목 적: Ir-192 고선량율 근접치료(HDR Brachytherapy)선원에 대한 다양한 측정절차의 효율을 서로 비교할 것이며, 측정 장비의 추가 구입 없이 대안으로 새롭게 만든 PMMA (polymethylmethacrylateplastics: $C_5H_8O_2$) plate phantom에 대한임상에서의 적합성과 유용성을 알아 보았다. 대상 및 방법: 세 가지 형태(Well type chamber, Source calibration jig, PMMA plate phantom)의 측정 시스템을 이용하여 측정값을 비교하였다. Source calibration jig와 PMMA plate phantom을 사용 했을 때에는 Farmer type chamber를 이용하여 측정하였으며, 각각 5회씩 측정하여 제조업체의 측정치와 비교하였다. 또한 새로운 선원을 교환 할 때마다 제조업체로부터 선원과 함께 제공되는 제조업체의 측정치를 본 연구의 측정치와 비교하여 방사능의 정확도를 평가 하였다. 결 과: Well type chamber, Source calibration jig, PMMA plate phantom를 사용한 Ir-192 선원의 측정결과 제조업체 측정치와의 상대오차에 대한 RMS (Root Mean Square)값은 Well type chamber에서 0.6%, Source calibration jig에서 1.57%, PMMA plate phantom에서는 2.1%를 나타내었다. 또한 평균 오차에 대한 편차는 Well type chamber에서 $-0.2{\pm}0.5%$, Source calibration jig에서 $0.97{\pm}1.23%$, PMMA plate phantom에서는 $-0.89{\pm}1.87%$를 나타내었다. 결 론: 본 연구를 통해 실험한 세 가지 형태(Well type chamber, Source calibration jig, PMMA plate phantom)의 측정 시스템의 결과에서 나타난 것처럼, Well type chamber를 이용한 측정결과가 가장 우수하게 나타났다. 또한 측정 장비를 구입하지 않고 대안으로 새롭게 만든 PMMA plate phantom의 결과 권고안 ${\pm}5%$를 초과하지 않으므로 임상에서 유용하게 사용 할 수 있을 것이라 생각되어진다.
오늘의 글로벌 네트워크 비즈니스 환경에서 비서직 종사자들에게 신속 정확한 정보수집 능력과 올바른 판단력은 그 어느 때보다 필요한 역량으로 중시되고 있다. 비서직 업무 수행에 필요한 대부분의 지식은 체험지 혹은 경험지이기 때문에 비서가 주어진 문제를 해결하기 위해서 과거의 비슷한 사례를 참고하는 방법은 매우 타당한 것이며, 경험이나 선례를 적용함으로서 실패할 요인을 줄이고 문제 해결의 질을 높이는 동시에 시간을 단축시킬 수 있다. 본 연구에서는 비서 업무 수행 시 특정 문제 해결에 필요한 정보를 사례기반 추론에 근거하여 현재 문제와 가장 유사한 과거의 사례를 추천하는 시스템(COKRS : Case-based reasoning Office Knowledge Recommender System, 이하 COKRS)을 설계하고 프로토타입을 구축함을 목적으로 한다. 본 연구 결과인 COKRS는 비서직에서 뿐만 아니라 일반 사무영역에서의 지식관리 목적으로도 확대 이용 될 수 있을 것이다.
인터넷 비즈니스의 활성화에 따라서 기업은 고객의 인물정보 및 거래정보를 활용하여 보다 맞춤화된 개인화 서비스를 제공하고 있다. 기존의 고객군별 예측기법은 유사한 고객들을 군집화하여 고객군별로 예측모델을 수립하는 것으로, 구매가 많고 충성도가 높은 핵심고객에게 요구되는 일대일 서비스를 제공하는 데는 한계가 있다. 반면 일대일 고객별 예측기법은 각 고객에게 고도로 맞춤화된 서비스를 제공하지만, 과거 구매이력이 많지 않은 고객 이나 신규 고객에게는 정확한 개인화 서비스를 제공하지 못한다. 본 연구는 고객의 구매빈도에 따라서 유사 고객들과의 군집화 수준을 동적으로 조정하는 새로운 지능형 개인화 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 과거 구매가 많은 고객들에 대해서는 일대일 예측모델을 수립하지만, 구매 빈도가 낮은 고객의 경우 다른 고객들과의 최적화된 군집화를 통해 예측모델을 수립한다. 본 기법을 Neilsen의 음료수 구매 데이터셋에 적용하여 고객의 일회 구매금액 및 구매품목을 예측한 결과, 기존 두 예측기법들에 비하여 적정한 계산비용(computational cost)으로 더욱 정확한 개안화 서비스를 제공할 수 있음을 확인하였다.
기업의 경쟁력 확보를 위해 판별 알고리즘을 활용한 의사결정 역량제고가 필요하다. 하지만 대부분 특정 문제영역에는 적합한 판별 알고리즘이 어떤 것인지에 대한 지식은 많지 않아 대부분 시행착오 형식으로 최적 알고리즘을 탐색한다. 즉, 데이터셋의 특성에 따라 어떠한 분류알고리즘을 채택하는 것이 적합한지를 판단하는 것은 전문성과 노력이 소요되는 과업이었다. 이는 메타특징(Meta-Feature)으로 불리는 데이터셋의 특성과 판별 알고리즘 성능과의 연관성에 대한 연구가 아직 충분히 이루어지지 않았기 때문이며, 더구나 다중 클래스(Multi-Class)의 특성을 반영하는 메타특징에 대한 연구 또한 거의 이루어진 바 없다. 이에 본 연구의 목적은 다중 클래스 데이터셋의 메타특징이 판별 알고리즘의 성능에 유의한 영향을 미치는지에 대한 실증 분석을 하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 다중 클래스 데이터셋의 메타특징을 데이터셋의 구조와 데이터셋의 복잡도라는 두 요인으로 분류하고, 그 안에서 총 7가지 대표 메타특징을 선택하였다. 또한, 본 연구에서는 기존 연구에서 사용하던 IR(Imbalanced Ratio) 대신 시장집중도 측정 지표인 허핀달-허쉬만 지수(Herfindahl-Hirschman Index, HHI)를 메타특징에 포함하였으며, 역ReLU 실루엣 점수(Reverse ReLU Silhouette Score)도 새롭게 제안하였다. UCI Machine Learning Repository에서 제공하는 복수의 벤치마크 데이터셋으로 다양한 변환 데이터셋을 생성한 후에 대표적인 여러 판별 알고리즘에 적용하여 성능 비교 및 가설 검증을 수행하였다. 그 결과 대부분의 메타특징과 판별 성능 사이의 유의한 관련성이 확인되었으며, 일부 예외적인 부분에 대한 고찰을 하였다. 본 연구의 실험 결과는 향후 메타특징에 따른 분류알고리즘 추천 시스템에 활용할 것이다.
This study reports on a comparison between the Korean diffusion of agricultural innovation or extension service and the cooperative extension service in the United States of America. It focuses on relevant differences between the two systems and provides recommendation for improvement of the Korean system to insure success in important areas related to the diffusion of agricultural innovations. After a comparative study on diffusion of innovations it is clear that: in order to have a productive agriculture that makes effective and efficient use of natural resources and helps achieve sustainability goals, a mechanism that delivers knowledge to agricultural communities must be established and maintained. This mechanism is clearly an agricultural extension service that is cooperatively funded by federal, state and local governments and that insures participation of constituents in the process of establishing priorities and evaluating achievements. The success of US agriculture, the most productive in the world, is to a large degree to the Cooperative Extension Service. Based on the results of this study and the differences of the United States and Korea, the following recommendations should be emphasized for more effective communication for agricultural innovation and rural development in Korea: 1) In order to insure that extension educators are high caliber professional individuals, it is important to establish a system that nationally recognizes these individuals as such, and that provides a professional development path. 2) The results of the decision of transfer of extension educators to local governments has not yielded positive outcomes, especially in terms of professional status. It is clearly demonstrable that valuable professionals are leaving the service, that local governments do not have the will and resources to implement a successful extension program. 3) Because of the critical importance of diffusing innovations to agricultural producers in order to insure and quality and steady food supply, it is of critical importance that these issues be addressed before the extension service is further deteriorated. Given the cement situation, it is clear that the extension service should become nationally supported again in cooperation with local and state governments and that extension professionals be given appropriate rank at the national level, commesurate with their peers in research and teaching. 4) The common current committee practice of lengthy reporting and short discussion needs to be changed to one that results in char, brief and substantive action oriented goals. Joint participation by researchers, extension educators and farmers should be encouraged in planning, implementation and evaluation of communication for agricultural innovations. Roles and functions of committees for institutional cooperation, and or agricultural extension committees should be enlarged. 5) Extension educators should be encouraged to adopt new communication technologies to improve their diffusion of innovations methods. Agricultural institutions and organizations should be encouraged to adopt farmer-first and or client-oriented approach in agricultural extension and diffusion of agricultural technologies. The number, complexity and rapid change of information in agricultural extension require the development of a computer based information and report system to support agricultural extension. 6) To facilitate and expand the further development of communication for agricultural innovation and rural development, agricultural communication programs in universities especially in colleges of agriculture and life sciences. 7) To strengthening the sense of national and social responsibility communication for agricultural innovation and rural development among students in agricultural colleges and universities through participation in learning activities by proactive recruitment. 8) To establish and reinforce a policy that insures participation in communication for agricultural innovation and regal development activities. 9) To improve further development of communication for agricultural innovation and rural development in Korea, more research activities should be encouraged.
이 연구는 사이버농업기술교육 참여자의 학습특성과 효과를 분석하여, 적절한 지원방안을 제언하고자 수행되었다. 이를 위하여 문헌연구와 인터넷 조사를 통하여 수행되었다. 이 연구를 통하여 밝혀진 결과는 다음과 같다. 사이버농업기술교육을 수강하는 학생들은 50대와 40대의 대졸수준의 도시출신으로 농업분야 전공자가 아닌 사람들이 다수로서, 월 200-300만원미만의 소득을 올리고 있고, 주로 남성이 농사지식, 개인적능력개발, 담당업무처리능력 개발 목적으로 주로 참여하고 있고, 사이버교육이나 농업에 대한 선행학습경험이 약간 부족한 수준이었고, 학습양식은 구체적-순차적형, 두 가지 이상 복합형이 많았다. 사이버 농업기술교육에서 전반적으로 만족도나 학업성취는 우수하고, 내용구성이나 현업적응도는 비교적 적절한 수준이며, 운영지원과 영향력, 학습과정은 보통수준이었다. 한과목이하 이수집단보다 두과목이상 이수집단이 영향력 평가가 긍정적이었고, 수료증과정과 공개과정 모두를 이수한 집단이 공개과정만 이수한 집단보다 만족도가 더 높았다. 이상의 연구결과를 통하여 농촌진흥청 사이버 농업기술과정에 대한 지원방안을 특성화 프로그램으로의 확대, 지원인력의 확대, 온라인과 오프라인 모임공간 제공, 교육생지역의 농업기술센터와의 연계를 통한 blended learning system 도입, 학습자들의 이해를 돕기 위한 용어와 사전 제시, 흥미유발과 지원을 도울 사이버 튜터 및 인터넷 전화 활용을 제안하였다.
개념간의 의미적 유사도 및 관계도(Semantic Similarity/Relatedness)를 구하는 연구는 고전적인 연구에서는 데이터 베이스 통합이나 시스템 통합, 그리고 현대의 연구에 있어서는 태그 및 키워드 추출, 연관 단어 추천 등에 걸쳐 다양한 분야에서 활용되어 온 연구이다. 그 연구는 역사가 오래되었을 뿐만 아니라, 경영정보와 컴퓨터 공학, 계산 언어학에 걸쳐 여러 분야에서도 많은 관심을 가져왔던 연구 분야라고 할 수 있다. 그러나, 지금까지의 개념간의 관계도 계산 방식은 미리 만들어진 사전이나 참조할 수 있는 다른 시맨틱 네트워크(Semantic Network)를 이용하여 계산하는 방법이 주를 이루었다. 이러한 접근 방법의 경우, 개념간의 의미적 관계가 변화에 대한 가능성을 고려하지 않는 것이 일반적이다. 하지만, 정보 기술의 발달과 빠른 사회변화는 개념간의 의미관계 등에 변화를 가져오고 있는 것이 현실이다. 사회적으로 일어나는 사건이나, 문화적 변화 등이 개념간의 의미관계를 변화시키는 것을 물론이며, 이러한 변화가 정보 통신 기술의 도움으로 빠르게 공유되고 있다. 이렇게 개념간의 의미 관계가 시간이나 맥락에 따라 빠르게 변화할 수 있는 가능성이 있음에도 불구하고, 기존의 개념간 의미적 유사도 및 관계도에 대한 연구들은 이러한 '의미관계의 변화'에 대한 새로운 문제에 대해 해답을 제시하지 못한 것이 사실이다. 따라서, 본 연구에서는 개념간의 유사도 연구에 있어 지금까지 있어왔던 '정적인 의미간 관계도 패러다임'에서 '동적인 의미간 관계도 패러다임'으로의 전환의 필요성과 그 당위성을 인지 의미론적(Cognitive Semantics)의 관점에서 역설하고자 한다. 인간이 인지하는 개념간의 의미관계가 변화할 수 있는 이론적 근거를 인지 의미론에서 찾아봄으로써, 패러다임 변화의 방향을 구체적으로 제시하였다. 또한 이러한 패러다임의 변화에 맞추어 개념간의 의미적 유사도 및 관계도에 대한 연구가 어떠한 방향으로 나아가야 할지 구체적인 연구 방향을 제시함으로써 관련 연구자들에게 새로운 연구의 가이드라인을 제시하였다.
인공지능(AI)의 확산과 함께 금융 분야에서도 상품추천, 고객 응대 자동화, 이상거래탐지, 신용 심사 등 다양한 인공지능 기반 서비스가 확대되고 있다. 하지만 데이터에 기반한 기계학습의 특성상 신뢰성과 관련된 문제 발생과 예상하지 못한 사회적 논란도 함께 발생하고 있다. 인공지능의 효용은 극대화하고 위험과 부작용은 최소화할 수 있는 신뢰할 수 있는 인공지능에 대한 필요성은 점점 더 커지고 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 소비자의 금융 생활에 직접 영향을 끼치는 인공지능 기반 개인신용평가의 공정성 확보를 위한 체크리스트 제안을 통해 인공지능 기반 금융서비스에 대한 신뢰 향상에 기여하고자 하였다. 인공지능 신뢰성의 주요 핵심 요소인 투명성, 안전성, 책무성, 공정성 중 포용 금융의 관점에서 자동화된 알고리즘의 혜택을 사회적 차별 없이 모두가 누릴 수 있도록 공정성을 연구 대상으로 선정하였다. 문헌 연구를 통해 공정성이 영향을 끼치는 서비스 운용의 전 과정을 데이터, 알고리즘, 사용자의 세 개의 영역으로 구분하고, 12가지 하위 점검 항목과 항목별 세부 권고안으로 체크리스트를 구성하였다. 구성한 체크리스트는 이해관계자(금융 분야 종사자, 인공지능 분야 종사자, 일반 사용자)별 계층적 분석과정(AHP)을 통해 점검 항목에 대한 상대적 중요도 및 우선순위를 도출하였다. 이해관계자별 중요도에 따라 세 개의 그룹으로 분류하여 분석한 결과 학습데이터와 비금융정보 활용에 대한 타당성 검증 및 신규 유입 데이터 모니터링의 필요성 등 실용적 측면에서 구체적인 점검 사항을 파악하였고, 금융 소비자인 일반 사용자의 경우 결과에 대한 해석 오류 및 편향성 확인에 대한 중요도를 높게 평가한다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과가 더 공정한 인공지능 기반 금융서비스의 구축과 운영에 기여할 수 있기를 기대한다.
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.
Web2.0의 등장과 함께 급속히 발전해온 온라인 포럼, 블로그, 트위터, 페이스북과 같은 소셜 미디어 서비스는 소비자와 소비자간의 의사소통을 넘어 이제 기업과 소비자 사이의 새로운 커뮤니케이션 매체로도 인식되고 있다. 때문에 기업뿐만 아니라 수많은 기관, 조직 등에서도 소셜미디어를 활용하여 소비자와 적극적인 의사소통을 전개하고 있으며, 나아가 소셜 미디어 콘텐츠에 담겨있는 소비자 고객들의 의견, 관심, 불만, 평판 등을 분석하고 이해하며 비즈니스에 적용하기 위해 이를 적극 분석하는 단계로 진화하고 있다. 이러한 연구의 한 분야로서 비정형 텍스트 콘텐츠와 같은 빅 데이터에서 저자의 감성이나 의견 등을 추출하는 오피니언 마이닝과 감성분석 기법이 소셜미디어 콘텐츠 분석에도 활발히 이용되고 있으며, 이미 여러 연구에서 이를 위한 방법론, 테크닉, 툴 등을 제시하고 있다. 그러나 아직 대량의 소셜미디어 데이터를 수집하여 언어처리를 거치고 의미를 해석하여 비즈니스 인사이트를 도출하는 전반의 과정을 제시한 연구가 많지 않으며, 그 결과를 의사결정자들이 쉽게 이해할 수 있는 시각화 기법으로 풀어내는 것 또한 드문 실정이다. 그러므로 본 연구에서는 소셜미디어 콘텐츠의 오피니언 마이닝을 위한 실무적인 분석방법을 제시하고 이를 통해 기업의사결정을 지원할 수 있는 시각화된 결과물을 제시하고자 하였다. 이를 위해 한국 인스턴트 식품 1위 기업의 대표 상품인 N-라면을 사례 연구의 대상으로 실제 블로그 데이터와 뉴스를 수집/분석하고 결과를 도출하였다. 또한 이런 과정에서 프리웨어 오픈 소스 R을 이용함으로써 비용부담 없이 어떤 조직에서도 적용할 수 있는 레퍼런스를 구현하였다. 그러므로 저자들은 본 연구의 분석방법과 결과물들이 식품산업뿐만 아니라 타 산업에서도 바로 적용 가능한 실용적 가이드와 참조자료가 될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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