• 대한치과교정학회지
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• 제30권1호
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• pp.43-52
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• 2000

반안면 왜소증 (Hemifacial microsomia) 은 선천성 악안면기형 중 발생빈도가 두 번째로 높은 질환으로서, 상, 하악골 뿐만이 아니라 외이나 중이, 두개의 일부, 협부 연조직, 안면신경, 근육 등의 복합적인 부위를 침범하는 광범위한 선천성 기형으로서, 환자에 따라 그 정도의 차이는 있으나 성장에 따라 교합면 경사와 함께 이환 측으로 안면 비대칭의 정도가 점점 심화되는 특징을 가진다. 반안면 왜소증에서 치아와 관련된 증상으로는 치아 성숙도의 차이, 치아 수의 감소, 맹출지 연, 법랑질 저형성증 등이 보고된 바 있다. 치아는 악골의 크기나 형태와 밀접한 연관을 가지고 발육하기 때문에, 반안면 왜소증 환자의 경우 치아 발육에서 변화가 발생되기 쉬울 것으로 생각된다. 이에 저자들은 한국인 편측성 반안면 왜소증 환자의 이환 측과 비이환 측에서 상, 하악 유치와 영구치의 크기와 형태 차이 여부를 조사하기 위하여 본 연구를 시행하였다. 서울대학교병원 교정과에 내원하였던 편측성 반안면 왜소증 환자 34명 (남자 18명, 여자 15명, 초진시 평균연령 5세 11개월)을 연구대상으로 선정하였다. 이들의 각 치아별 근원심과 협설측 폭경 을 계측한 후, 평균 및 표준편차를 계산하고 paired t-test로 통계 처리하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 상, 하악 유치와 영구치의 이환 측과 비이환 측의 근원심 폭경 비교에서 이환 측의 하악 제 2 유구치와 하악 제1 영구 대구치가 비이환 측에 비하여 작게 나타났으며 통계학적 유의차를 보였다. 이것은 하악 전치부와 제 1유구치의 근원심 폭경에서 통계학적으로 유의성있는 차이를 보이지 않았음과 연관지어볼 때, 이환측 하악의 최후방 구치에서 근원심 폭경 감소의 경향 (gradient of severity)이 크다고 할 수 있다. 2. 상, 하악 유치와 영구치의 이환 측과 비이환 측의 협설측 폭경 비교에서 모든 치아에서 통계학적 유의차를 볼 수 없었지만, 이환 측의 하악 유치와 영구치의 협설측 폭경이 비이환 측에 비하여 보상적으로 다소 큰 값을 나타내는 경향이 있었다. 본 연구는 반안면 왜소증에 의하여 영향을 받은 하악골의 이한측 치아, 특히 최후방 구치, 의 크기와 형태 이상이 발생될 가능성이 있다는 것을 보여주었다.

• Journal of Chest Surgery
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• 제36권9호
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• pp.646-650
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• 2003

허혈성 승모판막 폐쇄부전에 대한 수술적 교정은 그간 많은 수기들이 보고되어 왔다. 본원에서는 인조혈관편을 이용한 후판막륜 성형술을 통하여 좋은 조기성적을 얻었기에 보고하고자 한다. 대상 및 방법 : 2001년 12월부터 2003년 1월까지 본원에서 허혈성 승모판막 폐쇄부전으로 진단받고 수술을 시행한 환자에서 유두근 파열에 의한 치환술 환자를 제외한 22명을 대상으로 하였고 남자는 13명이었다. 술 전 위험인자로는 저좌심실구출률(<35%)이 9예, 당뇨가 7예, 고혈압이 13예, 신부전(Cr>2.5 mg/dl)이 4예였다. 수술 수기는 좌심방이 작은 경우가 많은 이유로 승모판막의 노출을 용이하게 하기 위하여 상대정맥과 하대정맥에 각각 정맥캐뉼라를 삽관하고 양대정맥 위아래로 충분히 박리를 시행하였다. 약 6mm 두께의 인조혈관편으로 8∼10개의 단절 수평봉합뜨기를 이용하여 후판막륜을 줄여주었다(비대칭술이 14예, 대칭술이 8예). 동반 술기로는 관상동맥 우회로숭리 21예, Dor 술식이 3예, 삼첨판막 성형술이 1예, 미로술식이 1예, 대동맥-쇄골하동맥간 우회술이 1예 있었다. 결과: 수술 관련되어 사망은 1예가 있었고 이를 제외한 나머지 환자의 평균 역류지수는 2.95에서 0.88로 감소하였다. 그러나 술 전후로 평균 심실구출률은 별다른 변화는 없었다. 퇴원 직전 시행한 심초음파상 승모판막 폐쇄부전이 없었던 경우가 8예, 경미한 경우가 11예, 경도가 2예, 경도에서 중등도 사이가 1예 있었다. 결론: 인조혈관편을 이용한 후판막륜 성형술은 허혈성 승모판막 폐쇄부전의 치료에 있어서 안전하고 경제적인 방법으로 생각되며 향후 승모판막의 기능 평가를 위하여 장기간 추적 관찰이 필요할 것으로 생각된다.

• 한국전자거래학회지
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• 제26권3호
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• pp.33-53
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• 2021

제4차 산업혁명의 확산과 코로나 19의 장기화로 인한 사회적 변화의 기로에서 한국 정부는 2020년 7월 디지털 뉴딜 정책을 발표했다. 디지털 뉴딜 정책은 데이터, 네트워크, 인공지능 기술을 중심으로 공공분야 및 산업의 디지털 전환을 가속화함으로써 새로운 비즈니스를 창출하는 것을 주요 과제로 삼고 있다. 그러나 급변하는 사회환경에서 기술의 미래 이익에 대한 정보비대칭은 정책의 방향과 효과에 대한 대중의 분석 능력의 차이를 야기할 수 있으며, 이로 인해 정책의 실질적 효과에 대한 불확실성이 발생하게 된다. 한편, 언론은 정부 정책을 대중에 전파하는 전달자 역할을 통해 담론 형성을 주도하며, 보도를 통해 특정 이슈에 대한 제반 지식을 대중에게 제공하는 역할을 한다. 즉, 특정 정책에 대한 언론의 보도량이 증가할수록 이슈 집중도는 높아지며, 이를 통해 대중의 의사결정에도 영향을 미치게 된다. 따라서 본 연구의 목적은 한국 정부의 디지털 뉴딜 정책에 대한 언론 보도량과 주식 시장의 동태적 관계를 그랜저 인과관계(Granger causality), 충격반응함수, 분산분해분석을 이용하여 검증하는 것이다. 이를 위해 디지털 뉴딜 정책에 대한 언론 보도량, 키워드 검색량과 KOSDAQ 상장 기업 중 디지털 뉴딜 정책과 관련이 있는 디지털 기술 기반 기업들의 일일주식회전율, 일일주가수익률, EWMA 변동성을 변수로 설정하였으며, 정책발표 시점 전후 60 거래일, 총 120 거래일 간의 데이터를 이용했다. 분석 결과, 언론 보도량은 키워드 검색량, 일일주식회전율, EWMA 변동성과 양방향 그랜저 인과관계가 존재하였으며, 언론 보도량의 증가는 디지털 뉴딜 정책에 대한 키워드 검색량에 높은 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 언론 보도량에 대한 충격반응분석 결과 EWMA 변동성을 큰 폭으로 하락시키는 양상을 보였으며, 시간이 지날수록 영향력이 점차 증가하며 주식 시장의 변동성을 완화시키는 역할을 하는 것으로 나타났다. 본 연구의 분석 결과를 토대로 디지털 뉴딜에 대한 언론 보도량은 주식 시장과 유의한 동태적 관계가 있음을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.107-122
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• 2017

주식시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성은 투자 위험의 척도로서 재무관리의 이론적 모형에서뿐만 아니라 포트폴리오 최적화, 증권의 가격 평가 및 위험관리 등 투자 실무 영역에서도 매우 중요한 역할을 하고 있다. 변동성은 주가 수익률이 평균을 중심으로 얼마나 큰 폭의 움직임을 보이는가를 판단하는 지표로서 보통 수익률의 표준편차로 측정한다. 관찰 가능한 표준편차는 과거의 주가 움직임에서 측정되는 역사적 변동성(historical volatility)이다. 역사적 변동성이 미래의 주가 수익률의 변동성을 예측하려면 변동성이 시간 불변적(time-invariant)이어야 한다. 그러나 대부분의 변동성 연구들은 변동성이 시간 가변적(time-variant)임을 보여주고 있다. 이에 따라 시간 가변적 변동성을 예측하기 위한 여러 계량 모형들이 제안되었다. Engle(1982)은 변동성의 시간 가변적 특성을 잘 반영하는 변동성 모형인 Autoregressive Conditional Heteroscedasticity(ARCH)를 제안하였으며, Bollerslev(1986) 등은 일반화된 ARCH(GARCH) 모형으로 발전시켰다. GARCH 모형의 실증 분석 연구들은 실제 증권 수익률에 나타나는 두터운 꼬리 분포 특성과 변동성의 군집현상(clustering)을 잘 설명하고 있다. 일반적으로 GARCH 모형의 모수는 가우스분포로부터 추출된 자료에서 최적의 성과를 보이는 로그우도함수에 대한 최우도추정법에 의하여 추정되고 있다. 그러나 1987년 소위 블랙먼데이 이후 주식 시장은 점점 더 복잡해지고 시장 변수들이 많은 잡음(noise)을 띠게 됨에 따라 변수의 분포에 대한 엄격한 가정을 요구하는 최우도추정법의 대안으로 인공지능모형에 대한 관심이 커지고 있다. 본 연구에서는 주식 시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성의 예측 모형인 GARCH 모형의 모수추정방법으로 지능형 시스템인 Support Vector Regression 방법을 제안한다. SVR은 Vapnik에 의해 제안된 Support Vector Machines와 같은 원리를 회귀분석으로 확장한 모형으로서 Vapnik의 e-insensitive loss function을 이용하여 비선형 회귀식의 추정이 가능해졌다. SVM을 이용한 회귀식 SVR은 두터운 꼬리 분포를 보이는 주식시장의 변동성과 같은 관찰치에서도 우수한 추정 성능을 보인다. 2차 손실함수를 사용하는 기존의 최소자승법은 부최적해로서 추정 오차가 확대될 수 있다. Vapnik의 손실함수에서는 입실론 범위내의 예측 오차는 무시하고 큰 예측 오차만 손실로 처리하기 때문에 구조적 위험의 최소화를 추구하게 된다. 금융 시계열 자료를 분석한 많은 연구들은 SVR의 우수성을 보여주고 있다. 본 연구에서는 주가 변동성의 분석 대상으로서 KOSPI 200 주가지수를 사용한다. KOSPI 200 주가지수는 한국거래소에 상장된 우량주 중 거래가 활발하고 업종을 대표하는 200 종목으로 구성된 업종 대표주들의 포트폴리오이다. 분석 기간은 2010년부터 2015년까지의 6년 동안이며, 거래일의 일별 주가지수 종가 자료를 사용하였고 수익률 계산은 주가지수의 로그 차분값으로 정의하였다. KOSPI 200 주가지수의 일별 수익률 자료의 실증분석을 통해 기존의 Maximum Likelihood Estimation 방법과 본 논문이 제안하는 지능형 변동성 예측 모형의 예측성과를 비교하였다. 주가지수 수익률의 일별 자료 중 학습구간에서 대칭 GARCH 모형과 E-GARCH, GJR-GARCH와 같은 비대칭 GARCH 모형에 대하여 모수를 추정하고, 검증 구간 데이터에서 변동성 예측의 성과를 비교하였다. 전체 분석기간 1,487일 중 학습 기간은 1,187일, 검증 기간은 300일 이다. MLE 추정 방법의 실증분석 결과는 기존의 많은 연구들과 비슷한 결과를 보여주고 있다. 잔차의 분포는 정규분포보다는 Student t분포의 경우 더 우수한 모형 추정 성과를 보여주고 있어, 주가 수익률의 비정규성이 잘 반영되고 있다고 할 수 있다. MSE 기준으로, SVR 추정의 변동성 예측에서는 polynomial 커널함수를 제외하고 linear, radial 커널함수에서 MLE 보다 우수한 예측 성과를 보여주었다. DA 지표에서는 radial 커널함수를 사용한 SVR 기반의 지능형 GARCH 모형이 가장 우수한 변동성의 변화 방향에 대한 방향성 예측력을 보여주었다. 추정된 지능형 변동성 모형을 이용하여 예측된 주식 시장의 변동성 정보가 경제적 의미를 갖는지를 검토하기 위하여 지능형 변동성 거래 전략을 도출하였다. 지능형 변동성 거래 전략 IVTS의 진입규칙은 내일의 변동성이 증가할 것으로 예측되면 변동성을 매수하고 반대로 변동성의 감소가 예상되면 변동성을 매도하는 전략이다. 만약 변동성의 변화 방향이 전일과 동일하다면 기존의 변동성 매수/매도 포지션을 유지한다. 전체적으로 SVR 기반의 GARCH 모형의 투자 성과가 MLE 기반의 GARCH 모형의 투자 성과보다 높게 나타나고 있다. E-GARCH, GJR-GARCH 모형의 경우는 MLE 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 손실이 나지만 SVR 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 수익으로 나타나고 있다. SVR 커널함수에서는 선형 커널함수가 더 좋은 투자 성과를 보여주고 있다. 선형 커널함수의 경우 투자 수익률이 +526.4%를 기록하고 있다. SVR 기반의 GARCH 모형을 이용하는 IVTS 전략의 경우 승률도 51.88%부터 59.7% 사이로 높게 나타나고 있다. 옵션을 이용하는 변동성 매도전략은 방향성 거래전략과 달리 하락할 것으로 예측된 변동성의 예측 방향이 틀려 변동성이 소폭 상승하거나 변동성이 하락하지 않고 제자리에 있더라도 옵션의 시간가치 요인 때문에 전체적으로 수익이 실현될 수도 있다. 정확한 변동성의 예측은 자산의 가격 결정뿐만 아니라 실제 투자에서도 높은 수익률을 얻을 수 있기 때문에 다양한 형태의 인공신경망을 활용하여 더 나은 예측성과를 보이는 변동성 예측 모형을 개발한다면 주식시장의 투자자들에게 좋은 투자 정보를 제공하게 될 것이다.

• 한국수소및신에너지학회논문집
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• 제10권2호
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• pp.119-130
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• 1999

$Mg_2Ni_{1-x}{^{57}}Fe_x$(x=0.015, 0.03, 0.06, 0.12 and 0.24)합금을 제작하여 $M{\ddot{o}}ssbauer$ 공명에 의한 연구를 하였다. x=0.015, 0.03 합금의 $M{\ddot{o}}ssbauer$ spectrum은 2개의 doublet(doublet 1, 2)을, x=0.06 합금의 spectrum은 2개의 doublet(doublet 1, 2)과 1개의 six-line을, 그리고 x=0.12, 0.24 합금의 spectrum은 six-line만 보인다. x=0.015, 0,03, 0.06 합금의 doublet 1은, 초 상자성 거동을 보여주는 과잉으로 존재하는 일부의 철 때문에 생기는 것으로 판단된다. doublet 2는, $Mg_2Ni$ 상의 Ni에 치환된 철에 기인한 것으로 판단된다. doublet 2의 isomer shift 크기 (0,24 ~ 0.28 mm/s)로 보아 $Fe^{+3}$로 존재함을 추측할 수 있다. 또한 doublet 2의 quadrapole splitting이 영이 아님으로부터 Fe 주위의 전자 배열이 비대칭을 이루고 있음을 알 수 있고, 그 크기 (1.20 ~ 1.38 mm/s)는 산화수 +3의 quadrapole splitting 값에 아주 가까운 값이다. 자기적 초미세 상호 작용을 보여주는 six-line은 합금 속에 들어가지 않는 철 때문에 생긴다. 수소화물화 반웅시킨 x=0.015, 0.03 합금의 $M{\ddot{o}}ssbauer$ spectrum이 six-line을 보였는데, 이로부터 수소화물화 반응으로 인하여 Fe이 편석되었음을 알 수 있다. 수소화물화 반응후 $M{\ddot{o}}ssbauer$ spectrum, 자기장의 함수로서 자화의 변화 측정, Auger electron spectroscopy, electron diffraction pattern 분석 결과, Ni의 편석과 MgO의 형성을 보여주었는데, 이는 수소 속에 들어 있는 미량의 산소가 $Mg_2Ni$와 반응하여 야기된 현상으로 생각된다.

• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.95-118
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• 2017

최근 도심을 중심으로 연립 다세대의 거래가 활성화되고 직방, 다방등과 같은 플랫폼 서비스가 성장하고 있다. 연립 다세대는 수요 변화에 따른 시장 규모 확대와 함께 정보 비대칭으로 인해 사회적 문제가 발생 되는 등 부동산 정보의 사각지대이다. 또한, 서울특별시 또는 한국감정원에서 사용하는 5개 또는 25개의 권역 구분은 행정구역 내부를 중심으로 설정되었으며, 기존의 부동산 연구에서 사용되어 왔다. 이는 도시계획에 의한 권역구분이기 때문에 부동산 연구를 위한 권역 구분이 아니다. 이에 본 연구에서는 기존 연구를 토대로 향후 주택가 격추정에 있어 서울특별시의 공간구조를 재설정할 필요가 있다고 보았다. 이에 본 연구에서는 연립 다세대 실거래가 데이터를 기초로 하여 헤도닉 모형에 적용하였으며, 이를 K-Means Clustering 알고리즘을 사용해 서울특별시의 공간구조를 다시 군집하였다. 본 연구에서는 2014년 1월부터 2016년 12월까지 3년간 국토교통부의 서울시 연립 다세대 실거래가 데이터와 2016년 공시지가를 활용하였다. 실거래가 데이터에서 본 연구에서는 지하거래 제거, 면적당 가격 표준화 및 5이상 -5이하의 실거래 사례 제거와 같이 데이터 제거를 통한 데이터 전처리 작업을 수행하였다. 데이터전처리 후 고정된 초기값 설정으로 결정된 중심점이 매번 같은 결과로 나오게 K-means Clustering을 수행한 후 군집 별로 헤도닉 모형을 활용한 회귀분석을 하였으며, 코사인 유사도를 계산하여 유사성 분석을 진행하였다. 이에 본 연구의 결과는 모형 적합도가 평균 75% 이상으로, 헤도닉 모형에 사용된 변수는 유의미하였다. 즉, 기존 서울을 행정구역 25개 또는 5개의 권역으로 나뉘어 실거래가지수 등 부동산 가격 관련 통계지표를 작성하던 방식을 속성의 영향력이 유사한 영역을 묶어 16개의 구역으로 나누었다. 따라서 본 연구에서는 K-Means Clustering 알고리즘에 실거래가 데이터로 헤도닉 모형을 활용하여 연립 다세대 실거래가를 기반으로 한 군집분류방법을 도출하였다. 또한, 학문적 실무적 시사점을 제시하였고, 본 연구의 한계점과 향후 연구 방향에 대해 제시하였다.