• 제목/요약/키워드: 변동분석

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굴 양식장 밀집해역인 거제한산만의 저서동물군집 구조와 저서환경의 시.공간적 변동 (Spatio-temporal Changes in Macrobenthic Community Structure and Benthic Environment at an Intensive Oyster Culturing Ground in Geoje-Hansan Bay, Korea)

  • 윤상필;정래홍;김연정;홍석진;오현택;이원찬
    • 한국해양학회지:바다
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    • 제14권4호
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    • pp.213-228
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    • 2009
  • 본 연구는 국내의 대표적 굴 양식지인 거제한산만에서 저서동물군집의 시 공간적 분포 및 구조적 변화를 파악하고자 수행되었다. 현장 조사를 위해 굴 양식지와 비양식지를 포함하는 총 15개 정점을 선정하였으며 2008년 2월부터 11월까지 계절별로 저서환경과 대형저서동물군집에 대한 조사를 수행하였다. 표층퇴적물은 평균입도 $9.0\;{\Phi}$ 전후의 극세립실트로 구성되었으며 총유기탄소는 평균 1.9%이었다. 용존산소농도의 평균은 8.1 mg/L이었으며 사계절 중 가장 낮은 값은 보인 8월에는 해역 수질환경기준 II등급에 해당하는 농도가 관찰되었다. 저서동물군집의 총 종수는 351종, 평균 개체밀도는 3,675 개체/$m^2$ 이었으며 두 가지 변수에서 모두 다모류가 가장 우세한 동물군이었다. 출현종수와 개체밀도는 시 공간적으로 크게 변하였으며 계절적으로는 5월에 그리고 공간적으로 내만역 보다는 수로역에서 높은 값을 보였다. 주요 우점종은 Lumbrineris longifolia(21.3%), Aphelochaeta monilaris(17.8%) 그리고 Ericthonius pugnax(6.1%) 등으로 모두 유기물이 풍부한 해역을 대표하는 종들이었다. 다변량분석 결과, 전체군집은 내만역과 수로역으로 구분되었다. 전체군집의 시 공간적 변화와 가장 밀접한 상관성을 보인 환경요인은 총유기탄소와 산휘발성황화물이었다. 저서동물군집 구조와 주요환경요인의 특성은 거제한산만에서 유기물 오염의 징후가 있음을 의심하게 하였으며 그러한 현상은 특히 내만역의 굴 양식지에서 뚜렷하였다.

새만금 방조제 물막이 완공 후인 2006-2007년 새만금호 어류 종조성의 변화 (Change in Fish Species Composition in the Saemangeum Reservoir after the Construction of Dike in 2006-2007)

  • 이태원;황학빈;황선완
    • 한국해양학회지:바다
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    • 제12권3호
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    • pp.191-199
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    • 2007
  • 새만금 방조제 4공구 물막이 완공 후인 2006년 4월부터 2007년 2월 사이 새만금호에서 계절별로 otter trawl로 어류를 채집하여 어류 종조성의 계절변동을 분석하고 물막이 공사 중인 2001-2002년의 자료와 비교하였다. 조사기간 중 총 35종, 8,960 마리, 53,084.4 g의 어류가 채집되었으며, 기수 및 내만어종인 전어(Konosirus punctatus), 풀망둑(Synechogobius hasta)과 돛양태(Repomucenus lunatus), 회유종인 멸치(Engraulis japonicus)와 삼치(Scomberomorus niphonius)가 우점하여 이 5종이 전체 개체수의 95%를 차지하였다. 출현종수와 채집량은 서해의 다른 연안역에서와 같이 봄과 가을에는 주거종이 주를 이루었다. 여름에는 회유종이 대량 출현하여 출현종수와 채집량이 가장 높았으며, 겨울에는 2종만이 채집되었고 생체량도 가장 낮았다. 물막이 공사 후 기수 및 내만성인 전어의 양이 크게 증가 하였고, 일시적으로 새만금호에 몰려온 멸치나 삼치와 같은 외해 부어류들이 좁아진 새만금호 해수역에 밀집되어 otter trawl에 일시적으로 대량 채집되어 소수종의 우점도가 높아졌다. 물막이 공사 이전 대량 채집되었던 주둥치 (Leiognathus nuchalis), 젓뱅어(Neosalanx jordani), 쉬쉬망둑(Chaeturichthys stigmatias) 등은 거의 채집되지 않았다. 어류 밀도는 물막이 공사 중인 2001-2002년에는 $1,149\;inds./10,000m^2,\;12,644g/10,000m^2$에 비하여, 물막이 공사 후인 2006-2007년에는 $7,467\;inds./10,000m^2,\;44,237g/10,000m^2$로, 개체수밀도는 6배 이상, 생체량 밀도는 3배 이상 높았다. 연간 종풍도지수(R)와 종다양성지수(H')는 2001-2002년에 R=0.0160, H'=2.47에 비하여 2006-2007년에는 R=0.0038, H'=1.11로 낮아졌다. 물막이 공사 후 새만금호의 해수역이 줄어들고 수질이 변하면서 어류 서식에 부적합한 환경이 조성되어 종풍도 지수와 종다양성지수가 낮아지고, 소수 기회종의 우점도가 높아진 것으로 보인다.

COVID-19 진단을 위한 CT 검사: 프로토콜, 방사선량에 대한 체계적 문헌고찰 및 진단을 위한 CT 검사량 (CT Examinations for COVID-19: A Systematic Review of Protocols, Radiation Dose, and Numbers Needed to Diagnose and Predict)

  • 이종혁;홍현숙;김형진;이창현;구진모;윤순호
    • 대한영상의학회지
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    • 제82권6호
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    • pp.1505-1523
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    • 2021
  • 목적 Coronavirus disease 2019 (이하 COVID-19) 폐렴에서 CT를 일차 진단 검사로 사용하고자 하는 논의가 있지만, 대규모 인구에게 CT 검사를 적용했을 때의 상황을 고찰한 연구는 없었다. 본 연구에서는 COVID-19 폐렴을 다룬 연구들에서 CT 프로토콜과 방사선량을 분석하고, CT 검사가 일차 진단 검사법으로 사용될 때 필요한 CT 검사량에 대해 알아보고자 한다. 대상과 방법 본 연구는 9개의 인용도가 높은 영상의학과 저널에서 COVID-19 폐렴의 CT 기반 진단을 다룬 문헌들을 검색하였다. 먼저, 연구에서 제시된 CT 프로토콜, 방사선량을 조사하여, 이를 해당 국가의 diagnostic reference level과 비교하였다. 추가로, COVID-19에 대한 CT 민감도 94%, 특이도 37%를 적용하여, 우한시와 뉴욕, 이탈리아의 초기 COVID-19 outbreak에서 polymerase chain reaction (이하 PCR) 검사 양성률에 기반한 number needed to diagnose (이하 NND)와 number needed to predict (이하 NNP)를 계산하였다. 결과 총 86개의 연구가 검색되었고, 그중 CT 프로토콜은 81개의 연구에서(94.2%), 방사선량은 17개의 연구에서(19.8%) 보고되었다. 저선량 흉부 CT는 표준선량 흉부 CT보다 2배 많은 연구에서 활용되었다(39.5% vs. 18.6%). 방사선량을 보고한 17개의 연구들 중, 15개의 연구에서 방사선량은 해당 국가의 diagnostic reference level 수치보다 낮았다(88.2%). COVID-19에 대한 CT 민감도 94%, 특이도 37%를 적용하였을 때, NND는 3.2회 CT scans으로 나타났다. 한편, PCR 검사 양성률 50%, 25%, 10%, 5%에서의 한 명의 COVID-19 환자를 진단 위한 CT 검사량을 나타내는 NNP는 각각 2.2, 3.6, 8.0, 15.5회의 CT scans로 나타났다. 우한 시에서는 최종 17365명의 COVID-19 환자를 진단하기 위하여 약 35418명에서(PCR 검사 양성률 58%) 44840명(PCR 검사 양성률 38%)의 사람들이 CT 검사를 받은 것으로 나타났다. 뉴욕시와 이탈리아의 초기 COVID-19 유행 10주간, PCR 검사 양성률에 따라 일 CT 검사량이 최대 5.4, 10.9배까지 변화하였다. 결론 CT를 COVID-19에 대한 일차적인 진단검사로 사용할 경우, PCR 검사 양성률에 따라 CT 검사량은 변동량이 크고, 이는 추후 판데믹 상황에서 고려되어야 할 것이다.

동아시아 지역의 여름철 온난화가 PM2.5 에어로졸에 미치는 영향 (Impact of East Asian Summer Atmospheric Warming on PM2.5 Aerosols)

  • 김소정;조재희;김학성
    • 한국지구과학회지
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    • 제45권1호
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    • pp.1-18
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    • 2024
  • 2020년 6월 여름철 중위도 동아시아 지역의 온난화가 PM2.5 에어로졸의 생성기작에 미치는 영향을 WRF-Chem 모델에 기상과 기후 입력 자료를 적용하여 산출한 PM2.5 에어로졸 아노말리를 통해 분석하였다. 30년(1991-2020년) 동안 동아시아 지역의 10년 단위 기온 변화 경향은 최근에 겨울보다는 여름에 온난화가 더 커지는 것으로 나타나고 있다. 동아시아 지역의 여름철 온난화는 중국 내륙의 대류권 하층에서는 저기압, 대류권 상층에서는 고기압을 발생시키고 있었다. 대류권 하층 저기압과 상층 고기압의 경계가 티베트고원으로부터 한국으로 낮아지는 지형을 따라 경사져 분포하고 있었다. 중국 동부-황해-한국의 지역에는 저기압과 더불어 북서 태평양 고기압의 발달로 동중국해로부터 온난 다습한 남서 기류가 수렴하고 있었다. 한국에서는 1973년 이래로 6월 중에는 2020년에 가장 높은 기온이 관측되었다. 한편 동아시아 지역에서 강화된 온난화는 중국 동부지역으로부터 한반도로 장거리를 이동하는 PM2.5 에어로졸의 생성을 증가시키고 있었다. WRF-Chem (Weather Research Forecasting model coupled with Chemistry) 모델에 배출량의 변동은 고려하지 않고, 기상 및 기후 입력장(1991-2020년)만을 적용하여 산출한 PM2.5 아노말리는 중국 동부지역으로부터 황해와 한국, 그리고 북서 태평양 지역에 걸쳐 양(+)으로 분포하고 있었다. 따라서, 2020년 6월 동아시아 지역에서 PM2.5 질량 농도에 대한 온난화 기여도는 50% 이상이었다. 특히 PM2.5 에어로졸이 중국 동부로부터 황해를 거쳐 한국으로 장거리 수송되는 과정에서 온난 다습한 남서 기류에 의해 황산염은 습식세정 되고 있지만 질산염은 생성이 촉진되고 있었다.

고리, 월성, 울진 및 영광 연안해역에서 식물플랑크톤 군집의 생태학적 특성 II. 현존량 분포 및 환경요인들(1992~1996) (Ecological Characteristics of Phytoplankton Communities in the Coastal Waters of Gori, Wolseong, Uljin and Younggwang II. Distributions of Standing Crops and Environmental Variables (1992~1996))

  • 강연식;최중기
    • 한국해양학회지:바다
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    • 제7권3호
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    • pp.108-128
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    • 2002
  • 고리, 월성, 울진 그리고 영광해역에서 1992년부터 1996년까지 식물플랑크톤의 생태학적 특성을 이해하고자, 식물플랑크톤의 현존량 및 엽록소 농도가 조사되었고, 무생물학적 환경요인들과의 상관관계를 분석하였다. 고리, 월성, 울진 및 영광해역에서 연구기간동안 총 질소의 평균 농도는 각각 0.101, 0.094, 0.072및 0.108mg/$\ell$이었고 ,인산염은 각각 0.007, 0.008, 0.006 및 0.009mg/$\ell$이었다 N:P ratios는 고리, 월성, 울진 및 영광해역에서 3.2~57.3, 3.1~109.0. 2.6~102.0 및 1.0~165.0으로 극심한 변동을 나타내었다. 또한 부유물질 농도는 각각 평균 18.7, 16.7, 11.6 및 52.7mg/$\ell$이었고, 투명도는 각각 평균 3.8, 5.4, 7.9및 0.7m이었다. 총 현존량은 고리, 월성, 울진 및 영광해역에서 각각 평균 710,659, 687,508, 656,245 그리고 1,278,173ce11s/$\ell$로 영광해역에서 가장 높았으며, 나머지 해역은 서로 유사하였다. 연구해역 모두 전반적으로 높은 현존량을 나타내었으며, 이 중 소형플랑크톤의 현존량은 고리, 월성, 울진 및 영광해역에서 각각 평균 357,546, 333,638, 276,407그리고 592,975ce11s/$\ell$이었으며, 미소플랑크톤의 현존량은 고리, 월성, 울진 및 영광해역에서 각각 평균 353,113, 353,870, 379,838그리고 714,846cells/$\ell$로 영광 해역에서 가장 높게 나타났다. 규조류는 고리, 월성, 울진 및 영광해역에서 각각 평균 282,009, 284,710, 238,758 그리고 574,563cells/$\ell$로 영광해역에서 가장 높았으며, 고리, 월성 및 울진 해역은 봄철에 높고 가을철에 낮은 계절분포를 보인 반면에 영광해역은 여름철에 낮은 현존량을 기록하였다. 와편모조류는 각각 평균 46,078, 35,401, 32,906 그리고 16,749cells/$\ell$로 서해 영광해역이 가장 낮게 나타났고, 고리와 영광해역은 여름철 그리고 울진해역은 가을철에 높은 계절분포를 나타내었다. 엽록소 $\alpha$농도는 연구해역에서 평균 2.16~4.28$\mu\textrm{g}$/$\ell$로 영광해역에서 가장 높게 나타났다. 종 다양성 지수는 연구해역에서 2.11~2.24 이었으며, 동해연안은 겨울철에 불안정하고 여름철에 안정된 군집구조를 이루는 반면에, 서해의 영광해역은 겨울철과 여름철에 안정된 군집구조를 이루고 있었다. 식물플랑크톤 현존량과 무생물학적 환경요인들과의 상관관계 분석결과, 연구해역과 계절에 따라 그 영향의 정도에서 차이를 보이지만, 투명도, 부유물질 및 영양염(N $O_3$$^{-}$-N, P $O_4$$^{3-}$ -P)등이 식물플랑크톤 현존량 분포에 영향을 주는 것으로 나타났다.

영화 흥행에 영향을 미치는 새로운 변수 개발과 이를 이용한 머신러닝 기반의 주간 박스오피스 예측 (Development of New Variables Affecting Movie Success and Prediction of Weekly Box Office Using Them Based on Machine Learning)

  • 송정아;최근호;김건우
    • 지능정보연구
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    • 제24권4호
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    • pp.67-83
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    • 2018
  • 2013년 누적인원 2억명을 돌파한 한국의 영화 산업은 매년 괄목할만한 성장을 거듭하여 왔다. 하지만 2015년을 기점으로 한국의 영화 산업은 저성장 시대로 접어들어, 2016년에는 마이너스 성장을 기록하였다. 영화산업을 이루고 있는 각 이해당사자(제작사, 배급사, 극장주 등)들은 개봉 영화에 대한 시장의 반응을 예측하고 탄력적으로 대응하는 전략을 수립해 시장의 이익을 극대화하려고 한다. 이에 본 연구는 개봉 후 역동적으로 변화하는 관람객 수요 변화에 대한 탄력적인 대응을 할 수 있도록 주차 별 관람객 수를 예측하는데 목적을 두고 있다. 분석을 위해 선행연구에서 사용되었던 요인 뿐 아니라 개봉 후 역동적으로 변화하는 영화의 흥행순위, 매출 점유율, 흥행순위 변동 폭 등 선행연구에서 사용되지 않았던 데이터들을 새로운 요인으로 사용하고 Naive Bays, Random Forest, Support Vector Machine, Multi Layer Perception등의 기계학습 기법을 이용하여 개봉 일 후, 개봉 1주 후, 개봉 2주 후 시점에는 차주 누적 관람객 수를 예측하고 개봉 3주 후 시점에는 총 관람객 수를 예측하였다. 새롭게 제시한 변수들을 포함한 모델과 포함하지 않은 모델을 구성하여 실험하였고 비교를 위해 매 예측시점마다 동일한 예측 요인을 사용하여 총 관람객 수도 예측해보았다. 분석결과 동일한 시점에 총 관람객 수를 예측했을 경우 보다 차주 누적 관람객 수를 예측하는 것이 더 높은 정확도를 보였으며, 새롭게 제시한 변수들을 포함한 모델의 정확도가 대부분 높았으며 통계적으로 그 차이가 유의함으로써 정확도에 기여했음을 확인할 수 있었다. 기계학습 기법 중에는 Random Forest가 가장 높은 정확도를 보였다.

사회문제 해결형 기술수요 발굴을 위한 키워드 추출 시스템 제안 (A Proposal of a Keyword Extraction System for Detecting Social Issues)

  • 정다미;김재석;김기남;허종욱;온병원;강미정
    • 지능정보연구
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    • 제19권3호
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    • pp.1-23
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    • 2013
  • 융합 R&D가 추구해야 할 바람직한 방향은 이종 기술 간의 결합에 의한 맹목적인 신기술 창출이 아니라, 당면한 주요 문제를 해결함으로써 사회적 니즈를 충족시킬 수 있는 기술을 개발하는 것이다. 이와 같은 사회문제 해결형 기술 R&D를 촉진하기 위해서는 우선 우리 사회에서 주요 쟁점이 되고 있는 문제들을 선별해야 한다. 그런데 우선적이고 중요한 사회문제를 분별하기 위해 전문가 설문조사나 여론조사 등 기존의 사회과학 방법론을 사용하는 것은 참여자의 선입견이 개입될 수 있고 비용이 많이 소요된다는 한계를 지닌다. 기존의 사회과학 방법론이 지닌 문제점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 사회적 이슈를 다루고 있는 대용량의 뉴스기사를 수집하고 통계적인 기법을 통하여 사회문제를 나타내는 키워드를 추출하는 시스템의 개발을 제안한다. 2009년부터 최근까지 3년 동안 10개 주요 언론사에서 생산한 약 백 30만 건의 뉴스기사에서 사회문제를 다루는 기사를 식별하고, 한글 형태소 분석, 확률기반의 토픽 모델링을 통해 사회문제 키워드를 추출한다. 또한 키워드만으로는 정확한 사회문제를 파악하기 쉽지 않기 때문에 사회문제와 연관된 키워드와 문장을 찾아서 연결하는 매칭 알고리즘을 제안하다. 마지막으로 사회문제 키워드 비주얼라이제이션 시스템을 통해 시계열에 따른 사회문제 키워드를 일목요연하게 보여줌으로써 사회문제를 쉽게 파악할 수 있도록 하였다. 특히 본 논문에서는 생성확률모델 기반의 새로운 매칭 알고리즘을 제안한다. 대용량 뉴스기사로부터 Latent Dirichlet Allocation(LDA)와 같은 토픽 모델 방법론을 사용하여 자동으로 토픽 클러스터 세트를 추출할 수 있다. 각 토픽 클러스터는 연관성 있는 단어들과 확률값으로 구성된다. 그리고 도메인 전문가는 토픽 클러스터를 분석하여, 각 토픽 클러스터의 레이블을 결정하게 된다. 이를 테면, 토픽 1 = {(실업, 0.4), (해고, 0.3), (회사, 0.3)}에서 토픽 단어들은 실업문제와 관련있으며, 도메인 전문가는 토픽 1을 실업문제로 레이블링 하게 되고, 이러한 토픽 레이블은 사회문제 키워드로 정의한다. 그러나 이와 같이 자동으로 생성된 사회문제 키워드를 분석하여 현재 우리 사회에서 어떤 문제가 발생하고 있고, 시급히 해결해야 될 문제가 무엇인지를 파악하기란 쉽지 않다. 따라서 제안된 매칭 알고리즘을 사용하여 사회문제 키워드를 요약(summarization)하는 방법론을 제시한다. 우선, 각 뉴스기사를 문단(paragraph) 단위로 세그먼트 하여 뉴스기사 대신에 문단 세트(A set of paragraphs)를 가지게 된다. 매칭 알고리즘은 각 토픽 클러스터에 대한 각 문단의 확률값을 측정하게된다. 이때 토픽 클러스터의 단어들과 확률값을 이용하여 토픽과 문단이 얼마나 연관성이 있는지를 계산하게 된다. 이러한 과정을 통해 각 토픽은 가장 연관성이 있는 문단들을 매칭할 수 있게 된다. 이러한 매칭 프로세스를 통해 사회문제 키워드와 연관된 문단들을 검토함으로써 실제 우리 사회에서 해당 사회문제 키워드와 관련해서 구체적으로 어떤 사건과 이슈가 발생하는 지를 쉽게 파악할 수 있게 된다. 또한 매칭 프로세스와 더불어 사회문제 키워드 가시화를 통해 사회문제 수요를 파악하려는 전문가들은 웹 브라우저를 통해 편리하게 특정 시간에 발생한 사회문제가 무엇이며, 구체적인 내용은 무엇인지를 파악할 수 있으며, 시간 순서에 따른 사회이슈의 변동 추이와 그 원인을 알 수 있게 된다. 개발된 시스템을 통해 최근 3년 동안 국내에서 발생했던 다양한 사회문제들을 파악하였고 개발된 알고리즘에 대한 평가를 수행하였다(본 논문에서 제안한 프로토타입 시스템은 http://dslab.snu.ac.kr/demo.html에서 이용 가능함. 단, 구글크롬, IE8.0 이상 웹 브라우저 사용 권장).

회야댐 저수지에서 물리 ${\cdot}$ 화학적 환경요인에 따른 식물플랑크톤과 세균 군집의 변화 (Community Dynamics of Phytoplankton and Bacteria as Affected by Physicochemical Environmental factors in Hoeya Dam Reservoir)

  • 김대균;최애란;이혜경;권오섭;김종설
    • 생태와환경
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    • 제37권1호통권106호
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    • pp.26-35
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    • 2004
  • 울산에 위치한 상수원인 회야댐 저수지에서 물리 ${\cdot}$ 화학적 환경요인에 따른 식물플랑크톤의 변동 및 세균수와세균학적 수질의 변화를 파악하고자 저수지내 3개 지점의 표층과 저층에서 2001년 4월에서 10월까지 2${\sim}$4주의간격으로 채수하여 분석하였다. 조사기간 동안 투명도는0.4${\sim}$3.5m, 표층에서 수온 10.2${\sim}$$10^{\circ}C$,용존산소 5.5${\sim}$12.4 mg $L^{-1}$, PH 7.3${\sim}$9.6, $BOD_5$ 0.8 ${\sim}$ 5.0 mg $L^{-1}$, $COD_{Mn}$3.7${\sim}$10.0 mg $L^{-1}$, Chl-a 8.9~60.9 mg $m^{-3}$, 저층에서 수온 7.2${\sim}$$28.9^{\circ}C$, 용존산소 0.6${\sim}$9.5 mg $L^{-1}$, pH 7.1${\sim}$9.3, $BOD_5$ 0.8~4.5 mg $L^{-1}$, $COD_{Mn}$ 3.9${\sim}$10.0 mg $L^{-1}$, Chl-a 4.3${\sim}$81.9 mg $m^{-3}$의 범위였다. 식물플랑크톤 개체수는 표층 7.4${\pm}10^2{\sim}2.6{\pm}10^5$ cells $mL^{-1}$, 저층 2.5${\pm}10^2{\sim}2.4{\pm}10^4$ CelI $mL^{-1}$의 범위였으며, 수온 및 Chl-a와 양의 상관관계를 보였다. 4월에는 Stephanodiscus속, 5월에는 Oscillatoria속이 우점하였고, 6월에서 9월 초에 걸쳐Aphanizomenon, Microcystis, Anabaena의 대발생이 관찰되었으며, 9월 중순 이후 다시 Stephanodiscus속과 Aulacoseira속이 우점하였다. 총 세균수는 1.73${\pm}10^4{\sim}1.68{\pm}10^5$cells $mL^{-1}$의 범위로 표층이 저층보다 높았으며, 수온 및 식물플랑크톤 개체수와는 표층에서 양의 상관관계가 있었다. 일반세균수는 30${\sim}4.1{\pm}10^3$ CFU $mL^{-1}$의범위로, a 지점이 다른 두 지점보다 높았고, 저층이 표층보다 높아 총 세균수와는 다른 양상을 보였으며, 저층에서 $BOD_5$$NO^3\;^-$-N과 양의 상관관계를 나타내었다. 분원성 대장균군과 분원성 연쇄상구균의 경우 a지점이 다른 두 지점보다 오염의 정도가 더 심했고, 저층이 표층보다 특히 높았으며, 비가 온 이후에는 취수탑이 위치한 c지점의 저층에서도 상당한 농도로 검출되어 이를 고려한정수공정의 관리가 필요하리라 생각된다.

동적 $[^{11}C]Raclopride$ 뇌 PET의 움직임 보정이 선조체 내인성 도파민 유리 정량화에 미치는 영향 (Effects of Motion Correction for Dynamic $[^{11}C]Raclopride$ Brain PET Data on the Evaluation of Endogenous Dopamine Release in Striatum)

  • 이재성;김유경;조상수;최연성;강은주;이동수;정준기;이명철;김상은
    • 대한핵의학회지
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    • 제39권6호
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    • pp.413-420
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    • 2005
  • 목적: 수용체 결합능 정량화를 위해서는 방사성추적자의 동태를 충분히 관찰하기 위해서 보통 뇌 PET 영상을 60-120분 정도 얻어야 한다. 이처럼 장기간 PET 영상을 얻게 되는 경우 보통 피험자의 수의적/불수의적 움직임을 피할 수 없고 이러한 피험자의 머리 움직임은 재구성된 PET 영상의 공간해상도를 저하시키고 측정된 방사능 농도의 정확성을 떨어뜨리는 요인이 된다. 이 연구에서는 동적 영상 정보만을 이용하여 피험자의 머리 움직임을 보정할 수 있는 방법을 개발하고 이를 피험자의 움직임이 불가항력적인 뇌활성화 도파민 D2 수용체 영상에 적용하여 움직임 보정이 리간드 결합능 및 외부 자극에 의한 도파민 유리(release) 정량화에 미치는 영향을 평가하였다. 대상 및 방법: 4명의 정상인 자원자에서 비디오 게임에 의한 도파민 유리를 평가하기 위한 실험으로 순간+연속 주입법을 이용하여 얻은 $[^{11}C]raclopride$ PET 영상을 이용하였으며 실제로 도파민 유리를 계산하기 위해서 필요한 프레임들만을 선별해서 영상 정합 기법을 적용하였다. 즉, $[^{11}C]raclopride$을 투여한 후 선조체에서의 리간드의 특이적 결합이 항정상태(steady state)에 최초로 도달하는 과제 수행 전 (30-50 분) 영역과, 비디오 게임 과제에 의해 도파민이 유리된 후 다시 항정상태에 도달하는 70-90분, 비디오 게임을 멈춘 후 다시 항정상태에 도달하는 110-120 분 데이터에만 움직임 보정 기법을 적용하는 방식이다. 각 항정상태 구간은 보통 2-4개의 프레임으로 구성되므로 먼저 이들 프레임들간의 영상정합을 수행(intra-condition registration)하여 평균 영상을 만들고 이들 평균 영상들을 정합하여 최종적으로 움직임 보정(inter-condition registration)을 하였다. 게임 수행 전후의 도파민유리를 평가하기 위하여 머리 움직임 보정 전후의 게임 과제 수행 전후의 결합능 백분율 변화를 구하였으며 각 조건에 대한 결합능 파라미터 영상을 구하고 움직임 보정 전후의 결합능 영상의 화소별 차이를 SPM2를 이용한 t-test(쌍체 검정)로 알아보았다. 결과: 움직임 보정 전후의 영상을 비교하였을 때, 움직임 보정 전 영상에서, 게임 수행시 영상이 게임을 위한 스크린 위치에 따른 시야 변동으로 게임 수행전 영상에 비하여 앞쪽 아래로 기울어져 있음을 알 수 있었으며 이러한 경향은 대상 피험자 모두에서 관찰되었다. 보정 전 영상으로부터 측정된 비디오 게임에 의한 도파민 유리는 putamen에서 29%, caudate head에서 57%, ventral striatum에서 17% 였으나, 보정 후 영상으로부터 구한 도파민 유리는 이들 영역에서 각각 3.9%, 14,1%, 0.6%로 움직임 보정을 하지 않은 경우 선조체 모든 구소물에서 결합능 감소, 즉 게임에 의한 도파민 유리가 과대평가됨을 알 수 있다. SPM 분석결과에서도 움직임을 보정하지 않은 영상을 이용한 경우, 선조체 구조물에서의 결합능 감소와 움직임에 의한 영상강도 저하가 복합적으로 영향을 주어 결합능 차이가 매우 유의하게 평가되었으나 움직임 보정 후 영상을 이용하여 비교한 경우, 결합능 변화가 선조체 영역에서 국한되어 나타나며 그 유의성이 움직임 보정 전에 비하여 낮음을 알 수 있었다. 결론: 뇌활성화 과제 수행시에 동반되는 피험자의 머리 움직임에 의하여 도파민 유리가 과대평가되었으며 이는 이 연구에서 제안한 영상정합을 이용한 움직임 보정기법에 의해서 개선되었다.

XGBoost를 활용한 리스크패리티 자산배분 모형에 관한 연구 (A Study on Risk Parity Asset Allocation Model with XGBoos)

  • 김영훈;최흥식;김선웅
    • 지능정보연구
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    • 제26권1호
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    • pp.135-149
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    • 2020
  • 인공지능을 기반으로 한 다양한 연구들이 현대사회에 많은 변화를 불러일으키고 있다. 금융시장 역시 예외는 아니다. 로보어드바이저 개발이 활발하게 진행되고 있으며 전통적 방식의 단점을 보완하고 사람이 분석하기 어려운 부분을 대체하고 있다. 로보어드바이저는 인공지능 알고리즘으로 자동화된 투자 결정을 내려 다양한 자산배분 모형과 함께 활용되고 있다. 자산배분 모형 중 리스크패리티는 대표적인 위험 기반 자산배분 모형의 하나로 큰 자산을 운용하는 데 있어 안정성을 나타내고 현업에서 역시 널리 쓰이고 있다. 그리고 XGBoost 모형은 병렬화된 트리 부스팅 기법으로 제한된 메모리 환경에서도 수십억 가지의 예제로 확장이 가능할 뿐만 아니라 기존의 부스팅에 비해 학습속도가 매우 빨라 많은 분야에서 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서 리스크패리티와 XGBoost를 장점을 결합한 모형을 제안하고자 한다. 기존에 널리 사용되는 최적화 자산배분 모형은 과거 데이터를 기반으로 투자 비중을 추정하기 때문에 과거와 실투자 기간 사이의 추정 오차가 발생하게 된다. 최적화 자산배분 모형은 추정 오차로 인해 포트폴리오 성과에서 악영향을 받게 된다. 본 연구는 XGBoost를 통해 실투자 기간의 변동성을 예측하여 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 줄여 모형의 안정성과 포트폴리오 성과를 개선하고자 한다. 본 연구에서 제시한 모형의 실증 검증을 위해 한국 주식시장의 10개 업종 지수 데이터를 활용하여 2003년부터 2019년까지 총 17년간 주가 자료를 활용하였으며 in-sample 1,000개, out-of-sample 20개씩 Moving-window 방식으로 예측 결과값을 누적하여 총 154회의 리밸런싱이 이루어진 백테스팅 결과를 도출하였다. 본 연구에서 제안한 자산배분 모형은 기계학습을 사용하지 않은 기존의 리스크패리티와 비교하였을 때 누적수익률 및 추정 오차에서 모두 개선된 성과를 보여주었다. 총 누적수익률은 45.748%로 리스크패리티 대비 약 5% 높은 결과를 보였고 추정오차 역시 10개 업종 중 9개에서 감소한 결과를 보였다. 실험 결과를 통해 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 감소시킴으로써 포트폴리오 성과를 개선하였다. 포트폴리오의 추정 오차를 줄이기 위해 모수 추정 방법에 관한 다양한 연구 사례들이 존재한다. 본 연구는 추정 오차를 줄이기 위한 새로운 추정방법으로 기계학습을 제시하여 최근 빠른 속도로 발전하는 금융시장에 맞는 진보된 인공지능형 자산배분 모형을 제시한 점에서 의의가 있다.