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진해제 지놀타(Zipeprol 2HCl) 남용으로 유발된 기질성 정신장애 1례
김홍곤,박민철,노승호,김은숙 圓光大學校 醫科大學 神經精神科學敎室 1993 圓光精神醫學 Vol.9 No.2
We experienced a case of organic mental disorder following Zinolta(Zipeprol 2HCI) abuse for about a year. he showed neuropsychiatric symptoms such as vivid auditory and visual hallucinations, idea of reference, aggressive behaviors, and drowsy mental states. During the hospitalization, he was treated with benzodiazepines without any other specific treatment. He was improved and discharged with clear sensorium without any psychotic symptoms. Zipeprol Hydrochloride is a centrally acting cough suppressant. There have been reports of abuse and overdosage producing neurological symptoms. Although lacking in the comprehensive study explaining the pttersn of abuse, pharmacological effects and incidence of psychotic symptoms, this case suggests the need for evaluation of the potentially dangerous orgainc psychotic symptoms among the populations who are exposed.
김홍곤,( Ho Seong Jack Song ),이경민,엄영순 한국공업화학회 2016 한국공업화학회 연구논문 초록집 Vol.2016 No.1
Most of biomasses can easily be converted to sugars by hydrolysis with concentrated sulfuric acid. In order to ferment resulting hydrolysate to bio-alcohols, sulfuric acid must be separated from the outcome. Electrochemical cells with anionic ion exchange membranes were employed to separate sulfuric acid and sugars in the hydrolysate. Separation performance and electricity consumption of cells were found to be largely affected by a type of membrane used. In search of high anion transfer rate, selectivity, and durability, anion exchange membranes were tested by examining effects of current density, separation time, operating temperature, and structural changes in a strong acidic solution.
김홍곤 한국경영정보학회 2017 한국경영정보학회 학술대회논문집 Vol.2017 No.12
최근 금융투자 분야에서는 기존의 금융공학을 활용한 투자를 넘어선 인공지능, 빅 데이타 분석을 활용한 투자연구가 활발히 진행되고 있다, 그러나, 인공지능을 활용한 주식투자 최적화 모델 구축 사례와 실제 투자성과가 알려진 사례는 거의 없다. 따라서, 본 연구의 목적은 인공지능 기반 정량적 리서치 중심의 주식 투자 최적화 모델 구축 사례를 통해 투자정보 분석, 종목선정, 포트폴리오 구성 등의 프로세스 개선방안과 성과 개선방안을 제안하고자 한다. 이를 위해 국내 기관투자자의 액티브 퀀트 주식형 자금을 가장 큰 규모로 위탁 운용하는 D자산운용사의 인공지능 기반 주식투자 최적화 모델 구축 및 활용 사례를 연구 하였다. 따라서, 본 연구에서는 인공지능 모델을 활용하여 기업의 재무 및 수급 빅 데이타 분석과, 주가에 영향 주는 투자 팩터 선정 및 가중치 도출 방법과 유전자 알고리즘 기반 포트폴리오 최적화 모델을 활용한 투자성과를 전통적 투자 방식과 비교 분석하였다. 본 연구의 시사점은 인공지능 기법을 활용해 팩터 선정과 가중치 결정 등 주식 투자 프로세스를 기계학습을 통해 자동화 하고, 주식투자 최적화 모델의 실제 성과를 탐색하였다는 점에서 의의가 있다. 또한, 자산운용 업계에서 저비용, 고효율 투자 프로세스 구축을 통해 지속적이고 안정적인 초과성과를 달성하며 투자 운용에 활용 가능할 것이라는 점에 있다.
글로벌 블록체인 경제 생태계 분류와 지능형 주식 포트폴리오 성과 분석
김홍곤,류종하,신우식,김희웅 한국지능정보시스템학회 2022 지능정보연구 Vol.28 No.3
블록체인 기술은 2010년 이후 인공지능 분야의 발전과 더불어 4차 산업혁명을 선도할 최신의 기술로 각광받고 있고, 기술의 활용 분야에 대한 연구가 활성화되고 있다. 그러나, 자본시장 관점에서 블록체인 경제 생태계를 분류하기 위한 기준과 관련된 연구는 거의 없는 상황이다. 본 연구는 자본시장 관점에서 블록체인 기술을 활용하는 개발자, 사업자, 자본시장 참여자 등 전문가를 대상으로 인터뷰와 사례 연구 방법론으로 블록체인 기술의 응용 분야에 따른 블록체인 경제 생태 계를 분류하였다. 자본시장의 주식 투자와 연계해 활용할 수 있는 방안으로 블록체인 경제 생태계 분류 방법을 활용하여 투자 종목 유니버스를 구성하였다. 나아가 본 연구는 퀀트 및 인공지능 전략 기반 정성적, 정량적 분석으로 지능형 주식 포트폴리오를 구축하고 성과를 분석하였다. 이를 통해 블록체인 경제 생태계의 지속적인 성장 전망에 따른 성공적인 투자 전략을 제시하였다. 본 연구는 블록체인의 표준화를 기술적 관점이 아닌 자본시장의 관점에서 블록체인 경제 생태계로 분류하고 분석했을 뿐 아니라, 실제 글로벌 우량 상장 주식을 대상으로 포트폴리오를 구축하고 양호한 성과를 달성할 수 있는 전략을 도출한 연구로서 시사점을 갖는다. 또한, 본 연구가 제안하는 블록체인 경제 생태계 기반 지능형 주식 투자 포트폴리오 구축 접근은 블록체인의 기술적인 가치에 초점을 맞춘 연구에 비해서, 투자론과 경제학적인 관점에서 통찰력을 제시해 자본시장 발전에 기여할 수 있다는 실무적 시사점을 갖는다.