• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.123-132
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• 2013

최근 스마트 폰에 다양한 센서를 내장할 수 있게 되었고 스마트폰에 내장된 센서를 이용항 동작 인지에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스마트폰을 이용한 동작 인지는 노인 복지 지원이나 운동량 측정. 생활 패턴 분석, 운동 패턴 분석 등 다양한 분야에 활용될 수 있다. 하지만 스마트 폰에 내장된 센서를 이용하여 동작 인지를 하는 방법은 사용되는 센서의 수에 따라 단일 센서를 이용한 동작인지와 다중 센서를 이용한 동작인지로 나눌 수 있다. 단일 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서를 이용하기 때문에 배터리 부담은 줄지만 다양한 동작을 인지할 때에 특징(feature) 추출의 어려움과 동작 인지 정확도가 낮다는 문제점이 있다. 그리고 다중 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서와 중력센서를 사용하고 필요에 따라 다른 센서를 추가하여 동작인지를 수행하며 다양한 동작을 보다 높은 정확도로 인지할 수 있지만 다수의 센서를 사용하기 때문에 배터리 부담이 증가한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 스마트 폰에 내장된 가속도 센서를 이용하여 다양한 동작을 높은 정확도로 인지하는 방법을 제안한다. 서로 다른 10가지의 동작을 높을 정확도로 인지하기 위해 원시 데이터로부터 17가지 특징을 추출하고 각 동작을 분류하기 위해 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하였다. Ensemble of Nested Dichotomies 분류기는 다중 클래스 문제를 다수의 이진 분류 문제로 변형하여 다중 클래스 문제를 해결하는 방법으로 서로 다른 Nested Dichotomy 분류기의 분류 결과를 통해 다중 클래스 문제를 해결하는 기법이다. Nested Dichotomy 분류기 학습에는 Random Forest 분류기를 사용하였다. 성능 평가를 위해 Decision Tree, k-Nearest Neighbors, Support Vector Machine과 비교 실험을 한 결과 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하여 동작 인지를 수행하는 것이 가장 높은 정확도를 보였다.

• 핵의학기술
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• 제13권3호
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• pp.110-122
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• 2009

목적: 최근 의료기관평가제도는 의료의 질에 대한 병원들의 관심을 높게 하고 그것을 향상시키기 위한 활동을 활발히 전개하고 있다. 또한 추가된 항목인 환자의 위험관리에 대해서도 많은 관심을 보이고 있다. 의정부성모병원 핵의학과는 2008년도 PET/CT도입으로 시작된 부서내 리모델링은 과내 구조 및 업무 프로세스에 많은 변화를 가져왔다. 따라서 변경된 구조와 기존의 업무 처리방식은 미처 알지 못하는 위험요인을 내포하게 되었다. 그러므로 영상 검사 과정에서 발생할 수 있는 위험요인을 다각도로 찾고 분석하여, 부서의 특수한 환경에 맞는 위험관리 프로세스와 위험요인 제거업무를 포함한 개선 활동을 목적으로 한다. 실험재료 및 방법: 핵의학과의 새로워진 프로세스를 다각도로 분석하여 첫째, 위험관리 응대메뉴얼을 제작하여 교육후 실제 업무에 적용한다. 결과분석은 전년도 위험사고 발생건수와 개선활동 후 위험사고 발생건수를 비교하였다. 둘째, 위험관리 홍보동영상은 제작 후 검사전 해당 환자에게 상영하였고 그 후 자체 제작된 설문지로 해당 환자 100명에게 만족도 조사를 하였다. 셋째, 위험요소를 개선할 수 있는 시설물 참여형 개선활동을 통해서 위험요소를 제거하였다. 결과: 안전사고 발생건수는 개선활동이후 PET/CT와 감마카메라 영상 검사 모두 검사건수대비 투약오류, 낙상, 충돌 등의 안전사고가 0건으로 조사되었다. 설문조사 결과는 동영상 상영 후 검사진행과정 이해 74%, 불안감해소 81%로 "만족한다"는 결과가 조사되었다. "위험요소에 대해 주의했습니까?" 라는 물음의 경우 PET/CT는 94%, 감마카메라는 89%가 주의했다는 결과로 조사되었다. 개선활동을 통해서 핵의학과내에서의 고객위험관리를 효과적으로 수행할 수 있었다. 결론: 본 개선활동을 통하여 영상 검사 시 산재된 위험요소를 체계적으로 나열하고 분석하는 계기가 되었다. 또한 안전사고에 대처하는 방사선사의 업무방법에서도 기준이 되는 응대메뉴얼을 적용시킨다면 안전사고의 최소화와 안전사고시 체계적인 피드백이 가능함을 알 수 있었다. 위험요소를 알려주는 방법론적인 부분에서도 일상생활에서 쉽게 접할 수 있는 시청각자료로 제공 되었을 때 보다 효과적이였다. 따라서 이런 활동이 지속적이고 세부화 된 업그레이드 작업을 통해서 환자들에게 제작되어 제공된다면 핵의학 검사 이용의 안전성과 편리성에 도움을 줄 수 있으리라 생각된다.

• Journal of Chest Surgery
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• 제37권10호
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• pp.827-832
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• 2004

배경: 관상동맥우회술의 장기성적이 풍선확장술이나 스텐트 같은 심도자 시술에 비해 우수한 것이 증명되고, 특히 심장박동상태에서 수술하는 관상동맥우회술(OPCAB)이 보편화됨에 따라, 최소절개로 수술하는 MIDCAB의 의미가 재조명되고 있다. 고려대학교 안암병원 흉부외과에서는 지난 3년간 시행했던 MIDCAB 73예의 결과를 분석하여 보고한다. 대상 및 방법: 2000년 11월 1일부터 2003년 10월 30일까지 시행한 환자 73명을 대상으로 의무 기록을 토대로 후향적 조사를 하였다. 환자 분포는 남자 47명 여자 26명이었고, 평균 연령은 61.3$\pm$9.8 (31～79)세였다. 수술 후 관찰 기간은 10～1,238일(평균 763$\pm$319.8일)이었다. 수술은 흉골 좌연의 종절개를 표준술기로 하여, 3～5번 늑연골을 부분 혹은 전체 절제하여 내흉동맥을 박리한 후 심장에 접근하였다. 결과: 수술실에서 기도삽관을 제거하고 중환자실로 이송한 경우가 46예였으며, 총 58예에서 수술 3시간 이내에 기도삽관을 제거할 수 있었다. 중환자실 체류시간은 평균 26.8$\pm$11.5시간이었다. 입원기간 동안 추적한 관상동맥조영술 36예에서 100% 개통률을 보였다. 수술 후 사망은 10일째에 갑자기 발생한 뇌경색으로 1명의 환자에서 발생하였다. 합병증으로는 창상감염으로 보존치료한 경우가 1예, wound dehiscence로 재봉합한 경우가 3예, 지속적인 심낭삼출로 흉강경을 이용하여 pericardial window를 조성한 경우가 1예, 동기능 부전으로 영구 심박동기를 삽입한 경우가 1예가 있었다. 수술 후 8개월째 협심증 증세가 재발된 환자 1예에서 문합부 협착이 발견되어 풍선확장술을 시행한 경우가 1예 있었다. 결론: 고려대학교 안암병원 흉부외과에서는 단일 관상동맥 질환과 고위험 환자군에서 MIDCAB을 적용하여 만족할 만한 결과를 얻고 있다. 특히 이러한 결과는 내과의사들로 하여금 적극적으로 수술에 접근하도록 유도하고 있으며, hybrid revascularization를 포함하여 수술 적응증을 넓힐 것으로 기대한다.

• Journal of Chest Surgery
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• 제34권6호
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• pp.447-453
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• 2001

배경: 연부조직 육종의 폐전이의 표준치료법은 폐절제술이지만, 대부분의 폐전이육종은 항암제 투여를 필요로 한다. 항암제 투여는 치료용량에 도달하기전에 발생하는 전신독성으로 인하여 그 효과가 만족스럽지 않다. 연부조직 육종의 항암제로 많이 사용하는 doxorubicin을 폐조직에 직접 투여하면 전신투여시에 비하여 전신독성이 적을 뿐만 아니라 폐에서 10~25배 높은 doxorubicin 농도를 얻을 수 있다. 그러나 이와 같은 고농도 doxorubicin의 암세포에 대한 효과에 대해서는 불명확하다. 대상 및 방법: 본 연구는 methylcholanthrene유도 섬유육종세포주(methylcholanthrene-induced rat fibrosarcoma cell line, MCA 세포)를 여러 농도의 doxorubicin에 24시간 노출한 후 세포독성과 자멸사(apoptosis) 유전자(Fas, FasL, Bax, caspase 1, caspase 2, caspase 8, Bcl-2, Bcl-xL, Bcl-xS) 발현을 살펴보았다. 결과: MCA 세포에 대한 doxorubicin(1-100 $\mu$M)의 세포독성은 용량에 따라서 증가하였으나, 자멸사의 최고치는 5 $\mu$M의 doxorubicin에서 나타났다. 자멸사와 연관된 유전자의 모든 mRNA는 1 $\mu$M에서 대조군에 비해 증가한 후 doxorubicin의 용량이 증가함에 따라 감소하였는데, caspase 8은 5 $\mu$M의 doxorubicin에서도 대조군보다 높은 수치를 보였다. 자멸사와 연관된 단백질은 1 $\mu$M의 doxorubicin에서 가장 높은 수치를 나타낸 후 doxorubicin의 용량이 증가함에 따라 감소하였으나 Bax와 Bcl-xL 단백질은 모든 용량의 doxorubicin에서 대조군과 같거나 높은 수준을 보였다. 결론: 결론적으로 저농도(1-5 $\mu$M)의 doxorubicin에서 자멸사는 MCA세포를 사멸시키는 주된 작용기전이고, 이때에 자멸사와 연관된 유전자 인 Bax, caspase 8, Bcl-xL이 관여되는 것으로 보이며, 그보다 높은 농도의 doxorubicin에서는 자멸사는 억제되지만 MCA 세포에 대한 강력한 세포독성을 보여, 자멸사 이외의 다른 기전이 기여할 것으로 생각된다.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.23-46
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• 2017

2000년대 이전부터 북미 유럽의 선진국을 중심으로 특정 기업이나 사업(프로젝트)에 관한 가치를 평가하는 사례는 있어 왔으나, 개별 기술(특허)의 경제적 가치를 산정하는 체계나 방법론은 국내를 중심으로 최근 들어 활성화되어 왔다. 이러한 기술가치평가 분야는 기술이전(거래), 현물출자, 사업타당성 분석, 투자유치, 세무/소송 등의 다양한 용도로 활용되고 있다. 물론 기술보증기금의 KTRS, 발명진흥회의 SMART 3.1과 같이, 평가대상기술에 대한 기술력(등급) 평가 혹은 특허등급평가를 정성적으로 수행하는 온라인 시스템은 존재해 왔으나, 대상기술의 정량적인 가치금액까지 산출해 주는 웹기반 지능형 기술가치평가 시스템은 한국과학기술정보연구원(KISTI)에 의해 유일하게 개발 및 공식 오픈되어 확산 활용되고 있다. 본 고에서는 KISTI에서 개발 운영중인 웹기반 'STAR-Value' 시스템을 중심으로, 탑재된 방법론 및 평가모델의 유형, 이를 지원하는 참조정보 및 데이터베이스(D/B)가 어떻게 연계 활용되는지를 소개한다. 특히 미래에 발생할 경제적 수익을 추정하여 현재가치화하는 소득접근법 기반의 대표 모델인 현금흐름할인(DCF) 모델과 특정 로열티율을 기반으로 로열티수입료의 현재가치를 기술료 대가로 산정하는 로열티절감모델을 포함한 6개 모델, 그리고 관련 지원정보(기술수명, 기업(업종)재무정보, 할인율, 산업기술요소 등)의 데이터 기반 연계 방식에 대해 살펴본다. STAR-Value 시스템은 평가대상기술에 대한 국제특허분류(IPC) 혹은 한국표준산업분류(KSIC) 등의 분류 정보로부터 기술순환주기(TCT) 지수, 유사업종(혹은 유사기업)의 매출액 성장률 및 수익성 데이터, 업종별 가중평균자본비용(WACC) 및 산업기술요소 지수 등 메타데이터값을 자동적으로 불러오고 여기에 조정요인을 반영하여 기술가치의 산출결과가 높은 신뢰성 및 객관성을 가지도록 한다. 나아가 대상기술의 잠재적 시장규모와 해당 사업화주체의 시장점유율에 대한 정보까지 보유 재무데이터 기반으로 참조값을 제시하거나 기존에 완료된 평가사례 축적 기반으로 업종별 유사 기술의 가치범위값을 제시해 준다면, 본 시스템이 보다 지능형으로 지원 모듈을 연계 활용하고 실시간으로 손쉽게 고(高)정확도의 기술가치범위를 제시해 줄 수 있을 것으로 기대된다. 본 고에서는 웹기반 STAR-Value 시스템이 참조데이터 기반으로 지능형 연계를 수행하도록 해주는 모형선택 가이드라인 지원기능, 기술가치범위 추론 지원기능, 유사기업 선정 기반의 시장점유율 산정 지원기능의 내부 로직 구성을 설명한다. 상기 지원기능을 통해 비전문가(또는 초보자) 수준에서 최적의 평가모형 선택, 기술가치 범위 추론, 유사기업 선택 및 시장점유율 산정에 대한 정보지원이 데이터 사이언스 및 기계학습 기반으로 수행될 수 있다. 본 연구는 기술가치평가 분야의 이론적 타당성을 평가실무에서 활용할 수 있는 평가모델 및 지원정보를 실제 탑재한 웹기반 시스템의 소개에 의미가 있으며, 추가적으로 보다 객관적이고 손쉬운 지능형 지원시스템의 활용성을 높임으로써, 앞으로 기술사업화의 제 분야에서 다양하게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.205-225
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• 2018

Convolutional Neural Network (ConvNet)은 시각적 특징의 계층 구조를 분석하고 학습할 수 있는 대표적인 심층 신경망이다. 첫 번째 신경망 모델인 Neocognitron은 80 년대에 처음 소개되었다. 당시 신경망은 대규모 데이터 집합과 계산 능력이 부족하여 학계와 산업계에서 널리 사용되지 않았다. 그러나 2012년 Krizhevsky는 ImageNet ILSVRC (Large Scale Visual Recognition Challenge) 에서 심층 신경망을 사용하여 시각적 인식 문제를 획기적으로 해결하였고 그로 인해 신경망에 대한 사람들의 관심을 다시 불러 일으켰다. 이미지넷 첼린지에서 제공하는 다양한 이미지 데이터와 병렬 컴퓨팅 하드웨어 (GPU)의 발전이 Krizhevsky의 승리의 주요 요인이었다. 그러므로 최근의 딥 컨볼루션 신경망의 성공을 병렬계산을 위한 GPU의 출현과 더불어 ImageNet과 같은 대규모 이미지 데이터의 가용성으로 정의 할 수 있다. 그러나 이러한 요소는 많은 도메인에서 병목 현상이 될 수 있다. 대부분의 도메인에서 ConvNet을 교육하기 위해 대규모 데이터를 수집하려면 많은 노력이 필요하다. 대규모 데이터를 보유하고 있어도 처음부터 ConvNet을 교육하려면 많은 자원과 시간이 소요된다. 이와 같은 문제점은 전이 학습을 사용하면 해결할 수 있다. 전이 학습은 지식을 원본 도메인에서 새 도메인으로 전이하는 방법이다. 전이학습에는 주요한 두 가지 케이스가 있다. 첫 번째는 고정된 특징점 추출기로서의 ConvNet이고, 두번째는 새 데이터에서 ConvNet을 fine-tuning 하는 것이다. 첫 번째 경우, 사전 훈련 된 ConvNet (예: ImageNet)을 사용하여 ConvNet을 통해 이미지의 피드포워드 활성화를 계산하고 특정 레이어에서 활성화 특징점을 추출한다. 두 번째 경우에는 새 데이터에서 ConvNet 분류기를 교체하고 재교육을 한 후에 사전 훈련된 네트워크의 가중치를 백프로퍼게이션으로 fine-tuning 한다. 이 논문에서는 고정된 특징점 추출기를 여러 개의 ConvNet 레이어를 사용하는 것에 중점을 두었다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 직접 추출된 차원적 복잡성을 가진 특징점을 적용하는 것은 여전히 어려운 문제이다. 우리는 여러 ConvNet 레이어에서 추출한 특징점이 이미지의 다른 특성을 처리한다는 것을 발견했다. 즉, 여러 ConvNet 레이어의 최적의 조합을 찾으면 더 나은 특징점을 얻을 수 있다. 위의 발견을 토대로 이 논문에서는 단일 ConvNet 계층의 특징점 대신에 전이 학습을 위해 여러 ConvNet 계층의 특징점을 사용하도록 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 크게 세단계로 이루어져 있다. 먼저 이미지 데이터셋의 이미지를 ConvNet의 입력으로 넣으면 해당 이미지가 사전 훈련된 AlexNet으로 피드포워드 되고 3개의 fully-connected 레이어의 활성화 틀징점이 추출된다. 둘째, 3개의 ConvNet 레이어의 활성화 특징점을 연결하여 여러 개의 ConvNet 레이어의 특징점을 얻는다. 레이어의 활성화 특징점을 연결을 하는 이유는 더 많은 이미지 정보를 얻기 위해서이다. 동일한 이미지를 사용한 3개의 fully-connected 레이어의 특징점이 연결되면 결과 이미지의 특징점의 차원은 4096 + 4096 + 1000이 된다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 추출 된 특징점은 동일한 ConvNet에서 추출되므로 특징점이 중복되거나 노이즈를 갖는다. 따라서 세 번째 단계로 PCA (Principal Component Analysis)를 사용하여 교육 단계 전에 주요 특징점을 선택한다. 뚜렷한 특징이 얻어지면, 분류기는 이미지를 보다 정확하게 분류 할 수 있고, 전이 학습의 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 방법을 평가하기 위해 특징점 선택 및 차원축소를 위해 PCA를 사용하여 여러 ConvNet 레이어의 특징점과 단일 ConvNet 레이어의 특징점을 비교하고 3개의 표준 데이터 (Caltech-256, VOC07 및 SUN397)로 실험을 수행했다. 실험결과 제안된 방법은 Caltech-256 데이터의 FC7 레이어로 73.9 %의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 75.6 %의 정확도를 보였고 VOC07 데이터의 FC8 레이어로 얻은 69.2 %의 정확도와 비교하여 73.1 %의 정확도를 보였으며 SUN397 데이터의 FC7 레이어로 48.7%의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 52.2%의 정확도를 보였다. 본 논문에 제안된 방법은 Caltech-256, VOC07 및 SUN397 데이터에서 각각 기존에 제안된 방법과 비교하여 2.8 %, 2.1 % 및 3.1 %의 성능 향상을 보였다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제44권5호
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• pp.1094-1104
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• 1997

연구배경 : 자연 기흉은 기저 질환이 없는 건강한 사람에서 발생하는 원발성 자연 기흉과, 결핵이나 만성폐쇄성 폐질환에서 발생하는 속발성 자연기흉으로 나뉘어지며, 자연 기흉에 대한 치료는 다양하지만 흔히 흉관 삽입을 우선적으로 고려하고 있다. 흉관삽입법은 특별한 술식과 삽입시 통증, 피하기종, 감염 등의 합병증이 문제되는 바 본 저자들은 흉관에 비해 직경이 훨씬 작은 8 French 도관을 자연 기흉의 치료에 적용했을 때 단기적인 치료 효과가 있음을 이전 연구에서 확인한 바 있다. 본 연구는 의인성 기흉의 치료에 이용되어져 왔던 작은 직경의 도관을 자연 기흉의 치료에 적용하였을 때, 치료 성공후 추적관찰을 통하여 재발율을 조사하여 장기적인 치료적 효과를 살펴보고자 하였다. 방법 : 1990년 1월부터 1996년 1월까지 중앙대학교 부속병원 내과와 흉부외과에서 8 French 도관 또는 흉관 삽입법으로 치료받은 원발성 또는 속발성 자연 기흉 환자 62명을 대상으로 하였으며 이들은 기흉의 크기가 가 25% 이상, 기흉의 크기에 관계없이 호흡곤란이나 흉통이 발생하였을 때, 기흉의 크기가 증가할 때, 다시 재발한 자연 기흉 환자를 대상으로 하였다. 긴장성 기흉, 혈흉, 화학적 흉막유착술이나 흉강경하 기포절제술을 한 경우는 대상에서 제외되었다. 임상특성(성별, 연령별, 과거 기흉의 유무, 기흉의 크기, 기저 질환의 유무)을 조사하고 합병증, 유치기간, 의무기록이나 개인적 접촉을 통하여 관찰 후 재발율을 비교 분석 하였다. 결과 : 8 French 삽입군과 흉관 삽입군의 추적 관찰기간의 중앙값은 각각 28개월, 22개월로 양군간에 유의한 차이를 보이고 있지 않았다. 8 French 도관 삽입군과 흉관 삽입군의 대상환자들의 임상적 특성-성별, 연령별, 기저 질환의 유무, 기흉의 크기의 분포에는 유의한 차이가 없었다. 원발성 및 속발성을 포함한 자연 기흉을 대상으로 비교한 결과, 도관 또는 흉관의 유치기간은 8 French 도관 삽입군이 $6.2{\pm}3.8$일로 흉관삽입군의 $9.1{\pm}7.5$일에 비해 유의하게 짧았다(p=0.047). 원발성 자연 기흉을 대상으로 두군을 비교하여, 8 French 도관 삽입군의 치료와 관련된 합병증은 6.25%로 흉관삽입군의 23.8%에 비해 더 적은 경향을 관찰할 수 있었다(0.041 ; one-tailed, p=0.053, two-tailed). 8 French 도관 삽입군과 흉관 삽입군에서 재발율에 있어서는 유의한 차이를 나타내지 않았다. 결론 : 이상의 결과로 원발성 또는 속발성 자연 기흉에 대한 치료로 지금까지의 흉관삽입법에 대하여 더 작은 직경의 도관을 삽입하여 치료에 의한 합병증의 빈도를 줄이면서, 치료기간을 줄이고 장기적인 재발을 예방할 수 있을 것으로 기대되며, 더 많은 환자를 대상으로하여 전향적인 연구가 앞으로 필요할 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.1-21
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• 2020

인공지능 기술의 급속한 발전과 함께 빅데이터의 상당 부분을 차지하는 비정형 텍스트 데이터로부터 의미있는 정보를 추출하기 위한 다양한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 비즈니스 인텔리전스 분야에서도 새로운 시장기회를 발굴하거나 기술사업화 주체의 합리적 의사결정을 돕기 위한 많은 연구들이 이뤄져 왔다. 본 연구에서는 기업의 성공적인 사업 추진을 위해 핵심적인 정보 중의 하나인 시장규모 정보를 도출함에 있어 기존에 제공되던 범위보다 세부적인 수준의 제품군별 시장규모 추정이 가능하고 자동화된 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 신경망 기반의 시멘틱 단어 임베딩 모델인 Word2Vec 알고리즘을 적용하여 개별 기업의 생산제품에 대한 텍스트 데이터를 벡터 공간으로 임베딩하고, 제품명 간 코사인 거리(유사도)를 계산함으로써 특정한 제품명과 유사한 제품들을 추출한 뒤, 이들의 매출액 정보를 연산하여 자동으로 해당 제품군의 시장규모를 산출하는 알고리즘을 구현하였다. 실험 데이터로서 통계청의 경제총조사 마이크로데이터(약 34만 5천 건)를 이용하여 제품명 텍스트 데이터를 벡터화 하고, 한국표준산업분류 해설서의 산업분류 색인어를 기준으로 활용하여 코사인 거리 기반으로 유사한 제품명을 추출하였다. 이후 개별 기업의 제품 데이터에 연결된 매출액 정보를 기초로 추출된 제품들의 매출액을 합산함으로써 11,654개의 상세한 제품군별 시장규모를 추정하였다. 성능 검증을 위해 실제 집계된 통계청의 품목별 시장규모 수치와 비교한 결과 피어슨 상관계수가 0.513 수준으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 모형은 의미 기반 임베딩 모델의 정확성 향상 및 제품군 추출 방식의 개선이 필요하나, 표본조사 또는 다수의 가정을 기반으로 하는 전통적인 시장규모 추정 방법의 한계를 뛰어넘어 텍스트 마이닝 및 기계학습 기법을 최초로 적용하여 시장규모 추정 방식을 지능화하였다는 점, 시장규모 산출범위를 사용 목적에 따라 쉽고 빠르게 조절할 수 있다는 점, 이를 통해 다양한 분야에서 수요가 높은 세부적인 제품군별 시장정보 도출이 가능하여 실무적인 활용성이 높다는 점에서 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.59-83
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• 2018

고객과 대중의 니즈를 파악하기 위한 감성분석의 중요성이 커지면서 최근 영어 텍스트를 대상으로 다양한 딥러닝 모델들이 소개되고 있다. 본 연구는 영어와 한국어의 언어적인 차이에 주목하여 딥러닝 모델을 한국어 상품평 텍스트의 감성분석에 적용할 때 부딪히게 되는 기본적인 이슈들에 대하여 실증적으로 살펴본다. 즉, 딥러닝 모델의 입력으로 사용되는 단어 벡터(word vector)를 형태소 수준에서 도출하고, 여러 형태소 벡터(morpheme vector) 도출 대안에 따라 감성분석의 정확도가 어떻게 달라지는지를 비정태적(non-static) CNN(Convolutional Neural Network) 모델을 사용하여 검증한다. 형태소 벡터 도출 대안은 CBOW(Continuous Bag-Of-Words)를 기본적으로 적용하고, 입력 데이터의 종류, 문장 분리와 맞춤법 및 띄어쓰기 교정, 품사 선택, 품사 태그 부착, 고려 형태소의 최소 빈도수 등과 같은 기준에 따라 달라진다. 형태소 벡터 도출 시, 문법 준수도가 낮더라도 감성분석 대상과 같은 도메인의 텍스트를 사용하고, 문장 분리 외에 맞춤법 및 띄어쓰기 전처리를 하며, 분석불능 범주를 포함한 모든 품사를 고려할 때 감성분석의 분류 정확도가 향상되는 결과를 얻었다. 동음이의어 비율이 높은 한국어 특성 때문에 고려한 품사 태그 부착 방안과 포함할 형태소에 대한 최소 빈도수 기준은 뚜렷한 영향이 없는 것으로 나타났다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제43권5호
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• pp.671-682
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• 1996

연구배경: 결핵은 아직 우리나라에서 중요한 질병중 하나이고, 기관지결핵은 진단이 용이하지 않고, 기도협착등 합병증을 초래하여 임상적으로 중요성이 인식되어 왔으나 적절한 치료법이 확립되어 있지 않고, 각 보고자마다 내시경적 분류를 다르게 하고 있다. 이에 저자들은 1991년1월 부터 1996년 4월간 한양대학교 부속병원에서 기관지결핵으로 진단된 201예를 대상으로 기관지결핵의 임상상을 알아보고자 하였다. 방법: 1991년 1월 부터 1996년 4월 까지 한양대학교 부속병원에서 기관지내시경으로 기관지결핵으로 진단된 201예를 대상으로 임상상에 대한 후향적 분석을 하여 다음의 결과를 얻었다. 결과: 1) 총 기관지내시경을 실시한 1031예 중 기관지결핵으로 진단된 환자는 201예 (19.5%)였고, 이중 남자 55예, 여자 146예로 여자가 남자에 비해 2.7배 많았다. 연령분포는 20-29세가 61예(30.3%)로 가장 많았으며, 30-39세가 40예(19.9%), 50-59세가 27예(13.4%), 40-49세가 21예(10.4%), 15-19세가 19예(9.5%), 60-69세가 19예(9.5%), 70세 이상이 14예(7.0 %) 순이었다. 2) 증상 및 증후로는 기침 74.5%과 객담 55.2%이 가장 많았으며, 호흡곤란 28.6%, 흉통 19.8%, 발열감 17.2%, 천명음 15.6% 객혈 11.5%순이었다. 3) 방사선 소견으로는 침윤 67.7%, 허탈 43.9%, 동공형성 11.6%, 흉막삼출 7.4% 순이었고, 정상인 예도 6예(3.2%)이었다. 침범부위는 좌상폐야 39.7%, 우상폐야 36.0%, 우중폐야 24.3%, 좌하폐야 21.2%, 좌중폐야 18.5%, 우하폐야 14.8% 순이었다. 4) 폐기능 검사를 실시한 76예의 결과는 정상소견이 44.7%, 제한성 양상이 39.5%, 폐쇄성 양상이 11.8%, 혼합형 양상이 3.9% 순이었다. 5) 기관지내시경 소견으로는 건락성 물질인 백색의 가막형성의 건락성 가막형이 70예 (34.8%)로 가장 많았으며, 점막의 발적 및 부종의 점막형이 54예(26.9%), 과형성성 소견의 파형성형이 52예(25.9%), 섬유화에 의한 협착소견의 섭유화 협착형이 22예(10.9%), 그리고 미란이나 궤양의 궤양형이 3예(1.5%) 순이었다. 6) 각 검사별 양성률은 기관지세척액에서 도말항산균 양성률이 51.2%, 배양양성이 27.4%, 기관지정 조직검사에서 항산균 양성률이 36.4% 항산균이 없는 육아종소견이 13.1%, 만성 염증소견이 36.4%, 확진을 못한 경우가 14.1%였다. 건락성 가막형의 조직검사 검체에서 항산균의 발현과 기관지 세척액에서 결핵군 배양양성률이 각각 44예 중 24예(54.5%; P=0.013), 70예 중 29예(41.4 %; P=0.009)로 높게 나타났다. 결론: 젊은 여성에 있어서 일반 진해제에 잘 반응하지 않는 기침이 오랫동안 지속될시 흉부 액스선 검사가 정상이고, 객담 도말항산균 검사가 음성이더라도 기관지결핵을 의심해야 하고, 확진을 위한 기관지내시경을 실시하여야 한다. 그리고 치료에 반응이 좋지 않은 천식이나, 폐암의 발생이 높은 노년층에 있어서도 감별진단을 위하여 또한 기관지내시경을 실시하여야 한다. 향후 기관지내시경에 의한 기관지결핵의 통일된 분류 및 스테로이드의 항결핵제와의 병용이 기도협착에 미치는 효과에 대한 잘 설계된 대조군 설정의 전향적 연구가 필요하리라 생각된다.