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자율주행자동차 사고시 형사책임에 따른 '자율주행자동차의 운행과 책임에 관한 법률안' 시도 (New attempt on the Autonomous Vehicles Act based on criminal responsibility)

  • 이승준
    • 법제연구
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    • 제53호
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    • pp.593-631
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    • 2017
  • 자율주행자동차의 상용화를 둘러싸고 각국은 이제 기술적 경쟁은 물론 입법 경쟁에도 뛰어 들었다. 그런데 이처럼 자국의 자율주행차 산업의 기술적 우위를 확보하려는 법적 제도화의 와중에 독일의 자율 및 커넥티드주행에 관한 윤리위원회는 최근 20여개의 지침을 제시하였다. 이 지침은 복잡한 윤리적인 딜레마와 법적 책임의 분배, 자율주행기술에 대한 지침의 투명성 요구 등 반드시 해결하고 넘어가야 할 과제들을 언급하고 있어, 향후 자율주행자동차 관련 입법의 이정표 역할을 할 것으로 판단된다. 이에 필자는 형사책임을 기초로 독일 윤리위원회의 지침에서 제시된주요내용을 포섭하는 새로운 법률안을 성안해 보았다. 그리고 그 구조는크게 총칙, 자율주행자동차의 종류와 안전기준에 관한 장, 등록 및 점검, 정비, 검사 등에 관한 장, 운행 면허에 관한 장, 제조사와 운전자의 의무에 관한 장, 보험과 사고시 책임에 관한 장, 도로와 시설, 교통체계에 관한 장, 보칙, 벌칙에 관한 장 등으로 구분할 수 있다. 우리나라에서 자율주행자동차의 상용화는 먼 미래의 일로, 자율주행자동차에 대비할 법제의 마련도 요원한 것처럼 치부할 수 있지만, 우리의 현실을 보면 오히려 선도적 입법이 필요할 수도 있다. 이에 본 논문은 자율주행자동차 사고시 확정될 형사책임을 기본으로 필요한 사항들을 규율하는 개별 법률안을 마련하였다. 여기서 자율주행자동차의 교통안전을 위해 명확한 법률의 해석과 적용이 이뤄질 수 있도록 자율주행자동차와 주행모드 등의 정의를 내렸으며, 자율주행자동차의 안전기준을 제시하였다. 아울러 운전자와 제조사의 의무를 규정하고 그에 따른 보험가입의무와손해배상 책임을 규정하였다. 나아가 이를 바탕으로 운전자와 제조사 등의 형사책임의 배분을 명시하고, 제조사에 대하여 매출액을 기준으로 한벌금형의 규정과 면책의 가능성을 검토하였다. 또한 동법의 실효성 확보와 규제의 사각지대를 막기 위해 해킹행위 등의 처벌을 위한 벌칙규정을 살펴보았다. 이러한 논의를 바탕으로 '자율주행차의 운행과 책임에 관한 법률안'을 제시하였는데, 이는 향후 자율주행자동차의 운행과 관련이 있는 여러 학문분야와 관련 산업계의 중론을 모으고 이를 바탕으로 새로운 논의가 진행될 수 있는 기초를 제공함에 목표를 두었다. 시기적으로 요원한 감이 있을 수도 있다. 그러나 건전한 자율주행자동차산업 생태계 구축을 위해서는 자율주행자동차의 주행을 규율할 법률안을 미리 예고하여 자동차산업계가 대비할 수 있는 시간이 필요하며, 국회에서의 입법 절차에 앞서자율주행자동차의 안전에 대한 사회적 공감대 형성을 위한 공론화 과정이 필요하기 때문이다.

미세먼지 저감을 위한 그린인프라 계획요소 도출 - 텍스트 마이닝을 활용하여 - (Derivation of Green Infrastructure Planning Factors for Reducing Particulate Matter - Using Text Mining -)

  • 석영선;송기환;한효주;이정아
    • 한국조경학회지
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    • 제49권5호
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    • pp.79-96
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    • 2021
  • 그린인프라 계획은 미세먼지 저감을 위한 대표적인 조경 계획 방안 중 하나이다. 이에, 본 연구에서는 미세먼지 저감을 위한 그린인프라 계획 시 활용될 수 있는 요소를 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 도출하고자 하였다. 미세먼지 저감계획, 그린인프라 계획 요소 등의 키워드를 중심으로 관련 선행연구, 정책보고서 및 법률 등을 수집하여 텍스트 마이닝을 통해 단어 빈도-역 문서 빈도(Term Frequency-Inverse Document Frequency, 이하 TF-IDF) 분석, 중심성 분석, 연관어 분석, 토픽 모델링 분석을 실시하였다. 연구결과, 첫째, TF-IDF 분석을 통해 미세먼지 및 그린인프라와 관련된 주요 주제어는 크게 환경문제(미세먼지, 환경, 탄소, 대기 등), 대상 공간(도시, 공원, 지역, 녹지 등), 그리고 적용 방법(분석, 계획, 평가, 개발, 생태적 측면, 정책적 관리, 기술, 리질리언스 등)으로 구분할 수 있었다. 둘째, 중심성 분석 결과, TF-IDF와 유사한 결과가 도출되었으며, 주요 키워드들을 연결하는 중심단어는 '그린뉴딜', '유휴부지'임을 확인할 수 있었다. 셋째, 연관어 분석 결과, 미세먼지 저감을 위한 그린인프라 계획 시, 숲과 바람길의 계획이 필요하며, 미기후 조절의 측면에서 수분에 대한 고려가 반드시 필요한 것으로 확인되었다. 또한, 유휴공간의 활용 및 혼효림의 조성, 미세먼지 저감 기술의 도입과 시스템의 이해가 그린인프라 계획 시 중요한 요소가 될 수 있음을 확인할 수 있었다. 넷째, 토픽 모델링 분석을 통해 그린인프라의 계획요소를 생태적·기술적·사회적 기능을 중심으로 분류하였다. 생태적 기능의 계획요소는 그린인프라의 형태적 부분(도시림, 녹지, 벽면녹화 등)과 기능적 부분(기후 조절, 탄소저장 및 흡수, 야생동물의 서식처와 생물 다양성 제공 등), 기술적 기능의 계획요소는 그린인프라의 방재 기능, 완충 효과, 우수관리 및 수질정화, 에너지 저감 등, 사회적 기능의 계획요소는 지역사회 커뮤니티 기능, 이용객의 건강성 회복, 경관 향상 등의 기능으로 분류되었다. 이와 같은 결과는 미세먼지 저감을 위한 그린인프라 계획 시 리질리언스 및 지속가능성과 같은 개념적 키워드 중심의 접근이 필요하며, 특히, 미세먼지 노출 저감의 측면에서 그린인프라 계획요소의 적용이 필요함을 시사한다고 볼 수 있다.

동무 이제마의 사상설(四象說)과 캔 윌버의 사상한(四象限) 일고(一考) (Connection of Dongmu Lee Je-ma's Sa-Sang Theory & Ken Wilber's all-quadrant approach)

  • 허훈
    • 철학연구
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    • 제116권
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    • pp.411-435
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    • 2010
  • 윌버(Ken Wilber, 1949~)는 역사적으로 볼 때 학문적 교류가 활발한 현대가 그 어느 때보다도 세계철학이 가능한 시대임을 강조하며 통합적 접근을 시도한다. 그는 통합적 모델로 향하는 첫 걸음으로 '온 상한' 즉 '사상한(四象限)'을 제시한다. 더 나아가 그의 사상한은 AQAL(All Quadrant, All Level ; 모든 수준, 모든 레벨)로 구체화 되었다. 모든 문제를 뚜렷하게 사분위(四分位)(내부/외부, 단수/복수 혹은 주관/객관, 간주관성/간객관성)로 나누어 보는 사상한의 접근법은 그 응용분야가 확대되어 생태학, 경영, 범죄학, 의료 등등의 분야에 적용되고 있다. 그의 사상한이 갖는 장점은 주관적인 내면[문화적 요소]을 외재적인 실재인 물질[사회 제도]로 환원시켜 버리는 평원(平原)이 지닌 문제점을 해결하고 모든 문제를 포괄적인 관점에서 대안을 모색한다는 데 있다. 시기적으로 앞서는 동무 이제마(1837~1900)의 사상설(四象說)(사심신물(事心身物), 천인성명(天人性命))은 사분위라는 큰 틀로 보면, 내용면에서 윌버의 사상한과 적확(的確)하게 일치한다. '사상학(四象學)' 혹은 '사상의학(四象醫學)'이라고 불리듯이 동무의 저작 전반에 걸쳐 일관되게 나타나는 사상(四象)(사심신물(事心身物))은 우주만물의 구성을 설명하기 위한 기본적인 요소들이다. 천인성명(天人性命)은 사심신물이라는 우주의 사원구조를 인간(人間)(인체(人體))을 중심으로 파악한 결과다. 다시 말해 사상설은 우주와 인간을 윌버식의 포괄적인 관점으로 바라본 것이다. 이미 동무의 사상설은 칼 융(C. G. Jung, 1875~1961)의 심리학과 대비되어 양자간(兩者間)의 이론적 기반을 확인하고 그 적용 범위를 넓혀나가는데 도움을 주고 있다. 동무의 사상설과 윌버의 사상한의 대비(對比) 역시 단순한 유비(類比)에 그치는 것이 아니다. 비교하자면, 동무의 사상설은 윌버의 그것에 비해 의학적(醫學的) 측면(側面)에서는 보다 정교하게 심화되고 구체화된 사상한의 모습을 보여준다. 단지 질병을 바라보는데 그치지 않고 생리(生理) 병리(病理) 현상의 원인과 그것이 도출되는 과정을 사상한을 통해 설명하고 있다.

산림휴양공간 이용특성 분석을 위한 국내 스마트폰 산행앱(APP)의 적용성 및 활용방안 연구: 대관령 선자령 일대를 중심으로 (A Study on the Application of the Smartphone Hiking Apps for Analyzing the User Characteristics in Forest Recreation Area: Focusing on Daegwallyoung Area)

  • 장윤선;유리화;이정희
    • 한국산림과학회지
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    • 제108권3호
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    • pp.382-391
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    • 2019
  • 최근 GPS 등의 위치정보가 태그된 위치기반 소셜 네트워크 서비스에 대한 개발 및 활용사례가 증가하고 있는 흐름 속에 본 연구는 스마트폰 산행앱(APP)이 산림휴양공간의 이용특성을 분석함에 있어, 공간정보 빅데이터의 툴로서 효용성이 있는지, 효과적이고 유용한 도구인지를 검증하는 데 목적을 두고 수행하였다. 이를 위해 국내 산행앱의 기능과 서비스 특성을 파악하였고 산행앱을 기반으로 대관령 선자령 일대의 이용행태를 분석하여 설문조사 결과와 비교하고 활용가능성을 고찰하였다. 분석결과, 국내산행앱은 '정보제공형', '산행기록형', '정보공유형' 3가지로 분석되었으며 본 연구에서는 '산행기록형'에 해당하며 국내 이용자수가 많은 산행앱을 채용하여 분석하였다. 또한 대관령 선자령 일대를 대상으로 산행앱조사와 설문조사를 실시한 결과, 첫째, 방문장소와 동선의 경우, 산행앱과 설문조사기법 모두 조사가 가능하지만, GPS기반의 산행앱을 통해서는 이용동선 뿐 아니라 이용자 촬영사진 데이터를 추출할 수 있다는 점에서 산림휴양공간의 이용패턴을 파악하는데 좀 더 효율적이고 객관적인 수단임을 확인하였다. 둘째, 체류공간의 경우, 산행앱의 구간 보행속도 데이터를 통해 객관적으로 분석할 수 있다는 점이 장점이지만, 각 공간에서의 활동유형을 파악하기 위해서는 설문조사와 관찰조사가 보완 실시되어야할 필요성이 도출되었다. 본 연구는 등산객들이 직접 자신의 산행정보를 기록하는 '산행앱'의 위치기반 소셜네트워크 데이터가 기존의 설문조사 한계를 보완하여 양적과 질적인 측면에서 산림휴양공간의 이용패턴을 분석하는데 유용하다는 것을 보여주는 연구라는 점에 의의가 있다.

드론기반 시공간 초분광영상을 활용한 식생유무에 따른 하천 수심산정 기법 적용성 검토 (Evaluation for applicability of river depth measurement method depending on vegetation effect using drone-based spatial-temporal hyperspectral image)

  • 권영화;김동수;유호준
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제56권4호
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    • pp.235-243
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    • 2023
  • 하천법 개정 및 수자원의 조사·계획 및 관리에 관한 법률 제정으로 하상변동조사를 정기적으로 실시하는 것이 의무화되었고, 지자체가 계획적으로 수자원을 관리할 수 있도록 제도가 마련되고 있다. 하상 지형은 직접 측량할 수 없기 때문에 수심 측량을 통해 간접적으로 이루어지고 있으며, 레벨측량이나 음향측심기를 활용한 접촉식 방법으로 이루어지고 있다. 접촉식 수심측량법은 자료수집이 제한적이기 때문에 공간해상도가 낮고 연속적인 측량이 불가능하다는 한계가 있어 최근에는 LiDAR나 초분광영상을 이용한 원격탐사를 이용한 수심측정 기술이 개발되고 있다. 개발된 초분광영상을 이용한 수심측정 기술은 접촉식 조사보다 넓은 지역을 조사할 수 있고, 잦은 빈도로 자료취득이 용이한 드론에 경량 초분광센서를 탑재하여 초분광영상을 취득하고, 최적 밴드비 탐색 알고리즘을 적용해 수심분포 산정이 가능하다. 기존의 초분광 원격탐사 기법은 드론의 경로비행으로 획득한 초분광영상을 면단위의 영상으로 정합한 후 특정 물리량에 대한 분석이 수행되었으며, 수심측정의 경우 모래하천을 대상으로 한 연구가 주를 이루었으며, 하상재료에 대한 평가는 이루어지지 않았었다. 본 연구에서는 기존의 초분광영상을 활용한 수심산정 기법을 식생이 있는 하천에 적용하고, 동일지역에서 식생을 제거한 후의 2가지 케이스에 대해서 시공간 초분광영상과 단면초분광영상에 모두 적용하였다. 연구결과, 식생이 없는 경우의 수심산정이 더 높은 정확도를 보였으며, 식생이 있는 경우에는 식생의 높이를 바닥으로 인식한 수심이 산정되었다. 또한, 기존의 단면초분광영상을 이용한 수심산정뿐만 아니라 시공간 초분광영상에서도 수심산정의 높은 정확도를 보여 시공간 초분광영상을 활용한 하상변동(수심변동) 추적의 가능성을 확인하였다.

전기가열방식 스크러버의 NF3 제거 효율 (The progress in NF3 destruction efficiencies of electrically heated scrubbers)

  • 문동민;이진복;이지연;김동현;이석현;이명규;김진석
    • 분석과학
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    • 제19권6호
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    • pp.535-543
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    • 2006
  • 현재 반도체 및 LCD(Liquid Crystal Display) 제조 공정에 널리 사용하는 $NF_3$는 국제적으로 대기중 배출량에 대한 규제를 실시 중인 온실가스 중의 하나다. 온실가스의 배출량 감축을 위하여 국내 대상 산업체들은 $NF_3$ 배출량의 감소에 지속적으로 노력을 해 오고 있다. 본 연구는 LCD를 제조하는 국내 3사에 설치된 $NF_3$ 처리용 전기가열방식 스크러버(scrubber)의 제거효율(DRE, Destruction and Removal Efficiency)과 process chamber에서의 $NF_3$ 사용 비율(use rate in process)을 측정하였다. 스크러버의 효율을 정확하게 측정하기 위하여, 비활성 기체인 He을 일정 유량으로 주입시켜주는 방법으로 시료를 채취하고, 정밀 가스질량분석기(Gas-MS)를 이용하여 시료 중 화학종들의 분압을 측정하였다. 세 회사에 설치되어 있는 스크러버의 효율을 측정한 결과, 2004년 이전에 설치한 스크러버의와 그 이후 개선한 스크러버의 DRE는 각각 52%와 95% 이상임을 확인하였다. 또한 Process chamber의 $NF_3$ 사용 효율은 1세대 및 2세대 공정라인에 설치한 RFSC(Radio Frequency Source Chamber)의 경우 75% 보다 낮지만, 3세대 이상 라인에 설치한 RPSC(Remote Plasma Source Chamber)의 경우는 95% 이상으로 측정이 되었다. 반도체 및 디스플레이 공정에 개선된 스크러버와 RPSC식 process chamber를 사용할 경우 $NF_3$ 배출량을 99.95% 이상 줄일 수 있을 것으로 예상된다. 따라서 $NF_3$에 대한 국내 3사의 온실가스 감축 목표가 성공적으로 이루어 질 것으로 예상된다.

68Ga-PSMA-11 합성 시간 단축을 위한 자동합성장치의 최적화 및 안정성 연구 (Optimization and Stabilization of Automated Synthesis Systems for Reduced 68Ga-PSMA-11 Synthesis Time)

  • 강지훈;신상민;박영시;김혜지;장화연
    • 대한임상검사과학회지
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    • 제56권2호
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    • pp.147-155
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    • 2024
  • 68Ga-PSMA-11은 전립선특이막항원(PSMA)에 결합하는 Glu-urea-Lys 기반 리간드에 68Ga 방사성동위원소를 표지한 PET 제제로, 재발성 전립선암 및 전이의 진단과 치료를 위한 영상화에 널리 사용한다. 그러나 의료기관에서 68Ga-PSMA-11을 제조하고 품질검사 시험 결과가 나올 때까지의 시간은 평균 60분 이상 소요되어, 하루에 사용할 수 있는 68Ge/68Ga 제너레이터 용량이 제한된다. 또한 제너레이터의 1,110 MBq (30 mCi)의 명목상 활성을 제공하지만 시간이 지남에 따라 감소하고, 표지 수율이 불규칙적으로 저하된다. 이로 인해 의료기관에서는 추가 조제를 통해 동일한 용출을 유지해야 하며, 이 과정에서 작업자의 피폭 위험이 증가하고, 환자의 대기 시간이 길어지며, 제조 스케줄 조정이 불가피한 임상적 문제가 발생한다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 68Ga-PSMA-11의 조제 시간을 단축하고 자동합성장치를 최적화하는 것을 목표로 하였다. 자동합성장치를 이용한 합성 절차에서 68Ga과 PSMA-11 전구체의 반응 시간을 단축하고 불순물 제거 세척 단계의 횟수를 조절하여 동일한 품질을 유지하면서도 더 신속하고 경제적인 방법을 시험했다. 그 결과, 최종 합성 시간을 30분에서 20분으로 단축하였고, HEPES 함량, 잔류용매 EtOH 함량, 방사화학적 순도 등의 품질 기준을 만족시켰다. 이는 추가 조제로 인한 작업자의 피폭 문제와 환자의 대기 시간을 줄이고, 제조 스케줄 조정에도 문제가 없는 최적의 절차로 임상에서 적용할 수 있음을 시사한다.

북서태평양에 서식하는 살오징어(Todarodes pacificus) 계군 분석에 대한 고찰 (Stock Identification of Todarodes pacificus in Northwest Pacific)

  • 김정연;문창호;윤문근;강창근;김경렬;나태희;최은정;이충일
    • 한국해양학회지:바다
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    • 제17권4호
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    • pp.292-302
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    • 2012
  • 본 종설논문은 살오징어의 기존 및 최근에 새롭게 적용되고 있는 계군 분석방법들을 비교 분석하여 각 분석방법의 장단점과 분석방법간의 상호보완에 대하여 고찰하였다. 살오징어는 북서태평양의 넓은 지역을 회유하는 어종으로 생태계 및 상업적으로 중요한 자원이다. 살오징어는 해양환경변화의 생물학적 지표로서의 가능성을 평가 받고 있으며, 장단기적인 어획량 및 분포역의 변화가 환경 변화와 함께 나타난다. 예를 들어, 1987/1988 무렵에 발생한 기후체제전환 이후 한류성 어종으로 분류되는 명태의 어획량은 급감하여 현재까지 그 영향이 지속되고 있는 반면, 살 오징어 어획량은 크게 증가하였다. 현재까지 명태 어획량의 감소에 대하여 남획과 기후변화에 초점이 맞추어진 해석이 있으나, 뚜렷한 원인 분석은 이루어지지 않고 있다. 그 이유 중 한 가지는 계군 분석에 근거한 생태, 환경적 측면에 대한 정확한 원인 분석이 이루어지지 않고 있는 것과 관련이 된다. 계군은 유사한 생물학적 특징을 가진 개체들이 제한된 영역 내에서 유성생식과정을 통하여 동일한 유전자 풀(gene pool)을 공유하는 집단으로, 동일 계군을 형성하는 개체들은 산란에서 자원으로 가입 후 다시 재생산 과정에 이르기까지 시간 및 공간적으로 각기 다른 환경의 영향을 받을 수 있다. 따라서, 종에 대한 정확한 계군 분석은 자원의 효과적인 관리 및 급격한 변화에 대한 중요한 대응 방안의 역할을 할 수 있다. 살오징어 계군 분석에 적용된 주요 방법은 크게 4가지로 형태학적 방법, 생태학적 방법, 표지방류법, 유전학적 방법이 있다. 형태학적인 방법은 분석방법이 가장 간단하고 다수의 개체를 비교적 쉽게 분석할 수 있지만 각 형질들은 성장기간 동안 환경에 의해 영향을 많이 받게 되어 개체간의 차이가 생긴다. 생태학적 방법은 주로 개체의 생리적인 변화와 분포 및 회유상태, 기생충의 기생상태나 종류 및 기생률 등을 분석, 산란장의 차이를 알아보는 연구이며, 현재 활발히 연구되고 있는 방법으로 유사한 환경에서 생활하는 집단을 알 수 있지만 유전적으로 같은 집단인지는 알기 어렵다. 표지방류법은 직접적인 방법으로 계군의 회유 및 분포, 산란장의 위치를 파악할 수 있지만 수거가 어렵고 초기 단계에는 표식을 하기 어렵다. 수산생물의 계군 분석을 위한 유전학적 방법은 자원관리학적 연구에 관한 기본적 정보를 제공해 왔다. 계군 분석을 위한 유전학적 방법은 이에 사용하는 유전자 마커(marker)의 감도에 따라 결정되며, 유전자 마커의 다형성이 높은 것을 선택해야 한다. 계군 분석을 위한 유전자 마커로는 오랜 기간 동안 동위효소 다형이 사용되어졌으며, 최근에는 mitochondria, microsatellite와 같이 DNA 염기배열 중에서도 변이성이 높은 영역을 선택하여 마커로 이용한 연구가 증가되고 있다. 기존의 형태학적 방법, 표지방류법, 생태학적인 방법들은 살오징어의 생활사, 회유경로, 산란장의 변화 등을 밝혀내어 계군을 파악하는데 많은 기여를 하였지만 여전히 각 해역에 분포하는 살오징어의 계군을 파악하기에는 어려움이 있다. 최근에는 기존의 계군 분석이 지닌 장단점을 비교 분석하여 복합적인 방법의 계군 분석이 이루어지며, 이러한 정보들을 바탕으로 유전학적 방법을 보완한다면 살오징어 자원의 변동에 대한 관리 방안을 마련하는데 도움을 줄 것이다.

SVM과 meta-learning algorithm을 이용한 고지혈증 유병 예측모형 개발과 활용 (Development and application of prediction model of hyperlipidemia using SVM and meta-learning algorithm)

  • 이슬기;신택수
    • 지능정보연구
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    • 제24권2호
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    • pp.111-124
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    • 2018
  • 본 연구는 만성질환 중의 하나인 고지혈증 유병을 예측하는 분류모형을 개발하고자 한다. 이를 위해 SVM과 meta-learning 알고리즘을 이용하여 성과를 비교하였다. 또한 각 알고리즘에서 성과를 향상시키기 위해 변수선정 방법을 통해 유의한 변수만을 선정하여 투입하여 분석하였고 이 결과 역시 각각 성과를 비교하였다. 본 연구목적을 달성하기 위해 한국의료패널 2012년 자료를 이용하였고, 변수 선정을 위해 세 가지 방법을 사용하였다. 먼저 단계적 회귀분석(stepwise regression)을 실시하였다. 둘째, 의사결정나무(decision tree) 알고리즘을 사용하였다. 마지막으로 유전자 알고리즘을 사용하여 변수를 선정하였다. 한편, 이렇게 선정된 변수를 기준으로 SVM, meta-learning 알고리즘 등을 이용하여 고지혈증 환자분류 예측모형을 비교하였고, TP rate, precision 등을 사용하여 분류 성과를 비교분석하였다. 이에 대한 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 모든 변수를 투입하여 분류한 결과 SVM의 정확도는 88.4%, 인공신경망의 정확도는 86.7%로 SVM의 정확도가 좀 더 높았다. 둘째, stepwise를 통해 선정된 변수만을 투입하여 분류한 결과 전체 변수를 투입하였을 때보다 각각 정확도가 약간 높았다. 셋째, 의사결정나무에 의해 선정된 변수 3개만을 투입하였을 때 인공신경망의 정확도가 SVM보다 높았다. 유전자 알고리즘을 통해 선정된 변수를 투입하여 분류한 결과 SVM은 88.5%, 인공신경망은 87.9%의 분류 정확도를 보여 주었다. 마지막으로, 본 연구에서 제안하는 meta-learning 알고리즘인 스태킹(stacking)을 적용한 결과로서, SVM과 MLP의 예측결과를 메타 분류기인 SVM의 입력변수로 사용하여 예측한 결과, 고지혈증 분류 정확도가 meta-learning 알고리즘 중에서는 가장 높은 것으로 나타났다.

감정예측모형의 성과개선을 위한 Support Vector Regression 응용 (Application of Support Vector Regression for Improving the Performance of the Emotion Prediction Model)

  • 김성진;유은정;정민규;김재경;안현철
    • 지능정보연구
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    • 제18권3호
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    • pp.185-202
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    • 2012
  • 오늘날 정보사회에서는 정보에 대한 가치를 인식하고, 이를 위한 정보의 활용과 수집이 중요해지고 있다. 얼굴 표정은 그림 하나가 수천개의 단어를 표현할 수 있듯이 수천 개의 정보를 지니고 있다. 이에 주목하여 최근 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하여 지능형 서비스를 제공하기 위한 시도가 MIT Media Lab을 필두로 활발하게 이루어지고 있다. 전통적으로 기존 연구에서는 인공신경망, 중회귀분석 등의 기법을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구가 이루어져 왔다. 하지만 중회귀모형은 예측 정확도가 떨어지고, 인공신경망은 성능은 뛰어나지만 기법 자체가 지닌 과적합화 문제로 인해 한계를 지닌다. 본 연구는 사람들의 자극에 대한 반응으로서 나타나는 얼굴 표정을 통해 감정을 추론해내는 지능형 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 기존 얼굴 표정을 통한 지능형 감정판단모형을 개선하기 위하여, Support Vector Regression(이하 SVR) 기법을 적용하는 새로운 모형을 제시한다. SVR은 기존 Support Vector Machine이 가진 뛰어난 예측 능력을 바탕으로, 회귀문제 영역을 해결하기 위해 확장된 것이다. 본 연구의 제안 모형의 목적은 사람의 얼굴 표정으로부터 쾌/불쾌 수준 그리고 몰입도를 판단할 수 있도록 설계되는 것이다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 자극영상을 제공했을 때 나타나는 얼굴 반응들을 수집했고, 이를 기반으로 얼굴 특징점을 도출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 통계적 유의변수를 추출 후 학습용과 검증용 데이터로 구분하여 SVR 모형을 통해 학습시키고, 평가되도록 하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 실제 데이터셋을 기반으로 제안모형을 적용해 본 결과, 매우 우수한 예측 정확도를 보임을 확인할 수 있었다. 아울러, 중회귀분석이나 인공신경망 기법과 비교했을 때에도 본 연구에서 제안한 SVR 모형이 쾌/불쾌 수준 및 몰입도 모두에서 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 이는 얼굴 표정에 기반한 감정판단모형으로서 SVR이 상당히 효과적인 수단이 될 수 있다는 점을 알 수 있었다.