본 연구는 새로운 VaR 추정모형으로 수정 VaR(modified VaR)을 소개하고, 수정 VaR의 예측성과를 역사적 시뮬레이션 모형이나 Riskmetrics 등 전통적인 모형들과 비교하였다. 수정 VaR은 분산뿐만 아니라 왜도, 첨도를 VaR 계산에 고려함으로써 금융자산분포의 비대칭성과 꼬리가 굵은 성질이 위험측정치에 반영될 수 있는 장점이 있다. 수정 VaR은 6개국의 주가지수 수익률을 이용한 표본외 예측성과검증에서 다른 모형들에 비해 가장 우수한 예측성과를 보였다. VaR 예측의 독립성검증에서는 Riskmetrics와 GARCH 모형이 우수한 것으로 나타났으나 수정 VaR에 대해 서도 독립성이 기각되지 않았다. 특정한 표본을 이용한 예측성과분석에서 나타날 수 있는 data snooping 문제를 해결하기 위해 skew t 분포를 이용한 시뮬레이션분석을 시도하였는데, 시뮬레이션 검증결과에서도 수정 VaR이 가장 양호한 예측성과를 보였다. 포트폴리오 VaR에 대한 표본외 예측성과에서도 수정 VaR은 단일변량모형이나 다변량 정규분포모형에 비해 우수한 성과를 보였다. 다변량 수정 VaR은 포트폴리오 구성자산 간의 선형상관관계뿐 아니라 공왜도(coskewness)와 공첨도(cokurtosis)를 통한 비선형 상호의존관계도 고려할 수 있다는 점에서 포트폴리오 위험에 대한 우수한 예측성과는 당연한 결과라고 할 수 있다. 6개국 주가지수로 구성된 포트폴리오의 VaR을 component VaR로 분할한 실증분석에서는 포트폴리오 VaR의 분할결과가 적극적인 위험관리와 포트폴리오 최적화를 위한 자산재배분에 효과적으로 활용될 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 조세혜택이 큰 기업의 미래이익 정보효과는 조세혜택이 낮은 기업의 미래이익 정보효과보다 클 것이라는 가설을 실증분석 하는데 목적이 있다. 본 연구의 가설은 조세혜택이 커질 경우, 보수주의 회계처리는 증가하고, 정보비대칭 수준은 감소한다는 남혜정 외(2013)와 정현욱 외(2016)의 연구에 근거하여 설정하였다. 본 연구에서 사용한 실증분석 모형은 Tucker and Zarowin(2006)의 미래이익반응계수 모형(FERC, Future Earnings Response Coefficient)을 바탕으로 설정하였으며, 조세혜택 측정치는 남혜정 외(2013), 선은정 외(2015) 및 정현욱 외(2016)의 방법론에 근거하여 측정하였다. 2002부터 2009년까지 유가증권시장 상장법인(금융업 제외)을 대상으로 실증분석을 실시 한 결과, 조세혜택 측정치와 미래이익 간의 교호변수 사이에 유의한 양(+)의 값을 가지는 것으로 나타났다. 또한, 본 연구에서는 이익의 변동성, 기업의 성장성(MB비율), 기업의 규모, 기업지배구조 및 감사품질을 실증분석 모형에 포함하여 추가분석을 실시하였으며, 그 결과는 일관된 것으로 나타났다. 이러한 결과에 따르면, 조세혜택이 큰 기업의 미래이익 정보효과는 조세혜택이 작은 기업의 미래이익 정보효과보다 높은 것으로 해석할 수 있을 것이다. 즉, 이는 조세혜택이 커질수록 미래이익의 정보효과는 증가하는 것으로 해석되며, 또한 조세부담이 커질 경우, 미래이익의 정보효과는 감소하게 된다는 것을 시사할 수 있다. 미래이익의 정보효과와 관련된 연구에서는 다양한 기업특성변수를 이용하여 미래이익의 정보효과를 분석하고 있지만, 기업이 부담하고 있는 조세와 미래이익의 정보효과와의 관계를 분석한 연구는 거의 없는 실정이다. 이러한 점에서 본 연구는 조세전략이 미래이익의 정보효과에 영향을 미칠 수 있다는 실증결과를 제시한다는 점에서 차별성이 있다고 판단된다. 또한, 본 연구는 투자자들이 기업의 조세특성에 따라 의사결정이 달라 질 수 있다는 자료를 제시한다는 점에서 함의점이 있다고 판단된다.
본 논문에서는 3가지 음원의 a지수가 피험자에게 미치는 영향과 피험자의 안정성, 집중력 및 생산성을 향상 시킬 수 있는 최적의 음원의 a지수를 찾기 위한 연구를 하였다. 피험자는 건강상태를 점검하여 남자 5명과 여자 5명의 대학생 10명으로 선별하였고 실험기간은 약 2달간 진행되었다. 뇌파(EEG), 심박동변이(HRV) 및 진동이미지를 측정하여 안정성, 집중력, 스트레스 및 심장박동의 변화를 분석하였다. 온도 $25[^{\circ}C]$, 상대습도 50[%], 조도 1.000[lux] 및 기류속도 0.02[m/sec]의 인공기후실 에서 음원의 a지수 a=1.106, a=1.749 및 a=2.227의 음원을 이용하여 측정하였다. 연구결과 a=1.106에서 음원에 노출되기 전에 비하여 상대 $S{\alpha}$파, 상대 $L{\beta}$ 및 상대 $M{\beta}$파가 활성화 되었으며 비대칭지수, 스트레스지수 및 심박변이도는 감소하였다. 따라서 변동리듬 a=1.106의 음원이 안정성, 집중력 및 생산성 향상과 스트레스 감소에 가장 효과적인 것을 알 수 있었다.
GPS 환경에서 다중경로 신호는 의사거리 측정 정확도의 성능을 감소시키므로 GPS에 기반한 응용에서 위치 성능 감소로 나타나며, 이는 특히 고층 건물이 많은 도심환경 및 수면에 의한 반사가 많은 해양에서 문제가 된다. 다중경로 신호는 GPS 수신기 내부 상관기에서 상관 함수의 Early-Late 간 비대칭을 유발하므로, 본 논문에서는 Late 상관 값의 비대칭 정도를 보상하여 다중경로 오차를 제거하기 위한 가중 상관기 구조를 소프트웨어 GPS 수신기를 이용하여 구현하고, 그 성능을 평가하였다. 가중 상관기는 2개의 상관 암으로 이루어진 다중 상관기를 사용하여 상관함수의 비대칭 여부를 판단하고, 비대칭성을 감소시키기 위한 보정치를 생성한다. 이 구조는 다중 상관기에 비하여 연산 처리량 부하는 감소시키는 반면, 비슷한 다중경로 오차 제거 성능을 제공한다. 본 논문에서는 다중경로 신호 생성 블록을 포함한 GPS 신호 발생기와 가중 상관기 구조를 포함한 소프트웨어 GPS 수신기를 이용하여 다중경로 오차 제거 성능을 검증하였다. 실험을 통하여 가중 상관기가 일반 상관기와 협대역 상관기보다 더 나은 오차 제거 성능을 보임을 확인하였다.
터보차저가 장착된 승용디젤엔진차량의 주요 소음원 중 하나로 터보차저 회전체의 기하학적 불균형에 기인한 공기 맥동음을 들 수 있다. 이 소음의 주요 발생부는 일반적으로 터보차저의 컴프레서휠로서 소음기와 같은 후처리 장치에 의해 저감될 수 있지만, 제조비용을 증가시키는 요인이 될 수 있다. 보다 효과적인 방법은 전반적인 기하학적 대칭성을 개선하거나 문제가 될 수 있는 단품을 분별해냄으로써 단품 품질을 관리하는 것이다. 제조상의 문제나 기타 여러 관점에서 볼 때, 단품에 대한품질관리가 보다 효과적이고 적합하다고 할 수 있다. 이를 위해서는, 생산 라인상에서 공기맥동음의 수준을 평가할 수 있는 적절한 판별방법이 필요하다. 본 논문에서는 공기맥동음의 수준을 정확히 측정할수 있는 방법을 소개하고 그 판별기준도 제시하고자 한다. 또한 리그 측정시스템의 신뢰성 평가과 함께, 리그측정결과와 차량측정결과 간의 상관관계도 분석하였다. 25개 샘플에 대한 측정 재현성 검증을 위해 게이지 R&R 기법을 활용하였다. 이와같은 측정 및 분석 결과로부터, 공기맥동음 관점에서 단품의 우열을 판별할수 있는 표준관리값을 제시할 수 있었다.
목적: 내 외측 측두엽간질의 감별은 중요하고 F-18-FDG PET이 도움을 주나 성능이 아주 우수하지는 않다. 이 연구에서는 수술과 수술 후 추적 병리소견으로 확진한 내측성 또는 외측성 측두엽간질 환자의 F-18-FDG PET영상을 후향적으로 조사하여 내측 및 외측 측두엽 대사 감소 양상을 추출하고 내측성과 외측성 간질을 감별하기 위한 인공신경회로망을 이용한 감별시스템을 개발하였으며 판독 성능을 핵의학전문가와 비교하였다. 대상 및 방법 : 수술로 확진한 내측성 또는 외측성 측두엽간질 환자 113명(좌 우측 내측성 측두엽간질 각 41, 42명, 좌 우측 외측성 측두엽간질 각 14, 16명)의 뇌 FDG PET을 대상으로 하였다. 모든 PET 영상을 PET 표준지도에 공간정규화하였으며 표준지도에서 추출한 뇌실질 영역의 평균 화소 값이 100이 되도록 계수정규화를 하였다. 표준지도에 미리 정의한34개 영역에서 평균 계수 값을 추출하였으며 마주보는 17개 영역간의 비대칭계수와 내측 및 외측 측두엽간의 비대칭계수를 구하여 신경회로망 시스템의 입력으로 넣었다. 신경회로망 시스템은 세 개의 독립적인 다층 퍼셉트론으로 구성하였다. 첫 번째 퍼셉트론은 간질 원인병소의 편측화(우측 또는 좌측)를 판단하게 하였다. 다른 두개의 퍼셉트론은 우측 또는 좌측 측두엽간질로 나뉘어진 입력 패턴들을 각각 내측성 또는 외측성 측두엽간질로 구분하는 역할을 하게 하였다. 신경회로망 시스템의 감별 성능을 평가하기 위하여 각 환자군에서 무작위로 8명의 PET 영상을 학습군으로 선정하여 신경회로망을 학습시켰으며 나머지 총 81명의 영상으로 신경망 시스템의 진단 정확성을 평가하였다. 이러한 무작위 실험을 50번 시행하여 얻은 신경회로망 시스템의 출력과 진단명과의 일치도를 핵의학 의사의 판독결과와 비교하였다. 핵의학 의사의 판독은 신경회로망과 동일한 조건 하에서 시행되도록 하기 위하여 각 환자가 측두엽간질환자라는 정보이외에는 어떠한 다른 임상정보도 모르는 상태에서 각 환자를 좌측 또는 우측 내측성 측두엽간질이나 좌측 또는 우측 외측성 측두엽간질 중 하나로 감별하도록 하였다. 결과: 내측 또는 외측 측두엽에 대한 최종 국소화가 정확했는지 여부에 관계없이 간질병소가 속한 뇌반구가 좌측인지 우측인지를 맞게 판단하였으면 편측화에 성공한 것으로 보았을 때 신경회로망과 핵의학 전문가가 모두 평균 90% 정도의 높은 편측화 성공률을 보였다. 편측화는 물론 간질병소가 내측에 있는지 외측에 있는지 여부를 정확하게 판단한 국소화 성공률 또한 신경회로망(59%)과 핵의학 전문가(72%)의 진단 성적이 거의 다르지 않았다. 결론: 이 연구에서 개발한 간질병소 국소화를 위한 신경회로망 시스템은 측두엽간질 감별 진단에 도움이 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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