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연결정보가 없는 3차원 점으로부터 차이분할메쉬 직접 복원 (Direct Reconstruction of Displaced Subdivision Mesh from Unorganized 3D Points)

  • 정원기;김창헌
    • 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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    • 제29권6호
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    • pp.307-317
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    • 2002
  • 본 논문은 연결정보가 없는 3차원 점으로부터 차이분할메쉬를 직접 생성하는 새로운 메쉬 복원 알고리즘을 제안한다. 차이분할메쉬는 표현해야 하는 각 정점을 1차원 상수 차이 값으로 표현하는 메쉬로써 저장해야하는 데이타양을 획기적으로 줄이면서 분할메쉬의 장점인 분할연결성을 가지므로 다단계 표현이 가능한 새로운 메쉬 표현법이지만 차이분할메쉬를 생성하는 기존의 방법은 레인지 데이타로부터 복원된 비정형 메쉬로부터 차이분할메쉬로의 변환을 거쳐야 하는 문제점이 있다. 제안 알고리즘은 비정형 메쉬로부터의 메쉬 변환과정이 필요 없이 연결정보가 없는 레인지 데이타로부터 차이값에 기반한 분할메쉬를 매쉬 복원과정에서 직접 생성해 낼 수 있다. 기본 아이디어는 연결정보가 없는 점 데이타만을 이용하여 이에 근사한 파라메트릭 도메인을 생성한 후 도메인 상의 각 정점의 법선 벡터 방향으로 세부 표면 정보를 샘플링 하는 것이다. 이를 위하여 우리는 분할곡면 근사기법을 적용한 파라매트릭 도메인 생성기법을 적용하여 입력 점 데이타에 최대한 근사하는 기본메쉬를 생성하며, 연결정보가 없는 점 데이타로부터 세부 표면정보를 올바르게 샘플링 하기 위한 법선벡터와 교차하는 유효한 삼각형 판정기준을 제시한다. 또한 기존 메쉬 복원 기법에서 사용되던 전역 에너지 최적화 방법 대신 입력 데이타를 고려한 지역적 라플라시안 평활화를 이용하여 고품질의 메쉬를 빠르게 복원할 수 있다. 이렇게 복원된 차이분할메쉬는 적은 데이터로 자세한 표현이 가능해져 메쉬 간략화나 압축 등의 후처리 과정이 필요 없으며. 분할연결성을 이용한 다단계 애니메이션등의 다양한 응용분야에 활용 가능하다.6으로 남녀학생 모두 총 열량에 대한 지질의 섭취비율이 높았다. 인, 비타민 B$_1$, B$_{6}$, E를 제외한 칼슘, 철, 아연, 비타민 A, B$_2$, C, 나이아신, 엽산 등 대부분의 미량 영양소 섭취량은 권장량에 미치지 못하였다. 혈청 COT, GPT는 남학생이 여학생보다 각 항목에서 유의하게 높았고, 혈청 총 콜레스테롤, 중성지질, HDL-콜레스테롤, LDL-콜레스테롤은 남녀학생 간에 유의한 차이가 없었다. 적혈구지수의 경우 적혈구수, 헤모글로빈, 헤마토크릿, MCHC가 남학생이 여학생보다 유의하게 높았다. 체중, 체질량지수, 비만지수는 모두 수축기 혈압과 유의한 정의 상관관계를 보였고(p<0.01, p<0.05, p<0.05), 체지방률은 영양지식과 유의한 부의 상관관계를 보였다(p<0.05). 비만도와 영양소 섭취량과의 관계에서 체중, 체질량지수, 비만지수는 콜레스테롤 섭취량과(p<0.01, p<0.05, p<0.05) 각각 유의한 정의 상관관계를 보였다. 비만도와 혈액성상과의 관계에서 체중은HDL-콜레스테롤과 유의한 부의 상관관계를(p<0.05), 적혈구수, 헤모글로빈, 헤마토크릿과는 유의한 정의 상관관계를(각 p<0.05) 보였다. 체질량지수와 비만지수는 각각 HDL-콜레스테롤과는 부의 (각 P<0.05), 적혈구수와는 정의(각 p<0.05) 상관관계를 보였다. 허리엉덩이둘레비는 혈청 GPT, glucose, MCV와 각각 유의한 정의 상관관계를 보였다(각 p<0.05). 이상의 연구결과를 종합할 때 남녀 비만 중학생 모두 총 열량 섭취량 중 지질로

방사선 스트레스 반응 방어 유전자의 탐색 및 발현 분석 (Expression profile of defense-related genes in response to gamma radiation stress)

  • 박누리;하혜정;사미나단 수브라야;최서희;전용삼;진용태;도옥화;쉬프라 쿠마리;이긍주
    • Journal of Plant Biotechnology
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    • 제43권3호
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    • pp.359-366
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    • 2016
  • 자주달개비는 닭의장풀과의 다년생 식물로, 자주달개비의 수술털은 이온화 방사선에 노출될 경우 분홍색 또는 흰색으로 체세포 돌연변이가 쉽게 일어나 방사선 지표식물로 생물학적인 반응 연구 등에 효과적으로 이용되어 왔다. 본 연구에서는, 자주달개비 BNL 4430을 대상으로 50, 250, 500, 1000 mGy에 해당하는 감마선($^{60}Co$)을 조사한 후 13일차에 있는 샘플을 대상으로 만개한 꽃을 채취하여 RNA를 추출하였다. 추출한 RNA를 바탕으로 Illumina Hi-seq를 이용하여 각 선량에 해당하는 전사체 및 특이발현유전자(Differentially expressed genes, DEGs)를 분석하였다. 전사체는 총 77,326개로, 방사선 비처리구에 비해 2배 이상 상향 발현된 유전자는 50 mGy에서 116개, 250 mGy에서 222개, 500 mGy에서 246개, 1000 mGy에서 308개로 밝혀졌으며, 이 중 각 선량별 특이적으로 반응하는 유전자인 heat shock protein 70 famaily protein, IQ-domain 6, KAR-UP oxidoreductase, zinc transporter 1 precursor를 선발하여 13일차의 RNA 샘플을 대상으로 RT-PCR 및 qRT-PCR을 이용하여 저선량 방사선에 반응하는 유전자를 검정하였다. 검정 결과 DEGs data와 매우 유사한 양상을 보였으며, 선량별로 2.3배에서 최대 96.59배의 높은 발현을 확인하였다. 선발한 유전자는 대부분 세포 내 방어기작과 관련이 되어있는 유전자였으며, 이중 KAR-UP oxidoreductase의 경우 A. thaliana에서 발아와 관련이 있는 유전자로 알려져 있었는데, 이번 연구를 통해 저선량 방사선에 의해서 반응하는 유전자로도 확인이 되었다. 저선량 방사선에 노출된 자주달개비의 유전자 정보를 바탕으로, 저선량의 방사선이 식물체에 미치는 영향과 발현 기작을 연구하는 데에 분자적 수준의 정보를 제공할 수 있게 되었으며, 저선량 방사선의 생물학적 안정성 확보를 위한 감시 보조수단으로 자주달개비가 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

광릉 전나무인공림에서 수액이동량, 토양수분장력 그리고 토양함수량의 변화와 상호작용 (Interactions and Changes between Sapflow Flux, Soil Water Tension, and Soil Moisture Content at the Artificial Forest of Abies holophylla in Gwangneung, Gyeonggido)

  • 전재홍;김경하;유재윤;정용호;정창기
    • 한국산림과학회지
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    • 제94권6호
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    • pp.496-503
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    • 2005
  • 본 연구는 2004년 9월에서 10월까지 경기도 광릉시험림내 국립산림과학원 산림수문 유역시험지인 전나무 인공림에서 수목의 증산에 의해 나타나는 수액이동량과 토양수분장력 및 토양함수율의 변화를 조사하고, 이들 간의 상호작용을 밝히기 위하여 수행되었다. 대상지인 전나무림은 1976년 조림지로서 1996년 2월부터 7월까지 1차 간벌과 가지치기를 실시하였으며 2004년 4월에 2차 간벌과 가지치기를 실시하였다. 수액이동량은 수액유속계로 측정하였으며, 토양수분장력은 사면부와 계류부에 텐시오미터를 설치하여 조사하였다. 토양함수량은 사면부에 10, 30, 50 cm 깊이로 TDR을 매설하여 관측하였으며, 각 조사항목들은 30분단위로 측정하여 데이터로거에 저장하였다. 조사기간 동안 일일 평균수액이동량은 10.16l이고, 최대는 15.09l, 최소는 0.01l였다. 시간별로는 9시부터 수액이동량이 증가하기 시작하여 13시에 최대치인 30분당 0.74l에 달하였으며, 15시까지 그 값이 유지된 후 급감하기 시작하여 19시를 지나면서 0으로 수렴하였고 야간에는 수액이동이 거의 없었다. 강우시에는 주간에도 수액이동량이 거의 없는 것으로 나타났다. 토양수분장력은 사면에서 평균 $-141.3cmH_2O$, $-52.9cmH_2O$, $-134.2cmH_2O$로 낮았으며, 계류부 사이의 완경사지에서 평균$-6.1cmH_2O$, $-18.0cmH_2O$ and $-3.7cmH_2O$로 높게 나타났다. 특히 토양수분에 대한 강우의 영향이 감소된 후 사면의 토양수분장력은 수목의 증산에 따라 일주기성을 나타내어 수액이동량이 증가하면 토양수분장력이 낮아지고 수액이동량이 감소하면 토양수분장력이 높아지는 경향을 보였으나, 계류부에서는 수액이동량의 영향을 파악할 수 없었다. 토양함수율은 강수 종료 후 지속적으로 감소하였으며, 사면부의 토양수분장력과 같이 증산에 따른 일주기성을 나타내어 주간에는 토양함수율이 감소하였고 수액의 이동이 거의 없는 야간에는 함수율이 유지되거나 또는 소폭 상승하는 경향이 나타났다. 이상의 결과로 수액이동량의 변화에 따른 토양수분의 변화는 사면부와 계류부에서 다르게 나타나는 것을 알 수 있었다.

이차원 화학변위 기법을 이용한 간 및 심장 $^{31}P$ 자기공명분광에서의 Nuclear Overhauser 효과에 대한 연구 (The Effect of Nuclear Overhauser Enhancement in Liver and Heart $^{31}P$ NMR Spectra Localized by 2D Chemical Shift Technique)

  • 염헌규;이종민;김용선;이상권;서경진;배성진;장용민
    • Investigative Magnetic Resonance Imaging
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    • 제8권2호
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    • pp.94-99
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    • 2004
  • 목적 : 인체의 심근 및 간조직의 생체내 $^{31}P$ MRS에서 NOE 효과에 의한 분광신호 세기의 증가를 평가하고자 하였으며 또한 동일 장기에서 대사물질에 따른 NOE 효과의 차이를 알아보고자 하였다. 대상 및 방법: 열명의 정상 성인군(남:여=8:2, 연령분포=24-32)을 대상으로 1.5T 자기공명영상/분광 장치에서 $^1H-^{31}P$ 이중 튜닝 표면 코일을 사용하여 생체내 $^{31}P$ MRS를 시행하였다. $^{31}P$ MRS 측정은 이차원 화학변위영상기법을 사용하였으며 동일한 파라미터에서 NOE 효과 없이 그리고 $^1H$ decoupling상태에서 NOE 효과에 의한 $^{31}P$ MRS 데이터를 획득하였다. $^{31}P$ MRS raw data의 postprocessing 후 얻어진 스펙트럼에서 주요 대사물질들의 신호증가를 비교하였다. 결과: 간조직의 $^{31}P$ HRS에서 NOE 효과에 의한 신호증가율은 $\alpha-ATP\;(7\%),\;\beta-ATP\;(9\%),\;\gamma-ATP\;(17\%),\;Pi\;(1\%),\;PDE\;(19\%),\;PME\;(31\%)$였다. 간조직의 경우 크리아틴 키나제가 없기 때문에 PCr 신호는 관찰되지 않았다. 심근의 $^{31}P$ MRS은 whole body 코일이 표면 코일보다 우수한 scout 영상을 제공하여 $^{31}P$ MRS의 localization에 유리하였다. $^{31}P$ 심근 다중 체적 스펙트럼에서 , 혈액의 DPG 신호는 심근으로부터 멀어질 수록 증가하는 양상을 나타내었고 NOE 효과에 의한 신호증가율은 $\alpha-ATP\;(12\%),\;\beta-ATP\;(19\%),\;\gamma-ATP\;(30\%),\;PCr\;(34\%),\;Pi\;(20\%),\;PDE\;(51\%),\;DPG\;(72\%)$ 였다. 결론: 간조직에 비해 심근의 경우 큰 신호증가를 보였고 이는 간조직 대사물질들의 $^{31}P$가 심근과는 다른 $^1H$ coupling을 나타냄을 의미한다고 해석할 수 있다.

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지식베이스 구축을 위한 한국어 위키피디아의 학습 기반 지식추출 방법론 및 플랫폼 연구 (Knowledge Extraction Methodology and Framework from Wikipedia Articles for Construction of Knowledge-Base)

  • 김재헌;이명진
    • 지능정보연구
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    • 제25권1호
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    • pp.43-61
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    • 2019
  • 최근 4차 산업혁명과 함께 인공지능 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 이전의 그 어느 때보다도 기술의 발전이 빠르게 진행되고 있는 추세이다. 이러한 인공지능 환경에서 양질의 지식베이스는 인공지능 기술의 향상 및 사용자 경험을 높이기 위한 기반 기술로써 중요한 역할을 하고 있다. 특히 최근에는 인공지능 스피커를 통한 질의응답과 같은 서비스의 기반 지식으로 활용되고 있다. 하지만 지식베이스를 구축하는 것은 사람의 많은 노력을 요하며, 이로 인해 지식을 구축하는데 많은 시간과 비용이 소모된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 기계학습을 이용하여 지식베이스의 구조에 따라 학습을 수행하고, 이를 통해 자연어 문서로부터 지식을 추출하여 지식화하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 이러한 방법의 적절성을 보이기 위해 DBpedia 온톨로지의 구조를 기반으로 학습을 수행하여 지식을 구축할 것이다. 즉, DBpedia의 온톨로지 구조에 따라 위키피디아 문서에 기술되어 있는 인포박스를 이용하여 학습을 수행하고 이를 바탕으로 자연어 텍스트로부터 지식을 추출하여 온톨로지화하기 위한 방법론을 제안하고자 한다. 학습을 바탕으로 지식을 추출하기 위한 과정은 문서 분류, 적합 문장 분류, 그리고 지식 추출 및 지식베이스 변환의 과정으로 이루어진다. 이와 같은 방법론에 따라 실제 지식 추출을 위한 플랫폼을 구축하였으며, 실험을 통해 본 연구에서 제안하고자 하는 방법론이 지식을 확장하는데 있어 유용하게 활용될 수 있음을 증명하였다. 이러한 방법을 통해 구축된 지식은 향후 지식베이스를 기반으로 한 인공지능을 위해 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

근거이론 접근법을 이용한 소셜벤처 창업 현상에 관한 고찰 (A Study on the Social Venture Startup Phenomenon Using the Grounded Theory Approach)

  • 설병문;김영락
    • 벤처창업연구
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    • 제18권1호
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    • pp.67-83
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    • 2023
  • 본 연구는 최근 늘어나고 있는 소셜벤처 창업 현상을 사회적기업의 관점과 영리기업의 관점에서 분석하여, 두 가지의 상이한 또는 대립적이기도 한 관점에서 공통적으로 설명될 수 있는 소셜벤처의 창업 현상을 근원적으로 탐색하여 설명하고자 한다. 소셜벤처에 대한 사회적 관심의 증가에도 불구하고 여전히 사회적기업과 영리기업의 두 가지 관점에 기반하여 접근한 선행연구가 부족하여, 본 연구는 연구 방법으로 선행연구와 인터뷰 자료를 바탕으로 현상을 분석하는 귀납적 연구 방법인 Strauss & Corbin(1998)의 근거이론 접근법을 사용하였다. 본 연구를 위한 자료 수집을 위하여 현재 안정적 매출이 발생하고 있는 소셜벤처기업의 대표 8인을 인터뷰하고 현상 분석을 진행하였다. 인터뷰는 추가적인 정보가 도출되지 않는 이론적 포화상태까지 단계적으로 진행하였다. 근거이론 접근법을 사용한 본 연구의 분석 결과는 다음과 같다. 개방코딩과 축코딩의 결과 개념 147개, 하위범주 70개가 도출되었으며, 최종 추상화 과정을 통해 범주 18개를 도출하였다. 선택코딩에서는 핵심범주로'사회적 영역의 소셜벤처 진출 확대'와'영리기업의 사회적 기능 확대'를 선정하고, 이를 중심으로 스토리라인을 구성하였다. 본 연구에서 소셜벤처와 같이 두 가지의 갈등관계의 가치를 추구하는 기업이 경쟁력을 갖추고 생존하기 위하여 요구되는 경쟁요인에 대한 학문적 연구와 분석이 필요함을 보았다. 실무적으로는 영리기업과 협업, 가치 결합, 창업자 역량 및 성과 개선/사회적 가치 실행역량 강화, 소통전략, 영리기업의 가치 투자, 창업자 경영역량 등의 개념을 도출하였다. 본 연구에서 제시한 소셜벤처 창업 현상에 대한 고찰은 소셜벤처 영역에 진입하고자 하는 사회적기업과 영리기업, 그리고 소셜벤처 창업자에게 현상의 사회적 맥락을 설명하고, 성공적 소셜벤처 창업 유인과 활성화에 필요한 시사점을 제공할 것으로 기대한다.

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그래픽 프로세서를 이용한 탄성파 수치모사의 계산속도 향상 (Acceleration of computation speed for elastic wave simulation using a Graphic Processing Unit)

  • Nakata, Norimitsu;Tsuji, Takeshi;Matsuoka, Toshifumi
    • 지구물리와물리탐사
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    • 제14권1호
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    • pp.98-104
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    • 2011
  • 탐사 지구물리학에서 수치 모사는 지하매질에서의 탄성파 전파 현상을 이해하는데 중요한 통찰력을 제공한다. 탄성파 모사는 음향파 근사에 의한 수치 모사보다 계산시간이 많이 소요되지만 전단응력 성분을 포함하여 보다 현실적인 파동의 모사를 가능하게 한다. 그러므로 탄성파 모사는 탄성체의 반응을 탐사하는데 적합하다고 할 수 있다. 계산 시간이 길다는 단점을 극복하기 위해 본 논문에서는 그래픽 프로세서(GPU)를 이용하여 탄성파 수치 모사 시간을 단축하고자 하였다. GPU는 많은 수의 프로세서와 광대역 메모리를 갖고 있기 때문에 병렬화된 계산 아카텍쳐에서 사용할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서 사용한 GPU 하드웨어는 NVIDIA Tesla C1060으로 240개의 프로세서로 구성되어 있으며 102 GB/s의 메모리 대역폭을 갖고 있다. NVIDIA에서 개발된 병렬계산 아카텍쳐인 CUDA를 사용할 수 있음에도 불구하고 계산효율을 상당히 향상시키기 위해서는 GPU 장치의 여러 가지 다양한 메모리의 사용과 계산 순서를 최적화해야만 한다. 본 연구에서는 GPU 시스템에서 시간영역 유한차분법을 이용하여 2차원과 3차원 탄성과 전파를 수치 모사하였다. 파동전파 모사에 가장 널리 사용되는 유한차분법 중의 하나인 엇갈린 격자기법을 채택하였다. 엇갈린 격자법은 지구물리학 분야에서 수치 모델링을 위해 사용하기에 충분한 정확도를 갖고 있는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서 제안한 모델링기법은 자료 접근 시간을 단축하기 위해 GPU 장치를 메모리 사용을 최적화하여 가능한 더 빠른 메모리를 사용한다. 이점이 GPU를 이용한 계산의 핵심 요소이다. 하나의 GPU 장치를 사용하고 메모리 사용을 최적화함으로써 단일 CPU를 이용할 경우보다 2차원 모사에서는 14배 이상, 3차원에서는 6배 이상 계산시간을 단축할 수 있었다. 세 개의 GPU를 사용한 경우에는 3차원 모사에서 계산효율을 10배 향상시킬 수 있었다.

구조토양에서의 침출수와 잔존수농도의 파과곡선에 관한 비교연구 (COMPARISON OF FLUX AND RESIDENT CONCENTRATION BREAKTHROUGH CURVES IN STRUCTURED SOIL COLUMNS)

  • Kim, Dong-Ju
    • 한국토양환경학회지
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    • 제2권2호
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    • pp.81-94
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    • 1997
  • 오염물질 이동현상 연구에서는 침출수 혹은 잔존수농도 형태가 사용되는데 이의 선택은 모니터링 방법에 의존하게 된다. 파과곡선 실험에서 모니터링 농도 형태에 관한 선택은 임의적이며, 각 농도 형태에서 얻어진 운송 파라미터들은 동등하며 다공성매질의 수리적 특성을 각각 대표하는 것으로 알려져왔다. 그러나, 현장상태의 구조적 발달을 보이는 토양에서는 농도 형태별 운송계수의 동등성이 의문시 된다. 본 연 구에서는 불교란 현장시료(직경 20cm, 높이 20cm)에 대하여 두가지 농도 형태에 의한 파과곡선 실험을 시행하므로써 모니터링 방법에 따른 농도 형태와 그에 따른 운송 파라미터들을 비교분석 하였다. 침출수 농도와 잔존수 농도는 토양상부에서 20cm와 loom 떨어진 지점에서 EC-meter와 TDR 을 이용하여 각각 측정하였다. 연구결과, 침출수 농도는 잔존수 농도보다 첨두농도가 훨씬 높게 그리고 첨두농도의 운송시간이 짧게 나타났음을 알 수 있었다. 따라서 침출수농도곡선으로부터 추정된 운송파 라미터들은 잔존수농도곡선으로부터 추정된 수치들과 상당한 차이를 보였으며 그 차이는 CLT 모델보다 CDE 모델에서 더 크게 나타났다. 특히 CDE 모델에서는 침출수곡선으로부터 도출된 계수값들이 잔존수곡선으로부터 도출된 계수값들보다 훨씬 크게 나타났다. 이는 구조토양내에 존재하고 있는 대공극을 통한 오염물질 우회통과와 평형조건에서의 CDE 모델이 연구대상토양에서의 오염물질 이동현상을 표현하는데 부적합하였기 때문인 것으로 사료된다. 분자 분산에 대한 동수리학적 확산의 비와 Peclet number와의 상관관계를 나타내는 도표영역에서 두가지 농도는 모두 역학적 확산이 오염물질 운송을 좌우하는 영역에 속하였다. 그러나 분자분산은 토양내 대공극부분보다 matrix 부분에서의 오염물질 확산에 더 많은 기여를 하는 것으로 나타났으며 이는 공극유속과 확산계수사이에 존재하는 비선형성에 기인하기 때문인 것으로 사료된다.

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효과적인 입력변수 패턴 학습을 위한 시계열 그래프 기반 합성곱 신경망 모형: 주식시장 예측에의 응용 (A Time Series Graph based Convolutional Neural Network Model for Effective Input Variable Pattern Learning : Application to the Prediction of Stock Market)

  • 이모세;안현철
    • 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.

Quality of Anticoagulation and Treatment Satisfaction in Patients with Non-Valvular Atrial Fibrillation Treated with Vitamin K Antagonist: Result from the KORean Atrial Fibrillation Investigation II

  • Oh, Seil;Kim, June-Soo;Oh, Yong-Seog;Shin, Dong-Gu;Pak, Hui-Nam;Hwang, Gyo-Seung;Choi, Kee-Joon;Kim, Jin-Bae;Lee, Man-Young;Park, Hyung-Wook;Kim, Dae-Kyeong;Jin, Eun-Sun;Park, Jaeseok;Oh, Il-Young;Shin, Dae-Hee;Park, Hyoung-Seob;Kim, Jun Hyung;Kim, Nam-Ho;Ahn, Min-Soo;Seo, Bo-Jeong;Kim, Young-Joo;Kang, Seongsik;Lee, Juneyoung;Kim, Young-Hoon
    • Journal of Korean Medical Science
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    • 제33권49호
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    • pp.323.1-323.12
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    • 2018
  • Background: Vitamin K antagonist (VKA) to prevent thromboembolism in non-valvular atrial fibrillation (NVAF) patients has limitations such as drug interaction. This study investigated the clinical characteristics of Korean patients treated with VKA for stroke prevention and assessed quality of VKA therapy and treatment satisfaction. Methods: We conducted a multicenter, prospective, non-interventional study. Patients with $CHADS_2{\geq}1$ and treated with VKA (started within the last 3 months) were enrolled from April 2013 to March 2014. Demographic and clinical features including risk factors of stroke and VKA treatment information was collected at baseline. Treatment patterns and international normalized ratio (INR) level were evaluated during follow-up. Time in therapeutic range (TTR) > 60% indicated well-controlled INR. Treatment satisfaction on the VKA use was measured by Treatment Satisfaction Questionnaire for Medication (TSQM) after 3 months of follow-up. Results: A total of 877 patients (age, 67; male, 60%) were enrolled and followed up for one year. More than half of patients (56%) had $CHADS_2{\geq}2$ and 83.6% had $CHA_2DS_2-VASc{\geq}2$. A total of 852 patients had one or more INR measurement during their follow-up period. Among those patients, 25.5% discontinued VKA treatment during follow-up. Of all patients, 626 patients (73%) had poor-controlled INR (TTR < 60%) measure. Patients' treatment satisfaction measured with TSQM was 55.6 in global satisfaction domain. Conclusion: INR was poorly controlled in Korean NVAF patients treated with VKA. VKA users also showed low treatment satisfaction.