• Korean Journal of Radiology
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• 제23권4호
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• pp.466-478
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• 2022

Objective: ¹⁸F-fluorodeoxyglucose (FDG) PET/CT is often used for detecting malignancy in patients with newly diagnosed hemophagocytic lymphohistiocytosis (HLH), with acceptable sensitivity but relatively low specificity. The aim of this study was to improve the diagnostic ability of ¹⁸F-FDG PET/CT in identifying malignancy in patients with HLH by combining ¹⁸F-FDG PET/CT and clinical parameters. Materials and Methods: Ninety-seven patients (age ≥ 14 years) with secondary HLH were retrospectively reviewed and divided into the derivation (n = 71) and validation (n = 26) cohorts according to admission time. In the derivation cohort, 22 patients had malignancy-associated HLH (M-HLH) and 49 patients had non-malignancy-associated HLH (NM-HLH). Data on pretreatment ¹⁸F-FDG PET/CT and laboratory results were collected. The variables were analyzed using the Mann-Whitney U test or Pearson's chi-square test, and a nomogram for predicting M-HLH was constructed using multivariable binary logistic regression. The predictors were also ranked using decision-tree analysis. The nomogram and decision tree were validated in the validation cohort (10 patients with M-HLH and 16 patients with NM-HLH). Results: The ratio of the maximal standardized uptake value (SUVmax) of the lymph nodes to that of the mediastinum, the ratio of the SUVmax of bone lesions or bone marrow to that of the mediastinum, and age were selected for constructing the model. The nomogram showed good performance in predicting M-HLH in the validation cohort, with an area under the receiver operating characteristic curve of 0.875 (95% confidence interval, 0.686-0.971). At an appropriate cutoff value, the sensitivity and specificity for identifying M-HLH were 90% (9/10) and 68.8% (11/16), respectively. The decision tree integrating the same variables showed 70% (7/10) sensitivity and 93.8% (15/16) specificity for identifying M-HLH. In comparison, visual analysis of ¹⁸F-FDG PET/CT images demonstrated 100% (10/10) sensitivity and 12.5% (2/16) specificity. Conclusion: ¹⁸F-FDG PET/CT may be a practical technique for identifying M-HLH. The model constructed using ¹⁸F-FDG PET/CT features and age was able to detect malignancy with better accuracy than visual analysis of ¹⁸F-FDG PET/CT images.

• 경영정보학연구
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• 제24권4호
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• pp.23-40
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• 2022

Support Vector Machine(SVM)은 기업부실 예측문제 등 다양한 분야에서 성공적으로 활용되어 왔으나 범주 불균형 문제가 존재하는 경우 다수 범주의 경계영역은 확장되는 반면, 소수 범주의 경계영역은 축소되고 분류 경계선이 소수 범주로 편향되어 분류 성과에 부정적인 영향을 미치는 것으로 보고되고 있다. 본 연구는 범주 불균형 문제에 대한 대칭 마진 SVM(EMSVM)의 한계점을 개선하기 위하여 비대칭 마진 SVM(UMSVM)과 임계점 이동 기법을 결합한 최적화 비대칭 마진 SVM인 OPT-UMSVM을 제안한다. OPT-UMSVM은 소수 범주 방향으로 치우진 분류 경계선을 다수 범주로 재이동함으로써 소수 범주의 민감도를 개선하고 최적화된 분류 성과를 산출함으로써 SVM의 일반화 능력을 향상시키는 장점을 가진다. OPT-UMSVM의 성과 개선 효과를 검증하기 위하여 불균형 비율이 상이한 5개의 표본군을 구성하여 10-fold 교차타당성 검증을 수행한 결과는 다음과 같다. 첫째, 범주 불균형이 미미한 표본에서 UMSVM은 EMSVM의 성과 개선 효과가 미약한 반면, 범주 불균형이 심화된 표본에서 UMSVM은 EMSVM의 성과개선에 크게 공헌하고 있다. 둘째, OPT-UMSVM은 EMSVM 및 기존의 UMSVM과 비교하여 범주 균형 및 범주 불균형 표본 모두에서 보다 우수한 성과를 가지고 있으며, 특히 범주 불균형이 심화된 표본에서 유의적인 성과 차이를 보였다.

• 지능정보연구
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• 제22권1호
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• pp.139-157
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• 2016

앙상블 분류기란 개별 분류기보다 더 좋은 성과를 내기 위해 다수의 분류기를 결합하는 것을 의미한다. 이와 같은 앙상블 분류기는 단일 분류기의 일반화 성능을 향상시키는데 매우 유용한 것으로 알려져 있다. 랜덤 서브스페이스 앙상블 기법은 각각의 기저 분류기들을 위해 원 입력 변수 집합으로부터 랜덤하게 입력 변수 집합을 선택하며 이를 통해 기저 분류기들을 다양화 시키는 기법이다. k-최근접 이웃(KNN: k nearest neighbor)을 기저 분류기로 하는 랜덤 서브스페이스 앙상블 모형의 성과는 단일 모형의 성과를 개선시키는 데 효과적인 것으로 알려져 있으며, 이와 같은 랜덤 서브스페이스 앙상블의 성과는 각 기저 분류기를 위해 랜덤하게 선택된 입력 변수 집합과 KNN의 파라미터 k의 값이 중요한 영향을 미친다. 하지만, 단일 모형을 위한 k의 최적 선택이나 단일 모형을 위한 입력 변수 집합의 최적 선택에 관한 연구는 있었지만 KNN을 기저 분류기로 하는 앙상블 모형에서 이들의 최적화와 관련된 연구는 없는 것이 현실이다. 이에 본 연구에서는 KNN을 기저 분류기로 하는 앙상블 모형의 성과 개선을 위해 각 기저 분류기들의 k 파라미터 값과 입력 변수 집합을 동시에 최적화하는 새로운 형태의 앙상블 모형을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 앙상블을 구성하게 될 각각의 KNN 기저 분류기들에 대해 최적의 앙상블 성과가 나올 수 있도록 각각의 기저 분류기가 사용할 파라미터 k의 값과 입력 변수를 유전자 알고리즘을 이용해 탐색하였다. 제안한 모형의 검증을 위해 국내 기업의 부도 예측 관련 데이터를 가지고 다양한 실험을 하였으며, 실험 결과 제안한 모형이 기존의 앙상블 모형보다 기저 분류기의 다양화와 예측 성과 개선에 효과적임을 알 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.177-192
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• 2016

기계학습(Machine Learning)은 인공 지능의 한 분야로, 데이터를 이용하여 기계를 학습시켜 기계 스스로가 데이터 분석 및 예측을 하게 만드는 것과 관련한 컴퓨터 과학의 한 영역을 일컫는다. 그중에서 SVM(Support Vector Machines)은 주로 분류와 회귀 분석을 목적으로 사용되는 모델이다. 어느 두 집단에 속한 데이터들에 대한 정보를 얻었을 때, SVM 모델은 주어진 데이터 집합을 바탕으로 하여 새로운 데이터가 어느 집단에 속할지를 판단해준다. 최근 들어서 많은 금융전문가는 기계학습과 막대한 데이터가 존재하는 금융 분야와의 접목 가능성을 보며 기계학습에 집중하고 있다. 그러면서 각 금융사는 고도화된 알고리즘과 빅데이터를 통해 여러 금융업무 수행이 가능한 로봇(Robot)과 투자전문가(Advisor)의 합성어인 로보어드바이저(Robo-Advisor) 서비스를 발 빠르게 제공하기 시작했다. 따라서 현재의 금융 동향을 고려하여 본 연구에서는 기계학습 방법의 하나인 SVM을 활용하여 매매성과를 올리는 방법에 대해 제안하고자 한다. SVM을 통한 예측대상은 한국형 변동성지수인 VKOSPI이다. VKOSPI는 금융파생상품의 한 종류인 옵션의 가격에 영향을 미친다. VKOSPI는 흔히 말하는 변동성과 같고 VKOSPI 값은 옵션의 종류와 관계없이 옵션 가격과 정비례하는 특성이 있다. 그러므로 VKOSPI의 정확한 예측은 옵션 매매에서의 수익을 낼 수 있는 중요한 요소 중 하나이다. 지금까지 기계학습을 기반으로 한 VKOSPI의 예측을 다룬 연구는 없었다. 본 연구에서는 SVM을 통해 일 중의 VKOSPI를 예측하였고, 예측 내용을 바탕으로 옵션 매매에 대한 적용 가능 여부를 실험하였으며 실제로 향상된 매매 성과가 나타남을 증명하였다.

• 한국작물학회지
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• 제21권2호
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• pp.281-313
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• 1976

면화의 유용형질의 개별적 유전관계를 조기에 검정하고 이들의 상호관련성을 육종사업에 효율적으로 이용할 수 있는 기초자료를 얻고저 1969년부터 1972년까지 작물시험장목포지장실험포장(북위 $34^{\circ}47',$ 동경 $126^{\circ}20',$ 표고 1.5m)에서 육지면품종간의 Partial Diallel Cross $F_1$ 및 Paymaster$\times$Heujueusseo Trice의, 분리집단을 공시하여 Hetesosis, Combining Ability, 품종별우열성, 유전분산의 분할, 표현형 및 유전상관등을 조사한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. Heterosis는 주당삭수와 소면수량에서 양친평균 보다 각각 27.84%, 37.26%의 증가경향을 보였고 기타 형질에서는 유의성이 없었다. 2. GCA에 있어서는 모든 형질에서 유의성이 있었고, SCA보다 GCA 효과가 컸으며, 품종별 GCA효과푸 Suwon＃ 1이 조숙으로, Paymaster 및 Arijona는 고소면로, Arijona는 장섬유의 방향으로 했다. 3. 소면수량의 SCA는 Mokpo ＃4, Mokpo ＃6, Heujueusseo Trice등을 편친으로 한 조합이 변이가 컷고, 기중 SCA효과가 가장 큰 조합은 Mokpo＃ 4$\times$Acala 1517W, Mokpo＃$\times$D.P.L, Heujoeusseo Trice$\times$Paymaster 조합등으로서 비교적 대립형질이 많은 조합이었다. 4. 조만성의 유전은 조숙이 만숙에 대하여 완전우성조합 또는 조숙과 만숙의 상호간의 우성을 나타내지 못하는 중간성조합이 있었음에 따라 이것은 상가적 유전성분이 큰 Multi gene의 지배를 받는 것으로 추찰되였다. 조숙성의 우성강도가 가장 큰 품종으로서는 Heujueusseo Trice. Mokpo＃6, Suwon＃1 등이였다. 5. 삭중 및 종자 100립중의 유전은 뚜렸한 경향이 없었다. 6. 장섬유성인 Paymaster와 단섬유성인 Heujueusseo Trice간의 교잡조합의 $F_2,$ $F_3에$ 있어서의 섬유장분리는 장섬유가 단섬유에 대하여 완전 또는 부분우성의 단인자지배에 의하여 분리되였으며 세대가 진전됨에 따라 우성개체발현율이 감소되는 경향이였다. 또한 Diallel Cross $F_1으로$ 동시에 수개품종을 비교할 경우는 각품종의 섬유장의 폭이 다르고 우성의 정도가 다르기 때문에 다소 복잡한 대립인자작용으로 나타났다. 7. 주당삭수는 대체로 초월우성이 강하게 나타났으며 따라서 상가적부분이 적게 표현되여 비대립유전자의 작용도 존재하는 것으로 였다. 8. 소면수량도 초월우성이 강하게 나타내여 비대립유전자의 작용도 존재하는 Multi gene에 의하여 지배되는 것으로 보였으며 대체로 다수성품종이 소수성품종에 비하여 우성이였다. 그러나 Heujeusseo Trice는 소수성품종으로서 초월우성을 나타내여 품종 및 조합에 따라서 상리한 반응을보였다. 9. 개화소요일수의 유전력은 39~34%였으나 협의 11%로 낮은 것은 우리 나라에서는 개체변이가 심하여 유전력이 다소 낮게 표현되는 것으로 사료된다. 또한 삭중의 유전력은 광의 30%, 협의 22%로 낮은 경향이였으나 Diallel Cross $F_1$ 에서는 다소 높게 나타났다. 10. 섬유장 및 소면비율의 유전력은 어느 경우에서도 높았으므로 선발효율이 클것으로 기대된다. 11. 주당삭수의 유전력 Diallel Cross 에서 30%, $F_2에서$ 협의 36%로 낮은 경향을 보였으나 광의 67%로 높았으므로 $F_2,$ $F_3에서는$ 양친의 특성을 어느정도 나타낼것으로 기대된다. 12. 소면수량의 유전력은 Diallel Cross 에서는 초월우성이 강하게 작용했기 때문에 낮은 우전력을 보였으나, $F_2,$ $F_3에서는$ 광의 38%, 협의 50%로서 비교적 높았다. 따라서 수량의 유전력은 $F_1에서는$ 극히 낮았으나, $F_2,$ $F_3세대에서는$ 높아가는 경향이였다. 13. 개화소요일수, 소면비율 및 섬유장의 상호간에는 $F_1,$ $F_2,$ F3에서 모두 표현형상관이 높았으므로 만숙품종 및 개체가 대체로 장섬유 및 고소면의 경향이였고 이들의 유전상관도 높기때문에 유전적관계가 컸었다. 개화소요일수와 소면수량과의 상관관계가 극히 낮았으므로 이들은 서로 독립형질로 사료되지만 주당 삭수와는 $F_3에서$ 부의 상관이 있으므로 조숙개체가 다삭성인 경향을 많이 보였다. 14. 소면비율과 섬유장과의 표현형 및 유전상관은 $F_1,$ $F_2,$ $F_3$ 모두 높았으므로 이 두 형질은 대체로 흡사한 형질이라고 인정할 수 있음에 따라 장섬유품종이 대체로 고소면성이였다. 또한 소면수량과 소면비율과는 Diallel Cross $F_1에서$ 정의 상관, $F_2에서는$ 섬유장과의 정의 상관을 보여 소면비율 및 섬유장도 소면수량에 다소 관여하는 것으로 나타났다. 15. 소면수량은 주당삭수와의 표현형상관이 $F_1,$ $F_2,$ $F_3$ 모두 고도의 전상관을 나타냈고, 유전상관도 높음에 따라 유전적인 관련성이 크다고 인정되였다. 따라서 다수성을 선발하려면 주당삭수가 많은 개체를 후기세대에서 선발하는 것이 선발효율이 크다고 사료된다. 또한 양질계통을 선발하기 위해서는 장섬유 및 고소면개체를 초기세대부터 선발해도 선발효율은 클것으로 기대되지만 이러한 개체는 동시에 만숙성을 내포할 가능성이 있었다.

• 한국작물학회지
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• 제23권2호
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• pp.1-24
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• 1978

과맥의 조숙단간다수성 품종육성에 관한 기초자요를 얻고저 고맥에서 주로 교배모본으로 많이 사용되어온 애원과 001, 사국과 4002, 산수과, 영성과, 향천과 001, 장주백과, 백동, 청맥, 세도하다가, 목포 4002등 10품종을 1974연에 diallel cross하여 1975연부터 1976연까지 작물시험장 목포지장 시험포장에서 양친, F_1과 F_2를 재배하여 출수기, 간장 및 주당수량을 조사하여 그들의 유전율, 조합능역과 유전에 대하여 분석검토한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 광의의 유전율은 출수기, 간장 및 수량이 각각 0.7831, 0.7599, 0.6061로서 비교적 높았고 협의의 유전율은 출수기가 F_1에서는 0.3972, F_2에서는 0.7789였으며 간장은 F_1에서 0.6567, F_2에서 0.6414로 매우 높아서 초기세대에서 선발이 유효할 것이나 주당수량은 F_1이 0.3776, F_2에서 0.4170으로 비교적 낮았다. 2. 출수기에 대한 GCA는 F_1 및 F_2에서 애원과 001, 사국과 4002, 산수과, 영성과는 조생방향으로 기타품종은 만생방향으로 높았으며 F_1의 GCA는 F_2 보다 높았다. SCA는 사국과 4002$\times$목포 애원과 001\times산수과, 사국과 4002\times산수과, 사국과 4002\times영성과 조합은 F_1과 F_2에서 모두 조생 방향으로 높았다. 간장의 GCA는 F_1 및 F_2에서 모두 목포 4002, 영성과, 산수과, 사국과 4002는 단간방향으로 높았으며 기타품종은 장간방향으로 높았고 F_1의 GCA는 F_2보다 높았다. SCA는 가장 단간인 목포 4002와 애완과 001, 산수과 및 영성과와의 조합에서 단간방향으로 높았다. 4. GCA는 F_1 주당수량이 높은 백동, 향천과 001 산수과, 영성과, 사국과 4002등이 다수방향으로 높았고 기타품종은 저수방향으로 높았으며 F_1의 GCA는 F_2보다 다소켰다. SCA가 가장 큰 조합은 목포 4002를 편친으로 한 사국과 4002, 세도하다가, 청맥과의 조합이었다. 5. F_1 및 F_2의 평균출수기는 mid-parent보다 조생이였으며 F_1이 F_2보다 조생이었고 이러한 경향은 조생품종일수록 높고 만생품종일수록 낮았다. 6. 출수기의 유전은 조생방향으로 부분우성이며 대립유전자의 작용이 크고 품종간의 우열관계는 애원과 001, 사국과 42경, 향천과 001, 목포 4002가 다른 품종에 대하여 열성으로 나타났다. 7. F_2에서 출수기유전은 45조함중 33조함은 소수 유전자 개념으로는 설명할 수 없고 1개조함은 조생 대 만생이 3 : 1, 1개 조합은 만생 대 조생이 3 : 1 로 분리하며 4개 조합은 조생 대 만생이 9 : 7, 6개 조합은 만생 대 조생이 9 : 7로 분리하는 것으로 나타났다. 8. F_2에서 출수기에 대하여 조생개체의 초월분리가 많은 조합은 영성과\times백동, 애원과 001\times세도하다가. 산수과\times향천과 001, 애원과 001\times향천과 001, 사국과 4002, \times향천과 001, 향천과 001\times세도하다가, 애원과 001\times사국과 4003, 애원관 001\times영성과 등이였다. 9. F_1 및 F_2의 평균간장은 양친의 간장 범위내에서 mid-parent보다 F_1 및 F_2가 다소 큰 영향을 보였으며 이러한 경향은 단간품종에서 크고 장간품종에서 적었다. 10. 간장유전은 부분우성이며 대립유전자의 지배를 받고 상가적 유전자의 작용이 큰 것으로 나타났으며 극단간인 목포 4002는 열성, 장간인 백동은 우성인 것으로 나타났다. 11. 간長에 대한 $F_2에서의$ 분리양상을 보면 대부분의 조함에서 정규분포를 보여 유전자의 상가적작용이 클 것으로 보이며 단간 또는 장간으로 초월분리를 보인 조합이 많았다. 애원과 001, 사국과 4002, 영성과, 세도하다가 등의 중간\times중간조합에서 단간개체의 분리가 많았다. 12. F_1 및 F_2의 평균주당수양은 mid-paren에 비하여 F_1에서 6% F_2에서 5% 높았으며 주당수량이 많은 품종에서는 증수율이 낮고 주당수량이 적은 품종에서는 증수율이 높았다. 13. 주당수량에 대하여는 Wr, Vr graph에서 비대입유전자작용이 컷고 초월우성을 보였으며 품종간의 우열관계는 목포 4002의 저수성이 열성을 나타났으나 유전현상의 정확한 추정은 국난하였다.

• 대한간호학회지
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• 제4권2호
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• pp.1-16
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• 1974

This Study involved the development of a survey form and the collection of data in an effort-to provide information which can be used in the improvement of nursing curricula. The data examined were the kinds courses currently being taught in the curricula of nursing education institutions throughout Korea, credits required for course completion, and year in-which courses are taken. For the purposes of this study, curricula were classified into college, nursing school and vocational school categories. Courses were directed into the 3 major categories of general education courses, supporting science courses and professional education course, and further subdirector as. follows: 1) General education (following the classification of Philip H. phoenix): a) Symbolics, b) Empirics, c) Aesthetics. 4) Synthetics, e) Ethics, f) Synoptic. 2) Supporting science: a) physical science, b) biological science, c) social science, d) behavioral science, e) Health science, f) Educations 3) Professional Education; a) basic courses, b) courses in each of the respective fields of nursing. Ⅰ. General Education aimed at developing the individual as a person and as a member of society is relatively strong in college curricula compared with the other two. a) Courses included in the category of symbolics included Korean language, English, German. Chines. Mathematics. Statics: Economics and Computer most college curricula included 20 credits. of courses in this sub-category, while nursing schools required 12 credits and vocational school 10 units. English ordinarily receives particularly heavy emphasis. b) Research methodology, Domestic affair and women & courtney was included under the category of empirics in the college curricula, nursing and vocational school do not offer this at all. c) Courses classified under aesthetics were physical education, drill, music, recreation and fine arts. Most college curricula had 4 credits in these areas, nursing school provided for 2 credits, and most vocational schools offered 10 units. d) Synoptic included leadership, interpersonal relationship, and communications, Most schools did not offer courses of this nature. e) The category of ethics included citizenship. 2 credits are provided in college curricula, while vocational schools require 4 units. Nursing schools do not offer these courses. f) Courses included under synoptic were Korean history, cultural history, philosophy, Logics, and religion. Most college curricular 5 credits in these areas, nursing schools 4 credits. and vocational schools 2 units. g) Only physical education was given every Year in college curricula and only English was given in nursing schools and vocational schools in every of the curriculum. Most of the other courses were given during the first year of the curriculum. Ⅱ. Supporting science courses are fundamental to the practice and application of nursing theory. a) Physical science course include physics, chemistry and natural science. most colleges and nursing schools provided for 2 credits of physical science courses in their curricula, while most vocational schools did not offer t me. b) Courses included under biological science were anatomy, physiologic, biology and biochemistry. Most college curricula provided for 15 credits of biological science, nursing schools for the most part provided for 11 credits, and most vocational schools provided for 8 units. c) Courses included under social science were sociology and anthropology. Most colleges provided for 1 credit in courses of this category, which most nursing schools provided for 2 creates Most vocational school did not provide courses of this type. d) Courses included under behavioral science were general and clinical psychology, developmental psychology. mental hygiene and guidance. Most schools did not provide for these courses. e) Courses included under health science included pharmacy and pharmacology, microbiology, pathology, nutrition and dietetics, parasitology, and Chinese medicine. Most college curricula provided for 11 credits, while most nursing schools provide for 12 credits, most part provided 20 units of medical courses. f) Courses included under education included educational psychology, principles of education, philosophy of education, history of education, social education, educational evaluation, educational curricula, class management, guidance techniques and school & community. Host college softer 3 credits in courses in this category, while nursing schools provide 8 credits and vocational schools provide for 6 units, 50% of the colleges prepare these students to qualify as regular teachers of the second level, while 91% of the nursing schools and 60% of the vocational schools prepare their of the vocational schools prepare their students to qualify as school nurse. g) The majority of colleges start supporting science courses in the first year and complete them by the second year. Nursing schools and vocational schools usually complete them in the first year. Ⅲ. Professional Education courses are designed to develop professional nursing knowledge, attitudes and skills in the students. a) Basic courses include social nursing, nursing ethics, history of nursing professional control, nursing administration, social medicine, social welfare, introductory nursing, advanced nursing, medical regulations, efficient nursing, nursing english and basic nursing, College curricula devoted 13 credits to these subjects, nursing schools 14 credits, and vocational schools 26 units indicating a severe difference in the scope of education provided. b) There was noticeable tendency for the colleges to take a unified approach to the branches of nursing. 60% of the schools had courses in public health nursing, 80% in pediatric nursing, 60% in obstetric nursing, 90% in psychiatric nursing and 80% in medical-surgical nursing. The greatest number of schools provided 48 crudites in all of these fields combined. in most of the nursing schools, 52 credits were provided for courses divided according to disease. in the vocational schools, unified courses are provided in public health nursing, child nursing, maternal nursing, psychiatric nursing and adult nursing. In addition, one unit is provided for one hour a week of practice. The total number of units provided in the greatest number of vocational schools is thus Ⅲ units double the number provided in nursing schools and colleges. c) In th leges, the second year is devoted mainly to basic nursing courses, while the third and fourth years are used for advanced nursing courses. In nursing schools and vocational schools, the first year deals primarily with basic nursing and the second and third years are used to cover advanced nursing courses. The study yielded the following conclusions. 1. Instructional goals should be established for each courses in line with the idea of nursing, and curriculum improvements should be made accordingly. 2. Course that fall under the synthetics category should be strengthened and ways should be sought to develop the ability to cooperate with those who work for human welfare and health. 3. The ability to solve problems on the basis of scientific principles and knowledge and understanding of man society should be fostered through a strengthening of courses dealing with physical sciences, social sciences and behavioral sciences and redistribution of courses emphasizing biological and health sciences. 4. There should be more balanced curricula with less emphasis on courses in the major There is a need to establish courses necessary for the individual nurse by doing away with courses centered around specific diseases and combining them in unified courses. In addition it is possible to develop skill in dealing with people by using the social setting in comprehensive training. The most efficient ratio of the study experience should be studied to provide more effective, interesting education Elective course should be initiated to insure a man flexible, responsive educational program. 5. The curriculum stipulated in the education law should be examined.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.35-48
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• 2014

2013년 건설 경기 전망 보고서에 따르면 주택건설경기 침체 상황의 지속으로 건설 기업의 유동성 위기가 지속될 것으로 전망된다. 건설업은 파산으로 인한 사회적 파급효과가 다른 산업에 비해 큰 편이지만, 업종의 특성상 다른 산업과는 상이한 자본구조와 부채비율, 현금흐름을 가지고 있어서 기업의 파산 예측이 더 어려운 측면이 있다. 건설업은 레버리지가 큰 산업으로 부채비율이 매우 높은 업종이며 현금흐름이 프로젝트 후반부에 집중되는 특성이 있다. 그리고 경기사이클에 따른 부침이 매우 심하여 경기하강국면에선 파산이 급증하는 양상을 보인다. 건설업이 레버리지 산업인 이상 건설업체의 파산율 증가는 여신을 공여한 은행에 큰 부담으로 작용한다. 그럼에도 그간의 파산예측모델이 주로 금융기관에 집중되어 왔고 건설업종에 특화된 연구는 드물었다. 기업의 재무 자료를 바탕으로 한 파산 예측 모델에 대한 연구는 오래 전부터 다양하게 진행되었다. 하지만, 일반적인 기업 전체를 대상으로 하는 모델이기 때문에, 건설 기업과 같이 유동성이 큰 기업의 예측에는 적절하지 못할 수 있다. 건설 산업은 오랜 사업 기간과 대규모 투자, 그리고 투자금 회수가 오래 걸리는 특징을 갖는 자본 집약 산업이다. 이로 인해 다른 산업과는 상이한 자본 구조를 갖기 마련이고, 다른 산업의 기업 재무 위험도를 판단하는 기준과 동일한 적용이 곤란할 수 있다. 최근에는 기계 학습을 바탕으로 한 기업 파산 예측 연구가 활발하다. 기계 학습의 대표적 응용 분야인 패턴 인식을 기업의 파산 예측에 응용한 것이다. 기업의 재무 정보를 바탕으로 패턴을 작성하고 이 패턴이 파산 위험 군에 속하는지 안전한 군에 속하는지 판단하는 것이다. 전통적인 Z-Score와 기계 학습을 이용한 파산 예측과 같은 기존 연구들은 특정 산업 분야가 아닌 일반적인 기업을 대상으로 하기 때문에 기업들의 특성을 전혀 고려하고 있지 못하다. 본 논문에서는 건설 기업을 규모에 따라 각 기법들의 예측 능력을 비교하여 적응형 부스팅이 가장 우수함을 확인하였다. 본 논문은 건설 기업을 자본금 규모에 따라 세 등급으로 분류하고 각각에 대해 적응형 부스팅의 예측력을 분석하였다. 실험 결과 적응형 부스팅이 다른 기법에 비해 예측 결과가 좋았고, 특히 자본금 규모가 500억 이상인 기업의 경우 아주 우수한 결과를 보였다.

• Current Research on Agriculture and Life Sciences
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• 제1권
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• pp.11-18
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• 1983

건과육중(乾果肉重)(또는 건과육율(乾果肉率)이 상대적(相對的)으로 많은 건과용(乾果用) 고추를 육성(育成)하는데 기초자료(基礎資料)를 얻고자 8개친(個親)과 이면교배(二面交配)한 $F_1$ 28조합(組合)을 공시(供試)하여 1건과중(乾果重)에 대(對)한 구성요소(構成要素)의 비율(此率)을 조사(調査)하고 과경중(果梗重), 태좌중(胎座重), 종자중(種子重) 및 과육중(果肉重)의 잡종강세(雜種强勢), 조합능력(組合能力) 및 유전(遺傳) 분석(分析)을 한바 얻어진 결과(結果)는 다음과 같다. 친(親)과 $F_1$에 있어서 1건과중(乾果重)과 구성요소(構成要素)들은 초기과(初期果)가 중기과(中期果)에서 보다 모두 무거웠다. 그리고 초(初), 중기과(中期果)에 있어서 이들은 모두 친간(親間), $F_1$간(間)에 1%의 유의(有意)를 나타내었고, $F_1$이 친(親)보다 무거웠으나 초기과(初期果)의 친(親)은 중기과(中期果)의 $F_1$보다 무거웠다. 1건과중(乾果重)에 대(對)한 구성요소(構成要素)들의 비율(比率)은 과육(果肉)이 가장 높고 다음은 종자(種子)였다. 과육율(果肉率)은 초기과(初期果)보다 중기과(中期果)에서 다소(多少) 증가(增加)되었고 종자율(種子率)은 상대적(相對的)으로 감소(減少)되었으며 과경(果梗)과 태좌(胎座)는 수확시기(收穫時期)에 따른 차이(差異)가 없었다. 무거운 친(親)을 초월(超越)하는 $F_1$조합(組合)이 상당(相當)히 있었으며 평균(平均)heterosis(%)는 모두 정(正)의 값을 나타내었고 평균(平均)heterosis(%)는 종자(種子)와 1건과중(乾果重) 외(外)는 모두 부식(負植)를 나타내었다. GCA는 SCA는 모두 1%의 유의성(有意性)을 나타내었으며 GCA가 SCA보다 컸다. 무거운 쪽이 모두 우성(優性)을 나타내었고 과경(果梗)은 부분우성(部分優性), 태좌(胎座), 과육(果肉) 및 1건과중(乾果重)은 완전우성(完全優性), 종자(種子)는 초우성(超優性)을 타나내었다. 유효유전자수(有效遺傳子數)는 과경(果梗)과 태좌(胎座)는 1개(個), 종자과육(種子果肉) 1건과중(乾果重)은 2개(個)로 추정(推定)되었으며 유전력(遺傳力)은 모두 높았다.

• 지능정보연구
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• 제20권4호
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• pp.121-139
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• 2014

기업의 부도 예측은 재무 및 회계 분야에서 매우 중요한 연구 주제이다. 기업의 부도로 인해 발생하는 비용이 매우 크기 때문에 부도 예측의 정확성은 금융기관으로서는 매우 중요한 일이다. 최근에는 여러 개의 모형을 결합하는 앙상블 모형을 부도 예측에 적용해 보려는 연구가 큰 관심을 끌고 있다. 앙상블 모형은 개별 모형보다 더 좋은 성과를 내기 위해 여러 개의 분류기를 결합하는 것이다. 이와 같은 앙상블 분류기는 분류기의 일반화 성능을 개선하는 데 매우 유용한 것으로 알려져 있다. 본 논문은 부도 예측 모형의 성과 개선에 관한 연구이다. 이를 위해 사례 선택(Instance Selection)을 활용한 배깅(Bagging) 모형을 제안하였다. 사례 선택은 원 데이터에서 가장 대표성 있고 관련성 높은 데이터를 선택하고 예측 모형에 악영향을 줄 수 있는 불필요한 데이터를 제거하는 것으로 이를 통해 예측 성과 개선도 기대할 수 있다. 배깅은 학습데이터에 변화를 줌으로써 기저 분류기들을 다양화시키는 앙상블 기법으로 단순하면서도 성과가 매우 좋은 것으로 알려져 있다. 사례 선택과 배깅은 각각 모형의 성과를 개선시킬 수 있는 잠재력이 있지만 이들 두 기법의 결합에 관한 연구는 아직까지 없는 것이 현실이다. 본 연구에서는 부도 예측 모형의 성과를 개선하기 위해 사례 선택과 배깅을 연결하는 새로운 모형을 제안하였다. 최적의 사례 선택을 위해 유전자 알고리즘이 사용되었으며, 이를 통해 최적의 사례 선택 조합을 찾고 이 결과를 배깅 앙상블 모형에 전달하여 새로운 형태의 배깅 앙상블 모형을 구성하게 된다. 본 연구에서 제안한 새로운 앙상블 모형의 성과를 검증하기 위해 ROC 커브, AUC, 예측정확도 등과 같은 성과지표를 사용해 다양한 모형과 비교 분석해 보았다. 실제 기업데이터를 사용해 실험한 결과 본 논문에서 제안한 새로운 형태의 모형이 가장 좋은 성과를 보임을 알 수 있었다.