• 한국조경학회지
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• 제51권2호
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• pp.1-11
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• 2023

수목의 파손은 주변 재산과 생명에 치명적인 위험을 초래한다. 특히, 도복으로 인한 위험은 피해범위가 넓고, 충격의 강도가 높기 때문에 선제적으로 대응하는 것이 중요하다. 이에 도복 시 예상되는 잠재적 위험범위를 산정하거나 위험등급을 평가한 시도가 있었지만, 구체적인 물리량으로 위험을 정량화하지 못하였다. 또한, 수목과 피해대상의 형상을 입체적으로 반영하지 못했다는 아쉬움이 있다. 본 연구는 수목의 도복 시 발생할 수 있는 위험범위와 충격량을 정량적, 입체적으로 예측하기 위한 기법의 개발을 목적으로 하였다. 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 수목의 도복 시 발생하는 위험범위와 충격량 산출식을 정립하였다. 위험범위 산출 시 수목이 쓰러져 미끄러지는 가능성을 반영해 수고의 1.5배를 반경으로 하는 원의 내부 범위로 확대하여 계산하였다. 수목의 기울기에 따라 직립으로 생육하는 수목은 근원부를 중심으로 360° 범위, 기울어져 생육하는 수목은 기운 방향에서 180° 범위로 설정하였다. 충격량은 충돌이 발생하기 직전 수목의 나중운동량이 피해대상에 전달되는 현상을 이용해 산출하였다. 또한, 수목이 쓰러질 때 근원부를 기점으로 회전운동 하는 것을 반영해 각운동량을 산출하였으며, 이를 선운동량으로 전환하여 충격량을 계산하였다. 둘째, Rhino3D와 Grasshopper를 이용하여 위험범위, 충격량 산출 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘은 3차원 모델 제작, 산출, 조회 기능으로 구성하였다. 3차원 모델은 Rhino3D를 이용하여 지형, 건물, 수목의 형상을 입체적 모델로 제작하였고, 이를 Grasshopper에 연결하여 공간정보를 구축하였다. 산출 기능에서는 산출식을 활용하여 알고리즘을 코딩하였다. 산출 시 수고, 기울기, 중량 등 수목의 생육 정보와 인접수목, 피해대상, 분석범위 등 주변 환경을 고려하였다. 조회 기능에서는 산출 결과를 종합하여 3차원 모델에 가시화하였다. 산출값에 따라 색상으로 구분하여 위험수목과 위험구역을 효율적으로 판단하였다. 본 연구는 수목의 도복 시 발생하는 잠재적 위험범위와 충격량을 정량적으로 산출하고, 이를 가시화하여 우선관리가 필요한 대상을 효율적으로 판단하는 방법을 제시하였다. 이는 도복 발생 시, 주변 건물과 관람객의 안전을 위한 대책 수립 및 재난 예방의 기초자료로 활용될 수 있을 것이다. 또한, 도심지와 공원, 문화재구역에서 명확한 기준 없이 진행되는 수목의 제거를 방지하는데 기여할 것이다.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제56권3호
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• pp.300-314
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• 2023

본 연구는 2016-2018년 국민건강영양조사 자료를 이용하여 청소년의 아침결식과 관련된 요인을 찾고 아침결식 예측모형을 분석하여 청소년의 아침결식 예방 교육 및 정책 수립에 기초 자료를 제공하고자 하였다. 2016-2018년 국민건강영양조사의 참여자는 총 24,269명으로 12-18세의 청소년 중 변수 결측자를 제외한 대상자는 1,024명이며, 이중 아침식사 섭취자 579명, 결식자 445명이었다. 남학생의 49.1%, 여학생의 50.9%가 아침결식자였다. 연령은 아침식사 결식군이 유의적으로 높으며, 결식군의 고등학생 비율이 높았다. 가구소득 4분위수는 아침식사 섭취군의 9.1%, 결식군의 15.4%가 '하'로 유의적인 차이를 보였다. 조사대상자의 신체적 요인은 유의적인 차이를 보이지 않았으나 체중감소를 위해 결식을 하는 경우는 아침식사 결식군의 25.3%, 섭취군의 10.4%로 유의적인 차이를 보였다. 조사대상자의 식습관과 정신건강에서 아침식사 결식군이 섭취군보다 1일 1회이상 외식횟수가 유의적으로 높았으며, 최근 1년간 1주 동안 5-7회 이상의 저녁식사 섭취빈도는 아침섭취군이 유의적으로 높았다. 또한, 아침식사 섭취군은 결식군보다 영양교육 경험이 유의적으로 높았으며, 아침식사 섭취군이 결식군보다 에너지, 단백질, 지방, 탄수화물, 식이섬유, 콜레스테롤, 비타민 A, 비타민 B1, 비타민 B2, 니아신, 비타민 C, 칼슘, 인, 나트륨, 칼륨, 철의 섭취율 및 탄수화물, 단백질, 지방의 섭취비율도 유의적으로 높았다. 아침결식 예측 모형을 도출하기 위해 CART 알고리즘을 사용한 의사결정나무 분석결과, 아침식사 섭취여부를 결정하는 주요인은 투입된 7개의 변수 중 교육수준과 영양교육 경험을 제외한 결식을 통한 체중조절, 가구소득 4분위수, 저녁식사 빈도, 연령, 외식 횟수였다. 체중조절을 위하여 결식을 하는 경우는 아침식사 결식군에서 높았다. 체중조절을 위하여 결식을 하지 않는 대상자는 가구소득 4분위수의 수준에서 소득이 '하', '중하'일 때 아침결식 비율이 높았다. 가구소득수준이 '상', '중상' 대상자의 경우는 저녁식사 빈도가 주 3-4회 이하인 경우 아침결식 비율이 높았다. 저녁식사 빈도가 주 5-7회이더라도 연령이 14.5세 초과인 경우 아침결식을 하고 있으며, 연령이 14.5세 미만인 대상자들은 외식횟수가 일 1회 이상인 경우, 주 6회 이하인 경우 아침결식을 하고 있었다. 따라서 아침결식을 감소시키기 위해서 청소년 대상의 각 그룹의 결식 주요인에 따라 올바른 체중조절 방법, 아침식사 배달, 건강정보에 대한 접근성 높이기, 아침결식과 질병과의 관련성 교육을 위한 토론수업 및 역할놀이 등과 같은 맞춤형 교육이 필요하며, 향후 청소년의 저녁식사 결식 감소 방안에 대한 연구가 추가적으로 진행되어야 하겠다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_3호
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• pp.1779-1790
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• 2023

위성 자료의 성능이 크게 개선됨에 따라 최근에는 위성을 이용하여 광범위한 영역에 대한 실시간 안개 탐지 알고리즘들이 개발되고 있다. 한반도 주변을 관측하는 기상위성 중 관측주기가 10분으로 시간해상도가 가장 우수한 GEO-KOMPSAT-2A/Advanced Meteorological Imager (GK2A/AMI)는 공간해상도가 500 m이다. 반면 GEO-KOMPSAT-2B/Geostationary Ocean Color Imager-II (GK2B/GOCI-II)는 해상도가 250 m지만, 1시간 주기로 관측하고 가시채널만 보유하고 있다. 따라서 본 연구에서는 한반도 주변에서 발생하는 안개를 10분 및 250 m 해상도로 탐지하기 위해 GK2AB 융합 안개 탐지 알고리즘(Fog Detection Algorithm, FDA)인 GK2AB FDA를 개발하였다. GK2AB FDA는 세 파트로 구성된다. 첫 번째로 현업 운용중인 GK2A 안개 탐지 알고리즘(GK2A FDA)으로 10분 및 500 m 해상도로 안개를 탐지한다. 두 번째 단계에서는 두 위성 자료 간 시공간 일치, 태양천정각과 파장역 차이를 보정한 GK2A normalized visible (NVIS)의 10분 변화량을 이용하여 GK2B NVIS를 10분 간격으로 외삽한다. 마지막 단계에서는 외삽된 GK2B NVIS, 태양천정각, GK2A FDA 산출물 등을 입력자료로 기계학습(의사결정나무)을 이용하여 개발된 GK2AB FDA로 지리적위치에 따라 안개를 탐지(250 m, 10분)한다. GK2AB FDA의 훈련에는 6개 사례, 검증에는 4개 사례가 이용되었다. GK2AB FDA의 정량적 검증에는 지상관측 시정, 풍속 그리고 상대습도 자료를 이용하였다. GK2AB FDA는 GK2A FDA에 비해 공간해상도가 4배 증가함에 따라 안개 및 비안개 화소가 보다 자세히 구분되었다. 또한 검증방법에 관계없이 GK2A FDA에 비해 probability of detection (POD)은 높고 Hanssen-Kuiper Skill score (KSS)는 높거나 비슷함을 보여 안개 탐지 수준이 개선된 것으로 보인다. 하지만 일부 사례에서는 GK2AB FDA의 false alarm ratio (FAR)와 Bias가 크게 나타나 안개를 과대탐지하는 문제를 보이고 있다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제32권4호
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• pp.345-361
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• 2005

변환공간 색인이란 원공간 상의 공간 객체들을 변환공간 상의 크기가 없는 점들로 변환하여 색인한 후에 이들을 다루는 구조로, 이를 활용하는 조인 알고리즘은 크기가 없는 점들을 다루기 때문에 최적화가 상대적으로 단순하다는 장점을 가진다. 하지만, R 트리와 같은 원공간 색인에는 적용될 수 없는 단점을 가진다. 이러한 단점을 해결하는 방법으로 저자들 은 변환공간 뷰라는 개념을 사용하여 두 원공간 색인들을 변환공간에서 조인하는 변환공간 뷰 조인 알고리즘(transform-space view) join algorithm)을 제안한 바 있다. 여기서 변환공간 뷰(transform-space view)란 원공간 색인에 대한 가상의 변환공간 색인으로서 이미 구축된 원공간 색인을 구조적으로 변경하지 않고서도 가상의 변환공간 색인으로 해석하여 원공간 색인이 변환공간에서 조인될 수 있게 한다. 변환공간 뷰 조인 알고리즘에서 디스크 페이지 액세스 순서는 공간 채움 곡선에 의해 결정되는데, 이는 조인 성능에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 변환공간 뷰 조인 알고리즘을 최적화 하는 방법으로 새로운 공간 채움 곡선인 적응형 행 기준 순서(adoptive row major order: ARM order)를 제안한다. 적응형 행 기준 순서는 주어진 버퍼 크기에 따라 디스크 페이지 액세스 순서를 적응적으로 조정하여 원패스 버퍼 크기(한 페이지 당 한번의 디스크 액세스를 보장하는 최소 버퍼 크기)와 디스크 액세스 횟수를 크게 줄인다. 정형적인 분석과 실험을 통하여 적응형 행 기준 순서를 사용하는 변환공간 뷰 조인 알고리즘의 우수성을 보인다. 실험 결과, 다른 공간 채움 곡선을 사용하는 변환공간 뷰 조인 알고리즘과 비교하여 적응형 행 기준 순서는 원패스 버퍼 크기를 최대 21.3배 줄이고, 디스크 액세스 횟수를 최대 $74.6\%$ 줄인다. 또한, R 트리를 원공간에서 조인하는 알고리즘들과 비교하여 원패스 버퍼 크기를 최대 15.7배 줄이고, 디스크 액세스 횟수를 최대 $65.3\%$ 줄인다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.29-45
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• 2015

고객반응 예측모형은 마케팅 프로모션을 제공할 목표고객을 효과적으로 선정할 수 있도록 하여 프로모션의 효과를 극대화 할 수 있도록 해준다. 오늘날과 같은 빅데이터 환경에서는 데이터 마이닝 기법을 적용하여 고객반응 예측모형을 구축하고 있으며 본 연구에서는 사례기반추론 기반의 고객반응 예측모형을 제시하였다. 일반적으로 사례기반추론 기반의 예측모형은 타 인공지능기법에 비해 성과가 낮다고 알려져 있으나 입력변수의 중요도에 따라 가중치를 상이하게 적용함으로써 예측성과를 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 프로모션에 대한 고객의 반응여부에 영향을 미치는 중요도에 따라 입력변수의 가중치를 산출하여 적용하였으며 동일한 가중치를 적용한 예측모형과의 성과를 비교하였다. 목욕세제 판매데이터를 사용하여 고객반응 예측모형을 개발하고 로짓모형의 계수를 적용하여 입력변수의 중요도에 따라 가중치를 산출하였다. 실증분석 결과 각 변수의 중요도에 기반하여 가중치를 적용한 예측모형이 동일한 가중치를 적용한 예측모형보다 높은 예측성과를 보여주었다. 또한 고객 반응예측 모형과 같이 실생활의 분류문제에서는 두 범주에 속하는 데이터의 수가 현격한 차이를 보이는 불균형 데이터가 대부분이다. 이러한 데이터의 불균형 문제는 기계학습 알고리즘의 성능을 저하시키는 요인으로 작용하며 본 연구에서 제안한 Weighted CBR이 불균형 환경에서도 안정적으로 적용할 수 있는지 검증하였다. 전체데이터에서 100개의 데이터를 무작위로 추출한 불균형 환경에서 100번 반복하여 예측성과를 비교해 본 결과 본 연구에서 제안한 Weighted CBR은 불균형 환경에서도 일관된 우수한 성과를 보여주었다.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.191-204
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• 2015

국내 소프트웨어(SW) 개발인력의 미충원율은 매우 높으며, 특히 2년 이상의 현장경력이 있는 고급 개발자의 부족문제는 심각하다. 최근 정부도 이를 인식하고, 정책적으로 SW개발 신규인력 양성에 힘을 기울이고 있다. 그러나, 이러한 노력은 초급개발자의 수급문제를 해결하는데 효과적일 수 있지만, 업계에서 요구하는 고급 개발자의 부족현상을 해결하는 근본적인 대책으로 인식되지는 못하고 있다. SW 전문개발자를 양성하기 위해서는 초급개발자들이 지속적으로 직무를 수행하여 풍부한 업무경험을 갖춘 고급 개발자로 성장해야 하기 때문이다. 이에, 본 연구는 국내 SW업체에서 근무하고 있는 개발관련 인력들의 업무 지속수행 의도를 조사하고, 이에 영향을 주는 주요요인들을 분석하였다. 이를 위해, 2014년 9월부터 10월까지 국내 SW업체에 근무하고 있는 현직 개발자 총 130명을 대상으로 설문조사를 수행하였으며, 이를 기반으로 SW개발업무 지속수행의도 및 이에 영향을 주는 요인들을 개발자의 특성, 직무환경, 그리고 SW개발자에 대한 사회적 인식 및 산업전망 등의 측면에서 분석하였다. 분석에는 데이터마이닝 기법들 중에서, 분석과정에서의 설명능력이 있는 회귀분석과 의사결정나무가 사용되었다. 회귀분석 결과, SW개발자가 스스로 인식하는 근무 가능한 연령이 높을수록, 내성적인 성향을 가질수록, 또한 적성에 맞아서 직무를 선택한 경우, 지속적 직무 수행 의도가 높은 것으로 나타났다. 이와 더불어, 선형회귀분석에서는 유의하지 않았으나, 규칙기반의 의사결정나무 분석에서 파악된 추가적 요인으로, 새로운 기술에 대한 학습능력 및 SW산업에 대한 전망이 직무 지속수행의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 기업의 인적자원관리 및 고급 SW인력 양성정책에 활용될 수 있을 것으로 생각되며, 궁극적으로 SW개발인력의 직무 지속성을 증진시키는 데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.47-67
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• 2017

강판 표면 결함은 강판의 품질과 가격을 결정하는 중요한 요인 중 하나로, 많은 철강 업체는 그동안 검사자의 육안으로 강판 표면 결함을 확인해왔다. 그러나 시각에 의존한 검사는 통상 30% 이상의 판단 오류가 발생함에 따라 검사 신뢰도가 낮은 문제점을 갖고 있다. 따라서 본 연구는 Simultaneous MTS (S-MTS) 알고리즘을 적용하여 보다 지능적이고 높은 정확도를 갖는 새로운 강판 표면 결함 진단 시스템을 제안하였다. S-MTS 알고리즘은 단일 클래스 분류에는 효과적이지만 다중 클래스 분류에서 정확도가 떨어지는 기존 마할라노비스 다구찌시스템 알고리즘(Mahalanobis Taguchi System; MTS)의 문제점을 해결한 새로운 알고리즘이다. 강판 표면 결함 진단은 대표적인 다중 클래스 분류 문제에 해당하므로, 강판 표면 결함 진단 시스템 구축을 위해 본 연구에서는 S-MTS 알고리즘을 채택하였다. 강판 표면 결함 진단 시스템 개발은 S-MTS 알고리즘에 따라 다음과 같이 진행하였다. 첫째, 각 강판 표면 결함 별로 개별적인 참조 그룹 마할라노비스 공간(Mahalanobis Space; MS)을 구축하였다. 둘째, 구축된 참조 그룹 MS를 기반으로 비교 그룹 마할라노비스 거리(Mahalanobis Distance; MD)를 계산한 후 최소 MD를 갖는 강판 표면 결함을 비교 그룹의 강판 표면 결함으로 판단하였다. 셋째, 강판 표면 결함을 분류하는 데 있어 결함 간의 차이점을 명확하게 해주는 예측 능력이 높은 변수를 파악하였다. 넷째, 예측 능력이 높은 변수만을 이용해 강판 표면 결함 분류를 재수행함으로써 최종적인 강판 표면 결함 진단 시스템을 구축한다. 이와 같은 과정을 통해 구축한 S-MTS 기반 강판 표면 결함 진단 시스템의 정확도는 90.79%로, 이는 기존 검사 방법에 비해 매우 높은 정확도를 갖는 유용한 방법임을 보여준다. 추후 연구에서는 본 연구를 통해 개발된 시스템을 현장 적용하여, 실제 효과성을 검증할 필요가 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.1-8
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• 2013

거대한 데이터베이스로부터 중요하고 의미 있는 정보를 찾아내기 위해 데이터 마이닝 기법들이 사용되며, 패턴 마이닝은 이러한 데이터 마이닝을 위한 중요한 기법 중에 하나이다. 패턴 마이닝은 거대 데이터베이스로부터 유용한 패턴을 찾아내는 기법이며, 패턴 마이닝 분야 중에 하나인 빈발 패턴 마이닝은 데이터베이스에서 최소 임계치 이상의 빈도수를 가지는 빈발 패턴을 마이닝 한다. 전통적인 빈발 패턴 마이닝은 전체 데이터베이스에 대한 단일 최소 임계치를 기반으로 중요 빈발 패턴을 마이닝 한다. 단일 최소 임계치 모델은 데이터베이스 내 모든 아이템이 동일한 특성을 가진다고 암묵적으로 가정한다. 그러나 실제 응용에서는 각 아이템들이 개별적인 특성을 가지고 있을 수 있으며, 따라서 이를 반영한 패턴 마이닝 기법이 요구된다. 데이터베이스 내 아이템들의 이러한 특성이 반영되지 않은 빈발 패턴 마이닝 모델에서, 중요한 희귀 아이템이 포함된 패턴을 마이닝 하기 위해서는 낮은 최소 임계치를 설정해야 한다. 그러나 너무 낮은 최소 임계치는 의미 없는 아이템들을 포함하는 수많은 패턴을 야기한다. 반대로 높은 최소 임계치는 희귀 아이템이 포함된 패턴을 마이닝 하지 못하는 희귀 아이템 문제라 불리는 딜레마가 발생한다. 이러한 문제의 해결을 위한 초기 연구들은 아이템 빈도수에 따라 데이터를 몇 개의 블록으로 분할하거나 관련 희귀 아이템들을 하나의 그룹으로 만드는 방법을 사용한 근사적 접근법을 제안하였다. 그러나 이러한 기법들은 근사적 방법의 적용에 의해 모든 희귀 패턴을 포함한 빈발 패턴을 마이닝 하지 못한다. 다중 최소 임계치를 고려한 패턴 마이닝 모델은 아이템들의 개별적인 특성을 반영하여 희귀 아이템 문제를 해결하기 위해 제안되었다. 다중 최소 임계치 기반의 빈발 패턴 마이닝 모델에서 각 아이템은 MIS (Minimum Item Support)라고 불리는 개별 최소 임계치를 가지며, 아이템들의 데이터베이스 내 빈도수를 기반으로 계산된다. 다중 최소 임계치 모델은 MIS를 통해 수많은 의미 없는 패턴을 생성하지 않고도 손실 없이 모든 희귀 빈발 패턴을 찾아낸다. 한편, 빈발 패턴을 마이닝 하는 과정에서 후보 패턴들이 생성되며, 단일 최소 임계치 모델에서는 각 후보 패턴의 빈도수가 유일한 최소 임계치와 비교된다. 따라서, 희귀 아이템 문제가 발생할 뿐만 아니라 후보 패턴을 구성하는 아이템들의 특성이 고려되지 않는다. 다중 최소 임계치 모델에서는 이 문제를 다루기 위해 후보 패턴을 구성하는 아이템들의 MIS 값 중에서 가장 작은 MIS 값을 해당 후보 패턴의 최소 임계치로 설정하여 패턴 내 아이템들의 특성을 반영한다. 이를 적용하여 효율적으로 희귀 빈발 패턴을 마이닝 하기 위해 트리 구조 기반의 알고리즘은 빈도수 내림차순으로 트리 내 아이템들을 정렬하는 단일 최소 임계치 모델과는 달리 MIS 내림차순으로 아이템들을 정렬하여 마이닝을 수행한다. 본 논문에서는 다중 최소 임계치 기반의 빈발 패턴 마이닝 알고리즘에 대한 특성을 살펴보고, 일반 단일 임계치 기반 알고리즘과의 성능평가를 수행한다. 성능평가는 실행 속도, 메모리 사용량, 그리고 확장성의 관점에서 수행된다. 성능평가 결과, 다중 최소 임계치 기반의 빈발 패턴 마이닝 알고리즘은 희귀 빈발 패턴을 포함한 모든 빈발 패턴을 단일 임계치 기반의 빈발 패턴 마이닝 알고리즘보다 더 빠른 속도로 마이닝 하였으며, 각 아이템의 최소 임계치 정보를 위한 추가적인 메모리를 필요로 하였다. 또한, 비교 알고리즘들은 좋은 확장성 결과를 보였다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.23-46
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• 2021

개인화 추천에서 많이 사용되는 협업 필터링은 고객들의 구매이력을 기반으로 유사고객을 찾아 상품을 추천할 수 있는 매우 유용한 기법으로 인식되고 있다. 그러나, 전통적인 협업 필터링 기법은 사용자 간에 직접적인 연결과 공통적인 특징을 기반으로 유사도를 계산하는 방식으로 인해 신규 고객 혹은 상품에 대해 유사도를 계산하기 힘들다는 문제가 제기되어 왔다. 이를 극복하기 위하여, 다른 기법을 함께 사용하는 하이브리드 기법이 고안되기도 하였다. 이런 노력의 하나로서, 사회연결망의 구조적 특성을 적용하여 이런 문제를 해결하려는 시도가 있었다. 이는, 직접적으로 유사성을 찾기 힘든 사용자 간에도 둘 사이에 놓인 유사한 사용자 또는 사용자들을 통해 유추해내는 방식으로 상호 간의 유사성을 계산하는 방식을 적용한 것이다. 즉, 구매 데이터를 기반으로 사용자의 네트워크를 생성하고 이 네트워크 내에서 두 사용자를 간접적으로 이어주는 네트워크의 특성을 기반으로 둘 사이의 유사도를 계산하는 것이다. 이렇게 얻은 유사도는 추천대상 고객이 상품의 추천에 대한 수락여부를 결정하는 척도로 활용될 수 있다. 서로 다른 중심성 척도는 추천성과에 미치는 영향이 서로 다를 수 있다는 점에서 중요한 의미를 갖는다 할 수 있다. 이런 유사도의 계산을 위해서 네트워크의 중심성을 활용할 수 있다. 본 연구에서는 여기서 더 나아가 이런 중심성이 추천성과에 미치는 영향이 추천 알고리즘에 따라서도 다를 수 있다는 데에서 주목하여 수행되었다. 또한, 이런 네트워크 분석을 활용한 추천기법은 신규 고객 혹은 상품뿐만 아니라 전체 고객 혹은 상품으로 그 대상을 넓히더라도 추천 성능을 높이는 데 기여할 것을 기대할 수 있을 것이다. 이런 관점에서 본 연구는 네트워크 모형에서 연결선이 생성되는 것을 이진 분류의 문제로 보고, 추천 모형에 적용할 분류 기법으로 의사결정나무, K-최근접이웃법, 로지스틱 회귀분석, 인공신경망, 서포트 벡터 머신을 선택하고, 온라인 쇼핑몰에서 4년2개월간 수집된 구매 데이터로 실험을 진행하였다. 사회연결망에서 측정된 중심성 척도를 각 분류 기법에 적용하여 생성한 모형을 비교 실험한 결과, 각 모형 별로 중심성 척도의 추천성공률이 서로 다르게 나타남을 확인할 수 있었다.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제16권16호
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• pp.6857-6862
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• 2015

Background: To identify the optimal cost effective strategy for the management of women having ASC-US who attended at King Chulalongkorn Memorial Hospital (KMCH). Design: An Economical Analysis based on a retrospective study. Subject: The women who were referred to the gynecological department due to screening result of ASC-US at King Chulalongkorn Memorial Hospital, a general and tertiary referral center in Bangkok Thailand, from Jan 2008 - Dec 2012. Materials and Methods: A decision tree-based was constructed to evaluate the cost effectiveness of three follow up strategies in the management of ASC-US results: repeat cytology, triage with HPV testing and immediate colposcopy. Each ASC-US woman made the decision of each strategy after receiving all details about this algorithm, advantages and disadvantages of each strategy from a doctor. The model compared the incremental costs per case of high-grade cervical intraepithelial neoplasia (CIN2+) detected as measured by incremental cost-effectiveness ratio (ICER). Results: From the provider's perspective, immediate colposcopy is the least costly strategy and also the most effective option among the three follow up strategies. Compared with HPV triage, repeat cytology triage is less costly than HPV triage, whereas the latter provides a more effective option at an incremental cost-effectiveness ratio (ICER) of 56,048 Baht per additional case of CIN 2+ detected. From the patient's perspective, the least costly and least effective is repeat cytology triage. Repeat colposcopy has an incremental cost-effectiveness (ICER) of 2,500 Baht per additional case of CIN2+ detected when compared to colposcopy. From the sensitivity analysis, immediate colposcopy triage is no longer cost effective when the cost exceeds 2,250 Baht or the cost of cytology is less than 50 Baht (1USD = 31.58 THB). Conclusions: In women with ASC-US cytology, colposcopy is more cost-effective than repeat cytology or triage with HPV testing for both provider and patient perspectives.