• 핵의학기술
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• 제16권2호
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• pp.62-67
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• 2012

유방암 환자의 감시림프절 생검을 위하여 현재 방사성동위원소와 blue dye를 이용한 감시림프절 매핑(Mapping)이 선행되고 있다. 현재 모든 환자에 대하여 일괄적인 검사방법이 적용되므로 환자의 유방의 크기나 비만도와 같은 특성이 고려되지 않아 림프절의 흐름이 느린 환자의 경우, 림프절을 충분히 형성하지 못한 채 검사가 종료되는 경우가 종종 발생한다. 본 연구에서는 환자의 신체적 특성인 체질량지수와 유방의 크기에 따른 림프액의 속도차이를 관찰하였다. 이를 통해 방사성동위원소를 이용한 유방의 감시림프절 신티그래피 에서 환자의 특성을 고려한 최적의 검사시간을 도출하는데 목적을 두었다. 본 연구는 2011년 10월부터 2011년 12월까지 수술직전 유방의 감시림프절 신티그래피를 시행한 100명(여성 100명, 평균연령 $50.34{\pm}10.26$)를 대상으로 하였다. 장비는 감마카메라 Forte (Philips Medical Systems, Nederland B.V.)를 사용하였으며, 방사성의약품은 $^{99m}Tc$-Phytate 18.5 MBq, 0.5 ml를 피내주사하였다. 먼저 80명의 환자를 대상으로 기존의 5분 검사방법대신 충분히 림프절을 형성할 때까지 시간의 제한 없이 영상을 획득하였다. 이를 통해 환자의 유방크기와 체질량지수 별 그룹을 나누어 평균 검사시간을 구하였다. 이 결과를 바탕으로 검사시간을 변화시킨 변형 유방 림프신티그래피를 20명의 환자에게 시행하여 유용성을 확인하였다. 80명의 대상 중 유방의 크기에 따른 평균 검사시간은 A그룹 2.48분, B그룹 7.69분, C그룹 10.43분이었다. 80명의 대상 중 체질량지수에 따른 평균 검사시간은 저 체중 1.35분, 표준 2.56분, 과 체중 5.62분, 비만 15분이었다. 앞서 얻어진 정보를 바탕으로 각 그룹별 적절한 검사시간을 적용하여 검사를 시행하였다. 결과는 20명 중 성공평가를 받은 경우는 17회 실패평가를 받은 경우는 3회로 총 85% 성공률을 나타내었다. 유방의 크기와 체질량지수에 따른 총 검사 시간은 체질량지수가 높을수록, 유방의 크기가 클수록 증가하였으며, 얻어진 정보를 바탕으로 기존 검사방법에서 검사시간만을 변화시킨 변형 유방 림프신티그래피를 적용하였을 때 대부분의 경우 검사시간 내 림프절을 형성할 수 있었다. 이를 통해 모든 환자에게 일괄적으로 적용하던 검사방법보다 개인의 신체적 특성을 고려한 적절한 검사시간을 각각 다르게 적용하였을 때 검사에서 높은 성공률을 보임을 알 수 있었다.

• 한국농공학회지
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• 제11권1호
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• pp.1549-1560
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• 1969

본시험(本試驗)은 단수시기(斷水時期)와 단수일수(斷水日數)를 달리하였을 때 수도생육(水稻生育) 및 수량(收量)에 미치는 영향(影響)을 구명(究明)하기 위(爲)하여 농림부(農林部)의 연구조성비(硏究助成費)로서 실시(實施)한것인데 그 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. (1) 기상상황(氣象狀況)은 본년(本年)은 영양생장기(榮養生長期)에 고온적우(高溫適雨)이고 생식생장기(生殖生長期)는 다우과조(多雨寡照)로 특히 감수분열기(減水分裂期)와 성숙기(成熟期)에 다우과조(多雨寡照)였으나 수도작작황(水稻作作況)에는 평년(平年)과 대차(大差)가 없었다. (2) 관개수질(灌漑水質)은 중성(中性)으로 양호(良好)하였다. (3) 본시험포(本試驗圃)의 토질(土質)은 비옥도(肥沃度)가 양호(良好)한 편(便)이고 일반답(一般畓) 토양(土壤)과 비슷한 성질(性質)의 것이었다. (4) 분얼기(分蘖期)의 생육상황(生育狀況)은 일반적(一般的)으로 단수시기(斷水時期)가 빠르고 단수일수(斷水日數)가 긴 것이 불량(不良)하였다. (5) 출수상황(出穗狀況)에서 간단관수일수(間斷灌水日數)가 길수록 출수시(出穗始) 출수기(出穗期)가 1일정도(日程度) 늦어지는 경향이었다. (6) 성숙기(成熟期)의 생육(生育) 및 수량상황(收量狀況)에서 단수시기별(斷水時期別)을 보면 간장(稈長)은 단수시기(斷水時期)를 빨리한 것이 짧은 경향이고 수장(穗長)에는 별차이(別差異)가 없었다. 수수(穗數) 입수(粒數) 정조중(正租重)은 단수시기(斷水時期)가 빠를수록 그 영향이 커서 감소(減少)되는 경향이나 얼중(蘖重)은 일정(一定)한 경향이 없었다. 간단관수일수(間斷灌水日數)를 보면 모든 생육(生育) 및 수량상황(收量狀況)에서 간단관수일수(間斷灌水日數)가 길수록 현저히 감소(減少)되는 경향이었다. 그리고 정조중(正租重)에 대한 통계분석(統計分析) 한 것을 보면 단수시기(斷水時期) 간단관수일수(間斷灌水日數) 및 이들의 교호작용(交互作用) 1%이상(以上)의 고도(高度)의 유의성(有意性)이 있었다.

• 한국포장학회지
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• 제28권2호
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• pp.115-125
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• 2022

파프리카의 다양한 온도 조건(5℃, 10℃, 20℃)에서 포장을 통한 선도 유지 효과를 검토하고자 하였다. 파프리카는 10℃정도에서 저장·유통이 적정한 것으로 알려져 있으나, 국내에서 유통은 상온에서 특별한 온도 관리 없이 이루어지고 있어 선도 유지를 위한 온도관리가 요구되고 있다. 파프라카 적색과인 '나가노알제트(Nagano RZ)' 등을 이용하여 온도에 따라 나이론 필름 포장 여부에 따른 생체중량 감소, 외관 변화 등의 품질 특성을 조사하였다. 포장을 통해서 각 온도 별로 외관에서는 포장을 한 것이 무포장보다 변화폭이 적어, 상품성 보존에 다소 효과적인 것으로 나타났으며, 온도에 따라서는 5℃와 10℃에서는 포장을 통해 선도 유지에 효과적으로 보였다. 20℃에서 필름 포장 여부에 관계없이 저장 중에 상품성이 빠르게 낮아지는 경향을 보였다. 생체중량 감소 정도는 필름 포장 여부에 따라 차이가 커서 무포장이 포장한 것보다 감소 정도가 컸으며, 온도에 따라서는 20℃가 변화폭이 컸으며, 5와 10℃순으로 나타났다. 가용성고형물과 색소, 경도 등은 저장 온도와 필름 포장 여부에 따라 복합적으로 영향을 받아 차이를 보이는 것으로 나타났다. 파프리카는 20℃보다 저장 온도가 낮은 5℃도나 10℃가 선도 유지에 효과적이었으며, 포장을 통해 무포장 보다 외관적 선도에 더욱더 품질을 유지할 수 있는 것으로 나타났다. 본 실험에서는 국내 유통환경에서 파프리카를 보다 상품성을 유지할 수 있는 선도를 보존하기 위해 포장이 필요하며, 효과적인 포장 방법에 대해서는 지속적인 탐색이 필요할 것으로 보인다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.1-17
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• 2017

딥러닝 프레임워크의 대표적인 기능으로는 '자동미분'과 'GPU의 활용' 등을 들 수 있다. 본 논문은 파이썬의 라이브러리 형태로 사용 가능한 프레임워크 중에서 구글의 텐서플로와 마이크로소프트의 CNTK, 그리고 텐서플로의 원조라고 할 수 있는 티아노를 비교하였다. 본문에서는 자동미분의 개념과 GPU의 활용형태를 간단히 설명하고, 그 다음에 logistic regression을 실행하는 예를 통하여 각 프레임워크의 문법을 알아본 뒤에, 마지막으로 대표적인 딥러닝 응용인 CNN의 예제를 실행시켜보고 코딩의 편의성과 실행속도 등을 확인해 보았다. 그 결과, 편의성의 관점에서 보면 티아노가 가장 코딩 하기가 어렵고, CNTK와 텐서플로는 많은 부분이 비슷하게 추상화 되어 있어서 코딩이 비슷하지만 가중치와 편향을 직접 정의하느냐의 여부에서 차이를 보였다. 그리고 각 프레임워크의 실행속도에 대한 평가는 '큰 차이는 없다'는 것이다. 텐서플로는 티아노에 비하여 속도가 느리다는 평가가 있어왔는데, 본 연구의 실험에 의하면, 비록 CNN 모형에 국한되었지만, 텐서플로가 아주 조금이지만 빠른 것으로 나타났다. CNTK의 경우에도, 비록 실험환경이 달랐지만, 실험환경의 차이에 의한 속도의 차이의 편차범위 이내에 있는 것으로 판단이 되었다. 본 연구에서는 세 종류의 딥러닝 프레임워크만을 살펴보았는데, 위키피디아에 따르면 딥러닝 프레임워크의 종류는 12가지가 있으며, 각 프레임워크의 특징을 15가지 속성으로 구분하여 차이를 특정하고 있다. 그 많은 속성 중에서 사용자의 입장에서 볼 때 중요한 속성은 어떤 언어(파이썬, C++, Java, 등)로 사용가능한지, 어떤 딥러닝 모형에 대한 라이브러리가 잘 구현되어 있는지 등일 것이다. 그리고 사용자가 대규모의 딥러닝 모형을 구축한다면, 다중 GPU 혹은 다중 서버를 지원하는지의 여부도 중요할 것이다. 또한 딥러닝 모형을 처음 학습하는 경우에는 사용설명서가 많은지 예제 프로그램이 많은지 여부도 중요한 기준이 될 것이다.

• 지능정보연구
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• 제21권4호
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• pp.93-110
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• 2015

기존의 협업필터링 추천시스템 연구는 상품에 대한 고객의 평점(rating)이나 구매 여부 데이터로부터 하나의 프로파일을 생성하고 이를 기반으로 추천 성능을 향상시킬 수 있는 새로운 알고리즘을 개발하는 위주로 진행되어 왔다. 그러나 빅데이터 환경이 도래하면서 기업이 수집할 수 있는 고객 데이터가 풍부해지고 다양해짐에 따라, 보다 정확하게 고객의 선호도나 행태를 파악하는 것이 가능하게 되었고 이러한 데이터, 즉 퍼스널 빅데이터(personal big data)를 추천시스템에 활용하는 연구의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 마케팅의 시장세분화 이론에 근거하여 퍼스널 빅데이터로부터 고객의 선호도나 행태를 다양한 관점에서 표현할 수 있는 5종의 다중 프로파일(multimodal profile)을 개발하고, 이를 활용하여 협업필터링 추천시스템의 성능을 개선하고자 한다. 제안하는 5종의 다중 프로파일은 프로파일 통합 유사도, 개별 프로파일 유사도 평균, 개별 프로파일 유사도 가중 평균이라는 세 가지 앙상블 기법을 통해 협업필터링의 이웃(neighborhood) 탐색과정에 적용된다. 실제 퍼스널 빅데이터에 본 연구에서 제안하는 방법론을 적용한 결과, 단일 프로파일을 사용하는 협업필터링 알고리즘보다 추천 성능이 상당히 개선되었으며 앙상블 방법 중에서는 개별 프로파일 유사도 가중 평균 기법이 가장 높은 추천 성능을 보여주었다. 본 연구는 빅데이터 환경에서 추천시스템을 개발하고자 할 때, 어떠한 성격의 데이터로부터 고객의 특성을 규명하는 프로파일을 만들고 이를 어떻게 결합하여 사용하는 것이 효과적인 지 처음으로 제안하였다는 점에서 그 의의가 있다.

• 한국가금학회지
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• 제8권2호
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• pp.55-68
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• 1981

칼슘과 인은 동물의 골격형성 및 반 평형유지에 필수적일 뿐 아니라 란각의 중요간 구성물질이다. 그러나 가금의 주요 원료사료인 식물성사료는 대부분 칼슘과 인의 함량이 낮으며 그 이용성도 낮아 별도로 추가공급이 필요하다. 따라서 칼슘과 인의 기능을 밝히고 요구량을 찾아내며, 그 공급원 및 이용성을 조사하는 것은 매우 중요하다. 이제까지 칼슘과 인의 영향적 특성 및 공급에 관해 고찰하였는 바 결과를 요약하면 다용과 같다. 1. 칼슘과 인은 정상적인 기능을 수행하기 위해 비타민D 및 Na 등과 긴밀한 상호작용을 가지고 있다. 2. 대부분의 식물성 사료내에 들어 있는 인은 피 틴태로서 단위 동물에는 이용성이 낮으며 가축의 년령이 증가하거나 비타민D$^3$의 급여가 증가하면 피틴태 인외 이용율도 다소 증가한다. 일반적으로 동물성사료 및 무기가물사료내 존재하는 칼슘과 인은 이용성이 상당히 높다. 3. 가금의 칼슘과 인의 요구량은 부로일러 및 산란용 초생추의 경우 칼슘 1.0% 인 0.7% 내외이며. 산란계의 경우 칼슘 3.5% 인 0.4% 수준으로 요약되었는데 이는 최근 NRC(1977)의 요구량 수준과 비슷하다. 4. 칼슘과 인의 공급은 사료섭취량이 적은 경우 공급수준을 증가시켜 주는 것이 바람직하며 산란계의 경우 산란율이 높거나 년령이 오래된 닭의 경우 칼슘의 급여량을 증가시켜 3.75%까지 급여하는 것이 좋다. 실제 사육시에는 칼슘과 인의 이용율을 고려하여 요구량 수준보다 20%정도 증가시켜 주는 것이 바람직하다. 5. 칼슘과 인 공급제의 이용성은 제1, 제2, 제3 인산칼슘. 탄산칼슘, 골분, 석회석, 패분등이 가장 우수하였으며 연인광석, 탈불인광석, 석고등은 다소 떨어졌다. 산란계의 경우 칼슘공중제로서 방해 석은 석회석이나 패분과 비교해 볼때 거의 같은 효과를 가지는 것으로 나타났다. 따라서 방해석은 새로운 칼슘공급제로서 효과적으로 사용될 수 있을 것이다. 6. 칼슘공급제의 입자도가 산란능력에 미치는 영향은 아직 확정지을만한 결과를 얻지 못하고 있으나 일반적으로 패분은 입자도가 굵을때 석회석은 입자도가 미세할 때 산란능력이 우수하였다. 7. 산란계에 있어서 패분과 석희석을 단용 하는 것보다 혼용하면 그 이용성이 증가하였다. 8. 사료내 Na의 농도가 높으면 인의 급여량도 높여 주는 것이 산란능력 향상에 도움이 되었으며 Na수준이 낮은경우는 인의 급여수준도 낮추는 것이 바람직한 것으로 나타났다.

• 보건행정학회지
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• 제12권2호
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• pp.23-42
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• 2002

본 연구는 최근 20년간의 치료순응도 관련 국내연구를 수집하여 연구 동향을 파악하고, 계량적 메타분석을 통하여 순응도 향상을 위한 개입 효과를 산출하여 제시하고자 하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 1980년대 이후 20여년간 치료순응도와 관련된 연구는 133편에 달하였다. 이중 순응도 향상을 위한 실험연구가 11.3%, 단면연구 및 전향적 관찰연구가 88.7%에 해당하였으며, 후자의 경우 주로 순응도 향상 관련 요인에 관한 연구들이었다. 둘째, 연구대상의 상병 종류는 고혈압이 전체 연구의 24.1%로 가장 많았고, 다음으로 기타 만성질환, 당뇨병 및 결핵의 순으로 주로 이환기간이 길고 완치가 어려워서 치료순응도에 많은 노력을 기울일 필요가 있는 질환들이었다. 셋째, 133편 논문의 질적 메타분석과정을 거쳐 선별기준에 부합되는 논문은 10편으로 순응도 측정은 고혈압의 경우 혈압 조절과 같은 건강효과를, 당뇨병의 경우 뇨당, 혈당 저하와 같은 직접적인 지표 측정의 방법을 측정하였고, 이외에도 약속 이행과 환자의 주관적 보고, 약물 복용이행과 같은 객관적 지표를 측정하였다. 한편 개입방법으로는 행동변화를 적용한 1편의 연구 이외에 교육적, 행동적 및 정서적 개입의 방법을 모두 병행하여 적용하고 있었다. 넷째, 이들 중 6편의 논문에 대하여 순응도 향상에 대한 개입의 통합효과크기를 산출한 결과, 개입을 하지 않은 군에 비하여 개입이 이루어진 경우에 치료순응도 향상 효과는 4.1192여서 커지는 것으로 나타났다. 이를 다시 순응도 측정방법으로 구분하여 분석한 결과, 치료 순응도를 건강결과(혈압)로 측정한 경우 개입으로 인한 유효크기는 0.4679였고, 직접 측정지표(혈당/뇨당)에 의한 경우 개입 후 유효크기는 0.7753으로 나타나 순응도가 향상되었음을 알 수 있다. 이상의 결과에서 다양한 개입활동들이 환자의 치료순응도를 향상시키는 데 기여할 수 있음을 제시할 수 있다. 그러나 계량적 메타분석 기준에 부합되는 연구의 논문 수가 제한적이라는 한계점이 있으며, 연구에 사용되는 개입방법의 시도가 더욱 다양화될 필요성이 제시되고 있어 향후 이와 관련된 많은 연구들이 활성화되기를 기대한다.

• Applied Biological Chemistry
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• 제50권2호
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• pp.95-100
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• 2007

식물성장 촉진호르몬인 auxin, 식물병원성 진균을 방제하는 siderophore 그리고 cellulase를 동시에 생산하는 PGPR균이자 생물방제균인 Bacillus licheniformis K11의 cellulase의 유전자를 PCR을 이용해 pUC18에 재조합 후 E. coli DH5${\alpha}$에 cloning하였으며, 이 형질전환 된 균주를 E. coli DH5${\alpha}$(pCW 77)라 하였다. 형질전환 균주 E. coli DH5${\alpha}$(pCW 77)는 B. licheniformis K11의 1.6kb 유전자를 포함하며, 이 cellulase는 1,479 bp, 499개의 amino acid가 암호화된 것으로 추정된다. 형질전환균주가 생산하는 cellulase(CelW)는 lac 프로모터를 이용해 발현되었으며, CMC-SDS-PAGE의 방법으로 약 55 kDa의 분자량을 확인하였다. B. licheniformis K11의 cellulase는 4종의 대표적인 Bacillus spp. 들이 생산하는 cellulase의 아미노산 배열이 97% 이상 일치하였다. CelW는 carboxymethyl-cellulose(CMC) 뿐만 아니라 불용성 섬유소인 Avicel, Filter paper(Whatman$^{\circledR}$ No. 1)는 물론이고 고추역병균 P. capsici의 건조 cell wall도 분해하였다. CMC를 기질로 60$^{\circ}C$에서 효소활성이 가장 높았으며, 최적 pH는 pH 6.0이었다. 그리고 CoCl$_2$ 또는 MnSO$_4$ 첨가시 활성이 2배 이상 증가하였지만, FeCl$_3$ 또는 HgCl$_2$ 첨가 시는 활성이 20% 이하로 떨어졌고, SDS와 sodium azide 등 여러 화학 저해제들을 첨가하여도 87% 이상의 활성을 유지하였다. 이 결과들은 B. licheniformis K11이 식물뿌리에 근권 microflora형성의 중요한 요인으로 작용할 수 있고, 생물방제력을 발휘하는 식물병원성 진균의 세포벽 분해 cellulase 기능 연구를 가능케 하여 식물병의 생물학적 방제 연구에 기초가 될 것이라 생각된다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제30권4호
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• pp.381-396
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• 2003

서브시퀀스 매칭은 주어진 질의 시퀀스와 변화의 추세가 유사한 서브시퀀스들을 시계열 데이타베이스로부터 검색하는 연산이다. 본 논문에서는 서브시퀀스 매칭 처리의 성능 병목을 파악하고, 이를 해결함으로써 전체 서브시퀀스 매칭의 성능을 크게 개선하는 방안에 관하여 논의한다. 먼저, 사전 실험을 통하여 전체 서브시퀀스 매칭의 처리 시간 중 인덱스 검색 단계와 후처리 단계에서 디스크 액세스 시간 및 CPU 처리 시간이 차지하는 비중을 분석한다. 이를 바탕으로 후처리 단계가 서브시퀀스 매칭의 성능 병목이며, 후처리 단계의 최적화가 기존의 서브시퀀스 매칭 기법들이 간과한 매우 중요한 이슈임을 지적한다. 이러한 서브시퀀스 매칭의 성능 병목을 해결하기 위하여 후처리 단계를 최적으로 처리할 수 있는 간단하면서도 매우 효과적인 기법을 제안한다. 제안된 기법은 후처리 단계에서 후보 서브시퀀스들이 질의 시퀀스와 실제로 유사한가를 판단하는 순서를 조정함으로써 기존의 후처리 단계의 처리에서 발생하는 많은 디스크 액세스의 중복과 CPU 처리의 중복을 완전히 제거한 수 있다 제안된 기법이 착오 기각을 발생시키지 않음과 후처리 단계를 처리하기 위한 최적의 기법임을 이론적으로 증명한다. 또한, 실제 데이타와 생성 데이타를 이용한 다양한 실험들을 통하여 제안된 기법의 성능 개선 효과를 정량적으로 검증한다. 실험 결과에 의하면, 제안된 기법은 기존 기법의 후처리 단계 수행 시간을 실제 주식 데이타를 이용한 실험의 경우 ,3.91 배에서 9.42배까지, 대규모의 생성 데이터를 이용한 실험의 경우 4.97 배에서 5.61배까지 개선시키는 것으로 나타났다. 또한, 제안된 기법을 채택함으로써 전체 서브시퀀스 매칭 처리 시간의 90%에 이르던 후처리 단계의 비중을 70%이하로 내릴 수 있었다. 이것은 제안된 기법이 서브시퀀스 매칭의 성능 병목을 성공적으로 해결하였음을 보여주는 것이다. 이 견과, 제안된 기법은 전체 서브시퀀tm 매칭의 성능을 실제 주식 데이타를 사용한 실험의 경우 3.05 배에서 5.60 배까지, 대규모의 생성 데이타를 이용한 실험의 경우 3.68 배에서 4.21 배까지 개선시킬 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.197-217
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• 2018

음악은 인간의 감성을 소리로 표현하는 창조적 예술 행위이다. 음악은 사람들의 기분을 우울하게 혹은 기쁘게 변화시킬 수 있다. 따라서 음악을 감상하는 데 있어 감성은 소비자에게 적합한 음악을 찾고 들려주는 데 매우 중요한 요소인데, 다양한 음원 서비스에서 제공하는 추천 알고리즘은 사용자의 기본적인 정보(성별, 나이, 감상 횟수 등)와 사용자의 플레이 기록에 기반한 음악 추천 방식을 주로 사용하고 있다. 본 연구에서는 음악을 감상하는 개인의 감성을 고려하여 각 음원이 가지는 고유의 감성을 기본으로 한 음악 추천 알고리즘을 제안해 보고자 한다. 구체적으로, 사용자들이 자주 듣는 음악과 그렇지 않은 음악을 기준으로 '감정 패턴'을 추출 후 상관관계를 확인하고자 하며, 앞선 결과를 기반으로 사용자들이 원하는 노래에 대한 검색과 사용자 감성 기반 추천 방법을 도출해내보고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 사례기반추론 기법을 이용하여 사람들이 주로 듣는 음악과 비슷한 '감성 패턴'을 갖는 특정한 곡을 추천해주는 알고리즘을 개발하였다. 먼저, 분석에 필요한 감정 형용사를 정리하여 변수화 시키고, 의미 있는 것끼리 묶어 음악 감성지수를 개발하였고, 분석의 대상이 될 음원에 대해 고유의 감성지수 점수를 측정하였다. 마지막으로 도출된 점수의 결과를 통해 유사한 감정 패턴이 나오는 곡들을 유사 곡 리스트로 분류하고 사용자들에게 추천하는 과정을 거친다. 앞선 일련의 과정을 거처 도출된 결과는 음원 추천 시스템뿐만 아니라, 인기 있는 곡과 아닌 곡에 영향을 미치는 변수 도출 및 음원 출시 전, 해당 곡의 스트리밍 수 예측 모형 구축 등 다양한 용도로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.