• 기술혁신학회지
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• 제18권3호
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• pp.387-415
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• 2015

본 연구에서는 표준통계분류체계 간 연계를 통해 산업 혹은 제품의 내수 시장규모를 추정하는 방법을 제안하고 실질적 활용 가능성을 타진하였다. 이를 위해 KSIC 분류로 조사된 통계청의 광업 제조업 조사 결과와 HS 분류로 조사된 무역데이터를 통계청과 UN 통계처에서 제공하는 연계표를 활용하여 연계하였다. KSIC-ISIC-HS 간 통합연계표를 이용하여 국내시장규모를 분석하는데 있어 가장 큰 문제는 분류체계 간 중복 연결 문제인데, 본 연구에서는 각 품목별 출하액과 무역액 사이에 강한 상관관계가 있음을 활용하여 출하액의 상대적인 비중을 가중치로 중복 연결된 HS 무역액을 배분하는 방법을 제시하였다. 이를 이용하면 제조업 분야의 총 125개 모든 ISIC 품목별 국내시장규모를 분석하고 이를 바탕으로 미래의 단기 시장 규모를 예측할 수 있다. 본 연구에서 제시한 방법은 ISIC 분류보다 세분화 된 품목에 대한 분석의 한계, 제조업 이외의 분야에 대한 적용 한계, 출하액 결측치로 인한 오차 등의 한계가 있으나, 내수 시장규모 정보를 가장 객관적이고 신뢰성 있으며 지속적으로 활용 가능한 데이터를 이용하여 분석 제공할 수 있는 방법을 제시한 점에 본 연구의 의의가 있다.

• 한국전자거래학회지
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• 제22권1호
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• pp.65-87
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• 2017

온라인 쇼핑몰에서 상품에 대한 사용자 리뷰와 평점을 분석하여 상품의 특징을 자동으로 추출하고 평점이 어떤 특징에 의해 부여된 것인지 판단하여 각 특징에 분배하여 점수화함으로써 상품의 특징을 파악할 수 있는 방법을 제안한다. 기존 방식은 상품 구매 여부를 결정하기 위해서 많은 리뷰와 평점을 읽는데 시간을 허비하거나, 상품의 장단점을 파악하기 어려울 뿐더러 상품에 부여된 평점이 어떠한 특징에 의해서 부여되었는지 알 수 없는 구조로 되어있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해소하기 위하여 사용자 리뷰에서 상품의 특징을 자동으로 추출하고 각 특징별 평점을 전체 평점에서 자동으로 분배 계산하여 보여주는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 상품별 리뷰와 평점을 수집하여 형태소 분석을 수행하고 이를 통해 상품의 특징과 이에 대한 감성어를 추출한다. 또한, 상품의 특징을 파악할 수 있도록 각 특징에 대한 가중치를 특징이 출현한 문장의 극성을 판단하여 부여하는 방법을 기술한다. 실험을 통하여 얻은 결과와 기존 방법을 비교하는 설문조사를 통하여 제안하는 방법의 유용성을 입증하였고, 상품 리뷰 전문가의 분석과 실험의 결과를 비교함으로써 타당성을 입증하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.9-17
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• 2020

본 논문에서는 개인의 성향을 추출하기 위한 딥러닝 기반의 SNS 리뷰 분석 방법을 제안한다. 기존의 SNS 리뷰 분석 방법은 대부분이 가장 높은 가중치를 기반으로 처리되기 때문에 여러 관심사에 대한 다양한 의견을 반영하지 못하는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 제안된 방법은 음식을 대상으로 한 SNS의 리뷰에서 사용자의 개인적인 성향을 추출하기 위한 방법이다. YOLOv3 모델을 사용하여 분류체계를 작성하고, BiLSTM 모델을 통해 감성분석을 수행한 후 집합 알고리즘을 통해 다양한 개인적 성향을 추출한다. 실험 결과, YOLOv3 모델의 경우 Top-1 88.61%, Top-5 90.13%의 성능을 보여주었으며, BiLSTM 모델의 경우 90.99%의 정확도를 보여주었다. 또한, SNS 리뷰 분류에서의 개인 성향에 대한 다양성을 히트맵을 통해 시각화하여 확인하였다. 향후에는 다양한 분야에서의 개인 성향을 추출하여 사용자 맞춤 서비스나 마케팅 등에 활용될 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.92-103
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• 2003

최근 전자상거래의 발전과 인터넷 사용자의 급증으로 온라인 상에서 수많은 광고들이 서비스되고 있다. 하지만 이러한 광고서비스는 사용자들의 성향 분석을 기초로 하기보다는 해당 광고의 일방적 서비스에 그치고 있다. 따라서 많은 웹사이트들이 해당 광고의 효율적 서비스를 위해 개인화된 광고서비스를 원하고 있고 해당 서버의 로그 분석을 통한 서비스를 연구 및 시행하고 있다. 본 논문에서는 서버측 로그데이터의 분석이 아닌 로컬 시스템의 로그데이터를 이용하여 사용자의 선호도와 성향을 분석한다. 또한 해당 사이트 별 분류 카테고리를 만들어 해당 분류의 가중치를 부여함으로써 개인화된 광고 시스템을 제안하려고 한다. 사용자의 선호도 분석은 웹 개인화 기법 중 협업 필터링의 대상이 되는 사용자 선호도 정보를 방문 사이트 분류에 사용하고 학습에이전트의 대상이 되는 인터넷 사용자의 행동을 해당 사이트의 방문횟수로 가정하여 사용자의 성향분석을 시도하였다. 사용자의 선호도를 벡터로 표현하고, 성향분석 결과를 단순 적용형태가 아닌 연속적 데이터로 간주하였으며 이전 데이터와 이후 데이터의 성향분석 변화를 제안하는 기법을 이용하여 새롭게 분석하고 피드백 시킴으로써 지속적인 갱신과 적용을 할 수 있도록 제안하였다. 이러한 결과를 통해 해당 분류의 광고들을 선정하고 선정된 광고에 사용자 성향분석과 동일한 과정을 적용시킴으로써 차별화된 광고 서비스를 제공할 수 있는 방법을 제시하였다.

• 한국재료학회지
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• 제23권4호
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• pp.227-232
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• 2013

Al-based alloys have recently attracted considerable interest as structural materials and light weight materials due to their excellent physical and mechanical properties. For the investigation of the potential of Al-based alloys, a surface porous $Al_{88}Cu_6Si_6$ eutectic alloy has been fabricated through a chemical leaching process. The formation and microstructure of the surface porous $Al_{88}Cu_6Si_6$ eutectic alloy have been investigated using X-ray diffraction and scanning electron microscopy. The $Al_{88}Cu_6Si_6$ eutectic alloy is composed of an ${\alpha}$-Al dendrite phase and a single eutectic phase of $Al_2Cu$ and ${\alpha}$-Al. We intended to remove only the ${\alpha}$-Al phase and then the $Al_2Cu$ phase would form a porous structure on the surface with open pores. Both acidic and alkaline aqueous chemical solutions were used with various concentrations to modify the influence on the microstructure and the overall chemical reaction was carried out for 24 hr. A homogeneous open porous structure on the surface was revealed via selective chemical leaching with a $H_2SO_4$ solution. Only the ${\alpha}$-Al phase was successfully leached while the morphology of the $Al_2Cu$ phase was maintained. The pore size was in a range of $1{\sim}5{\mu}m$ and the dealloying depth was nearly $3{\mu}m$. However, under an alkaline NaOH, aqueous solution, an inhomogeneous porous structure on the surface was formed with a 5 wt% NaOH solution and the morphology of the $Al_2Cu$ phase was not preserved. In addition, the sample that was leached by using a 7 wt% NaOH solution crumbled. Al extracted from the Al2Cu phase as ${\alpha}$-Al phase was dealloyed, and increasing concentration of NaOH strongly influenced the morphology of the $Al_2Cu$ phase and sample statement.

• 정보처리학회논문지D
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• 제12D권1호
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• pp.31-42
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• 2005

]일반적으로 기존의 동영상 처리 방법들은 처리 대상 동영상 데이터의 메타 데이터 정보에 기반한다. 하지만, 동영상 데이터의 메타 데이터 정보는 해당 동영상의 상세한 의미적인 정보까지 표현하는데는 한계를 갖는다. 따라서, 메타 데이터 정보에 기반한 동영상 처리 기술은 다양한 동영상 정보를 보다 효율적으로 처리하는데 한계를 갖는다. 본 논문에서는 다양한 동영상 정보들을 효율적으로 분류하기 위한 방법으로 영상 정보에 기반한 직접 분류 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 영상 분류 방법에서는 관리자가 기준으로 제시한 동영상에 대한 마이닝을 수행하여 해당 동영상의 특성정보를 추출하여 동영상 분류의 기준이 되는 동영상 특성정보 프로파일을 생성한다. 이어서, 분류 대상 동영상들에 대해서 각 동영상을 기준 동영상의 특성정보 프로파일과 비교하여 유사성을 분석하고, 이론 기준으로 각 동영상을 분류한다. 또한, 분류 과정에서의 수행 속도를 향상 시키기 위한 방법으로 통합 프로과일 생성 및 비교 기법을 제시하며, 동영상 분류 과정에서의 정확도를 높이기 위한 가중치 기반 비교 방법을 제시한다. 끝으로 다양한 동영상 데이터를 활용한 유사도 비교 실험을 통해 제안된 방법의 효율성을 검증한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.581-588
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• 2017

본 연구는 기계 학습법 중 하나인 XGBoost를 이용하여 대사증후군을 인지하고 신체활동을 수행하는 집단을 예측하고자 2014년 7월부터 2015년 12월까지 시도되었다. 이에 2009-2013년 지역사회건강조사를 연구자료로 사용하였고 370,430명의 성인을 분석에 포함하였다. 본 연구의 종속변수는 대사증후군의 인지 및 신체활동 실천정도에 따른 단계로 3단계로 구분하였다:Stage 1(무인지, 무 신체활동), Stage 2(인지, 무 신체활동), and Stage 3(인지, 신체활동). 예측변수로는 5년간의 지역사회건강조사 중 공통으로 수집된 문항으로부터 161개의 특성을 선택하였다. 자료 분석을 위해 R program을 이용하여 XGBoost 알고리즘을 적용하였다. 분석 결과 정확도는 0.735 이었으며, 가장 영향을 미치는 10개의 특성은 나이, 교육수준, 체중조절시도 경험, EQ-5D 운동능력, 영양표시 확인, 개인 건강보험가입 유무, EQ-5D 일상활동, 금연광고경험 여부, 통증유무, 당뇨에 대한 보건기관의 교육 경험 순으로 확인되었다. 본 연구결과는 XGBoost가 보건의료빅데이터를 이용한 질병의 예방과 관리에 영향을 주는 요인을 확인하는데 유용한 도구임을 보여주었다. 또한, 본 연구를 통해 대사증후군에 취약한 계층을 확인하고 이를 위한 교육프로그램 개발에 도움을 줄 수 있을 것으로 보인다.

• 한국식품과학회지
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• 제17권4호
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• pp.253-257
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• 1985

인산염의 첨가가 조기 및 갈치연육의 보수력 및 단백질의 용출성에 미치는 영향과 가열처리 후에 조기육을 원료로 가공한 어묵의 texture에 미치는 영향을 조사하기 위하여 인산염을 첨가하지 않은 대조구와 4종의 시판 복합 인산염을 첨가수준별로 사용 했을때의 기능적 성질을 분석 검토 하였다. 연육의 보수력 및 염용성 단백질량은 조기연육에는 인산염B(sodium poly-phosphate 50%. sodium Poly-Phosphate20%, sodium tetra meta-Phosphate 20%, sodium acid pyro-phosphates%, sodium ultra meta-phosphate 5%)를 갈치연육에는 인산염C(sodium poly-phosphate40%, sodium pyro-phosphate 30%, potassium pyro-phosphate 15%, sodium tetra meta-phosphate10%, sodium hexa meta-phosphates%)를 각각 0.4% 첨가한 경우가 가장효과적 이였고 그때의 염용성 단백질의 용출량은 조기연육이 954mg%, 갈치연육이 686mg%였다. 조기육을 원료로 하여 가공한 어묵의 적정가열 조건은 $85^{\circ}C$에서 45분간 가열한 것이 조직감이 양호 하였다. 한편 $121^{\circ}C$에서 10분간 가열한 경우는 C인산염이 다른 인산염에 비하여 어육 단백질의 열 안정성이 높은 것으로 나타났다.

• 화약ㆍ발파
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• 제27권2호
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• pp.33-41
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• 2009

비장약량 또는 장약계수는 어떤 발파에서 파괴대상이 되는 암석의 총 부피 당 또는 총 무게 당 폭약 소비량으로 정의된다. 암석 톤당 또는 입방미터 당 폭약 소비량의 변화는 언제나 암질변화에 대한 좋은 지표가 된다. 광산현장에서는 통상 광석(ore) 톤당 폭약 소비량을 암석에 대한 발파 용이성의 척도로 사용하는 반면, 건설현장에서는 암석 입방미터 당 폭약 소비량을 사용한다. 본 논문에서는 터널발파를 대상으로 하므로 건설현장에서 사용하는 비장약량의 정의를 채택하였다. 지금까지 다양한 터널발파 설계법들이 제안되어 있지만 이런 방법들을 현장에 적용하였을 때 잘 맞지 않는 경우가 많다. 그 이유는 무엇보다 각 나라나 지역별로 암질조건이 서로 상이하기 때문인 것으로 보이며, 이러한 문제는 발파의 설계자나 시공자에게 기술적으로 상당한 부담이 될 수도 있다. 그런데 만일 우리가 주어진 암석에 대한 적정 비장약량을 알고 있다면 발파설계가 매우 쉬워질 수 있을 것이다. 이런 측면에서 본 논문에서는 사전에 결정된 비장약량이 있는 경우 그 비장약량에 맞추어서 터널발파를 설계할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 터널단면 상의 다양한 영역에 서로 다른 구속도를 부여하는 개념을 토대로 하고 있으며, 기존에 알려진 터널발파 설계방법들과 조합하여 사용할 수 있는 경험적인 설계방법이다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제25권2호
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• pp.148-152
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• 2010

우리나라 유아들이 비소에 노출된 경우의 인체위해성에 대한 상관관계 연구가 미비한 실정이다. 본 연구는 우리나라 광신인근 지역에서 생산된 백미의 섭취를 통한 비소의 노출을 유아기(1-6세)와 타 연령군으로 나누어 평가하고 해당 연령군의 인체위해성 평가를 확률적 접근법을 이용해 실시하였다. 우리나라 광산인근 지역에서 생산된 백미 섭취를 통한 D아기의 비소 노출량은 체중을 기준으로 했을 때 타 연령군에 비해 높게 나타났다. 피부암에 대한 초과발암위해의 경우 1-2세 군과 3-6세 군의 50% percentile값이 각각 만명 당 1.76명과 3.16명으로 나타났다. 어린이와 같은 아만성기간 동안의 비소 노출에 대한 비발암 기준 참고치(0.005 mg/lg/day)를 적용한 결과 비발암위해도의 평균값 뿐 아니라 고섭취군을 나타내는 95% percentile 값 또한 규제수치인 1.0 이하로 나타났다.