• 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.

• 분석과학
• /
• 제28권6호
• /
• pp.453-459
• /
• 2015

Split-flow thin cell fractionation (SPLITT fractionation, SF)은 밀도와 입자 크기에 따라 입자성 물질이나 거대분자를 연속적으로 분리 및 분획하는 기술이다. SF 모드 중 full-feed depletion mode (FFD)는 오직 한 개의 주입 구를 가지고 있으며, outlet에만 flow stream splitter가 존재한다. SPLITT은 두 가지의 중요 인자가 있다. 하나는 시간에 따라 통과되는 시료의 양 (throughput, TP)과 또 다른 하나는 이론에 의해 예측된 크기를 가지는 입자들의 수 퍼센트로 정의하는 분획효율 (fractionation efficiency, FE)이다.. 기존 FFD 모드에서는 splitter가 outlet에 존재하여, 채널 규모를 확장시키는 데 제한이 있어 시료 처리량의 한계가 있다. 따라서 splitter를 제거하고 채널규모를 증가하여 시료 처리량을 대폭 증가시킬 수 있는 대규모 중력장 FFD-SF 채널을 사용하였다. 따라서 이 논문에서는 대용량 중력장 FFD-SF의 TP와 FE 최적화를 위하여 시료농도와 유속변화로 실험을 진행하였다. 이 실험에서는 두 개의 다른 입자 분포 (3~7 µm, 2~30 µm) 를 가지는 Polyurethane (PU) latex beads가 사용되었다. 시료의 농도는 0.2~0.8% (wt/vol)을 사용하였으며, 채널의 유속은 70~160 mL/min을 사용하였다. 분획된 입자는 광학 현미경으로 확인하여 직접 크기 관찰을 하였으며 시료 회수율 (recovery)은 수집된 입자를 0.1 µm 맴브레인 필터로 거른 후 무게측정으로 실험하였다. 본 연구를 통해 fraction-a의 분획효율 (FE)은 이론에 따라 정확히 맞춰준다면 언제든 좋은 수치를 얻을 수 있다는 것이 확인되었고, 시료의 입자크기가 커서 채널에 쌓일 경우, 시료 회수율을 높이기 위해서는 이동상을 더 흘려주는 방법을 사용하면 효과적인 것을 확인하였다. 또한 효율적인 TP로 실험을 진행하기 위해서는 최소한 0.4% 농도는 사용해야 효율적인 분획이 이뤄진다는 것을 확인하였다.

• Radiation Oncology Journal
• /
• 제19권2호
• /
• pp.199-204
• /
• 2001

목적 : 정위방사선치료 시 정상 뇌 조직을 고선량의 방사선으로부터 최대한 보호하며 치료의 효율성을 높이기 위하여 치료 인자 중 콜리메이터의 크기와 arc 간 간격에 따른 이상적인 total arc degree (TAD) 값을 제시하고자 한다. 대상 및 방법 : XKnife-3 planning system을 사용하여 환자의 송과체 부위에 방사선 빔의 회전중심점을 위치시킨 후 12, 20, 30, 40, 50 그리고 60 mm 직경의 정위방사선치료용 원형 콜리메이터를 이용하여 각각의 콜리메이터 직경별로 TAD를 100, 200, 300, 400, 500, 600도, 그리고 arc 간 간격을 30도(6-arc system)와 45도(4-arc system)로 설정하여 방사선치료계획을 수립하였다. 치료계획을 통해 얻은 누적선량체적히스토그람을 이용하여 회전중심점 처방선량의 $50\%$ 이상 조사되는 정상 뇌의 용적$(V_{50})$ 및 적분 생물학적 유효선량(integral biologically effective dose)을 이용하여 각각의 TAD에 따른 방사선치료계획을 비교하였다. 결과 : TAD에 따른 $V_{50}$의 변화는 arc 간 각도가 30도인 경우에는 콜리메이터 직경과 관계없이 TAD가 증가할수록 감소하는 양상을 보였으나, 45도의 arc 간 각도에서는 400도의 TAD까지는 감소하다가 400도 이상의 TAD에서 $V_{50}$은 증가하거나 변화가 없었다. 적분 생물학적 유효선량 값의 변화는 arc 간 간격이 30도인 경우에는 콜리메이터의 직경에 관계없이 TAD가 증가함에 따라 미소하게 감소하는 양상을 보였다. arc 간 각도가 45도인 경우에는 콜리메이터 직경이 40 mm 이하에서는 TAD가 증가함에 따라 적분 생물학적 유효선량은 계속 감소하였으나, 50 mm와 60 mm 직경의 콜리메이터에서는 TAD가 400도까지는 감소하다가 500도 이상의 TAD에서는 증가하였다. 결론 : 정위방사선치료 시 400도 정도의 TAD를 사용하는 것은 300도 이하 혹은 500도 이상의 TAD를 사용하는 것 보다 치료 효과를 높이면서 치료계획과 치료 시 장비 및 인적 자원의 효율적인 운용을 기대할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국결정성장학회지
• /
• 제8권4호
• /
• pp.599-604
• /
• 1998

본 논문은 PZT 박막의 기억소자 응용을 위한 Pt 그리고 RuO2 박막을 조사하였다. 초고주파 마그네트론 스퍼터링 방법을 이용하여 하부전극을 성장하였으며, 조사된 실험변수는 기판온도, 가스 부분압, RF 전력 그리고 후열처리 등이다. 기판온도는 Pt, $RuO_2$박막의 결정구조 뿐만 아니라 표면구조 및 비저항 성분에 크게 영향을 주었다. Pt 박막의 XRD 분석으로 기판온도가 상온에서 $200^{\circ}C$까지는 (111) 그리고 (200) 면이 혼재하는 결과를 보였으나 $300^{\circ}C$에서는 (111) 면으로 우선 방위 성장 특성을 보였다. XRD와 AFM 해석으로부터 Pt 박막 성장시 기판온도 $300^{\circ}C$, RF 전력 80W가 추천된다. 산소 분압비를 0~50%까지 가변하여 조사한 결과 산소가 5% 미만으로 공급되면 Ru 금속이 성장되고, 산소 분압비가 10 ~40%까지는 Ru와 $RuO_2$ 상이 공존하였으며 산소 분압비가 50%에서는 순수한 $RuO_2$상만이 검축되었다. 이 결과로부터 RuO2/Ru 이층 구조의 하부전극 형성이 산소 가스 부분압을 조절하여 한번의 공정으로 성장 가능하며, 이런 구조를 이용하면 금속의 낮은 비저항을 유지하면서도 PZT 박막의 산소 결핍에 의한 기억소자의 피로도 문제를 완화할 것으로 사료된다. 후 열처리 온도를 상온에서부터 $700^{\circ}C$까지 증가할 때 Pt와 $RuO_2$의 비저항 성분은 선형적 감소 추세를 보였다. 본 논문은 강유전체 기억소자 응용을 위한 최적화된 하부전극 제적조건을 제시한다.

• 한국산림과학회지
• /
• 제90권2호
• /
• pp.197-209
• /
• 2001

준분포형 수문모형인 TOPMODEL은 산림유역의 유출량, 주 유출경로 및 수질을 공간적으로 예측하는데 많이 적용된다. TOPMODEL은 물리모형이 아니라 일종의 개념모형이며 주요 구성요소는 지형지수와 토양의 수평전달계수로 각각 지표면과 지표하 유출의 기여면적을 계산하는데 이용된다. 본 연구는 우리나라의 소규모 산림유역에서 TOPMODEL의 적용성을 검증하기 위하여 수행되었다. 시험지는 1979년부터 임업연구원에서 운용하고 있으며 서울 근교 경기도 광릉시험림에 위치해 있다. 활엽수림 유역은 임령이 약 80년, 유역면적이 22.0ha이고, 침엽수림 유역은 임령이 약 22년, 유역면적이 13.6ha이다. 관측자료는 활엽수 유역의 경우 1995년 7월과 2000년 6월에 발생한 2개 강우-유출사상이고 침엽수 유역의 경우 1995년과 1999년 7월 그리고 2000년 8월의 3개 강우-유출사상을 이용하였다. 지형지수는 $10m{\times}10m$의 수치지형도를 만들어 계산하였다. 지형지수 분포는 활엽수림 유역의 경우 2.6에서 11.1, 침엽수림 유역은 2.7에서 16.0으로 나타났다. 모형의 예측 효율성을 목적함수로 최적화한 결과 모형매개변수(m)와 유역의 평균 포화수평전달계수($lnT_0$)가 높은 민감도를 나타내었다. 매개변수의 최적값은 활엽수림 유역의 경우 m값은 0.034와 0.038 그리고 $lnT_0$값은 8.672와 9.475였으며, 침엽수 유역의 경우 m값은 0.031, 0.032, 0.033 그리고 $lnT_0$값은 5.969, 7.129, 7.575였다 이들 값을 이용하여 모의한 결과 모형의 예측 효율성은 활엽수림 0.958과 0.909 그리고 침엽수림 0.825, 0.922와 0.961로서 비교적 높게 나타났다. 강우-유출량 관측치와 모의치를 이용하여 강우-수문곡선을 작성한 결과 두 유역 모두 유출지연시간은 잘 일치하였다. 일부 강우-유출사상의 경우 총유출량과 첨두유량의 관측치와 모의치 간에 다소 차이를 보였지만 TOPMODEL은 전반적으로 10% 이하의 오차범위에서 총유출량과 첨두유량을 예측할 수 있었다. 결론적으로 TOPMODEL은 우리나라의 미계측 산림유역에서 유출량을 산정하는데 유용한 수문모형이다.

• 한국미생물·생명공학회지
• /
• 제26권5호
• /
• pp.435-441
• /
• 1998

Red beet(Beta vulagris L.) 모상근의 회분배양을 이용한 천연색소인 betacyanin 생산 최적화를 위해 광도, C/N ratio, 인산의 농도를 각각 변화시켜 세포생육과 색소 생산성에 관한 동력학적 분석을 실시했다. 광도변화에 따른 배양 결과 3 klux의 경우 0.3(1/day)의 최대 비 생육속도와 0.11(mg/g-dry cell/day)의 최대 비 생산속도 그리고 14 k1ux에서 0.242(1/day)의 최대 비 생육속도와 0.125(mg/g-dry cell/day)의 최대 비 생산속도를 나타냈다. 광도와 균체의 생육관계를 검토한 결과 광도에 따른 세포 생육은 photoinhibition model이 적용됨이 확인되었다. Red beet 모상근으로부터 betacyanin의 생산은 partially growth related process임이 입증됐다. 이에 따른 세포당 최대 betacyanin 생산을 나타내는 $\alpha$는 0.3756 (mg/cell)이며, 최대 생산속도를 나타내는 $\beta$는 0.001 (mg/g-cel1/day)로 측정됐다. C/N ratio에 따른 실험결과 42.1(w/w)에서 0.26(1/day)의 최대 비생육 속도를 나타내었으나 최대 비 생산속도는 31.6(w/w)에서 0.075(mg/g-cell/day)를 나타냈다. 인 농도에 대한 균체의 생육 및 물질 생산성의 관계를 검토한 결과 1.25mM에서 0.31(1/day)의 비생육 속도와 0.134(mg/g-dry cell/day) 비생산 속도를 나타내었다. 최적 조건을 결정하기 위한 response surface methodology(RSM)결과 세포 생육과 betacyanin의 최대 생산을 위한 최적 광도는 5.5 (klux),최적 C/N ratio와 인의 농도는 27(w/w), 1.25 (mM)로 결정됐다. 그리고 0.1 $\mu$M kinetin 첨가시 대조구에 비해 비생산성이 0.085(mg/g-dry cell/day)로 증가함이 입증됐다. Normal조건과 optimum조건의 비교결과 세포의 농도인 X(g-dry wt./L)가 8와 16, betacyanin의 생산량인 P(mg/L)가 4.48과 12.5, 그리고 optimum 조건에서 최대비 생육속도인 $\mu$$_{max}$ 가 0.375와 그리고 최대비 생산속도인 q$^{max}$ $_{p}$ 는 0.134로 약 2배로서 최적화가 되었다.

• Korean Chemical Engineering Research
• /
• 제47권6호
• /
• pp.762-767
• /
• 2009

해외 열대작물 씨앗에서 추출한 식물성 오일을 이용하여 바이오디젤을 생산하고 물성분석을 통해 차량연료로서의 사용가능성을 검토하는 연구를 수행하였다. 유리지방산 함량이 높은 열대작물 오일의 효율적인 바이오디젤 생산을 위해서는 유리지방산을 산촉매로 에스테르화한 후 전이에스테르화 반응하는 2단계 반응공정의 적용이 필요하였다. 전처리(에스테르화) 반응에 적합한 촉매를 선정하기 위해 3가지 산 촉매의 비교실험 수행 결과 황산이 최적 촉매임을 확인하였고, 반응표면분석법(response surface method, RSM)에 의해 도출한 최적 반응조건은 황산 촉매 0.982%와 메탄올 26.7%로 나타났다. 전이에스테르화 반응에 대한 최적화 실험을 반응표면분석법에 근거하여 수행하고, 결과로 KOH 촉매 1.24%, 메탄올 22.76%로 확인되었지만 본 연구팀의 선행 실험의 반응조건(KOH 0.8%)보다 과량의 촉매가 투입된 것으로 나타났다. 이에 대한 확인실험으로 메탄올과 촉매 투입량에 대한 추가 실험을 수행하였으며, 그 결과로서 최적 반응조건으로 KOH 촉매 0.8%와 메탄올:오일 몰비 6.2:1로 도출하였으며 반응생성물의 분석결과 지방산 메틸에스테르(fatty acid methyl ester, FAME) 100.8%, 산가 0.45 mgKOH/g, 수분 0.00%, 산화안정성 0.70 h, 총 글리세롤 함량 0.04%, Mono-glyceride 함량 0.04%, Di-glyceride 함량 0.01%, Tri-glyceride 함량 0.00%, 동점도($40^{\circ}C$에서) $4.041mm^2/s$, 저온필터막힘점 $1.0^{\circ}C$로 주요 바이오디젤 품질규격을 만족하는 것으로 나타났다.

• KSBB Journal
• /
• 제22권3호
• /
• pp.162-167
• /
• 2007

암모니아 가스는 환경오염 중 가장 피해가 큰 물질로 가축 뿐만 아니라 사람에게도 많은 피해를 준다. 본 연구의 목적은 Bacillus subtilis IB101을 이용하여 암모니아 가스의 제거효율이 좋은 조건과 최적으로 배양할 수 있는 생산배지의 최적화에 대하여 알아보는 것이다. 암모니아 제거 효과가 우수한 균주인 B. subtilis IB101의 암모니아 가스 제거 효능이 좋은 성장단계를 알아보았으며, 기본배지의 구성성분 중 $(NH_4)_2SO_4$의 농도에 변화를 주어 각각 다른 $(NH_4)_2SO_4$ 농도의 배지에서 배양된 cell이 암모니아 가스 제거에 미치는 영향을 알아보았다. 그리고 온도 및 pH에 따른 암모니아 가스 제거 효능의 최적조건을 알아보았다. B. subtilis IB101의 대량 배양을 위한 배지 조성을 얻기 위하여 Placket-Burman design과 one factor at a time method를 이용하여 기본배지의 구성성분의 영향에 대하여 살펴보고 최적의 배지조성을 알아보았다. Exponential phase 단계인 B. subtilis IB101을 접종한 것이 stationary phase 단계인 B. subtilis IB101을 접종한 것보다 암모니아 가스 제거 효율이 약 20% 정도 우수하였다. 30$^{\circ}C$, pH 4의 배양조건에서 암모니아 가스 제거 효율이 가장 높았다. 기본 배지 구성성분 중 $(NH_4)_2SO_4$의 농도의 변화에 따른 암모니아 가스 제거 효율에는 영향이 없었다. 최적화된 배지의 구성 성분은 yeast extract 10 g/l, soluble starch 2.5 g/1, $MgSO_4$ 6 g/l, $CaCl_2$ 1.55 g/1, $(NH_4)_2SO_4$ 5 g/1, $KH_2PO_4$ 0.75 g/l, 대두분 8 g/l이었다.

• 한국소음진동공학회논문집
• /
• 제23권8호
• /
• pp.759-769
• /
• 2013

기동중인 헬리콥터는 공기역학적인 현상에 의하여 발생하는 불규칙 진동과 회전날개의 작동으로 인한 정현파 진동이 합성되어 발생하는 진동, 작업 및 착륙 시 발생하는 충격, 그리고 갑작스런 기동 시 발생하는 가속도와 같은 동적 하중에 노출 된다. 이때 발생하는 진동과 같은 동적 하중은 기체내부로 전달되어 헬리콥터운용에 필요한 전자장비를 가진 한다. 과거에 이러한 현상을 최소화하기 위하여 진동크기 감쇠시키기 위한 완충기를 전자장비의 장착대에 적용하여 왔다. 그러나 헬리콥터의 경우, 저주파에서 정현파 가진이 발생하므로 완충기 적용은 오히려 장착 플레이트 및 전자장비 부품의 파손을 발생시킬 수 있다. 이 연구에서는 완충기를 제거한 장착대를 동적 하중에 강건하며 전자장비에 전달되는 진동크기를 최소화 하도록 설계하였다. 완충기를 제거한 장착 대를 적용 시, 무게와 부피를 획기적으로 줄일 수 있으며 전자장비를 기체에 체결하는 나사 수가 적어짐에 따라 체결작업에 필요한 시간이 감소되는 장점을 갖는다. 최적화 해석에 적용되는 동적 하중을 선정하기 위하여 진동, 충격, 가속도하중을 비교 분석하여 가장 결정적인 동적 하중인 진동에 의한 하중을 선정하였다. 전체모델 유한요소 해석을 통하여 전자장비의 동적 거동을 분석하고 최적화 해석에 필요한 단순화 모델을 구축하였으며, 모달 테스트를 통해서 동특성을 검증하였다. 위상 최적화를 적용하여 강성대비 체적비가 큰 장착대의 형상을 도출한 후 고유진동수, 응력을 제약조건으로 무게가 최소화 되도록 하는 파라미터 최적화를 수행하여 장착대의 최종 형상 및 치수를 결정하였다. 개선모델은 체적 및 질량이 약 13 % 감소하였으며 사용시간은 규격대비 9.2배 증가하였다. 마지막으로 최적화된 장착대를 운용중인 실제 장비에 적용하여 진동환경에 대한 안정성을 평가하였다.

• 핵의학기술
• /
• 제15권1호
• /
• pp.58-64
• /
• 2011

SPECT 영상에서의 resolution recovery를 기반으로 하는 3D 재구성 기법은 detector면으로부터 거리에 의한 공간적 blur를 보상하여 높은 spatial resolution과 contrast를 가지는 특징이 있다. 본 논문에서는 이러한 재구성 기법 중의 하나인 Philips사의 Astonish 프로그램을 phantom 실험을 통하여 기존의 재구성 기법과 비교, 평가하고 임상적 유용성을 높이고자 하였다. Skylight SPECT system (Philips)에서 NEMA IEC PET body phantom과 Flanges Jaszczak phantom (Data Spectrum corp.)을 이용하여 시간과 거리에 따른 4가지의 다른 입력 조건에서 실험을 실시하였다. 가까운 거리와 먼 거리 (짧은 거리보다 10 cm 더해진 거리)에서 각각 full time (40 kcts/frame)과 half time (full time의 절반)을 적용하여 영상을 얻고, iteration 수에 변화를 주어 MLEM, 3D-OSEM, Astonish로 영상을 재구성하였다. NEMA IEC PET body phantom의 각 sphere에서 background variability에 따른 contrast ratio의 변화양상을 확인하고 각 재구성 기법에서의 최적의 iteration 수를 찾아보았다. 이로부터 얻은 최적의 iteration 수를 Jaszczak phantom 영상의 재구성에 적용하여 비교해보고 실제 환자의 myocardial SPECT data에 대하여 육안적 평가를 실시하였다. 전반적인 contrast ratio는 Astonish가 MLEM과 3D-OSEM보다 높았다. 직경 37 mm의 가장 큰 hot sphere에서 짧은 거리에서는 Astonish가 MLEM과 3D-OSEM보다 각각 27.1%와 17.4%의 더 높은 contrast ratio를 보였고, 먼 거리에서는 40.5%와 32.6%로 더 높았다. 그러나 시간에 따른 변화의 차이는 크게 나타나지 않았다. 또한, 육안적 평가에서 Astonish가 다른 두 재구성 기법에 비하여 더 좋은 영상을 보였다. 이 실험에서는 정량적 분석 및 육안적 평가를 통하여 Astonish가 기존의 영상 재구성 기법인 MLEM과 3D-OSEM에 비하여 시간을 단축시켜 업무의 효율성을 높일 뿐만 아니라 질적으로도 우수한 영상을 구현하여 임상적으로 신뢰성이 높은 검사 결과를 제공할 수 있음을 확인하였다.