• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.135-149
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• 2020

인공지능을 기반으로 한 다양한 연구들이 현대사회에 많은 변화를 불러일으키고 있다. 금융시장 역시 예외는 아니다. 로보어드바이저 개발이 활발하게 진행되고 있으며 전통적 방식의 단점을 보완하고 사람이 분석하기 어려운 부분을 대체하고 있다. 로보어드바이저는 인공지능 알고리즘으로 자동화된 투자 결정을 내려 다양한 자산배분 모형과 함께 활용되고 있다. 자산배분 모형 중 리스크패리티는 대표적인 위험 기반 자산배분 모형의 하나로 큰 자산을 운용하는 데 있어 안정성을 나타내고 현업에서 역시 널리 쓰이고 있다. 그리고 XGBoost 모형은 병렬화된 트리 부스팅 기법으로 제한된 메모리 환경에서도 수십억 가지의 예제로 확장이 가능할 뿐만 아니라 기존의 부스팅에 비해 학습속도가 매우 빨라 많은 분야에서 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서 리스크패리티와 XGBoost를 장점을 결합한 모형을 제안하고자 한다. 기존에 널리 사용되는 최적화 자산배분 모형은 과거 데이터를 기반으로 투자 비중을 추정하기 때문에 과거와 실투자 기간 사이의 추정 오차가 발생하게 된다. 최적화 자산배분 모형은 추정 오차로 인해 포트폴리오 성과에서 악영향을 받게 된다. 본 연구는 XGBoost를 통해 실투자 기간의 변동성을 예측하여 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 줄여 모형의 안정성과 포트폴리오 성과를 개선하고자 한다. 본 연구에서 제시한 모형의 실증 검증을 위해 한국 주식시장의 10개 업종 지수 데이터를 활용하여 2003년부터 2019년까지 총 17년간 주가 자료를 활용하였으며 in-sample 1,000개, out-of-sample 20개씩 Moving-window 방식으로 예측 결과값을 누적하여 총 154회의 리밸런싱이 이루어진 백테스팅 결과를 도출하였다. 본 연구에서 제안한 자산배분 모형은 기계학습을 사용하지 않은 기존의 리스크패리티와 비교하였을 때 누적수익률 및 추정 오차에서 모두 개선된 성과를 보여주었다. 총 누적수익률은 45.748%로 리스크패리티 대비 약 5% 높은 결과를 보였고 추정오차 역시 10개 업종 중 9개에서 감소한 결과를 보였다. 실험 결과를 통해 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 감소시킴으로써 포트폴리오 성과를 개선하였다. 포트폴리오의 추정 오차를 줄이기 위해 모수 추정 방법에 관한 다양한 연구 사례들이 존재한다. 본 연구는 추정 오차를 줄이기 위한 새로운 추정방법으로 기계학습을 제시하여 최근 빠른 속도로 발전하는 금융시장에 맞는 진보된 인공지능형 자산배분 모형을 제시한 점에서 의의가 있다.

• 마케팅과학연구
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• 제20권1호
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• pp.15-26
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• 2010

由于生产的全球化以及国家之间的文化交流, 东方元素越来越吸引世界的眼球. 在时装界, 一个时装设计师的文化背景往往可以催生新颖的设计理念, 使他卓尔不群. 人们对于东方元素的喜爱, 给传统时装市场带来了巨大的商机, 并且把基于文化的业务拓展到全球时装市场. 然而, 包含韩国传统文化的国际品牌还有待开发. 为了发展有韩国特色的国际品牌, 韩国人首先要在国内服装市场上认同本国文化, 然后才能进军国外市场. 便服非常适合采纳韩国元素, 因为这种衣服有很多用途, 很容易被广泛接受和使用. 而且, 多用途便服和时尚内衣的市场需求越来越大. 尽管便服市场在快速发展, 但是对便服的专门研究尚不多见, 目前在对发展中的现代化传统服装、时尚产品和品牌的研究中, 并不包括对便服的研究. 因此, 本论文调查了韩国的便服市场, 研究了消费者对含有韩国传统时装设计特色的便服的评价. 分析了对于韩国传统时装设计元素有购买意向的先例之间的关系, 并且比较了不同生活群体的消费目标. 产品质量, 零售服务质量, 感受价值以及对拥有韩国传统设计元素的便服的喜好被作为购买意向的先决条件. 同时, 本文设计了一个结构方程模型, 用于探讨它们之间的关系以及它们对购买意图的影响. 产品质量和市场营销中的零售服务质量结合在一起, 成为影响人们对韩国特色便服的偏好和价值感知的因素. 而且, 偏好和价值感知对购买意向的影响可以用同一模型来检验. 通过网上调查系统由女性消费者完成了一共357份的自填式问卷, 并制定了一份调查样本人群的生活方式、对于产品和销售服务的标准、对于韩国特色便服的价值感知、偏好以及购买意向的调查问卷. 此外, 问卷还将调查便服的采购和使用行为, 以便检验韩国便服的市场地位. 并且使用描述性分析, 因素分析, 聚类分析来分析数据, 以及使用AMOS 7.0.来进行方差分析和建立结构方程模型. 对于韩国便服市场地位的调查结果显示, 在我们的样本人群中大多数消费者都购买了便服. 便服在目前被认为是在家里穿的衣服, 是消费者比较而言投入较低的衣服. 在调查中显示, 大多数消费者每年仅仅购买2到3次便服, 花费在10美元以下. 购买便服的消费者们的生活方式共有四类: 传统价值导向的生活方式, 品牌影响的生活方式, 追求休闲的生活方式以及健康导向的生活方式, 这四类共计有12个项目. 基于这些生活方式要素, 便服消费者们又可以分为两类: 安乐派和保守派. 文章估量了对含有韩国传统时尚设计元素的便服的购买行为各组成部分之间的关系, 产品质量和零售服务质量都会影响到购买便服的偏好和价值感知. 这个研究结论证明, 高质量的产品和零售服务会对便服形成积极的优先效应. 价值感知和对便服的偏好会对购买意图产生积极的影响. 这个结果表明, 对便服所含有的韩国传统时尚设计因素的强烈偏好和价值感知能增强购买意图. 在两种不同生活方式的群体(即安乐派和保守派)的模型比较中, 结果显示产品质量和零售服务质量对安乐派群体的偏好和感知价值都有积极影响. 然而, 对保守派来说, 只有零售服务质量对偏好和购买意图有积极的影响. 由于安乐派对购买意图显示出更重大的影响, 包含韩国传统时尚设计因素的便服品牌应该关注安乐派的这些特征. 然而, 保守派对包含韩国传统时尚设计因素的便服在偏好和购买意图的关系中显得更强. 因此对包含韩国传统时尚设计因素的便服品牌来说, 它应该把重点放在如何激发保守群体消费者对便服的积极偏爱上. 这些结果提供了关于韩国便服消费者生活方式的信息, 也对那些计划进入韩国便服市场的时尚品牌, 尤其是那些与现行研究样本相似的, 目标为女性消费者的时尚品牌提供了有用的信息. 这一研究也为便服品牌和那些打算创造含有韩国传统时尚因素的高价值品牌提供了策略和市场洞察力. 考虑到不同生活方式群体的类型和便服或传统时尚商品之间的关系, 品牌设计者和市场策划人员可以运用这一研究成果作为市场定位, 目标设定, 以及市场销售策略的一个参考.

• 기록학연구
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• 제22호
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• pp.157-199
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• 2009

중국공산당의 창당과 함께 문서와 당안 관리 조직이 출현한 것은 아니었다. 1926년 중앙 비서처가 설립된 이후 문서과와 그 소속 문건열람처, 문건보관처 등이 설립됨으로써 본격화되었던 것이다. 1930년대 초 비서조직의 업무개선이 집중적으로 논의되었는데, 비판의 핵심은 정치적 역할을 자각하지 못한 채 단순히 "기능적 조직"으로 전락하고 말았다는 것이었고, 이의 해결 방안은 곧 "비서처 업무의 정치화"였다. 나아가 1940년대에는 "정풍운동"의 영향으로 문서만이 아니라 각종 주요 정보자료를 수집하여 정리, 제공하는 재료과의 임무가 강조되었다. 한편, 문서의 작성에 있어서 인물이나 기관의 명칭을 다르게 표기한다든가 약물을 사용하여 문서를 작성하는 등 보안의 유지가 줄곧 강조되었으며, 또한 업무활동과 지역의 상황에 대한 정기보고를 통해 중앙과 지방간의 소통이 강조되었다. 비서장은 중요 공문의 초안을 작성하는 것은 물론, 모든 문건의 열람과 심사를 담당하여 문서처리의 중심적 역할을 수행하였다. 문서의 처리가 끝나면 당안이라고 불리우며 보관되었는데, 중앙 비서처 문서과의 "문건보관처"가 이러한 역할을 담당하였다. "중앙문고"라고 불리기도 한 문건보관처는 1930년대 초부터 더 이상 당안을 이관받을 수 없었지만, 1940년대에는 재료과가 문서와 간행재료를 보존하고 제공하는 역할을 강화해갔다. 특히 조사연구를 위한 재료의 수집이 실행되었고, 일본의 통치 아래에 있던 지역을 회복하면서 대량의 당안과 문헌 자료를 수집하기도 하였다. 1931년 당안의 분류방법과 목록작성방법이 규정된 이후 특히 1940년대에 본격적으로 제도화되었는데, 기본적으로는 주제분류법이 유지되었고 기초적인 목록표기법이 채택되었다. "중요성"과 "기밀성"을 관리의 기준으로 삼는 원칙은 비교적 초기부터 나타났지만, 문서의 보존과 폐기를 구분하는 평가의 개념이나 절차는 명확치 않았다. 비밀의 보안관리와 접근제한의 제도를 실행하는 한편, "보존과 이용의 통일"이라는 구호에서도 알 수 있듯이 당안재료의 이용제공에 대한 문제의식은 매우 강렬하였다. 혁명운동과 전쟁의 와중에서도 중국공산당은 문서당안의 관리와 보존을 강화해가는 노력을 지속했다. 그 성과가 항상 바람직한 것도 아니었고, 그 경험을 안정적으로 발전시켜갈 수 있었던 것도 아니었다. 그것은 필경 중국공산당이 처해 있던 역사적 여건에서는 불가피한 일이었을 것이다. 이 과정에서 두드러지게 나타난 특성은 단지 기능적인 수준에서 문서당안관리의 효율화를 추진했던 것이 아니라 것이 아니라, 오히려 중국공산당의 혁명운동에 미치는 정치적 의의에 대한 자각을 강화해가며, 혁명 정책 연구의 실증적 근거이자 또한 중국공산당 역사의 증거로서 당안재료가 갖는 가치에 주목하였던 것에서 찾을 수 있을 것이다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제34권1호
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• pp.40-51
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• 2019

인삼은 인삼산업법이라는 독립된 법률의 적용을 받으며 4~6년간의 장기 재배기간과 이동경작이라는 독특한 재배특성이 있고 타 작물도 생산하는 복합영농의 형태를 가지고 있는 농가가 많은 점 등 일반 작물과는 생산과정과 관리방법이 다르다. 따라서 GAP기준에 적합한 인삼 생산을 위해서는 GAP인증기준 항목별로 인삼농가의 실천수준을 파악하여 미흡한 점에 대해서 실천방안을 제시할 필요가 있다. 인삼에 대하여 GAP인증을 신청한 농가의 인증 취득률은 77.6%으로 기타 농산물의 94.1% 보다 낮았다. 미등록농약의 사용이나 토양 중금속 기준치 초과 등 서류심사 단계에서 13.7%가 부적합으로 판정되었으며, 현장심사결과 관리미흡으로 인증을 취득하지 못한 경우는 8.7% 이었다. 이는 기타 농산물에서 서류심사 부적합율 5.3%와 현장심사 부적합율 0.6%에 비하여 상당히 높은 것으로 인삼에 있어서 부적합율이 높은 원인을 분석하여 부적합율을 낮추는 방안 모색이 필요하다. 전체 72개 평가항목 중 10가지 주요 필수항목인 필수+ 기준에 대해 인삼은 2.65점으로 평가되어 기타 농산물의 2.81점 보다 다소 낮게 평가되었다. 특히 인삼농가에서는 토양 및 작물 병해충관리용 농약의 안전사용기준 준수가 각각 2.01점과 1.92점으로 평가받아 기타 농산물의 2.96점과 2.94점에 비하여 상대적으로 낮아 인삼농가의 농약사용에 좀 더 많은 주의가 필요하다. 일반 필수기준인 필수기준에서도 인삼은 2.33점으로 기타 농산물의 2.58점 보다 낮게 평가되었다. 인삼이 기타 농산물에 비하여 상대적으로 낮게 평가된 항목은 영농기록의 1년 이상 보관 항목(1.98점), 품질보증 종자 사용 항목(1.31점), 토양 및 작물 병해충 관리용 농약 사용 기록 항목(1.38점과 177점), 농약보관장소 표시물(1.69점), 수확후저장장소 관리 항목(1.67점), 작업 전 후 손 세척 항목(1.00점), 작업자 위생복장 착용(1.50점) 작업자 안전위생교육 항목(0.82점), 위해요소관리계획서(1.96점) 등으로 이 항목들은 인삼농가들이 앞으로 개선을 해야 할 필요가 있다. 또한 전체 72개 항목 중 인삼에 적용되지 않는 항목이 12개 항목(필수 10개, 권장 2개)에 달한다. 따라서 기존의 인증기준으로는 인삼 생산과정에 대해 실효성 있는 평가를 하기에는 부적절한 것으로 판단된다. 결론적으로 인삼에 대한 GAP인증의 확대를 위해서는 차별화된 인증기준이 필요하며, 인삼 농가에 대한 GAP관리교육이 보다 체계적이고 현장중심으로 수행될 수 있는 프로그램의 개발이 필요하다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.111-126
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• 2020

CRM의 하위 연구 분야로 진행되었던 고객이탈예측은 최근 비즈니스 머신러닝 기술의 발전으로 인해 빅데이터 기반의 퍼포먼스 마케팅 주제로 더욱 그 중요도가 높아지고 있다. 그러나, 기존의 관련 연구는 예측 모형 자체의 성능을 개선시키는 것이 주요 목적이었으며, 전체적인 고객이탈예측 프로세스를 개선하고자 하는 연구는 상대적으로 부족했다. 본 연구는 성공적인 고객이탈관리가 모형 자체의 성능보다는 전체 프로세스의 개선을 통해 더 잘 이루어질 수 있다는 가정하에, 이차원 고객충성도 세그먼트 기반의 고객이탈예측 프로세스 (CCP/2DL: Customer Churn Prediction based on Two-Dimensional Loyalty segmentation)를 제안한다. CCP/2DL은 양방향, 즉 양적 및 질적 로열티 기반의 고객세분화를 시행하고, 고객세그먼트들을 이탈패턴에 따라 2차 그룹핑을 실시한 뒤, 이탈패턴 그룹별 이질적인 이탈예측 모형을 독립적으로 적용하는 일련의 이탈예측 프로세스이다. 제안한 이탈예측 프로세스의 상대적 우수성을 평가하기 위해 기존의 범용이탈예측 프로세스와 클러스터링 기반 이탈예측 프로세스와의 성능 비교를 수행하였다. 글로벌 NGO 단체인 A사의 협력으로 후원자 데이터를 활용한 분석과 검증을 수행했으며, 제안한 CCP/2DL의 성능이 다른 이탈예측 방법론보다 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 이러한 이탈예측 프로세스는 이탈예측에도 효과적일 뿐만 아니라, 다양한 고객통찰력을 확보하고, 관련된 다른 퍼포먼스 마케팅 활동을 수행할 수 있는 전략적 기반이 될 수 있다는 점에서 연구의 의의를 찾을 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.1-25
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• 2020

대규모 텍스트에서 관심 대상이 가지고 있는 속성들에 대한 감성을 세부적으로 분석하는 속성기반 감성분석(Aspect-Based Sentiment Analysis)은 상당한 비즈니스 가치를 제공한다. 특히, 텍스트에 속성어가 존재하는 명시적 속성뿐만 아니라 속성어가 없는 암시적 속성까지 분석 대상으로 하는 속성카테고리 감성분류(ACSC, Aspect Category Sentiment Classification)는 속성기반 감성분석에서 중요한 의미를 지니고 있다. 본 연구는 속성카테고리 감성분류에 BERT 사전훈련 언어 모델을 적용할 때 기존 연구에서 다루지 않은 다음과 같은 주요 이슈들에 대한 답을 찾고, 이를 통해 우수한 ACSC 모델 구조를 도출하고자 한다. 첫째, [CLS] 토큰의 출력 벡터만 분류벡터로 사용하기보다는 속성카테고리에 대한 토큰들의 출력 벡터를 분류벡터에 반영하면 더 나은 성능을 달성할 수 있지 않을까? 둘째, 입력 데이터의 문장-쌍(sentence-pair) 구성에서 QA(Question Answering)와 NLI(Natural Language Inference) 타입 간 성능 차이가 존재할까? 셋째, 입력 데이터의 QA 또는 NLI 타입 문장-쌍 구성에서 속성카테고리를 포함한 문장의 순서에 따른 성능 차이가 존재할까? 이러한 연구 목적을 달성하기 위해 입력 및 출력 옵션들의 조합에 따라 12가지 ACSC 모델들을 구현하고 4종 영어 벤치마크 데이터셋에 대한 실험을 통해 기존 모델 이상의 성능을 제공하는 ACSC 모델들을 도출하였다. 그리고 [CLS] 토큰에 대한 출력 벡터를 분류벡터로 사용하기 보다는 속성카테고리 토큰의 출력 벡터를 사용하거나 두 가지를 함께 사용하는 것이 더욱 효과적이고, NLI 보다는 QA 타입의 입력이 대체적으로 더 나은 성능을 제공하며, QA 타입 안에서 속성이 포함된 문장의 순서는 성능과 무관한 점 등의 유용한 시사점들을 발견하였다. 본 연구에서 사용한 ACSC 모델 디자인을 위한 방법론은 다른 연구에도 비슷하게 응용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.23-46
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• 2021

개인화 추천에서 많이 사용되는 협업 필터링은 고객들의 구매이력을 기반으로 유사고객을 찾아 상품을 추천할 수 있는 매우 유용한 기법으로 인식되고 있다. 그러나, 전통적인 협업 필터링 기법은 사용자 간에 직접적인 연결과 공통적인 특징을 기반으로 유사도를 계산하는 방식으로 인해 신규 고객 혹은 상품에 대해 유사도를 계산하기 힘들다는 문제가 제기되어 왔다. 이를 극복하기 위하여, 다른 기법을 함께 사용하는 하이브리드 기법이 고안되기도 하였다. 이런 노력의 하나로서, 사회연결망의 구조적 특성을 적용하여 이런 문제를 해결하려는 시도가 있었다. 이는, 직접적으로 유사성을 찾기 힘든 사용자 간에도 둘 사이에 놓인 유사한 사용자 또는 사용자들을 통해 유추해내는 방식으로 상호 간의 유사성을 계산하는 방식을 적용한 것이다. 즉, 구매 데이터를 기반으로 사용자의 네트워크를 생성하고 이 네트워크 내에서 두 사용자를 간접적으로 이어주는 네트워크의 특성을 기반으로 둘 사이의 유사도를 계산하는 것이다. 이렇게 얻은 유사도는 추천대상 고객이 상품의 추천에 대한 수락여부를 결정하는 척도로 활용될 수 있다. 서로 다른 중심성 척도는 추천성과에 미치는 영향이 서로 다를 수 있다는 점에서 중요한 의미를 갖는다 할 수 있다. 이런 유사도의 계산을 위해서 네트워크의 중심성을 활용할 수 있다. 본 연구에서는 여기서 더 나아가 이런 중심성이 추천성과에 미치는 영향이 추천 알고리즘에 따라서도 다를 수 있다는 데에서 주목하여 수행되었다. 또한, 이런 네트워크 분석을 활용한 추천기법은 신규 고객 혹은 상품뿐만 아니라 전체 고객 혹은 상품으로 그 대상을 넓히더라도 추천 성능을 높이는 데 기여할 것을 기대할 수 있을 것이다. 이런 관점에서 본 연구는 네트워크 모형에서 연결선이 생성되는 것을 이진 분류의 문제로 보고, 추천 모형에 적용할 분류 기법으로 의사결정나무, K-최근접이웃법, 로지스틱 회귀분석, 인공신경망, 서포트 벡터 머신을 선택하고, 온라인 쇼핑몰에서 4년2개월간 수집된 구매 데이터로 실험을 진행하였다. 사회연결망에서 측정된 중심성 척도를 각 분류 기법에 적용하여 생성한 모형을 비교 실험한 결과, 각 모형 별로 중심성 척도의 추천성공률이 서로 다르게 나타남을 확인할 수 있었다.

• 동양고전연구
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• 제69호
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• pp.83-114
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• 2017

이 글은 18세기부터 19세기 중반까지 종부시의 관원, 그 중에서도 실무를 담당했던 정 이하의 관원에 대한 실태를 분석하는 데 목적이 있다. 종부시는 왕실 보첩을 편찬하고 친진 범위 내의 종친들을 규찰하던 정3품 당하 관서이다. 조선 후기 종부시의 낭청으로는 정3품 당하관 정, 종6품 주부, 종7품 직장이 있었다. 이러한 체제는 조선 시대 내내 유지되다가 1864년(고종 1) 종친부에 합속 되었다. 한국학중앙연구원 장서각에 소장된 유일본인 "종부시낭청선생안"은 1794년(정조 18)부터 종친부에 합속 될 때까지 낭청에 대한 명단이 기록되어 있다. 이들의 관직, 성명, 자, 생년, 본관, 전직, 이직 등의 기록들이 남아 있어 조선 후기 종부시를 이해하는데 중요한 자료로 활용될 수 있다. 이들의 출신 성분을 살펴보면 전체적으로 문과 출신자들이 다수를 차지하였다. 직장의 경우에는 상당수가 소과 출신자들이었는데, 관직을 제수 받을 때에는 문음의 자격으로 임명되었다. 이들의 전직을 살펴보면 대체적으로 해당 관직과 유사하거나 그보다 낮은 품계에서 차출되었음을 알 수 있다. 주부의 전직 관서로는 청요직 관서에서의 차출이 가장 많이 나타났으며, 각종 행정아문에서의 차출도 많았다. 직장의 경우 1품아문인 의금부의 도사가 가장 많이 차출되었는데, 이러한 낮은 관서로의 차출은 관직 고하를 떠나 실직을 제수한 것으로 보인다. 종부시 관원의 이직을 살펴보면, 종부시 정은 낮은 직급으로의 이직을 많이 하였는데, 정3품 당상관의 자리가 제한되어 있었기 때문으로 보이며, 주로 청요직 관서로 이직한 것으로 보아 정3품 당하관의 청요직 관로를 확인할 수 있었다. 그 외에 외관으로의 이직도 많았는데 인사 적체 현상을 해소하는 방편으로 이해된다. 주부와 직장은 대체적으로 승진을 하거나 유사한 관품의 직급으로 이직을 하였다. 특히 종7품인 직장은 절대 다수가 승육을 하였다. 종부시 관원을 가장 많이 역임한 가문은 전주 이씨로 전체의 10% 정도를 차지한다. 종부시 관원을 역임한 성관은 조선 후기 문과 급제자의 출신 성관과 대부분 겹치는데, 문과 급제자를 많이 배출한 성관에서 종부시 관원을 많이 배출해 냈음을 알 수 있었다. 또한 상위 20개 가문의 역임 횟수가 전체 50% 정도에 이르는데 특정 가문의 관직 독점 현상도 확인할 수 있었다. "종부시낭청선생안"의 기록에 나와 있는 승진, 승육, 가자 등의 사유를 살펴보면 90% 가까이 선원보략 수정 후의 일로 나와 있다. 종부시의 두 가지 직능 가운데 종친 규찰 업무가 조선 후기에 상실된 것으로 보이는데, 연대기 자료에서도 조선 후기 종친 규찰 업무는 거의 보이지 않는다. 이는 17세기 인조 대부터 종친의 수가 급감하는 현상과 관련이 있다. 종친의 수가 왕실 의례를 거행하는데 미치지 못할 만큼 줄어들게 되자, 종부시에서의 종친 규찰 업무는 기능을 상실하게 되었고, 왕실보첩 편찬 업무만이 남게 된 것이다. 이렇듯 종친의 위상이 격하되자, 흥선대원군은 종친의 위상 강화 및 왕실 권위를 높이려는 의도로 종친부와 종부시를 통합하게 되었다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.205-225
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• 2018

Convolutional Neural Network (ConvNet)은 시각적 특징의 계층 구조를 분석하고 학습할 수 있는 대표적인 심층 신경망이다. 첫 번째 신경망 모델인 Neocognitron은 80 년대에 처음 소개되었다. 당시 신경망은 대규모 데이터 집합과 계산 능력이 부족하여 학계와 산업계에서 널리 사용되지 않았다. 그러나 2012년 Krizhevsky는 ImageNet ILSVRC (Large Scale Visual Recognition Challenge) 에서 심층 신경망을 사용하여 시각적 인식 문제를 획기적으로 해결하였고 그로 인해 신경망에 대한 사람들의 관심을 다시 불러 일으켰다. 이미지넷 첼린지에서 제공하는 다양한 이미지 데이터와 병렬 컴퓨팅 하드웨어 (GPU)의 발전이 Krizhevsky의 승리의 주요 요인이었다. 그러므로 최근의 딥 컨볼루션 신경망의 성공을 병렬계산을 위한 GPU의 출현과 더불어 ImageNet과 같은 대규모 이미지 데이터의 가용성으로 정의 할 수 있다. 그러나 이러한 요소는 많은 도메인에서 병목 현상이 될 수 있다. 대부분의 도메인에서 ConvNet을 교육하기 위해 대규모 데이터를 수집하려면 많은 노력이 필요하다. 대규모 데이터를 보유하고 있어도 처음부터 ConvNet을 교육하려면 많은 자원과 시간이 소요된다. 이와 같은 문제점은 전이 학습을 사용하면 해결할 수 있다. 전이 학습은 지식을 원본 도메인에서 새 도메인으로 전이하는 방법이다. 전이학습에는 주요한 두 가지 케이스가 있다. 첫 번째는 고정된 특징점 추출기로서의 ConvNet이고, 두번째는 새 데이터에서 ConvNet을 fine-tuning 하는 것이다. 첫 번째 경우, 사전 훈련 된 ConvNet (예: ImageNet)을 사용하여 ConvNet을 통해 이미지의 피드포워드 활성화를 계산하고 특정 레이어에서 활성화 특징점을 추출한다. 두 번째 경우에는 새 데이터에서 ConvNet 분류기를 교체하고 재교육을 한 후에 사전 훈련된 네트워크의 가중치를 백프로퍼게이션으로 fine-tuning 한다. 이 논문에서는 고정된 특징점 추출기를 여러 개의 ConvNet 레이어를 사용하는 것에 중점을 두었다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 직접 추출된 차원적 복잡성을 가진 특징점을 적용하는 것은 여전히 어려운 문제이다. 우리는 여러 ConvNet 레이어에서 추출한 특징점이 이미지의 다른 특성을 처리한다는 것을 발견했다. 즉, 여러 ConvNet 레이어의 최적의 조합을 찾으면 더 나은 특징점을 얻을 수 있다. 위의 발견을 토대로 이 논문에서는 단일 ConvNet 계층의 특징점 대신에 전이 학습을 위해 여러 ConvNet 계층의 특징점을 사용하도록 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 크게 세단계로 이루어져 있다. 먼저 이미지 데이터셋의 이미지를 ConvNet의 입력으로 넣으면 해당 이미지가 사전 훈련된 AlexNet으로 피드포워드 되고 3개의 fully-connected 레이어의 활성화 틀징점이 추출된다. 둘째, 3개의 ConvNet 레이어의 활성화 특징점을 연결하여 여러 개의 ConvNet 레이어의 특징점을 얻는다. 레이어의 활성화 특징점을 연결을 하는 이유는 더 많은 이미지 정보를 얻기 위해서이다. 동일한 이미지를 사용한 3개의 fully-connected 레이어의 특징점이 연결되면 결과 이미지의 특징점의 차원은 4096 + 4096 + 1000이 된다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 추출 된 특징점은 동일한 ConvNet에서 추출되므로 특징점이 중복되거나 노이즈를 갖는다. 따라서 세 번째 단계로 PCA (Principal Component Analysis)를 사용하여 교육 단계 전에 주요 특징점을 선택한다. 뚜렷한 특징이 얻어지면, 분류기는 이미지를 보다 정확하게 분류 할 수 있고, 전이 학습의 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 방법을 평가하기 위해 특징점 선택 및 차원축소를 위해 PCA를 사용하여 여러 ConvNet 레이어의 특징점과 단일 ConvNet 레이어의 특징점을 비교하고 3개의 표준 데이터 (Caltech-256, VOC07 및 SUN397)로 실험을 수행했다. 실험결과 제안된 방법은 Caltech-256 데이터의 FC7 레이어로 73.9 %의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 75.6 %의 정확도를 보였고 VOC07 데이터의 FC8 레이어로 얻은 69.2 %의 정확도와 비교하여 73.1 %의 정확도를 보였으며 SUN397 데이터의 FC7 레이어로 48.7%의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 52.2%의 정확도를 보였다. 본 논문에 제안된 방법은 Caltech-256, VOC07 및 SUN397 데이터에서 각각 기존에 제안된 방법과 비교하여 2.8 %, 2.1 % 및 3.1 %의 성능 향상을 보였다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제25권2호
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• pp.79-92
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• 2007

목 적: 전국 병원의 방사선종양학과에서 식도암으로 방사선 치료를 받은 환자들을 각 병원으로부터 입력 받아 세부 항목별로 분석하여 식도암 환자들의 구성과 특징을 파악하여 범국가적인 자료로 활용하는 한편 치료방침을 분석하여 향후 적절한 치료를 위한 가이드라인으로 삼고자 하였다. 대상 및 방법: 전국 병원의 방사선종양학과에서 1998년과 1999년의 2년간에 걸쳐 식도암으로 확진된 246명을 대상으로 하였다. 연간 400명 미만의 방사선치료 신환자 발생병원들을 A군, 400명 이상 900명 미만의 병원들을 B군, 그리고 900명 이상 신환자가 발생하는 병원을 C군으로 분류하여 최종적으로 A군에서 12병원, B군에서 8개 병원, 그리고 C군에서 3개의 병원이 연구에 참여하였다. 이미 개발된 Web-based Korean PCS system을 통해 각 병원으로부터 직접 자료를 입력 받아 이를 세부 항목별로 분석하였고 통계적 처리는 SPSS version 12.0.1을 사용하고 범주형 자료는 Chi-squared test를 사용하였고 연속변수는 ANOVA, Kruskal-Wallis test를 적용하였다. 결 과: 입력된 환자들의 성별 분포는 남자 224명(91.1%), 여자 22명(8.9%)이었고 연령별 중앙값은 62세 전후였다. 진단 및 병기결정을 위한 검사로는 식도 촬영술(228명, 92.7%), 식도내시경(226명, 91.9%) 및 흉부 식도 CT 스캔(238명, 96.7%)을 주로 시행하였다. 편평상피암이 대종을 이루어 237명(96.3%)의 환자에서 관찰되었고 중흉부식도(mid-thoracic esophagus)에서 발생한 식도암이 가장 많았다(110명, 44.7%). 임상 병기는 III기가 과반수 이상을 차지하였다(135명, 54.9%). 방사선 치료만 받은 경우는 57명(23.2%), 방사선 치료와 수술을 병용한 경우는 전체의 15%인 37명, 항암약물 치료와 방사선 치료를 병용한 경우는 123명(50%)이었다. 수술과 방사선 치료를 병행한 경우 전례에서 수술을 먼저 시행한 후 방사선 치료를 하였다. 항암치료를 방사선치료와 병행한 경우 반수 이상에서(70명, 56.9%) 동시항암방사선 치료를 시행하였고 31명(25.2%)에서 항암치료 후 방사선치료를 또는 항암요법 단독치료 후 동시항암방사선치료를(13명, 10.6%) 시행하였다. 방사선 치료는 6 MV (116명, 47.2%)와 10 MV (87명, 35.4%)의 X-ray가 대종을 이루었다. 방사선 치료 시 조사야는 longitudinal margin의 경우 중앙값은 7.0 cm이었지만 각 군별로 현저한 차이가 있었다(A군; 5.5 cm, B군; 8.0 cm, C군; 14.0 cm). 계획용 CT를 사용하지 않고 고식적인 AP/PA 조사야를 사용하여 치료한 경우가 대부분이었는데(206명, 83.7%) 이 때 방사선 조사량의 중앙값은 3,600 cGy이었다. 이후 추가 방사선 치료 시 계획용 CT를 사용하지 않고 2-oblique fields 사용하여 치료한 경우가 87명(35.4%)이었는데 방사선 조사량의 중앙값은 1,800 cGy이었다. 전 환자에서 1일 1회 180 cGy로 치료하였다. 전 환자에서 조사된 총 방사선량의 중앙값은 5,580 cGy이었다. 수술 후 방사선 치료를 시행한 경우 중앙값은 5,040 cGy이었고 수술을 받지 않은 환자 중앙값은 5,940 cGy이었다. 근접조사 방사선 치료는 총 34명(13.8%)에서 시행되었고, 전 환자에서 high dose rate Iridium-192를 사용하였다. 조사범위는 종양에서 longitudinal margin의 중앙값은 1 cm, prescribed isodose curve에서 axial length의 평균값은 8.25 cm, 폭은 2 cm, 그리고 전후 폭의 중앙값도 2 cm이었다. Fraction size의 중앙값은 300 cGy이었는데 B군의 경우는 500 cGy이었다. 총 분할 횟수는 $3{\sim}4$회가 대부분이었다. 한편, 방사선 치료 중 발생한 급성 부작용은 식도염이 가장 많았는데 전체 246명 환자 중 155명(63.0%)에서 발생하였다. 결 론: 전국 23개 병원의 식도암 환자 치료 Data를 분석해 본 결과 대부분의 병원에서 환자의 특징과 진단 및 병기 결정 방법, 치료의 유형 등에서 유사한 결과를 보였으며 신환 발생 수에 따른 병원 규모의 차이는 조사 결과에 큰 영향을 미치지 못하였다. 하지만 병원 규모가 클수록 10 MV 이상의 고에너지로 치료하는 경향이 많았으며 3D CT Plan도 병원 규모가 클수록 활용도가 높았다. 조사 야의 면적도 병원 군별로 차이를 보였다. 향후 더 많은 환자를 입력하여 생존율 분석까지 이루어지면 이 연구는 식도암 치료방침의 결정에 중요한 guideline을 제시해 줄 것으로 사료된다.