• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제19권2호
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• pp.89-94
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• 2008

토모치료기는 선형가속기에서 사용되는 세기 변조방사선치료와 Mega-voltage Computed Tomography (MVCT) 3차원 영상정보에 의한 영상유도방사선치료(Image Guide Radiation Therapy, IGRT)가 가능하고 나선식 빔 조사를 통해 표적과 정상조직에 효율적으로 선량(dose)을 집중하고 분산할 수 있다는 장점을 가진다. 이에 본 논문에서는 2006년 9월부터 운용을 시작한 국립암센터의 토모치료기를 이용하여 10명의 두경부암 환자를 대상으로 토모치료계획과 선형가속기기반 세기변조방사선치료계획의 선량분포를 비교하였으며 또한, 영상유도 방사선치료장치가 구비되지 못하여 환자의 위치보정이 부정확한 구형 세기변조방사선치료기에 대해 표적의 움직임에 따라 균일성(Homogeneity)과 정상조직부작용율(Normal Tissue Complication Probability, NTCP)이 상대적으로 어떻게 변화하는지 연구하였다. 이 연구를 위하여 토모치료기의 치료계획용 시스템인 Hi-Art (Hi-Art2_2_4 2.2.4.15, TomoTherapy Incorporated, 1240 Doming Way, Madison, WI S3717-1954, USA)와 선형가속기기반 세기변조방사선치료계획용 시스템인 CadPlan (CadPlan R.6.4.7, Varian Medical System Inc. 3100 Hansen Way, Palo Alto, CA 94304-1129, USA)을 이용한 역치료계획(inverse Planning)이 수행되었으며 치료계획은 각각의 환자에 대해 같은 표적과 최적화조건을 가지도록 고려되었다. 총 10명의 환자를 대상으로 한 연구결과, 환자의 신체내 외부가 완전히 고정되어 있는 이상적인 경우에 대해서 토모치료기를 이용한 치료계획이 선형가속기에 의한 세기 변조 방식보다 표적에 대해 보다 높고 일정한 선량분포를 주면서도 주변 장기의 선량이 선량체적 히스토그램(Dose Volume Histogram, DVH)에서 오히려 감소함을 보여 주었다 또한 토모치료기의 MVCT를 이용하여 한 달간 토모 환자의 표적위치변화를 측정하였고, 이를 토대로 평균 표적위치변화를 고려하였을 경우 선형가속기기반 세기변조방사선치료계획인 CadPlan에서 표적의 등가균질선량(Equivalant Uniform Dose, EUD)이 감소하고 정상조직의 부작용율의 발생가능성이 상대적으로 증가함을 발견하였다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제17권4호
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• pp.133-156
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• 2005

이 연구는 중등 기술$\cdot$가정교과에서의 교육내용 적정성을 평가하기 위하여, 우선은 교육내용 적정성의 개념을 명료화하고, 이러한 적정성을 교과에서 평가하기 위한 준거를 선행연구를 근거로 하여 구안하였다 즉, 중등 기술$\cdot$가정 교과에서는 교과내용의 학습량, 내용의 난이도, 내용의 타당도, 내용의 연계 등의 4가지 준거를 교육내용의 적정성을 평가하는 준거틀로 설정하고, 적정성 평가에 대한 실증적인 자료를 수집하기 위하여, 학생 교사$\cdot$교수를 대상으로 한 전국적인 단위의 실태조사를 실시하였다. 그 결과, 첫째, 교육내용의 학습량에 대한 평가에서는 6차 교육과정에 비하여 $30\%$가량 감소하였다는 응답이 가장 맡았으나, 중학교 교사들은 '활동 중심인 교과 성격상 수업시수가 부족'하다는 이유를 지적하면서, 기술·가정 수업시간에 배우는 학습량이 '맡다'고 인지하고 있는 것으로 나타났다. 둘째, 교육내용의 난이도에 대한 평가는 전체적으로 '적절하다'는 응답(교사)과 '어렵다'(학생)라는 응답으로 서로 차이가 나타났다. 구체적으로 학생의 이해도가 떨어지는 단원은 중등의 기술 영역에서 중학교의 '제도의 기초', '기계의 이해' 단원, '전기$\cdot$전자 기술', '에너지와 수송기술' 단원이고, 가정 영역에서는 고등학교의 '가정생활의 설계' 단원만이 학생들의 이해정도가 떨어지는 단원으로 나타났다. 세째, 내용의 타당성과 관련해서는 기술·가정과의 교육목표를 고려할 때 중요하지 않다고 응답한 교육내용은 '제도의 기초', '컴퓨터와 정보처리', '자원의 관리와 환경'의 단원으로 나타났다. 넷째, 교육내용의 연계성은 교과 명칭에 대한 조사를 조사항목으로 설정하여 조사를 실시하였는데, 교사는 '기술$\cdot$가정으로 그대로 둔다'의 응답이 가장 많았고, 사대 교수들은 '기술$\cdot$가정으로 그대로 둔다'는 의견$(45.5\%)$보다, 초등 실과교과와의 연계성 확보의 차원에서 제3의 명칭으로의 개칭을 원하는 의견이 다소 많은 것으로$(50.5\%)$ 나타났다. 후속연구에서는, 이 연구에서 제시한 교육내용의 적정성 평가를 위한 준거틀에 대한 분석적이고 비판적인 검토를 통하여, 교과의 성격과 목표에 적합하게 평가 준거틀이 수정$\cdot$보완되고, 이러한 수정된 평가틀에 의하여 적정성 평가 연구가 지속되어, 우리 교과의 교육과정의 질 관리가 체계적으로 이루어져야 할 것이다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제24권1호
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• pp.25-34
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• 2013

이 연구의 목적은 영상의 화소 간 분석(voxel-based analysis)을 이용하여 자화율 가중 영상(SWI)에 나타난 위상 마스킹의 효과를 알아보는 것이었다. 20명의 정상 노인에서 SWI 영상의 정보를 획득하기 위하여 3차원 경사자장 에코 시퀀스를 이용하여 영상을 얻었다. SWI 영상에서의 위상 마스킹의 효과를 관찰하기 위해 원래의 경사자장 크기(magnitude) 영상에 위상 영상을 2번 곱한 SWI2 영상, 4번 곱한 SWI4 영상, 영상 내 정맥 혈관을 강조한 양의 위상 마스크 SWI 영상 (PSWI), 그리고 조직 부분을 강조한 음의 위상 마스크 SWI 영상(NSWI)을 만들었다. paired t-test를 이용한 PSWI와 NSWI간 신호강도의 차이, SWI2와 SWI4간의 신호강도의 차이, 그리고 경사자장 크기영상 영상과 위상 마스킹에서 얻은 SWI 영상의 신호강도의 차이를 voxel-based 분석으로 수행하였다. 신호 강도 차이는 magnitude과 SWI4 영상 간의 차이가 magnitude과 SWI2 영상 간의 차이보다 더 크게 나왔다. 또한, 신호강도 차이는 magnitude과 PSWI 영상 간의 차이가 magnitude과 NSWI보다 더 많았다. 그리고 NSWI2와 NSWI4간의 신호강도 차이가 PSWI2와 PSWI4간의 신호강도 차이 보다 더 크게 나타났으며, 그리고 NSWI4와 PSWI4간의 신호강도 차이가 NSWI2와 PSWI2간의 신호강도 차이보다 더 크게 나타났다. 위 실험은 화소 간 분석을 통한 SWI 영상 연구가 뇌 전체의 자화율 효과를 볼 때 매우 유용할 것이라는 사실뿐만 아니라, 각기 다른 위상 마스킹 방법을 응용함으로써 선택적으로 정맥 혈관 대비, 혹은 뇌 조직 대비를 강조할 수 있다는 사실을 입증하였다. 그러므로, 자화율 가중 영상의 화소 간 분석은 많은 임상 예에 적용될 수 있을 것이다.

• 생태와환경
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• 제43권1호
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• pp.44-54
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• 2010

본 연구에서는 전극 4대강 권역 6개 주요 수계(남한강, 낙동강, 남강, 금강, 영산강 및 섬진강)의 본류를 대상으로 하여 공간분석과 현장조사 및 평가를 통한 강변저류지 조성 후보지를 결정하였다. 강변저류지는 하천변에 배후습지와 연결될 수 있는 대규모 인공습지의 형태로, 홍수조절, 용수공급, 수질정화, 생태문화공간 제공 등 다기능의 목적을 갖고 있다. 또한 조성된 강변저류지는 배후습지로서의 역할 역시 수행이 가능하여, 수문학적 및 생태학적 관점에서 상당히 높은 효율성을 갖는 요소이다. 따라서 강변저류지 조성 효과를 높이기 위한 선행적 절차는 조성 후보지를 선정하는 것이다. 본 연구에서는 지리정보와 현장특성 (생태계 연결성, 교육-문화적 여건 등)을 종합적으로 파악하여 분석을 실시하였다. GIS 분석 결과, 각 수계별로 남한강 $71.5\;km^2$, 낙동강 $54.1\;km^2$, 남강 $2.3\;km^2$, 금강 $79.0\;km^2$, 영산강 $46.4\;km^2$, 섬진강 $15.7\;km^2$ 수준의 강변저류지 가능지역이 탐색되었으며, 위치상으로는 중하류부의 하천 합류부 등에서 넓게 분포하는 패턴을 보였다. 이 결과를 바탕으후 총 106개 지점에 대한 현장조사를 실시한 결과, 대체로 남강, 금강 등의 수계에서 배후습지로서 양호한 기능이 기대되는 강변저류지 가능 지점이 주로 분포하였다. 특히 현장 조사 중 낙동강, 섬진강 수계의 일부 지점은 인곤 습지 서식처(우포 등)와의 연계성, 주요 생물분류군 서식처와의 인접성(수달 서식처 등), 문화재 및 생태환경 교육여건(생태학습관, 사찰 등) 이 잘 구축된 경우로 파악되어 매우 양호한 것으로 사료된다. 향후 이들 지점에 대해서 정밀한 수문학적 고찰이 진행될 경우 보다 수문-생태-문화-교육 차원에서 효율적인 강변저류지의 조성이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제41권12호
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• pp.1219-1230
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• 2008

여름철 홍수시 성층화된 저수지로 유입하는 하천수는 저수지 표층수에 비해 낮은 수온과 높은 부유고형물질(SS) 농도를 가지므로 주변수에 비해 상대적으로 높은 밀도를 가지게 된다. 이러한 밀도차로 인해 형성된 밀도류의 저수지 내 진행과정은 수질과 수생태계에 큰 영향을 주게 된다. 따라서 하천수 밀도류의 거동분석은 저수지 수질관리를 위한 현장조사의 최적화, SS와 영양염류 등 오염물질의 이송 확산 해석에 중요한 요소이다. 본 연구의 목적은 기존 연구를 통해 검증된 2차원 수치모델을 이용하여 다양한 홍수규모에서 대청호로 유입하는 하천 밀도류의 거동 특성인 침강점 수심($d_p$)과 거리($X_p$), 분리점 수심($d_s$), 중층류 관입두께($h_i$), 댐축 도달시간($t_a$), 감소율(${\beta}$)을 분석함으로써 저수지 수질관리를 위한 기초정보를 제공하는데 있다. 모의조건은 평수년이었던 2004년 6월 13일부터 7월 3일 동안 발생한 홍수사상의 수문곡선을 기준으로 유입 유량의 규모를 10개의 등급으로 나누었으며, 초기 성층조건은 탁수가 유입되기 전의 발달된 성층구조를 적용하였다. 유입수와 저수지 성층구조의 특성치는 밀도 Froude 수(Fri)로 나타내었으며, 10개의 $Fr_i$ 조건별로 $d_p,\;X_p,\;d_s,\;h_i,\;t_a$, SS의 ${\beta}$값 등을 산정하였다. 연구결과 $d_p,\;X_p,\;d_s,\;h_i$는 대체로 $Fr_i$ 값과 비례하여 증가하였으며 중층류의 진행속도도 빨라지는 경향을 나타내었으나, 저수지 지형변화에 큰 영향을 받는 것으로 나타났다. 정상상태를 가정하는 Hebbert 식은 저수지 수위변화와 지형변화를 고려하지 못하기 때문에 수치모델 보다 $d_p$값을 과대 산정하였다. 유입 SS 농도의 감소율(${\beta}$)은 $Fr_i$가 클수록 작아지는 경향을 보였으나, $Fr_i$>9.0에서는 난류혼합효과 때문에 다시 증가하였다. 연구결과는 저수지운영 실무자들이 홍수규모별로 탁수의 초기 거동특성을 간단히 예측하는 목적으로 사용할 수 있다.

• 한국조경학회지
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• 제40권2호
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• pp.1-14
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• 2012

본 연구는 도시하천 친수공간에 대해 유니버설디자인 관점에서의 평가 및 분석을 실시하여 모든 도시민의 이용과 활동을 배려한 보다 바람직한 친수공간 조성방안을 마련하고자 하였다. 이를 위해 선행연구를 고찰하고, 유니버설디자인 개념을 접목한 평가틀을 도출하였으며, 연구 대상지로 선정한 대구광역시 신천에 대해 현장조사를 실시하여 유니버설디자인 관점에서의 문제점 도출 및 개선방향을 제시하였다. 주요 결과를 요약하면 다음과 같다. (1) '공평성' 측면에서는 안내판의 통합기능 설치 및 그림 기호 외국어 병용 표기, 화장실 출입구 옆 남녀 구분 안내 표시 등의 항목이 전 구간에 걸쳐 '모두 부적합' 판정을 받았으므로, 이에 대해 모든 사람들이 공평하게 이용 가능하도록 보완할 필요가 있다. (2) '기능성(이용성)' 측면에서는 접근로 자전거 도로 설치, 안내판 통합기능 및 야간 조명 설치 등의 항목이 모든 구간에 '모두 부적합' 하였으므로 이에 대해 시설물 각각이 제 기능을 다할 수 있도록 보완할 필요가 있다. (3) '편리성' 측면에서는 자전거 주차구역 설치, 휴식시설 연속 설치, 휴식시설에 등받이와 팔걸이 설치 등의 항목이 많은 구간에서 '모두 부적합' 판정을 받았으므로 이에 대해 시설물 이용에 불편함이 없도록 보완할 필요가 있다. (4) '정보성(식별성)' 측면에서는 접근로에 보행 유도존 설치, 안내판에 시설 종합 표기 및 그림 기호 외국어 병용 표기, 그리고 야간 조명 설치, 화장실 위치 안내 및 유도 표시 설치, 화장실 출입구 옆 남녀 구분 안내 표시 등의 항목이 전 구간에 걸쳐 '모두 부적합' 판정을 받았으므로 이에 대해 누구나 알기 쉽고 알아차리기 쉽도록 보완할 필요가 있다. (5) '안전성' 측면에서는 접근로 미끄럼 방지 및 충격 흡수 가능 재료 사용, 주차구역에 안전보행통로 설치, 화장실 바닥 미끄럼 방지 및 충격흡수 재료 사용, 자전거와 분리된 내부 보행로 연속 설치 등의 항목이 모든 구간에 '모두 부적합' 판정을 받았으므로 이에 대해 안전사고 예방 차원에서의 보완이 필요하다. (6) '쾌적성' 측면에서는 접근로, 주차구역, 위생시설, 휴식시설, 편의시설, 수변시설 등이 많은 구간들에서 '모두 부적합'하다고 판단되었으므로, 이에 대해 보다 집중적인 청결 관리가 이루어져야 할 것이다. (7) '접근성(이동성)'측면에서는 접근로와 차도 접점부분의 보도 높이 유지, 접근로에 보행 유도존 설치, 주차구역에 안전보행통로 설치, 수변시설 수평 접근 가능, 자전거와 분리된 내부 보행로 연속 설치 등의 항목이 모든 구간에 '모두 부적합' 판정을 받았으므로, 이에 대해 사람들이 쉽게 접근할 수 있는 방향으로 보완이 이루어져야 할 것이다. (8) '내구성' 측면에서는 접근로, 주차구역, 휴식시설, 편의시설, 운동시설, 수변시설 등이 많은 구간들에서 '모두 부적합' 하다고 판단되었으므로 각 구간별 시설물 점검을 통해 침하, 파손된 곳의 보수가 이루어져야 할 것이다.

• 한국농림기상학회지
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• 제25권2호
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• pp.80-98
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• 2023

본 연구에서는 계절내-계절(Subseasonal to seasonal, S2S) 기후예측의 주별 예측 성능을 개선하기 위해서 딥러닝 기반의 후보정(post processing) 기술을 개발하였다. 그 첫 단계로, 일 최고, 최저기온과 일 강수를 목표 변수로, 자료의 특성과 분포에 적합한 자료 변환 및 특성 공학 기법을 규명하고자 하였다. 먼저, 6개 개별 기후모델의 S2S 예측 자료를 딥러닝 모델에 입력하기 위한 훈련자료로 변환하고, 이로부터 다중모델앙상블(Multi-Model Ensemble, MME) 기반 훈련자료를 구축하였다. 참값(label)으로는 ECMWF의 ERA5 재분석 자료를 사용하였다. 자료 변환 알고리즘은 최고 및 최저 차이를 계산하여 입력자료의 범위를 변형시키는 MinMax 및 MaxAbs 변환, 표준편차를 이용하는 Standard 변환 및 분위수를 지정하여 변형하는 Robust와 Quantile 변환으로 구성된 전처리 파이프라인을 구축하였으며, 변환된 훈련자료와 예측 변수와의 상관관계를 계산하여 순위에 따라 훈련자료의 특성을 선택하는 특성 선택 기법을 추가하였다. 본 연구는 U-Net 모델에 TimeDistributed wrapper를 모든 합성곱 층(convolutional layer)에 적용하여 활용하였다. 5개 알고리즘으로부터 변환된 6개 개별 기후모델 및 MME S2S 훈련자료(일 최고 및 최저기온, 강수)에 훈련 모델을 적용한 결과와 훈련 모델을 적용하지 않은 결과를 ERA5와의 공간상관계수(spatial Pattern Correlation Coefficient)를 계산하고 그 개선율인 기술 점수(skill score)를 평가한 결과, 일 강수의 PCC 기술 점수는 Standard 및 Robust 변환으로 처리된 것에서 전체 예측선행(1~4주)에 대해 모두 높았고, 일 최고 및 최저기온에서는 예측 선행시간 3~4주에서만 높게 나타났다. 또한, 일 강수에서 특성 선택에 따른 훈련자료의 차원 감소가 예측 성능 변화에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 일 최고 및 최저기온의 경우에는 특성 선택에 의한 훈련자료의 특성 정보 감소가 오히려 예측 성능을 저하시킬 수 있는 것으로 확인되었으며, 원시자료에서 예측성이 높은 1~2주 기온 예측 개선을 위한 적합한 전처리 변환 알고리즘이나 특성 선택을 찾을 수 없었다. 후속 연구에서는 원시 예측 성능이 강수에 비해 높으나 딥러닝 훈련 모델에 의한 후보정 효과가 미미한 예측 선행 1~2주 기온 예측의 저조 원인에 대해 탐색하고, 다양한 딥러닝 훈련 모델로의 적용 및 초매개변수 조정 등 학습 과정의 최적화를 통해 S2S 기후 예측 성능을 개선하고자 한다.

• 마케팅과학연구
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• 제18권2호
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• pp.89-111
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• 2008

디지털 기술의 발전으로 일상생활에 접목시킨 스마트 의류 개발에 관한 연구가 활발히 진행되고 있으나, 실질적으로 착용하게 될 소비자의 인식이나 태도에 관한 연구가 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서는 스마트의류의 지각된 혁신속성과 위험지각 차원이 제품 태도와 수용의도에 미치는 영향을 알아보고자 대학생을 대상으로 설문지법을 이용하여 조사하였다. 연구의 결과, 스마트의류의 지각된 혁신속성은 상대적 이점, 가시성, 복잡성의 3가지 요인으로, 지각된 위험은 신체/성과적 위험, 사회심리적 위험, 시간손실 위험, 경제적 위험 4가지 요인으로 추출되었다. 혁신특성 중 상대적 이점, 가시성이, 위험지각 중 사회심리적 위험과 경제적 위험이 제품 태도와 구매의도 예측에 주요한 변인으로 나타났다. 한편 사회심리적, 경제적 위험은 상대적이점과 복잡성을 설명하는데, 신체성과적, 사회심리적, 시간손실 위험은 가시성을 설명하는데 유의한 변인으로 나타났다. 제품 태도는 혁신특성과 구매 의도 사이에서는 부분매개 역할을, 위험지각과 구매의도 사이에서는 완전매개역할을 하는 것으로 나타났다. 본 연구는 스마트의류 구입 시 소비자가 인지하는 혁신특성과 지각된 위험의 유형을 파악함으로써 스마트의류 마케터들이 소비자의 긍정적인 태도 형성을 위한 마케팅 전략 수립 시 활용할 수 있는 기초 정보를 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제21권4호
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• pp.111-131
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• 2015

본 연구에서는 데이터마이닝 기법의 일종인 자기조직화지도(Self-Organizing Map, SOM)를 이용하여 비외감기업의 부실화 유형을 구분하고자 한다. 자기조직화지도는 인공 신경망을 기초로 자율학습을 통해 입력된 값을 유사한 군집끼리 묶어내는 방법으로, 기존의 통계적 군집 분류 방법보다 성능이 뛰어나고, 고차원의 입력데이터를 저차원으로 시각화할 수 있다는 장점 때문에 다양한 분야에서 각광받고 있다. 본 연구에서는 기존 연구의 주요 분석대상이었던 외감기업에 비해 부실화 빈도는 높지만 데이터 수집의 어려움으로 인해 분석대상에서 다소 제외되었던 비외감기업의 부실화 유형에 대해 알아보고, 유형별 구체적인 사례도 소개하고자 한다. 재무자료수집이 가능한 100개의 비외감 부실기업에 대해 분석한 결과, 비외감기업의 부실화 유형은 다섯 가지로 구분되었다. 유형 1은 전체 집단의 약 12%를 차지하며, 수익성, 성장성 등 재무지표가 다른 유형에 비해 열등하였다. 유형 2는 전체 집단의 약 14%로, 유형 1보다는 덜 심각하지만 재무지표가 대체로 열등하였다. 유형 3은 성장성 지표가 열등한 그룹으로 기업간 경쟁이 극심한 가운데 지속적으로 성장하지 못하고 부실화된 경우로 약 30%의 기업이 포함되었다. 유형 4는 성장성은 탁월하나 부채경영 등 과감한 경영으로 인해 유동성 부족이나 현금부족 등의 이유로 부실화된 그룹으로 약 25%의 기업이 포함되었다. 유형 5는 거의 모든 재무지표가 우수한 건전기업으로, 단기적인 경영전략의 실수 또는 중소기업의 특성상 경영자의 개인적 사정으로 부실화 되었을 가능성이 큰 그룹으로 약 18%의 기업이 포함되었다. 본 연구 결과는 부실화 유형을 구분하는데 기존의 통계적 방법이 아닌 자기조직화지도를 이용하였다는 점에서 학문적 의의가 있고, 비외감기업의 재무지표만으로도 1차적인 부실화 징후를 발견할 수 있다는 점에서 실무적 의의가 있다고 할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.57-73
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• 2021

ICT 인프라의 이상탐지를 통한 유지보수와 장애 예방이 중요해지고 있다. 장애 예방을 위해서 이상탐지에 대한 관심이 높아지고 있으며, 지금까지의 다양한 이상탐지 기법 중 최근 연구들에서는 딥러닝을 활용하고 있으며 오토인코더를 활용한 모델을 제안하고 있다. 이는 오토인코더가 다차원 다변량에 대해서도 효과적으로 처리가 가능하다는 것이다. 한편 학습 시에는 많은 컴퓨터 자원이 소모되지만 추론과정에서는 연산을 빠르게 수행할 수 있어 실시간 스트리밍 서비스가 가능하다. 본 연구에서는 기존 연구들과 달리 오토인코더에 2가지 요소를 가미하여 이상탐지의 성능을 높이고자 하였다. 먼저 다차원 데이터가 가지고 있는 속성별 특징을 최대한 부각하여 활용하기 위해 멀티모달 개념을 적용한 멀티모달 오토인코더를 적용하였다. CPU, Memory, network 등 서로 연관이 있는 지표들을 묶어 5개의 모달로 구성하여 학습 성능을 높이고자 하였다. 또한, 시계열 데이터의 특징을 데이터의 차원을 늘리지 않고 효과적으로 학습하기 위하여 조건부 오토인코더(conditional autoencoder) 구조를 활용하는 조건부 멀티모달 오토인코더(Conditional Multimodal Autoencoder, CMAE)를 제안하였다. 제안한 CAME 모델은 비교 실험을 통해 검증했으며, 기존 연구들에서 많이 활용된 오토인코더와 비교하여 AUC, Accuracy, Precision, Recall, F1-score의 성능 평가를 진행한 결과 유니모달 오토인코더(UAE)와 멀티모달 오토인코더(Multimodal Autoencoder, MAE)의 성능을 상회하는 결과를 얻어 이상탐지에 있어 효과적이라는 것을 확인하였다.