목적. 이 연구의 목적은 치의학 교육을 위한 프로토타입 로봇 시뮬레이터를 제작하고, 하악운동을 시뮬레이션 할 수 있는지 여부를 테스트하며, 치과실습 중 자극에 대한 시뮬레이터의 반응 가능성을 평가하는 것이었다. 재료 및 방법. 가상 시뮬레이터 모델은 cone-beam computed tomography (CBCT) 데이터를 사용하여 경조직을 구획화한 후 제작되었다. 시뮬레이터의 프레임은 polylactic acid (PLA) 소재를 사용하여 3D 프린팅 되었으며, 덴티폼과 실리콘 얼굴 스킨을 장착하여 모델을 형성하였다. 서보 액추에이터는 시뮬레이터의 움직임을 제어하는데 사용되었고, 다양한 센서들로 시뮬레이터의 반응을 생성하였다. 수위 센서가 반응하는 물의 양을 측정하기 위해 수위테스트가 수행되었다. 또한, 컴퓨터 시뮬레이션과 실제 모델을 통해 시뮬레이터의 하악운동과 하악운동 범위를 테스트하였다. 결과. 프로토타입 로봇 시뮬레이터는 작동 장치, 전기 장치가 있는 상반신, 턱관절을 포함하는 머리 및 덴티폼으로 구성되었다. 시뮬레이터의 턱관절은 회전 및 병진 운동을 구현하면서 2자유도를 구동할 수 있었다. 수위 테스트에서 수위 센서의 특정 임계값은 10.35 ml였다. 컴퓨터 시뮬레이션과 실제 모델 모두에서 인간의 움직임을 모방하였고, 시뮬레이터의 하악운동 시 개구범위는 50 mm였다. 결론. 효율성과 안정성을 개선하기 위해서는 더 많은 발전이 필요하지만, 본 상반신 프로토타입의 시뮬레이터는 향후 치과실습 교육에 잠재적으로 유용할 것으로 기대된다.
혁신의 유형은 단순화, 정보화, 자동화, 지능화로 분류할 수 있고 지능화는 혁신의 최상위 단계이며 RPA는 지능화의 하나로 볼 수 있다. 인공지능을 가미한 소프트웨어 로봇인 RPA(Robotic Process Automation)는 단순 반복적인 대량의 트랜젝션 처리 작업을 하는 곳에 적합한 지능화 사례이다. 이미 국내의 많은 기업들에서도 현재 운영 중에 있는 RPA는 강한조직 문화의 필요성이 증대되면서 자발적인 리더십, 강한 팀워크와 실행력, 프로답게 일하는 문화가 강조되는 상황에서 자연스럽게 핵심적 업무에 집중하기 위해 필요한 것이 무엇인지를 찾고자 하는 필요성에 따라 자연스럽게 도입이 검토되고 있다. 로봇 프로세스 자동화 또는 RPA는 구조적인 작업을 빠르고 효율적으로 처리하는 것을 목표로 인간 업무를 교체하는 기술이다. RPA는 ERP 시스템이나 생산성 도구와 같은 소프트웨어를 사용하여 사람을 모방한 소프트웨어 로봇을 통해 구현된다. RPA 로봇은 컴퓨터에 설치된 소프트웨어로 작동 원리에 의해 로봇으로 불리다. RPA는 백엔드를 통해 다른 IT 시스템과 통신하는 기존 소프트웨어와 달리 프런트 엔드를 통해 IT 시스템 전체에 통합된다. 실제로 이것은 소프트웨어 로봇이 인간과 똑 같은 방식으로 IT 시스템을 사용하고 정확한 단계를 반복하며 시스템의 API(Application Programming Interface)와 통신하는 대신 컴퓨터 화면의 이벤트에 반응하는 것을 의미한다. 다른 소프트웨어와 의사소통하기 위해 인간을 모방하는 소프트웨어를 설계하는 것은 직관력이 떨어질 수 있지만 이러한 접근 방식에는 여러 가지 이점이 있다. 첫째, 타사 응용 프로그램에 대한 개방성과 상관없이 사람이 사용하는 거의 모든 소프트웨어와 RPA를 통합할 수 있다. 많은 기업의 IT 시스템은 공통적으로 적용되는 API가 많지 않음으로 독점적이며 다른 시스템과의 통신 기능이 크게 제한되나 RPA는 이 문제를 해결한다. 둘째, RPA는 매우 짧은 시간 내에 구현될 수 있다. 엔터프라이즈 소프트웨어 통합과 같은 전통적인 소프트웨어 개발 방식은 상대적으로 많은 시간이 소요되지만 RPA는 2~4주의 상대적으로 짧은 시간에 구현할 수 있다. 셋째, 소프트웨어 로봇을 통해 자동화된 프로세스는 시스템 사용자가 쉽게 수정할 수 있다. 기존 방식은 작동 방식을 크게 수정하기 위해 고급 코딩 기술이 필요한 반면에 RPA는 상대적으로 단순한 논리 문장을 수정하거나 인간이 수행하는 프로세스의 화면 캡처 또는 그래픽 프로세스 차트 수정을 통해 지시받을 수 있다. 이로 인해 RPA는 매우 다양하고 유연하다. 이러한 RPA는 기업에서 추구하는 D2I(Digital to Intelligence)의 좋은 적용 사례이다.
배경: 내시경 장비와 수술 로봇의 발달로 작은 절개를 이용한 최소 침습적 심장수술이 점점 증가하고 있으나 이에 대한 수술 결과를 고식적인 수술 방법과 비교, 분석한 국내 보고는 드문 편이다. 대상 및 방법: 2005년 12월부터 2007년 6월까지 수술용 내시경 로봇(AESOP2000)을 이용하여 심장수술을 받은 48명(A군)과 동 기간에 정중흉골절개로 수술을 받은 50명(B군)을 후향적으로 조사하여 수술 시간, 수술 결과, 술 후 통증, 회복 정도 등을 객관적으로 비교, 분석하였다. 결과: 수술 사망은 없었으며 술 후 합병증 발생률도 두 군간에 큰 차이는 없었다. 평균 수술시간($292.7{\pm}61.7$분, $264.0{\pm}47.9$분; p=0.01), 체외순환시간($(128.4{\pm}37.6$분, $101.7{\pm}32.5$분; p<0.01)은 A군에서 더 길었으나 대동맥차단시간 ($82.1{\pm}35.0$분, $87.8{\pm}113.5$분; p=0.74), 평균 인공호흡기 사용시간($18.0{\pm}18.4$시, $19.7{\pm}9.7$시; p=0.57)은 차이가 없었으며 중환자실 평균 입원시간($53.2{\pm}40.2$시, $72.8{\pm}42.1$시; p=0.02) 및 평균 재원기간($9.7{\pm}7.2$일, $14.8{\pm}11.9$일; p=0.01)은 A군에서 더 짧았다. 입원기간 중 수혈을 받은 환자는 B군에서 더 많았으며 평균 수혈양도 B군에서 더 많았으나 통계적 유의성은 없었다(p=0.06). 술 후 1주에서 4주까지 통증 점수는 A군에서 의미 있게 적었으며 일상생활의 수행 능력을 측정하는 듀크 활동상태지수 (Duke activity status Index)에 따른 기능 점수(functional status score)는 A군에서 현저하게 높았다. 술 후 심초음파 결과 승모판 성형술을 시행한 환자의 역류 정도($0.7{\pm}1.0,\;0.9{\pm}0.9$; p=0.60)와 삼첨판 성형술을 시행한 환자의 역류 정도($1.0{\pm}0.9,\;1.1{\pm}1.0$; p=0.89)는 두 군간에 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 판막주위유출은 각각 1명의 환자에게 있었으며 그 외 판막 관련 합병증은 없었다. 결론: 본 연구 결과 로봇을 이용한 치소 침습적 심장수술은 수술 후 통증 감소, 환자의 빠른 회복, 미용적인 효과, 짧은 입원기간 등의 장점뿐만 아니라 수술 성적도 고식적 수술 방법에 비해 떨어지지 않음이 확인되었다.
목적: 호흡에 의한 종양의 움직임은 사이버나이프를 이용한 정위적 방사선수술과 같은 정확한 치료에 있어 고려할 만한 방해 요인이다 이 연구에서는 사이버나이프를 이용한 방사선 수술의 Interplay현상을 보고자 팬텀을 움직이게 하고 또한 움직이지 않게 하여 선량 분포의 왜곡을 조사하였다. 대상 및 방법: 팬텀은 $2.5{\times}2.5{\times}5.0$ 인치의 4개의 직육면체로 구성된 폴리에틸렌과 2장의 Gafchromic 필름으로 구성되었다. 치료 계획은 20, 30, 40, 50 mm지름을 가진 구를 가상하여 사이버나이프 치료기를 이용하여 104개의 빔 방향과 single center mode의 치료 계획 하에 총 30 Gy를 조사하였다. 특별히 제작된 로봇은 팬텀을 좌우, 전후, 두미쪽으로 각각 5, 10, 20 mm 움직이도록 고안되었다. 필름의 optical density을 이용하여 정적인 상태의 팬텀과 로봇에 의해 움직일 때의 팬텀의 선량 분포를 구하였다. 결 과: 정적인 상태에서 종양을 모두 포함할 수 있는 최소의 등선량은 20 mm 종양의 경우 80%, 30 mm에 84%, 40 mm에 83%이며 50 mm 종양에 80%였다. 정적인 상태와 움직일 때의 팬텀 사이에서 발생한 선량 분포의 차이(gap)는 20 mm 종양에서 두미방향으로 각각 3.2, 3.3 cm이며 오른쪽 3.5 mm, 왼쪽 1.1 mm였다. 30 mm 종양의 경우는 각각 3.9, 4.2, 2.8과 0 mm였고 40 mm 종양은 각각 4.0, 4.8, 1.1, 0 mm였다. 50 mm 종양의 경우 각각 3.9, 3.9, 0.0 mm였다. 결 론: 20 mm의 적은 종양을 치료할 때 80%의 등선량이 계획되더라도 움직이는 실제 치료에 있어 종양 움직임을 보완하기 위하여 60% 등선량으로 처방할 필요가 있다. 이때 두 등선량 곡선의 차이는 5 mm정도이다. 또한 30, 40과 50 mm의 종양에서는 움직임을 보완하기 위하여 등선량 곡선을 70%정도로 처방할 필요가 있다. 이때의 차이도 약 5 mm 미만이다. 이는 사이버나이프를 이용한 방사선수술 시 움직임 그 차체 보다 여유폭을 적게 줄 수 있다는 의미이며 이는 일반 방사선치료와 다른 점이라 할 수 있다.
최근 은행과 증권회사를 중심으로 다양한 로보어드바이저 금융상품들이 출시되고 있다. 로보어드바이저는 사람 대신 컴퓨터가 포트폴리오 자산배분에 대한 투자 결정을 실행하기 때문에 다양한 자산배분 알고리즘이 활용되고 있다. 본 연구에서는 대표적 로보어드바이저 알고리즘인 블랙리터만모형의 강점을 살리면서 객관적 투자자 전망을 도출할 수 있는 지능형 전망모형을 제안하고 이를 내재균형수익률과 결합하여 최종 포트폴리오를 도출하는 로보어드바이저 자산배분 알고리즘을 새로이 제안하며, 실제 주가자료를 이용한 실증분석 결과를 통해 전문가의 주관적 전망을 대신할 수 있는 지능형 전망모형의 실무적 적용 가능성을 보여주고자 한다. 그동안 주가 예측에서 우수한 성과를 보여주었던 기계학습 방법 중 SVM 모형을 이용하여 각 자산별 기대수익률에 대한 예측과 예측 확률을 도출하고 이를 각각 기대수익률에 대한 투자자 전망과 전망에 대한 신뢰도 수준의 입력변수로 활용하는 지능형 전망모형을 제안하였다. 시장포트폴리오로부터 도출된 내재균형수익률과 지능형 전망모형의 기대수익률, 확률을 결합하여 최종적인 블랙리터만모형의 최적포트폴리오를 도출하였다. 주가자료는 2008년부터 2018년까지의 132개월 동안의 8개의 KOSPI 200 섹터지수 월별 자료를 분석하였다. 블랙리터만모형으로 도출된 최적포트폴리오의 결과가 기존의 평균분산모형이나 리스크패리티모형 등과 비교하여 우수한 성과를 보여주었다. 구체적으로 2008년부터 2015년까지의 In-Sample 자료에서 최적화된 블랙리터만모형을 2016년부터 2018년까지의 Out-Of-Sample 기간에 적용한 실증분석 결과에서 다른 알고리즘보다 수익과 위험 모두에서 좋은 성과를 기록하였다. 총수익률은 6.4%로 최고 수준이며, 위험지표인 MDD는 20.8%로 최저수준을 기록하였다. 수익과 위험을 동시에 고려하여 투자 성과를 측정하는 샤프비율 역시 0.17로 가장 좋은 결과를 보여주었다. 증권계의 애널리스트 전문가들이 발표하는 투자자 전망자료의 신뢰성이 낮은 상태에서, 본 연구에서 제안된 지능형 전망모형은 현재 빠른 속도로 확장되고 있는 로보어드바이저 관련 금융상품을 개발하고 운용하는 실무적 관점에서 본 연구는 의의가 있다고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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