• The KIPS Transactions:PartD
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• v.16D no.1
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• pp.43-54
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• 2009

The purpose of this study is to explore variables that affect users' perceived value of mobile advertising and actual response intention and to analyze causal relationships among variables. In order to verify the relational significance, we built new research model and hypotheses based on the Ducoffe's model(1996). And we found out four independent variables such as entertainment, information usefulness, convenience, economical efficiency, and advertising impact's value as a mediating variable. Especially, we classified into four multi-age groups to investigate properly moderating effects through SEM(path analysis) and difference test. Therefore, it is academical and practical worth that we developed our model to appropriate on mobile advertising's unique property and that we verified our hypotheses and variables focused on age group, whereas previous research did not. For this, we surveyed 345 samples for conducting structural equation modeling in empirical approach. The results of this study supported the statistical significance of all hypotheses except but convenience.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.423-423
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• 2015

국내에서는 유역의 설계홍수량을 결정하기 위해 강우-유출 사상에 의해 유도된 대표단위도를 활용하는 방식이 일반적으로 채택되고 있으나, 유역의 실측 호우사상이 부족한 경우 대표단위도의 신뢰성은 종종 논쟁의 여지를 갖게 된다. 이는 제한된 수의 자료를 활용하여 도출된 매개변수의 평균이나 최대/최소값으로 채택되는 대표단위도를 통해 산정되는 설계홍수량이 왜곡될 수 있는 가능성에 기인하는 것이다. 따라서 매개변수 산정 및 검정에 활용되는 사상의 수와 질이 설계홍수량 산정에 미치는 영향을 파악하는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 가용한 호우사상의 수가 제한된 유역의 경우 Clark 단위도의 매개변수 도출에 대한 불확실성 분석을 수행하였다. 대상유역은 비교적 다량의 실측 호우사상을 갖는 국내 중규모 댐 유역으로 선정하였으며, 호우사상 모집단의 수가 N개일 때 단위도 유도에 활용되는 사상을 2개부터 N-1개까지 증가시켜 가며 분석대상이 되는 호우사상이 무작위로 선정될 경우를 가정하였다. 불확실성 분석을 수행하기 위하여 Monte Carlo Simulation을 각 호우사상 수별로 100회씩 적용하였으며, 이 때 확률변수는 등분포함수를 따르는 것으로 가정하여 각 호우사상이 선정될 가능성을 동일하게 부여하였다. 이러한 과정을 통해 선정된 호우사상별 매개변수들 중 도달시간과 저류상수의 평균값과 최소값을 대표단위도(평균, 최대)의 매개변수로 각각 채택하여 설계홍수량을 도출하였다. 그 결과 선정된 호우사상의 양과 질에 관계없이 호우사상 수가 증가함에 따라 채택되는 대표단위도의 매개변수가 안정되는 경향을 보였으며, 설계수문곡선의 첨두홍수량 분포는 음으로 왜곡되는 경향을 나타내어 설계홍수량이 과소산정될 가능성이 감소하는 결과를 보였다. 즉, 대상유역의 분석 대상 호우사상 수가 증가하면 대표단위도 매개변수 및 설계홍수량 산정결과가 안정되는 경향을 보이므로 설계홍수량 산정의 신뢰성을 향상 시킬 수 있을 것이며, 이는 향후 설계홍수량 산정 및 평가를 수행하는 기술자들의 판단도구로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.35 no.6
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• pp.739-754
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• 2022

Usually, text data consists of many variables, and some of them are closely correlated. Such multi-collinearity often results in inefficient or inaccurate statistical analysis. For supervised learning, one can select features by examining the relationship between target variables and explanatory variables. On the other hand, for unsupervised learning, since target variables are absent, one cannot use such a feature selection procedure as in supervised learning. In this study, we propose a word selection procedure that employs topic models to find latent topics. We substitute topics for the target variables and select terms which show high relevance for each topic. Applying the procedure to real data, we found that the proposed word selection procedure can give clear topic interpretation by removing high-frequency words prevalent in various topics. In addition, we observed that, by applying the selected variables to the classifiers such as naïve Bayes classifiers and support vector machines, the proposed feature selection procedure gives results comparable to those obtained by using class label information.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.8 no.1
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• pp.51-60
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• 1995

Given an $n \times p$ data matrix, if we add the $p_s$ variables somewhat different nature than the p variables to this matrix, we have a new $n \times (p+p_s)$ data matrix. Because of these $p_s$ variables, the traditional principal component analysis can't provide its efficient results. In this study, to improve this problem we review the supplementary principal component analysis putting $p_s$ variables to supplementary variable. This technique is based on the algebraic and geometric aspects of the traditional principal component analysis. So we provide a type of statistical data analysis for the records of eight teams and fourteen fields of the 1982-1992 Korean Pro Baseball Data based on the supplementary principal component analysis and the traditional principal component analysis. And we compare the their results.

• Fire Science and Engineering
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• v.26 no.2
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• pp.40-52
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• 2012

This paper presents the uncertainty analysis results of fire modeling input parameters for motor control center in switchgear room of nuclear power plants. FDS (Fire Dynamics simulator) 5.5 was used to simulate the fire scenario and Latin Hyper Cube Monte Carlo simulations were employed to generate random samples for FDS input parameters. The uncertainty analysis results of input parameters are compared with those of the model uncertainty analysis and sensitivity analysis approaches of NUREG-1934. The study results show that the input parameter uncertainty analysis approach may lead to more conservative results than the uncertainty analysis and sensitivity analysis methods of NUREG-1934.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2021.11a
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• pp.104-106
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• 2021

본 연구에서는 중국 해운·항만기업의 자본구조를 분석하기 위하여 상장된 중국 해운·항만기업 29개를 표본으로 선정하여 패널회귀분석을 활용하여 실증분석을 수행하였다. 표본으로 선정된 해운·항만기업의 재무제표 데이터는 wind자신(資訊)(wind정보)에서 구득하였으며, 29개 샘플회사의 2006년부터 2015년까지 총 10년간의 재무상태표, 손익계산서, 현금흐름표 및 주가 자료 등을 활용하였다. 실증분석을 위한 주요 변수로는 자산부채비율을 종속변수로 두었고 자산구조, 경영위험, 기업규모, 실제세율, 수익능력, 지급능력, 운영능력, 업계특성 등의 변수를 독립변수로 선정하였다. 실증분석 결과 기업규모, 수익능력, 단기지급능력(유동비율) 등의 요인이 중국 해운항만기업의 자본구조에 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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• v.7 no.7
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• pp.599-608
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• 2017

This study investigated factors that are associated with companion animal ownership among urban elderly persons. This study was based on data from 2014 Seoul Survey, and a total of 4,717 people aged 60 years or older were selected for the analyses. Community level data were from 2014 Seoul statistics and they included park area per person, number of elderly recreational facilities, and number of public sports facilities based on 25 districts of Seoul Metropolitan City. This study examined differences between companion animal owners and non-owners concerning individual level factors and community level factors. Factors that are associated with companion animal ownership were examined using multilevel logistic regression analysis. Among individual level variables, companion animal ownership was associated with gender, marital status, income, number of household members, and housing type. Among community level variables, park area per person was a significant factor that is associated with companion animal ownership. Study findings can be used Based on study findings, implications of the study and directions for future research are discussed.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.36 no.6
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• pp.501-514
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• 2023

When analyzing high dimensional data such as text data, if we input all the variables as explanatory variables, statistical learning procedures may suffer from over-fitting problems. Furthermore, computational efficiency can deteriorate with a large number of variables. Dimensionality reduction techniques such as feature selection or feature extraction are useful for dealing with these problems. The sparse principal component analysis (SPCA) is one of the regularized least squares methods which employs an elastic net-type objective function. The SPCA can be used to remove insignificant principal components and identify important variables from noisy observations. In this study, we propose a dimension reduction procedure for text data based on the SPCA. Applying the proposed procedure to real data, we find that the reduced feature set maintains sufficient information in text data while the size of the feature set is reduced by removing redundant variables. As a result, the proposed procedure can improve classification accuracy and computational efficiency, especially for some classifiers such as the k-nearest neighbors algorithm.

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

• Korea journal of population studies
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• v.30 no.1
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• pp.125-148
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• 2007

본 연구에서는 부모의 사회경제적 지위가 자녀의 학업성취를 통해 재생산되도록 만드는 변수들의 영향을 밝히려고 하였다. 가족의 사회경제적 변수, 극히 사회자본과 문화자본이 독립적으로 또는 가족배경을 맥락으로 자녀의 학업성취도에 미치는 영향에 대해 분석하였다. 연구대상으로는 중고등학생 총 2771명의 사례를 분석하였다. 중학생에 비해 고등학생들의 학업성취에 미치는 부모의 사회경제적 배경변수의 영향력은 감소하였다. 그러나 사회자본과 문화자본의 영향력은 증가하였다. 성별에 따라 분석한 결과, 남학생의 경우는 부모의 사회경제적 변수와 가족의 사회자본과 문화자본의 영향력이 동시에 존재하나 여학생의 경우에는 사회자본과 문화자본의 영향이 거의 없고, 부모의 사회경제적 변수 중에서 아버지의 직업과 자산이 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 사회자본과 문화자본의 영향력은 상당부분 부모의 사회경제적 자원에 흡수되는 경향이 있으나 가족의 자녀에 대한 관심은 여전히 학업성취도에 중요한 영향을 미치는 사회자본임을 발견하였다. 이번 연구결과를 통해 경제적 지원만으로는 자녀의 학업성취를 높이기 어려우며 사회자본이나 문화자본과 함께 결합된 사회경제적 지원이 자녀의 학업성취에 기여함을 발견하였다.