• 지능정보연구
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• 제22권2호
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• pp.127-142
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• 2016

딥러닝은 인공신경망(neural network)이라는 인공지능분야의 모형이 발전된 형태로서, 계층구조로 이루어진 인공신경망의 내부계층(hidden layer)이 여러 단계로 이루어진 구조이다. 딥러닝에서의 주요 모형은 합성곱신경망(convolutional neural network), 순환신경망(recurrent neural network), 그리고 심층신뢰신경망(deep belief network)의 세가지라고 할 수 있다. 그 중에서 현재 흥미로운 연구가 많이 발표되어서 관심이 집중되고 있는 모형은 지도학습(supervised learning)모형인 처음 두 개의 모형이다. 따라서 본 논문에서는 지도학습모형의 가중치를 최적화하는 기본적인 방법인 오류역전파 알고리즘을 살펴본 뒤에 합성곱신경망과 순환신경망의 구조와 응용사례 등을 살펴보고자 한다. 본문에서 다루지 않은 모형인 심층신뢰신경망은 아직까지는 합성곱신경망 이나 순환신경망보다는 상대적으로 주목을 덜 받고 있다. 그러나 심층신뢰신경망은 CNN이나 RNN과는 달리 비지도학습(unsupervised learning)모형이며, 사람이나 동물은 관찰을 통해서 스스로 학습한다는 점에서 궁극적으로는 비지도학습모형이 더 많이 연구되어야 할 주제가 될 것이다.

• 지역사회간호학회지
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• 제9권2호
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• pp.467-481
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• 1998

The purpose of this survey, in which 2754 students from 35 middle schools from Taegu city participated, was to identify the degree and the relationship of sexual knowledge, sexual attitude and need for sex education. This information will provide useful data, and promote a more systematic, desirable and practical sex education. The data was collected from September 1 to November 8, 1997. Data was analyzed using the statistical computer package, SPSS to manipulate the data along with percentage, mean, $X^2$-test. t-test, F-test and Pearson correlation coefficient. The results from this study were summarized as follows: 1. The mean score of sex related knowledge showed significant differences between boys and girls in general knowledge(boys: 10.85 girls: 11.71, p=0.000), in the area of physical development(boys : 5.29 girls: 5.72, p=0.000), pregnancy & physiology (boys: 3.23 girls: 3.57, p=0.000) and venereal disease (boys: 2.33 girls: 2.42, p=0.000). 2. The mean score of sex related attitudes showed a significant differences between boys and girls on the whole(boys : 57.68 girls: 58.92, p=0.000), in the area of psychological differences of the other sex (boy: 26.13, girls: 28.08, p=0.000), and sexual delinquency and its prevention(boy: 14.28, girls: 13.68, p=0.000). However, in the area of other sex friendships (boy: 17.28, girls: 17.16, p=0.274). There were no significant differences between boys and girls. 3. Those who had a higher sex related knowledge score showed more positive attitudes towards sex, but was of no statistical significance(r= 0.312, p=0.000). 4. The majority of subjects wanted to learn about friendship with the other sex(40.1%), about physical and psychological differences in adolescence(24.0%), about prevention of sexual violence(15.0%), about pregnancy and delivery (7.5%), about venereal disease and medical cures(7.3%), about contraception methods (4.3%), as well as other aspects of sexual knowledge (1.8%), 5. The mean score of sex related knowledge generally was higher when one paid a lot of attention to health (F= 3. 148, p=0.014), when one's father was alive(t=3.930, p=0.000), and when one's mother was alive(t=2.807, p=0.005), Hobby activities also showed a significant difference(F=9.092, p=0.000). The mean score of sex related knowledge generally according higher when one had sex education(F=9.470, p=0.000), when one obtained sexual knowledges from a teacher (F = 5. 742, p=0.000), and when one had middle grade problems with sex(F=13.58 4, p=0.000). 6. The mean score of sex related attitudes generally showed significant differences when re ligion(F=2.691, p=0.03), hobbies (F= 3.499, p= 0.002) were considered. Those who had a father also had higher scores(t=2.538, p= 0.011). The mean score of sex related attitudes generally with respect to a subject's sex was higher when one had sex education(t=5.338, p= 0.000), when one had high grade problems with sex(F=6.023, p=0.002), and when one had the experience of friendship with the other sex(t= 8.106, p=0.000), The following suggestions are based on the above results, 1. Systematic sex education must be performed in middle schools in order to establish responsible attitudes toward sex, 2. Sexual knowledge, attitude, and general sex education classes must be performed seperately for early, middle, and late adolescents, In other words sex education programs are needed for each adolescent development stage.

• 대한방사선치료학회지
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• 제24권1호
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• pp.39-43
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• 2012

목 적: 현재 본원에서 방광암 환자의 영상유도 방사선치료는 재현성을 높이기 위하여 환자의 상태에 따라 알맞은 양의 생리식염수를 주입하고 영상유도 시스템(On-Board Imager system, OBI, VARIAN, USA)의 Cone.Beam CT (CBCT)로 3차원 정합(3D-3D matching)을 하여 치료를 한다. 본 연구에서는 방광암 환자의 치료 시 획득한 CBCT 영상의 분석을 통해 뼈를 기준으로 한 정합과 방광을 기준으로 한 정합의 차이를 알아보고, 생리 식염수를 주입한 방광의 체적 변화를 알아보고 방광암 환자의 치료 시 더욱 적절한 영상정합방법을 평가하고 고찰하고자 한다. 대상 및 방법: 본원에서 2009년 1월에서 2010년 4월까지 방사선치료를 위해 내원한 방광암 환자 7명을 대상으로 Folly catheter를 이용하여 방광 내 잔류 소변을 제거한 뒤 환자 개개인에 맞게 정해진 양 만큼의 생리식염수를 주입하고 CT-Sim 후 치료계획을 설계하였다. 그 뒤 OBI system을 이용하여 치료 전 자세 확인을 위해 CBCT를 찍었고, 담당 주치의가 모든 대상 환자의 영상 정합을 진행하였다. 총 45개 CBCT 영상을 이용하여 뼈를 기준으로 한 영상정합과 방광을 기준으로 한 영상정합의 차이를 분석하였다. 또, 방광의 체적 변화를 Eclipse (version 8.0, VARIAN, USA)를 통해 얻어냈다. 결 과: 뼈를 기준으로 한 영상정합을 한 후 다시 방광을 기준으로 한 정합의 차이는 X축으로 평균 $3{\pm}2mm$, Y축으로 $1.8{\pm}1.3mm$, Z축으로 $2.3{\pm}1.7mm$이고 전체 이동거리는 $4.8{\pm}2.0mm$로 나타났다. 또 방광의 체적은 기준 대비 $4.03{\pm}3.97%$의 차이를 나타냈다. 결 론: 방광의 특성상 해부학적 위치 및 내부의 움직임으로 인해 뼈를 이용한 영상정합 후에도 방광의 위치 차이가 발생하였다. 또, 생리식염수를 채운 방광의 체적은 4.03%의 차이를 나타냈으나 영상 정합 시 모두 계획한 볼륨 안에 포함되는 것을 확인 할 수 있었다. 따라서 생리식염수를 주입한 뒤 방광을 기준으로 영상 정합을 실시함으로써 더욱 정확한 치료를 실시 할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제12권2호
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• pp.73-82
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• 2019

최근 이상기후로 인한 집중호우에 따른 하천변 사회기반시설의 침수피해가 증가하고 있으며, 침수 가능성 여부에 대한 신속한 예 경보가 필요한 실정이다. 일반적인 홍수 예 경보는 하천수위를 이용하고 있으며, 수치모형을 이용하여 하천수위를 예측하는 연구가 대부분이었다. 그러나 수치모형을 이용한 하천수위 예측은 결과가 정확한 반면 수치모의 시간이 오래 소요된다는 한계점이 있어 최근에는 인공신경망 등을 적용한 자료기반의 수위예측 모형이 많이 이용되고 있다. 하지만 기존의 인공신경망을 활용한 수위예측 연구는 시간적 매개변수를 고려하지 못하였다는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 시간적 매개변수(Time delay= 2시간)를 고려한 NARX 신경망 모형을 사용하여 한강대교의 수위를 예측하였다. 또한 NARX 모형의 적합성을 판단하기 위하여 인공신경망(ANN) 모형과, 순환신경망(RNN)모형의 결과와 비교하였다. 2009년에서 2018년까지 10년간의 수문자료를 이용하여 70%를 학습시키고 검정과 평가에 15%를 사용하여 2018년의 한강대교 3시간 후 수위를 예측한 결과 평균제곱근오차(RMSE)의 경우 ANN, RNN, NARX model이 각각 0.20 m, 0.11 m, 0.09 m, 평균절대오차(MAE)의 경우, 각각 0.12 m, 0.06 m, 0.05 m, 첨두수위 오차(Peak Error)는 각각 1.56 m, 0.55 m, 0.10 m로 나타났다. 연구 대상지역에 대한 시간적 매개변수를 고려한 예측 결과의 오차분석을 통하여 NARX 신경망 모형을 사용하는 것이 수위예측 모형 구축이 가장 적합한 것으로 나타났다. 이는 NARX 신경망 모형이 과거의 입력자료를 고려함으로써 시계열 자료의 변동 추세도 학습 할 수 있으며, 또한 모형 내 활성함수를 쌍곡선탄젠트(Hyperbolic tangent) 및 Rectified Linear Unit(ReLU) 함수를 사용하여 고수위 예측 시에도 정확한 예측 값을 도출할 수 있기 때문이다. 그러나 NARX 신경망 모형은 시퀀스 길이가 길어짐에 따라 기울기 소실문제(Vanishing gradient)가 발생하는 한계점이 있어 향후에는 이를 보완한 LSTM(Long Short Term Model)모형을 이용하여 수위예측의 정확도를 검토하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.65-82
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• 2021

주식시장에 참여하는 투자자들은 크게 외국인투자자, 기관투자자, 그리고 개인투자자로 구분된다. 외국인투자자 같은 전문투자자 집단은 개인투자자 집단과 비교하여 정보력과 자금력에서 우위를 보이고 있으며, 그 결과 시장 참여자들 사이에는 외국인투자자들이 좋은 투자 성과를 보이는 것으로 알려져 있다. 외국인 투자자들은 근래에는 인공지능을 이용한 투자를 많이 하고 있다. 본 연구의 목적은 투자자별 거래량 정보와 머신러닝을 결합하는 투자전략을 제안하고, 실제 주가와 투자자별 거래량 데이터를 이용하여 제안 모형의 포트폴리오 투자 성과를 분석하는 것이다. 일별 투자자별 매수 수량과 매도 수량 정보는 한국거래소에서 공개하고 있는 자료를 활용하였으며, 여기에 인공신경망을 결합하여 최적의 포트폴리오 전략을 도출하고자 하였다. 본 연구에서는 자기 조직화 지도 모형 인공신경망을 이용하여 투자자별 거래량 데이터를 그룹화하고 그룹화한 데이터를 변환하여 오류역전파 모형을 학습하였다. 학습 후 검증 데이터 예측결과로 매월 포트폴리오 구성을 하도록 개발하였다. 성과 분석을 위해 포트폴리오의 벤치마크를 지정하였고 시장 수익률 비교를 위해 KOSPI200, KOSPI 지수 수익률도 구하였다. 포트폴리오의 동일배분 수익률, 복리 수익률, 연평균 수익률, MDD, 표준편차, 샤프지수, 벤치마크로 지정한 시가총액 상위 10종목의 Buy and Hold 수익률 등을 사용하여 성과 분석을 진행하였다. 분석 결과 포트폴리오가 벤치마크 대비 2배 수익률을 올렸으며 시장 수익률보다 좋은 성과를 보였다. MDD와 표준편차는 포트폴리오와 벤치마크가 비슷한 결과로 성과 대비 비교한다면 포트폴리오가 좋은 성과라고 할 수 있다. 샤프지수도 포트폴리오가 벤치마크와 시장 결과보다 좋은 성과를 내었다. 이를 통해 머신러닝과 투자자별 거래정보 분석을 활용한 포트폴리오 구성 프로그램 개발의 방향을 제시하였고 실제 주식 투자를 위한 프로그램 개발에 활용할 수 있음을 보였다.