• 한국식품과학회지
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• 제35권3호
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• pp.510-518
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• 2003

자외선에 노출된 피부에서 생성된 활성산소종에 의한 산화적 스트레스는 세포 구성 성분들을 손상시키고 궁극적으로는 피부 광노화 및 발암을 야기시킬 수 있다. 이 연구에서는 대두(Glycine max MERRILL)의 성분인 genistein(4',5,7-trihydroxyisoflavone)을 포함하는 몇 가지 천연 황산화제들에 대하여 로즈벵갈로 증감된 사람 적혈구의 광용혈에 대한 보호효과를 조사하였다. Genistein$(10-100\;{\mu}M)$은 농도-의존적으로 광용혈을 억제하였다. 그리고 지질 과산화 연쇄반응의 차단제인 ${\alpha}$-tocopherol보다도 더 효과적이었다. 그러나, Genitein의 배당체인 genistin, 소용성 항산화제인 L-ascorbate, 철-킬레이트제인 sodium phytate는 광용혈에 대하여 보호 효과를 나타내지 않았다. 오히려 보다 높은 농도$(500\;{\mu}M)$에서는 L-ascorbate와 sodium phytate 모두 광용혈을 촉진시켰다. 반면, $^1O_2$ 소광제로 알려진, ${\alpha}$-carotene 3,3'-diol은 현저한 보호 효과를 보여주었다. 이 결과는 로즈벵갈로 증감된 광용혈에 있어서 $^1O_2$이 중요함을 가리킨다. Luminol-의존성 화학발광법을 이용하여, $Fe^{3+}-EDTA/H_2O_2$ 계에서 생성된 ROS에 대한 몇가지 천연 항산화제들의 ROS 소거활성을 측정하였다. 활성 산소 소거활성$(OSC_{50})$의 크기는 sodium phytate > L-ascorbate>${\alpha}$-tocopherol > genistein > genistin순이었다. Gnistein, genistin, ${\alpha}$-tocopherol, L-ascorbate 및 sodium phytate의 활성산소 소거활성$(OSC_{50})$은 각각 41.0, 109.0, 9.0, 5.2, 및 $0.56{\mu}M$이었다. Free radical 소거활성$(FSC_{50})$의 크기는 L-ascorbate > ${\alpha}$-tocopherol > genistein > genistin순으로 나타났다. 이상의 결과들은 genistein이 $^1O_2$ 혹은 다른 ROS를 소거함으로써 그리고 ROS에 대항하여 세포막을 보호함으로써 생체계, 특히 태양 자외선에 노출된 피부에서 항산화제로서 작용할 수 있음을 가리킨다.

• 한국사회복지학
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• 제52권
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• pp.241-272
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• 2003

본 연구에서는 지역사회 탈빈곤 정책의 일환으로 도입된 자활사업의 성과와 한계를 분석하고 이의 개선방안을 모색하고자 하는 연구목적에 기반하여, 자활참여자들의 자립태도 및 자립요소의 제고라는 측면에서 자활사업의 효과를 분석하였다. 그리고, 이와 더불어, 자활사업의 성과에 자활사업 참여자들의 개인 및 가족특성, 자활후견기관에서의 지원조치들이 어떠한 영향을 미치고 있는지를 실증분석하였다. 실증분석에는 2002년 5월 전북 및 경남지역 자활후견기관에서 자활사업 참여자를 대상으로 이루어진 설문조사 데이터가 활용되었으며, 분석결과에서는 다음과 같은 사실을 확인할 수 있었다. 첫째, 자활사업은 자활사업 참여자의 자립태도 및 자립인식의 제고에 긍정적 성과를 거두고 있음이 나타났지만, 자립요소 및 자립전망의 제고에 있어서는 그 성과가 미흡한 것으로 확인되었다. 둘째, 자활사업의 긍정적 성과는 여성, 고연령층, 저학력층에서 높게 나타났으며, 특히 건강하고 기술자격증을 보유한 사람에게서 자립태도의 변화 뿐 아니라 자립요소의 제고의 긍정적 성과가 높은 것으로 확인되었다. 셋째, 자활후견기관에서의 지원양상도 자활사업의 성과에 주요하게 영향을 미치는 것으로 나타났는데, 직무배치, 직업교육프로그램, 기관내 관계망 및 조직풍토 등은 자립태도 및 자립요소의 제고에 긍정적인 영향이 있는 것으로, 반면 인센티브 조치 및 프로그램 유형(시장형) 등은 별다른 영향이 없거나 오히려 부정적인 영향이 있는 것으로 확인되었다. 이상과 같은 분석결과는 자활사업의 효과성 제고를 위해서는 제도적 측면 및 자활후견기관 운영의 측면에서 개선조치들이 광범위하게 요청됨을, 곧 자활대상자 선정과정 뿐 아니라 자활사업 프로그램 및 교육훈련 프로그램의 구성, 자활기관의 운영 등에서의 적극적인 개선이 요청됨을 시시하여 준다.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.251-273
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• 2022

최근 텍스트 분석을 딥러닝에 적용한 연구가 꾸준히 이어지고 있으며, 특히 대용량의 데이터 셋을 학습한 사전학습 언어모델을 통해 단어의 의미를 파악하여 요약, 감정 분류 등의 태스크를 수행하려는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 기존 사전학습 언어모델이 특정 도메인을 잘 이해하지 못한다는 한계를 나타냄에 따라, 최근 특정 도메인에 특화된 언어모델을 만들고자 하는 방향으로 연구의 흐름이 옮겨가고 있는 추세이다. 도메인 특화 추가 사전학습 언어모델은 특정 도메인의 지식을 모델이 더 잘 이해할 수 있게 하여, 해당 분야의 다양한 태스크에서 성능 향상을 가져왔다. 하지만 도메인 특화 추가 사전학습은 해당 도메인의 말뭉치 데이터를 확보하기 위해 많은 비용이 소요될 뿐 아니라, 고성능 컴퓨팅 자원과 개발 인력 등의 측면에서도 많은 비용과 시간이 투입되어야 한다는 부담이 있다. 아울러 일부 도메인에서 추가 사전학습 후의 성능 개선이 미미하다는 사례가 보고됨에 따라, 성능 개선 여부가 확실하지 않은 상태에서 도메인 특화 추가 사전학습 모델의 개발에 막대한 비용을 투입해야 하는지 여부에 대해 판단이 어려운 상황이다. 이러한 상황에도 불구하고 최근 각 도메인의 성능 개선 자체에 초점을 둔 추가 사전학습 연구는 다양한 분야에서 수행되고 있지만, 추가 사전학습을 통한 성능 개선에 영향을 미치는 도메인의 특성을 규명하기 위한 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해, 실제로 추가 사전학습을 수행하기 전에 추가 사전학습을 통한 해당 도메인의 성능 개선 정도를 선제적으로 확인할 수 있는 방안을 제시한다. 구체적으로 3개의 도메인을 분석 대상 도메인으로 선정한 후, 각 도메인에서의 추가 사전학습을 통한 분류 정확도 상승 폭을 측정한다. 또한 각 도메인에서 사용된 주요 단어들의 정규화된 빈도를 기반으로 해당 도메인의 특수성을 측정하는 지표를 새롭게 개발하여 제시한다. 사전학습 언어모델과 3개 도메인의 도메인 특화 사전학습 언어모델을 사용한 분류 태스크 실험을 통해, 도메인 특수성 지표가 높을수록 추가 사전학습을 통한 성능 개선 폭이 높음을 확인하였다.

• 한국토양비료학회지
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• 제45권5호
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• pp.704-710
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• 2012

경사지 배수불량 논에서 밭작물의 안정적인 재배를 위한 배수개선 방법을 개발하기 위하여 논둑아래 기저부에 1열로 명거 (겉도랑 배수), 비닐차단막, 암거 (속도랑 배수), 관다발 등 네 가지 종류의 배수시설을 설치하여 배수개선 방법에 따른 토양의 물리적 특성변화를 비교 분석한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 배수방법별 토양의 용적밀도는 배수방법 간에 큰 차이가 없었으나 집적층 (B층)의 투수력은 암거배수구가 $2.67cm\;hr^{-1}$로 가장 높았고 다음은 관다발배수 $1.53cm\;hr^{-1}$이었으며, 명거배수, 비닐차단막은 $0.8cm\;hr^{-1}$내외로 낮은 경향을 보였다. 경작층 (Ap)의 액상은 명거배수, 비닐차단막 처리구가 35% 내외로 높은 경향을 보였으나 암거배수구에서는 수분함량이 크게 감소되었다. 또한 암거배수구의 기상은 32 ~ 35% 내외로 명거배수, 비닐차단막, 관다발 처리구 17 ~ 20% 보다 상대적으로 높아 공극률이 증가하는 것으로 나타났다. 명거배수 처리구의 토색은 수분과다와 높은 지하수위로 환원작용이 일어나 회색을 보인 반면 암거배수구에서는 투수성 및 통기성이 증가하여 회색층의 토색이 명갈색을 변화되었고 환원층의 출현 깊이가 깊어지고 점차 층위분화가 진행됨을 확인할 수 있었다. 강우 후 토양 깊이별 수분함량 변화를 분석한 결과 명거배수 처리구의 표토에서는 7일이 경과하여야 토양수분이 30 mm이하로 감소되었으나 20 cm 이하의 깊이에서는 항상 수분이 과잉된 상태로 지속되는 경향을 보였다. 반면 암거 배수 처리구에서는 강우 후 5 일이 경과 후에 토양 30 cm 깊이까지 수분함량이 30 mm 이하로 감소되어 배수개선 효과가 가장 높았다. 따라서 "배수불량"인 경사지 논에서 논둑 밑 1열의 암거배수 시설 설치가 명거배수, 비닐차단막, 관다발 배수방법에 비해 토양의 물리성 개선효과가 높아 밭작물의 안정적인 생산과 농지자원의 이용전환 즉 논을 밭으로 이용해야 하는 범용농지 기반 조성을 위한 저비용의 실용적인 배수개선 방법으로 이용성이 높은 것으로 판단되었다.

• 생물환경조절학회지
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• 제14권1호
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• pp.22-28
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• 2005

참외 무가온 재배시 보온부직포를 이용하여 보온재배 하고 있으며 한번 구입한 보온부직포는 보온력과 관계없이 장기간 사용하고 있다. 본 시험은 참외 무가 온 재배 시 보온부직포의 활용도를 높이기 위하여 보온 부직포의 이중피복에 따른 보온효과, 생육, 품질 및 수량성을 구명하기 위하여 정식 전부터 4월 20일까지 보온부직포를 9+3온스, 6+6온스 그리고 6+3온스로 이중으로 덮어 12온스와 비교한 결과는 다음과 같다. 터널내 야간 온도는 913온스 처리구에서 가장 높았고 6+6온스, 6+3온스 그리고 12온스 순이었다. 생육은 12온스에 비하여 이중피복구에서 초장, 엽수, 일비액량 등 생육이 우수하였으며 특히 9+3온스 처리구에서 가장 좋았다. 과중. 과육두께, 당도, 상품과율 및 수량 등은 처리간 차이는 없었으나 발효과 발생율은 12온스의 $32.9\%$에 비하여 9+3온스, 6+6온스, 6+3온스 이중피복 처리구에서 각각 $19.6\%,\;10.2\%,\;16.6\%$ 감소하였다. 10a당 수량은 12온스의 2,260kg에 비하여 9+3온스에서는 $7\%$ 증가하였으나, 6+6온스 및 6+3온스에서는 각각 $3\%,\;13\%$ 감소하였다. 소득은 12온스의 4,499천원에 비하여 9+3온스에서는 $13\%$, 6+6 온스 $3\%$증가한 반면 6+3온스에서는 $10\%$ 감소하였다. 이상의 결과로 보아 참외 무가온 재배시 보온효과, 품질, 경제성분석 결과 보온부직포를 12온스 한 겹으로 덮는 것보다는 9+3온스나 6+6온스 등과 같이 이중으로 피복하는 것이 좋은 것으로 생각되었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제11권2호
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• pp.72-78
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• 2009

관측밀도가 동일한 조건에서 단위격자점의 크기를 줄일 경우 PRISM 방식에 의해 추정된 강수량 분포 가 단위격자점의 크기를 줄이기 전에 비해 개선되는지 확인하기 위해 PRISM 코드를 수정하여 $270m{\times}270m$ 격자점 단위로 구동할 수 있도록 하였다. 남한 전역의 지형자료를 270m DEM으로부터 준비하고 432개 기상청 자동기상관측소의 2007년 월별 적산강수량 자료를 입력자료로 하여 각 격자점의 PRISM 회귀식을 도출하였다. 회귀모형과 DEM 고도에 의해 각 격자점의 월별 적산강수량을 추정한 다음, 추정된 강수량분포도로부터 한국수자원공사 우량관측소 166개소에 해당하는 격자점의 자료를 추출하여 해당관측소의 실측값과 비교하였다. 동일한 강수자료를 이용하되 이번에는 5km 격자점의 PRISM 회귀모형을 유도하여 강수량 분포도를 작성하고 166개 지점 추정강수량을 추출하여 실측자료와의 차이를 RMSE로 표현하였다. 5km 대신 270m 분해능의 DEM을 사용할 경우 월 강수량이 100mm 이상인 경우 평균 10%의 오차 감소효과가 확인되었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권6호
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• pp.685-692
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• 2001

본 논문은 일한기계번역에서 일본어 진행표현 "ている" 형태로부터 한국어 대역어의 선정과정에서 발생하는 애매성을 해소하기 위하여 연구한 것이다. 대부분의 일한 기계번역 시스템은 양궁어의 문법적인 유사엉에 기초하여 어휘적인 단계의 처리만으로 고품질의 번역이 가능한 직접 번역방식을 채용하고 있다. 그러나, 직접 번역방식에 기초한 일한 기계번역에서는 술부에 존재하는 "ている"형태의 상적인 의미를 구별할 수 있는 방법론이 아직 제안되지 않았다. 일본어에서 "ている"형태는 동작진행과 상태진행을 모두 나타내지만 한국어에서는 "고 있다."와 "어 있다."로 나누어 표기한다. 양 언어간의 상적인 의미 대응은 간단하지 않지만, 술부의 의미 정보, 부사와 부사어의 의미정보 등을 이용하여 "ている"형태의 상적인 의미를 결정하는 것이 가능하다. "ている"형태의 적절한 대역어 선정을 위하여, 사전 속의 모든 일본어 술어에 다섯 종류의 의미코드를 입력한다. 즉 "1:동작진행만으로 사용되는 술어", "2: 일반적으로는 동작진행으로 사용되지만, 수동인 경우에는 상태진행의 형태로도 사용되는 술어", "3: 상태진행으로만 사용되는 술어", "4: 동작진행, 상태진행의 구별이 애매한 술어", "5: 기타" 당의 상적인 의미분류코드를 술어별로 입력한다. 그리고 "2","4"형태의 술어로부터 진행형은 구별하기 위하여 부사와 부사어를 사용하는 방법을 제안한다. 실험에는 아사히 신문의 기사 중에서 임의로 약 15,000문을 추출하여 이용하였다. 제안한 방법은 실험문장에서 83.6%의 성공률을 보였으며 단순히 동작진행과 상태진행, 기타만으로 나누어 처리하던 종전 시스템에 비하여 약 5.7%정도 더 좋은 결과가 얻어졌다.아사히 신문의 기사 중에서 임의로 약 15,000문을 추출하여 이용하였다. 제안한 방법은 실험문장에서 83.6%의 성공률을 보였으며 단순히 동작진행과 상태진행, 기타만으로 나누어 처리하던 종전 시스템에 비하여 약 5.7%정도 더 좋은 결과가 얻어졌다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.185-209
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• 2023

4차 산업혁명의 도래와 함께 다양한 기술이 주목을 받고 있다. 4차 산업혁명과 관련된 기술로는 IoT(Internet of Things), 빅데이터, 인공지능, VR(Virtual Reality), 3D 프린터, 로봇공학 등이 있으며 이러한 기술은 종종 융합된다. 특히 로봇 분야는 빅데이터, 인공지능, VR, 디지털 트윈과 같은 기술과 결합할 것으로 기대된다. 이에 따라 로봇을 활용한 연구가 다수 진행되고 있으며 유통, 공항, 호텔, 레스토랑, 교통 분야 등에 적용되고 있다. 이러한 상황에서 인간-로봇 상호작용에 대한 연구가 주목을 받고 있지만 아직 만족할 만한 수준에는 이르지 못하고 있다. 하지만 완벽한 의사소통이 가능한 로봇에 대한 연구가 꾸준히 이루어지고 있고 이는 인간의 감정노동을 대신할 수 있을 것으로 기대된다. 따라서 현재의 인간-로봇 상호작용 기술을 비즈니스에 적용할 수 있는지에 대한 논의가 필요하다. 이를 위해 본 연구는 첫째, 인간로봇 상호작용 기술의 동향을 살펴본다. 둘째, LDA(Latent Dirichlet Allocation) 토픽모델링과 BERTopic 토픽모델링 방법을 비교한다. 연구 결과, 1992년~2002년 간의 연구에서는 인간-로봇 상호작용에 대한 개념과 기초적인 상호작용에 대해 논의되고 있었다. 2003년~2012년에는 사회적 표현에 대한 연구가 많이 진행되었으며 얼굴검출, 인식 등과 같이 판단과 관련된 연구도 수행되었다. 2013년~2022년에는 노인 간호, 교육, 자폐 치료와 같은 서비스 토픽들이 등장하였으며, 사회적 표현에 대한 연구가 지속되었다. 그러나 아직까지 비즈니스에 적용할 수 있는 수준에는 이르지 못한 것으로 보인다. 그리고 LDA토픽모델링과 BERTopic 토픽모델링 방법을 비교한 결과 LDA에 비해 BERTopic이 더 우수한 방법임을 확인하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권7호
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• pp.122-130
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• 2013

본 논문에서는 주로 고속 디지털 통신시스템 응용을 위해 고해상도, 저전력 및 소면적을 동시에 만족하는 45nm CMOS 공정으로 제작된 4단 파이프라인 구조의 12비트 100MS/s ADC를 제안한다. 입력단 SHA 회로에는 높은 입력 주파수를 가진 신호가 인가되어도 12비트 이상의 정확도로 샘플링할 수 있도록 게이트-부트스트래핑 회로가 사용된다. 입력단 SHA 및 MDAC 증폭기는 요구되는 DC 이득 및 높은 신호스윙을 얻기 위해 이득-부스팅 구조의 2단 증폭기를 사용하며, 넓은 대역폭과 안정적인 신호정착을 위해 캐스코드 및 Miller 주파수 보상기법을 선택적으로 적용하였다. 채널길이 변조현상 및 전원전압 변화에 의한 전류 부정합을 최소화하기 위하여 캐스코드 전류 반복기를 사용하며, 소자의 부정합을 최소화하기 위하여 전류 반복기와 증폭기의 단위 넓이를 통일하여 소자를 레이아웃 하였다. 또한, 제안하는 ADC에는 전원전압 및 온도 변화에 덜 민감한 저전력 기준 전류 및 전압 발생기를 온-칩으로 집적하는 동시에 외부에서도 인가할 수 있도록 하여 다양한 시스템에 응용이 가능하도록 하였다. 제안하는 시제품 ADC는 45nm CMOS 공정으로 제작되었으며 측정된 DNL 및 INL은 각각 최대 0.88LSB, 1.46LSB의 값을 가지며, 동적성능은 100MS/s의 동작속도에서 각각 최대 61.0dB의 SNDR과 74.9dB의 SFDR을 보여준다. 시제품 ADC의 면적은 $0.43mm^2$ 이며 전력소모는 1.1V 전원전압 및 100MS/s 동작속도에서 29.8mW이다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.29-56
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• 2021

전자상거래 시장이 빠르게 성장하면서 다양한 유형의 제품이 출시되고 있으며, 이로 인해 사용자들은 구매 의사결정과정에 많은 시간이 소요되는 정보 과부하 문제에 직면하고 있다. 따라서 사용자에게 맞춤형 제품 및 서비스를 제공해줄 수 있는 개인화 추천 서비스의 중요성이 대두되고 있다. 대표적으로 Netflix, Amazon, Google 등 세계적 기업은 개인화 추천 서비스를 도입하여 사용자의 구매 의사결정을 지원하고 있다. 이에 따라 사용자의 정보탐색 비용이 감소하는 효과가 나타났고, 기업의 매출 상승에도 긍정적인 영향을 끼치고 있다. 기존 개인화 추천 서비스 관련 연구에서 주로 사용된 협업필터링(Collaborative Filtering, CF) 기법은 정량화된 정보를 활용하여 사용자의 선호도를 예측하였다. 그러나 정량화된 정보만을 활용하면 사용자의 구매 의도는 고려하지 못하므로 추천 성능이 저하될 수 있다는 문제점이 제기되고 있다. 이와 같은 기존 연구의 문제점을 개선하기 위해 최근에는 사용자가 작성한 리뷰를 활용한 개인화 추천 서비스 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 리뷰에는 광고성 내용, 거짓 후기, 의미를 전혀 파악할 수 없거나 제품과 관련 없는 내용 등 구매의사결정을 저해하는 요소들이 포함되어 있다. 이러한 요소들이 포함된 리뷰를 활용하여 추천 서비스를 제공하게 되면, 추천 성능이 저하되는 문제가 발생할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 Convolutional Neural Network(CNN) 기반 리뷰 유용성 점수 예측을 통한 새로운 추천 방법론을 제안하였다. 본 연구에서 제안하는 유용한 리뷰를 포함하는 방법론과 기존 모든 선호도 평점을 고려하는 추천 방법론을 비교한 결과, 본 연구에서 제안한 방법론이 더 우수한 예측 성능을 나타내고 있음을 확인할 수 있었다. 또한 본 연구의 결과는 리뷰 유용성에 대한 정보를 개인화 추천 서비스에 반영하면 전통적인 CF의 성능을 향상할 수 있음을 시사한다.