• 지적과 국토정보
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• 제47권2호
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• pp.107-120
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• 2017

산불은 한번 발생하면 기상, 지형 등 여러 악조건으로 인해 효과적인 진화가 어려워 넓은 면적으로 확대되는 경우가 많다. 따라서 산불의 예방이 중요하기 때문에 세계 각국에 다양한 산불위험지수와 예측시스템이 존재한다. 그러나 이러한 산불위험지수 및 지면건조지수가 우리나라의 산불발생에 적용가능한지에 대한 객관적인 평가는 이루어진 바 없다. 이에 본 연구에서는 1.5km 격자의 LDAPS(Local Analysis and Prediction System) 기상자료 및 1km 격자의 MODIS(Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer) 위성자료를 활용하여 각종 산불위험지수와 지면건조지수의 우리나라 산불발생에 대한 민감도분석을 수행하고자 한다. 기상기반 산불위험지수로는 호주의 FFDI(forest fire danger index), 캐나다의 FFMC(fine fuel moisture code), 미국의 HI(Haines index), 그리고 학술연구에서 제시된 MNI(modified Nesterov index)를 산출하였고, 위성기반 지면건조지수인 NDDI(normalized difference drought index)와 TVDI(temperature vegetation dryness index)를 산출하여 우리나라 산불발생에 대한 적용가능성 실험을 수행하였다. 2013년 1월부터 2017년 5월까지 발생한 피해면적 1ha가 넘는 산불 120건과 6종류의 지수를 비교한 결과, FFDI는 피해면적 10ha가 넘는 모든 산불에 대하여 극도로 높은 CDF(cumulative density function) 값을 나타냈으며, FFDI와 FFMC는 피해면적 3ha가 넘는 산불에 대하여 평균 CDF 값이 0.95가 넘게 나타나는 등 매우 우수한 성능을 보였다. 반면, MNI는 이슬점온도와 기온의 차이가 크지 않은 우리나라의 계절적 특성 때문에 2월의 산불예측을 거의 하지 못하였고, TVDI는 전체적으로 산불발생에 대한 민감도가 낮은 것으로 나타났다. NDDI는 피해면적의 크기에 상관없이 평균 CDF 값이 안정적으로 높게 산출되어 위성기반 지면건조지수로서 보조적인 활용가능성이 있을 것으로 보인다. 이러한 산불위험지수와 지면건조지수를 취사선택 및 융합하여 활용한다면, 우리나라 산불예측에 일조할 수 있을 것으로 사료된다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제48권4호
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• pp.478-486
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• 2000

연구배경 : 급성폐손상에서 폐포대식세포는 초기에 일어나는 염증반응 뿐 아니라, 후기의 복구 및 섬유화 과정에 관여하는 중요한 세포로 형태, 기능면에서 특성이 다른 여러 세포군으로 구성되어져 있는 것으로 알려져 있다. 95% 이상의 고농도산소로 폐손상을 일으킨 쥐를 12시간군, 24시간군, 48시간군으로 나누어서 고농도 산소 투여시기에 따른 폐포대식세포의 숫적인 변화 및 아형군의 분포변화를 관찰하고, 이들 아형군세포의 형태학적인 차이를 통해서 고농도 산소에 의한 폐손상시에 관련되는 특정 아형세포군이 있는지를 알아보고 이러한 분포의 차이와 조직병리적인 변화를 비교 관찰하였다. 방 법 : Sprague-Dawley계 흰쥐를 대상으로 고농도 산소 투여 후 12시간, 24시간, 48시간 경과시의 폐포대식세포를 추출하여 아형세포군의 분포 및 형태 변화와 조직의 변화를 비교 관찰하였다. 결 과 : 1) 총 폐포대식세포는 정상군 $171.6{\pm}24.1({\times}10^5)$, 12시간군 $194.8{\pm}17.9$, 24시간군 $207.6{\pm}27.1$, 48시간군 $200.0{\pm}77.8$개로 초기 장시간까지는 증가하나 이후에는 유의한 차이를 보이지 않았다. 2) 광학현미경 관찰로 측정한 폐포간질의 두께는 정상군 $0.7{\pm}0.2{\mu}m$, 12시간군 $1.5{\pm}0.4{\mu}m$, 24시간군 $2.3{\pm}0.4{\mu}m$, 48시간군 $2.5{\pm}0.4{\mu}m$로 24시간까지는 시간에 따라서 증가하나 24시간 이후로 유의한 차이는 없었다. 3) 폐포대식세포 분포의 시간 경과에 따른 변화는 fraction 1과 fraction 2는 의미 있게 증가되었으며 fraction 3는 의미 있게 감소하였다. fraction 4는 감소되어지는 양상을 보이나 통계적인 의의는 없었다. 4) 고밀도군에서 주로 관찰되는 세포는 세포 및 핵의 모양이 불규칙적이며 크기가 작고 한쪽으로 치우쳐 있으며, pseudopod, electron dense inclusion의 수가 현저히 많이 관찰됐다. 반면 저밀도군에서 주로 관찰되는 세포는 크기가 크고 세포 및 핵이 둥근형태를 보였다. heterogenous, empty inclusion이 보다 많이 관찰되었고 전반적인 inclusion의 수도 증가했다. 결 론 : 이상의 결과로 고농도산소에 의한 폐손상에서 특정한 폐포대식세포아형군이 폐손상에 중요한 역할을 할 것으로 보여지며 추후 이들 세포군이 증가한 이유 및 기전과 이들 세포군의 기능 및 표현형등에 관한 연구가 계속되어야 할 것이다.

• 한국전통조경학회지
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• 제32권1호
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• pp.93-106
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• 2014

본 연구는 천연기념물 제374호 제주 평대리 비자나무 숲의 입지환경, 식생자원과 이용 및 관리현황을 조사하고, 현재 적용되는 관리구역에 대한 등급을 설정한 것으로써 다음과 같은 결과를 도출하였다. 첫째, 제주 평대리 비자나무 숲은 토지이용형태가 농업지역으로 변화하면서 대상지 주변지역으로의 개발압력에 의한 영향이 우려되며, 비자나무 숲 내 곶자왈지대는 종 다양성을 확보할 수 있는 기반요소로 원형보존의 관리계획 설정 및 지형의 변화를 야기하는 개발행위는 배제되어야 한다. 둘째, 제주 평대리 비자나무 숲의 소산식물상은 총 91과 263속 353종 41변종 8품종의 402분류군이 조사되었다. 이 중 환경부 지정 법정 멸종위기식물종 중 멸종위기식물 I II급에 해당하는 식물의 분포가 확인되었으나 현재의 서식처 변화 및 종의 병해, 불법 남획 등에 따른 개체 소실에 의해 비자나무 숲 내 종의 절멸 위험도 존재하므로 제주 평대리 비자나무 숲의 관리방안 설정 시 우선적으로 보호되어야 할 대상으로 고려되어야 한다. 셋째, 비자나무가 상관을 대표하는 식생구조를 나타내고 있으나, 노거수 위주의 영속적 관리와 보존전략은 빈약한 연령구조를 야기하였으며, 일부 구역의 인위적 관리에 의한 숲의 건조화, 자연적 천이에 의한 비자나무의 입지 감소 등의 문제점이 발생하는 바, 수목밀도의 조절 및 후계목 증식 등 제주 평대리 비자나무 숲의 특성을 유지할 수 있는 방안의 마련이 필요하다. 넷째, 이용에 따른 탐방로의 훼손이 발견되었으며, 특히 화산송이길의 훼손 및 분담율이 높게 나타났다. 따라서 화산송이의 단순한 보충보다는 현행 탐방로 외에 추가적인 관광루트 개발을 통한 분담율 완화 방안이 고려되어야 한다. 섯째, 제주 평대리 비자나무 숲의 관광요소 중 높은 선호도를 나타내는 식물적 요소는 이용에 관한 압력이 민감하게 작용하고, 비영속적인 특성상 지속적 모니터링이 필요하며, 추가적 관광요소 개발과 동시에 현재 높은 선호도를 나타내는 요소를 적극 활용하는 등의 방안이 마련되어야 한다. 여섯째, 보호강도별 중요도에 따라 I등급 지역은 존속개체군의 유지와 서식처의 훼손을 방지하고, II등급 지역은 연차별 숲의 재생을 위주로 관리방향을 설정하며, III등급 지역은 비자나무 시범림이나 후계목 증식을 위한 지역으로 설정되어야 한다. IV등급 지역은 고유 식생의 교란이 많이 발생하는 곳으로 부분별 휴식년제의 도입이 필요하다. V등급 지역은 비자나무 숲의 관광활용을 위한 서비스 공간 적지에 속한다. 상이한 등급의 지역 인접에 따른 가장자리효과에 대한 방안으로는 상대적으로 등급이 낮은 곳에 환경간섭을 피하기 위한 버퍼존의 설치와 주기적 모니터링이 요구된다.

• 동아시아식생활학회지
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• 제20권2호
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• pp.218-230
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• 2010

본 연구는 성인 여성을 대상으로 하여 대사증후군 및 골다공증 등의 질병이 증가하는 폐경을 기준으로 구분하여 이소플라본 섭취 수준을 조사하고, 이소플라본 섭취 수준에 따른 각종 만성질환과 관련된 건강지표와의 관련성을 분석하였다. 1. 본 연구 대상자의 평균 연령은 49.97세이며, 폐경 전 대상자는 45.14세, 폐경 후 대상자는 55.99세였다. 폐경 전 대상자에 비해 폐경 후 대상자는 평균 체질량지수(p<0.01), 허리-엉덩이둘레 비율(p<0.001), 체지방율(p<0.001), 수축기 혈압(p<0.001), 혈당 및 혈중 지질 수준(p<0.05)이 유의적인 차이로 높았고, 골반 및 척추의 골밀도는 유의적언 차이로 낮게 나타났다. 또한 폐경 후 대상자의 경우 폐경 전 대상자와 비교할 때 빈혈 위험 집단으로 분류된 비율은 낮았으나, 비만 고혈압 고지혈증 골다공증 등 각종 만성질환과 관련된 건강 위험자 비율이 더 높은 것으로 나타났다. 2. 폐경 전 후 조사 대상자의 각 대두식품/음식의 섭취 빈도는 유사한 양상을 나타냈다. 폐경 전 대상자는 47.1%, 폐경 후 대상자는 42.7%가 매일 조림 볶음 콩밥 등의 형태로 콩을 섭취하는 것으로 나타났으며, 두부와 된장의 경우 1주일에 1회, 2회, 3~4회 섭취 빈도가 모두 20% 이상으로 나타나 콩, 두부, 된장이 이소플라본의 주요 공급원임을 알 수 있다. 3. 조사 대상자의 하루 이소플라본 평균 섭취 수준은 28.48 mg이었으며, 폐경 전 대상자는 25.48 mg, 폐경 후 대상자는 32.25 mg으로 폐경 후 대상자의 하루 이소플라본 섭취 수준이 더 높은 것으로 나타났다. 이소플라본 섭취 수준의 분포는 폐경 전 대상자는 3.29~78.36 mg(중간값 24.19 mg), 폐경 후 대상자는 3.18~116.59 mg(중간값 25.94 mg)으로 개인 간의 섭취 수준의 차이가 큰 것으로 나타났다. 4. 폐경 전 대상자의 이소플라본 평균 섭취 수준은 low, middle, high 집단이 각각 8.2 mg, 24.8 mg, 47.5 mg이었다. 이소플라본 섭취 수준이 높을수록 체질량지수와 수축기 혈압이 낮은 것으로 나타났으나, 집단별 유의적인 차이는 없었다. 헤마토크리트는 이소플라본이 가장 낮은 섭취군과 가장 높은 섭취군이 유의적인 차이를 보이며, 이소플라본 섭취 수준이 높을수록 수치가 낮아지는 것으로 조사되었다. 폐경 후 대상자는 low, middle, high 집단 각각의 이소플라본 평균 섭취 수준이 8.6 mg, 24.6 mg, 63.6 mg 이었으며, 이소플라본 섭취 수준이 높을수록 초경 연령은 낮고, 폐경 연령은 높은 경향을 보여 주었으나 유의적인 차이는 없었다. 체질량지수와 허리-엉덩이 비율은 섭취 수준이 가장 낮은 집단이 중간 섭취 집단과 유의적인 차이를 보이며 더 높은 것으로 분석되었다(p<0.05). 체지방율은 유의적인 차이는 없었으나 이소플라본 섭취 수준이 낮은 집단에서 더 높은 것으로 분석되었다. 이외에도 통계적으로 유의적인 차이를 보이지는 않았으나 이소플라본 섭취 수준이 가장 낮은 집단에 비해 중간 이상 섭취하는 집단에서 수축기 혈압, 총 콜레스테롤과 LDL-콜레스테롤, 그리고 중성지방 모두 더 낮은 경향을 보였다. 본 연구는 횡단적 관찰 연구이므로 각종 만성질환의 위험을 나타내는 건강지표들과 태두 이소플라본의 섭취 간에 인과관계를 밝힐 수는 없었으나, 대사증후군 및 골다공증 등의 질병이 증가하는 폐경 후 여성에서 대두 이소플라본 섭취와 비만 고지혈증 고혈압 등 건강문제와의 관련 가능성을 미약하게나마 보여준 것으로 사료된다. 본 연구 결과만으로 대두 이소플라본의 적정 섭취 기준을 제시할 수 없으나 조사대상자의 이소플라본 섭취 분포에 따라 4분위로 나누었을 때 최하위군에 속하는 하루 15 mg 이하를 섭취하는 경우 그 이상 섭취하는 사람들에 비해 여러 질병 위험도가 상대적으로 높은 것으로 나타났다. 또한 본 연구 및 선행 연구 결과들에서 나타난 한국인의 일상적인 식생활을 통한 이소플라본 하루 평균 섭취 수준은 20~35 mg 수준으로 나타난 바 있으므로, 다양한 대두식품을 통해 하루 15~35 mg 이상의 이소플라본 섭취는 이루어지는 것이 바람직할 것으로 사료된다. 앞으로 종단적 영양 역학 연구와 설험 연구를 통해 대두 이소플라본 섭취와 만성질환 간의 인과 관계를 규명하고, 만성질환 예방과 치료를 위해, 폐경 여성에서 호르몬 대체 요법을 위해 대두식품 및 이소플라본의 적정 섭취 수준을 제시할 수 있는 연구가 다각도로 진행되어야 할 것이다.

• 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.