• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권5호
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• pp.1-18
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• 2023

최근 빅데이터 및 딥러닝 기술의 발전으로 다양한 교통정보가 널리 수집 및 활용되고 있다. 특히 시계열 특성을 갖는 교통정보 예측 분야에서는 장단기 메모리(long short term memory, LSTM)가 널리 사용되고 있다. LSTM에 입력되는 시계열 데이터의 추세, 계절성, 주기 등이 상이하기 때문에 시계열 데이터를 기반으로 한 예측 모델에서도 데이터의 특성에 따라 하이퍼 파라미터의 적합한 값을 찾는 시행착오법이 필수적이다. 이에 적합한 하이퍼 파라미터를 찾는 방법론이 정립된다면, 정확도가 높은 모델 구성에 소요되는 시간을 줄일 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 국내 고속도로 차량검지기 데이터와 LSTM을 기반으로 교통정보 예측 모델을 개발하였으며, LSTM의 하이퍼 파라미터별 평가지표 변화를 통해 예측 결과에 미치는 영향평가를 수행하였다. 또한, 이를 기반으로 교통분야에서 고속도로 교통정보 예측에 적합한 하이퍼 파라미터를 찾는 방법론을 제시하였다.

• 경영정보학연구
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• 제25권3호
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• pp.99-120
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• 2023

본 연구는 택배 이용자의 프라이버시 침해 경험이 프라이버시 심리와 행동에 미치는 영향을 조사하였다. 택배 이용자가 프라이버시 침해 경험을 가지고 있는가에 따라, 프라이버시 침해 사건에 대해 학습이 이루어지고, 인지가 형성되고, 감정이 형성되고, 행동이 나타난다. 이러한 택배 이용자의 프라이버시 심리의 변화 과정은 프라이버시 보호 행동 반응을 예측하는데 중요하다. 본 연구에서는 태도이론을 응용해 택배 이용자의 프라이버시 심리를 설명하기 위한 연구의 이론적 프레임워크를 개발하였다. 이 프레임워크에 기반해, 택배서비스 이용자의 프라이버시 침해 경험, 인지된 프라이버시 위험, 프라이버시 염려 (즉, 개인정보 오류에 따른 염려, 비인가된 이차 이용에 따른 염려, 개인정보 수집에 따른 염려, 부적절한 개인정보에 대한 접근 염려), 프라이버시 보호 행동의 관계를 분석하였다. 본 연구에서는 제안된 연구모델에 대해 택배서비스 이용 경험이 있는 사람들을 대상으로 설문조사를 하였고, SMART-PLS 구조방정식 소프트웨어를 이용해 실증분석을 하였다. 본 연구의 실증분석 결과는 택배 이용과정에서의 프라이버시 침해 경험, 프라이버시 위험, 프라이버시 염려, 그리고 프라이버시 보호 행동 사이에는 인과관계가 존재하는 것으로 나타났다. 본 연구결과는 안전한 택배 서비스를 위한 프리이버시 보호 행동 연구에 유용한 이론적 시사점을 제공해 주었고, 더불어 보다 안전한 택배 비즈니스 모델 개발에 유용한 실무적 시사점을 제공해 주었다.

• 산학경영연구
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• 제11권
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• pp.241-253
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• 1998

이익에 대한 주가의 이상반응(anomaly)의 한 가지는 이익고착성(earnings fixation)에 기인한다. 이익고착성이란 이익이 발표될 때 주가가 보이는 과잉반응을 말한다. Sloan(1996)는 이익발표시점에 주가와 이익이 양의 관계를 가지다가, 나중에 음의 관계로 바뀌는 것을 발견하였는데, 그는 이것을 이익발표시점에 발생한 과잉반응을 수정하는 것이라고 보았다. 그러나 그의 연구가 가지는 문제점은 당기순이익에 대차대조표와 손익계산서의 항목을 적절히 가감하여 계산한 현금흐름을 사용하였다는 점이다. 이렇게 계산된 현금흐름은, Bahnson et al.(1996)이 보인 바와 같이, 미국의 재무회계기준서 제 95호에 의하여 보고하도록 요구되는 현금흐름과는 상당한 오차를 가지고 있다. 본 연구에서 사용하는 표본에서도 이와 같은 오차가 발견되었다. 그러므로 Sloan의 결과는 이 오차에 기인한 결과인지도 모르므로, 본 연구는 그러한 오차가 적으리라고 기대되는 재무회계기준서 제 95호에 의한 현금흐름을 이용하여 이익고착성을 재검증한다. 연구결과는 대체로 Sloan의 것과 동일하다. 이익은 발표시점에 주식수익률과 유의적인 양의 관계를 가지만, 이익발표 후의 주식수익률과는 음의 관계를 가진다. 둘째, 현금흐름은 이익발표 시점에 주식수익률과 이익보다 약한 연관성을 보이지만, 그 후의 주식수익률과는 강한 양의 관계를 보이고 있다. 셋째, 발생액을 현금부분과 분리하였을 때, 발생액이 이익발표 시점에 주식수익률과는 양의 관계를 가지므로 발생액이 현금흐름에 추가하여 주가변동을 설명한다. 그러나 이익의 발표 후에는 그 관계가 대체로 음으로 변하였다. 이는 주가가 발생액에 대하여 과잉반응을 하고 그 후에 이를 수정한다는 것을 의미한다. 그러므로 측정오차가 적은 현금흐름을 사용하여도 이익고착화 현상은 존재하는 것으로 해석된다.늑막유착이 있는 환자에서 각각 18.0%와 6.0%로 늑막유착이 발견되지 않았던 환자에서의 5.1%와 1.7%에 비하여 많은 분포를 보였다. 기관지 확장증 2명(4.0%)에서 늑막유착 박 리 도중 발생한 출혈로 인하여, 개흉술로 전환하였다. 늑막유착이 있는 환자에서의 비디오 흉부수술은 수술 시간, 흉관거치기간, 재원일수등의 증가를 가져올 수 있으며, 합병증의 빈도가 높았으나, 비디오 흉부수술의 기타 장점을 고려하여 볼 때 문제점은 되지 않을 것으로 사려된다. 또한 수술 중 발견되는 예상치 못한 늑막유착 환자에서도 비디오 흉부수술의 시\ulcorner는 필요하리라 생각된다.성산소 방어효소계의 활성 또한 증가됨으로써 심근손상 의 정도가 약화되었을 가능성을 추정할 수 있으며 이러한 활성산소 방어효소의 활성증가는효소단백의 광합성 증가에 의한 것으로 여겨진다.pathy가 각각 1예씩 있었다. 본 저자들은 비디오 흥강경을 이용한 종격동 종양의 제거를 비교적 안전하게 하였으며 입원기간도 짧 고 수술과 관련된 이병율 및 사망율도 적어 환자를 적절히 선택함으로서 비디오 흥강경수술이 종격동종 괴 절제시 에 좋은 치료방법이라고 사료된다.지수가 유의한 증가를 보였는데 이는 수술 \ulcorner 동반된 폐동맥 성형술등의 영향이 있었음을 감안하여야 할 것으로 생각되었다. 한편 수술전 폐동맥 크기에 대한 지표로서 폐동맥 지수(PAI)와 McGoon 비(MGR)와는 다음과 같은 유의한 상관관계가 있 음을 알 수 있었다 상관식 : PAI : MGRxl18.0-12.4. 결론적으로 양방향성 상대정맥-폐동맥 단락술이 동맥혈내 산소포화도는 증가시키나 폐동맥 지수는 단기간의 본 연구에서는 증가하지 않는 것으로 나타났다. 향후 박동성 양방향성 상대정맥-폐동맥 단락 술이나 또는 Blalock-Taussig 단락술등이 폐동맥의 성 장에 미치는 영 향에 대한

• 기록학연구
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• 제21호
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• pp.323-353
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• 2009

이 글은 1999년 "공공기관의 기록물관리에 관한 법률"이 제정된 이후 현재까지 10년 동안 기록물관리 전문요원 제도의 운영 현황을 살펴본 것이다. 위 법률에서 기록관에 기록물관리 전문요원의 배치를 의무화하였지만 실현되고 있지 않다가, 2005년에 들어서면서 기록물관리 전문요원의 채용이 본격화되었다. 참여정부에서 2005년 2월 연구직공무원에 기록연구직렬이 신설되었고, 이 규정에 의해 동년 7월에 처음으로 중앙부처 45개 부서에 각 1명씩의 기록연구직이 배치되었다. 이 기록연구직들은 시행착오를 거치면서 각 중앙부처의 기록관리를 체계화하는데 큰 기여를 하였다. 2007년에 전면 개정된 "공공기록물관리에 관한 법률"에 의하면, 16개 광역시와 광역교육청 기록물관리기관의 경우에는 기록물관리 전문요원을 2007년 말까지 배치하도록 하였고, 인구수 15만명 이상인 기초자치단체 또는 학생수가 7만명 이상인 지역교육청 기록물관리기관인 경우에는 2008년 말까지 기록물관리 전문요원을 배치하도록 하였지만, 아직 기록연구사의 배치가 법률 규정대로 지켜지지 못하고 있다. 더욱이 기록물관리 전문요원을 채용할 때 정규직이 아니라 계약직 또는 비전임 계약직으로 채용하고 있어, 개선이 요망된다. 특히 전문요원을 비전임 계약직으로 채용하는 경우, 기록물관리 업무의 연속성을 확보하기 어렵고, 비밀기록물이나 비공개 기록물 관리가 어려울 것이다. 나아가 비전임 계약직 전문요원에게 도덕성이나 전문인으로서 소명의식을 기대하기 어렵다. 우리나라 기록관리체계를 한 단계 발전시키는 첩경은 기록물관리 전문요원을 정규직으로 기록물관리기관에 배치시켜, 해당기관의 조직과 성격에 맞도록 기록관리제도를 정착해가는 일이다.

• 지능정보연구
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• 제22권3호
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• pp.113-127
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• 2016

협업 필터링(Collaborative Filtering)은 유용성과 정교성 면에서 가장 성공적인 추천 알고리즘으로 평가받으며 산업계나 학계에서 많이 활용 및 연구되고 있지만, 기본적으로 사용자들이 평가한 점수에만 기반하여 추천결과를 생성하는 한계점이 있다. 이에 본 연구는 사용자가 상품을 구매할 때 자신이 신뢰하는 타인의 추천을 더 적극적으로 수용할 것이라는 점에 착안하여, 사용자의 평점 외에 사용자 간 신뢰관계를 소셜네트워크분석으로 분석한 결과를 추가로 반영하는 추천 알고리즘들을 제안하였다. 구체적으로 본 연구에서는 소셜네트워크분석에서 네트워크 내의 중심적 위치를 나타내는 척도인 내향 및 외향 중심성을 활용하여 사용자 간 유사도를 산출하는 알고리즘들과 사용자 신뢰 네트워크를 탐색하여 추천 대상이 되는 사용자가 직접 간접적으로 신뢰하는 사용자의 평가점수를 보다 높게 반영하는 알고리즘을 제안한 뒤 그 성능을 비교해 보았다. 실제 데이터에 적용하여 분석한 결과, 사용자 신뢰 네트워크의 내향 중심성 지수를 조건 없이 적용한 경우에는 오히려 정확도의 감소만을 야기하는 것으로 나타났고, 일정 임계치 이상의 외향 중심성을 갖는 사용자에 한해 내향 중심성 지수를 고려한 추천 알고리즘은 전통적인 협업 필터링에 비해 약간의 정확도 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다. 아울러, 사용자 신뢰 네트워크를 기반으로 탐색하는 알고리즘이 가장 우수한 성능을 보이는 것을 알 수 있었으며, 전통적인 협업 필터링과 비교해서도 통계적으로 유의한 수준의 정확도의 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다.

• 한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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• 한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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• pp.1031-1031
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• 2001

The mammary gland is made up of remarkably sensitive tissue, which has the capability of producing a large volume of secretion, milk, under normal or healthy conditions. When bacteria enter the gland and establish an infection (mastitis), inflammation is initiated accompanied by an influx of white cells from the blood stream, by altered secretory function, and changes in the volume and composition of secretion. Cell numbers in milk are closely associated with inflammation and udder health. These somatic cell counts (SCC) are accepted as the international standard measurement of milk quality in dairy and for mastitis diagnosis. NIR Spectra of unhomogenized composite milk samples from 14 cows (healthy and mastitic), 7days after parturition and during the next 30 days of lactation were measured. Different multivariate analysis techniques were used to diagnose the disease at very early stage and determine how the spectral properties of milk vary with its composition and animal health. PLS model for prediction of somatic cell count (SCC) based on NIR milk spectra was made. The best accuracy of determination for the 1100-2500nm range was found using smoothed absorbance data and 10 PLS factors. The standard error of prediction for independent validation set of samples was 0.382, correlation coefficient 0.854 and the variation coefficient 7.63%. It has been found that SCC determination by NIR milk spectra was indirect and based on the related changes in milk composition. From the spectral changes, we learned that when mastitis occurred, the most significant factors that simultaneously influenced milk spectra were alteration of milk proteins and changes in ionic concentration of milk. It was consistent with the results we obtained further when applied 2DCOS. Two-dimensional correlation analysis of NIR milk spectra was done to assess the changes in milk composition, which occur when somatic cell count (SCC) levels vary. The synchronous correlation map revealed that when SCC increases, protein levels increase while water and lactose levels decrease. Results from the analysis of the asynchronous plot indicated that changes in water and fat absorptions occur before other milk components. In addition, the technique was used to assess the changes in milk during a period when SCC levels do not vary appreciably. Results indicated that milk components are in equilibrium and no appreciable change in a given component was seen with respect to another. This was found in both healthy and mastitic animals. However, milk components were found to vary with SCC content regardless of the range considered. This important finding demonstrates that 2-D correlation analysis may be used to track even subtle changes in milk composition in individual cows. To find out the right threshold for SCC when used for mastitis diagnosis at cow level, classification of milk samples was performed using soft independent modeling of class analogy (SIMCA) and different spectral data pretreatment. Two levels of SCC - 200 000 cells/$m\ell$ and 300 000 cells/$m\ell$, respectively, were set up and compared as thresholds to discriminate between healthy and mastitic cows. The best detection accuracy was found with 200 000 cells/$m\ell$ as threshold for mastitis and smoothed absorbance data: - 98% of the milk samples in the calibration set and 87% of the samples in the independent test set were correctly classified. When the spectral information was studied it was found that the successful mastitis diagnosis was based on reviling the spectral changes related to the corresponding changes in milk composition. NIRS combined with different ways of spectral data ruining can provide faster and nondestructive alternative to current methods for mastitis diagnosis and a new inside into disease understanding at molecular level.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제17권4호
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• pp.187-206
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• 2007

The development of computer and information technology has been combined with the information superhighway internet infrastructure, so information widely spreads not only in special fields but also in the daily lives of people. Information ubiquity influences the traditional way of transaction, and leads a new E-commerce which distinguishes from the existing E-commerce. Not only goods as physical but also service as non-physical come into E-commerce. As the scale of E-Commerce is being enlarged as well. It keeps people from finding information they want. Recommender systems are now becoming the main tools for E-Commerce to mitigate the information overload. Recommender systems can be defined as systems for suggesting some Items(goods or service) considering customers' interests or tastes. They are being used by E-commerce web sites to suggest products to their customers who want to find something for them and to provide them with information to help them decide which to purchase. There are several approaches of recommending goods to customer in recommender system but in this study, the main subject is focused on collaborative filtering technique. This study presents a possibility of pre-evaluation for the prediction performance of customer's preference in collaborative filtering before the process of customer's preference prediction. Pre-evaluation for the prediction performance of each customer having low performance is classified by using the statistical features of ratings rated by each customer is conducted before the prediction process. In this study, MovieLens 100K dataset is used to analyze the accuracy of classification. The classification criteria are set by using the training sets divided 80% from the 100K dataset. In the process of classification, the customers are divided into two groups, classified group and non classified group. To compare the prediction performance of classified group and non classified group, the prediction process runs the 20% test set through the Neighborhood Based Collaborative Filtering Algorithm and Correspondence Mean Algorithm. The prediction errors from those prediction algorithm are allocated to each customer and compared with each user's error. Research hypothesis : Two research hypotheses are formulated in this study to test the accuracy of the classification criterion as follows. Hypothesis 1: The estimation accuracy of groups classified according to the standard deviation of each user's ratings has significant difference. To test the Hypothesis 1, the standard deviation is calculated for each user in training set which is divided 80% from MovieLens 100K dataset. Four groups are classified according to the quartile of the each user's standard deviations. It is compared to test the estimation errors of each group which results from test set are significantly different. Hypothesis 2: The estimation accuracy of groups that are classified according to the distribution of each user's ratings have significant differences. To test the Hypothesis 2, the distributions of each user's ratings are compared with the distribution of ratings of all customers in training set which is divided 80% from MovieLens 100K dataset. It assumes that the customers whose ratings' distribution are different from that of all customers would have low performance, so six types of different distributions are set to be compared. The test groups are classified into fit group or non-fit group according to the each type of different distribution assumed. The degrees in accordance with each type of distribution and each customer's distributions are tested by the test of ${\chi}^2$ goodness-of-fit and classified two groups for testing the difference of the mean of errors. Also, the degree of goodness-of-fit with the distribution of each user's ratings and the average distribution of the ratings in the training set are closely related to the prediction errors from those prediction algorithms. Through this study, the customers who have lower performance of prediction than the rest in the system are classified by those two criteria, which are set by statistical features of customers ratings in the training set, before the prediction process.

• 한국도서관정보학회지
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• 제45권1호
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• pp.81-102
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• 2014

이 논문은 지난 1978년 서광탑의 수리를 위한 조사과정에서 3층 탑심부의 천궁에서 다량의 불교문화재를 수습하였다. 당시 수습한 문화재에는 당대에서 북송초기에 조성된 귀중한 불교문헌 123점이 포함되어 있다. 소주 서광사는 적조(赤鳥) 4(241)년에 오나라 첫 번째 왕이었던 손권(孫權)이 강거국에서 온 승려 성강(性康)을 맞이하기 위해서 세워진 사찰이며, 창건 당시에는 보제선원(普濟禪院)으로 부르다가 북송 초기 원희 연간에 와서 대대적으로 중창하고 지금의 서광사(瑞光寺)로 개명하였다. 서광탑은 서광사가 완공된 직후인 적조(赤鳥) 10(247)년에 손권이 모친의 극락왕생과 국태민안을 기원하기 위해 사찰 내에 13층탑을 세웠으며, 이후 오랜 세월이 지나 이 탑이 크게 파손되어 천희(天禧) 1 (1017)년에 새로 중건하고 이름을 다보탑(多寶塔)이라 하였다. 서광탑에서 출토된 불교문헌은 크게 다라니류 3건 107점과 전적류 5종 16권 등 모두 123점으로 파악되었다. 특히 전적류 가운데 법화경사경은 당대에 감지에 금자로 조성된 것으로 전 7권이 비교적 완전한 상태이며, 동아시아 국가에 현존하는 감지금자사경 가운데 최선본으로 평가할 만하다. 또한 북송초기에 간행된 목판본이 6권이나 완전한 상태로 발견되었다. 그동안 일본학자 나가자와(長澤)가 이와 동일본인 중촌본(中村本)을 초당본(初唐本)으로 잘 못 소개한 이후 모든 개설서에 그대로 반영하고 있는데, 이 연구를 통해 오류를 수정할 계기가 되었다는 점이 의미가 있다.

• 핵의학기술
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• 제12권3호
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• pp.184-191
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• 2008

본 연구의 목적은 $^{18}F$-FDG PET/CT검사 시 우연히 발견된 갑상선병변의 악성여부를 평가하기 위하여 위양성으로 판독되어지는 양성종양이나 염증질환과 악성 종양의 감별이 가능한 검사법으로 지연영상(Delay scan)을 적용하고 결과 값(SUV)의 기준안을 마련하며 이 연구에서 제시되는 검사법의 유용성을 평가하는데 그 목적이 있다. 2008년 1월부터 2008년 4월까지 E대학병원에 내원하여 $^{18}F$-FDG PET/CT를 시행한 환자 800명을 대상으로 후향적 분석을 실시하였다. 같은 연구기간 중에 갑상선의 원발암으로 $^{18}F$-FDG PET/CT을 실시한 1명은 연구에서 제외하였다. 최종적으로 799명이 연구대상이었으며 $^{18}F$-FDG PET/CT검사를 실시한 이유는 기존에 암이 증명되어 예후 관찰로 검사하거나 암이 의심되는 경우가 696명, 건강 검진 목적으로 실시한 경우가 103명이었다. $^{18}F$-FDG PET/CT영상 촬영은 SIEMENS사에서 만든 Biograph-Duo에서 시행하였으며, $^{18}F$-FDG PET/CT 정상영상(1 hr)을 취득한 후 갑상선 이상섭취가 있고 SUV 2.0 이상인 환자를 대상으로 1시간 후에 갑상선부위를 1 bed 지연영상을 촬영하였고, 한 bed에 2분 동안 영상을 얻었다. 갑상선 이상섭취가 있고 SUV 2.0 이상인 환자를 대상으로 이상섭취가 있는 부위의 1시간 영상과 2시간 지연영상의 SUVmax를 측정하여 비교 분석하였다. 본 연구에서 $^{18}F$-FDG PET/CT 검사 시 우연히 갑상선에 $^{18}F$-FDG 섭취를 보인 환자 중 갑상선 우연종(Thyroid incidentaloma)이 5명으로 0.63%로 나타났으며 모두 양성병변을 시사하는 소견을 나타냈다. 그리고 우연히 갑상선에 $^{18}F$-FDG섭취가 있는 경우 먼저 갑상선부위의 2시간 지연검사를 통해 $SUV_{max}$의 변화치를 이용하여 간접적으로 양성 혹은 악성여부를 판단하는 하나의 기준이 될 수 있고 판독의 오류도 줄일 수 있다. 발견된 갑상선 우연종(Thyroid incidentaloma)의 경우 1) 국소부위의 갑상선병변 SUVmax가 5.0 이상이고, 2) $^{18}F$-FDG PET/CT 정상검사(1 hr)와 지연검사(2 hr)의 갑상선병변 $SUV_{max}$차이가 $1.0{\pm}0.5$인 경우 Malignant를 의심하고 조직학적 확진을 진행한다. 그렇지 않은 경우에도 추후 PET이나 CT를 이용한 면밀한 영상검사로 추적 관찰하는 것이 병변의 진단을 위한 합리적인 접근방법이라고 생각한다.

• 지능정보연구
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• 제16권4호
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• pp.99-112
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• 2010

앙상블 학습은 분류 및 예측 알고리즘의 성과개선을 위하여 제안된 기계학습 기법이다. 그러나 앙상블 학습은 기저 분류자의 다양성이 부족한 경우 다중공선성 문제로 인하여 성과개선 효과가 미약하고 심지어는 성과가 악화될 수 있다는 문제점이 제기되었다. 본 연구에서는 기저 분류자의 다양성을 확보하고 앙상블 학습의 성과개선 효과를 제고하기 위하여 유전자 알고리즘 기반의 범위 최적화 기법을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안된 최적화 기법을 기업 부실예측 인공신경망 앙상블에 적용한 결과 기저 분류자의 다양성이 확보되고 인공신경망 앙상블의 성과가 유의적으로 개선되었음을 보여주었다.