• 지능정보연구
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• 제22권3호
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• pp.113-127
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• 2016

협업 필터링(Collaborative Filtering)은 유용성과 정교성 면에서 가장 성공적인 추천 알고리즘으로 평가받으며 산업계나 학계에서 많이 활용 및 연구되고 있지만, 기본적으로 사용자들이 평가한 점수에만 기반하여 추천결과를 생성하는 한계점이 있다. 이에 본 연구는 사용자가 상품을 구매할 때 자신이 신뢰하는 타인의 추천을 더 적극적으로 수용할 것이라는 점에 착안하여, 사용자의 평점 외에 사용자 간 신뢰관계를 소셜네트워크분석으로 분석한 결과를 추가로 반영하는 추천 알고리즘들을 제안하였다. 구체적으로 본 연구에서는 소셜네트워크분석에서 네트워크 내의 중심적 위치를 나타내는 척도인 내향 및 외향 중심성을 활용하여 사용자 간 유사도를 산출하는 알고리즘들과 사용자 신뢰 네트워크를 탐색하여 추천 대상이 되는 사용자가 직접 간접적으로 신뢰하는 사용자의 평가점수를 보다 높게 반영하는 알고리즘을 제안한 뒤 그 성능을 비교해 보았다. 실제 데이터에 적용하여 분석한 결과, 사용자 신뢰 네트워크의 내향 중심성 지수를 조건 없이 적용한 경우에는 오히려 정확도의 감소만을 야기하는 것으로 나타났고, 일정 임계치 이상의 외향 중심성을 갖는 사용자에 한해 내향 중심성 지수를 고려한 추천 알고리즘은 전통적인 협업 필터링에 비해 약간의 정확도 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다. 아울러, 사용자 신뢰 네트워크를 기반으로 탐색하는 알고리즘이 가장 우수한 성능을 보이는 것을 알 수 있었으며, 전통적인 협업 필터링과 비교해서도 통계적으로 유의한 수준의 정확도의 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.19-38
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• 2017

본 연구는 사용자 평점 이외에 사용자 간 직접 간접적 신뢰 및 불신 관계 네트워크의 분석 결과를 추가로 반영한 새로운 하이브리드 협업필터링(Collaborative filtering, CF) 추천방법을 제안한다. 구체적으로 사용자 간의 유사도를 계산할 때 사용자 평가점수의 유사성만을 고려하는 기존의 CF와 다르게, 사용자 신뢰 및 불신 관계 데이터의 사회연결망분석 결과를 추가적으로 고려하여 보다 정교하게 사용자 간의 유사도를 산출하였다. 이 때, 사용자 간의 유사도를 재조정하는 접근법으로 특정 이웃 사용자가 신뢰 및 불신 관계 네트워크에서 높은 신뢰(또는 불신)를 받을 때, 추천 대상이 되는 사용자와 해당 이웃 간의 유사도를 확대(강화) 또는 축소(약화)하는 방안을 제안하고, 더 나아가 최적의 유사도 확대 또는 축소의 정도를 결정하기 위해 유전자 알고리즘(genetic algorithm, GA)을 적용하였다. 본 연구에서는 제안 알고리즘의 성능을 검증하기 위해, 특정 상품에 대한 사용자의 평가점수와 신뢰 및 불신 관계를 나타낸 실제 데이터에 추천 알고리즘을 적용하였으며 그 결과, 기존의 CF와 비교했을 때 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다. 또한 신뢰 관계 정보보다는 불신 관계 정보를 반영했을 때 예측 정확도가 더 향상되는 것으로 나타났는데, 이는 사회적인 관계를 추적하고 관리하는 측면에서 사용자 간의 불신 관계에 대해 좀 더 주목해야 할 필요가 있음을 시사한다.

• 대한교통학회지
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• 제32권3호
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• pp.266-279
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• 2014

도로의 안전성을 평가하기 위한 방법으로서 교통사고 자료를 이용하는 방법, 사전-사후평가를 통한 방법 또는 전문가 의견이나 기존 문헌을 통한 방법 등 다양한 방법들이 존재한다. 특히, 교차로 교통 안전성을 평가하는 경우 많은 연구들이 교통사고예측모형 개발을 통하여 교통사고와 관련한 원인과 안전성을 평가하고 있다. 교통사고예측모형 개발에 있어서 모형의 예측력과 전용성을 확보하는 것이 중요하다. 즉, 예측력을 확보함으로써 교통사고 건수나 교통 안전성 판단의 지표를 예측하는데 오차를 줄일 수 있고, 전용성을 확보함으로써 개발된 모형이 다른 지점이나 구간에 적용하더라도 문제없이 적용될 수 있는 대표성을 가질 수 있다. 따라서 본 연구에서는 교통사고예측모형 개발에 주로 사용되는 회귀모형과 인공신경망, 구조방정식을 이용하여 교통사고예측모형을 각각 개발하였으며, 개발될 모형의 예측력과 전용성을 평균절대오차와 평균제곱예측오차를 기준으로 확인하였다. 90개소 신호교차로의 모형개발자료를 이용하여 세 가지 방법으로 교통사고예측모형을 개발 후 개발데이터를 통해 예측력을 비교한 결과 인공신경망이 가장 높은 예측력을 보였다. 또한 모형의 전용성 검증을 위하여 별도로 수집한 33개소 신호교차로의 모형검증자료를 이용하여 개발된 모형을 검증한 결과 비선형 회귀모형이 가장 적합한 것으로 나타났다. 모형개발 과정에서 가장 높은 예측력을 보인 인공신경망의 경우 다른 대상지에서 수집된 모형검증 자료를 적용하였을 때 예측력에 큰 변화를 보여 전용성이 떨어진 것으로 분석되었다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제25권1호
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• pp.57-67
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• 2013

목 적: 방사선 치료 중 정확한 환자의 셋업 확인과 선량 측정용으로 사용되었던 film을 대신 하여 현재는 전자포탈영상장치(EPID)가 장착된 장비가 증가하고 있다. 이에 본 논문은 전자포탈영상장치 사용 시 자세확인의 정확성과 선량측정의 유용성을 평가해 보고자 한다. 대상 및 방법: 대한방사선치료학회, 대한방사선종양학회, Pubmed에서 "EPID", "Portal dosimetry", "Portal image", "Dose verification", "Quality control", "Cine mode", "Quality - assurance", "In vivo dosimetry"와 같은 용어로 검색하여 획득한 50개의 자료(1997~2012)를 대상으로 EPID의 역사와 선량측정(dosimetry), 자세확인(set-up verification), EPID 특성으로 구분하여 EPID의 유용성을 분석 하였다. 결 과: EPID는 1세대 Liquid-filled ionization chamber, 2세대 Camera based fluroscopic, 3세대 Amorphous-silicon 순으로 발전하였으며, EPID 촬영 모드에는 크게 EPID mode, Cine mode, Integrated mode로 나뉜다. 필름과 EPID의 절대선량정확성 평가를 한 결과 EPID는 1%, EDR2 필름은 3% 이내로 나타나 오차 측정 정확도가 필름에 비해 EPID가 우수하다는 것을 알 수 있었고, 치료계획 시스템으로부터 계산된 기준 조사면과 EDR2 필름, EPID로 측정한 기준 조사면의 선량 분포를 중첩하여 감마 분석한 결과 필름과 EPID 모두 허용기준 3%/3 mm와 2%/2 mm에서 감마값이 1을 초과하는 화소(r%>1)가 전체 화소의 2% 이내였다. 또한 업무 부하 비교에 있어 세기조절방사선 치료에서 전 과정 QA를 수행하는데 소요되는 시간은 EDR2 필름이 약 110분, EPID가 약 55분으로 측정되었다. 결 론: 전자포탈영상장치의 이용은 선량측정과 자세확인에 있어 기존의 복잡하고 번거로웠던 film과 전리조(Ionization chamber)를 대체하기에 충분하였으며, 특히 세기조절방사선치료의 정도관리에 있어 매우 유용하고 효율적이며 정확한 선량 측정 장치임을 알 수 있었다. 또한, 전자포탈영상장치를 이용한 Cine mode 촬영은 횡격막의 움직임에 따라 유동성이 큰 폐와 간의 경우나 자세의 안정성이 불안한 직장암 환자의 경우 추가 선량 없이 실시간으로 종양의 위치를 확인 할 수 있다는 장점이 있어 최적의 방사선 치료 구현이 가능하리라 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.1-18
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• 2015

협업 필터링은 학계나 산업계에서 우수한 성능으로 인해 많이 사용되는 추천기법이지만, 정량적 정보인 사용자들의 평가점수에만 국한하여 추천결과를 생성하므로 간혹 정확도가 떨어지는 문제가 발생한다. 이에 새로운 정보를 추가로 고려하여, 협업 필터링의 성능을 개선하려는 연구들이 지금까지 다양하게 시도되어 왔다. 본 연구는 최근 Web 2.0 시대의 도래로 인해 사용자들이 구입한 상품에 대한 솔직한 의견을 인터넷 상에 자유롭게 표현한다는 점에 착안하여, 사용자가 직접 작성한 리뷰를 참고하여 협업 필터링의 성능을 개선하는 새로운 추천 알고리즘을 제안하고, 이를 스마트폰 앱 추천 시스템에 적용하였다. 정성 정보인 사용자 리뷰를 정량화하기 위해 본 연구에서는 텍스트 마이닝을 활용하였다. 구체적으로 본 연구의 추천시스템은 사용자간 유사도를 산출할 때, 사용자 리뷰의 유사도를 추가로 반영하여 보다 정밀하게 사용자간 유사도를 산출할 수 있도록 하였다. 이 때, 사용자 리뷰의 유사도를 산출하는 접근법으로 중복 사용된 색인어의 빈도로 산출하는 방안과 TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency) 가중치 합으로 산출하는 2가지 방안을 제시한 뒤 그 성능을 비교해 보았다. 실험결과, 제안 알고리즘을 통한 추천, 즉 사용자 리뷰의 유사도를 추가로 반영하는 알고리즘이 평점만을 고려하는 전통적인 협업 필터링과 비교해 더 우수한 예측정확도를 나타냄을 확인할 수 있었다. 아울러, 중복 사용 단어의 TF-IDF 가중치의 합을 고려했을 때, 단순히 중복 사용 단어의 빈도만을 고려했을 때 보다 조금 더 나은 예측정확도를 얻을 수 있음도 함께 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.43-57
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• 2012

제조업에 있어서 판매 후 서비스 건수와 내용 등은 향후 서비스 제공을 위한 자원배분의 효율성 증진과 서비스 품질 향상을 위해서도 매우 중요한 정보이다. 따라서 기업들은 향후 발생하는 판매 후 서비스에 대해 정확히 예측하고 그에 따라 적절히 대처하는 능력을 확보할 필요성이 제조업을 중심으로 증가하고 있다. 그러나 실제로 이들 기업들이 활용하고 있는 서비스 수요예측 방법들은 전통적인 통계적인 예측기법이거나, 시뮬레이션을 기반한 기법들이다. 예를 들면, 전통적인 통계적인 예측기법으로는 회귀분석(regression analysis)의 경우, 다양한 제품모델에 대한 판매 후 서비스 발생 패턴이 선형적인 관계가 매우 적음에도 불구하고 선형으로 가정하여 추정한다는 점과 적정한 회귀식을 가정하여야 되며, 이러한 가정이 실제 경영환경에서는 매우 어렵다는 점 등이 기존의 예측기법들의 한계점으로 지적되고 있다. 본 연구에서는 디지털 TV 모델을 생산 판매 하는 A사의 사례연구를 통하여 최근 인공지능연구에서 각광을 받고 있는 사례기반추론(case-based reasoning; CBR) 기법을 활용한 서비스 수요예측 프레임워크를 제안하고자 한다. 또한, 사례기반추론에서 핵심적인 역할 중 하나인 유사 사례추출 방법에 있어서 가장 일반적인 nearest-neighbor 방법 이외의 유사 사례추출 방법을 제안하고자 한다. 특히, 본 연구에서 제안하는 유사 사례추출 방법은 인공신경망(artificial neural network)을 활용한 자기조직화지도(Self-Organizing Maps : SOM) 군집화 기법을 활용한 유사 사례추출 방식으로 이를 활용한 서비스 수요예측 프레임워크에 구현하고, 실제 기업의 판매 후 서비스 데이터를 활용하여 본 연구에서 제안하는 서비스 수요 예측 프레임워크의 유효성을 실증적으로 검증하고자 한다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제22권2호
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• pp.99-105
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• 2011

본 연구에서는 미국의학물리학회(AAPM)에서 제안된 세기조절방사선치료(IMRT)의 commissioning 및 정도관리를 위해 제안된 일련의 시험을 통해 본원의 세기조절방사선치료의 정확도를 평가하고 정도관리 절차를 수립하고자 하였다. TG119에 제시된 5가지 세기조절방사선치료의 표적체적: multi-target, 두경부, 전립선, 및 두 가지의 C-shape (easy&hard)을 대상으로 CT 스캔된 팬텀을 이용하여 치료계획시스템에서 IMRT 치료계획을 수행하였다. 얻어진 치료계획을 dynamic sliding window 전달방식으로 팬텀에 조사하였다. 절대 선량은 표적 및 위험장기 부위에 이온 전리함(CC13, IBA)을 이용하여 측정하고, 2차원 상대 선량분포는 EBT2 필름을 사용하여 측정하였다. 측정된 값들은 해당하는 치료계획시스템 계산값과 비교하여 오차의 평균 및 표준편차를 구하였다. 이를 바탕으로 TG119에 제시된 신뢰구간을 계산하여 제시된 값과 비교하였다. 이온 전리함을 이용한 측정 결과에서 표적 및 위험장기에 대한 계산값과 측정값 사이의 평균오차는 각각 $1.2{\pm}1.1%$과 $1.2{\pm}0.7%$이었고, 95% 신뢰구간은 각각 3.4%와 2.6%으로 TG119에서 제시하고 있는 4.5%와 4.7% 이내에 있었다. 필름을 이용한 측정 결과에서는 허용기준 3%/3 mm를 통과하는 감마인덱스는 평균$ 97.7{\pm}0.8%$로 95% 신뢰구간은 3.9%로 TG119에서 제시하고 있는 7.0% 이내에 있었다. 따라서 TG119에서 제시된 일련의 표준화된 시험을 통해 본원의 세기조절방사선치료의 commissioning 및 정도관리를 평가할 수 있었다. 이온 전리함을 이용한 절대 선량에 대한 action level은 표적과 위험장기에서 각각 ${\pm}4%$와 ${\pm}3%$로, EBT2 필름을 이용한 2차원 상대선량분포는 허용기준 3%/3 mm 기준으로 감마인덱스 1이하를 통과하는 비율이 96%로 정할 수 있었다. 이를 통해 TG119에서 제시된 일련의 표준화된 시험을 통해 각 기관의 IMRT 정확도 평가에 대한 객관적인 지표로 이용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제20권1호
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• pp.45-52
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• 1995

자궁경부암환자에서 자궁강내 근접 방사선조사시 선원 배열에 따른 선량분포와 임상적으로 중요한 표식점인 A 및 B점 선량값에 대한 정확성을 평가하기 위하여 조직등가 팬톰을 제작하고 필름선량계측법을 적용하여 측정한 후, 이를 along-away에 의한 계산과 전산화치료계획장치에 의한 값과 비교 분석하였다. 대상 및 방법 : 자궁강내 근접 방사선조사시 치료상태를 그대로 묘사할 수 있게 아크릴과 물을 이용하여, 인체조직등가 팬톰을 제작한 후 자궁경부암의 자궁강내 근접 방사선조사를 시행하는 것과 똑같이 Fletcher-Suit-Delclos applicator 를 삽입하였다. Tandem 에 $15.7mg\;Ra-eq$의 방사능을 가진 $^{137}Cs$ tube를 2cm 간격으로 3개 주입한 후, A점에 해당되는 단면에 수직방향과 평행방향으로 각각 필름을 팬톰 간극에 삽입하였고, 또한 팬톰표면의 방사선량분포측정을 위하여 팬톰표면을 필름으로 감싸서, 1시간 조사하였다. 필름에 현상된 음영을 필름농도계를 이용하여 농도분포를 측정하여, A점에 대한 방사선량을 환산하였고, 전체적인 선량분포도를 얻었다. 이러한 측정값과 전산화치료계획장치를 이용하여 얻은 A점 값, along-away 표에 의한 A점 선량을 비교하였고, 필름에 의한 선량분포와 컴퓨터에 의한 선량분포를 서로 비교하였다. 결과 : A점에 대한 필름 측정치는 시간당 51.2cGy였고, 전산화치료계획장치에 의한 계산값은 시간당 46.7cGy, along-away 표에 의한 값은 시간당 47.9 cGy여서 약 10% 이내로 비교적 일치하였다. 필름을 계측하여 얻은 선량분포와 전산화치료계획장치의 계산에 의한 선량분포는 비슷한 모습을 보여 주었다. 결른 : 본 연구에서 아크릴과 물을 이용하여, 간단하고 경제적인 방법으로 인체조직등가팬톰을 제작할 수 있었고, 이러한 간단한 팬톰을 이용하여 비교적 효과적으로 자궁강내 근접 방사선조사시 사용하는 밀봉선원인 $^{137}Cs$ tube 의 선량에 대한 품질검사는 물론, 전산화치료계획장치를 이용한 값과 이론적인 식을 바탕으로 수작업으로 계산한 값, 그리고 실험으로부터 구한 실측값을 비교 검토함으로써 치료계획의 신뢰성을 확인할 수 있었다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제20권3호
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• pp.132-138
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• 2009

호흡으로 인한 방사선 치료 표적의 움직임을 고려함으로써 치료 성적 향상과 동시에 주변 장기 보호를 지향하는 4차원 방사선 치료의 구현, 성능 개선의 연구가 활발히 진행되고 있다. 환자가 자연스럽게 호흡하도록 하는 장점이 있는 호흡 동기방식이나 종양추적방식을 사용하는 경우, 방사선조사 표적의 움직임을 예측, 방사선조사 시 이를 보정하여 줌으로써 방사선치료 효과를 극대화할 수 있다. 신경회로망은 통계 수식에 의존하지 않고 주어진 자료를 표현하는 일종의 규칙을 찾아내므로, 방사선 치료 표적의 실시간 움직임과 같은 비선형성을 가진 시계열(Time Series)을 표현하는 데에 유리하다. 본 연구에서는 신경회로망 예측 알고리즘의 4차원 방사선치료에 적용 가능성을 평가하였다. Multi-layer Perceptron으로 신경회로망을 구성하였고 Scaled Conjugate Gradient 알고리즘을 신경회로망 학습 알고리즘으로 사용하였다. RPM 시스템을 이용하여 획득한 실제 임상 현장의 환자에 대한 호흡 자료를 기반으로 학습한 신경회로망 예측 결과를 RPM 시스템의 측정치와 상호 비교하였다. 10명의 환자에의 적용 결과, 신경회로망 학습에 사용된 자료가 환자의 호흡 범위 전체를 포함하지 않는 경우를 제외하고는, 최대절대오차 3 mm 미만의 우수한 예측 성능을 보였다. 학습 영역 이외의 호흡 자료 예측 시 발생하는 상당한 오차는 신경회로망의 외삽에 대한 학습능력 부족을 보이는 것으로, 오차의 원인을 제거하기 위한 일환으로, 호흡자료를 측정할 때 최대 호흡을 하도록 하여 충분한 학습 자료를 확보하는 방안을 고려해 볼 수있겠다. 4차원 방사선치료 시스템 성능 개선에의 직접 활용을 위하여, 다양한 시스템 대기시간에 따른 예측 성능 평가와 방사선 조사 장치와 연동, 실용 타당성 검증의 추가 연구가 진행될 것이다.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제13권3호
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• pp.187-197
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• 2010

화석연료를 사용하는 발전소 및 제철소 등 대규모 발생원에서 배출되는 $CO_2$를 포집하고 이를 대수층이나 유가스전과 같은 지질학적 구조에 장기간 저장하는 이산화탄소 포집 및 저장기술(Carbon dioxide Capture and Storage, CCS)이 기후변화 대응기술로서 국내외적으로 주목 받고 있다. 이와 같은 CCS 기술을 구현하기 위해서는 포집된 대용량의 $CO_2$ 혼합물을 파이프라인이나 선박 등을 통해 수송하는 과정이 필요하고, 이러한 공정에 대한 기존의 연구는 주로 순수 $CO_2$를 대상으로 하여 진행되어 왔다. 그러나 일반적으로 발전소 및 제철소 등에서 포집된 $CO_2$ 혼합물에는 $N_2$, $O_2$, Ar, $H_2O$, $SO_2$, $H_2S$ 등과 같은 불순물들을 포함하고 있다. 이러한 $CO_2$ 혼합물 내 불순물들은 처리하고자 하는 $CO_2$ 혼합물의 열역학 상태량 등을 변화시킴으로써 압축, 정제, 수송 및 저장 공정들에 커다란 영향을 미칠 수 있다. 본 논문에서는 이러한 불순물 중 황성분이 함유된 $SO_2$가 포함된 $CO_2$ 혼합물의 수송 및 저장 공정을 설계하는데 있어 매우 중요한 $CO_2$ 혼합물의 열역학 거동을 모사하기 위한 상태량 모델들을 비교 분석하였다. 이를 위해 BWRS EOS, PR EOS, PRBM EOS, RKS EOS, SRK EOS 그리고 NRTL-RK 모델과 같은 총 6가지 물리적 상태량 모델을 이용하여 $CO_2-SO_2$ 혼합물의 VLE 거동을 수치계산하고 이를 실험 데이터와 비교하였다. 또한, $CO_2$, $SO_2$와 같은 서로 다른 분자간의 상호작용 효과를 보완하기 위하여 상태량 모델을 이용한 계산결과와 실험결과와의 차이를 정량화하여 각각의 상태량 모델의 예측능력을 계량화 비교분석하였고 이로부터 $CO_2-SO_2$ 혼합물에 대한 최적의 이성분 매개변수 값들을 도출하였다.