• 대한원격탐사학회지
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• 제35권6_2호
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• pp.1117-1132
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• 2019

산림생태계 내의 총일차생산량은 산림 자원 생산량과 직결되고, 산림생태계의 건강성, 산림식물계절 및 생태계 서비스의 중요한 지표가 된다. 이 연구에서는 인공위성 자료와 기계학습 알고리즘을 활용하여 우리 나라의 산림유역의 총일차생산량을 연구하였다. 에디공분산 타워가 있는 6개 지점에서의 MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 산출물과 에디공분산타워의 총일차생산성으로 연구기간의 75%-80%에 해당하는 자료로 기계학습 알고리즘을 훈련하고 나머지 기간으로 구축된 모델의 총일차생산성 예측 결과를 검증하였다. 모델을 구축할 때 MODIS 지상 산출물과 대기 산출물을 조합하여 새로운 입력자료(e.g., 포화수증기압차)를 모델의 입력자료(Processed MODIS)로 사용하였을 때와 이러한 과정 없이 QC(Quality control)만 거친 MODIS 산출물을 그대로 입력자료(Unprocessed MODIS)로 사용하였을 때의 총일차생산량을 비교해 보고 그 활용 가능성에 대해 고찰하였다. 추가로 MODIS 총일차생산량 산출물(MYD17)과 에디공분산 총일차생산성 및 기계학습 알고리즘 기반의 총일차생산성과의 상관관계를 보고 그 적합성에 대해 논의하였다. 이 연구에서 사용된 기계학습 알고리즘은 Support Vector Machine (SVM)으로 산림생태계 연구에서 가장 많이 사용되고 있는 기계학습 알고리즘 중 하나이다. 기계학습 알고리즘 기반(SVM 모델)의 총일차생산량 예측 결과는 MODIS 총일차생산량 산출물(MYD17)보다 에디공분산 총일차생산량과 전반적으로 높은 상관관계를 보였고 특히 식생 성장을 시작하는 시점의 값을 좀더잘 예측하는 결과를 보였다. 단일 지역에서 Unprocessed MODIS 입력자료로 훈련된 SVM 모델 결과는 피어슨 상관계수 0.75 - 0.95 (p < 0.001), 6개의 연구 지점에서 훈련된 SVM 모델 결과는 피어슨 상관계수 0.77 - 0.94 (p < 0.001) 사이를 보였다. 이 결과는 훈련 자료에 다양한 이벤트들이 포함되면 모델의 예측력이 향상되는 가능성을 보여주었고 위성영상의 산출물을 재계산하여 새로운 산출물을 내는 과정을 거친 위성 자료가 아니어도 그 예측력에는 크게 문제가 없음을 보여주었다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.127-137
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• 2019

재범예측은 70년대 이전부터 전문가들에 의해서 꾸준히 연구되어온 분야지만, 최근 재범에 의한 범죄가 꾸준히 증가하면서 재범예측의 중요성이 커지고 있다. 특히 미국과 캐나다에서 재판이나 가석방심사 시 재범 위험 평가 보고서를 결정적인 기준으로 채택하게 된 90년대를 기점으로 재범예측에 관한 연구가 활발해졌으며, 비슷한 시기에 국내에서도 재범요인에 관한 실증적인 연구가 시작되었다. 지금까지 대부분의 재범예측 연구는 재범요인 분석이나 재범예측의 정확성을 높이는 연구에 집중된 경향을 보이고 있다. 그러나 재범 예측에는 비대칭 오류 비용 구조가 있기 때문에 경우에 따라 예측 정확도를 최대화함과 동시에 예측 오분류 비용을 최소화하는 연구도 중요한 의미를 가진다. 일반적으로 재범을 저지르지 않을 사람을 재범을 저지를 것으로 오분류하는 비용은 재범을 저지를 사람을 재범을 저지르지 않을 것으로 오분류하는 비용보다 낮다. 전자는 추가적인 감시 비용만 증가되는 반면, 후자는 범죄 발생에 따른 막대한 사회적, 경제적 비용을 야기하기 때문이다. 이러한 비대칭비용에 따른 비용 경제성을 반영하여, 본 연구에서 비대칭 오류 비용을 고려한 XGBoost 기반 재범 예측모델을 제안한다. 모델의 첫 단계에서 최근 데이터 마이닝 분야에서 높은 성능으로 각광받고 있는 앙상블 기법, XGBoost를 적용하였고, XGBoost의 결과를 로지스틱 회귀 분석(Logistic Regression Analysis), 의사결정나무(Decision Trees), 인공신경망(Artificial Neural Networks), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine)과 같은 다양한 예측 기법과 비교하였다. 다음 단계에서 임계치의 최적화를 통해 FNE(False Negative Error)와 FPE(False Positive Error)의 가중 평균인 전체 오분류 비용을 최소화한다. 이후 모델의 유용성을 검증하기 위해 모델을 실제 재범예측 데이터셋에 적용하여 XGBoost 모델이 다른 비교 모델 보다 우수한 예측 정확도를 보일 뿐 아니라 오분류 비용도 가장 효과적으로 낮춘다는 점을 확인하였다.

• 한국가스학회지
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• 제27권3호
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• pp.19-26
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• 2023

수소는 화석연료를 대체할 수 있는 COx-free 에너지원으로 사용량은 지속적으로 증가할 것이다. 수소는 단위 질량당 에너지 함량이 높으나, 낮은 저장 밀도와 장기 저장의 어려움으로 저장 및 운송에 한계가 존재한다. 반면, 암모니아는 단위 부피당 저장용량이 크고, 비교적 액화가 용이하여 대용량 수소를 저장 및 운송할 수 있는 수소 운반체로 주목받고 있다. 암모니아 분해를 통한 수소 생산 반응은 흡열반응으로 공정의 효율성 및 경제성을 위해 저온 활성이 우수한 촉매 개발이 요구된다. 본 연구에서는 활성금속 Ni의 고분산 담지를 위해 넓은 비표면적의 제올라이트를 지지체로 사용하였으며, 제올라이트 종류(5A, NaY, ZSM5)에 따른 특성(기공구조, 양이온, Si/Al-비)이 촉매 활성 및 반응 특성에 미치는 영향을 확인하였다. 5A 제올라이트는 표면, 기공, 구조체 내에 Ni 을 고분산 담지를 가능하게 하였으며, 낮은 Si/Al-비로 인한 풍부한 산점은 암모니아 흡착을 증가시켰다. 또한, 지지체에 포함된 Na과 Ca 양이온으로 인한 중간-염기점은 질소 탈착속도를 향상시켰다. 따라서, 15wt%Ni/5A 촉매는 강한 금속-지지체 상호작용과 중간-염기점을 통한 질소 탈착 속도 향상으로 가장 우수한 암모니아 전환율과 높은 수소 생성율 23.5 mmol/g_cat·min (30,000 mL/g_cat·h, 600 ℃)을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.123-132
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• 2013

최근 스마트 폰에 다양한 센서를 내장할 수 있게 되었고 스마트폰에 내장된 센서를 이용항 동작 인지에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스마트폰을 이용한 동작 인지는 노인 복지 지원이나 운동량 측정. 생활 패턴 분석, 운동 패턴 분석 등 다양한 분야에 활용될 수 있다. 하지만 스마트 폰에 내장된 센서를 이용하여 동작 인지를 하는 방법은 사용되는 센서의 수에 따라 단일 센서를 이용한 동작인지와 다중 센서를 이용한 동작인지로 나눌 수 있다. 단일 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서를 이용하기 때문에 배터리 부담은 줄지만 다양한 동작을 인지할 때에 특징(feature) 추출의 어려움과 동작 인지 정확도가 낮다는 문제점이 있다. 그리고 다중 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서와 중력센서를 사용하고 필요에 따라 다른 센서를 추가하여 동작인지를 수행하며 다양한 동작을 보다 높은 정확도로 인지할 수 있지만 다수의 센서를 사용하기 때문에 배터리 부담이 증가한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 스마트 폰에 내장된 가속도 센서를 이용하여 다양한 동작을 높은 정확도로 인지하는 방법을 제안한다. 서로 다른 10가지의 동작을 높을 정확도로 인지하기 위해 원시 데이터로부터 17가지 특징을 추출하고 각 동작을 분류하기 위해 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하였다. Ensemble of Nested Dichotomies 분류기는 다중 클래스 문제를 다수의 이진 분류 문제로 변형하여 다중 클래스 문제를 해결하는 방법으로 서로 다른 Nested Dichotomy 분류기의 분류 결과를 통해 다중 클래스 문제를 해결하는 기법이다. Nested Dichotomy 분류기 학습에는 Random Forest 분류기를 사용하였다. 성능 평가를 위해 Decision Tree, k-Nearest Neighbors, Support Vector Machine과 비교 실험을 한 결과 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하여 동작 인지를 수행하는 것이 가장 높은 정확도를 보였다.

• 항공우주정책ㆍ법학회지
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• 제32권1호
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• pp.83-138
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• 2017

한 중 FTA가 2015년 12월 20일 발효되었고, 우리나라 제1위의 교역상대국인 중국과의 FTA로서 발효된 후 1년이 경과하였다. 따라서 본 연구에서는 한국과 중국 간 항공운송 교역 동향을 살펴보고, 한 중 FTA의 항공운송서비스 부문에 대한 양허내용을 검토하고, 항공운송 부문에 미치는 영향을 분석하며, 이에 대응하기 위한 우리나라 항공정책의 방향을 도출하여 제시하고자 한다. 2016년 한 중 간 항공운송 교역 동향을 살펴보면, 대중국 항공운송 수출액은 전년대비 9.3% 감소한 400.3억 달러로서, 대중국 전체 수출액의 32.2%를 차지하고 있다. 대중국 항공운송 수입액은 전년대비 9.1% 감소한 242.6억 달러로서, 대중국 전체 수입액의 27.7%를 차지하고 있다. 한 중 FTA의 항공운송서비스 부문 양허내용을 검토해 보면, 중국은 한 중 FTA 협정문 제8장 부속서 중국의 양허표에서 항공운송서비스 분야의 항공기 보수 및 유지 서비스, 컴퓨터 예약시스템(CRS)서비스에 대하여 시장접근과 내국민대우에 대한 제한을 두고 양허하였다. 한국은 한 중 FTA 협정문 제8장 부속서 한국의 양허표에서 항공운송서비스 분야의 컴퓨터 예약시스템서비스, 항공운송서비스의 판매 및 마케팅, 항공기 유지 및 보수 서비스에 대하여 시장접근과 내국민대우에 대한 제한을 두지 않고 양허하였다. 한 중 FTA가 항공운송 부문에 미치는 영향을 분석해 보면, 항공여객시장에 미친 영향으로, 2016년 국제선 중국노선 도착여객은 996만 명으로 전년대비 20.6% 증가하였고, 출발여객은 990만 명으로 전년대비 34.8% 증가하였다. 항공화물시장에 미친 영향으로, 2016년 대중국 항공화물 수출물동량은 105,220.2톤으로 전년대비 6.6% 증가하였고, 수입물동량은 133,750.9톤으로 전년대비 12.3% 증가하였다. 대중국 수출 항공화물 주요품목가운데 한 중 FTA 협정문 중국 관세양허표 상 수혜품목의 수출물동량이 증가하였고, 대중국 수입항공화물 주요품목가운데 한 중 FTA 한국 관세양허표 상 수혜품목의 수입물 동량이 증가하였다. 항공물류시장에 미친 영향으로 2016년 국내 포워더의 대중국 수출 항공화물 취급실적은 119,618톤으로 전년대비 2.1% 감소하였고, 대중국 수입 항공화물 취급실적은 79,430톤으로 전년대비 4.4% 감소하였다. 2016년 대중국 역직구(전자상거래 수출) 수출금액은 1억 916만 달러로 전년대비 27.7% 증가하였고, 대중국직구(전자상거래 수입) 수입금액은 8,943만 달러로 전년대비 72% 증가하였다. 한 중 FTA에 따른 우리나라 항공정책의 방향을 도출하여 제시해 보면 다음과 같다. 첫째 한 중 간에 항공자유화를 추진한다. 한국과 중국은 2006년 6월 중국의 산동성과 해남성에 대해 여객 및 화물 제3자유 및 제4자유를 범위로 하는 항공자유화 협정을 체결하였으며, 2010년 하계부터 양국 간 항공운항을 전면 자유화하기로 합의하였으나, 중국 측에서 항공협정 양해각서 문안의 해석 상 이의를 제기함에 따라 추가적인 항공자유화는 이루어지지 못하고 있다. 한 중 FTA와는 별도의 항공회담을 통해 중국과의 점진적 선별적 항공여객시장 및 화물시장의 항공자유화를 추진해야 할 것이다. 둘째 항공운송산업 및 공항의 경쟁력을 확보해야 한다. 한국의 항공운송산업 경쟁력의 강화방안으로 국적항공사 경쟁력의 강화를 위한 지원체계를 마련하며, 국적항공사의 새로운 공정경쟁의 기반을 조성하며, 국익기반 전략적 네트워크를 구축해야 할 것이다. 한국의 공항 특히 인천공항의 경쟁력 강화방안으로 항공수요 창출 네트워크 경쟁력을 강화하며, 공항시설과 안전인프라를 확충하며, 공항을 통한 새로운 부가가치를 창출하며, 세계 1위 수준의 서비스 수준을 유지해야 할 것이다. 셋째 항공물류업의 경쟁력을 강화한다. 한국의 항공물류업 경쟁력의 강화방안으로 산업트렌드 변화에 대응한 고부가가치 물류산업의 육성전략으로 신규 물류시장을 개척하며, 물류인프라를 확충하며, 물류전문인력을 양성한다. 또한 글로벌 물류시장의 확대전략으로 물류기업의 해외투자 지원체계를 구축하며, 글로벌 운송네트워크 확장에 따른 국제협력 강화 및 인프라를 확보해야 할 것이다. 인천공항 항공물류 경쟁력의 강화방안으로 기업의 물류단지 입주수요에 대응하며, 신 성장 화물분야의 비교우위 선점을 하며, 물류허브 역량을 강화하며, 공항 내 화물처리속도 경쟁력을 향상해야 할 것이다. 넷째 한 중 FTA 후속 협상에서 항공운송서비스 분야의 추가 개방을 확보한다. 한 중 FTA 발효 후 2년 내에 개시될 후속 협상에서 중국 측 항공운송서비스 분야의 양허수준이 중국의 기체결 FTA에 비해 미흡한 분야인 컴퓨터 예약시스템서비스 및 항공기 보수 및 유지 서비스의 양허에 대해 추가 개방을 요구하는 것이 필요할 것이다. 결론적으로 한 중 FTA가 우리나라 항공여객시장, 항공화물시장 및 항공물류시장에 미치는 영향에 대응하여 추진해야 할 정책과제로서, 국적항공사의 경쟁력과 국민 편익을 고려하여 중국과의 점진적 선별적 항공자유화를 추진하며, 항공운송산업과 공항의 경쟁력 강화를 위한 지원체계를 구축하며, 물류기업들의 항공물류시장 진출을 확대하며, 중국 측 양허수준이 낮은 항공운송서비스 분야의 추가 개방 요구를 위한 준비를 해야 할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.1-21
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• 2020

인공지능 기술의 급속한 발전과 함께 빅데이터의 상당 부분을 차지하는 비정형 텍스트 데이터로부터 의미있는 정보를 추출하기 위한 다양한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 비즈니스 인텔리전스 분야에서도 새로운 시장기회를 발굴하거나 기술사업화 주체의 합리적 의사결정을 돕기 위한 많은 연구들이 이뤄져 왔다. 본 연구에서는 기업의 성공적인 사업 추진을 위해 핵심적인 정보 중의 하나인 시장규모 정보를 도출함에 있어 기존에 제공되던 범위보다 세부적인 수준의 제품군별 시장규모 추정이 가능하고 자동화된 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 신경망 기반의 시멘틱 단어 임베딩 모델인 Word2Vec 알고리즘을 적용하여 개별 기업의 생산제품에 대한 텍스트 데이터를 벡터 공간으로 임베딩하고, 제품명 간 코사인 거리(유사도)를 계산함으로써 특정한 제품명과 유사한 제품들을 추출한 뒤, 이들의 매출액 정보를 연산하여 자동으로 해당 제품군의 시장규모를 산출하는 알고리즘을 구현하였다. 실험 데이터로서 통계청의 경제총조사 마이크로데이터(약 34만 5천 건)를 이용하여 제품명 텍스트 데이터를 벡터화 하고, 한국표준산업분류 해설서의 산업분류 색인어를 기준으로 활용하여 코사인 거리 기반으로 유사한 제품명을 추출하였다. 이후 개별 기업의 제품 데이터에 연결된 매출액 정보를 기초로 추출된 제품들의 매출액을 합산함으로써 11,654개의 상세한 제품군별 시장규모를 추정하였다. 성능 검증을 위해 실제 집계된 통계청의 품목별 시장규모 수치와 비교한 결과 피어슨 상관계수가 0.513 수준으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 모형은 의미 기반 임베딩 모델의 정확성 향상 및 제품군 추출 방식의 개선이 필요하나, 표본조사 또는 다수의 가정을 기반으로 하는 전통적인 시장규모 추정 방법의 한계를 뛰어넘어 텍스트 마이닝 및 기계학습 기법을 최초로 적용하여 시장규모 추정 방식을 지능화하였다는 점, 시장규모 산출범위를 사용 목적에 따라 쉽고 빠르게 조절할 수 있다는 점, 이를 통해 다양한 분야에서 수요가 높은 세부적인 제품군별 시장정보 도출이 가능하여 실무적인 활용성이 높다는 점에서 의의가 있다.

• 한국조경학회지
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• 제45권3호
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• pp.54-65
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• 2017

본 연구는 경관담당 공무원을 대상으로 경관제도에 대한 인식을 조사하여 향후 경관관련 제도 개선에 기초적인 자료를 제공할 목적으로 진행되었다. 구체적으로는 다양한 경관제도에 대한 중요도 및 성취도를 분석하고, 경관계획, 경관사업, 경관협정, 경관심의 및 경관위원회, 경관조례 및 경관행정 등에 대한 경관담당 공무원의 인식을 조사하였다. 주요 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 경관법과 경관제도에 대해서는 전반적으로 관심이 높았으며, 경관법이나 경관헌장에 관한 효용성에 대해서도 긍정적인 인식을 가지고 있었다. 중요도-성취도 분석결과, 경관계획과 경관정책기본계획은 집중적으로 개선이 필요한 것으로 나타났다. 2. 경관계획은 주로 경관심의나 민원 요청에 대응하는 용도로 가장 활용이 많이 되고 있었으나, 거의 보지 않는다는 응답도 10.8% 정도로 적지 않아, 경관계획 내용을 현실화하고, 실행력을 높이기 위한 노력이 시급한 것으로 보인다. 경관계획 수립기간으로는 18개월 미만이 적정하다는 인식이 많았으나, 이에 대해서는 인식 개선이 필요한 것으로 판단한다. 3. 경관사업이나 경관협정의 개선을 위해서는 예산확보, 전문가, 추진조직 등이 우선적으로 개선해야 할 항목인 것으로 나타났다. 4. 경관심의와 경관위원회를 보완하기 위해서는 주로 경관심의 위원들의 심의에 관한 전문성을 높이는 것이 시급한 것으로 조사되었다. 5. 경관조례 및 경관행정에 관한 보완사항으로는 인원보강과 같은 행정적 지원이 필요한 것으로 나타났으며, 담당자로서 주관적 판단을 하는 것에 상황도 큰 부담인 것으로 조사되었다. 경관 교육을 위해 모인 공무원만을 대상으로 하여 연구결과에 긍정적 편향은 있을 수 있으나, 경관관련 제도에 관한 전반적인 경향을 살펴보는 데 도움이 될 것으로 판단한다. 향후 경관 제도를 보다 현실적으로 개선하는데 도움이 되길 기대한다.

• 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.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제26권6호
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• pp.845-855
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• 2013

Requirements of dietary chloride (dCl) and chloride salts were determined by using $4{\times}2$ factorial arrangement under four phase feeding program. Four levels (0.31, 0.45, 0.59 and 0.73%) and two sources ($NH_4Cl$ and $CaCl_2$) of the dCl were allocated to 1,472 chicks in eight dietary treatments in which each treatment was replicated four times with 46 birds per replicate. The four phase feeding program was comprised of four dietary phases: Prestarter (d 1 to 10), Starter (d 11 to 20), Grower (d 21 to 33) and Finisher (d 34 to 42); and diets were separately prepared for each phase. The cations, anions, pH, dissolved oxygen (DO), temperature, electrical conductivity (EC), total dissolved solids (TDS) and salinity were analyzed in drinking water and were not affected by dietary treatments. BW gain (BWG; $p{\leq}0.009$) and feed:gain (FG; $p{\leq}0.03$) were improved in $CaCl_2$ supplemented diets during d 1 to 10. The maximum response of BWG and FG was observed at 0.38% and 0.42% dCl, respectively, for d 34 to 42. However, the level of dCl for BWG during d 21 to 33 ($p{\leq}0.04$) and d 34 to 42 ($p{\leq}0.009$) was optimized at 0.60% and 0.42%, respectively. The level of dCl for optimized feed intake (FI; $p{\leq}0.006$), FG ($p{\leq}0.007$) and litter moisture (LM; $p{\leq}0.001$) was observed at 0.60%, 0.38% and 0.73%, respectively, for d 1 to 42. Water intake (DWI) was not affected by increasing dCl supplementation (p>0.05); however, the ratio between DWI and FI (DWI:FI) was found highest at 0.73% dCl during d 1 to 10 ($p{\leq}0.05$) and d 21 to 33 ($p{\leq}0.009$). Except for d 34 to 42 ($p{\leq}0.006$), the increasing level of dCl did not result in a significant difference in mortality during any phase. Blood pH and glucose, and breast and thigh weights (percentage of dressed weight) were improved while dressing percentage (DP) and gastrointestinal health were exacerbated with $NH_4Cl$ as compared to $CaCl_2$ supplemented diets ($p{\leq}0.001$). Higher plasma $Na^+$ and $HCO_3{^-}$ and lower $Cl^-$ and $Ca^{{+}{+}}$ were observed in $NH_4Cl$ supplemented diets ($p{\leq}0.001$). Increasing supplementation of dCl increased plasma $Cl^-$ ($p{\leq}0.04$; quadratically) and linearly reduced plasma $K^+$ ($p{\leq}0.001$), $Ca^{{+}{+}}$ ($p{\leq}0.003$), $HCO_3{^-}$ ($p{\leq}0.001$), and $Na^+$ ($p{\leq}0.001$; quadratically). Consequently, higher requirements of dietary chloride are suggested for feed intake; nevertheless, lower levels of dietary chloride are sufficient to support optimal BWG and FG with increasing age. The $NH_4Cl$ supplemented diets ameliorate breast and thigh meat yield along with overall energy balance (glucose).

• 지능정보연구
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• 제16권4호
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• pp.67-84
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• 2010

미래에 대한 정확한 예측은 경영자, 또는 기업이 수행하는 경영의사결정에 매우 중요한 역할을 한다. 예측만 정확하다면 경영의사결정의 질은 매우 높아질 수 있을 것이다. 하지만 점점 가속화되고 있는 경영 환경의 변화로 말미암아 미래 예측을 정확하게 하는 일은 점점 더 어려워지고 있다. 이에 기업에서는 정확한 예측을 위하여 전문가의 휴리스틱뿐만 아니라 과학적 예측모형을 함께 활용하여 예측의 성과를 높이는 노력을 해 오고 있다. 본 연구는 사례기반추론모형을 예측을 위한 기본 모형으로 설정하고, 데이터 간의 유사도 측정에 퍼지 관계의 개념을 적용함으로써 개선된 예측성과를 얻고자 하였다. 특히, 독립변수 중 기호 데이터 형식의 속성을 가지는 변수들간의 유사도를 측정하기 위해 이진논리의 개념(일치여부의 판단)과 퍼지 관계 및 합성의 개념을 이용하여 도출된 유사도 매트릭스를 사용하였다. 연구 결과, 기호 데이터 형식의 속성을 가지는 변수들 간의 유사도 측정에서 퍼지 관계 및 합성의 개념을 적용하는 방법이 이진논리의 개념을 적용하는 방법과 비교하여 더 우수한 예측정확성을 나타내었다. 그러나 유사도 측정을 위해 다양한 퍼지합성방법(Max-min 합성, Max-product 합성, Max-average 합성)을 적용하여 예측하는 경우에는 예측정확성 측면에서 퍼지 합성방법 간의 통계적인 차이는 유의하지 않았다. 본 연구는 사례기반추론 모형의 구축에서 가장 중요한 유사도 측정에 있어서 퍼지 관계 및 퍼지 합성의 개념을 적용함으로써 유사도 측정 및 적용 방법론을 제시하였다는데 의의가 있다.