• 제목/요약/키워드: Data Driven School

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Keyhole 방법을 이용한 MR 온도감시영상의 시간해상도 향상기법 (Time Resolution Improvement of MRI Temperature Monitoring Using Keyhole Method)

  • 한용희;김태형;천송이;김동혁;이광식;은충기;전재량;문치웅
    • Investigative Magnetic Resonance Imaging
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    • 제13권1호
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    • pp.31-39
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    • 2009
  • 목적 : 본 연구는 PRF(Proton Resonance Frequency)를 이용한 MR 온도감시 영상에서 시간 해상도를 keyhole방법 적용으로 향상시키고자하였다. 제시된 keyhole방법과 기존 온도영상 방법 사이의 비교를 위해 온도 값에 대한 RMS(Root Mean Square) 오차와 SNR(Signal to Noise Ratio)을 비교하였다. 대상 및 방법 : PRF 방법과 GRE(Gradient Recalled Echo)를 이용하여 MR 온도영상을 구현하였으며 장비로는 임상용 1.5T MRI 장치를 이용하였다. 인체모사 조직인 2% 한천 젤 팬텀과 돼지 근육조직으로 실험을 수행하였다. 2.45GHz대역의 마이크로파 발생장치로 MR호환 동축 슬롯 안테나를 구동하여 MRI장치 내에서 대상 조직과 팬텀을 5분간 가열하였다. 가열 직후 10분 동안에 순차적으로 MR 원 데이터를 획득하였다. 획득된 원 데이터는 PC로 전송되어 전체 위상을 부호화하여 얻은 원 데이터의 바깥영역과 K-space의 중앙 영역을 각각 128, 64, 32, 16으로 위상부호화된 데이터로 keyhole영상을 재구성하였다. 256개로 전체 부호화된 자체-참조 온도영상과 RMS 오차를 비교하였으며, zero-filling 영상과 SNR비교를 하였다. 결과 : keyhole 온도 영상에서 위상부호화 수가 128, 64, 32, 16으로 줄어들수록 RMS 오차로 산출한 온도의 차이가 0.538, 0.712, 0.786, 0.845$^{\circ}C$ 만큼 증가하였으나 SNR 값은 keyhole의 위상부호화 수가 줄어도 유지되었다. 결론 : 본 연구는 고정된 매트릭스 크기에 keyhole 방법 적용을 이용하여 온도 감시에서의 시간해상도 증가와 SNR 값을 유지하는 결과를 도출하여 성공적인 적용을 보여 주었다. 본 연구를 기반으로 한 다음 연구에서는 최적화된 변수를 이용한 keyhole 방법 적용으로 최소 온도 오차의 실시간 MR 온도 감시가 가능할 것이라 예상된다.

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수종 air-turbine 다이아몬드 버의 절삭 효과에 관한 실험적 연구 (An experimental study of cutting efficiency of air-driven diamond burs on human tooth)

  • 홍진선;여인성;김성훈;이재봉;한중석;양재호
    • 대한치과보철학회지
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    • 제49권1호
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    • pp.1-7
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    • 2011
  • 연구 목적: 치과용 에어터빈에 장착하여 사용하는 다이아몬드 버는 치과 치료에서 치아 형성을 위한 필수적인 절삭용 회전 기구이다. 반복해서 사용되는 다이아몬드 버는 마모를 일으키게 되고 마모된 다이아몬드 버는 치아 형성시 열 발생, 절삭 효과 저하 등의 문제를 발생하게 된다. 본 연구의 목적은 자연치를 사용하여 coarse grit 다이아몬드 버의 절삭 효과를 비교하고자 하였다. 연구 재료 및 방법:임상에 널리 사용되는 coarse grit 다이아몬드 버 4종류를 선정하였다: Komet(A사), Shofu(B사), Premier(C사), Mani(D사). 발거된 상악 중절치의 순면을 사용하였다. 100g의 힘으로 6 mm 폭으로 10회 반복하여 실제 임상에서와 유사한 치아 형성을 하였다. 치아 형성을 하지 않은 coarse grit 다이아몬드 버를 대조군으로 하였고, 1개(test1), 2개(test2), 3개(test3), 그리고 4개(test4)의 치아 형성을 한 coarse grit 다이아몬드 버의 마모 양상을 공초점 레이저 주사 현미경으로 표면 거칠기 값을 다이아몬드 버의 첨부, 중간, 그리고 하단부 등의 3곳에서 측정하였고, 주사전자 현미경 (SEM)으로 표면 형태를 평가하였고, 표면 거칠기는 one-way ANOVA로 분석하였다. 결과: 공초점 레이저 주사 현미경으로 표면 거칠기를 측정하였다. A사의 coarse grit 다이아몬드 버의 경우 대조군의 표면 거칠기 값 (Sa)은 $52.98\;{\mu}m$인데 비해, test 1은 $48.32\;{\mu}m$, test 2는 $46.79\;{\mu}m$, test 3은 $45.06\;{\mu}m$, 그리고 test 4는 $43.43\;{\mu}m$을 보였다. B사 coarse grit 다이아몬드 버의 경우 각각 $50.68\;{\mu}m$, $45.62\;{\mu}m$, $44.41\;{\mu}m$, $44.10\;{\mu}m$, 그리고 $42.46\;{\mu}m$을, C사 coarse grit 다이아몬드 버의 경우 $58.02\;{\mu}m$, $55.53\;{\mu}m$, $52.22\;{\mu}m$, $48.26\;{\mu}m$, 그리고 $45.36\;{\mu}m$을, D사coarse grit 다이아몬드 버의 경우 $50.11\;{\mu}m$, $46.73\;{\mu}m$, $45.46\;{\mu}m$, $42.58\;{\mu}m$, 그리고 $41.80\;{\mu}m$을 보였다. 치아 형성한 횟수에 따라 각 coarse grit 다이아몬드 버에서 표면 거칠기의 변화는 통계적으로 유의하였으나, 각 시스템별 유의성은 관찰되지 않았다. SEM으로 관찰시 대조군에 비해 test 4에서 coarse grit 다이아몬드 버 입자의 마모를 관찰할 수 있었다. 결론: 치아 형성에 따른 coarse grit 다이아몬드 버의 표면 거칠기 값 (Sa)을 비교한 결과 각 치아 형성마다 통계적으로 유의한 차이를 보여 버를 수회 사용시 표면 거칠기가 상당히 감소할 것으로 보인다. Coarse grit 다이아몬드 버의 사용에 따른 각 제조회사별 차이를 비교한 결과는 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않아 제조사에 따른 다이아몬드 버의 차이는 발견되지 않았다. Coarse grit 다이아몬드 버의 표면 특성을SEM으로 관찰한 결과, 대조군에 비해 test 4에서 다이아몬드 버 입자의 마모를 관찰할 수 있었다.

정부창업지원 프로그램 참여에 따른 ICT 기업 프로파일링과 성과창출 메커니즘 (ICT Company Profiling Analysis and the Mechanism for Performance Creation Depending on the Type of Government Start-up Support Program)

  • 하상집;박도형
    • 지능정보연구
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    • 제28권3호
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    • pp.237-258
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    • 2022
  • 국내 ICT 산업은 세계 시장 환경이 변화함에 따라, 세계에 미치는 영향력이 점차 커지고 있다. 이 산업은 국가 경제에 기술적, 사회적 측면에서 중요한 원동력으로 여겨지고 있다. 특히 ICT 산업 내 중소기업은 다양성 추구, 기술 발전 및 고용 창출 측면에서 국내 경제 발전의 반드시 필요한 주체로서 여겨지고 있다. 하지만 대기업이나 중견 기업에 비해 작은 규모이기 때문에, 불완전하고 급변하는 환경 속에서 중소기업이 차별화된 전략을 가지고 살아 남기 어려운 상황에 직면해 있다. 그래서 중소기업은 자신이 가진 역량을 향상시키기 위해서 많은 노력을 해야 하며, 정부도 이들이 지속적으로 경쟁력을 갖추도록 기업 내부자원에 맞는 바람직한 도움을 제공해 줄 필요성이 있다. 본 연구는 정부지원 프로그램에 참여하고 있는 ICT 중소기업의 유형을 분류하고, 각각의 유형별로 기업들이 가지고 있는 자원들과 성과창출 간의 관계를 분석하였다. 분석 자료로는 과학기술정보통신부에서 매년 실시하고 있는 ICT 중소기업 실태조사의 데이터를 사용하였다. 이를 위해, 본 연구는 첫번째 단계에서 ICT 중소기업들을 정부지원 프로그램 경험에 따라 공통의 요소를 기반으로 군집화 하였다. 세 개의 군집이 의미 있게 분류되었으며, 각각의 군집은 '적극적 참여형,' '초기 지원형,' '홀로서기형'으로 명명하였다. 두번째 단계로, 본 연구는 각 군집에 대해 프로파일링 분석을 통해 각 군집의 특성을 비교하였다. 본 연구가 수행한 세번째 단계는 군집별로 R&D 성과창출 메커니즘을 회귀분석을 통해 알아보았는데, 각 군집별로 서로 상이한 요인들이 성과창출에 영향을 주었고, 그 영향력의 크기도 서로 달랐다. 구체적으로, "적극적 참여형"은 "현재 보유 인력", "기술경쟁력", "전년도 R&D 투자액"이 "R&D 성과창출"에 중요한 요인들로 밝혀졌다. "초기 지원형"은 "연구개발전담조직 보유 여부", "전년도 R&D 투자액", "대기업 매출 비중", "대기업 납품 벤더 비중"이 성과에 기여하는 것으로 파악되었다. 마지막으로 "홀로서기형"의 경우, "현재 보유 인력"과 더불어 "미래 충원 계획", "기술경쟁력", "R&D 투자액", "대기업 매출 비중", "해외매출 비중"이 유의한 관계를 보여주었다. 본 연구는 정부의 창업프로그램 참여 방식에 따라, 향후 중소기업을 지원할 때, 어떤 전략을 수립해야 하는지를 보여준다는 정책적 시사점을 가지며, 구체적으로 어떤 지원을 제공해야 하는지에 대한 가이드를 제공한다는 실무적 시사점을 가진다.

서울지하철의 지능형 광고 비즈니스모델 설계 (Designing an Intelligent Advertising Business Model in Seoul's Metro Network)

  • ;임규건
    • 지능정보연구
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    • 제23권4호
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    • pp.1-31
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    • 2017
  • 현대 기업들은 효율성과 생산성을 향상시킬 뿐 아니라 시장 진출을 위해 새로운 기술들을 채택하고 있다. 광고 업계도 전통적인 채널 (라디오, TV 및 인쇄 매체)에서 인터넷, 소셜 미디어, 모바일 기반광고와 같은 새로운 매체로 지속적인 파괴적 혁신을 경험하고 있다. 본 연구는 서울 지하철에 지능형 광고 비즈니스 모델을 제안한 사례이다. 서울은 세계에서 가장 분주 한 지하철 중 하나로서 메트로 네트워크를 통해 마케팅 담당자가 다양한 고객과 잠재 고객 모두와 교류하고 상호 작용할 수 있는 플랫폼이 될 수 있다. 현재의 광고 매체의 대부분은 공간, 조명 등 국부적 한계를 가지고 있으나 본 사례의 지능형 디지털 광고 플랫폼은 데이터로 구동되는 광고를 통해 위치기반 모바일 전자상거래를 제공할 수 있다. 등록된 지하철 카드를 통해 고객 데이터를 분석하고 특정 고객 그룹을 타겟팅하고, 대상 소비자 그룹을 기반으로 광고 사용자를 정의하고, 동영상, 애니메이션, 쿠폰, 문자 등 다양한 광고 형식을 제공 할 수 있다. 위치 정보를 통해 다음역을 탐지하여 지하철 안의 스크린이 다음 정차 할 역의 광고에 우선 순위를 부여하고, 사용자 모바일에서 알림을 수신하도록 선택한 고객은 광고주의 사업장 근처에 접근 할 때 알림을 받게 된다. 또한, 내비게이션 서비스를 통해 지하 쇼핑몰의 고객이 상점, 제품, 시설, 이벤트 등을 검색하고 광고나 추천서비스를 받을 수 있게 한다. 이러한 광고는 고객이 광고를 클릭하면 제품 설명 페이지로 연결되어 전자 상거래로 이어지도록 한다. 이 모델을 통해 개선된 고객 경험뿐만 아니라 지하상가의 중소기업 지원, 새로운 직업 기회, 비즈니스 모델 운영자에 대한 추가 매출 및 광고 유연성 등 새로운 가치 창출이 가능할 것으로 기대된다.

동적 $[^{11}C]Raclopride$ 뇌 PET의 움직임 보정이 선조체 내인성 도파민 유리 정량화에 미치는 영향 (Effects of Motion Correction for Dynamic $[^{11}C]Raclopride$ Brain PET Data on the Evaluation of Endogenous Dopamine Release in Striatum)

  • 이재성;김유경;조상수;최연성;강은주;이동수;정준기;이명철;김상은
    • 대한핵의학회지
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    • 제39권6호
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    • pp.413-420
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    • 2005
  • 목적: 수용체 결합능 정량화를 위해서는 방사성추적자의 동태를 충분히 관찰하기 위해서 보통 뇌 PET 영상을 60-120분 정도 얻어야 한다. 이처럼 장기간 PET 영상을 얻게 되는 경우 보통 피험자의 수의적/불수의적 움직임을 피할 수 없고 이러한 피험자의 머리 움직임은 재구성된 PET 영상의 공간해상도를 저하시키고 측정된 방사능 농도의 정확성을 떨어뜨리는 요인이 된다. 이 연구에서는 동적 영상 정보만을 이용하여 피험자의 머리 움직임을 보정할 수 있는 방법을 개발하고 이를 피험자의 움직임이 불가항력적인 뇌활성화 도파민 D2 수용체 영상에 적용하여 움직임 보정이 리간드 결합능 및 외부 자극에 의한 도파민 유리(release) 정량화에 미치는 영향을 평가하였다. 대상 및 방법: 4명의 정상인 자원자에서 비디오 게임에 의한 도파민 유리를 평가하기 위한 실험으로 순간+연속 주입법을 이용하여 얻은 $[^{11}C]raclopride$ PET 영상을 이용하였으며 실제로 도파민 유리를 계산하기 위해서 필요한 프레임들만을 선별해서 영상 정합 기법을 적용하였다. 즉, $[^{11}C]raclopride$을 투여한 후 선조체에서의 리간드의 특이적 결합이 항정상태(steady state)에 최초로 도달하는 과제 수행 전 (30-50 분) 영역과, 비디오 게임 과제에 의해 도파민이 유리된 후 다시 항정상태에 도달하는 70-90분, 비디오 게임을 멈춘 후 다시 항정상태에 도달하는 110-120 분 데이터에만 움직임 보정 기법을 적용하는 방식이다. 각 항정상태 구간은 보통 2-4개의 프레임으로 구성되므로 먼저 이들 프레임들간의 영상정합을 수행(intra-condition registration)하여 평균 영상을 만들고 이들 평균 영상들을 정합하여 최종적으로 움직임 보정(inter-condition registration)을 하였다. 게임 수행 전후의 도파민유리를 평가하기 위하여 머리 움직임 보정 전후의 게임 과제 수행 전후의 결합능 백분율 변화를 구하였으며 각 조건에 대한 결합능 파라미터 영상을 구하고 움직임 보정 전후의 결합능 영상의 화소별 차이를 SPM2를 이용한 t-test(쌍체 검정)로 알아보았다. 결과: 움직임 보정 전후의 영상을 비교하였을 때, 움직임 보정 전 영상에서, 게임 수행시 영상이 게임을 위한 스크린 위치에 따른 시야 변동으로 게임 수행전 영상에 비하여 앞쪽 아래로 기울어져 있음을 알 수 있었으며 이러한 경향은 대상 피험자 모두에서 관찰되었다. 보정 전 영상으로부터 측정된 비디오 게임에 의한 도파민 유리는 putamen에서 29%, caudate head에서 57%, ventral striatum에서 17% 였으나, 보정 후 영상으로부터 구한 도파민 유리는 이들 영역에서 각각 3.9%, 14,1%, 0.6%로 움직임 보정을 하지 않은 경우 선조체 모든 구소물에서 결합능 감소, 즉 게임에 의한 도파민 유리가 과대평가됨을 알 수 있다. SPM 분석결과에서도 움직임을 보정하지 않은 영상을 이용한 경우, 선조체 구조물에서의 결합능 감소와 움직임에 의한 영상강도 저하가 복합적으로 영향을 주어 결합능 차이가 매우 유의하게 평가되었으나 움직임 보정 후 영상을 이용하여 비교한 경우, 결합능 변화가 선조체 영역에서 국한되어 나타나며 그 유의성이 움직임 보정 전에 비하여 낮음을 알 수 있었다. 결론: 뇌활성화 과제 수행시에 동반되는 피험자의 머리 움직임에 의하여 도파민 유리가 과대평가되었으며 이는 이 연구에서 제안한 영상정합을 이용한 움직임 보정기법에 의해서 개선되었다.

Identification of Potential DREB2C Targets in Arabidopsis thaliana Plants Overexpressing DREB2C Using Proteomic Analysis

  • Lee, Kyunghee;Han, Ki Soo;Kwon, Young Sang;Lee, Jung Han;Kim, Sun Ho;Chung, Woo Sik;Kim, Yujung;Chun, Sung-Sik;Kim, Hee Kyu;Bae, Dong-Won
    • Molecules and Cells
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    • 제28권4호
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    • pp.383-388
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    • 2009
  • The dehydration responsive element binding protein 2C (DREB2C) is a dehydration responsive element/C-repeat (DRE/CRT)-motif binding transcription factor that induced by mild heat stress. Previous experiments established that overexpression of DREB2C cDNA driven by the cauliflower mosaic virus 35S promoter (35S:DREB2C) resulted in increased heat tolerance in Arabidopsis. We first analyzed the proteomic profiles in wild-type and 35S:DREB2C plants at a normal temperature ($22^{\circ}C$), but could not detect any differences between the proteomes of wild-type and 35S: DREB2C plants. The transcript level of DREB2C in 35S: DREB2C plants after treatment with mild heat stress was increased more than two times compared with expression in 35S:DREB2C plants under unstressed condition. A proteomic approach was used to decipher the molecular mechanisms underlying thermotolerance in 35S:DREB2C Arabidopsis plants. Eleven protein spots were identified as being differentially regulated in 35S:DREB2C plants. Moreover, in silico motif analysis showed that peptidyl-prolyl isomerase ROC4, glutathione transferase 8, pyridoxal biosynthesis protein PDX1, and elongation factor Tu contained one or more DRE/CRT motifs. To our knowledge, this study is the first to identify possible targets of DREB2C transcription factors at the protein level. The proteomic results were in agreement with transcriptional data.

마약류 의존자 치료재활 서비스 이용에 영향을 미치는 개인적 특성에 관한 연구 (Population Characteristics Influencing Treatment Service Use among Individuals with Drug Dependency)

  • 김낭희
    • 사회복지연구
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    • 제39호
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    • pp.395-423
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    • 2008
  • 본 연구는 자발적으로 마약류 의존 치료재활 서비스를 이용하고 있는 한국 성인남녀를 대상으로 그들의 서비스 이용에 영향을 미치는 개인적 특성을 분석하는데 그 목적이 있으며, 이론적 틀로 건강서비스 이용행태 분석에 널리 사용되는 Andersen의 '건강서비스이용 행동모형'을 활용하였다. 연구참여자 모집의 어려움으로 유의표집을 통해 조사된 80명의 자료를 분석에 활용하였으며, 분석방법으로 위계적 회귀분석을 사용하였다. 분석 결과, '학력(선행요인)'이 높을수록 현재 이용하는 치료재활 서비스 수가 많으며, '동료의존자의 지지(자원요인)'가 클수록 현재 이용하는 치료재활 서비스 수도 많고 향후 지속적으로 서비스를 이용할 의사도 높은 것으로 나타났다. 또한 의존자들이 느끼는 '인지된 욕구(욕구요인)'가 클수록 입원 입소 경향이 높은 것으로 분석되었다. 엔더슨모형에 의하면 우리나라 마약류 의존자 치료재활 서비스 이용에 영향을 미치는 요인은 매우 제한적이며, 또한 서비스 이용의 형평성도 낮은 것을 알 수 있다.

양자 컴퓨터 기술 트렌드 예측과 분석 (Trend Forecasting and Analysis of Quantum Computer Technology)

  • 차은주;장병윤
    • 한국시뮬레이션학회논문지
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    • 제31권3호
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    • pp.35-44
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    • 2022
  • 본 연구에서는 양자 컴퓨터 관련 기술 트렌드 분석과 예측을 수행한다. 기존 양자 컴퓨터 기술 분석 관련 연구는 주로 기술 특징을 중심으로 응용 가능 분야에 집중되었다. 본 논문은 시장 중심의 기술 분석과 예측을 위하여 양자 컴퓨터 관련 국내 뉴스 기사를 기반으로 중요하게 다뤄지는 양자 컴퓨터 기술들을 분석하고 미래신호 감지와 예측을 수행한다. 뉴스 기사에서 사용된 단어들을 분석하여 빠르게 변화하는 시장의 변화와 대중의 관심사를 파악한다. 본 논문은 Cha & Chang (2022) 컨퍼런스 발표 자료를 확장했다. 연구는 2019년부터 2021년까지의 국내 뉴스 기사를 수집하여 진행된다. 먼저, 텍스트 마이닝을 통해 주요 키워드를 정리한다. 다음으로, Term Frequency - Inverse Document Frequency(TF-IDF), Key Issue Map(KIM), Key Emergence Map(KEM) 등의 분석을 통해 양자컴퓨터관련 기술을 탐색한다. 마지막으로, 랜덤포레스트, 의사결정나무, 연관분석 등을 통해 미래기술들과 수요 및 공급의 연관성을 파악한다. 연구결과 빈도분석, 키워드 확산도 및 가시성 분석에서 모두 AI의 관심도가 가장 높게 나타났다. 사이버보안의 경우 시간이 지날수록 뉴스기사에서 언급되는 비율이 다른 기술에 비해 압도적으로 높게 나타났다. 또한 양자통신, 내성암호, 증강현실 역시 관심도의 증가율이 높게 나타났다. 따라서 이를 트렌드 기술의 적용에 대한 시장의 기대가 높음을 알 수 있다. 본 연구의 결과는 양자컴퓨터 시장의 관심 분야 파악과 기술 투자 관련 대응체계 구축에 응용될 수 있다.

DEA 모델을 이용한 중국 환 발해만 지역 관광산업의 경제효율성에 관한 연구 (A Study on the Economic Efficiency of Tourism Industry in China's Bohai Rim Region Using DEA Model)

  • 이정;심재연
    • 산업진흥연구
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    • 제8권4호
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    • pp.267-276
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    • 2023
  • 본 연구는 2015~2021년 중국 환 발해만지역의 5개 성 및 도시의 관광 투입 및 생산 데이터를 기반으로 DEA-BCC와 DEA-Malmquist 지수를 사용하여 지역의 관광 효율성을 분석하고 지역경제 효율성에 기여하고 종합적인 효율성에 영향을 미치는 요인을 찾는다. 연구 결과에 따르면 이 지역의 종합 관광 효율성은 최고 수준인 88.9%에 도달했지만 여전히 일정한 발전 여지가 있으며 일반적으로 상하파동 모멘텀을 나타낸다. 관광의 전요소생산성은 전체적으로 'u'자 변동형 증가 상태이며 성장은 주로 기술 진보 변화의 기여에 기인하며 코로나19의 영향으로 2019~2020년 중국 환 발해만 지역의 전요소생산성은 거의 50% 감소하여 그러나 2021년 중국 정부의 각종 부양책 발표로 관광 효율성이 코로나19 이전 80%로 빠르게 회복되었다. 중국 환 발해만 관광업이 지역 경제에 미치는 영향의 결과로 볼 때 하북성은 특히 북경-천진-하북성 공동 개발 전략의 결과인 지역 경제에 상당한 기여를 했다. 위의 연구 결과를 바탕으로 지역 관광의 효율성을 높이고 지역 조화로운 발전을 촉진하기 위해 공급 구조를 최적화하고 혁신에 대한 투자를 늘리며 내부 협력을 강화하는 세가지 측면에서 제안을 제시한다.

사례기반추론과 텍스트마이닝 기법을 활용한 KTX 차량고장 지능형 조치지원시스템 연구 (An Intelligence Support System Research on KTX Rolling Stock Failure Using Case-based Reasoning and Text Mining)

  • 이형일;김종우
    • 지능정보연구
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    • 제26권1호
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    • pp.47-73
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    • 2020
  • KTX 차량은 수많은 기계, 전기 장치 및 부품들로 구성되어 있는 하나의 시스템으로 차량의 유지보수에는 상당히 많은 전문성과 유지보수 작업자들의 경험을 필요로 한다. 차량 고장발생 시 유지보수자의 지식과 경험에 따라 문제 해결의 시간과 작업의 질적 차이가 발생하며 그에 따른 차량의 가용율이 달라진다. 일반적으로 문제해결은 고장 매뉴얼을 기반으로 하지만 경험이 많고 능숙한 전문가의 경우는 이와 더불어 개인의 노하우를 접목하여 신속하게 진단하고 조치를 취한다. 이러한 지식은 암묵지 형태로 존재하기 때문에 후임자에게 완전히 전수되기 어려우며, 이를 위해 사례기반의 철도차량 전문가시스템을 개발하여 데이터화된 지식으로 바꾸려고 하는 연구들이 있어왔다. 하지만, 간선에 가장 많이 투입되고 있는 KTX 차량에 대한 연구나 텍스트의 특징을 추출하여 유사사례를 검색하는 시스템 개발은 아직 미비하다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 차량 유지보수 전문가들의 노하우를 통해 수행된 고장들에 대한 진단과 조치 이력을 문제 해결의 사례로 활용하여 새롭게 발생하는 고장에 대한 조치가이드를 제공하는 지능형 조치지원시스템을 제안하고자 한다. 이를 위하여, 2015년부터 2017년동안 생성된 차량고장 데이터를 수집하여 사례베이스를 구축하였고, 차원축소 기법인 비음수 행렬 인수분해(NMF), 잠재의미분석(LSA), Doc2Vec을 통해 고장의 특징을 추출하여 벡터 간의 코사인 거리를 측정하는 방식으로 유사 사례를 검색하였으며, 위의 알고리즘에 의해 제안된 조치내역들 간 성능을 비교하였다. 분석결과, 고장 내역의 키워드가 적은 경우의 유사 사례 검색과 조치 제안은 코사인 유사도를 직접 적용하는 경우에도 좋은 성능을 낸다는 것을 알 수 있었고 차원 축소 기법들의 성능 비교를 통해 문맥적 의미를 보존하는 차원 축소 방식 중 Doc2Vec을 적용하는 것이 가장 좋은 성능을 나타낸다는 것을 알 수 있었다. 텍스트 마이닝 기술은 여러 분야에서 활용을 위한 연구들이 이루어지고 있는 추세이나, 본 연구에서 활용하고자 하는 분야처럼 전문적인 용어들이 다수이고 데이터에 대한 접근이 제한적인 환경에서 이러한 텍스트 데이터를 활용한 연구는 아직 부족한 실정이다. 본 연구는 이러한 관점에서 키워드 기반의 사례 검색을 보완하고자 텍스트 마이닝 기법을 접목하여 고장의 특징을 추출하는 방식으로 사례를 검색해 조치를 제안하는 지능형 진단시스템을 제시하였다는 데에 의의가 있다. 이를 통해 현장에서 바로 사용 가능한 진단시스템을 단계적으로 개발하는데 기초자료로써 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.