• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제8권1호
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• pp.32-41
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• 2004

목적 : MnPC의 자기이완성질을 살펴보고, 토끼의 간에 이식한 VX2 암종을 이용해 자기공명영상에서 간의 조영증강형태를 관찰하고자하였다. 또한 간세포 특이성 조영제 사용 시와 비교하여 MnPC의 조직특이성 조영제로서의 가능성을 탐색해 보고자 하였다. 대상 및 방법 : 조영제 합성시 상자성 원소의 배위자로 phthalocyanine(PC)를 선택하였다. 2.01 g (5.2 mmol)의 phthalocyanine을 0.37g(1.4 mmol)의 manganese chloride와 $310^{\circ}C$에서 36시간동안 반응시킨 후 혼합물을 크로마토그래피 (CHC13: CH3OH=98:2, volume ratio)로 정제하여 2000 달톤의 분자량을 갖는 1.04 g $(46\%)$의 MnPC를 얻었다. 자기이완율은 MnPC를 0.1 mmol로 희석시켜 1.5 T (64 MHz)에서 측정하였다. VX2 암종은 토끼의 간실질 내에 종양세포 부유액을 주입해 실험적으로 유발시켰다. 모든 영상은 1.5 T MR장비에서 무릎관절코일을 사용하여 획득하였다. 본 연구에서 새로 개발된 거대분자 자기공명영상 조영제인 MnPC (4m-mol/kg)와 간세포 특이성 조영제인 Mn-DPDP (0.01 mmol/kg)가 사용되었으며 이들 조영제는 토끼의 이정맥을 통해 주입되었다. T1 강조영상은 스핀에코 (TR/TE=516/14 msec)와 고속다면회손경사회복 (TR/TE=80/4 m-sec, flip angle $60^{\circ}$)을 사용하여 얻었고, T2 강조영상의 획득을 위해서는 고속스핀에코 (TR/TE=1200/85 m-sec)를 사용하였다. 결과 MnPC의 1.5T (64MHz)에서의 자기이완율은 $R1=7.28\;mM^{-1}S^{-1}$, $R2=55.56\;mM^{-1}S^{-1}$ 이었고, MnPC의 높은 T2 자기이완율은 T2 강조영상에서의 정상 간실질의 신호강도를 감소시켜 간실질과 VX2 암종의 구분을 쉽게 하였다. MnPC 주입시 T1 강조영상에서는 간세포 특이성 조영제의 주입시보다 종양의 경계가 명확하였고, 조영증강은 주입후 최소한시간 이상 높게 유지되었다. 결론 : MnPC가 간세포로 흡수되어 담관으로 배설된다는 사실은 Mn-DPDP와 유사한 특성이며 이는 MnPC가 새로운 간특이성 조영제임을 확인시켜 준다. 또한 MnPC의 R2값이 기존의 조영제에 비해 매우 크다는 사실은 T1 조영제로서 뿐만 아니라 T2 조영제로서의 사용 가능성을 보여준다. 이러한 사실들을 좀더 정확하게 뒷받침하기 위해서는 임상적으로 사용되기 이전에 생체 내 그리고 시험관내 연구가 더 필요하며 다른 동물모델에서의 추가적인 연구가 요구된다.

• 정신신체의학
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• 제7권1호
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• pp.87-102
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• 1999

연구목적 : 본 연구의 목적은 한국 일반인구에서 식사 장애에 대한 고위험 남성 군(high risk male group for the eating disorders)의 유병율을 알아보고 이들의 인구학적 특징, 식사 행동과 연관된 특정 및 일반 정신 병리에 있어 특징을 알아 보는데 있다. 대상 및 방법 : 한국 일반 인구를 대상으로 한국판 식사 태도 경사(the Korean version of Eating Attitude Test-26 : KEAT-26)상 절단점 이상의 고득점을 보인 남성 군 52명을 최종 대상으로 여성 고득점군 208명과 비교하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 결과 : 1) KEAT-26상 절단점 21 점 이상을 보였던 대상은 총 260/3062(8.5%)로 이중 남성이 52/260(20.0%), 여성이 208/260(80.0%) 이었으며(남성 대 여성의 비율 1 : 4) 전체 연구에 대한 비율은 남성이 52/3062(1.7%), 여성이 208/3062(6.8%) 이었다. 2) 인구학적 특정으로 평균 연령은 유의한 수준은 아니었으나 남성 군이 $29.13\pm7.87$세로 여성 군의 $27.00\pm6.81$세 보다 높은 경향을 보였다(p=0.0514). 평균 신체 질량 지수(Body Mass Index : BMI)는 남성 군이 $23.05\pm3.12$로 여성 군의 $20.40\pm2.31$보다 유의하게 높았고(p<0.01), 분포 또한 신체 질량 지수가 20이하인 경우도 남성 군은 7/52명 03.5%) 인데 반해 여성 군은103/208명(49.5%)으로 유의한 차이를 보였다(p<0.01). 신체 질병의 과거력은 두 군간에 유의한 차이를 보이지 않았으나 흡연율(p<0.01), 알코올 사용율(p<0.01) 및 한달 평균 알코올 사용량(p<0.01) 등은 모두 남성 군에서 여성 군보다 유의하게 높았다. 3) 사회 경제적인 특징 중 직업을 제외하고는 경제 상태, 교육 기간, 가족 수, 결혼 상태, 종교 및 대도시, 중간 크기의 도시, 소도시 및 시골지역 등으로 나누어 본 거주지역 등이 모두 두 군간에 유의한 차이를 보이지 않았다. 4) 식사 특성으로 식습관 척도 점수는 남성 군이 $7.25\pm3.15$로 여성 군의 $8.88\pm3.91$보다 유의하게 낮았으며(p<0.01), KEAT-26상 총 접수는 남성 군이 $25.80\pm4.87$ 여성 군이 $26.39\pm5.78$로 두 군 사이에 유의한 차이를 보이지 않았으나, 이 검사의 하위 척도인 마름에 대한 욕망(desire for thinness) 척도에서는 여성 군이 남성 군보다 유의하게 높았고(p<0.01), 음식에 대한 집착 척도(food preoccupation) 남성 군에서 여성 군보다 유의하게 높은 결과를 보여(p<0.05) 두 군 모두 식사 태도 검사 상 높은 점수를 보이고 있어도 질적인 내용에는 성에 따라 차이가 있음을 보여 주었다. 이외에 체중에 대한 통제 소재는 두군 사이에 유의한 차이를 보이지 않았으나 음식 선호도에 있어 남성 군이 여성 군에 비해 야채 및 생선을 더 싫어하고 단음식을 더 좋아하는 특정을 보여 주었다(p<0.01). 5) Eysenck성격 척도 상 남성 군이 정신병적 경향성에서 여성 군보다 유의하게 높은 접수를 보였다(p<0.01). 이외에 다른 성격 차원 및 Beck우울 척도 및 건강 염려증 척도로 측정한 일반 정신 병리 상의 특정은 두 군간에 유의한 차이를 보이지 않았다. 결론 : 상기 결과들은 우리 나라에서도 선진 외국과 비슷한 수준의 남성 식사 장애 환자들이 있을 가능성을 보여 주고 있다. 또한 상기 결과들은 식사 태도 검사 상 같은 고득점을 보여도 식사 관련 병리는 성에 따라 차이를 보일 수 있음을 보여 주고 있고, 남성 식사 장애 환자는 여성 식사 장애 환자보다 좀더 깊은 성격 병리를 가지고 있을 가능성을 보여 준다.

• 한국수산과학회지
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• 제32권6호
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• pp.737-747
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• 1999

본 연구는 남극반도 북서부에 해당하는 South Shetland 군도 북쪽 해역에서 과학어군탐지기를 이용한 연속 관측 자료를 이용하여 크릴의 공간적인 분포 (수평, 수직분포) 및 자원량 파악을 주목적으로 하였다. 또한 자원량 계산을 위하여 플랑크톤 네트를 이용한 채집을 실시하였으며, CTD를 이용한 연구 해역의 수온 구조의 수직적 특성을 파악하여 크릴 군집과의 상호 관련성을 규명하고자 하였다. 고밀도의 크릴군은 $1^{\circ}C$ 이상인 Circumpolar Deep Water와 연안쪽에서 형성된 Weddell 해에 기원을 두고 있는 $-0.5^{\circ}C$ 이하의 낮은 온도층 사이에 존재하는 전선역 (frontal area)에서 형성되고있다. 크릴군의 분포 유형은 작은 군집을 이루는 표층 분포, 100$\~$200m 수층의 넓은 띠 모양의 연속적인 분포, 200$\~$300m 수층의 연속적인 분포 그리고 300m 이하의 point scatter분포 둥 네 가지 특징을 보였으며, echogram으로부터 분리해 낸 군집의 최대 수평분포는 약 35 mile에 걸쳐 나타났으며, 최대 수직 분포는 최대 275m의 두께를 보이고 있었다. 채집된 크릴의 표준 길이는 최소 30mm에서 최대 51 mm까지 분포를 나타냈으며, 성체 크릴은 41mm에서 하나의 모드만 나타내고 있었으며 30mm 미만의 미성체크릴은 채집되지 않았다. 자원량 밀도를 정선별로 나타낸 결과, 전체적으로 연안역보다는 대륙사면과 외양에서 높은 분포를 보였으며. 전 층의 평균 밀도는 151.0g/$m^2$였다. 해수의 표층 혼합이 강하게 일어나고 관측 자료 중상층부에 해당하는 22$\~$65m 수 층의 분포는 이 수층에서 전 정선의 평균 밀도는 17.0g/$m^2$로 계산되었으며, 이와 같은 분포는 5개의 수 층 가운데 가장 낮은 분포이다. 중층에 해당하는 115$\~$165m 수 층에서는 1,000m 수심을 경계로 대부분의 고농도 군집이 대륙 사면과 외양 쪽으로 치우치고 대륙붕 쪽으로는 대부분이 10g/$m^2$ 미만의 미약한 어군 형성이 나타나는 상반된 특징을 보였다. 이수충의 평균 밀도는 35.9g/$m^2$로 상층부보다 2배 이상 높게 나타났다. 하층으로 접어드는 165$\~$215m 층의 분포도 1,000m 등심선을 경계로 연안역과 대륙사면에서 상반된 분포를 보이며, 전체적으로 120$\~$l70m 수 층과 유사한 분포를 보이고 있다. 이 수 층의 평균 밀도는 40.2g/$m^2$으로 전 수 층 가운데 가장 높은 분포를 보였다. 관측 자료 중 가장 하층인 215$\~$3l5m 수 층의 평균 밀도는 37.8g/$m^2$로 크릴군이 비교적 깊은 수심까지 존재함을 나타내고 있다. 각 수층에서 예측된 자원량으로부터 22$\~$315m 사이의 총 예측자원량은 약 277만 톤 (CV=$19.92\%$)으로 계산되었으며, 수층별로는 22$\~$65m 에서 전체 양의 $11.2\%$ (31만 톤, CV=$16.24\%$), 65$\~$115 m에서 $13.3\%$ (37만 톤, CV=$34.91\%$), 115$\~$l65m에서 $23.7\%$ (66만 톤, CV=$41.5\%$), 170$\~$220m에서 $26.6\%$ (74만 톤. CV=$27.84\%$) 그리고 215$\~$315m에서 $25\%$ (69만 톤, CV=$26.83\%$)를 차지했다. 이러한 결과로부터 전체 예측된 크릴 자원량의 약 $75\%$가 115m 하층에 분포하여 크릴군이 표층보다는 중층 이하에 높게 분포함을 알 수 있었다.

• 한국농공학회지
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• 제7권1호
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• pp.861-876
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• 1965

During my stay in the Netherlands, I have studied the following, primarily in relation to the Mokpo Yong-san project which had been studied by the NEDECO for a feasibility report. 1. Unit hydrograph at Naju There are many ways to make unit hydrograph, but I want explain here to make unit hydrograph from the- actual run of curve at Naju. A discharge curve made from one rain storm depends on rainfall intensity per houre After finriing hydrograph every two hours, we will get two-hour unit hydrograph to devide each ordinate of the two-hour hydrograph by the rainfall intensity. I have used one storm from June 24 to June 26, 1963, recording a rainfall intensity of average 9. 4 mm per hour for 12 hours. If several rain gage stations had already been established in the catchment area. above Naju prior to this storm, I could have gathered accurate data on rainfall intensity throughout the catchment area. As it was, I used I the automatic rain gage record of the Mokpo I moteorological station to determine the rainfall lntensity. In order. to develop the unit ~Ydrograph at Naju, I subtracted the basic flow from the total runoff flow. I also tried to keed the difference between the calculated discharge amount and the measured discharge less than 1O~ The discharge period. of an unit graph depends on the length of the catchment area. 2. Determination of sluice dimension Acoording to principles of design presently used in our country, a one-day storm with a frequency of 20 years must be discharged in 8 hours. These design criteria are not adequate, and several dams have washed out in the past years. The design of the spillway and sluice dimensions must be based on the maximun peak discharge flowing into the reservoir to avoid crop and structure damages. The total flow into the reservoir is the summation of flow described by the Mokpo hydrograph, the basic flow from all the catchment areas and the rainfall on the reservoir area. To calculate the amount of water discharged through the sluiceCper half hour), the average head during that interval must be known. This can be calculated from the known water level outside the sluiceCdetermined by the tide) and from an estimated water level inside the reservoir at the end of each time interval. The total amount of water discharged through the sluice can be calculated from this average head, the time interval and the cross-sectional area of' the sluice. From the inflow into the .reservoir and the outflow through the sluice gates I calculated the change in the volume of water stored in the reservoir at half-hour intervals. From the stored volume of water and the known storage capacity of the reservoir, I was able to calculate the water level in the reservoir. The Calculated water level in the reservoir must be the same as the estimated water level. Mean stand tide will be adequate to use for determining the sluice dimension because spring tide is worse case and neap tide is best condition for the I result of the calculatio 3. Tidal computation for determination of the closure curve. During the construction of a dam, whether by building up of a succession of horizontael layers or by building in from both sides, the velocity of the water flowinii through the closing gapwill increase, because of the gradual decrease in the cross sectional area of the gap. 1 calculated the . velocities in the closing gap during flood and ebb for the first mentioned method of construction until the cross-sectional area has been reduced to about 25% of the original area, the change in tidal movement within the reservoir being negligible. Up to that point, the increase of the velocity is more or less hyperbolic. During the closing of the last 25 % of the gap, less water can flow out of the reservoir. This causes a rise of the mean water level of the reservoir. The difference in hydraulic head is then no longer negligible and must be taken into account. When, during the course of construction. the submerged weir become a free weir the critical flow occurs. The critical flow is that point, during either ebb or flood, at which the velocity reaches a maximum. When the dam is raised further. the velocity decreases because of the decrease\ulcorner in the height of the water above the weir. The calculation of the currents and velocities for a stage in the closure of the final gap is done in the following manner; Using an average tide with a neglible daily quantity, I estimated the water level on the pustream side of. the dam (inner water level). I determined the current through the gap for each hour by multiplying the storage area by the increment of the rise in water level. The velocity at a given moment can be determined from the calcalated current in m3/sec, and the cross-sectional area at that moment. At the same time from the difference between inner water level and tidal level (outer water level) the velocity can be calculated with the formula $h= \frac{V^2}{2g}$ and must be equal to the velocity detertnined from the current. If there is a difference in velocity, a new estimate of the inner water level must be made and entire procedure should be repeated. When the higher water level is equal to or more than 2/3 times the difference between the lower water level and the crest of the dam, we speak of a "free weir." The flow over the weir is then dependent upon the higher water level and not on the difference between high and low water levels. When the weir is "submerged", that is, the higher water level is less than 2/3 times the difference between the lower water and the crest of the dam, the difference between the high and low levels being decisive. The free weir normally occurs first during ebb, and is due to. the fact that mean level in the estuary is higher than the mean level of . the tide in building dams with barges the maximum velocity in the closing gap may not be more than 3m/sec. As the maximum velocities are higher than this limit we must use other construction methods in closing the gap. This can be done by dump-cars from each side or by using a cable way.e or by using a cable way.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제15권3호
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• pp.71-110
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• 2010

본 연구에서는 항공권 예약 발권 웹사이트의 서비스 품질을 측정 뿐만 아니라 서비스 회복도 측정하고자 하였다. 또한 서비스 품질과 서비스 회복이 고객만족 및 충성의도에 미치는 영향관계를 실증하고자 하였다. 온라인 서비스 품질과 온라인 서비스 회복의 측정을 위해 Parasuraman, Zeithaml, & Malhotra(2005)가 개발한 E-S-QUAL과 E-RecS-QUAL을 사용했으며, 했다. E-S-QUAL은 온라인 서비스 품질을 측정하는 도구로써, 효율성, 시스템 이용가능성, 이행성, 프라이버시의 4개 차원 22개 항목으로 구성된다. E-RecS-QUAL은 온라인 서비스 회복을 측정하는 도구로써, 반응, 보상, 접촉의 3개 차원 11개 항목으로 구성된다. 실증분석을 위한 설문조사는 항공사나 여행사의 웹사이트를 통해 국내 외 항공권을 구입해 본 경험이 있는 소비자를 대상으로 실시하였는데, 총 400부가 회수되었고, 이 중 342부를 최종분석에 사용하였다. 실증분석을 위해 AMOS 7.0과 SPSS 15.0을 사용하였다. 먼저, SPSS 15.0을 사용하여, 요인점수를 이용한 회귀분석으로 가설검증을 한 결과, <가설 I-1, 2, 3, 4, II-1, 2, 3, III-1, IV-1>이 전부 채택되었다. 온라인 서비스 품질과 온라인 서비스 회복의 각 차원은 모두 전반적인 서비스 품질에 유의한 영향을 보였고, 전반적인 서비스 품질은 고객만족에 유의한 영향을 미쳤다. 마지막으로 고객만족 역시 충성의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 한편 AMOS 7.0을 사용하여 모형 분석을 하였는데, 모형의 적합도는 가설검증을 하기에 합당한 수치가 나왔다. 이를 토대로 가설검증을 한 결과, <가설 I-1, 3, II-1, 3, III-1, IV-1>은 채택되었고, <가설 I-2, 4, II-2>는 기각되었다. 이 결과는 Parasuraman et al.(2005)이 주장한 것처럼 E-S-QUAL을 나타내는 데는 요인점수를 이용한 회귀분석이 더 적합하다는 것을 보여주는 것이라고 판단된다. 이를 토대로 본 연구의 시사점을 정리하였다.

• 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.