리더의 긍정감정표현이 구성원의 긍정감정표현규칙 지각과 긍정감정표현에 미치는 영향 : 리더에 대한 인지기반 신뢰의 조절효과

황예인 한양대학교 대학원 2019 국내석사

오늘날 서비스 산업의 증대와 이로 인한 기업 간 경쟁은 서비스 종사자들의 감정노동 문제에 대한 관심으로 이어졌다. 이에 감정노동의 선행요인으로 밝혀진 감정표현규칙에 관한 관심이 높아지고 있다. 감정표현규칙은 서비스 직무를 수행할 때, 어떻게 표현해야 하는지에 대한 기준을 담고 있다. 기존 감정노동 연구는 감정표현규칙을 직무 특성 또는 조직적 특성으로 보고, 이를 기반으로 선행요인을 탐색하였다. 그러나 감정표현규칙이 암묵적으로 존재하거나 주요 직무가 아니지만 감정 관리가 요구되는 경우도 존재하기 때문에 직무 특성 기반이 아닌 다른 관점에서 감정표현규칙의 선행요인을 탐색할 필요성이 있다. 이에 본 연구에서는 구성원을 둘러싼 환경과 사회적 관계에 주목하여 리더의 감정관리행동인 긍정감정표현을 통해 구성원이 긍정감정표현규칙에 대해 지각하는지 살펴보고자 한다. 또한 리더의 긍정감정표현과 구성원의 긍정감정표현규칙 지각 간 관계를 구성원이 리더에게 갖는 인지기반 신뢰가 조절하는지 살펴보고, 이후 긍정감정표현규칙을 지각한 구성원의 결과 행동을 살펴보게 될 것이다. 이러한 연구의 목적에 따라 국내 대학병원과 요양병원에서 환자 접점 부서에서 근무하는 간호사를 대상으로 하여 총 209명을 설문지 응답법을 사용하여 자료를 수집하였다. 설문은 구성원 대상 1차, 그리고 리더 대상 2차로 나누어 3주 간격을 두고 진행하였다. 가설 검증 결과, 리더의 긍정감정표현은 구성원의 긍정감정표현규칙 지각에 정(+)적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 이 정(+)적 관계는 리더에 대한 인지기반 신뢰에 의해 조절되었다. 하지만 구성원의 긍정감정표현규칙 지각은 구성원의 긍정감정표현에 정(+)적인 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 본 연구는 첫째, 직무 특성 기반으로 감정표현규칙의 선행요인을 탐구한 기존 연구와 달리 구성원의 사회적 관계에 주목하여 리더의 행동을 통해 직무에 관한 정보를 얻는다는 점을 확인하였고, 둘째, 정보를 얻고 구성원이 본인의 긍정감정표현규칙을 지각하는 과정에서 구성원이 갖는 리더에 대한 인지기반 신뢰가 조절효과를 가짐을 확인했다는 점에서 이론적 의의가 있다고 하겠다. 또한 실무적인 측면에서도, 구성원에게 리더의 행동을 통한 직접적인 교육이 가능하다는 점, 그리고 구성원이 리더에 대한 인지기반 신뢰를 가질 수 있게 리더의 능력 또는 역량을 강화할 필요성이 있다는 점을 제시하였다. Emotional display rules can be defined as the standards for the appropriate expression of emotions on the job (Rafaeli & Sutton, 1987). These standards emphasize the publicly observable side of emotions rather than the actual feelings of employees (Ashforth & Humphrey, 1993). However, in emotional labor research, the antecedents of emotional display rules perception were identified based on job-based characteristics. But emotional display rules can be existed implicitly or are not priority job tasks, there is a need to be explored about the antecedents of emotional display rule perception with different perspective. In this study, I postulate that the leader positive emotional display influence subordinates’ positive emotional display rule perception and this relationship will be strengthened when subordinates have strong cognition-based trust in leader. To test hypotheses, I collected the survey data from 209 employees working in university hospital and nursing hospital. The questionnaire composed 2 types. One is with subordinates and the other is with leader, and the survey was conducted three weeks apart. The result of the hypotheses, leader positive emotional displays positively influenced subordinates’ positive emotional displays rule perception. And this positive relationship was moderated by subordinates’ cognition-based trust in leader. The purpose of this study was to identify antecedent and consequence of subordinates’ positive emotional display perception based on the relationship with leader. This study contributed that subordinates’ positive emotional display rule perception was affected by leader behavior and characteristics. The level of cognition-based trust in leader was a crucial factor inducing positive emotional display rule perception.

공동체 역량 신장을 위한 고전문학 교육 연구

황예인 상명대학교 일반대학원, 2020 국내석사

본 논문은 현대 공동체의 모습이 반영된 공동체 역량의 의미와 요소를 밝히고, 이를 바탕으로 공동체 역량의 교육내용을 구성하는 것을 목표로 하였다. 나아가 공동체 역량 신장을 위한 고전문학 교육의 실제를 제시함으로써 공동체 역량의 교육적 실현을 도모하였다. 먼저, 공동체 역량의 의미와 요소를 현대 공동체의 속성을 중심으로 살펴 보았다. 이를 바탕으로 공동체 역량을 이질적인 구성원과 상호작용하여 유대감을 형성하기 위해 필요한 여러 요소들을 재조정하고 능동적으로 운용할 수 있는 능력이라고 정의하였다. 공동체 역량의 요소를 밝히기 위해서는 기존의 논의를 참고하여, ‘공동체 구성원의 다양성 존중’, ‘공동체의 문제 해결하기’, ‘공동체 구성원과 원만한 관계 맺기’로 정리하였다. 다음으로 공동체 역량 신장을 위한 교육내용은 ‘공동체 구성원의 다양성 존중하기’, ‘공동체의 문제 해결하기’, ‘공동체 구성원과 원만한 관계 맺기’, ‘공동체 역량을 점검·평가·조정하는 질문하기’로 제시하였다. 우선 공동체 역량의 교육내용을 마련하기 위해 공동체 역량을 역량 요소와 내용 요소로 구분하였다. 역량 요소가 지식, 기능, 태도, 메타 능력으로 구성되는 것으로 보고, 내용 요소는 앞서 살핀 공동체 역량의 요소인 ‘공동체 구성원의 다양성 존중’, ‘공동체의 문제 해결하기’, ‘공동체 구성원과 원만한 관계 맺기’로 설정하였다. 이에 각 내용 요소에 지식, 기능, 태도 3가지를 결합하여 교육내용을 구성하였다. 메타 능력은 공동체 역량의 내용 요소에 각각 작용하기 보다는 학습의 전반과 학습 종료 이후에 자신의 능력을 점검하고 평가하여 조정하는 것으로 보고, 공동체 역량의 내용 요소에 결합하지 않고 별도로 제시하였다. 마지막으로 공동체 역량 교육의 목표, 제재, 학습 활동을 제시하여 공동체 역량 교육을 설계하고자 했다. 공동체 역량 교육의 목표를 거시적 차원과 미시적 차원에서 살펴보았고, 공동체 역량의 각 내용 요소별로 교수·학습 제재의 조건과 예시를 고전문학 작품을 통해 제시하였다. 나아가 고전문학 교육을 통한 공동체 역량 교육의 학습 활동을 설계함으로써 교육적 실현을 도모하고자 하였다. 이 연구는 우리 사회가 더이상 동질적이지 않고 다양화되어 자신과 이질적인 사람들과 공동체를 이루며 살아가야 하는 시대적 필요와 요구에 공동체 역량 교육을 통해 응답했다는 점에서 의의가 있다. 또한 문학교육을 통해 역량 교육을 할 수 있다는 가능성을 확인하였으며, 특히 고전문학 교육이 현재에도 여전히 유효하다는 가능성을 제시했다는 점에서도 의의를 찾을 수 있다. 주요어: 공동체 역량, 문학교육, 고전문학 교육, 다양성 존중, 공동체 문제 해결, 타인과 원만한 관계 맺기 The purpose of this article is to identify the meaning and elements of community capacities that reflect the modern community, and to compose educational contents of community competence based on this. Furthermore, it was tried to promote the educational realization of community competence by presenting the practice of classical literature education to improve community competency. First, based on the attributes of the modern community, community competency was defined as the ability to readjust and proactively manage the elements needed to create a bond by interacting with heterogeneous members based on the nature of modern communities. Next, the community competence was divided into competence elements and content elements to prepare educational contents for community competency building. While the content elements were considered being composed of 'respecting diversity of community members', 'solving community problems', and 'building good relationships with community members' which were the aforementioned elements of community competency. Accordingly, the contents of education were composed by combining three elements of knowledge, function, and attitude with each content element. The meta-abilities were considered to be checked, evaluated and adjusted in the whole process of the education and after the education rather than acting on the content elements of community capabilities. Therefore, they were not combined with the content elements of community competences but presented separately. Finally, community competence education was designed by presenting the goals, subjects and learning activities of community competency education. After setting the goals of community competence education, the conditions and examples of teaching-learning materials were presented through classical literature works for each content element of community competency. Furthermore, this study aimed to promote educational realization by designing learning activities of community competency education through classical literature education. Keyword: Community Competence, Classical Literature Education, Respect for Diversity, Solving Community Problems, Building Good Relationships with Others

인공 지능 기반 독일어 감성 사전 구축과 텍스트 감성 분석에 관한 연구 : 특수 도메인에 대한 감성을 중심으로

황예인 연세대학교 대학원 2023 국내석사

In dieser Studie wird eine Methodik zur Erstellung eines umfassenden Sentimentwörterbuchs vorgeschlagen, die kürzere Zeiträume und geringere finanzielle Ressourcen erfordert als herkömmliche Ansätze. Gleichzeitig wird diese Methodik auf einen spezifischen Bereich angewendet, um ein domänenspezifisches Sentimentwörterbuch zu erstellen. Der Grund für den Aufbau eines domänenspezifischen Sentimentwörterbuchs liegt darin, dass Wörter je nach Domänenkontext unterschiedliche emotionale Bedeutungen aufweisen, und mehrdeutige Wörter verschiedene Emotionen je nach Bedeutung ausdrücken können. Um eine präzisere Sentiment Analyse von Sätzen durchzuführen, ist es wichtig, die vorherrschenden Bedeutungen der verwendeten Wörter in einem spezifischen Bereich im Wörterbuch zu erfassen. Aus diesem Grund ist die Verwendung eines allgemeinen Sentimentwörterbuchs zur Erfassung des kontextuellen Tons in einem bestimmten Bereich begrenzt, weswegen Ziel dieser Arbeit ist, ein domänenspezifisches Sentimentwörterbuch für diesen Bereich zu erstellen. In dieser Studie wird der Bereich Literatur ausgewählt, da er eine ausgeprägte emotionale Komponente aufweist. Das in dieser Studie angewandte KI-basierte Sentiment Analysemodell wurde in zwei Schritten entwickelt. Im ersten Schritt erfolgte eine Feinabstimmung des vorgeschulten Modells. Gururangan et al. (2020) haben in verschiedenen Experimenten gezeigt, dass die Leistung der Modellanwendung in Bezug auf die Domäne durch das Hinzufügen domänenrelevanter Daten zur vorgeschulten Modellschulung verbessert werden kann. Dieses Verfahren wird als Domain Adaptive Pretraining (DAPT) bezeichnet. Da das ausgewählte vorgeschulte Modell, German BERT, mit datenunabhängigen Quellen wie dem deutschen Wikipedia und deutschen Rechtsdaten trainiert wurde, wurde in dieser Studie ein BERT-basiertes DAPT-Modell entwickelt, um literarische Daten zum German BERT-Modell hinzuzufügen. Der zweite Schritt bestand aus dem Fine-Tuning-Verfahren für das vorgeschulte Modell. Das verwendete BERT-Modell wurde mit der Masked Language Modeling (MLM)- Aufgabe trainiert. Um das vorgeschulte Modell in ein Sentimentklassifizierungsmodell umzuwandeln, wurde eine Feinabstimmung durchgeführt, bei der über das spezielle Token [CLS] von BERT die Emotion des Satzes klassifiziert wird. Obgleich mittels des feinabgestimmten KI-basierten Sentimentklassifizierungsmodells auch Emotionen in Sätzen eruiert werden können, bedarf es dennoch der Nutzung dieser Ergebnisse, um den Vokabeln Sentimentinformationen zuzuordnen und sie erneut zur Analyse von Sätzen zu verwenden. Der Grund dafür findet sich in einem Mangel an spezifischen Trainingsdaten für eine KI-basierte Sentimentanalyse, die exklusiv für eine bestimmte Domäne entwickelt wurden. Die hier vorgeschlagene Methodik zur Erstellung des Sentimentwörterbuchs erfasst die sentimentale Bedeutung der Vokabeln innerhalb der Domäne, indem sie statistische Informationen über die sentimentale Polarität der Vokabel in Relation zur Polarität der Sätze nutzt, in denen die Vokabel Anwendung findet. Bezüglich des Sentimentindex wird der Durchschnittswert der Emotionen in den Sätzen verwendet, in denen die Vokabel erscheint. Diese Methodik basiert auf der Annahme, dass Vokabeln mit einer spezifischen sentimentalen Polarität eine höhere Wahrscheinlichkeit haben, in Sätzen mit entsprechender Polarität vermehrt vorzukommen. Hinsichtlich des Sentimentindex wird angenommen, dass der Index einer Vokabel eine Näherung des Durchschnitts der Sentimentindizes in den Sätzen darstellt, in denen die Vokabel erscheint. Um die Eignung der Sentimentanalyse für literarische Werke zu überprüfen, wurden Romane und Gedichte als literarische Gattungen für die Analyse ausgewählt. Die Einbeziehung von Gedichten erfolgte aufgrund der generell niedrigeren emotionalen Intensität literarischer Werke. Daher war es notwendig, die Fähigkeit des Sentimentwörterbuchs zur Klassifizierung positiver Sätze zu überprüfen. Die Analyseergebnisse zeigten, dass die beiden entwickelten Wörterbücher im Allgemeinen angemessene Ergebnisse für die Sentimentanalyse lieferten, die besser waren als herkömmliche Sentimentwörterbücher. Dies lässt sich darauf zurückführen, dass die sentimentale Bedeutung der Vokabeln, die aufgrund der in literarischen Werken vorhandenen Sentimente zugeordnet wurden, den Ton der literarischen Werke besser widerspiegelte. Beim Vergleich zwischen dem mit DAPT angewendeten Wörterbuch und dem nicht angewendeten Wörterbuch zeigte sich, dass das DAPT-angewendete Wörterbuch sowohl die Emotionsindizes als auch deren Entwicklung für literarische Werke präziser erfasste und eine angemessenere Berücksichtigung des Kontexts der Werke und der Emotionen in den Sätzen aufwies. Dies deutet darauf hin, dass die Durchführung von DAPT einen positiven Einfluss auf den Aufbau eines Sentimentwörterbuchs für die Sentimentanalyse literarischer Werke hatte. 본 연구에서는 인공 지능을 활용하여 기존 감성 사전 구축 방법론보다 짧은 기간, 적은 자본으로 다량의 어휘에 대한 감성 사전 구축 방법론을 제시함과 동시에 해당 방법론을 특정 도메인에 적용하여 도메인에 특화된 감성 사전을 구축한다. 특정 도메인에 대한 감성 사전을 구축하고자 하는 이유는 도메인별 논조에 따라 어휘가 지닌 감성 농도가 상이한 점과 다의적 어휘가 의의에 따라 다른 감성을 띌 때 각 도메인에서 사용되는 주된 의의의 감성이 사전에 기재되어야 문장의 감성을 보다 잘 분석할 수 있다는 점에 있다. 위와 같은 이유로 보편적인 감성 사전을 통해서는 도메인이 지닌 문맥적 논조를 파악하기에 한계가 있다고 판단되어 특정 도메인에 특화된 감성 사전(AIGS-D)을 구축하고자 한다. 본 연구에서 선정한 도메인은 도메인이 지닌 감성적 특성이 두드러지는 문학 작품이다. 본 연구에 사용할 인공 지능 감성 분석 모델은 두 단계를 통해 개발되었다. 첫 번째 단계는 사전 학습 모델에 대한 추가 학습이다. Gururangan et al.(2020)은 다양한 실험을 통해 도메인과 관련된 데이터를 사전 학습 모델이 추가로 학습할 경우, downstream task의 성능이 향상되는 것을 밝혔으며 해당 기법을 DAPT(Domain Adaptive Pretrain)라 일컬었다. 본 연구에서 선정한 사전 학습 모델 German BERT가 문학 작품과 무관한 독일 위키피디아와 독일 법률 데이터를 학습하였기 때문에 본 연구에서는 Gururangan et al.(2020)의 연구 결과를 바탕으로 German BERT에 문학 작품 데이터를 추가로 학습시기 위하여 BERT 기반의 DAPT 수행 모델을 개발하였다. 두 번째 단계는 사전 학습 모델에 대한 미세 조정이다. 사전 학습 모델로 사용한 BERT는 MLM(Masked Language Modeling) task를 학습한 모델이다. 이와 같은 사전 학습 모델을 감성 분류 모델로 변경하기 위해 BERT의 특수 token인 [CLS]를 통해 문장의 감성을 분류해 내도록 미세 조정하였다. 미세 조정된 인공 지능 감성 분류 모델을 통해서도 문장의 감성을 도출할 수 있지만 감성 분류 모델을 통해 도출한 결과를 이용하여 어휘에 대한 감성 정보를 부착하고 그를 통해 다시 문장을 분석하는 이유는 특정 도메인만을 위한 인공 지능 학습용 감성 분석 데이터가 없기 때문이다. 본 연구에서 제안한 감성 사전 구축 방법론에 따라 각 어휘들이 도메인 내에서 지닌 감성 정보를 담아내고자 감성 극성의 경우 해당 어휘가 사용된 문장 극성 정보의 통계 결과를 통해 부착하였고, 감성 지수의 경우 해당 어휘가 출현한 문장들의 평균값으로 부착하였다. 이와 같은 방법론은 감성 극성의 경우 특정 어휘가 특정 감성을 띄는 문장에 대하여 출현 빈도가 높을 때 해당 감성을 띌 가능성이 높다는 가정에서 출발하며, 감성 지수의 경우 특정 어휘의 감성 지수는 해당 어휘가 등장한 문장들의 감성 지수 평균치에 근사할 것이라는 가정을 바탕으로 한다. 문학 작품 감성 분석 적합성 검증을 위해 사용된 문학 작품의 종류는 소설과 시이다. 소설뿐만 아니라 시 또한 분석 대상에 포함한 이유는 소설들의 감성이 대개 낮게 측정되어 감성 사전의 긍정 문장 분류 능력을 추가적으로 확인할 필요성이 있기 때문이다. 분석 결과, 본 연구에서 구축한 두 사전이 기존 감성 사전보다 더 타당한 감성 분석 결과를 도출하는 것을 확인하였다. 이는 개별 어휘들의 보편적 감성 합보다 문학 작품 문장 감성을 고려하여 부착된 어휘들의 감성 합이 문학 작품 논조를 보다 잘 파악한 결과로 분석된다. 그리고 DAPT 적용 사전과 미적용 사전을 비교한 결과, DAPT 적용 사전이 미적용 사전보다 문학 작품에 대한 감성 지수와 추이를 더 잘 포착함과 동시에 문장 자체와 문장을 둘러싼 문맥의 감성을 더 적절하게 포착하는 양상이 관찰되었다. 이는 DAPT 수행이 문학 작품 감성 분석을 위한 감성 사전 구축에 긍정적인 영향을 미친 것으로 분석된다.

관계 중심의 고전시가 교육 연구

황예인 상명대학교 일반대학원 2024 국내박사

관계 중심의 고전시가 교육 연구 이 연구는 학습자가 고전시가 교육에서 다양한 주체와의 관계를 통해 타자와 소통하며 타자 이해와 자기 이해를 도모하여 학습자의 성장을 이 끄는 문학 경험을 할 수 있는 교육을 제안한다. 학습자와 고전시가 텍스트 사이의 관계에서 파생되는 다양한 양상을 살피고, 이를 통해 학습자가 고전시가 텍스트와 학습자 자신, 또래 학습자와의 관계를 실천할 수 있도록 하는 관계 중심의 고전시가 교육의 구조와 원리를 제시한다. 관계의 축자적 의미 분석과 가치 관계론에 의거하여 문학교육에서의 관 계 개념을 정립하고, 학습자와 고전시가 텍스트, 학습자 자신, 또래 학습 자 간의 관계 구조를 정립한다. 관계 중심의 문학교육의 구조를 '관심 요 소의 발견', '관심 주체에 대한 반응과 판단', '판단 주체와 관심 주체 간 대화'로 나누어 제시하며, 학습자 양상 분석을 통해 각각의 범주를 탐구한 다. 마지막으로, 관계 중심의 고전시가 교육 설계의 이론적 근거와 수행 원리를 제시하며, 관계 진입을 위한 태도 형성과 관계 실천의 원리를 세 부적으로 논의하여 학습자들이 관계를 맺는 데 어려움을 겪는 지점을 보 완하고자 한다. 이를 통해 관계 중심의 고전시가 교육이 학습자의 성장에 미치는 긍정적인 영향을 이해하고 발전시킬 수 있도록 하는 기반을 제공한다. This study proposes an education where learners can have literary experiences that lead to the growth of learners by communicating with others through relationships with various subjects in classical poetry education and promoting understanding of others and self-understanding. It examines the various aspects derived from the relationship between learners and classical poetry, and through this, presents the structure and principles of relationship-centered classical poetry education that enable learners to practice relationships with classical poetry, themselves, and peer learners. Through analysis of the literal meaning of relationships and value relationship theory, the concept of relationships in literature education is established, and a new structure is presented by emphasizing the dialogue between learners, classical poetry texts, learners themselves, and peer learners. The structure of relationship-centered literary education is presented in detail by dividing it into 'discovery of elements of interest', 'reaction and judgment to the subject of interest', and 'dialogue between the subject of judgment and subject of interest', and each category is defined through analysis of learner patterns. explore Lastly, relationship-centered classical poetry presents the theoretical basis and implementation principles of educational design, and discusses in detail the principles of attitude formation and relationship practice for entering relationships to complement the points where learners have difficulty forming relationships. Through this, relationship-centered classical poetry provides a foundation for understanding and developing the positive impact of education on the growth of learners.

Investigating the Impact of Alzheimer’s Disease on Region-specific Brain Aging

황예인 서울대학교 대학원 2024 국내석사

This study aims to develop brain age estimation models for individual brain re- gions using neuroimaging and deep learning techniques to understand the differential impact of Alzheimer’s disease on each brain region aging and improve model general- ization. T1-weighted MRI datasets from the UK Biobank and the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) with different age distributions were used for pre- training and transfer learning of a 3D Convolutional Neural Network (CNN) model. The transfer learning-completed model was then used to analyze the correlation be- tween Alzheimer’s disease and its impact on each brain region through visualized Pre- dicted Age Difference (PAD). The proposed transfer learning approach improved the performance of the pre- trained model on the external ADNI dataset, achieving a lower Mean Absolute Error (MAE) compared to a model that was not pre-trained on the UK Biobank dataset. Visu- alizing the Predicted Age Difference (PAD) allowed for the comparison of aging levels across normal, mild cognitive impairment, and Alzheimer’s disease groups, revealing accelerated aging in the temporal lobe and insula, consistent with existing literature on structural aging changes in Alzheimer’s disease. The results highlight the importance of region-specific brain age estimation, espe- cially in understanding degenerative aging processes and improving disease risk pre- diction and prevention. Additionally, the study outlines several potential directions for future research. 본 연구는 뇌 노화의 바이오마커로서 뇌의 생리학적 노화 과정과 신경학적 상태에 대 한 민감성을 반영하는 뇌 연령(brain age)를 뇌 영역별로 측정하고, 이를 통해 알츠하이머 질병이 각 뇌 영역의 노화에 미치는 영향을 고찰한다. 이를 위해 본 연구에서는 서로 다른 연령 분포를 가진 두 개의 데이터셋(UK Biobank, Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative(ADNI))의 T1-weighted MRI 데이터에 대해 뇌 영역별 3D Convolutional Neural Network(CNN) 딥러닝 모델로 각각 사전 학습과 전이학 습을 진행하여 각 영역에 대해 뇌 연령을 추정하는 모델을 개발하고, Predicted Age Dif- ference(PAD)를 시각화하여 알츠하이머성 치매가 각 뇌 영역에 미치는 노화 정도에 대한 분석을 진행했다. 제안된 전이학습은 ADNI 데이터셋에 대한 모델 성능을 향상시켰으며, PAD를 통해 ADNI 데이터셋의 정상군, 경도인지장애 및 알츠하이머 질병군의 각 뇌 영역별 노화 정도 를 비교한 결과, 경도인지장애와 알츠하이머 질병군에서 특히 측두엽 및 섬엽 영역의 노화 정도가 강하며, 질병이 진행됨에 따라 가속화 되는 현상을 확인할 수 있었고, 이러한 결과 는 다양한 문헌 고찰을 통해서도 확인되었다. 따라서 이를 통해 본 연구에서는 뇌 영역별 연령 예측 모델과 이를 활용한 PAD 시각화를 활용하여 알츠하이머 질병과 특정 뇌 영역의 노화에 미치는 영향력의 연관성을 확인하고, 이에 대한 해석력을 향상시키는 연구적 의의를 달성할 수 있었다. 이러한 연구 결과는 노화 과정에서 발생하는 여러 신경퇴행적 질병에 대해 현재 최우선 으로 여겨지는 질병 위험의 예측과 예방을 위해서는 뇌의 각 영역별로 뇌 연령을 예측하는 접근 방식이 필요함을 시사하며, 본 연구의 추가적인 향후 발전 방향 논의에 의의를 두고자 한다.