• Journal of Yeungnam Medical Science
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• 제10권1호
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• pp.68-76
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• 1993

1992년 10월 1일부터 1993년 3월 31월까지 영남대학교 의과대학 부속병원 산부인과에 입원하여 만삭분만한 정상산모 35명을 대조군으로, 경증 자간전증 환자 23명을 대상군으로 일산화탄소혈색소와 혈청 철의 농도를 측정하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 혈청철의 농도는 임신성 고혈압 환자군에서 $86.5{\pm}6.1{\mu}g/dl$, 정상 산모군에서 $53.2{\pm}6.1{\mu}g/dl$로 임신성 고혈압 환자군에서 유의성 있게 증가하였고, 일산화탄소혈색소 농도도 각 군에서 분만 전 $0.61{\pm}0.21{\mu}g/dl$, $2.55{\pm}0.4{\mu}g/dl$, 분만후 $0.53{\pm}0.2{\mu}g/dl$, $1.21{\pm}0.4{\mu}g/dl$로 임신성 고혈압 환자군에서 높게 나타났다. 간세포 손상의 근거로서 SGOT, SGOP 및 적혈구 파괴의 근거로서 혈색소치와 혈액농축의 근거로소 적혈구용적치는 각각 양 군에서 의의있는 차이가 없었다. 이상의 결과로 미루어 보아 경증 자간전증 환자군에서 정상 산모군에 비하여 혈청 철과 일산화탄소혈색소가 훨씬 증가하였음을 관찰 할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.95-108
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• 2011

인터넷 비즈니스의 활성화에 따라서 기업은 고객의 인물정보 및 거래정보를 활용하여 보다 맞춤화된 개인화 서비스를 제공하고 있다. 기존의 고객군별 예측기법은 유사한 고객들을 군집화하여 고객군별로 예측모델을 수립하는 것으로, 구매가 많고 충성도가 높은 핵심고객에게 요구되는 일대일 서비스를 제공하는 데는 한계가 있다. 반면 일대일 고객별 예측기법은 각 고객에게 고도로 맞춤화된 서비스를 제공하지만, 과거 구매이력이 많지 않은 고객 이나 신규 고객에게는 정확한 개인화 서비스를 제공하지 못한다. 본 연구는 고객의 구매빈도에 따라서 유사 고객들과의 군집화 수준을 동적으로 조정하는 새로운 지능형 개인화 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 과거 구매가 많은 고객들에 대해서는 일대일 예측모델을 수립하지만, 구매 빈도가 낮은 고객의 경우 다른 고객들과의 최적화된 군집화를 통해 예측모델을 수립한다. 본 기법을 Neilsen의 음료수 구매 데이터셋에 적용하여 고객의 일회 구매금액 및 구매품목을 예측한 결과, 기존 두 예측기법들에 비하여 적정한 계산비용(computational cost)으로 더욱 정확한 개안화 서비스를 제공할 수 있음을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.1-17
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• 2012

온라인 상에서 판매되는 상품은 매우 다양하지만, 소비자에게 판매 가격을 제시하거나 소개글을 통해서 상품에 대한 구체적인 설명을 제공한다는 점은 모든 상품에 있어서 가장 기본이 되는 공통적인 특징이다. 만약, 상품의 실제 품질이나 가격과는 독립적으로 상품 소개글이 판매에 미치는 영향력을 파악할 수 있다면 어떠한 소개글이 상품의 판매를 촉진하는 측면에서 더 좋은 글인지 분별할 수 있게 된다. 이런 관점에서 본 연구는 상품 소개글과 판매 성과의 관계를 파악하기 위한 목적으로 수행되었으며, 구체적으로는 온라인 시장에서 한글로 작성된 상품 소개글에 쓰인 각각의 표현 별로 소비자가 구매를 결정하는 데에 어떤 영향을 미치는지를 분석하고자 하였다. 한글 형태소 분석기를 사용하여 국내 앱 시장에서 수집된 앱 소개글 및 판매이력 데이터로부터 상품을 설명하는 주요 속성과 그 속성에 대한 평가를 추출하였으며, 추출된 키워드를 입력 변수로 구성한 계량경제학 모형을 구축하였고, 구체적으로 특정 표현들이 판매 성과에 미치는 영향을 구축된 모형을 사용하여 계량적으로 측정하였다. 앱의 카테고리 별로 표현의 종류가 상이하게 나타남이 관찰됨에 따라, 분석은 각 카테고리 별로 수행되었다. 유료 앱과 무료 앱에 대해서 데이터 분석을 수행한 결과, 판매 성과에 영향을 미치는 '속성과 평가' 키워드를 그 영향력의 크기 별로 파악할 수 있었으며, 특히 무료 앱의 경우는 무료로 이용할 수 있음에도 불구하고 품질이 좋다는 것을 강조했을 때 판매량을 더 높일 수 있다는 것이 확인되었다. 본 연구는 모바일 앱에 대해 수행되었으나, 온라인에서 거래되는 다양한 상품에 대해서도 소개글이 판매 성과에 미치는 영향을 분석할 수 있는 모형으로 활용될 수 있다. 마지막 장에서는 기업의 마케팅 매니저가 본 연구에서 제시하는 연구 방법론과 분석 결과를 활용할 수 있는 방안을 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.21-44
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• 2018

최근 인터넷 기술의 발전과 함께 스마트 기기가 대중화됨에 따라 방대한 양의 텍스트 데이터가 쏟아져 나오고 있으며, 이러한 텍스트 데이터는 뉴스, 블로그, 소셜미디어 등 다양한 미디어 매체를 통해 생산 및 유통되고 있다. 이처럼 손쉽게 방대한 양의 정보를 획득할 수 있게 됨에 따라 보다 효율적으로 문서를 관리하기 위한 문서 분류의 필요성이 급증하였다. 문서 분류는 텍스트 문서를 둘 이상의 카테고리 혹은 클래스로 정의하여 분류하는 것을 의미하며, K-근접 이웃(K-Nearest Neighbor), 나이브 베이지안 알고리즘(Naïve Bayes Algorithm), SVM(Support Vector Machine), 의사결정나무(Decision Tree), 인공신경망(Artificial Neural Network) 등 다양한 기술들이 문서 분류에 활용되고 있다. 특히, 문서 분류는 문맥에 사용된 단어 및 문서 분류를 위해 추출된 형질에 따라 분류 모델의 성능이 달라질 뿐만 아니라, 문서 분류기 구축에 사용된 학습데이터의 질에 따라 문서 분류의 성능이 크게 좌우된다. 하지만 현실세계에서 사용되는 대부분의 데이터는 많은 노이즈(Noise)를 포함하고 있으며, 이러한 데이터의 학습을 통해 생성된 분류 모형은 노이즈의 정도에 따라 정확도 측면의 성능이 영향을 받게 된다. 이에 본 연구에서는 노이즈를 인위적으로 삽입하여 문서 분류기의 견고성을 강화하고 이를 통해 분류의 정확도를 향상시킬 수 있는 방안을 제안하고자 한다. 즉, 분류의 대상이 되는 원 문서와 전혀 다른 특징을 갖는 이질적인 데이터소스로부터 추출한 형질을 원 문서에 일종의 노이즈의 형태로 삽입하여 이질성 학습을 수행하고, 도출된 분류 규칙 중 문서 분류기의 정확도 향상에 기여하는 분류 규칙만을 추출하여 적용하는 방식의 규칙 선별 기반의 앙상블 준지도학습을 제안함으로써 문서 분류의 성능을 향상시키고자 한다.

• 한국토양환경학회지
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• 제3권3호
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• pp.93-107
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• 1998

옥천계변성암 지역에 분포하는 15개 먹는샘물 업체의 지하수 원수의 수질은 다른 지역의 지하수와는 상이한 특성을 보여준다. 특히 전기전도도, 경도, Ca, Mg, $HCO_3$는 전국의 여러 지역중에서 가장 높다. 대부분의 업체의 지하수의 양이온 함량비는 Ca>>Mg, Na>K의 순이며, 음이온의 함량비는 $HCO_3$>$SO_4$>Cl>F의 순을 보인다. 특히 중탄산의 함량은 다른 지역에 비하여 월등히 높으며 수질유형은 Ca-Mg-$HCO_3$>Ca-$HCO_3$>Ca-Na-$HCO_3$순으로 나타난다. 옥천계변성암 지역의 지하수는 대체로 탄산염의 용해작용에 의하여 영향을 받은 것으로 보인다. 원소별 상관계수는 Mg-$HCO_3$가 0.92로서 가장 높으며 Ca-$HCO_3$(0.88), Ca-Mg(0.80), Ca-Cl(0.78), Mg-$SO_4$(0.78), Ca-$SO_4$(0.71) 등도 비교적 좋은 상관계수를 보인다. 이같은 현상은 탄산염 석고나 경석고의 용해작용과 관련되는 것으로 보인다. Ca와 EC간의 관계는 결정계수(determinative coefficient)가 R2=0.87인데 비하여, EC와 (K+Na+Ca)원소 전체의 관계는 결정계수가 R2=0.89로서 EC에 대한 Ca의 기여도는 주요 양이온들 가운데서 가장 크다. Ca와 HCO$_3$, Ca와 Mg간의 결정계수는 양호한 편인데, 이들은 서로 화학적 관련성을 가지면서 거동함을 나타낸다. 실리카 상들을 제외한다면 대부분의 지하수는 방해석의 포화도에 가장 근접한 상태를 보여 주며 돌로마이트도 점차 포화상태에 가까워 지고 있다. 그러나 석고, 경석고, 형석에 대하여는 불포화정도가 다소 큼을 나타낸다. 탄산염은 물-암석과의 반응이 어느 정도 더 진행되면 곧 포화상태에 도달하게 되어 더 이상 지하수의 수질화학에 영향을 주지 못하게 될 것으로 보인다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제21권4호
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• pp.291-298
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• 2003

목적: PCS연구의 목적은 임상 방사선치료 QA의 표준 연구 수단을 구축하고, 방사선치료 과정의 기본 요소를 결정하고, 협동 임상시험의 기반을 제공하고, 외국과의 비교 연구를 위한 기본 자료의 구축에 있다. 우리나라 임상 방사선종양학의 PCS 연구기법으로서 구축한 웹 기반의 PCS 시스템의 개발 및 특성을 보고하고자 한다. 대상 및 방법: 본 시스템은 메인서버와 외부에 구축한 2중 백업서버로 구성되어 있다. 리눅스 운영 체제 및 MySQL데이터베이스를 이용하여 프로그램을 완성하였다. PCS 대상이 되는 종양으로서의 개발 우선 순위는 1989년부터 1999년 사이에서 우리나라 전국의 방사선종양학과에서 치료빈도가 많은 순서를 근거로 결정하였다. 결과: 2003년 초반에 웹 기반의 임상 PCS시스템이 구축되었다. 웹 주소는 www.pcs.re.kr이며, 우선 유방암, 직장암, 식도암, 후두암, 폐암 및 전이성 뇌종양을 대상으로 하였다. 완성된 개발항목의수는 1,000 항목을 상회하였다. 구축된 시스템은 사용자 편의성 충족, 기입 내용 중복 확인, 자료 기밀성, 자료 보존 및 사본 작성, 이중 백업, 통계 분석 지원등을 구현하였다. 문자화된 자료 외에 영상 자료도 입력되도록 시스템을 구축하였다. 아울러, 임상시험승인 관련 양식지원, 무작위 자료 추출, 방사선종양학과의 구조적 요소 파악 기능도 갖추었다. 결론: 본 시스템은 PCS분야에서는 최초로 구축되고 작동되는 웹 기반 시스템이다. 구축한 시스템을 통해서 단시간 내에 표본 자료의 수집이 가능하여 시간 및 비용을 절약할 수 있게 되었으나 구축자료의 신뢰도 확인을 별도의 검증과정은 필수적이다. 본 연구팀이 개발한 본 웹 기반 시스템은 향후 PCS 연구 또는 자료 수집이 필요한 유사 연구 상황에 응용될 수 있는 표준적인 기법으로서의 활용되기를 희망한다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제21권4호
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• pp.322-329
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• 2003

목적 .: 고에너지 X-선의 표면 선량과 선량보강(build-up) 영역에서의 선량 분포는 일반적으로 방사선 계측에 사용되는 전리함 측정기로는 정확한 선량 분포를 얻기가 매우 어렵다. 본 연구는 고에너지 X-선 선량 계측에 보편적으로 사용되고 있는 여러 측정기를 이용하여 팬톰 표면에서의 흡수선량과 최대 선량 지점(d$_{max}$)을 측정하여 측정기 사이의 정확성을 비교 분석하고, 각 치료 기관에서 보편적으로 사용되는 측정기 중 표면 선량 측정에 적절한 측정장치를 제안하고 그 유용성을 제시하고자 한다. 대상 및 방법 : 본 실험에서는 6 MV와 IS MV X-선에 대해 조사면이 10$\times$10 cm$^{2}$, SSD=100 cm에서 TLD, 팀블형전리함(thimble type ion chamber), 다이오드 검출기, 다이아몬드 검출기와 Markus 평행판 전리함 등을 이용하여 심부선량백분율(percent depth dose: PDD)을 측정하여, 표면 선량(suface dose)과 최대 선량 지점(dnu)을 비교 분석하고, 또한 TLD 측정 시와 동일 조건으로 Monte Cario 계산을 실행하여 TLD의 측정 결과와 비교하였다. 결과: 6 WV와 IS MV X-선에 대해 Markus 평행판 전리함을 이용하여 측정한 표면 선량은 각각 29.31$\%$와 23.36$\%$으로 측정되었으며, TLD는 37.17$\%$와 24.06$\%$, 다이아몬드 검출기는 34.78$\%$와 24.06$\%$, 다이오드 검출기는 38.18$\%$와 27.8$\%$, 팀블형 전리함은 47.92$\%$와 36.06$\%$ 였으며, Monte Cario 계산에 의한 표면 선량 값은 S MV X-선에 대해 TLD 측정 시와 동일한 조건으로 팬톰 내에 가상적인 TLD를 삽입한 경우 36.22$\%$로 실제 측정값 37.17$\%$와 유사하였다. 최대 선량 지점의 깊이는 모든 측정기에서 6 MV X-선에 대하여 14$\~$16 mm, IS MV X-선에서는 27$\~$29 mm사이의 측정기에 따라 작은 차이를 보였다. 결론 : 표면 선량의 경우에는 측정기에 따라 현저한 차이를 보였으며 Markus 평행판 전리함이 사용된 측정기 중가장 정확한 결과를 보였고, 팀블형 전리함의 경우 다른 측정기에 비해 약 10$\%$ 이상 높은 선량을 보여 피부 표면에 가까이 위치한 종양에 대한 방사선 치료 계뵉 시에는 임상에서 가장 보편적으로 사용되고 있는 팀블형 전리함의 선량 값을 그대로 사용하기에는 많은 오류가 발생하므로 가능한 표면 선량 측정에 적절한 측정기를 선택하여 사용하거나 측정기 특성을 고려한 보정이 필요할 것으로 생각된다. 최대 선량 지점(d$_{max}$)의 결과는 모든 측정기에서 비슷한 결과를 나타내고 있어 본 실험에서 사용한 모든 측정기는 그 특성에 상관없이 최대 선량 지점 측정에 사용이 가능함을 알 수 있었다.

• 멤브레인
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• 제27권4호
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• pp.344-349
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• 2017

전해질막을 사용하는 알칼라인 연료전지는 최근 들어서 시스템 구성이 비슷하고 전해질막의 종류만 다른 기존의 양이온 교환막 연료전지를 대체할 수 있을 것으로 기대를 모으고 있다. 특히, 알칼라인 연료전지에서는 비백금계 저가 촉매가 사용 가능하여 많은 연구들이 진행되고 있다. 본 연구에서는 이러한 알칼라인 연료전지 시스템에 적용하기 위한 고성능, 고내구성 음이온 교환막을 제조하기 위하여, 두 종류의 다공성 지지체인 폴리벤조옥사졸 지지체와 폴리에틸렌 지지체에 Fumion FAA 이오노머를 함침시켜, 기존의 Fumion 시리즈의 막보다 우수한 기계적 강도를 가지면서 높은 이온전도도를 유지할 수 있는 함침막을 제조하고자 하였다. 이를 통하여 최종적으로 지지체-함침막이 성공적으로 제조되었고, 이온 전도도와 기계적 특성이 지지체의 성질에 따라 서로 다른 결과를 보여 주었다. PE 지지체에 Fumion 이오노머를 함침시킨 함침막에서는 우수한 기계적 특성이 얻어졌지만, 이온전도도는 감소하였으며 특히 높은 온도에서 성능감소가 더욱 증가하였다. 반면에 PBO 지지체에 Fumion 이오노머를 함침 시킨 경우에는 PBO의 높은 염기성으로 인하여 함침 후에 높은 이온 전도도를 보였지만, Fumion-PE막에 비하여 상대적으로 낮은 기계적 특성을 나타내었다. 결과적으로 지지체-함침막 제조 시 알칼라인 연료전지의 운전조건에 따라 지지체의 특성을 충분히 고려하여 연구를 진행할 필요가 있다는 결론을 얻었다.

• Journal of Gastric Cancer
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• 제9권4호
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• pp.207-214
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• 2009

목적: 위체부에 발생하는 조기위암에 대해 원위부 위아전 절제술(SDG)이 표준 술식으로 시행되나 술 후 기능장애와 합병증이 있으며, 이런 단점을 최소화하기 위해 내시경적점막절제술을 하지만 림프절의 전이여부를 알 수 없는 단점이 있다. 위의 절제 범위를 줄이고 유문을 보존하고, 림프절의 절제가 가능한 위구획절제술(SG)에 대해 그 유용성을 평가하고자 한다. 대상 및 방법: 2004년 1월부터 2007년 7월까지 본원에서 위체부의 조기위암 환자 중 41명에서 SG를 하였고, 40명에서는 SDG를 하였다. 의무기록 및 전화를 이용한 설문을 이용하여 수술 후 6개월과 12개월의 영양상태와 술 후 합병증에 대해 두 군을 비교하였다. 결과: 영양상태의 변화(혈색소, 혈장단백, 혈장알부민, 혈장콜레스테롤, P>0.05)와 체중의 변화에서 유의한 차이는 보이지 않았다. SG군에서 SDG군에 비하여 내시경 시 잔여음식물(P<0.05)이 많았으나, 상복부 불편감이나 식사 시조기 팽만감에는 큰 차이가 없었다(P>0.05). 식도염은 두군에서 비슷한 발생률을 보였고(P>0.05), 담즙 역류는 SG군과 SDG군에서 각 한 명만 관찰이 되었다. 결론: SG군에서는 유문이 보존되므로 담즙 역류로 인한식도염, 위염의 발생 감소와, 위절제범위의 감소와 유문보존으로 인한 영양학적인 장점을 기대하였으나, 현재까지의 결과는 두 군에서 큰 차이를 발견할 수 없었다. SG의 장점과 단점을 알기 위해서는 더 오랜 기간의 경과관찰과 연구가 필요할 것으로 생각한다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.243-264
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• 2018

현재 전세계 배터리 시장은 이차전지 개발에 박차를 가하고 있는 실정이지만, 실제로 소비되는 배터리 중 가격 대비 성능이 좋고 재충전을 통해 다시 재사용이 가능한 납축전지(이차전지)의 소비가 광범위하게 이루어지고 있다. 하지만 납축전지는 복합적 셀(cell)을 묶어 하나의 배터리를 구성하여 활용하는 배터리의 특성상 하나의 셀에서 열화가 발생하면 전체 배터리의 손상을 가져와 열화가 빨리 진행되는 문제가 존재한다. 이를 극복하기 위해 본 연구는 기계학습을 통한 배터리 상태 데이터를 학습하여 배터리 열화를 예측할 수 있는 모델을 개발하고자 한다. 이를 위해 실제 현장에서 배터리 상태를 지속적으로 모니터링 할 수 있는 센서를 골프장 카트에 부착하여 실시간으로 배터리 상태 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 이용하여 기계학습 기법을 적용한 분석을 통해 열화 전조 현상에 대한 예측 모델을 개발하였다. 총 16,883개의 샘플을 분석 데이터로 사용하였으며, 예측 모델을 만들기 위한 알고리즘으로 의사결정나무, 로지스틱, 베이지언, 배깅, 부스팅, RandomForest를 사용하였다. 실험 결과, 의사결정나무를 기본 알고리즘으로 사용한 배깅 모델이 89.3923%이 가장 높은 적중률을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 날씨와 운전습관 등 배터리 열화에 영향을 줄 수 있는 추가적인 변수들을 고려하지 못했다는 한계점이 있으나, 이는 향후 연구에서 다루고자 한다. 본 연구에서 제안하는 배터리 열화 예측 모델은 배터리 열화의 전조현상을 사전에 예측함으로써 배터리 관리를 효율적으로 수행하고 이에 따른 비용을 획기적으로 줄일 수 있을 것으로 기대한다.