• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.504-513
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• 2017

본 논문은 기존의 국내자본시장 기업들 대상 현금보유수준에 대한 재무적 결정요인 분석에 대한 확장적 연구이다. 국내 KOSPI 상장기업들과 이에 상응하는 미국의 대기업들에 대한 상호 비교가 실증적으로 검정되었다. 구체적으로는, 동 기업별 현금 보유수준의 적정성을 탐구하기 위하여, 다수의 계량경제적인 모델들을 활용하여 국제금융위기 이후부터 최근까지의 분석기간 (2010년-2015년)동안, 동 현금유동성 수준에 영향을 줄 수 있는 재무적 대용변수들을 활용되었다. 재무적 설명변수들의 선정과 관련하여, 현금유동성 수준의 국제적 기업재무 이론의 근간이 되는 상충관계이론, 자금조달순서이론, 그리고 대리인비용이론을 기준으로 동 변수들이 선별되었다. 각 자본시장별, 현금유동성을 측정하는 종속변수와 동 설명변수들의 계량경제적 관계 분석과 이에 대한 재무이론적 해석 등이 본문 내용 중에 서술되었다. 결론적으로, 동 실증적 결과들은 향후에도 활발히 진행될 것으로 예상되는 국가 간 투자협정들, 특히, 금융서비스 분야에서 자금의 유,출입에도 선순환적인 영향을 줄 수 있을 것으로 판단되며, 미시적으로는 동 결과를 응용한 최적 현금 보유수준의 접근을 통하여 기업의 최종 목표인 주주 부의 극대화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국환경생태학회지
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• 제22권3호
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• pp.289-300
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• 2008

질감, 모양, 색채 등 내용기반 영상검색(CBIR)의 기능을 이용하여 한국의 지리산 국립공원과 영국의 케이른고럼스 국립공원의 자연 경관에 있어서의 차이를 판별하는데 본 연구의 목적이 있다. 먼저 각 국립공원의 자연경관을 디지털 사진영상으로 촬영한 후, 전형적인 경관사진을 선별하였다. 사진영상의 저단계 기능(Low-level function)이 계량화되어 수직적으로 회전된 다섯 개의 요인으로 축약되었다. 이 중 유의한 차이를 보이지 않은 물 관련 요인이 제외된 나머지 네 개의 요인에 근거한 판별선이 케이른고럼스 경관과 지리산 경관 사이에서 도출되어, 판별함수가 두 그룹을 유의하게 분할하였다($x^2(4)$=61.433; p<0.001). 고유치 2.417과 월크스 람다 0.293에 의하여 전체 변이가 두 그룹의 판별함수 평균의 차이에서 대부분 산출되었음을 확인하였다. 또한, 네 개의 독립변수가 종속변수 전체 분산의 70.7%를 설명하는 것으로 추정되었다. 경관에 대하여 가장 큰 효과를 나타내는 변수는 원거리관련 변수(r=1.073)이며, 다음으로 근거리관련 변수(r=0.896)였으며, 전체적으로 90.7%가 타당하게 분류되었다. 이는 케이른고럼스 국립공원과 지리산 국립공원 자연경관 사이에서 사진영상의 근거리 요인뿐만 아니라, 원거리 요인이 보다 경관 차이에 유의한 판별력을 보이는 것으로 해석되므로, 국립공원의 경관정체성과 관련한 원거리 스카이라인의 시각적 중요성을 보여주는 것이라 하겠다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제16권5호
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• pp.77-85
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• 2015

헤도닉 가격 모형은 부동산 가격에 영향을 미치는 여러 요소를 모델링하는데 활용되는 대표적 방법이다. 부동산 가격은 전용면적, 방의 개수, 주차공간과 같은 내재적 속성 뿐 아니라 주변 선호/비선호시설의 존재여부에 따라 영향을 받는다. 주변 입지시설의 경우, 그 영향을 파악하기 위해서는 해당 부동산과의 인접거리를 설명변수로 사용하게 된다. 그러나 다수의 입지시설이 인접해 있는 경우에는 설명 변수 간 다중공선성이 발생하는 문제가 존재한다. 본 연구에서는 분산팽창지수 및 능형회귀분석을 이용해 다중공선성을 파악하고 유의한 설명변수를 선별하는데에 활용하였다. 이들 기법을 서울시 구로구 아파트들에 적용한 결과, 전철 차량 기지, 디지털 단지 및 위도에 해당하는 변수간의 다중공선성을 파악하였으며, 능형회귀분석을 통해 적합한 변수들을 체계적으로 선정할 수 있었다. 본 사례를 통해 상기 기법들이 더 정확하고 적정한 헤도닉 가격 모형을 구축하는데 중요한 보완적 기능을 해준다는 것을 알 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.289-299
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• 2016

무기체계는 효율적인 전투준비태세를 갖추기 위해 개발단계의 신뢰성을 중요시하고 있다. 이미 제조업을 중심으로 다양한 분야에서 데이터 분석을 활용한 신뢰성 향상이 이루어지고 있다. 하지만 무기체계 개발단계는 보안의 중요성, 데이터의 부족 등으로 데이터 분석이 어려운 실정이다. 따라서 장기적인 무기체계 품질향상을 위해 전력화 이후의 장비 정보가 수집된 후속군수지원 데이터 분석을 수행하였다. 본 연구의 제안하는 방법론은 후속군수지원 데이터를 통해 목적변수인 고장발생기간을 중심으로 상관성 패턴을 파악하는 것이며, 절차는 다음과 같다. 첫 번째, 신뢰성에 영향을 미치는 주요 변수를 선택하고 고장발생기간을 중심으로 변수 간 상관성을 파악하였다. 두 번째, 범주형 데이터 특성을 갖는 데이터로부터 상관성 패턴을 파악하기 위해 대응분석 기법을 적용하여 분석을 수행하였다. 세 번째, 기여도와 표현력이 높은 범주들을 추출하고 시각화를 통해서 고장발생기간과 가장 관련이 높은 변수를 찾았다. 그리고 고장발생기간이 짧은 변수의 패턴을 선별하고 빈도분석을 통해서 신뢰성 저하 요인들을 파악하였다. 따라서 본 연구는 신무기 개발 시 신뢰성 저하 요인을 제거하여 군의 전투준비태세 강화에 도움이 될 것으로 기대한다.

• 인간행동과 음악연구
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• 제10권2호
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• pp.1-33
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• 2013

본 연구는 소아환자대상 최근의 음악치료 및 음악을 사용한 임상연구들에 대한 체계적인 문헌고찰(Systematic Review)을 위해 실시되었다. 이를 위해 13개 데이터베이스를 이용하여 2000년부터 2012년 사이에 영어로 발표 된 무작위 임상 및 교차설계 연구들을 자료로 수집하였고, 최초 검색 되었던 1023개의 논문 중 선정 및 제외기준에 따라 영어문헌 15건을 선별하였다. 선별 결과 연구 대상자는 1개월에서 만 18세까지의 아동 및 청소년으로 11명에서 150명 까지 표본크기가 다양했으며 전체 연구 참여자는 987명으로 집계되었다. 선별된 연구들은 음악요법 및 음악치료 연구로 분류되어 전반적인 유형, 연구절차와 방법론, 임상접근법, 측정도구 및 연구결과에 대해 체계적으로 분석되었다. 총 7건의 음악요법과 8건의 음악치료로 분류된 연구들은 7개영역의 종속변수를 36종류의 측정도구를 사용하여 측정하였는데 음악의 임상적 사용에 있어 음악의 선택, 종류 및 임상접근방법에 큰 차이가 있음이 나타났다. 연구절차와 방법론의 분석 결과 다수의 연구들이 주요 연구절차에 대한 기술이 충분치 않고 특히 무작위배정(Randomization), 배정순서 은폐(Allocation Concealment), 이중 또는 부분은폐(double or partial blinding) 및 참여자 감소율(Attrition Rate)과 같은 방법론적 표준에 미치지 못함이 도출되었다. 전반적인 연구결과가 통계적으로 유의하거나 긍정적 결과가 보고된 바 있으나, 연구 방법론적 문제들과 임상접근법들의 이질성으로 인해 그 결과가 편향에 의해 오염되거나 신뢰성에 문제가 있음을 확인할 수 있다. 그 결과 음악이 소아 환자들의 신체 및 사회 심리적 필요를 다루는 도구로 임상적 가치가 있음을 제안할 수는 있지만 이에 대한 과학적인 근거로서는 절차와 접근법이 보다 엄격하고 균일하여 추후 재현이 가능한 연구들이 다수 요구됨을 알 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.1-32
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• 2018

본 연구는 경제적으로 국내에 큰 영향을 주었던 글로벌 금융위기를 기반으로 총 10년의 연간 기업데이터를 이용한다. 먼저 시대 변화 흐름에 일관성있는 부도 모형을 구축하는 것을 목표로 금융위기 이전(2000~2006년)의 데이터를 학습한다. 이후 매개 변수 튜닝을 통해 금융위기 기간이 포함(2007~2008년)된 유효성 검증 데이터가 학습데이터의 결과와 비슷한 양상을 보이고, 우수한 예측력을 가지도록 조정한다. 이후 학습 및 유효성 검증 데이터를 통합(2000~2008년)하여 유효성 검증 때와 같은 매개변수를 적용하여 모형을 재구축하고, 결과적으로 최종 학습된 모형을 기반으로 시험 데이터(2009년) 결과를 바탕으로 딥러닝 시계열 알고리즘 기반의 기업부도예측 모형이 유용함을 검증한다. 부도에 대한 정의는 Lee(2015) 연구와 동일하게 기업의 상장폐지 사유들 중 실적이 부진했던 경우를 부도로 선정한다. 독립변수의 경우, 기존 선행연구에서 이용되었던 재무비율 변수를 비롯한 기타 재무정보를 포함한다. 이후 최적의 변수군을 선별하는 방식으로 다변량 판별분석, 로짓 모형, 그리고 Lasso 회귀분석 모형을 이용한다. 기업부도예측 모형 방법론으로는 Altman(1968)이 제시했던 다중판별분석 모형, Ohlson(1980)이 제시한 로짓모형, 그리고 비시계열 기계학습 기반 부도예측모형과 딥러닝 시계열 알고리즘을 이용한다. 기업 데이터의 경우, '비선형적인 변수들', 변수들의 '다중 공선성 문제', 그리고 '데이터 수 부족'이란 한계점이 존재한다. 이에 로짓 모형은 '비선형성'을, Lasso 회귀분석 모형은 '다중 공선성 문제'를 해결하고, 가변적인 데이터 생성 방식을 이용하는 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목함으로서 데이터 수가 부족한 점을 보완하여 연구를 진행한다. 현 정부를 비롯한 해외 정부에서는 4차 산업혁명을 통해 국가 및 사회의 시스템, 일상생활 전반을 아우르기 위해 힘쓰고 있다. 즉, 현재는 다양한 산업에 이르러 빅데이터를 이용한 딥러닝 연구가 활발히 진행되고 있지만, 금융 산업을 위한 연구분야는 아직도 미비하다. 따라서 이 연구는 기업 부도에 관하여 딥러닝 시계열 알고리즘 분석을 진행한 초기 논문으로서, 금융 데이터와 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목한 연구를 시작하는 비 전공자에게 비교분석 자료로 쓰이기를 바란다.

• 한국과학교육학회지
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• 제32권4호
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• pp.570-585
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• 2012

우리나라 과학과 교육과정에서 문제해결력이 중요함을 강조하고 있다. 과학 교육에서 문제해결력에 대한 많은 연구가 이루어져왔다. 이러한 연구들은 잘 정의된 문제, 구조화된 문제를 대상으로 연구하였기 때문에, 빈약하게 정의된 문제, 비구조화된 문제의 해결과정에 대한 연구가 더 이루어져야 한다는 지적을 받았다. 비구조화된 문제는 전체적인 목표는 존재하지만, 제공되는 정보가 적거나 거의 없는 상황이므로, 비구조화된 문제를 해결하기 위해서는 반드시 문제발견이 선행되어야 한다. 그리고 비구조화된 상황에서 문제발견은 창의성과 관련되기 때문에, 창의적 문제해결력을 향상시키기 위해 비구조화된 문제발견을 학습할 필요가 있다. 과학 영역에서 비구조화된 문제발견에 대해, 교실현장에 구체적으로 도움이 될 수 있는 가이드를 만들기 위해서, 비구조화된 상황에서 과학적 문제발견 과정에 대한 경험적 연구가 필요하다. 이 연구에서는 이공계 대학생 32명을 대상으로, 면담을 통해서 실제로 비구조화된 상황에서 과학적 문제발견 과정과, 그 과정에 영향을 준 요소가 무엇인지 알아보았다. 비구조화된 문제 상황에서 학생들의 문제발견 과정은, 문제와 관련된 단서나 잠정적 해결책을 염두에 두고, 정보를 검색한 후 몇 가지 선별 기준에 따라서 검색된 정보를 선별하여 문제를 발견하는 것으로 이루어졌다. 학생들의 문제발견에 영향을 미친 요인은 먼저, 문제에 관한 단서를 떠올리는데 전공 수업과 영화, 소설 등 학생의 경험이 영향을 미쳤다. 문제해결자의 문제 관련 배경 지식이 잠정적 해결책에 영향을 미쳤고, 검색한 정보를 선별하는 선별 기준으로 정보의 신뢰도, 정보의 출처, 내용 적합성, 이해 가능성, 주제와 관련성, 언급된 회수가 사용되었다. 그런데 연구에 참여한 대학생들이 제시한 정보선별 기준이 타당한지, 중등학교 현장에서 교사가 안내할 가치가 있는지, 학습에 도움이 되는지 여부는 알 수 없으므로 이에 대해서는 추가 연구가 필요하다. 연구에 참여한 대학생들은 개연성 있는 모델을 만들기 위해, 문제를 명료화할 때 가정을 사용하였다. 가능한 모든 변수를 포함한 문제를 해결하는 것은 현실적으로 불가능하기 때문에, 가정을 사용해서 불필요한 요소를 배제하는 접근법은 적절한 전략이라고 생각된다. 따라서, 중등학교 현장에서 교사는 학생들에게 비구조화된 상황에서 문제를 발견할 때 적절한 가정을 사용함으로써 문제를 명료화할 수 있다는 점을 알려 줄 수 있을 것이다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.257-267
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• 2020

본 연구는 우리나라 수출 분야의 산업별 고용비중을 다양한 머신러닝 기법을 활용하여 예측하고, 예측성능을 높이기 위하여 머신러닝 기법 예측값들에 예측조합 기법을 적용하였다. 특히, 본 연구에서는 각 머신러닝 기법 예측값들에 부여되는 가중치의 합을 1로 설정하는 제약하의 예측조합 기법을 사용하여 예측의 정확성과 안정성을 확보하고자 하였다. 또한, 본 연구는 산업별 고용비중에 영향을 주는 다양한 변수를 고려하기 위하여 재귀적특성제거 방법을 사용하여 주요 변수를 선별한 후, 머신러닝 기법에 적용함으로써 예측과정 상에서의 효율성을 높였다. 분석결과, 예측조합 방법에 따른 예측값은 머신러닝 기법의 예측값들보다 실제의 산업 고용비중에 근접한 것으로 나타났으며, 머신러닝 기법의 예측값들이 큰 변동성을 보이는 것과 달리 제약하의 예측조합 기법은 안정적인 예측값을 나타내었다.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2004년도 제5회 정기학술발표대회 논문집
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• pp.472-475
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• 2004

기존의 양중부하의 계산은 단순히 자재묶기 $\cdot$ 상승 $\cdot$ 설치 $\cdot$ 하강의 4단계로 산정한다. 이는 타워크레인의 양중작업과 관련되는 다른 영향요인을 고려하지 못한다는 단점을 내포하고 있다. 이에 본 연구에서는 기존 타워크레인의 양중작업에서 시간을 예측하는데 고려하지 못하였던 많은 요인을 도출하고자 하였으며 이를 통해 타워크레인의 양중작업시 요구되는 양중시간에 대한 예측모델을 구축하였다. 타워크레인의 양중시간을 정확히 예측하기 위해서 양중시간에 영향을 미치는 변수를 자재관련, 타워크레인의 특성, 양중작업관련 타워크레인 운용 및 기상상황과 관련하여 28개의 다양한 변수들을 식별하였다. 이를 통해 타워크레인의 양중작업 시 요구되는 양중시간에 대한 예측모델을 구축하였다. 타워크레인의 양중시간 예측을 정확히 산정하기 위해 예측모델을 상차양중모델과 하차양중모델로 구분하였고 양중에 미치는 영향요인을 양중대상에 따라 선별하여 다중회귀분석의 과정을 거쳐 그 신뢰도를 높이도록 하였다.

• 생명과학회지
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• 제8권5호
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• pp.492-496
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• 1998

$eta$선투과율을 이용하여 식물잎의 수분함량을 측정하기 위하여 1/5000a 와그너 폿트에 생육시킨 벼와 콩및을 대상으로, 정상적으로 생육한 개체만을 선별하였다. $^{99}$Tc(100 $\mu$ci)과 G-M detector사이를 10cm로 두고 그 사이에 잎을 놓아 잎을 통과한 $eta$선량(I)과 잎을 제외시켰을 때의 $eta$선량(Io)을 각각 측정하여 $eta$선투과율(I/Io)를 구하였고, 잎의 생체중과 건물중, 비엽면적을 측정하여 잎의 함수량과 $\beta$선 투과율(I/Io)과의 관계를 구하였다. 1. 잎 절단후 시간이 경과함에 따라 $eta$선투과율(I/Io)은 증가하는 경향이었으며, 토양수분결핍후 수분공급에 의해 $eta$선투과율(I/Io)은 감소하는 경향이었다. 2. 잎의 함수량과 $eta$선투과율(I/Io)과의 직선회귀관계식은 고도의 유의성이 인정되어, 잎의 함수량이 감소할수록 $eta$선투과율(I/Io)은 증가하였다. 3. 잎의 함수량을 종속변수로, 비엽면적(SLA)과 $eta$선투과율(I/Io)을 각각 독립변수로하여 다중회귀를 분석한 결과, 편회귀계수가 SLA는 벼 0.007, 콩 0.004이었고, I/Io는 벼 -0.863, 콩 -0.904로 수분함량에는 $eta$선투과율(I/Io)의 영향이 지배적이어서, $\beta$선투과율(I/Io)에 의한 식물잎의 수분함량이 측정이 가능하였다.