Objective: To investigate survival outcomes in endometrioid endometrial cancer (EEC) patients with single vs. multiple positive pelvic lymph nodes. Methods: We performed a retrospective evaluation of all consecutive patients with histologically proven International Federation of Gynecology and Obstetrics (FIGO) stage IIIC1 EEC who underwent primary surgical treatment between 2004 and 2014 at seven Italian gynecologic oncology referral centers. Patients with pre- or intra-operative evidence of extra-uterine disease (including the presence of bulky nodes) and patients with stage IIIC2 disease were excluded, in order to obtain a homogeneous population. Results: Overall 140 patients met the inclusion criteria. The presence of >1 metastatic pelvic node was significantly associated with an increased risk of recurrence and mortality, compared to only 1 metastatic node, at both univariate (recurrence: hazard ratio [HR]=2.19; 95% confidence interval [CI]=1.2-3.99; p=0.01; mortality: HR=2.8; 95% CI=1.24-6.29; p=0.01) and multivariable analysis (recurrence: HR=1.91; 95% CI=1.02-3.56; p=0.04; mortality: HR=2.62; 95% CI=1.13-6.05; p=0.02) and it was the only independent predictor of prognosis in this subset of patients. Disease-free survival (DFS) and disease-specific survival (DSS) were significantly longer in patients with only 1 metastatic node compared to those with more than 1 metastatic node (p=0.008 and 0.009, respectively). Conclusion: The presence of multiple metastatic nodes in stage IIIC1 EEC represents an independent predictor of worse survival, compared to only one positive node. Our data suggest that EEC patients may be categorized according to the number of positive nodes.
주식시장에 참여하는 투자자들은 크게 외국인투자자, 기관투자자, 그리고 개인투자자로 구분된다. 외국인투자자 같은 전문투자자 집단은 개인투자자 집단과 비교하여 정보력과 자금력에서 우위를 보이고 있으며, 그 결과 시장 참여자들 사이에는 외국인투자자들이 좋은 투자 성과를 보이는 것으로 알려져 있다. 외국인 투자자들은 근래에는 인공지능을 이용한 투자를 많이 하고 있다. 본 연구의 목적은 투자자별 거래량 정보와 머신러닝을 결합하는 투자전략을 제안하고, 실제 주가와 투자자별 거래량 데이터를 이용하여 제안 모형의 포트폴리오 투자 성과를 분석하는 것이다. 일별 투자자별 매수 수량과 매도 수량 정보는 한국거래소에서 공개하고 있는 자료를 활용하였으며, 여기에 인공신경망을 결합하여 최적의 포트폴리오 전략을 도출하고자 하였다. 본 연구에서는 자기 조직화 지도 모형 인공신경망을 이용하여 투자자별 거래량 데이터를 그룹화하고 그룹화한 데이터를 변환하여 오류역전파 모형을 학습하였다. 학습 후 검증 데이터 예측결과로 매월 포트폴리오 구성을 하도록 개발하였다. 성과 분석을 위해 포트폴리오의 벤치마크를 지정하였고 시장 수익률 비교를 위해 KOSPI200, KOSPI 지수 수익률도 구하였다. 포트폴리오의 동일배분 수익률, 복리 수익률, 연평균 수익률, MDD, 표준편차, 샤프지수, 벤치마크로 지정한 시가총액 상위 10종목의 Buy and Hold 수익률 등을 사용하여 성과 분석을 진행하였다. 분석 결과 포트폴리오가 벤치마크 대비 2배 수익률을 올렸으며 시장 수익률보다 좋은 성과를 보였다. MDD와 표준편차는 포트폴리오와 벤치마크가 비슷한 결과로 성과 대비 비교한다면 포트폴리오가 좋은 성과라고 할 수 있다. 샤프지수도 포트폴리오가 벤치마크와 시장 결과보다 좋은 성과를 내었다. 이를 통해 머신러닝과 투자자별 거래정보 분석을 활용한 포트폴리오 구성 프로그램 개발의 방향을 제시하였고 실제 주식 투자를 위한 프로그램 개발에 활용할 수 있음을 보였다.
본 연구는 광주 내 대형마트와 온라인 마켓에서 영유아를 대상으로 판매하는 과자류 80건 및 음료류 40건의 식품첨가물(타르색소, 인공감미료), 곰팡이독소 및 영양성분(자당, 무기질)을 분석하였다. 유아용 표시 식품의 기준 및 규격이 불검출로 설정된 타르색소와 사카린나트륨은 모든 시료에서 검출되지 않았다. 과자류(기타가공품) 1건에서 인공감미료인 아세설팜 칼륨이 0.07 g/kg 검출되었으나 이는 식품첨가물의 기준 및 규격에서 정한 허용 기준치 이하였다. 곰팡이독소는 아플라톡신 및 오크라톡신 A는 검출되지 않았으며, 푸모니신 B1, B2 및 제랄레논이 각각 과자류에서 14건(9.78-78.94 ㎍/kg), 6건(5.58-11.73 ㎍/kg) 및 9건(2.96-8.83 ㎍/kg) 검출되었다. 푸모니신에 대한 기준·규격은 따로 설정되어 있지 않았으나 타 연구 결과와 비교했을 때 비슷한 수준이었으며, 제랄레논은 식품 일반에 대한 공통 기준·규격 이내로 확인되었다. 자당은 과자류에서 65건(0.02-40.94 g/내용량(g)), 음료류에서 24건(0.12-27.60 g/내용량(g)) 검출되었으나 식품유형간 유의적인 차이는 없었으며, 타 연구 결과와 비교했을 때 그 함량도 적은 편이었다. 다만, 검출 시료 89건 중 1건을 제외하고는 모두 1일 영양성분 기준치를 성인 기준으로 표시하고 있었기 때문에 제품 구입 시 영유아 기준으로 오인될 우려가 있다. 무기질은 대부분의 시료에서 검출되었으며 과자류 중 4건의 시료에서 내용량 당 아연 함량이 상한섭취량(1-2세: 6 mg/일, 3-5세: 9 mg/일)을 초과하는 수준이었다. 아연 강화식품이나 보충제의 과다 섭취가 인체의 유해성을 보인다는 다수의 보고가 있으므로 섭취시 유의할 필요가 있다. 나트륨은 과자류 80건 중 16건이 영유아용 표시 식품의 기준을 초과하였으나 모두 품목제조보고서상 영유아 섭취 대상 식품으로 표시하지 않아 해당 기준을 적용할 수 없었다. 따라서 영유아용 표시 식품의 기준·규격을 설정과 함께 현재 시행되는 기준·규격이 알맞게 적용될 수 있도록 표시 기준 강화 등의 제도적 개선이 필요할 것으로 보인다.
본 연구는 의료기관에 종사하는 근로자들의 조직지원인식이 내재적 직무동기에 미치는 영향 관계를 분석하고, 이 과정에서 일-가정 갈등 및 일-가정 균형요인의 인과관계에 대한 유의성 여부도 확인해보고자 한다. 설문지를 통한 실증분석 결과를 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 조직지원인식은 내재적 직무동기 뿐만 아니라 일-가정 균형에 유의적인 양(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었고, 일-가정 균형은 내재적 직무동기에 유의적인 양(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 둘째, 조직지원인식은 일-가정 갈등에 유의적인 음(-)의 영향을 미치는 것으로 확인되었으나, 일-가정 갈등은 내재적 직무동기에 유의적인 영향력이 없는 것으로 확인되었다. 셋째, 의료기관 종사자들의 직무스트레스를 줄이기 위해서는 직무강도를 줄이고 능력에 적합한 업무량을 부여하며, 인력운영 및 업무효율성을 제고하기 위해 직무교육과 적재적소의 인력배치가 필요하다. 넷째, 긍정적인 조직지원인식과 내재적 직무동기 향상을 위해서는 현 직장에 대한 애착심을 높일 수 있고 다양한 유인체계로 조직의 문제를 자신의 문제로 인식할 수 있도록 지원 및 제도적 장치를 마련하여 장기근속을 유도하여야 한다. 본 연구의 한계점 및 향후 연구 방향은 다음과 같다. 첫째, 전국의 의료기관 종사자들을 지역별, 성별, 의료기관별, 학업별, 소득별 등으로 분류하여 확장된 분석을 실시하면 더 가치있는 결과를 얻을 수 있을 뿐만 아니라 의료서비스 품질에 대한 평가도 가능할 것으로 사료된다. 둘째, 의료기관 종사자들이 속한 병원의 환경 불확실성이나 경쟁 정도에 따라 직장에서의 일과 개인적인 삶의 균형 지원제도에 대한 영향력이 종업원마다 미치는 정도가 다를 수 있으므로 이를 반영할 필요가 있다. 셋째, 조직지원인식은 조직문화와 조직형태 그리고 조직규모 및 업무특성, 근무연수, 근무유형 등에 따라 다르게 인식될 것이므로 이를 반영할 필요가 있다. 넷째, 최근 정부의 의료기관 정책에 대한 변화와 글로벌 경영환경에 발맞추어 병원들의 조직구조, 직무설계, 조직지원 방식, 동기부여 접근방식, 인사고과의 평가 방법 등 다양한 신 인사관리 기법들을 설문지에 추가하여 분석하는 것이 필요하다. 또한 최근 및 가까운 미래의 의료 트렌드를 반영해서 분석하는 것도 중요하리라 사료된다.
정부가 공공기술 사업화와 벤처창업 생태계 활성화를 위해 대규모 투자를 한 결과, 지난 2006년부터 1,600호 이상의 연구소기업이 등록, 21년 기준 1.1조원 규모의 매출이 발생하는 등의 양적 성과가 있었다. 그러나 이 성과는 연구소기업 1개당 평균 매출액 등이 지속하락하는 등 질적측면에서 문제가 발생하였으며 이 원인 진단으로 경영자의 기술지향성과 시장지향성 여부에 주목하게 되었다. 본 연구는 연구소 기업의 기술지향성과 시장지향성이 경영성과에 미치는 영향과의 관계에서 마케팅 비용과 연구개발 비용의 조절 효과가 어떠한 영향을 미치는지 분석하여 기업생존율 향상을 도모함으로써 연구소기업의 질적성장 개선에 시사점을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 본 연구는 선행연구와 실증분석을 통해 크게 3가지 연구결과를 도출하였다. 첫째, 기술지향성의 기술우수성, 기술혁신성은 경영성과에 유의한 영향을 미쳤으나 기술집약도는 유의한 영향을 미치지 않은 것으로 확인되었다. 둘째, 시장지향성의 고객지향성, 경쟁지향성은 경영성과에 유의한 영향을 미쳤으나, 진입장벽 단일 항목으로는 경영성과에 유의한 영향을 미치지 않았다. 셋째, 일반현황을 통해 확보한 마케팅 비용과 연구개발 비용을 조절변수로 투입한 결과 다른 변수에는 영향을 미치지 않았으나 유일하게 진입장벽과 상호작용하여 재무적 경영성과에 영향을 미쳤으며, 연구개발비용은 음(-)의 완충효과를, 마케팅비용은 양(+)의 강화효과를 미치는 것으로 확인되었다. 이를 통해, 본 연구는 기술지향성과 시장지향성 모두 연구소기업 경영성과에 직접적 영향을 미치며, 연구소기업 성장에 영향을 미치는 중요 요인임을 확인하였다. 또한, 기업의 마케팅 및 연구개발 투자가 연구소기업의 초기 진입장벽 해소와 재무적 성과 향상에 유의한 영향을 미치는 요인임을 확인하였다. 이에 연구소기업 특성을 고려한 기술지향성과 시장지향성 강화에 대한 필요성을 시사하였으며, 다섯가지 이론적 기여점을 제시하였다. 첫째, 연구소기업의 기술사업화 및 기술혁신을 위한 제도적 지원체계를 강화할 필요가 있다. 둘째, 연구소기업 선정을 위한 검토위원회에서 기술성 외에 시장성 등을 질적 평가할 수 있도록 지표 등 개선이 필요하다. 셋째, 연구소기업 발굴 시점에서부터 투자 관점에서 기술성과 시장성을 고루 분석하고 판단하여 발굴할 필요가 있다. 넷째, 연구소기업의 원활한 초기시장 진입을 위해 마케팅 교육이나 컨설팅 등의 지원 강화가 필요하다. 다섯째, 각 연구소기업의 산업적 특성을 효율적인 연구개발 및 마케팅비용 투자를 할 수 있도록 지출전략과 마일스톤 수립 등을 지원할 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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