제4차 산업혁명의 등장과 경제성장으로 인한 '국민 삶의 질 향상' 요구 증대로 인해 의료서비스의 질과 의료비용에 대한 국민들의 요구수준이 향상되고 있으며, 이로 인해 인공지능이 의료현장에 도입되고 있다. 하지만 인공지능이 의료분야에 활용된 사례를 살펴보면 '삶의 질'에 직접적인 영향을 끼치는 만성피부질환에 활용된 사례는 부족한 실정이며, 만성피부질환 중 대표적 질병인 아토피피부염은 정성적 진단 방법으로 인해 진단의 객관성을 확보할 수 없다는 한계가 존재한다. 본 연구에서는 아토피피부염의 객관적 중증도 평가 방법을 마련하여 아토피피부염 환자의 삶의 질을 향상시키고자 다음과 같은 연구를 수행하였다. 첫째, 가톨릭대학교 의과대학 성모병원의 데이터베이스로부터 아토피피부염 환자의 이미지 데이터를 수집했으며, 수집된 이미지 데이터에 대한 정제 및 라벨링 작업을 수행하여 모델 학습과 검증에 적합한 데이터를 확보했다. 둘째, 지능형 아토피피부염 중증도 진단 모형에 적합한 이미지 인식 알고리즘을 파악하기 위해 다양한 CNN 알고리즘들을 병변별 학습용 데이터로 학습시키고, 검증용 데이터를 활용하여 해당 모델의 이미지 인식 정확도를 측정했다. 실증분석 결과 홍반(Erythema)의 경우 'ResNet V1 101', 긁은 정도(Excoriation)의 경우 'ResNet V2 50'이 90% 이상의 정확도를 기록하였으며, 태선화(Lichenification)의 경우 학습용 데이터 부족의 한계로 인해 두 병변보다 낮은 89%의 정확도를 보였다. 해당 결과를 통해 이미지 인식 알고리즘이 단순한 사물 인식 분야뿐만 아니라 전문적 지식이 요구되는 분야에도 높은 성능을 나타낸다는 것을 실증적으로 입증했으며, 본 연구는 실제 아토피피부염 환자의 이미지 데이터를 활용했다는 측면에서 실제 임상환경에서 활용성이 높을 것으로 사료된다.
전문가 시스템(expert system)은 충분한 지식과 경험을 가지고 있는 한 분야의 전문가가 실제로 문제에 접근 해결해 나가는 방식대로 전산 시스템을 구성하여 이러한 시스템을 통해 컴퓨터가 대신 문제를 해결하도록 제작된 인공지능 방식의 한 소프트웨어이다. 이번 연구에서는 퇴적층의 퇴적상과 퇴적환경 분석을 위해 미국 사우스 캐롤라이나 대학에서 본래 1990년에 개발되었던 PLAYMAKER의 지식베이스의 일부를 새로 수정 보완하여 제작한 PLAYMAKER2를 활용하여 퇴적층의 퇴적상과 퇴적환경을 분석하였다. 연구대상은 동해 울릉분지 남서부 제 VI-1 광구에 분포하는 최대 층후 10,000 m에 달하는 신생대 후기 퇴적층으로서, 이 곳의 퇴적층은 크게 상·하부 두 부분-마이오세충과 플라이오-플라이스토세층-으로 구분된다. PLAYMAKER2에 의해 분석되어 신뢰값으로 표시된 신생대 후기 퇴적층에 대한 퇴적환경과 퇴적상해석 결과를 요약해 보면, 마이오세층의 퇴적환경은 사면: $57.4\%$, 연안: $21.4\%$, 대양저: $10.1\%$의 순이고, 퇴적상은 해저 선상지: $35.7\%$, 대륙사면: $26.3\%$, 삼각주: $16.1\%$, 심해저 평원: $6.1\%$, 대륙붕: $3.2\%$, 대륙붕단: $1.4\%$ 순이다. 또한 플라이오-플라이스토세층에 대한 PALYMAKER2의 해석 결과는 퇴적환경은 사면: $59.0\%$, 연안: $22.8\%$, 대양저: $7.0\%$의 순이고, 퇴적상은 삼각주: $24.1\%$, 대륙사면: $22.2\%$, 해저 선상지: $17.3\%$, 대륙붕: $7.0\%$, 심해저 평원: $4.8\%$, 대륙붕단: $2.6\%$ 순이다. PLAYMAKER2에 의한 마이오세층과 플라이오-플라이스토세층에 대한 퇴적환경과 퇴적상 해석결과와 기존 연구자들에 의한 고전적인 퇴적상 해석 결과를 비교해 보면 두 퇴적층 모두 큰 차이를 보이지 않는데 이는 PLAYMAKER2전문가 시스템이 비교적 양호하게 퇴적층의 퇴적환경과 퇴적상을 해석할 수 있음을 보여주는 것으로 평가된다. 다만 PLAYMAKER2가 보다 신뢰할 만한 퇴적환경 해석을 위한 전문가 시스템으로 구축되기 위해서는 향후 많은 퇴적학 전문가들이 추가로 참여하여 기존 규칙들을 재검증하고 새로운 규칙들을 첨가함으로써 보디 세련된 지식베이스를 개발하여야 할 것으로 판단된다.
최근 온라인 시장이 성숙해지면서, 추가 성장을 가로막는 많은 문제점이 드러나고 있는데, 이 중 가장 대표적인 문제는 온라인 상품의 동질화로 인한 고객수의 정체를 꼽을 수 있다. 최근 몇 년 사이 온라인 시장의 비중은 많이 증가하였지만, 이제 오프라인으로 영역을 확장하지 않고서는 더 이상의 발전을 기대하기 힘든 상황에 이른 것이다. 이에, 국내외 많은 온라인 기업들은 온라인 채널의 장점에 더해 온라인 플랫폼의 한계를 보완할 수 있는 오프라인 공간을 함께 확보함으로써, 사업영역 및 마케팅 채널을 확대하고자 노력하고 있다. 정보기술(빅데이터, 인공지능 등)을 활용한 대량의 고객 데이터 분석이라는 그들의 경쟁우위를 바탕으로, O4O(Online for Offline) 비즈니스 모델을 구현함으로써, 오프라인으로의 영향력을 꾸준히 강화해나가고 있는 것이다. 한편, 기존의 관련 연구들은 대부분 O2O(Online to Offline) 비즈니스 모델에만 초점을 맞추고 있으며, 최근 몇 년 동안 다양한 산업 분야에서 활발히 시도되고 있는 O4O 비즈니스 모델에 대한 학문적 시도는 아직 많이 부족한 실정이다. 그나마 존재하는 몇몇의 O4O 관련 연구들도 사례분석 및 체험마케팅 기반의 연구에 그치고 있어, O4O 기반 선택속성들과 이들이 고객만족도 및 고객충성도에 미치는 영향에 대한 실증연구가 시급한 상황이다. 이에 본 연구에서는 중국의 대표적인 O4O 비즈니스 모델인 허마셴셩(盒馬鮮生)을 중심으로, 고객의 관점에서 O4O 서비스에 특화된 주요 선택속성을 도출한 후, 이러한 선택속성들이 고객만족도 및 고객충성도에 미치는 영향을 실증해 보고자 한다. 300명의 O4O(허마셴셩) 이용 경험이 있는 고객을 대상으로 한 설문 표본을 구조방정식모델을 활용해 분석한 결과, 총 7개의 O4O 선택속성 가운데 4개(모바일앱품질, 모바일결제, 상품품질 및 매장시설)가 고객만족도에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 고객만족도는 다시 고객충성도(재이용의도, 추천의도 및 브랜드애착)에 유의한 영향을 미치는 것으로 조사되었다. 본 연구의 결과는 O4O 서비스 분야의 관리자가 빠르게 변화하는 고객요구에 잘 적응하고, 나아가 어떤 선택속성에 더 많은 자원을 할당함으로써 고객만족도 및 고객충성도를 제고할 수 있는지를 알려주는 중요한 가이드라인 역할을 할 수 있을 것으로 기대한다.
One of the roles of the Semantic Web services is to execute dynamic intra-organizational services including the integration and interoperation of business processes. Since different organizations design their processes differently, the retrieval of similar semantic business processes is necessary in order to support inter-organizational collaborations. Most approaches for finding services that have certain features and support certain business processes have relied on some type of logical reasoning and exact matching. This paper presents our approach of using imprecise matching for expanding results from an exact matching engine to query the OWL(Web Ontology Language) MIT Process Handbook. MIT Process Handbook is an electronic repository of best-practice business processes. The Handbook is intended to help people: (1) redesigning organizational processes, (2) inventing new processes, and (3) sharing ideas about organizational practices. In order to use the MIT Process Handbook for process retrieval experiments, we had to export it into an OWL-based format. We model the Process Handbook meta-model in OWL and export the processes in the Handbook as instances of the meta-model. Next, we need to find a sizable number of queries and their corresponding correct answers in the Process Handbook. Many previous studies devised artificial dataset composed of randomly generated numbers without real meaning and used subjective ratings for correct answers and similarity values between processes. To generate a semantic-preserving test data set, we create 20 variants for each target process that are syntactically different but semantically equivalent using mutation operators. These variants represent the correct answers of the target process. We devise diverse similarity algorithms based on values of process attributes and structures of business processes. We use simple similarity algorithms for text retrieval such as TF-IDF and Levenshtein edit distance to devise our approaches, and utilize tree edit distance measure because semantic processes are appeared to have a graph structure. Also, we design similarity algorithms considering similarity of process structure such as part process, goal, and exception. Since we can identify relationships between semantic process and its subcomponents, this information can be utilized for calculating similarities between processes. Dice's coefficient and Jaccard similarity measures are utilized to calculate portion of overlaps between processes in diverse ways. We perform retrieval experiments to compare the performance of the devised similarity algorithms. We measure the retrieval performance in terms of precision, recall and F measure? the harmonic mean of precision and recall. The tree edit distance shows the poorest performance in terms of all measures. TF-IDF and the method incorporating TF-IDF measure and Levenshtein edit distance show better performances than other devised methods. These two measures are focused on similarity between name and descriptions of process. In addition, we calculate rank correlation coefficient, Kendall's tau b, between the number of process mutations and ranking of similarity values among the mutation sets. In this experiment, similarity measures based on process structure, such as Dice's, Jaccard, and derivatives of these measures, show greater coefficient than measures based on values of process attributes. However, the Lev-TFIDF-JaccardAll measure considering process structure and attributes' values together shows reasonably better performances in these two experiments. For retrieving semantic process, we can think that it's better to consider diverse aspects of process similarity such as process structure and values of process attributes. We generate semantic process data and its dataset for retrieval experiment from MIT Process Handbook repository. We suggest imprecise query algorithms that expand retrieval results from exact matching engine such as SPARQL, and compare the retrieval performances of the similarity algorithms. For the limitations and future work, we need to perform experiments with other dataset from other domain. And, since there are many similarity values from diverse measures, we may find better ways to identify relevant processes by applying these values simultaneously.
최근 교통문제를 해결하기 위한 방법으로 교통계획분야에 GIS나 ITS를 활용한 다양한 연구가 활발히 진행 중에 있다. 이와 함께 정보환경의 급격한 발달과 더불어 대안 경로의 선정, 또는 교통예보 서비스와 같은 온라인 상에서의 교통정보 제공이 이루어지고 있어 GIS 환경 내에서도 가로망의 교통량을 정확하게 예측할 수 있는 기능이 요구되고 있어 통행배정모형의 중요성이 증가하고 있다. 그런데, 전통적인 정적 통행배정모형은 급변하는 교통상황에 적합하지 않기 때문에 실시간 교통상황에 대한 교통흐름을 예측할 수 있는 동적 통행배정모형의 개발이 요구되고 있다. 그러나, 동적 통행배정모형은 시공간적인 변수들의 복잡성으로 인해서 그 최적해를 찾는데 많은 수학적인 어려움과 제약조건이 존재한다. 따라서, 이를 해결하기 위한 여러 가지 해법이 연구되어왔지만, 기존의 방법은 목적함수나 제약조건이 convex(하지 않은 경우에는 적용이 불가능한 단점을 가지고 있다. 본 연구에서는 인공지능방법(Artificial Intelligence Technique)의 한 분야로 활발히 연구되고 있는 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 동적 통행배정 모형에 도입하여 그 해결 방법을 제시하였다. 논문에서 사용한 동적 통행배정모형은 제약조건이 convex(하지 않은 Merchant-Nemhauser모형이고, 새로운 해결기법으로 사용된 유전자 알고리즘은 일반적인 제약조건을 처리할 수 있다고 알려진 GENOCOP III시스템이다. 새로 도입된 방법의 효율성과 유의성을 검증하기 위해 간단한 네트워크에 적용하였다. 그 결과 GENOCOP III 시스템이 계산과정의 효율성에 있어서 기존의 비선형 해법 알고리즘보다 우수한 것으로 입증되었다.연구가 진행되어야 할 것이다. 실질적으로 성감별 수정란의 대량생산이 가능할 것으로 사료되며, 농가차원에서 산업적 실용화가 될 수 있을 것으로 기대한다.twork descrition)를 통해 교통분석후의 제반 교통특성(교통량, 교통량/용량 비(比), 속도 등)을 교통망상에 표시할 수 있음으로서 의사결정에 보다 많은 도움을 줄 수 있을 것이다. 비트율의 증가와 화질 열화는 각각 최대 1.32%와 최대 0.11dB로 무시할 수 있을 정도로 작음을 확인 하였다.을 알 수 있었다. 현지관측에 비해 막대한 비용과 시간을 절약할 수 있는 위성영상해석방법을 이용한 방법은 해양수질파악이 가능할 것으로 판단되며, GIS를 이용하여 다양하고 복잡한 자료를 데이터베이스화함으로써 가시화하고, 이를 기초로 공간분석을 실시함으로써 환경요소별 공간분포에 대한 파악을 통해 수치모형실험을 이용한 각종 환경영향의 평가 및 예측을 위한 기초자료로 이용이 가능할 것으로 사료된다.염총량관리 기본계획 시 구축된 모형 매개변수를 바탕으로 분석을 수행하였다. 일차오차분석을 이용하여 수리매개변수와 수질매개변수의 수질항목별 상대적 기여도를 파악해 본 결과, 수리매개변수는 DO, BOD, 유기질소, 유기인 모든 항목에 일정 정도의 상대적 기여도를 가지고 있는 것을 알 수 있었다. 이로부터 수질 모형의 적용 시 수리 매개변수 또한 수질 매개변수의 추정 시와 같이 보다 세심한 주의를 기울여 추정할 필요가 있을 것으로 판단된다.변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을
흡수식 열펌프에서 폭 넓게 사용되고 있는 대표적인 냉매/흡수용액은 $H_2O$ / LiBr 계이다 그러나, LiBr 수용액의 점성계수는 LiBr의 농도가 커짐에 따라 증가하기 때문에, LiBr수용액의 농용액 영역에서 물질확산계수가 감소한다. 이 결점을 보완하기 위해 흡수용액에 계면활성제를 첨가시키므로서 흡수를 촉진시키는 방식을 이용하고 있다. 계면활성제의 첨가에 의한 흡수용액의 열 및 물질이동 촉진에 관한 연구는 계면활성제 첨가농도에 의해 흡수용액의 표면상에서 게면활성제가 액적으로 존재하는 계면활성제 포화용해도 이상의 조건에서 발생하는 마랑고니대류가 효과적이다. 이 흡수촉진효과는 냉매증기의 흡수시 흡수용액표면상의 분포한 계면활성제와 흡수용액사이의 표면장력차에 기인하는 계면교한 현상에 기인한다. 그러나, 이흡수촉지효과는 냉매증기의 흡수가 일어나는 흡수기 내부의 不안정상태, 즉, 불응축성가스(공기)가 존재하지 않는 조건하에서 이루어지며, 불응축성가스가 흡수촉진저하(열 및 물질이동의 저하)에 기인하는 연구는 보고된 바 없다. 이러한 불응축성가스가 흡수기 내부에 존재할 때 계면교한의 거동 및 열 및 물질이동저하현상을 파악하기 위하여 계면활성제 농도변화(포화용해도 이상 및 이하의 두 조건)에 따른 증기흡수 실험 및 계면교한가시화 실험을 행하였다. 결과적으로 본실험을 통하여 불응축성가스가 수증기흡수에 끼치는 영향을 파악(계면교란의 악화) 첨가시의 흡수량과 不安定상태(불응축성가스가 존재시)의 증기흡수량의 비교에 의해 급격한 증기흡수저하가 不安定상태하에서 발생함으로서 불응축성가스가 흡수촉진효과(계면교한현상)을 저해시키는 결론을 얻었다.es and facts obtained by the expenence in this area, respectively. Both depth-first search and backward chaining schemes are used in reasoning process. This expert system is written in an artificial intelligence language "PROLOG", and its availability is demonstrated through the case study.e함량은 감소되었으며 sulfhydryl기가 증가됨에 따라서 disulfide groups은 감소되는 경향을 보였고 ascorbic acid는 열처리 온도뿐만 아니라 시간과도 관련이 있음을 알 수 있었다. 저온 살균유와 초고온 살균유 사이에서는 지표물질들의 함량이 다소 차이가 있음을 볼 수 있었다.담시간이 구체적으로 기술되지 않았으며, 고유한 언어를 통역하는 과정에서 의미론적 문제에 대한 고려가 부족하였다. 면접과 기록과정에서 보면 자료의 기록과정과 분류 및 분석과정이 명시되어 있지 않았다. 참여관찰과 면접방법을 사용시 이에 대한 자세한 기술이 되어 있지 않았다. 5. 연구결과의 적용 및 이에 대한 논의는 상당히 제한되어 있었는데, 수편의 연구만이 방법론 문제점과 앞으로의 연구분야에 대한 전망을 제시하였으며, 특이한 것은 어 떤 연구자도 이른 개발을 위한 적용 및 임상실무적 차원에서 간호에 대한 제언을 하지 않았다.유모델변수들은 유입-유출 자료들로부터 평가할 수 있으며, 이를 위해서 본 논문에서는 Gauss-Newton 방법을 이용한 Bard
제4차 산업혁명은 한편으로는 인류에게 새로운 문명 패러다임을 구축할 수 있는 긍정적인 기회를 제공해 주고 있다. 그러나 다른 한편으로는 제4차 산업혁명으로 인해 '구글 알파고(Google Alpha Go)'와 같은 인공지능(AI)이 혁명적으로 진보하면서 인간의 고유한 능력마저도 '실리콘칩(silicon chip)'으로 대체되고, 물리적 공간에서 사람의 온기를 느끼면서 의사소통할 수 있는 기회가 축소됨에 따라 인간의 존재감이 약화되었으며, 사이코패스(psychopath)와 같이 인간을 게임하듯이 사냥하는 강력범죄가 증가하는 등 사회적 병리현상이 더욱 심화될 수 있다는 우려감도 확산되고 있다. 더구나 최근의 국제 테러리즘은 무고한 사람들을 무차별적으로 공격하는 '반사회적 강력범죄'와 유사한 형태로 전개되고 있고, 이에 따라 테러단체가 제4차 산업혁명이 제공하는 문명의 이기를 테러의 수단으로 악용하고, 제4차 산업혁명으로 인해 나타나는 사회적 병리현상을 전략적으로 이용할 개연성은 갈수록 증대되고 있다. 따라서 향후 항공 테러리즘의 패러다임 또한 항공기보다는 공항시설 및 이용객들을 공격하는 방식으로 변화될 것으로 전망된다. 왜냐하면 공항시설은 갈수록 지능화 무인화되고, 많은 사람들이 밀집해 있는 '다중이용시설'이며, 사이코 패스적(psychopathic) 테러리스트들이 쉽게 접근할 수 있기 때문이다. 이러한 관점에서 볼 때 우리의 항공테러 대응체계는 (1) 테러방지법상 대테러센터의 한계 (2) 항공테러와 일반테러의 초동조치 관할권 충돌 개연성 상존 (3) 효율적인 현장 지휘통제 제한 (4) 항공보안과 대테러 사무의 협의기구 이원화 (5) 정부부처별 대테러 정보수집 기능 분산 (6) 공항 일반구역(Land side)의 보안체계 취약 (7) 공항운영 시스템상의 사이버 보안태세 미흡 (8) 항공 테러리즘에 대한 국제협력 네트워크 구축 미흡 등 여러 가지 측면에서 취약한 부분이 많이 있다. 따라서 국내 '항공테러' 대응체계를 제4차 산업혁명 시대의 국제 테러리즘에 선제적으로 대응할 수 있도록 개선할 필요가 있다. 본 연구에서는 이를 위한 대안으로 (1) 항공특별사법경찰대 창설(조직편성 측면) (2) 공항 일반구역(Land side)의 보안태세 강화 및 현장 지휘체계의 실효성 보장을 위한 항공보안법 및 테러방지법 정비(법령정비 측면) (3) 사이버 공간에서의 '테러 대응' 역량 강화(보안태세 측면) (4) 항공 테러리즘에 대한 국제협력 네트워크 구축(국제협력 측면) 등을 제시하였다.
많은 기관들이 데이터에 기반을 둔 의사결정을 수행해 왔으며, 특히 수치자료를 비롯한 정형 데이터가 이러한 목적으로 널리 활용되어 왔다. 하지만 최근에는 스마트기기와 소셜미디어의 발달로 인해 다양한 형태를 가진 방대한 양의 정보가 생성, 공유, 저장되면서, 전통적인 정형 데이터 기반 의사결정으로부터 비정형 빅데이터 기반 의사결정으로 관심의 전환이 이루어지고 있다. 데이터 기반 의사결정의 대표적 분야인 추천시스템 분야에서도 성능 향상을 위해 비정형 데이터를 활용해야 한다는 필요성이 최근 꾸준히 제기되고 있다. 특히 사용자의 성향이나 선호도는 고객의 니즈와 직결되기 때문에, 비정형 데이터 분석을 통해 사용자의 성향을 파악하고 이를 통해 상품 추천 및 구매 예측의 정확도를 향상시키기 위한 노력이 매우 시급하게 이루어질 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 사용자의 성향을 측정하여 재구매 예측 정확도, 특히 카테고리별 재구매 예측 정확도를 높임으로써, 궁극적으로 추천시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 방안을 제시한다. 구체적으로는 사용자의 일상적인 인터넷 사용 기록을 분석하여 고객이 조회하는 뉴스 기사의 이슈를 식별하고 다양한 이슈에 대한 고객의 관심을 계량화한 후, 이를 활용하여 고객의 카테고리별 재구매 여부를 예측하는 모델을 제안하고자 한다. 실제 웹 트랜잭션으로부터 도출된 인터넷 뉴스 조회 기록 및 쇼핑몰 구매 기록을 대상으로 실험을 수행한 결과, 고객의 과거 구매이력만을 활용한 카테고리 재구매 예측 모형에 비해 본 연구에서 제안한 모형, 즉 고객의 과거 구매이력과 관심 이슈를 모두 활용한 예측 모형의 정확도가 다소 우수한 것으로 나타났다.
최근 추천시스템에 대한 연구는 고객에게 적합한 상품을 추천하는 것에서 진일보하여, 고객이 선호할만한 친구나 배우자를 추천해주는 인맥 연결분야로 확장되고 있다. 이러한 인맥 연결의 주요한 분야로 미혼남녀를 소개시키는 온라인 데이트시스템을 생각할 수 있다. 본 연구는 사용자에게 적합한 데이트 상대를 추천해주는 온라인 매칭시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 기존의 상품추천 시스템과는 다르게, 추천 받는 고객뿐만 아니라, 추천 되는 상대방의 호감도를 함께 고려하여, 양자가 상호 대칭적인 만족도를 갖도록 설계하였다. 또한, 인기인에게 추천이 편중되거나, 비인기인들이 추천에서 소외되지 않고, 시스템 참여자들이 전체적으로 일관된 추천 만족도를 가질 수 있도록 하였다. 본 연구에서 제안한 매칭 시스템은 Mutually Beneficial Matching(MBM) 시스템이라 명명하였으며, 이를 다른 두 일반적인 매칭 기법인 Preference-Based Matching(PBM) 기법 및 Arithmetic Mean-Based Matching(AMM) 기법과 비교하여 성능평가를 수행하였다. 즉, 위의 세 가지 기법을 Java를 사용하여 prototype으로 구현한 후, 가상의 미혼남녀 200명의 데이터에 적용하여 비교 분석하였다. 그 결과, 제안된 MBM 기법이 PBM 및 AMM 기법에 비하여 통계적으로 유의하게 높은 상호호감도(Mutual Preference)를 보임을 알 수 있었고, 호감도의 대칭성(Symmetric Ratio)도 대부분의 경우 높게 도출됨을 확인하였다. 뿐만 아니라, 제안된 MBM 기법은 PBM 기법보다 추천에서 소외된 고객 수(Number of Outsiders)가 적어서, 매칭 pool안의 사용자들에게 전체적으로 호혜적이고 일관된 추천서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
4차 산업혁명 시대에 진입하면서 방사선 의료 기술 개발의 혁신 및 고도화에 따라 방사선사의 업무 범위는 더욱더 확대될 것으로 판단된다. 본 연구에서는 의료장비 및 방사선사 인력 현황을 파악하여 4차 산업혁명시대 변화에 있어 방사선 의료기술분야 인재 양성 계획, 진로 및 취업 상담에 기초자료를 제공하고자 하였다. 보건의료 빅데이터를 이용하여 2020년부터 2분기 자료와 2021년 2분기 자료를 통해 분석하였다. 연구결과 2020년 대비 2021년 종별 의료장비 현황 비교 결과 C-Arm X-선 검사 장비가 6,638대로 5.83% 가장 높게 증가하였으며, 다음 순으로 MRI 검사 장비 1,811대 5.29%, 혈관조영 검사 장비 725대 5.22%, 일반 X-선 검사 장비 21,557대 3.99%, CT 검사 장비 2,136대 3.03%, 유방 검사 장비 3,425대 3.00% 증가하였다. 2020년 대비 2021년 전체 방사선사 인력 현황 비교 결과 29,038명으로 2.73% 증가하였다. 지역별 방사선사 인력 현황 비교 결과 경기 지역에서 5.96%로 가장 높게 증가하였으며, 다음순으로 강원 지역 5.66%, 충남지역 3.81% 증가하였다. 의료장비 및 방사선사 인력이 증가하는 상황에서 대학에서는 4차 산업혁명 시대의료 방사선 기술영역에서 적용할 수 있는 맞춤형 인공지능 및 빅데이터에 관한 이해 및 활용과 관련된 교과목 개발을 통한 전문적 지식과 실무역량을 갖춘 방사선사 양성이 필요하며, 협회 차원에서는 새로운 일자리 창출 및 취업 향상을 위한 적극적인 정책이 필요할 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.