• 한국병원경영학회지
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• 제8권1호
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• pp.112-134
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• 2003

The purpose of this study is to analyze the consumer's expectation before the health care service and the consumer's satisfaction after it. The participants of the study are inpatients in a general hospital located in Seoul. The resources were collected from the self-administration questionnaire survey run parallel with face to face interview. In order to measure the degree of the consumer's expectation, 349 samples were collected from the first questionnaire survey on the date of admission to the hospital. The second questionnaire survey was carried out on the date of discharge to the hospital with the participants responding to the first questionnaire survey. There are 154 samples collected from this survey. The results from the analysis of these resources are as follow. First, the survey shows that one of the highest consumers' expectations was about the generosity, kindliness and sincerity from the staff at the hospital, specially from doctors. Second, according to the analysis of the factors affecting the expectations of the consumers, with regard to path of admission to a hospital relating to patient's features, outpatient who gets into a hospital expected good medical care much more than the other patients. In regard of doctor's features, patients usually and highly expect good medical care from doctors who have good carrier and much experience. Third, according to the second questionnaire survey, what patients are satisfied most with is about the generosity and sincerity from staff at a hospital, especially from doctors and their gem attitudes. The results from survey show that the differences among the degree of consumers' satisfaction are very variable, depending on surrounding environments and facilities. The only fact that expectation didn't meet with satisfaction appeared to the case about technology and skill of medical care and the case about updated medical skills and equipments. Fourth, comparing the degree of expectation with the degree of satisfaction of consumers, correlative analysis was concerned significantly and specifically about the part of overall cleanliness relating to facilities and surrounding environments, the items about medical examination and test plan procedure relating to skill of medical care, professional specialties and convenience for procedure, and the items about satisfying explanations and concern about patients from doctors relating to staff's generosity and sincerity. Fifth, the analysis of the factors affecting the degree of how much patients are satisfied with shows that relating to sociodemographical features, patients are not satisfied with the case when the time and process of medical treatment are getting longer. It is surveyed that consumer were satisfied with the motivation to visit a hospital and the insurance type in patient's feature and so were the medical department and the factor of the degree of the expectation in disease's feature. Sixth, according to analysis based on the survey, patients would join again a hospital when they get satisfaction from the medical care and also they want to come again regarding to doctor's capability. For example, when doctors are old, have a good carrier and much experience, patients would come again. As seen from the above, consumers are usually satisfied with the medical treatment more than that they expected before. They would intend to use again when they get satisfaction from the medical care provided at a hospital. Patients and consumers highly expect good attitude as well as capacity from medical doctors and they are also generally satisfied with those things. Therefore, in order to increase the degree of consumer's satisfaction and their intention to come again, the hospital staff would have to commit themselves to achieve high quality service continuously and would have to make an effort to offer the finest quality service.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.263-286
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• 2022

본 연구는 웹 크롤링을 이용하여 1990년부터 2022년까지 총 32개년에 해당하는 NBA 통계 정보를 획득하고, 탐색적 데이터 분석을 통해 관심 변수를 관찰하고 관련된 파생변수를 생성한다. 입력 데이터에 대한 정제 과정을 거쳐 무의미한 변수들을 제거하고, 남은 변수에 대한 상관관계 분석, t 검정 및 분산분석을 수행하였다. 관심 변수에 대해 플레이오프 진출/미진출 그룹 간 평균의 차이를 검정하였고, 이를 보완하기 위해 순위를 기준으로 하는 3개 집단(상위/중위/하위) 간 평균 차이를 재확인하였다. 입력 데이터 중 올해 시즌 데이터만을 테스트 세트로 활용하였고, 모델 훈련을 위해서는 훈련 세트와 검증 세트를 분할하여 5-fold 교차검증을 수행하였다. 교차검증 결과와 시험 세트를 이용한 최종 분석 결과를 비교하여 성능 지표에서 차이가 없음을 확인함으로써 과적합 문제를 해결하였다. 원시 데이터의 품질 수준이 높고, 통계적 가정을 만족하기 때문에 적은 수준의 데이터 세트임에도 불구하고 대부분 모델에서 좋은 결과를 나타냈다. 본 연구는 단순히 머신러닝을 이용하여 NBA의 경기 결과를 예측하거나 플레이오프 진출 여부만을 분류하는 것에서 그치지 않고, 입력 특성의 중요도를 파악하여 높은 중요도를 갖는 주요 변수에 본 연구의 관심 대상 변수가 포함되는지를 확인하였다. Shap value의 시각화를 통해 특성 중요도의 결과만으로 해석할 수 없었던 한계를 극복하고, 변수의 진입/제거 과정에서 중요도 산출에 일관성이 부족하다는 점을 보완할 수 있었다. 본 연구에서 관심 대상으로 분류했던 3점 및 실책과 관련된 다수의 변수가 미국 프로농구에서의 플레이오프 진출에 영향을 미치는 주요 변수에 포함되는 것으로 나타났다. 본 연구는 기존의 스포츠 데이터 분석 분야에서 다루었던 경기 결과, 플레이오프 및 우승 예측 등의 주제를 포함하고 분석을 위해 여러 머신러닝 모델을 비교 분석했다는 점에서 유사성이 있지만, 사전에 관심 속성을 설정하고, 이를 통계적으로 검증함으로써 머신러닝 분석 결과와 비교하였다는 측면에서 차이가 있다. 또한 XAI 모델 중 하나인 SHAP를 이용하여 설명 가능한 시각화 결과를 제시함으로써 기존 연구와 차별화하였다.

• 한국조경학회지
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• 제37권6호
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• pp.57-65
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• 2010

최근 전 세계적으로 앉아서 일하거나 여가시간을 보내는 생활습관(sedentary lifestyle)의 비율이 증가하면서 사람들의 체활동시간이 상당량 감소하였다. 이로 인해 비만 및 당뇨병과 같은 만성질환의 발병률이 증가하였고, 이를 해결하기 위한 대책으로써 누구나 쉽게 접근할 수 있다는 장점을 지닌 걷기활동이 사람들의 관심을 받고 있다. 본 연구의 목적은 사람들이 즐겁고 안전하게, 그리고 쾌적하게 생활할 수 있는 걷기 중심의 활동친화적 도시를 조성하여 일상생활 속에서 사람들의 걷기활동을 유도함으로써 감소되고 있는 현대인들의 신체활동량을 증진시키고자 하는데 있다. 이를 위해 진해시민들을 대상으로 걷기활동의 참여 및 정도를 결정하는데 영향을 끼치는 물리적 보행환경에 대한 만족도 조사를 실시하였고, 이러한 물리적 환경요인들이 보행만족도에 미치는 영향을 평가하기 위한 모형을 제시하였다. 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 총 18개의 물리적 보행환경 지표를 선정하였고, 지표별 만족도 분석을 실시한 결과 횡단시설지표가 가장 높았고, 건물외관지표가 가장 낮게 나타났다. 요인분석은 1차, 2차로 진행되었으며, 1차에서는 18개 물리적 보행환경 지표에 대한 요인분석의 적절성을 검토하였다. 그 결과 2개의 지표가 제거되었고 나머지 16개의 지표가 2차 분석에 의해 4개의 요인으로 추출되었다. 각 요인의 공통성에 근거하여 4개의 요인을 각각 보도의 기능성, 차량의 영향, 쾌적성, 안전성으로 명명하였다. 다음으로 각 요인의 요인점수를 독립변수로, 보행만족도를 종속변수로 설정하여 다중선형회귀분석을 실시한 결과 4개의 독립변수 모두 보행만족도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 요인별 기여도는 '보도의 기능', '쾌적성', '차량의 영향', '안전성' 순으로 높게 나타났으며, 특히 '보도의 기능'과 '쾌적성'의 영향이 다른 두 요인에 비해 상대적으로 매우 높은 것으로 분석되었다. 본 연구 결과는 향후 걷기 중심의 활동친화적 도시를 창출하는데 중요한 기초자료로 활용될 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제18권1호
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• pp.39-57
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• 2012

최근 기존 전시 공간 내에 유비쿼터스 환경이 구축되면서, 관객과의 상호작용을 통해 전시 효과를 배가할 수 있는 인터랙티브 전시에 많은 사람들의 관심이 집중되고 있다. 이러한 인터랙티브 전시가 보다 고도화되기 위해서는 전시물에 대한 다양한 관객 반응을 측정하고, 이를 통해 대상 관객이 어떤 감정을 느끼는지 예측할 수 있는 적절한 의사결정지원 모형이 요구된다. 이러한 배경에서 본 연구는 인터랙티브 전시 공간 내에서 수집 가능한 다양한 관객 반응 중 얼굴표정의 변화를 이용하여, 관객의 감정을 추론, 판단하는 지능형 모형을 제시한다. 본 연구에서 제시하는 모형은 무자극 상태의 관객의 표정과 자극이 주어졌을 때 관객의 표정이 어떻게 변화하는지 변화량을 측정하여, 이를 기반으로 인공신경망 기법을 이용해 해당 관객의 감정을 판단하는 모형이다. 이 때, 제안모형의 감정 분류체계로는 간결하면서도 실무에 적용이 용이하여 그간 기존 문헌에서 널리 활용되어 온 매력-각성(Valence-Arousal) 모형을 사용한다. 제안모형의 유용성을 검증하기 위해, 본 연구에서는 2011 서울 DMC 컬쳐 오픈 행사에 참여하여, 일반인을 대상으로 얼굴 표정 변화 데이터를 수집하고, 이들이 느끼는 감정 상태를 설문조사하였다. 그리고 나서, 이 자료들을 대상으로 본 연구에서 제안하는 모형을 적용해 보고, 제안모형이 비교모형으로 설정된 통계기반 예측모형에 비해 더 우수한 성과를 보이는지 확인해 보았다. 실험 결과, 본 연구에서 제시하는 모형이 비교 모형인 중회귀분석 모형보다 더 우수한 결과를 제공함을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통하여 구축된 관객 감정 판단 모형을 실제 전시장에서 활용한다면 전시물을 관람하는 관객의 반응에 따라 시의적절하면서도 효과적인 대응이 가능하기 때문에, 관객의 몰입과 만족을 보다 증대시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.1-19
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• 2018

최근 딥러닝은 오디오, 텍스트 및 이미지 데이터와 같은 비 체계적인 데이터를 대상으로 다양한 추정, 분류 및 예측 문제에 사용 및 적용되고 있다. 특히, 의류산업에 적용될 경우 딥러닝 기법을 활용한 의류 인식, 의류 검색, 자동 제품 추천 등의 심층 학습을 기반으로 한 응용이 가능하다. 이 때의 핵심모형은 합성곱 신경망을 사용한 이미지 분류이다. 합성곱 신경망은 입력이 전달되고 출력에 도달하는 과정에서 가중치와 같은 매개 변수를 학습하는 뉴런으로 구성되고, 영상 분류에 가장 적합한 방법론으로 사용된다. 기존의 의류 이미지 분류 작업에서 대부분의 분류 모형은 의류 이미지 자체 또는 전문모델 착용 의류와 같이 통제된 상황에서 촬영되는 온라인 제품 이미지를 사용하여 학습을 수행한다. 하지만 본 연구에서는 통제되지 않은 상황에서 촬영되고 사람들의 움직임과 다양한 포즈가 포함된 스트릿 패션 이미지 또는 런웨이 이미지를 분류하려는 상황을 고려하여 분류 모형을 훈련시키는 효과적인 방법을 제안한다. 이동성을 포착하는 런웨이 의류 이미지로 모형을 학습시킴으로써 분류 모형의 다양한 쿼리 이미지에 대한 적응력을 높일 수 있다. 모형 학습 시 먼저 ImageNet 데이터셋을 사용하여 pre-training 과정을 거치고 본 연구를 위해 수집된 32 개 주요 패션 브랜드의 2426개 런웨이 이미지로 구성된 데이터셋을 사용하여 fine-tuning을 수행한다. 학습 과정의 일반화를 고려해 10번의 실험을 수행하고 제안된 모형은 최종 테스트에서 67.2 %의 정확도를 기록했다. 본 연구 모형은 쿼리 이미지가 런웨이 이미지, 제품 이미지 또는 스트릿 패션 이미지가 될 수 있는 다양한 분류 환경에 적용될 수 있다. 구체적으로는 패션 위크에서 모바일 어플리케이션 서비스를 통해 브랜드 검색을 용이하게 하는 서비스를 제공하거나, 패션 잡지사의 편집 작업에 사용되어 브랜드나 스타일을 분류하고 라벨을 붙일 수 있으며, 온라인 쇼핑몰에서 아이템 정보를 제공하거나 유사한 아이템을 추천하는 등의 다양한 목적에 적용될 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.1-32
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• 2018

본 연구는 경제적으로 국내에 큰 영향을 주었던 글로벌 금융위기를 기반으로 총 10년의 연간 기업데이터를 이용한다. 먼저 시대 변화 흐름에 일관성있는 부도 모형을 구축하는 것을 목표로 금융위기 이전(2000~2006년)의 데이터를 학습한다. 이후 매개 변수 튜닝을 통해 금융위기 기간이 포함(2007~2008년)된 유효성 검증 데이터가 학습데이터의 결과와 비슷한 양상을 보이고, 우수한 예측력을 가지도록 조정한다. 이후 학습 및 유효성 검증 데이터를 통합(2000~2008년)하여 유효성 검증 때와 같은 매개변수를 적용하여 모형을 재구축하고, 결과적으로 최종 학습된 모형을 기반으로 시험 데이터(2009년) 결과를 바탕으로 딥러닝 시계열 알고리즘 기반의 기업부도예측 모형이 유용함을 검증한다. 부도에 대한 정의는 Lee(2015) 연구와 동일하게 기업의 상장폐지 사유들 중 실적이 부진했던 경우를 부도로 선정한다. 독립변수의 경우, 기존 선행연구에서 이용되었던 재무비율 변수를 비롯한 기타 재무정보를 포함한다. 이후 최적의 변수군을 선별하는 방식으로 다변량 판별분석, 로짓 모형, 그리고 Lasso 회귀분석 모형을 이용한다. 기업부도예측 모형 방법론으로는 Altman(1968)이 제시했던 다중판별분석 모형, Ohlson(1980)이 제시한 로짓모형, 그리고 비시계열 기계학습 기반 부도예측모형과 딥러닝 시계열 알고리즘을 이용한다. 기업 데이터의 경우, '비선형적인 변수들', 변수들의 '다중 공선성 문제', 그리고 '데이터 수 부족'이란 한계점이 존재한다. 이에 로짓 모형은 '비선형성'을, Lasso 회귀분석 모형은 '다중 공선성 문제'를 해결하고, 가변적인 데이터 생성 방식을 이용하는 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목함으로서 데이터 수가 부족한 점을 보완하여 연구를 진행한다. 현 정부를 비롯한 해외 정부에서는 4차 산업혁명을 통해 국가 및 사회의 시스템, 일상생활 전반을 아우르기 위해 힘쓰고 있다. 즉, 현재는 다양한 산업에 이르러 빅데이터를 이용한 딥러닝 연구가 활발히 진행되고 있지만, 금융 산업을 위한 연구분야는 아직도 미비하다. 따라서 이 연구는 기업 부도에 관하여 딥러닝 시계열 알고리즘 분석을 진행한 초기 논문으로서, 금융 데이터와 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목한 연구를 시작하는 비 전공자에게 비교분석 자료로 쓰이기를 바란다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제19권1호
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• pp.95-107
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• 2017

본 논문에서는 제도적으로 운영 중인 터널내 CCTV들로부터 실시간으로 들어오는 영상들을 최신 딥러닝 알고리즘을 이용, 학습시켜 다양한 조건의 터널환경에서 돌발 상황을 감지하고 그 돌발 상황의 종류들을 분류해 내는 시스템 개발을 위한 사전검토 연구를 수행하였다. 사전검토 연구를 위해, 2개의 도로현장의 교통류 CCTV영상 일부를 이용하여 가용한 전통적인 영상처리기법으로 영상내부로 집입하는 차량을 감지하고, 이동경로를 추적하여 일정 시간간격의 이동 차량의 좌표와 시간정보를 추출하고 학습자료를 구성하였다. 각 차량의 이동정보는 차선변경, 정차 등 6가지의 이벤트 정보와 연계된다. 차량 이동정보와 이벤트로 구성된 학습자료는 레질리언스(resilience) 기계학습 알고리즘을 이용하여 학습하였다. 2개의 은닉층을 설정하고, 각 은닉층의 노드수에 대한 9개의 은닉구조 모델을 설정하여 매개변수 연구를 수행하였다. 본 사전검토의 경우에는 첫 번째, 두 번째 은닉층 노드수가 각각 300개와 150개로 설정된 모델이 합리적으로 가장 추론정확도가 높은 것으로 평가되었다. 이로부터 일반화되기 매우 힘든 복잡한 교통류 상황을 기계학습을 이용하여 어떠한 사전 규칙설정 없이도 교통류의 특징들을 정확히 자동으로 감지할 수 있는 가능성을 보였다. 본 시스템은 시스템의 운용을 통해 지속적으로 교통류 영상과 이벤트 정보가 늘어난다면, 자동으로 그 시스템의 인지능력과 정확도가 자동으로 향상되는 효과도 기대할 수 있다.

• 한국균학회지
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• 제25권1호통권80호
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• pp.46-67
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• 1997

1985년부터 1993년까지 장원도 일대에서 채집한 20균주와 외부에서 분양 받은 6균주를 대상으로 교배실험, PCR-RFLP 분석, 그리고 RAPD분석을 통해 상호 유연 관계를 알고자 하였다. 교배실험에서는 A. gallica 6균주, A. ostoyae 5균주, A. tabescens 2균주만이 친화성을 나타내었다. A8(KNU-250)균주는 A. gallica와 A. ostoyae에 모두 친화성을 나타내어 배양적 특징과 유사한 결과가 나타났다. rDNA의 IGS영역의 PCR-RFLP분석에서 A. mellea와 A. ostoyae 각 균주들 간의 유사도는 1.000으로 100%의 상동성을 보여주었다. A. tabescens는 $0.919{\sim}0.974$로 높은 유사성을 나타냈다. A. gallica는 $0.619{\sim}1.000$의 유사도로 나타났다. A19와 A22균주는 고립된 한 집단으로 나타났으며 유사도는 1.000으로 100% 상동성을 보였고, 다른 집단과의 유사도가 $0.051{\sim}0.108$로 10% 미만의 상동성을 나타내고 있다. RAPD분석을 통한 A. mellea의 유사도는 $0.983{\sim}1.000$으로 상동성이 높게 나타났으며, A. ostoyae도 $0.994{\sim}1.000$으로 높은 상동성을 보여 주었다. A. tabescens의 균주간의 유사도는 $0.594{\sim}0.953$으로 나타났으며, A. gallica는 $0.280{\sim}0.733$의 유사도를 나타내 균주간의 변이가 나타난 것으로 생각된다. 특히, A19, A22균주가 다른 집단과 거리가 먼 한 집단으로 나타났는데 그들 간의 유사도는 0.921로 92%의 상동성을 보였고, 다른 4개 집단과의 유사도가 $0.012{\sim}0.069$로 7% 미만의 상동성을 나타내고 있다. 본 실험에서 분류된 Armillaria속균은 5종으로 4종은 각각 이미 알려진 종으로 A. mellea, A. ostoyae, A. tabescens, A. gallica로 동정되었고 남은 1종은 미기록종이라고 생각된다.

• 기술혁신연구
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• 제23권3호
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• pp.397-432
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• 2015

본 논문에서는 한국 제조기업들을 대상으로 역동적인 환경 하에 공급사와 구매사의 신제품 개발 기술협력이 구매기업의 신제품 개발 프로젝트의 운영성과에 미치는 영향에 관하여 고찰하였다. 한국생산성본부와 지식경제부가 공동으로 조사한 2012년도 한국 600개 제조기업 조사 자료를 기반으로 회귀분석 방법을 사용하여 분석하였다. 독립 변수로 구매사와 구매사의 주요공급사와의 신제품 개발에서의 기술협력을 사용하였고 종속변수로 구매사의 신제품 개발 프로젝트의 품질달성률(quality), 비용절감(cost), 개발일정준수률(time)의 세 가지 운영 성과를 사용하였다. 환경의 역동성을 조절 변수로 사용하였다. 실증분석 결과 공급사와 구매사간의 기술협력이 신제품 개발 프로젝트 품질 달성율 제고에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 그러나 예상과 달리 환경의 역동성은 오히려 공급사 구매사의 기술협력의 신제품개발 프로젝트 성과에 모두 부정적으로 작용하는 것으로 나타났다. 이에 환경의 역동성이 높은 산업(통신기기산업)과 낮은 산업(조선산업)으로 분리하여 사후분석을 실시하였다. 사후분석결과, 역동성이 낮은 산업에서는 구매사-공급사의 기술협력이 신제품 개발 프로젝트 운영성과에 긍정적인 작용을 하지만 역동성이 높은 산업에서는 구매사-공급사의 기술협력이 구매사의 신제품 개발 프로젝트의 운영성과에 부정적인 영향을 주고 있음을 발견하였다. 역동성이 높은 산업은 새로운 기술이 요구되는 경우가 많아 기존에 지속적으로 거래를 하고 있는 특정 공급업체와의 협력을 통한 축적된 학습효과 및 시너지를 누리기가 어렵고 이에 주공급업체와의 협력이 프로젝트 운영의 효율성으로 연결되지 못하는 것으로 보인다. 반면에 환경의 역동성이 낮은 환경에서는 기존의 공급업체와의 협력을 통한 축적된 협력 역량 프로젝트 운영성과 향상에 긍정적으로 작용하는 것으로 보인다. 이는 신제품 개발 프로젝트의 속성과 횟수는 기업이 처한 환경과 밀접히 관련되어 있고 주 공급업체와의 기술 협력의 효과는 환경에 따라 다르게 나타나고 있음을 시사한다.

• Clinical and Experimental Pediatrics
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• 제51권3호
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• pp.323-328
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• 2008

목 적 : 천식은 하부기도의 만성 염증으로 정의될 수 있으며, 기관지과민성은 천식의 병태생리적인 특징이다. 하부기도를 직접적으로 평가할 수는 없지만 최대호기중간유량(forced expiratory flow between 25 and 75 percent, $FEF_{25-75}$)이 하부기도의 직경을 비교적 잘 반영하는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 1초간호기량(forced expiratory volume in 1 second, $FEV_1$)과 $FEF_{25-75}$를 이용하여 얻어진 이들의 차이(difference between $FEV_1$ and $FEF_{25-75}$, DFF)와 비(ratio between $FEV_1$ and $FEF_{25-75}$, RFF)를 분석하여 기관지과민성과의 연관성을 알아보고자 하였다. 방 법 : 만 6세에서 15세 사이의 583명을 대상으로 하였다. 전체 대상자에서 폐기능 검사, 메타콜린 흡입 유발시험을 시행하였고, 혈액 내 호산구수, 혈청 총 IgE 농도, 혈청 ECP 농도를 측정하였다. 메타콜린 흡입 유발시험으로 얻어진 $PC_{20}$을 기준으로 기관지과민성 양성군($PC_{20}$>16 mg/mL)과 음성군($PC_{20}=16mg/mL$)을 정의하였으며, 그 중증도에 따라 4군으로(Group 1: <1 mg/mL; Group 2: 1-4 mg/mL; Group 3: 4-16 mg/mL; Group 4: >16 mg/mL, by American Thoracic Society, 1999) 분류하여 분석하였다. 결 과 : DFF는 기관지과민성 양성군에서 4.0 (-6.0-13.0), 음성군에서 -5 (-18.0-6.0)로 양성군에서 음성군에 비해 유의하게 높게 나타났다 (P<.001). RFF도 기관지과민성 양성군에서 1.07 (0.93-1.21), 음성군에서 0.95 (0.84-1.07)로 양성군에시 음성군과 비교하여 의미있게 높았다(P<.001). 또한 기관지과민성 중증도에 따라 나눈 4군 사이에서도 DFF (P<.001)와 RFF (P<.001) 모두 유의한 차이를 나타내었다. $PC_{20}$은 DFF ($\gamma$=0.337, P< .001) 및 RFF ($\gamma$=0.337, P<.001)와 의미있는 음의 상관 관계를 보였다. 결 론 : $FEF_{25-75}$를 이용하여 얻어진 DFF와 RFF는 기관지과민성과 밀접한 연관성을 보였고 이를 반영하는 지표가 될 수 있는 가능성을 보여주었다.