• 제목/요약/키워드: Statistical simulation

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직장암 환자에서 방사선치료시 Air-vacuum Cushion의 유용성 (The Role of Air-Vacuum Cushion Device in Patients with Rectal Cancer in Radiation Therapy)

  • 김기환;조문준;강노현;김동욱;김준상;장지영;김재성
    • Radiation Oncology Journal
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    • 제19권3호
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    • pp.287-292
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    • 2001
  • 목적 : 본 연구에서는 골반부위 방사선치료 환자중 직장암 환자에서 고정기구로 사용한 air-vacuum cushion의 조사면의 변화에 따른 고정기구의 유용성을 후향적으로 분석하였다. 대상 및 방법 : 충남대학교병원 치료방사선과에서 1998년 8월부터 1999년 8월까지 직장암으로 방사선치료를 받은 20명의 환자를 대상으로 하였다. 환자들은 모두 복와위 자세로 치료를 받았고 대조군 10명과 실험군 10명으로 각각 나누어서 연구를 실행하였다. 전체 치료과정중 EPID를 이용하여 후면조사면은 x축(right-left), y축(cranio-caudal)에 대한 영상을 얻었고, 측면조사면은 z축(anterior-posterior), y축(cranio-caudal)에 대한 영상을 얻었다. 전체 치료과정 중 얻은 영상들을 모의치료시 촬영한 기준필름과 matching 기법을 이용하여 오차를 측정하였다. 통계적 유의성 확인은 t-검정법을 사용하였다. 결과 : 대조군에서 10명 환자의 후면 조사영역의 경우 x축, y축에 대한 평균이동값은 각각 0.02 mm, 0.78 mm이었고 계통오차과 우연오차의 표준편차값은 각각 2.13 mm, 2.40 mm와 1.46 mm, 1.51 mm이었다. 측면조사면에서 z축, y축에 대한 평균이동값은 각각 2.96 mm, 0.47 mm이었고 계통오차와 우연오차의 표준편차는 각각 3.69 mm, 1.96 mm와 2.79 mm, 1.48 mm이었다. 실험군 10명 환자의 후면 조사면에서 x축, y축에 대한 평균이동값은 각각 -0.33 mm, 0.81 mm이었고 계통오차과 우연오차에 대한 표준편차는 각각 1.71 mm, 3.08 mm와 1.40 mm, 1.88 mm이었다. 측면조사면에서 z축, y축에 대한 평균이동값은 각각 2.98 mm, 0.74 mm이었고 계통오차과 우연오차에 대한 표준편차는 각각 4.75 mm, 2.65 mm와 2.69 mm, 1.86 mm이었다. 본 연구에서는 대조군과 실험군간의 조사면에 대한 평균 이동값과 우연오차는 거의 일치하였으나 계통오차는 실험군에서 다소 큰 경향을 보였다. 후면조사면과 측면조사면에서 air-vacuum cushion에 의한 조사면 변화의 통계적 유의성이 없었다. 결론 : 직장암 환자의 방사선 치료시 고정기구로 사용한 air-vacuum cushion의 사용이 방사선치료의 정확도에 이익을 주지 않는 것으로 생각된다.

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선형가속기와 토모치료기를 이용한 전림프계의 방사선 치료시 선량분포에 관한 연구 (The Study of Dose Distribution according to the Using Linac and Tomotherapy on Total Lymphnode Irradiation)

  • 김영재;설광욱
    • 한국방사선학회논문지
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    • 제7권4호
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    • pp.285-291
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    • 2013
  • 전림프계의 방사선치료시 선형가속기와 토모테라피를 이용하여 치료계획 수립 시 유용성을 확인하였다. 실험에 동의한 실험대상자 15명(남: 7명, 여: 8명)의 모의치료영상을 Somatom Sansation Open 16 channel으로 획득하여 이를 각각 의료용 선형가속기 치료계획 장치와 토모테라피 치료계획 장치로 전송하고 종양체적과 정상조직(전체 폐, 척수, 우측신장, 좌측신장)을 구분하여 종양조직에 750 cGy를 설정하여 종양조직의 선량 적합성, 정상조직의 선량흡수정도, 선량분포양상 그리고 선량체적곡선을 비교하여 평가하였으며 SPSS Ver. 18.0을 이용하여 대응표본검정을 실시하였다. 종양의 흡수선량 측정결과 토모테라피의 경우 $751.0{\pm}4.7cGy$, 선형가속기는 $746.9{\pm}14.1cGy$의 선량을 보였으며 이는 통계적으로 유의하지 않았다(p>0.05). 정상조직의 경우 전체 폐, 척수, 우측신장, 좌측신장에 입사되는 평균 방사선량은 토모테라피가 선형가속기보다 다소 낮은 방사선 흡수량을 보였다. 선량체적곡선에서 종양조직 및 정상조직 모두 적합한 양상을 보였다. 즉, 종양 및 정상조직의 선량흡수정도, 선량분포양상, 선량체적 곡선을 살펴본 결과 모두 적합한 치료효과비를 보인 것으로 판단되며 토모테라피 치료가 다소 높은 치료효율을 보였다. 토모테라피를 이용한 치료는 폐쇄형 치료공간과 긴 치료시간의 단점이 있기 때문에 오랜시간 자세재현이 불가능한 환자의 경우, 제한적으로 선형가속기 치료를 실시하여도 무방할 것으로 판단된다.

쇄골 상부 림프절을 포함하는 왼쪽 유방암의 VMAT 치료계획시 X-Jaw split을 이용한 선량비교에 관한 연구 (Study on dose comparison using X-Jaw split in VMAT treatment planning for left breast cancer including supraclavicular lymph nodes.)

  • 김학준;이양훈;민제순
    • 대한방사선치료학회지
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    • 제33권
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    • pp.137-144
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    • 2021
  • 목 적 : VMAT을 이용한 쇄골 상부 림프절을 포함하는 왼쪽 유방암 치료 시 X-Jaw를 나눈 치료계획과 기존 Full field VMAT 치료계획과의 선량분포를 비교 분석하여 X-Jaw split VMAT의 유용성을 평가하였다. 대상 및 방법 : 쇄골 상부 림프절을 포함하는 왼쪽 유방암 환자 10명을 대상으로 Vacuum cushion을 이용하여 CT simulation 하고 2 Arc Full field VMAT과 4 Arc X-Jaw split VMAT을 각각 치료계획 하였다. 각 치료계획은 처방 선량(Prescription dose)이 치료계획표적용적(Planning Target Volume, PTV)의 95% 이상 포함이 되고 주변 정상장기(Organ at risk, OAR)에 최소한으로 조사되도록 설계하였다. 이후 선량체적용적(Dose volume histogram, DVH)을 통해 PTV과 OAR의 대한 선량분석을 하였다. 결 과 : 10명의 환자의 Full field VMAT치료계획과 X-Jaw split VMAT치료계획의 데이터를 평균값으로 나타내어 비교하였다. 처방선량지수(conformity index, CI) 1.05±0.04, 1.04±0.03, 선량균질지수(homogeneity index, HI) 1.07±0.008, 1.07±0.009 로 두 치료계획 간 차이는 크지 않았다. OAR의 경우 왼쪽 폐의 V5 56.1±6.50%, 50.4±6.30%, V20 20.0±4.15%, 13.52±3.61% 로 Full field VMAT대비 X-Jaw split VMAT에서 V5이 10.0% V20은 32.6% 감소하였다. 심장의 V30은 3.68±1.85%, 2.23±1.52%, 평균 선량은 8.93±1.65 Gy, 7.67±1.52 Gy로 X-Jaw split VMAT에서 V30은 39.3%, 선량은 14.1% 감소하였다. 정상조직인 왼쪽 폐와 심장은 통계적 유의 수치인 p-value 0.05미만으로 나타났다. 결 론 : PTV의 체적이 크고 X Jaw의 길이가 15 cm 이상이 되는 쇄골 상부 림프절을 포함하는 왼쪽 유방암치료의 경우 X-Jaw split VMAT 치료계획은 기존의 치료계획과 동등한 HI와 CI로 유사한 PTV coverage를 유지 하면서 개선된 선량분포를 나타내 OAR인 폐와 심장 등의 방사선량을 줄일 수 있어 부작용을 줄이는데 효과적이라고 생각된다.

WRF-Chem 모델을 활용한 동아시아의 인위적 배출량 변동에 따른 한국 미세 먼지 장거리 수송 기여도 분석 (Analysis of the Long-Range Transport Contribution to PM10 in Korea Based on the Variations of Anthropogenic Emissions in East Asia using WRF-Chem)

  • 이혜진;조재희
    • 한국지구과학회지
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    • 제43권2호
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    • pp.283-302
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    • 2022
  • 2020년 1월 23일 이후 중국에서 신종 코로나바이러스 감염증(COVID-19)으로 인한 봉쇄 조치가 전국으로 확대되고 있었다. 그러나, 한국에서는 2020년 2월 1-2일에 PM10 질량농도 일평균 최대 88-98 ㎍ m-3의 고농도 연무가 발생하였다. 이 기간에 동아시아 지역은 850 hPa 기온 아노말리가 양(+), 동서류 아노말리는 음(-)으로 온난하고 정체적인 기단의 영향을 받고 있었다. 동아시아 지역의 인위적 배출량 감소에 따른 한국의 PM10 장거리 수송의 영향을 분석하기 위하여 WRF-Chem을 활용하였다. WRF-Chem에 인위적 배출량을 변화 없이 적용한 BASE와 인위적 배출량을 50%로 감소시켜 적용한 CTL의 PM10을 한국의 지상 측정값과 민감도 분석을 수행하였다. CTL에서 PM10의 IOA는 0.71로 BASE의 0.67보다 높게 나타났다. 이것은 중국의 COVID-19 봉쇄 조치로 인해 인위적 배출량이 감소한 것으로 분석된다. 또한, 한국 이외의 지역 배출량을 0으로 설정한 BASE_ZEOK와 CTL_ZEOK를 모의하여 BASE와 CTL에서의 장거리 수송 기여도의 변동을 분석하였다. CTL은 BASE와 비교하여 배출량이 50%로 감소하였지만 PM10 장거리 수송 기여도는 10-20% 감소한 것으로 나타났다. 동아시아 지역의 배출량 감소에 따라 풍하측 한국의 PM10 장거리 수송 기여도 변동이 선형적으로 반응하지 않는 것은 종관 기상 변동이 영향을 주는 것으로 보인다. 2월 1-2일 한국의 고농도 PM10 연무 사례에 대한 CTL에서 PM10 에어로졸 성분의 장거리 수송 기여도는 기타 무기물이 80-90%로 가장 높았고, 질산염은 30-60%, 황산염은 0-20%, 암모늄은 30-60%를 나타내고 있었다. 중국의 봉쇄 조치로 인하여 교통 및 물류 수송이 감소하면서 2차 에어로졸이 감소한 것으로 보인다.

전염병의 경로 추적 및 예측을 위한 통합 정보 시스템 구현 (Implementation of integrated monitoring system for trace and path prediction of infectious disease)

  • 김은경;이석;변영태;이혁재;이택진
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제14권5호
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    • pp.69-76
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    • 2013
  • 세계적으로 전파력과 병원성이 높은 신종인플루엔자, 조류독감 등과 같은 전염병이 증가하고 있다. 전염병이란 특정 병원체(pathogen)로 인하여 발생하는 질병으로 감염된 사람으로부터 감수성이 있는 숙주(사람)에게 감염되는 질환을 의미한다. 전염병의 병원체는 세균, 스피로헤타, 리케차, 바이러스, 진균, 기생충 등이 있으며, 호흡기계 질환, 위장관 질환, 간질환, 급성 열성 질환 등을 일으킨다. 전파 방법은 식품이나 식수, 곤충 매개, 호흡에 의한 병원체의 흡입, 다른 사람과의 접촉 등 다양한 경로를 통해 발생한다. 전 세계의 대부분 국가들은 전염병의 전파를 예측하고 대비하기 위해서 수학적 모델을 사용하고 있다. 하지만 과거와 달리 현대 사회는 지상과 지하 교통수단의 발달로 전염병의 전파 속도가 매우 복잡하고 빨라졌기 때문에 우리는 이를 예방하기 위한 대책 마련의 시간이 부족하다. 그러므로 전염병의 확산을 막기 위해서는 전염병의 전파 경로를 예측할 수 있는 시스템이 필요하다. 우리는 이러한 문제를 해결하기 위해서 전염병의 실시간 감시 및 관리를 위한 전염병의 감염 경로 추적 및 예측이 가능한 통합정보 시스템을 구현하였다. 이 논문에서는 전염병의 전파경로 예측에 관한 부분을 다루며, 이 시스템은 기존의 수학적 모델인 Susceptible - Infectious - Recovered (SIR) 모델을 기반으로 하였다. 이 모델의 특징은 교통수단인 버스, 기차, 승용차, 비행기를 포함시킴으로써, 도시내 뿐만 아니라 도시간의 교통수단을 이용한 이동으로 사람간의 접촉을 표현할 수 있다. 그리고 한국의 지리적 특성에 맞도록 실제 자료를 수정하였기 때문에 한국의 현실을 잘 반영할 수 있다. 또한 백신은 시간에 따라서 투여 지역과 양을 조절할 수 있기 때문에 사용자가 시뮬레이션을 통해서 어느 시점에서 어느 지역에 우선적으로 투여할지 백신을 컨트롤할 수 있다. 시뮬레이션은 몇가지 가정과 시나리오를 기반으로 한다. 그리고 통계청의 자료를 이용해서 인구 이동이 많은 주요 5개 도시인 서울, 인천국제공항, 강릉, 평창, 원주를 선정했다. 상기 도시들은 네트워크로 연결되어있으며 4가지의 교통수단들만 이용하여 전파된다고 가정하였다. 교통량은 국가통계포털에서 일일 교통량 자료를 입수하였으며, 각도시의 인구수는 통계청에서 통계자료를 입수하였다. 그리고 질병관리본부에서는 신종인플루엔자 A의 자료를 입수하였으며, 항공포털시스템에서는 항공 통계자료를 입수하였다. 이처럼 일일 교통량, 인구 통계, 신종인플루엔자 A 그리고 항공 통계자료는 한국의 지리적 특성에 맞도록 수정하여 현실에 가까운 가정과 시나리오를 바탕으로 하였다. 시뮬레이션은 신종인플루엔자 A가 인천공항에 발생하였을 때, 백신이 투여되지 않은 경우, 서울과 평창에 각각 백신이 투여된 경우의 3가지 시나리오에 대해서, 감염자가 피크인 날짜와 I (infectious)의 비율을 비교하였다. 그 결과 백신이 투여되지 않은 경우, 감염자가 피크인 날짜는 교통량이 가장 많은 서울에서 37일로 가장 빠르고, 교통량이 가장 적은 평창에서 43일로 가장 느렸다. I의 비율은 서울에서 가장 높았고, 평창에서 가장 낮았다. 서울에 백신이 투여된 경우, 감염자가 피크인 날짜는 서울이 37일로 가장 빨랐으며, 평창은 43일로 가장 느렸다. 그리고 I의 비율은 강릉에서 가장 높으며, 평창에서 가장 낮았다. 평창에 백신을 투여한 경우, 감염자가 피크인 날짜는 37일로 서울이 가장 빠르고 평창은 43일로 가장 느렸다. I의 비율은 강릉에서 가장 높았고, 평창에서는 가장 낮았다. 이 결과로부터 신종인플루엔자 A가 발생하면 각 도시는 교통량에 의해 영향을 받아 확산된다는 것을 확인할 수 있다. 따라서 전염병 발생시 전파 경로는 각 도시의 교통량에 따라서 달라지므로, 교통량의 분석을 통해서 전염병의 전파 경로를 추적하고 예측함으로써 전염병에 대한 대책이 가능할 것이다.

사차원전산화단층촬영과 호흡연동 직각 Kilovolt 준비 영상을 이용한 간 종양의 움직임 분석 (Evaluation of the Positional Uncertainty of a Liver Tumor using 4-Dimensional Computed Tomography and Gated Orthogonal Kilovolt Setup Images)

  • 주상규;홍채선;박희철;안종호;신은혁;신정석;김진성;한영이;임도훈;최두호
    • Radiation Oncology Journal
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    • 제28권3호
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    • pp.155-165
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    • 2010
  • 목 적: 4-dimensional computed tomography (4DCT) 영상과 on board imaging (OBI) 및 real time position management (RPM) 장치로 매 회 치료 시마다 얻은 호흡연동 직각 kilovolt (KV) 준비 영상(gated orthogonal kilovolt setup image)을 이용해 간암 환자를 치료하는 동안 발생하는 종양 위치의 불확실성을 평가하고자 했다. 대상 및 방법: 3차원입체조형치료가 예정된 20명의 간암 환자를 대상으로 RPM과 전산화단층촬영모의치료기를 이용해 치료계획용 4DCT를 시행했다. 표적 근처에 위치한 간동맥화학색전술 후 집적된 리피오돌(lipiodol) 혹은 횡격막을 종양의 위치 변이를 측정하는 표지자로 선택했다. 표지자의 위치 차이를 이용해 온라인 분할간 및 분할중 내부 장기 변이와 움직임 진폭을 측정했다. 측정된 자료의 정량적 평가를 위해 통계 분석을 실시했다. 결 과: 20명 환자로부터 측정된 표지자의 분할간변이의 중앙값은 X (transaxial), Y (superior-inferior), Z (anterior-posterior) 축에서 각각 0.00 cm (범위, -0.50~0.90 cm), 0.00 cm (범위, -2.4~1.60 cm), 0.00 cm (범위, -1.10~0.50 cm) 였다. 4명의 환자에서 X, Y, Z축 중 하나 이상에서 0.5 cm를 초과하는 변이가 관찰되었다. 4DCT와 호흡연동 직각 준비 영상으로부터 얻은 표적의 움직임 진폭의 차이는 X, Y, Z 축에서 각각 중앙값이 -0.05 cm (범위, -0.83~0.60 cm), -0.15 cm (범위, -2.58~1.18 cm), -0.02 cm (범위, -1.37~0.59 cm) 였다. 두 영상간 표적의 움직임 진폭 차이가 1 cm를 초과하는 환자가 Y축 방향으로 3명 관찰되었으며, 0.5 cm 초과 1 cm 미만의 차이를 보이는 환자도 Y축과 Z축 방향을 합쳐 5명 관찰되었다. 분할중 표지자 위치 변이의 중앙값은 X, Y, Z축에서 각각 0.00 cm (범위, -0.30~0.40 cm), -0.03 cm (범위, -1.14~0.50 cm), 0.05 cm (범위, -0.30~0.50 cm)였으며 2명의 환자에서 1 cm를 초과하는 변이가 Y축 방향으로 관찰되었다. 결 론: 4DCT와 호흡연동 직각 KV 준비 영상으로 얻은 표지자의 분할간, 분할중 및 움직임 진폭에서 큰 변이가 관찰되었다.

Support Vector Regression을 이용한 GARCH 모형의 추정과 투자전략의 성과분석 (Estimation of GARCH Models and Performance Analysis of Volatility Trading System using Support Vector Regression)

  • 김선웅;최흥식
    • 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.