• 대한치과보철학회지
• /
• 제61권4호
• /
• pp.308-315
• /
• 2023

중심위 안정접촉을 상실하고 잔존치들이 엇갈린 교합을 하고 있는 환자의 경우 의치의 하중시 다양한 움직임이 발생하게 된다. 의치의 움직임을 줄이기 위한 유지, 지지, 안정 요소의 보강을 위해서는 임플란트 식립이 필요하다. 하지만 본 증례에서는 환자의 고령과 수술에 대한 거부감 및 골소실을 고려하여 임플란트 식립하지 않고, 가철성 국소의치로 수복하였다. 중심위 안정접촉을 상실한 환자의 경우 수직, 수평 악간관계 모두 새로 설정해 주어야 한다. 이때 소수 잔존치 증례에서는 잔존치들로 저작하던 습관을 가지고 있어 수복을 위한 올바른 하악위를 설정하는 것이 중요하다. 본 증례에서는 Gothic arch tracing을 이용하여 환자의 안정적인 하악위를 설정하여 국소의치로 수복한 양호한 결과를 얻었기에 이를 보고하는 바이다.

• 경영정보학연구
• /
• 제25권1호
• /
• pp.111-128
• /
• 2023

인공지능(AI) 기술이 발전함에 따라 빅데이터 기반의 상품 선호도 추정 개인화 추천시스템에 관심이 증가하고 있는 추세이다. 하지만 개인화 추천이 적합하지 않은 경우 고객의 구매 의사를 감소시키고 심지어 금융상품의 특성상 막대한 재무적 손실로 확대될 수 있는 위험을 가지고 있다. 따라서 고객의 특성과 상품 선호도를 포괄적으로 반영한 추천시스템을 개발하는 것이 비즈니스 성과 창출과 컴플라이언스 이슈 대응에 매우 중요하다. 특히 금융상품의 경우 개인의 투자성향과 리스크 회피도에 따라 고객의 상품 선호도가 구분되므로 축적된 고객 행동 데이터를 활용하여 맞춤형 추천서비스를 제안하는 것이 필요하다. 이러한 고객의 행동 특성과 거래 내역 데이터를 사용하는 것뿐만 아니라, 고객의 인구통계정보, 자산정보, 종목 보유 정보를 포함하여 추천 시스템의 콜드 스타트 문제를 해결하고자 한다. 따라서, 본 연구는 고객의 거래 로그 기록을 바탕으로 고객의 투자성향과 같은 특성 정보와 거래 내역 및 금융상품 정보를 통해 고객별 금융상품 잠재 선호도를 도출하여 딥러닝 기반의 협업 필터링을 제안한 모형이 가장 성능 우수한 것을 확인하였다. 본 연구는 고객의 금융 투자 메커니즘을 기반으로 금융상품 거래 데이터를 통해 미거래 금융상품에 대한 예상 선호를 도출하는 추천 모델을 구축하여, 선호가 높을 것으로 예상되는 상위 상품군을 추천하는 서비스를 개발하는 것에 의의가 있다.