• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.163-177
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• 2019

스마트폰이 널리 보급되고 현대인들의 생활 속에 깊이 자리 잡으면서, 스마트폰에서 수집된 다종 데이터를 바탕으로 사용자 개인의 행동을 인식하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 타인과의 상호작용 행동 인식에 대한 연구는 아직까지 상대적으로 미진하였다. 기존 상호작용 행동 인식 연구에서는 오디오, 블루투스, 와이파이 등의 데이터를 사용하였으나, 이들은 사용자 사생활 침해 가능성이 높으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집하기 어렵다는 한계가 있다. 반면 가속도, 자기장, 자이로스코프 등의 물리 센서의 경우 사생활 침해 가능성이 낮으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 점에 주목하여, 스마트폰 상의 다종 물리 센서 데이터만을 활용, 딥러닝 모델에 기반을 둔 사용자의 동행 상태 인식 방법론을 제안한다. 사용자의 동행 여부 및 대화 여부를 분류하는 동행 상태 분류 모델은 컨볼루션 신경망과 장단기 기억 순환 신경망이 혼합된 구조를 지닌다. 먼저 스마트폰의 다종 물리 센서에서 수집한 데이터에 존재하는 타임 스태프의 차이를 상쇄하고, 정규화를 수행하여 시간에 따른 시퀀스 데이터 형태로 변환함으로써 동행 상태분류 모델의 입력 데이터를 생성한다. 이는 컨볼루션 신경망에 입력되며, 데이터의 시간적 국부 의존성이 반영된 요인 지도를 출력한다. 장단기 기억 순환 신경망은 요인 지도를 입력받아 시간에 따른 순차적 연관 관계를 학습하며, 동행 상태 분류를 위한 요인을 추출하고 소프트맥스 분류기에서 이에 기반한 최종적인 분류를 수행한다. 자체 제작한 스마트폰 애플리케이션을 배포하여 실험 데이터를 수집하였으며, 이를 활용하여 제안한 방법론을 평가하였다. 최적의 파라미터를 설정하여 동행 상태 분류 모델을 학습하고 평가한 결과, 동행 여부와 대화 여부를 각각 98.74%, 98.83%의 높은 정확도로 분류하였다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.179-196
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• 2019

최근의 '똑똑한 소비자(Smart Consumer)'라 불리는 소비자가 많아지고 있는데, 이들은 제조사나 광고를 통해 전달되는 정보에 의존하지 않고, 기존 사용자나 전문가들의 후기, 여러 과학 지식을 획득하여 제품에 대한 이해를 높이고, 본인 스스로가 직접 판단하여 구매하고 있다. 특히나 화장품 분야는 인체 유해성과 같은 부정적인 요소에 대한 민감도가 높고, 자신의 고유한 피부 특성과의 조화도 고려되어야 하기 때문에, 전문적인 지식과 타인의 경험, 본인의 과거 경험 등을 종합적으로 생각하여 구매 의사결정을 내려야 하고, 이에 대해서 적극적인 소비자가 많아지고 있다. 이러한 움직임은 '셀프 뷰티' 와 같은 '셀프' 문화의 열풍과 함께, 문화 현상인 '그루밍족'의 등장, 사회적 트렌드인 'K-뷰티' 와도 동행한다고 할 수 있다. 맞춤형 화장품에 대한 관심의 급부상도 이러한 현상 중 하나라 볼 수 있다. 소비자들의 맞춤형 화장품의 니즈를 충족시키기 위해, 화장품 제조사나 관련 기업들은 ICT기술과의 융합을 통하여 프리미엄 서비스를 중심으로 소비자의 니즈에 대응하고 있다. 그러나 기업 및 시장 현황이 맞춤형 화장품을 향해 진화하고 있지만, 소비자의 피부 상태, 추구하는 감성, 실제 제품이나 서비스까지 소비자 경험을 전체적으로 완전하게 다루는 지능형 데이터 플랫폼은 부재한다. 본 연구에서는 소비자 경험에 대한 지능형 데이터 플랫폼 구축을 위한 첫 단계로 소비자 언어 기반의 화장품 감성 분석을 수행하였다. 소비자들 개인의 선호나 취향이 분명한 앰플/세럼 카테고리를 중심으로 매출 순위 1위에서 99위까지의 99개 제품을 선정하여, 블로그와 트위터 등의 SNS 상에 언급되는 후기 내에 화장품 경험에 대한 소비자 감성을 수집하였다. 총 357개의 감성 형용사를 수집하였고, 고객 여정 워크샵을 통해 유사 감성을 합치고, 중복 감성을 통합하는 작업을 수행하였으며, 최종 76개 형용사를 구축했다. 구축한 형용사에 대한 SOM 분석을 통해 화장품에 대한 소비자 감성에 대한 클러스터링을 실시했다. 분석 결과, 총 8개의 클러스터를 도출했고, 클러스터 별 각 노드의 벡터 값을 기준으로 소비자 감성 Top 10을 도출했다. 소비자 감성을 기준으로 클러스터별 소비자 감성에 서로 다른 특징이 발견됐으며, 소비자에 따라 다른 소비자의 감성을 선호, 기존과는 다른 소비자 감성을 고려한 추천 및 분류 체계가 필요함을 확인했다. 연구 결과를 통해 감성 분석의 활용 도메인이 화장품만이 아닌 다양한 영역으로 확장될 수 있음 확인했으며, 감성 분석을 통한 소비자 인사이트를 도출할 수 있다는 점을 시사했다. 또한, 본 연구에서 활용한 디자인 씽킹(Design Thinking)의 방법론의 적용하여 화장품 특화된 감성 사전을 과학적인 프로세스로 구축했으며, 화장품에 대한 소비자의 인지 및 심리에 대한 이해를 도울 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.95-112
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• 2021

대학 교육에 있어서 전공과목의 선택은 학생들의 진로에 중요한 역할을 한다. 하지만, 산업의 변화에 발맞춰 대학 교육도 학과별 전공과목의 분야가 다양해지고 그 수가 많아지고 있다. 이에 학생들은 본인의 진로에 맞게 수업을 선택하여 수강하는 것에 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 대학 전공과목 추천 모델을 제시함으로써 개인 맞춤형 교육을 실현하고 학생들의 교육만족도를 제고하고자 한다. 모델 연구에는 대학교 학부생들의 2015년~2017년 수강 이력 데이터를 활용하였으며, 메타데이터로는 학생과 수업의 전공 명을 사용했다. 수강 이력 데이터는 컨텐츠 소비 여부만을 나타낸 암시적 피드백 데이터로, 수업에 대한 선호도를 반영한 것이 아니다. 따라서 학생과 수업의 특성을 나타내는 임베딩 벡터를 도출했을 시, 표현력이 낮다. 본 연구는 이러한 문제점에 착안하여, 네트워크 분석을 통해 학생, 수업의 벡터를 생성하고 이를 모델의 입력 값으로 활용하는 Net-NeuMF 모델을 제시한다. 모델은 암시적 피드백을 가진 데이터를 이용한 대표적인 모델인 원핫 벡터를 이용하는 NeuMF의 구조를 기반으로 하였다. 모델의 입력 벡터는 네트워크 분석을 통해 학생과 수업의 특성을 나타낼 수 있도록 생성하였다. 학생을 표현하는 벡터를 생성하기 위해, 각 학생을 노드로 설정하고 엣지는 두 학생이 같은 수업을 수강한 경우 가중치를 가지고 연결되도록 설계했다. 마찬가지로 수업을 표현하는 벡터를 생성하기 위해 각 수업을 노드로 설정하고 엣지는 공통으로 수강한 학생이 있는 경우 연결시켰다. 이에 각 노드의 특성을 수치화 하는 표현 학습방법론인 Node2Vec을 이용하였다. 모델의 평가를 위해 추천 시스템에서 주로 활용하는 지표 4가지를 사용하였고, 임베딩 차원이 모델에 미치는 영향을 분석하기 위해 3가지 다른 차원에 대한 실험을 진행하였다. 그 결과 기존 NeuMF 구조에서 원-핫 벡터를 이용하였을 때보다 차원과 관계없이 평가지표에서 좋은 성능을 보였다. 이에 본 연구는 학생(사용자)와 수업(아이템)의 네트워크를 이용해 기존 원-핫 임베딩 보다 표현력을 높였다는 점, 모델을 구성하는 각 구조의 특성에 맞도록 임베딩 벡터를 활용하였다는 점, 그리고 기존의 방법론에 비해 다양한 종류의 평가지표에서 좋은 성능을 보였다는 점을 기여점으로 가지고 있다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제30권1_2호
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• pp.107-116
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• 2018

목 적 : IMRT는 일반적인 3차원 방사선 치료방법보다 Prostate 주변 중요장기(OAR)에 대한 방사선 부작용을 줄이고 Prostate Cancer에 더 많은 선량을 투여할 수 있기 때문에 Prostate Cancer Therapy에 광범위하게 사용되었다. 장비 및 치료 기술의 많은 진보로 인하여 최근에는 체적 변조 아크 치료(VMAT)가 널리 사용되어지고 있으며, VMAT은 IMRT에 비해 치료 시간을 최대 55 % 단축시킬 수 있어 치료 중 움직임에 대한 오차를 최소화 할 수 있는 장점이 있다. 대상 및 방법 : 본 실험에서는 Prostate Cancer 환자 10명에 대해 LN가 포함된 치료 Group 5명과, LN가 포함되지 않는 Group 5명으로 1 Arc와 2 Arc 치료 계획 방법을 총 4 Group으로 분류하여 MU, DVH값들을 비교 분석 하였고, ArcCHECK과 MapCHECK을 사용하여 DQA 관련 측정을 수행했다. 결 과 : Prostate patients의 Target과 OAR 선량분포 결과는 다음과 같다. $D_{max}$는 4개 Group이 100~110 % 범위로 나타났으며, Hot spot인 110 % 이상은 보이지 않았다. LN가 없는 Only-Prostate($P_1$, $P_2$)의 Target $D_{98%}$ 분포도는 1 Arc plan($P_1$)보다 2 Arc plan($P_2$)에서 조금 더 좋은 결과 값을 보였다. LN-Prostate($P_{L1}$, $P_{L2}$) Group에서의 Target $D_{98%}$ 분포도는 1 Arc plan($P_{L1}$)보다 2 Arc plan($P_{L2}$)이 더 좋은 결과 값을 보였고, 1 Arc plan($P_{L1}$)에서는 Target $D_{98%}$의 처방 선량 값에 도달하지 못했다. 또한, OAR에서는 Only-Prostate($P_1$, $P_2$) Group에서 1 Arc와 2 Arc Plan 모두 처방 선량 값에 만족했고, LN-Prostate 1 Arc($P_{L1}$) Plan은 OAR의 처방 선량치보다 높은 선량 값을 보였다. DQA 측정에서 계산된 ArcCHECK과 MapCHECK의 Gamma evaluation pass rate는 99 %보다 조금 더 높았고, CC04 Ion-chamber를 이용한 점 선량(Point Dose) 측정값의 평균 오차 범위는 1 % 미만이었다. 결 론 : 본 연구에서 분석한 결과, Only-Prostate($P_1$, $P_2$) Group의 경우는 두 plan의 선량이 비슷했지만, 치료시간과 MU값 등을 고려했을 때 1 Arc 치료 방법($P_1$)이 더 적합하였으며, LN-Prostate($P_{L1}$, $P_{L2}$) Group에서는 Target $D_{98%}$와 OAR의 처방 선량에 만족하는 2 Arc 치료 방법($P_{L2}$)이 더 적합한 결과를 보였다.

• 한국철학논집
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• 제32호
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• pp.215-249
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• 2011

본고는 서양 근대 문명 수용 초기(1890~1910)에 발생한 신구 관념의 대립과 충돌을 중심으로 전통 지식 체계의 변용을 역사의미론적으로 탐색함으로써 한국의 근대를 성찰하는 데 목적이 있다. 한국에서 신구 관념을 놓고 벌어진 주체 간의 투쟁은 전통개신론자들과 문명개화론자들의 주장에서 첨예하게 드러났다. 서양의 충격에서 비롯된 신구 관념의 대립과 충돌은 우주 자연으로부터 사회 정치체제, 학술?문화 등 모든 부문에서 인식의 전환을 요구하였지만, 전통 지식 체계를 이해하는 시각에는 다소 차이가 있었다. 신구 관념에 따른 전통 지식 체계의 구축과 변용과정에서 문명개화론자들에게 '구(舊)'는 단순히 과거의 '지나간', '오래된' 것이 아니라 파괴하고 제거하지 않으면 새로운 문명 건설을 방해하는 장애물이었다. 그러나 전통개신론자들에게 '구(舊)'는 '온고지신(溫故知新)'의 이념 속에서 다시 '신(新)'으로 거듭날 수 있는 가능성을 내함하고 있는 '개신(改新)'의 대상이었다. 박은식의 "유교구신론(儒敎求新論)"이나 한용운의 "조선불교유신론(朝鮮佛敎維新論)"은 전통 지식 체계를 '신학(新學)'으로 재편하려한 대표적인 시도였다. 보편성과 객관성, 합리성을 추구하는 과학적 방법을 수용함으로써 전통 지식 체계는 근대적인 학문으로 변화할 수 있었다. 그러나 신학(新學)으로 변화하는 과정에서 성학(聖學)으로서의 위상은 탈각되었고, 신앙과 종교적 전통 또한 약화될 수밖에 없었다. 이러한 전통 지식 체계의 변용과 '구학의 신학화' 과정에서 신구 관념의 교차가 발생하였다. 여기서 특히 신구 관념의 교차를 가능하게 한 '실(實)(학(學))' 개념에 주목할 필요가 있다. 20세기 전후 발간된 다종의 근대 매체는 신구 관념의 다층적 전개 양상을 여실히 보여주는데, 전통 지식 체계가 신학(新學)으로 변용될 수 있었던 계기로서 '실학'이라는 개념적 준거틀이 작동하였음을 확인할 수 있다. 물론 이 시기 실학이 지칭하는 대상은 대체로 서양의 학문인 '신학(新學)'을 표상하고 심지어 등치되기도 했지만, 전통개신론자들은 문명개화론자들이 점유하였던 '실학' 개념과 그 의미를 재해석함으로써 전통 지식 체계를 신학으로 바꿀 수 있었다. 이들은 과학 기술에 압도되어 점차로 거세되어가던 전통적 가치를 '신학' 수용의 토대로 인식하고, '실학(實學)'을 개념을 준거로 하여 '신학(新學)'을 재전유(再專有)(re-appropriation)하였다. 일제의 강점이 구체화 되어 전통 지식 체계의 주체적 변용 시도는 일정한 한계에 직면할 수밖에 없었지만 '구학의 신학화'는 '동도서기(東道西器)' 논리가 지닌 모순과 문명개화론의 탈주체성을 넘어서는 것으로 평가할 수 있다. 도덕 원리와 경쟁 원리가 충돌하고 '진화'와 '진보'가 대세인 현실에 대응하려했던 '동도서기(東道西器)' 논리는 이미 분리될 수 없는 도(道)와 기(器)를 분리 가능한 것으로 상정해야만 성립되는 모순을 안고 있었고, 문명개화론은 서양을 내면화하여 자기 비하와 멸시로 주체의 균열을 야기하고 전통 지식 체계로부터 단절됐다는 비판에서 자유로울 수 없기 때문이다.

• 한국초지조사료학회지
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• 제41권2호
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• pp.110-118
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• 2021

본 연구는 시화간척지에서 하계 사료작물의 초종 및 품종이 생육특성 및 생산성에 미치는 영향을 구명하기 위하여 수행하였다. 시험에 공시된 하계사료작물은 옥수수, 수수×수단그라스 교잡종 및 기장이었다. 시험에 공시된 각각의 품종은 옥수수는 광평옥, P15453, P1952 및 P2088을 이용하였고, 수수×수단그라스 교잡종은 877F, Green star, Honey chew 및 Turbo gold 품종을 이용하였다. 기장은 국립식량과학원에서 육성한 이백찰, 금실찰 및 만홍찰 품종을 이용하였다. 사료작물의 파종은 옥수수와 수수×수단그라스 교잡종은 2019년 5월 21일 그리고 기장은 6월 4일에 하였으며 수확은 9월 2일에 하였다. 옥수수의 초장 및 착수고는 품종간에 유의성이 없었으며 수량은 P1543 품종이 가장 많았고 P2088 품종이 가장 적었으나 처리간 유의성은 나타나지 않았다. 수수×수단그라스 교잡종은 877F의 초장이 가장 컸으며 Turbo gold 품종이 가장 작았다(p<0.05). 건물수량은 877F가 3,862 kg/ha로 가장 많았고 Green star가 2,669 kg/ha로 가장 낮았다(p<0.05). 기장의 초장은 이백찰이 138cm로 가장 컸으며 나머지 품종은 유의적인 차이가 없었다. 기장의 생초수량은 평균 15,778 kg/ha로 옥수수나 수수×수단그라스 교잡종보다 많았으며, 건물수량은 평균 4,780 kg/ha이었으며 이백찰 품종이 다른 품종들에 비해 가장 많았다(p<0.05). 옥수수의 사료가치에서 TDN 함량은 P2088품종이 가장 높았고 광평옥이 가장 낮았다(p<0.05). 수수×수단그라스 교잡종은 Green star 및 Honey chew 품종이 유의적으로 높았으며 RFV 값은 Turbo gold가 가장 낮았다. 기장은 평균 조단백질 함량은 7.03%이었고 TDN 및 RFV 값은 금실찰이 64.36% 및 106으로 가장 높았다. 염농도에 따른 하계 사료작물의 발아율 조사에서 옥수수는 0.4%까지는 83.1%의 발아율을 나타내었다. 특히 P2088 및 P1921 품종은 0.6% 농도에서도 발아율이 80% 이상이었다. 수수×수단그라스 교잡종은 877F 품종의 발아율이 0.8% 농도에서도 93.3% 이었으며 Honey chew는 88.3%로 나타나 다른 품종에 비해 염 농도에 대한 저항성이 높은 것으로 나타났다. 기장은 0.6%의 염 농도에서도 84.0-88.7%의 높은 발아율을 나타내었다. 이상의 결과를 종합하여 볼 때 염농도가 높은 시화 간척지에서 가장 적합한 초종은 기장이 추천되었으며, 이백찰은 수량이 높아 적합한 품종으로 권장되었다.

• 핵의학기술
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• 제25권2호
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• pp.15-24
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• 2021

SPECT/CT는 보급 초기에 뛰어난 보정방법과 융합영상을 기반으로 한 정성적 기능이 주목받았고, 최근 동반진단치료(Theranostics)등의 도입으로 그 정량적 기능에 대한 관심과 활용이 증가되는 추세이다. PET/CT와 달리 SPECT/CT의 절대 정량화는 조준기의 종류, 검출기 회전과 같은 조건들이 영상획득과 재구성 방법 등에 까다로운 요소로 작용하고 있다. 따라서 본 연구에서는 SPECT/CT 촬영조건 중 투영상수와 투영상당 획득시간에 따른 총 획득시간(검사시간)의 증·감이 방사능농도 추정치에 미치는 영향을 알아보고자 한다. 부피 9,293 ml의 원통형 팬텀에 멸균수를 가득 채운 후 99mTcO4- 91.76 MBq를 희석하여 총 획득시간 600 sec(10 sec/frame × 120 frames, matrix size 128 × 128)의 조건으로 기준영상을 촬영하였고, 체적감도와 교정인자를 확인하였다. 기준영상을 중심으로 총 획득시간을 60(-90%), 150(-75%), 300(-50%), 450(-25%), 900(+50%), 1200(+100%) sec/frame으로 증·감시켜 비교영상을 획득하였고, 각 영상별 세부조건은 투영상당 획득시간(sec/frame)을 1.0, 2.5, 5.0, 7.5, 15.0, 20.0 sec/frame(투영상수 120frames 고정)로, 투영상수를 12, 30, 60, 90, 180, 240 frames(투영상당 획득시간 10 sec/frame 고정)로 설정하였다. 획득된 각 영상에서 관심체적을 통하여 측정한 계수를 바탕으로 정성적 평가로서 CNR(Contrast to Noise Ratio)의 변동률(%)을 확인하였고, 방사능농도 추정치의 변동률(%)을 통해서는 정량적 평가를 시행하였다. 이때 방사능농도 추정치(cps/ml)와 실제 방사능농도(Bq/ml)의 관계는 회복계수(RC_Recovery Coefficients)를 지표로 비교·분석하였다. 투영상수 변화에 따른 결과[CNR 변동률(%), 방사능농도 추정치 변동률(%), RC]는 총 획득시간 증감률(%) -90%에서 [-89.5%, +3.90%, 1.04], -75%에서 [-77.9%, +2.71%, 1.03], -50%에서 [-55.6%, +1.85%, 1.02], -25%에서 [-33.6%, +1.37%, 1.01], +50%에서 [+33.7%, +0.71%, 1.01], +100%에서 [+93.2%, +0.32%, 1.00]이었으며, 투영상당 획득시간 변화에 따른 결과는 총 획득시간 증감률(%)-90%에서 [-89.3%, -3.55%, 0.96], -75%에서 [-73.4%, -0.17%, 1.00], -50%에서 [-49.6%, -0.34%, 1.00], -25%에서 [-24.9%, 0.03%, 1.00], +50%에서 [+49.3%, -0.04%, 1.00], +100%에서 [+99.0%, +0.11%, 1.00]이었다. SPECT/CT에서 총 획득시간의 증·감에 따라 획득된 총 계수와 그에 따른 영상품질(CNR)은 비례하여 변화하는 양상을 보였지만, 절대 정량화를 통한 정량적 평가에서는 모든 실험조건에서 5% 미만(-3.55에서 +3.90%)의 변화를 보여 큰 영향을 받지 않고 정량적 정확성(RC 0.96에서 1.04)을 유지하였다. 검사시간의 증가보다는 단축을 우선하여 고려하였을 때 총 획득시간 감소는 정성적 기능에 있어서 기존에도 배제할 수 없었던 사항이지만 정량적 기능은 큰 손실 없이 적용 가능하여 임상적으로 실효성이 있다고 판단된다. 다만 총 획득시간의 증·감 시 동일한 검사시간이라면 투영상수의 변경보다는 투영상당 획득시간의 변경이 정성적, 정량적으로 조건변화에 따른 변동 폭이 적은 것으로 나타났다.

• 한국농림기상학회지
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• 제23권4호
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• pp.329-339
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• 2021

콩은 논 대표적인 밭작물로써 온도, 수분, 토양과 같은 환경 조건에 민감하기 때문에 재배 시 포장 관리가 매우 중요하다. 작물 상태를 비파괴적, 비접촉적 방법으로 측정할 수 있는 분광 기술을 활용한다면 작황 예측, 작물 스트레스 및 병충해 판별 등 생육 진단 및 처방을 통해 품질과 수확량을 높일 수 있다. 본 연구에서는 회전익 무인기에 탑재된 다중분광 센서를 이용하여 시험 포장에서 콩 생육 추정 모델 개발하고 재현성을 확인하기 위해 농가 포장에 검증을 수행하였다. 분광 데이터로 산출된 정규화 식생지수(NDVI, GNDVI), 단순비 식생지수(RRVI, GRVI)와 콩 생육 데이터(생체중, LAI)를 선형회귀분석을 실시하여 모델을 개발하였으며 괴산에 위치한 농가포장에서 검증을 실시하였다. 그 결과 생체중의 경우 정규화 식생지수를 이용 시 포화되기 때문에 단순비 식생지수 GRVI를 이용한 모델의 성능이 가장 높았다(R²=0.74, RMSE=246 g/m², RE=34.2%). 괴산 농가 포장에 생체중 모델 검증 결과 RMSE=392 g/m², RE=32%로 나타났으며 작부 체계별 나누어 검증 결과 단작 포장과 이모작 포장 생체중 모델은 RMSE=315 g/m², RE=26% 및 RMSE=381 g/m², RE=31%로 나타났다. 작부 체계별 포장과 적산온도가 유사한 연도별 시험 포장(2018+2020년, 2019년)을 나누어 생체중 모델 개발한 결과 단년도(2019년)의 성능이 높게 나타났다. 작부 체계별 적산온도가 유사한 검증과 기존 검증 간 비교 결과 단작 포장은 RMSE 및 RE를 기준으로 각각 29.1%와 34.3%로 개선되었으나 이모작 포장은 -19.6%, -31.3%로 저하되었다. 적산온도 이외의 환경 요인, 분광 및 생육 데이터 추가 시 다양한 환경 조건에서 재배되는 콩 생육을 추정 가능할 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제27권4호
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• pp.1-22
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• 2021

텍스트를 바탕으로 한 차원 기반 감성 분석(Aspect-Based Sentiment Analysis)은 다양한 산업에서 유용성을 주목을 받고 있다. 기존의 차원 기반 감성 분석에서는 타깃(Target) 혹은 차원(Aspect)만을 고려하여 감성을 분석하는 연구가 대다수였다. 그러나 동일한 타깃 혹은 차원이더라도 감성이 나뉘는 경우, 또는 타깃이 없지만 감성은 존재하는 경우 분석 결과가 정확하지 않다는 한계가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 차원과 타깃을 모두 고려한 감성 분석(Target-Aspect-Sentiment Detection, 이하 TASD) 모델이 제안되었다. 그럼에도 불구하고, TASD 기존 모델의 경우 구(Phrase) 간의 관계인 지역적인 문맥을 잘 포착하지 못하고 초기 학습 속도가 느리다는 문제가 있었다. 본 연구는 TASD 분야 내 기존 모델의 한계를 보완하여 분석 성능을 높이고자 하였다. 이러한 연구 목적을 달성하기 위해 기존 모델에 합성곱(Convolution Neural Network) 계층을 더하여 차원-감성 분류 시 보조 손실(Auxiliary loss)을 추가로 사용하였다. 즉, 학습 시에는 합성곱 계층을 통해 지역적인 문맥을 좀 더 잘 포착하도록 하였으며, 학습 후에는 기존 방식대로 차원-감성 분석을 하도록 모델을 설계하였다. 본 모델의 성능을 평가하기 위해 공개 데이터 집합인 SemEval-2015, SemEval-2016을 사용하였으며, 기존 모델 대비 F1 점수가 최대 55% 증가했다. 특히 기존 모델보다 배치(Batch), 에폭(Epoch)이 적을 때 효과적으로 학습한다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제시된 모델로 더욱 더 세밀한 차원 기반 감성 분석이 가능하다는 점에서, 기업에서 상품 개발 및 마케팅 전략 수립 등에 다양하게 활용할 수 있으며 소비자의 효율적인 구매 의사결정을 도와줄 수 있을 것으로 보인다.

• 광물과 암석
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• 제35권2호
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• pp.153-168
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• 2022

치악산 편마암복합체에서 방사성원소를 포함하고 있는 광물을 파악하고, 주변 지하수에 포함되어 있는 방사선원소(우라늄)와의 연관성을 확인하고자 암석학적 및 광물 화학 분석을 수행하였다. 현미경 및 전자현미경 분석 결과, 주 구성광물은 사장석, 흑운모, 석영, 알칼리장석, 녹니석 그리고 방해석이며, 부수광물은 스펜, 갈렴석, 인회석, 저어콘, 토라이트, 티탄철석, 황철석 그리고 방연석 등 총 14종을 확인하였다. 토라이트의 경우 거정의 갈렴석 내 ~1 mm의 크기로 소량 관찰된다. 희토류 원소를 많이 포함하고 있는 갈렴석은 각기 다른 3 가지 산출양상을 보인다. EPMA 분석 결과, 거정의 갈렴석에서는 TiO₂~1.70 wt.%, Ce₂O₃~11.86 wt.%, FeO~13.31 wt.%, MgO~0.90 wt.% 그리고 ThO₂~1.06 wt.% 원소들의 함량이 높게 나타나며, Al₂O₃ 17.35 ± 2.15 wt.% (n = 7), CaO 12.13 ± 1.81 wt.% (n = 7) 평균 함량이 가장 낮은 값을 보인다. 티탄철석을 둘러싸고 있는 스펜 집합체의 가장자리에 존재하는 갈렴석은 Al₂O₃~24.00 wt.%, Nd₂O₃~5.10 wt.%, Sm₂O₃~0.66 wt.%, Dy₂O₃~0.86 wt.% 그리고 Y₂O₃~1.38 wt.% 원소들의 함량이 높게 나타나며, TiO₂ 0.35 ± 0.21 wt.% (n = 11), Ce₂O₃ 5.25 ± 1.03 wt.% (n = 11), FeO 9.84 ± 0.26 wt.% (n = 11), MgO 0.12 ± 0.05 wt.% (n = 11) 그리고 La₂O₃ 1.49 ± 0.29 wt.% (n = 11) 등과 같이 평균 함량이 가장 낮은 값을 보인다. 모암의 기질부에서 관찰되는 갈렴석의 화학성분은 앞서 설명한 갈렴석의 중간 정도의 값을 가진다. 연구대상인 치악산 편마암복합체 내 미그마타이트질 편마암에는 주목할 만큼의 우라늄 함량을 가지는 광물이 발견되지는 않았다. 따라서 지하수에서 나타나는 우라늄의 기원과 주변 지질과의 연관성을 명확하게 밝혀내지는 못했다. 하지만 방사성 원소인 토륨 원소 및 희토류 원소를 다량 포함하는 갈렴석이 풍부하게 존재하는 것이 이번 연구결과로 확인되었다.