• 한국가스학회지
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• 제21권2호
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• pp.41-49
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• 2017

최근 화학물질을 사용하는 시설이 증가하면서 취급양도 급속하게 증가하고 있다. 그러나 화학물질 누출사고는 꾸준히 발생되고 있으며 때에 따라 다량의 화학물질이 누출되는 경우에는 큰 피해로 이어질 가능성이 크다. 이러한 산업단지에는 수많은 센서로부터 얻는 정보를 이용해 누출 발생지역을 감지 감시하고 있으며, 기존의 고정식 센서를 로봇이나 드론에 적용하여 산업현장에 이용되고 있다. 이에 따라 화학물질을 취급하는 공정의 누출조건, 환경조건을 반영한 다양한 누출 시나리오를 토대로 빠른 감지와 대응을 위해 경계면의 센서 배치 방안을 제시할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 화학물질이 누출되는 경우에 대해 COMSOL을 사용하여 주요 파라미터를 적용, 실질적인 사고 시나리오를 해석하였다. 그리고 사고 시나리오를 바탕으로 센서의 감지 확률, 감지시간과 감지시나리오 수의 각 항목마다 중요도를 부여하여 이동식 센서의 위치별 속도가 산출되도록 목적함수를 선정하였다. 또한 예상치 못한 누출사고에 대해 신뢰성 분석을 통해 제안방법의 타당성을 확인하였다. 이상의 결과로부터 추후 적용될 이동식 센서의 농도 데이터를 기반으로 누출원의 역추적에도 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.39-55
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• 2019

최근 은행과 증권회사를 중심으로 다양한 로보어드바이저 금융상품들이 출시되고 있다. 로보어드바이저는 사람 대신 컴퓨터가 포트폴리오 자산배분에 대한 투자 결정을 실행하기 때문에 다양한 자산배분 알고리즘이 활용되고 있다. 본 연구에서는 대표적 로보어드바이저 알고리즘인 블랙리터만모형의 강점을 살리면서 객관적 투자자 전망을 도출할 수 있는 지능형 전망모형을 제안하고 이를 내재균형수익률과 결합하여 최종 포트폴리오를 도출하는 로보어드바이저 자산배분 알고리즘을 새로이 제안하며, 실제 주가자료를 이용한 실증분석 결과를 통해 전문가의 주관적 전망을 대신할 수 있는 지능형 전망모형의 실무적 적용 가능성을 보여주고자 한다. 그동안 주가 예측에서 우수한 성과를 보여주었던 기계학습 방법 중 SVM 모형을 이용하여 각 자산별 기대수익률에 대한 예측과 예측 확률을 도출하고 이를 각각 기대수익률에 대한 투자자 전망과 전망에 대한 신뢰도 수준의 입력변수로 활용하는 지능형 전망모형을 제안하였다. 시장포트폴리오로부터 도출된 내재균형수익률과 지능형 전망모형의 기대수익률, 확률을 결합하여 최종적인 블랙리터만모형의 최적포트폴리오를 도출하였다. 주가자료는 2008년부터 2018년까지의 132개월 동안의 8개의 KOSPI 200 섹터지수 월별 자료를 분석하였다. 블랙리터만모형으로 도출된 최적포트폴리오의 결과가 기존의 평균분산모형이나 리스크패리티모형 등과 비교하여 우수한 성과를 보여주었다. 구체적으로 2008년부터 2015년까지의 In-Sample 자료에서 최적화된 블랙리터만모형을 2016년부터 2018년까지의 Out-Of-Sample 기간에 적용한 실증분석 결과에서 다른 알고리즘보다 수익과 위험 모두에서 좋은 성과를 기록하였다. 총수익률은 6.4%로 최고 수준이며, 위험지표인 MDD는 20.8%로 최저수준을 기록하였다. 수익과 위험을 동시에 고려하여 투자 성과를 측정하는 샤프비율 역시 0.17로 가장 좋은 결과를 보여주었다. 증권계의 애널리스트 전문가들이 발표하는 투자자 전망자료의 신뢰성이 낮은 상태에서, 본 연구에서 제안된 지능형 전망모형은 현재 빠른 속도로 확장되고 있는 로보어드바이저 관련 금융상품을 개발하고 운용하는 실무적 관점에서 본 연구는 의의가 있다고 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.63-83
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• 2019

투자자들은 기업의 내재가치 분석, 기술적 보조지표 분석 등 복잡한 분석보다 차트(chart)에 나타난 그래프(graph)의 모양으로 매매 시점을 찾는 직관적인 방법을 더 선호하는 편이다. 하지만 패턴(pattern) 분석 기법은 IT 구현의 난이도 때문에 사용자들의 요구에 비해 전산화가 덜 된 분야로 여겨진다. 최근에는 인공지능(artificial intelligence, AI) 분야에서 신경망을 비롯한 다양한 기계학습(machine learning) 기법을 사용하여 주가의 패턴을 연구하는 사례가 많아졌다. 특히 IT 기술의 발전으로 방대한 차트 데이터를 분석하여 주가 예측력이 높은 패턴을 발굴하는 것이 예전보다 쉬워졌다. 지금까지의 성과로 볼 때 가격의 단기 예측력은 높아졌지만, 장기 예측력은 한계가 있어서 장기 투자보다 단타 매매에서 활용되는 수준이다. 이외에 과거 기술력으로 인식하지 못했던 패턴을 기계적으로 정확하게 찾아내는 데 초점을 맞춘 연구도 있지만 찾아진 패턴이 매매에 적합한지 아닌지는 별개의 문제이기 때문에 실용적인 부분에서 취약할 수 있다. 본 연구는 주가 예측력이 있는 패턴을 찾으려는 기존 연구 방법과 달리 패턴들을 먼저 정의해 놓고 확률기반으로 선택해서 매매하는 방법을 제안한다. 5개의 전환점으로 정의한 Merrill(1980)의 M&W 파동 패턴은 32가지의 패턴으로 시장 국면 대부분을 설명할 수 있다. 전환점만으로 패턴을 분류하기 때문에 패턴 인식의 정확도를 높이기 위해 드는 비용을 줄일 수 있다. 32개 패턴으로 만들 수 있는 조합의 수는 전수 테스트가 불가능한 수준이다. 그래서 최적화 문제와 관련한 연구들에서 가장 많이 사용되고 있는 인공지능 알고리즘(algorithm) 중 하나인 유전자 알고리즘(genetic algorithm, GA)을 이용하였다. 그리고 미래의 주가가 과거를 반영한다 해도 같게 움직이지 않기 때문에 전진 분석(walk-forward analysis, WFA)방법을 적용하여 과최적화(overfitting)의 실수를 줄이도록 하였다. 20종목씩 6개의 포트폴리오(portfolio)를 구성하여 테스트해 본 결과에 따르면 패턴 매매에서 가격 변동성이 어느 정도 수반되어야 하며 패턴이 진행 중일 때보다 패턴이 완성된 후에 진입, 청산하는 것이 효과적임을 확인하였다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제25권2호
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• pp.79-88
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• 2014

내부표적체적을 기반으로 계획된 간암 환자의 세기조절방사선치료에서 호흡에 의한 장기의 움직임 영향을 적용하여 체내 실제 종양 부피와 중요 장기 부피에서의 선량분포를 재계산하고, 호흡동조 방식의 세기조절방사선치료 계획 결과와 비교를 통한 선량적 특성을 분석하였다. 내부표적체적은 MIM 프로그램을 사용하여 형성하였고, 호흡에 의한 장기 움직임을 모사할 수 있는 구동 팬텀을 사용하였다. 체내 선량분포는 세기조절방사선치료의 품질보증 과정에서 2차원 다이오드 검출기 배열 장치인 MapCHECK2로 측정한 조사면 별 측정 결과를 기반으로 3DVH 프로그램으로 재계산 하였다. 내부표적체적 기반의 세기조절방사선치료 수행 시 계획표적체적에 충분히 처방선량이 조사되었지만, 선량의 균일도는 호흡동조 방식의 세기조절방사선치료와 비교 시 열등한 결과를 보였다. 상대적으로 더 큰 조사면을 사용하는 내부표적체적 기반의 세기조절방사선치료에서 손상위험장기체적에 더 높은 선량이 조사됨을 확인할 수 있었지만, 척수에 증가된 선량은 부작용 발생확률에 큰 영향을 주지 않는 적은 양이었고, 정상 간이나 신장 부위의 증가된 선량도 최적화 과정에서 좀 더 선량감소 조건을 강화한다면 큰 영향이 없을 것으로 평가되었다. 호흡동조 방식의 세기조절방사선치료가 치료계획에서는 더 좋은 선량분포를 보이고 있으나, 실제 구현 과정에서 다엽콜리메이터의 움직임 오류로 인한 선량의 오차와 치료시간의 증가 측면의 단점이 있으므로, 환자 호흡 상태 및 손상위험장기의 선량제한 값에 대한 사전 분석을 통해 환자 별 최적의 세기조절방사선치료 기법을 선정하여 적용하는 것이 타당하다고 생각된다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제26권4호
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• pp.234-240
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• 2015

유방암 환자에 대한 방사선치료에서 유방의 크기가 큰 경우에 바로 누운 자세와 엎드린 자세 간의 선량학적 효과의 비교를 통하여 치료 최적화를 위한 효과적인 방식을 탐구 해보고자 한다. 본 연구에서는 왼쪽 유방에 종양이 있고 거대유방을 가진 환자가 바로 누운 자세와 엎드린 자세로 입체조형방사선치료를 받았을 때의 차이를 부피-선량 히스토그램을 통해 비교하였다. Planning target volume (계획표적체적, PTV)은 왼쪽 유방이고 Homogeneity index (균질성지표, HI), Conformity index (적합성지표, CI), Coverage index (조사범위지표, CVI)의 값을 확인하였다. Organ at risk (관심장기, OAR)는 오른쪽 유방, 양쪽 폐 그리고 심장이며 평균선량, 최대선량 및 장기 특성에 따른 기타 지표들을 비교하였다. 엎드린 자세로 치료 시 바로 누운 자세보다 PTV인 왼쪽 유방의 HI, CI 값이 21.7%, 6.49% 감소하였고 CVI 값이 10.8% 증가하였다. 관심장기 중 왼쪽 폐에서는 평균선량, 최대선량이 91.6, 87.0% 감소하였고 부피지표 또한 99% 이상 감소하였다. 오른쪽 폐에서는 자세와 관계없이 동일한 수치를 나타냈고 심장에서는 최대선량이 14.2% 감소했고 평균선량과 이와 관련된 이상이 발생할 확률은 모두 51.6% 감소하였다. 오른쪽 유방에서는 앞선 관심장기와는 달리 평균선량과 최대선량이 증가함을 보였다. Lifetime attributable risk (LAR)의 경우 왼쪽과 오른쪽 폐에서는 엎드린 자세를 취했을 때 80.3, 24.2% 감소함을 보였지만 오른쪽 유방에서는 두 배정도 증가함을 보였다. 유방암 환자의 유방 크기가 클 경우 엎드린 자세를 취했을 때 별다른 합병증 없이 대부분의 지표에서 더 나은 결과를 보이기에 예외적인 상황이 아니라면 엎드린 자세로 치료받는 것을 추천한다.