연인과의 성공적인 관계형성은 인생의 만족감을 결정짓는 핵심적인 요소 중 하나이다. 기존에 심리학 분야에서는 성공적인 연인관계에 영향을 미치는 요인들에 대한 다양한 연구가 수행되어 왔으나, 주로 통계적인 분석기법에 기반하고 있기 때문에 복잡한 비선형의 관계를 분석하고, 특징을 추출하는 데에는 한계가 있었다. 이에, 본 연구는, 기존의 통계적인 분석 기법과 더불어, 데이터마이닝의 의사결정나무 분석기법을 활용하여 사랑의 형태에 따른 연인관계의 몰입(commitment) 수준과 관계지속 여부를 분석하였다. 특히, 기존 연구에서 도출된 주요 변인들 이외에 사랑의 여섯 가지 형태인 에로스(eros), 루두스(ludus), 스트로게(storge), 매니아(mania), 프래그마(pragma) 그리고 아가페(agape)를 추가적으로 고려하여, 이들이 연인관계에서 서로에 대한 몰입수준 및 연인관계 지속여부에 어떠한 영향을 미치는지 분석하고, 예측하는 모형을 수립하였다. 본 연구에는 실제 남녀커플 105쌍, 총 210명에 대한 데이터가 활용되었다. 본 연구결과 연인관계 몰입수준 및 관계 지속여부의 영향요인으로, 기존에 심리학 분야에서 제시된 변수들 이외에, 에로스, 아가페, 프래그마 등이 유의한 영향을 미친다는 것을 확인하였다. 특히, 남성은 아가페적 사랑의 형태가 몰입에 중요한 영향을 미치는 반면, 여성은 에로스적 사랑의 형태가 더욱 중요한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 연인관계 지속여부에는 남성의 나르시시즘, 만족, 투자 및 매니아적 성향이 영향을 주고 있는 것으로 나타난 반면, 여성의 경우, 여성이 남성을 매니아적으로 사랑하는 정도만이 영향을 주고 있어, 남성이 관계의 지속 또는 결별에 더욱 결정적인 영향을 미치고 있는 것을 알 수 있었다. 이러한 연구는 데이터마이닝의 적용분야를 심리학 영역으로 확장한 융합연구로, 연인관계에 대한 새로운 분석을 시도하였다는 점에서 의의가 있으며, 조화로운 연인관계를 형성하는데 실질적인 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
문화재 설계용역을 수급하기 위해서는 현행 「문화재수리 등에 관한 법률」 제5조(문화재수리 및 실측설계 제한)에 따라 건축사가 운영하는 문화재실측설계업자만 입찰에 참가할 수 있고, 전체 설계에서 일정 비율이나 금액의 전통조경설계가 포함된 경우 조경기술자가 제한적으로 수행하고 있다. 법의 실측설계 제한에 대한 문제점은 2010년 제정 당시부터 지금까지 지속적으로 제기되어 왔다. 이에 본 연구는 2018년부터 2020년까지 정부기관에서 발주한 1037건의 문화재실측설계용역을 분석하여 전통조경설계가 차지하는 규모(발주건수, 설계금액)를 파악하고, 주요 사례를 중심으로 전통조경설계의 특징을 도출하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 3년간 문화재실측설계용역에서 전통조경설계의 발주건수는 연간 차이를 보였으나, 설계금액은 연평균 근사(近似)하게 나타나 매년 동일한 수준을 유지한 것으로 확인되었다. 전체 설계에서 3년간 조경기술자의 책임 또는 참여가 요구된 전통조경설계의 건수는 약 26%의 높은 비율로 나타났다. 둘째, 전통조경설계는 건축사로 구성된 문화재실측설계업자가 대체할 수 없는 조경기술자의 전문지식과 경험이 요구되었다. 전문성은 공사의 종류에 따라 달리 나타났다. 기반조성 공사를 위한 지형설계는 땅의 형상과 높낮이에 대한 이해, 토공량 계산, 유구정비기법 등에 관한 전문지식이 요구되었다. 식재공사를 위한 설계는 수목의 생육특성과 생육환경에 대한 기본지식과 과거 식생경관에 대한 이해가 필요하였다. 한편, 전통포장 및 전통조경구조물과 시설물공사를 위한 설계는 전통 재료와 가공 및 시공기법의 전문성을 필요로 하였다. 계곡, 하천 등 수체계 정비를 포함하는 생태조경공사를 위한 설계는 물길과 생태계의 변화, 유체(流體)의 원리, 유체의 유형별 특성에 대한 이해가 필수적이었다. 이 밖에 문화재지정구역 또는 보호구역과 등록문화재 내 공원조성 및 주변정비를 목적으로 시행된 복합설계는 문화재공간의 특수성뿐만 아니라 시민들이 상시로 이용하는 공원의 기능을 충족해야 한다는 점에서 현대조경공간의 설계 능력이 겸비되어야 했다. 이처럼 전통조경설계는 전체 문화재 설계의 약 1/4을 차지하는 규모이며 설계에서 타 분야와 차별화된 전문성을 필요로 한다. 이는 현행 법령의 실측제한관련 조항을 개선하여 모든 전통조경설계를 조경기술자가 수행할 수 있는 기반을 마련함과 동시에 조경기술자가 직접 입찰에 참여할 수 있도록 전통조경설계업체의 신설 필요성을 시사한다.
전립선암 환자의 전이성 질환 진단을 위해 사용되는 양전자 방출 단층촬영용 [68Ga]PSMA-11 주사액은 자동화 생산 방법을 통해 높은 재현성과 우수한 방사화학적 수율 및 순도를 얻을 수 있으며 제조 시 작업자의 방사선 피폭을 최소화할 수 있다. 이를 위해 적용한 비 카세트 방식과 카세트 방식의 자동 합성 방법을 소개하고 비교하고자 한다. [68Ga]PSMA-11 주사액의 자동화 생산을 위해 68Ge/68Ga generator 50 mCi(iThemba LABS, Johannesburg, South Africa), 주사기 펌프 NE-1000(New Era Pump System, New York, USA)을 사용하였으며, 자동 합성 장치는 비 카세트 방식의 TRACERlab FXN pro(GE Healthcare, Liege, Belgium)와 카세트 방식의 BIKBox(BIK THERAPEUTICS Inc., Seongnam-si, Republic of Korea)를 사용하였다. 0.6 N 염산 용액 6 mL의 주사기가 장착된 실린지 펌프를 68Ge/68Ga generator의 inlet-line과 연결하고 outlet-line은 자동 합성 장치와 연결한 후 자동 합성장치와 동시에 작동하였으며, 2 mL/min의 속도로 68Ga을 용출하였다. 초기 약 1.7 mL은 waste vial로 용출 시켰고, 그 후 2.5 mL은 반응용기로 용출하여, 방사능 농도가 높은 2.5 mL의 용액만 표지 과정에 이용하였다. 반응 용액의 pH를 HEPES buffer 용액으로 조절한 후 전구체와 95 ℃에서 15분간 반응하였으며, C18 light 카트리지를 이용, 분리·정제 하였다. 50% 에탄올/생리식염수 희석액으로 최종 화합물을 용출하고 생리식염수를 추가한 후 멸균 필터 함으로써 제조를 완료하였다. 각각의 자동 합성 장치에서 제조된 [68Ga] PSMA-11 주사액의 품질관리를 시행하고 장단점을 비교하였다. 총 합성 시간은 각각 25±3분(비 카세트 방식), 23±3분(카세트 방식)이 소요되었으며, 방사화학적 수율은 멸균 필터 후 비 카세트 방식이 65.5±5.7%(n=45, non-decay corrected), 카세트 방식이 61.6±4.8%(n=98, non-decay corrected)였다. 비 카세트 방식은 장비 세척과 시약 준비 시간으로 인해 합성 전 준비 시간이 약 120분 소요되었고, 카세트 방식은 세척과 시약 준비 과정이 없어 합성 전 준비 시간은 약 20분 소요되었다. 비 카세트 방식 자동 합성 방법은 방사화학적 수율과 비용적 측면에서 카세트 방식 대비 높은 장점을 가지나, 제조 준비 단계에서의 편의성과 장비 유지 보수 측면에서는 카세트 방식이 장점을 가진다.
기업 부도 예측에 관한 연구는 재무정보를 중심으로 연구되어 왔다. 기업의 재무정보는 분기별로 갱신되기 때문에 실시간으로 기업의 폐업 가능성을 예측하는 데 있어 적시성이 부족하게 되는 문제가 발생한다. 이를 개선하고자 하는 평가 기업에서는 대상 기업의 건전성을 판단하기 위한 재무정보 외의 정보를 활용한 기업의 건전성을 판단하는 방법이 필요하다. 이를 위해 정보 기술의 발달로 기업에 대한 비재무정보 수집이 용이해지면서 기업 부도 예측에 재무정보 외의 추가적인 변수와 여러 가지 방법론을 적용하는 연구가 진행되어 왔으며, 이 중에서도 어떤 변수들이 기업의 부도를 예측하는데 영향을 주는지를 밝히는 것이 중요한 연구 과제가 되었다. 본 연구에서는 전자결제서비스를 이용하는 사업자의 폐업을 예측할 때 비재무정보를 구성하는 전자결제 정보들이 얼마나 영향을 미치는지를 살펴보았으며, 재무정보와 비재무정보 결합에 따른 폐업 예측 정확도 차이를 살펴보았다. 구체적으로, 재무정보 모형과 비재무정보 모형, 그리고 이를 결합한 모형으로 구성된 세 가지 연구 모형을 설계하였으며 Multi Layer Perceptron(MLP) 알고리즘을 포함한 여섯 가지 알고리즘으로 폐업 예측 정확도를 확인하였다. 재무정보와 비재무정보를 결합한 모형이 가장 높은 예측 정확도를 보였으며, 그 다음으로는 비재무정보 모형, 재무정보 모형의 순서로 예측 정확도가 확인되었다. 알고리즘별 폐업 예측 정확도는 여섯 가지의 알고리즘 중 XGBoost가 가장 높은 예측 정확도를 보였다. 사업자의 폐업 예측에 활용된 전체 87개의 변수를 대상으로 상대적 중요도를 살펴본 결과 폐업 예측에 중요하게 영향을 미친 변수는 상위 20개 중 70% 이상이 비재무정보인 것으로 확인되었다. 이를 통해 비재무정보의 전자결제 정보가 사업자의 폐업을 예측하는 중요한 변수임을 확인하였으며, 비재무 정보가 재무정보의 대안적 정보로서 활용할 수 있는 가능성 역시 살펴볼 수 있었다. 본 연구를 기반으로 사업자의 폐업을 예측할 수 있는 정보로서 비재무정보의 수집과 활용에 대한 중요성을 인식하고 기업의 의사결정에 활용할 수 있는 방안에 대해서도 다루었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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