• 한국식품영양과학회지
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• 제46권6호
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• pp.671-680
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• 2017

본 연구 결과 검은콩 물 에탄올 추출물과 Lactobacillus rhamnosus GG(LGG)와 Bifidobacterium animals subsp. lactis BB-12(BB-12)를 이용하여 발효시킨 발효검은콩 물 에탄올 추출물의 발효 전과 후의 성분변화를 분석하고, 검은콩과 검은콩 발효 추출물이 모유두 세포 성장에 미치는 효과를 알아보기 위해 primary 인간 모유두 세포(HFDPC)에 검은콩 추출물(BWE, BEE)과 발효검은콩 추출물(BWE-F, BEE-F)을 다양한 농도로 처리하여 세포독성을 확인하였으며, 이를 바탕으로 적정 처치 농도를 결정하여 모발 성장촉진(VEGF와 KGF/FGF7)과 억제($TGF-{\beta}1$과 AR)에 관여하는 유전자 발현을 mRNA 수준에서 확인하였다. 나아가 검은콩 추출물이 HFDPC의 생존 촉진에 미치는 영향을 Akt와 Erk의 인산화 활성을 통해 비교 분석하였다. LGG와 BB-12를 이용하여 발효시킨 검은콩은 발효가 진행됨에 따라 pH, 총폴리페놀, 총당 환원당의 함량이 감소하였으며, 검은콩 4종 추출물(BWE, BEE, BWE-F, BEE-F) 중 BWE, BEE, BWE-F가 VEGF의 mRNA 발현을 증가시키고, 모든 처리군에서 KGF/FGF7의 mRNA 발현을 유의적으로 증가시킴을 확인할 수 있었다. 나아가 BWE, BEE, BWE-F가 Erk의 활성을 증가시켰음을 확인할 수 있었다. 따라서 검은콩 물 추출물과 검은콩 에탄올 추출물, 그리고 발효검은콩 물 추출물이 인간 모유두 세포의 세포성장에 모발 성장 촉진인자의 활성과 Erk의 활성화 등을 통한 기전으로 긍정적인 영향을 미침으로써 모발 성장 및 모발 건강을 위한 기능성원료로서의 가능성을 확인할 수 있었으며, 유산균 2종(LGG, BB-12)을 이용한 발효검은콩이 검은콩과 비교하여 모발 성장 촉진 관련 단백질 발현에서는 유의적인 우월성을 가지지는 않음을 확인하였다. 추후 다른 유산균 균 총을 이용한 발효검은콩의 연구와 더불어 보다 정밀한 발효를 통한 검은콩 추출물의 성분과 조성의 변화를 바탕으로 한 모발 성장 및 모주기 관련 연구가 이루어져야 할 것이라 생각된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제30권1호
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• pp.83-107
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• 2014

본 연구에서는 겨울철 영동지역에서 2001 ~ 2012(12년) 동안 일신적설 50 cm 이상의 3개 극한 대설사례를 선정하여 위성에서 관측된 구름을 추적하여 공간적 특성을 분석하였다. 그리고 그 특성을 레이더 강수와 비교하였다. 이 연구에서 선정된 영동지역 극한 대설사례는 영동지역(영동 앞바다)에서 발생하여 발달하거나 동한만 부근에서 발생하여 영동지역으로 이동해 들어오는 독립되고 잘 발달된 그리고 크기가 작은 대류형 구름과 관련이 있다. 주강수 시기의 이 구름덩어리의 최저휘도온도는 -$-40{\sim}-50^{\circ}C$로 낮고, 휘도온도 $-35^{\circ}C$ 혹은 $-40^{\circ}C$ 이하의 구름 크기는 약 17,000 ~ 40,000 $km^2$로 중규모 대류복합체($-52^{\circ}C$ 이하 구름크기 50,000 $km^2$)보다 작은 크기이다. 이 때 레이더의 강수면적(0.5 mm/hr 이상)도 약 4,000 ~ 8,000 $km^2$로 작고 독립된 강수 형태를 보인다. 위성의 구름영역과 레이더 강수영역은 영동 앞바다에 비슷하게 위치하였으나 레이더 강수의 중심이 상대적으로 영동 해안에 인접해 위치하였다. 또한 구름이 발달하는 과정에서 구름의 극값과 강수의 극값이 일치하지 않는 경우도 나타났다. 그러나 모든 사례에서 주강수 시기에 구름은 영동 앞바다에 위치하였다. 따라서 구름덩어리의 위치가 극한 대설에 있어 무엇보다 중요한 요소인 것으로 판단된다. 수증기 영상은 건조구역(암역)의 가장자리 북쪽에서 구름덩어리가 발달함을 보여주었다. 따라서 위성관측의 구름영상과 지상 레이더에 의한 강수관측 값과 비교하여 보았을 때, 위에 선정된 극한 대설 사례는 부저기압 혹은 소용돌이의 발달과 관련되어 있는 것으로 생각된다. 영동지역 극한 대설에 대한 초단기 예보에 있어 초기에 동한만 혹은 영동지역에서 작고 발달된 대류형 구름을 탐지하고 추적하는 것이 중요하다.

• 한국토양비료학회지
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• 제38권1호
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• pp.32-37
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• 2005

토양시료의 건조 과정이나 칭량과정을 수행하기 곤란한 현장 검정법에서 분석시료의 채취방법은 측정치의 신뢰성에 크게 영향을 미친다. 토양의 질산태 질소 함량이 45에서 $281mg\;kg^{-1}$으로 분포되는 12개 토양을 이용하여 질산태 질소 간이 검정법으로 효율적인 Test Strip 측광기 검정법에 대한 현장 활용성 증진방안이 비교 검토 되었다. 분석법은 실험실 전극법과 간이 측광기법으로 구분하고 채취방법은 중량법, 용적밀도법 (병마개 이용한 시료채취), 입자밀도법 (100 mL 실린더의 10 mL 용적을 토양으로 채움) 등 3가지 방법으로 비교하였으며, 또한 토양수분 조건은 풍건토, 최대용수량의 20% 및 40% 조건으로 달리하여 질산태 질소 함량의 상호관계를 평가하였다. Test strip 측광기법에 의한 질산태 질소 함량의 7반복 측정에서 변동계수(cv)는 3.5%에서 10.9%를 보이며 실험실 이온 전극법에 의한 질산태 질소 함량과 고도로 유의성 있는 상관을 보였다. 변동계수 10.9% 이하 재현성을 갖는 test strip 측광기법은 질산태질소의 현장검정법으로서 활용 가능한 것으로 생각되었다. 실험실 이온 전극법 뿐 아니라 test strip 측광기법에서 용적밀도법으로 측정된 질산태 질소 함량은 중량법 및 입자밀도법에 의한 측정치보다 표준 이온전극법에 의해 측정된 질산태 질소 함량과 더 근접되는 결과를 보였다. 이러한 결과는 토양의 수분함량이 높을수록 더욱 현저하여 용적밀도법의 의한 시료 채취방법은 토양의 수분조건에 의한 영향을 가장 적게 받는 것으로 확인되었다. 따라서 용적밀도법의 시료 채취용기를 병마개에서 보다 큰 용기로 교체한다면 test strip 측광기법에 의한 현장검정법의 활용성을 증진시킬 수 있을 것으로 생각되었다.

• 대한환경공학회지
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• 제27권12호
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• pp.1249-1256
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• 2005

본 연구에서는 pilot 정수처리 공정 내에서 pH, 총용존고형물(TDS), 알칼리도 및 칼슘경도 등을 조절하여 송 배 급수관내의 CCPP(Calcium Carbonate Precipitation Potential)를 생성시켰으며 이 생성된 수용액이 모의관로에서 어느 정도 부식방지 효과가 있는지를 조사하였다. CCPP로 조절된 처리수는 실제 송 배 급수시스템에 사용되고 있는 상수도 관망의 재질을 선택하여 모의관로(Simulated Distribution System, SDS) pilot plant를 만들어 운전하였다. 운전결과 $Ca(OH)_2$, $CO_2$ gas, $Na_2CO_3$ 등으로 수질을 조절한 모의관로와 조절하지 않은 매설관로에서의 CCPP 농도는 평균 0.61 mg/L 및 -7.77 mg/L로 많은 차이를 보였다. 또한 수질을 조절한 모의관로와 조절하지 않은 매설관로 유출수의 Fe, Zn, Cu 이온들의 분석결과 모의관로의 경우가 매설관로에 비해 중금속 농도변화가 크게 저감되었다. 모의관로에서 CCPP 조절에 의해 형성된 피막은 6개월이 경과한 이후에는 scale이 형성되었으며 시간이 경과할수록 보다 조밀하고 고르게 형성되는 것을 관찰할 수 있었다. 수질조절 후 형성된 방식 피막의 결정화합물 성분 및 구조를 파악하기 위해 아연도 강관 내벽에 형성된 scale의 XRD 분석을 실시하였다. 분석결과 10개월이 경과한 경우에는 $Zn_4CO_3(OH)_6{\cdot}H_2O$(Zinc Carbonate Hydroxide Hydrate)로 나타났으며 19개월이 경과한 후의 XRD 분석결과는 $CaCO_3$(Calcium Carbonate) 및 $ZnCO_3$(Smithsonite) 형태로 변화하는 것을 알 수 있었다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제21권1호
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• pp.100-106
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• 2003

목적 : 네트워크를 이용해 영상수집을 하여 방사선치료를 수행하는데 요구되는 기계중심점과 종양중심점의 일치여부 및 환자자세의 재현성을 확인하는 기능 등을 수행할 수 있는 환자자세검증도구를 개발하고자 한다. 대상 및 방법 : 전산화단층촬영 영상으로부터 재구성한 디지털화재구성사진(digitally reconstructed radiography, DRR) 영상과 투과 영상인 모의치료영상, 상용전자포탈 영상장치에서 수집한 포탈영상 밑 CCD 카메라로부터 획득한 디지털영상 등을 네트워크를 통해 수집하였고, 이를 조작할 수 있는 분석용 프로그램을 프로그램 제작툴인 IDL(IDL 5.4, Research systems, USA)을 이용해 작성하였다. 이를 환자자세 검증도구(patients setup verification tool for RT, PSVTS)라 명명하였다. 기계중심점과 종양중심점의 일치여부 확인은 전산화단층촬영영상으로부터 재구성한 DRR 영상과 모의치료영상을 이용하여 위치변위를 분석함으로써 치료조준오차를 구하였다. 환자자세의 재현성 확인은 첫 치료 시에 얻은 포탈 영상과 매 치료 시마다 얻는 포탈영상을 비교, 분석하는 방법과 디지털영상을 이용하는 방법을 사용하였다. 결과 : 방사선치료 시 요구되는 기계 중심점과 종양중심점의 일치여부 및 환자자세의 재현성을 확인할 수 있는 사용자편의방식의 소프트웨어와 환자자세검증도구를 개발하였다. 종양중심점과 기계중심점의 일치여부 확인 결과 치료조준오차는 두경부에서 전후, 좌우 각각 0.8$\pm$0.2 mm, 1.0$\pm$0.3 mm이었고, 골반부에서 1.1$\pm$0.5 mm, 1.0$\pm$0.6mm이었다. 환자자세 재현성은 영상을 실시간으로 획득하여 환자 자세 위치 변화를 시각적으로 평가할 수 있어실용성 있음을 알 수 있었다. 결론 : 환자자세의 재현성 및 종양중심점과 기계중심점의 일치여부를 파악할 수 있는 환자자세검증도구를 개발하였고, DRR 영상의 질 증진, 사용자편의방식의 소프트웨어를 보완한다면 임상응용에 가능할 것으로 사료된다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제43권10호
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• pp.1477-1483
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• 2014

본 연구에서는 유전성 비만 마우스를 이용하여 아프리칸 망고 추출물의 항비만 효과를 알아보고자 하였다. 기존의 연구 내용을 아프리칸 망고 추출물의 섭취 농도를 식이의 1%와 2%로 정하고, AIN93G diet에 아프리칸 망고 추출물 분말을 1%와 2% 섞어 diet를 제작하였다. 실험 식이를 8주간 제공한 후 실험 종료 시 실험군들의 체중 변화는 ob/ob군에 비해 유의적으로 감소하였다. 실험동물의 간 및 지방조직의 무게를 측정한 결과 간의 무게와 지방조직의 무게가 ob/ob군에 비해 유의적으로 감소하였다. 실험동물의 혈청 지질 함량은 TG, TC, LDL-콜레스테롤이 ob/ob군에 비해 감소하였으나 유의성은 나타나지 않았고, HDL-콜레스테롤은 고농도 섭취 시 ob/ob군에 비해 유의적으로 증가하였다. Adiponectin 유전자의 발현은 ob/ob군이 가장 낮았고, 실험식이 섭취군들은 ob/ob군에 비해 유의적으로 증가하였다. Adipogenic enzyme과 transcription factor인 FAS, LPL, PPAR-${\gamma}$, C/EBP, SREBP 유전자의 발현은 ob/ob군이 가장 높게 나타났고, 실험식이 섭취군들은 ob/ob군에 비해 유의적으로 낮았다. 전반적으로 본 실험에서는 아프리칸 망고 추출물이 leptin 유전자가 결핍된 비만 동물 모델에서 체중 감소 및 혈청 지질 함량을 개선시켜 주는 효과가 있고, adipogenic enzyme과 transcription factor 조절에 유익한 효과가 나타났다. 이러한 결과로부터 아프리칸 망고 추출물이 항비만 효과를 가진 천연 기능성 식품의 개발에 있어 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 기대할 수 있다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제18권2호
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• pp.95-114
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• 2008

Recent interests in data mining result from the expansion of the amount of business data and the growing business needs for extracting valuable knowledge from the data and then utilizing it for decision making process. In particular, recent advances in association rule mining techniques enable us to acquire knowledge concerning sales patterns among individual items from the voluminous transactional data. Certainly, one of the major purposes of association rule mining is to utilize acquired knowledge in providing marketing strategies such as cross-selling, sales promotion, and shelf-space allocation. In spite of the potential applicability of association rule mining, unfortunately, it is not often the case that the marketing mix acquired from data mining leads to the realized profit. The main difficulty of mining-based profit realization can be found in the fact that tremendous numbers of patterns are discovered by the association rule mining. Due to the many patterns, data mining experts should perform additional mining of the results of initial mining in order to extract only actionable and profitable knowledge, which exhausts much time and costs. In the literature, a number of interestingness measures have been devised for estimating discovered patterns. Most of the measures can be directly calculated from what is known as a contingency table, which summarizes the sales frequencies of exclusive items or itemsets. A contingency table can provide brief insights into the relationship between two or more itemsets of concern. However, it is important to note that some useful information concerning sales transactions may be lost when a contingency table is constructed. For instance, information regarding the size of each market basket(i.e., the number of items in each transaction) cannot be described in a contingency table. It is natural that a larger basket has a tendency to consist of more sales patterns. Therefore, if two itemsets are sold together in a very large basket, it can be expected that the basket contains two or more patterns and that the two itemsets belong to mutually different patterns. Therefore, we should classify frequent itemset into two categories, inter-pattern co-occurrence and intra-pattern co-occurrence, and investigate the effect of the market basket size on the two categories. This notion implies that any interestingness measures for association rules should consider not only the total frequency of target itemsets but also the size of each basket. There have been many attempts on analyzing various interestingness measures in the literature. Most of them have conducted qualitative comparison among various measures. The studies proposed desirable properties of interestingness measures and then surveyed how many properties are obeyed by each measure. However, relatively few attentions have been made on evaluating how well the patterns discovered by each measure are regarded to be valuable in the real world. In this paper, attempts are made to propose two notions regarding association rule measures. First, a quantitative criterion for estimating accuracy of association rule measures is presented. According to this criterion, a measure can be considered to be accurate if it assigns high scores to meaningful patterns that actually exist and low scores to arbitrary patterns that co-occur by coincidence. Next, complementary measures are presented to improve the accuracy of traditional association rule measures. By adopting the factor of market basket size, the devised measures attempt to discriminate the co-occurrence of itemsets in a small basket from another co-occurrence in a large basket. Intensive computer simulations under various workloads were performed in order to analyze the accuracy of various interestingness measures including traditional measures and the proposed measures.

• 여성건강간호학회지
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• 제6권2호
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• pp.234-257
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• 2000

At present in the medical care, the study and effort for producing health service to consider efficiency, effectiveness, and quality are urgently called for because of the difficulty in the keen competition according to the inter- nationalization and opening, the operation in the medical institution service testing system, the change in the medical policy of KDRGs, and the lack of the health care cost increasing rate. As an alternative, the case management for the new management system is introduced in the U.S., and the Critical Pathway that is the method designing the contents of activity and its result has been developed and applied in order to anticipate and manage the patient-outcome for the realization of the cost-effective case-management. Thus, this study intended to analyze the effectiveness to obtain by developing the Critical Pathway presented as the method to improve the quality-betterment and cost effectiveness through the continuous and consistent patient management for the hysterectomy patient and applying it to the real practice. As a study method, this author formed a conceptual framework through considering five Critical Pathway used in the current U.S. and three Critical Pathway presented in the literature to develop the Critical Pathway for the hysterectomy patient, and made out the preliminary Critical Pathway through reviewing the old chart. This author made the verified the validity of the expert group about the developed Critical Pathway, and to confirm the possibility of practice application, completed and settled the final Critical Pathway after using the Critical Pathway to the hysterectomy patient from March 1st to 15th, 1997. Finally, to analyze the application-effect of the developed Critical Pathway, this author offered health care service applying the Critical Pathway to the hysterectomy patient from April 15th to August 31th, 1997. The guide for the Critical Pathway was carried out in advance by outpatient setting nurse for outpatient setting visit before the operation, and after hospitalization the primary nurse monitored the execution degree on the every duty. After discharge this author surveyed the complication through phone visiting, and one month after discharge surveyed the patient's reaction about the offered service when outpatient setting visit and analyzed the result. The source for health care cost was obtained by the statistics about the hospital charge which was offered by the General Business Department. The results were as follows. 1. It was decided that the vertical line of the Critical Pathway was made up of eight items such as monitoring/assessment, treatment, line/drains, activity, medication, lab test, diet, patient teaching, and the horizontal line of the Critical Pathway was made up of from hospitalization to discharge. 2. After the analysis of service contents through reviewing the old chart, it was decided that the horizontal line of the preliminary Critical Pathway was made up of from hopitalization to fourth postoperative day, and the vertical line of it was divided into eight items which were the contents to occur with the time frame of the horizontal line. 3. After the verifying the validity of the expert group about the preliminary Critical Pathway, the horizontal line was amended from hopitalization to third postoperative day, and taking their consensus, some contents of the horizontal line was amended and deleted. 4. From March 1st to 15th, 1997, to confirm the clinical suitability, this author offered eight hysterectomy patients the medical service through the Critical Pathway. The result was that three of them could be discharged at the expected discharge day, and the others later than that day. Supplementing the preliminary Critical Pathway through analyzing the cause of that delay- case, this author developed the final Critical Pathway. 5. There were no significant differences between the experimental and the control group in the incidence of complication(P > 0.05). 6. The 92.4% of experimental group was satisfied with the Critical Pathway service. 7. The length of hospital stay of the experimental group offered with the Critical Pathway service was 4.6 days and there was a significant difference that it was 1.3 days shorter than that of the control group(t=-29.514, P=0.000). 8. There wsa a significant difference that the mean medical charge per one patient of the experimental group offered the Critical Pathway service was cheaper \124,150 than that of the control group(t=-9.826, P=0.000). 9. The result that the author assumed and analyzed hospital income with the rate of turning bed was assumed that the increase of hospital income was \63,245,072 for that study, and the income increase was expected with \68,704,864 for a year. The result that this author applied the Critical Pathway to the hysterectomy patient have no differences in the incidence of complication, high satisfaction with that service, and the length of hospital stay decreased in the experimental group, and the mean hospital charge per one patient decreased, but hospital income increased. Suggestions for further study and nursing practice are as follows. 1. The study to apply the Critical Pathway for a year, verify the validity, and measure the effect repeatedly is needed. 2. To apply and manage the Critical Pathway effectively, the study to computerize it is needed. 3. The study to develop hospital-based Critical Pathway about other diseases or procedure, and measure the effect is needed.

• 한국음향학회지
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• 제37권4호
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• pp.223-231
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• 2018

최근 여러 환경적인 요인으로 인해 기존의 자갈 도상의 터널에서 콘크리트 도상의 터널로 교체가 되고 있지만 콘크리트 도상 터널의 경우 자갈 도상의 터널 보다 소음에 악영향을 미치고 있어 부수적으로 소음에 대한 대책이 필요한 실정이다. 이러한 대책 중 하나로 흡음블록은 설치의 제약이 적고 쉽고 빠르게 설치가 가능하기 때문에 많은 철도에서 시범적으로 적용되고 있다. 하지만 실제 환경과 운영조건에서 흡음블록의 성능에 대한 검증이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 터널 내의 흡음블록의 성능을 확인하기 위해 흡음블록의 소음저감효과의 예측뿐만 아니라 호남선의 달성터널의 일부 구간에 흡음블록 설치 전 후의 KTX 실내 소음을 측정하고 그 결과를 비교, 분석하였다. ISO 3381를 준용한 측정장비, 측정방법을 사용하여 고속철도차량 실내소음을 측정하였으며, 터널 내부 운행시간동안에 등가소음도를 계산했다. 또한 흡음블록의 주파수별 흡음특성과 객실내부 장치소음이 영향을 주는 주파수 영역의 영향을 고려하기 위하여 가청주파수 영역 전체에 대한 등가소음도 뿐만 아니라 1/3-octave band를 기초로 주파수 영역대별 영향도도 함께 분석하였다. 또한, 열차의 운행속도와 측정시의 환경조건 등을 고려하여 흡음블록의 실내소음에 대한 영향을 평가하기 위하여 달성터널 전후에 위치한 터널내부 소음 측정값을 사용하여 보정하였다. 측정 결과의 분석을 통하여 흡음블록위에서 주행 할 때 최대 6.8 dB(A) 저감량을 나타내었다. 최종적으로 열차실내소음에 대한 1/3-octave band SPLs(Sound Pressure Levels) 예측값과 실측값을 비교하여 흡음블록에 의한 소음저감 메커니즘에 대한 이해를 증진시켰다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제19권2호
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• pp.157-178
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• 2009

Corporate credit rating is a very important factor in the market for corporate debt. Information concerning corporate operations is often disseminated to market participants through the changes in credit ratings that are published by professional rating agencies, such as Standard and Poor's (S&P) and Moody's Investor Service. Since these agencies generally require a large fee for the service, and the periodically provided ratings sometimes do not reflect the default risk of the company at the time, it may be advantageous for bond-market participants to be able to classify credit ratings before the agencies actually publish them. As a result, it is very important for companies (especially, financial companies) to develop a proper model of credit rating. From a technical perspective, the credit rating constitutes a typical, multiclass, classification problem because rating agencies generally have ten or more categories of ratings. For example, S&P's ratings range from AAA for the highest-quality bonds to D for the lowest-quality bonds. The professional rating agencies emphasize the importance of analysts' subjective judgments in the determination of credit ratings. However, in practice, a mathematical model that uses the financial variables of companies plays an important role in determining credit ratings, since it is convenient to apply and cost efficient. These financial variables include the ratios that represent a company's leverage status, liquidity status, and profitability status. Several statistical and artificial intelligence (AI) techniques have been applied as tools for predicting credit ratings. Among them, artificial neural networks are most prevalent in the area of finance because of their broad applicability to many business problems and their preeminent ability to adapt. However, artificial neural networks also have many defects, including the difficulty in determining the values of the control parameters and the number of processing elements in the layer as well as the risk of over-fitting. Of late, because of their robustness and high accuracy, support vector machines (SVMs) have become popular as a solution for problems with generating accurate prediction. An SVM's solution may be globally optimal because SVMs seek to minimize structural risk. On the other hand, artificial neural network models may tend to find locally optimal solutions because they seek to minimize empirical risk. In addition, no parameters need to be tuned in SVMs, barring the upper bound for non-separable cases in linear SVMs. Since SVMs were originally devised for binary classification, however they are not intrinsically geared for multiclass classifications as in credit ratings. Thus, researchers have tried to extend the original SVM to multiclass classification. Hitherto, a variety of techniques to extend standard SVMs to multiclass SVMs (MSVMs) has been proposed in the literature Only a few types of MSVM are, however, tested using prior studies that apply MSVMs to credit ratings studies. In this study, we examined six different techniques of MSVMs: (1) One-Against-One, (2) One-Against-AIL (3) DAGSVM, (4) ECOC, (5) Method of Weston and Watkins, and (6) Method of Crammer and Singer. In addition, we examined the prediction accuracy of some modified version of conventional MSVM techniques. To find the most appropriate technique of MSVMs for corporate bond rating, we applied all the techniques of MSVMs to a real-world case of credit rating in Korea. The best application is in corporate bond rating, which is the most frequently studied area of credit rating for specific debt issues or other financial obligations. For our study the research data were collected from National Information and Credit Evaluation, Inc., a major bond-rating company in Korea. The data set is comprised of the bond-ratings for the year 2002 and various financial variables for 1,295 companies from the manufacturing industry in Korea. We compared the results of these techniques with one another, and with those of traditional methods for credit ratings, such as multiple discriminant analysis (MDA), multinomial logistic regression (MLOGIT), and artificial neural networks (ANNs). As a result, we found that DAGSVM with an ordered list was the best approach for the prediction of bond rating. In addition, we found that the modified version of ECOC approach can yield higher prediction accuracy for the cases showing clear patterns.