국내 형사소송절차에서 진술의 진위여부 확인을 위해 사용하는 도구는 폴리그래프검사, 진술타당도분석, P300 기반 숨김정보검사 등이 있고, 이 중에서 폴리그래프검사의 사용빈도가 다른 도구들에 비하여 높다. 하지만, 검사결과를 뒷받침해 줄 수 있는 근거의 부족으로 인하여 재판과정에서 증거채택 가능성이 낮다. 폴리그래프검사를 뒷받침해 줄 수 있는 방법으로, 사전연구가 풍부한 P300기반 숨김정보검사가 주목을 받아 왔지만, 기존의 검사기법은 두 가지 제한점이 있어 실제 사건에서의 활용도는 낮은 편이다. 첫째, 검사에 필요한 관련자극만 3개 또는 6개 등, 사전에 노출되지 않은 정보가 다수 필요하기 때문에 실제 사건에서 사용 가능성이 낮다. 둘째, 기존의 P300기반 숨김정보검사 프로토콜에서는 관련자극과 무관련자극에 대한 P300요소 전위값을 명확하게 구분하기 위하여 오드볼패러다임을 사용하기 때문에 무관련자극에 대한 P300요소 전위값이 과소 추정될 가능성이 있다. 본 연구에서는 검사의 사용 가능성을 높이기 위하여 사전에 노출되지 않은 정보가 단 하나만 있어도 검사가 가능한 단일 관련자극을 사용하는 수정된 P300기반 숨김정보검사 프로토콜을 탐색하였고, 오드볼패러다임 사용으로 인한 무관련자극에 대한 P300요소 전위값이 과소 추정되는 문제를 보완하기 위하여 다양한 기계학습의 분류 알고리즘을 비교하였다. 연구결과 단일 관련자극으로 여성과 남성의 얼굴자극을 사용할 경우, 자극은 400ms 지속시간으로 60회 제시하고, 절단값을 유죄집단은 90%로 무죄집단은 30%로 하여 정점-정점 방법으로 P300요소 전위값을 분석하는 것이 적합함을 확인하였다. 단어자극의 경우, 지속시간을 300ms로 60회 제시하고, P300요소 전위값 분석방법은 얼굴자극과 동일하게 시행하는 것이 적합하다는 것을 확인하였다. 또한 관련자극과 무관련자극에 대한 정점-정점 P300요소 전위값을 6가지 기계학습 분류 알고리즘을 사용하여 분석한 결과, 로지스틱 회귀(LR), 선형 판별 분석(LDA), K-최근접 이웃(KNN) 알고리즘이 관련자극과 무관련자극의 분류에 적합하다는 것을 확인하였다.
연구배경 : 고립성 폐결절에서 연령, 흡연력, 과거 암 발생력 등의 임상적 특징과 크기, 석회화, 성장속도, 전산화단층촬영 소견 등의 방사선학적 특징이 악성결절과 양성결절의 감별점으로 제시되고 있다. 하지만 알려진 대부분의 감별점은 전산화단층촬영이 광범위하게 보급되기 이전의 자료 그리고 폐암이 현재와 같이 높은 발생률을 보이기 이전의 자료를 토대로 한 것이다. 또한 이를 토대로 한 진단적 접근이 결핵종이 상대적으로 많은 국내에서도 마찬가지로 적용될 수 있을 지에 대해서는 잘 알려져 있지 않다. 악성결절과 양성결절의 감별점으로 제시되는 여러 임상적, 방사선학적 특징과 경피적 흡인세침검사, 외과적 절제술 등 여러 진단방법의 임상적 의의를 재평가하고자 하였다. 방법 : 1994년 1월부터 1995년 2월까지 서울대학교병원에 입원한 고립성 폐결절 환자 113명중 결절의 원인이 확인된 94명을 대상으로 후향적 연구를 시행하였다. 결과 : (1) 113례중 94례에서 원인질환이 확인되었다. 악성결절이 60례였고 이중 기관지암종이 49례였으며 선암이 30례로 기관지암종의 대부분을 차지하였다. (2) 악성결절을 가진 환자의 평균연령($58.1{\pm}10.0$세)이 양성결절을 가진 환자($49.7{\pm}12.0$세)에 비해 높았으며(p=0.0004), 연령증가에 따라 악성결절이 차지하는 비율이 직선적으로 증가하였다. (3) 흡연력은 양성결절을 가진 환자($13.0{\pm}17.6$갑년)과 악성결절을 가진 환자($18.5{\pm}25.1$갑년)에서 유의한 차이가 없었다(p=0.2108). (4) 과거력상 암발생력이 있었던 10례중 9례가 악성결절이었으며, 이중 5례는 이전의 암과는 무관하게 새로이 발생한 원발성 폐암이었다. (5)결절의 평균크기는 양성결절($3.01{\pm}1.20cm$)과 악성결절($2.98{\pm}0.97cm$)에서 유의한 차이가 없었다(p=0.8937). (6) 용적배가시간을 구할 수 있었던 22례중 용적배가시간이 400일이상인 결절 9례중 악성결절이 6례였다. (7) 흉부 전산화단층촬영상 분엽성 또는 침상형 변연, 공기기관지음영, 결절과 흉막사이의 선상음영, 림프절 증대 등을 보이는 경우 악성결절을 보다 더 시사할 수 있었다. 결절 내부의 석회화, 내부 저음영, 결절내부 공동의 벽두께가 균일한 경우, 경계가 잘 지어진 변연, 결절주위 폐실질의 위성병소 등은 양성결절을 시사할 수 있었다. (8) 경피적 흡인세침검사를 통하여 양성결절의 57.6%(19/33)와 악성결절의 81.0%(47/58)를 진단하였다. 양성결절 2례와 악성결절 1례에서 풍요한 진단적 뒤바뀜이 있었다. (9) 수술전 진단이 되지 않은 상태에서 외과적 절제술을 시행한 26례중 11례(42.3%)가 악성결절이었다. 외과적 절제술을 시행한 전체 61례중 악성결절은 46례(75.4%)였다. 결론: 연령이 높을수록, 과거력상 암발생력이 있는 경우, 흉부전산화단층촬영상 분엽성 또는 침상형 변인, 공기기관지음영, 결절과 흉막사이의 선상음영, 림프절 증대 등을 보이는 경우 악성결절을 보다 더 시사할 수 있을 것으로 보인다. 하지만 현재까지 고립성 폐결절에서 악성결절과 양성결절을 감별할 수 있는 지표로 여겨졌던 흡연여부나 흡연량, 결절의 크기, 용적배가시간 등은 악성결절과 양성결절의 감별에 도움이 되지 않았다. 국내에서도 원발성 폐암의 빈도가 급속히 증가하고 있는 현실을 고려할 때 원발성 폐암의 치유 가능한 병기를 반영하는 고립성 폐결절이 발견된 환자에서 외과적 절제술을 포함한 보다 적극적인 진단적 접근이 필요할 것으로 보인다.
지난 10여 년간 딥러닝(Deep Learning)은 다양한 기계학습 알고리즘 중에서 많은 주목을 받아 왔다. 특히 이미지를 인식하고 분류하는데 효과적인 알고리즘으로 알려져 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 여러 분야의 분류 및 예측 문제에 널리 응용되고 있다. 본 연구에서는 기계학습 연구에서 가장 어려운 예측 문제 중 하나인 주식시장 예측에 합성곱 신경망을 적용하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 그래프를 입력값으로 사용하여 주식시장의 방향(상승 또는 하락)을 예측하는 이진분류기로써 합성곱 신경망을 적용하였다. 이는 그래프를 보고 주가지수가 오를 것인지 내릴 것인지에 대해 경향을 예측하는 이른바 기술적 분석가를 모방하는 기계학습 알고리즘을 개발하는 과제라 할 수 있다. 본 연구는 크게 다음의 네 단계로 수행된다. 첫 번째 단계에서는 데이터 세트를 5일 단위로 나눈다. 두 번째 단계에서는 5일 단위로 나눈 데이터에 대하여 그래프를 만든다. 세 번째 단계에서는 이전 단계에서 생성된 그래프를 사용하여 학습용과 검증용 데이터 세트를 나누고 합성곱 신경망 분류기를 학습시킨다. 네 번째 단계에서는 검증용 데이터 세트를 사용하여 다른 분류 모형들과 성과를 비교한다. 제안한 모델의 유효성을 검증하기 위해 2009년 1월부터 2017년 2월까지의 약 8년간의 KOSPI200 데이터 2,026건의 실험 데이터를 사용하였다. 실험 데이터 세트는 CCI, 모멘텀, ROC 등 한국 주식시장에서 사용하는 대표적인 기술지표 12개로 구성되었다. 결과적으로 실험 데이터 세트에 합성곱 신경망 알고리즘을 적용하였을 때 로지스틱회귀모형, 단일계층신경망, SVM과 비교하여 제안모형인 CNN이 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도를 나타냈다.
목적 : 전뇌 방사선 치료를 받는 임산부의 태아가 받을 선량을 측정하고, 태아의 제한 선량을 적합하게 만족시키기 위한 방사선 차폐 구조물을 설계하고자 한다. 재료 및 방법 : 먼저 4개의 바퀴가 부착된 폭 0.9 m, 높이 1.55 m, 두께 3 cm의 남 차폐 벽을 이용하였다. 남 차폐 벽을 환자와 선형가속기의 갠트리 상부 사이에서, 치료 조사야 경계로부터 1 cm 정도 떨어진 부분에 설치하여, 선형가속기의 갠트리 상부에서 방출되는 누설방사선과, 방사선 조사야 경계부근의 산란 방사선을 효과적으로 차폐하도록 하였다. 환자의 조사야 내의 치료부위로부터 산란되어 전달되는 산란 방사선을 최소로 하기 위하여, 약 2 cm 두께의 세로 벤드(cerrobend)를 이용하여 특수한 구조의 목 차폐대(anti-patient scattering neck supporters)를 성형하였다. 목 차폐대는 목에서부터 어깨와 가슴 상부 전체를 포함하여 차폐할 수 있는 크기로 제작되었으며, 목 부분을 기준으로 두 개로 분리되어 설치 및 운반이 용이하게 제작되었다. 마지막으로 치료실 내부의 구조물에서 산란되어서 들어오는 누설 방사선이 태아에 도달하는 것을 최소한으로 하기 위하여, 환자의 흥부와 복부 전체를 덮어씌우기 위한 3 mm 두께의 납 판 2장을 이용하였으며, 남 판의 무게를 지지하기 위하여 특수하게 고안된 차폐용 교각구조물이 아크릴로 제작되었다. 차폐의 효과를 검증하기 위하여, 먼저 실제 치료상황과 같은 조건에서 인간형 팬톰과 전리함(ionization chamber), 열형광선량계(TLD)를 이용하여 방사선량을 측정하였다. 각 측정은 우선차폐 구조물들이 있는 경우와 없는 경우 각각에 대하여 수행되었고, 각각의 경우는 다시 빌드업캡(build-up cap)이 있는 경우와 없는 경우로 분류하여 측정이 수행되었다. 실제 환자 치료시에는 최종 검증을 위하여 차폐구조물을 설치한 후에 전리함과 서베이메터(Survey meter)를 이용하여 태아선량을 측정하였다. 결과 : 차폐 구조물들을 설치하지 않았을 경우, 조사야로부터 30 cm, 40 cm, 50 cm, 60 cm 떨어진 지점의 방사선량은 전리함의 경우 각각 3.20, 3.21, 1.44, 0.90 cGy로 측정되었다. 차폐 구조물들을 설치하였을 경우에는 각 지점의 방사선량은 0.88, 0.60, 0.35, 0.25 cGy로 감소하였으며, 감쇄효율은 약 $70%\sim80%$로 계산되었다. 열형광선량계로 측정된 방사선량은 각각 1.8, 1.2, 0.8, 1.2, 0.8 (70 cm 거리) cGy로 측정되었으며, 환자의 복부 표면에서의 서베이메터를 이용한 측정량은 10.9 mR/h였다. 차폐구조물의 사용 시 전체 치료 동안에 태아선량은 약 1 cGy 정도로 평가되었다. 결론 : AAPM Report No.50의 자료에 따르면, 임산부의 방사선 치료 시 태아의 방사선 피폭선량은 5 cGy 이하일 경우에 방사선 피폭에 따른 태아의 위험이 거의 없는 것으로 제시되고 있다. 본원에서 차폐 구조물을 설치하였을 경우에 측정된 태아선량은 약 1 cGy로 측정되었고, 고안된 차폐구조물은 태아에 도달하는 방사선량을 감소시키기에 적합한 설계임이 입증되었다.
오늘날 정보사회에서는 정보에 대한 가치를 인식하고, 이를 위한 정보의 활용과 수집이 중요해지고 있다. 얼굴 표정은 그림 하나가 수천개의 단어를 표현할 수 있듯이 수천 개의 정보를 지니고 있다. 이에 주목하여 최근 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하여 지능형 서비스를 제공하기 위한 시도가 MIT Media Lab을 필두로 활발하게 이루어지고 있다. 전통적으로 기존 연구에서는 인공신경망, 중회귀분석 등의 기법을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구가 이루어져 왔다. 하지만 중회귀모형은 예측 정확도가 떨어지고, 인공신경망은 성능은 뛰어나지만 기법 자체가 지닌 과적합화 문제로 인해 한계를 지닌다. 본 연구는 사람들의 자극에 대한 반응으로서 나타나는 얼굴 표정을 통해 감정을 추론해내는 지능형 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 기존 얼굴 표정을 통한 지능형 감정판단모형을 개선하기 위하여, Support Vector Regression(이하 SVR) 기법을 적용하는 새로운 모형을 제시한다. SVR은 기존 Support Vector Machine이 가진 뛰어난 예측 능력을 바탕으로, 회귀문제 영역을 해결하기 위해 확장된 것이다. 본 연구의 제안 모형의 목적은 사람의 얼굴 표정으로부터 쾌/불쾌 수준 그리고 몰입도를 판단할 수 있도록 설계되는 것이다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 자극영상을 제공했을 때 나타나는 얼굴 반응들을 수집했고, 이를 기반으로 얼굴 특징점을 도출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 통계적 유의변수를 추출 후 학습용과 검증용 데이터로 구분하여 SVR 모형을 통해 학습시키고, 평가되도록 하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 실제 데이터셋을 기반으로 제안모형을 적용해 본 결과, 매우 우수한 예측 정확도를 보임을 확인할 수 있었다. 아울러, 중회귀분석이나 인공신경망 기법과 비교했을 때에도 본 연구에서 제안한 SVR 모형이 쾌/불쾌 수준 및 몰입도 모두에서 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 이는 얼굴 표정에 기반한 감정판단모형으로서 SVR이 상당히 효과적인 수단이 될 수 있다는 점을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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