목 적: 본 연구에서는 선형가속기 갠트리 헤드에 부착된 무선 CCTV 카메라를 이용한 영상처리를 통하여 환자 고정과 치료에 있어서의 정확성과 재현성 향상 방안을 개발하고자 하였다. 대상 및 방법: 선형가속기의 유사-빔 방향상(semi-beams eye view, semi-BEV)을 얻기 위하여 무선 CCTV 모듈을 자체 제작된 아크릴 어플리케이터를 이용하여 갠트리 헤드에 부착하였다. CCTV 카메라의 영상은 2.4 GHz의 고주파를 통해 치료실 벽면의 수신기로 전송된다. 선형가속기 작동 시 발생하는 무선 주파수에 의한 간섭현상(RF interference)과 누설 방사선으로 영상에 잡음이 발생하는데, 구리 호일로 카메라를 차폐하고 미디안 필터링과 같은 영상처리 기법을 이용하여 이러한 잡음을 최소화할 수 있었다. 스테레오 정합 기법과 Gauss-Newton 최적화 방법론을 기반으로 자체 제작된 소프트웨어를 통해, 환자의 고정 상태를 나타내는 3차원적 위치, 이동, 회전 정도를 정량적으로 평가하였다. 시스템의 정확도를 평가하기 위하여 팬톰 실험을 수행하였다. 또, 환자 호흡에 대한 실시간 영상분석을 통해 호흡 동기 시스템(respiratory gating system)을 구현하기 위한 방법론을 개발하였다. 결 과: 구리 호일 차폐와 영상처리를 통해 잡음을 80% 이상 줄일 수 있었다. 3차원 위치정보의 오차는 팬톰 실험을 통해 $1.5{\pm}0.7\;mm$로 나타났고, 이동 및 회전량에 대한 오차는 각각, 1 mm, $1^{\circ}$ 미만으로 나타났다. 환자 호흡에 따른 호흡 동기 시스템을 구현한 결과, 0.2초의 오차 범위 내에서 실시간 모니터링이 가능한 것으로 나타났다. 결 론: 선형가속기에 부착된 CCTV를 이용한 환자 고정 보조기술은 기존의 높은 비용을 필요로 하는 타 IGRT 기법에 비하여 설치와 이용이 간편하다. 시스템이 선형가속기와 근접해 있기 때문에 야기되는 문제점은 본 연구에서 제시된 방법을 통해 해결될 수 있었다. 시스템의 정확도를 평가해 볼 때, 임상적으로 적용이 가능할 것으로 판단된다.
본 연구는 PET/CT 종사자의 피폭선량 감소 및 방사성의약품의 정확한 방사능량 투여를 목적으로 사용 중인 자동분주기의 분주 최적화에 관한 연구이다. 연구방법은 주사기 종류 및 분주 속도, Vial 압력에 따른 평가 결과를 통해 분주 횟수에 따른 오차 값을 알아보고 보정 값을 적용하여 최적화된 분주방법을 찾고자 하였다. 연구결과 5 ml 주사기에서는 평균 9.38 mCi가 분주되었고, 3 ml에서는 9.55 mCi가 분주되어 3 ml 주사기에서 10 mCi에 근접한 재현성을 보였다. 분주 속도에 따른 평가에서는 속도를 5, 10, 15, 20 mm/min 으로 증가시켜 10회씩 측정한 결과, 5 mm/min의 속도에서 10 mCi 정량에 가까운 방사성의약품이 분주되었다. Needle필터 사용 전/후 Vial 압력에 따른 평가 결과에서는 3 ml 주사기의 경우 사용 전 9.53 mCi, 사용 후 9.84 mCi로 측정되어 Needle필터를 사용한 후 분주하는 것이 최적화된 값으로 확인되었다. 또한 분주 횟수 증가에 따른 보정 값 적용 전/후 방사능 평가에서는 보정 전 9.53 mCi, 보정 후 10.07 mCi로 측정되어 보정 값을 적용한 실험에서 정량 값에 가까운 것으로 확인되었다. 따라서, 방사성의약품 분주 시 최적화된 분주방법은 주사기는 3 ml를 사용하고, 분주 속도는 5 mm/min로 설정하며 분주 시 Needle필터를 사용하고, 장비의 분주 횟수(x)에 따른 보정 값은 [$y=0.097{\times}x$]로 설정하는 것이 좋은 것으로 확인되었다.
언어모델은 순차적으로 입력된 자료를 바탕으로 다음에 나올 단어나 문자를 예측하는 모델로 언어처리나 음성인식 분야에 활용된다. 최근 딥러닝 알고리즘이 발전되면서 입력 개체 간의 의존성을 효과적으로 반영할 수 있는 순환신경망 모델과 이를 발전시킨 Long short-term memory(LSTM) 모델이 언어모델에 사용되고 있다. 이러한 모형에 자료를 입력하기 위해서는 문장을 단어 혹은 형태소로 분해하는 과정을 거친 후 단어 레벨 혹은 형태소 레벨의 모형을 사용하는 것이 일반적이다. 하지만 이러한 모형은 텍스트가 포함하는 단어나 형태소의 수가 일반적으로 매우 많기 때문에 사전 크기가 커지게 되고 이에 따라 모형의 복잡도가 증가하는 문제가 있고 사전에 포함된 어휘 외에는 생성이 불가능하다는 등의 단점이 있다. 특히 한국어와 같이 형태소 활용이 다양한 언어의 경우 형태소 분석기를 통한 분해과정에서 오류가 더해질 수 있다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 문장을 자음과 모음으로 이루어진 음소 단위로 분해한 뒤 입력 데이터로 사용하는 음소 레벨의 LSTM 언어모델을 제안한다. 본 논문에서는 LSTM layer를 3개 또는 4개 포함하는 모형을 사용한다. 모형의 최적화를 위해 Stochastic Gradient 알고리즘과 이를 개선시킨 다양한 알고리즘을 사용하고 그 성능을 비교한다. 구약성경 텍스트를 사용하여 실험을 진행하였고 모든 실험은 Theano를 기반으로 하는 Keras 패키지를 사용하여 수행되었다. 모형의 정량적 비교를 위해 validation loss와 test set에 대한 perplexity를 계산하였다. 그 결과 Stochastic Gradient 알고리즘이 상대적으로 큰 validation loss와 perplexity를 나타냈고 나머지 최적화 알고리즘들은 유사한 값들을 보이며 비슷한 수준의 모형 복잡도를 나타냈다. Layer 4개인 모형이 3개인 모형에 비해 학습시간이 평균적으로 69% 정도 길게 소요되었으나 정량지표는 크게 개선되지 않거나 특정 조건에서는 오히려 악화되는 것으로 나타났다. 하지만 layer 4개를 사용한 모형이 3개를 사용한 모형에 비해 완성도가 높은 문장을 생성했다. 본 논문에서 고려한 어떤 시뮬레이션 조건에서도 한글에서 사용되지 않는 문자조합이 생성되지 않았고 명사와 조사의 조합이나 동사의 활용, 주어 동사의 결합 면에서 상당히 완성도 높은 문장이 발생되었다. 본 연구결과는 현재 대두되고 있는 인공지능 시스템의 기초가 되는 언어처리나 음성인식 분야에서 한국어 처리를 위해 다양하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
B 세포의 $V_H$ 유전자가 어떠한 기작으로 선택되어지는 지는 현재 명확히 밝혀져 있지 않다. 본 연구에서는 transformation 등의 방법에 의한 편향된 분석결과를 피하고자 in situ hybridization 기법을 이용하여 정상적인 single 세포가 발현한 $V_H$ 유전자를 분석하였다. $V_H$ 유전자간에 나타나는 DNA 배열의 유사성 때문에 in situ 기법에서 가장 중요한 것은 probe 농도와 세척 stringency의 결정이다. LPS-stimulated된 spleen B 세포에 대해서 $C{\mu}$와 $V_HJ558$$^{35}S$-RNA probe는 $2{\sim}4{\times}106cpm$/slide의 농도에서 낮은 background와 적정수의 positive 세포를 관찰할 수 있었으며 세척조건으로서는 $54^{\circ}C$에서 40~50%의 formamide를 사용할때 최적이라는 것을 $C{\mu}$, $V_{H}S107$, 그리고 $V_{H}J558$ probe를 이용한 실험에서 결정하였다. 위의 조건하에서 spleen B 세포가 발현한 $V_H$ 유전자를 분석하여 본 결과 각각의 $V_H$ gene family 발현 빈도는 각각의 family 크기에 비례하여 결정된다는 것을 알 수 있었다. 이러한 결과들은 여러 다른 발달 단계에 있는 bone marrow B 세포에 대해서도 동일한 결과를 보여 주어 어떤 특수 $V_H$ gene family의 발현이 B 세포의 발달단계에 따라 특이하게 변화하는 것은 아니라는 것을 나타내 보여 주었다. 그러므로 $V_H$ 유전자의 이용은 B 세포가 differentiation하는 것과는 무관하게 무작위 적으로 선택되어 진다는 것을 밝혔다.
2011년은 유엔(UN)이 지정한 '세계 산림의 해'이다. 최근 들어 산림은 환경, 경제, 사회, 문화 등 우리 사회 제 분야에서 그 가치와 기능이 점차 확대되고 있다. 특히 기후변화에 따른 지구환경문제가 국제적인 아젠다로 부각되면서, 산림은 지구온난화의 주범인 이산화탄소에 대한 유일한 흡수 원으로서 그 가치가 새롭게 조명되고 있다. 또한 산림은 생태관광자원의 주요한 구성요소의 하나로서 현재 생태관광객이 널리 이용하는 자원이기도 하다. 게다가 한국의 경우 국토의 60%이상을 차지하는 산림은 국민들한테 아주 좋은 생태환경을 제공함과 동시에 국민들의 생태관광지에 대한 환경보전의식도 제고를 가져왔다. 따라서 환경에 대한 관심이 급증하면서 보전가치가 우수한 산림생태지역을 방문하는 관광객이 매년 큰 폭으로 증가함과 동시에 정부에서도 많은 관심을 보이고 있다. 반면에 생태환경은 관광지를 개발하는 과정과 결과에서 부적절한 개발로 오히려 손상을 받게 되는 경우가 더 많으며, 생태관광객의 높은 환경의식과 엇갈려 실패를 보는 경우도 존재한다. 그럼에도 불구하고 생태관광객의 환경에 대한 관점이나 의식 등에 관한 연구가 미흡하여 지속가능한 생태관광개발에서 생태관광지와 관광객사이에 초점을 맞추지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구는 산림생태관광의 지속가능한 발전을 위하여 산림자원을 이용한 생태관광객과 그들의 환경의식을 정의하여 관광지에 대한 매력성, 만족 및 관광 후 태도에 어떠한 영향관계가 있는지 실증적으로 규명함으로서, 관광객의 입장에서 어떠한 생태관광지를 선호하는지를 파악하는데 그 중점을 두었다. 연구결과 산림생태관광객의 높은 자연보호의식은 관광지 매력성, 만족 및 관광 후 태도에 모두 유의한 영향을 미치는 것으로 해석되었고 환경오염의식은 관광지 매력성 유의한 영향을 미치지 못하는 것으로 해석되었다. 이에 따라 우리는 지속적인 생태관광지 개발과 생태관광 프로그램을 작성함에 있어서 관광객의 자연보호의식 전환 및 생태관광객의 심리적 반응을 중심으로 진행되어야 한다는 점을 시사한다.
실험은 심비디움 원괴체 (PLB: protocorm-like bodies)를 재료로 유전자총을 이용한 효율적인 형질전환 조건을 확립하고자 수행되었다. 이 PLB 조직에 제초제저항성 유전자인 bar 유전자와 reporter 유전자인 gus를 포함하고 있는 pCAMBIA3301 벡터를 이용하여 유전자총으로 형질전환 하였다. 형질전환 벡터에 포함되어 있는 제초제저항성유전자 (bar)를 이용하여 선발하게 되므로 선발배지에 첨가될 제초제로서 PPT (Phosphinotricin)의 적정 농도를 찾고자 실험한 결과, 5 mg/l에서 최적의 대부분의 PLB의 생육이 억제되고 신초형성이 이루어지지 않았다. 이를 기반으로 유전자총 실험에 맞는 최적 조건을 찾는 실험을 수행하여 1.0 ${\mu}m$ gold입자크기, 헬륨가스 압력은 1,100과 1,350 psi사이에서는 차이가 없다는 전제 하에 물리적 피해가 덜 가는 1,100 psi를 조건으로 선택하였고, 유전자총과 목표물과의 거리는 6 cm 그리고 DNA 농도는 1회 유전자총 발사횟수당 1.0 ${\mu}g$ 조건을 최적조건으로 하였다. 이 조건을 기반으로 100개의 PLB를 형질전환 하면 평균적으로 6 ~ 8개의 PLB가 제초제 저항성을 나타내는 개체로 성장하고 최종적으로 2개체 정도가 온실에서 순화과정을 거쳐 완전한 형질전환 식물체로 생산된다. 이외에도 유전자총 실험 전에 0.2 M sorbitol과 0.2 M mannitol을 혼합처리하여 4시간 동안 배양시키면 2배 이상 효율을 높일 수 있게 되어, 결론적으로 100개의 PLB를 형질전환 수행하면 최종적으로 3.2 ~ 4.0개 정도의 형질전환 심비디움 식물체가 나오는 효율이라고 할 수 있다. 본 실험을 통해 생산된 형질전환 심비디움 개체들은 PCR 분석을 통해 유전자 도입을 확인하였고, 형질전환 개체 중 임의로 선발된 5계통들의 잎을 Basta 0.5% 용액에 침지한 결과, 3 계통은 제초제에 저항성을 가지는 것으로 확인되었고, 그중 1계통은 아주 강한 저항성을 보여주었다. 본 실험 결과들을 바탕으로 환경저항성 등의 유용유전자가 도입된 형질전환 심비디움 식물체 개발에 기여하리라 사료된다.
파형의 왜도, 저류 외에도 구속 모드의 외중력파, 경계층 streaming이 반영된 개선된 횡단표사 모듈이 제시되었으며, 개선된 모듈에서는 단위 관측기간 내에서 출현하기 마련인 개별 파랑도 고려된다. 이어 불규칙한 개별 파랑이 표사이송에 미치는 영향을 확인하기 위해 단조해안에서의 비선형 천수과정과 해변변형을 수치모의 하였다. 모의결과 최근 적용범위가 쇄파역으로 확대된 주파수 영역 Boussinesq Eq.은 쇄파역에서 흔히 관측되는 치근 모양의 파형, 구속 모드의 외중력파, 경계층 streaming의 모의가 가능한 것으로 판단된다. 또한 연 최대 고파랑이라는 해양환경을 등가 비선형 규칙파[Cnoidal wave]로 해석하는 경우 최대 횡단표사 이송률은 불규칙 파랑에서 관측되는 이송률의 세 배에 달할 정도로 지나치게 과다하게 모의되었으며, 이는 외빈과 원빈의 과다한 침식으로 이어졌다. 또한 연안 표사 이송과 관련된 free parameter K를 최적화하기 위해 맹방해빈의 2017.4.26부터 2018.4.20까지의 해안선 변화를 수치모의 하였으며, 최적화 과정에는 실측된 해안선 위치를 활용하였다. 모의 결과 맹방 표사계의 경우 최적화된 K는 0.17로 보이며, 이 경우 10월 말에 연이어 내습한 최대 고파랑에 의해 침식된 해안이 동절기와 춘절기의 너울에 의해 점진적으로 복원되는 대순환 과정을 거쳐 해안선이 맹방해안 남단과 북단에서는 18 m, 맹방 해안 중앙부에서는 2.4 m 내외로 전진하는 관측결과에 상당히 근접한 수치모의가 가능한 것을 확인하였다.
기동중인 헬리콥터는 공기역학적인 현상에 의하여 발생하는 불규칙 진동과 회전날개의 작동으로 인한 정현파 진동이 합성되어 발생하는 진동, 작업 및 착륙 시 발생하는 충격, 그리고 갑작스런 기동 시 발생하는 가속도와 같은 동적 하중에 노출 된다. 이때 발생하는 진동과 같은 동적 하중은 기체내부로 전달되어 헬리콥터운용에 필요한 전자장비를 가진 한다. 과거에 이러한 현상을 최소화하기 위하여 진동크기 감쇠시키기 위한 완충기를 전자장비의 장착대에 적용하여 왔다. 그러나 헬리콥터의 경우, 저주파에서 정현파 가진이 발생하므로 완충기 적용은 오히려 장착 플레이트 및 전자장비 부품의 파손을 발생시킬 수 있다. 이 연구에서는 완충기를 제거한 장착대를 동적 하중에 강건하며 전자장비에 전달되는 진동크기를 최소화 하도록 설계하였다. 완충기를 제거한 장착 대를 적용 시, 무게와 부피를 획기적으로 줄일 수 있으며 전자장비를 기체에 체결하는 나사 수가 적어짐에 따라 체결작업에 필요한 시간이 감소되는 장점을 갖는다. 최적화 해석에 적용되는 동적 하중을 선정하기 위하여 진동, 충격, 가속도하중을 비교 분석하여 가장 결정적인 동적 하중인 진동에 의한 하중을 선정하였다. 전체모델 유한요소 해석을 통하여 전자장비의 동적 거동을 분석하고 최적화 해석에 필요한 단순화 모델을 구축하였으며, 모달 테스트를 통해서 동특성을 검증하였다. 위상 최적화를 적용하여 강성대비 체적비가 큰 장착대의 형상을 도출한 후 고유진동수, 응력을 제약조건으로 무게가 최소화 되도록 하는 파라미터 최적화를 수행하여 장착대의 최종 형상 및 치수를 결정하였다. 개선모델은 체적 및 질량이 약 13 % 감소하였으며 사용시간은 규격대비 9.2배 증가하였다. 마지막으로 최적화된 장착대를 운용중인 실제 장비에 적용하여 진동환경에 대한 안정성을 평가하였다.
A variety of influenza A viruses from animal hosts are continuously prevalent throughout the world which cause human epidemics resulting millions of human infections and enormous industrial and economic damages. Thus, early diagnosis of such pathogen is of paramount importance for biomedical examination and public healthcare screening. To approach this issue, here we propose a fully integrated Rotary genetic analysis system, called Rotary Genetic Analyzer, for on-site detection of influenza A viruses with high speed. The Rotary Genetic Analyzer is made up of four parts including a disposable microchip, a servo motor for precise and high rate spinning of the chip, thermal blocks for temperature control, and a miniaturized optical fluorescence detector as shown Fig. 1. A thermal block made from duralumin is integrated with a film heater at the bottom and a resistance temperature detector (RTD) in the middle. For the efficient performance of RT-PCR, three thermal blocks are placed on the Rotary stage and the temperature of each block is corresponded to the thermal cycling, namely $95^{\circ}C$ (denature), $58^{\circ}C$ (annealing), and $72^{\circ}C$ (extension). Rotary RT-PCR was performed to amplify the target gene which was monitored by an optical fluorescent detector above the extension block. A disposable microdevice (10 cm diameter) consists of a solid-phase extraction based sample pretreatment unit, bead chamber, and 4 ${\mu}L$ of the PCR chamber as shown Fig. 2. The microchip is fabricated using a patterned polycarbonate (PC) sheet with 1 mm thickness and a PC film with 130 ${\mu}m$ thickness, which layers are thermally bonded at $138^{\circ}C$ using acetone vapour. Silicatreated microglass beads with 150~212 ${\mu}L$ diameter are introduced into the sample pretreatment chambers and held in place by weir structure for construction of solid-phase extraction system. Fig. 3 shows strobed images of sequential loading of three samples. Three samples were loaded into the reservoir simultaneously (Fig. 3A), then the influenza A H3N2 viral RNA sample was loaded at 5000 RPM for 10 sec (Fig. 3B). Washing buffer was followed at 5000 RPM for 5 min (Fig. 3C), and angular frequency was decreased to 100 RPM for siphon priming of PCR cocktail to the channel as shown in Figure 3D. Finally the PCR cocktail was loaded to the bead chamber at 2000 RPM for 10 sec, and then RPM was increased up to 5000 RPM for 1 min to obtain the as much as PCR cocktail containing the RNA template (Fig. 3E). In this system, the wastes from RNA samples and washing buffer were transported to the waste chamber, which is fully filled to the chamber with precise optimization. Then, the PCR cocktail was able to transport to the PCR chamber. Fig. 3F shows the final image of the sample pretreatment. PCR cocktail containing RNA template is successfully isolated from waste. To detect the influenza A H3N2 virus, the purified RNA with PCR cocktail in the PCR chamber was amplified by using performed the RNA capture on the proposed microdevice. The fluorescence images were described in Figure 4A at the 0, 40 cycles. The fluorescence signal (40 cycle) was drastically increased confirming the influenza A H3N2 virus. The real-time profiles were successfully obtained using the optical fluorescence detector as shown in Figure 4B. The Rotary PCR and off-chip PCR were compared with same amount of influenza A H3N2 virus. The Ct value of Rotary PCR was smaller than the off-chip PCR without contamination. The whole process of the sample pretreatment and RT-PCR could be accomplished in 30 min on the fully integrated Rotary Genetic Analyzer system. We have demonstrated a fully integrated and portable Rotary Genetic Analyzer for detection of the gene expression of influenza A virus, which has 'Sample-in-answer-out' capability including sample pretreatment, rotary amplification, and optical detection. Target gene amplification was real-time monitored using the integrated Rotary Genetic Analyzer system.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
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제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
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저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
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제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.