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천지개벽의 역학적 사유에서 본 대순사상의 후천개벽과 선험주의적 세계 (The Great Opening of the Later World in Daesoon Thought and the World of Pre-experientialism from the Reordering Works of Heaven and Earth as Understood in Yi-Jing Studies)

  • 김연재
    • 대순사상논총
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    • 제47집
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    • pp.1-37
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    • 2023
  • 본고에서는 한국근대의 신종교를 어떻게 이해할 것인가 하는 문제의식에서 출발한다. 신종교는 민족종교 혹은 민중종교의 성격을 지닌다. 그것은 조선사회가 근대의 역사적 전환기를 맞이하여 고취시킨 민족의식의 산물이다. 당시에 조선은 중국처럼 사회진화론의 발전사관속에 전통의 중건(重建)과 근대의 전환(轉換)과 같은 양단의 칼날에 직면해있었다. 전통의 중건은 반제국주의에 따른 민족의 계몽을 고양하는 역사적 사명감에 달려있다면 근대의 전환은 반봉건주의에 따른 민생의 계도와 민중의 교화를 도모하는 시대적 절박감에 달려있다. 본고에서는 이러한 역사적 전환기에 등장했던 신종교에 주목하고 특히 대순사상의 세계관을 집중적으로 조명한다. 그 중심적 논제 중의 하나로서 개벽의 선험주의적(先驗主義的) 문제를 집중적으로 논의한다. 대순사상의 진리는 민생을 계도하고 민중을 교화하는 현실적 인식의 종교적 차원을 지닌다. 개벽의 과정은 대순의 진리를 향해 천하대순(天下大巡)의 존재론적 시계를 확보하고 천지공사(天地公事)의 인식론적 세계를 설정하며 후천개벽(後天開闢)의 가치론적 경계에 도달하는 과정이다. 이들 삼중의 영역의 연결고리는 우주의 무궁무한적(無窮無限的) 시공간성을 천지의 틀 속에 후천의 시공간적 개벽으로 경험하는 선험주의적 노선을 특징으로 한다. 그 속에서 인간은 자신의 유한한 생명력에서 우주의 무한한 생명력을 만끽하고자 하였다. 따라서 대순사상은 후천의 개벽과 같은 선험주의적 통로를 통해 현실적 삶을 극복하고 선경과 같은 자각의식의 경계를 지향할 수 있는 것이다. 이는 초월적 관념의 세계를 추구하기보다는 현실적 세계에 참여하여 실천하려는 것이며, 따라서 소극적인 출세주의적(出世主義的) 경향보다는 적극적인 입세주의적(入世主義的) 경향을 지닌다. 결론적으로 말해, 후천의 개벽으로 특징짓는 대순사상의 진리에는 유토피아(Utopia)의 이상적 염원이나 디스토피아(Dystopia)의 현실적 혐오보다는 앞으로 희망과 기대를 갈구하는 넥스토피아(Nextopia)의 미래적 조망이 담겨있다.

PET/CT 검사 시 움직임 보정 기법의 유용성 평가 (The Correction Effect of Motion Artifacts in PET/CT Image using System)

  • 조영학;유세종;배석환;선종률;김성호;이원정
    • 한국방사선학회논문지
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    • 제18권1호
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    • pp.45-52
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    • 2024
  • 본 연구에서는 의료기관에서 방사성동위원소를 이용하여 암을 비롯한 여러 질환을 검사하는 PET/CT 검사에서 환자의 움직임으로 인한 영상의 질 저하와 판독 오류를 발생할 수 있는 점을 보완하기 위해 AI 기반의 Algorithm을 이용하여 개발한 Mothion Free 소프트웨어를 이용하여 호흡으로 인한 움직임의 보정 정도를 확인하고 유용성을 평가하여 임상에서의 적용을 위한 연구를 하였다. 실험 방법은 RPM Phantom을 사용하여 방사성동위원소 18F-FDG를 진공 바이알과 서로 다른 크기 NEMA IEC body Phantom의 sphere에 방사성동위원소를 주입하고 이것의 움직임을 호흡 시 움직이는 병소로 연출하여 영상을 획득하였다. 진공 바이알은 서로 다른 위치에서 움직임 정도를 다르게 하였고, 서로 다른 크기 NEMA IEC body Phantom의 sphere는 서로 다른 병소의 크기를 연출 하였다. 획득한 영상을 통하여 병소의 체적, 최대 SUV, 평균 SUV를 각각 측정하여 Mothion Free가 움직임 보정 정도를 정량적 평가를 하였다. 움직임 정도를 크게 설정한 진공바이알 A의 평균 SUV는 23.36 %, 움직임 정도를 작게 설정한 진공 바이알 B는 29.3 % 오차율이 감소하였다. NEMA IEC body Phantom의 sphere 37 mm, 22 mm에서의 평균 SUV는 각각 29.3 %, 26.51 % 오차율이 감소하였다. 오차율을 산출한 네 가지 측정치의 평균 오차율 30.03 % 감소하여 보다 정확한 평균 SUV 값을 나타내었다. 이 연구에서는 2차원적인 움직임 만을 연출할 수 있었기에 보다 정확한 데이터를 얻기 위해서는 실제 인체의 호흡 운동을 구현할 수 있는 Phantom을 이용하고, 움직임의 범위의 다양성을 구성한다면 보다 정확한 유용성 평가를 할 수 있다고 연구된다.

미로반규관(迷路半規管)과 외안근(外眼筋)의 기능적(機能的) 관계(關係)에 관(關)한 연구(硏究) (Studies on the Functional Interrelation between the Vestibular Canals and the Extraocular Muscles)

  • 김재협
    • The Korean Journal of Physiology
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    • 제8권2호
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    • pp.1-17
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    • 1974
  • 미로(迷路) 각반규관(各半規管)과 각외안근간(各外眼筋間)의 기능적(機能的) 관계(關係)를 구명(究明)하여 미로반사성(迷路反射性) 안구운동(眼球運動)을 위한 신경기구(神經機構)를 이해하고져 마취가토(麻醉家兎)에서 골성(骨性) 반규관(半規管) 팽대부내(膨大部內)에 단전극(單電極)을 삽입하여 각(各) 팽대부신경(膨大部神經)을 전기자극(電氣刺戟)하였을 때 양안(兩眼)의 각(各) 외안근(外眼筋)의 반응(反應)을 등장성장력변화(等長性張力變化)와 근전도(筋電圖)로써 관찰하여 다음과 같은 결론(結論)을 얻었다. 1) 일측(一側) 미로(迷路)에서 한 반규관신경을 자극하면 양안(兩眼)에서 각각(各各) 3개의 안근(眼筋)은 흥분(興奮)하여 수축(收縮)하고 여기에 대(對)한 3개의 길항근(拮抗筋)은 억제(抑制)되어 이완(弛緩)하였다. 2) 일측(一側) 미로(迷路)의 어느 반규관신경을 자극하거나 동측안(同側眼)에서는 상직근(上直筋), 상사근(上斜筋) 및 내직근(內直筋)이 흥분(興奮)(수축(收縮))하고, 하직근(下直筋), 하사근(下斜筋) 및 외직근(外直筋)은 억제(抑制)(이완(弛緩))되었다. 반대측(反對側) 근(筋)에서는 하직근(下直筋), 하사근(下斜筋) 및 외직근(外直筋)이 흥분(興奮)하고 상직근(上直筋), 상사근(上斜筋) 및 내직근(內直筋)은 억제(抑制)되었다. 3) 일측(一側) 미로(迷路)의 3개 반규관자극을 중복(重複)시켰을 때는 한 안근(眼筋)이나 각안근(各眼筋) 길항근대(拮抗筋對)에 각반규관신경(各半規官神經)의 자극효과(刺戟效果)가 중첩(重疊)됨을 증명(證明)할 수 있었다. 4) 이상(以上)의 실험적 근거를 토대로 하여 각반규관(各半規官)과 각외안근(各外眼筋)의 기능적(機能的) 관계(關係)를 규정(規定)하는 법칙성(法則性)을 찾을 수 있었다. 즉(卽) ‘상직근(上直筋), 내직근(內直筋) 및 상사근(上斜筋)은 동측(同側) 미로(迷路) 반규관(半規管)으로부터 흥분적(興奮的) 충격(衝擊)을 받고 반대측(反對側) 반규관(半規管)들로부터는 억제적(抑制的) 충격(衝擊)을 받으며, 하직근(下直筋), 외직근(外直筋) 및 하사근(下斜筋)을 위하여는 이와 정반대(正反對)의 관계(關係)가 성립(成立)한다. 5) 본(本) 실험성적(實驗性績)을 Cohen 등(等)의 가묘(家猫)에서의 연구보고(硏究報告)와 비교하건데 사근(斜筋)에 대(對)한 반규관사배(半規管司配)는 동일(同一)하나, 내(內) 및 외직근(外直筋)과 상(上) 및 하직근(下直筋)에 대(對)한 반규관사배(半規管司配)는 일부(一部) 상이(相異)하였다. Cohen 등(等)의 성적을 분석(分析)하여 본 결과 이론적(理論的) 모순(矛盾)이 있음을 보았고 안근(眼筋)의 각(各) 길항근(拮抗筋)에 대한 반규관사배(半規管司配)의 양식(樣式)에 있어 일정(一定)한 법칙성(法則性)을 찾을수 없었으며 그들의 관찰에는 실험적(實驗的) 오류(誤謬)를 포함하고 있음을 증명(證明)하였다.

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전기고생대 태백산분지 영월층군의 순차층서 연구를 통한 고지리적 추론 (Sequence Stratigraphy of the Yeongweol Group (Cambrian-Ordovician), Taebaeksan Basin, Korea: Paleogeographic Implications)

  • 권이균
    • 자원환경지질
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    • 제45권3호
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    • pp.317-333
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    • 2012
  • 전기 고생대 태백산분지 영월층군은 탄산염-규산쇄설성 퇴적암 복합체로서 하부로부터 삼방산층, 마차리층, 와곡층, 문곡층, 영흥층으로 이루어져있다. 영월층군에 대한 순차층서학적 분석에 따르면 중기 캠브리아기에 일어난 범람에 의해 최하부의 규산쇄설성 사질 퇴적암이 우세한 삼방산층이 퇴적되었다. 이어지는 후중기 캠브리아기 ~ 전후기 캠브리아기에 지속적으로 발생한 빠른 해수면 상승으로 마차리층 하부에는 셰일, 입자암, 각력암층을 협재한 사면 혹은 심부 램프 시퀀스가 형성되었다. 후기 캠브리아기 동안 지속된 해수면 상승은 실질적인 퇴적가능공간을 창출하였고, 조하대 환경에 탄산염 퇴적물 공장이 만들어졌으며, 탄산염 대지에는 마차리층을 구성하는 탄산염암이 우세한 조하대 시퀀스가 형성되었다. 마차리층 상부의 와곡층은 후후기 캠브리아기의 완만한 해수면 상승국면에서 만들어진 탄산염 램프 시퀀스로 해석되며, 퇴적 당시에는 리본 탄산염암과 탄산염 역암을 포함하는 이회암으로 구성되었던 것으로 보인다. 와곡층은 퇴적직후에 일차적으로 캠브리아기와 오르도비스기 사이의 해수면 하강국면에서 불안전 백운암화 과정을 거치고, 후에 심부 매몰 속성환경에서 광범위한 백운암화 작용을 받은 것으로 해석된다. 전기 오르도비스기에도 세계적인 해수면 상승과 해침은 지속되었으며, 영월층군의 조하대 램프 퇴적환경은 그대로 유지되어 탄산염 역암층을 협재하는 석회이암과 이회암이 교호하는 전형적인 램프 시퀀스인 문곡층이 형성되었다. 문곡층은 중기 오르도비스기에 퇴적된 것으로 알려진 영흥층에 덮여 있다. 영흥층은 주로 윤회층리를 보이는 조석대지 탄산염암으로 이루어져 있으며, 문곡층의 최상부에서 조하대 퇴적환경이 영흥층의 조석대지 퇴적환경으로 변화한다. 세계적 1차 규모 순차 경계면인 소크(Sauk)와 티피카누(Tippecanoe) 시퀀스의 경계는 영흥층 중부에서 관찰되는 최소퇴적가능공간 부근에서 인지된다. 중기 오르도비스기 초기의 세계적 해수면 하강과 이어지는 해수면의 급격한 상승은 영흥층의 전반적인 상향 천해화 윤회층의 전진퇴적체를 형성하였다. 영월층군이 퇴적된 영월 탄산염 대지의 상대적 해수면 변동곡선을 복원해 보면 같은 태백산 분지의 태백층군이 퇴적된 태백 탄산염 대지의 해수면 변동 곡선과 유사함을 확인할 수 있다. 이것은 두 개의 탄산염 대지가 유사한 조 구조적 운동 역사를 갖는다는 것을 의미하며, 이러한 유사성은 영월층군이 형성된 영월 탄산염 대지가 비록 태백층군이 퇴적된 태백 탄산염 대지와 상이한 퇴적시스템을 갖기는 하지만 상대적으로 가까운 지역에 속해 있었음을 암시한다. 퇴적층서 분석결과에 따르면 영월 탄산염 대지는 태백 탄산염 대지에 비해 상대적으로 열린 천해 환경이었을 것으로 추측된다. 고생대 후기와 중생대 전기에 걸쳐 발생한 북중국지괴와 남중국지괴의 충돌 시기에 영월 탄산염 대지와 태백 탄산염 대지가 복잡한 이동과정을 거쳐 현재의 태백산 분지에 모이게 된 것으로 해석된다.

경호원의 삼단봉 머리치기 동작의 운동학적 분석 (Kinemetic analysis of a thumping security motion with an expandable barton)

  • 김용학;김신혜;정성배
    • 시큐리티연구
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    • 제36호
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    • pp.93-109
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    • 2013
  • 본 연구에서는 경호, 경비현장에서 이루어지는 대치상황에서 경호, 경비원의 장비 중 삼단봉을 선택하여 머리치기 동작의 운동학적 분석을 실시하였다. H대학교 경호학과 학생 출신10명을 대상으로 연구를 실시하였다. 숙련자 그룹에서 삼단봉 교육 프로그램 실시하였고, 숙련자그룹과 비숙련자 그룹으로 연구 하였다. 구간별 소요시간은 숙련자 (e2) 0.428sec 비숙련자 0.435 sec, (e3) 에서는 숙련지 0.230 sec 비숙련자 0.232 sec 소요되었으며, 비숙련자 그룹에서 소요시간이 많이 소요된 것으로 나타났다. 신체중심 이동 변위는 좌, 우 숙련자$2.16{\pm}0.95cm$, $3.78{\pm}1.42cm$, 전체적으로 $5.94{\pm}2.03cm$ 변화를 보였다. 비숙련자 $2.97{\pm}1.01cm$, $4.56{\pm}1.57cm$, 전체적으로 $7.53{\pm}2.13cm$ 변화를 보였고, 전, 후 이동에서는 숙련자$32.48{\pm}3.86cm$, $35.21{\pm}4.64cm$, 전체적으로 $69.36{\pm}5.72cm$ 변화를 보였다. 비숙련자 $34.50{\pm}6.12cm$, $37.04{\pm}3.70cm$, 전체적으로 $71.46{\pm}7.17cm$ 변화를 보였다. 그리고 상, 하 이동변위에서는 숙련자 $5.62{\pm}2.49cm$, $4.54{\pm}1.87cm$, 전체적으로 $10.11{\pm}1.57cm$ 변화를 보였다. 비숙련자 $6.33{\pm}1.78cm$, $4.86{\pm}1.85cm$, 전체적으로 $10.68{\pm}1.81cm$ 변화를 보였다. 손목관절의 각도 변화에서 손목각도이며, 숙련자e1, $114.62{\pm}7.13$, e2 $68.27{\pm}6.37$, e3 $131.64{\pm}6.27$, 비숙련자 e1, $112.62{\pm}6.13$, e2 $66.28{\pm}7.38$, e3 $137.42{\pm}4.28$ 팔꿉치 관절의 각도 변화이며, 숙련자 e1, $132.31{\pm}6.55$, e2 $117.92{\pm}8.42$, e3 $144.41{\pm}6.32$, 비숙련자 e1, $133.58{\pm}8.56$, e2 $114.45{\pm}8.21$, e3 $139.89{\pm}4.38$ 어깨관절의 각도 변화이며, 숙련자 e1, $13.55{\pm}3.85$, e2 $131.42{\pm}11.24$, e3 $78.32{\pm}6.28$, 비숙련자 e1, $9.45{\pm}1.23$, e2 $136.74{\pm}13.21$, e3 $79.75{\pm}4.24$, 각 변화를 보였다.

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로봇 인터페이스 활용을 위한 가속도 센서 기반 제스처 인식 (Accelerometer-based Gesture Recognition for Robot Interface)

  • 장민수;조용석;김재홍;손주찬
    • 지능정보연구
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    • 제17권1호
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    • pp.53-69
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    • 2011
  • 로봇 자체 또는 로봇에 탑재된 콘텐츠와의 상호작용을 위해 일반적으로 영상 또는 음성 인식 기술이 사용된다. 그러나 영상 음성인식 기술은 아직까지 기술 및 환경 측면에서 해결해야 할 어려움이 존재하며, 실적용을 위해서는 사용자의 협조가 필요한 경우가 많다. 이로 인해 로봇과의 상호작용은 터치스크린 인터페이스를 중심으로 개발되고 있다. 향후 로봇 서비스의 확대 및 다양화를 위해서는 이들 영상 음성 중심의 기존 기술 외에 상호보완적으로 활용이 가능한 인터페이스 기술의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 로봇 인터페이스 활용을 위한 가속도 센서 기반의 제스처 인식 기술의 개발에 대해 소개한다. 본 논문에서는 비교적 어려운 문제인 26개의 영문 알파벳 인식을 기준으로 성능을 평가하고 개발된 기술이 로봇에 적용된 사례를 제시하였다. 향후 가속도 센서가 포함된 다양한 장치들이 개발되고 이들이 로봇의 인터페이스로 사용될 때 현재 터치스크린 중심으로 된 로봇의 인터페이스 및 콘텐츠가 다양한 형태로 확장이 가능할 것으로 기대한다.

효과적인 입력변수 패턴 학습을 위한 시계열 그래프 기반 합성곱 신경망 모형: 주식시장 예측에의 응용 (A Time Series Graph based Convolutional Neural Network Model for Effective Input Variable Pattern Learning : Application to the Prediction of Stock Market)

  • 이모세;안현철
    • 지능정보연구
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    • 제24권1호
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    • pp.167-181
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    • 2018
  • 지난 10여 년간 딥러닝(Deep Learning)은 다양한 기계학습 알고리즘 중에서 많은 주목을 받아 왔다. 특히 이미지를 인식하고 분류하는데 효과적인 알고리즘으로 알려져 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 여러 분야의 분류 및 예측 문제에 널리 응용되고 있다. 본 연구에서는 기계학습 연구에서 가장 어려운 예측 문제 중 하나인 주식시장 예측에 합성곱 신경망을 적용하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 그래프를 입력값으로 사용하여 주식시장의 방향(상승 또는 하락)을 예측하는 이진분류기로써 합성곱 신경망을 적용하였다. 이는 그래프를 보고 주가지수가 오를 것인지 내릴 것인지에 대해 경향을 예측하는 이른바 기술적 분석가를 모방하는 기계학습 알고리즘을 개발하는 과제라 할 수 있다. 본 연구는 크게 다음의 네 단계로 수행된다. 첫 번째 단계에서는 데이터 세트를 5일 단위로 나눈다. 두 번째 단계에서는 5일 단위로 나눈 데이터에 대하여 그래프를 만든다. 세 번째 단계에서는 이전 단계에서 생성된 그래프를 사용하여 학습용과 검증용 데이터 세트를 나누고 합성곱 신경망 분류기를 학습시킨다. 네 번째 단계에서는 검증용 데이터 세트를 사용하여 다른 분류 모형들과 성과를 비교한다. 제안한 모델의 유효성을 검증하기 위해 2009년 1월부터 2017년 2월까지의 약 8년간의 KOSPI200 데이터 2,026건의 실험 데이터를 사용하였다. 실험 데이터 세트는 CCI, 모멘텀, ROC 등 한국 주식시장에서 사용하는 대표적인 기술지표 12개로 구성되었다. 결과적으로 실험 데이터 세트에 합성곱 신경망 알고리즘을 적용하였을 때 로지스틱회귀모형, 단일계층신경망, SVM과 비교하여 제안모형인 CNN이 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도를 나타냈다.

기계학습을 활용한 상품자산 투자모델에 관한 연구 (A Study on Commodity Asset Investment Model Based on Machine Learning Technique)

  • 송진호;최흥식;김선웅
    • 지능정보연구
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    • 제23권4호
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    • pp.127-146
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    • 2017
  • 상품자산(Commodity Asset)은 주식, 채권과 같은 전통자산의 포트폴리오의 안정성을 높이기 위한 대체투자자산으로 자산배분의 형태로 투자되고 있지만 주식이나 채권 자산에 비해 자산배분에 대한 모델이나 투자전략에 대한 연구가 부족한 실정이다. 최근 발전한 기계학습(Machine Learning) 연구는 증권시장의 투자부분에서 적극적으로 활용되고 있는데, 기존 투자모델의 한계점을 개선하는 좋은 성과를 나타내고 있다. 본 연구는 이러한 기계학습의 한 기법인 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 상품자산에 투자하는 모델을 제안하고자 한다. 기계학습을 활용한 상품자산에 관한 기존 연구는 주로 상품가격의 예측을 목적으로 수행되었고 상품을 투자자산으로 자산배분에 관한 연구는 찾기 힘들었다. SVM을 통한 예측대상은 투자 가능한 대표적인 4개의 상품지수(Commodity Index)인 골드만삭스 상품지수, 다우존스 UBS 상품지수, 톰슨로이터 CRB상품지수, 로저스 인터내셔날 상품지수와 대표적인 상품선물(Commodity Futures)로 구성된 포트폴리오 그리고 개별 상품선물이다. 개별상품은 에너지, 농산물, 금속 상품에서 대표적인 상품인 원유와 천연가스, 옥수수와 밀, 금과 은을 이용하였다. 상품자산은 전반적인 경제활동 영역에 영향을 받기 때문에 거시경제지표를 통하여 투자모델을 설정하였다. 주가지수, 무역지표, 고용지표, 경기선행지표 등 19가지의 경제지표를 이용하여 상품지수와 상품선물의 등락을 예측하여 투자성과를 예측하는 연구를 수행한 결과, 투자모델을 활용하여 상품선물을 리밸런싱(Rebalancing)하는 포트폴리오가 가장 우수한 성과를 나타냈다. 또한, 기존의 대표적인 상품지수에 투자하는 것 보다 상품선물로 구성된 포트폴리오에 투자하는 것이 우수한 성과를 얻었으며 상품선물 중에서도 에너지 섹터의 선물을 제외한 포트폴리오의 성과가 더 향상된 성과를 나타남을 증명하였다. 본 연구에서는 포트폴리오 성과 향상을 위해 기존에 널리 알려진 전통적 주식, 채권, 현금 포트폴리오에 상품자산을 배분하고자 할 때 투자대상은 상품지수에 투자하는 것이 아닌 개별 상품선물을 선정하여 자체적 상품선물 포트폴리오를 구성하고 그 방법으로는 기간마다 강세가 예측되는 개별 선물만을 골라서 포트폴리오를 재구성하는 것이 효과적인 투자모델이라는 것을 제안한다.

한국(韓國)의 아시아신흥공업국(新興工業國) 및 일본(日本)과의 대미수출경쟁(對美輸出競爭) : 환율효과(換率效果)를 중심(中心)으로 (Structure of Export Competition between Asian NIEs and Japan in the U.S. Import Market and Exchange Rate Effects)

  • 좌승희
    • KDI Journal of Economic Policy
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    • 제12권2호
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    • pp.3-49
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    • 1990
  • 본고(本稿)는 AIDS(Almost Ideal Demand System) 수요모형(需要模型)을 이용하여 한국(韓國) 등 아시아 신흥공업국(新興工業國)과 일본(日本)을 포함하는 아시아 5국(國)으로부터의 미국(美國)의 수입수요(輸入需要)를 분석함으로써 이들간의 대미수출경쟁관계(對美輸出競爭關係)를 분석하고 있는데, 특히 환율변동(換率變動)이 이들 5개국(個國)의 대미수출(對美輸出)에 미치는 효과를 중점적으로 분석하고 있다. 분석결과에 의하면, 아시아신흥공업 4국(國)은 일본(日本)과는 경쟁적인 반면 서로간에는, 홍콩과 싱가포르간의 경쟁적인 관계를 제외하면, 보완적인 관계를 유지하고 있다. 그리고 이들 아시아 5국(國)은 모두가 서구선진국그룹에 대해서는 경쟁적인 반면 미국(美國)의 국내재(國內財)와는 보완적인 관계를 보이는 것으로 관찰되었다. 한편 이러한 결과에 따라 환율효과(換率效果)를 분석해 보면, 한국(韓國)의 경우 엔화(貨)의 대미(對美)달러환율(換率)이 1% 인상되면 대미수출물량(對美輸出物量)을 일정 수준에 유지하고자 할 경우는 원화(貨)의 대미(對美)달러환율(換率)도 약 1% 정도는 인상되어야 하지만, 대미수출점유율(對美輸出占有率)을 일정 수준에 유지하려면 원화(貨)의 대미(對美)달러환율(換率)은 최악의 경우 약 3%까지도 인상되어야 하는 것으로 나타났다. 이와 같이 한국(韓國)은 대미수출시장점유율(對美輸出市場占有率)이나 수출물량(輸出物量)의 유지를 위해서, 원화(貨)의 대미(對美)달러환율(換率)이 여타 NICS통화환율(通貨換率)의 움직임보다도 오히려 엔화(貨)의 대미(對美)달러환율(換率)의 움직임을 보다 잘 반영할 수 있도록 함으로써 엔화(貨)의 대미(對美)달러환율인상(換率引上)에 따른 수출저상효과(輸出沮喪效果)를 상쇄시켜 나가야 할 것이라는 시사를 얻게 되었다.

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고객 맞춤형 서비스를 위한 관객 행동 기반 감정예측모형 (The Audience Behavior-based Emotion Prediction Model for Personalized Service)

  • 유은정;안현철;김재경
    • 지능정보연구
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    • 제19권2호
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    • pp.73-85
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    • 2013
  • 정보기술의 비약적 발전에 힘입어, 오늘날 기업들은 지금까지 축적한 고객 데이터를 기반으로 맞춤형 서비스를 제공하는 것에 많은 관심을 가지고 있다. 고객에게 소구하는 맞춤형 서비스를 효과적으로 제공하기 위해서는 우선 그 고객이 처한 상태나 상황을 정확하게 인지하는 것이 중요하다. 특히, 고객에게 서비스가 전달되는 이른바 진실의 순간에 해당 고객의 감정 상태를 정확히 인지할 수 있다면, 기업은 더 양질의 맞춤형 서비스를 제공할 수 있을 것이다. 이와 관련하여 사람의 얼굴과 행동을 이용하여 사람의 감정을 판단하고 개인화 서비스를 제공하기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구는 좀 더 미세하고 확실한 변화를 통해 정확하게 감정을 판단할 수 있지만, 장비와 환경의 제약으로 실제 환경에서 다수의 관객을 대상으로 사용하기에는 다소 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 Plutchik의 감정 분류 체계를 기반으로 사람들의 행동을 통해 감정을 추론해내는 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구는 콘텐츠에 의해 유발된 사람들의 감정적인 변화를 사람들의 행동 변화를 통해 판단하고 예측하는 모형을 개발하고, 4가지 감정 별 행동 특징을 추출하여 각 감정에 따라 최적화된 예측 모형을 구축하는 것을 목표로 한다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 감정 자극영상을 제공하고 그 신체 반응을 수집하였으며, 사람들의 신체 영역을 나누었다. 특히, 모션캡쳐 분야에서 널리 쓰이는 차영상 기법을 적용하여 사람들의 제스쳐를 추출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 데이터의 타임프레임 셋을 20, 30, 40 프레임의 3가지로 설정하고, 데이터를 학습용, 테스트용, 검증용으로 구분하여 인공신경망 모형을 통해 학습시키고 성과를 평가하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 데이터를 이용하여 제안 모형을 구축하고 평가한 결과, 프레임셋에 따라 예측 성과가 변화함을 알 수 있었다. 감정 별 최적 예측 성과를 보이는 프레임을 확인할 수 있었는데, 이는 감정에 따라 감정의 표출 시간이 다르기 때문인 것으로 판단된다. 이는 행동에 기반한 제안된 감정예측모형이 감정에 따라 효과적으로 감정을 예측할 수 있으며, 실제 서비스 환경에서 사용할 수 있는 효과적인 알고리즘이 될 수 있을 것으로 기대할 수 있다.