• KDI Journal of Economic Policy
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• v.17 no.4
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• pp.143-217
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• 1995

거시모형(巨視模型)을 통하여 과거 우리나라의 고성장(高成長)을 이해하고 주요(主要) 정책변수(政策變數)와 외생변수(外生變數)가 경제에 미치는 영향을 파악하기 위해서는 중장기적으로 안정적이고 신뢰할 수 있는 거시모형(巨視模型)이 작성되어야 한다. 그러나 단순히 과거의 적합도(適合度)를 향상시키거나 단기(短期)시뮬레이션의 결과만을 토대로 작성된 거시모형은 중장기적인 안정성(安定性) 내지는 신뢰성(信賴性)을 확보하지 못할 수도 있다. 본고(本稿)에서는 거사모형의 작성에 있어서도 구조적(構造的) VAR모형(模型)에서처럼 모형의 중장기 특성을 파악하는 것이 중요함을 지적하였다. 구조적 VAR모형에서는 대부분의 이론이 수용할 수 있는 "수요충격(需要衝擊)은 장기에 실질성장에 영향을 미치지 않는다"는 최소한의 가정(假定)이 모형(模型)에 처음부터 직접적(直接的)으로 내재(內在)되도록 하고 있으나, 본고에서는 거시전망모형(巨視展望模型)의 작성을 위하여 중장기적(中長期的)인 시뮬레이션을 통하여 간접적(間接的)으로 위의 가정(假定)을 확인하는 방법을 택하였다. 이에 추가하여 중장기 전망을 시도했을 때 다른 나라의 경험과 크게 배치되는 결과가 나온 경우에는 모형을 수정하는 것이 필요함을 투자(投資) 및 소비식(消費式)의 예(例)를 들어서 논의하였다. 본고(本稿)의 공헌은, 중장기적으로 안정적이고 신뢰할 수 있는 거시전망모형(巨視展望模型)의 작성에 있어서 중장기시뮬레이션과 중장기전망의 결과가 모형작성자의 선험적(先驗的) 기대(期待)에 수렴될 때까지 모형의 수정을 해나가는 반복과정을 전망모형(展望模型) 작성에 있어 하나의 방법론(方法論)으로 제시한 데 있다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.9 no.2
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• pp.295-342
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• 1992

전통적으로 기업이 사채차환(社債借換)(bond refunding)을 행하는 이유는 시장이자율이 발행이 자율보다 낮은 경우 단순히 이자비용을 절감하려는데에 그 동기가 있었다. 이러한 전통적인 이자 비용절감이라는 동기외에 타동기에 대해서 사채차환이 주가수익율과 회사의 위험에 미치는 영향에 관한 실증적인 분석은 거의 없었다고 할 수 있다. 본 연구에서는 사채차환에 대해서 (1) 만기연장가설(滿期延長假說), (2) 이자비용절감가설(利子費用節減假說), (3) 세금절감가설(稅金節減假說), (4) 주당순리익가설(株當純利益假說), (5) 제한조항완화가설(制限條項緩和假說) 및 (6) 레버리지가설(假說)등 6가지의 가설(假說)을 계시하고 사채차환(私債借換)의 공표가 보통주수익율과 위험에 미치는 일반적인 영향을 위의 여섯가지 가설하에서 검증을 하였다. 본 연구의 결과 전통적인 이자비용절감 가설은 주식 가격에 음의 영향을 미치는 것으로 나타난 반면, 오히려 세금절감가설이 강하게 지지되었다. 또한 세금절감을 위한 사채차환이 공표되는 경우 주식베타 및 총수익율분산은 Hamada (1969, 1972)의 견해와 같이 유의적인 양의 변화가 나타났다. 부수적으로 외생변수로서의 기업규모는 초과수익과 역의 관계가 나타났으며, 사채차환의 규모효과가 존재한다는 것을 확인하였다. 본 연구의 다양한 사채차환가설의 초과수익예측이 상호배타적이지는 않으나 시장모형의 베타로 측정되는 주식위험의 변화를 도입하는 경우 이러한 가설들의 효과를 명백히 분리시킬 수 있게 된다. 따라서 횡단면 분석시 전통적인 잔차분석방법에 추가적으로 주가베타 및 총수익율분산을 종속변수로 사용했다는 것이 본 연구의 중요한 공헌이라 하겠다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.31 no.6
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• pp.785-799
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• 2018

With the development of renewable energy sector, the importance of solar energy is continuously increasing. Solar radiation forecasting is essential to accurately solar power generation forecasting. In this paper, we used time series models (ARIMA, ARIMAX, seasonal ARIMA, seasonal ARIMAX, ARIMA GARCH, ARIMAX-GARCH, seasonal ARIMA-GARCH, seasonal ARIMAX-GARCH). We compared the performance of the models using mean absolute error and root mean square error. According to the performance of the models without exogenous variables, the Seasonal ARIMA-GARCH model showed better performance model considering the problem of heteroscedasticity. However, when the exogenous variables were considered, the ARIMAX model showed the best forecasting accuracy.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2007.11a
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• pp.473-478
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• 2007

본 연구는 데이터 품질개선을 위해 사용자들에게 베타데이터 관리 시스템 사용의도에 영향을 줄 수 있는 주요 요인들이 무엇이 있는지 식별해보고 요인간의 관련성을 분석 하였다. 최근 이슈화고 있는 Data Architecture, Data Integration, Data Quality 프로젝트를 계획 또는 경험이 있는 조직 IT담당자들을 대상으로 메타데이터 관리 시스템 사용의도 설문을 하였고, SPSS를 이용하여 통계적 희귀분석을 수행하였다. 분석에서 이를 설명하는 연구모형으로 정보기술수용모델(Technology Acceptance Model:TAM)을 적용하였으며, 사용 용이성(Perceived easy of use), 유용성(perceived usefulness)에 영향을 주는 외생변수로는 개인의 데이터 품질개선의도, 동기부여, 조직의 지원 등으로 나타났다. 분석결과 데이터품질 개선의도가 시스템 사용의도에 영향이 있음을 실증하였고, 사회적 요인(동기부여, 조직의 기원) 모두 유용성에는 영향을 미쳤으나 사용 용이성에는 유의하지 많은 결과를 보였다. 이 연주에서는 조직이 데이터 품질 개선을 위해 메타데이터 관리시스템을 사용하고자 할 경우 고려사항과 향후 사용자 관점의 기술수용들을 확장된 연구를 수행하여 데이터품질 개선에 방안들을 탐색할 것을 제안하였다.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• v.7 no.1
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• pp.45-60
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• 1978

생산요소에 대한 수요탄력성은 생산요소 소득의 분배와 생산자의 생산의사 결정에 중요한 영향을 미치게 된다. 본 연구는 생산요소데 대한 수요탄력성을 결정하는 요인을 밝히고 실제 생산요소의 수요탄력성을 측정하여 이를 비교하는데 그 목적을 두고 있다. 이를 위해 규모에 대한 보수 체감의 정도를 달리하여 생산요소 간의 대체성, 생산함수의 기술조건, 생산물에 대한 수요탄력성 정도 및 다른 생산요소의 공급관계 등에 따라 생산요소의 수요탄력성이 어떻게 결정되는가를 이론적으로 분석하고 실제 자료를 이용하여 중요한 농업생산요소에 대한 수요함수를 측정하여 탄력성을 제시하였다. 생산요소에 대한 수요의 탄력성은 위에서 밝힌 이론적 근거 외에도 자료의 이용, 가능성 및 그 종류, 추정방법, 외생변수의 수와 종류 및 수요함수의 모형설정 등의 통계적 요인에 의해서도 결정될 것이다.

• Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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• v.31 no.2
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• pp.15-26
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• 2006

In reality, we can observe anomalous diffusion patterns of cycle-recycle or rejuvenation. Abrupt changes in the market environment such as sudden currency devaluation or change in government policy or those in marketing strategies such as drastic repositioning can lead to such atypical diffusion patterns. The authors present extended Bass models that incorporate effects of such abrupt changes of external factors into the hazard rate and the market potential. Using a set of compact-car data affected by a drastic change in the government policy, they illustrate the strengths of the proposed models.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.16 no.6
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• pp.450-461
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• 2016

This study set out to analyze the effects of user personality on the brand satisfaction and loyalty of SNS to identify factors influencing SNS usage. For that purpose, the study defined extraversion, curiosity, and self-esteem, three factors of Instagram user personality, as exogenous variables, focusing on Instagram, which has made a relatively sharp rise in the usage rate among many different SNS applications. With brand satisfaction and loyalty set as endogenous variables, the investigator introduced brand satisfaction as a mediating variable for the effects of extraversion, curiosity, and self-esteem on brand loyalty. A survey was conducted with Korean people with an experience of using Instagram, and total 396 questionnaires were used in final analysis. The findings show that all of three exogenous variables had positive (+) effects on brand satisfaction with extraversion and curiosity having positive (+) effects on brand loyalty, as well. And the findings demonstrate that brand satisfaction was a mediating variable and that curiosity was the personality factor that had the biggest influences on satisfaction and loyalty.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.31 no.2
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• pp.303-313
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• 2018

This study considers time series models to forecast drug expenditures in national health insurance. We adopt autoregressive error model (ARE) and transfer function model (TFM) with segmented level and trends (before and after 2012) in order to reflect drug price reduction in 2012. The ARE has only a segmented deterministic term to increase the forecasting performance, while the TFM explains a causality mechanism of drug expenditure with closely related exogenous variables. The mechanism is developed by cross-correlations of drug expenditures and exogenous variables. In both models, the level change appears significant and the number of drug users and ratio of elderly patients variables are significant in the TFM. The ARE tends to produce relatively low forecasts that have been influenced by a drug price reduction; however, the TFM does relatively high forecasts that have appropriately reflected the effects of exogenous variables. The ARIMA model without the exogenous variables produce the highest forecasts.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.34 no.3
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• pp.939-945
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• 2014

In most of mobility enhancing plans for the transportation disabled, decisions for the investment priorities are firstly made by the facilities that have lower installation rate or lower satisfaction rate; the decisions are made without analyzing the importance factor (path loading factor) between the facility installation rate and the satisfaction rate together. In this study, a novel method of finding causality between the exogenous latent variables and the endogenous latent variables is provided by using the Structural Equation Model (SEM). The results show that the most influential facilities for the transportation disabled are bus stops, crosswalks and sidewalks in order. Also, a curb height around bus stops, a smoothness of sidewalks and installation of crosswalks traffic light are identified as an important facilities for the Transportation disabled.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.26 no.3
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• pp.1-36
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• 2020

This study is to reveal the acceptance factors of the Market Sentiment Index (MSI) created by reflecting the investor sentiment extracted by processing unstructured big data. The research model was established by exploring exogenous variables based on the rational behavior theory and applying the Technology Acceptance Model (TAM). The acceptance of MSI provided to investors in the stock market was found to be influenced by the exogenous variables presented in this study. The results of causal analysis are as follows. First, self-efficacy, investment opportunities, Innovativeness, and perceived cost significantly affect perceived ease of use. Second, Diversity of services and perceived benefits have a statistically significant impact on perceived usefulness. Third, Perceived ease of use and perceived usefulness have a statistically significant effect on attitude to use. Fourth, Attitude to use statistically significantly influences the intention to use, and the investment opportunities as an independent variable affects the intention to use. Fifth, the intention to use statistically significantly affects the final dependent variable, the intention to use continuously. The mediating effect between the independent and dependent variables of the research model is as follows. First, The indirect effect on the causal route from diversity of services to continuous use intention was 0.1491, which was statistically significant at the significance level of 1%. Second, The indirect effect on the causal route from perceived benefit to continuous use intention was 0.1281, which was statistically significant at the significance level of 1%. The results of the multi-group analysis are as follows. First, for groups with and without stock investment experience, multi-group analysis was not possible because the measurement uniformity between the two groups was not secured. Second, the analysis result of the difference in the effect of independent variables of male and female groups on the intention to use continuously, where measurement uniformity was secured between the two groups, In the causal route from usage attitude to usage intention, women are higher than men. And in the causal route from use intention to continuous use intention, males were very high and showed statistically significant difference at significance level 5%.