• 제목/요약/키워드: 채널 유사성

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객체 기반 영상 분류를 위한 히스토그램 역투영을 이용한 클래스 샘플 추출 기법에 관한 연구 (A Study on Class Sample Extraction Technique Using Histogram Back-Projection for Object-Based Image Classification)

  • 예철수
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권2호
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    • pp.157-168
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    • 2023
  • 고해상도 원격탐사 영상을 이용하여 지표면을 모니터링 하기 위해서 영상 분할 및 감독 기반의 분류 기법이 널리 사용된다. 다양한 객체를 분류하기 위해서는 각 객체에 해당하는 클래스를 정의하고 각 클래스에 속하는 샘플들을 선택하는 과정이 필요하다. 클래스 샘플을 추출하는 기존의 방법은 각 클래스 별로 유사한 밝기값 특성을 가지는 충분한 개수의 샘플을 선택해야 한다. 이 과정은 사용자의 육안 식별에 의존하는 과정으로 많은 시간이 소요되며 사용자에 따라 추출되는 클래스의 대표 샘플들이 달라질 가능성이 높고 결과적으로 분류 성능이 클래스 샘플 추출 결과에 크게 영향을 받게 된다. 본 연구에서는 클래스 샘플 추출 시 히스토그램 역투영 기법을 적용하여 샘플 추출 시 사용자의 개입을 최소화하고 클래스에 속하는 샘플들의 밝기값 특성이 일관성을 가지는 영상 분류 기법을 제안한다. 제안한 히스토그램 역투영을 이용한 분류 기법은 차세대중형위성 1호(Compact Advanced Satellite 500-1) 영상의 색상 서브채널을 이용한 분류 실험과 원영상을 이용한 분류 실험에서 히스토그램 역투영을 사용하지 않은 기법에 비해 모두 향상된 분류 정확도를 보였다.

이산화탄소 압력순환흡착을 위한 칼슘 이온교환 Y 제올라이트의 작업용량과 선택계수 향상 (Enhancement of the Working Capacity and Selectivity Factor of Calcium-Exchanged Y Zeolites for Carbon Dioxide Pressure Swing Adsorption)

  • 김문현
    • 청정기술
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    • 제24권1호
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    • pp.41-49
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    • 2018
  • $25^{\circ}C$에서 $CO_2$ 흡착을 위한 작업용량과 $CO_2/CO$ 선택계수를 현저하게 향상시키기 위하여 서로 다른 전하와 이온반경을 갖는 $Na^+$, $N^+$, $Ca^{2+}$$Cu^{2+}$로 이온교환된 Y 제올라이트들이 연구되었다. 매우 소량인 0.012% $Ca^{2+}$로 이온교환된 NaY는 7회의 반복적인 $CO_2$ 흡착/탈착 싸이클 동안에도 완전히 가역적이었으므로 기존에 보고된 것들과는 달리 표면에 카보네이트는 생성되지 않는 것으로 생각된다. 4 bar 이상에서 2.00% CaY, 1.60% CuY와 1.87% LiY 모두 NaY와 매우 유사한 $CO_2$ 흡착성능을 보였다할지라도 그보다 낮은 압력에서는 이들의 흡착능은 감소하였고 그 정도는 금속이온들의 종류에 의존하였다. 0.5 ~ 2.5 bar에서 $CO_2$ 흡착성능은 NaY > 1.60% CuY > 2.00% CaY > 1.87% LiY의 순으로 나타났는데, 이들 모두 동일한 faujasite 골격과 약 2.6의 Si/Al 비율을 가지므로 골격, 골격조성, 유효세공크기와 채널구조에 있어서 차이는 없기 때문에 약한 루이스산의 특성을 갖는 $CO_2$의 구별되는 흡착거동은 이온교환에 따른 국부염기도와 흡착 포텐셜 에너지의 변화 때문일 것이다. $CO_2$ 흡착과는 다른 경향성이 CO 흡착에서 나타났고 이는 보다 약한 사극자 상호작용 때문이다. 0.012 ~ 5.23% Ca 함량을 갖는 Y 제올라이트에 $CO_2$와 CO 흡착 시 Ca 함량에 따른 현저한 의존성이 존재하였는데 0.05% 이하에서 $CO_2$ 흡착능은 증가한 반면에 그 이상에서는 감소하였다. 이러한 경향에도 불구하고 Ca 함량의 증가와 함께 작업용량과 $CO_2/CO$ 선택계수는 현저히 증가하였고, 5.23% CaY의 경우 작업용량은 $2.37mmol\;g^{-1}$, 선택계수는 4.37이었는데 본 연구에서 얻어진 작업용량은 문헌에 보고된 벤치마크와 유사한 수준이었다.

오픈-소스 자료처리 기술개발 소프트웨어(Madagascar)를 이용한 탄성파 현장자료 전산처리 적용성 연구 (A Study on the Field Data Applicability of Seismic Data Processing using Open-source Software (Madagascar))

  • 손우현;김병엽
    • 지구물리와물리탐사
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    • 제21권3호
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    • pp.171-182
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    • 2018
  • 탄성파 처리 기술개발 분야의 오픈-소스 소프트웨어인 Madagascar를 이용하여 신호 대 잡음비가 낮고 속도정보가 불확실한 현장 탄성파 자료에 대해 자료처리를 수행하고, 오픈-소스 소프트웨어의 현장 적용성을 시험하였다. 파이썬(python) 기반의 Madagascar는 방법론적으로는 다차원 자료 분석이 가능하고, 처리 공정의 재현성이 뛰어나 효율적인 자료처리가 가능하다는 장점이 있지만, 다소 복잡한 사용법과 자료 구조 시스템으로 인해 현장 자료에 대한 자료처리 사례는 많지 않다. 본 연구에서는 현장 자료에 대한 Madagascar의 효용성을 확인하기 위해 기본적인 탄성파 자료처리(자료입력, 지형 정보 일치, 진동수-파수 필터, 예측 곱풀기, 속도 분석, 수직 시간차 보정, 겹쌓기, 참반사 보정)를 수행하였다. 테스트를 위해 사용한 현장 자료는 서해 군산분지에서 에어건 음원과 480채널의 스트리머로 취득한 해양 탄성파 탐사자료이며, 각 자료처리 단계마다의 결과를 Landmark사의 상용 소프트웨어인 ProMAX (SeisSpace R5000)을 사용하여 처리한 결과와 비교하였다. 그 결과 데이터 입출력 및 관리, 처리 과정의 재현성 및 자동 속도 분석 측면에서는 Madagascar가 상대적으로 높은 효율성을 보였고, 신호 품질 향상을 위한 전처리 결과는 상용 소프트웨어와 유사함을 확인하였다. 반면에, 심부 지층에 대한 영상화 결과는 상용 소프트웨어로 처리한 결과가 보다 뛰어남을 확인하였다. 이러한 결과는 상용 소프트웨어의 경우 다양한 겹반사 제거 모듈이 적용되었고, 상호 대화식 인터페이스로 인해 보다 정교한 자료처리가 가능하였기 때문이다. 그러나, Madagascar의 경우에도 현재 전 세계에서 많은 연구자들이 다양한 자료처리 알고리듬을 개발하여 지속적으로 공개하고 있기 때문에, 향후 이러한 최신 알고리듬을 적용한다면 상업용 수준의 자료처리가 가능해져 보다 향상된 결과를 도출할 수 있을 것이다.

정지궤도 위성자료를 이용한 지표면 도달 태양복사량 연구 (A Study on the Retrievals of Downward Solar Radiation at the Surface based on the Observations from Multiple Geostationary Satellites)

  • 지준범;조일성;이규태
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제29권1호
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    • pp.123-135
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    • 2013
  • 정지기상 위성의 가시채널에서 관측되는 반사도는 지상의 일사량 관측자료와 비교하여 구름량 계산이 가능하며 이를 이용하여 지표면에 도달되는 일사량을 추정할 수 있다. 기상 센서(MI)의 경우는 675 nm 파장으로 관측된 반사도를 이용하며 해양 센서(GOCI)는 기상 센서(MI)의 관측파장과 유사한 660 nm, 680 nm 파장으로 관측된 자료를 이용할 수 있다. 연구를 위하여 태풍이 있었던 흐린 날과 맑은 날을 선정하였으며 정지위성으로부터 관측된 자료들을 이용하였다. 위성영상의 반사도가 40%이상 높은 화소들은 0.3이하의 청천지수가 나타났으며 70%이상의 태양에너지가 차폐되었다. 또한 15%이하의 반사도가 나타나는 화소들은 0.9이상의 청천지수가 나타났으며 90%이상의 태양에너지가 지표면에 도달되었다. 계산된 일누적 일사량은 기상청 22개 관측소의 관측 일누적 일사량과 비교하였다. COMS와 MTSAT의 MI센서의 경우 관측값과 비교하여 다소 작게 계산되었으며 GOCI센서를 이용한 계산결과인 상관계수 0.96보다 낮은 0.94와 0.93의 상관성을 보였다. 그리고 일사량 관측값에 대한 RMSE는 MTSAT, COMS MI, GOCI순으로 2.21, 2.09, 2.02 MJ/$m^2$로 나타났다. 또한 COMS GOCI센서의 일누적 계산결과를 지상 관측자료와 비교하였을 때 흐린 날과 맑은 날의 상관성은 각각 0.96과 0.86이었으며 RMSE는 1.82 MJ/$m^2$와 2.27 MJ/$m^2$로서 흐린 날의 상관성이 높게 나타났다. COMS 위성의 해양 센서는 기상센서와 비교하여 관측시각이 한정적이고 관측의 불연속이 있으나 높은 해상도의 이점이 있기 때문에 태양에너지 분석 등의 연구에 유용할 것으로 사료된다.

Landsat-8을 활용한 Sentinel-2A Near Infrared 채널의 Spectral Band Adjustment Factor 적용성 평가 (Evaluation of Spectral Band Adjustment Factor Applicability for Near Infrared Channel of Sentinel-2A Using Landsat-8)

  • 김나연;성노훈;정대성;심수영 ;우종호;최성원;박성우;한경수
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권3호
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    • pp.363-370
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    • 2023
  • 다양한 지구관측위성은 발사 후 정확한 고품질의 자료를 제공하는 것이 중요하다. 위성 자료 품질을 유지 및 보완하기 위해서는 서로 다른 센서 차이를 고려하는 spectral band adjustment factor (SBAF)를 활용한 교차 검보정 과정이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 pseudo-invariant calibration sites 중 Libya4, Algeria3, Mauritania2 에서 수집한 Landsat-8, Sentinel-2A 위성 영상을 활용하여 SBAF 산출 및 적용을 통해 밴드 대역 폭 차이로 인해 발생하는 불확실성을 조정하였다. 두 위성 모두 Blue, Green, Red를 포함하고 Sentinel-2A의 경우 near-infrared (NIR) narrow와 NIR 두 가지 밴드 모두에 SBAF를 적용하여 밴드대역폭 유사도에 따른 반사도 차이를 정량적으로 비교하였다. SBAF 적용 후, NIR을 제외한 모든 밴드(Blue, Green, Red, NIR narrow)에서 1% 내외의 반사도 차이로 유의미한 결과가 나타났다. Sentinel-2A NIR 밴드의 경우 밴드대역폭 차이가 NIR narrow에 비해 크게 나타났지만, SBAF 적용 후에 반사도 차이가 허용 오차범위인 5%와 1-2% 차이로 SBAF 적용이 가능한 것으로 나타났다. 따라서, 위성 활용이 제한적인 상황에서 두 센서의 밴드대역폭 차이가 큰 경우에도 SBAF를 적용할 수 있다고 판단하였고 위성 자료의 품질 및 연속성을 활용하는 연구에 도움이 될 것으로 기대된다.

다중선형회귀모형에 의한 지표면 광대역 방출율 산출 (Calculation of Surface Broadband Emissivity by Multiple Linear Regression Model)

  • 조은수;이규태;정현석;김부요;조일성
    • 한국지구과학회지
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    • 제38권4호
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    • pp.269-282
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    • 2017
  • 이 연구에서는 Earth Observing System Terra 위성에 탑재된 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 협대역 방출율(채널 29, 30, 31) 자료와 다중선형회귀모형을 이용하여 지표면 광대역 방출율을 추정하였다. 다중선형회귀모형 도출 및 검증을 위한 분광 방출율 자료는 MODIS University of California, Santa Barbara와 Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer spectral library의 307종(토양 123종, 식생 32종, 물 19종, 인위적 재료 43종, 바위 90종)을 사용하였다. 도출된 다중선형회귀모형의 결정계수($R^2$)는 0.95 (p<.001)로 높게 나타났고 또한 이 모형 결과와 이론적 광대역 방출율 값의 평균제곱근오차(Root Mean Square Error)는 0.0070이었다. 그리고 이 연구 결과에 따라 계산된 지표면 광대역 방출율을 선행 연구 Wang et al. (2005)의 결과와 비교하였다. 그 결과 아시아, 아프리카, 오세아니아 지역에서 이 연구와 Wang et al. (2005)의 결과에 대한 1월 평균 지표면 광대역방출율의 평균제곱근오차는 0.0054이었고 최소와 최대 편차는 각각 0.0027과 0.0067이었으며 이러한 통계 값은 8월에도 유사하였다. 이 연구에서 다중선형회귀모형에 의하여 계산한 지표면 광대역 방출율은 Wang et al. (2005)의 값과 큰 차이가 없이 비교적 정확하게 산출되었으나 산출 정확성 향상을 위해서는 토지피복특성에 따른 차별화된 회귀모형 적용 필요성이 제기된다.

옵티컬 플로우 방법으로 계산된 초기 바람 추정치에 따른 대기운동벡터 알고리즘 개선 연구 (Improvements for Atmospheric Motion Vectors Algorithm Using First Guess by Optical Flow Method)

  • 오유림;박형민;김재환;김소명
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제36권5_1호
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    • pp.763-774
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    • 2020
  • 수치예보모델의 예측 바람장은 대기운동벡터 알고리즘의 표적 추적 과정에서 추적 정확도 향상이나 계산 시간 단축을 위해 초기 추정치로 사용된다. 대기운동벡터는 수치예보모델의 자료동화 시 활용가치가 높다고 알려졌으나, 초기 추정치로 사용된 수치예보모델 바람장이 대기운동벡터의 검증 과정에 참 값으로 사용된다는 모순이 있다. 이를 해결하기 위해서는 수치예보모델로부터 독립적인 초기 추정치가 필요하다. 본 연구에서는 Lucas and Kanade 옵티컬 플로우 방법을 적용하여 바람장을 도출한 후 이를 초기 추정치로 사용함으로써 표적 추적과정에서의 모델 의존성을 제거하고 계산 속도를 향상시키고자 하였다. 대기운동벡터 산출에는 2015년 8월 18일 ~ 9월 5일 00, 06, 12, 18시 동안의 정지궤도 위성 Himawari-8/AHI의 14번 채널 Level 1B 자료를 사용하였다. 옵티컬 플로우 방법이 대기운동벡터 산출에 미치는 영향을 평가하기 위하여 다음과 같은 세가지 방법으로 교차 검증을 수행 하였다. (1) 초기 추정치 없이, (2) KMA/UM 예보바람장을 초기 추정치로 사용하여, 그리고 (3) 옵티컬 플로우 방법으로 계산된 바람장을 초기 추정치로 사용하여 대기운동벡터를 산출하고 ECMWF ERA-Interim 재분석장과 비교 검증한 결과, 옵티컬 플로우 기반 바람장을 초기 추정치로 사용한 경우에 가장 높은 정밀도를 보였다(RMSVD: 5.296-5.804 ms-1). 계산 속도는 초기 추정치를 사용하지 않은 경우에 가장 느렸고, 나머지 테스트는 유사한 속도를 보였다. 그러므로 대기운동벡터 알고리즘의 표적 추적 과정에 옵티컬 플로우 방법을 적용하면, 모델 의존성 없는 고품질 바람벡터의 산출이 가능할 것으로 사료된다.

소동물 Iodine-125 SPECT 개발을 위한 컴퓨터 시뮬레이션 (A Computer Simulation for Small Animal Iodine-125 SPECT Development)

  • 정진호;최용;송태용;정용현;정명환;홍기조;민병준;최연성;이경한;김병태
    • 대한핵의학회지
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    • 제38권1호
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    • pp.74-84
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    • 2004
  • 목적:. I-125는 저에너지(27-35 keV) 방사선을 방출하기 때문에 두께가 얇은 섬광결정과 조준기를 사용할 수 있어 고분해능, 고민감도 영상획득에 유리한 물리적 특성을 가지고 있다. 이 연구의 목적은 새로운 시뮬레이션 도구인 GATE (Geant4 Application for Tomographic Emission)를 사용하여 최적의 I-125 SPECT 시스템 파라미터를 도출하는 것이다. 대상 및 방법: 시뮬레이션 방법의 신뢰성을 검증하기 위해, Weisenberger 등이 개발한 감마 카메라 시스템을 모사하였다. 섬광체로 평판형 Nal(T1)을 사용하였으며, 두께는 검출효율을 계산해서 결정하였다. 평행구멍조준기와 바늘구멍조준기의 여러 파라미터가 공간분해능과 민감도에 미치는 영향을 평가하였다. 그리고 최적화된 조준기를 결합한 I-125 SPECT의 성능을 평가하였다. 결과: 시뮬레이션에 대한 신뢰성 검증연구 결과, 측정과 시뮬레이션에서 공간분해능(4%)과 민감도(3%)가 유사함을 확인하였다. Nal(T1) 두께는 I-125 감마선을 98% 검출할 수 있도록 1 mm로 결정하였다. 시뮬레이션 결과 고분해능 평행구멍조준기로 구멍크기가 0.2 mm이고 길이가 5 mm인 사각구멍조준기를 선택하였고, 범용 평행구멍조준기로 구멍크기가 0.5 m이고, 길이가 10 mm인 육각구멍조준기를 선택하였다. 바늘구멍조준기는 구멍지름이 0.25 mm이고 채널높이가 0.1 mm이며, 허용각도가 90도인 조준기를 선택하였다. 최적화된 고분해능 평행구멍조준기, 범용 평행구멍조준기, 바늘구멍조준기를 결합한 I-125 SPECT의 재구성 영상 공간분해능은 각각 1.2 mm, 1.7 mm, 0.8 mm였으며, 민감도는 39.7 cps/MBq, 71.9 cps/MBq, 5.5 cps/MBq이었다. 결론: GATE 시뮬레이션으로 I-125 영상에 적합한 섬광결정 파라미터 및 조준기 파라미터를 도출하였다. 이 연구결과는 I-125 SPECT로 탁월한 고분해능, 고민감도 영상을 얻을 수 있음을 보여준다.

협업 필터링 및 하이브리드 필터링을 이용한 동종 브랜드 판매 매장간(間) 취급 SKU 추천 시스템 (SKU recommender system for retail stores that carry identical brands using collaborative filtering and hybrid filtering)

  • 조용민;남기환
    • 지능정보연구
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    • 제23권4호
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    • pp.77-110
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    • 2017
  • 최근 인터넷 기반의 웹 및 모바일 기기를 통한 소비 패턴의 다양화와 개성화가 급진전됨에 따라 전통적 유통채널인 오프라인 매장의 효율적 운영이 더욱 중요해졌다. 매장의 매출과 수익 모두를 제고하기 위해 매장은 소비자에게 가장 매력적인 상품을 적시에 공급-판매 해야 하는데 많은 상품들 중에서 어떤 SKU를 취급하는 것이 판매 확률을 높이고 재고 비용을 낮출 수 있는지에 대한 연구가 부족한 실정이다. 특히, 여러 지역에 걸쳐 다수의 오프라인 매장을 통해 상품을 판매하는 기업의 경우 고객에게 매력적인 적절한 SKU를 추천 받아 취급할 수 있다면 매장의 매출 및 수익률 제고에 도움이 될 것이다. 본 연구에서는 개인화 추천에 이용되어 왔던 협업 필터링과 하이브리드 필터링 등의 추천 시스템(Recommender System)을 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하였다. 각 매장의 취급 품목별 구매 데이터를 활용하여 각 매장 별 유사성(Similarity)을 계산하고 각 매장의 SKU별 판매 이력에 따라 협업 필터링을 하여 최종적으로 매장에 개별 SKU를 추천하였다. 또한 매장 프로파일 데이터를 활용하여 주변수 분석 (PCA : Principal Component Analysis) 및 군집 분석(Clustering)을 통하여 매장을 4개의 군집으로 분류한 뒤 각 군집 내에서 협업 필터링을 적용한 하이브리드 필터링 방식으로 추천 시스템을 구현하고 실제 판매 데이터를 바탕으로 두 방식의 성능을 측정하였다. 현존하는 대부분의 추천 시스템은 사용자에게 영화, 음악 등의 아이템을 추천하는 방식으로 연구가 진행되어 왔고 실제로 산업계에서의 적용 또한 개인화 추천 시스템이 주류를 이루고 있다. 그 동안 개인화 서비스 영역에서 주로 다루어져 왔던 이러한 추천 시스템을 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위에 적용하여 각 매장의 취급 SKU를 추천하는 방식에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있는 실정이다. 기존 추천 방법론의 추천 적용 대상이 '개인의 영역이었다면 본 연구에서는 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 개인의 영역을 넘어 매장의 영역으로 확대하여 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하고 있다. 또한 기존의 추천시스템은 온라인에 한정되었다면 이를 오프라인으로 활용 범위를 넓히고, 기존 개인을 기반으로 분석을 하는 것보다 매장영역으로 확대 적용하기에 적합한 알고리즘을 개발하기 위해 데이터마이닝 기법을 적용하여 추천 방법을 제안한다. 본 연구의 결과가 갖는 의의는 개인화 추천 알고리즘을 동일 브랜드를 취급하는 복수의 판매 매장에 적용하여 의미 있는 결과를 도출하고 실제 기업을 대상으로 시스템으로 구축하여 활용할 수 있는 구체적 방법론을 제시했다는 데에 있다. 개인화 영역을 위주로 이루어졌던 기존의 추천 시스템과 관련한 학계의 연구 영역을 동종 브랜드를 취급하는 기업의 판매 매장으로 확장시킨 첫 시도라는 데에도 의미가 있다. 2014년 03주차 ~ 05주차 전(全) 매장 판매 수량 실적 Top 100개 SKU로 추천의 대상을 한정하여 협업 필터링과 하이브리드 필터링 방식으로 52개 매장 별로 취급 SKU를 추천하고, 추천 받은 SKU에 대한 2014년 06주차 매장별 판매 실적을 집계하여 두 추천 방식의 성과를 비교하였다. 두 추천 방식을 비교한 이유는 본 연구의 추천 방법이 기존 추천 방식 보다 높은 성과를 입증하기 위해 단순히 오프라인에 협업필터링을 적용한 것을 기준 모델로 정의하였다. 이 기준 모델에 오프라인 매장 관점의 특성을 잘 반영한 본 연구 모델인 하이브리드 필터링 방법과 비교 함으로써 성과를 입증한다. 연구에서 제안한 방식은 기존 추천 방식보다 높은 성과를 나타냈으며, 이는 국내 대기업 의류업체의 실제 판매데이터를 활용하여 입증하였다. 본 연구는 개인 수준의 추천시스템을 그룹수준으로 확장하여 효율적으로 접근하는 방법을 이론적인 프레임 워크를 만들었을 뿐 아니라 실제 데이터를 기반으로 분석하여 봄으로써 실제 기업들이 적용해 볼 수 있다는 점에서 연구의 가치가 크다.

소셜네트워크 빅데이터를 활용한 코로나 19에 따른 프로야구 관람문화조사 (Professional Baseball Viewing Culture Survey According to Corona 19 using Social Network Big Data)

  • 김기탁
    • 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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    • 제14권6호
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    • pp.139-150
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    • 2020
  • 본 연구의 자료처리는 텍스톰(textom)과 소셜미디어의 단어를 중심으로 3가지 영역인 '코로나 19와 프로야구', '코로나 19와 프로야구 무관중', '코로나 19와 프로스포츠'에 대해 웹 환경에서 데이터 수집과 정제작업을 실시한 후 일괄 처리하였으며, 이를 시각화하기 위해 Ucinet6프로그램을 활용하였다. 구체적으로 웹 환경의 수집은 네이버, 다음, 구글의 채널을 활용하였고, 추출된 단어들 중 전문가회의를 통해 30개의 단어로 요약 정리하여 최종 연구에 활용하였다. 30개의 추출된 단어를 매트릭스를 통해 시각화하였으며, 단어의 유사성과 공통성의 군집을 파악하기 위해 CONCOR분석을 실시하였다. 분석결과 코로나 19와 프로야구에 관련된 군집은 1개의 중심클러스터와 5개의 주변클러스터로 구성되었고 코로나 19여파에 따른 프로야구 개막과 관련된 내용을 주로 검색하고 있는 것으로 나타났다. 코로나 19와 프로야구 무관중에 관련된 군집은 1개의 중심 클러스터와 5개의 주변클러스터로 구성되었으며, 코로나 19에 따른 프로야구 경기와 관련된 프로야구 입장의 키워드를 주로 검색하고 있는 것으로 나타났다. 코로나 19와 프로스포츠에 관련된 군집은 1개의 중심클러스터와 5개의 주변클러스터로 구성되었으며, 코로나 19의 여파에 따른 프로스포츠 시작과 관련된 키워드를 주로 검색하고 있는 것으로 나타났다. 이를 종합해보면 포스트 코로나 시대의 프로야구는 많은 변화가 있을 것이라 예상된다. 특히 응원문화는 관중들이 원하는 정도의 만족감은 없겠지만 관중들이 누릴 수 있는 직접관람의 기회를 누리기 위해 야구장에서도 코로나 19를 극복하기 위한 하나의 일상으로의 행동강령이 잘 유지되어야 할 것이다. 관람문화 또한 라이브커머스, AR/VR, O4O(Online for Offline)등의 4차 산업혁명의 기술도입으로 현장감 있는 쌍방향 소통이 가능한 인터렉티브 소통의 디지털이 구현돼야 할 것이다. 포스트 코로나 시대는 프로스포츠에도 새로운 형태의 패러다임이 구축될 것이다. 랜선 응원, SNS를 활용한 응원, 실시간 동시시청, 라이브 채팅응원, 편파중계 등 다양한 형태의 응원문화가 새로운 창작 콘텐츠 형태로 진화할 것이며, 팬들의 욕구를 충족할 수 있는 새로운 형태의 패러다임이 구축돼야 하겠다.