• The Korean Journal of Financial Management
• /
• v.8 no.2
• /
• pp.111-129
• /
• 1991

본 논문에서는 재정가격결정모형(裁定價格決定模型)(Arbitrage Pricing Model)을 기초로 우리나라 주식시장에 영향을 주는 거시경제변수가 무엇인가를 찾고자 하였다. 방법론면에서는 과거변수(過去變數)(lagged variables)에 의해서만 기대치를 형성시키는 AIRMA(Autoregressike Integrated with Moving Average) 방법을 이용하기보다는 마코프속성(屬性)(Markov Property)을 갖는 상태공간모형(狀態空間模型) (State Space Model)을 이용하여 보다 합리적인 거시경제 요인의 이노베이션을 하였다. 또한 단순한 요인분석(要因分析)(factor analysis)에 의한 요인추출은 요인의 표본의존성(標本依存性)(Sample dependency)이 심하므로 그룹간 요인분석(inter-battery factor analysis)을 행하여 추정(推定)된 요인(要因)(요인값 : factor score)과 요인수를 결정하여 관련 거시경제변수를 선택한다. 그룹간 요인분석을 위한 그룹을 형성할 때 그룹내에서는 동질성을 그룹간에는 이질성을 최대한 살리는 것이 필요한데, 이를 위해 군집분석(群集分析)(Cluster Analysis)을 사용한 것이 특징이다. 결론적으로 우리나라 주식시장에 영향을 미치는 거시경제요인(巨視經濟要因)으로 단위노동비율, 제조업제품재고지수, 채권프리미엄, 수출물가지수, 정부부문 통화공급, 회사채수익률, 종합주가지수 등 7가지가 있는 것으로 분석되고 있다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.30 no.1
• /
• pp.135-145
• /
• 2017

Principal component analysis (PCA) describes the variation of multivariate data in terms of a set of uncorrelated variables. Since each principal component is a linear combination of all variables and the loadings are typically non-zero, it is difficult to interpret the derived principal components. Sparse principal component analysis (SPCA) is a specialized technique using the elastic net penalty function to produce sparse loadings in principal component analysis. When data are structured by groups of variables, it is desirable to select variables in a grouped manner. In this paper, we propose a new PCA method to improve variable selection performance when variables are grouped, which not only selects important groups but also removes unimportant variables within identified groups. To incorporate group information into model fitting, we consider a hierarchical lasso penalty instead of the elastic net penalty in SPCA. Real data analyses demonstrate the performance and usefulness of the proposed method.

• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.29 no.5
• /
• pp.961-975
• /
• 2016

The hierarchically penalized support vector machine (H-SVM) has been developed to perform simultaneous classification and input variable selection when input variables are naturally grouped or generated by factors. However, the H-SVM may suffer from estimation inefficiency because it applies the same amount of shrinkage to each variable without assessing its relative importance. In addition, when analyzing imbalanced data with uneven class sizes, the classification accuracy of the H-SVM may drop significantly in predicting minority class because its classifiers are undesirably biased toward the majority class. To remedy such problems, we propose the weighted adaptive H-SVM (WAH-SVM) method, which uses a adaptive tuning parameters to improve the performance of variable selection and the weights to differentiate the misclassification of data points between classes. Numerical results are presented to demonstrate the competitive performance of the proposed WAH-SVM over existing SVM methods.

• Sleep Medicine and Psychophysiology
• /
• v.24 no.1
• /
• pp.24-31
• /
• 2017

Objectives: Periodic limb movement disorder (PLMD) has been debated with regard to its clinical significance and diagnostic criteria. The current diagnostic criterion for PLMD in adults has been changed from periodic limb movement index (PLMI) > 5/hour to PLMI > 15/hour by the International Classification of Sleep Disorders (ICSD). In this study, we aimed to investigate the changes in polysomnographic sleep variables according to PLMI and to determine the relevance of the diagnostic criterion for PLMD. Methods: Out of 4195 subjects who underwent standard polysomnography, we selected 666 subjects (370 males and 296 females, aged $47.1{\pm}14.8$) who were older than 17 years and were not diagnosed with primary insomnia, sleep apnea, narcolepsy, or REM sleep behavior disorder. Subjects were divided into three groups according to PLMI severity: group 1 ($PLMI{\leq}5$), group 2 (5 < $PLMI{\leq}15$), and group 3 (PLMI > 15). Demographic and polysomnographic sleep variables and Epworth sleepiness scale (ESS) were compared among the three groups. Results: There were significant differences among the three groups in age and gender. Sleep efficiency (SE) and stage 3 sleep percentage in group 1 were significantly higher than those in groups 2 and 3. The wake after sleep onset (WASO) score in group 1 was significantly lower than those in groups 2 and 3. However, there were no significant differences in SE, stage 3 sleep percentage, or WASO between groups 2 and 3. Sleep latency (SL) in group 1 was significantly lower than that in group 3, but there was no difference in SL between group 2 and group 3. ESS score in group 1 was significantly higher than that in group 3, but there was no difference between group 2 and group 3. Partial correlation analysis adjusted by age showed that PLMI was significantly related to SE and WASO. Conclusion: This study suggests that PLMI influences polysomnographic sleep variables. In addition, we found the individuals who did not have PLMD but had PLMI > 5 were not different in polysomnographic sleep variables from the individuals who had PLMD according to the current criterion. These results raise questions about the relevance of the current diagnostic criterion of PLMD.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
• /
• 2012.02a
• /
• pp.177-177
• /
• 2012

진공을 기초로 한 다양한 반도체 식각 공정에서 RF bias가 결합된 유도 결합 플라즈마 소스는 널리 사용되고 있다. 하지만, 대부분의 연구는 RF bias에 의한 자기 바이어스 효과에만 한정되어 있으며, 공정 결과와 소자 품질에 결정적인 역할을 하는 플라즈마 변수들(전자 온도, 플라즈마 밀도)과 RF bias의 상관관계에 대한 연구는 거의 없는 실정이다. 본 연구에서는 RF bias가 플라즈마 변수에 미치는 영향과 비충돌 전자 가열 메커니즘의 실험적 증거에 관한 연구를 진행하였다. 플라즈마 밀도는 RF bias에 의하여 감소 또는 증가하였으며, 이러한 결과는 Fluid global model에 의한 계산과 잘 일치하는 결과를 보였다. 전자 온도는 RF bias에 의하여 증가하였으며, 적은 RF bias 전력에서는 플라즈마 전위에 갇혀있는 낮은 에너지 그룹의 전자들의 가열이 주가 되었으나, 큰 RF bias 전력에서는 높은 에너지 그룹의 전자들의 가열이 주가 됨을 관찰하였다. 이는 높은 에너지 그룹의 전자 가열 메커니즘이 anomalous skin effect에서 collisionless sheath heating으로 전이되는 것을 나타내며, bounce resonance heating이 RF bias의 전자가열에 중요한 역할을 함을 보여주는 실험적 근거이다. 플라즈마 밀도의 공간 분포는 RF bias의 인가에 의하여 더욱 균일함을 보였으며, 이는 (electro-static and electro-magnetic) edge effect에 의한 영향으로 해석될 수 있다. 이러한 RF bias와 플라즈마 변수들의 상관관계 및 전자 가열 메커니즘에 대한 연구는 방전 특성의 물리적 이해뿐만 아니라, 반도체 식각 공정에서 소자 품질 및 공정 개선을 위한 최적의 방전 조건 도출과 외부 변수 제어에 큰 도움을 주리라 예상된다.

• The Korean Journal of Financial Management
• /
• v.15 no.2
• /
• pp.339-368
• /
• 1998

우리나라 재벌기업은 소유집중에 의한 소유경영과 비관련사업다각화를 경영의 특징으로 하고 있으며 정부는 경제력집중의 완화와 재벌기업의 경쟁력 제고를 위하여 공정거래법 등을 통하여 소유분산과 업종전문화를 지속적으로 추진해 왔다. 본 연구는 이러한 정부의 재벌정책에 방향을 제시코자 재벌기업의 기업지배형태를 고찰하고 30대 재벌기업의 1997년 자료를 이용하여 그룹차원과 개별기업차원으로 나누어 재벌기업의 소유구조 결정요인을 실증적으로 분석하였다. 분석 결과 그룹차원에서 소유구조결정요인은 상장비중을 제외하고는 뚜렷한 요인이 식별되지 않아 그룹차원에서는 대주주가 지분관리를 하지 않는 것으로 나타났다. 개별 기업차원에서는, 먼저 대주주의 총지분은 개별기업의 특성과는 거의 무관하게 결정되는 것으로 나타났으나, 개인의 지분은 상장후 경과년수 및 기업규모와 부의 유의적인 관계를 나타내었으며 법인지분은 기업규모와는 무관하나 상장후 경과년수와는 오히려 정의 유의적인 관계를 보였다. 또한 주력기업에 대하여는 대주주가 개인지분을 높게 유지하려는 경향이 있음도 드러났다. 또한 총지분을 종속변수로 사용한 경우의 모형의 설명력이 개인지분이나 법인지분을 종속변수로 사용한 경우에 비해 현저히 낮게 나타나 향후의 소유구조 결정요인에 대한 연구에 있어서 종속변수로서 총지분을 사용하고자 하려면 면밀한 사전분석이 필요함이 시사되었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• v.21 no.6
• /
• pp.1225-1235
• /
• 2010

The coarse classifying procedure in credit scoring splits the values of a continuous characteristic into bands and the values of a discrete characteristic into groups of values. Also, the scorecard degrades over time and thus we should adjust the cut-off score being used. However, the coarse classifying and the adjustment of cut-off score in credit scoring are very complicate and troublesome procedure. Thus, in this paper, we develop a software for the coarse classifying and the model evaluation by using Visual Basic Language. By using the developed software, we can find the best split in the coarse classifying and the optimal cut-off score in the model evaluation.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
• /
• 2009.12a
• /
• pp.727-730
• /
• 2009

국내일반은행 연체율은 그룹(대출형태)별로 다양한 원인에 의해서 연체율 결정이 이루어지고 있어 복잡성을 띠고 있다. 본 연구에서는 복잡성을 띠고 있는 연체율의 제 변인들을 파악하기 위해 패널 데이터 모형를 이용한 연구 모형을 설정하고 이를 통해 연체율에 결정적으로 영향을 미치는 제 변인에 대하여 조사, 분석, 검증한다. 본 연구는 3 그룹(기업대출, 가계대출, 신용카드 대출)을 분석대상으로 하였다. 분석기간은 2005년 1월부터 2009년 6월까지의 자료를 이용하였고. 국내은행 연체율을 종속변수로 설정하고 소비자물가지수, 종합주가지수, 환율, 동행(경기)종합지수, 국민주택채권, 고용률을 독립 변수로 투입하였다. 국내일반은행 연체율 요인을 추정한 결과 소비자물가지수는 정(+)의 영향을 미치는 유의한 변수로 나타나고 동행(경기)종합지수와 종합주가지수는 음(-)의 영행을 나타내는 유의적인 변수이지만 환율, 국민주택채권 그리고 고용률은 각각 유의적인 음(-)의 영행을 나타내는 비유의적인 변수로서 연체율에 큰 영향으로 주지는 않은 것으로 나타났다.

• The Journal of Information Systems
• /
• v.25 no.3
• /
• pp.91-116
• /
• 2016

Purpose Quality and quantity of knowledge in virtual communities is at the discretion of knowledge contributors, and understanding what motivates knowledge contributors' behavior can be invaluable. The purpose of this paper is to find the social aspect of knowledge contribution in virtual communities within the frame of self-determination theory. Also, we seek differential effects of motivation value for novice vs. expert knowledge contributors. Design/methodology/approach Reputation and altruistic motives are studied as antecedents of intrinsic and extrinsic values in contributing knowledge in virtual communities. Gained social connectedness and satisfaction in their knowledge were behaviors studied as dependents of the motivational value. Also, the proposed model was tested for group differences between expert and novice knowledge contributors seeking motivational changes. Self-determination theory is the base theory which explains how externally motivated behaviors can evolve from extrinsically motivated to intrinsic-like behavior with social experiences as knowledge contributors. Findings Analysis of 262 data points gathered from knowledge contributors in Korean virtual communities in 2005 reveals social connectedness as an important dependent variable both for novice and expert knowledge contributors. Group difference analysis shows altruism has negative influence on extrinsic value only for experts. Intrinsic value has a positive influence on satisfaction for both groups alike but the expert group shows a statistically stronger influence than the other.

• Proceedings of the IEEK Conference
• /
• 2003.07a
• /
• pp.450-453
• /
• 2003

본 논문에서는 그룹별 가변 길이 직교코드 다중화를 이용한 OFDM (orthogonal frequency division multiplexing) 전송방식의 제안하고, 그룹별로 동일한 부반송파 개수를 가정하여 코드 길이에 따른 시스템 성능과 복잡도를 분석함으로써 최적의 시스템 파라미터들을 결정한다. 제안된 방식에서는 상호 상관성이 낮은 부반송파들로 동일 반송파 그룹으로 구분함으로써 부반송파 전체를 다수의 부반송파 그룹으로 나누고, 그룹마다 부반송파 개수와 동일한 길이의 직교코드들을 사용하여 다중화하여 전송한다. 따라서, 제안된 시스템을 사용하면 적절한 시스템 파라미터의 선정을 통하여 부반송파 전체를 하나의 그룹으로 하는 기존의 직교코드 다중화 방식에[2] 비하여 다이버시티 이득은 유지하면서 시스템 복잡도를 크게 줄일 수 있다. 또한, 제안된 직교코드 다중화 전송방식에서는 수신기에서 직교코드들간의 직교성 복원이 필수적이며, 수신기에서 불완전한 채널등화는 인접한 직교코드들 간에 상호 간섭을 유발하는 요인이 된다. 따라서, 채널추정 오류의 정도가 증가함에 따라 직교코드들 간의 상호 간섭으로 인하여 증가하는 비트오류를 줄이기 위하여 채널추정 오류의 정도에 따라 블록길이와 블록 인터리버 구조를 조절하여 시스템을 최적화 한다. 가변 길이 직교코드로는 길이에 상관 없이 직교성을 유지하며 에너지의 균등 분배가 가능한 DFT (discrete Fourier transform) 코드를 사용한다. 최적 시스템 파라미터를 결정하기 위하여 모의실험을 통하여 코드 길이에 따른 시스템 성능을 분석한다. 또한, 채널추정 오류가 존재하는 경우에 시스템 성능을 분석한다. 마지막으로, 채널 부호화를 적용하는 경우에 시스템 파라미터들을 최적화함으로써 부호화 이득이 시스템 성능과 시스템 복잡도 감소, 채널추정 오류의 극복에 미치는 영향을 분석한다. nature, in contrast to physical theories that are of a geometrical nature. An application to the interpretation of intelligence is proposed, based on the "intelligence"of movement. Co layer from 1.4 to 1.6 nm was measured to be ranged from 0.004 to 0.021 ${\AA}$$\^$-1/.문에 기업간 관계를 연구하는 측면에서는 탐험적 연구성격이 강하다. 더 나아가 본 산업의 주된 연구가 질적이고 기업내부만을 연구했던 것에 비교하면 시초적이라고 할 수 있다. 또한 관계마케팅, CRM 등의 이론적 배경이 되고 있는 신뢰와 결속의 중요성이 재확인하는 결과도 의의라고 할 수 있다. 그리고 신뢰는 양사 간의 상호관계에서 조성될 수 있는 특성을 가진 반면, 결속은 계약관계 초기단계에서 성문화하고 규정화 할 수 있는 변수의 성격이 강하다고 할 수가 있다. 본 연구는 복잡한 기업간 관계를 지나치게 협력적 측면에서만 규명했기 때문에 많은 측면을 간과할 가능성이 있다. 또한 방법론적으로 일방향의 시각만을 고려했고, 횡단적 조사를 통하고 국내의 한 서비스제공업체와 관련이 있는 컨텐츠 공급파트너만의 시각을 검증했기 때문에 해석에서 유의할 필요가 있다. 또한 타당성확보 노력을 기하였지만 측정도구 면에서 엄격한 개발과정을 준수하지는 못했다. 향후에는 모바일 컨텐츠 파트너의 기업의 특성을 조사하여 관계성 변수와의 상호관련연구를 진행할 필요가 있다. 관계기간, 의존성, 거래처의 단/복수여부, 서비스 범주 등의 제반 변수를 고려하여 이러한 변수가 양사와의 관계성 변수에 어떤 영향이 있는가를 검증할 필요가 있다. 또한 신뢰,