• Radiation Oncology Journal
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• 제14권3호
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• pp.191-199
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• 1996

목적 : 자궁경부암에서 근치적 방사선치료후 치료결과 및 예후에 영향을 미치는 인자와 치료후 합병증, 실패 양상을 알고자 후향적 연구를 시행하였다. 대상 및 방법 1986년 3월부터 1990년 5월까지 조직학적 검사로 확진되고 근치적 목적으로 외부조사 및 강내치료를 받은 59명의 환자를 대상으로 후향적 분석을 시행하였다. FIGO 병기에 따른 환자분포는 병기 IIa이하인 Ib, IIa가 각각 2예($3.4\%$), IIb가 31예($52.5\%$), IIIb가 15예 ($25.4\%$), IV가 9예($15.3\%$)였다. 외부조사를 시행한 후, 강내조사를 실시하였는 데, 강내치료는 A점을 기준으로 병기에 따라서 중앙값 3460 cGy(범위: 3000-4366 cGy)까지 조사하였으며, 강내 치료와 외부방사선 치료 전체조사량의 중앙값은 8500 cGy(범위: 8040-10980 cGy)였다. 추적조사 기간은 2개월에서 110개월이었고, 중앙값은 61개월이었다. 결과 : 전체환자의 5년생존율 및 무병생존율은 각각 $55.9\%$와 $55.0\%$였으며, FIGO 병기에 따른 5년 생존율은 병기 IIa이하인 경우 $75.0\%$, 병기 IIb는 $74.8\%$, 병기 IIIb는 $26.7\%$, 병기 IV는 $33.3\%$였다. 단변량 분석에 의하면 병기 IIb이하인 경우 5년 생존율은 $74.8\%$였고, IIIb이상인 경우 $29.2\%$ (p<0.005)였다 방사선치료중 혈색소 수준이 한 번이라도 10 gm/dL미만인 환자군의 5년 생존율은 $0\%$였고, 10 gm/dL이상 군은 $73.3\%$ (p<0.005)였다. 종양의 크기가 5 cm이상인 18예($30.5\%$)에서 5년 생존율은 $22.2\%$였고, 5cm미만인 39예($66.1\%$)에서는 $71.8\%$(p<0.005)였다. 또한 50세이상인 경우와 50세미만인 경우 5년 생존율은 각각 $65.3\%$, $34.2\%$ (p<0.05)였다. ECOG 수행능력 정도, 병리소견, 전체 선량, 전체 치료기간은 통계학적 의미는 없었다. 다변량분석에 의하면 방사선 치료중 혈색소 수준(p=0.0001), 종양의 크기(p=0.0390), FIGO병기 (p=0.0468)가 통계학적 의의를 나타냈다. 전체 환자의 재발율은 $23.7\%$(14/59)로 국소재발이 $15.2\%$(6/59), 원격전이가 $6.8\%$(4/59), 국소재발과 원격전이가 $1.7\%$(1/59)를 보였다. 결장직장과 비뇨생식기에서 각각 $15.3\%$(9/59), $8.5\%$(5/59)를 보이고, Grade 2는 10예($17.0\%$), Grade 3은 3예($5.1\%$), Grade 4도 1예($1.7\%$)를 나타내고 있다 빈도는 방사선 직장염, 직장 출혈, 방사선 대장염, 설사, 방사선 방광염 순서로 발생하였다. 결론 : 치료결과를 향상시키기 위해서는 전향적인 무작위 표본에 의한 새로운 예후인자 발견 및 예후가 좋지 않을 것으로 예상되는 경우, 치료방법의 개선 및 방사선 감작제 또는 항암제를 병용하여 국소재발과 원격전이 억제를 위한 적극적인 치료방법이 연구되어져야 한다고 사료된다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권41호
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• pp.455-486
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• 2015

1986년 특허등록으로 시작된 3D프린팅 기술은 당시에는 인식 부족으로 일부 기업 외에는 주목받지 못하는 기술이었다. 그러나 20년이 지나 만료되는 특허들이 나오는 오늘날에는 가격도 개인이 구매가능한 선까지 낮아졌고 컴퓨터 성능향상 및 인터넷 정보교류의 보편화로 3D 콘텐츠에 대한 인식이 보편화 되어 산업계는 물론 일반인들에게도 주목 받고 있다. 수정 및 유통이 편리한 디지털 데이터를 기반으로 하면서 금형제작이 필요없는 3D프린터는 제작 공정에서 획기적인 변화를 가져 올 수 있으며 캐릭터 콘텐츠상품 분야에서도 동일한 효과를 얻을 수 있다. 최근 들어 관심을 받고 있는 키덜트 문화의 가장 선두에 있는 다양한 캐릭터 상품 제작에는 3D프린터를 사용하는 것이 필수적인 공정이 되고 있으며 이 같은 캐릭터 콘텐츠 관련 산업현장 수요를 예측해 볼 때, 그리고 특허 만료 및 기술의 공유로 저렴해진 가격 등을 고려해 볼 때, 앞으로 교육현장에서 3D프린터를 활용할 수 있는 인재를 양성하는 교육과정을 도입하여 보다 창의적인 작업을 할 수 있는 인재를 양성하고 취업의 영역과 기회를 확대하는 것은 꼭 진행되어야 할 것이다. 그러나 학교 교육에서 3D프린터를 도입하고자 할 때 얻을 수 있는 정보는 한계가 있다. 언론이나 정보매체에서는 3D 프린터에 대한 장밋빛 미래가치나 산업규모 성장과 같은 일반적인 정보만을 거론하고 있으며 학계에서도 연구의 수준의 프린팅 기술 소개나 산업에서의 적용, 산업 규모 데이터 분석 등 개론수준의 내용 정리에 머무르고 있다. 이러한 정보의 부족은 교육현장에서 문제를 발생시킨다. 장점과 단점 비교와 같은 실질적인 정보 비교 없이 일단 도입 하여 시행착오의 과정 이후에서야 사용을 할 수 있게 됨으로서 시간적, 기회비용이 발생할 수밖에 없는 상황이다. 특히 많은 비용을 들여 도입한 장비가 학교 교육의 특성에 맞지 않는다면 그로 인한 비용손실은 클 것이다. 본 연구의 목적은 관련 전문가들이 아닌 기술관련 기반이 없는 일반 사용자들을 대상으로 하였다. 기존의 의 3D프린터 기술소개의 정도가 아닌 대표적 기술에 따른 사용상의 주의 점과 문제점을 분석하고 장단점을 비교하여 학교 교육, 특히 애니메이션 관련 학과에서 캐릭터 상품 개발과 관련한 교육에서 필요한 3D 프린터는 어떤 특성을 가져야 하는지를 설명하고 앞으로 3D프린터 이용한 교육을 시행하고자 할 때 실질적인 도움이 될 수 있는 정보를 제공하고자 하였다. 본론에서는 지지대 방식, 재료의 종류, 이차원 프린팅 방법, 삼차원 프린팅 방법과 같이 새로운 관점으로 기술을 구분하여 설명하였다. 이렇게 다른 구분 방식을 선택 하게 된 이유는 사용상의 실질적인 문제들을 상호 비교하기 용이하도록 하기 위함이다. 결론적으로 가장 적합한 3D프리터는 출력물의 품질은 다소 부족하지만 비교적 가격대가 저렴하고 재료 및 유지보수비용이 적게 드는 FDM방식의 프린터로 선정하였으며 부가적으로 기술지원이 잘되는 업체를 선정하기를 추천한다.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.79-96
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• 2012

기술의 발전과 융합이 빠르게 이루어지고 있는 오늘날 유망기술을 어떻게 파악하여, 다양한 후보군들 중에서 최적의 R&D 대상을 어떻게 선정할 것인가에 대한 문제는 주요한 경영의사결정문제 중 하나로 부상하고 있다. 본 연구에서는 이러한 R&D 기술 선정 의사결정을 지원할 수 있는 새로운 지능형 의사결정지원시스템을 제안한다. 본 연구의 의사결정지원시스템은 크게 3가지 모듈로 구성되는데, 우선 첫 번째 모듈인 '기술가치 평가' 모듈에서는 기업이 관심을 갖고 있는 분야의 특허들을 분석하여 유망기술 파악에 요구되는 다양한 차원의 기술가치 평가지수 값들을 산출하는 작업이 이루어진다. 이를 통해, 현재 시점에서의 각 기술의 가치가 다양한 차원에서 평가가 이루어지고 나면, 두 번째 모듈인 '미래기술가치 예측' 모듈에서 이들의 시간 흐름에 따른 변화를 학습한 인공지능 모형을 토대로 각 후보기술들이 미래 시점에 어떤 가치지수값을 갖게 될 것인지 예측값을 산출하게 된다. 마지막 세 번째 모듈인 '최적 R&D 대상기술 선정 지원' 모듈에서는 앞서 두 번째 모듈에서 산출된 각 차원별 예상 가치지수값들을 적절히 가중합하여 기술의 종합적인 미래가치 예측값을 산출하여 의사결정자에게 제공하는 기능을 수행한다. 이를 통해 의사결정자가 자사에 적합한 최적의 R&D 대상기술을 선정할 수 있도록 하였다. 본 연구에서는 제안된 시스템의 적용 가능성을 검증하기 위해, 10년치 특허데이터에 인공신경망 기법을 적용하여 실제 기술가치 예측모형을 구축해 보고, 그 효과를 살펴본다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.57-71
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• 2013

세계에는 수많은 사람들이 살아가고 있고, 사람들의 일상으로부터 매일, 매 시간 단위로 새로운 뉴스가 발생한다. 발생되는 뉴스는 예정된 일과 예상하지 못한 일들을 포함하고 있다. 발생하는 뉴스의 거대한 양과 이를 전달하는 수많은 미디어들로 인해 사람들은 뉴스 콘텐츠를 이용하는데 많은 시간을 소비하게 된다. 하지만 미디어에 시시각각 나타나는 속보와 실시간 이슈의 대부분이 가십 기사로 이루어져 있어 사용자들이 자신의 성향에 맞는 뉴스를 선별하고, 뉴스로부터 정보를 획득하는 것은 쉽지 않은 일이다. 또한 사용자의 관심사가 시간에 따라 변하기 때문에 뉴스 제공에 있어 사용자의 변하는 관심사를 반영하는 것이 요구된다. 본 논문에서는 사용자의 최근 관심사를 기반으로 사용자 선호도에 맞는 뉴스를 제공하기 위한 콘텐츠 기반의 추천 기법 및 시스템을 제안한다. 사용자의 최근 선호도를 파악하기 위하여 소셜 네트워크 서비스인 Facebook 사용자의 정보와 최근 게시글을 이용하여 동적으로 사용자 프로파일을 생성하여 이를 뉴스 서비스에 활용하고, 사용자 선호도에 적합한 뉴스를 추출하기 위해서 뉴스 콘텐츠의 분석을 요구한다. 뉴스 콘텐츠 분석을 위해 미디어에서 제공되는 뉴스의 카테고리를 사용하고, 뉴스 방송원고의 분석 및 주요 키워드 추출을 통해 뉴스 프로파일을 생성한다. 사용자 프로파일과 뉴스 프로파일 간의 유사도 측정을 위해서는 두 프로파일 간 형식의 일치화가 요구되므로 사용자 프로파일을 뉴스 프로파일과 동일한 형태로 생성한다. 사용자가 시스템에 접속하면 시스템은 사용자 프로파일에 명시된 선호도를 기반으로 뉴스 프로파일과의 유사도를 측정하고, 사용자 선호도에 가장 적합한 뉴스들을 제공하게 된다. 또한 사용자에게 제공된 뉴스 프로파일과 다른 뉴스 프로파일들 간에 유사도를 측정하여 유사도가 높은 관련된 뉴스들을 제공하게 된다. 제안한 개인화된 뉴스 서비스의 성능을 평가하기 위해 사용자에게 추천된 뉴스에 대한 사용자 평가와 시스템 예측값의 오차를 기반으로 6Sub-Vectors 벤치마크 알고리즘과 성능 평가를 수행하였고, 실험 결과를 통해 제안한 시스템의 우수성을 입증하였다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.93-111
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• 2013

최근 독감 예측이나 부동산가격 예측 등 다양한 분야에서 웹검색 트래픽이나 소셜 네트워크 등의 방대한 고객 데이터를 통해 사회 현상, 소비 트렌드 등을 분석하고자 하는 시도가 증가하고 있다. 최근 구글이나 네이버 등의 인터넷 포털서비스 업체들은 온라인 사용자들의 웹검색 트래픽 정보를 구글 트렌드, 네이버 트렌드 등의 서비스로 공개하고 있는데, 이들이 제공하는 웹검색 트래픽 정보를 기반으로 온라인 사용자들의 정보 검색 행태에 대한 연구들이 학계 업계 등에서 주목받고 있다. 웹검색 정보를 기반으로 사회 현상이나, 소비 동향, 정치 투표 결과 등을 예측해 볼 수 있음을 실증하고 있는 분야는 많은 연구가 수행되고 있지만, 웹검색 트래픽 정보를 이용하여, 소비자의 제품에 대한 중요한 속성 도출 및 소비자의 기대 변화 관측 등의 온라인 사용자 행태에 초점을 맞추어 연구되고 있는 분야는 상대적으로 많은 연구가 수행되고 있지는 않다. 따라서, 본 연구에서는 구글이나 네이버가 제공하는 소비자의 웹검색 트래픽을 활용해서 소비자가 생각하는 제품 포지션을 가시화할 수 있는 방법을 제안한다. 브랜드 간의 관계를 확인하기 위해, 동시 검색 트래픽 정보를 활용하여 네트워크 모델링의 방법을 사용한 시스템을 제안하고 있으며, 이를 통해 소비자들이 제품 간의 유사성을 어떻게 인지하고 형성하며, 새로운 혁신 제품 카테고리 내에서 제품 브랜드들이 소비자의 마음 속에서 어떻게 자리 잡고 있는지의 브랜드 포지셔닝을 확인할 수 있는 방법론을 제안하였다. 또한 이를 태블릿 PC의 사례를 통해서, 미시적인 관점에서 소비자의 마음속에 위치한 태블릿 PC 개별 브랜드들의 위치 및 관계를 보여주었다. 기업은 소비자의 제품에 대한 인식 및 중요 속성 도출을 위해 많은 비용과 시간을 소요하여 소비자 조사를 행하게 되는데, 본 연구의 방법론을 활용하여 소비자의 제품에 대한 인식, 제품간 유사도, 제품에 대한 중요 속성의 변화 등을 일반에게 공개된 검색 트래픽 정보를 활용하여 비교적 쉽고 추가적인 비용 없이 도출할 수 있을 것이다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제24권1호
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• pp.235-257
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• 2010

21세기는 새로운 지식을 창조할 수 있는 창의적인 인재가 국가발전을 이끈다는 시대적 관심에 따라 세계 여러 나라가 영재교육에 관심을 쏟고 있다. 우리가 잘 알고 있는 미국, 영국, 러시아, 독일, 호주, 이스라엘, 싱가포르 등 영재교육에 관한 관련법을 제정하여 영재교육을 실시하고 있으며 우리나라도 2000년 1월 영재교육진흥법이 공포되고 2002년 4월 영재교육진흥법시행령이 공포 시행됨으로써 영재교육의 활성화의 계기를 마련하게 되었다. 그리고 2008년 10월 영재교육진홍법의 시행령을 개정하였는데 그 주요 취지는 영재교육을 특수교육대상자와 소외계층까지 영재교육의 기회를 확대하는 방안의 마련이다. 이러한 방안의 하나로 각급 학교에 영재학급의 설치를 확대하여 영재교육의 기회를 많은 학생들에게 제공할 수 있도록 하고 있다. 하지만 영재교육의 기회의 확대와 함께 영재교육의 질에 관하여 생각을 해봐야 할 것이다. 무분별한 기회의 확대라는 사회적 견해에 대해 영재학급에서 진행하고 있는 교수-학습 프로그램의 질적인 부분에 대한 평가의 필요성이 요구된다. 본 연구에서는 영재학급을 운영하고 있는 3학교의 중학교 1학년 수학-교수 학습 프로그램을 정규교육과정과 영재교육과정의 비교표를 통해 각각의 해당영역을 살펴보고 영재교육과정 중 어느 영역의 내용을 다루는지 살펴보고 수학-교수 학습 프로그램을 기존에 개발된 평가 틀을 수정 보완한 프로그램 평가기준에 맞추어서 프로그램을 평가해보았다. 따라서 본 연구에서는 영재학급의 수학 영재 교수-학습 프로그램의 내용영역의 구성과 프로그램의 적절성을 평가하기 위해 다음과 같은 연구문제를 선정하였다. 가. 영재학급의 수학 영재 교수-학습 프로그램의 주제에 따른 내용영역의 구성은 7차 교육과정에 따른 것인가? 1. 정규 교육과정의 어떤 내용 영역에 해당하는 프로그램인가? 2. 영재교육과정 중에서 심화와 선택 중 어느 영역에 해당하는 프로그램인가? 3. 내용 영역이 적절하게 편성되어 운영되고 있는가? 나. 영재학급의 수학 영재 교수-학습 프로그램은 적절한가? 1. 교수-학습 프로그램의 교육목표는 수학영재교육의 교육목표에 일치하는가? 2. 프로그램의 내용은 수학영재교육의 특성을 반영하고 학생들의 영재성을 발현시키는가? 3. 교수-학습 모형과 방법은 학생들의 영재성을 발현시킬 수 있도록 다양한가? 4. 프로그램의 평가는 학습목표와 내용, 사고력의 향상정도를 반영하는가? 이러한 연구문제를 바탕으로 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 영재학급의 수학 영재 교수-학습 프로그램의 주제에 따른 내용은 정규 교육과정의 수와 연산과 도형, 측정, 확률과 통계, 문자와 식의 영역에 해당하는 프로그램이었으며 함수영역에 관한 내용을 직접적으로 다루지는 않았고 주로 수와 연산과 도형 영역에 관한 내용이 프로그램의 주를 이루고 있었다. 또 영재교육과정 중에서는 심화 영역과 선택 영역의 내용을 학생들의 영재성을 발현시킬 수 있는 다양한 형태로 적절히 제시하고 있었다. 둘째, 영재학급의 수학 영재 교수-학습 프로그램의 교육목표는 수학영재의 방향과 철학에 일치하며 영재의 특성을 반영하여 일반 학생들에게 제시되는 학습목표와는 달리 학생들의 창의성인 문제해결력을 함양하고 주변 사물에 대해 호기심을 가지고 끊임없이 탐구하는 태도와 해당 교과 영역에서 요구되는 사고능력과 탐구능력, 연구 조사기술을 함양하는 등의 학습목표를 제시하고 있다. 또한 사고전략에 있어서는 시각화, 기호화, 단계화, 탐구 전략을 사용하였으며 교수-학습 모형으로 강의식, 협동학습, 발견학습, 문제해결기반학습을 적용하였으며 교수-학습 활동으로 실험, 탐구, 적용, 예상과 추측, 토론(추측과 반박), 적용, 반성의 활동을 통해 학생들의 영재성을 발현시킬 수 있는 다양한 형태의 교수-학습 전략 및 모형을 활용하였으며 교수-학습 프로그램에서 사전 평가에 대한 언급을 하지는 않았지만 프로그램 활동을 진행하는 과정에서 학습목표를 반영하였으며 학생들의 사고력을 향상시킬 수 있도록 여러 가지 활동을 통하여 원하는 평가를 지필평가의 형태보다는 산출물과 수행평가 그리고 포트폴리오를 가지고 평가하는 방법을 주로 사용하였다.

• 지능정보연구
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• 제19권1호
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• pp.95-110
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• 2013

최근 다양한 소셜미디어를 통해 생성되는 비정형 데이터의 양은 빠른 속도로 증가하고 있으며, 이를 저장, 가공, 분석하기 위한 도구의 개발도 이에 맞추어 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 환경에서 다양한 분석도구를 통해 텍스트 데이터를 분석함으로써, 기존의 정형 데이터 분석을 통해 해결하지 못했던 이슈들을 해결하기 위한 많은 시도가 이루어지고 있다. 특히 트위터나 페이스북을 통해 실시간에 근접하게 생산되는 글들과 수많은 인터넷 사이트에 게시되는 다양한 주제의 글들은, 방대한 양의 텍스트 분석을 통해 많은 사람들의 의견을 추출하고 이를 통해 향후 수익 창출에 기여할 수 있는 새로운 통찰을 발굴하기 위한 움직임에 동기를 부여하고 있다. 뉴스 데이터에 대한 오피니언 마이닝을 통해 주가지수 등락 예측 모델을 제안한 최근의 연구는 이러한 시도의 대표적 예라고 할 수 있다. 우리가 여러 매체를 통해 매일 접하는 뉴스 역시 대표적인 비정형 데이터 중의 하나이다. 이러한 비정형 텍스트 데이터를 분석하는 오피니언 마이닝 또는 감성 분석은 제품, 서비스, 조직, 이슈, 그리고 이들의 여러 속성에 대한 사람들의 의견, 감성, 평가, 태도, 감정 등을 분석하는 일련의 과정을 의미한다. 이러한 오피니언 마이닝을 다루는 많은 연구는, 각 어휘별로 긍정/부정의 극성을 규정해 놓은 감성사전을 사용하며, 한 문장 또는 문서에 나타난 어휘들의 극성 분포에 따라 해당 문장 또는 문서의 극성을 산출하는 방식을 채택한다. 하지만 특정 어휘의 극성은 한 가지로 고유하게 정해져 있지 않으며, 분석의 목적에 따라 그 극성이 상이하게 나타날 수도 있다. 본 연구는 특정 어휘의 극성은 한 가지로 고유하게 정해져 있지 않으며, 분석의 목적에 따라 그 극성이 상이하게 나타날 수도 있다는 인식에서 출발한다. 동일한 어휘의 극성이 해석하는 사람의 입장에 따라 또는 분석 목적에 따라 서로 상이하게 해석되는 현상은 지금까지 다루어지지 않은 어려운 이슈로 알려져 있다. 구체적으로는 주가지수의 상승이라는 한정된 주제에 대해 각 관련 어휘가 갖는 극성을 판별하여 주가지수 상승 예측을 위한 감성사전을 구축하고, 이를 기반으로 한 뉴스 분석을 통해 주가지수의 상승을 예측한 결과를 보이고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.123-139
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• 2019

국내 NPL (Non performing loan) 시장은 1998년에 형성되었지만, 본격적으로 활성화 된 시기는 2009년으로 역사가 짧은 시장이다. 이로 인해 NPL 시장에 대한 연구도 아직까지는 활발히 진행되지 않고 있는 상황이다. 본 연구는 NPL 시장의 각 물건 별 기준 수익률 달성 유무를 예측할 수 있는 모델을 제안한다. 모델 구축에 사용되는 종속변수는 물건 별 최종 수익률이 기준 수익률 수치 도달 여부를 나타내는 이항변수를 사용하였고, 독립변수로는 물건의 특성을 나타내는 11개의 변수를 대상으로 one to one t-test와 logistic regression stepwise, decision tree를 수행하여 의미있는 7개의 독립변수를 선별하였다. 그리고 통상적으로 사용되는 기준 수익률 수치(12%)가 의미있는 기준 수치인지 확인하기 위해 수치 값을 조절해가며 종속변수를 산출하여 예측모델을 구축해보았다. 그 결과 12%의 기준 수익률 수치로 산출한 종속변수를 이용하여 구축한 예측모델의 평균 Hit ratio가 64.60%로 가장 우수하다는 결과를 얻었다. 다음으로 선별된 7개의 독립변수들과 12%를 기준으로한 수익률 달성유무 종속변수를 이용하여 판별분석, 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 인공신경망, 유전자알고리즘 선형 모델의 5가지 방법론을 적용해 예측모델을 구축해보았다. 5가지 방법론으로 도출한 예측 모델 간 Hit ratio를 비교한 결과 인공신경망을 이용하여 구축한 예측모델의 Hit ratio가 67.4%로 가장 우수한 결과를 도출해내었다. 본 연구를 통해 추후 NPL시장 신규 물건 매매에 있어서 7가지의 독립변수들과 인공신경망 예측 모델을 활용하는 것이 효과적임을 증명하였다. 물건의 12% 수익률 달성 여부를 사전에 예측해봄으로써 유동화회사가 투자 의사결정을 하는 데에 도움을 줄 것으로 예상하며, 나아가 NPL 시장의 거래가 적정한 가격 선에서 진행됨으로 인해 유동성이 더욱 높아질 것이라 기대한다.

• 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.

• 한국육종학회지
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• 제51권3호
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• pp.263-276
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• 2019

'신진백'은 농촌진흥청 국립식량과학원에서 벼흰잎마름병에 대한 저항성원을 다양화하고 저항성 유전자 집적을 통해 저항성이 향상된 고품질 중만생 벼 품종을 개발하고자 육성되었다. 벼흰잎마름병 저항성 유전자 Xa3와 xa5를 가지고 있는 '익산493호'(품종명 '진백')를 모본으로 하고 최고품질 품종이면서 Xa3를 보유하고 있는 '호품'과 야생벼 O. longistaminata에서 유래한 저항성 유전자 Xa21를 자포니카 우량계통 '수원345호' 유전배경으로 도입한 근동질 계통 'HR24670-9-2-1'간 F₁을 부본으로 삼원교배하여 육성되었다. 계통육성과정 중 벼흰잎마름병에 대한 저항성 생물검정과 분자표지를 활용한 저항성 유전자 도입여부 확인을 통해 저항성 유전자가 집적된 계통을 선발하여 생산력 검정시험과 지역적응성 검정시험을 거쳐 개발되었다. '신진백'은 보통기 보비재배에서 평균 출수기 8월 19일로 '남평'에 비해 4일 늦은 중만생종으로 간장이 70 cm로 '남평'보다 6 cm 작은 단간 내도복 품종이다. '신진백'은 우리나라 최초로 Xa21 저항성 유전자가 도입되었으며, 세 개의 저항성 유전자 Xa3, xa5, Xa21이 집적된 실용적인 재배품종으로 병원성이 강한 K3a 균계를 포함하여 우리나라 벼흰잎마름병균에 광범위 고도 저항성을 반응을 나타냈다. 또한 도열병과 줄무늬잎마름병에도 강한 복합 내병성으로 친환경 재배 적성을 갖추고 있다. '신진백'은 '남평'과 비슷한 수량성을 나타냈다. '신진백'은 쌀의 외관품위가 좋고 밥맛이 양호하며 도정 특성이 우수하여 벼흰잎마름병 저항성 품종의 품질 향상에 기여하였다. '신진백'은 새로운 벼흰잎마름병 저항성 유전자 Xa21를 열악형질 수반없이 재배품종으로 도입하였으며 세 개의 저항성 유전자를 집적함으로써 벼흰잎마름병균에 광범위 고도 저항성을 확보한 복합 내병성 품종으로 벼흰잎마름병 발병상습지 재배에 적합하며 벼흰잎마름병 저항성 향상을 위한 육종사업에 활용되고 있다(품종보호권 등록번호: 제7273호; 2018. 6. 25.).