• 한국간담췌외과학회지
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• 제27권4호
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• pp.403-414
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• 2023

Backgrounds/Aims: Pancreatoduodenectomy (PD) is recommended in fit patients with a carcinoma (PDAC) of the pancreatic head, and a delayed resection may affect survival. This study aimed to correlate the time from staging to PD with long-term survival, and study the impact of preoperative investigations (if any) on the timing of surgery. Methods: Data were extracted from the Recurrence After Whipple's (RAW) study, a multicentre retrospective study of PD outcomes. Only PDAC patients who underwent an upfront resection were included. Patients who received neoadjuvant chemo-/radiotherapy were excluded. Group A (PD within 28 days of most recent preoperative computed tomography [CT]) was compared to group B (> 28 days). Results: A total of 595 patents were included. Compared to group A (median CT-PD time: 12.5 days, interquartile range: 6-21), group B (49 days, 39-64.5) had similar one-year survival (73% vs. 75%, p = 0.6), five-year survival (23% vs. 21%, p = 0.6) and median time-to-death (17 vs. 18 months, p = 0.8). Staging laparoscopy (43 vs. 29.5 days, p = 0.009) and preoperative biliary stenting (39 vs. 20 days, p < 0.001) were associated with a delay to PD, but magnetic resonance imaging (32 vs. 32 days, p = 0.5), positron emission tomography (40 vs. 31 days, p > 0.99) and endoscopic ultrasonography (28 vs. 32 days, p > 0.99) were not. Conclusions: Although a treatment delay may give rise to patient anxiety, our findings would suggest this does not correlate with worse survival. A delay may be necessary to obtain further information and minimize the number of PD patients diagnosed with early disease recurrence.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.1-23
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• 2018

E-commerce 환경의 발전으로 소비자들은 다양한 상품들을 한 자리에서 폭 넓게 비교할 수 있게 되었다. 하지만 온라인 쇼핑몰에 올라와있는 상당량의 주요 상품 정보들이 이미지 형태이기 때문에 컴퓨터가 인지할 수 있는 텍스트 기반 검색 시스템에 반영될 수 없다는 한계가 존재한다. 이러한 한계점은 일반적으로 기존 기계학습 기술 및 OCR(Optical Character Recognition) 기술을 활용해, 이미지 형태로 된 키워드를 인식함으로써 개선할 수 있다. 그러나 기존 OCR 기술은 이미지 안에 글자가 아닌 그림이 많고 글자 크기가 작으면 낮은 인식률을 보인다는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 기존 기술들의 한계점을 해결하기 위하여, 딥러닝 기반 사물인식 모형 중 하나인 SSD(Single Shot MultiBox Detector)를 개조하여 이미지 형태의 상품 카탈로그 내의 텍스트 인식모형을 설계하였다. 하지만 이를 학습시키기 위한 데이터를 구축하는 데 상당한 시간과 비용이 필요했는데, 이는 지도학습의 방법론을 따르는 SSD 모형은 훈련 데이터마다 직접 정답 라벨링을 해줘야 하기 때문이다. 본 연구는 이러한 문제점을 해결하기 위해 '훈련 데이터 자동 생성 프로그램'을 함께 개발하였다. 훈련 데이터 자동 생성 프로그램을 통해 수작업으로 데이터를 만드는 것에 비하여 시간과 비용을 대폭 절감할 수 있었으며, 생성된 훈련용 데이터를 통해 모형의 인식 성능을 높일 수 있었다. 더 나아가 실험연구를 통해 자동으로 생성된 훈련 데이터의 특징별로 인식기 모형의 성능에 얼마나 큰 영향을 끼치는지 알아보고, 성능 향상에 효과적인 데이터의 특징을 분석하였다. 본 연구를 통해서 개발된 상품 카탈로그 내 텍스트 인식모형과 훈련 데이터 자동 생성 프로그램은 온라인 쇼핑몰 판매자들의 상품 정보 등록 수고를 줄여줄 수 있으며, 구매자들의 상품 검색 시 결과의 정확성을 향상시키는 데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제5권1호
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• pp.37-46
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• 2000

1995년 이후 해마다 8월부터 10월까지 남해안에서 대규모로 발생되는 유해성 적조가 가장 먼저 발견되는 전남 고흥군 나로도 해역에서 적조원인생물을 포함한 식물플랑크톤의 포식자로써 적조역학(red tide dynamics)에 큰 영향을 줄 수 있는 종속영양성 와편모류(heterotraphic dinoflagellate; 이하 HTD)와 섬모류의 시공간적 분포를 연구하기 위하여, 1997년 6월 20일부터 9월 22일까지 모두 5차례에 걸쳐 3개의 정점, 5${\sim}$7개의 깊이에서 시료를 채집한 뒤 분석하였다. 연구기간 동안 총 17종의 HTD가 발견되었는데 그 중 Protoperidinium 속에 속하는 종이 11종으로 65% 정도를 차지하였다. 섬모류의 경우 종피류(tintinnid; 이하 TIN)가 총 15종 출현하였으며, 다수의 무피성 섬모류(naked ciliate; 이하 NC)가 출현하였다. 출현 종 수의 시간적 변화를 볼 때 HTD와 TIN모두 8월 1일과 21일 사이에 가장 많이 증가하였으나 최대 출현종 수는 Gyrodinium impudicum이 우점한 유해성 적조가발생한 직후인 8월 27일에 나타났는데 각각 13종과 10종이었다. 9월 22일에는 출현종 수가 급감하였다. 연구기간 중 나타난 HTD, TIN, NC의 최대 밀도는 각각 45, 39, 57 cells $ml^{-1}$었다. 한 시기에 채집한 모든 시료의 평균밀도(Average Density at All Station; 이하 ADAS)를 구한 결과 HTD의 ADAS는 출현종 수와 마찬가지로 8월 1일과 21일 사이에 가장 큰 폭으로 증가하다가 8월 27일에 약 6 cells $ml^{-1}$의 최대값에 도달하였으나, TIN의 ADAS는 8월 21일과 8월 27일 사이에 급증하여 최대값 7 cells $ml^{-1}$에 도달하였다. NC의 ADAS는 HTD나 TIN처럼 뚜렷한 시간적 변화를 나타내지 않았으나 8월 27일에 최대값 8 cells $ml^{-1}$을 나타냈다. 이러한 출현 종수와 평균밀도의 증가율을 볼 때 HTD의 경우 규조류의 변화 양상과 비슷하여 HTD가 규조류의 포식자일 가능성을 제시할 수 있는데, 특히 8월 27일의 경우 Protoperidinium 속의 수평, 수직적 분포는 규조류의 분포와 높은 상관관계를 가져 이들이 규조류의 주요 포식자임을 유추할 수 있다. 공간적 분포에 있어서 일반적으로 HTD와 섬모류 모두 내만에서 높은 값을 가졌으며 외만으로 갈수록 감소하였으므로, 본 연구는 HTD와 섬모류의 시공간적분포가 연안으로부터의 거리 및 먹이인 식물플랑크톤의 시공간적 분포와 밀접한 관계를 갖고 있음을 제시할 수 있고, 본 연구결과는 앞으로 주요 원생동물들의 적조원인생물을 포함한 우점 식물플랑크톤에 대한 포식실험의 기초자료로 이용되어 적조발생시와 발생 전후의 하부 먹이망을 완성하는데 기여될 것이다.

• 한국수산과학회지
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• 제33권5호
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• pp.455-462
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• 2000

점증하는 적조로부터 수산피해를 줄이는 것은 시급한 문제이다. 황토를 살포하여 적조생물입자를 응집 제거하는 것이 하나의 방법이 되고 있다. 황토를 이용하여 적조생물입자에 대한 응집실험을 한 결과는 다음과 같다. 본 실험에 사용한 황토입자의 입도 분포는 정규분포를 보여주는 하나의 peak로 나타났으며, 입자의 평균 지름은 $25.0 {\mu}m$이고, 약$84.5{\%}$의 황토입자가 $9.8-55.0{\mu}m$의 범위에 속하며 변동계수는 $65.1{\%}$이었다. 황토의 금속성분을 분석한 결과는 규소 (Si)가 $48{\%}$, 알루미늄 (Al)이 $35{\%}$, 철 (Fe)이 $11{\%}$로서 $94{\%}$를 차지하며 나머지 $48{\%}$는 칼릅 (K), 구리 (Cu), 아연 (Zn), 티타늄 (Ti) 등으로 구성되어 있었다. 전자현미경 사진에 나타난 황토입자의 표면은 거칠고 다공질이며 부정형의 입자로 되어 있었다. 황토입자는 $10^(-3)M$ NaCl의 수용액 중에서 pH가 증가함에 따라 negative zeta potential 값이 증가하여 pH 9.36에서 -71.3mV를 나타내고 이후 거의 일정한 값을 나타내었으며, pH 1.98에서 +1.8 mV를 나타내어 amphoteric surface charge를 가지는 물질의 성질을 나타내었다. 전하결정이온은 $H^+, OH^-$ 이온이고, pH 2 부근에서 PZPC를 나타내었다. 용액의 전해질이 NaCl일 경우 $10^(-2)M (pNa=2)$ 이상의 농도에서는 $Na^+$ 이온의 농도가 증가함에 따라서 황토입자의 negative zeta potential 값은 일률적으로 감소하다가 $Na^+$ 이온의 농도가 1M (pNa=0)이 되었을 때 zeta potential은 0에 근접하였다. 용액의 전해질이 2 :l electrolyte ($CaCl_2$와 $MgCl_2$)의 경우 $Ca^(+2)$ 이온의 농도가 증가함에 따라서 황토입자의 negative zeta potential 값이 일률적으로 감소하다가 약 $10^(-3)M (pCa=3)$의 농도에서 등전점을 나타내고 전하역전이 일어났다. 해수중의 황토와 적조생물 입자는 비슷한 negative zeta potential을 나타내었고, 점토 중에서 해사가 가장 큰 negative zeta potential을 나타내었다. 해수중에서 황토입자와 적조생물입자의 EDL은 해수에 포함된 고농도의 염류 농도로 인하여 극히 얇게 압축되고, 이런 상태에서 두 입자가 상호 접근할 경우 모든 간격에서 LVDW attractive force의 절대값이 EDL repulsive force의 절대값보다 항상 큰 값을 나타낸다. 해수중에서 황토입자와 적조생물입자는 모든 간격에서 negative total interaction energy 값 (attractive force)을 나타내어 항상 용이하게 floe을 형성할 수밖에 없는 조건에 있다. 적조생물입자의 응집제거 효율은 황토의 농도가 증가함에 따라서 지수함수적 ($Y=36.04{\times}X^(0.11); R^2=0.9906$)으로 증가하였으며, 황토의 농도 800mg/l까지 급격한 증가를 보이다가 황토의 농도가 계속 증가함에 따라서 완만한 증가를 나타내었다. 적조생물은 황토 6,400mg/l에서 거의 $100{\%}$ 응집제거 되었다. 황토 800 mg/l을 사용하고 G-value를 $1, 6, 29, 139 sec^(-1)$로 단계적으로 증가시킴에 따라 응집제거 효율은 지수함수적으로 증가하였다. 이는 응집반응의 효율을 높이기 위해서는 황토입자와 적조생물입자 사이에 충분한 충돌이 일어날 수 있도록 교반하는 것이 매우 중요함을 나타내 주는 것이다. $800mg/l$의 농도에서 황토는 철을 함유하지 않은 다른 점토보다 $28.8{\~}60.3{\%}$ 더 높은 처리효율을 나타내었다. 황토에는 >SiOH의 음전하단과 수중의 phenolphthalein alkalinity를 소모하는 수화금속화합물의 양전하단이 공존하며, 이 수화금속화합물에 의하여 황토가 나머지 점토 특히 해사와 다른 응집특성을 보여주는 것으로 생각된다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제19권4호
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• pp.243-255
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• 2014

본 연구는 섬진강 하구역에서 저서다모류군집의 시 공간적 분포 및 환경 요인과의 상관관계를 파악하기 위해 2012년 4월부터 2013년 2월까지 24개의 정점을 대상으로 소조시 만조 때 조사를 실시하였다. 수질환경요인으로 염도, 수온, 용존산소, pH 등을 측정한 결과를 바탕으로 조사지역은 세 해역으로 구분하였다. 각 정점별 환경 특성 차이에 따라 Saline Water Zone(SWZ), Brackish Water Zone(BWZ), Fresh Water Zone(FWZ)으로 정의하였다. SWZ은 대개 30 psu를 상회하였으며, BWZ에서는 염도가 급격히 감소하였고, FWZ에서는 거의 0 psu를 보였다. SWZ에서는 수온의 계절 변동이 가장 적었으며, DO는 가장 낮은 값을, pH는 시공간적 변동이 거의 없이 일정한 값을 유지하였다. 반면 FWZ에서는 수온의 계절 변동이 심하였으며, DO는 가장 높은 값을, pH는 시공간적 변동이 가장 심하였다. 표층퇴적상은 SWZ에서는 니질(Mud)함량이 높았으며 BWZ에서는 사질(Sand)함량이 높게 나타났고 FWZ에서는 사질(Sand)이나 자갈(Gravel)함량이 높게 나타났다. 그 외 유기물함량과 황화물량은 SWZ에서 높은 값을, Chl-a 량은 FWZ에서 높은 값을 보였다. 조사해역은 염도가 낮으며 유기물 함량, 황화물량이 낮고 조립한 퇴적상을 보이는 Fresh Water Zone과 염도가 높으며, 유기물함량, 황화물량이 높고, 세립한 퇴적상을 보이는 Saline Water Zone으로 조사지역의 환경이 뚜렷이 대비됨을 보여주고 있다. 섬진강 하구역에서 출현한 저서다모류의 출현종수와 서식밀도는 Salline Water Zone에서 가장 높았으며, Brackish Water Zone으로 갈수록 점점 감소하였고, Fresh Water Zone에서 매우 낮았다. Brackish Water Zone의 경우 서식밀도의 계절 변동이 매우 심하였는데, 이는 Prionospio cirrifera의 극우점 출현에 의한 것이다. 섬진강 하구역에서 출현한 저서다모류 중 매 계절 상위 5.0%의 점유율을 보이는 우점종은 총 6종이었다. 이 중 Lumbrineris longifolia, Prionoispio cirrifera, Tharyx sp.는 매 계절 주요 우점종으로 출현하였다. 그 외에 Hediste sp., Praxillella affinis, Tylorrhynchus sp.가 조사 시기에 따라서 우점종으로 출현하기도 하였다. 우점 출현 다모류들은 특징적으로 분포하는 해역이 뚜렷이 구분되었다. Saline Water Zone의 대표적인 종은 Lumbrineris longifolia, Tharyx sp., Mediomastus sp.이었다. Saline Water Zone에서부터 Brackish Water Zone까지의 해역에 폭넓게 걸쳐 출현하는 종은 Prionospio cirrifera, Aricidea sp., Heteromastus filiformis이었다. 그리고 Brackish Water zone의 내륙쪽 정점 일부와 Fresh Water Zone에서는 특징적으로 Tylorrhynchus sp., Hediste sp.가 우점 출현하였다. 섬진강 하구역에서 채집된 저서다모류의 출현종 조성과 정점간 유사도지수에 근거하여 집괴분석(Cluster Analysis) 및 비계량적 다차원척도법(non-metric Multidimensional Scaling)을 실시한 결과, 모든 계절에서 Saline Water Zone과 Fresh Water Zone에 위치하는 정점들은 각각 대표적인 하나의 정점군으로 구분되었다. 반면 Brackish Water Zone의 경우는 계절에 따라 수개의 정점군으로 세분되었다. 저서환경 요인과 저서다모류군집의 생태학적 요인들 간의 Pearson 상관관계분석과 주성분분석(PCA) 결과, 염도, 퇴적상, 유기물함량, DO 등이 저서다모류군집의 제반 생태학적 지수(출현종수, 서식밀도, 주요 종의 출현량, 생태지수)의 공간 분포를 결정짓는데 매우 중요한 역할을 하는 환경요인임이 확인되었다.

• 한국석유지질학회지
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• 제8권1_2
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• pp.1-43
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• 2000

황해 및 인접 지역에 위치하는 퇴적 분지들의 구조적 진화에 따른 층서를 이해하기 위한 비교 연구가 통합층서기술을 이용하여 수행되었다. 본 연구의 잠정적 결과로 우리는 각 분지별 퇴적층들의 시$\cdot$공간상의 대비가 가능한 층서틀을 제안한다. 본 연구의 결과로 제안된 층서틀은 향후 황해 및 인접 지역의 석유자원 탐사를 위한 새로운 층서적 사고의 틀로 사용될 수 있을 것이다. 생층서 자료와 결합시켜 수행한 통합층서해석 결과, 캠브로-오오도비스기, 석탄기-트라이아스기, 쥬라기 초기-중기, 쥬라기 말기-백악기 초기, 백악기 후기, 팔레오세-에오세, 올리고세, 마이오세 초기, 마이오세 중기-플라이오세 퇴적층 등 9개의 단위층들이 인지된다. 본 연구를 통해 인지된 9개 단위층들은 구조층서단위로 황해 및 인접 지역 퇴적 분지들의 퇴적 작용 및 분지 형성과 변형에 관련된 구조운동 등에 관한 정보를 제공해 준다 남황해 분지는 고생대 동안 남중국 지괴의 북쪽 연변부에 발달하는 대륙 연변부 분지로 시작되었다 쇄설성 및 탄산염 퇴적물들이 상대적 해수면의 변동에 따라 윤회성을 보이면서 분지 내에 퇴적되었다. 그러나, 데본기 동안의 칼레도니안 조산운동에 의해 분지는 융기되어 침식을 받았으며, 결과로 캠브로-오오도비스기 단위층과 석탄기-트라이아스기 단위층 사이에 부정합이 형성되었다. 북중국 지괴와 남중국 지괴가 충돌될 때인 페름기 말기로부터 트라이아스기 말기 사이에 인도시니안 조산운동이 일어났다. 북중국 지괴와 남중국 지괴의 충돌에 따라 친링-다비-수루-임진강 습곡대가 형성되었으며, 고생대 퇴적층들은 융기된 후 변형을 받게 되었다. 이 후 습곡대에 평행한 대륙전사면이 빠르게 침강하면서 발해 분지 및 서한만 분지와 같은 대륙전사면 분지가 형성되어 쥬라기 초기-중기의 후조산성 퇴적물들이 분지를 충진시켰으며, 지역적으로 피기백 형태의 소규모 분지들이 저각의 역단층을 따라 발달하게 되었다. 이들 대륙전사면 분지나 피기백 형태의 분지들은 쥬라기 말기 동안에 일어나는 앤샤니안 조산운동 (일차)에 의해 변형된다. 그러나, 남황해 분지는 쥬라기 초기 및 중기 동안에 대륙내 침강 분지였던 것으로 보인다. 남황해 분지의 쥬라기 초기 및 중기 단위층은 분급도와 원마도가 양호한 규암역을 포함하는 두꺼운 기저 역암층과 함께 하성 및 호성 환경 하에서 퇴적된 사암 및 셰일들로 구성되어 있다. 한편, 탄루 단층대는 트라이아스기 말기로부터 좌수향의 운동을 시작하였으며, 쥬라기와 백악기를 거쳐 제삼기 초까지 계속되었다. 쥬라기 말기에 들어와 탄루 탄층대를 따라 이차 및 삼차 순위의 주향이동 단층들이 발달되면서 소규모 열개 분지들이 형성되기 시작하였다. 에오세말까지 지속된 탄루 단층의 이동에 의해 남황해 분지는 대규모의 횡압력을 받게되어 소규모 열개 분지들은 인리형 분지로 확장되었다. 그러나 쥬라기 말기와 에오세 말기까지 발해 분지는 융기되어 심한 변형을 받게되었다. 발해 분지의 백악기 초기 이후 에오세 말기까지의 부정합이 앤샤니안 조산운동 (이차 및 삼차)에 의해 형성된 것으로 해석된다. 한편 에오세 말에 이르러 인도판과 유라시아판의 충돌에 의한 히말라얀 조산운동의 영향으로 탄루 단층의 이동방향이 좌수향에서 우수향으로 변환되기 시작하면서 남황해 분지는 구조역전의 현상이 일어났으며, 동시에 발해 분지는 인리형 분지로 발달하게 되었다. 따라서, 올리고세 동안 발해 분지에서는 퇴적작용이, 남황해 분지에서는 심한 구조역전에 의한 분지변형이 동시에 일어났다 올리고세 이후 현재까지, 남황해 분지와 발해 분지들은 간헐적인 해침과 함께 광역적 침강을 유지하면서 안정된 대륙 및 대륙붕 지역으로 전이되었다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.1-20
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• 2013

소셜 네트워크는 사용자들의 공통된 관심사, 경험, 그리고 일상 생활들을 함께 공유하기 위해 소셜 네트워크 상 사람들을 서로 연결시켜주는 거대한 커뮤니케이션 플랫폼이다. 소셜 네트워크상의 사용자들은 포스팅, 댓글, 인스턴스 메시지, 게임, 소셜 이벤트 외에도 다양한 애플리케이션을 통해 다른 사용자들과 소통하고 개인 정보 관리하는데 많은 시간을 소비한다. 소셜 네트워크 상의 풍부한 사용자 정보는 추천시스템이 추천 성능을 향상시키기 위해 필요한 큰 잠재력이 되었다. 대부분의 사용자들은 어떤 상품을 구매하기 전 가까운 관계이거나 같은 성향을 가진 사람들의 의견을 반영하여 의사 결정을 하게 된다. 그러므로 소셜 네트워크에서의 사용자 관계는 추천시스템을 위한 사용자 선호도 예측을 효율적으로 높이는데 중요한 요소라 할 수 있다. 일부 연구자들은 소셜 네트워크에서의 사용자와 다른 사용자들 사이의 상호작용 즉, 소셜 관계(social relationship)와 같은 소셜 데이터가 추천시스템에서 추천의 질에 어떠한 영향을 미치는가를 연구하고 있다. 추천시스템은 아마존, 이베이, Last.fm과 같은 큰 규모의 전자상거래 사이트 또한 채택하여 사용되는 시스템으로, 추천시스템을 위한 방법으로는 협업적 여과 방법과 내용 기반 여과 방법이 있다. 협업적 여과 방법은 사용자들의 선호도 학습에 의해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템 중 선호할 수 있는 아이템을 정확하게 제안하기 위한 추천시스템 방법 중 하나이다. 협업적 여과는 사용자들의 데이터에 초점을 맞춘 방법으로 유사한 배경과 선호도를 가지는 사용자들로부터 정보를 수집하여 사용자들의 선호도 예측을 자동으로 발생시킨다. 특히 협업적 여과는 근접한 이웃 사용자들에 의해서 목적 사용자가 선호할 수 있는 아이템을 제시하는 것으로 유사한 이웃 사용자를 찾는 것이 중요하다. 좋은 이웃 사용자 발견은 사용자와 아이템을 고려하는 방법이 일반적이다. 각 사용자는 아이템 즉, 영화, 상품, 책 등에 자신의 선호도를 나타내기 위하여 평가 값을 입력하고, 시스템은 이를 바탕으로 사용자-평가 행렬을 구축한다. 이 사용자-평가 행렬은 목적 사용자와 유사하게 아이템을 평가한 사용자 그룹을 찾기 위한 것으로, 목적 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대하여 사용자-평가 매트릭스를 통해 그 평가 값을 예측한다. 현재 이 협업적 여과 방법은 전자상거래와 정보 검색에서 적용되어 개인화 시스템에 효율적으로 사용되고 있다. 하지만 초기 사용자 문제, 데이터 희박성 문제와 확장성 그리고 예측 정확도 향상 등 해결해야 할 과제가 여전히 남아 있다. 이러한 문제들을 해소하기 위해 많은 연구자들은 하이브리드, 신뢰기반, 소셜 네트워크 기반 협업적 여과와 같은 다양한 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 전통적인 협업적 여과 방식의 예측 정확도와 추천 성능을 향상시키기 위해 소셜 네트워크에 존재하는 소셜 관계를 이용한 협업적 여과 시스템을 제안한다. 소셜 관계는 소셜 네트워크 서비스 중 하나인 페이스북 사용자들이 남긴 포스팅과 사용자의 소셜 네트워크 친구와 의견 교류 중 남긴 코멘트와 같은 사용자 행동을 기반으로 정의된다. 소셜 관계를 구축하기 위해 소셜 네트워크 사용자의 포스팅과 댓글을 추출하고, 추출된 텍스트에 불용어 및 특수 기호 제거와 스테밍 등 전처리를 수행하였다. 특징 벡터는 TF-IDF를 이용하여 전처리된 텍스트에 나타난 각 단어에 대한 특징 점수를 계산함으로써 구축된다. 본 논문에서 이웃 사용자를 결정하기 위해 사용되는 사용자 간 유사도는 특징 벡터를 이용한 사용자 행동 유사도와 사용자의 영화 평가를 기반으로 한 전통적 방법의 유사도를 결합하여 계산된다. 제안하는 시스템은 목표 사용자와 제안한 방법을 통해 결정된 이웃 사용자 집단을 기반으로 목표 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 Top-N 아이템을 선별하여 사용자에게 아이템을 추천하게 된다. 본 논문에서 제안하는 방법을 확인하고 평가하기 위하여 IMDB에서 제공하는 영화 정보 기반으로 영화 평가 시스템을 구축하였다. 예측 정확도를 평가하기 위해 MAE 값을 이용하여 제안하는 알고리즘이 얼마나 정확한 추천을 수행하는지에 대한 예측 정확도를 측정하였다. 그리고 정확도, 재현율 및 F1값 등을 활용하여 시스템의 성능을 평가하였으며, 시스템의 추천 품질은 커버리지를 이용하여 평가되었다. 실험 결과로부터 본 논문에서 제안한 시스템이 보다 더 정확하고 좋은 성능으로 사용자에게 아이템을 추천하는 것을 볼 수 있었다. 특히 소셜 네트워크에서 사용자 행동을 기반으로 한 소셜 관계를 이용함으로써 추천 정확도를 6% 향상시킴을 보였다. 또한 벤치마크 알고리즘과의 성능비교 실험을 통해 7% 향상된 추천 성능의 결과를 보여준다. 그러므로 사용자의 행동으로부터 관찰된 소셜 관계를 CF방법과 결합한 제안한 방법이 정확한 추천시스템을 위해 유용하며, 추천시스템의 성능과 품질을 향상시킬 수 있음을 알 수 있다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제15권3호
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• pp.71-110
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• 2010

본 연구에서는 항공권 예약 발권 웹사이트의 서비스 품질을 측정 뿐만 아니라 서비스 회복도 측정하고자 하였다. 또한 서비스 품질과 서비스 회복이 고객만족 및 충성의도에 미치는 영향관계를 실증하고자 하였다. 온라인 서비스 품질과 온라인 서비스 회복의 측정을 위해 Parasuraman, Zeithaml, & Malhotra(2005)가 개발한 E-S-QUAL과 E-RecS-QUAL을 사용했으며, 했다. E-S-QUAL은 온라인 서비스 품질을 측정하는 도구로써, 효율성, 시스템 이용가능성, 이행성, 프라이버시의 4개 차원 22개 항목으로 구성된다. E-RecS-QUAL은 온라인 서비스 회복을 측정하는 도구로써, 반응, 보상, 접촉의 3개 차원 11개 항목으로 구성된다. 실증분석을 위한 설문조사는 항공사나 여행사의 웹사이트를 통해 국내 외 항공권을 구입해 본 경험이 있는 소비자를 대상으로 실시하였는데, 총 400부가 회수되었고, 이 중 342부를 최종분석에 사용하였다. 실증분석을 위해 AMOS 7.0과 SPSS 15.0을 사용하였다. 먼저, SPSS 15.0을 사용하여, 요인점수를 이용한 회귀분석으로 가설검증을 한 결과, <가설 I-1, 2, 3, 4, II-1, 2, 3, III-1, IV-1>이 전부 채택되었다. 온라인 서비스 품질과 온라인 서비스 회복의 각 차원은 모두 전반적인 서비스 품질에 유의한 영향을 보였고, 전반적인 서비스 품질은 고객만족에 유의한 영향을 미쳤다. 마지막으로 고객만족 역시 충성의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 한편 AMOS 7.0을 사용하여 모형 분석을 하였는데, 모형의 적합도는 가설검증을 하기에 합당한 수치가 나왔다. 이를 토대로 가설검증을 한 결과, <가설 I-1, 3, II-1, 3, III-1, IV-1>은 채택되었고, <가설 I-2, 4, II-2>는 기각되었다. 이 결과는 Parasuraman et al.(2005)이 주장한 것처럼 E-S-QUAL을 나타내는 데는 요인점수를 이용한 회귀분석이 더 적합하다는 것을 보여주는 것이라고 판단된다. 이를 토대로 본 연구의 시사점을 정리하였다.