• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.123-139
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• 2019

국내 NPL (Non performing loan) 시장은 1998년에 형성되었지만, 본격적으로 활성화 된 시기는 2009년으로 역사가 짧은 시장이다. 이로 인해 NPL 시장에 대한 연구도 아직까지는 활발히 진행되지 않고 있는 상황이다. 본 연구는 NPL 시장의 각 물건 별 기준 수익률 달성 유무를 예측할 수 있는 모델을 제안한다. 모델 구축에 사용되는 종속변수는 물건 별 최종 수익률이 기준 수익률 수치 도달 여부를 나타내는 이항변수를 사용하였고, 독립변수로는 물건의 특성을 나타내는 11개의 변수를 대상으로 one to one t-test와 logistic regression stepwise, decision tree를 수행하여 의미있는 7개의 독립변수를 선별하였다. 그리고 통상적으로 사용되는 기준 수익률 수치(12%)가 의미있는 기준 수치인지 확인하기 위해 수치 값을 조절해가며 종속변수를 산출하여 예측모델을 구축해보았다. 그 결과 12%의 기준 수익률 수치로 산출한 종속변수를 이용하여 구축한 예측모델의 평균 Hit ratio가 64.60%로 가장 우수하다는 결과를 얻었다. 다음으로 선별된 7개의 독립변수들과 12%를 기준으로한 수익률 달성유무 종속변수를 이용하여 판별분석, 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 인공신경망, 유전자알고리즘 선형 모델의 5가지 방법론을 적용해 예측모델을 구축해보았다. 5가지 방법론으로 도출한 예측 모델 간 Hit ratio를 비교한 결과 인공신경망을 이용하여 구축한 예측모델의 Hit ratio가 67.4%로 가장 우수한 결과를 도출해내었다. 본 연구를 통해 추후 NPL시장 신규 물건 매매에 있어서 7가지의 독립변수들과 인공신경망 예측 모델을 활용하는 것이 효과적임을 증명하였다. 물건의 12% 수익률 달성 여부를 사전에 예측해봄으로써 유동화회사가 투자 의사결정을 하는 데에 도움을 줄 것으로 예상하며, 나아가 NPL 시장의 거래가 적정한 가격 선에서 진행됨으로 인해 유동성이 더욱 높아질 것이라 기대한다.

• 한국의료질향상학회지
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• 제9권1호
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• pp.6-17
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• 2002

Background : This study was conducted to investigate the current situation of medical supply purchasing and stock management at general hospitals having more than 150 beds in Korea and to find methods of effective purchasing and optimal stock management. Methods : Survey was done from staff at the purchasing departments of 229 general hospitals throughout Korea. Data collection was done using a structured questionnaire between January 3 to March 15, 2001. The survey form was returned from 88 hospitals (rate of return: 38.4%). Results : Firstly, 13.6% of the hospitals did not carry the optimal stock of medical supplies, the lead time optimal stock was 3 weeks or longer in 64.4% of the hospitals. Secondly, since 69.8% of the hospitals showed passive attitude toward training on purchasing management and stock management techniques. Thirdly, as for the question on the presence or absence of a deliberation committee for purchasing of new medical supplies, 60% of the hospitals with less than 300 beds did not have one, and 9.4% of the hospitals opened the deliberation committee less than twice a year. Conclusion : At the time of purchasing new medical supplies, purchasing should be done according to the decision by the deliberation committee so that no deduction is made at the time of claiming insurance, and by setting a certain period of time, purchasing of those medical supplies that were not purchased during this period needs to be done according to the decision by the deliberation committee.

• Journal of East Asia Management
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• 제4권1호
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• pp.53-77
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• 2023

Modern company faces an uncertain future and a competitive environment and are seeking new technologies and creative products to ensure the corporate growth and survival in the market through continuous innovation. "University Industry Cooperation(UIC)" is a point of contact for overcoming the crisis faced by companies and universities in this era and a cooperation platform for mutual prosperity. As a subsidiary of a university, "Technology Holding Company(THC)" is attracting attention as a new window for UIC in Korea. The role of THC is to establish and foster the business opportunities of their subsidiaries and to return investment profits to the university ecosystem again. But recently, the life cycle of technology is getting shorter, and the development cost is steadily increasing. In particular, with the increase of hybrid projects based on convergence and combination, the risk of conducting research(R&D) and new product development(NPD) projects is gradually increasing. A PMO refers to a project management organization that can contribute to improving the success rate of projects with increasing uncertainty by supporting project visibility and appropriate decision-making. The purpose of this study is to raise a research question on whether THC's corporate performance can be improved when "Project Management System(PMO Service)" is introduced into the subsidiary incubation system of THC. This study proposes several research methods to identify the relationship between the introduction of PMO and the corporate performance of THC.

• Journal of Chest Surgery
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• 제56권5호
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• pp.336-345
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• 2023

Background: The objective of this study was to demonstrate the safety, efficacy, and feasibility of intraoperative monitoring of the recurrent laryngeal nerves during thoracoscopic and robotic 3-field esophagectomy. Methods: This retrospective analysis details our initial experience using intraoperative nerve monitoring (IONM) during minimally invasive 3-field esophagectomy. Data were obtained from a prospectively maintained database and electronic medical records. The study included all patients who underwent minimally invasive (video-assisted thoracic surgery/robotic) transthoracic esophagectomy with neck anastomosis. The patients were divided into those who underwent IONM during the study period and a historical cohort who underwent 3-field esophagectomy without IONM at the same institution. Appropriate statistical tests were used to compare the 2 groups. Results: Twenty-four patients underwent nerve monitoring during minimally invasive 3-field esophagectomy. Of these, 15 patients underwent thoraco-laparoscopic operation, while 9 received a robot-assisted procedure. In the immediate postoperative period, 8 of 24 patients (33.3%) experienced vocal cord paralysis. Relative to a historical cohort from the same institution, who were treated with surgery without nerve monitoring in the preceding 5 years, a 26% reduction was observed in the nerve paralysis rate (p=0.08). On follow-up, 6 of the 8 patients with vocal cord paralysis reported a return to normal vocal function. Additionally, patients who underwent IONM exhibited a higher nodal yield and a decreased frequency of tracheostomy and bronchoscopy. Conclusion: The use of IONM during minimally invasive 3-field esophagectomy is safe and feasible. This technique has the potential to decrease the incidence of recurrent nerve palsy and increase nodal yield.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제10권1호
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• pp.274-283
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• 2022

Korea is facing a number difficulties arising from rising housing prices. As 'housing' takes the lion's share in personal assets, many difficulties are expected to arise from fluctuating housing prices. The purpose of this study is creating housing price prediction model to prevent such risks and induce reasonable real estate purchases. This study made many attempts for understanding real estate instability and creating appropriate housing price prediction model. This study predicted and validated housing prices by using the LSTM technique - a type of Artificial Intelligence deep learning technology. LSTM is a network in which cell state and hidden state are recursively calculated in a structure which added cell state, which is conveyor belt role, to the existing RNN's hidden state. The real sale prices of apartments in autonomous districts ranging from January 2006 to December 2019 were collected through the Ministry of Land, Infrastructure, and Transport's real sale price open system and basic apartment and commercial district information were collected through the Public Data Portal and the Seoul Metropolitan City Data. The collected real sale price data were scaled based on monthly average sale price and a total of 168 data were organized by preprocessing respective data based on address. In order to predict prices, the LSTM implementation process was conducted by setting training period as 29 months (April 2015 to August 2017), validation period as 13 months (September 2017 to September 2018), and test period as 13 months (December 2018 to December 2019) according to time series data set. As a result of this study for predicting 'prices', there have been the following results. Firstly, this study obtained 76 percent of prediction similarity. We tried to design a prediction model of real estate transaction price with the LSTM Model based on AI and Bigdata. The final prediction model was created by collecting time series data, which identified the fact that 76 percent model can be made. This validated that predicting rate of return through the LSTM method can gain reliability.

• 국제지역연구
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• 제12권2호
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• pp.3-26
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• 2008

본 논문은 호주 금융시장의 두 가지 시계열(ASX200 주가지수와 AUD/USD 환율)의 수익률 자료에 존재할 수 있는 장기기억 변동성 특성을 모형화하는 데 skewed Student-t 분포가 유용한지를 연구한다. 이러한 연구목적을 위하여 FIGARCH 및 FIAPARCH Value-at-Risk (VaR) 모형을 교란항에 대한 정규분포, Student-t 분포 및 치우친 Student-t 분포 가정하에서 평가한다. 실증분석 결과 skewed Student-t 분포 모형이 정규분포 모형이나 Student-t 분포 모형보다 호주 금융시장의 VaR을 더 정확하게 추정한다는 발견하였다. 따라서 자산 수익률 분포의 왜도 및 첨도를 고려하는 것은 호주 주식시장과 외환시장의 장기기억 변동성 모형을 검토할 때 적절한 모형선택 기준을 제공한다는 것을 알 수 있다.

• 기술혁신연구
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• 제22권3호
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• pp.287-310
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• 2014

지식기반 경제시대를 맞이하여 국가 간 경쟁이 치열해지고 있는 가운데 R&D 연구결과물에 대한 기술이전 사업화 중요성이 강조되고 있다. 기술이전 사업화를 위해선 기술개발자와 사업화주체인 기업간 이전비용에 대한 협의가 선행되어야 한다. 이전비용의 협의과정에서 기술가치 평가기관의 결과물이 활용되고 있으나, 결과물에 대한 신뢰성 문제는 기술이전 시장의 활성화에 걸림돌이 되고 있다. 본 논문에서는 사업화주체가 확정되지 않은 이전대상 기술에 대한 기술가치평가 신뢰성 제고방법에 대해 논한다. 제안하는 방법은 개관적인 기술 및 시장자료 등을 활용하여 발생 가능한 사업화 환경 시나리오에 대한 기술가치평가 결과물들을 그래프 형태로 도식화하여 제공하는 것을 특징으로 한다. 기술개발자와 수요자는 도출된 가치평가 정보를 활용하여 기술이전 거래금액의 적정성을 판단할 수 있게 될 것이며, 이를 통해 기술이전 거래가 활성화 될 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.3919-3925
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• 2015

방사성옥소 치료를 받은 환자가 격리 후 차량으로 귀가할 때 동승자가 받는 방사선 피폭량을 줄이기 위해서는 동승하는 시간을 적절하게 제한해야 한다. 계산 방법이 어렵기 때문에 현재까지 일반적인 가이드라인은 있어도 환자 개개인의 상태를 반영하는 기준은 없었다. 그런데 비교적 짧은 이동시간 동안에는 소변을 통한 배출이 없고 물리적인 붕괴도 없다는 가정을 하면 총선량 = 선량율 ${\times}$ 이동시간이라는 아주 간편한 계산을 할 수 있다. 입원했던 환자 120명의 데이터를 활용하여 이 간편계산법과 표준적인 계산법으로 계산한 결과를 비교하였다. 이동가능 시간을 계산했을 때 간편계산의 결과는 표준적인 방법에 비해 0.3 m 거리에서는 56%, 0.5 m 거리에서는 91%, 1 m 거리에서는 96%였다. 간편계산법은 안전한 방법이며, 방사선안전관리 방법으로 쉽게 적용할 수 있을 것이다. 또한 방사성옥소 치료를 받는 갑상선기능항진증 환자에서도 적용이 가능하다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제31권5호
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• pp.241-252
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• 2019

폭풍으로 인한 연안재해 피해에 대한 적절한 대응책을 수립하기 위해서는 빈도 해일고 산정에 대한 연구가 필요하다. 과거에 관측된 태풍은 모집단 수가 적기 때문에 tropical cyclone risk model(TCRM)을 이용해 역사태풍의 이동경로와 중심기압을 확률밀도함수로 추정하여 확률적으로 발생하는 176,689개의 합성태풍을 생성하였다. 아울러 중국 남동부 연안으로 상륙한 후 재부상 하거나 소멸되는 태풍 특성을 합성태풍에 고려하기 위해 역사태풍의 이동각도를 확률밀도함수로 추정하고 감쇠 매개변수와 함께 적용하여 중국 남동부 연안에서 서남해안으로 이동하는 태풍의 통과율이 개선되었다. 태풍속성은 역사태풍으로부터 분석하였으며 중심기압과 최대풍속($V_{max}$), 최대풍속 반경($R_{max}$)의 상관관계식을 산정하여 합성태풍에 적용하였다. 해일고는 ADCIRC 모형을 이용해 조석과 합성태풍을 고려하여 산정하였으며 Perl script로 자동화하였다. 확률적으로 발생시킨 합성태풍에 의한 해일고는 실제 자연현상에서 발생하는 해일고와 유사하게 나타나기 때문에 빈도 해일고를 산정할 수 있다. 따라서 일반화된 극치분포(Generalized Extreme Value, GEV)의 모수를 추정하여 극치 해일고를 산정하였으며, 100년 빈도 해일고는 경험모의기법으로 산정한 빈도 해일고와 비교하여 만족스러운 결과가 도출되었다. 본 연구에서 제안한 방법은 일반 해역에서 빈도 해일고 산정시 활용될 수 있다.

• 인지과학
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• 제22권3호
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• pp.255-270
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• 2011

본 연구에서는 상황인식 시 구체 및 비구체적 단서가 테니스 선수의 의사결정에 어떠한 영향을 미치는 가를 조사하였다. 피험자는 미국 국가 테니스 등급 프로그램 중 수준이 3-4.5에 해당하는 사람들을 대상으로 하였다. 과제는 피험자가 테니스 단식수비, 단식공격, 복식 수비 랠리 장면을 상황인식하다가 화면이 정지되면 가능한 빨리 예측방향을 예상하여 해당버튼(좌, 중, 우)을 누르는 것이다. 실험설계는 집단(3)${\times}$조건(3)${\times}$영역(7)에 대한 삼원분산분석을 실시하였다. 종속변수는 반응시간, 정확률, P300의 진폭과 잠재기였다. 연구결과 구체적정보 집단과 비구체적 정보 집단이 통제집단보다 P300 잠재기는 짧고, 진폭은 더 큰 것으로 나타났다. 영역에는 Fz, Cz, Pz 영역의 진폭이 크게 나타났으며, 조건 간에는 단식수비조건이 단식공격 그리고 복식수비조건 보다 진폭이 크게 나타났다. 본 연구의 결과 독립변수로 제공된 비구체적 상황인식과 구체적 상황인식 정보는 피험자의 정보처리에 직접적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 본 연구의 결과는 사건관련전위가 상황인식이나 의사결정 과정을 측정하는 도구로 사용될 수 있다는 것을 보여주었다.