• 한국광물학회지
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• 제31권4호
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• pp.295-306
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• 2018

고상 핵자기공명 분광분석은 비정질의 원자 구조를 제공하는 효과적인 방법론으로 다양한 비정질 규산염의 원자구조를 규명해왔다. 하지만, 함철 비정질 규산염의 경우, 철 함량 증가에 따른 신호의 변화가 상자성 효과와 구조 변동을 모두 반영하고 있기 때문에 분석에 많은 어려움이 있다. 이에 철 함량 증가에 따른 신호 변화가 실제 구조의 변동으로부터 기인한 것인지 확인하기 위해서는 온도변화에 따른 신호의 이동 여부를 관찰하는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 철 함량에 따른 함철 비정질 규산염의 신호 변화를 해석하기 위하여 철이 포함된 휘석과 아노르다이트 조성의 비정질의 가변회전 속도 $^{29}Si$와 $^{27}Al$ NMR 실험을 수행하였다. 이는 온도 상승에 따른 신호의 변화 여부를 확인할 수 있게 하며, 쌍극자 효과에 관한 정보를 제공한다. 함철 휘석 비정질의 $^{29}Si$ NMR과 함철 아노르다이트 비정질의 $^{27}Al$ NMR 결과, 회전 속도 증가에도 불구하고 신호의 형태 및 위치가 달라지지 않았다. 회전 속도의 증가가 신호에 변화를 야기하지 않음을 확인한 본 결과는 철 함량 증가로 인한 신호의 변화가 상자성 이동 기원이 아니라, 철로부터 컷오프 반경 너머의 생존 신호임을 지시한다. 이에 철 함량 증가에 따라 아노르다이트 비정질의 Al 신호가 음의 화학적 차폐 방향으로 이동하는 현상은, 철의 진입에 따른 ${Q^4}_{Al}$(1 또는 2Si) 비율의 상대적 증가와 철과 ${Q^4}_{Al}$(3 또는 4Si) 구조간의 높은 공간적 근접도를 지시한다. 본 결과는 철 함량에 따른 규산염 비정질의 고상 NMR 신호 변화가 실제 구조적 변화를 지시하고 있음을 보여주며, 고상 NMR이 자연계에 존재하는 각종 유리질의 구조 분석에 효과적으로 적용될 수 있음을 제시한다.

• 한국의류학회지
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• 제31권6호
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• pp.848-858
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• 2007

의복의 자아 근접성 개념을 기반으로 한 여러 연령층의 설문조사 결과를 바탕으로 하여 2004년에 Sontag과 Lee가 객관적 측정도구, 의복의 자아 근접성 척도(PCS Scale)를 개발하였다. Sontag과 Lee는 24-항목을 포함한 4-요인으로 구성된 PCS 척도를 청소년층을 대상으로 타당화 하였다. 본 연구는 그들 연구의 연계로 초기 6-요인으로 구성되었던 PCS 척도를 노년층에 적용하여 19-항목을 포함한 3-요인으로 구성된 PCS 척도를 타당화 한다. 65세 이상의 노인층이 본 연구의 표본집단으로 설정되었고 임의 표집방법을 이용, 미국 전역 1,700명의 노년 표본이 표본조사회사로부터 구입되었다. 2004년 11월 설문조사가 시작되어 2005년 2월에 총 250개의 이용 가능한 설문자료가 수집되었다(15.6%의 응답 비율). PCS 척도의 타당성을 검증하기 위하여 Sontag과 Lee의 연구에서 사용한 요인분석과 신뢰도분석을 동일하게 3단계 절차로 노인층을 대상으로 실시하였다. AMOS 5.0 을 사용한 3단계 신뢰도 분석 결과 19-항목을 포함한 3-요인으로 구성된 PCS척도의 타당성이 노인층을 대상으로 검증되었다. 노인층의 PCS척도는 다음의 3-요인으로 구성된다: 1) 의복이 자아 구성 과정에 미치는 영향(PCS 요인 1-2-3의 병합), 2) 의복이 평가적이고 정서적인 자존 형성과정에 미치는 영향(PCS 요인 4-5의 병합), 그리고 3) 의복이 신체상과 신체에 쏟는 정신 집중정도에 미치는 영향(PCS 요인 6). Sontag과 Lee가 초기적으로 가설한 6-요인 PCS 척도는 청소년층과 노인층을 대상으로 한 어느 연구에서도 검증되지 않았다. 더 나아가, 이들이 검증한 청소년층의 4-요인 PCS 척도도 노인층을 대상으로 한 연구에서 검증되지 않았다. 이는 노인들의 자아 구성 이젊은 층보다 더 통괄/복합적인 것에서 기인된다고 보인다. 이 글은 PCS 척도의 앞으로의 연구방향과 이용방향을 끝으로 마무리 지어 진다.

• 치위생과학회지
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• 제10권3호
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• pp.185-190
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• 2010

치과위생사가 지각하고 있는 임파워먼트 정도와 병원조직 내에서 업무성과에 영향을 미치는 요인들간의 관계를 파악하여 치과의료 발전에 도움이 될 기초자료를 제공하고자 2010년 3월22일부터 4월 30일까지 서울에 소재하고 있는 일부 치과의료기관을 임의추출하여 재직하고 있는 여자 치과위생사 256명을 분석대상으로 하였다. 설문지를 이용하여 일반적 특성, 임파워먼트에 관한 자료를 수집하였고, 수집된 모든 자료는 SPSS 12.0 통계프로그램을 이용하여 분석하였다. 본 연구 결과는 다음과 같다. 1. 연구대상자의 임파워먼트 수준은 3.63이었고, 근무경력, 연봉이 많을수록 임파워먼트가 높아 통계적으로 유의한 차이를 보였다(p<0.05). 2. 교육 상담업무(p<0.01), 정규직(p<0.05)에서 임파워먼트가 높았다. 3. 역량성과 연령, 근무경력, 연봉은 상관관계가 있었다(p<0.01). 4. 자기결정성과 연령(p<0.05), 근무경력(p<0.01), 연봉(p<0.05)은 유의한 상관성이 있었다. 5. 회귀분석 결과, 임파워먼트와 유의한 관련성이 있는 요인은 근무경력(p<0.05)이었다. 결론적으로 직무관련 치과위생사의 임파워먼트는 근무경력, 연봉, 교육 상담업무, 정규직에서 높게 나타났다. 이로써 치과조직은 효율적인 인력관리를 통해 조직의 역량과 효과성을 높여야하며, 특히 치과위생사가 전문직으로서의 독자적인 의사결정이나 역할수행을 통해 스스로 임파워먼트를 증진시킬 수 있는 리더십 훈련과 다양한 교육프로그램 개발이 마련되어야 할 것이다.

• 경영과정보연구
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• 제36권4호
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• pp.21-32
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• 2017

최근 국내에 진출한 다국적 기업들의 극명하게 대조되는 행태가 논란이 되고 있다. 본 연구는 해외 명품 패션브랜드 기업들이 높은 본국 배당 송금에 비하여 사회 기부활동 등 사회공헌도가 낮다는 언론 보도에 의하여 유명의류상호 기업들의 대리인 비용을 살펴보고자 하였다. 대리인 비용은 매출액 자산비율(AT), 영업비용 대비 매출액(OPEXP), EBITD 대비 총자산(EBITD)비율을 표본기업별로 구한 값과 2014년 지배구조등급으로 대상을 받은 S-OIL의 비율차이를 각각 구하여 3가지 차이비율의 공통된 속성을 변수를 산정하기 위하여 주성분분석(PCA)으로 공통변수를 추출하고 이 변수를 대리인 비용의 지수변수(ACI)로 선정하였다. 유명의류상호로 선정된 기업을 관심변수로 하고 대리인비용지수(ACI)를 종속변수로 하는 회귀분석을 실시하였다. 분석결과 유명의류상호로 선정된 기업은 판매비와관리비 분야에서 대리인비용이 높게 나타나고 수익성 분야에서 대리인비용이 낮게 나타났다. 그러나 주성분분석에 의한 전체적인 대리인비용은 일반기업과 차이기 나지 않는 것으로 나타났다. 민감도 분석으로 표본집단과 동일한 재무적 특성을 가진 기업들을 PSM방법으로 1:1 matching 표본을 구성하여 비교분석한 결과 판관비 부문에서만 유명의류상호기업의 대리인비용이 높게 나타났다. 추가 분석으로 유명의류상호기업에 국한 하지 않고 211개 산업군에서 브랜드파워 1위로 선정된 기업을 대상으로 대리인비용을 차이를 확인한 결과 본 분석의 결과와 동일한 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 국내에서 최초로 유명의류상호기업의 대리인비용을 분석하여 실증적 결과를 제시하였다는 점에서 의의가 있다고 할 것이다.

• 마케팅과학연구
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• 제20권2호
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• pp.179-187
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• 2010

对营销和广告经理来说, 理解消费者的偏好和使用的媒体类型是非常有必要的, 尤其是在如今市场细分的情况下. 清晰的理解能帮助经理更有效的选择合适的媒体. 而且由于性格特征的不同, 个人对媒体类型的选择和使用都不相同. 本文测试了一个性格特征, 即感知追求. 这是在测试 "新" 媒体偏好和使用的文献中尚未出现的. 感知追求是被定义为 "一种对变化, 新颖和复杂的感觉的需要和经历. 以及为承担这些经历愿意承受生理的和社会的风险" (Zuckerman 1979). 根据文献回顾, 我们提出了6个假设. 我们尤其关注使用与满足理论(Katz 1959), 这个理论解释了为什么人们选择媒体类型和他们使用不同媒体类型的动机的原因. 目前的理论表明高感知追求者(HSS), 由于他们对新颖, 激励和非传统的内容和想象的需要, 他们会更多的使用新媒体. 因此, 我们假设高感知追求者比低感知追求者(LSS)(H2a)或中等感知追求者(MSS)(H2b)会更多的使用网络而不是广播(H1a)或印刷媒体(H1b). 另外, 高感知追求者有更多的社交活动及朋友, 因此他们会比低感知追求者(a) 和中等感知追求者(b)更多的使用社交网络网页例如Facebook/MySpace(H3) 以及聊天室(H4). 感知追求者可以显示出一系列的行为包括抑制解除. 我们认为具有高水平去抑制的人们比低水平或中等水平的人们会更多的使用社交网络如Facebook/MySpace (H5) 和聊天室(H6). 我们的数据来源于对参加极限运动的参与者的网上调查. 为得到这个群组的信息, 我们使用雪球样本技术的提高版, 即连锁推荐方法来选择应答者. 这种方法被认为是对隐藏人群进行有效估算的方法(Heckathorn, 1997). 最终的有效样本包括1108名应答者. 主要是年轻人(56.36%在34岁以下), 男性(86.1%)和中产阶级(58.7%的家庭收入超过50,000美元). 我们用这个样本来进行感知追求的研究. 我们用简要感知追求量表来测试感知追求(Hoyle et al. 2007). 我们用自我报告使用过的不同媒体类型来测量媒体使用. 结果并不支持H1a和b. 高感知追求者并没有更多的使用网络这样的媒体. 事实上, 同其他的媒体类型相比, 这个平均水平是较低的. 高感知追求者使用最多的媒体类型时印刷媒体, 这说明了一种对主流的反抗. 结果支持H2a和b. 高感知追求者比低感知或中等感知追求者更多的使用网络. 进一步的分析揭示了在高感知和低感知追求者之间在使用印刷媒体方面有显著不同. 高感知追求者在他们感兴趣的极限运动方面会追求更专业的印刷出版物. 假设3a和b 揭示了高感知追求者比低感知或中等感知追求者更多的使用Facebook/MySpace. 在使用聊天室方面低感知和高感知追求者之间没有显著差距. 所以结果也不支持假设H4a, 但是H4b的结果是显著的. 不同抑制解除水平的应答者被认为使用Facebook/MySpace 和聊天室的水平也不同. 去抑制水平高比低水平或中等水平的使用Facebook/MySpace的水平高. 所以H5a和b 被支持. 类似的, H6b也被支持. 去抑制水平高的人们使用聊天室的概率显著多于中等水平的但并不多于低水平的人们(H6a). 这些结果为管理者提供了一些有趣的见解. 第一, 尽管高感知追求者比低感知或中等感知追求者更多的使用在线媒体, 但他们使用在线媒体仍然少于印刷或广播媒体. 广告执行者们不应该对这个重要的客户群过分的强调在线媒体. 第二, 社交媒体, 例如Facebook/MySpace和聊天室会是接近这个群体的有潜力的方法. 最后, 对去抑制水平高的群体, 有公共关系方面的启示. 这些个体更倾向于一些社会风险的行为. 这些直接的启示包括因特网捕食者和未来的雇主. 本研究的一个不足是受访者都是参与极限运动的. 这本身就是一个高感知追求者活动. 更大范围的人群需要被测试.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.107-122
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• 2017

주식시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성은 투자 위험의 척도로서 재무관리의 이론적 모형에서뿐만 아니라 포트폴리오 최적화, 증권의 가격 평가 및 위험관리 등 투자 실무 영역에서도 매우 중요한 역할을 하고 있다. 변동성은 주가 수익률이 평균을 중심으로 얼마나 큰 폭의 움직임을 보이는가를 판단하는 지표로서 보통 수익률의 표준편차로 측정한다. 관찰 가능한 표준편차는 과거의 주가 움직임에서 측정되는 역사적 변동성(historical volatility)이다. 역사적 변동성이 미래의 주가 수익률의 변동성을 예측하려면 변동성이 시간 불변적(time-invariant)이어야 한다. 그러나 대부분의 변동성 연구들은 변동성이 시간 가변적(time-variant)임을 보여주고 있다. 이에 따라 시간 가변적 변동성을 예측하기 위한 여러 계량 모형들이 제안되었다. Engle(1982)은 변동성의 시간 가변적 특성을 잘 반영하는 변동성 모형인 Autoregressive Conditional Heteroscedasticity(ARCH)를 제안하였으며, Bollerslev(1986) 등은 일반화된 ARCH(GARCH) 모형으로 발전시켰다. GARCH 모형의 실증 분석 연구들은 실제 증권 수익률에 나타나는 두터운 꼬리 분포 특성과 변동성의 군집현상(clustering)을 잘 설명하고 있다. 일반적으로 GARCH 모형의 모수는 가우스분포로부터 추출된 자료에서 최적의 성과를 보이는 로그우도함수에 대한 최우도추정법에 의하여 추정되고 있다. 그러나 1987년 소위 블랙먼데이 이후 주식 시장은 점점 더 복잡해지고 시장 변수들이 많은 잡음(noise)을 띠게 됨에 따라 변수의 분포에 대한 엄격한 가정을 요구하는 최우도추정법의 대안으로 인공지능모형에 대한 관심이 커지고 있다. 본 연구에서는 주식 시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성의 예측 모형인 GARCH 모형의 모수추정방법으로 지능형 시스템인 Support Vector Regression 방법을 제안한다. SVR은 Vapnik에 의해 제안된 Support Vector Machines와 같은 원리를 회귀분석으로 확장한 모형으로서 Vapnik의 e-insensitive loss function을 이용하여 비선형 회귀식의 추정이 가능해졌다. SVM을 이용한 회귀식 SVR은 두터운 꼬리 분포를 보이는 주식시장의 변동성과 같은 관찰치에서도 우수한 추정 성능을 보인다. 2차 손실함수를 사용하는 기존의 최소자승법은 부최적해로서 추정 오차가 확대될 수 있다. Vapnik의 손실함수에서는 입실론 범위내의 예측 오차는 무시하고 큰 예측 오차만 손실로 처리하기 때문에 구조적 위험의 최소화를 추구하게 된다. 금융 시계열 자료를 분석한 많은 연구들은 SVR의 우수성을 보여주고 있다. 본 연구에서는 주가 변동성의 분석 대상으로서 KOSPI 200 주가지수를 사용한다. KOSPI 200 주가지수는 한국거래소에 상장된 우량주 중 거래가 활발하고 업종을 대표하는 200 종목으로 구성된 업종 대표주들의 포트폴리오이다. 분석 기간은 2010년부터 2015년까지의 6년 동안이며, 거래일의 일별 주가지수 종가 자료를 사용하였고 수익률 계산은 주가지수의 로그 차분값으로 정의하였다. KOSPI 200 주가지수의 일별 수익률 자료의 실증분석을 통해 기존의 Maximum Likelihood Estimation 방법과 본 논문이 제안하는 지능형 변동성 예측 모형의 예측성과를 비교하였다. 주가지수 수익률의 일별 자료 중 학습구간에서 대칭 GARCH 모형과 E-GARCH, GJR-GARCH와 같은 비대칭 GARCH 모형에 대하여 모수를 추정하고, 검증 구간 데이터에서 변동성 예측의 성과를 비교하였다. 전체 분석기간 1,487일 중 학습 기간은 1,187일, 검증 기간은 300일 이다. MLE 추정 방법의 실증분석 결과는 기존의 많은 연구들과 비슷한 결과를 보여주고 있다. 잔차의 분포는 정규분포보다는 Student t분포의 경우 더 우수한 모형 추정 성과를 보여주고 있어, 주가 수익률의 비정규성이 잘 반영되고 있다고 할 수 있다. MSE 기준으로, SVR 추정의 변동성 예측에서는 polynomial 커널함수를 제외하고 linear, radial 커널함수에서 MLE 보다 우수한 예측 성과를 보여주었다. DA 지표에서는 radial 커널함수를 사용한 SVR 기반의 지능형 GARCH 모형이 가장 우수한 변동성의 변화 방향에 대한 방향성 예측력을 보여주었다. 추정된 지능형 변동성 모형을 이용하여 예측된 주식 시장의 변동성 정보가 경제적 의미를 갖는지를 검토하기 위하여 지능형 변동성 거래 전략을 도출하였다. 지능형 변동성 거래 전략 IVTS의 진입규칙은 내일의 변동성이 증가할 것으로 예측되면 변동성을 매수하고 반대로 변동성의 감소가 예상되면 변동성을 매도하는 전략이다. 만약 변동성의 변화 방향이 전일과 동일하다면 기존의 변동성 매수/매도 포지션을 유지한다. 전체적으로 SVR 기반의 GARCH 모형의 투자 성과가 MLE 기반의 GARCH 모형의 투자 성과보다 높게 나타나고 있다. E-GARCH, GJR-GARCH 모형의 경우는 MLE 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 손실이 나지만 SVR 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 수익으로 나타나고 있다. SVR 커널함수에서는 선형 커널함수가 더 좋은 투자 성과를 보여주고 있다. 선형 커널함수의 경우 투자 수익률이 +526.4%를 기록하고 있다. SVR 기반의 GARCH 모형을 이용하는 IVTS 전략의 경우 승률도 51.88%부터 59.7% 사이로 높게 나타나고 있다. 옵션을 이용하는 변동성 매도전략은 방향성 거래전략과 달리 하락할 것으로 예측된 변동성의 예측 방향이 틀려 변동성이 소폭 상승하거나 변동성이 하락하지 않고 제자리에 있더라도 옵션의 시간가치 요인 때문에 전체적으로 수익이 실현될 수도 있다. 정확한 변동성의 예측은 자산의 가격 결정뿐만 아니라 실제 투자에서도 높은 수익률을 얻을 수 있기 때문에 다양한 형태의 인공신경망을 활용하여 더 나은 예측성과를 보이는 변동성 예측 모형을 개발한다면 주식시장의 투자자들에게 좋은 투자 정보를 제공하게 될 것이다.