추천 시스템은 고객의 데이터를 이용하여 개인 맞춤화된 상품을 추천한다. 추천 시스템은 협업 필터링, 콘텐츠 기반 필터링 그리고 이 두 가지를 합친 하이브리드 방법의 세 가지로 크게 나누어진다. 이 연구에서는 딥러닝 방법론에 기초한 오토인코더를 이용한 추천 시스템에 대한 소개와 그 모형들의 비교 연구를 진행한다. 오토인코더는 데이터 행렬에 0이 많은 경우의 문제를 효과적으로 다룰 수 있는 딥러닝 기반의 비지도학습 모형이다. 이 연구에서는 세 개의 실제 데이터를 이용하여 다섯 가지 종류의 오토인코더 기반 모형들을 비교한다. 처음의 세 개 모형은 협업 필터링에 속한 모형이고 나머지 두 개의 모형은 하이브리드 모형이다. 실제 데이터는 고객의 평점 데이터이고, 대부분의 평점이 없어서 희박성 비율이 높다는 특징이 있다.
최근, 사용자에게 가장 필요한 정보를 제공하기 위한 웹 정보 추천 시스템에 대한 연구가 인터넷 쇼핑몰등을 대상으로 활발히 진행되고 있다. 그 중 SOM(Self-Organizing Feature Maps)을 이용한 동적 웹 정보 추천 기법은 빠른 수행 속도와 간편하게 사용할 수 있는 장점이 존재하나, 모형에 대한 설명력 부족 및 최종적으로 구축된 모형에서 출력층의 각 노드가 한 개의 가중치 값들로 고정되는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 단점인 모형에 대한 설명력 부족을 베이지안 추론 기법으로 해결하며, 하이브리드 SOM을 이용하여 최종적으로 구축된 모형에서 출력층의 각 노드가 한 개의 가중치 값들로 고정되는 것이 아니라 가중치가 속하게 되는 분포가 결정되도록 한다. 이러한 하이브리드 SOM을 이용하여 동적 웹 정보 추천 기법을 설계하고 구현하여 기존의 웹 정보 추천 기법과 성능 비교를 수행한 결과, 제안된 기법의 우수함이 입증되었다.
하천에서 물 흐름이 보와 댐과 같은 수공구조물을 지날 때 일반적으로 흐름상태에 다양하고 급진적인 변화가 발생한다. 특히 흐름이 구조물을 지나면서 사류(supercritical flow)로 변하고 다시 상류(subcritical flow)로 복원되면서 일어나는 도수(hydraulic jump) 현상은 수위의 급변화, 흐름 에너지 소산, 변동성이 강한 압력 분포 등이 특징이다. 이러한 흐름 특성들은 보나 여수로와 같은 수공구조물 자체의 성능뿐만 아니라 이들 수공구조물의 하류에서 발생하는 국부세굴로 인해 구조물의 안정성에 부정적인 영향을 줄 수 있다. 따라서 수공구조물을 설계할 때는 이들 구조물을 통과하는 흐름의 비정상 난류 흐름 특성을 정확하게 해석하여 반영하여야 한다. 이 연구에서는 k-omega SST 난류 모형과 자유수면의 급격한 변동을 해석하기 위한 하이브리드-VOF(hybrid volume of fluid)기법을 이용하여 도수현상을 수치적으로 재현하고자 한다. 기존 CFD(computational fluid Dynamics) 모델링에서는 자유수면 변동의 영향을 고려하기 위해 VOF 기법을 많이 사용하였다. 하지면 전통적인 VOF 기법은 다상흐름(multiphase flow)을 오직 부피분율(volume fraction)의 함수로만 고려하며 모의함으로써 강한 수면변동뿐만 아니라 공기연행(air entrainment)를 동반하는 난류 흐름을 모의하는데는 한계가 있다. 이 연구에서 이용하는 Eulerian 기법인 하이브리드 VOF 기법은 물과 공기의 각 상에 대하여 흐름 특성들을 개별적으로 계산하기 때문에 공기연행을 포함한 급변류 흐름에서 전통적인 VOF 기법보다 적용성이 우수하다. 이와 같은 난류모형과 자유수면 포착기법을 이용하여 3차원 비정상 난류 흐름 수치모형을 구축하여 수공구조물 주변에서 발생하는 강한 공기연행과 난류 특성를 보이는 급변류를 수치적으로 재현한다. 이 연구는 계산된 수치해석 결과를 기존 수리실험 결과와 비교하여 수치모형의 적용성을 평가하고 도수 현상에서 발생하는 독특한 흐름 특성을 제시한다.
본 연구의 목적은 고위험 임부 간호의 개념 정의 및 분석을 하기 위함이다. 이 연구는 Schwartz - Barcott & Hesook Suzie Kim의 하이브리드 모형을 사용하여 분석하였다. 하이브리드 모델을 사용하여 주요 속성과 지표를 식별하고, 현장 실사 고위험 임부 병실에서 고위험 임부를 직접 간호를 수행한 5년 이상 수행한 간호사 10을 면담하여 자료를 수집하였다. 그 결과 3가지 차원, 5가지 속성, 37개의 지표로 도출되었다. 본 연구로 고위험 임부 간호의 개념 분석은 고위험 임부 간호에 대한 지침을 제공할 수 있으며 이론적 초석을 마련할 수 있다.
유역에서의 홍수를 예측하기 위한 다양한 강우-유출 모형들이 개발되어 사용되고 있다. 개념적 강우-유출 모형들은 신뢰성과 적용성이 높아 실무에서 널리 활용되어왔으나, 강우-유출 과정을 단순화하여 고려하므로 유출예측의 정확도에 한계가 있다. 또한 모형의 매개변수에 여러 불확실성이 존재하므로 충분한 양의 관측자료를 사용한 보정 작업이 필요하다. 물리적 강우-유출 모형들은 유출예측 결과가 비교적 물리적으로 정확하다는 장점이 있지만, 높은 계산 비용 및 수치적 불안정성으로 인하여 실무에의 적용이 힘들다. 본 연구에서는 홍수 예측의 정확도와 효율성을 모두 확보할 수 있는 하이브리드 기법을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 기법은 물리적 모형인 동역학파 모형과 개념적 모형인 순간단위도 모형, 그리고 딥러닝 모형을 결합하여 사용하는 기법이다. 유역의 조도계수 및 지형을 활용한 동역학파 시뮬레이션을 수행하였으며, 동역학파 시뮬레이션 결과 및 멱함수로 나타내어지는 비선형적 강우-유출 관계를 이용하여 유역의 순간단위도를 유도였다. 또한, 딥러닝 모형인 LSTM 모형을 활용하여 강우손실 매개변수를 추정하였으며, 이를 이용하여 강우손실을 계산한 후 유효강우주상도를 산정하였다. 그리고 유역 출구에서의 홍수수문곡선은 유효강우주상도와 순간단위도를 활용한 회선적분을 통해 예측되었다. 본 연구에서 개발한 기법을 시험유역 및 자연유역에서의 홍수 예측에 적용해보았으며, 예측 결과는 NSE=0.55-0.90, R2=0.67-0.95의 높은 정확도를 보였다. 본 연구에서 유도하는 순간단위도는 한 유역에서 유일하지 않으며, 유효 강우강도의 함수이므로 홍수 예측에 비선형적 강우-유출 관계를 고려할 수 있으며, 수많은 유효 강우강도에 대한 순간단위도들은 멱함수를 이용하여 순간적으로 유도될 수 있다. 또한, 유역의 강우 특성이나 지표면의 토양수분, 식생과 같은 특성을 딥러닝 모형을 통해 고려함으로써 강우 손실 산정의 불확실성을 줄일 수 있다. 또한, 순간단위도 유도를 위한 기초작업인 동역학파 시뮬레이션은 유역의 지형과 조도계수만을 필요로 하므로 미계측 유역에의 적용이 유리하다.
본 연구는 하이브리드 수업 구성에 따른 효과를 분석하기 위하여 인성교양과목 중의 하나인 '21세기 리더십' 과목을 선정하고, 이를 동일한 과목으로 2개 반을 개설하여 격주형 모형과 혼합형 모형으로 수행하고 이를 비교 분석하였다. 이를 위해 해당 과목을 수강했던 64명을 대상으로 자료를 수집하였고, SPSS 21.0프로그램을 통해 자료를 분석하였다. 연구결과, 첫째, 리더십 지식은 격주형과 혼합형 모두 유의하게 향상되었으며, 총괄평가인 기말고사 성적은 혼합형에서 유의하게 높은 것으로 나타났다. 둘째, 무조건적인 자기수용의 경우, 혼합형에서만 유의한 증가가 있었다. 셋째, 리더십 생활기술의 증진은 혼합형에서만 유의한 증가가 있었다. 이러한 연구결과를 바탕으로 리더십 과목의 경우, 학생들의 만족도를 높이고 동시에 학습효과도 함께 극대화할 수 있도록 혼합형 하이브리드 모형을 채택하되, 학생들이 참여와 실습을 통해 인간관계를 경험하고 리더십을 개발할 수 있도록 온라인 강의보다는 오프라인 강의에 비중을 더 두는 것이 효과적일 것임을 결론짓고 본 연구에 대한 제한점과 후속연구에 대한 제언을 논의하였다.
본 연구에서는 파랑하중에 의해 부유구조체 하면에서 발생하는 파압 현상을 규명하기 위한 실험적 연구를 수행하였다. 서로 다른 측면 형상과 하면 형상을 갖는 4개의 폰툰형 시험체를 제작하여 5 종류 파랑하중에 대한 수리모형실험을 실시하였다. 시험체의 하면에는 6개의 파압센서를 설치하였으며, 수리모형실험 동안 시험체 하면에 작용하는 파압을 측정하였다. 측정된 파압을 분석한 결과, 와플형의 하면 형상은 부유구조체 하면에 작용하는 파압에 거의 영향을 미치지 않으며, 하이브리드형의 측면 형상은 파압에 상당한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이것은 하이브리드형의 측면에 형성된 에어갭(Airgap)이 부유구조체에 작용하는 파랑의 충격 에너지를 일부 흡수하여 파압을 저감시키는데 기여하는 것으로 판단된다. 기존의 상자형 폰툰과 비교하였을 때 하이브리드형의 파압은 선수부에서 약 83%, 중간부에서 약 74% 및 선미부에서 약 53% 수준인 것으로 나타났다.
최근 분산된 자원을 효과적으로 공유할 수 있는 그리드 기반의 과학 연구가 다양하게 진행되고 있으며, 그러한 예로 국내에서는 건설 및 토목 분야의 원격실험 관측과 제어를 포함한 공동연구 환경의 구축을 내용으로 하는 KOCED(Korea Construction Engineering Development) 프로젝트가 진행 중에 있다. 본 논문에서는 KOCED에서 구축 중인 실험센터의 하나로써, 지리적으로 떨어진 실험 시설과 수치시뮬레이션을 연동하여 실험할 수 있는 하이브리드 실험센터를 대상으로 데이터 모델링을 하였다. 데이터 모델은 데이터를 표현하는 용어를 통일하고 데이터 간의 관계를 명확하게 하여, 데이터의 재사용성을 높일 수 있기 때문에 실험비용이 많이 소모되는 과학실험에 필수적이다. 그리드에 기반한 하이브리드 실험의 데이터 모델링은, 기존의 건설 및 토목실험의 대부분이 독립적인 실험 형태였기 때문에, 정확한 데이터 모델을 예측하기가 용이하지 않았다. 따라서 먼저 하이브리드 실험의 축소 모형인, 프로토타입 실험체를 만들고, 이에 대한 데이터 모델을 설계하여 토목공학 연구자에 의해 사용하게 하였다. 일정기간 사용기간을 갖고, 이에 대한 회의를 통해 향후 구축될 하이브리드 실험센터의 데이터 모델을 설계하였다. 현재 하이브리드 실험의 데이터 모델을 그리드 포탈 기반의 데이터관리 서비스로 구현 중에 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권3호
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pp.467-476
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2011
우리나라의 건강보험제도권 내 해당되지 않은 상해상병 진료건 중 국민건강보험으로 부당 잘못 청구되는 진료건을 적발하여, 환수조치하기 위해서는 정확한 상해상병 조사대상자 선정이 필요하다. 그러나, 국민건강보험공단의 한정된 인력으로 증가하는 상해조사관련 업무량을 보다 효율적으로 대처하고, 수행하기 위해서는 상해요인조사 업무 효율화 및 환수 결정율 제고를 위한 조사대상자 발췌기준의 고도화 방안을 마련해야 한다. 이에 본 연구에서는 상해상병 유형에 대해 일정금액 이상 진료건의 발췌 등과 같은 과거의 발췌기준에서 데이터마이닝 기법과 같은 통계적 모형과 업무규칙을 함께 적용한 하이브리드 모형으로서 상해상병 조사대상자 선정기준을 제시하고자하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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