• 한국환경생태학회지
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• 제36권3호
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• pp.257-276
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• 2022

희귀식물과 특산식물의 보전연구는 국가적 수준에서 식물다양성 유지를 위해 우선되어야 한다. 식물다양성 보전의 필요성에 따라 이들 분류군이 대상이 되는 다양한 연구가 보고되었다. 이러한 시점에서 지금까지의 연구결과를 비교하고 평가할 필요성이 증가하였다. 그리고 수집된 자료를 분석한 결과로부터 국내 희귀식물과 특산식물의 효과적인 보전을 위해 필요한 연구항목과 연구의 방향을 재검토할 필요가 있다. 우리는 희귀식물 및 특산식물이 연구의 대상이 되는 전 세계적인 연구동향을 수집하였다. 그리고 특별히 한국에서의 연구동향을 수집하였다. 희귀 및 특산식물에 대한 연구 분야를 6개의 분야로 구분하였고 그 중 보전생태학의 분야는 '종 특성연구', '개체군 연구' 및 '생물학적 상호작용'의 세부항목으로 구분하였다. 수집된 연구를 종합해 볼 때 보전생태학적 연구는 권역별 그리고 국가별로 큰 차이가 있었다. 보전생태학 연구는 권역별로는 유럽과 북아메리카에서 활발하게 진행되었고 국가별로는 일본과 미국에서 비율이 높았다. 반면에 한국은 기초생태학 연구의 비율이 가장 높았고 보전유전학, 복원생태학 순이었다. 한국에서 보전생태학 연구비율은 세계적인 수준에 비해 낮은 것으로 나타났다. 뿐만 아니라 희귀식물과 특산식물 중에서 환경부 지정 멸종위기식물과 같은 특정 분류군에 대한 연구가 주를 이루었다. 특히, 우리나라에서는 보전유전학 및 복원생태학 연구의 비율이 높았다. 세계적인 연구동향, 특히 보전생태학적 연구를 선도하는 유럽 및 북아메리카와 비교해 볼 때 우리나라에서 희귀 및 특산식물의 효과적인 보전을 위해서는 종 특성에 대한 정보 확보, 개체군 구조와 동태 그리고 식물과 식물, 동물과 식물과의 상호작용을 포함하는 보전생태학적인 연구의 비율을 높이는 접근이 필요함을 제안하였다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제33권1호
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• pp.129-149
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• 2021

본 연구는 대학의 가정 관련 전공 개설 현황과 중등학교 가정과교육과정에 요구되는 변화를 분야별로 살펴보고, 차기 고등학교 교육과정에서 편성할 수 있는 가정교과(군)의 선택과목을 구조화하는 데 목적이 있다. 이를 위해 관련 문헌과 자료를 분석하고, 가정교과 전문가를 대상으로 설문 조사와 FGI를 실시하였으며, 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 가정교과는 자연계열의 생활과학 영역뿐만 아니라 사회계열, 교육계열, 공학계열, 예체능계열 등과 연관성이 높았다. 2019학년도 가정교과와 관련된 학과수는 전문대학교 1,405개, 4년제 대학교 961개였으며, 총 입학생수를 기준으로 가정교과 관련 학과 입학생수는 전문대학교는 약 12%, 4년제 대학교는 약 7.3%를 차지하여 고등학교 가정교과(군) 선택과목을 개설할 기반이 충분함을 확인하였다. 둘째, 중등학교 가정과교육과정에서는 분야별로 달라진 식·의·주·가족·소비생활 패턴과 삶의 가치관에 따라 문화, 관계, 자립, 지속가능성 등의 개념을 강조하였으며, 단순 지식적인 측면의 내용은 줄이고, 깊이 있고 고차원적인 사고와 문화를 향유할 수 있는 방식으로 가정교과 내용이 구성되기를 희망하였다. 이러한 요구는 가정교과(군)의 선택과목을 다양화, 전문화하여 구조화함으로써 반영할 수 있을 것이다. 셋째, 고등학교 가정교과(군) 선택과목을 아동·가족, 식생활, 의생활, 주생활, 소비·가정관리, 가정교과 통합분야에서 총 18개의 선택과목명과 과목 개요를 구조화하였다. 본 연구 결과는 차기 가정과교육과정 편성을 위한 기초 자료를 제공하고, 고등학생들에게 가정교과(군)의 과목 선택권을 확대함으로써 고교학점제의 안착에도 기여할 것이다.

• 자원환경지질
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• 제54권6호
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• pp.709-716
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• 2021

본 연구에서는 강원도 강릉에 위치한 광산배수 처리시설 침전지에서 채취한 철 수산화물 기반의 슬러지를 자연 건조해 제조한 흡착제를 사용하여 인공 불소 수용액 및 실제 광산배수에 적용하여 흡착제의 불소 흡착 특성을 확인하였다. 실험에 사용된 흡착제의 화학적 성분, 광물학적 특성 및 비표면적을 분석한 결과, 주구성광물로 산화 철(Fe₂O₃)이 79.2 wt.%를 차지하며, 결정구조 분석에서 방해석(CaCO₃)과 관련된 피크가 분석되었다. 또한 불규칙한 표면과 216.78 m²·g^-1의 비표면적을 가지고 있음이 확인되었다. 실내 회분식 실험에서는 반응시간, pH, 초기 불소 농도 및 온도 등의 변화가 흡착량 변화에 미치는 영향을 확인하였다. 동적 흡착실험 결과, 불소의 흡착은 반응 시작 16시간 후 3.85 mg·g^-1의 흡착량을 보이며 흡착량이 증가하다 점차 흡착량의 증가율이 감소하였으며, 등온 흡착실험에서 확인된 흡착제의 이론적 최대 흡착량은 81.01 mg·g^-1으로 분석되었다. 또한 pH가 증가할수록 불소의 흡착량이 감소하는 모습을 보였으며, 특히 흡착제의 영전하점인 pH 5.5 부근에서 급격한 감소량을 나타냈다. 한편 등온 흡착실험의 결과를 Langmuir 및 Freundlich 등온 흡착 모델에 적용하여 사용한 흡착제의 불소 흡착 메커니즘을 유추한 결과, Freundlich 등온 흡착 모델과 더 높은 상관관계(R²=0.9138)로 일치하는 모습을 보였다. Van't Hoff 식을 활용하여 흡착제의 열역학적 특성을 파악하기 위해 25℃에서 65℃까지 온도를 증가시키며 획득한 흡착량 정보로 열역학적 상수 𝚫H°와 𝚫G°을 계산하여 흡착제가 흡열의 흡착 특성을 보이며 반응이 비자발적임을 도출하였다. 마지막으로 약 12.8 mg·L^-1의 불소 농도를 가지는 광산배수에 흡착제를 적용하여 실제 환경에서 흡착제의 적용가능성을 확인한 결과, 약 50%의 불소 제거효과가 있는 것으로 나타났다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제60권3호
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• pp.347-355
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• 2022

안전밸브(PSV)는 다양한 원인으로 발생하는 압력이 설정 압력에 도달하면 자동적으로 스프링이 작동하면서 분출되고 일정 압력 이하가 되면 정상상태로 복원되는 안전장치이다. 안전밸브는 압력상승 등 비정상 상태에서 정상 작동할 수 있도록 주기적인 검사와 모니터링 이행이 필수적이다. 그러나 현행 안전검사는 정해진 주기에만 수행되고 있어 정상작동 여부의 안전성을 확보하는 데 어려움이 있다. 따라서 안전관리에 필요한 안전밸브의 고장모드와 원인요소를 찾아 평가항목을 개발하였다. 그리고 항목의 우선순위를 도출하여 안전성 확보를 위한 의사결정 정보를 제공하고자 한다. 이를 위해 15명의 전문가를 대상으로 안전밸브(PSV)의 Failure Mode Cause Factor(FMCFs)와 관련하여 중요하다고 판단되는 평가요인을 도출하기 위해 3차례에 걸친 델파이(Delphi) 조사를 수행하였다. 그 결과 안전밸브의 6개 고장모드와 그 하위요인 22개의 평가요인을 선정하였다. 이와 같이 선정된 평가요인들의 우선순위를 분석하기 위해 계층구조를 도식화하였고 우선순위 계산에는 계층적 의사결정 방법(AHP)을 적용하였다. 분석결과 FMCFs의 고장모드 우선순위는 'Leakage'(0.226), 'Fail to open'(0.201), 'Fail to relieve req'd capacity'(0.152), 'Open above set pressure'(0.149), 'Spuriously open'(0.146), 'Stuck open'(0.127) 순으로 확인하였다. FMCFs의 하위 우선순위는 'PSV component rupture'(0.109), 'Fail to PSV size calculation'(0.068), 'PSV Spring aging'(0.065), 'Erratic opening'(0.059), 'Damage caused by improper installation and handling'(0.058), 'Fail to spring'(0.053) 등의순으로확인하였다. 우선순위가 결정된 FMCFs 효율적인 관리를 통해 안전밸브의 취약점을 파악하고 안전성을 향상하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 자원환경지질
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• 제55권1호
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• pp.77-95
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• 2022

고남산 반려암 복합체는 경기도 포천군 관인면 일대에 분포하고, 마그마 분화과정의 결과 다양한 반려암질 화성암과 Fe-Ti oxide 광화작용으로 구성되며, 후기 화성작용 동안 반려암질 페그마타이트와 휘석-인회석-저어콘 우세 암석들은 다시 반려암질 모암을 관입하고 있다. 반려암질 페그마타이트는 다양한 규모와 형태로 반려암질 모암의 몬조섬록암과 산화물 반려암(oxide gabbro)을 관입하고, 고품위 Fe-Ti oxide 광화작용과 공간적으로 밀접하게 산출한다. 반려암질 페그마타이트는 구성광물에 따라 사장석-각섬석 우세와 휘석-감람석 우세 페그마타이트로 세분되며, 두 암상은 명확한 암상경계를 갖는다. 사장석-각섬석 페그마타이트는 휘석, 티탄철석, 스핀, 인회석, 흑운모가 부수적으로 주 구성광물의 간극을 채운다. 부분적으로 거정의 라스(lath)상 사장석(An_2-26Ab_72-98Or_0-2) 결정 간 각진 공간을 각섬석이 충전하는 간립상 조직(intergraunlar texture)을 보인다. 휘석-감람석 페그마타이트는 암회색 내지 흑색을 띠며, 부수적으로 자철석, 티탄철석, 첨정석, 방해석, 인회석 등이 함께 산출한다. 휘석(En_35-36Fs_8-9Wo₅₅)과 감람석(Fo_84-85Fa_15-16)은 부분적으로 세립의 자형 감람석을 거정의 휘석이 에워싸는 포이킬리틱 조직(poikilitic texture)을 보인다. Fe-Ti oxide 광물은 자철석과 티탄철석으로 구성되고, 주로 먼저 형성된 규산염 광물들의 간극을 충전한다. 그 결과로 Fe-Ti oxide 광물들은 주변 규산염광물들과의 경계부를 따라 각섬석과 흑운모로 구성된 반응연(reaction rim)이 발달한다. 자철석은 결정 내 다량의 산화용리(oxyexsolved)된 격자형(trellis type) 티탄철석과 첨정석 엽편을 포함하고, 자철석 호정원소인 Ti, Al, Mg, V 등이 농집되어 있다. 반려암질 페그마타이트와 반려암 모암 간 암상경계와 광물학적 비평형은 반려암질 페그마타이트의 형성이 마그마 분화과정 중 반려암 모암으로부터 현 위치에서 직접적으로 형성되기 보다는 Fe-부화 멜트(혹은 용액)로부터 현 위치로 이동 후 집적되었을 것으로 사료된다. 따라서 후기 화성활동의 추가 연구는 반려암질 마그마의 분화과정 뿐 아니라, 마그마 분화과정의 결과로 반려암질 암석 내에 형성된 Fe-Ti oxide 광화작용을 이해하는데 중요한 정보를 제공할 것으로 기대된다.

• 한국전통조경학회지
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• 제40권2호
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• pp.24-33
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• 2022

역대 문인들의 문집에 존재하는 유기문(遊記文) 내지 산수시(山水詩)는 명승과 깊은 관련이 있는 사료로, 이는 창작자의 개인성정(性情)과 경험, 학습 이력 등 영향을 받아 형성된다. 이러한 작품은 의상(意象)을 통해 각기 시문의 성격과 주지, 인지 대상에 대한 인식이 잘 드러난다. 이에 본 연구에서 진행된 우리나라 역대 문인들이 사랑하고 애송하였던 어부사(漁父詞)의 시원(始原)이 되는 서새산(西塞山)의 의상(意象)과 관련하여 한중 문인의 서새산 향유방식과 의상으로 나타난 인식의 차이는 곧 시에 나타난 지리적 위치 차이와도 긴밀한 연관이 있음을 발견하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 1. 한중 역대 문인의 시문에 나타난 명승 서새산을 향유하는 방식은 크게 직접 명승을 마주하거나 정신적인 사유 구조 속에서 명승을 향유하는 방식으로 대별된다. 2. 오흥(吳興) 서새산(西塞山)은 장지화(張志和)의 「어가자(漁家子)」의 배경이 되는 곳으로 수려한 자연풍광과 함께 유가(儒家)의 호학(湖學)이 발원한 곳으로 순후(淳厚)한 사풍(士風)이 유존한 지역이기도 하다. 이에 이곳을 배경으로 음영한 서새산의 의상은 도가(道家)의 초탈(超脫) 은둔(隱遁)과 유가의 안분지족(安分知足)으로 구현된다. 3. 무창(武昌) 서새산(西塞山)은 군사 요충지로서 험준한 산세와 풍광으로 역대 격전지이자 충신 굴원과 관련 전고가 있는 지역이다. 이에 무창 서새산의 의상은 험준한 요새로서의 자연풍광, 유가의 우국충정으로 대별된다. 4. 우리나라 문인의 서새산 향유 방식은 신유(神遊)로, 작자의 가치관의 지향점에 따라 의상이 구현되고 있음을 확인하였다. 특히, 주목할 점은 우리나라 서새산의 의상은 본래 도가적 초탈의 면모를 지닌 장지화를 바탕으로 나타나며, 당나라 시승 제기(齊己)와 김시습이 음영한 서새산 의상은 '색공일여(色空一如)', '견성성불(見性成佛)'과 같은 불교의 구도(求道)적 색채를 띤 모습으로 나타난다

• 중소기업연구
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• 제31권1호
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• pp.73-88
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• 2009

본 연구는 우리나라 대표적인 강소기업들을 대상으로 심층적 사례조사를 실시하여 새로운 비즈니스 영역의 창출에 필요한 정책적 과제를 도출하고자 했다. 이를 통해 경제 구조적전환기에 금융위기가 가중된 경영환경 속에서 과연 중소기업들이 어떻게 신시장을 개척하고 신성장동력을 지속적으로 유지할 수 있는지에 관해 답변해보고자 했다. 24개 강소기업들에 관한 심층적 전략분석을 토대로 이들의 성공유형과 잠재된 실패요인(성공함정)들을 조사했으며, 그 결과 한국 강소기업의 8가지 유형을 제시했다. 또한 이들의 생존비결과 그에 따른 문제점을 살펴봄으로써 향후 지속적인 경쟁력 유지를 위해 고려해야 할 당면과제들을 도출했다. 이러한 조사결과들을 토대로 우리나라 강소기업들이 신성장동력을 지속적으로 확보하기 위한 전략대안과 정책적 지원방안에 관해서 논의하였다. 이와 함께 '저탄소 녹색성장'의 국가비전에 대해서도 중소기업을 위한 기회창출이라는 차원에서 논의하였다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제25권5호
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• pp.426-437
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• 2024

Objective: Cardiac magnetic resonance (CMR) is a diagnostic tool that provides precise and reproducible information about cardiac structure, function, and tissue characterization, aiding in the monitoring of chemotherapy response in patients with light-chain cardiac amyloidosis (AL-CA). This study aimed to evaluate the feasibility of CMR in monitoring responses to chemotherapy in patients with AL-CA. Materials and Methods: In this prospective study, we enrolled 111 patients with AL-CA (50.5% male; median age, 54 [interquartile range, 49-63] years). Patients underwent longitudinal monitoring using biomarkers and CMR imaging. At follow-up after chemotherapy, patients were categorized into superior and inferior response groups based on their hematological and cardiac laboratory responses to chemotherapy. Changes in CMR findings across therapies and differences between response groups were analyzed. Results: Following chemotherapy (before vs. after), there were significant increases in myocardial T2 (43.6 ± 3.5 ms vs. 44.6 ± 4.1 ms; P = 0.008), recovery in right ventricular (RV) longitudinal strain (median of -9.6% vs. -11.7%; P = 0.031), and decrease in RV extracellular volume fraction (ECV) (median of 53.9% vs. 51.6%; P = 0.048). These changes were more pronounced in the superior-response group. Patients with superior cardiac laboratory response showed significantly greater reductions in RV ECV (-2.9% [interquartile range, -8.7%-1.1%] vs. 1.7% [-5.5%-7.1%]; P = 0.017) and left ventricular ECV (-2.0% [-6.0%-1.3%] vs. 2.0% [-3.0%-5.0%]; P = 0.01) compared with those with inferior response. Conclusion: Cardiac amyloid deposition can regress following chemotherapy in patients with AL-CA, particularly showing more prominent regression, possibly earlier, in the RV. CMR emerges as an effective tool for monitoring associated tissue characteristics and ventricular functional recovery in patients with AL-CA undergoing chemotherapy, thereby supporting its utility in treatment response assessment.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권7호
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• pp.437-449
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• 2024

딥러닝을 활용하여 유역 특성을 반영한 유량 예측 및 비교 연구가 주목받고 있다. 본 연구는 셀프 어텐션 메커니즘을 통해 대용량 데이터 훈련에 적합한 Transformer와 인코더-디코더(Encoder-Decoder) 구조를 가지는 LSTM-based multi-state-vector sequence-to-sequence (LSTM-MSV-S2S) 모형을 선정하여 유역정보(catchment attributes)를 고려할 수 있는 모형을 구축하였고 이를 토대로 국내 10개 다목적댐 유역의 유입량을 예측하였다. 본 연구에서 설계한 실험 구성은 단일유역-단일훈련(Single-basin Training, ST), 다수유역-단일훈련(Pretraining, PT), 사전학습-파인튜닝(Pretraining-Finetuning, PT-FT)의 세 가지 훈련 방법을 사용하였다. 모형의 입력 자료는 선정된 10가지 유역정보와 함께 기상 자료를 사용하였으며, 훈련 방법에 따른 유입량 예측 성능을 비교하였다. 그 결과, Transformer 모형은 PT와 PT-FT 방법에서 LSTM-MSV-S2S보다 우수한 성능을 보였으며, 특히 PT-FT 기법 적용 시 가장 높은 성능을 나타냈다. LSTM-MSV-S2S는 ST 방법에서는 Transformer보다 높은 성능을 보였으나, PT 및 PT-FT 방법에서는 낮은 성능을 보였다. 또한, 임베딩 레이어 활성화 값과 원본 유역정보를 군집화하여 모형의 유역 간 유사성 학습 여부를 분석하였다. Transformer는 활성화 벡터가 유사한 유역들에서 성능이 향상되었으며, 이는 사전에 학습된 다른 유역의 정보를 활용해 성능이 개선됨을 입증하였다. 본 연구는 다목적댐별 적합한 모형 및 훈련 방법을 비교하고, 국내 유역에 PT 및 PT-FT 방법을 적용한 딥러닝 모형 구축의 필요성을 제시하였다. 또한, PT 및 PT-FT 방법 적용 시 Transformer가 LSTM-MSV-S2S보다 성능이 더 우수하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.121-130
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• 2024

정보 통신 기술의 기하급수적인 발전에 따라 확보 가능한 데이터의 종류와 크기가 증가하고 있다. 이러한 대량의 데이터를 활용하기 위해, 통계 등 확보한 데이터를 분석하는 것이 중요하지만 다양화되고 복잡도가 증가한 데이터를 일반적인 방법으로 처리하는 것에는 명확한 한계가 있다. 한편, 연산 처리 능력 고도화 및 자동화 시스템에 대한 수요 증가에 따라 다양한 분야에 기계 학습을 적용하여 그동안 해결하지 못하였던 문제들을 풀고자 하는 시도가 증가하고 있다. 기계 학습 모델의 성능을 확보하기 위해서 모델의 입력에 사용되는 데이터를 가공하는 것과 해결하고자 하는 목적 함수에 따라 모델을 설계하는 것이 중요하다. 많은 연구를 통해 데이터의 종류 및 특성에 따라 데이터를 처리하는 방법이 제시되었으며, 그 방법에 따라 기계 학습의 성능에는 큰 차이가 나타난다. 그럼에도 불구하고, 데이터의 종류와 특성이 다양해짐에 따라 데이터 분석을 위하여 어떠한 데이터 처리 방법을 적용해야 하는지에 대한 어려움이 존재한다. 특히, 기계 학습을 이용하여 비선형적 문제를 해결하기 위해서는 다변량 데이터를 처리하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 다양한 형태의 변수를 포함하는 Kaggle의 Titanic 데이터셋을 이용하여 기계 학습 기반으로 데이터 분석을 수행하기 위한 다변량 정형 (tabular) 데이터 처리 방법에 대해 제시한다. 데이터 특성에 따른 통계 분석을 적용한 입력 변수 필터링, 데이터 정규화 등의 처리 방법을 제안하고, 데이터 시각화를 통해 데이터 구조를 분석한다. 마지막으로, 기계 학습 모델을 설계하고, 제안하는 다변량 데이터 처리를 적용하여 모델을 훈련시킨다. 그 이후, 훈련된 모델을 사용하여 탑승객의 생존 여부 예측 성능을 분석한다. 본 논문에서 제시하는 다변량 데이터 처리와 시각화를 적용하여 다양한 환경에서 기계 학습 기반 분석에 확장할 수 있을 것으로 기대한다.