변동성이나 변이계수의 크기와 미치는 효과의 크기가 반드시 비례하는 것은 아니다. 그것은 변동성을 유발하는 요인이나 변동성의 특성에 차이가 있을 수 있기 때문이다. 그런데 광양항의 수출액과 수출량은 밀접한 선형관계를 가지나 두 변수의 변동률은 낮은 상관관계를 보인다. 이것은 두 변수의 변동성의 특성이 다르다는 것을 의미한다. 이에 물동량과 수출액의 예측하지 못한 요인의 밀도함수가 정규분포 형태를 보이지 않을 뿐만 아니라 부호편의검정, 규모편의검정, 결합검정, Ljung-Box Q 통계량 등이 GARCH와 같은 변동성 모형을 이용하여 분석을 실시하는 것이 합리적임을 보인다. 물동량 변동성에서는 대칭적 GARCH모형이 아닌 비대칭 GARCH모형이 적합한데 비해 수출액 변동성에서는 GARCH모형이 적합함을 보인다. 뉴스충격곡선을 도출하여 물동량의 경우 GJR모형이 EGARCH모형에 비해 나쁜 뉴스에 대한 분산을 과대평가하나 좋은 뉴스에 대한 분산을 과소평가하는 경향이 있음을 밝힌다.
BDI건화물운임지수의 변동성은 환율과 주가의 변동성을 크게 초과할 정도로 대단히 클 뿐만 아니라 변동성이 점차 커지고 있어서 운임을 예측하는데 많은 어려움을 겪고 있다. 이에 본고는 이러한 운임지수의 변동성을 정확히 포착할 수 있는 모형을 찾는데 목적을 둔다. 이를 위해 변동성 분석에 흔히 사용되는 대칭형 변동성 모형인 GARCH 모형과 비대칭 변동성 모형인 AGARCH모형, GJR모형, EGARCH모형을 도입한다. 그것은 나쁜 뉴스가 좋은 뉴스보다 더 큰 변동성을 야기할 가능성이 높기 때문이다. 먼저 운임의 예측불가능요소를 운임의 요일별 특성을 제거한 후 자기회귀를 하여 구한 후 GARCH 분석을 적용하는데 적합한 성격을 갖는가를 조사한다. 비대칭모형의 AGARCH모형에서는 비대칭을 나타내는 계수가 유의하나 부호가 모형의 예상과 달라 나쁜 뉴스가 좋은 뉴스보다 더 큰 변동성을 야기하지 않으며, EGARCH모형의 비대칭계수도 양의 부호로 모형의 예상과 반대일 뿐만 아니라 유의하지 않아 나쁜 뉴스가 좋은 뉴스보다 더 큰 변동성을 야기하지 않는다는 것, 그리고 GJR모형에서도 해당 계수가 음으로 모형과 반대로 유의하지 않아 음의 충격이 양의 충격보다 더 큰 변동성을 유발하지 않음을 보인다. 이에 따라 BDI건화물운임지수의 변동성은 GARCH모형을 이용하는 것이 합리적이라는 점을 보인다.
공공의 영역에서 공공의 이익과 관련된 정책이나 사안에 대한 사회적 차원의 접근에 있어서'효율성'과 함께'형평성'은 반드시 고려해야 할 양대 축이라 할 수 있을 것이다. 이러한 맥락에서 본 연구는 공공 R&D 투자사업 중 하나인 농업 R&D 투자에 대한 형평성 측면에서의 평가의 일환으로서, 과연 농업 R&D 투자로 인해 창출된 혜택이 농가의 소득계층 별로 균등하게 분배되고 있는지, 특히 농가의 경영 효율성에 고르게 영향을 미치고 있는 지를 확인하기 위한 분석을 시도하였다. 분석결과 표면적으로는 공공재원이 투자된 농업 R&D의 혜택은 비교적 고르게 배분되고 있으며, 그 중에서도 하위 30~40%가 상대적으로 많은 편익을 누리고 있는 것으로 나타났다. 그러나 농가마다 이질적인 지식 흡수 활용능력을 통제하였을 경우, 그 혜택이 상대적으로 저소득층 농가에 비해 고소득층 농가에 집중되는 경향이 발견되었다. 이는 형평성 차원에서 농업 R&D투자는 매우 역진(逆進)적인'보조금'으로서 기능을 하고 있음을 의미하게 된다. 그러나 이러한 농업 R&D 투자의 역진성은 농가들이 지닌 기술적'필요(needs)'의 이질성에 기인한 것일 수도 있음을 확인할 수 있었는데, 전통적인 관행농업 중심의 저소득층 농가들에 비해 지식영농을 지향하는 고소득층 농가들이 농업 R&D의 결과에 대한 수요가 높아 자연스럽게 혜택도 역시 집중된 것으로 보인다.
본 연구는 정상 성인에서 관상동맥질환의 위험인자로 알려진 혈액내 Lipoprotein(a) 농도의 실태를 파악하고 이들 농도와 지질 농도, 섬유소원, 공복혈당 및 일상생활요인과의 관계를 알아보고자 수행되었다. 연구대상은 서울지역 일부 초, 중, 고교 교사들로 의료보험 관리 공단의 신검에서 건강상태가 양호하다고 판정 받은 남자 80명, 여자 60명을 대상으로 혈액분석과 설문 조사를 1996년 11월 2일부터 11월 7일에 걸쳐 실시하였다. 혈액 분석 결과에 따라 이들을 정상군과 위험군으로 나누고 이들 군들 사이에서 Lipoprotein(a) 농도와의 연관성을 알아보았다. 결과는 다음과 같다. 1. 전체 대상자들 중 관상동맥질환 유발의 위험수준인 30mg/dL을 초과하는 대상자는 140명중 37명으로 26.4%에 달했다. 대상자들의 Lipoprotein(a) 평균 농도는 남자는 $16.94{\pm}12.70\;mg/dL$, 여자는 $17.92{\pm}17.58\;mg/dL$로 성별간의 유의한 차이는 없었다. 2. 대상자의 연령에 따른 Lipoprotein(a) 농도의 경우 연령간의 유의한 차이를 보였다(p<0.05). 3. 대상자의 혈액을 분석하여 각 항목에 대해 정상군과 위험군으로 나눈 후 Lipoprotein(a) 농도와 각 항목들간의 유의성을 살펴 본 결과 1) Aspartate aminotransferase, Alanine amiontransferas와 Lipoprotein(a)농도 사이에는 유의한 차이가 나타나지 않았다. 2) 공복 혈당, 섬유소원과 Lipoprotein(a) 농도 사이에도 유의한 차이가 관찰되지 않았다. 3) 지질농도(총콜레스테롤, 고비중 지단백 콜레스테롤, 저비중 지단백 콜레스테롤 , 중성지방)와 Lipoprotein(a) 농도 사이에도 유의한 차이가 발견되지 않았다. 4) 일상생활요인과 Lipoprotein(a) 농도와의 경우 혈압, 비만도, 성별, 흡연 등에서는 유의한 차이가 나타나지 않았다. 그러나 육식 섭취, 음주, 염분 섭취의 정도에 따라서 이들과 Lipoprotein(a) 농도 사이에 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다(p<0.05). 5) 혈액 분석 결과와 일상생활요소를 모두 통털어 Lipoprotein(a) 농도가 고려된 경우 나이와 육식섭취의 정도에 따라 정상군과 위험군에서 유의한 차이가 관찰되었다. (p<0.05, p<0.01).
Purpose: This study assessed the impact of self-reported periodontal health on the oral health-related quality of life among elderly Koreans. Methods: Four hundred twenty one elderly Koreans in Seoul and suburban areas were selected with a cluster (institution) sampling method, and were requested to take oral examinations and finish questionnaires on the Oral Health Impact Profile-14(OHIP-14). and self-reported periodontal health status, such as periodontal symptoms, self-rated periodontal health and periodontal treatment need. As the dependent variable, OHIP-14 showed a positive skewed distribution (skewness: 1.17), we transformed to square-root form to apply parametric analyses. Bivariate analysis by t-test and ANOVA, and multivariate analysis with the two-level regression model accounting clusters were implemented. Results: Mean age of the subjects was 74.6 years and 66.5% were women. Fourteen items of OHIP-14 were summarized to one factor explaining 78.6% of total variance and produced the Chronbach alpha coefficient of 0.92. Results from the multivariate model, adjusting for age, sex, type of institutions, ability to pay, and number of teeth present, showed significantly lower OHIP-14 with reporting less than 3 periodontal symptoms (p(O.OOO1), rating their own periodontal health as above average level (p=O.0144), and thinking they don't need any periodontal treatments in the near future (p=O.0148), than their counterparts. The intraclass-corrrelation estimated by the final model was 0.028. Conclusion: This study demonstrates a significant association between self-reported periodontal health status and the oral health-related quality of life.
나주-영암 인근인 영산강 하류 부근의 3개소에서 채취된 시추퇴적물의 수직적인 퇴적환경과 지구화학적 특성의 변화를 알아 보기 위하여 이들 시료를 대상으로 퇴적물의 입도 분포와 금속원소의 함량에 대한 분석을 실시하였다. 시추퇴적물의 심도에 따른 입도는 잔자갈에서 니질에 이르고 상향세립화의 특성을 가진다. 퇴적물의 분급도는 poorly sorted에서 very poorly sorted로 불량하게 나타났으며, 왜도는 대체로 양의 왜도가 우세하였다. 퇴적물의 입도별 분포상에서 연구지역의 퇴적층은 사행천을 이루는 하성층으로 생각된다. 지구화학적 원소들의 거동은 일부 시추퇴적층 입도의 상향세립화에 대한 의존도가 영향을 주기는 하였으나 탄산염 함량변화 등을 포함하는 환경적 변화에 의한 조절을 받은 것으로 보인다. 퇴적물에 함유된 금속원소들의 농축을 알아보기 위한 부화지수의 분석결과는 유의할 정도의 부화가 관찰되지 않아 특정 금속원소에 의한 농집은 이루어지지 않은 것으로 보인다.
본 연구는 생화학적 검사에 의한 철 영양상태의 판정시 검사항목에 따른 판정의 정확도를 보기 위하여 외견상 건강한 18~21세의 여대생 57명을 대상으로 혈액성분 중 Hb, Hct, serum ferritin을 측정하고 그 상관성을 분석하였다. 1) 조사대상자의 Hb는 평균이 $13.9\pm0.96g/dl,$ 중앙값이 14.1g/dl 였다. Hct의 평균은 $41.4\pm2.85%,$ 중앙값은 42.0%였고, ferritin은 평균 $20.7\pm15.5ng/ml,$ 중앙값 16.5ng/ml, 최빈값 3.40ng/ml 였다. Hb, Hct, ferritin값 모두 Kolmogorov-Smirnov test결과 정규분포 하는 것으로 나타났다. 2) Hb와 Hct간에는 r=0.9467(p<0.001)로 (Hct=2.28+2.81$\times$Hb)의 회귀관계를 보였다. Hb와 ferritin간에는 r=0.5396(p<0.001)로 $\times$Hb)를, Hct와 ferritin간에는 r=0.5591(p<0.001)로 (log(ferritin)=-1.73+0.07$\times$Hct>의 회귀식이 구해졌다. 3) 빈혈발현율은 Hb 12g/dl를 기준시 5.3%, Hct 36% 기준시 10.5%, ferritin 12ng/ml 기준시 36.8% 였다. 4) Ferritin 함량을 기준하여 Hb, Hct판정에 대한 신뢰도를 분석한 결과, 빈혈 판정시 많이 이용되는 Hb 12g/dl 미만이나 Hct 36% 이하를 기준했을 때 두 방법 모두 sensitivity가 매우 낮았으며 specificity는 매우 높은 값을 보여, 빈혈 발현율이 높은 우리나라의 경우 Hb나 Hct의 판정기준치를 높일 필요가 있는 것으로 나타났다. 5) 빈혈 판정을 위한 검사방법으로서의 Hb측정은 sensitivity, specificity 등을 고려할 때 판정 기준치를 14g/dl로 하는 것이 타당할 것으로 보인다. Hct의 경우 판정치를 40%로 높일 경우에 false-negative rate가 42.9%로 낮아졌다.
실험실에서 배양한 어린 포자체 (최대길이 0.63 cm)를 밀도 4단계로 조절하여 경남 일광연안에 양성하고, 1996년 1월부터 7월까지 생장과 생존을 조사하였다. 서로 다른 밀도로 양성한 포자체는 저밀도에서 높은 생존율을 보였다. 실험된 4개의 밀도집단 중 3개의 저밀도 집단에서 최종적으로 생존한 개체의 수는 34$\~$38 개체${\cdot}100 cm^{-2}$의 범위로 유사하였다. 그러나 가장 고밀도 집단에서는 사망률이 다른 집단에 비해 상대적으로 높아 7월 말에는 단지 21 개체${\cdot}100 cm^{-2}$ 개체만이 생존하였다. 양성 후 2개월 이전에는 각 밀도집단의 엽체의 크기는 초기 밀도가 높을 수록 작았으나, 집단간 밀도차이가 없어지는 3개월 이후로는 크기 차이가 없어졌다. 집단의 밀도가 높아질수록 엽장의 빈도분포가 오른쪽으로 심한 비대칭을 이루었다. 각 집단에서 가장 큰 10개의 크기는 언제나 저밀도 집단에서 높았다. 엽체의 크기가 클수록 상대성장률과 생존율이 높았다. 3월부터 7월까지 yield-den-sity 관계식의 기울기는 -0.060에서 -0.137의 범위였다. 이 결과들로부터 밀도가 다시마의 성장과 생존에 심각하게 영향을 미침을 알 수 있었으나, 밀도 종속적 성장과 사망유형은 육상식물의 경우와는 일치하지 않았다.
COVID-19 여파로 인한 비대면 서비스와 가정 재정 불안정성의 증가로 이륜차 보험사기 발생이 예상되고 있다. 이와 함께 보험사기 수법도 갈수록 교묘해지고 있다. 하지만 비대면 배달 수요와 연관된 이륜차 교통사고와 보험사기 적발 모형 관련 연구는 매우 미흡한 실정이다. 이에 본 연구는 보험사기의 표본 편중문제를 해결하기 위해 균형 랜덤포레스트 알고리즘을 이용하고 보험사기 조사 전문가의 정성적인 판단 기준을 반영한 변수를 모델에 포함하여 적용성을 향상시키며 적발력 높은 이륜차 보험사기 모형을 개발하고자 한다. 보험사기 적발 모형 개발 결과, 기존의 비균형 랜덤 포레스트 모형에 비해 균형 랜덤 포레스트가 보험 사기혐의자를 분류하는 데 있어 통계적으로 우수한 점을 확인할 수 있었다. 특히, 총 26개의 변수를 토대로 탐색적 변수 조합을 적용한 모형의 예측 성능이 가장 높았지만 일부 변수만을 사용한 확인적 모형의 예측 성능도 크게 떨어지지 않은 와중에, 정성적인 보험사기 전문가가 선정한 변수만을 사용한 확인적 모형은 예측력이 떨어지는 것을 확인하였다. 또한, 총 26개의 변수 중 운전자 성별, 연령, 운전자 피보험자 일치 여부, 미수선 청구금액, 대인보험금 등이 중요한 변수로 확인되어 이를 활용해 이륜차 보험사기 혐의자 선별을 위한 적극적인 대처가 필요해 보인다.
본 연구에서는, 학생들의 학업 성취도를 낮추고 학력 저하를 불러온 원인이 비대면 수업만이 아니라 다른 요인들을 조사하였다. 많은 언론 보도뿐만 아니라 선행연구에서 비대면 수업이 학생들의 학력저하에 주된 원인이라 하고 있다. 그러나 2020년 국가수준 학업성취도 조사에서 함께 진행된 '코로나19 원격수업 환경 학생 설문조사'의 조사를 통해 학생들은 원격수업에 대한 만족도가 70~80% 대로 높은 편임을 알 수 있었고, 국가수준 학업성취도 평가 분석을 통해 2017년부터 학생들의 학업성취도는 대체로 우하향 곡선을 그리면서 해마다 학력 저하가 이미 나타나고 있었음을 알 수 있었다. 좀 더 정확한 확인을 위해 고등학생들의 모의고사 성적을 분석해본 결과 학생들의 성적은 정규분포 곡선을 그리는 것이 아니라 중위권의 수가 줄어들고 심각한 양극화 현상이 나타나고 있는 오른쪽이 높은 U자형 분포가 나타남을 확인할 수 있었다. 이러한 현상의 원인이 단순히 비대면 수업의 방식이나 질적인 부족함 때문이 아니라, 가정에서의 돌봄과 관리 등 환경적인 영향과 사교육에 대한 투자의 변화, 하위권으로 갈수록 비대면 온라인 수업을 하면서 온라인 기기 사용 시간이 증가하게 되었고, 학습과 무관한 온라인 콘텐츠와 게임, 동영상 시청 시간의 증가 등 다양한 요인이 있음을 찾았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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