• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.123-139
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• 2019

주요 구인구직사이트의 직무분류체계가 사이트마다 상이하고 SW분야에서 제안한 'SQF(Sectoral Qualifications Framework)'의 직무분류체계와도 달라 SW산업에서 SW기업, SW구직자, 구인구직사이트가 모두 납득할 수 있는 새로운 직무분류체계가 필요하다. 본 연구의 목적은 주요 구인구직사이트의 구인정보와 'NCS(National Competaency Standars)'에 기반을 둔 SQF를 분석하여 시장 수요를 반영한 표준 직무분류체계를 구축하는 것이다. 이를 위해 주요 구인구직사이트의 직종 간 연관분석과 SQF와 직종 간 연관분석을 실시하여 직종 간 연관규칙을 도출하고자 한다. 이 연관규칙을 이용하여 주요 구인구직사이트의 직무분류체계를 맵핑하고 SQF와 직무 분류체계를 맵핑함으로써 데이터 기반의 지능형 직무분류체계를 제안하였다. 연구 결과 국내 주요 구인구직사이트인 '워크넷,' '잡코리아,' '사람인'에서 3만여 건의 구인정보를 open API를 이용하여 XML 형태로 수집하여 데이터베이스에 저장했다. 이 중 복수의 구인구직사이트에 동시 게시된 구인정보 900여 건을 필터링한 후 빈발 패턴 마이닝(frequent pattern mining)인 Apriori 알고리즘을 적용하여 800여 개의 연관규칙을 도출하였다. 800여 개의 연관규칙을 바탕으로 워크넷, 잡코리아, 사람인의 직무분류체계와 SQF의 직무분류체계를 맵핑하여 1~4차로 분류하되 분류의 단계가 유연한 표준 직무분류체계를 새롭게 구축했다. 본 연구는 일부 전문가의 직관이 아닌 직종 간 연관분석을 통해 데이터를 기반으로 직종 간 맵핑을 시도함으로써 시장 수요를 반영하는 새로운 직무분류체계를 제안했다는데 의의가 있다. 다만 본 연구는 데이터 수집 시점이 일시적이기 때문에 시간의 흐름에 따라 변화하는 시장의 수요를 충분히 반영하지 못하는 한계가 있다. 계절적 요인과 주요 공채 시기 등 시간에 따라 시장의 요구하는 변해갈 것이기에 더욱 정확한 매칭을 얻기 위해서는 지속적인 데이터 모니터링과 반복적인 실험이 필요하다. 본 연구 결과는 향후 SW산업 분야에서 SQF의 개선방향을 제시하는데 활용될 수 있고, SW산업 분야에서 성공을 경험삼아 타 산업으로 확장 이전될 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.171-183
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• 2012

세계가 급변하고 시시각각 발전하는 기술 속에서 전시 산업은 국가와 기업의 중요한 홍보 수단으로 부각되고 있다. 특히, 전시회에 참여하는 참여업체는 상품 또는 서비스를 전시하고 메시지를 전달하기 위해 마련된 개별 전시공간을 통해 기업들과 소비자들에게 단기간에 신제품과 신기술에 대한 정보를 제공할 수 있으며 국내외 시장의 욕구와 추세변화 및 경쟁업체들에 대한 정보를 파악할 수 있다. 참여업체들은 이러한 참가 목적의 달성을 위해 다양한 프로모션을 계획하고 실행하며 프로모션 정보를 참관객에게 실시간으로 제공할 수 있는 스마트 전시 환경의 구축은 이전보다 다양한 프로모션 기법의 적용 및 실행을 가능하게 하였다. 하지만, 이러한 스마트 전시 환경의 발전에도 불구하고 현재 실행되고 있는 프로모션은 참관객의 욕구나 목표에 대한 이해가 부족한 상태에서 무차별적인 매스마케팅 형태로 진행되어 그 본래의 목적을 상실하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 참여업체의 차별화된 프로모션의 계획과 실행을 위해 기존에 널리 사용되는 마케팅 기법인 STP 전략의 프로세스를 도입하여 스마트 전시 환경에서 프로모션에 적합한 참관객을 자동적으로 선정하여 프로모션 정보를 제공하는 시스템을 제안하였다. 특히, 본 연구에서는 다음과 같은 스마트 전시회의 특성을 고려한다. 먼저, 전시회는 전시업체가 관람객과 상호작용하기 위해 모인 일시적이고 시간에 민감한 시장이다. 따라서, 불충분한 기존 참관객의 정보를 이용하는 것이 아닌 신규 참관객 분석의 관점에서 서비스를 제공할 수 있어야 한다. 두 번째로, 스마트 전시 환경에서는 참관객의 정보를 실시간으로 획득할 수 있다는 장점이 있는 반면에 데이터의 분석 및 서비스의 제공이 실시간으로 이루어져야 한다. 마지막으로, 참관객이 스마트 전시 환경에서 만들어 내는 데이터를 활용하는 기법이 필요하다. 스마트 전시 환경에서는 유용한 데이터를 실시간으로 획득할 수 있어 참관객이 전시회 내에서 하는 활동을 분석하는 행위적 세분화에 근거한 접근방식이 필요하다. 이러한 특성을 고려하여 본 연구에서는 제안한 시스템을 실제 전시회에 파일럿 시스템 형태로 적용하여 참관객을 실시간으로 분류 및 분석하고 각 메시지에 대한 성과를 측정하는 실험을 진행하였다. 그 결과, 전시 참관객의 행동 패턴을 4가지로 분류하여 각 군집별 특성을 프로모션 메시지의 성과로 측정하여 그에 적합한 프로모션 전략을 도출하였다. 이러한 프로모션 전략은 실제 전시 참여업체의 프로모션 기획 및 실행에 중요한 전략적 도구로 사용되어 프로모션 성과를 높일 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제21권4호
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• pp.273-284
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• 1996

착상전기(着床前期}의 태아(胎兒)는 방사선(放射線)을 비롯한 많은 환경요인(環境要因)에 대하여 감수성(感受性)이 높은 개체(個體)임에도 불구하고 특히 이 시기는 임신부(姙娠婦)가 자각(自覺)적으로 임신을 감지할 수 없는 시기이기에 이러한 여러 환경유해요인으로부터 의도적으로 피할 수가 없다. 그러므로 착상전기의 영향을 충분히 검토한 후에 의료행위를 취할 것이며 이에 대한 방어(防禦)대책도 검토할 필요가 있다. 종래 까지 방사선에 대한 태아영향에 관한 많은 연구결과에 의하면 방사선 및 그 외의 유해요인에 대한 착상전기의 영향은 배사망(胚死亡)(유산(流産))만이 일어나며 기형(奇形)은 유발(誘發)하지 않는다고 하여 발생학(發生學)등 여러 교과서에서 기형은 기관형성기(器官形戚期)만이 국한(局限)해서 일어나는 영향이라고 단정되어 왔었다. 그러나 이 연구결과 착상전기에 있어서도 기형이 유발하여 오히려 기관형성기((器官形成期)보다도 감수성이 높다는 것이다. 또한 착상전기에서도 기형유발의 시기특이성을 가지며 여러 종류의 기형이 발생한다는 것이 본 연구로부터 밝혀졌다. 실험동물은 ICR Mouse를 사용했다. ICR Mouse는 일반적으로 태아사망 및 기형실험에 널리 사용되는 것이다. 사육조건은 Conventional 한 조건하에서 사육했으며 Mating 방법(方法)은 Female 마우스의 발정기(Sexual Excitement period)에 있는 mouse 질(膣)을 육안 적으로 관찰하여 $AM 6:00{\sim}AM 9:00$시까지 3시간만 mate시켰다. AM9:00시에 Vaginal Plug를 관찰하여 임신을 확인했다. Plug가 확인 된 마우스는 AM8:00시에 수정(Conception)된 것으로 가정하고 이 시점을 임신 0일 0시로 수정 난의 태아연령을 산정했다. 방사선조사는 $^{135}Cs\;{\gamma}-$선을 사용하였으며 임신 마우스의 전신조사를 실시하고 조사한 시기는 각 2, 48, 72, 96hpc이며 조사한 방사선 선량 군은 $0.1{\sim}2.5Gy$이다. 태아영향 관찰지표는 태아 연령은 mate일 오전 8:00시를 임신 0일 0시로 환산하여 태아연령 18일에 임신마우스를 Cervical vertebral dislocation에 의해 도살했다. 도살 후 해부하여 각 임신 마우스별로 관찰했다. 착상 율을 관찰하기 위하여 황체수를 세었고, 태아사망과 생존태아를 구별했다. 자궁 내 사망의 분류는 태아사망을 1) preimplantation death 2) Embryonic death 3) Fetal death로 분류했다. 착상전사망은 수정후 $0{\sim}4.5$일(1세포기${\sim}$배반포후기 부화까지)까지의 사망으로써 난소의 황체수(배란 수)와 착상태아(생존태아, 착상흔, 태반유잔, 흡수태아, 침연태아의 합계)로부터 구할 수 있다. Embonic death는 수정 후 $4.5{\sim}13$일까지의 사망으로써 Implantation sites, Placental remnants, Resorption of fetus로 관찰된 것이다. Fetal death는 수정후 $14{\sim}18$일까지의 사망으로써 Maceration of fetus로 관찰되는 것이다. 통계학적 분석은 각 Group의 착상 을과 자궁 내 사망 율을 산출할 때에는 각 임신마우스에 따라 발생빈도가 크게 다르기 때문에 통계처리에는 Non parametric 검정인 Kluskal Wallis 검정을 사용하여 분석하였다. 또한 개체 Level 영향인 착상을, 태아사망, 기형의 threshold dose의 산정에 대해서는 SAS-Logistic 검정에 따라 통계 분석을 하여 $5%(Ld_5,\;ED_5)$ 및 $10%{\times}2/3$점을 threshold dose로 판단했다. 태아체 중에 대해서는 parametric검정인 t-test검정에 의하여 분석했다. 그 결과 착상전기에서도 기형이 유발하며 특히 시기에 따라 일어나는 때와 일어나지 않는 때가 있음을 본 연구로부터 밝혀졌다. 또한 착상전기의 영향으로써 유발되는 기형은 여러 종류의 기형이 발생함이 밝혀졌다. 특히 이시기는 착상전 사망 및 배(胚)사망은 방사선 선량에 따라 크게 일어나나 태아사망(Fetal death) 및 태아체중은 유의차(有意差)가 없었다.

• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.39-53
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• 2013

인터넷의 발달과 SNS의 등장으로 정보흐름의 방식이 크게 바뀌었다. 이러한 변화에 따라 소셜 미디어가 급부상하고 있으며 소셜 미디어와 비디오 콘텐츠가 융합된 소셜 TV, 소셜 뉴스의 중요성이 강조되고 있다. 이러한 환경 속에서 사용자들은 단순히 콘텐츠를 탐색만 하는 것이 아니라 같은 콘텐츠를 이용하고 있는 친구들이나 지인들과 콘텐츠에 대한 정보나 경험들을 공유하고 더 나아가 새로운 콘텐츠를 만들어내기도 한다. 하지만 기존의 소셜 뉴스에서는 이러한 사용자들의 특성을 반영해 주지 못하고 있다. 특히 이용자들의 참여성만을 고려하고 있어서 서비스간의 차별화가 어렵고 뉴스 콘텐츠에 대한 정보나 경험 공유 시 컨텍스트 공유가 어렵다는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 뉴스를 내용별로 분할하고 분할된 뉴스에서 추출된 시간 종속적인 메타데이터를 제공하는 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크에서는 스토리 분할 방법을 이용하여 뉴스 대본을 내용별로 분할한다. 또한 뉴스 전체내용을 대표하는 태그, 분할된 뉴스를 나타내는 서브 태그, 분할된 뉴스가 비디오에서 시작하는 위치 즉, 시간 종속적인 메타데이터를 제공한다. 소셜 뉴스 이용자들에게 시간 종속적인 메타데이터를 제공한다면 이용자들은 전체의 뉴스 내용 중에 자신이 원하는 부분만을 탐색 할 수 있으며 이 부분에 대한 견해를 남길 수 있다. 그리고 뉴스의 전달이나 의견 공유 시 메타데이터를 함께 전달함으로써 전달하고자 하는 내용에 바로 접근이 가능하며 프레임워크의 성능은 추출된 서브 태그가 뉴스의 실제 내용을 얼마나 잘 나타내 주느냐에 따라 결정된다. 그리고 서브 태그는 스토리 분할의 정확성과 서브 태그를 추출하는 방법에 따라 다르게 추출된다. 이 점을 고려하여 의미적 유사도 기반의 스토리 분할 방법을 프레임워크에 적용하였고 벤치마크 알고리즘과 성능 비교 실험을 수행하였으며 분할된 뉴스에서 추출된 서브 태그들과 실제 뉴스의 내용을 비교하여 서브 태그들의 정확도를 분석하였다. 결과적으로 의미적 유사도를 고려한 스토리 분할 방법이 더 우수한 성능을 보였으며 추출된 서브 태그들도 컨텍스트와 관련된 단어들이 추출 되었다.

• Journal of Chest Surgery
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• 제32권2호
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• pp.97-107
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• 1999

배경: 흉부대동맥 수술에 사용하는 헤파린 우회도관의 국산화를 위해, 헤파린 표면처리기법 중 물리분산법을 이용하여 제작한 우회도관의 동물실험을 통해 혈전저항성 및 안정성을 증명하고자 하였다. 대상 및 방법: 성견 21마리(17.5∼25 kg)를 대상으로 하행흉부대동맥 우회모델을 만들었다. 사용한 우회도관의 종류에 따라 무처리 우회도관군(CONTROL; n=3), 무처리 우회도관 및 전신 헤파린 처치군(HEPARIN; n=6), Gott 헤파린 우회도관군(GOTT; n=6), 국산 헤파린 우회도관군(KIST; n=6)로 분류하였다. 관찰지표는 말초혈액검사, 혈액응고검사, 신장 및 간기능검사, 표면전자현미경 소견 등이었다. 각 지표는 우회도관의 원위부 대동맥 혈액에서 검사하여 우회 전과 우회 후 2시간 째의 군내 변화와군간 차이를 비교하였다. 결과: 모든 관찰지표의 우회 전 기초치는 군간에 차이가 없었다. 말초혈액검사 중 혈소판치는 HEPARIN군과 GOTT군에서 유의하게 높아졌으나(p<0.05) 군간 차이는 유의하지 않았다. 기타 혈구세포의 변화는 각 군에서 군내변화와 군간차이가 유의하지 않았다. Activated clotting time, activated partial thromboplastin time, thrombin time은 HEPARIN군에서 현저히 증가하였고(p<0.05) 군간차이도 유의하였다(p<0.005). Prothrombin time은 GOTT군에서 유의하게 증가하였으나(p<0.05) 군간차이는 없었다. Fibrinogen은 각 군에서 군내변화와 군간차이가 유의하지 않았다. Antithrombin III는 HEPARIN군과 KIST군에서 유의하게 감소하였고(p<0.05) 군간차이도 유의하였다(p<0.05). Protein C는 HEPARIN군에서 유의하게 감소하였으나(p<0.05) 군간차이는 없었다. Blood urea nitrogen은 HEPARIN군과 KIST군에서 유의하게 증가하였으나(p<0.05) 군간차이는 없었다. Creatinine, aspartate aminotransferase, alanine aminotransferase는 각 군에서 군내변화와 군간차이가 유의하지 않았다. 표면전자현미경 소견에서 혈소판 및 혈구세포 응집정도는 CONTROL군이 가장 심했고, HEPARIN군은 GOTT군이나 KIST군에 비해 많았다. 결론: 이상의 결과에서 전신 헤파린 처치(HEPARIN)는 출혈경향을 증가시키면서 이물질 표면의 응고반응을 효과적으로 차단하지 못하는 반면, 헤파린 표면처리된 우회도관(GOTT & KIST)의 경우는 출혈경향 없이 표면의 응고반응을 충분히 억제하였다. 또한 국산(KIST) 헤파린 우회도관은 상용화된 외국산(GOTT)과 동등한 항혈전 성능을 보였다.

• 원예과학기술지
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• 제31권5호
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• pp.640-647
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• 2013

본 연구의 목적은 일본 소비자들의 국화 구매 특성을 조사하여 기호에 맞는 국화 제품을 생산하고 한국산 국화의 수출을 확대하는데 있다. 2차례에 걸친 설문 조사를 일본에 소재한 전문 리서치 기관에 대행하여 실시하였고, 불단용 국화와 캐주얼 플라워를 대상으로 조사를 하여 컨조인트 및 군집분석을 하였다. 설문조사결과, 캐주얼 플라워의 경우 화색, 화형, 포장형태 순으로 높은 효용치를 보여주었고, 흰색겹꽃 형태의 국화로만 포장된 상품을 가장 선호하는 것으로 나타났다. 군집분석 결과, 캐주얼 플라워는 모든 군집에 대하여 화색과 화형이 상대적으로 높은 효용치를 보여주었다. 다만 60대 전업주부, 고졸, 연소득 300만엔, 소도시에 거주하는 군집1과 40대 전업주부, 고졸, 연소득 300만엔, 소도시에 거주하는 군집2의 고객인 경우에는 화색보다 화형에 높은 효용치를 보여주었고, 50대 전업주부, 고졸, 600만엔대 연소득, 소도시에 거주하는 군집3의 고객은 화형보다 화색에 높은 효용치를 보여주었다. 따라서 군집별로 고객군을 구분하여 신상품 개발전략을 수립하는 것이 필요하다. 구매특성을 연령대별로 분석한 결과, 40대 및 50대는 홑꽃에 다른 품목(또는 품종)의 꽃과 함께 포장한 것, 60대는 겹꽃의 국화 단일품목으로만 포장한 상품을 선호하였다. 화색의 경우 50대 및 60대는 흰색과 노란색 국화, 40대는 분홍색과 노란색 국화를 선호하는 것으로 나타났다. 따라서, 캐주얼 플라워의 경우 소비자 연령대별로 화형과 화색 등의 속성에서 뚜렷한 구매차이가 보여졌으며, 이를 고려한 국화수출상품 개발 전략이 필요한 것으로 사료되었다. 불단용 국화는 화형, 화색, 가격 순으로 높은 효용치를 보여주었으며 298엔의 노란색 폼폰 형태 상품을 가장 선호하는 것으로 나타났다. 불단용 국화를 군집 분석한 결과 모든 군집이 화형에 대해 상대적으로 높은 효용치를 보여주었다. 구매특성 분석에 의하면 30-40대 전업주부, 고졸, 연소득 300만엔 미만, 소도시에 거주하는 군집1과 20대 전업주부, 대졸, 연소득 300만엔 미만, 소도시에서 생활하는 군집2의 고객은 가격에 매우 민감한 반면에 50대 전업주부,고졸, 연소득 300만엔 미만, 소도시에 거주하는 군집3은 가격에 둔감한 특성을 보였다. 구매특성을 연령대별로 분석한 결과, 30-50대는 흰색과 분홍색의 꽃, 20대는 노란색과 분홍색의 꽃을 선호하는 것으로 나타났다. 화형은 연령대별로 50대는 아네모네, 30-40대는 겹꽃, 20대는 폼폰형을 선호하였다. 따라서, 30-40대가 선호하는 흰색의 겹꽃과 20대가 선호하는 노란색의 폼폰형 상품에 대해서는 저가의 전략이 필요한 반면 50대가 선호하는 흰색 아네모네형 상품에 대해서는 고가의 전략을 수립하는 것이 필요한 것으로 판단되었다. 이와 같은 연구 결과를 바탕으로 지속적인 수출시장 조사를 통한 맞춤형 상품 개발과 홍보 강화가 무엇보다 필요할 것으로 사료되었다.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.35-48
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• 2014

2013년 건설 경기 전망 보고서에 따르면 주택건설경기 침체 상황의 지속으로 건설 기업의 유동성 위기가 지속될 것으로 전망된다. 건설업은 파산으로 인한 사회적 파급효과가 다른 산업에 비해 큰 편이지만, 업종의 특성상 다른 산업과는 상이한 자본구조와 부채비율, 현금흐름을 가지고 있어서 기업의 파산 예측이 더 어려운 측면이 있다. 건설업은 레버리지가 큰 산업으로 부채비율이 매우 높은 업종이며 현금흐름이 프로젝트 후반부에 집중되는 특성이 있다. 그리고 경기사이클에 따른 부침이 매우 심하여 경기하강국면에선 파산이 급증하는 양상을 보인다. 건설업이 레버리지 산업인 이상 건설업체의 파산율 증가는 여신을 공여한 은행에 큰 부담으로 작용한다. 그럼에도 그간의 파산예측모델이 주로 금융기관에 집중되어 왔고 건설업종에 특화된 연구는 드물었다. 기업의 재무 자료를 바탕으로 한 파산 예측 모델에 대한 연구는 오래 전부터 다양하게 진행되었다. 하지만, 일반적인 기업 전체를 대상으로 하는 모델이기 때문에, 건설 기업과 같이 유동성이 큰 기업의 예측에는 적절하지 못할 수 있다. 건설 산업은 오랜 사업 기간과 대규모 투자, 그리고 투자금 회수가 오래 걸리는 특징을 갖는 자본 집약 산업이다. 이로 인해 다른 산업과는 상이한 자본 구조를 갖기 마련이고, 다른 산업의 기업 재무 위험도를 판단하는 기준과 동일한 적용이 곤란할 수 있다. 최근에는 기계 학습을 바탕으로 한 기업 파산 예측 연구가 활발하다. 기계 학습의 대표적 응용 분야인 패턴 인식을 기업의 파산 예측에 응용한 것이다. 기업의 재무 정보를 바탕으로 패턴을 작성하고 이 패턴이 파산 위험 군에 속하는지 안전한 군에 속하는지 판단하는 것이다. 전통적인 Z-Score와 기계 학습을 이용한 파산 예측과 같은 기존 연구들은 특정 산업 분야가 아닌 일반적인 기업을 대상으로 하기 때문에 기업들의 특성을 전혀 고려하고 있지 못하다. 본 논문에서는 건설 기업을 규모에 따라 각 기법들의 예측 능력을 비교하여 적응형 부스팅이 가장 우수함을 확인하였다. 본 논문은 건설 기업을 자본금 규모에 따라 세 등급으로 분류하고 각각에 대해 적응형 부스팅의 예측력을 분석하였다. 실험 결과 적응형 부스팅이 다른 기법에 비해 예측 결과가 좋았고, 특히 자본금 규모가 500억 이상인 기업의 경우 아주 우수한 결과를 보였다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.111-126
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• 2020

CRM의 하위 연구 분야로 진행되었던 고객이탈예측은 최근 비즈니스 머신러닝 기술의 발전으로 인해 빅데이터 기반의 퍼포먼스 마케팅 주제로 더욱 그 중요도가 높아지고 있다. 그러나, 기존의 관련 연구는 예측 모형 자체의 성능을 개선시키는 것이 주요 목적이었으며, 전체적인 고객이탈예측 프로세스를 개선하고자 하는 연구는 상대적으로 부족했다. 본 연구는 성공적인 고객이탈관리가 모형 자체의 성능보다는 전체 프로세스의 개선을 통해 더 잘 이루어질 수 있다는 가정하에, 이차원 고객충성도 세그먼트 기반의 고객이탈예측 프로세스 (CCP/2DL: Customer Churn Prediction based on Two-Dimensional Loyalty segmentation)를 제안한다. CCP/2DL은 양방향, 즉 양적 및 질적 로열티 기반의 고객세분화를 시행하고, 고객세그먼트들을 이탈패턴에 따라 2차 그룹핑을 실시한 뒤, 이탈패턴 그룹별 이질적인 이탈예측 모형을 독립적으로 적용하는 일련의 이탈예측 프로세스이다. 제안한 이탈예측 프로세스의 상대적 우수성을 평가하기 위해 기존의 범용이탈예측 프로세스와 클러스터링 기반 이탈예측 프로세스와의 성능 비교를 수행하였다. 글로벌 NGO 단체인 A사의 협력으로 후원자 데이터를 활용한 분석과 검증을 수행했으며, 제안한 CCP/2DL의 성능이 다른 이탈예측 방법론보다 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 이러한 이탈예측 프로세스는 이탈예측에도 효과적일 뿐만 아니라, 다양한 고객통찰력을 확보하고, 관련된 다른 퍼포먼스 마케팅 활동을 수행할 수 있는 전략적 기반이 될 수 있다는 점에서 연구의 의의를 찾을 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.137-154
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• 2018

조류인플루엔자와 구제역 같은 동물감염병은 거의 매년 발생하며 국가에 막대한 경제적 사회적 손실을 일으키고 있다. 이를 예방하기 위해서 그간 방역당국은 다양한 인적, 물적 노력을 기울였지만 감염병은 지속적으로 발생해 왔다. 최근 빅데이터와 딥러닝 기술을 활용하여 감염병의 예측모델을 개발하고자 하는 시도가 시작되고 있지만, 실제로 활용가능한 모델구축 연구와 사례보고는 활발히 진행되고 있지 않은 실정이다. KT와 과학기술정보통신부는 2014년부터 국가 R&D사업의 일환으로 축산관련 차량의 이동경로를 분석하여 예측하는 빅데이터 사업을 수행하고 있다. 동물감염병 예방을 위하여 연구진은 최초에는 차량이동 데이터를 활용한 회귀분석모델을 기반으로 한 예측모델을 개발하였다. 이후에는 기계학습을 활용하여 좀 더 정확한 예측 모델을 구성하였다. 특히, 2017년 예측모델에서는 시설물에 대한 확산 위험도를 추가하였고 모델링의 하이퍼 파라미터를 다양하게 고려하여 모델의 성능을 높였다. 정오분류표와 ROC 커브를 확인한 결과, 기계 학습 모델보다 2017년 구성된 모형이 우수함을 확인 할 수 있었다. 또한 2017에는 결과에 대한 설명을 추가하여 방역당국의 의사결정을 돕고 이해관계자를 설득할 수 있는 근거를 확보하였다. 본 연구는 빅데이터를 활용하여 동물감염병예방시스템을 구축한 사례연구로 모델주요변수값, 이에따른 실제예측성능결과, 그리고 상세하게 기술된 시스템구축 프로세스는 향후 감염병예방 영역의 지속적인 빅데이터활용 및 분석 모델 개발에 기여할 수 있을 것이다. 또한 본 연구에서 구축한 시스템을 통해 보다 사전적이고 효과적인 방역을 할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국조경학회지
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• 제47권5호
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• pp.49-65
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• 2019

본 연구는 국제 식물 신품종 보호제도가 실시된 이후 나라꽃 무궁화의 국내외 개발 동향을 조사 분석하고, 향후 나라꽃 무궁화를 국내 보급 확대뿐만 아니라, 해외수출을 촉진시키고, 활용범위를 넓히기 위한 기초 자료로 이용하고자 하였다. 국내에서 개발된 무궁화 품종 중 2004년부터 2018년까지 국립종자원에서 품종보호권 번호를 획득한 품종은 총 97개였다. 국내 육성 품종 중 꽃이 특이한 품종들은 정원 내 초점식재용으로 활용이 가능하였으며, 수세가 강하고 키가 큰 교목성 품종들은 가로수 및 초점식재용으로, 가지의 배열이 조밀하고 키가 작은 왜성형은 분화 및 분재용으로 이용되었다. 국내 품종보호권을 획득한 품종들은 대부분 홑꽃이었으며, 반겹꽃 품종은 2개, 겹꽃 품종은 전혀 없었다. 꽃색의 경우, 꽃잎이 분홍으로 단심이 있는 품종이 57개로 가장 많았으며, 흰색 꽃잎에 단심이 있는 품종이 21개로 많았다. 국내 품종보호권을 획득한 품종 중 교잡육종법으로 개발된 품종이 61개로 가장 많았으며, 다음으로 종간 교배육종을 통해 육성된 품종이 23개, 방사선 처리와 돌연변이 육종으로 개발된 품종이 7개였다. 미국 특허청(USPTO)에 출원한 무궁화 품종은 미국, 영국, 네델란드에서 각각 7개로 가장 많았으며, 다음은 한국에서 4개 품종, 벨기에에서 3개 품종이 등록되어 총 34 품종이었다. 유럽공동체 식물품종사무국(CPVO)에 등록한 무궁화 품종은 프랑스에서 육성된 품종이 16개 품종으로 가장 많았으며, 다음은 네델란드에서 9개 품종, 영국에서 5개 품종, 벨기에에서 1개 품종으로 총 32 품종이었다. 미국과 캐나다에서 동시에 식물 특허 및 식물 육성자 권리를 받은 품종은 'America Irene Scott', 'Antong Two', 'CARPA', 'DVPazurri', 'Gandini Santiago', 'Gandini van Aart', 'ILVO347', 'ILVOPS', 'JWNWOOD 4', 'Notwood3', 'RWOODS5', 'SHIMCR1', 'SHIMRR38', 'SHIMRV24', 'THEISSHSSTL' 등 15 품종이었다. 국내 품종보호권과 해외 식물 특허를 동시에 취득한 품종으로 'SHIMCR1'과 'SHIMRV24'이 있었다. 미국 식물 특허와 유럽 신품종보호권을 동시에 받은 무궁화 품종은 총 14 품종이었다. 미국 식물 특허권을 획득한 무궁화 품종 중 겹꽃 품종이 18개(52.9%), 반겹꽃이 4개(11.8%), 홑꽃 품종이 12개(35.3%)로 나타나 겹꽃 품종이 많았으며, 유럽 품종보호권을 획득한 무궁화 품종에서도 겹꽃 품종이 11개(34.3%), 반겹꽃이 7개(21.9%), 홑꽃 품종이 14개(43.8%)로 나타나 미국과 같은 결과를 보였다. 향후 나라꽃 무궁화의 품종은 국내 보급 확대 및 해외 수출을 위해서는 꽃의 종류가 홑꽃에서 겹꽃 품종의 개발이 요구되어지며, 꽃색 또한 적색, 청색 등 다양해야 할 것이다. 또한 무궁화 품종의 신품종 개발 시 미국 및 유럽품종처럼 화단 지피용 및 가장 자리식재용으로 이용하기 위해 키가 작고 가지가 아래로 향하는 품종 개발이 요구되어야 할 것이다. 또한 키가 작고 마디의 길이가 짧으며 분지각도가 좁은 품종을 개발하여 분화용 및 분재용으로 개발하여 실내에서도 무궁화를 감상할 수 있도록 해야 할 것이다.