• 핵의학기술
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• 제21권1호
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• pp.65-69
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• 2017

1977년 첫걸음을 시작한 대한핵의학기술학회의 영상관련 학술활동은 1985년 창간호를 발간하며 비로소 학회지의 형식을 갖추게 되었다. 지금까지 학회지에 게재된 방사분과 논문을 세부분야 별로 분류하여 연구논문의 동향을 알아보고자 한다. 1985년부터 2016년 상반기까지 학회지에 수록된 논문을 제출형식 별, 검사장비 별, 검사분야 별로 분류하고 엑셀(Microsoft Office 2010)프로그램을 이용하여 데이터베이스화 하였다. 이 자료를 통해 각 연도별 학회지 게재 논문 수, 세부분야별(detail) 제출 논문 수, 그리고 시대별 핵심어(keyword) 분포 등을 분석하였다. 학회지에 게재된 논문은 방사분과 1151편, 방사분과와 임상분과 두 분과의 공통주제 28편이였다. 방사분과 연대별 게재 논문 수는 1980년대 46, 1990년대 149, 2000년대 467, 2010~2016년 상반기까지 517편이였다. 제출형식별 논문 수는 원저 571, 초록 529, 심포지움 31, 특강25, 종설 11, 흥미영상 7, 포스터 3, 증례보고 2편이였다. 이중 심포지움과 특강 56편을 제외한 논문에서 검사장비 별 논문 수는 PET 319, Planar 302, SPECT 172, 방사성의약품 113, 방호 및 안전관리 103, 골밀도 28, 기타 86편이였다. 검사분야별 논문 수는 종양학 201, 장비 179, 심혈관 및 순환계 102, 환경안전 82, 골격계 76, 신경 핵의학 66, 정도관리 61, 비뇨 생식기계 56, 내분비계 49, 소화기계 44, 치료 34, 산업안전 24, 분자영상 15, 감염 및 염증 9, 호흡기계 9, 소아 핵의학 8, 기타 108편 이였다. 시대별 가장 많이 기재된 키워드(keyword)는 1999~2005년 PET, 2006~2016년 PET/CT였다. 보다 다양한 분야의 논문제출을 권장하기 위해서 대한핵의학기술학회에 게재된 논문뿐만 아니라 다양한 형태의 자료들을 데이터베이스화 하는 과정이 필요 할 것이다. 또한 많은 회원들이 영향력지표(Impact factor)가 높은 논문을 발표 할 수 있도록 대한핵의학기술학회 홈페이지를 통한 빅 데이터 자료제공 등과 같은 학회차원의 기술적, 제도적 보완과 함께 연구자 개인의 지속적인 노력과 다 기관 간의 협력하는 노력이 필요 할 것이다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제30권1_2호
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• pp.41-47
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• 2018

목 적 : 사이버나이프(Accuray Inc., Sunnyvale, CA)를 이용한 제1, 2경추의 정위체부방사선치료(Stereotactic Body Radiation Therapy, SBRT)시 사용가능한 Xsight Spine Tracking(XST)과 6-Dimensional Skull Tracking(6DST)의 비교를 통해 6DST의 유용성을 평가하고자 한다. 대상 및 방법 : 2017년 1월부터 9월까지 본원에서 사이버나이프를 이용하여 제1, 2경추에 SBRT를 진행한 환자 9명을 대상으로, 전산화단층촬영장치(Lightspeed VCT 64, General Electric Co. Waukesha, WI, USA)를 이용해서 컴퓨터 단층 영상(Computed tomography) 을 획득한 후 전산화치료계획시스템(Multiplan system Version 4.6, Accuray, US)를 이용해 제 1, 2경추에 대한 XST와 6DST가 가능한 계획을 수립하였다. 1차 영상 유도를 통해 환자 자세를 보정한 후 동일 환자에 대한 XST와 6DST를 순서대로 진행하고 측정된 결과값을 비교 평가하였다. 결 과 : 제1경추를 대상으로 XST을 실시한 후 측정된 6D Couch 의 Y, Z, X 축 값과 Roll, Pitch, Yaw 값 중 최대값은 0.9 mm, 0.9 mm, 0.7 mm과 $1.0^{\circ}$, $1.0^{\circ}$, $1.2^{\circ}$로 측정되었고, 6DST의 경우 0.7 mm, 0.7 mm, 0.9 mm과 $0.5^{\circ}$, $0.9^{\circ}$, $0.8^{\circ}$로 측정되었다. 제2경추의 XST를 실시했을 때 측정된 값 중 최대값은 0.7 mm, 0.7 mm, 0.8 mm과 $0.9^{\circ}$, $1.0^{\circ}$, $1.8^{\circ}$였고, 6DST의 경우 0.9 mm, 0.7 mm, 0.9 mm와 $0.9^{\circ}$, $0.9^{\circ}$, $1.0^{\circ}$로 측정되었다. 결 론 : 이번 연구를 통해서 제 1, 2 경추에 대한 XST와 6DST의 6D Couch 측정값이 모두 본원에서 기준으로 하고 있는 범위 안에서 측정되고 있음을 확인할 수 있었다. 또한 두 방법을 진행하는 과정에서 설정값 변경을 진행해야하는 XST보다 6DST가 영상유도절차를 간소화 시킬 수 있다는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 제 1, 2 경추에 대한 SBRT를 진행할 경우 XST와 더불어서 6DST를 사용한다면 정확한 치료와 더불어서 치료 시간을 단축시킬 수 있을 것으로 사료된다.

• 핵의학기술
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• 제14권2호
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• pp.26-32
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• 2010

핵의학 체내검사 업무 단계 별 작업종사자의 피폭선량을 측정 및 분석하여 환자 검사 및 업무효율 저하를 발생시키지 않는 범위 내에서 종사자의 피폭선량을 최소로 감소할 수 있는 방법을 알아보고자 하였다. 방사성동위원소를 이용한 핵의학 체내검사 업무는 방사성 동위원소 분배, 방사성동위원소 주사($^{99m}Tc$, $^{18}F$-FDG), 환자 안내 및 검사로 이루어진다. RadEye-G10 측정기기(Thermo SCIENTIFIC)를 이용하여 각 업무 단계 별 피폭선량을 측정 및 분석 하였다. 방사성동위원소를 환자에게 주사하는 과정에서 많은 피폭이 발생하므로 작업종사자의 피폭선량을 최소로 줄일 수 있도록 외부피폭 방어에 대한 교육과 방사성동위원소 주사 시 보호구를 착용하도록 하였으며 주사 전 검사에 대한 설명 및 주의사항을 교육하여 주사 후 환자와의 대면시간을 단축하여 피폭선량을 줄이도록 하였다. 방사성동위원소 주사 시 보호구 착용 유무에 따른 피폭선량과 주사 전 검사에 대한 설명 및 주의사항 교육 유무에 따른 피폭선량을 측정하였다. 총 피폭선량은 icrosoft office Excel 2007을 이용하여 그래프로 나타내었으며 피폭선량의 차이는 SPSS program 12.0을 이용하여 wilcoxon signed ranks test로 분석 하였다. 이 때 p값이 0.01 이하인 경우 통계적으로 유의 하다고 판단하였다. $^{99m}Tc$-DPD 20 mCi를 보호구를 착용하고 주사 시 피폭되는 선량은 보호구를 착용하지 않고 주사 시 피폭되는 선량보다 88% 감소하였으며 통계적으로 유의한 차이가 있었다 (p<0.01). $^{18}F$-FDG 10 mCi를 보호구를 착용하고 주사 시 피폭되는 선량은 보호구를 착용하지 않고 주사 시 피폭되는 선량보다 26% 감소하였으나 통계적으로 유의한 차이는 없었다(p>0.01). $^{99m}Tc$-DPD 20 mCi를 주사 전 검사에 대한 설명 및 주의사항 교육 시 피폭되는 선량은 주사 후 검사에 대한 설명 및 주의사항 교육 시 피폭되는 선량보다 63% 감소하였으며 통계적으로 유의한 차이가 있었다(p<0.01). $^{18}F$-FDG 10 mCi를 주사 전 검사에 대한 설명 및 주의사항 교육 시 피폭 되는 선량은 주사 후 검사에 대한 설명 및 주의사항 교육 시 피폭되는 선량보다 52% 감소하였으며 통계적으로 유의한 차이가 있었다(p<0.01). 방사성동위원소 $^{99m}Tc$을 이용하는 검사에서는 보호구 착용이 피폭선량을 줄이는데 더 효과적이고 $^{18}F$-FDG를 이용하는 검사에서는 주사 후 환자와의 대면시간을 단축하는 것이 피폭선량을 줄이는데 더 효과적이다. 그러므로 이러한 방사성동위원소의 특성에 따라 차폐 방안을 모색한다면 더욱 더 효과적이고 적극적인 방사선 차폐가 될 것으로 사료된다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제21권1호
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• pp.54-65
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• 2003

목적 : 동시에 대량으로 유전자발현 양상을 검사할 수 있는 cDNA microarray 기법을 이용하여 자궁경부암에서 특징적으로 나타나는 유전자발현 양상을 알아보고, 방사선치료 및 방사선 항암화학요법 병용치료시의 유전자발현 변화양상을 파악하고자 하였다. 대상 및 방법 :자궁경부 편평상피암으로 확진된 후 근치목적 방사선치료를 단독으로 시행한 8명과 항암화학요법을 병행한 8명에서 채취한 종양조직을 대상으로 하고, 정상 자궁경부 3례를 대조군으로 하였다 조직 생검은 치료 전과 외부 방사선치료 16.2$\~$27 Gy에 두 번하였다. 항암화학요법을 병용한 경우, 5-FU 1,000 mg/m$^{2}$을 제 1일부터 5일까지 정주하고, clsplatin 60 mg/m$^{2}$을 제 1일에 정주하였다. cDNA microarray는 종양조직에서 추출한 total RNA를 역전사(reverse transcription)방법을 이용하여 (P-33)을 표지한 cDNAS를 제작, nylon membrane에 hybridization하였다. 이후 membrane을 phosphor-imager screens에 옮겨 1$\~$5일 동안 노출시킨 후 이미지를 스캔하였다. 유전자의 발현정도는 각 스팟(spot)들의 방사능 강도로 나타나는데, 각 스팟의 픽셀(pixel)을 Arrayguage를 사용하여 산출한 후 엑셀파일로 저장하였다. 유전자의 발현정도 비교는 원 자료(original data)를 Z-변환을 통해 보정(normalized)한 후 Z-ratio값을 산출하여 시행하였다. 결과 : 대조군에 비해 자궁경부암에서 Z-ratio 2.0 이상으로 유의한 발현증가를 보인 유전자들은 integrin-linked kinase, CDC28 protein kinase 2, Spry 2, ERK 3 등 15개로 주로 세포성장과 증식, 세포주기, 신호전달 등에 관련된 유전자들이었으며, Z-ratio -2.0 이하의 유의한 발현감소는 G protein-coupled receptor kinase 6외 6개였다. 방사선 단독치료를 시행한 후 Z-ratio 2.0 이상 발현이 증가한 것은 cyclic nucleotlde gated channel외 3개의 Expressed sequence tags (EST)들이었고, Z-ratio -2.0 이하의 발현감소를 보인 것들에는 치료전 종양세포에서 발현이 증가되었던 세포성장과 증식, 세포주기, 신호전달 등에 관련된 유전자들이 포함되었다 방사선치료와 항암화학요법을 병용했을 때는 방사선 단독치료에 비하여 세포성장과 증식 및 신호전달 관련 유전자들이 상대적으로 높게 발현되었으며, 이외에도 혈관형성(angiopoietin-2), 면역반응(formyl peptide receptor-like 1), DNA 손상회복에 관련된 유전자(CAMP phosphodiesterase)의 발현은 증가되고 세포고사(death associated protein kinase)에 관련된 유전자는 발현 감소를 보였다. 결론 : 자궁경부암에서분열과 증식 및 신호전달에 관여하는 여러 종류의 유전자들 발현이 동시다발적으로 증가되어 있다는 것과 방사선치료를 시행하면 이들 유전자의 발현이 감소하여 종양세포의 분열과 증식이 저해된다는 것을 확인하였다. 방사선 단독치료와 항암화학요법 병용치료를 비교하면 그 유전자 발현양상이 다르므로 향후 이번연구에서 나타난 유전자들에 대한 추가 연구가 필요하며, 이는 개별화된 맞춤형 치료법을 개발하는데 기초자료로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.85-109
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• 2018

추천시스템은 사용자의 과거 구매행동을 통해 향후 구매할 것이라고 예상되는 제품을 자동으로 검색하여 추천해준다. 특히 전자상거래 기업의 상품추천시스템은 일대일 마케팅의 대표적 실현수단으로 가치가 있다. 하지만, 전통적인 추천시스템, 특히 학계 및 산업계에서 가장 널리 사용되고 있는 전통적인 협업필터링 기법은 단일차원의 '종합 평점'만을 고려하여 추천결과를 생성하도록 설계되어 있어, 사용자들의 정확한 니즈를 이해하고 대응하는데 근본적인 한계가 있다. 최근에는 전자 상거래 기업들도 고객들로부터 보다 다각화된, 다기준 방식으로 피드백을 받고 있다. 특히 다기준 평점은 정량적으로 입력되는 정보이므로 상대적으로 분석 및 처리가 용이하다는 장점이 있다. 그러나 다기준 평점 역시 사전에 정해진 기준에 대해서만 사용자의 피드백이 이루어지기 때문에, 보다 상세하게 사용자의 의견을 이해하여 추천에 반영하는 데에는 한계가 있다. 이에 본 연구는 다기준 평점 정보와 선택적 협업필터링의 서로 다른 접근방법을 통해 도출된 추천결과를 종합하여, 최종적으로 추천 대상리스트를 산출할 수 있는 하이브리드 기술을 제안한다. 본 연구에서 제안한 연구모형의 유용성을 검증하기 위해, 식음료점(식당, 카페 등)에 대한 실제 이용자를 대상으로 온라인 설문을 통해 종합 평점과 다기준 평점을 수집하였으며, 데이터를 학습용과 검증용으로 구분하여 학습시키고 성과를 평가하였다. 이 기법은 결합 함수 기반 접근법과 사용자마다 구매의사결정의 체계가 다르다는 전제하에, 사용자들을 유형화하고, 유형에 따라 정보원을 선택적으로 활용하는 협업필터링 알고리즘을 활용했다. 실험결과, 제안 알고리즘을 통한 추천 방법이 단일 차원을 고려하는 전통적인 협업필터링과 비교해 더 우수한 예측정확도를 나타냄을 확인했다. 아울러, 본 연구가 제안하는 다기준 평점과 선택적 협업필터링 알고리즘을 종합하여 추천하는 방법이, 단순히 다기준 평점을 고려했을 때 보다 통계적으로 유의한 수준의 정확도의 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다.

• 경영정보학연구
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• 제16권3호
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• pp.161-177
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• 2014

기업신용등급은 금융시장의 신뢰를 구축하고 거래를 활성화하는데 있어 매우 중요한 요소로서, 오래 전부터 학계에서는 보다 정확한 기업신용등급 예측을 가능케 하는 다양한 모형들을 연구해 왔다. 구체적으로 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA)이나 다항 로지스틱 회귀분석(multinomial logistic regression analysis, MLOGIT)과 같은 통계기법을 비롯해, 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN), 사례기반추론(Case-based Reasoning, CBR), 그리고 다분류 문제해결을 위해 확장된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM)에 이르기까지 다양한 기법들이 학자들에 의해 적용되었는데, 최근의 연구결과들에 따르면 이 중에서도 다분류 SVM이 가장 우수한 예측성과를 보이고 있는 것으로 보고되고 있다. 본 연구에서는 이러한 다분류 SVM의 성능을 한 단계 더 개선하기 위한 대안으로 유전자 알고리즘(GA, Genetic Algorithm)을 활용한 최적화 모형을 제안한다. 구체적으로 본 연구의 제안모형은 유전자 알고리즘을 활용해 다분류 SVM에 적용되어야 할 최적의 커널 함수 파라미터값들과 최적의 입력변수 집합(feature subset)을 탐색하도록 설계되었다. 실제 데이터셋을 활용해 제안모형을 적용해 본 결과, MDA나 MLOGIT, CBR, ANN과 같은 기존 인공지능/데이터마이닝 기법들은 물론 지금까지 가장 우수한 예측성과를 보이는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안모형이 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제26권3호
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• pp.51-69
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• 2020

본 논문은 ICT 산업분야에서 신생기업이 기업공개(IPO) 이후 단기간 내에 기존 기업에 인수합병됨으로써 산업의 집중도가 높아지는 현상을 실증적으로 규명하였다. 이를 위해 1990년대 이후 기업공개를 한 4,938개 기업에 대해 산업분야를 구분하고 인수합병 여부에 따른 상태 변화를 추적하여 산업의 집중도에 미치는 영향을 분석하였다. 먼저 시기별로 분석한 결과, 2000년대 이후 기업들은 1990년대 기업들에 비해 상대적으로 단기간 내에 기존 기업에 인수합병된 것으로 나타났다. 그러나 이들 기업은 규모, 수익성 및 연구개발비 등이 시장에서 퇴출된 기업에 비해 양호한 것으로 나타났다. 또한 산업분야별로 분석한 결과, 동일한 산업분야로 인수합병되는 경우가 증가할수록 산업의 집중도 역시 증가한 것으로 나타났다. 그리고 산업분야별로 지배적 기업의 존재여부를 분석한 결과, 지배적 기업이 존재할 경우 인수합병이 산업의 집중도에 미치는 영향이 더 큰 것으로 나타났다. 특히 지배적 기업의 비중이 높은 ICT 분야에서 산업의 집중도에 미치는 영향이 더욱 크게 부각되는 것으로 나타났다. 이는 알파벳, 아마존 등이 공격적으로 신생기업을 인수합병하고 시장에서의 지배력을 확장시켜나가고 있는 ICT 산업분야의 최근 추세를 보여주고 있다. 또한 인공지능 및 데이터 애널리틱스 등 ICT 기술기반 신생기업이 인수된 경우 산업 집중도의 변동은 더 큰 폭으로 증가하는 것으로 나타났다. 이러한 분석결과는 디지털 경제시대에 ICT 분야의 산업 집중도가 높아지는 요인의 하나로서 신생기업이 단기간 내에 인수합병되는 추세를 실증적으로 규명하였다는 점에서 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.25-38
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• 2019

정보화 시대의 넘쳐나는 콘텐츠들 속에서 사용자의 관심과 요구에 맞는 양질의 정보를 선별해내는 과정은 세대를 거듭할수록 더욱 중요해지고 있다. 정보의 홍수 속에서 사용자의 정보 요구를 단순한 문자열로 인식하지 않고, 의미적으로 파악하여 검색결과에 사용자 의도를 더 정확하게 반영하고자 하는 노력이 이루어지고 있다. 구글이나 마이크로소프트와 같은 대형 IT 기업들도 시멘틱 기술을 기반으로 사용자에게 만족도와 편의성을 제공하는 검색엔진 및 지식기반기술의 개발에 집중하고 있다. 특히 금융 분야는 끊임없이 방대한 새로운 정보가 발생하며 초기의 정보일수록 큰 가치를 지녀 텍스트 데이터 분석과 관련된 연구의 효용성과 발전 가능성이 기대되는 분야 중 하나이다. 따라서, 본 연구는 주식 관련 정보검색의 시멘틱 성능을 향상시키기 위해 주식 개별종목을 대상으로 뉴럴 텐서 네트워크를 활용한 지식 개체명 추출과 이에 대한 성능평가를 시도하고자 한다. 뉴럴 텐서 네트워크 관련 기존 주요 연구들이 추론을 통해 지식 개체명들 사이의 관계 탐색을 주로 목표로 하였다면, 본 연구는 주식 개별종목과 관련이 있는 지식 개체명 자체의 추출을 주목적으로 한다. 기존 관련 연구의 문제점들을 해결하고 모형의 실효성과 현실성을 높이기 위한 다양한 데이터 처리 방법이 모형설계 과정에서 적용되며, 객관적인 성능 평가를 위한 실증 분석 결과와 분석 내용을 제시한다. 2017년 5월 30일부터 2018년 5월 21일 사이에 발생한 전문가 리포트를 대상으로 실증 분석을 진행한 결과, 제시된 모형을 통해 추출된 개체명들은 개별종목이 이름을 약 69% 정확도로 예측하였다. 이러한 결과는 본 연구에서 제시하는 모형의 활용 가능성을 보여주고 있으며, 후속 연구와 모형 개선을 통한 성과의 제고가 가능하다는 것을 의미한다. 마지막으로 종목명 예측 테스트를 통해 본 연구에서 제시한 학습 방법이 새로운 텍스트 정보를 의미적으로 접근하여 관련주식 종목과 매칭시키는 목적으로 사용될 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.231-252
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• 2021

인공지능(Artificial Intelligence)은 미래를 가장 크게 변화시킬 핵심 동력으로 산업 전반과 개인의 일상생활에 다양한 형태로 영향을 미치고 있다. 무엇보다 활용 가능한 데이터가 증가함에 따라 더욱더 많은 기업과 개인들이 인공지능 기술을 이용하여 데이터로부터 유용한 정보를 추출하고 이를 의사결정에 활용하고 있다. 인공지능에 관한 기존 연구는 모방 가능한 업무의 자동화에 초점을 두고 있으나, 인간을 배제한 자동화는 장점 못지않게 알고리즘 편향(Algorithms bias)으로 발생되는 오류나 자율성(Autonomy)의 한계점, 그리고 일자리 대체 등 사회적 부작용을 보여주고 있다. 최근 들어, 인간지능의 강화를 위한 증강 지능 (Augmented intelligence)으로서 인간과 인공지능의 협업에 관한 연구가 주목을 받고 있으며 기업도 관심을 가지기 시작하였다. 본 연구는 의사결정을 위해 조언(Advice)을 제공하는 조언자의 유형을 인간, 인공지능, 그리고 인간과 인공지능 협업의 세 가지로 나누고, 조언자의 유형과 의사결정자의 성격 특성이 의사결정에 미치는 영향을 살펴보았다. 311명의 실험자를 대상으로 사진 속 얼굴을 보고 나이를 예측하는 업무를 진행하였으며, 연구 결과 의사결정자가 조언활용을 하려면 먼저 조언의 유용성을 높게 인지하여하는 것으로 나타났다. 또한 의사결정자의 성격 특성이 조언자 유형별로 조언의 유용성을 인지하고 조언을 활용하는 데에 미치는 영향을 살펴본 결과, 인간과 인공지능의 협업 형태인 경우 의사결정자의 성격 특성에 무관하게 조언의 유용성을 더 높게 인지하고 적극적으로 조언을 활용하는 것으로 나타났다. 인공지능 단독으로 활용될 경우에는 성격 특성 중 성실성과 외향성이 강하고 신경증이 낮은 의사결정자가 조언의 유용성을 더 높게 인지하고 조언을 활용하는 것으로 나타났다. 본 연구는 인공지능의 역할을 의사결정과 판단(Decision Making and Judgment) 연구 분야의 조언자의 역할로 보고 관련 연구를 확장하였다는데 학문적 의의가 있으며, 기업이 인공지능 활용 역량을 제고하기 위해 고려해야 할 점들을 제시하였다는데 실무적 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.27-65
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• 2020

많은 정보통신기술 기업들은 자체적으로 개발한 인공지능 기술을 오픈소스로 공개하였다. 예를 들어, 구글의 TensorFlow, 페이스북의 PyTorch, 마이크로소프트의 CNTK 등 여러 기업들은 자신들의 인공지능 기술들을 공개하고 있다. 이처럼 대중에게 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 공개함으로써 개발자 커뮤니티와의 관계와 인공지능 생태계를 강화하고, 사용자들의 실험, 적용, 개선을 얻을 수 있다. 이에 따라 머신러닝 분야는 급속히 성장하고 있고, 개발자들 또한 여러가지 학습 알고리즘을 재생산하여 각 영역에 활용하고 있다. 하지만 오픈소스 소프트웨어에 대한 다양한 분석들이 이루어진 데 반해, 실제 산업현장에서 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 개발하거나 활용하는데 유용한 연구 결과는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 프레임워크 사례연구를 통해 해당 프레임워크의 도입 전략을 도출하고자 한다. 기술-조직-환경 프레임워크를 기반으로 기존의 오픈 소스 소프트웨어 도입과 관련된 연구들을 리뷰하고, 이를 바탕으로 두 기업의 성공 사례와 한 기업의 실패 사례를 포함한 총 3 가지 기업의 도입 사례 분석을 통해 딥러닝 프레임워크 도입을 위한 중요한 5가지 성공 요인을 도출하였다: 팀 내 개발자의 지식과 전문성, 하드웨어(GPU) 환경, 데이터 전사 협력 체계, 딥러닝 프레임워크 플랫폼, 딥러닝 프레임워크 도구 서비스. 그리고 도출한 성공 요인을 실현하기 위한 딥러닝 프레임워크의 단계적 도입 전략을 제안하였다: 프로젝트 문제 정의, 딥러닝 방법론이 적합한 기법인지 확인, 딥러닝 프레임워크가 적합한 도구인지 확인, 기업의 딥러닝 프레임워크 사용, 기업의 딥러닝 프레임워크 확산. 본 연구를 통해 각 산업과 사업의 니즈에 따라, 딥러닝 프레임워크를 개발하거나 활용하고자 하는 기업에게 전략적인 시사점을 제공할 수 있을 것이라 기대된다.