• 지능정보연구
• /
• 제21권3호
• /
• pp.101-116
• /
• 2015

많은 기관들이 데이터에 기반을 둔 의사결정을 수행해 왔으며, 특히 수치자료를 비롯한 정형 데이터가 이러한 목적으로 널리 활용되어 왔다. 하지만 최근에는 스마트기기와 소셜미디어의 발달로 인해 다양한 형태를 가진 방대한 양의 정보가 생성, 공유, 저장되면서, 전통적인 정형 데이터 기반 의사결정으로부터 비정형 빅데이터 기반 의사결정으로 관심의 전환이 이루어지고 있다. 데이터 기반 의사결정의 대표적 분야인 추천시스템 분야에서도 성능 향상을 위해 비정형 데이터를 활용해야 한다는 필요성이 최근 꾸준히 제기되고 있다. 특히 사용자의 성향이나 선호도는 고객의 니즈와 직결되기 때문에, 비정형 데이터 분석을 통해 사용자의 성향을 파악하고 이를 통해 상품 추천 및 구매 예측의 정확도를 향상시키기 위한 노력이 매우 시급하게 이루어질 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 사용자의 성향을 측정하여 재구매 예측 정확도, 특히 카테고리별 재구매 예측 정확도를 높임으로써, 궁극적으로 추천시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 방안을 제시한다. 구체적으로는 사용자의 일상적인 인터넷 사용 기록을 분석하여 고객이 조회하는 뉴스 기사의 이슈를 식별하고 다양한 이슈에 대한 고객의 관심을 계량화한 후, 이를 활용하여 고객의 카테고리별 재구매 여부를 예측하는 모델을 제안하고자 한다. 실제 웹 트랜잭션으로부터 도출된 인터넷 뉴스 조회 기록 및 쇼핑몰 구매 기록을 대상으로 실험을 수행한 결과, 고객의 과거 구매이력만을 활용한 카테고리 재구매 예측 모형에 비해 본 연구에서 제안한 모형, 즉 고객의 과거 구매이력과 관심 이슈를 모두 활용한 예측 모형의 정확도가 다소 우수한 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
• /
• 제26권2호
• /
• pp.43-56
• /
• 2020

추천 시스템은 사용자가 다양한 옵션 중에서 최선의 선택을 할 수 있도록 도와준다. 그러나 추천 시스템이 상업적으로 성공하기 위해서는 극복할 몇 개의 문제점이 존재한다. 첫째, 추천시스템의 투명성 부족 문제이다. 즉, 추천된 상품이 왜 추천되었는지 사용자들이 알 수 없다. 둘째, 추천시스템이 사용자 선호의 변화를 즉각적으로 반영할 수 없는 문제이다. 즉, 사용자의 상품에 대한 선호는 시간이 지남에 따라 변함에도 불구하고, 추천시스템이 사용자 선호를 반영하기 위해서는 다시 모델을 재구축해야 한다. 따라서 본연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 토픽 모델링과 순차 연관 규칙을 이용한 추천 방법론을 제안하였다. 토픽 모델링은 사용자에게 아이템이 왜 추천되었는지 설명하는데 유용하며, 순차 연관 규칙은 변화하는 사용자의 선호를 파악하는데 유용하다. 본 연구에서 제안한 방법은 크게 토픽 모델링 및 사용자 프로파일 생성 등 토픽 모델링에 기반한 사용자 프로파일 생성 단계와 토픽에 사용자 선호 확인 및 순차 연관 규칙 발견 등 순차 연관 규칙에 기반한 추천 단계로 구분된다. 벤치마크 시스템으로 협업 필터링 기반 추천 시스템을 개발하고, 아마존의 리뷰 데이터 셋을 이용하여 제안한 방법론의 성능을 비교 평가하였다. 비교 분석 결과, 제안한 방법론이 협업 필터링 기반 추천시스템보다 뛰어난 성능을 보였다. 따라서 본 연구에서 제안하는 추천 방법을 통해 추천 시스템의 투명성을 확보할 수 있을 뿐만 아니라, 시간에 따라 변화하는 사용자의 선호를 반영할 수 있다. 그러나 본 연구는 토픽과 관련된 상품을 추천하기 때문에, 토픽에 포함된 상품의 수가 많을 경우 추천이 정교하지 못하는 한계점이 있다. 또한 토픽의 수가 적기 때문에 토픽에 대한 순차 연관 규칙이 너무 적은 문제점이 있다. 향후 연구에서 이러한 문제점을 해결한다면 좋은 연구가 될 것으로 판단된다.

• 대한핵의학회지
• /
• 제33권4호
• /
• pp.413-421
• /
• 1999

목적: 이 연구는 인공슬관절 전치환술을 받은 환자들에서 인공관절의 감염을 진단하는데 $^{99m}Tc$-HMPAO 표지 백혈구 스캔의 진단적 유용성을 평가하고자하였다. 대상 및 방법: 인공슬관절 전치환술 후 감염이 의심되어 $^{99m}Tc$-HMPAO 표지 백혈구 스캔 검사를 받은 20예 중 최종진단이 확실한 17명의 25예의 인골슬관절을 대상으로 하였다. 대상 환자는 남자가 1명, 여자가 16명으로, 평균연령은 65세였다. 모든 환자에서 $^{99m}Tc$-HMPAO 표지 백혈구를 이용한 전신 평면영상과 슬관절 SPECT를 얻었다. 대상군은 임상적으로 감염이 의심되는 정도에 따라 3군으로 나누었다. 감염이 강하게 의심되었던 인공슬관절군 (A군: 11예), 감염 여부를 감별하기 어려웠던 인공슬관절군 (B군: 6예), 무증상의 반대측 인공슬관절군 (C군: 8예)으로 분류하였다. 최종진단은 수술, 조직소견, 균 배양 및 임상적 추적검사로 결정하였다. 결과: A군 인골관절 11예 모두와 B군의 6예중 2예, 총 13예가 감염으로 확진되었다. $^{99m}Tc$-HMPAO 표지 백혈구 스캔은 A군 11예 모두에서 진양성을 보였고, B군에서는 진양성 2예, 위양성.: 1예, 진음성 3예를 보였으며, C군에서는 위양성 2예와 진음성 6예를 보였다. 전체적으로 인공슬관절의 감염을 진단하는 데 있어서 그 예민도, 특이도, 및 정확도는 각각 100%, 75%, 88%이었다. 결론: 인공슬관절 감염의 진단에 있어 $^{99m}Tc$-HMPAO표지 백혈구 스캔은 매우 예민한 방법이었다. 그러나, 상대적으로 낮은 진단적 특이도를 높이기 위하여 추가적인 골수 스캔이 인공슬관절 감염이 의심되는 환자의 진단에 필요하리라 생각된다.

• 원예과학기술지
• /
• 제34권1호
• /
• pp.172-182
• /
• 2016

국내 다소비 채소류 39종에 대해 원재료 및 데침 조리 시 함유된 수용성 비타민 $B_5$ 및 $B_6$의 함량변화를 자외부 흡광 검출기(HPLC/DAD) 및 형광검출기(HPLC/FLD)로 분리 검출하였다. 각 성분의 분석법을 밸리데이션하여 신뢰도 높은 분석법임을 확인한 후 조제분유를 이용하여 내부 분석품질을 관리하였고, 비타민 $B_6$의 경우에는 국제 정도 관리를 통하여 정밀한 분석 수행능력을 평가 받았다. 검증된 분석법으로 채소류 39종의 원재료 및 데침 조리 시 비타민 $B_5$ 및 $B_6$ 함량 변화를 분석한 결과, 비타민 $B_5$의 경우 근채류에서는 마늘, 엽채류에서는 포항초, 경채류는 두릅, 과채류의 숙과용 호박이 각각의 분류에서 가장 높은 함량을 나타내었으며, 그 중 경채류인 두릅($2.462mg{\cdot}100g^{-1}$)이 가장 높은 함량을 나타내었다. 비타민 $B_6$의 경우에는 근채류에서 마늘, 엽채류에서는 근대, 경채류는 마늘쫑, 과채류의 적색토마토가 각각의 분류에서 가장 높은 함량을 나타내었고, 그 중 엽채류의 근대($0.127mg{\cdot}100g^{-1}$)가 가장 높은 함량으로 평가되었다. 대부분의 채소류에서 데침 처리 시 원재료에 비해 $B_5$ 및 $B_6$의 함량이 감소하거나 검출되지 않는 양상을 나타내었으며, 특히 비타민 $B_5$는 두릅, 비타민 $B_6$는 노란감자 및 근대에서 각각 약 20배 및 4배 대폭 감소하는 경향을 나타내었다. 이 결과는 채소작물의 이용 및 가공, 국민 식생활 정보 및 학교 조리 급식 등 영양적 부분과 국민 건강을 위한 중요한 기초자료로 이용될 수 있을 것이다.

• 한국식품영양과학회지
• /
• 제44권1호
• /
• pp.85-88
• /
• 2015

차조기 열수 추출물을 개별인정형 건강기능식품 기능성 원료로 개발하기 위하여 지표성분 표준화를 위한 rosmarinic acid의 분석법 설정과 분석법에 대한 밸리데이션을 실시하였다. 1% acetic acid가 첨가된 water와 methanol을 이동상으로 하고 Zorbax extended-C18($4.6{\times}150mm$, $5{\mu}m$) 칼럼을 사용하여 기울기 용리(gradient elution) 방법으로 분석하였다. 본 연구에서는 분석법을 확립하고 분석법에 대하여 특이성, 직선성, 정확성과 정밀성 그리고 회수율에 대하여 확인하였다. Rosmarinic acid의 검량선은 $R^2$=0.9995로 좋은 선형성을 보였으며 정량한계와 검출한계는 각각 $1.2{\mu}g/mL$와 $0.36{\mu}g/mL$였다. 일내와 일간 분석에서 상대표준편차(RSD)는 각각 3.21%와 1.43% 미만으로 나왔다. 정밀성 측정 결과에서는 97.04~98.98%로 나왔고, RSD는 0.25~1.97%였다. 그러므로 HPLC를 이용한 rosmarinic acid의 분석법이 차조기 열수 추출물 기능성원료 표준화를 위한 적합한 시험법임이 검증되었다. 본 시험법에 따라 분석한 차조기 열수 추출물 내의 rosmarinic acid의 함량은 세 lot를 3회 분석하였을 때 평균 0.03%로 나왔다. 따라서 본 연구를 통하여 확립된 rosmarinic acid의 분석법이 차조기열수 추출물 개별인정형 건강기능식품 기능성 원료 개발을 위한 기초자료로 활용될 것으로 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제25권4호
• /
• pp.383-389
• /
• 2009

TerraSAR-X자료를 이용하여 고해상 X-밴드 SAR시스템을 이용한 조간대 갯벌 관측에의 적용 가능성을 시험하였다. 연구대상지 역은 강화도 남단과 영종도를 잇는 조간대이며, 단일편파자료와 이중편파자료를 이용하였다. 연구내용은 다음과 같은 세 가지로 분류된다. 첫째, X-밴드 영상에서의 연안의 레이더 반사도 특성 연구 및 waterline 추출 정밀도를 평가하였다. 연안지역의 waterline은 HH 편광자료의 레이더 반사도 특성을 통하여 추출하였을 때 가장 신뢰도가 높았으며, TerraSAR-X 시스템의 짧은 파장과 높은 궤도정밀도로 인하여 정밀한 지리좌표로의 변환이 가능하였다. 연구지역의 조간대 지형 경사도는 평균적으로 수평방향으로 60 m당 20 cm의 고도변화를 가지므로, TerraSAR-X HH 편광자료를 이용한 waterline 추출은 정밀한 조간대 DEM 추출로 응용될 수 있다. 둘째, 이중편파자료의 편파특성을 이용한 조간대 영생식물의 산란특성을 관측하였다. 조간대 수륙경계부에서 잘 관측되는 칠면초와 같은 염생식물은 해수면변화에 따른 조간대의 육지화 모니터링에 좋은 표적이 된다. TerraSAR-X 이중편파자료의 산란특성을 이용한 염생식물 관측결과는 2007년에 현장에서 취득된 실측자료와 비교하여 3 dB 이내의 정밀도로 일치하였다. 셋째, 단일편파자료의 레이더 간섭기법을 이용한 조간대 DEM작성을 시도하였다. 조간대 내에서 육지화가 진행된 지역은 표면에 염생식물이 발달하였음에도 불구하고 높은 간섭긴밀도를 나타내었다. 레이더 간섭기법을 통한 DEM의 제작은 일반적인 조간대에서는 적용이 제한적이며, TanDEM-X의 적용이 필요하다.

• 한국식품위생안전성학회지
• /
• 제34권5호
• /
• pp.413-420
• /
• 2019

본 연구에서는 chlorogenic acid 이성질체 9종과 arbutin을 분석하기 위하여, 전처리 과정과 UHPLC-MS/MS 동시분석 조건을 확립하였다. UHPLC-MS/MS에서 C18 column을 사용하여 15분 동안 분석할 수 있는 용매 조성을 만들고, 10가지 물질에 대한 정량, 정성 이온을 선택하여 negative 모드에서 분석하는 동시분석법을 확립하였고 과일류를 대상으로 추출, 진탕추출, 초음파 추출, 원심분리, 농축 등의 과정을 거치는 전처리법을 개발하였다. 기기분석과 전처리법에 대한 유효성은 특이성, 직선성, 정확성, 정밀성 그리고 검출한계 및 정량한계 등을 통하여 확인하였다. 회수율은 48.1-120.3%, intraday precision(RSD)는 0.4-7.9%, interday precision (RSD)는 0.0-7.2%로 확인되었다. 따라서, 본 연구에서 확립한 동시분석방법은 과일류 중 chlorogenic acid와 arbutin을 효과적으로 분석하는데 유용할 것으로 사료된다.

• 한국식품위생안전성학회지
• /
• 제34권5호
• /
• pp.454-462
• /
• 2019

본 연구는 국내 식생활의 기본적인 구성식단으로 알려진 구이, 찜, 볶음, 조림에 존재하는 다양한 영양성분 중 수용성 비타민인 $B_1$ (thiamin), $B_2$ (riboflavin), 그리고 $B_3$ (niacin)의 함량을 확인하였다. 실험분석 타당성 검증을 통해서 높은 직선성($r^2$>0.997)을 확인하였고, 검출한계의 경우 $0.001-0.067{\mu}g/mL$ 그리고 정량한계의 경우 $0.002-0.203{\mu}g/mL$를 확인하였다. 또한 실험값에 대한 정밀도와 반복성에 대한 검증을 위해서 standard reference materials를 통해 실험값과 표준값과의 오차가 신뢰도 이내에 존재한다는 결과를 확인하였다. 본 연구에서 제시된 구이식품의 경우 thiamin은 0.039-1.057 mg/100 g의 범위에 존재하였고, riboflavin은 0.058-0.686 mg/100 g의 범위에 존재했으며, niacin의 경우 0.021-21.772 mg/100 g 의 범위로 나타났다. 찜 종류의 경우 thiamin은 0.049-1.066 mg/100 g의 범위에 존재하였고, riboflavin은 0.025-0.548 mg/100 g의 범위에 존재했으며, niacin의 경우 0.134-21.509 mg/100 g의 범위로 나타났다. 볶음의 경우 thiamin은 0.114-0.388 mg/100 g의 범위에 존재하였고, riboflavin은 0.014-1.258 mg/100 g의 범위에 존재했으며, niacin의 경우 0.015-2.319 mg/100 g의 범위로 나타났다. 조림의 경우 thiamin은 0.112-1.656 mg/100 g의 범위에 존재하였고, riboflavin은 0.024-0.298 mg/100 g의 범위에 존재했으며, niacin의 경우 0.322-2.157 mg/100 g의 범위로 나타났다. 본 연구에서 제시된 구이, 찜, 볶음, 그리고 조림 식품에 대한 수용성 비타민 함량에 대한 영양성분 데이터베이스 구축 연구가 국민 식생활의 중요한 기초자료로 이용될 것으로 확신한다.

• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
• /
• 제14권3호
• /
• pp.1-13
• /
• 2009

탄산수를 대상으로 알칼리도 및 총 탄소 측정 방법의 타당성을 평가하기 위하여 산중화 적정법, 역적정법, 침전법, NDIR-TC 측정법 등 다양한 측정방법을 적용하였다. 인공적으로 제조한 탄산수(ACW(Artificial $CO_2$-rich Water): pH = 6.3, alkalinity = 68.8 meq/L, $HCO_3^-$ = 2,235 mg/L)의 알칼리도 및 총 탄소를 측정한 결과, 탄산수 제조와 동시에 측정된 시료에서는 상기한 모든 측정방법에서 비교적 정확한 측정값을 얻어내었다. 이때 퍼센트 오차는 0~12% 수준이었으며, 반복측정 분산분석(repeated measure ANOVA)의 사후 분석 결과 각 측정 방법간 차이는 95% 신뢰수준에서 없는 것으로 판정되었다. 또한 이때 정밀도(분산계수)도 4% 이내로 재현성이 높은 측정 방법이라고 할 수 있다. 탄산수와 같이 $CO_2$가 탈기(脫氣: degassing)되는 경우 각 측정 방법의 정도관리를 위하여 24시간, 48시간 동안 $CO_2$를 탈기시킨 후 각 측정 방법을 적용하였다. 그 결과 산중화 적정법과 NDIR-TC 방법으로 측정된 알칼리도는 $CO_2$의 탈기에 상관없이 일정한 값을 유지하고 있었다. 이는 알칼리도의 보존성에 기인한 결과로 해석된다. 반면, 역적정법과 침전법으로부터 구한 알칼리도는 증가하는 것으로 나타났다. 한편 총 탄소 함량은 꾸준히 감소하여 48시간후에는 최대 약 50%의 $CO_2$가 탈기된 것으로 평가되었다. 역적정법과 침전법으로부터 구한 알칼리도가 높아진 이유는 총 탄소 함량이 다른 방법에 비하여 높게 측정되었고, $CO_2$ 탈기를 모델링 한 결과, 측정된 총 탄소 함량에 평형인 pH보다 측정된 pH가 높기 때문이다. 이는 ACW에 잔류한 $CO_2$ 기포의 영향으로 생각된다. $CO_2$ 탈기에 의해 발생한 $CO_2$ 기포는 pH를 낮추지 못하고 알칼리도에 영향을 주지는 않기 때문에 산중화 적정법과 NDIR-TC 측정에서는 분석되지 않지만 역적정과 침전법을 적용하여 총 탄소를 분석할 경우에는 측정값에 포함된다. 따라서 탄산수에서 알칼리도 및 총 탄소의 측정과 해석을 정확하게 하기 위해서는 역적정법이나 침전법을 이용하여 측정한 결과를 비교 검토하는 것이 필요하다. 이 연구의 결과는 탄산수 연구나 $CO_2$ 지중저장에 관련된 연구에 활용될 수 있다. 특히 $CO_2$ 지중저장 연구에 응용될 경우 탈기되지 않는 $CO_2$ 기포의 함량을 반영할 수 있기 때문에 심부 지중의 pH를 보정하거나 $CO_2$의 지중 거동과 $CO_2$ 저장 용량 평가에 응용될 것으로 기대된다. 이 연구를 기반으로 고온 고압 환경에서 직접 총 탄소를 정확하고 편리하게 측정하기 위한 방법을 개발할 예정이다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제26권4호
• /
• pp.453-462
• /
• 2021

자동차 번호인식을 위해선 수많은 번호판 데이터가 필요하다. 번호판 데이터는 과거의 번호판부터 최신의 번호판까지 균형 있는 데이터의 확보가 필요하다. 하지만 실제 과거의 번호판부터 최신의 번호판의 데이터를 획득하는데 어려움이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 인조 번호판을 이용하여 자동차 번호판을 생성하여 딥러닝을 통한 번호판 인식 연구가 진행되고 있다. 하지만 인조 데이터는 실제 데이터와 차이가 존재하며, 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 데이터 증강 기법을 사용한다. 기존 데이터 증강 방식은 단순히 밝기, 회전, 어파인 변환, 블러, 노이즈등의 방법을 사용하였다. 본 논문에서는 데이터 증강 방법으로 인조데이터를 실제 데이터 스타일로 변환하는 스타일 변환 방법을 적용한다. 또한 실제 번호판 데이터는 원거리가 많고 어두운 경우 잡음이 많이 존재한다. 단순히 입력데이터를 가지고 문자를 인식할 경우 오인식의 가능성이 높다. 이러한 경우 문자인식 향상을 위해 본 논문에서는 문자인식을 위하여 화질개선 방법으로 DeblurGANv2 방법을 적용하여 번호판 인식 정확도를 높였다. 번호판 검출 및 번호판 번호인식을 위한 딥러닝의 방식은 YOLO-V5를 사용하였다. 인조 번호판 데이터 성능을 판단하기 위해 자체적으로 확보한 자동차 번호판을 수집하여 테스트 셋을 구성하였다. 스타일 변환을 적용하지 않은 번호판 검출이 0.614mAP를 기록하였다. 스타일 변환을 적용한 결과 번호판 검출 성능이 0.679mAP 기록하여 성능이 향상되었음을 확인하였다. 또한 번호판 문자인식에는 화질 개선을 하지 않은 검출 성공률은 0.872를 기록하였으며, 화질 개선 후 검출 성능이 0.915를 기록하여 성능 향상이 되었음을 확인 하였다.