본 논문은 벤처기업을 합리적으로 평가할 수 있는 평가모형과 방법을 제시할 목적으로 코스닥 등록기업 중 무작위 추출에 의해 선정된 99개 벤처기업을 분석표본으로 삼았으며 기업별 시장주가로 2000년 1월부터 2001년12월까지의 최고, 최저, 평균주가를 추출하였다. 본 논문에서는 벤처기업가치평가 모형으로 실물옵션 평가모형 중 성장옵션모형을 이용하여 각 기업의 현재가격, 행사가격, 변동성, 행사기간, 무위험이자율의 5개 변수로 벤처기업의 옵션가치를 산출하고 여기에 잔존가치를 현금흐름 할인 법으로 할인 산출하여 그 값을 합하여 기업 가치를 평가하였고 또한 현금흐름 할인 법(DCF)을 이용하여 기업 가치를 평가하였다. 여기에 사용된 각종 파라미터 값은 우리나라 벤처기업과 산업의 자료를 중심으로 추출하여 본 모형에 적용, 기업의 가치를 실증적으로 평가하였다.
본 연구는 서울시 고등학생을 대상으로 에이즈에 대한 낙관적 편견을 인구 사회적 특성에 따라 파악하고, 에이즈 지식, 에이즈에 대한 낙인 및 사회적 거리감 등의 변수, 관연도와 낙관적 편견과의 관련성을 확인함으로써 에이즈 예방교육 및 메시지 개발에 도움을 주고자 한다. 본 연구에서 조사 대상 모집단은 서울시 소재 고등학생이 대상이다. 표집은 인문계 고등학교 6개교와 실업계 고등학교 2개교를 지역별로 무작위로 추출한 후 각 학년별로 2개 반을 무작위로 뽑아 그 반을 모두 조사하는 방법을 이용하였다. 총 1537부의 설문지가 배포되어 모두 수거되었으며. 이 중 응답이 불성실한 설문지 21부를 제외한 총 1,516부(98.1%)가 분석에 사용되었다. 본 연구의 주요결과는 다음과 같다. 첫째, 에이즈 감염에 대한 낙관적 편견이 있는 것으로 나타났다. 둘째, 낙관적 편견에 대한 인구 사회적 특성을 살펴보면 여학생이 남학생 보다(p<.05), 성적이 상, 중인 학생이 하인 학생보다(p<.05) 유의하였다. 셋째, 낙관적 편견과 에이즈 지식 간에는 유의하지 않았다. 낙관적 편견과 관여도는 부의 상관관계를 보여 관여도가 클수록 낙관적 편견이 감소하는 것으로 나타났으며, 자기존중감과 자기통제감이 클수록 낙관적 편견이 큰 것으로 나타났다((r=.17, p<.01, r=.25, p<.01). 넷째, 에이즈에 관한 낙관적 편견에 미치는 영향력을 검토한 결과 성별, 성적은 낙관적 편견에 유의하지 않았으나 관여도, 자기존중감 및 자기통제감은 유의하였다($R^2$=.112, F=31.655) 결론적으로 관여도, 자기존중감, 자기통제감은 에이즈에 대한 낙관적 편견에 영향을 미치는 요인임이 확인 되었다. 이러한 결과는 청소년들을 대상으로 하는 에이즈 예방교육을 계획할 때에 단순히 정보나 지식을 전달하는 것뿐만 아니라 그들이 갖고 있는 신념과 행동을 변화시키는 여러 요인들에 대하여도 충분히 검토해 볼 필요성이 있음을 시사한다.
개개의 망막신경절세포는 자신이 담당하고 있는 망막의 특정부위에 빛자극이 가해지면 그 빛자극의 특징을 활동전위의 형태로 인코딩하게 된다. 이때 개개의 망막신경절세포가 담당하고 있는 망막의 특정부위를 감수야(receptive field)라 부른다. 그러므로 망막신경절세포의 전기적 특성을 파악하기 위해서는 감수야의 위치를 규정하는 작업이 반드시 필요하다. 그 이유는 감수야의 배열 상태를 알게 되면 신경절세포가 어떻게 시각자극을 인코딩하는지 그 메커니즘에 관한 통찰이 가능하기 때문이다. 본 논문에서는 무작위 바둑판 자극을 MEA의 개개 채널에 독립적으로 인가함과 동시에 여러 망막신경절세포의 흥분파를 기록하였다. 이후 오프라인에서 망막신경절세포의 파형을 추출하고 ON-cell, OFF-cell, ON/OFF-cell로 분류한 후 개개의 망막신경절세포의 감수야를 WATLAB을 이용하여 구현하여 보았다. 이런 방식으로 재구성된 ON-cell과 OFF-cell의 감수야의 예를 제시한다.
데이터 희소성은 추천 시스템의 주요 과제 중 하나이다. 추천 시스템에서는, 일부분만 관찰된 데이터이고 다른 부분은 데이터가 누락된 대용량 데이터를 포함하고 있다. 대부분의 연구에서는, 데이터 세트에서 무작위로 데이터가 누락되었다고 가정하고, 관찰된 데이터만을 사용하여 추천 모델을 학습함으로써 사용자에게 항목을 추천하고 있다. 그러나, 실제로는 누락된 데이터는 무작위로 손실되었다고 볼 수 없다. 본 연구에서는, 누락 된 데이터를 사용자적 관심의 부정적인 예라고 간주하였다. 또한, 3가지 샘플 접근 방식을 SVD++ 알고리즘과 결합하여 SVD++_W, SVD++_R 그리고 SVD++_KNN 알고리즘을 제안하였다. 실험결과를 통하여, 제안한 3가지 샘플 접근 방식이 기존의 기본적인 알고리즘 보다 Top-N 추천에서 정확성과 회수율을 효과적으로 향상시킬 수 있다는 것을 보였다. 특히, SVD++_KNN 가 가장 우수한 성능을 보였는데, 이는 KNN 샘플 접근 방식이 사용자적 관심의 부정적인 예를 추출하는데 가장 효율적인 방법이라는 것을 보여주었다.
탄성파 탐사는 지하자원 개발, 지반 조사, 지층 모니터링 등에 널리 사용되고 있는 지구물리탐사 방법으로 정확한 지층 구조 영상을 제공해주기 때문에 지층의 지질학적 특성 해석에 필수적으로 활용된다. 일반적으로는 탄성파 구조 보정 영상을 시각적으로 분석하여 지질학적 특성을 해석하지만 최근에는 탄성파 구조 보정 자료에 대한 정량적인 분석을 통해 원하는 지질학적 특성을 정확하게 추출하고 해석하는 탄성파 속성 분석이 널리 연구되고 있다. 탄성파 속성 분석은 탄성파 자료에 기반한 지질학적 해석에 정량적인 근거를 제시해줄 수 있기 때문에 석유 및 가스 저류층 분석, 단층 및 균열대 조사, 지층 가스 분포 파악 등의 다양한 분야에서 활용되고 있다. 하지만 탄성파 속성 분석은 탄성파 자료 내 잡음에 취약하므로 속성 분석의 정확도 향상을 위해서는 중합 후 탄성파 자료에 대한 추가적인 잡음 제거가 수반되어야 한다. 본 연구에서는 중합 후 탄성파 자료에 대한 무작위 잡음 제거 및 및 탄성파 속성 분석 정확도 개선을 위해 4가지의 잡음 제거 방법을 적용하고 비교한다. FX 디콘볼루션, DSMF, Noise2Noiose, DnCNN을 각각 포항 영일만 고해상 탄성파 자료에 적용하여 탄성파 무작위 잡음을 제거하고 잡음이 제거된 탄성파 자료로부터 에너지, 스위트니스, 유사도 속성을 계산한다. 그리고 각 잡음 제거 방법의 특성, 잡음 제거 결과, 탄성파 속성 분석 결과를 정성적 및 정량적으로 분석한 후, 이를 기반으로 탄성파 속성 분석 결과 향상을 위한 최적의 잡음 제거 방법을 제안한다.
야외에서 인지되는 자연 경치는 다양한 개체, 빛의 산란, 또는 변화를 주는 많은 요소들 때문에 컴퓨터 영상처리에서 인식하기가 쉽지 않다. 본 논문에서는 다층 인지 신경망을 이용하여 도로가 포함된 야외영상에 나타나는 개체들을 인식하는 방법을 연구하였다. 자연 영상을 영역화한 후, 각각의 영역들에 대하여 색상과 기하학적인 특성에 근거하여 특성벡터를 추출하고 이를 신경망에 입력하여 각 영역을 구분하는 2단계의 알고리듬을 제안한다. 먼저 야외 영상들을 개선된 영역 확장법과 병합과정에 의하여 개체별로 영역화하였다. 영역화된 연상은 자연 영상과 함께 영상 데이타베이스에 저장되고, 이 자료들을 이용하여 각 영역의 특성벡터를 계산하였다. 이 특성 벡터를 구성된 신경망의 입력층에 전달하면, 각 영역은 27개의 개체 중의 하나로 출력층에서 인식된다. 제안된 방법은 학습에 사용된 데이타, 학스베 사용되지 않은 새로운 데이타, 그리고 모두 합하여 놓은 데이타의 세가지 데이타 군에서 무작위로 선별하여 인식률을 측정하였다. 학습된 데이타에서는 99.4%까지의 인식률을 보여주었고, 학습되지 않은 데이타에 대해서도 최고 89.1%까지의 인식률을 나타내었다. 제안된 방법은 평균적으로 88.1%~97.9%의 인식률을 보여주어 자연 경치의 인식에 신뢰성이 있는 방법으로 사용될 수 있음을 증명하였다.
본 연구는 한글자동색인에 관한 연구로 한국전자통신연구소의 DOCUMENT Data Base로부터 299개 문헌의 제목과 초록을 무작위로 추출하여 단어분리를 시도하고, 분리된 단어군, 인식어를 제외한 단어군, 인식어와 불용어를 제외한 단어군, 그리고 인식어와 불용어를 제외하고 복합어를 구성하여 포함한 단어군 등 4개의 시험군을 설정한 후, 파오의 전환점 산출기과 스파크죤스의 역문헌 가중기법, 살톤의 문헌분리 가중기법을 적용하여 색인어를 선정하고 이를 비교 평가하여 한글문헌의 자동색인 방안을 모색하였다.
최근 컴퓨터의 급속한 보급과 영상처리기술의 발달로 금석학 분야는 인문학의 범주를 뛰어넘어 문화 정보 공유의 중요한 위치로 자리매김하게 되었다. 본 연구는 국내에서 처음 시도 되는 것으로, 수천년 정신문화 산물의 정보자료인 탁본을 영상으로 입력하여 디지털 데이터로 전환하고, 이를 공간 영역에서 종합 분석함으로 탁본영상 고유의 특성을 파악하고자 하였다. 탁본 원영상은 흑백의 두 영역으로 분할되는 완벽한 이진영상이나, 탁본뜨기 수작업과정을 거치면서 관측영상에는 영역간 색도의 혼재가 발생하고 얼룩무늬와 문양이 전체 영상에 분포한다. 이와같은 영상으로부터 필요한 문자나 문양의 정보를 추출하기 위한 전단계로 영상에 관한 종합적인 분석 작업을 하였다. 분석 기법으로는 공간분석법을 사용하였다. 역사적으로 유명한 대표적인 탁본을 위시하여 40여개의 탁본영상 샘플을 무작위로 선택하였고, 공간분석을 통해 색도분포특성과 영역간 색도 중복 및 영역형성 양상과 특성을 찾아내었다.
낙상은 노인의 건강을 위협하는 가장 심각한 문제 중의 하나이며, 조기사망, 신체손상, 운동장애, 심리학적 기능장애를 유발하는 원인이기도 하다. 본 연구의 목적은 국내 노인전문 요양병원 입원 환자들의 의약품 사용이 낙상에 미치는 영향을 평가하는데 있다. 후향적으로 원내 의무기록 정보를 이용하여 환자-대조군 연구를 수행하였고, 2008년 1월부터 2010년 12월까지 3년 기간에 입원한 65세 이상을 대상으로 하였다. 입원기간 중 낙상을 경험한 34명의 노인환자들을 환자군으로 선택하였으며 낙상을 경험하지 않은 68명의 노인환자들을 무작위 추출하여 1:2의 환자군:대조군비율로 연구 대상 환자들을 선정하였다. 환자군이 복용한 의약품을 대조군이 복용한 의약품과 비교하였으며 각 계열별 의약품과 낙상위험도 관계를 평가하였다. 두 그룹간의 인구통계학적 특성은 유사하였고 연령, 성별, 복용 의약품수, 고혈압 유무, 혈중 크레아티닌 수치, 혈중 나트륨 수치, 혈압 또는 심박수에 유의한 차이는 없었다. 항히스타민제와 본 연구에서 유일하게 기타 수면보조제로 분류된 졸피뎀이 유의하게 낙상위험도를 증가시켰다.
본 논문의 목적은 Rogers의 혁신도입이론(1983)을 이론적 배경으로 하여, QR효과와 QR도입의 관계를 규명하고, QR 도입/미도입의 이유를 조사하였다. 조사대상은 미국 전역에서 무작위로 추출된 306개의 의류업체를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 설문응답률은 47% (n=103)였고, 자 료의 분석은 기술통계와 비모수통계기 법을 사용하였다. QR 효과를 높게 지각하는 대상기업이 QR 도입기업으로 분류되었다. 설문응답 기업의 940A가 QR도입은 변화하는 시장수요에 대한 대응력과 재공품의 감소효과를 제공한다고 응답했다. QR도입효과를 지각하면서도 QR을 도입하지 못한 가장 큰 이유는 QR의 초기투자비용 때문인 것으로 나타났다. 정부차원의 의류중소기업 지원대책 마련 방안과 정확한 QR교육이 시급하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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