• 핵의학기술
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• 제15권2호
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• pp.72-75
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• 2011

단순 헤르페즈 제1형 티미딘 키나제(Herpes simplex virus type 1 thymidine kinase. HSV1-tk) 유전자는 보고 유전자(reporter gene)로서 필요한 조건뿐만 아니라 별도의 치료 유전자를 따로 이입할 필요가 없다는 장점을 가지고 있어 유전자 영상과 치료에서 가장 널리 사용되는 유전자 중 하나이다. 본 연구는 HSV1-tk 보고 유전자의 기질로서 많이 사용하고 있는 9-(4-[$^{18}F$] Fluoro-3-hydroxymethylbutyl) guanine ([$^{18}F$] FHBG) 합성의 자동화와 더불어 최적의 합성 조건을 구현하기 위하여 실행하게 되었다. [$^{18}F$] FHBG 합성의 자동화를 위해 Explora-RN (CTI, USA) module을 사용하였다. 최적의 합성수율 조건을 찾기 위하여 반응시간의 변화(3 min, 5 min, 10 min)와 반응온도의 변화($110^{\circ}C$, $120^{\circ}C$, $130^{\circ}C$)를 주었다. 또한 precursor 용량의 변화(5 mg, 7 mg, 10 mg)에도 합성수율이 어떻게 영향을 미치는지 알아보았다. [$^{18}F$] fluorination 단계에서 가장 높은 합성수율을 보인 반응온도는 $130^{\circ}C$였고, 반응시간은 5분이었다. 반면 precursor의 용량 변화 실험에서는 10 mg을 넣었을 때의 합성 수율($32{\pm}1.2%$)에 비하여 5 mg과 7 mg의 양에서는 안정된 값을 얻지 못하였다. [$^{18}F$] FHBG 합성의 Explora-RN 모듈에서의 자동화를 완성하였고 최적의 합성수율을 재현할 수 있는 반응시간과 반응온도, precursor의 농도를 찾았다. 하지만 감량 precursor 방법은 낮은 농도에서 비교적 큰 편차를 보여 안정된 값을 얻지는 못하였다. 이에 따라 임상에 직접 적용하기 위해서 더 많은 연구가 시행되어져야 할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제22권1호
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• pp.83-105
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• 2016

의료IT 서비스의 유망 분야인 정신건강 증진을 위한 주관적 웰빙 서비스(subjective well-being service) 구현의 핵심은 개인의 주관적 웰빙 상태를 정확하고 무구속적이며 비용 효율적으로 측정하는 것인데 이를 위해 보편적으로 사용되는 설문지에 의한 자기보고나 신체부착형 센서 기반의 측정 방법론은 정확성은 뛰어나나 비용효율성과 무구속성에 취약하다. 비용효율성과 무구속성을 보강하기 위한 온라인 텍스트 기반의 측정 방법은 사전에 준비된 감정어 어휘만을 사용함으로써 상황에 따라 감정어로 볼 수 있는 이른바 상황적 긍부정성(contextual polarity)을 고려하지 못하여 측정 정확도가 낮다. 한편 기존의 상황적 긍부정성을 활용한 감성분석으로는 주관적 웰빙 상태인 맥락에서의 감성분석을 할 수 있는 감정어휘사전이나 온톨로지가 구축되어 있지 않다. 더구나 온톨로지 구축도 매우 노력이 소요되는 작업이다. 따라서 본 연구의 목적은 온라인상에 사용자의 의견이 표출된 비정형 텍스트로부터 주관적 웰빙과 관련한 상황감정어를 추출하고, 이를 근거로 상황적 긍부정성 파악의 정확도를 개선하는 방법을 제안하는 것이다. 기본 절차는 다음과 같다. 먼저 일반 감정어휘사전을 준비한다. 본 연구에서는 가장 대표적인 디지털 감정어휘사전인 SentiWordNet을 사용하였다. 둘째, 정신건강지수를 동적으로 추정하는데 필요한 비정형 자료인 Corpora를 온라인 서베이로 확보하였다. 셋째, Corpora로부터 세 가지 종류의 자원을 확보하였다. 넷째, 자원을 입력변수로 하고 특정 정신건강 상태의 지수값을 종속변수로 하는 추론 모형을 구축하고 추론 규칙을 추출하였다. 마지막으로, 추론 규칙으로 정신건강 상태를 추론하였다. 본 연구는 감정을 분석함에 있어, 기존의 연구들과 달리 상황적 감정어를 적용하여 특정 도메인에 따라 다양한 감정 어휘를 파악할 수 있다는 점에서 독창성이 있다.

• 핵의학기술
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• 제22권1호
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• pp.51-54
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• 2018

본 연구는 타우 PET용 방사성의약품으로 개발된 $^{18}F-THK5351$의 임상적용을 위하여 상용화된 자동 합성장치에 적용한 표지방법을 개발하고자 하였다. $^{18}F-THK5351$의 표지법 개발은 HPLC 분리정제 전 표지반응물의 유기용매, 불순물 및 미반응 물질을 제거하기 위해 고체상 추출 카트리지를 사용하여 정제하는 과정을 포함한 방법(method I)과 전처리 정제과정을 포함하지 않은 방법(method II)으로 나누어 진행하였다. $^{18}F-THK5351$ 표지는 $Sep-Pak^{(R)}$ QMA 카트리지를 사용하여 흡착한 불소-18 음이온을 $K_{2.2.2}/K_2CO_3$으로 용출한 후 $100^{\circ}C$에서 진공상태와 헬륨의 흐름하에 건조한 후 표지 전구체와 $110^{\circ}C$에서 10분간 반응시켰다. 반응 후 1 N HCl을 첨가하여 보호기를 제거한 후 0.8 M $CH_3COOK$를 사용하여 표지 반응물을 중화하였다. 이후 전처리 정제의 유무에 따라 method I과 method II로 진행하였다. Method I에서 전처리 정제 과정의 최적화를 위해 $Sep-Pak^{(R)}$ tC18과 $Oasis^{(R)}$ HLB 고체상 추출 카트리지를 사용하여 비교한 결과 $Sep-Pak^{(R)}$ tC18 카트리지는 57.2%의 표지 반응물이 빠져 나갔고, $Oasis^{(R)}$ HLB 카트리지는 40.6%의 표지 반응물이 빠져나가는 것을 확인할 수 있었다. Method I 표지방법의 방사화학적 수율은 $23.8{\pm}1.9%$(decay-corrected, n=4) 이었고, method II 표지방법의 방사화학적 수율은 $31.9{\pm}6.7%$(decay-corrected, n=10) 이었다. 본 연구를 통해 전처리 정제과정을 거쳐 HPLC로 분리정제하는 방법과 전처리 정제과정을 거치지 않고 표지반응물을 바로 HPLC 정제하는 표지방법을 상용화된 자동합성장치를 사용하여 성공적으로 개발하였다. 하지만 전처리 정제과정을 포함한 표지방법은 표지반응물의 손실이 많아 방사화학적 수율이 낮아지는 단점을 발견하였다. 본 연구에서 개발된 전처리 정제과정이 생략된 $^{18}F-THK5351$의 표지방법은 향후 통상적으로 생산 시 보다 유용한 표지방법으로 사용될 것으로 기대된다.

• 한국지구과학회지
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• 제40권6호
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• pp.549-560
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• 2019

본 연구는 화력발전소 배출로 인한 지표면 오염물질 농도의 시·공간적 영향을 실측 자료를 바탕으로 정량적으로 분석하려는 목적으로 수행되었다. 배출과 농도 관계의 정량적 분석을 위해 우선 기상 조건과 주변 배출원의 영향을 고려하였다. 이를 위해 자료의 선택과 관측지점 선정 과정을 제안하였고, 선정된 지표면 시·공간 자료에 K-Z 필터와 경험직교함수(EOF) 분석 기법을 적용하였다. 사용된 자료는 2014-2017년 4년의 기간 동안 당진과 태안 화력발전소 굴뚝 자동측정기기의 농도값을 이용하여 산출한 한 시간 평균 배출량 자료와 지표면 대기오염농도 측정망 자료이다. 기상 자료로는 최근 배포 중인 ERA5 재분석자료와 기상청 종관기상관측소 한 시간 평균 자료가 사용되었다. 발전소만의 영향이 최대한 보이도록 기상 효과와 지리적인 요인을 고려하여 선택한 시간대의 선정된 관측소 자료만을 이용하여 분석한 결과, 지표면 대기오염물질의 EOF 첫 번째 모드는 SO₂, NO₂, PM₁₀ 모두에 대해 97% 이상의 변동성을 설명하였다. 또한 지표면 농도장의 EOF 첫 번째 모드의 시계열은 화력발전소 배출과 유의미한 상관성을 보였다. 결과적으로 당진화력발전소 SO₂, NO₂, TSP 시간 당 배출량이 각각 10%가 감소하면, 남서풍 계열의 바람에 의해 직접 영향을 받는 서울 수도권 지표면 평균 SO₂ 농도는 0.468 ppb (R=0.384), NO₂는 1.050 ppb (R=0.572), PM₁₀은 2.045 ㎍ m^-3 (R=0.343) 정도가 감소한다고 판단할 수 있다. 태안화력발전소의 경우, SO₂, NO₂, TSP 배출량을 각각 시간당 10% 씩 감축하면, SO₂는 0.284 ppb (R=0.648), NO₂는 0.842 ppb (R=0.683), PM₁₀은 1.230 ㎍ m^-3 (R=0.575) 정도가 감소될 수 있음을 확인하였다. 태안화력발전소는 당진화력발전소에 비해 수도권지역 농도에 미치는 영향은 작았으나, 상관관계는 더 높았다.

• 터널과지하공간
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• 제33권4호
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• pp.281-298
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• 2023

달 현지 탐사를 위해 무인 이동체에 대한 연구가 지속적으로 이루어져 있으며 달 지상 관심 지역의 정확한 위치 및 맵핑을 위한 실시간 정보화 작업이 요구되고 있다. 딥러닝 영상 처리 분석 기술을 실제 로버에 적용하기 위해 소프트웨어의 통합과 최적화에 대한 연구가 필요하며 본 연구에서는 가상의 달 기지 건설현장의 영상을 실시간 분석하여 핵심 객체의 공간 정보를 자동으로 수치화하는 방안에 대한 기초 연구가 진행되었다. 본 연구를 통해 이미 구축된 영역 분할 기반 객체 인식 알고리즘을 경계 상자 기반 객체 인식알고리즘으로 변경하여 객체 인식 정확도 및 추론 속도를 개선하는 작업이 이루어졌으며, 대용량 데이터 기반 객체 매칭 학습을 위해 Batch Hard Triplet Mining 기법을 도입하고, 학습 및 추론에 대한 최적화 연구가 수행되었다. 또한 개선된 객체 인식 및 동일 객체 매칭 소프트웨어를 통합하고, 입력 이미지 내 동일 객체 자동 매칭을 시각화하는 소프트웨어를 개발하였으며, 위성 모사 촬영 영상 내 객체를 학습 데이터로, 이동체 촬영 영상 내 객체를 추론 데이터로 사용하여 동일 객체 매칭의 학습 및 추론이 이루어졌다. 본 연구의 결과는 이동체의 연속 촬영 영상을 기반 3차원 공간 정보를 구현 및 관심 공간 내 객체 위치 설정에 활용할 수 있을 것으로 사료되며, 향후 달 기지 건설 현장에서의 영상 기반 시공 모니터링 및 제어를 위한 자동 현장 및 주요 대상물 공간 정보 구축 시스템과의 연계에 기여할 것으로 기대된다.

• 경영정보학연구
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• 제21권4호
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• pp.143-156
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• 2019

혁신의 유형은 단순화, 정보화, 자동화, 지능화로 분류할 수 있고 지능화는 혁신의 최상위 단계이며 RPA는 지능화의 하나로 볼 수 있다. 인공지능을 가미한 소프트웨어 로봇인 RPA(Robotic Process Automation)는 단순 반복적인 대량의 트랜젝션 처리 작업을 하는 곳에 적합한 지능화 사례이다. 이미 국내의 많은 기업들에서도 현재 운영 중에 있는 RPA는 강한조직 문화의 필요성이 증대되면서 자발적인 리더십, 강한 팀워크와 실행력, 프로답게 일하는 문화가 강조되는 상황에서 자연스럽게 핵심적 업무에 집중하기 위해 필요한 것이 무엇인지를 찾고자 하는 필요성에 따라 자연스럽게 도입이 검토되고 있다. 로봇 프로세스 자동화 또는 RPA는 구조적인 작업을 빠르고 효율적으로 처리하는 것을 목표로 인간 업무를 교체하는 기술이다. RPA는 ERP 시스템이나 생산성 도구와 같은 소프트웨어를 사용하여 사람을 모방한 소프트웨어 로봇을 통해 구현된다. RPA 로봇은 컴퓨터에 설치된 소프트웨어로 작동 원리에 의해 로봇으로 불리다. RPA는 백엔드를 통해 다른 IT 시스템과 통신하는 기존 소프트웨어와 달리 프런트 엔드를 통해 IT 시스템 전체에 통합된다. 실제로 이것은 소프트웨어 로봇이 인간과 똑 같은 방식으로 IT 시스템을 사용하고 정확한 단계를 반복하며 시스템의 API(Application Programming Interface)와 통신하는 대신 컴퓨터 화면의 이벤트에 반응하는 것을 의미한다. 다른 소프트웨어와 의사소통하기 위해 인간을 모방하는 소프트웨어를 설계하는 것은 직관력이 떨어질 수 있지만 이러한 접근 방식에는 여러 가지 이점이 있다. 첫째, 타사 응용 프로그램에 대한 개방성과 상관없이 사람이 사용하는 거의 모든 소프트웨어와 RPA를 통합할 수 있다. 많은 기업의 IT 시스템은 공통적으로 적용되는 API가 많지 않음으로 독점적이며 다른 시스템과의 통신 기능이 크게 제한되나 RPA는 이 문제를 해결한다. 둘째, RPA는 매우 짧은 시간 내에 구현될 수 있다. 엔터프라이즈 소프트웨어 통합과 같은 전통적인 소프트웨어 개발 방식은 상대적으로 많은 시간이 소요되지만 RPA는 2~4주의 상대적으로 짧은 시간에 구현할 수 있다. 셋째, 소프트웨어 로봇을 통해 자동화된 프로세스는 시스템 사용자가 쉽게 수정할 수 있다. 기존 방식은 작동 방식을 크게 수정하기 위해 고급 코딩 기술이 필요한 반면에 RPA는 상대적으로 단순한 논리 문장을 수정하거나 인간이 수행하는 프로세스의 화면 캡처 또는 그래픽 프로세스 차트 수정을 통해 지시받을 수 있다. 이로 인해 RPA는 매우 다양하고 유연하다. 이러한 RPA는 기업에서 추구하는 D2I(Digital to Intelligence)의 좋은 적용 사례이다.

• 인지과학
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• 제28권4호
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• pp.315-328
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• 2017

정보통신 기술을 활용한 평가가 미래의 교육 평가를 주도할 가능성이 높은 가운데 이에 대한 국내 연구가 활발하지 않다. 컴퓨터를 이용하여 평가를 하게 되면 비용을 줄일 수 있을 뿐만 아니라 이전에는 가능하지 않은 방식으로 학생들의 수행 능력을 측정할 수 있다. 이런 맥락에서 본 연구에서는 현재 우리나라 교육 현장에서 가장 광범위하게 사용되는 선다형 방식의 문제점을 극복하는 방안을 제시하고 그 효과를 검증하였다. 답지가 문제와 함께 제시되는 선다형 시험 방식은 채점이 쉽지만, 학생들이 정답을 몰랐다가 답지를 보고 정답을 찾아낼 수 있다는 단점을 가지고 있다. Park(2005)은 컴퓨터의 상호작용성을 이용하여, 문제만 먼저 제시하고, 답지는 학생이 답을 먼저 생각하게 하고 나서 요청하면 짧게 제시되도록 하고 그 때 선택하도록 하는, 컴퓨터화 변형 선다형 시험 방식을 개발하였다. 본 연구는 이 방식에 감점제를 추가하면 학생들이 잘 모르면서도 답지를 보고 정답을 찾고자 할 가능성을 낮출 수 있는지를 알아보기 위해 수행되었다. 반응을 포기하면 감점이 없지만, 반응을 해서 틀릴 경우에는 감점이 이루어진다는 지시와 함께, 116 명의 대학생을 대상으로 상식 시험을 보도록 하였다. 조작된 변인은 감점 비율과 시험 방식이었다. 높고 낮은 비율과 전통적 선다형과 변형 선다형 방식이 교차된 4 실험 조건이 사용되었다. 종속측정치는 시험점수, 반응을 포기한 문항수, 그리고 자기보고 점수였다. 이들에 대한 이원분산분석 결과, 반응을 포기한 문항수는 컴퓨터화 변형 선다형 방식에서 유의미하게 많았고 시험 점수는 높은 감점 조건에서 유의미하게 낮아짐을 발견하였다. 논의에서는 실제 교육 현장에서 변형 선다형 시험방식에 감점제를 적용한 평가가 적용될 가능성과 함께 컴퓨터화 평가 도구 개발에 대한 인지과학적 연구의 활성화를 촉구하였다.

• 생물환경조절학회지
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• 제24권3호
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• pp.153-160
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• 2015

본 연구는 환경오염과 양수분 손실을 주는 비순환식 수경재배에 FDR센서를 이용한 자동관수시스템을 적용할 때 관수효율을 높이기 위한 최적의 최소대기시간을 설정하고자 수행되었다. 실험은 가을과 겨울철에 봄과 여름철에 두 번 수행하였고 가을과 겨울철에는 3분 급액과 최소대기시간을 5분으로 한 3R5F 처리구, 3분 급액과 최소대기시간을 10분으로 한 3R10F 처리구, 5분 급액과 최소대기시간을 15분으로 한 5R15F 처리구를 설정하여 실험하였고 봄과 여름철에는 3분 급액과 최소대기시간을 5분으로 한 3R5F 처리구, 3분 급액과 최소 대기시간을 10분으로 한 3R10F 처리구를 설정하여 실험하였다. 3분 급액은 주당 60mL, 5분 급액은 주당 80mL가 공급되었다. 가을과 겨울철 재배에서 정식 후 62일 까지 주당 급액량은 3R5F (858mL) > 5R15F (409mL) > 3R10F (306mL) 처리 순으로 나타났고 배액률은 3R5F (44%) > 5R15F (23%) > 3R10F (14%) 순으로 나타났다. 정식 후 62일부터 102일 까지는 일일 주당 급액량이 5R15F (888mL)> 3R5F (695mL)> 3R10F (524mL) 순으로 나타났고 이 시기에 배액률은 5R15F에서 가장 높았다. 봄과 여름재배에서는 일일 주당 급액량과 배액율이 3R5F 처리구에서 3R10F 처리구보다 높았다. 두 재배 모두에서 수분이용효율 (WUE)은 3R10F 처리에서 높았다. 따라서 FDR 센서를 활용한 자동화 관수 시스템에서 관수효율을 높이기 위한 최소대기시간은 10분으로 고찰된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (A)
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• pp.17-18
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• 2007

데이터베이스 튜닝은 일반적으로 데이터베이스 어플리케이션을 "좀 더 빠르게" 실행하게 하는 일련의 활동을 뜻한다[1]. 데이터베이스 관리자가 튜닝에 필요한 주먹구구식 룰(Rule of thumb)들을 모두 파악 하고 상황에 맞추어 적용하는 것은 비싼 비용과 오랜 시간을 요구한다. 그렇게 때문에 서로 다른 어플 리케이션들이 맞물려 있는 복잡한 서비스는 필수적으로 자동화된 데이터베이스 성능 관리와 튜닝을 필 요로 한다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 지식 도매인(Knowledge Domain)을 기초로 한 자동화 된 데이터베이스 튜닝 원칙(Tuning Principle)을 제시하는 시스템을 제안한다. 각각의 데이터베이스 튜닝 이론들은 지식 도매인의 지식으로 활용되며, 성능에 영향을 미치는 요소들을 개체(Object)와 콘셉트 (Concept)로 구성하고 추론 시스템을 통해 튜닝 원칙을 추론하여 쉽고 빠르게 현재 상황에 맞는 튜닝 방법론을 적용시킬 수 있다. 자동화된 데이터베이스 튜닝에 대해 여러 분야에 걸쳐 학문적인 연구가 이루어지고 있다. 그 예로써 Microsoft의 AutoAdmin Project[2], Oracle의 SQL 튜닝 아키텍처[3], COLT[4], DBA Companion[5], SQUASH[6] 등을 들 수 있다. 이러한 최적화 기법들을 각각의 기능적인 방법론에 따라 다시 분류하면 크게 Design Tuning, Logical Structure Tuning, Sentence Tuning, SQL Tuning, Server Tuning, System/Network Tuning으로 나누어 볼 수 있다. 이 중 SQL Tuning 등은 수치적으로 결정되어 이미 존재하는 정보를 이용하기 때문에 구조화된 모델로 표현하기 쉽고 사용자의 다양한 요구에 의해 변화하는 조건들을 수용하기 쉽기 때문에 이에 중점을 두고 성능 문제를 해결하는 데 초점을 맞추었다. 데이터베이스 시스템의 일련의 처리 과정에 따라 DBMS를 구성하는 개체들과 속성, 그리고 연관 관계들이 모델링된다. 데이터베이스 시스템은 Application / Query / DBMS Level의 3개 레벨에 따라 구조화되며, 본 논문에서는 개체, 속성, 연관 관계 및 데이터베이스 튜닝에 사용되는 Rule of thumb들을 분석하여 튜닝 원칙을 포함한 지식의 형태로 변환하였다. 튜닝 원칙은 데이터베이스 시스템에서 발생하는 문제를 해결할 수 있게 하는 일종의 황금률로써 지식 도매인의 바탕이 되는 사실(Fact)과 룰(Rule) 로써 표현된다. Fact는 모델링된 시스템을 지식 도매인의 하나의 지식 개체로 표현하는 방식이고, Rule 은 Fact에 기반을 두어 튜닝 원칙을 지식의 형태로 표현한 것이다. Rule은 다시 시스템 모델링을 통해 사전에 정의되는 Rule와 튜닝 원칙을 추론하기 위해 사용되는 Rule의 두 가지 타업으로 나뉘며, 대부분의 Rule은 입력되는 값에 따라 다른 솔루션을 취하게 하는 분기의 역할을 수행한다. 사용자는 제한적으로 자동 생성된 Fact와 Rule을 통해 튜닝 원칙을 추론하여 데이터베이스 시스템에 적용할 수 있으며, 요구나 필요에 따라 GUI를 통해 상황에 맞는 Fact와 Rule을 수동으로 추가할 수도 었다. 지식 도매인에서 튜닝 원칙을 추론하기 위해 JAVA 기반의 추론 엔진인 JESS가 사용된다. JESS는 스크립트 언어를 사용하는 전문가 시스템[7]으로 선언적 룰(Declarative Rule)을 이용하여 지식을 표현 하고 추론을 수행하는 추론 엔진의 한 종류이다. JESS의 지식 표현 방식은 튜닝 원칙을 쉽게 표현하고 수용할 수 있는 구조를 가지고 있으며 작은 크기와 빠른 추론 성능을 가지기 때문에 실시간으로 처리 되는 어플리케이션 튜닝에 적합하다. 지식 기반 모률의 가장 큰 역할은 주어진 데이터베이스 시스템의 모델을 통하여 필요한 새로운 지식을 생성하고 저장하는 것이다. 이를 위하여 Fact와 Rule은 지식 표현 의 기본 단위인 트리플(Triple)의 형태로 표현된다, 트리플은 Subject, Property, Object의 3가지 요소로 구성되며, 대부분의 Fact와 Rule들은 트리플의 기본 형태 또는 트리플의 조합으로 이루어진 C Condition과 Action의 두 부분의 결합으로 구성된다. 이와 같이 데이터베이스 시스템 모델의 개체들과 속성, 그리고 연관 관계들을 표현함으로써 지식들이 추론 엔진의 Fact와 Rule로 기능할 수 있다. 본 시스템에서는 이를 구현 및 실험하기 위하여 웹 기반 서버-클라이언트 시스템을 가정하였다. 서버는 Process Controller, Parser, Rule Database, JESS Reasoning Engine으로 구성 되 어 있으며, 클라이 언트는 Rule Manager Interface와 Result Viewer로 구성되어 었다. 실험을 통해 얻어지는 튜닝 원칙 적용 전후의 실행 시간 측정 등 데이터베이스 시스템 성능 척도를 비교함으로써 시스템의 효용을 판단하였으며, 실험 결과 적용 전에 비하여 튜닝 원칙을 적용한 경우 최대 1초 미만의 전처리에 따른 부하 시간 추가와 최소 약 1.5배에서 최대 약 3배까지의 처리 시간 개선을 확인하였다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 튜닝 원칙을 자동으로 생성하고 지식 형태로 변형시킴으로써 새로운 튜닝 원칙을 파생하여 제공하고, 성능에 영향을 미치는 요소와 함께 직접 Fact과 Rule을 추가함으로써 커스터마이정된 튜닝을 수행할 수 있게 하는 장점을 가진다. 추후 쿼리 자체의 튜닝 및 인텍스 최적화 등의 프로세스 자동화와 Rule을 효율적으로 정의하고 추가하는 방법 그리고 시스템 모델링을 효과적으로 구성하는 방법에 대한 연구를 통해 본 연구를 더욱 개선시킬 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.113-129
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• 2015

장소 브랜딩은 특정 장소에 대한 의미 부여를 통해 장소성의 정체성 및 공동가치를 생성하며 가치 창출을 하는데 중요한 활동이며, 장소 브랜드에 대한 이미지 파악을 통해 이루어진다. 이에 마케팅, 건축학, 도시건설학 등 여러 분야에서는 인상적인 장소 브랜드의 이미지를 구축하기 위하여 많은 노력을 기울이고 있다. 하지만 설문조사를 포함한 대면조사 방법은 대부분 주관적인 작업이며 측정에 많은 인력 또는 고도의 전문 인력이 소요되어 고비용을 발생시키므로 보다 객관적이면서도 비용효과적인 브랜드 이미지 조사 방법이 필요하다. 이에 본 논문은 텍스트마이닝을 통하여 장소 브랜드의 이미지 강도를 객관적이고 저비용으로 얻는 방법을 찾는 것을 목적으로 한다. 제안하는 방법은 장소 브랜드 이미지를 구성하고 있는 요인과 그 키워드들을 관련 웹문서에서 추출하며, 추출된 정보를 통해 특정 장소의 브랜드 이미지 강도를 측정하는 방법이다. 성능은 안홀트 방법에서 평가에 사용하는 전세계 50개 도시 이미지 인덱스 순위와의 일치도로 검증하였다. 성능 비교를 위해 임의로 순위를 매기는 방법, 안홀트의 설문방식대로 일반인이 평가하는 방법, 본 논문의 방법을 사용하되 안홀트의 방법으로 학습한 것으로 유의한 것으로 추정되는 평가 항목만을 반영하는 방법과 비교하였다. 그 결과 제안된 방법론은 정확성, 비용효율성, 적시성, 확장성, 그리고 신뢰성 측면에서 우수함을 보일 수 있었다. 따라서 본 연구에서 제안한 방법론은 안홀트 방식에 상호 보완적으로 사용될 수 있을 것이다. 향후에는 장소 브랜드 이미지를 형성하는 속성 별로 등장횟수를 계산 한 후에 장소 브랜드에 대한 태도, 연상, 그리고 브랜드 자산과의 인과관계를 자동으로 파악할 수 있는 부분까지 구현하고 실증적 실험을 할 예정이다.