• Journal of Chest Surgery
• /
• 제41권5호
• /
• pp.598-604
• /
• 2008

배경: 내시경 장비와 수술 로봇의 발달로 작은 절개를 이용한 최소 침습적 심장수술이 점점 증가하고 있으나 이에 대한 수술 결과를 고식적인 수술 방법과 비교, 분석한 국내 보고는 드문 편이다. 대상 및 방법: 2005년 12월부터 2007년 6월까지 수술용 내시경 로봇(AESOP2000)을 이용하여 심장수술을 받은 48명(A군)과 동 기간에 정중흉골절개로 수술을 받은 50명(B군)을 후향적으로 조사하여 수술 시간, 수술 결과, 술 후 통증, 회복 정도 등을 객관적으로 비교, 분석하였다. 결과: 수술 사망은 없었으며 술 후 합병증 발생률도 두 군간에 큰 차이는 없었다. 평균 수술시간($292.7{\pm}61.7$분, $264.0{\pm}47.9$분; p=0.01), 체외순환시간($(128.4{\pm}37.6$분, $101.7{\pm}32.5$분; p<0.01)은 A군에서 더 길었으나 대동맥차단시간 ($82.1{\pm}35.0$분, $87.8{\pm}113.5$분; p=0.74), 평균 인공호흡기 사용시간($18.0{\pm}18.4$시, $19.7{\pm}9.7$시; p=0.57)은 차이가 없었으며 중환자실 평균 입원시간($53.2{\pm}40.2$시, $72.8{\pm}42.1$시; p=0.02) 및 평균 재원기간($9.7{\pm}7.2$일, $14.8{\pm}11.9$일; p=0.01)은 A군에서 더 짧았다. 입원기간 중 수혈을 받은 환자는 B군에서 더 많았으며 평균 수혈양도 B군에서 더 많았으나 통계적 유의성은 없었다(p=0.06). 술 후 1주에서 4주까지 통증 점수는 A군에서 의미 있게 적었으며 일상생활의 수행 능력을 측정하는 듀크 활동상태지수 (Duke activity status Index)에 따른 기능 점수(functional status score)는 A군에서 현저하게 높았다. 술 후 심초음파 결과 승모판 성형술을 시행한 환자의 역류 정도($0.7{\pm}1.0,\;0.9{\pm}0.9$; p=0.60)와 삼첨판 성형술을 시행한 환자의 역류 정도($1.0{\pm}0.9,\;1.1{\pm}1.0$; p=0.89)는 두 군간에 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 판막주위유출은 각각 1명의 환자에게 있었으며 그 외 판막 관련 합병증은 없었다. 결론: 본 연구 결과 로봇을 이용한 치소 침습적 심장수술은 수술 후 통증 감소, 환자의 빠른 회복, 미용적인 효과, 짧은 입원기간 등의 장점뿐만 아니라 수술 성적도 고식적 수술 방법에 비해 떨어지지 않음이 확인되었다.

• 지능정보연구
• /
• 제25권2호
• /
• pp.39-55
• /
• 2019

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.