• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.135-149
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• 2020

인공지능을 기반으로 한 다양한 연구들이 현대사회에 많은 변화를 불러일으키고 있다. 금융시장 역시 예외는 아니다. 로보어드바이저 개발이 활발하게 진행되고 있으며 전통적 방식의 단점을 보완하고 사람이 분석하기 어려운 부분을 대체하고 있다. 로보어드바이저는 인공지능 알고리즘으로 자동화된 투자 결정을 내려 다양한 자산배분 모형과 함께 활용되고 있다. 자산배분 모형 중 리스크패리티는 대표적인 위험 기반 자산배분 모형의 하나로 큰 자산을 운용하는 데 있어 안정성을 나타내고 현업에서 역시 널리 쓰이고 있다. 그리고 XGBoost 모형은 병렬화된 트리 부스팅 기법으로 제한된 메모리 환경에서도 수십억 가지의 예제로 확장이 가능할 뿐만 아니라 기존의 부스팅에 비해 학습속도가 매우 빨라 많은 분야에서 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서 리스크패리티와 XGBoost를 장점을 결합한 모형을 제안하고자 한다. 기존에 널리 사용되는 최적화 자산배분 모형은 과거 데이터를 기반으로 투자 비중을 추정하기 때문에 과거와 실투자 기간 사이의 추정 오차가 발생하게 된다. 최적화 자산배분 모형은 추정 오차로 인해 포트폴리오 성과에서 악영향을 받게 된다. 본 연구는 XGBoost를 통해 실투자 기간의 변동성을 예측하여 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 줄여 모형의 안정성과 포트폴리오 성과를 개선하고자 한다. 본 연구에서 제시한 모형의 실증 검증을 위해 한국 주식시장의 10개 업종 지수 데이터를 활용하여 2003년부터 2019년까지 총 17년간 주가 자료를 활용하였으며 in-sample 1,000개, out-of-sample 20개씩 Moving-window 방식으로 예측 결과값을 누적하여 총 154회의 리밸런싱이 이루어진 백테스팅 결과를 도출하였다. 본 연구에서 제안한 자산배분 모형은 기계학습을 사용하지 않은 기존의 리스크패리티와 비교하였을 때 누적수익률 및 추정 오차에서 모두 개선된 성과를 보여주었다. 총 누적수익률은 45.748%로 리스크패리티 대비 약 5% 높은 결과를 보였고 추정오차 역시 10개 업종 중 9개에서 감소한 결과를 보였다. 실험 결과를 통해 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 감소시킴으로써 포트폴리오 성과를 개선하였다. 포트폴리오의 추정 오차를 줄이기 위해 모수 추정 방법에 관한 다양한 연구 사례들이 존재한다. 본 연구는 추정 오차를 줄이기 위한 새로운 추정방법으로 기계학습을 제시하여 최근 빠른 속도로 발전하는 금융시장에 맞는 진보된 인공지능형 자산배분 모형을 제시한 점에서 의의가 있다.

• Journal of Oral Medicine and Pain
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• 제32권2호
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• pp.157-175
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• 2007

본 연구는 농촌지역 주민들의 구취실태를 파악하고 구취에 관련된 요인을 알아봄으로써 구취예방 및 효율적인 구취제거 방안을 마련하는데 기초 자료를 제공하고자 일부 농촌지역의 주민 293명을 대상으로 2006년 1월 4일부터 1월 21일까지 면접설문조사(구강위생관리 행태, 구취관련 질병력, 구취실태), 구취측정, 구강검사, 치아우식활성검사(스나이더검사, 타액분비율검사, 타액완충능검사)를 실시한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 잇솔질 횟수는 1일 2회가 46.1 %로 가장 많았고, 여자가 남자보다 잇솔질 횟수가 많았다. 매일 혀솔질을 하는 군은 25.6%이었고, 보조 구강위생용품을 사용하는 군은 9.2 %이었다. 2. 평상시 구취를 자각하고 있는 사람은 62.5 %이었고, 구취를 가장 심하게 자각하는 시기는 기상 후가 72.7 %, 구취를 자각하는 부위는 잇몸에서 23.0 %, 구취의 유형으로는 구린 냄새가 37.2 %로 높게 나타났다. 3. 구취측정 결과 OG는 50 ppm미만이 54.3 %, $50{\sim}100ppm$ 범위에 41.6 %로 나타났고, $NH_3$는 $20{\sim}60ppm$ 범위에 52.6 %로 가장 높았다. 4. 구취관련 질병력별 OG는 치아우식증으로 인한 식편압입, 당뇨병과 구취에 대한 가족력군에서 $50{\sim}100ppm$ 범위에 유의하게 높았으며, $NH_3$는 호흡기계 질환군에서 유의한 차이가 있었다. 5 평상시 구취 자각정도별 OG는 '냄새가 나지 않는다'는 군과 '가끔 냄새가 난다'는 군에서 50 ppm 미만에 각각 55.9 %, 57.5 %로 나타났고, '본인이 느낄 정도로 항상 냄새가 난다'는 군과 '항상 심하게 냄새가 난다'는 군에서 $50{\sim}100ppm$ 범위에 각각 52.0 %, 63.6 %로 높게 나타났으며, $NH_3$는 모두 $20{\sim}60ppm$ 범위에 높게 나타났다. 6. 구강검사별 OG는 치수노출치와 식편압입이 많을수록, 설태지수가 높아질수록 $50{\sim}100ppm$ 범위에 OG값이 증가되었고, $NH_3$는 보철치가 많을수록, 설태지수가 높아질수록 유의하게 증가되었으며, 하악 국소의치군에서 60 ppm 이상으로 유의하게 증가되었다. 7. 스나이더검사는 고도활성이 43.0 %로 가장 높았고, 산 생성균의 활성이 높을수록 OG값이 증가되었다. 자극성 타액분비율 검사는 8.0 ml 이하에서 62.5 %로 가장 높았고, 타액분비율이 많을수록 OG값이 감소된 분포를 보였으며, 타액완충능검사는 0.1N 유산용액의 방울 수가 $6{\sim}10$ 방울에서 58.7 %로 가장 높았고, 타액완충능이 증가될수록 OG값이 냄새를 느끼지 못하는 50 ppm 미만에서 증가되었다. 8. 구강환경과 구취와의 상관관계에서 OG는 타액분비율, 보철치와 음의 상관관계를, 치수노출치, 충전치, 현존치, 설태량, 식편압입과 양의 상관관계를 보였으며, $NH_3$는 우식치와 음의 상관관계를, 보철치, 잇솔질 횟수와 양의 상관관계를 보였다. 9. 다중회귀분석 결과에서 OG에 영향을 주는 요인으로는 여자, 치수노출치, 보철치, 식편압입, 타액분비율, 설태지수, 스나이 더검사의 고도활성이 선정되었고 이들의 설명력은 45.1 %이었으며, NH3에 영향을 주는 요인으로는 여자, 치수노출치, 설태지수, 보철치가 선정되었으며 이들의 설명력은 6.6 %이었다. 이상의 결과를 볼 때, 조사대상 농촌지역 주민들의 구취실태는 구강환경 및 구취관련 요인, 치아우식활성검사의 스나이더 검사, 타액분비율검사와 밀접한 관련이 있음을 시사한다. 따라서 이들 주민들의 구취예방을 위해서는 식후에 올바른 잇솔질 방법 및 혀솔질과 더불어 보조 구강위생용품을 사용하여 식편압입과 설태제거를 해야 할 필요성이 강조된다. 구취의 원인과 그 성분은 매우 복잡하고 다양하므로 개인별 구취발생 요인을 정확하게 분석하기 위해서는 추후 계속적이고, 체계적인 연구가 필요하며, 보건(지)소의 치과위생사를 활용하여 지역사회 주민들에게 계속적인 구강보건교육 프로그램이 제공되어야 한다고 생각된다.