• 한국방사선학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.11-20
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• 2024

최근 인터벤션의 중요성이 증가한 만큼 시술을 수행하는 의료진의 건강에 대한 관심이 높아지고 있다. 기존의 방사선 차폐 기구는 시술자의 동선을 제한하고 감염의 위험으로 인해 적절하게 사용되지 못했으며 시술자의 생식선과 나아가 시술실 전체 영역의 적절한 방사선 차폐가 이루어지지 못했다. 시술 시 사용되는 팔꿈치 지지대에 차폐체(bismuth)를 부착하여 보조 차폐 기구를 제작하였고 방사선 차폐 효과를 측정하였다. 측정 결과, 평균 공간 선량률이 약 64.8% 감소하였으며 독립표본 T검정 분석 결과 유의확률 이하(p<0.05)로 통계학적으로 유의미하게 나타났다. 보조 차폐 기구의 사용은 시술자의 생식선 차폐 및 시술실 전체 영역의 방사선 공간 선량률을 감소시킬 수 있는 효과적인 차폐 방법으로 사료된다.

• 터널과지하공간
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• 제34권1호
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• pp.54-70
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• 2024

생산이 완료된 노천광산 채굴적을 광미(광물찌꺼기) 적치 장소로 활용하는 방안은 기존 광미 적치 시설(TSF, Tailing storage facility)의 설치 공간 및 운영비용 문제 해결을 위한 대안으로 제시된다. 하지만 장기간에 걸쳐 적치된 광미는 주변 암반에 추가적인 하중으로 작용하여 광산의 역학적 안정성을 저해할 위험성이 존재한다. 본 연구에서는 호주 Marymia 광산의 사례를 참고하여 약 60,400 시간에 걸친 광미 적치 시나리오를 구축하였으며, 다양한 지하 채광장 형태 및 암반 조건에 따른 천반 수평필러의 역학적 안정성을 Sigma/W 해석 소프트웨어를 활용하여 분석하였다. 분석 결과, 광미 적치가 장기간 지속됨에 따라 천반 수평필러의 파괴 가능성이 유의미하게 증가함을 확인하였다. 해당 결과는 노천채굴적 내 광미 적치 시 광산 구조에 대한 역학적 안정성 고려가 필수적임을 시사한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제34권2호
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• pp.301-321
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• 2024

생성형 인공지능은 현재 빠른 속도로 발전하고 있고, 산업적으로도 확대되고 있다. 생성형 인공지능의발전은 대부분의 산업 분야에서 생산성을 향상시킬 수 있을 것이라 기대되고 있다. 그러나 생성형 인공지능은 악용될 수 있으며, 실제로 범죄까지 이어지는 사례들이 등장하고 있다. 빠르게 발전하는 인공지능의 속도에 비해 이를 규제할 수 있는 법안이 존재하지 않는다. 국내의 경우, 법률제정을 위한 생성형 인공지능 기술과 관련된 범죄 및 위험에 대한 분류가 명확하게 이루어지지 않은 상황이다. 이에 본 연구에서는 생성형 인공지능 관련 범죄를 기존 사이버범죄 분류법에 착안하여 생성형 인공지능 침해범죄 위협, 생성형 인공지능 이용범죄 위협, 기타 인공지능 관련 위협으로 구분하고자 하였다. 또한, 범죄 및 위험에 대한 기술적 대응 방안을 인공지능 개발 단계별로 제시하여 현실성 있는 위협 대응 방안을 다루었다. 법·제도적 개선사항을 통해 생성형 인공지능 범죄에 대한 개발사의 책임과 데이터 수집 방법론의 법제화 등을 제시하였다.

• 한국안전학회지
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• 제39권1호
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• pp.82-95
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• 2024

Analyzing the aftermath of events at domestic nuclear power plants brings in the question: "Why do workers not comply with the prescribed procedures?" The current investigation of nuclear power plant events identifies their reasons considering the factors affecting the workers' behaviors. However, there are some complications to it: in addition to confirming the action such as an error or a violation, there is a limit to identifying the intention of the actor. To overcome this limitation, the study analyzed and examined the reasons for non-compliance identified in nuclear power plant events by Reason's rule-related behavior classification. For behavior analysis, I selected unit behaviors for events that are related to human and organizational factors and occurred at domestic nuclear power plants since 2017, and then I applied the rule-related behavior classification introduced by Reason (2008). This allowed me to identify the intentions by classifying unit behaviors according to quality and compliance with the rules. I also identified the factors that influenced unit behaviors. The analysis showed that most often, non-compliance only pursued personal goals and was based on inadequate risk appraisal. On the other hand, the analysis identified cases where it was caused by such factors as poorly written procedures or human system interfaces. Therefore, the probability of non-compliance can be reduced if these factors are properly addressed. Unlike event investigation techniques that struggle to identify the reasons for employee behavior, this study provides a new interpretation of non-compliance in nuclear power plant events by examining workers' intentions based on the concept of rule-related behavior classification.

• 지능정보연구
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• 제17권3호
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• pp.187-201
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• 2011

방향성(Direction)과 변동성(Volatility)에 대한 분석은 증권투자를 위한 시장분석의 기초가 된다. 변동성분석이 옵션 투자에서 중요하다면 주식이나 주가지수선물투자는 방향성분석에 의하여 투자성과가 결정된다. 기존의 금융분석에서 기계학습을 이용한 방향성에 대한 연구는 주가나 투자위험의 예측을 중심으로 이루어졌으며, 최근에 와서야 실전투자를 위한 매매시스템(trading system) 개발에 대한 연구가 이루어지고 있다. 인공지능형 주가예측모형에서는 ANN(artificial neural networks), fuzzy system, SVM(Support Vector Machine) 등의 기법이 주로 활용되고 있다. 본 연구에서는 방향성매매를 위한 지능형 기계학습방법 중에서도 패턴인식에서 좋은 성과를 보이고 있는 은닉마코프 모형(Hidden Markov Model)을 이용한다. 실무적으로는 방향성 예측을 위해 주로 주가의 추세분석(Trend Analysis)을 활용한다. 다양한 기술적 지표를 이용한 추세분석에 기반한 시스템트레이딩(System Trading) 기법은 실전투자에서 점차 확대추세에 있다. 본 연구에서는 시스템트레이딩 기법 중 실무에서 많이 이용되는 이동평균교차전략(moving average cross)에 연속 은닉마코프모형을 적용한 지능형 매매시스템을 제안하고, 실제 주가자료를 이용한 시뮬레이션 결과를 제시한다. 세계적 선물시장으로 성장한 KOSPI200 선물시장에서 제안된 매매시스템의 장기간의 투자성과를 분석하기 위하여 지난 21년 동안의 KOSPI200 주가지수자료를 실증 분석하였다. 분석결과는 KOSPI200 주가지수선물의 방향성매매에서 제안된 CHMM기반 지능형 매매시스템이 실전에서 일반적으로 활용되는 시스템트레이딩 기법의 투자성과를 개선할 수 있음을 보여주었다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제19권2호
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• pp.89-94
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• 2008

토모치료기는 선형가속기에서 사용되는 세기 변조방사선치료와 Mega-voltage Computed Tomography (MVCT) 3차원 영상정보에 의한 영상유도방사선치료(Image Guide Radiation Therapy, IGRT)가 가능하고 나선식 빔 조사를 통해 표적과 정상조직에 효율적으로 선량(dose)을 집중하고 분산할 수 있다는 장점을 가진다. 이에 본 논문에서는 2006년 9월부터 운용을 시작한 국립암센터의 토모치료기를 이용하여 10명의 두경부암 환자를 대상으로 토모치료계획과 선형가속기기반 세기변조방사선치료계획의 선량분포를 비교하였으며 또한, 영상유도 방사선치료장치가 구비되지 못하여 환자의 위치보정이 부정확한 구형 세기변조방사선치료기에 대해 표적의 움직임에 따라 균일성(Homogeneity)과 정상조직부작용율(Normal Tissue Complication Probability, NTCP)이 상대적으로 어떻게 변화하는지 연구하였다. 이 연구를 위하여 토모치료기의 치료계획용 시스템인 Hi-Art (Hi-Art2_2_4 2.2.4.15, TomoTherapy Incorporated, 1240 Doming Way, Madison, WI S3717-1954, USA)와 선형가속기기반 세기변조방사선치료계획용 시스템인 CadPlan (CadPlan R.6.4.7, Varian Medical System Inc. 3100 Hansen Way, Palo Alto, CA 94304-1129, USA)을 이용한 역치료계획(inverse Planning)이 수행되었으며 치료계획은 각각의 환자에 대해 같은 표적과 최적화조건을 가지도록 고려되었다. 총 10명의 환자를 대상으로 한 연구결과, 환자의 신체내 외부가 완전히 고정되어 있는 이상적인 경우에 대해서 토모치료기를 이용한 치료계획이 선형가속기에 의한 세기 변조 방식보다 표적에 대해 보다 높고 일정한 선량분포를 주면서도 주변 장기의 선량이 선량체적 히스토그램(Dose Volume Histogram, DVH)에서 오히려 감소함을 보여 주었다 또한 토모치료기의 MVCT를 이용하여 한 달간 토모 환자의 표적위치변화를 측정하였고, 이를 토대로 평균 표적위치변화를 고려하였을 경우 선형가속기기반 세기변조방사선치료계획인 CadPlan에서 표적의 등가균질선량(Equivalant Uniform Dose, EUD)이 감소하고 정상조직의 부작용율의 발생가능성이 상대적으로 증가함을 발견하였다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제6권1호
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• pp.65-72
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• 2013

본 연구에서는 청소년 자살 문제를 조기 자살 예방 프로그램을 통해 초등학생에 적용하고 프로그램 전과 후의 효과를 비교 분석하여 학생들의 감정 상태와 자살에 대한 충동 등, 심리상태 변화를 확인하였고, 자살예방 프로그램으로서 활용 가능성을 제시하였다. 청소년기는 인지적으로 미성숙하며 정서적으로 충동적인 시기이므로 발달 과정상 매우 불안한 시기이다. 사소한 자극이나 갈등상황에 대해 자살이라는 극단적 현실 도피, 충동적 문제해결 등의 방법으로 자살을 선택할 만큼 정서적으로 불안정하고 예측하기 어려운 시기이다. 최근 핵가족화와 부모들의 자식에 대한 기대감과 교육문제, 사회 환경적요인, 개인 심리적 요인 등의 많은 스트레스는 학생들을 자살이라는 극단적 행동까지 이르게 하고 있다. 이에 본 연구는 자살예방 프로그램을 초등학생 때부터 경험하는 스트레스의 영역과 자살생각과 충동의 정도를 파악하고, 명상교육, 호흡법 등의 예방 프로그램을 통해 분노조절, 감정정화, 자기극복 체험을 통해 긍정적인 자아정체성 확립과 자기조절 능력, 자존감과 생명의 소중함을 깨닫게 함으로 자살예방에 미치는 영향과 효과를 분석하였다. 연구 대상자는 고양시 관내 초등학교 6학년 2개 반 51명을 한 달 동안 매일 아침 30분씩 뇌과학 교육의 원리와 방법을 체험 및 활동 중심으로 진행 하였고, 수업활동지 및 생활 실천교육으로 내면화하여 학습효과를 높이도록 하였다. 자료 수집은 4주간 20회 차 아침수업 실시 전과 후에 자살 가능성을 효과적으로 예측할 수 있도록 개발한 Suicide Probability Scale(이하 SPS-A), 자살위험성 예측척도를 활용하여, 긍정적 전망, 가족 내 친밀감, 충동성, 대인 적대감, 절망감 징후, 절망감 증후군, 자살사고 등 7가지 영역으로 조사 실시 하였다. 분석 방법 및 검증은 SPSS 프로그램을 이용한 Wilcoxon's signed rank test를 이용하였다. 짧은 기간 동안의 프로그램 진행이었지만 평균 비교 분석 시 7가지 영역에서 효과적이고 긍정적인 결과가 나왔다. 그러나 t-test 결과에서는 또 다른 결과가 나왔다. SPS-A 31개 문항 중 3개 문항(7번, 14번, 19번)에서만 변화가 있고, 나머지 문항에서는 변화가 없는 것으로 나타났다. 또한 B반 학생들에 비해 A반 학생들이 변화가 큰 것으로 나타났다. 그리고 A반 학생들의 경우 7가지 영역 중 자살과 가장 밀접한 관계가 있는 절망감증후군과 자살사고 영역에서 프로그램 진행 후 심리적 변화가 있는 것으로 검증 됐다. 학생의 성향에 따라 또는, 프로그램을 진행하는 전문가(담임교사, 진행강사)에 따라 다른 결과가 도출된다는 것도 본 연구를 통해서 알 수 있었다. 본 논문에서 제시한 자살예방 프로그램은 지속적인 프로그램으로 제도화, 활성화 하여 정서적인 스트레스 해소 및 긍정적인 자아정체성 회복, 뇌파 안정을 통한 감정 및 충동 조절을 함으로 학습효과와 자살예방에 도움이 될 것이며, 짧은 시간의 교육 프로그램으로 사장되지 않고, 아동기 부터 청소년기까지 연계하여 정신적, 육체적으로 건강하게 성장할 수 있는 주변 환경을 조성함으로 사회적 문제인 자살 예방에 효과적인 프로그램이 될 것이라 판단된다.

• 경영정보학연구
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• 제14권3호
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• pp.75-97
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• 2012

온라인 뱅킹 서비스의 성공을 위해서는 이용 고객의 신뢰를 제고하는 것이 필수적이다. 현재까지 인터넷 뱅킹 이용자들의 신뢰를 제고하는 보안 메커니즘으로 공인인증 서비스가 가장 유력한 대안으로 사용되어 왔다. 그러나 최근 공인인증서를 통한 보안 메커니즘은 해커 등 악의적인 사용자의 침입에 취약할 수 있다는 주장이 제기되고 있다. 본 연구에서는 온라인 뱅킹 보안 메커니즘의 견고성을 높이기 위한 추가적인 대안으로 공인인증서 사용과 관련된 과정의 투명성과 결과 피드백의 투명성이라는 두 가지 요소를 제안하였다. 과정의 투명성은 거래과정에 대한 정보를 이용자에게 제공함으로써 거래 과정을 통제할 수 있도록 하는 것이다. 결과 피드백은 거래결과를 이용자에게 알려줌으로써 이용자가 거래가 의도한 대로 완료되었음을 확인할 수 있도록 하는 것이다. 정보의 투명성에 관한 선행 연구에 따르면, 거래과정과 결과에 대한 정보를 제공하여 투명성을 제고하면 정보시스템 이용자의 의사결정 품질이 제고된다. 거래과정에 대한 정보의 투명성이 확보되면, 정보시스템 이용자들은 거래가 원활하게 수행되고 있는지를 확인할 수 있게 되고, 거래 과정과 결과를 자신이 의도한 대로 통제할 수 있게 되기 때문에, 이용자들의 거래 위험을 감소시킬 수 있다. "구조기반 신뢰" 에 대한 연구에 따르면, 정보시스템 이용자들은 자신들이 성공적으로 거래를 할 수 있도록 구조적인 요소를 제공하는 서비스 제공자들을 보다 신뢰하는 속성이 있다. 거래과정과 거래결과를 확인할 수 있는 정보의 투명성은 정보시스템 이용자가 거래를 원활하게 추진할 수 있는 구조적 기반을 제공하므로 서비스 제공자에 대한 신뢰는 증가하게 된다. 거래 위험이 감소하고 신뢰가 증가되면, 이용자들은 제공되는 서비스에 대해 보다 만족하게 되고, 따라서 서비스 제공자에 대해 충성도가 제고되거나 서비스에 대해 지불 의사를 가지게 될 것이다. 본 연구에서는 실험실 실험을 통해 연구 가설 및 연구 모델을 실증적으로 검증하고자 하였다. 실험설계는 과정의 투명성과 결과의 투명성이라는 두 가지 요인에 따라 $2{\times}2$ 집단으로 구성하여 진행하였다. 공인인증서 사용과 관련된 과정의 투명성과 결과 피드백 요소가 현재 온라인 뱅킹 사이트에서 제공되고 있지 않기 때문에 가상의 온라인 뱅킹 사이트를 구축하여 실험을 진행하였다. 총 138개의 유효한 자료를 실험을 통해 수집하였으며 PLS 알고리즘을 활용하여 분석을 진행하였다. 분석 결과, 과정의 투명성은 온라인 뱅킹 거래의 위험을 줄이고 온라인 뱅킹 사이트에 대한 신뢰를 증가시키는 것으로 나타났다. 결과 피드백은 온라인 뱅킹 사이트에 대한 신뢰를 증가시키는 것으로 나타났다. 이렇게 증가된 신뢰와 감소된 거래위험은 서비스 만족도를 증가시킴으로써 온라인 뱅킹 서비스 이용 고객의 서비스에 대한 지불의도와 온라인 뱅킹 사이트에 대한 충성도를 증가시키는 것으로 조사되었다. 본 연구에서는 온라인 뱅킹 서비스의 보안이라는 주제에 대해 정보의 투명성이 보안에 미치는 영향을 실증자료를 통해 분석함으로써 온라인 보안 메커니즘 연구의 범위를 확대하였을 뿐만 아니라 실제 구현이 가능한 보안 메커니즘에 대한 효과를 검증함으로써 실무적 측면에서의 동헌도가 있다고 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.39-55
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• 2019

최근 은행과 증권회사를 중심으로 다양한 로보어드바이저 금융상품들이 출시되고 있다. 로보어드바이저는 사람 대신 컴퓨터가 포트폴리오 자산배분에 대한 투자 결정을 실행하기 때문에 다양한 자산배분 알고리즘이 활용되고 있다. 본 연구에서는 대표적 로보어드바이저 알고리즘인 블랙리터만모형의 강점을 살리면서 객관적 투자자 전망을 도출할 수 있는 지능형 전망모형을 제안하고 이를 내재균형수익률과 결합하여 최종 포트폴리오를 도출하는 로보어드바이저 자산배분 알고리즘을 새로이 제안하며, 실제 주가자료를 이용한 실증분석 결과를 통해 전문가의 주관적 전망을 대신할 수 있는 지능형 전망모형의 실무적 적용 가능성을 보여주고자 한다. 그동안 주가 예측에서 우수한 성과를 보여주었던 기계학습 방법 중 SVM 모형을 이용하여 각 자산별 기대수익률에 대한 예측과 예측 확률을 도출하고 이를 각각 기대수익률에 대한 투자자 전망과 전망에 대한 신뢰도 수준의 입력변수로 활용하는 지능형 전망모형을 제안하였다. 시장포트폴리오로부터 도출된 내재균형수익률과 지능형 전망모형의 기대수익률, 확률을 결합하여 최종적인 블랙리터만모형의 최적포트폴리오를 도출하였다. 주가자료는 2008년부터 2018년까지의 132개월 동안의 8개의 KOSPI 200 섹터지수 월별 자료를 분석하였다. 블랙리터만모형으로 도출된 최적포트폴리오의 결과가 기존의 평균분산모형이나 리스크패리티모형 등과 비교하여 우수한 성과를 보여주었다. 구체적으로 2008년부터 2015년까지의 In-Sample 자료에서 최적화된 블랙리터만모형을 2016년부터 2018년까지의 Out-Of-Sample 기간에 적용한 실증분석 결과에서 다른 알고리즘보다 수익과 위험 모두에서 좋은 성과를 기록하였다. 총수익률은 6.4%로 최고 수준이며, 위험지표인 MDD는 20.8%로 최저수준을 기록하였다. 수익과 위험을 동시에 고려하여 투자 성과를 측정하는 샤프비율 역시 0.17로 가장 좋은 결과를 보여주었다. 증권계의 애널리스트 전문가들이 발표하는 투자자 전망자료의 신뢰성이 낮은 상태에서, 본 연구에서 제안된 지능형 전망모형은 현재 빠른 속도로 확장되고 있는 로보어드바이저 관련 금융상품을 개발하고 운용하는 실무적 관점에서 본 연구는 의의가 있다고 판단된다.

• 경영과정보연구
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• 제34권3호
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• pp.17-39
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• 2015

본 연구는 Hamilton and Susmel(1994)에 의해 개발된 마코브국면전환 ARCH모형을 이용하여 글로벌 주식시장의 구조적 변화와 변동성을 파악하고자 하였다. 본 연구를 요약하면, 첫째, SWARCH-L(3,2)모형의 결과, 미국, 이탈리아 및 아일랜드는 상태 1에서 상태 2로의 국면전환으로 변화가 없고 상태 1에서 상태 3으로의 국면전환은 5배 이상의 분산증가를 나타내었으나, 한국, 러시아, 인도 및 그리스는 상태 1에서 상태 2로의 국면전환으로 2배 이상이고, 상태 1에서 상태 3으로의 국면전환은 7배 이상의 분산이 더욱 증가되었다. 평균값의 결과, 상태 1에서 상태 2로의 점프는 3배, 상태 1에서 상태 3으로의 전환은 13배의 위험이 증가되었다. 그리고 한국, 미국, 인도, 이탈리아는 ARCH(1)과 ARCH(2)효과를 나타내었고, 대부분의 주식시장에서 레버리지(leverage)와 비대칭효과는 존재하였다. 둘째, 평균전이확률의 결과, 한국의 저변동성국면의 지속성(278일)이 가장 커서 장기적인 것으로 추정되었고 동일한 변동성국면간의 확률은 거의 1에 가까워 높은 지속성을 나타내었다. 셋째, Chow 결과, 아시아, 글로벌 및 유럽발 금융위기를 포함한 설정된 5개 기간에서 주식시장간의 구조적 변화(structural changes)가 존재하였다. 또한 1-Step 예측오차 결과, 1997년과 1998년의 아시아의 금융위기동안 러시아를 제외하고 대부분 주식시장이 불안정하고, 2007년과 2008년의 글로벌 금융위기동안에 한국을 제외하고 다른 주식수익률이 불안정하고, 2010과 2011의 유럽발 금융위기동안에 한국, 미국, 러시아 및 인도를 제외하고 대부분의 주식시장도 불안정하고, N-Step 결과에서는 1997년부터 2008년까지의 아시아와 글로벌 금융위기동안 대부분의 주식시장이 불안정하였다. 반면에 CUSUM검정에서 아시아의 위기인 1997년과 1998년에는 거의 변화가 없었고, 일부 국가를 제외하고 2000년대 후반까지 모든 주식시장이 안정적으로 나타났다. CUSUMSQ검정에서는 1997년 7월부터 2011년 12월까지 아시아와 글로벌 및 유럽발 금융위기 동안에 대부분의 주식시장이 국가별로 안정과 불안정이 혼재하였다. 넷째, 우도비 검정결과, 한국과 타국의 주식시장의 변동성간의 밀접한 관련성을 확인하였다. 따라서 본 연구는 첫째, 여러 금융위기동안의 주식시장의 고변동성을 발생시키는 에피소드 또는 사건들을 파악하였고, 둘째, 주식시장의 변동성의 지속성에서 저변동성국면에서 위기변동성국면으로의 전환보다는 고변동성국면으로의 국면전환으로 분산이 더욱 증가되었고, 셋째, 국가 기간별로 동일하지는 않을지라도 고변동성국면은 1990년대 말 이후의 비즈니스 불경기와 관련이 있었고, 넷째, 주식시장에 레버리지와 비대칭효과가 존재하였고, 다섯째, Lamoureux and Lastrapes(1990)의 주식시장의 구조적 위험의 변화로 인한 결과와 본 연구의 결과와 일치하였다는 것을 확인하였고 $An\acute{e}$ and Ureche-Rangau(2006)의 다양한 비선형의 국면전환모형을 사용하여 보다 정교한 추가적인 분석이 필요하다.