• 아시안잔디학회지
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• 제11권2호
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• pp.105-115
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• 1997

Responses of 'Penncross' creeping bentgrass turf to various fairway cultural practices are not well-established or supported by research results. This study was initiated to evaluate the effects of irrigation frequency, clipping return or removal, and nitrogen rate on leaf and soil nitrogen con-tent in the 'Penncross' creeping bentgrass (Agrostis palustris Huds.) turf. A 'Penncross' creeping bentgrass turf was established in 1988 on a Sharpsburg silty-clay loam (Typic Argiudoll). The experiment was conducted from 1989 to 1991 under nontraffic conditions. A split-split-plot experimental design was used. Daily or biweekly irrigation, clipping return or removal, and 5, 15, or 25 g N $m-^2$ $yr-^1$ were the main-, sub-, and sub-sub-plot treatments, respectively. Treatments were replicated 3 times in a randomized complete block design. The turf was mowed 4 times weekly at a l3 mm height of cut. Leaf tissue nitrogen content was analyzed twice in 1989 and three times in both 1990 and 1991. Leaf samples were collected from turfgrass plants in the treatment plots, dried immediately at 70˚C for 48 hours, and evaluated for total-N content, using the Kjeldahl method. Concurrently, six soil cores (18mm diam. by 200 mm depth) were collected, air dried, and analyzed for total-N content. Nitrogen analysis on the soil and leaf samples were made in the Soil and Plant Analyical Laboratory, at the University of Nebraska, Lincoln, USA. Data were analyzed as a split-split-plot with analysis of variance (ANOVA), using the General Linear Model procedures of the Statistical Analysis System. The nitrogen content of the leaf tissue is variable in creeping bentgrass fairway turf with clip-ping recycles, nitrogen application rate and time after establishment. Leaf tissue nitrogen content increased with clipping return and nitrogen rate. Plots treated with clipping return had 8% and 5% more nitrogen content in the leaf tissue in 1989 and 1990, respectively, as compared to plots treated with clipping removal. Plots applied with high-N level (25g N $m-^2$ $yr-^1$)had 10%, 17%, and 13% more nitrogen content in leaf tissue in 1989, 1990, and 1991, respectively, when compared with plots applied with low-N level (5g N $m-^2$ $yr-^1$). Overall observations during the study indicated that leaf tissue nitrogen content increased at any nitrogen rate with time after establishment. At the low-N level treatment (5g N $m-^2$ $yr-^1$ ), plots sampled in 1991 had 15% more leaf nitrogen content, as compared to plots sampled in 1989. Similar responses were also found from the high-N level treatment (25g N $m-^2$ $yr-^1$ ).Plots analyzed in 1991 were 18% higher than that of plots analyzed in 1989. No significant treatment effects were observed for soil nitrogen content over the first 3 years after establishment. Strategic management application is necessary for the golf course turf, depending on whether clippings return or not. Different approaches should be addressed to turf fertilization program from a standpoint of clipping recycles. It is recommended that regular analysis of the soil and leaf tissue of golf course turf must be made and fertilization program should be developed through the interpretation of its analytic data result. In golf courses where clippings are recycled, the fertilization program need to be adjusted, being 20% to 30% less nitrogen input over the clipping-removed areas. Key words: Agrostis palustris Huds., 'Penncross' creeping bentgrass fairway, Irrigation frequency, Clipping return, Nitrogen rate, Leaf nitrogen content, Soil nitrogen content.

• 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.

• 유통과학연구
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• 제10권6호
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• pp.27-37
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• 2012

M&A 과정, 특히 인수 후 통합에 관한 기존의 연구는 내부 조직의 통합에 중점을 두어 왔는데, 본 연구는 백화점 간의 인수합병 과정에서 브랜드 네임 및 회원 제도의 통합 사례에 대한 분석을 통해 양사의 브랜드와 고객의 통합 과정이 어떻게 이루어지며, 그 과정에서 무엇이 중요한지를 보고자 하였다. 본 연구는 유통학문의 연구방법론 중 규범적 연구방법론이나 경험적 분석기법에 적용되는 사례연구의 접근법을 적용하여, 인수합병을 통해 두 회사의 브랜드 네임과 회원 제도를 통합한 기업을 선정하여 분석하였다. 연구 결과, 인수합병 과정의 브랜드와 고객 측면의 통합을 위해서는 양사의 브랜드 및 고객 관리 현황에 대한 이해를 바탕으로 주요 통합 영역을 설정하여 고객과 기업의 양쪽 측면에서 의사결정을 고려해야 한다는 것, 통합의 목표를 단기적인 사업 효율성 추구가 아니라 장기적인 브랜드 파워와 구체적인 시너지 등으로 추구해야 한다는 것, 브랜드의 통합과 회원 제도의 통합은 사업 전략과 마케팅 프로그램 등의 변화를 유발하기 때문에 구체적인 후속 프로그램이 필요하다는 것을 알 수 있었다. 본 연구는 단일 기업을 대상으로 한 서술식 사례 연구라는 한계가 있어, 향후에는 복수 기업들의 비교분석적 연구나 브랜드 및 고객 통합 관련 이론들을 체계적인 분석의 틀로 이용하는 연구 등이 필요할 것이다.

• 한국노년학
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• 제38권4호
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• pp.1035-1055
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• 2018

가족의 돌봄 부담을 줄이기 위해 공적돌봄제도가 도입되었지만, 공적돌봄의 확대가 가족돌봄의 감소로 이어지는지에 대해서는 단언하기가 쉽지 않다. 이론적으로 공적돌봄의 역할과 기능에 따라 가족돌봄을 대체 혹은 보완하는지에 대해 다양한 관계가 예측되고 있고(대체모형, 위계적 보상모형, 과업특정모형, 보충모형, 보완모형), 선행연구에서도 국가와 시기, 연구방법에 따라 일관되지 않은 결과들이 보고되고 있다. 이에 본 연구에서는 재가서비스를 이용하는 노인을 중심으로, 한국 사회에서 공적돌봄과 가족돌봄이 어떠한 관계를 보이는지 분석하였다. 분석자료는 고령화연구패널조사의 2-6차 자료를 이용하였고, 분석대상은 공적돌봄을 한번 이상 이용한 경험이 있는 55세 이상의 노인 262명이다. 분석방법은 돌봄이행을 기준으로 구분한 하위집단별로 돌봄내용의 종단적인 변화 정도를 비교하는 방법과, 패널자료의 특성을 이용하여 가족돌봄에 영향을 미치는 미관측 이질성의 영향을 통제하는 고정효과 회귀분석을 적용하였다. 분석결과, 공적돌봄에 의지하는 노인은 이전에 비해 가족돌봄에 덜 의지하는 것으로 나타나, 두 가지 돌봄 사이의 부적인 관계가 확인되었다. 나아가서 이 연구는 공적돌봄에 진입한 사례와 공적돌봄을 유지 또는 이탈한 사례들을 구분하여, 돌봄유형 간 관계가 어떠한 차이를 보이는지 확인하였다. 두 이행과정 모두에서 부적인 관계가 유지되었지만, 공적돌봄에 진입하는 단계에서는 부적인 관계의 정도가 비교적 미미한 수준이었던 반면, 공적돌봄을 유지하거나 이탈하는 단계에서는 상대적으로 강한 부적 관계가 나타났다. 즉, 공적돌봄을 신청하여 수급하는 시점에서는 공적돌봄이 증가하더라도 가족돌봄이 크게 감소하지 않으나, 공적돌봄을 종료하고 가족돌봄에 의지하는 시점에서는 가족돌봄이 크게 증가하였다. 결과적으로, 이는 공적돌봄에 비해 가족돌봄을 선호하는 경향이 반영된 결과로 보이며, 한국 사회에서 공적돌봄과 가족돌봄의 관계는 위계적 보상모형에 가깝다고 할 수 있겠다. 본 연구의 이러한 결과는 공적돌봄과 가족돌봄의 관계가 돌봄이행 단계에 따라 차이를 보인다는 것을 보여준다. 또한, 여러 하위집단 중에서 공적돌봄에서 가족돌봄으로 이행한 사례의 가족 구성원이 다른 집단에 비해 가장 큰 돌봄 부담을 지니고 있음을 확인하였다.

• 직업교육연구
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• 제37권3호
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• pp.85-111
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• 2018

이 연구는 특성화고 간호과 교사의 역량을 도출하는 데 목적이 있다. 특성화고 간호과 교사에게 요구되는 지식과 기술, 태도를 도출하여 역량군과 하위역량을 검증하고, 우선순위를 제시하였다. 이를 위해 현재 특성화고 간호과에 근무하고 있는 교사 23명을 전문가 패널로 선정하여 델파이와 계층화분석(AHP) 기법을 적용한 연구를 진행하였다. 연구 결과, 특성화고 간호과 교사의 역량군과 하위역량은 다음과 같다. 첫째, 특성화고 간호과 교사의 역량군은 교수 학습 지도, 학생지도, 교육과정 개발 및 운영, 학교 경영 지원, 산학 및 대외협력, 자기계발 및 전문성 향상으로 총 6개로 나타났다. 둘째, 하위역량은 담당교과 관련 전공 지식 및 기술, 수업계획 및 준비, 수업 운영, 실험 실습 지도, 수업평가, 교수 학습매체 개발 및 활용, 수업환경 조성, 교과 외 학생 교육활동 지도, 진로 지도, 생활 지도, 학급 경영, 기술 및 자격취득 지도, 학교 교육과정 개발 지원, 학교 교육과정 편성 운영, 현장실습 계획 및 운영, 업무기획, 학교경영업무 지원, 교사 평가 및 인사관리 지원, 학습지원(실습실 및 기자재) 관리, 산학협력 구축 및 운영, 지역사회 협력 강화, 학교(학과) 홍보, 교육활동 개선을 위한 현장연구, 학회 및 연수 참여, 최신 지식과 기술의 탐구와 정보활용, 동료 교사 장학으로 총 26개로 도출되었다. 상대적 중요도에서 가장 중요하다고 인식되는 역량군은 교육과정 개발 및 운영이었으며, 역량군별로 우선순위가 높게 나온 하위역량은 실험 실습 지도, 기술 및 자격취득 지도, 현장실습 계획 및 운영, 학습지원(실습실 및 기자재), 관리와 업무 기획, 산학협력 구축 및 운영, 최신 지식과 기술의 탐구와 정보 활용이었다. 이 연구에서 도출된 역량 체계는 향후 특성화고 간호과 교사의 양성교육 및 연수 그리고 교원 평가에 적용하고, 관련된 연구의 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국조경학회지
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• 제48권6호
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• pp.25-38
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• 2020

세월호 참사로 희생된 250명의 아이들을 위한 추모공원 조성방향을 제안하는 것이 본 연구의 목적이다. 이를 위해 먼저 지역사회 차원에서 추모공원에 대해 논의했던 사항을 이해하고, 피해당사자인 유가족들과 지역주민, 전문가들의 의견수렴을 통해 추모공원 방안을 모색하고자 했다. 유가족들과 시민들이 함께 국제공모전 시민지침서를 만들고자 진행한 참여형 워크숍, 신진디자인의 아이디어 수렴을 위한 공모전, 인문사회·문화관광·도시재생 전문가들과 함께한 특강, 홈페이지에 게시된 반대청원 등 다양한 활동들이 전개되었다. 이들 과정을 체계적으로 분석하기 위해서 사회적 담론분석 연구방법을 활용하였고, 분석된 담론을 평가하기 위하여 4가지 범주로 유형화하고 기능 및 역할을 15가지로 세분화 했다. 이렇게 도출된 담론들의 우선순위 및 적정성 평가를 위하여 활동가, 공무원, 전문가 30명을 대상으로 계층화 분석방법(AHP)을 수행했고, 설문조사를 시행하여 세월호 유가족 포함 지역주민 467명이 생각하는 추모공원에 대한 인식을 분석했다. 그리고 분석된 연구결과를 바탕으로 세 가지 추모공원 방향을 제안했다. 첫 번째는 일상 속에서 기억하는 추모공원이다. 기존의 추모공원처럼 경건함과 엄숙함으로 아픔과 슬픔을 나누는 공간의 모습에서 탈피하여 문화적 콘텐츠가 다양한 공원이 되어야 한다는 것이다. 그리고 이러한 공원생활 속에서 희생된 아이들을 자연스럽게 만나게 되고, 기억하는 것이 나아가야 하는 방향이다. 두 번째는 지역사회의 변화와 혁신을 유도하는 촉매제와 같은 공원이다. 세월호 추모공원이 존재함에 따라 지역사회에 직·간접적인 영향으로 변화를 줄 수 있는 공간이 되어야 한다. 중장기적인 관점에서 작은 공간 하나 만드는 것을 넘어 지역사회의 변화와 혁신을 만들어가는 계기가 되어야 한다. 세 번째는 사회적 공유과정을 거쳐서 모든 이들이 함께 하는 공원이 되어야 한다는 지점이다. 도심형 메모리얼 파크가 혐오시설이라는 인식 때문에 아직도 반대하는 이들이 일부 있는데, 이들을 포용하여 함께 할 수 있는 방법을 찾는 것이 중요하다. 본 연구를 통해서 도출된 연구내용이 2021년 예정된 국제설계 공모지침서에 반영되고, 중장기적 관점에서 지속적 공원운영 관리 가이드라인 역할을 하도록 하는 것이 목적이다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.263-271
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• 2019

최근 교육훈련기관과 산업체의 수요에 필요한 지식이 불일치하는 인력 미스매치(miss match)의 현상은 신입 직원의 재교육과 취업을 위한 사교육 비용 증가로 전이되어 결과적으로는 개인의 직무수행 능력 저하와 취업 역량 저조는 물론 국가 차원에서도 경제적, 물질적 낭비의 원인이 되고 있다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 실무에서 바로 활용이 가능하고 산업체에서 추구하는 인재양성을 목표로 국가에서 지정하는 직무 능력의 표준점을 구한 국가직무능력표준(NCS: National Competency Standards)이 개발되었으며, 이러한 시대적 흐름과 맞물려 NCS를 기반 한 자격제도까지 등장하게 되었다. 따라서 본 연구는 교육기관에서 NCS와 NCS기반 자격에서 제시하고 있는 수준에 맞춰 학교급별로 교육과정을 편성 운영하고 있는 현 시점에서 NCS기반 자격에서 제시하고 있는 수준의 전반적인 점검을 위하여 피부미용 분야 NCS기반 자격 중 피부관리 L3수준의 능력단위와 능력단위 요소의 중요도 및 우선순위를 도출하였으며, 이를 통해 산업계에서 요구하는 직무 수준별 전문인력 양성에 필요한 교육과정 개발의 기초자료로 제공하고자 시도되었다. 본 연구는 현장 전문가집단, 교육 전문가집단으로 구성하였으며, L3수준의 능력단위와 능력단위 요소에 대한 요구분석을 위해 AHP 설문 기법을 실시하였다. 또한 AHP 분석을 위한 통계처리는 데이터 코딩(data coding)과 데이터 크리닝(data cleaning) 과정을 거쳐, SPSS(Statistical Package for Social Science) ver. 21.0 통계 패키지 프로그램과 AHP전용 솔루션인 Expert Choice 2000을 활용하였다. 그 결과 현장 전문가집단, 교육 전문가집단의 의견이 부분적으로 차이를 보였다. 이는 전문적인 능력을 갖춘 현장맞춤형 인재 양성을 목표로 변화하고 있는 현 시점에서, 교육훈련기관과 산업현장의 불일치를 해소해야함을 시사하고 있으며, 해결 방안으로는 산업현장에서 요구하는 인재상과 접목시켜 산업현장의 직무와 교육기관의 표준화된 교육이라 할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.93-112
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• 2015

소비자의 소비성향이 필요 품목을 중심으로 근거리에서 구매하는 근린형으로 변화함에 기존의 소매점은 식료품, 생활용품을 위주로 제공하는 슈퍼마켓, 하이퍼마켓 또는 편의점으로 진화하고 있다. 따라서 소매점이 한정된 공간에서 효율적으로 공간을 활용하고 매출을 증대하기 위해서는 소비자의 구매욕을 충족시킬 수 있는 상품배치와 적정한 재고수준을 유지하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 소매점의 판매 상품에 대하여 RFM 기반 SOM 군집화를 하여 효율적으로 매장을 관리할 수 있는 상품 배치전략 및 재고전략을 제안하였다. 실제 M마트의 판매데이터를 이용하여 RFM모델을 상품에 적용한 후, 기존 문헌 연구뿐만 아니라 해석 가능성, 응용 가능성 등을 고려하여 3X3 총 9개의 군집으로 분류하여 분석한 결과, 주요 군집으로 R값, F값, M값이 모두 높은 군집, R값, F값, M값 모두 낮은 군집, R값만 높은 군집, F값만 높은 군집이 도출되었다. 본 논문에서는 다른 군집과 비교시 R값, F값, M값이 차이를 보이는 주요 4개의 군집의 상품 배치 및 재고 전략을 제시하였다. R값, F값, M값이 모두 높은 군집의 상품은 소비자 동선을 늘림으로써 상품 노출을 확대시킬 수 있는 장소에 배치하여야 할 뿐만 아니라 높은 수준의 재고를 보유할 필요가 있다. 반면에 R값, F값, M값이 모두 낮은 군집의 상품은 가시성이 낮은 곳에 배치하고 최소한의 안전재고만 보유할 필요가 있다. 또한 R값이 높은 군집은 신상품으로 매장 입구에 배치하여 상품의 판매를 유도할 필요가 있다. 그리고 F값만 높은 군집의 경우, R값과 M값이 평균 값 보다 작은 상품들의 군집이므로 최근에는 판매가 저조하며 빈도 수에 비해 총 판매액이 낮다는 것을 유추할 수 있다. 따라서 현재보다 과거에 많이 판매된 저가의 상품군집으로 재고 수준을 점차 감소시킬 필요가 있다. 본 연구에서 제시한 방법은 POS 시스템의 보유한 소매점에서 상품배치 및 재고관리 방법으로 활용되어 매장의 수익성 증대에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.29-44
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• 2017

인터넷 상거래에서, 소비자들은 기존에 제품을 구매한 다른 사용자들이 작성한 상품평에 많은 영향을 받는다. 그러나, 상품평이 점차 축적되어감에 따라, 소비자들이 방대한 상품평을 일일이 확인하는데 많은 시간과 노력이 소요되고, 또한 무성의하게 작성된 상품평들은 오히려 소비자들의 불편을 초래하기도 한다. 이에, 본 연구는 온라인 상품평의 유용성에 영향을 미치는 요인들을 분석하여, 소비자들에게 실제로 도움이 될 수 있는 상품평을 선별적으로 제공하는 예측모형을 도출하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해, 텍스트마이닝 기법을 사용하여, 상품평에 포함되어있는 다양한 언어적, 심리적, 지각적 요소들을 추출하였으며, 이러한 요소들 중에서 상품평의 유용성에 영향을 미치는 결정요인이 무엇인지 파악하였다. 특히, 경험재인 의류군과 탐색재인 전자제품군에 대한 상품평의 특성 및 유용성 결정요인이 상이할 수 있음을 고려하여, 제품군별로 상품평의 특성을 비교하고, 각각의 결정요인을 도출하였다. 본 연구에는 아마존닷컴(Amazon.com)의 의류군 상품평 7,498건과 전자제품군 상품평 106,962건이 사용되었다. 또한, 언어분석 소프트웨어인 LIWC(Linguistic Inquiry and Word Count)를 활용하여 상품평에 포함된 특징들을 추출하였고, 이후, 데이터마이닝 소프트웨어인 RapidMiner를 사용하여, 회귀분석을 통한, 결정요인 분석을 수행하였다. 본 연구결과, 제품에 대한 리뷰어의 평가가 높고, 상품평에 포함된 전체 단어 수가 많으며, 상품평의 내용에 지각적 과정이 많이 포함되어 있는 반면, 부정적 감정은 적게 포함된 상품평들이 두 제품 모두에서 유용하다고 인식되는 것을 알 수 있었다. 그 외, 의류군의 경우, 비교급 표현이 많고, 전문성 지수는 낮으며, 한 문장에 포함된 단어 수가 적은 간결한 상품평이 유용하다고 인식되고 있었으며, 전자제품의 경우, 전문성 지수가 높고, 분석적이며, 진솔한 표현이 많고, 인지적 과정과 긍정적 감정(PosEmo)이 많이 포함된 상품평이 유용하게 인식되고 있었다. 이러한 연구결과는 향후, 소비자들이 효과적으로 유용한 상품평들을 확인하는데 도움이 될 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.67-83
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• 2018

2013년 누적인원 2억명을 돌파한 한국의 영화 산업은 매년 괄목할만한 성장을 거듭하여 왔다. 하지만 2015년을 기점으로 한국의 영화 산업은 저성장 시대로 접어들어, 2016년에는 마이너스 성장을 기록하였다. 영화산업을 이루고 있는 각 이해당사자(제작사, 배급사, 극장주 등)들은 개봉 영화에 대한 시장의 반응을 예측하고 탄력적으로 대응하는 전략을 수립해 시장의 이익을 극대화하려고 한다. 이에 본 연구는 개봉 후 역동적으로 변화하는 관람객 수요 변화에 대한 탄력적인 대응을 할 수 있도록 주차 별 관람객 수를 예측하는데 목적을 두고 있다. 분석을 위해 선행연구에서 사용되었던 요인 뿐 아니라 개봉 후 역동적으로 변화하는 영화의 흥행순위, 매출 점유율, 흥행순위 변동 폭 등 선행연구에서 사용되지 않았던 데이터들을 새로운 요인으로 사용하고 Naive Bays, Random Forest, Support Vector Machine, Multi Layer Perception등의 기계학습 기법을 이용하여 개봉 일 후, 개봉 1주 후, 개봉 2주 후 시점에는 차주 누적 관람객 수를 예측하고 개봉 3주 후 시점에는 총 관람객 수를 예측하였다. 새롭게 제시한 변수들을 포함한 모델과 포함하지 않은 모델을 구성하여 실험하였고 비교를 위해 매 예측시점마다 동일한 예측 요인을 사용하여 총 관람객 수도 예측해보았다. 분석결과 동일한 시점에 총 관람객 수를 예측했을 경우 보다 차주 누적 관람객 수를 예측하는 것이 더 높은 정확도를 보였으며, 새롭게 제시한 변수들을 포함한 모델의 정확도가 대부분 높았으며 통계적으로 그 차이가 유의함으로써 정확도에 기여했음을 확인할 수 있었다. 기계학습 기법 중에는 Random Forest가 가장 높은 정확도를 보였다.