• 기술혁신연구
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• 제14권1호
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• pp.31-66
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• 2006

II절에서는 다수의 구조방정식에서 R&D투자가 산업구조를 결정하고 이가 다시 수출 및 경제성장을 결정하는 변수로 모형이 설정되었다. 동시에, 이같이 모형을 설정하는 이론적 근거를 살펴보았다. 본고에서는 R&D투자 등 혁신활동이 Grossman and Helpman(1991)기 신무역이론에서와 같이 제품차별화를 통해 무역과 성장에 미치는 효과를 실증분석하였다. 분석 결과를 통해 Grossman and Helpman(1991) 모형이 주장하는 R&D의 수출에 미치는 효과를 나타내는 회귀모형의 적합도(goodness of fit)가 높게 나타났고 데이터를 통해 관심의 대상이 되는 추정계수가 통계적으로 유의한 것으로 나타나 우리 경제에는 이미 R&D를 통한 산업내 무역 증대가 상당히 진행되고 있음을 확인할 수 있었다. 이를 통해 향후 우리 경제는 지속적 성장을 위해 기술혁신 활동을 통해 보다 지식 집약적이고 인적자본 집약적인 산업 내 무역 상품의 수출확대에 집중하여야 한다는 시사점을 얻을 수 있었다. 본고에서의 실증분석 결과가 시사하는 바를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 인적자본의 부존이 상대적으로 많은 나라에서 보다 많은 R&D를 수행하게 된다. 이 같은 연구개발에서의 상대적 특화에 의해 이 국가는 보다 광범위한 혁신상품을 생산할 수 있는 know-how를 획득하게 되고 첨단기술(high-technology)이 국민경제에서 차지하는 몫은 상대적으로 더 커서 실질 GDP의 성장은 상대적으로 더 빨리 이루어지게 된다. 실증분석을 통해 이가 시사하는 R&D를 통한 산업 내 무역 증가와 빠른 경제성장의 효과는 데이터를 통해 인과관계를 확인할 수 있었다. 그러나, 아직 생산구조와 무역구조가 지식 및 인적자본 집약적인 형태로 충분히 전환되지 않아 전통적인 R&D와 산업간 무역의 관계도 광범위하게 존재하는 것으로 나타났다. 둘째, R&D 투자격차에 대한 Hughes(1986)의 주장과 달리 미국과 우리나라간의 R&D격차가 작아질수록 수출이 증가하지 않는 것으로 나타났다. 이는 우리나라의 R&D투자 등 기술활동 증가가 (대미)수출의 증가로 연결되지 않음을 시사하였다. 동일한 분석을 우리의 대일본 수출의 경우에 적용한 결과의 경우에도, 일본간 R&D 투자격차에 대한 Hughes의 주장이 우리나라와 일본간에도 타당하지 않은 것으로 나타난다. 실증분석과정에서 이상의 논의를 통해 나타난 우리나라 R&D 투자증가가 대미수출을 증가시키지 못하는 현상 즉, 미국과 우리나라의 R&D 투자격차 감소가 대미수출을 증가시키지 못하는 현상을 다음과 같이 설명할 수 있다. 첫째, 미국민(또는 미국기업)의 우리나라 수출품 R&D에 대한 수요탄력성이 낮을 수 있다. 즉, 규모의 경제가 존재하는 독점적 경쟁산업에서 각 기업은 차별화된 제품을 생산하게 된다. 미국 소비자도 다양한 상품을 소비하고자 하지만 수입국(한국) R&D 투자를 통한 기술혁신에 대한 수입수요 탄력성이 상대적으로 낮은 것으로 볼 수 있다. 우리나라 총생산(Q)은 내수(A)와 수출(X)로 구성되어 있다. (Q=X+A) 이 경우, 우리나라 R&D에 대한 총생산 수요탄력성($\eta$)은 다음과 같다. $${\eta}={\eta}_X(X/Q)+{\eta}_A(A/Q)$$ ${\eta}_X$ : R&D에 대한 수출수요(X) 탄력성 ${\eta}_A$ : R&D에 대한 내수수요(A) 탄력성 만일, ${\eta}_X$에 영향을 미치는 요인 중에서 R&D에 대한 미국의 수입탄력성이 작다면 이는 우리나라 R&D에 대한 총수출 수요탄력성을 감소시키는 요인으로 작용하게 된다. 둘째, 우리나라 무역에 있어 일반적으로 산업 내 무역지수는 낮은 경향을 보이는데 한미교역의 경우, 산업내 무역지수는 이 평균치보다 더 낮다. 이는 한미간 무역에 있어 아직 산업내 무역보다 산업특화의 중요성이 다른 국가간 무역보다 더 중요함을 나타낸다. 셋째, 대체적으로 1990년대에 들어와 한국의 경공업상품의 경쟁력이 떨어지고 있다. 특히, 1980년대 한국의 대미 주력 수출품이었던 의류 및 신발제품의 경우 대미수출이 감소세를 나타내고 있다. 넷째, 수출은 기술활동에 의해 많은 영향을 받는다. 분석과정에서 기술변수는 기술투입 또는 기술산출로 측정할 수 있다. 기술투입으로는 R&D 투자, 과학연구인력 등이 있고 기술산출 변수로는 특허, 생산성 등의 변수가 있다. 본고에서는 기술활동 또는 기술수준을 R&D 투자변수를 통해서만 측정하였지만, 과학연구인력 등 다른 변수 또는 둘 이상 다수의 변수를 사용하여 수출에 미치는 영향을 살펴볼 수도 있다. 이상에서 논의한 이론적 실증적 분석을 요약하면 다음과 같다. 우리나라의 대미수출이 증가하는 부문이 존재하게 된다. 그러나, 이 부문은 주로 규모의 경제가 존재하는 불완전경쟁적 산업이어서 산업내 무역의 형태로 대미수출은 증가하게 된다. 이 효과가 우리나라가 기존에 비교우위를 지니는 전통산업(경공업)에서의 수출규모만큼 크게 증가하지 못하게 되어 총 수출규모는 그리 크게 증가하지 못하게 된다. 즉, <그림 2>에서 우리나라의 기술혁신이 X수출을 다소 증가시키지만 규모의 경제가 존재하지 않은 경우의 총 수출 Y에 비해 Y

• 대한공업교육학회지
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• 제37권1호
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• pp.125-143
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• 2012

이 연구는 특성화고등학교 '건축모형제작' 단원에서 프로젝트법을 적용한 수업이 직업기초능력 향상에 미치는 효과를 규명하는 것을 목적으로 하였다. 연구 목적을 달성하기 위하여 경기도 고양시 G특성화고등학교 3학년 2개반을 실험집단, 통제집단으로 선정하였다. 선정된 실험집단과 통제집단의 학생들을 대상으로 직업기초능력에 대한 사전검사를 실시하여 통계적으로 유의미한 차이가 없음을 확인하고 실험집단에는 프로젝트법을 적용한 수업을 실시하였고, 통제집단에는 전통적 수업을 실시한 후 사후검사를 통해 그 효과를 검증하였다. 결과를 검증하기 위하여 SPSSWIN 12.0 통계프로그램을 이용하여 t-검증을 실시하였고, 유의수준은 ${\alpha}$=.05로 하였다. 이 연구를 실시한 결과 얻어진 결론은 다음과 같다. 직업기초능력의 하위영역 중 이 연구에 적합하다고 판단되어 선정한 6개 영역, 즉 '문제해결능력', '의사소통능력', '자원활용능력', '수리능력', '대인관리능력', '자기관리능력' 모두 실험집단과 통제집단의 사후검사를 통해 프로젝트법을 실시한 실험집단과 통제집단 간의 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 종합하면 '건축모형제작' 단원에서 프로젝트법에 의한 수업은 직업기초능력을 향상시키는데 효과적이며 특히 직업기초능력의 다양한 하위영역 중 프로젝트법과 많은 관련이 있는 6개 영역을 향상시키는데 효과적인 학습방법이다.

• 디자인학연구
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• 제20권1호
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• pp.143-154
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• 2007

이미지에 대한 연구는 그동안 사회학, 심리학 및 마케팅 분야 등에서 행해져 왔으나 각 분야의 연구의도나 목적에 맞는 이미지 개념을 적용시켜 왔기 때문에 이미지에 대한 공통적인 개념을 규정하기는 쉽지 않다. 최근 감성공학에서 출발한 감성평가를 통해 제품의 이미지를 객관적으로 평가하려는 노력들이 시도되고 있다. 본 연구는 우리나라 중년 여성들의 라이프 스타일을 몇 가지 유형으로 분류한 후, 이에 따른 패션제품에 대한 이미지 선호도를 밝히고자 하였다. 연구 방법은 선행 자료의 분석을 통한 문헌연구와 설문지법을 통한 실증 연구를 병행하였다. 연구 대상은 만 35$\sim$59세 여성으로, 총 352부의 자료를 분석에 사용하였다. SPSS 11.0과 SAS for program 8.1 version을 이용하여 통계처리 하였다. 그 결과 패션 제품에 대한 이미지를 품위성, 대담성, 실용성, 여성성의 4개 인자로 하였다. 또 라이프스타일의 유형을 전통보수형, 소극정체형, 적극생활형, 외모중시형의 4개 집단으로 분류하였다. 분류된 라이프스타일 유형에 따라 선호하는 패션제품에 대한 이미지를 살펴 본 결과 전통보수형은 품위 있으며 실용적인 이미지의 패션 제품을 선호하였고, 소극정체형은 모든 패션 제품에 흥미를 보이지 않으나 여성스러움을 다소 추구하였다. 적극생활형은 대담한 이미지의 패션 제품을 선호하였으며, 외모과시형은 여성스러우며 다소 품위 있고 대담한 이미지를 선호하였다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제30권3호
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• pp.151-173
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• 2018

본 연구의 목적은 가정과수업에서 실천적추론수업을 적용하여 학생성취에 대한 효과를 살펴본 선행연구들을 양적으로 메타분석함으로써 효과크기를 알아보고, 실천적추론수업의 효과가 어떤 변수에 따라 달라지는 지 분석하는 데 있다. 분석대상의 기준에 맞는 선행연구를 검색한 결과, 1999년부터 2018년까지 수행된 34개 연구가 선정되었다. Becker(1988)가 제안한 방법을 이용하여 사례수를 고려한 표준화된 평균변화로부터 효과크기를 계산한 결과, 34개 분석대상 연구로부터 44개의 효과크기가 산출되었다. 분석에 앞서 출판여부에 따른 오류를 깔대기 기법을 이용하여 평가한 결과, 오류는 없었으며 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 동질성검증 결과, 랜덤 효과 모형을 적용하였으며 실천적추론수업은 전통적 수업에 비해 학생성취에 통계적으로 의미있게 효과적인 것으로 나타났다(효과크기=0.60, SE=.074). 둘째, 조절변인을 찾기 위해 범주형 변수 및 연속형 변수 자료분석을 실행한 결과, 실천적추론수업의 효과성에 대한 선행연구들이 다룬 내용 영역과 학교소재지에 따라 효과크기가 다른 것으로 나타났다. 반면, 출판여부, 연구설계 방법, 분석대상 연도, 학교급, 연구대상자들의 성별, 학생성취의 종류, 수업시수 등에 따라서는 효과크기가 다르지 않았다.

• 스마트미디어저널
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• 제8권4호
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• pp.58-63
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• 2019

모바일디바이스시장의 성장은 교육시장의 변화를 가져왔고 다양한 미디어 교육의 양적 성장으로 이어지고 있다. 특히 기존 PC나 콘솔에 비해 인터렉션이 우수한 태블릿 등 스마트디바이스는 사용자의 사용성을 높일 수 있는 콘텐츠 양산에 이바지하고 있고 다양한 유형의 교육형 콘텐츠들이 개발되어 소비자들의 전통적 교육방법에 변화를 유도하고 있다. 최근 많은 연구들이 콘텐츠의 유력한 개발방법이나 마케팅 요소를 제안하고 있으나 아직까지는 교육형 게임 개발을 위한 사용성을 개발기업이나 개발자의 감각에 의존하고 있어 실제 사용자의 스마트디바이스기반 사용성과 경험환경에 대한 연구가 필요하다. 본 연구는 사용자 경험환경 분석을 위한 기반 연구로 기 출시된 인기 게임을 대상으로 게임형 교육콘텐츠의 사용성 분석을 위한 직관적 통계처리방법을 형태적 관점에서 제안하고자 한다. 특히 게임산업은 충분한 시료를 가지고 있어 빅데이터기반 연구가 가능한 유사 범주의 시료가 확보 가능하여 본 연구에서 제시하는 분석기법을 통해 다수의 공동 개발인력 간 즉각적인 의사결정을 위해 사용이 가능하며 반복되는 개발과정 간 누적된 데이터를 활용할 수 있는 긍정적인 자료원 확보에도 긍정적이어서 이업종 간 소통이 가능한 분석모델로 기대된다.

• 한국심리학회지:법
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• 제13권2호
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• pp.147-167
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• 2022

본 연구는 살인유형에 따라 참가자의 세대별 살인사건 판단 차이가 존재하는지 탐색적으로 분석하기 위해 시행되었다. 실험 참가자들은 존속살해, 비속살해, 보통살인 중 무선할당 된 한 가지 살인사건 시나리오를 읽은 뒤, 사건 판단(가해자에 대한 판단, 문화적 전통 일탈 정도, 피해자 책임 판단)에 대해 응답하였고, 최종적으로 밀레니얼세대 67명, 기성세대 61명으로 총 128명의 응답이 분석에 사용되었다. 연구 결과, 모든 종속변인에서 살인유형의 주효과와 살인유형과 세대 간 상호작용효과는 나타나지 않았으나, 가해자에 대한 판단(예: 가해자 비난, 가해자 책임, 범죄의 고의성 등)에서 세대에 따른 차이가 통계적으로 유의미하게 나타나, 밀레니얼세대가 기성세대보다 가해자에게 비우호적인 판단을 내리는 것으로 나타났다. 특히 존속살해의 경우, 밀레니얼세대가 기성세대보다 가해자에게 비우호적인 판단을 내리는 것으로 나타났다. 그리고 기성세대 참가자는 존속살해 가해자보다 보통살인 가해자에게 비우호적인 판단을 내리는 경향이 있는 것으로 나타났다. 마지막으로, 이러한 결과를 토대로 본 연구는 특별양형인자의 가중요소로 고려되고 있는 '존속인 피해자' 요인에 대해 재고할 필요성을 제안하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.784-792
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• 2018

본 연구는 골목상권 영역을 실제 점포 중심으로 영역을 구체화하여 대규모 상점들이 밀집한 발달상권, 전통시장 상권을 제외하고 영역을 설계하였다. 뿐만 아니라 지자체 또는 국가가 관리하고 있는 행정통계 및 조사통계 자료인 사업체조사, 상가업소DB 등 실제 데이터를 활용하여 신뢰성과 합리성이 확보될 수 있는 골목상권의 영역설정 방법을 개발했다. 도로명주소의 동일 '길'주소에 해당하는 점포들의 수를 '길'단위 길이 당 점포수로 변환하여 밀도화 하고, 이를 동질성 있게 분류하여 영역을 설정하는 방법으로 설계를 추진하였다. 특히, 분석 결과를 바탕으로 영역을 설정하는 데 있어서 토지 소유권을 구획하는 필지 연결선인 지적선을 활용함으로써 끊임없이 골목 양쪽을 적용하여 구분할 할 수 있도록 하였다. 도출된 골목상권 영역을 밀집도에 따라 5개 그룹으로 분류하였다. 이는 골목상권에 대한 다양한 활용성을 위해 밀집되지 않은 상권부터 밀집된 상권을 구분하여 이용자들은 본인의 관심 상권에 대해 효용적 접근이 가능할 것이라 판단된다.

• 벤처창업연구
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• 제13권3호
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• pp.125-140
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• 2018

통계에 의하면 국내 중소기업들은 자금조달의 대부분을 은행 대출에 의존하고 있는 것으로 나타나고 있다. 그러나 담보가 없고 금융거래 이력도 부족한 소상공인들은 은행으로부터 대출을 받는데 어려움을 겪고 있다. 재무제표 등 은행에서 신용평가를 위하여 필요로 하는 정보를 제공하지 못하는 금융정보부족 (Thin File) 때문이다. 이러한 문제를 타개하기 위해서 최근 P2P 등 대안금융에서는 기존의 금융정보 대신 핀테크를 활용한 인구통계, 거래정보 등 차별화된 정보들을 이용하여 소규모 자금을 소상공인들에게 제공하는 새로운 신용평가기법들이 확산되고 있다. 이러한 환경 변화 패러다임 속에서 본 연구는 매출액 변동, 입지조건 등 상권정보에 기초한 빅데이터를 활용하여 소상공인들에게 자금공급을 확대할 수 있는 신용평가방안을 모색하고자 한다. 상권에서 발생하는 빅데이터를 실증적으로 분석함으로써 신용평가요소로서의 효과성을 검증하여 소상공인의 사업성 평가에 필요한 주요변수들을 도출하고자 하는 것이다. 본 연구에서는 2009년에서 2018년 2월까지 서비스업을 영위하는 서울시 소재 사업체 17,116건을 대상으로 사업체의 위치별로 발생하는 상권정보를 빅데이터 전문기업 NICE지니데이터(주)로부터 수집하여 표본을 구성하였다. 소상공인들에게서도 어렵지 않게 구할 수 있는 사업장의 입지 및 상권과 관련된 빅데이터를 수집 분석하여 이들 데이터가 기업의 부실화에 영향을 미치는가를 분석하였다. 기존에 활용되지 못한 빅데이터 변수들을 탐색하여 소상공인에 대한 효율적인 금융지원에 활용 가능성을 확인함으로써 대부분 정책자금이나 담보에 의존하여 이루어지는 소상공인대출이 일반 상업은행에서도 중소기업대출의 한 부문으로 비중 있게 이루어질 수 있도록 하기 위함이다. 본 연구는 근본적으로 정보비대칭 (Information Asymmetry)의 문제가 내재되어 있는 소상공인들의 자금조달에 관하여 전통적인 재무정보가 아닌 상권분석 변수들을 도출하고, 이 변수들이 신용평가에 효과성이 있는지 여부를 상권 빅데이터의 분석을 통하여 검증하였다는 점에서 연구의 차별성이 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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• pp.774-779
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• 2007

IDF 곡선은 전통적으로 지점에서의 과거 관측 강우량 시계열 자료를 수집하여 작성하여 왔으며, 이때 과거 강우량 자료는 정상성을 지니고 있고 미래를 대변한다는 가정을 전제로 한다. 그러나 이미 많은 연구자들에 의해 기후변화가 전구적으로 발생하고 있으며 우리나라에서도 더 이상 기후변화의 사실여부는 이제 더이상 논란 꺼리가 아니다. 특히, 기후변화의 영향을 직접적으로 받을 수밖에 없는 수자원 분야에서는 1990년대부터 잦은 홍수와 가뭄의 반복으로 곤란을 겪고 있다. 특히, 우리나라는 협소한 국토면적과 과다한 인구로 토지나 수자원 등 국토자원 이용의 강도가 다른 나라에 비하여 현저하게 높기 때문에 지구온난화에 따른 기후변화와 같은 약간의 기후변동으로도 심각한 문제가 발생할 가능성이 내포되어 있다. 특히, 기후변화는 유역 규모의 강우 발생 패턴과 강우량의 증가 및 감소에 영향을 미치게 되며 이로 인해 강우 시계열 자료는 비정상성과 경향성을 지니게 된다. 그러나 지금까지는 IDF 곡선의 작성시 강우의 경향성을 무시해 왔다. 본 연구에서는 기후변화가 IDF 곡선에 미치는 영향을 분석하기 위하여 GCM 기후변화 시나리오를 이용하여 IDF 곡선을 작성하였다. 이를 위하여 먼저, YONU CGCM의 제한실험과 점증실험을 실시하여 전구적 규모의 기후변화 시나리오를 작성하였으며, 통계학적 축소기법과 추계학적 일기발생기법을 이용하여 대상지점의 일 수문기상 시계열을 모의하였다. 그리고 BLRP(Bartlett Lewis Rectangular Pulse) 모형과 분해(koutsoyiannis, 2000) 기법을 이용하여 모의된 일 강우 자료를 시자료로 분해하였으며 이를 이용하여 IDF 곡선을 작성하였다. 그 결과, 기후변화 시 지속기간별 재현기간별 강우량이 현재에 크게 비해 증가됨을 확인할 수 있었다.으며 여러명이 동시에 서버에 접속을 하기 때문에 컴퓨터에 부하가 많이 걸리는 모델링이나 복잡한 분석은 실시하기 어려우며, 대용량 데이터를 전송할 수 있는 대역폭이 확보 되어야 한다. 또한, Internet 환경으로 개발을 해야되기 때문에 데스크탑용 GIS에 비해 개발속도가 느리며 개발 초기비용이 많이 들게 된다. 하지만, 네트워크 기술의 발달과 모바일과의 연계 등으로 이러한 약점을 극복할 수 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 인터넷 GIS를 이용하여 홍수재해 정보를 검색, 처리, 분석, 예경보할 수 있는 홍수방재정보 시스템을 구축토록 하였다.비해 초음파 감시하 치골상부 방광천자가 정확하고 안전한 채뇨법으로 권장되어야 한다고 생각한다.應裝置) 및 운용(運用)에 별다른 어려움이 없고, 내열성(耐熱性)이 강(强)하므로 쉬운 조건하(條件下)에서 경제적(經濟的)으로 공업적(工業的) 이용(利用)에 유리(有利)하다고 판단(判斷)되어진다.reatinine은 함량이 적었다. 관능검사결과(官能檢査結果) 자가소화(自家消化)시킨 크릴간장은 효소(酵素)처리한 것이나 재래식 콩간장에 비하여 품질 면에서 손색이 없고 저장성(貯藏性)이 좋은 크릴간장을 제조(製造)할 수 있다는 결론을 얻었다.이 있음을 확인할 수 있었다.에 착안하여 침전시 슬러지층과 상등액의 온도차를 측정하여 대사열량의 발생량을 측정하고 슬러지의 활성을 측정할 수 있는 방법을 개발하였다.enin과 Rhaponticin의 작용(作用)에 의(依)한 것이며, 이는 한의학(韓醫學) 방제(方劑) 원리(原理)인 군신좌사(君臣佐使) 이론(理論)에서 군약(君藥)이 주증(主症)에 주(主)로 작용(作用)하는 약물(藥物)이라는 것을 밝혀주는 것이라고 사료(思料)된다.일전 $13.447\;{\mu}g/hr/g$, 섭취 7일중 $8.123

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.147-168
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• 2017

오래 전부터 학계에서는 정확한 주식 시장의 예측에 대한 많은 연구가 진행되어 왔고 현재에도 다양한 기법을 응용한 예측모형들이 연구되고 있다. 특히 최근에는 딥러닝(Deep-Learning)을 포함한 다양한 기계학습기법(Machine Learning Methods)을 이용해 주가지수를 예측하려는 많은 시도들이 진행되고 있다. 전통적인 주식투자거래의 분석기법으로는 기본적 분석과 기술적 분석방법이 사용되지만 보다 단기적인 거래예측이나 통계학적, 수리적 기법을 응용하기에는 기술적 분석 방법이 보다 유용한 측면이 있다. 이러한 기술적 지표들을 이용하여 진행된 대부분의 연구는 미래시장의 (보통은 다음 거래일) 주가 등락을 이진분류-상승 또는 하락-하여 주가를 예측하는 모형을 연구한 것이다. 하지만 이러한 이진분류로는 추세를 예측하여 매매시그널을 파악하거나, 포트폴리오 리밸런싱(Portfolio Rebalancing)의 신호로 삼기에는 적합치 않은 측면이 많은 것 또한 사실이다. 이에 본 연구에서는 기존의 주가지수 예측방법인 이진 분류 (binary classification) 방법에서 주가지수 추세를 (상승추세, 박스권, 하락추세) 다분류 (multiple classification) 체계로 확장하여 주가지수 추세를 예측하고자 한다. 이러한 다 분류 문제 해결을 위해 기존에 사용하던 통계적 방법인 다항로지스틱 회귀분석(Multinomial Logistic Regression Analysis, MLOGIT)이나 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA) 또는 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN)과 같은 기법보다는 예측성과의 우수성이 입증된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM, MSVM)을 사용하고, 이 모델의 성능을 향상시키기 위한 래퍼(wrapper)로서 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한 최적화 모델을 제안한다. 특히 GA-MSVM으로 명명된 본 연구의 제안 모형에서는 MSVM의 커널함수 매개변수, 그리고 최적의 입력변수 선택(feature selection) 뿐만이 아니라 학습사례 선택(instance selection)까지 최적화하여 모델의 성능을 극대화 하도록 설계하였다. 제안 모형의 성능을 검증하기 위해 국내주식시장의 실제 데이터를 적용해본 결과 ANN이나 CBR, MLOGIT, MDA와 같은 기존 데이터마이닝 기법들이나 인공지능 알고리즘은 물론 현재까지 가장 우수한 예측 성과를 나타내는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안 모형이 보다 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 특히 주가지수 추세 예측에 있어서 학습사례의 선택이 매우 중요한 역할을 하는 것으로 확인 되었으며, 모델의 성능의 개선효과에 다른 요인보다 중요한 요소임을 확인할 수 있었다.