협업필터링 추천은 다양한 분야에서 활용되고 있지만 트랜잭션 데이터의 성격에 따라 추천 성능에 현저한 차이를 보이고 있다. 기존 연구에서는 이러한 추천 성능의 차이가 나타나는 이유에 대한 설명을 구체적으로 제시하지 못하고 있고 이에 따라 추천 성능의 예측 또한 연구된 바가 없다. 본 연구는 사회네트워크분석과 인공신경망 모형을 이용하여 협업필터링 추천시스템의 성능을 예측하고자 한다. 본 연구의 목적을 달성하기 위해 국내 백화점의 트랜잭션 데이터를 기반으로 형성되는 고객간 사회 네트워크의 구조적 지표를 측정한 후 이를 기반으로 인공신경망 모형을 구축하고 검증한다. 본 연구는 협업필터링 추천 성능을 예측할 수 있는 새로운 모형을 제시하였다는 점에서 그 의의가 있으며 이를 통해 기업들의 협업필터링 추천시스템 도입에 대한 의사결정에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
납(lead; Pb)은 지구 형성 초기의 원시 맨틀(primitive mantle)에서부터 현재 지구로의 진화 과정 이해에 중요한 정보를 제공하는 미량 원소 중 하나이다. 납은 지구 내부 및 지각에서 다양한 화성 과정에 수반하는 규산염 광물과 용융체 내에 차별적으로 분배된다. 원소 분배 계수 변화는 규산염 용융체 구조와 밀접한 관련이 있을 것으로 알려져 있다. 따라서 본 연구의 목적은 납이 포함된 규산염 용융체의 자세한 구조를 밝히고, 조성에 따라 변화하는 구조와 특성, 특히 규산염 광물과 용융체 간의 원소 분배 계수와의 관계를 제시하는 것이다. 본 연구에서는 고상 NMR 분광분석을 수행하여 비정질 Pb-Na 규산염의 자세한 원자 구조를 확인하였다. 자연계 마그마 용융체의 모델 시스템으로 납이 포함된 비정질 유리 시료[(PbO)x(Na2O)1-x]·SiO2를 소듐과 납의 단종 Na2SiO3에서 PbSiO3까지 다양한 조성의 비정질을 합성하였으며(x=0, 0.25, 0.33, 0.50, 0.67, 0.86, 1) 납의 함량에 따른 규소 주변 원자 환경의 변화를 확인할 수 있는 29Si MAS NMR 분광분석을 수행하였다. 29Si MAS NMR 결과 납 함량에 따라 피크의 폭이 넓어지고 피크 최대값의 위치는 -76.2, -77.8, -80.3, -81.5, -84.6, -87.7 ppm으로 이동하였다. 규소와 결합된 연결 산소의 양인 Qn 환경 변화를 정량적으로 분리하기 위하여 29Si NMR 스펙트럼에 대한 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션은 조성에 따라 NBO/T로 나타낸 중합도가 일정하면서 Qn 환경의 화학적 차폐 이동을 가정한 경우 가우시안 함수의 조합으로 진행하였다. 그 결과 규소 주변 원자 환경 변화에 기인한 화학적 차폐의 이동이 시사된다. Na2SiO3의 경우 Q2가 지배적으로 존재하며 Q1 및 Q3가 비슷한 비율로 존재하였으나 소듐 대신 납이 포함되면서 Q2가 감소하고 Q1 및 Q3가 증가하면서 Qn 환경의 불균화가 증가하였다. 29Si NMR 스펙트럼에 대한 시뮬레이션 결과는 납을 포함한 비정질 규산염에서 조성에 따른 배열 무질서도 및 위상 무질서도 증가를 지시한다. 본 결과로부터 평균 양이온 세기(average cation field strengths)에 따른 불균화 상수(disproportionation factor)의 변화를 정량화하였다. 무질서도의 증가와 비정질의 구조 변화가 납을 포함한 미량 원소의 분배 계수를 감소시킬 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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