• 기술혁신학회지
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• 제19권4호
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• pp.799-821
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• 2016

무인항공기는 현대 전장 환경에서 감시정찰을 위한 필수요소이며, 전장의 복잡성과 불확실성이 증가함에 따라 그 중요성은 더욱 커지고 있다. 본 연구에서는 1982년부터 2014년까지 개발된 96대의 군용 무인항공기를 대상으로 비모수적이며 비통계적 기술예측 방법인 TFDEA를 이용한 기술예측을 실시하였다. 2001년에 최초로 소개된 이후 Inman 외(2006) 등은 TFDEA가 SOA 분석에서 회귀분석과 같은 전통적인 계량방법론보다 예측력이 우수함을 실증하였다. 본 연구에서는 무인항공기에 대한 기술예측 결과 연간 평균기술변화율이 4.06%로 향상되었으며, 개발된 대부분의 무인항공기는 첨단기술 프론티어(SOA) 보다 낮은 수준이었다. 이는 무인항공기를 개발하는 대부분의 국가가 기술적으로 중진국이고, 기술적 선진국인 북미와 유럽의 국가들이 세계 무인항공기 시장의 60% 이상을 장악하고 있다는 것에 기인한다고 볼 수 있다. 본 연구는 TFDEA의 적용분야를 미래체계로서 관심의 대상인 무인화 기술개발 분야로 확대하여 기술혁신의 특성을 분석함으로써 미래 무인항공기의 개발과 기술발전에 관한 기술예측의 기법으로서 적용가능성을 확인하였다. 특히 군의 작전요구성능과 연구개발관리에 필요한 정량적 지표를 설정하는데 활용할 수 있을 것으로 평가된다.

• Journal of Gastric Cancer
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• 제21권3호
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• pp.268-278
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• 2021

Purpose: While several prognostic models for the stratification of death risk have been developed for patients with advanced gastric cancer receiving first-line chemotherapy, they have seldom been tested in the Chinese population. This study investigated the performance of these models and identified the optimal tools for Chinese patients. Materials and Methods: Patients diagnosed with metastatic or recurrent gastric adenocarcinoma who received first-line chemotherapy were eligible for inclusion in the validation cohort. Their clinical data and survival outcomes were retrieved and documented. Time-dependent receiver operating characteristic (ROC) and calibration curves were used to evaluate the predictive ability of the models. Kaplan-Meier curves were plotted for patients in different risk groups divided by 7 published stratification tools. Log-rank tests with pairwise comparisons were used to compare survival differences. Results: The analysis included a total of 346 patients with metastatic or recurrent disease. The median overall survival time was 11.9 months. The patients were different into different risk groups according to the prognostic stratification models, which showed variability in distinguishing mortality risk in these patients. The model proposed by Kim et al. showed relative higher predicting abilities compared to the other models, with the highest χ² (25.8) value in log-rank tests across subgroups, and areas under the curve values at 6, 12, and 24 months of 0.65 (95% confidence interval [CI]: 0.59-0.72), 0.60 (0.54-0.65), and 0.63 (0.56-0.69), respectively. Conclusions: Among existing prognostic tools, the models constructed by Kim et al., which incorporated performance status score, neutrophil-to-lymphocyte ratio, alkaline phosphatase, albumin, and tumor differentiation, were more effective in stratifying Chinese patients with gastric cancer receiving first-line chemotherapy.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제26권2호
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• pp.104-116
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• 2022

The purpose of this study is to systematically determine an optimal percentile cut-off in histogram analysis for calculating the mean parameters obtained from a non-Gaussian continuous-time random-walk (CTRW) diffusion model for differentiating individual glioma grades. This retrospective study included 90 patients with histopathologically proven gliomas (42 grade II, 19 grade III, and 29 grade IV). We performed diffusion-weighted imaging using 17 b-values (0-4000 s/mm²) at 3T, and analyzed the images with the CTRW model to produce an anomalous diffusion coefficient (D_m) along with temporal (𝛼) and spatial (𝛽) diffusion heterogeneity parameters. Given the tumor ROIs, we created a histogram of each parameter; computed the P-values (using a Student's t-test) for the statistical differences in the mean D_m, 𝛼, or 𝛽 for differentiating grade II vs. grade III gliomas and grade III vs. grade IV gliomas at different percentiles (1% to 100%); and selected the highest percentile with P < 0.05 as the optimal percentile. We used the mean parameter values calculated from the optimal percentile cut-offs to do a receiver operating characteristic (ROC) analysis based on individual parameters or their combinations. We compared the results with those obtained by averaging data over the entire region of interest (i.e., 100th percentile). We found the optimal percentiles for D_m, 𝛼, and 𝛽 to be 68%, 75%, and 100% for differentiating grade II vs. III and 58%, 19%, and 100% for differentiating grade III vs. IV gliomas, respectively. The optimal percentile cut-offs outperformed the entire-ROI-based analysis in sensitivity (0.761 vs. 0.690), specificity (0.578 vs. 0.526), accuracy (0.704 vs. 0.639), and AUC (0.671 vs. 0.599) for grade II vs. III differentiations and in sensitivity (0.789 vs. 0.578) and AUC (0.637 vs. 0.620) for grade III vs. IV differentiations, respectively. Percentile-based histogram analysis, coupled with the multi-parametric approach enabled by the CTRW diffusion model using high b-values, can improve glioma grading.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.167-181
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• 2018

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.