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해상 가두리 양식이 저서 다모류군집에 미치는 영향 (Impact of Fish Farming on Macrobenthic Polychaete Communities)

  • 정래홍;윤상필;권정노;이재성;이원찬;구준호;김연정;오현택;홍석진;박성은
    • 한국해양학회지:바다
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    • 제12권3호
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    • pp.159-169
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    • 2007
  • 가두리 양식으로 인해 과잉 공급된 유기물은 연안의 저서생태계를 교란시키는 주요인의 하나로 알려져 왔다. 이 연구는 2003년 6월과 8월 가두리 밀집해역인 통영연안의 두 양식장(A, B)에서 가두리 양식으로 인한 유기물 오염이 저서동물군집, 특히 저서다모류군집에 미치는 영향 정도와 범위를 알아보기 위해 수행되었다. 다모류가 저서동물 군집의 개체수 조성에서 차지하는 비율은 각 조사선에서 $81%{\sim}87%$로 매우 높았다. 가두리로부터 거리가 증가함에 따라 다모류군집의 종 수, 밀도, 다양도 그리고 우점종의 분포 양상은 현격히 변하였다. 가두리로부터 10 m 이내에서는 유기물 오염지표종인 Capitella capitata가 우점하였으며, 종 수도 가장 낮아 군집이 유기물에 의해 심하게 교란 받고 있는 것으로 나타났다. 특히, C. capitata는 가두리 양식장의 밀집도가 상대적으로 높고 지형학적으로 보다 은폐된 양식장 A에서 최대 $18,410\;ind.m^{-2}$의 고밀도 출현 양상을 보였으며, 두 양식장의 거리에 따른 개체밀도와 다양도 패턴의 전체적인 차이를 좌우하였다. C. capitata의 개체수가 급감한 10 m 지점 이후 15 m까지 구간에서는 종 수가 급격히 증가하였다. 이런 종 수 및 밀도의 급격한 변화는 이 구간이 심한 유기물 오염 상태(highly polluted)에서 약한 유기물 오염 상태(slightly polluted)로 전환되는 추이점(ecotone point)임을 말해준다. $15{\sim}60m$ 구간에서는 종 수와 밀도의 추가적인 증가와 유지가 관찰되는 약한 유기물 오염 상태의 점이역(transitional zone)이 형성되었으며 군집의 주 구성원은 Lumbrineris longifolia, Aphelochaeta monilaris 등과 같은 잠재적 유기물 오염지시종들 이었다. K-우점도 곡선과 다차원 척도법의 결과도 앞의 군집변화와 일치하였다. 이 연구에서 저서다모류군집에 대한 유기물 오염의 영향은 가두리로부터 떨어진 거리, 가두리가 위치한 해역의 지형학적 특성 및 가두리 양식장의 밀집도에 의해 좌우되었다.

폐암 환자의 정위체부방사선치료 시 기준선 변화에 따른 3D-CBCT(Cone Beam Computed-Tomography)와 Gated-CBCT의 영상 품질 및 유용성 평가 (Image quality and usefulness evaluaton of 3D-CBCT and Gated-CBCT according to baseline changes for SBRT of Lung Cancer)

  • 한국희;신충훈;이충환;유순미;박자람;김진수;윤인하
    • 대한방사선치료학회지
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    • 제35권
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    • pp.41-51
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    • 2023
  • 목 적: 본 연구는 폐암 환자의 정위체부방사선치료 시(Stereotactic Body Radiation Therapy, SBRT) 기준선(Baseline) 변화에 따른 3D-CBCT(Cone Beam Computed-Tomography)와 Gated-CBCT의 영상 품질(Image quality)을 비교 분석하여 호흡에 따른 움직임의 보정에 유용한 CBCT 촬영 방법을 찾고자 한다. 대상 및 방법: QUASARTM(Modus Medical Devices Inc, Canada) 팬텀에 지름이 3 cm인 고체 종양 물질(Solid Tumor)을 삽입하여 팬텀의 속도를 주기 3 sec, 최대 진폭 20 mm 로 4DCT(4-Dimentional Computed-Tomography)를 촬영하였다. 전산화 치료계획시스템 EclipseTM을 이용하여 고체 종양 물질에 육안적 종양용적(Gross Target Volume, GTV)을 윤곽 묘사하였다. Truebeam STxTM을 이용해 4DCT 촬영 시와 동일하게 설정한 후, 기준선 변화가 1 mm, 3 mm, 5 mm인 호흡 패턴을 팬텀에 입력하여 3D-CBCT(Spotlight, Full)와 Gated-CBCT(Spotlight, Full) 영상을 5회 반복하여 획득하였다. 획득된 영상을 4DCT 영상을 기준으로 신호대잡음비(Signal-to-Noise Ratio, SNR), 대조대잡음비(Contrast-to-Noise Ratio, CNR), 종양 체적 길이(Tumor Volume Length) 및 모션 블러링 비(Motion Blurring Ratio, MBR)를 측정하여 비교하였다. 결 과: Spotlight Gated-CBCT 영상이 기준선 변화에 따른 신호대잡음비가 평균 13.30±0.10%, 대조대잡음비가 평균 7.78±0.16%, 종양 체적 길이가 평균 3.55 ± 0.17%, 모션 블러링 비가 평균 1.18 ± 0.06%로 Spotlight 3D-CBCT보다 우수한 값을 보였다. 또한, Full Gated-CBCT 영상이 기준선 변화에 따른 신호대잡음비가 평균 12.80 ± 0.11%, 대조대잡음비가 평균 7.60 ± 0.11%, 종양 체적 길이가 평균 3.54 ± 0.16%, 모션 블러링 비가 평균 1.18 ± 0.05%로 Full 3D-CBCT보다 우수한 값을 보였다. 결 론: 3D-CBCT 촬영 영상과 비교하여 Gated-CBCT 촬영 영상이 기준선 변화에 따른 영상 품질이 우수한 값을 보였으며, 호흡으로 인한 모션 블러링 인공물(Motion Blurring Artifacts)의 영향이 적은 것을 확인했다. 따라서 단기간에 고선량을 전달하는 폐암의 정위체부방사선치료 시 불규칙한 호흡으로 인한 기준선 변화가 발생하는 경우 Gated-CBCT를 이용해 영상유도(Image Guide)를 하는 것이 유용하다고 판단된다.

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Rotary Kiln에 의한 전기로 제강분진(EAFD)의 재활용을 위한 최적의 공정변수에 관한 연구 (A Study on the Optimal Process Parameters for Recycling of Electric Arc Furnace Dust (EAFD) by Rotary Kiln)

  • 윤재홍;윤치현;이명원
    • 자원리싸이클링
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    • 제33권4호
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    • pp.47-61
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    • 2024
  • 전기로 제강분진(EAFD : Electric Arc Furnace Dust) 중에 다량 함유되어있는 아연을 회수하기 위한 재활용 기술로서, 현재 세계적으로 가장 많이 상용화된 기술은 Wealz Kiln Process이다. Wealz Kiln Process에서는, 제강분진 중의 Zn, Pb 등과 같은 성분들을 고온의 Kiln에서 환원/휘발(흡열반응)시킨 후에 다시 기체상에서 재산화(발열반응)시켜 후단에 설치된 Bag Filter에서 조산화아연(60wt%Zn)의 형태로 회수하는 프로세스이다. 본 연구에서는, 상업용 규모의 대형 kiln의 재활용 공정에 실제로 적용하기 위한 최적의 공정변수 값을 조사하기 위해서, 실험용 Wealz kiln을 제작하였다. 그리고, 전기로 제강분진과 환원제, 석회석을 혼합한 Pellet을 연속적으로 Kiln에 장입하면서, 조산화아연 회수율을 얻기 위한 최적의 장입량과 가열온도, 체류시간 등을 조사하였다. 또한 Pellet의 최적의 제조조건( Drum 경사각, 수분의 첨가량, 혼합시간 등)도 조사하였다. 또한, SiO2-CaO-FeO 3성분계 상태도를 참고하여, Pellet의 염기도(basicity)의 변화에 따른 Kiln 내부에서의 저융점 화합물의 생성거동과 Kiln내벽에 시공된 Castable과의 반응성(부착성)을 평가하여 보았다. 그리고, 환원제인 Coke의 대체제로서 무연탄의 사용 가능성을 실질적으로 평가하기 위하여, 무연탄의 첨가량 증가에 따라서 산화/환원반응이 일어나는 Kiln 내부의 온도분포변화, 조산화아연의 품위, 무연탄 중의 타르(Tar)의 거동에 대해서도 조사하였다.

미로반규관(迷路半規管)과 외안근(外眼筋)의 기능적(機能的) 관계(關係)에 관(關)한 연구(硏究) (Studies on the Functional Interrelation between the Vestibular Canals and the Extraocular Muscles)

  • 김재협
    • The Korean Journal of Physiology
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    • 제8권2호
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    • pp.1-17
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    • 1974
  • 미로(迷路) 각반규관(各半規管)과 각외안근간(各外眼筋間)의 기능적(機能的) 관계(關係)를 구명(究明)하여 미로반사성(迷路反射性) 안구운동(眼球運動)을 위한 신경기구(神經機構)를 이해하고져 마취가토(麻醉家兎)에서 골성(骨性) 반규관(半規管) 팽대부내(膨大部內)에 단전극(單電極)을 삽입하여 각(各) 팽대부신경(膨大部神經)을 전기자극(電氣刺戟)하였을 때 양안(兩眼)의 각(各) 외안근(外眼筋)의 반응(反應)을 등장성장력변화(等長性張力變化)와 근전도(筋電圖)로써 관찰하여 다음과 같은 결론(結論)을 얻었다. 1) 일측(一側) 미로(迷路)에서 한 반규관신경을 자극하면 양안(兩眼)에서 각각(各各) 3개의 안근(眼筋)은 흥분(興奮)하여 수축(收縮)하고 여기에 대(對)한 3개의 길항근(拮抗筋)은 억제(抑制)되어 이완(弛緩)하였다. 2) 일측(一側) 미로(迷路)의 어느 반규관신경을 자극하거나 동측안(同側眼)에서는 상직근(上直筋), 상사근(上斜筋) 및 내직근(內直筋)이 흥분(興奮)(수축(收縮))하고, 하직근(下直筋), 하사근(下斜筋) 및 외직근(外直筋)은 억제(抑制)(이완(弛緩))되었다. 반대측(反對側) 근(筋)에서는 하직근(下直筋), 하사근(下斜筋) 및 외직근(外直筋)이 흥분(興奮)하고 상직근(上直筋), 상사근(上斜筋) 및 내직근(內直筋)은 억제(抑制)되었다. 3) 일측(一側) 미로(迷路)의 3개 반규관자극을 중복(重複)시켰을 때는 한 안근(眼筋)이나 각안근(各眼筋) 길항근대(拮抗筋對)에 각반규관신경(各半規官神經)의 자극효과(刺戟效果)가 중첩(重疊)됨을 증명(證明)할 수 있었다. 4) 이상(以上)의 실험적 근거를 토대로 하여 각반규관(各半規官)과 각외안근(各外眼筋)의 기능적(機能的) 관계(關係)를 규정(規定)하는 법칙성(法則性)을 찾을 수 있었다. 즉(卽) ‘상직근(上直筋), 내직근(內直筋) 및 상사근(上斜筋)은 동측(同側) 미로(迷路) 반규관(半規管)으로부터 흥분적(興奮的) 충격(衝擊)을 받고 반대측(反對側) 반규관(半規管)들로부터는 억제적(抑制的) 충격(衝擊)을 받으며, 하직근(下直筋), 외직근(外直筋) 및 하사근(下斜筋)을 위하여는 이와 정반대(正反對)의 관계(關係)가 성립(成立)한다. 5) 본(本) 실험성적(實驗性績)을 Cohen 등(等)의 가묘(家猫)에서의 연구보고(硏究報告)와 비교하건데 사근(斜筋)에 대(對)한 반규관사배(半規管司配)는 동일(同一)하나, 내(內) 및 외직근(外直筋)과 상(上) 및 하직근(下直筋)에 대(對)한 반규관사배(半規管司配)는 일부(一部) 상이(相異)하였다. Cohen 등(等)의 성적을 분석(分析)하여 본 결과 이론적(理論的) 모순(矛盾)이 있음을 보았고 안근(眼筋)의 각(各) 길항근(拮抗筋)에 대한 반규관사배(半規管司配)의 양식(樣式)에 있어 일정(一定)한 법칙성(法則性)을 찾을수 없었으며 그들의 관찰에는 실험적(實驗的) 오류(誤謬)를 포함하고 있음을 증명(證明)하였다.

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Publication Report of the Asian-Australasian Journal of Animal Sciences over its History of 15 Years - A Review

  • Han, In K.
    • Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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    • 제15권1호
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    • pp.124-136
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    • 2002
  • As an official journal of the Asian-Australasian Association of Animal Production Societies (AAAP), the Asian-Australasian Journal of Animal Sciences (AJAS) was born in February 1987 and the first issue (Volume 1, Number 1) was published in March 1988 under the Editorship of Professor In K. Han (Korea). By the end of 2001, a total of 84 issues in 14 volumes and 1,761 papers in 11,462 pages had been published. In addition to these 14 volumes, a special issue entitled "Recent Advances in Animal Nutrition" (April, 2000) and 3 supplements entitled "Proceedings of the 9th AAAP Animal Science Congress" (July, 2000) were also published. Publication frequency has steadily increased from 4 issues in 1988, to 6 issues in 1997 and to 12 issues in 2000. The total number of pages per volume and the number of original or review papers published also increased. Some significant milestones in the history of the AJAS include that (1) it became a Science Citation Index (SCI) journal in 1997, (2) the impact factor of the journal improved from 0.257 in 1999 to 0.446 in 2000, (3) it became a monthly journal (12 issues per volume) in 2000, (4) it adopted an English editing system in 1999, and (5) it has been covered in "Current Contents/Agriculture, Biology and Environmental Science since 2000. The AJAS is subscribed by 842 individuals or institutions. Annual subscription fees of US$ 50 (Category B) or US$ 70 (Category A) for individuals and US$ 70 (Category B) or US$ 120 (Category A) for institutions are much less than the actual production costs of US$ 130. A list of the 1,761 papers published in AJAS, listed according to subject area, may be found in the AJAS homepage (http://www.ajas.snu.ac.kr) and a very well prepared "Editorial Policy with Guide for Authors" is available in the Appendix of this paper. With regard to the submission status of manuscripts from AAAP member countries, India (235), Korea (235) and Japan (198) have submitted the most manuscripts. On the other hand, Mongolia, Nepal, and Papua New Guinea have never submitted any articles. The average time required from submission of a manuscript to printing in the AJAS has been reduced from 11 months in 1997-2000 to 7.8 months in 2001. The average rejection rate of manuscripts was 35.3%, a percentage slightly higher than most leading animal science journals. The total number of scientific papers published in the AJAS by AAAP member countries during a 14-year period (1988-2001) was 1,333 papers (75.7%) and that by non- AAAP member countries was 428 papers (24.3%). Japanese animal scientists have published the largest number of papers (397), followed by Korea (275), India (160), Bangladesh (111), Pakistan (85), Australia (71), Malaysia (59), China (53), Thailand (53), and Indonesia (34). It is regrettable that the Philippines (15), Vietnam (10), New Zealand (8), Nepal (2), Mongolia (0) and Papua New Guinea (0) have not actively participated in publishing papers in the AJAS. It is also interesting to note that the top 5 countries (Bangladesh, India, Japan, Korea and Pakistan) have published 1,028 papers in total indicating 77% of the total papers being published by AAAP animal scientists from Vol. 1 to 14 of the AJAS. The largest number of papers were published in the ruminant nutrition section (591 papers-44.3%), followed by the non-ruminant nutrition section (251 papers-18.8%), the animal reproduction section (153 papers-11.5%) and the animal breeding section (115 papers-8.6%). The largest portion of AJAS manuscripts was reviewed by Korean editors (44.3%), followed by Japanese editors (18.1%), Australian editors (6.0%) and Chinese editors (5.6%). Editors from the rest of the AAAP member countries have reviewed slightly less than 5% of the total AJAS manuscripts. It was regrettably noticed that editorial members representing Nepal (66.7%), Mongolia (50.0%), India (35.7%), Pakistan (25.0%), Papua New Guinea (25.0%), Malaysia (22.8%) and New Zealand (21.5%) have failed to return many of the manuscripts requested to be reviewed by the Editor-in-Chief. Financial records show that Korea has contributed the largest portion of production costs (68.5%), followed by Japan (17.3%), China (8.3%), and Australia (3.5%). It was found that 6 AAAP member countries have contributed less than 1% of the total production costs (Bangladesh, India, Indonesia, Malaysia, Papua New Guinea and Thailand), and another 6 AAAP member countries (Mongolia, Nepal and Pakistan, Philippine and Vietnam) have never provided any financial contribution in the form of subscriptions, page charges or reprints. It should be pointed out that most AAAP member countries have published more papers than their financial input with the exception of Korea and China. For example, Japan has published 29.8% of the total papers published in AJAS by AAAP member countries. However, Japan has contributed only 17.3% of total income. Similar trends could also be found in the case of Australia, Bangladesh, India, Indonesia, Malaysia and Thailand. A total of 12 Asian young animal scientists (under 40 years of age) have been awarded the AJAS-Purina Outstanding Research Award which was initiated in 1990 with a donation of US$ 2,000-3,000 by Mr. K. Y. Kim, President of Agribrands Purina Korea Inc. In order to improve the impact factor (citation frequency) and the financial structure of the AJAS, (1) submission of more manuscripts of good quality should be encouraged, (2) subscription rate of all AAAP member countries, especially Category B member countries should be dramatically increased, (3) a page charge policy and reprint ordering system should be applied to all AAAP member countries, and (4) all AAAP countries, especially Category A member countries should share more of the financial burden (advertisement revenue or support from public or private sector).

기계학습을 활용한 상품자산 투자모델에 관한 연구 (A Study on Commodity Asset Investment Model Based on Machine Learning Technique)

  • 송진호;최흥식;김선웅
    • 지능정보연구
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    • 제23권4호
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    • pp.127-146
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    • 2017
  • 상품자산(Commodity Asset)은 주식, 채권과 같은 전통자산의 포트폴리오의 안정성을 높이기 위한 대체투자자산으로 자산배분의 형태로 투자되고 있지만 주식이나 채권 자산에 비해 자산배분에 대한 모델이나 투자전략에 대한 연구가 부족한 실정이다. 최근 발전한 기계학습(Machine Learning) 연구는 증권시장의 투자부분에서 적극적으로 활용되고 있는데, 기존 투자모델의 한계점을 개선하는 좋은 성과를 나타내고 있다. 본 연구는 이러한 기계학습의 한 기법인 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 상품자산에 투자하는 모델을 제안하고자 한다. 기계학습을 활용한 상품자산에 관한 기존 연구는 주로 상품가격의 예측을 목적으로 수행되었고 상품을 투자자산으로 자산배분에 관한 연구는 찾기 힘들었다. SVM을 통한 예측대상은 투자 가능한 대표적인 4개의 상품지수(Commodity Index)인 골드만삭스 상품지수, 다우존스 UBS 상품지수, 톰슨로이터 CRB상품지수, 로저스 인터내셔날 상품지수와 대표적인 상품선물(Commodity Futures)로 구성된 포트폴리오 그리고 개별 상품선물이다. 개별상품은 에너지, 농산물, 금속 상품에서 대표적인 상품인 원유와 천연가스, 옥수수와 밀, 금과 은을 이용하였다. 상품자산은 전반적인 경제활동 영역에 영향을 받기 때문에 거시경제지표를 통하여 투자모델을 설정하였다. 주가지수, 무역지표, 고용지표, 경기선행지표 등 19가지의 경제지표를 이용하여 상품지수와 상품선물의 등락을 예측하여 투자성과를 예측하는 연구를 수행한 결과, 투자모델을 활용하여 상품선물을 리밸런싱(Rebalancing)하는 포트폴리오가 가장 우수한 성과를 나타냈다. 또한, 기존의 대표적인 상품지수에 투자하는 것 보다 상품선물로 구성된 포트폴리오에 투자하는 것이 우수한 성과를 얻었으며 상품선물 중에서도 에너지 섹터의 선물을 제외한 포트폴리오의 성과가 더 향상된 성과를 나타남을 증명하였다. 본 연구에서는 포트폴리오 성과 향상을 위해 기존에 널리 알려진 전통적 주식, 채권, 현금 포트폴리오에 상품자산을 배분하고자 할 때 투자대상은 상품지수에 투자하는 것이 아닌 개별 상품선물을 선정하여 자체적 상품선물 포트폴리오를 구성하고 그 방법으로는 기간마다 강세가 예측되는 개별 선물만을 골라서 포트폴리오를 재구성하는 것이 효과적인 투자모델이라는 것을 제안한다.

입력변수 및 학습사례 선정을 동시에 최적화하는 GA-MSVM 기반 주가지수 추세 예측 모형에 관한 연구 (A Study on the Prediction Model of Stock Price Index Trend based on GA-MSVM that Simultaneously Optimizes Feature and Instance Selection)

  • 이종식;안현철
    • 지능정보연구
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    • 제23권4호
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    • pp.147-168
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    • 2017
  • 오래 전부터 학계에서는 정확한 주식 시장의 예측에 대한 많은 연구가 진행되어 왔고 현재에도 다양한 기법을 응용한 예측모형들이 연구되고 있다. 특히 최근에는 딥러닝(Deep-Learning)을 포함한 다양한 기계학습기법(Machine Learning Methods)을 이용해 주가지수를 예측하려는 많은 시도들이 진행되고 있다. 전통적인 주식투자거래의 분석기법으로는 기본적 분석과 기술적 분석방법이 사용되지만 보다 단기적인 거래예측이나 통계학적, 수리적 기법을 응용하기에는 기술적 분석 방법이 보다 유용한 측면이 있다. 이러한 기술적 지표들을 이용하여 진행된 대부분의 연구는 미래시장의 (보통은 다음 거래일) 주가 등락을 이진분류-상승 또는 하락-하여 주가를 예측하는 모형을 연구한 것이다. 하지만 이러한 이진분류로는 추세를 예측하여 매매시그널을 파악하거나, 포트폴리오 리밸런싱(Portfolio Rebalancing)의 신호로 삼기에는 적합치 않은 측면이 많은 것 또한 사실이다. 이에 본 연구에서는 기존의 주가지수 예측방법인 이진 분류 (binary classification) 방법에서 주가지수 추세를 (상승추세, 박스권, 하락추세) 다분류 (multiple classification) 체계로 확장하여 주가지수 추세를 예측하고자 한다. 이러한 다 분류 문제 해결을 위해 기존에 사용하던 통계적 방법인 다항로지스틱 회귀분석(Multinomial Logistic Regression Analysis, MLOGIT)이나 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA) 또는 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN)과 같은 기법보다는 예측성과의 우수성이 입증된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM, MSVM)을 사용하고, 이 모델의 성능을 향상시키기 위한 래퍼(wrapper)로서 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한 최적화 모델을 제안한다. 특히 GA-MSVM으로 명명된 본 연구의 제안 모형에서는 MSVM의 커널함수 매개변수, 그리고 최적의 입력변수 선택(feature selection) 뿐만이 아니라 학습사례 선택(instance selection)까지 최적화하여 모델의 성능을 극대화 하도록 설계하였다. 제안 모형의 성능을 검증하기 위해 국내주식시장의 실제 데이터를 적용해본 결과 ANN이나 CBR, MLOGIT, MDA와 같은 기존 데이터마이닝 기법들이나 인공지능 알고리즘은 물론 현재까지 가장 우수한 예측 성과를 나타내는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안 모형이 보다 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 특히 주가지수 추세 예측에 있어서 학습사례의 선택이 매우 중요한 역할을 하는 것으로 확인 되었으며, 모델의 성능의 개선효과에 다른 요인보다 중요한 요소임을 확인할 수 있었다.

R&D 기술 선정을 위한 시계열 특허 분석 기반 지능형 의사결정지원시스템 (An Intelligent Decision Support System for Selecting Promising Technologies for R&D based on Time-series Patent Analysis)

  • 이충석;이석주;최병구
    • 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.

텍스트 마이닝을 활용한 신문사에 따른 내용 및 논조 차이점 분석 (A Study on Differences of Contents and Tones of Arguments among Newspapers Using Text Mining Analysis)

  • 감미아;송민
    • 지능정보연구
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    • 제18권3호
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    • pp.53-77
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    • 2012
  • 본 연구는 경향신문, 한겨레, 동아일보 세 개의 신문기사가 가지고 있는 내용 및 논조에 어떠한 차이가 있는지를 객관적인 데이터를 통해 제시하고자 시행되었다. 본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 신문기사의 키워드 단순빈도 분석과 Clustering, Classification 결과를 분석하여 제시하였으며, 경제, 문화 국제, 사회, 정치 및 사설 분야에서의 신문사 간 차이점을 분석하고자 하였다. 신문기사의 문단을 분석단위로 하여 각 신문사의 특성을 파악하였고, 키워드 네트워크로 키워드들 간의 관계를 시각화하여 신문사별 특성을 객관적으로 볼 수 있도록 제시하였다. 신문기사의 수집은 신문기사 데이터베이스 시스템인 KINDS에서 2008년부터 2012년까지 해당 주제로 주제어 검색을 하여 총 3,026개의 수집을 하였다. 수집된 신문기사들은 불용어 제거와 형태소 분석을 위해 Java로 구현된 Lucene Korean 모듈을 이용하여 자연어 처리를 하였다. 신문기사의 내용 및 논조를 파악하기 위해 경향신문, 한겨레, 동아일보가 정해진 기간 내에 일어난 특정 사건에 대해 언급하는 단어의 빈도 상위 10위를 제시하여 분석하였고, 키워드들 간 코사인 유사도를 분석하여 네트워크 지도를 만들었으며 단어들의 네트워크를 통해 Clustering 결과를 분석하였다. 신문사들마다의 논조를 확인하기 위해 Supervised Learning 기법을 활용하여 각각의 논조에 대해 분류하였으며, 마지막으로는 분류 성능 평가를 위해 정확률과 재현률, F-value를 측정하여 제시하였다. 본 연구를 통해 문화 전반, 경제 전반, 정치분야의 통합진보당 이슈에 대한 신문기사들에 전반적인 내용과 논조에 차이를 보이고 있음을 알 수 있었고, 사회분야의 4대강 사업에 대한 긍정-부정 논조에 차이가 있음을 발견할 수 있었다. 본 연구는 지금까지 연구되어왔던 한글 신문기사의 코딩 및 담화분석 방법에서 벗어나, 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 다량의 데이터를 분석하였음에 의미가 있다. 향후 지속적인 연구를 통해 분류 성능을 보다 높인다면, 사람들이 뉴스를 접할 때 그 뉴스의 특정 논조 성향에 대해 우선적으로 파악하여 객관성을 유지한 채 정보에 접근할 수 있도록 도와주는 신뢰성 있는 툴을 만들 수 있을 것이라 기대한다.

공공 서비스 수출 플랫폼을 위한 온톨로지 모형 (An Ontology Model for Public Service Export Platform)

  • 이광원;박세권;류승완;신동천
    • 지능정보연구
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    • 제20권1호
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    • pp.149-161
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    • 2014
  • 공공 서비스의 수출의 경우 수출 절차와 대상 선정에 따른 다양한 문제가 발생하며, 공공 서비스 수출 플랫폼은 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 사용자 중심의 유연하고, 개방형 구조의 디지털 생태계를 조성할 수 있도록 구현되어야 한다. 또한 공공서비스의 수출은 다수의 이해당사자가 참여하고 여러 단계의 과정을 거쳐야 하므로 사용자의 이해 종류와 탐색 컨설팅 협상 계약 등 수출 프로세스 단계별로 맞춤형 플랫폼 서비스 제공이 필수적이다. 이를 위해서 플랫폼 구조는 도메인과 정보의 정의 및 공유는 물론 지식화를 지원할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 공공서비스 수출을 지원하는 플랫폼을 위한 온톨로지 모형을 제안한다. 서비스 플랫폼의 핵심 엔진은 시뮬레이터 모듈이며 시뮬레이터 모듈에서는 온톨로지를 사용하여 수출 비즈니스의 여러 컨텍스트들을 파악하고 정의하여 다른 모듈들과 공유하게 된다. 온톨로지는 공유 어휘를 통하여 개념들과 그들 간의 관계를 표현할 수 있으므로 특정 영역에서 구조적인 틀을 개발하기 위한 메타 정보를 구성하는 효과적인 도구로 잘 알려져 있다. 공공서비스 수출 플랫폼을 위한 온톨로지는 서비스, 요구사항, 환경, 기업, 국가 등 5가지 카테고리로 구성되며 각각의 온톨로지는 요구분석과 사례 분석을 통하여 용어를 추출하고 온톨로지의 식별과 개념적 특성을 반영하는 구조로 설계한다. 서비스 온톨로지는 목적효과, 요구조건, 활동, 서비스 분류 등으로 구성되며, 요구사항 온톨로지는 비즈니스, 기술, 제약으로 구성 된다. 환경 온톨로지는 사용자, 요구조건, 활동으로, 기업 온톨로지는 활동, 조직, 전략, 마케팅, 시간으로 구성되며, 국가 온톨로지는 경제, 사회기반시설, 법, 제도, 관습, 인프라, 인구, 위치, 국가전략 등으로 구성된다. 수출 대상 서비스와 국가의 우선순위 리스트가 생성되면 갭(gap) 분석과 매칭 알고리즘 등의 시뮬레이터를 통하여 수출기업과 수출지원 프로그램과의 시스템적 연계가 이루어진다. 제안하는 온톨로지 모형 기반의 공공서비스 수출지원 플랫폼이 구현되면 이해당사자 모두에게 도움이 되며 특히 정보 인프라와 수출경험이 부족한 중소기업에게 상대적으로 더 큰 도움이 될 것이다. 또한 개방형 디지털 생태계를 통하여 이해당사자들이 정보교환, 협업, 신사업 기획 등의 기회를 만들 수 있을 것으로 기대한다.