인공지능 기술이 발전하면서 이미지, 음성, 텍스트 등 다양한 분야에 적용되고 있으며, 데이터가 충분한 경우 기존 기법들에 비해 좋은 결과를 보인다. 주식시장은 경제, 정치와 같은 많은 변수에 의해 영향을 받기 때문에, 주식 가격의 움직임 예측은 어려운 과제로 알려져 있다. 다양한 기계학습 기법과 인공지능 기법을 이용하여 주가 패턴을 연구하여 주가의 등락을 예측하려는 시도가 있어왔다. 본 연구는 딥러닝 기법 중 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크(CNN)를 기반으로 주가 패턴 예측률 향상을 위한 데이터 증강 방안을 제안한다. CNN은 컨볼루셔널 계층을 통해 이미지에서 특징을 추출하여 뉴럴 네트워크를 이용하여 이미지를 분류한다. 따라서, 본 연구는 주식 데이터를 캔들스틱 차트 이미지로 만들어 CNN을 통해 패턴을 예측하고 분류하고자 한다. 딥러닝은 다량의 데이터가 필요하기에, 주식 차트 이미지에 다양한 데이터 증강(Data Augmentation) 방안을 적용하여 분류 정확도를 향상 시키는 방법을 제안한다. 데이터 증강 방안으로는 차트를 랜덤하게 변경하는 방안과 차트에 가우시안 노이즈를 적용하여 추가 데이터를 생성하였으며, 추가 생성된 데이터를 활용하여 학습하고 테스트 집합에 대한 분류 정확도를 비교하였다. 랜덤하게 차트를 변경하여 데이터를 증강시킨 경우의 분류 정확도는 79.92%였고, 가우시안 노이즈를 적용하여 생성된 데이터를 가지고 학습한 경우의 분류 정확도는 80.98%이었다. 주가의 다음날 상승/하락으로 분류하는 경우에는 60분 단위 캔들 차트가 82.60%의 정확도를 기록하였다.
이 연구는 국립생물자원에서 선정한 기후변화생물지표 중에서 남한의 설악산에 제한적으로 분포하는 눈잣나무의 기후변화에 의한 잠재 서식지 예측을 위해 시행되었다. 눈잣나무의 잠재서식지 예측을위해 IPCC(AR5)의 대표농도경로(RCP)를 기후변화 시나리오로 사용하였다. 종 분포 모형은 Maxent를 사용하였고, 환경변수는 고도, 연평균기온 등으로 총 8개이다. 남한이 눈잣나무 분포지역은 설악산이 유일한 지역으로 지리적 범위는 위도 $38^{\circ}7^{\prime}8^{{\prime}{\prime}}N{\sim}38^{\circ}7^{\prime}14^{{\prime}{\prime}}N$ 경도 $128^{\circ}28^{\prime}2^{{\prime}{\prime}}E{\sim}128^{\circ}27^{\prime}38^{{\prime}{\prime}}E$ 범위에 국지적으로 분포하며, 고도는 1,586m~1,688m 범위에 분포한다. 종 분포 모형의 모형 정확도는 0.978으로 매우 우수하였고 잠재서식지 예측에 기여도가 높은 환경변수는 고도로 나타났다. LPT를 기준으로 선정된 현재기후의 잠재 서식지는 $7,345km^2$이며 기후변화 시나리오를 적용한 미래의 잠재 서식지 면적은 감소하였고 감소폭은 RCP 4.5보다 RCP 8.5가 많았다. 설악산의 눈잣나무 개체군 분포 지역은 한반도의 남방 한계선으로 예상되며 기후변화에 의해 개체군의 축소 및 소실이 예상되므로 전략적인 유전자원 확보를 위한 대책이 필요하다.
Background: Hepatocellular carcinoma (HCC) is one of the most common cancers worldwide, and the outcomes for patients are still poor. It is important to determine the original type of synchronous multinodular HCC for preoperative assessment and the choice of treatment therapy as well as for the prediction of prognosis after treatment. Aims: To analyze clinicopathologic characteristics and prognoses in patients with multicentric occurrence (MO) and intrahepatic metastasis (IM) of synchronous multinodular hepatocellular carcinoma (HCC). Methods: The study group comprised 42 multinodular HCC patients with a total of 112 nodules. The control group comprised 20 HCC patients with 16 single nodular HCC cases and 4 HCC cases with a portal vein tumor emboli. The mitochondrial DNA (mtDNA) D-loop region was sequenced, and the patients of the study group were categorized as MO or IM based on the sequence variations. Univariate and multivariate analyses were used to determine the important clinicopathologic characteristics in the two groups. Results: In the study group, 20 cases were categorized as MO, and 22 as IM, whereas all 20 cases in the control group were characterized as IM. Several factors significantly differed between the IM and MO patients, including hepatitis B e antigen (HBeAg), cumulative tumor size, tumor nodule location, cirrhosis, portal vein and/or microvascular tumor embolus and the histological grade of the primary nodule. Multivariate analysis further demonstrated that cirrhosis and portal vein and/or microvascular tumor thrombus were independent factors differentiating between IM and MO patients. The tumor-free survival time of the MO subjects was significantly longer than that of the IM subjects ($25.7{\pm}4.8$ months vs. $8.9{\pm}3.1$ months, p=0.017). Similarly, the overall survival time of the MO subjects was longer ($31.6{\pm}5.3$ months vs. $15.4{\pm}3.4$ months, p=0.024). The multivariate analysis further demonstrated that the original type (p=0.035) and Child-Pugh grade (p<0.001) were independent predictors of tumor-free survival time. Cirrhosis (p=0.011), original type (p=0.034) and Child-Pugh grade (p<0.001) were independent predictors of overall survival time. Conclusions: HBeAg, cumulative tumor size, tumor nodule location, cirrhosis, portal vein and/or microvascular tumor embolus and histological grade of the primary nodule are important factors for differentiating IM and MO. MO HCC patients might have a favorable outcome compared with IM patients.
생성 AI 기술의 막대한 파급력에 대한 기대가 산업계를 휩쓸고 있다. 생성 AI 기술의 활용과 발전에 창업생태계가 중요한 역할을 할 것으로 기대되는 만큼, 이 분야의 벤처투자 현황과 특성을 더 잘 이해하는 것도 중요하다. 본 연구는 생성 AI 기술과 창업생태계를 주도하는 미국을 비교 대상으로 삼아 한국의 벤처투자 내역을 분석하고 향후 벤처투자 금액을 예측한다. 분석을 위해서 미국의 117개 생성 AI 스타트업의 2008년부터 2023년까지 286건의 투자 내역과 한국의 42개 생성 AI 스타트업의 2011년부터 2023년까지 144건의 투자 내역을 수집하여 새로운 분석 자료를 구축했다. 분석 결과, 생성 AI 기업의 창업과 벤처 투자가 최근 들어 급증하고 있으며, 초기 투자에 절대다수의 투자 건이 집중됐다는 점이 미국과 한국에서 공통적으로 확인됐다. 양국의 차이점도 몇 가지 발견됐다. 미국의 경우 한국과는 다르게 같은 투자 단계에서 최근의 투자 규모가 그 이전보다 285%에서 488%까지 증가했다. 단계별 투자 소요 기간은 한국이 미국보다 다소 길었으나 그 차이가 통계적으로 유의하지는 않았다. 또한, 전체 벤처투자 금액 중 생성 AI 기업에 대한 투자 비중도 한국이 미국보다 높았다. 생성AI의 세부 분야별로는 미국은 텍스트와 모델 분야에 전체 투자액의 59.2%가 집중된 반면, 한국은 비디오, 이미지, 챗 기술에 전체 투자액의 61.9%가 집중돼 차이를 보였다. 2023년부터 2029년까지 한국의 생성 AI 기업에 대한 벤처 투자 예상 금액을 네 가지 다른 모델로 예측한 결과, 평균 3조 4,300억 원(최소 2조 4,085억 원, 최대 5조 919억 원)이 필요할 것으로 추정됐다. 본 연구는 미국과 한국의 생성 AI 기술 분야의 벤처투자를 다각도로 분석하고, 한국의 벤처투자 예상 금액을 제시하였다는 점에서 실무적 의의를 찾을 수 있다. 또한, 아직 학술적 연구가 충분하지 않은 생성AI 벤처투자에 대한 현황을 구체적 자료와 실증근거를 통해 분석함으로써 향후 깊이 있는 학술 연구의 토대를 제시한다는 점에서 학술적 의의가 있다. 본 연구에서는 벤처투자 금액 예측을 위한 방법 두 가지를 새롭게 개발하여 생성 AI의 향후 벤처투자 금액을 예측하는데 적용했다. 이 방법도 후속 학술 연구에서 다양한 분야로 확장·적용되고 정제된다면 벤처투자 예상 금액 예측 방법을 풍부하게 하는 데 공헌할 수 있을 것이다.
수목의 파손은 주변 재산과 생명에 치명적인 위험을 초래한다. 특히, 도복으로 인한 위험은 피해범위가 넓고, 충격의 강도가 높기 때문에 선제적으로 대응하는 것이 중요하다. 이에 도복 시 예상되는 잠재적 위험범위를 산정하거나 위험등급을 평가한 시도가 있었지만, 구체적인 물리량으로 위험을 정량화하지 못하였다. 또한, 수목과 피해대상의 형상을 입체적으로 반영하지 못했다는 아쉬움이 있다. 본 연구는 수목의 도복 시 발생할 수 있는 위험범위와 충격량을 정량적, 입체적으로 예측하기 위한 기법의 개발을 목적으로 하였다. 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 수목의 도복 시 발생하는 위험범위와 충격량 산출식을 정립하였다. 위험범위 산출 시 수목이 쓰러져 미끄러지는 가능성을 반영해 수고의 1.5배를 반경으로 하는 원의 내부 범위로 확대하여 계산하였다. 수목의 기울기에 따라 직립으로 생육하는 수목은 근원부를 중심으로 360° 범위, 기울어져 생육하는 수목은 기운 방향에서 180° 범위로 설정하였다. 충격량은 충돌이 발생하기 직전 수목의 나중운동량이 피해대상에 전달되는 현상을 이용해 산출하였다. 또한, 수목이 쓰러질 때 근원부를 기점으로 회전운동 하는 것을 반영해 각운동량을 산출하였으며, 이를 선운동량으로 전환하여 충격량을 계산하였다. 둘째, Rhino3D와 Grasshopper를 이용하여 위험범위, 충격량 산출 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘은 3차원 모델 제작, 산출, 조회 기능으로 구성하였다. 3차원 모델은 Rhino3D를 이용하여 지형, 건물, 수목의 형상을 입체적 모델로 제작하였고, 이를 Grasshopper에 연결하여 공간정보를 구축하였다. 산출 기능에서는 산출식을 활용하여 알고리즘을 코딩하였다. 산출 시 수고, 기울기, 중량 등 수목의 생육 정보와 인접수목, 피해대상, 분석범위 등 주변 환경을 고려하였다. 조회 기능에서는 산출 결과를 종합하여 3차원 모델에 가시화하였다. 산출값에 따라 색상으로 구분하여 위험수목과 위험구역을 효율적으로 판단하였다. 본 연구는 수목의 도복 시 발생하는 잠재적 위험범위와 충격량을 정량적으로 산출하고, 이를 가시화하여 우선관리가 필요한 대상을 효율적으로 판단하는 방법을 제시하였다. 이는 도복 발생 시, 주변 건물과 관람객의 안전을 위한 대책 수립 및 재난 예방의 기초자료로 활용될 수 있을 것이다. 또한, 도심지와 공원, 문화재구역에서 명확한 기준 없이 진행되는 수목의 제거를 방지하는데 기여할 것이다.
우리나라도 2000 년에 65세 이상 고령자 인구가 전인구의 7%에 도달하며서 소위 고령화 사회에 진입하게 되었고 앞으로 25년간 우리나라 고령자인구의 증가율은 세계적으로 유례없이 급속할 것으로 예상된다. 이러한 측면에서 최근 고령화 문제가 사회적인 이슈로 대두됨에 따라 교통시설물 계획 등에서 고령인구의 통행특성을 고려한 계획 및 설계가 필수적으로 요구되어지고 있다 하지만, 기존의 교통존 혐의 집계분석 방법론에서는 일반인과 고령자의 평균값을 사용함으로써 고령자의 통행 특성 및 사회경제적 특성을 고려하는데 한계를 가지고 있다. 따라서 본 연구는 일반인과 다른 고령자의 통행특성을 분석하기 위해 네스티드 로지모형을 이용하여 개인의 통행특성을 반영할 수 있는 비집계분석의 방법론으로 활동 스케줄링 모형을 구축하고 정립하였다. 본 연구에서의 분석결과 일반인과 비교해 고령자의 통행특성은 직장인과 비직장인 모두에서 출발시간과 수단 선택에서 큰 차이를 가지는 것으로 분석되었다 이러한 개인 통행특성의 차이를 간과한 기존의 교통존 중심의 집계분석 방법론으로 장래 수요 예측시에 큰 편이를 초래할 것으로 예상된다 따라서 본 연구는 개인통행특성을 고려하기 위해 활동기반모형의 필요성을 강조할 수 있는 좋은 선행과제가 될 것으로 기대한다 또한, 활동기반분석의 지속적인 연구 및 이에 대한 개발은 현재 대두되고 있는 도로사업 평가의 신뢰성, 향후교통시설물 계획 및 설계 평가에 중요 요소로 인식되는 교통량 예측 등에 대한 신뢰성 향상에 많은 기회를 할 것으로 판단된다
목 적: 수술 후 방사선 치료를 받은 후복막 연조직 육종 환자들의 치료 성적과 예후 인자를 분석해 보고자 하였다. 대상 및 방법: 1985년부터 2003년까지 수술 후 방사선 치료를 받은 후복막 연조직 육종 환자 23명의 자료를 분석하였다. 추적 관찰 기간은 8개월에서 240개월까지로 중앙값은 77개월이었다. 전체 환자 중 21명이 원발성 종양이었고, 두명은 재발성 이었다. 지방육종과 평활근육종이 전체 종양의 78%를 차지하였고 17명의 환자가 조직학적으로 고등급(2또는 3등급)이었다. 종양의 크기는 3에서 50 cm까지 분포하였으며 중앙값은 13 cm이었다. 65%의 환자에서 종양의 완전절제가 이루어졌다. 방사선치료는 일일 1.8에서 2.0 Gy를 주 5회 조사하여 총 45에서 59.4 Gy를 조사하였으며 중앙값은 50.4 Gy였다. 결 과: 환자들의 5년 전체생존율, 국소무재발생존율, 무전이생존율은 각각 68%, 58%, 71%였다. 11명의 환자에서 국소 재발이 일어났으며, 9명에서는 원격전이가 발생했다. 원격전이는 간에서 가장 많이 발생했다. 예후인자 분석 중 일변량 분석에서는 주변장기를 침윤한 경우와 60세를 초과한 나이가 생존율에 나쁜 영향을 주는 인자로 분석되었고 이중 주변장기를 침윤한 것은 다변량 분석에서도 유의한 인자로 분석되었다. 60세를 초과한 경우는 일변량과 다변량 분석 모두에서 국소재발에 유의한 영향을 미치는 인자였다. 한 명의 3등급의 설사를 제외하고는 3등급 이상의 치료에 의한 부작용은 보고되지 않았다. 결 론: 본 연구 결과 이전에 보고 되었던 다른 연구들의 결과와 비슷한 정도의 치료성적이 분석되었으며 주변 장기를 침범한 경우와 60세를 초과한 경우가 환자의 생존과 재발에 나쁜 영향을 미치는 유의한 인자였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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