• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.79-96
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• 2012

기술의 발전과 융합이 빠르게 이루어지고 있는 오늘날 유망기술을 어떻게 파악하여, 다양한 후보군들 중에서 최적의 R&D 대상을 어떻게 선정할 것인가에 대한 문제는 주요한 경영의사결정문제 중 하나로 부상하고 있다. 본 연구에서는 이러한 R&D 기술 선정 의사결정을 지원할 수 있는 새로운 지능형 의사결정지원시스템을 제안한다. 본 연구의 의사결정지원시스템은 크게 3가지 모듈로 구성되는데, 우선 첫 번째 모듈인 '기술가치 평가' 모듈에서는 기업이 관심을 갖고 있는 분야의 특허들을 분석하여 유망기술 파악에 요구되는 다양한 차원의 기술가치 평가지수 값들을 산출하는 작업이 이루어진다. 이를 통해, 현재 시점에서의 각 기술의 가치가 다양한 차원에서 평가가 이루어지고 나면, 두 번째 모듈인 '미래기술가치 예측' 모듈에서 이들의 시간 흐름에 따른 변화를 학습한 인공지능 모형을 토대로 각 후보기술들이 미래 시점에 어떤 가치지수값을 갖게 될 것인지 예측값을 산출하게 된다. 마지막 세 번째 모듈인 '최적 R&D 대상기술 선정 지원' 모듈에서는 앞서 두 번째 모듈에서 산출된 각 차원별 예상 가치지수값들을 적절히 가중합하여 기술의 종합적인 미래가치 예측값을 산출하여 의사결정자에게 제공하는 기능을 수행한다. 이를 통해 의사결정자가 자사에 적합한 최적의 R&D 대상기술을 선정할 수 있도록 하였다. 본 연구에서는 제안된 시스템의 적용 가능성을 검증하기 위해, 10년치 특허데이터에 인공신경망 기법을 적용하여 실제 기술가치 예측모형을 구축해 보고, 그 효과를 살펴본다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제32권
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• pp.93-109
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• 2020

목 적: 나선형 토모테라피 방사선치료를 위한 환자별 품질관리용 라디오크로믹 필름 및 3차원 분석시스템인 Dosimetry CheckTM (DC, MathResolutions, USA)의 성능평가를 시행하였다. 대상 및 방법: 인체모형팬톰(Anderson Rando Phantom, USA)을 이용하여 위치 변이가 있는 3가지 형태의 복부 종양(130.6㎤), 복막 후면 종양(849.0㎤) 및 전 복부 전이 종양(3131.0㎤)을 모델링하였다. 조사면 고정너비(field width, FW)를 2.5-cm, 5.0-cm, 피치(pitch) 0.287, 0.43으로 하여 부위별 4개씩(plan01-plan04), 총 12개의 비교용 치료계획을 수립하였다. 이온전리함(1D)과 라디오크로믹 필름(Gafchromic EBT3, Ashland Advanced Materials, USA)을 치즈팬톰 내 삽입하는 방법(2D)과 빔 플루언스 로그정보를 이용하여 CT영상 위에 선량을 3차원으로 재구성하는 방식의 DC측정을 진행하였다. 스레드효과(thread effect)를 분석을 위해 리플(ripple) 진폭(%)를 계산하였고, 선량 분포의 패턴 분석을 위해 감마인덱스 분석(DD: 3%/DTA: 3mm, 합격 문턱 값: 95%)을 수행하였다. 결 과: 리플 진폭 측정 결과 복막 후면 종양이 평균 23.1%로 가장 높았다. 라디오크로믹 필름의 분석결과, 절대 선량 평균 1.0±0.9%, 감마인덱스분석 평균 96.4±2.2%로 95% 이상 통과하였으나 전 복부 전이 종양과 같이 넓은 부위 평가에 범위의 제한적이었다. 인체모형팬톰에 적용한 DC 분석결과 FW가 5.0-cm인 세 부위의 2D 및 3D 플랜 평균이 91.8±6.4%였다. 세 단면 및 선량 프로파일 분석을 통해 복막 후면 및 전 복부 종양 표적 전체 영역에 분석이 가능하였고, 선량-용적 히스토그램을 통한 계획 선량 대 측정의 선량 오차가 FW 및 pitch에 따라 커지는 것을 확인하였다. 결 론: DC측정방법은 별도의 측정기 없이 조사 중 측정된 빔 플루언스 로그정보만으로 3차원 환자 영상 데이터 위에 선량 오류를 구현할 수 있고 종양의 위치나 크기에 제한이 없어 크고 불규칙한 종양의 나선형 토모테라피의 치료 시 환자별 품질관리 성능이 매우 우수하며 활용도가 높을 것으로 생각한다.

• 마케팅과학연구
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• 제18권4호
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• pp.1-32
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• 2008

기업연상(corporate association)이 제품 평가(product responses)에 어떻게 영향을 미치는 가에 대한 연구가 부진하다는 Brown and Dacin(1997)의 문제 제기가 있은 후, 기업연상이 제품 판단에 미치는 영향과 과정에 대한 조절변수와 매개변수들을 파악하려는 연구가 진행되어 왔다. 본 연구에서는 기업연상의 두가지 유형인 CA(corporate ability) 연상과 CSR(corporate social responsibility) 연상이 성능과 재무위험에 미치는 영향력과 그 영향력을 조절하는 변수들을 조사하였다. 분석 결과에 의하면, 주효과(main effects)에 있어서는, 가설에서 기대한 바와 같이 CA 연상이 성능위험과 재무위험에 유의한 영향력을 갖는 것으로 나타난 반면, CSR 연상은 성능위험과 재무위험에 대해 유의한 영향력을 갖지 않는 것으로 나타났다. 조절변수로 인한 상호작용효과와 관련해서는, CA 연상이 성능위험과 재무위험에 미치는 주효과에 대해 제품범주 지식과 관여는 각각 유의한 조절효과를 나타내었다. 하지만, CSR 연상이 성능위험과 재무위험에 미치는 주효과에 대해서는 제품범주 지식과 관여의 조절효과는 나타나지 않았다. 이러한 연구 결과를 통하여 제품의 기능적인 속성에 대한 정보가 부족한 제품에 대해 소비자가 지각하는 위험을 감소시키기 위하여, 기업은 CSR 연상보다는 CA 연상에 대해 강조할 필요가 있다는 결론을 내리게 되었다.

• 한국조경학회지
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• 제44권2호
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• pp.25-36
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• 2016

과거 전면재개발 방식과는 달리 최근 도시재생에서는 현장중심의 협력적 운영체계 및 이해관계자의 참여와 파트너십이 성공 요소로 여겨지고 있다. 도시재생 실행 수단의 하나인 경관개선사업에 있어서도 개선 과정 중의 이해관계자간 의사소통에 관심을 갖기 시작했다. 의사소통의 과정은 내용(경관의 변화)과 분리될 수 없기 때문이다. 이러한 맥락에서 본 연구는 서울시 주거지 경관개선사업에 어떠한 이해관계자가 참여했고 어떠한 의사소통 과정을 가졌는지를 살펴보았다. 구체적 사례로는 2013년 서울시에서 진행한 '서울 꽃으로 피다' 사업 중 '주민 스스로 가꾸는 골목길'을 다루었다. 사례 연구에서 검토된 이해관계자의 의사소통적 특성을 살펴보면 먼저 행정의 경우, 사업의 이니셔티브를 가졌지만 리더십을 발휘하지는 못했다. 이는 서울시와 각 구청간의 사업에 대한 이해의 차이, 현장 중심적 사업에서의 행정 역할에 대한 경험 부족 등에서 비롯되었다. 반면, 행정의 보조기관인 지역의 통 반장은 주민들의 대변인으로서 역할을 했을 뿐만 아니라 주민들에게 행정적 절차의 특성을 알리고 대응하도록 도와주었다. 그러나 이들 중심으로 그리고 이들과 주민간의 개인적 관계 속에서 의사소통이 이루어지면서 다양한 이해관계자의 의견이 외부화되고, 이를 다양한 방식으로 논의하는 의사소통의 민주성에는 오히려 한계가 있었다. 마지막으로 전문가는 골목길 경관 개선이라는 결과물 산출자의 역할뿐만 아니라 단계별 이해관계자들의 소통의 촉진과 갈등 해결 등 의사소통 촉진자로서의 역할을 수행했다. 전문가들은 이러한 역할을 새롭게 받아들였다. 대상지별 의사소통의 특성을 살펴보면 주택의 형태, 거주기간, 주택 소유 여부와 세입 방식에 따라 의사소통의 적극성에 있어 차이를 보였다. 본 연구에서 발견한 바를 세 가지로 정리할 수 있다. 첫 번째, 주거지의 특성과 인적 구성이 의사소통 과정에 영향을 주고, 이는 궁극적으로 결과물에도 영향을 준다는 것을 볼 수 있었다. 두 번째는 사업의 구조와 이해관계자들의 역할과의 관계에 대한 것이다. 본 연구에서 다룬 사업은 일상공간을 대상으로 함에도 불구하고 주민들의 필요에 따라 시작하기 보다는 사업의 기획과 진행 등 이니셔티브를 행정이 가졌다. 세 번째, 다수의 조경설계가들이 하나의 프로젝트에 참여하면서 전문가의 새로운 역할을 시도해 보았다는데 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.19-38
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• 2017

본 연구는 사용자 평점 이외에 사용자 간 직접 간접적 신뢰 및 불신 관계 네트워크의 분석 결과를 추가로 반영한 새로운 하이브리드 협업필터링(Collaborative filtering, CF) 추천방법을 제안한다. 구체적으로 사용자 간의 유사도를 계산할 때 사용자 평가점수의 유사성만을 고려하는 기존의 CF와 다르게, 사용자 신뢰 및 불신 관계 데이터의 사회연결망분석 결과를 추가적으로 고려하여 보다 정교하게 사용자 간의 유사도를 산출하였다. 이 때, 사용자 간의 유사도를 재조정하는 접근법으로 특정 이웃 사용자가 신뢰 및 불신 관계 네트워크에서 높은 신뢰(또는 불신)를 받을 때, 추천 대상이 되는 사용자와 해당 이웃 간의 유사도를 확대(강화) 또는 축소(약화)하는 방안을 제안하고, 더 나아가 최적의 유사도 확대 또는 축소의 정도를 결정하기 위해 유전자 알고리즘(genetic algorithm, GA)을 적용하였다. 본 연구에서는 제안 알고리즘의 성능을 검증하기 위해, 특정 상품에 대한 사용자의 평가점수와 신뢰 및 불신 관계를 나타낸 실제 데이터에 추천 알고리즘을 적용하였으며 그 결과, 기존의 CF와 비교했을 때 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다. 또한 신뢰 관계 정보보다는 불신 관계 정보를 반영했을 때 예측 정확도가 더 향상되는 것으로 나타났는데, 이는 사회적인 관계를 추적하고 관리하는 측면에서 사용자 간의 불신 관계에 대해 좀 더 주목해야 할 필요가 있음을 시사한다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제35권11호
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• pp.111-119
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• 2019

지진에 대한 경각심이 높아지는 가운데 고속철도 시스템의 지진 취약성을 분석하는 것은 지진피해 사전대응분석을 위해 필수적이다. 고속철도를 이루는 구조물은 400km/s 정도까지 속도를 낼 수 있는 고속열차의 직진성을 유지하기 위해 주로 교량, 터널 등으로 구성되어 있다. 이러한 구조물의 지진에 대한 취약도는 각 구조물의 단면을 분석하여 해석적 또는 수치적 방법으로 구할 수도 있으나, 고속철도 전체 시스템을 이러한 방법으로 분석하기에는 그 대상이 넓어 많은 연구 노력이 필요하다. 본 연구에서는 이런 해석적 방법이 아닌 경험적 방법을 사용하여 고속철도 시스템 전체의 일반적인 지진 취약도 곡선을 개발하였다. 연구에 활용한 대상 지진 사례는 규모 6.6 2004년 니가타 지진으로, 이 지진은 진앙 인근 부근을 지나는 고속철도에 심각한 피해를 초래하였다. 본 연구에서는 고속철도에서의 계기진도 및 피해 사례를 수집하였고, 통계분석을 통해 각 피해 정도에 따른 피해 확률을 결정하였다. 그 후, 최대우도추정법을 사용하여 계기진도를 함수로 하는 초과피해 확률을 로그정규누적분포함수로 추정하였다. 이러한 취약도 곡선을 분석한 결과, 장주기 성분의 계기진도인 주기 3초의 응답스펙트럼(SA_T3.0)이 로그정규누적분포함수의 표준편차가 가장 작게 나타나고 오차의 표준편차 또한 작게 나타나 터널 및 교량 등 고속철도 시스템의 피해 확률을 추정하는데 가장 적합한 계기진도로 판단되었다. 이는 장주기 성분의 지진파가 터널 및 교량 등의 피해에 큰 연관성이 있기 때문으로 유추된다. 개발된 취약도 곡선으로부터 보통 이상(DL > 1)의 피해에 대해 SA_T3.0 = 0.1g일 때 2%의 피해확률을 예측하였으며, SA_T3.0 = 0.2g일 때 23.9%의 피해확률을 예측하였다.

• 대한핵의학회지
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• 제37권6호
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• pp.374-381
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• 2003

목적: 오류발견율 조절법을 PET 영상분석에 이용하면 다중비교에 따르는 위양성율을 줄이면서 동시에 검정력을 높일 수 있다. 조기 알츠하이머 치매 환자에서 오류발견율 조절법을 적용하였을 때와 비보정역치, 무작위 가우스장 보정역치를 적용하였울 때 FDG PET에 나타난 포도당 대사 감소영역이 어떻게 달라지는지 조사하였다. 방법: 28명의 평균 66세 (${\pm}7$)인 조기 알츠하이머성 치매 환자와 연령을 맞춘 18명의 정상인($68{\pm}6$세)의 FDG PET 영상을 SPM99 소프트웨어로 분석하였다. 환자군과 정상군의 차이와 각 환자와 정상군의 차이를 각각 비보정 역치 p값 0.001, 무작위장 보정 역치 p값 0.001, 오류발견율 조절법에 의한 오류발견율 0.001일 때을 정하여 이 세 통계적 역치에서 각각 뇌 포도당 대사감소 영역을 결정하였다. 결과: 집단 분석결과 비보정 역치를 사용하였을 때 가장 넓은 영역에서, 보정역치를 사용하였을 때 가장 좁은 영역에서, 오류발견율 조절법을 적용하였을 때 중간크기의 영역에 대사가 감소하였다. 개인분석결과 비보정 역치 경우 발견된 대사감소 화소보다 오류발견율 조절시 많은 화소가 나타난 경우(8/28, 29%)와 보정 역치 경우와 오류발견율 조절시에는 대사감소 부위가 나타나지 않고 비보정 역치 경우에만 넓은 부위에 대사감소부위가 나타난 경우(6/28, 21%), 그리고 보정역치보다 오류 발견율 조절시에 훨씬 많은 화소가 이상부위로 나타나서 비보정역치 경우에 근접하는 넓이를 찾을 수 있는 경우(14/28 50%)이었다. 결론: 조기 알츠하이머 치매 환자의 FDG PET을 오류발견율 조절법으로 분석한 결과 집단분석이나 개인분석 모두 대사감소부위를 잘 찾을 수 있었다. 집단의 크기가 작은 환자의 집단분석이나 특히 개인분석의 경우 오류발견율 조절법을 이용하여 FDG PET을 분석하는 것이 좋을 것이라 제안한다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제17권4호
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• pp.187-206
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• 2007

The development of computer and information technology has been combined with the information superhighway internet infrastructure, so information widely spreads not only in special fields but also in the daily lives of people. Information ubiquity influences the traditional way of transaction, and leads a new E-commerce which distinguishes from the existing E-commerce. Not only goods as physical but also service as non-physical come into E-commerce. As the scale of E-Commerce is being enlarged as well. It keeps people from finding information they want. Recommender systems are now becoming the main tools for E-Commerce to mitigate the information overload. Recommender systems can be defined as systems for suggesting some Items(goods or service) considering customers' interests or tastes. They are being used by E-commerce web sites to suggest products to their customers who want to find something for them and to provide them with information to help them decide which to purchase. There are several approaches of recommending goods to customer in recommender system but in this study, the main subject is focused on collaborative filtering technique. This study presents a possibility of pre-evaluation for the prediction performance of customer's preference in collaborative filtering before the process of customer's preference prediction. Pre-evaluation for the prediction performance of each customer having low performance is classified by using the statistical features of ratings rated by each customer is conducted before the prediction process. In this study, MovieLens 100K dataset is used to analyze the accuracy of classification. The classification criteria are set by using the training sets divided 80% from the 100K dataset. In the process of classification, the customers are divided into two groups, classified group and non classified group. To compare the prediction performance of classified group and non classified group, the prediction process runs the 20% test set through the Neighborhood Based Collaborative Filtering Algorithm and Correspondence Mean Algorithm. The prediction errors from those prediction algorithm are allocated to each customer and compared with each user's error. Research hypothesis : Two research hypotheses are formulated in this study to test the accuracy of the classification criterion as follows. Hypothesis 1: The estimation accuracy of groups classified according to the standard deviation of each user's ratings has significant difference. To test the Hypothesis 1, the standard deviation is calculated for each user in training set which is divided 80% from MovieLens 100K dataset. Four groups are classified according to the quartile of the each user's standard deviations. It is compared to test the estimation errors of each group which results from test set are significantly different. Hypothesis 2: The estimation accuracy of groups that are classified according to the distribution of each user's ratings have significant differences. To test the Hypothesis 2, the distributions of each user's ratings are compared with the distribution of ratings of all customers in training set which is divided 80% from MovieLens 100K dataset. It assumes that the customers whose ratings' distribution are different from that of all customers would have low performance, so six types of different distributions are set to be compared. The test groups are classified into fit group or non-fit group according to the each type of different distribution assumed. The degrees in accordance with each type of distribution and each customer's distributions are tested by the test of ${\chi}^2$ goodness-of-fit and classified two groups for testing the difference of the mean of errors. Also, the degree of goodness-of-fit with the distribution of each user's ratings and the average distribution of the ratings in the training set are closely related to the prediction errors from those prediction algorithms. Through this study, the customers who have lower performance of prediction than the rest in the system are classified by those two criteria, which are set by statistical features of customers ratings in the training set, before the prediction process.

• 지능정보연구
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• 제20권4호
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• pp.1-23
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• 2014

시장 예측은 일정 기간 동안 소비자에게 판매되는 동종 제품 또는 서비스의 수량 혹은 매출액의 규모를 추정하는 활동으로 정의할 수 있다. 정확한 시장 예측은 기업의 입장에서 새로운 제품의 도입시기 결정, 제품 설계, 생산계획 수립, 마케팅 전략 수립 등에 활용됨으로써 경영활동에 있어 효율적인 의사결정을 내릴 수 있게 하고, 정부의 입장에서는 발전 가능성이 있는 분야에 국가예산을 더 배분할 수 있는 효율적인 예산수립이 가능하게 한다. 본 연구는 정보통신기술(Information and Communication Technology: ICT) 분야의 제품 및 서비스에 대해서 과거의 시계열 자료를 이용하여 시장 성장곡선을 도출하고, 성장패턴이 비슷한 그룹으로 분류하여, 산업 내 시장에 대해 이해하고, 제품들의 미래 전망을 예측하는 데 목적이 있다. 다양한 아이템들을 통일되고 일관적인 방법으로 예측하기 위하여, 로지스틱 모형, 곰페르츠 모형, Bass 모형의 세 가지 전통적인 성장모형과 로지스틱 모형이나 곰페르츠 모형에서 도출되는 잠재시장 크기를 Bass 모형에 결합시킨 두 가지 하이브리드 성장모형을 개발하여 비교 분석하였다. 데이터 설명력이 우수한 로지스틱 + Bass 모형을 최적의 모형으로 선정하여 ICT 제품 및 서비스들 각각의 시장 성장곡선 모수를 확인하였다. 도출된 모수를 데이터로 하여, 자기조직화 지도 알고리즘을 통해, 5개의 의미 있는 영역으로 구분된 시장 성장패턴 지도가 구축되었는데, 각 영역별로 차별화된 특징과 성장패턴을 가지고 있었다. 본 연구에서 제안한 프로세스 및 시스템은 산업 시장 분석 시스템의 수요 예측 기능으로 활용될 수 있으며, ICT 산업뿐만 아니라 다양한 산업 및 분야에도 적용 가능할 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권2_1호
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• pp.301-306
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• 2018

도시화는 여름철 도시형 홍수, 도시 열섬 등의 문제를 야기시킨다. 이러한 현상을 해결하기 위해서는 도시 열환경 변화의 정확한 파악이 필요하다. 이는 에너지 수지를 통해 설명될 수 있지만, 도심지의 경우 일반적인 에너지 수지와 달리 건물이나 인공토지피복에 의해 저장된 열에너지인 저장열을 고려하여야 한다. 하지만 저장열은 도시 표면의 복잡한 3차원 구조와 피복의 다양성 때문에 그 산출이 어려우며, 도시마다 다른 환경으로 인해 선행연구의 저장열 산출 방법을 타 도심지에 적용시키는 데는 어려움이 존재한다. 특히 대부분의 선행연구는 국외 도시를 중심으로 이루어졌기 때문에 국내 도심지의 다양한 토지피복과 건물 특성에 적합한 저장열 산출 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 국내 도심지의 다양한 지표타입이 존재하는 지역의 자료를 이용하여 저장열의 정량적인 산출이 가능한 회귀 식 도출을 목적으로 한다. 이를 위해 순복사와 지표면 온도 자료를 독립변수로, 플럭스 타워 기반 저장열 추정치를 종속변수로 사용하여 비선형 회귀분석을 수행하였으며, 산출된 회귀계수를 각 독립변수에 적용하여 저장열 산출 회귀 식을 도출하였다. 플럭스 타워 기반 저장열 추정치의 시계열 분석 결과 본 연구에서 산출한 저장열이 주간의 high peak와 야간에서의 값의 분포와 경향을 잘 모의하고 있었고, 플럭스 타워 기반 저장열 추정치에 비해 연속적인 저장열 산출이 가능하였다. 또한 산점도 분석 결과 Root Mean Square Error (RMSE) $50.14Wm^{-2}$, bias $-0.94Wm^{-2}$로 유의한 수준의 정확도를 보였다.