본 연구는 당뇨병 치료제 후보약물 정보를 이용하여 항당뇨에 영향을 미치는 물질구조를 발견하는데 목적이 있다. 정량적구조 활성관계를 이용한 기계 학습 모델을 만들고 부분최소자승 알고리즘을 통해 실험데이터 별로 결정계수를 파악한 후 변수중요도척도를 활용하여 주요 분자표현자를 도출하였다. 연구 결과, 후보약물 구조정보를 반영한 molecular access system fingerprint 데이터로 분석한 결과가 in vitro 데이터를 이용한 분석 결과보다 설명력이 높았으며, 항당뇨에 영향을 미치는 주요 분자표현자 역시 다양하게 도출할 수 있었다. 제안된 항당뇨 예측 및 주요인자 분석 방법을 활용한다면 유사한 과정을 반복 실험하는 기존 신약개발 방식과는 달리, 많은 비용과 시간이 소요되는 후보물질 스크리닝 (screening) 기간을 최소화하고, 신약개발 탐색기간도 단축하는 계기가 될 수 있을 것으로 기대한다.
모바일 또는 웹을 활용한 e-커머스 산업은 빠른 성장세에 있으며, 다양한 플랫폼 서비스 출현으로 e-커머스 산업은 혁신적인 변화를 일으키고 있다. 본 연구는 e-커머스 이용자들의 애착유형요인들에 대해 파악하고 이들 요인이 지각된 사용용이성과 지각된 유용성에 기반한 기술수용모형(Technology Acceptance Model)에 얼마만큼의 영향을 미치는지와 수용의도 간의 인과관계를 실증 연구함으로써 e-커머스 서비스에서 효과적이고 효율적인 발전방안을 제시하고자 한다. 본 연구의 연구모형을 실증적으로 검증하기 위해 e-커머스를 이용한 경험이 있는 일반인들을 대상으로 설문조사를 실시하였으며 PLS(Partial Least Squares)를 활용한 내적 일관성, 확인적 요인분석, 판별 타당성, 적합도 검증을 통해 경로분석을 실시하였다. 그 결과, 지각된 안정과 지각된 유용성 및 지각된 사용용이성 간의 유의미한 인과관계를 확인해 볼 수 있었으며 TAM과 수용의도와의 연관성을 검증해 볼 수 있었다.
본 연구는 미혼모의 스트레스와 대처, 적응의 모형과 그 변인과의 관계를 Lazarus and Folkman(1984)의 '스트레스-대처-적응(stress-coping-adaptation)' 의 이론적 모델에 입각해 검증하고 분석하여 미혼모의 스트레스를 경감하고 적응을 도모할 수 있는 사회복지 정책적, 실천적 함의를 제공하고자 하였다. 연구의 목적을 달성하기 위해 전국 423명의 미혼모를 대상으로 조사를 실시한 결과, Lazarus and Folkman(1984)의 '스트레스-대처-적응' 의 이론적 모델을 기초로 구성한 미혼모의 '스트레스-대처-적응' 모형의 실증적 자료는 적합성이 확인되었고 미혼모의 사회적 지지 자원과 스트레스, 대처, 적응의 관계가 통계적으로 유의한 것으로 나타나 '사회적 지지 추구' 의 조절효과를 제외한 연구의 가설들이 지지되었다. 본 연구는 미혼모의 스트레스를 경감하고 적응을 향상시킬 수 있는 사회복지정책을 수립하고 사회복지서비스를 제공하는 데 필요한 이론적인 토대를 마련하고 기초적인 자료를 제공하였다는 학문적·실천적 함의를 갖는다.
투자자들은 기업가치를 평가하기 위하여 재무비율을 활용하는데 특히 PER과 PBR은 적정 기업가치를 판단하는데 중요한 역할을 하는 대표적인 수치로 알려져 있다. 금융자료는 꼬리가 매우 두터운 형태의 분포를 따르는 경우가 많은데, PER과 PBR은 첨도가 매우 높으며 해당 재무비율의 극단치들은 기업의 다양한 이해관계자들의 의사결정 시 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 통계학의 극단치이론에서 주로 활용되는 GPD와 최근 새롭게 제안된 분포인 exGPD를 도입하고, 두 분포 간의 성능을 비교하기 위해 시뮬레이션을 수행하여 적합도를 살펴본 후 우측 꼬리에 속하는 90, 95, 99% 퍼센타일 값을 추정하여 실제 값과 비교한다. 다음으로 국내 증권시장에 상장된 정보기술군(IT) 기업들의 PER, PBR 자료에 근거하여 실증분석을 수행한다. 분석 결과 특히 PBR에서 exGPD가 GPD에 비해 자료의 우측 꼬리 영역을 보다 효과적으로 설명함을 확인하였다. 따라서, 재무비율에 기반한 기업가치평가 또는 위험관리 시 극단치의 특성을 효과적으로 반영할 수 있는 exGPD와 같은 분포를 활용한다면 꼬리 영역에 담긴 정보를 보다 정확하게 파악할 수 있다. 이는 기업 내부 위험관리자의 효과적인 지식경영을 돕고, 투자자를 비롯하여 다양한 외부 이해관계자들에게 유용한 지식을 제공할 수 있다.
본 연구에서는 Savickas 등(2018)이 개발한 학생진로구성검사(Student Career Construct Inventory, SCCI)를 한국어로 번안한 한국판 학생진로구성검사(K-SCCI)의 신뢰도 및 타당도를 검증하였다. 이를 위하여 530명의 대학생을 대상으로 문항의 내용분석, 탐색적 요인분석, 확인적 요인분석, 준거타당도 검증 등을 실시하였다. 문항의 내용분석과 탐색적 요인분석의 결과 K-SCCI는 4요인 모형과 18문항이 가장 적합한 것으로 나타났다. 4가지 요인은 직업적 자기개념 구체화, 직업탐색행동, 진로결정, 직업훈련으로 명명하였다. 4요인 모델의 적합도를 검증하기 위해 확인적 요인분석을 수행한 결과 적합한 것으로 나타났다. 척도의 준거타당도를 검증하기 위해 관련 척도와의 상관관계를 분석한 결과 학생진로구성은 취업불안과는 부적상관을 진로적응력과는 정적상관을 보였다.
본 연구는 국내에서의 가정내 냉장고 온도에 대한 조사를 수행하여, 현 시점에서의 냉장고에서의 식품보관 온도분포를 추정하였고, 이를 MRA(미생물 위해평가: Microbial risk assessment)의 입력변수로 활용할 수 있도록 적정 확률분포 모델을 제시하였다. 일반적으로 가정내 냉장고에서의 식품 보관온도는 식중독 발생 등에서 있어 중요한 위해인자로 작용하는 것으로 알려져 있다. 조사대상 가구는 총 139가구이었으며, 조사기간은 2009년 5월에서부터 9월까지 data logger를 이용하여 측정하였다. 조사된 냉장고 온도의 평균은 $3.53{\pm}2.96^{\circ}C$로, $5^{\circ}C$ 이상은 23.6%로 나타났다. 수집된 온도자료는 @RISK를 이용, 적합성 검정(GOF: K-S와 AD test)을 수행하여 적정 확률분포모델에 대해 추정하였고, 이중 LogLogistic(-10.407, 13.616, 8.6107)분포 모델이 가장 적절한 국내에서의 가정내 냉장고 식품보관 온도분포 모델로 나타났다. 이 확률분포 모델은 MRA적용에 있어 노출평가에서 입력변수로서 직접적 활용이 가능하다고 할 수 있겠다.
본 연구는 예비교사에게 요구되는 미래 교사역량 진단도구를 개발하고 타당화하는 것을 그 목적으로 하였다. 본 연구에서 미래 교사역량으로 지식, 실천, 인성 등 3차원에서 각각 기초역량과 직무역량으로 위계화하여 가설모형을 설정하였다. 본 가설모형을 바탕으로 54개의 예비문항을 개발하였으며, J지역 237명의 예비교사를 대상으로 역량 진단검사를 실시하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다: 첫째, 본 연구의 결과 미래 교사역량은 지식 차원 6개 요인 18개 문항, 실천 차원 6개 요인 17개 문항, 인성 차원 6개 요인 18개 문항 등 총 53개 문항이 도출되었다. 둘째, 미래 교사역량 진단 모형의 적합성은 비교적 만족할 만한 수준이었고, 집중타당성과 판별타당성이 검증되었다. 본 연구의 결과에 따라 논의하였으며, 마지막으로 본 연구의 시사점 및 후속연구 제언을 제시하였다.
Background: The cancer mortality-to-incidence ratio (MIR) has been established as an important measure of health disparities in local and global circumstances. Past work has corroborated a linkage between the colorectal cancer MIR and the World Health Organization (WHO) Health System ranking. The literature further documents many Asian countries having incomplete cancer registries and a lack of comprehensive colorectal cancer screening guidelines. Materials and Methods: The colorectal cancer MIR values for 23 Asian countries were calculated from data obtained from the 2012 GLOBOCAN database. The 2000 World Health Organization (WHO) Health System rankings were used as a proxy for health system infrastructure and responsiveness. A regression equation was calculated with the MIR as the dependent variable and the WHO Health System ranking as the independent variable. Predicted MIR values were next calculated based on the regression results. Actual MIR values that exceeded 0.20 from the predicted MIR were removed as 'divergent' points. The regression equation was then re-plotted. Goodness-of-fit for both regressions was assessed by the R-squared test. Results: Asian countries have a relatively wide colorectal cancer MIR range, from a minimum of 0.24 to a maximum of 0.86. For the full dataset, the adjusted R-squared value for this regression was 0.53. The equation was then used to calculate a predicted MIR, whereby two data points were identified as 'divergent' and removed. The adjusted R-squared for the edited dataset increased to 0.66. Conclusions: Asian countries have a marked range in their colorectal cancer MIR values and there is a strong correlationwith the WHO Health System ranking. These results corroborate the contribution of the MIR as a potentially robust tool in monitoring changes in colorectal cancer care for Asian nations.
로지스틱회귀분석은 고객관계관리나 신용위험관리 등의 분야에서 많이 사용되는 기법인데, 이러한 분야에서의 로지스틱회귀모형에는 연관성이 높은 설명변수들이 다수 포함되어 다중공선성의 문제를 유발하는 경우가 있다. 다중공선성이 존재하는 상황에서 최우추정량은 심각한 결함을 갖는다는 사실은 잘 알려졌다. 이 문제를 해결하기 위하여 로지스틱주성분회귀를 연구하되, 분석상의 주요 과정인 주성분 선정을 위한 방법을 새롭게 제안하였다. 추정량의 분산을 최소가 되게 하는 상태지수 값을 측정하고, 이 값에 영향을 미치는 주요 요인들을 컨조인트분석에 의해 파악하여 주성분 선정기준을 결정하는 모형을 구축하였다. 제안된 방법은 다중공선성 문제를 적절히 해결하면서도 모형의 적합성을 향상시킨다는 사실이 모의실험을 통하여 확인되었다.
잘 알려져 있는 것처럼 일반적인 베이즈 추정량(Bayes estimator)과 경험적 베이즈 추정량(empirical Bayes estimator)은 모수를 추정하는데 있어서 오차를 과다축소하는 단점을 가지고 있다. 따라서 이러한 단점을 극복하기 위하여 constrained 베이즈 추정량이 일차 적률과 이차 적률을 일치시키는 성질을 만족시키며 제안되었다. 또한 평균 제곱오차 함수와 같은 전통적인 손실함수에서는 추정의 정확성만을 고려하는 특징을 가지고 있기 때문에, 추정의 정확성과 정합성을 동시에 고려하는 균형 손실함수가 제안되었다. 이러한 이유로 인하여 균형손실 함수하에서의 제한적 베이즈 추정량의 활용이 손해 보험의 가격 산출에 제안되는 것은 타당하다. 그러나 대부분의 연구는 추정의 문제에만 집중하는 경향이 있으며. 이는 새롭게 제안되는 특정 손실함수하에서의 constrained 베이즈 추정량과 constrained empirical 베이즈 추정량의 베이즈 위험의 계산이 어렵다는 점에서 기인한다. 본 연구에서는 다양한 베이즈 추정량들에 대한 베이즈 위험을 서로 다른 두 손실함수하에서 비교하였으며, 그 대상은 자동차 보험 산업에서의 위험도 추정 분야이다. 또한 자동차 보험 산업의 실제 사고 데이터를 이용하여 새롭게 제안된 베이즈 추정량의 베이즈 위험을 비교함으로써 그 효용성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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