Challenge Zone_Health people - 5집 가수, 메인 MC, 연기자 이승기의 무한도전

김명현,Kim, Myeong-Hyeon 한국건강관리협회 2012 건강소식 Vol.36 No.2

이승기는 5집 가수다. 예능 프로그램에서, 드라마에서 자리를 확실히 잡은 이승기지만, 가수 활동의 기분은 남다른 것이 아닐까. 소년시절을 졸업하고, 좀 더 자신만의 주관으로 자신의 진로를 말할 수 있게 된 청년 이승기가 풀어낸 이야기다.

에너지 전환 정책과 원자력계의 과제 - 에너지정책은 전환이 아니라 조정되어야 맞다

김명현,Kim, Myeong-Hyeon 한국원자력산업회의 2018 원자력산업 Vol.38 No.1

보철물 변연의 위치가 abfraction된 치아의 응력 분포에 미치는 영향에 대한 유한요소법적 분석

김명현,이청희,Kim, Myeong-Hyeon,Lee, Cheong-Hee 대한치과보철학회 2014 대한치과보철학회지 Vol.52 No.3

목적: 이 연구의 목적은 abfraction병소가 있는 금속도재관수복 치아를 수복하거나 하지 않을 때 나타나는 응력집중과 분포를 유한요소분석으로 평가하는 것이다. 재료 및 방법: 상악 제1 소구치를 선정하여 총 10개의 유한요소모델을 만들었다. 모델 1은 자연치; 모델 2는 협측과구개측 백악법랑경계 상방 2 mm에 변연이 위치한 금속도재관; 모델 3은 협측과구개측 백악법랑경계에 변연이 위치한 금속도재관; 모델 4는 abfraction병소를 가진 자연치; 모델 5와 6은 다른 조건은 각각 모델 2와 3과 동일하면서 abfraction병소를 가진 치아; 모델 7은 abfraction병소를 가지고 composite resin으로 수복된 자연치;모델 8과 9는 각각 모델 5와 6과 동일한 모델에 abfraction병소를 composite resin으로 수복한 후 금속도재관 장착한 치아; 모델 10은 composite resin으로 abfraction lesion을 수복하고 금속도재관의변연을 abfraction병소보다 하방에 위치시킨 치아였다. 위치를 서로 달리한 하중 load A와 load B를 가하여, 각 기준점에서의 von Mises stress값들을 측정하여 비교하였다. 결과: Abfraction병소가 있는 치아에 load A 또는 load B를 주었을 때, 응력은 lesion의 apex에 집중되었다. 반면, abfraction병소를 composite resin으로 충전한 치아에 load A 또는 load B를 주었을 때 응력값은 apex에서 감소하였다. 결론: Abfraction이 있는 치아는 복합 레진으로 수복해주는 것이 응력의 집중을 줄여서 병소의 예후에 유리한 것으로 나타났으며, Abfraction이 발생된 치아를 금속 도재관으로 수복할 경우 협측변연을 법랑질 상에 위치시키는 것이 유리하였다. Purpose: The aim of this study was to evaluate the stress concentration and distribution whether restoring the cavity or not while restoring with metal ceramic crown on tooth with abfraction lesion using finite element analysis. Materials and methods: Maxillary first premolar was selected and made a total of 10 finite element model. Model 1 was natural tooth; Model 2 was tooth with metal ceramic crown restoration which margin was positioned above 2 mm from CEJ; Model 3 was tooth with metal ceramic crown restoration which margin was positioned on CEJ; Model 4 was natural tooth which has abfraction lesion; Model 5 and 6 had abfraction lesion and the other condition was same as model 2 and 3, respectively; Model 7 was natural tooth which had abfraction lesion restored with composite resin; Model 8 and 9 was tooth with metal ceramic crown after restoring on abfraction lesion with composite resin; Model 10 was restored tooth on abfraction lesion with composite resin and metal ceramic crown restoration which margin is positioned on lower border of abfraction lesion. Load A and Load B was also designed. Von Mises value was evaluated on each point. Results: Under load A or load B, on tooth with abfraction lesion, stress was concentrated on the apex of lesion. Under load A or load B, on tooth that abfraction lesion was restored with composite resin, the stress value was reduced on the apex. Conclusion: In case of abfraction lesion was restored with composite resin, the stress was concentrated on the apical border of restored cavity regardless of marginal position. It was favorable to place crown margin on the enamel for restoring with metal ceramic crown.

K-Nearest Neighbors(K-NN) 알고리즘을 통한 KOSPI200 선물지수 예측효과 연구

김명현(Myeong-Hyeon Kim),이세호(Seho Lee),신동훈(Dong-hoon Shin) 대한경영학회 2015 大韓經營學會誌 Vol.28 No.10

본 논문에서 저자들은 머신러닝의 패턴분석기법 중 하나인 K-nearest neighbors(K-NN) 알고리즘을 KOSPI200 선물지수에 적용, 동 알고리즘을 이용한 기술적 분석의 예측력을 검증했다. 기술적 분석의 예측력 검증은 효율적 시장가설과 밀접한 연결고리가 있다. 효율적 시장가설에서 강형의 성립은 사적 내부정보(Private Information Set)를 이용해야만 시장에서 초과수익률 창출이 가능하다는 것으로써, 과거 가격 시계열의 움직임을 고려해서 투자하는 기술적 분석 혹은 차트 분석의 경우 현재 시장가격에 반영이 되어 있기 때문에 초과수익률 창출이 불가능하다는 것을 의미한다. K-NN 알고리즘은 머신 러닝의 대표적인 비모수 및 비선형 알고리즘으로 금융 시계열 데이터를 이용한 기술적 분석에 이 알고리즘을 선택한 이유는 다음과 같다. K-NN 알고리즘은 기계 학습의 방법 중 가장 간단한 방법으로 분류되며 모형 위험(Modeling Risk)을 최소화할 수 있다는 장점이 있다. 또한 정상성(Stationary)의 제약조건을 벗어나 비정상성의 동학을 갖는 가격 레벨에서 분석을 진행할 수 있기 때문에 실제 시장참여자들의 투자패턴을 그대로 적용하는데 용이한 점이 있다. 단변량 분석의 결과 K-NN의 두 가지 방법론 중 절대거리(Absolute) 방법론은 선물지수 하락기에 실현된 값보다 지속적으로 과대 예측하는 경향을 보였고, 반면 지수 횡보기에는 예측에 변동을 보이는 상관계수(Correlation) 방법론보다 안정적인 예측력을 보였다. 미결제약정과 프로그램 순매수 변화를 독립변수로 고려해 분석한 다 변량 분석의 결과 두 독립변수들의 추가적인 예측 기여도는 제한적인 것으로 나타났으며, 미결제약정 변수의 예측력 감소는 기존 논문의 결과와 배치되고 있어 추가 연구가 필요한 것으로 보인다. 또한 기존의 중요 기술적 지표들에 K-NN 알고리즘을 결합할 경우, 기술적 지표 자체를 이용한 투자전략보다 뛰어난 거래결과를 보임을 확인하였다. 본 논문은 약형 효율적 시장가설 관점에서 머신러닝 알고리즘을 적용해 기술적 분석의 유효성을 검증했다는 점에서 의미가 있다. 또한 K-NN 방법론의 KOSPI200 선물 적용은 본 논문에서 최초로 시도하는 것으로 국내 선물시장의 효율성 검증에 새로운 의미를 가져다줄 것으로 기대된다. In this paper, we apply K-nearest neighbors (K-NN) Algorithm being one of the pattern analysis techniques of machine learning to the KOSPI 200 futures index, and test the forecasting power of the technical analysis of the algorithm. The test of predictive accuracy for technical analysis has close links with the efficient market hypothesis. The strong form of the efficient market hypothesis implies that primitive information must be used to generate excess returns in the market. Therefore, a technical analysis or chart analysis of the investment taking into account the past price movement time series is impossible to generate the excess return because all informations for pricing are reflected in current market prices. As K-NN algorithm is the representative non-parametric and non-linear algorithm on machine learning, the reason to take this algorithm for the technical analysis of financial time-series data is following. First, K-NN algorithm is the simplest method among machine learning methods, so we minimize the modeling risk from the analysis of this algorithm. Second, it allows analyzing on price levels whose dynamics can be non-stationary. Hence, it is easy to apply the actual investment pattern of market participants. K-NN algorithms for analyzing the univariate time series can be separated by two sub category methods, an absolute distance method and the correlation method, depending on how to measure the neighborhood. As the reason, we compared the predictive powers of the two ways. As the result of the univariate analysis, the absolute method, as the one of two K-NN algorithm methods, tended to consistently over-predicted than the realized value on the downturn of the future index. While the index walked sideways, the absolute method showed more reliable predictive power than the correlation method showing volatile prediction. Since K-NN algorithm analyzing a univariate sime series predict with using only past data set, there is a disadvantage that no additional information set is available. Therefore, it is available to study the effectiveness of aditional analysis containing more than one information set which help to increase predictive power. Candidates of the independent variables were selected for the two variables closely associated with connecting KOSPI200. As the first independent variable, we considered open interest to see the effect of an increase of the net quantity to prices of futures and options in a new contract. As the second independent variable, we considered the program net buying because the derivative market is freakishly large comparing with the underlying market in Korea. As the results of the multivariate analysis considering open interest and net buying in program trading, the additional contributions of two variables for the forecasting was limited, and the reduction of the prediction power of the open interest is contrary to the results of the existing papers, so it seems to need further studies. Also, a combination of K-NN algorithm of the existing main technical indicators confirmed to show superior trading results than the investment strategies dealing with the main indicators. This paper is meaningful in that it verifies the validity of technical analysis to apply machine learning algorithms in terms of a weak-form of efficient market. In addition, as the first attempt in domestic market, the application of K-NN algorithm to the KOSPI 200 futures market is expected to bring new meaning to verify an efficiency of the domestic futures market. Recently, a number of studies of various subjects have coming out such as effects of algorithmic trading on recent markets, contentions against the efficient market hypothesis, and verifying the validity of such trading strategies. Adjusting this trend, this study applying machine learning method to KOSPI200 contributes to have led to new finding that the predictive power using the univariate time series is not worse than multivariate

복강경 수술 영상 자동 영역화를 위한 U-Net 모델의 응용

김명현(Myeong-Hyeon Kim),김찬호(Chan-Ho Kim),김채원(Chae-Won Kim),김혜진(Hye-Jin Kim),이경민(Gyeong-Min Lee),박상현(Sang-Hyun Park) 대한전자공학회 2018 대한전자공학회 학술대회 Vol.2018 No.11

금융기관 시스템 리스크 측정의 구조적 접근 및 결정요인에 관한 실증분석

김명현 ( Myeong-hyeon Kim ),김배호 ( Baeho Kim ),안상기 ( Sangki Ahn ) 한국금융연구원 2017 금융연구 Vol.31 No.3

본 연구는 구조형 신용위험모형을 통해 시스템적으로 중요한 국내 금융기관을 대상으로 주식시장과 신용부도스왑(Credit Default Swap, CDS) 시장 가격 정보를 동시에 활용하여 금융기관별 준레버리지(Pseudo-leverage)로 해석이 가능한 시스템 리스크 측도를 제안하고, 이의 횡단면적결정요인을 거시경제 및 금융기관의 특징변수 측면에서 살펴보았다. 실증분석 결과 주식 가격 및 회계정보 기반의 측도와는 달리 전체 부채 대비 비예금성수신부채 비율이 가장 유의한 결정요인으로 나타났으며, 위험 프리미엄의 구성요소(콜금리, 신용스프레드와 주식변동성)의 통제 및 위기더미변수를 고려한 뒤에도 통계적 유의성을 유지했다. 본 연구는 CDS 및 주식시장 정보에 상호보완적으로 내재된 시스템 위험의 경제적 설명요인을 미시항목 수준에서 찾아내어, 금융안정정책의 활용도를 높일 수 있을 것으로 기대한다. This study aims to enhance the understanding of forward-looking systemic risk measures based on market information from both time-series and cross-sectional perspectives. To this end, we quantify the marginal systemic default risk of individual institutions by incorporating the bank-specific information across equity and credit default swap (CDS) markets in Korea. By adopting a structural credit risk modeling approach, we construct an implied pseudo-leverage measure that contains multimarket information on system-wide default risk in a forward-looking manner. We employ a variant of Merton(1974)`s structural model, CreditGrades, to address the information asymmetry between an institutional manager and a credit risk modeler in calculating model-implied CDS spreads. We then invert the model-based credit pricing formula to extract the implied pseudo-leverages across the institutions in our data set. Based on a panel of six large Korean commercial banks and bank holding corporations categorized as domestic systemically important banks (D-SIBs) over the period of 2006~2013, the empirical results clearly indicate that the ratio of non-deposit liabilities, such as wholesale funding to total liabilities is the most significant determinant of the cross-sectional variation of pseudo-leverages at the bank level in Korea. Our findings are robust even after controlling for various risk premium components (including call rate, credit spread and equity volatility) as well as the crisis effects, confirming that D-SIBs in the Korean banking system exhibit a tendency to manage their leverage levels by actively adjusting their non-core liabilities. We further observe that the statistical explanatory power of wholesale funding to total liabilities does not appear in the cross-sectional variation of equity-based marginal expected shortfalls and in that of balance sheet-based book leverages. Adding to the findings from the liability-side, an empirically-intriguing result also emerges from the asset-side. Specifically, we find that both commercial and industrial loans are positively associated with the fluctuation of non-deposit liabilities of D-SIBs during the non-crisis period, whereas the relationship is reversed to negative during the crisis period. This observation captures the propagating role of the Korean commercial banks in contributing to credit cycles via commercial and industrial loans rather than mortgage loans. Overall, the proposed methodology provides an important policy-oriented implication and can be applied to determine the bank-specific levy towards macroprudential supervision depending upon the degree of deviation between the implied pseudo-leverage and a target level at the micro level. In addition, our empirical results verify that utilizing cross-market information is indispensable for a deeper understanding of systemic risk measurement and management.

유가와 주식변동성의 관계

김명현(Myeong-Hyeon Kim) 대한경영학회 2017 대한경영학회 학술발표대회 발표논문집 Vol.2017 No.2

조건부 변동성과 상관관계 전이모델을 이용한 산업별 주가동조화 현상연구

( Xia Sun Ling ),김명현 ( Myeong Hyeon Kim ) 한국금융학회 2015 금융연구 Vol.29 No.2

본 논문은 글로벌 중요지수와 12개의 국내 산업별 포트폴리오의 상관관계 전이효과를 Dynamic Conditional Correlation(DCC) 모델과 비대칭성을 고려한 Asymmetric Dynamic Conditional Correlation (ADCC) 모델을 사용하여 분석한다. 2008년 금융위기와 2010년 유럽위기에 방점을 두고 국내 주식시장에 중요한 영향을 미치는 미국, 일본, 유럽과 중국 시장의 대표지수를 활용해 글로벌 대표지수들로부터 산업별 포트폴리오에 전이되는 메커니즘을 분석하였다. 종합지수(Index)를 활용한 선행연구의 결과와 부합하게, 산업레벨의 지수에서도 위기시 상관관계의 증가를 확인할 수가 있었다. 또한, 시간가변 상관계수의 산업간 변이의 결정요인을 탐구하고자 기업변수들을 활용한 패널회귀 식을 통해, 국내 산업포트폴리오의 각국 마켓지수와의 조건부 상관계수를 설명하는 요인이 다르며, 국내 산업의 각국의 상관계수 변이에 대한 반응이 다르게 나타남을 밝혀냈다. This paper examines how the outside markets` shocks are propagated to the Korean sectors by employing the Dynamic Conditional Correlation (DCC) and the Asymmetric Dynamic Conditional Correlation (ADCC) methodologies. Our special interests are paid on the recent two crisis periods, namely, the 2008 Global Financial Crisis and the 2010 European Sovereign Debt Crisis. For this purpose, we focus on the 4 market indices outside of Korea, i.e., S&P500, STOXX Europe 600, TOPIX,and Shanghai Stock Exchange A-share Index, which are widely used to present for the overall stock markets of America, Europe, Japan, and China. To construct the Korean sector indices, we follow the Fama and French`s classification of the 12 industries that are based on the 4-digit SIC codes. The 12 industries are consumer nondurables, consumer durables, manufacturing, oil, gas, and coal extraction and products, chemicals and allied products, business equipment, telephone and television transmission, utilities, whole sale, retail, and some services (shops), healthcare, medical equipment, and drugs, finance and Other. Our main findings based on the DCC and ADCC methodologies are summarized as follows. The first finding is that we have verified the stylized fact that conditional correlations between the market indices tend to increase during the crisis periods. This finding has been confirmed by the sectoral conditional correlations and also by the panel regression results. Our second finding is that conditional correlation dynamics exhibit significant differences among country-level indices, among sector-level indices, as well as between the two crises. Specifically, the Korean sectors` conditional correlations with the American S&P 500 index capture the well-known financial crisis stories such as the Lehman Brothers collapse however, the Korean sectors` conditional correlations with the STOXX Europe 600 index and the Japanese TOPIX show some puzzling patterns. To be specific, the Korean sectors` conditional correlations with the STOXX Europe 600 and the TOPIX keep decreasing after the Lehman Brothers shock. This pattern to some extent may contradict to the argument that the financial crisis has been a global common factor. In addition, variations among sectoral conditional correlations differ significantly. Variations among sectoral conditional correlations with the American and Chinese indices are larger than those with the European and Japanese during both crisis periods. Also, the absolute magnitude of the conditional correlations with the TOPIX is the largest during both crises. We further investigate the determinants of the sector-level correlations by conducting a panel regression analysis. Specifically, we associate the sector-level correlations with the crisis dummies and several sectorlevel corporate finance variables. Our finding is that crisis dummies and industry-specific variables, such as Tobin`s Q, PPE, Debt ratio, and ROAare significantly associated with the magnitude of conditional correlations. To our best knowledge, this is the first study to examine the determinants that drive a positive co-movement among conditional correlations during the crisis periods by analyzing the Korean sector-level data. Our findings thus contribute to the existing literature by figuring out what microdeterminants drive co-movement among the sector-level correlations and by associating the conditional correlations dynamics with the corporate investment and financing activities.

동형암호를 이용한 인공지능 학습 데이터 보안 연구 동향

오지현(Oh Ji Hyeon),김명현(Kim Myeong Hyun),이준영(Lee Joon Young),박영호(Park Young Ho) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.6

동형암호는 암호화된 데이터에 대한 연산 및 처리를 가능하게 하는 암호시스템으로 데이터의 기밀성 및 처리 효율성을 보장하기 위해 스마트 그리드, IoT 및 의료 진단 시스템 등 다양한 환경에서 동형암호를 적용한 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 다양한 환경에서 동형암호 기반의 인공지능 학습 데이터 보안 시스템을 제안한 기존 연구들의 동향 및 문제점을 분석하고 향후 연구 방향을 제시한다.

MIRACL을 활용한 인증 및 키 합의 프로토콜의 효율성 분석

조영재(Cho Yeong Jae),오지현(Oh Ji Hyeon),손승환(Son Seung Hwan),김명현(Kim Myeong Hyun),이준영(Lee Joon Young),박영호(Park Young Ho) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.6

최근 정보를 저장하고 통신하는 기기의 범위가 확대됨에 따라 제한된 연산자원을 가진 기기에도 적용할 수 있는 효율적인 인증 및 키 합의 프로토콜에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 공개소스 암호화 라이브러리인 MIRACL(Multi-precision Integer and Rational Arithmetic Cryptographic Library)을 사용해 2020년에 제안된 Yu 등과 Lee 등의 인증 및 키 합의 프로토콜의 실행 시간을 측정하여 각각 유사한 환경의 논문들과 비교분석한다.