• 경제분석
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• 제26권3호
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• pp.1-47
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• 2020

본 연구는 이자율 스프레드 혹은 이자율 스프레드의 각 구성요소인 기대 스프레드와 기간 프리미엄의 경기 예측력에 관한 1990년대 이후 선행연구를 서베이하고, 한국의 국고채 현물이자율 데이터를 이용하여 이자율 스프레드 및 각 구성요소의 산업생산 증가율, 소비자물가 상승률, 생산갭 등에 대한 예측력에 관한 실증분석을 수행하였다. 먼저 주로 미국 경제를 대상으로 한 선행 연구들을 서베이한 결과 이자율 스프레드는 주요 경제변수들에 대하여 유의한 예측력을 갖고 있으나 1980년대 중반 이후 인플레이션 타깃팅 강화 경향 등에 따라 이자율 스프레드의 경기 예측력이 저하되고 있는 것으로 나타났다. 다음으로 한국 데이터를 대상으로 산업생산 증가율, 소비자물가 상승률, 생산갭 등에 대한 이자율 스프레드 및 각 구성요소의 예측력을 분석한 결과, 특히 이자율 스프레드의 구성요소 중 기간 프리미엄이 유의한 예측력을 갖는 것으로 나타났다. 이자율 스프레드를 이용하여 표본외 분석을 수행한 결과, 예측방정식이 구조적으로 불안정한 것으로 나타났으며, 특히 산업생산지수 예측에 있어서 이자율 스프레드의 분해가 유의한 기여를 하는 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제28권3호
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• pp.105-117
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• 2022

본 연구는 다항회귀분석을 통해 장기금리와 단기금리의 차이인 금리 스프레드와 주식 수익률 간 영향을 분석한다. 기존 연구들은 미국시장을 중심으로 금리 스프레드를 통한 경기를 예측에 초점을 맞추어 진행되었다. 선행 연구들은 장단기금리의 기간을 조절하고 선행정도를 분석하며 금리 스프레드를 경기예측 선행지표로 검증했다. 국내에서도 2006년 경기종합지수 제 7차 개편 이후 금리스프레드를 경기 선행지수 구성항목에 포함하였으며 현재까지도 활용하고 있다. 그럼에도 불구하고 국내 주식시장에서 금리스프레드와 산업별 주식 수익률에 대한 연구는 부족하다. 때문에 본 연구에서는 국내주식시장을 대상으로 금리스프레드와 산업별 주식 수익률은 분석했다. 회귀분석을 통해 인과관계가 높은 장단기 금리를 선정하고 선행기간 및 산업별 상관관계를 파악했다. 연구 과정에서 단순 선형회귀 분석(Simple Linear Regression)의 한계를 극복하기 위해 다항 회귀분석(Polynomial Linear Regression)을 활용해 설명력을 높였다. 분석 결과 6개월 선행하여 무보증 3년 회사채(AA-) 수익률과 콜금리 수익률의 차이 금리스프레드로 사용했을 때 높은 인과를 확인하였으며 산업별 주식수익률을 분석한 결과 해당 금리 스프레드와 자동차산업의 수익률의 관계가 가장 밀접함을 확인했다. 본 연구를 통해 국내에서 금리 스프레드가 경기예측뿐만 아니라 주식수익률과도 인과관계가 있음을 확인한 것에 의의가 있다. 금리스프레드만 사용하여 주식 가격을 예측하는 것에는 한계가 있을 수 있으나 다양한 요인들과 적절히 활용할 경우 강력한 팩터로 역할을 할 것이라 기대한다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제21권6호
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• pp.480-494
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• 2009

장기간의 극치 파랑자료는 연안 및 항만구조물의 계획 및 설계에서 매우 중요한 인자이다. 그러나, 한국 연안 심해파는 관측 자료가 한정되어 있으므로 기상정보로부터 사후추정한 장기간의 파랑자료를 이용하고 있다. 한국해양연구원(2005)에서는 1979년부터 2003년까지의 한국연안 106개 지점의 극치 파랑 자료를 제시하였다. 본 연구에서는 이 자료를 활용하여 최적 극치분포 함수를 분석하고, Goda(2004)가 제안한 확산모수를 산정하였다. 산정된 확산모수는 모멘트법으로 산정한 결과와 잘 일치하였다. 그러나, 확산모수가 외국사례보다 큰 1.0에서 2.8에 이르고 있기 때문에 차후 설계파에 대한 검토가 필요하다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제19권1호
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• pp.147-155
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• 2012

We propose some properties for a fuzzy correlation test by reduced-spread fuzzy variance for sample fuzzy data. First, we define the condition of fuzzy data for repeatedly observed data or that which includes error term data. By using the average of spreads for fuzzy numbers, we reduce the spread of fuzzy variance and define the agreement index for the degree of acceptance and rejection. Given a non-normal random fuzzy sample, we have bivariate normal distribution by apply Box-Cox power fuzzy transformation and test the fuzzy correlation for independence between the variables provided by the agreement index.

• 한국전산유체공학회:학술대회논문집
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• 한국전산유체공학회 2010년 춘계학술대회논문집
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• pp.109-114
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• 2010

Interface tracking of two phase is significant to analyze multi-phase phenomena. The VOF(Volume of Fluid) and level set are well known interface tracking method. However, they have limitations to solve compressible flow and incompressible flow at the same time. CIP(Cubic Interpolate Propagation) method is appropriate for considering compressible and incompressible flow at once by solving the governing equation which is divided up into advection and non-advection term. In this article, we analyze the droplet impingement according to various We number using improved CIP method which treats nonlinear term once more comparison with original CIP method. Furthermore, we compare spread radius after droplet impingement on the wall with the experimental data and original CIP original CIP method, and it reduces the mass conservation error which is generated in the numerical analysis comparison with original CIP method.

• Journal of Korean Neurosurgical Society
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• 제52권4호
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• pp.372-376
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• 2012

Objective : The purpose of this large prospective study is to assess the association between the disappearance of the lateral spread response (LSR) before and after microvascular decompression (MVD) and clinical long term results over two years following hemifacial spasm (HFS) treatment. Methods : Continuous intra-operative monitoring during MVD was performed in 244 consecutive patients with HFS. Patients with persistent LSR after decompression (n=22, 9.0%), without LSR from the start of the surgery (n=4, 1.7%), and with re-operation (n=15, 6.1%) and follow-up loss (n=4, 1.7%) were excluded. For the statistical analysis, patients were categorized into two groups according to the disappearance of their LSR before or after MVD. Results : Intra-operatively, the LSR was checked during facial electromyogram monitoring in 199 (81.5%) of the 244 patients. The mean follow-up duration was $40.9{\pm}6.9$ months (range 25-51 months) in all the patients. Among them, the LSR disappeared after the decompression (Group A) in 128 (64.3%) patients; but in the remaining 71 (35.6%) patients, the LSR disappeared before the decompression (Group B). In the post-operative follow-up visits over more than one year, there were significant differences between the clinical outcomes of the two groups (p<0.05). Conclusion : It was observed that the long-term clinical outcomes of the intra-operative LSR disappearance before and after MVD were correlated. Thus, this factor may be considered a prognostic factor of HFS after MVD.

• 한국환경보건학회지
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• 제46권5호
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• pp.599-609
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• 2020

Objectives: Coronavirus disease 2019 (COVID-19) first emerged in December 2019 in Wuhan, China, and has rapidly become a global pandemic with over 26.4 million confirmed cases and approximately 871,000 fatalities worldwide as of this writing. In the Republic of Korea, disease clusters frequently occurred in long-term care hospitals where the majority of residents are elderly with underlying medical conditions. Despite the fact that public health authorities and local community health centers have put tremendous efforts into preventing the spread of disease, positive cases have continued to occur. Thus, the Korea Centers for Disease Control & Prevention rapid response team decided to conduct an environmental investigation of a long-term care hospital to identify whether environmental contamination has remained and contributed to the spread of COVID-19. Methods: An environmental investigation was conducted at Hospital A. The characteristics of the facility and its HVAC system were assessed by checking the layout and interviewing the people in charge. A total of 64 surface samples were collected from areas of concern, including patient rooms, toilets, elevators, and nurses' station. These samples were tested by a regional health and environmental research institute using real-time reverse transcription polymerase chain reaction. Results: All samples from Hospital A were confirmed to be negative. Through interviews with high-level personnel at the regional community health center, we found that extensive disinfection is frequently performed on potentially contaminated areas in Hospital A in accordance with government guidelines. Conclusion: The environmental control measures implemented in Hospital A had been sufficient for mitigating the risk of further infection, suggesting that such measures may also be effective for other long-term health care facilities.

• 한국빅데이터학회지
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• 제5권1호
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• pp.1-9
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• 2020

이 연구는 2018년도 정부(농림축산식품부)의 재원으로 농림식품기술기획평가원 지원을 받아 수행된 연구이다. 최근 시계열 및 텍스트 마이닝에서 활발히 사용되는 모델은 딥러닝(Deep Learning) 모델 구조를 활용한 LSTM(Long Short-Term Memory models) 모델이다. LSTM 모델은 RNN의 BPTT(Backpropagation Through Time) 과정에서 발생하는 Long-Term Dependency Problem을 해결하기 위해 등장한 모델이다. LSTM 모델은 가변적인 Sequence data를 활용하여 예측하는 문제를 굉장히 잘 해결했고, 지금도 널리 사용되고 있다. 본 논문 연구에서는 KT가 제공하는 CDR(Call Detailed Record) 데이터를 활용하여 바이러스와 밀접한 관계가 있을 것으로 예측되는 사람의 이동 경로를 파악하였다. 해당 사람의 경로를 활용하여 LSTM 모델을 학습시켜 이동 경로를 예측한 결과를 소개한다. 본 연구 결과를 활용하여 HPAI가 전파되는 경로를 예측하여 방역에 중점을 둘 경로 또는 지역을 선정해 HPAI 확산을 줄이는 데 이용될 수 있을 것이다.

• 한국농촌간호학회지
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• 제18권1호
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• pp.27-39
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• 2023

Purpose: This study is a mixed methods research that was conducted to verify factors affecting the working experience of community-based long-term care hospital workers during the COVID-19 pandemic. Methods: The study was carried out from July 19 to November 3, 2021 for 340 nurses who worked at 10 long-term care hospitals located in G city. Results: As the study results, factors that affected job stress of the workers working at community-based long-term care hospitals included job satisfaction (β=-.27, p<.001), work demand (β=-.25, p<.001), fatigue (β=.19, p=.001), and cooperation and leadership (β=-.12, p=.049). It was found that the participants were struggling with physical and mental stress caused by the increased workload due to the preventative measures taken to stop the infection and spread of COVID-19. Despite this, they accepted their situation as necessary to overcome the pandemic and shared the quarantine guidelines of the government and community health centers while actively responding to prevent the spread of COVID-19 under the leadership of their supervisors. However, they were experiencing psychological and emotional burnout in the prolonged pandemic situation. Conclusion: It is considered necessary to help relieve their stress and provide psychological and mental support by adopting a policy to develop and apply comprehensive programs.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권1호
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• pp.22-28
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• 2021

본 연구는 화재진압 및 피난활동을 지원하는 딥러닝 기반의 알고리즘 개발에 관한 기초 연구로 선박 화재 시 연기감지기가 작동하기 전에 검출된 연기 데이터를 분석 및 활용하여 원격지까지 연기가 확산 되기 전에 연기 확산거리를 예측하는 것이 목적이다. 다음과 같은 절차에 따라 제안 알고리즘을 검토하였다. 첫 번째 단계로, 딥러닝 기반 객체 검출 알고리즘인 YOLO(You Only Look Once)모델에 화재시뮬레이션을 통하여 얻은 연기 영상을 적용하여 학습을 진행하였다. 학습된 YOLO모델의 mAP(mean Average Precision)은 98.71%로 측정되었으며, 9 FPS(Frames Per Second)의 처리 속도로 연기를 검출하였다. 두 번째 단계로 YOLO로부터 연기 형상이 추출된 경계 상자의 좌표값을 통해 연기 확산거리를 추정하였으며 이를 시계열 예측 알고리즘인 LSTM(Long Short-Term Memory)에 적용하여 학습을 진행하였다. 그 결과, 화재시뮬레이션으로부터 얻은 Fast 화재의 연기영상에서 경계 상자의 좌표값으로부터 추정한 화재발생~30초까지의 연기 확산거리 데이터를 LSTM 학습모델에 입력하여 31초~90초까지의 연기 확산거리 데이터를 예측하였다. 그리고 추정한 연기 확산거리와 예측한 연기 확산거리의 평균제곱근 오차는 2.74로 나타났다.