• 제목/요약/키워드: K-평균군집법

검색결과 63건 처리시간 0.021초

면역적격자에서 비결핵마이코박테리아의 폐감염 (Nontuberculous Mycobacterial pulmonary Infection in Immunocompetent Patients)

  • 이효원;김미나;심태선;배길한;배직현
    • Tuberculosis and Respiratory Diseases
    • /
    • 제53권2호
    • /
    • pp.173-182
    • /
    • 2002
  • 배 경 : 한국은 여전히 HIV 감염률이 낮고, 결핵의 유병률이 높기 때문에 호흡기검체에서 분리되는 NTM는 흔히 오염균이나 군집상태로 간주되어 더 이상의 동정을 하지 않는 경우가 대부분이다. 이로 인해 국내에서 NTM의 임상적 의의에 대한 자료는 매우 부족하다. 이 연구는 NTM에 의한 폐감염율 평가하고, NTM 균종을 동정하여 균종 별 임상적 의의를 조사하였다. 방 법 : 1999년 한해동안 서울아산병원에서 항산균 배양을 의뢰한 호흡기검체로부터 분리된 NTM 균주 중 임상의가 항결핵제 감수성검사를 의뢰한 35명을 대상으로 하였다. 고속액체크로마토그래피로 mycolic acid를 분석하여 균종을 동정하였다. 환자의 의무기록을 검토하여 미국흉부학회의 기준에 따른 NTM 폐감염 여부를 확인하고, 항결핵제 감수성과 임상경과를 비교하였다. 결 과 : 35개의 균주들은 M intracellulare 6예, M. avium 5예, M. abscessus 5예, M. gordonae 5예, M. terrae complex 4예, M. szulgai 2예, M. kansasii 2예, M. fortuitum 2예, M. peregrinum 1예, M. mucogenicum 1예, M. celatum 1예, M. chelonae 1예 등으로 동정되었다. 35명의 환자 모두 폐에 만성적인 기저질환이 있었고, AIDS 환자는 없었다. 이중 16명 (45%)이 미국흉부학회의 NTM 폐절환 기준에 적합하였고, M. intracellulare, M. abscessus가 각기 5예, 4예 등으로 가장 중요한 원인균이었다. 8명은 폐결핵의 기왕력이 있었다. 13명의 환자가 평균 21개월 동안 항균제 치료를 받았고, 9명의 환자들은 2차 항결핵제를 사용하였다. 이중 4명만이 방사선학적으로 호전되었다. 결 론 : NTM 은 만성폐질환을 가진 면역적격자에게 폐감염을 일으켰고, 오랜 기간의 치료에도 호전되는 경우가 드물었다. M. intracellulare와 M. abscessus가 가장 흔한 원인균이었다. NTM 폐감염의 적적한 치료를 위해서는 정확한 균종 동정과 균종에 효과적인 항마이코박테리아제에 대한 감수성검사가 필요하다고 사료된다.

성인 여성의 하반신 체형분석과 염상처리를 이용한 플레어 스커트의 외관분석 (Analysis of Lower Somatotype on Adult Women and Appearance Analysis of Flare Skirts by using the Image Processing)

  • 이수정;홍정민
    • 한국의류산업학회지
    • /
    • 제1권3호
    • /
    • pp.252-258
    • /
    • 1999
  • 미혼여성과 기혼여성을 대상으로 인체계측을 실시하여 직접 계측치와 지수치를 이용하여 주축요인분석을 한 결과 도출된 인자를 독립변수로 군집분석을 한 하반신 체형변인과 직물에 의한 플레어 스커트의 외관형상을 분석하기 위하여 영상처리를 이용하여 착용실험을 한 결괴는 다음과 같다. 1. 플레어 스커트의 헴라인 단면형상 분석 결과 체형변인에 의한 플레어 스커트의 드레이프 면적과 드레이프 계수는 드레이프의 면적이 크면 드레이프 계수도 큰 값을 나타내었다. 직물의 노드수는 드레이프성이 좋을수록 많이 형성되고 노드수가 많으면 노드지수 값은 작은 값을 가진다. 노드지수 값이 크면 노드의 고저가 균일하게 나타나고 작으면 노드의 고저가 불균일하게 나타난다. 또한 인체 측정치수의 허리둘레와 엉덩이둘레의 차이, 허리너비와 엉덩이너비의 차이 값이 큰 마름모형 체형변인에서 노드수는 많이 나타나고 노드지수 값은 작게 나타났다. 통형에 가까운 체형변인은 노드지수가 큰 값을 나타내므로 노드의 고저가 균일하게 나타났다. 직물의 노드수가 많으면 노드산 평균은 낮고, 노드지수 값이 큰 반면 노드수가 작으면 노드산펑균이 높으므로 노드산과 곡의 고저가 심하게 나타났다. 그러므로 직물의 드레이프성이 우수하다 할지라도 적정의 중량을 가지지 않으면 노드가 불균일하게 형성되어 의복 외관의 좋은 외관형상을 형성하지 못하는 결점이 나타나는 것으로 해석되었다. 2. 플레어 스커트의 헴라인 단면의 최대횡경은 인체측정값의 너비항목과 최대종경은 두께항목과 관련성이 높은 것으로 나타났다. 단면비의 값이 크면 최대횡경의 값이 크고 최대종경의 값이 작은 타원형에 가까운 단면형상이 나타나고, 단면비의 값이 작으면 최대횡경 값이 작고 최대총경 값이 큰 원형에 가까운 단변형상으로 나타났다. 3. 플레어 스커트의 외관형상 분석 결과 정면처짐분은 둘레항목, 너비항목 시아항목의 차이 값이 작을수록, 직물의 드레이프성이 좋을수록 크게 나타났다. 미혼여성과 기혼여성을 비교해 보면 기혼여성의 체형이 너비, 둘레항목사이의 치어 값이 적기 때문에 처짐분이 크게 나타났다. 측면처짐분은 인체측정값의 두께항목과 상관이 깊어 앞부분은 배두께가 클수록, 뒷부분은 엉덩이두께가 클수록 처짐분량이 크게 나타났다. 후면처짐분은 정면과 같이 S시료에서 드레이프성이 좋을수록 처짐분이 크고, 엉덩이너비는 크고, 엉덩이두께가 작올수록 처짐분이 크게 나타났다. 4. 플레어 스커트의 3차원 입체형상은 외관형상의 굴곡이 낮아 평평할 수록 이미지의 평균값은 높고 편차는 낮게 나타났다. 체형변인에 의한 플레어 스커트의 주름 형상을 정면, 측면, 후면에서 이미지 값 분포로 비교해 보면 정면, 후면보다 측면의 외관이 평활하여 이미지 분포폭이 좁게 나타나고 최빈값을 중심으로 회색에 가까운 쪽으로 치우쳐 있는 것을 불 수 있다. 5. 체형변인에 따른 플레어 스커트의 주름특성을 평가하기 위하여 영상처리법으로 얻은 결과를 3차원 업체형상으로 분석하기 위하여 6개의 영역을 측정한 결과 플레어 스커트는 체형유형에 따라 곡면을 형성하는 주름의 수와 주름강도가 다르게 나타나 위 아랫부분의 주름폭은 차이가 있었다. 위부분에서 아랫부분으로 내려올수록 주름높이 폭은 커졌다. 그러므로 주름의 높이와 플레어 스커트의 헴라인 단연형상의 노드각도와 밀접한 관련이 있는 것으로 나타났다. 즉, 주름의 높이가 높으면 노드 각도는 작은 값을 보이고, 주름의 높이가 낮으면 노드각도는 큰 값을 나타내었다.

  • PDF

Support Vector Regression을 이용한 GARCH 모형의 추정과 투자전략의 성과분석 (Estimation of GARCH Models and Performance Analysis of Volatility Trading System using Support Vector Regression)

  • 김선웅;최흥식
    • 지능정보연구
    • /
    • 제23권2호
    • /
    • pp.107-122
    • /
    • 2017
  • 주식시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성은 투자 위험의 척도로서 재무관리의 이론적 모형에서뿐만 아니라 포트폴리오 최적화, 증권의 가격 평가 및 위험관리 등 투자 실무 영역에서도 매우 중요한 역할을 하고 있다. 변동성은 주가 수익률이 평균을 중심으로 얼마나 큰 폭의 움직임을 보이는가를 판단하는 지표로서 보통 수익률의 표준편차로 측정한다. 관찰 가능한 표준편차는 과거의 주가 움직임에서 측정되는 역사적 변동성(historical volatility)이다. 역사적 변동성이 미래의 주가 수익률의 변동성을 예측하려면 변동성이 시간 불변적(time-invariant)이어야 한다. 그러나 대부분의 변동성 연구들은 변동성이 시간 가변적(time-variant)임을 보여주고 있다. 이에 따라 시간 가변적 변동성을 예측하기 위한 여러 계량 모형들이 제안되었다. Engle(1982)은 변동성의 시간 가변적 특성을 잘 반영하는 변동성 모형인 Autoregressive Conditional Heteroscedasticity(ARCH)를 제안하였으며, Bollerslev(1986) 등은 일반화된 ARCH(GARCH) 모형으로 발전시켰다. GARCH 모형의 실증 분석 연구들은 실제 증권 수익률에 나타나는 두터운 꼬리 분포 특성과 변동성의 군집현상(clustering)을 잘 설명하고 있다. 일반적으로 GARCH 모형의 모수는 가우스분포로부터 추출된 자료에서 최적의 성과를 보이는 로그우도함수에 대한 최우도추정법에 의하여 추정되고 있다. 그러나 1987년 소위 블랙먼데이 이후 주식 시장은 점점 더 복잡해지고 시장 변수들이 많은 잡음(noise)을 띠게 됨에 따라 변수의 분포에 대한 엄격한 가정을 요구하는 최우도추정법의 대안으로 인공지능모형에 대한 관심이 커지고 있다. 본 연구에서는 주식 시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성의 예측 모형인 GARCH 모형의 모수추정방법으로 지능형 시스템인 Support Vector Regression 방법을 제안한다. SVR은 Vapnik에 의해 제안된 Support Vector Machines와 같은 원리를 회귀분석으로 확장한 모형으로서 Vapnik의 e-insensitive loss function을 이용하여 비선형 회귀식의 추정이 가능해졌다. SVM을 이용한 회귀식 SVR은 두터운 꼬리 분포를 보이는 주식시장의 변동성과 같은 관찰치에서도 우수한 추정 성능을 보인다. 2차 손실함수를 사용하는 기존의 최소자승법은 부최적해로서 추정 오차가 확대될 수 있다. Vapnik의 손실함수에서는 입실론 범위내의 예측 오차는 무시하고 큰 예측 오차만 손실로 처리하기 때문에 구조적 위험의 최소화를 추구하게 된다. 금융 시계열 자료를 분석한 많은 연구들은 SVR의 우수성을 보여주고 있다. 본 연구에서는 주가 변동성의 분석 대상으로서 KOSPI 200 주가지수를 사용한다. KOSPI 200 주가지수는 한국거래소에 상장된 우량주 중 거래가 활발하고 업종을 대표하는 200 종목으로 구성된 업종 대표주들의 포트폴리오이다. 분석 기간은 2010년부터 2015년까지의 6년 동안이며, 거래일의 일별 주가지수 종가 자료를 사용하였고 수익률 계산은 주가지수의 로그 차분값으로 정의하였다. KOSPI 200 주가지수의 일별 수익률 자료의 실증분석을 통해 기존의 Maximum Likelihood Estimation 방법과 본 논문이 제안하는 지능형 변동성 예측 모형의 예측성과를 비교하였다. 주가지수 수익률의 일별 자료 중 학습구간에서 대칭 GARCH 모형과 E-GARCH, GJR-GARCH와 같은 비대칭 GARCH 모형에 대하여 모수를 추정하고, 검증 구간 데이터에서 변동성 예측의 성과를 비교하였다. 전체 분석기간 1,487일 중 학습 기간은 1,187일, 검증 기간은 300일 이다. MLE 추정 방법의 실증분석 결과는 기존의 많은 연구들과 비슷한 결과를 보여주고 있다. 잔차의 분포는 정규분포보다는 Student t분포의 경우 더 우수한 모형 추정 성과를 보여주고 있어, 주가 수익률의 비정규성이 잘 반영되고 있다고 할 수 있다. MSE 기준으로, SVR 추정의 변동성 예측에서는 polynomial 커널함수를 제외하고 linear, radial 커널함수에서 MLE 보다 우수한 예측 성과를 보여주었다. DA 지표에서는 radial 커널함수를 사용한 SVR 기반의 지능형 GARCH 모형이 가장 우수한 변동성의 변화 방향에 대한 방향성 예측력을 보여주었다. 추정된 지능형 변동성 모형을 이용하여 예측된 주식 시장의 변동성 정보가 경제적 의미를 갖는지를 검토하기 위하여 지능형 변동성 거래 전략을 도출하였다. 지능형 변동성 거래 전략 IVTS의 진입규칙은 내일의 변동성이 증가할 것으로 예측되면 변동성을 매수하고 반대로 변동성의 감소가 예상되면 변동성을 매도하는 전략이다. 만약 변동성의 변화 방향이 전일과 동일하다면 기존의 변동성 매수/매도 포지션을 유지한다. 전체적으로 SVR 기반의 GARCH 모형의 투자 성과가 MLE 기반의 GARCH 모형의 투자 성과보다 높게 나타나고 있다. E-GARCH, GJR-GARCH 모형의 경우는 MLE 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 손실이 나지만 SVR 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 수익으로 나타나고 있다. SVR 커널함수에서는 선형 커널함수가 더 좋은 투자 성과를 보여주고 있다. 선형 커널함수의 경우 투자 수익률이 +526.4%를 기록하고 있다. SVR 기반의 GARCH 모형을 이용하는 IVTS 전략의 경우 승률도 51.88%부터 59.7% 사이로 높게 나타나고 있다. 옵션을 이용하는 변동성 매도전략은 방향성 거래전략과 달리 하락할 것으로 예측된 변동성의 예측 방향이 틀려 변동성이 소폭 상승하거나 변동성이 하락하지 않고 제자리에 있더라도 옵션의 시간가치 요인 때문에 전체적으로 수익이 실현될 수도 있다. 정확한 변동성의 예측은 자산의 가격 결정뿐만 아니라 실제 투자에서도 높은 수익률을 얻을 수 있기 때문에 다양한 형태의 인공신경망을 활용하여 더 나은 예측성과를 보이는 변동성 예측 모형을 개발한다면 주식시장의 투자자들에게 좋은 투자 정보를 제공하게 될 것이다.