• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.117-140
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• 2019

고령화 현상이 가속화되고, 취약계층 노인과 관련된 다양한 사회문제가 제기됨에 따라 노인세대의 건강과 안전을 보호하기 위한 효과적인 노인 돌봄 솔루션의 필요성이 커지고 있다. 최근에는 노인 돌봄의 수단으로 첨단화된 ICT 기술을 탑재한 스마트 토이를 활용하고자 하는 사례가 늘고 있다. 특히 스마트 토이를 통해 기록되는 노인 행태에 대한 로그 데이터는 노인 돌봄 관련 정책 수립, 노인 돌봄 서비스 컨셉 기획 및 개발과 같은 분야에 정량적이고 객관적인 설명지표로써 활용 가치가 높을 것으로 전망된다. 그러나 현재까지 노인 돌봄 스마트 토이와 관련된 연구 중 스마트 토이를 통해 기록된 사용자 행동 로그에 주목하여 이를 의사결정에 활용하고자 하는 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 기존에 충분히 논의되지 않았던 스마트 토이 사용자 행동 로그 데이터에 대한 분석을 중심으로, 노인 돌봄 솔루션의 사용자 경험 증진을 위한 효과적인 인사이트를 도출하는 것을 목적으로 한다. 구체적으로 사용자 프로파일링 기반 행태 분석과 사용 행태에 따른 삶의 질 변화 메커니즘 도출을 단계적으로 수행하였다. 분석 결과, 5개의 노인 생활관리 요인으로부터 노인집단 유형을 분류할 수 있는 2개의 중요한 차원을 도출하였으며, 도출한 차원에 근거하여 전체 노인 사용자를 3개의 유형으로 분류하고 유형별 스마트 토이 사용 행태 차이를 프로파일링 분석을 통해 확인할 수 있었다. 이후 스마트 토이 사용 행태에 따른 삶의 질 변화 메커니즘을 도출하기 위한 단계적 회귀분석을 수행하였으며, 스마트 토이와의 상호작용, 스마트 토이의 콘텐츠 사용, 스마트 토이가 관찰한 노인의 가정 내 활동 정도가 노인의 우울감 개선과 생활패턴 개선에 미치는 영향 및 이를 중재하는 경로로써 스마트 토이에 대한 사용자의 성능평가와 만족감의 역할을 밝혀내었다.

• 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.

• 한국작물학회지
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• 제65권3호
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• pp.199-213
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• 2020

국내 육성 벼 품종의 입형 특성은 협소한 유전적 배경을 가지고 있는 것으로 알려져 있다. 본 연구는 육성품종의 입형 관련 표현형과 유전자형을 분석하여 생태형에 따른 입형 특성과 대립유전자 효과를 파악하고, 자포니카 품종에 도입된 대립유전자의 기원을 확인하고자 수행되었다. 자포니카 225, 흑미 14, 통일형 생태형 33품종 등 272품종에 대해서 현미 길이, 너비, 두께, 장폭비, 천립중의 표현형과 GW2, GS3, qGL3, qSW5, GS5, TGW6, GW7, GW8 등 8개 입형 관련 유전자형을 분석하였다. 자포니카 품종은 중단립종에 단원형, 흑미와 통일형 품종은 중립종에 중원형 입형 특성을 나타냈다. 표현형에 대한 군집분석을 통해 자포니카 품종 대부분으로 구성된 그룹 1, 흑미와 통일형 품종 위주로 구성된 그룹 2, 자포니카 품종이 포함된 그룹 3 등 세 그룹으로 나눌 수 있었다. 그룹 1은 현미 너비와 두께, 그룹 2는 장폭비와 길이, 그룹 3은 천립중에 의해 영향을 많이 받아 구분되며 그룹 1은 중단립종·단원형, 그룹 2는 중립종·중원형, 그룹 3은 장립종·단원형 입형 특성을 나타냈다. 입형 관련 대립유전자형 분석 결과 gw2 (빈도수 1.1%)와 tgw6 (0.4%) 대립유전자는 매우 드물었으며, qgl3와 gw8는 통일형 생태형에서만 존재하였고 자포니카 품종의 qSW5 유전자형은 qsw5_N이 대부분을 차지하였다. 생태형별 대립유전자 조합의 수는 자포니카 7개(Cj1-Cj7), 흑미 3개(Cj_b1-Cj_b3), 통일형 13개(CT1-CT13)로 자포니카에 비해 품종수가 적은 통일형 생태형이 더 다양하였다. 자포니카 품종의 대표 대립유전자 조합은 자포니카 Cj1, 2 (GW2-GS3_C-qGL3-qsw5_N-gs5-TGW6-gw7(GW7)-GW8)로 여기에 gw2, gs3, qSW5, GS5 대립유전자가 도입됨으로써 다양성이 확대되었다. 흑미 품종의 대표 대립유전자 조합은 Cj_b2, 3 (GW2-gs3-qGL3-qsw5_N-gs5-TGW6-gw7(GW7)-GW8)로 자포니카 대표 조합에서 GS3_C가 gs3로 치환된 조합이다. 통일형 생태형은 GW2 유전자만 다형성이 없었고 7개 유전자에서 13개 대립유전자 조합이 확인되었으며 대표조합은 CT3 (GW2-GS3_C-qgl3-qsw5_N-gs5-TGW6-GW7-gw8)이다. 우리나라 대표 품종인 '신동진'의 입형 특성은 자포니카 대립유전자 조합 Cj2에서 gs3가 도입됨으로써 중대립화되었고, gs3는 미국품종 Calrose로부터 유래한 것으로 판단된다. 국내 육성 벼 품종에 대한 입형 관련 표현형과 유전자형 분석 결과는 우리나라 벼 품종의 입형 특성을 다양화하는데 기여할 것으로 기대된다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.203-209
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• 2020

본 연구는 렉셀 감마나이프 퍼펙션 모델에서 다양한 무게를 가진 자동환자이송장치의 안정성 즉 정렬됨 평가를 위함이다. 퍼펙션 자동환자이송장치의 정렬됨을 평가하기 위해서 부산, 경남 소재 3개 대학병원에서 교정된 서비스 다이오드 테스트 도구를 사용하여 다중 빔의 방사선 초점과 감마나이프 교정 중심점의 일치성에 대한 방사상 편차 △r을 측정하여 평균하였다. 자동환자이송장치 상에 무게 없이 모든 콜리메이터 4, 8, 16 mm에 대한 중심 다이오드에 조사와 4 mm 콜리메이터에 대한 짧은 다이오드와 긴 다이오드에 조사한 경우를 살펴보면 중심 다이오드에 4, 8, 16 mm 콜리메이터 각각 조사 시 검증 차이 즉 방사상 편차의 평균은 각각 0.058 ± 0.023, 0.079 ± 0.023, 0.097 ± 0.049 mm로 나타났고, 중심 다이오드, 짧은 다이오드와 긴 다이오드에 4 mm 콜리메이터 조사 시 방사상 편차의 평균은 각각 0.058 ± 0.023, 0.078 ± 0.01, 0.070 ± 0.023 mm로 나타났다. 무게 없이 짧은 다이오드와 긴 다이오드에 8, 16 mm 조사 시 방사상 편차의 평균은 각각 0.07 ± 0.003(8 mm sd), 0.153 ± 0.002 mm(16 mm sd)와 0.031 ± 0.014(8 mm ld), 0.175 ± 0.01 mm(16 mm ld)로 측정되었다. 다양한 무게 50 ~ 90 kg을 자동환자이송장치에 올린 경우 4, 8, 16 mm에 대한 중심 다이오드에 조사 시 방사상 편차의 평균은 각각 0.061±0.041 ~ 0.075±0.015, 0.023±0.004 ~ 0.034±0.003, 0.158±0.08 ~ 0.17±0.043 mm를 나타냈다. 또한 동일한 상황에서 4, 8, 16 mm에 대한 짧은 다이오드에 조사 시 방사상 편차의 평균은 각각 0.063±0.024 ~ 0.07±0.017, 0.037±0.006 ~ 0.059±0.001, 0.154±0.03 ~ 0.165±0.07 mm로 나타났다. 그리고 4, 8, 16 mm에 대한 긴 다이오드에 조사 시 방사상 편차의 평균이 각각 0.102±0.029 ~ 0.124±0.036, 0.035±0.004 ~ 0.054±0.02, 0.183±0.092 ~ 0.202±0.012 mm로 측정되었다. 수행된 모든 검증 결과는 제조사의 허용 편차 기준에 적합함을 확인할 수 있었다. 실제 치료 환경을 흉내 낸 자동환자이송장치에 올린 다양한 무게에 따른 정렬됨의 측정 결과 무게 의존성은 무시할 수 있음을 알 수 있었다. 저자들은 다양한 무게에 따른 자동환자이송장치의 검증 테스트가 렉셀 감마나이프 퍼펙션의 통상적인 정도관리를 위하여 적합한 것으로 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.29-45
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• 2012

회사채 신용등급은 투자자의 입장에서는 수익률 결정의 중요한 요소이며 기업의 입장에서는 자본비용 및 기업 가치와 관련된 중요한 재무의사결정사항으로 정교한 신용등급 예측 모형의 개발은 재무 및 회계 분야에서 오랫동안 전통적인 연구 주제가 되어왔다. 그러나, 회사채 신용등급 예측 모형의 성과와 관련된 가장 중요한 문제는 등급별 데이터의 불균형 문제이다. 예측 문제에 있어서 데이터 불균형(Data imbalance) 은 사용되는 표본이 특정 범주에 편중되었을 때 나타난다. 데이터 불균형이 심화됨에 따라 범주 사이의 분류경계영역이 왜곡되므로 분류자의 학습성과가 저하되게 된다. 본 연구에서는 데이터 불균형 문제가 존재하는 다분류 문제를 효과적으로 해결하기 위한 다분류 기하평균 부스팅 기법 (Multiclass Geometric Mean-based Boosting MGM-Boost)을 제안하고자 한다. MGM-Boost 알고리즘은 부스팅 알고리즘에 기하평균 개념을 도입한 것으로 오분류된 표본에 대한 학습을 강화할 수 있으며 불균형 분포를 보이는 각 범주의 예측정확도를 동시에 고려한 학습이 가능하다는 장점이 있다. 회사채 신용등급 예측문제를 활용하여 MGM-Boost의 성과를 검증한 결과 SVM 및 AdaBoost 기법과 비교하여 통계적으로 유의적인 성과개선 효과를 보여주었으며 데이터 불균형 하에서도 벤치마킹 모형과 비교하여 견고한 학습성과를 나타냈다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제34권1호
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• pp.22-29
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• 2019

발리다마이신 에이는 아미노글리코사이드계 항생물질로 이탄당인 균당을 2개의 포도당으로 분해하는 효소(trehalase)의 작용을 저해하여 균 증식을 억제한다. 우리나라에서는 벼, 고추, 복숭아, 마늘, 양파, 참다래 등에 세균성 병해를 방제하기 위해 농약으로 등록되어 있다. 국외의 경우 일본에 잔류허용기준(MRLs)이 감자 포함 43품목에서 0.05-0.06 mg/kg으로 기준이 설정되어 있고, 유럽은 0.01 mg/kg 일률 기준을 적용하고 있으며 국내의 경우 기준이 설정될 예정이다. 축산물의 경우 잔류물의 정의를 설정하고 있지 않으나 농산물의 경우 잔류물의 정의는 일본에서 모화합물로 설정되어 있으며 국내에서도 모화합물로 규정할 예정이다. 따라서 발리다마이신 에이의 잔류허용기준 신설에 따른 안전관리를 위하여 공정시험법을 개발하였다. 분석기기는 발리다마이신 에이의 물리 화학적 특성을 고려하여 선택성과 감도가 우수한 LC-MS/MS를 분석기기로 선정하였고 메탄올/물(50/50, v/v)을 이용하여 진탕 추출 후 HLB 카트리지를 이용한 정제 조건을 확립하여 시험법을 개발하였다. 발리다마이신 에이의 직선성은 결정계수($r^2$)가 0.99이상으로 우수하였으며, 검출한계 및 정량한계는 각각 0.005, 0.01 mg/kg으로 높은 감도를 나타내었다. 대표 농산물 5종(현미, 감자, 대두, 감귤, 고추)에 대하여 정량한계, 정량한계 10배, 정량한계 50배 수준으로 회수율 실험한 결과 평균 회수율(5반복)은 72.5-118.3%이었으며 분석오차는 10.3% 이하로 정확성 및 재현성이 우수함을 확인할 수 있었다. 검증 결과 각 농도별 발리다마이신 에이의 평균 회수율은 70.9~117.7%이었고, 상대표준편차(RSD)는 7.9% 이하로 조사되었다. 두 실험실간 회수율 결과에 따른 평균값은 75.9~112.7%이며 RSD는 18%미만으로 본 연구는 국제식품규격위원회 가이드라인(Codex Alimentarius Commission, CAC/GL 40)의 잔류농약 분석기준 및 식품의약품안전평가원의 '식품등 시험법 마련 표준절차에 관한 가이드라인(2016)'에 적합한 수준임을 검증하였다. 따라서 본 연구에서 개발한 시험법은 농산물 중 발리다마이신 에이의 잔류검사를 위한 공정시험법으로 활용할 수 있으며 유사 농산물에 대한 적용도 가능하리라 판단되어 향후 국내 농산물 중 농약의 잔류허용기준 신설 및 잔류농약 검사의 기초자료로 활용 가능할 것이다.

• 한국농림기상학회지
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• 제23권4호
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• pp.329-339
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• 2021

콩은 논 대표적인 밭작물로써 온도, 수분, 토양과 같은 환경 조건에 민감하기 때문에 재배 시 포장 관리가 매우 중요하다. 작물 상태를 비파괴적, 비접촉적 방법으로 측정할 수 있는 분광 기술을 활용한다면 작황 예측, 작물 스트레스 및 병충해 판별 등 생육 진단 및 처방을 통해 품질과 수확량을 높일 수 있다. 본 연구에서는 회전익 무인기에 탑재된 다중분광 센서를 이용하여 시험 포장에서 콩 생육 추정 모델 개발하고 재현성을 확인하기 위해 농가 포장에 검증을 수행하였다. 분광 데이터로 산출된 정규화 식생지수(NDVI, GNDVI), 단순비 식생지수(RRVI, GRVI)와 콩 생육 데이터(생체중, LAI)를 선형회귀분석을 실시하여 모델을 개발하였으며 괴산에 위치한 농가포장에서 검증을 실시하였다. 그 결과 생체중의 경우 정규화 식생지수를 이용 시 포화되기 때문에 단순비 식생지수 GRVI를 이용한 모델의 성능이 가장 높았다(R²=0.74, RMSE=246 g/m², RE=34.2%). 괴산 농가 포장에 생체중 모델 검증 결과 RMSE=392 g/m², RE=32%로 나타났으며 작부 체계별 나누어 검증 결과 단작 포장과 이모작 포장 생체중 모델은 RMSE=315 g/m², RE=26% 및 RMSE=381 g/m², RE=31%로 나타났다. 작부 체계별 포장과 적산온도가 유사한 연도별 시험 포장(2018+2020년, 2019년)을 나누어 생체중 모델 개발한 결과 단년도(2019년)의 성능이 높게 나타났다. 작부 체계별 적산온도가 유사한 검증과 기존 검증 간 비교 결과 단작 포장은 RMSE 및 RE를 기준으로 각각 29.1%와 34.3%로 개선되었으나 이모작 포장은 -19.6%, -31.3%로 저하되었다. 적산온도 이외의 환경 요인, 분광 및 생육 데이터 추가 시 다양한 환경 조건에서 재배되는 콩 생육을 추정 가능할 것으로 판단된다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제27권2호
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• pp.157-166
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• 2015

목 적 : 사이버나이프 종양 추적 시스템(Cyber-knife tumor tracking system)은 환자 외부에 부착한 LED marker에서 얻어진 실시간 호흡 주기 신호와 호흡에 따라 움직이는 종양의 위치와의 상관관계를 바탕으로 종양의 위치를 미리 예측하고 종양의 움직임을 치료기와 동기화 (Synchronize) 시켜 실시간으로 종양을 추적하며 치료하는 시스템이다. 본 연구의 목적은 사이버나이프 종양 추적 방사선 치료 중 기침이나 수면 등으로 인해 예측 불가능한 갑작스러운 호흡 형태 변화에 따른 종양 추적 방사선 치료 시스템의 정확도를 평가하고자 한다. 대상 및 방법 : 연구에 사용된 호흡 Log 파일은 본원에서 호흡 동조 방사선치료(Respiratory gating radiotherapy)나 사이버나이프 호흡 추적 방사선수술(Cyber-knife tracking radiosurgery)을 받았던 환자의 호흡 Log 파일을 바탕으로, 정현곡선 형태(Sinusoidal pattern)와 갑작스런 변화 형태(Sudden change pattern)의 Log 파일을 이용하여 측정이 가능하도록 재구성하였다. 재구성 된 호흡 Log 파일을 사이버나이프 동적 흉부 팬텀에 입력하여 호흡에 따른 움직임을 구현할 수 있도록 기존 동적 흉부 팬텀의 구동장치를 추가 제작하였고, 호흡의 형태를 팬텀에 적용 시킬 수 있는 프로그램을 개발하였다. 팬텀 내부 표적(Ball cube target)의 움직임은 호흡의 크기에 따라 상하(Superior-Inferior)방향으로 5 mm, 10 mm, 20 mm 3가지 크기의 변위로 구동하게 하였다. 팬텀 내부 표적에 EBT3 필름 2장을 교차 삽입하여 표적 움직임의 변화에 따라 사이버나이프 제조사에서 제공된 End-to-End(E2E) test를 호흡의 형태에 따라 각각 5회씩 실시하고 측정하였다. 종양 추적 시스템의 정확도는 삽입된 필름을 분석하여 표적 오차(Targeting error)로 나타내었고, 추가로 E2E test가 진행되는 동안 상관관계 오차(Correlation error)를 측정하여 분석하였다. 결 과 : 표적 오차는 정현곡선 호흡 형태일 경우 표적 움직임의 크기가 5 mm, 10 mm, 20 mm 에 따라 각각 평균 $1.14{\pm}0.13mm$, $1.05{\pm}0.20mm$, $2.37{\pm}0.17mm$이고, 갑작스런 호흡 변화 형태일 경우 각각 평균 $1.87{\pm}0.19mm$, $2.15{\pm}0.21mm$, $2.44{\pm}0.26mm$으로 분석되었다. 표적 추적에 있어 변위 벡터의 길이로 정의할 수 있는 상관관계 오차는 정현곡선 호흡 형태일 경우 표적 움직임의 크기가 5 mm, 10 mm, 20 mm 에 따라 각각 평균 $0.84{\pm}0.01mm$, $0.70{\pm}0.13mm$, $1.63{\pm}0.10mm$이고, 갑작스런 호흡 변화 형태일 경우 각각 평균 $0.97{\pm}0.06mm$, $1.44{\pm}0.11mm$, $1.98{\pm}0.10mm$으로 분석되었다. 두 호흡 형태에서 모두 상관관계 오차 값이 클수록 표적 오차 값이 크게 나타났다. 정현곡선 호흡 형태의 표적 움직임 크기가 20 mm 이상일 경우, 두 오차 값 모두 사이버나이프 제조사의 권고치인 1.5 mm 이상으로 측정되었다. 결 론 : 표적 움직임의 크기가 클수록 표적 오차 값과 상관관계 오차 값이 증가하는 경향이 있었으며, 정현곡선 호흡 형태보다 갑작스런 호흡 변화 형태에서 오차 값이 크게 나타났다. 호흡의 형태가 규칙적인 정현 곡선 형태더라도 표적의 움직임이 클수록 종양 추적 시스템의 정확도가 감소하는 것으로 판단할 수 있다. 사이버나이프 종양 추적 시스템의 알고리즘을 이용하여 치료 시행 시 환자의 기침 등으로 인하여 갑작스럽게 예측 불가능한 호흡 변화가 있는 경우 치료를 멈추고 내부 표적 확인 과정을 재실시 하여야 하며 호흡 형태를 재조정해야 할 필요가 있다. 치료 중 환자가 본인의 호흡 형태를 관찰 할 수 있는 고글 모니터 등을 착용하여 규칙적인 호흡 형태를 유도하는 것이 치료의 정확도는 향상될 수 있다고 판단된다.