연구목적 본 연구에서는 우울감을 주소로 내원한 청소년을 대상으로 비자살성 자해행동(Non-suicidal Self-Injury, 이하 NSSI) 의 빈도와, NSSI유무에 따른 사회인구학적, 임상적 특성을 비교하고, 이와 연관된 자살시도의 예측인자를 밝히고자 한다. 방 법 총 113명의 우울감을 주소로 내원한 12세에서 18세 청소년을 대상으로, 사회인구학적 특징, 자살행동과 NSSI, 심리상태에 대해 자기보고식 검사도구를 이용하여 평가하였고, 반구조화된 면담도구를 이용하여 정신과적 진단을 하였다. NSSI의 유무에 따라 두 군으로 나누어 이들의 사회인구학적 특징과 임상적 특징을 비교하였고, 로지스틱 회귀분석을 이용하여 유의한 변수 중 자살시도의 예측인자를 분석하였다. 결 과 분석에 포함된 113명의 청소년 중 42.1%에서 NSSI를 보고하였다. NSSI 가 있는 군은 없는 군에 비해 여성이 더 많았고, 우울, 불안 및 자살사고점수가 더 높았다. 자살 시도의 가장 연관성이 높은 예측인자는 NSSI, 가족이나 친구 중 자살/자해 경험, 총 상태불안점수였다[Odds Ratio (OR)=0.05, 95% Confidence Interval (CI)=0.01~0.20, p<0.001 ; OR=0.07, 95% CI=0.01~0.45, p=0.005; OR=1.10, 95% CI=1.02~1.19, p=0.013]. 결 론 본 연구를 통해 우울감을 주소로 병원에 방문한 청소년은 일반인구에 비해 NSSI의 빈도가 3배 정도 더 높고, NSSI가 동반된 경우 자살사고와 불안이 높며 자살시도와도 연관성이 매우 높음을 확인하였다. 본 연구 결과를 통해 병원에 방문한 우울한 청소년의 경우, NSSI에 대한 평가의 반드시 포함해야 하며 청소년 대상 자살예방프로그램 개발 시 NSSI에 대한 평가 및 접근을 반드시 포함해야 할 것으로 생각된다.
본 연구는 전문 쇼핑몰 사이트가 갖추어야 할 특성 요인과 온라인 서비스에서 요구되는 서비스 품질 요인이 키덜트 전문 쇼핑몰의 신뢰와 재구매 의도에 미치는 영향에 관해 분석하고자 하였다. 이를 통해 지속적으로 확산되고 있는 키덜트 전문 쇼핑몰이 성장하기 위한 주요 대고객 서비스 및 운영 관리 전략을 제시함으로써 발전 방향에 대한 시사점을 제시하고자 한다. 이를 위해 전문 쇼핑몰로서 갖추어야 할 쇼핑몰 사이트의 특성 요인으로 전문성, 다양성, 유희성, 개인화 요인과 함께 Parasuraman et al.(2005)이 제시한 E-S-QUAL 및 E-Rec-S-QUAL 요인을 독립 변인으로 하고, 사이트 신뢰를 매개 변인으로, 재구매 의도를 종속 변인으로 하여 그 관계를 분석하였다. 분석을 위해 국내 키덜트 전문 쇼핑몰 이용자 200명을 대상으로 구조화된 설문지를 이용하였으며, 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 키덜트 사이트 특성 요인에서 전문성과 개인화, 서비스 품질 요인이 신뢰에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 키덜트 사이트 특성 요인에서 유희성과 개인화, 서비스 품질 요인이 재구매 의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 신뢰는 재구매 의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 신뢰는 예측 변인(독립 변인)과 종속 변인과의 관계를 매개하는 것으로 나타났다. 이상의 결과는 전문 쇼핑몰이 기본적으로 온라인 서비스 품질을 갖추되, 서비스의 전문성을 강화한 사이트를 통해 개인화를 이룬다면, 사이트에 대한 신뢰를 형성할 수 있으며, 나아가 지속적인 관계 구축을 기대할 수 있다. 또한, 향후 주요 대고객 서비스 및 운영 관리 전략에 하나의 시사점을 제시할 수 있을 것으로 보인다.
기업의 금융 부도를 예측하는 것은 전통적으로 비즈니스 분석에서 가장 중요한 예측문제 중 하나이다. 선행연구에서 예측모델은 통계 및 기계학습 기반의 기법을 적용하거나 결합하는 방식으로 제안되었다. 본 논문에서는 잘 알려진 최적화기법 중 하나인 시뮬레이티드 어니일링에 기반한 새로운 지능형 예측모델을 제안한다. 시뮬레이티드 어니일링은 유전자알고리즘과 유사한 최적화 성능을 가진 것으로 알려져 있다. 그럼에도 불구하고, 시뮬레이티드 어니일링을 사용한 비즈니스 의사결정 문제의 예측과 분류에 관한 연구가 거의 없었기 때문에, 비즈니스 분석에서의 유용성을 확인하는 것은 의미가 있다. 본 연구에서는 시뮬레이티드 어니일링과 기계학습의 결합 모델을 사용하여 부도예측모델의 입력 특징을 선정한다. 최적화 기법과 기계학습기법을 결합하는 대표적인 유형은 특징 선택, 특징 가중치 및 사례 선택이다. 이 연구에서는 선행연구에서 가장 많이 연구된 특징 선택을 위한 결합모델을 제안한다. 제안하는 모델의 우수성을 확인하기 위하여 본 연구에서는 한국 기업의 실제 재무데이터를 이용하여 그 결과를 분석한다. 분석결과는 제안된 모델의 예측 정확도가 단순한 모델의 예측 정확성보다 우수하다는 것을 보여준다. 특히 기존의 의사결정나무, 랜덤포레스트, 인공신경망, SVM 및 로지스틱 회귀분석에 비해 분류성능이 향상되었다.
과도한 마모는 치료받지 않을 시 여러 문제점들을 야기시킬 수 있기 때문에, 정확한 분석 및 진단을 바탕으로 예지성 있는 치료계획을 수립하도록 노력해야 하고, 수직고경에 대한 평가 및 그에 따른 단계적인 치료를 통해 안정된 악간 관계를 회복시켜 주어야 한다. 또한 임플란트 치료의 장기적인 성공을 위해서는 이상적인 위치와 각도로 임플란트를 식립하는 것이 중요하며, 다수의 임플란트 치료에서는 그 중요성이 더욱 증가한다. 따라서 철저한 계획 및 진단에 따른 정확한 수술과 보철 과정이 중요하다. 본 증례에서는 다수의 치아 상실 및 전반적인 치아 마모로 인해 수직고경이 상실되어 있는 68세의 남자 환자에게 치료 전 단계에서부터 다양하고 체계적인 분석을 통해 수직고경을 회복하는 치료 계획을 세웠다. 콘빔컴퓨터단층촬영 데이터를 활용하여 새로 설정한 수직고경에 맞춰 가이드 수술을 시행하였고, 임플란트를 포함한 전악 고정성 보철 수복을 통해 기능 및 심미적으로 환자와 술자 모두 만족할 만한 결과를 얻었기에 이를 보고하고자 한다.
금융시장에서 주식 가격 자체 또는 가격의 방향성에 대한 예측은 오래 전부터 관심의 대상이 되어 왔기에 여러 방면에서 다양한 연구가 이어져 왔다. 특히 1960년대에 들어서며 많은 연구가 진행되었고 예측가능성에 대해 찬반의 의견들이 있었는데, 1970년대에 나타난 효율적 시장 가설이 지지를 받으면서 주식 가격의 예측은 불가능하다는 의견이 주를 이루었다. 그러나 최근 기계학습 등 예측기술의 발달로 인해 주식 시장에서 미래를 예측해 보려는 새로운 시도가 이어져, 주식시장의 효율성을 부정하고 높은 예측력을 주장하는 연구들이 등장하고 있다. 이 논문에서는 과거 연구들을 평가방법 별로 정리하고, 새로운 주장의 신빙성을 확인하기 위해 이차판별분석, support vector machine, random forest, extreme gradient boost, 심층신경망 등 다양한 기계학습 모형을 적용하여 한국유가증권시장에 상장된 종목 중 삼성전자, LG화학, Naver 주식 가격의 방향성을 예측해보았다. 이때, 널리 사용되는 기술적 지표 변수들과 더불어 price earning ratio, price book-value ratio 등 회계지표를 활용한 변수와, 은닉마르코프모형의 출력값 변수를 사용하였다. 분석결과, 이번 연구의 조건 하에서는 통계적으로 유의미한 예측력을 제시하는 모형이 존재하지 않았고, 현 시점에서 단기 주가 방향성의 예측은 어렵다고 판단되었다. 비교적 단순한 이차판별분석 모형과 회계지표를 활용한 변수를 추가한 모형이 상대적으로 높은 예측력을 보였다는 점에서, 복잡한 모형을 시도하기 보다는 주식 가격에 대한 투자자들의 의견 및 심리가 반영될 수 있는 다양한 변수를 개발하여 활용한다면 향후 유의미한 예측이 가능할 수도 있을 것이다.
본 논문에서는 열수 탄화(hydrothermal carbonization)에 의해 제조된 리그닌 하이드로차의 탄화 특성을 조사하였고, 근적외선 분광법과 부분 최소 제곱(partial least squares) 회귀를 이용하여 탄화 거동을 예측하기 위한 모델을 수립하였다. 온도 200℃에서 열수 탄화된 리그닌의 탄소 함량은 무처리 시료 보다 약 3 wt% 높았으며 가열 시간이 증가할수록 탄소 함량도 서서히 증가하는 경향이 나타났다. 열수 탄화는 리그닌을 더욱 탄소 집약적으로 변화시키고 마이크로 파티클을 제거하여 더욱 균질한 특성을 부여하였다. 근적외선 분광법과 부분 최소 제곱 회귀를 이용한 판별 및 예측 모델은 수열 탄화의 적용 여부를 완벽히 구분했으며 높은 정확도로 열수 탄화 리그닌의 탄소 함량을 예측하였다. 본 연구로부터 근적외선 분광법과 결합된 부분 최소 제곱 회귀 모델을 이용하여 열수 탄화에 의해 제조된 리그닌 하이드로차의 탄화 특성을 빠르고 비파괴적으로 예측할 수 있다는 것이 확인되었다.
Gloeostereum incarnatum has edible and medicinal value and was first cultivated and domesticated in China. We sequenced the G. incarnatum monokaryotic strain GiC-126 on an Illumina HiSeq X Ten system and obtained a 34.52-Mb genome assembly sequence that encoded 16,895 predicted genes. We combined the GiC-126 genome with the published genome of G. incarnatum strain CCMJ2665 to construct a genetic linkage map (GiC-126 genome) that had 10 linkage groups (LGs), and the 15 assembly sequences of CCMJ2665 were integrated into 8 LGs. We identified 1912 simple sequence repeat (SSR) loci and detected 700 genes containing 768 SSRs in the genome; 65 and 100 of them were annotated with gene ontology (GO) terms and KEGG pathways, respectively. Carbohydrate-active enzymes (CAZymes) were identified in 20 fungal genomes and annotated; among them, 144 CAZymes were annotated in the GiC-126 genome. The A mating-type locus (MAT-A) of G. incarnatum was located on scaffold885 at 38.9 cM of LG1 and was flanked by two homeodomain (HD1) genes, mip and beta-fg. Fourteen segregation distortion markers were detected in the genetic linkage map, all of which were skewed toward the parent GiC-126. They formed three segregation distortion regions (SDR1-SDR3), and 22 predictive genes were found in scaffold1920 where three segregation distortion markers were located in SDR1. In this study, we corrected and updated the genomic information of G. incarnatum. Our results will provide a theoretical basis for fine gene mapping, functional gene cloning, and genetic breeding the follow-up of G. incarnatum.
스마트그리드 환경하에서 ICT 기술의 발달로 AMI 기기를 통해 가정의 실시간 전력사용량을 수집할 수 있게 됨에 따라 이러한 자료들을 활용하여 보다 더 정확한 가정용 전력사용량 예측을 할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 1시간 단위 가정용 전력사용량 자료를 바탕으로 ARIMA, TBATS, NNAR 모형을 사용하여 전력수요를 예측하는 모형을 연구하였는데, 기존과 달리 가구 전체 사용량을 한 번에 예측하는 것이 아닌 유사한 전력사용패턴을 나타내는 가구들을 군집하여 군집별로 예측 모형을 수립하고 각 모형별 예측치를 합산하여 예상 전력사용량을 산출하였다. 특히 전력사용량 자료는 전형적인 시계얼 자료로서 군집분석 방법으로 시계열에 적절한 방법을 선택하였으며 본 논문에서는 동적타임워핑(dynamic time warping)과 Periodogram 기반의 방법을 사용하였다. 연구 결과 사용량이 유사한 가구들을 군집하여 전력사용량을 예측하는 것이 한 번에 예측하는 것보다 예측 성능이 더 우수한 것으로 나타났으며 예측 모형 중에서는 여름철의 경우 NNAR 모형이, 겨울철의 경우 TBATS 모형의 성능이 가장 좋았으며 군집분석 방법은 군집 간 패턴의 차이가 명확히 나타난 동적타임워핑 방법을 사용했을 때 예측 성능의 향상이 가장 많았다.
Purpose: The aims of the present study were twofold. First, the research investigated the effect of an individual's risk factors and the prevalence of psychotropic drugs on QTc prolongation, TdP (torsades de pointes), and death. Second, the study compared the risk scoring systems (the Mayo Pro-QT risk score and the Tisadale risk score) on QTc prolongation. Methods: The medical records of intoxicated patients who visited the emergency department between March 2010 and February 2019 were reviewed retrospectively. Among 733 patients, the present study included 426 psychotropic drug-intoxicated patients. The patients were categorized according to the QTc value. The known risk factors of QTc prolongation were examined, and the Mayo Pro-QT risk score and the Tisadale risk score were calculated. The analysis was performed using multiple logistic regression, Spearman correlation, and ROC (receiver operating characteristic). Results: The numbers in the mild to moderate group (male: 470≤QTc<500 ms, female: 480≤QTc<500 ms) and severe group (QTc≥500 ms or increase of QTc at least 60ms from baseline, both sex) were 68 and 95, respectively. TdP did not occur, and the only cause of death was aspiration pneumonia. The statically significant risk factors were multidrug intoxications of TCA (tricyclic antidepressant), atypical antipsychotics, an atypical antidepressant, panic disorder, and hypokalemia. The Tisadale risk score was larger than the Mayo Pro-QT risk score. Conclusion: Multiple psychotropic drugs intoxication (TCA, an atypical antidepressant, and atypical antipsychotics), panic disorder, and hypokalemia have been proven to be the main risk factors of QTc prolongation, which require enhanced attention. The present study showed that the Tisadale score had a stronger correlation and predictive accuracy for QTc prolongation than the Mayo Pro-QT score. As a result, the Tisadale risk score is a crucial assessment tool for psychotropic drug-intoxicated patients in a clinical setting.
학습 환경에서 메타인지를 활용한 훈련은 1990년대부터 꾸준히 연구되어온 주제 중 하나다. 메타인지는 크게 선언적 메타인지 지식과 절차적 메타인지 지식 (메타인지 기술)로 나누어 볼 수 있고 이에 따라 메타인지 훈련 역시 두 메타인지 지식 중 하나에 초점을 맞추어 연구가 이루어졌다. 본 연구에서는 메타인지 기술의 훈련이 수학 문제 풀이 맥락에서 어떤 역할을 하는지 살펴보고자 하였다. 구체적으로 학습자는 정해진 시간 안에 여러 난이도의 문제가 섞인 수학 문제들을 푸는 시험 맥락에서 문제 난이도 예측, 풀이시간 예측, 정답 여부 예측을 실시하였으며 이를 총5주간에 걸쳐 5회 반복하였다. 분석 결과, 훈련 전보다 훈련 후에 세 가지 예측 지표 모두에서 유의한 차이가 있는 것으로 나타났으며 훈련을 통해 학습자의 문제 풀이 전략에 도움을 줄 수 있다는 사실을 밝혔다. 또한 메타인지 훈련을 실시하지 않고 동일한 학습 과정을 진행한 조건과 시험불안 정도의 차이가 있는지 분석하였다. 그 결과, 훈련을 실시한 조건의 학습자가 5주차에 더 적은 정서 불안과 관계 불안을 보고한 것을 알 수 있었다. 메타인지 기술 훈련을 통한 이러한 효과는 학습자의 시험 상황에 필요한 학습 전략 향상에 도움이 될 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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