• Radiation Oncology Journal
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• 제25권1호
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• pp.7-15
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• 2007

목 적: 유방암에 대한 방사선치료의 적정성과 안전성을 보장하고 궁극적으로 치료효과를 향상시키기 위한 방사선 치료 기술 표준화를 위하여 우리나라 전국 병원을 대상으로 하는 치료형태 조사연구(patterns of care study, PCS)를 계획하였다. 그 두 번째 단계로 근치적 유방 전절제술 후 시행한 방사선치료 방법에 대하여 조사하고 분석하였다. 대상 및 방법: 조사하고자 하는 입력 문항을 개발하였고 동시에 인터넷을 통하여 조사자가 직접 입력할 수 있도록 Web 기반 입력 프로그램(www.pcs.re.kr)을 개발하였다. 대상 환자들은 1998년도에 근치적 유방 전절제술 후 방사선치료를 받은 환자로 전수 조사를 하지 않고 임의 추출하여 조사하였다. 입력 문항은 149개로 병력과 이학적 소견, 수술 소견과 병리소견, 항암화학요법, 호르몬요법, 방사선치료계획, 방사선치료, 치료 중 부작용, 치료 효과, 합병증 등 9군으로 나누어져 있다. 17개 병원에서 입력된 286명의 데이터를 분석하였다. 결 과: 연령은 $20{\sim}81$세(중앙값 44세)였다. 환자의 병기는 AJCC (American Joint Committee on Cancer) 6판에 따라 분류하였으며 T1: 9.7%, T2: 59.2%, T3: 25.6%, T4: 5.2%이었으며 T0가 1예 있었다. 액와림프절 곽청술에서 떼어낸 림프절이 10개 미만인 환자가 10.5%, 10개 이상인 환자가 86.7%이었으며 7.3% 환자에서 림프절 전이가 없었고, 림프절 전이가 3개 이하인 경우가 14%, $4{\sim}9$개가 38.8%, 10개 이상 전이된 경우가 38.5%였다. 따라서 병기 I기: 0.7%, IIa기: 3.8%, IIb기: 9.8%, IIIa기: 43.0%, IIIb기: 2.8%, IIIc기: 38.5%이었다. 방사선치료가 시행된 시기에 따라서는 수술 후에 항암약물치료를 마치고 방사선치료를 한 경우가 47.9%로 가장 많았고, 수술 후 약물치료를 시행하고 방사선치료를 시행한 후에 다시 약물치료를 시행한 경우가 35.0%로 그 다음으로 많았다. 수술 전 약물치료를 시행하고 그 후에 방사선치료를 시행한 경우도 12.5%였다. 방사선치료 범위는 전체의 5.6%가 흉벽만 치료받았고 20.3%는 흉벽과 쇄골상 림프절을, 27.6%는 흉벽과 쇄골상 림프절과 내유방림프절을, 25.9%에서는 흉벽과 쇄골상 림프절을 치료하면서 액와 후방조사를, 19.9%에서는 흉벽과 쇄골상 림프절과 내유방림프절을 치료하면서 액와 후방조사를 시행하였다. 2예(0.7%)에서는 내유방림프절만 치료하였다. 흉벽의 방사선치료 방법에 있어서는 57.3%에서 양쪽 접선조사를 사용하였고, 42%에서는 전자선으로 치료하였다. 양쪽 접선조사를 시행한 경우에는 54.8%에서 조직보상체를 사용하였고, 전자선으로 치료한 경우는 52.5%에서 사용하였으며 흉벽에 조사된 방사선량은 91.3%에서 $45{\sim}50.4\;Gy$이었으며, 5.9%에서 그 이상이 2.8%에서 그 미만이 조사되었다. 쇄골상 림프절에 조사된 방사선량은 89.5%에서 $45{\sim}50.4\;Gy$이었으며, 2.4%에서 그 이상이 8%에서 그 미만이 조사되었다. 결 론: 유방 보존술 후 방사선치료와는 달리 근치적 유방 전절제술 후 방사선치료는 다양한 형태로 시행되고 있음을 알 수 있었다. 향후 치료방법에 따른 치료성적을 분석함으로써 적절한 방사선 치료 방법을 제시할 수 있을 것이다.

• 한국환경과학회지
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• 제4권2호
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• pp.223-232
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• 1995

액체막의 운반체로 사용할 새로운 2개의 거대고리화합물을 합성하였다. 이들 결과들은 이 시스템을 구성하는데 있어서 이론의 응용성을 증명하여 준다. source phase의 공존이온으로서 $SCN^-$,$I^-$ 및 $Cl^-$이온을 그리고 receicing phases에서 $S_2O_3^{2-}$와 $P_2O_7^{4-}$을 이용한 액세막계로서부터 중금속 이온들에 대한 선택적 수송효율을 검토하였다. source phase의 M(II)이 $Cd(SCN)_2$$(P[SCN^-]= 0.40M)$, $Hg(SCN)_2([SCN^-]=0.40M)$, Pd(CN)$([CN^-]= 0.40M)$일때 M(II)의 수송율은 최대값을 나타낸다. 각가의 경쟁 양이온에 대한 Cd(II)이나 Pd(II)은 source phase가 00.3M-$S_2O_3^{2-}$이나 0.3M-$P_2O_7^{4-}$ 일때 가장 잘 분리된다.이 연구의 결과에서, 이 액체막계에서 효과적인 거대고리-매질수송을 하기 위해서는 두개의 규칙이 반드시 필요하다. 첫째, tiluence중으로 $M^{n+}$이온이 효과적으로 추출되고, 즉 만일 $M^{n+}$ 거대고리화합물 상호작용에 대한 logK값과 $M^{n+}$-거대고리화합물($L_1$이나 $L_2$)의 상호작용에 대한 logK값의 비가 충분히 크다면 receiving phase와 toluene의 접촉면으로부터 쉽게 중금속이온($Cd^{2+}$,$Pb^{2+}$ 및 $Hg^{2+}$)들이 떨어져 나온다. $L_1$(3,5-benzo-10,13,18,21-tetraoxa-1,7-diazabicyclo(8,5,5)eicosnan)은 $Cd^{2+}$ 과 $Pb^{2+}$ 이온과 안정한 착물을 형성한다. 그리고 $L_1$은 수용액중에서 용해하기가 매우 어렵다. 그리고 $Cd^{2+}$$L_1$나 $Pb^{2+}$$L_1$착물은 $Cd^{2+}-{(S_2O_3)}_2^{2-}$나 $Pd^{2+}-P_2O_7^{4-}$착물보다 비교적 불안정하다. 다른 한편으로 $Hg^{2+}-L_1$착물의 안정도는 $Hg^2-{2+}-(S_2O_3)_2^{2-}$이나 $Pb^{2+}-P0_2O_7^{4-}$의 그것보다 그리고 $L_2$(5,8,15,18,23,26-hexaoxa-1,12-diazabicyclo(10,8,8)octacosan)의 tuluene에 대한 분배계수는 $L_1$의 그것보다 훨씬 작다. 따라서 $Hg^{2+}$-$L_1$이나 $M^{n+}$이나 $M^{n+}-L-2(M^{2+}=Cd^{2+}, Pb^{2+}$이나 $Hg^{2+})$의 안정도수상수가 매우 큼에도 불구하고 이들 양이온의 수송량은 매우 적다.

• 한국의료질향상학회지
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• 제7권2호
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• pp.138-155
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• 2000

3차 의료기관 응급의료센터의 총 진료소요시간을 단축하여 업무의 효율성을 높이고 환자적체를 해소하는 방안을 마련하기 위하여 l997년 4월 1개월 동안 대구광역시 소재 영남대학교병원 응급의료센터 내원환자 1,742명을 대상으로 환자의 특성, 응급진료와 관련된 내용 및 응급진료시간, 그리고 상호관련성을 분석하였다. 평균 초진소요시간은 83.3분이었고, 남자 83.1분, 여자 84.9분여였으며, 평균 총 진료소요시간은 전체 698분이었고, 남자 718.0분 여자 670.5분이었다. 총 진료소요시간은 고령일수록 증가하였으며 의료보호환자에서 초진 및 퇴실시간이 가장 많이 소요되었고 산재환자는 가장 적게 소요되었다. 전원시 소견서를 구비하지 않은 경우에 초진소요시간어이 많았으며, 총 진료소요시간은 외래어에서 전과된 경우, 타병원으로부터 전원된 경우, 전원시 소견서를 구비한 경우와 OCS를 부분적으로 사용한 경우에 많았다. 약물중독환자, 심폐소생술을 시행한 환자, 내과환자 수혈을 받은 환자 및 복합진료 여부가 3개과 이상이었던 환자에서 총 진료소요시간이 많았으며 당직인턴수가 4명이었던 경우가 총 진료소요 시간이 5명이었던 경우에 비해 더 많이 걸렸다. 입원한 경우, 입원명령후 공실이 없었던 경우에서 역시 총 진료소요시간이 증가하였으며 총 진료소요시간과 유의한 상관관계를 갖는 연속변수로는 환자의 연령, 방사선검사수 및 일반검사수였다. 초진소요시간에 대한 중회귀분석결과, 응급의학과 환자, 응급환자, 내원시 심폐소생술 시행환자유무, 내원시 기관내삽관 여부 등이 유의한 독립변수였다. 총 진료소요시간에 대한 중회귀분석결과, 공실유무, 일반검사수, 최종진료과, 타병원 전원유무, 방사선검사수, 퇴원약 유무, 입원실 종류, 입원유무, 담당전공의 연차, 내원원인, 내원시 심폐소생술 시행환자 유무, 수술여부, 병원직원 지인유무 및 특수검사수가 유의한 독립변수였다. 이상의 결과로 보아 응급의료센터내의 환자적체현상을 해결하기 위한 방안으로는 응급환자와 비응급환자를 분류하는 제도적 장치가 필요하며, 필수적인 경우에 한해 일반검사 및 방사선검사를 실시하도록 하며, 병동내의 과별 지정병상을 유동적으로 운영하여 응급의료센터 환자가 우선적으로 입원될 수 있도록 각과의 협조가 필요할 것으로 사료된다.

• 한국전통조경학회지
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• 제32권2호
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• pp.68-81
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• 2014

본 연구는 제주시 한림읍 소재 명월대와 명월숲의 생태문화경관적 특성 파악과 가치 발굴을 목적으로 시도되었다. 이를 위해 이곳의 장소성을 밝히고 명월대와 명월숲의 경관특성을 조명하는 한편 지속가능한 활용과 보존을 위한 관리방안을 제시하였다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 명월성과 명월포구는 예로부터 군사요새이자, 명월 수류촌은 서부 제주지역 행정의 중심지인 한림읍 명월지역의 위상을 보여줄 뿐 아니라 명월지역에 존재했던 월계정사와 우학당은 교육문화의 본산으로, 교육 중심지 명월리의 장소성을 대변한다. 명월대는 조선시대 선비들이 시와 풍월을 즐기고, 장기와 바둑을 두던 유풍이 남아있는 음풍농월의 현장이자 제주도의 대표적인 유교 문화경관이다. 현재의 명월대 유구는 일제강점기인 1931년 홍종시(洪鍾時)를 중심으로 한 명월청년회 주도로 이루어진 정비사업의 결과이다. 사각형-팔각형-원형 등 3단으로 구성된 명월대의 석축 구성은 유교사상의 천인합일사상을 바탕으로, 중앙의 팔각은 천원지방(天圓地方)의 의미를 부여한 것으로 보인다. 한편 명월대교와 명월교는 모두 초기에는 홍예교로 석축된 것으로 추정되며 명월교는 제주에 남아있는 유일한 홍예교로 근대문화유산적 가치가 있다. 명월숲의 식물상은 총 97분류군(taxa)이 확인되었으며, '식물구계학적 특정식물종의 분류군 및 등급기준'에 준하면 IV등급에는 가는쇠고사리, III등급에 호랑가시나무, 후추등, 까마귀쪽나무, 멀구슬나무, 산유자나무, 노랑하늘타리, 아욱메풀, 아왜나무 등 8분류군으로 나타났다. 반면에 귀화식물은 제주도에만 이입된 솔잎미나리를 비롯하여 14분류군이 확인되었다. 명월숲에는 팽나무 41주와 푸조나무 30주, 산유자나무 2주, 소나무, 동백나무, 멀구슬나무, 호랑가시나무 각각 1주 등 도합 77그루의 수목이 군락을 이루고 있다. 조사된 자료를 근거로 명월대와 명월숲의 보존관리방안은 다음과 같다. 명월대와 명월교 그리고 명월숲을 하나의 통합 영역으로 한 보존관리가 필수적이다. 명월교는 제주도내에서는 찾아보기 어려운 홍예교로 수준 높은 석공예물로 장기적인 보존방안이 마련되어야 할 것이다. 한편 교량노후화로 인해 사고위험에 노출되고, 안전진단이 요구되는 명월대교는 정밀안전진단 결과에 따른 대책이 요구된다. 재시공시 초건 시의 모습인 2수문의 완벽한 홍예교로 건립하여 명월대와 함께 향후 대표적 지역 명소로 보존 및 활용해야 할 것을 건의한다. 또한 조사결과에 근거한 종조성으로 볼 때 현재 제주특별자치도 기념물 제19호 '명월 팽나무군락'의 명칭은 '명월 팽나무-푸조나무군락'으로 재고되어야 할 것이다. 그리고 팽나무와 푸조나무 구분 없이 이루어진 일련번호 체계는 개선되어야 하며 노거수목 및 특정식물종이나 귀화종에 대해서는 생육상태에 대한 주기적인 모니터링이 요구된다.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.191-204
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• 2015

국내 소프트웨어(SW) 개발인력의 미충원율은 매우 높으며, 특히 2년 이상의 현장경력이 있는 고급 개발자의 부족문제는 심각하다. 최근 정부도 이를 인식하고, 정책적으로 SW개발 신규인력 양성에 힘을 기울이고 있다. 그러나, 이러한 노력은 초급개발자의 수급문제를 해결하는데 효과적일 수 있지만, 업계에서 요구하는 고급 개발자의 부족현상을 해결하는 근본적인 대책으로 인식되지는 못하고 있다. SW 전문개발자를 양성하기 위해서는 초급개발자들이 지속적으로 직무를 수행하여 풍부한 업무경험을 갖춘 고급 개발자로 성장해야 하기 때문이다. 이에, 본 연구는 국내 SW업체에서 근무하고 있는 개발관련 인력들의 업무 지속수행 의도를 조사하고, 이에 영향을 주는 주요요인들을 분석하였다. 이를 위해, 2014년 9월부터 10월까지 국내 SW업체에 근무하고 있는 현직 개발자 총 130명을 대상으로 설문조사를 수행하였으며, 이를 기반으로 SW개발업무 지속수행의도 및 이에 영향을 주는 요인들을 개발자의 특성, 직무환경, 그리고 SW개발자에 대한 사회적 인식 및 산업전망 등의 측면에서 분석하였다. 분석에는 데이터마이닝 기법들 중에서, 분석과정에서의 설명능력이 있는 회귀분석과 의사결정나무가 사용되었다. 회귀분석 결과, SW개발자가 스스로 인식하는 근무 가능한 연령이 높을수록, 내성적인 성향을 가질수록, 또한 적성에 맞아서 직무를 선택한 경우, 지속적 직무 수행 의도가 높은 것으로 나타났다. 이와 더불어, 선형회귀분석에서는 유의하지 않았으나, 규칙기반의 의사결정나무 분석에서 파악된 추가적 요인으로, 새로운 기술에 대한 학습능력 및 SW산업에 대한 전망이 직무 지속수행의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 기업의 인적자원관리 및 고급 SW인력 양성정책에 활용될 수 있을 것으로 생각되며, 궁극적으로 SW개발인력의 직무 지속성을 증진시키는 데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.117-127
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• 2012

최근 온라인 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 사용자가 크게 늘어나고 있으며 다양한 분야에서 SNS의 사용자 관계 구조 및 메시지를 분석하기 위한 연구를 진행하고 있다. 그러나 대부분의 소셜 네트워크 분석 방법들은 노드 사이의 최단 거리를 기초로 하고 있으므로 계산 시간이 오래 걸린다. 이는 점차 대형화 되어가는 SNS의 데이터를 여러 분야에서 활용하는데 걸림돌이 되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 SNS의 사용자 그래프에서 사용자간 최단거리를 빠르게 찾기 위한 휴리스틱 기반의 최단 경로 탐색 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 1) 트리로 표현된 소셜 네트워크에서 시작 노드와 목표 노드를 설정한다. 그리고 2) 만약 목표 노드가 경사 트리의 단말에 있다면 경사 트리가 시작하는 노드를 임시 골 노드로 설정한다. 마지막으로 3) 연결의 차수를 평가값으로 하는 휴리스틱 기반 최단거리 탐색을 수행한다. 이렇게 최단거리를 탐색한 후 매개 중심성 분석(Betweenness Centrality) 및 근접 중심성(Closeness Centrality)를 계산한다. 제안하는 방법을 사용하면 소셜 네트워크 분석에서 가장 많은 시간이 필요한 최단거리 탐색을 빠르게 수행할 수 있으므로 소셜 네트워크 분석의 효율성을 기대할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법을 검증하기 위하여 약 16만 명으로 구성된 SNS에서의 실제 데이터를 이용하여 매개 중심성 분석과 근접 중심성 분석을 수행하였다. 실험 결과, 제안하는 방법은 전통적 방식에 비하여 매개 중심성, 근접 중심성의 계산 시간이 각각 6.8배, 1.8배 더 빠른 결과를 보였다. 본 논문에서 제안한 방법은 소셜 네트워크 분석의 시간을 향상시켜 여러 분야에서 사회 현상 및 동향을 분석하는데 유용하게 활용될 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.59-77
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• 2012

기업의 성장성, 수익성, 안정성, 활동성, 생산성 등에 대한 다양한 분석이 은행, 신용평가기관, 투자자 등 많은 이해관계자에 의해 실시되고 있고, 이에 대한 다양한 경영분석 지표들 또한 정기적으로 발표되고 있다. 본 연구에서는 이러한 경영분석 지표를 이용하여 어떤 기업이 가까운 미래에 유상증자를 실시하는지를 데이터마이닝을 통해 예측하고자 한다. 본 연구를 통해 어떠한 지표가 유상증자 여부를 예측하는데 도움이 되는가를 살펴 볼 것이며, 그 지표들을 이용하여 예측할 경우 그 예측의 정확도가 어느 정도인지를 분석하고자 한다. 특히 1997년 IMF 금융위기 전후로 유상증자를 결정하는 변수들이 변화하는지, 그리고 예측의 정확성에 분명한 차이가 존재하는지 분석한다. 또한 유상증자 실시 시기를 경영분석 지표 발표 후 1년 내, 1~2년 내, 2~3년 내로 나누어 예측 시기에 따라 예측의 정확성과 결정 변수들의 차이가 존재하는지도 분석한다. 658개의 유가증권상장법인의 경영분석 데이터를 이용하여 실증 분석한 결과, IMF 이후의 유상증자 예측모형이 IMF 이전의 예측모형에 비해 예측 정확도가 높았고, 학습용 데이터의 예측 정확도와 검증용 데이터의 예측 정확도 차이도 IMF 이후가 낮게 나타났다. 이러한 결과는 IMF 이후 재무자료의 정확도가 높아졌고, 기업에게 유상증자의 목적이 더욱 명확해졌다고 해석될 수 있다. 또한 예측기간이 단기인 경우 경영분석 지표 중 안전성에 관련된 지표들의 중요성이 부각되었고, 장기인 경우에는 수익성과 안전성뿐만 아니라 활동성과 생산성 관련지표도 유상증자를 예측하는 데 중요한 것으로 파악되었다. 그리고 모든 예측모형에서 산업코드가 유상증자를 예측하는 중요변수로 포함되었는데 이는 산업별로 서로 다른 유상증자 유형이 존재한다는 점을 시사한다. 본 연구는 투자자나 재무담당자가 유상증자 여부를 장단기 시점에서 예측하고자 할 때 어떠한 경영분석지표를 고려하여 분석하는 것이 바람직한지에 대한 지침을 제공하는데 그 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.167-181
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• 2018

지난 10여 년간 딥러닝(Deep Learning)은 다양한 기계학습 알고리즘 중에서 많은 주목을 받아 왔다. 특히 이미지를 인식하고 분류하는데 효과적인 알고리즘으로 알려져 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 여러 분야의 분류 및 예측 문제에 널리 응용되고 있다. 본 연구에서는 기계학습 연구에서 가장 어려운 예측 문제 중 하나인 주식시장 예측에 합성곱 신경망을 적용하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 그래프를 입력값으로 사용하여 주식시장의 방향(상승 또는 하락)을 예측하는 이진분류기로써 합성곱 신경망을 적용하였다. 이는 그래프를 보고 주가지수가 오를 것인지 내릴 것인지에 대해 경향을 예측하는 이른바 기술적 분석가를 모방하는 기계학습 알고리즘을 개발하는 과제라 할 수 있다. 본 연구는 크게 다음의 네 단계로 수행된다. 첫 번째 단계에서는 데이터 세트를 5일 단위로 나눈다. 두 번째 단계에서는 5일 단위로 나눈 데이터에 대하여 그래프를 만든다. 세 번째 단계에서는 이전 단계에서 생성된 그래프를 사용하여 학습용과 검증용 데이터 세트를 나누고 합성곱 신경망 분류기를 학습시킨다. 네 번째 단계에서는 검증용 데이터 세트를 사용하여 다른 분류 모형들과 성과를 비교한다. 제안한 모델의 유효성을 검증하기 위해 2009년 1월부터 2017년 2월까지의 약 8년간의 KOSPI200 데이터 2,026건의 실험 데이터를 사용하였다. 실험 데이터 세트는 CCI, 모멘텀, ROC 등 한국 주식시장에서 사용하는 대표적인 기술지표 12개로 구성되었다. 결과적으로 실험 데이터 세트에 합성곱 신경망 알고리즘을 적용하였을 때 로지스틱회귀모형, 단일계층신경망, SVM과 비교하여 제안모형인 CNN이 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도를 나타냈다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.1-21
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• 2020

인공지능 기술의 급속한 발전과 함께 빅데이터의 상당 부분을 차지하는 비정형 텍스트 데이터로부터 의미있는 정보를 추출하기 위한 다양한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 비즈니스 인텔리전스 분야에서도 새로운 시장기회를 발굴하거나 기술사업화 주체의 합리적 의사결정을 돕기 위한 많은 연구들이 이뤄져 왔다. 본 연구에서는 기업의 성공적인 사업 추진을 위해 핵심적인 정보 중의 하나인 시장규모 정보를 도출함에 있어 기존에 제공되던 범위보다 세부적인 수준의 제품군별 시장규모 추정이 가능하고 자동화된 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 신경망 기반의 시멘틱 단어 임베딩 모델인 Word2Vec 알고리즘을 적용하여 개별 기업의 생산제품에 대한 텍스트 데이터를 벡터 공간으로 임베딩하고, 제품명 간 코사인 거리(유사도)를 계산함으로써 특정한 제품명과 유사한 제품들을 추출한 뒤, 이들의 매출액 정보를 연산하여 자동으로 해당 제품군의 시장규모를 산출하는 알고리즘을 구현하였다. 실험 데이터로서 통계청의 경제총조사 마이크로데이터(약 34만 5천 건)를 이용하여 제품명 텍스트 데이터를 벡터화 하고, 한국표준산업분류 해설서의 산업분류 색인어를 기준으로 활용하여 코사인 거리 기반으로 유사한 제품명을 추출하였다. 이후 개별 기업의 제품 데이터에 연결된 매출액 정보를 기초로 추출된 제품들의 매출액을 합산함으로써 11,654개의 상세한 제품군별 시장규모를 추정하였다. 성능 검증을 위해 실제 집계된 통계청의 품목별 시장규모 수치와 비교한 결과 피어슨 상관계수가 0.513 수준으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 모형은 의미 기반 임베딩 모델의 정확성 향상 및 제품군 추출 방식의 개선이 필요하나, 표본조사 또는 다수의 가정을 기반으로 하는 전통적인 시장규모 추정 방법의 한계를 뛰어넘어 텍스트 마이닝 및 기계학습 기법을 최초로 적용하여 시장규모 추정 방식을 지능화하였다는 점, 시장규모 산출범위를 사용 목적에 따라 쉽고 빠르게 조절할 수 있다는 점, 이를 통해 다양한 분야에서 수요가 높은 세부적인 제품군별 시장정보 도출이 가능하여 실무적인 활용성이 높다는 점에서 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.111-124
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• 2018

본 연구는 만성질환 중의 하나인 고지혈증 유병을 예측하는 분류모형을 개발하고자 한다. 이를 위해 SVM과 meta-learning 알고리즘을 이용하여 성과를 비교하였다. 또한 각 알고리즘에서 성과를 향상시키기 위해 변수선정 방법을 통해 유의한 변수만을 선정하여 투입하여 분석하였고 이 결과 역시 각각 성과를 비교하였다. 본 연구목적을 달성하기 위해 한국의료패널 2012년 자료를 이용하였고, 변수 선정을 위해 세 가지 방법을 사용하였다. 먼저 단계적 회귀분석(stepwise regression)을 실시하였다. 둘째, 의사결정나무(decision tree) 알고리즘을 사용하였다. 마지막으로 유전자 알고리즘을 사용하여 변수를 선정하였다. 한편, 이렇게 선정된 변수를 기준으로 SVM, meta-learning 알고리즘 등을 이용하여 고지혈증 환자분류 예측모형을 비교하였고, TP rate, precision 등을 사용하여 분류 성과를 비교분석하였다. 이에 대한 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 모든 변수를 투입하여 분류한 결과 SVM의 정확도는 88.4%, 인공신경망의 정확도는 86.7%로 SVM의 정확도가 좀 더 높았다. 둘째, stepwise를 통해 선정된 변수만을 투입하여 분류한 결과 전체 변수를 투입하였을 때보다 각각 정확도가 약간 높았다. 셋째, 의사결정나무에 의해 선정된 변수 3개만을 투입하였을 때 인공신경망의 정확도가 SVM보다 높았다. 유전자 알고리즘을 통해 선정된 변수를 투입하여 분류한 결과 SVM은 88.5%, 인공신경망은 87.9%의 분류 정확도를 보여 주었다. 마지막으로, 본 연구에서 제안하는 meta-learning 알고리즘인 스태킹(stacking)을 적용한 결과로서, SVM과 MLP의 예측결과를 메타 분류기인 SVM의 입력변수로 사용하여 예측한 결과, 고지혈증 분류 정확도가 meta-learning 알고리즘 중에서는 가장 높은 것으로 나타났다.