• 한국산학경영학회:학술대회논문집
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• 한국산학경영학회 2005년도 추계학술발표대회 발표논문집
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• pp.13-25
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• 2005

기업의 신용평가는 기업의 위험도를 측정하여 어음, 사채 및 대출금 등의 회수 가능성을 평가하는 것이다. 이러한 기업의 신용평가 결과는 해당 기업의 채권 수익률이나 주가 등에 영향을 미치고, 또한 금융기관, 투자자 및 거래처 등이 대출 결정, 투자 결정, 신용판매 등의 의사결정을 내리는데 영향을 미친다. 본 논문에서는 보다 정확한 기업 신용 평가를 위해 다집단 분류 문제를 이집단 분류 문제화하는 신경망 분리 모형을 제안한다. 또한, 본 논문에서 제안한 신경망 분리 모형의 우수성을 검증하기 위해 기존의 일반적인 신경회로망, 판별분석 모형과 비교한다. 실험 결과 신경회로망을 분리시켜 학습을 단순화시키는 방법이 기존의 방법에 비해 우수한 결과를 보였다.

• 대한교통학회지
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• 제34권4호
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• pp.330-340
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• 2016

본 연구는 대중교통전용지구 도입 목적 달성 여부를 판단하기 위한 것으로, 이를 위해 현재 운영중인 3개 도시의 대중교통전용지구에 대한 운영상황을 비교 검토하고, 2015년 가장 최근에 도입된 부산광역시를 대상으로 방문객의 만족과 불만족을 판별하는 요소들을 도출하는 판별모형식을 제안하였다. 국내 도입된 3개 도시를 비교 검토한 결과 도시별로 운영방식이 다르며, 서울의 경우는 교통수요관리, 부산의 경우는 보행환경, 대구의 경우는 대중교통 이용 접근성이 타도시 보다 높은 수준이라는 결론을 도출하였다. 또한, 부산의 대중교통전용지구 도입 목적 달성 여부를 판단할 수 있는 판별모형식을 통해 상권 활성화 여부가 만족 여부를 판단하는 가장 유용한 변수이고, 버스 이용편의 증대 여부, 교통위험성 증가 여부, 보행자 수 증가 여부, 상가방문자 증가 여부의 순으로 판별력이 높은 변수라는 결과를 도출하였다. 이러한 결과는 각종 event 행사와 상가 주민과 협의체를 구성하는 등의 상권 활성화 방안을 마련하고, 일반차량의 통행제한 시간 확대, 도시철도와 연계하는 방안 마련 등 교통여건 개선이 필요함을 시사한다.

• 한국철도학회논문집
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• 제10권6호
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• pp.678-684
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• 2007

본 연구에서는 새로운 환경 문제로 인식되고 있는 지하철 운행시 차내소음 문제해결을 위해서 차내 소음에 영향을 미치는 요인들을 규명하였다. 또한 환경부 소음 규제 진동법 시행규칙에서 규정된 철도소음 규제값(70dB)을 기준으로 70dB이상, 이하의 두 집단으로 분류한 다음 측정된 359여개의 소음 및 기하구조, 운영요소 자료를 이용하여 소음규제 기준 및 심각도 기준에 대한 판별분석을 수행하였다. 그에 대한 결과 및 시사점은 다음과 같다. 첫째, 지하철 운행시 차내소음의 심각도를 판별할 때 기하구조에서는 궤도형태가, 운영요소에서는 속도가 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 향후 지하철 노선 건설 시에는 궤도형태에 대한 고려가 필요하며 건설 후 운영적인 부분에서도 적절한 속도유지에 대한 방안마련이 필요하다. 둘째, 본 연구에서 구축된 판별모형은 비교적 높은 예측률을 보여 향후 지하철에 대한 개선대안 수립 시 활용할 수 있다. 결론적으로 지하철 차내소음 심각도가 높을 경우 판별값이 소음의 규제기준을 최대한 넘지 않도록 기하구조 및 운영요소들에 대한 재조정이 필요하다. 본 연구의 판별모형은 소음 심각도에 대한 예측을 가능하게 하여 쾌적하고 안락한 지하철 환경을 만들어 줄 수 있는 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 재무관리연구
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• 제15권1호
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• pp.299-327
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• 1998

기업부실예측모형은 관련당사자들에게 부실위험을 사전에 경고함으로써 기업이 실제 부실화되는 경우 발생할 막대한 사회적 비용을 절감시켜 줄 수 있지만 지금까지 개발된 모형의 예측력은 그다지 만족스럽지 못하였다. 본 연구에서는 먼저 기존 부실예측연구의 한계 및 문제점들을 살펴보고, 철저한 실증분석에 근거하여 모형의 예측력 극대화에 실제적으로 기여하는 변수만을 선정함으로써 보다 높은 예측력을 가진 부실예측모형 개발을 시도하였다. 비금융 상장회사에 적용할 목적으로 개발된 본 모형의 자체예측력은 부실기업표본의 경우 85.3%, 비부실표본의 경우 95.1%으로써 기존의 모형들에 비하여 크게 향상되었고, 검정용표본을 이용한 예측력의 경우에도 부실표본 76.5%, 비부실표본 94.2%로서 대폭 개선되었다. 본 모형은 대출심사시 뿐만 아니라 기관투자가들이 주식 및 채권투자를 위한 기업분석에도 매우 유용하게 활용될 수 있고 특히 적격업체의 1차적 판별에 매우 유용할 것으로 예상된다.

• 한국수학교육학회:학술대회논문집
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• 한국수학교육학회 2006년도 제11회 국제수학영재교육세미나프로시딩
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• pp.211-226
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• 2006

이 연구는 수학 창의적 문제해결력을 바탕으로 수학 영재를 판별하기 위해서 수학 창의적 문제해결력 검사를 개발하고, 유창성만으로 수학 창의성을 평가한 이 검사 방법의 신뢰도와 타당도를 검증하는데 있다. 10개의 개방적인 수학 문제를 개발한 바, 수학적으로는 직관적 통찰력, 정보 조직력, 추론능력, 일반화 및 적용력, 반성적 사고력을 요구하는 문제들이다. 이 10문항을 영재교육기관에 입학하고자 지원한 초등학교 5학년 2,2029명에게 실시했다. 교사들은 각 문제에 대해 타당한 답을 제시한 빈도로 유창성을 측정했다. 학생들의 반응은 Rasch의 1모수 문항반응모형을 기반으로 한 BIGSTEPTS 로 분석했다. 문항반응 분석결과, 이 검사는 창의성을 유창성만으로 측정할 때도 영재판별 검사로서 신뢰도, 타당도, 난이도, 변별도가 모두 양호한 것으로 나타났다. 덜 정의되고, 덜 구조화되고, 신선한 문제가 영재교육 프로그램에 지원한 학생들의 수학 창의성을 측정하는데 좋은 문제임을 확인할 수 있었다. 또한 이 검사는 남학생이 여학생보다 수학 창의적 문제해결력이 우수하며, 영재교육원에 지원한 학생들이 수학영재학급에 지원한 학생들보다 더 우수함을 확인해 주었다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권1호
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• pp.37-44
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• 2017

AOS(Aeon of Strife)장르의 게임들은 단순히 즐기는 컴퓨터 게임이 아닌 대표적인 e스포츠 종목으로 자리매김하고 있으며 전문성을 필요로 하는 스포츠의 특성상, 게임 플레이 패턴 및 시즌 별 캐릭터 선택 등 게임 운영에 필요한 통계 분석의 중요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 대표적인 AOS 게임 중의 하나인 리그오브레전드의 게임 데이터를 이용해 데이터 마이닝 기법을 이용한 게임의 전략적 분석을 실시한다. 통계적 승률 예측 기법인 로지스틱 회귀분석과 판별 분석 및 인공신경망을 이용하여 게임의 승패 예측 모형을 설계하고 실험한다. 게임 데이터 분석 결과는 확률을 표시한 그래프로 표현되어 게임 플레이를 돕기 위해 개발된 시각적 도구에 이용한다. 승패 예측 모형의 실험 결과, 평균적으로 95%의 높은 분류율을 보이고 시각화 도구를 통해 게임 플레이의 다양한 전략 수립에 이용됨을 보인다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회/대한산업공학회 2005년도 춘계공동학술대회 발표논문
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• pp.1068-1071
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• 2005

최근 들어 기술을 담보로 하는 신용금융의 역할이 증대되면서 자금지원 대상기업의 기술평가 시스템 구축이 중요한 과제가 되고 있다. 국내에서는 기업 보유의 기술경영성과를 측정하여 한정된 자원의 효율적 배분을 위한 민간 투, 융자를 위한 기술신용평가모형'이 제시되었다 본 연구에서는 기술신용평가모델의 평가항목 타당성을 실증 분석한다. 모형의 항목 분류가 적절하게 되었는지를 검증하기 위하여 구조적 타당성을 평가하며 통계적 유의성을 검증하여 신뢰성을 평가한다. 구조적 타당성 검정을 위해 확인 요인분석을 수행하며 평가모형의 신뢰성을 검증하기 위해서는 다변량 통계방법 중의 하나인 판별분석을 수행한다. 본 연구는 기술개발 성공 및 부실발생의 예측력을 갖는 기술신용평가 시스템 구축을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.161-170
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• 2012

본 연구는 선행연구에서 도출된 무용영재성 구성요인을 바탕으로 무용영재를 판별할 수 있는 구조화된 평가도구를 개발하는 것이 목적이다. 무용영재의 잠재성을 대변할 수 있는 적합한 문항을 개발하기 위하여 무용영재성 구성요인인 신체적 조건, 동작수행능력, 표현 및 창의성, 무용태도 요인을 바탕으로 초기문항을 개발하였다. 1차 기초조사는 무용을 전공자와 직업무용단 단원 등을 조사 대상자로 선정하여 총 206명에게 실시하였고, 설문조사 결과자료를 바탕으로 기술통계 분석과 신뢰도 분석, 그리고 탐색적 요인분석을 실시하였다. 그 결과, 4요인(신체적요인, 표현 및 창의성, 무용태도, 동작수행능력)과 20개의 문항이 선정되었다. 선정된 모형(4개의 구인과 20개의 문항)의 적합도를 알아보기 위하여 1차 설문조사 대상과는 다른 무용전공생과 직업무용단 단원 등을 선정하여 총 292명에게 2차 기초조사를 실시하였다. 설문조사 결과자료를 바탕으로 확인적 요인분석을 실시한 결과, 모든 적합도 지수가 기준치에 만족하는 것으로 나타났다. 본 결과를 통해 4요인의 20개인 문항에 대한 모형은 적합한 것으로 판명되어 최종으로 채택하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권4호
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• pp.169-176
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• 2015

최근 스마트폰 시장의 빠른 성장과 함께, 애플리케이션 시장 또한 크게 성장하고 있다. 애플리케이션은 날씨, 뉴스와 같은 정보검색을 비롯하여 교육, 게임, SNS 등 다양한 형태로 제공되고 있으며 다양한 유통경로를 통해 배포되고 있다. 이에 따라 일상에서 유용하게 사용할 수 있는 애플리케이션뿐만 아니라 악의적 목적을 가진 악성 애플리케이션의 배포 역시 급증하고 있다. 본 연구에서는 오픈마켓을 통해 배포되고 있는 정상 애플리케이션 및 Android MalGenome Project에서 제공하는 악성 애플리케이션의 이벤트를 추출, 분석하여 임의의 애플리케이션의 악성 여부를 판별하는 모형을 작성하고, 여러 가지 지표를 통해 모형을 평가하였다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제5권1호
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• pp.36-51
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• 1995

본 논문에서는 비구조적인 의사결정문제를 효과적으로 해결하기 위하여 감독학습 인공신경망 모형과 비감독학습 인공신경망 모형을 결합한 하이브리드 인공신경망 모형인 HYNEN(HYbrid NEural Network) 모형을 제안한다. HYNEN모형은 주어진 자료를 클러스터화 하는 CNN(Clustering Neural Network)과 최종적인 출력을 제공하는 ONN(Output Neural Network)의 2단계로 구성되어 있다. 먼저 CNN에서는 주어진 자료로부터 적정한 퍼지규칙을 찾기 위하여 클러스터를 구성한다. 그리고 이러한 클러스터를 지식베이스로하여 ONN에서 최종적인 의사결정을 한다. CNN에서는 SOFM(Self Organizing Feature Map)과 LVQ(Learning Vector Quantization)를 클러스터를 만든 후 역전파학습 인공신경망 모형으로 이를 학습한다. ONN에서는 역전파학습 인공신경망 모형을 이용하여 각 클러스터의 내용을 학습한다. 제안된 HYNEN 모형을 우리나라 기업의 도산자료에 적용하여 그 결과를 다변량 판별분석법(MDA:Multivariate Discriminant Analysis)과 ACLS(Analog Concept Learning System) 퍼지 ARTMAP 그리고 기존의 역전파학습 인공신경망에 의한 실험결과와 비교하였다.