• 대한방사선치료학회지
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• 제35권
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• pp.41-51
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• 2023

목 적: 본 연구는 폐암 환자의 정위체부방사선치료 시(Stereotactic Body Radiation Therapy, SBRT) 기준선(Baseline) 변화에 따른 3D-CBCT(Cone Beam Computed-Tomography)와 Gated-CBCT의 영상 품질(Image quality)을 비교 분석하여 호흡에 따른 움직임의 보정에 유용한 CBCT 촬영 방법을 찾고자 한다. 대상 및 방법: QUASAR^TM(Modus Medical Devices Inc, Canada) 팬텀에 지름이 3 cm인 고체 종양 물질(Solid Tumor)을 삽입하여 팬텀의 속도를 주기 3 sec, 최대 진폭 20 mm 로 4DCT(4-Dimentional Computed-Tomography)를 촬영하였다. 전산화 치료계획시스템 Eclipse^TM을 이용하여 고체 종양 물질에 육안적 종양용적(Gross Target Volume, GTV)을 윤곽 묘사하였다. Truebeam STx^TM을 이용해 4DCT 촬영 시와 동일하게 설정한 후, 기준선 변화가 1 mm, 3 mm, 5 mm인 호흡 패턴을 팬텀에 입력하여 3D-CBCT(Spotlight, Full)와 Gated-CBCT(Spotlight, Full) 영상을 5회 반복하여 획득하였다. 획득된 영상을 4DCT 영상을 기준으로 신호대잡음비(Signal-to-Noise Ratio, SNR), 대조대잡음비(Contrast-to-Noise Ratio, CNR), 종양 체적 길이(Tumor Volume Length) 및 모션 블러링 비(Motion Blurring Ratio, MBR)를 측정하여 비교하였다. 결 과: Spotlight Gated-CBCT 영상이 기준선 변화에 따른 신호대잡음비가 평균 13.30±0.10%, 대조대잡음비가 평균 7.78±0.16%, 종양 체적 길이가 평균 3.55 ± 0.17%, 모션 블러링 비가 평균 1.18 ± 0.06%로 Spotlight 3D-CBCT보다 우수한 값을 보였다. 또한, Full Gated-CBCT 영상이 기준선 변화에 따른 신호대잡음비가 평균 12.80 ± 0.11%, 대조대잡음비가 평균 7.60 ± 0.11%, 종양 체적 길이가 평균 3.54 ± 0.16%, 모션 블러링 비가 평균 1.18 ± 0.05%로 Full 3D-CBCT보다 우수한 값을 보였다. 결 론: 3D-CBCT 촬영 영상과 비교하여 Gated-CBCT 촬영 영상이 기준선 변화에 따른 영상 품질이 우수한 값을 보였으며, 호흡으로 인한 모션 블러링 인공물(Motion Blurring Artifacts)의 영향이 적은 것을 확인했다. 따라서 단기간에 고선량을 전달하는 폐암의 정위체부방사선치료 시 불규칙한 호흡으로 인한 기준선 변화가 발생하는 경우 Gated-CBCT를 이용해 영상유도(Image Guide)를 하는 것이 유용하다고 판단된다.

• 한국습지학회지
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• 제26권2호
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• pp.147-159
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• 2024

부족한 하천유출 관측 데이터는 모델 보정 작업을 어렵게 만들어 모델의 성능 향상을 제한한다. 위성 기반 원격탐사 자료는 수문 관련 데이터의 확보에 적극적으로 활용될 수 있으므로 새로운 대안이 될 수 있다. 최근에는 여러 연구를 통하여 기존의 개념적/물리적 모델보다는 인공지능을 이용한 해법이 더 적절하다는 평가를 받고 있다. 본 연구에서는 다양한 순환 신경망들과 의사결정나무 기반 알고리즘들을 결합한 자료 기반 접근 방식을 제안하였다. 또한 인공지능 학습을 위하여 인공위성 원격탐사 정보의 활용성을 조사하였다. 본 연구에서 위성영상은 MODIS와 SMAP의 자료가 사용된다. 공적으로 공개된 25개 유역의 자료를 사용하여 제안된 접근 방식을 검증하였다. 전통적인 지역화 접근법에서 착안하여 모든 유역의 자료를 통합하여 하나의 자료 기반 모델을 학습하는 전략을 채택하였으며, Leave-one-out cross-validation 지역화 설정을 이용하여 하나의 모델이 다양한 유역의 하천유출을 예측함으로써 제안된 접근 방식의 잠재력을 평가하였다. GRU + Light GBM 모델이 대상 유역에 적합한 모델 조합으로 판명되었으며(25개 미계측 유역 일 하천유량 예측 모형효율계수 평균 0.7187) 하천유출이 매우 작은 시기를 제외하면 우수한 미계측 유역의 하천유출 예측 성능을 보여주었다. 인공위성 원격탐사 정보의 영향력은 최대 10% 정도로 파악되었으며, 위성 정보의 추가 적용이 풍수기 또는 평수기보다는 저수기 또는 갈수기의 하천유출 예측에 더 큰 영향을 미쳤다.

• 한국조경학회지
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• 제52권1호
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• pp.17-33
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• 2024

본 연구는 춘천시가지 중심에 위치하고 시민들의 휴식 및 여가공간으로의 활용도가 매우 높은 봉의산근린공원의 식물군집구조 특성을 활용한 관리방안을 제시하고자 하였다. 봉의산은 삼국시대부터 춘천의 중심으로 산림이 지속적으로 훼손되었으며 현대에는 무분별한 도시개발로 생태계의 고립과 단절이 심화되었다. 봉의산근린공원의 현존식생 유형별 면적비율을 보면, 신갈나무는 28.5%, 신갈나무-졸참나무는 2.1%, 소나무는 15.6%, 소나무-신갈나무는 15.9%, 박달나무는 1.6%, 아까시나무는 5.9%, 잣나무는 1.6%이었다. 신갈나무는 남서, 북서, 남동사면에 분포하고 소나무는 동쪽과 남동사면 능선부에 분포하고 박달나무는 북동쪽의 계곡부, 충원사 북쪽 급경사지에 분포하였다. 식물군집은 총 6개 군집으로 분류되었으며, 소나무군집(군집 I)과 상수리나무-아까시나무군집(군집 V)은 장기적으로 참나무류림으로 천이가 예상되었고, 신갈나무군집(군집 II)과 졸참나무-신갈나무군집(군집 III), 박달나무군집(군집 IV), 잣나무군집(군집 VI)은 그대로 유지될 것으로 예측되었다. 식물군집구조 특성을 고려한 목표식생 및 관리방안은 ① 자연경관 보전 및 개선형(소나무군집) ② 생태적 천이 순응형(낙엽참나무류군집) ③ 특이군락 보전형(박달나무군집) ④ 휴양 및 체험형(잣나무군집) 등 4가지 유형별 관리방안을 제시하였다. 봉의산근린공원의 효율적 관리를 위해 관리체계를 일원화하고 특히 생태적 보전 가치가 높은 소나무군집과 박달나무군집을 생태경관보전지역으로 지정·관리해야 할 것이다.

• 보건행정학회지
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• 제34권2호
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• pp.141-155
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• 2024

연구배경: 최근 국내 중고령층 수면무호흡증 환자 수는 증가되는 추세이며, 그 중 가장 임상적으로 흔히 나타나는 폐쇄성 수면무호흡증은 전반적인 건강 및 웰빙과 연관된다. 이에 본 연구는 한국 중고령층의 폐쇄성 수면무호흡증 위험과 주관적 건강 및 건강 관련 삶의 질 간의 연관성을 파악하고자 하였다. 방법: 2019-2020년 국민건강영양조사(Korea National Health and Nutrition Examination Survey VIII) 전체 응답자 22,559명 중 40세 이상 성인을 추출하여, 결측치가 없는 총 6,659명의 중고령층을 대상으로 데이터를 2차 분석하였다. 그리고 로지스틱 회귀분석과 다중회귀분석을 통해 폐쇄성 수면무호흡 위험 여부와 주관적 건강 및 건강 관련 삶의 질 간의 연관성을 조사하였다. 결과: 폐쇄성 수면무호흡 비위험군에 비해 위험군인 경우 주관적 건강이 저하될 오즈비는 1.84배(p<0.001) 통계적으로 유의하게 높았고, 건강 관련 삶의 질은 0.02점(β, -0.02; p<0.001) 통계적으로 유의하게 낮은 것으로 나타났다. 특정 변수에 대해 하위그룹 분석을 실시한 결과, 성별, 수면시간, 우울증 여부, 가구소득, 가구원 수에 따라 폐쇄성 수면무호흡 위험과 주관적 건강 및 건강 관련 삶의 질 간의 연관성이 통계적으로 유의하게 나타났다. 폐쇄성 수면무호흡 위험군을 기준으로 하였을 때, 남성에 비해 여성에서 주관적 건강이 낮을 연관성이 더 높았고 건강 관련 삶의 질 점수가 낮았다. 수면시간이 8시간 이상이거나 6시간 이하인 경우 6-8시간인 경우보다 주관적 건강이 낮을 연관성이 더 높았고 건강 관련 삶의 질 점수가 낮았다. 우울증이 있는 경우 없는 경우보다 주관적 건강이 낮을 연관성이 높았다. 가구소득 수준이 낮을수록, 가구원 수가 감소할수록 주관적 건강이 낮을 연관성이 높아지고 건강 관련 삶의 질 점수가 낮아졌다. 결론: 폐쇄성 수면무호흡증 위험이 단순히 수면장애로만 직결되는 것이 아니라 개인의 주관적 건강과 건강 관련 삶의 질과도 연관성이 있다는 점을 인식할 수 있도록 사회적인 지원 및 교육이 제공되어야 한다. 특히 여성, 낮은 가구소득, 1인 가구원, 우울증이 있는 취약계층을 대상으로 폐쇄성 수면무호흡증 예방 및 관리프로그램을 통해 주관적 건강과 건강 관련 삶의 질을 향상시킬 수 있도록 해야 할 것이다.

• 핵의학기술
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• 제15권2호
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• pp.3-12
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• 2011

본 연구는 방사성동위원소의 의학적 이용도가 증가함에 따라 의료기관 핵의학과 방사선관계종사자의 직무별 방사선 이용에 대한 개인 방사선피폭선량의 실태를 파악하여, 방사선 위험에 대해 경각심을 고취시키고, 방사선 관계종사자들에게 안전관리와 합리적인 피폭선량 관리에 도움을 주고자 분석하였다. 2010년 1월 1일부터 2010년 12월 31일까지 의료기관에서 근무하는 방사선종사자로 분류되어 개인 방사선피폭선량 측정을 정기적, 연속적으로 1년간 조사 관리된 540명의 종사자를 대상으로 부서별, 선량영역구간별, 근무기간별, 직무별 관련업무를 파악하여 심부선량에 대하여 연간평균피폭선량을 각각 분석하였다. 분석법으로는 빈도분석과 ANOVA를 시행하였다. 의료기관 방사선종사자의 부서별 연간피폭선량은 핵의학과 4.57 mSv로 가장 높았으며, 심장혈관중재술실 2.09 mSv, 마취통증의학과 1.42 mSv, 영상의학과 1.10 mSv, 구강악안면 방사선과 0.59 mSv, 방사선종양학과 0.50 mSv 순으로 높게 나타났다. 선량영역별 분포는 핵의학과, 심장혈관중재술실에서 5.01~19.05 mSv의 높은 선량영역분포를 보였으며, 부서별 방사선사의 연간피폭선량은 핵의학과 7.14 mSv로 가장 높은 피폭선량을 보이고 있으며, 심장혈관중재술실 1.46 mSv로 높았고, 영상의학과 0.97 mSv, 구강악안면방사선과 0.66 mSv, 방사선종양학과 0.54 mSv 순으로 나타났다. 세부업무에 따른 직무별 연간평균피폭선량은 싸이크로트론 관련 합성 업무 17.47 mSv로 가장 높은 피폭선량을 보였으며, Gamma camera 영상실 7.24 mSv, PET/CT 영상실 업무가 7.60 mSv로 높게 나타났고, 인터벤션 2.04 mSv, 심혈관중재술실 1.46 mSv, 일반촬영 1.21 mSv, Primart 치료실 0.90 mSv, 구강악안면방사선과 일반촬영 0.66 mSv 순으로 나타났다. 근무기간별, 선량영역별에 따른 연간평균피폭선량은 구강악안면방사선과에서는 10~14년 종사자가 1.01~3.00 mSv로 높은 평균선량을 보였고, 방사선종양학과는 모든 근무기간에 따라 0.00~1.00 mSv 의 낮은 선량영역구간에서 분포를 보였으며, 심혈관중재술실은 10~14년, 15~19년 근무에 따라 각각 1.01~3.00 mSv 선량영역구간에서 분포하였으며, 영상의학과에서는 1~4년, 5~9년 종사자가 각각 1.01~8.00 mSv의 가장 높은 선량영역구간에서 분포를 보였고, 핵의학과에서는 1~4년, 5~9년 종사자가 각각 3.01~19.05 mSv 의 가장 높은 선량영역구간에서 분포를 보였으며, 10~14년, 15~19년 종사자에서도 각각 3.01~15.00 mSv의 높은 선량영역구간에서 분포를 보였다. 이와 같은 결과로 볼 때 의료기관에서 근무하는 방사선관계종사자의 대부분이 현재의 방사선 안전관리가 실효성 있게 이루어지고 있었으며, 직무특성에 따라 많은 차이가 있는 것을 알게 되었다. 그러나 방사선 피폭을 최소화시키는 노력이 필요하며, 이를 위해서 체계적 교육과 합리적인 피폭량 관리를 위한 체계가 필요하다고 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제22권1호
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• pp.107-118
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• 2016

2020년경 우리에게 모습을 보이게 될 5G 이동통신은 IoT, V2X 등을 비롯하여 다양한 서비스를 고객들에게 제공할 것으로 예상되며, 이러한 서비스를 제공하기 위한 요구사항은 꾸준히 수준을 높여오던 고속 데이터 속도 외에도, 신뢰도, 그리고 실시간 서비스를 위한 지연 감소 등이 가장 중요한 고려사항이 될 것으로 전망된다. 이러한 이유는 5G의 주요 응용분야로 고려되는 분야인 M2M, IoT, Factory 4.0 등의 서비스를 위해서는 기존의 속도뿐 아니라, 특히 지연 및 신뢰성이 매우 중요하게 고려되어야 한다. 특히, 교통관제 등 자동차를 기반으로 하는 다양한 V2X(Vehicle to X)를 활용한 지능형 교통관제 시스템 및 서비스에서는 요구사항이 가장 높은 수준으로 고려될 수 있다. 5G 이동통신을 위하여 세계 각국의 표준화 기구들은 서비스를 규정하고 이를 요구사항에 따라 그룹화하여, 서비스의 시나리오 와 기술적 요구사항을 도출하였고, 최근에는 이러한 시나리오를 위한 요구사항의 수준이 어느 정도 합의에 다다르고 있다. 도출된 서비스 시나리오는 5개이며 이는 다음과 같다. 첫 번째 시나리오는 빠른 데이터 전송이 필요한 서비스로 가상 사무공간의 3차원 정보의 전송을 위해 높은 품질의 데이터를 요구한다. 두 번째 시나리오는 운동장, 콘서트장, 백화점과 같이 군중이 몰린 곳에서도 합리적인 이동통신 광대역 서비스 제공하는 경우이며, 세 번째는 이동 중에 일정 수준의 서비스를 제공하는 경우이고, 네 번째 경우는 지연 및 신뢰도에 대한 매우 강한 요구사항을 갖는 경우이며, M2M 통신과 같이 실시간성 보안 및 산업을 위한 응용 등의 예가 해당된다. 마지막으로 다섯 번째는 유비퀴터스 통신의 예이며, 다양한 요구사항을 가진 많은 수의 디바이스에 대한 효과적인 조정하는 경우를 예로 들 수 있다. 5G 통신은 또한 차세대 망의 구조를 고려하여 SDN(Software Defined Network)기반의 구조를 채택하고 있는데, 이러한 망의 구조는 지연과 신뢰도와 밀접한 관계를 갖고, 최악조건의 경우를 위한 SDN을 고려한 망 구조측면의 검토가 필요하다. 다양한 요구사항 중 5G에서 가장 주요시 고려 되어야 할 지연 및 신뢰도에 가장 적합한 시나리오는 지능형 교통 시스템 및 서비스 환경에서의 응급상황이다. 자동차는 매우 빠른 속도로 5G의 작은 셀들을 지나가고, 응급상황에 전달해야 하는 메시지는 매우 짧은 시간에 전달 및 처리되어야 하는 시나리오로 지연에 민감한 최악조건의 대표적인 예라고 생각할 수 있다. 본 논문에서는 V2X의 응급상황에서 SDN 망 구조 및 정보흐름의 규모에 대한 시뮬레이션을 통하여 시스템 수준의 분석을 진행하였다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제26권2호
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• pp.329-336
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• 2014

목 적 : 인공 유방 확대술을 받은 환자가 유방암 방사선치료를 받을 경우 유방의 크기별로 치료 조사야와의 거리에 따른 치료반대 측 유방조직에 피폭되는 선량 및 차폐의 효율성을 평가해 보고자 한다. 대상 및 방법 : 인체팬텀(Rando-phantom)을 이용하여 유방 모형의 크기별 (200 cc ~ 500 cc) CT영상을 획득한 후 크기 별로 일 선량 180 cGy의 왼쪽 유방암 방사선 치료계획을 세웠다. 유방 모형이 커질수록 치료 반대 측 유방모형의 표면과 X선의 진행지점 사이에 발생하는 거리가 가까워지게 설정하였고, 체표에 입사하는 선속중심축을 기준으로 3 cm, 6 cm 떨어진 점에서 반대측 유방 표면에 수직으로 내린 거리를 각 A point, B point로 설정하였다. 그리고 유두지점에서 외측으로 2 cm 되는 점을 C point, 체표중앙에서 외측으로 6 cm 되는 점을 D point로 설정하였다. 유방 모형의 크기별로 각 측정지점에 MOSFET을 부착하여 6 MV, 10 MV, 15 MV의 X선 에너지로 조사하여 측정하였다. 이와 동일한 조건으로 납 2 mm의 두께로 차폐한 후의 선량 값과 납 2 mm 아래에 bolus 3 mm를 부착하여 차폐한 후의 선량 값을 얻었다. 결 과 : 유방 모형이 200 cc에서 500 cc로 커짐에 따라 유방 모형의 표면과 X선의 진행지점과의 거리가 A point에서는 2.14 cm에서 최대 1.23 cm으로 근접하였고 B point에서는 2.55 cm에서 1.31 cm으로 근접하였다. 유방 모형의 크기에 따라 180 cGy 기준으로 200 cc 대비 500 cc의 산란선 측정값이 A point에서 3.22 ~ 4.17%, B point에서 4.06 ~ 6.22%, C point는 0.4~0.5% 증가하였고, D point에서는 크기별로 측정값의 차이가 0.4% 미만이었다. X선 에너지가 커짐에 따라 6 MV 대비 15 MV X선에서 180cGy 기준으로 산란선이 A point에서는 4.06~5%, B point에서는 2.85~4.94%, C point에서는 0.74~1.65% 증가하였고, D point에서는 측정값 차이가 0.4% 미만이었다. 차폐체로 납 2 mm를 사용하였을 경우 A와 B point에서 평균 9.74%, C point에서 2.8%, D point에서 1% 미만의 산란선 감소효과가 있었고, 납과 bolus를 함께 차폐하였을 경우 A와 B point에서 평균 9.76%, C point에서 2.2%, D point에서 1% 미만의 산란선 감소효과가 있었다. 결 론 : 일반적으로 인공 유방 확대술을 받은 환자의 경우 유방의 크기에 따라 치료 반대편 유방 표면과 치료조사야의 거리가 가까울수록 유방 표면이 받는 산란선이 증가하였다. 동일한 크기의 유방 모형에서는 사용 X선 에너지가 커질수록 산란선에 의한 피폭이 증가하는 경향을 보였고, 이는 사용 X선의 에너지 선택에 있어 유방암의 방사선 치료계획에서 허용되는 한도에서는 낮은 X선 에너지의 사용이 반대측 유방의 선량 감소에 유리할 것으로 여겨진다.

• 마케팅과학연구
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• 제19권4호
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• pp.44-56
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• 2009

冲动购买是指一个没有预先购物意向的立即购买. 以往对冲动购买的研究主要集中于和营销组合变量, 环境因素, 消费人口和特征相关的因素. 在以前的研究中, 营销组合变量如产品种类, 产品类型和氛围, 包括广告, 优惠券, 销售活动, 促销刺激销售点, 和媒体格式都已被用于评估产品信息. 有些作者还着重围绕消费者的情境因素. 如信用卡的使用, 时间, 产品运输性, 发现购物同伴的存在和数量对冲动购买/冲动趋势有积极的影响. 研究也已评估了个体特征的影响, 如年龄, 性别, 以及消费者的教育程度, 以及拥挤的感知, 刺激和接触的需要等因素对冲动购买的影响. 概括来说, 以前的研究发现所有的产品都可以被冲动地购买(Vohs and Faber, 2007), 即环境因素可以影响或至少促使冲动购买行为. 最近新的分销渠道的推出, 例如家庭购物渠道, 折扣店和网上商店, 这些24小时都营业的形式增加了冲动购买的可能性. 然而, 以前的文献重点关注情境和营销变量, 因此这些研究所考虑的消费者的主要特征仍然是缺乏的. 为了弥补这个缺陷, 本研究根据研究的第三个惯例并关注个体特质变量, 这些是很少被研究的. 更具体地来说, 本研究探索了冲动购买趋势对冲动购买行为是否有积极的影响, 并评估了消费者特点例如认知闭合需要(NFCC), 心理健康和人际敏感性是如何影响消费者冲动购买的趋势. 这项调查结果显示, 消费者的情感冲动, 对冲动购买行为产生积极的影响, 而认知冲动并没有对冲动购买行为的影响. 此外, 情感冲动购买倾向是被认知闭合需要的构成因素所推动的, 如果断和模糊不适; 心理健康, 如环境控制和生活的目标, 以及规范和信息的影响. 此外, 认知冲动倾向是被认知闭合需要的构成因素所驱动的决断, 模棱两可的不适和密切的态度, 心理健康和环境控制, 以及规范性和信息的影响. 本研究具有重要理论意义. 第一, 情感冲动对冲动购买行为有巨大影响. 以前的研究根据情感和流动理论提出, 低到中等程度的冲动是自我控制减少或自我监管机制失败所造成的. 本研究证实了上述观点. 二, 本研究通过确认冲动购买趋势可以看做是情感和认知两个维度的二维概念, 并说明冲动购买行为主要是由情感冲动解释, 而不是认知冲动. 第三, 目前的研究有新的概念, 如在本研究的模型中作为潜在影响因子的心理健康和认知闭合需要, 从而对现有的文献做出了贡献. 通过多维概念例如心理健康和认知闭合需要, 有关消费者信息过程的多个方面可以被评估. 第五, 本研究通过确定规范和信息这两个竞争路线扩展了现有的文献. 规范影响发生在个人符合别人的期望或提高他们的自我形象时. 而信息的影响发生在个人搜索来自他人知识信息和观察他人行为之后的推论. 本研究显示了这两个相互竞争的社会影响力的路线, 可以归因于不同影响力的来源. 目前的研究也有许多实际的启示. 首先, 它表明, 公司应该更多关注其首要的目标, 有情感冲动的消费者. 这一方面公司可以创造更振奋精神的购物环境. 二, 目前的结果表明, 认知闭合需要与认知方面的冲动有密切相关的. 这些人是被不经意的想法所驱动的, 而不是感觉或兴奋. 在购买点理性的广告会吸引这些客户. 第三, 容易受规范性影响的消费群是另一个潜在的目标市场. 零售商和制造商, 通过宣传其产品和/或可用于识别或符合愿望组在对他人的期望的产品服务. 但是, 作为一个细分市场, 零售商应避免目标消费群易受信息的影响. 这些人对有关购买的产品服务进行了广泛的信息搜索, 因此更详细, 长期理性的广告信息可以内化这些消费者的思想过程. 本文的结果有几个原因应慎重解释. 这项研究采用了数量较少的便利样本, 而且只调查了两个维度的行为. 为此, 今后的研究应包括更多样化特点和衡量行为的不同方面的样本. 未来的研究还应该调查与情感作用理论密切相关的个性特征. 在以后的研究中, 特征变量会是很另人感兴趣的领域, 如感觉的好奇, 人际敏感性的好奇心, 和气氛反应.

• 지능정보연구
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• 제22권3호
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• pp.143-163
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• 2016

인구통계학적 정보는 디지털 마케팅의 핵심이라 할 수 있는 인터넷 사용자에 대한 타겟 마케팅 및 개인화된 광고를 위해 고려되는 가장 기초적이고 중요한 정보이다. 하지만 인터넷 사용자의 온라인 활동은 익명으로 행해지는 경우가 많기 때문에 인구통계특성 정보를 수집하는 것은 쉬운 일이 아니다. 정기적인 설문 조사를 통해 사용자들의 인구통계특성 정보를 수집할 수도 있지만 많은 비용이 들며 허위 기재 등과 같은 위험성이 존재한다. 특히, 모바일 환경에서는 대부분의 사용자들이 익명으로 활동하기 때문에 인구통계특성 정보를 수집하는 것은 더욱 더 어려워지고 있다. 반면, 인터넷 사용자의 온라인 활동을 기록한 클릭스트림 데이터는 해당 사용자의 인구통계학적 정보에 활용될 수 있다. 특히, 인터넷 사용자의 온라인 행위 특성 중 하나인 페이지뷰는 인구통계학적 정보 예측에 있어서 중요한 요인이 된다. 본 연구에서는 기존 선행 연구를 토대로 클릭스트림 데이터 분석을 통해 인터넷 사용자의 온라인 행위 특성을 추출하고 이를 해당 사용자의 인구통계학적 정보 예측에 사용한다. 또한, 1)의사결정나무를 이용한 변수 축소, 2)주성분분석을 활용한 차원축소, 3)군집분석을 활용한 변수축소의 방법을 제안하고 실험에 적용함으로써 많은 설명변수를 이용하여 예측 모델 생성 시 발생하는 차원의 저주와 과적합 문제를 해결하고 예측 모델의 정확도를 높이고자 하였다. 실험 결과, 범주의 수가 많은 다분형 종속변수에 대한 예측 모델은 모든 설명변수를 사용하여 예측 모델을 생성했을 때보다 본 연구에서 제안한 방법론들을 적용했을 때 예측 모델에 대한 정확도가 향상됨을 알 수 있었다. 본 연구는 클릭스트림 분석을 통해 추출된 인터넷 사용자의 온라인 행위는 해당 사용자의 인구통계학적 정보 예측에 활용 가능하며, 예측된 익명의 인터넷 사용자들에 대한 인구통계학적 정보를 디지털 마케팅에 활용 할 수 있다는데 의의가 있다. 또한, 제안 방법론들을 통해 어느 종속변수에 대해 어떤 방법론들이 예측 모델의 정확도를 개선하는지 확인하였다. 이는 추후 클릭스트림 분석을 활용하여 인구통계학적 정보를 예측할 때, 본 연구에서 제안한 방법론을 사용하여 보다 높은 정확도를 가지는 예측 모델을 생성 할 수 있다는데 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.95-108
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• 2017

최근 알파고의 등장으로 딥러닝 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 딥러닝은 향후 미래의 핵심 기술이 되어 일상생활의 많은 부분을 개선할 것이라는 기대를 받고 있지만, 주요한 성과들이 이미지 인식과 자연어처리 등에 국한되어 있고 전통적인 비즈니스 애널리틱스 문제에의 활용은 미비한 실정이다. 실제로 딥러닝 기술은 Convolutional Neural Network(CNN), Recurrent Neural Network(RNN), Deep Boltzmann Machine (DBM) 등 알고리즘들의 선택, Dropout 기법의 활용여부, 활성 함수의 선정 등 다양한 네트워크 설계 이슈들을 가지고 있다. 따라서 비즈니스 문제에서의 딥러닝 알고리즘 활용은 아직 탐구가 필요한 영역으로 남아있으며, 특히 딥러닝을 현실에 적용했을 때 발생할 수 있는 여러 가지 문제들은 미지수이다. 이에 따라 본 연구에서는 다이렉트 마케팅 응답모델, 고객이탈분석, 대출 위험 분석 등의 주요한 분류 문제인 이진분류에 딥러닝을 적용할 수 있을 것인지 그 가능성을 실험을 통해 확인하였다. 실험에는 어느 포르투갈 은행의 텔레마케팅 응답여부에 대한 데이터 집합을 사용하였으며, 전통적인 인공신경망인 Multi-Layer Perceptron, 딥러닝 알고리즘인 CNN과 RNN을 변형한 Long Short-Term Memory, 딥러닝 모형에 많이 활용되는 Dropout 기법 등을 이진 분류 문제에 활용했을 때의 성능을 비교하였다. 실험을 수행한 결과 CNN 알고리즘은 비즈니스 데이터의 이진분류 문제에서도 MLP 모형에 비해 향상된 성능을 보였다. 또한 MLP와 CNN 모두 Dropout을 적용한 모형이 적용하지 않은 모형보다 더 좋은 분류 성능을 보여줌에 따라, Dropout을 적용한 CNN 알고리즘이 이진분류 문제에도 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다.