• 대한방사선치료학회지
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• 제28권2호
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• pp.149-159
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• 2016

목 적 : 폐암환자의 호흡동조 방사선 치료 계획 시 호흡 훈련 전후 RPM 신호와 횡격막 위치 변화를 분석하여 호흡 훈련의 유용성을 평가하고자 한다. 대상 및 방법 : 2016년 4월부터 8월까지 호흡 동조 방사선 치료를 받는 환자 11명을 대상으로 호흡 훈련을 시행하였고 동시에 RPM 신호 및 횡격막 영상을 획득하였다. 호흡 훈련은 총 3단계로 1단계 자유 호흡 상태의 신호 획득, 2단계 호흡 신호 가이드를 통한 1차 호흡 신호 획득, 3단계 설명과 반복 훈련으로 규칙성과 안정을 유도한 최종 호흡 신호를 획득 하였다. 각 단계의 흡기와 호기시 RPM 신호와 투시 영상의 횡격막 위치의 평균값, 표준편차, 최대값, 최소값을 구하고, 이를 1단계 값으로 표준화 하여 2, 3단계를 상대분포 백분율(%)로 변환하여 환자의 호흡 변화와 내부 움직임을 분석 함으로써 각 환자의 호흡훈련 유용성을 평가 하였다. 결 과 : RPM 신호와 횡격막 진폭을 측정한 뒤, 1단계를 100%으로 표준화하여 각 단계의 평균값과 표준편차의 오차 평균을 구하였다. 그 결과, 3단계 최종호흡 획득 시 진폭의 상대평균 및 표준편차 모두 감소가36.4%, 표준편차만 감소가 18.2%, 진폭만 감소가 36.4%로 나타났으며, 횡격막 영상의 위치 측정 시 3단계에서 전체 81.8%의 환자에게서 상대평균 진폭 값이 30% 감소함을 보였다. 그러나 모든 환자들에게서 2단계 대비 3단계의 RPM 신호와 횡격막 진폭이 각각 평균 52.6%, 42.1% 감소함을 보였다. 또한, RPM 신호와 횡격막 영상 진폭 차이의 연관성은 2번 10번 환자를 제외하고 각각 1, 2, 3단계 움직임의 패턴이 상관관계를 보였다. 결 론 : 호흡 동조 방사선치료에서 호흡 훈련을 시행하였을 때 최적화된 호흡 주기를 유도할 수 있었으며, 모의 호흡 훈련을 치료 전 시행함으로써 불규칙적인 호흡에 의한 환자의 호흡을 제어해 폐의 움직임을 예측 가능 하게 해주는 효과를 기대할 수 있었다. 궁극적으로는 방사선 치료의 체계적 오류를 최소화해 보다 정확한 치료를 기대할 수 있어 호흡 훈련이 유용하다고 할 수 있겠다.그러나 본 연구는 치료 전 호흡 훈련을 시행한 자료를 바탕으로 분석한 연구로 제한되어 있으며 추후 실제 CT 계획과 치료 시 획득한 자료를 가지고 검증하는 것도 필요할 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.1-18
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• 2015

협업 필터링은 학계나 산업계에서 우수한 성능으로 인해 많이 사용되는 추천기법이지만, 정량적 정보인 사용자들의 평가점수에만 국한하여 추천결과를 생성하므로 간혹 정확도가 떨어지는 문제가 발생한다. 이에 새로운 정보를 추가로 고려하여, 협업 필터링의 성능을 개선하려는 연구들이 지금까지 다양하게 시도되어 왔다. 본 연구는 최근 Web 2.0 시대의 도래로 인해 사용자들이 구입한 상품에 대한 솔직한 의견을 인터넷 상에 자유롭게 표현한다는 점에 착안하여, 사용자가 직접 작성한 리뷰를 참고하여 협업 필터링의 성능을 개선하는 새로운 추천 알고리즘을 제안하고, 이를 스마트폰 앱 추천 시스템에 적용하였다. 정성 정보인 사용자 리뷰를 정량화하기 위해 본 연구에서는 텍스트 마이닝을 활용하였다. 구체적으로 본 연구의 추천시스템은 사용자간 유사도를 산출할 때, 사용자 리뷰의 유사도를 추가로 반영하여 보다 정밀하게 사용자간 유사도를 산출할 수 있도록 하였다. 이 때, 사용자 리뷰의 유사도를 산출하는 접근법으로 중복 사용된 색인어의 빈도로 산출하는 방안과 TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency) 가중치 합으로 산출하는 2가지 방안을 제시한 뒤 그 성능을 비교해 보았다. 실험결과, 제안 알고리즘을 통한 추천, 즉 사용자 리뷰의 유사도를 추가로 반영하는 알고리즘이 평점만을 고려하는 전통적인 협업 필터링과 비교해 더 우수한 예측정확도를 나타냄을 확인할 수 있었다. 아울러, 중복 사용 단어의 TF-IDF 가중치의 합을 고려했을 때, 단순히 중복 사용 단어의 빈도만을 고려했을 때 보다 조금 더 나은 예측정확도를 얻을 수 있음도 함께 확인할 수 있었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제17권4호
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• pp.52-68
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• 2014

지난 10년(2000-2010)간 촬영된 Landsat-7 ETM+ 영상을 이용하여 동해남부에 위치한 고리원자력발전소 주변해역의 해표면 온도와 온배수의 계절 변동을 조사하였다. 그리고 조류와 조석 자료를 분석하여 온배수의 확산범위를 살펴보았다. 먼저 Landsat-7 ETM+ DN값과 NOAA AVHRR 해표면 수온을 이용한 1차 선형회귀분석을 통해 산출된 해표면 수온을 관측 수온과 비교 검증하였다. 그 결과 결정계수는 약 0.97 이상으로 높게 나타났으며, 평균제곱근 오차는 약 $1.05{\sim}1.24^{\circ}C$로 나타났다. 선형회귀분석식을 통해 산출된 Landsat-7 영상의 해표면 수온은 겨울철 $12{\sim}13^{\circ}C$, 봄철에는 $13{\sim}19^{\circ}C$, 여름과 가을철에는 $24{\sim}29^{\circ}C$, $16{\sim}24^{\circ}C$의 분포를 나타내었다. 방류 초기 온배수와 주변 해역과의 해표면 온도 차는 여름철을 제외하고는 $6{\sim}8^{\circ}C$의 차이를 보였으며, 여름철 8월에는 최대 $2^{\circ}C$정도 차이를 나타내었다. 온배수의 확산범위는 해표면 수온 $1^{\circ}C$ 이상의 상승 범위는 동서로 최대 7.56km, 남북으로는 8.43km로 나타났다. 확산면적은 최대 $11.65km^2$로 나타났다. 본 연구의 결과는 원자력 발전소 주변지역의 해양환경 모니터링을 위한 기초 자료로 활용할 수 있을 것이다.

• 한국지구과학회지
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• 제39권3호
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• pp.228-240
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• 2018

2015년부터 최근까지 차세대도시농림융합기상사업단에서는 수도권에 위치한 도시기상 관측소에서 관측된 기상자료(14소), 운고계(2소) 그리고 마이크로웨이브 라디오미터(MWR, 7소) 자료를 이용하여 태양에너지를 산출하였다. 수도권지역에 위치한 운고계에서 관측된 후방산란계수와 MWR에서 추정된 액상물량을 이용하여 구름광학두께와 운량을 산출하였다. 각각의 원격탐사장비에서 산출된 운량을 태양복사모델에 입력하여 지표면에 도달하는 태양에너지를 계산하였다. 추정된 태양에너지를 관측과 비교한 결과, 중랑과 광화문지점에서는 과소추정이 나타났다. 선형회귀분석한 결과 0.8이하의 기울기를 나타냈고 $-20W/m^2$의 음의 편차와 $120W/m^2$의 평방근오차(RMSE)가 나타났다. 그리고 MWR을 이용하여 추정된 태양에너지의 정확도(평균 결정계수$(R^2)=0.8$)와 오차율(평균 $RMSE=110W/m^2$)이 향상되었다. 월별 산출된 운량과 태양에너지는 운고계를 이용하여 산출하였을 때 운량이 0.09 이상 크게 나타났으며 태양에너지가 $50W/m^2$ 이상 낮게 산출되었다. 지점에 따라 차이는 있었으나 대체로 7월과 9월의 RMSE가 $50W/m^2$ 이상 크게 계산되었다. 결과적으로 일누적 태양에너지는 광화문지점에서 가장 높은 상관성이 나타났고($R^2=0.80$, RMSE=2.87 MJ/Day), 구로지점에서 상관성이 가장 낮았다($R^2=0.63$, RMSE=4.77 MJ/Day).

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제20권3호
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• pp.132-138
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• 2009

호흡으로 인한 방사선 치료 표적의 움직임을 고려함으로써 치료 성적 향상과 동시에 주변 장기 보호를 지향하는 4차원 방사선 치료의 구현, 성능 개선의 연구가 활발히 진행되고 있다. 환자가 자연스럽게 호흡하도록 하는 장점이 있는 호흡 동기방식이나 종양추적방식을 사용하는 경우, 방사선조사 표적의 움직임을 예측, 방사선조사 시 이를 보정하여 줌으로써 방사선치료 효과를 극대화할 수 있다. 신경회로망은 통계 수식에 의존하지 않고 주어진 자료를 표현하는 일종의 규칙을 찾아내므로, 방사선 치료 표적의 실시간 움직임과 같은 비선형성을 가진 시계열(Time Series)을 표현하는 데에 유리하다. 본 연구에서는 신경회로망 예측 알고리즘의 4차원 방사선치료에 적용 가능성을 평가하였다. Multi-layer Perceptron으로 신경회로망을 구성하였고 Scaled Conjugate Gradient 알고리즘을 신경회로망 학습 알고리즘으로 사용하였다. RPM 시스템을 이용하여 획득한 실제 임상 현장의 환자에 대한 호흡 자료를 기반으로 학습한 신경회로망 예측 결과를 RPM 시스템의 측정치와 상호 비교하였다. 10명의 환자에의 적용 결과, 신경회로망 학습에 사용된 자료가 환자의 호흡 범위 전체를 포함하지 않는 경우를 제외하고는, 최대절대오차 3 mm 미만의 우수한 예측 성능을 보였다. 학습 영역 이외의 호흡 자료 예측 시 발생하는 상당한 오차는 신경회로망의 외삽에 대한 학습능력 부족을 보이는 것으로, 오차의 원인을 제거하기 위한 일환으로, 호흡자료를 측정할 때 최대 호흡을 하도록 하여 충분한 학습 자료를 확보하는 방안을 고려해 볼 수있겠다. 4차원 방사선치료 시스템 성능 개선에의 직접 활용을 위하여, 다양한 시스템 대기시간에 따른 예측 성능 평가와 방사선 조사 장치와 연동, 실용 타당성 검증의 추가 연구가 진행될 것이다.

• 한국축산시설환경학회지
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• 제18권3호
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• pp.257-266
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• 2012

본 연구는 조사료 품질평가에서 근적외선 분광법의 현장 이용성 확대를 위하여 시료 전처리 방법에 따른 이탈리안 라이그라스 사일리지의 사료가치 및 발효품질의 예측정확성을 평가하기 위하여 수행되었으며 검량식 개발을 위하여 이탈리안 라이그라스 사일리지를 전북지역에서 174점을 수집하였다. 시료 전처리 방법은 사일리지를 건조 후 분쇄하는 방법과 원물 (생) 시료를 건조 분쇄하지 않는 방법을 두었으며 각각의 시료는 근적외선 분광기를 이용하여 스펙트럼을 측정한 후 측정된 스펙트럼과 실험실 분석값간에 상관관계를 이용한 다변량회귀분석법을 통하여 검량식을 유도한 다음 각 성분별로 예측 정확성을 평가하였다. 시료 전처리 방법에 따른 이탈리안 라이그라스 사일리지의 수분함량의 예측 정확성은 건조 분쇄하지 않은 원물(생)시료를 그대로 측정하는 방법 (SECV 1.37%, $R^2$=0.96)이 건조 분쇄처리 방법 (SECV 4.31%, $R^2$=0.68) 보다 예측 정확성이 높게 나타났다. ADF와 NDF 함량의 예측 정확성은 건조 후 분쇄처리한 방법이 개발된 검량식을 상호검증 (SECV)한 결과 각각 0.72% ($R^2$=0.97)와 0.85% ($R^2$=0.94)로 높게 나타났으며 조회분함량 평가에 대한 검량식개발 결과는 건조분쇄하지 않은 원물(생) 시료 전처리 방법에서 가장 낮은 정확성 (SECV 1.17%, $R^2$=0.66)을 나타내었다. pH와 젖산함량은 건조 분쇄 전처리 방법에서 각각 0.48 ($R^2$=0.87)와 0.24% ($R^2$=0.87)로 우수한 결과를 나타내었다. 이상의 연구결과를 종합해보면 근적외선분광법을 이용한 시료 전처리 방법에 따른 이탈리안 라이그라스 사일리지의 사료가치 및 발효품질 평가에 대한 예측정확성은 수분함량을 제외하고는 건조 후 분쇄하는 시료 전처리 방법이 예측 정확성 측면에서는 우수한 것으로 나타났으나 시료 전처리가 필요치 않은 원물(생) 시료의 측정 방법도 매우 양호한 예측 정확성을 보임으로써 실제 근적외선분광법의 현장 활용측면에서는 매우 유용한 전처리 방법으로 판단되어진다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제19권2호
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• pp.157-178
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• 2009

Corporate credit rating is a very important factor in the market for corporate debt. Information concerning corporate operations is often disseminated to market participants through the changes in credit ratings that are published by professional rating agencies, such as Standard and Poor's (S&P) and Moody's Investor Service. Since these agencies generally require a large fee for the service, and the periodically provided ratings sometimes do not reflect the default risk of the company at the time, it may be advantageous for bond-market participants to be able to classify credit ratings before the agencies actually publish them. As a result, it is very important for companies (especially, financial companies) to develop a proper model of credit rating. From a technical perspective, the credit rating constitutes a typical, multiclass, classification problem because rating agencies generally have ten or more categories of ratings. For example, S&P's ratings range from AAA for the highest-quality bonds to D for the lowest-quality bonds. The professional rating agencies emphasize the importance of analysts' subjective judgments in the determination of credit ratings. However, in practice, a mathematical model that uses the financial variables of companies plays an important role in determining credit ratings, since it is convenient to apply and cost efficient. These financial variables include the ratios that represent a company's leverage status, liquidity status, and profitability status. Several statistical and artificial intelligence (AI) techniques have been applied as tools for predicting credit ratings. Among them, artificial neural networks are most prevalent in the area of finance because of their broad applicability to many business problems and their preeminent ability to adapt. However, artificial neural networks also have many defects, including the difficulty in determining the values of the control parameters and the number of processing elements in the layer as well as the risk of over-fitting. Of late, because of their robustness and high accuracy, support vector machines (SVMs) have become popular as a solution for problems with generating accurate prediction. An SVM's solution may be globally optimal because SVMs seek to minimize structural risk. On the other hand, artificial neural network models may tend to find locally optimal solutions because they seek to minimize empirical risk. In addition, no parameters need to be tuned in SVMs, barring the upper bound for non-separable cases in linear SVMs. Since SVMs were originally devised for binary classification, however they are not intrinsically geared for multiclass classifications as in credit ratings. Thus, researchers have tried to extend the original SVM to multiclass classification. Hitherto, a variety of techniques to extend standard SVMs to multiclass SVMs (MSVMs) has been proposed in the literature Only a few types of MSVM are, however, tested using prior studies that apply MSVMs to credit ratings studies. In this study, we examined six different techniques of MSVMs: (1) One-Against-One, (2) One-Against-AIL (3) DAGSVM, (4) ECOC, (5) Method of Weston and Watkins, and (6) Method of Crammer and Singer. In addition, we examined the prediction accuracy of some modified version of conventional MSVM techniques. To find the most appropriate technique of MSVMs for corporate bond rating, we applied all the techniques of MSVMs to a real-world case of credit rating in Korea. The best application is in corporate bond rating, which is the most frequently studied area of credit rating for specific debt issues or other financial obligations. For our study the research data were collected from National Information and Credit Evaluation, Inc., a major bond-rating company in Korea. The data set is comprised of the bond-ratings for the year 2002 and various financial variables for 1,295 companies from the manufacturing industry in Korea. We compared the results of these techniques with one another, and with those of traditional methods for credit ratings, such as multiple discriminant analysis (MDA), multinomial logistic regression (MLOGIT), and artificial neural networks (ANNs). As a result, we found that DAGSVM with an ordered list was the best approach for the prediction of bond rating. In addition, we found that the modified version of ECOC approach can yield higher prediction accuracy for the cases showing clear patterns.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제19권2호
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• pp.179-193
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• 2009

As the common saying attests, a publish-or-perish world, publishing is absolutely critical for academic researchers' successful careers. It is the most objectively-accepted academic performance criteria and the most viable way to attain public and academic recognition. Asia Pacific Journal of Information Systems(APJIS) has been recognized as the most influential domestic journal in Korean MIS field since July, 1991. Therefore, publishing in APJIS means your research is original, valid, and contributive. While most researchers learn how to publish an article in APJIS through a repetitive review process, thereby improving their chance of the' accepted' through their personal trial and error experiences, such valuable lessons and know-how tend to be kept personally and rarely shared. However, useful insights into research and publication skills could be also gained from sharing others' errors, neglect, and misjudgments which are equally critical in improving researchers' knowledge in the field (Murthy and Wiggins, 2002). For this reason, other academic disciplines make systematic efforts to examine the paper review process of major journals and share the findings from these studies with the rest of the research community members (Beyer et al., 1995; Cummings et al, 1985; Daft, 1995; Jauch and Wall, 1989; Murthy and Wiggins, 2002). Recognizing the urgent need to provide such type of information to MIS research community in Korea, we have chosen the most influential academic journal, APJIS with an intention to share the answer to the following research question: "What are the common problems found in the manuscripts either 'rejected' or 'required a major revision' by APJIS reviewers?" This study analyzes the review results of manuscripts submitted to APJIS (from January, 2006 to October, 2008), particularly those that were 'rejected' or required a 'major revision' at the first round. Based on Daft's(1995) study, twelve most-likelihood problems were defined and used to analyze the reviews. The twelve criteria for classification, or "twelve problems", are as follows: No theory, Concepts and operationalization not in alignment, Insufficient definition--theory, Insufficient rationale--design, Macrostructure--organization and flow, Amateur style and tone, Inadequate research design, Not relevant to the field, Overengineering, Conclusions not in alignment, Cutting up the data, and Poor editorial practice. Upon the approval of the editorial board of APJIS, the total 252 reviews, including 11 cases of 2005 and 241 cases from July, 2006 to October, 2008, were received without any information about manuscripts, authors, or reviewers. Eleven cases of 2005 were used in the pilot test because the data of 2005 were not in complete enumeration, and the 241 reviews (113 cases of 'rejection' and 128 ones of 'major revision') of 2006, 2007, and 2008 were examined in this study. Our findings show that insufficient rationale-design(20.25%), no theory(18.45%), and insufficient definition--theory(15.69%) were the three leading reasons of 'rejection' and 'major revision.' Between these two results, the former followed the same order of three major reasons as an overall analysis (insufficient rationale-design, no theory, and insufficient definition-theory), but the latter followed the order of insufficient rationale--design, insufficient definition--theory, and no theory. Using Daft's three major skills-- 'theory skills', 'design skills', and 'communication skills'-- twelve criteria were reclassified into 'theory problems', 'design problems', and 'communication problems' to derive more practical implications of our findings. Our findings show that 'theory problems' occupied 43.48%, 'design problems' were 30.86%, and 'communication problems' were 25.86%. In general, the APJIS reviewers weigh each of these three problem areas almost equally. Comparing to other disciplines like management field shown in Daft's study, the portion of 'design problems' and 'communication problems' are much higher in manuscripts submitted to the APJIS than in those of Administrative Science Quarterly and Academy of Management Journal even though 'theory problems' are the most predominant in both disciplines.

• 한국안광학회지
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• 제10권1호
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• pp.71-82
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• 2005

사위를 가진 정시안의 안정피로에 영향을 미치는 요인을 조사하고 양안 시생활에서 느낄 수 있는 안정피로 완화를 위한 기초 자료를 제공하고자, 사시안, 안질환 또는 전신질환을 가지고 있는 자를 제외하고, 무작위로 근거리 시작업을 지속적으로 하고 있는 19세에서 30세 미만의 327명을 검사대상으로 하여 사위량, 폭주기능, 조절기능, AC/A를 측정하고 설문지를 통해 양안시에서의 안정피로 여부를 조사하였다. 또한, 안정피로에 영향을 미치는 요인들을 분석하고, 안정피로를 느끼는 사람들에게 프리즘을 장용하여 안정피로 증상이 완화되는지를 확인하였다. 자료 분석은 Chi-Square 단별량 검정과 다변량 Logistic 회귀분석으로 하였고, 다음과 같은 결과를 얻을 수 있었다. 정시안의 양안시에 영향을 미치는 특성별 단별량 분석에서는 조절력과 폭주력이 낮을 때 안정피로 호소가 매우 유의하게 높았으며(p<0.001), AC/A는 낮을수록 안정피로 호소가 높은 경향을 보였고, 근거리 사위량은 크게 영향을 미치지 않았다. 다변량 로지스틱 분석을 한 결과에서는 조절력과 폭주력이 낮을 때 안정피로 호소율이 매우 높았고 통계학적으로 유의한 상관관계가 있는 것으로 조사되었다. 근거리에서 사위는 내사위를 가지고 있거나 기준치보다 많은 외사위량을 가지고 있을 때 안정피로 호소율이 높았고, AC/A는 정상에 비해 낮을 때가 안정피로 호소율이 높은 것으로 나타났으나, 근거리 사위량과 AC/A는 안정피로와 상관관계가 없는 것으로 조사되었다. 근거리 양안시에서 안정피로를 호소하는 사위를 가진 정시안에 프리즘을 처방하였더니 정시에서는 74.2%가 안정피로 증상이 완화되었다.

• 한국안광학회지
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• 제17권3호
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• pp.311-319
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• 2012

목적: 안경의 조제가공에 있어서 동공중심과 교정렌즈의 광학중심이 일치하지 않으면 안경이 프리즘을 발생시켜 사위가 유발되고 유발된 사위는 안정피로를 일으키는 요인으로 작용한다. 동공의 중심과 교정렌즈 광학중심의 불일치로 인해 발생하는 유발프리즘에 대해 알아보고자 하였다. 방법: 본 연구는 총 103명을 대상으로 착용 안경렌즈의 광학중심과 동공중심의 일치 여부를 수평방향과 수직방향으로 나누어 조사하였고, 그리고 그 결과들을 안경의 구조에 따라 4개의 그룹으로 분류하였다. 프리즘유발에 안경테의 효과를 보기 위해 프리즘의 총량을 비교하였고, 측정된 프리즘 값들은 독일의 RAL-RG 915 규약과 비교하였다. 결과: 수평방향의 경우 10.7%의 실험 대상자에서는 유발프리즘을 관찰할 수 없었고, 73.8%의 실험 대상자들은 유발프리즘에 의해 영향을 받았으나 그 범위는 허용 수준 내에 있었다. 하지만 15.5%의 실험 대상자들은 허용 범위를 초과하여 프리즘에 의해 영향을 받는 것으로 나타났다. 수직방향의 경우, 23.3%의 실험 대상자들은 안경의 초기 착용시 프리즘에 의한 영향이 없었고, 54.4%의 실험 대상자들은 허용 범위 내의 극히 적은 프리즘에 영향을 받았으며, 22.3%의 실험대상자들은 허용 범위를 초과하는 프리즘 영향을 받는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 안경조정(fitting)이 가능한 요소가 적은 그룹 A와 B에서 그룹 C와 D에 비해 보다 많은 수평, 수직 방향의 유발프리즘이 발생한 것을 보여준다. 결론: 안경 착용자의 굴절이상도가 높을수록 안경테 전조정(pre-fitting)을 통하여 동공중심과 렌즈의 광학중심점을 일치시킴으로서 수평, 수직방향 유발프리즘을 최소화시켜 안정피로를 줄일 수 있을 것이다. 따라서 시지각력을 향상시키기 위해 단안PD와 단안Oh의 정확한 설계와 적절한 안경테 조정을 통해 정확한 안경의 조제가공이 필요하다고 사료된다.