• 한국통신학회논문지
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• 제37C권12호
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• pp.1263-1270
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• 2012

가축 질병은 축산농가에 생산성 및 소득 감소로 인한 경제적 손실을 가져올 뿐만 아니라 전염병 확산으로 인한 국가적 손실로 이어진다. 본 논문에서는 가축의 활동량 정보 및 체온 정보를 기반으로 가축 질병상태를 조기에 진단할 수 있는 가축 질병예찰 시스템을 제안하고자 한다. 제안하는 시스템은 가속도센서 및 열화상 카메라 장비로부터 수집된 데이터와 가축의 질병별 활동량 및 체온 정보 데이터를 비교함으로써 가축 질병상태를 조기에 진단할 수 있는 가축 질병예찰 시스템이다. 본 시스템을 통해 가축 질병을 미연에 정확히 판단하고 질병으로 인한 피해를 최소화함으로써 축산농가의 생산성 향상 및 수익률을 높일 수 있을 것으로 기대된다.

• 동아시아경상학회지
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• 제10권2호
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• pp.31-42
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• 2022

Purpose - The main research goals by macroeconomic analysis is to assess the effectiveness of state regulation, the sustainability of development, and the financial stability of the state. Research design, Data, and methodology - The research were analyzed using the methods of multivariate statistics and application of the software package Stat graphics. The volume of data from the 1995 to the 2021 was analyzed by Russian Federation. The scale of research on Belarus: to be analyzed the amount of data from the 2015 by 2021, on Kazakhstan - from the 19941, on Kyrgyzstan - from the 2002, on Tajikistan - from the 2008, on Armenia - from the 2021, on Japan - since the 1970, on China - since the 1950, on South Korea - since the 1953. Result - The methods of multivariate statistics was demonstrated exact of result in forecasting of macroeconomic indicators. The most of tendency with the accurate results of are described using the second-degree polynomials. In the most research of country there are the macroeconomic proportion are broken. Conclusion - In the countries studied, the monetary aggregates have a significant growth rate. The shares with a substantial monetary stock and the speed of its growth are divided in the two groups: having placements in the real sectors of the economy and not having received the same result of development from the growth of the monetary stock.

• 응용통계연구
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• 제35권1호
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• pp.93-104
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• 2022

S&P 500과 RUSSELL 2000, DJIA, Nasdaq 100 4가지 미국 주가지수의 실현변동성(realized volatility, RV)을 예측하는데 있어서 사람들의 관심 지표로 삼을 수 있는 인터넷 검색량(search volume, SV) 지수와 내재변동성(implied volatility, IV)를 이용하여 LSTM 딥러닝(deep learning) 방법으로 RV의 예측력을 높이고자하였다. SV을 이용한 LSTM 방법의 실현변동성 예측력이 기존의 기본적인 vector autoregressive (VAR) 모형, vector error correction (VEC)보다 우수하였다. 또한, 최근 제안된 RV와 IV의 공적분 관계를 이용한 vector error correction heterogeneous autoregressive (VECHAR) 모형보다도 전반적으로 예측력이 더 높음을 확인하였다.

• Management Science and Financial Engineering
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• 제14권2호
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• pp.89-104
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• 2008

Growth curves including Bass, Logistic and Gompertz functions are widely used in forecasting the market demand. Nonlinear least square method is often adopted for estimating the model parameters but it is difficult to set up the starting value for each parameter. If a wrong starting point is selected, the result may lead to erroneous forecasts. This paper proposes a method of selecting starting values for model parameters in estimating some growth curves by nonlinear least square method through grid search and transformation into linear regression model. Resealing the market data using the national economic index makes it possible to figure out the range of parameters and to utilize the grid search method. Application to some real data is also included, where the performance of our method is demonstrated.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 1996년도 춘계공동학술대회논문집; 공군사관학교, 청주; 26-27 Apr. 1996
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• pp.741-744
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• 1996

Artifical Neural Network(ANN) models were used for forecasting interest rate as a new methodology, which has proven itself successful in financial domain. This research intended to construct ANN models which can maximize the performance of prediction, regarding Corporate Bond Yield (CBY) as interest rate. Synergistic Market Analysis (SMA) was applied to the construction of models [Freedman et al.]. In this aspect, while the models which consist of only time series data for corporate bond yield were devloped, the other models generated through conjunction and reorganization of fundamental variables and market variables were developed. Every model was constructed to predict 1,6, and 12 months after and we obtained 9 ANN models for interest rate forecasting. Multi-layer perceptron networks using backpropagation algorithm showed good performance in the prediction for 1 and 6 months after.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제42권4호
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• pp.117-138
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• 2020

Few studies have specifically focused on the uncertainty of demand forecasting despite the fact that uncertainty is the one of greatest risks for governments and private partners in PPP projects. This study presents a methodology for finding robust contract conditions considering uncertainty in travel demand forecasting in a PPP project. Through a case study of an urban railway PPP project in Korea, this study uncovered the risk of excessive government payments to private partners due to the uncertainty in contracted forecast ridership levels. The results allow the suggestion that robust contract conditions could reduce the expected total level of government payments and lower user fees while maintaining profitability of the project. This study offers a framework that assists contract negotiators and gives them more information regarding financial risks and vulnerabilities and helps them to quantify the likelihood of these vulnerabilities coming into play during PPP projects.

• 디지털융복합연구
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• 제15권2호
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• pp.121-133
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• 2017

본 연구는 취약한 내부통제시스템을 형성하고 있을 가능성이 높은 기업들을 예측하는 적합한 모형을 형성하고, 이를 기반으로 취약기업의 특성을 살펴보고자 했다. 분석에 사용된 자료는 K_금융기관과 대출거래가 이루어졌던 상장법인과 비상장법인을 대상으로 하였다. 주요 결과로, 금융기관이 내부통제가 취약한 기업을 예측하기 위해서는 로짓모형에 비해 판별모형이 적합하다는 결론에 도달했다. 판별모형이 내부통제 취약기업을 취약기업으로 예측하는 정확도가 높고, 취약기업을 정상기업으로 잘못분류 할 오류가 낮았기 때문이다. 내부통제가 취약한 기업의 주요특성은 낮은 신용도, 낮은 자산건전성, 높은 연체율, 낮은 영업활동현금흐름, 높은 부채비율, 그리고 부(-)의 매출액영업이익률을 형성하는 기업으로 나타났다. 본 내부통제 취약예측모형을 포함한 연구결과는 자료구성의 한계로 연구가 이루어지지 않았던 비상장기업군까지 확장하였기에, 금융기관이 내부통제 취약가능성이 높은 기업을 사전적으로 예측하여 자산손실을 예방하는 도구로 이용할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.241-254
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• 2011

Support vector machines(SVM)은 비교적 최근에 등장한 데이터마이닝 기법이지만, 재무, CRM 등의 경영학 분야에서 많이 연구되고 있다. SVM은 인공신경망과 필적할 만큼의 예측 정확도를 보이는 사례가 많았지만, 암상자로 불리는 인공신경망 모형에 비해 구축된 예측모형의 구조를 이해하기 쉽고, 인공신경망에 비해 과도적합의 가능성이 적어서 적은 수의 데이터에서도 적용 가능하다는 장점을 가지고 있다. 하지만, 일반적인 SVM을 이용하려면, 인공신경망과 마찬가지로 여러 가지 설계요소들을 설계자가 선택하여야 하기 때문에 임의성이 높고, 국부 최적해에 수렴할 가능성도 크다. 또한, 많은 수의 데이터가 존재하는 경우에는 데이터를 분석하고 이용하는데 시간이 소요되고, 종종 잡음이 심한 데이터가 포함된 경우에는 기대하는 수준의 예측성과를 얻지 못할 가능성이 있다. 본 연구에서는 일반적인 SVM의 장점을 그대로 유지하면서, 전술한 두 가지 단점을 보완한 새로운 SVM 모형을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 모형은 사례선택기법을 일반적인 SVM에 융합한 것으로 대용량의 데이터에서 예측에 불필요한 데이터를 선별적으로 제거하여 예측의 정확도와 속도를 제고할 수 있는 방법이다. 본 연구에서는 잡음이 많고 예측이 어려운 것으로 알려진 재무 데이터를 활용하여 제안 모형의 유용성을 확인하였다.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2011년도 정기총회 및 추계학술대회 논문집
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• pp.589-594
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• 2011

Selecting an appropriate railway system in urban railway project is an important step for an efficient public transport policy. This paper attempts to solve the railway system selection problems in the (pre)feasibility study or preliminary research of urban railway project, by the rough transportation demand forecasting and financial analysis. There are two stages in this paper: in stage one, we review the worthwhile and various criteria which presented in precedent studies; whereas in stage two, an structured selection criteria is proposed for determining the appropriate railway system in urban railway project. The utilization of the proposed criteria is demonstrated with the case of a newtown in the metropolitan area. The results show that proposed criteria can be used to make the rational decision for governmental financial condition and social benefit.

• 국제학술발표논문집
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• The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.1015-1022
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• 2009

Currently, Korean real estate market has experienced cooling down of the business because of the global economic crisis which resulted from the subprime mortgage lending practice. In response, the Korean government has enforced various policies at the base of deregulating real estate speculation, such as increasing Loan to value ratio (LTV) in order to stimulate housing demand and supply. However, these policies seemed to result in deep confusion in the Korean housing market. Furthermore, analysis for housing market forecasting, especially international financial crisis on Korean real estate market, has been partial and fragmentary, therefore comprehensive solution and systematical approach is required to analyze the real estate and real estate financial market including causal nexus between market determining factors. In an integrated point of view, applying the system dynamics modeling, the paper aims at proposing Korean Real Estate and Mortgage market dynamics models based on fundamental principles of housing market determined by supply and demand. We also find the impact of deregulation policies focusing on mortgage loan which is the main factors of policies.