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비증(痺證)에 대(對)한 최근(最近)의 제가학설(諸家學說) 연구(硏究) - 《비증전집(痺證專輯)》 에 대(對)한 연구(硏究) III - (The recent essay of Bijeung - Study of III-)

  • 양태훈;오민석
    • 혜화의학회지
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    • 제9권1호
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    • pp.513-545
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    • 2000
  • I. Introduction Bi(痺) means blocking. It can reach at the joints or muscles or whole body and make pains. Numbness and movement disorders. BiJeung can be devided into SilBi and HeoBi. In SilBi there are PungHanSeupBi, YeolBi and WanBi. In HeoBi, there are GiHyeolHeoBi, EumHeoBi and YangHeoBi. The common principle for the treatment of BiJeung is devision of the chronic stage and the acute stage. In the acute stage, BiJeung is usually cured easily but in the chronic stage, it is difficult. In the terminal stage, BiJeung can reach at the internal organs. BiJeung is one kind of symptoms making muscles, bones and jonts feel pain, numbness or edema. For example it can be gout or SLE etc. Many famous doctors studied medical science by their fathers or teachers. So the history of medical science is long. So I studied ${\ll}Bijeungjujip{\gg}$. II. Final Decision 1. BanSuMun(斑秀文) thought that BiJeung can be cured by blocking of blood stream. So he insisted that the important thing to cure BiJeung is to improve the blood stream. He usually used DangGuiSaYeokTang(當歸四逆湯), DangGuiJakYakSanHapORyeongSan, DoHong-SaMulTang(桃紅四物湯), SaMyoSanHapHeuiDongTang and HwangGiGyeJiOMulTang. 2. JangGeonBu(張健夫) focused on soothing muscles and improving blood seam. So he used many herbs like WiRyeongSeon(威靈仙), GangHwal(羌活), DokHwal(獨活), WooSeul(牛膝), etc. Especially he pasted wastes of the boiled herbs. 3. OSeongNong(吳聖農) introduced four rules to treat arthritis. So he usually used SeoGak-SanGaGam(犀角散加減), BoYanHwanOTang(補陽還五湯), ODuTang(烏頭湯), HwangGiGyeJiOMulTang. 4. GongJiSin thought disk hernia as one kind of BiJeung. And he said that Pung can hurt upper limbs and Seup can hurt lower limbs. He used to use GyeJiJakYakJiMoTang(桂枝芍藥知母湯). 5. LoJiJeong(路志正) introduced four principles to treat BiJeung. He used BangPungTang(防風湯), DaeJinGuTang) for PungBi(風痺), OPaeTang(烏貝湯) for HanBi(寒痺), YukGunJaTang(六君子湯) for SeupBi(濕痺) and SaMyoTang(四妙湯), SeonBiTang(宣痺湯), BaekHoGaGyeTang(白虎加桂湯) for YeolBi(熱痺). 6. GangChunHwa(姜春華) discussed herbs. He said SaengJiHwang(生地黃) is effective for PungSeupBi and WiRyungSun(威靈仙) is effective for the joints pain. He usually used SipJeonDaeBoTang(十全大補湯), DangGuiDaeBoTang(當歸大補湯), YoukGunJaTang(六君子湯) and YukMiJiHwanTang(六味地黃湯). 7. DongGeonHwa(董建華) said that the most important thing to treat BiJeung is how to use herbs. He usually used CheonO(川烏), MaHwang(麻黃) for HanBi, SeoGak(犀角) for YeolBi, BiHae) or JamSa(蠶沙) for SeupBi, SukJiHwang(熟地黃) or Vertebrae of Pigs for improving the function of kidney and liver, deer horn or DuChung(杜沖) for improving strength of body and HwangGi(黃?) or OGaPi(五加皮) for improving the function of heart. 8. YiSuSan(李壽山) devided BiJeung into two types(PungHanSeupBi, PungYeolSeupBi). And he used GyeJiJakYakJiMoTang(桂枝芍藥知母湯) for the treatment of gout. And he liked to use HwanGiGyeJiOMulTangHapSinGiHwan 枝五物湯合腎氣丸) for the treat ment of WanBi(頑痺). 9. AnDukHyeong(顔德馨) made YongMaJeongTongDan(龍馬定痛丹)-(MaJeonJa(馬錢子) 30g, JiJaChung 3g, JiRyong(地龍) 3g, JeonGal(全蝎) 3g, JuSa(朱砂) 0.3g) 10. JangBaekYou(張伯臾) devided BiJeung into YeolBi and HanBi. And he focused on improving blood stream. 11. JinMuO(陳茂梧) introduced anti-wind and dampness prescription(HoJangGeun(虎杖根) 15g, CheonChoGeun 15g, SangGiSaeng(桑寄生) 15g, JamSa(蠶絲) 15g, JeMaJeonJa(制馬錢子) 3g). 12. YiChongBo(李總甫) explained basic prescriptions to treat BiJeung. He used SinJeongChuBiEum(新定推痺陰) for HaengBi(行痺), SinJeongHwaBiSan(新定化痺散) for TongBi(痛痺), SinJeongGaeBiTang(新定開痺湯) for ChakBi(着痺), SinJeongCheongBiEum(新定淸痺飮) for SeupYeolBi(濕熱痺), SinRyeokTang(腎瀝湯) for PoBi(胞痺), ORyeongSan for BuBi(腑痺), OBiTang(五痺湯) for JangBi(臟痺), SinChakTang(腎着湯) for SingChakByeong(腎着病). 13. HwangJeonGeuk(黃傳克) used SaMu1SaDeungHapJe(四物四藤合制) for the treatment of a acute arthritis, PalJinHpPalDeungTang(八珍合八藤湯) or BuGyeJiHwangTangHapTaDeungTang(附桂地黃湯合四藤湯) for the chronic stage and ByeolGapJeungAekTongRakEum(鱉甲增液通絡飮) for EumHeo(陰虛) 14. GaYeo(柯與參) used HwalRakJiTongTang(活絡止痛湯) for shoulder ache, SoJongJinTongHwalRakTank(消腫鎭痛活絡湯) for YeolBi(熱痺), LiGwanJeolTang(利關節湯) for ChakBi(着痺), SinBiTang(腎痺湯) for SinBi(腎痺) and SamGyoBoSinHwan(三膠補腎丸) for back ache. 15. JangGilJin(蔣길塵) liked to use hot-character herbs and insects. And he used SeoGeunLipAnTang(舒筋立安湯) as basic prescription. 16. RyuJangGeol(留章杰) used GuMiGangHwalTang(九味羌活湯) and BangPungTang(防風湯) at the acute stage, ODuTang(烏頭湯) or GyeJiJakYakJiMoTang(桂枝芍藥知母湯) for HanBi of internal organs, YangHwaHaeEungTang(陽和解凝湯) for HanBi, DokHwalGiSaengTang(獨活寄生湯), EuiYiInTang(薏苡仁湯) for SeupBi, YukGunJaTang(六君子湯) for GiHeoBi(氣虛痺) and SeongYouTang(聖兪湯) for HyeolHeoBi(血虛痺). 17. YangYuHak(楊有鶴) liked to use SoGyeongHwalHyelTang(疏經活血湯) and he would rather use DoIn(桃仁), HongHwa(紅花), DangGui(當歸), CheonGung(川芎) than insects. 18. SaHongDo(史鴻濤) made RyuPungSeupTang(類風濕湯)-((HwangGi 200g, JinGu 20g, BangGi(防己) 15g, HongHwa(紅花) 15g, DoIn(桃仁) 15g, CheongPungDeung(靑風藤) 20g, JiRyong(地龍) 15g, GyeJi(桂枝) 15g, WoSeul(牛膝) 15g, CheonSanGap(穿山甲) 15g, BaekJi(白芷) 15g, BaekSeonPi(白鮮皮) 15g, GamCho(甘草) 15g).

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한국 NPL시장 수익률 예측에 관한 연구 (A study on the prediction of korean NPL market return)

  • 이현수;정승환;오경주
    • 지능정보연구
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    • 제25권2호
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    • pp.123-139
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    • 2019
  • 국내 NPL (Non performing loan) 시장은 1998년에 형성되었지만, 본격적으로 활성화 된 시기는 2009년으로 역사가 짧은 시장이다. 이로 인해 NPL 시장에 대한 연구도 아직까지는 활발히 진행되지 않고 있는 상황이다. 본 연구는 NPL 시장의 각 물건 별 기준 수익률 달성 유무를 예측할 수 있는 모델을 제안한다. 모델 구축에 사용되는 종속변수는 물건 별 최종 수익률이 기준 수익률 수치 도달 여부를 나타내는 이항변수를 사용하였고, 독립변수로는 물건의 특성을 나타내는 11개의 변수를 대상으로 one to one t-test와 logistic regression stepwise, decision tree를 수행하여 의미있는 7개의 독립변수를 선별하였다. 그리고 통상적으로 사용되는 기준 수익률 수치(12%)가 의미있는 기준 수치인지 확인하기 위해 수치 값을 조절해가며 종속변수를 산출하여 예측모델을 구축해보았다. 그 결과 12%의 기준 수익률 수치로 산출한 종속변수를 이용하여 구축한 예측모델의 평균 Hit ratio가 64.60%로 가장 우수하다는 결과를 얻었다. 다음으로 선별된 7개의 독립변수들과 12%를 기준으로한 수익률 달성유무 종속변수를 이용하여 판별분석, 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 인공신경망, 유전자알고리즘 선형 모델의 5가지 방법론을 적용해 예측모델을 구축해보았다. 5가지 방법론으로 도출한 예측 모델 간 Hit ratio를 비교한 결과 인공신경망을 이용하여 구축한 예측모델의 Hit ratio가 67.4%로 가장 우수한 결과를 도출해내었다. 본 연구를 통해 추후 NPL시장 신규 물건 매매에 있어서 7가지의 독립변수들과 인공신경망 예측 모델을 활용하는 것이 효과적임을 증명하였다. 물건의 12% 수익률 달성 여부를 사전에 예측해봄으로써 유동화회사가 투자 의사결정을 하는 데에 도움을 줄 것으로 예상하며, 나아가 NPL 시장의 거래가 적정한 가격 선에서 진행됨으로 인해 유동성이 더욱 높아질 것이라 기대한다.