• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.145-154
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• 2022

자동 표적 인식(Automatic Target Recognition, ATR) 기술이 미래전투체계(Future Combat Systems, FCS)의 핵심 기술로 부상하고 있다. 그러나 정보통신(IT) 및 센싱 기술의 발전과 더불어 ATR에 관련이 있는 데이터는 휴민트(HUMINT·인적 정보) 및 시긴트(SIGINT·신호 정보)까지 확장되고 있음에도 불구하고, ATR 연구는 SAR 센서로부터 수집한 이미지, 즉 이민트(IMINT·영상 정보)에 대한 딥러닝 모델 연구가 주를 이룬다. 복잡하고 다변하는 전장 상황에서 이미지 데이터만으로는 높은 수준의 ATR의 정확성과 일반화 성능을 보장하기 어렵다. 본 논문에서는 이미지 및 텍스트 데이터를 동시에 활용할 수 있는 지식 그래프 기반의 ATR 방법을 제안한다. 지식 그래프와 딥러닝 모델 기반의 ATR 방법의 핵심은 ATR 이미지 및 텍스트를 각각의 데이터 특성에 맞게 그래프로 변환하고 이를 지식 그래프에 정렬하여 지식 그래프를 매개로 이질적인 ATR 데이터를 연결하는 것이다. ATR 이미지를 그래프로 변환하기 위해서, 사전 학습된 이미지 객체 인식 모델과 지식 그래프의 어휘를 활용하여 객체 태그를 노드로 구성된 객체-태그 그래프를 이미지로부터 생성한다. 반면, ATR 텍스트는 사전 학습된 언어 모델, TF-IDF, co-occurrence word 그래프 및 지식 그래프의 어휘를 활용하여 ATR에 중요한 핵심 어휘를 노드로 구성된 단어 그래프를 생성한다. 생성된 두 유형의 그래프는 엔터티 얼라이먼트 모델을 활용하여 지식 그래프와 연결됨으로 이미지 및 텍스트로부터의 ATR 수행을 완성한다. 제안된 방법의 우수성을 입증하기 위해 웹 문서로부터 227개의 문서와 dbpedia로부터 61,714개의 RDF 트리플을 수집하였고, 엔터티 얼라이먼트(혹은 정렬)의 accuracy, recall, 및 f1-score에 대한 비교실험을 수행하였다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.25-38
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• 2019

정보화 시대의 넘쳐나는 콘텐츠들 속에서 사용자의 관심과 요구에 맞는 양질의 정보를 선별해내는 과정은 세대를 거듭할수록 더욱 중요해지고 있다. 정보의 홍수 속에서 사용자의 정보 요구를 단순한 문자열로 인식하지 않고, 의미적으로 파악하여 검색결과에 사용자 의도를 더 정확하게 반영하고자 하는 노력이 이루어지고 있다. 구글이나 마이크로소프트와 같은 대형 IT 기업들도 시멘틱 기술을 기반으로 사용자에게 만족도와 편의성을 제공하는 검색엔진 및 지식기반기술의 개발에 집중하고 있다. 특히 금융 분야는 끊임없이 방대한 새로운 정보가 발생하며 초기의 정보일수록 큰 가치를 지녀 텍스트 데이터 분석과 관련된 연구의 효용성과 발전 가능성이 기대되는 분야 중 하나이다. 따라서, 본 연구는 주식 관련 정보검색의 시멘틱 성능을 향상시키기 위해 주식 개별종목을 대상으로 뉴럴 텐서 네트워크를 활용한 지식 개체명 추출과 이에 대한 성능평가를 시도하고자 한다. 뉴럴 텐서 네트워크 관련 기존 주요 연구들이 추론을 통해 지식 개체명들 사이의 관계 탐색을 주로 목표로 하였다면, 본 연구는 주식 개별종목과 관련이 있는 지식 개체명 자체의 추출을 주목적으로 한다. 기존 관련 연구의 문제점들을 해결하고 모형의 실효성과 현실성을 높이기 위한 다양한 데이터 처리 방법이 모형설계 과정에서 적용되며, 객관적인 성능 평가를 위한 실증 분석 결과와 분석 내용을 제시한다. 2017년 5월 30일부터 2018년 5월 21일 사이에 발생한 전문가 리포트를 대상으로 실증 분석을 진행한 결과, 제시된 모형을 통해 추출된 개체명들은 개별종목이 이름을 약 69% 정확도로 예측하였다. 이러한 결과는 본 연구에서 제시하는 모형의 활용 가능성을 보여주고 있으며, 후속 연구와 모형 개선을 통한 성과의 제고가 가능하다는 것을 의미한다. 마지막으로 종목명 예측 테스트를 통해 본 연구에서 제시한 학습 방법이 새로운 텍스트 정보를 의미적으로 접근하여 관련주식 종목과 매칭시키는 목적으로 사용될 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.161-177
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• 2019

질의응답 시스템은 크게 사용자의 질의를 분석하는 방법인 질의 분석과 문서 내에서 적합한 정답을 추출하는 방법인 정답 추출로 이루어지며, 두 방법에 대한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 본 연구에서는 문장의 의존 구문 분석 결과를 이용하여 질의응답 시스템 내 정답 추출의 성능 향상을 위한 연구를 진행한다. 정답 추출의 성능을 높이기 위해서는 문장의 문법적인 정보를 정확하게 반영할 필요가 있다. 한국어의 경우 어순 구조가 자유롭고 문장의 구성 성분 생략이 빈번하기 때문에 의존 문법에 기반한 의존 구문 분석이 적합하다. 기존에 의존 구문 분석을 질의응답 시스템에 반영했던 연구들은 구문 관계 정보나 구문 형식의 유사도를 정의하는 메트릭을 사전에 정의해야 한다는 한계점이 있었다. 또 문장의 의존 구문 분석 결과를 트리 형태로 표현한 후 트리 편집 거리를 계산하여 문장의 유사도를 계산한 연구도 있었는데 이는 알고리즘의 연산량이 크다는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 구문 패턴에 대한 정보를 사전에 정의하지 않고 정답 후보 문장을 그래프로 나타낸 후 그래프 정보를 효과적으로 반영할 수 있는 Graph2Vec을 활용하여 입력 자질을 생성하였고, 이를 정답 추출모델의 입력에 추가하여 정답 추출 성능 개선을 시도하였다. 의존 그래프를 생성하는 단계에서 의존 관계의 방향성 고려 여부와 노드 간 최대 경로의 길이를 다양하게 설정하며 자질을 생성하였고, 각각의 경우에 따른 정답추출 성능을 비교하였다. 본 연구에서는 정답 후보 문장들의 신뢰성을 위하여 웹 검색 소스를 한국어 위키백과, 네이버 지식백과, 네이버 뉴스로 제한하여 해당 문서에서 기존의 정답 추출 모델보다 성능이 향상함을 입증하였다. 본 연구의 실험을 통하여 의존 구문 분석 결과로 생성한 자질이 정답 추출 시스템 성능 향상에 기여한다는 것을 확인하였고 해당 자질을 정답 추출 시스템뿐만 아니라 감성 분석이나 개체명 인식과 같은 다양한 자연어 처리 분야에 활용 될 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제26권3호
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• pp.71-90
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• 2020

최근 전 세계 보험업계에도 기계학습, 자연어 처리, 딥러닝 등의 인공지능 기술 활용을 통한 디지털 전환이 급속도로 확산하고 있다. 이에 따라 인공지능 기술을 기반으로 한 인슈어테크와 플랫폼 비즈니스 성공을 이룬 해외 보험사들도 증가하고 있다. 대표적으로 중국 최대 민영기업인 평안보험그룹은 '금융과 기술', '금융과 생태계'를 기업의 핵심 키워드로 내세우며 끊임없는 혁신에 도전한 결과, 인슈어테크와 디지털플랫폼 분야에서 괄목할만한 성과를 보이며 중국의 글로벌 4차 산업혁명을 선도하고 있다. 이에 본 연구는 평안보험그룹 인슈어테크와 플랫폼 비즈니스 활동을 ser-M 분석 모델을 통해 분석하여 국내 보험사들의 인공지능 기술기반 비즈니스 활성화를 위한 전략적 시사점을 제공하고자 했다. ser-M 분석 모델은 기업의 경영전략을 주체, 환경, 자원, 메커니즘 관점에서 통합적으로 해석이 가능한 프레임으로, 최고경영자의 비전과 리더십, 기업의 역사적 환경, 다양한 자원 활용, 독특한 메커니즘 관계가 통합적으로 해석되도록 연구하였다. 사례분석 결과, 평안보험은 안면·음성·표정 인식 등 핵심 인공지능 기술을 활용하여 세일즈, 보험인수, 보험금 청구, 대출 서비스 등 업무 전 영역을 디지털로 혁신함으로써 경비 절감과 고객서비스 발전을 이루었다. 또한 '중국 내 온라인 데이터'와 '회사가 축적한 방대한 오프라인 데이터 및 통찰력'을 인공지능, 빅데이터 분석 등 신기술과 결합하여 금융 서비스와 디지털 서비스 사업이 통합된 디지털 플랫폼을 구축하였다. 이러한 평안보험그룹의 성공 배경을 ser-M 관점에서 분석해 보면, 창업자 마밍즈 회장은 4차 산업혁명 시대의 디지털 기술발전, 시장경쟁 및 인구 구조의 변화를 빠르게 포착하여 새로운 비전을 수립하고 디지털 기술중시의 민첩한 리더십을 발휘하였다. 환경변화에 대응한 창업자 주도의 강력한 리더십을 바탕으로 인공지능 기술 투자, 우수 전문인력 확보, 빅데이터 역량 강화 등 내부자원을 혁신하고, 외부 흡수역량의 결합, 다양한 업종 간의 전략적 제휴를 통해 인슈어테크와 플랫폼 비즈니스를 성공적으로 끌어냈다. 이와 같은 성공사례 분석을 통하여 인슈어테크와 디지털플랫폼 도입을 본격 준비하고 있는 국내 보험사들에게 디지털 시대에 필요한 경영 전략과 리더십에 대한 시사점을 줄 수 있다.

• 수산해양교육연구
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• 제13권1호
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• pp.117-131
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• 2001

The character of the educational tradition of Germany could be divided into two aspects. One is the humanistic liberal tendency and the other is vocational. From the beginning of the Twentieth Century, however, there has been an attempt to unify these two trends by the . Georg Kerschensteiner is the first of importance to make some comprehensive curriculum for this goal. In Kerschensteiner, the genuine education makes the individual assume his work and role in society, and to develop them by cultivating insight, will and power. His view is well expressed in the slogn "The vocational education is the beginning of the humanistic education." His goal is to make men of independence and autonomy through vocational education. The theory of Kerschensteiner's education is called 'general vocational education'. The reason why is that his vocational education concerns not just technical training for industry, but also general liberal arts. In this point, Kerschensteiner's point of view goes back to Wilhelm von Humboldt, neo-humanist afar in the first half of the Ninteenth Century, and to John Dewey, pragmatist in the contemporary age of Kerschensteiner. Kerschensteiner was much influenced by Humboldt's concepts of power and individuality. These concepts came to be embodied as a principle of vocational education in Kerschensteiner. Furthermore, Humboldt's concept of power could be associated with Dewey's theory of reflexive thinking. The power in Humboldt is to create spirit, which is connected with the world outside through language. The reflexive thinking of Dewey is a process that examines and selects some alternative thinking in the consciousness before acting. This process makes one find the method of problem-solving which results in behaviour. That is the experimental spirit or pragmatic behaviourism. These theories are reduced to the concept of 'work' in Kerschensteiner. And Kerschensteiner's theory of education that has both sides, humanistic and vocational, is similar to that of John Dewey. Dewey brings forward the idea that the vocational education is the best way to cultivate intelligence and emotion, as intelligence operates best in the life. The position of Dewey is in accord with that of Kerschensteiner who intends to cover experiences of various fields of society through practice-learning, and to have knowledge got from outside of school, refuting the misled trend of education isolated from real life. However, there is some difference between Kerschensteiner and Humbolt or Dewey. While the Neo-humanism of Humbolt and the pragmatic education of Dewey put emphasis rather on the liberal arts and culture of individuality, Kerschensteiner is concerned more with the work and life of the reality of society as a group. Kerschensteiner's concept of utility is related to education for the whole man and to the work of the individual and the nation as well as the will and power to practice it. The ideal man of utility of Kerschensteiner is to learn perfectly the value and behaviour of society through vocational life and to have right view of the state establishing a sound mutual relation between individual and state. Kerschensteiner is regarded as a devotee of 'the state of harmony' or 'the ideal of the state', as he makes the state as the criterion for defining the role of the individual. It can be said that Kerschensteiner is not a democrat of the American style as Dewey is, as he makes much of the value of the nation and state. However, he is a humanist and democrat in the point of vocational education. His purpose of education is to make whole men through work and vocational education.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제24권2호
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• pp.233-253
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• 2014

Can the stock market really be predicted? Stock market prediction has attracted much attention from many fields including business, economics, statistics, and mathematics. Early research on stock market prediction was based on random walk theory (RWT) and the efficient market hypothesis (EMH). According to the EMH, stock market are largely driven by new information rather than present and past prices. Since it is unpredictable, stock market will follow a random walk. Even though these theories, Schumaker [2010] asserted that people keep trying to predict the stock market by using artificial intelligence, statistical estimates, and mathematical models. Mathematical approaches include Percolation Methods, Log-Periodic Oscillations and Wavelet Transforms to model future prices. Examples of artificial intelligence approaches that deals with optimization and machine learning are Genetic Algorithms, Support Vector Machines (SVM) and Neural Networks. Statistical approaches typically predicts the future by using past stock market data. Recently, financial engineers have started to predict the stock prices movement pattern by using the SNS data. SNS is the place where peoples opinions and ideas are freely flow and affect others' beliefs on certain things. Through word-of-mouth in SNS, people share product usage experiences, subjective feelings, and commonly accompanying sentiment or mood with others. An increasing number of empirical analyses of sentiment and mood are based on textual collections of public user generated data on the web. The Opinion mining is one domain of the data mining fields extracting public opinions exposed in SNS by utilizing data mining. There have been many studies on the issues of opinion mining from Web sources such as product reviews, forum posts and blogs. In relation to this literatures, we are trying to understand the effects of SNS exposures of firms on stock prices in Korea. Similarly to Bollen et al. [2011], we empirically analyze the impact of SNS exposures on stock return rates. We use Social Metrics by Daum Soft, an SNS big data analysis company in Korea. Social Metrics provides trends and public opinions in Twitter and blogs by using natural language process and analysis tools. It collects the sentences circulated in the Twitter in real time, and breaks down these sentences into the word units and then extracts keywords. In this study, we classify firms' exposures in SNS into two groups: positive and negative. To test the correlation and causation relationship between SNS exposures and stock price returns, we first collect 252 firms' stock prices and KRX100 index in the Korea Stock Exchange (KRX) from May 25, 2012 to September 1, 2012. We also gather the public attitudes (positive, negative) about these firms from Social Metrics over the same period of time. We conduct regression analysis between stock prices and the number of SNS exposures. Having checked the correlation between the two variables, we perform Granger causality test to see the causation direction between the two variables. The research result is that the number of total SNS exposures is positively related with stock market returns. The number of positive mentions of has also positive relationship with stock market returns. Contrarily, the number of negative mentions has negative relationship with stock market returns, but this relationship is statistically not significant. This means that the impact of positive mentions is statistically bigger than the impact of negative mentions. We also investigate whether the impacts are moderated by industry type and firm's size. We find that the SNS exposures impacts are bigger for IT firms than for non-IT firms, and bigger for small sized firms than for large sized firms. The results of Granger causality test shows change of stock price return is caused by SNS exposures, while the causation of the other way round is not significant. Therefore the correlation relationship between SNS exposures and stock prices has uni-direction causality. The more a firm is exposed in SNS, the more is the stock price likely to increase, while stock price changes may not cause more SNS mentions.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제26권4호
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• pp.628-649
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• 1993

국민학생들의 학습부진에 관련된 요인을 조사하여 의학적 예방 및 치료 대책을 고안해 보기 위해, 대구 시내에서 고소득층 밀집지역과 저소득층 밀집지역의 국민학교 1개씩을 선정하고, 각 학교의 2, 4, 6학년 학생 중 학업 성적이 하위 10%에 속하는 학생(학습부진군) 175명과 이에 대한 대조군으로 성적이 상위 5%에 속하는 학생(우수군) 97명을 대상으로 하여 이들에게 시력검사, 청력검사, 신체검사(체중, 신장, 두위)를 한 후, 고대 Stanford-Binet test를 이용한 지능검사와 TAI-K로 시험불안반응검사를 하고 발달소아학 전문의사가 신경학적 검진을 하였다. 아동의 어머니에게는 가정 환경, 어머니의 출산력, 아동의 출생 전후 및 과거력에서 의학적 특이사항, 그리고 행동양상에 관해 설문조사하고, 담임 선생에게 설문지를 통해 학교에서의 행동양상을 조사하였다. 아동의 두발을 적당량 채취하여 두발중 납, 카드뮴, 아연의 함량을 원자흡광분광광도계로 분석하였다. 학습부진과 각 요인과의 단순상관 관계분석에서 통계적으로 유의한 요인들을 이용한 다중지수형 회귀분석 (multiple logistic regression analysis)을 하여 학습부진의 관련요인을 찾았다. 단순분석에서 학습부진과 유의한 관련성이 있는 것은 남아인 경우, 출산순위가 높은 경우, 결손가정인 경우, 부모의 학력이 낮거나 직업이 노동직인 경우, 아동의 체중, 신장 및 두위가 작은 경우, 시력장애가 있는 경우, 지능지수가 낮은 경우, 시험불안반응점수가 높은 경우, 과잉활동성 아동인 경우로 나타났다. 다중지수형 회귀분석결과 학습부진과 관련되는 요인은 아동의 높은 출산순위 (odds ratio=2.06), 남아인 경우(odds ratio=5.91), 결손가정(odds ratio=9.29), 신장이 표준치-1 표준편차보다 작은 경우(odds ratio=11.12), 높은 시험불안점수(odds ratio=1.07), 과잉활동성 장애아동(odds ratio=9.67), 그리고 지능지수(odds ratio=0.85)였다. 두발중 중금속 함량의 분석결과 모두 학습부진과 뚜렷한 관련성이 없었으며, 납과 카드뮴의 함량은 학습부진군과 우수군 모두 남아가 여아에 비해 높았으며, 남은 학년과 역상관 관계(p<0.05)를, 아연은 정상관 관계(p<0.05)를 나타내었다. 학습부진과 유의한 관련성이 있는 요인들 중 조정가능한 것은 출산순위, 신장, 과잉활동성 장애 등으로, 가족계획을 통해 알맞은 수의 자녀를 갖도록 하고, 영유아기에서부터 사춘기에 이르기까지 적절한 영양공급을 하며, 과잉활동성 아동을 조기에 발견하여 의사의 진단을 받아 치료를 받도록 하는 것이 학습부진을 예방 및 해결하는데 도움이 될 것이다. 또한 부모와 담임 선생이 학습부진아에게 본인의 지적능력 이상의 기대나 학습의 강요로 불안을 조장하지 않도록 해야 할 것이다.

• 인지과학
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• 제27권2호
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• pp.159-219
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• 2016

수학적 사고력은 STEM(science, technology, engineering, mathematics) 분야에서의 학업적인 성취와 과학기술의 혁신에서 중요한 역할을 하고 있다. 본 연구에서는 학제 간 연구 분야인 수 인지(numerical cognition) 및 수학적 인지와 관련된 최근의 인지신경학적 연구 결과들을 종합하여 개관하였다. 첫째로 수학적 사고의 기초가 되는 뇌 기제의 위치와 정보처리 메커니즘을 확인하였다. 수학적 사고는 영역 특정적(domain specific)인 기능인 수 감각과 시공간적 능력뿐만 아니라 영역 일반적(domain general)인 기능인 언어, 장기기억, 작업 기억(working memory) 등을 기초로 하며 이를 토대로 추상화, 추론 등의 고차원적인 사고를 한다. 이 중에서 수 감각과 시공간적 능력은 두정엽(parietal lobe)을 기반으로 한다. 두 번째로는 수학적 사고 능력에서 관찰되는 개인 차이에 대하여 고찰하였다. 특히 수학 영재들의 신경학적인 특성을 신경망 효율성(neural efficiency)의 관점에서 고찰해 보았다. 그 결과 높은 지능이란 두뇌가 얼마나 많이 일하느냐가 아니라 얼마나 효율적으로 일하는가에 달렸다는 사실을 확인하였다. 수학 영재들의 또 다른 특성은 좌반구와 우반구 간의 연결과 반구 내에서 전두엽과 두정엽의 연결이 뛰어나다는 사실이다. 세 번째로는 학습과 훈련, 그리고 성장에 따른 변화 및 발전에 대한 분석이다. 개인이 성장하며, 수학 학습과 훈련을 하게 될 때 이에 따라 두뇌 피질에서도 변화가 반영되어 나타난다. 그 변화를 피질에서의 활성화 수준의 변화, 재분배, 구조적 변화라는 관점에서 해석하였다. 이 중에서 구조적 변화는 결국 신경 가소성(neural plasticity)을 의미한다. 마지막으로 수학적 창의성은 수학적 지식(개념)을 기초로 하여 수학적 개념들을 결합하는 단계가 요구되며, 그 후 결합된 개념들 중에서 심미적인 선택을 통해 수학적 발명(발견)으로 연결된다. 전문성이 높아질수록 결합과 선택이라는 두 단계가 더욱 중요해진다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.221-241
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• 2018

지식사회에 들어서며 새로운 형태의 자본으로서 정보의 중요성이 강조되고 있다. 그리고 기하급수적으로 생산되는 디지털 정보의 효율적 관리를 위해 정보 분류의 중요성도 증가하고 있다. 본 연구에서는 기업의 기술사업화 의사결정에 도움이 될 수 있는 맞춤형 정보를 자동으로 분류하여 제공하기 위하여, 기업의 사업 성격을 나타내는 한국표준산업분류(이하 'KSIC')를 기준으로 정보를 분류하는 방법을 제안하였다. 정보 혹은 문서의 분류 방법은 대체로 기계학습을 기반으로 연구되어 왔으나 KSIC를 기준으로 분류된 충분한 학습데이터가 없어, 본 연구에서는 문서간 유사도를 계산하는 방식을 적용하였다. 구체적으로 KSIC 각 코드별 설명문을 수집하고 벡터 공간 모델을 이용하여 분류 대상 문서와의 유사도를 계산하여 가장 적합한 KSIC 코드를 제시하는 방법과 모델을 제시하였다. 그리고 IPC 데이터를 수집한 후 KSIC를 기준으로 분류하고, 이를 특허청에서 제공하는 KSIC-IPC 연계표와 비교함으로써 본 방법론을 검증하였다. 검증 결과 TF-IDF 계산식의 일종인 LT 방식을 적용하였을 때 가장 높은 일치도를 보였는데, IPC 설명문에 대해 1순위 매칭 KSIC의 일치도는 53%, 5순위까지의 누적 일치도는 76%를 보였다. 이를 통해 보다 정량적이고 객관적으로 중소기업이 필요로 할 기술, 산업, 시장정보에 대한 KSIC 분류 작업이 가능하다는 점을 확인할 수 있었다. 또한 이종 분류체계 간 연계표를 작성함에 있어서도 본 연구에서 제공하는 방법과 결과물이 전문가의 정성적 판단에 도움이 될 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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• 제9권1호
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• pp.98-104
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• 1998

전형적인 항정신병 약물에 치료반응을 보이지 않는 치료저항성 정신분열증의 경우, 비전형성 약물이 효과적인 것으로 알려져 있으며, 이 중 clozapine이 비교적 우수한 약제로 보고되고 있다. 저자들은 치료저항성 정신분열증으로 진단된 환아에서 4년간 clozapine을 투여하여 효과적으로 치료한 경험을 보고하고자 한다. 본 증례는 8세 9개월된 여아로 92년(초등학교 1학년) 여름부터 환청과 환시, 피해 및 신체망상과 그에 따른 이상행동, 감정의 불안정, 대인관계 기피 등이 지속되었고, 간헐적으로 temper tantrum과 퇴행행동을 보여 내원한 사례이다. 92년 가을부터 6개월 동안 모대학 병원의 소아정신과에서 정신분열증 진단하에 입원하여 haloperidol, chloropromazine, pimozide의 약물을 투여받았으나 환청과 망상 및 정서적 불안정 등의 증상이 지속되었으며 추체외로 부작용이 심하였다. 저자들은 환아를 치료저항성 정신분열증으로 진단하고 입원시킨 후 clozapine을 투여하였다. Clozapine 25mg을 일일용량으로 투여하기 시작하여 1개월의 입원기간 동안 150mg/d까지 증량하였다. 입원기간동안 환청과 환시 및 망상증상은 경미한 정도로 호전되었고, 충동성과 상동증상, 그리고 정서적 불안정은 호전되어 대인관계와 놀이치료가 가능하게 되었다. 통원치료 기간 중 첫 6개월동안 $200{\sim}400mg$의 유지용량 투여하면서 환청과 망상은 미미한 정도로 호전되었으며, 약물투여 중에 혈액학적 부작용도 나타나지 않았다. 연상이완의 사고장애가 지속적이어서 clozapine의 용량을 600mg까지 증량하였으며, 투여 2년 후 부터는 일일 500mg을 유지하고 있다. 현재 학습이 가능한 상태이나 언어발달의 지체가 있어 언어치료를 병용하고 있으며 대인관계와 사회생활에는 여전히 문제가 많다.해볼 때, EAT-26KA의 요인구조는 상이하게 나타나 실제검사를 통해 얻어진 결과의 해석은 서구의 경우와 차이가 있을 것이 예상되었고 구조화된 면담을 통해 타당도의 확립이 필요한 것으로 생각되었다. 어머니 양쪽 다 유의 한 차이를 보이지 않았다. 어머니의 양육 행동척도에서 환자집단과 정상집단간에 차이를 보이지 않았으나 아버지의 양육행동척도에서는 과보호 요인에서 집단간 차이를 보이므로서 환자집단의 아버지가 정상집단보다 과보호를 더하고 있는 것으로 나타나 아버지의 양육행동이 문제행동에 더 큰 영향을 줄수 있음을 시사하였다.이 필요할 것으로 보이며 통제된 환경에서의 전향적 연구가 필요할 것이다.밝혀졌다.8명(75.1%)에서 과잉행동이 동반되었고 95명(60.5%)에서 강박증상이 동반되었고 55명(35.0%)에서 자기파괴적인 행동이 있었으며 46명(29.3%)에서 충동성이 동반되었고 35명(22.3%)에서 유뇨증이 관찰되었다. 환자의 발병연령과 내원시 연령, 병의 이병 기간, 강박증상의 정도 사이에 통계적으로 유의한 양성의 상관관계가 있었고 과잉행동성과 음성의 상관관계가 있었다. 과잉행동성과 충동성, 강박성, 야뇨증, 자기파괴적 행동사이에 통계적으로 유의한 양성의 상관관계가 있었다. 환자의 강박증상의 정도와 과잉행동성, 수면장애, 자기파괴적 행동 사이에 통계적으로 유의한 양성의 상관관계가 있었다. 본 연구 결과 저자들은 외래에 내원한 뚜렛장애 환자의 임상적 특성이나 동반된 행동상 문제들이 이전 연구와 크게 상이하지 않음을 확인할 수 있었으며 발병연령이 어릴수록 과잉행동성이 심했으며 발병연령이 늦을수록 강박성이 심했다. 과잉행동성과 충동성, 강박성, 야뇨증, 자기파괴적 행동 등은 상호 높은 관련성이 있었다.}$과잉운동장애환아(過剩運動障碍患兒)에서의 충동성(衝動性)은 이 장애의 중심증상이 아니거나, 이들 약물투여에 의해 호전되지 않거나,