• Clinical and Experimental Reproductive Medicine
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• 제34권1호
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• pp.19-31
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• 2007

목 적: 자궁내막증은 자궁내부에 존재하여야 할 자금내막조직이 자궁 외에 존재하는 질환으로 그 발생기전은 아직 명확하게 밝혀져 있지 않다. 이에 저자들은 자궁내막증 환자와 정상 대조군의 자궁내막조직 간의 유전자 발현의 차이가 자궁내막증의 발병과 관련이 있을 것이라는 가정 하에 DNA microarray 기술을 도입하여 연구를 시행하였다. 연구방법: 2002년 1월부터 2002년 12월까지의 기간 동안 본원 산부인과에서 자궁내막증 환자와 자궁내막증 이외의 다른 부인과적 질환으로 수술을 시행한 환자들을 대상으로 채취한 자궁내막 조직으로 KNU 4.8K cDNA chip을 이용하여 유전자 발현을 비교 연구하였다. 유전자칩으로 자궁내막증 조직에서 발현의 증감을 보였던 유전자 중에서 8종의 유전자를 대상으르 RT-PCR이나 real time RT-PCR 법을 통하여 그 발현 양상을 검증하였다. 결 과: 자궁내막증에 이환된 여성의 자궁내막조직에서 대조군에 비하여 높게 발현되고 있는 것으로 나타난 유전자들은 ATP synthase H transporting F1 (ATP5B), eukaryotic translation elongation factor 1, isocitrate dehydrogenase 1 (NADP+), mitochondrial ribosomal protein L3, ATP synthase H+ trarsporting (ATP5C1), LPS induced TNF-$\alpha$ factor 등으로 세포의 에너지 생성과 대사과정 및 신호전달에 관여하는 유전자들이었다. 한편 자궁내막중 환자의 자궁내막조직에서 대조군에 비하여 낮게 발현된 유전자들은 insulin like growth factor II associated protein, EGF-containing fibulin-like EMP1, matrix Gla protein, TGF beta-induced, TGF beta receptor 1(activin A receptor type II-like kinase), cystallin alpha B, fibulin 5, tissue inhibitor of metalloproteinase 3, collage type XII, alpha 1, tissue inhibitor of metalloproteinase 1, decorin 등으로 세포외기질의 구성 및 기능에 관련이 있었다. 결 론: 이상의 DNA mirroarry 및 RT-PCR을 통해 얻어진 결과에서 자궁내막증의 자궁내막조직에서 대조군에 비하여 유전자들의 발현에 차이가 있음을 확인하였다.

• 한국산림과학회지
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• 제110권2호
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• pp.217-232
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• 2021

본 연구는 목재수확방법에 따른 단목수확시스템과 전목수확시스템으로 구분하여 벌채부산물 수집 및 가공작업의 생산성과 비용을 산출하고, 생산된 목재칩의 연료 특성을 비교 분석하여 목재칩 등급을 분류하고 에너지 시설에 연료 조건이 적합한지를 검토하였다. 벌채부산물 목재칩의 시스템 생산성 및 총 비용은 단목이 1.6 Gwt/SMH, 89,865 won/Gwt이었고, 전목은 2.9 Gwt/SMH, 72,974 won/Gwt로 단목에 비해 목재칩 생산성이 1.3배 높았고, 비용은 18.7% 절감되었다. 벌채 부산물 목재칩은 국제표준과 국내기준으로 단목의 목재칩은 등급에 적합하지 않았지만 선별처리를 통해 품질이 A2와 2급으로 향상되었다. 전목은 선별전 목재칩이 국내기준 2급이었으나 국제표준에 적합하지 않았고, 선별처리를 통해 A2 등급으로 향상 되었다. 또한 에너지 시설을 대상으로 Plant A는 단목의 선별전을 제외한 모든 목재칩이 건조처리를 통해 이용가능하였고, 전목 선별전 목재칩이 99,408 won/Gwt으로 가장 비용이 낮았다. 별도의 건조처리가 요구되지 않은 Plant B, C, D는 전목 선별전 목재칩이 57,204 won/Gwt으로 가장 비용이 낮았다. 따라서 벌채부산물을 이용하기 위해 전목수확시스템의 적용과 목재칩 품질 향상을 통해 에너지 이용시설에 적합한 목재칩을 생산할 수 있을 것으로 판단된다.

• 국제지역연구
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• 제14권4호
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• pp.79-106
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• 2011

전 세계적으로 문화콘텐츠 산업이 주목받기 시작하면서 글로컬문화콘텐츠 개발에 대한 필요성이 제기되고 있다. 골드만삭스의 BRICs 보고서에 따르면 인도는 중국과 더불어 미래 글로벌 경제의 성장 동력이자, 문화콘텐츠 소비시장의 새로운 블루칩으로 주목 받고 있다. 글로컬문화콘텐츠 개발에 있어 가장 중요한 것은 각 나라의 문화를 체계적·심층적으로 분석하는 것이다. 인도의 경우 단일문화권인 우리나라와는 다르게 복합·다문화 체계를 가지고 있으며 한국, 중국, 일본을 대표하는 동아시아 문화권에 속하지 않아 문화적 거리감도 큰 편이다. 따라서 본 연구에서는 인도 진출을 목적으로 한 한국기업들을 위해 글로컬문화콘텐츠 개발의 방향을 제시하고 인도의 문화코드를 이해하는데 그 목표를 두고 있다. 연구 결과를 요약하면, 인도는 정치와 사회 그리고 문화 분야에서 대략 다음과 같이 9가지 문화코드가 발견된다. 먼저 정치와 사회 문화코드로는 다음 5가지가 있다: i) 지속적 민주주의와 서민구제, ii) 권력지향적 권위주의, iii) 집단주의와 개인주의 성향을 동시에 지닌 집단적 개인주의, iv) 생활종교의 정착, v) 미래보다 현재에 충실한 '카르페 디엠'. 그리고 경제 문화코드는 vi) 12억 인구가 모시는 또 다른 신인 돈, vii) 과소비를 지양하는 실용적 구매라는 2가지 코드로 요약할 수 있으며, 마지막으로 인도인이 선호하는 문화콘텐츠 코드로는 viii) 인도의 국민문화콘텐츠라고 할 수 있는 맛살라 무비를 들 수 있다. ix) 그리고 이 맛살라 무비의 공통된 주제인 해피엔딩을 꼽을 수 있다. 결론에서는 <대장금>, <괴물>, <디워>를 앞서 제시한 9가지 인도의 문화코드에 적용하여 어떤 점이 부합하고 또 어떤 점이 부합하지 않는지를 개략적으로 살펴보았다. 인도를 상대로 한 비즈니스는 결코 쉽지 않다. 그 이유는 일차적으로 인도라는 나라가 문화적으로 다양성을 기초로 이루어진 국가이기 때문이다. 따라서 우리나라와 인도의 현존하는 문화적 거리를 좁히는 것이 우리나라의 문화콘텐츠산업이 인도에 진출하는데 있어 가장 큰 과제라 할 수 있으며, 현지화 과정에 있어서는 인도인이 선호하는 콘텐츠가 무엇인지를 파악하는데 많은 노력을 기울어야 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.