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1 저작자표시 - 비영리 - 변경금지 2.0 대한민국 이용자는아래의조건을따르는경우에한하여자유롭게 이저작물을복제, 배포, 전송, 전시, 공연및방송할수있습니다. 다음과같은조건을따라야합니다 : 저작자표시. 귀하는원저작자를표시하여야합니다. 비영리. 귀하는이저작물을영리목적으로이용할수없습니다. 변경금지. 귀하는이저작물을개작, 변형또는가공할수없습니다. 귀하는, 이저작물의재이용이나배포의경우, 이저작물에적용된이용허락조건을명확하게나타내어야합니다. 저작권자로부터별도의허가를받으면이러한조건들은적용되지않습니다. 저작권법에따른이용자의권리는위의내용에의하여영향을받지않습니다. 이것은이용허락규약 (Legal Code) 을이해하기쉽게요약한것입니다. Disclaimer

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12 ,,,. 18, GEE., 0.93 (95% CI ).., GEE, 0.2,, 0.1,. 23,187 - vi -

13 ,, 332,346, 274,508,., ,744, 3 201,410, 2 313,498, 1 386,010,..,,.. :,,,,, GEE - vii -

14 ,,.,, (, 2001). 2017,.,,, , 49.7, 35 (, 2016).,.,, - 1 -

15 , ,,.., ( ).,

16 Ⅱ. 1. (2016),, (, 2008;, 2009; Kim et al., 2012),, (Kim et al., 2013), (, 2007).,. (2010) (RII; relative index of inequality) (CI; concentration index), 17%~30%.. (2011) Le Grand,.. Kim (2012) - 3 -

17 ,. < 1>. 1. () (2007) (GEE) (2008) (2011) (2005),,,, - 4 -

18 2.. Andersen.., (, 2009).,.,,,.,,,,,,...,. Andersen. (, 2000).,

19 .., (,, 2013)., (permanently sick), (RCGP et al., 1995).,.., (Monteiro, 1973). (,, 2006). (, 2009). (2010),,,. (2008),.. (2010),, - 6 -

20 , ,., (Hafner-Eaton, 1993;,, 1994;, 2009;, 2000;, 2012;,, 2007). (2011), 3. (2009). (2013) 2009.,,,,,. (2012).,., - 7 -

21 ,...,,,. (,, 2006;, 2007)..,,.,,..,. (,, 2012).,,,. (, 1994;, - 8 -

22 2007)., (2007), (2003).. (,, 1994;, 2007) (,, 2006;, 2007). (, 2003). (-),, (,, 2006;, 2007).,. (2009) 3, % 110, 1,158 20% , , 121(53.1%) 107 (46.9%), 110. (2010), - 9 -

23 (+).,. (2009),. (2007) 2005, 2 1,. (2014),,,.,,,,,

24 3. (2011).,.,,,,.,,.,.,,.. (2004), (2008),

25 ,.. (2009) two-part.,,. (2010) () Le Grand.,.,,,,,, (Benach et al., 2004; Virtanen et al., 2005).,.,,,

26 (, 2013;, 2011). (, ). (, 2008;,, 2010). (, 2003;,, 2006), (, 2009).. ( 1, 1).,

27 Ⅲ (Korea Health Panel) ~ ,869 ( : 54,474 / : 57,395 ) 2008~2009, 2010, 2011 ~2013, 3 51, ~ ,688 ( : 22,795 / : 23,772 ),, 44,678, 18 18, 15,992 ( : 9,263 / : ). < 1>

28 ,

29 2...,, (, 2001;, 2007).,,,.,,,,... Two-Part Model. 1)

30 ,.,.,. 1,,. 2),..,,,.,, (log).. (2011, 2012, 2013 ), (, ), (20, 30, 40, 50, 60 ), (, //, ), (,,, ), (,, /), (1(20%) ~ 5 (20%)), ( 1, 4, 4 ),

31 (, ), (,, ), (, ), (,, ). < 2>

32 2. 1. ( ) ( ) (,, ) // , 1. 1(20%) ( 20%)

33 2. 3 (2011, 2012, 2013 ). ( /),,,., p-value, p-value<0.05., 2., (, ) ( ) T (ANOVA)., (/ ),,,,. (Generalized Estimating Equations) (,,,, ) SAS 9.4 SPSS ver. 24. SAS, SPSS

34 ( 15,992 ) 1,, 1 ( / ) / ( ) / / ( + + ) GEE /

35 Ⅳ. 1. < 3>. 15, ,429 (52.7%), 7,563 (47.3%) ,980, ,745, ,267,. 9,207 (57.6%) 6,785 (42.4%), 62.6%, 60.7%,. 40 4,758 (29.8%), %, %., 11,328, 70.8%,,, 601 (3.8%), 553 (3.5%)., 7,568 (47.3%), 5,652 (35.3%).,,

36 ,., (82.3%) 2,561 (16.0%), Q5 4,462 (27.9%) ,248 (39.1%), 12,873 (80.5%) 3,119 (19.5%). 7,221 (45.2%), 7,826 (48.9%), 8,166 (51.1%). 12,408 (77.6%).,

37 3. N N % N ,980 2, % 2, % ,745 2, % 2, % ,267 3, % 2, % 9,207 5, % 3, % 6,785 2, % 4, % % % 30 3,164 2, % 1, % 40 4,758 3, % 1, % 50 3,964 2, % 1, % 60 3,454 1, % 2, % 11,328 6, % 5, % % % % % 1, % 1, % 1, % 1, % 5,652 2, % 3, % 7,568 5, % 2, % 13,163 8, % 5, % 2, % 2, % % % 2 2, % 1, % 3 3,849 1, % 2, % 4 4,237 2, % 1, % 5 4,462 3, % 1, % 1 5,020 2, % 2, % 4 4,373 2, % 1, % 4 6,248 3, % 2, % 12,873 7, % 5, % 3,119 1, % 1, % 7,221 4, % 3, % 6,141 3, % 3, % 1, % % 7,826 3, % 4, % 8,166 4, % 3, % 2,364 1, % 1, % 12,408 6, % 5, % % % 15,992 8, % 7, % p value

38 2. < 4>. 15,992 12,595 (78.8%), 3,397 (21.2%). 6, %, 6,119 (48.6%), 1,953 (57.5%), 1,444 (42.5%)., 94.9%, 73.3%. 93.2%, 64.9%. 81.3%, 2, %., 73.3%, 86.1%, %, %. 77.2%, 83.8%, 92.4%

39 4. p N N N value ,980 3, % 1, % ,745 3, % % ,267 4, % 1, % 9,207 6, % 2, % 6,785 5, % % % % 30 3,164 2, % 1, % 40 4,758 3, % 1, % 50 3,964 3, % % 60 3,454 3, % % 11,328 9, % 1, % % % % % 1,371 1, % % 1,401 1, % % 5,652 4, % 1, % 7,568 5, % 2, % 13,163 10, % 2, % 2,561 1, % %, % % % % 2 2,603 2, % % 3 3,849 2, % % 4 4,237 3, % % 5 4,462 3, % % 1 5,020 4, % % 4 4,373 3, % % 4 6,248 4, % 1, % 12,873 10, % 2, % 3,119 2, % % 7,221 5, % 1, % 6,141 5, % % 1,082 1, % % 7,826 7, % % 8,166 5, % 2, % 2,364 1, % % 12,408 9, % 2, % % % 8, % % 7, % % 15,992 12, % 3, %

40 3.. 1) Two-part. < 5>. 10.8, 16.8, , , , 11.8, 16.0, , ,, ,. 27.3,,. 1 (23.1 )

41 , , 17.7,. 26.8, ,.,, ,

42 5. N p value p value p value , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,

43 2) < 6>. 1., 12.5 (8.9 ). 11.6, 9.8, , ,. 13.2, 14.5, ,. 13.8, , ,, ,

44 8.5, 8.8, 8.5, 12.6, 12.8,

45 6. N p value p value p value , , , , , ,

46 . 1) < 7~8>., 313, , ,223, 419,419, , ,683, 634,775,, 393,310, 1 493, ,740,, 414, , ,322 (212,551 ),., 388,484,.,

47 , 289,035, 383,832, 358,817, 456, ,950, 433,829, 420, , ,906, 475,451, 597,544, 819,

48 7. () N p value , , ,458 12,047, , , ,530 13,898, , , ,241 20,106,927 6, , ,777 20,106,927 5, , ,950 10,922, , ,054 5,410, , , ,826 12,047, , , ,291 13,898, , , ,362 10,910, , , ,137 20,106,927 9, , ,981 20,106, , ,852 9,774, , ,182 8,467,640 1, ,775 1,091,391 20,106,927 1, , ,979 9,774,613 4, , ,496 8,830,080 5, , ,272 13,898,713 10, , ,570 20,106,927 1, , ,380 12,047, , ,699 10,910, , , ,899 9,774, , , ,628 20,106, , , ,354 13,898, , , ,232 8,610, , , ,410 13,898, , , ,456 8,830, , , ,098 20,106,927 10, , ,028 13,898,713 2, , ,680 20,106, , , ,493 8,243,925 5, , ,069 12,047, ,258 1,257,657 20,106,927 5, , ,149 12,047,530 7, , ,398 20,106,927 1, , ,972 6,633,109 9, , ,208 20,106, , ,582 12,047, , , ,

49 8. ( ) p value p value , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,432 1,032, , , , , , , , , , , , , , , ,304 1,133, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,544 1,175, ,103 1,294, , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,829 1,057, , , , ,

50 2) < 9~10>. 1,909,143 2,349,677. 2,384,668, 1,866,153, 60 2,806,040,,. 2,266,552, 2,812, ,223,145,. 2,569,136,. 4,290,537, 2,478,910 (1,530,012 ),. 2,478,910, 90,., 2,478,739 2,580,929, 1,754,668 2,356,901,. 60,

51 , 20, 40, 60, 30,

52 9. () N p value ,435,502 6,304,229 97,468, ,598,141 4,604,681 49,969, ,209,907 3,232,595 22,012, ,384,668 5,444,427 97,468, ,866,153 2,873,439 32,518, , ,131 2,600, ,316,340 1,704,687 15,000, ,986,621 5,535,575 97,468, ,039,656 4,227,083 49,969, ,806,040 4,654,787 42,327,530 1,089 2,266,552 4,774,607 97,468, ,958,106 2,821,998 19,013, ,328,449 2,171,592 15,313, ,812,026 4,887,363 40,199, ,647,952 4,590,127 30,308, ,998,170 3,878,051 49,969, ,843,894 4,669,832 97,468,041 1,076 2,052,367 4,355,909 97,468, ,569,136 4,765,815 49,969, ,352,008 4,452,101 36,181, ,329,161 4,246,158 30,308, ,162,314 4,344,076 42,327, ,144,515 5,547,905 97,468, ,964,732 3,530,876 49,969, ,223,145 4,093,788 49,969, ,145,675 5,138,883 97,468, ,005,716 3,881,508 40,199,932 1,118 2,052,367 4,355,909 97,468, ,569,136 4,765,815 49,969, ,958,741 3,266,927 36,181, ,290,371 5,916,176 20,964, ,900,803 5,144,095 97,468, ,478,910 5,081,223 97,468, ,530,012 2,814,297 30,118, ,197,487 1,844,071 15,099,700 1,072 2,161,063 1,682,729 15,000, ,103, ,958 3,297,320 1,340 2,140,916 4,386,

53 10. ( ) p value p value ,513,569 8,516,698 2,189,526 3,324, ,097,127 4,256, ,820,978 4,425, ,072,946 3,153,641 2,355,894 3,352,415 2,478,739 6,578,215 2,580,929 4,259, ,754,668 2,957,273 2,356,901 3,228, ,322, , , , ,251,136 1,399,479 1,951,626 2,426, ,607,703 7,802, ,869,695 2,597, ,997,483 4,355,448 2,139,677 3,438, ,240,015 5,877,391 3,067,916 4,455,430 2,363,820 5,950,717 2,531,912 3,852,171 1,509,195 1,779, ,773,466 3,947, ,355,217 1,108,017 2,114,354 2,447,240 2,360,389 2,941,918 3,196,507 4,911,078 2,960,059 5,655,812 2,383,316 3,498, ,438,155 5,506,390 2,096,597 2,933, ,949,717 5,622,184 2,384,953 3,669,100 2,198,199 5,605,592 2,570,196 3,953, ,502,542 3,615,101 2,162,173 3,141, ,550,021 1,864,135 3,311,501 5,742, ,493,120 4,679,273 2,314,270 3,668, ,838,306 4,404, ,416,149 3,611, ,406,651 7,898,616 2,256,247 3,076, ,224,090 4,232,677 2,496,035 3,223, ,322,756 5,228,763 2,582,695 3,802, ,499,668 7,871, ,538,484 4,244, ,948,540 3,613,032 2,244,554 3,232,022 2,093,873 5,239,416 2,353,472 3,657, ,336,305 7,715,732 2,810,806 3,975, ,102,432 6,814,971 2,084,772 3,137,347 2,138,824 3,239, ,197,278 3,454,882 2,073,612 4,202,945 3,755,387 4,938,890 1,449,543 2,209,525 1,741,152 2,450,544 2,753,636 6,941, ,717,430 4,071, ,525,909 2,550,072 2,708,370 3,867,112 2,363,079 6,032, ,419,877 3,754,716 1,948,979 1,780,139 2,347,306 2,133, ,909,143 5,019, ,349,677 3,815,

54 4) < 11, 12>. 1,,. 782,364, 883, , ,437,. 60 1,178,060,. 1,021,259,., 1,164,967,, ,534,, 1 948,156, 881,945,., 1,505,135,, 1,018,512,.., 711,117, 836,098, 828,176, 889,

55 . 60, 40., 1,155,416 1,142,342,

56 11 () N p value , ,980 1,519,500 31,979, , ,637 1,709,756 21,455, , ,310 1,657,347 23,927,086 9, ,437 1,636,082 23,927,086 6, ,827 1,628,653 31,979, ,010 1,698,941 22,052, , ,434 1,534,467 23,927, , ,026 1,332,409 31,979, , ,244 1,559,993 20,337, ,453 1,178,060 1,973,400 21,455,579 11, ,539 1,607,530 21,455, ,021,259 1,758,268 12,202, ,865 1,392,594 11,911,395 1,371 1,164,967 1,961,532 18,797,150 1, ,815 1,608,824 15,043,149 5, ,663 1,653,418 31,979,958 7, ,710 1,519,239 23,927,086 13, ,562 1,596,390 31,979,958 2, ,832 1,794,592 23,927,086, ,974 1,836,001 15,590, ,603 1,871,591 20,041, , ,316 1,455,557 22,052, , ,861 1,588,568 21,455, , ,088 1,625,229 23,927, , ,534 1,722,297 31,979, , ,156 1,702,693 21,301, , ,457 1,669,696 31,979, , ,268 1,542,575 23,927,086 12, ,687 1,616,637 31,979,958 3, ,945 1,711,863 22,052, , ,004 1,613,211 21,455,579 1,081 1,505,135 2,421,031 31,979,958 7, ,457 1,409,708 23,927,086 7,827 1,018,512 1,762,009 31,979,958 8, ,551 1,384,539 23,927,086 2, ,056 1,678,389 31,979,958 12, ,855 1,636,684 23,927, ,749 1,388,962 17,219,800 15, ,988 1,622,

57 12. ( ) p value p value ,077 1,363, ,181 1,639, ,618 1,572, ,193 1,802, ,020 1,502, ,401 1,773, ,117 1,503, ,098 1,775, ,176 1,435, ,918 1,722, ,670 1,245, ,539 1,902, ,865 1,326, ,905 1,823, ,862 1,152, ,218 1,550, ,632 1,655, ,119 1,413, ,160,614 1,956,828 1,159,722 1,966, ,996 1,526, ,272 1,660, ,287 1,449, ,057,309 1,872, ,333 1,364, ,657 1,390,511 1,155,416 1,803,581 1,142,342 1,976,684 1,005,942 1,789, ,314 1,544, ,518 1,574, ,240 1,690, ,469 1,379, ,793 1,745, ,309 1,447, ,126 1,748, ,090,086 2,260, ,898 1,715,792, 601,634 1,078, ,299 1,879, , , ,471 1,937, ,473 1,381, ,286 1,465, ,573 1,369, ,181 1,709, ,054 1,421, ,827 1,828, ,856 1,602,002 1,036,571 1,928, ,026 1,615, ,288 1,742, ,307 1,448, ,166 1,859, ,504 1,417, ,261 1,652, ,190 1,454, ,865 1,757, ,461 1,677, ,737 1,699, ,384 1,278, ,274 1,517, ,125 1,568, ,665 1,630,839 1,239,868 1,795,936 1,623,864 2,681, ,044 1,629,120 1,051,478 1,854, ,774 1,271, ,063 1,463, ,458 1,531, ,286 1,776, ,795 1,501, ,717 1,734, , , ,046 1,923, ,364 1,503, ,053 1,755,

58 4. 1) < 13~14>. < 13>, 0.93 (95% CI ).. (p>.05) 13. ( ) OR 95% CI < 14>,, 0.4 (95% CI ),, 1.5 (95% CI ) (p<.05), 1.4 (95% CI ),. 1.5 (95% CI ), 1.9 (95% CI ), 1.9 (95% CI ), (p<.05).,,

59 1.5 (95% CI ), 0.7 (95% CI ), (95% CI ), 2.0 (95% CI ),., 0.8 (95% CI ), 0.6 (95% CI ). 5.1 (95% CI ). 2.5 (95% CI ) (p<.05)., 0.45 (95% CI ), 0.38 (95% CI ) (p<.001). 2.2 (95% CI ), 1.9 (95% CI ), (p<.001). 4.2 (95% CI ), 6.9 (95% CI ), (p<.001)

60 14. ( ) OR 95% CI OR 95% CI OR 95% CI / ,

61 2) (GEE) ) GEE,. < 15>, 0.2,,, 0.1,. 15. ( ) < 16>, , ,., 3.1,, , , ,

62 0.3,, 2.6, 6.1., 9.8, ,. 4.4, , 2.5, 4.1., 16.4, 7.2, 13.8, < 17>, , 0.4,

63 , , ,, 0.5, , 0.5.,,. 2.0, 2.9,

64 16. () // ,

65 17. () // ,

66 ) GEE < 18~20>.. < 18> 23,187,. 18. ( ) () OR OR , < 19~20>,, 332,346, 274,508,., ,744, 3 201,410, 2 313,498, 1 386,010,., ,164, 1 159,866,

67 . 280, ,641, 683, ,092, 39,781,, 370,644, 201, ,156, ,550, ,289,

68 19. () () // ,

69 20. () , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , // 370, , , , , , , , , , , , , 274, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,

70 Ⅴ. 1., (causal) (static), (dynamic)., (unobserved heterogeneity) (model mis-specification). (multi-collinearity) (, 2014).,.,,. GEE,

71 ,.,,.,, %, % % 5.80% (), (), % 5.89% (), (). 0 0,

72 % 47.3%, 78.8% 21.2% 78.8%.,.,, 60.,,.,... 30,

73 ,, ,,,,,,,,.,,.,, (, 2012)..,

74 .,.,,..,,,

75 Ⅵ ,,,,,,,,.,.,,,..,. (32%~40%) (85%~99%) 1/3 (, 2016),

76 (, 2016)..,,, ( / ),..,.,,

77 . : Andersen. [ ] ; [ ] ; 2014.,,,, ; 9(2): [ ] ; : Le Grand., 2011;27(3):91-12,,.,, 2008;24(3):53-75., ;18(4): :,, 2010; 49-62,,,,.,, 2016; ,. (GEE),, 2008;16: ,.., 2012, ,, 2011; , [ ] ;

78 , : ( ) Two-Stage,, 2014;2: , [ ] ; 2016.,.,, 2009;2(4): , [ ] ; :,, 2001;7(2):67-96.,.,. 2006, 24: , [ ] ; ,, 2011; ;9(1): ,, 2004;56(3):5-35.,., , [ ] ; , [ ] ; , ;

79 ,., (Work History) (Life-Course). 2003;23(S): Crystal,S., Johnson, R. W., Harman, J., Sambamoorthi, U., Kumar, R.. Out-of-pocket health carecostsamong older Americans. Journal of Gemntology SOCIAL SCIENCES 2000; 55(1):S5I-S62. Holmlund, B., & D. Storrie Temporary work in turbulent times: The Swedish experience. Econ J. 112(480): Kalleberg A.L., Nonstandard Employment Relations: Part-Time, Temporary and Contract Work, Annual Review of Sociology, 2000;26: Kim, I. H., Muntaner, C., Khang, Y. H., Peak, D. M., & S. I. Cho. The relationship between nonstandard working and mental health in a representative sample of the South Korea population., 2006, Soc Sci Med. 63(3): Virtanen P., Vahtera, J., Kivimaki, M., Liukkonen, V., Virtanen, M., & J. Ferrie. Labor market trajectories and health: a four-year follow-up study of initially fixed-term employees. Am J Epidemiol. 2005, 161(9):

80 ABSTRACT Medical Use and Medical Expenses by Work Status of Wage Earner This study addresses the main social issue including the work status of wage earner, the socio-economic condition of permanent employee and temporary employee, which is one of main causes of labor polarization, income inequality, working environment, etc. Considering these conditions, in the view of public health, this study seeks to speculate on the problems related to the health problems, such as medical use and medical expenses. The main purpose of this study is to understand the effect of the work status of wage earner on medical use according to the analysis on the difference of medical expenses and the frequency count of medical use depending on the work status of wage earner over 18. The main method of this study is a logistic regression analysis depending on the status of medical

81 use of wage earner. In order to research the important variables that influence the frequency count of medical use of wage earner, this study analyzes the frequency count of medical use and the days of hospital treatment through GEE consequently. The result of this study is as follows. First, according to the result of the logistic regression analysis by the status of medical use of wage earner, in the case of permanent employee related to the work status, the odds ratio of medical use is 0.9 times lower than that of temporary employee. Statistically, however, it has no significant meaning though. Second, in order to research the variables that influence the frequency count of medical use of wage earner, this study used an estimation analysis, such as GEE related to the frequency count of medical use and the days of hospital treatment. In reference to the medical service use of hospital outpatient department, it is showed that the medical use of permanent employee is about 0.2 times more than that of temporary employee, but it has no significant meaning statistically. Third, as for the main causes of the days of hospital treatment on the basis of the work status, regarding permanent employee, it is showed that the days of hospital treatment is 0.1 times lower than that of temporary employee. This result, however, is not statistically significant

82 Fourth, with regard to the main causes of medical expenses related to the work status, referring the annual total medical expenses, it is showed that permanent employee spends KRW 23,187 more than that of temporary employee, hence it has a significant meaning statistically. Fifth, as for the medical service of social security service, which is expected to deeply related to the work status, it is showed that locally insured person spends KRW 332,346 more than that of medical insurance subscriber. In the case of person insured the employer-provided health insurance, they spends KRW 274,508 more than that of medical insurance subscriber. Consequently, all results are statistically significant. Lastly, for the result of research by income quintile, it is showed that the case of person in the second quintile of income spends KRW 140,744 less than that of person in the first quintile of income. Additionally, the case of person in the third quintile of income spends about KRW 201,410 less than that of person in the first quintile of income. In the case of person in the fourth quintile of income, it is KRW 313,498, and KRW 386,010 in the case of person in the fifth quintile of income is less than that of person in the first quintile of income respectively. All results are statistically significant accordingly. In general, the variables, which have an impact on total medical expenses, are mostly related to the health care field rather than the socio-economic field. Despite the result, it is show that the influence of the variables that

83 connote socie-economic meaning including the work status on total medical expenses is still statistically significant. In particular, for the main causes of total medical expenses, this study confirms the various variables with socio-economic meaning, such as medical services of social security service, income, etc, according to the present work status. Thus, if it maintains a continuos flow of the classification of work status of wage earner or more in global labor market as well as our country, the efforts to improve the quality of life of temporary employee in medical use and medical expenses through the welfare policies would be necessary. Keywords: Wage Earner, Temporary Employee, Medical Use, Medical Expenses, Health Panel, GEE

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저작자표시 - 동일조건변경허락 2.0 대한민국 이용자는아래의조건을따르는경우에한하여자유롭게 이저작물을복제, 배포, 전송, 전시, 공연및방송할수있습니다. 이차적저작물을작성할수있습니다. 이저작물을영리목적으로이용할수있습니다. 다음과같은조건을따라야합니다 : 저작자표시. 귀하는원

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경영학석사학위논문 투자발전경로이론의가설검증 - 한국사례의패널데이타분석 년 8 월 서울대학교대학원 경영학과국제경영학전공 김주형

경영학석사학위논문 투자발전경로이론의가설검증 - 한국사례의패널데이타분석 년 8 월 서울대학교대학원 경영학과국제경영학전공 김주형 저작자표시 - 비영리 - 변경금지 2.0 대한민국 이용자는아래의조건을따르는경우에한하여자유롭게 이저작물을복제, 배포, 전송, 전시, 공연및방송할수있습니다. 다음과같은조건을따라야합니다 : 저작자표시. 귀하는원저작자를표시하여야합니다. 비영리. 귀하는이저작물을영리목적으로이용할수없습니다. 변경금지. 귀하는이저작물을개작, 변형또는가공할수없습니다. 귀하는, 이저작물의재이용이나배포의경우,

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Precipitation prediction of numerical analysis for Mg-Al alloys

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歯1.PDF 200176 .,.,.,. 5... 1/2. /. / 2. . 293.33 (54.32%), 65.54(12.13%), / 53.80(9.96%), 25.60(4.74%), 5.22(0.97%). / 3 S (1997)14.59% (1971) 10%, (1977).5%~11.5%, (1986)

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