• 한국융합학회논문지
• /
• 제12권9호
• /
• pp.11-19
• /
• 2021

소프트웨어 시스템은 생명주기동안 기능 추가, 버그 수정, 새로운 컴퓨팅 환경 수용 등의 다양한 이유로 프로그램 코드 변경이 요구된다. 이러한 코드 수정 과정에서 새로운 오류 발생을 가져올 수 있으므로 프로그램 코드 수정 과정은 새로운 시스템 개발 못지 않게 신중하게 처리되야 한다. 또한, 오픈 소스 프로그램에 대한 재사용이 일반화된 소프트웨어 개발환경에서 오픈 소스 프로그램의 코드 변경 가능성을 예측할 수 있다면, 보다 양질의 프로그램 개발 효과를 기대할 수 있을 것이다. 본 논문은 소스 코드 변경을 예측하는 Convolutional Neural Network (CNN) 기반의 딥러닝 모델을 제안한다. 소스 코드 변경을 예측하는 문제는 딥러닝의 이진 분류 문제이며 레이블된 데이터가 요구되는 지도학습을 사용한다. 코드 예측 모델의 학습 및 시험을 위해 깃허브에서 수집한 Java 소스 코드와 코드 변경 로그를 데이터로 사용한다. 수집된 Java 소스 코드에서 소프트웨어 메트릭스를 계산한 후 제안된 코드 변경 예측 모델의 입력 데이터로 사용한다. 제안된 모델의 성능 평가를 위해 정밀도, 재현율, F1점수, 정확도가 측정되었으며 각각의 평가 지표에 있이서 CNN 모델은 95%, 다층 퍼셉트 기반의 DNN 모델은 92%를 달성했다.

• 정보처리학회논문지C
• /
• 제12C권1호
• /
• pp.121-128
• /
• 2005

기존 TCP 기술은 송${\cdot}$수신측에 각각 고정된 크기의 버퍼를 할당하기 때문에 높은 대역폭(High-Bandwidth) 및 큰 전송지연(High Delay)을 가진 통신에는 적합하지 못하다. 따라서 종단간의 TCP 처리량을 개선하기 위해 통신망 상황에 따라 자동으로 TCP 버퍼를 조절하려는 시도가 있어왔다. ATBT(Automatic TCP Buffer Tuning)에서 송신측은 현재의 혼잡 제어 윈도우(CWND)의 값에 따라 송신 버퍼 크기를 조절하고 수신측은 운영체제가 정해ens 최대 크기의 TCP 버퍼 값으로 수신 버퍼 크기를 고정한다. DRS(Dynamic Right Sizing) 에서는 이전에 수신한 TCP 데이터의 두 배를 현재 송신할 TCP 데이터라고 예측함으써, TCP 수신측은 단순히 이에 따라 수신 버퍼 크기를 동적으로 변화시킨다. 그렇지만 TCP 세그먼트의 손실 가능성으로 인해 정확히 두 배로 버퍼 크기를 변화시킬 필요는 없다. 따라서 우리가 제안한 패킷 손실률에 기반한 효율적인 TCP 버퍼 조절 알고리즘(TBT-PLR:TCP Buffer Tuning Algorithm based on Packet Loss Ratio)은 TCP 송신측에는 ATBT 방법을 TCP 수신측에는 TBT-PLR 방법을 적용하였다. 실제 TCP 성능을 테스트하기 위해서 리눅스 커널 2.4.18을 수정하여 구현하였으며 기존의 고정된 크기의 TCP 버퍼를 가진 경우와 버퍼 크기가 동적으로 변하는 TBT-PLR을 적용한 경우를 비교하였다. 결과적으로, TCP 연결들간의 균형있는 메모리 사용으로 인해 성능 향상을 얻을 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제18권2호
• /
• pp.149-157
• /
• 2017

본 연구는 국내 자본시장의 이해관계자들 (정책당국자, 기업담당자, 그리고 투자자들) 사이에서 현재까지 적극적 논의가 되고 있는 재무적 관점에서의 최적 현금유동성 수준의 존재 여부에 대한 분석이며, 실증적 연구대상 기간은 최근까지의 회계연도 자료를 포함한 2011년부터 2015년까지이다. 동 연구의 수행방법으로서 '산업별' 그리고 '산업내' 분석을 기준으로 한, 모수적 그리고 비모수적 공분산분석 방법론을 활용하였으며, 표본대상은 유가증권시장에 상장된 국내 기업들이다. 산업별 최적 유동성 수준 존재 여부에 대한 첫 번째 가설 검정에서는 총 25개의 표본산업들 간에, 동 유동성 수준의 차별성이 존재하고 있는 것으로 통계적으로 판명되었으며, 동 결과는 일부 산업들 (3개) 에서의 차이에서만 도출된 결과라고 추정되었다. 두 번쨰 가설인 산업내의 최적 유동성 존재에 대한 결과 관련, 2개의 산업에 속한 기업들만이 동 차별성에 대한 유의성이 나타나지 않았다. 종합적으로, 현재 국내 상장기업들은 평균적으로 각자의 산업별 그리고 산업내 최적 현금유동성 수준에 접근하기 위한 재무적 과정 중이라고 추정되며, 향후 동 최적 유동성 수준에 도달할 경우 경영의 목표인 기업가치의 극대화도 성취될 것으로 기대된다.

• 대한치과보철학회지
• /
• 제47권4호
• /
• pp.406-415
• /
• 2009

연구목적: 본 연구는 유색 및 백색 지르코니아 세라믹으로 제작된 코핑의 디자인에 따른 지르코니아 세라믹 코핑의 파절 하중과 변연 적합성을 평가한 것으로 그 결과를 임상에 응용하는데 도움을 주고자 하였다. 연구재료 및 방법: CAD/CAM system (Everset, KAVO Dental GmbH, Biberach, Germany)을 이용하여, 80개의 상악 제1 소구치 세라믹 코핑을 제작하되, 1그룹은 전체적으로 균일하게 0.3 mm로, 2그룹은 협면 0.3 mm 설면 0.6 mm, 3그룹은 전체 0.6 mm 균일하게, 4그룹은 협면 0.6 mm 설면 1.0 mm로 디자인하고, 유색 (I) 및 백색 (II) 지르코니아 코핑을 각 그룹당 10개가 되게 하였다. 소성직후와 조정 후 코핑의 변연 적합성을 Video Microscope System (sv-35, Sometech, Seoul, Korea)를 이용하여 100배율로 관찰하였고, 금속 주 모형에 코핑을 강화형 글래스아이오노머 시멘트로 합착 후 Universal Testing Machine (Instron 4467, Norwood, MA, USA)을 이용하여 파절 하중을 측정하여, one-way ANOVA test 를 시행하여 결과를 분석하였다. 결과: 1. CAD/CAM 지르코니아 코핑의 파절 하중은 1그룹, 2와 3그룹, 그리고 4그룹간에 유의성있는 차이를 보였으며 I4, II4의 파절 하중값이 가장 컸다. 2. 코핑의 디자인이 같고 색이 다른 그룹간의 비교에서는 전 그룹 모두 파절 하중값의 유의성은 없었다. 3. 소성 직후 변연 오차 측정값은 I2그룹을 제외한 전 그룹에서 협측 측정점에서 변연오차가 가장 큰 경향을 보였다. 4. 소성 직후 변연 오차 측정값은 I 그룹 지르코니아 그룹에서 그룹별 전체적인 변연적합도를 보았을 때 그룹간에 유의한 차이는 없었다 (P>.05). 5. 소성직후 변연 오차 측정값은 백색 지르코니아 그룹에서 그룹별 전체적인 변연 적합도를 보았을때 II1그룹의 변연 오차가 가장 컸다 (P<.05). 6. 소성직후 변연오차 측정값은 디자인이 같은 그룹의 유색, 백색 비교에서, I1와 II1그룹을 제외한 나머지 그룹에서 백색 지르코니아의 변연 적합도가 더 좋았다 (P<.05). 7. 내면 조정 후에는 색상화 및 지르코니아 코어 디자인에 따른 전 그룹간 변연 적합도의 차이는 없었다 (P>.05). 결론: 지르코니아 코핑 디자인과 색상화에 따른 변연 적합성은 소성 직후에는 다소 차이가 있었으나 내면 조정을 하면 임상 사용에는 무리가 없을 것으로 판단되었고, 파절강도 강화를 위해 코핑의 두께는 가급적 두꺼워야 하나, 가시면 (순면, 협면)의 심미성(반투명성)을 고려할 경우 가시면을 0.3 mm로 얇게 해도 파절 강도에 큰 영향을 주지 않는 것으로 사료되었다.

• 지능정보연구
• /
• 제26권1호
• /
• pp.23-45
• /
• 2020

기업의 경쟁력 확보를 위해 판별 알고리즘을 활용한 의사결정 역량제고가 필요하다. 하지만 대부분 특정 문제영역에는 적합한 판별 알고리즘이 어떤 것인지에 대한 지식은 많지 않아 대부분 시행착오 형식으로 최적 알고리즘을 탐색한다. 즉, 데이터셋의 특성에 따라 어떠한 분류알고리즘을 채택하는 것이 적합한지를 판단하는 것은 전문성과 노력이 소요되는 과업이었다. 이는 메타특징(Meta-Feature)으로 불리는 데이터셋의 특성과 판별 알고리즘 성능과의 연관성에 대한 연구가 아직 충분히 이루어지지 않았기 때문이며, 더구나 다중 클래스(Multi-Class)의 특성을 반영하는 메타특징에 대한 연구 또한 거의 이루어진 바 없다. 이에 본 연구의 목적은 다중 클래스 데이터셋의 메타특징이 판별 알고리즘의 성능에 유의한 영향을 미치는지에 대한 실증 분석을 하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 다중 클래스 데이터셋의 메타특징을 데이터셋의 구조와 데이터셋의 복잡도라는 두 요인으로 분류하고, 그 안에서 총 7가지 대표 메타특징을 선택하였다. 또한, 본 연구에서는 기존 연구에서 사용하던 IR(Imbalanced Ratio) 대신 시장집중도 측정 지표인 허핀달-허쉬만 지수(Herfindahl-Hirschman Index, HHI)를 메타특징에 포함하였으며, 역ReLU 실루엣 점수(Reverse ReLU Silhouette Score)도 새롭게 제안하였다. UCI Machine Learning Repository에서 제공하는 복수의 벤치마크 데이터셋으로 다양한 변환 데이터셋을 생성한 후에 대표적인 여러 판별 알고리즘에 적용하여 성능 비교 및 가설 검증을 수행하였다. 그 결과 대부분의 메타특징과 판별 성능 사이의 유의한 관련성이 확인되었으며, 일부 예외적인 부분에 대한 고찰을 하였다. 본 연구의 실험 결과는 향후 메타특징에 따른 분류알고리즘 추천 시스템에 활용할 것이다.

• 한국방사선학회논문지
• /
• 제14권5호
• /
• pp.669-676
• /
• 2020

본 연구의 목적은 Spectral CT에서 단색에너지(keV)와 조영제 희석비율의 변화에 따른 HU 값의 변화를 분석하고자 하였다. 검사장비로는 Spectral CT를 사용하였고, 20 cc syringe의 팬텀을 이용하여 조영제의 희석비율을 8:2, 7:3, 6:4, 5:5, 4:6, 3:7 총 6단계로 설정하였다. 이때 조영제는 비이온성 요오드 조영제(350 mg/ml)를 이용하였다. 획득한 데이터를 IQon-Spectral CT V4.7.5 프로그램을 사용하여 Monoenergy(MonoE) 40 keV, 45 keV, 50 keV, 55 keV, 60 keV, 65 keV, 70 keV, 75 keV, 80 keV 총 9단계로 변화시켜 syringe axial 영상을 재구성하였다. 재구성한 syringe axial 단면 영상의 세 위치에서 HU 값을 측정하였으며, 총 1,620회 측정하였다. keV와 조영제 희석비율의 변화에 따른 HU 값을 분석한 결과, MonoE별 희석비율에 따른 HU 비교에서 모든 MonoE에서의 HU 값이 희석비율 8:2에서 가장 높았으며 3:7에서 가장 낮았다(p<0.05). 희석비율별 MonoE에 따른 HU 비교에서 모든 희석비율에서의 HU 값이 40 keV에서 가장 높았으며 80 keV에서 가장 낮았다(p<0.05). 인자별 상관성은 keV에 따른 HU 값은 -15.014 ± 0.298의 음의 상관성(R²=0.519)이 있었고 희석비율에 따른 HU값 은 -61.372 ± 3.608의 음의 상관성(R²=0.152)이 있었다(p<0.05). 결론적으로 keV 값과 조영제 희석비율이 증가할수록 HU 값은 감소하는 것을 확인하였으며 본 연구가 Spectral CT의 HU 값 관련 인자 연구에 있어 기초자료를 제공할 수 있을 것이라 사료된다.

• 대한임상검사과학회지
• /
• 제56권2호
• /
• pp.147-155
• /
• 2024

⁶⁸Ga-PSMA-11은 전립선특이막항원(PSMA)에 결합하는 Glu-urea-Lys 기반 리간드에 ⁶⁸Ga 방사성동위원소를 표지한 PET 제제로, 재발성 전립선암 및 전이의 진단과 치료를 위한 영상화에 널리 사용한다. 그러나 의료기관에서 ⁶⁸Ga-PSMA-11을 제조하고 품질검사 시험 결과가 나올 때까지의 시간은 평균 60분 이상 소요되어, 하루에 사용할 수 있는 ⁶⁸Ge/⁶⁸Ga 제너레이터 용량이 제한된다. 또한 제너레이터의 1,110 MBq (30 mCi)의 명목상 활성을 제공하지만 시간이 지남에 따라 감소하고, 표지 수율이 불규칙적으로 저하된다. 이로 인해 의료기관에서는 추가 조제를 통해 동일한 용출을 유지해야 하며, 이 과정에서 작업자의 피폭 위험이 증가하고, 환자의 대기 시간이 길어지며, 제조 스케줄 조정이 불가피한 임상적 문제가 발생한다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 ⁶⁸Ga-PSMA-11의 조제 시간을 단축하고 자동합성장치를 최적화하는 것을 목표로 하였다. 자동합성장치를 이용한 합성 절차에서 ⁶⁸Ga과 PSMA-11 전구체의 반응 시간을 단축하고 불순물 제거 세척 단계의 횟수를 조절하여 동일한 품질을 유지하면서도 더 신속하고 경제적인 방법을 시험했다. 그 결과, 최종 합성 시간을 30분에서 20분으로 단축하였고, HEPES 함량, 잔류용매 EtOH 함량, 방사화학적 순도 등의 품질 기준을 만족시켰다. 이는 추가 조제로 인한 작업자의 피폭 문제와 환자의 대기 시간을 줄이고, 제조 스케줄 조정에도 문제가 없는 최적의 절차로 임상에서 적용할 수 있음을 시사한다.

• KDI Journal of Economic Policy
• /
• 제13권2호
• /
• pp.3-19
• /
• 1991

인플레기대심리(期待心理)의 지속으로 통화량규제(通貨量規制)의 중요성이 부각되는 가운데 투자금융회사의 업종전환(業種轉換), 금리자유화추진(金利自由化推進) 등으로 각종 통화지표(通貨指標)의 움직임이 불안정해질 우려 때문에 통화정책운용(通貨政策運用)에 어려움을 주고 있다. 그러나 본고(本稿)의 연구결과(硏究結果)에 의하면 70년대 중반 이후 금융환경(金融環境)이 급변하여 왔음에도 불구하고 실질(實質)M2는 실질(實質)GNP 및 기회비용(機會費用)(예상(豫想)인플레율(率)에서 M2가중평균수신금리(加重平均受信金利)를 뺀 것)과 장기적으로 안정적인 관계를 가지며, 이는 유통속도(流通速度)와 기회비용간(機會費用間)의 정(正)의 장기적 균형관계로 간략화 시킬 수 있는 것으로 나타났다. 따라서 사안(事案)의 성격에 따라서 다르겠으나 앞으로의 금융구조변화(金融構造變化)가 반드시 M2유통속도(流通速度)의 움직임을 불안정하게 할 것으로 미리 단정할 필요는 없겠다. 또한 예상(豫想)인플레율(率)이 M2가중평균수신금리(加重平均受信金利)를 지속적으로 상회한다면 유통속도(流通速度)도 그 간의 하락추세에서 벗어나 궁극적으로 상승하게 되며, 이는 기존의 금융정책기조(金融政策基調)의 변화를 요구하는 것이다. 즉 금리자유화(金利自由化)가 이루어져 있지 않은 현여건(現與件) 하에서나 혹은 향후(向後)에 일부(一部) 금리(金利)만을 자유화할 경우에는 정책당국이 시장기능(市場機能)을 대신하여 예상(豫想)인플레율(率)의 변화를 감안하여 수신금리(受信金利)를 수시로 조정하여야 한다. 또한 실물적(實物的) 요인(要因)이 아닌 금융산업개편(金融産業改編)과 같은 금융적(金融的) 요인(要因)에 의한 통화증가가능성(通貨增加可能性)이 존재한다면 수신금리(受信金利)를 탄력적(彈力的)으로 상향조정함으로써 실물경제(實物經濟)에 대한 충격을 최소화하는 등 금리정책(金利政策)의 중요성을 제고하여야 한다.

• 지능정보연구
• /
• 제25권2호
• /
• pp.123-139
• /
• 2019

국내 NPL (Non performing loan) 시장은 1998년에 형성되었지만, 본격적으로 활성화 된 시기는 2009년으로 역사가 짧은 시장이다. 이로 인해 NPL 시장에 대한 연구도 아직까지는 활발히 진행되지 않고 있는 상황이다. 본 연구는 NPL 시장의 각 물건 별 기준 수익률 달성 유무를 예측할 수 있는 모델을 제안한다. 모델 구축에 사용되는 종속변수는 물건 별 최종 수익률이 기준 수익률 수치 도달 여부를 나타내는 이항변수를 사용하였고, 독립변수로는 물건의 특성을 나타내는 11개의 변수를 대상으로 one to one t-test와 logistic regression stepwise, decision tree를 수행하여 의미있는 7개의 독립변수를 선별하였다. 그리고 통상적으로 사용되는 기준 수익률 수치(12%)가 의미있는 기준 수치인지 확인하기 위해 수치 값을 조절해가며 종속변수를 산출하여 예측모델을 구축해보았다. 그 결과 12%의 기준 수익률 수치로 산출한 종속변수를 이용하여 구축한 예측모델의 평균 Hit ratio가 64.60%로 가장 우수하다는 결과를 얻었다. 다음으로 선별된 7개의 독립변수들과 12%를 기준으로한 수익률 달성유무 종속변수를 이용하여 판별분석, 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 인공신경망, 유전자알고리즘 선형 모델의 5가지 방법론을 적용해 예측모델을 구축해보았다. 5가지 방법론으로 도출한 예측 모델 간 Hit ratio를 비교한 결과 인공신경망을 이용하여 구축한 예측모델의 Hit ratio가 67.4%로 가장 우수한 결과를 도출해내었다. 본 연구를 통해 추후 NPL시장 신규 물건 매매에 있어서 7가지의 독립변수들과 인공신경망 예측 모델을 활용하는 것이 효과적임을 증명하였다. 물건의 12% 수익률 달성 여부를 사전에 예측해봄으로써 유동화회사가 투자 의사결정을 하는 데에 도움을 줄 것으로 예상하며, 나아가 NPL 시장의 거래가 적정한 가격 선에서 진행됨으로 인해 유동성이 더욱 높아질 것이라 기대한다.