• KNOM Review
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• 제23권2호
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• pp.18-28
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• 2020

컴퓨팅 환경의 발전에 따라 IT 기술이 의료, 산업, 통신, 문화 등의 분야에서 사람들에게 제공해주는 혜택이 늘어나 삶의 질도 향상되고 있다. 그에 따라 발전된 네트워크 환경을 노리는 다양한 악의적인 공격이 존재한다. 이러한 공격들을 사전에 탐지하기 위해 방화벽, 침입 탐지 시스템 등이 존재하지만, 나날이 진화하는 악성 공격들을 탐지하는 데에는 한계가 있다. 이를 해결하기 위해 기계 학습을 이용한 침입 탐지 연구가 활발히 진행되고 있지만, 학습 데이터셋의 불균형으로 인한 오탐 및 미탐이 발생하고 있다. 본 논문에서는 네트워크 침입 탐지에 사용되는 UNSW-NB15 데이터셋의 불균형성 문제를 해결하기 위해 랜덤 오버샘플링 방법을 사용했다. 실험을 통해 모델들의 accuracy, precision, recall, F1-score, 학습 및 예측 시간, 하드웨어 자원 소모량을 비교 분석했다. 나아가 본 연구를 기반으로 랜덤 오버샘플링 방법 이외에 불균형한 데이터 문제를 해결할 수 있는 다른 방법들과 성능이 높은 모델들을 이용하여 좀 더 효율적인 네트워크 침입 탐지 모델 연구로 발전시키고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.347-364
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• 2022

고객의 구매 의사결정에 영향을 주는 온라인 리뷰의 부적절한 조작을 통해 이익을 얻고자 하는 기업 또는 온라인 판매자들 때문에, 리뷰의 신뢰성은 온라인 거래에서 매우 중요한 이슈가 되었다. 온라인 쇼핑몰 등에서 온라인 리뷰에 대한 소비자들의 의존도가 높아짐에 따라 많은 연구들이 조작된 리뷰를 탐지하는 방법에 개발하고자 하였다. 기존의 연구들은 온라인 리뷰를 기반으로 정상 리뷰와 조작된 리뷰를 대상으로 기계학습으로 이용함으로써 조작된 리뷰를 탐지하는 모형을 제시하였다. 기계학습은 데이터를 이용하여 이진분류 문제에서 탁월한 성능을 보여왔으나, 학습에 충분한 데이터를 확보할 수 있는 환경에서만 이러한 성능을 기대할 수 있었다. 조작된 리뷰는 학습용으로 사용할 수 있는 데이터가 충분하지 못하며, 이는 기계학습이 충분한 학습을 할 수 없다는 치명적 약점으로 내포하게 된다. 본 연구에서는 기계학습이 불균형 데이터 셋으로 인한 학습의 저하를 방지할 수 있는 방안으로 부족한 조작된 리뷰를 인공지능을 이용하여 생성하고 이를 기반으로 균형된 데이터 셋에서 기계학습을 학습하여 조작된 리뷰를 탐지하는 방안을 제시하였다. 파인 튜닝된 GPT-3는 초거대 인공지능으로 온라인 플랫폼의 리뷰를 생성하여 데이터 불균형 문제를 해결하는 오버샘플링 접근방법으로 사용되었다. GPT-3로 생성한 온라인 리뷰는 기존 리뷰를 기반으로 인공지능이 작성한 리뷰로써, 본 연구에서 사용된 로짓, 의사결정나무, 인공신경망의 성능을 개선시키는 것을 SMOTE와 단순 오버샘플링과 비교하여 실증분석을 통해서 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권spc1호
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• pp.1283-1293
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• 2022

본 연구는 정수장의 수처리 공정에서 계측되고 있는 수량 및 수질데이터의 활용과 수처리 공정제어의 지능화를 위한 것으로 정수장에서 전염소 공정이 수반되는 처리공정에서 침전지 유출수 잔류염소농도 안정화를 위하여 이를 추정할 수 있는 모형을 구축하고자 하였다. 정수장 침전지 유출수의 잔류염소농도를 예측하기 위하여 중회귀모형과 인공지능 알고리즘 중 다층퍼셉트론 신경망, 랜덤포레스트 및 장단기기억(Long Short Term Memory; LSTM) 모형을 활용하였고 그 결과를 비교, 평가하였다. 모형의 입력변수로는 전염소 공정이 도입된 정수장에서의 잔류염소농도, 수온, 탁도, pH, 전기전도도, 유량, 알칼리도 등이 사용되었고 전염소에 따른 침전지의 안정적 운영을 위해 요구되는 침전지 잔류염소농도를 출력변수로 구성하였다. 적용 결과에서는 랜덤포레스트 모형이 가장 양호한 결과를 보여 주었으며 다음으로 LSTM, 다층퍼셈트론 신경망 순으로 나타났다. 수학적 모형인 중회귀모형은 적합도 측면에서 가장 낮은 결과를 보여 주었는데, 이는 수량과 수질데이터의 수치적인 규모나 차원의 차이뿐만 아니라 계절별 수질특성에 따라 염소소비 특성이 매우 다양하게 반응하기 때문으로 판단된다. 따라서 정수장 수처리 공정에서 인공지능 알고리즘의 적용을 위해서는 랜덤포레스트와 같이 의사결정 트리구조의 도입과 적용이 타당한 것으로 나타났다. 본 연구에서 분석된 결과를 근거로 전염소 공정이 도입된 정수장 수처리 공정에서 염소주입량을 실시간으로 예측 가능하게 함으로써 침전지 유출수에서 잔류염소농도를 일정하게 유지하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제54권2호
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• pp.23-42
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• 2023

도서관 여행 프로그램은 J시가 처음 도입, 운영하고 있는 새로운 형태의 문화프로그램으로, 도서관 여행자는 정해진 코스에 따라 관내 특화 도서관을 여행하며 다양한 체험을 하게 된다. 본 연구는 보다 많은 이용자들이 도서관 여행에 참여할 기회를 누릴 수 있도록 기존 고정된 단체여행 형태 외에 개별 참여하는 이용자의 특성을 고려한 맞춤형 코스 추천 모델 구축을 목적으로 한다. 이를 위해 도서관 여행자의 특성을 유형화하여 여행자 페르소나를 설정하였으며, 그에 따른 도서관 평가 항목과 평가 기준을 수립하였다. 도서관 여행 프로그램의 대상이 되는 도서관 22관을 선정, 실제 답사를 통해 도서관 데이터를 실측하였다. 수집한 데이터를 기반으로 여행자의 특성에 적합한 도서관의 특징을 도출하였으며, 의사결정나무 알고리즘을 활용해 페르소나 기반의 도서관 여행 코스 추천 모델을 개발하였다. 나아가 추천 모델의 활용 가능성을 시연하기 위해 이를 적용한 모바일 앱 목업을 제작하였으며, 실제 J시 도서관 이용자들을 대상으로 사용자 평가를 진행해 개발한 모델의 만족도와 개선사항을 파악하였다.

• 한국노년학
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• 제29권2호
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• pp.729-742
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• 2009

본 연구는 2003년부터 2년마다 실시되고 있는 종단연구 자료를 바탕으로 노년기의 정서 경험의 변화 특성을 확인하고 이러한 특성이 주관적 안녕감에 미치는 영향을 알아보고자 실시되었다. 2003년 기준으로 65세 이상인 노인 중 1차(2003년), 2차(2005년), 3차(2007년) 연구에 모두 참여한 노인 참가자 844명(남성 340명, 여성 504명, 평균 연령 71.59세)을 대상으로 연령 증가에 따른 정적 정서 경험과 부적 정서 경험의 변화를 확인하였다. 혼합설계 분산분석(mixed ANOVA)을 통해 분석한 결과, 연구 참여 노인들은 부적 정서보다 정적 정서를 더 많이 경험하는 정서최적화 특성을 나타냈다. 노년기에 부적 정서가 급격하게 증가하고 정적 정서가 급격하게 감소할 것이라는 일반적인 믿음과 달리, 점진적인 정적 정서와 부적 정서의 감소가 나타났다. 노년기 주관적 안녕감에 정서 경험이 미치는 영향을 확인한 결과, 학력이나 경제수준과 같은 인구통계학적 특성에 비해 정서 경험이 미치는 영향이 더 컸다. 그리고, 정적 정서를 더 많이 경험하고 부적 정서를 덜 경험하는 것이 주관적 안녕감 유지에 효과적이라는 것을 확인할 수 있었다. 노년기 삶에 있어서 정서적 삶의 중요성과 노년연구에서의 종단 연구의 필요성에 대해 논의하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.1-8
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• 2013

거대한 데이터베이스로부터 중요하고 의미 있는 정보를 찾아내기 위해 데이터 마이닝 기법들이 사용되며, 패턴 마이닝은 이러한 데이터 마이닝을 위한 중요한 기법 중에 하나이다. 패턴 마이닝은 거대 데이터베이스로부터 유용한 패턴을 찾아내는 기법이며, 패턴 마이닝 분야 중에 하나인 빈발 패턴 마이닝은 데이터베이스에서 최소 임계치 이상의 빈도수를 가지는 빈발 패턴을 마이닝 한다. 전통적인 빈발 패턴 마이닝은 전체 데이터베이스에 대한 단일 최소 임계치를 기반으로 중요 빈발 패턴을 마이닝 한다. 단일 최소 임계치 모델은 데이터베이스 내 모든 아이템이 동일한 특성을 가진다고 암묵적으로 가정한다. 그러나 실제 응용에서는 각 아이템들이 개별적인 특성을 가지고 있을 수 있으며, 따라서 이를 반영한 패턴 마이닝 기법이 요구된다. 데이터베이스 내 아이템들의 이러한 특성이 반영되지 않은 빈발 패턴 마이닝 모델에서, 중요한 희귀 아이템이 포함된 패턴을 마이닝 하기 위해서는 낮은 최소 임계치를 설정해야 한다. 그러나 너무 낮은 최소 임계치는 의미 없는 아이템들을 포함하는 수많은 패턴을 야기한다. 반대로 높은 최소 임계치는 희귀 아이템이 포함된 패턴을 마이닝 하지 못하는 희귀 아이템 문제라 불리는 딜레마가 발생한다. 이러한 문제의 해결을 위한 초기 연구들은 아이템 빈도수에 따라 데이터를 몇 개의 블록으로 분할하거나 관련 희귀 아이템들을 하나의 그룹으로 만드는 방법을 사용한 근사적 접근법을 제안하였다. 그러나 이러한 기법들은 근사적 방법의 적용에 의해 모든 희귀 패턴을 포함한 빈발 패턴을 마이닝 하지 못한다. 다중 최소 임계치를 고려한 패턴 마이닝 모델은 아이템들의 개별적인 특성을 반영하여 희귀 아이템 문제를 해결하기 위해 제안되었다. 다중 최소 임계치 기반의 빈발 패턴 마이닝 모델에서 각 아이템은 MIS (Minimum Item Support)라고 불리는 개별 최소 임계치를 가지며, 아이템들의 데이터베이스 내 빈도수를 기반으로 계산된다. 다중 최소 임계치 모델은 MIS를 통해 수많은 의미 없는 패턴을 생성하지 않고도 손실 없이 모든 희귀 빈발 패턴을 찾아낸다. 한편, 빈발 패턴을 마이닝 하는 과정에서 후보 패턴들이 생성되며, 단일 최소 임계치 모델에서는 각 후보 패턴의 빈도수가 유일한 최소 임계치와 비교된다. 따라서, 희귀 아이템 문제가 발생할 뿐만 아니라 후보 패턴을 구성하는 아이템들의 특성이 고려되지 않는다. 다중 최소 임계치 모델에서는 이 문제를 다루기 위해 후보 패턴을 구성하는 아이템들의 MIS 값 중에서 가장 작은 MIS 값을 해당 후보 패턴의 최소 임계치로 설정하여 패턴 내 아이템들의 특성을 반영한다. 이를 적용하여 효율적으로 희귀 빈발 패턴을 마이닝 하기 위해 트리 구조 기반의 알고리즘은 빈도수 내림차순으로 트리 내 아이템들을 정렬하는 단일 최소 임계치 모델과는 달리 MIS 내림차순으로 아이템들을 정렬하여 마이닝을 수행한다. 본 논문에서는 다중 최소 임계치 기반의 빈발 패턴 마이닝 알고리즘에 대한 특성을 살펴보고, 일반 단일 임계치 기반 알고리즘과의 성능평가를 수행한다. 성능평가는 실행 속도, 메모리 사용량, 그리고 확장성의 관점에서 수행된다. 성능평가 결과, 다중 최소 임계치 기반의 빈발 패턴 마이닝 알고리즘은 희귀 빈발 패턴을 포함한 모든 빈발 패턴을 단일 임계치 기반의 빈발 패턴 마이닝 알고리즘보다 더 빠른 속도로 마이닝 하였으며, 각 아이템의 최소 임계치 정보를 위한 추가적인 메모리를 필요로 하였다. 또한, 비교 알고리즘들은 좋은 확장성 결과를 보였다.

• 한국산림과학회지
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• 제75권1호
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• pp.1-18
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• 1986

본(本) 연구(硏究)는 굴참나무의 생장인자(生長因子) (흉고직경(胸高直徑), 수고(樹高), 흉고단면적(胸高斷面績) 및 간재적(幹材積))와 삼림환경(森林環境) 및 토양(土壤)의 이화학적(理化學的) 인자(因子)와의 관계(關係)를 분석(分析)하여 임지(林地)의 생산력(生産力)을 추정(推定)하고, 적지선정(適地選定) 기준(基準)을 설정(設定)하는데 그 목적(目的)이 있다. 이 때 고려(考慮)된 인자(因子)는 삼림환경인자(森林環境因子)로 령급(齡級) 외(外) 19개(個) 토양(土壤)의 이화학적(理化學的) 인자(因子)로 토양산도(土壤酸度) 외(外) 11개(個), 총(總) 32개(個) 인자(因子)이다. 경북(慶北)과 충북지방(忠北地方)에서 선정(選定)된 이들 생장인자(生長因子)와 삼림환경인자(森林環境因子)는 99개(個)의 표준지(標準地)를 대상(對象)으로 조사(調査)되었다. 여기에서 채택(採擇)된 인자(因子)는 이산변수(離散變數)와 연속변수(連續變數)이다. 각각의 인자(因子)를 3~4개(個)의 계급(階級)으로 분류(分類)하여, 총(總) 110개(個)의 계급(階級)으로 구분(區分)하였다. 그리고 각 계급(階級)을 별개(別個)의 독립변수(獨立變數)로 하였다. 즉 이는 의사변수(擬似變數)(dummy variable)로 하여 그의 값을 1 혹은 0으로 놓았다. 각 인자(因子)의 첫 계급(階級)은 통계학적(統計學的) 고려(考慮) 때문에 정규방정식(正規方程式)에서 제외(除外)시켰다. 먼저 4개(個)의 굴참나무 생장인자(生長因子)와 110개(個)의 계급(階級)과의 관계(關係)를 회귀분석(回歸分析)하였다. 다음으로 4개(個)의 생장인자(生長因子)와 32개(個)의 독립변수(獨立變數)간의 편상관계수(偏相關係數)를 계산(計算)하였다. 마지막으로 계급간(階級間)의 범위(範圍)를 구(求)하기 위하여 상대점수(相對點數)를 추정(推定)하였다. 이와 같이 통계분석(統計分析)한 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1) 임목생장인자(林木生長因子)와 삼림환경인자(森林環境因子)와의 관계(關係)를 분석(分析)한 결과(結果), 수고(樹高)를 종속변수(從屬變數)로 하는 것이 추정율(推定率)이 가장 높았다. 그러므로 생장인자(生長因子) 중(中) 수고(樹高)를 임지생산력(林地生産力)의 추정기준(推定基準)으로 하는 것이 효율적(効率的)이라 사료(思料)된다. 2) 입목지(立木地)의 생산력(生産力)은 전체(全體) 삼림환경인자(森林環境因子)에 의하여, 그리고 무입목지(無立木地)는 토양(土壤)의 이화학적(理化學的) 인자(因子)에 의하여 추정(推定)할 수 있다. 3) 전체(全體)의 임목생장인자(林木生長因子)에 공통(共通)으로 크게 관여(關與)하는 인자(因子)는 령급(齡級), 유효토탐(有効土探), 임목밀도(林木密度), 모암(母岩), 위도(緯度), 토양습도(土壤濕度) 등으로서, 이들 인자(因子)의 양부(良否)가 곧 적지적수(適地適樹)의 기준(基準)이 될 수 있다. 4) 임목생장(林木生長)에 대한 계급간(階級間)의 상대점수차(相對點數差)가 공통(共通)으로 큰 인자(因子)는 모암(母岩), 위도(緯度), 전질소함량(全窒素含量), 령급(齡級), 유효토탐(有効土探), 토양습도(土壤濕度), 유기질함량(有機質含量) 등으로서 이들 인자(因子)의 계급(階級)에 따라 적지적수(適地適樹)를 선정(選定)하여야 할 것으로 사료(思料)된다.

• 한국전통조경학회지
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• 제32권2호
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• pp.68-81
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• 2014

본 연구는 제주시 한림읍 소재 명월대와 명월숲의 생태문화경관적 특성 파악과 가치 발굴을 목적으로 시도되었다. 이를 위해 이곳의 장소성을 밝히고 명월대와 명월숲의 경관특성을 조명하는 한편 지속가능한 활용과 보존을 위한 관리방안을 제시하였다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 명월성과 명월포구는 예로부터 군사요새이자, 명월 수류촌은 서부 제주지역 행정의 중심지인 한림읍 명월지역의 위상을 보여줄 뿐 아니라 명월지역에 존재했던 월계정사와 우학당은 교육문화의 본산으로, 교육 중심지 명월리의 장소성을 대변한다. 명월대는 조선시대 선비들이 시와 풍월을 즐기고, 장기와 바둑을 두던 유풍이 남아있는 음풍농월의 현장이자 제주도의 대표적인 유교 문화경관이다. 현재의 명월대 유구는 일제강점기인 1931년 홍종시(洪鍾時)를 중심으로 한 명월청년회 주도로 이루어진 정비사업의 결과이다. 사각형-팔각형-원형 등 3단으로 구성된 명월대의 석축 구성은 유교사상의 천인합일사상을 바탕으로, 중앙의 팔각은 천원지방(天圓地方)의 의미를 부여한 것으로 보인다. 한편 명월대교와 명월교는 모두 초기에는 홍예교로 석축된 것으로 추정되며 명월교는 제주에 남아있는 유일한 홍예교로 근대문화유산적 가치가 있다. 명월숲의 식물상은 총 97분류군(taxa)이 확인되었으며, '식물구계학적 특정식물종의 분류군 및 등급기준'에 준하면 IV등급에는 가는쇠고사리, III등급에 호랑가시나무, 후추등, 까마귀쪽나무, 멀구슬나무, 산유자나무, 노랑하늘타리, 아욱메풀, 아왜나무 등 8분류군으로 나타났다. 반면에 귀화식물은 제주도에만 이입된 솔잎미나리를 비롯하여 14분류군이 확인되었다. 명월숲에는 팽나무 41주와 푸조나무 30주, 산유자나무 2주, 소나무, 동백나무, 멀구슬나무, 호랑가시나무 각각 1주 등 도합 77그루의 수목이 군락을 이루고 있다. 조사된 자료를 근거로 명월대와 명월숲의 보존관리방안은 다음과 같다. 명월대와 명월교 그리고 명월숲을 하나의 통합 영역으로 한 보존관리가 필수적이다. 명월교는 제주도내에서는 찾아보기 어려운 홍예교로 수준 높은 석공예물로 장기적인 보존방안이 마련되어야 할 것이다. 한편 교량노후화로 인해 사고위험에 노출되고, 안전진단이 요구되는 명월대교는 정밀안전진단 결과에 따른 대책이 요구된다. 재시공시 초건 시의 모습인 2수문의 완벽한 홍예교로 건립하여 명월대와 함께 향후 대표적 지역 명소로 보존 및 활용해야 할 것을 건의한다. 또한 조사결과에 근거한 종조성으로 볼 때 현재 제주특별자치도 기념물 제19호 '명월 팽나무군락'의 명칭은 '명월 팽나무-푸조나무군락'으로 재고되어야 할 것이다. 그리고 팽나무와 푸조나무 구분 없이 이루어진 일련번호 체계는 개선되어야 하며 노거수목 및 특정식물종이나 귀화종에 대해서는 생육상태에 대한 주기적인 모니터링이 요구된다.

• 지능정보연구
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• 제17권1호
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• pp.139-152
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• 2011

1990년대 중반에 협업 필터링의 출현으로 인하여 추천시스템에 관련된 연구가 늘어나게 되었다. 협업 필터링의 출현 이후 내용 기반 필터링, 협업 필터링과 내용 기반 필터링이 혼합된 하이브리드 필터링 등 새로운 기법들이 출현함으로써 2000년대에는 추천시스템의 연구가 눈에 띄게 증가하였다. 하지만 현재까지 추천시스템에 관련된 문헌들에 대한 리뷰와 분류가 체계적으로 되어있지 않다. 이와 같은 문제에 대한 해결방안으로써, 본 연구에서는 2001년부터 2010년도까지의 추천시스템에 관련된 문헌들 중 MIS Journal Ranking의 125개의 저널에서 추천시스템(Recommender system, Recommendation system), 협업 필터링(Collaborative Filtering), 내용 기반 필터링(Content based Filtering), 개인화 시스템(Personalized system) 등의 5가지 키워드로 제한하여 조사하였다. 총 37개의 저널에서 논문을 검색하였으며, 검색되어진 논문을 분석한 결과 추천시스템과 관련이 없는 논문을 제외한 총 187개의 논문을 선정하여 분석하였다. 이 연구에서는 그러나 컨퍼런스 논문, 석사, 박사학위 논문, 영어로 작성되지 않은 논문, 완성되지 않은 논문 등은 제외하였다. 본 연구에서는 187개의 논문을 분석하여 2001년부터 2010년까지의 각각의 년도 별 추천시스템의 연구에 대한 동향 분석, Journal별 추천시스템의 게재 분류, 추천시스템 어플리케이션의 사용 분야(책, 문서, 이미지, 영화, 음악, 쇼핑, TV 프로그램, 기타)별 분류 및 분석, 추천시스템에 사용된 데이터마이닝 기술(연관 규칙, 군집화, 의사 결정나무, 최근접 이웃 기법, 링크 분석 기법, 신경망, 회귀분석, 휴리스틱 기법)별 분류 및 분석을 수행하였다. 따라서 본 연구에서 제안한 각각의 분류 및 분석 결과들을 통하여 현재까지 추천시스템의 연구에 대한 연구 동향을 파악 할 수 있었으며, 분석결과를 통해 추천시스템에 관심이 있는 연구자와 전문가에게 미래의 추천시스템의 연구에 대한 가이드라인을 제시 할 수 있을 것이라고 기대한다.

• 핵의학기술
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• 제25권1호
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• pp.34-40
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• 2021

[목 적] 의료기관의 핵의학 검사실에서 신규검사를 도입하거나 사용하던 시약을 변경하게 되는 경우 절차에 따라 검사의 특성이 분석되고 시약에 대한 평가가 이루어져야 한다. 그러나 요구되어지는 비교실험을 모두 수행하기 위해서는 몇 가지 필요한 조건이 충족되어야 하는데, 첫째 각 검사별로 수행하기에 충분한 검체량이 준비되어야하며, 둘째 비교실험에 적용 가능한 다양한 시약의 공급이 가능해야한다. 충분한 비교실험이 이루어졌다고 하더라도 변경된 시약에 의한 데이터 변동이 전체 환자데이터 변동을 의미하는 것에는 한계가 있으므로 검사실에서 시약이 변경되는 것에 대한 부담이 있다. 이러한 다양한 어려움으로 검사실에서의 시약변경은 제한적으로 이루어지고 있다. 본원에서는 원할한 경쟁 입찰을 도입하기 위하여 검사별로 radioimmunoassay(RIA)시약을 전수조사하고 비교실험을 통해 검사실에서 사용가능한 시약범위를 설정하였다. 이 과정을 공유하고자 하였다. [대상 및 방법] 본원 핵의학 검체 검사실에서 시행하고 있는 검사는 위탁검사를 제외하고 총 20종목이다. 각각의 검사별로 외부정도관리와 기관간 정도관리 결과보고서를 참고로 사용가능한 RIA시약을 전수 조사하였고, 각 시약에 대한 메뉴얼을 확보하였다. 각각의 시약마다 메뉴얼을 확인하여 검사 방법과 incubation시간, 검사 시 필요한 검체량, 시약량 등을 확인하여 본 검사실에서 사용가능한지 여부에 따라 시약 1차 선정을 하였다. 1차 선정된 시약을 100 test기준으로 2 kit씩 공급받아 데이터 상관성시험, 민감도, 회수율, 희석시험을 진행하였고, 비교실험 결과에 따라 시약을 2차 선정하였다. 1, 2차 선정을 통과한 시약을 경쟁 입찰리스트로 제출하였다. 검사 시약을 단수로 지정할 경우에는 1차, 2차 선정 과정에서 얻은 자료로 단수지정 사유서를 작성하였다. [결 과] 각각의 시약마다 매뉴얼을 확인하여 시약 1차 선정에서 제외되는 경우는 각 검사의 현재 Turn Around Time(TAT)보다 길어지는 경우와 검사 시 사용 시약량이 많아 장비사용이 불가능한 경우였다. 1차 선정에서 사용가능한 시약이 1개인 경우는 5종목 squamous cell carcinoma antigen(SCC Ag), 𝛽-human chorionic gonadotropin(𝛽-HCG), vitamin B12, folate, free testosterone 이었고, 2개인 경우는 8종목 (CA19-9, CA125, CA72-4, ferritin, thyroglobulin antibody(TG Ab), microsomal antibody(Mic Ab), thyroid stimulating hormone-receptor-antibody(TSH-R-Ab), calcitonin), 3개인 경우는 5종목(triiodothyronine(T3), Free T3, Free T4, TSH, intact parathyroid hormone(intact PTH)), 4개인 경우는 2종목(carcinoembryonic antigen(CEA), TG)이었다. 2차 최종 선정결과 사용가능한 시약이 3개인 것은 T3, Free T3, Free T4, TSH, CEA, 2개인 것은 TG Ab, Mic Ab, TSH-R-Ab, CA125, CA72-4, intact PTH, calcitonin이었다. 단수 지정된 종목은 ferritin, TG, CA19-9, SCC, 𝛽-HCG, vitamin B12, folate, free testosterone이었다. 2차 선정에서 제외된 사유에는 비교실험을 위한 시약공급이 안된 경우와 데이터 재현성에 문제가 있었던 경우, 데이터 변동에 대한 수용이 불가능하다고 판단되는 경우였다. 비교실험 시 가장 문제가 되는 부분은 검체 수집이었다. 검사건수가 많고 검사 시 필요한 검체량이 적은 경우에는 문제가 되지 않았지만, 검사건수가 적은 경우(월 100건 이하)에는 다양한 농도 검체를 수집하기가 어려웠으며, 한번 검사 시 필요한 검체량이 상대적으로 많은 경우(100 uL이상)에는 회수율시험을 진행하기가 어려웠다. 또한 민감도 측정이나 희석시험을 위한 희석액이나 표준액0 물질이 부족한 경우도 문제점 중의 하나였다. [결 론] 검사시약 변경을 위한 비교실험 시 다양하고 충분한 검체 수집을 위해 적정한 준비기간이 필요하다. 또한 1회 검사 시 필요한 검체량 및 시약량에 따라 비교실험 시 필요한 총 검체량, 시약량 범위를 설정해 놓는다면 비교실험을 진행할 때마다 검체 수집과 실험계획을 세우는 데 부담이 줄어들 것이다.