• Journal of Hospice and Palliative Care
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• 제8권2호
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• pp.224-233
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• 2005

목적: 통증은 암 환자들이 겪는 가장 흔하고 고통스러운 증상이다. 만성적 통증은 환자들로 하여금 신체적인 괴로움은 물론 부정적인 정서를 경험하게 하며 삶의 질을 저하시키는 요인이 되고 있다. 그러나 암성 통증의 효과적인 관리가 이루어지지 못하고 있는 실정이다. 본 연구는 통증을 경험하고 있는 전이성 혹은 진행성 암 환자와 그들을 돌보는 간호사를 대상으로 통증관리 장애 정도를 비교하여 암성 통증을 효과적으로 조절하는 전략을 수립하는데 기초 자료를 마련하고자 시도되었다. 방법: 대상자는 2004년 1월부터 2005년 1월까지 서울시에 소재한 3개 대학병원에서 전이성이나 진행성 암으로 치료를 받는 환자 155명과 그들을 돌보는 간호사 153명이었다. 통증관리 장애정도는 Gunnarsdottir 등(2002)이 개발한 27문항의 6점 척도를 우리말로 번역하고 이를 다시 영어로 재번역하여 수정하는 과정을 통하여 우리말로 번역한 도구로 측정하였다. 스트레스 반응은 고경봉 등(2000)의 스트레스 반응척도를 수정한 29문항의 5점 척도로 측정하였다. 암 환자의 특성에 따른 통증관리 장애 정도의 차이는 t-test와 ANOVA로 파악하였으며, 환자와 간호사의 통증관리 장애 정도의 비교는 t-test로 하였다. 결과: 암 환자의 특성에 따른 통증관리 장애 정도는 중졸이하 군과 항암화학요법을 받지 않은 군, ECOG가 2점인 군에서 높았다. 암 환자의 통증정도는 10점 만점에 5.83점이었다. 암 환자의 통증관리 장애 정도는 2.55점으로 간호사의 1.76점 보다 유의하게 높았다. 암 환자와 간호사는 모두 '진통제는 중독 될 위험이 있다.'와 '진통제를 사용하면 통증이 새로 발생하더라도 알 수 없다.' 문항의 장애 정도가 높았다. 암 환자와 간호사의 스트레스 반응은 유의한 차이가 없었으나 암 환자의 경우 통증이나 통증관리 장애정도가 높을수록 스트레스 반응 정도도 높았다. 결론: 효과적으로 암성 통증을 조절하기 위해서는 암 환자와 그들을 돌보는 간호사를 대상으로 통증관리 장애요인에 대한 교육이 필요함을 알 수 있었다.

• Clinical and Experimental Pediatrics
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• 제49권7호
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• pp.726-731
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• 2006

목 적 : 소아의 통증을 수반하는 술기의 시술시에 진통, 진정을 위해 ketamine을 사용하는데, midazolam을 병용 투여 할 필요가 있는가에 대한 논의가 활발하게 진행되고 있다. ketamine의 근육주사의 적정용량은 국내에서 연구된 바가 없으며 저자들은 이전 연구에서 ketamine 3 mg/kg가 부족하다는 결론을 얻어 용량을 4 mg/kg로 증량하여 KMA(ketamine+midazolam+atropine)와 KA(ketamine+atropine)의 진정 및 부작용 발생여부의 차이를 알아보고자 하였다. 방 법 : 2005년 1월부터 2005년 7월까지 열상처치 시 진정이 필요한 생후 3개월에서 7세까지의 60명의 소아를 대상으로 KMA군(IM ketamine 4 mg/kg+atropine 0.01 mg/kg+intramuscular midazolam 0.05 mg/kg) 혹은 KA 군(without midazolam)을 무작위로 선택하여 anxiety/tolerance scores, 합병증, 진정정도, 진정유도시간, 진정회복시간, 총 진정시간, 시술자의 만족도를 기록하였다. 결 과 : 두 군간에 성비, 체중, 연령, 상처 부위에는 통계학적으로 유의한 차이가 없었으며anxiety/tolerance score, 진정유도시간, 진정회복시간, 총 진정시간에는 두 군간에 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 효과적 진정을 보인 경우가 KA군은 66.7%, KMA군은 90.9%로 KMA군이 진정에 보다 효과적이었으며(P=0.02), 시술자의 만족도는 KA군은 55.6%, KMA군은 90.9%로 만족, 매우 만족 이상으로 유의한 차이를 보였다. 의미 있는 부작용의 발생은 KA군은 37.0%, KMA군은 0.0%였다. 결 론 : 소아의 피부 열상 봉합 시 진정을 위해 근육주사를 통한 ketamine 4 mg/kg과 midazolam 및 atropine의 병용 투여는 ketamine과 atropine만을 투여하는 것보다 안전하고 효과적으로 진정을 유도할 뿐 아니라 시술자의 만족도를 높일 수 있다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제16권12호
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• pp.45-52
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• 2015

최근 산림 훼손지를 원래 상태로 되돌리기 위한 생태복원에 대한 관심이 높아지면서 인공 비탈면을 보강하면서 친환경적인 녹화가 될 수 있는 연구가 진행되고 있으며, 이러한 생태복원을 목표로 식생생육의 기반이 되는 인공토양의 조성과 관련된 많은 기술들이 개발되고 있는 추세이다. 본 연구에서는 하수오니, 톱밥, 제지슬러지, 화강풍화토가 포함되어 사용되고 있는 녹생토와 친환경적인 토양안정재를 활용하여 연구수행을 하였다. 토양안정재와 혼합된 녹생토를 이용해 기본물성실험을 통해 녹생토의 기본적인 특성을 분석하였으며, 친환경적인 토양안정재를 일정비율로 녹생토와 혼합하여 각각의 비율에 따른 전단강도실험을 수행하여 최대전단강도를 분석하고 이에 따른 점착력과 내부마찰각을 산정하였다. 그리고 녹생토와 토양안정재의 혼합비율을 전단강도실험과 동일한 조건으로 비탈면의 기울기를 적용하여 토양안정재의 혼합비율에 대한 침식률과 발아율을 분석하여 주변 환경적 요인에 대처 가능한 토양안정재의 경제적인 혼합비율을 고찰하고자 한다. 실험결과 양생기간과 안정재의 혼합률에 따라 최대 51%까지 전단강도가 증가하였으며, 실험결과를 바탕으로 내부마찰각과 점착력이 모두 상승한 점을 확인하여 안정재가 녹생토의 전단성능 과침식저항 향상에 기여하고 있음을 확인하였다.

• 수면정신생리
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• 제3권1호
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• pp.85-95
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• 1996

Obstructive sleep apnea syndrome(OSAS) in childhood is unique and different n-om that in adulthood in several aspects, including pathophysiology, clinical features, diagnostic criteria, complications, management, and prognosis. Characteristic features of childhood OSAS in comparison with the adult form are the variety of severe complications such as developmental delay, more prominent behavioral and cognitive impairments, vivid cardiovascular symptoms, and increased death risk, warranting a special attention to the possible diagnosis of OSAS in children who snore. However, the childhood OSAS is often neglected and unrecognized. We, therefore, report a case of very severe OSAS in a 5-year-old boy who was sucessfully treated with continuous positive airway pressure(CPAP) treatment. Interestingly, the patient was comor-bid with the attention deficit hyperactivity disorder. Prior to the initial visit to us, adenotonsillectomy had been done at the age of 4 with no significant improvement of apneic symptoms and heavy snoring. On the initial diagnostic procedures, marked degree of snoring was audible even in the daytime wake state and the patient was observed to be very hyperactive. Increased pulmonary vascularity with borderline cardiomegaly was noted on chest X-ray. The baseline polysomnography revealed that the patient was very sleep-apneic and snored very heavily, with the respiratory disturbance index(RDI) of 46.9 per hour of sleep, the mean SaO2 of 78.8%, and the lowest SaO2 of 40.0%(the lowest detectable oxygen level by the applied oxymeter). The second night polysomnography was done for CPAP titration and the optimal pressure turned out to be $8.0\;cmH_2O$. The applied CPAP treatment was well tolerated by the patient and was found to be very effective in alleviating heavy snoring and severe repetitive sleep apneas. After 18 months of the CPAP treatment, the patient was followed up with nocturnal polysomnography(baseline and CPAP nights) and clinical examination. Sleep apneas were still present without CPAP on the baseline night. However, the severity of OSAS was significantly decreased(RDI of 15.7, mean SaO2 of 96.2%, and the lowest SaO2 of 83.0%), compared to the initial polysomnographic findings before initiation of long-term CPAP treatment. Wechsler intelligence tests done before and after the CPAP treatment were compared with each other and surprising improvement of intelligence(total 9 points, performance 16 points) was noted. Clinically he was found to be markedly improved in his attention deficit hyperactive behavior after CPAP treatment, but with minimal change of TOVA(test of variables of attention) scores except conversion of reaction time score into normal range. On the chest X-ray taken after 18 months of CPAP application, the initial cardiopulmonary abnormalities were not found at all. We found that the CPAP treatment in a young child is very effective, safe, and well-tolerated and also improves the co-morbid attention deficit hyperactive symptoms. Overall, the growth and development of the child has been facilitated with the long-term use of CPAP. Cardiovascular complications induced by OSAS have been also normalized with CPAP treatment. We suggest that early diagnosis and active treatment intervention of OSAS in children are crucial in preventing and ameliorating possible serious complications caused by repetitive sleep apneas and consequent hypoxic damage during sleep.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.99-122
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• 2019

IDC(International Data Corporation) 사(社)의 최근 보고서에 따르면, 2025년에는 2016년에 생성된 데이터의 10배에 달하는 163제타바이트의 데이터가 생성될 것이고 그 주체의 비중은 소비자에서 기업으로 이동하고 있다고 한다. 이러한 소위 '빅데이터의 물결'은 도래하고 있고 그 파장은 산업 전반적으로 영향을 미칠 것이다. 따라서, 방대한 데이터를 효과적으로 관리하는 것은 기업의 관점에서 그 어느 때보다 더 중요하다. 하지만, IT 투자에 대한 효과를 측정한 선행 연구는 다수 존재함에도 불구하고 빅데이터 투자 효과를 측정한 선행 연구는 거의 전무한 실정이다. 따라서, 해당 투자 효과를 정량적으로 분석한다면 기업의 의사 결정을 도울 수 있을 것이다. 본 연구는 효율적 시장 가설을 이론적 바탕으로 둔 사건연구방법론(Event Study Methodology)을 적용하여, 기업의 빅데이터 투자가 시장 투자자들의 반응에 미치는 영향을 측정하였다. 또한, 보다 심층적으로 이 효과를 분석하기 위해서 5가지 하위 변수를 설정했고 그 내용은 기업 크기 구분, 산업 구분(Finance와 ICT), 투자 구축 완료 구분, 벤더 유무 구분이다. 분석 결과, 91개 기업은 빅데이터 투자 공시 이후 시장 가치가 평균 0.92% 상승한다는 사실을 확인하였다. 특히 Finance 기업, non-ICT 기업, 시가 총액이 작은 기업, 빅데이터 전문 벤더 기업을 통해 투자한 기업, 그리고 빅데이터 시스템이 구축 완료됐다는 공시에 해당하는 기업의 시장 가치가 두드러지게 상승한다는 사실을 알 수 있었다. 본 연구는 빅데이터 투자 효과를 측정한 선행 연구가 거의 전무하다는 점에서 학문적인 의의를 지니고, 빅데이터 투자를 고려 중인 기업 의사 결정자들에게 실질적인 참고 자료가 될 수 있다는 점에서 실무적인 시사점을 갖는다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.151-176
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• 2021

정보기술 산업이 발전됨에 따라 다양한 종류의 데이터가 생겨나고 있고 이를 가공하여 산업에 활용하는 것이 필수인 시대가 되었다. 온 오프라인 상에서 수집된 다양한 디지털 데이터를 분석하여 활용하는것은 산업 내의 고객에게 적합한 경험을 제공하기 위해서 꼭 필요한 과정이다. 새로운 비즈니스, 제품, 서비스를 창출하기 위해서는다방면에서 수집된 고객 데이터를 활용하여잠재고객의 니즈를 깊게 파악하고 행동패턴을 분석하여 숨겨진 욕망의 신호를 잡아내는것이 필수이다. 그러나 효과적인 서비스 개발을 위해서 병행해서 진행되어야 할 데이터 분석, UX 방법론을 활용한 연구는 각각 따로 진행되고 있고 산업 내의 활용 예시가 부족한 것이 사실이다. 본 연구에서는 데이터 분석 방법과 UX 방법론을 응용하여 하나의 프로세스를 제작하였다. 행복을 주제로 진행된 설문조사에서 추출된 고객 데이터를 활용하여 고객의 특성을 파악하기 위한 데이터 분석을 진행하였다. 요인, 회귀분석을 실시하여 행복 데이터 설문의 요인 간의 연관 관계를 확인하였다. 그 다음 연관 관계를 군집을 분류하고 가장 최적의 군집 수를 추출하여분류하였다. 이러한 결과를 바탕으로 교차분석을 진행하여 군집 별로 인구통계학적 특성을 확인하였다. 세그먼트를 분류하기 전 서비스 정의를 하기 위하여 뉴스 기사 및 SNS 문장들을 바탕으로 텍스트 마이닝을 통해 주요 키워드를 바탕으로 아이디어를 도출하였고 이중에 가장 타당한 서비스를 선택하였다. 이러한 결과를 바탕으로 세그먼트및 목표 고객을 선정한 후 세그먼트의 특성대로 대상자를 선정하여 인터뷰를진행하였다. 그 후 특성 및 프로파일정보를 활용하여 페르소나를 제작하여고객의 행동과 최종 목표를 서술하였다. 일반적인페르소나와 데이터를 활용한 페르소나를 비교하여 각각의 특성을 비교 분석하였다. 본 연구를 통해 도출된 프로세스는 다변화되는 서비스의 변화 상황에서 적절한 타겟 고객의 정의 및 정확한 분류 체계로 나뉘어진 고객군을파악 할 수 있는 방법을 제시 한 것에 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.167-181
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• 2018

지난 10여 년간 딥러닝(Deep Learning)은 다양한 기계학습 알고리즘 중에서 많은 주목을 받아 왔다. 특히 이미지를 인식하고 분류하는데 효과적인 알고리즘으로 알려져 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 여러 분야의 분류 및 예측 문제에 널리 응용되고 있다. 본 연구에서는 기계학습 연구에서 가장 어려운 예측 문제 중 하나인 주식시장 예측에 합성곱 신경망을 적용하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 그래프를 입력값으로 사용하여 주식시장의 방향(상승 또는 하락)을 예측하는 이진분류기로써 합성곱 신경망을 적용하였다. 이는 그래프를 보고 주가지수가 오를 것인지 내릴 것인지에 대해 경향을 예측하는 이른바 기술적 분석가를 모방하는 기계학습 알고리즘을 개발하는 과제라 할 수 있다. 본 연구는 크게 다음의 네 단계로 수행된다. 첫 번째 단계에서는 데이터 세트를 5일 단위로 나눈다. 두 번째 단계에서는 5일 단위로 나눈 데이터에 대하여 그래프를 만든다. 세 번째 단계에서는 이전 단계에서 생성된 그래프를 사용하여 학습용과 검증용 데이터 세트를 나누고 합성곱 신경망 분류기를 학습시킨다. 네 번째 단계에서는 검증용 데이터 세트를 사용하여 다른 분류 모형들과 성과를 비교한다. 제안한 모델의 유효성을 검증하기 위해 2009년 1월부터 2017년 2월까지의 약 8년간의 KOSPI200 데이터 2,026건의 실험 데이터를 사용하였다. 실험 데이터 세트는 CCI, 모멘텀, ROC 등 한국 주식시장에서 사용하는 대표적인 기술지표 12개로 구성되었다. 결과적으로 실험 데이터 세트에 합성곱 신경망 알고리즘을 적용하였을 때 로지스틱회귀모형, 단일계층신경망, SVM과 비교하여 제안모형인 CNN이 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도를 나타냈다.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.93-112
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• 2015

소비자의 소비성향이 필요 품목을 중심으로 근거리에서 구매하는 근린형으로 변화함에 기존의 소매점은 식료품, 생활용품을 위주로 제공하는 슈퍼마켓, 하이퍼마켓 또는 편의점으로 진화하고 있다. 따라서 소매점이 한정된 공간에서 효율적으로 공간을 활용하고 매출을 증대하기 위해서는 소비자의 구매욕을 충족시킬 수 있는 상품배치와 적정한 재고수준을 유지하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 소매점의 판매 상품에 대하여 RFM 기반 SOM 군집화를 하여 효율적으로 매장을 관리할 수 있는 상품 배치전략 및 재고전략을 제안하였다. 실제 M마트의 판매데이터를 이용하여 RFM모델을 상품에 적용한 후, 기존 문헌 연구뿐만 아니라 해석 가능성, 응용 가능성 등을 고려하여 3X3 총 9개의 군집으로 분류하여 분석한 결과, 주요 군집으로 R값, F값, M값이 모두 높은 군집, R값, F값, M값 모두 낮은 군집, R값만 높은 군집, F값만 높은 군집이 도출되었다. 본 논문에서는 다른 군집과 비교시 R값, F값, M값이 차이를 보이는 주요 4개의 군집의 상품 배치 및 재고 전략을 제시하였다. R값, F값, M값이 모두 높은 군집의 상품은 소비자 동선을 늘림으로써 상품 노출을 확대시킬 수 있는 장소에 배치하여야 할 뿐만 아니라 높은 수준의 재고를 보유할 필요가 있다. 반면에 R값, F값, M값이 모두 낮은 군집의 상품은 가시성이 낮은 곳에 배치하고 최소한의 안전재고만 보유할 필요가 있다. 또한 R값이 높은 군집은 신상품으로 매장 입구에 배치하여 상품의 판매를 유도할 필요가 있다. 그리고 F값만 높은 군집의 경우, R값과 M값이 평균 값 보다 작은 상품들의 군집이므로 최근에는 판매가 저조하며 빈도 수에 비해 총 판매액이 낮다는 것을 유추할 수 있다. 따라서 현재보다 과거에 많이 판매된 저가의 상품군집으로 재고 수준을 점차 감소시킬 필요가 있다. 본 연구에서 제시한 방법은 POS 시스템의 보유한 소매점에서 상품배치 및 재고관리 방법으로 활용되어 매장의 수익성 증대에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.147-168
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• 2017

오래 전부터 학계에서는 정확한 주식 시장의 예측에 대한 많은 연구가 진행되어 왔고 현재에도 다양한 기법을 응용한 예측모형들이 연구되고 있다. 특히 최근에는 딥러닝(Deep-Learning)을 포함한 다양한 기계학습기법(Machine Learning Methods)을 이용해 주가지수를 예측하려는 많은 시도들이 진행되고 있다. 전통적인 주식투자거래의 분석기법으로는 기본적 분석과 기술적 분석방법이 사용되지만 보다 단기적인 거래예측이나 통계학적, 수리적 기법을 응용하기에는 기술적 분석 방법이 보다 유용한 측면이 있다. 이러한 기술적 지표들을 이용하여 진행된 대부분의 연구는 미래시장의 (보통은 다음 거래일) 주가 등락을 이진분류-상승 또는 하락-하여 주가를 예측하는 모형을 연구한 것이다. 하지만 이러한 이진분류로는 추세를 예측하여 매매시그널을 파악하거나, 포트폴리오 리밸런싱(Portfolio Rebalancing)의 신호로 삼기에는 적합치 않은 측면이 많은 것 또한 사실이다. 이에 본 연구에서는 기존의 주가지수 예측방법인 이진 분류 (binary classification) 방법에서 주가지수 추세를 (상승추세, 박스권, 하락추세) 다분류 (multiple classification) 체계로 확장하여 주가지수 추세를 예측하고자 한다. 이러한 다 분류 문제 해결을 위해 기존에 사용하던 통계적 방법인 다항로지스틱 회귀분석(Multinomial Logistic Regression Analysis, MLOGIT)이나 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA) 또는 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN)과 같은 기법보다는 예측성과의 우수성이 입증된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM, MSVM)을 사용하고, 이 모델의 성능을 향상시키기 위한 래퍼(wrapper)로서 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한 최적화 모델을 제안한다. 특히 GA-MSVM으로 명명된 본 연구의 제안 모형에서는 MSVM의 커널함수 매개변수, 그리고 최적의 입력변수 선택(feature selection) 뿐만이 아니라 학습사례 선택(instance selection)까지 최적화하여 모델의 성능을 극대화 하도록 설계하였다. 제안 모형의 성능을 검증하기 위해 국내주식시장의 실제 데이터를 적용해본 결과 ANN이나 CBR, MLOGIT, MDA와 같은 기존 데이터마이닝 기법들이나 인공지능 알고리즘은 물론 현재까지 가장 우수한 예측 성과를 나타내는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안 모형이 보다 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 특히 주가지수 추세 예측에 있어서 학습사례의 선택이 매우 중요한 역할을 하는 것으로 확인 되었으며, 모델의 성능의 개선효과에 다른 요인보다 중요한 요소임을 확인할 수 있었다.

• Restorative Dentistry and Endodontics
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• 제32권3호
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• pp.248-259
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• 2007

이 실험의 목적은 광중합복합 레진을 자체 제작한 광조사 차단 장치를 이용하여 간헐적 광중합시켜 기존의 연속 중합법과 변연적합도를 비교함으로써 간헐적 광중합의 영향을 알아 보는 것이다. 이번 실험에 사용된 재료는 Pyramid (Bisco, Schaumburg, U.S.A)와 Heliomolar (Ivoclar Vivadent, Liechtenstein)이다. 발치된 상악 소구치에 class II MOD 와동 형성 후 위 두 재료를 bulk 충전하고 다음의 중합cycle에 따라 중합시켰다: 제1군- 연속 광중합 (60초간 계속 광조사); 제2군-2초 광조사, 1초 광차단 (90초 시행); 제3군- 1초 광조사 1초 광차단 (120초 시행); 제4군- 1초 광조사, 2초 광차단 (180초 시행). 저작재현장치 (R&B, Daejeon, Korea)로 720000회의 운동횟수, 분당 120의 회전속도, $5^{\circ}C$와 $55^{\circ}C$의 물을 교대로 치아에 6000회 주사하면서 5.0 kg의 하중을 치아에 적용하였고 실험 전후 변연적합도를 전체와 부위별 변연으로 나누어서 $\times200$배율의 광학 현미경으로 측정하였다. 부위별 변연은 교합면, 인접면, 치은면 등 세 부위로 나누어서 법랑질 변연을 측정하였다. 전체 변연적합도에서 각 군간, 재료간, 저작 운동 전후 차이를 보기 위해 three-way ANOVA와 Duncan's multiple range test를 시행하였고, 부위별 변연적합도에서는 각 군에서 부위별 차이와 각 부위에서 군간 차이를 보기 위해 각각 one-way ANOVA와 Duncan's multiple range test를 시행하였다 (95% 유의수준). 전체 변연적합도를 보면, 저작 운동 전에는 Pyramid의 경우 3, 4군이 1,2군에 비해, Heliomolar의 경우 3.4군이 1군에 비해 전체 변연적합도가 우수하였고, 저작 운동 후에는 Pyramid. Heliomolar모두 3군이 1군에 비해 전체 변연적합도가 우수하였다 (p < 0.05). 재료간 비교에서는 저작 운동 잔에는 2군에서 Heliomolar가 Pyramid보다 변연적합도가 우수하였고 (p < 0.05) 그 외의 군에서는 유의차가 없었으며, 저작 운동 후에는 모든 군에서 재료간 유의차가 없었다. 각 부위별 변연적합도를 비교하면, 저작 운동 전 Pyramid에서는 교합면 변연에서는 4군이 2군에 비해 높은 변연적합도를 보였고 (p < 0.05), 인접면과 치은면에서는 군 간 유의차를 보이지 않았다. Heliomolar에서는 교합면 변연에서 2, 4군이 1군에 비해 높은 변연적합도를 보였고 (p < 0.05), 인접면과 치은면에서는 군간 유의차를 보이지 않았다. 저작 운동 후 Pyramid에서는 교합면 변연에서는 3군이 1, 2군에 비해 높은 변연적합도를 보였고 (p < 0.05), 인접면과 치은면에서는 군간 유의차를 보이지 않았다. Heliomolar에서는 교합면에서 2, 3, 4군이 1군에 비해 변연적합도가 높았으며 (p < 0.05), 인접면과 치은면에서는 군간 유의차를 보이지 않았다 이번 연구를 통하여 복합레진을 간헐적 광중합시킴으로써 변연적합도가 향상될 수 있음을 알 수 있었다.