• Restorative Dentistry and Endodontics
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• 제24권4호
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• pp.647-656
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• 1999

The purpose of this study was to investigate the shear bond strength and marginal microleakage of composite to enamel and dentin according to different treatment methods when the applied bonding agent was contaminated by artificial saliva. For the shear bond strength test, the buccal and occlusal surfaces of one hundred twenty molar teeth were ground to expose enamel(n=60) and dentin surfaces(n=60). The specimens were randomly assigned into control and 5 experimental groups with 10 samples in each group. In control group, a bonding system(Scotchbond$^{TM}$ Multi-Purpose plus) and a composite resin(Z-100$^{TM}$) was bonded on the specimens according to manufacture's directions. Experimental groups were subdivided into 5 groups. After polymerization of an adhesive, they were contaminated with at artificial saliva on enamel and dentin surfaces: Experimental group 1 ; artificial saliva was dried with compressed air. Experimental group 2 ; artificial saliva was rinsed with air-water spray and dried. Experimental group 3 ; artificial saliva was rinsed, dried and applied an adhesive. Experimental group 4 ; artificial saliva was rinsed, dried, and then etched using phosphoric acid followed by an adhesive. Experimental group 5, artificial saliva was rinsed, dried, and then etched with phosphoric acid followed by consecutive application of both a primer and an adhesive. Composite resin(Z-100$^{TM}$) was bonded on saliva-treated enamel and dentin surfaces. The shear bond strengths were measured by universal testing machine(AGS-1000 4D, Shimaduzu Co. Japan) with a crosshead speed of 5mm/minute under 50kg load cell. Failure modes of fracture sites were examined under stereomicroscope. The data were analyzed by one-way ANOVA and Tukey's test. For the marginal microleakage test, Class V cavities were prepared on the buccal surfaces of sixty molars. The specimens were divided into control and experimental groups. Cavities in experimental group were contaminated with artificial saliva and those surfaces in each experimental groups received the same treatments as for the shear test. Cavities were filled with Z-100. Specimens were immersed in 0.5% basic fuchsin dye for 24 hours and embedded in transparent acrylic resin and sectioned buccolingually with diamond wheel saw. Four sections were obtained from the one specimen. Marginal microleakages of enamel and dentin were scored under streomicroscope and averaged from four sections. The data were analyzed by Kruskal-Wallis test and Fisher's LSD. The results of this study were as follows. 1. The shear bond strength to enamel showed lower value in experimental group 1(13.20${\pm}$2.94MPa) and experimental group 2(13.20${\pm}$2.94MPa) than in control(20.03${\pm}$4.47MPa), experimental group 4(20.96${\pm}$4.25MPa) and experimental group 5(21.25${\pm}$4.48MPa) (p<0.05). 2. The shear bond strength to dentin showed lower value in experimental group 1(9.35${\pm}$4.11MPa) and experimental group 2(9.83${\pm}$4.11MPa) than in control group(17.86${\pm}$4.03MPa), experimental group 4(15.04${\pm}$3.22MPa) and experimental group 5(14.33${\pm}$3.00MPa) (p<0.05). 3. Both on enamel and dentin surfaces, experimental group 1 and 2 showed many adhesive failures, but control and experimental group 3, 4 and 5 showed mixed and cohesive failures. 4. Enamel marginal microleakage was the highest in experimental group 1 and there was a significant difference in comparison with other groups (p<0.05). 5. Dentin marginal microleakages of experimental group 1 and 2 were higher than those of other groups (p<0.05). This result suggests that treatment methods, re-etching with 35% phosphoric acid followed by re-application of adhesive or repeating all adhesive procedures, will produce good effect on both shear bond strength and microleakage of composite to enamel and dentin if the polymerized bonding agent was contaminated by saliva.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.135-149
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• 2020

인공지능을 기반으로 한 다양한 연구들이 현대사회에 많은 변화를 불러일으키고 있다. 금융시장 역시 예외는 아니다. 로보어드바이저 개발이 활발하게 진행되고 있으며 전통적 방식의 단점을 보완하고 사람이 분석하기 어려운 부분을 대체하고 있다. 로보어드바이저는 인공지능 알고리즘으로 자동화된 투자 결정을 내려 다양한 자산배분 모형과 함께 활용되고 있다. 자산배분 모형 중 리스크패리티는 대표적인 위험 기반 자산배분 모형의 하나로 큰 자산을 운용하는 데 있어 안정성을 나타내고 현업에서 역시 널리 쓰이고 있다. 그리고 XGBoost 모형은 병렬화된 트리 부스팅 기법으로 제한된 메모리 환경에서도 수십억 가지의 예제로 확장이 가능할 뿐만 아니라 기존의 부스팅에 비해 학습속도가 매우 빨라 많은 분야에서 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서 리스크패리티와 XGBoost를 장점을 결합한 모형을 제안하고자 한다. 기존에 널리 사용되는 최적화 자산배분 모형은 과거 데이터를 기반으로 투자 비중을 추정하기 때문에 과거와 실투자 기간 사이의 추정 오차가 발생하게 된다. 최적화 자산배분 모형은 추정 오차로 인해 포트폴리오 성과에서 악영향을 받게 된다. 본 연구는 XGBoost를 통해 실투자 기간의 변동성을 예측하여 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 줄여 모형의 안정성과 포트폴리오 성과를 개선하고자 한다. 본 연구에서 제시한 모형의 실증 검증을 위해 한국 주식시장의 10개 업종 지수 데이터를 활용하여 2003년부터 2019년까지 총 17년간 주가 자료를 활용하였으며 in-sample 1,000개, out-of-sample 20개씩 Moving-window 방식으로 예측 결과값을 누적하여 총 154회의 리밸런싱이 이루어진 백테스팅 결과를 도출하였다. 본 연구에서 제안한 자산배분 모형은 기계학습을 사용하지 않은 기존의 리스크패리티와 비교하였을 때 누적수익률 및 추정 오차에서 모두 개선된 성과를 보여주었다. 총 누적수익률은 45.748%로 리스크패리티 대비 약 5% 높은 결과를 보였고 추정오차 역시 10개 업종 중 9개에서 감소한 결과를 보였다. 실험 결과를 통해 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 감소시킴으로써 포트폴리오 성과를 개선하였다. 포트폴리오의 추정 오차를 줄이기 위해 모수 추정 방법에 관한 다양한 연구 사례들이 존재한다. 본 연구는 추정 오차를 줄이기 위한 새로운 추정방법으로 기계학습을 제시하여 최근 빠른 속도로 발전하는 금융시장에 맞는 진보된 인공지능형 자산배분 모형을 제시한 점에서 의의가 있다.