• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.20 no.3
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• pp.423-440
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• 2007

Although various models have been developed to establish the enterprise credit scoring, no model has utilized the enterprise human resource so far. The purpose of this study was to build an enterprise credit scoring model using enterprise human resource factors. The data to measure the enterprise credit score were made by the first-year research material of HCCP was used to investigate the enterprise human resource and 2004 Credit Rating Score generated from KIS-Credit Scoring Model. The independent variables were chosen among questionnaires of HCCP based on Mclagan(1989)'s HR wheel model, and the credit score of Korean Information Service was used for the dependent variables. The statistical method used for data analysis was logistic regression. As a result of constructing a model, 22 variables were selected. To see these specifically by each large area, 6 variables in human resource development(HRD) area, 15 in human resource management(HRM) area, and 1 in the other area were chosen. As a consequence of 10 fold cross validation, misclassification rate and G-mean were 30.81 and 68.27 respectively. Decile having the highest response rate was bigger than the one having the lowest response rate by 6.08 times, and had a tendency to decrease. Therefore, the result of study showed that the proposed model was appropriate to measure enterprise credit score using enterprise human resource variables.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2007.03a
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• pp.76-81
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• 2007

융설 모형의 중요 매개변수인 적설분포면적은 실제 우리나라에서 적설과 관련한 관측 자료의 부족으로 인해 매개변수 추정이 어렵다. 이러한 문제점 해결을 위해 원격탐사기법을 활용하여 적설분포면적을 추출하였다. 본 연구에서는 1997년 부터 2006년 까지의 겨울철 NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration)의 AVHRR(Advanced Very High Resolution Radiometer) 위성영상의 8 sets의 총 108개 영상을 이용하여 적설분포면적을 추출하였고，기상청의 지상기상관측소의 최섬적설심 자료를 이용하여 GIS 자료를 구축함으로써 적설심의 공간적 분포를 추출하였다. 이를 국내 5대유역인 한강，낙동강，금강，영산강，섬진강 유역에 대하여 융설모형의 주요 매개변수인 적설분포면적，유역 평균， 최대 적설심과 적설분포감소비곡선을 구축하였다. 그 중 적설분포면적감소곡선 (SDC : Snow cover Depletion Curve)는 적설분포면적의 감소형태를 나타내 주는 지표로써 융설의 가장 민감한 매개변수이다. 이를 국내 5대 강 유역에 대해 구축하여 정량화 하였다.

• Asia Marketing Journal
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• v.5 no.1
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• pp.95-121
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• 2003

본 연구는 제품특성의 차이로 인한 거래상황요인이 구매자와 판매자간의 장기지향성에 미치는 영향력의 구조를 검증하기 위한 것이다. 이를 위해 원지를 공급 받아 종이류 제품을 생산·판매하는 제조업체와 광고라고 하는 무형의 서비스를 거래하는 일반 기업체들을 대상으로 상호신뢰를 통한 장기지향성의 형성에 영향력을 행사하는 변수들의 구조와 상대적 중요성을 실증자료를 통해 분석해 보았다. 이에 따라 다음과 같은 결과를 얻을 수 있었다. 첫째, 많은 선행연구에서와 마찬가지로 신뢰가 장기지향성의 매개변수 임이 확인되었다. 둘째, 신뢰구축을 결정짓는 변수들을 기업특성과 관련된 것과 거래를 담당하는 담당자의 개인적 특성과 관련된 집단으로 구분할 수 있다는 점이다. 셋째, 취급제품의 형태에 따른 거래상황의 차이는 신뢰형성과 장기지향성에 조절적 역할을 한다는 점이다. 거래대상이 유형의 제품인가 아니면 무형의 서비스인가에 따라 경로구성원 상호간 기대하는 거래속성이 달라지게 되며 이는 신뢰 구축을 통한 장기지향성을 결정짓는 변수들의 구성과 크기에 영향력을 미치게 된다. 본 연구의 결과, 거래 대상의 제품특성이 달라지는 경우 산업 내에서 해당 기업에 대한 평판이 거래상대에 대한 신뢰구축에 가장 중요한 변수라는 사실을 발견할 수 있었다. 마지막으로 서비스산업의 경우에는 제조업의 경우에 있어서 보다 판매원의 개인적 특성이 매우 중요한 역할을 한다는 사실을 알 수 있었다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.25 no.2
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• pp.191-196
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• 2015

There have been many studies on statistical forecasting on firm's performance and stock price by applying various financial indicators such as debt ratio and sales growth rate. Selecting predictors for constructing a prediction model among the various financial indicators is very important for precise prediction. Most of the previous studies applied variable selection algorithms for selecting predictors. However, the variable selection algorithm is considered to be at risk of eliminating certain amount of information from the indicators that were excluded from model construction. Therefore, we propose a firm's performance prediction model which principal component analysis is applied instead of the variable selection algorithm, in order to reduce dimensionality of input variables of the prediction model. In this study, we constructed the proposed prediction model by using financial data of American IT companies to empirically analyze prediction performance of the model.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.18 no.4
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• pp.137-148
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• 2009

The purpose of this study is to implement variable selection algorithm which helps construct a reliable linear regression model. If we use all candidate variables to construct a linear regression model, the significance of the model will be decreased and it will cause 'Curse of Dimensionality'. And if the number of data is less than the number of variables (dimension), we cannot construct the regression model. Due to these problems, we consider the variable selection problem as a combinatorial optimization problem, and apply GA (Genetic Algorithm) to the problem. Typical measures of estimating statistical significance are $R^2$, F-value of regression model, t-value of regression coefficients, and standard error of estimates. We design GA to solve multi-objective functions, because statistical significance of model is not to be estimated by a single measure. We perform experiments using simulation data, designed to consider various kinds of situations. As a result, it shows better performance than LARS (Least Angle Regression) which is an algorithm to solve variable selection problems. We modify algorithm to solve portfolio selection problem which construct portfolio by selecting stocks. We conclude that the algorithm is able to solve real problems.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.29-29
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• 2015

수자원의 지속적인 관리 및 효율적인 활용을 위하여 수문량의 예측과 분석은 필수적인 과정이라 할 수 있으며 이에 따라 다양한 수문 모형이 구축되고 강우, 유량 등 대표적인 수문량의 예측이 수행되어져 왔다. 그 중에서도 수문 시계열 모형은 시간의 흐름에 따라 일정하게 기록되어온 수문 자료를 확률적인 과정을 통하여 모형을 구축하고 이를 바탕으로 미래 수문량을 예측하는 데활용되는 모형으로, 과거에 기록된 수문 패턴이 미래에도 지속된다는 가정 하에 구축된다. 일반적으로 시계열 모형은 하나의 자료계열로 모형을 구축하는 단변량 모형과 원 자료계열 외에 다른 자료계열을 고려하여 모형을 구축하는 다변량 모형이 있으며, 다변량 모형은 원 자료계열에 영향을 미치는 외부변수를 고려함으로써 두 자료계열간의 상관성을 모형에 반영할 수 있는 장점을 가지고 있다. 또한 자료계열의 계절성을 고려하여 시계열 모형을 구축할 경우, 수문 시계열이 가지고 있는 계절적 영향을 잘 반영할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 계절성을 고려한 다변량 시계열 모형인 SARIMAX(Seasonal AutoRegressive Integrated Moving Average with eXogenous) 모형을 이용하여 대표적인 수공구조물인 댐의 유입량 예측을 수행하였다. 일반적으로 댐 유입량 예측에는 댐의 유입량과 상관성이 높은 강우가 외부변수로 사용되어져 왔으나, 이 외에도 영향을 미칠 수 있는 지점특성치를 고려하여 모형을 구축한 후 비교하였다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.13 no.11
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• pp.71-84
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• 2015

The purpose of the research was to investigate the effects of the learning organization building activities on organization citizenship behavior(OCB) in business service companies providing the convergence service for the manufacturers and the moderating role of perceived organization support(POS) between the learning organization building activities and organization citizenship behavior. The data were collected from 327 employees of 31 business Service companies in metropolitan area by using structured questionnaires. Hierarchical regression technique was employed to analyze the collected data. The results showed that both of the seven learning organization building activities and POS had a positive effect on employees' OCB. Moreover, also found out the only one out of the seven learning organization building factors, namely 'Strategic Learning Leadership' had the moderate roles between learning organization building activities and OCB. Then, The results and implications of the study were discussed and the directions for future study were presented.

• Journal of Digital Convergence
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• v.17 no.5
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• pp.217-223
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• 2019

A study in predicting defects of spot welding in real time in automotive field is essential for cost reduction and high quality production. Welding quality is determined by shear strength and the size of the nugget, and results depend on different independent variables. In order to develop the real-time prediction system, multiple regression analyses were conducted and the two dependent variables were obtained with sufficient statistical results with three independent variables, however, the quality prediction by the regression formula could not ensure accuracy. In this study, a multi-layer neural network circuit was constructed. The neural network by 10 dynamic resistance variables was constructed with three hidden layers to obtain execution functions and weighting matrix. In this case, the neural network was established with three independent variables based on regression analysis, as there could be difficulties in real-time control due to too many input variables. As a result, all test data were divided into poor, partial, and modalities. Therefore, a real-time welding quality determination system by three independent variables obtained by multiple regression analysis was completed.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.42 no.11
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• pp.1017-1028
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• 2009

NSRPM (Neyman-Scott Rectangular Pulse Model) is one of the common model for generating future precipitation time series in stochastical hydrology. There are 5 parameters to compose the NSRPM model for generating precipitation time series. Generally parameter estimation using moment has some problems related with increased objective functions and shows different results in accordance with random variable generating models. In this study, direct parameter estimation method was proposed to cover with disadvantages of parameter estimation using moment. To apply the direct parameter estimation, generating stochastical data variance in accordance with numbers of precipitation events of NSRPM was done. Both kinds of methods were applied at the Cheongju gauge station data. Precipitation time series were generated using 4 different random variable generator, and compared with observed time series to check the accuracies. As a results, direct method showed more stable and better results.

• 한국가스학회:학술대회논문집
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• 2007.04a
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• pp.195-200
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• 2007

본 연구는 도심지에 위치한 LPG 충전소를 연구범위로 하여 공간정보의 활용이 가장 많이 요구되는 안전관리 분야의 업무를 중심으로 공간정보를 효율적으로 구축 활용하기 위하여 데이터베이스를 중심으로 위험관리정보 시스템을 개발하였다. 이를 바탕으로 정량적 위험성 평가의 자동화를 통해 나타난 위험성을 실시간에 제어하기 위한 필요조건을 표준화하여 기초 정보자료로 구축, 이를 지리정보기능과 연동하여 LPG 충전소의 안전검사의 효율화, 사전 위험성 평가, 사고대응 판단의 효과적인 의사결정을 유도 할 수 있는 기반을 제공한다. 위험관리정보시스템(RMIS, Risk Management Information System) 개발절차는 다음과 같다 첫째, 도심지에 위치한 LPG 충전소 위험성 평가를 수행함에 있어서 기본적인 데이터인 부지내(On-site) 관련 자료와 부지 외(Off-site) 관련 자료를 관계형 데이터베이스(RDB, Relational Database)로 개발하였다. 둘째, Visual Basic을 이용하여 사용자가 효과적으로 위험을 관리 제어 할 수 있는 위험관리 통합 데이터베이스 시스템 개발하였다. 셋째, 위험관리 통합 데이터베이스 시스템과 지리정보시스템에 연동을 통한 의사결정 방안 제시하였다. 위험관리정보시스템(RMIS) 프로그램을 개발을 통하여 다음과 같은 결과를 도출하였다. 첫째, 위험관리 데이터 이용하여 사용자와 검사자가 효과적으로 위험을 사전관리 할 수 있는 공유정보를 구축하였다. 둘째, 위험 관리를 부지 내와 부지 외로 나누어 관리함으로서 시설 내부 뿐 만 아니라 시설외부에 미치는 영향을 모두 고려하여 구축하므로 서, 중대사고에 대응 할 수 있는 종합적인 안전관리 기반을 조성하였다. 셋째, 사용자 인터페이스를 바탕으로 비상사태 발생시에 신속하고 정확한 의사결정을 할 수 있는 기반을 조성하였다. 제공하여 응용GIS 구축의 생산성 및 품질 향상에 기여할 뿐만 아니라 우리의 최종목표인 GIS 소프트웨어 자동 생산에도 크게 기여할 것으로 사료된다. 등)을 교통망상에 표시할 수 있음으로서 의사결정에 보다 많은 도움을 줄 수 있을 것이다. 비트율의 증가와 화질 열화는 각각 최대 1.32%와 최대 0.11dB로 무시할 수 있을 정도로 작음을 확인 하였다.을 알 수 있었다. 현지관측에 비해 막대한 비용과 시간을 절약할 수 있는 위성영상해석방법을 이용한 방법은 해양수질파악이 가능할 것으로 판단되며, GIS를 이용하여 다양하고 복잡한 자료를 데이터베이스화함으로써 가시화하고, 이를 기초로 공간분석을 실시함으로써 환경요소별 공간분포에 대한 파악을 통해 수치모형실험을 이용한 각종 환경영향의 평가 및 예측을 위한 기초자료로 이용이 가능할 것으로 사료된다.염총량관리 기본계획 시 구축된 모형 매개변수를 바탕으로 분석을 수행하였다. 일차오차분석을 이용하여 수리매개변수와 수질매개변수의 수질항목별 상대적 기여도를 파악해 본 결과, 수리매개변수는 DO, BOD, 유기질소, 유기인 모든 항목에 일정 정도의 상대적 기여도를 가지고 있는 것을 알 수 있었다. 이로부터 수질 모형의 적용 시 수리 매개변수 또한 수질 매개변수의 추정 시와 같이 보다 세심한 주의를 기울여 추정할 필요가 있을 것으로 판단된다.변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주식시장에 있어서 시장수익률을 평균적으로 초과할 수 있는 거래전략은 존재하므로 이러한 전략을 개발 및 활용할 수 있으며, 특히, 한국주