Coupled Model)의 모의 결과 값을 이용하여 강수와 온도를 보정 한 뒤 Change Factor Method로 downscaling 하였다. 미래 기후자료는 2020s(2010-2039), 2050s(2040-2069), 2080s(2070-2099)의 세 기간으로 나누어 분석하였다. 불확실성을 줄이고자 개선된 CA-Markov기법으로 미래 토지이용을 예측하였으며, 월별 NDVI와 월평균기온간의 선형 회귀식을 도출하여 미래의 식생지수 정보를 추정하였다. 모형의 적용결과, 미래 유출량은 MIROC3.2 hires는 A1B(2080s) 시나리오에서 연 유출량이 21.4% 증가, ECHAM5-OM은 A1B(2050s) 시나리오에서 8.9% 증가하였다. 증발산량은 MIROC3.2 hires가 3%, ECHAM5-OM은 16% 증가하였다. 미래 토양수분량은 현재에 비해 약 1% 정도 증가하였다.

• 대한지리학회지
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• 제39권4호
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• pp.643-664
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• 2004

본고는 지리학의 사회참여라는 주제 하에 한국의 지리학 전공자가 GIS 산업에 기여한 것과 수행한 역할을 가늠해보고자 시작되었다. 후학들의 기대수준과 실제적인 지리정보시스템을 비 지리학자의 요구사항과의 간격을 최소화하기 위하여, GIS 산업 현장에서 인정하고 있는 자격증 사안에 대한 소개와 향후 GIS산업의 방향을 예측하는 자료를 생산하는 것이 본고의 목적이다. 한국의 GIS 산업의 시기별 특성과 각 단계에 있어 지리학 전공자의 기여도 정리하였으며, 주요기관별 지리학 전공자의 비중 및 수행업무에 관한 인터뷰를 실시하였다. 또한 GIS 사업에 관련된 공공기관의 2003년 2004년의 중장기 기술개발 및 사업개발 계획을 분석하여 차후에 GIS 산업방향을 예측할 수 있도록 하였다. 설문지를 통하여 산업계와 연구계의 수요분석을 시행하고 그 결과는 GIS 산업의 진출을 위한 지리학과의 GIS교육의 SWOT (강점, 약점, 기회, 위협)분석으로 정리하였다. 분석결과 실습과 프로그래밍 중심의 훈련이 강조된 반면, 지리학과의 강점에 해당되는 다양한 세계 지리적 지식, 인간과 환경을 아우르는 종합적 시각. 통합능력, 학제간 연구훈련 등은 저평가되고 있었다. 대기업에서의 지리학과 전공자의 비중이 오히려 높았으며 이는 중소기업이 보다 구체적인 프로그램 구현부분에 기술적으로 치중하기 때문이다. 텔레매틱스와 같이 신성장동력으로 일컬어지는 산업에 GIS가 일부 포함되어 있기에. 지리학과의 GIS 교육은 문화지리와 연계된 지역마케팅, GIS 교육 분야, 새로운 위치기반의 서비스 모형개발 등에 기회가 있다고 여겨지며. 이는 학제간 협력 보다는 지리학내의 협동연구를 통한 핵심 역량 강화에 치중해야할 것을 시사한다. 보여준다.57장, 보조지 1장)이었으나, 수리 후 가로 25.8cm, 세로 39.4cm, 책의 두께는 1.9cm, 판본 64장(본문 57장, 보조지 1장, 겉표지 앞과 뒤 각1장, 보호지 앞과뒤 각2장)으로 가로 0.5cm, 세로 0.5cm, 두께 0.4cm, 판본 6장이 증가하는 등의 외형적 변화가 발생하였다.Polyacrylamide gel disc 전기(電氣) 영동(泳動)에서 L-c fraction은 pH 4. 3 gel에서는 명확(明確)한 단일(單一)의 단백질(蛋白質) 밴드를 보여주었으나, pH 8.3 gel에서는 아직도 두 개의 이상(以上)의 밴드가 검출(檢出)되었다. 4. 그러나 L-c fraction은 효모(酵母) 세포벽(細胞壁)의 다당류(多糖類) 성분중(成分中)에서 오직 glucan에 대한 ${\beta}-1$, 3-glucanase의 기질(基質) 특이성(特異性)만을 나타내었다. 따라서 L-c fraction을 zymolyase의 부분(部分) 정제(精製) 표품(標品)으로써 용해(溶解) 촉진(促進) 인자(因子)에 관(關)한 연구(硏究)에 제공(提供)하고져 동결(凍結) 건조(乾燥)하였다. used for court dress and official uniforms in the royal court. 4. Sa(紗) and Ra(羅) whose features have been examined we Gapsa(甲紗), Sun-in (純仁), Gosa(庫紗), Gwansa(官紗), Jusa(走紗), Eunjosa(은조사), Gwangsa(廣紗), Waesa(倭紗), Dorisa(도리사), Gong-yangsa(공양사), Rasa(羅紗), Danghangra(唐亢羅),

• 한국자원식물학회지
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• 제32권2호
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• pp.124-143
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• 2019

본 연구는 선행연구에서 개발된 근적외선 분광법(NIRS) 예측모델을 활용하여 농업유전자원센터에서 보존 중인 국내외 벼유전자원의 아밀로스 및 단백질 함량 자료를 통계 처리하여 자원 분포를 파악하기 위한 데이터베이스를 구축하고자 하였다. 예측모델의 $R^2$ 값은 아밀로스 분석결과 0.970이었고, 단백질은 0.983이었다. 미지시료 측정 시 정확도를 평가하기 위해 외부검정과정을 거친 결과 $R^2$ 값은 아밀로스 분석결과 0.962였고, 단백질은 0.986이었다. 벼 자원을 재래종, 육성품종, 잡초형, 육성계통으로 나누어 NIRS를 이용하여 성분 분석한 후 함량분포를 확인하였다. 찰벼 평균 아밀로스는 재래종, 육성품종, 잡초형에서 동일하게 8.7%였고, 육성계통은 10.3%였다. 메벼 평균 아밀로스는 재래종 22.3%, 육성품종 22.7%, 잡초형 23.6%, 육성계통 24.2%였다. 전체 벼 자원 중 아밀로스 함량 9%이하 waxy type은 5.0%, low amylose는 5.5%, middle amylose는 20.5%, high amylose는 69.0%를 차지하였다. 단백질 분석 결과 평균함량은 재래종 8.2%, 육성품종 8.0%, 잡초형 7.9%, 육성계통 7.9%였다. 찰벼의 다양성지수 평균은 0.62, 메벼는 0.80이었고, 단백질 다양성지수는 평균 0.51이었다. 임의의 함량구간 내 자원비율은 정규분포의 표준화과정을 통해 확인하였다. 임의 구간에 대한 자원분포비율 산출 결과는, 재래종 아밀로스 6.4-8.7% 구간의 자원비율은 0.45였고, 22.3-26.1% 구간은 0.40, 단백질 7.3-8.2% 구간은 0.26이었다. 육성품종 아밀로스 8.7-9.4% 구간의 자원비율은 0.19였고, 20.1-22.7% 구간은 0.32, 단백질 6.1-8.3% 구간은 0.51이었다. 잡초형 아밀로스 6.6-9.7% 구간은 0.67이었고, 23.6-24.8% 구간은 0.19, 단백질 7.0-7.9% 구간은 0.33이었다. 육성계통 아밀로스 10.0-12.0% 구간의 자원비율은 0.47이었고, 24.2-28.0% 구간은 0.40, 단백질 7.0-7.9% 구간은 0.26이었다. 어떤임의 구간을 지정하여도 자원의 비율을 쉽게 구할 수 있으며, NIRS 분석과 통계분석과정을 통해 얻어진 자원별, 성분함량별 특성 자료는 효율적인 자원관리를 위한 데이터베이스 시스템 구축을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국환경생태학회지
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• 제35권5호
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• pp.548-557
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• 2021

광릉요강꽃(Cypripedium japonicum Thunb.)은 한국, 중국, 일본에 분포하는 동아시아 특산식물로, 지구 수준의 IUCN Red List "위기(Endangered, EN)"로 평가되며, 한국의 국가 Red List에서는 "멸종위기(Critically Endangered, CR)"에 포함된다. 본 연구는 광릉요강꽃 자생지에서 7년 동안 수행된 개체통계학적(demographic) 모니터링 자료를 바탕으로 개체군 구조 및 변화양상을 분석하고, 개체군의 지속성에 대하여 예측하였다. 광릉요강꽃은 국내 7개 지역(포천, 가평, 화천, 춘천, 영동, 무주, 광양)에서 자생지가 관찰되었고, 15개 아개체군에 4,356개체가 생육하는 것으로 확인되었다. 개체군 크기 및 구조는 지역별로 상이하였으며, 인위적 관리가 개체군 크기 및 구조 변화에 중요한 영향을 미치고 있었다. 7년 동안 개체 수 변화를 모니터링한 결과 광릉요강꽃의 개체군 생존력(Population Viability Analysis, PVA)은 지역별로 다양한 경향을 보였다: 향후 1세기 안에 멸절할 가능성은 포천 0.00%, 광양 10.90%, 춘천 24.05%, 화천 79.50%로 예측되었다. 모니터링이 수행된 위 연구지역은 현지 내 보호시설로 인위적 출입을 제한하고 있어 광릉요강꽃의 최대 위협요인인 인위적 남획 변수가 개체군 생존력에 반영되지 않았다. 즉, 실질적인 멸절 위험도는 본 연구에서 추정된 값보다 현저하게 클 것으로 예상된다. 국내 광릉요강꽃 개체군의 멸절위험도의 객관적 판단을 위해서는 향후 다양한 위협요인이 있는 여러 지역의 개체군 정보가 반영될 필요가 있으며, 국내·외로 광릉요강꽃 개체군에 대한 개체통계학적 모니터링을 확대해 나가야 할 것이다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제27권3호
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• pp.5-12
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• 2004

I. 서 론 : 변비(便秘)는 우리가 임상에서 흔히 접하는 위장관의 증상으로서, 사람들은 배변의 횟수가 너무 적거나, 대변을 힘들게 보는 경우, 대변이 너무 딱딱하거나 양이 적은 경우 혹은 배변이 너무 고통스럽거나 불완전한 배변감이 있는 경우 등과 같이 다양한 형태로서 변비라고 생각하여 병원을 찾게 된다. 그러나 변비는 식이와 사회 및 의료 환경 등의 요인에 의해 많은 영향을 받기 때문에 변비 환자의 진단 및 치료적 접근에 앞서 이러한 다양한 인자 등을 감안하여 객관적인 표준화된 정의를 설정하는데 있어 방사선학적 진단이 유용하고 이에 관한 진단적 접근방법에 대해 알아보고자 한다. II. 본 론 : 대장의 운동기능을 평가하는 검사법 가운데 가장 기본이 되는 검사가 대장통과시간(Colon transit time, CTT) 검사이다. 대장통과시간은 만성 변비증 환자의 병태생리에 따른 유형 분류와 치료 계획의 설정에 커다란 도움을 주고 있다. 방사선 비투과성 표지자(Radiopaque marker)를 이용하는 방법, 다수 표지자 사용법(Multiple marker technique), 신티그라피 측정법(Scintigraphic measurement)이 있다. 배변조영술은 항문 직장의 해부학적 정보뿐만 아니라 배변 시 항문, 직장의 변화와 골반저의 운동상태를 파악할 수 있는 기능적 방사선학 검사이다. 배변 시 항문 직장의 역동적 관찰은 배변이상 환자의 진단 및 치료방침 결정 그리고 추적검사에 도움을 준다. 마지막으로 병력에서 빠뜨려서는 안되는 것이 행동 장애나 정서 장애와 같은 정신심리학적 요인이 동반되어 있는지를 세심하게 판단하는 것이다. 이런 경우에는 이러한 정신과적 문제와 관련된 약물 복용의 유무와 종류에 대해서도 파악을 하여야 한다. III. 결 론 : 변비의 흔한 원인에는 섬유질 섭취가 충분하지 못한 경우, 수분 섭취가 충분하지 못한 경우가 많으며, 변비환자에서의 이러한 검사의 목적은 변비의 기질적 병인을 확인하기 위함으로서, 통상 이러한 방사학적 검사를 통해 결장과 항문직장의 기능에 대한 정보를 얻을 수 있는 것은 아니다. 변비 환자의 병태생리에 따른 유형을 구분하여 향후 검사 및 치료방침을 설정하는 데 중요한 정보를 제공하고 환자의 예후를 예측하는데도 도움이 될 것으로 생각된다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제29권6호
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• pp.595-612
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• 2002

이동 컴퓨팅에서 고 수준의 QoS를 보장하기 위한 가장 중요한 이슈 중의 하나가 셀에서 가용할 수 있는 대역폭의 부족으로 인한 핸드-오프 종료를 감소시키는 것이다. 각 셀은 핸드-오프 호들을 위해 이웃 셀들에게 대역폭 예약을 요청하며, 예약된 대역폭은 신규 호가 아닌 핸드-오프 호들을 위해 사용된다. 핸드-오프 호를 위해 대역폭을 너무 많이 예약한다면 신규 호의 블록킹 확률이 증가하므로, 예약할 대역폭의 크기를 정확히 결정하는 것이 중요하다. 따라서, 이동 컴퓨팅 환경에서 적절한 크기의 대역폭 예약과 호 수락 제어를 통해 QoS 보장하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 이동 컴퓨팅 환경에서 멀티미디어 트래픽에게 지속적인 QoS를 보장하기 위해 대역폭 예약과 호 수락 제어 메커니즘을 제안하였다. 본 논문은 적절한 크기의 대역폭 예약을 위해 이동성 그래프와 2-계층 셀 구조를 기반으로 한 적응적 대역폭 예약을 제안한다. 전자는 클라이언트가 다음에 이동할 셀을 예측하는 반면, 후자는 핸드-오프 확률이 높은 클라이언트에게만 적응적 대역폭 예약 메커니즘을 적용한다. 본 논문은 클라이언트의 현재 셀과 PNC(Predicted Next Cell)에 호 수락 테스트를 수행하는 호 수락 제어를 제안하며, 이 메커니즘은 계산 및 네트워크 오버헤드를 줄일 수 있다. 본 논문에서 제시된 대역폭 예약 및 호 수락 제어 메커니즘의 성능을 평가하기 위해, 신규 호 블록킹률, 핸드-오프 호 종료율, 대역폭 이용율을 측정하였다. 시뮬레이션 결과, 본 논문의 호 수락 제어 메커니즘의 성능이 NR-CAT2, FR-CAT2, AR-CAT2와 같은 기존의 메커니즘들보다 우수함을 알 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권3호
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• pp.281-286
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• 2003

실생활에서 해결하고자 하는 문제에 대해 수많은 feature들이 수집되어지나 그 feature들을 모두 문제 해결에 활용하는 것은 어렵다. 모든 feature들에 대한 정확한 자료의 수집이 어려우며 관련된 feature들을 모두 학습에 이용할 경우 복잡한 학습 모델이 생성되어지며 좋은 수행 결과도 얻을 수 없다. 또한 수집된 자료들 간에는 상호 관계나 계층적 관계가 존재하는데, 경험적 지식이나 통계적 방법을 이용하여 feature들간의 관계를 분석함으로써 feature의 수를 줄일 수 있다. 휴리스틱 기법은 반복적인 시행 착오와 경험을 통한 학습으로써 미래가 불확실하고 완전한 정보를 갖고 있지 못할 때, 인간의 사고 기능을 통하여 기억이나 경험을 살려, 스스로 해결방안을 모색하면서 점차로 해에 접근해 가는 방법이다. 전문가들은 경험에 의한 의견 수렴 과정을 거쳐 해당 문제 영역에 접근 가능하며, 이러한 특성을 학습에 사용될 feature의 수를 줄이는데 활용할 수 있다. 전문가들은 원시 자료들을 이용하여 새로운 feature들을 생성할 수 있다 새로이 산출된 feature들과 원시 데이터 내의 feature들을 혼합하여 학습 모델 생성에 이용한다. 본 논문에서는 휴리스틱 함수를 이용하여 학습에 사용될 feature의 수를 줄이고, 추출된 feature들을 신경망의 입력값으로 사용하는 기계 학습 모델을 제시한다. 모델의 성능 평가를 위해 프로야구 경기의 승패 예측 문제를 이용하였다. 실험 결과는 신경 회로망과 휴리스틱 모델을 단독으로 사용했을 때 보다 두 기법을 혼합한 모델이 신경 회로망의 복잡성을 감소시킬 뿐 아니라 분류(classification)의 정확성이 향상되었다.아니라 Hep G2 세포에서도 명백히 단백질의 발현을 관찰할 수 있었다. 또한, Hep G2와 COS세포 모두에서 endogenous RXR의 발현이 일어남을 확인하였고 RXR expression plasmid를 transfection시켰을 때 두 세포 모두에서 단백질의 발현이 현저하게 증가되었다. Constitutive Androstane Receptor (CAR)에 의한 CYP2B의 PBRU 활성효과를 다르게 분화된 세포에서 차이가 일어나는지를 비교하기 위하여 CAR에 의해 매개되는 PBRU의 transactivation효과를 Hep G2와 COS세포에서 조사하였다. Hep G2 세포에서는 transfection된 CAR의 발현에 의해 firefly luciferase 보고단백질의 활성이 약 12배 증가하였다. CAR 발현유전자를 15 ng transfection하였을 때 주어진 보고유전자의 양에 대하여 최대반응을 나타내었고 CYP2B1PBRU가 제거된 CYP2C1 promotor/firefly luciferase를 보고유전자로 사용하였을 때는 CAR에 의한 luciferase의 활성이 나타나지 않았다. Hep G2와는 달리, COS세포에서는 transfection된 CAR의 발현이 PBRU에 의한 firefly luciferase보고단백질의 발현에 영향을 주지 못하였다. 이러한 결과들은 분화된 세포의 종류에 따라서 constitutive androstane receptor의 CYP2BPBRU 활성효과가 다르게 나타날 수 있음을 제시할 뿐만 아니라, 간세포에서 Phenobarbital에 의한 PBRU의 활성유도에 영향을 주는 endogenous 매개 인자들 중 CAR와 RXR과는 다

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.157-173
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• 2021

소비자의 욕구와 관심에 맞추어 개인화된 제품을 추천하는 추천 시스템은 비즈니스에 필수적인 기술로서의 그 중요성이 증가하고 있다. 추천 시스템의 대표적인 모형 중 협업 필터링은 우수한 성능으로 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그러나 협업필터링은 사용자-아이템의 선호도 정보가 충분하지 않을 경우 성능이 저하되는 희소성의 문제가 있다. 또한 실제 평점 데이터의 경우 대부분 높은 점수에 데이터가 편향되어 있어 심한 불균형을 갖는다. 불균형 데이터에 협업 필터링을 적용할 경우 편향된 클래스에 과도하게 학습되어 추천 성능이 저하된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 많은 선행연구들이 진행되어 왔지만 추가적인 외부 데이터 또는 기존의 전통적인 오버샘플링 기법에 의존한 추천을 시도하였기에 유용성이 떨어지고 추천 성능 측면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 CGAN을 기반으로 협업 필터링 구현 시 발생하는 희소성 문제를 해결함과 동시에 실제 데이터에서 발생하는 데이터 불균형을 완화하여 추천의 성능을 높이는 것을 목표로 한다. CGAN을 이용하여 비어있는 사용자-아이템 매트릭스에 실제와 흡사한 가상의 데이터를 생성하여, 희소성을 가지고 있는 기존의 매트릭스로만 학습한 것과 비교했을 때 높은 정확도가 예상된다. 이 과정에서 Condition vector y를 이용하여 소수 클래스에 대한 분포를 파악하고 그 특징을 반영하여 데이터를 생성하였다. 이후 협업 필터링을 적용하고, 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 추천 시스템의 성능을 최대화하는데 기여하였다. 비교 대상으로는 전통적인 오버샘플링 기법인 SMOTE, BorderlineSMOTE, SVM-SMOTE, ADASYN와 GAN을 사용하였다. 결과적으로 데이터 희소성을 가지고 있는 기존의 실제 데이터뿐만 아니라 기존 오버샘플링 기법들보다 제안 모형의 추천 성능이 우수함을 확인하였으며, RMSE, MAE 평가 척도에서 가장 높은 예측 정확도를 나타낸다는 사실을 증명하였다.