41 research outputs found
์ปคํ๋ฆฌ์ค ๋ฐฉ์์ ์ฐฉ์ฉํ ์ฐ์ ํ์ ๋ชจ๋ํฐ๋ง ์์คํ ์ ๊ดํ ์ฐ๊ตฌ
ํ์๋
ผ๋ฌธ (๋ฐ์ฌ)-- ์์ธ๋ํ๊ต ๋ํ์ : ๊ณต๊ณผ๋ํ ํ๋๊ณผ์ ๋ฐ์ด์ค์์ง๋์ด๋ง์ ๊ณต, 2019. 2. ๊นํฌ์ฐฌ.๊ณ ํ์์ ์กฐ๊ธฐ ์ง๋จ๊ณผ ๊ณ ํ์ ํ์์ ํ์ ๊ด๋ฆฌ๋ฅผ ์ํด์๋ ์ผ์์ํ์์์ ์ง์์ ์ธ ํ์ ๋ชจ๋ํฐ๋ง์ด ์ค์ํ๋ค. ๋งฅํ์ ๋ฌ์๊ฐ (Pulse transit time, PTT) ๊ธฐ๋ฐ์ ํ์ ์ถ์ ๋ฐฉ์์ด ์ด๋ฅผ ๊ฐ๋ฅ์ผ ํ๋ ๋ฐฉ๋ฒ์ผ๋ก ๊ฐ์ฅ ๊ฐ๊ด ๋ฐ๊ณ ์์ง๋ง, ๋งฅํ์ ๋ฌ์๊ฐ์ ์ธก์ ํ๊ธฐ ์ํด์๋ ์ฌ๋ฌ ์ธก์ ์ฅ์น๋ค์ด ํ์ํ์ฌ ์ผ์ ์ํ์์์ ์ฌ์ฉ์ ์ ์ฝ์ด ์์ผ๋ฉฐ, ๋ํ ๋งฅํ์ ๋ฌ์๊ฐ ๋ง์ ์ด์ฉํ ์์ถ๊ธฐ ํ์(Systolic blood pressure, SBP) ์ถ์ ๋ฅ๋ ฅ์ ๋ถ์กฑํจ์ด ์๋ ๊ฒ์ผ๋ก ์๋ ค์ ธ ์๋ค.
๋ณธ ํ์ ๋
ผ๋ฌธ์ ์ฒซ ๋ฒ์งธ ๋ชฉ์ ์ ๋งฅํ์ ๋ฌ์๊ฐ ์ธก์ ์์คํ
์ ์ฐฉ์ฉํ์ผ๋ก ๊ฐ๋ฐํ์ฌ ๊ฐํธํ๊ฒ ๋งฅํ์ ๋ฌ์๊ฐ์ ์ธก์ ํ ์ ์๋๋ก ํจ์ผ๋ก์จ ์ผ์ ์ํ ์ค ๋งฅํ์ ๋ฌ์๊ฐ์ ์ด์ฉํ ์ฐ์์ ์ธ ํ์ ๋ชจ๋ํฐ๋ง์ด ๊ฐ๋ฅ์ผ ํ๋ ๊ฒ์ด๋ค. ์ด๋ฅผ ์ํด ๊ด์ฉ์ ๋งฅํ (Photoplethysmogram, PPG) ์ ์ฌ์ง๋ (Seismocardiogram, SCG)๋ฅผ ๋์์ ์ธก์ ํ๋ ๊ฐ์ด ์ฐฉ์ฉํ ๋จ์ผ ์ฅ์น๋ฅผ ๊ฐ๋ฐํ์ฌ, ์ฌ์ง๋๋ก๋ถํฐ ๋๋๋งฅ ํ๋ง์ ์ด๋ฆฌ๋ ์์ ์, ๊ด์ฉ์ ๋งฅํ๋ก๋ถํฐ ๋งฅํ์ ๋์ฐฉ ์์ ์ ํน์ ํ์ฌ ๋งฅํ ์ ๋ฌ ์๊ฐ์ ์ธก์ ํ์๋ค. ๊ฐ๋ฐ๋ ์์คํ
์ ๋ฎ์ ์ ๋ ฅ ์๋ชจ์ ์ํ์ ๊ฐํธํ ๋์์ธ์ ํตํด 24์๊ฐ ๋์ ์ฐ์์ ์ผ๋ก ์ฌ์ฉํ ์ ์๋๋ก ์ค๊ณ๋์๋ค. ์ธก์ ๋ ์์ฒด์ ํธ๋ก๋ถํฐ ์ถ์ถ๋ ๋งฅํ์ ๋ฌ์๊ฐ ๋ฐ ๊ธฐํ ํ์ ๊ด๋ จ ๋ณ์๋ค์ด ๊ธฐ๊ธฐ์ ๋ฐ๋ณต ์ฐฉ์ฉ์๋ ๋ณํ์ง ์์์ ๊ธ๊ฐ๋ด์๊ด๊ณ์(Intra-class correlation, ICC) ๋ถ์์ ํตํด ํ์ธํ์๊ณ (ICC >0.8), ๋ํ ๋ณธ ์์คํ
์์ ์ฌ์ฉ๋ ์ฌ์ง๋๊ฐ ๋๋๋งฅ ํ๋ง์ ์ด๋ฆฌ๋ ์์ ์ ๋ ํผ๋ฐ์ค๊ฐ ๋ ์ ์๋์ง๋ ์ฌ์ ํญ์ ํธ(Impedancecardiogram, ICG)์์ ๋น๊ต๋ฅผ ํตํด ๊ฒ์ฆํ์๋ค(r=0.79ยฑ0.14).
๋์งธ๋ก, ๊ฐ๋ฐ๋ ์์คํ
์ ์ด์ฉํ์ฌ ๊ธฐ์กด์ ๋งฅํ ์ ๋ฌ ์๊ฐ๋ง์ ์ด์ฉํ ํ์ ์ถ์ ๋ฐฉ์์ ๋ณด์ํ์ฌ ์์ถ๊ธฐ ํ์์ ์ถ์ ๋ฅ๋ ฅ์ด ํฅ์๋ ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ์ ๊ฐ๋ฐํ์๋ค. ์ด๋ฅผ ์ํด, ์ฌ์ง๋์ ์งํญ๊ณผ ๋งฅํ ์ ๋ฌ ์๊ฐ์ ๊ฐ์ด ์ฌ์ฉํ๋ ๋ค๋ณ์ ๋ชจ๋ธ์ ์์ถ๊ธฐ ํ์ ์ถ์ ์ ์ํด ์ ์ํ์๊ณ , ๋ค์ํ ๋ฐฉ๋ฒ์ผ๋ก ์ ๋๋ ํ์ ๋ณํ ์ํฉ์์, ๊ธฐ์กด์ ๋งฅํ์ ๋ฌ์๊ฐ ํน์ ๋งฅํ๋๋ฌ์๊ฐ (Pulse arrival time, PAT) ๋ง์ ์ด์ฉํ ๋ชจ๋ธ๊ณผ ๊ทธ ์ฑ๋ฅ์ ๋น๊ตํ์๋ค. ๋ํ, ์ ์๋ ๋ชจ๋ธ์ด ๊ฐ๋จํ ๊ต์ ์ ์ฐจ๋ฅผ ํตํด ์ฌ๋ฌ ์ฌ๋์๊ฒ ์ ์ฉ๋ ์ ์๋ ๊ฐ๋ฅ์ฑ์ ์ดํด๋ณด์๊ณ ๋ ๋์๊ฐ ์ผ์ ์ํ์์์ ์ฌ์ฉ ๊ฐ๋ฅ์ฑ์ ๋ํด์๋ ๊ฒ์ฆํ์๋ค. ๊ทธ ๊ฒฐ๊ณผ๋ก ์ ์๋ ๋ชจ๋ธ์ (1) ๊ธฐ์กด์ ๋งฅํ์ ๋ฌ์๊ฐ ํน์ ๋งฅํ๋๋ฌ์๊ฐ ๋ง์ ์ด์ฉํ ๋ชจ๋ธ๋ณด๋ค ์์ถ๊ธฐ ํ์ ์ถ์ ๋ฅ๋ ฅ ์ธก๋ฉด์์ ๋ ์ฐ์ํ์๊ณ , (๊ฐ๊ฐ์ ํ๊ท ์ ๋์ค์ฐจ๋ 4.57, 6.01, 6,11 mmHg ์๋ค.) (2) ๊ฐ๋จํ ๊ต์ ์ ์ฐจ๋ง์ ํตํด์ ์ฌ๋ฌ ์ฌ๋์๊ฒ ์ ์ฉ ๋์์ ๋์ ์ถ์ ๋ฅ๋ ฅ์ด ๊ตญ์ ๊ธฐ์ค์ ๋ถํฉํ์์ผ๋ฉฐ, (3) ์ผ์ ์ํ์์๋ ์ฌ์ฉ์์ ์๋ฌด๋ฐ ๊ฐ์
์ด๋ ์ ์ฝ ์์ด ์ง์์ ์ธ ํ์ ๋ชจ๋ํฐ๋ง์ด ๊ฐ๋ฅํจ์ ํ์ธํ์๋ค.
๊ฒฐ๋ก ์ ์ผ๋ก ๋ณธ ์ฐ๊ตฌ์์ ์ ์ํ๋ ์ฐฉ์ฉํ ์ฐ์ ํ์ ์ธก์ ์์คํ
์ ๊ฐ์ด์ ๋ถ์ฐฉํ๋ ๋จ์ผ ๊ธฐ๊ธฐ ํํ๋ก ๊ทธ ์ฌ์ฉ์ด ๊ฐํธํ ๋ฟ ์๋๋ผ ์ผ์์ํ ์ค์์ ๋งฅํ์ ๋ฌ์๊ฐ๊ณผ ์ฌ์ง๋์ ์งํญ์ ์ด์ฉํ์ฌ ํฅ์๋ ์์ค์ ์ฐ์ ํ์ ๋ชจ๋ํฐ๋ง ์ฑ๋ฅ์ ์ ๊ณตํ์๋๋ฐ, ์ด๋ฅผ ์ด์ฉํ ๋ชจ๋ฐ์ผ ํฌ์ค์ผ์ด ์๋น์ค์ ๊ฐ๋ฅ์ฑ์ ํ์ธํ์๋ค.Continuous blood pressure (BP) monitoring is needed in daily life to enable early detection of hypertension and improve control of BP for hypertensive patients. Although the pulse transit time (PTT)-based BP estimation represents one of most promising approaches, its use in daily life is limited owing to the requirement of multi systems to measure PTT, and its performance in systolic blood pressure (SBP) estimation is not yet satisfactory.
The first goal of this study is to develop a wearable system providing convenient measurement of the PTT, which facilitates continuous BP monitoring based on PTT in daily life. A single chest-worn device was developed measuring a photoplethysmogram (PPG) and a seismocardiogram (SCG) simultaneously, thereby obtaining PTT by using the SCG as timing reference of the aortic valve opening and the PPG as timing reference of pulse arrival. The presented device was designed to be compact and convenient to use, and to last for 24h by reducing power consumption of the system. The consistency of BP related parameters extracted from the system including PTT between repetitive measurements was verified by an intra-class correlation analysis, and it was over 0.8 for all parameters. In addition, the use of SCG as timing reference of the aortic valve opening was verified by comparing it with an impedance cardiogram (r = 0.79 ยฑ 0.14).
Secondly, the algorithm improving the performance of the SBP estimation was developed by using the presented system. A multivariate model using SCG amplitude (SA) in conjunction with PTT was proposed for SBP estimation, and was compared with conventional models using only PTT or pulse arrival time (PAT) in various interventions inducing BP changes. Furthermore, we validated the proposed model against the general population with a simple calibration process and verified its potential for daily use. The results suggested that (1) the proposed model, which employed SA in conjunction with PTT for SBP estimation, outperformed the conventional univariate model using PTT or PAT (the mean absolute errors were of 4.57, 6.01, and 6.11 for the proposed, PTT, and PAT models, respectively)(2) for practical use, the proposed model showed potential to be generalized with a simple calibrationand (3) the proposed model and system demonstrated the potential for continuous BP monitoring in daily life without any intervention of users or regulations.
In conclusion, the presented system provides an improved performance of continuous BP monitoring in daily life by using a combination of PTT and SA with a convenient and compact single chest-worn device, and thus, it can contribute to mobile healthcare services.CONTENTS
Abstract i
Contents v
List of Tables ix
List of Figures xi
List of Abbreviations xvi
Chapter 1 1
General Introduction
1.1. Blood pressure 2
1.2. Pulse transit time 6
1.3. Thesis objective 12
Chapter 2 14
Development of the Wearable Blood Pressure Monitoring System
2.1. Introduction 15
2.2. System overview 17
2.3. Bio-signal instrumentation 21
2.4. Power management 24
2.5. PCB and case design 25
2.6. Software Design 27
2.7. Signal Processing 30
2.8. Experimental setup 34
2.8.1. Repeatability test 34
2.8.2. Verification of SCG-based PEP 35
2.9. Results and Discussion 38
2.9.1. Repeatability test 38
2.9.2. Verification of SCG-based PEP 40
Chapter 3 43
Enhancement of PTT based BP estimation
3.1. Introduction 44
3.2. Method 47
3.2.1. Principle of BP estimation 47
3.2.2. Subjects 49
3.2.3. Study protocol 50
3.2.4. Data collection 56
3.2.5. Data analysis 60
3.2.6. Evaluation standard 64
3.3. Results 67
3.4. Discussion 96
Chapter 4 113
Conclusion
4.1. Thesis Summary and Contributions 114
4.2. Future Direction 116
Bibliography 118
Abstract in Korean 128Docto
Using small datasets to CNN models
ํ์๋
ผ๋ฌธ(์์ฌ) -- ์์ธ๋ํ๊ต๋ํ์ : ์์ฐ๊ณผํ๋ํ ํ๋๊ณผ์ ์๋ฌผ์ ๋ณดํ์ ๊ณต, 2022. 8. ์ฒ์ข
์.This study aimed to compare the performance, strengths, and weaknesses of machine learning models based on convolutional neural networks and models not based on it; and analyzed the performance of various machine learning models according to the type and purpose of the given data. As a large number of data can be used with the continuous development of hardware, the possibility of machine learning using large datasets has already been sufficiently verified. Therefore, this study confirmed that using a relatively small gut microbiome dataset, machine learning models that predict a host could be designed with significant accuracy with appropriate tuning and loss function setting. In this study, the operations of machine learning models were compared using a fecal microbiome dataset(4108 samples, 672 species). The training and validation dataset is a small subset of entire microbiome data(871 samples, 34 species). And it was shown that there was a difference in performance depending on the problem situation settings like the complexity of the data and the prediction purpose of ML models. As a result of the study, the convolutional neural network based models had the disadvantages of using more resources and taking a long time to learn. However, they maintained high accuracy compared to other discriminative models that were lumpy-labeled or more complex. Conversely, the models that did not use the convolutional neural network showed similar performance to the neural network-based model in discriminating simple data and accurately labeled data, with simple construction and learning. In addition, it was confirmed that the machine learning model could be used sufficiently even on a small dataset through appropriate design adjustments and function settings. Summarizing the results, machine learning methods can verify data labeling of large datasets using a relatively small number of accurately labeled data. This can be used to check the labeling accuracy of large datasets that have been published as open-source before use in research.๋ณธ ์ฐ๊ตฌ๋ ํฉ์ฑ๊ณฑ ์ ๊ฒฝ๋ง์ ๊ธฐ๋ฐํ ๊ธฐ๊ณํ์ต ๋ชจ๋ธ๋ค๊ณผ ๊ธฐ๋ฐํ์ง ์์ ๋ชจ๋ธ๋ค์ ์ฑ๋ฅ๊ณผ ์ฅ๋จ์ ๋น๊ต๋ฅผ ๋ชฉ์ ์ผ๋ก ํ๋ฉฐ, ์ฃผ์ด์ง ๋ฐ์ดํฐ์ ์ข
๋ฅ์ ๋ชฉ์ ์ ๋ฐ๋ผ ๋ค์ํ ๊ธฐ๊ณํ์ต ๋ชจ๋ธ๋ค์ ์ฑ๋ฅ์ ๋ถ์ํ๋ค. ๊ณ์๋๋ ํ๋์จ์ด์ ๋ฐ๋ฌ๋ก ๋ค์์ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ํ์ฉํ ์ ์๊ฒ ๋๋ฉด์ ๋ฏธ์๋ฌผ ๊ตฐ์ง ๋ถ์์ ๋งค์ฐ ํฐ ๋ฐ์ดํฐ์ธํธ๋ฅผ ํ์ฉํ ๊ธฐ๊ณํ์ต์ ๊ฐ๋ฅ์ฑ์ ์ด๋ฏธ ์ถฉ๋ถํ ๊ฒ์ฆ๋๊ณ ์๋ค. ๋ถ์๊ฒฐ๊ณผ์ ์๋์น ์์ ๋
ธ์ด์ฆ๊ฐ ํฌํจ๋์ง ์๊ธฐ ์ํด์๋, ์คํ์์ค ๊ฑฐ๋ ๋ฐ์ดํฐ์ธํธ๋ฅผ ์ฌ์ฉํ๊ธฐ ์ ์ ์ฌ์ฉํ ๋ฐ์ดํฐ์ธํธ๊ฐ ์ ํํ ๋ผ๋ฒจ๋ง์ด ๋์ด์๋์ง ํ์ธํ์ฌ์ผ ํ๋ค. ๋ณธ ์ฐ๊ตฌ๋ ์๋์ ์ผ๋ก ์์ ์ฅ๋ด ๋ฏธ์๋ฌผ ๊ตฐ์ง ๋ฐ์ดํฐ ์ธํธ๋ฅผ ์ฌ์ฉํ์ฌ ํธ์คํธ๋ฅผ ์์ธกํ๋ ๊ธฐ๊ณ ํ์ต ๋ชจ๋ธ์ด ์ ์ ํ ์กฐ์ ๋ฐ ์์ค ๊ธฐ๋ฅ ์ค์ ์ผ๋ก ์๋นํ ์ ํ๋๋ก ์ค๊ณ๋ ์ ์์์ ํ์ธํ๋ค. ๋ณธ ์ฐ๊ตฌ์์๋ ๋ถ๋ณ ๋ฏธ์๋ฌผ ๊ตฐ์ง ๋ฐ์ดํฐ์ธํธ(์ํ 4108๊ฐ, 672์ข
)๋ฅผ ์ด์ฉํ์ฌ ๋จธ์ ๋ฌ๋ ๋ชจ๋ธ์ ์ฑ๋ฅ์ ๋น๊ตํ์๋ค. ํ๋ จ ๋ฐ ๊ฒ์ฆ ๋ฐ์ดํฐ ์ธํธ(871๊ฐ ์ํ, 34์ข
)๋ ์ ์ฒด ๋ฏธ์๋ฌผ ๊ตฐ์ง ๋ฐ์ดํฐ์ธํธ์ ์์ ํ์ ์งํฉ์ผ๋ก ๊ตฌ์ฑ๋์๋ค. ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ ๋ฐ์ดํฐ์ ๋ณต์ก๋์ ML ๋ชจ๋ธ์ ์์ธก ๋ชฉ์ ๋ฑ ๋ฌธ์ ์ํฉ ์ค์ ์ ๋ฐ๋ผ ์ฑ๋ฅ์ ์ฐจ์ด๊ฐ ์๋ ๊ฒ์ผ๋ก ๋ํ๋ฌ๋ค. ์ฐ๊ตฌ ๊ฒฐ๊ณผ, ํฉ์ฑ๊ณฑ ์ ๊ฒฝ๋ง ๊ธฐ๋ฐ ๋ชจ๋ธ๋ค์ ์ฌ์ฉํ๋ ๋ฆฌ์์ค๊ฐ ๋ง๊ณ ํ์ต์ ํ์ํ ์๊ฐ์ด ๋ ์ค๋ ๊ฑธ๋ฆฐ๋ค๋ ๋จ์ ๋ค์ด ์์๋ค. ๊ทธ๋ฌ๋ ๋ฐ์ดํฐ์ ๋ณต์ก๋๊ฐ ์ฆ๊ฐํ๊ณ ๋ ์ด๋ธ์ด ์ ํํ๊ฒ ์ง์ ๋์ง ์์ ๋ฐ์ดํฐ๋ค์ ํ๋ณํจ์ ์์ด ๋ค๋ฅธ ๋ชจ๋ธ๋ค์ ๋นํด ๋์ ์ ํ๋๋ฅผ ์ ์งํ์๋ค. ๋ฐ๋๋ก ํฉ์ฑ๊ณฑ ์ ๊ฒฝ๋ง์ ์ฌ์ฉํ์ง ์์ ๋ชจ๋ธ๋ค์ ๊ตฌ์ฑ๊ณผ ํ์ต์ด ๊ฐ๋จํ๊ณ , ๋จ์ํ ๋ฐ์ดํฐ๋ค๊ณผ ์ ํํ๊ฒ ๋ ์ด๋ธ์ด ์ง์ ๋ ๋ฐ์ดํฐ๋ค์ ํ๋ณํจ์ ์์ด ์ ๊ฒฝ๋ง ๊ธฐ๋ฐ ๋ชจ๋ธ๊ณผ ๋น์ทํ ์ฑ๋ฅ์ ๋ณด์๋ค. ๋ํ ์ ์ ํ ๊ตฌ์กฐ์ค๊ณ์ ํจ์ ์ค์ ์ ํตํด ๊ธฐ๊ณํ์ต ๋ชจ๋ธ์ด ์์ ๋ฐ์ดํฐ์
์ ๊ธฐ๋ฐ์ผ๋ก๋ ์ถฉ๋ถํ ์ฌ์ฉ๋ ์ ์์์ ํ์ธํ์๋ค. ๊ฐ๋จํ ๊ธฐ๊ณ ํ์ต ๋ฐฉ๋ฒ์ผ๋ก ์ ์ ์์ ์ ํํ๊ฒ ๋ ์ด๋ธ์ด ์ง์ ๋ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ์ฌ์ฉํ์ฌ ๋๊ท๋ชจ ๋ฐ์ดํฐ ์ธํธ์ ๋ฐ์ดํฐ ๋ ์ด๋ธ์ ๊ฒ์ฆํ ์ ์๋ค. ์ด๋ ์ฐ๊ตฌ์ ์ฌ์ฉํ๊ธฐ ์ ์ ์คํ ์์ค๋ก ๊ฒ์๋ ๋๊ท๋ชจ ๋ฐ์ดํฐ ์ธํธ์ ๋ ์ด๋ธ ์ง์ ์ ํ๋๋ฅผ ํ์ธํ๋ ๋ฐ ์ฌ์ฉํ ์ ์๋ค.Chapter 1. Introduction 1
Chapter 2. Prior Research Review . 4
Chapter 2.1 The reasons that ML methods are used to analyze complex and enormous datasets 4
Chapter 2.2 Example of an ML model for host prediction. . 6
Chapter 2.3 Example of CNN model trained on small datasets 9
Chapter 3. Host Prediction using ML Models . 12
Chapter 3.1 Host Prediction Pipeline . 12
Chapter 3.2 ML Tools 13
Chapter 3.3 Situation Settings . 16
Chapter 4. Results . 19
Chapter 4.1 Accuracy Comparison 19
Chapter 4.2 Discussion 25
Chapter 4. Conclusion . 28
Reference 30
Abstract in Korean 35์
๊ณ ๋ ์ํ ๋ค์ ๋ฒ ์์คํ
ํ์๋
ผ๋ฌธ(์์ฌ)--์์ธ๋ํ๊ต ๋ํ์ :๋ฒํ๊ณผ,2003.Maste
์๋ ์กฐ์๋ถํ์ ๊ฐ์ฑ ํ์ง : ์ก๋ ๋๋, ๋์๊ฐ, ๋ฐ์ ์๋ฆฌ์ ๋ํ ๊ฐ์ฑ๊ณตํ์ ์ ๋ํ
ํ์๋
ผ๋ฌธ(์์ฌ)--์์ธ๋ํ๊ต ๋ํ์ :์ฐ์
๊ณตํ๊ณผ ์ธ๊ฐ๊ณตํ ์ ๊ณต,2006.Maste
ํํ๊ณผ ๋ณด๋ก ์ด๋ฃจ์ด์ง ๋ณตํฉ๊ตฌ์กฐ๋ฌผ์ ์ง๋ํ์ํ๋ฆํด์
ํ์๋
ผ๋ฌธ(์์ฌ)--์์ธ๋ํ๊ต ๋ํ์ :์กฐ์ ํด์๊ณตํ๊ณผ,2000.Maste
Efficient Asset Allocation Strategy of Household
ํ์๋
ผ๋ฌธ (์์ฌ)-- ์์ธ๋ํ๊ต ๋ํ์ : ๊ฒฝ์ํ๊ณผ, 2015. 2. ๊น์์ง.๋ณธ ์ฐ๊ตฌ๋ ์ฐ๋ฆฌ๋๋ผ ๊ฐ๊ณ ์์ฐ๋ฐฐ๋ถ๋ถ์์ ํตํด ํจ์จ์ ์ธ ์์ฐ๋ฐฐ๋ถ์ ๋ต์ ์ ์ํ๊ณ ์ ํ๋ค. ์ฐ๋ฆฌ๋๋ผ ๊ฐ๊ณ์ ์์ฐ ์ค ์์ฐ์ ๋๋ถ๋ถ์ด ๋ถ๋์ฐ์์ฐ์ 75% ์ด์ ํธ์ค๋์ด ์์ด ๋ค๋ฅธ ๊ตญ๊ฐ๋ค์ ๋นํด ๋งค์ฐ ๋์ ์์ค์ด๋ฉฐ, ์ด์ ๋นํด ๊ธ์ต์์ฐ์ ๋น์ค์ ๋งค์ฐ ๋ฎ์ ํธ์ด๋ค. ๋ํ ๊ธ์ต์์ฐ ์ค ํ๋, ์ฃผ์, ์ฑ๊ถ ๋ฑ์ ํฌ์ํ ๊ธ์ต์์ฐ์ ๋น์ค๋ ๊ธ์ต์์ฐ ๋๋น 12%์ ๋ถ๊ณผํด ์์ ํ ๊ธ์ต์์ฐ์ ํธ์ค๋์ด ์๋ค. ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ ๊ฐ๊ณ์ ๊ฐ์ฒ๋ถ์๋๋๋น ๋ถ์ฑ๋น์จ๋ ๋งค์ฐ ๋์ ๋งค์ฐ ๊ฑด์ ํ์ง ์์ ์์ฐ๋ฐฐ๋ถ์ํ๋ฅผ ๋ํ๋ด๊ณ ์๋ค. ์ด๋ฐ ๊ฐ๊ณ์ ์์ฐ๋ฐฐ๋ถ์ํ๋ ๊ฐ๊ณ์ ์ฌ๋ฌด์์ ์ฑ๋ ์ํํ์ง๋ง ๊ธ์ต๊ธฐ๊ด ๋ฐ ๊ตญ๊ฐ์ ์ฌ๋ฌด์์ ์ฑ์๋ ์ํฅ์ ์ค ์ ์๋ค. ์ฐ์
์์ฐ ๋ถ๋ฌธ์ผ๋ก ์๊ธ์ด ์ด๋ํ์ง ์๊ณ ํ ์ง์ ๊ฑด๋ฌผ ๋ฑ์ ๋ถ๋์ฐ์์ฐ ๋๋ ์์ ํ ๊ธ์ต์์ฐ์ ๋ฌถ์ฌ ๋์ ๋๋งฅ๊ฒฝํ(๋จธ๋ ์คํ์ด๋ด: money spiral)์ ์ผ๊ธฐํด ์ฐ๋ฆฌ ๊ฒฝ์ ๋ฅผ ์ฅ๊ธฐ ๋ถํฉ์ ๋ช์ผ๋ก ๋น ์ง ์ฐ๋ ค๋ฅผ ๋ณ๊ฒ ํ ์ ์๊ธฐ ๋๋ฌธ์ด๋ค.
๋ณธ ์ฐ๊ตฌ๋ ํต๊ณ์ฒญ, ํ๊ตญ์ํ, ๊ธ์ต๊ฐ๋
์ ๊ณต๋์ผ๋ก ์กฐ์ฌํ ๊ฐ๊ณ๊ธ์ต๋ณต์ง์กฐ์ฌ(2010๋
~2013๋
) ์๋ฃ๋ฅผ ๋์์ผ๋ก ๋ถ์ํ์๋ค. ๊ฐ๊ณ์ ์ฃผ์ ํน์ฑ๋ค์ด ์ด๋ป๊ฒ ์์ฐ๋ฐฐ๋ถ์ ์ํฅ์ ์ฃผ๋์ง๋ฅผ STATA ํต๊ณํจํค์ง๋ฅผ ์ด์ฉํด ๋ค์ํ ๊ฐ๋๋ก ๋ถ์ํ์๋ค. ๊ฐ๊ณ์ ์ฃผ์ ํน์ฑ๋ค์ด ๋ถ๋์ฐ์์ฐ ๋น์ค, ๊ธ์ตํฌ์์์ฐ ๋น์ค, ์ํ๊ธ์ต์์ฐ ๋น์ค, ๋ถ์ฑ๋น์จ, ๋ถ์ฑ ๋ณด์ ์์ธ ๋ฑ์ ์ํฅ์ ์ฃผ๋์ง๋ฅผ ํ ๋น ํ๊ท๋ถ์ ๋๋ ๋ก์ง ํ๊ท๋ถ์ ๋ฐฉ๋ฒ์ผ๋ก ๋ถ์ํ์๋ค.
๋ถ์๊ฒฐ๊ณผ ๊ฐ๊ตฌ์ฃผ์ ์ฐ๋ น์ด ๋์ ๊ฒฝ์ฐ ๋ฐ ์๊ฐ๋ฅผ ๋ณด์ ํ ๊ฒฝ์ฐ์ ๋ถ๋์ฐ์์ฐ ๋น์ค์ ์์ ์ํฅ์ ์ฃผ๋ ๊ฒ์ผ๋ก ๋ํ๋ฌ๋ค. ์ ํต์ ์ผ๋ก ์์ฐ์ฆ์์ ์๋จ์ผ๋ก ๋ถ๋์ฐ์์ฐ์ ํ์ฉํ์๊ธฐ ๋๋ฌธ์ ๊ฐ๊ตฌ์ฃผ์ ์ฐ๋ น์ด ํด์๋ก ๋ถ๋์ฐ์์ฐ ๋น์ค๋ ํผ์ ํ์ธํ ์ ์์๋ค. ์์์ฐ, ๊ฒฝ์์๋, ํ๋ ฅ์์ค์ด ํฌ์ํ ๊ธ์ต์์ฐ ๋น์ค์ ํฌ๊ฒ ์ํฅ์ ์ฃผ๊ณ ์๋ ๊ฒ์ผ๋ก ๋ถ์๋์๋ค. ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ ๋ถ์ฑ๋น์จ์ ์ํฅ์ ํฌ๊ฒ ์ฃผ๋ ๊ฐ๊ณ์ ํน์ฑ์ ๊ฒฝ์์๋ ๋ฐ ์์์ฐ์ด์๋ค. ๊ฒฝ์์๋์ด ํด์๋ก ์์ ์ํฅ์, ์์์ฐ์ด ํด์๋ก ์์ ์ํฅ์ ์ฃผ์๋ค. ์๋์ด ํฌ๋ฉด ๋ฏธ๋ ์๋์ ๋ด๋ณด๋ก ๋์ถ์ ๋ฐ๋ ๊ฒฝํฅ์ด ํฌ๊ธฐ ๋๋ฌธ์ ๋ถ์ฑ๋น์จ์ด ๋์์ง๋ ๊ฒ์ผ๋ก ์ถ์ธกํ ์ ์์๋ค. ๋ํ ๋ถ์ฑ ๋ณด์ ์์ธ์ ๋ถ์ํ์๋๋ฐ ์๋๊ถ์ ๊ฑฐ์ฃผํ๋ ๊ฒฝ์ฐ ๋ฐ ๋ถ๋์ฐ์์ฐ ๋น์ค์ด ๋ถ์ฑ ๋ณด์ ์์ธ์ ์์ ์ํฅ์ ์ฃผ๋ ๊ฒ์ผ๋ก ๋ถ์๋์๋ค. ์๋๊ถ์ ๊ฑฐ์ฃผํ๋ ๊ฒฝ์ฐ์ ๋ถ๋์ฐ์์ฐ ๋น์ค๋ ํฌ๊ณ , ๋ถ๋์ฐ์์ฐ์ ๋์ถ์ ํตํด ์ทจ๋ํ์๊ธฐ์ ๋ถ์ฑ ๋ณด์ ์์ธ๊ณผ ์์ ๊ด๊ณ์ ์๋ ๊ฒ์ผ๋ก ํ์
๋์๋ค.
๋ถ์๊ฒฐ๊ณผ๋ฅผ ํตํด ๋ค์๊ณผ ๊ฐ์ ์์ฌ์ ์ ๋์ถํ ์ ์๋ค.
์ฒซ์งธ, ๊ฐ๊ณ์ ์์ฐ์ด์ฉ์ด ๋ถ๋์ฐ์์ฐ์์ ํฌ์ํ ๊ธ์ต์์ฐ์ผ๋ก ์ด๋ํ ์ ์๋๋ก ๋ค์ํ ํฌ์ํ ๊ธ์ต์ํ ๊ฐ๋ฐ, ์ธ์ ์ง์, ์ฆ๊ถ์์ฅ ํ์ฑํ๋ฅผ ์ํ ๋์ฑ
์ ์๋ฆฝํด ์ํํ ํ์๊ฐ ์๋ค.
๋์งธ, ์ฃผ๊ฑฐ์ ์์ ์ ๊ธฐํ ์ ์๋๋ก ์ฅ๊ธฐ๊ณต๊ณต์๋์ฃผํ ๋ฑ์ ์ถฉ๋ถํ ๊ณต๊ธํ์ฌ์ผ ํ ๊ฒ์ด๋ค. ๋ถ์๊ฒฐ๊ณผ ์๊ฐ ๋ณด์ ์ฌ๋ถ๊ฐ ๊ฐ์ฅ ํฌ๊ฒ ๋ถ๋์ฐ์์ฐ ๋น์ค์ ์ํฅ์ ์ฃผ์๋ค. ์ฃผ๊ฑฐ์ ๋ถ์์ ์ผ๋ก ์ธํด ์ฐ๋ฆฌ๋๋ผ ๊ฐ๊ณ๋ค์ ์๊ธ์ด ์ฃผ๋ก ์ฃผํ ๊ตฌ์
ํ๋ ๋ฐ์ ๋ฌถ์ด๊ณ ์ด๋ก ์ธํด ๋ถ๋์ฐ์์ฐ ๋น์ค์ด ๋์์ง๋ ๊ฒ์ผ๋ก ๋ณผ ์ ์๋ค. ๋ฐ๋ผ์ ์ฃผ๊ฑฐ์ ์์ ์ ํตํด ๊ฐ๊ณ์ ์๊ธ์ด ๊ธ์ต์ํ(ํนํ ํฌ์ํ ๊ธ์ต์ํ)์ผ๋ก ์ด๋ํ ์ ์๋๋ก ํ๊ฒฝ์ ๋ง๋ค ํ์๊ฐ ์๋ค.
์
์งธ, ์ธ์์ ์ธ ๋ถ๋์ฐ๊ฒฝ๊ธฐ ํ์ฑํ ์ ์ฑ
์ ๋งค์ฐ ์ ์คํ๊ฒ ์คํํ์ฌ์ผ ํ๋ค. ๋ถ๋์ฐ์์ฐ ํ๋ฝ์ ๋ง๊ณ ๋ถ๋์ฐ ํฌ์๋ฅผ ํ์ฑํ์ํค๊ธฐ ์ํ ๋ค์ํ ์ธ์ ์ง์ ๋ฑ์ ๊ฐ์ฒ๋ถ์๋๋๋น ๋์ ๊ฐ๊ณ ๋ถ์ฑ ์์ค๊ณผ ๋ถ์ฑ์ ์ง์ด ์
ํ๋ ์ ์ ๊ฐ์ํ๋ฉด ์ฅ๊ธฐ์ ์ผ๋ก ๊ฐ๊ณ์ ์ฌ๋ฌด์์ ์ฑ์ ์ํํ๋ ์๋จ์ด ๋ ์ ์๋ค.
๋ท์งธ, ๊ธ์ต๊ต์ก ๋๋ ์ฌ๋ฌด์ค๊ณ๋ฅผ ํตํด ์์ ์ฃผ๊ธฐ์ ๋ง๋ ๋ชฉํ์๊ธ์ ์ค์ ํ๊ณ ์์ฐ๋ฐฐ๋ถ์ ํจ์จ์ ์ผ๋ก ํ ์ ์๋๋ก ์ง์ํ์ฌ์ผ ํ๋ค. ํนํ ๋ถ์๊ฒฐ๊ณผ๋ฅผ ๋ณผ ๋ ํ๋ ฅ์ด ๋ฎ์ ๊ฐ๊ตฌ์ฃผ์ด๊ฑฐ๋ ์ฌ์ฑ์ด ๊ฐ๊ตฌ์ฃผ์ธ ๊ฒฝ์ฐ ์ํ์ ์๊ธ ๋๋ ์ ๊ธ๊ณผ ๊ฐ์ ์์ ํ ๊ธ์ต์์ฐ ์์ฃผ๋ก ์์ฐ ์ด์ฉ์ด ์ด๋ฃจ์ด์ง ์ ์ ๊ฐ์ํ ๋ ๊ทธ๋ค์ ๋์์ผ๋ก ํ๋ ๊ธ์ต๊ต์ก ๋๋ ์ฌ๋ฌด์ค๊ณ๊ฐ ์ ์คํ๋ค.
๋ค์ฏ์งธ, ์ง์์ ์ธ ์ผ์๋ฆฌ ์ฐฝ์ถ๋ก ์๋์ ์ฆ๋ํ ์ ์๋๋ก ํ์ฌ์ผ ํ๋ฉฐ, ๊ฐ๊ณ ๋ถ์ฑ๋ฅผ ์ถ์์ํค๋ ๋ฐฉ๋ฒ์ผ๋ก ์๋๋๋น ๋ถ์ฑ ๊ท๋ชจ๋ฅผ ๋ฎ์ถ ์ ์๋๋ก ์ ์ฑ
์ ์ค์ํ์ฌ์ผ ํ ๊ฒ์ด๋ค.This study examined the asset allocation of household and analyzed the impact variables such socio-demographic and financial factors on the portfolio ratio of different kind of assets and debt.
The results showed that Koreans household assets composed of mostly real estates and bank account in the financial assets. The asset allocation of household and scale of household debt are important matters to discuss for household and concern of policy maker because of money spiral problems.
The analyses presented in this article are based on data from the Survey of Household Finances(SHF) from 2010 to 2013. The SHF is an annual survey of approximately 40 thousand Korean households and sponsored jointly by the Statistics Korea, the Financial Supervisory Service, and the Bank of Korea. The data set contains the socio-demographic or micro economic variables such as the households ages, sex, level of education, home ownership, residing in Seoulโcapital region, real estates, financial assets, stocks and bonds, debts, incomes and debts, etc.
This study examined determinants of the real estate ratio, financial investment asset ratio, risky financial asset ratio, debt ratio and debt holding probability of household by Tobit model regression or logistic regression model.
The major findings are as follows. Major determinants of real estate ratio are household age and home ownership. In particular, net asset, income and educational attainment turn out to be the major factors that can account for the level of financial investment asset ratio or risky financial asset ratio. And income and net asset were found to be significantly related to the households debt ratio. Research has shown that income has positive impact and net asset has negative impact on the debt ratio.
These findings may suggest some implications for real estate, financial market and debt. Korean government should be cautious in making further household debt through real estate economy boosting. For financial peace of household there need some financial education, financial planning. And government should give tax incentive for longtime investing in financial products such funds, real estate investment trusts (REITs).์ 1 ์ฅ ์ ๋ก 1
์ 1 ์ ์ฐ๊ตฌ์ ๋ฐฐ๊ฒฝ 1
์ 2 ์ ์ฐ๊ตฌ์ ๋ฒ์ ๋ฐ ๋ฐฉ๋ฒ 13
์ 2 ์ฅ ์ด๋ก ์ ๋ฐฐ๊ฒฝ 14
์ 1 ์ ํฌํ ํด๋ฆฌ์ค ์ด๋ก 14
์ 2 ์ BHB์ ํฌ์์์ต๋ฅ ํ๊ฐ๋ชจํ 15
์ 3 ์ ์ํ์์ต ํผ๋ผ๋ฏธ๋ ๋ชจํ 19
์ 4 ์ ์ฌ๋ฌด์ค๊ณ ์ด๋ก 20
์ 3 ์ฅ ์ ํ์ฐ๊ตฌ 21
์ 4 ์ฅ ๋ถ์ ์๋ฃ ๋ฐ ๊ธฐ์ดํต๊ณ๋ 30
์ 5 ์ฅ ์ฐ๊ตฌ๊ฐ์ค๊ณผ ๋ถ์ ๋ฐฉ๋ฒ 38
์ 1 ์ ๋ณ์ ์ ์ 38
์ 2 ์ ์ฐ๊ตฌ๊ฐ์ค 43
์ 3 ์ ๋ถ์ ๋ฐฉ๋ฒ 47
์ 6 ์ฅ ์ค์ฆ๋ถ์ 51
์ 1 ์ ๋ค์ค๊ณต์ ์ฑ ๊ฒํ 51
์ 2 ์ ์ค์ฆ๋ถ์๊ฒฐ๊ณผ 54
์ 7 ์ฅ ๊ฒฐ๋ก 64
์ 1 ์ ์์ฝ 64
์ 2 ์ ์์ฌ์ 67
์ฐธ๊ณ ๋ฌธํ 72
Abstract 74Maste
ํ์์ฌ์ ๊ฐํ C-๋ง์ ์ ํ์ ํ์ฑ์ ๊ฑฐ๋ํด์
ํ์๋
ผ๋ฌธ(์์ฌ)--์์ธ๋ํ๊ต ๋ํ์ :์ฌ์ ๊ณ ๋ถ์๊ณตํ๊ณผ,1999.Maste
A study on the need to materialize laws related to cargo securing in container.
๊ตญ์ ๋ฌด์ญ์์ ์ด์ก์ ํจ์จ์ ๊ทน๋ํํ ์ ์๋ ๋ฐฉ์์ผ๋ก ์ปจํ
์ด๋ํ๊ฐ ์งํ๋์๊ณ ์ปจํ
์ด๋ ๋ฌผ๋๋์ 20์ธ๊ธฐ ํ๋ฐ๋ถํฐ ํ์ฌ๊น์ง ๊พธ์คํ ์ฆ๊ฐํ์๋ค. ์ปจํ
์ด๋๋ ๊ตญ๊ฐ ๊ฐ ํ๋ฌผ ์ด์ก์ ํ์คํ, ๊ท๊ฒฉํ๋ฅผ ์คํํ์ฌ ์ ๋ฐ์ ๋น๋กฏํด ์ฅ๋น, ์์ค ๋ฐ ๊ธฐํ ์ด์ก์๋จ์ ํต์ผ์ ์คํํ์๋ค. ์ด๋ก ์ธํด ์์
ํจ์จ์ฑ์ ์์น๊ณผ ์ฌ๊ณ ๋ฐ์๋ฅ ์ ์ ํ๋ฅผ ๊ฐ์ ธ์์ง๋ง, ์ปจํ
์ด๋ ๋ด๋ถ์์์ ํ๋ฌผ ์์ง์์ผ๋ก ์ธํ ์๋ก์ด ํํ์ ์์ ์ฌ๊ณ ๊ฐ ๋ฐ์ํ๊ฒ ๋์๋ค. ์ด๋ฌํ ํํ์ ์ฌ๊ณ ๋ ํ๋ฌผ์์์ผ๋ก ์ธํ ์กํ์ธ, ์ํ์ธ์ ๊ธ์ ์ ์์ค์ ๋น๋กฏํ ๊ฐ์ข
ํผํด๋ ๋ฌผ๋ก ์ ๋ฐ ๋ฐ ๊ฐ์ข
์ด์ก์๋จ์ ์ฌ๊ณ , ๋์๊ฐ ๊ทธ๋ก ์ธํ ์ธ๋ช
์ฌ๊ณ ๋ก๊น์ง ์ด์ด์ง๋ ๋ฑ ๋ง๋ํ ์ฌํ์ ์์ค์ ๋ถ๋ฌ์ผ์ผํฌ ์ ์๋ค.
๊ทธ๋ฌ๋ ์ด์ ๊ฐ์ ์ค์์ฑ์๋ ๋ถ๊ตฌํ๊ณ ์ปจํ
์ด๋ ๋ด ํ๋ฌผ ๊ณ ๋ฐ์ ๋ํ ์ค์๋ ์ธ์์ ์๋์ ์ผ๋ก ๋งค์ฐ ๋ฎ์์ผ๋ฉฐ, ์ด์ ๊ด๋ จํ ์ฐ๊ตฌ๊ฐ ๋ถ์กฑํ์์ ๋ฌผ๋ก ์ด๋ฅผ ๊ท์ ํ ๋ฒ์ , ์ ๋์ ์ฅ์น ๋ํ ์ ๋๋ก ๋ง๋ จ๋์ด ์์ง ์๊ณ ์๋ค. ๊ธฐ์กด์ ์ฐ๊ตฌ ๋ฐ ์ฌํ์ ์ ๋๋ ์ ๋ฐ ๋ฐ ๊ฐ์ข
์ด์ก์๋จ์ ์ง์ ์ ์ฌ๋๋ ํ๋ฌผ์ ๋ํ ์์ ๋ง์ด ๊ณ ๋ ค๋์๊ณ ์ปจํ
์ด๋๋ ์์ฒด๋ก ํ๋์ ํ๋ฌผ๋ก ์ธ์๋์๋ค. ์ด๋ ์ปจํ
์ด๋๊ฐ ์์ฒด์ ์ผ๋ก ๋ด๋ถ ํ๋ฌผ์ ๋ณดํธํ ์ ์๋ค๋ ๊ณ ์ ๊ด๋
์ผ๋ก๋ถํฐ ๊ธฐ์ธํ ๊ฒ์ผ๋ก ์ถ์ ๋๋ค. ์ด์ ๋ณธ ์ฐ๊ตฌ๋ ์ปจํ
์ด๋ ๋ด ํ๋ฌผ๊ณ ๋ฐ์ ๋ํ ์ค์์ฑ์ ์ค๋ช
ํ๊ณ ์ปจํ
์ด๋ ๋ด ํ๋ฌผ์ ์์ง์์ผ๋ก ์ธํ ์ฌ๊ณ ๋ฅผ ์๋ฐฉํ๊ธฐ ์ํด ๋จผ์ ์ปจํ
์ด๋ ๋ด ํ๋ฌผ๊ณ ๋ฐ์ ๊ดํ ์ด๋ก ์ ์ ๋ฆฌํ์๋ค.
์ปจํ
์ด๋ ๋ด ํ๋ฌผ์ ๊ฐ์ข
์ด์ก์๋จ์ ๋ฐ๋ผ ๊ฐ๊ธฐ ๋ค๋ฅธ ์ค๋ ฅ ๊ฐ์๋์ ํ์ ๋ฐ๊ฒ ๋๋ฉฐ ์ด๋ฅผ ํน์ ๊ฐ์๊ณ์๋ก ํํํ์๋ค. ์ปจํ
์ด๋ ๋ด๋ถ ๊ณ ๋ฐ์ ํฌ๊ฒ ์ผ๋ง๊ณผ ๋ผ์ด์ฑ์ผ๋ก ๊ตฌ๋ถํ ์ ์์ผ๋ฉฐ ๊ณ ๋ฐ ์์
์ ์ํ ์ฌ๋ฃ ์ ํ์ ์ค์ ์์๋ก ๋ง์ฐฐ๊ณ์, ์ธ์ฅ๋ ฅ, ํ๋จ๊ฐ๋, ์ต๋๊ณ ๋ฐํ์ค ๋ฑ์ ์ ์ํ์๊ณ , ๊ฒฝ๊ณ๋ฉด์ด ์๋ ์ปจํ
์ด๋์ ์๋ ์ปจํ
์ด๋๋ฅผ ๊ตฌ๋ถํ์ฌ ๊ณ ๋ฐ ๋ฐฉ์์ผ๋ก Blocking, Bracing, ์๋ถ ๋ผ์ด์ฑ, ํํ๋ฃจํ, ์คํ๋ง ๋ผ์ด์ฑ ๋ฑ์ ์ ์ํ์๋ค.
๊ตญ๋ด ํํ๋ฒ์์ ์ปจํ
์ด๋ ๋ด ํ๋ฌผ ๊ณ ๋ฐ์ ๋ํ ๊ท์ ์ ์ฌ์ค์ ์ ๋ฌดํ ์ค์ ์ด๋ฉฐ, ์ผ๋ฐ ํ๋ฌผ์ ๊ณ ๋ฐ ๊ท์ ์ญ์ ํด์์ด์ก์ ๊ตญํ๋์ด ์๋ค๊ณ ํ๋จํ์๋ค. ์ด๋ฅผ ์ํด ํ์กดํ๋ ํ๋ฌผ์ ์ฌ๊ณ ๋ฐ์ง์นจ์๋ฅผ ํ์ฉํ์ฌ ์ง์นจ์ ๋ฒ์๋ฅผ ์ปจํ
์ด๋ ๋ด๋ถ ํ๋ฌผ๊น์ง ํ๋ ์ ์ฉํ๋ฉฐ ์ด ๊ณผ์ ์์ ์ผ๋ถ ๊ฐ์ ์ด ํ์ํ ๋ด์ฉ์ ์ธ๊ธํ์๋ค.
๋ณธ ์ฐ๊ตฌ๋ ๊ทธ๋์ ๋ถ์กฑํ๋ ์ปจํ
์ด๋ ๋ด ํ๋ฌผ๊ณ ๋ฐ์ ๊ดํ ์ฐ๊ตฌ๋ฅผ ์งํํด ์ด์ ๊ด๋ จํ ๊ตญ๋ด์ธ ์ด๋ก ๋ค์ ์ ๋ฆฌํ์๋ค. ์ด๋ก ์ธํด ๋นํ์คํ ๋์ด ์๊ณ ๊ฒฝํ ์์กด์ ์ธ ๊ด๋ จ ์ฐ์
์ํ๊ณ์ ๋ณํ๋ฅผ ์ ๋ํ ์ ์๋ค๋ ์ ์์ ์์ฌ์ ์ ์ ์ํ๋ค. ๋ํ, ์ฌ๊ณ ๋ฐ์ ์ ์์ธํ์
์ ๊ธฐ์ค์ ์กฐ์ฐจ ๋ ์ ์์๋ ํํ ๋ฒ๊ท์ ๋ฌธ์ ์ ์ ์ง์ ํ๊ณ ์ด๋ฅผ ๊ฐ์ ํ ์ ์๋ ๋ฐฉ์์ ๋ชจ์ํด๋ณด๊ณ ์ ํ์๋ค.์ 1 ์ฅ ์ ๋ก 1
์ 1์ ์ฐ๊ตฌ์ ๋ฐฐ๊ฒฝ ๋ฐ ๋ชฉ์ 1
์ 2์ ์ฐ๊ตฌ์ ๋ฐฉ๋ฒ ๋ฐ ๊ตฌ์ฑ 4
์ 2 ์ฅ ์ด๋ก ์ ๋ฐฐ๊ฒฝ 6
์ 1์ ์ปจํ
์ด๋ ์ด์ก ๋ฐ ๊ณ ๋ฐ ์์
์ ๋ฐ์ ๊ณผ์ 6
1. ์ปจํ
์ด๋ ์ด์ก์ ์ญ์ฌ 6
2. ์ปจํ
์ด๋ ๋ฌผ๋๋์ ์ฆ๊ฐ 8
์ 2์ ํ๋ฌผ๊ณ ๋ฐ์ ์ค์์ฑ 10
1. ์ ๋ฐ ์ฌ๊ณ ํต๊ณ 10
2. ๊ณ ๋ฐ ๊ด๋ จ ์
๊ณ ํํฉ 12
3. ์ปจํ
์ด๋ ์ด์ก์ค ์ฌ๊ณ ์ฌ๋ก 14
์ 3์ ์ ํ์ฐ๊ตฌ ๊ฒํ 17
1. ํด์์ด์ก ์์ ์ ๊ดํ ์ ํ์ฐ๊ตฌ 17
2. ์ ํ์ฐ๊ตฌ์์ ์ฐจ๋ณ์ฑ ๋ฐ ์์ฌ์ 19
์ 3 ์ฅ ์ปจํ
์ด๋ ๋ด ํ๋ฌผ๊ณ ๋ฐ์ ๊ดํ ์ด๋ก ์ ์ ๋ฆฌ 21
์ 1์ ์ปจํ
์ด๋ ๋ด ํ๋ฌผ๊ณ ๋ฐ์ ๊ดํ ๊ฐ์ 21
1. ์ด์ก์ ์ถฉ๊ฒฉ 21
2. ํ๋ฌผ ๋ณดํธ๋ฅผ ์ํ ์ผ๋ฐ ๊ท์น 25
์ 2์ ๊ตญ๋ด์ธ ๊ณ ๋ฐ๊ด๋ จ ์ด๋ก ์ ์ ๋ฆฌ 29
1. ์ผ๋ง ์์
์ ์ฌ๋ฃ 29
2. ๋ผ์ด์ฑ ์์
์ ์ฌ๋ฃ 34
3. ์ปจํ
์ด๋ ๋ด ํ๋ฌผ๊ณ ๋ฐ 42
์ 3์ ์ด๋ก ์ ํ๊ณ ๋ฐ ๋์์ 53
์ 4 ์ฅ ๊ตญ๋ด ๊ณ ๋ฐ๊ด๋ จ ๋ฒ๊ท ํํฉ ๋ฐ ๊ฐ์ ๋ฐฉ์ 58
์ 1์ ์ปจํ
์ด๋ ๋ด ํ๋ฌผ๊ณ ๋ฐ ๊ด๋ จ ๋ถ์ ์ฌ๋ก 58
์ 2์ ๊ณ ๋ฐ๊ด๋ จ ๊ตญ๋ด๋ฒ๊ท 62
1. ์ ๋ฐ์์ ๋ฒ 62
2. ํ๋ฌผ์ ์ฌ๊ณ ๋ฐ์ง์นจ์ 64
์ 3์ ๊ตญ๋ด๋ฒ๊ท์ ๋ฌธ์ ์ ๋ฐ ๊ฐ์ ๋ฐฉ์ 65
1. ๊ตญ๋ด๋ฒ๊ท์ ๋ฌธ์ ์ 65
2. ํด์ธ์ฌ๋ก 66
3. ๊ฐ์ ๋ฐฉ์ 68
3.1 ๋ฒ๋ฅ ๊ฐ์ ์ ํตํ ๊ฐ์ ๋ฐฉ์ 68
3.1 ์ ๋์ ๊ฐ์ ๋ฐฉ์ 73
์ 5 ์ฅ ๊ฒฐ ๋ก 74
์ 1์ ์ฐ๊ตฌ์ ์์ฝ ๋ฐ ์์ฌ์ 74
์ 2์ ์ฐ๊ตฌ์ ํ๊ณ ๋ฐ ํฅํ ์ฐ๊ตฌ๋ฐฉํฅ 77
์ฐธ๊ณ ๋ฌธํ 78Maste
A Theorem Prover For Boolean BI
DoctorWhile separation logic is acknowledged as an enabling technology for large-scale program verification, most of the existing verification tools use only a fragment ofseparation logic that excludes separating implication. As the first step towards a verification tool using full separation logic, we develop a nested sequent calculusfor Boolean BI (Bunched Implications), the underlying theory of separation logic, as well as a theorem prover based on it. A salient feature of our nested sequentcalculus is that its sequent may have not only smaller child sequents but also multiple parent sequents, thus producing a graph structure of sequents instead ofa tree structure. Our theorem prover is based on backward search in a refinement of the nested sequent calculus in which weakening and contraction are built into all the inference rules. We explain the details of designing our theorem prover and provide empirical evidence of its practicality