• 핵의학기술
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• 제13권1호
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• pp.77-81
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• 2009

PET/CT (Positron Emission Tomography/ Computed Tomography)의 PET은 생체의 생리, 화학적인 정보를 정량적으로 영상화할 수 있지만 해부학적인 구조를 명확히 나타내는 데에는 한계를 가지고 있어 PET에 CT를 접목시켜 해상력을 높임은 물론, CT 데이터를 감쇠보정에 이용하여 촬영시간도 단축시키고 잡음제거 측면에서도 우수함을 나타내고 있다. 또한 CT 검사 시 조영제를 사용함으로써 병변의 정확한 범위를 확인하고 정상 구조물을 구별하는데 용이하여 조영제의 사용이 증가하고 있는 추세이다. 하지만 조영제를 사용한 경우 CT 영상의 보정에 따라 PET/CT 영상에서 표준화섭취계수(Standardized Uptake Value: SUV)에 영향을 미치기 때문에 본 연구에서는 조영제 보정에 따라 표준화섭취계수(SUV)에 미치는 정도를 평가하였다. 2008년 4월에서 7월 사이에 본원에서 PET/CT검사를 시행한 환자 중 요오드 조영제에 대한 부작용이 없고 당뇨병이 없는 환자 30명을 대상으로 (남: 20, 여: 10, 연령범위: 연령범위 27세~72세, 평균나이 49.6세) 후향적 조사를 하였다. 장비는 DSTe (General Electric Healthcare, Milwaukee, MI, USA)를 사용하였다. 검사자에게 $^{18}F$-FDG 370~555 MBq를 몸무게에 따라 주사하였으며, 1시간 정도의 안정된 자세를 취한 후 검사를 시행하였다. CT촬영은 140 kV, 210 mA로 설정하였으며 CT 검사에 사용되는 조영제의 양은 환자 몸무게 1 kg당 2 cc를 주입하였다. 검사 후 최초 획득 데이터(raw data)를 이용하여 조영제 영향을 보정한 CT데이터와 보정을 하지 않은 CT데이터로 감쇠보정을 하여 영상을 얻었으며 각 영상의 간, 심장, 폐에 관심영역(Region of Interest: ROI)를 그려 SUV를 측정하여 비교하였다. SUV를 측정한 결과 조영제 보정을 한 영상의 표준화섭취계수(SUV)가 줄어듦을 알 수 있었다. 조영제에 대한 영향이 거의 없는 폐에서는 수치적인 변화가 거의 나타나지 않았으며 통계적으로도 유의하지 않았다. 비교적 혈류가 풍부한 간과 심장에서 조영제 보정으로 인한 표준화 섭취계수(SUV) 값이 수치적인 차이를 보였으나 간에서만 통계적으로 유의했다. PET/CT 검사에서 조영제의 사용으로 인하여 검사하고자 하는 부위의 대조도를 증강시켜 진단의 효율성을 높이고 있지만 이로 인하여 표준화섭취계수(SUV)의 증가가 일어난다. 따라서 조영제를 사용한 CT로 감쇠보정을 할 경우에 조영제의 영향에 대한 보정을 해주어 고해상력의 해부학적 영상뿐만 아니라 신뢰를 할 수 있는 반정량적 방법으로 진단적 가치를 더욱 높일 수 있을 것이며 다른 장기에 대해서도 추가적인 연구가 필요하다고 생각된다.

• 지능정보연구
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• 제16권2호
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• pp.19-32
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• 2010

학계와 금융파생상품 가격결정이나 변동성매매와 같은 실무영역 모두에서 주식시장의 변동성은 중요한 역할을 한다. 본 연구는 GARCH 모형에 기초하여 한국주식시장의 변동성을 정확히 예측함으로써 변동성매매시스템의 성과를 높일 수 있는 새로운 방법을 제시하였다. 특히, 여러 연구 자료에서 밝혀지고 있는 변동성 비대칭성개념을 도입하였다. 최근 새로 개발된 한국주식시장 변동성 지수인 VKOSPI를 변동성 대용값으로 사용한다. VKOSPI는 KOSPI 200 지수옵션의 가격을 이용하여 계산된 값으로서 옵션딜러들의 변동성 예측치를 반영하고 있다. KOSPI 200 옵션시장은 1997년 시작되었으며, 발전을 거듭하여 현재 하루 거래량이 1,000만 계약을 넘어서면서 세계 최고의 지수옵션시장으로 발전하였다. 이러한 옵션시장에 반영된 변동성을 분석하는 것은 투자자들에게 좋은 투자정보를 제공하게 될 것이다. 특히, 변동성 대용값으로 VKOSPI를 사용하면 다른 변동성 대용치를 사용할 때 발생하는 통계적 추정의 문제를 피해 갈 수 있다. 본 연구는 2003년부터 2006년의 KOSPI 200 지수 일별자료를 대상으로 최우도추정방법(MLE)을 이용하여 GARCH 모형을 추정한다. 비대칭 GARCH 모형으로는 Glosten, Jagannathan, Runke의 GJR-GARCH 모형, Nelson의 EGARCH 모형, 그리고 Ding, Granger, Engle의 PARCH모형을 포함하며 대칭 GARCH 모형은 (1, 1) GARCH 모형을 이용한다. 2007년부터 2009년까지의 KOSPI 200 지수 일별자료를 대상으로 반복적 계산과정을 통해 내일의 변동성 예측값과 오르고 내리는 변화방향을 예측하였다. 분석 결과 시장변동성과 예기치 않은 주가변동 사이에는 음의 상관관계가 존재하며, 음의 주가변동은 동일한 크기의 양의 주가변동보다 훨씬 더 큰 변동성의 증가를 가져옴을 알 수 있다. 즉, 한국 주식시장에도 변동성 비대칭성이 존재함을 보여주었다. GARCH 모형을 이용하여 내일의 VKOSPI의 등락방향을 예측하고 이를 이용하여 변동성 매매시스템을 개발하였다. 내일의 변동성이 상승할 것으로 예측되면 스트래들매수전략을 이용하고 반대로 변동성이 하락할 것으로 예측되면 스트래들 매도전략을 이용한다. 변동성의 변화방향성을 맞춘 경우에는 VKOSPI 변동분을 더하고 틀린 경우에는 변동분을 뺀 누적합을 이용하여 변동성매매전략의 총수익을 계산한다. 모형추정용 자료구간의 경우 통계적 기준인 MSPE 기준으로는 PARCH 모형의 적합도가 가장 높고, 예측방향의 적중도를 재는 MCP 기준으로는 EGARCH 모형이 가장 높은 값을 보여주었다. 테스트용 자료구간의 경우에는 PARCH 모형이 모형적합도와 내일의 변동성 등락방향 예측에서 가장 좋은 결과를 보여주었다. 모형추정용 자료구간의 경우 GARCH 모형 전체에서 매매이익을 기록하고 있고 테스트용 자료구간의 경우에는 EGARCH 모형을 제외한 GARCH 모형들이 매매이익을 보여주었다. 본 연구에서 나타난 변동성의 군집과 비대칭성 현상으로부터 변동성에 비선형성이 존재함을 알 수 있었으며, 비선형성에서 좋은 결과를 보이고 있는 인공지능시스템과 비대칭 GARCH 모형을 결합한다면 제안된 변동성매매시스템의 성과를 많이 개선할 수 있을 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.1-32
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• 2018

본 연구는 경제적으로 국내에 큰 영향을 주었던 글로벌 금융위기를 기반으로 총 10년의 연간 기업데이터를 이용한다. 먼저 시대 변화 흐름에 일관성있는 부도 모형을 구축하는 것을 목표로 금융위기 이전(2000~2006년)의 데이터를 학습한다. 이후 매개 변수 튜닝을 통해 금융위기 기간이 포함(2007~2008년)된 유효성 검증 데이터가 학습데이터의 결과와 비슷한 양상을 보이고, 우수한 예측력을 가지도록 조정한다. 이후 학습 및 유효성 검증 데이터를 통합(2000~2008년)하여 유효성 검증 때와 같은 매개변수를 적용하여 모형을 재구축하고, 결과적으로 최종 학습된 모형을 기반으로 시험 데이터(2009년) 결과를 바탕으로 딥러닝 시계열 알고리즘 기반의 기업부도예측 모형이 유용함을 검증한다. 부도에 대한 정의는 Lee(2015) 연구와 동일하게 기업의 상장폐지 사유들 중 실적이 부진했던 경우를 부도로 선정한다. 독립변수의 경우, 기존 선행연구에서 이용되었던 재무비율 변수를 비롯한 기타 재무정보를 포함한다. 이후 최적의 변수군을 선별하는 방식으로 다변량 판별분석, 로짓 모형, 그리고 Lasso 회귀분석 모형을 이용한다. 기업부도예측 모형 방법론으로는 Altman(1968)이 제시했던 다중판별분석 모형, Ohlson(1980)이 제시한 로짓모형, 그리고 비시계열 기계학습 기반 부도예측모형과 딥러닝 시계열 알고리즘을 이용한다. 기업 데이터의 경우, '비선형적인 변수들', 변수들의 '다중 공선성 문제', 그리고 '데이터 수 부족'이란 한계점이 존재한다. 이에 로짓 모형은 '비선형성'을, Lasso 회귀분석 모형은 '다중 공선성 문제'를 해결하고, 가변적인 데이터 생성 방식을 이용하는 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목함으로서 데이터 수가 부족한 점을 보완하여 연구를 진행한다. 현 정부를 비롯한 해외 정부에서는 4차 산업혁명을 통해 국가 및 사회의 시스템, 일상생활 전반을 아우르기 위해 힘쓰고 있다. 즉, 현재는 다양한 산업에 이르러 빅데이터를 이용한 딥러닝 연구가 활발히 진행되고 있지만, 금융 산업을 위한 연구분야는 아직도 미비하다. 따라서 이 연구는 기업 부도에 관하여 딥러닝 시계열 알고리즘 분석을 진행한 초기 논문으로서, 금융 데이터와 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목한 연구를 시작하는 비 전공자에게 비교분석 자료로 쓰이기를 바란다.

• 지능정보연구
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• 제27권4호
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• pp.73-95
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• 2021

본 연구는 Node2vec 그래프 임베딩 방법과 Light GBM 링크 예측을 활용해 우리나라 식음료 산업의 미개척 수출 후보국가를 탐색한다. Node2vec은 네트워크의 공통 이웃 개수 등을 기반으로 하는 기존의 링크 예측 방법에 비해 상대적으로 취약하다고 알려져 있던 네트워크의 구조적 등위성 표현의 한계를 개선한 방법이다. 따라서 해당 방법은 네트워크의 커뮤니티 탐지와 구조적 등위성 모두에서 우수한 성능을 나타내는 것으로 알려져 있다. 이에 본 연구는 이상의 방법을 우리나라 식음료 산업의 국제 무역거래 정보에 적용했다. 이를 통해 해당 산업의 글로벌 가치사슬 관계에서 우리나라의 광범위한 마진 다각화 효과를 창출하는데 기여하고자 한다. 본 연구의 결과를 통해 도출된 최적의 예측 모델은 0.95의 정밀도와 0.79의 재현율을 기록하며 0.86의 F1 score를 기록해 우수한 성능을 나타냈다. 이상의 모델을 통해 도출한 우리나라의 잠재적 수출 후보국가들의 결과는 추가 조사를 통해 대부분 적절하게 나타난 것을 알 수 있었다. 이상의 내용을 종합하여 본 연구는 Node2vec과 Light GBM을 응용한 링크 예측 방법의 실무적 활용성에 대해 시사할 수 있었다. 그리고 모델을 학습하며 링크 예측을 보다 잘 수행할 수 있는 가중치 업데이트 전략에 대해서도 유용한 시사점을 도출할 수 있었다. 한편, 본 연구는 그래프 임베딩 기반의 링크 예측 관련 연구에서 아직까지 많이 수행된 적 없는 무역거래에 이를 적용했기에 정책적 활용성도 갖고 있다. 본 연구의 결과는 최근 미중 무역갈등이나 일본 수출 규제 등과 같은 글로벌 가치사슬의 변화에 대한 빠른 대응을 지원하며 정책적 의사결정을 위한 도구로써 충분한 유용성이 있다고 생각한다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.227-252
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• 2018

인터넷의 발달을 통해 지속적으로 인스턴트 커뮤니케이션이 발달해왔다. 인스턴트 커뮤니케이션에서 가장 대표적인 것이 메신저 애플리케이션이다. 메신저 애플리케이션에서 이모티콘은 송신자의 감정 전달을 보완하기 위해 활용됐다. 메신저 애플리케이션 송신자의 감정 전달에 약한 모습을 보이는데 그 이유는 면대면 커뮤니케이션이 아니기 때문이다. 이모티콘은 과거 화자의 기분 상태를 나타내는 기호로만 사용됐다. 그러나 현재는 이모티콘은 감정 전달 뿐만 아니라 개인의 특성과 개성을 나타내고 싶어 하는 소비자의 심리를 반영하는 형태로 발전해가고 있다. 이모티콘의 사용 환경이 개선되었고, 이모티콘 자체가 발전함으로써 이모티콘 자체에 대한 관심도는 증가하였다. 대표적인 예로 카카오톡, 라인, 애플 등에서 서비스를 진행하고 있으며, 관련 컨텐츠 상품의 매출도 지속적으로 증가할 것으로 전망하고 있다. 이모티콘 자체의 관심도 증가와 관련 사업의 성장세에도 불구하고 현재 적절한 이모티콘 추천 시스템이 부재하다. 국내 점유율 90% 이상의 메신저 애플리케이션인 카카오톡조차 단순히 인기 순이나 최근 순, 혹은 간략한 카테고리 별로 분류한 정도이다. 소비자들은 원하는 이모티콘을 찾기 위해서 스크롤을 계속해서 내려야 하는 불편함이 있으며, 본인이 원하는 감성의 이모티콘을 찾기 어렵다. 소비자들이 편의성 향상과 기업의 이모티콘 관련 사업의 판매 매출 증가를 위해 소비자가 원하는 이모티콘을 추천해줄 수 있는 이모티콘 추천 시스템이 필요하다. 적절한 이모티콘을 추천하기 위해서 소비자가 이모티콘을 보고 느낀 감성에 대해 정량화할 필요성이 있다. 정량화를 통해 소비자가 원하는 이모티콘 셋이 가진 특징과 감성에 대해 분석할 수 있으며, 분석 결과를 토대로 소비자에게 이모티콘을 추천할 수 있다. 이모티콘은 메타데이터화의 방법으로 정량화가 가능하다. 메타데이터화 방법은 빅데이터 시대에 비정형, 반정형 데이터에 대해서 의미를 추출하기 위해 데이터를 구조화 혹은 조직화하는 작업이다. 비정형 데이터인 이모티콘을 메타데이터화를 통해 구조화한다면, 쉽게 소비자가 원하는 감성 형태로 분류할 수 있을 것으로 생각한다. 정확한 감성을 추출하기 위해 감정과 관련된 선행 연구를 통해 7개의 공통 감성 형용사와 한국어에서만 나타나는 은유 혹은 표현적 특징들을 반영하기 위해 하위 세부 표현들까지 고려했다. 이모티콘의 가장 큰 특징인 캐릭터를 기반으로 "표상", "형상", "색상"의 범주에서 세부 하위 감성들을 수집했다. 정확도 높은 추천 시스템을 설계하기 위해 감성 지표만이 아니라 객관적 지표도 고려하였다. 메타데이터화 방법을 통해 이모티콘이 갖고 있는 캐릭터의 특징을 객관적 지표로 14개, 감성 지표로 활용하기 위해 감성 형용사를 36개를 추출하였다. 추출된 감성 형용사는 대비되는 형용사로 구성하여 총 18개로 줄였으며, 18개의 감성 형용사는 카카오톡의 이모티콘을 인기 순으로 임의의 40개 셋을 대상으로 측정하였다. 측정을 위해 이모티콘을 평가할 조사 대상자 온라인으로 모집하였고, 277명의 20~30대의 이모티콘을 구매한 경험이 있는 소비자를 대상으로 설문을 진행하였다. 설문응답자에게 서로 다른 5개의 이모티콘 셋을 평가하도록 하였다. 평가 결과 수집된 18개의 감정 형용사는 요인분석을 통해 감성 지표 요인으로 추출하였다. 추출된 소비자 감성 지표의 요인은 "코믹", "부드러움", "모던함", "투명함"이었다. 이모티콘의 객관적 지표와 감성 지표 요인을 활용하여 소비자 만족과의 관계를 분석하였고, 객관적 지표와 감성 지표 간의 관계도 분석하였다. 이 과정에서 객관적 지표가 소비자 태도에 바로 영향을 주는 것이 아니라 감성 지표 요인을 통해 소비자 태도에 영향을 주는 매개 효과가 있음을 확인하였다. 분석 결과는 소비자의 감성 평가 메커니즘을 밝혀냈고, 소비자의 이모티콘 감성 평가 메커니즘은 객관적 지표가 감성 지표 요인에 영향을 미치며, 감성 지표 요인은 소비자 만족에 영향을 미치는 관계였다. 따라서 감성 지표 요인의 네 가지만으로 이모티콘 추천 시스템을 설계하였고, 추천 방법은 각 감성과의 거리를 유클리디안 거리로 측정하여 거리의 차가 0에 가까울수록 비슷한 감성으로 정의하였다. 본 연구에서 제안한 이모티콘 시스템의 검증을 위해 각 감성 지표 요인과 소비자 만족의 평균을 지표 값으로 활용하여 각 이모티콘 셋의 감성 패턴을 그래프로 비교하였고, 추천된 이모티콘들과 선택된 이모티콘이 대체로 비슷한 패턴을 그리는 것을 확인하였다. 정확한 검증을 위해 사전 조사하였던 소비자를 대상으로 이모티콘 추천 시스템이 제시한 결과와 유사하게 평가하였는지 유사 순위를 세 구간으로 나누어 비교하였고, 순위별 예측 정확도는 결과 1순위 81.02%, 2순위 76.64%, 3순위 81.63%였다. 본 연구의 결과는 학문적, 실무적으로 다양한 분야에서 활용 가능한 방법론을 제시하였으며, 기존에 없던 이모티콘 추천 시스템의 설계를 통해 소비자에게는 편의와 이모티콘을 서비스하는 기업에는 매출증대의 효과를 가져올 것으로 예상한다. 그리고 본 연구를 통해 지능형 이모티콘 시스템으로 발전할 수 있는 단초를 제공했다는 점에서 의미가 있다. 본 연구에서 제안한 감성 요인들을 활용하여 감성 라이브러리로 사용함으로써, 새로운 이모티콘 출시 시 감성 평가의 지표로 활용할 수 있다. 축적된 감성 라이브러리와 기업의 판매 데이터, 매출 정보, 소비자 데이터를 결합하여 본 연구에서 제안한 추천 시스템을 복합형 추천 시스템으로 발전시켜 단순 소비자의 편의성이나 매출 증가뿐만 아니라 기업에서 전략적으로 활용 가능한 지적 자산으로 활용할 수 있을 것으로 판단한다.