• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.107-122
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• 2017

주식시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성은 투자 위험의 척도로서 재무관리의 이론적 모형에서뿐만 아니라 포트폴리오 최적화, 증권의 가격 평가 및 위험관리 등 투자 실무 영역에서도 매우 중요한 역할을 하고 있다. 변동성은 주가 수익률이 평균을 중심으로 얼마나 큰 폭의 움직임을 보이는가를 판단하는 지표로서 보통 수익률의 표준편차로 측정한다. 관찰 가능한 표준편차는 과거의 주가 움직임에서 측정되는 역사적 변동성(historical volatility)이다. 역사적 변동성이 미래의 주가 수익률의 변동성을 예측하려면 변동성이 시간 불변적(time-invariant)이어야 한다. 그러나 대부분의 변동성 연구들은 변동성이 시간 가변적(time-variant)임을 보여주고 있다. 이에 따라 시간 가변적 변동성을 예측하기 위한 여러 계량 모형들이 제안되었다. Engle(1982)은 변동성의 시간 가변적 특성을 잘 반영하는 변동성 모형인 Autoregressive Conditional Heteroscedasticity(ARCH)를 제안하였으며, Bollerslev(1986) 등은 일반화된 ARCH(GARCH) 모형으로 발전시켰다. GARCH 모형의 실증 분석 연구들은 실제 증권 수익률에 나타나는 두터운 꼬리 분포 특성과 변동성의 군집현상(clustering)을 잘 설명하고 있다. 일반적으로 GARCH 모형의 모수는 가우스분포로부터 추출된 자료에서 최적의 성과를 보이는 로그우도함수에 대한 최우도추정법에 의하여 추정되고 있다. 그러나 1987년 소위 블랙먼데이 이후 주식 시장은 점점 더 복잡해지고 시장 변수들이 많은 잡음(noise)을 띠게 됨에 따라 변수의 분포에 대한 엄격한 가정을 요구하는 최우도추정법의 대안으로 인공지능모형에 대한 관심이 커지고 있다. 본 연구에서는 주식 시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성의 예측 모형인 GARCH 모형의 모수추정방법으로 지능형 시스템인 Support Vector Regression 방법을 제안한다. SVR은 Vapnik에 의해 제안된 Support Vector Machines와 같은 원리를 회귀분석으로 확장한 모형으로서 Vapnik의 e-insensitive loss function을 이용하여 비선형 회귀식의 추정이 가능해졌다. SVM을 이용한 회귀식 SVR은 두터운 꼬리 분포를 보이는 주식시장의 변동성과 같은 관찰치에서도 우수한 추정 성능을 보인다. 2차 손실함수를 사용하는 기존의 최소자승법은 부최적해로서 추정 오차가 확대될 수 있다. Vapnik의 손실함수에서는 입실론 범위내의 예측 오차는 무시하고 큰 예측 오차만 손실로 처리하기 때문에 구조적 위험의 최소화를 추구하게 된다. 금융 시계열 자료를 분석한 많은 연구들은 SVR의 우수성을 보여주고 있다. 본 연구에서는 주가 변동성의 분석 대상으로서 KOSPI 200 주가지수를 사용한다. KOSPI 200 주가지수는 한국거래소에 상장된 우량주 중 거래가 활발하고 업종을 대표하는 200 종목으로 구성된 업종 대표주들의 포트폴리오이다. 분석 기간은 2010년부터 2015년까지의 6년 동안이며, 거래일의 일별 주가지수 종가 자료를 사용하였고 수익률 계산은 주가지수의 로그 차분값으로 정의하였다. KOSPI 200 주가지수의 일별 수익률 자료의 실증분석을 통해 기존의 Maximum Likelihood Estimation 방법과 본 논문이 제안하는 지능형 변동성 예측 모형의 예측성과를 비교하였다. 주가지수 수익률의 일별 자료 중 학습구간에서 대칭 GARCH 모형과 E-GARCH, GJR-GARCH와 같은 비대칭 GARCH 모형에 대하여 모수를 추정하고, 검증 구간 데이터에서 변동성 예측의 성과를 비교하였다. 전체 분석기간 1,487일 중 학습 기간은 1,187일, 검증 기간은 300일 이다. MLE 추정 방법의 실증분석 결과는 기존의 많은 연구들과 비슷한 결과를 보여주고 있다. 잔차의 분포는 정규분포보다는 Student t분포의 경우 더 우수한 모형 추정 성과를 보여주고 있어, 주가 수익률의 비정규성이 잘 반영되고 있다고 할 수 있다. MSE 기준으로, SVR 추정의 변동성 예측에서는 polynomial 커널함수를 제외하고 linear, radial 커널함수에서 MLE 보다 우수한 예측 성과를 보여주었다. DA 지표에서는 radial 커널함수를 사용한 SVR 기반의 지능형 GARCH 모형이 가장 우수한 변동성의 변화 방향에 대한 방향성 예측력을 보여주었다. 추정된 지능형 변동성 모형을 이용하여 예측된 주식 시장의 변동성 정보가 경제적 의미를 갖는지를 검토하기 위하여 지능형 변동성 거래 전략을 도출하였다. 지능형 변동성 거래 전략 IVTS의 진입규칙은 내일의 변동성이 증가할 것으로 예측되면 변동성을 매수하고 반대로 변동성의 감소가 예상되면 변동성을 매도하는 전략이다. 만약 변동성의 변화 방향이 전일과 동일하다면 기존의 변동성 매수/매도 포지션을 유지한다. 전체적으로 SVR 기반의 GARCH 모형의 투자 성과가 MLE 기반의 GARCH 모형의 투자 성과보다 높게 나타나고 있다. E-GARCH, GJR-GARCH 모형의 경우는 MLE 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 손실이 나지만 SVR 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 수익으로 나타나고 있다. SVR 커널함수에서는 선형 커널함수가 더 좋은 투자 성과를 보여주고 있다. 선형 커널함수의 경우 투자 수익률이 +526.4%를 기록하고 있다. SVR 기반의 GARCH 모형을 이용하는 IVTS 전략의 경우 승률도 51.88%부터 59.7% 사이로 높게 나타나고 있다. 옵션을 이용하는 변동성 매도전략은 방향성 거래전략과 달리 하락할 것으로 예측된 변동성의 예측 방향이 틀려 변동성이 소폭 상승하거나 변동성이 하락하지 않고 제자리에 있더라도 옵션의 시간가치 요인 때문에 전체적으로 수익이 실현될 수도 있다. 정확한 변동성의 예측은 자산의 가격 결정뿐만 아니라 실제 투자에서도 높은 수익률을 얻을 수 있기 때문에 다양한 형태의 인공신경망을 활용하여 더 나은 예측성과를 보이는 변동성 예측 모형을 개발한다면 주식시장의 투자자들에게 좋은 투자 정보를 제공하게 될 것이다.

• 한국식품과학회지
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• 제20권6호
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• pp.820-826
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• 1988

고탄수화물 식품 및 곡물류의 저온저장의 지표가 되는 냉각속도와 동결점의 상호관계와 저온저장 장치의 설계를 위한 열물성치인 동결잠열 및 활성화에너지와 수분함량과의 관계, 냉각속도와 활성화에너지의 관계를 측정하여 다음의 결과를 얻었다. 냉각속도가 증가함에 따라 각종 전분의 동결시작온도(To’), 발열반응 최대온도(Tm) 및 동결완료온도(Tc)는 강하하는 경향을 보였고, 특히 동결완료온도의 강하도가 크게 나타났으며, 생전분의 동결점은 탈지전분에 비하여 $0.7{\sim}0.8^{\circ}C$ 낮은 값을 나타내었다. 또한 동결점은 각각 탈지전분$-2.4{\sim}-2.8^{\circ}C$, 생전분 $-3.2{\sim}-3.6^{\circ}C$의 값을 나타내었다. 전분의 동결잠열은 설각속도의 변화에 따라 거의 일정한 값을 나타내었으며 수분함량(w)과 동결잠열(${\bigtriangleup}\;H_f$)은 다음의 관계식을 얻었다. $\triangle=0.700w-13.048(35%{\leqq}w{\leqq}70%)\;\triangle=1.569w-73.861(w{\geqq}70%)$ 또한 전분을 $-40^{\circ}C$까지 동결하여도 동결이 되지 않는 한제 수분함량은 18.6%(Wt%)였다. 전분의 활성화에너지는 수분함량 $53{\sim}58%$에서 냉각속도 $-10.0^{\circ}C/min{\sim}-2.5^{\circ}C/min$의 범 위 에 서 $83.6{\sim}186.2Kcal/mol$의 값을 나타내었으며 냉각속도가 감소함에 따라 활성화에너지는 선형적으로 증가하였다. 냉각속도 $-0.5^{\circ}C/min$에서 수분함량이 90%에서 35%로 감소함에 따라 전분의 활성화에너지는 $213{\sim}126Kcal/mol$로 감소하였으며, 동결속도 $-0.5^{\circ}C/min$하에서 동결에 필요한 최소 활성화에너지는 126Kcal/mol, 최대 활성화에너지는 270Kca1/mo1 이었다.

• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제14권1호
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• pp.44-50
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• 2009

생물체내에 내분비계 기능을 방해하고 생식능력 감소, 암 등을 유발하는 내분비계장애물질이 상수나 폐수, 지표수, 토양 등에서 검출이 증가하는 추세이다. 본 연구에서는 토양 내 내분비계장애물질을 산화공유결합반응을 유도, 토양 유기물화 시켜 제거하기 위하여 망간 산화물인 버네사이트를 촉매로 이용하였다. 수산화 작용기를 갖는 내분비계장애물질인 bisphenol A, 2,4-dichlorophenol 및 17${\beta}$-estradiol을 각각 50, 100, 1.5 mg/L의 농도로 하여 수용액 상에서의 버네사이트 촉매 반응을 관찰한 결과, 모두 60분 이내에 99% 이상 제거되었다. 특히 bisphenol A는 5분 내에 96%이상 제거되는 등 가장 높은 제거효율을 나타냈다. 또한 산화공유결합반응은 버네사이트 표면에서 일어나는 반응으로 버네사이트의 양, 즉 반응 표면적이 넓어질수록 일차반응속도상수가 선형적으로 증가함을 확인하였다. 토양 슬러리 상에서의 각 물질의 반응성을 확인한 결과, 수용액상보다 빠르게 변환되었는데, 이는 버네사이트에 의해 생성된 페녹시 라디칼이 토양유기물과 교차결합하여 더욱 빠르게 제거되었기 ��문으로 판단된다. 이러한 수용액 및 토양에서의 빠른 반응으로 비추어 볼때, 버네사이트를 이용한 유기물화 기술은 수용액 뿐만 아니라 토양 내 내분비계장애물질의 효과적인 처리 방법이 될 것으로 보인다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.864-868
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• 2006

댐과 양쪽의 산 능선에 감싸이어 있는 저수지의 모습은 이렇다할만한 특징을 찾아보기가 쉽지 않다. 우리나라의 각지에 건설되어진 다목적댐으로 인해 형성되어진 저수지들을 둘러보아도, 역시 주변의 지형을 자세히 비교해 보기 전에는 구별하기 힘들만큼, 그만큼 외관상으로는 닮아있다. 하지만, 이러한 저수지들이 보여주는 자연현상은 실제로는 너무나도 다양하다. 잔잔한 물 표면의 안쪽에 저마다 눈에 보이지 않는 특성들을 감추고 있으리라 추측해 본다. 하지만, 그 특성을 정량적으로 파악 하기란 좀처럼 쉽지가 않다. 영양염분의 과다 유입으로 부영양화가 초래되면 여기저기서 녹조를 발생 시키고, 또한 홍수나 상류 유역의 토사 붕괴로 인하여 좀처럼 침강되지 않는 미세 입자가 과다 유입되면, 1년 내내 누런 탁수로 몸살을 앓는다. 이처럼, 인간의 눈에 보여 지는 저수지는 '매우 닮은 모습에서 너무나 다른 모습'으로 '계단의 층계변화'와 같은 극단적인 상태 변화만이 파악되어진다. 최근에 들어서, 장비의 발달과 환경에 대한 관심의 고조로 한 달에 한번 많으면 일주일에 한 번씩 현장 조사를 수행하고는 있지만, 지속적으로 저수지를 파악하기 위한 '선형적인 현상'을 보여주기에는 충분하지가 않다. 본 연구에서는, 저수지 수온을 모니터링 함으로서, 홍수와 가뭄과 같은 이벤트 및 계절 변화로 인한 수체의 온도분포를 조사 하였다. 그 방법으로, 자체 개발한 써미스터체인을 용담호의 댐축 지점과 댐축으로부터 상류방향으로 6.6km 떨어진 유입지점의 두 곳에 설치하였으며, 연 중 10분 간격으로 수온데이터를 로거에 저장한 후, 두 달에 한번 정도로 센서 정비 및 데이터 수거를 실시하였다. 그 결과, 우리가 눈으로나 현지관측만으로는 파악할 수 없었던 수체내의 많은 특징을 파악 할 수 있었다.. 중랑천 유역의 소배수구역을 대상으로 연중 발생하는 큰 호우사상에 대해 임의의 강우관측소를 결측지점으로 가정하고 주변의 강우관측소로부터 각각의 방법을 이용해 가중치들을 산정하여 결측지점의 강우량 값을 보정하고자 하였다. 또한 각각의 방법을 이용하여 얻어진 결과에 대해 실측값과 보정값의 오차정도를 평균절대오차법(Mean Absolute Error)과 제곱평균제곱근오차법(Root Mean Squared Error)에 의해 산정하여 보정 방법간의 효율성을 검토하고자 하였다.9년, 그리고 2010년${\sim}$2019년까지 총 4구간으로 나누어 결과를 도출하였으며 예상한 바와 같이 후반기 20년 동안에 세 가지 지표가 취약해 지는 것을 확인할 수 있었고, 특히 2000년부터 2009년까지 10년 동안에는 더욱 취약해짐을 확인할 수 있었다.를 보임에 따라 그 정책적 효과는 때로 역기능적인 결과로 초래하였다. 그럼에도 불구하고 이 연구결과를 통하여 최소한 주식시장(株式市場)에서 위탁증거금제도는 그 제도적 의의가 여전히 있다는 사실이 확인되었다. 또한 우리나라 주식시장에서 통상 과열투기 행위가 빈번히 일어나 주식시장을 교란시킴으로써 건전한 투자풍토조성에 저해된다는 저간의 우려가 매우 커왔으나 표본 기간동안에 대하여 실증분석을 한 결과 주식시장 전체적으로 볼 때 주가변동율(株價變動率), 특히 초과주가변동율(超過株價變動率)에 미치는 영향이 그다지 심각한 정도는 아니었으며 오히려 우리나라의 주식시장은 미국시장에 비해 주가가 비교적 안정적인 수준을 유지해 왔다고 볼 수 있다.36.4%)와 외식을 선호(29.1%)${\lrcorner}$ 하기 때문에 패스트푸드를 이용하게 된 것으로 응답 하였으며, 남 여 대학생간에는 유의한 차이(p<0

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권4호
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• pp.471-478
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• 2006

웹 접근성 평가를 위하여 기존의 문서의 배경색과 문자 색 사이의 색 대비 정의에 대한 알고리즘을 조사하고, 비교하였다. 색 조합에 대한 기존의 색 대비에 대한 정량적 정의는 가독성 측면에서 불완전하며, 사용자에 대한 시험 평가에서도 무시하지 못할 불일치를 드러내고 있다. 본 연구에서는 기존의 W3C와 미국 토양조사센터(NSSC)의 색 대비 평가 알고리즘을 웹 안전 색의 조합에 적용하여 비교 분석하였고, 이를 위하여 NSSC의 알고리즘을 실수 영역으로 확장하였다. W3C의 알고리즘을 보완하여 색 온도 느낌을 고려한 알고리즘을 제안하며, 해당 알고리즘을 구현하였다. 시험 결과 W3C의 알고리즘과 NSSC의 알고리즘은 모순된 결과가 없었으나, W3C의 기준이 미국 토양조사센터의 기준보다 너무 엄격하며, 전체 색조합의 94.7%가 부적절한 색 대비를 제공하는 것으로 판정되었다. 본 연구에서 제안한 색 대비 알고리즘은 W3C의 방식에 비하여 색 대비와 가독성의 관계 사이의 선형성이 개선되었다. 따라서 색 대비의 정량적 요소로써 색 온도 느낌이 추가되어야 한다는 타당성이 입증되었다. 그러나 색 대비 알고리즘에 색 온도 느낌에 대한 최적의 반영 비율 및 가독성을 보장하는 적장 값의 설정은 좀 더 연구가 필요하며, 문자의 스타일과 크기에 따라 요구되는 색 대조 정도에 대한 연구가 필요하다. 색 대비는 일반 데스크톱 컴퓨터에서의 색에 의한 화면 접근 장애뿐만 아니라 휴대용 디스플레이 장치의 소형화에 따른 가독성 저하 문제가 더욱 심각해지면서 더욱 중요한 접근성 지표가 될 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.34-48
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• 2017

디지털 시대의 서사는 상호작용을 시도하여 왔고, 브랜치 서술로 대표되는 인터랙티브 스토리텔링은 다수의 선택지 구현에 따른 비싼 제작 비용, 선형적 스토리에 비해 빈약한 서사의 문제가 있다. 이에 대한 대안으로 본 연구에서는 사용자의 성격적 특성을 이용한 사용자 중심 스토리텔링을 제안한다. 성격분류지표인 에니어그램과 기호학자 그레마스의 행동자 모델을 사용하여, 스토리와 인물 등의 이야기 재료가 같을 때 사용자의 에니어그램 성격유형에 따라 같은 이야기에서 서로 다른 주제를 도출하여 이야기를 재구성한다. 사용자와 동일한 에니어그램 성격 유형을 가진 인물, 그 성격 유형의 핵심가치를 각각 행동자 모델의 주체, 대상으로 정하여 행동자 모델의 욕망의 축을 정의함으로써 주제가 결정된다. 에니어그램의 통합과 분열의 방향을 이용하여 행동자 모델의 능력의 축을 정의한다. 이렇게 에니어그램의 9가지 성격 유형별 주제와 그에 따른 행동자 모델을 도출하고 이야기를 만든다. 사용자는 개인의 성격에 따라 이 서로 다른 관점과 주제로 재구성된 이야기들 중 하나를 보게 된다. 본 연구에서는 판소리계 소설 "토끼전"의 이야기에 위의 구성방법을 적용해보았다. 사용자 중심 스토리텔링은 사용자의 성격과 관점에 따라 그들의 선택을 예측하고 이야기를 재구성하는 새로운 시도이다.

• 대한토목학회논문집
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• 제8권4호
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• pp.23-32
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• 1988

미계측유성(未計測流城)에서의 시간별 강우(降雨)로부터 부분침투천하(部分浸透川下)의 비피압대수층내(非被壓帶水層內)의 지하수(地下水)흐름에 기여하는 침투량과, 이로 인(因)하여 발생되는 하천수로상(河川水路上)에서의 시간별 기저유량(基底流量)의 동시적(同時的) 결합(結合)이 지형도(地形圖)나 토양도(土壤圖)부터 획득된 수리(水理) 및 수문(水文) 특성인자(特性因子)들에 의하여 수행(遂行)되었다. 지하수(地下水)흐름과 이의 개수로상(開水路上)의 흐름추적은 Boussinesg의 비선형방정식(非線形方程式)을 선형화(線形化)한 기법(技法)과 St. Venant의 간편화 공식을 각각 이용하므로써 결정되어졌다. 이의 해(解)를 위한 유출모형(流出模型)은 전류성(全流城)을 분할한 분포모형(分布模型)을 사용하였으며, 수치해법(數値解法)은 운동파방정식(運動波方程式)의 유한차분법(有限差分法)을 이용하였다. 그 결과로서, 수문지질(水文地質)의 다변성(多變性)에 따른 수문곡선분리(水文曲線分離)의 합리성(合理性)은 물리적(物理的)으로 바탕을 둔 지하지표수(地下地表水)의 모형을 개발하므로써 이루어져야 한다고 제안(提案)된다. 본 연구의 실하천유역(實河川流域)에 대한 적용 예로서는, 금강수계내(錦江水系內) 지류(支流)인 보청천유역(報靑川流域)을 선정(選定)하였으며, 그 결과로부터 본(本) 기법(技法)은 미계측유역에서의 강우의 지하침투량에 의한 기저유량을 모의발생(模擬發生)시킬 수 있으리라 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.281-281
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• 2016

기후변화로 인한 기상학적 자연재해로부터 대비하고 안정적인 용수공급을 위해 유역의 다양한 수문 요소들에 대한 분석 필요성이 증가하고 있다. 계절적 강수량의 편차가 큰 우리나라는 유역 통합 물관리가 중요하며, 효율적 수자원 관리와 물안보 확보를 위해 유역내 물순환을 이해하는 것이 중요하다. 유역의 유출을 결정하는 요소들에는 강우, 증발산량, 토양 수분 및 지하수 등이 있으며, 시간적으로는 홍수와 같이 단기에 발생하는 유출과 장기적으로 발생하는 유출이 있다. 장기 유출은 단기 유출에 비해 토양내 수분량이 무시할 수 없을 정도로 영향을 미치게 되므로, 1년 이상의 장기 유출 해석을 위해서는 강우가 발생하지 않는 기간 동안의 토양 수분량 변화와 증발산 영향을 고려할 필요가 있다. K-water에서 자체 개발된 분포형 장단기유출 모델인 K-DRUM은 유역을 격자(grid)단위로 구분하고 각 셀들에 대한 매개변수는 흐름방향도, 표고분포도, 토지이용도, 토지피복도 등을 GIS처리하여 일괄 입력할 수 있도록 함으로써 매개변수 산정과정에서 문제가 되는 경험적인 요인을 제거하였다. 흐름의 구분은 얕은면 흐름, 지표하 흐름, 지하수 흐름으로 구분하여 운동파법과 선형저류법을 적용하였다. 또한 초기 토양함수 자동보정기법으로 실제의 기저유출량을 재현하여 전체적인 유출모의 정확도를 높였으며, FAO-56 Penman-Monteith법을 적용한 증발산량 산정모듈과 Sugawara et al.(1984)이 제안한 개념적 융설 및 적설모듈을 추가하였다. K-DRUM모형을 이용한 유출분석은 용담댐 시험유역을 대상으로 2013년도 1년간의 유출모의를 수행하였다. 입력자료는 용담댐 유역의 지형, 토양 및 토지특성 정보와 시단위 강우 및 기상정보(온도, 바람, 일사 등)를 활용하였다. 분석 결과, 총 관측유출량은 7,151 ㎥/s이고 총 계산유출량 $8,257m^3/s$이며, 관측유출량 대비 계산유출량은 약 115% 정도로 나타났다. 연간 총 강우량은 1303.5 mm로 유역면적 약 $930km^2$을 적용하여 유역 총 강우량을 산정하면 $14,030m^3/s$로서 관측유출량은 유역 총 강우량 대비 51%이고 계산유출량은 59% 정도로 나타났다. 즉 유역 유출율은 약 51% 수준으로 보통의 유역과 유사한 수준이다. 관측된 토양수분량과 K-DRUM 모형의 계산된 토양수분량을 비교하기 위하여 관측 토양수분량의 비율을 이용하여 비교하였다. 모의결과 토양수분은 강우에 의해 변화하며, 관측결과와 유사한 형태로 나타남을 알 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.29-39
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• 2021

새롭게 발생되는 사이버 공격으로 인해 개인, 민간 및 기업의 피해가 증가함에 따라, 이에 기반이 되는 네트워크 보안 문제는 컴퓨터 시스템의 주요 문제로 부각되었다. 이에 기존에 사용되는 네트워크 침입 탐지 시스템(Network Intrusion Detection System: NIDS)에서 발생되는 한계점을 개선하고자 기계 학습과 딥러닝을 활용한 연구 이뤄지고 있다. 이에 본 연구에서는 CNN(Convolution Neural Network) 알고리즘을 이용한 NIDS 모델 연구를 진행한다. 이미지 분류 기반의 CNN 알고리즘 학습을 위해 기존 사용되는 전처리 단계에서 연속성 변수 이산화(Discretization of Continuous) 알고리즘을 추가하여 예측 변수에 대해 선형 관계로 표현하여 해석에 용이한 데이터로 변환 후, 정사각형 행렬(Square Matrix) 구조에 매칭된 픽셀(Pixel) 이미지 구조를 모델에 학습한다. 모델의 성능 평가를 위해 네트워크 패킷 데이터인 NSL-KDD를 사용하였으며, 정확도(Accuracy), 정밀도(Precision), 재현율(Recall) 및 조화평균(F1-score)을 성능지표로 사용하였다. 실험 결과 제안된 모델에서 85%의 정확도로 가장 높은 성능을 보였으며, 학습 표본이 적은 R2L 클래스의 조화평균이 71% 성능으로 다른 모델에 비해서 매우 좋은 성능을 보였다.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제27권4호
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• pp.435-455
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• 2021

본 연구는 COVID-19 확산 이후의 소득 변화와 소득 수준이 우울에 영향을 미치는 과정에서 성별의 조절효과를 검증하고자 하였다. 참가자는 온라인 조사업체를 통하여 모집한 성인 634명(M_age=44.18, SD_age=13.88, 여성 313명)이었다. COVID-19 이후의 소득 변화는 7점 척도로 측정하였고(1="50% 이상 상승," 4="변화 없음," 7="50% 이상 하락"), 소득 수준은 지난 6개월 동안의 월평균 소득을 단답형으로 응답하도록 하였다. 또한, 한국판 CES-D로 최근 일주일 동안 경험한 우울 수준을 측정하였다. 선형회귀분석 결과, 팬데믹 이전에 비해 부정적인 방향으로의 소득 변화가 클수록 우울이 높게 나타났으며, 소득 수준은 우울을 유의하게 예측하지 않았다. PROCESS Macro를 활용한 조절효과 분석에서는 소득 변화와 소득 수준이 각각 성별과 상호작용하여 우울을 예측하였다. 구체적으로, 소득 변화가 우울을 예측하는 결과는 남성에게서만 유의한 반면, 소득 수준이 우울을 예측하는 결과는 여성에게서만 유의하였다. 본 연구는 소득 관련 지표가 팬데믹 기간의 우울에 미치는 영향이 성별에 따라 차별적임을 확인하고, 우울에의 효과적이고 효율적인 개입을 위한 기초지식을 제공한다는 함의를 지닌다. 마지막으로 본 연구의 한계점과 후속연구를 제언하였다.