• 대한토목학회논문집
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• 제44권1호
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• pp.85-93
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• 2024

안전하고 지속가능한 건설현장의 운영을 위해 소음, 분진, 진동, 온·습도 등의 환경정보 모니터링은 매우 중요하다. 하지만, 상용 센서들은 단가가 상당하고, 건설현장과 같이 가혹한 환경에서 사용하도록 설계되지 않아 쉽게 고장나거나 측정값이 불안정하며, 각 환경정보마다 개별적인 센서를 설치 및 관리해야 하기 때문에 인력/비용/공간의 확보가 어렵다는 한계점이 존재한다. 본 연구는 건설현장의 소음, 분진, 진동, 온·습도 등의 환경정보를 측정하는 통합 센싱모듈을 개발했다. 구체적으로, 설치 비용을 상용 센서의 3.3% 수준으로 낮추고, 야외의 가혹한 환경에서 사용 가능하도록 설계하며, 다수의 센서를 통합하여 설치와 관리가 편리하도록 개선했다. 또한, 건설현장에서 센싱모듈을 효과적으로 사용하기 위해 GPS, LTE, 실시간 센싱(1분 이내)을 지원한다. 센싱모듈을 검증하기 위해 국가 인증 센서와 측정 성능을 비교했고, 데이터 통신을 검증하기 위해 7곳의 현장에 25회 방문하여 테스트를 진행했다. 그 결과, 소음 측정 정확도 97.5% 및 정밀도 99.9%, 분진 측정 정확도 89.7%, 데이터 송신 안정률 93.5% 등 우수한 성능을 확인했다. 본 연구는 현장으로부터 대량 및 양질의 환경정보 데이터를 수집하도록 지원하여 (1) 관련 규정/법령의 준수 여부 평가, (2) 환경정보 시뮬레이션, (3) 환경대책 수립 등 현장 의사결정에 기여한다.

• Journal of Ginseng Research
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• 제47권5호
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• pp.627-637
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• 2023

Background: Damage to the healthy intestinal epithelial layer and regulation of the intestinal immune system, closely interrelated, are considered pivotal parts of the curative treatment for inflammatory bowel disease (IBD). Plant-based diets and phytochemicals can support the immune microenvironment in the intestinal epithelial barrier for a balanced immune system by improving the intestinal microecological balance and may have therapeutic potential in colitis. However, there have been only a few reports on the therapeutic potential of plant-derived exosome-like nanoparticles (PENs) and the underlying mechanism in colitis. This study aimed to assess the therapeutic effect of PENs from Panax ginseng, ginseng-derived exosome-like nanoparticles (GENs), in a mouse model of IBD, with a focus on the intestinal immune microenvironment. Method: To evaluate the anti-inflammatory effect of GENs on acute colitis, we treated GENs in Caco2 and lipopolysaccharide (LPS) -induced RAW 264.7 macrophages and analyzed the gene expression of proinflammatory cytokines and anti-inflammatory cytokines such as TNF-α, IL-6, and IL-10 by real-time PCR (RT-PCR). Furthermore, we further examined bacterial DNA from feces and determined the alteration of gut microbiota composition in DSS-induced colitis mice after administration of GENs through 16S rRNA gene sequencing analysis. Result: GENs with low toxicity showed a long-lasting intestinal retention effect for 48 h, which could lead to effective suppression of pro-inflammatory cytokines such as TNF-α and IL-6 production through inhibition of NF-κB in DSS-induced colitis. As a result, it showed longer colon length and suppressed thickening of the colon wall in the mice treated with GENs. Due to the amelioration of the progression of DSS-induced colitis with GENs treatment, the prolonged survival rate was observed for 17 days compared to 9 days in the PBS-treated group. In the gut microbiota analysis, the ratio of Firmicutes/Bacteroidota was decreased, which means GENs have therapeutic effectiveness against IBD. Ingesting GENs would be expected to slow colitis progression, strengthen the gut microbiota, and maintain gut homeostasis by preventing bacterial dysbiosis. Conclusion: GENs have a therapeutic effect on colitis through modulation of the intestinal microbiota and immune microenvironment. GENs not only ameliorate the inflammation in the damaged intestine by downregulating pro-inflammatory cytokines but also help balance the microbiota on the intestinal barrier and thereby improve the digestive system.

• 한국과학교육학회지
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• 제44권1호
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• pp.39-55
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• 2024

본 연구는 2011년부터 2023년 9월까지 과학교육 분야에서 자연어 처리(NLP) 기법을 적용한 37건의 국내 및 해외 문헌을 분석하여 과학교육에서의 NLP 관련 연구 동향을 파악하고자 하였다. 특히 과학교육에서 NLP 기법의 주요 응용 분야, NLP 기법을 활용할 때 교사의 역할, 국내와 해외의 비교 측면에서 그 내용을 체계적으로 분석하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, NLP 기법이 과학교육에서 형성평가, 자동 채점, 문헌 검토 및 분류, 패턴 추출에 중요하게 활용되고 있음을 확인하였다. 형성평가에서 NLP를 활용하면 학생들의 학습과정과 이해도를 실시간으로 분석할 수 있다. 이는 교사의 수업에 대한 부담을 줄이고, 학생들에게 정확하고 효과적인 피드백을 제공할 수 있다. 자동 채점에서는 학생들의 응답을 빠르고 정확하게 평가하는 데 기여한다. 문헌 검토 및 분류에서는 과학교육 관련 연구나 학생들의 보고서를 분석하여 주제와 트렌드를 효과적으로 분석하고, 미래 연구 방향을 설정하는 데 도움을 준다. NLP 기법을 패턴 추출에 활용하면 학생들의 생각과 반응에 나타난 공통점이나 패턴을 찾아 효과적으로 분석할 수 있다. 둘째, 과학교육에서 NLP 기법의 도입은 교사의 역할을 지식 전달자에서 학생들의 학습을 지원하고 촉진하는 지도자로 확장했고, 교사들에게 지속적인 전문성 개발을 요구한다. 셋째, 국내에서는 문헌 검토 및 분류에 집중되어 있어 국내 NLP 연구의 다양성을 위해 텍스트 데이터 수집이 용이한 환경 조성이 필요하다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 과학교육에서 NLP 기법의 활용하는 방법에 대해 논의하였다.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.23-46
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• 2017

2000년대 이전부터 북미 유럽의 선진국을 중심으로 특정 기업이나 사업(프로젝트)에 관한 가치를 평가하는 사례는 있어 왔으나, 개별 기술(특허)의 경제적 가치를 산정하는 체계나 방법론은 국내를 중심으로 최근 들어 활성화되어 왔다. 이러한 기술가치평가 분야는 기술이전(거래), 현물출자, 사업타당성 분석, 투자유치, 세무/소송 등의 다양한 용도로 활용되고 있다. 물론 기술보증기금의 KTRS, 발명진흥회의 SMART 3.1과 같이, 평가대상기술에 대한 기술력(등급) 평가 혹은 특허등급평가를 정성적으로 수행하는 온라인 시스템은 존재해 왔으나, 대상기술의 정량적인 가치금액까지 산출해 주는 웹기반 지능형 기술가치평가 시스템은 한국과학기술정보연구원(KISTI)에 의해 유일하게 개발 및 공식 오픈되어 확산 활용되고 있다. 본 고에서는 KISTI에서 개발 운영중인 웹기반 'STAR-Value' 시스템을 중심으로, 탑재된 방법론 및 평가모델의 유형, 이를 지원하는 참조정보 및 데이터베이스(D/B)가 어떻게 연계 활용되는지를 소개한다. 특히 미래에 발생할 경제적 수익을 추정하여 현재가치화하는 소득접근법 기반의 대표 모델인 현금흐름할인(DCF) 모델과 특정 로열티율을 기반으로 로열티수입료의 현재가치를 기술료 대가로 산정하는 로열티절감모델을 포함한 6개 모델, 그리고 관련 지원정보(기술수명, 기업(업종)재무정보, 할인율, 산업기술요소 등)의 데이터 기반 연계 방식에 대해 살펴본다. STAR-Value 시스템은 평가대상기술에 대한 국제특허분류(IPC) 혹은 한국표준산업분류(KSIC) 등의 분류 정보로부터 기술순환주기(TCT) 지수, 유사업종(혹은 유사기업)의 매출액 성장률 및 수익성 데이터, 업종별 가중평균자본비용(WACC) 및 산업기술요소 지수 등 메타데이터값을 자동적으로 불러오고 여기에 조정요인을 반영하여 기술가치의 산출결과가 높은 신뢰성 및 객관성을 가지도록 한다. 나아가 대상기술의 잠재적 시장규모와 해당 사업화주체의 시장점유율에 대한 정보까지 보유 재무데이터 기반으로 참조값을 제시하거나 기존에 완료된 평가사례 축적 기반으로 업종별 유사 기술의 가치범위값을 제시해 준다면, 본 시스템이 보다 지능형으로 지원 모듈을 연계 활용하고 실시간으로 손쉽게 고(高)정확도의 기술가치범위를 제시해 줄 수 있을 것으로 기대된다. 본 고에서는 웹기반 STAR-Value 시스템이 참조데이터 기반으로 지능형 연계를 수행하도록 해주는 모형선택 가이드라인 지원기능, 기술가치범위 추론 지원기능, 유사기업 선정 기반의 시장점유율 산정 지원기능의 내부 로직 구성을 설명한다. 상기 지원기능을 통해 비전문가(또는 초보자) 수준에서 최적의 평가모형 선택, 기술가치 범위 추론, 유사기업 선택 및 시장점유율 산정에 대한 정보지원이 데이터 사이언스 및 기계학습 기반으로 수행될 수 있다. 본 연구는 기술가치평가 분야의 이론적 타당성을 평가실무에서 활용할 수 있는 평가모델 및 지원정보를 실제 탑재한 웹기반 시스템의 소개에 의미가 있으며, 추가적으로 보다 객관적이고 손쉬운 지능형 지원시스템의 활용성을 높임으로써, 앞으로 기술사업화의 제 분야에서 다양하게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 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.

• 한국보건간호학회지
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• 제10권2호
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• pp.103-118
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• 1996

It is to be growing up the interest of community health affairs through visiting nursing care. The health medical treatment of Korea has been changed largely on the period. The juvenile population has decreased. This means that is has took the population consensus of advanced national organization to be increased by the old age. The transition of disease has changed from the contagious disease importance to the chronicity disease omportance because the domestic district population has experienced the sudden urbanization circumstance district population has experienced the sudden urbanization circumstance to be growing up $70\%$ of the whole population. When the nursing service has common function to be delivering from all direction to home, this study is getting the great important phase velocity in order to manage the kernel questional adult chronicity disease of health medical institution at the present age. (1) community over system or with people particularity (2) the first of third step medical treatments. The variety of medical treatments organization has quantity of the delivery manpower and specially between consumers and rdlated person. A qualitative difference is showed at the purpose to be seizing. That research related person is use at district health center in Seoul, by foundation on nurse registration book of H collage hospital and public health registration book. According the chronicity disease. age. and sex. nature agree-able standard 54 people took the content analysis on nurse registration book of total 108 people. The results of the study were as follows: 1. General background factors are houses or kind of medical facilities and number of patients in family. The first medical treatment is more patients than third medical treatment organization. The first medical treatment of economic environment os appering to be worse. 2. The chronicity disease frequency have been different speciality according to medical treatment organization. On case of the first medical treatment. Diabetes and High Blood Pressure were good but Cerebrum Vascular Accident(CVA) showed many for bed case. In addition. the number of family is comparative large exception of CVA on according for moving condition and health more than the first medical treatment. However. family condition. whole family percentage is decreasing preferably through the potential resource is increasing by the number of and the construction of family. The ability of real resource is considered to be low. 3. The average percentage of nurse service has appered to be differed two groups by the first step medical treatment(33.72 times) and third step medical treatment(45.70 times). However, the difference (the first step medical treatment and third step medical treatment) is to be limited to issue the medicine at the service. The condition of nurse care was the indirect nursing care. Supportiong area was to be related to volunteer service and administration support. 4. The various nursing care average percentage of the chronicity disease was increased by orders of Diabetes. High Blood Pressure. and CVA in examination result and the medical treatment. The indirect nursing care was also same. At third step medical treatment, orders of chronicity disease were same. The case of other area on service conditions were increased by order of Diabetes. High Blood Pressure, and CVA. However. it is never appearing the difference at bottleneck affairs nursing care. 5. When the visiting nursing care demand particularly. the average percentage of nursing care from the first step medical treatment that the time under a person is many more than the time over two people. However, there was no difference in statistic. Third step medical treatment is $49.81\%$ at the time under a person. The average nursing care service is appeared by more many when the visiting nursing care demand is a few by 12.83 at the time over two people. 6. By visiting nursing care percentage to be frequency that nursing care averaghe percentage and inter-relation are large. The related factor of the first medical treatment is 0.96. However, the related factor of third medical treatment has shown the decreased 0.49 for the condition of relation more than that. Therefore. the nursing care average percentage is related to the visiting times of a nurse. This result is be showing the obvious fact that the first step medical treatment is few more than third step medical treatment.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.107-122
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• 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.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.147-168
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• 2017

오래 전부터 학계에서는 정확한 주식 시장의 예측에 대한 많은 연구가 진행되어 왔고 현재에도 다양한 기법을 응용한 예측모형들이 연구되고 있다. 특히 최근에는 딥러닝(Deep-Learning)을 포함한 다양한 기계학습기법(Machine Learning Methods)을 이용해 주가지수를 예측하려는 많은 시도들이 진행되고 있다. 전통적인 주식투자거래의 분석기법으로는 기본적 분석과 기술적 분석방법이 사용되지만 보다 단기적인 거래예측이나 통계학적, 수리적 기법을 응용하기에는 기술적 분석 방법이 보다 유용한 측면이 있다. 이러한 기술적 지표들을 이용하여 진행된 대부분의 연구는 미래시장의 (보통은 다음 거래일) 주가 등락을 이진분류-상승 또는 하락-하여 주가를 예측하는 모형을 연구한 것이다. 하지만 이러한 이진분류로는 추세를 예측하여 매매시그널을 파악하거나, 포트폴리오 리밸런싱(Portfolio Rebalancing)의 신호로 삼기에는 적합치 않은 측면이 많은 것 또한 사실이다. 이에 본 연구에서는 기존의 주가지수 예측방법인 이진 분류 (binary classification) 방법에서 주가지수 추세를 (상승추세, 박스권, 하락추세) 다분류 (multiple classification) 체계로 확장하여 주가지수 추세를 예측하고자 한다. 이러한 다 분류 문제 해결을 위해 기존에 사용하던 통계적 방법인 다항로지스틱 회귀분석(Multinomial Logistic Regression Analysis, MLOGIT)이나 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA) 또는 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN)과 같은 기법보다는 예측성과의 우수성이 입증된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM, MSVM)을 사용하고, 이 모델의 성능을 향상시키기 위한 래퍼(wrapper)로서 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한 최적화 모델을 제안한다. 특히 GA-MSVM으로 명명된 본 연구의 제안 모형에서는 MSVM의 커널함수 매개변수, 그리고 최적의 입력변수 선택(feature selection) 뿐만이 아니라 학습사례 선택(instance selection)까지 최적화하여 모델의 성능을 극대화 하도록 설계하였다. 제안 모형의 성능을 검증하기 위해 국내주식시장의 실제 데이터를 적용해본 결과 ANN이나 CBR, MLOGIT, MDA와 같은 기존 데이터마이닝 기법들이나 인공지능 알고리즘은 물론 현재까지 가장 우수한 예측 성과를 나타내는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안 모형이 보다 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 특히 주가지수 추세 예측에 있어서 학습사례의 선택이 매우 중요한 역할을 하는 것으로 확인 되었으며, 모델의 성능의 개선효과에 다른 요인보다 중요한 요소임을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제19B권2호
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• pp.123-126
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• 2012

본 논문은 생체간이식 전에 복부 MDCT(Multi-Detector Computed Tomography) 영상에서 간 이식편의 체적을 간단하고 정확하게 계산하기 위하여 좌간과 우간을 나누는 방법을 제안하였다. 본 알고리즘은 기증자와 수혜자의 안전을 보장하기 위하여 시스템과 의료진의 상호작업을 최소화 하여 의료진이 수술 전 이식편의 판단을 정확하게 처리할 수 있도록 하였다. 간이 추출된 영상에 좌간과 우간을 나눌 수 있는 2점(중간 정맥(MHV: Middle Hepatic Vein) 내부의 한 점과 좌우문맥(PV: Portal Vein) 분지부에서 한 점)을 선택한다. 선택된 중간정맥 내부의 점을 이용하여 중간정맥을 자동 인식한 후 중간정맥을 기준으로 절개선을 결정하여 문맥 분지부의 한 점을 연결하는 절개면을 형성한다. 좌간과 우간의 체적과 간 전체에 대한 좌우간의 비율을 계산한다. 계산된 체적의 정확성을 입증하기 위해 진단 방사선과 의사가 수동으로 처리하여 계산한 체적과 함께 수술 중 획득한 실측무게와 비교하였다. 실측무게와 수동으로 예측된 체적 사이의 오차에 대한 평균${\pm}$표준편차는 $162.38cm^3{\pm}124.39$이고, 실측무게와 2점을 이용하여 예측된 체적과의 오차에 대한 평균${\pm}$표준편차는 $107.69cm^3{\pm}97.24$이다. 실측무게와 수동으로 예측된 체적의 상관관계는 0.79이고, 실측무게와 2점을 이용하여 예측된 체적의 상관관계는 0.87이다. 그리고 2점을 선택한 후 좌우간을 분할하여 체적을 계산하는 시간을 측정하여 수술실에서 실시간으로 처리 가능한지의 여부를 확인하였다. 한 데이터세트($149.17pages{\pm}55.92$) 당 처리 시간의 평균${\pm}$표준편차는 $57.28sec{\pm}32.81$이다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제36권2호
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• pp.99-110
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• 2013

현재 방사선 분야가 사회의 중요한 직업군으로 성장하기 위한 전문적인 방사선사 양성교육의 필요성이 강조되고 있다. 또한 대부분의 병원 및 기업에서는 급변하는 대내외적 환경에서 능동적으로 대처하고 보다 깊이 있는 전문가 양성을 위해서 논문에 대한 중요성이 높아지고 있으며, 급변하는 외부상황에 보다 능동적으로 대처할 수 있는 새로운 교수학습모형의 도입이 필요성이 대두되고 있다. 논문작성 수업은 정해진 프로그램에만 의존하여 시간적 제약과 수동적인 참여가 불가피하여 깊이 있는 교육 및 학습에 한계를 가져왔다. 그리고 작성한 논문에 대하여 다양한 발표기회를 갖지 못하고 있으며, 강의 중심의 수업으로 실제 작성하고 논의 할 수 있는 기회가 많이 제공되지 못하였다. 이는 논문의 질에도 직접적인 영향을 미칠 뿐 아니라 다양한 학술대회 참여기회를 가지는데 한계점으로 나타났으며, 궁극적으로 산업체와 연계에도 긍정적 영향을 주지는 못하였다. 이러한 문제점을 개선하기 위해서 본 연구에서는 논문 작성을 일관성 있는 점진적 심화학습으로 교육운영을 편성함과 동시에 연계성 있는 통합 운영을 기반으로 운영상의 아이디어를 제안하고 실제 논문작성 수행능력 향상을 위한 효율적인 교육프로그램과 학습지도도구를 개발 적용하였다. 개발한 교수학습모형은 모델링(modeling), 발판화(scaffolding), 명료화(articulation), 탐색(exploration)으로 4단계의 시스템으로 구성하였다. 교과목의 특성에 따라 연계교과를 고려하여 개인의 관심도와 주제에 따라 팀을 구성하고 이를 바탕으로 단계별 평가와 피드백을 통해 연구역량을 증진하고, 저널스터디(journal study)를 통하여 문제해결 능력을 근본적으로 강화하고, 위키스페이스(wiki-space)를 활용하여 실시간의 문제해결을 돕고 효율적인 시간활용을 도우며, 멘토링(mentoring)을 통해 산학협력을 활성화하여 논문의 질을 높이며, 긍정적인 산과 학의 협력관계를 도모하게 하였다. 지원시스템에서는 크게 3단계로 주제 기획, 진행 및 작성, 논문작성 및 발표로 구성되었으며, 이는 인지적 도제를 기반으로 하고 있다. 이러한 활동을 원활하게 유지하기 위해 교수자와 전문가의 지속적인 코칭(coaching)과 성찰(reflection)을 적용하였다. 본 연구를 통하여 학습자에게 실질적이고 능동적, 자발적 참여를 유도함으로써 창의성, 독창성의 향상과 공동업무 능력을 배양하고 지식기반의 전문성을 보다 강화함으로써 종합적으로 능력을 향상시키는데 도움이 되리라 사료된다.