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세계유산 황산의 보호관리 특성 및 보전방안 (A Protection Management Characteristic and Preservation Plan of World Heritage Mt. Huangshan)

  • 신현실
    • 한국전통조경학회지
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    • 제36권1호
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    • pp.120-128
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    • 2018
  • 본 연구는 국내 자연 및 복합유산의 지속적인 보호관리 정책 마련을 위한 기초자료 구축에 목적이 있으며, 세계복합유산으로 등재된 황산을 대상으로 세계유산협약에 따른 보호관리 현황 및 그 특성을 살펴보고 지속적 보전 가운데 활용 방안을 모색해 보고자 하였다. 이에 황산 관련 보호관리 법령 및 제도, 경계 설정, 정책의 변화와 특성을 살펴본 결과는 다음과 같다. 첫째, 황산은 1933년 황산 건설 위원회 성립을 시작으로 보호관리가 시작되었으며, 1982년 국가급 풍경명승구 지정 이후 중앙부처에서의 법률 제정, 지방정부의 조례를 통해 보호관리의 근거가 마련되면서 보호관리 및 활용과 관련한 다양한 사업들이 시행되었다. 둘째, 보호를 위한 경계의 설정은 행정구역 계획을 통해 황산의 경계를 재정비 하는 등 중앙정부의 적극적 개입이 이루어졌으며, 황산 일대 생태적, 경관적 가치뿐만 아니라 문화적 요소의 보호를 위해 풍경명승구 및 세계유산 지정구역 선정 등 보호구역을 설정하였다. 셋째, 황산의 보호관리 양상은 크게 네 가지 시기로 구분되었다. 제1기는 황산의 보호관리를 위한 행정조치가 시작된 시기로 구분하였으며, 제2기는 황산이 국가급 풍경명승구로 지정되면서 법령 및 관리계획이 시행되었다. 3기는 세계유산 등재 이후 국제기구의 권고사항에 따른 보호 중심의 사업이 이루어진 시기였으며, 제4기는 황산시의 지속적 보호 가운데 활용을 위한 관광산업 확대 이후 오늘날까지 유산을 중심으로 한 지역 활성화 정책과 지정구역 내 보전사업이 시행되고 있었다. 넷째, 황산의 보호관리 주체는 중앙정부와 성시정부로 이원화되어 있으며, 복합유산인 황산은 문화유산 관리부처와 자연유산 관리부처가 공동으로 관리하고 있다. 황산의 보호관리는 행정단위별 관리체계 구축을 통해 유산 관련 업무의 효율성과 전문성을 도모하였으며, 현단위 이상 지방정부가 지역 특성에 맞는 보호관리 정책을 시행하도록 권한을 위임받았다. 다섯째, 오늘날 황산은 산정을 중심으로 하는 개발정책으로 보호구역이 파괴되었다. 또한 난립하는 숙박시설 운영에 따라 오수와 쓰레기 방류, 관광객에 의한 환경오염이 문제점으로 제기되고 있으며, 주변지역에 식재된 인공림에서 발생하는 병충해 피해와 케이블카 조성에 따른 생태계의 변화가 나타났다. 여섯째, 황산의 지속적 보호를 위해서는 숙박시설에 대한 신축 증축, 관리에 대한 엄격한 규제가 요구되며, 관람객 수용인원 제한 및 통제를 위한 시설물의 설치가 필요하다.

연관규칙 마이닝에서의 동시성 기준 확장에 대한 연구 (An Investigation on Expanding Co-occurrence Criteria in Association Rule Mining)

  • 김미성;김남규;안재현
    • 지능정보연구
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    • 제18권1호
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    • pp.23-38
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    • 2012
  • 온라인 쇼핑몰은 인터넷을 통해 손쉽게 접근이 가능하기 때문에, 최초 구매의사가 발생한 시점으로부터 이에 대한 실제 구매가 실현되기까지의 기간이 오프라인 쇼핑몰에 비해 비교적 짧게 나타난다. 즉 오프라인 쇼핑몰의 경우 구매희망 물품을 바로 구매하기 보다는 몇 개의 물품들을 모아서 구매하는 행태가 일반적이다. 하지만, 인터넷 쇼핑몰의 경우 단 하나의 물품만을 포함하고 있는 주문이 전체 주문의 절반 이상을 차지한다. 따라서 온라인 쇼핑몰 데이터의 장바구니 분석에 전통적 데이터마이닝 기법을 그대로 적용할 경우, Null Transaction의 수가 지나치게 많음으로 인해 합리적 수준의 지지도(Support)를 만족시키는 규칙을 찾는 것이 매우 어렵게 된다. 이러한 이유로 온라인 데이터를 사용한 많은 연구는 동시성 기준을 여러 방법으로 확장하여 사용하였는데, 이들 동시성 기준은 명확한 근거나 합의 없이 연구자의 상황에 따라 임의로 선택된 측면이 있다. 따라서 본 연구에서는 온라인 마켓 분석에 적용되는 구매의 동시성 기준을 정확도 측면에서 평가함으로써, 구매의 동시성 기준 선정을 위한 근거를 제시하고자 한다. 또한 동시성 기준의 정확도가 고객의 평균 구매간격에 따라 상이하게 나타나는 것을 파악하여, 향후 고객의 특성에 따른 차별화된 추천 시스템 구축을 위한 기본 방향을 제시하고자 한다. 이를 위해 국내 대형 인터넷 쇼핑몰의 최근 2년간 실제 거래 내역을 대상으로 실험을 수행하였으며, 실험 결과 단골 고객의 구매 추천을 위한 분석의 경우 추천 범위와 분석 데이터의 동시성 기준을 맞추어 연관규칙을 도출하는 것이 바람직하며, 비단골 고객의 경우 대부분의 추천 범위에 대해서 분석 데이터의 동시성 기준을 비교적 길게 설정하여 연관규칙을 도출하는 것이 바람직한 것으로 나타났다.

치과임상영역에서 발생된 의료분쟁의 판례분석 (The Jurisdictional Precedent Analysis of Medical Dispute in Dental Field)

  • 권병기;안형준;강진규;김종열;최종훈
    • Journal of Oral Medicine and Pain
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    • 제31권4호
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    • pp.283-296
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    • 2006
  • 과학기술의 발전과 더불어 보건의료분야는 괄목할 성장을 가져왔고 국민생활 수준의 향상과 건강에 대한 관심이 고조됨에 따라 의료서비스의 수요가 급증하고 있다. 이 과정에서 국민의 권리의식의 신장, 의료행위의 본질에 대한 이해부족, 의료기술에 대한 지나친 기대, 상업화된 의료공급체계, 의사의 윤리의식 저하 및 의료법리에 대한 무지 그리고 사회적 불신풍조의 만연, 분쟁해결을 위한 제도적 장치의 결여 등이 요인으로 작용하여 의료사고 및 분쟁이 급증하는 추세이다. 본 연구는 치과관련 단체에서 보유하고 있는 소송과 관련된 자료 및 연세대학교 치과대학병원 구강내과에서 신체감정을 시행한 재판기록을 중심으로 하여 판결전문을 확보할 수 있는 치과 의료사고 판례 중 1994년부터 2004년까지의 민사소송 30례의 판례를 분석하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 소송의 연도별 분포에서 2000년 이후 급증하는 추세를 보였다. 2. 소송의 유형별 분포에서 발치와 관련된 소송이 전체의 36.7% 이었다. 3. 소송의 원인을 분석한 결과 불편감, 치료불만족과 관련된 것이 전체의 36.7%, 사망 및 영구손상이 각각 16.7% 이었다. 4. 원고의 소송결과 승소 및 강제조정, 화해권고결정이 60.0% 이었다. 5. 소송에 관련된 병원유형은 치과의원이 60.0%로 가장 높게 나타났다. 6. 소송의 심급별 구성비율에서 2,3심 이상 진행된 경우가 전체의 30.0% 이었다. 7. 손해배상 청구금액은 5천만원 이상 1억원 미만이 36.7%, 1억원 이상이 13.3% 이었고 손해배상 판결금액은 1천만원 이상 3천만원 미만이 40.0%, 1억원 이상이 6.7% 이었다. 8. 소송과 관련된 치과의사수는 2명 이상이 26.7%이었다. 9. 판결까지의 소요기간은 11개월에서 20개월이 46.7%, 21개월에서 30개월이 36.7% 이었다. 10. 의료과실 유무에서는 과실을 판정한 경우가 46.7% 이었고 소송과정에서 신체감정이나 사실조회가 이루어진 경우는 70.0% 이었다. 11. 의사패소 판례(18건)에서 판결의 주안점은 주의의무위반이 72.2% 이었고, 설명의무위반이 16.7% 이었다. 치과 의료분쟁의 경우 치료의 긴급성이 상대적으로 적어 의사의 설명의무 중요성이 폭넓게 요구되며, 주관적인 치료 만족도가 중요시되는 분야이기 때문에 결국 분쟁을 줄이는 방법으로 기술적인 과실도 줄여야 하지만 치과의사와 환자와의 신뢰 관계를 개선하는 것과 의사집단의 자율성(autonomy)의 회복이 중요하다. 그리고 불합리하게 시행되고 있는 의료배상책임보험의 보완과 함께 치과의사단체와 학계가 주도하는 교육 및 의료분쟁시 자문을 구할 수 있는 체계의 확립으로 의료분쟁에 대한 대처가 이루어져야 할 것이다.

R&D 기술 선정을 위한 시계열 특허 분석 기반 지능형 의사결정지원시스템 (An Intelligent Decision Support System for Selecting Promising Technologies for R&D based on Time-series Patent Analysis)

  • 이충석;이석주;최병구
    • 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.

퇴원환자의 가정간호 이용의사와 관련 요인 (A Study on the Expressed Desire at Discharge of Patients to Use Home Nursing and Affecting Factors of the Desire)

  • 이지현;이영은;이명화;손수경
    • 재활간호학회지
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    • 제2권2호
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    • pp.257-270
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    • 1999
  • The purpose of this study is to investigate factors related to the intent of using home nursing of chronic disease patients who got out of a university hospital. For the purpose, the study selected 153 patients who were hospitalized and left K university hospital with diagnoses of cancer, hypertension, diabetes and cerebral vascular accident and ordered to be discharged and performed interviews with them and surveys on their medical records to obtain the following results. For this study a direct-interview survey and medical record review was conducted from June 28 to Aug. 30, 1998. The frequency and mean values were computed to find the characteristics of the study subjects, and $X^2$-test, t-test, factor analysis and multiple logistic regession analysis were applied for the analysis of the data. The following results were obtained. 1) When characteristics of the subjects were examined, men and women occupied for 58.8% and 41.2%, respectively. The subjects were 41.3 years old in aver age and had the monthly aver age earning of 0.99 million won or below, which was the most out of the total subjects at 34.6%. Among the total, 87.6% resided in cities and 12.4 in counties. The most left the hospital with diagnosis of cancer at 51.6%, followed by hyper tension at 24.2%, diabetes at 13.7% and cerebral vascular accident at 7.2%. 2) 93.5% of the selected patients had the intent of using home nursing and 6.5%, didn't. Among those patients having the intent, 85.6% had the intent of paying for home nursing and 14.4%, didn't. The subjects expected that the nursing would be paid 9,143 won in aver age and 47.7% of them preferred national authorities as the main servers. 86.3% of the subjects thought that home nursing business had the main advantage of making it possible to learn nursing methods at home and thereby contributing to improving the ability of patients and their facilities to solve health problems. 3) Relations between the intent of use and characteristics of the subjects such as demography-related social, home environment, disease and physical function characteristics did not show statistically significant differences among one another. Compared to those who had no intent of using home nursing, the group having the intent had more cases of male patients, the age of 39 or below, residence in cities, 5 family member s or more, no existence of home nursing servers, leaving the hospital from a non-hospitalized building, disease development for five months or below, hospitalization for ten days or more, non-hospitalization with in the recent one month, two times or over of hospitalization, leaving the hospital with no demand of special treatment, operation underwent, poor results of treatment, leaving the hospital with demand of rehabilitation services, physical disablement and high evaluation point of daily life. 4) Among those patients having the intent of using home nursing, 47.6% demanded technical nursing and 55.9%, supportive nursing. As technical nursing,' inject into a blood vessel ' and 'treat pustule and teach basic prevention methods occupied for 57.4%, respectively, topping the list. Among demands of supportive nursing, 'observe patients 'status and refer them to hospitals or community resources as available, if necessary' was the most with percent age point of 59.5. Regarding the intent of paying for home nursing, 39.2% of those patients wishing to use the nursing responded paying for technical services and 20.2, supportive services. In detail, 70.0% wanted to pay for a service stated as 'inject into a blood vessel', highest among the former services and 30.7%, a service referred to as 'teaching exercises needed to make the body of patients move', highest among the latter. When this was analyzed in terms of a relation between the need(the need for home nursing) and the demand(the intent of paying for home nursing), The rate of the need to the demand was found two or three times higher in technical nursing(0.82) than in supportive nursing(0.35). In aspects of tech ical nursing, muscle injection(1.26, the 1st rank) was highest in the rate while among aspects of supportive nursing, a service referred to as 'teach exercises needed for making patients move their bodies normally'(0.58, the 1st rank). 5) factors I(satisfaction with hospital services), II(recognition of disease state), III(economy) and IV(period of disease) occupied for 34.4, 13.8, 11.9 and 9.2 percents, respectively among factors related to the intent by the subjects of using home nursing, totaled 59.3%. In conclusion, most of chronic disease patients have the intent of using hospital-based home nursing and satisfaction with hospital services is a factor affecting the intent most. Thus a post-management system is needed to continue providing health management to those patients after they leave the hospital. Further, supportive services should be provided in order that those who are satisfied with hospital services return to their community and live their in dependent lives. Based on these results, the researcher would make the following recommendation. 1) Because home nursing becomes more and more needed due to a sharp increase in chronic disease patients and elderly people, related rules and regulations should be made and implemented. 2) Hospital nurses specializing in home nursing should be cultivated.

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비료목생장(肥料木生長)에 미치는 인산비료(燐酸肥料)의 시비효과(施肥效果) (Dressing Effect of Phosphorus Fetilizer on the Growth of Soil Improving Species)

  • 마상규
    • 한국산림과학회지
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    • 제45권1호
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    • pp.26-36
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    • 1979
  • 비료목(肥料木)의 시비대책(施肥對策)을 세우기 위하여 몇가지 시험을 실시하였던바 다음과 같은 결과를 얻었다. l. 인산(隣酸)을 시비(施肥)하지 않았던 비료목(肥料木)은 활착률(活着率)이 낮고 점차 고사되어 간다. 이 이유(理由)는 인산(隣酸)을 시비(施肥)하지 않을 경우에는 근류을 착생시키지 못하므로 질소공급을 시킬 수 없었기 때문인 것 같다. 또 하나의 이유(理由)는 잡초목(雜草木)의 근계(根系)가 발달(發達)되어 있는곳에 식재하였을시 잡초목(雜草木)과의 양료(養料)와 산소 이용의 경합에서 낙오되기 때문으로 사료된다. 2. 중과삭, 용성인비 또는 용과린을 시비할 시는 비료목 식재후(植裁后) 3년차(年次)까지 대단히 높은 생장효과(生長效果)를 보이고 있다. 반면(反面)에 산림용 고형비료는 전자에 비해 상당히 낮은 시비효과를 보이고 있다. 3. 산림용 고형비료를 시비(施肥)할 경우에는 임목근(林木根)의 인산흡수(隣酸吸收) 범위는 고형비료의 표면적(表面的)에 한(限)하며 또한 근계(根系)가 내부(內部)로 침투하여 흡수(吸收)할 수 없으므로 인산흡수(隣酸吸收)의 기회와 양(量)이 대단히 적을것 같다. 이와같은 원인(原因)으로 인해 산림용 고형비료의 시비효과(施肥效果)가 낮은것 같으나 사진 3의 사례(事例)와 같이 수년간 지효적으로 이용(利用)할 수 있는 장점을 갖고 있다. 따라서 시비당년(施肥當年)에 그 양(量)을 많이 투여하였을시 인산(隣酸)의 흡수기회(吸收機會)와 양(量)이 많아지므로 활착률(活着率)과 생장률(生長率)을 높일 것이며 추비(追肥)의 필요성(必要性)도 없게 될 것 같다. 4. 입상(粒狀)이나 분말상의 인산비료(隣酸肥料)를 산포(散布)하였을시는 사진 4의 사례(事例)와 같이 인산(隣酸)의 흡수면(吸收面)이 넓으므로 근계망이 잘 발달될 것이며 잡초목(雜草木)의 근계(根系)도 근류의 영향으로 생긴 질소를 흡수하기 위하여 그 발달(發達)이 좋을것으로 사료되어 토양보존(土壤保存)에 고형비료보다 효과(効果)가 높을것 같다. 5. 저생산성(低生産性)의 건조토양(乾操土壤)에 인산비료(隣酸肥料)를 시비(施肥)하였을시 아카시나무와 사방오리나무는 시비후(施肥后) 3년차(年次)에 2.3m 이상(以上)의 수고생장(樹高生長)을 보이고 좀잎산오리나무는 2년차(年次)에 1.8m 이상(以上)의 수고생장(樹高生長)의 효과(効果)을 보이고 있다. 이상(以上)의 생장상태(生長狀態)로 보아 비료목(肥料木) 식재(植栽)와 인산비시(隣酸肥施)로 단벌기(短伐期) 산림경영(山林經營)과 속성녹화(速成綠化)가 가능하다고 본다. 6. 척박한 황폐지에 싸리의 파종과 용성인비 시비(施肥)에 의해 완전피복을 시켰으여 m당(當) 줄기를 생중량(生重量)으로 200g을 생산(生産)할 수 있었다. 석탄(石炭) 첨가시의 효과(効果)를 발견할 수 없고 경우에 따라 오히려 나쁜영향을 주고 있었다. 상기 사례(事例)에 의하면 싸리파종과 인산시비(隣酸施肥) 방법은 척박 황폐지의 피복(被覆)과 바구니, 사료 및 연료공급을 시킬 수 있는 합리적인 방법인것 같다. 7. 비료목(肥料木)에 용성인비와 용과린의 시비효과(施肥効果)가 양호(良好)하였으며 본당(本當) 30g 이상(以上) 시비(施肥)가 되어야 할 것 같다.

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소셜미디어 콘텐츠의 오피니언 마이닝결과 시각화: N라면 사례 분석 연구 (Visualizing the Results of Opinion Mining from Social Media Contents: Case Study of a Noodle Company)

  • 김유신;권도영;정승렬
    • 지능정보연구
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    • 제20권4호
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    • pp.89-105
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    • 2014
  • Web2.0의 등장과 함께 급속히 발전해온 온라인 포럼, 블로그, 트위터, 페이스북과 같은 소셜 미디어 서비스는 소비자와 소비자간의 의사소통을 넘어 이제 기업과 소비자 사이의 새로운 커뮤니케이션 매체로도 인식되고 있다. 때문에 기업뿐만 아니라 수많은 기관, 조직 등에서도 소셜미디어를 활용하여 소비자와 적극적인 의사소통을 전개하고 있으며, 나아가 소셜 미디어 콘텐츠에 담겨있는 소비자 고객들의 의견, 관심, 불만, 평판 등을 분석하고 이해하며 비즈니스에 적용하기 위해 이를 적극 분석하는 단계로 진화하고 있다. 이러한 연구의 한 분야로서 비정형 텍스트 콘텐츠와 같은 빅 데이터에서 저자의 감성이나 의견 등을 추출하는 오피니언 마이닝과 감성분석 기법이 소셜미디어 콘텐츠 분석에도 활발히 이용되고 있으며, 이미 여러 연구에서 이를 위한 방법론, 테크닉, 툴 등을 제시하고 있다. 그러나 아직 대량의 소셜미디어 데이터를 수집하여 언어처리를 거치고 의미를 해석하여 비즈니스 인사이트를 도출하는 전반의 과정을 제시한 연구가 많지 않으며, 그 결과를 의사결정자들이 쉽게 이해할 수 있는 시각화 기법으로 풀어내는 것 또한 드문 실정이다. 그러므로 본 연구에서는 소셜미디어 콘텐츠의 오피니언 마이닝을 위한 실무적인 분석방법을 제시하고 이를 통해 기업의사결정을 지원할 수 있는 시각화된 결과물을 제시하고자 하였다. 이를 위해 한국 인스턴트 식품 1위 기업의 대표 상품인 N-라면을 사례 연구의 대상으로 실제 블로그 데이터와 뉴스를 수집/분석하고 결과를 도출하였다. 또한 이런 과정에서 프리웨어 오픈 소스 R을 이용함으로써 비용부담 없이 어떤 조직에서도 적용할 수 있는 레퍼런스를 구현하였다. 그러므로 저자들은 본 연구의 분석방법과 결과물들이 식품산업뿐만 아니라 타 산업에서도 바로 적용 가능한 실용적 가이드와 참조자료가 될 것으로 기대한다.

합성곱 신경망의 비지니스 응용: 런웨이 이미지를 사용한 의류 분류를 중심으로 (Business Application of Convolutional Neural Networks for Apparel Classification Using Runway Image)

  • 서이안;신경식
    • 지능정보연구
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    • 제24권3호
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    • pp.1-19
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    • 2018
  • 최근 딥러닝은 오디오, 텍스트 및 이미지 데이터와 같은 비 체계적인 데이터를 대상으로 다양한 추정, 분류 및 예측 문제에 사용 및 적용되고 있다. 특히, 의류산업에 적용될 경우 딥러닝 기법을 활용한 의류 인식, 의류 검색, 자동 제품 추천 등의 심층 학습을 기반으로 한 응용이 가능하다. 이 때의 핵심모형은 합성곱 신경망을 사용한 이미지 분류이다. 합성곱 신경망은 입력이 전달되고 출력에 도달하는 과정에서 가중치와 같은 매개 변수를 학습하는 뉴런으로 구성되고, 영상 분류에 가장 적합한 방법론으로 사용된다. 기존의 의류 이미지 분류 작업에서 대부분의 분류 모형은 의류 이미지 자체 또는 전문모델 착용 의류와 같이 통제된 상황에서 촬영되는 온라인 제품 이미지를 사용하여 학습을 수행한다. 하지만 본 연구에서는 통제되지 않은 상황에서 촬영되고 사람들의 움직임과 다양한 포즈가 포함된 스트릿 패션 이미지 또는 런웨이 이미지를 분류하려는 상황을 고려하여 분류 모형을 훈련시키는 효과적인 방법을 제안한다. 이동성을 포착하는 런웨이 의류 이미지로 모형을 학습시킴으로써 분류 모형의 다양한 쿼리 이미지에 대한 적응력을 높일 수 있다. 모형 학습 시 먼저 ImageNet 데이터셋을 사용하여 pre-training 과정을 거치고 본 연구를 위해 수집된 32 개 주요 패션 브랜드의 2426개 런웨이 이미지로 구성된 데이터셋을 사용하여 fine-tuning을 수행한다. 학습 과정의 일반화를 고려해 10번의 실험을 수행하고 제안된 모형은 최종 테스트에서 67.2 %의 정확도를 기록했다. 본 연구 모형은 쿼리 이미지가 런웨이 이미지, 제품 이미지 또는 스트릿 패션 이미지가 될 수 있는 다양한 분류 환경에 적용될 수 있다. 구체적으로는 패션 위크에서 모바일 어플리케이션 서비스를 통해 브랜드 검색을 용이하게 하는 서비스를 제공하거나, 패션 잡지사의 편집 작업에 사용되어 브랜드나 스타일을 분류하고 라벨을 붙일 수 있으며, 온라인 쇼핑몰에서 아이템 정보를 제공하거나 유사한 아이템을 추천하는 등의 다양한 목적에 적용될 수 있다.

소셜 뉴스를 위한 시간 종속적인 메타데이터 기반의 컨텍스트 공유 프레임워크 (Context Sharing Framework Based on Time Dependent Metadata for Social News Service)

  • 가명현;오경진;홍명덕;조근식
    • 지능정보연구
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    • 제19권4호
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    • pp.39-53
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    • 2013
  • 인터넷의 발달과 SNS의 등장으로 정보흐름의 방식이 크게 바뀌었다. 이러한 변화에 따라 소셜 미디어가 급부상하고 있으며 소셜 미디어와 비디오 콘텐츠가 융합된 소셜 TV, 소셜 뉴스의 중요성이 강조되고 있다. 이러한 환경 속에서 사용자들은 단순히 콘텐츠를 탐색만 하는 것이 아니라 같은 콘텐츠를 이용하고 있는 친구들이나 지인들과 콘텐츠에 대한 정보나 경험들을 공유하고 더 나아가 새로운 콘텐츠를 만들어내기도 한다. 하지만 기존의 소셜 뉴스에서는 이러한 사용자들의 특성을 반영해 주지 못하고 있다. 특히 이용자들의 참여성만을 고려하고 있어서 서비스간의 차별화가 어렵고 뉴스 콘텐츠에 대한 정보나 경험 공유 시 컨텍스트 공유가 어렵다는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 뉴스를 내용별로 분할하고 분할된 뉴스에서 추출된 시간 종속적인 메타데이터를 제공하는 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크에서는 스토리 분할 방법을 이용하여 뉴스 대본을 내용별로 분할한다. 또한 뉴스 전체내용을 대표하는 태그, 분할된 뉴스를 나타내는 서브 태그, 분할된 뉴스가 비디오에서 시작하는 위치 즉, 시간 종속적인 메타데이터를 제공한다. 소셜 뉴스 이용자들에게 시간 종속적인 메타데이터를 제공한다면 이용자들은 전체의 뉴스 내용 중에 자신이 원하는 부분만을 탐색 할 수 있으며 이 부분에 대한 견해를 남길 수 있다. 그리고 뉴스의 전달이나 의견 공유 시 메타데이터를 함께 전달함으로써 전달하고자 하는 내용에 바로 접근이 가능하며 프레임워크의 성능은 추출된 서브 태그가 뉴스의 실제 내용을 얼마나 잘 나타내 주느냐에 따라 결정된다. 그리고 서브 태그는 스토리 분할의 정확성과 서브 태그를 추출하는 방법에 따라 다르게 추출된다. 이 점을 고려하여 의미적 유사도 기반의 스토리 분할 방법을 프레임워크에 적용하였고 벤치마크 알고리즘과 성능 비교 실험을 수행하였으며 분할된 뉴스에서 추출된 서브 태그들과 실제 뉴스의 내용을 비교하여 서브 태그들의 정확도를 분석하였다. 결과적으로 의미적 유사도를 고려한 스토리 분할 방법이 더 우수한 성능을 보였으며 추출된 서브 태그들도 컨텍스트와 관련된 단어들이 추출 되었다.

머신러닝 기반 기업부도위험 예측모델 검증 및 정책적 제언: 스태킹 앙상블 모델을 통한 개선을 중심으로 (Machine learning-based corporate default risk prediction model verification and policy recommendation: Focusing on improvement through stacking ensemble model)

  • 엄하늘;김재성;최상옥
    • 지능정보연구
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    • 제26권2호
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    • pp.105-129
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    • 2020
  • 본 연구는 부도위험 예측을 위해 K-IFRS가 본격적으로 적용된 2012년부터 2018년까지의 기업데이터를 이용한다. 부도위험의 학습을 위해, 기존의 대부분 선행연구들이 부도발생 여부를 기준으로 사용했던 것과 다르게, 본 연구에서는 머튼 모형을 토대로 각 기업의 시가총액과 주가 변동성을 이용하여 부도위험을 산정했으며, 이를 통해 기존 방법론의 한계로 지적되어오던 부도사건 희소성에 따른 데이터 불균형 문제와 정상기업 내에서 존재하는 부도위험 차이 반영 문제를 해소할 수 있도록 하였다. 또한, 시장의 평가가 반영된 시가총액 및 주가 변동성을 기반으로 부도위험을 도출하되, 부도위험과 매칭될 입력데이터로는 비상장 기업에서 활용될 수 있는 기업 정보만을 활용하여 학습을 수행함으로써, 포스트 팬데믹 시대에서 주가 정보가 존재하지 않는 비상장 기업에게도 시장의 판단을 모사하여 부도위험을 적절하게 도출할 수 있도록 하였다. 기업의 부도위험 정보가 시장에서 매우 광범위하게 활용되고 있고, 부도위험 차이에 대한 민감도가 높다는 점에서 부도위험 산출 시 안정적이고 신뢰성 높은 평가방법론이 요구된다. 최근 머신러닝을 활용하여 기업의 부도위험을 예측하는 연구가 활발하게 이루어지고 있으나, 대부분 단일 모델을 기반으로 예측을 수행한다는 점에서 필연적인 모델 편향 문제가 존재하고, 이는 실무에서 활용하기 어려운 요인으로 작용하고 있다. 이에, 본 연구에서는 다양한 머신러닝 모델을 서브모델로 하는 스태킹 앙상블 기법을 활용하여 개별 모델이 갖는 편향을 경감시킬 수 있도록 하였다. 이를 통해 부도위험과 다양한 기업정보들 간의 복잡한 비선형적 관계들을 포착할 수 있으며, 산출에 소요되는 시간이 적다는 머신러닝 기반 부도위험 예측모델의 장점을 극대화할 수 있다. 본 연구가 기존 머신러닝 기반 모델의 한계를 극복 및 개선함으로써 실무에서의 활용도를 높일 수 있는 자료로 활용되기를 바라며, 머신러닝 기반 부도위험 예측 모형의 도입 기준 정립 및 정책적 활용에도 기여할 수 있기를 희망한다.