33 research outputs found
A Study on the Improvement of Conflict Related to the Preservation of Historical and Cultural Environment : Focusing on the conflicts related to the limitation of development act
νμλ
Όλ¬Έ (μμ¬)-- μμΈλνκ΅ λνμ : 곡과λν 건μΆνκ³Ό, 2018. 8. μ λ΄ν¬.μμ¬λ¬Έννκ²½ 보μ μ λ²μκ° νλλ¨μ λ°λΌ λ€μν μμ¬λ¬Έννκ²½ 보μ μ λͺ©μ μΌλ‘ νλ μ μ±
μ΄ λνλλ©°, κ°λ°νμ μ νμ μ£Όλ μλ¨μΌλ‘ νλ 보μ μ νΉμ±μ λ€μν νμμ κ°μ κ°λ±μ΄ λ°μνλ€. μ΄ λ
Όλ¬Έμ μ΄λ¬ν μν©μμ μμ¬λ¬Έννκ²½μμ λνλλ κ°λ±μ κ°λ°νμμ νμ μ€μ¬μΌλ‘ νμ¬ κ·Έ νΉμ§ λ° μμΈμ΄ 무μμΈμ§ νμνμ¬ κ·Έ κ°μ λ°©μμ λͺ¨μνλ λ°μ λͺ©μ μ΄ μλ€. κΈ°μ‘΄ μ°κ΅¬λ€κ³Όλ λ¬λ¦¬ λ€μν μ¬λ‘λ₯Ό μ‘°μ¬νμ¬ μ¬λ‘λ€ κ°μ λνλλ 곡ν΅μ μΈ κ²½ν₯μ νμ
νμμΌλ©°, 건μΆλ¬Ό ννβ€κ·λͺ¨λ λ²λ₯ μΈμ μ°¨μμμλ κ°λ°νμ μ νκ³Ό κ΄λ ¨ν κ°λ±μ μμΈκ³Ό κ·Έμ λν κ°μ λ°©μμ νμν κ²μ μ΄ λ
Όλ¬Έμ μμκ° μλ€κ³ ν μ μλ€.
μμ¬λ¬Έννκ²½ 보μ λ° μ΄μ κ΄λ ¨ν κ°λ±μ μ΄λ‘ μ λ°°κ²½μ νμ
νκΈ° μν΄ λ¬Έν μλ£λ₯Ό κ²ν νμλ€. μ΄λ¬ν μ΄λ‘ μ λ
Όμλ₯Ό ν΅ν΄ κ°λ± μ¬λ‘λ€μ μ νννμμΌλ©°, ꡬ체μ μΈ κ°λ± μ¬λ‘λ₯Ό μ‘°μ¬νκΈ° μν΄ μ£Όλ‘ κ°λ± μ¬λ‘λ₯Ό λ€λ£¬ μΈλ‘ κΈ°μ¬λ₯Ό μ°Έμ‘°νμλ€.
κ°λ± μ¬λ‘μ μ νμ κ°λ°νμ μ νμ νΉμ±κ³Ό μ΄ν΄κ΄κ³μ μ¬μ΄μ μνΈμμ©μ΄λΌλ λ κ°μ§ κΈ°μ€μ κ°μ§κ³ λΆλ₯νμλ€. λ¨Όμ κ°λ°νμ μ νμ νΉμ±μ λν΄μλ λμ²΄λ‘ κ°λ°νμ μ νμ΄ μΌλ°μ μΈ νμ μ ν보λ€λ νΉμ κ°λ°νμλ₯Ό μ€λ¨νλ κ²μΌ λ, μ νμ κ·Όκ±°κ° κΈ°μ‘΄ λ²λ Ήλ³΄λ€λ μ κ· κ³νμ μν κ²μΌ λ κ·μ κ΄κ³μλ€μ νλμ΄ νλ°ν΄μ§λ©°, κ°λ±μ κΈ°κ° λν μ₯κΈ°νλ κ²μ΄λΌκ³ μΆλ‘ ν μ μμλ€.
ννΈ, μ΄ν΄κ΄κ³μ κ°μ μνΈμμ©μ κ·μ λμμλ€μ΄ νμ κΈ°κ΄μ λν΄ κ·μ μνλ₯Ό μꡬνλ νμ κΈ°κ΄κ³Ό κ·μ λμμ κ°μ μνΈμμ©μ΄ κ°μ₯ λλλ¬μ§κ² λνλ¬μΌλ, κ°λ°νμμ νμ μ§μ λΉμ¬μκ° μλ μ 3μκ° κ°λ°μ λ°λνλ©° κ·μ λμμλ νμ κΈ°κ΄κ³Ό κ°λ±μ κ²ͺκΈ°λ νμλ€. λν μ€μμ λΆμ μ§λ°©μ λΆ, νΉμ μ§λ°©μ λΆ κ°μ μ견 λλ¦½μ΄ λ°μνκΈ°λ νμμΌλ©°, μ λΆμμνμ μ€μνμ κΈ°κ΄ μ¬μ΄μ μ견 μΆ©λλ λνλ¬λ€.
κ·Έ λ€ μ¬λ¬ μ¬λ‘λ€λ‘λΆν° κ°λ±μ΄ μΌμ΄λλ μμΈμ λμΆνμκ³ , κ·Έμ λν κ°μ λ°©μμ κ΅λ΄μ μ¬λ¬ μ¬λ‘μ λ€λ₯Έ λΆμΌμ μ λ, μ¬λ¬ λ¬Ένλ€μ ν΅νμ¬ μ μνμλ€. κ°λ±μ μμΈμΌλ‘λ κ²½μ μ μΈ‘λ©΄μμλ μ§μ μ£Όλ―Όμ μΌλ°©μ μΈ μ¬μ°κΆ μ ν, κ°λ°μ¬μ
μ€λ¨μΌλ‘ λ°μνλ 맀λͺ°λΉμ©μ΄ μμμΌλ©° νμ β€μ λμ μΈ‘λ©΄μμλ 보μ μ λ²μΒ·λ΄μ©μ λν λ
Όμ, νμ κΈ°κ΄μ μλ‘μ΄ μ¬μ
μ립·μΆμ§, μ€μμ λΆμ μ§λ°©μμΉλ¨μ²΄ κ° μ견 λ립, λ¬Ένμ¬μμν μ¬μμ λν μ΄ν΄κ΄κ³μμ λΆλ³΅μ΄ μμλ€. κ°μΉκ΄ μΈ‘λ©΄μμ μ΄ν΄κ΄κ³μλ€ μ¬μ΄μ μλ°λ κ°μΉκ΄μ μΆ©λ μμ κ°λ±μ μμΈμ΄ λμλ€.
μ΄λ¬ν κ°λ±μ λν κ°μ λ°©μμΌλ‘ 첫째, μΈμ κ°λ©΄ λ° λ³΄μ‘°κΈ μ§μ, μμ€λ³΄μ λ° λ§€μμ²κ΅¬κΆ λΆμ¬, κ·μ λμ μ§μμ λν μ£Όλ―Ό μ§μ μ¬μ
λ±μ κ²½μ μ 보μμ κ³ λ €ν μ μλ€. λμ§Έ, μ μΆμ΄ μ΄λ ΅κ±°λ κΈ°μ‘΄ κ³νλλ‘ κ°λ° μ¬μ
μ μΆμ§μ΄ μ΄λ €μ΄ κ²½μ° κ²°ν© κ°λ° λ°©μμ λμ
ν μ μλ€. μ
μ§Έ, κ°λ°νμμ νμ λμ λ²μ λ° λ΄μ©μ μ΄κ²¬μ΄ μμ λ κ·μ μ μ¬μ‘°μ μ΄ νμνλ€. λ·μ§Έ, νμ κΈ°κ΄μ΄ 보μ μ¬μ
μ μΆμ§ν λ μ§μ μ£Όλ―Όμ΄ μ°Έμ¬ν μ μλ μ μ°¨λ₯Ό λ§λ ¨ν νμκ° μλ€. λ€μ―μ§Έ, μμ¬λ¬Έννκ²½ 보μ μ μ±
μμ μν μ λΆλ΄νλ μ§λ°©μμΉλ¨μ²΄μ μ€μμ λΆκ° νμ
μ λλͺ¨ν νμκ° μλ€. μ¬μ―μ§Έ, λ¬Ένμ¬μμνκ° μΈνκ°λ₯Ό κ±°λΆν λ κ±°λΆ μ¬μ λ₯Ό μλ €μ£Όμ΄ κ°λ°μ¬μ
μμ λ³κ²½ν μ μλλ‘ ν νμκ° μλ€. μΌκ³±μ§Έ, μμ¬λ¬Έννκ²½ 보μ μ κ΄λ ¨ν΄ κ°λ±μ΄ λ°μνμ κ²½μ° λ체μ λΆμν΄κ²°μ λ(ADR)λ₯Ό ν΅ν λΆμ μ‘°μ μ κ³ λ €ν νμκ° μλ€. μ¬λμ§Έ, κ°λ±μ΄ μ₯κΈ°νλκ±°λ μ¬λ¬ κ°μΉκ΄κ³Ό κ΄λ ¨ν κ²½μ° μ°Έμ¬μ μμ¬κ²°μ κΈ°λ²μ λμ
νμ¬ κ°λ±μ κ°μ ν μ μμ κ²μ΄λ€.1. μ λ‘ 1
1.1. μ°κ΅¬μ λ°°κ²½ λ° λͺ©μ 1
1.2. μ ν μ°κ΅¬μ κ²ν 2
1.3. μ°κ΅¬μ λμ λ° λ°©λ² 7
1.3.1. μ°κ΅¬μ λμ 7
1.3.2. μ°κ΅¬μ λ°©λ² 9
2. μ΄λ‘ μ κ³ μ°° 11
2.1. μμ¬λ¬Έννκ²½ 보μ μ μμμ κ΄λ ¨ μ λ 11
2.1.1. μμ¬λ¬Έννκ²½ 보μ μ μμ 11
2.1.2. μμ¬λ¬Έννκ²½ 보μ κ³Ό κ΄λ ¨ν μ λ 13
2.2. κ°λ±μ μ΄λ‘ μ κ²ν 27
2.2.1. κ°λ±μ κ°λ
λ° μμ 28
2.2.2. κ·μ μ μ±
μμμ κ°λ±κ³Ό κ΄λ ¨ν μ΄λ‘ 29
3. μμ¬λ¬Έννκ²½ 보μ κ³Ό κ΄λ ¨ν κ°λ±μ νΉμ± 34
3.1. κ°λ±μ μ ν λΆλ₯ 34
3.1.1. κ°λ°νμ μ νμ νΉμ±μ λ°λ₯Έ κ°λ± μ ν 34
3.1.2. μ΄ν΄κ΄κ³μ κ° μνΈμμ©μ λ°λ₯Έ κ°λ± μ ν 38
3.2. κ°λ± μ¬λ‘μ κ°μ λ° λΆμ 42
3.2.1. κ°νμ°μ± λ° κ°νμΈμ± μ£Όλ³ 42
3.2.2. νλμλμ°¨ κΈλ‘λ²λΉμ¦λμ€μΌν° μ μΆμ¬μ
47
3.2.3. νλ©ν μ± λ΄λΆ μ£Όκ±°μ§ 52
3.2.4. μ¬μ§2λμνκ²½μ λΉκ΅¬μ 60
3.3. κ°λ±μ μ νλ³ νΉμ§ 67
3.3.1. κ°λ°νμ μ νμ λ°λ₯Έ μ νλ³ κ°λ±μ νΉμ§ 67
3.3.2. μ΄ν΄κ΄κ³μ κ° μνΈμμ© μ νλ³ κ°λ±μ νΉμ§ 73
3.3.3. κ°λ±μ μ΄λ‘ μ μ€λͺ
78
4. κ°λ±μ μμΈκ³Ό κ°μ λ°©μ 81
4.1. κ°λ°νμμ ν κ΄λ ¨ κ°λ±μ μμΈ 81
4.2. κ°λ°νμμ ν κ΄λ ¨ κ°λ±μ κ°μ λ°©μ 90
4.1.2. κ°λ±μ κ°μ λ°©μ 90
4.1.2. κ°λ°νμ μ ν μ νλ³ κ°λ± κ°μ λ°©ν₯ 101
5. κ²° λ‘ 108
μ°Έκ³ λ¬Έν 111
Abstract 114Maste
Impact of Mitomycin-C-Induced Neutropenia after Hyperthermic Intraperitoneal Chemotherapy with Cytoreductive Surgery in Colorectal Cancer Patients with Peritoneal Carcinomatosis
Background: Mitomycin-C (MMC) is the most commonly used chemotherapeutic agent for hyperthermic intraperitoneal chemotherapy (HIPEC) after cytoreductive surgery (CRS). However, MMC has a side effect of myelosuppression. This study aimed to evaluate the clinical manifestations and impact of MMC-induced neutropenia after CRS and HIPEC in colorectal cancer patients.
Methods: A total of 124 colorectal cancer patients who underwent CRS with HIPEC between March 2015 and January 2019 were evaluated. Patients with malignancies of non-colorectal origin, hospital stay longer than 60 days, peritoneal cancer index > 30, and complete cytoreduction score > 2 were excluded. MMC 35 mg/m2 was administered for 90 min at 41-43 Β°C. The patients were divided into three groups: no neutropenia, mild neutropenia (grade 1-2), and severe neutropenia (grade 3-4).
Results: In total, mild and severe neutropenia occurred in 30 (24.2%) and 48 (38.7%) patients, respectively. Age and body surface area were significantly different among the neutropenia groups. Severe neutropenia developed significantly earlier than mild neutropenia (6.9 days vs. 10.4 days, p < 0.001) and also lasted significantly longer (4.6 days vs. 2.5 days, p = 0.005). The rate of major postoperative complications was significantly higher in the severe neutropenia group than in the no and mild neutropenia groups (8.3% vs. 6.7% vs. 6.5%, p = 0.015) CONCLUSIONS: Severe neutropenia starts earlier and lasts longer than mild neutropenia after CRS and HIPEC using an MMC triple method. The higher rate of major postoperative complications in patients with severe neutropenia highlights the importance of postoperative management during the neutropenia period.ope
Changes in Automated Mammographic Breast Density Can Predict Pathological Response After Neoadjuvant Chemotherapy in Breast Cancer
Objective: Mammographic density is an independent risk factor for breast cancer that can change after neoadjuvant chemotherapy (NCT). This study aimed to evaluate percent changes in volumetric breast density (ΞVbd%) before and after NCT measured automatically and determine its value as a predictive marker of pathological response to NCT.
Materials and Methods: A total of 357 patients with breast cancer treated between January 2014 and December 2016 were included. An automated volumetric breast density (Vbd) measurement method was used to calculate Vbd on mammography before and after NCT. Patients were divided into three groups according to ΞVbd%, calculated as follows: Vbd (post-NCT β pre-NCT)/pre-NCT Vbd x 100 (%). The stable, decreased, and increased groups were defined as -20% β€ ΞVbd% β€ 20%, ΞVbd% 20%, respectively. Pathological complete response (pCR) was considered to be achieved after NCT if there was no evidence of invasive carcinoma in the breast or metastatic tumors in the axillary and regional lymph nodes on surgical pathology. The association between ΞVbd% grouping and pCR was analyzed using univariable and multivariable logistic regression analyses.
Results: The interval between the pre-NCT and post-NCT mammograms ranged from 79 to 250 days (median, 170 days). In the multivariable analysis, ΞVbd% grouping (odds ratio for pCR of 0.420 [95% confidence interval, 0.195β0.905; P = 0.027] for the decreased group compared with the stable group), N stage at diagnosis, histologic grade, and breast cancer subtype were significantly associated with pCR. This tendency was more evident in the luminal B-like and triple-negative subtypes.
Conclusion: ΞVbd% was associated with pCR in breast cancer after NCT, with the decreased group showing a lower rate of pCR than the stable group. Automated measurement of ΞVbd% may help predict the NCT response and prognosis in breast cancer.ope
Defining Housing Submarkets and Forecasting Housing Prices using Data Mining Techniques
νμλ
Όλ¬Έ(λ°μ¬)--μμΈλνκ΅ λνμ :νκ²½λνμ νκ²½κ³ννκ³Ό,2019. 8. κΉκ²½λ―Ό.μ£Όν λΆλμ° μμ₯μ μλ§μ μ΄ν΄κ΄κ³κ° μ½νμκ³ , λμμ μ¬νΒ·κ²½μ μ νκ²½κ³Όλ λ°μ νκ² μ°κ΄λ λ§€μ° λ³΅μ‘ν μμ₯μ΄λ€. μ£Όνμμ₯μ λ³νλ μ¬νμ μ€μν μν₯μ λ―ΈμΉλ μμΈμΌλ‘ μμ©νλ€. λλ¬Έμ μ£Όνμμ₯μ μ΄ν΄νκ³ μμ₯ λ΄μμ λ°μνλ λ³νλ₯Ό μ νν κ΄μ°°νκΈ° μν΄ λΆλ¨ν μλκ° μ΄μ΄μ§κ³ μλ€. μ΄λ¬ν κ΄μ μμ μ£Όνμμ₯μ λν μ΄ν΄μ ν΅μ¬μ 볡μ‘ν μμ₯ μμμ λμ§μ μμ₯μ μ μ ν μΆλ €λ΄λ κ²κ³Ό κ·Έ κ²½κΈ°λ³λμ μμΈ‘νλ κ²μ μλ€κ³ ν μ μλ€. μ¦, 볡ν©μΈ κΈ°μ¬μ μν΄ μλνλ μ΄μ§μ μμ₯ μμμ λμ§μ±μ΄ κ°ν νμμμ₯μ μ΄λ»κ² μ μνκ³ , μ΄λ ν λ°©λ²μΌλ‘ κ·Έ λ―Έλμ λ³νλ₯Ό μμΈ‘ν κ²μΈκ° νλ κ²μ΄ μ£Όνμμ₯μ λ€λ£¨λ λ° μμ΄μ λ§€μ° μ€μνλ€.
μ΄μ λ³Έ μ°κ΅¬μμλ λΆλμ° μ€κ±°λ λΉ
λ°μ΄ν°μ λ°μ΄ν°λ§μ΄λ λ°©λ²λ‘ μ μ΄μ©νμ¬, μμΈ μλκΆμ μννΈ μμ₯μ μ μ¬ν κ°κ²© λ° κ°κ²©λ³ν μμ§μμ 보μ΄λ μ κ°μ νμμμ₯μΌλ‘ λλκ³ , κ° νμμμ₯μ ν₯ν κ°κ²©λ³νλ₯Ό μμΈ‘νκ³ μ νμλ€. μ΄λ₯Ό μνμ¬ λ¨Όμ , 1) μκ³μ΄ κ΅°μ§λΆμ λ°©λ²μ νμ©νμ¬ μμΈ λ° μλκΆ μννΈ μμ₯μμ λμ‘°μ κ°κ²©λ³ν ν¨ν΄μ 보μ΄λ νμμμ₯μ μ μνμλ€. μ΄ν, 2) μΈκ³΅μ κ²½λ§ λͺ¨νμ μ΄μ©νμ¬ κ±°μκ²½μ λ³μμ κ΅°μ§λ³ κ°κ²©λ³νμ λ°λ₯Έ μμΈ λ° νμμμ₯μ κ°κ²©μ λͺ¨νννκ³ , λ―Έλμ κ°κ²©λ³νλ₯Ό μμΈ‘νμλ€.
μ΄λ₯Ό μνμ¬ κ΅ν κ΅ν΅λΆμμ μ 곡νλ μννΈ μ€κ±°λ λ°μ΄ν°λ₯Ό μ¬μ©νμμΌλ©°, 2006λ
λΆν° 2018λ
12μκΉμ§ μ½ 300λ§ κ±΄μ μμΈ λ° μλκΆ μννΈλ₯Ό λμμΌλ‘ νμλ€. ꡬ체μ μΌλ‘λ κ°λ³ μννΈ λ¨μ§μ λνμ¬ κ·λͺ¨λ³ ꡬλΆμ μ μ©νμ¬ κ°κ°μ μ΅μ λΆμλ¨μλ‘ μΌμμΌλ©°, μ΅μ’
μ μΌλ‘λ κ±°λκ° λΉλ²ν 1,912κ°μ μ¬λ‘κ° μ¬μ©λμλ€. μκ³μ΄ μλ£λ₯Ό μν κ΅°μ§ λΆμμλ λΆν λ²(Partitioning method)μ μ¬μ©νμμΌλ©°, μ μ¬μ± μ²λλ‘λ Global Alignment Kernel(GAK), μ€μ¬ μΆμΆμλ Partitioning Around Medoid(PAM) μκ³ λ¦¬μ¦μ μ¬μ©νμλ€. κ·Έλ¦¬κ³ κ°κ²©μμΈ‘μ μνμ¬μλ μνμ κ²½λ§λͺ¨νμ μ₯λ¨κΈ°κΈ°μ΅(Long Short Term Memory, LSTM) μκ³ λ¦¬μ¦ λ±μ λ°©λ²λ‘ μ νμ©νμλ€.
κ΅°μ§ λΆμμ ν΅ν νμμμ₯ ꡬλΆμ κ²°κ³Ό μμΈ λ° μλκΆ μμ₯μ μ΄ 7κ°λ‘ ꡬλΆλμμΌλ©°, μ΄ μ€ 3κ°μ νμμμ₯μ μμΈμ μ€μ¬μΌλ‘, 4κ°μ μμ₯μ μμΈ μΈ μ§μ λ° μ λμ μ§μμ μ€μ¬μΌλ‘ ꡬμ±λλ κ²μΌλ‘ λνλ¬λ€. κ°κ°μ μμΈ λλ¨κΆ(κ°λ¨, μμ΄, μ‘νꡬ), μμΈ μν, μμΈ μ€λν, μμΈ λλΆκΆ(λλ΄, λ
Έμꡬ), μ λμ μ€μν, μ λμ μ€λν, μλκΆ μνμΌλ‘ λ¨μννμ¬ ννλ μ μλ€. μμΈ κ²½κ³ μΈμλ μ§λ¦¬μ μΈμ μ±λ³΄λ€ κ·λͺ¨μ λ°λ₯Έ μ°¨μ΄κ° λλλ¬μ‘μΌλ, μμΈμ λλ¨κΆκ³Ό λλΆκΆμ κ²½μ°μλ κ·λͺ¨μ λ°λ₯Έ μ°¨μ΄λ³΄λ€ μ§μμ λμ§μ±μ΄ κ°νκ² λνλ¨μ νμΈνμλ€. κ° νμμμ₯μ (λ¨μλ©΄μ λΉ) κ°κ²© λ° κ°κ²©λ³ν ν¨ν΄μμ ꡬλΆλλ λͺ
νν μ°¨μ΄λ₯Ό 보μλ€.
μμΈ λ° νμμμ₯μ λ―Έλκ°κ²©λ³ν μμΈ‘κ³Ό κ΄λ ¨νμ¬μλ μ£Όνκ°κ²©μ μν₯μ μ£Όλ κ²μΌλ‘ νμΈλ κ±°μκ²½μ λ³μμ μ£Όνκ°κ²©μ§μ λ° κ±°λλ λ±μ μλ£λ₯Ό νμ©νμλ€. 12κ°μκ°μ μλ£λ₯Ό ν΅ν΄, λμΌ μμ λ°°κ²½μλ£κ° μλ 1κ°μ νμ κ°κ²©μ μμΈ‘νλλ‘ λͺ¨νμ ꡬμ±νμ¬ λΆμμ μ§ννμλ€. λΆμ κ²°κ³Ό μμΈ λ° λͺ¨λ νμμμ₯μ λνμ¬ μ°μν μμΈ‘μ±λ₯μ νμΈνμμΌλ©°, 1κ°μ νμ κ°κ²©λ³νμμ 2018λ
λ§ μμλ κ°κ²©νλ½μ΄ κ³μ μ΄μ΄μ§ κ²μΌλ‘ μμΈ‘λμλ€.
λ³Έ μ°κ΅¬λ νμ¬ μμ₯ λ° νκ³μμ ν΅μ©λκ³ μλ μλκΆμ 곡λμ£Όν νμμμ₯ μ μκ° κ°μ§ νμ€λ°μμ λ¬Έμ μ μ λ°νκ³ , μμ₯μ μλμ λ°μνμ¬ λμ§μ±κ³Ό ν¨μ¨μ±μ κ°μ§ μλ‘μ΄ νμμμ₯ μ μλ₯Ό μ μνλ€λλ° μμλ₯Ό κ°μ§λ€. μ΄λ¬ν κ²°κ³Όλ₯Ό ν΅ν΄ ν₯ν μ£Όνμμ₯μ λ³νλ₯Ό μ¬λ°λ₯΄κ² μ΄ν΄νκ³ , μ μ±
μ νλ¨μ λ΄λ¦¬λλ° κΈ°μ¬ν κ²μ κΈ°λνλ€.The housing real estate market, which is closely related to the socioeconomic environment of the city, is a very complex market with many interests involved. Changes in the housing market often have a significant impact on society as a whole. There are ongoing efforts to understand the housing market and to observe precisely the changes that occur in the market. From this point of view, the key to understanding the housing market is to properly identify homogeneous submarkets and to predict their price fluctuations. In other words, how to define a homogeneous sub-market in a heterogeneous market operated by a complex description and how to anticipate that future change are very important in dealing with the housing market.
This study divides apartment market in Seoul metropolitan area into several submarkets with similar price and price movements using APT transaction data and data-mining methodology. First, I defined 1) submarkets with a pattern of synchronized price change in APT-market using time series cluster analysis method. And then, 2) Modeling the prices of Seoul and submarkets according to macroeconomic variables and cluster price changes, using Artificial Neural Network(ANN) model, and forecast future price changes.
For this purpose, APT transaction data provided by the Ministry of Land, Infrastructure and Transport were used. From 2006.01 to 2018.12, about 3 million transaction cases in Seoul and the metropolitan area were selected. In terms of time series clustering analysis, partitioning method was used for clustering. Global Alignment Kernel (GAK) was used as similarity measure and Partitioning Around medoid (PAM) algorithm was used for center extraction. For the prediction of the price, Long Short Term Memory (LSTM) algorithm of the Recurrent Neural Network model is used.
As a result of sub-market segmentation by cluster analysis, Seoul and metropolitan area markets were divided into 7 submarkets, of which 3 are mainly in Seoul, and 4 markets are located outside of Seoul and new towns. Each of them can be expressed in simplified form in the Seoul Southeast Region (Gangnam, Seocho, Songpa), Seoul Small, Seoul Mid-Large, Seoul Northeast(Dobong, Nowon), New-town Mid-Small, New-town Mid-Large, Metropolitan Small. Overall, there is a significant difference in scale rather than geographic proximity, but it was confirmed that regional homogeneity was stronger in the case of Southeast and Northeast regions than Seoul. Each sub-market showed a difference in price(per unit area) and price change patterns.
For the prediction of future price changes in Seoul and submarkets, this study used data such as the housing price index and the number of transactions, and macroeconomic variables that were found to affect housing prices. In the 12-month period, the model was constructed to estimate the price one month after the absence of background data. As a result of the analysis, the forecasting performance in Seoul and all submarkets was confirmed. For the price change after one month, it is predicted that the price decline that started at the end of 2018 will continue.
This study implies that the definition of the sub-market in the metropolitan area, which is currently used in the market and academia, reveals the problems of the reality reflection and suggests a new sub-market definition with homogeneity and efficiency reflecting the dynamics of the market. These results are expected to contribute to the understanding of future housing market changes and to make policy decisions.I. μλ‘ 1
1. μ°κ΅¬μ λ°°κ²½ 1
2. μ°κ΅¬μ λͺ©μ λ° λ°©λ² 3
3. μ°κ΅¬μ λ²μ 4
4. μ°κ΅¬μ κ΅¬μ± 5
II. μ νμ°κ΅¬ 6
1. μ£Όν νμμμ₯μ κ΄ν μ°κ΅¬ 6
1) μ£Όνμμ₯μ νΉμ± 6
2) μ£Όν νμμμ₯μ κ°λ
κ³Ό μλ―Έ 10
3) λ³Έ μ°κ΅¬μμμ μ£Όν νμμμ₯μ μ μ 13
4) μ£Όν νμμμ₯ λΆμ λ°©λ² 13
5) κ΅°μ§λΆμμ μ΄μ©ν μ£Όν νμμμ₯ λΆμ λ° μ°κ΅¬ μ°¨λ³μ± 14
2. κ±°μκ²½μ μ μ£Όνμμ₯ 17
1) κ΅λ΄μ΄μμ°κ³Ό μ£Όνκ°κ²© 18
2) κΈλ¦¬κ³Ό μ£Όνκ°κ²© 18
3) ν΅νλκ³Ό μ£Όνκ°κ²© 19
4) λ¬Όκ°μ μ£Όνκ°κ²© 19
3. λ¨Έμ λ¬λμ ν΅ν μ£Όν κ°κ²©μμΈ‘μ κ΄ν μ°κ΅¬ 21
III. μμΈ(μλκΆ)μ μννΈ μμ₯νν© 24
1. μλκΆμ μ£Όκ±° 곡κ°κ΅¬μ‘° 24
1) μλκΆ μΈκ΅¬λΆν¬ 24
2) μ£Όνμ νλ³ κ³΅κ°κ΅¬μ‘° 27
3) μννΈ κ°κ²©μ 곡κ°κ΅¬μ‘° 31
2. μλκΆ μννΈ κ°κ²©λ³ν 34
1) μννΈ κ°κ²©λ³ν 34
2) κ·λͺ¨λ³ μννΈ κ°κ²©λ³ν 35
IV. κ΅°μ§ λΆμμ ν΅ν νμμμ₯ νμ
37
1. μκ³μ΄ κ΅°μ§λͺ¨ν λ°©λ²λ‘ 37
1) κ΅°μ§λΆμμ κ°λ
λ° κ΅°μ§ν μκ³ λ¦¬μ¦ 37
2) μκ³μ΄ κ΅°μ§ λΆμκ³Ό μ μ¬μ± μ²λ 40
3) μ μ¬μ± μ²λ : Global Alignment Kernel(GAK) 43
4) μ€μ¬ μΆμΆ : Partitioning Around medoid(PAM) 45
2. λΆμ λμ μ μ λ° μλ£μ μ μ²λ¦¬ 47
1) κ·λͺ¨ κ΅¬λΆ 47
2) κ·λͺ¨λ³ μννΈ λ¨μ§ λ¨μ λν―κ° μΆμΆ 49
3) λΆμ λμ μ μ 49
3. λΆμκ°μ 51
4. κ΅°μ§μ μ κ²°μ 53
5. κ²°κ³ΌλΆμ 55
1) κ΅°μ§ λΆμ κ²°κ³Ό κ°μ 55
2) κ΅°μ§ 1 : μμΈ λλ¨κΆ 65
3) κ΅°μ§ 2 : μμΈ μν 68
4) κ΅°μ§ 3 : μμΈ μ€μν 71
5) κ΅°μ§ 4 : μμΈ λλΆκΆ 74
6) κ΅°μ§ 5 : μ λμ μ€μν 77
7) κ΅°μ§ 6 : μ λμ μ€λν 80
8) κ΅°μ§ 7 : μλκΆ μν 83
6. μκ²° 86
V. μΈκ³΅μ κ²½λ§ λͺ¨νμ μ΄μ©ν κ°κ²©μ§μ μμΈ‘ 89
1. μΈκ³΅μ κ²½λ§ μμΈ‘λͺ¨ν λ°©λ²λ‘ 89
1) μΈκ³΅μ κ²½λ§ λͺ¨νμ κ°λ
κ³Ό λ°°κ²½ 89
2) μνμ κ²½λ§ λͺ¨ν 94
3) LSTM μκ³ λ¦¬μ¦ 97
2. λ³μμ μ μ 100
3. λͺ¨ν κ°μ 101
1) λΆμ κ³Όμ λ° μλ£μ μ²λ¦¬ 101
2) λ―Έλ μμΈ‘μ μν λͺ¨νμ κ΅¬μ± 103
3) λͺ¨νμ μ€κ³ 104
4. κ²°κ³ΌλΆμ 106
1) μμΈ‘μ±λ₯ νκ° κ²°κ³Ό 106
2) λ―Έλκ°κ²©λ³ν μμΈ‘κ²°κ³Ό 110
5. μκ²° 112
VI. κ²°λ‘ 113
1. κ²°κ³Ό μμ½ λ° ν₯ν κ³Όμ 113
2. μ μ±
μ μμ¬μ 115
β μ°Έκ³ λ¬Έν 116Docto
μ‘°μ μ‘± λ°μ§μ§μ νμ±κ³Ό μ±μ₯μ κ΄ν μ°κ΅¬
νμλ
Όλ¬Έ (μμ¬)-- μμΈλνκ΅ νκ²½λνμ : νκ²½κ³ννκ³Ό(λμλ°μ§μκ³νμ 곡), 2014. 2. κΉκ²½λ―Ό.μμΈμ κΈλ‘λ² λμλ‘ μ§μ
νλ©΄μ κΈκ²©ν λ€λ¬Έν νμμ κ²½ννκ³ μλ€. 건μ€, μ μ‘°μ
λΏ μλλΌ λλΆλΆμ λμνλΆμλΉμ€ λΆμΌμμ μ λ ΄ν μΈκ΅μΈ λ
Έλλ ₯μ λν μμ‘΄λλ₯Ό λμ¬κ°κ³ μλ€. νμ¬ μμΈμ μΈκ΅μΈ λ
Έλμ μ€μμ κ°μ₯ μ€μν λΉμ€μ μ°¨μ§νκ³ μλ μ΄λ€μ μ‘°μ μ‘±λ€μ΄λ€. μμ¬μ μΌλ‘ λ³Ό λ νκ΅μ μ¬μΈλν¬λΌ ν μ μλ μ΄λ€μ μΈμ΄μν΅μ μμ λ‘μκ³Ό μΈλͺ¨μ μ μ¬μ±μΌλ‘ μλΉ, μ²μ, κ°μ¬λμ°λ―Έ λ± λλΆλΆμ λμ νλΆμλΉμ€μμ ν μΈκ΅μΈ λ
Έλμμ λΉν΄ κ²½μλ ₯μ κ°μ§κ³ μλ€.
μμΈμ μ μ°©ν μ΄λ€ λ
Έλμ΄μ£Ό μ‘°μ μ‘±λ€μ μλ±ν¬κ΅¬κ³Ό ꡬλ‘ꡬλ₯Ό μ€μ¬μΌλ‘ ν μλ¨κΆ μ§μμ μ§μ€μ μΌλ‘ κ±°μ£Όνλ©΄μ λ°μ§μ§λ₯Ό νμ±νκ³ μλ€. νΉν ꡬλ‘ꡬ κ°λ¦¬λ΄λκ³Ό μλ±ν¬κ΅¬ λλ¦Ό2λμλ λ§μ μμ μ‘°μ μ‘±λ€κ³Ό μ΄λ€μ μ€μ¬μΌλ‘ ν μμ
μ§μμ΄ νμ±λμ΄ μ΄κ΅μ μΈ κ²½κ΄μ΄ λνλκ³ μλ€. μ΄λ¬ν μ‘°μ μ‘± λ°μ§μ§λ€μ μΌλ°μ μΌλ‘ μ¬λΌκ³Ό κ²ν μ§μμΌλ‘ μ¬κ²¨μ§κ³ μμΌλ©°, μΈλ‘ λ° λμκ³ν μΈ‘λ©΄μμμ κ΄μ¬λ μ£Όλ‘ λ°μ§μ§μ κ·Έλ¬ν μ±κ²©μ μ΄μ μ΄ λ§μΆ°μ Έμλ€. κ·Έλ¬λ μμΈμ λ€λ₯Έ ννΈ κ΄μ§κ΅¬ μμ4λμμλ μ‘°μ μ‘± μκΌ¬μΉ κ±°λ¦¬κ° μ‘°μ±λμ΄ μ΄μμ μΈ λ€λ¬Έν μ§μμΌλ‘ μλ €μ§κ³ μλ€. μμ4λ μ‘°μ μ‘± λ°μ§μ§μμμ μ΄λ¬ν νμμ λΉκ΅μ μ΅κ·ΌλΆν°μ λ³νλ‘ μ¬λΌν, κ²ν ν μ°λ €λ₯Ό λ³κ³ μλ μ‘°μ μ‘± λ°μ§μ§μ λν μλ‘μ΄ κ°λ₯μ±μ 보μ¬μ£Όλ μ¬λ‘λ‘ μλ―Έλ₯Ό μ§λλ€.
λ³Έ μ°κ΅¬μμλ νμ¬ μμΈ λ΄ μ‘°μ μ‘± λ°μ§μ§ μ¬μ΄μμ κ΄μ°°λλ μ΄λ¬ν μ±κ²© λ° νΉμ±μ°¨μ΄μ μ€μ²΄μ κ·Έ μλ―Έλ₯Ό νμ
νκ³ μ νμλ€. μ΄μ λ°λΌ κ°λ¦¬λ΄λ, λλ¦Ό2λ, μμ4λμ μ‘°μ μ‘± λ°μ§μ§λ₯Ό λμμΌλ‘ λΉκ΅λΆμμ μ§ννμλ€. μΈκ΅μΈ λ°μ§μ§μ λν κΈ°μ‘΄μ μ°κ΅¬λ€μ λ°νμΌλ‘ κ°λ
μ μΈ‘λ©΄μμ μ‘°μ μ‘± λ°μ§μ§λ₯Ό μ‘°μ μ‘± μ£Όκ±°λ°μ§μ§μ μ‘°μ μ‘± μ€μ¬μ μμ
μ§μμΌλ‘ λλ³νμ¬ κ°κ°μ κ΄μ μμ λΉκ΅λΆμνμμΌλ©°, κ·Έ κ²°κ³Όλ₯Ό μ€μ¬μΌλ‘ μ‘°μ μ‘± λ°μ§μ§μ νμ± λ° μ±μ₯ κ³Όμ μ μ 리νμλ€.
λ¬Ένμ°κ΅¬μ νμ₯μ‘°μ¬, 곡κ°λΆμ, μ¬μΈ΅λ©΄μ λ±μ κ³Όμ μ ν΅ν΄, κ° μ‘°μ μ‘± λ°μ§μ§λ€μ΄ μ£Όκ±°μ μμ
μ§μ μΈ‘λ©΄μμ λ€μν μ°¨μ΄λ₯Ό 보μ΄κ³ μμμ νμΈνμλ€. κ° μ§μμ μ£Όκ±°λ°μ§μ§ νμ±κ³Όμ κ³Ό μ±μ₯μ κ³Όμ μμ μ¬λ¬ μμΈμ μν₯μ λ°μλ€. λν νν© λ©΄μμ μ‘°μ μ‘± μΈκ΅¬λ°λμ λΆν¬, μ£Όκ±°μ μ§ λ±μμ μ°¨μ΄λ₯Ό 보μ΄κ³ μμΌλ©°, μμ
μ§μ μΈ‘λ©΄μμλ μμ
μ§μμ μ±μ₯μλμ κ·λͺ¨, μμ
μμ€μ μ
μ§ λ° λ°°μΉνν, μ΄μ©κ°κ΅¬μ±, μμ
μ§μμμμ κ²½μμμ λ±μ μμ΄μλ μ§μλ³λ‘ μλ‘ λ€λ₯Έ νΉμ±μ΄ λνλκ³ μμμ νμΈνμλ€.
κ·Έλ¬λ μ΄λ¬ν μ°¨λ³μ νΉμ±μλ λΆκ΅¬νκ³ μ‘°μ μ‘± λ°μ§μ§μ νμ± λ° μ±μ₯μ μμ΄μ, μ
μ§κ²°μ μΌλ‘λΆν° μμ
μμ€μ λ±μ₯κΉμ§μ κ³Όμ μ μΈ μ§μ λͺ¨λμμ λμΌν μμμΌλ‘ μ κ°λμμμ λ°κ²¬νμλ€. μ‘°μ μ‘± μμμ
μλ€μ λ±μ₯κ³Ό μ±μ₯μ΄ μ‘°μ μ‘± λ°μ§μ§λ₯Ό ν΅ν΄ μμ°μ€λ½κ² μ§νλκ³ μμλ€. μ΄λ¬ν κ²°κ³Όλ λμ λ΄ λνΒ·μ ν΄μ§μμ μ
μ§νκ² λλ μ‘°μ μ‘± λ°μ§μ§κ° μμμ μ±μ₯κ³Όμ μ ν΅ν΄ μ§μκ°μ μκΉμ§ μν₯μ λ―ΈμΉ μ μμμ μμ¬νλ κ²μ΄λ€. λμμ λμνλΆκ³μΈ΅μ λ°μ§μ§λ‘μ νμ¬μ μ‘°μ μ‘± λ°μ§μ§μμ μ°λ €λκ³ μλ μ¬λΌνμ κ²ν νμ λν μννλ μ μλ λ¬Έν곡κ°μΌλ‘μμ κ°λ₯μ±κ³Ό λμμ μ μνκ³ μλ€.I. μλ‘
1. μ°κ΅¬ λ°°κ²½ λ° λͺ©μ
1) μ°κ΅¬μ λ°°κ²½
2) μ°κ΅¬μ λͺ©μ
2. μ°κ΅¬μ λ²μ
1) λ΄μ©μ λ²μ
2) μ°κ΅¬μ 곡κ°μ λ²μ
3. μ°κ΅¬μ λ°©λ²
II. μ νμ°κ΅¬ κ³ μ°°
1. μ΄λ‘ μ λ°°κ²½
1) μΈκ΅μΈ λ°μ§μ§μ κ°λ
2) κΈλ‘λ² λμμ μΈκ΅μΈ λ°μ§μ§μ νμ±
3) μΈκ΅μΈ λ°μ§μ§μ κΈ°λ₯ λ° μν
4) μ΄λ‘ μ κ³ μ°° μ 리
2. κ΅λ΄ μ νμ°κ΅¬ κ³ μ°°
1) μ‘°μ μ‘±μ μμ¬μ λ°°κ²½κ³Ό μ΄μ£Ό νΉμ±
2) κ΅λ΄ μΈκ΅μΈ λ°μ§μ§ νμ±μ κ΄ν μ°κ΅¬
3) μ‘°μ μ‘±μ μ΄μ£Ό λ° μ μ°©μ κ΄ν μ°κ΅¬
4) μμΈ μλ¨κΆ μ‘°μ μ‘± λ°μ§μ§μ νμ±κ³Ό νν©μ λν μ°κ΅¬
5) κ΄μ§κ΅¬ μμ4λ μ‘°μ μ‘± λ°μ§μ§λ₯Ό λμμΌλ‘ ν μ νμ°κ΅¬
3. μ νμ°κ΅¬μμ μ°¨λ³μ±
III. μμΈμ μ‘°μ μ‘± λ°μ§μ§ νν©
1. μ‘°μ μ‘± λ°μ§μ§ νν©
1) μ‘°μ μ‘±μ μΈκ΅¬ λΆν¬
2) μμΈμ μ‘°μ μ‘± λ°μ§μ§ νν©
3) μμΈμ μ‘°μ μ‘± μΈκ΅¬λ°λμ 곡κ°μ λ³ν
2. μμΈμ μ‘°μ μ‘±μ μ μ
1) μ‘°μ μ‘± κ΅λ΄ μ μ
λ°°κ²½
2) μ‘°μ μ‘± μ μ
μ¦κ°μ μ μ°©κ³Όμ μμ μ λμ μ¬κ±΄ λ§λ ¨
IV. μ‘°μ μ‘± μ£Όκ±°λ°μ§μ§ νμ±κ³Όμ
1. κ°λ¦¬λ΄λ μ‘°μ μ‘± λ°μ§μ§μ νμ±
2. λλ¦Ό2λ μ‘°μ μ‘± λ°μ§μ§μ νμ±
1) κ°λ¦¬λ΄λ μ‘°μ μ‘± λ°μ§μ§λ‘λΆν°μ νμ₯ λ° μ΄ν
2) λλ¦Ό2λ μ‘°μ μ‘± λ°μ§μ§μ νμ±
3. μμ4λ μ‘°μ μ‘± λ°μ§μ§μ νμ±
1) μ€κ³΅μ
μ§μ μ°μ
μ ν΄μ μΈκ΅¬ 곡λν
2) κ΅ν΅μ κ·Όμ±
4. μκ²°
1) μ‘°μ μ‘± μ μ°©μ§ μ
μ§μμΈμ μ μ¬μ±
2) μ§μμ λνμ λμκ³ν
V. μ‘°μ μ‘± λ°μ§μ§μ νΉμ±μ°¨μ΄
1. μ°¨λ³μ
1) λ°°ν μΈκ΅¬λ°λ
2) λ°°νμΈκ΅¬μ λΆν¬ λ° μ£Όκ±°μ μ§
3) μ
μ’
κ΅¬μ± λΉμ¨
4) μμ
μμ€μ μ
μ§ λ° λ°°μΉνν
5) μμ
μ§μμ μ±μ₯μκΈ° λ° κ·λͺ¨
6) κ³ κ°κ΅¬μ±
7) κ²½μμμ
2. 곡ν΅μ
1) μ΄μ주체
2) μλ³Ένμ±
3) μ
μ§μ ν μμΈ
4) λΆλμ° κ°μΉμμΉ
3. μκ²°
1) μμ½
2) μ§μλ³ νΉμ± μ°¨μ΄μ μμΈ λΆμ
3) κ²°κ³Ό λΆμ
VI. μ‘°μ μ‘± λ°μ§μ§μ νμ± λ° μ±μ₯κ³Όμ
1. μ‘°μ μ‘± λ°μ§μ§μ μμ
μ§μ νμ±κ³Όμ
1) 1λ¨κ³: μ‘°μ μ‘± μ£Όκ±°λ°μ§μ§μ μ‘°μ±
2) 2λ¨κ³: μ‘°μ μ‘±μ μλ³ΈμΆμ κ³Ό λ€νΈμν¬ νμ±
3) 3λ¨κ³: μ‘°μ μ‘±κ΄λ ¨ μμ
μμ€μ λ±μ₯
4) 4λ¨κ³: μ‘°μ μ‘± μ€μ¬ μμ
μ§μμ μ±μ₯
2. μκ²°
VII. κ²°λ‘
1. μμ½
2. μμ¬μ
1) μ‘°μ μ‘± λ°μ§μ§μ μν λ° κ°λ₯μ±
2) μ μ±
μ μμ¬μ
β μ°Έκ³ λ¬ΈνMaste
Role of Protease-activated Receptor (PAR) in retinal pigment epithelial cells
μνκ³Ό/λ°μ¬[νκΈ]Protease-activated receptor(PAR)λ μ΄κΈ°μ thrombin μμ©μ²΄λ‘ μλ €μ‘μΌλ©° G-λ¨λ°± κ²°ν© μμ©μ²΄(G-protein coupled receptor; GPCR)λ‘μ λ
νΉν νμ± λ©μ»€λμ¦μ κ°μ§λλ° μΈν¬μΈμ proteaseμ μν΄μ N-λ§λ¨ λΆλΆμ΄ μλ¦¬κ² λλ©΄ κ°μ μμ©μ²΄μ μΈν¬μΈ 2λ²μ§Έ κ³ λ¦¬μ λΆμ΄μ μ νΈμ λ¬μ΄ νμ±ν λλ€. λ§λ§μμμνΌμΈν¬(retinal pigment epithelial cell, RPE cell)λ νμ‘μΌλ‘λΆν° ν¬λλΉ, λ ν°λ, μ§λ°©μ°κ³Ό κ°μ μμλΆμ κ΄μμ©μ²΄λ‘ μ΄λ°ν΄μ£Όλ©°, λ€μν μ±μ₯μΈμλ₯Ό λΆλΉνμ¬ λ§₯λ½λ§λͺ¨μΈνκ΄λ΄νΌ λ° κ΄μμ©μ²΄μ ννμ μμ νμ κ΄μ¬νλ€. PARλ μ§ν λ° μΈν¬ μ΄λ(migration), μΌμ¦λ°μ λ° ν΅μ¦μ κ΄μ¬νκ³ μμΈν¬μ μ±μ₯κ³Ό μ μ΄μλ λ°μ ν κ΄λ ¨λμ΄ μλ€κ³ λ³΄κ³ λμλ€. κ·Έλ¬λ λ§λ§μμμνΌμΈν¬μμ PARμ λ°νμμμ΄λ κ·Έ μ‘°μ μ κ΄ν μ°κ΅¬λ μμ§ λ―Έν‘νλ€. λ°λΌμ λ³Έ μ°κ΅¬μμλ 첫 λ²μ§Έλ‘ λ§λ§μμμνΌμΈν¬μμ PARμ λ°ν νΉμ±μ μ΄ν΄λ³΄κ³ , λ λ²μ§Έλ‘ PARμ λ§λ§μμμνΌμΈν¬μμμ μ νΈμ λ¬ κ³Όμ μ μμλ³΄κ³ μ νμλ€. λ§μ§λ§μΌλ‘ PARμ νμ±κ³Ό μΌμ¦μ± μ¬μ΄ν μΉ΄μΈ(inflammatory cytokine)κ³Όμ κ΄κ³λ₯Ό μμλ³΄κ³ μ νμλ€. μ΄λ₯Ό μνμ¬ νκ΄ μΌλ£λ₯Ό μ΄μ©ν μΈν¬ λ΄ Ca2+ μΈ‘μ , μ€μκ° μμ μ¬ μ°μμ€ν©λ°μ, flexstation λΆμλ²κ³Ό κ°μ μ€ν λ°©λ²μ μ΄μ©νμμΌλ©°, λ³Έ μ°κ΅¬μ μ£Όμ μ€νκ²°κ³Όλ λ€μκ³Ό κ°λ€.
λΉμ νμ PAR ν¨νμ μΈ thrombin, trypsinμ μν΄ λλ μμ‘΄μ μΌλ‘ μΈν¬ λ΄ Ca2+ λλκ° μ¦κ°νμλ€(EC50=3.4Β±0.08 nM, EC50=25.4Β±0.13 nM). λν μ νμ PAR ν¨νμ μΈ TFLLR-NH2(PAR-1)κ³Ό SLIGRL-NH2(PAR-2)μ μν΄μλ μΈν¬ λ΄ Ca2+ λλκ° μ¦κ°νμμΌλ©° μ΄λ¬ν μ¦κ°λ μΈν¬ μΈμ‘μ Ca2+κ³Όλ 무κ΄νκ² λ΄λΆμμ μ‘°μ λ¨μ μ μ μμλ€. PAR ν¨νμ μ²λ¦¬ μ μ¦κ°λ Ca2+μ PLC μ΅μ μ μΈ U73122 (2 ΞΌM)μ μ μ²μΉμ μν΄μ λλΆλΆ μ΅μ λλ κ²μ νμΈνμκ³ , λΉνμ± ννμ μ μ¬μ²΄μΈ U73343 (2 ΞΌM)μ 3λΆκ° μ μ²μΉ νμμ λλ λ³νκ° λνλμ§ μμλ€. λν IP3(inositol 1,4,5-trisphosphate) μμ©μ²΄ λ΄μμ μΈ 2-APB (50 ΞΌM)μ μ μ²μΉμ μν΄μ PAR ν¨νμ μ μν μΈν¬ λ΄ Ca2+ μ¦κ°κ° μ΅μ λλ κ²μ νμΈν μ μμμΌλ©°, λ§λ§μμμνΌμΈν¬μμ IP3 μμ©μ²΄ μν 1~3μ΄ λͺ¨λ λ°νλμ΄ μλ κ²μ νμΈνμλ€. λ§λ§μμμνΌμΈν¬μλ PARμ μν 1~4κ° λͺ¨λ λ°νλμ΄ μμΌλ©° PAR-1, 3μ΄ μ£Όλ‘ λ§μ΄ λ°νλμ΄ μλ κ²μ μ€μκ° μμ μ¬ μ°μμ€ν©λ°μμΌλ‘ νμΈνμλ€. λ§λ§μμμνΌμΈν¬λ₯Ό PAR ν¨νμ λ‘ 24μκ° μ²λ¦¬ μ μΌμ¦μ± μ¬μ΄ν μΉ΄μΈμΈ TNFa(tumor necrosis factor-a)μ IL-6(interleukin-6)μ λ°νλμ΄ μ¦κ°νλ κ²μ μ μ μμλ€.
μ΄μμ κ²°κ³Όλ€λ‘λΆν° λ§λ§μμμνΌμΈν¬μμ PAR νμ±μ λ°λ₯Έ μΈν¬ λ΄ Ca2+ μ‘°μ μ PLC-IP3λ₯Ό ν΅ν΄ μ΄λ£¨μ΄μ§κ³ , PAR νμ±νμ μΌμ¦μ± μ¬μ΄ν μΉ΄μΈμ μ¦κ°κ° μ°κ΄λμ΄ μμμ μ μ μμλ€. μ΄λ λ§λ§μμμνΌμμ μΌμ¦λ°μμ μ‘°μ κΈ°μ μ μ°κ΅¬νλλ° μ€μν κΈ°μ΄ μλ£κ° λ κ²μΌλ‘ μκ°νλ€.
[μλ¬Έ]Protease-activated receptors (PARs) are G-protein coupled receptors respond to extracellular protease. The retinal pigment epithelium (RPE) cell is a monolayer of cells lying between the retinal photoreceptors and the choroidal blood supply. RPE cells respond to oxidative stress, inflammation, and retinal degeneration. Until now, the expression profile of PARs is still unknown. In this study we identified the role of PARs in RPE cells, such as HRPE and ARPE cell, using fluorescence Ca2+ imaging technique and real-time PCR.
Thrombin and trypsin, PAR receptor agonists, increase the [Ca2+]i in a concentration-dependent manner (EC50=3.4Β±0.08 nM, EC50=25.4Β±0.13 nM, respectively). Selective peptide agonist of PAR-1 (TFLLR-NH2) and PAR-2 (SLIGRL-NH2) increase the [Ca2+]i. PAR agonists increase the [Ca2+]i independent of extracellular Ca2+ levels. Furthermore, U73122 (2 ΞΌM), a PLC inhibitor, completely blocked the Ca2+ increment by activation of PAR receptors. The IP3R(inositol 1,4,5-trisphosphate receptors) 1~3 are expressed in RPE cells. All subtype of PAR receptors are identified and PAR-1, PAR-3 dominantly expressed. PAR receptor agonists exposure significantly increased mRNA expression of the pro-inflammatory cytokine TNFa(tumor necrosis factor-a), IL-6(interleukin-6). Taken together, we suggest that PAR receptors in RPE cells may contribute to the pathogenesis of inflammatory disease of the RPE cells.ope
μνμ ꡬ쑰μ λ³νλ₯Ό μν μν λμ΄ ννμ μμ μ°κ΅¬
νμλ
Όλ¬Έ (μμ¬)-- μμΈλνκ΅ λνμ : μ‘°μκ³Ό, 2013. 8. μ΄μ©λ.λ³ΈμΈμ μ°Έμ¬μκ° μνμ μ΄μ©νμ¬ μ¦ν₯μ μΈ μν λμ΄λ₯Ό ν μ μλλ‘ κ³΅μ°μ₯μ λ§λλ μμ
μ μ°κ΅¬νμλ€. μ΄ κ³΅μ°μ₯μ κ°μκ³Ό 무λκ° λΆλ¦¬ λμ΄μμ§ μκ³ μνμ μ€μ¬μΌλ‘ μ°Έμ¬μμ μν λμ΄μ λ°λΌ μ¦κ°μ μΌλ‘ 무λμ κ°μμ μμΉκ° μ‘°μ λλ νΉμ§μ μ§λκ³ μλ€. μν λμ΄μ μ€μ¬μ΄ λλ μνμ νμ΅μ ν΅ν΄ μΆμ λ λμμ μΈ μ΄λ―Έμ§λ€μ ν΅νμ¬ κ΄κ°μκ² μμ μνκ³Όμ λ§λ¨μ΄λΌλ μΌλ°μ μΈ μν©μ μ μ°μΆνλ©΄μ μ°Έμ¬μμ μν΄ λͺ¨μ΅μ λ³μ΄νκ±°λ μ¬μ©λμ΄μ§μΌλ‘μ¨ κΈ°μ‘΄μ μμλ μ΅μν μΌλ°μ μΈ μν©μ ν΄μ²΄μν€κ³ μλ‘μ΄ μ¦ν₯μ μΈ μν λμ΄μ μ°Έμ¬ν μ μλλ‘ μ λνλ€.
λ³Έ μ°κ΅¬λ μμ κ³Ό κ΄κ°μ΄λΌλ μ΄λΆλ²μ μ μ κ²½κ³λ₯Ό λͺ¨νΈνκ² νκ³ μ λμ μΌλ‘ μ΄λμν€λ κ²μΌλ‘λΆν° μμλμλ€. μ΄λ μ°Έμ¬μμκ² μνμ μ΄μ©ν΄ μ¦ν₯μ μΈ κ³΅μ°μμ μν μ λΆμ¬νκ² νλ λ°©μμΌλ‘ ꡬνλμλ€. μ°Έμ¬μμ κ°μΈμ μΈ μνλ νλλ°©μ, λλ μ£Όκ΄μ μΈ μκ°μ λ°λΌ μνμ ννλ λ΄μ©μ λ³νμν¬ μ μκ² ν¨μΌλ‘μ¨ μλ‘μ΄ μ£Όμ²΄μλ‘μμ κ²½ν κ°λ₯νκ² νλ λ°©μμΌλ‘ μμ
μ μ§ννμλ€. μνμ΄ μ°Έμ¬μμ μν΄ μ¬μ©λμ΄μ§μ λ°λΌ μ μλμ΄ μλ μ₯μμ μλ―Έλ μμ°μ€λ½κ² μ΄λνκ² λ¨μΌλ‘μ μμ κ³Ό κ΄κ° κ·Έλ¦¬κ³ λ¬΄λλΌλ μ‘΄μ¬λ‘ μ μΌλ‘ κ²°νλ κ΄κ³μ μλ―Έμ λν μ§λ¬Έμ λμ§λ μμΌλ‘ κ·κ²°λλ€.
μ μλΌλ νΌν¬λ¨Όμ€λ μ μμ₯, μν κ·Έλ¦¬κ³ κ΄κ°μ΄λΌλ μΈ μμλ‘ κ΅¬μ±λμ΄ μλ€. μ΄ μΈ λΆλΆμ λ
립μ μΌλ‘ 쑴립λμ§ μλ μ‘΄μ¬λ‘ μ κ²°νμ λμμ΄λ€. μ΄ λΆλΆ μ€ νλμ κ²°νμΌλ‘λ μ΄μμ μΈ νΌν¬λ¨Όμ€λ μ§νλ μ μλ€. λ³ΈμΈμ μ΄λ° μ°κ²°κ³ 리λ₯Ό λ§λ ¨ν μ λ²ν μ₯μΉλ₯Ό κ³ μνλλ° μ§μ€νκ² λμλ€. λ³ΈμΈμ μνμ체λ₯Ό μ μνλ μ μμμ μμΉμ 머무λ₯΄μ§ μκ³ , λ³Έ μμ
μ ν΅νμ¬ μ μλΌλ μ₯μ΄ μ§λλ μ΄ μμλ₯Ό κ΄κ³μ±μ λν μ§λ¬Έμ μ°Ύμκ°μΌλ‘μ μ΄λ₯Ό μ‘°ν©ν μ€μ¬μ μΈ νΌν¬λ¨Όμ€λ₯Ό ꡬννκ³ μ νλ€.I researched ways to create venues in which participants could use props to engage in spontaneous role-plays. This venue has the characteristic that, instead of separating the stage from the seats, they could be moved around spontaneously depending on the audience's role-play. The props, which play a central part of the role-play, allow the audience to meet with a work of art through its schematic images. But as the props undergo change through the audience's participation, the familiar scenery changes and a spontaneous role-play unfolds.
This study is premised on the ambiguation of the familiar art-audience dualism, and aims, through the use of props, to move the participants towards spontaneity. Thus, the audience is imbued with the role of the performer. According to the whim or idiosyncrasy of the participant, the form and content of the work is subject to change, thus allowing the audience to experience what it feels like to be an artist-subject. Through the participant's use of props, the meaning of the venue, too, changes, and this finally allows for the meaning of the ontologically deficient relationship between art, audience, and venue, to be critically questioned.
The performance of displaying artwork is composed of three elements: the venue, the artwork, and the audience. None of these three elements can stand on their own, and are all subject to ontological deficiency. If any one element is lacking, the performance will be less than ideal. My work focused on finding the right connecting link between these elements. Thus, in this work, I was not content to remain merely as the manufacturer of my artwork. Rather, by questioning the relationship between the three elements in a display, I aimed to bring them together in an actual performance.λͺ© μ°¨
I. λ€μ΄κ°λ©° 1
β
‘. μμ
μ ννμ νΉμ± - μμ
μ€μμ 2
1. μΈν μ€μ λ¨κ³ 4
2. λ΄ν μ€μ λ¨κ³ 4
β
’. μμ
μ μ κ° β μ μ 곡κ°μμ 5
1. μΌλ°μ μμ
μΌλ‘μ μΈμ€ λ¨κ³
β κ΄κ° κΈ°λ§νκΈ° 5
2. μν κ·ΉμΌλ‘ μμμ μ리λ λ¨κ³
- μΌλ©΄ν νμμ ν΅ν κ·Ήμ μ ν 6
3. λ―μ μν©μ μ°μΆ β κ±°μ§μνμ μνν λ¨κ³ 7
4. μν λμ΄ λ¨κ³ β μ°Έμ¬μμ μν μμ± 10
β
£. μ΄λ―Έμ§μ νκ΄΄μ νμ¬μ μ κ° 12
β
€. μ μμ₯μ ꡬ쑰 λ³ν 13
β
₯. λκ°λ©° 15
Abstract 17Maste
A legal study on "Epuity TRS" - Focusd on legal metters and improvement plans associated with mandatory disclosure, treasury stock, mutual owned stock and circular investment
νμλ
Όλ¬Έ (μμ¬)-- μμΈλνκ΅ λνμ : λ²νκ³Ό, 2017. 2. λ
Ένμ€.μ΄μμ΅μ€μ(Total return swap) κ±°λλ μ₯μΈνμκΈμ΅κ±°λ μ€ νλλ‘ κΈ°μ΄μμ°μμ λ°μν μ μλ κ²½μ μ μμ΅μ κ±°λμλλ°©μκ² μ΄μ νκ³ κ·Έ κΈ°μ΄μμ°μ μνμ ννΌνκΈ° μν κΈμ΅κ±°λκ³μ½μΈλ°, μ£Όμμ κ±°λμ κΈ°μ΄μμ°μΌλ‘ νλ κ²½μ° μ£Όμ μ΄μμ΅μ€μμ΄λΌκ³ νλ€.
μ£Όμ μ΄μμ΅μ€μ κ±°λλ₯Ό ν΅νμ¬ μ΄μμ΅μ§κΈμλ μ½μ λ κΈ°κ° λμ μ£Όμμ 맀κ°νμ§ μκ³ λ μ£Όμμμ νμλ μ μλ μμ₯μν(market risk)μΌλ‘λΆν° 보νΈλ μ μλ€. ννΈ κ±°λμλλ°©μΈ μ΄μμ΅μλ Ήμλ μ΄μμ΅μ€μ κ±°λλ₯Ό ν΅νμ¬ κΈμ΅λΉμ© λ±μ μλΉμ μμλ£λ§μΌλ‘λ μ£ΌμμΌλ‘λΆν° λ°μλλ κ²½μ μ μμ΅μ λͺ¨λ μμ·¨νμ¬ λ§μΉ μ£Όμμ κ²½μ μ μμ΅μ μμ νλ κ²κ³Ό κ°μ ν¨κ³Όλ₯Ό λΈλ€.
μ£Όμ μ΄μμ΅μ€μμ΄ μ΄λ¬ν μμ₯μν ννΌ λλ κ²½μ μ ν¬μ λͺ©μ μΌλ‘ μ΄λ£¨μ΄μ§λ κ±°λκ° μλλΌ λ€λ₯Έ λ²λ Ήμ ννΌν λͺ©μ μΌλ‘ μ΄μ©λλ κ²μ λΆκ³Όνλ€λ©΄ μ΄λ μ΄μμ΅μ€μ κ±°λλ₯Ό λ¨μ©ν κ²μ λΆκ³Όνλ€.
μ΄ λ
Όλ¬Έμμλ μ£Όμ μ΄μμ΅μ€μμ ν΅νμ¬ μμ₯μ°Έκ°μλ€μ΄ ννΌν μ μλ κ°μ’
λ²λ Ήμ λ΄μ©μ λνμ¬ μ΄ν΄λ³΄κ³ μ€λ Ή μ΄μμ΅μ€μ κ±°λλ₯Ό 체결νμ¬ μ΄μμ΅μ§κΈμμκ² μ£Όμμ μ²λΆνμλλΌλ λ§μΉ μ΄μμ΅μλ Ήμκ° μ΄μμ΅μ§κΈμλ₯Ό ν΅νμ¬ μ€μ§μ μΌλ‘ μ΄λ₯Ό μμ νλ κ²μΌλ‘ 보μ μ¬μ ν ν΄λΉ λ²λ₯ κ·μ μ μ μ©ν μ μλμ§, κ·Έλ¦¬κ³ μ΄μμ΅μ§κΈμλ μ΄μμ΅μλ Ήμμκ² κ²½μ μ μ΄ν΄κ΄κ³λ₯Ό μ λΆ μ΄μ νμκΈ° λλ¬Έμ κ·Έμ μκ²°κΆ νμ¬κ° κ²½μ μ μ΄μ΅ μλ μκ²°κΆμ λ¨μ©νμμΈμ§ μμ보μλ€. νμ§λ§ νν λ²κ·λ μ£Όμ μ΄μμ΅μ€μμ νμ©ν λ¨μ©νμλ₯Ό μμΈ‘νμ§ λͺ»νμκΈ° λλ¬Έμ μ΄μμ΅μ€μμ ν΅νμ¬ κ°μ’
λ²λ Ήλ₯Ό ννΌνλ νμλ₯Ό μ°¨λ¨νκΈ°κ° μ½μ§ μλ€.
μ΄λ¬ν μ μ μ£Όλͺ©νμ¬ μ΄ λ
Όλ¬Έ μ 2μ₯μμ μ΄μμ΅μ€μμ μΌλ°λ‘ μΌλ‘μ μ£Όμ μ΄μμ΅μ€μμ μ΄μμ΅μλ Ήμκ° κΈ°μ΄μμ°μΈ μ£Όμμ μ€μ§μ μΌλ‘ μμ νκ³ μλ€κ³ λ³Ό μ μλμ§ μ΄ν΄λ³΄μλ€. μ΄μ λ°λ₯΄λ©΄ μ£Όμ μ΄μμ΅μ€μμ μ΄μμ΅μλ Ήμκ° κ·Έ μ£Όμμ λνμ¬ μ€μ§μ μΌλ‘ μμ νκ³ μλ€κ³ λ¨μ νκΈ° μ΄λ ΅κ³ λ€λ§ κ±°λμ ꡬ체μ μΈ νμ, ν΄λΉ λ²λ₯ κ·μ μ λ΄μ©, κ±°λκ΄ν λ±μ μ’
ν©νμ¬ κ°λ³μ μΌλ‘ νλ¨ν μ λ°μ μλ€. μ¬κΈ°μ λΆκ°μ μΌλ‘ μ΄μμ΅μ§κΈμμ κ²½μ μ μ΄μ΅ μλ μκ²°κΆ νμ¬μ κ΄νμ¬λ μ΄ν΄λ³΄μλ€.
μ 3μ₯μμλ κ°λ‘ μΌλ‘μ μλ³Έμμ₯λ²μ λ³΄κ³ μ무λ₯Ό ννΌνκΈ° μνμ¬ μ£Όμ μ΄μμ΅μ€μ κ±°λλ₯Ό νμ©νλ κ²½μ° μμλλ λ¬Έμ μ μ λνμ¬ μ΄ν΄λ³΄κ³ λ²μ κ·μ¨ μ¬λΆ λ° κ·Έ λ°©μμ λνμ¬ μ°κ΅¬ν΄ 보μλ€. λ³΄κ³ μ무λ μμ₯μ°Έκ°μλ€μκ² μ£Όμμ 보λ₯Ό μ 곡ν¨μΌλ‘μ¨ μμ₯μ λν μ λ’°μ κ±°λμ ν¨μ¨μ±μ μ¦μ§μν€λ κΈ°λ₯μ νκ³ μλλ° μ£Όμ μ΄μμ΅μ€μ κ±°λλ₯Ό ν΅νμ¬ μ£Όμμμ μ κ΄ν μ 보λ₯Ό μννμ¬ μμ₯μ°Έκ°μλ€μκ² μν΄λ₯Ό λΌμΉκ±°λ μλ³Έμμ₯μ λν μ λ’°λ₯Ό νΌμν μνμ΄ μμΌλ―λ‘ μ΄λ¬ν μλμ λνμ¬ ν΄μλ‘ μΌλ‘μ λ²μ κ·μ¨μ κ°νκ±°λ μ
λ²μ ν΅νμ¬ λ°©μ§νλλ‘ νμ¬μΌ νλ€. λμκ° μ λ³΄κ³ μ무λ μ΄μμ΅μ§κΈμκ° κ²½μ μ μ΄μ΅ μλ μκ²°κΆμ λ¨μ©ν νμμλ λ°μ ν μ°κ΄μ΄ μμΌλ―λ‘ κ·Έλ¬ν λ¨μ©νμλ‘ μΈνμ¬ λνλλ λ¬Έμ μ κ³Ό κ°μ λ°©μμ λνμ¬λ ν¨κ» λͺ¨μν΄ λ³΄μλ€.
μ 4μ₯μμλ μλ²μ μκΈ°μ£Όμ κΈμ§, μνΈμ£Όμ μκ²°κΆ μ ν κ·μ λ° κ³΅μ κ±°λλ²μ μνΈμΆμ λ° μνμΆμ κΈμ§κ·μ λ±μ ννΌνκΈ° μνμ¬ μ£Όμ μ΄μμ΅μ€μ κ±°λλ₯Ό νμ©νκ³ μλ κ²½μ°μ λ¬Έμ μ μ μ΄ν΄λ³΄κ³ μ΄λ₯Ό μκΈ°κ³μ°μ λ²λ¦¬λ‘ κ·μ¨ν μ μλμ§, νκ³κ° μλ€λ©΄ μ
λ²λ‘ μΌλ‘μ μ΄λ₯Ό κ·μ¨νλ λ°©μμ λνμ¬ μ°κ΅¬ν΄ 보μλ€. μ΄μ λ°λ₯΄λ©΄ μλ²μ μκΈ°μ£Όμ, μνΈμ£Όμμ΄λ 곡μ κ±°λλ²μ μνΈμΆμ λλ μνμΆμμ κ²½μ° κ°κ³΅μλ³Έμ λ¬Έμ λ λ³΄κ³ μ무 κ·μ μΌλ‘ ν΄κ²°ν κ°λ₯μ±μ΄ μμΌλ νμ¬ μ§λ°°κ΅¬μ‘°μ μ곑μ΄λ κ²½μ λ ₯ μ§μ€μ λ¬Έμ λ λ³΄κ³ μ무λ₯Ό λΆκ³Όνλ κ²λ§μΌλ‘λ ν΄κ²°ν μ μμΌλ―λ‘ μκ²°κΆ μ ν λ±μ μ‘°μΉλ‘ μ΄λ₯Ό κ·μ¨νμ¬μΌ ν κ²μ΄λ€. μ΄μ κ΄λ ¨ ν΄μλ‘ μΌλ‘ μκΈ°κ³μ°μ λ²λ¦¬μ λ°λΌ κ·μ¨ν μ μμ κ²μΌλ‘ 보μ΄λ μ¬λ¬ νκ³μ μ΄ μ‘΄μ¬νλ―λ‘ μ£Όμ μ΄μμ΅μ€μμ μ§μ μ μΌλ‘ κ·μ¨νλ λ°©μμΌλ‘ μ
λ²μ‘°μΉλ₯Ό νλ λ°©μλ μκ°ν΄ λ³Ό μ μλ€.μ 1 μ₯ μλ‘ 1
μ 2 μ₯ μ£Όμ μ΄μμ΅μ€μμ κΈ°λ³Έμ λ²λ¦¬ 3
μ 1 μ μ£Όμ μ΄μμ΅μ€μμ μμ 3
1. κ°λ
3
2. κΈ°λ³Έμ λ²λ₯ κ΄κ³ 5
3. λΉμ¬μ λ° κΈ°μ΄μμ° 6
μ 2 μ νμ© νν© 7
1. μ΄μμ΅μ€μμ κ±°λκ·λͺ¨ 7
2. κ²½μ μ ν¨μ©μ± 7
3. κ΄λ ¨ λ²κ· ννΌ 8
κ°. μ 보곡κ°, μκΈ°μ£ΌμμνΈμ£ΌμμνμΆμκΈμ§ κ·μ ννΌ 8
λ. λΆκ³΅μ λλ λΆμ κ±°λνμλ‘μ μ
μ© 9
μ 3 μ λ²μ μ±κ²© 10
1. μλ³Έμμ₯λ²μ μ±κ²© 10
2. μ¬λ²μ μ±κ²© 11
κ°. ꡬλ³κ°λ
11
λ. 볡ν©κ³μ½ λ΄μ§ λΉμ νκ³μ½ 14
λ€. μ무κ³μ½ 14
μ 4 μ μ£Όμ μ΄μμ΅μ€μμ λ¨μ©κ³Ό μ€μ§μ μμ 14
1. μ£Όμ μ΄μμ΅μ€μμ λ¨μ© 15
2. μ€μ§μ μμ μ κ²°λΆλ μ΄μμ΅μ€μ κ±°λλ΄μ©μ κ΅¬μ± 16
κ°. μκ²°κΆ 16
λ. 맀맀μμ½μκ²°κΆ, 맀μμ΅μ
λ± 17
λ€. μμ΅μ κ·μ 18
λΌ. μ΄μ΅λ°°λΉ 18
λ§. μ 리 19
3. μ£Όμ μ΄μμ΅μ€μ κ±°λμ κ° μ νλ³ λΉκ΅ 19
κ°. μ£Όμμ·¨λμκΈμ μ‘°λ¬νμ§ μμ κ²½μ° 20
λ. μ£Όμμ·¨λμκΈμ μλ Ήμκ° μ‘°λ¬ν κ²½μ° 20
λ€. μ£Όμμ·¨λμκΈμ μ§κΈμκ° μ‘°λ¬ν κ²½μ° 21
λΌ. μ€λ¬Όκ²°μ ν μ΄μμ΅μ€μμ κ²½μ° 23
λ§. μ 리 23
4. μ€μ§μ μμ νλ¨μ μν λ²λ₯ ν΄μ κΈ°μ 24
κ°. μ€μ§μ μμ μ κ°λ
24
λ. μ€μ§μ μμ μ νλ¨κΈ°μ 25
λ€. μ΄μμ΅μ€μμμ μ μ© 26
μ 5 μ μ£Όμ μ΄μμ΅μ€μμ νμ©ν μκ²°κΆ νμ¬ 27
μ 6 μ μκ²°λ‘ 29
μ 3 μ₯ μ£Όμ보μ μ 보곡κ°μ μ΄μμ΅μ€μ 30
μ 1 μ κ°κ΄ 30
μ 2 μ μ λ³΄κ³΅κ° λ±μ κ΄ν νν μ λ λ΄μ© 31
1. μ λμ λ΄μ© 31
2. μ£Όμ μ΄μμ΅μ€μμ λν μ μ©κ°λ₯μ± 33
κ°. 곡κ°λ§€μκ³΅κ³ μ무 λ° λλ보μ λ³΄κ³ μ무 33
λ. μμ μν©λ³΄κ³ μ무 36
3. μκ²°λ‘ 36
μ 3 μ κ΄λ ¨ μ¬μ 36
1. CSX v. TCI μ¬μ 37
κ°. μ¬μ€κ΄κ³ 37
λ. λΉμ¬μλ€μ μ£Όμ₯ 38
λ€. λ²μμ νλ¨ 39
2. Mylan, Perry μ¬μ 41
3. μ°λ¦¬λλΌμ κ²½μ°- μΌμ±λ¬Όμ° vs. Elliott μ¬κ±΄ 43
4. μκ²°λ‘ 45
μ 4 μ λ²μ κ·μ¨ μ¬λΆ λ° κ·Έ λ°©μ 45
1. νμ€ 46
κ°. μλ Ήμμ κ²½μ° 46
λ. μ§κΈμμ κ²½μ° 48
2. μΈκ΅μ μ
λ²λ‘ λ° λμμ‘°μΉ 51
κ°. EU 51
λ. μκ΅ 55
λ€. λ―Έκ΅ 57
λΌ. μκ²°λ‘ 60
3. κ²ν 61
κ°. λ²μ κ·μ¨μ΄ νμνμ§ μ¬λΆ 61
λ. κΈ°λ³Έμ μΈ κ·μ¨λ°©μ 64
λ€. ꡬ체μ μΈ κ·μ¨λ°©μ 67
4. μκ²°λ‘ 84
μ 4 μ₯ μκΈ°μ£ΌμμνΈμ£ΌμμνμΆμμ μ΄μμ΅μ€μ 85
μ 1 μ κ°κ΄ 85
μ 2 μ κ΄λ ¨ κ·μ μ λ΄μ©κ³Ό μ΄μμ΅μ€μ 85
1. μλ²μ μκΈ°μ£Όμ, λͺ¨νμ¬μ£Όμ, μνΈμ£Όμμ λν κ·μ 85
κ°. μκΈ°μ£Όμ, λͺ¨νμ¬ μ£Όμ 85
λ. μνΈμ£Όμ 87
2. 곡μ κ±°λλ²μ μνΈμΆμ λλ μνμΆμμ λν κ·μ 87
κ°. μνΈμΆμ 87
λ. μνμΆμ 88
λ€. μνΈμΆμ λλ μνμΆμ κ·μ μ μλ°ν κ²½μ°μ μ‘°μΉ 89
3. μ λμ μ·¨μ§ 89
κ°. μκΈ°μ£Όμ 89
λ. μνΈμ£Όμ 90
λ€. μνμ£Όμ 91
4. μ£Όμ μ΄μμ΅μ€μμ λνμ¬ λνλλ λ¨μ© νμ 92
5. μκ²°λ‘ 93
μ 3 μ κ΄λ ¨ μ¬μ 93
1. μνΈμ£Όμ λλ μνΈμΆμ 93
κ°. μ¬μ€κ΄κ³ 94
λ. μκ³ (κΈνΈνν)μ μ£Όμ₯ 95
λ€. λ²μμ νλ¨ 95
2. μνμΆμ(νλμλμ°¨, κΈ°μμλμ°¨ μ¬μ) 96
3. μκ²°λ‘ 98
μ 4 μ λ²μ κ·μ¨ μ¬λΆ λ° κ·Έ λ°©μ 99
1. νμ€ λ° μ μλλ κ·μ¨λ°©μμ λ΄μ© 99
κ°. νμ€ 99
λ. κ° κ·μ¨λ°©μμ λ΄μ© 101
2. μΈκ΅μ μ
λ²λ‘ λ° λμμ‘°μΉ 102
κ°. μκΈ°μ£Όμ, μνΈμ£Όμ λ° μνμ£Όμ 103
λ. μ£Όμ μ΄μμ΅μ€μμ λν λμ 106
3. κ²ν 106
κ°. λ²μ κ·μ¨μ΄ νμνμ§ μ¬λΆ 106
λ. κΈ°λ³Έμ μΈ κ·μ¨ λ°©μ 108
λ€. ꡬ체μ μΈ κ·μ¨ λ°©μ 113
4. μκ²°λ‘ 128
μ 5 μ₯ κ²°λ‘ 129
μ°Έκ³ λ¬Έν 131
Abstract 143Maste
Effortism
νμλ
Όλ¬Έ(μμ¬) -- μμΈλνκ΅λνμ : μΈλ¬Έλν μ² νκ³Ό(μμμ² νμ 곡), 2023. 2. κΉνμμ‘μ§μ°.λ
Έλ ₯μ£Όμλ κ°μΈμ λ
Έλ ₯ κ°λ₯ μλ νμμ κ·Έκ° μ€μ λ‘ μ¬νμ κ²½μ 체μ μ ν¬μ¬ν λ
Έλ ₯ μ λμ λ°λΌ κ·Έμκ² μλμ΄ λΆλ°°λμ΄μΌ νλ€λ κ²μ λμμΉμΌλ‘ νλ κ²½μ μ λΆλ°° μ΄λ‘ μ΄λ€. μ½κ² λ§ν΄, κ°μΈμ΄ μΌλ§λ λ
Έλ ₯μ νλλμ λ°λΌ κ·Έμ μλμ΄ κ²°μ λμ΄μΌ νλ€λ κ²μ΄λ€. λ
Έλ ₯μ£Όμλ κ°μΈμ λ°λΌ λ¬λΌμ§λ λ
Έλ ν¬μ
μ, λͺ¨λκ° λμΌνκ² νκ°λ μ μλ νμ€νλ κΈ°μ€μ μνμ¬ μλμ μΈ ν¬μ
κ°μΌλ‘ λ³ννλ€. κ·Έλ¦¬κ³ μ΄λ₯Ό κ²½μ 체μ μ λν κ°μ λλ¦μ κΈ°μ¬λ‘ κ°μ£Όνλ€. κ·Έ ν μ΄λ¬ν κ°μΈμ κΈ°μ¬μ λνμ¬ κ²½μ 체μ μ μ°μΆλ¬Όμ ꡬμ
ν μ μλ ν΅νλ‘μμ μλμ 보μνλ€.
λ
Έλ ₯μ£Όμλ κ²½μ μ λΆλ°°λ₯Ό κ²°μ ν¨μ μμ΄μ, μ΄μ μν₯ μ€ λ
Έλ ₯μ ꡬμ±νλ κ²μ κ³μ°μμ λ°°μ νμ§ μκ³ , κ·Έ μ΄μ μνμ¬ μν₯μ λ°μ κ·Έλλ‘μ λ
Έλ ₯μ μΈ‘μ ν΄ κ·Έμ λΉλ‘ν΄ κ°μμκ² κ²½μ μ λͺ«μ ν λΉνλ€. λ
Έλ ₯ λ₯λ ₯μ΄λΌλ κ²μ΄ κΌ λ€λ₯Έ μ νμ ν μ μμλ€λ μ·¨μ§μ μμ μμ§ κ°λ
μ μνμ¬ μ μ μΌλ‘ μ΄λ£¨μ΄μ§μ§ μλλ€λ κ²°λ‘ μ΄ λμΆλλλΌλ, μ΄λ‘ μ μΌλ‘ μ¬μ ν κ° κ°μΈμ μ°¨λ±μ΄ μλ κ²½μ μ λΆλ°°λ₯Ό λ°μ μ μκ² λλ€.
λν λ
Έλ ₯μ£Όμμμλ κ°μμ λ
Έλ ₯ λ₯λ ₯μ λν μκΈ° μμ λ₯Ό μΈμ νλ€. λ
Έλ ₯μ£Όμμμλ μ΄ νλ±μ£Όμμ λ§μ°¬κ°μ§λ‘ κ°μΈμ λλ¬μΌ μμ°μ μ¬λ₯, μ¬νμ λ°°κ²½, κ°μ νκ²½ λ±μ΄ μ΄μ μνμ¬ κ²°μ λμλ€λ μ μ λ°μλ€μ΄κ³ , κ²½μ μ λΆλ°°λ₯Ό κ²°μ ν¨μ μμ΄μλ κ·Έλ¬ν μ΄μ μμ λλΆλΆμ κ΄νμ¬ μκΈ° μμ λ₯Ό μΈμ νμ§λ μλλ€. κ·Έλ¬λ λ
Έλ ₯ λ₯λ ₯μ λ°νκ³Ό μ‘΄μ¬λ κ°μΈμ κ²°μ κ³Ό μμ ν κ²°ν©λκ³ μ°κ²°λμ΄ μλ€λ μ μμ, λ
Έλ ₯ λ₯λ ₯λ§μ λ³Έμ§μ μΌλ‘ μΌλ°μ μΈ λ₯λ ₯ λ± μ΄μ μμΈκ³Ό μ°¨μ΄κ° μλ€κ³ λ³΄κ³ κ·Έ μμ λ₯Ό μΈμ νλ κ²μ΄λ€.
μ΄λ¬ν λ
Έλ ₯μ£Όμλ κ°λ
μ μΌλ‘ μ΄ νλ±μ£Όμμ λ₯λ ₯μ£Όμμμ λΉκ΅ μμμ λ±μ₯νλλ°, νΉν μ΄ νλ±μ£Όμμ μ΅μ λ
Όμλ€μ λΉνμ¬ μ¬λ¬ μ΄λ‘ μ , μ€μ²μ μ₯μ μ μ§λλ€.Effortism is a philosophical economic theory that asserts income should be distributed according to how much of one's effort ability is actually used. In other words, according to effortism, an individual's income should be determined by how much effort one made. Effortism, in the economic system of society, standardizes labor input that varies by individual, converts it into a relative input value, and views it as each individual's own contribution to the economic system. Furthermore, in determining economic distribution, effortist does not exclude the influence of what constitutes effort among the effects of luck. Effortist rather accepts that there is self-ownership of the talent to make an effort. As a result, effortism has several theoretical and practical advantages compared to the latest discussions of luck egalitarianism and meritocracy.μ 1 μ₯ μλ‘ 1
μ 2 μ₯ λ
Έλ ₯μ£Όμ λ
Όμ¦ 4
μ 1 μ κ°λ
κ³Ό νΉμ§ 4
μ 2 μ μ μ© λ¨κ³, λ²μ, μκΈ° 7
μ 3 μ λμμΉ λ
Όμ¦ 9
μ 4 μ λ
Έλ ₯ν λ§νΌμ λκ°λ₯Ό λ°μμΌ νλ μ΄μ 13
μ 3 μ₯ μ΄λ‘ μ μμΉ μ§κΈ° 17
μ 1 μ μ΄ νλ±μ£Όμμ λ
Έλ ₯-κ³ μ μ±μ°κΈ° λ¬Έμ 17
μ 2 μ μ‘΄ λ‘λ¨Έμ κΈ°μΈμ΄μ§ μ΄λμ₯μ ννν μ΄λ‘ 21
μ 4 μ₯ λ¨μ λ¬Έμ λ€ 26
μ 5 μ₯ κ²°λ‘ 36
μ°Έκ³ λ¬Έν 38
Abstract 40μ
μμ‘μ§λΆμμ€ν MilliCentμμμ λΉλ²νμ§ μμ κ±°λμ λν ν¨μ¨μ± κ°μ
νμλ
Όλ¬Έ(μμ¬)--μμΈλνκ΅ λνμ :μ»΄ν¨ν°κ³΅νκ³Ό,2000.Maste