동적 치료 요법(dynamic treatment regimes; DTRs)은 다단계 무작위 시험에서 개인에 맞는 치료를 제공하도록 설계된 의사결정 규칙이다. 모든 개인이 동일한 유형의 치료를 처방받는 고전적인 방법과 달리 DTR은 시간이 지남에 따라 변할 수 있는 개별 특성을 고려한 환자 맞춤형 치료를 제공한다. 최적의 치료 규칙을 파악하기 위한 회귀 기반 알고리즘 중 하나인 Q-학습 방법은 쉽게 구현될 수 있기 때문에 더욱 인기를 끌고 있다. 그러나 Q-학습 알고리즘의 성능은 Q-함수를 제대로 설정했는지의 여부에 크게 의존한다. 본 논문에서는 고차원 데이터가 수집되는 DTRs 문제에 대한 다양한 이중강건 Q-학습 알고리즘을 연구하고 가중 최소제곱 추정 방법을 제안한다. 이중강건성(double-robustness)은 반응변수에 대한 모형 혹은 처리변수에 대한 모형 둘 중 하나만 제대로 설정되어도 불편추정량을 얻을 수 있음을 의미한다. 다양한 모의실험 연구를 통해 제안된 방법이 여러 시나리오 하에서도 잘 작동함을 확인하였으며 실제 데이터 예제를 통해 방법론에 대한 예시를 제시하였다.
과거 주가 데이터와 금융 관련 빅 데이터를 사용해 머신러닝 기법으로 주식시장을 예측하는 연구는 다양하게 있어 왔지만, HTS와 MTS를 통해 거래가 가능한 주가지수 연동 ETF가 생기면서 주가지수를 예측하는 연구가 최근 주목받고 있다. 본 논문에서는 KOSPI 연동 ETF를 거래할 목적으로 KOSPI의 상승 예측을 위한 머신러닝 모델과 하락예측을 위한 모델을 각각 구현한다. 이들 모델은 매개변수의 그리드 탐색을 통해 최적화 된다. 또한 정밀도를 개선해 ETF 거래 수익률을 높일 수 있도록 개별 모델들을 조합한 하이브리드 머신러닝 모델을 제안한다. 예측 모델의 성능은 정확도와 ETF 거래 수익률에 큰 영향을 미치는 정밀도로 평가된다. 하이브리드 상승 예측 모델의 정확도와 정밀도는 72.1 %와 63.8 %이고 하락 예측 모델은 79.8 %와 64.3 %이다. 하이브리드 하락 예측 모델에서 정밀도는 개별 모델보다 최소 14.3 %, 최대 20.5 % 개선되었다. 테스트 기간에 하이브리드 모델은 하락에서 10.49 %, 상승에서 25.91 %의 ETF 거래 수익률을 보였다. 인버스×2와 레버리지 ETF로 거래하면 수익률을 1.5 ~ 2배로 높일 수 있다. 하락예측 머신러닝 모델에 대한 추가 연구로 수익률을 더 높일 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 딥러닝 구조를 분할을 이용한 개별 학습을 수행하여 학습시간을 단축하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 망 분류 기점 설정 과정, 특징 벡터 추출 과정, 특징 노이즈 제거 과정, 클래스 분류 과정 등의 4가지 과정으로 구성된다. 첫 번째로 망 분류 기점 설정 과정에서는 효과적인 특징 벡터 추출을 위한 망 구조의 분할 기점을 설정한다. 두 번째로 특징 벡터 추출 과정에서는 기존에 학습한 가중치를 사용하여 추가 학습 없이 특징 벡터를 추출한다. 세 번째로 특징 노이즈 제거 과정에서는 추출된 특징 벡터를 입력받아 각 클래스의 출력값을 학습하여 데이터의 노이즈를 제거한다. 네 번째로 클래스 분류 과정에서는 노이즈가 제거된 특징 벡터를 입력받아 다층 퍼셉트론 구조에 입력하고 이를 출력하고 학습한다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 Extended Yale B 얼굴 데이터베이스를 사용하여 실험 하였다. 실험 결과, 1회 학습에 소요되는 시간의 경우 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘 기준 40.7% 단축하였다. 또한 목표 인식률까지 학습 횟수가 기존 알고리즘과 비교하여 단축하였다. 실험결과를 통해 1회 학습시간과 전체 학습시간을 감소시켜 기존의 알고리즘보다 향상됨을 확인하였다.
본 연구는 국외에서 개발된 비단어 중재접근법을 수정 및 보완하여 한국어 비단어 중재접근법을 확립하고, 아동기 말실행증 아동에게 직접 적용하여 그 효과를 확인하기 위해 실시되었다. 궁극적인 목적은 비단어를 이용한 중재가 아동기 말실행증의 말운동프로그래밍 능력을 개선시켜 비단어 산출 및 단어로의 일반화에 효과적인지 알아보기 위함에 있다. 중재는 아동기 말실행증의 진단 특성을 보이는 5세 6개월의 남아를 대상으로, ABA설계를 사용한 단일대상연구를 실시하였다. 중재에 사용된 비단어는 아동 맞춤형으로 제작하였으며, 한 회기당 60분씩 주 2회로, 총 12회기를 실시하였다. 그 결과 중재한 3음절 비단어의 모든 지표가 향상되었으며, 중재하지 않은 3음절, 4음절 비단어 및 단어로의 일반화를 확인하였다. 단, 단어로의 일반화 효과는 비단어로의 일반화 효과에 비해 미비하였다. 비단어 중재는 대상 아동의 말운동프로그래밍 능력을 개선시키는데 효과적이었다. 그 결과 운동프로그래밍 손상에 기인한 전환 오류가 크게 감소하였고, 중재하지 않은 비단어의 산출 능력이 큰 폭으로 증가하였다. 그러나 강력하게 습관화된 단어 오류를 완전히 개선시키는 데에는 한계가 있었으며, 이는 보다 집중적이고 반복적인 중재 일정을 제공했을 때 기대할 수 있는 결과일 것이다.
최근 우리나라의 계절적 강우변동폭이 점점 커져 홍수 및 가뭄의 발생빈도와 심도가 증가하고 있다. 특히, 도시화에 따른 토지이용변화, 산업구조변화 등은 수자원의 수요량 및 공급량 불균형으로 이어져 수자원 관리에서 제약조건으로 작용하고 있다. 유역 내의 물순환 평가에 있어서 물수지 모델 구축과 함께 정확한 강우-유출 분석은 매우 중요한 분석단계라 할 수 있다. 이러한 점에서 본 연구에서는 국내외 주요 연속강우-유출모형의 특성을 파악하고 소양강댐 유역에 대해서 적합성을 평가하였다. 미계측유역의 불확실성을 고려한 유량 시나리오를 제시하기 위하여 다수의 모형을 활용하는 앙상블 개념을 도입하였으며, 향후 미계측유역에 대한 적용을 위한 모형의 확장성을 고려하여 매개변수 개수 및 관측 유량에 대한 재현능력 특성 등을 종합적으로 평가하였다. 본 연구에서는 40개 이상의 국내외 연속강우-유출모형을 소양강댐에 적용하였으며, 통계적 지표를 이용하여 9개의 모형을 1차적으로 선정하였다. 선정된 모형을 대상으로 매개변수의 개수 및 저유량, 중간유량, 고유량으로 분리하여 재현성을 평가하고 최종적으로 앙상블모형을 제시하였으며, 단일 모형에 비해 개선된 관측유량 재현효과를 확인할 수 있었다.
본 논문은 최근 다양한 종류의 웨어러블 디바이스가 헬스케어 도메인에 급증하여 사용되고 있는 상황에서 최신 첨단 기술이 실제 메디컬 환경에서 개인의 질병예측이라는 관점을 바라본다. 사용자 참여형 웨어러블 디바이스를 통하여 임상 데이터와 유전자 데이터, 라이프 로그 데이터를 병합하여 데이터를 수집, 처리, 전송하는 과정을 걸쳐 딥뉴럴 네트워크의 환경에서 학습모델의 제시와 피드백 모델을 연결하는 과정을 제시한다. 이러한 첨단 의료 현장에서 일어나는 메디컬 IT의 임상시험 절차를 걸친 실제 현장의 경우 대사 증후군에 의한 특정 유전자가 질병에 미치는 영향을 측정과 더불어 임상 정보와 라이프 로그 데이터를 병합하여 서로 각기 다른 이종 데이터를 처리하면서 질병의 특이점을 확인하게 된다. 즉, 이종 데이터의 딥뉴럴 네트워크의 객관적 적합성과 확실성을 증빙하게 되고 이를 통한 실제 딥러닝 환경에서의 노이즈에 따른 성능 평가를 실시한다. 이를 통해 자동 인코더의 경우의 1,000 EPOCH당 변화하는 정확도와 예측치가 변수의 증가 값에 수차례 선형적으로 변화하는 현상을 증명하였다.
블록체인 기술이 부동산 거래분야에서도 활발히 연구되고 있으며 부동산 거래는 다양한 방법이 있다. 본 논문에서는 오프라인상 법원 경매의 문제점을 해결하기 위해 이더리움의 Ether를 사용하여 경매 시스템의 인증 절차를 간소화하는 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 이더리움의 Solidity언어로 작성하고 법원에서 매각기일 및 매물의 Meta date를 DApp 브라우저에 등록하고 입찰자는 Meta mask의 Private key를 통해 만들어진 개인의 지갑 주소에 접속한다. 그리고 입찰자는 원하는 매물을 선택, 입찰가격 금액을 입력하여 경매에 참여한다. 입찰자가 원하는 매물의 입찰가격이 가장 높은 입찰자의 기록을 이더리움 테스트 네트워크에 스마트 계약으로 작성하고 블록을 생성한다. 마지막으로 네트워크에서 작성된 스마트 계약은 법원 경매 관리자가 블록체인 네트워크의 모든 노드에 배포하고, 블록체인 네트워크의 각 노드들은 열람 및 계약을 확인할 수 있다. 제안하는 모델의 스마트 계약과 시스템의 성능을 분석한 결과로 이더리움을 이용하는 플랫폼에서 Ether를 생성 및 사용, 그리고 참여로 인해 발생하는 수수료가 있다. Ether의 가치 변화에 따라 매물의 가격에 영향을 끼치며 매번 스마트 계약에서 일정하지 않은 수수료가 발생한다. 하지만 향후 연구에서는 자체 토큰을 발행하여 Ether의 가치 변화에 따른 시세 변동성 문제와 수수료 문제를 해결하며 복잡한 법원경매 시스템을 세분화한다.
대학이 직면하고 있는 생존환경을 고려할 때, 대학의 생존전략은 생태계적 사고에 기반 하는 공진화 전략구축이 되어야 함을 이 연구는 강조한다. 따라서 대학은 지역혁신생태계의 핵심역할을 수행하기 위한 전략구축이 요청되는 바, 대학혁신생태계를 네 단계로 구분하고, 각 단계별 공진화전략을 구축하는 이론적 틀을 제시하는 것을 연구 목적으로 한다. 따라서 연구방법은 이론적 문헌연구에 초점을 두었으며, 대학혁신생태계 논리구축의 이론적 프레임워크는 Moore의 기업생태계 연구 모형(1996)을 원용 하였다. 대학의 생태계혁신전략은 네 개의 발전단계로 구분하고, 단계별 공진화 전략을 제시한다. 개척단계에서 대학의 공진화전략은 대학주도 혁신생태계의 가치창조를, 확장단계에서는 임계치 확보, 권위단계에서는 권위와 교섭력 지속, 마지막 쇄신단계에서는 성과의 지속적 개선을 제시하였다. 특히 대학의 혁신생태계 구축 및 확산의 가능성은 지역산업과 정부정책과의 연동성과 적실성을 강조하였다. 이러한 대학-지역 혁신생태계 모형은 정부 재정지원사업의 효과성을 제고할 수 있는 이론적 근거를 제시하였다는 측면에서, 그리고 개별 대학에게는 자신의 생태계구축 단계에 적합한 공진화 전략을 위한 틀을 제공한다는 측면에서 연구의 의의가 있다.
체계적인 정보 보호 및 관리가 조직의 핵심 가치로 인식되면서, 조직들은 개인 중심의 정보 관리 방식에서 조직 중심의 정보 관리 방식으로의 전환을 추진하고 있다. 기업콘텐츠관리시스템은 내부자의 문서 보안과 정보 공유를 지원하는 시스템으로서, 최근 기술의 발전으로 많은 조직이 도입하고 있다. 본 연구는 사용자 관점에서 기업콘텐츠관리시스템의 지속적 활용을 통한 성과 향상의 방안을 제시하는 것을 목적으로 하며, 기술수용모델의 확장을 통해 지속적 이용의도 향상 방안을 제시한다. 연구는 기업콘텐츠관리시스템을 도입한 기업의 근로자들을 대상으로 설문하였으며, 구조방정식 모델링을 통해 선행연구로부터 도출한 연구가설을 검증하였다. 분석 결과, 기업콘텐츠관리시스템의 지속적 이용의도에 유용성과 이용 용이성이 영향을 미쳤으며, 지식공유 문화 환경과 기업콘텐츠관리시스템 품질 요인 기술수용모델 선행요인에 영향을 미쳤다. 본 연구의 결과는 사용자 관점에서 기업콘텐츠관리시스템 활용성 증대방안을 제시하였다는 측면에서 학술적, 실무적 시사점을 가진다.
이소플라본 함량이 높으며 장류콩인 대풍2호와 이소플라본 함량이 낮으며 나물콩인 풍산나물콩을 재료로 하여 콩 발아기간 동안 이소플라본 생합성 관련 유전자 6종(CHS6, HID, IF7GT, IF7MaT, GmIMaT1 및 GmIMaT3)의 발현량을 qRT-PCR로 분석하였다. 1. 공시재료 모두 발아기간 경과에 따라 이소플라본 함량이 높아졌으며, 총 이소플라본 함량 중 malonyl-glucosides 함량이 80% 이상을 차지하여 제일 높았으며 acetyl-glucosides는 거의 분석되지 않았다. 한편, 자엽과 배축에서 이소플라본 축적 정도가 각각 다르게 나타났으며 개별 이소플라본 함량에서도 차이가 있었다. 2. 이소플라본 생합성 관련 유전자들은 콩 발아시기 경과에 따라 발현량이 높아져 이소플라본 축적 정도와 상관이 있는 것으로 판단되나 유전자들의 발현량이 시기별로 각각 달라 개별 이소플라본 함량과 유전자간 뚜렷한 상관은 찾을 수 없었다. 3. HID 유전자는 대풍2호와 풍산나물콩 모두 발아 3일차를 제외하고는 발아시간 경과에 따라 유전자의 발현량이 높아졌으나 다른 유전자들의 상대적 발현량은 품종 간 차이가 있었으며, 또한 발아시간 경과에 따른 유전자의 발현 양상은 유전자별로 각각 달랐다. 4. 발아시간 별로 유전자들의 상대적 발현량을 비교한 결과 품종 간 차이가 있었으며 자엽과 배축에서도 상대적 발현량이 다르게 나타났다. 자엽에서는 GmIMaT1을 제외한 다른 유전자들의 발현량이 대풍2호와 풍산나물콩에서 비슷하게 나타난 반면, 배축에서는 HID 발현량이 2품종 모두 높게 나타났으나 다른 유전자들은 유전자 발현량에 일정한 경향이 없었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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