This paper empirically examines the relation between stock volatility and volatilities of macroeconomic variables and financial derivative trading. Previous studies have shown that stock volatility has been much greater than volatilities of macroeconomic variables, and their explanatory powers are too weak to confirm hypothesized theoretical relation between stock volatility and macroeconomic volatilities. The test for the relation using Korean data since 1980 verified such a finding. It is argued that this may have been the result from omitting the influence of financial activities on stock volatility. In particular, this paper demonstrates that, by including the volatility of financial derivative trading, stock volatility-macroeconomic volatility relation can not only be explained better, but also the hypothesized significance of macroeconomic volatilities can be restored.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2009.05a
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pp.1141-1144
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2009
인공신경망(artificial neural network) 기법은 인간의 두뇌 신경세포의 활동을 모형화한 것으로 오랜 시간동안 발전해 왔으며 여러 분야에서 활용되고 있고 수문분야에서도 인공신경망을 이용한 연구가 활발히 진행되어 왔다. RDAPS와 같은 단기수치예보 자료는 강우의 유무 판단과 같은 정성적인 분석에서 비교적 정확도가 높지만 정확한 강우량의 추정과 같은 정량적인 부분에서는 정확도가 매우 낮으므로 인공신경망 기법과 같은 후처리 기법을 통해서 정확도를 높이게 된다. 인공신경망 기법을 수행할 때, 가장 중요한 것은 입력변수선택(input variable selection)으로 입력 변수의 적절한 선택이 결과값에 큰 영향을 주게 된다. 본 연구에서는 mutual information을 입력 변수 선택 기법으로 채택하여, 인공신경망의 입력변수 선정의 정확도를 알아보고자 한다. Mutual information은 주어진 자료의 엔트로피값을 이용하여 변수들 간의 독립과 종속의 관계를 나타내는 기법으로서, MI값은 '0'에서 '1'의 값을 가지며 '0'에 가까울수록 변수들 간의 관계가 독립적이고 '1'에 가까울수록 종속적인 관계를 나타낸다. 인공신경망의 입력변수선정에 대한 mutual information의 정확도를 알아보기 위해, 기존 입력변수선택 기법과 mutual information을 이용했을 경우의 인공신경망의 처리능력, 정확도를 비교 검토하였다.
본 연구에서는 국내 주식시장에서 주식수익률의 횡단면 차이에 유의적인 설명력을 가지는 것으로 나타난 기본적 변수가 시장지수 베타에서는 측정되지 않은 또 다른 가격화된 위험에 대해 유용한 대용변수인지를 규명하였다. 기본적 변수들 중에서 기업규모와 장부/시장가치 비율은 주식수익률의 횡단면 차이를 설명함에 있어 독립적인 효과를 갖는 가장 유의적인 변수였다. 주식수익률의 횡단면 차이에 매우 유의적인 설명력을 가지는 깃으로 나타난 거시경제요인의 요인민감도는 기업규모, 장부/시장가치 비율을 포함시 더 이상 유의적인 설명력을 가지지 못하였다. 소규모, 높은 장부/시장가치 기업은 매우 지속적인 수익성 악화를 겪고 있는 곤경기업이며, 역시 배당감소위험, 레버리지위험 및 미래 현금흐름의 불확실성으로 측정된 기업특성적 위험이 보다 큰 곤경기업이었다. 따라서 이러한 실증결과는 소규모, 높은 장부/시장가치 주식이 대규모, 낮은 장부/시장가치 주식에 비해 높은 수익률을 보이는 원인이 보다 높은 위험에 따른 보상의 결과이며, 규모변수와 장부/시장 가치 비율은 이들 위험에 대한 유용한 대용치라는 '위험에 기초한 가설'을 지지하는 증거로 주장될 수 있다. 기업규모와 장부/시장가치 비율이 시장베타로는 측정되지 않는 주식가격결정에 있어 가격화 된 또 다른 위험을 대리한다면 수익률에 나타난 SIZE, B/M효과는 합리적 가격결정하 APT나 ICAPM과 같은 확장된 CAPM과 모순되지 않는 하나의 증거로 볼 수 있으며, 비록 이들 변수들이 관찰 불가능한 진정한 시장베타에 대한 보다 나은 대용치라고 할지라도 이들 두 변수와 관련된 요인을 포함한 다요인 가격결정모델이 시장지수만을 포함한 단일요인모델에 비해 보다 유용한 모형임을 기대할 수 있다.
TOPMODEL은 지표유출과 중간류유출을 비교적 적은 수의 매개변수와 물리적 근거를 기반으로 모의하는 수문모형이다. 현재까지 TOPMODEL은 온대습윤지역의 소유역 유출모의에 적용성이 우수하다는 연구결과가 많이 발표되었으며, 우리나라에서도 이 모델을 이용한 유역유출 모의에 탁월하다는 연구 결과들이 나오고 있다. 이런 연구들은 대부분 모델의 중요 매개변수를 유역유출 관측자료로부터 유도하고, 이 매개변수를 이용하여 유역유출을 모의한 연구들로 TOPMODEL에서 제시한 것 같은 유역내의 지하수위변화, 지표유출, 중간류유출 등의 수문학적 반응 발생여부를 조사하지 못하였다.(중략)
This Study's topic is to study on the effects of core competencies as such as leadership, strategic competences' influence towards the university-industry cooperation on technology transfer and education performances. First, the existing studies and literatures have been reviewed. Second, the nationwide surveys were conducted. In results, the leadership competence did not have any impact on the operation performances. Strategic competence did not have any impact on the technology transfer, but it influenced the education performance. Human resource competence also did not have any influence on the managing performances, but it has been analyzed that the R&D competence had an influence over the technology transfer part of the managing performance. The University-Industry Cooperations create an opportunity and secures competencies for the enterprise, it also enhances the R&D competency of University and provides supports in nurturing the human resources. Especially, the strategic competency amongst the independent variables has influenced the education performance.
This research was a review and analysis of published articles and theses in Korea on Intervention Programs for patients with Diabetes Mellitus. A comprehensive search of databases was undertaken(Korean studies, Riss4u). using research terms such as"diabetes", "diabetes and education" "diabetes and exercise", "diabetes and intervention", "diabetes and education or exercise." 53 studies were analyzed focusing on type, application method, dependant variable and effect using descriptive statistics. 8 intervention type and 113 dependant variables were used. The most frequently used applied education and counseling and glycometabolism, self-care, self-efficacy the most frequently used dependant variable. The effects of dependant variables no effect or were different effects. Further reserarch in the digital convergence should requires the consideration of Structured content and exercise and the effect of the measurement variables, including the psychological variable effect.
The purpose of this study is to explore latent variables that affect users' satisfaction of mobile internet and to estimate a composite relationships among parameters. In order to examine causative significance between dependent variables and each of the independent variables, we redefined the variables, the quality of information, system and service derived from the DeLone and McLean's model. And we found out the new independent variables: security and service charge. Prior research adopted mainly TAM(Technology Acceptance Model) to investigate the user acceptance of information services or system. Therefore, it is significant that we developed our research model to appropriate on mobile internet's inherent nature and that focused on the important variables like service charge and security. In empirical approach, we surveyed 435 samples and conducted structural equation modeling and multi-regression analysis to estimate the regression parameters. The results of the study illustrated that our hypotheses covering the quality of information, system and service, security and service charge were supported.
This paper attempts to empirically verify the theoretical assumption that ICT factors actually affect national economic development. To this end, this study uses a research model, 'balance model of supply-demand', which consists of IT supply, IT demand and IT policy dimensions. Also, this paper employs several socio-economic factors such as 'size of population', 'consumer price increase', 'national transparency', and 'education'as the moderating variables. The result through the panel data analysis finds it statistically relevant to relate the ICT capacity to each country's economic growth. Also, the study finds that moderating variables were highlighted as important elements of national development: these variables actually moderate the ICT capacity's effects on each surveyed nation's economic growth. Finally, this paper suggests policy implications that nations should consider when developing national informatization policies to drive national economic growth.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.28
no.3
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pp.533-545
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2017
Quantile regression models provide a variety of useful statistical information by estimating the conditional quantile function of the response variable. However, the traditional linear quantile regression model can lead to the distorted and incorrect results when analysing real data having a nonlinear relationship between the explanatory variables and the response variables. Furthermore, as the complexity of the data increases, it is required to analyse multiple response variables simultaneously with more sophisticated interpretations. For such reasons, we propose a multivariate quantile regression tree model. In this paper, a new split variable selection algorithm is suggested for a multivariate regression tree model. This algorithm can select the split variable more accurately than the previous method without significant selection bias. We investigate the performance of our proposed method with both simulation and real data studies.
Hyeon June Jang;Ji Young Jung;Kyung Won Joo;Choong Sung Yi;Sung Hoon Kim
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.143-143
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2023
최근 대청댐('17), 평림댐('19) 등 광역 취수원에서 망간의 먹는 물 수질기준(0.05mg/L 이하) 초과 사례가 발생되어, 다수의 민원이 제기되는 등 취수원의 망간 관리 중요성이 부각되고 있다. 특히, 동절기 전도(Turn-over)시기에 고농도 망간이 발생되는 경우가 많은데, 현재 정수장에서는 망간을 처리하기 위해 유입구간에 필터를 설치하고 주기적으로 교체하는 방식으로 처리하고 있다. 그러나 단기간에 고농도 망간 다량 유입 시 처리용량의 한계 등 정수장에서의 공정관리가 어려워지므로 사전 예측에 의한 대응 체계 고도화가 필요한 실정이다. 본 연구는 광역취수원인 주암댐을 대상으로 망간 예측의 정확도 향상 및 예측기간 확대를 위해 다양한 머신러닝 기법들을 적용하여 비교 분석하였으며, 독립변수 및 초매개변수 최적화를 진행하여 모형의 정확도를 개선하였다. 머신러닝 모형은 수심별 탁도, 저수위, pH, 수온, 전기전도도, DO, 클로로필-a, 기상, 수문 자료 등의 독립변수와 화순정수장에 유입된 망간 농도를 종속변수로 각 변수에 해당하는 실측치를 학습데이터로 사용하였다. 그리고 데이터기반 모형의 정확도를 개선하기 위해서 성층의 수준을 판별하는 지표로서 PEA(Potential Energy Anomaly)를 도입하여 데이터 분석에 활용하고자 하였다. 분석 결과, 망간 유입률은 계절 주기에 따라 농도가 달라지는 것을 확인하였고 동절기 전도시점과 하절기 장마기간 난류생성 시기에 저층의 고농도 망간이 유입이 되는 것을 분석하였다. 또한, 두 시기의 망간 농도의 변화 패턴이 상이하므로 예측 모델은 각 계절별로 구축해 학습을 진행함으로써 예측의 정확도를 향상할 수 있었다. 다양한 머신러닝 모델을 구축하여 성능 비교를 진행한 결과, 동절기에는 Gradient Boosting Machine, 하절기에는 eXtreme Gradient Boosting의 기법이 우수하여 추론 모델로 활용하고자 하였다. 선정 모델을 통한 단기 수질예측 결과, 전도현상 발생 시기에 대한 추종 및 예측력이 기존의 데이터 모형만 적용했을 경우대비 약 15% 이상 예측 효율이 향상된 것으로 나타났다. 본 연구는 머신러닝 모델을 활용한 망간 농도 예측으로 정수장의 신속한 대응 체계 마련을 지원하고, 수처리 공정의 효율성을 높이는 데 기여할 것으로 기대되며, 후속 연구로 과거 시계열 자료 활용 및 물리모형과의 연결 등을 통해 모델의 신뢰성을 제고 할 계획이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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