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다양한 통계분석 기법을 이용한 개느삼(Sophora koreensis Nakai)의 기내 증식 최적 조건 구명 (Optimizing In Vitro Propagation of Sophora koreensis Nakai using Statistical Analysis)

  • 정욱한;이화;박상희;정은주
    • 한국산림과학회지
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    • 제110권1호
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    • pp.53-63
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    • 2021
  • 개느삼(Sophora koreensis Nakai)은 우리나라 고유종으로 강원도 일부 지역에 자생하는 식물로 유용 기능성 성분이 포함되어 경제성이 높은 생물자원 식물로 평가된다. 따라서 자원 확보를 위한 대량증식이 필요하다. 조직배양을 이용한 번식은 빠르게 대량증식이 가능하다는 점에서 유용하여 개느삼을 영양체를 이용하여 조직배양을 통해 증식법을 개발하고자 하였다. 줄기 생산에 효과적인 호르몬의 종류와 농도에 대한 실험을 수행하고 다양한 통계분석법으로 분석하여 줄기생산에 가장 효과적인 생장조절물질의 적정조건을 구명하고자 하였다. 본 연구에서는 기내 식물체 개느삼을 세 가지 생장조절물질을 혼합 처리 후 5주간 배양하여 얻은 생장결과를 분산분석(ANOVA)과 반응표면분석(Response Surface Method, RSM), 퍼지 군집(Fuzzy Clustering)분석을 수행하였다. 그 결과 반응표면분석은 ANOVA 분석과 퍼지 군집 분석 결과와 상이하고 실제 생장결과에 부합하지 않아 적정조건 구명을 위한 통계분석법으로 적용하기에 적절하지 않은 것으로 나타났다. 반면 ANOVA 분석과 퍼지 군집 분석은 상위 다섯 가지 처리구에 대해서 줄기생산과 줄기길이 생장에 효과적인 것으로 나타나는 유사한 결과를 보여주었다. 다만 퍼지 군집 분석은 각 처리와 결과값의 예측 확률을 제시해주어 ANOVA 분석에서 나타내는 단순 평균값 비교로 농도의 범위를 나타내어 정확한 조합 선택이 어려운 점을 보완할 수 있었다. 퍼지 군집 분석법 결과에 따르면 개느삼 줄기조직은 5 ��M 6-Benzylaminopurine(BA)와 2.5 ��M Thidiazuron(TDZ)이 혼합된 배지에서 가장 많은 줄기를(11.03±1.52개, 63.33%) 생산하였으며, 줄기길이 생장은 2.5 ��M BA, 2.5 ��M TDZ, 2.5 ��M Gibberellic acid(GA3) 조합된 배지에서 가장 긴 것으로(2.18 ± 0.21 cm, 63.33%) 나타나 개느삼 기내배양을 위한 최적 호르몬의 구성인 것으로 나타났다.

가축분뇨 내 대장균 제거와 부유물질 저감 효율 향상을 통한 추비 생산용 미세기포 부상분리와 마이크로 필터 연계 시스템 개발 (Development of integrated microbubble and microfilter system for liquid fertilizer production by removing total coliform and improving reduction of suspended solid in livestock manure)

  • 장재경;이동관;백이;이태석;임류갑;김태영
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제22권2호
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    • pp.139-147
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    • 2021
  • 가축분뇨는 고액분리 후 액상 가축분뇨를 호기생물반응조에서 충분히 부숙시켜 화학비료를 대체한 유기질비료(액비)로 이용하고 있다. 그러나 액비는 작물 생장 중인 여름철에는 토양 살포가 제한되기 때문에 액비 처분 문제가 반복 발생되고 있다. 액비를 추비(웃거름)로 이용하기 위해서는 액비 내 슬러지 저감, 병원성 미생물에 대한 안정성 문제가 확보되어야 한다. 본 연구에서는 가축분뇨 액비의 추비 이용을 위해 부유물질(SS) 제거와 살균 효과가 있다고 알려져 있는 마이크로버블 장치(FeMgO 촉매 삽입)의 액비 내 부유물질과 대장균군의 저감효과를 알아보고 마이크로 필터 장치를 연계한 시스템의 부유물질 제거 효율 향상 여부를 확인하였다. 마이크로버블 장치의 부상분리 과정을 거치면서 액비 내 부유물질은 57.9% 제거되었으며, 대장균군은 검출되지 않았다(16,200 MPN/100mL → 0 MPN/100mL). 마이크로 버블 장치와 마이크로 필터 연계 시스템의 수리학적 체류시간 최적화을 통해 액비 내 부유물질 제거 효율은 수리학적 체류시간이 0.1h 조건에서 92.9%까지 향상된 것을 확인하였다. 같은 조건에서 처리수의 성상을 확인한 결과 유기오염물질은 64.5%(TCOD), 70.1%(SCOD) 제거되었으며 인산염인(PO4-P)과 총질소(TN)의 농도도 각각 54.9%와 51.5%까지 감소되었다. 이러한 연계 시스템으로부터 처리된 유출수는 기존 액비의 조성보다 부유물질 및 오염물질 농도 감소, 대장균군이 포함되지 않아 추비로 직접 이용이 가능할 것으로 판단된다.

킬레이트제를 활용한 VRFB용 고순도 오산화바나듐 제조 연구 (Study on the Manufacture of High-purity Vanadium Pentoxide for VRFB Using Chelating Agents)

  • 김선경;권숙철;김희서;서용재;유정현;장한권;전호석;박인수
    • 자원리싸이클링
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    • 제31권2호
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    • pp.20-32
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    • 2022
  • 본 연구에서는 VRFB용 고순도 오산화바나듐을 제조하기 위한 불순물 분리 정제 공정에서 킬레이트제(EDTA)의 영향을 조사하였다. 저순도 바나듐 원료를 이용하여 제조된 바나듐 용액으로부터 NH4VO3 을 침전 회수하여 제조된 최종 V2O5 분말의 순도는 99.7%로 분석되었지만 NH4VO3 침전 회수 공정에서 킬레이트제를 첨가한 경우 최종 V2O5 분말 순도가 99.9% 이상으로 향상되었다. 이러한 결과는 첨가된 킬레이트제가 불순물 이온과 반응하여 complex를 형성하고 불순물 이온이 안정화되기 때문에 침전 회수 공정에서 바나듐에 대한 선택성이 향상된 것으로 판단된다. 하지만 제조된 V2O5 분말내에는 불순물 규격 대비 K, Mn, Fe, Na 및 Al 함유량이 높아 추가적인 불순물 정제 연구가 필요하였다. 고순도 V2O5 분말을 새롭게 개발된 직접 전해공정에 적용하여 바나듐 전해액을 제조하였고 이의 특성을 상용 전해액과 비교 분석하였다. 제조된 바나듐 전해액의 순도는 불순물 K, Ca, Na, Al, Mg 및 Si 성분의 높은 함량으로 인하여 상용 전해액의 순도 99.98%보다 낮은 99.97%로 분석되었다. 따라서 고순도 V2O5 분말 및 전해액 제조 공정의 불순물 분리 정제에 대한 추가적인 최적화 연구가 수행된다면 상용화가 가능한 공정이 개발될 것으로 기대된다.

고전압 전력반도체 소자 개발을 위한 단위공정에서 식각공정과 이온주입공정의 영향 분석 (Analysis of the Effect of the Etching Process and Ion Injection Process in the Unit Process for the Development of High Voltage Power Semiconductor Devices)

  • 최규철;김경범;김봉환;김종민;장상목
    • 청정기술
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    • 제29권4호
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    • pp.255-261
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    • 2023
  • 파워반도체는 전력의 변환, 변압, 분배 및 전력제어 등을 감당하는데 사용되는 반도체이다. 최근 세계적으로 고전압 파워반도체의 수요는 다양한 산업분야에 걸쳐 증가하고 있는 추세이며 해당 산업에서는 고전압 IGBT 부품의 최적화 연구가 절실한 상황이다. 고전압 IGBT개발을 위해서 wafer의 저항값 설정과 주요 단위공정의 최적화가 완성칩의 전기적특성에 큰 변수가 되며 높은 항복전압(breakdown voltage) 지지를 위한 공정 및 최적화 기술 확보가 중요하다. 식각공정은 포토리소그래피공정에서 마스크회로의 패턴을 wafer에 옮기고, 감광막의 하부에 있는 불필요한부분을 제거하는 공정이고, 이온주입공정은 반도체의 제조공정 중 열확산기술과 더불어 웨이퍼 기판내부로 불순물을 주입하여 일정한 전도성을 갖게 하는 과정이다. 본 연구에서는 IGBT의 3.3 kV 항복전압을 지지하는 ring 구조형성의 중요한 공정인 field ring 식각실험에서 건식식각과 습식식각을 조절해 4가지 조건으로 나누어 분석하고 항복전압확보를 위한 안정적인 바디junction 깊이형성을 최적화하기 위하여 TEG 설계를 기초로 field ring 이온주입공정을 4가지 조건으로 나누어 분석한 결과 식각공정에서 습식 식각 1스텝 방식이 공정 및 작업 효율성 측면에서 유리하며 링패턴 이온주입조건은 도핑농도 9.0E13과 에너지 120 keV로, p-이온주입 조건은 도핑농도 6.5E13과 에너지 80 keV로, p+ 이온주입 조건은 도핑농도 3.0E15와 에너지 160 keV로 최적화할 수 있었다.

Spine SBRT 치료시 Coaxial MLC VMAT plan의 유용성 평가 (Evaluating efficiency of Coaxial MLC VMAT plan for spine SBRT)

  • 손상준;문준기;김대호;유숙현
    • 대한방사선치료학회지
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    • 제26권2호
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    • pp.313-320
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    • 2014
  • 목 적 : Spine SBRT 치료 시 보편적인 치료방법인 콜리메이터 각도 $30^{\circ}$$330^{\circ}$를 각각 사용한 2회전 치료계획 (이하 Universal MLC VMAT)과 MLC 운동 방향과 척수 또는 마미 (이하 OAR)의 장축을 일치시킨 콜리메이터 각도 $273^{\circ}$$350^{\circ}$를 사용한 2회전 치료계획 (이하 Coaxial MLC VMAT) 유용성을 비교, 평가하고자 한다. 대상 및 방법 : 본원에서 Varian TBX을 이용하여, Coaxial MLC VMAT 치료 계획으로 치료 받은 spine SBRT환자 10명을 대상으로 하였다. 전산화치료계획은 Eclipse (ver 10.0.42, Varian, USA), PRO3 (Progressive Resolution Optimizer 10.0.28), AAA (Anisotropic Analytic Algorithm Ver 10.0.28) 알고리즘을 이용하였다. 치료계획은 VMAT로 겐트리 회전반경이 각각 $360^{\circ}$인 두 개의 ARC, 10MV FFF (Flattening Filter Free)를 이용하여 수립하였고, 각 ARC는 콜리메이터 각도 $273^{\circ}$, $350^{\circ}$로 설정하였다. 기존 치료계획을 바탕으로 실험군인 Universal MLC VMAT 치료계획을 수립하였다. 콜리메이터 각도를 제외한 모든 조건은 동일하게 설정하였으며, 특히 최적화 (VMAT optimization) 과정에서 무작위하게 나타나는 선량차이를 최소화하기 위해 각각 2회의 최적화, 선량 계산 과정을 거쳤다. 계산 grid 는 0.2 cm, normalization은 타겟 $V_{100%}=90%$로 설정하였다. OAR의 선량 $V_{10Gy}$, $D_{0.03cc}$, Dmean, 타겟의 H.I (Homogeneity index) 그리고 각 치료 계획의 Total MU를 평가 지표로 설정하였고, Mapcheck2 (Sun Nuclear Co., USA) 와 Mapphan (Sun Nuclear Co., USA) 그리고 SNC patient (Sun Nuclear Co., USA Ver 6.1.2.18513) 를 이용하여 Coaxial MLC VMAT 계획의 임상 적용 가능 여부 확인을 위한 IMRT verification QA (gamma test)를 실시하였다. 결 과 : 두 치료계획을 비교한 결과 OAR의 $V_{10Gy}$차이는 최대 4.1%, 최소 0.4%, 평균 1.9%로, $D_{0.03cc}$ 는 최대 83.5 cGy, 최소 2.2 cGy, 평균 33.3 cGy로 Coaxial MLC VMAT plan 이 더 낮은 것으로 나타났다. Dmean 또한 최대 34.8 cGy, 최소 -13.0 cGy, 평균 9.6 cGy로 Coaxial MLC VMAT plan 이 낮은 것으로 나타났다. H.I. 는 최대 0.04, 최소 0.01로 Coaxial MLC VMAT plan 이 평균 0.02 낮은 것으로 나타났으며, Total MU의 평균값을 비교한 결과 Coaxial MLC VMAT plan 이 평균 74.1 MU 더 낮게 나타났다. Coaxial MLC VMAT plan에 대한 IMRT verification gamma test 결과는 1 mm / 2%, pass rate 90.0% 기준을 모두 통과하였다. 결 론 : Coaxial MLC VMAT 치료계획은 Universal MLC VMAT 치료계획에 비해 대부분의 평가지표에서 유리한 것으로 나타냈으며 특히 OAR의 선량 $V_{10Gy}$을 낮추는데 있어 탁월한 것으로 사료된다. 실험결과를 바탕으로 두 치료 계획을 비교해 볼 때, 같은 MU를 사용한다면 Coaxial MLC VMAT 치료계획이 Universal MLC VMAT 치료계획에 비해 효율적이라 사료된다.

로봇 인터페이스 활용을 위한 가속도 센서 기반 제스처 인식 (Accelerometer-based Gesture Recognition for Robot Interface)

  • 장민수;조용석;김재홍;손주찬
    • 지능정보연구
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    • 제17권1호
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    • pp.53-69
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    • 2011
  • 로봇 자체 또는 로봇에 탑재된 콘텐츠와의 상호작용을 위해 일반적으로 영상 또는 음성 인식 기술이 사용된다. 그러나 영상 음성인식 기술은 아직까지 기술 및 환경 측면에서 해결해야 할 어려움이 존재하며, 실적용을 위해서는 사용자의 협조가 필요한 경우가 많다. 이로 인해 로봇과의 상호작용은 터치스크린 인터페이스를 중심으로 개발되고 있다. 향후 로봇 서비스의 확대 및 다양화를 위해서는 이들 영상 음성 중심의 기존 기술 외에 상호보완적으로 활용이 가능한 인터페이스 기술의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 로봇 인터페이스 활용을 위한 가속도 센서 기반의 제스처 인식 기술의 개발에 대해 소개한다. 본 논문에서는 비교적 어려운 문제인 26개의 영문 알파벳 인식을 기준으로 성능을 평가하고 개발된 기술이 로봇에 적용된 사례를 제시하였다. 향후 가속도 센서가 포함된 다양한 장치들이 개발되고 이들이 로봇의 인터페이스로 사용될 때 현재 터치스크린 중심으로 된 로봇의 인터페이스 및 콘텐츠가 다양한 형태로 확장이 가능할 것으로 기대한다.

골반 림프선을 포함한 전립선암 치료 시 Split VMAT plan의 유용성 평가 (Evaluating efficiency of Split VMAT plan for prostate cancer radiotherapy involving pelvic lymph nodes)

  • 문준기;손상준;김대호;서석진
    • 대한방사선치료학회지
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    • 제27권2호
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    • pp.145-156
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    • 2015
  • 목 적 : 골반 림프선을 포함한 전립선암 치료 시 기존 치료방법인 직장 전체를 윤곽 그리기한 2회전 치료계획(이하 Conventional VMAT plan)과 직장의 선량을 낮추기 위하여 상부와 하부로 나누어 윤곽 그리기한 2회전 치료계획(이하 Split VMAT plan)의 유용성을 비교, 평가하고자 한다. 대상 및 방법 : 본원에서 TrueBeam STX(Varian Medical Systems, USA)를 이용하여, Split VMAT plan으로 방사선치료를 받은 전립선암 환자 9명을 대상으로 하였다. 전산화치료계획은 Eclipse(Ver 10.0.42, Varian, USA), PRO3(Progressive Resolution Optimizer 10.0.28), AAA(Anisotropic Analytic Algorithm Ver 10.0.28) 알고리즘을 사용하였다. 전립선 PTV의 Superior 방향으로 1 cm부터 Inferior방향으로 1 cm까지를 하부 직장으로, 전체 직장에서 직장 하부를 제외한 부분을 상부 직장으로 윤곽 그리기(Contouring) 하였다. 치료계획은 콜리메이터 각도 $30^{\circ}$, $330^{\circ}$, 겐트리 회전반경이 각각 $360^{\circ}$인 두 개의 ARC, 10MV를 이용하였다. 처방 선량은 28회에 걸쳐 동시 추가 분할 선량법(Simultaneous Integrated Boost, SIB)으로 전립선에 총 선량이 각각 63~70 Gy, 골반 림프선에 총 선량이 50.4 Gy가 되도록 하였다. Split VMAT plan을 통해 도출된 전체 직장의 $D_{mean}$를 Conventional VMAT plan에서 전체 직장의 선량용적제한 값으로 설정하여 Conventional VMAT plan을 수립하였고, 그 외에 모든 조건은 동일하게 설정하였다. 모든 치료계획은 최적화 과정에서 나타나는 선량 차이의 무작위성을 최소화하기 위하여 각각 2회의 최적화와 선량 계산 과정을 거쳤으며 전립선 PTV100% = 90% 또는 95%로 Normalize 하였다. 전체 상부 하부 직장의 평균선량, 방광의 평균선량, 상부 직장의 $V_{50%}$, 각 치료 계획의 Total MU, 그리고 PTV의 H.I.(Homogeneity Index), C.I.(Conformity Index)를 평가 지표로 설정하였고, 전자영상유도장치를 이용하여 임상 적용 가능 여부 확인을 위한 IMRT verification QA(Gamma test)를 실시하였다. 결 과 : 두 치료계획의 평균선량을 비교한 결과 전체 직장은 최대 134.4 cGy, 최소 43.5 cGy, 평균 75.6 cGy로, 하부 직장은 최대 100.5 cGy, 최소 -34.6 cGy, 평균 34.3 cGy로, 상부 직장 은 최대 1113.5 cGy, 최소 87.2 cGy, 평균 550.5 cGy로, 방광은 최대 271 cGy, 최소 -55.5 cGy, 평균 117.8 cGy로 모두 Split VMAT plan이 낮은 값을 보였다. 상부 직장의 V50%도 최대 63.4%, 최소 3.2%, 평균 23.2%로 Split VMAT plan이 낮은 것으로 나타났다. Total MU는 Split VMAT plan이 최대 148, 최소 7로, 평균 77 더 많이 사용하는 것으로 나타났다. PTV에 대한 H.I.와 C.I.는 두 치료계획 모두 서로 비슷한 결과를 나타냈다. Split VMAT plan에 대한 IMRT verification QA 결과 2 mm / 2%, Gamma pass rate 90.0% 기준을 모두 통과하였다. 결 론 : 골반 림프선을 포함한 전립선암 치료 시 Split VMAT plan은 Conventional VMAT plan과 비교하여 대부분의 평가지표에서 유리한 것으로 나타냈으며 치료효율을 높이면서 특히 상부 직장 선량을 감소시켜 전체 직장 선량을 낮추는데 탁월한 효과를 나타냈기 때문에 이를 적용시켜 방사선 치료효과를 높이는 것이 중요할 것이라 사료된다.

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FDG 사용 시 Dose Calibrator에 따른 SUV에 미치는 영향 (The Effect of Using Two Different Type of Dose Calibrators on In Vivo Standard Uptake Value of FDG PET)

  • 박영재;방성애;이승민;김상언;고길만;이경재;이인원
    • 핵의학기술
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    • 제14권1호
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    • pp.115-121
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    • 2010
  • 방사성핵종과 방사능을 측정하는 dose calibrator의 서로 다른 두개의 기기에서 F-18 FDG을 각각 측정하고, 이 측정값에 의한 인체 내 SUV (Standard Uptake Value)에 미치는 영향은 없는지에 대하여 알아보고자 하였다. 이 연구에서 두개의 다른 dose calibrator는 CRC-15 Dual PET, CRC-15R을 사용하였다. 각 dose calibrator에서 F-18 FDG를 2 mL 주사기 3개에 볼륨 1 mL, 2 mL, 3 mL를 만들어 각각 초기 radio activity를 측정한 후 4시간 30분(270분)까지 30분 간격으로 radio activity를 각각 측정하고 기록한다. 초기 radio activity 값을 기준으로 방사선붕괴 공식으로 산출된 값(decay factor)과 dose calibrator로 측정된 값 간의 직선성을 단순선형을 통하여 분석하였다. CRC-15 Dual PET에서 가장 이상적인 값에 가까운 측정값을 볼륨을 기준으로 하여, CRC-15R에서 측정된 값을 최적화하기 위한 선형회귀식을 회귀분석을 통하여 구한다. 선형회귀식의 산출값을 적용하여 PET/CT 검사를 시행한 50명을 대상으로 lung, liver, region 부위에 ROI을 그려 SUV를 구한다. CRC-15 Dual PET, CRC-15R에서 측정한 radio activity와 그 값을 이용한 SUV를 paired t-test로 통계적으로 유의한 차이가 있는지 알아보았다. CRC-15 Dual PET과 CRC-15R에서 측정한 radio activity의 상관분석결과 1 mL의 경우 상관성을 보여주는 r값은 r=0.999이었으며, 회귀분석에 위한 선형식은 y=1.0345x+ 0.2601이었다. 2 mL의 경우 r=0.999이며, 선형회귀식은 y=1.0226x+0.1669이었다. 3 mL의 경우 r=0.999이며, 선형회귀식은 y=1.0094x+0.1577이었다. 각 세 가지 볼륨에서 얻어진 선형회귀식의 산출 값을 이용하여 구한 lung, liver, region 부위에 ROI의 SUV에서의 차이는 1 mL의 경우, lung, liver, region은 (p<0.0001)로 t-test 결과 모두 유의한 차이가 있었다. 2mL의 경우, lung (p<0.002), liver, region은 ROI의 SUV에서 유의한 차이(p<0.0001)를 보였다. 또한 3 mL의 경우, lung(p<0.044), liver, region의 유의한 차이(p<0.0001)가 있었다. F-18 FDG 검사에서 사용되는 두 개의 dose calibrator CRC-15 Dual PET, CRC-15R의 radioactivity에 대한 측정치에서는 상관관계의 차이가 없다는 것을 알 수 있었다. 그러나 이 두 값을 통해 SUV는 인체 내의 uptake 정도에 있어서는 유의한 차이를 보인다는 것을 알 수 있었다. 따라서 이 두개의 dose calibrator를 사용함에 있어서, 이 두 값이 인체 내 SUV의 차이를 고려하여 사용하여야 할 필요성이 요구된다.

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입력변수 및 학습사례 선정을 동시에 최적화하는 GA-MSVM 기반 주가지수 추세 예측 모형에 관한 연구 (A Study on the Prediction Model of Stock Price Index Trend based on GA-MSVM that Simultaneously Optimizes Feature and Instance Selection)

  • 이종식;안현철
    • 지능정보연구
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    • 제23권4호
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    • pp.147-168
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    • 2017
  • 오래 전부터 학계에서는 정확한 주식 시장의 예측에 대한 많은 연구가 진행되어 왔고 현재에도 다양한 기법을 응용한 예측모형들이 연구되고 있다. 특히 최근에는 딥러닝(Deep-Learning)을 포함한 다양한 기계학습기법(Machine Learning Methods)을 이용해 주가지수를 예측하려는 많은 시도들이 진행되고 있다. 전통적인 주식투자거래의 분석기법으로는 기본적 분석과 기술적 분석방법이 사용되지만 보다 단기적인 거래예측이나 통계학적, 수리적 기법을 응용하기에는 기술적 분석 방법이 보다 유용한 측면이 있다. 이러한 기술적 지표들을 이용하여 진행된 대부분의 연구는 미래시장의 (보통은 다음 거래일) 주가 등락을 이진분류-상승 또는 하락-하여 주가를 예측하는 모형을 연구한 것이다. 하지만 이러한 이진분류로는 추세를 예측하여 매매시그널을 파악하거나, 포트폴리오 리밸런싱(Portfolio Rebalancing)의 신호로 삼기에는 적합치 않은 측면이 많은 것 또한 사실이다. 이에 본 연구에서는 기존의 주가지수 예측방법인 이진 분류 (binary classification) 방법에서 주가지수 추세를 (상승추세, 박스권, 하락추세) 다분류 (multiple classification) 체계로 확장하여 주가지수 추세를 예측하고자 한다. 이러한 다 분류 문제 해결을 위해 기존에 사용하던 통계적 방법인 다항로지스틱 회귀분석(Multinomial Logistic Regression Analysis, MLOGIT)이나 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA) 또는 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN)과 같은 기법보다는 예측성과의 우수성이 입증된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM, MSVM)을 사용하고, 이 모델의 성능을 향상시키기 위한 래퍼(wrapper)로서 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한 최적화 모델을 제안한다. 특히 GA-MSVM으로 명명된 본 연구의 제안 모형에서는 MSVM의 커널함수 매개변수, 그리고 최적의 입력변수 선택(feature selection) 뿐만이 아니라 학습사례 선택(instance selection)까지 최적화하여 모델의 성능을 극대화 하도록 설계하였다. 제안 모형의 성능을 검증하기 위해 국내주식시장의 실제 데이터를 적용해본 결과 ANN이나 CBR, MLOGIT, MDA와 같은 기존 데이터마이닝 기법들이나 인공지능 알고리즘은 물론 현재까지 가장 우수한 예측 성과를 나타내는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안 모형이 보다 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 특히 주가지수 추세 예측에 있어서 학습사례의 선택이 매우 중요한 역할을 하는 것으로 확인 되었으며, 모델의 성능의 개선효과에 다른 요인보다 중요한 요소임을 확인할 수 있었다.

유전자 알고리즘을 이용한 다분류 SVM의 최적화: 기업신용등급 예측에의 응용 (Optimization of Multiclass Support Vector Machine using Genetic Algorithm: Application to the Prediction of Corporate Credit Rating)

  • 안현철
    • 경영정보학연구
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    • 제16권3호
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    • pp.161-177
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    • 2014
  • 기업신용등급은 금융시장의 신뢰를 구축하고 거래를 활성화하는데 있어 매우 중요한 요소로서, 오래 전부터 학계에서는 보다 정확한 기업신용등급 예측을 가능케 하는 다양한 모형들을 연구해 왔다. 구체적으로 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA)이나 다항 로지스틱 회귀분석(multinomial logistic regression analysis, MLOGIT)과 같은 통계기법을 비롯해, 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN), 사례기반추론(Case-based Reasoning, CBR), 그리고 다분류 문제해결을 위해 확장된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM)에 이르기까지 다양한 기법들이 학자들에 의해 적용되었는데, 최근의 연구결과들에 따르면 이 중에서도 다분류 SVM이 가장 우수한 예측성과를 보이고 있는 것으로 보고되고 있다. 본 연구에서는 이러한 다분류 SVM의 성능을 한 단계 더 개선하기 위한 대안으로 유전자 알고리즘(GA, Genetic Algorithm)을 활용한 최적화 모형을 제안한다. 구체적으로 본 연구의 제안모형은 유전자 알고리즘을 활용해 다분류 SVM에 적용되어야 할 최적의 커널 함수 파라미터값들과 최적의 입력변수 집합(feature subset)을 탐색하도록 설계되었다. 실제 데이터셋을 활용해 제안모형을 적용해 본 결과, MDA나 MLOGIT, CBR, ANN과 같은 기존 인공지능/데이터마이닝 기법들은 물론 지금까지 가장 우수한 예측성과를 보이는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안모형이 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다.