• Journal of Animal Science and Technology
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• 제54권1호
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• pp.9-14
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• 2012

본 연구는 국내 특정 종돈장에서 보유하고 있는 종돈에 대한 번식형질 및 산육형질들에 대한 유전변이를 추정하고자 연구를 실시하였다. 본 분석에 이용된 자료는 2000년부터 2008년까지 개량을 진행한 국내 모종돈장에 있는 돼지(Landrace, Large white, Duroc) 2,447두에서 조사된 9,886복의 번식자료(실산자수, 이유자 돈수)와 10,181두의 산육검정자료(등심단면적, 90 kg 도달일령, 등 지방두께, 정육률)을 이용하여 분석을 실시하였다. 번식형질 및 산육형질에 적합한 모형을 찾기 위해 분산분석을 실시하였으며, 그 결과 번식형질에서 품종효과, 교배웅돈효과, 산차효과, 분만시 년도-계절효과, 산육형질에서 품종효과, 분만시 년도-계절효과, 성의 효과, 모산차 등이 환경요인으로 작용하는 것으로 나타나 이들을 혼합모형방정식에 적합시켜 유전모수를 추정하였다. 그 결과, 번식 형질의 실산자수에 대한 유전력은 0.07, 모체 유전효과에 대한 유전력은 0.02로 추정되었고 이유자돈수의 유전력은 0.03, 모체 유전효과에서 0.02로 추정되었으며 이들 두 형질 간의 유전상관은 0.14, 모체 유전효과에 대한 상관은 0.06로 추정되었다. 또한 등심 면적의 경우 0.19, 90 kg 도달일령은 0.39, 등지방두께 및 정육률은 각각 0.36 및 0.43으로 번식형질에 비해 높은 유전력을 나타내는 것으로 추정되었다. 또한 등심단면적과 등지방두께 간에는 0.04로 유전적 상관관계가 없으며, 등심단면적과 정육률 간에는 0.35로 중도의 유전적 상관관계를 갖는 것으로 추정되었다. 반면에 등지방 두께와 정육률 간은 -0.42로 중도의 부의 상관관계를 나타냈으며, 등지방두께와 90 kg 도달일령 간에는 유전상관이 없는 것(0.00)으로 추정되었다. 또한 번식형질과 산육형질 간 유전상관은 등지방두께를 제외한 나머지 산육형질에서 번식형질과의 부의 상관을 보여, 번식형질 또는 산육형질을 독자적으로 개량하고자 할 때, 부의 관계가 있는 형질과의 유전적 관계를 고려한 개량목표 설정이 필요할 것으로 사료된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권12C호
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• pp.1288-1298
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• 2002

타원곡선 암호시스템을 GF(2$^{m}$ )상에서 고속으로 구현하기 위해서는 빠른 나눗셈기가 필요하다. 빠른 나눗셈 연산을 위해선 비트-패러럴 구조가 적합하나 타원곡선 암호시스템이 충분한 안전도를 가지기 위해서는 m의 크기가 최소한 163보다 커야 한다. 즉 비트-패러럴 구조는 0(m$^2$)의 면적 복잡도를 가지기 때문에 이러한 응용에는 적합하지 않다. 따라서, 본 논문에서는 CF(2$^{m}$ )상에서 표준기저 표기법을 사용하여 모듈러 나눗셈 A(x)/B(x) mod G(x)를 고속으로 수행하는 새로운 비트-시리얼 시스톨릭 나눗셈기를 제안한다. 효율적인 나눗셈기 구조를 얻기 위해, 새로운 바이너리 최대공약수(GCD) 알고리즘을 유도하고, 이로부터 자료의존 그래프를 얻은 후, 비트-시리얼 시스톨릭 나눗셈기를 설계한다. 본 논문에서 제안한 나눗셈기는 0(m)의 시간 및 면적 복잡도를 가지며, 연속된 입력 데이터에 대하여, 초기 5m-2 사이클의 지연 후, m 사이클 마다 나눗셈의 결과를 출력한다. 제안된 나눗셈기를 동일한 입출력 구조를 가지는 기존의 연구 결과들과 비교 분석한 결과 칩 면적 및 계산 지연시간 모두에 있어 상당한 개선을 보인다. 따라서 제안된 나눗셈기는 적은 하드웨어를 사용하면서 고속으로 나눗셈 연산을 수행할 수 있기 때문에 타원곡선 암호화시스템의 나눗셈 연산기로 매우 적합하다. 또한 제안한 구조는 기약 다항식(irreducible polynomial) 선택에 있어 어떤 제약도 두지 않고, 단 방향의 신호흐름을 가지면서, 매우 규칙적이기 때문에 필드 크기 m에 대해 높은 유연성 및 확장성을 제공한다.였다. an extraction system, a new optical nonlinear joint transform correlator(NJTC) is introduced to extract the hidden data from a stego image in real-time, in which optical correlation between the stego image and each of the stego keys is performed and from these correlation outputs the hidden data can be asily exacted in real-time. Especially, it is found that the SNRs of the correlation outputs in the proposed optical NJTC-based extraction system has been improved to 7㏈ on average by comparison with those of the conventional JTC system under the condition of having a nonlinear parameter less than k=0.4. This good experimental results might suggest a possibility of implementation of an opto-digital multiple information hiding and real-time extracting system. 촉각에 있는 지각신경세포가 뇌의 촉각엽으로 뻗어 들어가 위의 5가지 신경연접중 어느 형을 형성하는지를 관찰하기 위하여 좌측 촉각의

• 한국임상수의학회지
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• 제27권5호
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• pp.533-539
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• 2010

최근 줄기세포를 이용한 재생의학분야의 세포치료 연구가 활발히 진행되고 있으나 상대적으로 복잡한 구조를 갖는 신장에서는 난치성 질환인 급성신부전에 대한 줄기세포 치료의 효과는 아직도 논란의 여지가 많다. 이는 연구자마다 다양한 동물모델을 사용하는 것이 한 원인으로 지적되고 있다. 본 연구에서는 줄기세포의 치료효과 분석을 위한 최적의 동물모델 조건을 확립하고자 한다. 쥐를 사용하여 세 종류의 급성신장손상모델을 다음과 같이 다양한 농도와 조건에서 분석하였다: glycerol (대조군, 8 ml/kg, 10 ml/kg), cisplatin (대조군, 5 mg/kg, 10 mg/kg)과 허혈/재관류 (대조군, 35 분 허혈, 45 분 허혈). 줄기세포의 재생능력 평가를 위한 모델의 적합성 정도를 신장손상과 회복의 형태적, 기능적 패턴과 생존률 분석을 통하여 실시하였다. 독성모델인 glycerol과 cisplatin은 각각 10 ml/kg과 7.5 mg/kg 농도에서, 그리고 허혈모델은 45 분 모델에서 대조군 및 다른 비교모델에 비해 장기간의 관찰 기간 동안 신기능의 유의적 차이를 보였다. 또한 45 분 허혈 모델에서 50%의 사망률을 보인 것을 제외하고는 모든 군에서 관찰기간 동안 100% 생존율을 보였다. 조직소견에서 허혈과 glycerol 모델에서는 2일째, cisplatin 모델에서는 5일째 각각 유의적인 조직변화가 관찰되었다. 따라서, 관찰기간 동안 급격한 생존율 감소 없이 안전하고, 조직학적 평가와 신기능에서 대조군과 유의적인 차이를 보이는 cisplatin 7.5 mg/kg, glycerol 10 ml/kg, 35 분 허혈 모델이 치료효과를 평가하기에 적합한 모델로 사료되며, 줄기세포의 세포치료효과 분석에 적합한 급성신장손상 모델로 추천된다.

• 수면정신생리
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• 제21권1호
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• pp.21-28
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• 2014

목 적: 폐쇄성무호흡증(Obstructive sleep apnea, OSA)과 단순코골이(simple snoring) 환자들의 성격적 특성에 대한 연구가 부족한 실정으로, 본 연구에서는 아이젱크 성격검사(Eysenck Personality Questionnaire, EPQ)를 사용하여 OSA와 단순코골이 환자들의 성격적 특성과 차이를 연구하였다. 방 법: OSA나 단순코골이가 의심되는 237명의 피험자들이 연구에 포함되었다. 모든 피험자들은 EPQ 등의 설문 검사를 받았고, 수면다원검사실에서 야간수면다원검사를 시행하였다. 무호흡저호흡지수(Apnea-Hypopnea Index, AHI) 5 이상은 OSA, 5 미만은 단순코골이로 분류되었다. 결 과: OSA군은 단순코골이군에 비해 정신병적 경향성(Psychoticism)에서 유의하게 낮은 점수를 보였다(F=4.563, p=0.034). 기타 외향성-내향성(Extraversion, F=3.029, p=0.083), 허위성(Lie, F=0.398, p=0.529), 신경증적 경향성(Neuroticism, F=3.367, p=0.068)에서는 OSA군과 단순코골이 군간에 유의한 차이가 없었다. OSA군 내에서 시행한 상관분석결과 AHI가 높을수록 외향성(r=0.16, p=0.029)이 높았고, 허위성(r=-0.31, p<0.001)이 낮았다. OSA군에서 EPQ의 네 가지 척도를 종속변인으로 설정한 다중회귀분석 결과, 허위성은 나이가 많고(B=0.14, p<0.001), AHI가 낮을수록(B=-0.05, p<0.001) 증가하였다. 정신병적 경향성은 피츠버그 수면질 설문(Pittsburgh Sleep Quality Index, PSQI)이 높을수록(B=0.14, p<0.001), 신경증적 경향성은 PSQI가 높고(B=0.34, p=0.001), 여성인 경우(B=3.15, p=0.003) 증가하였다. 외향성은 나이가 적고(B=-0.08, p=0.020), 체질량지수(body mass index)가 높을수록(B=0.26, p=0.023) 증가하였다. 결 론: 본 연구 결과는 OSA 환자들이 단순코골이 환자들에 비해 유의하게 정신병적 경향성이 낮음을 보여주었다. OSA군 내에서는 AHI가 높을수록, 허위성이 낮고 외향성이 높은 경향을 보였다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제29권2호
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• pp.131-140
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• 2014

본 연구에서는 LC-MS/MS를 이용하여 페니실린계 동물용의약품 8종, 암피실린, 아목시실린, 클록사실린, 디클록사실린, 나프실린, 옥사실린, 페니실린 G, 페니실린 V의 동시분석법을 확립하고 잔류실태조사를 수행하였다. 피페라실린을 내부표준물질으로 적용하였으며, 이동상으로는 0.05% 포름산 용액와 0.05% 포름산 아세토니트릴 용액을 gradient mode로 사용하였고 $C_{18}$ 칼럼을 이용하여 분석하였다. 각 분석물질은 MRL의 0.25, 0.5, 1, 2, 4, 8배 농도범위에서 검량선을 작성하여 $R^2{\geq}0.99$의 직선성 및 재현성을 확인하였다. 소고기, 돼지고기, 닭고기에 대하여 MRL의 0.5, 1, 2배인 세 가지 농도에서 6회 반복으로 분석을 실시한 결과, 평균 회수율은 71.0~106%, 상대표준편차는 4.0~11.2%, LOD는 0.003~0.008 mg/kg, LOQ는 0.01~0.03 mg/kg이었다. 국내 유통 소고기, 돼지고기, 닭고기에서 페니실린계 항생제 8종의 분석결과, 총 193건 중 경기도 지역의 국내산 소고기 1건에 대해서 클록사실린이 MRL 이하인 0.08 mg/kg이 검출되었으며, 나머지 192건의 검체에서는 불검출로 분석되었다. 본 연구를 통하여 확립된 페니실린계 동물용의약품 8종 동시분석법은 식육에 대한 페니실린계 동물용의약품의 안전관리 체계 방안을 제시하기 위한 기초자료로 활용 가능한 것으로 사료된다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제29권2호
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• pp.123-130
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• 2014

LC-MS/MS를 이용하여 아미노글리코사이드계 동물용의 약품 9종에 대하여 동시분석법을 확립하고 잔류실태조사를 수행하였다. 현재 식품공전에 수록된 시험법을 기본으로 분석법을 개선하였으며 국제식품규격위원회 기준에 따라 특이성, 직선성, 정확성, 정밀성, 정량한계 등을 검증하였다. 아미노글리코사이드 혼합표준용액을 잔류허용기준의 0.125배, 0.25, 0.5, 1, 2, 4배 농도에 따라 검량선을 작성한 결과 0.98 이상의 직선성을 확인하였다. 소고기의 회수율은 60.5~114%, 돼지고기의 회수율은 60.1~112%, 닭고기 회수율은 63.8~131%을 나타내었다. 또한 LOD는 0.001~0.009 mg/kg, LOQ는 0.006~0.03 mg/kg이었다. 국내유통 중인 축산물 (소고기, 돼지고기, 닭고기) 193건을 수거하여 개선된 분석법의 적용성 검증과 축산물의 안전성 확인을 위한 잔류조사를 수행한 결과 시험법의 적용성이 충분히 검증되었으며 모든 시료에서 아미노글리코사이드 계열의 항생제가 검출되지 않아 유통 축산물이 안전한 것으로 확인되었다. 확립된 분석법은 식육에 잔류할 수 있는 아미노글리코사이드계열 동물용의약품 안전관리에 활용할 수 있을 것으로 사료되는 바이다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.51-62
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• 2020

본 연구는 문화예술교육이 제공하고 있는 서비스 품질이 무용교육의 서비스 가치와 어떠한 영향이 있는지를 검증하고, 이러한 관계에서 문화예술교육 참여자의 재이용의도가 어떠한 역할을 하는지를 검증하고자 하였다. 설문조사는 2019년 10월 1일부터 2019년 12월 30일까지로 문화예술교육에 참여하는 일반인을 대상으로 층화표본추출방법을 이용하여 표본을 선정하여 총 350부를 회수하여 연구에 사용하였다. 독립변수와 종속변수와의 영향관계를 검증하기 위하여 다중회귀분석을 실시하였고, 3단계의 매개 회귀분석을 이용하여 독립변수와 종속변수와의 관계에서 매개변수의 역할을 검증하고자 하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 서비스 품질의 하위요인과 감정적 가치의 영향관계를 분석한 결과는 시설 및 환경서비스가 제일 영향이 크게 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 서비스 품질의 하위요인과 기능적 가치의 영향관계를 분석한 결과는 시설 및 환경서비스가 제일 영향이 크게 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 서비스 품질의 하위요인과 사회적 가치의 영향관계를 분석한 결과는 시설 및 환경서비스가 제일 영향이 크게 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 서비스 품질과 서비스 가치의 관계에서 재이용의도의 역할을 분석한 결과에서 내용 및 강사서비스와 서비스가치의 관계에서 재이용의도는 완전매개 효과가 있는 것으로 나타났다. 또한, 시설 및 환경서비스와 서비스 가치의 관계에서 재이용의도는 부분매개효과가 있는 것으로 나타났다. 이와 같은 연구를 통하여 문화예술교육의 서비스 품질을 기반으로 무용교육이 지역과 함께 할 수 있는 방안을 제시하였다. 또한 문화예술교육에 유아교육, 청소년 교육, 사회복지, 특수교육 분야에 대한 문화예술교육 방법론 제공도 적극적으로 모색하여 학교문화예술교육, 사회문화예술교육, 평생교육 등에 활용 가능하도록 문화정책에서의 문화예술교육, 교육정책에서의 문화예술교육이 서로 연계성을 가지는 지원정책이 제공되기를 기대한다.

• 자원환경지질
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• 제55권5호
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• pp.551-561
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• 2022

지구물리탐사기법은 매장 문화재 조사에 필요한 높은 해상도의 지하 구조 영상 생성과 매장 유구의 정확한 위치 결정하는 데 매우 유용하다. 이 연구에서는 경주 신라왕경 중심방의 고해상도 지하투과레이더 영상에서 유구의 규칙적인 배열이나 선형 구조를 자동적으로 구분하기 위하여 영상처리 기법인 영상 특징 추출과 영상분할 기법을 적용하였다. 영상 특징 추출의 대상은 유구의 원형 적심과 선형의 도로 및 담장으로 캐니 윤곽선 검출(Canny edge detection)과 허프 변환(Hough Transform) 알고리듬을 적용하였다. 캐니 윤곽선 검출 알고리듬으로 검출된 윤곽선 이미지에 허프 변환을 적용하여 유구의 위치를 탐사 영상에서 자동 결정하고자 하였으나, 탐사 지역별로 매개변수를 달리해서 적용해야 한다는 제약이 있었다. 영상 분할 기법의 경우 연결요소 분석 알고리듬과 QGIS에서 제공하는 Orfeo Toolbox (OTB)를 이용한 객체기반 영상분석을 적용하였다. 연결 요소 분석 결과에서, 유구에 의한 신호들이 연결된 요소들로 효과적으로 인식되었지만 하나의 유구가 여러 요소로 분할되어 인식되는 경우도 발생함을 확인하였다. 객체기반 영상분석에서는 평균이동(Large-Scale Mean-Shift, LSMS) 영상 분할을 적용하여 각 분할 영역에 대한 화소 정보가 포함된 벡터 레이어를 우선 생성하였고, 유구를 포함하는 영역과 포함하지 않는 영역을 선별하여 훈련 모델을 생성하였다. 이 훈련모델에 기반한 랜덤포레스트 분류기를 이용해 LSMS 영상분할 벡터 레이어에서 유구를 포함하는 영역과 그렇지 않은 영역이 자동 분류 될 수 있음을 확인하였다. 이러한 자동 분류방법을 매장 문화재 지하투과레이더 영상에 적용한다면 유구 발굴 계획에 활용가능한 일관성 있는 결과를 얻을 것으로 기대한다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제16권2호
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• pp.119-138
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• 2011

지난 십년동안 인터넷을 통한 전자상거래는 빠른 속도로 성장해 왔다. 이러한 인터넷의 발달은 기업들의 사업방식에 많은 변화를 유도했으며, 그 중에서도 마케팅경로의 구조와 경로 구성원들 사이의 관계에 중요한 변화를 초래하고 있다. 각 기업이 처한 시장환경은 다양하며 이 다양한 시장 환경은 인터넷 경로가 각 시장에 미치는 효과를 조절하는 역할을 한다. 이러한 시장의 다양성에도 불구하고 지금까지의 선행연구들은 각기 특정한 하나의 시장상황(unique setting)을 상정하여 인터넷경로 도입이 그 시장에 미치는 영향을 분석하는데 그쳐왔다. 이러한 기존 연구의 공백을 채우기 위해 본 연구는 시장의 다양성을 소비자의 지리적 분포, 시장의 인터넷 수용도의 측면에서 살펴보고 이러한 시장 환경이 인터넷 경로 도입 효과에 미치는 영향에 관하여 조사해 보고자 한다. 이를 위해 본 연구는 다양한 소비자들의 지리적 분포, 경쟁강도, 소비자의 인터넷 상거래에 대한 수용도 등을 포함한 다양한 시장 환경을 수요모형에 반영시켜 그 영향력 분석을 가능하도록 하였다. 그러나, 다양한 시장 요소를 모형에 반영하는 과정에서 수요모형이 복잡한 구조를 가지게 되었다. 이 문제를 극복하고 게임이론의 균형해를 도출하기 위해 Newton-Raphson algorithm을 사용한 numerical search 방법을 사용하였다. 분석결과 두 종류의 경로에 대한 소비자선호의 분포에 따라 생산자의 가격차별정도, 생산자와 독립소매상 간의 경로이윤 배분율, 그리고 인터넷경로 도입이 각 경로주체의 이윤 향상에 도움이 되는지의 여부, 소비자잉여 등이 달라질 수 있음을 발견하였다. 끝으로 연구의 학술적, 실무적 시사점과 한계점 및 향후 연구방향도 논의되었다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.1-32
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• 2018

본 연구는 경제적으로 국내에 큰 영향을 주었던 글로벌 금융위기를 기반으로 총 10년의 연간 기업데이터를 이용한다. 먼저 시대 변화 흐름에 일관성있는 부도 모형을 구축하는 것을 목표로 금융위기 이전(2000~2006년)의 데이터를 학습한다. 이후 매개 변수 튜닝을 통해 금융위기 기간이 포함(2007~2008년)된 유효성 검증 데이터가 학습데이터의 결과와 비슷한 양상을 보이고, 우수한 예측력을 가지도록 조정한다. 이후 학습 및 유효성 검증 데이터를 통합(2000~2008년)하여 유효성 검증 때와 같은 매개변수를 적용하여 모형을 재구축하고, 결과적으로 최종 학습된 모형을 기반으로 시험 데이터(2009년) 결과를 바탕으로 딥러닝 시계열 알고리즘 기반의 기업부도예측 모형이 유용함을 검증한다. 부도에 대한 정의는 Lee(2015) 연구와 동일하게 기업의 상장폐지 사유들 중 실적이 부진했던 경우를 부도로 선정한다. 독립변수의 경우, 기존 선행연구에서 이용되었던 재무비율 변수를 비롯한 기타 재무정보를 포함한다. 이후 최적의 변수군을 선별하는 방식으로 다변량 판별분석, 로짓 모형, 그리고 Lasso 회귀분석 모형을 이용한다. 기업부도예측 모형 방법론으로는 Altman(1968)이 제시했던 다중판별분석 모형, Ohlson(1980)이 제시한 로짓모형, 그리고 비시계열 기계학습 기반 부도예측모형과 딥러닝 시계열 알고리즘을 이용한다. 기업 데이터의 경우, '비선형적인 변수들', 변수들의 '다중 공선성 문제', 그리고 '데이터 수 부족'이란 한계점이 존재한다. 이에 로짓 모형은 '비선형성'을, Lasso 회귀분석 모형은 '다중 공선성 문제'를 해결하고, 가변적인 데이터 생성 방식을 이용하는 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목함으로서 데이터 수가 부족한 점을 보완하여 연구를 진행한다. 현 정부를 비롯한 해외 정부에서는 4차 산업혁명을 통해 국가 및 사회의 시스템, 일상생활 전반을 아우르기 위해 힘쓰고 있다. 즉, 현재는 다양한 산업에 이르러 빅데이터를 이용한 딥러닝 연구가 활발히 진행되고 있지만, 금융 산업을 위한 연구분야는 아직도 미비하다. 따라서 이 연구는 기업 부도에 관하여 딥러닝 시계열 알고리즘 분석을 진행한 초기 논문으로서, 금융 데이터와 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목한 연구를 시작하는 비 전공자에게 비교분석 자료로 쓰이기를 바란다.