• 지능정보연구
• /
• 제22권3호
• /
• pp.129-142
• /
• 2016

전자상거래에서 소비자들의 구매 의사결정에 판매 제품을 이미 구매하여 사용한 고객의 리뷰가 중요한 영향을 미치고 있다. 전자상거래 업체들은 고객들이 제품 리뷰를 남기도록 유도하고 있으며, 구매고객들도 적극적으로 자신의 경험을 공유하고 있다. 한 제품에 대한 고객 리뷰가 너무 많아져서 구매하려는 제품의 모든 리뷰를 읽고 제품의 장단점을 파악하는 것은 무척 힘든 일이 되었다. 전자상거래 업체들과 연구자들은 텍스트 마이닝을 활용하여 리뷰들 중에서 유용한 리뷰들의 속성을 파악하거나 유용한 리뷰와 유용하지 않은 리뷰를 미리 분류하는 노력을 수행하고 있다. 고객들에게 유용한 리뷰를 필터링하여 전달하는 방안이다. 본 연구에서는 문서-단어 매트릭스에서 단어의 제거 기준으로 온라인 고객 리뷰가 유용한 지, 그렇지 않은지를 구분하는 문제에서 단어들이 유용 리뷰 집합과 유용하지 않은 리뷰집합에 중복하여 등장하는 정도를 측정한 중립도를 제시한다. 제시한 중립도를 희소성과 함께 분석에 활용하여 제거할 단어를 선정한 후에 각 분류 알고리즘의 성과를 비교하였다. 최적의 성과를 보이는 중립도를 찾았으며, 희소성과 중립도에 따라 단어를 선택적으로 제거하였다. 실험은 Amazon.com의 'Cellphones & Accessories', 'Movies & TV program', 'Automotive', 'CDs & Vinyl', 'Clothing, Shoes & Jewelry' 제품 분야 고객 리뷰와 사용자들의 리뷰에 대한 평가를 활용하였다. 전체 득표의 수가 4개 이상인 리뷰 중에서 제품 카테고리 별로 유용하다고 판단되는 1,500개의 리뷰와 유용하지 않다고 판단되는 1,500개의 리뷰를 무작위로 추출하여 연구에 사용하였다. 데이터 집합에 따라 정확도 개선 정도가 상이하며, F-measure 기준으로는 두 알고리즘에서 모두 희소성과 중립도에 기반하여 단어를 제거하는 방안이 더 성과가 높았다. 하지만 Information Gain 알고리즘에서는 Recall 기준으로는 5개 제품 카테고리 데이터에서 언제나 희소성만을 기준으로 단어를 제거하는 방안의 성과가 높았으며, SVM에서는 전체 단어를 활용하는 방안이 Precision 기준으로 성과가 더 높았다. 따라서, 활용하는 알고리즘과 분석 목적에 따라서 단어 제거 방안을 고려하는 것이 필요하다.

• 수면정신생리
• /
• 제18권2호
• /
• pp.82-86
• /
• 2011

목 적 : 베를린 설문은 시행이 간편하고 비용이 들지 않아 전 세계적으로 가장 많이 사용되는 폐쇄성수면무호흡의 선별 검사 중 하나이다. 최근까지 다양한 문헌을 통해 베를린 설문의 유용성에 대한 결과가 보고 되고 있다. 본 연구에서는 수면 클리닉을 내원한 환자들을 대상으로 폐쇄성수면무호흡을 선별하는 도구로서 베를린 설문의 유용성을 평가하였다. 방 법 : 코골이 및 수면 중 무호흡 등의 증상으로 수면 클리닉을 내원한 121명을 대상으로 베를린 설문 및 수면다원검사를 시행하였다. 전체 분석 대상자를 폐쇄성수면무호흡의 중증도에 따라 인구학적 특성 및 수면다원검사상 수면 변인 및 호흡 변인에 따라 분석하였으며 또한 선별검사로서의 유용성을 평가하기 위해 중증도에 따라 베를린 결과의 민감도, 특이도, 양성 예측도, 음성 예측도 등을 통계 분석하였다. 결 과 : 전체 연구 대상을 폐쇄성수면무호흡의 중증도에 따라 분류하였을 때 정상 25명(20.6%), 경도 30명(25%), 중등도 26명(21.4%), 중증 40명(33%)의 분포를 보였다. 베를린 설문 결과상 고위험군은 84명(69.4%), 저위험군은 37명(30.6%)으로 나타났다. 폐쇄성수면무호흡의 진단에 있어 베를린 설문의 민감도와 특이도는 AHI 5를 기준으로 71.9%, 40%, AHI 15를 기준으로 75.8%, 38.2%, AHI 30을 기준으로 77.5%, 34.6%였으며 정확도는 65.3%였다. 결 론 : 베를린 설문은 수면 클리닉을 방문한 환자를 대상으로 하였을 때 폐쇄성수면무호흡의 선별 도구로서의 유용성은 높지 않았다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제37권6_1호
• /
• pp.1757-1766
• /
• 2021

녹피율은 행정구역면적 대비 녹지가 피복된 면적의 비율로, 실질적인 도시녹화 지표로 활용되고 있다. 현재 녹피율은 토지피복지도를 기반하여 산출되는데, 토지피복지도의 낮은 공간해상도와 일정하지 않은 제작시기는 정확한 녹피율 산출과 정밀한 녹피분석을 어렵게 한다. 따라서 본 연구는 새로운 녹피율 산출방안으로 항공영상과 심층학습을 활용한 방안을 제안한다. 항공영상은 높은 해상도와 비교적 일정한 주기로 정밀한 분석을 가능하게 하며 심층 학습은 항공영상 내 녹지를 자동으로 탐지할 수 있다. 지자체는 매년 다양한 목적을 위해 유인항공영상을 취득하여 이를 활용해 신속하게 녹피율을 산출한다. 하지만 미리 취득된 유인항공영상은 취득 시기와 해상도, 센서와 같은 세부사항을 선택할 수 없어 정밀한 분석이 어려울 수 있다. 이러한 한계점은 다양한 센서의 탑재가 가능하고 낮은 고도의 비행으로 인해 고해상도 영상을 취득할 수 있는 무인항공기를 활용하여 보완될 수 있다. 이에 두 가지 항공영상으로부터 녹피율을 산출하였고 그 결과, 모든 녹지 유형으로 부터 높은 정확도로 녹피율을 산출할 수 있었다. 하지만 유인항공영상으로부터 산출된 녹피율은 복잡한 환경에서 한계가 있었다. 이를 보완하고자 활용한 무인항공영상은 복잡한 환경에서도 높은 정확도의 녹피율을 산출할 수 있었고 추가밴드 영상을 통해 더 정밀한 녹지 영역 탐지가 가능했다. 추후 기존 유인항공영상에 새로 취득한 무인항공영상을 보완적으로 사용해 녹피율을 효과적으로 산출할 수 있을 것이라 기대된다.

• 정보처리학회논문지A
• /
• 제13A권5호
• /
• pp.465-472
• /
• 2006

최근 대용량 의료영상 데이터로부터 인체 기관 또는 질환 부위 추출을 위한 영상 분할 기법이 매우 다양하게 제안되고 있으나, 뇌와 같이 다중 구조를 가지면서 구조간 경계 구분이 어려운 영상의 구조적 분할에는 한계를 가진다. 이를 위해 주로 복셀을 유한 개의 군집으로 분류하는 군집화 (clustering) 기법이 이용되나 이는 개별 복셀 단위의 연산을 수행함으로 인해 잡음의 영향을 받는 제한점이 있다. 그러므로 잡음의 영상을 최소화하고 영상 경계를 강화시키는 향상기법을 적용함으로써 보다 견고한 구조적 분할을 수행할 수 있다. 본 연구에스는 뇌 자기공명영상에 대하여 백질(white matter), 회백질(gray matter), 뇌척수액(cerebrospinal fluid)의 내부 구조를 효율적으로 추출하기 위한 필터링 기반 군집화에 의한 구조적 분할 기법을 제안한다. 우선 구조간 경계를 강화하고 구조 내 잡음을 약화시키기 위해 응집성 향상 확산 필터링(coherence enhancing diffusiion filtering)을 적용한다. 또한 이 과정을 통해 강화된 영상에 퍼지 c-means 군집화 기법을 적용하여 각 복셀이 속하는 구조에 해당하는 군집의 인덱스를 할당함으로써 구조적 분할을 수행한다. 제안된 구조적 분할기법은 기존의 가우시안 또는 일반적인 비등방성 확산 필터링과 군집화 기법을 적용한 기법에 비해 전문가의 수동분할 결과와의 일치 비율에 의한 분할 정확도를 향상시킴을 보였다. 또한 경계 부분에 있어서의 세밀한 분할을 통해 재생산 가긍하고 사용자 수동후 처리를 최소화할 수 있는 결과를 제시함으로써 형태적 뇌 이상 진단을 위한 효율적인 보조 수단을 제공한다.

• 대한방사선치료학회지
• /
• 제26권2호
• /
• pp.171-176
• /
• 2014

목 적 : Lung SABR plan 에서 AAA의 calculation grid를 변화시켜 선량변화를 분석하고 그에 따른 영향을 연구하여 적절한 적용 방안에 대해 고찰한다. 대상 및 방법 : 모든 plan에 이용된 4D CT image는 Brilliance Big Bore CT(Philips, Netherlands)에서 촬영되었으며 10 건의 Lung SABR plan($Eclipse^{TM}$ ver 10.0.42, Varian, the USA)에서 anisotropic analytic algorithm (AAA, ver. 10, Varian Medical Systems, Palo Alto, CA, USA)을 이용하여 각각 1.0, 3.0, 5.0 mm의 calculation grid로 계산하였다. 결 과 : 10 건의 Lung SABR plan에서 1.0 mm calculation grid를 사용한 경우 $V_{98}$이 각각 처방선량의 약 $99.5{\pm}1.5%$ 였으며 Dmin이 각각 처방선량의 약 $92.5{\pm}1.5%$ 였고 Homogeneity Index(HI)는 약 $1.0489{\pm}0.0025$로 나타났다. 3.0 mm calculation grid를 사용한 경우 $V_{98}$이 각각 처방선량의 약 $90{\pm}4.5%$였으며, Dmin이 각각 처방선량의 약 $87.5{\pm}3%$ 였고 HI가 약 $1.07{\pm}1$로 나타났다. 5.0 mm calculation grid를 사용한 경우 $V_{98}$이 각각 처방선량의 약 $63{\pm}15%$ 였으며, Dmin이 각각 처방선량의 약 $83{\pm}4%$ 였고 HI가 약 $1.13{\pm}0.2$로 나타났다. 결 론 : 1.0 mm calculation grid의 계산 시간이 3.0 mm, 5.0 mm 보다 오래 걸렸지만 grid의 간격이 좁을수록 상대적으로 작은 PTV를 갖는 plan의 정확성을 향상시키는 것으로 나타났다. 또한 Lung과 같이 비교적 넓게 퍼져 있으며 밀도가 낮은 장기의 작은 PTV를 치료해야 하는 경우에는 1.0 mm의 calculation grid를 사용하는 것이 좋을 것으로 사료된다.

• 대한방사선치료학회지
• /
• 제23권2호
• /
• pp.109-117
• /
• 2011

목 적: 호흡에 의하여 영향을 받는 장기의 토모 치료 시 선속 폭(Field Width) 변화에 따른 종양 용적선량의 선량 전달 정확성을 분석하고 자체 제작한 Moving car를 사용하여 선량 변화의 차이를 확인하고 실질적인 종양 선량의 전달 선량을 평가해 보고자 한다. 대상 및 방법: 자체 제작한 Moving car를 사용하여 종축 움직임 차이(0.0 cm, 1.0 cm, 1.5 cm, 2.0 cm)를 적용하고 선속 폭(Field Width) 변화(1.05 cm, 2.50 cm, 5.02 cm)에 따른 측정된 선량의 값을 계산된 선량 값과 비교하여 오차범위를 파악하였다. Gafchromic EBT 필름을 이용하여 측정한 DQA (Delivery Quality Assurance) 필름의 감광정도를 선량윤곽(Dose Profile)과 Gamma Histogram을 이용하여 비교 분석하였다. 결 과: 선속 폭(Field Width) 1.05 cm, 2.50 cm, 5.02 cm일 때 오차범위가 각각 -2.00%, -0.39%, -2.55%의 선량 전달율을 나타내었다. Gafchromic EBT 필름 분석의 선량 윤곽(Dose profile)에서는 Moving car의 움직임이 있는 상태에서 종축방향으로의 움직임이 클수록, 선속 폭(Field Width)이 좁아질수록 고선량 부분에서 계산된 선량과의 오차가 크게 나타났다. Gamma histogram에서는 gamma index가 선속 폭(Field Width)이 좁을수록 움직임의 영향이 상당히 증가하는 것을 알 수 있었다. 결 론: 자체 제작한 Moving car를 이용하여 움직이는 장기의 종축선량 차이를 확인할 수 있었으며 토모 치료 시 선속 폭(Field Width)을 작게 하고 호흡에 의한 장기의 움직임을 최소화하기 위하여 호흡조절 장치와 고정기구의 개발이 필요하리라 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제36권5_3호
• /
• pp.1109-1123
• /
• 2020

국토 대부분이 산림으로 구성되어 있는 대한민국은 매 년 많은 산불이 발생한다. 산불은 토양의 전단강도를 약화시켜 산사태에 취약한 토양층을 만들기도 하고, 수목의 복구가능여부에 따라 다른 계획 설립이 필요하기 때문에 산불피해면적 뿐만 아니라 피해강도에 대한 파악도 중요하다. 위성 원격탐사를 통한 산불피해강도 추정 연구가 많이 수행되어 왔으나, NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)와 NBR(Normalized Burn Ratio) 등과 같은 단일 인자의 시계열 변화만을 이용하여 피해강도를 파악하기에는 한계가 있다. 본 연구에서는 Sentinel-1A SAR-C (Synthetic Aperture Radar-C)와 Sentinel-2A MSI(Multi Spectral Instrument)센서의 자료를 이용하여 기계학습방법을 통한 산불 피해강도 탐지 모델들을 제시하였다. 2017년 5월 삼척, 2019년 4월 강릉·동해, 2019년 4월 고성·속초 총 세개의 산불사례를 이용하여 RF(Random forest), LR(Logistic regression), SVM(Support Vector Machine)기계학습 모델을 구축하였다. 연구결과, random forest 모델이 82.3%의 총정확도로 가장 높은 성능을 보여주었다. 모델의 범용성 및 학습자료 민감도 확인을 위해 사례교차검증도 추가 시행하였는데, 그 결과 사례들의 시기적 차이에 의한 식생활력 및 재생도의 차이에 민감도가 높음을 확인하였다. 이는 추후 다양한 시공간적 사례를 추가할 시 개선이 될 것으로 보인다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
• /
• 제39권4호
• /
• pp.577-585
• /
• 2016

본 연구에서는 미국의학물리학회 TG-119 보고서를 통해 본 원에 도입된 다이나로그 파일을 이용한 정도관리 소프트웨어(MobiusFx, MFX)로 부피세기조절회전치료의 정도관리를 시행하였다. 본 원의 치료계획장치를 이용해서 각각의 치료계획을 수립하였고, 절대선량은 표적 및 위험장기에서 전리함을 이용해 측정하였으며, 상대선량분포는 반도체검출기배열($Delta^{4PT}$)과 정도관리 소프트웨어(MFX)를 사용하여 측정하였다. 절대선량 평가에서 점 선량을 측정하였다. 표적과 위험장기에서 평균 선량 오차율은 각각 $1.41{\pm}0.92%$, $0.89{\pm}0.86%$였다. 점 선량 평가의 신뢰도를 나타내는 95% 신뢰한계는 각각 표적에서 3.21(96.79%), 위험장기에서 2.58(97.42%)로, 보고서에서 제시한 허용기준인 표적에서 4.5(95.50%), 위험장기에서 4.7(95.30%) 이내에 모두 만족하였다. 상대선량 평가는 선량 분포를 이용하여 감마지표 분석법으로 분석하였다. 정도관리 소프트웨어와 반도체검출기 배열의 평균 감마지표 통과율은 3%/3 mm의 허용기준에서 $99.90{\pm}0.14%$, $99.78{\pm}0.20%$였고, 2%/2 mm의 허용기준에서는 $97.98{\pm}1.97%$, $96.86{\pm}1.76%$로 나타났다. 감마지표 통과율의 신뢰도를 나타내는 95% 신뢰한계는 허용기준 3%/3 mm에서 정도관리 소프트웨어와 반도체 검출기배열 각각 0.38(99.62%)과 0.62(99.38%)였고 2%/2 mm에서는 5.88(94.12%)과 6.60(93.40%)으로 보고서에서 제시한 허용기준인 표적과 위험장기에서 7.0(93.0%) 이내에 만족함을 확인하였다. 따라서 이번 연구를 통해 본 원의 정도관리 소프트웨어가 부피세기조절회전치료의 정도 관리 시스템으로서 간편하고 편리한 유용한 도구로 임상에 응용할 수 있을 것으로 사료된다.

• Radiation Oncology Journal
• /
• 제27권3호
• /
• pp.140-144
• /
• 2009

목 적: 전이성 뇌종양 환자에서 전뇌조사를 시행받은 160명의 환자를 대상으로 원발 종양 가중치에 따른 생존율을 후향적으로 분석해보고자 하였다. 대상 및 방법: 2002년부터 2008년 사이에 인하대병원에서 전이성 뇌종양으로 진단받은 암환자들 중 전뇌 조사 방사선 치료 30 Gy를 받은 160명의 환자를 대상으로 후향적으로 분석하였다. 원발성 종양이 유방암인 경우는 20명, 폐암인 경우는 103명이었다. 160명의 환자 중 척수 연수막 전이(leptomeningeal seeding) 환자를 제외한, 142명의 환자를 대상으로 예후 인자 및 Recursive Partitioning Aanalysis (RPA) 분류에 따른 생존율, 중앙생존기간과, RPA 분류에 원발 종양의 종류에 따라 가중치를 둔 새로운 Weighted Partitioning Analysis (WPA) 분류에 따른 생존율과 중앙생존기간을 분석하였고 RPA분류와 비교 분석하였다. 결 과: RPA분류에 의한 중앙생존기간은 분류 I (8명), 분류 II (76명), 분류 III (58명)가 각각 20.0개월, 10.0개월, 3.0개월이었으며(p=0.003), WPA 분류의 경우에는 분류 I (3명), 분류 II (9명), 분류 III (70명), 분류 IV (60명)가 각각 36개월, 23.7개월, 10.9개월, 8.6개월로(p=0.001) RPA 분류보다 더 우위성을 보였다. 결 론: 새로운 예후 지표인 WPA 분류가 기존의 RPA 분류보다 전이성 뇌종양 환자에서 치료 방침을 결정함에 있어 도움을 줄 것으로 생각된다.

• 지능정보연구
• /
• 제21권2호
• /
• pp.113-129
• /
• 2015

장소 브랜딩은 특정 장소에 대한 의미 부여를 통해 장소성의 정체성 및 공동가치를 생성하며 가치 창출을 하는데 중요한 활동이며, 장소 브랜드에 대한 이미지 파악을 통해 이루어진다. 이에 마케팅, 건축학, 도시건설학 등 여러 분야에서는 인상적인 장소 브랜드의 이미지를 구축하기 위하여 많은 노력을 기울이고 있다. 하지만 설문조사를 포함한 대면조사 방법은 대부분 주관적인 작업이며 측정에 많은 인력 또는 고도의 전문 인력이 소요되어 고비용을 발생시키므로 보다 객관적이면서도 비용효과적인 브랜드 이미지 조사 방법이 필요하다. 이에 본 논문은 텍스트마이닝을 통하여 장소 브랜드의 이미지 강도를 객관적이고 저비용으로 얻는 방법을 찾는 것을 목적으로 한다. 제안하는 방법은 장소 브랜드 이미지를 구성하고 있는 요인과 그 키워드들을 관련 웹문서에서 추출하며, 추출된 정보를 통해 특정 장소의 브랜드 이미지 강도를 측정하는 방법이다. 성능은 안홀트 방법에서 평가에 사용하는 전세계 50개 도시 이미지 인덱스 순위와의 일치도로 검증하였다. 성능 비교를 위해 임의로 순위를 매기는 방법, 안홀트의 설문방식대로 일반인이 평가하는 방법, 본 논문의 방법을 사용하되 안홀트의 방법으로 학습한 것으로 유의한 것으로 추정되는 평가 항목만을 반영하는 방법과 비교하였다. 그 결과 제안된 방법론은 정확성, 비용효율성, 적시성, 확장성, 그리고 신뢰성 측면에서 우수함을 보일 수 있었다. 따라서 본 연구에서 제안한 방법론은 안홀트 방식에 상호 보완적으로 사용될 수 있을 것이다. 향후에는 장소 브랜드 이미지를 형성하는 속성 별로 등장횟수를 계산 한 후에 장소 브랜드에 대한 태도, 연상, 그리고 브랜드 자산과의 인과관계를 자동으로 파악할 수 있는 부분까지 구현하고 실증적 실험을 할 예정이다.