• 제목/요약/키워드: 편향된 데이터

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유니콘 기업들의 투자 유치 지속 기간, 정부 정책, 해외 투자자가 Exit 가치평가에 미치는 영향에 대한 연구 (Unicorn Startups' Investment Duration, Government Policy, Foreign Investors, and Exit Valuation)

  • 이민선;남대일
    • 벤처창업연구
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    • 제15권5호
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    • pp.1-11
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    • 2020
  • 유니콘 스타트업의 출현과 그 수의 증가는 최근 많은 주목을 받고 있는 분야이다. 본 연구에서는 유니콘과 같이 빠른 성장을 보이는 스타트업들이 더 높은 기업가치와과 명성을 얻기 위해 exit 시기를 지연시키는 현상에 주목하였다. 유니콘 기업들이 투자 기간이 길어질수록 더 높은 기업가치를 획득하는 경향성을 보이는 지를 알아보기 위해 기업 공개 (IPO)나 인수/합병 (M&A)를 통해 이미 Exit한 140개의 유니콘 기업 자료를 기반으로 본 연구를 진행하였다. 더 나아가 단순히 기업 수준에서 자원 획득을 위한 영향을 검증하는 것을 넘어서 제도의 영향성을 알아보기 위해 스타트업을 육성하는 국가 정책의 정도와 해외 투자자의 조절 효과를 추가로 알아보았다. 다시말해, 본 연구에서는 유니콘 기업들은 투자를 받은 기간과 exit 시점의 기업가치 산정 사이에 양의 상관관계가 있다는 것을 가설을 기반으로 하여, 국가 제도적 변수들의 조절 효과를 살펴보았다. 하나의 자료 수집 원천에서 오는 편향을 제거하기 위해, Crunchbase, World Bank, Global Competitiveness Report, Global Entrepreneurship Monitor 등 다양한 출처를 통해 획득한 데이터를 이용하였으며, 결과는 가설을 부분적으로 지지하는 방향으로 도출되었고 조절효과의 영향 또한 유의미한 것으로 나타났다. 유니콘 스타트업에 대한 연구가 부족한 상황에서 본 연구는 그들의 증가에 관심을 가지고 향후 연구에 도움이 될 수 있는 새로운 주제와 방향을 제시했다는 데 의의를 가지고 있다.

겹침이음 실험을 통한 SD600 확대머리철근의 정착강도 평가 (Strengths of Lap Splices Anchored by SD600 Headed Bars)

  • 천성철;이진곤
    • 콘크리트학회논문집
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    • 제25권2호
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    • pp.217-224
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    • 2013
  • ACI 318-08에 신설된 확대머리 철근의 정착길이 설계식은 콘크리트 강도, 철근 항복강도, 철근 지름만을 변수로 횡보강철근의 영향을 고려하지 않고 있다. 또한 제한적인 데이터에 근거한 설계식으로 순간격과 재료강도에 엄격한 제한을 두고 있다. 이 연구에서는 철근 항복강도 600 MPa의 고강도 철근을 사용하여, $2d_b$의 좁은 순간격을 갖고 횡보강철근을 배근한 겹침 이음 실험을 실시하였다. 실험 결과 횡보강철근을 배근하지 않은 실험체의 경우, 프라잉 거동으로 인해 하부 피복콘크리트가 일찍 탈락되었다. 전체 정착강도 중 확대머리 지압의 기여도는 평균 15%로 지압이 제대로 발현되기 전에 파괴되었다. 이음길이 전체에 스터럽을 배근한 횡보강 실험체는 프라잉 거동이 억제되고 횡보강에 의한 부착강도 증진으로 무보강에 비해 지압과 부착이 모두 증가하였다. 이음 단부에만 횡보강철근을 배근한 단부보강 실험체의 경우, 프라잉 거동은 억제되었지만 이음구간의 부착이 크게 증가되지 않아 지압이 충분히 발현되기 전에 부착에 의해 파괴되었다. 실험결과를 회귀 분석하여 확대머리 철근의 정착강도 평가식을 제안하였다. 평가식은 부착과 지압의 영향을 분리하여 구성하였으며, 콘크리트강도, 횡방향 철근 지수, 정착길이를 설계 변수로 포함하였다. 실험 결과와 비교한 결과 평균 1.0, 변동계수 6%로 변수에 따른 편향 없이 정착강도를 예측하였다.

조합에서 모든 경우의 수를 만들기 위한 CPU와 GPU의 효율적 협업 방법 (Efficient Collaboration Method Between CPU and GPU for Generating All Possible Cases in Combination)

  • 손기봉;손민영;김영학
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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    • 제7권9호
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    • pp.219-226
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    • 2018
  • 조합에서 모든 경우의 수를 생성하는 체계적인 방법 중 하나는 조합 트리를 구성 하는 것이며 조합 트리를 구성하는 시간 복잡도는 O($2^n$)이다. 조합 트리는 그래프 동형 문제나 빈발 항목집합을 계산하는 초기 모델 등 다양한 목적으로 활용된다. 그러나 조합의 모든 경우의 수를 탐색해야 하는 알고리즘은 높은 시간 복잡도로 인해 현실적으로 활용되기 어렵다. 그럼에도 불구하고 데이터의 양이 방대해지고 이를 활용하기 위한 다양한 연구가 진행되면서 모든 경우의 수를 탐색해야만 하는 경우가 늘고 있다. 최근 GPU환경이 보급되고 쉽게 접할 수 있게 되면서 직렬 환경에서 높은 시간 복잡도를 가지는 알고리즘들을 병렬화 하여 시간을 줄이려는 다양한 시도가 이루어지고 있다. 조합에서 모든 경우의 수를 생성하는 방법은 순차적으로 진행되고 하부 작업의 크기가 편향되기 때문에 병렬 구현에 적합하지 않다. 병렬 알고리즘의 성능은 모든 스레드가 비슷한 크기의 작업을 가질 때 극대화될 수 있다. 본 논문에서는 모든 경우의 수를 구하는 문제를 병렬화하기 위하여 CPU와 GPU가 효율적으로 협업하기 위한 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 이론적인 측면에서 시간 복잡도를 분석하고, CPU와 GPU환경에서 다른 알고리즘과 본 연구에서 제안한 알고리즘의 실험 시간을 비교한다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 CPU와 GPU의 협업 알고리즘은 이전 알고리즘에 비하여 CPU의 수행시간과 GPU의 수행시간의 균형을 유지하였고 아이템의 개수가 커질수록 괄목할 만한 시간 개선을 보였다.

텍스트마이닝 (text-mining) 기법을 이용한 국내 담수외래종 연구동향 파악 (Using Text-mining Method to Identify Research Trends of Freshwater Exotic Species in Korea)

  • 도윤호;고의정;김영민;김효겸;주기재;김지윤;김현우
    • 생태와환경
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    • 제48권3호
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    • pp.195-202
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    • 2015
  • 본 연구는 국내 담수외래종의 연구동향을 파악하기 위해서 비정형 데이터로부터 키워드 간의 연계성을 파악하는 데 적합한 텍스트마이닝 (text-mining)기법을 이용하였다. 환경부가 지정한 담수외래종 17종 (포유류 1종, 양서 파충류 3종, 어류 11종, 식물 2종)의 학명과 국명 또한 일반 검색어로 이용하여 56개의 국내 학회 및 기관에서 발행된 총 245편 논문을 개체군 수준에서 분석하였다. 담수외래종에 대한 연구는 90년대에 증가하여 2000년대 이후 감소하는 양상을 보였으며 외래종의 생리 및 발생에 대한 연구가 분류, 생태에 대한 연구보다 유의하게 많았다. 특히, 무지개 송어 (44%/전체 논문편수), 나일틸라피아 (19%), 이스라엘 잉어 (8%), 은연어 (4%)와 같이 수산자원으로 이용하기 위해 도입된 종들에 대한 연구가 많았다. 하지만 담수외래종의 생태적 특성과 분포, 행동에 대한 연구는 뉴트리아와 큰입우럭, 황소개구리로 제한되어 있고 연구 수 역시 생리 및 발생 관련 연구에 비해 적었다. 지금까지 담수외래종들의 위해성과 문제점은 계속 제기되고 있지만, 분석 결과 연구 주제가 편향되어있어 그들의 생태적인 문제를 해결하기에는 정보가 부족한 것으로 보인다. 담수외래종의 효과적인 관리를 위해서는 그들에 대한 다각적인 접근과 폭넓은 연구주제의 설정이 필요하다.

비선형 모델을 이용한 결측 대체 방법 비교 (A comparison of imputation methods using nonlinear models)

  • 김혜인;송주원
    • 응용통계연구
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    • 제32권4호
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    • pp.543-559
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    • 2019
  • 자료에는 다양한 원인에 의해 결측이 발생한다. 만약 결측치를 제외하고 완전히 관찰된 자료만으로 분석을 실시한다면 결측자료 메커니즘이 완전임의결측이 아닌 경우 결과에 편향이 발생하거나 제외된 개체로 인한 정보의 손실로 추정의 정밀도가 약화된다. 결측이 하나의 변수에서만 일어나지 않기 때문에, 자료에 변수가 많을 수록 이 문제는 심화된다. 문제를 개선하기 위해 결측치를 대체하는 여러가지 방법들이 제안되었다. 하지만 모수적인 모형을 이용한 대체 방법들은 가정에 위배되는 현실 데이터에는 적합하지 않다. 따라서 본 연구에서는 자료의 분포 가정에 덜 영향을 받는 커널, 리샘플링, 스플라인 방법을 활용한 비선형 대체 방법들을 리뷰하고 필요한 경우 기존의 비선형 대체 방법에 대체클래스를 사용하여 대체값의 정확도를 높이거나 랜덤성을 가지는 오차를 더해주어 추정치의 분산이 적게 추정되는 문제를 개선하는 확장된 결측 대체 방법을 제안한다. 본 연구에서 고려한 여러 가지 대체 방법들은 다양한 모의자료 설계 하에서 성능을 비교하였다. 모의실험 결과, 비선형 대체 방법들은 각 설계 하에 다른 성능을 보이며 전반적으로 커널 회귀나 스플라인을 활용한 대체 방법들이 좋은 성능을 보였다. 더불어, 확장된 대체 방법은 기존의 대체 방법이 가지는 문제점을 개선함을 확인할 수 있었다.

환경소양 요인별 수준에 따른 환경행동 실천 경험의 차이 (Differences in Environmental Behavior Practice Experience according to the Level of Environmental Literacy Factors)

  • 김윤경;강지훈;이동영
    • 대한지구과학교육학회지
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    • 제16권1호
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    • pp.153-165
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    • 2023
  • 본 연구는 학습자들의 환경 소양을 조사하여 환경 소양의 요인별로 그 결과를 분류한 후, 요인별 분류에 따른 학생들의 환경행동 실천 경험에 대해 어떤 차이가 있는지를 알아보기 위한 연구이다. 연구의 실행은 P 광역시에 위치한 D 초등학교 6학년 학생 47명의 학생들을 최종 분석의 대상으로 진행되었으며, 환경소양 검사지와 환경행동 실천 경험에 관한 설문지를 주요 데이터로 사용하였다. 연구의 결과 학습자들은 환경소양 요인에 따라 세 군집으로 분류되었으며, 각각 고 환경소양군, 저 환경소양군, 저기능정서군으로 명명하였다. 각 군집별로 환경행동 실천 경험에 대한 기술 내용을 활용하여 언어 네트워크를 형성하고, 중심도 분석을 실시하여 시각화한 후 분석하였다. 분석한 결과 고환경소양군은 1) 환경행동 실천 주체를 개인과 가족으로 인식하고, 2) 환경행동 실천 경험을 환경소양의 모든 요소와 연관지어서 기술하였으며, 3) 기후변화에 대해 비교적 비관론적 관점으로 인식하는 것을 확인하였다. 저 환경소양군과 저기능정서군은 1)환경행동 실천 주체를 비교적 사회적 문제로 인식하고, 2) 환경행동 실천 경험에 대한 기술이 비교적 편향되어 있으며, 특히 저기능정서군은 지식 요소에 집중되어 있다. 그리고 3) 기후변화에 대해서는 비교적 낙관론적인 관점으로 인식하고 있는 것을 확인하였다. 이 같은 결론을 바탕으로 환경교육의 관점에서 시사점을 주는 제언을 하였다.

텍스트 기반 생성형 인공지능의 이해와 과학교육에서의 활용에 대한 논의 (Understanding of Generative Artificial Intelligence Based on Textual Data and Discussion for Its Application in Science Education)

  • 조헌국
    • 한국과학교육학회지
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    • 제43권3호
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    • pp.307-319
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    • 2023
  • 본 연구는 최근 주목받고 있는 텍스트 기반 생성형 인공지능에 대해 관심과 활용이 증가함에 따라 과학교육적 측면에서의 활용을 위해 생성형 인공지능의 주요 개념과 원리를 설명하고, 이를 효과적으로 활용할 수 있는 방안과 그 한계를 지적하며 이를 토대로 과학교육의 실행과 연구의 측면에서 시사점을 제공하는 것을 목적으로 한다. 최근 들어 증가하고 있는 생성형 인공지능은 대체로 인코더와 디코더로 이뤄진 트랜스포머 모델을 기반으로 하고 있으며, 인간의 피드백을 활용한 강화학습과 보상 모델에 대한 최적화, 문맥에 대한 이해 등을 통해 놀라운 발전을 이루고 있다. 특히, 다양한 사용자의 질문이나 의도를 이해하는 능력과 이를 바탕으로 한 글쓰기, 요약, 제시어 추출, 평가와 피드백 등 다양한 기능을 수행할 수 있다. 또한 교수자가 제시하는 예를 토대로 주어진 응답을 평가하거나 질문과 적절한 답변을 생성하는 등 학습자에 대한 진단과 실질적 교육내용의 구성 등 많은 유용성을 가지고 있다. 그러나 생성형 인공지능이 가지고 있는 한계로 인해 정확한 사실이나 지식에 대한 잘못된 전달, 과도한 확신으로 인한 편향, 사용자의 태도나 감정 등에 미칠 영향의 불확실성 등에 대한 문제 등에 대해 해가 없는지 검토가 필요하다. 특히, 생성형 인공지능이 제공하는 응답은 많은 사람들의 응답 데이터를 기반으로 한 확률적 접근이므로 매우 거리가 멀거나 새로운 관점을 제시하는 통찰적 사고나 혁신적 사고를 제한할 우려도 있다. 이에 따라 본 연구는 과학교수학습을 위해 인공지능의 긍정적 활용을 위한 여러 실천적 제언을 제시하였다.

MaxEnt 모형 분석을 통한 남북한 접경지역의 금강초롱꽃 자생가능지 예측 (Predicting Potential Habitat for Hanabusaya Asiatica in the North and South Korean Border Region Using MaxEnt)

  • 성찬용;신현탁;최송현;송홍선
    • 한국환경생태학회지
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    • 제32권5호
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    • pp.469-477
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    • 2018
  • 금강초롱꽃(Hanabusaya asiatica)은 한반도 중동부에서만 제한적으로 분포하는 고유종으로, 분포범위가 좁고 개체수가 적어 서식지를 세계자연보전연맹(IUCN, International Union for Conservation of Nature) 중요 생물다양성 보호지역(key biodiversity areas: KBAs)으로 지정하여 보호할 필요가 있다. 본 연구에서는 maximum entropy(MaxEnt) 모형을 통해 남북한 접경지역 내 금강초롱꽃 자생가능지를 추정하고 이를 바탕으로 KBAs 후보지를 설정하였다. 기계학습(machine learning) 알고리즘의 하나인 MaxEnt 모형은 생물종의 출현지점만 기록한 데이터(presence-only data)로도 생물종 분포를 편향되지 않게 예측할 수 있는 생물종 분포 모형으로, 본 연구의 연구대상지처럼 현장 조사가 어려운 경우 유용한 방법이다. 본 연구에서는 현장 조사를 통해 수집한 38개 금강초롱꽃 출현 위치와 기후, 지형, 식생 등을 측정한 11개 환경변수를 이용하여 MaxEnt 모형을 학습하여 남북한 접경지역의 모든 지점에 대해 금강초롱꽃 출현확률을 추정하였다. MaxEnt 모형 분석 결과, 금강초롱꽃 출현확률이 0.5를 넘어 금강초롱꽃 분포가능지로 분류된 지역은 $778km^2$이었고, 추정된 서식가능지와 기지정된 보호지역 경계를 고려하여 설정한 최종 KBA 후보지는 $1,321km^2$이었다. 또한 11개 환경변수 중 표고와 연평균 강수량, 생장기 평균 강수량, 최한월 평균 기온이 금강초롱꽃 출현확률에 영향을 미쳐, 금강초롱꽃은 고도가 높은 서늘한 지역을 선호하는 것으로 분석되었다. 이와 같은 금강초롱꽃의 분포지 선호도 분석 결과는 KBA 후보지 설정 뿐 아니라 남북한 통일이나 기후변화와 같은 시나리오에 대비한 금강초롱꽃 보존 계획 수립의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

인공지능이 의사결정에 미치는 영향에 관한 연구 : 인간과 인공지능의 협업 및 의사결정자의 성격 특성을 중심으로 (A Study on the Impact of Artificial Intelligence on Decision Making : Focusing on Human-AI Collaboration and Decision-Maker's Personality Trait)

  • 이정선;서보밀;권영옥
    • 지능정보연구
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    • 제27권3호
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    • pp.231-252
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    • 2021
  • 인공지능(Artificial Intelligence)은 미래를 가장 크게 변화시킬 핵심 동력으로 산업 전반과 개인의 일상생활에 다양한 형태로 영향을 미치고 있다. 무엇보다 활용 가능한 데이터가 증가함에 따라 더욱더 많은 기업과 개인들이 인공지능 기술을 이용하여 데이터로부터 유용한 정보를 추출하고 이를 의사결정에 활용하고 있다. 인공지능에 관한 기존 연구는 모방 가능한 업무의 자동화에 초점을 두고 있으나, 인간을 배제한 자동화는 장점 못지않게 알고리즘 편향(Algorithms bias)으로 발생되는 오류나 자율성(Autonomy)의 한계점, 그리고 일자리 대체 등 사회적 부작용을 보여주고 있다. 최근 들어, 인간지능의 강화를 위한 증강 지능 (Augmented intelligence)으로서 인간과 인공지능의 협업에 관한 연구가 주목을 받고 있으며 기업도 관심을 가지기 시작하였다. 본 연구는 의사결정을 위해 조언(Advice)을 제공하는 조언자의 유형을 인간, 인공지능, 그리고 인간과 인공지능 협업의 세 가지로 나누고, 조언자의 유형과 의사결정자의 성격 특성이 의사결정에 미치는 영향을 살펴보았다. 311명의 실험자를 대상으로 사진 속 얼굴을 보고 나이를 예측하는 업무를 진행하였으며, 연구 결과 의사결정자가 조언활용을 하려면 먼저 조언의 유용성을 높게 인지하여하는 것으로 나타났다. 또한 의사결정자의 성격 특성이 조언자 유형별로 조언의 유용성을 인지하고 조언을 활용하는 데에 미치는 영향을 살펴본 결과, 인간과 인공지능의 협업 형태인 경우 의사결정자의 성격 특성에 무관하게 조언의 유용성을 더 높게 인지하고 적극적으로 조언을 활용하는 것으로 나타났다. 인공지능 단독으로 활용될 경우에는 성격 특성 중 성실성과 외향성이 강하고 신경증이 낮은 의사결정자가 조언의 유용성을 더 높게 인지하고 조언을 활용하는 것으로 나타났다. 본 연구는 인공지능의 역할을 의사결정과 판단(Decision Making and Judgment) 연구 분야의 조언자의 역할로 보고 관련 연구를 확장하였다는데 학문적 의의가 있으며, 기업이 인공지능 활용 역량을 제고하기 위해 고려해야 할 점들을 제시하였다는데 실무적 의의가 있다.

1998, 1999년도 우리나라에서 시행된 유방보존수술 후 방사선치료 현황 조사 (The 1998, 1999 Patterns of Care Study for Breast Irradiation After Breast-Conserving Surgery in Korea)

  • 서창옥;신현수;조재호;박 원;안승도;신경환;정은지;금기창;하성환;안성자;김우철;이명자;안기정
    • Radiation Oncology Journal
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    • 제22권3호
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    • pp.192-199
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    • 2004
  • 목적: 유방암에 대한 방사선치료의 적정성과 안전성을 보장하고 궁극적으로 치료 효과를 향상시키기 위한 방사선치료 기술 표준화를 위하여 우리나라 전국의 병원을 대상으로 하는 치료 형태 조사연구(Patterns of Care Study)를 계획하였다. 그 첫 단계로 유방보존적 수술 후 시행한 방사선치료 방법에 대하여 조사하고 분석 하였다. 대상 및 방법: 조사하고자 하는 입력 문항을 개발하였고 동시에 인터넷을 통하여 조사자가 직접 입력할 수 있도록 Web 기반 입력 프로그램(www.pcs.re.kr)을 개발하였다. 대상 환자들은 1998년도와 1999년도에 유방보 존술 후 방사선치료를 받은 환자로 전수 조사를 하지 않고 표본 추출하여 조사하였다. 입력 문항은 127개로 병력과 이학적 소견, 수술 소견과 병리 소견, 항암화학요법, 호르몬요법, 방사선치료계획, 방사선치료, 치료 중 부작용, 치료 효과, 합병증, 미용 효과 등 10군으로 나누어져 있다. 15개 병원에서 입력된 261명의 데이터를 분석 하였다. 결과: 연령은 24$\~$85세(중앙값 45세)였다. 병리학적 유형은 관상피암종이 88.9$\%$로 대부분을 차지하였으며 수질성암종이 4.2$\%$, 소엽상피암종이 1.5$\%$였다. 병기는 AJCC (American Joint Committee on Cancer) 5판에 따라 분류하였으며 T1이 59.7$\%$,T2가 29.5$\%$,Tis가 8.8$\%$였으며 전체의 42.5$\%$가 Tlc에 해당하였다. 전체 환자의 91.2$\%$에서 액와림프절 곽청술이 시행되었고 69.7$\%$의 환자들에서는 액와림프절 전이가 없었으며 림프절 전이가 3개 이하인 경우가 15.3$\%$, 4$\~$9개가 4.2$\%$, 10개 이상 전이된 경우가 1.9$\%$였다. 따라서 병기 0기가 8.4$\%$, I기, 44.9$\%$, IIA기, 33.3$\%$, IIB기 8.4$\%$였다. 에스트로겐수용체와 프로게스테론수용체 검사는 각각71.6, 70.9 $\%$에서 이루어졌다. 유방보존적 수술 방법은 단순절제술(excision/lumpectomy)이 37.2$\%$, 광범위절제술이 11.5$\%$ 사분원절제술(quadrantectomy)이 23$\%$, 부분절제술(partial mastectomy)이 27.5$\%$에서 시행되었다. 수술 후 10예 (3.8$\%$)에서 절제연이 양성이었고 10예는 절제연이 종양에서 2 mm 이내였다. 항암화학요법은 I기에서 54.7$\%$, IIA기에서 83.9$\%$, IIB에서 100$\%$ 시행되었다. 방사선치료는 1예를 제외한 모든 환자들이 계획된 방사선량의 90$\%$ 이상을 조사 받음으로써 순응도가 매우 높은 치료임을 알 수 있었다. 방사선치료의 범위는 전체의 88$\%$가 유방만 치료받았고 5$\%$는 유방과 쇄골상부림프절을, 4.2$\%$는 유방, 쇄골상부림프절에 액와림프절후방추가 조사를 하였으며, 유방, 쇄골상부림프절과 함께 내유방림프절을 치료하였던 예는 1예(0.4$\%$) 뿐이었다. 유방 치료에 사용된 방사선의 종류는 Co-60가 8명(3.1$\%$), 4 MV X-ray가 115명(44.1$\%$), 6 MV X-ray가 125명(47.8$\%$)이었으며 11명(4.2$\%$)은 10 MV X-ray를 사용하였다. 조사된 방사선량은 유방 전체에 45$\~$59.4 Gy (중앙값 50.4), 원발 병소에 대한 추가 조사가 8$\~$20 Gy (중앙값 10 Gy)로 총 방사선 조사선량은 50.4$\~$70.4 Gy (중앙값 60.4 Gy)였다. 결론: 조기 유방암에 대한 진단과 병기 결정 과정, 유방보존적 수술 후 시행되는 방사선치료는 큰 편향이 없이 권고안대로 잘 시행되고 있었다. 다만 원발 병소에 대한 추가 치료는 비교적 다양하게 적용되고 있는데 이것이 치료 결과에 어떤 영향을 미치는지 추적조사연구가 필요하며 방사선치료 계획상의 세부 사항에 대한 분석과 평가가 향후 이루어져야 할 것이다.