• 한국철도학회논문집
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• 제20권2호
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• pp.265-274
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• 2017

본 연구는 공로로의 화물수송 편중에 따른 사회 경제적 문제를 해결하는 데 정확한 화물수요예측이 필요함에 따라 환적과 셔틀을 고려한 생산지-소비지(P-C) 자료를 활용하여 화물수단선택모형을 구축하였다. 모형은 집계적 형태의 RP 자료와 비집계적 형태의 SP 자료를 모두 활용하여 구축하였다. 철도수송이 이루어지는 주요한 품목 - 컨테이너, 양회, 철강 - 에 대하여 모형을 구축하였는데, 컨테이너는 기존의 SP기반 모형과는 달리 본 연구의 RP기반 집계모형에서는 타 품목에 비해 수송시간에 대해 민감한 것으로 나타났다. 한편, 양회와 철강은 RP, SP기반 모형 모두에서 수송비용에 민감한 것으로 나타났다. 기존의 대다수 SP기반 화물수단선택모형에서는 양회와 철강의 수단선택에서 수송시간이 일정 수준의 영향을 미친다는 것과는 다르게 본 연구의 RP기반 집계모형에서는 수송시간의 모수가 유효하지 않았다. 향후 철도수송을 보다 육성하기 위하여 컨테이너와 다른 품목간에 차별화된 전략이 필요함을 알 수 있었다.

• 한국경영과학회지
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• 제26권1호
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• pp.109-116
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• 2001

The detection of corporate failures is a subject that has been particularly amenable to cross-sectional financial ratio analysis. In most of firms, however, the financial data are available over past years. Because of this, a model utilizing these longitudinal data could provide useful information on the prediction of bankruptcy. To correctly reflect the longitudinal and firm-specific data, the generalized linear model with assuming the first order AR(autoregressive) process is proposed. The method is motivated by the clinical research that several characteristics are measured repeatedly from individual over the time. The model is compared with several other predictive models to evaluate the performance. By using the financial data from manufacturing corporations in the Korea Stock Exchange (KSE) list, we will discuss some experiences learned from the procedure of sampling scheme, variable transformation, imputation, variable selection, and model evaluation. Finally, implications of the model with repeated measurement and future direction of research will be discussed.

• 아동학회지
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• 제30권5호
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• pp.103-117
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• 2009

This study examined patterns of delinquent behavior trajectory from late childhood to early adolescence and examined relationships between patterns of trajectory and individual, family, and school factors. Youth delinquent behavior trajectories were examined by mixed growth models using data from the 2nd to 5th year surveys of the Seoul Panel Study of Children. Relationships between patterns and effect factors were examined by multinominal logit models. Four patterns emerged: non-delinquency (80%); rapidly accelerating delinquency (3.3%); decelerating delinquency (6.0%); and moderately accelerating (10.7%) groups. Contacts with a delinquent peer group had persistent effects on more serious delinquent behavior trajectories. Increased levels of self-esteem and school achievement prevented increase in delinquent behaviors; close relationships with parents and parental supervision caused decrease in delinquent behaviors.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제14권1호
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• pp.45-65
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• 2009

정보통신기기의 발달과 생활환경의 변화는 소비자의 구매유형을 다양화 시키는 역할을 하였다. 소비자의 구매유형에 따른 시장점유율의 변화는 관련 기업 뿐 아니라 정책 관계자들에 있어서도 매우 주요한 이슈로 떠오르고 있다. 본 연구는 2007년 설문조사 결과를 이용하여, 이중생잔모형을 고려한 다중로짓모형 분석과 구매형태별 시장점유율을 예측하였다. 시장규모 및 점유율에 대한 예측이 다양한 관련 주체의 경제적 효율성 및 형평성의 실현에 있어 중요한 사안임을 감안한다면, 본 연구의 결과 및 연구의의는 다음의 세 가지로 요약될 수 있다. 첫째, 소비자의 구매유형의 선택 형태는 생잔효과(Cohort Effect)를 고려하여야 한다. 연령대별 선호 구매형태 및 충성도가 다르며 또한 생잔효과를 감안한 시장점유율은 매우 유동적일 것으로 판단된다. 둘째, 기존의 온라인의 구매형태의 감소는 빠른 속도로 온라인 구매형태로 이전할 것이며, 동일 온라인 구매형태에 있어서도 온라인, 인터넷, TV 홈쇼핑 및 기타 간의 시장 분할도 2013년 경 안정된 비율을 유지할 것이다. 셋째, 시간의 경과에 따른 연령별 생잔효과의 분석에서 현재의 연령대가 차후 연령으로 진행하더라도 구매방법을 획기적으로 바꾸기보다는 현재의 소비행태를 비슷하게 유지하는 효과가 있는 것으로 판단되며, 이는 나이를 먹는 것(Aging)에도 일종의 사슬효과(Chain Effect)가 있는 것으로 해석할 수 있다. 본 연구는 구매형태를 고려한 시장점유율을 분석할 수 있는 방법론을 적용하였다는 측면과 생잔효과를 고려한 다양한 관련 주체들의 활동에 시사점을 줄 수 있다는 의의를 가진다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.1-32
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• 2018

본 연구는 경제적으로 국내에 큰 영향을 주었던 글로벌 금융위기를 기반으로 총 10년의 연간 기업데이터를 이용한다. 먼저 시대 변화 흐름에 일관성있는 부도 모형을 구축하는 것을 목표로 금융위기 이전(2000~2006년)의 데이터를 학습한다. 이후 매개 변수 튜닝을 통해 금융위기 기간이 포함(2007~2008년)된 유효성 검증 데이터가 학습데이터의 결과와 비슷한 양상을 보이고, 우수한 예측력을 가지도록 조정한다. 이후 학습 및 유효성 검증 데이터를 통합(2000~2008년)하여 유효성 검증 때와 같은 매개변수를 적용하여 모형을 재구축하고, 결과적으로 최종 학습된 모형을 기반으로 시험 데이터(2009년) 결과를 바탕으로 딥러닝 시계열 알고리즘 기반의 기업부도예측 모형이 유용함을 검증한다. 부도에 대한 정의는 Lee(2015) 연구와 동일하게 기업의 상장폐지 사유들 중 실적이 부진했던 경우를 부도로 선정한다. 독립변수의 경우, 기존 선행연구에서 이용되었던 재무비율 변수를 비롯한 기타 재무정보를 포함한다. 이후 최적의 변수군을 선별하는 방식으로 다변량 판별분석, 로짓 모형, 그리고 Lasso 회귀분석 모형을 이용한다. 기업부도예측 모형 방법론으로는 Altman(1968)이 제시했던 다중판별분석 모형, Ohlson(1980)이 제시한 로짓모형, 그리고 비시계열 기계학습 기반 부도예측모형과 딥러닝 시계열 알고리즘을 이용한다. 기업 데이터의 경우, '비선형적인 변수들', 변수들의 '다중 공선성 문제', 그리고 '데이터 수 부족'이란 한계점이 존재한다. 이에 로짓 모형은 '비선형성'을, Lasso 회귀분석 모형은 '다중 공선성 문제'를 해결하고, 가변적인 데이터 생성 방식을 이용하는 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목함으로서 데이터 수가 부족한 점을 보완하여 연구를 진행한다. 현 정부를 비롯한 해외 정부에서는 4차 산업혁명을 통해 국가 및 사회의 시스템, 일상생활 전반을 아우르기 위해 힘쓰고 있다. 즉, 현재는 다양한 산업에 이르러 빅데이터를 이용한 딥러닝 연구가 활발히 진행되고 있지만, 금융 산업을 위한 연구분야는 아직도 미비하다. 따라서 이 연구는 기업 부도에 관하여 딥러닝 시계열 알고리즘 분석을 진행한 초기 논문으로서, 금융 데이터와 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목한 연구를 시작하는 비 전공자에게 비교분석 자료로 쓰이기를 바란다.

• 대한교통학회지
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• 제21권2호
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• pp.95-105
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• 2003

확률적 통행배정모형은 확정적 모형이 갖는 여러 경직된 가정들을 완화시킬 수 있다는 점에서 많은 연구자들의 연구대상이 되어왔으나, 확률개념이 모형에 내포됨에 따라 풀기가 쉽지 않다는 한계를 갖고 있다. 또한 현재까지 제시된 모형들도 교통망부하(Network loading) 단계에서 대안경로수를 제한함으로서 교통량에 종속적인 통행비용이 변하는 경우. 이를 선택대안의 변화로 반영하지 못하는 문제점과 확률적 사용자균형해를 구하는 단계에서 휴리스틱하게 접근하는 문제점들을 갖고 있다. 본 연구에서는 이들 확률적 통행배정모형의 문제점들을 해결할 수 있는 새로운 모형과 이를 풀기 위한 알고리듬을 제시하는데 목적이 있다. 제시되는 모형들은 로짓모형을 기반으로 개발되며 Wardrop의 확률적 균형상태를 도출하게 된다. 풀이 알고리듬은 링크가 아닌 경로를 기반으로 구축되는데, 모든 경로를 열거해야 하는 어려움이 있지만. 선택경로를 제한함으로서 발생되는 문제를 피할 수 있으며, 초기에 한번만 모든 경로를 열거해놓으면 이를 계속 사용하기 때문에 계산시간도 줄일 수 있다. 또한 본 연구에서 제시되는 수리최소화모형은 목적함수를 직접 평가(evaluation)하기 때문에 수렴해에 신속히 수렴하며, Sheffi(1985)가 제시한 동등 수리모형(equivalent mathematical program)보다 이해하기 쉽다는 장점이 있다. 제시된 모형을 평가하기 위하여 예제 교통망을 이용하며, 각 모형들의 장단점을 분석하였다.

• 응용통계연구
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• 제29권2호
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• pp.309-319
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• 2016

이항 분류모형에서 선형 스코어의 함수인 리스크 스코어를 고려하고, 선형 스코어의 계수를 추정하는 문제를 고려한다. 계수를 추정하는 대표적인 방법으로 로지스틱모형을 이용하는 방법과 AUC를 최대화하여 구하는 방법이 있다. AUC 접근방법으로 구한 모수 추정량은 로지스틱모형을 이용한 선형 스코어의 모수의 최대가능도 추정량보다 자료가 로지스틱 가정이 맞지 않는 일반적인 상황에서도 좋은 추정 결과를 보인다. 본 연구에서는 신용평가모형에서 흔히 접하는 정상보다 부도 경우가 현저하게 작은 상태인 낮은 부도율의 자료를 고려하고, 낮은 부도율의 자료에 AUC 접근방법을 적용한다. 부도의 비율이 정상의 비율보다 현저하게 낮은 불균형 자료를 생성하기 위하여 수정된 로짓함수를 연결함수로 사용한다. 낮은 부도율의 상황인 불균형 자료에 AUC 접근방법을 적용한 판별결과가 로지스틱 모형 추정방법보다 동등하거나 더 나은 모수추정 결과를 보이는 것을 확인하였다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 1996년도 추계학술대회발표논문집; 고려대학교, 서울; 26 Oct. 1996
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• pp.199-202
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• 1996

Although numerous studies demonstrate that one technique outperforms the others for a given data set, there is often no way to tell a priori which of these techniques will be most effective to solve a specific problem. Alternatively, it has been suggested that a better approach to classification problem might be to integrate several different forecasting techniques by combining their results. The issues of interest are how to integrate different modeling techniques to increase the prediction performance. This paper proposes the post-model integration method, which means integration is performed after individual techniques produce their own outputs, by finding the best combination of the results of each method. To get the optimal or near optimal combination of different prediction techniques. Genetic Algorithms (GAs) are applied, which are particularly suitable for multi-parameter optimization problems with an objective function subject to numerous hard and soft constraints. This study applied three individual classification techniques (Discriminant analysis, Logit and Neural Networks) as base models to the corporate failure prediction context. Results of composite prediction were compared to the individual models. Preliminary results suggests that the use of integrated methods will offer improved performance in business classification problems.

• 한국경영과학회지
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• 제22권3호
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• pp.163-173
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• 1997

Although numerous studies demonstrate that one technique outperforms the others for a given data set, it is hard to tell a priori which of these techniques will be the most effective to solve a specific problem. It has been suggested that the better approach to classification problem might be to integrate several different forecasting techniques by combining their results. The issues of interest are how to integrate different modeling techniques to increase the predictive performance. This paper proposes the post-model integration method, which tries to find the best combination of the results provided by individual techniques. To get the optimal or near optimal combination of different prediction techniques, Genetic Algorithms (GAs) are applied, which are particularly suitable for multi-parameter optimization problems with an object function subject to numerous hard and soft constraints. This study applies three individual classification techniques (Discriminant analysis, Logit model and Neural Networks) as base models for the corporate failure prediction. The results of composite predictions are compared with the individual models. Preliminary results suggests that the use of integrated methods improve the performance of business classification.

• Journal of Forest and Environmental Science
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• 제36권1호
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• pp.7-16
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• 2020

Tree size distribution modelling is an integral part of forest management. Most distribution yield systems rely on some flexible probability models. In this study, a simple finite mixture of two components two-parameter Weibull distribution was compared with complex four-parameter distributions in terms of their fitness to predict tree size distribution of teak (Tectona grandis Linn f) plantations. Also, a system of equation was developed using Seemingly Unrelated Regression wherein the size distributions of the stand were predicted. Generalized beta, Johnson's SB, Logit-Logistic and generalized Weibull distributions were the four-parameter distributions considered. The Kolmogorov-Smirnov test and negative log-likelihood value were used to assess the distributions. The results show that the simple finite mixture outperformed the four-parameter distributions especially in stands that are bimodal and heavily skewed. Twelve models were developed in the system of equation-one for predicting mean diameter, seven for predicting percentiles and four for predicting the parameters of the finite mixture distribution. Predictions from the system of equation are reasonable and compare well with observed distributions of the stand. This simplified mixture would allow for wider application in distribution modelling and can also be integrated as component model in stand density management diagram.