• 동의생리병리학회지
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• 제38권1호
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• pp.1-9
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• 2024

Cognitive reserve (CR) is a concept that can explain the discrepancies between the pathologic burden of the disease and clinical manifestations. It refers to the individual susceptibility to age-related brain changes and pathologies related to Alzheimer's disease, thus recognized as a factor affecting the trajectories of the disease. The purpose of this study was to explore the current states of clinical studies on neural substrates of CR in Alzheimer's disease using functional magnetic resonance imaging. We searched for clinical studies on CR using fMRI in the Pubmed, Cochrane library, RISS, KISS and ScienceON on August 14, 2023. Once the online search was finished, studies were selected manually by the inclusion criteria. Finally, we analyzed the characteristics of selected articles and reviewed the neural substrates of CR. Total thirty-four studies were included in this study. As surrogate markers of CR, not only education and occupational complexity, but also composite score and questionnaire-based method, which cover various areas of life, were mainly used. The most utilized methods in resting-state fMRI were independent component analysis, seed-based analysis, and graph theory analysis. Through the analysis, we demonstrated that neuroimaging techniques could capture the neural substrates associated with cognitive reserve. Moreover, functional connectivity of brain regions centered on prefrontal and parietal cortex and network areas such as default mode network showed a significant correlation with CR, which indicated a significant association with cognitive performance. CR may induce differential effects according to the disease status. We hope that this perspective on cognitive reserve would be helpful when conducting clinical researches on the mechanisms of traditional Korean medicine for Alzheimer's disease in the future.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권40호
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• pp.367-395
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• 2015

스마트디바이스의 보급화 이후 게임 산업은 콘솔과 PC Online에서 모바일로 변화하였다. 특히, 스마트디바이스의 어플리케이션 다운로드 수와 매출을 확인해보면 80% 이상이 모바일 게임에 의해 발생되며 문화콘텐츠로서 게임의 위상이 높아져가고 있다. 스마트디바이스의 보급이후 가장 성공한 모바일 게임으로 일본의 퍼즐 앤 드래곤(Puzzle & Dragons)을 들 수 있다. 퍼즐 앤 드래곤은 2012년 일본 소프트뱅크자회사인 겅호 온라인 엔터테인먼트가 개발한 게임으로 출시 1년만인 2013년에 모바일 게임 최초로 1조원의 매출을 올렸다. 2015년에는 4천만 다운로드를 이루어 내며 세계 모바일 게임 매출순위에서도 2년 동안 1위와 2위를 차지했다. 특히 2013년부터 세계의 여러 모바일 게임콘텐츠에 영향을 주며 일본 게임산업의 부흥기를 다시 열었다. 반면 세계 모바일 게임 매출순위에서 아직까지 국내 게임은 찾을 볼 수 없다. 모바일 게임 시장이 매년 크게 증가하는 지금, 국내 모바일 게임만이 유사 콘테츠를 양산하며 게임 강대국의 위상을 잃고 세계에서 도태되고 있는 것이다. 이러한 국내의 실정에 의해 산업적으로나 학술적으로 성공한 게임의 성공요인 분석이 필요하게 되었다. 본 연구에서는 세계에서 가장 성공한 모바일 게임, 퍼즐 앤 드래곤의 성공요인을 분석하기 위해 비즈니스 모델인 K.Masanao의 수익창출구조 매트릭스를 활용했다. 퍼즐 앤 드래곤을 고객가치, 이익, 프로세스라는 세 가지 영역에 대입하고 누가, 무엇을 어떻게 라는 항목으로 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 다양한 연령층의 이용자 유입을 위해 퍼즐장르와 RPG장르를 융합한 새로운 형태의 장르를 개발하였으며 경쟁요소를 배제하고 협력위주의 싱글 게임으로 개발하였다. 둘째, 한정기간동안 유치되는 갓 페스티벌과 유명 콘텐츠와의 콜라보레이션을 활용한 캐릭터 뽑기 시스템을 도입해 이익을 창출하였다. 셋째, 이용자와의 지속적인 온 오프라인 소통을 통해 소비자의 니즈를 파악하고 게임에 도입하였다. 본 연구에서 도출된 퍼즐 앤 드래곤의 세 가지 성공요인은 국내 모바일 게임 산업에서 게임콘텐츠 제작 방안을 수립하는 데 기여하는 한편, 관련 연구와 이론적 지평을 확대한다는 점에서 산업적으로 학술적으로 중요한 의미를 가진다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.109-135
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• 2021

본 연구는 전통뉴스 보도에 나타난 인공지능(AI)스피커 뉴스 텍스트 분석을 통해 인공지능(AI) 스피커 발달과정을 분류하고 시기별 제품별 특성을 파악하였다. 또한 AI 스피커 사업자 제품별 뉴스 보도와 시기별 뉴스 보도간의 상관관계를 분석하였다. 분석에 사용된 이론적 배경은 뉴스의 프레임과 토픽프레임이다. 분석방법으로는 LDA 방식을 활용한 토픽모델링(Topic Modeling)과 의미연결망분석이 사용되었으며, 추가로 'UCINET'중 QAP분석을 적용하였다. 연구방법은 내용분석 방법으로 2014년부터 2019년까지 AI 스피커 관련 2,710건의 뉴스를 1차로 수집하였고, 2차적으로 Nodexl 알고리즘을 이용하여 토픽프레임을 분석하였다. 분석 결과 첫째, AI 스피커 사업자 유형별 토픽 프레임의 경향은 4개 사업자(통신사업자, 온라인 플랫폼, OS 사업자, IT디바이스 생산업자) 특성에 따라 다르게 나타났다. 구체적으로, 온라인 플랫폼 사업자(구글, 네이버, 아마존, 카카오)와 관련한 프레임은 AI 스피커를 '검색 또는 입력 디바이스'로 사용하는 프레임의 비중이 높았다. 반면 통신 사업자(SKT, KT)는 모회사의 주력 사업인 IPTV, 통신 사업의 '보조 디바이스' 관련한 프레임이 두드러지게 나타났다. 나아가 OS 사업자(MS, 애플)는 '제품의 의인화 및 음성 서비스' 프레임이 두드러지게 보였으며, IT 디바이스 생산업자(삼성)는 '사물인터넷(IoT) 종합지능시스템'과 관련한 프레임이 두드러지게 나타났다. 둘째, AI 스피커 시기별(연도별) 토픽 프레임의 경향은 1기(2014-2016년)에는 AI 기술 중심으로 발달하는 경향을 보였고, 2기(2017-2018년)에는 AI 기술과 이용자 간의 사회적 상호 작용과 관련되어 있었으며, 3기(2019년)에는 AI 기술 중심에서 이용자 중심으로 전환되는 경향을 나타냈다. QAP 분석 결과, AI 스피커 발달에서 사업자별과 시기별 뉴스 프레임이 미디어 담론의 결정요인에 의해 사회적으로 구성되는 것을 알 수 있었다. 본연구의 함의는 AI 스피커 진화는 사업자별, 발달시기별로 모회사 기업의 특성과 이용자 간의 상호작용으로 인한 공진화 과정이 나타냄을 발견할 수 있었다. 따라서 본 연구는 AI 스피커의 향후 전망을 예측하고 그에 따른 방향성을 제시하는 데 중요한 시사점을 제공한다.

• 기록학연구
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• 제32호
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• pp.3-44
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• 2012

이 논문은 로컬리티 기록화를 위한 디지털 아카이브 구축 방안을 개인과 조직의 참여라는 관점에서 모색하기 위한 것이다. 우선 로컬리티 기록화에 있어서 참여의 유형을 구분하였고 각 유형별 특징과 편익을 검토하였다. 또한 선행연구를 통해 참여형 아카이브의 조건을 살펴보았다. 이 연구에서는 특히 조직의 참여를 통해 구축된 아카이브 사례들을 중심으로 분석하였다. 개인의 참여도 매우 중요한 부분이지만, 지역기록 보존에 대한 인식이 아직 광범위하게 확산되지 않은 우리의 조건에서는 우선 지역 내 공공기관이나 발굴가능한 공동체 아카이브의 역할이 매우 중요하다고 보았기 때문이다. 조직 참여형의 경우, 수집기관의 소장물이 중심이 되고 다수의 수집기관들이 참여하여 구축된 디지털 아카이브, 다수의 공동체 아카이브를 기반으로 구축된 디지털 아카이브로 구분하였다. 영국과 미국에서 구축된 아카이브들 중에서 이러한 두 가지 유형에 해당하는 사례들을 선정하여 조사하였다. 수집기관 기반의 아카이브 사례로는 캘리포니아의 OAC(Online Archives California)와 Calis phere, 캐나다의 MemoryBC, 영국의 People's Collection Wales를, 공동체 기반의 아카이브 사례로는 Connecting Histories, CAW(Community Archives Wales), Cambridgeshire community archive network(CCAN), Norfolk Community Archives Network(NORCAN) 등을 분석하였다. 이러한 사례들은 모두 다수의 수집기관이나 공동체 소장기록을 서비스하는 아카이브 포털의 성격을 가진다. 참여형 아카이브의 조건으로는 ${\Delta}$분산소장 및 통합 활용, ${\Delta}$수집기관 및 이용자의 참여, ${\Delta}$맥락의 제공과 기록의 의미 있는 재현을 설정하였고, 이러한 조건을 중심으로 각 사례 아카이브들을 비교 검토하였다. 특히 유형에 따라 어떤 측면에 강점과 취약점이 있는지도 검토하였다. 이러한 분석을 토대로 국내 환경에서 참여형 로컬리티 아카이브를 구축하는 데에 고려해야 할 시사점을 ${\Delta}$추진주체 및 방식, ${\Delta}$수집기관 및 공동체의 협력 네트워크 구축, ${\Delta}$생산맥락의 보존과 재맥락화, ${\Delta}$평가 선별, ${\Delta}$이용자 참여를 중심으로 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제21권3호
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• pp.19-36
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• 2015

대표적 소셜미디어인 유튜브는 기존 폐쇄형 콘텐츠 서비스와는 다르게 개방형 콘텐츠 서비스로 이용자들의 참여와 공유를 통하여 많은 인기를 유지하고 있다. 콘텐츠 산업에서 중요한 위치를 차지하고 있는 유투브 상의 콘텐츠 확산 요인에 관한 기존의 연구들은 댓글 수 등과 같은 일반적 정보 특성 요인과 조회 수 간에 상관관계 등을 분석하는 것이 대부분이었다. 최근 네트워크 구조를 기반으로 한 연구들도 진행되었으나 대부분 콘텐츠를 이용하는 대상인 구독자나 지인 등을 중심으로 한 인적 관계 네트워크 구조 연구가 대부분이었다. 이에 본 연구에서는 실질적인 콘텐츠를 중심으로 한 네트워크 구조와 일반요인을 통합한 모델을 제시하고 확산요인을 분석하고자 한다. 이를 위해 통합 모델 인과관계 분석과 함께 21,307개의 유튜브 콘텐츠를 콘텐츠 기반 네트워크 구조로 분석하였다. 본 연구를 통해 기존에 알려진 일반적 요인과 네트워크 요인들이 모두 조회수에 영향을 주는 인과관계를 통계적으로 재검증하였으며 통합적으로는 등록자의 구독자 수, 경과시간, 매개 중심성, 댓글 수, 근접 중심성, 클러스터링 계수, 평균 평점 순으로 조회 수에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 하지만 네트워크 요인중 연결정도 중심성과 고유벡터 중심성은 부정적 영향을 주는 것으로 분석되었다. 본 연구를 통하여 유튜브 콘텐츠 확산에 대한 일반영향요인과 구조적인 현상을 함께 규명하였다. 본 연구는 기업들이 유튜브와 같은 콘텐츠 서비스를 통한 온라인 마케팅 활동 시 콘텐츠들의 구조적인 면을 고려할 수 있는 근거를 제공하였으며 음반산업의 수요예측이나 콘텐츠 제작 업체들의 원활한 서비스 제공을 위한 설명력있는 영향요인 및 모델이 될 수 있을 것이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2006년도 춘계종합학술대회
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• pp.855-858
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• 2006

정보화 시대에 이르러 정보통신기술의 급속한 발달은 교육을 포함한 모든 분야에 획기적인 패러다임의 변화를 가져왔다. 교육에 있어서의 변화는 단순한 지식의 축적이 아닌 학습자가 스스로 문제를 발견하고, 이를 위한 적절한 해결방법을 습득함을 의미한다. 즉, 교사는 조언자로서의 역할을, 학생은 학습의 주도자로서의 역할을 담당하며, 이는 교육의 주체가 교사중심에서 학생중심으로의 전환을 뜻한다. 이러한 교육적 패러다임의 변환과 더불어 주목받고 있는 교수학습이론이 "구성주의(Constructivism)"이다. 구성주의의 틀안에서 과거의 교사중심의 직접교수법 대신에 학습자 중심의 참여학습을 강조하고 있으며, 새로운 교육적 패러다임의 실천적 방안을 구체적으로 제시하고 있다. 이러한 실천적 방안을 구축 가능하게 해준 것이 바로 정보통신기술 그중에서도 인터넷(internet)의 발달이다. 인터넷에서 가장 활발하게 사용되고 있는 웹(Web)은 그 특성상 구성주의 학습원리를 실현하는데 적절한 환경을 제공하고 있으며, 교육 시스템의 변화를 가져오고 있다. 인터넷을 활용한 웹상에서의 교수학습은 교실이라는 제한된 공간에서 판서에 의존하는 방식의 수업이 아닌 풍부하고 다양한 형태의 폭넓은 자료의 습득을 가능하게 하며, 학습자에게 생동감 있는 학습 경험을 주어 학습 동기를 유발할 수 있다. 또한 기존의 수업에 비해 비교적 시간과 장소의 제약에서 자유롭게 학습할 수 있으며, 학습내용과 관련된 최신의 정보를 참조할 수 있다. 그리고 이미지, 오디오, 비디오, 텍스트와 같은 풍부한 멀티미디어 인터페이스 (Interface)가 가능하고 게시판, 이메일, 채팅을 통하여 교사와 학습자간에 활발한 상호작용이 이루어질 수 있다는 점에서 교육적 가능성이 대두되고 있다. 학교나 교육담당자들도 이런 교육기자제의 첨단화 더불어 새로운 교수 학습 모형 개발에 힘을 쓰고 있다. 이에 본 논문은 구성주의 학습원리에 토대를 둔, 월 기반 교육시스템의 설계 및 구현을 통하여 학습자 중심의 자기주도적 학습활동이 이루어질 수 있는 교육환경을 구축하는데 그 목적이 있다. 라라서 학습자는 학습자의 필요(need)에 라라 선별적으로 강의를 수강할 수 있고, 키워드 정색을 통해 학습하고자 하는 내용을 구분하여 학습할 수 있도록 구현하였다. 이를 통해 학습자들이 자기 주도적으로 주어진 문제에 대해 스스로 해결하는 방법을 찾아 학습할 수 있도록 함으로씨 학습 능력을 키우도록 하는데 그 주안점이 있다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.1-17
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• 2023

정보통신기술의 발전과 디지털 기기의 대중화로 인해, 온라인 시장의 규모가 커지고 있다. 그 결과 고객들은 상품을 선택하는데 많은 시간과 비용이 소요되는 정보 과부하(Information Overload) 문제에 직면하고 있다. 따라서 고객이 선호할만한 상품을 추천해 주는 추천 시스템은 필수적인 도구가 되었으며 협업 필터링(Collaborative Filtering) 기법은 가장 널리 쓰이는 추천 방법이다. 전통적인 추천 시스템은 평점과 같은 정량적인 데이터만을 사용하기 때문에 추천의 정확도는 높지 않다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 요즘에는 사용자 리뷰와 같은 정성적 데이터를 반영하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 협업 필터링의 일반적인 절차는 사용자-상품 행렬 생성, 이웃 집단 탐색, 추천 목록 생성 3단계로 구성되며 코사인 같은 사용자 유사도를 사용하여 목표 고객의 이웃을 탐색하며, 추천 상품 목록을 생성한다. 본 연구에서는 이웃 집단 탐색 및 추천 목록 생성 단계에서 사용하는 사용자 간의 유사도를 기존의 사용자 평점을 이용한 유사도에 고객의 리뷰 데이터를 사용하는 확장된 사용자 유사도를 제시한다. 리뷰를 정량화 하기 위해 본 연구에서는 텍스트 마이닝을 활용한다. 즉, 리뷰 데이터에 TF-IDF, Word2Vec, 그리고 Doc2Vec 기법을 사용하여 두 사용자 간의 리뷰 유사도를 구한 후 사용자 평점을 사용한 유사도와 리뷰 유사도를 결합한 확장된 유사도를 생성하는 것이다. 이를 검증하기 위해 전자상거래 사이트인 Amazon의 'Health and Personal Care'의 사용자 평점과 리뷰 데이터를 사용하였다. 실험 결과, 사용자 간 유사도를 산출할 때 기존의 평점에 기반한 유사도만을 사용하는 것보다, 사용자 리뷰의 유사도를 추가로 반영한 확장된 유사도를 사용하면 추천의 정확도가 높아진다는 것을 확인했다. 또한, 여러 텍스트 마이닝 기법 중에서 TF-IDF 기법을 사용한 확장된 유사도를 이웃 집단 탐색 및 추천 목록 생성단계에서 사용할 때의 성능이 가장 좋게 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.1-19
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• 2018

최근 딥러닝은 오디오, 텍스트 및 이미지 데이터와 같은 비 체계적인 데이터를 대상으로 다양한 추정, 분류 및 예측 문제에 사용 및 적용되고 있다. 특히, 의류산업에 적용될 경우 딥러닝 기법을 활용한 의류 인식, 의류 검색, 자동 제품 추천 등의 심층 학습을 기반으로 한 응용이 가능하다. 이 때의 핵심모형은 합성곱 신경망을 사용한 이미지 분류이다. 합성곱 신경망은 입력이 전달되고 출력에 도달하는 과정에서 가중치와 같은 매개 변수를 학습하는 뉴런으로 구성되고, 영상 분류에 가장 적합한 방법론으로 사용된다. 기존의 의류 이미지 분류 작업에서 대부분의 분류 모형은 의류 이미지 자체 또는 전문모델 착용 의류와 같이 통제된 상황에서 촬영되는 온라인 제품 이미지를 사용하여 학습을 수행한다. 하지만 본 연구에서는 통제되지 않은 상황에서 촬영되고 사람들의 움직임과 다양한 포즈가 포함된 스트릿 패션 이미지 또는 런웨이 이미지를 분류하려는 상황을 고려하여 분류 모형을 훈련시키는 효과적인 방법을 제안한다. 이동성을 포착하는 런웨이 의류 이미지로 모형을 학습시킴으로써 분류 모형의 다양한 쿼리 이미지에 대한 적응력을 높일 수 있다. 모형 학습 시 먼저 ImageNet 데이터셋을 사용하여 pre-training 과정을 거치고 본 연구를 위해 수집된 32 개 주요 패션 브랜드의 2426개 런웨이 이미지로 구성된 데이터셋을 사용하여 fine-tuning을 수행한다. 학습 과정의 일반화를 고려해 10번의 실험을 수행하고 제안된 모형은 최종 테스트에서 67.2 %의 정확도를 기록했다. 본 연구 모형은 쿼리 이미지가 런웨이 이미지, 제품 이미지 또는 스트릿 패션 이미지가 될 수 있는 다양한 분류 환경에 적용될 수 있다. 구체적으로는 패션 위크에서 모바일 어플리케이션 서비스를 통해 브랜드 검색을 용이하게 하는 서비스를 제공하거나, 패션 잡지사의 편집 작업에 사용되어 브랜드나 스타일을 분류하고 라벨을 붙일 수 있으며, 온라인 쇼핑몰에서 아이템 정보를 제공하거나 유사한 아이템을 추천하는 등의 다양한 목적에 적용될 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제26권3호
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• pp.91-108
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• 2020

박지성 선수의 2005년 맨체스터 유나이티드 FC 입단 이후로, 국내에서 프로축구 유니폼 시장이 본격적으로 성장하기 시작했다. 이후, 국내 선수들의 해외 리그에서 활약이 계속되면서 국내에서도 잉글랜드 프리미어리그에 대한 대중의 관심이 지속되고 있다. 이러한 시점에서 본 연구는 국내 프로축구 팬들의 유니폼 소비에 전반적인 소비자 인식을 알아보고, 선수의 영입에 따른 소비자 인식 변화를 비교하고자 했다. EPL의 토트넘에서 활동하고 있는 손흥민 선수의 영입 전후를 중심으로 소셜 미디어에 나타난 프로축구 팬들의 소비자 인식과 구매 요인을 알아보았다. 'EPL 유니폼'을 키워드로, 국내 포털사이트와 소셜 미디어의 게시글을 수집하고, 텍스트 마이닝, SNA, 회귀분석을 사용하여 분석했다. 연구 결과, 첫째, 선수의 소속 팀, 실적, 포지션과 구단의 실적, 순위, 리그의 우승 여부가 프로축구 유니폼의 구매와 탐색에 있어 주요 요인으로 확인되었다. 가격, 디자인, 사이즈, 로고 등과 같은 항목보다 유니폼의 형태, 마킹, 정품 여부, 스폰서와 더 중요하게 작용하고 있었다. 둘째, 구조적 등위성 분석과 군집분석을 통해 국내 프로축구 팬들 사이에서 유니폼과 관련되어 언급되고 있는 주요 주제를 알아본 결과, EPL에 소속된 구단과 유명 선수들이 가장 핵심적인 주제로 나타났다. 셋째, 프로축구 유니폼에 대한 시기별 주제는 월드컵과 EPL 리그에 대한 관심에서 EPL에서 활동하는 다양한 국내외 선수들에 대한 관심으로, 2015년 이후에는 유니폼 자체에 대한 것으로 주제가 변화했다. 이를 통해, 선수들의 이적에 따라 선수가 소속된 해당 구단의 유니폼이 관심을 받고 있음을 알 수 있었다. 넷째, 남녀 소비자 모두 손흥민에 대한 관심이 증가함에 따라서 토트넘이 소속된 리그인 EPL에 대한 관심도 증가하는 것으로 나타났다. 여성의 경우 손흥민에 대한 관심이 증가함에 따라 축구 유니폼에 대해서도 관심을 가지는 것으로 나타난 반면, 남성의 경우 손흥민 선수에 대한 관심과 축구 유니폼에 대한 관심 사이의 관계가 유의하게 나타나지 않았다. 각 구단은 선수와 구단의 성적과 이미지 관리, 스폰서 브랜드 관리에 집중하고, 선수의 이적이 결정되면 선수의 자국에 해당 물량의 공급을 늘리며, 인기를 끌고 있는 선수의 등번호가 부착된 유니폼의 경우에는 여성을 위한 다양한 사이즈를 제공해야 할 필요가 있다.

• 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.