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보건진료원의 정규직화 전과 후의 보건진료원 활동 및 보건진료소 관리운영체계의 비교 분석 (Comparative Analysis of Community Health Practitioner's Activities and Primary Health Post Management Before and After Officialization of Community Health practitioner)

  • 윤석옥;정문숙
    • 농촌의학ㆍ지역보건
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    • 제19권2호
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    • pp.141-158
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    • 1994
  • 정부는 보건진료원으로 하여금 지역주민들에게 보다 더 의욕적으로 양질의 보건의료서비스를 제공하도록 하기 위하여 1992년 4월 1일부터 보건진료원을 별정직 공무원으로 정규직화 하였다. 본 연구는 보건진료원의 정규직화가 보건진료원의 업무활동과 보건진료소의 관리운영체계에 미친 영향을 분석하기 위해 경상남도와 경상북도의 보건진료소 중 집락추출법과 단순확률추출법으로 50개소를 뽑아 보건진료원을 대상으로 직접 면담조사하고 제반기록 및 보고서에서 필요한 자료를 발췌하였다. 조사기간은 1992년 1월 1일에서 3월 31일까지(정규직화 이전)와 1993년 1월 1일에서 3월 31일까지(정규직화 이후)였다. 보건진료원들의 96%가 정규직화를 원했는데 그 이유는 신분보장과 보수가 좋아지리라는 것이었다. 정규직화 후 보건진료원직을 자랑스럽게 생각한다는 사람이 24%에서 46%로 증가하였다. 신분보장에 대해서는 항상 불안하다는 사람이 30%에서 10%로 감소하였다. 정규직화 후 월평균 급여액은 802,600원에서 1,076,000원으로 34% 증가했으며 90%가 만족한다고 했다. 업무 내용별 자율성 인지정도는 업무계획, 업무수행, 진료소관리(재정)운영, 업무평가 영역에 대한 자율성 인지도가 정규직화 후에 증가되었다. 보건진료원의 활동내용 중 지역사회 자원파악, 지도작성상태, 지역사회조직 활용정도, 인구구조 파악정도와 가정건강기록부 작성은 정규직화 후에 특별한 변화는 없었다. 또한 집단보건교육, 개인보건교육, 학교보건교육의 실시도 정규직화 후에 변화가 없었다. 그러나 가정방문 실시현황은 1인당 월평균 13.6%회에서 정규직화 후에는 27.5%회로 늘었다. 모성보건 및 가족계획 사업 그리고 예방접종도 정규직화 후에 타기관에 의뢰하는 것이 더 늘었다. 통상질병관리 가운데 성인병관리는 3개월 동안 1개 진료소당 평균 고혈압환자는 12.7%명에서 11.6명으로, 암환자는 1.5명에서 1.2명으로, 당뇨병환자가 4.3명에서 3.4명으로 줄었다. 각종 기록부 비치상황은 장비대장, 약품관리 대장, 환자진료기록부는 100% 비치되었으나 기타 기록부는 그렇지 않았고 정규직화 후에도 변화는 없었다. 보건진료소가 보건소로부터 지원을 받는 내용은 약품 14.0%에서 30%로, 소모품 22.0%에서 52.0%로, 건물유지 및 보수가 54.0%에서 68% 로, 보건교육 자료가 34.0%에서 44.0%로 증가하였고, 장비는 58.0%에서 54.0%로 감소했다. 보건진료소의 월평균 수입은 진료수입이 약 22,000원 증가했고, 국비 또는 지방비 보조금이 4,800원에서 38,508%원으로 증가했으나 회비 및 기부금은 줄어 총수입은 약 50,000원 증가했다. 지출총액은 큰 변동이 없었다. 보건소로부터 3개월 동안 받은 지도감독 중 지시공문을 받은 진료소가 20%에서 38%로 늘었고, 방문지도는 79%에서 62%, 회의소집은 88%에서 74%로 감소하였다. 전화지도는 보건진료소당 평균 1.8회에서 2.1회로 늘었다(p<0.01). 면보건요원과의 협력관계가 있다고 한 보건진료원은 42%에서 36%로 감소하였다. 보건소장과의 관계가 좋다는 보건진료원이 46%에서 24%로 감소하였고, 보건행정계장과 관계가 좋다는 사림이 56%에서 36%로 감소하였다(p<0.05). 보건진료소 운영협의회 회장과의 관계가 좋다는 사람은 62%에서 38%로 감소되었고 보건진료소 운영협의회가 보건진료소에 별로 도움이 안된다와 전혀 도움이 되지 않는다는 사람이 정규직화 전과 후에 각각 92.0%, 82.0%였다. 운영협의회가 필요 없다는 사람은 정규직화 전에 4%에서 16%로 증가되었다(p<0.05). 보건진료원제도 발전을 위해 제안된 사항은 보건교육중심의 활동, 보건진료소운영의 자율성 보장 보건소에 경험이 풍부한 보건진료원을 두어 지도감독하게 할 것과 사용하는 약품의 종류를 늘려 줄 것 등이었다. 이상의 결과로 보하 정규직화 후 보건진료원의 역할, 기능 등의 업무활동의 변화는 거의 없었으나 신분보장과 봉급에 대한 만족도는 향상이 되었고 또한 자율성도 증가하였다. 보건소의 지원은 약간 늘었으며, 지도감독체제에서 지시 공문의 증가로 사무보고 업무가 많아지고, 근무 확인을 위한 전화감독은 늘었으나 업무치진을 위한 행정직 지도 또한 기술적 지도는 거의 없었다.

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국내 주요 10대 기업에 대한 국민 감성 분석: 다범주 감성사전을 활용한 빅 데이터 접근법 (Public Sentiment Analysis of Korean Top-10 Companies: Big Data Approach Using Multi-categorical Sentiment Lexicon)

  • 김서인;김동성;김종우
    • 지능정보연구
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    • 제22권3호
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    • pp.45-69
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    • 2016
  • 최근에 빅 데이터를 활용하여 감성을 측정하는 시도가 활발히 이루어지고 있다. 통신 매체와 SNS의 발달로 기업은 국민의 감성을 파악하고 즉시 대응해야할 필요성이 생겼다. 우리나라의 경제는 대기업에 대한 의존도가 높기 때문에 10대 기업에 대한 감성분석은 의미가 있다고 할 수 있다. 이러한 측면에서 본 연구는 다 범주를 기준으로 구축한 감성사전을 활용하여 우리나라 10대 기업에 대한 감성을 분석하였다. 빅 데이터를 이용하여 감성을 분석한 기존의 선행연구는 감성을 차원으로 분류하는 경향이 있다. 차원적 감성으로 감성을 분류하는 것은 분류의 기준이 학술적으로 증명되었기에 감성 분석에 주로 사용되어 왔지만 전문가 정도의 지식이 있어야 분류할 수 있어 보편적인 감성을 대변하는 데 비효과적이기에 보완이 필요하다고 할 수 있다. 개별 범주적 감성은 이 점을 보완할 수 있는 분류 방식으로 일정 수준의 주관성이 개입되지만 보편적으로 느낄 수 있는 감성을 측정하는데 효과적이다. 따라서 본 연구는 보편적인 감성의 측정을 위해 감성을 차원으로 분류하지 않고 개별 범주로 분류하여 9가지 영역으로 나누었다. 선행 연구에서 추출한 9가지 범주에 해당하는 감성 단어에 기초하여 감성사전을 구축하였으며 감성 단어가 검출된 빈도를 기준으로 감성을 분석했다. 대상 데이터는 2014년 1월부터 2016년 1월까지 우리나라 10대 기업에 대하여 축적된 뉴스 데이터이다. 대상 데이터에서 검출된 감성 단어의 빈도를 기준으로 각 기업에 대한 감성 순위를 나누고 분포를 확인하였다. 기업에 따라서 감성이 다를 수 있는지, 특정 사건이 각 기업에 대한 감성에 영향을 줄 수 있는지 가설을 세우고 검정하였다. 결론적으로, 다 범주 감성 사전을 활용한 감성 분석은 기업 간 비교와 시점 간 비교에 유의한 것으로 나타났다. 본 연구는 빅 데이터에 산재해있는 감성을 국민의 시각으로 측정하는 하나의 대안으로서 의의가 있다.

텍스트 마이닝을 이용한 감정 유발 요인 'Emotion Trigger'에 관한 연구 (A Study of 'Emotion Trigger' by Text Mining Techniques)

  • 안주영;배정환;한남기;송민
    • 지능정보연구
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    • 제21권2호
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    • pp.69-92
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    • 2015
  • 최근 소셜 미디어의 사용이 폭발적으로 증가함에 따라 이용자가 직접 생성하는 방대한 데이터를 분석하기 위한 다양한 텍스트 마이닝(text mining) 기법들에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이에 따라 텍스트 분석을 위한 알고리듬(algorithm)의 정확도와 수준 역시 높아지고 있으나, 특히 감성 분석(sentimental analysis)의 영역에서 언어의 문법적 요소만을 적용하는데 그쳐 화용론적 의미론적 요소를 고려하지 못한다는 한계를 지닌다. 본 연구는 이러한 한계를 보완하기 위해 기존의 알고리듬 보다 의미 자질을 폭 넓게 고려할 수 있는 Word2Vec 기법을 적용하였다. 또한 한국어 품사 중 형용사를 감정을 표현하는 '감정어휘'로 분류하고, Word2Vec 모델을 통해 추출된 감정어휘의 연관어 중 명사를 해당 감정을 유발하는 요인이라고 정의하여 이 전체 과정을 'Emotion Trigger'라 명명하였다. 본 연구는 사례 연구(case study)로 사회적 이슈가 된 세 직업군(교수, 검사, 의사)의 특정 사건들을 연구 대상으로 선정하고, 이 사건들에 대한 대중들의 인식에 대해 분석하고자 한다. 특정 사건들에 대한 일반 여론과 직접적으로 표출된 개인 의견 모두를 고려하기 위하여 뉴스(news), 블로그(blog), 트위터(twitter)를 데이터 수집 대상으로 선정하였고, 수집된 데이터는 유의미한 연구 결과를 보여줄 수 있을 정도로 그 규모가 크며, 추후 다양한 연구가 가능한 시계열(time series) 데이터이다. 본 연구의 의의는 키워드(keyword)간의 관계를 밝힘에 있어, 기존 감성 분석의 한계를 극복하기 위해 Word2Vec 기법을 적용하여 의미론적 요소를 결합했다는 점이다. 그 과정에서 감정을 유발하는 Emotion Trigger를 찾아낼 수 있었으며, 이는 사회적 이슈에 대한 일반 대중의 반응을 파악하고, 그 원인을 찾아 사회적 문제를 해결하는데 도움이 될 수 있을 것이다.

수컷 흰쥐의 시상하부-뇌하수체 축 호르몬 유전자 발현에 미치는 6-Hydroxydopamine(6-OHDA)의 영향 (Effect of 6-Hydroxydopamine (6-OHDA) on the Expression of Hypothalamus-Pituitary Axis Hormone Genes in Male Rats)

  • 허현진;안련섭;이성호
    • 한국발생생물학회지:발생과생식
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    • 제13권4호
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    • pp.257-264
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    • 2009
  • 6-hydroxydopamine(6-OHDA)는 파킨슨 질환 동물 모델의 제조에 널리 사용되는 신경독소로 도파민성 뉴런에 대한 특이적인 독성을 나타낸다. 도파민 신호는 중추신경계의 광범위한 영역에서 생리 기능을 조절하는데, 이에 따라 파킨슨병 환자와 6-OHDA를 처리한 동물들의 신경내분비 활성에 극심한 변화가 있을 것으로 예상할 수 있다. 하지만 6-OHDA 주사 모델에서 시상하부-뇌하수체 신경내분비 회로에 관한 연구들은 전무한 실정이다. 본 연구는 6-OHDA에 의한 뇌 카테콜아민 합성의 차단이 성체 수컷 흰쥐의 시상하부-뇌하수체 호르몬 유전자들의 전사 활성에 일으키는 변화를 조사한 것이다. 생후 3개월의 수컷 흰쥐(SD strain)에 개체 당 $200{\mu}g$의 6-OHDA를 $10{\mu}\ell$의 생리식염수에 녹여 뇌실 내 주사(icv)하였고, 2주 후에 모든 실험동물들을 희생시켰다. 시상하부-뇌하수체 호르몬 유전자들의 mRNA 수준을 조사하기 위해 total RNA를 추출하여 반-정량적 RT-PCR을 시행하였다. 카테콜아민 생합성에서 속도조절효소로 작용하는 tyrosine hydroxylase(TH)의 경우 6-OHDA군에서 대조군에 비해 유의한 발현 감소가 나타났고(대조군:6-OHDA군=1:0.72${\pm}$0.02AU, p<0.001), 이를 통해 6-OHDA 주사의 효력을 확인 하였다. 시상하부에서 gonadotropin-releasing hormone(GnRH)과 corticotropin releasing hormone(CRH)의 mRNA 수준은 6-OHDA군이 대조군에 비해 유의하게 낮았다(GnRH, 대조군:6-OHDA군=1:0.39${\pm}$0.03AU, p<0.001; CRH, 대조군:6-OHDA군=1:0.76${\pm}$0.07AU, p<0.01). 뇌하수체에서 glycoprotein hormone들의 공통적인 alpha subunit(Cg$\alpha$)과 LH beta subunit(LH-$\beta$) 그리고 FSH beta subunit(FSH-$\beta$)의 mRNA 수준의 경우 모두 6-OHDA군에서 대조군에 비해 유의한 감소를 나타냈다(Cg$\alpha$, 대조군:6-OHDA군=1:0.81${\pm}$0.02AU, p<0.001; LH-$\beta$, 대조군:6-OHDA군=1:0.68${\pm}$0.04AU, p<0.001; FSH-$\beta$, 대조군:6-OHDA군=1:0.84${\pm}$0.05AU, p<0.01). 이와 유사하게, 6-OHDA군에서의 뇌하수체 adrenocorticotrophic hormone(ACTH) 전사 수준 역시 대조군에 비해 유의하게 낮았다(대조군:6-OHDA군=1:0.86${\pm}$0.04AU, p<0.01). 본 연구는 중추신경계로의 도파민 신경독소 주입에 의해 두 가지의 시상하부-뇌하수체 신경내분비 회로인 GnRH-성선자극호르몬 회로와 CRH-ACTH 회로의 전사 활성이 하향 조정됨을 증명하였다. 이러한 결과는 시상하부로의 CA 입력은 시상하부-뇌하수체 기능 조절을 통해 생식소와 부신의 활성에 영향을 미침을 시사하는 것으로, 파킨슨병 환자들에게서 빈번하게 발생하는 성 기능 장애와 열악한 스트레스 반응을 설명할 단서를 제공한다.

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감정예측모형의 성과개선을 위한 Support Vector Regression 응용 (Application of Support Vector Regression for Improving the Performance of the Emotion Prediction Model)

  • 김성진;유은정;정민규;김재경;안현철
    • 지능정보연구
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    • 제18권3호
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    • pp.185-202
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    • 2012
  • 오늘날 정보사회에서는 정보에 대한 가치를 인식하고, 이를 위한 정보의 활용과 수집이 중요해지고 있다. 얼굴 표정은 그림 하나가 수천개의 단어를 표현할 수 있듯이 수천 개의 정보를 지니고 있다. 이에 주목하여 최근 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하여 지능형 서비스를 제공하기 위한 시도가 MIT Media Lab을 필두로 활발하게 이루어지고 있다. 전통적으로 기존 연구에서는 인공신경망, 중회귀분석 등의 기법을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구가 이루어져 왔다. 하지만 중회귀모형은 예측 정확도가 떨어지고, 인공신경망은 성능은 뛰어나지만 기법 자체가 지닌 과적합화 문제로 인해 한계를 지닌다. 본 연구는 사람들의 자극에 대한 반응으로서 나타나는 얼굴 표정을 통해 감정을 추론해내는 지능형 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 기존 얼굴 표정을 통한 지능형 감정판단모형을 개선하기 위하여, Support Vector Regression(이하 SVR) 기법을 적용하는 새로운 모형을 제시한다. SVR은 기존 Support Vector Machine이 가진 뛰어난 예측 능력을 바탕으로, 회귀문제 영역을 해결하기 위해 확장된 것이다. 본 연구의 제안 모형의 목적은 사람의 얼굴 표정으로부터 쾌/불쾌 수준 그리고 몰입도를 판단할 수 있도록 설계되는 것이다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 자극영상을 제공했을 때 나타나는 얼굴 반응들을 수집했고, 이를 기반으로 얼굴 특징점을 도출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 통계적 유의변수를 추출 후 학습용과 검증용 데이터로 구분하여 SVR 모형을 통해 학습시키고, 평가되도록 하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 실제 데이터셋을 기반으로 제안모형을 적용해 본 결과, 매우 우수한 예측 정확도를 보임을 확인할 수 있었다. 아울러, 중회귀분석이나 인공신경망 기법과 비교했을 때에도 본 연구에서 제안한 SVR 모형이 쾌/불쾌 수준 및 몰입도 모두에서 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 이는 얼굴 표정에 기반한 감정판단모형으로서 SVR이 상당히 효과적인 수단이 될 수 있다는 점을 알 수 있었다.

토픽 모델링을 이용한 트위터 이슈 트래킹 시스템 (Twitter Issue Tracking System by Topic Modeling Techniques)

  • 배정환;한남기;송민
    • 지능정보연구
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    • 제20권2호
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    • pp.109-122
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    • 2014
  • 현재 우리는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, 이하 SNS) 상에서 수많은 데이터를 만들어 내고 있다. 특히, 모바일 기기와 SNS의 결합은 과거와는 비교할 수 없는 대량의 데이터를 생성하면서 사회적으로도 큰 영향을 미치고 있다. 이렇게 방대한 SNS 데이터 안에서 사람들이 많이 이야기하는 이슈를 찾아낼 수 있다면 이 정보는 사회 전반에 걸쳐 새로운 가치 창출을 위한 중요한 원천으로 활용될 수 있다. 본 연구는 이러한 SNS 빅데이터 분석에 대한 요구에 부응하기 위해, 트위터 데이터를 활용하여 트위터 상에서 어떤 이슈가 있었는지 추출하고 이를 웹 상에서 시각화 하는 트위터이슈 트래킹 시스템 TITS(Twitter Issue Tracking System)를 설계하고 구축 하였다. TITS는 1) 일별 순위에 따른 토픽 키워드 집합 제공 2) 토픽의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화 3) 토픽으로서의 중요도를 점수와 빈도수에 따라 Treemap으로 제공 4) 키워드 검색을 통한 키워드의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화의 기능을 갖는다. 본 연구는 SNS 상에서 실시간으로 발생하는 빅데이터를 Open Source인 Hadoop과 MongoDB를 활용하여 분석하였고, 이는 빅데이터의 실시간 처리가 점점 중요해지고 있는 현재 매우 주요한 방법론을 제시한다. 둘째, 문헌정보학 분야뿐만 아니라 다양한 연구 영역에서 사용하고 있는 토픽 모델링 기법을 실제 트위터 데이터에 적용하여 스토리텔링과 시계열 분석 측면에서 유용성을 확인할 수 있었다. 셋째, 연구 실험을 바탕으로 시각화와 웹 시스템 구축을 통해 실제 사용 가능한 시스템으로 구현하였다. 이를 통해 소셜미디어에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝하여 데이터 분석을 통한 의미 있는 정보를 제공하는 실제적인 방법을 제시할 수 있었다는 점에서 주요한 의의를 갖는다. 본 연구는 JSON(JavaScript Object Notation) 파일 포맷의 1억 5천만개 가량의 2013년 3월 한국어 트위터 데이터를 실험 대상으로 한다.

공공 서비스 수출 플랫폼을 위한 온톨로지 모형 (An Ontology Model for Public Service Export Platform)

  • 이광원;박세권;류승완;신동천
    • 지능정보연구
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    • 제20권1호
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    • pp.149-161
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    • 2014
  • 공공 서비스의 수출의 경우 수출 절차와 대상 선정에 따른 다양한 문제가 발생하며, 공공 서비스 수출 플랫폼은 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 사용자 중심의 유연하고, 개방형 구조의 디지털 생태계를 조성할 수 있도록 구현되어야 한다. 또한 공공서비스의 수출은 다수의 이해당사자가 참여하고 여러 단계의 과정을 거쳐야 하므로 사용자의 이해 종류와 탐색 컨설팅 협상 계약 등 수출 프로세스 단계별로 맞춤형 플랫폼 서비스 제공이 필수적이다. 이를 위해서 플랫폼 구조는 도메인과 정보의 정의 및 공유는 물론 지식화를 지원할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 공공서비스 수출을 지원하는 플랫폼을 위한 온톨로지 모형을 제안한다. 서비스 플랫폼의 핵심 엔진은 시뮬레이터 모듈이며 시뮬레이터 모듈에서는 온톨로지를 사용하여 수출 비즈니스의 여러 컨텍스트들을 파악하고 정의하여 다른 모듈들과 공유하게 된다. 온톨로지는 공유 어휘를 통하여 개념들과 그들 간의 관계를 표현할 수 있으므로 특정 영역에서 구조적인 틀을 개발하기 위한 메타 정보를 구성하는 효과적인 도구로 잘 알려져 있다. 공공서비스 수출 플랫폼을 위한 온톨로지는 서비스, 요구사항, 환경, 기업, 국가 등 5가지 카테고리로 구성되며 각각의 온톨로지는 요구분석과 사례 분석을 통하여 용어를 추출하고 온톨로지의 식별과 개념적 특성을 반영하는 구조로 설계한다. 서비스 온톨로지는 목적효과, 요구조건, 활동, 서비스 분류 등으로 구성되며, 요구사항 온톨로지는 비즈니스, 기술, 제약으로 구성 된다. 환경 온톨로지는 사용자, 요구조건, 활동으로, 기업 온톨로지는 활동, 조직, 전략, 마케팅, 시간으로 구성되며, 국가 온톨로지는 경제, 사회기반시설, 법, 제도, 관습, 인프라, 인구, 위치, 국가전략 등으로 구성된다. 수출 대상 서비스와 국가의 우선순위 리스트가 생성되면 갭(gap) 분석과 매칭 알고리즘 등의 시뮬레이터를 통하여 수출기업과 수출지원 프로그램과의 시스템적 연계가 이루어진다. 제안하는 온톨로지 모형 기반의 공공서비스 수출지원 플랫폼이 구현되면 이해당사자 모두에게 도움이 되며 특히 정보 인프라와 수출경험이 부족한 중소기업에게 상대적으로 더 큰 도움이 될 것이다. 또한 개방형 디지털 생태계를 통하여 이해당사자들이 정보교환, 협업, 신사업 기획 등의 기회를 만들 수 있을 것으로 기대한다.

사고가 시각을 바꾼다: 조절 초점에 따른 소비자 감성 기반 웹 스타일 평가 모형 및 추천 알고리즘 개발 (Individual Thinking Style leads its Emotional Perception: Development of Web-style Design Evaluation Model and Recommendation Algorithm Depending on Consumer Regulatory Focus)

  • 김건우;박도형
    • 지능정보연구
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    • 제24권4호
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    • pp.171-196
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    • 2018
  • 본 연구는 디자인 영역 중 웹 스타일에 대해서 소비자 감성과 만족과의 관계를 연구했다. 기존 웹 스타일 연구들은 웹의 레이아웃과 구조도 등과 색상 등이 감성에 미치는 영향에서 연구했다. 본 연구는 기존 연구들과 차별되게 웹의 구성 요소를 배제하고 소비자의 감성 지표만을 갖고 소비자 만족과의 관계를 분석했다. 분석을 위해 검증을 위해 소비자 204명을 대상으로 40개 웹 스타일 테마를 선정, 각 소비자에게 4개씩 평가하도록 하였다. 소비자에게 평가하도록 한 감성 형용사는 18개의 대비되는 쌍을 갖는 감성 형용사로 구성하였고, 요인 분석을 통해 상위 감성 지표를 추출했다. 각 감성 지표들은 '부드러움', '모던함', '명확함', '꽉 참' 이었으며, 감성지표들이 소비자 만족에 미치는 영향이 다를 것으로 판단하여 가설을 수립했다. 분석 결과에 따라 가설 1과 2, 3은 채택되었으며, 가설 4의 경우는 기각되었다. 가설 4의 경우 기각되었지만 정의 방향이 아닌 부의 방향으로 유의한 것으로 나타났다. 이때, 조절 초점 성향이 감성이라는 정보처리 과정에서 소비자 만족에 미치는 영향이 다를 것으로 판단했다. 조절 초점 성향은 조직 행동 및 의사결정에 영향을 주기도 하며, 정치, 문화, 윤리적 판단 및 행동은 물론 광범위적 심리적 문제와 사고 프로세스, 감정적 반응에도 영향을 미친다. 때문에 각 감성 지표에 대한 조절 초점 간 차이를 확인할 필요성이 있고, 각 감성 지표에 대한 세부 가설을 수립했다. 세부 가설을 검증하기 위해 조절 회귀 분석을 수행했다. 분석 결과 가설 5는 부분적으로 지지됐고, 가설 5.3만 지지되었고, 5.4의 경우 기각되었지만 가설과의 반대 방향으로 지지되었다. '명확함'의 경우 향상 초점이 소비자 만족에 더 큰 영향을 보였고, 예방 초점일수록 '꽉 참'을 더 선호한 것으로 나타났다. 분석 결과를 바탕으로 조절 초점 성향을 향상, 예방, 중간 성향으로 3집단으로 구분, 소비자 감성 기반으로 웹 스타일에 대한 추천을 할 수 있는 알고리즘을 개발했다.

Support Vector Regression을 이용한 GARCH 모형의 추정과 투자전략의 성과분석 (Estimation of GARCH Models and Performance Analysis of Volatility Trading System using Support Vector Regression)

  • 김선웅;최흥식
    • 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.