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      • 내재확률분포의 정보유용성에 관한 실증연구: KOSPI 200 지수옵션시장을 중심으로

        김무성,강태훈 대한경영학회 2005 대한경영학회 학술대회 Vol.2005 No.11

        본 논문은 KOSPI 200 주가지수옵션가격에 내재된 확률분포의 정보유용성을 검증하기 위하여, 1998년 1월 2일부터 2003년 12월 30일 동안의 일일기준으로 추론된 내재분포를 이용하여 특정거래일과 전체기간에 대한 지수시장과 옵션시장간의 관계, 반응, 예측력 등을 검증하였다. 기존 선행연구의 한계점을 보완하여 기초자산과 옵션시장에 내재된 정보와의 상호관련성과 특정정보의 선택과정에 합리성을 부여하고, 광범위한 관련정보를 반영하는 지수옵션의 특징을 고려하여 다양한 성격의 특정정보를 포함하는 분석방법론을 사용하였다. 특정거래일에 대한 실증분석은 정보와 지수시장 그리고 옵션시장과의 관계를 기준으로 네 가지 접근방법을 사용하였다. 첫째, 분석기간 동안에 발생한 주요정보(사건)를 중심으로, 특정한 주요사건의 발생으로 인한 지수시장과 옵션시장의 반응을 조사한다. 둘째, 지수시장을 중심으로 분석기간 동안 일일기준으로 각각 가장 크게 상승하고 하락한 여섯 거래일을 중심으로 옵션가격에 내재된 적률의 행동특성을 조사함으로써, 관련된 거래일의 지수수준에 영향을 미치는 전체적인 정보의 특성이 결정되어 있는 상황에서 상반된 정보의 특성에 대한 옵션시장의 체계적인 움직임이 관찰되는가를 조사한다. 셋째, 이동평균과 평균제곱근을 기준으로 옵션시장에 내재된 적률의 시계열적 행동특성을 조사하여 분석기간 중에 특정한 거래일(정보)을 규명하고, 해당 거래일에서 지수시장의 반응을 분석하였다. 넷째, 상이한 정보성격을 가진 전쟁관련거래일을 중심으로 동시점의 반응, 이전시점의 점진적반응, 시장간 상대적인 정보수렴속도(예측력)의 관점에서 분포의 형태, 위치, 움직임에 관한 정보유용성을 분석한다. 전반적인 지수시장과 옵션시장간의 상호예측력에 대한 검증은 상관계수와 벡터자기회귀모형을 이용한 그랜저인과관계분석을 이용하였다. 특정거래일에 대한 분석 결과, 주가를 대상으로 한 내재분포는 정상적인 시장상황에서는 그 유용성이 제한될 수 있다는 Gemmill과 Saflekos (2000)의 지적과는 달리 시장동요기간에 발생한 부정적인 정보와 마찬가지로 전반적으로 불안심리가 지배적이지 않은 기간에 발생한 정보와 긍정적인 정보에 대해서도 정보변수로의 유용성이 존재하는 것으로 나타난다. 전체기간에서의 지수시장과 옵션시장간 상호예측력에 대한 검증결과, 옵션시장은 자체적으로는 상호적인 높은 인과관계를 가지고 있지만 평균을 제외한 더 높은 차수의 적률은 기초자산시장에 대한 예측적인 정보를 포함하지 못하는 것으로 나타난다. 그러나 왜도를 제외한 적률은 기초자산시장의 변동에 반응하는 것으로 나타난다. This study investigates the usefulness of the risk-neutral distributions implied by the KOSPI 200 index options in the view of information content. Specifically, the implied distributions for the KOSPI 200 index are estimated by using finite difference method using only out-of-the money options data for the period of January 1998 to December 2003. To complement limit of Previous study, the analysis was intended to offer reasonability and variability in the process of choice of specific information and consider interrelation between two markets. The empirical test was divided into two; about the specific events and entire period. Also, the analysis about specific event was divided into four by the standard of relation among information, underlying market and derivative market; response of underlying and derivative market on the specific events, response of derivative market on the specific information implied by underlying market, response of underlying market on the specific information implied by derivative market and prediction ability of implied information about event having different characters. To test interrelation between two markets using the entire sample data, coefficient of cross correlation and Granger causality test using VAR models are used. In case of specific event, Implied distribution is respond to positive news as well as negative news in turburlance period which is different from Statement of Gemmill and Saflekos(2000). Regarding entire period, option market have itself high interrelation and respond to underlying market except skew but the moments higher than the first have no predictive information about underlying market.

      • KCI등재
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        택배기사의 고용형태에 따른 근로환경과 건강결과의 차이

        김무성,최은숙 한국직업건강간호학회 2020 한국직업건강간호학회지 Vol.29 No.4

        Purpose: This study aimed to identify differences in physical working environments, psychosocial working environ- ments, and health outcomes according to the employment type of delivery workers. Methods: This study was a secondary analysis of data collected from the Fifth Korean Working Conditions Survey (KWCS). Participants were 84 Korean delivery workers. Data were analyzed using the SAS 9.4 Version, x2 test and Fisher’s exact test. Results: Statistically significant differences were found according to the employment type of delivery workers (special types, wage) including “noise”, “vibrations”, “repetitive movements”, “supervisor support”, “colleague support”, “manuals on emotional expression”, “existence of trade union, works council or similar body”. Conclusion: This study suggests the necessity of improving the working environment and health outcomes of delivery workers belonging to special employment types. In developing these, the laws and systems must be reorganized to enable the recognition of delivery workers as wage workers. In addition, delivery companies should be held responsible for managing delivery workers.

      • KCI등재

        다중 레이블 분류의 정확도 향상을 위한 스킵 연결 오토인코더 기반 레이블 임베딩 방법론

        김무성,김남규 한국지능정보시스템학회 2021 지능정보연구 Vol.27 No.3

        Recently, with the development of deep learning technology, research on unstructured data analysis is being actively conducted, and it is showing remarkable results in various fields such as classification, summary, and generation. Among various text analysis fields, text classification is the most widely used technology in academia and industry. Text classification includes binary class classification with one label among two classes, multi-class classification with one label among several classes, and multi-label classification with multiple labels among several classes. In particular, multi-label classification requires a different training method from binary class classification and multi-class classification because of the characteristic of having multiple labels. In addition, since the number of labels to be predicted increases as the number of labels and classes increases, there is a limitation in that performance improvement is difficult due to an increase in prediction difficulty. To overcome these limitations, (i) compressing the initially given high-dimensional label space into a low-dimensional latent label space, (ii) after performing training to predict the compressed label, (iii) restoring the predicted label to the high-dimensional original label space, research on label embedding is being actively conducted. Typical label embedding techniques include Principal Label Space Transformation (PLST), Multi-Label Classification via Boolean Matrix Decomposition (MLC-BMaD), and Bayesian Multi-Label Compressed Sensing (BML-CS). However, since these techniques consider only the linear relationship between labels or compress the labels by random transformation, it is difficult to understand the non-linear relationship between labels, so there is a limitation in that it is not possible to create a latent label space sufficiently containing the information of the original label. Recently, there have been increasing attempts to improve performance by applying deep learning technology to label embedding. Label embedding using an autoencoder, a deep learning model that is effective for data compression and restoration, is representative. However, the traditional autoencoder-based label embedding has a limitation in that a large amount of information loss occurs when compressing a high-dimensional label space having a myriad of classes into a low-dimensional latent label space. This can be found in the gradient loss problem that occurs in the backpropagation process of learning. To solve this problem, skip connection was devised, and by adding the input of the layer to the output to prevent gradient loss during backpropagation, efficient learning is possible even when the layer is deep. Skip connection is mainly used for image feature extraction in convolutional neural networks, but studies using skip connection in autoencoder or label embedding process are still lacking. Therefore, in this study, we propose an autoencoder-based label embedding methodology in which skip connections are added to each of the encoder and decoder to form a low-dimensional latent label space that reflects the information of the high-dimensional label space well. In addition, the proposed methodology was applied to actual paper keywords to derive the high-dimensional keyword label space and the low-dimensional latent label space. Using this, we conducted an experiment to predict the compressed keyword vector existing in the latent label space from the paper abstract and to evaluate the multi-label classification by restoring the predicted keyword vector back to the original label space. As a result, the accuracy, precision, recall, and F1 score used as performance indicators showed far superior performance in multi-label classification based on the proposed methodology compared to traditional multi-label classification methods. This can be seen that the low-dimensional latent label space derived through the proposed methodology well reflected... 최근 딥 러닝 기술의 발전으로 뉴스, 블로그 등 다양한 문서에 포함된 텍스트 분석에 딥 러닝 기술을 활용하는 연구가 활발하게 수행되고 있다. 다양한 텍스트 분석 응용 가운데, 텍스트 분류는 학계와 업계에서 가장 많이 활용되는 대표적인 기술이다. 텍스트 분류의 활용 예로는 정답 레이블이 하나만 존재하는 이진 클래스 분류와 다중 클래스 분류, 그리고 정답 레이블이 여러 개 존재하는 다중 레이블 분류 등이 있다. 특히, 다중 레이블 분류는 여러 개의 정답 레이블이 존재한다는 특성 때문에 일반적인 분류와는 상이한 학습 방법이 요구된다. 또한, 다중 레이블 분류 문제는 레이블과 클래스의 개수가 증가할수록 예측의 난이도가 상승한다는 측면에서 데이터 과학 분야의 난제로 여겨지고 있다. 따라서 이를 해결하기 위해 다수의 레이블을 압축한 후 압축된 레이블을 예측하고, 예측된 압축 레이블을 원래 레이블로 복원하는 레이블 임베딩이 많이 활용되고 있다. 대표적으로 딥 러닝 모델인 오토인코더 기반 레이블 임베딩이 이러한 목적으로 사용되고 있지만, 이러한 기법은 클래스의 수가 무수히 많은 고차원 레이블 공간을 저차원 잠재 레이블 공간으로 압축할 때 많은 정보 손실을 야기한다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 오토인코더의 인코더와 디코더 각각에 스킵 연결을 추가하여, 고차원 레이블 공간의 압축 과정에서 정보 손실을 최소화할 수 있는 레이블 임베딩 방법을 제안한다. 또한 학술연구정보서비스인 ‘RISS’에서 수집한 학술논문 4,675건에 대해 각 논문의 초록으로부터 해당 논문의 다중 키워드를 예측하는 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 기존의 일반 오토인코더 기반 레이블 임베딩 기법에 비해 정확도, 정밀도, 재현율, 그리고 F1 점수 등 모든 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

      • KCI등재

        효소 화장품 개발을 위한 효소 안정화 기술

        김무성,이동철,이성구,강병영,선보경,안수선,심영철,강학희 대한화장품학회 2000 대한화장품학회지 Vol.26 No.1

        Development of stabilized enzyme was attempted for cosmetic applications. Papain, a proteolytic enzyme, was stabilized through conjugation with a soluble carbohydrate biopolymer, SC-glucan™. With a novel structure of the conjugation site, stability of the enzyme was significantly enhanced such that more than 90 % of the initial activity retained after a month storage at 45℃, while no activity were detected in native enzyme or enzyme simply mixed with SC-glucan™ after the storage. Conjugation with SC-glucan™ not only extended the half-life of the enzyme on storage at higher temperature, but was also found to protect enzymes against some components contained in cosmetic products for skin care. Cosmetic lotion containing 1 % papain conjugate was more effective and less irritative in exfoliating stratum corneum of human skin than the lotion containing 5% lactic acid, one of the current popular exfoliating agents.

      • KCI등재

        알락하늘소 유충의 외부기생 알락하늘소살이고치벌(Spathius ibarakius Belokobylskij et Maeto)의 발견

        김무성,이혜린,구덕서,Franck Hérard,Juli R. Gould,David W. Williams,김일권,홍기정 한국응용곤충학회 2016 한국응용곤충학회지 Vol.55 No.3

        Spathius ibarakius Belokobylskij et Maeto, which belongs to the Spathius exarator species group (Hymenoptera: Braconidae: Doryctinae) was found as an ectoparasitoid of the first- and second-instar larvae of the citrus longhorned beetle, Anoplophora chinensis (Förster) from Gwangneung, Pocheon, Korea. The discovery of this braconid wasp was made during the survey for parasitoids of the Asian and citrus longhorned beetles by using the sentinel log method. We herein describe diagnostic characters of S. ibarakius, including those of the male, and also provide illustrations. In addition, we present a host list of Korean species belong to genus Spathius. Spathius exarator의 종 그룹에 속하는 S. ibarakius Belokobylskij et Maeto가 한반도에서 알락하늘소(Anoplophora chinensis)의 1령과 2령유충에 외부기생하는 것으로 확인되었다. 산란유인목을 이용하여 유리알락하늘소와 알락하늘소의 기생봉을 탐색하는 과정에서 이 고치벌이 발견되었다. 이 고치벌의 진단형질과 수컷의 특징, 삽화 및 한반도에 분포하는 종들의 기주목록을 함께 제공하였다.

      • KCI등재

        Discovery of Leluthia honshuensis Belokobylskij & Maeto (Hymenoptera: Braconidae) as a Larval Ectoparasitoid of the Asian longhorned beetle in South Korea

        김무성,김창준,Franck Herard,David W. Williams,김일권,홍기정 국립중앙과학관 2018 Journal of Asia-Pacific Biodiversity Vol.11 No.1

        Leluthia honshuensis Belokobylskij & Maeto, 2006 (Hymenoptera: Braconidae) was found as an ectoparasitoid of the first- and second-instar larvae of the Asian longhorned beetle (ALB), Anoplophora grabripennis (Motschulsky) (Coleoptera: Cerambycidae) from Gwangneung forest, Pocheon, Republic of Korea. This discovery was made during the investigation for parasitoids of ALB in 2016. We report here the first known host of Leluthia as the ALB. In addition, a diagnosis and detailed photographs of L. honshuensis are given. Images of the holotype specimen are also provided for comparison.

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