• 감성과학
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• 제22권1호
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• pp.35-44
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• 2019

문제적 과잉 성 행동은 성 충동과 각성을 통제하지 못하는 것과 관련이 있으며, 억제 기능을 담당하는 뇌 영역의 구조적, 기능적 변화와 관련이 있음이 밝혀졌다. 그러나 아직까지 문제적 과잉 성 행동의 휴지기 상태 시 뇌의 기능적 연결성에 관한 연구는 거의 없다. 따라서 본 연구에서는 자기공명영상장치를 사용하여 휴지기 상태 시 문제적 과잉성 행동자의 집행 통제 회로(RECN, LECN)의 기능적 연결성의 결함을 규명하고자 하였다. 이를 위해 17명의 문제적 과잉 성 행동자와 인구통계학적 특성이 유사한 20명의 정상대조군을 대상으로 휴지기 상태 시 자기공명영상데이터가 획득하였다. 실행기능 제어 회로(LECN, RECN)와 관련된 영역을 관심 뇌 영역으로 선정하였으며, 이들 영역간 시계열 신호와의 상관계수를 기능 연결성 정도로 가정하고 집단 간 비교 검증을 하였다. 그 결과, 정상대조군과 문제적 과잉 성행동군의 집행 통제회로의 기능적 연결 강도에 유의한 차이가 나타났다. 즉, 정상대조군에 비해 문제적 과잉 성행동군은 상/중전두회와 미상핵, 상/중전두회와 두정회의 기능적 연결성이 저하된 것으로 나타났다. 또한, 이 영역간 기능적 연결강도는 과잉 성 행동 지수와 부적상관이 있는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 문제적 과잉 성행동자들이 성 충동과 각성을 제어하지 못하는 것이 집행 통제회로의 기능적 연결성 저하와 관련이 있음을 시사한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.81-93
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• 2022

주식 투자는 가장 널리 알려진 재테크 방법들 중 하나지만 실제 투자를 통해 수익을 얻기는 쉽지 않기 때문에 과거부터 효과적이고 안정적인 투자 수익을 얻기 위한 다양한 투자 전략들이 고안되고 시도되어 왔다. 그중 변동성 돌파 전략(Volatility Breakout)은 일일 단위로 일정 수준 이상의 범위를 뛰어넘는 강한 상승세를 돌파 신호로 파악하여 상승하는 추세를 따라가며 일 단위로 빠르게 수익을 실현하는 전략으로 널리 쓰이고 있는 단기 투자 전략들 중 하나이다. 그러나 주식 종목마다 가격의 추이나 변동성의 정도가 다르며 동일한 종목이라도 시기에 따라 주가의 흐름이 일정하지 않아 주가를 예측하고 정확한 매매 시점을 찾아내는 것은 매우 어려운 문제이다. 본 논문에서는 단순히 종가 또는 장기간에 걸친 수익률을 예측하는 기존 연구 방법들과는 달리 단기간에 수익을 실현할 수 있는 주식과 같은 시계열 데이터 분석에 적합한 양방향 장단기 메모리 심층 신경망을 이용하여 변동성 돌파 전략 기반 매매 시의 수익률을 예측하여 주식을 매매하여 방법을 제안한다. 이렇게 학습된 모델로 테스트 데이터에 대하여 실제 매매를 가정하여 실험한 결과 기존의 장단기 메모리 심층 신경망을 이용한 종가 예측 모델보다 수익률과 안정성을 모두 상회하는 결과를 확인할 수 있다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제23권1호
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• pp.9-16
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• 2002

국부적 근 피로는 근전도 신호의 저주파역으로의 천이, 특히 중앙주파수의 감소로 특징된다. 여러 운동각도(0$^{\circ}$, 12$^{\circ}$, 36$^{\circ}$, 72$^{\circ}$)에서 등척성 요추신전운동을 수행하는 동안 근 피로에 따른 근전도 신호의 중앙주파수와 토크의 특성을 살펴보고자 총 20명 (평균 연령 24.35$\pm$2.70세)의 건강i한 피검자를 대상으로 본 실험연구를 수행하였다. 근전도 신호로부터 FFT를 사용하여 중앙주파수를 추출하였으며 선형회귀분석을 통해서 시간에 따른 초기중앙주파수의 초기값과 기울기를 계산하였다. 중앙주파수의 기울기와 토크의 기울기에 대한 상관관계를 정량화하기 위해서 피어슨 상관계수를 적용하였다 중앙주파수의 기울기(p〈0.656)나 v-절편(p〈0.609), 피로지수(p〈0.555)에서는 요추의 각도 타이에 영향을 받지 않아 유의한 차이가 없었으며. 토크의 기울기. 피로지수 역시 유의한 차이가 없었으나, 토크의 ｙ-절편에서는 차이(p〈0.04)가 나타나서, 근육의 길이 증가와 자세변화가 토크에 영향을 미침을 알 수 있었다. 또한, 개인간의 중앙주파수와 토크의 기울기에는 상관관계가 낮았으나, 개인 내에서 중앙주파수와 토크의 시계열 변화에는 유의한 상관관계(0.682)가 있음을 알 수 있었다.

• 감성과학
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• 제23권2호
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• pp.3-12
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• 2020

본 연구에서는 뇌파와 맥파를 이용한 생체신호 분석을 통해 자율주행차량 사용자에게 안정감을 유발하는 최적의 색온도를 제안하고자 하였다. 이를 위해 3000 K, 4000 K, 5000 K, 6000 K의 색온도를 갖는 조명을 자율주행 환경에 적용하여 제시하였다. 실험은 자동차 그래픽 시뮬레이터가 구비된 실험실에서 진행되었으며, 실험절차는 다음과 같다. 1) 안정기(5분), 2) U-K테스트(3분), 3) 자율주행+조명(3분). 이 과정은 색온도를 변경해가며 총 4회 반복되었다. 수집된 시계열데이터에 대해 주파수 분석을 실시하였고 파워 스펙트럼 분석을 통해 주파수 대역별 power값을 산출하였다. 뇌파는 안정의 지표인 α파와 각성의 지표인 β에 대해 분석을 실시하였으며, 맥파의 경우 교감신경계 활성도에 대해 분석을 실시하였다. 산출된 데이터는 연구대상자 개인 간 편차를 줄이기 위해 정규화하여 통계분석을 실시하였다. 1차 분석 결과, 뇌파의 경우 5000 K의 조명을 제시하였을 때 α파가 가장 높았고, 대부분의 조명 제시 상황에서 β파가 증가하였다. 맥파의 경우 주행 상황에서 SNSA가 증가하였다. β파와 SNSA에 대한 2차 분석 결과, 유의수준 5%에서 색온도 간 유의한 차이가 인정되지 않았다. 결론적으로, α파가 가장 높은 5000 K의 색온도가 안정감을 유발한다고 볼 수 있다. 이러한 결과를 자율주행차량에 적용한다면, 탑승자의 높은 만족도를 유발할 수 있을 것으로 보인다. 나아가, 이와 같은 긍정적인 효과가 자율주행차량의 수용으로 이어질 수 있다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제21권2호
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• pp.49-57
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• 2016

기후변화를 일으키는 외부강제력이 전지구적으로 동일하게 주어지더라도 그에 따른 기후변화와 되먹임 효과는 지역마다 다르게 나타난다. 따라서 기후변화에 나타난 내부변동성 및 다른 잡음 효과로부터 지구온난화 신호를 구별하기 위한 기후변화 탐지는 전구평균뿐만 아니라 지역규모에서도 이뤄져 왔다. 본 논문은 지구온난화로 인해 미래에 전례 없는 기후가 나타나는 시기를 추정하고 그 지역적 차이를 분석함이 목적이며 이를 위해, 기후모형 자료를 이용한 기존 연구와는 달리, 관측 자료를 이용하여 내부변동성을 추정하고 미래 온도변화를 전망하였다. 전례 없는 기후 시기는 미래에 예측된 지표 온도가 과거 관측 기록에 나타난 온도 범위를 벗어나 전례 없이 따뜻한 기후가 이후로도 지속되는 시점으로 정의하였다. 1880년부터 2014년까지 관측된 지표온도 아노말리의 연평균 시계열을 이용하여 온난화 선형추세를 계산하였고, 이 추세로부터 벗어난 최대 변이 값을 내부변동성의 크기로 간주하였다. 관측 자료로 구한 온난화 선형추세와 내부변동성의 크기가 미래에도 유지된다고 전제하고 계산한 결과에 따르면, 육지에서 전례없는 기후는, 아프리카는 서쪽에서, 유라시아는 인도와 아라비아 반도 남부 등 저위도에서, 북아메리카는 캐나다 중서부와 그린란드 등 고위도에서, 남아메리카는 아마존을 포함하는 저위도에서, 남극대륙은 로스해 주변지역에서 향후 200년 이내에 비교적 빨리 나타나며, 우리나라를 포함한 동아시아 일부 지역에서도 200년 이내로 빨리 나타난다. 반면에 북유럽을 포함하는 고위도 유라시아 지역과 미국과 멕시코를 포함하는 북아메리카 중남부에서는 400년 이후에 나타난다. 해양에서는 전례 없는 기후가 인도양, 중위도 북대서양과 남대서양, 남극해 일부 해역과 남극 로스해, 북극해 일부 해역에서 200년 이내로 비교적 빨리 나타나는 반면, 내부변동성이 큰 동적도태평양, 중위도 북태평양 등의 일부 해역에서는 수천 년이 지나야 오는 곳도 있다. 즉, 전례 없는 기후시기는 육지에서는 대륙마다 서로 다른 양상을 보이고 해양에서는 온난화 추세가 큰 고위도 해역을 제외하면 내부변동성의 영향을 많이 받는다. 결론적으로 지구온난화로 인한 전례 없는 기후는 특정 시기에 공통적으로 나타나는 것이 아니라 지역에 따라 시기적으로 상당한 차이가 있다. 따라서 기후변화 대응책을 마련할 때 온난화 추세뿐만 아니라 내부변동성의 크기도 함께 고려할 필요가 있다.

• 대한교통학회지
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• 제18권5호
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• pp.83-97
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• 2000

직접적인 신호제어 및 정보제공을 이용한 교통혼잡의 완화는 링크수준(Link-level)의 자료와 통행수준(Trip-level)의 자료를 동시에 이용하는 것이 효율적이나, 통행수준의 자료인 교통수요의 기점과 종점, 그리고 출발시간 등이 검지체계를 통해서 직접적으로 얻을 수 없어 이를 간접적으로 추정하는 것이 필요하다. 따라서, 본 연구의 목적은 기존의 기종점 추정 모형과는 달리, 교통류 시뮬레이션 모형이나 기종점 수요에 대한 시계열자료 등의 사전정보 없이도 링크교통량만을 가지고도 해당 네트워크에 가능한 모든 O-D조합에 대한 분할비를 동시에 시간 효율적으로 추정 가능한 모형을 개발, 비교하는 것이다 이 모형에는 비통행배정기반 모형에 적합한 칼만필터를 베이지안 갱신법에 기초하여 개발하고 최소자승법과 이를 토대로한 정규화 최소자승법도 함께 제시하였다. 본 연구에서 개발한 3가지의 모형을 가상의 고속도로 네트워크에 적용한 결과, 갑작스러운 수요 변화를 가지는 교통수요 패턴과 첨두를 3개 가지는 하루 24시간 교통수요 패턴에도 적응성 있는 결과를 보였다. 따라서, 본 모형은 연속류에서 수요관리 및 제어, 여행시간 예측과 동적통행배정, 차종분류 등의 기초적인 자료획득을 위해 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 지식경영연구
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• 제22권4호
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• pp.71-85
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• 2021

본 연구는 채권시장과 금리시장의 지표를 이용한 외환시장 환율예측 모델을 만드는데 있어 어떤 인공지능 방법론이 가장 적합한지 밝혀내는데 그 목적이 있다. 채권시장의 대표 상품인 국고채와 통안채는 위험회피 상황이 올 때 대규모로 매도되어지고 그런 경우 환율이 상승하는 모습을 자주 보여주었고, 금리시장에서 통화 스왑 (Cross Currency Swap) 가격은 달러 유동성 문제가 생길 때 주로 하락하였으며, 그 움직임은 환율의 상승에 직간접적인 영향을 미쳐온 점 등을 고려하면, 채권시장과 금리시장에서 거래되는 상품의 가격과 움직임은 외환시장에도 직간접적인 영향을 주고 있으며, 세 시장 사이엔 상호 유기적이고 보완적인 관계가 있다고 볼 수 있다. 지금까지 채권시장, 금리시장, 그리고 외환시장 사이의 관계와 연관성을 밝히는 연구는 있어왔으나, 과거 많은 환율예측 연구들이 주로 GDP, 경상수지 흑자/적자, 인플레이션 등 거시적인 지표를 기반으로 한 연구에 집중되어 왔으며, 채권시장과 금리시장 지표를 기반으로 인공지능을 활용하여 외환시장의 환율을 예측하는 적극적인 연구는 아직 진행되지 않았다. 본 연구는 채권시장 지표와 금리시장 지표를 기반으로, 비선형데이터 분석에 적합한 인공신경망(Artificial Neural Network) 모델과, 선형데이터 분석에 적합한 로지스틱 회귀분석 (Logistic regression), 그리고 비선형/선형데이터 분석에 활용 가능한 의사결정나무 (Decision Tree)를 각각 사용하여 환율예측 모델을 만들고 그 수익률을 비교하여 어떤 모델이 가장 외환시장 환율 예측을 하는데 적합한지 알려준다. 또한, 본 연구는 주식시장, 금리시장, 오일시장, 그리고 외환시장 환율 등 비선형적 시계열 데이터 분석에 많이 사용되어진 인공신경망 모델이 채권시장과 금리시장 지표를 기반으로 한 외환시장 환율예측 모델에 가장 적합한 방법론을 제공하고 있다는 것을 증명한다. 채권시장, 금리시장, 그리고 외환시장 간의 단순한 연관성을 밝히는 것을 넘어, 세 시장 간의 거래 신호를 포착하여 적극적인 상관관계를 밝히고 상호 유기적인 움직임을 증명하는 것은 단순히 외환시장 트레이더 들에게 새로운 트레이딩 모델을 제시하는 것뿐만 아니라 금융시장 전체의 효율성을 증가시키는데 기여할 것이라 기대한다.