• 핵의학기술
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• 제14권2호
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• pp.26-32
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• 2010

핵의학 체내검사 업무 단계 별 작업종사자의 피폭선량을 측정 및 분석하여 환자 검사 및 업무효율 저하를 발생시키지 않는 범위 내에서 종사자의 피폭선량을 최소로 감소할 수 있는 방법을 알아보고자 하였다. 방사성동위원소를 이용한 핵의학 체내검사 업무는 방사성 동위원소 분배, 방사성동위원소 주사($^{99m}Tc$, $^{18}F$-FDG), 환자 안내 및 검사로 이루어진다. RadEye-G10 측정기기(Thermo SCIENTIFIC)를 이용하여 각 업무 단계 별 피폭선량을 측정 및 분석 하였다. 방사성동위원소를 환자에게 주사하는 과정에서 많은 피폭이 발생하므로 작업종사자의 피폭선량을 최소로 줄일 수 있도록 외부피폭 방어에 대한 교육과 방사성동위원소 주사 시 보호구를 착용하도록 하였으며 주사 전 검사에 대한 설명 및 주의사항을 교육하여 주사 후 환자와의 대면시간을 단축하여 피폭선량을 줄이도록 하였다. 방사성동위원소 주사 시 보호구 착용 유무에 따른 피폭선량과 주사 전 검사에 대한 설명 및 주의사항 교육 유무에 따른 피폭선량을 측정하였다. 총 피폭선량은 icrosoft office Excel 2007을 이용하여 그래프로 나타내었으며 피폭선량의 차이는 SPSS program 12.0을 이용하여 wilcoxon signed ranks test로 분석 하였다. 이 때 p값이 0.01 이하인 경우 통계적으로 유의 하다고 판단하였다. $^{99m}Tc$-DPD 20 mCi를 보호구를 착용하고 주사 시 피폭되는 선량은 보호구를 착용하지 않고 주사 시 피폭되는 선량보다 88% 감소하였으며 통계적으로 유의한 차이가 있었다 (p<0.01). $^{18}F$-FDG 10 mCi를 보호구를 착용하고 주사 시 피폭되는 선량은 보호구를 착용하지 않고 주사 시 피폭되는 선량보다 26% 감소하였으나 통계적으로 유의한 차이는 없었다(p>0.01). $^{99m}Tc$-DPD 20 mCi를 주사 전 검사에 대한 설명 및 주의사항 교육 시 피폭되는 선량은 주사 후 검사에 대한 설명 및 주의사항 교육 시 피폭되는 선량보다 63% 감소하였으며 통계적으로 유의한 차이가 있었다(p<0.01). $^{18}F$-FDG 10 mCi를 주사 전 검사에 대한 설명 및 주의사항 교육 시 피폭 되는 선량은 주사 후 검사에 대한 설명 및 주의사항 교육 시 피폭되는 선량보다 52% 감소하였으며 통계적으로 유의한 차이가 있었다(p<0.01). 방사성동위원소 $^{99m}Tc$을 이용하는 검사에서는 보호구 착용이 피폭선량을 줄이는데 더 효과적이고 $^{18}F$-FDG를 이용하는 검사에서는 주사 후 환자와의 대면시간을 단축하는 것이 피폭선량을 줄이는데 더 효과적이다. 그러므로 이러한 방사성동위원소의 특성에 따라 차폐 방안을 모색한다면 더욱 더 효과적이고 적극적인 방사선 차폐가 될 것으로 사료된다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제20권3호
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• pp.139-166
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• 2010

The supply chain management (SCM) systems have emerged as strong managerial tools for manufacturing firms in enhancing competitive strength. Despite of large investments in the SCM systems, many companies are not fully realizing the promised benefits from the systems. A review of literature on adoption, implementation and success factor of IOS (inter-organization systems), EDI (electronic data interchange) systems, shows that this issue has been examined from multiple theoretic perspectives. And many researchers have attempted to identify the factors which influence the success of system implementation. However, the existing studies have two drawbacks in revealing the determinants of systems implementation success. First, previous researches raise questions as to the appropriateness of research subjects selected. Most SCM systems are operating in the form of private industrial networks, where the participants of the systems consist of two distinct groups: focus companies and vendors. The focus companies are the primary actors in developing and operating the systems, while vendors are passive participants which are connected to the system in order to supply raw materials and parts to the focus companies. Under the circumstance, there are three ways in selecting the research subjects; focus companies only, vendors only, or two parties grouped together. It is hard to find researches that use the focus companies exclusively as the subjects probably due to the insufficient sample size for statistic analysis. Most researches have been conducted using the data collected from both groups. We argue that the SCM success factors cannot be correctly indentified in this case. The focus companies and the vendors are in different positions in many areas regarding the system implementation: firm size, managerial resources, bargaining power, organizational maturity, and etc. There are no obvious reasons to believe that the success factors of the two groups are identical. Grouping the two groups also raises questions on measuring the system success. The benefits from utilizing the systems may not be commonly distributed to the two groups. One group's benefits might be realized at the expenses of the other group considering the situation where vendors participating in SCM systems are under continuous pressures from the focus companies with respect to prices, quality, and delivery time. Therefore, by combining the system outcomes of both groups we cannot measure the system benefits obtained by each group correctly. Second, the measures of system success adopted in the previous researches have shortcoming in measuring the SCM success. User satisfaction, system utilization, and user attitudes toward the systems are most commonly used success measures in the existing studies. These measures have been developed as proxy variables in the studies of decision support systems (DSS) where the contribution of the systems to the organization performance is very difficult to measure. Unlike the DSS, the SCM systems have more specific goals, such as cost saving, inventory reduction, quality improvement, rapid time, and higher customer service. We maintain that more specific measures can be developed instead of proxy variables in order to measure the system benefits correctly. The purpose of this study is to find the determinants of SCM systems success in the perspective of vendor companies. In developing the research model, we have focused on selecting the success factors appropriate for the vendors through reviewing past researches and on developing more accurate success measures. The variables can be classified into following: technological, organizational, and environmental factors on the basis of TOE (Technology-Organization-Environment) framework. The model consists of three independent variables (competition intensity, top management support, and information system maturity), one mediating variable (collaboration), one moderating variable (government support), and a dependent variable (system success). The systems success measures have been developed to reflect the operational benefits of the SCM systems; improvement in planning and analysis capabilities, faster throughput, cost reduction, task integration, and improved product and customer service. The model has been validated using the survey data collected from 122 vendors participating in the SCM systems in Korea. To test for mediation, one should estimate the hierarchical regression analysis on the collaboration. And moderating effect analysis should estimate the moderated multiple regression, examines the effect of the government support. The result shows that information system maturity and top management support are the most important determinants of SCM system success. Supply chain technologies that standardize data formats and enhance information sharing may be adopted by supply chain leader organization because of the influence of focal company in the private industrial networks in order to streamline transactions and improve inter-organization communication. Specially, the need to develop and sustain an information system maturity will provide the focus and purpose to successfully overcome information system obstacles and resistance to innovation diffusion within the supply chain network organization. The support of top management will help focus efforts toward the realization of inter-organizational benefits and lend credibility to functional managers responsible for its implementation. The active involvement, vision, and direction of high level executives provide the impetus needed to sustain the implementation of SCM. The quality of collaboration relationships also is positively related to outcome variable. Collaboration variable is found to have a mediation effect between on influencing factors and implementation success. Higher levels of inter-organizational collaboration behaviors such as shared planning and flexibility in coordinating activities were found to be strongly linked to the vendors trust in the supply chain network. Government support moderates the effect of the IS maturity, competitive intensity, top management support on collaboration and implementation success of SCM. In general, the vendor companies face substantially greater risks in SCM implementation than the larger companies do because of severe constraints on financial and human resources and limited education on SCM systems. Besides resources, Vendors generally lack computer experience and do not have sufficient internal SCM expertise. For these reasons, government supports may establish requirements for firms doing business with the government or provide incentives to adopt, implementation SCM or practices. Government support provides significant improvements in implementation success of SCM when IS maturity, competitive intensity, top management support and collaboration are low. The environmental characteristic of competition intensity has no direct effect on vendor perspective of SCM system success. But, vendors facing above average competition intensity will have a greater need for changing technology. This suggests that companies trying to implement SCM systems should set up compatible supply chain networks and a high-quality collaboration relationship for implementation and performance.

• 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.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제42권6호
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• pp.900-912
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• 1995

연구배경: 최대운동부하 검사는 심폐기능의 종합적인 평가를 위하여 널리 이용되고 있으나 아직 우리나라에는 최대운동시의 호흡성 가스교환이나 폐기능의 정상치가 제대로 확립되어 있지 않은 설정이다. 본 연구의 목적은 한국성인에서 최대운동시의 이들 지표의 연령과 성별에 따른 정상치 내지 참고치를 마련하는 동시에 이들 중 일부지표의 추정정상치를 산출하는 회귀방정식을 구하는데 있다. 방법: 건강한 성인 남성 603명, 여성 397명, 합계 1,000명(20~66세)을 대상으로 Bruce법으로 증상제한성 최대운동부하 검사를 실시하였으며, 이중 885명에서는 VC, $FEV_1$ 및 MVV도 측정하였다 대상자들은 모두 전문체육인이 아닌 스포츠센터의 회원이었으며, 운동부하검사 중에는 안전상의 문제 때문에 부득이 트레드밀의 손잡이를 잡는 것을 허용하였다. 곁과: $VO_2\;max/m^2$, $VCO_2\;max/m^2$ 및 VE max/$m^2$는 모두 남성에서 뚜렷이 컸으며, 남녀에서 모두 연령의 증가에 따라 감소하였다. 한편 RR max는 성별에 따른 차이는 없었으나, 연령의 증가에 따라 약간씩 감소하였으며, $V_T$ max는 남성에서 월등히 많았으나 남녀에서 다같이 연령에 따른 일정한 경향의 변화는 없었다. 그리고 $V_T$ max/VC, $V_E$ max/MVV 및 BR의 평균은 최대운동시에 나이가 많은 여성에서도 상당한 환기예비가 있음을 보여주었다. 저자들은 성적을 토대로 운동시간(분), 나이(세), 시장(cm), 체중(kg), 성별(남=0, 여=1), VC(L), $FEV_1$(L) 및 VE max(L) 등을 변수로 해서 구한 주요 지표들의 회귀방정식은 다음과 같다. $VO_2\;max/m^2(L/min)=1.449+0.073{\times}$운동시간-$0.007{\times}$연령+$0.010{\times}$체중-$0.006{\times}$신장-$0.209{\times}$성별, $VCO_2\;max/m^2(L/min)=1.672+0.063{\times}$운동시간-$0.008{\times}$연령+$0.010{\times}$체중-$0.005{\times}$신장-$0.319{\times}$성별, $V_E\;max/m^2(L/min)=58.161+1.503{\times}$운동시간-$0.315{\times}$연령-$9.871{\times}$성별 또는 $V_E\;max/m^2(L/min)=47.873+6.458{\times}FEV_1-5.715{\times}$성별 및 $V_T\;max(L)=1.497+0.223{\times}VC-0.493{\times}$성별. 결론: 본 연구에서 얻은 최대운동시의 호흡성 가스 교환 및 환기기능에 관한 성적은 건강과 체력에 대해서 일반인보다 관심이 높을 것으로 생각되는 스포츠센터 회원들을 대상으로 한 것이기 때문에, 안전상의 문제로 트레드밀의 손잡이를 잡고 검사를 해야하는 환자나 건강인을 위한 이상적인 목표치 내지 정상치를 제공한 것으로 생각된다. Background: Although graded exercise stress tests are widely used for the evaluation of cardiorespiratory performance, normal standards on respiratory gas exchange and ventilatory functions at maximal exercise in Koreans have not been well established. The purpose of this study is to provide reference values on these by sex and age, along with derivation of some of their prediction equations. Method: Symptom-limited maximal exercise test was carried out by Bruce protocol in 1,000 healthy adults consisting of 603 males and 397 females, aged 20~66 years. Among them VC, $FEV_1$ and MVV were also determined in 885 cases. All the subjects were members of a health center, excluding athletes. During the exercise, subjects were allowed to hold on to front hand rail of the treadmill for safety purpose. Results: The $VO_2\;max/m^2$, $VCO_2\;max/m^2$ and $V_E\;max/m^2$ were greater in males than in females and decreased with age. The RR max in men and women was similar but decreased slightly with age. The $V_T$ max was markedly greater in men but showed no significant changes with age in either gender. The mean of $V_T$ max/VC, $V_E$ max/MVV and BR revealed that there were considerable ventilatory reserves at maximal exercise even in older females. The regression equations of the cardinal parameters obtained using exercise time(ET, min), age(A, yr), height(Ht, cm), weight(W, kg), sex(S, 0=male; 1=female), VC(L), $FEV_1$(L) and $V_E$ max(L) as variables are as follows: $VO_2\;max/m^2$(L/min)=1.449+0.073 ET-0.007A+0.010W-0.006Ht-0.209S, $VCO_2\;max/m^2$(L/min)=1.672+0.063ET-0.008A+0.010W-0.005Ht-0.319S, VE max/$m^2$(L/min)=58.161+1.503ET-0.315A-9.871S or VE max/$m^2$(L/min)=47.873+6.548 $FEV_1$-5.715 S, and VT max(L)=1.497+0.223VC-0.493S. Conclusion: Respiratory gas exchange and ventilatory variables at maximal exercise were studied in 1,000 non-athletes by Bruce protocol. During exercise, the subjects were allowed to hold on to hand rail of the treadmill for safety purpose. We feel that our results would provide ideal target values for patients and healthy individuals to be achieved, since our study subjects were members of a health center whose physical fitness levels were presumably higher than ordinary population.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.47-67
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• 2017

강판 표면 결함은 강판의 품질과 가격을 결정하는 중요한 요인 중 하나로, 많은 철강 업체는 그동안 검사자의 육안으로 강판 표면 결함을 확인해왔다. 그러나 시각에 의존한 검사는 통상 30% 이상의 판단 오류가 발생함에 따라 검사 신뢰도가 낮은 문제점을 갖고 있다. 따라서 본 연구는 Simultaneous MTS (S-MTS) 알고리즘을 적용하여 보다 지능적이고 높은 정확도를 갖는 새로운 강판 표면 결함 진단 시스템을 제안하였다. S-MTS 알고리즘은 단일 클래스 분류에는 효과적이지만 다중 클래스 분류에서 정확도가 떨어지는 기존 마할라노비스 다구찌시스템 알고리즘(Mahalanobis Taguchi System; MTS)의 문제점을 해결한 새로운 알고리즘이다. 강판 표면 결함 진단은 대표적인 다중 클래스 분류 문제에 해당하므로, 강판 표면 결함 진단 시스템 구축을 위해 본 연구에서는 S-MTS 알고리즘을 채택하였다. 강판 표면 결함 진단 시스템 개발은 S-MTS 알고리즘에 따라 다음과 같이 진행하였다. 첫째, 각 강판 표면 결함 별로 개별적인 참조 그룹 마할라노비스 공간(Mahalanobis Space; MS)을 구축하였다. 둘째, 구축된 참조 그룹 MS를 기반으로 비교 그룹 마할라노비스 거리(Mahalanobis Distance; MD)를 계산한 후 최소 MD를 갖는 강판 표면 결함을 비교 그룹의 강판 표면 결함으로 판단하였다. 셋째, 강판 표면 결함을 분류하는 데 있어 결함 간의 차이점을 명확하게 해주는 예측 능력이 높은 변수를 파악하였다. 넷째, 예측 능력이 높은 변수만을 이용해 강판 표면 결함 분류를 재수행함으로써 최종적인 강판 표면 결함 진단 시스템을 구축한다. 이와 같은 과정을 통해 구축한 S-MTS 기반 강판 표면 결함 진단 시스템의 정확도는 90.79%로, 이는 기존 검사 방법에 비해 매우 높은 정확도를 갖는 유용한 방법임을 보여준다. 추후 연구에서는 본 연구를 통해 개발된 시스템을 현장 적용하여, 실제 효과성을 검증할 필요가 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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• 제23권2호
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• pp.71-88
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• 2017

언어모델은 순차적으로 입력된 자료를 바탕으로 다음에 나올 단어나 문자를 예측하는 모델로 언어처리나 음성인식 분야에 활용된다. 최근 딥러닝 알고리즘이 발전되면서 입력 개체 간의 의존성을 효과적으로 반영할 수 있는 순환신경망 모델과 이를 발전시킨 Long short-term memory(LSTM) 모델이 언어모델에 사용되고 있다. 이러한 모형에 자료를 입력하기 위해서는 문장을 단어 혹은 형태소로 분해하는 과정을 거친 후 단어 레벨 혹은 형태소 레벨의 모형을 사용하는 것이 일반적이다. 하지만 이러한 모형은 텍스트가 포함하는 단어나 형태소의 수가 일반적으로 매우 많기 때문에 사전 크기가 커지게 되고 이에 따라 모형의 복잡도가 증가하는 문제가 있고 사전에 포함된 어휘 외에는 생성이 불가능하다는 등의 단점이 있다. 특히 한국어와 같이 형태소 활용이 다양한 언어의 경우 형태소 분석기를 통한 분해과정에서 오류가 더해질 수 있다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 문장을 자음과 모음으로 이루어진 음소 단위로 분해한 뒤 입력 데이터로 사용하는 음소 레벨의 LSTM 언어모델을 제안한다. 본 논문에서는 LSTM layer를 3개 또는 4개 포함하는 모형을 사용한다. 모형의 최적화를 위해 Stochastic Gradient 알고리즘과 이를 개선시킨 다양한 알고리즘을 사용하고 그 성능을 비교한다. 구약성경 텍스트를 사용하여 실험을 진행하였고 모든 실험은 Theano를 기반으로 하는 Keras 패키지를 사용하여 수행되었다. 모형의 정량적 비교를 위해 validation loss와 test set에 대한 perplexity를 계산하였다. 그 결과 Stochastic Gradient 알고리즘이 상대적으로 큰 validation loss와 perplexity를 나타냈고 나머지 최적화 알고리즘들은 유사한 값들을 보이며 비슷한 수준의 모형 복잡도를 나타냈다. Layer 4개인 모형이 3개인 모형에 비해 학습시간이 평균적으로 69% 정도 길게 소요되었으나 정량지표는 크게 개선되지 않거나 특정 조건에서는 오히려 악화되는 것으로 나타났다. 하지만 layer 4개를 사용한 모형이 3개를 사용한 모형에 비해 완성도가 높은 문장을 생성했다. 본 논문에서 고려한 어떤 시뮬레이션 조건에서도 한글에서 사용되지 않는 문자조합이 생성되지 않았고 명사와 조사의 조합이나 동사의 활용, 주어 동사의 결합 면에서 상당히 완성도 높은 문장이 발생되었다. 본 연구결과는 현재 대두되고 있는 인공지능 시스템의 기초가 되는 언어처리나 음성인식 분야에서 한국어 처리를 위해 다양하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 경영정보학연구
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• 제16권3호
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• pp.161-177
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• 2014

기업신용등급은 금융시장의 신뢰를 구축하고 거래를 활성화하는데 있어 매우 중요한 요소로서, 오래 전부터 학계에서는 보다 정확한 기업신용등급 예측을 가능케 하는 다양한 모형들을 연구해 왔다. 구체적으로 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA)이나 다항 로지스틱 회귀분석(multinomial logistic regression analysis, MLOGIT)과 같은 통계기법을 비롯해, 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN), 사례기반추론(Case-based Reasoning, CBR), 그리고 다분류 문제해결을 위해 확장된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM)에 이르기까지 다양한 기법들이 학자들에 의해 적용되었는데, 최근의 연구결과들에 따르면 이 중에서도 다분류 SVM이 가장 우수한 예측성과를 보이고 있는 것으로 보고되고 있다. 본 연구에서는 이러한 다분류 SVM의 성능을 한 단계 더 개선하기 위한 대안으로 유전자 알고리즘(GA, Genetic Algorithm)을 활용한 최적화 모형을 제안한다. 구체적으로 본 연구의 제안모형은 유전자 알고리즘을 활용해 다분류 SVM에 적용되어야 할 최적의 커널 함수 파라미터값들과 최적의 입력변수 집합(feature subset)을 탐색하도록 설계되었다. 실제 데이터셋을 활용해 제안모형을 적용해 본 결과, MDA나 MLOGIT, CBR, ANN과 같은 기존 인공지능/데이터마이닝 기법들은 물론 지금까지 가장 우수한 예측성과를 보이는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안모형이 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제44권3호
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• pp.327-340
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• 2002

거세한우 송아지 24두(평균체중 : 167.7kg)를 대상으로 점토광물 종류에 따라 4개 처리(T1 : 관행사육, T2 : Kaolinite, T3 : Bentonite, T4 : Illite)를 두어 6개월령부터 24개월령까지 비육시험 한 결과를 요약하면 다음과 같다. 일당증체량은 육성기, 비육전기, 비육후기 및 전기간에 각각 0.682-0.713, 0.669-0.714, 0.690-0.840 및 0.699-0.756kg으로, 육성기 및 비육전기에는 관행구가, 비육후기 및 전기간에는 점토광물구가 높았으며, 특히 Illite 및 Bentonite구가 높았지만 통계적인 유의차는 없었다. 1kg 증체에 소요된 농후사료 및 TDN 량도 각각 관행사육구에 비해 점토광물 급여구가 적었으며, 점토광물 중에서 특히 Bentonite 급여구가 적게 소요되었지만 통계적인 유의차는 없었다. 도체조사 결과 도체율, 정육율 및 거래정육율 등은 처리구에 따른 뚜렷한 차이가 없었으나, 육량지수는 T3, T2, T4 및 T1에서 각각 69.3, 68.9, 68.8 및 68.6이었고, 근내지방도는 T3, T2, T4 및 T1에서 각각 5.1, 4.6, 4.4 및 3.3 이었으며, 쇠고기의 전단력은 3.51-6.02kg/$cm^2$으로 점토광물 급여가 육량 및 육질을 모두 개선시키며, 다즙성, 연도, 향미 등 관능검사의 구성요소 모두를 개선시키는 것으로 나타났다. 쇠고기의 지방산 구성에서 포화지방산은 T2, T3, T1 및 T4의 순으로 높았고, 반대로 단일 불포화지방산은 T4, T3, T1 및 T2 순으로 높았으며, 오레인산 함량은 Illite 급여구가 다른 급여구보다 높은 것으로 나타났지만, 통계적인 유의차는 없었다. 쇠고기의 아미노산 구성에서 필수아미노산의 함량은 T1, T2, T3 및 T4의 순으로 높아 점토광물 급여가 쇠고기의 필수아미노산에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났으며, 사골 분석결과 점토광물 급여구에서 곰탕의 탁도 및 점도가 높고 짙은 색상을 띄었으며, 미량광물질 중 P, Na 및 Mg의 함량이 높은 것으로 나타났다. 경제성분석 결과, 처리구별 소득은 967.1～1,524.1천원/두이었고, 점토광물 급여가 무급여에 비해 23.7-57.6%가 증가하였으며, 특히 Bentonite 및 Illite의 효과가 우수한 것으로 나타났다. 이상과 같은 결과들을 종합해 볼 때 점토광물은 경제형질과 관련, 특정요소를 집중적으로 개선시키지는 않지만, 육량 및 육질 등 생산성과 관련된 요소들을 골고루 개선시켜 소득을 증대시키므로, 비육전기부터 출하시까지 농후사료 급여량의 2% 내외를 급여하는 것이 바람직 할 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.85-109
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• 2018

추천시스템은 사용자의 과거 구매행동을 통해 향후 구매할 것이라고 예상되는 제품을 자동으로 검색하여 추천해준다. 특히 전자상거래 기업의 상품추천시스템은 일대일 마케팅의 대표적 실현수단으로 가치가 있다. 하지만, 전통적인 추천시스템, 특히 학계 및 산업계에서 가장 널리 사용되고 있는 전통적인 협업필터링 기법은 단일차원의 '종합 평점'만을 고려하여 추천결과를 생성하도록 설계되어 있어, 사용자들의 정확한 니즈를 이해하고 대응하는데 근본적인 한계가 있다. 최근에는 전자 상거래 기업들도 고객들로부터 보다 다각화된, 다기준 방식으로 피드백을 받고 있다. 특히 다기준 평점은 정량적으로 입력되는 정보이므로 상대적으로 분석 및 처리가 용이하다는 장점이 있다. 그러나 다기준 평점 역시 사전에 정해진 기준에 대해서만 사용자의 피드백이 이루어지기 때문에, 보다 상세하게 사용자의 의견을 이해하여 추천에 반영하는 데에는 한계가 있다. 이에 본 연구는 다기준 평점 정보와 선택적 협업필터링의 서로 다른 접근방법을 통해 도출된 추천결과를 종합하여, 최종적으로 추천 대상리스트를 산출할 수 있는 하이브리드 기술을 제안한다. 본 연구에서 제안한 연구모형의 유용성을 검증하기 위해, 식음료점(식당, 카페 등)에 대한 실제 이용자를 대상으로 온라인 설문을 통해 종합 평점과 다기준 평점을 수집하였으며, 데이터를 학습용과 검증용으로 구분하여 학습시키고 성과를 평가하였다. 이 기법은 결합 함수 기반 접근법과 사용자마다 구매의사결정의 체계가 다르다는 전제하에, 사용자들을 유형화하고, 유형에 따라 정보원을 선택적으로 활용하는 협업필터링 알고리즘을 활용했다. 실험결과, 제안 알고리즘을 통한 추천 방법이 단일 차원을 고려하는 전통적인 협업필터링과 비교해 더 우수한 예측정확도를 나타냄을 확인했다. 아울러, 본 연구가 제안하는 다기준 평점과 선택적 협업필터링 알고리즘을 종합하여 추천하는 방법이, 단순히 다기준 평점을 고려했을 때 보다 통계적으로 유의한 수준의 정확도의 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다.