• 핵의학기술
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• 제14권1호
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• pp.83-89
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• 2010

UltraSPECT사의 Wide Beam Reconstruction (WBR)은 노이즈(Noise)와 조준기의 광속 확산 함수 효과(Beam spread function effect)를 제거하고 환자와의 거리를 자동적으로 보상하여 높은 해상도와 대조도를 제공할 수 있어 영상 획득 시간을 짧게 할 수 있고 상당한 영상 질 향상에 도움을 준다고 보고되고 있다. 이에 본 연구에서는 핵의학 분야에서 가장 흔히 이용되는 전신 뼈 스캔에 대해 WBR의 임상적 적용에 대한 유용성을 알아보고자 한다. XpressBone (WBR)의 성능 실험을 위하여 NEMA에서 제공하는 방법에 의하여 선원(Line source)과 SPECT Phantom을 이용하여 공간 분해능을 측정 분석하였다. 실험방법은 선원의 총 계수치를 200 kcps에서 300 kcps로 변화시켜 측정하였으며, SPECT Phantom은 매트릭스 크기를 변화시켜 측정하여 공간분해능에 대한 분석을 하였다. 또한 2009년 1월부터 2009년 9월까지 본원을 내원하여 뼈 스캔을 시행 받은 환자 40명을 두 군으로 나누어 임상 연구를 시행하였다. 1군은 $^{99m}Tc$-HDP 740 MBq (20mCi)를 투여하고 검사속도(20, 30 cm/min)를 변화시켰고, 2군은 동일한 검사속도에서 $^{99m}Tc$-HDP의 투여량을 변화시켜 영상을 획득하여 Standard data와 WBR기법으로 재구성한 영상을 비교 평가하였다. 분석방법은 대퇴골체부에서 뼈와 연부조직간 섭취비(Femur to tissue ratio: FTR)를 측정한 정량적인 분석과 핵의학과 전문의와 5년 이상의 실무경험을 가진 방사선사가 육안적인 분석을 하여 비교 평가하였다. 성능 실험에서 선원을 사용하여 실험한 결과 Planar WBR data는 Standard data에 비하여 분해능이 약 10% 향상되었으며, WBR 반치폭(Full-Width at Half-Maximum)은 16% 향상되었다(Standard data 8.45, WBR data 7.09). SPECT Phantom에서는 약 50%의 분해능이 향상되었으며, WBR 반치폭은 50% 향상되었다(Standard data 3.52, WBR data 1.65). 임상 연구에서는 $^{99m}Tc$-HDP 투여량을 고정시키고 검사속도를 20cm/min과 30 cm/min로 변화시킨 1군에서 Standard data와 WBR data의 전신 뼈 스캔 전면 영상에서 뼈 대비 연부조직간 섭취비는 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않았다 (p=0.07). 검사속도를 고정하고 $^{99m}Tc$-HDP 투여량을 변화시킨 2군에서는 Standard data와 WBR data간의 전신 뼈 스캔전면 영상에서는 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않았다 (p=0.458). 영상의 육안적 분석에서도 두 군 간 유의한 차이를 보이지 않았다(p>0.05). NEMA test 결과 WBR 기법의 영상에서 분해능이 향상되는 결과를 나타내었고, 임상 실험에서는 기존 재구성 방법에서의 동일한 해상도를 가지면서도 검사시간을 단축시킬 수 있었으며 방사성의약품의 투여량도 줄일 수 있었다. 이미 알려진 바와 같이 WBR은 노이즈를 감소시켜 신호 대 잡음비를 증강시키는 새로운 영상 재구성 방법임을 확인 할 수 있으며 동일한 검사속도에서 투여량을 감소시킬 수 있어 수신자의 피폭선량 경감과 검사시간을 단축할 수 있었으며 임상 현장에서 유용하게 이용되리라 사료된다.

• Journal of Chest Surgery
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• 제33권7호
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• pp.531-540
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• 2000

연구배경; 심근세포내 에너지원인 단원 pool의 고갈이나 당대사의증가와 이로 인한 유산의 심근세포내 축적은 허혈 심근세포 손상의 중요한 원인으로 알려져 있다. 그러나 역설적으로 당원이 결핍된 용액으로 짧은 기간 동안 허혈-재관류를 반복(IP)한 경우와 유사한 결과를 가져올 수 있는 가능성을 조사하여 세포내 신호전달체계 중 PKC와의 관련성을 알아보고자 하였다. 대상 및 방법 ; Langendorff방법에 따라 관류하여 기준설 혈역학 값이 유지되면 전체허혈(5분)-재관류(10분) 1회 실시로 IP를 유도하고 45분 동안 전체 허혈후 120분 동안 재관류하였다. (IP군. n=13). 허혈 대조군(n=10)에서는 IPdjqt이 45분 동안 전체 허혈후 120 동안 재관류를 실시하였다. Glucose 결핍용액 투여 전처치군(n=12)에서는 기준선 혈역학 값이 유지되면 5분 동안 glucose를 포함하지 않은 관류액으로 관류한 후 10분 동안 표준 관류액으로 측정하였으며 실험 종료후 PKC활성도는 PKC-specific peptide와 32P-${\gamma}$-ATP incorporation으로 PKC활성도(nmol/g tissue)를 측정하였따. PKC 동종효소의 발현정도는 단클론항체($\alpha$,$\beta$,$\delta$,$\varepsilon$,ζ 등)를 사용하여 Western blot로 확인하였다. 심근경색 크기는 1% tetrazolium chloride로 염색하여 형태 계측하였다. 결과; 45분 동안 허혈LVDP(LV developed pressure), dP/dt 등은 다른 실험군에 비하여 IPrns에서 현저히 증가하였으나 glucose 결핍용액 투여 전처치군에서는 허혈 대조군과 큰 차이가 없었으며 관혈류량은 모든 실험군 사이에서 차이를 나타내지 않았다. 그러나 glucose 결핍용액 트여 저너치군(15$\pm$3.9%)과 IP군(19$\pm$1.2%)에서는 허혈 대조군(39$\pm$2.7%)에 비하여 심근경색 범위의 현저한 감소를 볼 수 있었다. (p<0.05). PKC 활성도는 기준선과 비교하여 허혈 대조군에서는 87% 정도를 감소하였으며 (p<0.05), IP 실시한 후와 IP후 45분 동안 허혈을 실시한 결우에는 각각 119, 145%로 현저히 증가하였다. (p<0.01). PKC 동종효소중 $\beta$, $\delta$, ζ 등에서는 발현정도에 유의한 변화가 없었던 반면 $\alpha$ 및 $\varepsilon$에서 양적인 변화를 관찰할 수 있었다. PKC-$\alpha$의 세포질분획의 발현은 기준선이나허혈 대조군과 비교하여 IPgn에 증가하는 경향을 나타내었으나, 이외의실험군에서는 큰 변화를 볼 수 없었다. PKC-$\alpha$의 세포막분획은 IP후롸, glucose 결핍용액 투여 전처치후, glucose 결핍용액 투여 전치치후 45분 동안 허혈후에 증가하는 경향을 나타내었다. PKC-$\varepsilon$의 세포질분획의 발현은 기준선이나 허혈 대조군과 비교하여 IPgn나 IPgn 45분 동안 허혈후, glucose 결핍용액 투여 전처치에 증가하는 경향을 나타내었으며 PKC-$\varepsilon$의 세포막분획은 IP후 45분 동안 허혈후, 또는 glucose 결핍용액 투여 전처치후에 발현이 증가하는 경향을 나타내었다. 결론 ; 이상으로 적출 관류 토끼 심장에서 glucose 결핍용액 투여로 전처치할 경우 후속된 장시간 동안의 허혈에 대하여 좌심실기능 회복 증가는 기대할 수 없으나 심근경색 범위가 감소되거나 한정되는 보호효과가 있음을 알 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.147-168
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• 2017

오래 전부터 학계에서는 정확한 주식 시장의 예측에 대한 많은 연구가 진행되어 왔고 현재에도 다양한 기법을 응용한 예측모형들이 연구되고 있다. 특히 최근에는 딥러닝(Deep-Learning)을 포함한 다양한 기계학습기법(Machine Learning Methods)을 이용해 주가지수를 예측하려는 많은 시도들이 진행되고 있다. 전통적인 주식투자거래의 분석기법으로는 기본적 분석과 기술적 분석방법이 사용되지만 보다 단기적인 거래예측이나 통계학적, 수리적 기법을 응용하기에는 기술적 분석 방법이 보다 유용한 측면이 있다. 이러한 기술적 지표들을 이용하여 진행된 대부분의 연구는 미래시장의 (보통은 다음 거래일) 주가 등락을 이진분류-상승 또는 하락-하여 주가를 예측하는 모형을 연구한 것이다. 하지만 이러한 이진분류로는 추세를 예측하여 매매시그널을 파악하거나, 포트폴리오 리밸런싱(Portfolio Rebalancing)의 신호로 삼기에는 적합치 않은 측면이 많은 것 또한 사실이다. 이에 본 연구에서는 기존의 주가지수 예측방법인 이진 분류 (binary classification) 방법에서 주가지수 추세를 (상승추세, 박스권, 하락추세) 다분류 (multiple classification) 체계로 확장하여 주가지수 추세를 예측하고자 한다. 이러한 다 분류 문제 해결을 위해 기존에 사용하던 통계적 방법인 다항로지스틱 회귀분석(Multinomial Logistic Regression Analysis, MLOGIT)이나 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA) 또는 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN)과 같은 기법보다는 예측성과의 우수성이 입증된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM, MSVM)을 사용하고, 이 모델의 성능을 향상시키기 위한 래퍼(wrapper)로서 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한 최적화 모델을 제안한다. 특히 GA-MSVM으로 명명된 본 연구의 제안 모형에서는 MSVM의 커널함수 매개변수, 그리고 최적의 입력변수 선택(feature selection) 뿐만이 아니라 학습사례 선택(instance selection)까지 최적화하여 모델의 성능을 극대화 하도록 설계하였다. 제안 모형의 성능을 검증하기 위해 국내주식시장의 실제 데이터를 적용해본 결과 ANN이나 CBR, MLOGIT, MDA와 같은 기존 데이터마이닝 기법들이나 인공지능 알고리즘은 물론 현재까지 가장 우수한 예측 성과를 나타내는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안 모형이 보다 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 특히 주가지수 추세 예측에 있어서 학습사례의 선택이 매우 중요한 역할을 하는 것으로 확인 되었으며, 모델의 성능의 개선효과에 다른 요인보다 중요한 요소임을 확인할 수 있었다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제54권1호
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• pp.57-70
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• 2003

연구배경 : 소세포폐암은 전체 폐암의 약 20%를 차지하며, 비소세포암에 비해 예후가 불량한 것으로 알려져 있다. 하지만, 최근 치료 효과가 점차 좋아지면서 생존율이 향상되고 있으며, 환자들의 적절한 치료를 위해 소세포폐암 환자의 생존 기간과 연관된 예후인자를 조사하였다. 방법 : 1993년에서 2001년까지 고신대학교 복음병원에서 소세포폐암으로 진단 및 치료받은 입원 환자 중에서 추적 경과 관찰이 가능한 394명의 의무기록을 바탕으로 예후 인자들의 생존기간을 후향적조사 분석하였다. 결과 : 남자가 314명(79.7%), 여자 80명(20.3%), 제한기 177명(44.9%), 확장기가 217명(55.1%)이었다. 이들 중 사망이 확인된 경우는 366명이었으며 중앙 생존기간은 215일이었다. 예후인자 중에서 병기, 전신 활동도, 최근 3개월간의 5% 체중감소, 항암 치료 여부, 항암 화학 약제 종류, 부가적 방사선 치료여부가 생존 기간의 연장과 통계적으로 유의하였다. 치료 여부에 따른 분석에서 대중 요법만 받은 환자의 중앙 생존 기간은 71일, 한가지의 암 치료만 받은 경우는 211일, 두 가지 이상 항암 치료를 받은 경우는 419일로 치료에 따라서 의미 있게 생존 기간이 연장되었다(p<0.000 각각). 항암화학요법과 방사선 치료를 같이 시행받은 환자들 중에서 조기동시 항암 화학 방사선 치료 군 (30명)은 지연교대 항암 화학 방사선 치료 군 (55명)보다 중앙생존기간이 유의하게 길었다(528일 대 373일, p=0.0237). 검사실 지표로는 백혈구${\leq}800{\mu}L$, $ALP{\leq}200U/L$, $LDH{\leq}450IU/L$, $NSE{\leq}15ng/ml$, $S-GOT{\leq}40IU/L$ 인 경우 생존 기간이 유의하게 길었다. 확장기의 환자들 중 전이 부위 수에 따른 생존 기간은 차이가 없었으나, 늑막액 저류가 있는 환자의 생존 기간이 다른 부위에 전이된 경우보다 유의하게 길었다. 연도별 생존기간의 변화를 1993-1995, 1996-1998, 1999-2001년의 3군으로 나눠 본 결과 중앙 생존 기간이 1999년 이후 의미 있게 연장되었다(각각 177일, 194일, 289일, p=0.001, 0.002). 결론 : 소세포폐암 환자에서 진단 당시의 병기와 최근 3개월간 5% 체중감소 여부가 유의한 예후 인자였다. 그 외 신체 활동도, 혈청 ALP, LDH, NSE, CEA 등의 수치가 예측 가능한 예후 인자였다. 근년에 올수록 치료 성적은 더 향상되었는데, 이는 EP 항암 화학 요법의 도입과 제한기 환자들에게 항암 방사선 치료를 조기에 시행한 것과 연관이 있을 것으로 생각한다.

• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.77-97
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• 2010

매매시점결정은 금융시장에서 초과수익을 얻기 위해 사용되는 투자전략이다. 일반적으로, 매매시점 결정은 거래를 통한 초과수익을 얻기 위해 언제 매매할 것인지를 결정하는 것을 의미한다. 몇몇 연구자들은 러프집합분석이 매매시점결정에 적합한 도구라고 주장하였는데, 그 이유는 이 분석방법이 통제함수를 이용하여 시장의 패턴이 불확실할 때에는 거래를 위한 신호를 생성하지 않는다는 점 때문이었다. 러프집합은 분석을 위해 범주형 데이터만을 이용하므로, 분석에 사용되는 데이터는 연속형의 수치값을 이산화하여야 한다. 이산화란 연속형 수치값의 범주화 구간을 결정하기 위한 적절한 "경계값"을 찾는 것이다. 각각의 구간 내에서의 모든 값은 같은 값으로 변환된다. 일반적으로, 러프집합 분석에서의 데이터 이산화 방법은 등분위 이산화, 전문가 지식에 의한 이산화, 최소 엔트로피 기준 이산화, Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 등의 네 가지로 구분된다. 등분위 이산화는 구간의 수를 고정하고 각 변수의 히스토그램을 확인한 후, 각각의 구간에 같은 숫자의 표본이 배정되도록 경계값을 결정한다. 전문가 지식에 의한 이산화는 전문가와의 인터뷰 또는 선행연구 조사를 통해 얻어진 해당 분야 전문가의 지식에 따라 경계값을 정한다. 최소 엔트로피 기준 이산화는 각 범주의 엔트로피 측정값이 최적화 되도록 각 변수의 값을 재귀분할 하는 방식으로 알고리즘을 진행한다. Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화는 Na$\ddot{i}$ve scaling 후에 그로 인해 분할된 범주값을 Boolean reasoning 방법으로 종속변수 값에 대해 최적화된 이산화 경계값을 구하는 방법이다. 비록 러프집합분석이 매매시점결정에 유망할 것으로 판단되지만, 러프집합분석을 이용한 거래를 통한 성과에 미치는 여러 이산화 방법의 효과에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 러프집합분석을 이용한 주식시장 매매시점결정 모형을 구성함에 있어서 다양한 이산화 방법론을 비교할 것이다. 연구에 사용된 데이터는 1996년 5월부터 1998년 10월까지의 KOSPI 200데이터이다. KOSPI 200은 한국 주식시장에서 최초의 파생상품인 KOSPI 200 선물의 기저 지수이다. KOSPI 200은 제조업, 건설업, 통신업, 전기와 가스업, 유통과 서비스업, 금융업 등에서 유동성과 해당 산업 내의 위상 등을 기준으로 선택된 200개 주식으로 구성된 시장가치 가중지수이다. 표본의 총 개수는 660거래일이다. 또한, 본 연구에서는 유명한 기술적 지표를 독립변수로 사용한다. 실험 결과, 학습용 표본에서는 Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 방법이 가장 수익성이 높았으나, 검증용 표본에서는 전문가 지식에 의한 이산화가 가장 수익성이 높은 방법이었다. 또한, 전문가 지식에 의한 이산화가 학습용과 검증용 데이터 모두에서 안정적인 성과를 나타내었다. 본 연구에서는 러프집합분석과 의사결정 나무분석의 비교도 수행하였으며, 의사결정나무분석은 C4.5를 이용하였다. 실험결과, 전문가 지식에 의한 이산화를 이용한 러프집합분석이 C4.5보다 수익성이 높은 매매규칙을 생성하는 것으로 나타났다.

• 중소기업연구
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• 제31권4호
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• pp.67-93
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• 2009

본 연구는 1999년 1월 1일부터 2007년 12월 31일까지 한국거래소의 유가증권시장과 코스닥시장에 상장된 혁신형 중소기업을 대상으로 재무적 제약과 배당스무딩간의 관계를 실증분석 하였으며, 주요한 분석결과는 다음과 같다. 기업들은 목표 배당성향을 가지고 있으며, 실제 배당성향이 목표 배당성향에서 이탈하면 다시 배당지급을 부분적으로 조정한다. 배당조정속도는 Lintner(1956)의 배당조정모형의 핵심변수인 전기 주당배당과 당기 주당이익을 사용하여 거의 대부분 측정할 수 있으며, 잔여배당이론과 그 이후에 등장한 배당신호이론, 대리인이론, 케이터링 이론 및 거래비용이론에 관한 대용변수들은 배당조정속도에 부분적으로 영향을 미친다. 그리고 전기 주당배당은 당기 주당이익보다 배당조정속도에 더 큰 영향을 미치는데, 이는 기업들이 특별한 이유가 없는 한 전기 주당배당 수준을 장기적으로 유지하는 안정적인 배당정책을 선호한다는 증거가 된다. 혁신형 중소기업은 비혁신형 중소기업보다 배당조정속도가 더 빠르다. 혁신형 중소기업은 R&D 투자에 따른 미래의 성장성과 수익성을 담보로 하여 장기적으로 안정적인 배당정책을 유지할 수 있다. 다시 말해, 혁신형 중소기업은 배당지급이 목표 배당성향에서 이탈하더라도, R&D 투자에 따른 미래의 성장성과 수익성을 담보로 하여 목표 배당성향을 향하여 배당지급을 신속하게 조정하여 배당스무딩을 효과적으로 달성할 수 있다. 그리고 혁신형 중소기업 중에서도 재무적 비제약 기업은 재무적 제약 기업보다 배당조정속도가 더 빠르다. 이는 재무적 비제약 기업일수록 자본시장을 통한 외부 자금조달이 용이하기 때문에 주당배당을 신속하게 조정한다는 증거가 된다. 따라서 자본시장 접근성이 용이하여 재무적 제약을 적게 받는 기업일수록 외부 자금조달이 용이하기 때문에 배당지급을 더 신속하게 조정함으로써 배당스무딩을 더 효과적으로 달성할 수 있다. 그리고 중소기업청이 정책적 목적으로 분류한 혁신형 중소기업(벤처기업, 이노비즈기업, 경영혁신형기업)은 비혁신형 중소기업보다 배당조정속도가 더 빠르다. 중소기업청에서 정책적 목적으로 분류한 혁신형 중소기업은 신용보증지원, 정책자금지원, 조세혜택, 공공입찰 우선권 부여 등과 같은 다양한 정책적 혜택으로 인해 재무적 제약을 적게 받기 때문에 배당지급을 더 신속하게 조정할 수 있다. 결론적으로, 한국거래소의 유가증권시장과 코스닥시장에 상장된 혁신형 중소기업은 비혁신형 중소기업보다 배당조정속도가 더 빠르고, 혁신형 중소기업 중에서도 재무적 비제약 기업은 재무적 제약 기업보다 배당조정 속도가 더 빠르다. 다시 말해, 중소기업 중에서도 R&D 집중도가 높은 혁신형 중소기업은 R&D 투자에 따른 미래의 성장성과 수익성을 담보로 하여 배당스무딩을 신속하게 할 수 있고, 혁신형 중소기업 중에서도 자본시장 접근성이 좋은 기업은 재무적 제약을 적게 받기 때문에 배당스무딩을 더 신속하게 할 수 있다. 따라서 중소기업 경영자는 R&D 집중도를 증가시키고 자본시장 접근성을 높여 재무적 제약을 회피함으로써 신속한 배당스무딩을 통해 장기적으로 안정적인 배당정책을 유지할 수 있다고 생각한다. 그리고 중소기업청이 정책적 목적으로 분류한 혁신형 중소기업(벤처기업, 이노비즈기업, 경영혁신형기업)의 경우에도 배당조정속도가 비혁신형 중소기업보다 더 빠르게 나왔다. 이러한 결과는 배당정책의 측면에서 중소기업청의 혁신형 중소기업 정책을 지지하는 실증적인 증거가 된다.