• Spatial Information Research
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• 제20권5호
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• pp.99-109
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• 2012

최근 소셜 미디어의 발달과 스마트폰의 확산으로 SNS(Social Network Service)가 활성화가 되면서 데이터양이 폭발적으로 증가하였다. 이에 맞춰 빅데이터 개념이 새롭게 대두되었으며, 빅데이터를 활용하기 위한 많은 방안이 연구되고 있다. 여러 기업이 보유한 빅데이터의 가치창출을 극대화하기 위해 기존 데이터와의 융합이 필요하며, 물리적, 논리적 저장구조가 다른 이기종 데이터 소스를 통합하고 관리하기 위한 시스템이 필요하다. 빅데이터를 처리하기 위한 시스템인 맵리듀스는 분산처리를 활용하여 빠른게 데이터를 처리한다는 이점이 있으나 모든 키워드에 대해 시스템을 구축하여 저장 및 검색 등의 과정을 거치므로 실시간 처리에 어려움이 따른다. 또한, 이기종 데이터를 처리하는 구조가 없어 복합 이벤트를 처리하는데 추가 비용이 발생할 수 있다. 이를 해결하는 방안으로 기존에 연구된 복합 이벤트 처리 시스템을 활용하여 실시간 복합 이벤트 탐지를 위한 기법을 제안하고자 한다. 복합 이벤트 처리 시스템은 서로 다른 이기종 데이터 소스로부터 각각의 데이터들을 통합하고 이벤트들의 조합이 가능하며 스트림 데이터를 즉시 처리할 수 있어 실시간 처리에 유용하다. 그러나 SNS, 인터넷 기사 등 텍스트 기반의 비정형 데이터를 텍스트형으로 관리하고 있어 빅데이터에 대한 질의가 요청될 때마다 문자열 비교를 해야 하므로 성능저하가 발생할 여지가 있다. 따라서 복합 이벤트 처리 시스템에서 비정형 데이터를 관리하고 질의처리가 가능하도록 문자열의 논리적 스키마를 부여하고 데이터 통합 기능을 제안한다. 그리고 키워드 셋을 이용한 필터링 기능으로 문자열의 키워드를 정수형으로 변환함으로써 반복적인 비교 연산을 줄인다. 또한, 복합 이벤트 처리 시스템을 활용하면 인 메모리(In-memory)에서 실시간 스트림 데이터를 처리함으로써 디스크에 저장하고 불러들이는 시간을 줄여 성능 향상을 가져온다.

• 핵의학기술
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• 제19권1호
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• pp.30-36
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• 2015

전신 뼈검사는 골수염과 골절 및 원발성 암의 조기 발견 등골 병변에 대해 높은 민감도와 해상도를 가진 검사이며, 핵의학 검사 중 가장 많은 비중을 차지하고 있다. 그러나 최저 계수치를 제외한 평가 기준이 마련되어 있지 않다. 따라서, 본 연구에서 전신 뼈검사에서 정량적인 평가 지표를 나타낼 수 있는 방법을 분석해보고자 하였다. 본 연구는 2014년 4월부터 2014년 9월까지 본원을 내원한 특이 골병변소견이 없는 환자 30명을 대상으로 GE INFINIA 장비에서 진행하였다. 환자의 전신계수와 허리뼈를 관심영역으로 하여, 계수치를 측정하였으며, 허리뼈 각각의 신호평균 값과 표준편차를 구하여, 대조도 대 잡음비(Contrast to Noise Ratio, CNR), 신호 대 잡음비(Signal to Noise Ratio, SNR)를 산출하였고, 팬텀 실험을 통해 검사 속도 변화에 따른 각각의 수치와 조직등가물질을 이용하여 복부 두께에 따른 수치를 비교 하였다. 그리고, 판독의 2명과 5년 이상의 경력을 가진 숙련된 방사선사 5명이 각각 10점 척도로 하여, Blind test로 육안적인 분석치와 정량적인 산출치 간의 상관관계를 분석하였다. 환자의 전신 계수치와 관심영역의 계수치는 Blind test를 통한 육안적인 분석치와 유의한 상관관계를 보이지 않았다(P>0.05). 대조도 대 잡음비와 신호 대 잡음비는 육안적인 분석치와 유의한 상관관계를 보였다(P<0.05). 팬텀 실험에서는 검사 속도가 느릴수록, 조직등가물질의 두께가 얇을수록 각 수치는 향상되는 것을 보였으며, 지연검사에서 영상의 질이 향상됨을 확인하였다. 현재 전신 뼈검사에서 최저 계수치를 제외한 평가 기준이 마련되어있지 않다. 이에 본 연구에서는 대조도 대 잡음비 및 신호 대 잡음비를 이용하여 Blind test와의 유의한 상관관계를 확인 할 수 있었으며, 검사 속도가 영상의 질을 좌우하는 인자라는 것을 수치를 통해 확인하였다. 본 연구에서는 동일한 주입량, 동일한 검사 속도 등 동등한 조건에서의 평가를 진행하였지만, 환자의 생리적 기능과 수분 섭취량 등에 따라 모든 특성을 고려하는 것에 한계가 존재한다. 그러나 객관적으로 정량적 수치를 제시하여, 유의한 평가 지표를 입증하였다는 데에 학술적 의미가 있을 것으로 사료된다.

• 한국전통조경학회지
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• 제30권3호
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• pp.97-110
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• 2012

본 연구는 대둔산 일지암 다정(茶庭)의 원형적 모습을 고찰한 것이다. 이를 위해 초의(艸衣) 등의 시문에 나타난 일지암의 공간구성과 정원요소를 현재의 그것과 비교함으로써 일지암 조영의 진정성을 강화하기 위한 방안 모색을 시도하고자 하였다. '초의(艸衣)'와 '일지(一枝)'라는 상징어는 물론 시문 속의 단서와 정황을 추적할 때 초의 생존시 소요(逍遙)와 선취(仙趣)를 꾀했던 자득(自得)의 터전이었던 일지암은 매우 고졸(古拙)하고 원대한 조망과 탈속(脫俗)의 미학을 갖춘 다정(茶庭)이었던 것으로 보인다. 일지암에 배치된 다천, 다조, 물확, 다림, 채원, 연지 등의 시설을 다산초당의 그것과 비교할 때, 차문화 공간으로서의 구성요소가 상호 일치하며, 이택(麗澤)을 꾀하기 위한 상 하지의 구성원칙이 동시에 발견된다. 일지암은 초의가 선과 차를 행하던 다선일여의 공간으로 장소성 역사성 조형성 경관성을 연계함으로써 복원의 진정성을 추구해야 할 것이다. 그러나 근년에 이루어진 진입로의 확장, 법당과 설림당 등의 대규모 불사(佛事)는 일지암의 왜소화와 다정으로서의 면모를 왜곡시키는 가장 큰 위협요인이 되고 있다. 특히 일지암과 주변을 시점장으로 하는 조망경관적 탁월성은 여러 시문에서 누차 강조되고 있음을 볼 때, 일지암 주변에 도사린 시각적 교란요인의 제거 및 저감은 일지암의 원형 보존을 위한 선결요인이다. 현존 일지암이 암자(庵子)라기 보다는 초정(草亭)과 같은 느낌을 준다는 견해에 대해서는 보완이 필요하다. 그러나 자우홍련사가 조선시대 누정건축 양식이 접목된 특수한 조형공간으로 불교적이라기보다는 다소 도교적이고 신선적 공간으로 보인다는 견해는 초의는 물론 교유자의 시에서 드러나는 유불융섭(儒彿融攝)의 사상과 은일자적 선취(仙趣)를 상기할 때, 확정적 고증자료가 발굴되지 않는 한 수용할 수준이라 판단된다. 결론적으로 1979년 복원된 일지암은 원형 복원이 아닌 장소 복원의 성격으로 이루어진 것으로, 국내 차문화 공간의 사례를 조합 유추하여 재건(再建)된 것으로 보인다. 아쉽게도 현재 건물 등의 골격이 왜곡되었다고 하더라도 원형복원을 위한 고증 자료가 부족하다. 그럼에도 불구하고 상 하지 연못은 방지(方池) 형태로 수정되어야 할 것으로 보며, 식생과 관련된 측면에서는 개선이 필요하다. 특히 설림당 주변 차밭 조성을 위해 제거된 것으로 보이는 죽림과 일지암 후면의 과원(果園) 조성, 상지 위 포도시렁의 설치, 소나무와 버드나무의 원내 도입 그리고 추녀 밑 다절구의 비치 등은 검토가 요망된다. 이 중 대부분의 시문에서 강조하고 있으며, 초의가 소중히 여겨 가꾼 죽림(竹林)은 다시 원내 적극 도입하는 방안이 강구되어야 할 것이다.

• 한국전통조경학회지
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• 제35권4호
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• pp.56-74
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• 2017

본 연구의 목적은 "한정록"이 현대 라이프 스타일에 제시하는 시사점을 도출하는 것이다. 본 연구에서는 "한정록"에서 추구한 삶의 행동방식과 이를 구현하기 위한 '정신적 수행방법'과 '실천적 수행방법'으로 구분하여 고찰하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 현대의 주류 라이프스타일을 검토한 결과, 웰빙 열풍에서는 즉물적이고 이기적인 경향이 두드러졌으며 소비문화가 왜곡되는 부작용도 있었다. 로하스는 마케팅(marketing)이 주도한다는 한계가 있었다. 느리게 살기운동은 삶의 가치 등 비물질적 측면까지 고려하는 차별성이 있으나, 커뮤니티(community)가 주도한다는 한계가 있었다. 힐링 열풍에 있어서 현대인은 자신을 치유해 줄 무엇인가를 갈구한다. 이들은 모두 개인의 건강과 안녕을 외부에 의존하는 경향이 크며 상업성과 결부되기 쉽다는 취약점도 있다. 이에 비해 허균이 "한정록"을 통해 얻을 수 있는 시사점은 다음과 같이 요약할 수 있다. 첫째, "한정록"은 삶의 주체가 자신이라는 점을 강조하고 있다. 현대 라이프스타일은 즉물적이며 외부 의존적인데 반해 허균은 삶에 대한 진지한 성찰로부터 출발할 것을 강조한다. 둘째, 한가로운 삶을 사는데 있어서 정신적인 측면을 강조하였다. 아치(雅致)를 비롯해 독서와 고상한 취미 등을 통해 내적 충만감을 얻을 수 있으며 자적할 수 있다는 것이다. 셋째, 한가로운 삶을 위한 정신적 수행방법과 함께 실천적 수행방법도 규범화하여 제시하고 있다. 실천적 수행방법에 있어서도 물질과 정신의 조화를 강조하고 있다. 본 연구의 한계는 "한정록"과 현대 라이프스타일에 대해 명확한 비교 고찰에 이르지 못하고 시사점 도출을 위한 리뷰(review) 연구에 머무른 점이다. 추후 "한정록"에 담긴 조경관련 여러 개념과 사례에 대해 후속 연구가 필요할 것이다.

• 고전문학과교육
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• 제38호
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• pp.65-101
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• 2018

<창선감의록>은 종법주의가 확립되는 흐름 속에서 차세대 가부장인 적장자에 의해 발생하는 가문의 위기를 정면에 내세워 그 문제를 해결해가는 과정을 선보였다. 본고에서는 그 문제의 발생과 해소 과정을 적장자 콤플렉스 차원에서 해명하고자 했다. 화춘의 적장자 콤플렉스는 카인 콤플렉스, 특히 카인의 장남 콤플렉스와 같은 양상을 보이는바 보편성을 지니며, 한편으로 시대적 작품적으로 적장자 콤플렉스라는 특수성을 띤다. 화춘의 적장자 콤플렉스는 화춘 개인을 넘어서 심부인의 종부 콤플렉스 그리고 조월향의 총부 콤플렉스와 결합하면서 확대 심화되어 마침내 가문 차원의 콤플렉스로 자리를 잡는 일련의 과정을 밟는다. 이에 <창선감의록>은 우리 문학사에서 적장자 콤플렉스를 노련하게 다룬 최초의 작품이라 할 수 있다. 그렇게 확대 심화된 적장자 콤플렉스는 차남 화진에게 전가되어 그가 짊어지고 해소해야 할 것이 되는데, 화진은 지극한 효제로 가문 차원에서 자리를 잡은 적장자 콤플렉스를 해소하기에 이른다. 화진의 효제는 심부인 화춘 모자에 대한 효제를 넘어서서 가문에 대한 효제로 수렴된다. 그 가문에 대한 효제라는 것이 일정 부분 종법질서에 흠결이 없는 가문에 대한 효제의 성향을 띠는바, 종법주의 실현의 요체로 작동한다. 그와 관련하여 효제는 그 자체를 위하는 무조건성과 그 자체에 복이 내재되어 있는 필연적 보상성을 띰으로써 종법주의 이념에 당위성과 필연성을 부여한다. 그리하여 화진의 효제는 공론화 과정을 거쳐 '화욱(가부장)-화춘(적장자)-화천린(입후자)'의 종법주의를 실현하는 요체로 구현된다. 그런데 종법주의가 어떤 상황을 막론하고 절대적인 것으로 구현되는 것은 아니고, 왕가의 경우에는 종법에서 벗어나는 것을 인정함으로써 다소 유연하게 구현되는 양상을 띤다. 이렇듯 적장자 콤플렉스의 해소를 통해서 종법주의가 실현되는 것으로 마무리된다. 그런데 작품 곳곳에 근원적인 죄의식과 심리적 고통이 매우 강하게 배어난다. 그런 죄의식의 고통은 적장자 콤플렉스 내지는 적장자 문제와 맞닿아 있다. 이는 종법주의가 반드시 실현해야 할 이념으로 제시될수록 그에 상응하여 언제든지 적장자 콤플렉스가 분출될 수 있음을 방증한다. 적장자 콤플렉스가 표리관계를 이루기 때문이다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.157-173
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• 2021

소비자의 욕구와 관심에 맞추어 개인화된 제품을 추천하는 추천 시스템은 비즈니스에 필수적인 기술로서의 그 중요성이 증가하고 있다. 추천 시스템의 대표적인 모형 중 협업 필터링은 우수한 성능으로 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그러나 협업필터링은 사용자-아이템의 선호도 정보가 충분하지 않을 경우 성능이 저하되는 희소성의 문제가 있다. 또한 실제 평점 데이터의 경우 대부분 높은 점수에 데이터가 편향되어 있어 심한 불균형을 갖는다. 불균형 데이터에 협업 필터링을 적용할 경우 편향된 클래스에 과도하게 학습되어 추천 성능이 저하된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 많은 선행연구들이 진행되어 왔지만 추가적인 외부 데이터 또는 기존의 전통적인 오버샘플링 기법에 의존한 추천을 시도하였기에 유용성이 떨어지고 추천 성능 측면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 CGAN을 기반으로 협업 필터링 구현 시 발생하는 희소성 문제를 해결함과 동시에 실제 데이터에서 발생하는 데이터 불균형을 완화하여 추천의 성능을 높이는 것을 목표로 한다. CGAN을 이용하여 비어있는 사용자-아이템 매트릭스에 실제와 흡사한 가상의 데이터를 생성하여, 희소성을 가지고 있는 기존의 매트릭스로만 학습한 것과 비교했을 때 높은 정확도가 예상된다. 이 과정에서 Condition vector y를 이용하여 소수 클래스에 대한 분포를 파악하고 그 특징을 반영하여 데이터를 생성하였다. 이후 협업 필터링을 적용하고, 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 추천 시스템의 성능을 최대화하는데 기여하였다. 비교 대상으로는 전통적인 오버샘플링 기법인 SMOTE, BorderlineSMOTE, SVM-SMOTE, ADASYN와 GAN을 사용하였다. 결과적으로 데이터 희소성을 가지고 있는 기존의 실제 데이터뿐만 아니라 기존 오버샘플링 기법들보다 제안 모형의 추천 성능이 우수함을 확인하였으며, RMSE, MAE 평가 척도에서 가장 높은 예측 정확도를 나타낸다는 사실을 증명하였다.

• 한국철학논집
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• 제35호
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• pp.223-248
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• 2012

본고는 석탄 이신의의 "대학차록(大學箚錄)"을 통해, "대학"을 바라보는 그의 독창적 안목을 고찰하는 작업이다. 이신의(李?儀, 1551-1627)는 조선 중기의 학자이자 정치가로, 본관은 전의(全義)이고 자는 경칙(景則)이며 호는 석탄(石灘), 시호는 문정(文貞)이다. 그의 "대학차록"은 "대학장구"를 읽고 체득한 내용을 수시로 적은 기록으로 석탄이 정치지도자로서 기초를 다지는 학문의 초기 과정에서 저술되었다. 석탄은 "대학장구"의 체제인 장(章)과 구(句)의 의미를 명확하게 구분하여 분석적 학문방법론의 새 지평을 열었다. "대학장구""서"에서는 대학의 핵심이 경(敬)에 있음을 강조하였고, "대학"이 심(心)과 성(性)을 함께 다루고 있다는 사실도 밝혔다. "대학(장구)대전"의 경문(經文) 독해에서는 삼강령(三綱領)의 핵심을 명(明)과 신(新)과 지(止)에 달려 있다고 보고, 대학의 '도(道)', '명(明)'과 '덕(德)'의 맥락을 구체적으로 해석하였다. 또한 명명덕(明明德)과 신민(新民)을 비롯한 "대학"의 여러 개념과 의미를 지(知)와 행(行), 체(體)와 용(用)의 관계로 읽어내며, 성리학을 한층 발전시켰다. "대학장구" 전문(傳文) 독해의 경우, 전 10장 전체에 걸쳐 50여구 하나하나를 분석적으로 검토하였다. 주자의 격물(格物) 이론이 담겨 있는 전5장의 경우, 세 부분으로 나누어 해독하면서, 이치의 궁구와 개별 사물에 대한 격물치지(格物致知), 모든 사물에 대한 물격지지(物格知至)로 나누어 '이치-공부-효험'의 순서로 정돈하였다. 마지막으로 정치사상의 핵심을 보여준 전10장에서는 혈구(?矩)의 길을 집중적으로 강조하며, 그것이 목민관의 제일 덕목임을 일러주고 있다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제55권1호
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• pp.199-222
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• 2022

일제강점기였던 1921년 9월말, 경주 노서리(盧西里)에서 우연히 발견된 고분인 금관총(金冠塚)이 발굴된 지 100년이 되었다. 한반도뿐만 아니라 아시아 더 나아가서는 세계적인 발견으로 알려져 있는 금관총의 발굴보고서는 발굴 3년 후인 1924년과 1928년에 조선총독부가 일본어와 영어로 출판한 경주 금관총과 그 유보(慶州金冠塚と其遺寶: A ROYAL TOMB "KINKANTSUKA" or THE GOLD CROWN TOMB at KEISHU, AND ITS TREASURES)라는 책과 도판(圖版)으로 발행된 것이 있으며 이 책들을 2011년에 경주 문화재연구소에서 우리말로 번역하여 소개한 것이 있다. 발굴보고서는 조선총독부 고적조사위원이었던 하마다 코사쿠(濱田耕作)(후일 교토제국대학 총장)와 조선총독부 고적 조사 사무촉탁 우메하라 스에지(梅原末治)가 작성한 것이다. 본고에서는 이 보고서보다 훨씬 빠른 시기인 고분 발굴에서부터 약 반년 후인 1922년 7월에 서문이 작성된 조선의 고등보통학교(高等普通學校)의 5학년에서 교재로 사용된 '고본 고등 조선어 및 한문 독본 제5권(稿本 高等朝鮮語及漢文讀本 卷五)' 교과서를 발견하여 소개한다. 이 교과서에서 하마다 코사쿠(濱田耕作)는 '경주의 새로운 발굴품(慶州의 新發掘品)'이라는 제목과 우리말로는 조금 어색한 표현이지만 '매우 큰 발견'이라는 뜻으로 '절대의 발견(絶大의 發見)'이라는 부제목을 달아 하나의 단원으로 일본어가 아닌 우리말로 금관총 발굴의 성과와 학술적, 고고학적 발견, 문화사적인 측면에서 그 의미를 강조하고 있다. 발굴 직후에 작성된 원고이기 때문에 발굴 당시의 고고학 연구자로서 흥분된 느낌과 향후의 연구에 대한 기대를 그대로 읽을 수 있다. 본고에서는 금관총 발굴 후 조선총독부 조사책임자의 흥분된 현장의 목소리를 집필한 지 100년이 되는 2022년에 소개하고자 한다. 아울러 고분 발견부터 보고서의 작성에 이르기까지의 과정을 하나의 연표로 정리하여 일련의 흐름을 이해하기 쉽게 하였다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.237-262
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• 2022

본 연구는 개인투자자들의 투자의사결정에 도움을 주고자, 증권신고서의 TF-IDF 텍스트 분석과 기계학습을 이용해 공모주의 상장 5거래일 이후 주식 가격 등락을 예측하는 모델을 제시한다. 연구 표본은 2009년 6월부터 2020년 12월 사이에 신규 상장된 691개의 국내 IPO 종목이다. 기업, 공모, 시장과 관련된 다양한 재무적 및 비재무적 IPO 관련 변수와 증권신고서의 어조를 분석하여 예측했고, 증권신고서의 어조 분석을 위해서 TF-IDF (Term Frequency - Inverse Document Frequency)에 기반한 텍스트 분석을 이용해 신고서의 투자위험요소란의 텍스트를 긍정적 어조, 중립적 어조, 부정적 어조로 분류하였다. 가격 등락 예측에는 로지스틱 회귀분석(Logistic Regression), 랜덤 포레스트(Random Forest), 서포트벡터머신(Support Vector Machine), 인공신경망(Artificial Neural Network) 기법을 사용하였고, 예측 결과 IPO 관련 변수와 증권신고서 어조 변수를 함께 사용한 모델이 IPO 관련 변수만을 사용한 모델보다 높은 예측 정확도를 보였다. 랜덤 포레스트 모형은 1.45%p 높아진 예측 정확도를 보였으며, 인공신공망 모형과 서포트벡터머신 모형은 각각 4.34%p, 5.07%p 향상을 보였다. 추가적으로 모형간 차이를 맥니마 검정을 통해 통계적으로 검증한 결과, 어조 변수의 유무에 따른 예측 모형의 성과 차이가 유의확률 1% 수준에서 유의했다. 이를 통해, 증권신고서에 표현된 어조가 공모주의 가격 등락 예측에 영향을 미치는 요인이라는 것을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권9호
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• pp.317-322
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• 2022

정보기술의 급격한 발달은 의료 환경에서도 많은 변화를 가져오고 있다. 특히 빅데이터와 인공지능(AI)을 활용한 의료영상 정보 시스템의 빠른 변화를 견인하고 있다. 전자의무기록(EMR)과 의료영상저장전송시스템(PACS)으로 구성된 처방전달시스템(OCS)은 의료 환경을 아날로그에서 디지털로 빠르게 바꾸어 놓았다. PACS는 여러 솔루션과 결합하여 호환, 보안, 효율성, 자동화 등 새로운 발전 방향을 보여주고 있다. 그 중, 영상의 질적 개선을 할 수 있는 빅데이터를 활용한 인공지능(AI)과의 결합이 활발히 진행되고 있다. 특히 딥러닝 기술을 활용하여 의료 영상 판독을 보조할 수 있는 시스템인 AI PACS가 대학과 산업체의 협력으로 개발되어 병원에서 활용되고 있다. 이처럼 의료 환경에서 의료영상 정보 시스템의 빠른 변화에 맞추어 의료시장의 구조적인 변화와 이에 대처할 수 있는 의료정책의 변화도 필요하다. 한편, 의료영상정보는 디지털 의료영상 전송 장치에서 생성되는 DICOM 방식을 기본으로 하고, 생성하는 방법의 차이에 따라 Volume 영상, 단면 영상인 2차원적 영상으로 구분된다. 또한, 최근 많은 의료기관에서는 스마트 병원 서비스를 내세우며 차세대 통합 의료정보시스템의 도입을 서두르고 있다. 차세대 통합 의료정보시스템은 EMR을 바탕으로 전자동의서, AI와 빅데이터를 활용한 정밀의료, 외부기관 등을 통합한 솔루션으로 구축하며, 이를 바탕으로 환자 정보 DB 구축과 데이터의 표준화를 통한 의료 빅데이터 기반의 의학 연구를 목적으로 한다. 우리나라의 의료영상 정보 시스템은 앞선 IT 기술력과 정부의 정책에 힘입어 세계적인 수준에 있으며, 특히 PACS 관련 프로그램은 의료 영상정보 기술에서 세계로 수출을 하고 있는 한 분야이다. 본 연구에서는 빅데이터를 활용한 의료영상 정보 시스템의 분석과 함께 의료영상 정보 시스템이 국내에 도입되게 된 역사적 배경을 바탕으로 현재의 흐름을 파악하고 나아가 미래의 발전 방향을 예측하였다. 향후, 20여 년 동안 축적된 DICOM 빅데이터를 기반으로 AI, 딥러닝 알고리즘을 활용하여 영상 판독률을 높일 수 있는 연구를 진행하고자 한다.