• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.19 no.6
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• pp.179-191
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• 2019

It is not easy to predict the return on investment in the content business, and there is no index to evaluate cast & crew. The absolute number of TV ratings is steadily declining, but there is no substitute index yet. In this study, we tried to predict the relative popularity of the drama by designing the relative superiority of the individual drama viewership as the response variable and designing the relative superiority of the drama participants as the explanatory variables. We used various machine learning algorithms and added explanatory variables that were found to be useful in previous studies. As a result, with properly combined explanatory variables, a high prediction accuracy of 84% is obtained. In this study, we intend to promote the investment efficiency of the entire contents industry by predicting the relative popularity of the contents.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.14 no.2
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• pp.131-140
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• 2013

Econometric forecast models based on past time-series data have been applied to a wide variety of applications due to their advantages in short-term point estimating. These models are particularly used in predicting the impact of governmental research and development (R&D) programs because program managers should assert their feasibility due to R&D program's huge amount of budget. The construction governmental R&D programs, however, separately make an investment by dividing total budget into five sub-business area. It make R&D program managers difficult to understand how R&D programs affect the whole system including economy because they are restricted with regard to many dependent and dynamic variables. In this regard, system dynamics (SD) model provides an analytic solution for complex, nonlinear, and dynamic systems such as the impacts of R&D programs by focusing on interactions among variables and understanding their structures. This research, therefore, developed SD model to capture the different impacts of five construction R&D sub-business by considering different characteristics of sub-business area. To overcome the SD's disadvantages in point estimating, this research also proposed the method for constructing quantitative forecasting model using qualitative data. Understanding the different characteristics of each construction R&D sub-business can support R&D program managers to demonstrate their feasibility of capital investment.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.21 no.1
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• pp.155-160
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• 1996

In this paper, we consider the discrete-time known signal detection problem under the presence of additive noise exhibiting weak dependence. We derive the locally optimum, memoryless, and one-memory detector test statistics under a seakly dependent noise model. The performance characteristics of the one-memory detector can achieve almost optimum performance at the expense of only one memory unit under the weakly dependent noise model.

• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.12 no.1
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• pp.183-213
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• 2006

본 연구의 목적은 공적분 검정과 예측오차 분산분해 방법을 이용하여 우리나라 주식시장에서 주가지수와 거시경제 변수들과의 계량적 관계를 파악하고 종합주가지수와 밀접한 관련성이 있는 변수를 사용하여 종합주가지수와 거시경제변수들 사이의 모형을 추정하는 것이다. Johansen 공적분 검증을 이용한 결과를 보면 종합주가지수와 7개의 거시경제변수들(총통화, 소비자물가지수, 금리, 산업생산지수, 원 달러 환율, 국제원유가격, 경상수지) 사이에 상당히 밀접한 연관성이 있으며, 이들 변수들 사이에 장기적 균형 관계가 존재하였다. 예측오차 분산분해 방법을 사용한 분석결과에서는 종합주가지수의 분산을 예측하는데 있어서 이들 거시경제변수들의 설명력이 매우 높게 나타났다. 또한 우리나라의 주식시장에서는 금리, 국제원유가격, 경상수지 등의 요인보다는 원 달러 환율, 소비자물가지수, 산업생산의 비중이 더 크다는 사실을 알 수 있었다. 우리나라의 자본시장에서는 1997년 말 외환위기를 전후로 하여 현저한 구조적 변화가 존재하였기 때문에 백터오차수정모형을 설정할 때에는 외환위기 이전기간과 이후기간으로 나누어서 분석하는 것이 더욱 타당함을 확인할 수 있었다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.14 no.1
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• pp.75-105
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• 1997

최근 수년사이 우리나라 경제의 근간을 이루고 있는 중소기업의 부도사태가 갈수륵 확산되는 양상을 보이고 있다. 이로 인해 귀중한 경제자원이 사장되는가 하면 종업원이 실직을 당하고 부도기업과 거래해온 계열 및 하청업체들도 연쇄부도에 휩싸임으로써 연관산업은 물론 지역경제 및 국가경제에까지 큰 손실을 끼치고 있다. 따라서 어떻게 중소기업의 부도를 예방하고 그 피해를 최소화할 수 있느냐 하는 문제는 초미의 관심사로 대두됐다. 본 연구는 이같은 관점에서 중소기업부실화의 효율적인 예방대책마련에 필수적인 근거자료를 제시하는데 초점을 맞추고 있다. 이를 위해 설문조사를 실시하고 정책의 우선순위결정을 위한 통계적 모형인 AHP(analytical hierarchy process)모형을 이용해 설문조사내용을 분석한바, 부실화원인간의 계층적 구조가 파악되고 원인별 영향도가 계량화되고 있다. 이러한 연구결과는 부실화예방을 위한 정책의 우선순위결정이 가능함을 보여주는 것이다. 또 부실화연구에 새로운 접근방법을 구사한 점도 특기할만하다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2016.05a
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• pp.1-3
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• 2016

연안여객운송은 도서와 육지의 인적 및 물적 교류가 이루어질 수 있도록 하는 유일한 교통수단으로서 그 중요성이 매우 크다. 그럼에도 불구하고 연안여객선에서의 수익성이 낮다는 이유로 그 중요성을 인식하지 못하고 있는 것이 사실이다. 그렇지만 앞으로의 연안여객 수요에 따라 향후 도서민들에게 안정적인 서비스를 제공하기 위해 선박의 추가 투입 및 시설 확충을 위한 의사결정에서 가장 기본이 되는 것이 연안여객의 수요를 예측하는 것이다. 본 논문 에서는 가장 많은 여객 수요를 가지고 있는 제주지역 중에서도 세월호 이후에 끊긴 인천과 제주 항로에 초점을 맞추어 연구를 진행할 것이다. 2007년 1월부터 2013년 12월 까지 84개의 월별 자료를 바탕으로 예측 기법 중에서도 계량적 기법인 시계열 분석을 통해 여객 수요를 예측하고자 한다. 예측 작업에 있어 항상 우수한 성과를 보이는 단 하나의 모형은 존재하지 않기 때문에 예측에 수반된 불확실성을 줄이기 위해 다양한 예측모형을 사용한다. 여러 방법론 중에서 가장 적합도가 높은 모형을 찾아 여객 수요를 예측하고 결과를 도출하였다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.657-660
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• 2000

최근 재사용성에 근간을 둔 컴포넌트 기반 소프트웨어(Component-Based Software : CBS) 기술의 실현에 따라 이와 관련된 유지보수 의사결정의 내용도 변화하여 새로운 연구 과제로 등장하고 있다. 이에 본 연구는 컴포넌트 기반 소프트웨어 유지보수와 관련된 의사결정의 이론적 근거를 탐색하고 컴포넌트 평가 및 선택을 위한 모형 개발을 목적으로 한다. 모형 설계에는 평가 기준의 체계를 수립하고 적절한 평가 기법의 선택 및 적용이 포함된다. 평가 기준 구성을 위하여 CBS 유지보수의 특성을 고려한 다차원적 접근법에 의한 계층적 체계화를 시도하였으며, 일부 상호 종속적 관계를 나타내는 요소들에 대하여는 네트워크 관계를 나타내는 모듈로 포함시켰다. 체계화된 평가 기준에 따른 의사결정 대안의 평가 기법으로 주관적 판단의 계량화에 적절하다고 판단되는 계층분석과정(Analytic Hierarchy Process) 기법 및 네트워크분석과정(Analytic Network Process) 기법을 선정하고 적절한 예를 들어 모형 적용의 이해를 돕고자 하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.17 no.3
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• pp.547-556
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• 2004

This paper consider the testing problem of variance component for the unbalanced two-way error component model with nuisance parameter. We derive the one-sided LM test statistic for testing zero individual(time) effects assuming that the other time-specific(individual) effects are present. Using the Monte Carlo experiments, the computational more demanding LR test slightly underestimates the nominal size and has the low powers relative to LM test statistic.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.1 no.1
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• pp.55-69
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• 1985

1959년(年) 11월(月) St. Louis 연방은행 Review지(誌)에 발표된 통칭 St. Louis 방정식으로 불리는 Miehael W. Keran의 모형은 학계에 지대한 반향을 이르켰다. 동모형은 1919년에서 1969의 50년간의 자료를 토대로 재정정책 및 화폐정책을 대표하는 두 설명변수와 경제활동의 전반적지표로서 국민소득을 종속변수로하여 전자의 후자에 미치는 영향을 계량적으로 파악코저하는 회귀분석인데 만일 방정식이라는 접근방식이 구조적 특징이다. 본 연구는 1965년에서 1980년까지의 새로운 자료에 입각하여 동모형의 이론적 타당성을 비판적으로 검토하고, 또한 통계학적 신빙성을 제고(提高)할 수 있는 개선방안(改善方案)을 모색코저 시도(試圖)한 것이다. 우선 단일방정식(單一方程式) 접근(接近)의 문제점(問題點)인 종속변수의 EXOGENEITY를 시험하기 위(爲)한 소위 Reverse-Causation Argument를 재점검(再點檢)하였고, 이이서 동모형의 Specification을 면밀히 살펴왔다. 특히 이자율의 변동을 설명변수로 도입해서 동변수가 경제활동전반에 끼치는 영향을 추정함으로서 설명변수의 추가적 설정(說定)의 타당성여부를 검토하였다. Keran의 결과가 t, D-W 및 $R^2$ 등의 주요 통제치가 매우 미흡한 수준이였으므로 이들 통계치의 제고(提高)를 위해 Almond-lag 방식을 Cuchrane/Oreutt 기법(技法)과 결합해서 적용하여 Almond의 지연구조에 녹유(綠由)하는 자동상관(自動相關) 효과(效果)를 배제(排除)코저 하였다. 끝으로 본연구대상기간인 '65년에서 '80년간의 역사적 발전을 배경으로 동모형의 적용 결과를 재조명(再照明)함으로서 동모형의 타당성을 살펴봤다.

• Journal of the Korean Regional Science Association
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• v.31 no.4
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• pp.3-24
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• 2015

Crimes must be reduced not only because of the financial, physical, and emotional damages they bring to the victims but also because crimes increase social costs by elevating distrust in society and instilling fear. With the increasing number of crimes in Korea, finding other factors that affect the occurrence of crimes is needed beyond the current viewpoint for crime analysis. Social support factors can be candidates for studies on the social support effect on crime occurrence in their initial stage. In this study, we identified the effect of social support factors on crime occurrence or deterrence, none of which has been considered important until now, given the emergence of spatial econometrics. The resulting Moran's I values revealed the existence of a spatial autocorrelation in all three crimes: heinous crimes, theft, and violence. As shown in the analysis using spatial econometrics and ordinary least squares, social support from families is significant in reducing all crimes especially violence. Social support from the local government is significant in preventing only theft. The spatial econometrics model is only valid in heinous crimes. These different effects of social support factors and spatial factors on crime occurrences are caused by the different characteristics of crimes. Hence, policymakers should consider the social support effect when they establish policies related to social housing or welfare.