• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.113-129
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• 2015

장소 브랜딩은 특정 장소에 대한 의미 부여를 통해 장소성의 정체성 및 공동가치를 생성하며 가치 창출을 하는데 중요한 활동이며, 장소 브랜드에 대한 이미지 파악을 통해 이루어진다. 이에 마케팅, 건축학, 도시건설학 등 여러 분야에서는 인상적인 장소 브랜드의 이미지를 구축하기 위하여 많은 노력을 기울이고 있다. 하지만 설문조사를 포함한 대면조사 방법은 대부분 주관적인 작업이며 측정에 많은 인력 또는 고도의 전문 인력이 소요되어 고비용을 발생시키므로 보다 객관적이면서도 비용효과적인 브랜드 이미지 조사 방법이 필요하다. 이에 본 논문은 텍스트마이닝을 통하여 장소 브랜드의 이미지 강도를 객관적이고 저비용으로 얻는 방법을 찾는 것을 목적으로 한다. 제안하는 방법은 장소 브랜드 이미지를 구성하고 있는 요인과 그 키워드들을 관련 웹문서에서 추출하며, 추출된 정보를 통해 특정 장소의 브랜드 이미지 강도를 측정하는 방법이다. 성능은 안홀트 방법에서 평가에 사용하는 전세계 50개 도시 이미지 인덱스 순위와의 일치도로 검증하였다. 성능 비교를 위해 임의로 순위를 매기는 방법, 안홀트의 설문방식대로 일반인이 평가하는 방법, 본 논문의 방법을 사용하되 안홀트의 방법으로 학습한 것으로 유의한 것으로 추정되는 평가 항목만을 반영하는 방법과 비교하였다. 그 결과 제안된 방법론은 정확성, 비용효율성, 적시성, 확장성, 그리고 신뢰성 측면에서 우수함을 보일 수 있었다. 따라서 본 연구에서 제안한 방법론은 안홀트 방식에 상호 보완적으로 사용될 수 있을 것이다. 향후에는 장소 브랜드 이미지를 형성하는 속성 별로 등장횟수를 계산 한 후에 장소 브랜드에 대한 태도, 연상, 그리고 브랜드 자산과의 인과관계를 자동으로 파악할 수 있는 부분까지 구현하고 실증적 실험을 할 예정이다.

• 한국도로학회논문집
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• 제8권3호
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• pp.129-141
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• 2006

아스팔트 포장은 점탄성재료로서 포장체에 발생되는 토압은 차량하중의 크기와 재하속도, 아스팔트 포장층의 온도와 하부층의 재료구성에 따라 크기와 분포 양상이 다르게 발생된다. 본 연구는 이러한 다양한 조건에 따른 포장체 하부의 토압분포를 분석하고, 기층과 보조기층의 지지력을 평가하는 평판재하시험 기준과 실제 계측된 토압과의 비교를 통해 현재 적용되고 있는 지지력기준에 대한 타당성을 검토하고자 한다. 또한 실제 포장단면을 모사한 유한요소해석을 통해 포장체 하부에 발생되는 토압을 예측하고 계측결과와 비교함으로서 포장체의 거동을 예측할 수 있는 모델을 제안 하고자 한다. 이를 위해서 시험도로의 2004년 8, 9, 11월과 2005년 8월에 계측이 수행된 아스팔트 포장 동적재하시험 결과 중 계측기 상태가 양호한 A5, A7, A14, A15 단면에 대해 계측결과의 분석을 수행하였다. 토압계의 분석은 차량하중의 크기와 속도. 아스팔트 포장의 온도, 포장하부의 재료구성에 따른 토압의 크기 변화와 차량하중으로 인한 포장체 내부의 횡방향과 깊이방향 하중의 영향 범위를 분석하였다. 포장체의 유한요소해석은 ABAQUS 프로그램을 활용하였으며, 실제 포장체의 거동을 모사하기 위해 시험도로 포장단면을 그대로 반영하고 계측이 이루어진 당시의 온도계측 자료를 활용해 아스팔트 포장의 물성을 적용하였다. 토압계의 분석결과 차량의 하중이 크고 저속으로 주행 할 때 토압의 크기는 증가하고 아스팔트층의 온도가 높을수록 하중의 영향반경이 작아지고 최대 토압크기는 증가하였다. 또한 실제 포장단면과 물성을 적용한 해석결과 계측결과와 매우 유사한 형태의 토압분포와 크기를 보였다. 그리고 기존 보조기층 및 동상방지층의 다짐관리 기준은 실측된 토압과 비교해 볼때 상당히 높은 수준으로 나타났다.다양한 요구에 의해 변화하는 조건들을 수용하기 쉽기 때문에 이에 중점을 두고 성능 문제를 해결하는 데 초점을 맞추었다. 데이터베이스 시스템의 일련의 처리 과정에 따라 DBMS를 구성하는 개체들과 속성, 그리고 연관 관계들이 모델링된다. 데이터베이스 시스템은 Application / Query / DBMS Level의 3개 레벨에 따라 구조화되며, 본 논문에서는 개체, 속성, 연관 관계 및 데이터베이스 튜닝에 사용되는 Rule of thumb들을 분석하여 튜닝 원칙을 포함한 지식의 형태로 변환하였다. 튜닝 원칙은 데이터베이스 시스템에서 발생하는 문제를 해결할 수 있게 하는 일종의 황금률로써 지식 도매인의 바탕이 되는 사실(Fact)과 룰(Rule) 로써 표현된다. Fact는 모델링된 시스템을 지식 도매인의 하나의 지식 개체로 표현하는 방식이고, Rule 은 Fact에 기반을 두어 튜닝 원칙을 지식의 형태로 표현한 것이다. Rule은 다시 시스템 모델링을 통해 사전에 정의되는 Rule와 튜닝 원칙을 추론하기 위해 사용되는 Rule의 두 가지 타업으로 나뉘며, 대부분의 Rule은 입력되는 값에 따라 다른 솔루션을 취하게 하는 분기의 역할을 수행한다. 사용자는 제한적으로 자동 생성된 Fact와 Rule을 통해 튜닝 원칙을 추론하여 데이터베이스 시스템에 적용할 수 있으며, 요구나 필요에 따라 GUI를 통해 상황에 맞는 Fact와 Rule을 수동으로 추가할 수도 었다. 지식 도매인에서 튜닝 원칙을 추론하기 위해 JAVA 기반의 추론 엔진인 JESS가 사용된다. JESS는 스크립트 언어를 사용하는 전문가 시스템[7]으로 선언적 룰(Declarative Rule)을 이용하여 지식을 표현 하고 추론을 수행하는 추론 엔진의 한 종류이다. JESS의 지식 표현 방식은 튜닝 원칙을

• 한국해양학회지:바다
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• 제19권1호
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• pp.66-75
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• 2014

본 연구는 동해 남부 이산화탄소 해저지중저장 후보지 주변 수심 100-500 m 해역에서 저서생태계의 공간분포와 이를 결정하는 환경요인을 이해하기 위해 수행되었다. 2012년 8월-9월 총 16개 정점에서 대형저서동물군집과 환경요인을 조사하였다. 총 158종의 저서동물이 채집되었으며, 평균 서식밀도는 $843indiv/m^2$, 평균 생물량(습중량)은 $26.2g\;WW/m^2$로 나타났으며, 생물다양성이 높은 지역에서 주로 서식밀도가 높았다. 측정된 33개 환경변수를 대상으로 주성분분석을 실시한 결과 조사해역의 저서환경은 크게 퇴적물환경, 저층해수환경, 수심에 의해 지배된다. 저서동물의 분포는 세 가지 주성분과 밀접한 관련을 보였는데, 특히 사질함량이 많은 정점일수록 출현종수가 많아지고 생물량은 적어지는 경향이 관찰되었다. 조개 2종을 포함한 우점종 6종은 ${\Omega}$ aragonite, ${\Omega}$ calcite 농도가 높은 곳을 선호하였는데, 이 종들은 이산화탄소 유입으로 인해 해양산성화가 진행되면 가장 먼저 피해를 입을 수 있는 생물로 판단된다. 저서동물 상위 1% 우점종의 종조성을 바탕으로 집괴분석한 결과 지리적으로 뚜렷하게 구분되는 4개의 정점군이 분류되었다. 각 정점군은 고유의 저층해수 및 퇴적물 환경을 보이고 있으며, 대표적인 특성종으로는 A) Ampelisca miharaensis, (B) Edwardsioides japonica, (C) Maldane cristata, (D) Spiophanes kroeyeri을 들 수 있다. 측정이 용이한 5개의 환경요인(수심, 사질함량, 수온, 염분, pH)을 이용하여 4개의 정점군을 정확도 100%로 예측할 수 있는 판별함수모델을 제시하였다. 조사지역의 저서동물군집은 환경요인과 밀접한 관계를 보이고 있으며, 이는 환경변수에 기반하여 저서동물 분포를 예측할 수 있는 통계적모델 개발 가능성을 시사한다.

• 한국식품과학회지
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• 제42권1호
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• pp.27-32
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• 2010

고시된 아플라톡신 시험법의 정량한계, 검출한계를 개선한 분석법을 유효화하였으며, 개선한 분석법으로 강활, 개자 등의 생약 400개의 시료를 분석하였다. 사군자와 제니 각 1건에서 아플라톡신 $B_1$이 각 $2.3\;{\mu}g$/kg 검출되었으며, 사군자와 대풍자 1건에서 정량한계 미만의 아플라톡신이 검출되었다. 탕제로의 이행률은 아플라톡신 $B_1$의 경우 약 20% 정도의 이행률을 나타냈다. 아플라톡신 $B_1$ 기준치보다 낮게 검출되어 현재까지는 아플라톡신으로부터 안전한 것으로 판단되었다.

• 대한디지털의료영상학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.13-19
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• 2014

Purpose: FLAIR image is beneficial for the diagnosis of various bran diseases including ischemic CVS, brain tumors and infections. However the border between the legion of brain metastasis and surrounding edema may not be clear. Therefore, this study aims to investigate the practical benefits of delayed imaging by comparing the image from a patient with brain metastasis before a contrast enhancement and the image 10 minutes after a contrast enhancement. Materials and methods: Of the 92 people who underwent MRI brain metastases in suspected patients 13 people in three patients there is no video to target the 37 people confirmed cases, and motion artifacts brain metastases in our hospital June-December 2013, 18 people measurement position except for the three incorrect patient (male: 11 people, female: 7 people, average age: 60 years) in the target, test equipment, 3.0T MR System (ACHIEVA Release, Philips, I was 8ChannelSENSE Head Coil use Best, and the Netherlands). TR 11000 ms, TE 125 ms, TI2800 ms, Slice Thickness 5 mm, gap 5 mm, is a Slice number 21, the parameters of the 3D FFE, T2 FLAIR variable that was used to test, TR 8.1 ms, TE 3.7 ms, Slice number 240 I set to. The experiment was conducted by acquiring the FLAIR prior to contrast enhancement (heretofore referred to as Pre FLAIR), and acquiring the 3D FFE CE five minutes after the contrast enhancement, and recomposing the images in an axial plane of S/T 3mm, G 0mm (heretofore referred to as MPR TRA CE). Using the FLAIR 10 minutes after the contrast enhancement (heretofore referred to as Post FLAIR) and Pi-View, a retrospective study was conducted. Using MRIcro on the image of a patient confirmed for his diagnosis, the images before and after the contrast media, as well as the CNR and SNR of the MPR TRA CE images of the lesion and the site absent of lesion were compared and analyzed using a one-way analysis of variance. Results: CNR for Pre FLAIR and Post FLAIR were 34.35 and 60.13, respectively, with MPR TRA CE at 23.77 showing no significant difference (p<0.050). Post-experiment analysis shows a difference between Pre FLAIR and Post FLAIR in terms of CNR (p<0.050), but no difference in CNR between Post FLAIR and MPR TRA CE (p>0.050), indicating that the contrast media had an effect only on Pre FLAIR and Post FLAIR. The SNR for the normal site Pre FLAIR was 106.43, and for the lesion site 140.79. Post FLAIR for the normal site was 107.79, and for the lesion site 167.91. MPR TRA CE for the normal site was 140.23 and for the lesion site 183.19, showing significant difference (p<0.050), and post-experiment analysis shows that there was a difference in SNR only on the lesion sites for Pre FLAIR and Post FLAIR (p<0.050). There was no difference in SNR between the normal site and lesion site for Post FLAIR and MPR TRA CE, indicating no effect from the contrast media (p>0.050). Conclusions: This experiment shows that Post FLAIR has a higher contrast than Pre FLAIR, and a higher SNR for lesions, It was not not statistically significant and MPR TRA CE but CNR came out high. Inspection of post-contrast which is used in a high magnetic field is frequently used images of 3D T1 but, since the signal of the contrast medium and the blood flow is included, this method can be diagnostic accuracy is reduced, it is believed that when used in combination with Post FLAIR, and that can provide video information added to the diagnosis of brain metastases.

• 해양환경안전학회지
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• 제24권5호
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• pp.628-636
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• 2018

현재 운용되고 있는 대형 등부표는 대부분 철소재로 제작되어, 부식과 침식에 취약할 뿐 아니라 중량이 커서 설치 및 유지보수가 어렵다. 또한, 주위를 항해하는 선박과 충돌시 등부표 및 선박의 구조적 피해는 물론 인명피해를 발생시키기도 한다. 이러한 철소재 등 부표의 문제점들을 해결하고자 친환경, 경량화 재질을 사용한 등부표가 주목을 받고 있고, 최근 국내에서도 부체와 상부구조물에 각각 친환경 경량소재인 EPP(Expanded Polypropylene)와 알루미늄 소재를 적용한 경량 등부표가 개발된 바 있다. 등부표가 본연의 기능을 수행하기 위해서는 복원성능 및 파랑중 (동적) 운동성능의 확보가 중요한데, 경량화 등부표는 기존의 철재 등부표와 중량 분포 및 운동특성이 다르기 때문에 이에 관한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 새롭게 개발된 전원일체형 경량 7마일 등부표의 복원성능과 다양한 환경조건(파도, 바람, 조류)하에서의 운동성능을 평가하였다. 계류시스템을 고려한 운동해석에는 ANSYS사의 AQWA를 사용하였으며, 운동성능 추정의 정도 향상을 위하여 상용 CFD SW인 Simens사의 STAR-CCM+를 사용해 추정한 풍하중 및 조류하중을 운동해석에 사용하였다. 추정된 등부표의 유의운동의 최대값을 비교한 결과, 바람보다는 파도와 조류가 운동성능에 상대적으로 큰 영향을 미치며, 해상상태가 나빠질수록(Beaufort No. 3이상) 운동이 급격히 커지는 것으로 예측되었다. 이는 해상상태가 나빠지면서 불규칙 파 에너지 스펙트럼의 최대 주파수가 등부표의 고유주파수에 근접하기 때문으로 추정된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제46권8호
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• pp.821-831
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• 2013

최근 수리 실험 및 계측 분야에 영상유속계가 많이 이용되고 있다. 그러나 영상유속계의 영상 분석에 대한 표준적인 방법과 측정 불확도가 정립되어 있지 않아 일반 사용자들이 사용하기 어려운 것이 사실이다. 특히 영상유속계를 이용한 유속 산정 시 상관영역 크기 결정에 대한 기준이 없기 때문에 사용자마다 유속 산정 결과가 차이가 나는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 영상유속계의 상관영역 크기 변화에 따른 오차분석을 통해 상관영역 크기 결정을 위한 자료를 제시하고 자한다. 오차분석을 위해 12개의 인공영상군을 제작하였으며, 다양한 입자수와 입자크기의 영상을 획득한 후 상관영역의 크기를 변화시키면서 산정한 유속을 인공영상의 유속 참값과 비교하여 오차분석을 수행하였다. 오차 분석결과 상관영역의 크기 변화에 따라 영상유속계로 산정한 유속값에 대한 오차가 달라짐을 확인하였고, 상관영역의 크기를 크게 결정할수록 오차가 줄어드는 것으로 나타났고, 동일한 상관영역의 크기로 유속을 산정할 경우 입자 크기가 증가할수록 또는 입자수가 증가할수록 오차가 작게 나타났다. 특히 영상유속계의 오차는 입자의 크기 보다는 입자수의 변화에 좀 더 영향을 많이 받는 것으로 나타났다. 또한 상관영역의 크기가 커짐에 따라 최대 오차와 최소 오차간의 간격이 줄어드는 것을 확인하였으며, 영상 전체에서 산정한 유속의 평균 오차가 5% 이하를 만족시키는 상관영역 크기를 기준으로 그 이하의 상관영역에 대해서는 최대 오차와 최소 오차간의 차이가 크게 나타나 영상유속계의 측정 불확실성이 큰 것으로 나타났다. 영상유속계의 신뢰수준별 입자밀도 변화에 따른 최소 상관영역의 크기를 분석한 결과 전반적으로 입자밀도가 커짐에 따라 상관영역의 크기는 작아지는 것으로 나타났지만 입자밀도가 작더라도 입자수가 큰 경우에는 신뢰수준을 만족시키는 최소 상관영역의 크기가 감소하는 것으로 나타났다.

• 한국지리정보학회지
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• 제20권4호
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• pp.89-101
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• 2017

범죄는 장소나 건축물 용도에 따라 발생빈도와 유형이 다르고, 그 장소를 이용하는 사람들의 특성 및 공간 구조 차이에 의해 다양하게 발생한다. 따라서 공간 및 지역특성을 포함한 공간 빅데이터를 활용하여 지역을 분석해 보면 범죄예방 전략을 마련할 수 있다. 아울러 빅데이터와 지능 정보화시대의 도래에 따라 예측적 경찰활동이 새로운 경찰활동의 패러다임으로 등장하고 있다. 이에 보편적인 지방도시 J시를 대상으로 3개년 동안의 7,420건의 실제 범죄사례를 바탕으로 도시공간의 물리 환경적인 특성을 분석하여 범죄발생공간을 규명하고, 위험지역을 예측해 보고자 하였다. 분석에는 다양한 빅데이터 중 범죄를 유발하는 도시 공간 내 물리 환경적 요소에 한하여 공간 빅데이터를 구축하여 공간회귀분석을 실시하였다. 다음으로 분석결과 도출된 가로폭, 평균 층수, 용적율, 1층 사용용도(제2종 근린생활시설, 상업시설, 유흥시설, 주거시설)을 변수로 베이지안확률 기반 범죄발생 위험성 예측 모형(CIPM: Crime Incident Prediction Model)을 개발하였다. 개발된 모델은 실제 범죄발생 지역과의 중첩분석 및 모델의 정확도를 판단하는 Roc curve 분석을 통해 AUC 값이 0.8로 모델이 적합한 것으로 나타났다. 개발된 모델을 토대로 사례지역의 범죄 위험도를 분석한 결과 범죄발생은 상업 및 유흥시설이 밀집된 지역과 건물층수가 높은 지역, 그리고 상업 및 유흥시설과 주거가 혼재해 있는 블록이 범죄발생 확률이 높은 것으로 나타났다. 본 연구는 단순히 범죄의 공간적 분포와 범죄발생 영향요인을 탐색하는 기존의 연구와 달리 범죄발생 예측모델을 확률론적 관점에서 개발하는 영역으로 한 단계 진전되었다는 점에 의의가 있다.

• Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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• 제14권1호
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• pp.81-94
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• 2003

목 적：발달성 읽기 장애는 정상적인 읽기 능력의 현저한 발달 저하나 지속적인 오류를 보이는 질환이며, 학령기 아동의 $3{\sim}7$%에서 관찰된다. 기존에 사용되는 기초학습기능검사의 단점을 보완하고 발달성 읽기 장애의 진단과 평가를 위해 단어/비단어 읽기 검사와 글자기호감별검사의 신뢰도와 타당도를 검증하였다. 방 법：DSM-IV의 진단 기준과 임상적인 판단에 근거하여 읽기 장애 아동 63명(평균 연령 10.48세)과 정상 아동 77명(평균 연령 10.33세)을 대상으로 하였다. 이들에게 기초학습기능검사의 읽기 I과 II목을 실시하였고, 단어/비단어 읽기 검사와 글자기호감별검사를 시행하였다. 단어/비단어 읽기 검사는 각 100문항씩의 익숙한 단어와 의미를 갖지 않는 생소한 비단어를 각각 1.2초와 2.4초안에 읽도록 하여, 이를 통해 자동화된 음운 처리 능력과 의식적인 글자-음소 처리 능력을 평가하였다. 글자기호감별검사를 통해 읽기 장애 환자들이 오류를 일으키는 거울상 반전 글자들의 조합을 판별하는 능력을 검사하였다. 이들 검사의 내적 일치도 등의 신뢰도 검사와 공존타당도, 구성타당도, 판별타당도 등을 검증하였다. 결 과：단어/비단어 읽기 검사는 내적 일치도가 0.96으로서 신뢰할 수 있고, 기초학습기능검사와 0.94의 공존타당도를 나타내었으며, 단어와 비단어 모두 발달성 읽기 장애와 정상 아동을 통계적으로 구분할 수 있었고, 판별 분석에서 원집단에 속한 83.0%를 정확하게 판별할 수 있었다. 글자기호감별검사는 내적 일치도가 0.86으로서 신뢰할 수 있고, 기초학습기능검사와 0.86의 공존타당도를 나타내었으며, 요인 분석 결과 안구 운동 거울상 처리, 전반적 정확성, 거울상 반전 오류, 정지상 처리, 전반적 기민성 부족, 부주의-충동성 등의 여섯 요인으로 구성되어 있었다. 글자기호감별검사의 각 항목 별로 발달성 읽기 장애와 정상 아동을 통계적으로 구분할 수 있었으며, 판별분석에서 원집단에 속한 대상의 87.3%를 정확하게 판별할 수 있었다. 결 론：발달성 읽기 장애 아동은 읽기 과정의 자동적인 시각-의미 연결 기전과 의식적인 형태소-음소 상응 규칙 적용 능력 모두에서 장애를 보였으며, 거울상 반전 오류 등 시각적 정보 처리 기능의 장애도 나타내었다. 이들 장애는 단어/비단어 읽기 검사와 글자기호감별검사를 통해 신뢰할 수 있고 타당성 있게 구분하고 평가할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제21권3호
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• pp.101-116
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• 2015

많은 기관들이 데이터에 기반을 둔 의사결정을 수행해 왔으며, 특히 수치자료를 비롯한 정형 데이터가 이러한 목적으로 널리 활용되어 왔다. 하지만 최근에는 스마트기기와 소셜미디어의 발달로 인해 다양한 형태를 가진 방대한 양의 정보가 생성, 공유, 저장되면서, 전통적인 정형 데이터 기반 의사결정으로부터 비정형 빅데이터 기반 의사결정으로 관심의 전환이 이루어지고 있다. 데이터 기반 의사결정의 대표적 분야인 추천시스템 분야에서도 성능 향상을 위해 비정형 데이터를 활용해야 한다는 필요성이 최근 꾸준히 제기되고 있다. 특히 사용자의 성향이나 선호도는 고객의 니즈와 직결되기 때문에, 비정형 데이터 분석을 통해 사용자의 성향을 파악하고 이를 통해 상품 추천 및 구매 예측의 정확도를 향상시키기 위한 노력이 매우 시급하게 이루어질 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 사용자의 성향을 측정하여 재구매 예측 정확도, 특히 카테고리별 재구매 예측 정확도를 높임으로써, 궁극적으로 추천시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 방안을 제시한다. 구체적으로는 사용자의 일상적인 인터넷 사용 기록을 분석하여 고객이 조회하는 뉴스 기사의 이슈를 식별하고 다양한 이슈에 대한 고객의 관심을 계량화한 후, 이를 활용하여 고객의 카테고리별 재구매 여부를 예측하는 모델을 제안하고자 한다. 실제 웹 트랜잭션으로부터 도출된 인터넷 뉴스 조회 기록 및 쇼핑몰 구매 기록을 대상으로 실험을 수행한 결과, 고객의 과거 구매이력만을 활용한 카테고리 재구매 예측 모형에 비해 본 연구에서 제안한 모형, 즉 고객의 과거 구매이력과 관심 이슈를 모두 활용한 예측 모형의 정확도가 다소 우수한 것으로 나타났다.