• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.9-15
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• 2016

USCG Phase-II 규정에 근거한 형식승인 시험은 전체 시험수에서 자연상태 생물군집이 75% 이상을 차지해야만 하며, 이러한 기준을 충족하기 위해 장목만과 마산만에서 Bongo네트를 이용해서 자연 해수의 동물플랑크톤 군집을 채집하였다. 장목만과 마산만에서 1톤으로 생물을 농축하였을 경우, 동물플랑크톤의 현존량은 각각$1.8{\times}10^7ind.ton^{-1}$과 $2.3{\times}10{\times}10^7ind.ton^{-1}$으로 나타났고, 살아 있는 생물 비율은 장목만이 82.6%로 마산만의 80.1%보다 약간 높게 나타났다. 특히 두 해역에서 동계에 출현한 동물플랑크톤의 군집조성은 유사하였고, 요각류 Acartia 속의 성체과 미성숙체가 극우점하는 양상을 보였다. 500톤 규모로 희석된 Test water에서 >$50{\mu}m$ 크기 생물의 총 개체수 밀도는 장목만과 마산만에서 유사하게 $6.0{\times}10^4ind.ton^{-1}$로 관찰되었으나, 생물의 사멸율은 장목만 시료보다 마산만에서 12% 높게 나타났다. 동일 방법으로 수행하였음에도 불구하고 마산만이 사멸률이 높은 이유는 우점하는 Acartia 속의 미성숙 개체가 장목만에서 관찰된 현존량보다 30% 높게 나타났고, 미성숙체는 인위적인 채집 및 이송과정에서 일정의 지속적인 스트레스를 받아 사멸하였을 가능성이 높다. 장목만에서 BWTS 처리 당일과 처리 5일 경과 후, BWTS처리군의 생물은 100% 사멸되어, 처리장비의 성능을 검증할 수 있었다. 결과적으로 동계와 같이 낮은 생물현존량이 존재할 경우, 주간 6-7시간 수행한 네트의 생물농축만으로는 USCG Phase II의 형식승인 기준인 500톤 탱크에 $10{\times}10^4ind.ton^{-1}$ 이상으로 >$50{\mu}m$ 자연생물 개체수를 만족시키는 것은 쉽지 않았고, 이를 보안하기 위해서는 선박을 추가하는 등의 현실적인 대안이 필요할 것으로 판단되었다.

• 대한핵의학회지
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• 제32권4호
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• pp.365-373
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• 1998

목적: 일반 감마카메라는 그 크기(${\sim}500mm$ 폭)가 전신영상 획득에 적합하도록 설계되어있어 유방영상 획득에는 비 이상적이다. 이 연구의 목적은 물리적 영상 저하요인인 배후 방사능과 광자감쇠 효과를 최소화하여 높은 공간분해능과 시스템 민감도를 가지며 유방영상에 적합하도록 소형화된 저가-고성능유방암 진단전용 소형 감마카메라 개발이다. 대상 및 방법: 크기가 $60 mm{\times}60 mm{\times}6 mm$인 NaI(T1) 섬광결정을 위치민감형 광전자증배관에 접합시켜 감마선 측정신호인 $X^+,\;X^-,\;Y^+,\;Y^-$를 얻은 다음, 증폭기 등을 포함한 전자회로(nuclear instrument modules, NIM)를 통하여 검출기로부터 발생하는 위치신호와 트리거 신호를 처리하였다. 이 신호들을 아날로그-디지털 변환기와 앵거로직을 사용하여 분석한 후 감마카메라 영상을 구성하여 일반 개인용컴퓨터에 표현하는 시스템을 개발하였다. 개발된 감마카메라의 1차적인 성능을 평가하기 위해 Tc-99m 점선원을 이용하여 내인성 계수율과 플러드 영상을 획득하였다. 또한 일정간격의 구멍이 있는 구멍 마스크와 직경 2, 3, 4, 5, 6, 7 mm 크기의 구모양에 방사능 용액을 채울 수 있는 유방모형을 제작하여 평행구멍형조준기를 장착하고 영상을 획득하였다. 결과: 개발된 감마카메라는 약 $8{\times}10^3 counts/sec/{\mu}Ci$의 계수율을 보였으며, 공간왜곡은 관찰되나 양질의 플러드 영상과 구멍 마스크 영상을 획득할 수 있었고, 유방모형에 위치한 방사능 분포를 정확하게 영상화할 수 있을 뿐 아니라 최소 2 mm의 방사능 위치를 판별할 수 있는 영상을 획득하였다. 결론: NaI(T1)-위치민감형 광전자증배관를 이용하여 유방영상에 적합한 소형감마카메라를 개발하였다. 추후 선형성, 장균일도 및 불응시간에 대한 보정 알고리즘을 완성하여 적용하고, 정상작동 여부를 검사하기 위한 정도관리 방법을 설정하면, 유방 신티그라피의 정확도를 높이는데 기여할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제22권2호
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• pp.97-113
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• 2016

인터넷상의 데이터가 급속하게 증가함에 따라 막대한 양의 데이터를 목적에 맞게 적절히 활용하는 빅데이터 분석이 활발하게 진행되고 있다. 최근에는 기존의 정형 데이터분석이 가진 한계점을 보완하는 방법으로 비정형 데이터 분석 분야 중 하나인 텍스트마이닝 기법에 대한 연구들이 다수 이루어지고 있으며, 특히 텍스트를 기반으로 문장의 긍정, 부정을 판별하고 분류하는 감성분석과 관련된 연구들이 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 연구의 연장선 상에서, 본 연구는 감성분석에 사용되는 감성사전을 데이터의 특성에 맞게 적절하게 변형하여 구축하는 방법을 시도하였다. 데이터가 속한 영역의 특성을 고려하지 않은 기존의 범용 감성사전을 감성분석에 사용할 경우, 해당 영역에서 쓰이는 단어 또는 감정 표현을 반영하지 못하므로 감성분석의 정확성이 떨어질 수 있다. 따라서 감성분석에 있어서 영역 맞춤형 감성사전의 사용 시 데이터 영역의 특성을 정확하게 반영해 분석의 정확성을 높여줄 것으로 기대할 수 있다. 본 연구에서는 영화 리뷰 데이터를 분석 대상으로 선정하였으며, 대표적 영화정보 사이트 IMDb에서 발생된 약 2년간의 영화리뷰 데이터를 수집 분석하였다. 분석에 앞서 영화 장르별 사용되는 단어의 의미가 각각 다를 것을 고려하여 영화를 '액션', '애니메이션', '코메디', '드라마', '공포', '과학공상' 6개 장르로 분류했다. 맞춤형 감성사전 구축을 위한 핵심 기법으로 SO-PMI(Semantic Orientation from Point-wise Mutual Information)를 활용하였으며, 어휘 간 극성이 뚜렷하게 구분되는 형용사에 한정하여 연구를 진행했다. 분석결과 맞춤형사전을 활용한 감성분석 예측정확도는 영화 장르별로 상이했다. '애니메이션'을 제외한 5개 장르에서 기존의 범용 감성사전대비 맞춤형 감성사전의 예측정확도가 통계적으로 유의한 수준의 성능 향상을 보였다. 본 연구에서는 데이터 영역의 특성에 맞는 맞춤형 사전 구축을 통한 감성분석의 예측의 성능 향상을 확인하였다. 향후 감성사전 구축 시 동사, 부사 등 다양한 품사의 어휘를 추가하여 감성분석 예측정확도를 높이는 방안을 모색할 수 있을 것이다.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.493-500
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• 2021

본 논문에서는 다각형 용기의 품질 향상을 위한 딥러닝 구조 개발을 제안한다. 딥러닝 구조는 convolution 층, bottleneck 층, fully connect 층, softmax 층 등으로 구성된다. Convolution 층은 입력 이미지 또는 이전 층의 특징 이미지를 여러 특징 필터와 convolution 3x3 연산하여 특징 이미지를 얻어 내는 층이다. Bottleneck 층은 convolution 층을 통해 추출된 특징 이미지상의 특징들 중에서 최적의 특징들만 선별하여 convolution 1x1 ReLU로 채널을 감소시키고convolution 3x3 ReLU를 실시한다. Bottleneck 층을 거친 후에 수행되는 global average pooling 연산과정은 convolution 층을 통해 추출된 특징 이미지의 특징들 중에서 최적의 특징들만 선별하여 특징 이미지의 크기를 감소시킨다. Fully connect 층은 6개의 fully connect layer를 거쳐 출력 데이터가 산출된다. Softmax 층은 입력층 노드의 값과 연산을 진행하려는 목표 노드 사이의 가중치와 곱을 하여 합하고 활성화 함수를 통해 0~1 사이의 값으로 변환한다. 학습이 완료된 후에 인식 과정에서는 학습 과정과 마찬가지로 카메라를 이용한 이미지 획득, 측정 위치 검출, 딥러닝을 활용한 비원형 유리병 분류 등을 수행하여 비원형 유리병을 분류한다. 제안된 다각형 용기의 품질 향상을 위한 딥러닝 구조의 성능을 평가하기 위하여 공인시험기관에서 실험한 결과, 양품/불량 판별 정확도 99%로 세계최고 수준과 동일한 수준으로 산출되었다. 검사 소요 시간은 평균 1.7초로 비원형 머신비전 시스템을 사용하는 생산 공정의 가동 시간 기준 내로 산출되었다. 따라서 본 본문에서 제안한 다각형 용기의 품질 향상을 위한 딥러닝 구조의 성능의 그 효용성이 입증되었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제23권4호
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• pp.329-339
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• 2021

콩은 논 대표적인 밭작물로써 온도, 수분, 토양과 같은 환경 조건에 민감하기 때문에 재배 시 포장 관리가 매우 중요하다. 작물 상태를 비파괴적, 비접촉적 방법으로 측정할 수 있는 분광 기술을 활용한다면 작황 예측, 작물 스트레스 및 병충해 판별 등 생육 진단 및 처방을 통해 품질과 수확량을 높일 수 있다. 본 연구에서는 회전익 무인기에 탑재된 다중분광 센서를 이용하여 시험 포장에서 콩 생육 추정 모델 개발하고 재현성을 확인하기 위해 농가 포장에 검증을 수행하였다. 분광 데이터로 산출된 정규화 식생지수(NDVI, GNDVI), 단순비 식생지수(RRVI, GRVI)와 콩 생육 데이터(생체중, LAI)를 선형회귀분석을 실시하여 모델을 개발하였으며 괴산에 위치한 농가포장에서 검증을 실시하였다. 그 결과 생체중의 경우 정규화 식생지수를 이용 시 포화되기 때문에 단순비 식생지수 GRVI를 이용한 모델의 성능이 가장 높았다(R²=0.74, RMSE=246 g/m², RE=34.2%). 괴산 농가 포장에 생체중 모델 검증 결과 RMSE=392 g/m², RE=32%로 나타났으며 작부 체계별 나누어 검증 결과 단작 포장과 이모작 포장 생체중 모델은 RMSE=315 g/m², RE=26% 및 RMSE=381 g/m², RE=31%로 나타났다. 작부 체계별 포장과 적산온도가 유사한 연도별 시험 포장(2018+2020년, 2019년)을 나누어 생체중 모델 개발한 결과 단년도(2019년)의 성능이 높게 나타났다. 작부 체계별 적산온도가 유사한 검증과 기존 검증 간 비교 결과 단작 포장은 RMSE 및 RE를 기준으로 각각 29.1%와 34.3%로 개선되었으나 이모작 포장은 -19.6%, -31.3%로 저하되었다. 적산온도 이외의 환경 요인, 분광 및 생육 데이터 추가 시 다양한 환경 조건에서 재배되는 콩 생육을 추정 가능할 것으로 판단된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권2호
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• pp.19-29
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• 2006

최근 휴대폰에서 개인 정보 보안의 중요성이 대두되고 있으며, 이에 따라 생체인식 기능이 내장된 휴대폰에 관심이 집중되고 있다. 그러므로 본 논문에서는 휴대용 기기에 홍채인식기술을 적용하기 위한 방법을 제안한다 기존의 홍채 인식 알고리즘에서는 고 배율의 줌 렌즈(zoom lens)와 초점렌즈(focus lens)를 사용하여 홍채인식에 사용될 확대된 홍채영상을 획득하였다. 이와 같이 이 전에 휴대폰에 홍채인식기술을 적용하기 위해서는 줌 렌즈와 초점렌즈를 추가 장착하여야 했으며, 이는 가격 상승과 부피 증가의 문제를 발생시켰다. 그러나 최근 휴대폰의 멀티미디어 기기 융 복합 추세로 인해 휴대폰 내에 장착된 메가픽셀 카메라(Mega-pixel Camera)의 성능이 급속히 발전함에 따라, 고 배율의 줌 렌즈 및 초점렌즈(zoom & focus lens) 없이도 확대된 홍채영상의 획득이 가능하게 되었다. 즉, 메가 픽셀 카메라 폰을 사용하여 사용자로부터 원거리에서 취득한 얼굴영상에서의 홍채영역이 홍채인식을 수행하기 위한 충분한 픽셀정보를 가지게 되었다. 본 논문에서는 이러한 얼굴영상에서 각막에 반사된 조명 반사광을 기반으로 휴대폰에서의 홍채인식을 위한 고속 홍채검출 방법을 제안한다. 또한 눈, 카메라, 조명 모델을 기반으로 각막에 반사된 조명반사광의 밝기와 크기를 추정하는 이론적 배경을 제안하며, 입력영상에서 태양광의 존재 유무와 광학적으로 또는 피사체의 움직임에 의해 반사된 흐림 현상 (Optical & Motion blur)을 판별하기 위해 조명을 연속적으로 On/Off 시키는 방법을 제안한다. 실험결과, 삼성 SCH-S2300(150MHz의 ARM 9 CPU) 휴대폰에서 홍채 영역 추출 총 수행시간은 평균 65ms이었고, 홍채 검출 성공률은 태양광이 존재하지 않는 실내에서 99%, 태양광이 존재하는 실외에서 98.5%였다._{SSH}$ 전압이 약 1.1V 일 때까지 오류 없이 동작함을 관측하였다. 본 논문의 SRAM 스위칭 전력감소는 I/O의 bit width가 증가하면 더욱 더 중요해질 것으로 예상할 수 있다.어 자료 형태를 32.4%의 순으로 개발을 희망하였다. 다섯째, 주로 사용하는 웹 사이트는 가정과 교사나 교과 연구회에서 운영하는 사이트를 46.2%, 에듀넷이나 한국교육학술정보원(KERIS) 사이트는 30.8%가 활용하는 것으로 나타났다. 또한 학습 자료 개발은 제작 능력이 있는 가정과 교사들이 교과 연구회를 만들어 공동으로 제작 할 수 있기를 희망하고 있었다. 시대적인 변화와 교육 환경의 변화로 웹 콘텐츠 자료를 활용한 교수 학습 방법이 중요한 도구로 인식되고 있다. 특히 가정 교과는 일상생활에 필요한 기초적인 경험을 실생활과 접목시켜 종합적으로 다루는 교과이기 때문에 다양하고 창의적인 콘텐츠가 절실히 요구되는 실정이다. 본 연구의 결과들에서 제시한 여러 가지 사항들을 고려하여 웹 콘텐츠 자료 활용과 개발이 이루어진다면 보다 효율적인 교수 학습이 이루어질 것으로 기대된다.변연계통과 대뇌겉질 전체에 영향을 미칠 것으로 여겨지는데, 본 실험에서는 네 종류의 바닥핵들, 즉 꼬리핵, 줄무늬체바닥핵, 중격옆핵 및 중격핵과 관련된 신경연접들을 관찰하였으며, 그 결과를 문헌 고찰한 결과 변연계통과 줄무늬체계통이 앞뇌의 바닥에 있는 신경핵들에서 형태학적 교차연결을 통해 정서와 마음의 상태를 행동과 대응으로 표현하는 중요한 신경회로가 존재함을 제안하였다.腎臟組織)에서 더많이 발생되었다. 틸라피아의 신사구체(腎絲球體)는 담수(淡水)에서 10%o의 해수(海水)로 이주된지 14일(日) 이후에 신장(腎臟)에서 수축된 것으로 나타났다. 30%o의 해수(海水)에 적응(適應)된 틸라피아의 평균 신사구체(腎絲球體)의 면적은 담수(淡水)에 적응된 개체의 면적보다

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제40권5호
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• pp.312-321
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• 2003

본 논문은 장애물을 인식하고 회피하면서 목적지까지 자율적으로 이동할 수 있는 로봇을 구현한 논문이다. 우리는 본 논문에서 영상처리보드의 구현이라는 하드웨어적인 부분과 자율 이동로봇을 위한 영상궤환 제어라는 소프트웨어의 두 가지 결과를 나타내었다. 첫 번째 부분에서, 영상처리를 수행하는 제어보드로부터 명령을 받는 로봇을 나타내었다. 우리는 오랫동안 CCD카메라를 탑재한 자율 이동로봇에 대하여 연구해왔다. 로봇의 구성은 DSP칩을 탑재한 영상보드와 스텝모터 그리고 CCD카메라로 구성된다. 시스템 구성은 이동로봇의 영상처리 보드에서 영상을 획득하고 영상처리 알고리즘을 수행하고 로봇의 이동경로를 계산한다. 이동로봇에 탑재된 CCD카메라에서 획득한 영상 정보는 매 샘플링 시간마다 캡쳐한다. 화면에서 장애물의 유무를 판별한 후 좌 혹은 우로 회전하여 장애물을 회피하고 이동한 거리를 Feedback하는 시스템을 구현하여 초기에 지정한 목표지점가지 로봇이 갈 수 있도록 간략한 경로를 계획하여 절대좌표를 추적해 나가는 알고리즘을 구현한다. 이러한 영상을 획득하고 알고리즘을 처리하는 영상처리 보드의 구성은 DSP (TMS320VC33), ADV611, SAA7111, ADV7176A, CPLD(EPM7256ATC144), SRAM 메모리로 구성되어 있다. 두 번째 부분에서는 장애물을 인식하고 회피하기 위하여 두 가지의 영상궤환 제어 알고리즘을 나타낸다. 첫 번째 알고리즘은 필터링, 경계검출 NOR변환, 경계치 설정 등의 영상 전처리 과정을 거친 영상을 분할하는 기법이다. 여기에서는 Labeling과 Segmentation을 통한 pixel의 밀도 계산이 도입된다. 두 번째 알고리즘은 위와 같이 전처리된 영상에 웨이브렛 변환을 이용하여 수직방향(y축 성분)으로 히스토그램 분포를 20 Pixel 간격으로 스캔한다. 파형 변화에 의하여 장애물이 있는 부분의 히스토그램 분포는 거의 변동이 없이 나타난다. 이러한 특성을 분석하여 장애물이 있는 곳을 찾아내고 이것을 회피하기 위한 알고리즘을 세웠다. 본 논문은 로봇에 장착된 한 개의 CCD 카메라를 이용하여 장애물을 회피하면서 초기에 설정해둔 목적지가지 도달하기 위한 알고리즘을 제안하였으며, 영상처리 보드를 설계 및 제작하였다. 영상처리 보드는 일반적인 보드보다 빠른 속도(30frame/sec)와 해상도를 지원하며 압축 알고리즘을 탑재하고 있어서 영상을 전송하는 데에 있어서도 탁월한 성능을 보인다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제15권4호
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• pp.5-11
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• 2014

최근 도심지의 구조물 건설 시 다양한 라이프라인이 공간의 효율적인 활용 측면에서 지중에 매설되고 있으며, 이러한 라이프라인의 신설 및 유지보수 등을 위해 굴착이나 뒤채움 작업이 빈번하게 이루어지고 있다. 라이프라인 매설 시 지반을 굴착하며, 매설 후 채움재 모래를 사용하여 되메움을 하는 것이 일반적이다. 이러한 경우 통신관, 가스관, 상하수도 등의 관하부와 측면 좁은 공간의 뒤채움은 다짐작업이 어려우며, 다짐작업 시 토사의 특성상 추가적으로 침하가 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 방법으로 미국 및 일본 등과 같은 선진국에서 건설 발생토를 재활용하여 잔토처리 비용을 줄이고, 충분한 유동성을 확보한 유동성 채움재가 사용되고 있다. 또한 지중 매설관 건설 외에도 기초 하부 지반의 보강에도 유동성 채움재를 활용할 수 있을 것으로 판단되며, 특히 기계 기초 하부 지지층이 연약한 경우, 유동성 채움재를 적용하여 빠른 시간 안에 지반을 개량하는 목적에 적합할 것으로 판단된다. 특히 기계 기초 하부 지지층의 경우, 단순한 기계 하중에 의한 정적 지지력 산정뿐만 아니라 기계의 진동에 의한 동적 하중이 가해지므로 기초 하부 지지층의 동적거동특성이 평가되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 유동성 채움재를 기계 기초 지지층으로 활용하는데 있어서의 적용성을 판별하기 위해 국내에서 일반적으로 볼 수 있는 점토와 황토를 현장발생토로 가정하여 세립분 함량을 달리한 유동성 채움재의 강도 및 동적 거동특성을 파악하였다. 또한 현장 발생토를 대신하여 산업 폐기물인 매립석탄회를 활용하여 유동성 채움재를 조성하여 그 성능을 비교하였다. 그 결과, 매립석탄회를 혼합하여 사용한 경우, 일반적인 건설발생토를 사용한 경우보다 높은 7일 재령 강도와 전단탄성계수를 보였다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.59-71
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• 2014

KOSPI200 선물 트레이딩을 위해 업계에서는 여러 전략으로 포트폴리오를 구성해서 운용한다. 동일한 전략 모음을 갖고 있더라도 포트폴리오를 어떻게 구성하느냐에 따라 수익은 크게 차이가 난다. 시장 상황에 맞는 전략들로 포트폴리오를 구성하는 것은 오랜 경험과 탁월한 노하우가 있어야하는 어려운 작업이다. 본 논문에서는 SVM을 활용하여 쉽고 빠르게 적절한 전략 포트폴리오를 구성하는 방법을 제시하였다. 본 논문에서 제안한 시스템의 성과는 벤치마킹의 성과와 비교하여 2배 이상의 수익을 내는 것을 확인하였다. 1990.01.03~2011.11.04 동안의 KOSPI200 데이터 중 이전 80%의 데이터로 학습을 하고 최근 20%의 데이터로 성능을 시험하였다. 각 전략별로 선택여부를 판별하는 SVM모델을 만들고 그 결과를 바탕으로 포트폴리오를 구성하였다. 벤치마킹을 위해 KOSPI200 선물을 2계약 매수한 경우의 수익, 시험 시작 직전 30일간 최고 수익을 낸 2개 전략의 수익, 실제 최고 수익을 낸 전략 2개를 보유했을 때의 수익과 비교하였다. 매매 비용을 반영하지 않을 때는 벤치마킹은 132.2~510.37pt의 수익을 냈고, 본 시스템은 1072.36~1140.91pt의 수익을 보여주었다. 그리고 거래비용을 감안하면 벤치마킹은 130.44~502.41pt의 수익을 냈고, 본 시스템은 706.22pt~768.95pt의 수익을 나타내었다. 본 논문은 기계학습을 통한 전략 포트폴리오를 구성하는 방안이 유의미하며 실전에 활용할 수 있음을 보여주었다. 이를 바탕으로 여러 전략과 다양한 시장에 적용해서 안정성을 검증하면 견고한 상용 솔루션으로 발전시킬 수 있을 것이다. 그리고 자금관리 기법을 더 반영한다면 수익을 더욱 크게 향상시킬 수 있을 것이다.

• 대한핵의학회지
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• 제35권2호
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• pp.89-99
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• 2001

목적: 감마카메라로부터 획득한 신장 영상의 정량적 분석을 통해 신장 기능 평가시 사용되고 있는 기존 상용 프로그램은 사용자 임의의 기능 변경 및 추가가 어려워 응용적 측면에서 단점을 갖고 있다. 이 연구에서는 이러한 기존 상용프로그램의 단점을 극복하고, 사용자가 임상 필요에 따라 기능 변경 및 추가를 쉽게 할 수 있는 분석 프로그램을 개발하여 그 결과의 타당성을 분석하였다. 대상 및 방법: 개발된 프로그램은 IDL5.2를 사용하여 작성하였으며, windows운영시스템의 일반 개인용 컴퓨터에서 구현토록 하였다. 프로그램의 기본 성능 구현 및 사구체여과율 계산값의 타당성 검증을 위한 영상자료를 얻기 위해 10명의 정상인을 대상으로 $^{99m}Tc$-DTPA 방사성의약품을 사용하였고, 평균통과시간 계산값의 타당성 검증을 위한 영상자료를 얻기 위해 정상인 11명의 22개의 신장을 대상으로 $^{99m}Tc$-DTPA와 $^{99m}Tc$-MAG3를 사용하여 수분공급에 따른 평균통과시간 분석을 시행하였다. 신장영상은 Siemens사의 단일헤드 감마카메라(ORBITOR)를 통해 획득하였다. 정량적 분석을 위한 관심영역 설정은 수동설정 외에 자동설정 기능도 함께 개발하여 구현토록 하였다. 사구체여과율 계산을 위해 Gates방법을 사용하였고, 평균통과시간 계산을 위해 역중첩 방법과 적합한 여과 방법을 적용하여 안정된 값을 구하였다. 결과: 개발한 프로그램으로 시간별 신장영상과 각 관심영역 내에서의 시간방사능곡선을 도시할 수 있었고, 사구체여과율, 평균통과시간 및 좌 우 신장의 상대적 기능 외에 각 관심영역에서 최대방사능도달시간($T_{max}$)과 중간방사능도달시간($T_{1/2}$)과 같은 시간방사능곡선과 관련된 값들도 함께 계산하였다. 10명의 신장 영상 자료를 대상으로 개발된 프로그램으로 분석한 값들과 Siemens사의 기존 상용 분석 프로그램(MPE)으로 계산한 값들을 서로 비교, 분석한 결과, 통계학적으로 차이가 없음(최대 방사능도달시간: p=0.68, 상대신장기능: p=1.0, 사구체여과율: p=0.25)을 보여 개발한 프로그램이 타당성이 있음을 입증하였다. 평균통과시간 계산값의 타당성 검토와 관련하여, Siemens사의 상용 분석 프로그램에는 해당 기능이 없어 계산값의 비교를 통한 검증은 수행하지 못하였고, 수화(hydration)와 탈수(dehydration) 각각의 조건에 따른 신장기능 분석에 적용하였을 때, 판별 기준이 되는 유의미한 값을 산출하여 타당성 검증을 대신하였다. 결론: 이 연구에서 개발한 핵의학 영상의 정량적 분석을 통한 신장기능 분석 프로그램을 사용하여 신장 기능을 분석한 결과, 타당성 있는 결과를 도출하여 그 유용성을 입증하였다. 이 개발 프로그램은 좀 더 다양한 임상응용 목적의 분석기능을 사용자가 직접 개발, 추가하기가 용이하여 기존 상용 프로그램보다 연구적 활용범위가 크다고 사료된다.