• 대한방사선치료학회지
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• 제31권1호
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• pp.17-24
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• 2019

목 적: 본 연구는 정위적체부방사선치료(Stereotactic Body Radiation Therapy, SBRT)용으로 개발된 선형가속기 VERO치료 시, 동중심점(Isocenter) 일치성과 점선량(Point dose)의 정확성을 평가하고자 한다. 대상 및 방법: 2018년 6월부터 12월까지 본원에서 시행한 SBRT 중 무작위로 선정한 10건의 치료계획으로 분석하였다. 선형가속기의 출력 안정성을 평가하기 위해 출력검출기 PTW-LinaCheck로 출력균일성(Output constancy)을 측정하였다. Laser와 kV imaging, MV beam의 기하학적 Isocenter의 정확성을 Isocenter Phantom(Tofu Phantom, Brain Lab)을 이용해 측정하고 평가하였다. 계획선량과 치료선량의 정확성 평가는 아크릴 팬텀($30{\times}30{\times}20cm$), 이온챔버 CC-01(IBA Dosimetry)와 Electrometer(IBA Dosimetry)를 이용해 선량을 측정하여 비교 및 분석하였다. 결 과: VERO의 출력균일성을 측정한 결과 0.66 %로 계산되었다. 기하학적 Isocenter 정확성은 Phantom 내부 Ball Isocenter의 오차 값을 분석한 결과 X축 방향에서는 최대 0.4 mm, 최소 0.0 mm로 평균값 0.28 mm였고, Y축 방향에서는 최대 -0.4 mm, 최소 0.0 mm로 평균값 -0.24 mm의 결과값을 얻었다. 치료계획선량과 실제측정선량을 비교 및 분석한 결과 치료계획선량과 실제측정선량의 오차는 최대 0.97 %, 최소 0.08%로 측정되었다. 결 론: 장비의 출력선량 평균은 0.66 %로 권고기준 ${\pm}3%$에 충족하고 매우 균일하게 출력되었다. 기하학적 Isocenter 정확성 평가에서 권고기준 ${\pm}1mm$ 이내로 환자 자세의 재현성이 매우 우수하다고 생각된다. 치료계획선량과 실제측정선량의 차이는 평균 0.52 %로 권고기준 3 % 이내로 충족하여 예측한 선량을 얻을 수 있음을 확인하였다. 이 실험들을 통해 VERO장비가 SBRT에 적합하고 우수한 치료 효과를 얻을 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권12호
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• pp.1159-1172
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• 2020

본 연구에서는 강우예측을 위해 U-Net과 SegNet에 기반한 합성곱 신경망 네트워크 구조에 장기간의 국내 기상레이더 자료를 활용하여 심층학습기반의 강우예측을 수행하였다. 또한, 기존 외삽기반의 강우예측 기법인 이류모델의 결과와 비교 평가하였다. 심층신경망의 학습 및 검정을 위해 2010부터 2016년 동안의 기상청 관악산과 광덕산 레이더의 원자료를 수집, 1 km 공간해상도를 갖는 480 × 480의 픽셀의 회색조 영상으로 변환하여 HDF5 형태의 데이터를 구축하였다. 구축된 데이터로 30분 전부터 현재까지 10분 간격의 연속된 레이더 영상 4개를 이용하여 10분 후의 강수량을 예측하도록 심층신경망 모델을 학습하였으며, 학습된 심층신경망 모델로 60분의 선행예측을 수행하기 위해 예측값을 반복 사용하는 재귀적 방식을 적용하였다. 심층신경망 예측모델의 성능 평가를 위해 2017년에 발생한 24개의 호우사례에 대해 선행 60분까지 강우예측을 수행하였다. 임계강우강도 0.1, 1, 5 mm/hr에서 평균절대오차와 임계성공지수를 산정하여 예측성능을 평가한 결과, 강우강도 임계 값 0.1, 1 mm/hr의 경우 MAE는 60분 선행예측까지, CSI는 선행예측 50분까지 참조 예측모델인 이류모델이 보다 우수한 성능을 보였다. 특히, 5 mm/hr 이하의 약한 강우에 대해서는 심층신경망 예측모델이 이류모델보다 대체적으로 좋은 성능을 보였지만, 5 mm/hr의 임계 값에 대한 평가결과 심층신경망 예측모델은 고강도의 뚜렷한 강수 특징을 예측하는 데 한계가 있었다. 심층신경망 예측모델은 예측시간이 길어질수록 공간 평활화되는 경향이 뚜렷해지며, 이로 인해 강우 예측의 정확도가 저하되었다. 이류모델은 뚜렷한 강수 특성을 보존하기 때문에 강한 강도 (>5 mm/hr)에 대해 심층신경망 예측모델을 능가하지만, 강우 위치가 잘못 이동하는 경향이 있다. 본 연구결과는 이후 심층신경망을 이용한 레이더 강우 예측기술의 개발과 개선에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다. 또한, 본 연구에서 구축한 대용량 기상레이더 자료는 향후 후속연구에 활용될 수 있도록 개방형 저장소를 통해 제공될 예정이다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.65-82
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• 2021

주식시장에 참여하는 투자자들은 크게 외국인투자자, 기관투자자, 그리고 개인투자자로 구분된다. 외국인투자자 같은 전문투자자 집단은 개인투자자 집단과 비교하여 정보력과 자금력에서 우위를 보이고 있으며, 그 결과 시장 참여자들 사이에는 외국인투자자들이 좋은 투자 성과를 보이는 것으로 알려져 있다. 외국인 투자자들은 근래에는 인공지능을 이용한 투자를 많이 하고 있다. 본 연구의 목적은 투자자별 거래량 정보와 머신러닝을 결합하는 투자전략을 제안하고, 실제 주가와 투자자별 거래량 데이터를 이용하여 제안 모형의 포트폴리오 투자 성과를 분석하는 것이다. 일별 투자자별 매수 수량과 매도 수량 정보는 한국거래소에서 공개하고 있는 자료를 활용하였으며, 여기에 인공신경망을 결합하여 최적의 포트폴리오 전략을 도출하고자 하였다. 본 연구에서는 자기 조직화 지도 모형 인공신경망을 이용하여 투자자별 거래량 데이터를 그룹화하고 그룹화한 데이터를 변환하여 오류역전파 모형을 학습하였다. 학습 후 검증 데이터 예측결과로 매월 포트폴리오 구성을 하도록 개발하였다. 성과 분석을 위해 포트폴리오의 벤치마크를 지정하였고 시장 수익률 비교를 위해 KOSPI200, KOSPI 지수 수익률도 구하였다. 포트폴리오의 동일배분 수익률, 복리 수익률, 연평균 수익률, MDD, 표준편차, 샤프지수, 벤치마크로 지정한 시가총액 상위 10종목의 Buy and Hold 수익률 등을 사용하여 성과 분석을 진행하였다. 분석 결과 포트폴리오가 벤치마크 대비 2배 수익률을 올렸으며 시장 수익률보다 좋은 성과를 보였다. MDD와 표준편차는 포트폴리오와 벤치마크가 비슷한 결과로 성과 대비 비교한다면 포트폴리오가 좋은 성과라고 할 수 있다. 샤프지수도 포트폴리오가 벤치마크와 시장 결과보다 좋은 성과를 내었다. 이를 통해 머신러닝과 투자자별 거래정보 분석을 활용한 포트폴리오 구성 프로그램 개발의 방향을 제시하였고 실제 주식 투자를 위한 프로그램 개발에 활용할 수 있음을 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_2호
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• pp.1723-1735
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• 2022

산사태는 가장 널리 퍼진 자연재해 중 하나로 인명 및 재산피해 뿐만 아니라 범 국가적 차원의 피해를 유발할 수 있기 때문에 효과적인 예측 및 예방이 필수적이다. 높은 정확도를 갖는 산사태 취약성도를 제작하려는 연구는 꾸준히 진행되고 있으며 다양한 모델이 산사태 취약성 분석에 적용되어 왔다. 빈도비 모델, logistic regression 모델, ensembles 모델, 인공신경망 등의 모델과 같이 픽셀기반 머신러닝 모델들이 주로 적용되어 왔고 최근 연구에서는 커널기반의 합성곱신경망 기법이 효과적이라는 사실과 함께 입력자료의 공간적 특성이 산사태 취약성 매핑의 정확도에 중요한 영향을 미친다는 사실이 알려졌다. 이러한 이유로 본 연구에서는 픽셀기반 deep neural network (DNN) 모델과 패치기반 convolutional neural network (CNN) 모델을 이용하여 산사태 취약성을 분석하는 것을 목적으로 한다. 연구지역은 산사태 발생 빈도가 높고 피해가 큰 인제, 강릉, 평창을 포함한 강원도 지역으로 설정하였고, 산사태 관련인자로는 경사도, 곡률, 하천강도지수, 지형습윤지수, 지형위치 지수, 임상경급, 임상영급, 암상, 토지이용, 유효토심, 토양모재, 선구조 밀도, 단층 밀도, 정규식생지수, 정규수분지수의 15개 데이터를 이용하였다. 데이터 전처리 과정을 통해 산사태관련인자를 공간데이터베이스로 구축하였으며 DNN, CNN 모델을 이용하여 산사태 취약성도를 작성하였다. 정량적인 지표를 통해 모델과 산사태 취약성도에 대한 검증을 진행하였으며 검증결과 패치기반의 CNN 모델에서 픽셀기반의 DNN 모델에 비해 3.4% 향상된 성능을 보였다. 본 연구의 결과는 산사태를 예측하는데 사용될 수 있고 토지 이용 정책 및 산사태 관리에 관한 정책 수립에 있어 기초자료 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.157-177
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• 2022

투자자들은 증권회사가 제공하는 시세표인 Limit Order Book 정보를 통해 국내외 투자자들이 제출하는 주문 정보를 실시간으로 파악하면서 거래에 참여하고 있다. Limit Order Book에 실시간으로 공개되고 있는 주문 정보가 주가 예측에서 유용성이 있을까? 본 연구는 장 중 투자자들의 매수와 매도 주문이 어느 한쪽으로 쏠리면서 주문 불균형이 나타나는 경우 미래 주가 등락의 예측 변수로서 유의성이 있는지를 분석하는 것이다. 분류 알고리즘을 이용하여 주문 불균형 정보의 당일 종가 등락에 대한 예측 정확도를 높이고, 예측 결과를 이용한 데이트레이딩 전략을 제안하며 실증분석을 통해 투자 성과를 분석한다. 자료는 2004년 1월 19일부터 2022년 6월 30일까지의 4,564일 동안의 코스피200 주가지수선물 5 분 봉 주가를 분석하였다. 실증분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 총매수 주문량과 총매도 주문량의 불균형 정도로 측정하는 주문 불균형지수와 주가는 유의적 상관성을 보인다. 둘째, 주문 불균형 정보는 당일 종가까지의 미래 주가 등락에 대해서도 유의적인 영향력이 나타났다. 셋째, 주문 불균형 정보를 이용한 당일 종가 등락의 예측 정확도는 Support Vector Machines 알고리즘이 54.1%로 가장 높게 나타났다. 넷째, 하루 중 이른 시점에서 측정한 주문 불균형지수가 늦은 시점에서 측정한 주문 불균형지수보다 예측 정확성이 더 높았다. 다섯째, 종가 등락 예측 결과를 이용한 데이트레이딩 전략의 투자 성과는 비교모형의 투자 성과보다 높게 나타났다. 여섯째, 분류 알고리즘을 이용한 투자 성과는 K-Nearest Neighbor 알고리즘을 제외하면 모두 비교모형보다 총수익 평균이 높게 나타났다. 일곱째, Logistic Regression, Random Forest, Support Vector Machines, XGBoost 알고리즘의 예측 결과를 이용한 데이트레이딩 전략의 투자 성과는 수익성과 위험성을 동시에 평가하는 샤프비율에서도 비교모형보다 높은 결과를 보여주었다. 본 연구는 Limit Order Book 정보 중 총매수 주문량과 총매도 주문량 정보의 경제적 가치가 존재함을 밝혔다는 점에서 기존의 연구와 학술적 차별점을 갖는다. 본 연구의 실증분석 결과는 시장 참여자들에게 투자 전략적 측면에서 함의가 있다고 판단된다. 향후 연구에서는 최근 활발히 연구가 진행되고 있는 딥러닝 모형 등으로의 확장을 통해 주가 예측의 정확도를 높임으로써 데이트레이딩 투자전략의 성과를 개선할 필요가 있다.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제28권2호
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• pp.187-217
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• 2022

본 연구는 한국판 외상 후 스트레스 장애 체크리스트-5(PCL-5)의 타당화 연구를 진행하였다. 이를 위해 성인을 대상으로 두 시점에서 온라인 설문을 1년 간격으로 실시하였고, 1시점에서는 1,077명, 2시점에서는 563명의 자료를 본 연구에서 사용하였다. 확인적 요인분석을 통해 1요인, 4요인, 6요인, 7요인의 모형 적합도를 확인한 결과, 4, 6, 7요인이 수용가능한 수준으로 나타났으며, 그 중 7, 6, 4요인 순으로 우수한 적합도를 보였다. 다음으로 내적일치도, 오메가 계수, 개념신뢰도, 분산추출지수, 검사-재검사 신뢰도를 확인한 결과 모두 양호한 것으로 나타났다. 타당도를 확인하기 위해 한국판 외상 후 스트레스 선별 평가지(K-PC-PTSD-5)와 단축형 간이정신진단 검사-18(BSI-18)와의 상관분석을 실시한 결과, 두 검사 모두와 정적상관이 나타났다. 한국판 PCL-5가 향후 PTSD, 우울, 불안, 신체화 증상을 예측할 수 있는지 확인하고자 위계적 다중회귀분석을 실시한 결과, 1시점에서 한국판 PCL-5로 측정한 PTSD 증상이 2시점의 PTSD, 우울, 불안, 신체화 증상을 예측하는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 ROC 곡선 분석을 통해 PCL-5의 PTSD 증상집단 구분에 대한 변별력을 확인하고 최적 절단점을 제시하였다. PCL-5의 한국판 종단타당화 결과, 본 척도가 한국인에게 신뢰롭고 타당한 척도인 것으로 나타났다. 본 연구는 예측타당도 분석을 통해 한국판 PCL-5가 PTSD 증상뿐만 아니라 우울, 불안, 신체화와 같은 PTSD 관련 증상을 예측가능함을 제시하였으며, PTSD 증상집단에 대한 변별이 가능한 절단점을 제시하였다는 점에서 PTSD 증상을 측정하는 기존 타당화 연구와 차별점을 지닌다.

• 청정기술
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• 제29권3호
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• pp.193-199
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• 2023

국내외 석탄화력발전소에서 REC(Renewable energy certificate) 확보를 위해 혼소되고 있는 바이오매스는 기존의 목질계 바이오매스인 우드 펠릿에서부터 최근 들어 초본계 바이오매스로의 확대가 진행되고 있다. 초본계 바이오매스의 경우 목질계 바이오매스에 비해 K, Na 등의 알칼리계 금속 함량이 더 높아 회융점이 더 낮고, 이 때문에 보일러 튜브에의 회 점착을 늘려 보일러의 효율을 떨어뜨리는 원인이 되고 있다. 본 연구에서는 초본계 바이오매스 연소시 회 융점을 높여 회 점착을 감소시키기 위해 많이 사용되고 있는 첨가제인 카올린(kaolin)이 석탄-바이오매스 혼소시 미치는 영향을 열화학 평형 계산을 통해 분석하고자 하였다. 이전 연구에서 수행된 80 kW_th 급 미분탄 - 바이오매스 혼소 실험에서 카올린을 사용하는 경우 오히려 회 점착량이 늘어나는 원인을 해석을 통해 분석하였으며, 해석을 수행한 결과 석탄에 많이 포함되어 있는 Al₂O₃ 때문에, Al-Si 계열 첨가제인 카올린 투입시 aluminosilicate 화합물의 생성이 촉진되어 용융점이 낮은 mullite가 많이 형성, 카올린을 더 사용할수록 슬래그 생성이 증가하는 것을 확인하였다. 추가적으로 바이오매스 혼소율을 0~100%까지 10% 간격으로 증가시켜가면서 해석을 수행하였으며, 그 결과 비선형적인 액상 슬래그 생성 특성을 확인하였다. 결과적으로는 바이오매스 혼소율 50~60% 조건일 때 가장 적은 량의 액상 슬래그가 생성됨을 파악하였다. phase diagram을 분석한 결과, 고용융점 화합물(leucite, feldspar)이 해당 조건에서 가장 많이 생성되는 것을 확인하였다.

• 커뮤니케이션학 연구
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• 제22권2호
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• pp.89-121
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• 2014

본 연구는 웹툰의 지속적 성장 전략을 이끌어 내기 위해 웹툰의 이용동기를 규명하고, 웹툰과 관련된 파생 문화 콘텐츠 상품 및 서비스, 즉 웹툰 기반 영화 관람의도, 웹툰 유료 전환시 구매의도, 웹툰 캐릭터 상품 구매의도를 예측해 내고자 했다. 특히 본 연구는 이용과 충족이론의 관점에서 웹툰 이용동기와 인간의 사회문화적 행동의 도를 예측하는데 유용성을 보이는 계획행동이론을 융합한 모델을 통해 웹툰 관련 행동의도 예측의 설명력을 확장해 내고자 했다. 분석결과 웹툰 이용동기는 정보 추구 동기, 오락 및 접근 용이성 동기, 웹툰의 장르적 특성 동기, 친구나 지인의 영향 동기, 현실도피 및 긴장해소 동기 등 5개로 나타났다. 웹툰 기반 영화 개봉시 관람의도에 영향을 미치는 변인은 웹툰 동기 중 웹툰의 장르적 특성 동기, 현실도피 및 긴장해소 동기, 계획행동이론의 3가지 변인인 것으로 나타났다. 웹툰 유료 서비스 이용의도에 영향을 미치는 변인은 웹툰 이용동기 중 정보 추구 동기, 오락 및 접근 용이성 동기, 웹툰의 장르적 특성 동기, 계획행동이론의 3가지 변인인 것으로 나타났다. 웹툰 기반 캐릭터 상품 구매의도에 영향을 미치는 변인은 웹툰 이용동기 중 정보 추구 동기, 현실 도피 및 긴장해소 동기, 계획행동이론 변인 중 태도와 주관적 규범인 것으로 나타났다. 본 연구는 이상의 연구결과를 바탕으로 웹툰의 지속적 성장을 위한 몇 가지 제언을 수행했다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.111-124
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• 2018

본 연구는 만성질환 중의 하나인 고지혈증 유병을 예측하는 분류모형을 개발하고자 한다. 이를 위해 SVM과 meta-learning 알고리즘을 이용하여 성과를 비교하였다. 또한 각 알고리즘에서 성과를 향상시키기 위해 변수선정 방법을 통해 유의한 변수만을 선정하여 투입하여 분석하였고 이 결과 역시 각각 성과를 비교하였다. 본 연구목적을 달성하기 위해 한국의료패널 2012년 자료를 이용하였고, 변수 선정을 위해 세 가지 방법을 사용하였다. 먼저 단계적 회귀분석(stepwise regression)을 실시하였다. 둘째, 의사결정나무(decision tree) 알고리즘을 사용하였다. 마지막으로 유전자 알고리즘을 사용하여 변수를 선정하였다. 한편, 이렇게 선정된 변수를 기준으로 SVM, meta-learning 알고리즘 등을 이용하여 고지혈증 환자분류 예측모형을 비교하였고, TP rate, precision 등을 사용하여 분류 성과를 비교분석하였다. 이에 대한 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 모든 변수를 투입하여 분류한 결과 SVM의 정확도는 88.4%, 인공신경망의 정확도는 86.7%로 SVM의 정확도가 좀 더 높았다. 둘째, stepwise를 통해 선정된 변수만을 투입하여 분류한 결과 전체 변수를 투입하였을 때보다 각각 정확도가 약간 높았다. 셋째, 의사결정나무에 의해 선정된 변수 3개만을 투입하였을 때 인공신경망의 정확도가 SVM보다 높았다. 유전자 알고리즘을 통해 선정된 변수를 투입하여 분류한 결과 SVM은 88.5%, 인공신경망은 87.9%의 분류 정확도를 보여 주었다. 마지막으로, 본 연구에서 제안하는 meta-learning 알고리즘인 스태킹(stacking)을 적용한 결과로서, SVM과 MLP의 예측결과를 메타 분류기인 SVM의 입력변수로 사용하여 예측한 결과, 고지혈증 분류 정확도가 meta-learning 알고리즘 중에서는 가장 높은 것으로 나타났다.

• 사상체질의학회지
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• 제8권1호
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• pp.247-294
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• 1996

본 논문은 사상채질분류검사지의 표준화 연구와 공동작업으로 행해진 연구로써 최근에 들어 다각도로 행해지고 있는 사상체질분류 객관화 연구의 한 방면이라고 하겠다. 본 논문의 주된 내용은 진단정확률의 확인을 통하여 새로 개발된 검사지의 타당도를 검증해 보고 프로파일 분석이라고 하는 통계분석상의 기법을 활용해서 설문지에 대한 적응도가 다소 떨어지는 집단들을 추출해내고 그들의 특성을 분석연구하자는 것이다. 연구에 사용된 검사지는 기본의 1992년판 검사지를 의학, 문학, 철학 및 심리화분야등 각 방면에서 폭넓은 검토를 거쳐 개정한 것이다. 본 연구의 대상이 되는 집단은 1995년 8월 7일부터 동년 9월 6일까지 경희의료원 동서종합건진센터 및 경희의료원 한방병원의 사상의학과에서 수진하여 전문의의 사상체질변증과정을 거친 외래환자들의 집단과 체질변증 과정이 없이 개방적으로 자료를 모집하되 연령별, 성별, 학력별로 나누어 고르게 분포하도록 한 일반인들의 집단으로 집단내 인원수는 각각 총 274명과 1092명이었다. 이들로부터 채집된 자료중 환자집단의 자료를 가지고 진단정확률을 조사하고, 일반인군 자료의 표준화에서 얻어진 규준(norms)을 환자군의 사상척도점수에 적용하여 T점수를 구하고 다변량군집분석을 시행하여 집단별 특성을 프로파일 그래프로 작성하여 파악해 보는 작업을 거쳐 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 예언집단과 실제 집단간의 비교로 나타나는 진단정확률은 기존의 QSCC에 비하여 대폭 향상된 70.08%로 나타나 검사지의 타당도가 입증되었다. 2. 각 체질집단의 전체 프로파일 특성비교에서 각 체질별로 해당척도에 대한 반응은 모든 척도에서 일정하게 상승되어 체질변증의 측면에서 긍정적인 양상을 보였다. 3. 자기표현의 정도를 중심으로 관찰해 본 전체 프로파일의 분석에서는 소양집단이 가장 뚜렷한 선명성을 보였고 소음집단이 가장 취약하였으며 태음집단은 이중적 속성을 나타냈다. 4. 각 체질별 세 군의 하위집단중에서 소위 이탈집단이라고 할 수 있는 부류의 집단은 나머지 두 집단과 프로파일의 특성에 있어서 확연히 구분되는 양상을 보였는 바 그 내용은 다음과 같다. 가. 소양인의 이탈집단은 소양집단의 일반적 속성과 달리 현저하게 소극적인 양상을 보였으며 소음척도에서 비교적 높은 반응을 보였다. 나. 태음인의 이탈집단은 점수분포가 매우 낮은 소극적 양상을 보였으며 태음집단의 특성인 태양-태음 동반상승과는 반대로 태양척도에서 점수가 급락하는 현상을 나타냈다. 다. 소음인의 이탈집단은 소양집단의 프로파일 형태와 유사한 특성을 보여 소음집단 특유의 소극적이고 표현에 취약한 특성이 대부분 희석된 것으로 나타났다. 이상의 결과로 보아 제작된 검사지의 타당도가 입증되었으며 본 연구의 과정에서 실시한 체질별 이탈집단의 프로파일 분석을 통해 몇가지 방향에서 그들의 특성을 파악할 수 있었다. 이 결과는 추후에 본 검사지의 개선에 하나의 자료로 이용될 수 있을 것으로 기대하며 검사지의 발전을 위해서는 이탈집단과 대조집단의 특성차이에 대한 좀 더 심층적인 연구가 지속되어져야 할 것으로 사료된다.