목 적:뇌파의 비선형적 특성을 연구하는 방법으로 탈경향 변동분석이 사용되고 있다. 본 연구에서는 정상인 수면 뇌파에 탈경향변동분석을 적용하여 수면뇌파의 비선형적 특성, 채널 별 차이, 수면단계별 차이를 규명하고자 하였다. 방 법:정상인 12명($23.8{\pm}2.5$세, 남:여=7:5)를 대상으로 야간수면다원검사를 시행하였다. 수면다원검사를 통해 얻어진 뇌파를 채널 별, 수면단계별로 나누어 탈경향변동분석 시행 후 여기서 얻어진 축척지수(scaling exponent)를 선형혼합모형 분석을 통해 비교하였다. 결 과:정상인 수면다원검사에서 얻어진 뇌파의 축척지수는 1 내외의 값을 보여 장기-시간적연관성, 자기유사성을 보였다. C3 채널의 축적지수가 O1채널의 축적지수보다 높은 값을 보였다. 수면단계가 진행함에 따라 축적지수는 증가하였으며, 1단계 수면과 렘수면은 축적지수는 통계적 차이를 보이지 않았다. 결 론:정상인 수면 뇌파는 탈경향변동분석에서 무축척요동(scale-free fluctuation), 장기-시간적 관련성(long-range temporal correlation), 자기유사성(self-similarity) 및 스스로 짜여진 고비성(self-organized criticality) 등의 비선형적 특성을 보였다. 탈경향변동분석에서 얻어진 축적지수는 뇌파 채널 별, 수면단계별 차이를 보여 수면 뇌파를 연구하는 중요한 도구로 사용될 수 있다.
Objectives : Much is still unknown about the neurophysiological mechanisms or dynamics of the sleep onset process. Detrended fluctuation analysis (DFA) is a new tool for the analysis of electroencephalography (EEG) that may give us additional information about electrophysiological changes. The purpose of this study is to analyze long-range correlations of electroencephalographic signals by DFA and their changes in the sleep onset process. Methods : Thirty channel EEG was recorded in 61 healthy subjects (male:female=34:27, age=$27.2{\pm}3.0$ years). The scaling exponents, alpha, were calculated by DFA and compared between four kinds of 30s sleep-wakefulness states such as wakefulness, transition period, early sleep, and late sleep (stage 1). These four states were selected by the distribution of alpha and theta waves in O1 and O2 electrodes. Results : The scaling exponents, alpha, were significantly different in the four states during sleep onset periods, and also varied with the thirty leads. The interaction between the sleep states and the leads was significant. The means (${\pm}$ standard deviation) of alphas for the states were 0.94 (${\pm}0.12$), 0.98 (${\pm}0.12$), 1.10 (${\pm}0.10$), 1.07 (${\pm}0.07$) in the wakefulness, transitional period, early sleep and late sleep state respectively. The mean alpha of anterior fifteen leads was greater than that of posterior fifteen leads, and the two regions showed the different pattern of changes of the alpha during the sleep onset periods. Conclusions : The characteristic findings in the sleep onset period were the increasing pattern of scaling exponent of DFA, and the pattern was slightly but significantly different between fronto-temporal and parieto-occipital regions. It suggests that the long-range correlations of EEG have a tendency of increasing from wakefulness to early sleep, but anterior and posterior brain regions have different dynamical process. DFA, one of the nonlinear analytical methods for time series, may be a useful tool for the investigation of the sleep onset period.
Objectives : The detrended fluctuation analysis is one of the nonlinear methods for the investigation of biological time series. It quantifies the fractal scaling properties and is known to be useful in the evaluation of long-range correlations in time series. The heart rate variability(HRV) of obstructive sleep apnea syndrome (OSAS) patients during nighttime was analyzed by detrended fluctuation analysis to assess its relationship with the severity of the symptoms. Methods : Fifty nine untreated male OSAS patients with moderate to severe symptoms(mean age=45.4${\pm}$11.7 years, apnea-hypopnea index, AHI${\geq}$15) underwent nocturnal polysomnography. Moderate(AHI=15-30, N=22) and severe(AHI>30, N=37) OSAS patients were compared for the indices derived from detrended fluctuation analysis and frequency domain analysis of HRV. Results : In the detrended fluctuation analysis, the alpha values were 0.75${\pm}$0.11 and 0.82${\pm}$0.07 for the severe and the moderate OSAS groups respectively. The difference was significant(p<.01). The alpha value had negative correlation with AHI(r=-.425, p=.001). Negative correlation coefficients were also found in the relationships between the alpha values and very low frequency(VLF)(r=-.425, p=.001), low frequency(LF)(r=-.633, p= <.001) and the LF/HF ratio(r=-.305, p=.019) respectively. LF/HF ratio(p=.005) was higher in the severe OSAS group compared to that of the moderate OSAS group. Conclusion : In this study, the detrended fluctuation analysis showed the significant difference between the two OSAS groups classified according to their severity of symptoms. The scaling exponent showed the negative correlation with AHI and indicies of frequency domain analysis. This result suggests that detrended fluctuation analysis can be helpful to estimate the severity of OSAS.
Sleep is an essential process maintaining the life cycle of the human. In parallel with physiological, cognitive, subjective, and behavioral changes that take place during the sleep, there are remarkable changes in the electroencephalogram (EEG) that reflect the underlying electro-physiological activity of the brain. However, analyzing EEG and relating the results to clinical observations is often very hard due to the complexity and a huge data amount. In this article, I introduce several linear and non-linear tools, developed to analyze a huge time series data in many scientific researches, and apply them to EEG to characterize various sleep states. In particular, the spectral analysis, detrended fluctuation analysis (DFA), and synchrony analysis are administered to EEG recorded during nocturnal polysomnography (NPSG) processes and daytime multiple sleep latency tests (MSLT). I report that 1) sleep stages could be differentiated by the spectral analysis and the DFA ; 2) the gradual transition from Wake to Sleep during the sleep onset could be illustrated by the spectral analysis and the DFA ; 3) electrophysiological properties of narcolepsy could be characterized by the DFA ; 4) hypnic jerks (sleep starts) could be quantified by the synchrony analysis.
본 연구의 목적은 소아 수면무홉증 환자와 정상 소아의 수면 구조를 비교하고 잘 드러나지 않는 차이를 뇌파의 비선형적 분석을 통해 비교 분석하는데 있다. 코골이 증상을 호소하는 소아 중 수면다원검사를 통해 폐쇄성 수면무호흡 지수가 시간당 1회 이상으로 소아기 폐쇄성 수면무호흡증으로 진단받은 12명(남아 10명, 평균 6.4${\pm}$3.4세)과 정상 대조군으로 연구에 참여한 15명(남아 8명, 평균 6.0${\pm}$2.2세)의 수면다원검사 자료를 비교하였다. 즉, 수면 구조 관련 변인과 뇌파 채널(C3/A2, C4/A1, O1/A2, O2/A1)에서 탈경향변동분석 과정을 거쳐 계산된 축적 지수를 비교하였다. 수면 구조에서는 1단계 수면의 비율이 폐쇄성 수면무호흡증 환아에서 9.3${\pm}4.3$%로 정상 소아의 5.6${\pm}4.3$2.8%보다 유의하게 높았고, 렘수면 입면잠복시간에서 폐쇄성 수면무호흡증 환아가 181.5${\pm}4.3$59.9 분으로 정상 소아의 133.5${\pm}4.3$42.0분보다 유의하게 길었다. 2, 3, 4단계 수면과 렘수면의 비율은 폐쇄성 수면무호흡증 환아와 정상 소아에서 유의한 차이가 없었다. 소아의 수면 뇌파에서 계산된 축적 지수(${\alpha}$)는 장기 시간적 연관성(long-range temporal correlation)의 특징을 갖는 것으로 1단계에서 4단계 수면으로 갈수록 ${\alpha}$ 값이 증가 하였다. 각각의 뇌파 채널에서 폐쇄성 수면무호흡증 환아의 축적 지수는 정상 소아의 축적 지수보다 유의하게 낮았다(C3/A2: 1.36${\pm}4.3$0.05 vs. 1.41${\pm}4.3$0.04, C4/A1: 1.37${\pm}4.3$0.04 vs. 1.41${\pm}4.3$0.04, O1/A2: 1.37${\pm}4.3$0.05 vs. 1.41${\pm}4.3$0.05, O2/A1: 1.36${\pm}4.3$0.07 vs. 1.41${\pm}4.3$0.05, p<0.05). 폐쇄성 수면무호흡증 환아에서 낮은 ${\alpha}$ 값을 보인 것은 자기조직적 고비성(self-organized criticality)이 줄어든 것으로 뇌 체계에서 자체 기전에 의한 에너지 축적이 감소한 것으로 해석해 볼 수 있다. 8시간에 이르는 수면 뇌파의 정량화가 수면무호흡증과 같은 질병 상태를 반영한다면 향후 연구에서 그 유효성과 범용성을 여러 질병에서 확인해 보아야 할 것이다.
본(本) 연구(硏究)는 자본구조이론과 전통적 연구에서 제시된 변수를 통합하고 횡단면(橫斷面) 요인(要因)과 시계열(時系列) 요인(要因)을 결합하여 우리나라의 자본구조결정 요인을 식별할 수 있는 이론적(理論的) 모형(模型)을 제시하여, 또한 제시된 모형을 한국증권시장(韓國證券市場)의 자료(資料)를 이용하여 실증적(實證的)으로 분석(分析)하였다. 그리고 실증적 분석에는 횡단면(橫斷面) 자료(資料)와 시계열(時系列) 자료(資料)를 결합하는 패널자료추정법(資料推定法)을 사용하였다. 본(本) 연구(硏究)에서 제시된 자본구조이론(資本構造理論)과 관련된 결정 요인으로는 기업(企業)의 성장기(成長機)을, 내부주주(內部株主)의 지분율(持分率) 그리고 내부주주수(內部株主數)의 비율 등을, 전통적 횡단면 요인으로는 경영위험(經營危險), 자산구성(資産構成), 수익성(收益性), 기업규모(企業規模) 등을, 그리고 전통적 시계열 요인으로는 법인세율(法人稅率)과 물가수준(物價水準) 등을 제시하였다. 본(本) 연구(硏究)에서 다루는 실증분석기간은 1981년 1월부터 1990년 12월까지의 10년간이었으며, 추출된 표본기업(標本企業)의 수(數)는 104개사이다. 실증적 분석결과, 본(本) 연구(硏究)에서 제시된 설명변수들이 자본구조(資本構造)의 변동(變動)을 49.91%정도 설명하고 있으며 설명변수 중 기업(企業)의 성장기회(成長機會), 내부주주(內部株主)의 지분을, 경영위험(經營危險), 수익성(收益性), 기업규모(企業規模), 물가수준(物價水準) 등은 자본구조의 결정 요인으로 통계적인 의미를 갖는 변수로 밝혀졌으며 회귀계수(回歸係數)의 부호도 기대하였던 바와 일치하고 있다. 질산으로 처리된 것이 컸고 0.75 M과 1.0 M의 질산을 사용했을 때는 작음이 확인되었다. 이상의 실험결과들로부터 친수성인 $NH_4Y$형 제올라이트를 소수성의 것으로 변환시키기 위한 수증기의 온도는 $500^{\circ}C$와 $600^{\circ}C$가, 그리고 질산의 농도는 0.5 M이 적합한 것으로 결론지을 수 있고, 이와 같은 결론은 BET비표면적과 TPV값과 같은 경향을 보인 벤젠과 톨루엔의 흡착용량측정결과로 입증되었다. 탈알루미늄된 제올라이트들의 수분에 대한 Si/Al비와 흡착용량은 각각 높은 농도의 질산으로 처리된 것일수록 증가하고 감소하여 소수성이 증가함을 나타내었다.(不適合性)이 나타났다. 본 연구는 기존의 기대수익률(期待收益率) 위주의 요일효과(曜日效果) 분석에서 주식수익률(株式收益率)의 분산(分散) 즉, 변동성(變動性)에 촛점을 두어 분석하였으며, 이는 투자자의 정확한 위험측정(危險測定)수단의 제공이라는 면에서 의의(意義)가 있을 것으로 생각된다.據金) 운용(運用)에 관한 정책수립시(政策樹立時) 금융선진국(金融先進國)의 증거금(證據金) 정책운용(政策運用)을 통한 시장관리(市場管理) 경험(經驗)을 어느 정도 참고할 수 있음을 시사한다고 할 것이다. 한다. 실증분석결과는 본문의 <표 1>에 제시되어 있으며 그 내용을 간략하게 요약하면 다음과 같다. (A) 실증분석모형 : 본 연구에서는 다기간 자산가격결정모형중에서 대표적인 Lucas (1978)모형을 직접 사용한다. $$1={\beta}\;E_t[\frac{U'(C_{t+1})\;P_t\;s_{t+1}}{U'(C_t)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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