• 현장농수산연구지
• /
• 제23권2호
• /
• pp.71-86
• /
• 2021

빅데이터 분석기술인 웹 크롤링 기술을 이용하여 네이버 뉴스 데이터 내에 담겨 있는 '한농대' 에 대한 이미지 단어를 추출하였다. 뉴스 기사에서 언급된 빈도에 따라 중요한 단어로 평가는 단어빈도 분석에서는 청년농업인을 육성하는 한농대의 특성을 잘 설명하는 '농업', '교육', '지원', '농업인', '청년', '대학', '사업', '농촌', '대표' 등의 단어가 자주 사용되는 것으로 나타났다. 또한 '디지털', '스마트', '드론', '졸업생', '창업', '새만금', '교육과정' 등 디지털 농업 전문 인재를 육성하기 위한 학교의 교육, 지원, 비전 등과 관련한 단어들이 추출되었다. 모든 기사 데이터의 단어 빈도(TF) 및 역 문서 빈도(IDF)를 이용한 TF-IDF 가중치의 전체 순위는 '농업인', '드론', '농림축산식품부', '전북', '청년농업인', '농업', '전주', '대학', '장치', '파종' 등의 단어가 한농대와 관련된 뉴스 기사에서 중요한 핵심어 역할을 하는 것으로 나타났다. 단어 빈도에서 '드론', '농림축산식품부', '전북', '청년농업인', '전주', '장치, '파종' 등은 순위가 매우 낮았으나 TF-IDF 가중치 순위에서는 한농대를 표현하는 핵심어로 나타났다. TF-IDF 평가에서 '교육', '지원', '청년', '사업', '농촌' 등의 키워드는 단어빈도가 높으면서 많은 문서에서 자주 등장하는 키워드로서 핵심어 역할은 크지 않은 것으로 나타났다. 단어 간 연계성을 파악하기 위한 의미연결망 분석에서 추출한 바이그램은 '청년'-'농업인', '디지털'-'농업', '영농'-'정착', '농업'-'농촌', '디지털'-'전환' 등의 순으로 빈도가 높게 나타났다. 중심성 지표로 키워드의 영향력을 평가한 결과 모든 지표에서 '농업'이 1위로 나타났으며, 2위에는 '농업인'(근접 중심성, 매개 중심성), '교육'(연결 중심성, 페이지랭크 중심성) 및 '미래'(고유벡터 중심성)으로 나타났다. 스피어먼 순위 상관계수에 의한 중심성 지표별 키워드의 순위의 유사성은 연결 중심성과 페이지랭크 중심성이 0.89 전후의 가장 높은 상관관계를 보였다. 이상으로 네이버 뉴스의 한농대 관련 기사에서 단어 빈도로 보면 '농업', '교육', '지원', '농업인', '청년', '대학', '사업', '농촌', '대표' 등이 중요한 단어로 평가되었으나, 문서빈도를 함께 고려한 평가에서는 '농업인', '드론', '농림축산식품부', '전북', '청년농업인', '농업', '전주', '대학', '장치', '파종' 등의 단어가 핵심어 역할을 하는 것으로 나타났다. 한편 단어나 문서의 빈도가 아니라 단어 간 네트워크 연계성을 고려한 중심성 분석에서는 연결 중심성과 페이지랭크 중심성에 의한 평가가 적합한 것으로 나타났으며, '농업', '교육', '미래', '농업인', '디지털', '지원', '활용' 등이 중심성이 강한 단어로 나타났다.

• 생물환경조절학회지
• /
• 제31권4호
• /
• pp.384-392
• /
• 2022

본 연구는 RGB, 초분광 센서를 이용하여 시기별 사과 잎의 엽록소와 질소 함량을 예측하여 사과 나무 잎의 질소 영양을 진단하기 위해 수행되었다. 분광 데이터는 사과나무 '홍로/M.9' 2년생을 대상으로 고해상도 RGB와 초분광 센서로 촬영 후 영상처리를 통해 취득하였다. 식물체 데이터는 촬영이 끝난직후 엽록소와 잎 질소 함량을 측정하였다. 엽록소 측정기의 SPAD meter, RGB 센서의 개별 파장, 컬러 식생지수 및 초분광 센서의 214개의 파장과 식물체 데이터를 이용하여 회귀분석을 실시하였다. 엽록소와 잎 질소 함량 데이터는 시기와 상관없이 질소 시비량에 따라 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 잎은 시기가 지나면서 잎에 있던 영양분이 과실로 전이되어 색이 옅어졌으며 RGB센서의 경우 Red파장에서 시기와 상관없이 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 초분광 센서의 경우 두 시기 모두 질소 시비 수준에 따라 가시광 영역보다 비가시광 영역에서 차이가 크게 나타났다. 반사값를 이용하여 식물체 특성의 예측 모델 결과 엽록소, 잎 질소함량 모두 초분광 데이터를 이용한 부분최소제곱회귀분석을 이용하였을 때 성능이 가장 높게 나타났다(chlorophyll: 81% / 63%, leaf nitrogen content: 81% / 67%). 이러한 원인은 RGB 센서에 비해 초분광 센서는 좁은 FWHM과 400-1,000nm의 넓은 파장 범위를 가지고 있어 질소 결핍에 의한 스트레스로 인해 작물의 분광학적 해석이 가능했을 것으로 판단된다. 추후 분광학적 특성을 이용하여 전 생육 시기의 수체 생리, 생태 모델 개발 및 검증 그리고 병해충 진단 등 연구를 통해 고품질, 안정적인 과실 생산 기술 개발에 기여될 것으로 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제39권2호
• /
• pp.193-205
• /
• 2023

집중강우 시 육상으로부터 다량으로 유입된 부유쓰레기는 사회, 경제적 및 환경적으로 부정적인 영향을 주고 있으나 부유쓰레기 집적 구간 및 발생량에 대한 모니터링 체계는 미흡한 실정이다. 최근 인공지능 기술의 발달로 드론 영상과 딥러닝 기반 객체탐지 모델을 활용하여 수계 내 광범위한 지역을 신속하고 효율적인 연구의 필요성이 요구되고 있다. 본 연구에서는 육상기인 부유쓰레기의 효율적인 탐지 기법을 제시하기 위해 드론 영상뿐만 아니라 다양한 이미지를 확보하여 You Only Look Once (YOLO)v5s와 최근에 개발된 YOLO7 및 YOLOv8s로 학습하여 모델별로 성능을 비교하였다. 각 모델의 정성적인 성능 평가 결과, 세 모델 모두 일반적인 상황에서 탐지성능이 우수한 것으로 나타났으나, 이미지의 노출이 심하거나 수면의 태양광 반사가 심한 경우 YOLOv8s 모델에서 대상물을 누락 또는 중복 탐지하는 사례가 나타났다. 정량적인 성능 평가 결과, YOLOv7의 mean Average Precision (intersection over union, IoU 0.5)이 0.940으로 YOLOv5s (0.922)와 YOLOvs8(0.922)보다 좋은 성능을 나타냈다. 데이터 품질에 따른 모델의 성능 비교하기 위해 색상 및 고주파 성분에 왜곡을 발생시킨 결과, YOLOv8s 모델의 성능 저하가 가장 뚜렷하게 나타났으며, YOLOv7 모델이 가장 낮은 성능 저하 폭을 보였다. 이를 통해 수면 위에 존재하는 부유쓰레기 탐지에 있어서 YOLOv7 모델이 YOLOv5s와 YOLOv8s 모델에 비해 강인한 모델임을 확인하였다. 본 연구에서 제안하는 딥러닝 기반 부유쓰레기 탐지 기법은 부유쓰레기의 성상별 분포 현황을 공간적으로 파악할 수 있어 향후 정화작업 계획수립에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제39권5_1호
• /
• pp.669-681
• /
• 2023

과일 나무의 생육을 평가하는 중요한 지표인 엽록소 함량을 추정하는데 비교적 많은 노동력의 투입이 요구되고 오랜 시간이 소요되는 기존의 파괴 조사 대신 비파괴적 조사 방식인 원격탐사기술을 적용하기 위한 연구가 시도되고 있다. 이 연구에서는 2년(2021, 2022) 간 무인기 기반의 초분광 영상을 이용하여 배나무 잎의 엽록소 함량을 비파괴적으로 추정하는 연구를 수행하였다. 영상 처리로 추출된 배나무 캐노피(canopy)의 단일 band 반사율은 시간 변화에 따라 불안정한 복사 효과를 최소화하기 위해 밴드비화(band rationing) 되었다. 밴드비(band ratios)를 입력 변수로 머신러닝 알고리즘인 elastic-net, k-nearest neighbors (KNN)과 support vector machine을 사용하여 추정(calibration, validation) 모델들을 개발하였다. Full band ratios 기반 추정 모델들의 성능과 비교하여 계산 비용 절감과 재현성 향상에 유리한 key band ratios를 선정하였다. 결과적으로 모든 머신러닝 모델에서 full band ratios를 이용한 calibration에 coefficient of determination (R²)≥0.67, root mean squared error (RMSE)≤1.22 ㎍/cm², relative error (RE)≤17.9%)와 validation에 R²≥0.56, RMSE≤1.41 ㎍/cm², RE≤20.7% 성능을 비교하였을 때, key band ratios 네 개가 선정되었다. 머신러닝 모델들 사이에 validation 성능에는 비교적 큰 차이가 없어 calibration 성능이 가장 높았던 KNN 모델을 기준으로 삼았으며, 그 key band ratios는 710/714, 718/722, 754/758, 758/762 nm가 선정되었다. Calibration에서 R²=0.80, RMSE=0.94 ㎍/cm², RE=13.9%와 validation에서 R²=0.57, RMSE=1.40 ㎍/cm², RE=20.5%를 나타내었다. Validation의 기준으로 한 성능 결과는 배나무 잎 엽록소 함량을 추정하기에 충분하지 않았지만, 앞으로의 연구에 기준이 될 key band ratios를 선정했다는 것에 의미가 있다. 추후 연구에서는 추정 성능을 향상하기 위해 지속적으로 추가 데이터세트를 확보하여 선정된 key band ratios의 신뢰성 검증과 함께 실제 과원에 재현 가능한 추정 모델로 고도화할 필요가 있다.

• 대한영상의학회지
• /
• 제84권2호
• /
• pp.441-453
• /
• 2023

목적 네 가지 방법으로 토끼의 뇌에 VX2 세포를 이식하여 뇌종양의 생성 유무와 위치, 체적을 분석하고자 한다. 대상과 방법 공여 토끼를 희생하여 얻은 VX2 세포 현탁액을 1) 당일 이식, 2) 냉장 보관 7일 후 이식, 3) 초저온 냉동보관 7일 후 이식, 그리고 4) 공여 토끼를 희생하지 않고 조직생검 기구를 이용하여 VX2 세포현탁액을 얻은 후 당일 이식하였다. 뇌 이식에는 정위 기구를 사용하였으며 하방 레버를 이용하여 5 mm 진입하여 VX2 세포 현탁액을 주입하였다. 10일 경과 후 MR imaging을 실시하였으며 다음 날 뇌 조직을 얻어 조직검사를 실시하여 MR 영상과 현미경 검사상 뇌종양의 생성 유무와 위치, 체적 등을 살펴보았다. 결과 VX2 세포 현탁액을 당일 이식한 토끼(n = 18)에서는 17마리(94.4%)에서 뇌종양이 생겼다(평균 체적은 106.32 mm³). 냉장 보관 후 7일에 세포 현탁액을 만들어 뇌 이식한 토끼(n = 5)에서는 1마리(20%)에서 뇌종양이 생겼으나 현미경으로만 확인되었다. 초저온 냉동 보관 후 7일에 세포 현탁액을 만들어 뇌 이식한 토끼는 5마리에서는 3마리(60%)에서 뇌종양이 생겼고 현미경으로만 확인되었다. 생검 횟수를 10회 실시한 후 이식한 3마리에서는 뇌종양이 생기지 않았고, 20회 실시한 후 이식한 2마리에서는 모두 뇌종양이 생겼으며 MR 영상과 조직검사에서 확인되었다(평균 체적 38.71 mm³). 네 가지 방법으로 발생한 종양의 위치는 superficial cortex가 대부분이었다. 결론 VX2 세포를 이식하여 토끼의 뇌종양 모델을 제작하는 기법은 쉽고 재현성은 다양했다. 이 모델은 뇌종양에 대한 영상, 치료 방법, 중재 시술 및 약물 전달 등 다양한 연구에 활용될 수 있을 것이다. 연구자의 처한 다양한 환경에 따라 다양한 방법으로 VX2 세포를 이식할 수 있을 것으로 생각된다.

• Asia Marketing Journal
• /
• 제14권2호
• /
• pp.65-96
• /
• 2012

루머는 신뢰할 만한 타당한 근거나 이유가 없음에도 불구하고 광범위하게 이야기되는 일상적인 대화나 의견으로서 오랜기간 소비자 개개인의 사적 영역의 문제였다. 그러나 대중의 사랑과 주목을 받는 기업이나 브랜드는 선천적으로 소비자의 관심으로부터 멀어질 수 없으며, 항상 루머의 주요한 소재가 되어 왔다. 그 결과 현대의 소비자 커뮤니케이션 환경에서 루머는 기업 경영활동에 중요한 위기 요인이 되고 있다. 기업과 브랜드들이 당면하는 소비자 루머들은 크게 기업과 관련된 음모성 루머와 상품과 직접적 관련이 있는 오염성 루머로 나누어지며 국내외에서 많은 위기 사례들이 발견되고 있다. 심지어 P&G, SK, 현대, 삼성처럼 잘 정비된 홍보 조직을 갖춘 굴지의 대기업들조차 이런 루머로부터 자유롭지 못하며, 기존의 대응방식 역시 적절하지 못했던 것이 사실이다. 부정적 루머가 주목받아야 하는 이유는 해당 기업의 매출 및 점유율 하락은 물론 주식 가격에도 부정적인 영향을 미치며 오랜기간 구축해온 소비자와의 관계마저 황폐화시킬 가능성이 있기 때문이다. 최근 인터넷, 소셜 네트워크 서비스의 확산과 더불어 브랜드와 관련된 루머의 중요성은 더욱 증대하고 있으나 루머 연구는 지금까지 기업이나 마케팅 연구자의 정당한 주목을 받지 못하였다. 이에 본 연구는 루머의 다각적인 측면을 고려하는 상황주의자적 연구 패러다임을 기반으로 지각된 유용성, 원천 신뢰성, 메시지 신뢰성, 걱정, 생동감과 같은 루머와 관련된 속성들이 루머 수용강도와 루머 구전의도에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위하여 가상 브랜드와 루머가 제시되었으며, 실증조사를 통한 데이터 수집과 분석이 이루어졌다. 연구 결과에 따르면 원천 신뢰성, 메시지 신뢰성, 걱정, 생동감 같은 루머 특성 변수들은 루머 수용 강도에 유의한 영향을 미치고, 루머 수용강도는 루머 구전의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면에 지각된 중요성은 루머 수용강도에 유의한 영향을 미치지 못하며, 상품 관여도의 조절효과 역시 유의하지 않은 것으로 나타났다. 본 연구는 주요한 실무적, 학문적 시사점을 제공하고 있다. 첫째, 루머를 자연발생적인 사회 현상이 아니라 소비자의 주요 활동의 일부이며, 마케터의 관심과 대응 커뮤니케이션 전략이 필요한 브랜드 관련 현상임을 주장하였다. 둘째, 브랜드 루머의 심리적, 사회적인 다차원적 구성 요인과 확산되는 경로를 제시함으로서 루머에 대한 능동적인 관리 가능성을 제시하였다. 셋째, 온라인상의 루머 활동이 기업 성과에 미치는 영향을 제시함으로서 기업들의 적극적인 온라인 커뮤니케이션 활동과 평판 관리의 필요성을 주장하였다. 넷째, 소비자의 걱정과 같은 부정적 정서가 루머의 온상이 되고 있음을 규명함으로서 소비자의 의혹을 불식시키기 위하여 정확하고 진실된 정보를 제공해야 함을 주장하였다. 다섯째, 루머의 유용성이 확산에 미치는 영향 가설이 기각되었으며, 상품 관여도의 조절 효과 역시 기각되었다. 이는 루머를 접하는 소비자의 입장에서 볼 때, 루머 자체가 무의미하더라도 단순한 재미나 호기심만으로도 얼마든지 확산될 가능성을 암시하고 있다. 일부 기업들은 사실이 아니라는 이유만으로 루머를 무시하거나 간과하는 경우들이 있으나, 기업의 예상과 다르게 루머가 얼마든지 확산될 수 있는 가능성을 보여주며, 기업의 보다 세심한 대응 전략의 필요성을 요구하고 있다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
• /
• 제26권2호
• /
• pp.37-42
• /
• 2003

목 적 : 전산화 단층촬영장치는 방사선을 이용한 질병의 진단에 중추적인 역할을 하는 장비이다. 시대의 흐름과 과학기술의 발달로 전산화 단층촬영장치도 그 발전을 거듭해왔고 앞으로도 전산화 단층촬영장치를 이용한 검사는 더욱더 증가하리라 생각된다. 검사의 증가와 함께 산란선에 노출될 기회가 많아질 것이라는 생각 또한 사실이다. 이에 전산화 단층촬영실의 제어실내 환자 보기창 앞과 환자 및 보호자들이 출입하는 출입문 외측 그리고 환자 검사 시 촬영실내에서의 산란선 발생률을 측정하였고 산란선의 피폭을 가장 최소화 할 수 있는 방법을 알아보고자 하였다. 대상 및 방법 : 2001년 11월부터 서울소재 13개 종합병원 및 대학병원에 설치 운용중인 전산화 단층촬영장치 25를 대상으로 하였다. 촬영조건은 피폭선량 측정시 제조업소에서 권고 하고있는 촬영조건을 사용하였고, 이때 피사체는 피폭선량 측정용 DALI CT 피폭선량 측정용 두부용 팬톰(${\phi}16\;cm$ Plexglas)과 복부용 팬톰(${\phi}32\;cm$ Plexglas)을 사용하였다. 산란선의 측정은 환경방사선 측정용 Survey Meter인 Radical Corporation, model $20{\times}5-1800$, Electrometer/Ion chamber, S/N 21740에 Reader(Radiation Monitor Controller model 2026)과 G-M Survey를 이용하였다. 산란선의 측정위치는 전산화 단층촬영실에서 방사선 작업종사자가 주로 활동하는 제어실내 환자 보기창 앞과 환자 및 보호자들이 출입하는 출입문 외측 그리고 피사체 스캔시 등선량중심점(isocenter)으로부터 100 cm되는 지점에서 측정하였다. 결 과 : 각 병원에서 설치 운용중인 전산화 단층촬영실내 작업환경은 해당병원의 상황에 따라 많은 차이를 보이고 있었고 산란선의 발생유무는 다음과 같았다. 1) 전산화 단층촬영장치의 등선량중심점(isocenter)에서부터 제어실내 환자 보기창 사이의 거리는 평균 377 cm이였고 이때 산란선은 거의 검출되지 않은 곳에서부터 약 100 mR/week까지 다양한 분포를 보였으나 주당 허용선량인 $2.58{\times}10^{-5}\;C/kg$(100 mR/week)이내의 조건을 만족하고 있었다. 2) 전산화 단층촬영장치의 등선량중심점(isocenter)에서부터 환자 및 보호자가 출입하는 출입문 외측까지의 거리는 평균 439cm이었고, 이때 산란선은 거의 검출되지 않은 곳부터 다양한 분포를 보였으나 대부분의 병원에서 주당허용선량인 $2.58{\times}10^{-6}\;C/kg$(10 mR/week)이내의 조건을 만족하고 있었다. 3) 피사체를 스캔할 때 등선량중심점(isocenter)에서부터 100 cm되는 곳에서의 산란선량은 장비에 따라 많은 차이가 있었다. 결 론 : 진단용 방사선발생장치에서 전산화 단층촬영장치의 이용은 나날이 증가하고 있고 다른 일반 X-선 촬영과 비교했을 때 진단영역이 매우 높지만 방사선으로 인한 피폭과 산란선에 노출될 가능성이 매우 높다. 전산화 단층촬영실에서 산란선으로부터 조금이라도 자유로워지기 위해서는 설계단계에서부터 충분한 공간 확보가 우선되어야하고 모든 검사에서 방사선사는 최소의 선량으로 최상의 영상을 제공할 수 있는 다양한 기술개발에 더욱 노력을 아끼지 말아야 할 것으로 생각된다.

• 마케팅과학연구
• /
• 제18권2호
• /
• pp.89-111
• /
• 2008

디지털 기술의 발전으로 일상생활에 접목시킨 스마트 의류 개발에 관한 연구가 활발히 진행되고 있으나, 실질적으로 착용하게 될 소비자의 인식이나 태도에 관한 연구가 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서는 스마트의류의 지각된 혁신속성과 위험지각 차원이 제품 태도와 수용의도에 미치는 영향을 알아보고자 대학생을 대상으로 설문지법을 이용하여 조사하였다. 연구의 결과, 스마트의류의 지각된 혁신속성은 상대적 이점, 가시성, 복잡성의 3가지 요인으로, 지각된 위험은 신체/성과적 위험, 사회심리적 위험, 시간손실 위험, 경제적 위험 4가지 요인으로 추출되었다. 혁신특성 중 상대적 이점, 가시성이, 위험지각 중 사회심리적 위험과 경제적 위험이 제품 태도와 구매의도 예측에 주요한 변인으로 나타났다. 한편 사회심리적, 경제적 위험은 상대적이점과 복잡성을 설명하는데, 신체성과적, 사회심리적, 시간손실 위험은 가시성을 설명하는데 유의한 변인으로 나타났다. 제품 태도는 혁신특성과 구매 의도 사이에서는 부분매개 역할을, 위험지각과 구매의도 사이에서는 완전매개역할을 하는 것으로 나타났다. 본 연구는 스마트의류 구입 시 소비자가 인지하는 혁신특성과 지각된 위험의 유형을 파악함으로써 스마트의류 마케터들이 소비자의 긍정적인 태도 형성을 위한 마케팅 전략 수립 시 활용할 수 있는 기초 정보를 제시하였다.

• 지능정보연구
• /
• 제27권3호
• /
• pp.57-73
• /
• 2021

ICT 인프라의 이상탐지를 통한 유지보수와 장애 예방이 중요해지고 있다. 장애 예방을 위해서 이상탐지에 대한 관심이 높아지고 있으며, 지금까지의 다양한 이상탐지 기법 중 최근 연구들에서는 딥러닝을 활용하고 있으며 오토인코더를 활용한 모델을 제안하고 있다. 이는 오토인코더가 다차원 다변량에 대해서도 효과적으로 처리가 가능하다는 것이다. 한편 학습 시에는 많은 컴퓨터 자원이 소모되지만 추론과정에서는 연산을 빠르게 수행할 수 있어 실시간 스트리밍 서비스가 가능하다. 본 연구에서는 기존 연구들과 달리 오토인코더에 2가지 요소를 가미하여 이상탐지의 성능을 높이고자 하였다. 먼저 다차원 데이터가 가지고 있는 속성별 특징을 최대한 부각하여 활용하기 위해 멀티모달 개념을 적용한 멀티모달 오토인코더를 적용하였다. CPU, Memory, network 등 서로 연관이 있는 지표들을 묶어 5개의 모달로 구성하여 학습 성능을 높이고자 하였다. 또한, 시계열 데이터의 특징을 데이터의 차원을 늘리지 않고 효과적으로 학습하기 위하여 조건부 오토인코더(conditional autoencoder) 구조를 활용하는 조건부 멀티모달 오토인코더(Conditional Multimodal Autoencoder, CMAE)를 제안하였다. 제안한 CAME 모델은 비교 실험을 통해 검증했으며, 기존 연구들에서 많이 활용된 오토인코더와 비교하여 AUC, Accuracy, Precision, Recall, F1-score의 성능 평가를 진행한 결과 유니모달 오토인코더(UAE)와 멀티모달 오토인코더(Multimodal Autoencoder, MAE)의 성능을 상회하는 결과를 얻어 이상탐지에 있어 효과적이라는 것을 확인하였다.

• 지능정보연구
• /
• 제26권4호
• /
• pp.111-126
• /
• 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.