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R&D 기술 선정을 위한 시계열 특허 분석 기반 지능형 의사결정지원시스템 (An Intelligent Decision Support System for Selecting Promising Technologies for R&D based on Time-series Patent Analysis)

  • 이충석;이석주;최병구
    • 지능정보연구
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    • 제18권3호
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    • pp.79-96
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    • 2012
  • 기술의 발전과 융합이 빠르게 이루어지고 있는 오늘날 유망기술을 어떻게 파악하여, 다양한 후보군들 중에서 최적의 R&D 대상을 어떻게 선정할 것인가에 대한 문제는 주요한 경영의사결정문제 중 하나로 부상하고 있다. 본 연구에서는 이러한 R&D 기술 선정 의사결정을 지원할 수 있는 새로운 지능형 의사결정지원시스템을 제안한다. 본 연구의 의사결정지원시스템은 크게 3가지 모듈로 구성되는데, 우선 첫 번째 모듈인 '기술가치 평가' 모듈에서는 기업이 관심을 갖고 있는 분야의 특허들을 분석하여 유망기술 파악에 요구되는 다양한 차원의 기술가치 평가지수 값들을 산출하는 작업이 이루어진다. 이를 통해, 현재 시점에서의 각 기술의 가치가 다양한 차원에서 평가가 이루어지고 나면, 두 번째 모듈인 '미래기술가치 예측' 모듈에서 이들의 시간 흐름에 따른 변화를 학습한 인공지능 모형을 토대로 각 후보기술들이 미래 시점에 어떤 가치지수값을 갖게 될 것인지 예측값을 산출하게 된다. 마지막 세 번째 모듈인 '최적 R&D 대상기술 선정 지원' 모듈에서는 앞서 두 번째 모듈에서 산출된 각 차원별 예상 가치지수값들을 적절히 가중합하여 기술의 종합적인 미래가치 예측값을 산출하여 의사결정자에게 제공하는 기능을 수행한다. 이를 통해 의사결정자가 자사에 적합한 최적의 R&D 대상기술을 선정할 수 있도록 하였다. 본 연구에서는 제안된 시스템의 적용 가능성을 검증하기 위해, 10년치 특허데이터에 인공신경망 기법을 적용하여 실제 기술가치 예측모형을 구축해 보고, 그 효과를 살펴본다.

패혈증환자에서 APACHE III Scoring System의 예후적 가치 (The Prognostic Value of the First Day and Daily Updated Scores of the APACHE III System in Sepsis)

  • 임채만;이재균;이성순;고윤석;김우성;김동순;김원동;박평환;최종무
    • Tuberculosis and Respiratory Diseases
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    • 제42권6호
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    • pp.871-877
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    • 1995
  • 연구배경: 중환자의 예후를 정량화하는 체점체계 중 APACHE III system은 중환자실 제 1병일 점수는 물론 일갱신 점수도 환자의 위험도를 갱신하는 것이 알려진 바 있어 패혈증 환자들에서 APACHE III score의 예후 지표로서의 가치를 알아 보고자 하였다. 방법: 48명의 패혈증 환자들에서 후향적으로 중환자실 제 1병일, 2병일 및 3병일의 APACHE III score를 조사하여 패혈증 생존자와 비생존자 간의 차이를 분석하였다. 결과: 패혈증 생존자는 비생존자에 비해 APACHE III system에 따른 중환자실 제 1병일 정수가 유의하게 낮았으며, 제 2일 및 제 3일의 점수도 각각의 전날 점수에 비해 유의하게 감소하였다. 폐혈증 비생존자의 경우 제 1병일 점수가 생존자에 비해 높았고, 제 2병일 및 제 3병일 점수 역시 각각의 전날 점수에 비해 증가하는 경향을 보였다. 결론: APACHE III system에 따른 제 1병일 점수 및 제 3병일까지의 점수의 일변동은 패혈증 환자의 예후를 반영하는 것으로 사려된다.

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비소세포폐암에서 p53과 bcl-2의 발현이 예후에 미치는 영향 (Prognostic Value of the Expression of p53 and bcl-2 in Non-Small Cell Lung Cancer)

  • 양석철;윤호주;신동호;박성수;이정희;금주섭;공구;이중달
    • Tuberculosis and Respiratory Diseases
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    • 제45권5호
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    • pp.962-974
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    • 1998
  • 연구배경: 최근 폐암은 전세계적으로 증가 추세에 놓여 있을 뿐 아니라 서구에서는 여성 폐암 환자의 비율이 크게 늘고 있으며 이미 폐암은 유럽과 미주에서 사망원인 1위의 암종으로 이미 우리 나라를 비롯하여 다른 여러 국가에서도 비슷한 경향을 보이고 있다. 원발성 폐암의 80%가 비소세포폐암으로 진행이 국소적인 폐암인 경우 수술적 제거가 주된 치료이나 이러한 양호한 경우에도 환자의 약 50% 만이 5년이상 생존할 수 있다. 확실히 비슷한 병기에도 불구하고 환자의 생존률은 현격한 차이를 보이고 있기 때문에 폐암의 분자학적, 생물학적 특정 등에 대한 연구가 진행되어 생존률을 보다 정확하게 예측하고 각각의 환자에 대한 보다 알맞는 치료 방법을 적용하기 위한 새로운 예후적 인자를 알려는 노력이 진행되고 있다. 앙은 세포의 증식과 함께 apoptotic 세포 소실의 감소에 의해 성장할 수 있다. 일반적으로 고형 종양은 성장과 세포의 손실은 종양의 전이, 분화, 죽음 등의 다양한 생물학적인 기전에 의하여 야기된다. 이중에 세포의 죽음은 면역학적 반응, 불가항력적인 미세환경의 상태 (세포의 괴사), 또는 apoptosis와 같은 유전자적인 조절에 의하여 생기게 된다. 암은 세포 주기의 증가로 인한 방법(종양 유전자의 활성도의 종가)과 세포 주기 진행억제의 감소(암억제 유전자의 소실), bcl-2의 과발현과 같은 antiapoptosis signal의 감소 및 bax의 감소 또는 p53의 돌연변이와 같은 proapoptosis signal의 감소 등을 야기하게 되는 유전자의 돌연변이에 의해 발생된다고 할 수 있다. 세포소실에 대한 변수에 대해 체계적인 연구가 거의 없지만 몇몇 단일 변수에 대한 연구가 진행되었다. 이에 저자들은 비소세포폐암에서 예후적 인자로서의 p53과 bcl-2의 발현이 환자의 예후에 어떠한 영향을 보이는지 알기 위해 본 연구를 시행하였다. 방 법: 1980년부터 1994 년 한양대학교 부속병원에서 비소세포폐암으로 진단된 후 술전 병기가 초기(병기 I-IIIa) 라고 판단되어 치료 목적으로 광법위 폐절제술을 시행받은 환자중 수술후 1 달이내에 수술의 합병증으로 사망한 예를 제외한 환자와 이들의 폐절제 조직 총 84예를 대상으로 하였는데 환자는 원발 폐암과 림프절에 대해 광범위 절제술(엽절제술 또는 전폐절제술)을 시행하였으며 환자는 술전에 아무런 치료 (방사선 또는 항암약제 치료)도 받지 않았고 술후에는 각각의 조직학적 병기에 따라 보조 치료를 받았다. 폐절제로 얻은 조직의 조직학적 특징은 WHO 표준 기준에 맞추었고 또한 환자의 조직병리학적 병기 판정은 TNM 병기 판정 기준에 맞추었다. 이와 같이 얻어진 이용하여 p53과 bcl-2 각각의 단클론 항체로 면역조직화학적 염색을 시행하였고 이의 발현과 환자의 생존률과의 연관성을 알아보았다. 결 과: p53과 bcl-2의 발현은 총 84예에서 시행하여 각각 47예 56.0%, 15예 17.9%의 발현율을 보였다. bcl-2의 발현군은 생존기간이 $64.23{\pm}10.73$달이었으나 음성군은 생존기간이 $35.28{\pm}4.39$달 (p=0.03)로 전체 환자의 생존과 bcl-2의 발현은 밀접한 연관을 보였고 cyclin D1은 양성 발현군의 생존 기간이 $22.76{\pm}3.50$개월, 음성 발현군의 생존기간이 $45.38{\pm}5.64$개월 (p=0.0515)로 생존율과의 상당한 통계적인 연관성의 가능성을 나타내었지만 p53 의 경우는 통계적 의의를 찾을 수 없었다(양성군의 생존기간 $34.71{\pm}6.12$ 달, 발현 음성군의 생존기간 $45.35{\pm}6.30$ 달, p=0.21). 결 론: 결론적으로 본 연구에서는 비소세포폐암에서 bcl-2의 발현은 양호한 예후 인자로 작용하였으며 p53의 발현은 비소세포폐암의 예후적인 인자로의 통계학적 의미를 찾을 수가 없었다. 또한 bcl-2의 발현과 p53 발현 사이에 역관계가 있다는 보고가 있어서 이의 연관성을 알아보았으나 생존율에 대한 bcl-2와 p53의 발현에서 일어날 수 있는 네가지 조합 ; bcl-2(+)/p53(+), bcl-2 (+)/p53(-), bcl-2(-)/p53 (+) 및 bcl(-)/p53(-) 사이에서 통계학적 의의를 발견하지 못하였다. 결론적으로 폐암의 발암과정은 어느 한 유전자 또는 인자에 의해 야기되는 단순한 과정이 아니고 여러 조절인자들의 복합적인 복잡, 다양한 상호간의 작용에 의해서 서로 영향을 주므로써 폐암의 발암과정의 중요한 기전이 된다고 생각되므로 보다 광범위한 연구가 필요하다고 사료된다.

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적응형 부스팅을 이용한 파산 예측 모형: 건설업을 중심으로 (Bankruptcy Forecasting Model using AdaBoost: A Focus on Construction Companies)

  • 허준영;양진용
    • 지능정보연구
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    • 제20권1호
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    • pp.35-48
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    • 2014
  • 2013년 건설 경기 전망 보고서에 따르면 주택건설경기 침체 상황의 지속으로 건설 기업의 유동성 위기가 지속될 것으로 전망된다. 건설업은 파산으로 인한 사회적 파급효과가 다른 산업에 비해 큰 편이지만, 업종의 특성상 다른 산업과는 상이한 자본구조와 부채비율, 현금흐름을 가지고 있어서 기업의 파산 예측이 더 어려운 측면이 있다. 건설업은 레버리지가 큰 산업으로 부채비율이 매우 높은 업종이며 현금흐름이 프로젝트 후반부에 집중되는 특성이 있다. 그리고 경기사이클에 따른 부침이 매우 심하여 경기하강국면에선 파산이 급증하는 양상을 보인다. 건설업이 레버리지 산업인 이상 건설업체의 파산율 증가는 여신을 공여한 은행에 큰 부담으로 작용한다. 그럼에도 그간의 파산예측모델이 주로 금융기관에 집중되어 왔고 건설업종에 특화된 연구는 드물었다. 기업의 재무 자료를 바탕으로 한 파산 예측 모델에 대한 연구는 오래 전부터 다양하게 진행되었다. 하지만, 일반적인 기업 전체를 대상으로 하는 모델이기 때문에, 건설 기업과 같이 유동성이 큰 기업의 예측에는 적절하지 못할 수 있다. 건설 산업은 오랜 사업 기간과 대규모 투자, 그리고 투자금 회수가 오래 걸리는 특징을 갖는 자본 집약 산업이다. 이로 인해 다른 산업과는 상이한 자본 구조를 갖기 마련이고, 다른 산업의 기업 재무 위험도를 판단하는 기준과 동일한 적용이 곤란할 수 있다. 최근에는 기계 학습을 바탕으로 한 기업 파산 예측 연구가 활발하다. 기계 학습의 대표적 응용 분야인 패턴 인식을 기업의 파산 예측에 응용한 것이다. 기업의 재무 정보를 바탕으로 패턴을 작성하고 이 패턴이 파산 위험 군에 속하는지 안전한 군에 속하는지 판단하는 것이다. 전통적인 Z-Score와 기계 학습을 이용한 파산 예측과 같은 기존 연구들은 특정 산업 분야가 아닌 일반적인 기업을 대상으로 하기 때문에 기업들의 특성을 전혀 고려하고 있지 못하다. 본 논문에서는 건설 기업을 규모에 따라 각 기법들의 예측 능력을 비교하여 적응형 부스팅이 가장 우수함을 확인하였다. 본 논문은 건설 기업을 자본금 규모에 따라 세 등급으로 분류하고 각각에 대해 적응형 부스팅의 예측력을 분석하였다. 실험 결과 적응형 부스팅이 다른 기법에 비해 예측 결과가 좋았고, 특히 자본금 규모가 500억 이상인 기업의 경우 아주 우수한 결과를 보였다.

단위유량도와 비수갑문 단면 및 방조제 축조곡선 결정을 위한 조속계산 (Calculation of Unit Hydrograph from Discharge Curve, Determination of Sluice Dimension and Tidal Computation for Determination of the Closure curve)

  • 최귀열
    • 한국농공학회지
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    • 제7권1호
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    • pp.861-876
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    • 1965
  • During my stay in the Netherlands, I have studied the following, primarily in relation to the Mokpo Yong-san project which had been studied by the NEDECO for a feasibility report. 1. Unit hydrograph at Naju There are many ways to make unit hydrograph, but I want explain here to make unit hydrograph from the- actual run of curve at Naju. A discharge curve made from one rain storm depends on rainfall intensity per houre After finriing hydrograph every two hours, we will get two-hour unit hydrograph to devide each ordinate of the two-hour hydrograph by the rainfall intensity. I have used one storm from June 24 to June 26, 1963, recording a rainfall intensity of average 9. 4 mm per hour for 12 hours. If several rain gage stations had already been established in the catchment area. above Naju prior to this storm, I could have gathered accurate data on rainfall intensity throughout the catchment area. As it was, I used I the automatic rain gage record of the Mokpo I moteorological station to determine the rainfall lntensity. In order. to develop the unit ~Ydrograph at Naju, I subtracted the basic flow from the total runoff flow. I also tried to keed the difference between the calculated discharge amount and the measured discharge less than 1O~ The discharge period. of an unit graph depends on the length of the catchment area. 2. Determination of sluice dimension Acoording to principles of design presently used in our country, a one-day storm with a frequency of 20 years must be discharged in 8 hours. These design criteria are not adequate, and several dams have washed out in the past years. The design of the spillway and sluice dimensions must be based on the maximun peak discharge flowing into the reservoir to avoid crop and structure damages. The total flow into the reservoir is the summation of flow described by the Mokpo hydrograph, the basic flow from all the catchment areas and the rainfall on the reservoir area. To calculate the amount of water discharged through the sluiceCper half hour), the average head during that interval must be known. This can be calculated from the known water level outside the sluiceCdetermined by the tide) and from an estimated water level inside the reservoir at the end of each time interval. The total amount of water discharged through the sluice can be calculated from this average head, the time interval and the cross-sectional area of' the sluice. From the inflow into the .reservoir and the outflow through the sluice gates I calculated the change in the volume of water stored in the reservoir at half-hour intervals. From the stored volume of water and the known storage capacity of the reservoir, I was able to calculate the water level in the reservoir. The Calculated water level in the reservoir must be the same as the estimated water level. Mean stand tide will be adequate to use for determining the sluice dimension because spring tide is worse case and neap tide is best condition for the I result of the calculatio 3. Tidal computation for determination of the closure curve. During the construction of a dam, whether by building up of a succession of horizontael layers or by building in from both sides, the velocity of the water flowinii through the closing gapwill increase, because of the gradual decrease in the cross sectional area of the gap. 1 calculated the . velocities in the closing gap during flood and ebb for the first mentioned method of construction until the cross-sectional area has been reduced to about 25% of the original area, the change in tidal movement within the reservoir being negligible. Up to that point, the increase of the velocity is more or less hyperbolic. During the closing of the last 25 % of the gap, less water can flow out of the reservoir. This causes a rise of the mean water level of the reservoir. The difference in hydraulic head is then no longer negligible and must be taken into account. When, during the course of construction. the submerged weir become a free weir the critical flow occurs. The critical flow is that point, during either ebb or flood, at which the velocity reaches a maximum. When the dam is raised further. the velocity decreases because of the decrease\ulcorner in the height of the water above the weir. The calculation of the currents and velocities for a stage in the closure of the final gap is done in the following manner; Using an average tide with a neglible daily quantity, I estimated the water level on the pustream side of. the dam (inner water level). I determined the current through the gap for each hour by multiplying the storage area by the increment of the rise in water level. The velocity at a given moment can be determined from the calcalated current in m3/sec, and the cross-sectional area at that moment. At the same time from the difference between inner water level and tidal level (outer water level) the velocity can be calculated with the formula $h= \frac{V^2}{2g}$ and must be equal to the velocity detertnined from the current. If there is a difference in velocity, a new estimate of the inner water level must be made and entire procedure should be repeated. When the higher water level is equal to or more than 2/3 times the difference between the lower water level and the crest of the dam, we speak of a "free weir." The flow over the weir is then dependent upon the higher water level and not on the difference between high and low water levels. When the weir is "submerged", that is, the higher water level is less than 2/3 times the difference between the lower water and the crest of the dam, the difference between the high and low levels being decisive. The free weir normally occurs first during ebb, and is due to. the fact that mean level in the estuary is higher than the mean level of . the tide in building dams with barges the maximum velocity in the closing gap may not be more than 3m/sec. As the maximum velocities are higher than this limit we must use other construction methods in closing the gap. This can be done by dump-cars from each side or by using a cable way.e or by using a cable way.

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뉴스와 주가 : 빅데이터 감성분석을 통한 지능형 투자의사결정모형 (Stock-Index Invest Model Using News Big Data Opinion Mining)

  • 김유신;김남규;정승렬
    • 지능정보연구
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    • 제18권2호
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    • pp.143-156
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    • 2012
  • 누구나 뉴스와 주가 사이에는 밀접한 관계를 있을 것이라 생각한다. 그래서 뉴스를 통해 투자기회를 찾고, 투자이익을 얻을 수 있을 것으로 기대한다. 그렇지만 너무나 많은 뉴스들이 실시간으로 생성 전파되며, 정작 어떤 뉴스가 중요한지, 뉴스가 주가에 미치는 영향은 얼마나 되는지를 알아내기는 쉽지 않다. 본 연구는 이러한 뉴스들을 수집 분석하여 주가와 어떠한 관련이 있는지 분석하였다. 뉴스는 그 속성상 특정한 양식을 갖지 않는 비정형 텍스트로 구성되어있다. 이러한 뉴스 컨텐츠를 분석하기 위해 오피니언 마이닝이라는 빅데이터 감성분석 기법을 적용하였고, 이를 통해 주가지수의 등락을 예측하는 지능형 투자의사결정 모형을 제시하였다. 그리고, 모형의 유효성을 검증하기 위하여 마이닝 결과와 주가지수 등락 간의 관계를 통계 분석하였다. 그 결과 뉴스 컨텐츠의 감성분석 결과값과 주가지수 등락과는 유의한 관계를 가지고 있었으며, 좀 더 세부적으로는 주식시장 개장 전 뉴스들과 주가지수의 등락과의 관계 또한 통계적으로 유의하여, 뉴스의 감성분석 결과를 이용해 주가지수의 변동성 예측이 가능할 것으로 판단되었다. 이렇게 도출된 투자의사결정 모형은 여러 유형의 뉴스 중에서 시황 전망 해외 뉴스가 주가지수 변동을 가장 잘 예측하는 것으로 나타났고 로지스틱 회귀분석결과 분류정확도는 주가하락 시 70.0%, 주가상승 시 78.8%이며 전체평균은 74.6%로 나타났다.

러프집합분석을 이용한 매매시점 결정 (Rough Set Analysis for Stock Market Timing)

  • 허진영;김경재;한인구
    • 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.

일부 산업보건기관들의 혈중연 분석치 비교 (Interlaboratory Comparison of Blood Lead Determination in Some Occupational Health Laboratories in Korea)

  • 안규동;이병국
    • 한국산업보건학회지
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    • 제5권1호
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    • pp.8-15
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    • 1995
  • 사람의 독성 영향을 평가하는데는 생체 시료중 금속의 분석이 중요한 역할을 한다. 우리 나라는 최근에 산업보건 분야에서 이 문제의 필요성이 제기되어 법적인 정도관리 제도를 도입하였다. 연은 특수건강 진단과 산업위생 정도관리 프로그램에서 표준적인 금속으로 이용된다. 과거 20 여년 동안 연중독은 중금속 중독증 발생율이 가장 높았으며 따라서 산업보건 전문기관들은 혈중연 분석의 능력은 필수적인 것으로 되어 왔다. 또한 혈중연은 연 폭로를 평가하는데 가장 중요한 지표이므로 신뢰성과 정확한 분석이 항상 요구된다. 따라서 본 연구는 우리 나라에서 비교적 잘 알려진 산업보건기관에서 혈중연 분석의 실험실간 측정치의 변동을 평가하기 위하여 축전지 제조공장의 68명 연폭로 근로자로부터 2 ml씩 2개의 시료를 채취하여 그 하나는 순천향대 산업의학연구소(SIIM)에서 분석하고 40개의 시료는 C 대학 산업의학연구소(CIIM), 그리고 나머지 28개의 시료는 일본 K 노동위생기술쎈타(JOHC)에서 분석하여 비교하였으며, 한편 일본 전국노동위생연합회(JFOHO)에서 정도관리용 우혈을 농도별로 6종을 구입하여 우리나라 정도관리 프로그램에 참여하고 있는 C 대학 산업의학연구소, 일본 K 노동위생기술쎈타, Y 대학 산업의학연구소, S 대 환경보건과, D 연구소등 6개 기관에서 분석한 결과를 비교하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 순천향대 산업의학연구소와 국내 C 대학 산업의학연구소간 혈중연 농도별 분석결과는 평균값에서 유의한 차이가 없었으며 상대표준편차도 3% 미만인 것으로 나타났으며, 일본 K 노동위생기술쎈타와는 평균값에서 역시 유의한 차가 없었으며 상대표준편차는 최고 6.84% 였다. 2. 순천향대 산업의학연구소와 국내 C 대학 산업 의학연구소간 혈중연 농도별 분석결과가 15% 이하의 차이를 나타낸 시료의 수는 40개중 35개로 87.5%의 일치율을 나타내었으며, 일본 K 노동위생기술쎈타와는 28개 시료중 22개로 78.6%의 일치율을 나타내었다. 3. 순천향대 산업의학연구소의 결과를 종속변수로 그리고 국내 C 대학 산업의학연구소간의 분석치를 독립변수로 하였을 때 단순회귀식은 순천향 = 2.19 + 0.9243 C 대학(p=0.0001), 상관계수는 r = 975(p =0.0001)였으며, 일본 기관과는 순천향 = 1.91 + 0.9794 K 일본(p=0.0001), 상관계수 r = 0.965(p=0.0001)였다. 4. 일본 정도관리시료의 공인 값과 본 연구에서 이들 시료를 분석한 기관들 간의 분석치에 대한 단순회귀식의 설명력(R2)은 모두 0.99 이상이었으며 일본 정도관리 시료의 공인 값을 종속변수로 하고 국내 및 일본 기관들의 정도관리 시료 분석치를 독립변수로 하였을 때 기울기는 0.972에서 1.153으로 정체적으로 양호한 일치율을 나타내었다.

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분화 갑상선암 수술 후 최초 고용량 방사성옥소 치료시 투여용량 결정: 병리적 병기, 혈청 갑상선글로불린치와 I-123 전신 스캔의 유용성 비교 (Determination of Therapeutic Dose of I-131 for First High Dose Radioiodine Therapy in Patients with Differentiated Thyroid Cancer: Comparison of Usefulness between Pathological Staging, Serum Thyroglobulin Level and Finding of I-123 Whole Body Scan)

  • 정환정;임석태;윤현조;손명희
    • Nuclear Medicine and Molecular Imaging
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    • 제42권4호
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    • pp.301-306
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    • 2008
  • 목적: 최근 조기건강검진에 대한 관심의 고조와 환경의 변화로 분화 갑상선암 진단 후 갑상선제거수술 및 고용량 방사성옥소 치료가 필요한 환자가 증가하고 있다. 저자들은 분화 갑상선암으로 진단 받고 갑상선제거 수술을 받은 환자에서 최초 고용량 방사성옥소 치료시 적절한 투여용량을 결정하는데 있어 병리적 병기소견이나 혈청 갑상선 글로불린치가 I-123 전신 스캔을 대신할 수 있는지를 알아보고자 하였다. 대상 및 방법: 갑상선 전절제술과 중앙 및 주변 림프절 제거술 후에 분화 갑상선암으로 진단 받은 환자 중에서 1차 고용량 방사성옥소 치료 전에 I-123 전신스캔을 시행한 58명(남:녀=13:45, 나이 $44.5{\pm}11.5$세)을 대상으로 하였다. 병리적 병기(T, N stage)는 2002 AJCC 기준에 따라 구분하였으나 나이에 따른 분류는 하지 않았다. 갑상선호르몬 중지 후 혈청 갑상선자극호르몬, 갑상선 글로불린과 갑상선글로불린항체 측정 및 I-123전신 및 국소영상(5 mCi 경구투여 후 24시간)을 얻었다. I-131 방사성옥소 치료는 I-123 스캔 결과에 따라 100 mCi에서 250 mCi 용량으로 시행하고, 치료용량과 병리적 병기, 혈청 갑상선글로불린치와의 관계를 비교하였다. 결과: I-131을 사용한 고용량 방사성옥소 치료는 5명(8.6%)에서 100 mCi, 43명(74.1%)에서 150 mCi, 6명(10.3%)에서 180 mCi. 3명(5.2%)에서 200 mCi, 1명(1.7%)에서 250 mCi로 각각 시행하였다. 병리적 병기에 따른 방사성옥소 치료용량은 stage I (n=9) $154{\pm}25\;mCi$, stage II (n=4), $175{\pm}50\;mCi$, Stage III (R=38); $149{\pm}21\;mCi$, Stage IV (n=7); $161{\pm}20\;mCi$을 보여 병리적 병기 증가와 치료용량 증가와는 유의한 상관성은 없었다. (p=0.169) 혈청 갑상선글로불린치에 따른 방사성옥소 치료용량은 2 ng/mL를 보인 군에서 $149{\pm}26 \;mCi$, 2 ng/mL이상 5 ng/mL 미만을 보인 군에서 $156{\pm}17\;mCi$, 5 ng/mL이상 10 ng/mL 미만을 보인 군에서 $156{\pm}13\;mCi$, 10 ng/mL이상 50 ng/mL 미만을 보인 군에서 $147{\pm}24 \;mCi$, 50 ng/mL이상을 보인 군에서 $175{\pm}42\;mCi$를 보여 혈청 갑상선글로불린치와 방사성옥소치료용량과는 유의한 상관성이 없었다. (p=0.252) 결론: 분화 갑상선암으로 갑상선 전절제술 후에 최초 고용량 방사성옥소 치료용량을 결정하는데 병리적 병기나 혈청 갑상선글로불린 수치가 I-123 전신 스캔을 대신하기는 어려울 것으로 생각된다.

콩 재배종과 야생종 유전자원의 엽 형질 변이 (Variation of Leaf Characters in Cultivating and Wild Soybean [Glycine max (L.) Merr.] Germplasm)

  • 정승근;김홍식
    • 한국육종학회지
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    • 제41권1호
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    • pp.16-24
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    • 2009
  • 콩 재래종과 야생종 자원의 엽 형질간의 관계를 분석하여 콩의 엽형 조사를 계량화할 수 있는 기준을 제시함으로써 콩의 초형개량과 재배법 개선을 위하여 필요한 기초자료를 제공하고자 충북대학교 농업생명환경대학 두류유전자원관리실에서 분양받은 콩 재배종 94개와 야생종 91개의 엽형질을 조사한 결과는 다음과 같다. 1. 재배종과 야생종의 엽장은 각각 12.3$\pm$1.25 cm(8.7~15.3 cm)과 평균 6.6$\pm$1.35 cm(3.7~11.3 cm), 엽폭은 각각 6.8$\pm$1.241 cm(3.3~9.58 cm), 엽면적은 각각 55.6$\pm$15.75 $cm^2$ (23.6~106.8 $cm^2$)와 14.3$\pm$7.83 $cm^2$ (4.1~48.9$cm^2$), LSI는 각각 1.9$\pm$0.38(1.3~3.3)와 2.4$\pm$0.53(1.4~4.2)이었다. 2. 재배종과 야생종 모두 LSI $\leq$2.0은 원형엽, 2.1~3.0은 난형엽, 그리고 3.1$\leq$ 이상은 피침형엽으로 구분할 수 있었다. LSI에 따라서 원형엽, 난형엽 및 피침형엽을 가진 비율이 재배종은 각각 78.7%, 17.0% 및 4.3%, 그리고 야생종은 30.8%, 58.2% 및 9.9%였다. 3. 엽장에 따라서는 2 cm 간격으로 단엽, 중간엽 및 장엽을 분류하되 재배종은 각각 $\leq$11.0 cm, 11.1~13.0 cm, 그리고 13.1 cm$\leq$ 로 구분하고, 야생종은 $\leq$5.0 cm, 5.1~7.0 및 7.0~9.0로 구분하고 9.1 cm$\leq$ 이상인 엽은 초장엽으로 구분할 수 있었다. 이렇게 분류하였을 때 재배종은 단엽이 약 1/3, 중엽이 약1/2 그리고 장엽이 약 1/6이었으며, 야생종은 중엽과 장엽이 약 40%로 비슷하였고, 단엽이 15.4%, 그리고 초장엽이 4.4%였다. 4. 재배종과 야생종의 잎 두께는 각각 0.25$\pm$0.054 mm (0.13~0.45 mm)과 0.14$\pm$0.032 mm(0.06~0.26 mm)였고, LAR은 각각 40.1$\pm$8.22(27.1~70.50)와 53.7$\pm$12.02(33.8~81.5)였으며, 엽각은 각각 $37.6{\pm}5.89^{\circ}$(24.1~56.0$^{\circ}$)와 54.6$\pm$$10.77^{\circ}$(30.8~76.0$^{\circ}$)였고, 엽병장은 각각 23.9$\pm$5.89 cm (11.2~36.9 cm)와 5.9$\pm$2.33 cm(2.2~17.7 cm)였다. 5. 재배종과 야생종 모두 엽장은 엽폭과 고도로 유의한 상관이 있고, 엽폭은 LSI와 고도로 유의한 부의상관이 있었으며, 재배종은 엽면적이 엽장이나 엽폭과 정의 상관이 있고 LSI와는 부의 상관이 있었지만, 야생종은 LSI와 엽장, 엽폭 및 엽면적은 유의한 관계가 없었다. 6. 재배종과 야생종 모두 엽형군 간에 엽폭이나 엽 두께의 차이가 있어 LSI가 낮은 엽형이 엽폭이 길고 엽두께가 두꺼웠으며, 재배종은 엽형군에 따라서 엽면적의 차이가 있었고, 야생종은 엽형군에 따라서 엽병장의 차이가 있었다. 엽두께는 재배종과 야생종 모두 원형엽군과 난형엽군 사이 및 난형엽군과 피침형엽군 사이에 차이가 없었다. 재배종은 엽형군 간에 엽병장의 유의한 차이가 없었으나 야생종은 원형엽군이 난형엽군이나 피침형엽군에 비하여 엽병이 길었다.