Purpose: Determination of optimal treatment strategies for HER2-positive advanced gastric cancer (AGC) in randomized trials is necessary despite difficulties in direct comparison between trastuzumab deruxtecan (T-DXd) and nivolumab as third or later-line treatments. Materials and Methods: This single-institution, retrospective study aimed to describe the real-world efficacy and safety of T-DXd and nivolumab as ≥ third line treatments for HER2-positive AGC between March 2016 and May 2022. Overall, 58 patients (median age, 64 years; 69% male) were eligible for the study (T-DXd group, n=20; nivolumab group, n=38). Results: Most patients exhibited a HER2 3+ status (72%) and presented metastatic disease at diagnosis (66%). The response rates of 41 patients with measurable lesions in the T-DXd and nivolumab groups were 50% and 15%, respectively. The T-DXd and nivolumab groups had a median progression-free survival of 4.8 months (95% confidence interval [CI], 3.3, 7.0) and 2.3 months (95% CI, 1.5, 3.5), median overall survival (OS) of 10.8 months (95% CI, 6.9, 23.8) and 11.7 months (95% CI, 7.6, 17.1), and grade 3 or greater adverse event rates of 50% and 2%, respectively. Overall, 64% patients received subsequent treatment. Among 23 patients who received both regimens, the T-DXd-nivolumab and nivolumab-T-DXd groups had a median OS of 14.0 months (95% CI, 5.0, not reached) and 19.3 months (95% CI, 9.5, 25.1), respectively. Conclusions: T-DXd and nivolumab showed distinct efficacy and toxicity profiles as ≥ third line treatments for HER2-positive AGC. Considering the distinct features of each regimen, they may help clinicians personalize optimal treatment approaches for these patients.
군사 작전의 패러다임은 정보기술의 발전으로 플랫폼 중심전에서 네트워크 중심전, 그리고 정보 중심전으로 진화해왔다. 최근 몇 년간 빅 데이터, 인공지능, 사물인터넷(IoT)과 같은 첨단 기술의 발전으로 인해 군사 작전은 인공지능 기반의 지식 중심전(KCW)으로 진화하고 있다. 이에 따라 군은 신뢰성 있는 C4I (Command, Control, Communication, Computer, Intelligence) 시스템 구축을 위해 첨단 정보통신기술(ICT)의 통합에 큰 비중을 두고 있다. 본 연구는 C4I 시스템의 전투 능력 향상, 네트워크 기반 환경에서의 최적 활용, 정보 흐름의 효율적인 부하분산, 원활한 의사소통, 지식공유의 효과적인 구현 등을 분석하고 평가하기 위해 데이터 마이닝 기법을 적용할 필요성을 강조한다. 데이터 마이닝은 현대 빅 데이터 분석의 핵심 기술로, 본 연구는 데이터 마이닝을 활용하여 실제 사례를 분석하고 군의 지휘 통제체계의 효율성을 극대화하는 실용적인 전략을 제안하였다. 연구 결과는 C4I 시스템의 성능을 더 깊게 이해하고 현대 군사 작전에 지식 중심전을 강화하는 데 유용한 통찰을 제공할 것으로 기대한다.
레스토랑 산업의 성장과 함께 레스토랑 오프라인 매장 수는 점차 증가하지만, 소비자는 자신의 선호도에 적합한 레스토랑을 선택하는 데 어려움을 경험하고 있다. 따라서 소비자의 선호도에 맞는 레스토랑을 추천하는 개인화된 추천 서비스의 필요성이 대두하고 있다. 기존 연구에서는 설문조사 및 평점 정보를 활용하여 소비자 선호도를 조사했으나, 이는 소비자의 구체적인 선호도를 효과적으로 반영하는데 어려움이 존재한다. 이러한 배경하에 온라인 리뷰는 방문 동기, 음식 평가 등 레스토랑에 대한 소비자 구체적인 선호도를 효과적으로 반영하기 때문에 필수적인 정보이다. 한편, 일부 연구에서는 리뷰 텍스트에 전통적인 기계학습 기법을 적용하여 소비자의 선호도를 측정하였다. 그러나 이러한 접근 방식은 주변 단어나 맥락을 고려하지 못하는 한계점이 존재한다. 따라서 본 연구는 딥러닝을 효과적으로 활용하여 온라인 리뷰에서 소비자의 선호도를 정교하게 추출하는 리뷰 텍스트 기반 레스토랑 추천 모델을 제안한다. 본 연구에서 제안된 모델은 추출된 높은 수준의 의미론적 표현과 소비자-레스토랑 상호작용을 연결하여 소비자의 선호도를 정확하고 효과적으로 예측한다. 실험 결과에 따르면 본 연구에서 제안된 추천 모델은 기존 연구에서 제안된 여러 모델에 비해 우수한 추천 성능을 보이는 것으로 나타났다.
팬데믹 사태는 사회구성원들의 행동 방식을 급격히 변화시키고 있다. 대표적으로, 바이러스의 강력한 전염력은 현실 세계에서 사람 간의 교류 행동을 최소화하는 것을 요구하고 있으며, 사람들은 온라인 활동을 통해 대처하고 있다. 온라인 내 활동 및 경험에 대한 현실적 느낌이 강조되면서, 3D 기술 중심의 실재감 역량을 강화한 메타버스가 중요한 교류 도구로서 인식되고 있다. 본 연구는 메타버스를 도입하고자 하는 스타트업 등 기업의 관점에서 사용자의 메타버스 이용 조건을 제시함으로써, 비즈니스 모델 확립에 도움을 주고자 한다. 세부적으로, 본 연구는 이용과 충족 이론을 활용하여 메타버스 사용자의 이용 동기를 제시하고, 메타버스가 제공하는 기술 기반의 실재감과 개인의 특성(규범 대인 민감성)이 메타버스 사용자의 이용 및 충족 조건을 어떻게 강화하는지를 확인한다. 본 연구는 메타버스를 경험한 20세 이상의 사람에게 설문을 수행하였으며, 확보된 314개의 표본을 적용해 AMOS 22.0과 Process 3.1 툴을 활용하여 연구 가설을 검증하였다. 가설 검증 결과, 메타버스 실재감(원격 실재감, 사회적 실재감)이 메타버스 이용 및 충족 요인(정보성, 즐거움, 사회적 상호작용성)을 높여 지속적 이용 의도를 강화하는 것을 확인하였다. 또한, 개인의 규범적 대인 민감성이 즐거움과 사회적 상호작용성이 지속적 이용 의도에 미치는 긍정적 영향을 조절하는 것을 확인하였다. 연구 결과는 메타버스 관련 기업의 사용자 맞춤형 비즈니스 모델 수립을 위한 다각적 전략수립에 도움을 준다.
신용리스크 관리에 해당하는 부도예측모형은 기업에 대한 신용평가라고도 볼 수 있으며 은행을 비롯한 금융기관의 신용평가모형의 기본 지식기반으로 새로운 인공지능 기술을 접목할 수 있는 유망한 분야로 손꼽히고 있다. 고도화된 모형의 실제 응용은 사용자의 수용도가 중요하나 부도예측모형의 경우, 금융전문가 혹은 고객에게 모형의 결과에 대한 설명이 요구되는 분야로 설명력이 없는 모형은 실제로 도입되고 사용자들에게 수용되기에는 어려움이 있다. 결국 모형의 결과에 대한 설명은 모형의 사용자에게 제공되는 것으로 사용자가 납득할 수 있는 설명을 제공하는 것이 모형에 대한 신뢰와 수용을 증진시킬 수 있다. 본 연구에서는 머신러닝 기반 모형에 설명력을 제고하는 방안으로 설명대상 인스턴스에 대하여 로컬영역에서의 설명을 제공하고자 한다. 이를 위해 설명대상의 로컬영역에 유전알고리즘(GA)을 이용하여 가상의 데이터포인트들을 생성한 후, 로컬 대리모델(surrogate model)로 연관규칙 알고리즘을 이용하여 설명대상에 대한 규칙기반 설명(rule-based explanation)을 생성한다. 해석 가능한 로컬 모델의 활용으로 설명을 제공하는 기존의 방법에서 더 나아가 본 연구는 부도예측모형에 이용된 재무변수의 특성을 반영하여 연관규칙으로 도출된 설명에 도메인 지식을 통합한다. 이를 통해 사용자에게 제공되는 규칙의 현실적 가능성(feasibility)을 확보하고 제공되는 설명의 이해와 수용을 제고하고자 한다. 본 연구에서는 대표적인 블랙박스 모형인 인공신경망 기반 부도예측모형을 기반으로 최신의 규칙기반 설명 방법인 Anchor와 비교하였다. 제안하는 방법은 인공신경망 뿐만 아니라 다른 머신러닝 모형에도 적용 가능한 방법(model-agonistic method)이다.
컴퓨터 비전과 자연어 처리의 융합의 중요한 결과로서 비디오 캡셔닝은 인공지능 분야의 핵심 연구 방향이다. 이 기술은 비디오 콘텐츠의 자동이해와 언어 표현을 가능하게 함으로써, 컴퓨터가 비디오의 시각적 정보를 텍스트 형태로 변환한다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 비디오 캡셔닝의 연구 동향을 초기 분석하여 CNN-RNN 기반 모델, RNN-RNN 기반 모델, Multimodal 기반 모델, 그리고 Transformer 기반 모델이라는 네 가지 주요 범주로 나누어 각각의 비디오 캡셔닝 모델의 개념과 특징 그리고 장단점을 논하였다. 그리고 이 논문은 비디오 캡셔닝 분야에서 일반적으로 자주 사용되는 데이터 집합과 성능 평가방안을 나열하였다. 데이터 세트는 다양한 도메인과 시나리오를 포괄하여 비디오 캡션 모델의 훈련 및 검증을 위한 광범위한 리소스를 제공한다. 모델 성능 평가방안에서는 주요한 평가 지표를 언급하며, 모델의 성능을 다양한 각도에서 평가할 수 있도록 연구자들에게 실질적인 참조를 제공한다. 마지막으로 비디오 캡셔닝에 대한 향후 연구과제로서 실제 응용 프로그램에서의 복잡성을 증가시키는 시간 일관성 유지 및 동적 장면의 정확한 서술과 같이 지속해서 개선해야 할 주요 도전과제와 시간 관계 모델링 및 다중 모달 데이터 통합과 같이 새롭게 연구되어야 하는 과제를 제시하였다.
본 연구에서는 컴퓨팅 자원이 제한된 환경에서도 효율적으로 동작 가능한 머신비전 기반의 보행자 신호 검출 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 제한된 자원에서도 높은 효율성을 발휘하며, 주변 조명 등의 영향을 최소화하기 위해 HSV 색공간 기반의 영상처리, 이진화, 모폴로지 연산, 라벨링 등의 단계를 순차적으로 적용하여 빛 번짐과 같은 현상에 대응할 수 있도록 설계되었다. 특히, 이 알고리즘은 비교적 단순한 형태로 구성되어 임베디드 시스템 환경에서 부담 없이 동작할 수 있도록 고려되었다. 이를 통해 낮은 컴퓨팅 자원을 보유한 환경에서도 안정적으로 작동할 수 있는 구조를 갖췄다. 또한, 제안된 보행등은 보행신호 검출 기능뿐만 아니라 IoT 기능을 탑재하여 무선으로 웹서버와 연동되는 기능을 갖췄다. 이에 따라 보행등 설치자 및 제어권자들은 웹 서버를 통해 신호등의 상태를 모니터링하고 제어할 수 있는 편의성을 제공받을 수 있다. 더불어, 50W급 LED 보행등을 효과적으로 제어할 수 있는 구현이 완료되었다. 이러한 제안된 시스템은 자원 제한 환경에서의 신속하고 효율적인 보행자 신호 검출 및 제어 시스템으로, 실제 도로 환경에서의 적용 가능성을 고려하고 있다. 이를 통해 보다 안전하고 지능적인 도로 교통 시스템의 구축에 기여할 것으로 기대된다.
국내 철강산업에 대해서는 "담합이 오랜 관행으로 정착되었다"라는 인식이 존재하며, 이에 따라 향후 철강산업 담합에 대한 당국의 법 대응도 강화될 것으로 전망된다. 이 경우 법 대응의 정확성 제고도 필수적으로 수반되어야 하는바, 가장 중요한 것은 혐의를 받는 기업이 실제로 담합을 실행했는지를 정확히 식별하는 일이다. 본 연구는 최근 발생한 철스크랩 구매가격 담합 사건을 중심으로, 담합과 무관하게 독자적으로 행동한 기업, 실제로 담합을 실행한 기업 등이 혼재하는 상황에서 혐의를 받은 한 기업이 실제로 담합을 실행하였는지를 검증하였다. 분석 결과는 혐의를 받은 해당 기업이 실제로는 담합을 실행하지 않았다는 추론을 뒷받침하며, 이는 해당 제강사에 대한 당국의 최종 판단과 일치한다. 현실에서는 한 시장에 속하는 기업들 중 일부 기업만이 가담하여 실행되는 담합도 발생하는데, 이 상황에서는 담합 실행 여부에 대해 다툼의 여지가 있는 기업이 존재하는 경우가 많다. 본 연구는 철강산업을 포함한 여러 산업에서, 특히 담합 실행에 대해 다툼의 여지가 있는 개별 기업의 행동 검증을 위한 분석적 가이드가 될 수 있을 것이다.
증강현실은 가상현실과는 구별되는 개념으로, 실제 세계와 가상 세계의 요소가 혼합된 상호작용 환경이다. 본 연구는 가상현실 또는 일상에서 노출될 수 있는 일반적인 콘텐츠를 활용하여, 증강현실이 사용자 경험에 미치는 영향을 검증하였다. 본 연구에서는 증강현실 사이버 멀미를 유발하기 위해서 조건에 따라 증강현실 노출 시간과 콘텐츠의 움직임 속도를 조작하였다. 실험 과정에서 참가자는 증강현실 기기를 120분 동안 착용하고 30분씩 시뮬레이션 레이싱 게임을 시청하며 색 변화 탐지 과제를 수행하였고, 그로 인해 유발된 주관적인 불편감을 SSQ 설문지를 이용해 보고하였다. 실험 결과, 증강현실 노출 시간이 길어질수록 사이버 멀미는 점진적으로 증가하였으며 기기를 해제한 후에도 사이버 멀미는 지속되었다. 하지만, 움직임 속도는 사이버 멀미에 미미한 영향을 미쳤다. 특히, 메스꺼움 증상과 방향 감각 상실 증상이 높게 유발되는 가상현실과는 다르게 증강현실은 안구 운동 불편감에 대한 보고가 높게 관찰되었다. 본 연구는 증강현실 경험이 가상현실 경험과는 구별됨을 보여주며, 증강현실 경험으로 유발될 수 있는 인체 영향성을 다면적으로 측정했다는 점에서 의의가 있다.
본 논문에서는 스테레오 비전 센서를 이용한 프리팹 강구조물(PSS: Prefabricated Steel Structures)의 조립부 형상 품질 평가 기법을 소개한다. 스테레오 비전 센서를 통해 모형의 조립부 영상과 포인트 클라우드 데이터를 수집하였으며, 퍼지 기반 엣지 검출, 허프 변환 기반 원형의 볼트 홀 검출 등의 영상처리 알고리즘을 적용하여 조립부 영역의 볼트홀을 검출하였다. 영상 내 추출된 볼트홀 외곽선 위 세 점의 위치 정보에 대응되는 3차원 실세계 위치 정보를 깊이 영상으로부터 획득하였으며, 이를 기반으로 각 볼트홀의 3차원 중심 위치를 계산하였다. 통계적 기법 중 하나인 주성분 분석 알고리즘(PCA: Principal component analysis) 알고리즘을 적용함으로써 3차원 위치 정보를 대표하는 최적의 좌표축을 계산하였다. 이를 통해 센서의 설치 방향 및 위치에 따라 센서와 부재 간 평행이 아니더라도 안정적으로 볼트홀 간의 거리를 계측하도록 하였다. 각 볼트홀의 2차원 위치 정보를 기반으로 볼트홀의 순서를 정렬하였으며, 정렬된 볼트홀의 위치 정보를 바탕으로 인접한 볼트홀 간의 각 축의 거리 정보를 계산하여 조립부 볼트홀 위치 중심의 형상 품질을 분석하였다. 측정된 볼트홀 간의 거리 정보는 실제 도면의 거리 정보와의 절대오차와 상대오차를 계산하여 성능 비교를 진행하였으며, 중앙값 기준 1mm 내의 절대오차와 4% 이내의 상대오차의 계측 성능을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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