• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.03a
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• pp.415-421
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• 1999

Altman의 연구(1965, 1977)나 Beaver의 연구(1986)와 같은 전통적 예측모형은 분석자의 판단에 따른 예측도가 높은 재무비율을 선정하여 다변량판별분석(MDA:multiple discriminant analysis), 로지스틱회귀분석 등과 같은 통계기법을 주로 이용해 왔으나 1980년 후반부터 인공지능 기법인 귀납적 학습방법, 인공신경망모형, 유전모형 등이 부실기업예측에 응용되기 시작했다. 최근 연구에서는 인공신경망을 활용한 변수 및 모형개발에 관한 보고가 있다. 그러나 지금까지의 연구가 주로 기업의 재무적 비율지표를 고려한 모형에 치중되었으며 정성적 자료인 비재무지표에 대한 검증과 선정이 자의적으로 이루어져온 경향이었다. 또한 너무 많은 입력변수를 사용할 경우 다중공선성 문제를 유발시킬 위험을 내포하고 있다. 본 연구에서는 부실기업예측모형을 수립하기 위하여 정량적 요인인 재무적 지표변수와 정성적 요인인 비재무적 지표변수를 모두 고려하였다. 재무적 지표변수는 상관분석 및 요인분석들을 통하여 유의한 변수들을 도출하였으며 비재무적 지표변수는 조직생태학내에서의 조직군내 조직사멸과 관련된 생태적 과정에 대한 요인들 중 조직군 내적요인으로 조직의 연령, 조직의 규모, 조직의 산업밀도를 도출하여 4개의 실험집단으로 분류하여 비재무적 지표변수를 보완하였다. 인공신경망은 다층퍼셉트론(multi-layer perceptrons)과 역방향 학습(back-propagation)알고리듬으로 입력변수와 출력변수, 그리고 하나의 은닉층을 가지는 3층 퍼셉트론(three layer perceptron)을 사용하였으며 은닉층의 노드(node)수는 3개를 사용하였다. 입력변수로 안정성, 활동성, 수익성, 성장성을 나타내는 재무적 지표변수와 조직규모, 조직연령, 그 조직이 속한 산업의 밀도를 비재무적 지표변수로 산정하여 로지스틱회귀 분석과 인공신경망 기법으로 검증하였다. 로지스틱회귀분석 결과에서는 재무적 지표변수 모형의 전체적 예측적중률이 87.50%인 반면에 재무/비재무적 지표모형은 90.18%로서 비재무적 지표변수 사용에 대한 개선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.6 no.1
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• pp.99-108
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• 2001

사용자 만족(User satisfaction)은 Bailey와 Pearson(1983) 이후, 정보시스템 분야의 연구에서 시스템의 성능(Performance)을 대변하는 성과변수로서 가장 널리 사용되어져 왔다.[Delone & McLean, 1992]. 그러나 사용자 만족은 실제 시스템의 객관적인 성능이나 품질이 아닌 사용자에 의해 지각된(Perceived) 만족이므로, 인간이 인지과정에서 받는 다른 영향들로 인하여 지각된 성과는 실제의 시스템 성능과 다를 수 있다.[Gatian 1994; Szajna & Scamell, 1993. 따라서 만일 사용자가 지각한 성능이 객관적인 실제의 시스템 성능과 반드시 일치하지 않는다면, 그 원인은 무엇이며, 사용자가 시스템을 평가하는 과정에서 어떤 요인들이 작용하여 이러한 왜곡된 결과를 가져오는지, 사용자 만족이 결정되는 인지적 과정을 규명할 필요가 있다. 이러한 의미에서 본 연구는 마케팅 분야에서 일반상품에 대한 소비자의 만족 결정에 영향을 주는 변수와 그 결정과정을 연구한 소비자 만족/불만족(Consumer Satisfaction / Dissatisfaction)의 연구이론을 도입하여, 정보시스템이란 상품을 대상으로 사용자가 만족을 느끼게 되는 과정을 인지적(Cognitive) 관점에서 규명하고, 만족결정에 영향을 미치는 변수들을 찾아낸 후 소비자 만족을 결정하는 모형을 연구하고자 하였다. 8개 기업의 정보시스템 사용자부터 데이터를 수집하여 LISREL을 이용하여 사용자 만족 연구 모형을 검증하였다. 분석 결과, 결정모형은 유의하였으며 정보시스템의 사용자 만족에 영향을 미치는 변수로는 시스템의 성능 뿐 아니라 기대불일치가 함께 영향을 미치는 것으로 나타나 시스템 성능의 향상과 함께 사용자들의 기대수준 관리에 관심을 기울일 필요가 있는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.366-368
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• 2021

최근 프로그램은 그 크기와 복잡도가 나날이 증가하고 있어, 프로그램 행위 모델링에 대한 중요성은 다양한 분야에서 증대되고 있다. 프로그램의 동적 분석은 런타임에 생성되는 데이터가 너무나 많아, 많은 데이터를 활용하기 용이한 딥러닝 기술이 사용되고 있다. 하지만, 기존의 연구들은 연산과 연산의 매개변수 중 매개변수에 대한 고려가 충분치 않았다. 이는 매개변수가 딥러닝에 알맞은 입력으로 표현되기 어렵기 때문인데, 우리는 이를 해결하기 위해 매개변수로 인해 발생되는 런타임 행위에서 특징적인 값들을 추출하는 것으로 대체하였다. 또한, 연산과 특징적인 값들이 여러 개의 LSTM-RNN 으로 처리됨을 보이고, 이 결과를 시각화 하여 효과적임을 보였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.7 no.7
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• pp.1527-1532
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• 2003

기존의 GPC방법으로 제어하기 힘든 비선형성과 플랜트의 변수변화를 포함하는 비선형 플랜트를 지연 예측신경망을 사용하여 효과적으로 제어하는 적응 GPC방법을 제안한다 제안한 방법에서는 플랜트의 선형 변수 추정이나 근사적인 모델로부터 선형 매개변수를 구해서 선형 모델을 만들고 실제 시스템의 출력과 선형모델의 오차를 신경망의 출력으로 표현한 다음, 이 식으로부터 적응 GPC 알고리듬을 유도한다. 여기서 지연 예측신경망은 적응 GPC에 이용될 플랜트의 출력을 예측하도록 학습된다. 이와 같은 제어기를 구성함으로써 선형 변수만으로 적응 GPC 제어기가 구성되어질 경우 생기는 비선형 변수의 추정과 출력 예측 값을 계산하는 번거로움을 해결하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.10a
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• pp.139-140
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• 2007

본 연구에서는 반도체 플라즈마 장비 감시를 위한 CUSUM 제어 차트 설계기법에 관해 연구하였다. CUSUM 제어 차트에 관여하는 설계변수의 다양한 조합에 대하여 플라즈마 장비의 감시 성능을 평가하였다. 평가를 위해 RF 정합망 감시시스템을 이용하여 플라즈마 임피이던스 정합에 관여하는 정합변수에 대한 실시간 데이터를 수집하였으며, 여기에는 임피이던스와 상위치에 대한 전기적 정보, 그리고 반사전력에 대한 정보가 포함된다. 평가결과, 설계변수의 조합에 대하여 감시 성능이 크게 달랐지만, 각 센서 정보의 감시 성능을 증진시키는 설계변수의 조합이 있었음을 확인하였으며, 이는 각 종 다양한 센서정보 별 CUSUM 제어 차트의 설계가 필요함을 의미한다. 연구에서는 Raw 데이터 대비 성능 분석을 위해 CUSUM 제어 차트의 설계 변수를 변수인 d와 $\Theta$값의 변화를 주어 다수의 (0, $\Theta$)의 조합에 따른 감시 성능을 평가하였으며, 평가에 이용된 데이터는 소스전력이 750 W, 압력이 15 mTorr, $O_2$ 유량이 50 sccm일 때 수집 하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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• 2007.11a
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• pp.460-461
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• 2007

본 연구에서는 반도체 플라즈마 장비 감시를 위한 CUSUM 제어 차트 설계기법에 관해 연구하였다. CUSUM 제어차트에 관여하는 설계변수의 다양한 조합에 대하여 플라즈마 장비의 감시 성능을 평가하였다. 평가를 위해 RF 정합망 감시시스템을 이용하여 플라즈마 임피던스 정합에 관여하는 정합변수에 대한 실시간 데이터를 수집하였으며, 여기에는 임피던스와 상위치에 대한 전기적 정보, 그리고 반사전력에 대한 정보가 포함된다. 평가결과, 설계변수의 조합에 대하여 감시 성능이 크게 달랐지만, 각 센서 정보의 감시 성능을 증진시키는 설계변수의 조합이 있었음을 확인하였으며, 이는 각 종 다양한 센서정보별 CUSUM 제어 차트의 설계가 필요함을 의미한다. 연구에서는 Raw 데이터 대비 성능 분석을 위해 CUSUM 제어 차트의 설계변수를 변수인 d와 ${\Theta}$값의 변화를 주어 다수의 (d, ${\Theta}$)의 조합에 따른 감시 성능을 평가하였으며, 평가에 이용된 데이터는 소스전력이 750 W, 압력이 15 mTorr, Ar 유량이 50 seem일 때 수집하였다.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.19 no.1
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• pp.133-141
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• 2010

This research suggests a unified scheme for using stratified sampling and control variates method to improve the efficiency of estimation for parameters in simulation experiments. We utilize standardized concomitant variables defined during the course of simulation runs. We first use these concomitant variables to counteract the unknown error of response by the method of control variates, then use a concomitant variable not used in the controlled response and stratify the response into appropriate strata to reduce the variation of controlled response additionally. In case that the covariance between the response and a set of control variates is known, we identify the simulation efficiency of suggested method using control variates and stratified sampling. We conjecture the simulation efficiency of this method is better than that achieved by separated application of either control variates or stratified sampling in a simulation experiments. We investigate such an efficiency gain through simulation on a selected model.

• Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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• v.27 no.2
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• pp.5-27
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• 2016

To be able to present authenticity, or to cope with patent related cases or any possible law suite for intellectual. The purpose of this study was to investigate factors affecting the satisfaction of records and information management system on the construction industry. Data was collected through a survey of 129 employees who work for A engineering company. Independent variables in this study included system quality, information quality, and service quality. Latent variable was selected as easy of use and usefulness. Dependent variable was user's satisfaction for the system. The results of analysis of structural equation modeling showed that system quality was found to have both direct and indirect impacts on user's satisfaction. On the other hand, information quality was significant only in direct impact on ease of use. Service quality was not statistically significant in the effect on user's satisfaction.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.17 no.8
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• pp.527-535
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• 2016

In the information systems literature from Korea, there has not been much research on formative constructs. It is crucial to establish a proper relationship between constructs and indicators. In other words, it is fundamental to specify reflective or formative constructs in evaluating performance as closely as possible to reality, and in testing the appropriateness of a proper causal model. One purpose of this study is that, through a comprehensive literature review, reflective and formative indicators are accurately understood, and a proper specification and development methodology is applied to the information system evaluation field. In addition, this study provides a useful guideline for developing formative indicators for performance evaluation of informatization programs. The following activities were undertaken to achieve the aforementioned purposes. First, the basic theories and preceding study models on successful factors of informatization programs and performance evaluations were reviewed, and a comprehensive interdisciplinary literature review was conducted to better understand the formative constructs. Lastly, we provide a construct for performance evaluation of informatization programs and evaluation indicators, as well as guidelines for specifying them. Therefore, by systematically specifying proper constructs, future domestic researchers can develop better constructs for performance evaluation of informatization programs.

• 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.