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

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제33권2호
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• pp.109-120
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• 2010

치과 X선 검사 시 환자선량의 권고량 가이드라인을 개발하기 위해서 우선 국내 치과방사 선의 현황 및 이용 실태를 설문조사하여 비교분석하였다. 응답을 받은 77곳의 치과병 의원 중에서 치과대학이 있는 치과대학병원을 A그룹(11곳), 치과대학이 없는 대학병원을 포함한 치과병원을 B그룹(30곳), 치과의원을 C그룹(36곳)으로 분류하였다. 그룹별로 분석한 결과는 다음과 같았다. 치과병 의원 한 곳당 평균 unit chairs수는 A그룹 140.2개, B그룹 15.3개, C그룹 5.8개, 평균치과의사수는 A그룹 112.6명, B그룹 7.3명, C그룹 1.7명, 평균방사선사수는 A그룹 3.1명, B그룹 0.5명, C그룹에는 한 명도 없었고, 평균치과위생사수는 A그룹 19.7명, B그룹 12.5명, C그룹 3.3명이었다. 설치된 치과용 X선장치의 평균보유수는 A그룹 14.64대, B그룹 3.21대, C그룹 2.19대로 나타났다. 이 중에서 구내촬영장치가 가장 많았고, 다음은 파노라마 장치, 세팔로 장치, CBCT 장치 순이었으며, 장치시스템의 비율은 세 그룹 모두 DR 시스템이 50% 이상으로 가장 많았다. 필름 시스템인 경우, 사용된 구내필름은 감광도가 높은 Insight 필름(Kodak, USA)이 대부분이었으며, 자동 현상기는 사용하는 곳이 적었으나, 필름유지기구는 사용하는 곳이 약간 많았다. PACS 이용률은 A그룹 90.9%, B그룹 83.3%, C그룹 16.7%이었고, 프로그램은 국내의 Infinitt에서 개발된 PiView STAR가 가장 많이 이용되고 있었다. 치과병 의원 한 곳당 2008년도의 연간 평균촬영건수는 A그룹이 B그룹보다 6.8배, C그룹보다 21.2배 더 많았으며, 구내 치근단 촬영과 파노라마 촬영이 대부분이었다. 구내 치근단 촬영 시 관전압과 관전류는 세 그룹 모두 비슷하였으나, 노출시간은 C그룹이 A그룹의 12배, B 그룹의 3.5배 정도 길었다. 즉, 대부분 치과위생사가 촬영하고 있는 C그룹에서는 방사선 노출량이 다른 그룹에 비해 훨씬 많았다. 그러나 파노라마촬영 시의 조건은 세 그룹에서 큰 차이가 없었다. 결론적으로, 촬영조건은 경험적 지식을 따르기보다는 권장량을 사용해야 하며, 필름시스템에서는 자동현상기와 필름유지기구를 사용하여 방사선의 노출량을 줄여준다. 또한 환자선량의 감소와 X선 영상의 질 향상을위해서 X선발생장치 및 관련기기의 체계적인 정도관리가 반드시 필요하다.

• Journal of Chest Surgery
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• 제41권1호
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• pp.12-24
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• 2008

배경: 최근 조직판막의 구조적 손상에 있어서 동물면역 반응이 중요한 역할을 할 가능성이 제기되면서 동물의 대표적 이종항원 물질인 알파-갈 항원결정인자에 대한 환자의 면역반응에 관한 관심이 높아지고 있다. 또한 알파-갈은 세포 표면에 존재하며 이는 녹색콩 알파-갈락토시다아제 라는 효소를 이용하여 제거할 수 있다고 알려져 있고 조직 표면의 알파-갈 항원결정인자는 Griffonia Simplicifolia의 동종렉틴 중 B4타입에 선택적으로 결합하여 이를 이용해서 염색할 수 있다고 알려져 있다. 이에 본 연구팀은 조직판막을 만드는데 많이 사용되는 돼지의 대동맥 판막 및 심낭 조직을 가지고 녹색콩알파-갈락토시다아제를 이용하여 이들 조직의 알파-갈 항원결정인자를 제거할 수 있는지 알아 보고자하였다. 대상 및 방법: 신선한 돼지의 대동맥 판막 및 심낭 조직을 0.5 unit/mL, 1.0 unit/mL, 2.0 unit/mL 농도의 녹색콩 알파-갈락토시다아제로 pH 6.5, $4^{\circ}C$에서 24시간 처리한 뒤 이를 Griffonia Simplicifolia 동종렉틴 B4 타입을 이용한 면역조직형광염색으로 염색하여, 각각의 농도에서 효소 반응 후 해당 조직의 알파-갈 항원결정인자가 얼마나 제거되는지를 형광염색의 정도로 판단하였다. 결과: 돼지의 대동맥 판막 조직의 경우 1.0 unit/mL농도의 녹색콩 알파-갈락토시다아제를 pH 6.5, $4^{\circ}C$ 에서 24시간 처리하였을 때 형광염색이 거의 되지 않을 정도로 알파-갈 항원결정인자가 제거되었고 이는 효소의 농도를 2.0 unit/mL로 증가시켰을 때에도 비슷한 양상을 보였다. 돼지의 심낭 조직의 경우 효소 처리 전의 알파-갈 염색에서도 대동맥 판막조직에 비하여 많은 양의 형광염색을 보였으며 효소 처리의 농도도 대동맥 판막의 경우보다 높은 2.0 unit/mL의 농도에서 알파-갈 항원결정인자가 제거되는 양상을 보였다. 걸론: 돼지의 대동맥 판막 조직과 심낭 조직의 알파-갈 항원결정인자는 eriffonia simplicifolia의 동종렉틴 B4를 사용한 면역조직형광염색에서 잘 염색되었으며 이를 알파-갈락토시다아제를 사용하여 제거하였을 때 각각 1.0 unit/mL, 2.0 unit/mL 농도의 녹색콩 알파-갈락토시다아제를 $4^{\circ}C$, pH 6.5의 조건에서 24시간 반응시켰을 때 효과적으로 상당량 제거할 수 있었다. 향후 돼지의 판막조직 및 심낭조직으로 만드는 조직판막의 내구성 증대에 대표적인 동물 면역항원인 알파-갈 항원결정인자의 제거가 유용한 도구가 될 수 있을 것이며 앞으로 알파-갈락토시다아제로 처리한 돼지의 조직판막에 대한 인간혈장의 항-갈 항체 및 항-갈 단클론항체를 이용한 직접적인 면역학적 연구가 필요하다.

• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.69-94
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• 2017

최근 빅데이터 분석 수요의 지속적 증가와 함께 관련 기법 및 도구의 비약적 발전이 이루어지고 있으며, 이에 따라 빅데이터 분석은 소수 전문가에 의한 독점이 아닌 개별 사용자의 자가 수행 형태로 변모하고 있다. 또한 전통적 방법으로는 분석이 어려웠던 비정형 데이터의 활용 방안에 대한 관심이 증가하고 있으며, 대표적으로 방대한 양의 텍스트에서 주제를 도출해내는 토픽 모델링(Topic Modeling)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 전통적인 토픽 모델링은 전체 문서에 걸친 주요 용어의 분포에 기반을 두고 수행되기 때문에, 각 문서의 토픽 식별에는 전체 문서에 대한 일괄 분석이 필요하다. 이로 인해 대용량 문서의 토픽 모델링에는 오랜 시간이 소요되며, 이 문제는 특히 분석 대상 문서가 복수의 시스템 또는 지역에 분산 저장되어 있는 경우 더욱 크게 작용한다. 따라서 이를 극복하기 위해 대량의 문서를 하위 군집으로 분할하고, 각 군집별 분석을 통해 토픽을 도출하는 방법을 생각할 수 있다. 하지만 이 경우 각 군집에서 도출한 지역 토픽은 전체 문서로부터 도출한 전역 토픽과 상이하게 나타나므로, 각 문서와 전역 토픽의 대응 관계를 식별할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 전체 문서를 하위 군집으로 분할하고, 각 하위 군집에서 대표 문서를 추출하여 축소된 전역 문서 집합을 구성하고, 대표 문서를 매개로 하위 군집에서 도출한 지역 토픽으로부터 전역 토픽의 성분을 도출하는 방안을 제시한다. 또한 뉴스 기사 24,000건에 대한 실험을 통해 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 평가하였으며, 이와 함께 제안 방법론에 따른 분할 정복(Divide and Conquer) 방식과 전체 문서에 대한 일괄 수행 방식의 토픽 분석 결과를 비교하였다.

• 한국조경학회지
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• 제43권1호
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• pp.40-53
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• 2015

산업현장의 변화와 요구에 부응할 수 있는 인력을 체계적으로 양성하기 위하여 2001년에 국무조정실을 중심으로 NCS(National Competency Standards, 이하 NCS)와 국가자격체제(National Qualification Frameworks, 이하 NQF)의 도입이 결정되었다. 건설분야 내 조경 역시 2008년 "국가직무능력표준(NCS) -조경"이 시범 개발되어 2009년부터 3년간 시범운영되었다. 특히 2013년 출범한 박근혜 정부의 주요 국정과제 중 하나로 '학벌이 아닌 능력 중심의 사회 구현'이 채택되면서, 이를 실천하기 위한 구체적인 수단으로 NCS 체제 구축이 전국적으로 확산되고 있는 시점이다. 그러나 국가에서 개발한 NCS의 경우, 이상적인 직무수행능력을 명시하였기 때문에 각 대학의 학생수준의 차이, 기자재와 교수들의 확보문제, 현행교육과정의 시수 문제 등 실질적인 운영상의 문제점을 반영하지 못한 단점이 있으므로, 이를 현실적인 교육과정에 연착륙시키기 위해서는 현재의 교육과정과 NCS와의 차이 즉 갭(gap)을 명확히 분석하는 과정이 선행되어야 한다. 갭분석은 기존의 교육과정을 NCS 기반 교육과정으로 개편하기 위한 초기 단계의 방법론으로 NCS 능력단위별 능력단위요소와 수행준거를 기준으로 학과 내 기존 교육과정과의 괴리도 혹은 일치 정도를 1에서 5까지 리커트 척도를 활용하여 기입한 후 분석하는 방법이다. 이처럼 현재의 대학 내 교육과정과 NCS와의 일치 및 괴리 정도를 측정함으로써 향후 NCS 운영을 희망하는 대학에서는 NCS의 적용 가능성과 개발 운영 이후의 효과성을 검증할 수 있는 기초 도구를 확보할 수 있다. 갭분석을 통한 교육과정 개편의 장점으로는 첫째, 정부의 재정지원 사업과 연계하여 정성적인 학과별 NCS 도입률에 대한 정량적 지표를 제공할 수 있으며, 둘째, NCS 기반 교육과정 개편 시 부족한 혹은 포화상태인 부분에 대한 객관적인 기준을 제공해 준다. 즉, 해당 NCS 세분류 도입 시 부족한 능력단위 및 능력단위요소를 추출할 수 있으며, 기존 과목별 능력단위요소별로 보완 사항도 추출할 수 있는 동시에, 이를 통한 상세 강의계획서 및 기초 교과목 개설을 위한 방향성을 제시해 주는 장점이 있다. 다만, 현재까지 개발된 갭분석의 이론을 보완하여 보다 체계적으로 정비해야 하는 과제는 남아 있다. 교육부, 고용노동부는 산업현장의 요구를 교육훈련 및 자격에 체계적으로 반영하기 위해 관련 산업계 인사들이 모여 실무적인 차원에서 NCS 표준을 적극적으로 개발하고 보급하여야 하며, NCS 적용을 희망하는 대학에서는 일과 자격이 연계될 수 있는 교육과정을 NCS 기반으로 개편하여야 할 것이다. 이를 위해 대학에서는 관련 산업 전망 및 대학 내 교수자원과 지역 산업과의 관련성을 고려하여 적용하고자 하는 NCS 세분류를 명확히 선정하여야 할 것이다. 이후 NCS 기반 교육과정 개편을 위해 갭분석을 사용하여 개편의 방향과 기준을 보다 객관적이고 합리적으로 수립하여 교육과정명세서에 대한 명확한 논리적 근거를 확보하고 있어야 과정이수형 자격제도에 효율적으로 동참할 수 있을 것이다.

• 기록학연구
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• 제22호
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• pp.115-155
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• 2009

한국이 일본에 병합되면서 갑오개혁~대한제국기 공문서는 조선총독부(朝鮮總督府)로 인계되어 과(課) 단위의 분류체계에서 부(部) 단위로 재분류되었지만, 그전에 몇 번의 재분류과정을 거쳤다. 재분류의 흔적은 갑오개혁~대한제국기 공문서철 표지에 찍힌 분류도장과 창고번호도장에서 확인된다. 분류도장에서는 '부(部)-국(局)-과(課)' 행정체계에서 과(課)를 단위로 문서철을 구분하고 분류도장을 찍고 호수를 부여하였다. 이는 대한제국기 공문서 분류체계와 동일한 것으로, 분류도장을 찍을 당시까지도 課를 단위로 한 분류체계는 유지되었다. 분류도장은 과(課) 단위로 구분하고 각 문서철에 호수를 부여하였지만, 과(課) 하위단위의 분류체계는 과(課)별로 차이가 있었다. 지세과(地稅課) 문서철은 한 호수에 여러 기관이 등장하고 문서연도는 앞뒤 호수에서 중복되었고, 같은 성격의 문서철이 따로 분류되어 있었다. 관세과(關稅課)와 잡세과(雜稅課) 문서철은 문서연도를 기준으로 편철된 두 과(課)의 편철 방식을 반영하여 문서연도를 기준으로 호수를 부여한 것으로 보여지지만, 문서연도와 'イロハ 가(歌)' 순서가 맞지 않았다. 갑오개혁~대한제국기에는 공문서를 과(課) 단위로 편철하였지만, 課 하위단위의 분류규정이 없어 분류도장의 문서철 분류를 대한제국기 공문서 분류체계의 원질서로 파악할 수 있는가의 여부는 명확하지 않다. 그러나 편철 방식은 문서 분류체계를 반영하므로, 편철 방식을 통해 대한제국기 과(課) 하위단위의 분류체계를 추론해 본다면, 분류체계는 '과(課) - 거래기관'과 '과(課) - 문서연도' 두 체계로 구분되었을 것으로 이해된다. 조선총독부는 대한제국기 공문서를 인계받고 창고에 보관하면서, 각 문서철에 창고번호도장을 찍었다. 창고번호도장은 대체적으로 각 창고별로 문서를 편철한 기관을 구분하여 문서철을 보관하였다. 각 창고의 서가에도 대체적으로 분류도장 호수 순으로 문서철을 배열하였지만, 일부 문서철은 호수가 뒤섞여 서가에 배열되어 서가와 호수 순서가 맞지 않았다. 서가에 문서철을 배열한 다음 각 문서철에 'イロハ 가(歌)' 순으로 기호를 부여했지만, 기호 역시 호수 순으로 부여된 것은 아니었다. 조선총독부가 각 창고에 문서철을 보관하는 과정에서 분류도장의 분류체계가 해체되고 있었던 것이다. 창고번호도장에서 나타난 특징 가운데 하나는 분류도장에서 각 문서철에 부여한 보존기간의 의미가 사라지고 있다는 점이다. 보존기간은 해당 문서가 지닌 역사적 행정적 가치에 따라 결정된다. 그런데 창고번호도장에서는 보존기간의 구분 없이 같은 서가에 보존기간이 다른 문서철을 뒤섞어 함께 배열하였다. 일본은 한국을 병합하면서 대한제국기 공문서를 일정 기간이 지난 뒤 폐기해야 할 행정 문서가 아니라, 식민 통치에 필요한 '고고(考古)의 재료(材料)'로 취급하였다. 일반 행정문서에서 식민 통치에 필요한 재료로 문서의 가치 평가가 전환되면서, 문서철에 부여된 보존기간에 상관없이 대한제국기 공문서를 모두 동일한 대상으로 취급하여 함께 보관하였던 것이다. 조선총독부는 식민 통치에 필요한 재료로 활용하기 위해 갑오개혁~대한제국기 공문서를 재정리하면서 부(部)를 단위로 재분류함으로써 대한제국기의 과(課)를 단위로 한 기관별 분류체계와 그 속에 포함되어 있던 기능별 분류의 성격도 해체하였다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.1-20
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• 2013

소셜 네트워크는 사용자들의 공통된 관심사, 경험, 그리고 일상 생활들을 함께 공유하기 위해 소셜 네트워크 상 사람들을 서로 연결시켜주는 거대한 커뮤니케이션 플랫폼이다. 소셜 네트워크상의 사용자들은 포스팅, 댓글, 인스턴스 메시지, 게임, 소셜 이벤트 외에도 다양한 애플리케이션을 통해 다른 사용자들과 소통하고 개인 정보 관리하는데 많은 시간을 소비한다. 소셜 네트워크 상의 풍부한 사용자 정보는 추천시스템이 추천 성능을 향상시키기 위해 필요한 큰 잠재력이 되었다. 대부분의 사용자들은 어떤 상품을 구매하기 전 가까운 관계이거나 같은 성향을 가진 사람들의 의견을 반영하여 의사 결정을 하게 된다. 그러므로 소셜 네트워크에서의 사용자 관계는 추천시스템을 위한 사용자 선호도 예측을 효율적으로 높이는데 중요한 요소라 할 수 있다. 일부 연구자들은 소셜 네트워크에서의 사용자와 다른 사용자들 사이의 상호작용 즉, 소셜 관계(social relationship)와 같은 소셜 데이터가 추천시스템에서 추천의 질에 어떠한 영향을 미치는가를 연구하고 있다. 추천시스템은 아마존, 이베이, Last.fm과 같은 큰 규모의 전자상거래 사이트 또한 채택하여 사용되는 시스템으로, 추천시스템을 위한 방법으로는 협업적 여과 방법과 내용 기반 여과 방법이 있다. 협업적 여과 방법은 사용자들의 선호도 학습에 의해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템 중 선호할 수 있는 아이템을 정확하게 제안하기 위한 추천시스템 방법 중 하나이다. 협업적 여과는 사용자들의 데이터에 초점을 맞춘 방법으로 유사한 배경과 선호도를 가지는 사용자들로부터 정보를 수집하여 사용자들의 선호도 예측을 자동으로 발생시킨다. 특히 협업적 여과는 근접한 이웃 사용자들에 의해서 목적 사용자가 선호할 수 있는 아이템을 제시하는 것으로 유사한 이웃 사용자를 찾는 것이 중요하다. 좋은 이웃 사용자 발견은 사용자와 아이템을 고려하는 방법이 일반적이다. 각 사용자는 아이템 즉, 영화, 상품, 책 등에 자신의 선호도를 나타내기 위하여 평가 값을 입력하고, 시스템은 이를 바탕으로 사용자-평가 행렬을 구축한다. 이 사용자-평가 행렬은 목적 사용자와 유사하게 아이템을 평가한 사용자 그룹을 찾기 위한 것으로, 목적 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대하여 사용자-평가 매트릭스를 통해 그 평가 값을 예측한다. 현재 이 협업적 여과 방법은 전자상거래와 정보 검색에서 적용되어 개인화 시스템에 효율적으로 사용되고 있다. 하지만 초기 사용자 문제, 데이터 희박성 문제와 확장성 그리고 예측 정확도 향상 등 해결해야 할 과제가 여전히 남아 있다. 이러한 문제들을 해소하기 위해 많은 연구자들은 하이브리드, 신뢰기반, 소셜 네트워크 기반 협업적 여과와 같은 다양한 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 전통적인 협업적 여과 방식의 예측 정확도와 추천 성능을 향상시키기 위해 소셜 네트워크에 존재하는 소셜 관계를 이용한 협업적 여과 시스템을 제안한다. 소셜 관계는 소셜 네트워크 서비스 중 하나인 페이스북 사용자들이 남긴 포스팅과 사용자의 소셜 네트워크 친구와 의견 교류 중 남긴 코멘트와 같은 사용자 행동을 기반으로 정의된다. 소셜 관계를 구축하기 위해 소셜 네트워크 사용자의 포스팅과 댓글을 추출하고, 추출된 텍스트에 불용어 및 특수 기호 제거와 스테밍 등 전처리를 수행하였다. 특징 벡터는 TF-IDF를 이용하여 전처리된 텍스트에 나타난 각 단어에 대한 특징 점수를 계산함으로써 구축된다. 본 논문에서 이웃 사용자를 결정하기 위해 사용되는 사용자 간 유사도는 특징 벡터를 이용한 사용자 행동 유사도와 사용자의 영화 평가를 기반으로 한 전통적 방법의 유사도를 결합하여 계산된다. 제안하는 시스템은 목표 사용자와 제안한 방법을 통해 결정된 이웃 사용자 집단을 기반으로 목표 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 Top-N 아이템을 선별하여 사용자에게 아이템을 추천하게 된다. 본 논문에서 제안하는 방법을 확인하고 평가하기 위하여 IMDB에서 제공하는 영화 정보 기반으로 영화 평가 시스템을 구축하였다. 예측 정확도를 평가하기 위해 MAE 값을 이용하여 제안하는 알고리즘이 얼마나 정확한 추천을 수행하는지에 대한 예측 정확도를 측정하였다. 그리고 정확도, 재현율 및 F1값 등을 활용하여 시스템의 성능을 평가하였으며, 시스템의 추천 품질은 커버리지를 이용하여 평가되었다. 실험 결과로부터 본 논문에서 제안한 시스템이 보다 더 정확하고 좋은 성능으로 사용자에게 아이템을 추천하는 것을 볼 수 있었다. 특히 소셜 네트워크에서 사용자 행동을 기반으로 한 소셜 관계를 이용함으로써 추천 정확도를 6% 향상시킴을 보였다. 또한 벤치마크 알고리즘과의 성능비교 실험을 통해 7% 향상된 추천 성능의 결과를 보여준다. 그러므로 사용자의 행동으로부터 관찰된 소셜 관계를 CF방법과 결합한 제안한 방법이 정확한 추천시스템을 위해 유용하며, 추천시스템의 성능과 품질을 향상시킬 수 있음을 알 수 있다.