지역해양수치모델(ROMS)을 이용하여 동해 및 울릉도-독도 해역의 해양순환을 모의하였다. 동해 3 km 격자 수치모델과 HYCOM 9 km 격자 자료를 사용하여 울릉도 1 km 격자 수치모델, 울릉도-독도 300 m 격자 수치모델들을 서로 단방향 둥지격자화 기법으로 구축하였다. 그 과정에서 상위모델과는 다른 수심 자료 및 내·외삽 방법에 의해 나타날 수 있는 개방 경계자료의 왜곡에 대한 보정방법을 제시하였다. 구축한 시스템을 이용하여, 2018년 울릉도-독도 지역에서 수평해상도가 300 m인 초고해상도 해양순환 모의 결과를 산출하였다. 초고해상도 수치모델은 같은 조건임에도 불구하고 초기장 및 개방 경계자료에 따라 서로 다른 특징이 나타났다. 따라서 수치모델 결과를 인공위성 고도계 자료로 추정한 유속 자료 및 국립수산과학원의 수온 관측자료를 사용하여 비교 검증하였다. 검증결과 HYCOM 자료를 경계장으로 사용한 둥지격자기법 결과는 1 km 격자모델 보다 300 m 격자모델 결과에서 RMSE, Mean Bias, Pattern Correlation, Vector Correlation이 전반적으로 향상되었다. 그러나 동해 3 km 수치모델을 사용한 결과에서는 1 km 모델의 결과가 300 m 결과보다 우수하게 나타났다. 수온 수직단면도에서는 수평해상도가 고해상도일수록, 등온선의 골과 마루의 수직구조가 뚜렷해지는 경향이 나타났다. 또한 울릉도-독도 300 m 모델은 상위모델에서 재현되지 않았던 섬의 지형 효과에 따른 카르만 와열이 나타났다.
2013년 건설 경기 전망 보고서에 따르면 주택건설경기 침체 상황의 지속으로 건설 기업의 유동성 위기가 지속될 것으로 전망된다. 건설업은 파산으로 인한 사회적 파급효과가 다른 산업에 비해 큰 편이지만, 업종의 특성상 다른 산업과는 상이한 자본구조와 부채비율, 현금흐름을 가지고 있어서 기업의 파산 예측이 더 어려운 측면이 있다. 건설업은 레버리지가 큰 산업으로 부채비율이 매우 높은 업종이며 현금흐름이 프로젝트 후반부에 집중되는 특성이 있다. 그리고 경기사이클에 따른 부침이 매우 심하여 경기하강국면에선 파산이 급증하는 양상을 보인다. 건설업이 레버리지 산업인 이상 건설업체의 파산율 증가는 여신을 공여한 은행에 큰 부담으로 작용한다. 그럼에도 그간의 파산예측모델이 주로 금융기관에 집중되어 왔고 건설업종에 특화된 연구는 드물었다. 기업의 재무 자료를 바탕으로 한 파산 예측 모델에 대한 연구는 오래 전부터 다양하게 진행되었다. 하지만, 일반적인 기업 전체를 대상으로 하는 모델이기 때문에, 건설 기업과 같이 유동성이 큰 기업의 예측에는 적절하지 못할 수 있다. 건설 산업은 오랜 사업 기간과 대규모 투자, 그리고 투자금 회수가 오래 걸리는 특징을 갖는 자본 집약 산업이다. 이로 인해 다른 산업과는 상이한 자본 구조를 갖기 마련이고, 다른 산업의 기업 재무 위험도를 판단하는 기준과 동일한 적용이 곤란할 수 있다. 최근에는 기계 학습을 바탕으로 한 기업 파산 예측 연구가 활발하다. 기계 학습의 대표적 응용 분야인 패턴 인식을 기업의 파산 예측에 응용한 것이다. 기업의 재무 정보를 바탕으로 패턴을 작성하고 이 패턴이 파산 위험 군에 속하는지 안전한 군에 속하는지 판단하는 것이다. 전통적인 Z-Score와 기계 학습을 이용한 파산 예측과 같은 기존 연구들은 특정 산업 분야가 아닌 일반적인 기업을 대상으로 하기 때문에 기업들의 특성을 전혀 고려하고 있지 못하다. 본 논문에서는 건설 기업을 규모에 따라 각 기법들의 예측 능력을 비교하여 적응형 부스팅이 가장 우수함을 확인하였다. 본 논문은 건설 기업을 자본금 규모에 따라 세 등급으로 분류하고 각각에 대해 적응형 부스팅의 예측력을 분석하였다. 실험 결과 적응형 부스팅이 다른 기법에 비해 예측 결과가 좋았고, 특히 자본금 규모가 500억 이상인 기업의 경우 아주 우수한 결과를 보였다.
최근 은행과 증권회사를 중심으로 다양한 로보어드바이저 금융상품들이 출시되고 있다. 로보어드바이저는 사람 대신 컴퓨터가 포트폴리오 자산배분에 대한 투자 결정을 실행하기 때문에 다양한 자산배분 알고리즘이 활용되고 있다. 본 연구에서는 대표적 로보어드바이저 알고리즘인 블랙리터만모형의 강점을 살리면서 객관적 투자자 전망을 도출할 수 있는 지능형 전망모형을 제안하고 이를 내재균형수익률과 결합하여 최종 포트폴리오를 도출하는 로보어드바이저 자산배분 알고리즘을 새로이 제안하며, 실제 주가자료를 이용한 실증분석 결과를 통해 전문가의 주관적 전망을 대신할 수 있는 지능형 전망모형의 실무적 적용 가능성을 보여주고자 한다. 그동안 주가 예측에서 우수한 성과를 보여주었던 기계학습 방법 중 SVM 모형을 이용하여 각 자산별 기대수익률에 대한 예측과 예측 확률을 도출하고 이를 각각 기대수익률에 대한 투자자 전망과 전망에 대한 신뢰도 수준의 입력변수로 활용하는 지능형 전망모형을 제안하였다. 시장포트폴리오로부터 도출된 내재균형수익률과 지능형 전망모형의 기대수익률, 확률을 결합하여 최종적인 블랙리터만모형의 최적포트폴리오를 도출하였다. 주가자료는 2008년부터 2018년까지의 132개월 동안의 8개의 KOSPI 200 섹터지수 월별 자료를 분석하였다. 블랙리터만모형으로 도출된 최적포트폴리오의 결과가 기존의 평균분산모형이나 리스크패리티모형 등과 비교하여 우수한 성과를 보여주었다. 구체적으로 2008년부터 2015년까지의 In-Sample 자료에서 최적화된 블랙리터만모형을 2016년부터 2018년까지의 Out-Of-Sample 기간에 적용한 실증분석 결과에서 다른 알고리즘보다 수익과 위험 모두에서 좋은 성과를 기록하였다. 총수익률은 6.4%로 최고 수준이며, 위험지표인 MDD는 20.8%로 최저수준을 기록하였다. 수익과 위험을 동시에 고려하여 투자 성과를 측정하는 샤프비율 역시 0.17로 가장 좋은 결과를 보여주었다. 증권계의 애널리스트 전문가들이 발표하는 투자자 전망자료의 신뢰성이 낮은 상태에서, 본 연구에서 제안된 지능형 전망모형은 현재 빠른 속도로 확장되고 있는 로보어드바이저 관련 금융상품을 개발하고 운용하는 실무적 관점에서 본 연구는 의의가 있다고 판단된다.
방사선학 영역에서의 디지털 영상 장치의 사용이 급격히 증가되고 있음에도 불구하고, 사용 장치에서의 최적 조사 조건 설정이 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 디지털 방사선 장치의 촬영조건에 따른 피폭선량과 화질을 비교 평가하고자 하였다. 이에 CR, DR의 디지털 방사선 촬영장치를 이용하여 현재 사용하고 있는 촬영조건을 기준으로 각 5단계씩 조건을 변경시키면서 피폭선량을 측정하였으며, 획득한 영상은 의료영상전문가 20명에게 일본 결핵예방학회의 평가법을 준용하여 평가하였다. 그 결과, CR 시스템의 경우 기준 조건인 110 kVp, 3.2 mAs에서의 화질평가 86점 보다 120 kVp, 1.5~2.4 mAs에서 화질평가 91, 95.5점으로 보다 우수하게 나타났으며, 이 때 피폭선량 또한 기준 조건에서의 $105.11{\mu}Gy$ 보다 낮은 $61.3{\sim}98.4{\mu}Gy$로 평가되었다. DR 시스템 경우는 오히려 기준 조건인 125 kVp, 3.2 mAs에서의 화질평가 91점보다 관전압이 낮은 영역인 112 kVp, 2.4~3.2 mAs에서 97점, 98.6점 사이의 높은 화질평가 점수를 나타내었으며, 피폭선량 또한 기준 조건에서의 $93{\mu}Gy$ 보다 낮은 $61.5{\mu}Gy$, $77.2{\mu}Gy$로 평가되었다. 이러한 결과는 디지털 장치의 적절한 조사조건을 설정함으로써 동일한 화질의 영상에 대해 환자 피폭선량을 저감시킬 수 있음을 확인할 수 있었다.
웹 기반 신경심리검사의 타당도를 저해할 수 있는 요인들에 대한 해결책의 일환으로 검사 툴의 인터페이스 디자인을 개선하고자 세 단계를 거쳐 연구를 진행하였다. 연구 1은 곽호완의 웹 기반 신경심리검사 중 주의력 검사 툴의 UI 디자인 문제점을 파악하기 위한 것으로, 전문가에 의한 발견적 시찰법을 실시하였다. 그 결과, 이 검사 툴의 지시 화면, 조사 양식, 과제 화면, 결과 화면 등의 디자인에서 세부적인 사용성 문제점들이 드러났다. 연구 2는 찾아낸 사용성 문제점을 해결하기 위해 웹 기반 주의력 검사에 특화된 11개 디자인 가이드라인을 도출하였다. 이를 토대로 사용자의 작업 흐름에 맞추어 화면 구성과 사이트 구조 등을 최적화하고 재미 요소를 가미하여 검사 툴을 새롭게 디자인 한 다음, JAVA를 이용하여 프로토타입을 개발하였다. 이렇게 구현한 개선 툴(그래픽 툴)이 기존 툴(텍스트 툴)에 비해 더 효과적임을 검증하기 위해, 연구 3에서 사용자들을 대상으로 수행 측정과 설문 조사를 실시하여, 실수 유형과 출현비율 및 UI 만족도를 측정하였다. 수행 측정 결과, 그래픽 툴이 텍스트 툴에 비해 UI 디자인 문제들로 인해 발생하는 사용자 실수 유형과 출현비율이 유의하게 감소하였다. 사후 설문 조사 분석 결과, 텍스트 툴에 비해 그래픽 툴은 전반적인 만족도, 화면, 용어와 시스템 정보, 학습 용이성, 시스템 성능 등의 만족도 측면에서 우수한 것으로 입증되었다.
진단의 높은 정확성을 유지하기 위하여 영상 품질의 정기적인 quality assurance (QA) 검사는 필수적이다. 이 연구의 목적은 2006년부터 2015년까지 시간에 따른 (2006, 2009, 2012, 2015) computed radiography (CR) system의 modulation transfer function (MTF: 변조전달함수), the noise power spectrum (NPS: 잡음전력스펙트럼) and the detective quantum efficiency (DQE: 양자검출효율)를 측정하여 평가 하는 것이다. 우리는 edge method를 이용하여 pre-sampled MTF를 구하였고 international electrotechnical commission standard IEC: 62220-1의 RQA5가 측정에 적용되었으며, X선관 초점으로부터 CR 표면까지의 거리는 150 cm이며, 부가필터 21 mmAl을 사용하였다. 관전압은 $72{\pm}2kVp$였으며 관전압을 1~2 kVp조절하여 HVL이 $7.1{\pm}1mmAl$되도록 하였다. 연구결과는 MTF의 공간주파수 50% ($mm^{-1}$)에서 사용 기간 별로 2006년은 1.54, 2009년은 1.14, 2012년은 1.12, 2015년은 1.38 이었고 공간주파수 10% ($mm^{-1}$)에서 사용 기간 별로 2006년은 2.68, 2009년은 2.44, 2012년은 2.44, 2015년은 2.46 이었다. 각각의 노이즈 분포는 2006년이 가장 낮은 노이즈 분포를 보였으며 2015, 2009, 2012 순으로 낮은 노이즈 분포를 나타내었다. Peak DQE와 $1mm^{-1}$에서도 2006년이 가장 우수한 DQE를 보였으며 2015년, 2009년, 2012년 순으로 DQE값을 나타내었다. 정확한 진단을 위하여 주기적인 CR 시스템의 유지보수가 필요하며 본 연구는 CR 시스템의 QA 및 수행성능 평가에 기초가 될 것으로 생각된다.
인공지능의 등장으로 과학기술 분야 뿐만 아니라 산업의 고도화가 가속화되고 있다. 기업은 인공지능 기술의 효과적인 도입을 통한 지능형 제품 개발로 고객 경험 혁신 및 가치 창출을 실현하고자 한다. 그러나 지능형 제품은 인공지능과 같은 급진적인 기술을 기반으로 하는 제품의 특성상 기존 제품과 개발 방식에 있어 차이를 나타내며, 기존 제품 개발 방법론을 그대로 적용하기에 명확한 한계가 존재한다. 본 연구에서는 차량용 음성비서를 예시로 기업들의 성공적인 지능형 신제품 개발을 위한 KANO-TOPSIS 기반의 새로운 연구 방법을 제안한다. 먼저 KANO 모델을 통해 고객들이 신제품에 필요하다고 생각하는 기능을 선별 및 평가하고, TOPSIS를 통해 고객들이 필요로 하는 기능의 중요도를 구해 신제품 개발을 위한 새로운 기능의 우선순위를 도출한다. 분석을 위해 차량 상태 확인 및 기능 제어 요소, 주행 관련 요소, 음성비서 자체의 특성, 인포테인먼트 요소, 일상생활 지원 요소 등 주요 카테고리를 선정 및 고객 요구속성을 세분화하였으며, 분석 결과, 높은 인식 정확도가 차량용 음성비서 개발에 있어 최우선으로 고려되어야 할 요소로 나타났다. 운전자의 생체 정보, 사용 습관 등에 맞춤화된 콘텐츠를 제공하는 인포테인먼트 요소는 예상과 달리 낮은 우선순위를 나타낸 반면 차량 상태 알림, 주행 보조 및 보안 등 운전자의 안전과 관련된 기능들은 보다 우선적으로 개발되어야 할 요건으로 밝혀졌다. 본 연구는 KANO와 TOPSIS를 결합한 우수한 모델을 통해 혁신적인 지능형 신제품의 특성에 맞는 새로운 제품 개발 방법론을 제시했다는 점에서 의의가 있다.
콜레스테롤의 신속하고 정확한 새로운 분석방법을 모색하기 위하여 본 연구에서는 전기적 전도성이 우수한 MWCNT를 이용하여 전극을 제작하였고, 여러 가지 효소고정화 방법을 통해 전기화학적 감응도 분석을 실시하였다. MWCNT의 전도성을 향상시키기 위해 아민기를 도입한 MWCNT-$NH_2$를 제조하였고, MWCNT-$NH_2$/GCE에 PB를 점착하여 작업전극을 제조하였다. 제조한 작업전극은 0.5~500 ${\mu}M$$H_2O_2$ 농도 범위에서 농도가 증가함에 따라 전류가 비례적으로 증가하였고, 검출한계는 0.1 ${\mu}M$로 나타나 전극이 높은 감도를 가지고 있음을 확인하였다. 또한 콜레스테롤 검출을 위해 적합한 효소 반응기를 제작하기 위해 담체인 aminopropyl glass beads, CNBr-activated sepharose, Na-alginate, toyopearl beads에 cholesterol oxidase를 고정화시켜 바이오센서의 콜레스테롤 표준용액에 대한 감응도를 측정한 결과, aminopropyl glass beads과 CNBr-activated sepharose는 1~100 ${\mu}M$ 범위에서 선형관계를 보였으며, Na-alginate는 5~50 ${\mu}M$의 범위에서, toyopearl beads는 1~50 ${\mu}M$ 범위에서 선형관계를 나타내었다. 검출한계는 제작된 효소반응기 모두 1 ${\mu}M$로 나타나 콜레스테롤에 대한 높은 검출력을 보여주었으나, 특히 CNBr-activated sepharose와 Na-alginate를 이용한 효소반응기가 높은 coupling efficiency와 감응도를 보여 콜레스테롤 검출을 위한 본 바이오 센서 시스템에 적합한 것으로 나타났다.
연구 목적: 이 연구는 Br${\aa}$nemark 임플란트의 후향적인 연구를 통해 machined 임플란트 의 15년, TiUnite$^{TM}$ 임플란트의 5년 누적 생존율을 구하여 비교하고, 위험 요소와의 상관관계를 밝히고자 하였다. 연구 재료 및 방법: 본 연구는 1993년부터 2008년까지 고려대 구로병원 임플란트클리닉에서 임플란트 치료를 받은 환자를 대상으로 하여, 환자의 임상기록을 토대로 조사하였고, 임플란트 일차수술 후 즉시 부하를 가한 경우와 임플란트 보철물이 다른 임플란트 시스템과 결합한 경우는 제외하였다. 15년 간 총 155명의 환자에게 541개의 Br${\aa}$nemark 임플란트 중, 264개의 machined 임플란트와 277개의 TiUnite$^{TM}$ 임플란트를 식립하였고, 임플란트 수술 및 보철수복 술식은 Adell 등이 제안한 방법에 따랐다. 6개월에서 1년 간격으로 Follow-up을 위한 재내원 기간 동안 임플란트에 대한 임상검사를 실시하였다. 본 연구의 관찰 기간은 1차 수술일로부터 2008년 12월 이내의 최종 내원일까지였고, 임상검사시 동요도, 타진, screw loosening, 그리고 환자의 불편감 등을 관찰하고, Zarb와 Albreksson에 의한 임플란트 생존 범주를 근거로 누적생존률을 평가하였다. 임플란트 누적생존율(CSR)이 Kaplan Meier estimate를 이용하여 얻었으며, 각각의 위험요소가 누적생존율에 미치는 영향을 Cox proportional hazards regression을 이용하여 분석하였다(${\alpha}$=.05). 결과: 전체 Br${\aa}$nemark 임플란트의 15년 누적생존율은 86.07%이었고, machined 임플란트의 경우 15년 누적생존율은 82.89%, 5년 누적생존율은 89.21%였으나 Tiunite$^{TM}$ 임플란트의 5년 누적생존율은 98.74%로 machined surface가 Tiunite$^{TM}$ 임플란트에 비해 실패율이 4.6배 정도 더 높았다. 전신질환을 가진 환자의 경우 실패율이 32% 더 증가하였고, 상악동 거상술 또는 골이식을 동반한 수술 등 부가적인 수술을 받은 경우 임플란트 실패율이 40% 더 증가하여 위험 요소와 임플란트의 생존율은 상관 관계가 있었다. Kennedy 분류에 따른 부분 무치악부의 위치에 따라 임플란트 실패율이 통계적으로 유의하게 달랐으며, 소구치와 구치부가구치부가 전치부에 비해 임플란트 실패율이 높게 나타났다. 결론: Br${\aa}$nemark machined 임플란트와 TiUnite$^{TM}$ 임플란트는 모두 우수한 임상적 결과를 보였으나, TiUnite$^{TM}$ 임플란트가 더 성공적이었으며, 임플란트의 누적 생존율은 위험요소와 연관성이 있었다.
목 적: 방사선 치료 중 정확한 환자의 셋업 확인과 선량 측정용으로 사용되었던 film을 대신 하여 현재는 전자포탈영상장치(EPID)가 장착된 장비가 증가하고 있다. 이에 본 논문은 전자포탈영상장치 사용 시 자세확인의 정확성과 선량측정의 유용성을 평가해 보고자 한다. 대상 및 방법: 대한방사선치료학회, 대한방사선종양학회, Pubmed에서 "EPID", "Portal dosimetry", "Portal image", "Dose verification", "Quality control", "Cine mode", "Quality - assurance", "In vivo dosimetry"와 같은 용어로 검색하여 획득한 50개의 자료(1997~2012)를 대상으로 EPID의 역사와 선량측정(dosimetry), 자세확인(set-up verification), EPID 특성으로 구분하여 EPID의 유용성을 분석 하였다. 결 과: EPID는 1세대 Liquid-filled ionization chamber, 2세대 Camera based fluroscopic, 3세대 Amorphous-silicon 순으로 발전하였으며, EPID 촬영 모드에는 크게 EPID mode, Cine mode, Integrated mode로 나뉜다. 필름과 EPID의 절대선량정확성 평가를 한 결과 EPID는 1%, EDR2 필름은 3% 이내로 나타나 오차 측정 정확도가 필름에 비해 EPID가 우수하다는 것을 알 수 있었고, 치료계획 시스템으로부터 계산된 기준 조사면과 EDR2 필름, EPID로 측정한 기준 조사면의 선량 분포를 중첩하여 감마 분석한 결과 필름과 EPID 모두 허용기준 3%/3 mm와 2%/2 mm에서 감마값이 1을 초과하는 화소(r%>1)가 전체 화소의 2% 이내였다. 또한 업무 부하 비교에 있어 세기조절방사선 치료에서 전 과정 QA를 수행하는데 소요되는 시간은 EDR2 필름이 약 110분, EPID가 약 55분으로 측정되었다. 결 론: 전자포탈영상장치의 이용은 선량측정과 자세확인에 있어 기존의 복잡하고 번거로웠던 film과 전리조(Ionization chamber)를 대체하기에 충분하였으며, 특히 세기조절방사선치료의 정도관리에 있어 매우 유용하고 효율적이며 정확한 선량 측정 장치임을 알 수 있었다. 또한, 전자포탈영상장치를 이용한 Cine mode 촬영은 횡격막의 움직임에 따라 유동성이 큰 폐와 간의 경우나 자세의 안정성이 불안한 직장암 환자의 경우 추가 선량 없이 실시간으로 종양의 위치를 확인 할 수 있다는 장점이 있어 최적의 방사선 치료 구현이 가능하리라 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.