• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_2호
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• pp.1829-1836
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• 2021

구름탐지란 위성영상내의 픽셀 혹은 화소에서의 구름 유무를 결정하는 것을 의미하며 해당 위성영상의 활용성과 정확도에 영향을 미치는 중요한 요소로 작용한다. 본 연구에서는 구름탐지 자료를 제공해주는 여러 선진기관들의 위성 중에서, GK-2A(GeoKompsat-2A)/AMI(Advanced Meteorological Imager)와 Terra(Earth Observation System-Terra)/MODIS(Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer), Suomi-NPP(The Suomi National Polar-orbiting Partnership)/VIIRS(Visible Infrared Imaging Radiometer Suite)의 구름탐지 자료의 차이에 대해서 정량적 및 정성적으로 비교 분석을 수행하고자 한다. 정량적으로 비교한 결과 1월의 Proportion Correct(PC)지수 값이 GK-2A & MODIS가 74.16%, GK-2A & VIIRS가 75.39%를 나타냈으며 4월의 GK-2A & MODIS는 87.35%, GK-2A & VIIRS는 87.71%로 4월이 1월보다 위성별로 큰 차이 없이 구름을 탐지한 것으로 나타났다. 정성적 비교 결과는 RGB영상과 비교하였을 때, 앞선 정량적 결과들의 경향과 동일하게 1월보다 4월에 해당하는 결과들이 구름을 잘 탐지한 것을 확인할 수 있었으나 얇은 구름이나 적설이 존재하는 경우에는 위성별로 구름탐지 결과에 다소 차이가 존재하였다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.33-49
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• 2018

TV 드라마는 타 장르에 비해 시청률과 채널 홍보 효과가 매우 크며, 한류를 통해 산업적 효과와 문화적 영향력을 확인시켜줬다. 따라서, 이와 같은 드라마의 흥행 여부를 예측하는 일은 방송 관련 산업에서 매우 중요한 부분임은 주지의 사실이다. 이를 위해서 본 연구에서는 2003년부터 2012년까지 10년간, 지상파 채널을 통해 방송된, 총 280개의 TV 미니시리즈 드라마를 분석하였다. 이들 드라마 중 평균 시청률 상위 45개, 하위 시청률 45개를 선정하여 흥행 드라마의 시청시간 분포 (5%~100%, 11-Step) 모형을 만들었다. 이들 기준 모형과 신규 드라마의 시청시간 분포와의 이격 거리를 Euclidean/Correlation으로 측정한 유사도(Similarity)를 통해, 시청자의 초기(1~5회) 시청시간 분포로 신규 드라마의 성패 여부를 예측하는 모델을 만들었다. 또한 총 방송 시간 중 70% 이상 시청한 시청자를 열혈 시청층(이하 열혈층) 으로 분류하고, 상위/하위 드라마의 평균값과 비교하여, 신규 드라마의 흥행여부를 판별할 수 있도록 설계하였다. 연구 결과 드라마의 초반 시청자 충성도(시청시간)는 드라마의 대흥행 여부를 예측하는데 중요한 요소임을 밝혔으며, 최대 75.47%의 확률로 대흥행 드라마의 탄생을 예측할 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권12호
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• pp.1159-1172
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• 2020

본 연구에서는 강우예측을 위해 U-Net과 SegNet에 기반한 합성곱 신경망 네트워크 구조에 장기간의 국내 기상레이더 자료를 활용하여 심층학습기반의 강우예측을 수행하였다. 또한, 기존 외삽기반의 강우예측 기법인 이류모델의 결과와 비교 평가하였다. 심층신경망의 학습 및 검정을 위해 2010부터 2016년 동안의 기상청 관악산과 광덕산 레이더의 원자료를 수집, 1 km 공간해상도를 갖는 480 × 480의 픽셀의 회색조 영상으로 변환하여 HDF5 형태의 데이터를 구축하였다. 구축된 데이터로 30분 전부터 현재까지 10분 간격의 연속된 레이더 영상 4개를 이용하여 10분 후의 강수량을 예측하도록 심층신경망 모델을 학습하였으며, 학습된 심층신경망 모델로 60분의 선행예측을 수행하기 위해 예측값을 반복 사용하는 재귀적 방식을 적용하였다. 심층신경망 예측모델의 성능 평가를 위해 2017년에 발생한 24개의 호우사례에 대해 선행 60분까지 강우예측을 수행하였다. 임계강우강도 0.1, 1, 5 mm/hr에서 평균절대오차와 임계성공지수를 산정하여 예측성능을 평가한 결과, 강우강도 임계 값 0.1, 1 mm/hr의 경우 MAE는 60분 선행예측까지, CSI는 선행예측 50분까지 참조 예측모델인 이류모델이 보다 우수한 성능을 보였다. 특히, 5 mm/hr 이하의 약한 강우에 대해서는 심층신경망 예측모델이 이류모델보다 대체적으로 좋은 성능을 보였지만, 5 mm/hr의 임계 값에 대한 평가결과 심층신경망 예측모델은 고강도의 뚜렷한 강수 특징을 예측하는 데 한계가 있었다. 심층신경망 예측모델은 예측시간이 길어질수록 공간 평활화되는 경향이 뚜렷해지며, 이로 인해 강우 예측의 정확도가 저하되었다. 이류모델은 뚜렷한 강수 특성을 보존하기 때문에 강한 강도 (>5 mm/hr)에 대해 심층신경망 예측모델을 능가하지만, 강우 위치가 잘못 이동하는 경향이 있다. 본 연구결과는 이후 심층신경망을 이용한 레이더 강우 예측기술의 개발과 개선에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다. 또한, 본 연구에서 구축한 대용량 기상레이더 자료는 향후 후속연구에 활용될 수 있도록 개방형 저장소를 통해 제공될 예정이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권10호
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• pp.761-774
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• 2022

가뭄과 홍수의 예측, 기후변화가 유역 유출량, 더 나아가 수질 및 생태계에 미치는 영향의 정확한 분석을 위해서는 수문 모의 과정의 불확실성을 정량화하고 최소화하기 위한 노력이 필요하다. 수문자료동화는 수문모형의 상태량이나 매개변수를 갱신(update)하여 모의 초기 조건의 가장 가능성 있는 추정치를 생성하는 기법으로, 실시간 관측 정보를 이용하여 예측 정확도를 향상시킬 수 있는 방법이다. 본 연구에서는 airGRdatassim 모형을 이용하여 앙상블 기반 순차 자료동화 기법인 앙상블 칼만 필터와 파티클 필터로 용담댐 유역에 대해 일 유출을 모의하고, 자료동화 기법별 특성을 비교 및 분석하였다. 모의 결과, Kling-Gupta efficiency (KGE) 지표가 자료동화 적용 전 0.799에서 앙상블 칼만 필터와 파티클 필터 적용시 각각 0.826, 0.933으로 향상되었다. 또한 기상 강제력 노이즈의 범위, 갱신 대상 상태량 설정, 앙상블 수 등 수문자료동화의 설정과 관련된 하이퍼-매개변수(hyper-parameter)의 불확실성이 모의 예측 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 강수 및 잠재 증발산 강제력의 오차 범위에 대한 민감도 분석 결과, 모든 모의 범위에서 파티클 필터가 앙상블 칼만 필터보다 예측 성능이 우수하였다. 파티클 필터는 기상 강제력 오차 크기가 작을수록 모의 성능이 향상되었으며, 앙상블 칼만 필터는 상대적으로 오차가 큰 경우 최적 성능이 확인되었다. 한편, 자료동화시 갱신되는 상태량의 종류를 줄일수록 자료동화에 의한 모의 성능은 감소하였다. 본 연구의 모의 실험 결과는 앙상블 자료동화를 이용하여 일 유출 모의 정확도 향상이 가능하지만, 최적 성능을 발휘하기 위해서는 수문자료동화 기법별 하이퍼-매개변수의 적정한 조정이 필요함을 함의한다.

• 한국체육학회지인문사회과학편
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• 제51권3호
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• pp.373-382
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• 2012

본 연구의 목적은 신체변인과 최대하 대사반응을 이용하여 최대산소섭취량(VO₂max)을 간편하고 정확하게 추정하는 데 있다. 18~34세 남성 250명을 대상으로 추정집단(n=179)과 타당도 검증집단(n=71)으로 나누어 최대 운동부하검사를 실시하였으며 3분인 1단계와 6분인 2단계 종료 시점의 대사반응을 측정하였다. 추정 집단을 대상으로 단계선택법(stepwise method)으로 다중회귀분석 (multiple regression analysis)을 실시하였다. 단계별분석법으로 분석한 모형 1의 추정변인은 체중, 6분HR, 6분VO₂이고 R은 0.64(p<.01)이었으며 SEE와 CV는 각각 4.74, 11.7%로 나타났고(p<.01), 추정식은 VO₂max(ml/kg/min)= 72.256-0.340(Weight)-0.220(6분HR)+0.013(6분VO₂)이며 다중공선성이 나타나지 않았다. 모형 2의 추정변인은 체중, 6분HR, 6분VO₂, 6분VCO₂이고 R은 0.66(p<.01)이었으며 SEE와 CV는 각각 4.59, 11.3%로 나타났고(p<.01), 추정식은 VO₂max(ml/kg/min)= 68.699-0.277(Weight) -0.206(6분HR)+0.020(6분VO₂)-0.009(6분VCO₂)이며, 역시 다중공선성이 나타나지 않았다. 모형 1과 비교했을 때 모형 2는 상관이 더 높지만 다중공선성 측면에서는 다소 불리하게 나타났다. 모형 1과 모형 2를 교차타당도 검증집단에 적용했을 때, 측정된 VO₂max와 추정된 VO₂Max 간에 유의한 상관관계가 나타났다(R=0.53, 0.56, P<.001). 타당도 검증을 통해 유용성과 간편성을 고려하면, 본 연구에서 얻은 신체변인 및 최대하 대사반응을 이용한 추정모형들이 모두 사용가능하나 모형 2가 정확도 측면에서 다소 유리하다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.227-252
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• 2018

인터넷의 발달을 통해 지속적으로 인스턴트 커뮤니케이션이 발달해왔다. 인스턴트 커뮤니케이션에서 가장 대표적인 것이 메신저 애플리케이션이다. 메신저 애플리케이션에서 이모티콘은 송신자의 감정 전달을 보완하기 위해 활용됐다. 메신저 애플리케이션 송신자의 감정 전달에 약한 모습을 보이는데 그 이유는 면대면 커뮤니케이션이 아니기 때문이다. 이모티콘은 과거 화자의 기분 상태를 나타내는 기호로만 사용됐다. 그러나 현재는 이모티콘은 감정 전달 뿐만 아니라 개인의 특성과 개성을 나타내고 싶어 하는 소비자의 심리를 반영하는 형태로 발전해가고 있다. 이모티콘의 사용 환경이 개선되었고, 이모티콘 자체가 발전함으로써 이모티콘 자체에 대한 관심도는 증가하였다. 대표적인 예로 카카오톡, 라인, 애플 등에서 서비스를 진행하고 있으며, 관련 컨텐츠 상품의 매출도 지속적으로 증가할 것으로 전망하고 있다. 이모티콘 자체의 관심도 증가와 관련 사업의 성장세에도 불구하고 현재 적절한 이모티콘 추천 시스템이 부재하다. 국내 점유율 90% 이상의 메신저 애플리케이션인 카카오톡조차 단순히 인기 순이나 최근 순, 혹은 간략한 카테고리 별로 분류한 정도이다. 소비자들은 원하는 이모티콘을 찾기 위해서 스크롤을 계속해서 내려야 하는 불편함이 있으며, 본인이 원하는 감성의 이모티콘을 찾기 어렵다. 소비자들이 편의성 향상과 기업의 이모티콘 관련 사업의 판매 매출 증가를 위해 소비자가 원하는 이모티콘을 추천해줄 수 있는 이모티콘 추천 시스템이 필요하다. 적절한 이모티콘을 추천하기 위해서 소비자가 이모티콘을 보고 느낀 감성에 대해 정량화할 필요성이 있다. 정량화를 통해 소비자가 원하는 이모티콘 셋이 가진 특징과 감성에 대해 분석할 수 있으며, 분석 결과를 토대로 소비자에게 이모티콘을 추천할 수 있다. 이모티콘은 메타데이터화의 방법으로 정량화가 가능하다. 메타데이터화 방법은 빅데이터 시대에 비정형, 반정형 데이터에 대해서 의미를 추출하기 위해 데이터를 구조화 혹은 조직화하는 작업이다. 비정형 데이터인 이모티콘을 메타데이터화를 통해 구조화한다면, 쉽게 소비자가 원하는 감성 형태로 분류할 수 있을 것으로 생각한다. 정확한 감성을 추출하기 위해 감정과 관련된 선행 연구를 통해 7개의 공통 감성 형용사와 한국어에서만 나타나는 은유 혹은 표현적 특징들을 반영하기 위해 하위 세부 표현들까지 고려했다. 이모티콘의 가장 큰 특징인 캐릭터를 기반으로 "표상", "형상", "색상"의 범주에서 세부 하위 감성들을 수집했다. 정확도 높은 추천 시스템을 설계하기 위해 감성 지표만이 아니라 객관적 지표도 고려하였다. 메타데이터화 방법을 통해 이모티콘이 갖고 있는 캐릭터의 특징을 객관적 지표로 14개, 감성 지표로 활용하기 위해 감성 형용사를 36개를 추출하였다. 추출된 감성 형용사는 대비되는 형용사로 구성하여 총 18개로 줄였으며, 18개의 감성 형용사는 카카오톡의 이모티콘을 인기 순으로 임의의 40개 셋을 대상으로 측정하였다. 측정을 위해 이모티콘을 평가할 조사 대상자 온라인으로 모집하였고, 277명의 20~30대의 이모티콘을 구매한 경험이 있는 소비자를 대상으로 설문을 진행하였다. 설문응답자에게 서로 다른 5개의 이모티콘 셋을 평가하도록 하였다. 평가 결과 수집된 18개의 감정 형용사는 요인분석을 통해 감성 지표 요인으로 추출하였다. 추출된 소비자 감성 지표의 요인은 "코믹", "부드러움", "모던함", "투명함"이었다. 이모티콘의 객관적 지표와 감성 지표 요인을 활용하여 소비자 만족과의 관계를 분석하였고, 객관적 지표와 감성 지표 간의 관계도 분석하였다. 이 과정에서 객관적 지표가 소비자 태도에 바로 영향을 주는 것이 아니라 감성 지표 요인을 통해 소비자 태도에 영향을 주는 매개 효과가 있음을 확인하였다. 분석 결과는 소비자의 감성 평가 메커니즘을 밝혀냈고, 소비자의 이모티콘 감성 평가 메커니즘은 객관적 지표가 감성 지표 요인에 영향을 미치며, 감성 지표 요인은 소비자 만족에 영향을 미치는 관계였다. 따라서 감성 지표 요인의 네 가지만으로 이모티콘 추천 시스템을 설계하였고, 추천 방법은 각 감성과의 거리를 유클리디안 거리로 측정하여 거리의 차가 0에 가까울수록 비슷한 감성으로 정의하였다. 본 연구에서 제안한 이모티콘 시스템의 검증을 위해 각 감성 지표 요인과 소비자 만족의 평균을 지표 값으로 활용하여 각 이모티콘 셋의 감성 패턴을 그래프로 비교하였고, 추천된 이모티콘들과 선택된 이모티콘이 대체로 비슷한 패턴을 그리는 것을 확인하였다. 정확한 검증을 위해 사전 조사하였던 소비자를 대상으로 이모티콘 추천 시스템이 제시한 결과와 유사하게 평가하였는지 유사 순위를 세 구간으로 나누어 비교하였고, 순위별 예측 정확도는 결과 1순위 81.02%, 2순위 76.64%, 3순위 81.63%였다. 본 연구의 결과는 학문적, 실무적으로 다양한 분야에서 활용 가능한 방법론을 제시하였으며, 기존에 없던 이모티콘 추천 시스템의 설계를 통해 소비자에게는 편의와 이모티콘을 서비스하는 기업에는 매출증대의 효과를 가져올 것으로 예상한다. 그리고 본 연구를 통해 지능형 이모티콘 시스템으로 발전할 수 있는 단초를 제공했다는 점에서 의미가 있다. 본 연구에서 제안한 감성 요인들을 활용하여 감성 라이브러리로 사용함으로써, 새로운 이모티콘 출시 시 감성 평가의 지표로 활용할 수 있다. 축적된 감성 라이브러리와 기업의 판매 데이터, 매출 정보, 소비자 데이터를 결합하여 본 연구에서 제안한 추천 시스템을 복합형 추천 시스템으로 발전시켜 단순 소비자의 편의성이나 매출 증가뿐만 아니라 기업에서 전략적으로 활용 가능한 지적 자산으로 활용할 수 있을 것으로 판단한다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제44권4호
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• pp.785-795
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• 1997

연구배경 : 종양 표지자는 각종 악성 종양의 진단, 진행정도, 절제 가능성, 예후추정, 치료후 추적 검사 등에도 사용될 수 있으나 민감도와 특이도가 만족스럽지 못한 경우가 많아서 임상에서 보조적인 수단으로 이용되고 있는 경우가 대부분이다. 최근 Cyfra21-1이 비소세포 폐암의 진단에 CEA, SCC보다 우수하다는 보고가 있었고 단일클론 항체를 이용한 TPA-M(Tissue polypeptide antigen)이 비소세포 폐암은 진단하는데 상당히 우수한 결과를 보인다고 보고하고 있다. 이에 폐암환자에서 혈청 CEA, SCC, Cyfra21-1, TPA-M의 임상적 유용성을 서로 비교해 보고자 이 연구를 시행하였다. 방 법 : 1996년 4월 1일 부터 19961건 8월 31일까지 계명대학교 의과대학 병원에 내원한 환자중 조직 생검으로 확진된 비소세포 폐암 37예와 소세포 폐암 12예를 총 49예를 폐암 환자군으로 같은 기간의 입원 환자 중 양성 양성 폐질환으로 확진된 29예를 대조군으로 선정하였고 폐암 환자의 경우 수술, 항암요법 및 방사선치료를 전혀 시행하지 않은 상태에서 혈청을 채취하여 검사를 시행하였다. CEA는 일본 Eiken사의 Ab bead CEA, SCC는 미국 DAINABOT사의 SCC RIA BEAD kit, Cyfra21-1은 일본 TFB사의 CA 21-1 kit, TPA-M은 일본 DAIICHI사의 TPA-M kit를 사용하였다. 결 과 : 전체 폐암환자와 대조군을 비교해보면 CEA가 $10.05{\pm}38.39{\mu}/L$, $1.59{\pm}0.94{\mu}/L$, SCC가 $3.04{\pm}5.79{\mu}/L$, $1.58{\pm}2.85{\mu}/L$, Cyfra21-1이 $8.27{\pm}11.96{\mu}/L$, $1.77{\pm}2.72{\mu}/L$, TPA-M이 $132.02{\pm}209.35U/L$, $45.86{\pm}75.86U/L$으로 나타났으며 Cyfra21-1과 TPA-M은 폐암환자에서 대조군보다 종양 표지자의 측정치가 유의하게 높았다.(p<0.05) CEA, Cyfra21-1, TPA-M, SCC의 cutoff value를 회사에서 권장하는 $2.5{\mu}/L$, $3.0{\mu}/L$, 70.0U/L, $2.0{\mu}/L$로 하였을 때 전체폐암에 대한 민감도와 특이도는 CEA 33.3%와 78.6%, Cyfra21-1 50.0%와 89.7%, TPA-M 52.3%와 89.7%, SCC 23.8%와 89.3%이었으며 비소세포 폐암에 대하여서는 CEA 36.1%와 78.1%, Cyfra21-1 50.1%와 89.7%, TPA-M 53.1%와 89.7%, SCC 33.8%와 89.3% 소세포 폐암의 경우에도 CEA 25.0%와 78.5%, Cyfra21-1 50.0%와 89.6%, TPA-M 50.0%와 89.6%, SCC 0%와 89.2%로 폐암환자에서 Cyfra21-1과 TPA-M이 민감도와 특이도에 있어 더 우수한 결과를 보였고 비소세포 폐암환자에서 SCC도 높은 특이도를 나타내었다. ROC(Receiver operating characteristic) curve에 따라 민감도와 특이도를 얻어 가장 정확도가 높은 cutoff value를 CEA $1.25{\mu}/L$, Cyfra21-1 $1.5{\mu}/L$, TPA-M 35U/L, SCC $0.6{\mu}/L$로 하여 민감도와 특이도, 정확도 및 kappa index를 비교해 보아도 Cyfra21-1과 TPA-M이 더 우수한 결과를 나타내었다. 병기에 따른 비소세포 폐암에서의 종양 표지자를 3A 병기까지와 3B 병기이상으로 나누어 비교해보면 3B 병기이상에서 SCC에서만 통계적 유의성을 보였다. (p<0.05) 그러나 종양크기에 따른 종양표지자의 측정치는 통제적 유의성이 없었다.(p>0.05) 결 론 : 혈청 TPA-M과 Cyfra21-1은 폐암환자에 있어 CEA나 SCC보다 민감도와 특이도가 높으며 SCC의 경우 비소세포 폐암에 있어 높은 특이도를 보였으며 SCC의 측정치가 병기와 유관하게 나타났으나 종양의 크기와 병기의 진행과의 관계에 있어서는 더 많은 환자들을 대상으로 한 연구가 행해져야 할 것으로 생각된다.

• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.59-77
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• 2012

기업의 성장성, 수익성, 안정성, 활동성, 생산성 등에 대한 다양한 분석이 은행, 신용평가기관, 투자자 등 많은 이해관계자에 의해 실시되고 있고, 이에 대한 다양한 경영분석 지표들 또한 정기적으로 발표되고 있다. 본 연구에서는 이러한 경영분석 지표를 이용하여 어떤 기업이 가까운 미래에 유상증자를 실시하는지를 데이터마이닝을 통해 예측하고자 한다. 본 연구를 통해 어떠한 지표가 유상증자 여부를 예측하는데 도움이 되는가를 살펴 볼 것이며, 그 지표들을 이용하여 예측할 경우 그 예측의 정확도가 어느 정도인지를 분석하고자 한다. 특히 1997년 IMF 금융위기 전후로 유상증자를 결정하는 변수들이 변화하는지, 그리고 예측의 정확성에 분명한 차이가 존재하는지 분석한다. 또한 유상증자 실시 시기를 경영분석 지표 발표 후 1년 내, 1~2년 내, 2~3년 내로 나누어 예측 시기에 따라 예측의 정확성과 결정 변수들의 차이가 존재하는지도 분석한다. 658개의 유가증권상장법인의 경영분석 데이터를 이용하여 실증 분석한 결과, IMF 이후의 유상증자 예측모형이 IMF 이전의 예측모형에 비해 예측 정확도가 높았고, 학습용 데이터의 예측 정확도와 검증용 데이터의 예측 정확도 차이도 IMF 이후가 낮게 나타났다. 이러한 결과는 IMF 이후 재무자료의 정확도가 높아졌고, 기업에게 유상증자의 목적이 더욱 명확해졌다고 해석될 수 있다. 또한 예측기간이 단기인 경우 경영분석 지표 중 안전성에 관련된 지표들의 중요성이 부각되었고, 장기인 경우에는 수익성과 안전성뿐만 아니라 활동성과 생산성 관련지표도 유상증자를 예측하는 데 중요한 것으로 파악되었다. 그리고 모든 예측모형에서 산업코드가 유상증자를 예측하는 중요변수로 포함되었는데 이는 산업별로 서로 다른 유상증자 유형이 존재한다는 점을 시사한다. 본 연구는 투자자나 재무담당자가 유상증자 여부를 장단기 시점에서 예측하고자 할 때 어떠한 경영분석지표를 고려하여 분석하는 것이 바람직한지에 대한 지침을 제공하는데 그 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.1-21
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• 2020

인공지능 기술의 급속한 발전과 함께 빅데이터의 상당 부분을 차지하는 비정형 텍스트 데이터로부터 의미있는 정보를 추출하기 위한 다양한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 비즈니스 인텔리전스 분야에서도 새로운 시장기회를 발굴하거나 기술사업화 주체의 합리적 의사결정을 돕기 위한 많은 연구들이 이뤄져 왔다. 본 연구에서는 기업의 성공적인 사업 추진을 위해 핵심적인 정보 중의 하나인 시장규모 정보를 도출함에 있어 기존에 제공되던 범위보다 세부적인 수준의 제품군별 시장규모 추정이 가능하고 자동화된 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 신경망 기반의 시멘틱 단어 임베딩 모델인 Word2Vec 알고리즘을 적용하여 개별 기업의 생산제품에 대한 텍스트 데이터를 벡터 공간으로 임베딩하고, 제품명 간 코사인 거리(유사도)를 계산함으로써 특정한 제품명과 유사한 제품들을 추출한 뒤, 이들의 매출액 정보를 연산하여 자동으로 해당 제품군의 시장규모를 산출하는 알고리즘을 구현하였다. 실험 데이터로서 통계청의 경제총조사 마이크로데이터(약 34만 5천 건)를 이용하여 제품명 텍스트 데이터를 벡터화 하고, 한국표준산업분류 해설서의 산업분류 색인어를 기준으로 활용하여 코사인 거리 기반으로 유사한 제품명을 추출하였다. 이후 개별 기업의 제품 데이터에 연결된 매출액 정보를 기초로 추출된 제품들의 매출액을 합산함으로써 11,654개의 상세한 제품군별 시장규모를 추정하였다. 성능 검증을 위해 실제 집계된 통계청의 품목별 시장규모 수치와 비교한 결과 피어슨 상관계수가 0.513 수준으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 모형은 의미 기반 임베딩 모델의 정확성 향상 및 제품군 추출 방식의 개선이 필요하나, 표본조사 또는 다수의 가정을 기반으로 하는 전통적인 시장규모 추정 방법의 한계를 뛰어넘어 텍스트 마이닝 및 기계학습 기법을 최초로 적용하여 시장규모 추정 방식을 지능화하였다는 점, 시장규모 산출범위를 사용 목적에 따라 쉽고 빠르게 조절할 수 있다는 점, 이를 통해 다양한 분야에서 수요가 높은 세부적인 제품군별 시장정보 도출이 가능하여 실무적인 활용성이 높다는 점에서 의의가 있다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제26권1호
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• pp.137-147
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• 2014

목 적 : 호흡연동 용적변조 회전방사선치료(Gated Volumetric Modulated Arc Therapy)에서 환자의 호흡주기 변화에 따른 선량전달의 정확성을 검증하고자 한다. 대상 및 방법 : 실험에는 TrueBeam STxTM(Varian Medical Systems, Palo Alto, CA)치료기를 사용하였다. 인체모형등가팬텀(Rando Phantom, Alderson Resarch Laboratories Inc. Stamford. CT, USA)의 전산화단층영상에 전산화치료계획시스템(Eclipse 10.0, Varian, USA)을 이용하여 10 MV FFF(Flatenning Filter Free), 선량률 1200 MU/min으로 1500 cGy/fx(Case1, 2, 3)과 220 cGy/fx(Case4, 5, 6)의 치료계획을 수립하였다. $QUASAR^{TM}$ Respiratory Motion Phantom(Modus Medical Devices Inc)을 이용하여 1.5, 2.5, 3.5, 4.5 sec의 일정한 호흡주기와 평균호흡주기가 2.2, 3.5 sec인 환자의 호흡주기를 재현하였고 위상모드 30~70% 구간에서 방사선이 조사되도록 설정하였다. 각각의 호흡 조건에서 2차원 이온전리함 배열 검출기(I'mRT Matrixx, IBA Dosimetry, Germany)와 MultiCube Phantom(IBA Dosimetry, Germany)을 이용하여 측정하였고 세기변조 방사선치료 분석 프로그램(OmniPro I'mRT, IBA Dosimetry, Germany)을 이용하여 Gamma pass rate(3 mm, 3%)을 비교하였다. 결 과 : Case 1, 2, 3, 4, 5, 6의 Gamma pass rate은 일정한 호흡주기 1.5 sec에서 100.0, 97.6, 98.1, 96.3, 93.0, 94.8%, 2.5 sec에서 98.8, 99.5, 97.5, 99.5, 98.3, 99.6%, 3.5 sec에서 99.6, 96.6, 97.5, 99.2, 97.8, 99.1%, 4.5 sec에서 99.4, 96.3, 97.2, 99.0, 98.0, 99.3%의 결과를 보였다. 환자의 호흡을 재현한 경우 평균 호흡주기 2.2 sec에서는 97.7, 95.4, 96.2, 98.9, 96.2, 98.4%, 3.5 sec에서는 97.3, 97.5, 96.8, 100.0, 99.3 99.8%의 결과를 보였다. 결 론 : 2.5 sec이상의 일정한 호흡주기와 환자의 호흡을 재현한 실험에서 Gamma pass rate 95%이상의 임상적으로 신뢰할 만한 결과를 보였다. 일정한 호흡주기 1.5 sec의 Case 5, 6 에서 93.0, 94.8%의 결과를 보였으나 100명의 환자 호흡주기 분석 결과 1.5 sec의 호흡을 지속했던 경우는 없었던 점으로 보아 대부분의 호흡조건에서 정확한 선량전달이 가능함을 확인 하였다. 다만 극히 짧은 호흡주기로 인한 오차발생 가능성을 배제할 수 없기 때문에 치료전 선량전달 정확성 검증이 선행되어야 하며 모의치료시 환자 교육으로 안정된 호흡을 유지하고 정확한 모니터링을 통해 치료중 환자 호흡변화에 대처한다면 더욱 안정적이고 정확한 치료가 이루어질 것으로 사료된다.