구순열 및 구개열은 두개 악안면 부위에서 가장 자주 발생되는 선천성 기형으로 적절한 의료진의 확보와 의료 정책의 수립을 위해서 정착한 환자 수를 파악하는 것이 필요하다. 그러나, 기존의 국내 발생률 추정 연구는 표본선정의 문제점과 이 질환이 갖는 높은 유산율과 사산율 및 다양한 형태로 인한 분류의 어려움과 한국 내에서의 특수성 중 하나인 장애아들의 해외 입양으로 인해 정확한 환자 수의 파악이 어려웠다. 따라서, 한국인에서의 체계적인 유병률 연구가 필요하리라 사료되며, 대부분의 구순열 및 구개열 환자에서 필요한 교정 치료의 수혜 정도를 파악할 필요성이 있다고 사료된다. 이에 본 연구에서는 한국 성인 남자에서 구순열 및 구개열 환자에 대한 유병률과 이들에 대한 교정치료 수혜율을 조사하고자, 1998년도 병무청 징병 검사자 중 1979년도에 출생한 자만을 연구대상으로 하여 서울, 광주, 대구 부산의 성인 남자 218,322명에 대해 3단계 검사를 실시한 후 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 1979년 생 한국 성인남자에서 구순열 및 구개열 환자의 유병률은 1000명당 0.65명이었다. 2. 전후방적 심도에 따라 1000명당 각각의 유병률은 구순열이 0.26명, 구순구개열이 0.36명,구개열이 0.03명이었다. 구순열과 구순구개열은 비슷한 정도의 유병률을 보였으나, 구개열은 이에 비해 낮은 유병률을 보였다. 3. 횡적 심도에 따라 1000명당 각각의 유병률은 좌측 파열이 0.35명, 우측 파열이 0.16명, 양측 파열이 0.12명이었다. 좌측 파열은 우측 파열에 비해 매우 뚜렷하게 높은 유병률을 보였으며, 양측 파열은 편측 파열에 비해 낮게 나타났다. 4. 구순열 및 구개열 환자 중 성인남자에서의 한국 내 교정치료 수혜율은 $35\%$였으며, 구순열, 구개열, 구순구개열의 순으로 $28\%,\;29\%\;67\%$였다. 구순열이나 구개열과 같이 단독 발생된 경우보다 파열의 심도가 심한 구순구개열의 경우에서 교정치료 수혜율이 높게 나타났다.
당근(Daucus carota L. var. sativa)은 세계적으로 널리 이용되는 작물 중 이며, 영양학적으로도 중요한 작물이다. 하지만, 종자 표피세포에서 생성되는 종자모는 발아를 억제하고 흡수를 저해하여 육묘에 어려움을 야기한다. 이러한 어려움을 타파하기 위해 당근 종자는 기계적인 제모작업을 거쳐 상품화 되고 있다. 이 과정에서 생산상의 여러 가지 단점들이 발생하며, 이를 보완하기 위해 단모종자 당근 품종의 육종이 필요하다. 따라서 본 연구는 단모종자 표현형 CT-ATR 615 OP 666-13개체와 장모종자 표현형 CT-ATR 615 OP 671-9개체 및 단모종자 표현형 CT-SMR 616 OP 659-1 개체와 장모종자 표현형 CT-SMR 616 OP 677-14개체 등 두 조합의 종자 cDNA library를 작성 후 EST 염기서열의 비교분석을 통해 당근 종자모 형질관련 연구에 이용하고자 하였다. 첫째로 EST 염기서열의 BlastX 결과를 바탕으로 각각의 EST를 FunCat 기능별 category로 분류하였다. 그 결과 Metabolism category와 protein folding 및 stabilization, protein binding, C-compound binding category에서 2조합 모두 동일한 유의적인 차이를 확인하였다. 두 번째로 EST 염기서열의 GO data를 바탕으로 seed trichome differentiation 및 cellulose biosynthetic process에 관련된 EST를 선발하였다. 이러한 FunCat category에서의 차이점과 GO data 분석을 통해 확인된 후보 EST 들이 당근 종자모 형성에 많은 영향을 미치는 것으로 생각된다. 마지막으로 분석된 개체 별 EST 염기서열을 바탕으로 33개의 SNP site, 741개의 SSR site를 확인하였다. 확인된 SNP 및 SSR site는 당근 종자모 형성에 관련된 분자마커 개발에 이용할 수 있음은 물론 당근의 여러 형질에 대한 연구에 활용 가능할 것으로 기대된다.
추천시스템은 사용자의 기호를 파악하여 물품 구매 결정을 도와주는 역할을 할 뿐만 아니라, 비즈니스 전략의 관점에서도 중요한 역할을 하기에 많은 기업과 기관에서 관심을 갖고 있다. 최근에는 다양한 추천시스템 연구 중에서도 NLP와 딥러닝 등을 결합한 하이브리드 추천시스템 연구가 증가하고 있다. NLP를 이용한 감성분석은 사용자 리뷰 데이터가 증가함에 따라 2000년대 중반부터 활용되기 시작하였지만, 기계학습 기반 텍스트 분류를 통해서는 텍스트의 특성을 완전히 고려하기 어렵기 때문에 리뷰의 정보를 식별하기 어려운 단점을 갖고 있다. 본 연구에서는 기계학습의 단점을 보완하기 위하여 BERT 기반 감성분석을 활용한 추천시스템을 제안하고자 한다. 비교 모형은 Naive-CF(collaborative filtering), SVD(singular value decomposition)-CF, MF(matrix factorization)-CF, BPR-MF(Bayesian personalized ranking matrix factorization)-CF, LSTM, CNN-LSTM, GRU(Gated Recurrent Units)를 기반으로 하는 추천 모형이며, 실제 데이터에 대한 분석 결과, BERT를 기반으로 하는 추천시스템의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.
기업 환경의 국제화에 따라 설립초기에 국제화를 시도하는 벤처 기업이 증가하고 있고 이러한 현상은 기존의 기업 국제화의 단계적인 모델로는 설명에 한계를 가진다. 소위 태생적 글로벌 벤처(born global venture; BGV)은 R&D 밀집도와 경쟁밀집도가 높은 하이테크 산업에서 많이 나타나며 기존의 실증 연구에서 BGV의 환경 및 기업의 역량 특성과 국제화에 따른 기업 성과에 대한 연구가 진행되어 왔다. 그러나 기업의 성과의 경우 실증적인 연구에서 상호 다른 결과를 보이고 있으며 기업의 성과에 중요한 영향을 미치는 마케팅 전략에 대한 논의가 부족했다고 판단된다. 이에 본 연구에서는 BGV에 포함되지 않는 기업(Non_BGV)에 비하여 BGV가 보유하고 있는 기업 역량과 마케팅 전략의 차이 및 BGV의 기업 성과를 성장성, 수익성, 시장 성과 측면에서 분석해 보았다. 결과적으로 BGV는 Non_BGV에 비하여 기업의 지식을 활용하는 능력 및 해외 경험에서 차이를 보였으며 두 기업군이 추구하는 마케팅 전략에서도 차이가 있음을 보였다. 또한 기업의 성과 측면에서는 성장성과 시장 성과에서는 BGV가 더 나은 성과를 보였으나 수익성 측면에서는 차이가 없는 것으로 분석되었다.
최근 스마트 폰에 다양한 센서를 내장할 수 있게 되었고 스마트폰에 내장된 센서를 이용항 동작 인지에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스마트폰을 이용한 동작 인지는 노인 복지 지원이나 운동량 측정. 생활 패턴 분석, 운동 패턴 분석 등 다양한 분야에 활용될 수 있다. 하지만 스마트 폰에 내장된 센서를 이용하여 동작 인지를 하는 방법은 사용되는 센서의 수에 따라 단일 센서를 이용한 동작인지와 다중 센서를 이용한 동작인지로 나눌 수 있다. 단일 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서를 이용하기 때문에 배터리 부담은 줄지만 다양한 동작을 인지할 때에 특징(feature) 추출의 어려움과 동작 인지 정확도가 낮다는 문제점이 있다. 그리고 다중 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서와 중력센서를 사용하고 필요에 따라 다른 센서를 추가하여 동작인지를 수행하며 다양한 동작을 보다 높은 정확도로 인지할 수 있지만 다수의 센서를 사용하기 때문에 배터리 부담이 증가한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 스마트 폰에 내장된 가속도 센서를 이용하여 다양한 동작을 높은 정확도로 인지하는 방법을 제안한다. 서로 다른 10가지의 동작을 높을 정확도로 인지하기 위해 원시 데이터로부터 17가지 특징을 추출하고 각 동작을 분류하기 위해 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하였다. Ensemble of Nested Dichotomies 분류기는 다중 클래스 문제를 다수의 이진 분류 문제로 변형하여 다중 클래스 문제를 해결하는 방법으로 서로 다른 Nested Dichotomy 분류기의 분류 결과를 통해 다중 클래스 문제를 해결하는 기법이다. Nested Dichotomy 분류기 학습에는 Random Forest 분류기를 사용하였다. 성능 평가를 위해 Decision Tree, k-Nearest Neighbors, Support Vector Machine과 비교 실험을 한 결과 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하여 동작 인지를 수행하는 것이 가장 높은 정확도를 보였다.
인터넷 환경에서 월드 와이드 웹이 등장한 이후 웹을 통해 수많은 웹 페이지들이 생산됨에 따라 사용자가 원하는 정보를 검색하기 위한 다양한 형태의 검색 서비스가 여러 분야에서 개발되어 활용되고 있다. 특히 법령 검색은 사용자가 현재 자신이 처한 상황에 필요한 법령을 검색하여 법령에 대한 지식을 얻기 위한 창구로써 국민의 편의를 제공하기 위해 반드시 필요한 서비스 중 하나이다. 이에 법제처는 2009년부터 국민 누구나 편리하게 법령에 관련된 정보를 검색할 수 있도록 국가의 법령뿐만 아니라 행정규칙이나 판례 등 모든 법령정보를 검색할 수 있는 검색 서비스를 제공하고 있다. 하지만 현재까지의 검색엔진 기술은 기본적으로 사용자가 입력한 질의어를 문서에 포함하고 있는지의 여부에 따라 해당 문서를 검색 결과로 제시한다. 법령 검색 서비스 또한 해당 법령에 등장하는 키워드를 활용하여 사용자에게 검색 결과를 제공해주고 있다. 따라서 법제처의 이런 노력에도 불구하고 법령이 전문가의 시각에서 작성되었기 때문에 법에 익숙하지 않은 일반 사용자는 자신이 필요한 법령을 검색하기 어려운 한계점을 가지고 있다. 이는 일반적으로 법령에 사용되는 용어들과 일반 사용자가 실생활에 사용하는 단어가 서로 상이하기 때문에 단순히 키워드의 단순 매칭 형태의 검색엔진에서는 사용자들이 주로 사용하는 생활용어를 이용해서 원하는 법령을 검색할 수 없다. 본 연구에서는 법률용어에 관한 사전지식이 부족한 일반 사용자가 일상에서 주로 사용되는 생활용어를 이용하여 키워드 기반의 법령정보 검색 사이트에서 정확한 법령정보 검색이 가능하도록 생활용어와 법률용어 간의 대응관계를 탐색하고 이를 이용하여 법령을 검색할 수 있는 방법론을 제안하고자 한다. 우선 생활용어와 법률용어 간의 대응관계를 발견하기 위해 본 논문에서는 사용자들의 집단지성을 활용한다. 이를 위해 사용자들이 블로그의 분류 및 관리, 검색에 활용하기 위해 작성한 태그 정보를 이용하여 질의어인 생활용어와 관련된 태그들을 수집한다. 수집된 태그들은 K-means 군집분석 기법을 통해 태그들을 클러스터링하고, 생활용어와 가장 가까운 법률용어를 찾기 위한 평가 방법을 통해 생활용어에 대응될 수 있는 적절한 법률용어를 선택한다. 선택된 법률용어는 해당 생활용어와 명시적인 관계성이 부여되며, 이러한 생활용어와 법률용어와의 관계는 온톨로지 기반의 시소러스를 기술하기 위한 SKOS를 이용하여 표현된다. 이렇게 구축된 온톨로지는 사용자가 생활용어를 이용하여 검색을 수행할 경우 생활용어에 대응되는 적절한 법률용어를 찾아 법령 검색을 수행하고 그 결과를 사용자에게 제시한다. 본 논문에서 제시하고자 하는 방법론을 통해 법령 및 법률용어에 관련된 사전 지식이 없는 일반 사용자도 편리하고 효율적으로 법령을 검색할 수 있는 서비스를 제공할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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