• Radiation Oncology Journal
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• 제32권1호
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• pp.23-30
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• 2014

Purpose: The goal of this study is to determine whether the magnitude of overlap between planning target volume (PTV) and rectum ($Rectum_{overlap}$) or PTV and bladder ($Bladder_{overlap}$) in prostate cancer volumetric-modulated arc therapy (VMAT) is predictive of the dose-volume relationships achieved after optimization, and to identify predictive equations and cutoff values using these overlap volumes beyond which the Quantitative Analyses of Normal Tissue Effects in the Clinic (QUANTEC) dose-volume constraints are unlikely to be met. Materials and Methods: Fifty-seven patients with prostate cancer underwent VMAT planning using identical optimization conditions and normalization. The PTV (for the 50.4 Gy primary plan and 30.6 Gy boost plan) included 5 to 10 mm margins around the prostate and seminal vesicles. Pearson correlations, linear regression analyses, and receiver operating characteristic (ROC) curves were used to correlate the percentage overlap with dose-volume parameters. Results: The percentage $Rectum_{overlap}$ and $Bladder_{overlap}$ correlated with sparing of that organ but minimally impacted other dose-volume parameters, predicted the primary plan rectum $V_{45}$ and bladder $V_{50}$ with $R^2$ = 0.78 and $R^2$ = 0.83, respectively, and predicted the boost plan rectum $V_{30}$ and bladder $V_{30}$ with $R^2$ = 0.53 and $R^2$ = 0.81, respectively. The optimal cutoff value of boost $Rectum_{overlap}$ to predict rectum $V_{75}$ >15% was 3.5% (sensitivity 100%, specificity 94%, p < 0.01), and the optimal cutoff value of boost $Bladder_{overlap}$ to predict bladder $V_{80}$ >10% was 5.0% (sensitivity 83%, specificity 100%, p < 0.01). Conclusion: The degree of overlap between PTV and bladder or rectum can be used to accurately guide physicians on the use of interventions to limit the extent of the overlap region prior to optimization.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.69-82
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• 2021

본 연구는 국민건강영양조사 원시자료를 활용하여 혈당수준에 따른 영양상태와 식이염증지수와의 관련성을 확인하기 위해 중년여성 4,572명을 대상으로 이루어진 연구이다. 데이터는 SPSS Win 25.0 프로그램의 복합표본분석 기능의 교차분석, 일반선형모형, 로지스틱 회귀모형 등으로 분석하였으며, 결과는 다음과 같다. 혈당이 높은군(정상혈당군→당뇨군)의 대상자일수록 비만율과 혈중 TG/HDL-콜레스테롤 비율이 높게 나타난 반면 평균영양소 적정섭취비(10 종)와 두류, 종실류, 버섯류, 과일류 등의 항염증식이의 섭취량은 낮았다. 또한 식이염증지수에 대한 혈당과의 관련성 결과는, 당뇨경계 및 당뇨병의 위험도가 항염증식이 Q1에 비해 친염증식이 Q5에서 유의하게 높았다. 따라서 중년여성의 혈당 개선을 위해서는 다양한 식품의 섭취를 강조하는 교육이 효과적으로 이루어져야 함을 제안한다.

• 대한핵의학회지
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• 제30권3호
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• pp.315-324
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• 1996

목적 : 정상인과 파킨슨 환자의 [I-123]IPT SPECT 데이터를 이용하여 그래픽 분석방법과 축적된 특이결합과 비특이결합의 면적에 대한 비율을 이용한 분석방법으로 얻은 $k_3/k_4$와 조직방사능비를 비교하고 [I-123]IPT SPECT의 유용성을 알아보기 위한 것이다. 방법 : [I-123]IPT($6.5{\pm}1.1$ mCi)를 6명의 정상인(나이:$45{\pm}13$)과 17명의 파킨슨 환자(나이:$55{\pm}8$)에게 순간 정맥주사하였다. SPECT 데이터는 5분 간격으로 2시간 동안 얻어졌다. 운반체 매개변수 $k_3/k_4$는 동적 IPT SPECT 데이터를 이용 혈액 표본이 사용되지 않는 Ichise의 그래픽분석방법($R_v$)과 Lassen의 면적비율방법($R_A$)를 이용하여 얻어졌다. 운반체 매개변수 $R-v,\;R_A$ 그리고 115분에서 얻은(BG-OCC)/OCC비 사이의 관계들은 선형회귀분석을 사용하였다. 결과 : 정상인과 파킨슨 환자에 대한 $R_v$ 값은 각각 $2.08{\pm}0.29$와 $0.78{\pm}0.31$이었다. 그리고 $R_A$ 값은 정상인과 파킨슨 환자에 대해 각각 $1.48{\pm}0.16$과 $0.65{\pm}0.24$이었다. (BG-OCC)/OCC와 $R_v$,(BG-OCC)/OCC와 $R_A$ 그리고 $R_v$와 $R_A$ 사이의 상관계수들은 각각 0.93, 0.90, 0.99이었고, 그것들에 대응하는 기울기들은 각각 0.54, 0.34, 0.65이었다. 정상인의 $R_v$와 $R_A$는 파킨슨 환자의 것보다 높았다. 즉, 정상인의 $k_3/k_4$는 파킨슨 환자의 것과 뚜렷이 구분되었다. 그리고 그래픽 분석방법과 면적비율 분석방법에 의한 $k_3/k_4$는 조직방사능비와 좋은 상관관계를 보여주었다. 결론 : 비침습성 단순화된 정량분석 방법들은 매개변수 $k_3/k_4$를 측정하는데 유용할 것이다. 그리고 특이결합비율 분석방법은 [I-123]IPT SPECT를 이용한 사람뇌의 도파민 운반체의 정량분석연구에 대해 유용하게 사용될 것이라고 생각된다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.107-122
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• 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.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제54권2호
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• pp.210-218
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• 2003

연구배경 : 폐기능 검사는 폐질환을 진단하는 가장 기본적인 검사방법이며, 현재 연령과 신장을 포함하는 폐기능 검사의 예측식이 많이 이용되고 있다. 체성분 중 체지방량의 감소는 폐용적 증가와 상관관계가 있으며, 제지방량은 대개 근육으로 구성되어 있어 호흡근 훈련을 포함하여 물리적인 노력에 의해 증가될 수 있다. 이런 관점에서 볼 때 체지방량과 근육량의 변화는 폐기능에 영향을 미칠 가능성이 많다. 본 연구는 연령과 신장 뿐만 아니라 체질량지수, 체지방률, 제지방지수가 노력성 폐활량, 1초간 노력성 호기량, 노력성 호기중간유량 등 노력성 호기곡선에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 방 법 : 2000년 1월부터 2001년 12월까지 영남대학교 의과대학 부속병원 건강검진센터를 방문한 사람 중 폐기능 검사와 체성분 분석을 시행하여 폐기능이 정상이고 과거 특이한 병력이 없으며 검진 결과가 정상인 300명(남자 : 150명, 여자 : 150명) 평균 연령은 $45{\pm}13$세였다. 폐활량 측정법을 이용하여 측정한 폐기능 검사결과와 체성분 분석결과를 이용하여, 이들간의 관계를 다중회귀분석을 이용하여 분석하였다. 결 과 : 남자의 경우 노력성 폐활량을 설명하는데 제지방지수가 통계적으로 유의하였으며(p<0.05, $r^2=0.432$), 1초간 노력성 호기량을 설명하는데 체지방률과 제지방지수가 통계적으로 유의하였다(p<0.05, $r^2=0.567$). 여자의 경우 노력성 폐활량과 1초간 노력성 호기량을 설명하는데 체질량지수(FVC: p<0.05, $r^2=0.435$, $FEV_1$: p<0.05, $r^2=0.597$)와 체지방률(FVC: p<0.05, $r^2=0.491$, $FEV_1$: p<0.05, $r^2=0.654$)이 통계적으로 유의하였으며, 노력성 호기중간유량은 체지방률과 유의한 관련이 있었다(p<0.05, $r^2=0.337$). 결 론 : 체질량지수 및 체지방률 그리고 제지방지수는 노력성 폐활량, 1초간 노력성 호기량에 영향을 미치는 독립변수로 생각되며, 이들 체성분을 고려한 폐기능 검사도 임상에서 활용할 수 있을 것으로 생각된다.