• 한국방사선학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.641-649
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• 2023

본 연구에서는 3D 프린팅 기술을 활용하여 제작한 차폐체의 성능을 비교 분석하여, 고에너지 전자선 치료 시 차폐체로서의 적용 가능성에 대해 알아보고자 한다. 고에너지 전자선에 대한 3D 프린팅 재료의 차폐성능 평가를 위해 실측과 몬테카를로 기반의 모의실험을 수행하였다. 첫 번째, 모의실험에 대한 신뢰성 확보를 위해 IAEA의 TRS-398 권고를 참조하여 선원항 평가를 수행하였다. 두 번째, PLA+W (93%) 재료에 대한 차폐 성능 분석을 위해 3D 프린터를 이용하여 시편을 제작하였고, 전자선 에너지에 따른 두께별 차폐율을 평가하였다. 세 번째, PLA+W (93%)와 기존 차폐체 간 차폐 성능 비교 분석을 통해 전자선 치료 시 필요한 차폐 두께를 산정하였다. 연구 결과, 첫 번째, 실측과 모의실험을 통한 선원항 평가 결과, 1% 이내의 오차로 TRS-398 권고를 만족하여 모의실험에 대한 신뢰성을 확보하였다. 두 번째, PLA+W (93%)에 대한 차폐 성능 분석 결과, 6 MeV 전자선은 3.12 mm에서 95% 이상의 차폐율을 나타냈고, 15 MeV 전자선은 10 mm 두께에서 90% 이상의 차폐율을 나타내었다. 세 번째, 모의실험을 통해 PLA+W (93%) 재료와 기존 차폐체 간 비교 분석을 통해 동일 두께 내에서 텅스텐, 납, 구리, PLA+W (93%), 알루미늄 순서로 차폐율이 높은 결과를 나타내었으며, 6 MeV 전자선은 5 mm 이상, 15 MeV 전자선은 10 mm 이상 두께에서 거의 유사한 차폐율을 나타내었다. 향후 본 연구를 통해 고에너지 전자선 치료 시 PLA+W (93%) 재료를 이용한 환자의 맞춤형 차폐체 제작을 위한 기초자료로서 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 벤처창업연구
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• 제18권4호
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• pp.37-50
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• 2023

벤처캐피탈은 유망한 기술력과 우수인력을 갖춘 창업 초기 단계부터 성장단계의 유망 중소벤처기업에 필요한 자본을 투자하고 경영 및 기술 등을 지원하여 성장 이후 다양한 수단을 통해 투자금을 회수하여 이익을 실현하는 벤처생태계의 핵심주체로서의 역할을 하고 있다. 벤처캐피탈의 업무는 다양한 출자자(LP)를 모집하여 벤처투자조합(펀드)을 결성을 통해 성장성이 있는 중소벤처기업에 투자하고 기업이 성장함에 따라 투자금을 회수하여 출자자들에게 배분과 재투자를 하는 것이다. 벤처투자에 있어 가장 중요한 역할을 담당하고 있는 벤처캐피탈리스트의 주요 업무는 유망기업발굴, 기업분석 및 평가, 투자심사, 사후관리, 투자회수 등이며 특히 임원급 이상의 경우 펀드레이징(펀드결성)이 중요한 업무이다. 벤처캐피탈의 성공지표는 펀드결성과 투자수익률에 있으며 벤처캐피탈리스트는 투자와 회수 및 펀드결성등의 업무성과로 연봉, 성과급, 승진 등 보상이 이루어지고 있다. 최근 급격히 성장하는 벤처투자시장에 비해 투자인력은 부족하며 이에 투자성과 제고를 위해 인력양성과 장기근속을 위한 인프라와 시스템을 갖추기 위해 벤처캐피탈은 많은 노력을 하고 있으나 다른 산업에 비해 벤처캐피탈 산업의 연구 자체가 부족할 뿐만 아니라 주로 계량적인 관점에서 연구가 이루어졌다. 이에 본 연구는 벤처캐피탈의 투자 경험, 권한위임, 직무적합성, 동료 관계 등이 펀드결성과 투자수익률에 미치는 영향력을 연구하고 실증적인 분석하였으며, 투자 경험이 많을수록, 권한위임이 클수록, 직무적합성이 높을수록 동료 관계가 좋을수록 투자성과에 정(+)의 영향을 미쳤다. 이러한 실증연구 결과는 향후 벤처캐피탈은 직무적합성이 높고 투자 경험이 많은 벤처캐피탈리스트가 장기근속을 할 수 있도록 직무환경 조성과 인력운영 전략이 필요하다는 시사점을 제시하였다.

• 핵의학기술
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• 제27권2호
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• pp.99-109
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• 2023

Purpose: CT scan makes up for the weak point of the nuclear medicine image having a low resolution and also were used for attenuation correction on image reconstruction. Recently, many studies try to make use of CT images additionally, one of them is to measure the bone mineral density(BMD) using Quantitative CT(QCT) software. BMD exams are performed to scan lumbar and femur with DXA(Dual-Energy X-Ray Absorptiometry) in order to diagnose bone disease such as osteopenia, osteoporosis. The purpose of this study is to identify the usefulness of QCT_BMD analyzed with low dose CT images on L-spine Bone SPECT/CT comparing with DXA_BMD. Materials and Methods: Fifty five women over 50 years old (mean 66.4 ± 9.1) who took the both examinations(L-spine Bone SPECT/CT with SIEMENS Intevo 16 and DXA scan with GE Lunar prodigy advance) within 90 days from April 2017 to July 2022, BMD, T-score and disease classification were analyzed. Three-dimensional BMD was analyzed with low dose CT images acquired on L-spine Bone SPECT/CT scan on Mindways QCT PRO^TM software and two-dimensional BMD was analyzed on DXA scan. Basically, Lumbar 1-4 were analyzed and the patients who has lesion or spine implants on L-spine were excluded for this study. Pearson's correlation analysis was performed in BMD and T-score, chi-square test was performed in disease classification between QCT and DXA. Results: On 55 patients, the minimum of QCT_BMD was 18.10, maximum was 166.50, average was 82.71 ± 31.5 mg/cm³. And the minimum of DXA-BMD was 0.540, maximum was 1.302, average was 0.902 ± 0.201 g/cm², respectively. The result shows a strong statistical correlation between QCT_BMD and DXA_BMD(p<0.001, r=0.76). The minimum of QCT_T-score was -5.7, maximum was -0.1, average was -3.2 ± 1.3 and the minimum of DXA_T-score was -5.0, maximum was 1.7, average was -2.0 ± 1.3, respectively. The result shows a statistical correlation between QCT T-score and DXA T-score (p<0.001, r=0.66). On the disease classification, normal was 5, osteopenia was 25, osteoporosis was 25 in QCT and normal was 10, osteopenia was 25, osteoporosis was 20 in DXA. There was under-estimation of bone decrease relatively on DXA than QCT, but there was no significant differences statistically by chi-square test between QCT and DXA. Conclusion: Through this study, we could identify that the QCT measurement with low dose CT images QCT from L-Spine Bone SPECT/CT was reliable because of a strong statistical correlation between QCT_BMD and DXA_BMD. Bone SPECT/CT scan can provide three-dimensional information also BMD measurement with CT images. In the future, rather than various exams such as CT, BMD, Bone scan are performed, it will be possible to provide multipurpose information via only SPECT/CT scan. In addition, it will be very helpful clinically in the sense that we can provide a diagnosis of potential osteoporosis, especially in middle-aged patients.

• 한국환경생태학회지
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• 제38권2호
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• pp.217-226
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• 2024

본 연구는 공기 중 음이온이 미세먼지(PM10, PM2.5) 정화에 미치는 영향을 파악하고, 식물이 공기 중 음이온 발생과 미세먼지 정화에 미치는 영향을 평가하기 위하여 음이온 발생요인별 음이온 발생량을 측정하고, 각 요인별, 식물 용적별 미세먼지 저감 모형을 구축하여 비교하였다. 음이온 발생요인별 특성은 Type N.I(Negative ion generator; 204,133.33ea/cm³) > Type P₃₀(Plant Vol. 30%; 362.55ea/cm³) > Type C(Control; 46.22ea/cm³)의 순으로 음이온 발생량을 살펴보면 무처리구에 비하여 음이온 발생기 처리구에서 약 4,417배, 식물 배치구에서 약 8배 많았다. 이에 따른 음이온 발생원별 미세먼지 저감 특성은 PM10에서 Type NI가 Type C에 비하여 정화효율이 2.52배, Type P30이 1.46배 높았으며, PM2.5의 경우, Type NI가 Type C에 비하여 정화효율이 2.26배, Type P30이 1.31배 높은 것으로 분석되었다. 식물의 용적별 미세먼지 정화 효율은 Type P₂₀(84.60분) > Type P₃₀(106.50분) = Type P₂₅(115.50분) = Type P₁₅(117.60분) > Type P₅(125.25분) = Type P₁₀(129.75분)의 순이었으며, 초미세먼지의 경우 Type P₂₀ (104.00분) > Type P₃₀(133.20분) = Type P₂₅(144.00분) = Type P₁₅(147.60분) > Type P₅(161.25분) = Type P₁₀ (168.00분)의 순이었다. 이렇게 음이온의 미세먼지 정화 능력과 식물의 미세먼지 정화능력을 정량적으로 분석하였으며, 향후 미세먼지 정화를 고려한 녹지계획 및 식물식재에 고려해야할 사항을 제안하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권9호
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• pp.633-643
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• 2024

여러 해안지역 국가들은 다양한 형태의 담수 대수층과 지하수자원을 해수 침투로부터 보호하기 위하여 매우 광범위하고 다양한 기술과 정책 수단을 개발하여 복합적으로 사용하고, 이러한 정책 목적을 실현하기 위한 법적·제도적 기반을 마련하여 시행하고 있다. 본 연구는 미국 동부지역 연안 주, 네덜란드, 일본, 인도 등 주요 연안 국가들의 해안 지하수관리를 위한 정책적 수단과 조치, 법적·제도적 기반 등 사례를 검토·분석하고, 국내 해안지역 지하수 관리제도 사례로서 제주도의 지하수 기준수위 제도를 비교 고찰함으로써 향후 제주도뿐만 아니라 우리나라 해안지역 지하수 관리방안에 대한 논의의 기반을 제공하고자 하였다. 검토·분석 결과, 전 세계 다수 국가가 해당 지역의 현안과 특성에 기반한 해안 지하수 관리제도를 다양하게 개발하여 시행하고 있는 것을 볼 수 있었다. 다만, 이러한 관리제도는 지하수 취수량의 안정적 확보 및 해수 침투 방지라는 공통 목표를 달성하고 지하수관리의 효율성을 극대화하고자 다음과 같은 몇 가지 주요 요소를 기반으로 최적의 관리방안을 모색하고 있는 것으로 파악되었다. 첫 번째, 해안 지하수의 특수한 성격과 지위를 고려하여 국가 지하수 관리체계의 범주 내에서 별도의 특별 관리체계를 수립하여 시행하고 있다. 두 번째, 지하수위 하강 방지 및 적정 지하수위 유지, 해수 침투 방지 등 핵심적인 정책목표를 달성하기 위해 지하수 취수량을 효과적으로 제한하는 기술적·정책적·법적 조치를 다양하게 수립·시행하고 있다. 세 번째, 정책 및 제도의 개발·적용은 철저하고 정확한 과학·기술적 연구·분석 데이터를 기반으로 한다. 네 번째, 다양한 기술적·정책적·제도적 수단과 조치를 혼용하여 복합적으로 활용함으로써 시너지 효과의 극대화를 도모한다. 다섯 번째, 기술과 정책, 법·제도 등의 개발 및 시행은 해당 지역과 현장을 기반으로 함으로써 지역사회의 이해와 협력을 최대한 확보하고 정책·제도의 현장 적응성과 실효성을 제고한다.

• 한국습지학회지
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• 제18권4호
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• pp.474-480
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• 2016

본 연구에서는 지구적 차원에서 생물다양성의 성립 배경과 그동안 일어난 변화 그리고 기후변화가 생물다양성 및 인간에 미치는 영향을 밝히고 그 영향을 줄이기 위한 대안을 제시하였다. 생물다양성은 생명체의 풍부한 정도이며, 생물을 구분하는 모든 수준에서의 다양성을 종합적으로 의미한다. 즉, 생물다양성은 유전자, 종 그리고 생태계 전반과 그들의 상호작용을 아우른다. 이는 생태계의 기반을 구성하며, 모든 사람들이 필수적으로 의존하는 서비스를 제공한다. 그럼에도 불구하고 오늘날 생물다양성은 주로 인간 활동에 의해 점점 더 위협받고 있다. 지구상의 생물은 생명이 탄생한 이래 약 40억년의 역사를 통해 다양한 환경에 적응하고 진화한 결과, 약 1000만 내지 3000만종으로 추정되는 다양한 생물이 존재하게 되었다. 생물다양성을 구성하는 무수한 생명들은 각각의 고유한 특성을 가지고 있으며 다양한 관계 속에 얽혀 있다. 우리들이 현재 생활하고 있는 지구의 환경도 이러한 생물체의 방대한 연관성과 상호작용에 의해 긴 세월 동안 만들어져 왔으며, 인류도 하나의 생물로서 다른 생물들과 관계를 맺으며 살아가고 있다. 이러한 주위의 생물들이 없다면 사람도 살아갈 수 없다. 그러나 인류는 최근 수 백 년 간 과거의 평균 멸종속도를 1000배 가량이나 가속시켜 왔다. 우리는 미래 세대의 풍요로운 삶을 위해서라도 생물다양성을 보전하는 한편, 지속가능하게 이용할 책임이 있다. 우리나라는 세계 어느 국가보다도 빠른 경제 성장을 이루어왔으나, 동시에 이는 남북으로 길게 뻗은 반도 국가라는 지리적 특성에 의해 본래 풍부했던 생물다양성을 빠르게 소실시키는 결과를 야기하였다. 한국인은 오랫동안 농업, 임업 그리고 어업을 해오는 과정에서 자연과의 공존을 통해 독특한 고유의 문화를 창조하였다. 그러나 근래 서구문명의 유입과 과학 기술의 발전 과정에서 이러한 자연과의 관계는 멀어지게 되었으며, 자연과 문화 사이의 조화로운 조합에 의해 창출된 고유한 풍토는 점점 더 사라지고 있다. 한국의 인구는 세계 인구가 지속적으로 증가하는 것과는 반대로 점차 줄어들 것으로 예측되고 있다. 이 시점에서 우리는 인구 감소에 의한 자연의 회복에 발맞추어 급속한 인구 증가 및 경제 성장으로 인해 훼손된 생물다양성을 복원할 필요가 있다. 지구상에 생명이 탄생한 이래 다섯차례의 대멸종이 있었다. 현대의 대멸종은 매우 급속히 진행되고 있으며, 인간 활동에 의한 영향이 주요 원인인 점에서 이전의 것과 구분된다. 기후변화는 실제로 일어나고 있으며, 생물다양성은 이러한 변화에 매우 취약하다. 만약 생명체가 변화하는 환경에서 '진화를 통한 적응', '생존가능한 다른 지역으로의 이주' 등과 같은 생존 방법을 찾아내지 못한다면 이들은 절멸할 것이므로, 기후변화가 지속된다면 생물다양성은 극도로 훼손될 수 밖에 없다. 따라서 우리는 이러한 훼손정도를 최소화하기 위해 기후변화가 생물다양성에 미치는 영향을 보다 적극적이고 심도있게 파악할 필요가 있다. 생물계절의 변화, 식생 이동을 비롯한 분포 범위의 변화, 생물 간 상호작용의 부조화, 먹이 사슬 이상에 기인한 번식 및 생장률 감소, 산호초 백화현상 등이 기후변화에 미치는 영향으로 등장하고 있다. 질병의 확산, 식량 생산 감소, 작물 경작지 범위 변화, 어장 및 어업시기의 변화 등은 인간에 대한 영향으로 나타나고 있다. 기후변화 문제를 해결하기 위해 우선, 우리는 온실 가스 배출량을 감소시켜 기후변화 완화를 시도할 필요가 있다. 그러나 현재 우리가 온실가스 배출을 당장 멈추더라도, 기후변화는 당분간 지속될 전망이다. 이런 점에서, 기후변화 적응 전략을 준비하는 것이 더 현실적이 될 수 있다. 생물다양성에 대한 기후변화 영향의 지속적 모니터링 및 보다 적합한 모니터링 체계 구축이 선행과제가 될 수 있다. 생물다양성이 성립할 수 있는 생태적 공간의 확보, 이동 보조 및 남북을 이어주는 수평 및 저지대와 고지대를 이어주는 수직적 생태네트웍이 기후변화에 따른 생물다양성의 적응을 돕는 대안으로 추천될 수 있다.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권7호
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• pp.924-942
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• 2021

여름철 장강 저염수의 확장은 북부 동중국해의 환경 및 식물플랑크톤 다양성과 군집구조에 영향을 미치는 주요 요인으로 알려져 있다. 2020년 하계는 장강 저염수의 방류량이 매우 높았던 시기로 환경 특성 변화에 따라 식물플랑크톤 다양성 및 군집구조에 미치는 동력을 이해하기 위해 현장관측을 수행하였다. 2020년 8월 16일~17일 이어도호 승선조사와 2020년 8월 15일~21일 이어도 해양과학기지(IORS)에서 체류조사를 실시하였다. 조사 정점들에서 CTD로 측정한 결과 조사 수역 남서쪽은 장강 저염수의 영향을 받아 염분이 낮고 엽록소 형광값이 높았으며, 대마난류의 영향을 받은 남동수역은 염분이 높고 엽록소 형광값이 낮았다. 12개 정점의 표층수 시료의 엽록소 a 농도는 미소형(20~3 ㎛) 및 소형(> 20 ㎛) 식물플랑크톤의 생체량이 우점함을 나타냈으며, 대마난류수의 영향을 받은 정점에서만 초미소 식물플랑크톤(< 3 ㎛) 생체량이 약 50%를 차지하였다. 이러한 표층수의 식물플랑크톤 크기 분포는 영양염류 공급과 관련되어 장강 저염수의 높은 질산염 공급을 받는 정점들은 소형 식물플랑크톤의 생체량 기여율이 높았다. 형태분류 결과 미소형 및 소형 식물플랑크톤은 총 45종이며, 이들 중 우점 분류군은 규조류인 Guinardia flaccida, Nitzschia spp.와 와편모조류인 Gonyaulax monacantha, Noctiluca scintillans, Gymnodinium spirale, Heterocapsa spp., Prorocentrum micans, Tripos furca 등이었다. 대마난류의 영향을 받으며 질산염 농도가 낮은 정점들은 광합성 초미소 진핵생물(PPE)의 개체수와 광합성 초미소 원핵생물(PPP)인 Synechococcus의 개체수가 높았다. 질산염/인산염 비는 대부분 정점에서 인산염 제한을 받고 있음을 나타냈다. 유세포 분석 결과 Synechococcus 개체수는 난류의 영향을 받는 빈영양 수역의 정점들에서 높은 개체수를 보였다. NGS 분석 결과 PPP 중 Synechococcus는 29개의 clades가 나타났고, 이 중 한 시료에서 한 번이라도 1% 이상의 우점율을 보인 clade는 11개로 나타났다. 표층수에선 clade II가 우점분류군이었으며 SCM 층에서 다양한 clades(I과 IV 등)가 차우점군들로 분포하였다. Prochlorococcus 속은 난류 수역에서 high light adapted 생태형이 출현하는 양상을 보였으며 북쪽 수역에선 출현하지 않았다. PPE는 총 163개의 높은 operational taxonomic units(OTUs) 다양성을 보였으며, 이 중 한 시료에서 한 번이라도 5% 이상의 우점률을 나타낸 OTU는 총 11개였다. 장강 저염수의 영향을 받는 정점의 표층수에선 Amphidinium testudo가 우점 분류군이었으며, SCM 층에서 녹조류가 최우점하였다. 대마난류의 영향을 받는 해역에서는 다양한 분류군의 착편모조류가 우점하였다. IORS에서의 관측 결과도 주변 정점들과 식물플랑크톤 생체량, 크기분포, 다양성에서 유사한 수준을 나타냈다. 이번 연구 결과는 장강 저염수의 영향에 따른 식물플랑크톤의 반응을 다양한 분야에서 확인할 수 있었다. 또한, IORS와 승선조사를 비교하여 IORS 관측이 장강 저염수의 식물플랑크톤 동적 역학 모니터링에 활용할 수 있음을 확인하였다. 향후 기후변화에 따라 나타날 동중국해 하계 환경 및 생태계의 변화에 대비하여 IORS의 효과적 이용 방안 수립이 필요할 것으로 판단된다.

• 유통과학연구
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• 제10권2호
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• pp.29-41
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• 2012

본 논문은 거배비용분석 이론의 포괄적 이해를 돕기 위한 하나의 방법으로 거래비용분석법의 구성요소 중의 하나인 "거래비용"에 대한 개념검토를 목적으로 하고 있다. 유통경로 지배구조 현상을 규명하기 위한 하나의 방법으로 거래비용 분석의 개념적 틀을 적용한 지도 벌써 수십 년이 경과되었다. 본 연구의 출발점은 Williamson(1975)이 개념적 틀에서 제시한 자산특유성(asset specificity)을 어떠한 형태로 정의하고 있는지?, 기존의 선행연구들에서는 어떠한 형태로 자산특유성을 설명하고 있으며, 선행연구들에서는 자산특유성 개념의 조작적 정의를 어떠한 형태로 정의하고 있는지? 에 대한 물음에서 출발하고 있다. 본 연구를 통해 거래비용 이론이 완전 자유 경쟁체제가 아닌 통제 경제체제에서도 적용 가능한 것이냐 하는 것이다. 거래비용 이론은 Williamson(1975)이 제시한 개념적 틀을 그대로 적용할 것이 아니라 해당 산업내지는 국가 체제에 따라 수정 보완하여 적용하는 것이 바람직하다는 결론이다. 기존의 거래비용(자산특유성)에 대한 연구방향을 종합하여 요약하면 크게 네 가지 방향으로 나누어진다고 볼 수 있다. 첫째는 기업이 제품의 유통과 관련하여 기업이 특유자산을 보유하고 있는 판매 대리인을 이용할 것인지, 아니면 자사의 고용인을 이용할 것인지에 대한 연구의 흐름이다. 둘째, 원료의 공급에 있어 기업이 특유자산을 보유하고 불확실성이 큰 경우 기업이 직접 제조할 것인지 아니면 외부 공급자로 부터 구매할 것인지에 대한 의사결정의 문제를 다루고 연구의 흐름이다. 셋째는 기업이 해외 시장 또는 서비스 시장 진출 시 지사의 사용 할 것인지 아니면 현지 대리인의 이용에 관한 문제를 다루는 연구의 흐름이다. 넷째는 거래비용이론이 가지는 기본 가정의 한계를 지적하고 거래비용이론의 확장을 시도하는 연구의 흐름이다. 거래비용분석이 갖는 한계점으로는 첫째, 기존의 연구들은 Williamson(1975)이 제시한 개념들을 이용하여 단순히 유통경로 현상을 규명하는데 만 치중하고 있다는 것이다. 둘째, 유통경로 구성원들이 거래비용(자산특유성)때문에 다양한 거래구조를 형성했다면 그에 따른 명확한 성과가 있어야 하는데, Heide와 John(1988)의 지적에서 처럼 거래비용분석의 기본 가정에 관한 실증적 연구가 매우 애매 한다는 것이다. 셋째, 기업이 특유자산(불확실성)을 보유하고 있는 거래를 내부화한다고 가정하고 있으나 내부화에 대한 명확한 설명이 제시되어 있지 않다는 것이다. 다섯째, 거래비용 이론은 완전자유경쟁체제에 적합한 이론이라 할 수 있으며 통제경제 내지는 계획경제 체제하에서는 적용하기가 부적절한다. 향후 연구를 위한 제언으로는 경제구조와 산업구조의 차이에서 발생하는 현상으로 분석할 수 있으며, 다양한 산업구조에 거래비용분석을 적용할 필요성이 존재한다. 따라서 거래비용분석에서 제시하고 있는 거래비용에 대한 명확한 정의가 필요하다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.221-241
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• 2018

최근 딥러닝 기술이 주목을 받고 있다. 대중들의 관심을 받았던 국제 이미지 인식 기술 대회(ILSVR)와 알파고(AlphaGo)에서 사용된 딥러닝 기술이 바로 합성곱 신경망(CNN; Convolution Neural Network)이다. 합성곱 신경망은 입력 이미지를 작은 구역으로 나누어 부분적인 특징을 인식하고 이것을 결합하여 전체를 인식하는 특징을 가진다. 이러한 딥러닝 기술이 우리의 생활에 있어 많은 변화를 야기할 것이라는 기대를 주고 있지만 현재까지는 이미지 인식과 자연어 처리 등에 그 성과가 국한되어 있다. 비즈니스 문제에 대한 딥러닝 활용은 아직까지 초기 연구 단계로 향후 마케팅 응답 예측이나 허위 거래 식별, 부도 예측과 같은 전통적 비즈니스 문제들에 대해 보다 깊게 활용되고 그 성능이 입증된다면 딥러닝 기술의 활용 가치가 보다 더 주목받게 될 것으로 기대된다. 이러한 때 비교적 고객 식별이 용이하고 활용 가치가 높은 빅데이터를 보유하고 있는 전자상거래 기업의 사례를 바탕으로 하여 딥러닝 기술의 비즈니스 문제 해결 가능성을 진단해보는 것은 학술적으로 매우 의미 있는 시도라 할 수 있겠다. 이에 본 연구에서는 전자상거래 기업의 고객 행태 예측력을 높이기 위한 방안으로 합성곱 신경망을 활용한 '이종 정보 결합(Heterogeneous Information Integration)의 CNN 모델'을 제시한다. 이는 정형과 비정형 정보를 결합하여 다층 퍼셉트론 구조의 합성곱 신경망에서 학습시키는 모델로서 최적의 성능을 발휘하도록 '이종 정보 결합'과 '비정형 정보의 벡터 전환', 그리고 '다층 퍼셉트론 설계'로 하는 3개의 내부 아키텍처를 정의하고 각 아키텍처 단위로 구성되는 방식에 따른 성능을 평가하여 그 결과를 바탕으로 제안 모델을 확정하고 그 성능을 평가해보고자 한다. 고객 행태 예측을 위한 목표 변수는 전자상거래 기업에서 중요하게 관리하고 있는 재구매 고객, 이탈 고객, 고빈도 구매 고객, 고빈도 반품 고객, 고단가 구매 고객, 고할인 구매 고객 등 모두 6개의 이진 분류 문제로 정의한다. 제안한 모델의 유용성을 검증하기 위해서 국내 특정 전자상거래 기업의 실제 데이터를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과 정형과 비정형 정보를 결합하여 CNN을 활용한 제안 모델이 NBC(Naïve Bayes classification)과 SVM(Support vector machine), 그리고 ANN(Artificial neural network)에 비해서 예측 정확도와 F1 Measure가 높게 평가되었다. 또 NBC, SVM, ANN에서 정형 정보만을 사용할 때 보다 정형과 비정형 정보를 결합하여 입력 변수로 함께 활용한 경우에 예측 정확도가 향상되는 것으로 나타났다. 따라서 실험 결과로부터 비정형 정보의 활용이 고객 행태 예측의 정확도 향상에 기여한다는 점과 CNN 기법의 특징 추출 알고리즘이 VOC에 사용된 단어들의 분포와 위치 정보를 해석하여 문장의 의미를 파악하는데 효과적이라는 점을 실증적으로 확인하였다는데 그 의미가 있다고 할 수 있겠다. 이를 통해서 CNN 기법이 지금까지 소개된 이미지 인식이나 자연어 처리 분야 외에 비즈니스 문제 해결에도 활용 가치가 높다는 점을 확인하였다는데 이 연구의 의의가 있다 하겠다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.127-146
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• 2017

상품자산(Commodity Asset)은 주식, 채권과 같은 전통자산의 포트폴리오의 안정성을 높이기 위한 대체투자자산으로 자산배분의 형태로 투자되고 있지만 주식이나 채권 자산에 비해 자산배분에 대한 모델이나 투자전략에 대한 연구가 부족한 실정이다. 최근 발전한 기계학습(Machine Learning) 연구는 증권시장의 투자부분에서 적극적으로 활용되고 있는데, 기존 투자모델의 한계점을 개선하는 좋은 성과를 나타내고 있다. 본 연구는 이러한 기계학습의 한 기법인 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 상품자산에 투자하는 모델을 제안하고자 한다. 기계학습을 활용한 상품자산에 관한 기존 연구는 주로 상품가격의 예측을 목적으로 수행되었고 상품을 투자자산으로 자산배분에 관한 연구는 찾기 힘들었다. SVM을 통한 예측대상은 투자 가능한 대표적인 4개의 상품지수(Commodity Index)인 골드만삭스 상품지수, 다우존스 UBS 상품지수, 톰슨로이터 CRB상품지수, 로저스 인터내셔날 상품지수와 대표적인 상품선물(Commodity Futures)로 구성된 포트폴리오 그리고 개별 상품선물이다. 개별상품은 에너지, 농산물, 금속 상품에서 대표적인 상품인 원유와 천연가스, 옥수수와 밀, 금과 은을 이용하였다. 상품자산은 전반적인 경제활동 영역에 영향을 받기 때문에 거시경제지표를 통하여 투자모델을 설정하였다. 주가지수, 무역지표, 고용지표, 경기선행지표 등 19가지의 경제지표를 이용하여 상품지수와 상품선물의 등락을 예측하여 투자성과를 예측하는 연구를 수행한 결과, 투자모델을 활용하여 상품선물을 리밸런싱(Rebalancing)하는 포트폴리오가 가장 우수한 성과를 나타냈다. 또한, 기존의 대표적인 상품지수에 투자하는 것 보다 상품선물로 구성된 포트폴리오에 투자하는 것이 우수한 성과를 얻었으며 상품선물 중에서도 에너지 섹터의 선물을 제외한 포트폴리오의 성과가 더 향상된 성과를 나타남을 증명하였다. 본 연구에서는 포트폴리오 성과 향상을 위해 기존에 널리 알려진 전통적 주식, 채권, 현금 포트폴리오에 상품자산을 배분하고자 할 때 투자대상은 상품지수에 투자하는 것이 아닌 개별 상품선물을 선정하여 자체적 상품선물 포트폴리오를 구성하고 그 방법으로는 기간마다 강세가 예측되는 개별 선물만을 골라서 포트폴리오를 재구성하는 것이 효과적인 투자모델이라는 것을 제안한다.