본 연구는 화물수송수단 선택 모형이론과 그 적용측면을 개괄적으로 살펴봄으로써 관련 현황수준(state of the art)에 대한 이해를 높이고, 발전방향을 모색함에 그 목적이 있다. 이러한 관점에서 먼저, 모형구성 정황(context)과 집단화(aggregation)를 포함한 화물수송수요 모형화의 몇가지 기본과제를 고찰한다. 이어서 집단모형과 비연속선택 개별모형으로 대별되는 모형이론과 그 세부적 구조(specification)를 설명하고 각 모형들의 중요성(significance)에 관하여 언급하며, 비연속선택모형의 추정과 관련된 기존의 투입자료형태 및 표본추출방법들에 대하여 문헌조사를 통하여 고찰함으로써 그 장단점과 중요성을 검증한다. 마지막으로 이러한 논의 및 검토결과를 토대로 화물수송수요예측을 위한 앞으로의 연구방향을 제시하여 본다.
This study explored an appropriate research model that could explain and predict the spread of fintech, a new financial services in Korea. We reviewed two theoretical frameworks, theory of planned behavior(TPB) and technology acceptance model(TAM), which are frequently cited to explain human behavior and new technology adoption, respectively. Then, we proposed a decomposed theory of planned behavior(DTPB) as a research model and examined the model through PLS path modeling. As a result, every path except PEOU-ATT path in TAM is significant, and the explanatory power toward behavioral intention(R2=0.573) is also significantly greater in the proposed model. Accordingly, the proposed DTPB is appropriate to explain the spread of fintech in Korea. Finally, suggestions for the following studies are discussed.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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한국지능정보시스템학회 1999년도 춘계공동학술대회-지식경영과 지식공학
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pp.291-300
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1999
본 논문은 인공신경망과 귀납적 학습방법 등의 인공지능 방법과 선물가격결정에 대한 기존 재무이론을 사용하여 일상어휘로 표현되는 파생상품 가격예측 모형을 개발하는데 있다. 모형의 개발은 1단계로 인공신경망이나 기존의 선물가격결정이론(평균보유비용모형이나 일반균형모형)을 이용하여 선물 가격을 예측한 후, 서로 비교분석하여 인공신경망 모형의 우수성을 확인하였다. 귀납적 학습방법중 CART 알고리듬을 사용하여 If-Then 규칙을 생성하였다. 특히 실용적 측면에서 선물가격의 일상어휘화를 통한 모형개발을 여러 가지 방법으로 시도하였다. 이러한 선물가격 예측모형의 유용성은 일단 If-Then 규칙으로 표현되어 전문가의 판단에 확실한 이론적인 근거를 제시할 수 있는 장점이 있으며, 특히 의사결정지원시스템으로 활용화 될 경우 매우 유용한 근거자료로 활용될 수 있다. 이러한 선물가격 예측모형은 정확성은 분석표본과 검증표본으로 나누어 검증표본에서 세가지 기본모형(평균보유비용모형, 일반균형모형, 인공신경망 모형)과 각 모형의 귀납적 학습방법 모형의 다른 3가지 어휘표현방법 3가지를 모형별로 비교 분석하였다. 분석결과 인공신경망모형은 상당한 예측력을 갖고 있는 것으로 판명되었으며, 특히 CART를 기반으로 한 일상어휘 기반의 선물가격예측 모형은 예측력이 높은 것으로 나타났다.
본 연구에서는 일반균형이론을 이용하여 버스전용차로의 효과분석모형을 정립하였 고, 이 모형을 이용하여 경부고속도로의 버스 전용차로에 대한 효과분석을 수행하였다. 본 연구에서 제안된 버스전용차로 효과분석모형에 있어 수요모형으로는 로짓 모형을 사용하였 고, 서비스모형, 즉 공급모형으로는 지체함 수식을 사용하였다. 이를 통하여 버스전용차로 설치에 따른 교통수단간 전환수요를 내생화 하였다. 경부고속도로를 대상으로 한 사례분석 의 결과, 버스전용차로의 효과를 극대화하는 혼잡수준이 존재한다는 것과, 버스전용차를 설 치할 경우 교통수단간의 수요전이효과에 따라 버스뿐만 아니라 일반 차로를 이용하는 승용 차의 통행여건도 개선된다는 사실을 발견하였다.
Park, Sung-Chun;Kim, Yong-Gu;Jeong, Choen-Lee;Jin, Young-Hoon
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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pp.1265-1271
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2009
본 연구에서는 강우의 시 공간적 분포의 불규칙한 변동성을 고려한 강우-유출예측모형을 위해 인공신경망(Artificial Neural Networks: ANNs)의 기법의 일종인 자기조직화(Self Organizing Map: SOM) 이론과 역전파 학습 알고리즘(Back Propagation Algorithm: BPA) 이론을 복합적으로 이용하였다. 기존의 인공신경망 연구에서 야기된 저 갈수기의 유출량에 대한 과대평가, 홍수기의 유출량에 대한 과소평가, 예측값이 연속적으로 선행 유출량을 나타내는 Persistence 현상을 해결하기 위하여 패턴분류 성능을 지닌 SOM 이론을 예측모형의 전처리 과정으로 이용하였다. 먼저, 본 연구에서 제안한 방법은 SOM에 의해 강우-유출 관계를 분류하고, SOM에 의한 분류에 따라 각각의 모형을 구성한다. 개별적으로 구축된 모형은 유출량의 예측을 위해 각각의 양상에 따라 분류된 자료를 이용한다. 결과적으로 본 연구에서 제안한 방법은 과거의 인공신경망의 일반적인 적용에 의한 결과보다 더 나은 예측능력을 보여주었으며, 더불어 유출량의 과소 및 과대추정과 Persistence 현상과 같은 문제점이 나타나지 않았다. 또한 강우량 및 유출량의 범위에 제한을 받지 않는 강우-유출예측 모형의 개발 및 홍수기로부터 갈수기까지의 보다 넓은 범위의 유출량의 예측에 기여할 것으로 기대된다.
The purpose of this paper is to study the following ; (1) how the stability and sensitivity of a given stream water quality model can be analyzed theoretically by means of the stability theory and the sensitivity theory, and (2) point out that the results of this study prove that numerical analysis for the given stream water quality model is reliable, and the model is sensitive for the variations of parameters. A stability theory which is described by the infinite Fourier series is used to analyze the numerical scheme of the model. The numerical shheme is used a backward implicit scheme. a sensitivity theory which is described by the first order linear vector equation is used to analyze theoretically the effect of variations of water quality parameters such as BOD loads, flow rate, temperature. The results of sensitivity theory are of general applicability and are presented in a analytical form. The results of this study seems to be satisfactory for the reliability of stream water quality model with respect to the numerical scheme and the variations of the water quality parameters.
This study investigated the differential effects of childhood trauma, especially neglect, emotional abuse, and physical abuse on stress perception in relation to the ToM (theory of mind), among one-hundred and fifty five college students. For this purpose, self-reported childhood neglect, emotional abuse, physical abuse, and stress levels during the previous week were measured. Social cognition was measured using a ToM questionnaire which asked respondents to guess the intentions of the person in each vignette by providing additional hints. In order to examine the predicting role of childhood trauma and mediating role of ToM, two distinct structural models assuming full (Model 1) and partial (Model 2) mediational effects were compared using structural equation modeling. The partial mediational model was supported and the main results were as follows. First, childhood neglect indirectly predicted stress perception through the effect of the ToM. Second, childhood emotional abuse directly predicted stress perception. Third, childhood physical abuse had no distinct effect on stress perception. Finally, the limitations of this study and the implications for future studies are discussed.
Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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한국시뮬레이션학회 2000년도 추계학술대회 논문집
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pp.228-234
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2000
본 논문에서는 웹 기반에서 과학 실험을 효과적으로 구현하기 위한 과학 가상 실험 모형을 제시하였다. 위의 목적을 달성하기 위하여, 시뮬레이션 이론과 웹 기반 수업 이론, 그리고 과학 학습 모형을 탐색하였으며, 이를 근거로 하여 과학 가상 실험 모형을 설계하고 프로그램을 구현하였다. 본 논문을 통하여 과학 가상 실험 모형은 크게 안내적 실험 모형(guided experiment model)과 자기주도적 실험 모형(self-directed experiment model)으로 구분하였다.
Kim, Yong-Gu;Jin, Young-Hoon;Lee, Han-Min;Park, Sung-Chun
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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pp.301-306
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2006
본 연구에서는 강우의 시 공간적 분포의 불규칙한 변동성을 고려한 강우-유출예측을 위해 인공신경망(Artificial Neural Networks: ANNs)의 기법의 일종인 자기조직화(Self Organizing Map: SOM) 이론과 역전파 학습 알고리즘(Back Propagation Algorithm: BPA) 이론을 복합적으로 이용하였다. 기존의 인공신경망 연구에서 야기된 저..갈수기의 유출량에 대한 과대평가, 홍수기의 유출량에 대한 과소평가, 예측값이 선행 유출량의 지속성을 갖는 Persistence 현상을 해결하기 위하여 패턴분류 성능을 지닌 SOM 이론을 도입하여 예측모형의 전처리 과정으로 이용하였다. 이는 기존의 인공신경망 모형이 하나의 모형을 구성하여 유출량의 전 범위에 해당하는 자료를 예측하는 방법을 개선한 것으로 SOM에 의해 패턴이 분류된 강우-유출관계의 각 패턴별 예측모형을 통해 분류된 자료들의 예측을 수행하는 방법이다. 이와 같이 SOM을 강우-유출예측모형의 전처리과정으로 이용함으로서 기존의 인공신경망 연구에서 야기된 현상들을 해결할 수 있었고, 예측력 또한 기존의 인공신경망 모형의 결과에 비해 우수하였다.
In this paper we investigated the types of the explanatory consistency of preservice secondary teachers in explaining the lunar phase. The explanatory consistencies were proposed into four discrete mental models depending on their attributes. The four types based on the explanatory consistency by the preservice secondary teachers' explanations are as follows: ad hoc expansion, competitive theory addition, transition of unexplainable each, and transition using in context of several situations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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