• 한국토양비료학회지
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• 제42권1호
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• pp.46-52
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• 2009

질소동위원소비(${\delta}^{15}N$)가 낮은 대기질소 강하물의 유입에 의해 산림 생태계 내 다양한 시료(나이테, 엽, 토양)의 ${\delta}^{15}N$ 값이 낮아지는 것으로 보고되고 있다. 하지만, 토양 미생물과 식물이 쉽게 이용할 수 있는 토양 무기태 질소의 ${\delta}^{15}N$에 대한 연구는 진행된 바 없다. 본 연구는 대기질소 강하물이 상대적으로 적은 농촌지역과 많은 공업지역에 위치한 적송 산림지역의 유기토양층과 무기토양층(0~20 cm와 20~40 cm) 중 $NH_4{^+}$과 $NO_3{^-}$의 ${\delta}^{15}N$값을 분석하여 두 지역간의 차이를 조사하였으며, 이들 ${\delta}^{15}N$ 값을 근거로 조사 지역의 질소손실 민감성을 평가하였다. 농촌지역과 공업지역에서 $NH_4{^+}$의 ${\delta}^{15}N$ 값은 각각 +8.9 ~ +24.8‰과 +4.4 ~ +13.8‰로 분포하였다.유기토양층과 무기토양층(0~20 cm)에서 두 지역간 $NH_4{^+}$의 ${\delta}^{15}N$값 차이가 나타났는데, 공업지역에서 각각4.4‰과 +13.8‰이었고, 농촌지역에서는 각각 +8.9‰과 +24.3‰로 공업지역에서 더 낮은 ${\delta}^{15}N$ 값이 나타났다.이는 공업지역에서 ${\delta}^{15}N$값이 낮은 대기 유래 $NH_4{^+}$ 유입량이 더 많았음을 의미한다. 한편, $NO_3{^-}$의 ${\delta}^{15}N$ 값은 지역간 차이가 없었는데, 이는 $NO_3{^-}$가 용탈과 탈질 등에 의해 쉽게 손실되는 과정에서 수반되는 질소동위원소 분할 효과에 의해 강하물에서 유래된 $NO_3{^-}$의 ${\delta}^{15}N$ 기여도가 낮아지기 때문으로 판단된다. 본 연구에서 관측된 무기태 질소의 ${\delta}^{15}N$ 값은 다른 지역에서 조사된 $NH_4{^+}$(-10.9 ~ +15.6‰)과 $NO_3{^-}$(14.8 ~ +5.6‰)의 ${\delta}^{15}N$ 값보다 매우 높은데, 이는 본 연구지역에서 토양 질소 손실 가능성이 높음을 보여준다. 이상의 연구 결과에 의하면 산림토양의 무기태 질소 중 $NO_3{^-}$보다 $NH_4{^+}$이 질소공급원(대기 질소 강하)에 대한 ${\delta}^{15}N$ 정보를 보다 잘 반영하는 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.167-194
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• 2019

본 논문은 키워드검색광고와 관련하여 의사결정자인 광고주의 입장에서 분석한 통계모델 기반 검색엔진최적화(Search Engine Optimization)논문이다. 일반적으로 키워드입찰은 노출순위를 대상으로 하는 입찰가액에 의해 이루어지고 있다. 그런데, 대부분 광고주는 수천 개 이상의 많은 키워드를 관리함에 있어, 매시간적으로 바뀌는 키워드별 입찰가액을 통해 입찰광고시스템을 관리하고 있는데, 사실상 시간과 인력자원측면에서 비효율적이다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 입찰가액을 중심으로 하는 입찰시스템에 대해 의문점을 제기하고, 새로운 관점에서 노출순위를 의사결정변수로 하는 새로운 검색광고모델을 재정의하여 제시하였다. 새로운 검색광고모델에 대한 최적화실증분석을 위해 예측모델과 최적화모델을 제시하였다. 연구과정은 우선 키워드의 특성에 따라 키워드그룹을 원천 제조브랜드 유통브랜드의 범주화기준을 제시한 후, PC 와 모바일 매체별로 대표 키워드 선정한 후 노출순위와 클릭률이 비선형분포임을 보였고, 통계적 관계를 검토하였다. 클릭률예측 및 입찰가액예측을 위한 통계적 시나리오를 제시하였고, 적합성 분석을 통해 최적의 예측모델을 선정한 후, 선정된 예측모델을 기반으로 하여 클릭률과 기대이익(전환율)에 관한 최적화목적함수를 정의하고 실증분석을 진행하였다. 분석결과, 본 논문에서 제시한 검색광고모델은 클릭률 기반의 클릭수와 전환율 기반의 기대이익으로 표현되는 최적화모델 모두에서 개선효과가 있음을 확인하였다. 다만, 기대이익 최적화모델의 경우에는 핵심키워드임에도 불구하고 기대이익이 낮아 광고에서 배제되는 문제를 있음을 확인하고 대안을 제시했다. 마코브체인분석을 통해 핵심 경유키워드 개념을 도입하였고, 최적화목적함수에 대해 핵심경유키워드의 기회이익을 반영한 최적화수정모델을 제시하여 적용가능성을 확인하였다. 본 논문은 키워드입찰시스템의 의사결정변수를 노출순위의 관점으로 전환하는 새로운 모델을 제안하였고, 키워드 범주별 및 노출순위 기반의 통계적 예측을 제시하고, 포트폴리오 구성에서의 최적화실증분석을 통해 노출순위 기반 예측모델의 유효성을 확인함과 동시에, 키워드간의 확산효과를 포함하는 수정모델제시 등 전략적인 입찰을 제안한 점에 시사점이 있다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.25-38
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• 2019

정보화 시대의 넘쳐나는 콘텐츠들 속에서 사용자의 관심과 요구에 맞는 양질의 정보를 선별해내는 과정은 세대를 거듭할수록 더욱 중요해지고 있다. 정보의 홍수 속에서 사용자의 정보 요구를 단순한 문자열로 인식하지 않고, 의미적으로 파악하여 검색결과에 사용자 의도를 더 정확하게 반영하고자 하는 노력이 이루어지고 있다. 구글이나 마이크로소프트와 같은 대형 IT 기업들도 시멘틱 기술을 기반으로 사용자에게 만족도와 편의성을 제공하는 검색엔진 및 지식기반기술의 개발에 집중하고 있다. 특히 금융 분야는 끊임없이 방대한 새로운 정보가 발생하며 초기의 정보일수록 큰 가치를 지녀 텍스트 데이터 분석과 관련된 연구의 효용성과 발전 가능성이 기대되는 분야 중 하나이다. 따라서, 본 연구는 주식 관련 정보검색의 시멘틱 성능을 향상시키기 위해 주식 개별종목을 대상으로 뉴럴 텐서 네트워크를 활용한 지식 개체명 추출과 이에 대한 성능평가를 시도하고자 한다. 뉴럴 텐서 네트워크 관련 기존 주요 연구들이 추론을 통해 지식 개체명들 사이의 관계 탐색을 주로 목표로 하였다면, 본 연구는 주식 개별종목과 관련이 있는 지식 개체명 자체의 추출을 주목적으로 한다. 기존 관련 연구의 문제점들을 해결하고 모형의 실효성과 현실성을 높이기 위한 다양한 데이터 처리 방법이 모형설계 과정에서 적용되며, 객관적인 성능 평가를 위한 실증 분석 결과와 분석 내용을 제시한다. 2017년 5월 30일부터 2018년 5월 21일 사이에 발생한 전문가 리포트를 대상으로 실증 분석을 진행한 결과, 제시된 모형을 통해 추출된 개체명들은 개별종목이 이름을 약 69% 정확도로 예측하였다. 이러한 결과는 본 연구에서 제시하는 모형의 활용 가능성을 보여주고 있으며, 후속 연구와 모형 개선을 통한 성과의 제고가 가능하다는 것을 의미한다. 마지막으로 종목명 예측 테스트를 통해 본 연구에서 제시한 학습 방법이 새로운 텍스트 정보를 의미적으로 접근하여 관련주식 종목과 매칭시키는 목적으로 사용될 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.1-32
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• 2018

본 연구는 경제적으로 국내에 큰 영향을 주었던 글로벌 금융위기를 기반으로 총 10년의 연간 기업데이터를 이용한다. 먼저 시대 변화 흐름에 일관성있는 부도 모형을 구축하는 것을 목표로 금융위기 이전(2000~2006년)의 데이터를 학습한다. 이후 매개 변수 튜닝을 통해 금융위기 기간이 포함(2007~2008년)된 유효성 검증 데이터가 학습데이터의 결과와 비슷한 양상을 보이고, 우수한 예측력을 가지도록 조정한다. 이후 학습 및 유효성 검증 데이터를 통합(2000~2008년)하여 유효성 검증 때와 같은 매개변수를 적용하여 모형을 재구축하고, 결과적으로 최종 학습된 모형을 기반으로 시험 데이터(2009년) 결과를 바탕으로 딥러닝 시계열 알고리즘 기반의 기업부도예측 모형이 유용함을 검증한다. 부도에 대한 정의는 Lee(2015) 연구와 동일하게 기업의 상장폐지 사유들 중 실적이 부진했던 경우를 부도로 선정한다. 독립변수의 경우, 기존 선행연구에서 이용되었던 재무비율 변수를 비롯한 기타 재무정보를 포함한다. 이후 최적의 변수군을 선별하는 방식으로 다변량 판별분석, 로짓 모형, 그리고 Lasso 회귀분석 모형을 이용한다. 기업부도예측 모형 방법론으로는 Altman(1968)이 제시했던 다중판별분석 모형, Ohlson(1980)이 제시한 로짓모형, 그리고 비시계열 기계학습 기반 부도예측모형과 딥러닝 시계열 알고리즘을 이용한다. 기업 데이터의 경우, '비선형적인 변수들', 변수들의 '다중 공선성 문제', 그리고 '데이터 수 부족'이란 한계점이 존재한다. 이에 로짓 모형은 '비선형성'을, Lasso 회귀분석 모형은 '다중 공선성 문제'를 해결하고, 가변적인 데이터 생성 방식을 이용하는 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목함으로서 데이터 수가 부족한 점을 보완하여 연구를 진행한다. 현 정부를 비롯한 해외 정부에서는 4차 산업혁명을 통해 국가 및 사회의 시스템, 일상생활 전반을 아우르기 위해 힘쓰고 있다. 즉, 현재는 다양한 산업에 이르러 빅데이터를 이용한 딥러닝 연구가 활발히 진행되고 있지만, 금융 산업을 위한 연구분야는 아직도 미비하다. 따라서 이 연구는 기업 부도에 관하여 딥러닝 시계열 알고리즘 분석을 진행한 초기 논문으로서, 금융 데이터와 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목한 연구를 시작하는 비 전공자에게 비교분석 자료로 쓰이기를 바란다.

• 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.

• 대한방사선치료학회지
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• 제31권1호
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• pp.51-56
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• 2019

목 적: 수술 후 유방암 환자의 1차 방사선치료 후 2차 방사선치료 시 단일전자선을 사용하는 것과 서로 다른 에너지의 전자선을 혼합하여 사용하는 방법에 대해 유용성을 평가하고자 한다. 대상 및 방법: 본 연구에서는 2018년 1월부터 10월까지 본원 유방암 방사선 치료 환자를 대상으로 하였으며, 혼합 전자선을 사용하여 2차 치료를 진행한 환자 59명 중 에너지 6 MeV, 9 MeV를 혼합 사용한 환자 40명(A그룹)과 9 MeV, 12 MeV를 혼합 사용한 환자 19명(B그룹)을 대상으로 진행하였다. 각 그룹의 환자마다 6 MeV, 9 MeV, Combine(6 MeV / 9 MeV)와 9 MeV, 12 MeV, Combine(9 MeV / 12 MeV) 각기 다른 방법으로 세 가지 치료계획을 세우고, 원발병소에 전달되는 최대선량, D95, D5과 폐의 전달되는 최대선량, 평균선량, $V_3$, $V_5$, $V_{10}$을 비교 분석하였다. 결 과: A그룹 치료계획의 D95 평균값은 6 MeV에서 $785.33{\pm}225.37cGy$, 9 MeV에서 $1121.79{\pm}87.02cGy$, SUM(6 MeV / 9 MeV)에서 $1010.98{\pm}111.17cGy$였으며, 6 MeV / 9 MeV에서의 평균값이 처방 선량에 가장 적합했다. 치료하는 유방 방향의 폐의 저선량 영역 $V_3$,$V_5$의 평균값은 6 MeV / 9 MeV에서 $3.24{\pm}3.49%$, $0.72{\pm}1.55%$였고, 9 MeV에서 $7.25{\pm}4.59%$, $3.07{\pm}2.64%$로 가장 높은 값을 보였고, 6 MeV에서 $0.21{\pm}0.45%$, $0.03{\pm}0.07%$로 가장 낮은 값을 보였다. 폐의 최대선량과 평균선량은 6 MeV / 9 MeV에서 $727.78{\pm}137.27cGy$, $49.16{\pm}24.44cGy$였으며, 9 MeV에서 $998.97{\pm}114.35cGy$, $85.33{\pm}41.18cGy$로 가장 높았고, 6 MeV에서 $387.78{\pm}208.88cGy$, $9.27{\pm}6.60cGy$로 가장 낮았다. $V_{10}$의 값은 모두 0에 가까웠다. B그룹도 A그룹의 패턴으로 나타났다. 결 론: 폐의 $V_3$, $V_5$의 저선량 영역에서 상대적인 차이가 나타났으며, 혼합 에너지 적용 시 원발병소의 선량 전달에 있어서 가장 효과적임을 알 수 있었다. 유방암 추가 방사선 치료 시 전자선 에너지를 combine하여 사용하는 방법이 에너지 재원으로부터 제한되는 에너지의 효과를 좀 더 효과적으로 사용할 수 있는 방법이라고 사료되며 비록 작은 선량차이이기 때문에 간과하고 넘어갈 수 있는 부분들도 다시 한번 생각해본다면 조금 더 환자에게 도움이 되는 방사선 치료가 될 수 있을 것으로 사료된다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제31권1호
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• pp.57-65
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• 2019

목 적: 전자선 치료에서 저 용융점 납합금과 순수 납을 이용한 차폐 시 두께증가에 따른 블록 가장자리의 산란선 영향을 알아보고자 한다. 대상 및 방법: $10{\times}10cm^2$ 어플리케이터의 Insert Frame 절반을 차폐하도록 블록을 제작하였고, 두께는 각 재질당 3, 5, 10, 15, 20 (mm)로 하였다. 공통 조건을 에너지 6 MeV, 선량률 300 MU/Min, 갠트리 각도 0, 부여선량 100 MU으로 설정하였고, 블록의 위치와 측정점의 위치, 블록재질을 각각 달리하여 블록 두께증가에 따른 상대적인 산란비율을 평행평판형 전리함과 고체팬텀으로 측정하였다. 결 과: (측정 깊이 / 블록 위치 / 블록 재질)이 (표면 / 어플리케이터 / 순수 납)일 때 블록 두께가 3, 5, 10, 15, 20 (mm) 순으로 증가함에 따라 상대선량은 15.33 nC, 15.28 nC, 15.08 nC, 15.05 nC, 15.07 nC로 측정되었다. (표면 / 어플리케이터 / 합금 납)일 때 15.19 nC, 15.25 nC, 15.15 nC, 14.96 nC, 15.15 nC로 측정되었다. (표면 / 팬텀 위 / 순수 납)일 때 15.62 nC, 15.59 nC, 15.53 nC, 15.48 nC, 15.34 nC로 측정되었다. (표면 / 팬텀 위 / 합금 납)일 때 15.56 nC, 15.55 nC, 15.51 nC, 15.42 nC, 15.39 nC로 측정되었다. (심부 / 어플리케이터 / 순수 납)일 때 16.70 nC, 16.84 nC, 16.72 nC, 16.88 nC, 16.90 nC로 측정되었다. (심부 / 어플리케이터 / 합금 납)일 때 16.83 nC, 17.12 nC, 16.89 nC, 16.77 nC, 16.52 nC로 측정되었다. (심부 / 팬텀 위 / 순수 납)일 때 17.41 nC, 17.45 nC, 17.34 nC, 17.42 nC, 17.25 nC로 측정되었다. (심부 / 팬텀 위 / 합금 납)일 때 17.45 nC, 17.44 nC, 17.47 nC, 17.43 nC, 17.35 nC로 측정되었다. 결 론: 차폐블록을 이용하여 전자선 치료를 진행할 때 블록위치는 환자 체표면보다는 어플리케이터에 삽입하고 두께는 각 사용 에너지에 해당되는 최소 적정차폐두께로 제작해야 한다. 또한 블록 가장자리 경계선으로부터 떨어진 거리에 따라 변화하는 산란선의 영향을 충분히 고려하여 치료를 시행하는 것이 바람직하다고 사료된다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.371-379
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• 2019

관상동맥 조영술(CAG)의 씨네(Cine) 촬영에서 엑스선 촬영 조건의 변화가 입사 표면 선량(ESD)과 흡수선량(DAP)에 미치는 관계를 알아보고자 하였고 image J 프로그램을 통해 촬영된 혈관 조영 영상의 SNR과 CNR을 측정 분석하여 조건 변화가 선량관계 및 영상의 질에 미치는 유용성을 분석하고자 하였다. 2017년 11월부터 2018년 3월까지 본원에서 CAG를 시행한 33명(남24, 여9)의 데이터를 대상으로 하였고, 연령대는 37-76세(평균 $59{\pm}10$세), 몸무게53-104kg (평균 $72{\pm}10kg$), 키150-185cm (평균 $166.82{\pm}9.5kg$), BMI 18.3-33.2(평균 $25.8{\pm}3.2$)이었다. 촬영조건 및 데이터 획득은 관전류(mA)를 높게 한 A그룹(397.2mA)과 mA를 낮게 한 B그룹(370.7mA)의 ESD와 DAP를 후향적으로 획득하여 비교 분석 하였고 Image J를 통한 SNR과 CNR 측정 분석은 획득한 데이터를 공식에 대입하여 결과 값을 도출하였다. 통계프로그램은 SPSS (PASW)를 사용하여 촬영조건 변화에 따른 ESD와 DAP 및 SNR CNR의 상관관계 등을 분석하였다. 촬영조건의 mA에 변화를 주어 촬영한 A그룹과 B그룹의 ESD($A:483.5{\pm}60.1$, $B: 464.4{\pm}39.9$)와 DAP($A:84.3{\pm}10.7$, $B:81.5{\pm}7$)간의 관계는 통계적으로 유의하지 않았다(p>0,05). Image J를 통한 SNR과 CNR의 관계에선 B그룹의 좌심장동맥(LCA)을 촬영해 얻은 영상의 SNR($5.451{\pm}0.529$), CNR($0.411{\pm}0.0432$)이 A그룹 좌심장동맥(LCA)의 SNR($4.976{\pm}0.433$), CNR($0.459{\pm}0.0431$)보다 SNR $0.475{\pm}0.096$, CNR $-0.048{\pm}0.0$로 차이가 있었으나 통계적으로 유의하지는 않았다(p<0.05). 우심장동맥(RCA)을 촬영해 획득한 SNR과 CNR에선 A그룹의 SNR($4.731{\pm}0.773$)과 CNR($0.354{\pm}0.083$)이 B그룹의 SNR($3.24{\pm}0.368$), CNR($0.166{\pm}0.033$)보다 SNR $1.491{\pm}0.405$, CNR $0.188{\pm}0.005$로 증가된 수치를 나타냈으며 그 중 CNR이 통계적으로 유의했다(p<0.05). 상관관계 분석 결과에서는 SNR (LCA) & CNR (LCA), SNR (RCA) & CNR (RCA), ESD & DAP, ESD & sec, DAP & CNR (RCA), DAP & sec간에 통계적으로 유의한 차이를 나타냈다(p<0.05). SNR과 CNR이 높을수록 선명하고 좋은 화질을 나타냄을 의미하는데 화질평가 및 선량변화 유용성에 관한 분석 연구를 진행한 결과 mA를 증가시켜 촬영 한 CAG의 RCA영상에서 SNR과 CNR이 증가된 수치를 보였다. 특히, CNR이 통계적으로 유의한 차이를 나타낸 것을 보았을 때 RCA촬영 시 mA를 향상시켜 촬영 할 경우 영상의 질 중 대조도가 한층 더 향상 될 수 있을 것으로 사료된다.

• 항공우주정책ㆍ법학회지
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• 제33권2호
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• pp.35-59
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• 2018

미국의 2015년 "상업적 우주발사 경쟁력 법"(CSLCA)나 2017년 룩셈부르크의 우주자원의 탐사 및 활용에 관한 법에서 명시된 바와 같이 자국민은 물론 타국이 운영하는 기업에게도 우주자원의 상업적 탐사와 이용할 수 있도록 허용하는 조항은 우주조약(OST) 제2조 및 달협정(MA) 제11조 2항의 우주 및 천체의 비전유원칙에 위반되는 조항인가 하는 점이 중요한 문제이다. CSLCA는 이 법에 의해 특정 천체에 대한 주권이나 점유권, 사법권을 주장하거나 소유를 주장할 수 없다고 분명하게 명시하고 있다. OST 제2조의 비전유원칙에 의하여 달과 다른 천체들이 무주지(res nullius)에서 국제공역(res extra commmercium)으로 전환되는 법적 지위를 가짐으로써 우주와 천체는 마치 공해와 같이 각 국가가 이곳을 전유할 수는 없으나, 이곳의 자원을 자유롭게 이용할 수 있게 되었다. 그러면 OST 제2조의 비전유원칙은 비당사국도 구속하는 조항인가 하는 점인데 다수의 학자들은 동 원칙은 국제조약상 규범은 물론 모든 국가들을 구속하는 국제관습법으로 심지어는 강행규범(jus cogens)으로 발전된 조항이라고 보고 있는데 필자도 이에 동의하는 바이다. 우주 및 천체의 지위가 마치 해양법상 공해에 적용되는 res extra commmercium이기 때문에 어느 국가나 사기업 또는 개인이 우주 및 천체의 비전유원칙을 존중하는 한 그곳의 사용 및 수익행위를 할 수 있다면 우주 및 천체에 접근하지 못하는 국가나 개인 또는 사기업체들은 후발주자로서 손해를 크게 보게 될 것이고 이렇게 방치될 경우 우주개발국의 무제한의 우주자원채취는 우주자원이 고갈되는 상태를 불러일으킬 것이 분명하다. 이를 극복하기 위하여 인류공동유산(CHM)개념이 도입된 MA가 등장한 것인데, 심지어 MA 제정에 참가한 국가들마저 동 협정의 조약당사국이 되기를 꺼려하고 있는 것이 현실이다. 우주와 천체가 마치 공해와 같이 각 국가가 이곳을 전유할 수는 없으나, 이곳의 자원을 자유롭게 이용할 수 있게 되는 곳이라면 만일 미국의 어느 기업체가 미국의 승인을 얻어 달의 일부 중 가장 좋은 지점을 확보하고 자원을 수집할 때, 타국 기업체도 이에 접근할 수 있는가? 그리고 일정지역이란 달에서 어느 정도 크기의 영역인가? 그리고 얼마동안 수집할 것인가? 현재 국제우주법체계에서는 '선착순의 원리'(first come, first served)에 따라 이를 허용하는 수밖에 없을 것이다. 따라서 이제 국제공동체는 국가들의 우주활동 중 예견되는 분쟁해결을 위한 국제회의를 조만간 개최하여야 하며, 조약으로 해결할 수 없는 우주법 문제들을 선언 및 결의와 같은 연성법(soft law)을 통해서라도 조속히 이 문제를 해결해야 할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.21-41
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• 2019

정보 기술의 발전으로 온라인에서 활용 가능한 데이터의 양이 급속히 증대되고 있다. 이러한 빅데이터 시대에 많은 연구들이 통찰력을 발견하고 데이터의 효과를 입증하기 위해 노력하고 있다. 특히 관광 산업의 경우 정보에 민감한 사업으로 소셜 미디어의 영향력이 높고 소셜 미디어의 상품 후기에 소비자들이 영향을 많이 받아 많은 기업과 연구자들이 소셜 미디어를 분석하여 새로운 서비스 및 통찰력을 얻고자 시도하였다. 하지만 소셜 미디어의 후기는 텍스트로 이루어진 대표적인 비정형 데이터로 적절한 처리를 하지 않으면 분석에 활용할 수 없다. 또한 후기 데이터의 양이 방대함에 따라 사람이 직접 분석하기도 어려운 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 소셜미디어 상의 온라인 후기로부터 직접 호텔의 서비스 품질 향상을 위한 통찰력을 추출할 수 있는 분석 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 먼저 후기 데이터에 포함되어 있는 주제어를 추출하는 토픽 마이닝 기법을 적용하였다. 토픽 마이닝은 대용량의 문서 집합으로부터 문서를 대표하는 단어 집합을 추출하는 기법을 의미하며 본 연구에서는 다양한 연구에서 활용되고 있는 LDA모형을 사용하여 토픽 마이닝을 수행하였다. 하지만, 토픽 마이닝 자체만으로는 주제어와 평점 사이의 관계를 도출할 수 없어 서비스 품질 향상을 위한 통찰력을 발견하기 어렵다. 그에 따라 본 연구에서는 토픽 마이닝의 결과값을 기반으로 의사결정나무 모형을 사용하여 주제어와 평점 사이의 관계를 도출하였다. 이러한 방법론의 유용성을 평가하기 위해 홍콩에 있는 4개 호텔의 온라인 후기를 수집하고 제안한 방법론의 분석 결과를 해석하는 실험을 진행하였다. 실험 결과 긍정 후기를 통해 각 호텔이 유지해야할 서비스 영역을 발견할 수 있었으며 부정 후기를 통해 개선해야할 서비스 영역을 도출할 수 있었다. 따라서, 본 연구에서 제안한 방법론을 사용하여 방대한 양의 후기 데이터로부터 서비스 개선 및 유지 영역을 발견할 수 있으리라 기대된다.