Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.04a
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pp.410-413
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2011
본 논문에서는 도로 영상에서 검출된 자동차 영상을 종류별 분류를 위해 효과적인 질감 특징정보 기반의 자동차 종류별 분류 방안을 제안한다. 제안한 연구에서는 운전자의 안전운전지원을 위해 도로상에서 검출된 자동차 영역과 자신의 차량과 거리를 추정하기 위해 검출된 자동차의 종류를 인식할 필요가 있다. 즉, 인식된 자동차의 종류에 따라 차량 간 거리를 추정에 필요한 파라미터로 사용할 수 있기 때문이다. 따라서 본 연구에서는 검출된 자동차 영상들로부터 GLCM(gray-level co-occurrence matrix)의 7가지의 특징정보들을 추출하고 SVM을 사용하여 학습 한 후 자동차의 종류(승용, 화물, 버스)를 분류하는 방법을 제안한다. GLCM은 영상이 가진 질감 정보를 효율적으로 분석함으로써 영역의 밝기 변화 정도, 거침 정도, 픽셀 분포 정도 등을 표현하기 때문에 영상내의 포함된 영역을 분류하는데 효과적이다. 제안한 방법을 실제 자동차 규모별 분류에 적용한 결과 약 83%의 분류 성공률을 제시하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.24
no.4
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pp.701-712
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2013
The e-learning industry status survey statistic provides information about the actual conditions of supply and demand of the e-learning industries. NIPA (National IT Industry Promotion Agency) has published the annual report of the survey results since 2004. Due to the 9th version of the KSIC (Korean standard industrial classification) revised in 2008, a refinement of the sampling design for the survey becomes necessary, especially that for the business demand sector. This article, based on the 9th revision of the KSIC, constructs a stratification of the target population used for the e-learning industry status survey on the business demand sector. Classification of strata in the business population is based on the industrial type and employment scale of business. Under the stratified population, we design a sampling scheme by using the power allocation method that enables us to satisfy a target coefficient of variation of each industrial stratum. In order to secure an accurate survey results based on the proposed sampling design, we consider the problem of calculating the design weights, derivation of parameter estimators, and formulas of their standard errors.
This study aims to establish the scope and statistics of the K-address information industry in Korea, estimating its size and prospects and estimates the economic effects through K-address information industry based on Input-Output analysis. Considering the characteristics and sectoral structure of the K-address information industry, the study delineates the scope and specific sectors, constructing sectoral statistics linked to the KSIC and the Bank of Korea's industrial classification. The study estimates the sectoral industry size, taking into account potential markets. Furthermore, it analyzes the economic impact of each sector within the K-address information industry. To figure out the economic effects, the study conducts Input-Output analysis by setting the K-address information industry as an exogenous sector in the input-output table. The results indicate that the overall size of the K-address information industry is estimated to grow from 406.1 billion KRW in 2021 to 3.65 trillion KRW in 2030. The economic effects of the K-address information industry vary by sector, emphasizing the importance of synergies and integration with related sectors, particularly those with significant inducement effects in high value-added manufacturing and service sectors. Furthermore, the industry's sensitivity to economic fluctuations is evident through the input-output analysis of inter-industry chain effects.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.21
no.6
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pp.1021-1029
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2010
In 2009 the former three surveys on small and medium enterprises were combined into one survey to reduce the response burden of enterprises. In this report, we study a sample design for 2009 survey on actual state of small and medium enterprises (SMEs). However, the differences between the manufacturing industries and knowledge-based service industries are so large that we need to consider separate populations in the survey. The total sample size is decided as 10,000 in new survey design for integration. We allocate the sample sizes for the first stratum based on CV and then allocate the sample sizes for the second stratum using root proportional formula. Also we calculate survey weights and propose the formula for the estimators as well as standard errors using weights for each characteristic.
In this study, we present a methodology and model to estimate land prices and the value of land assets in North Korea in the absence of any data about land characteristics from North Korean authorities. Using this framework, we experimentally make market price-based estimates for land assets across the entire urban area of North Korea. First, we estimate the determinants of land prices in South Korea using data on market prices of land from the late 1970s, when it was estimated that the income level gap between South Korea and North Korea wasn't relatively large, and from the early 1980s, when urbanization levels in both of them were similar. Second, we calculate land prices and their relative ratios for each city and urban area in North Korea around 2015 by substituting proxy variables of determinants of land prices derived through a geographic information analysis of North Korea into the function of land prices that we have already estimated. Finally, we estimate the value of land assets in urban areas across North Korea by combining the ratio of housing transaction prices surveyed in several cities in North Korea with the relative prices estimated in this research. As a result, land prices in urban areas in North Korea, looking at the relative ratio of price by city, are estimated to be the highest, at 100.00, in Tongdaewon district of Pyongyang, and to be the lowest, at 1.70, in Phungso county, Ryanggang Province. Meanwhile, the value of land assets in urbanized areas was estimated at $21.6 billion in 2015, which was 1.2 to 1.3 times the GDP of North Korea that year. This ratio is similar to South Korea's in the 1978-1980 period, when the South Korean economy grew at an average rate of 6%. Considering North Korea's growth rate of about 1% in the 2013-2014 period, its ratio of land assets to GDP appears very high.
Minimum magnitudes $(M_c)$ for estimation of seismicity parameters were analyzed for the earthquake catalog of Korea Meteorological Agency (KMA). The temporal variation of earthquake frequency suggests that a proper $M_c$ be 3.0 for the whole southern part of the Korean Peninsula. The b-value with $M_c$ of 3.0 is estimated to be 1.11, which is larger than those of the previous studies. To see the spatial variation of $M_c$, the southern part of the peninsula were divided into grids of $0.1{\times}0.1$ degree. At the greater portion of grid points, the local earthquake catalogs do not satisfy given statistical criteria. The grid points whose local earthquake catalogs meet the criteria mostly distribute in the eastern part. $M_c$ at these points range 2.4 to 3.5 and b values range 0.75 to 1.73 with the average of 1.08 which is comparable to that for the whole southern part of the peninsula.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.10
no.2
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pp.11-22
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2007
This paper is to discuss analytical techniques to estimate demand sizes and volumes that determine optimal locations for multiple facilities for a given services. While demand size estimation is a core part of location modeling to enhance solution quality and practical applicability, the estimation method has been used in limited and restrict parts such as a single population centroid in a given larger census boundary area or small theoretical application experiments(e.s. census track and enumeration district). Therefore, this paper strives to develop an analytical estimation method of demand size that converts area based demand data to point based population weighted centroids. This method is free to spatial boundary units and more robust to estimate accurate demand volumes regardless of geographic boundaries. To improve the estimation accuracy, this paper uses house weighted value to the population centroid calculation process. Then the population weighted centroids are converted to individual demand points on a grid formated surface area. In turn, the population weighted centroids, demand points and network distance measures are operated into location-allocation models to examine their roles to enhance solution quality and applicability of GIS location models. Finally, this paper demonstrates the robustness of the weighted estimation method with the application of location-allocation models.
The research to estimate development effort of software has been progress. But, it is not easy gain that testing data for estimating of development effort. Also, if we get the testing data, it is important that analysis testing data. In this paper, we study the data analysis of software development effort using the 789 software development projects which developed in the 1990's. Software development scale and software development team site are various. Using the characteristic of factor, we have to study characteristic of data and we estimate the development effort step by step. First, we prove the difference of development effort with the 789 project data according to development type, development environment, the development language etc. Also, we execute the crosstabs analysis that team site and function point.
본 연구는 주식시장(株式市場)의 이상현상(異狀現象)중의 하나인 요일효과(曜日效果)(day of the week effect)를 전통적인 회귀분석(回歸分析)이 아닌 ARCH 또는 GARCH 모형을 사용하여 조건부(條件附) 평균수익률(기대수익률)(平均收益率(期待收益率)) 뿐만아니라 조건부(條件附) 분산(分散)에도 나타나는지에 대하여 분석하였으며, 규모별(規模別)에 따라 요일효과(曜日效果)에 어떠한 차이가 나타나는지를 분석하였다. 본 연구의 추정결과를 요약하면, 조건부(條件附) 평균수익률(기대수익률)(平均收益率(期待收益率)) 및 조건부(條件附) 분산(分散) 모두에 있어 요일효과(曜日效果)가 뚜렷하게 존재하는 것으로 나타났다. 즉, 조건부(條件附) 평균수익률(平均收益率)에 대해서는 월요일(月曜日)은 부(負)의 효과, 토요일(土曜日)은 정(正)의 효과가 나타났으며, 조건부(條件附) 분산(分散)에 대해서는 월요일(月曜日)은 정(正)의 효과가, 토요일(土曜日)은 부(負)의 효과가 발견되었다. 그러나 한국(韓國)의 주식시장의 본격적인 성장기이면서 주식가격의 등락이 심했던 $86\sim92$년(年)간의 표본기간 동안에는 조건부(條件附) 분산(分散)에 대한 요일효과(曜日效果)는 존재하였으나, 조건부(條件附) 평균수익률(平均收益率)에 대한 요일효과(曜日效果)는 존재하지 않는 것으로 나타났다. 그리고 소형지수(小型指數)가 중(中) 대형지수(大型指數)와는 다른 주가행태를 보이는 것으로 나타났으며, 다음과 같은 몇 가지의 규모별(規模別) 차이(差異)를 보였다. 첫째, 조건부(條件附) 평균수익률(平均收益率)에 대한 분석에서 중(中) 대형지수수익률(大型指數收益率)을 사용하였을 경우에는 요일효과(曜日效果)가 나타난 반면에, 소형(小型) 지수수익률(指數收益率)의 경우에는 화요효과(火曜效果)가 존재하는 것으로 나타났다. 둘째, 조건부(條件附) 분산(分散)에 대한 분석에서 정(正)의 공휴일효과(公休日效果)가 다른 규모별 지수수익률(指數收益率)의 경우에는 나타나지 많았지만 소형(小型) 지수수익률(指數收益率)의 경우에는 존재하는 것으로 나타났다. 세째, 소형(小型) 지수수익률(指數收益率)의 경우 모형 추정후의 정규잔차(定規殘差)(normalized residuals) 및 정규자승잔차(定規自乘殘差)(normalized squared residuals)에 대한 시계열상관(時系列相關) 검정결과 모형의 부적합성(不適合性)이 나타났다. 본 연구는 기존의 기대수익률(期待收益率) 위주의 요일효과(曜日效果) 분석에서 주식수익률(株式收益率)의 분산(分散) 즉, 변동성(變動性)에 촛점을 두어 분석하였으며, 이는 투자자의 정확한 위험측정(危險測定)수단의 제공이라는 면에서 의의(意義)가 있을 것으로 생각된다.
본 연구의 목적은 최근 자본비용 추정에 대한 신뢰성 및 정확성에 대한 비판에도 불구하고 주로 미국과 일본 등을 중심으로 기업전체를 대상으로 한 과거의 연구에서 벗어나 한국의 상장기업을 대상으로 좀 더 미시지적이고 정교한 자본비용을 추정하는 데에 있다. 1981년 이후 1994년까지 계속 상장되어온 190여개 상장업체의 재무제표를 사용하여 각 기업별 자본비용을 추정함으로써 산업별(업종별) 그리고 5대(大) 계열기업군, 6대(大)${\sim}$30대(大) 계열기업군, 기타 대기업, 그리고 중소상장기업 등 기업규모별에 따른 자본비용의 정도를 비교 분석하였다. 자본비용의 추정과정에 있어서도 가능한 한 각 개별기업의 재무제표 항목들을 자본비용의 개념에 적합하도록 재구성하고, 법인소득세율을 이익수중에 따라 차등 적용하는 등 기존의 자본비용의 추정에 관한 연구에 비해 좀 더 정교한 자본 비용의 추정을 시도하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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