• Journal of Animal Science and Technology
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• 제66권4호
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• pp.682-701
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• 2024

This study estimated the heritabilities (h²) and genetic and phenotypic correlations between reproductive traits, including calving interval (CI), age at first calving (AFC), gestation length (GL), number of artificial inseminations per conception (NAIPC), and carcass traits, including carcass weight (CWT), eye muscle area (EMA), backfat thickness (BF), and marbling score (MS) in Korean Hanwoo cows. In addition, the accuracy of genomic predictions of breeding values was evaluated by applying the genomic best linear unbiased prediction (GBLUP) and the weighted GBLUP (WGBLUP) method. The phenotypic data for reproductive and carcass traits were collected from 1,544 Hanwoo cows, and all animals were genotyped using Illumina Bovine 50K single nucleotide polymorphism (SNP) chip. The genetic parameters were estimated using a multi-trait animal model using the MTG2 program. The estimated h² for CI, AFC, GL, NAIPC, CWT, EMA, BF, and MS were 0.10, 0.13, 0.17, 0.11, 0.37, 0.35, 0.27, and 0.45, respectively, according to the GBLUP model. The GBLUP accuracy estimates ranged from 0.51 to 0.74, while the WGBLUP accuracy estimates for the traits under study ranged from 0.51 to 0.79. Strong and favorable genetic correlations were observed between GL and NAIPC (0.61), CWT and EMA (0.60), NAIPC and CWT (0.49), AFC and CWT (0.48), CI and GL (0.36), BF and MS (0.35), NAIPC and EMA (0.35), CI and BF (0.30), EMA and MS (0.28), CI and AFC (0.26), AFC and EMA (0.24), and AFC and BF (0.21). The present study identified low to moderate positive genetic correlations between reproductive and CWT traits, suggesting that a heavier body weight may lead to a longer CI, AFC, GL, and NAIPC. The moderately positive genetic correlation between CWT and AFC, and NAIPC, with a phenotypic correlation of nearly zero, suggesting that the genotype-environment interactions are more likely to be responsible for the phenotypic manifestation of these traits. As a result, the inclusion of these traits by breeders as selection criteria may present a good opportunity for developing a selection index to increase the response to the selection and identification of candidate animals, which can result in significantly increased profitability of production systems.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.139-156
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• 2021

이미지 분류에서 딥러닝 모형을 사용하는 가장 큰 이유는 이미지의 전체적인 정보에서 각 지역 특징을 추출하여 서로의 관계를 고려할 수 있기 때문이다. 하지만 이미지의 지역 특징이 없는 감정 이미지 데이터는 CNN 모델이 적합하지 않을 수 있다. 이러한 감정 이미지 분류의 어려움을 해결하기 위하여 매년 많은 연구자들이 감정 이미지에 적합한 CNN기반 아키텍처를 제시하고 있다. 색깔과 사람 감정간의 관계에 대한 연구들도 수행되었으며, 색깔에 따라 다른 감정이 유도된다는 결과들이 도출되었다. 딥러닝을 활용한 연구에서도 색깔정보를 활용하여 이미지 감성분류에 적용하는 연구들이 있어왔으며, 이미지만을 가지고 분류 모형을 학습한 경우보다 이미지의 색깔 정보를 추가로 활용한 경우가 이미지 감성 분류 정확도를 더 높일 수 있었다. 본 연구는 사람이 이미지의 감정을 분류하는 기준 중 많은 부분을 차지하는 색감을 이용하여 이미지 감성 분류 정확도를 향상시키는 방안을 제안한다. 이미지의 RGB 값에 K 평균 군집화 방안을 적용하여 이미지를 대표하는 색을 추출하여, 각 감성 클래스 별 해당 색깔이 나올 확률을 가중치 식으로 변형 후 CNN 모델의 최종 Layer에 적용하는 이-단계 학습방안을 구현하였다. 이미지 데이터는 6가지 감정으로 분류되는 Emotion6와 8가지 감정으로 분류되는 Artphoto를 사용하였다. 학습에 사용한 CNN 모델은 Densenet169, Mnasnet, Resnet101, Resnet152, Vgg19를 사용하였으며, 성능 평가는 5겹 교차검증으로 CNN 모델에 이-단계 학습 방안을 적용하여 전후 성과를 비교하였다. CNN 아키텍처만을 활용한 경우보다 색 속성에서 추출한 정보를 함께 사용하였을 때 더 좋은 분류 정확도를 보였다.

• 한국산업보건학회지
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• 제25권1호
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• pp.58-71
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• 2015

Objectives: The aims of this study were to investigate the classification system of chemical substances in the Occupational Safety and Health Act(OSHA) and Chemical Substances Control Act(CSCA) and to compare several health indices (i.e., Time Weighted Average (TWA), Lethal Dose ($LD_{50}$), and Lethal Concentration ($LC_{50}$) of chemical substances by categories in each law. Methods: The chemicals regulated by each law were classified by the specific categories provided in the respective law; seven categories for OSHA (chemicals with OELs, chemicals prohibited from manufacturing, etc., chemicals requiring approval, chemicals kept below permissible limits, chemicals requiring workplace monitoring, chemicals requiring special management, and chemicals requiring special heath diagnosis) and five categories from the CSCA(poisonous substances, permitted substances, restricted substances, prohibited substances, and substances requiring preparation for accidents). Information on physicochemical properties, health indices including CMR characteristics, $LD_{50}$ and $LD_{50}$ were searched from the homepages of the Korean Occupational and Safety Agency and the National Institute of Environmental Research, etc. Statistical analysis was conducted for comparison between TWA and health index for each category. Results: The number of chemicals based on CAS numbers was different from the numbers of series of chemicals listed in each law because of repeat listings due to different names (e.g., glycol monoethylether vs. 2-ethoxy ethanol) and grouping of different chemicals under the same serial number(i.e., five different benzidine-related chemicals were categorized under one serial number(06-4-13) as prohibited substances under the CSCA). A total of 722 chemicals and 995 chemicals were listed at the OSHA and its sub-regulations and CSCA and its sub-regulations, respectively. Among these, 36.8% based on OSHA chemicals and 26.7% based on CSCA chemicals were regulated simultaneously through both laws. The correlation coefficients between TWA and $LC_{50}$ and between TWA and $LD_{50}$, were 0.641 and 0.506, respectively. The geometric mean values of TWA calculated by each category in both laws have no tendency according to category. The patterns of cumulative graph for TWA, $LD_{50}$, $LC_{50}$ were similar to the chemicals regulated by OHSA and CCSA, but their median values were lower for CCSA regulated chemicals than OSHA regulated chemicals. The GM of carcinogenic chemicals under the OSHA was significantly lower than non-CMR chemicals($2.21mg/m^3$ vs $5.69mg/m^3$, p=0.006), while there was no significant difference in CSCA chemicals($0.85mg/m^3$ vs $1.04mg/m^3$, p=0.448). $LC_{50}$ showed no significant difference between carcinogens, mutagens, reproductive toxic chemicals and non-CMR chemicals in both laws' regulated chemicals, while there was a difference between carcinogens and non-CMR chemicals in $LD_{50}$ of the CSCA. Conclusions: This study found that there was no specific tendency or significant difference in health indicessuch TWA, $LD_{50}$ and $LC_{50}$ in subcategories of chemicals as classified by the Ministry of Labor and Employment and the Ministry of Environment. Considering the background and the purpose of each law, collaboration for harmonization in chemical categorizing and regulation is necessary.

• Nuclear Medicine and Molecular Imaging
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• 제41권4호
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• pp.272-279
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• 2007

목적: 본 연구는 $^{123}I-FP-CIT$ SPECT을 사용하여 파킨슨증을 구성하는 각 질환군별 차이를 평가하는 것이었다 방법: 본태성진전(64.9$\pm$8.4세, 남:녀 =20:59), 알츠하이머병(69.2$\pm$10.0세, 남:녀=4.4), 파킨슨병(66.4$\pm$9.5세, 남:녀=45:82), 레이소체치매(74.6$\pm$8.4세, 남:녀 =1:8), 그리고 다계통위축증(59.7$\pm$6.7세, 남:녀 = 8:6)을 진단받은 환자 237명과 정상군 18명(60.4$\pm$10.2세, 남:녀=9:9)의 $^{123}I-FP-CIT$ SPECT 영상을 분석하였다. 도파민운반체의 표준뇌지도로 검사자의 영상을 공간정규화한 후, 관심영역을 이용하여 미상핵, 피각의 특이영역 계수와 후두엽의 비특이 영역계수를 측정하여 결합잠재능(binding potential; BP)를 계산하였다. 선조체의 특이영역 계수 및 BP는 미상핵과 피각의계수를 가중평균(weighted mean)하여 구하였다. 그리고 피각과 미상핵의 BP간 비(BP ratio of putamen to caudate;PCR)와 선조체, 미상핵, 그리고 피각의 좌우 비대칭 비(asymmetric index; ASI)를 구하였다. 경과 영상을 시행한 파킨슨병(59.3$\pm$11.2세, 남 녀 = 2:3)에서는 연간 BP 감소를 구하였다. 결과 정상군의 BP는 본태성진전이나 알츠하이머병과는 차이가 없었고, 파킨슨병, 다계통위축증, 그리고 레이소체치매보다는 유의하게 높은 값이었다(p<0.005). 정상군의 PCR은 파킨슨병보다는 통계적으로 높았고, ASI는 낮았다(p<0.005), 파킨슨병은 다경색위축증보다 유의하게 PCR값과 피각 및 선조체의 BP는 낮았으며, ASI는 높았다(p<0.05). 그러나 본태성진전과 알츠하이머병 그리고 파킨슨병과 레이소체치매 간에는 모든 변수에서 유의한 차이를 보이지 않았다. 결론: 도파민 운반체 방사성추적자인 $^{123}I-FP-CIT$와 SPECT 영상을 이용하여 파킨슨증에서 질환군에 따른 차이를 평가 할 수 있었다. $^{123}I-FP-CIT$ SPECT를 이용한 도파민 운반체 영상은 파킨슨증의 감별에 유용할 것이다.

• 한국농림기상학회지
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• 제2권2호
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• pp.47-61
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• 2000

북한 시ㆍ군별 벼 생육모의결과를 토대로 벼 재배 적합성 여부를 판정하였다. 생육모의에 필요한 시ㆍ군 별 일 기상자료는 지형기후학적 공간내삽기법을 근거로 한 3단계 과정을 통해 생산하였다. 우선 기온의 경우 51개 남북한 표준관측소의 14년간(1981~1994) 월평균값을 관측지점 위도, 해발고도, 해안거리, 경사도, 개방도 등 지리지형변수에 회귀시켜 얻은 통계모형(RMSE=0.4~1.6$^{\circ}C$)을 북한전역에 적용시켜 1 km$\times$1 km수평 격자점 단위로 월별 평균값을 추정하였다. 강수량의 경우 상대적으로 자료가 풍부한 남한의 지형-강수 관계를 도출하여 이를 북한지방에 적용한 윤 (2000)의 방법에 의해 월별 강수량 분포도를 작성하였다. 일사량의 경우 남한 19개 관측소의 14년간(1984~1997) 월 평균 수평면 전천일사량 관측값의 추정식([일사량, MJ m$^{-2}$ day$^{-1}$)=0.344+0.4756[대기외 일사량]+0.0299[남쪽 개방도]-1.307[운량]-0.01[상대습도], 결정계수 0.92, RMS error 0.95)에 의해 북한 지방 27개 지점의 일사량 자료를 복원하였다. 이를 거리역산가중법으로 공간내삽하여 북한전역의 월별 일사량 분포도를 작성하였다. 두 번째 단계에서는 얻어진 1 km$\times$1km 격자점 기후값을 183개 북한 시ㆍ군별로 공간평균값을 취했다. 마지막으로 시ㆍ군 단위 월별 기후값을 이용하여 통계적인 방법 (Pickering et al., 1994)에 의해 30년간의 일별 기상자료를 생성하였다. 북한의 대표적인 벼 품종 생육조사자료를 토대로 CERES-rice 모형의 유전적 모수를 조정하고, 준비된 기상자료를 입력시켜 183개 시ㆍ군별 벼의 생육을 30년치씩 모의하였다. 생육모의결과 중 성숙기와 수량 관련 특성을 점수화 하여 각 시ㆍ군의 벼 재배용 농업기후학적 잠재력을 정량적으로 표현하였다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제15권1호
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• pp.71-78
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• 1997

목적 :동적 쐐기 조사면 측정을 다중 검출기 시스템과 같은 특수한 장치없이 보편적인 방사선 측정 방법을 사용하여 시행할 수 있는 방법을 고안, 수행하였다. 대상 및 방법 : $15^{\circ},\;30^{\circ},\;45^{\circ},\;60^{\circ}$의 동적 쐐기각(dynamic wedge angle)과 6MV와 15MV인 광자선을 발생시키는 선형 가속기(CL 2100 C/D)를 이용하여 wedge transmission factor 및 percentage depth dose(PDD, 선량 프로파일을 측정하였다. Wedge transmission factor는 6MV, 15MV인 광자선과 $15^{\circ},\;30^{\circ},\;45^{\circ},\;60^{\circ}$의 4개의 동적 쐐기각에 대해서 $4\times4cm^2-20\times20cm^2$까지 1-2cm간격의 정사각형 조사면과 Y-field가 4cm, 20cm일 때 여러개의 X-field에 대한 각각의 직사각형 조사면에서 측정하였다. 또한 동적 쐐기의 구간별 치료표(Segmented Treatment Table, STT)값을 이용하여 wedge factor를 계산해 내었다. PDD는 필름 dosimetry로 구하였는데 개방 조사면에 대해 전리함과 필름으로 PDD를 구한 후 필름의 환산값을 알아내어 쐐기 조사면에 대한 필름 dosimetry로 PDD를 구하여 필름 환산값으로 전리함을 통해 얻을 수 있는 실제 PDD를 구하였다. 선량 프로파일은 비대칭 정지 조사면을 선택적으로 전리함을 이용하여 측정하고 이때 얻은 측정치인 소구간 프로파일과 STT를 이용하는 선량 분포 중칩 방식으로 구하였다. 결과 : wedge transmission factor의 측정치와 STT를 이용하여 구한 계산치를 비교한 결과 실험 오차 범위내에서 거의 일치하였다. 또한 직사각형 조사면에서의 wedge transmission factor 변화를 측정한 결과 동일한 Y-field에 대해서 직사각형 조사면은 정사각형 조사면에서의 wedge factor와 같았다. PDD는 필름 방사선 측정값의 보정으로 개방 조사면에서 PDD와 동적 쐐기 조사면에서 PDD 사이의 차이는 무시될 수 있다. 그리고 전리함의 측정으로부터 중칩 방식으로 얻어진 동적 쫴기의 선량 프로파일은 필름 dosimetry로 얻은 동적 쐐기의 선량 프로파일과 비교한 결과 최대 2% 이내 정확도의 허용 오차 영역에 들어옴을 볼 수 있었다. 결론 :동적 조사면의 특성으로 동적 쐐기 측정에서의 정보 수집을 위하여 모든 조사면에서의 방대한 측정과 그로인한 장시간의 소비, 또한 동적 쐐기 측정을 위한 특수한 장치가 필요하지만 보편적으로 사용하는 측정 장치, 즉 단일 검출기와 필름 방사선 측정 방법으로 충분히 용이하게 행할 수 있었다.

• 한국토양비료학회지
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• 제42권5호
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• pp.336-340
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• 2009

최근 급속한 산업화가 진행되고 있는 중국의 편서풍 영향 하에 위치한 우리나라의 경우에는 장거리 이동에 따른 강우의 산성도 변화 및 예상되는 피해에 대한 대책 마련을 위하여 강우의 화학성에 대한 지속적인 모니터링이 필요하다. 태안지역 강우의 화학적 특성을 알아보기 위하여 2007년 4월부터 10월까지 19점의 빗물을 채수하여 pH 및 화학적 성분조성을 조사하였다. 강우량을 고려한 가중평균(volume-weighted mean) 이온농도 변화와 알카리성 물질들에 의한 빗물의 산성도 중화를 평가한 결과는 다음과 같다. 조사기간 중 평균 pH값은 4.9를 보였다. 빗물의 EC는 조사기간 평균 $32.9{\mu}S\;cm^{-1}$을 나타냈으며, 월별로는 9월에 $9.7{\mu}S\;cm^{-1}$로 조사기간 중 가장 낮은 값을 보였으며, 강우량이 가장 적었던 4월에 $91.4{\mu}S\;cm^{-1}$의 높은 수치를 나타내어 강우량 분포에 따른 EC의 계절적 특성을 보였다. 빗물의 조성에서 양이온 구성은 $Na^+$> $NH_4{^+}$ > $Ca^{2+}$ > $H^+$ > $Mg^{2+}$ > $K^+$의 순이었으며, $Na^+$와 $NH_4{^+}$가 전체 양이온 함량의 70% 이상을 차지하였다. 음이온은 $SO_4{^{2-}}$ > $NO_3{^-}$ > $Cl^{-}$ 순으로 $SO_4{^{2-}}$가 약 56%를 차지하였다. Sulfate의 조사기간 중 평균 함량은 $152.1{\mu}eq\;L^{-1}$ 이었다. 총 sulfate 함량 중 비해염 sulfate $(nss-SO_4)^-$ 함량은 평균 90%로 빗물 중에 함유된 sulfate의 대부분이 인위적인 발생원에서 기인되었다. 또한, 강우 산성도의 중화 정도를 알아보기 위하여 평가한 fractional acidity (pAi) 및 theoretical acidity ($pH_{the}$.) pH를 비교한 결과 1:1 직선의 오른쪽으로 분포되어 있음에 따라 본 조사기간 강우의 산성도가 빗물에 포함된 각종 알카리 물질들에 의해 중화되었음을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.39-55
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• 2019

최근 은행과 증권회사를 중심으로 다양한 로보어드바이저 금융상품들이 출시되고 있다. 로보어드바이저는 사람 대신 컴퓨터가 포트폴리오 자산배분에 대한 투자 결정을 실행하기 때문에 다양한 자산배분 알고리즘이 활용되고 있다. 본 연구에서는 대표적 로보어드바이저 알고리즘인 블랙리터만모형의 강점을 살리면서 객관적 투자자 전망을 도출할 수 있는 지능형 전망모형을 제안하고 이를 내재균형수익률과 결합하여 최종 포트폴리오를 도출하는 로보어드바이저 자산배분 알고리즘을 새로이 제안하며, 실제 주가자료를 이용한 실증분석 결과를 통해 전문가의 주관적 전망을 대신할 수 있는 지능형 전망모형의 실무적 적용 가능성을 보여주고자 한다. 그동안 주가 예측에서 우수한 성과를 보여주었던 기계학습 방법 중 SVM 모형을 이용하여 각 자산별 기대수익률에 대한 예측과 예측 확률을 도출하고 이를 각각 기대수익률에 대한 투자자 전망과 전망에 대한 신뢰도 수준의 입력변수로 활용하는 지능형 전망모형을 제안하였다. 시장포트폴리오로부터 도출된 내재균형수익률과 지능형 전망모형의 기대수익률, 확률을 결합하여 최종적인 블랙리터만모형의 최적포트폴리오를 도출하였다. 주가자료는 2008년부터 2018년까지의 132개월 동안의 8개의 KOSPI 200 섹터지수 월별 자료를 분석하였다. 블랙리터만모형으로 도출된 최적포트폴리오의 결과가 기존의 평균분산모형이나 리스크패리티모형 등과 비교하여 우수한 성과를 보여주었다. 구체적으로 2008년부터 2015년까지의 In-Sample 자료에서 최적화된 블랙리터만모형을 2016년부터 2018년까지의 Out-Of-Sample 기간에 적용한 실증분석 결과에서 다른 알고리즘보다 수익과 위험 모두에서 좋은 성과를 기록하였다. 총수익률은 6.4%로 최고 수준이며, 위험지표인 MDD는 20.8%로 최저수준을 기록하였다. 수익과 위험을 동시에 고려하여 투자 성과를 측정하는 샤프비율 역시 0.17로 가장 좋은 결과를 보여주었다. 증권계의 애널리스트 전문가들이 발표하는 투자자 전망자료의 신뢰성이 낮은 상태에서, 본 연구에서 제안된 지능형 전망모형은 현재 빠른 속도로 확장되고 있는 로보어드바이저 관련 금융상품을 개발하고 운용하는 실무적 관점에서 본 연구는 의의가 있다고 판단된다.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제49권5호
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• pp.347-357
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• 2016

한국인의 최근 커피소비의 급격한 증가는 카페인의 과다 섭취로 이어지고 이는 칼슘흡수를 낮춰 골밀도 저하를 야기할 수 있다. 이에 본 연구에서는 한국 폐경 후 여성 커피소비자에서 우유섭취 여부가 골밀도에 차이를 가져올 수 있는지 파악하고자 국민건강영양조사 제4기 2, 3차년도(2008년, 2009년) 자료를 이용하여 50세 이상 폐경 후 여성을 대상으로 갑상선장애, 만성질환, 암을 진단받거나 치료받는 자, 골다공증 치료를 받는자와 여성호르몬제 복용자를 제외한 1,373명의 자료를 분석하였다. 커피와 우유 섭취 여부에 따라 커피는 섭취하나 우유를 섭취하지 않는군 (커피군), 커피와 우유를 모두 섭취하는군 (커피 우유군), 커피를 섭취하지 않으면서 우유를 섭취하는군 (우유군), 커피와 우유를 모두 섭취하지 않는군 (비섭취군)의 네 군으로 분류하고 부위별 골밀도와 영양상태를 비교하였다. 모든 자료는 해당 년도의 가중치를 적용한 후 일반선형모델을 사용하였고, 골밀도 비교시에는 연령, 체질량지수, 신체활동, 음주, 흡연, 칼슘섭취량을 보정하여 분석하였다. 유의성은 ${\alpha}=0.05$ 수준에서 검토하였다. 1) 전체 대상자 중 커피 우유군은 65세미만의 젊은 층이 많고 교육수준과 소득수준이 높고, 도시 거주자가 많았다. 반면에 비섭취군과 커피군은 65세 이상이 많고 교육수준과 소득수준이 낮으며 읍 면 거주자가 많았다. 커피 우유군에서 음주자의 비율이 높았으나, 신체적 활동 정도나 흡연에서는 군 간에 차이가 나타나지 않았다. 2) 총대퇴골과 요추부위의 골밀도 및 T-score값은 커피 우유군에서 세 군에 비해 가장 높았고 우유군, 커피군의 순으로 높았으며, 비섭취군에서 가장 낮았다. T-score값으로 골 건강상태를 판정하였을 때 유의성은 나타나지 않았으나, 커피 우유군에 골밀도 정상 해당자가 많고 우유군, 커피군이 그 뒤를 이었고, 비섭취군에 골다공증 해당자가 많이 나타나는 경향을 보였다. 3) 허리둘레를 제외하고는 체중, 신장, 체질량지수, 제지방조직량이 커피 우유군에서 모두 높았다. 반면에 커피군은 커피 우유군에 비해 이들 체위계측치가 모두 낮았고, 또한 우유군에 비해 신장은 낮고 체중은 높아 체질량지수가 높고 허리둘레도 높은 대신 제지방량은 낮았다. 우유군은 네군 중 체질량지수와 허리둘레가 가장 낮고 제지방량은 커피 우유군 다음으로 높았다. 비섭취군은 네군 중 체중, 신장, 제지방량이 가장 낮았고 허리둘레는 가장 높았다. 혈청부갑상선호르몬 농도는 비섭취군에서 높았고 우유군에서 가장 낮았다. 4) 커피 우유군은 대다수 식품군의 섭취 빈도가 다른 세군에 비해 높았다. 우유군은 총곡류와 우유류를 제외하고 대다수 식품군의 섭취빈도가 커피 우유군에 비해 낮았으나, 육 난류, 어류, 버섯류와 과일류는 커피 우유군에 필적하는 수준이었고 커피군에 비해서는 대다수 식품군에서 더 높은 섭취빈도를 나타내었다. 영양소섭취상태는 조사대상 영양소 중 나트륨과 칼륨에서만 유의성이 없었을 뿐, 칼슘을 포함하여 에너지, 단백질과 인, 철분, 비타민 C와 지방에너지비가 두 우유군 (커피 우유군과 우유군)에서 비슷하게 높았고, 5개 영양소의 평균 영양소적정섭취비 (MAR) 역시 두 우유군에서 높았다. 반면에 커피군과 비섭취군은 다수 식품군의 섭취빈도가 낮게 나타났고 미량 영양소의 섭취 수준도 상대적으로 낮았다. 이상의 연구결과에서 한국 폐경 여성 커피 섭취자에서 커피 비섭취자에 비하여 골밀도가 높은 것으로 나타났으며, 특히 커피와 우유를 함께 섭취한 군이 커피 단독군에 비해, 또 커피를 안 마시고 우유만 섭취하는 군에 비해 골밀도도 높고 체위와 체조성과 무기질 및 전반적인 영양상태가 양호한 것으로 나타났으며, 커피 단독군에 비해, 우유만 섭취하는 군이 골밀도와 체조성 및 영양섭취상태가 모두 양호한 결과를 보였다. 결론적으로 한국 폐경여성에서 우유를 포함한 다양한 식품군과 균형잡힌 영양섭취를 하는 경우, 단순히 커피 섭취가 골밀도에 영향을 주는 것 같지는 않다.

• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.77-97
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• 2010

매매시점결정은 금융시장에서 초과수익을 얻기 위해 사용되는 투자전략이다. 일반적으로, 매매시점 결정은 거래를 통한 초과수익을 얻기 위해 언제 매매할 것인지를 결정하는 것을 의미한다. 몇몇 연구자들은 러프집합분석이 매매시점결정에 적합한 도구라고 주장하였는데, 그 이유는 이 분석방법이 통제함수를 이용하여 시장의 패턴이 불확실할 때에는 거래를 위한 신호를 생성하지 않는다는 점 때문이었다. 러프집합은 분석을 위해 범주형 데이터만을 이용하므로, 분석에 사용되는 데이터는 연속형의 수치값을 이산화하여야 한다. 이산화란 연속형 수치값의 범주화 구간을 결정하기 위한 적절한 "경계값"을 찾는 것이다. 각각의 구간 내에서의 모든 값은 같은 값으로 변환된다. 일반적으로, 러프집합 분석에서의 데이터 이산화 방법은 등분위 이산화, 전문가 지식에 의한 이산화, 최소 엔트로피 기준 이산화, Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 등의 네 가지로 구분된다. 등분위 이산화는 구간의 수를 고정하고 각 변수의 히스토그램을 확인한 후, 각각의 구간에 같은 숫자의 표본이 배정되도록 경계값을 결정한다. 전문가 지식에 의한 이산화는 전문가와의 인터뷰 또는 선행연구 조사를 통해 얻어진 해당 분야 전문가의 지식에 따라 경계값을 정한다. 최소 엔트로피 기준 이산화는 각 범주의 엔트로피 측정값이 최적화 되도록 각 변수의 값을 재귀분할 하는 방식으로 알고리즘을 진행한다. Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화는 Na$\ddot{i}$ve scaling 후에 그로 인해 분할된 범주값을 Boolean reasoning 방법으로 종속변수 값에 대해 최적화된 이산화 경계값을 구하는 방법이다. 비록 러프집합분석이 매매시점결정에 유망할 것으로 판단되지만, 러프집합분석을 이용한 거래를 통한 성과에 미치는 여러 이산화 방법의 효과에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 러프집합분석을 이용한 주식시장 매매시점결정 모형을 구성함에 있어서 다양한 이산화 방법론을 비교할 것이다. 연구에 사용된 데이터는 1996년 5월부터 1998년 10월까지의 KOSPI 200데이터이다. KOSPI 200은 한국 주식시장에서 최초의 파생상품인 KOSPI 200 선물의 기저 지수이다. KOSPI 200은 제조업, 건설업, 통신업, 전기와 가스업, 유통과 서비스업, 금융업 등에서 유동성과 해당 산업 내의 위상 등을 기준으로 선택된 200개 주식으로 구성된 시장가치 가중지수이다. 표본의 총 개수는 660거래일이다. 또한, 본 연구에서는 유명한 기술적 지표를 독립변수로 사용한다. 실험 결과, 학습용 표본에서는 Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 방법이 가장 수익성이 높았으나, 검증용 표본에서는 전문가 지식에 의한 이산화가 가장 수익성이 높은 방법이었다. 또한, 전문가 지식에 의한 이산화가 학습용과 검증용 데이터 모두에서 안정적인 성과를 나타내었다. 본 연구에서는 러프집합분석과 의사결정 나무분석의 비교도 수행하였으며, 의사결정나무분석은 C4.5를 이용하였다. 실험결과, 전문가 지식에 의한 이산화를 이용한 러프집합분석이 C4.5보다 수익성이 높은 매매규칙을 생성하는 것으로 나타났다.