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프로골프선수와 일반인의 척추 및 근ㆍ골격계 평형성에 관한 연구
김효중,전태원,김연수,엄우섭,이동기,우재홍,박익렬,박성태,김광준 한국운동과학회 2003 운동과학 Vol.12 No.3
김효중, 전태원, 김연수. 엄우섭, 이동기, 우재홍, 박익렬, 박성태, 김광준. 프로골프선수와 일반인의 척추 및 근ㆍ골격계 평형성에 관한 연구. 운동과학, 제12권 제3호, 529-539, 2003. 본 연구의 목적은 장기간의 골프 운동이 프로골프선수의 근ㆍ골격계의 평형성에 미치는 영향을 규명하는데 있다. 연구 대상자는 S대학교 대학원생 39명과, KTF 골프 시합에 참가한 프로골프선수 39명으로 실시하였으며, 오른손잡이만 측정을 실시하였다. 3차원 인체 측정기(IBS-2000)를 사용하여 어깨 및 골반의 각도, 좌ㆍ우 체표면 높이, 척추 기울기, 척추 전ㆍ후만 비율을 비교하였다. 자료분석은 종속 t-test와 독립 t-test를 5% 유의수준에서 실시하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 1) 어깨 각도에서 프로골프선수 집단의 좌측 어깨가 우측 어깨보다 더 높은 경향(p<.001)을 나타내었고, 일반인 집단도 동일한 나타났으나, 통계적으로 유의한 차이는 없었다. 두 집단 간 좌ㆍ우 어깨 각도의 차이는 프로골프선수 집단에서 두드러지게 크게 나타났으며, 통계적으로 유의한 차이가 있었다(p<.01). 2) 골반 각도에서 프로골프선수 집단과 일반인 집단 모두 좌측골반이 우측 골반보다 더 높은 경향이 나타났으나 유의한 차이는 없었다. 두 집단 간 좌ㆍ우 골반 각도의 차이는 프로골프선수 집단에서 더 크게 나타났으나, 통계적으로 유의한 차이는 없었다. 3) 척추 기울기에서 두 집단간 통계적으로 유의한 차이가 있었다(p<0.001). 척추 후만 비율에서 프로골프선수 집단의 흉추 후만 비율이 일반인 집단 보다 더 크게 나타났으며, 통계적으로 유의한 차이가 있었다(p<0.05). 척추 전만 비율에서 프로골프선수집단의 요추 전만 비율이 일반인 집단보다 더 작게 나타났으며, 통계적으로 유의한 차이가 있었다(p<.05). 4) 두 집단 간 좌ㆍ우 승모근 높이의 차이는 프로골프선수 집단이 더 크게 나타났으며, 통계적으로 유의한 차이가 있었다(p<0.01). 두 집단 간 좌ㆍ우 대둔근 높이의 차이는 프로골프선수 집단이 더 크게 나타났으며, 통계적으로 유의한 차이가 있었다(p<.05). 결론적으로 프로골프선수의 근ㆍ골격계는 다년간의 골프 운동에 의해 일반인보다 더 큰 불균형적인 변형을 초래한다. 이러한 불균형을 요통을 유발하는 한 요인으로 작용하므로, 골프선수들은 올바른 자세에 대한 인식 및 치료, 훈련이 필요하다고 사료된다. Kim H.J., Jeon T.W., Kim Y.S., Eom W.S., Lee D.G., Woo J.H., Park I.R., Park S.T., Kim K.J. A study on the balance of spine, musculoskeletal system. Exercise Science, 12(3): 529-539, 2003. The purpose of this study was to investigate effects of long-term golf exercise on the balance of the spine, musculoskeletal system. The subjects for this study were composed of 39 professional golfers who have played golf for 10 years or more and 39 graduate students. Both groups were righthanded persons. The variables of measurement were spine(lordosis, kyphosis, tilt), muscle (trapezius muscle, erector spinae, gluteus maximus, rectus abdominis), skeleton (shoulder, pelvis). 1. In the shoulder tilt, left shoulders of professional golfers were higher than right shoulders, and significant difference(p<.001) was observed within professional golfers. Significant difference was observed between subject groups in the disparity of left-right angle of shoulder(p<.01). 2. In the pelvic tilt, although both of group's left pelvises tended to be higher than their right pelvises, but no significant difference was observed within group. 3. In the tilt of spine, significant difference (p<.001) was observed between subject groups. In the ratio of kyphosis, significant difference(p<0.05) was observed between subject groups. In the ratio of lordosis, significant difference(p<0.05) was observed between subject groups. 4. In the disparity of left-right height of trapezius muscle, significant difference(p<0.01) was observed between subject groups. In the disparity of left-right height of gluteus maximus, significant difference(p<.05) was observed between subject groups. In conclusion, golf exercise for several years might cause transform of muscluloskeletal system of professional golfers. These unbalances affect to induce Low Back Pain(LBP), and awareness of correct posture, medical treatment, and specific training were necessary for the professional golfers.
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고객의 투자상품 선호도를 활용한 금융상품 추천시스템 개발
김효중,김성범,김희웅 한국경영정보학회 2023 Information systems review Vol.25 No.1
인공지능(AI) 기술이 발전함에 따라 빅데이터 기반의 상품 선호도 추정 개인화 추천시스템에 관심이증가하고 있는 추세이다. 하지만 개인화 추천이 적합하지 않은 경우 고객의 구매 의사를 감소시키고심지어 금융상품의 특성상 막대한 재무적 손실로 확대될 수 있는 위험을 가지고 있다. 따라서 고객의특성과 상품 선호도를 포괄적으로 반영한 추천시스템을 개발하는 것이 비즈니스 성과 창출과컴플라이언스 이슈 대응에 매우 중요하다. 특히 금융상품의 경우 개인의 투자성향과 리스크 회피도에따라 고객의 상품 선호도가 구분되므로 축적된 고객 행동 데이터를 활용하여 맞춤형 추천서비스를제안하는 것이 필요하다. 이러한 고객의 행동 특성과 거래 내역 데이터를 사용하는 것뿐만 아니라, 고객의 인구통계정보, 자산정보, 종목 보유 정보를 포함하여 추천 시스템의 콜드 스타트 문제를해결하고자 한다. 따라서, 본 연구는 고객의 거래 로그 기록을 바탕으로 고객의 투자성향과 같은 특성정보와 거래 내역 및 금융상품 정보를 통해 고객별 금융상품 잠재 선호도를 도출하여 딥러닝 기반의협업 필터링을 제안한 모형이 가장 성능 우수한 것을 확인하였다. 본 연구는 고객의 금융 투자 메커니즘을기반으로 금융상품 거래 데이터를 통해 미거래 금융상품에 대한 예상 선호를 도출하는 추천 모델을구축하여, 선호가 높을 것으로 예상되는 상위 상품군을 추천하는 서비스를 개발하는 것에 의의가있다. With the development of artificial intelligence technology, interest in data-based product preference estimation and personalized recommender systems is increasing. However, if the recommendation is not suitable, there is a risk that it may reduce the purchase intention of the customer and even extend to a huge financial loss due to the characteristics of the financial product. Therefore, developing a recommender system that comprehensively reflects customer characteristics and product preferences is very important for business performance creation and response to compliance issues. In the case of financial products, product preference is clearly divided according to individual investment propensity and risk aversion, so it is necessary to provide customized recommendation service by utilizing accumulated customer data. In addition to using these customer behavioral characteristics and transaction history data, we intend to solve the cold-start problem of the recommender system, including customer demographic information, asset information, and stock holding information. Therefore, this study found that the model proposed deep learning-based collaborative filtering by deriving customer latent preferences through characteristic information such as customer investment propensity, transaction history, and financial product information based on customer transaction log records was the best. Based on the customer's financial investment mechanism, this study is meaningful in developing a service that recommends a high-priority group by establishing a recommendation model that derives expected preferences for untraded financial products through financial product transaction data.
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