• 전기학회논문지
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• 제66권4호
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• pp.692-700
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• 2017

In this paper, we propose the structural design of Interval Type-2 FCM based RBFNN. Proposed model consists of three modules such as condition, conclusion and inference parts. In the condition part, Interval Type-2 FCM clustering which is extended from FCM clustering is used. In the conclusion part, the parameter coefficients of the consequence part are estimated through LSE(Least Square Estimation) and WLSE(Weighted Least Square Estimation). In the inference part, final model outputs are acquired by fuzzy inference method from linear combination of both polynomial and activation level obtained through Interval Type-2 FCM and acquired activation level through Interval Type-2 FCM. Additionally, The several parameters for the proposed model are identified by using differential evolution. Final model outputs obtained through benchmark data are shown and also compared with other already studied models' performance. The proposed algorithm is performed by using Iris and Vehicle data for pattern classification. For the validation of regression problem modeling performance, modeling experiments are carried out by using MPG and Boston Housing data.

• 산경연구논집
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• 제8권1호
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• pp.33-39
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• 2017

Purpose - The main purpose of the current study is to examine the impact of accounting information quality and information asymmetry on the underinvestment phenomenon among the listed companies on the Tehran Stock Exchange (TSE). Research design, data, and methodology - The population includes 94 firms selected through systematic sampling. The data is collected from the audited financial statements of the firms provided by TSE's website from 2010 to 2015. Accounting information quality and information asymmetry is considered as independent variables, and their impact is examined on the dependent variable (underinvestment). Results - The statistical results, based on data collected from 94 listed companies on the TSE during 2010-2015, revealed positive impact of accounting information quality and positive impact of information asymmetry on underinvestment. There was a significant relationship between accrual quality (AQ) and underinvestment, and spread and underinvestment. The results also showed that information asymmetry is the main factor in the creation underinvestment. Conclusions - Findings of this article can assist accounting researchers and theoreticians in comparing Real world facts with hypotheses developed with respect to accounting information quality, information asymmetry and underinvestment. However, the results of fuzzy regression analysis indicate significant relationships between the independent variable except underinvestment.

• 대한교통학회지
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• 제18권1호
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• pp.75-85
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• 2000

기존모형을 이용한 연구들은 최적화기법에 있어서 의사결정을 지원할 수 있는 최적해를 도출해내기 위해 목적식이나 제약조건식에 정확한 데이터 값을 입력시켜 최적해를 계산하였다. 또한 현실세계의 불확실하고 주관적인 상황들은 확률적 불확실성으로 간주하여 주관적인 상황들은 배제하였다. 즉, 이러한 최적해는 의사결정자가 의사결정상의 위험을 최소화하기 위하여 경영과학적인 방법들을 적용하는 과정에서 기존모형들의 목적함수를 완전하게 만족시켜 주는 해라고 할 수 있다. 이에 따라 수요량의 변화 및 기타 변수들의 변화에 적절히 대응할 수 없었으며, 입지의사결정자에게 입지결정에 대한 정보의 부족 등으로 선택의 기회를 폭넓게 제공하지 못하는 문제가 있었다. 이러한 배경하에서 본 연구는 의사결정분석에서 엄격히 주어진 제약조건하에서의 목적식을 최적화하는 문제로서 제약조건을 반드시 만족시켜야만 했던 기존의 의사결정문제를 바탕으로, 애매한 환경에서의 의사결정을 주관적인 측면에서 가장 합리적으로 이루어 보려는 의도로 Zadeh교수가 제안한 퍼지이론을 이용하여 물류단지 입지 및 규모결정모형을 개발하고자 하였다. 모형의 현실적 적합성 및 적용가능성을 분석한 결과, 첫째, 입지 및 규모결정시 기존의 연구에서 제시할 수 없었던 현실세계의 유연적이고 융통성있는 측면을 반영하여 입지 및 규모를 결정해 낼 수 있었으며 둘째, 기존의 입지결정 모형에 비해 상대적으로 많은 의사결정 상황을 최종의사결정 자에게 다양한 정보 및 선택의 기회를 제공해 줄 수 있었다. 따라서 이 결과가 반드시 최적의 입지를 제시하고 있다고는 단정할 수 없으나 모든 자료들이 빠짐없이 정확하게 모형에 반영될 경우 현실적 상황에서 모형적용이 가능하다고 하겠으며 이 모형은 현실상황에서 발생하는 기타시설의 입지선정 문제에도 적용할 수 있을 것이라고 판단된다. 수 있을 뿐 아니라, 평가된 지표가 신뢰할 만한 수준이 아니라면, 추정된 결과를 보정할 수 있는 가능성을 제시하고자 한다.or objection to the criticism of eating dog meat is that male and female commonly answered most that ′As dog meat food Is our traditional food culture. it is not the problem to be found fault with by others.′ The second reason for that is followed by iris deliciousness.up compared the service quality perception factor of the food service provider. The result was that the group having both the " will buy the service again" and "will suggest to others" criteria, that is, with higher loyalty, tend to have higher points than other group s in the dimension of ′Employee attitude′ and ′ Cleanliness′(p〈0.05), which means these two dimensions are closely related to customer loyalty. 3) From a regression analysis for the service quality perception level of the food service provider and overall satisfaction, it has been found that :

• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.139-153
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• 2017

기업의 부도는 이해관계자들뿐 아니라 사회에도 경제적으로 큰 손실을 야기한다. 따라서 기업부도예측은 경영학 연구에 있어 중요한 연구주제 중 하나로 다뤄져 왔다. 기존의 연구에서는 부도 예측을 위해 다변량판별분석, 로짓분석, 신경망분석 등 다양한 방법론을 이용하여 모형의 부도 예측력을 높이고 과적합의 문제를 해결하고자 시도하였다. 하지만 기존의 연구들이 시간적 요소를 고려하지 않아 발생할 수 있는 문제점들을 갖고 있음에도 불구하고 부도 예측에 있어서 동적 모형을 이용한 연구는 활발히 진행되고 있지 않으며 따라서 동적 모형을 이용하여 부도예측모형이 더욱 개선될 여지가 있다는 점을 확인할 수 있었다. 이에 본 연구에서는 RNN(Recurrent Neural Network)을 이용하여 시계열 재무 데이터의 동적 변화를 반영한 모형을 만들었으며 기존의 부도예측모형들과의 비교분석을 통해 부도 예측력의 향상에 도움이 된다는 것을 확인할 수 있었다. 모형의 유용성을 검증하기 위해 KIS Value의 재무 데이터를 이용하여 실험을 수행하였고 비교모형으로는 다변량판별분석, 로짓분석, SVM, 인공신경망을 선정하였다. 실험 결과 제안된 모형이 비교 모형에 비해 우수한 예측력을 보이는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구는 변수들의 변화를 포착하는 동적 모형을 부도예측에 새롭게 제안하여 부도예측 연구의 발전에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.