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의존 구문 분석을 이용한 질의 기반 정답 추출 (Query-based Answer Extraction using Korean Dependency Parsing)

  • 이도경;김민태;김우주
    • 지능정보연구
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    • 제25권3호
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    • pp.161-177
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    • 2019
  • 질의응답 시스템은 크게 사용자의 질의를 분석하는 방법인 질의 분석과 문서 내에서 적합한 정답을 추출하는 방법인 정답 추출로 이루어지며, 두 방법에 대한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 본 연구에서는 문장의 의존 구문 분석 결과를 이용하여 질의응답 시스템 내 정답 추출의 성능 향상을 위한 연구를 진행한다. 정답 추출의 성능을 높이기 위해서는 문장의 문법적인 정보를 정확하게 반영할 필요가 있다. 한국어의 경우 어순 구조가 자유롭고 문장의 구성 성분 생략이 빈번하기 때문에 의존 문법에 기반한 의존 구문 분석이 적합하다. 기존에 의존 구문 분석을 질의응답 시스템에 반영했던 연구들은 구문 관계 정보나 구문 형식의 유사도를 정의하는 메트릭을 사전에 정의해야 한다는 한계점이 있었다. 또 문장의 의존 구문 분석 결과를 트리 형태로 표현한 후 트리 편집 거리를 계산하여 문장의 유사도를 계산한 연구도 있었는데 이는 알고리즘의 연산량이 크다는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 구문 패턴에 대한 정보를 사전에 정의하지 않고 정답 후보 문장을 그래프로 나타낸 후 그래프 정보를 효과적으로 반영할 수 있는 Graph2Vec을 활용하여 입력 자질을 생성하였고, 이를 정답 추출모델의 입력에 추가하여 정답 추출 성능 개선을 시도하였다. 의존 그래프를 생성하는 단계에서 의존 관계의 방향성 고려 여부와 노드 간 최대 경로의 길이를 다양하게 설정하며 자질을 생성하였고, 각각의 경우에 따른 정답추출 성능을 비교하였다. 본 연구에서는 정답 후보 문장들의 신뢰성을 위하여 웹 검색 소스를 한국어 위키백과, 네이버 지식백과, 네이버 뉴스로 제한하여 해당 문서에서 기존의 정답 추출 모델보다 성능이 향상함을 입증하였다. 본 연구의 실험을 통하여 의존 구문 분석 결과로 생성한 자질이 정답 추출 시스템 성능 향상에 기여한다는 것을 확인하였고 해당 자질을 정답 추출 시스템뿐만 아니라 감성 분석이나 개체명 인식과 같은 다양한 자연어 처리 분야에 활용 될 수 있을 것으로 기대한다.

메타데이터 상호운용성을 위한 기록관리 메타데이터 표준 분석 5W1H와 태스크 모델의 관점에서 (Analysis of Metadata Standards of Record Management for Metadata Interoperability From the viewpoint of the Task model and 5W1H)

  • 백재은;스기모토 시게오
    • 기록학연구
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    • 제32호
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    • pp.127-176
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    • 2012
  • 메타데이터 표준규격(이하 메타데이터 표준으로 기재)은 디지털 자원(Digital resource)의 장기보존 및 디지털 아카이브를 위해 필요한 기본 요소 중 하나로, 이는 현대 정보사회에서 중요한 요소로 잘 알려져 있다. 자원(Resource)의 기록관리와 아카이브, 장기보존을 위한 메타데이터 표준은 다양하며, AGRkMS, EAD, ISAD(G), OAIS, PREMIS5) 등이 이용되고 있다. 우리는 아카이브 시스템의 메타데이터 표준을 디자인하기 위해 목적에 따른 메타데이터 표준을 선택하고 맞춤화(Customization)하지 않으면 안 된다. 한편으로, 다른 시스템의 메타데이터 스키마와의 상호운용성(Interoperability)에 대한 고찰도 실시하지 않으면 안 된다. 이전 연구에서, 우리는 기록 생애 주기(Records lifecycle)라는 관점으로부터 메타데이터 표준의 특성에 대해 분석을 실시하였다. 이로 인해, 각 메타데이터 표준 요소가 해당하는 기록 생애 주기의 처음 단계를 확인할 수 있었고, 아카이브 혹은 보존을 위해서는 하나의 메타데이터 표준만으로 기록 생애 주기 전체를 포괄할 수 없다는 것을 보여 주었다. 우리는 이 분석을 통해서 기록 생애 주기의 단계와 메타데이터 표준간의 관계, 기록 생애 주기 전체에서의 메타데이터 특성은 볼 수 있었으나, 보다 상세한 분석을 실시하는 것은 앞으로의 과제로 남겨두었다. 지금까지의 연구에 근거하여, 본 논문은 기록 생애 주기의 관점에서 디지털 아카이브와 보존, 기록관리를 위한 메타데이터 표준의 특징 분석을 위해, 기록 생애 주기 안에서 실행되는 업무의 관점으로부터 메타데이터 스키마를 재 파악하고 분석하였다. 지금까지 메타데이터 스키마는 기술대상이 되는 자원을 중심으로 정의되었기 때문에 기록 생애 주기 전체와 생애 주기 안의 각 단계에서 이용되는 메타데이터 표준간의 매핑을 위한 적절한 방법이 없었다. 이에 본 논문에서는 각기 다른 메타데이터 표준의 기술 요소를, 기록 생애 주기에 포함시키는 업무와 연결시키는 것으로 메타데이터 표준간의 매핑 방법을 제안한다. 본 연구에서는 메타데이터 표준 분석을 위한 프레임워크(Framework)로, 기록 생애 주기를 이용하여 작성한 자원의 업무중심 모델, 즉 태스크 모델(Task Model)을 제안한다. 태스크 모델을 이용함에 있어서 업무를 실행하는 '이벤트(Event)'의 관점을 보다 명확하게 할 수 있다. 한편, 업무를 중심으로 기술 요소간의 매핑을 보다 효율적으로 실시하기 위해서는 요소를 카테고리 화하여 매핑의 대상 범위를 좁히는 것이 중요하다. 이를 위해 우리는 범용성을 가진 5W1H모델(Who, What, Why, When, Where, How)을 이용하여, 기술 요소를 카테고리 화 하는 것을 제안한다. 그리고 태스크 모델과 5W1H 모델을 이용하여 메타데이터 표준 요소에 특징을 부여하고, 요소 간의 매핑을 실시하여 표준 간 관계를 확인하였다. 태스크 모델은 기록 생애 주기 전체에 업무의 관점을 반영한 것으로, 이 모델을 이용함으로써 기록 생애 주기와 그 안의 각 업무에 대한 메타데이터 표준의 사용, 그리고 특징 분석을 위해 실시되는 기술 요소간의 매핑이 가능할 수 있었다. 또한, 5W1H 카테고리를 이용하여 업무와 자원에 관련되는 기술 요소간의 관계를 살펴보는 것으로, 관계가 명확해지는 것과 함께 조사대상을 좁히는 것이 가능하게 되었다. 이 프레임워크의 제안과 이용으로 우리는 특징 분석을 위해 실시되는 매핑 혹은 분류가 단순한 일반적인 매핑이 아닌 의미적인 분류를 할 수 있었다. 본 연구에서는 이 모델들을 이용하여, 메타데이터 표준간의 크로스워크를 정의하였다. 그리고 태스크 모델의 각 단계의 문맥 내에서 메타데이터 기술 요소의 특성을 매핑 예로 확인하고, 이를 바탕으로 하여 프레임워크에 대해 고찰하였다.

K-Beauty 구전효과가 온라인 매출액에 미치는 영향: 중국 SINA Weibo와 Meipai 중심으로 (Word-of-Mouth Effect for Online Sales of K-Beauty Products: Centered on China SINA Weibo and Meipai)

  • 류미나;임규건
    • 지능정보연구
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    • 제25권1호
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    • pp.197-218
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    • 2019
  • 중국 화장품 전체 교역중 약 67% 정도가 전자상거래로 이루어지고 있는데 특히 한국 화장품인 K-Beauty 제품의 인기가 높다. 기존 연구에 의하면 화장품 같은 소비재의 경우 소비자의 80%는 제품 구매 전 제품정보를 인터넷으로 검색하며 구전정보에 영향을 받는다. 대부분의 중국 소비자들은 화장품과 관련된 정보를 주요 SNS에 다른 소비자들이 올린 댓글을 통해 획득하며 최근에는 뷰티 관련 동영상 채널 정보를 이용하기도 한다. 기존의 온라인 구전 관련 연구는 대부분 Facebook, Twitter, 블로그 등의 매체 자체가 중심이었다. 본 연구에서는 온라인 구전정보의 전달 형태와 정보의 형태를 고려하여 정보유형을 동영상과 사진 및 텍스트로 나누어 연구하고자 한다. 중국의 SNS대표 플랫폼인 SINA Weibo와 동영상 플랫폼 Meipai의 비정형 데이터를 분석하고 온라인 구전정보를 양과 방향성으로 나누어 K-Beauty브랜드 매출액에 미치는 영향을 분석하고자 한다. Meipai에서는 총 약 33만개의 데이터를 수집하였고 SINA Weibo에서는 총 약 11만개의 데이터를 수집하여 화장품의 기본 속성도 고려하여 분석하였다. 본 연구의 의의는 온라인 매출은 K-Beauty화장품에 대해서도 구전에 영향을 받는다는 것을 기본적으로 입증함과 동시에 특히 정보 유형에 대한 구분을 시도 했다는 것이다. 두가지 매체 모두 기존 연구와 같이 양이 매출에 영향을 미치고 있으나 매체풍부성으로 인해 텍스트보다 동영상이 정보를 더 주고 영향이 크다는 것을 입증하였다. 또한, 정보 방향성 측면에서는 색조화장품의 경우 부정 댓글의 영향이 크게 나타났다. 실무적으로는 화장품 판매 전략 및 광고 전략에 기초 및 색조 화장품을 구분하여 중국 K-Beauty화장품 매출증대를 위한 마케팅전략을 구사하는데 도움이 될 것으로 기대된다.

한대(漢代) 이전에 형성된 천체력(天體曆) 기년(紀年) 원리 고찰의 필요성에 대한 소론(小論) (Discussion on the Necessity of the Study on the Principle of 'How to Mark an Era in Almanac Method of Tiāntǐlì(天體曆)' Formed until Han dynasty)

  • 서정화
    • 동양고전연구
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    • 제72호
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    • pp.365-400
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    • 2018
  • 10천간 12지지를 합성한 60개의 서수부호(序數符號)로 각각의 연월일시를 표현하였던 간지(干支) 책력(冊曆)에서의 그 기호는, 동양의 전통 의학(醫學) 분야에서 발병과 치료에 영향을 미치는 요인의 표식으로 쓰였을 뿐만 아니라, 여러 술수(術數) 분야에서의 길흉화복(吉凶禍福) 예단 지표로도 사용되었다. 이 간지력(干支曆) 부호를 기준으로 삼은 많은 술수 이론들이 한대(漢代) 이전까지 상당부분 갖추어졌던 것에 반해, '그것이 그렇게 된' 근원적 원리에 대한 이후의 책력학적 논의는 찾아보기 어렵다. 세성(歲星)(목성)이 황도대의 12개 '자리[차(次)]' 중에서 어느 곳에 있는 것인지로 그 한 해의 연명(年名)이 정해지는 천체력 기년 방식에는, 크게 세성기년법(歲星紀年法) 태세기년법(太歲紀年法) 간지기년법(干支紀年法) 등이 있다. 태세기년법과 명칭만 다를 뿐 실제로는 동일한 기년법이라 할 수 있는 간지기년법에서는 다시 세 가지 이상의 방식이 존재하며, 그 중 하나가 한대(漢代) 이래로 현재까지 중국과 우리나라 등지에서 끊김 없이 사용되고 있는 것이다. 2018년 올해의 간지 연명이 무술(戊戌)이 된 것은 순전히 '우연'에 의한 것이었다. 따라서 본 논의에서 필자는, 연월일시의 간지 부호를 가지고 고유 이론들을 구성하는 각종 전통 술수 분야에서 이에 대한 자각의 필요성을 역설(力說)하였다. 만 12년에 조금 못 미치는 목성의 1주천(周天) 주기 때문에, 천여 년에 한 번씩 약 85년 동안만 '황도대에서의 세성(歲星) 위차(位次)'와 '12지지(地支) 부호(符號)의 연명(年名)'이 서로 부합되는 상황이 펼쳐지는데, 최근의 수십 년이 그 시기가 됨을 확인하였다. 아울러서 28수(宿)를 바라보는 적절한 방법에 대해서도 함께 논하였다. 간지 책력이 각종 술수는 물론 전통 의술의 이론적 기반과도 결부된 것이니 만큼, 고대(古代) 천체력(天體曆)의 근원적 이론에 대한 심도 있는 연구는, 동양 전통 학문과 문화의 계승 발전 차원에서도 결코 소홀히 넘길 수 없는 일이다.

이차원 고객충성도 세그먼트 기반의 고객이탈예측 방법론 (A Methodology of Customer Churn Prediction based on Two-Dimensional Loyalty Segmentation)

  • 김형수;홍승우
    • 지능정보연구
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    • 제26권4호
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    • pp.111-126
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    • 2020
  • CRM의 하위 연구 분야로 진행되었던 고객이탈예측은 최근 비즈니스 머신러닝 기술의 발전으로 인해 빅데이터 기반의 퍼포먼스 마케팅 주제로 더욱 그 중요도가 높아지고 있다. 그러나, 기존의 관련 연구는 예측 모형 자체의 성능을 개선시키는 것이 주요 목적이었으며, 전체적인 고객이탈예측 프로세스를 개선하고자 하는 연구는 상대적으로 부족했다. 본 연구는 성공적인 고객이탈관리가 모형 자체의 성능보다는 전체 프로세스의 개선을 통해 더 잘 이루어질 수 있다는 가정하에, 이차원 고객충성도 세그먼트 기반의 고객이탈예측 프로세스 (CCP/2DL: Customer Churn Prediction based on Two-Dimensional Loyalty segmentation)를 제안한다. CCP/2DL은 양방향, 즉 양적 및 질적 로열티 기반의 고객세분화를 시행하고, 고객세그먼트들을 이탈패턴에 따라 2차 그룹핑을 실시한 뒤, 이탈패턴 그룹별 이질적인 이탈예측 모형을 독립적으로 적용하는 일련의 이탈예측 프로세스이다. 제안한 이탈예측 프로세스의 상대적 우수성을 평가하기 위해 기존의 범용이탈예측 프로세스와 클러스터링 기반 이탈예측 프로세스와의 성능 비교를 수행하였다. 글로벌 NGO 단체인 A사의 협력으로 후원자 데이터를 활용한 분석과 검증을 수행했으며, 제안한 CCP/2DL의 성능이 다른 이탈예측 방법론보다 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 이러한 이탈예측 프로세스는 이탈예측에도 효과적일 뿐만 아니라, 다양한 고객통찰력을 확보하고, 관련된 다른 퍼포먼스 마케팅 활동을 수행할 수 있는 전략적 기반이 될 수 있다는 점에서 연구의 의의를 찾을 수 있다.

캠페인 효과 제고를 위한 자기 최적화 변수 선택 알고리즘 (Self-optimizing feature selection algorithm for enhancing campaign effectiveness)

  • 서정수;안현철
    • 지능정보연구
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    • 제26권4호
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    • pp.173-198
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    • 2020
  • 최근 온라인의 비약적인 활성화로 캠페인 채널들이 다양하게 확대되면서 과거와는 비교할 수 없을 수준의 다양한 유형들의 캠페인들이 기업에서 수행되고 있다. 하지만, 고객의 입장에서는 중복 노출로 인한 캠페인에 대한 피로감이 커지면서 스팸으로 인식하는 경향이 있고, 기업입장에서도 캠페인에 투자하는 비용은 점점 더 늘어났지만 실제 캠페인 성공률은 오히려 더 낮아지고 있는 등 캠페인 자체의 효용성이 낮아지고 있다는 문제점이 있어 실무적으로 캠페인의 효과를 높이고자 하는 다양한 연구들이 지속되고 있다. 특히 최근에는 기계학습을 이용하여 캠페인의 반응과 관련된 다양한 예측을 해보려는 시도들이 진행되고 있는데, 이 때 캠페인 데이터의 다양한 특징들로 인해 적절한 특징을 선별하는 것은 매우 중요하다. 전통적인 특징 선택 기법으로 탐욕 알고리즘(Greedy Algorithm) 중 SFS(Sequential Forward Selection), SBS(Sequential Backward Selection), SFFS(Sequential Floating Forward Selection) 등이 많이 사용되었지만 최적 특징만을 학습하는 모델을 생성하기 때문에 과적합의 위험이 크고, 특징이 많은 경우 분류 예측 성능 하락 및 학습시간이 많이 소요된다는 한계점이 있다. 이에 본 연구에서는 기존의 캠페인에서의 효과성 제고를 위해 개선된 방식의 특징 선택 알고리즘을 제안한다. 본 연구의 목적은 캠페인 시스템에서 처리해야 하는 데이터의 통계학적 특성을 이용하여 기계 학습 모델 성능 향상의 기반이 되는 특징 부분 집합을 탐색하는 과정에서 기존의 SFFS의 순차방식을 개선하는 것이다. 구체적으로 특징들의 데이터 변형을 통해 성능에 영향을 많이 끼치는 특징들을 먼저 도출하고 부정적인 영향을 미치는 특징들은 제거를 한 후 순차방식을 적용하여 탐색 성능에 대한 효율을 높이고 일반화된 예측이 가능하도록 개선된 알고리즘을 적용하였다. 실제 캠페인 데이터를 이용해 성능을 검증한 결과, 전통적인 탐욕알고리즘은 물론 유전자알고리즘(GA, Genetic Algorithm), RFE(Recursive Feature Elimination) 같은 기존 모형들 보다 제안된 모형이 보다 우수한 탐색 성능과 예측 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 또한 제안 특징 선택 알고리즘은 도출된 특징들의 중요도를 제공하여 예측 결과의 분석 및 해석에도 도움을 줄 수 있다. 이를 통해 캠페인 유형별로 중요 특징에 대한 분석과 이해가 가능할 것으로 기대된다.

네트워크 중심성 척도가 추천 성능에 미치는 영향에 대한 연구 (A Study on the Effect of Network Centralities on Recommendation Performance)

  • 이동원
    • 지능정보연구
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    • 제27권1호
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    • pp.23-46
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    • 2021
  • 개인화 추천에서 많이 사용되는 협업 필터링은 고객들의 구매이력을 기반으로 유사고객을 찾아 상품을 추천할 수 있는 매우 유용한 기법으로 인식되고 있다. 그러나, 전통적인 협업 필터링 기법은 사용자 간에 직접적인 연결과 공통적인 특징을 기반으로 유사도를 계산하는 방식으로 인해 신규 고객 혹은 상품에 대해 유사도를 계산하기 힘들다는 문제가 제기되어 왔다. 이를 극복하기 위하여, 다른 기법을 함께 사용하는 하이브리드 기법이 고안되기도 하였다. 이런 노력의 하나로서, 사회연결망의 구조적 특성을 적용하여 이런 문제를 해결하려는 시도가 있었다. 이는, 직접적으로 유사성을 찾기 힘든 사용자 간에도 둘 사이에 놓인 유사한 사용자 또는 사용자들을 통해 유추해내는 방식으로 상호 간의 유사성을 계산하는 방식을 적용한 것이다. 즉, 구매 데이터를 기반으로 사용자의 네트워크를 생성하고 이 네트워크 내에서 두 사용자를 간접적으로 이어주는 네트워크의 특성을 기반으로 둘 사이의 유사도를 계산하는 것이다. 이렇게 얻은 유사도는 추천대상 고객이 상품의 추천에 대한 수락여부를 결정하는 척도로 활용될 수 있다. 서로 다른 중심성 척도는 추천성과에 미치는 영향이 서로 다를 수 있다는 점에서 중요한 의미를 갖는다 할 수 있다. 이런 유사도의 계산을 위해서 네트워크의 중심성을 활용할 수 있다. 본 연구에서는 여기서 더 나아가 이런 중심성이 추천성과에 미치는 영향이 추천 알고리즘에 따라서도 다를 수 있다는 데에서 주목하여 수행되었다. 또한, 이런 네트워크 분석을 활용한 추천기법은 신규 고객 혹은 상품뿐만 아니라 전체 고객 혹은 상품으로 그 대상을 넓히더라도 추천 성능을 높이는 데 기여할 것을 기대할 수 있을 것이다. 이런 관점에서 본 연구는 네트워크 모형에서 연결선이 생성되는 것을 이진 분류의 문제로 보고, 추천 모형에 적용할 분류 기법으로 의사결정나무, K-최근접이웃법, 로지스틱 회귀분석, 인공신경망, 서포트 벡터 머신을 선택하고, 온라인 쇼핑몰에서 4년2개월간 수집된 구매 데이터로 실험을 진행하였다. 사회연결망에서 측정된 중심성 척도를 각 분류 기법에 적용하여 생성한 모형을 비교 실험한 결과, 각 모형 별로 중심성 척도의 추천성공률이 서로 다르게 나타남을 확인할 수 있었다.

광해군 대(代)의 종교지형 변동 - 불교정책과 불교계의 양상을 중심으로 - (Changes in the Religious Topography of the Great Gwanghaegun: Policies towards Buddhism and the Affected Buddhist Community)

  • 이종우
    • 대순사상논총
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    • 제36집
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    • pp.227-266
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    • 2020
  • 본 논문의 목적은 광해군 대(代)의 불교정책과 이것의 영향을 받는 불교계의 양상을 검토하는 것이었다. 이것을 통해 조선불교를 "숭유억불"이라고 규정지음으로 인해 드러나지 않았던 광해군 대의 불교가 가진 나름의 영향력과 역동성을 드러내고자 했다. 성리학을 사상적 배경으로 삼았던 조선 시대에 불교는 성리학의 벽이단을 내세운 지배층에 의하여 배척되어야 했고, 이것은 광해군 대에도 마찬가지였다. 그러나 실제로는 지배층이 이중적 불교관을 가지고 있었다. 이러한 지배층의 이중적 불교관은 광해군 대의 불교계의 상황에 영향을 끼쳤다. 임진왜란에서의 전공으로 지배층은 불교의 존재를 인정할 수밖에 없었고, 그 결과 조선에서 불교의 위상이 일정부분 상승했다. 상승한 위상과 임진왜란 때의 경험을 바탕으로 불교계는 보사(報謝)와 구호 활동에 종사했다. 그 결과, 승려의 수는 증가했고, 사찰과 승려의 토지 소유가 허가됨으로써 경제적 상황도 좋아졌다. 이 과정에서 임진왜란은 광해군 대의 불교정책을 좌우하고 불교지형을 변동시킨 역사적 배경이 되었다. 광해군 대에 지배층은 불교를 이단으로 간주하면서도, 임진왜란에 공이 있는 승려들에게 시호를 하사했고, 승려에게 관직을 제수하는 등 일부 승려들을 우대하는 정책을 폈다. 또한, 승려들은 국방, 건축 등 조직력과 물리적 힘을 요구하는 역을 부담하기 시작했다. 그런데 광해군 대까지는 승려들이 부담하는 역에 대하여 일정 부분 보상해서, 승려가 역을 부담하는 것이 불교에 대한 탄압의 면보다는 불교에 대한 용인의 측면이 강했다. 불교정책에 대하여 불교계는 지배층과의 유착과 사찰의 창·재건, 그리고 불교 예술품 제작이라는 양상을 보인다. 지배층과의 유착을 통해 불교계는 광해군 대 불교정책에 적극 호응했고, 이것을 통해 교단을 유지할 수 있었다. 아울러 이러한 모습 속에서 부휴 선수(浮休 善修)와 제자인 벽암 각성(碧巖 覺性)의 부휴계가 불교계에서 주도권을 가지기 시작했음도 확인된다. 광해군 대의 불교정책은 지배층의 이중적 불교관과 좋아진 측면과 악화된 측면이 공존하는 불교계의 상황을 배경으로 시행되었다. 지배층은 불교의 조직력을 전후(戰後) 복구와 국방, 토목 공사에 적극적으로 활용하였고, 이에 따른 적절한 보상을 시행했다. 불교계 역시 지배층과의 교류를 바탕으로 불교정책에 호응하였고, 사찰과 예술품을 보수하고 제작하였다. 광해군 대의 불교정책과 대응을 살펴보면, 조선 불교에 대한 일반적 묘사인 "숭유억불"로 설명할 수 없는 불교의 조직력과 영향력이 확인된다.

Node2vec 그래프 임베딩과 Light GBM 링크 예측을 활용한 식음료 산업의 수출 후보국가 탐색 연구 (A Study on Searching for Export Candidate Countries of the Korean Food and Beverage Industry Using Node2vec Graph Embedding and Light GBM Link Prediction)

  • 이재성;전승표;서진이
    • 지능정보연구
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    • 제27권4호
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    • pp.73-95
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    • 2021
  • 본 연구는 Node2vec 그래프 임베딩 방법과 Light GBM 링크 예측을 활용해 우리나라 식음료 산업의 미개척 수출 후보국가를 탐색한다. Node2vec은 네트워크의 공통 이웃 개수 등을 기반으로 하는 기존의 링크 예측 방법에 비해 상대적으로 취약하다고 알려져 있던 네트워크의 구조적 등위성 표현의 한계를 개선한 방법이다. 따라서 해당 방법은 네트워크의 커뮤니티 탐지와 구조적 등위성 모두에서 우수한 성능을 나타내는 것으로 알려져 있다. 이에 본 연구는 이상의 방법을 우리나라 식음료 산업의 국제 무역거래 정보에 적용했다. 이를 통해 해당 산업의 글로벌 가치사슬 관계에서 우리나라의 광범위한 마진 다각화 효과를 창출하는데 기여하고자 한다. 본 연구의 결과를 통해 도출된 최적의 예측 모델은 0.95의 정밀도와 0.79의 재현율을 기록하며 0.86의 F1 score를 기록해 우수한 성능을 나타냈다. 이상의 모델을 통해 도출한 우리나라의 잠재적 수출 후보국가들의 결과는 추가 조사를 통해 대부분 적절하게 나타난 것을 알 수 있었다. 이상의 내용을 종합하여 본 연구는 Node2vec과 Light GBM을 응용한 링크 예측 방법의 실무적 활용성에 대해 시사할 수 있었다. 그리고 모델을 학습하며 링크 예측을 보다 잘 수행할 수 있는 가중치 업데이트 전략에 대해서도 유용한 시사점을 도출할 수 있었다. 한편, 본 연구는 그래프 임베딩 기반의 링크 예측 관련 연구에서 아직까지 많이 수행된 적 없는 무역거래에 이를 적용했기에 정책적 활용성도 갖고 있다. 본 연구의 결과는 최근 미중 무역갈등이나 일본 수출 규제 등과 같은 글로벌 가치사슬의 변화에 대한 빠른 대응을 지원하며 정책적 의사결정을 위한 도구로써 충분한 유용성이 있다고 생각한다.

가임기 여성의 방사선 치료 시 난소 선량 평가 (Evaluation of Ovary Dose of Childbearing age Woman with Breast cancer in Radiation therapy)

  • 박성준;이영철;김선명;김영범
    • 대한방사선치료학회지
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    • 제33권
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    • pp.145-153
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    • 2021
  • 목 적: 본 연구에서는 가임기 여성의 유방암 방사선 치료 시 난소 선량에 대해 실험을 통하여 평가해보고자 한다. 치료기법에 따른 치료계획시스템에서 계산된 선량과 열형광선량계를 이용한 측정선량을 비교·분석하여 난소 선량을 평가하고 납(Pb) 앞치마의 사용유무에 따른 선량 분석을 통해 임상에서의 유용성을 알아보고자 한다. 대상 및 방법: 측정에는 Rando humanoid phantom을 이용하였고, 치료기법으로는 쐐기필터치료기법, 3차원 입체조형치료, 세기변조방사선치료를 사용하였다. CT simulator를 이용하여 얻은 Rando humanoid phantom 3D 영상의 우측 유방에 처방선량의 95%가 전달될 수 있도록 치료계획을 세웠고, TLD를 Rando hunmanoid phantom의 가상 표적의 표면 및 심부에 삽입하고 방사선을 조사하였다. 측정위치는 치료 중심점과 Rando humanoid phantom의 정중앙을 중심으로 반대쪽 유방으로 2cm 이동한 지점과 치료 중심축 및 하방으로 우측 유방의 경계면에서 5cm, 10cm, 12.5cm, 15cm, 17.5cm, 20cm, 우측 난소 위치의 표면과 중심점을 포함하여 총 9개 지점에서 측정하였다. 치료계획시스템의 선량 비교에서는 쐐기필터치료기법 2가지와 3차원 입체조형치료, 세기변조방사선치료 등 총 4개의 치료 계획을 수립하여 비교하였다. 그리고 TLD를 이용한 측정값 비교는 세기변조방사선치료와 쐐기필터를 이용한 치료를 비교하였고, 납 앞치마의 사용유무에 따라서 세기변조방사선치료의 선량차이를 측정하여 비교·분석하였다. 측정값은 각 포인트마다 3개의 TLD값 평균을 내고 TLD 교정값을 이용하여 환산하였으며 이를 Point dose mean값으로 계산하였다. 치료계획값과 실제 측정값을 비교하기 위해 각 지점마다 절대선량값을 측정하여 %Diff 값으로 계산하였다. 결 과: 치료 중심점인 Point A에서는 치료계획시스템에서 최대 201.7cGy가 나왔고, 실제 TLD 측정값은 최대 200.6cGy가 나왔다. 모든 치료계획시스템에서 유방 경계면으로부터 하방으로 17.5cm 떨어진 지점인 Point G 부터는 0cGy로 계산이 되었다. 실제 TLD 측정 결과 Point G에서는 최대 2.6cGy가 나왔고, 난소선량인 Point J에서는 최대 0.9cGy로 나타났으며 %Diff값은 0.3%~1.3%였다. 납 앞치마의 사용유무에 따른 선량 차이는 최대 2.1cGy에서 최소 0.1cGy로 나타났으며 %Diff값은 0.1%~1.1%였다. 결 론: 치료계획시스템에서 3가지 치료계획에 따른 선량차이는 최저 0.85%에서 최고 2.45%로 큰 격차를 보이지 않았다. 난소에서 Rando humanoid phantom의 치료계획과 실제 측정한 선량차이는 0.9% 이내로 나타났으나 실제 측정에서 조금 더 높게 측정되었다. 이는 치료계획시스템에서 산란선의 영향을 정확하게 반영하지 못하였고, 실제 측정에서는 TLD를 삽입한 상태로 CBCT를 촬영한 선량과 산란선량이 반영된 것으로 사료된다. 납 앞치마의 유무에 따른 선량측정에서 납 앞치마를 사용했을 경우에 치료범위에서 가까운 거리일수록 차폐의 효과가 있었으며, 치료범위에서 15cm 이상 거리가 있는 경우에는 거의 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 임상적으로 방사선 치료 중에는 임신이나 인공수정을 하기에는 적절하지 않지만, 치료 중 난소에 조사된 선량은 방사선 치료 후 가임기 여성의 생식 기능에 크게 영향을 주지 않을 것으로 생각된다. 하지만 가임 여성의 경우에는 지속적인 불안감을 가지고 있으므로 이번 결과를 통한 데이터를 제시함으로써 심리적인 안정을 도모할 수 있을 것으로 사료된다.