• 대한핵의학회지
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• 제38권6호
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• pp.486-491
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• 2004

목적: 요소분석법. 독립성분분석법 등이 PET을 이용하여 심근혈류를 비침습적으로 측정하기 위하여 사용되어 왔다. 이론적으로 뛰어나고 새로운 방법인 앙상블 독려성분분석법을 이용하여 $H_2^{15}O$ 동적 심근 PET데이터의 정량분석방법을 개발하였다. 이 연구에서 사용한 앙상블 독려성분분석법을 이용하여 환자의 혈류를 정량화 하였다. 대상 및 방법: 관동맥질환이 의심되어 관류 SPECT를 시행한 환자 20명을 대상으로 $H_2^{15}O$ 동적 심근 PET을 시행한 후 앙상블 독립성분분석법을 이용하여 심근 독립성분영상을 추출하였으며, 좌심실영역과 심근영역에 대한 영상대조도를 조사하였다. 앙상블 학습은 독립성분과 가중치 행렬에 대한 확률분포를 가정하고 베이지안 이론에 의해서 혼합자료에 대한 확률분포를 추정한다. 이렇게 추정한 혼합자료의 확률분포와 실제 분포간의 차이인 Kullback-Leibler 발산치가 최소가 되도록 독립성분과 가중치 행렬을 순차적으로 변화시켜가며 최종 해를 찾는 방식이다. 이 연구에서 사후확률분포는 동적 핵의학 영상에 적합한 비음성제약조건과 함께 수정된 가우시안 분포를 이용하여 최적화 하였다. 혈류량은 심첨부, 중벽 네 부분, 하벽 네 부분의 9개 영역으로 나누어 측정하였으며, 측정결과에 대해 관류 SPECT 소견과 관동맥조영술의 소견과 비교하였다. 결과: 전체 20명의 휴식기 및 부하기 영상에서 5명을 제외한 15명의 데이터에 대해 심근혈류를 측정할 수 있었다. $H_2^{15}O$ 동적 심근 PET에서 앙상블 독립성분분석법을 이용하여 정량화한 휴식기 혈류량은 $1.2{\pm}0.40$ ml/min/g, 부하기 혈류량은 $1.85{\pm}1.12$ml/min/g이었다. 같은 영역에 대해 두 번 측정했을 때 측정된 심근혈류값의 상관계수는 0.99로 재현성이 높았다. 분리된 독립성분영상에서 영상대조도는 좌심실에 대한 심근영역의 비는 평균 1:2.7이었다. 관동맥 조영술을 시행한 9명에서 협착이 없는 분절과 협착이 있는 분절의 혈류예비능에 유의한 차이가 있었다(P<0.01). 또한, 관동맥조영술에서 협착이 확인된 66분절의 심근관류 SPECT 소견에서 가역적 혈류감소를 보인 분절의 혈류예비능이 더 많이 감소되는 경향을 보였으나 통계적 유의성을 보이지는 않았다. 결론: 앙상블 학습을 이용한 독립성분분석방법을 이용하여 심근혈류가 측정이 되었다. 앙상블 독립성분분석법을 이용한 $H_2^{15}O$ 동적 심근 PET 분석방법이 관상동맥 질환의 분석 및 동적 핵의학 영상 데이터의 연구에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 경영정보학연구
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• 제16권3호
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• pp.161-177
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• 2014

기업신용등급은 금융시장의 신뢰를 구축하고 거래를 활성화하는데 있어 매우 중요한 요소로서, 오래 전부터 학계에서는 보다 정확한 기업신용등급 예측을 가능케 하는 다양한 모형들을 연구해 왔다. 구체적으로 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA)이나 다항 로지스틱 회귀분석(multinomial logistic regression analysis, MLOGIT)과 같은 통계기법을 비롯해, 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN), 사례기반추론(Case-based Reasoning, CBR), 그리고 다분류 문제해결을 위해 확장된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM)에 이르기까지 다양한 기법들이 학자들에 의해 적용되었는데, 최근의 연구결과들에 따르면 이 중에서도 다분류 SVM이 가장 우수한 예측성과를 보이고 있는 것으로 보고되고 있다. 본 연구에서는 이러한 다분류 SVM의 성능을 한 단계 더 개선하기 위한 대안으로 유전자 알고리즘(GA, Genetic Algorithm)을 활용한 최적화 모형을 제안한다. 구체적으로 본 연구의 제안모형은 유전자 알고리즘을 활용해 다분류 SVM에 적용되어야 할 최적의 커널 함수 파라미터값들과 최적의 입력변수 집합(feature subset)을 탐색하도록 설계되었다. 실제 데이터셋을 활용해 제안모형을 적용해 본 결과, MDA나 MLOGIT, CBR, ANN과 같은 기존 인공지능/데이터마이닝 기법들은 물론 지금까지 가장 우수한 예측성과를 보이는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안모형이 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다.

• 한국지구과학회지
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• 제33권2호
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• pp.126-138
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• 2012

석조문화재의 풍화훼손도를 평가하기 위해 초음파속도를 이용하는 방법은 현장적용 및 풍화도 평가가 용이하여 널리 사용되고 있다. 이 방법은 풍화가 진행되면 초음파 속도가 감소하는 특성을 이용해 신선암과 풍화암의 초음파속도 차이를 이용하여 풍화등급을 산정한다. 그러나 풍화등급 산정에서 신선암의 초음파속도를 암석의 산출지역과 관계없이 고정값(5,000 m/s)으로 사용하기 때문에 우리나라와 같이 동일한 암종에서도 다양한 속도가 나타나는 경우 많은 문제가 발생되고 있다. 따라서 본 연구에서는 우리나라 석조문화재를 구성하는 대표 암종에 대하여 20종의 시편과 60개의 코어시료를 획득해 신선암의 초음파속도를 측정하여 데이터베이스(DB)를 구축하고 이를 보고하였다. 이 결과, 동일한 암종인 화강암 내에서도 초음파속도가 3,118에서 5,380 m/s까지 다양하게 나타나며 이를 무시하고 고정값을 사용할 경우 풍화등급 산정에 많은 오차를 발생시킬 수 있음을 확인하였다. 다음으로 측정 오차에 대한 보정을 위해, 현장측정에서 사용하는 두 가지 방법(직접법과 간접법)에 의해 속도를 측정하고 지역별 암종에 따른 보정계수를 산출하였는데 그 범위는 1.31에서 1.76까지 다양하게 나타났다. 그 외 측정온도, 장비운영자에 따른 초음파속도의 차이를 확인한 결과 그 차이가 오차범위 내에 있어 풍화도 평가에 미치는 영향은 크지 않은 것으로 나타났다. 마지막으로 본 연구에서 얻어진 초음파속도 DB와 측정보정계수를 실제 석조문화재인 봉황리 마애불상군에 적용한 결과, 풍화지수는 0.3으로 기존의 방법보다 0.1 정도 낮게 평가되었으며 풍화등급 또한 기존의 방법이 "상당히 풍화"로 판별하는 것에 비해 "중간정도의 풍화"로 차이가 나타났다. 동일한 문화재를 대상으로 한 다른 연구결과에서 중간정도의 풍화등급을 제시하고 있어 본 연구의 결과가 보다 정확한 것으로 확인되었다. 따라서 본 연구에서 제시한 방법은 보다 정확한 풍화지수의 산정과 그에 따른 보존대책을 수립하는데 기여할 것으로 기대된다.