Bankruptcy prediction has drawn a lot of research interests in previous literature, and recent studies have shown that machine learning techniques achieved better performance than traditional statistical ones. This paper employs a relatively new machine learning technique, support vector machines (SVMs). to bankruptcy prediction problem in an attempt to suggest a new model with better explanatory power and stability. To serve this purpose, we use grid search technique using 5-fold cross-validation to find out the optimal values of the parameters of kernel function of SVM. In addition, to evaluate the prediction accuracy of SVM. we compare its performance with multiple discriminant analysis (MDA), logistic regression analysis (Logit), and three-layer fully connected back-propagation neural networks (BPNs). The experiment results show that SVM outperforms the other methods.
The purpose of this study is to analyze the community center users' the determinants of utilization & satisfaction for the exploit and to draw out the implication as to what are the influencing factors. The ordered logit model approach was used to examine the determinants. For the use of community center, we surveyed by mail subjecting on rural residents for one month, June 2012, analyzed 625 valid questionnaires. The findings are as follows. First, 'Facility-Satisfaction', 'Education', 'Exploit-Frequency' and 'Age' are the most important factors which affect users' satisfaction. Second, 'A meeting hall function', 'Cultural & Educational function', 'Social & Organizational function', and 'functional criticality function' influence the attributes of users' utilization. Therefore, it is needed to establish the various functions of community center and to prepare the vitalization plan in futuristic viewpoint reflecting the change of rural area. In addition, since there is no clear entity to supervise community center administratively, policy support system to community center should be equipped. Along with these, it is needed to develop managing and operation model for customized community center.
본 연구에서는 농촌관광 방문객에게 제공되는 편의시설을 유형화하고 어떤 특징을 가진 방문객이 어떤 편의시설을 선호하는지를 규명하기 위한 방법과 그 분석결과를 제시하였다. 이를 위하여 우선 2단계 군집분석법을 사용하여 농촌관광 편의시설을 유형화하였다. 그 다음으로 군집분석에 사용되는 변인이 범주형 변인이 있을 경우 전통적인 군집분석 방법을 적용할 수 없기 때문에 2단계 군집분석을 하였다. 본 연구는 2단계 군집분석법이 범주형 변인으로 측정된 농촌관광의 편의시설을 유형화하는 데 매우 유용하다는 것을 보여 주고 있다. 다중로짓 모형을 사용하여 특정 편의시설 유형을 선호할 확률에 영향을 미치는 농촌관광 방문자의 사회인구학적 특성과 여행특성을 규명하였다. 즉, 다중로짓 모형을 통해 참조항(일반농가형)으로 설정된 편의시설 유형에 비해 특정 편의시설을 선호할 확률에 영향을 미치는 소비자의 특성을 규명할 수 있다는 것이 본 연구의 특징이다.
기존의 최단경로 탐색모형들은 주로 경로의 단일 속성만을 고려한다. 그러나 실제로 통행자가 단일 속성만을 고려하여 경로를 선택하는 경우는 드물며, 대부분의 경로는 통행시간이나 경로길이 또는 통행자의 개인적인 선호 등과 같은 다양한 속성들이 종합적으로 고려되어 선택되어진다. 따라서 최적경로를 탐색하기 위해서는 이와 같은 다양한 속성들을 종합적으로 고려하여야 한다. 본 논문에서는 다양한 경로속성들을 고려하기 위하여 이산선택모형을 사용하여 네트워크의 노드별 효용을 산출하고, 이를 이용하여 최대의 효용을 가지는 경로를 탐색한다. 경로선택모형을 구축하기 위하여 경로선택에 영향을 미치는 요소들을 통행시간, 지체시간, 경로길이, 신호교차로수, 회전수, 전용도로의 포함비율 6가지로 선정하고, 모형의 모수를 추정하기 위한 현시선호자료를 구하기 위하여 서울시와 인접 신도시 간의 기종점 5개에 대한 경로를 선정하여 설문조사를 실시하였다. 경로선택모형의 함수형태로는 다항로짓모형을 사용하였으며, 모수추정 결과 통행시간과 신호 교차로수, 전용도로의 포함비율을 제외한 경로길이, 지체시간, 회전수를 가지고 모수를 추정한 결과가 통계적 유의성이 가장 높은 모형으로 도출되었다. 경로탐색 알고리즘으로는 도심부에서 U-turn과 회전제한의 반영이 가능한 기존의 수정형 덩굴망 알고리즘을 사용하였으며, 이를 구현하여 실제 네트워크에 적용하였다.
최근들어, 습지에 대한 관심이 증대하면서 습지에 대한 가치를 평가하는 연구가 많이 진행되고 있다. 그러나 습지의 가치평가는 자연습지에 대해서만 수행되었다. 본 연구에서는 댐도 습지의 기능을 수행한다고 가정하였으며, 이를 댐습지라 정의하고 댐습지에 대한 가치평가를 수행하였다. 가치평가 기법으로는 선택실험법(CE)을 사용하였으며, 대상지역은 보령댐으로 연구를 수행하였다. 가치평가를 수행하기 위해 6대광역시와 보령시에서 설문조사를 실시하였으며, 설문조사 결과는 Conditional Logit(CL) 모형과 Random Parameter Logic(RPL) 모형을 이용하여 분석하였다. 그 결과 보령댐습지를 주변습지지역만 고려했을 경우, 총 가치는 약 728억원으로 나타났다.
In this study, we estimate the greenhouse farmers' willingness to pay of agricultural water supply through pipeline. First, in the questionnaire design, orthogonal design and block design were used to enhance the ease of survey. Second, the theoretical model was constructed through the setting of the probability utility function, and the parameters were estimated by using the conditional logit model. Third, all of the estimation coefficients were statistically significant at the 1% significance level. The results of analysis are summarized as follows. First, the probability of selection is increased when maintenance is carried out by Korea Rural Community Corporation or local government. Second, the probability of selection is increased when agricultural water supply through pipeline is higher than the current level. Third, if the Korea Rural Community Corporation carries out maintenance management, the marginal willingness to pay is 44 won per ton. And if the local government carries out maintenance management, the marginal willingness to pay is 25 won per ton. Fourth, according to the quality level of agricultural water supply, the marginal willingness to pay is 101 won, 114 won and 120 won per ton, respectively. This study can be used as a basic data on the cost setting for agricultural water supply through pipeline.
본 연구는 서울시의 대중교통체계 개편에 따른 통근시에 교통수단선택의 변화를 분석하는데 목적을 두었다. 특히 개인의 사회 경제적 특성, 통행목적, 출발지와 도착지의 공간적 특성에 따라 두 시점동안 통근 교통수단선택의 변화가 어떻게 차별화되어 나타났는가를 파악하는데 초점을 두었다. 조건부 로짓모형을 이용하여 통행수단선택에 영향을 미치는 결정요인들이 어떻게 변화되었는가를 비교하였으며, 특정 통행수단에 대한 대체 통행수단의 한계효과도 분석하였다. 연구결과 저소득계층일수록 지하철 선택확율이 가장 크게 증가하였으며, 도착지에서의 대중교통 접근도와 밀도가 높고 혼합용도 비율이 높을수록 대중교통을 선택하는 확률이 더 높아지는 것으로 나타났다. 통근 시 통행수단간의 대체 한계효과를 보면 자가용 승용차와 지하철간의 대체확률이 가장 높은 것으로 나타났다. 본 연구결과 서울시 대중교통체계 개편이 교통수단선택의 변화에 미친 영향력은 상당히 차별적으로 나타나고 있음을 시사해주고있다.
딥뉴럴네트워크 모델의 취약점으로 모델 탈취 방법이 있다. 이 방법은 대상 모델에 대하여 여러번의 반복된 쿼리를 통해서 유사 모델을 생성하여 대상 모델의 예측값과 동일하게 내는 유사 모델을 생성하는 것이다. 본 연구에서, 학습 데이터가 없이 대상 모델을 탈취하는 방법에 대해서 분석을 하였다. 생성 모델을 이용하여 입력 데이터를 생성하고 대상 모델과 유사 모델의 예측값이 서로 가까워지도록 손실함수를 정의하여 유사 모델을 생성한다. 이 방법에서 대상 모델의 입력 데이터에 대한 각 클래스의 logit(로직) 값을 이용하여 경사하강법으로 유사 모델이 그것과 유사하도록 학습하는 과정을 갖는다. 실험 환경으로 pytorch 머신러닝 라이브러리를 이용하였으며, 데이터셋으로 CIFAR10과 SVHN을 사용하였다. 대상 모델로 ResNet 모델을 이용하였다. 실험 결과로써, 모델 탈취 방법은 CIFAR10에 대해서 86.18%이고 SVHN에 대해서 96.02% 정확도로 대상 모델과 유사한 예측값을 내는 유사 모델을 생성하는 것을 볼 수가 있었다. 추가적으로 모델 탈취 방법에 대한 고려사항와 한계점에 대한 고찰도 분석하였다.
To develop the model for prediction of potato late blight progress, the relationship between severity index of potato late blight transformed by the logit and Gompit transformation function and cumulative severity value (CSV) processing weather data during growing period in Taegwallyeong alpine area, 1975 to 1992 were examined. When logistic model and Gompertz model were compared by determining goodness of fit for progressive degree of late blight using CSV as independent variable, the coefficients of determination were higher as 0.742 in the logistic model than 0.680 in the Gompertz model. Parameters in logistic model were composed of progressive rate and initial value of logistic model. Initial value was calculated in -3.664. The progressive rate of potato late blight was 0.137 in cv. Superior, 0.136 in cv. Irish Cobbler, and 0.070 in cv. Jopung without fungicide sprays. According to in crease of the number of spray times the progressive rate was lowered, was 0.020 in cv. Superior under the conventional program of fungicide sprays, 10 times sprays during cropping season. Equation of progressive rate, b1=0.0088 ACSV-0.033 (R2=0.976), was written by examining the relationship between the parameters of progressive rate of late blight and the average CSV (ACSV) quantifing weather information. By estimating parameters of logistic function, model able to describe the late blight progress of potato, cv. Superior was formulated in Y=4/(1+39.0·exp((0.0088 ACSV-0.033)·CSV).
The objective of this paper is to apply choice experiment methods to estimate non-market value of organic farming and its policy implication. A preliminary survey shows that the attributes of organic farming are reduce environmental pollution, bio-diversity improvements, cultural diversity improvements and maintain local community, reduce green-house gas emissions, energy saving, landscape improvements and tax for organic farming improvement policy. Questionnaire was eight different choice sets presented to each respondent. Implicit values of the attributive levels of organic farming have been calculated into tax money costs per house. This paper compared the six feasible scenarios in terms of willingness to pay per year. This study is expected to contribute to government's organic farming policies and quantitative information related to practice of organic farming.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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