• Journal of Hospice and Palliative Care
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• 제13권3호
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• pp.181-189
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• 2010

목적: 최근 보건의료 정책 결정은 근거에 기반하여 이루어지는 추세에 있으며, 말기암환자 정보시스템은 이러한 필요에 부응하기 위하여 개발되었다. 본 고에서는 말기암환자 정보시스템의 개발과정 및 6개월 데이터로부터의 통계 결과를 보고하고자 한다. 방법: 말기암환자 정보시스템의 입력항목은 실무 전문가들의 자문을 받아 개발되었으며, 이벨로스 임상연구관리시스템을 기반으로 구축하였다. 2009년 보건복지가족부에서 지정된 34개 암환자완화의료 기관에 2009년 1월 1일부터 6월 30일까지 등록된 환자들에 대한 정보가 수집되었다. 분석은 기술적 통계를 이용하였다. 결과: 총 2,940명의 전국적으로 대표성 있는 데이터로부터 아래와 같은 결과를 얻었다. 평균연령은 $64.8{\pm}12.9$ 세였고, 56.6%가 남자였다. 폐암(18.0%)이 가장 많았다. 2인 이상의 의사에 의하여 말기진단을 받은 경우는 50.3% 였으며, 입원 당시 말기라는 사실을 알고 있는 환자는 69.7%였고, 거의 절반에 가까운 환자가 특별한 의뢰 없이 입원하였다. 평균 통증 및 최고 통증은 입원 1주 후에 통계적으로 유의하게 감소하였다. 사망 퇴원한 환자가 73.4%였으며, 집으로 퇴원하는 경우는 13.3%에 불과했다. 1회당 평균 입원일수는 $20.2{\pm}21.2$일이었으며, 중위값은 13일이었다. 결론: 말기암환자 정보시스템의 운영을 통하여 완화의료 기관 이용 환자 및 가족의 특성, 서비스 제공에 관한 현황 등에 관한 전국적으로 대표성 있는 자료를 얻을 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.35-51
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• 2012

클라우드 컴퓨팅은 컴퓨팅 자원에 대해 확장 가능한 요구중심의 서비스를 인터넷상에서 제공하는 인터넷 기반의 컴퓨팅이라 할 수 있다. 이러한 환경에서 서비스 사용자가 만족하는 서비스를 선정하여 제공하는 문제는 인터넷과 모바일 기술의 발전에 따라 향후에 다양하고 수많은 클라우드 서비스가 제공되는 경우 매우 중요한 이슈중의 하나가 된다. 과거 연구의 대부분은 요구사항과 연관된 개념의 유사성을 기반으로 하거나 사용자 요구사항의 다양성이 결여되어 있어 사용자의 만족도 향상에 한계를 보이고 있다. 본 논문에서 제안하는 방안은 서비스 만족도 향상을 위해 속성의 개념 유사성 대신에 서비스 속성의 기능적 포함 관계와 규격 등을 기반으로 구성되는 서비스 속성 그래프(Service Attribute Graph : SAG)를 도입하여 사용한다. 뿐만 아니라, 다양한 사용자 선호도를 반영하고 문자, 숫자, 부울린 등 여러 가지 속성 값 유형들을 고려함으로서 서비스 속성의 다양성을 지원한다. 본 논문의 가장 큰 의미는 다른 연구들과 달리 여러 가지 사용자 선호도를 통합적으로 고려하면서 그래프 기반의 선정 방안을 처음으로 제시하고 있다는 점이다.

• 생명과학회지
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• 제26권8호
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• pp.904-910
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• 2016

가축의 경제형질은 대부분 복합형질 상태이며, 많은 유전자와 생물대사회로에 의해 조절된다. 시스템 생물학은 생명현상을 하나의 복합체로 가정하고, 형질에 관여하는 유전자들에 대한 기능적 관계를 분석하는 학문이다. 유전자 네트워크는 시스템 생물학의 하나의 연구분야로써, 유전자 기능의 상관관계를 지도화하여 오믹스 데이터를 통합 분석하여 해석한다. 유전자 네트워크는 단백질-단백질 상호작용, 공발현, 조절인자, 유전자형 기반으로 다양한 유전자의 기능적 상호작용을 표현할 수 있다. 또한, 네트워크를 구성하기 위해서는 유전자 간 연결 정도에 가중치를 두거나, 인접한 유전자 수 계산 등의 네트워크 토폴로지 알고리즘이 적용된다. 가축에서는 이러한 연구가 단형질에 대한 유전자 발현, 단백질 상호작용 등에 국한되어 있는 실정이다. 본 논문에서는 유전자 공발현 네트워크와 단백질-단백질 상호작용 네트워크 분석법을 확립하고 소의 102개 경제형질에 대하여 유전자 네트워크 분석 결과에 대한 데이터베이스를 구축하였다. 102개의 경제형질은 Animal Trait Ontology (ATO) 명명법에 의하여 분류하여 제공하였다. 각 형질에 포함된 유전자 리스트는 Animal QTL database에서 제공하는 양적유전형질좌위의 물리적 위치에 존재하는 유전자군을 추출하였다. 유전자 공발현 네트워크는 R의 WGCNA 패키지를 활용하였으며, 단백질-단백질 상호작용 네트워크는 Human Protein Reference Database에서 사람과 소의 orthologous group에 포함된 유전자를 대상으로 단백질 상호작용 관계를 규명하였다. 네트워크 분석 결과는 관계형 테이블로 구축하였으며, 구축한 데이터베이스를 관련 연구진에게 공유하기 위하여 웹 기반의 유전자 네트워크 가시화 시스템을 구현하였다(http://www.nabc.go.kr/cg). 웹 데이터베이스 구현을 위하여 Ontle 프로그램을 활용하여 다양한 방식으로 유전자 네트워크 가시화 작업을 수행하였다. 이 시스템을 통하여 사용자는 관련 형질의 후보 유전자군 탐색, 유전자 네트워크 분석 결과, 유전자 사이의 기능적 연결관계를 손쉽게 살펴볼 수 있게 될 것이다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.77-110
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• 2017

최근 인터넷 기반의 웹 및 모바일 기기를 통한 소비 패턴의 다양화와 개성화가 급진전됨에 따라 전통적 유통채널인 오프라인 매장의 효율적 운영이 더욱 중요해졌다. 매장의 매출과 수익 모두를 제고하기 위해 매장은 소비자에게 가장 매력적인 상품을 적시에 공급-판매 해야 하는데 많은 상품들 중에서 어떤 SKU를 취급하는 것이 판매 확률을 높이고 재고 비용을 낮출 수 있는지에 대한 연구가 부족한 실정이다. 특히, 여러 지역에 걸쳐 다수의 오프라인 매장을 통해 상품을 판매하는 기업의 경우 고객에게 매력적인 적절한 SKU를 추천 받아 취급할 수 있다면 매장의 매출 및 수익률 제고에 도움이 될 것이다. 본 연구에서는 개인화 추천에 이용되어 왔던 협업 필터링과 하이브리드 필터링 등의 추천 시스템(Recommender System)을 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하였다. 각 매장의 취급 품목별 구매 데이터를 활용하여 각 매장 별 유사성(Similarity)을 계산하고 각 매장의 SKU별 판매 이력에 따라 협업 필터링을 하여 최종적으로 매장에 개별 SKU를 추천하였다. 또한 매장 프로파일 데이터를 활용하여 주변수 분석 (PCA : Principal Component Analysis) 및 군집 분석(Clustering)을 통하여 매장을 4개의 군집으로 분류한 뒤 각 군집 내에서 협업 필터링을 적용한 하이브리드 필터링 방식으로 추천 시스템을 구현하고 실제 판매 데이터를 바탕으로 두 방식의 성능을 측정하였다. 현존하는 대부분의 추천 시스템은 사용자에게 영화, 음악 등의 아이템을 추천하는 방식으로 연구가 진행되어 왔고 실제로 산업계에서의 적용 또한 개인화 추천 시스템이 주류를 이루고 있다. 그 동안 개인화 서비스 영역에서 주로 다루어져 왔던 이러한 추천 시스템을 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위에 적용하여 각 매장의 취급 SKU를 추천하는 방식에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있는 실정이다. 기존 추천 방법론의 추천 적용 대상이 '개인의 영역이었다면 본 연구에서는 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 개인의 영역을 넘어 매장의 영역으로 확대하여 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하고 있다. 또한 기존의 추천시스템은 온라인에 한정되었다면 이를 오프라인으로 활용 범위를 넓히고, 기존 개인을 기반으로 분석을 하는 것보다 매장영역으로 확대 적용하기에 적합한 알고리즘을 개발하기 위해 데이터마이닝 기법을 적용하여 추천 방법을 제안한다. 본 연구의 결과가 갖는 의의는 개인화 추천 알고리즘을 동일 브랜드를 취급하는 복수의 판매 매장에 적용하여 의미 있는 결과를 도출하고 실제 기업을 대상으로 시스템으로 구축하여 활용할 수 있는 구체적 방법론을 제시했다는 데에 있다. 개인화 영역을 위주로 이루어졌던 기존의 추천 시스템과 관련한 학계의 연구 영역을 동종 브랜드를 취급하는 기업의 판매 매장으로 확장시킨 첫 시도라는 데에도 의미가 있다. 2014년 03주차 ~ 05주차 전(全) 매장 판매 수량 실적 Top 100개 SKU로 추천의 대상을 한정하여 협업 필터링과 하이브리드 필터링 방식으로 52개 매장 별로 취급 SKU를 추천하고, 추천 받은 SKU에 대한 2014년 06주차 매장별 판매 실적을 집계하여 두 추천 방식의 성과를 비교하였다. 두 추천 방식을 비교한 이유는 본 연구의 추천 방법이 기존 추천 방식 보다 높은 성과를 입증하기 위해 단순히 오프라인에 협업필터링을 적용한 것을 기준 모델로 정의하였다. 이 기준 모델에 오프라인 매장 관점의 특성을 잘 반영한 본 연구 모델인 하이브리드 필터링 방법과 비교 함으로써 성과를 입증한다. 연구에서 제안한 방식은 기존 추천 방식보다 높은 성과를 나타냈으며, 이는 국내 대기업 의류업체의 실제 판매데이터를 활용하여 입증하였다. 본 연구는 개인 수준의 추천시스템을 그룹수준으로 확장하여 효율적으로 접근하는 방법을 이론적인 프레임 워크를 만들었을 뿐 아니라 실제 데이터를 기반으로 분석하여 봄으로써 실제 기업들이 적용해 볼 수 있다는 점에서 연구의 가치가 크다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제25권2호
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• pp.79-92
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• 2007

목 적: 전국 병원의 방사선종양학과에서 식도암으로 방사선 치료를 받은 환자들을 각 병원으로부터 입력 받아 세부 항목별로 분석하여 식도암 환자들의 구성과 특징을 파악하여 범국가적인 자료로 활용하는 한편 치료방침을 분석하여 향후 적절한 치료를 위한 가이드라인으로 삼고자 하였다. 대상 및 방법: 전국 병원의 방사선종양학과에서 1998년과 1999년의 2년간에 걸쳐 식도암으로 확진된 246명을 대상으로 하였다. 연간 400명 미만의 방사선치료 신환자 발생병원들을 A군, 400명 이상 900명 미만의 병원들을 B군, 그리고 900명 이상 신환자가 발생하는 병원을 C군으로 분류하여 최종적으로 A군에서 12병원, B군에서 8개 병원, 그리고 C군에서 3개의 병원이 연구에 참여하였다. 이미 개발된 Web-based Korean PCS system을 통해 각 병원으로부터 직접 자료를 입력 받아 이를 세부 항목별로 분석하였고 통계적 처리는 SPSS version 12.0.1을 사용하고 범주형 자료는 Chi-squared test를 사용하였고 연속변수는 ANOVA, Kruskal-Wallis test를 적용하였다. 결 과: 입력된 환자들의 성별 분포는 남자 224명(91.1%), 여자 22명(8.9%)이었고 연령별 중앙값은 62세 전후였다. 진단 및 병기결정을 위한 검사로는 식도 촬영술(228명, 92.7%), 식도내시경(226명, 91.9%) 및 흉부 식도 CT 스캔(238명, 96.7%)을 주로 시행하였다. 편평상피암이 대종을 이루어 237명(96.3%)의 환자에서 관찰되었고 중흉부식도(mid-thoracic esophagus)에서 발생한 식도암이 가장 많았다(110명, 44.7%). 임상 병기는 III기가 과반수 이상을 차지하였다(135명, 54.9%). 방사선 치료만 받은 경우는 57명(23.2%), 방사선 치료와 수술을 병용한 경우는 전체의 15%인 37명, 항암약물 치료와 방사선 치료를 병용한 경우는 123명(50%)이었다. 수술과 방사선 치료를 병행한 경우 전례에서 수술을 먼저 시행한 후 방사선 치료를 하였다. 항암치료를 방사선치료와 병행한 경우 반수 이상에서(70명, 56.9%) 동시항암방사선 치료를 시행하였고 31명(25.2%)에서 항암치료 후 방사선치료를 또는 항암요법 단독치료 후 동시항암방사선치료를(13명, 10.6%) 시행하였다. 방사선 치료는 6 MV (116명, 47.2%)와 10 MV (87명, 35.4%)의 X-ray가 대종을 이루었다. 방사선 치료 시 조사야는 longitudinal margin의 경우 중앙값은 7.0 cm이었지만 각 군별로 현저한 차이가 있었다(A군; 5.5 cm, B군; 8.0 cm, C군; 14.0 cm). 계획용 CT를 사용하지 않고 고식적인 AP/PA 조사야를 사용하여 치료한 경우가 대부분이었는데(206명, 83.7%) 이 때 방사선 조사량의 중앙값은 3,600 cGy이었다. 이후 추가 방사선 치료 시 계획용 CT를 사용하지 않고 2-oblique fields 사용하여 치료한 경우가 87명(35.4%)이었는데 방사선 조사량의 중앙값은 1,800 cGy이었다. 전 환자에서 1일 1회 180 cGy로 치료하였다. 전 환자에서 조사된 총 방사선량의 중앙값은 5,580 cGy이었다. 수술 후 방사선 치료를 시행한 경우 중앙값은 5,040 cGy이었고 수술을 받지 않은 환자 중앙값은 5,940 cGy이었다. 근접조사 방사선 치료는 총 34명(13.8%)에서 시행되었고, 전 환자에서 high dose rate Iridium-192를 사용하였다. 조사범위는 종양에서 longitudinal margin의 중앙값은 1 cm, prescribed isodose curve에서 axial length의 평균값은 8.25 cm, 폭은 2 cm, 그리고 전후 폭의 중앙값도 2 cm이었다. Fraction size의 중앙값은 300 cGy이었는데 B군의 경우는 500 cGy이었다. 총 분할 횟수는 $3{\sim}4$회가 대부분이었다. 한편, 방사선 치료 중 발생한 급성 부작용은 식도염이 가장 많았는데 전체 246명 환자 중 155명(63.0%)에서 발생하였다. 결 론: 전국 23개 병원의 식도암 환자 치료 Data를 분석해 본 결과 대부분의 병원에서 환자의 특징과 진단 및 병기 결정 방법, 치료의 유형 등에서 유사한 결과를 보였으며 신환 발생 수에 따른 병원 규모의 차이는 조사 결과에 큰 영향을 미치지 못하였다. 하지만 병원 규모가 클수록 10 MV 이상의 고에너지로 치료하는 경향이 많았으며 3D CT Plan도 병원 규모가 클수록 활용도가 높았다. 조사 야의 면적도 병원 군별로 차이를 보였다. 향후 더 많은 환자를 입력하여 생존율 분석까지 이루어지면 이 연구는 식도암 치료방침의 결정에 중요한 guideline을 제시해 줄 것으로 사료된다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제25권1호
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• pp.7-15
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• 2007

목 적: 유방암에 대한 방사선치료의 적정성과 안전성을 보장하고 궁극적으로 치료효과를 향상시키기 위한 방사선 치료 기술 표준화를 위하여 우리나라 전국 병원을 대상으로 하는 치료형태 조사연구(patterns of care study, PCS)를 계획하였다. 그 두 번째 단계로 근치적 유방 전절제술 후 시행한 방사선치료 방법에 대하여 조사하고 분석하였다. 대상 및 방법: 조사하고자 하는 입력 문항을 개발하였고 동시에 인터넷을 통하여 조사자가 직접 입력할 수 있도록 Web 기반 입력 프로그램(www.pcs.re.kr)을 개발하였다. 대상 환자들은 1998년도에 근치적 유방 전절제술 후 방사선치료를 받은 환자로 전수 조사를 하지 않고 임의 추출하여 조사하였다. 입력 문항은 149개로 병력과 이학적 소견, 수술 소견과 병리소견, 항암화학요법, 호르몬요법, 방사선치료계획, 방사선치료, 치료 중 부작용, 치료 효과, 합병증 등 9군으로 나누어져 있다. 17개 병원에서 입력된 286명의 데이터를 분석하였다. 결 과: 연령은 $20{\sim}81$세(중앙값 44세)였다. 환자의 병기는 AJCC (American Joint Committee on Cancer) 6판에 따라 분류하였으며 T1: 9.7%, T2: 59.2%, T3: 25.6%, T4: 5.2%이었으며 T0가 1예 있었다. 액와림프절 곽청술에서 떼어낸 림프절이 10개 미만인 환자가 10.5%, 10개 이상인 환자가 86.7%이었으며 7.3% 환자에서 림프절 전이가 없었고, 림프절 전이가 3개 이하인 경우가 14%, $4{\sim}9$개가 38.8%, 10개 이상 전이된 경우가 38.5%였다. 따라서 병기 I기: 0.7%, IIa기: 3.8%, IIb기: 9.8%, IIIa기: 43.0%, IIIb기: 2.8%, IIIc기: 38.5%이었다. 방사선치료가 시행된 시기에 따라서는 수술 후에 항암약물치료를 마치고 방사선치료를 한 경우가 47.9%로 가장 많았고, 수술 후 약물치료를 시행하고 방사선치료를 시행한 후에 다시 약물치료를 시행한 경우가 35.0%로 그 다음으로 많았다. 수술 전 약물치료를 시행하고 그 후에 방사선치료를 시행한 경우도 12.5%였다. 방사선치료 범위는 전체의 5.6%가 흉벽만 치료받았고 20.3%는 흉벽과 쇄골상 림프절을, 27.6%는 흉벽과 쇄골상 림프절과 내유방림프절을, 25.9%에서는 흉벽과 쇄골상 림프절을 치료하면서 액와 후방조사를, 19.9%에서는 흉벽과 쇄골상 림프절과 내유방림프절을 치료하면서 액와 후방조사를 시행하였다. 2예(0.7%)에서는 내유방림프절만 치료하였다. 흉벽의 방사선치료 방법에 있어서는 57.3%에서 양쪽 접선조사를 사용하였고, 42%에서는 전자선으로 치료하였다. 양쪽 접선조사를 시행한 경우에는 54.8%에서 조직보상체를 사용하였고, 전자선으로 치료한 경우는 52.5%에서 사용하였으며 흉벽에 조사된 방사선량은 91.3%에서 $45{\sim}50.4\;Gy$이었으며, 5.9%에서 그 이상이 2.8%에서 그 미만이 조사되었다. 쇄골상 림프절에 조사된 방사선량은 89.5%에서 $45{\sim}50.4\;Gy$이었으며, 2.4%에서 그 이상이 8%에서 그 미만이 조사되었다. 결 론: 유방 보존술 후 방사선치료와는 달리 근치적 유방 전절제술 후 방사선치료는 다양한 형태로 시행되고 있음을 알 수 있었다. 향후 치료방법에 따른 치료성적을 분석함으로써 적절한 방사선 치료 방법을 제시할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제20권4호
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• pp.89-105
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• 2014

Web2.0의 등장과 함께 급속히 발전해온 온라인 포럼, 블로그, 트위터, 페이스북과 같은 소셜 미디어 서비스는 소비자와 소비자간의 의사소통을 넘어 이제 기업과 소비자 사이의 새로운 커뮤니케이션 매체로도 인식되고 있다. 때문에 기업뿐만 아니라 수많은 기관, 조직 등에서도 소셜미디어를 활용하여 소비자와 적극적인 의사소통을 전개하고 있으며, 나아가 소셜 미디어 콘텐츠에 담겨있는 소비자 고객들의 의견, 관심, 불만, 평판 등을 분석하고 이해하며 비즈니스에 적용하기 위해 이를 적극 분석하는 단계로 진화하고 있다. 이러한 연구의 한 분야로서 비정형 텍스트 콘텐츠와 같은 빅 데이터에서 저자의 감성이나 의견 등을 추출하는 오피니언 마이닝과 감성분석 기법이 소셜미디어 콘텐츠 분석에도 활발히 이용되고 있으며, 이미 여러 연구에서 이를 위한 방법론, 테크닉, 툴 등을 제시하고 있다. 그러나 아직 대량의 소셜미디어 데이터를 수집하여 언어처리를 거치고 의미를 해석하여 비즈니스 인사이트를 도출하는 전반의 과정을 제시한 연구가 많지 않으며, 그 결과를 의사결정자들이 쉽게 이해할 수 있는 시각화 기법으로 풀어내는 것 또한 드문 실정이다. 그러므로 본 연구에서는 소셜미디어 콘텐츠의 오피니언 마이닝을 위한 실무적인 분석방법을 제시하고 이를 통해 기업의사결정을 지원할 수 있는 시각화된 결과물을 제시하고자 하였다. 이를 위해 한국 인스턴트 식품 1위 기업의 대표 상품인 N-라면을 사례 연구의 대상으로 실제 블로그 데이터와 뉴스를 수집/분석하고 결과를 도출하였다. 또한 이런 과정에서 프리웨어 오픈 소스 R을 이용함으로써 비용부담 없이 어떤 조직에서도 적용할 수 있는 레퍼런스를 구현하였다. 그러므로 저자들은 본 연구의 분석방법과 결과물들이 식품산업뿐만 아니라 타 산업에서도 바로 적용 가능한 실용적 가이드와 참조자료가 될 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.1-27
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• 2017

경제주체들의 경기상황에 대한 판단 및 전망은 경기변동에 영향을 미치므로 경기심리지수와 거시경제지표들 간에는 밀접한 관련성을 나타내는 것으로 알려져 있다. 경기선행지표로 국내에서 많이 사용되는 경기심리지수에는 소비자동향조사, 기업경기조사, 경제심리지수가 있다. 그러나 설문조사를 통해 생성된 지수는 자료의 성격상 속보성이 떨어지는 문제가 있다. 본 연구에서는 이러한 정형데이터의 한계를 보완할 수 있도록 비정형데이터에서 정보를 추출해 경기심리지수를 생성하고, 경제분석에서의 활용 가능성을 검토하였다. 민간소비와 관련된 실물지표에는 소매판매업지수와 서비스업생산지수를 사용하였고, 고용지표에는 고용률과 실업률을, 가격지표에는 소비자물가상승률과 가계의 대출금리를 사용하여 지표들 간의 추이 분석 및 시차구조 파악을 위한 교차상관분석을 수행하였다. 마지막으로 이들 지표들에 대한 예측 가능성을 점검하였다. 분석결과, 다른 지표들의 선행지수로 많이 사용되는 소비자심리지수와 비교해 선택 지표들과 높은 상관관계를 보이며, 1~2개월 선행한 것으로 나타났다. 예측력 또한 향상되어 텍스트데이터에서 생성한 소비자 경기심리지수의 유용성이 확인되었다. 온라인에서 생성되는 뉴스기사나 소셜 SNS 등의 텍스트 데이터는 속보성이 뛰어나고, 커버리지가 넓어 특정 경제적 이슈가 발생할 경우 이것이 경제에 미치는 영향을 빠르게 파악할 수 있다는 점에서 경기판단지표로써의 잠재적 가능성이 클 것으로 보인다. 경제분석에서 비정형데이터를 활용한 국내연구는 초기 단계지만 데이터의 유용성이 확인되면 그 활용도가 크게 높아질 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.85-107
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• 2019

온라인 소비자는 쇼핑 웹사이트에서 특정 제품군이나 브랜드에 속한 제품들을 둘러보고 구매를 진행할 수 있고, 혹은 단순히 넓은 범위의 탐색 반경을 보이며 여러 페이지들을 돌아보다 구매를 진행하지 않고 이탈할 수 있다. 이러한 온라인 소비자의 행동과 구매에 관련된 연구는 꾸준히 진행되어왔으며, 실무에서도 소비자들의 행동 데이터를 바탕으로 한 서비스 및 어플리케이션이 개발되고 있다. 최근에는 빅데이터 기술의 발달로 소비자 개인 단위의 맞춤화 전략 및 추천 시스템이 활용되고 있으며 사용자의 쇼핑 경험을 최적화하기 위한 시도가 진행되고 있다. 하지만 이와 같은 시도에도 온라인 소비자가 실제로 웹사이트를 방문해 제품 구매 단계까지 전환될 확률은 매우 낮은 실정이다. 이는 온라인 소비자들이 단지 제품 구매를 위해 웹사이트를 방문하는 것이 아니라 그들의 쇼핑 동기 및 목적에 따라 웹사이트를 다르게 활용하고 탐색하기 때문이다. 따라서 단지 구매가 진행되는 방문 외에도 다양한 방문 형태를 분석하는 것은 온라인 소비자들의 행동을 이해하는데 중요하다고 할 수 있다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 온라인 소비자의 탐색 행동의 다양성과 복잡성을 설명하기 위해 실제 E-commerce 기업의 클릭스트림 데이터를 기반으로 세션 단위의 클러스터링 분석을 진행해 탐색 행동을 유형화하였다. 이를 통해 각 유형별로 상세 단위의 탐색 행동과 구매 여부가 차이가 있음을 확인하였다. 또한 소비자 개인이 여러 방문에 걸친 일련의 탐색 유형에 대한 패턴을 분석하기 위해 순차 패턴 마이닝 기법을 활용하였으며, 같은 기간 내에 제품 구매까지 완료한 소비자와 구매를 진행하지 않은 채 방문만 진행한 소비자들의 탐색패턴에 대한 차이를 확인할 수 있었다. 본 연구의 시사점은 대규모의 클릭스트림 데이터를 활용해 온라인 소비자의 탐색 유형을 분석하고 이에 대한 패턴을 분석해 구매 과정 상의 행동을 데이터 기반으로 설명하였다는 점에 있다. 또한 온라인 소매 기업은 다양한 형태의 탐색 유형에 맞는 마케팅 전략 및 추천을 통해 구매 전환 개선을 시도할 수 있으며, 소비자의 탐색 패턴의 변화를 통해 전략의 효과를 평가할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.87-109
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• 2020

현재 육상에서는 유무선 통신의 발전으로 다양한 IT 서비스를 제공받고 있다. 이러한 변화는 육상을 넘어서서 해상에서 항해 중인 선박에서도 다양한 IT 서비스가 제공되어야 하며 육상에서 이용하는 것과 마찬가지로 양방향 디지털 데이터 전송, Web, App 등과 같은 다양한 IT 서비스들의 제공에 대한 요구가 증가될 것으로 예상하고 있다. 하지만 이러한 초고속 정보통신망은 AP(Access Point)와 기지국과 같은 고정된 기반 구조를 바탕으로 네트워크를 구성하는 지상에서는 쉽게 사용할 수 있는 반면 해상에서는 고정된 기반 구조를 이용하여 네트워크를 구성할 수 없다. 그래서 전송 거리가 긴 라디오 통신망 기반의 음성 위주의 통신 서비스를 사용하고 있다. 이러한 라디오 통신망은 낮은 전송 속도로 인해 매우 기본적인 정보만을 제공할 수 있었으며, 효율적인 서비스 제공에 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해서 디지털 데이터 상호교환을 위한 추가적인 주파수가 할당되었으며 이 주파수를 사용하여 활용할 수 있는 선박 애드 혹 네트워크인 SANET(ship ad-hoc network)이 제안되었다. SANET은 높은 설치비용과 사용료의 위성 통신을 대신하여 해상에서 IP 기반으로 선박에 다양한 IT 서비스를 제공할 수 있도록 개발되었다. SANET에서는 육상 기지국과 선박의 연결성이 중요하다. 이러한 연결성을 갖기 위해서는 선박은 자신의 IP 주소를 할당 받아 네트워크의 구성원이 되어야 한다. 본 논문에서는 선박 스스로 자신의 IP 주소를 할당 받을 수 있는 SANET-CC(Ship Ad-hoc Network-Cell Connection) 프로토콜을 제안한다. SANET-CC는 중복되지 않는 다수의 IP 주소들을 육상기지국에서 선박들에 이어지는 트리 형태로 네트워크 전반에 전파한다. 선박은 IP 주소를 할당할 수 있는 육상 기지국 또는 나누어진 구역의 M-Ship(Mother Ship)들과 간단한 요청(Request) 및 응답(Response) 메시지 교환을 통해 자신의 IP 주소를 할당한다. 따라서 SANET-CC는 IP 충돌 방지(Duplicate Address Detection) 과정과 선박의 이동에 의해 발생하는 네트워크의 분리나 통합에 따른 처리 과정을 완전히 배제할 수 있다. 본 논문에서는 SANET-CC의 SANET 적용가능성을 검증하기 위해서 다양한 조건의 시뮬레이션을 수행하였으며 기존 연구와 비교 분석을 진행하였다.