데이터에 내재되어 있는 특이 패턴을 찾고자 데이터 분석을 할 때에 보통 다차원적인 데이터 집계를 하는데, 이때에 표준 SQL 쿼리를 사용해도 좋지만 쿼리가 아주 복잡해진다는 단점이 생기게 된다. 쿼리가 복잡해지면 표준 테이블을 여러 번 참조해야 되고 결과적으로 쿼리의 성능이 저하된다는 뜻이다. OLAP 쿼리는 복잡한 것이 대다수이기 때문에 SQL 쿼리를 대신할 새로운 집계용 연산자인 데이터 큐브를 간단히 불러 큐브를 만들 필요가 생기는 것이다. 집계를 하고, 부분 합을 구하는 것과 같은 OLAP 업무를 지원해 주는 것이 데이터 큐브이다. 이러한 데이터 큐브를 작성하는데 관련된 집계함수에는 여러 가지가 있는데, 이를 분배적 함수, 대수적 함수 그리고 전체관적 함수의 3가지로 분류할 수 있다. 이 중, SUM, COUNT, MAX, MIN과 같은 분배적 함수는 데이터 큐브를 작성하는 데에 직접사용 할 수 있고, AVG와 같은 대수적 함수는 매개함수를 활용하면 사용가능 하다고 알려져 있다. 즉, AVG 자체는 분배적 함수가 아니지만, (SUM, COUNT)와 같은 매개함수로 분배적 함수가되기 때문에 매개함수를 이용하여 구하면 된다는 뜻이다. 그러나 본 연구에서는 (SUM, COUNT)와 같은 매개함수를 통해 AVG를 구하는 것이 OLAP 큐브 작성에 적용시킬 수 없다는 사실을 확인했으며, 결과적으로 이 매개함수를 활용하면 잘못된 결론에 다다르고 그릇된 의사결정을 하게 된다는 사실을 확인하게 되었다. 따라서 본 연구에서는 집계함수 AVG를 OLAP 큐브에 적용시켰을 때의 여러 문제점을 밝혀내고 또한 이들 문제점을 해결할 방안을 찾고자 하는 데에 목적을 두고 있다.
본 연구의 목적은 예비가맹사업자가 창업을 준비할 때 프랜차이즈가 성공할 수 있는 가맹본부를 선별할 수 있는 기준을 살펴보고, 프랜차이즈 사업의 위험요소 감소와 성공적인 방향을 제시하는데 의의가 있다. 특히 공정거래위원회에서 제시하고 있는 정보공개서 분석을 중심으로 도출된 2922 표본 중 2개년도, 가맹점 10개 이상 등의 조건과 결측치를 제외한 511개의 표본을 대상으로 분석하였다(2012년 8월 20일 기준). 선행연구를 통한 프랜차이즈 특성을 도출하였고, SPSS 18.1을 통해 빈도분석과 회귀분석을 실시하여 특성분석과 가맹점 사업성과 간의 영향을 살펴보았다. 연구결과, 첫째, 프랜차이즈 본부 특성은 전반적으로 소상공인이나 중소기업 규모(총점포 수, 재무재표 등)로 운영되고 있으며, 대부분 업종이 기타 외식에 집중되어 있었다. 특히 프랜차이즈의 영업지역의 보호라는 관점에서 비보호를 대부분 채택하고 있다. 둘째, 프랜차이즈 특성과 성과간의 관계에서 연평균매출액과 당기순이익에서는 영향을 미치는 것으로 나타났으나 성장률에 해당되는 가맹점증가율 지표에는 영향을 미치지 못하는 것으로 도출되었다. 마지막으로 프랜차이즈 특성들과 성과간의 차이분석에서는 업종구분을 제외한 대부분의 특성들이 연평균매출액과 연평균당기순이익에 차이가 있는 것으로 나타났으며, 가맹점증가율에는 차이가 없는 것으로 나타났다. 연구결과를 통해 지속가능한 성장이 될 수 있는 방안이 마련해야 하며, 프랜차이즈의 권익보호를 위한 발판을 마련할 필요가 있다. 본 연구는 공시된 데이터를 바탕으로 관계에 관한 연구를 해보았다는 점에서 의의가 있다.
Background: Surgical resection is the standard treatment for early-stage lung cancer. Since postoperative lung function is related to mortality, predicted postoperative lung function is used to determine the treatment modality. The aim of this study was to evaluate the predictive performance of linear regression and machine learning models. Methods: We extracted data from the Clinical Data Warehouse and developed three sets: set I, the linear regression model; set II, machine learning models omitting the missing data: and set III, machine learning models imputing the missing data. Six machine learning models, the least absolute shrinkage and selection operator (LASSO), Ridge regression, ElasticNet, Random Forest, eXtreme gradient boosting (XGBoost), and the light gradient boosting machine (LightGBM) were implemented. The forced expiratory volume in 1 second measured 6 months after surgery was defined as the outcome. Five-fold cross-validation was performed for hyperparameter tuning of the machine learning models. The dataset was split into training and test datasets at a 70:30 ratio. Implementation was done after dataset splitting in set III. Predictive performance was evaluated by R2 and mean squared error (MSE) in the three sets. Results: A total of 1,487 patients were included in sets I and III and 896 patients were included in set II. In set I, the R2 value was 0.27 and in set II, LightGBM was the best model with the highest R2 value of 0.5 and the lowest MSE of 154.95. In set III, LightGBM was the best model with the highest R2 value of 0.56 and the lowest MSE of 174.07. Conclusion: The LightGBM model showed the best performance in predicting postoperative lung function.
온라인 쇼핑은 디지털전환(Digital transformation) 수요 및 COVID-19 대유행에 따른 사회적 거리두기 이슈 등에 해결책으로 도소매 서비스 분야의 선두에서 전체 시장을 변화시키고 빠르게 성장해왔다. 온라인 쇼핑 산업의 중심에서 다수를 이루고 있는 소상공인도 이러한 문제를 극복하고 지속적인 성장을 위하여, 정책의 변화 및 시장 동향 정보를 수집하여 마케팅 등 영업 활동에 활용하고 있으나, 한정된 자원과 경쟁 여건에서 본연의 사업에 더욱 밀착된 객관적이고 정제된 정보를 또한 필요로 하고 있다. 이에 본 논문에서는 디지털 전환의 핵심 기술인 빅데이터 정보 수집 및 분석을 통하여 대표적인 온라인 쇼핑몰인 네이버 스마트스토어의 상품 분류, 판매 동향, 소비자 선호도 및 리뷰 정보에서 핵심 변수를 선정하여, 등급별 영향도 및 경쟁자 비교 분석 및 온라인 쇼핑몰 사업 지속성 평가에 활용하는 방안을 마련하여 제안하고자 한다. 빅데이터 기반으로 소상공인이 경쟁자 또는 우수사업자를 벤치마킹하고, 시장의 트렌드 및 소비자 성향을 확인할 수 있다면, 본인의 영업 수준 및 위치를 명확하게 인식하고, 더욱 높은 경쟁력을 확보하기 위하여 자발적으로 노력할 것이다. 아울러 온라인 쇼핑몰 사업자의 지속 가능한 성장을 지표로 확인할 수 있다면, 한 단계 향상된 측정 방안을 보유하게 되므로 더욱 효율적인 정책의 수립 및 리스크관리를 기대할 수 있을 것이다.
민간투자사업의 자본구조는 사업시행자가 출자한 자기자본과 대출금융기관으로부터 조달한 타인자본으로 구성된다. 민간투자사업 기본계획에서는 사업시행자의 최소 자기자본비율을 25%로 규정하고 있으며, 일반적으로 정부와 사업시행자 간의 실시협약을 통하여 자본구조를 결정하게 된다. 그러나 민간투자사업의 자본구조는 사업의 수익률과 재무적 안정성을 결정하는 중요한 기준이기 때문에 자금조달계획 수립 시 자본구조에 따른 수익률의 변동성을 파악하고 적정 수익률과 재무적 안정성을 고려하여 자본구조를 최적화할 필요가 있다. 본 연구는 민간투자사업의 수익률과 재무적 안정성을 동시에 극대화할 수 있도록 자본구조를 최적화하기 위한 방법론을 제시하는데 그 목적이 있다. 이를 위하여 기존 민간투자사업들의 자본구조를 고찰하고 민간투자사업 재무모델을 분석하였다. 재무분석을 바탕으로 최적 자본구조를 결정하기 위해 효용함수 개념과 다목적 유전자 알고리즘을 이용한 자본구조 최적화모델을 제시하였다. 제시된 최적화 모델을 인천공항철도 민간투자사업에 적용하여 최적 자본구조를 도출하였고 민감도 분석과 시나리오 분석을 통해 그 활용성을 검증하였다. 사례분석 결과, 최적 자기자본비율은 실시협약에서 결정된 30%보다 낮은 22.3%에서 결정되었으며 이는 자기자본비율을 더 낮추어도 수익률과 재무적 안정성을 유지할 수 있다는 것을 시사한다. 본 연구는 수익률과 재무적 안정성을 동시에 고려하여 최적 자본구조를 결정함으로써 민간투자사업의 사업시행자에 적합한 자본구성과 자금조달을 위한 합리적인 의사판단 기준을 제시하였으며 사업시행자의 수익률 향상에 기여할 것으로 기대된다.
최근 전 지구적, 혹은 대규모 지역의 분석 및 모니터링을 위한 위성영상의 사용이 늘어나고 있으며 이를 처리하기 위해 빠르고 편리한 '영상좌표 상호등록'방법이 요구되고 있다. 이러한 '영상좌표 상호등록'은 위성의 센서모델 및 천체력 자료를 이용하는 엄밀 모델식을 이용하는 방법과 기 존재하는 기준 영상(Reference image)을 사용하거나 혹은 수치지도를 사용하는 경험적 방법의 두 가지로 분류할 수 있다. '영상좌표 상호등록'의 효율성을 높이기 위해서 저자는 '사전검수 영역기반정합법'(Pre-qualified area matching)을 사용하였다. 이는 Canny 연산자를 이용한 경계추출법, 교차상관계수를 사용한 영역기반정합법(Area based matching), t-분포를 이용하여 95%의 신뢰구간 내에서 과대오차 소거법을 적용한 방법이다. 이러한 사전검수(Pre-qualification) 과정을 통해 연산시간을 현저히 단축시켰고, '영상좌표 상호등록'의 정확도 역시 향상됨을 알 수 있었다. 제안한 알고리즘을 사용하여 프로그램을 작성하고, 한반도 Landsat ETM+ 영상 3장을 이용하여 테스트하였다. 정합점 간의 평균제곱오차는 0.435 영상소, 정합점은 평균 25,573개로 나타났다. 연산 시간은 3.0GHz 1Gb RAM 사양의 컴퓨터에서 평균 약 4.2분으로 나타났다.
선박의 안전운항을 도모하기 위한 필수적 요소 중 하나인 복원성 확보에 대한 항해사의 해기지식은 선박의 대형화 및 자율운항선박 출현 등 선박 기술의 진보와 더불어 향상되고 개선되어야 한다. 이에 따라 본 연구에서는 항해사를 대상으로 복원성에 관한 설문조사를 수행하였고, 일반적 특성을 이용하여 경험적 인지도를 통계분석하였다. 분석 결과, 복원성 기준의 이해도에서 상위직급에서는 높은 이해도를 갖고 있었으며, 특정 선종에 대한 특별 기준에 대한 이해는 부족한 것으로 나타났다. 전체 응답자의 87.6%가 복원성 평가의 수단으로 Loading computer를 활용하고 있었다. 현장에서 복원성 평가 방법으로 GM 활용이 평균 3.891/5.000점으로 가장 높았으며, 주로 GM과 복원성 기준으로 복원성 확보여부를 판단하였다. 복원성 부족 시, 항해사는 주로 평형수 보충을 통하여 개선하였으며, 소각도 타각 사용으로 안전을 확보하는 운항적 경향도 있었다. 본 연구 결과는 선박 복원성에 대한 항해사의 경험적 인지도를 평가함으로써, 향후 운항자 중심의 복원성에 관한 교육 개선 및 연구에 중요한 자료로 활용하고자 한다.
전파자원은 4차 산업혁명 시대의 기술혁신을 선도하는 ICT의 핵심기반으로 경제적 가치와 활용도는 급속히 증가하고 있다. 본 연구에서는 국가의 유한자원인 전파를 이용하여 정보를 전달하는 무선국의 확산추세를 인식하고 변화하는 전파기술과 이용환경의 변화에 맞는 무선국 관리제도 개선방안 도출을 목적으로 한다. 특히, 무선국 주파수면허제 도입과 함께 무선국 준공검사를 자기적합성선언으로의 개편을 검토하는 정부계획에 기반하여 제도의 세부시행 절차와 방법을 제안하였다. 자기적합확인제도는 무선국 운용능력을 보유한 것으로 인정되는 이동통신 사업자에게 전파 혼간섭 관리의 자율성과 책임을 부여하는 정책으로 기술규제인 무선국검사 기능을 정부와 민간과 효율적으로 분산한 점에 의미가 크다. 본 연구는 전파관리제도상 사업자에 대한 자율권 부여와 책임의 명확화를 위한 규제개선 정책을 제공하는데 의의를 가진다.
최근 디지털 치의학이 발달함에 따라 진료실 기반의 구내스캔과 computer-aided design/computer-aided manufacturing (CAD-CAM)을 이용한 완전 디지털 방식의 의치 제작이 증가하는 추세이다. 디지털 방식의 제작은 진료실과 기공실에서의 과정을 간소화하고 디지털 데이터를 보완할 수 있는 장점이 있다. 본 증례는 임플란트 식립이 불가하거나 지연되는 전치부 결손 환자에서 완전 디지털 제작 방식을 이용한 임시 가철성 의치의 수복 증례이다. 인공치와 의치상을 각각 디자인하고 프린팅하여 접착하는 방법과 인공치와 의치상을 일체형으로 디자인하고 프린팅하여 제작하는 두 가지 방법으로 임시 가철성 의치를 제작하고 구강 내 시적하였다. 발치 된 상태의 구내스캔, 임시 가철성 보철물을 구강 내에 장착 후의 구내 스캔과 보철물 자체의 스캔을 이용하는 삼중 스캔 기법으로 의치 적합도를 비교하였고, 두 가지 방법 모두에서 양호한 적합도를 보였다. 진료실 기반의 완전 디지털 방식을 이용하여 간소화된 과정으로 환자와 술자 모두 만족하는 결과를 얻었기에 본 증례를 보고하는 바이다.
본 논문에서는 장편의 드라마나 영화에서 스토리 기반의 축약된 요약본을 자동으로 제작하기 위한 방법을 제안한다. 촬영 단계에서 황금분할을 고려한 공간감 있는 프레임 구성과 내용 전달 차원에서 시청자들의 시선을 집중시키기 위한 관심 대상에 대한 초점을 기본 전제로 했다. 이에 적정한 프레임들을 추출하기 위한 방법을 고려하기 위해서 기존의 씬(scene) 및 숏(shot) 검출에 대한 연구, 초점과 관련된 블러 정도를 파악하는 연구들에서 활용되었던 요소 기술들을 활용했다. 유튜브에서 공유되는 영상을 프레임 단위로 변환한 후 프레임별로 특징을 추출하기 위한 영역으로 프레임 전체 영역과 3개의 부분 영역으로 구분했고, 해당 영역별로 각각 라플라시안 연산자와 FFT를 적용한 결과들을 비교하여 상대적으로 일관성 있고 강건한 FFT를 선택했다. 프레임 전체에 대한 계산값과 3개 영역의 계산값들을 비교하여 상대적으로 선명한 영역을 확인할 수 있는 조건을 기반으로 대상 프레임을 선별했다. 이렇게 선별된 결과를 토대로 숏 내에서 프레임들의 연속성을 확보하기 위해 오프라인 변화점 탐지기법을 적용한 결과와 접목시켜 최종 프레임들을 추출했고, 이를 기반으로 편집결정리스트를 구성하였으며, F1-스코어 75.9%를 갖는 62.77%로 축약된 요약본을 제작했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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