• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제6권3호
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• pp.151-162
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• 2019

The paper examines the effects of Foreign Direct Investment (FDI) on the economic growth of Lao People's Democratic Republic (Lao PDR) between 1993 and 2015. The investigation is based on the influence of growth and economic absorptive capability determinants such as human capital, trade openness, and institutional quality. The methodological analysis uses a multivariate framework accounting capital stock, labor stock, FDI, human capital, trade openness, and institutional quality in regression of the Vector Autoregressive model. Augmented Dickey-Fuller unit root test, Johansen Cointegration test, and Granger Causality test were applied as parts of the econometric time-series analysis approach. The empirical results demonstrate the positive effects of FDI and trade openness, and the negative effects of human capital and institutional quality on the economic growth of the Lao PDR over the 1993 to 2015 period. The findings confirm that trade openness complemented by a sufficient level of infrastructure, education, quality institutions, and transparency significantly influence economic growth and attract more FDI. Research results lend credence to the need for the Lao PDR's government to focus on improving its economic absorptive capability and economic competitiveness regionally and globally by improving wealth and resource management strategies, as failure to take this course of action could lead to the Dutch Disease effects.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권2호
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• pp.467-479
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• 2022

Working memory (WM), which plays a vital role in daily activities, is a memory system that temporarily stores and processes information when people are engaged in complex cognitive activities. The influence of music on WM has been widely studied. In this work, we conducted a series of n-back memory experiments with different task difficulties and multiple trials on 14 subjects under the condition of no music and Alpha wave leading music. The analysis of behavioral data show that the change of music condition has significant effect on the accuracy and time of memory reaction (p<0.01), both of which are improved after the stimulation of Alpha wave music. Behavioral results also suggest that short-term training has no significant impact on working memory. In the further analysis of electrophysiology (EEG) data recorded in the experiment, auto-regressive (AR) model is employed to extract features, after which an average classification accuracy of 82.9% is achieved with support vector machine (SVM) classifier in distinguishing between before and after WM enhancement. The above findings indicate that Alpha wave leading music can improve WM, and the combination of AR model and SVM classifier is effective in detecting the brain activity changes resulting from music stimulation.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권1호
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• pp.167-174
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• 2022

In metaheuristic algorithms such as Genetic Algorithm (GA), initial population has a significant impact as it affects the time such algorithm takes to obtain an optimal solution to the given problem. In addition, it may influence the quality of the solution obtained. In the machine learning field, feature selection is an important process to attaining a good performance model; Genetic algorithm has been utilized for this purpose by scientists. However, the characteristics of Genetic algorithm, namely random initial population generation from a vector of feature elements, may influence solution and execution time. In this paper, the use of a statistical algorithm has been introduced (Chi2) for feature relevant checks where p-values of conditional independence were considered. Features with low p-values were discarded and subject relevant subset of features to Genetic Algorithm. This is to gain a level of certainty of the fitness of features randomly selected. An ensembled-based learning model for Hepatitis has been developed for Hepatitis C stage classification. 1385 samples were used using Egyptian-dataset obtained from UCI repository. The comparative evaluation confirms decreased in execution time and an increase in model performance accuracy from 56% to 63%.

• 환경정책연구
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• 제10권4호
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• pp.3-37
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• 2011

한국과 중국, 일본 세 국가의 1971년부터 2006년까지의 시계열 자료를 바탕으로 이산화탄소 배출량과 경제성장 그리고 경제개방도의 인과관계를 파악하고, 환경 쿠즈네츠 곡선(Envirionmental Kuznets Curve, EKC)의 존재여부에 대해 분석하였다. 경제개방도나 경제성장에 따른 이산화탄소 배출량은 국가별로 상이한 형태를 보였다. 추정된 EKC는 국가별로 다른 패턴을 보이는데, 경제성장과 $CO_2$ 배출량의 경우 한국은 U자 곡선, 중국은 상승추세, 일본은 역 N자 형태를 보였다. 일본은 약 30,000달러의 경제성장을 달성하면서 이산화탄소 배출 감소구간을 보이고 있다. 이와 같은 결과를 통해, EKC의 최고점에 이르지 않고도 선진국의 경험과 기술을 이용하여 터널을 거쳐 환경이 개선될 수 있다는 가능성을 확인할 수 있었다. 경제개방도와 $CO_2$ 배출량의 관계를 보면 한국은 역 U자 곡선, 중국의 경우 U자곡선, 일본은 증가추세를 보였다. 또한 벡터자기회귀모형(vector auto regression, VAR)과 벡터오차수정모형(vector error correction model, VECM)을 사용하여 변수들 간의 동태적 관계를 분석하였다. 각 국가의 경제성장, 개방화 정도에 따른 이산화탄소 배출과의 관계를 보다 가시적으로 접근했다는 데 의의가 있다.

• 경영정보학연구
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• 제17권1호
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• pp.49-64
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• 2015

SNS의 확산으로 온라인 상점에서는 상품에 대한 주관적인 의견이 내포되어 있는 고객리뷰 정보가 빠르게 생성되고 확산되어 다른 고객들에게 큰 영향을 미치고 있다. 이와 더불어, 고객들의 긍정적 또는 부정적 의견을 분석하여 개선방안을 모색하려는 오피니언마이닝(opinion mining)이 주목 받고 있다. 고객리뷰에 내포된 감성정보를 가진 용어들은 감성분류를 하는데 가장 중요한 역할을 하기 때문에 영향력이 높은 용어를 선별하는 것이 가장 중요하다. 본 연구에서는 품사태깅을 이용하여 최적의 용어들을 선별하고 용어정보에 기반한 문서수준에서의 감성분류모형을 제안하고자 한다. 고객리뷰의 감성분류모형에 대표적인 기계학습기법인 SVM을 적용하고, SVM의 입력변수 선정과정에 품사태깅 방식과 용어추출기법을 다르게 조합하고 사용하여 긍정적/부정적 문서를 분류하였다. 본 연구에서 제안한 감성분류모형의 성과를 검증하기 위해 아마존(Amazon.com)의 영화와 도서에 대한 고객리뷰 80,000개를 수집하여 불필요한 용어들을 제거한 후 품사태깅을 통해 용어를 추출하였다. 추출된 용어는 문서빈도, TF-IDF, 정보획득량, 카이제곱 통계량의 값을 산출하여 값을 통해 용어들을 순위화하고, 각 상위 20개에 해당하는 최적의 용어를 선정한 후 SVM을 이용하였다. 제안된 감성분류모형을 통해 기존 연구에서 언급한 형용사만을 사용한 예측변수와 4품사를 사용한 예측변수에서의 실험결과를 통해 비교 분석하였다. 카이제곱 통계량 기반의 감성분류모형이 다른 모형보다 예측성과가 가장 우수하게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제안된 문서수준에서의 용어기반 감성분류모형을 이용함으로써 온라인 상점에서의 서비스 개선과 경쟁력 확보에 많은 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국항만경제학회지
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• 제35권3호
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• pp.61-72
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• 2019

본 연구는 컨테이너 해운산업의 경쟁력 제고와 발전을 위해 다변량 시계열 모형을 이용한 컨테이너선 시장의 실증적 분석에 기초하여 컨테이너 해운시장의 동태적 움직임에 대한 전략을 제시하고자 했다. 분석 방법론으로는 벡터자기회귀모형(VAR), 벡터오차수정모형(VECM) 등의 다변량 시계열 모형을 사용했다. 실증분석을 위해 컨테이너선 시장의 연간 운송량, 선박량, 운임 자료를 활용했다. 분석 결과에 따르면, 가장 외생적 변수인 운송량 변수가 전체 컨테이너선 시장의 동태적 움직임에 가장 큰 영향을 미친다는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 실증분석 결과에 기초하여 본 논문은 선박 투자, 운임 예측, 선사의 전략 수립 등에 대한 시사점을 제시했다. 선박 투자와 관련해서는 해운시장의 외생 변수인 운송량이 운임 불확실성에 가장 큰 비중을 차지하고 있기 때문에 미래 운임수입 흐름에 기반한 프로젝트 금융 보다는 운항 선주의 재무적 안정성을 강조하는 기업 금융 방식이 컨테이너선 투자의 위험관리에 적합하다는 것을 알 수 있다. 운임예측과 관련해서는 미래 예측대상 시점의 변수 값을 사용하는 단순 회귀 예측에 비해 과거의 값만으로 예측값을 도출할 수 있는 VAR 모형 또는 VECM 모형이 보다 현실성이 있다는 점을 살피고 있다. 마지막으로 선사의 전략 수립과 관련하여 시황과 연계한 원리금 상환 계약과 화주와의 운송 계약 도입을 권고하고 있다.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권5호
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• pp.209-216
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• 2024

부동산 시장은 다양한 요인에 의해 가격이 결정되며 거시경제 변수뿐 만 아니라 뉴스 기사, SNS 등 다양한 텍스트 데이터의 영향을 받는다. 특히 뉴스 기사는 국민들이 느끼는 경제 심리를 반영하고 있으므로 부동산 매매 가격 예측에 있어 중요한 요인이다. 본 연구에서는 뉴스 기사를 감성 분석하여 그 결과를 뉴스 감성 지수로 점수화 한 후 부동산 가격 예측 모델에 적용하였다. 먼저 기사 본문을 요약 후 요약된 내용을 바탕으로 생성 AI를 활용하여 긍정, 부정, 중립으로 분류한 다음 총 점수를 산출하였고 이를 부동산 가격 예측 모델에 적용하였다. 부동산 가격 예측 모델로는 Multi-head attention LSTM 모델과 Vector Auto Regression 모델을 사용하였다. 제안하는 뉴스 감성 지수를 적용하지 않은 LSTM 예측 모델은 1개월, 2개월, 3개월 예측에서 각각 0.60, 0.872, 1.117의 Root Mean Square Error (RMSE)을 보였으며, 뉴스 감성 지수를 적용한 LSTM 예측 모델은 각각 0.40, 0.724, 1.03의 RMSE값을 나타낸다. 또한 뉴스 감성 지수를 적용하지 않은 Vector Auto Regression 예측 모델은 1개월, 2개월, 3개월 예측에서 각각 1.6484, 0.6254, 0.9220, 뉴스 감성 지수를 적용한 Vector Auto Regression 예측 모델은 각각 1.1315, 0.3413, 1.6227의 RMSE 값을 나타낸다. 앞선 아파트 매매가격지수 예측 모델을 통해 사회/경제적 동향을 반영한 부동산 시장 가격 변동을 예측할 수 있을 것으로 보인다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1997년도 하계학술대회 논문집 F
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• pp.2217-2220
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• 1997

To achieve the high performance speed control of synchronous permanent magnet motor, the influence of iron loss can not be negleced as the increase of driving frequency with high speed operation. This paper proposes a maximum efficiency control algorithm for permanent magnet synchonous motors by controlling the d-axis component of the armature current at any speed and torque. The objective of the optimum efficiency controller is to seek a combination of d-q axis current components which provide minimum input power (minimum losses) at a certain operating point by adding a small amout of perturbation to the d-axis current reference.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.852-853
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• 2011

통상적으로 전기기기에 사용되는 전기강판의 자기특성은 B-H 자기특성 곡선을 이용하여 표현되어졌고, 이를 이용하여 전기기기의 자계 분포 해석 및 특성 해석이 이루어져 왔다. 그러나 실제로 전기기기의 전기강판은 인가 자계의 방향에 따라 자기특성이 다르게 나타나고, 자속밀도와 자계세기의 방향이 다르게 나타나는 벡터 자기특성을 가지기 때문에, B-H 곡선과 같은 스칼라 자기 특성으로 전기강판의 자기 특성을 정확히 표현하는 것이 불가능하다. 따라서 전기기기의 정확한 자계 해석 및 특성 해석을 위해서는 전기강판의 벡터 자기특성이 반드시 고려되어야 한다. 본 논문에서는 전기강판의 벡터 자기특성이 전기기기의 자계 분포 해석에 미치는 영향을 알아보고자 하며, 전기강판의 벡터 자기특성의 고려를 위해 ($B_m,\theta_B$)법을 이용하였으며 간단한 형태의 단상 변압기 모델에 유한요소 해석을 적용하였다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제4권2호
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• pp.249-254
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• 2009

This article deals with the analysis of a coupling between stationary Maxwell's equations, the transient state Navier-Stokes and thermal equations. The resolution of these equations is obtained by introducing the magnetic vector potential A, the vorticity ${\xi}$, the stream function ${\psi}$ and the temperature T. The flux density, the electromagnetic thrust, the electric power density, the velocity, the pressure and the temperature are graphically visualized. Also, the influence of the frequency is presented.