본 연구의 목적은 노인자살예방을 위해 개발된 통합적 위기개입모델을 경기도를 중심으로 적용한 후 위기개입서비스의 실제 개입효과를 검증하는 것이다. 통합적 위기개입모델은 지역사회 통합시스템 접근과 스트레스 취약성 이론을 포함하는 위기개입 이론에 기초하여 개발되었다. 효과성 검증을 위해 노인우울(GDS-K) 및 자살생각(SSI)척도를 활용하였고, 1차 사전검사 258명, 통합적 위기개입 서비스 6개월 제공 후 2차 사후검사 184명, 2-3년 후 역추적을 통해 3차 추수검사 124명의 자료를 수집하여 분석하였다. 분석은 R Statistics computing을 이용하였고, 서로 다른 시점의 다른 검사를 비교하기 위해 검사 동등화 및 측정 시점 간 수직 척도화를 수행한 후 기술통계와 일변량 분산분석을 실시하였고, 마지막으로 베이지언 추정을 이용해 다층모형 분석을 실시하였다. 연구결과 노인자살예방을 위해 개발된 통합적 위기개입모델 적용 후 사전점수에 비해 사후측정에서 통계적으로 유의하게 노인우울과 자살생각을 감소시키는 것으로 나타났는데, 노인우울 감소에 .56의 효과크기를, 자살생각의 감소에 .39의 효과크기를 나타내 모델의 전체적인 효과성이 입증되었다. 그러나 위기개입 후 2-3년 후 추수검사에서 노인우울 및 자살생각이 다시 높아져 원래 상태를 회복하는 것으로 나타나 개입의 장기적인 유지효과는 확인되지 않았다. 노인우울 및 자살생각 변화량에 영향을 주는 요인을 찾기 위해 다층분석을 통해 위기개입 서비스의 각 유형(위기개입 전문상담, 약물치료, 동료상담)과 내담자특성(성별, 연령), 상담자 특성(전문가 연령, 경력, 전공)들 및 위기개입 서비스 유형(위기개입 전문상담)과 상담자 특성(전문가 연령, 경력, 전공)의 상호작용 효과를 살펴본 결과, 유일하게 약물치료가 단독으로 자살생각을 의미있게 낮추는 것으로 나타났으며, 전문가의 전공이 상담전공일 때 전문상담과 상호작용하여 자살생각을 의미있게 감소시키는 것으로 나타났다. 본 연구는 노인자살예방을 위해 개발된 통합적 위기개입모델의 전체효과와 각 개입서비스 유형의 효과를 검증하여 현장 적용의 근거를 확보했다는 데에 의의가 있다.
본 연구에서는 어류 양식장 퇴적 유기물의 기원 및 기여도 평가를 위해 어류(숭어) 가두리 양식장이 이동된 후 수층 및 퇴적물 내 물리/화학적 인자들의 변화와 함께 안정 동위원소 비의 특성을 조사했다. 이를 토대로 과거 양식장 퇴적물 내 축적된 유기물의 거동을 구체적으로 파악함으로써 효과적인 어장환경평가 기법을 검토하였다. 연구정점(OFF 및 control)에서 입자성 및 침강물질은 정점 간 차이보다는 계절적 강수량 변동에 따라 차별적 분포를 보였다. 하지만 퇴적물 내 분석된 δ15N 결과는 수층 기원 질소원과는 유의한 차이를 보였으며, 과거 외부기원의 유기물 (예: 어류 배설물)의 다량 유입이 주된 요인이라 판단된다. 실제로 과거 어류 가두리 양식활동으로 인해 OFF 정점 내 어류 배설물의 우점적 기여(>50%)를 확인할 수 있었다. 따라서 본 연구정점 내 분해되지 않은 어장 양식기인 유기물의 농도가 높은 수준으로 존재할 것이라 판단되며, 어장 회복력의 체계적인 진단을 위한 중요한 고려요인이라 판단된다.
본 연구는 경향신문, 한겨레, 동아일보 세 개의 신문기사가 가지고 있는 내용 및 논조에 어떠한 차이가 있는지를 객관적인 데이터를 통해 제시하고자 시행되었다. 본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 신문기사의 키워드 단순빈도 분석과 Clustering, Classification 결과를 분석하여 제시하였으며, 경제, 문화 국제, 사회, 정치 및 사설 분야에서의 신문사 간 차이점을 분석하고자 하였다. 신문기사의 문단을 분석단위로 하여 각 신문사의 특성을 파악하였고, 키워드 네트워크로 키워드들 간의 관계를 시각화하여 신문사별 특성을 객관적으로 볼 수 있도록 제시하였다. 신문기사의 수집은 신문기사 데이터베이스 시스템인 KINDS에서 2008년부터 2012년까지 해당 주제로 주제어 검색을 하여 총 3,026개의 수집을 하였다. 수집된 신문기사들은 불용어 제거와 형태소 분석을 위해 Java로 구현된 Lucene Korean 모듈을 이용하여 자연어 처리를 하였다. 신문기사의 내용 및 논조를 파악하기 위해 경향신문, 한겨레, 동아일보가 정해진 기간 내에 일어난 특정 사건에 대해 언급하는 단어의 빈도 상위 10위를 제시하여 분석하였고, 키워드들 간 코사인 유사도를 분석하여 네트워크 지도를 만들었으며 단어들의 네트워크를 통해 Clustering 결과를 분석하였다. 신문사들마다의 논조를 확인하기 위해 Supervised Learning 기법을 활용하여 각각의 논조에 대해 분류하였으며, 마지막으로는 분류 성능 평가를 위해 정확률과 재현률, F-value를 측정하여 제시하였다. 본 연구를 통해 문화 전반, 경제 전반, 정치분야의 통합진보당 이슈에 대한 신문기사들에 전반적인 내용과 논조에 차이를 보이고 있음을 알 수 있었고, 사회분야의 4대강 사업에 대한 긍정-부정 논조에 차이가 있음을 발견할 수 있었다. 본 연구는 지금까지 연구되어왔던 한글 신문기사의 코딩 및 담화분석 방법에서 벗어나, 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 다량의 데이터를 분석하였음에 의미가 있다. 향후 지속적인 연구를 통해 분류 성능을 보다 높인다면, 사람들이 뉴스를 접할 때 그 뉴스의 특정 논조 성향에 대해 우선적으로 파악하여 객관성을 유지한 채 정보에 접근할 수 있도록 도와주는 신뢰성 있는 툴을 만들 수 있을 것이라 기대한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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