최근 여론조사 분야에서 데이터에 기반을 둔 분석 기법이 널리 활용되고 있다. 기업에서는 최근 출시된 제품에 대한 선호도를 조사하기 위해 기존의 설문조사나 전문가의 의견을 단순 취합하는 것이 아니라, 온라인상에 존재하는 다양한 종류의 데이터를 수집하고 분석하여 제품에 대한 대중의 기호를 정확히 파악할 수 있는 방안을 필요로 한다. 기존의 주요 방안에서는 먼저 해당 분야에 대한 감성사전을 구축한다. 전문가들은 수집된 텍스트 문서들로부터 빈도가 높은 단어들을 정리하여 긍정, 부정, 중립을 판단한다. 특정 제품의 선호를 판별하기 위해, 제품에 대한 사용 후기 글을 수집하여 문장을 추출하고, 감성사전을 이용하여 문장들의 긍정, 부정, 중립을 판단하여 최종적으로 긍정과 부정인 문장의 개수를 통해 제품에 대한 선호도를 측정한다. 그리고 제품에 대한 긍 부정 내용을 자동으로 요약하여 제공한다. 이것은 문장들의 감성점수를 산출하여, 긍정과 부정점수가 높은 문장들을 추출한다. 본 연구에서는 일반 대중이 생산한 문서 속에 숨겨져 있는 토픽을 추출하여 주어진 제품의 선호도를 조사하고, 토픽의 긍 부정 내용을 요약하여 보여주는 제품 평판 마이닝 알고리즘을 제안한다. 기존 방식과 다르게, 토픽을 활용하여 쉽고 빠르게 감성사전을 구축할 수 있으며 추출된 토픽을 정제하여 제품의 선호도와 요약 결과의 정확도를 높인다. 실험을 통해, K5, SM5, 아반떼 등의 국내에서 생산된 자동차의 수많은 후기 글들을 수집하였고, 실험 자동차의 긍 부정 비율, 긍 부정 내용 요약, 통계 검정을 실시하여 제안방안의 효용성을 입증하였다.
본 연구에서는 두 개의 치료빔 가속기가 사용되는 구조에서 종양 위치 추적을 하는 두 쌍의 kV 영상시스템의 기하학적 설계 및 종양 위치 추적 정확도 분석을 목표로 하고 있다. 특히, 병변의 위치추적을 위한 수식 및 알고리즘을 수립하였고, 두 쌍의 kV 영상 시스템이 비직교 위치에 놓일 때 검출기 해상도가 종양 위치 추적 오차에 미치는 영향에 대해서 모의실험으로 분석하여 보았다. 병변의 위치추적을 위한 수식 및 알고리즘을 수립하기 위해서 각 엑스선원, 검출기 등의 절대좌표는 동차방정식을 이용하여 설정하였으며, 삼차원 상의 두 직선의 방정식을 통하여 병변의 절대위치를 찾아내도록 하였다. XCAT 프로그램을 이용한 모의실험을 통해서 영상 검출기의 해상도가 미치는 영향을 두 개의 kV 영상시스템의 각도에 따라서 분석하여보았다. XCAT 소프트웨어를 이용하여서 팬텀에 병변 추적을 위한 금속 기점 마커를 삽입하였고, CT projection 프로그램을 이용하여 각 kV 영상시스템의 각도별, 검출기의 해상도별 영상을 획득할 수 있다. 모의실험 결과, 두 kV영상시스템의 각도가 $90^{\circ}$에서 $50^{\circ}$까지는 검출기 해상도가 1.5 mm/pixel보다 고해상도 일 때 약 1 mm 이하의 위치 오차를 보였다. 하지만, 검출기의 해상도가 1.5 mm/pixel 이상으로 나빠질수록 오차가 약 1 mm 이상으로 나타날 뿐만 아니라 각도에 따른 오차의 변동이 컸다. 검출기의 해상도가 개선될 수록 그 각도별 오차의 변동이 줄어들고, $90^{\circ}$에서 가장 적은 오차가 발생 하는 것을 볼 수 있었다. 충분한 해상도의 검출기가 사용된다면 듀얼헤드 겐트리 시스템과 같이 공간적으로 제한된 방사선 치료기기에 두 개의 kV 영상시스템을 예각으로 설치하여도 된다는 결론을 도출할 수 있었다. 본 연구에서 개발한 모의실험 방법론은 병변의 위치, 검출기의 특성, kV 영상 시스템의 기하학적 배치에 따른 종양추적 위치 추적시스템의 정확도를 분석하는 도구로서 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
주식시장은 항상 변하며 특별한 이유 없이도 주가가 급락하거나 급등하는 현상도 나타난다. 그러므로 주식시장은 복잡계로 인식되고 있으며, 주가의 변화는 예측하기 어렵다. 최근에 많은 연구자는 주식시장을 개별 주식 간의 네트워크로 간주하고 그것을 이해하려고 하며, 인터넷에서 실시간으로 생성되는 빅데이터를 통해 주가의 변화를 밝히려고 노력하고 있다. 우리는 주가와 인터넷 특히 주식토론방에 나타나는 사람들의 반응 간의 상관관계에 주목한다. 이 상관관계를 밝히기 위해서 KOSPI200에 속한 회사 중 57개 회사와 관련 있는 게시물들을 수집하고 분석하였다. 분석 결과에 따르면, 개별 주가와 게시물 수 사이에는 특별한 상관관계가 나타나지 않았지만, 주가와 게시물 수의 상관관계가 주식 수익률과 관계가 있는 것으로 나타났다. 우리는 이 분석결과를 기반으로 주식투자 포트폴리오를 추천하는 새로운 방법을 제안한다. '다음' 포털의 주식토론방 데이터를 이용한 모의 투자 실험 결과에서, '다음' 주식토론방 데이터를 사용한 경우 제안 방법으로 구성한 주식 포트폴리오의 월평균 수익률은 약 1.55%로 마코위츠의 효율적 포트폴리오의 수익률보다 약 0.72% 높으며, 코스피 평균 수익률보다 약 1.21% 높게 나타났다. 또한 '네이버' 주식토론방 데이터를 사용한 경우는 모의 투자 수익률이 약 0.90%로 기존 방법과 마코위츠 효율적 포트폴리오와 코스피 평균 수익률보다 각각 0.35%와 0.40%, 0.58% 높게 나타났다. 이 연구는 인터넷 주식토론방에 나타난 사람들의 집단적인 행위는 주식시장을 이해하는 데 많은 도움을 줄 수 있으며, 주가와 사람들의 집단행위 사이의 상관관계가 주식투자에 활용될 수 있음을 제시하였다.
회사채 신용등급은 투자자의 입장에서는 수익률 결정의 중요한 요소이며 기업의 입장에서는 자본비용 및 기업 가치와 관련된 중요한 재무의사결정사항으로 정교한 신용등급 예측 모형의 개발은 재무 및 회계 분야에서 오랫동안 전통적인 연구 주제가 되어왔다. 그러나, 회사채 신용등급 예측 모형의 성과와 관련된 가장 중요한 문제는 등급별 데이터의 불균형 문제이다. 예측 문제에 있어서 데이터 불균형(Data imbalance) 은 사용되는 표본이 특정 범주에 편중되었을 때 나타난다. 데이터 불균형이 심화됨에 따라 범주 사이의 분류경계영역이 왜곡되므로 분류자의 학습성과가 저하되게 된다. 본 연구에서는 데이터 불균형 문제가 존재하는 다분류 문제를 효과적으로 해결하기 위한 다분류 기하평균 부스팅 기법 (Multiclass Geometric Mean-based Boosting MGM-Boost)을 제안하고자 한다. MGM-Boost 알고리즘은 부스팅 알고리즘에 기하평균 개념을 도입한 것으로 오분류된 표본에 대한 학습을 강화할 수 있으며 불균형 분포를 보이는 각 범주의 예측정확도를 동시에 고려한 학습이 가능하다는 장점이 있다. 회사채 신용등급 예측문제를 활용하여 MGM-Boost의 성과를 검증한 결과 SVM 및 AdaBoost 기법과 비교하여 통계적으로 유의적인 성과개선 효과를 보여주었으며 데이터 불균형 하에서도 벤치마킹 모형과 비교하여 견고한 학습성과를 나타냈다.
영상 기반의 보안 시스템의 증가함에 따라 각 용도마다 다른 다양한 객체들에 대한 처리들이 중요해지고 있다. 객체 추적은 객체 인식, 검출과 같은 작업들과 함께 필수적인 작업으로 다뤄진다. 이 객체 추적을 달성하기 위해서 다양한 머신러닝이 적용될 수 있다. 성공적인 분류기로써 전체 에러율 최소화(total-error-rate minimization) 기반의 방법론이 사용될 수 있다. 이 전체 에러율 최소화 기반의 방법론은 오프라인 학습을 기반으로 하고 있다. 객체 추적은 실시간으로 처리하며 갱신해야하는 것이 필수적이므로 온라인 학습(online learning)을 기반으로 하는 것이 적합하다. 온라인 전체 에러율 최소화 방법론이 개발되었지만 점근적으로 재가중되는(approximately reweighted) 작업이 포함되어 에러를 누적시킬 수 있다는 단점이 있다. 본 논문에서는 정확하게 재가중되는(exactly reweighted) 방법론을 제안하면서 온라인 전체 에러율 최소화가 달성되었다. 이 제안된 온라인 학습 방법론을 객체 추적에 적용하여 총 8개의 데이터베이스에서 다른 추적 방법론들 보다 좋은 성능이 달성되었다.
구름과 강수특성을 분석하기 위해 대관령에 구름물리관측시스템(Cloud physics Observation System, 이하 CPOS)을 2003년부터 운영해 오고 있다. 주요 관측 기기는 다음과 같다: FSSP (Forward Scattering Spectrometer Probe), OPC (Optical Particle Counter), VS (Visibility Sensor), PARSIVEL disdrometer, MWR (Microwave Radiometer), MRR (Micro Rain Radar). 앞의 4개 장비는 지상구름 (안개)과 강수 특성을, 뒤의 2개 장비는 연직구름의 특성을 실시간으로 관측하고 있다. CPOS 산출물을 검증하기 위해 FSSP는 흡습성 물질 시딩 실험 중 OPC와, MWR의 가강수량은 라디오존데와, PARSIVEL과 MRR은 우량계와 비교 연구가 수행되었다. 그 결과를 보면 대부분이 0.7이상의 좋은 상관도를 보인다. 이와 같이 신뢰도를 확보한 CPOS 관측 자료는 구름과 에어로솔의 간접효과나 기상조절 실험에 유용한 자료로 활용될 수 있을 것이다. FSSP의 입자 크기 분포를 시정값으로 환산해 보았으며 FSSP 환산 시정값은 visibility sensors (SVS)와 PWD22 (Present Weather Detect 22)의 시정계 값에 비해 1.7~1.9배 과도한 경향을 보였다. 이는 FSSP에 의해 관측되는 입자 크기($2{\sim}47\;{\mu}m$)의 한계 때문으로 사료된다. 향후 다른 입자크기분포를 측정할 수 있는 장비를 도입하여 추가 분석을 추진할 계획이다.
톱다리개미허리노린재는 콩과작물과 과수에 경제적 피해를 주는 주요해충이다. 본 연구는 톱다리개미허리노린재의 온도에 따른 산란특성을 규명하고 수정란을 이용한 산란모형과 생명표 매개변수를 추정하기 위하여 15.8, 19.7, 24.0, 27.8, 32.6, 34.0, $35.5^{\circ}C$ 정온조건에서 실험을 실시하였다. $15.8^{\circ}C$를 제외하고 조사된 모든 항온온도조건에서 산란이 가능하였다. 암컷 성충 수명은 $15.8^{\circ}C$ (110.5일)에서 가장 길었으며 온도가 올라갈수록 짧아지는 경향을 보였다($19.7^{\circ}C$에서 76.6일, $35.5^{\circ}C$에서 20.6일). 전체 산란수와 수정란수는 $24.0^{\circ}C$ (193.5와 151.2)에서 가장 많았으며 부화율은 $27.8^{\circ}C$ (84.0%)에서 가장 높았다. 전체 산란수와 수정란수를 이용하여 산란모형과 생명표 매개변수를 비교하였다. 수정란수를 이용시 온도별 총산란수 모형의 추정된 총산란수(159개)는 전체 산란수(190개)를 이용했을 때보다 적었다. 생명표분석에서 수정란을 이용하였을 때 개체군순증가율과 평균세대기간은 전체 산란수를 이용한 결과보다 작은 값을 나타내었다. 수정란을 이용한 산란모형 작성과 생명표분석은 실질적인 개체군변이를 이해하는데 도움이 될 것이다.
한국 남해 동부 해역인 통영해역에 설치된 연안 수온 분석 결과, 태풍이 남해안에 상륙하기 전에 수온이 급격하게 상승한 것으로 나타났다. 수온 상승은 표층(5m)은 물론 저층(15m)까지 같이 발생하였다. NOAA 위성에서 관측한 표면수온자료 분석 결과, 태풍이 상륙하기 전 한국 남해 동부 해역의 동쪽 해역에 30℃의 수온을 가지는 해수가 존재하였다. 한국 남동해역은 대마난류에 의해 서쪽에서 동쪽으로 해류가 우세한 지역이나 위성 자료 분석 결과, 30℃의 해수는 동쪽에서 서쪽으로 이동한 것으로 나타나 태풍 상륙 전에 태풍에 의한 에크만 수송의 영향을 받은 것으로 나타났다. 또한 남해 동부 해역은 한국 동해 해역과 달리 수심이 깊지 않기 때문에 바람에 의한 연직 혼합으로 인해 전 수층의 수온이 일정하게 나타날 수 있다. 수층별 수온 상승이 같은 날에 발생하였기 때문에 저층 수온 상승은 연직 혼합에 의한 결과라 볼 수 있다. 따라서 한국 남동해역은 태풍의 접근 방향과 고수온의 형성 위치에 따라 에크만 수송에 의해 수온이 급상승할 수 있는 해역임을 알 수 있다.
재판매가격유지(再版賣價格維持)는 어떤 다른 제품보다도 도서유통(圖書流通)에서 가장 오랫동안 쓰여 왔으며, 원칙적으로 재판매가격유지를 금지하고 있는 우리의 "독점규제(獨占規制) 및 공정거래(公正去來)에 관(關)한 법률(法律)"에서도 출판물(出版物) 등 저작물(著作物)에 대해서만은 이를 예외적으로 허용하고 있다. 본고(本稿)는 도서유통에서의 재판매가격유지(再版賣價格維持)와 반품제(返品制)의 경제적(經濟的) 기능(機能)과 효과(效果)를 분석하고 있다. 재판매가격유지는 서점(書店)이 수집 전달하는 시장정보(市場情報)에 대한 재산권(財産權)을 확립하여 판매전망이 불확실한 도서가 취급 전시되도록 하는 것으로 반품제(返品制)가 이와 동일한 경제적 기능을 제공하는 대체적(大替的) 수단(手段)이 된다. 미국에서 재판매가격유지(再版賣價格維持)가 위법화(違法化)되자 반품제(返品制)가 도입되었고 판매마진이 감소하면서 반품율(返品率)이 증가한 것이나, 재판매가격유지를 허용해 온 영국 등 유럽제국에서 반품제 없이 도서유통(圖書流通)이 이루어지고 있는 것이 이를 뒷받침해 준다. 도서(圖書)의 재판매가격유지(再版賣價格維持) 허용으로 출판사들은 반품(返品)에 따른 비용(費用)을 감소시킬 수 있고 서점들이 대형화(大型化) 유인(誘引)을 갖게 될 것이다. 그러나 재판매가격유지계약(再版賣價格維持契約)을 체결한 출판사가 많지 않다는 것은 이미 반품제(返品制)가 광범위하게 쓰이고 있는 현실을 반영하는 것으로 재판매가격유지는 출판사가 원하는 도서에 대해서만 허용되어야 하며 할인판매여부(割引販賣與否)와 시기(時期)도 출판사가 제한없이 결정할 수 있도록 하여야 할 것이다.
활성산소종(ROS)은 환경 스트레스 및 병원체의 침입에 의한 산화 대사의 자연적인 산물로써 생물에서 생산된다. 산화적 스트레스에 의해 생성되는 superoxide 음이온 및 과산화수소와 같은 ROS는 세포와 조직에 독성을 나타낼 수 있고, 이 과정에 관여하는 superoxide dismutase (SOD)는 중요한 metalloenzyme이다. 최근 연구는 올리브 넙치(Paralichthys olivaceus)에서 SOD의 부분 유전자가 benzo[a]pyrene에 의해 강하게 발현이 유도되고 산화 스트레스 반응의 지표라고 확인하였지만, 바이러스성 감염에 대한 전사적 반응에 대해서는 조사되지 않았다. 본 연구에서는 항바이러스 반응에서 넙치 SOD의 기능을 알아보기 위해 공간 및 시간적 발현 프로파일을 분석하였다. 넙치 SOD 전사체는 정도의 차이는 있지만 다양한 기관에서 보편적으로 발현되었으며, 근육, 간, 뇌에서는 높게 발현되었고, 위와 비장에서는 상대적으로 낮게 발현되었다. VHSV 감염 후 넙치 콩팥에서 SOD 발현은 3시간 이내에 증가하였으며 점차적으로 감소하여 감염 2일째 원래 수준으로 돌아갔다. 검사 조직에 따라 발현이 유도되는 시간의 차이는 있지만 근육, 간, 뇌에서도 콩팥과 유사한 발현양상을 보였으며, 공통적으로 급성적 면역반응에서는 발현이 증가하지만 만성적 면역반응에서는 감소하였다. 이상의 결과들을 종합해 볼 때, 넙치 SOD는 넙치(P. olivaceus)의 면역 방어 시스템에 중요한 역할을 하고 넙치의 산화 스트레스에 대한 보호 효과에 기여할 것으로 기대할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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