• Journal of Nutrition and Health
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• 제47권2호
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• pp.124-133
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• 2014

본 연구는 입원환자의 전자의무기록에서 용이하게 얻을 수 있는 지표들을 중심으로 초기영양평가를 신속하게 진행하기 위한 영양검색도구를 개발하고, 새로 개발한 영양검색도구에 대한 신뢰도을 검증하기 위한 목적으로 수행되었다. 이를 위하여 입원환자 903명을 대상으로, 의무기록 및 개별면담을 통해 자료를 수집하여 PGSGA를 기준으로 양호군과 영양불량군을 나누었다. 1) 로지스틱 회귀분석을 통해 양호군과 영양불량군으로 범주화하기 위한 최종 영양평가지표로 연령, BMI, 혈중 알부민, 혈중 콜레스테롤, 총단백질, 헤마토크리트, 체중변화, 섭취변화여부가 선정하였다. 특히 체중변화, 섭취변화여부의 경우는 예/아니오의 주관적 단답식 조사로 간단히 이루어졌다. 2) SMST의 영양평가결과 총 903명 중에서 양호군은 620명 (68.7%), 영양불량군은 283명 (31.3%)으로 나타났으며, 양호군과 영양불량군사이에 연령, 혈중 알부민, 총임파구수, BMI, 헤모글로빈, 헤마토크리트, 총단백질, 혈중 콜레스테롤, 재원기간 모두 유의적인 차이를 보였다. 3) SMST의 신뢰도를 검증하기 위해서 PGSGA와 NRS2002와의 민감도, 특이도, 카파비를 통한 일치도를 분석하였다. SM-ST는 PGSGA와 민감도 94.4%, 특이도 88.4%, 카파비 0.747로 'Substantial agreement'하며 (p < 0.001), NRS2002와 민감도 96.1%, 특이도 79.5%, 카파비 0.505로 'Moderate agreement' (p < 0.001)로 나타났다. 본 연구에서 개발한 새로운 초기영양검색 도구인 SMST의 영양평가지표는 의무기록 및 단답형의 질문으로 이루어져, 신속하고 간단한 초기영양평가가 가능하다. 특히 기존에 개인면담을 통해 시간적, 인력적 요구가 높은 영양도구들에 비해, 입원당시 기본적 신체계측과 함께 단답형으로 이뤄진 체중변화 및 식이섭취변화 여부가 기록될 경우 추가될 경우 추가조사 없는 의무기록으로 평가가 가능하다. SMST는 PGSGA, NRS2002와 높은 일치도를 보여 기존에 타당도가 높다고 알려진 두 영양검색 도구와 도구간 신뢰도가 검증되었다. 하지만 SMST는 합병증의 유무, 사망률, 재입원률, 병원비용 등 환자의 예후와 관련한 연관성 및 보편적 대상자에서의 유용성은 검증되지 않았으므로, 이에 관한 추가적인 연구가 필요하다고 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제22권2호
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• pp.33-56
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• 2016

대부분의 부도 예측에 관한 연구는 재무 변수를 중심으로 통계적 방법 또는 인공지능 기법을 적용하여 부도 예측 모형을 구축하였다. 그러나 재무비율과 같은 회계 정보를 이용한 부도 예측 모형은 재무 제표 결산 시점과 신용평가 시점 간 시차를 고려하지 않을 뿐만 아니라 해당 산업의 경제적 상황과 같은 외부 환경적인 요소를 반영하기 어렵다는 한계점이 존재하였다. 기업의 부도 여부를 예측하기 위해 정량 정보인 재무 변수만을 이용하는 것에 한계가 있음에도 불구하고 정성 정보를 부도 예측 모형에 반영한 연구는 아직 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 재무 변수를 이용하는 기존 부도 예측 모형의 성과를 개선하기 위해 빅데이터 기반의 정성 정보를 추가적인 입력 변수로 활용하는 부도 예측 모형을 제안하였다. 제안 모형의 성과 향상은 정성 정보를 예측 모형에 통합시키기에 적합한 형태로 정보의 유형을 변환시킬 수 있는가에 따라 달려있다. 이에 본 연구에서는 정성 정보 처리를 위한 방법으로 빅데이터 분석 기법 중 하나인 텍스트 마이닝(Text Mining)을 활용하였다. 해당 산업과 관련된 경제 뉴스 데이터로부터 경제 상황에 대한 감성 정보를 추출하기 위해 도메인 중심의 감성 어휘 사전을 구축하고, 구축된 어휘 사전을 기반으로 감성 분석(Sentiment Analysis)을 수행하였다. 형태소 분석 등을 포함한 텍스트 전처리 과정을 거쳐 감성 어휘를 추출하고, 각 어휘에 대한 극성 및 감성 점수를 부여하였다. 분석 결과, 전통적 부도 예측 모형에 경제 뉴스 데이터에서 도출한 정성 정보를 반영하는 것은 모형의 성과를 개선하는 것으로 나타났다. 특히, 경제 상황에 대한 부정적 감정이 기업의 부도 여부를 예측하는 데 더욱 효과적임을 알 수 있었다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제30권1_2호
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• pp.177-183
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• 2018

목 적 : 체적변조회전방사선치료(VMAT)는 종양의 모양에 맞게 균일하면서도 정밀한 방사선 조사를 하면서 동시에 정상조직의 방사선 손상위험을 줄이는 장점이 있어 뇌암, 두경부암 및 전립선암 등의 종양과 정상장기가 가까운 암의 치료에 사용되고 있다. 본 연구의 목적은 뇌암 및 두경부암 환자의 VMAT 방사선 치료 시 Jaw-Tracking technique(JTT)의 선량학적 유용성을 평가하고자 한다. 대상 및 방법 : 본원에서 VMAT 치료기법으로 방사선치료를 받은 뇌암 및 두경부암 환자 8명을 선택하였다. 환자의 종양 및 정상 장기의 윤곽그리기(contouring) 정보를 Velocity(Varian, USA)의 deformable registration을 이용하여 Rando phantom에 fusion하였다. Varian Eclipse(ver 15.5, Varian, USA)를 사용하여 Jaw-Tracking 사용 유무를 제외하고 환자 치료 시 사용한 beam parameter와 동일하게 치료계획을 진행하였다. 평가 지표로써 target과 OAR의 최대선량, 평균선량을 사용하여 비교하였고 치료계획 검증을 위해 Portal dosimetry를 시행하였다. 결 과 : JTT를 사용했을 경우는 Static-Jaw technique(SJT)을 사용하였을 경우보다 OAR의 상대 선량이 각각 평균선량은 5.24 %, 최대선량은 7.05 % 감소한 것으로 나타났다. 다양한 OAR에서 평균선량과 최대선량의 감소의 범위는 각각 0.01~3.16 Gy, 0.12~6.27 Gy로 나타났다. Target의 경우는 JTT의 경우가 SJT보다 GTV, CTV, PTV의 최대선량이 각각 0.17 %, 0.43 %, 0.37 % 감소하였으며, 평균선량은 0.24 %, 0.47 %, 0.47% 감소하였다. 감마분석은 3 %/3 mm, 통과율 95 % 이상을 통과 기준으로 설정하였고 JTT, SJT 통과율은 각각 $98{\pm}1.73%$, $97{\pm}1.83%$이었다. 실험에 적용된 모든 OAR의 선량을 비교해 보았을 때, JTT을 사용하였을 경우가 SJT보다 MLC 외에 추가적인 jaw 차폐로 인하여 선량이 유의미하게 줄어들었다는 것을 알 수 있었다. 결 론 : VMAT 치료계획을 이용한 방사선 치료시 뇌암, 두경부암과 같이 종양과 정상 장기가 인접한 경우와 MLC를 통한 누설선량을 증가시킬 수 있는 넓은 조사야 및 높은 에너지의 사용을 필요로 하는 방사선 치료 시 JTT를 적용함으로써 종양주변 정상조직의 피폭선량을 낮추고 이로 인해 PTV의 target coverage를 높일 수 있을 것이라 판단된다.

• 한국식품저장유통학회지
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• 제17권5호
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• pp.688-697
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• 2010

고지방-고콜레스테롤식이로 고콜레스테롤혈증 및 비만이 유도된 흰쥐에서 청국장 분말 투여가 비만억제 및 지질 대사 개선에 미치는 영향을 조사하고자 정상군(N), 대조군(HFC), 고지방-콜레스테롤과 DJI 청국장식이군(HFC-SCK), 고지방-고콜레스테롤과 시판청국장 식이군(HFC-CCK)으로 4군으로 나누어 4주간 실시하였다. 체중증가량은 고지방-고콜레스테롤식이로 증가되었고 청국장 분말의 급여로 저하되었다. 식이섭취량은 고지방-고콜레스테롤식이군들이 정상군에 비하여 저하되었으며, 시판청국장 식이군이 가장 낮았다. 식이효율은 정상군이 가장 낮았으며 고지방-고콜레스테롤식이군들 간에는 유의차가 없었다. 간과 지방조직의 무게는 고콜레스테롤혈증을 유발한 대조군이 가장 높았고 청국장 분말 급여로 유의하게 저하되어 정상군과 비슷한 경향이었다. 고지방-고콜레스테롤식이로 증가된 혈청 중 중성지방의 함량은 DJI 청국장 분말의 급여로 유의하게 저하되어 정상군과 유사한 경향이었으나 시판청국장 분말의 급여는 영향을 미치지 않았다. 혈청 중 총콜레스테롤 함량도 청국장식이군에서 유의하게 저하되었으며, 인지질 함량은 대조군이 가장 낮았고 청국장 분말의 급여로 증가하였으며 DJI 청국장군이 가장 높았다. 고지방-고콜레스테롤식이로 증가된 LDL-콜레스테롤, 심혈관위험지수 및 동맥경화지수는 청국장 분말 급여로 감소되었고 감소된 HDL-콜레스테롤의 함량은 증가하였다. 간, 부고환 및 장간막지방조직 중 총지질과 중성지방 함량은 DJI 청국장의 급여로 낮아졌으나 시판청국장 급여 시에는 영향을 미치지 않았고, 간 조직 중 총콜레스테롤 함량은 청국장 분말 급여로 유의하게 저하되었으며 정상군과 비슷한 경향이었다. 변의 배설량, 수분 함량 및 총지질 배설량은 대조군에 비하여 청국장식이군들이 유의하게 증가하였다. 변의 배설량, 수분 함량 및 총지질 배설량은 청국장식이군들 모두 유의하게 저하되었고, 장간막지방조직 중 HR-LPL과 TE-LPL 활성은 DJI 청국장군에서는 두 효소 활성 모두 유의하게 저하되었으나 시판청국장군에서는 TE-LPL 활성만 저하되었다. 본 연구 결과 고지방-고콜레스테롤식이에 청국장 분말을 함께 급여한 결과 체중, 간 및 지방조직의 무게 감소와 지질대사 개선효과를 보였고 LPL 활성을 저하시켜 청국장이 비만과 고지혈증의 예방효과가 있을 것으로 사료되며, 시판청국장에 비하여 DJI 청국장의 지질대사 개선효과가 큰 것으로 나타났다

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.33-49
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• 2018

TV 드라마는 타 장르에 비해 시청률과 채널 홍보 효과가 매우 크며, 한류를 통해 산업적 효과와 문화적 영향력을 확인시켜줬다. 따라서, 이와 같은 드라마의 흥행 여부를 예측하는 일은 방송 관련 산업에서 매우 중요한 부분임은 주지의 사실이다. 이를 위해서 본 연구에서는 2003년부터 2012년까지 10년간, 지상파 채널을 통해 방송된, 총 280개의 TV 미니시리즈 드라마를 분석하였다. 이들 드라마 중 평균 시청률 상위 45개, 하위 시청률 45개를 선정하여 흥행 드라마의 시청시간 분포 (5%~100%, 11-Step) 모형을 만들었다. 이들 기준 모형과 신규 드라마의 시청시간 분포와의 이격 거리를 Euclidean/Correlation으로 측정한 유사도(Similarity)를 통해, 시청자의 초기(1~5회) 시청시간 분포로 신규 드라마의 성패 여부를 예측하는 모델을 만들었다. 또한 총 방송 시간 중 70% 이상 시청한 시청자를 열혈 시청층(이하 열혈층) 으로 분류하고, 상위/하위 드라마의 평균값과 비교하여, 신규 드라마의 흥행여부를 판별할 수 있도록 설계하였다. 연구 결과 드라마의 초반 시청자 충성도(시청시간)는 드라마의 대흥행 여부를 예측하는데 중요한 요소임을 밝혔으며, 최대 75.47%의 확률로 대흥행 드라마의 탄생을 예측할 수 있었다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제21권1호
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• pp.167-175
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• 2019

차량화재가 대부분인 터널 화재 사고에 효과적으로 대응하기 위해서는 초기에 화재를 진압하는 것이 가장 효율적이다. 그러나 도심지 터널의 경우 화재 사고시 차량 정체로 인해 소방대 투입이 어려워 신속한 소화 활동에 제약을 받으며, 이러한 문제는 최근 장대화 및 대심도화 되고 있는 지하도로(복층터널)의 경우 더욱더 심하게 나타날 것으로 판단된다. 국내의 경우 터널에서 발생되는 재난 재해에 대비하여 터널연장과 터널 조건별로 정해지는 위험도 지수를 토대로 연장등급과 방재등급을 산정하여 방재시설 설치 범위를 규정하고 있으며, 특히 터널 화재에 직접적으로 대응하기 위한 설비로 소화기구, 옥내소화전설비, 물분무설비 등을 등급에 따라 기본시설로 지정하고 있다. 그러나 이런 소화설비는 현실적으로 기능적이고 기술적인 측면에서 많은 약점이 발생되어 개선방안이 필요한 실정이다. 특히, 하나의 단면을 중간 슬래브로 나눠 상하행선으로 사용하는 형태인 복층터널의 경우 일반 소화설비보다 더 신속하고 효과적으로 화재 진압이 가능한 설비가 필요할 것으로 판단된다. 따라서 본 연구에서는 기존 터널 방재시설(소화설비)이 가지는 문제점을 보완하고, 복층터널의 구조적 특수성에 최적화된 원격 자동소화 시스템을 개발하였다. 그 결과로 낮은 층고를 고려한 장거리용 설비와 보급성을 확대한 옥내소화전용 설비 등 두 가지 형태의 시스템 개발을 완료하여 성능을 검증하였으며, 실제 터널에 보급되어 널리 활용될 수 있도록 현재 실용화를 추진 중에 있다.

• Korean journal of health promotion
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• 제17권2호
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• pp.109-118
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• 2017

연구배경: 아동기 인구 집단에서 허리둘레/신장 비율을 기준으로 한 복부비만이 체질량지수를 기준으로 한 전체비만보다 심혈관건강과 더 강력한 부적관련성을 보고하고 있으나, 아직 그 근거가 부족하다. 이에 본 연구는 아동기 인구 집단에서 체질량지수는 물론이고 '허리둘레/신장 비율'과 심혈관건강 간의 관련성을 규명하고자 한다. 방법: 본 연구는 제5기 국민건강영양조사 원시자료(2010-2012년)를 활용한 횡단적 역학연구설계에 의해, 10-18세인 2,363명을 대상으로 성별(소년/소녀 집단)과 연령별 집단(10-12세/13-18세)으로 구분하여 분석하였다. 전체비만은 체질량지수 백분위수에 의해 비과체중군(<85), 과체중군(${\geq}85$)과 비만군(${\geq}95$)으로, '허리둘레/신장 비율'을 기초로 정상군(<0.5)과 복부비만군(${\geq}0.5$)으로 구분하였다. 심혈관건강은 7개 하부지표와 통합지표인 심혈관건강점수(표준화점수, z-score)로 분석하였다. 아동의 인구사회학적 특성과 부모의 사회경제적 특성을 보정한 후 복합표본 일반선형회귀분석을 수행하였다. 결과: 체질량지수를 기준으로, 비만군은 비과체중군에 비해 7개 심혈관개별지표와 심혈관건강점수 모두에서 통계적으로 유의하게 심혈관건강이 악화되어 있었다(P<0.05). '허리둘레/신장 비율'을 기준으로, 그 관련성 또한 위와 유사한 패턴을 보였으나(P<0.05), 이는 체질량지수 비만도를 보정한 후에도 여전히 13-18세 인구 집단에서는 심혈관건강점수가 비만군에서 비과체중군에 비해 통계적으로 유의하게 악화되어 있었으며, 이 패턴은 특히 남학생에서 유의하게 나타났다(P<0.01). 결론: 국내 13-18세의 소년 집단에서 '허리둘레/신장 비율' 복부비만 지표는 체질량지수를 보정한 후에도 심혈관 건강과 밀접한 관련성이 있었다. 이에 늦은 청소년 집단에서 '허리둘레/신장 비율'은 체질량지수보다 강력한 심혈관 건강을 반영할 수 있으므로, 학령기 청소년 집단을 위한 심혈관질환 조기 예방과 건강증진 차원에서 복부비만 지표는 간호사정의 지표로 고려될 필요가 있겠다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.65-82
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• 2021

주식시장에 참여하는 투자자들은 크게 외국인투자자, 기관투자자, 그리고 개인투자자로 구분된다. 외국인투자자 같은 전문투자자 집단은 개인투자자 집단과 비교하여 정보력과 자금력에서 우위를 보이고 있으며, 그 결과 시장 참여자들 사이에는 외국인투자자들이 좋은 투자 성과를 보이는 것으로 알려져 있다. 외국인 투자자들은 근래에는 인공지능을 이용한 투자를 많이 하고 있다. 본 연구의 목적은 투자자별 거래량 정보와 머신러닝을 결합하는 투자전략을 제안하고, 실제 주가와 투자자별 거래량 데이터를 이용하여 제안 모형의 포트폴리오 투자 성과를 분석하는 것이다. 일별 투자자별 매수 수량과 매도 수량 정보는 한국거래소에서 공개하고 있는 자료를 활용하였으며, 여기에 인공신경망을 결합하여 최적의 포트폴리오 전략을 도출하고자 하였다. 본 연구에서는 자기 조직화 지도 모형 인공신경망을 이용하여 투자자별 거래량 데이터를 그룹화하고 그룹화한 데이터를 변환하여 오류역전파 모형을 학습하였다. 학습 후 검증 데이터 예측결과로 매월 포트폴리오 구성을 하도록 개발하였다. 성과 분석을 위해 포트폴리오의 벤치마크를 지정하였고 시장 수익률 비교를 위해 KOSPI200, KOSPI 지수 수익률도 구하였다. 포트폴리오의 동일배분 수익률, 복리 수익률, 연평균 수익률, MDD, 표준편차, 샤프지수, 벤치마크로 지정한 시가총액 상위 10종목의 Buy and Hold 수익률 등을 사용하여 성과 분석을 진행하였다. 분석 결과 포트폴리오가 벤치마크 대비 2배 수익률을 올렸으며 시장 수익률보다 좋은 성과를 보였다. MDD와 표준편차는 포트폴리오와 벤치마크가 비슷한 결과로 성과 대비 비교한다면 포트폴리오가 좋은 성과라고 할 수 있다. 샤프지수도 포트폴리오가 벤치마크와 시장 결과보다 좋은 성과를 내었다. 이를 통해 머신러닝과 투자자별 거래정보 분석을 활용한 포트폴리오 구성 프로그램 개발의 방향을 제시하였고 실제 주식 투자를 위한 프로그램 개발에 활용할 수 있음을 보였다.

• 한국항만경제학회지
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• 제37권4호
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• pp.161-173
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• 2021

2008년도 미국 리먼브라더스 파산으로 인한 미국발 금융위기의 파급 효과로 전 세계적으로 맞은 경제위기 상황에서 해운산업 또한 폭락하였으며, 부정기선 시장은 이후 13년 간 불황을 유지해왔다. 2020년 COVID-19 팬데믹으로 불안정안 세계경제 상황에서 해운시장 또한 폭락하여 어려움을 겪었지만, 예상과 다르게 2020년 말부터 상승세로 전환되며 2021년에는 2008년도 호황기의 용선료 수준을 넘어서서 계속적으로 상승세를 유지하고 있다. 2021년 5월에 발표된 Clarksons 보고서에서는 2020년 코로나로 인한 물동량 감소가 2020년 말까지 코로나 이전 수준으로 회복되었고, 파나막스선형 선복 103~104% 정도의 부정기 벌크선 선복량이 항만에 체선으로 묶여있는 상황으로 벌크선의 수익은 최근 몇 달 동안 10년 만에 최고치로 상승한 것으로 나타났다. 이에 본 연구에서는 대표적인 건화물선 운임지수인 BDI에 영향을 미치는 요인으로 공급측면의 케이프와 파나막스 선형의 선복량과 체선율, 수요측면에서 주요 선적화물인 철광석과 석탄 물동량과의 인과성 검정과 벡터자기회귀모형(VAR)을 추정하여 충격반응함수와 예측오차분산분해를 통하여 COVID-19 펜데믹으로 인한 항만에서의 검역 강화와 하역인부의 전염병 감염 등으로 작업지연에 따른 체선 발생이 부정기선 시장 상승에 영향을 미치는지 분석하고 팬데믹 이후의 해운시황 예측에 도움이 되려는데 그 목적이 있다. 2016년 1월부터 2021년 7월까지의 데이터를 사용하여 변수들과 BDI의 인과성 검정 결과 선복량과 체선율 변수에서 인과성이 나타났으며, 충격반응함수의 결과 t시점에서 발생한 케이프,파나막스의 체선율 표준편차 1단위의 충격은 BDI에 양(+)의 반응을 보였으며 4기에 최고치를 기록한 후 점차 감소하였다. 충격에 대한 반응의 신뢰구간 상한과 하한 모두 양(+)의 구간으로 유의미한 반응이었다. 예측오차 분산분해분석 결과 BDI 변동에 영향을 미치는 설명력은 체선율, 선복량 순으로 나타났으며, 체선율(CGTN)은 운임지수의 BDI의 변화에 2기에는 2.5%의 설명력을 보였으며 4기부터 10%를 넘어 BDI상승에 25%까지 설명력을 갖는 것으로 나타났다. 이번 연구에서는 수요와 공급의 직접적인 요인 변수외에도 COVID-19 팬데믹으로 인한 항만에서 체선율 증가에 따른 공급량 감소 효과인 체선율을 변수로 사용하여 부정기 건화물선 운임지수(BDI)와의 인과성 및 영향에 대하여 분석하였다. 위드코로나로 전환되어 체선율이 감소할 경우 해운시황의 하락 리스크가 있을 것으로 예상 된다. 하지만 2023년부터 시행되는 선박 배기가스 탄소배출 감축 규제와 2021년 발주되는 신조선들의 인도시기는 2023년 이후이기 때문에 내년까지도 선복량은 부족할 수 밖에 없을 것으로 예상되어 체선율이 감소되고 해운시황이 하락하더라도 부정기 벌크선박들의 수익성은 2008년 이후의 불황기와는 다르게 나쁘지 않은 수준으로 유지될 것으로 예상된다. 이번 COVID-19 팬데믹발 세계경제 불안정성은 경제적 요인이 아닌 팬데믹으로 인한 생태적 위협으로부터 발생했다는 점에서 과거 경제위기와는 다른 관점에서 분석해 볼 필요가 있다고 생각되며 간접적으로 해운시장에서 공급감소 효과로 나타나는 체선율과의 인과성과 설명력을 분석하였다는데 의의가 있다고 할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.121-142
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• 2023

수입식품의 수입 건수와 수입 중량이 꾸준히 증가함에 따라 식품안전사고 방지를 위한 수입식품의 안전관리가 더욱 중요해지고 있다. 식품의약품안전처는 통관단계의 수입검사와 더불어 통관 전 단계인 해외제조업소에 대한 현지실사를 시행하고 있지만 시간과 비용이 많이 소요되고 한정된 자원 등의 제약으로 데이터 기반의 수입식품 안전관리 방안이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 현지실사 전 부적합이 예상되는 업체를 사전에 선별하는 기계학습 예측 모형을 마련하여 현지실사의 효율성을 높이고자 하였다. 이를 위해 통합식품안전정보망에 수집된 총 303,272건의 해외제조가공업소 기본정보와 2019년도부터 2022년 4월까지의 현지실사 점검정보 데이터 1,689건을 수집하였다. 해외제조가공업소의 데이터 전처리 후 해외 제조업소_코드를 활용하여 현지실사 대상 데이터만 추출하였고, 총 1,689건의 데이터와 103개의 변수로 구성되었다. 103개의 변수를 테일유(Theil-U) 지표를 기준으로 '0'인 변수들을 제거하였고, 다중대응분석(Multiple Correspondence Analysis)을 적용해 축소 후 최종적으로 49개의 특성변수를 도출하였다. 서로 다른 8개의 모델을 생성하고, 모델 학습 과정에서는 5겹 교차검증으로 과적합을 방지하고, 하이퍼파라미터를 조정하여 비교 평가하였다. 현지실사 대상업체 선별의 연구목적은 부적합 업체를 부적합이라고 판정하는 확률인 검측률(recall)을 최대화하는 것이다. 머신러닝의 다양한 알고리즘을 적용한 결과 Recall_macro, AUROC, Average PR, F1-score, 균형정확도(Balanced Accuracy)가 가장 높은 랜덤포레스트(Random Forest)모델이 가장 우수한 모형으로 평가되었다. 마지막으로 모델에 의해서 평가된 개별 인스턴스의 부적합 업체 선정 근거를 제시하기 위해 SHAP(Shapley Additive exPlanations)을 적용하고 현지실사 업체 선정 시스템에의 적용 가능성을 제시하였다. 본 연구결과를 바탕으로 데이터에 기반한 과학적 위험관리 모델을 통해 수입식품 관리체계의 구축으로 인력·예산 등 한정된 자원의 효율적 운영방안 마련에 기여하길 기대한다.