• Investigative Magnetic Resonance Imaging
• /
• 제13권1호
• /
• pp.40-46
• /
• 2009

목적 : 기능적 뇌 자기공명영상 (fMRI)과 확산텐서영상(DTI) 합성기법을 이용하여 피질척수로의 여러 부위에서 정량적 특성을 연구하고자 하였다. 대상 및 방법 : 신경학적 이상이 없는 정상인 10명 (남: 8, 여: 2, 평균연령: 30세, 연령분포 : 22 -38세)을 대상으로 하였다. fMRI는 1.5T를 이용하였으며, 손의 쥐기 펴기를 수행하였다. fMRI와 확산텐서섬유로(DTT)의 합성이 가능한 DtiStudio 프로그램을 이용하여 피질척수로를 3차원 영상화하였다. 이때, 시작 관심영역은 2차원 분할 비등방성(fractional anisotropy, FA) 색지도(color map)에서 fMRI의 운동 수행 시 활성부위가 가장 많은 곳으로, 목표 관심영역은 하부 전방 뇌교의 피질척수 부위로 설정하였다. 정량적 분석을 위하여 관심영역을 부채살부터 연수까지 좌우 각각 5곳에 설정하여 분할 비등방성과 현성 확산계수(ADC)를 측정하였다. 결과 : 모든 대상자는 fMRI에서 일차 감각운동 영역이 주로 활성화되었다. 확산텐서 영상에서 피질척수로의 경로는 일차 감각운동 영역부터 연수까지 주행하였다. 피질척수로의 FA 값은 모든 대상자에서 중뇌와 내측 섬유띠의 후지가 타 부위보다 높았다. 결론 : fMRI와 DTT의 합성기법은 피질척수로 상태의 3차원 영상화 및 각 부위에서 FA와 ADC값을 이용한 정량적 분석이 가능하였다. 앞으로, fMRI와 DTT 합성기법은 뇌손상 환자에서 피질척수로의 명확한 상태를 연구하는 데 유용하게 이용될 것으로 사료된다.

• 핵의학기술
• /
• 제19권1호
• /
• pp.3-11
• /
• 2015

기존 감마카메라에 장착된 핀홀 콜리메이터 4 mm 초점을 이용하여 24시간 지연검사에는 슬관절, 악관절 연조직 계수치가 작아 높은 질영상을 얻기에는 매우 어려운 부분이 있다. 대부분 고분해능 영상 획득시 4 mm 직경의 초점만을 이용한 검사를 시행해 왔다. 기존 감마카메라를 이용하여 Micro deluxe phantom의 고분해능 핀홀 콜리메이터 SPECT을 비교 평가해 보았다. 본 연구에서는 각 초점 직경의 비교 평가와 24시간 지연검사 유용성을 평가해 보았다. 선 선원을 이용하여 6 mm, 8 mm 직경 초점을 핀홀 콜리메이터에 장착하고 각 초점의 분해능을 평가해 보았으며 Micro deluxe phantom을 고선량 및 저선량으로 혼합하여 SPECT 영상을 획득하여 OSEM 알고리즘을 이용한 프로그램으로 영상을 재구성 및 분해능 평가를 하였다. 임상영상은 염증질환이 있는 슬관절과 악관절의 3시간, 24시간 지연영상을 획득하여 관심영역과 주변부를 150 mm로 설정하여 신호대 잡음비, 대조도, 균일도를 비교 및 분석하였다. 슬관절 24시간 지연영상에서 신호대 잡음비, 대조도, 균일도가 향상되었으나 악관절에서는 신호대 잡음비, 균일도는 저하 되었고 대조도는 현저히 감소됨을 알수 있었다. 6 mm, 8 mm 초점을 이용한 핀홀 콜리메이터는 24시간 지연영상에서 좀더 나은 정보를 얻을수 있으며 슬관절뿐만 아니라 연조직이 많이 포함된 고관절, 천장관절에서 충분히 질적인 임상영상을 얻을 수 있다고 사료된다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제13B권5호
• /
• pp.561-568
• /
• 2006

차세대 PC를 위한 WPS(Wearable Personal Station)는 정보 처리 및 네트워크 기능을 포함하며 새로운 정보의 획득에 있어 공간적 한계성을 극복할 수 있는 '유비쿼터스 컴퓨팅'의 핵심 단말기로 정의할 수 있다. 기존의 유선 통신 모듈을 이용한 데스크톱 PC 기반의 제스처 인식기는 영상 또는 장갑 장치로부터 사용자의 의미 있는 동적 제스처 데이터를 획득함에 있어 공간상의 제약성 및 이동상의 한계성, 배경 및 음영조건의 변화에 따른 인식 성능의 변화 등 몇 가지 제약사항을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점들을 극복하고 해결하고자 제스처 입력모듈을 차세대 PC 플랫폼 기반의 유비쿼터스 환경으로 확대, 적용시켜 제스처 데이터 입력 모듈로부터 새로운 정보의 획득에 있어 한계성을 극복하고 효율적인 데이터 획득 방안을 제시한다 또한 퍼지 알고리즘과 신경망 이론을 이용하여 독립적인 제스처 인식 시스템을 구현하고 개별 시스템의 성능을 비교, 분석함으로써 차세대 PC를 위한 보다 효율적이며 합리적인 제스처 인식 시스템을 제안한다. 제안된 제스처 인식시스템은 동적인 손의 움직임을 입력데이터로 처리하는 제스처 입력모듈과 입력된 데이터로부터 의미 있는 제스처를 분리하기 위한 관계형 DBMS모듈, 그리고 인식의 확장성과 연속된 동적 제스처 중에서 의미 있는 제스처를 인식하기 위한 퍼지 인식 모듈 및 신경망 인식 모듈로 구성되어 있다. 30인의 피실험자에 대하여 15회의 반복 실험을 수행하였으며 사용자의 동적 제스처 인식 실험결과 퍼지 제스처 인식 시스템에서는 98.8%, 신경망 제스처 인식시스템에서는 96.7%의 평균 인식률을 도출하였다.형성에도 유의한 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. 셋째, 신뢰와는 다르게 서비스품질이 몰입에는 유의한 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 그러나 이러한 직접적인 영향이외에 서비스품질은 고객만족을 통하여 간접적으로 몰입에 강한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 고객만족은 신뢰에 강하게 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉 고객들이 호텔서비스에 만족할수록 직접적으로 호텔에 대한 신뢰와 애착심이 증가하는 것을 알 수 있었고 간접적으로 서비스품질은 고객만족을 통하여 신뢰에 강한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 다섯째, 또한 고객만족은 몰입에 강하게 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 간접적으로 서비스품질은 고객만족을 통하여 몰입에 강한 영향을 미치는 것으로 나타났다.미숙밭, 중점밭, 고원밭, 화산회밭으로 6개 유형으로 분류할 경우 각각의 분포면적은 41.9%, 23.3%, 17.5%, 13.9%, 1.1. 2.2% 이었다. 도시화 및 도로확대 등 다양한 토지이용 및 지형개변으로 과거의 토양정보가 많이 변경되었다. 그래서, 앞으로는 인공위성자료 및 항공사진을 이용하여 빠르고 쉽게 활용할 수 있는 토양조사 방법개발과 기 구축된 토양도의 수정, 보완 작업이 필요한 절실히 요구되고 있는 현실이다.브로 출시에 따른 마케팅 및 고객관리와 관련된 시사점을 논의한다.는 교합면에서 2, 3, 4군이 1군에 비해 변연적합도가 높았으며 (p < 0.05), 인접면과 치은면에서는 군간 유의차를 보이지 않았다 이번 연구를 통하여 복합레진을 간헐적 광중합시킴으로써 변연적합도가 향상될 수 있음을 알 수 있었다.시장에 비해 주가가 비교적 안정적인 수준을 유지해 왔다고 볼

• 지능정보연구
• /
• 제25권3호
• /
• pp.1-17
• /
• 2019

빅데이터 시대에 정보의 양이 급증하고, 그중 많은 부분을 차지하는 문자열 정보를 정량화하여 의미를 찾아 낼 수 있는 인공지능 방법론이 함께 발전하면서, 텍스트 마이닝을 통해 주가 예측에 적용해 온라인 뉴스로 주가를 예측하려는 시도가 다양해지고 있다. 이러한 주가 예측의 방법은 대개 예측하고자 하는 기업의 뉴스로 주가를 예측하는 방식이다. 하지만 특정 회사의 뉴스만이 그 회사의 주가에 영향을 주는 것이 아니라, 그 회사와 관련성이 높은 회사들의 뉴스 또한 주가에 영향을 줄 수 있다. 그러나 관련성이 높은 기업을 찾는 것은 시장 전반의 공통적인 영향과 무작위 신호 때문에 쉽지 않다. 따라서 기존 연구들은 주로 미리 정해진 국제 산업 분류 표준에 기반을 둬 관련성이 높은 기업을 찾았다. 하지만 최근 연구에 따르면, 국제 산업 분류 표준은 섹터에 따라 동질성이 다르며, 동질성이 낮은 섹터는 그들을 모두 함께 고려하여 주가를 예측하는 것이 성능에 악영향을 줄 수 있다는 한계점을 가진다. 이러한 한계점을 극복하기 위해, 본 논문에서는 주가 예측 연구에서 처음으로 경제물리학에서 주로 사용되는 무작위 행렬 이론을 사용하여 시장 전반 효과와 무작위 신호를 제거하고 군집 분석을 시행하여 관련성이 높은 회사를 찾는 방법을 제시하였다. 또한, 이를 기반으로 관련성이 높은 회사의 뉴스를 함께 고려하며 다중 커널 학습을 사용하는 인공지능 모형을 제시한다. 본 논문의 결과는 무작위 행렬 이론을 통해 시장 전반의 효과와 무작위 신호를 제거하여 정확한 상관 계수를 찾아 군집 분석을 시행한다면 기존 연구보다 더 좋은 성능을 보여 준다는 것을 보여준다.

• 지능정보연구
• /
• 제29권3호
• /
• pp.1-17
• /
• 2023

정보통신기술의 발전과 디지털 기기의 대중화로 인해, 온라인 시장의 규모가 커지고 있다. 그 결과 고객들은 상품을 선택하는데 많은 시간과 비용이 소요되는 정보 과부하(Information Overload) 문제에 직면하고 있다. 따라서 고객이 선호할만한 상품을 추천해 주는 추천 시스템은 필수적인 도구가 되었으며 협업 필터링(Collaborative Filtering) 기법은 가장 널리 쓰이는 추천 방법이다. 전통적인 추천 시스템은 평점과 같은 정량적인 데이터만을 사용하기 때문에 추천의 정확도는 높지 않다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 요즘에는 사용자 리뷰와 같은 정성적 데이터를 반영하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 협업 필터링의 일반적인 절차는 사용자-상품 행렬 생성, 이웃 집단 탐색, 추천 목록 생성 3단계로 구성되며 코사인 같은 사용자 유사도를 사용하여 목표 고객의 이웃을 탐색하며, 추천 상품 목록을 생성한다. 본 연구에서는 이웃 집단 탐색 및 추천 목록 생성 단계에서 사용하는 사용자 간의 유사도를 기존의 사용자 평점을 이용한 유사도에 고객의 리뷰 데이터를 사용하는 확장된 사용자 유사도를 제시한다. 리뷰를 정량화 하기 위해 본 연구에서는 텍스트 마이닝을 활용한다. 즉, 리뷰 데이터에 TF-IDF, Word2Vec, 그리고 Doc2Vec 기법을 사용하여 두 사용자 간의 리뷰 유사도를 구한 후 사용자 평점을 사용한 유사도와 리뷰 유사도를 결합한 확장된 유사도를 생성하는 것이다. 이를 검증하기 위해 전자상거래 사이트인 Amazon의 'Health and Personal Care'의 사용자 평점과 리뷰 데이터를 사용하였다. 실험 결과, 사용자 간 유사도를 산출할 때 기존의 평점에 기반한 유사도만을 사용하는 것보다, 사용자 리뷰의 유사도를 추가로 반영한 확장된 유사도를 사용하면 추천의 정확도가 높아진다는 것을 확인했다. 또한, 여러 텍스트 마이닝 기법 중에서 TF-IDF 기법을 사용한 확장된 유사도를 이웃 집단 탐색 및 추천 목록 생성단계에서 사용할 때의 성능이 가장 좋게 나타났다.

• 지능정보연구
• /
• 제26권4호
• /
• pp.127-148
• /
• 2020

데이터 센터는 컴퓨터 시스템과 관련 구성요소를 수용하기 위한 물리적 환경시설로, 빅데이터, 인공지능 스마트 공장, 웨어러블, 스마트 홈 등 차세대 핵심 산업의 필수 기반기술이다. 특히, 클라우드 컴퓨팅의 성장으로 데이터 센터 인프라의 비례적 확장은 불가피하다. 이러한 데이터 센터 설비의 상태를 모니터링하는 것은 시스템을 유지, 관리하고 장애를 예방하기 위한 방법이다. 설비를 구성하는 일부 요소에 장애가 발생하는 경우 해당 장비뿐 아니라 연결된 다른 장비에도 영향을 미칠 수 있으며, 막대한 손해를 초래할 수 있다. 특히, IT 시설은 상호의존성에 의해 불규칙하고 원인을 알기 어렵다. 데이터 센터 내 장애를 예측하는 선행연구에서는, 장치들이 혼재된 상황임을 가정하지 않고 단일 서버를 단일 상태로 보고 장애를 예측했다. 이에 본 연구에서는, 서버 내부에서 발생하는 장애(Outage A)와 서버 외부에서 발생하는 장애(Outage B)로 데이터 센터 장애를 구분하고, 서버 내에서 발생하는 복합적인 장애 분석에 중점을 두었다. 서버 외부 장애는 전력, 냉각, 사용자 실수 등인데, 이와 같은 장애는 데이터 센터 설비 구축 초기 단계에서 예방이 가능했기 때문에 다양한 솔루션이 개발되고 있는 상황이다. 반면 서버 내 발생하는 장애는 원인 규명이 어려워 아직까지 적절한 예방이 이뤄지지 못하고 있다. 특히 서버 장애가 단일적으로 발생하지 않고, 다른 서버 장애의 원인이 되기도 하고, 다른 서버부터 장애의 원인이 되는 무언가를 받기도 하는 이유다. 즉, 기존 연구들은 서버들 간 영향을 주지 않는 단일 서버인 상태로 가정하고 장애를 분석했다면, 본 연구에서는 서버들 간 영향을 준다고 가정하고 장애 발생 상태를 분석했다. 데이터 센터 내 복합 장애 상황을 정의하기 위해, 데이터 센터 내 존재하는 각 장비별로 장애가 발생한 장애 이력 데이터를 활용했다. 본 연구에서 고려되는 장애는 Network Node Down, Server Down, Windows Activation Services Down, Database Management System Service Down으로 크게 4가지이다. 각 장비별로 발생되는 장애들을 시간 순으로 정렬하고, 특정 장비에서 장애가 발생하였을 때, 발생 시점으로부터 5분 내 특정 장비에서 장애가 발생하였다면 이를 동시에 장애가 발생하였다고 정의하였다. 이렇게 동시에 장애가 발생한 장비들에 대해서 Sequence를 구성한 후, 구성한 Sequence 내에서 동시에 자주 발생하는 장비 5개를 선정하였고, 선정된 장비들이 동시에 장애가 발생된 경우를 시각화를 통해 확인하였다. 장애 분석을 위해 수집된 서버 리소스 정보는 시계열 단위이며 흐름성을 가진다는 점에서 이전 상태를 통해 다음 상태를 예측할 수 있는 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-term Memory)을 사용했다. 또한 단일 서버와 달리 복합장애는 서버별로 장애 발생에 끼치는 수준이 다르다는 점을 감안하여 Hierarchical Attention Network 딥러닝 모델 구조를 활용했다. 본 알고리즘은 장애에 끼치는 영향이 클 수록 해당 서버에 가중치를 주어 예측 정확도를 높이는 방법이다. 연구는 장애유형을 정의하고 분석 대상을 선정하는 것으로 시작하여, 첫 번째 실험에서는 동일한 수집 데이터에 대해 단일 서버 상태와 복합 서버 상태로 가정하고 비교분석하였다. 두 번째 실험은 서버의 임계치를 각각 최적화 하여 복합 서버 상태일 때의 예측 정확도를 향상시켰다. 단일 서버와 다중 서버로 각각 가정한 첫 번째 실험에서 단일 서버로 가정한 경우 실제 장애가 발생했음에도 불구하고 5개 서버 중 3개의 서버에서는 장애가 발생하지 않은것으로 예측했다. 그러나 다중 서버로 가정했을때에는 5개 서버 모두 장애가 발생한 것으로 예측했다. 실험 결과 서버 간 영향이 있을 것이라고 추측한 가설이 입증된 것이다. 연구결과 단일 서버로 가정했을 때 보다 다중 서버로 가정했을 때 예측 성능이 우수함을 확인했다. 특히 서버별 영향이 다를것으로 가정하고 Hierarchical Attention Network 알고리즘을 적용한 것이 분석 효과를 향상시키는 역할을 했다. 또한 각 서버마다 다른 임계치를 적용함으로써 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 본 연구는 원인 규명이 어려운 장애를 과거 데이터를 통해 예측 가능하게 함을 보였고, 데이터 센터의 서버 내에서 발생하는 장애를 예측할 수 있는 모델을 제시했다. 본 연구결과를 활용하여 장애 발생을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
• /
• 제18권4호
• /
• pp.59-77
• /
• 2012

기업의 성장성, 수익성, 안정성, 활동성, 생산성 등에 대한 다양한 분석이 은행, 신용평가기관, 투자자 등 많은 이해관계자에 의해 실시되고 있고, 이에 대한 다양한 경영분석 지표들 또한 정기적으로 발표되고 있다. 본 연구에서는 이러한 경영분석 지표를 이용하여 어떤 기업이 가까운 미래에 유상증자를 실시하는지를 데이터마이닝을 통해 예측하고자 한다. 본 연구를 통해 어떠한 지표가 유상증자 여부를 예측하는데 도움이 되는가를 살펴 볼 것이며, 그 지표들을 이용하여 예측할 경우 그 예측의 정확도가 어느 정도인지를 분석하고자 한다. 특히 1997년 IMF 금융위기 전후로 유상증자를 결정하는 변수들이 변화하는지, 그리고 예측의 정확성에 분명한 차이가 존재하는지 분석한다. 또한 유상증자 실시 시기를 경영분석 지표 발표 후 1년 내, 1~2년 내, 2~3년 내로 나누어 예측 시기에 따라 예측의 정확성과 결정 변수들의 차이가 존재하는지도 분석한다. 658개의 유가증권상장법인의 경영분석 데이터를 이용하여 실증 분석한 결과, IMF 이후의 유상증자 예측모형이 IMF 이전의 예측모형에 비해 예측 정확도가 높았고, 학습용 데이터의 예측 정확도와 검증용 데이터의 예측 정확도 차이도 IMF 이후가 낮게 나타났다. 이러한 결과는 IMF 이후 재무자료의 정확도가 높아졌고, 기업에게 유상증자의 목적이 더욱 명확해졌다고 해석될 수 있다. 또한 예측기간이 단기인 경우 경영분석 지표 중 안전성에 관련된 지표들의 중요성이 부각되었고, 장기인 경우에는 수익성과 안전성뿐만 아니라 활동성과 생산성 관련지표도 유상증자를 예측하는 데 중요한 것으로 파악되었다. 그리고 모든 예측모형에서 산업코드가 유상증자를 예측하는 중요변수로 포함되었는데 이는 산업별로 서로 다른 유상증자 유형이 존재한다는 점을 시사한다. 본 연구는 투자자나 재무담당자가 유상증자 여부를 장단기 시점에서 예측하고자 할 때 어떠한 경영분석지표를 고려하여 분석하는 것이 바람직한지에 대한 지침을 제공하는데 그 의의가 있다.

• Asia pacific journal of information systems
• /
• 제21권4호
• /
• pp.63-104
• /
• 2011

The study examines the relationships among employee's goal orientation, IT personnel competency, personal effectiveness. The goal orientation includes learning goal orientation, performance approach goal orientation, and performance avoid goal orientation. Personal effectiveness consists of personal work satisfaction and personal work performance. In general, IT personnel competency refers to IT expert's skills, expertise, and knowledge required to perform IT activities in organizations. However, due to the advent of the internet and the generalization of IT, IT personnel competency turns out to be an important competency of technological experts as well as employees in organizations. While the competency of IT itself is important, the appropriate harmony between IT personnel's business capability and technological capability enhances the value of human resources and thus provides organizations with sustainable competitive advantages. The rapid pace of organization change places increased pressure on employees to continually update their skills and adapt their behavior to new organizational realities. This challenge raises a number of important questions concerning organizational behavior? Why do some employees display remarkable flexibility in their behavioral responses to changes in the organization, whereas others firmly resist change or experience great stress when faced with the need to alter behavior? Why do some employees continually strive to improve themselves over their life span, whereas others are content to forge through life using the same basic knowledge and skills? Why do some employees throw themselves enthusiastically into challenging tasks, whereas others avoid challenging tasks? The goal orientation proposed by organizational psychology provides at least a partial answer to these questions. Goal orientations refer to stable personally characteristics fostered by "self-theories" about the nature and development of attributes (such as intelligence, personality, abilities, and skills) people have. Self-theories are one's beliefs and goal orientations are achievement motivation revealed in seeking goals in accordance with one's beliefs. The goal orientations include learning goal orientation, performance approach goal orientation, and performance avoid goal orientation. Specifically, a learning goal orientation refers to a preference to develop the self by acquiring new skills, mastering new situations, and improving one's competence. A performance approach goal orientation refers to a preference to demonstrate and validate the adequacy of one's competence by seeking favorable judgments and avoiding negative judgments. A performance avoid goal orientation refers to a preference to avoid the disproving of one's competence and to avoid negative judgements about it, while focusing on performance. And the study also examines the moderating role of work career of employees to investigate the difference in the relationship between IT personnel competency and personal effectiveness. The study analyzes the collected data using PASW 18.0 and and PLS(Partial Least Square). The study also uses PLS bootstrapping algorithm (sample size: 500) to test research hypotheses. The result shows that the influences of both a learning goal orientation (${\beta}$ = 0.301, t = 3.822, P < 0.000) and a performance approach goal orientation (${\beta}$ = 0.224, t = 2.710, P < 0.01) on IT personnel competency are positively significant, while the influence of a performance avoid goal orientation(${\beta}$ = -0.142, t = 2.398, p < 0.05) on IT personnel competency is negatively significant. The result indicates that employees differ in their psychological and behavioral responses according to the goal orientation of employees. The result also shows that the impact of a IT personnel competency on both personal work satisfaction(${\beta}$ = 0.395, t = 4.897, P < 0.000) and personal work performance(${\beta}$ = 0.575, t = 12.800, P < 0.000) is positively significant. And the impact of personal work satisfaction(${\beta}$ = 0.148, t = 2.432, p < 0.05) on personal work performance is positively significant. Finally, the impacts of control variables (gender, age, type of industry, position, work career) on the relationships between IT personnel competency and personal effectiveness(personal work satisfaction work performance) are partly significant. In addition, the study uses PLS algorithm to find out a GoF(global criterion of goodness of fit) of the exploratory research model which includes a mediating variable, IT personnel competency. The result of analysis shows that the value of GoF is 0.45 above GoFlarge(0.36). Therefore, the research model turns out be good. In addition, the study performs a Sobel Test to find out the statistical significance of the mediating variable, IT personnel competency, which is already turned out to have the mediating effect in the research model using PLS. The result of a Sobel Test shows that the values of Z are all significant statistically (above 1.96 and below -1.96) and indicates that IT personnel competency plays a mediating role in the research model. At the present day, most employees are universally afraid of organizational changes and resistant to them in organizations in which the acceptance and learning of a new information technology or information system is particularly required. The problem is due' to increasing a feeling of uneasiness and uncertainty in improving past practices in accordance with new organizational changes. It is not always possible for employees with positive attitudes to perform their works suitable to organizational goals. Therefore, organizations need to identify what kinds of goal-oriented minds employees have, motivate them to do self-directed learning, and provide them with organizational environment to enhance positive aspects in their works. Thus, the study provides researchers and practitioners with a matter of primary interest in goal orientation and IT personnel competency, of which they have been unaware until very recently. Some academic and practical implications and limitations arisen in the course of the research, and suggestions for future research directions are also discussed.

• 지능정보연구
• /
• 제25권2호
• /
• pp.39-55
• /
• 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.

• 핵의학기술
• /
• 제22권1호
• /
• pp.55-66
• /
• 2018

PET/CT 검사에서 환자의 움직임이나 높은 비방사능에 의해 냉소 인공물(washed-out artifact)이 발생하여 육안적 판독 및 정량평가의 정확성을 감소시킬 가능성이 있다. GE PET/CT 장비의 산란 제한 보정 알고리즘은 영상에 발생한 냉소 인공물을 제거하여 영상을 회복시켜주는 알고리즘이다. 본 연구의 목적은 팬텀 실험을 통해 높은 비방사능에 의해 냉소 인공물이 발생한 영상에 산란 제한 보정 알고리즘을 적용하였을 때 기존의 정량 값으로 회복 가능한 비방사능의 역치 값을 측정하고, 냉소 인공물이 발생한 임상 환자 영상에 산란 제한 보정 알고리즘을 적용하여 보정 전과 후의 영상을 비교 분석하고자 한다. $^{68}Ge$ 실린더 팬텀 영상에 냉소 인공물을 발생시키기 위해 임의의 $^{18}F$ 선원의 비방사능이 20 ~ 20,000 kBq/ml 가 되도록 20 단계로 분주하고 $^{18}F$ 선원의 CT 영상과 PET 영상간에 불일치(mis-registration) 정도가 없을 때, 불일치가 각각 1, 2, 3, 4 cm 일 때의 영상을 획득하였다. 또한 본원에서 $^{18}F-FDG$ Fusion Whole Body PET/CT 검사를 시행한 환자 중 유치 도뇨관 내에 높은 비방사능에 의해 냉소 인공물이 발생한 34명의 환자를 대상으로, CT 영상과 PET 영상간의 불일치 정도(cm), 인공물을 발생시키는 원인이 되는 비방사능의 수치(kBq/ml), 인공물이 발생한 단면 내 근육에서의 $SUV_{mean}$, 인공물이 발생한 단면 내 병변에서의 $SUV_{max}$, 인공물이 발생하지 않은 단면 내 병변에서의 $SUV_{max}$를 측정하였다. 통계는 보정 전과 후의 차이를 비교하기 위해 대응 표본 t 검정을 시행하였다. 팬텀 실험에서는 $^{18}F$ 선원의 비방사능이 커질수록 $^{68}Ge$ 실린더 팬텀의 $SUV_{mean}$가 감소하였다. 불일치 거리가 커질수록 $SUV_{mean}$가 급격히 저하 되었지만 반대로 보정 효과는 더 크게 나타났다. 비방사능 50 kBq/ml 이하에서는 모든 조건에서 육안적으로도 냉소 인공물이 발생하지 않았으며 $SUV_{mean}$에도 차이가 없었다. 불일치가 없을 때와 1 cm 차이가 있을 때는 120 kBq/ml 이하부터 산란 제한 보정 알고리즘을 적용 할 때 기존 $SUV_{mean}$(0.95)와 동일하게 회복 되었고, 2 cm와 3 cm 차이에서는 100 kBq/ml 이하부터, 4 cm 차이에서는 80 kBq/ml 이하부터 기존 $SUV_{mean}$와 동일하게 회복 되었다. 임상 환자 34명의 영상을 분석한 결과, 불일치 평균 거리는 2.02 cm 이었고, 냉소 인공물을 발생시키는 평균 비방사능은 490.15 kBq/ml 이었다. 인공물이 발생한 단면 내 근육의 $SUV_{mean}$와 병변의 $SUV_{max}$는 보정 전 후 각각 통계적으로 유의한 차이가 있었지만(t=-13.805, p=0.000) (t=-2.851, p=0.012), 인공물이 발생하지 않은 단면 내 병변의 $SUV_{max}$는 통계적으로 유의한 차이가 없었다(t=-1.173, p=0.250). GE PET/CT 장비의 산란 제한 보정 알고리즘은 임상 검사에서 환자의 심한 움직임뿐만 아니라 높은 비방사능의 미세한 움직임에 의해 발생한 냉소 인공물을 제거하여 영상을 회복해 주는 알고리즘이다. 냉소 인공물이 발생 하였을 때 산란제한 보정 알고리즘 적용 후 그 원인이 되는 비방사능의 수치, CT 영상과 PET 영상의 불일치 거리 등을 감안하여 영상을 분석한다면 냉소 인공물 부위의 재촬영 없이, 육안적 판독 및 정량 값을 더 정확하게 평가 하는데 도움이 될 것으로 사료 된다.