• 대한핵의학회지
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• 제33권4호
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• pp.388-397
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• 1999

목적: Propranolol은 비선택적 ${\beta}$ 차단제로 문맥 혈류를 감소시켜 문맥압을 감소시킨다. 이러한 propranolol의 치료에 따른 문맥압 감소 반응정도를 약물투여 전후에 경직장 문맥 신티그라피로 평가하였다. 대상 및 방법: 간경변증 51명과 만성 간염 10명 및 정상 10명을 대상으로 하였고, propranolol 투여의 금기가 없는 38명에서는 propranolol 투여 후 일주일 후 경직장 문맥 신티그라피를 시행하였다. 경직장 문맥 신티그라피는 Tc-99m pertechnetate 370 MBq을 경직장으로 투여한 다음 동적 영상을 얻었고, 30초 동안의 심장과 간의 방사능의 합에 대한 심장의 방사능의 합으로 단락지수를 구하였다. 결과 정상 대조군과 만성 간염 환자군은 모두 pattern I의 유형을 보이고, 간경변증은 10명에서는 pattern 1,40 명에서는 pattern II의 유형을 보였으며, Propranolol 투여 후 맥박수는 투여 전에 비하여 의미 있게 감소하였다. 정상 대조군, 만성 간염, 간경변증으로 나누어 단락지수를 비교한 것은 각각 $5.0{\pm}1.2%$, $11.4{\pm}3.5%$, $59.8{\pm}27.2%$로 정상과 만성 간염 간에는 유의한 차이를 보이지 않았으나, 간경변증은 정상 및 만성 간염에 비하여 유의한 증가를 보였다(p<0.05). 간경변증 환자에서 propranolol 투여 후의 단락지수는 $46.9{\pm}20.9%$로, 투여 전의 단락지수 $55.6{\pm}29.6%$에 비하여 유의한 감소를 보였으나(p<0.05), Child씨 분류법 및 식도 정맥류 정도에 따른 각 군간의 단락지수의 변화정도는 의미 있는 차이가 없었다. 결론: 경직장 문맥 신티그라피를 이용한 단락지수는 간질환의 진행에 따른 문맥압의 정도를 반영하며, Propranolol 투여 후에는 단락 지수가 감소하였다. 경직장 문맥 신티그라피는 비침습적인 방법으로서, 문맥압을 평가하고, propranolol의 효과를 평가할 수 있는 방법으로 유용하게 쓰일 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제29권5호
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• pp.217-227
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• 2017

경기만 염하수로에서 시 공간적으로 변화하는 총수송량과 잔차류를 산정하고자 소조기와 대조기에 염하수로의 하류(정선-1), 염하수로 중간 지점(정선-2)에서 13시간 동안 단면 유속을 관측하였다. 총수송량은 Eulerian flux와 Stokes drift의 합인 Lagrange flux로 계산하였고, 잔차류는 최소자승법을 이용하여 구하였다. 총수송량과 잔차류의 계산은 관측 시간별, 수평 수직 sigma 좌표계로 변환하여 수행하였다. 변환된 sigma 좌표체계는 z-level 좌표 체계와 비교하였을 때 주 방향 유속 오차가 3~5% 내외로 자료 분석에 무리가 없는 것으로 판단되었다. 분석결과 단면 잔차류는 정선-1에서는 대조기에 주 수로 방향에서 북향, 수로 양 끝 단에서 남향하였으며, 소조기에는 수직적으로 표층에서는 창조, 저층에서는 낙조하는 이층흐름 구조를 보였다. 반면 정선-2에서는 대조, 소조 모두 남향(낙조)하였다. 한편 총수송량은 정선-1에서는 대조 시와 소조 시에 각각 $359m^3s^{-1}$, $248m^3s^{-1}$로 북향(창조), 정선-2에서 대조 시와 소조 시에 각각 $576m^3s^{-1}$, $67m^3s^{-1}$로 남향(낙조)하였다. 정선 별 공간 수송량 차이로 영종도와 강화도 사이의 조간대 지역의 순 유출량을 추정하였으며, 크기는 대조기와 소조기에 각각 $935m^3s^{-1}$, $315m^3s^{-1}$로 나타났다. 이처럼 대 소조기와 공간적 특성에 따라 잔차류와 순 수송량이 변화되는 주된 요인은 순압력구배와 Stokes drift가 복합적으로 작용한 결과이다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제4권2호
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• pp.1-12
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• 2019

인공지능 기술이 발전하면서 이미지, 음성, 텍스트 등 다양한 분야에 적용되고 있으며, 데이터가 충분한 경우 기존 기법들에 비해 좋은 결과를 보인다. 주식시장은 경제, 정치와 같은 많은 변수에 의해 영향을 받기 때문에, 주식 가격의 움직임 예측은 어려운 과제로 알려져 있다. 다양한 기계학습 기법과 인공지능 기법을 이용하여 주가 패턴을 연구하여 주가의 등락을 예측하려는 시도가 있어왔다. 본 연구는 딥러닝 기법 중 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크(CNN)를 기반으로 주가 패턴 예측률 향상을 위한 데이터 증강 방안을 제안한다. CNN은 컨볼루셔널 계층을 통해 이미지에서 특징을 추출하여 뉴럴 네트워크를 이용하여 이미지를 분류한다. 따라서, 본 연구는 주식 데이터를 캔들스틱 차트 이미지로 만들어 CNN을 통해 패턴을 예측하고 분류하고자 한다. 딥러닝은 다량의 데이터가 필요하기에, 주식 차트 이미지에 다양한 데이터 증강(Data Augmentation) 방안을 적용하여 분류 정확도를 향상 시키는 방법을 제안한다. 데이터 증강 방안으로는 차트를 랜덤하게 변경하는 방안과 차트에 가우시안 노이즈를 적용하여 추가 데이터를 생성하였으며, 추가 생성된 데이터를 활용하여 학습하고 테스트 집합에 대한 분류 정확도를 비교하였다. 랜덤하게 차트를 변경하여 데이터를 증강시킨 경우의 분류 정확도는 79.92%였고, 가우시안 노이즈를 적용하여 생성된 데이터를 가지고 학습한 경우의 분류 정확도는 80.98%이었다. 주가의 다음날 상승/하락으로 분류하는 경우에는 60분 단위 캔들 차트가 82.60%의 정확도를 기록하였다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제15권4호
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• pp.61-85
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• 2010

본 연구에서는 국내 대형할인점의 확산을 효과적으로 설명하기 위해 기업의 정보와 구매자의 구전으로 확산을 설명하는 Bass모형에 제3의 요소로 공간적 영향력을 고려하였다. 국내 대형할인점의 확산은 확산중심지인 서울경인지역에서 저차중심지인 4개 지역권역으로 확산되는 형태를 보임에 따라 공간적 영향이 중요하게 작용할 것으로 기대된다. 본 연구에서 공간적으로 구분된 시장 A(확산중심지)가 시장 B(저차중심지)에 미치는 영향이 완전히 통제되지 못하는 상황에서 시장 A가 시장 B에 미치는 공간적 영향을 다국가확산모형(multinational diffusion model)을 확장한 공간확산모형(spatial diffusion model)을 이용하여 정의하였다. Bass모형과 공간확산모형의 모수추정을 통해 두 가지 정보전달경로와 관련된 혁신계수와 모방계수로 확산을 설명하는 Bass모형보다 공간확산모형이 국내 대형할인점 확산을 더욱 효과적으로 설명하는 것으로 나타났다. 또한 혁신중심지인 서울경인과 4개 지역권역의 소매환경을 나타내는 개념적 거리에 따라 공간확산모형에서 공간적요인의 영향력이 달라질 것이 기대되어 공간확산계수와 소매환경변수간의 상관관계를 살펴보았고, 연구결과 확산중심지에서 저차중심지에 대한 공간적 영향력은 저차중심지의 소매환경이 확산중심지의 소매환경과 유사할수록 크다는 것을 밝혀내었다.