• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.135-149
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• 2020

인공지능을 기반으로 한 다양한 연구들이 현대사회에 많은 변화를 불러일으키고 있다. 금융시장 역시 예외는 아니다. 로보어드바이저 개발이 활발하게 진행되고 있으며 전통적 방식의 단점을 보완하고 사람이 분석하기 어려운 부분을 대체하고 있다. 로보어드바이저는 인공지능 알고리즘으로 자동화된 투자 결정을 내려 다양한 자산배분 모형과 함께 활용되고 있다. 자산배분 모형 중 리스크패리티는 대표적인 위험 기반 자산배분 모형의 하나로 큰 자산을 운용하는 데 있어 안정성을 나타내고 현업에서 역시 널리 쓰이고 있다. 그리고 XGBoost 모형은 병렬화된 트리 부스팅 기법으로 제한된 메모리 환경에서도 수십억 가지의 예제로 확장이 가능할 뿐만 아니라 기존의 부스팅에 비해 학습속도가 매우 빨라 많은 분야에서 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서 리스크패리티와 XGBoost를 장점을 결합한 모형을 제안하고자 한다. 기존에 널리 사용되는 최적화 자산배분 모형은 과거 데이터를 기반으로 투자 비중을 추정하기 때문에 과거와 실투자 기간 사이의 추정 오차가 발생하게 된다. 최적화 자산배분 모형은 추정 오차로 인해 포트폴리오 성과에서 악영향을 받게 된다. 본 연구는 XGBoost를 통해 실투자 기간의 변동성을 예측하여 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 줄여 모형의 안정성과 포트폴리오 성과를 개선하고자 한다. 본 연구에서 제시한 모형의 실증 검증을 위해 한국 주식시장의 10개 업종 지수 데이터를 활용하여 2003년부터 2019년까지 총 17년간 주가 자료를 활용하였으며 in-sample 1,000개, out-of-sample 20개씩 Moving-window 방식으로 예측 결과값을 누적하여 총 154회의 리밸런싱이 이루어진 백테스팅 결과를 도출하였다. 본 연구에서 제안한 자산배분 모형은 기계학습을 사용하지 않은 기존의 리스크패리티와 비교하였을 때 누적수익률 및 추정 오차에서 모두 개선된 성과를 보여주었다. 총 누적수익률은 45.748%로 리스크패리티 대비 약 5% 높은 결과를 보였고 추정오차 역시 10개 업종 중 9개에서 감소한 결과를 보였다. 실험 결과를 통해 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 감소시킴으로써 포트폴리오 성과를 개선하였다. 포트폴리오의 추정 오차를 줄이기 위해 모수 추정 방법에 관한 다양한 연구 사례들이 존재한다. 본 연구는 추정 오차를 줄이기 위한 새로운 추정방법으로 기계학습을 제시하여 최근 빠른 속도로 발전하는 금융시장에 맞는 진보된 인공지능형 자산배분 모형을 제시한 점에서 의의가 있다.

• 한국작물학회지
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• 제26권1호
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• pp.56-68
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• 1981

재래종의 수집종 가운데서 선접된 다종다벽계통 (약칭 : MET)의 일반적 대성을 분석하여 청예용 옥수수의 육종을 위한 기초자료를 얻고져 수행한 시험결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 주요 특성들의 환경변이와 유전변이를 추정하였던 바 MET계통의 분벽성, 개체당 이삭수(수수)는 환경변이보다도 유전변이가 큰 것으로 추정되었다. 개체당 건물중 및 건엽중 등도 유전변이가 커 MET 계통의 유전적 특성으로 확인되었다. 그러나 건기중, 입중 등은 환경변이가 컸었다. 2. 몇가지 특성의 평균치를 두 품종간에 비교하면 다음과 같다. 가. 분벽기수 및 이삭수 : 수원 19호는 환경변이 (파종기, 재식밀도)에 관계없이 분벽기이 없고 이삭수도 변하지 않았으나 MET계통은 분벽기수 및 이삭수가 크게 달라졌다. 나. 개체당 건물중, 건엽중 및 건기중 : 파종기나 재식밀도에 따라 다르기는 하지만 MET계통의 개체당 건물이 수원 19호보다 비교적 높았으며 건엽중은 월등히 높았고(1.5-2.5)배 개체당 건기중도 비교적 높았다. 다. 개체당 입중 및 입중 대 건기엽중비 : MET계통의 개체당 입중은 수원 19호보다 5～40% 낮았다. 따라서 MET계통의 입중 대 건기엽중비가 평균 35%였고 수원 19호는 41%로서 높았다. 3. MET계통은 파종 2주 후부터 분벽하기 시작하여 3 ～ 5일간격으로 다음 분벽이 되었으며 생육초기에 왕성하여 최고 6~7개에 이르나 2~3개만이 유효기으로 신장되였다. 유효기비율은 소식일수록 높았다. 분벽의 발생은 주기의 최하절읍부터 시작되는 데 하부절위가 짧아 한절위에서 분벽이 여러개 발생하는 것처럼 보였다. 제 1, 2분벽기의 기장은 주기의 것에 비하여 10cm 정도씩 짧았으며 재식밀도에 따라 주기 및 제일, 이분벽기의 기장은 소식(60$\times$60cm)한 경우 밀식(60$\times$20cm)한 경우와 같이 분벽들에 의한 밀식의 효과가 있었고 중간재식밀도(60$\times$40cm)인 경우에는 소ㆍ밀도의 중간되는 기장을 보였다. 4. MET계통은 개체당 이삭수가 많은 것에 반하여 이삭의 크기는 수원 19호의 \frac{1}{3}도 못되었다. 각분벽기에 달리는 이삭수는 소식의 경우 주기에 4개, 제일, 이분벽기에 2～3개씩 달렸다. MET계통의 입은 경입종이며 황색입이 주가되고 백색입이 약간 섞여 있었으며 100입중은 14~15gr. 의 소입종이었다. MET계통은 착수고가 수원 19호보다 훨씬 높았다. 5. 주요 특성간의 상간 : 수원 19호에 비하여 MET 계통은 주요 특성간에 높은 상관계수를 보여 유전상관도 높을 것이라는 것을 간접적으로 나타내주었다. 6. MET계통은 생장속도가 수원 19호보다 훨씬 늦었으며 개화기도 2~3주나 늦었다. 7. 흑조위축병 : 수원 19호와 같이 MET계통도 흑조위축병에 대해 이병성이었다. 이병성은 늦게 파종하거나 밀식할수록 높아지는 경향이 있었다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제27권2호
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• pp.64-71
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• 2016

삼차원 프린터(3DP)를 이용하여 환자맞춤형 전자선 치료용 볼루스(patient specific customized bolus, PSCB)를 제작하는 절차를 고안하고 제안된 방법으로 제작한 PSCB의 선량 정확도를 평가했다. 치료계획장치에서 치료계획표적용적(PTV)에 적합한 전자선 빔과 조사면 크기를 선택하고 초기 선량계산을 수행했다. 계산된 선량분포를 기반으로 PSCB를 그리고 재계산을 수행했다. 수 차례 반복을 통해 최상의 PSCB를 설계하고 설계된 윤곽자료를 DICOMRT 프로토콜을 이용해 자체 제작한 변환프로그램으로 전송했다. PSCB의 윤곽자료는 자체 변환프로그램을 이용해 3DP에서 인식 가능한 파일(STL 포맷)로 변환한 후 3DP를 이용해 제작했다. PSCB의 유용성을 검증하기 위해 2명의 가상 환자(오목, 볼록 유형)를 생성했고 각각의 환자에 가상의 PTV와 정상장기(OAR)을 생성했다. 3D-PSCB 를 사용했을 때와 사용하지 않았을 때의 선량체적히스토그램(DVH)와 선량 특성을 비교했다. 3D-PSCB 제작의 정확도를 분석하기 위해 필름 선량측정을 통해 선량 정확도를 평가했다. 치료계획 결과와 필름을 이용한 선량분포를 중첩한 후 빔 중심축에서의 심부선량곡선을 구했고 감마분석(3% 선량 오차와 3 mm 거리오차)을 수행 했다. 2명의 가상환자 모두에서 PSCB를 사용한 경우 PTV 선량은 큰 차이를 보이지 않았다. PSCB를 사용할 경우 PSCB를 사용하지 않는 경우에 비해 OAR의 최대 선량, 최소선량, 평균선량은 각각 평균 9.7%, 36.6%, 28.3% 감소했다. 처방선량의 90% 선량($V_{90%}$)을 받는 OAR의 용적은 PSCB를 적용할 경우 약 99% 낮아졌다(14.40 vs $0.1cm^3$). 또한 처방선량의 80% 선량을 받는 OAR 체적도 PSCB를 사용할 경우 약 91% 줄었다(42.6 vs $3.7cm^3$). 감마분석 결과(3%, 3 mm) 오목 및 볼록 볼루스를 적용한 경우 각각 95%, 98% 통과율(pass rate)을 보였다. 3DP를 이용해 PSCB를 제작하는 절차를 정립하고 선량적 정확도를 평가해서 임상적용이 가능한 만족할 만한 결과를 얻었다. 3DP 기술의 빠른 발전에 힘입어 PSCB의 임상적용이 좀 더 쉬워지고 적용대상이 확장될 것으로 생각된다.

• 지능정보연구
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• 제21권4호
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• pp.53-77
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• 2015

국내 모바일 커머스 시장은 현재 소셜커머스가 이용자 수 측면에서 오픈마켓을 압도하고 있는 상황이다. 산업계에서는 모바일 시장에서 소셜커머스의 성장에 대해 빠른 모바일 시장진입, 큐레이션 모델 등을 주요 성공요인으로 제시하고 있지만, 이에 대한 학계의 실증적인 연구 및 분석은 아직 미미한 상황이다. 본 연구에서는 사용자 리뷰를 바탕으로 모바일 소셜커머스와 오픈마켓의 사용자 이용경험을 비교 분석하는 탐험적인 연구를 수행하였다. 먼저 본 연구는 구글 플레이에 등록된 국내 소셜커머스 주요 3개 업체와 오픈마켓 주요 3개 업체의 모바일 앱 리뷰를 수집하였다. 본 연구는 LDA 토픽모델링을 통해 1만여건에 달하는 모바일 소셜커머스와 오픈마켓 사용자 리뷰를 지각된 유용성과 지각된 편리성 토픽으로 분류한 뒤 감정분석과 동시출현단어분석을 수행하였다. 이를 통해 본 연구는 국내 모바일 커머스 상에서 오픈마켓 이용자들에 비해 소셜커머스 이용자들이 서비스와 이용편리성 측면에서 더 긍정적인 경험을 하고 있음을 증명하였다. 소셜커머스는 '배송', '쿠폰', '할인'을 중심으로 서비스 측면에서 이용자들에게 긍정적인 이용경험을 이끌어내고 있는 반면, 오픈마켓의 경우 '로그인 안됨', '상세보기 불편', '멈춤'과 같은 기술적 문제 및 불편으로 인한 이용자 불만이 높았다. 이와 같이 본 연구는 사용자 리뷰를 통해 서비스 이용경험을 효과적으로 비교 분석할 수 있는 탐험적인 실증연구법을 제시하였다. 구체적으로 본 연구는 LDA 토픽모델링과 기술수용모형을 통해 사용자 리뷰를 서비스와 기술 토픽으로 분류하여 효과적으로 분석할 수 있는 새로운 방법을 제시하였다는 점에서 의의가 있다. 또한 본 연구의 결과는 향후 소셜커머스와 오픈마켓의 경쟁 및 벤치마킹 전략에 중요하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.163-177
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• 2019

스마트폰이 널리 보급되고 현대인들의 생활 속에 깊이 자리 잡으면서, 스마트폰에서 수집된 다종 데이터를 바탕으로 사용자 개인의 행동을 인식하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 타인과의 상호작용 행동 인식에 대한 연구는 아직까지 상대적으로 미진하였다. 기존 상호작용 행동 인식 연구에서는 오디오, 블루투스, 와이파이 등의 데이터를 사용하였으나, 이들은 사용자 사생활 침해 가능성이 높으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집하기 어렵다는 한계가 있다. 반면 가속도, 자기장, 자이로스코프 등의 물리 센서의 경우 사생활 침해 가능성이 낮으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 점에 주목하여, 스마트폰 상의 다종 물리 센서 데이터만을 활용, 딥러닝 모델에 기반을 둔 사용자의 동행 상태 인식 방법론을 제안한다. 사용자의 동행 여부 및 대화 여부를 분류하는 동행 상태 분류 모델은 컨볼루션 신경망과 장단기 기억 순환 신경망이 혼합된 구조를 지닌다. 먼저 스마트폰의 다종 물리 센서에서 수집한 데이터에 존재하는 타임 스태프의 차이를 상쇄하고, 정규화를 수행하여 시간에 따른 시퀀스 데이터 형태로 변환함으로써 동행 상태분류 모델의 입력 데이터를 생성한다. 이는 컨볼루션 신경망에 입력되며, 데이터의 시간적 국부 의존성이 반영된 요인 지도를 출력한다. 장단기 기억 순환 신경망은 요인 지도를 입력받아 시간에 따른 순차적 연관 관계를 학습하며, 동행 상태 분류를 위한 요인을 추출하고 소프트맥스 분류기에서 이에 기반한 최종적인 분류를 수행한다. 자체 제작한 스마트폰 애플리케이션을 배포하여 실험 데이터를 수집하였으며, 이를 활용하여 제안한 방법론을 평가하였다. 최적의 파라미터를 설정하여 동행 상태 분류 모델을 학습하고 평가한 결과, 동행 여부와 대화 여부를 각각 98.74%, 98.83%의 높은 정확도로 분류하였다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제30권1_2호
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• pp.27-34
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• 2018

목 적 : 폐의 우측후사방향 선량전달시, Carbon Side Rail과 환자 고정기구인 Vac-lok이 미치는 영향을 보고자 한다. 대상 및 방법 : Vac-lok의 오른쪽 부분을 10, 20, 30 mm 두께로 제작하였다. 측정은 유리선량계를 이용하여 측정하였고, 측정점은 팬텀 우측 폐의 center Point를 기준으로 좌, 우, 하, 상 방향 각각 A, B, C, D Point로 설정 하였다. 각 point에 유리선량계를 삽입한 후 couch의 Side Rail을 외측(Out)으로 뺀 후 vac-lok을 놓지 않은 no vac-lok, 그리고 10, 20, 30 mm의 vac-lok 위에 팬텀을 세팅하였다. 중심점에 6 MV 광자선을 조사야 $10{\times}10cm^2$, SAD 100 cm, 겐트리 각도 $225^{\circ}$로 하여 300 MU/min 선량률과 100 MU 조사선량을 전달하였다. 측정은 5회씩 실시하였고, 마찬가지로 Side Rail을 내측(In)으로 넣은 후 각 point에 대해서도 같은 조건으로 5 회씩 측정하여 평균값을 산출하였다. 결 과 : side rail에 따라서는 중심점, A, B, C, D Point 각각 -11.8 %, -12.3 %, -4.1 %, -12.3 %, -7.3 %의 선량 감소를 보였다. Side-Rail-Out에서 10 mm vac-lok의 경우 약 -0.9 %가 감소되었고, 20 mm vac-lok 사용 시 약 -2.0 %, 30 mm vac-lock 사용 시 약 -3.0 %가 감소되었다. Side-Rail-In에서 10 mm vac-lok의 경우 약 -1.0 %가 감소되었고, 20 mm vac-lok 사용 시 약 -2.1 %, 30 mm vac-lok 사용 시 약 -3.0 %가 감소되었다. Side-Rail-In 상태의 no vac-lok 선량 값을 기준으로 Side-Rail-Out 상태의 10, 20, 30 mm vac-lok을 사용할 때, side rail에 대한 선량 감소에 더하여 중심점에서는 약 -0.9 %, -1.8 % -2.4 %, A point에서는 -0.5 %, -1.6 %, -2.1 %, B point에서는 약 -0.9 %, -2.0 %, -3.2 %, C Point에서는 -1.0 %, -2.1 %, -3.1 %, D point에서는 약 -1.0 %, -1.6 %, -3.1 %의 추가적인 선량 감소를 나타냈다. 결 론 : 폐를 비롯한 우측후사방향 방사선 치료 시 side rail에 대해 주의를 기울이고, vac-lok 제작 시 vaclok 두께에 대해 관심을 갖는다면 더 나은 치료 효과를 기대해 볼 수 있으리라 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.167-181
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• 2018

지난 10여 년간 딥러닝(Deep Learning)은 다양한 기계학습 알고리즘 중에서 많은 주목을 받아 왔다. 특히 이미지를 인식하고 분류하는데 효과적인 알고리즘으로 알려져 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 여러 분야의 분류 및 예측 문제에 널리 응용되고 있다. 본 연구에서는 기계학습 연구에서 가장 어려운 예측 문제 중 하나인 주식시장 예측에 합성곱 신경망을 적용하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 그래프를 입력값으로 사용하여 주식시장의 방향(상승 또는 하락)을 예측하는 이진분류기로써 합성곱 신경망을 적용하였다. 이는 그래프를 보고 주가지수가 오를 것인지 내릴 것인지에 대해 경향을 예측하는 이른바 기술적 분석가를 모방하는 기계학습 알고리즘을 개발하는 과제라 할 수 있다. 본 연구는 크게 다음의 네 단계로 수행된다. 첫 번째 단계에서는 데이터 세트를 5일 단위로 나눈다. 두 번째 단계에서는 5일 단위로 나눈 데이터에 대하여 그래프를 만든다. 세 번째 단계에서는 이전 단계에서 생성된 그래프를 사용하여 학습용과 검증용 데이터 세트를 나누고 합성곱 신경망 분류기를 학습시킨다. 네 번째 단계에서는 검증용 데이터 세트를 사용하여 다른 분류 모형들과 성과를 비교한다. 제안한 모델의 유효성을 검증하기 위해 2009년 1월부터 2017년 2월까지의 약 8년간의 KOSPI200 데이터 2,026건의 실험 데이터를 사용하였다. 실험 데이터 세트는 CCI, 모멘텀, ROC 등 한국 주식시장에서 사용하는 대표적인 기술지표 12개로 구성되었다. 결과적으로 실험 데이터 세트에 합성곱 신경망 알고리즘을 적용하였을 때 로지스틱회귀모형, 단일계층신경망, SVM과 비교하여 제안모형인 CNN이 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도를 나타냈다.

• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.147-157
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• 2013

디지털 환경의 도래와 언제 어디서나 접근할 수 있는 고속 네트워크의 도입으로 디지털 콘텐츠의 자유로운 유통과 이용이 가능해졌다. 이러한 환경은 역설적으로 다양한 저작권 침해를 불러 일으키고 있으며, 온라인 쇼핑몰에서 사용하는 상품 이미지의 도용이 빈번하게 발생하고 있다. 인터넷 쇼핑몰에 올라오는 상품 이미지와 관련해서는 저작물성에 대한 시비가 많이 일어나고 있다. 2001년 대법원 판결에 의하면 햄 광고를 위하여 촬영한 사진은 단순히 제품의 모습을 전달하는 사물의 복제에 불과할 뿐 창작적인 표현이 아니라고 적시하였다. 다만 촬영자의 손해액에 대해서는 인정함으로써 광고사진 촬영에 소요되는 통상적인 비용을 손해액으로 산정하게 하였다. 상품 사진 이외의 실내사진이라 하여도 '한정된 공간에서 촬영되어 누가 찍어도 동일한 사진'이 나올 수 밖에 없는 경우에는 창작성을 인정하지 않고 있다. 2003년 서울지방법원의 판례는 쇼핑몰에 사용된 사진에서 피사체의 선정, 구도의 설정, 빛의 방향과 양의 조절, 카메라 각도의 설정, 셔터의 속도, 셔터찬스의 포착 기타 촬영방법, 현상 및 인화 등의 과정에서 촬영자의 개성과 창조성이 인정되면 저작권법에 의하여 보호되는 저작물에 해당한다고 선고하여 손해를 인정하였다. 결국 쇼핑몰 이미지도 저작권법상의 보호를 받기 위해서는 단순한 제품의 상태를 전달하는 것이 아니라 촬영자의 개성과 창조성이 인정될 수 있는 노력이 필요하다는 것이며, 이에 따라 쇼핑몰 이미지를 제작하는 비용이 상승하고 저작권보호의 필요성은 더욱 높아지게 되었다. 온라인 쇼핑몰의 상품 이미지는 풍경사진이나 인물사진과 같은 일반 영상과 달리 매우 독특한 구성을 갖고 있으며, 따라서 일반 영상을 위한 이미지 워터마킹 기술로는 워터마킹 기술의 요구사항을 만족시킬 수 없다. 쇼핑몰에서 주로 사용되는 상품 이미지들은 배경이 흰색이거나 검은색, 또는 계조(gradient)색상으로 이루어져 있어서 워터마크를 삽입할 수 있는 공간으로 활용이 어렵고, 약간의 변화에도 민감하게 느껴지는 영역이다. 본 연구에서는 쇼핑몰에 사용되는 이미지의 특성을 분석하고 이에 적합한 이미지 워터마킹 기술을 제안하였다. 제안된 이미지 워터마킹 기술은 상품 이미지를 작은 블록으로 분할하고, 해당 블록에 대해서 DCT 양자화 처리를 함으로써 워터마크 정보를 삽입할 수 있도록 하였다. 균일한 DCT 계수 양자화 값의 처리는 시각적으로 영상에 블록화 현상을 불러오기 때문에 제안한 알고리즘에서는 블록의 경계 면에 붙어있는 영상 값에 대해서는 양자화 값의 분배를 작게 하고, 경계 면에서 멀리 떨어져있는 영상 값에 대해서는 양자화 값의 분배를 크게 함으로써 영상의 객관적 품질뿐 아니라 시각적으로 느끼는 주관적 품질도 향상 시켰다. 제안한 알고리즘에 의해서 워터마크가 삽입된 쇼핑몰 이미지의 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)은 40.7~48.5[dB]로 매우 우수한 품질을 보였으며, 일반 쇼핑몰 이미지에서 많이 사용되는 JPEG 압축은 QF가 70 이상인 경우에는 BER이 0이 나왔다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.191-207
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• 2021

오늘날 이동통신은 급증하는 데이터 수요에 대응하기 위해서 주로 속도 향상에 초점을 맞추어 발전해 왔다. 그리고 5G 시대가 시작되면서 IoT, V2X, 로봇, 인공지능, 증강 가상현실, 스마트시티 등을 비롯하여 다양한 서비스를 고객들에게 제공하기위한 노력들이 진행되고 있고 이는 우리의 삶의 터전과 산업 전반에 대한 환경을 바꿀 것으로 예상되고 되고 있다. 이러한 서비스를 제공하기위해서 고속 데이터 속도 외에도, 실시간 서비스를 위한 지연 감소 그리고 신뢰도 등이 매우 중요한데 5G에서는 최대 속도 20Gbps, 지연 1ms, 연결 기기 106/㎢를 제공함으로써 서비스 제공할 수 있는 기반을 마련하였다. 하지만 5G는 고주파 대역인 3.5Ghz, 28Ghz의 높은 주파수를 사용함으로써 높은 직진성의 빠른 속도를 제공할 수 있으나, 짧은 파장을 가지고 있어 도달할 수 있는 거리가 짧고, 회절 각도가 작아서 건물 등을 투과하지 못해 실내 이용에서 제약이 따른다. 따라서 기존의 통신망으로 이러한 제약을 벗어나기가 어렵고, 기반 구조인 중앙 집중식 SDN 또한 많은 노드와의 통신으로 인해 처리 능력에 과도한 부하가 발생하기 때문에 지연에 민감한 서비스 제공에 어려움이 있다. 그래서 자율 주행 중 긴급 상황이 발생할 경우 사용 가능한 지연 관련 트리 구조의 제어 기능이 필요하다. 이러한 시나리오에서 차량 내 정보를 처리하는 네트워크 아키텍처는 지연의 주요 변수이다. 일반적인 중앙 집중 구조의 SDN에서는 원하는 지연 수준을 충족하기가 어렵기 때문에 정보 처리를 위한 SDN의 최적 크기에 대한 연구가 이루어져야 한다. 그러므로 SDN이 일정 규모로 분리하여 새로운 형태의 망을 구성 해야하며 이러한 새로운 형태의 망 구조는 동적으로 변하는 트래픽에 효율적으로 대응하고 높은 품질의 유연성 있는 서비스를 제공할 수 있다. 이러한 SDN 구조 망에서 정보의 변경 주기, RTD(Round Trip Delay), SDN의 데이터 처리 시간은 지연과 매우 밀접한 상관관계를 가진다. 이 중 RDT는 속도는 충분하고 지연은 1ms 이하이기에 유의미한 영향을 주는 요인은 아니지만 정보 변경 주기와 SDN의 데이터 처리 시간은 지연에 크게 영향을 주는 요인이다. 특히, 5G의 다양한 응용분야 중에서 지연과 신뢰도가 가장 중요한 분야인 지능형 교통 시스템과 연계된 자율주행 환경의 응급상황에서는 정보 전송은 매우 짧은 시간 안에 전송 및 처리돼야 하는 상황이기때문에 지연이라는 요인이 매우 민감하게 작용하는 조건의 대표적인 사례라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 자율 주행 시 응급상황에서 SDN 아키텍처를 연구하고, 정보 흐름(셀 반경, 차량의 속도 및 SDN의 데이터 처리 시간의 변화)에 따라 차량이 관련정보를 요청해야 할 셀 계층과의 상관관계에 대하여 시뮬레이션을 통하여 분석을 진행하였다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제40권3호
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• pp.292-300
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• 1993

연구배경 : 흡연으로 인한 건강의 위해를 줄이기위한 금연운동의 일환으로 의사의 금연권고에 대한 환자의 순응도와 효율성을 알아보기 위해 본 연구를 시행하였다. 방법 : 1989년 1월부터 1990년 말까지 2년간 부산 대동 병원 내과에서 통원 치료한 환자 남자 922명, 여자 1059명 도합 1981명을 대상으로 해서 흡연 양상과 의사 권고에 의한 금연 성공률을 조사해 보았다. 결과: 1) 남자 환자에서 현 흡연률은 64.43%, 비흡연자는 27.00%, 기금연자는 8.57% 이었다. 20세이하군에선 흡연률이 36.11% 이였다. 2) 여자 환자에선 현흡연률이 겨우 2.83%, 비흡연자는 96.79%, 기금연자는 0.38% 이였다. 20세 이하군에선 흡연자가 1명도 없었다. 3) 일일 흡연량은 남자에서 10개 이하가 2.69%, 11~20개가 39.23%, 21~39개가 46.30%, 40개 이상이 11.78% 이였으며, 20세 이하에서는 각기 11.54%, 61.54%, 23.08%, 3.84%로서 흡연량이 약간 적었다. 여자에선 흡연자수가 겨우 30명으로 너무 적었으나 각기 3.33%, 60.00%, 30.00%, 6.67% 이였다. 4) 계통적 질환군별 흡연 양상은 여자는 대상수효가 너무 적어서 제외하고 남자만에서 보았는데 기금연자가 호흡기계에서는 15.21%로서 타군에서 4.35%내지 8.11% 인데 비해서 월등히 높았고 (p<0.001), 현 흡연자는 순환기계 질환자군이 81.08%로 가장 높았다 (p=0.23), 소화기계 질환자군이 68.93%로 그 다음이고 호흡기계 질환자군은 60.84% 이었다. 흡연량에 있어서는 호흡기계 질환자군에서 하루에 40개 이상 흡연자가 16.25%로 가장 많았고 (p<0.05), 그 다음이 소화기계 질환자군으로 13.01% 이였다. 5) 금연 성공률은 흡연자로서 3개월 이상 계속 치료하는 자 중에서 여자는 제외했고 남자에서만 보았는데, 총체적으로 62.03% 이였으며 각 연령군별로 큰 차이는 없었으나, 41~60세군에서 75%로 가장 높았다 (p=0.19). 계통적 질병군별로는 호흡기계 질환군에서 78.13% (p<0.03) 인데 비해서 소화기계 질환군에선 41.94%로서 가장 저율이였다. 결론 : 이상을 총괄하면 종합병원 내과에서 통원 치료하는 환자들에서 남여 각기 현 흡연률은 일반인에서와 비슷하였다. 담당 의사의 권유에 의한 금연 성공률은 제한된 소수관찰대상자라는 특수조건이 있지만 과반수 이상의 순응도를 보였으므로 의사의 금연 설득이 상당한 효과를 보였다고 하겠다. 그리고 3개월 이상 치료를 계속하지 않아서 제외된 환자들에 대해서도 금연에 대한 일반 계몽교육이상의 효과는 있었을 것으로 추측된다.