• 한국과학교육학회지
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• 제34권8호
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• pp.755-765
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• 2014

통섭 또는 융복합은 오늘날 매우 많은 관심을 받고 있다. 이에 본 연구에서는 과학과 예술의 통합을 시도한 근대 과학자와 예술가들의 발견 과정을 중심으로 융복합의 특징을 살펴보고, 근대의 사회철학적 배경을 고려함으로써 오늘날 과학교육이 융복합교육으로서 필요한 과제와 방향에 대해 논의하고자 한다. Netwon, Kepler, Galileo 등의 근대 과학자들은 예술의 사실적 묘사와 같은 방법을 통해 과학 지식을 표현하고 추론하는 데 활용하였으며, 예술과 과학의 규칙과 대응 관계를 통해 새로운 이론을 주장하고자 하였다. 예술가들 역시 과학을 통해 보다 사실적인 현상의 묘사를 힘썼으며, 특히 선원근법을 중심으로 한 해부학과 광학에 주로 의존하였다. 또한 과학자들과 예술가들 모두 유비 추리를 통한 일종의 "빌려오기"를 통한 융복합을 시도하였다. 이는 시기적으로 신플라톤주의의 영향을 받은 것으로 해석할 수 있다. 당시의 과학자들은 상황이나 장소에 대한 구분 없이 적용되는 보편타당한 법칙과 방법을 추구하였으며, 예술과의 융합을 통해 과학 지식을 예술에 접목시키기도 하고 예술의 유용한 도구를 과학적 발견에 활용하기도 하였다. 따라서 오늘날 융복합교육으로서의 과학교육은 학생들에게 보다 전체적인 관점에서 바라볼 수 있도록 해야 하며, 과학과 예술 간의 통합을 통한 아이디어 창출을 목표로 과학과 예술 간의 상호 보완적인 관계를 중심으로 초학문적 시도를 장려해야 한다. 또한, 협동학습의 조직 및 관련되는 평가 기준의 마련을 통해 집단적 창의성을 증진시키고 일상 맥락에서의 문제 해결을 통한 경험을 강조해야 할 것이다.

• 한국환경농학회지
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• 제26권1호
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• pp.69-76
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• 2007

페놀 증기에 노출된 사과에서 페놀의 축적량 곡선을 $5^{\circ}C$, $25^{\circ}C$, $40^{\circ}C$에서 측정하였다. 과피와 과육에서 페놀의 연계 확산을 비정상상태 확산 속도식으로 모사한 축적량 곡선을 실험 결과와 비교하여, 과피와 과육에서 페놀의 유효확산계수를 추정하였다. 노출온도가 높아지면 사과 내 페놀이 검출되는 시기가 빨라지고, 페놀의 축적량이 빠르게 증가하였다. 사과가 부패되지 않은 범위에서 얻은 축적량 곡선에서 추정한 유효확산계수는 과피에서는 $5^{\circ}C$에서 $1.1\times10^{-13}\;m^2/s$, $25^{\circ}C$에서 $1.4\times10^{-13}\;m^2/s$, $40^{\circ}C$에서 $2.2\times10^{-13}\;m^2/s$로 노출온도에 따가 유효확산계수가 커졌으나, 과육에서는 $1.5\times10^{-10}\;m^2$로 일정하였다. 온도가 확산 속도에 미치는 영향은 작으나, 온도가 높아지면 페놀의 증기압이 커져서 과피에서 페놀의 이동이 빨라지므로 사과 내에 페놀이 빠르게 축적되었다.

• 한국동물학회지
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• 제28권3호
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• pp.125-136
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• 1985

본 연구는 계배근세포가 분화하는 과정에서 조절을 받는 단백질이 있는 지의 여부를 가려내기 위해서 근세포 및 그 원형질막의 당단백질의 변화양상을 표지된 Con A 염색법을 써서 검토한 것이다. 당단백질 중에는 세포에서만 발견되는 것이 8종, 원형질막에서만 발견되는 것이 4종, 그리고 공통적으로 발견되는 것이 9종이 있었다. 그중에서 분화하는 동안에 변하지 않는 것, 증가하는 것, 감소하는 것, 증가하다 감소하는 것, 그리고 감소하다 증가하는 것 등 다섯가지 종류가 있었다. 본 연구에서 fibronectin이 근관형성후에는 감소되는 사실이 판명되었는데, 이 결과는 지금까지 논란의 대상이 되어오던 상반된 결과들이 분화과정 중에서 택한 시기의 차이에 따라 나타난 결과들로 볼 수 있음을 보여주었다. 일반적으로 근세포의 융합이 진행될수록 고분자량의 당단백질은 감소하고, 대신 저분자량의 당단백질은 증가하는 경향성을 보였고, 이와같은 결과는 근원세포가 융합을 함에 따라서 당단백질의 구조적인 재편성이 일어남을 암시하는 것으로 받아들여졌다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권10호
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• pp.2461-2469
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• 1997

목표물 탐지 및 인식은 신경망의 적용이 활발한 하나의 분야로서, 일반적인 형태인식 문제들의 요구 사항에 추가적으로 translation invariance와 실시간 처리를 요구한다. 본 논문에서는 이러한 요구 사항을 만족하는 새로운 신경망의 구조를 소개하고, 이의 효과적인 학습 방법을 설명한다. 제안된 신경망은 특징 추출 단계와 형태 인식 단계가 연속(Cascade)된 가중치 공유 신경망(Shared-weight Neural Network)을 기본으로하여 이를 확장한 형태이다. 이 신경망의 특징 추출 단계는 입력에 가중치 창(weight kernel)으로 코릴레이션 형태의 연산을 수행하며, 신경망 전체를 하나의 2차원 비선형 코릴레이션 필터로 볼 수 있다. 따라서, 신경망의 최종 출력은 목표물 위치에 첨예(peak)값을 갖는 코릴레이션 평면이다. 이 신경망이 갖는 구조는 병렬 또는 분산 처리 컴퓨터로의 구현에 매우 적합하며, 이러한 사실은 실시간 처리가 중요한 요인이 되는 문제에 적용할 수 있음을 의미한다. 목표물과 비목표물간의 숫자상 불균형으로 인하여 초래되는 오경보(false alarm) 발생의 문제를 극복하기 위한 새로운 학습 방법도 소개한다. 성능 검증을 위하여 제안된 신경망을 주차장내에서 이동하는 특정 차량의 탐지 및 인식 문제에 적용하였다. 그 결과 오경보 발생이 없었으며, 중형급 컴퓨터를 이용하여 약 190Km로 이동하는 차량의 추적이 가능한 정도의 빠른 처리 결과를 보여 주었다.

• 한국음향학회지
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• 제42권1호
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• pp.25-31
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• 2023

능동소나를 이용하여 수중물체의 속도를 추정하려면 Continuous Wave(CW) 펄스를 이용하는 것이 일반적이나, 수중물체의 속도가 느리고 근거리의 해양에서는 잔향음의 영향으로 수중물체의 속도 추정이 용이하지 않다. 2017년도에 Wang 연구진은 이를 극복하고자 수중물체의 속도에 의한 도플러 변이에 둔감한 광대역 신호인 Hyperbolic Frequency Modulation(HFM) 펄스 두 개를 상반된 스윕방향으로 이용하였다. 두 펄스 간 송신 시간간격과 탐지시간 차이의 변화를 통하여 수중물체 속도 추정이 가능하다는 것을 시뮬레이션으로 제시하였다. 하지만 동일한 대역을 이용하므로 상호상관성에 의해서 수중물체 탐지 성능이 영향을 받을 수 밖에 없다. 상호상관성에 의한 수중물체 탐지 성능저하를 방지하기 위하여 대역이 분리된 상반된 스윕방향의 두 HFM 펄스 이용을 제안한다. 본 논문에서는 상반된 스윕방향의 두 대역 HFM을 이용하여 수중물체의 시선속도 추정에 관한 이론을 도출하였고, 펄스길이와 대역폭이 1 s와 400 Hz인 HFM 펄스로 시뮬레이션을 수행하였다. 제안한 방법을 이용하여 수중물체의 시선속도를 추정하면 약 6 %의 오차로 표적 속도 추정이 가능하다는 것을 시뮬레이션을 통하여 확인하였다.

• 한국노년학
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• 제38권4호
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• pp.1035-1055
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• 2018

가족의 돌봄 부담을 줄이기 위해 공적돌봄제도가 도입되었지만, 공적돌봄의 확대가 가족돌봄의 감소로 이어지는지에 대해서는 단언하기가 쉽지 않다. 이론적으로 공적돌봄의 역할과 기능에 따라 가족돌봄을 대체 혹은 보완하는지에 대해 다양한 관계가 예측되고 있고(대체모형, 위계적 보상모형, 과업특정모형, 보충모형, 보완모형), 선행연구에서도 국가와 시기, 연구방법에 따라 일관되지 않은 결과들이 보고되고 있다. 이에 본 연구에서는 재가서비스를 이용하는 노인을 중심으로, 한국 사회에서 공적돌봄과 가족돌봄이 어떠한 관계를 보이는지 분석하였다. 분석자료는 고령화연구패널조사의 2-6차 자료를 이용하였고, 분석대상은 공적돌봄을 한번 이상 이용한 경험이 있는 55세 이상의 노인 262명이다. 분석방법은 돌봄이행을 기준으로 구분한 하위집단별로 돌봄내용의 종단적인 변화 정도를 비교하는 방법과, 패널자료의 특성을 이용하여 가족돌봄에 영향을 미치는 미관측 이질성의 영향을 통제하는 고정효과 회귀분석을 적용하였다. 분석결과, 공적돌봄에 의지하는 노인은 이전에 비해 가족돌봄에 덜 의지하는 것으로 나타나, 두 가지 돌봄 사이의 부적인 관계가 확인되었다. 나아가서 이 연구는 공적돌봄에 진입한 사례와 공적돌봄을 유지 또는 이탈한 사례들을 구분하여, 돌봄유형 간 관계가 어떠한 차이를 보이는지 확인하였다. 두 이행과정 모두에서 부적인 관계가 유지되었지만, 공적돌봄에 진입하는 단계에서는 부적인 관계의 정도가 비교적 미미한 수준이었던 반면, 공적돌봄을 유지하거나 이탈하는 단계에서는 상대적으로 강한 부적 관계가 나타났다. 즉, 공적돌봄을 신청하여 수급하는 시점에서는 공적돌봄이 증가하더라도 가족돌봄이 크게 감소하지 않으나, 공적돌봄을 종료하고 가족돌봄에 의지하는 시점에서는 가족돌봄이 크게 증가하였다. 결과적으로, 이는 공적돌봄에 비해 가족돌봄을 선호하는 경향이 반영된 결과로 보이며, 한국 사회에서 공적돌봄과 가족돌봄의 관계는 위계적 보상모형에 가깝다고 할 수 있겠다. 본 연구의 이러한 결과는 공적돌봄과 가족돌봄의 관계가 돌봄이행 단계에 따라 차이를 보인다는 것을 보여준다. 또한, 여러 하위집단 중에서 공적돌봄에서 가족돌봄으로 이행한 사례의 가족 구성원이 다른 집단에 비해 가장 큰 돌봄 부담을 지니고 있음을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제33권3호
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• pp.157-165
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• 2006

세포는 환경 변화 및 자극으로부터 자신을 보호하기 위해 유전자가 발현하여 생명을 유지 시스템을 갖고 있다. 유전자의 발현은 비정상적인 상태의 세포를 환경을 조절, 변화시켜 정상으로 바꾸기 위한 기능, 발달단계에 필요한 기능 등 생명현상에 필요한 특수 역할을 수행한다. 따라서 각 유전자의 기능을 아는 것은 생물학적으로 상당히 의미 있는 일이다. 본 논문에서는 유전자 기능을 알아보기 위해 발현 패턴을 통해 같을 때, 유사한 형태 혹은 시차를 갖고 동일한 형태로 발현하는 유전자들은 같은 기능을 한다는 가정을 하였다. 이 가정에 기반하여 각 유전자들을 기능에 따라 분류하였다. (1) IFSA선형 모델을 적용하여 데이타를 잘 나타내 줄 수 있는 특징 패턴을 찾았으며 (2) 이 특징 패턴으로부터 본 논문에서 제안한 Membership Scoring Function을 이용하여 유전자를 필터링(filtering) 하였다. 이 유전자들은 기존의 ICA(Independent Component Analysis) 방법에서 보다 IFSA 방법이 더 효과적으로 각 기능에 따른 유전자 그룹을 찾아내줌을 GO(Gene Ontology)에서 확인할 수 있었다. 이는 시차 혹은 위상 변화에 상관없이 데이타를 잘 나타낼 수 있는 IFSA의 특성이, ICA보다. 생물학적인 변수를 더 고려해 줄 수 있기 때문이라고 생각된다[1]. 이 논문의 또 다른 주요 작업은 유전자의 상호작용 관계로부터 유전자 네트웍을 얻어내는 것이다. 유전자 네트웍은 같은 그룹 내에서 유전자간의 상관 계수를 구하고 가장 높은 상관도를 보이는 유전자쌍을 연결시켜 얻게되었다. 이 네트웍 역시 GO 해석에서 그 유효성을 확인하였다.를 평균 66.02에서 58.98로 줄이면서 계산시간은 평균 71ms에서 44ms 으로 빠르게 됨을 알 수 있었다.적외선 분광법을 이용한 사일리지의 화학적 조성분 함량 측정은 적은 오차 범위 내에서 신속하고 정확한 분석법이 될 수 있음을 확인 할 수 있었다. 비록 원물 생시료(IF)에 대한 직접적인 측정은 다소 예측 정확성이 떨어지지만 현장 적용성과 편리성을 높이기 위해서는 생시료의 측정시 오차를 줄일 수 있는 스펙트럼의 수처리 방법이나 산란보정 방법과 같은 데이터 처리기법에 대한 더 많은 연구가 앞으로 진행되어야 한다고 생각되어진다.상자의 50% 이상이 매일 생선 콩 및 콩제품과 채소류를 먹고 있었고, 인스턴트나 패스트푸드는 정상 체중군이 저체중군이나 과체중보다 매일 섭취하는 빈도가 낮았다(p<0.0177). 7. 가장 낮은 영양 섭취 상태를 보여준 영양소(% RDA< 75%)는 철분과 칼슘으로 조사 대상자의 3/4에 해당하는 조사 대상자가 영양 부족 상태였다. 칼슘 섭취의 경우 정상 체중군이 과체중군과 저체중군보다 섭취율이 낮았으나(p<0.0257) 철분은 군간 유의차는 없었다. 8. 칼슘의 경우 과체중군이 저체중군이나 정상 체중군에 비해 영양소 적정비율(NAR) 값이 높았으며(p<0.0257) 철분, 단백질, 비타민 $B_1$과 $B_2$, 나이아신의 경우도 통계적으로 유의하지는 않으나 과체중군이 저체중군 또는 정상 체중군의 NAR 값이 높은 경향을 보여주었다. 9가지 영양소의 NAR을 평균한 MAR 값은 군간 유의적이지는 않으나 과체중군(0.76)이 정상체중(0.73) 또는 저체중군(0.73)에 비해 높은 값은 보여주었다. 9.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제30권1호
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• pp.71-130
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• 2008

본 연구는 그동안 사회적 안전망이 미흡한 가운데 우리나라의 고령인구 부양에 중요한 역할을 해온 사적소득이전에 대한 미시적 분석을 통해 향후 노후소득보장정책에 시사점을 제공하고 있다. 한국노동패널 자료에 따르면, 만 60세 이상 노인가구주 세대의 다섯 가구 중 두 가구는 매월 자식들로부터 생활비 등의 경제적 도움을 받고 있는 것으로 조사되었으며, 공공부조 등 공적소득이전은 사적소득이전을 구축하는 효과를 가진 것으로 나타났다. 또한 지금까지는 사적이전이 공적이전보다 빈곤완화효과가 큰 것으로 나타났지만, 외환위기 후 복지지출의 확대와 함께 공적이전의 비중이 대폭 높아져, 공적이전을 주 소득원으로 살아가는 만 60세 이상 고령자는 2003년 기준으로 약 4분의 1에 달하는 것으로 조사되었다. 그러나 같은 해 기준으로 국민기초생활보장제도의 보호지정을 실질적으로 필요로 하면서도 수급권에서 배제된 것으로 추정되는 노인가구주 세대는 약 12%로서, 이들 가구의 빈곤 해소를 위해서는 예산 확보와 함께 사각지대를 없애기 위한 전달체계 개선이 필요할 것으로 보인다. 이처럼 여전히 광범한 빈곤노인계층이 존재하는 한편, 고령인구에 대한 사적 부양이 공적 부양으로 전환되면서 재정건전성이 우려되고 있는 현 상황에서 소득재분배의 효과가 적고 경직적 비용부담이 큰 보편급여의 확대보다는 취약노인계층에 대한 집중적인 지원을 강화할 필요가 있을 것이다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제20권3호
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• pp.115-137
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• 2010

Information technology (IT) outsourcing, the use of a third-party vendor to provide IT services, started in the late 1980s and early 1990s in Korea, and has increased rapidly since 2000. Recently, firms have increased their efforts to capture greater value from IT outsourcing. To date, there have been a large number of studies on IT outsourcing. Most prior studies on IT outsourcing have focused on outsourcing practices and decisions, and little attention has been paid to objectively measuring the value of IT outsourcing. In addition, studies that examined the performance of IT outsourcing have mainly relied on anecdotal evidence or practitioners' perceptions. Our study examines the contribution of IT outsourcing to economic growth in Korean industries over the 1990 to 2007 period, using a production function framework and a panel data set for 54 industries constructed from input-output tables, fixed-capital formation tables, and employment tables. Based on the framework and estimation procedures that Han, Kauffman and Nault (2010) used to examine the economic impact of IT outsourcing in U.S. industries, we evaluate the impact of IT outsourcing on output and productivity in Korean industries. Because IT outsourcing started to grow at a significantly more rapid pace in 2000, we compare the impact of IT outsourcing in pre- and post-2000 periods. Our industry-level panel data cover a large proportion of Korean economy-54 out of 58 Korean industries. This allows us greater opportunity to assess the impacts of IT outsourcing on objective performance measures, such as output and productivity. Using IT outsourcing and IT capital as our primary independent variables, we employ an extended Cobb-Douglas production function in which both variables are treated as factor inputs. We also derive and estimate a labor productivity equation to assess the impact of our IT variables on labor productivity. We use data from seven years (1990, 1993, 2000, 2003, 2005, 2006, and 2007) for which both input-output tables and fixed-capital formation tables are available. Combining the input-output tables and fixed-capital formation tables resulted in 54 industries. IT outsourcing is measured as the value of computer-related services purchased by each industry in a given year. All the variables have been converted to 2000 Korean Won using GDP deflators. To calculate labor hours, we use the average work hours for each sector provided by the OECD. To effectively control for heteroskedasticity and autocorrelation present in our dataset, we use the feasible generalized least squares (FGLS) procedures. Because the AR1 process may be industry-specific (i.e., panel-specific), we consider both common AR1 and panel-specific AR1 (PSAR1) processes in our estimations. We also include year dummies to control for year-specific effects common across industries, and sector dummies (as defined in the GDP deflator) to control for time-invariant sector-specific effects. Based on the full sample of 378 observations, we find that a 1% increase in IT outsourcing is associated with a 0.012~0.014% increase in gross output and a 1% increase in IT capital is associated with a 0.024~0.027% increase in gross output. To compare the contribution of IT outsourcing relative to that of IT capital, we examined gross marginal product (GMP). The average GMP of IT outsourcing was 6.423, which is substantially greater than that of IT capital at 2.093. This indicates that on average if an industry invests KRW 1 millon, it can increase its output by KRW 6.4 million. In terms of the contribution to labor productivity, we find that a 1% increase in IT outsourcing is associated with a 0.009~0.01% increase in labor productivity while a 1% increase in IT capital is associated with a 0.024~0.025% increase in labor productivity. Overall, our results indicate that IT outsourcing has made positive and economically meaningful contributions to output and productivity in Korean industries over the 1990 to 2007 period. The average GMP of IT outsourcing we report about Korean industries is 1.44 times greater than that in U.S. industries reported in Han et al. (2010). Further, we find that the contribution of IT outsourcing has been significantly greater in the 2000~2007 period during which the growth of IT outsourcing accelerated. Our study provides implication for policymakers and managers. First, our results suggest that Korean industries can capture further benefits by increasing investments in IT outsourcing. Second, our analyses and results provide a basis for managers to assess the impact of investments in IT outsourcing and IT capital in an objective and quantitative manner. Building on our study, future research should examine the impact of IT outsourcing at a more detailed industry level and the firm level.

• 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.