시장균형상태(市場均衡狀態)의 조건(條件)하에서 주식의 기대수익률을 설명할 수 있는 가격결정(價格決定) 요인(要因)이 무엇을 의미하는가를 규명하는 일은 증권시장을 설명하기 위한 중요한 과제이다. 본 논문의 연구 목적은 재정가격결정모형(栽定價格決定模型)을 적용하여 주식수익률에 대한 요인(要因)을 분석(分析)하고, 최적 포트폴리오 구성 주식수와 유의적인 가격결정 요인 및 이들이 설명하는 경제적(經濟的) 의미(意味)를 찾는데 있다. 특히 ML방식의 요인분석 과정에서 헤이우드 상황(狀況)(Heywood case)을 확인하고 정밀한 요인(要因)의 추정을 위하여 이를 제거하였으며, 헤이우드 상황(狀況)이 미치는 영향을 분석하였다. 실증분석(實證分析) 결과(結果) 요인분석에서 최적 포트폴리오 구성 주식수는 35개이며, 이때의 가격결정(價格決定) 요인수(要因數)는 $2{\sim}3$개 정도이다. 그리고 주식의 가격결정요인으로 일관성 있게 설명하는 경제변수(經濟變數)로는 종합주가지수, 산업생산성지수, 실업률지수, 기업소규모지수 등이다. 그리고 Heywood case 발생 표본은 균형모형 설정에 교란요인이 됨을 검증하였다.
본 논문에서는 파킨슨 병 진단 및 바이오 표지자 검출을 위한 극한 기계학습을 결합하는 새로운 균형 표본 유전 알고리즘(SBGA-ELM)을 제안하였다. 접근법은 정확한 파킨슨 병 진단 및 바이오 표지자 검출을 위해 공개 파킨슨 병 데이터베이스로부터 22,283개의 유전자의 발현 데이터를 사용하며 다음의 두 가지 주요 단계를 포함하였다 : 1. 특징(유전자) 선택과 2. 분류단계이다. 특징 선택 단계에서는 제안된 균형 표본 유전 알고리즘에 기반하고 파킨스병 데이터베이스(ParkDB)의 유전자 발현 데이터를 위해 고안되었다. 제안된 제안 된 SBGA는 추가적 분석을 위해 ParkDB에서 활용 가능한 22,283개의 유전자 중에서 강인한 서브셋을 찾는다. 특징분류 단계에서는 정확한 파킨슨 병 진단을 위해 선택된 유전자 세트가 극한 기계학습의 훈련에 사용된다. 발견 된 강인한 유전자 서브세트는 안정된 일반화 성능으로 파킨슨 병 진단을 할 수 있는 ELM 분류기를 생성하게 된다. 제안된 연구에서 강인한 유전자 서브셋은 파킨슨병을 관장할 것으로 예측되는 24개의 바이오 표지자를 발견하는 데도 사용된다. 논문을 통해 발견된 강인 유전자 하위 집합은 SVM이나 PBL-McRBFN과 같은 기존의 파킨슨 병 진단 방법들을 통해 검증되었다. 실시된 두 가지 방법(SVM과 PBL-McRBFN)에 대해 모두 최대 일반화 성능을 나타내었다.
본 논문에서는 극한 기계학습을 이용하는 하이브리드 균형 표본 유전자 알고리즘(hSBGA-ELM)을 기반으로 한 새로운 암 아류형 분류자를 제안하였다. 제안 된 암 아류형 분류자는 정확한 암 아류형 분류기 설계를 위해 공개 전체암지도 (Global Cancer Map)로부터 15063개의 유전자 발현 데이터를 사용합니다. 제안된 방법에서는 14가지(유방암, 전립선 암, 폐암, 대장 암, 림프종, 방광, 흑색 종, 자궁, 백혈병, 신장, 췌장, 난소, 중피종 및 CNS)의 암 아류형을 효율적으로 분류합니다. 제안 된 hSBGA-ELM은 유전자 선택 절차 및 암 아류형 분류를 하나의 프레임 워크로 단일화 한다. 제안 된 하이브리드 균형 표본 유전 알고리즘은 GCM 데이터베이스에서 이용 가능한 16,063 개의 유전자로부터 암 아류형 분류를 담당하는 축소된 강인 유전자 셋을 찾는다. 선택/축소된 유전자 세트는 익스트림 기계학습을 이용하여 암 아류형 분류기를 구성하는데 사용된다. 결과적으로, 크기가 축소된 강인 유전자 집합이 제안하는 암 아류형 분류기의 안정된 일반화 성능을 보장하게 한다. 제안 된 hSBGA-ELM은 암에 관여하는 것으로 예측되는 95개의 유전자를 발견하였으며 기존의 암 아류형 분류기와의 비교를 통해 제안 된 방법의 효율을 보여준다.
80년 이후 최근까지의 우리나라 통화정책과 관련하여 세 가지 질문을 던지고 그에 대한 답을 찾고자 하는 것이 본 논문의 목적이다. 첫 번째 질문은, '중간표적으로 이용되어온 M2의 물가와 산출량에 대한 예측력은 어떻게 변하여왔는가' 하는 것이다. 본 논문에서는 Granger인과성 검정과 VAR을 이용한 예측오차분산분해를 통하여 시간의 흐름과 함께 M2의 예측력이 약화되어왔음을 보일 것이다. 두 번째 질문은, '그렇다면 그 원인은 무엇인가' 하는 것이다. 본 논문에서는 통화수요함수의 장기적 안정성에 대한 공적분 검정을 통하여 90년까지의 표본에서 발견되던 안정성에 대한 증거가 96년까지의 표본에서의 사라짐을 보이고, 이같은 통화수요함수의 안정성 상실을 M2의 예측력 약화의 원인인 것으로 해석할 것이다. 본 논문의 마지막 질문은, 'M2타깃팅의 실제 운영이 인플레이션 및 성장률 안정과 일관되게 추진되어 왔는가' 하는 것이다. 본 논문에서는 통화정책의 반응함수 추정을 통하여 80년 이후 우리나라의 통화정책이 기간에 따라 정책목표가 변화되어 왔음을 보일 것이다. 85년 이전에는 인플레이션의 안정이 추구되었으나 86년에서 92년까지의 기간에는 경기부양이 중점적으로 추구되었던 것으로 보이고, 최근에 이르러서는 인플레이션 안정과 성장률 안정이 비교적 균형되게 추구되고 있는 것으로 평가된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권2호
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pp.231-240
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2010
4 $\times$ 4 균형불완전블럭모형에서 고정효과만이 존재하는 경우 주효과를 검정하기 위한 순위변환 통계량의 검정력은 적은 반복수에도 가장 높은 수준을 유지하며, 지수분포와 이중지수분포하에서는 모수적 통계량의 검정력보다 큰 격차의 상대적 우위를 보인다. 특히 전형적인 균형불완전블럭모형하에서 주인자는 고정이며 블럭인자는 랜덤인 경우의 순위변환 통계량의 검정력은 주효과의 효과크기 및 블럭효과의 모집단 분포와 모수크기에 상관없이 모든 상황에 걸쳐 현저하게 높은 우위성를 보인다. 또한 반복수가 증가함에따라 순위변환 통계량의 검정력은 빠른 속도로 증가한다. 전체적인 주효과의 순위변환 통계량의 검정력 우위는 하나의 주효과 및 블럭효과와 결측값이 존재하는 균형불완전블럭모형의 고유특성으로 말미암아 고정효과 및 표본의 작은 크기변화에 민감하게 반응하며 상대적 검정력 우위를 갖는다고 볼 수 있다.
본 연구는 벤처중소기업에 초점을 두고 일과 생활의 균형과 기업성과 간의 관계에서 제품혁신의 매개효과를 분석하는 실증 분석 연구이다. 이를 위해 일과 생활의 균형(일과 가정의 균형, 일과 여가의 균형, 일과 성장의 균형), 제품혁신, 기업성과에 대한 기존 선행연구를 포괄적으로 검토하여 연구모형을 구축한 뒤 각 변수들 간이 관계를 실증 분석하였다. 이를 위해 2015년 3월 1일부터 3월 31일까지 1개월간 영남지역(대구 경북지역 및 부산 경남지역) 벤처중소기업을 대상으로 설문지 500부를 배포 및 회수하여 162부의 유효 표본을 활용하여 구조방정식 분석을 통해 다음과 같은 결론을 도출하였다. 첫째, 일과 생활의 균형의 영역인 일과 가정의 균형, 일과 여가의 균형, 일과 성장의 균형 중 일과 성장의 균형만 제품혁신에 유의한 정(+)의 영향을 미쳤다. 이는 벤처중소기업의 경우 실질적으로 제품혁신에 도움이 되는 것은 근로자들의 자기계발이나 교육훈련임을 시사하며, 기업 차원에서 근로자들에게 교육훈련 프로그램 제공, 자기계발 시간 부여, 자기계발 경비 지원, 지식경영시스템 구축 등이 반드시 필요함을 제시한다. 둘째, 제품혁신은 기업성과에 유의한 정(+)의 영향을 미쳤다. 이는 벤처중소기업이 급변하는 경영환경에서 성장 또는 생존하기 위해서는 혁신이 필요함을 시사하며, 특히 벤처중소기업의 경우 제품혁신이 다른 혁신에 비해 매우 중요하므로 지속적인 제품혁신 노력이 요구된다. 셋째, 제품혁신이 매개된 상태에서 일과 생활의 균형의 영역인 일과 가정의 균형, 일과 여가의 균형, 일과 성장의 균형 모두 기업성과에 유의한 영향을 미치지 못했다. 넷째, 제품혁신은 일과 생활의 균형의 영역인 일과 가정의 균형, 일과 여가의 균형, 일과 성장의 균형 중 일과 성장의 균형과 기업성과 간의 관계만 긍정적(+)으로 매개했다. 이는 일과 성장의 균형이 제품혁신을 통해 기업성과로 이어지는 선순환 모델을 제시해 주며, 벤처중소기업의 근로자들이 업무 외 자기계발이나 교육훈련을 할 수 있는 시간과 비용을 지원받을 경우 제품혁신에 도움이 되며 이러한 제품혁신은 결국 기업성과로 이어질 수 있음을 시사한다. 결론적으로 본 연구는 벤처중소기업의 일과 성장의 균형에 대한 특별한 관리 필요성에 대한 학문적 실무적 시사점을 제시해주고 있으며, 기업 차원에서 뿐만 아니라 정부 차원에서도 행 재정적 지원이 반드시 필요함을 알려주고 있다.
본 연구는 퇴행성 관절염으로 인해 무릎관절 전치환술을 실시한 환자를 대상으로 체간 안정화 운동이 무릎기능, 균형, 보행능력 향상에 어떠한 영향을 미치는지 알아보고자 한다. 본 연구 대상자는 퇴행성 관절염으로 진단 받아 무릎관절 전치환술을 실시한 환자 24명을 선정하여, 무작위 배분으로 일반 물리치료를 실시한 대조군 12명, 체간 안정화 운동을 실시한 실험군 12명으로 구성하였다. 체간 안정화 운동은 선행 연구를 참고하여 구성한 3가지 운동을 총 4주간 실시하였다. 측정도구로는 무릎기능 측정은 무릎관절 주관적 기능 점수 척도를, 균형능력은 일어나 걷기 검사, 한발 서기 검사를 보행능력은 10미터 걷기 검사를 이용하였다. 통계학적 분석은 각 그룹 내 비교는 대응표본 t-검정, 각 그룹 간 비교는 독립표본 t-검정으로 분석하였다. 본 연구 결과 중재 후 실험군이 대조군에 비해 모든 측정 결과가 유의하게 향상되어 나타났다(p<.05). 이와 같은 결과를 바탕으로 무릎관절 전치환술 환자를 대상으로 무릎관절 치료와 함께 체간 안정화 운동을 실시한다면, 환자의 무릎기능, 균형, 보행에 좀 더 효과적이라고 판단된다.
본 연구는 건강한 20대 성인 20명을 대상으로 3D Newton box를 이용한 PNF의 통합패턴 운동을 실시한 후 균형, 고유감각, 유연성의 즉각적인 효과를 알아보기 위해 시행되었다. 본 연구에서 수집된 자료는 SPSS Window 19.0 통계 프로그램을 이용하여 분석하였으며, 대상자들의 일반적 특성은 기술통계를 사용하여 평균과 표준편차를 산출하였고 집단 내 균형, 고유감각, 유연성의 전·후 차이는 대응 표본 t-검정으로 분석하였다. 대상자들의 균형, 고유감각, 유연성을 Y-balance, 눈 고 한 발 서기, 손가락 바닥 닿기를 이용하여 측정하였고, 운동은 3D Newton box 안에서 PNF의 통합패턴을 적용하였다. 운동 후 균형, 고유감각, 유연성 모두 유의하게 증가하였다. 이와 같은 결과를 통해 3D Newton box를 이용한 PNF의 통합패턴 운동이 20대 성인의 균형, 고유감각, 유연성에 즉각적으로 효과가 나타남을 알 수 있었다. 따라서 균형, 고유감각, 유연성의 감소로 인해 손상 위험도가 높은 성인 또는 환자에게 적극적으로 활용될 수 있는 운동이라고 사료된다.
조사비용이 비교적 소요되더라도 추정해의 정확도를 높이기 위해 링크교통량과 target OD 외에 추가정보를 확보하여 OD추정을 하는 연구들이 시도되고 있다. 그러나 추가정보를 이용한 기존 OD추정기법은 대부분 추가정보의 특성 또는 장점을 유지하는 목적함수 구성 및 분석을 수행하지 못하여, 확보된 정보를 효율적으로 이용하지 못하는 문제를 가지고 있다. 본 연구의 목적은 관측교통량과 target OD외에 비용효율적인 추가정보를 이용하여 가능해의 범위를 좁힘으로써 추정OD의 정확도를 증진하는 것으로, 이를 위해 표본링크이용비(sample link use proportion)를 추가정보로 이용하였다. 즉 OD통행량과 링크교통량과의 관계를 target OD의 통행배분에서 구하지 않고, 도로변 면접조사에서 확보가능하며 신뢰성 높은 정보인 표본링크이용비를 이용하여 구하였다. 이에 따라 본 연구에서는 경로기반 비균형 통행배분개념 하에서 링크교통량 보존법칙을 고려할 필요가 없는 OD추정 해도출 알고리즘을 제시하였다. 시험네트워크에 대한 사례분석결과, 표본링크이용비는 추가정보의 정확도가 낮은 경우에도 효율적으로 OD 추정력을 향상시킬 수 있었다. 그리고 표본링크이용비를 이용한 OD 추정기법은 target OD 오차나 관측교통량 오차에 크게 영향을 받지 않아, 링크교통량이나 OD 행렬이 변화된 곳에서도 비교적 안정적인 OD 추정이 가능하였다. 또한 표본링크이용비를 추가정보로 이용할 경우에 이용정보간의 정밀도문제가 발생하기 때문에 다른 이용정보의 정밀도 수준을 고려하여 추가정보의 조사수준을 설정하여야 하며, 관측교통량을 기본정보로 하는 추정기법은 링크교통량을 일정수준까지는 관측하여야 추가정보의 자료활용성을 높일 수 있다는 점을 제시하였다. 마지막으로 링크상의 추가정보는 최적조사위치문제를 고려하여야 하며, 특히 정보의 정밀도 측면에서 볼 때 링크교통량의 최적관측위치문제보다 표본링크이용비의 최적조사위치문제가 추정력 향상에 더 중요한 영향을 미칠 수 있는 것으로 파악되었다.
본 연구의 목적은 안정한 지지면, 불안정한 지지면에서 시각 조건이 균형에 미치는 영향에 대해 알아보고자 하였다. 건강한 성인 30명이 본 연구에 참여하였다. 시각 조건은 수직, 수평, 대각선으로 설정하였고 불안정한 지지면에서의 균형 측정을 위해 패드를 밟고 측정을 수행하였다. 균형측정기를 통해 안정성 지수(General Stability Index)와 체중 분포 지수(Weight Distribution Index), 체중 분포도(Weight Distribution)를 측정하였다. 지면 간 비교는 대응 표본 t검정을 하였고, 지면 내 비교는 일원배치분산분석을 사용하였다. 불안정한 지지면에서 시각 조건 내 (수평, 수직)의 안정성지수는 유의한 차이를 보였고(p<.05), 지면간의 비교에서 체중분포지수에서 유의한 차이가 있었다(p<.05). 체중분포도는 수평 방향의 시각의 모든 지지면에서 왼쪽과 오른쪽 사이의 유의한 차이가 나타났다(p<.05). 정적 균형 훈련시, 수평보다 수직과 대각선의 시각 조건을 준다면 균형 훈련에 도움을 줄 수 있다고 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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