• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.21-41
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• 2019

정보 기술의 발전으로 온라인에서 활용 가능한 데이터의 양이 급속히 증대되고 있다. 이러한 빅데이터 시대에 많은 연구들이 통찰력을 발견하고 데이터의 효과를 입증하기 위해 노력하고 있다. 특히 관광 산업의 경우 정보에 민감한 사업으로 소셜 미디어의 영향력이 높고 소셜 미디어의 상품 후기에 소비자들이 영향을 많이 받아 많은 기업과 연구자들이 소셜 미디어를 분석하여 새로운 서비스 및 통찰력을 얻고자 시도하였다. 하지만 소셜 미디어의 후기는 텍스트로 이루어진 대표적인 비정형 데이터로 적절한 처리를 하지 않으면 분석에 활용할 수 없다. 또한 후기 데이터의 양이 방대함에 따라 사람이 직접 분석하기도 어려운 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 소셜미디어 상의 온라인 후기로부터 직접 호텔의 서비스 품질 향상을 위한 통찰력을 추출할 수 있는 분석 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 먼저 후기 데이터에 포함되어 있는 주제어를 추출하는 토픽 마이닝 기법을 적용하였다. 토픽 마이닝은 대용량의 문서 집합으로부터 문서를 대표하는 단어 집합을 추출하는 기법을 의미하며 본 연구에서는 다양한 연구에서 활용되고 있는 LDA모형을 사용하여 토픽 마이닝을 수행하였다. 하지만, 토픽 마이닝 자체만으로는 주제어와 평점 사이의 관계를 도출할 수 없어 서비스 품질 향상을 위한 통찰력을 발견하기 어렵다. 그에 따라 본 연구에서는 토픽 마이닝의 결과값을 기반으로 의사결정나무 모형을 사용하여 주제어와 평점 사이의 관계를 도출하였다. 이러한 방법론의 유용성을 평가하기 위해 홍콩에 있는 4개 호텔의 온라인 후기를 수집하고 제안한 방법론의 분석 결과를 해석하는 실험을 진행하였다. 실험 결과 긍정 후기를 통해 각 호텔이 유지해야할 서비스 영역을 발견할 수 있었으며 부정 후기를 통해 개선해야할 서비스 영역을 도출할 수 있었다. 따라서, 본 연구에서 제안한 방법론을 사용하여 방대한 양의 후기 데이터로부터 서비스 개선 및 유지 영역을 발견할 수 있으리라 기대된다.

• 경영과정보연구
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• 제36권1호
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• pp.233-249
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• 2017

본 연구에서는 경영자 능력이 기업 성과에 긍정적인 영향을 미친다는 선행연구결과를 확장하여, 기업의 소유구조와 자본구조 및 의사결정 행태가 다른 재벌기업에서 경영자 능력이 기업의 성과에 미치는 영향이 차별적으로 나타나는지 여부를 분석한다. 재벌그룹의 경우 기업가치를 상승시키는 중요한 의사결정이 대부분 그룹의 총수에 의해 결정되고 강력한 지배력을 보임에 따라 그룹소속 경영자들 은 그룹총수의 의사결정 방향과 같은 방향으로 노력을 집중하게 된다. 따라서 재벌기업 소속의 경영자는 자신의 성과를 평가받기 위한 단기 회계이익보다는 장기적 관점의 기업가치 증가를 위해 자신의 능력을 집중할 것이고, 재벌기업 소속이 아닌 일반 경영자는 자신의 성과를 높이기 위하여 회계이익을 개선하는데 자신의 능력을 집중할 것으로 예상된다. 본 연구에서는 2000년부터 2015년 동안 상장기업을 대상으로, 장기 기업성과인 기업가치와 단기 기업성과인 회계이익을 각각 종속변수로 하여 재벌기업의 경영자능력과 기업의 장 단기성과 간 관계를 분석한다. 연구결과, 경영자의 능력과 장 단기성과 간에는 유의한 양(+)의 관계가 확인되었고, 일반기업과 달리 재벌그룹의 경우 장기성과인 기업가치는 높이는 방향으로, 단기성과인 회계이익은 낮추는 방향으로 관계가 확인되었다. 또한 재벌기업의 경영자능력은 추가적으로 장기성과 즉 기업가치에 긍정적인 영향을 주는 것으로 보고되었다. 이러한 결과는 재벌기업의 경영자가 재벌구조의 특성상 장기관점의 기업성과에 자신의 능력을 보다 집중하는 것을 의미한다. 재벌기업이 한국경제에서 차지하는 비중은 매우 크고 이러한 현상은 당분간 큰 변화가 없을 것으로 예상된다. 따라서 재벌기업의 지속적인 성장 여부는 우리 사회에서 매우 중요한 이슈이다. 최근 재벌기업의 지배주주 역할이 2세 또는 3세와 4세로 옮겨가고 있고 세계적인 저성장 구도와 함께 경쟁이 더욱 치열해지는 상황에서, 경영자 능력이 기업성과에 미치는 영향이 재벌기업에서 차별적으로 나타나는지 검증하는 연구는 매우 시의적절하고 중요하다고 볼 수 있다. 따라서 본 연구결과가 재벌기업의 성과측면에서 일면의 장점을 부각시키고, 일반 경영자의 능력이 단기적 회계이익이 아닌 장기적 관점에서 기업 가치 상승에 기여할 수 있도록 정부 및 관련당국의 정책마련에 새로운 시각을 제시한다는 점에서 시사하는 점이 크다고 본다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.243-264
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• 2018

현재 전세계 배터리 시장은 이차전지 개발에 박차를 가하고 있는 실정이지만, 실제로 소비되는 배터리 중 가격 대비 성능이 좋고 재충전을 통해 다시 재사용이 가능한 납축전지(이차전지)의 소비가 광범위하게 이루어지고 있다. 하지만 납축전지는 복합적 셀(cell)을 묶어 하나의 배터리를 구성하여 활용하는 배터리의 특성상 하나의 셀에서 열화가 발생하면 전체 배터리의 손상을 가져와 열화가 빨리 진행되는 문제가 존재한다. 이를 극복하기 위해 본 연구는 기계학습을 통한 배터리 상태 데이터를 학습하여 배터리 열화를 예측할 수 있는 모델을 개발하고자 한다. 이를 위해 실제 현장에서 배터리 상태를 지속적으로 모니터링 할 수 있는 센서를 골프장 카트에 부착하여 실시간으로 배터리 상태 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 이용하여 기계학습 기법을 적용한 분석을 통해 열화 전조 현상에 대한 예측 모델을 개발하였다. 총 16,883개의 샘플을 분석 데이터로 사용하였으며, 예측 모델을 만들기 위한 알고리즘으로 의사결정나무, 로지스틱, 베이지언, 배깅, 부스팅, RandomForest를 사용하였다. 실험 결과, 의사결정나무를 기본 알고리즘으로 사용한 배깅 모델이 89.3923%이 가장 높은 적중률을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 날씨와 운전습관 등 배터리 열화에 영향을 줄 수 있는 추가적인 변수들을 고려하지 못했다는 한계점이 있으나, 이는 향후 연구에서 다루고자 한다. 본 연구에서 제안하는 배터리 열화 예측 모델은 배터리 열화의 전조현상을 사전에 예측함으로써 배터리 관리를 효율적으로 수행하고 이에 따른 비용을 획기적으로 줄일 수 있을 것으로 기대한다.

• 벤처창업연구
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• 제15권1호
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• pp.95-112
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• 2020

본 연구는 개인이 지닌 인지편향이 지각된 위험 및 창업기회평가와 어떤 연관성이 있는지를 알아보고, 창업집단에 따라 인지편향과 창업효능감이 창업기회를 다르게 평가하는지를 분석하는 것이다. 본 연구를 통해 대학생을 위한 창업교육의 개선점을 찾고, 현직의 창업가가 행하는 의사결정과정에서 어떤 문제점이 있으며 개선 가능성이 있는지를 제시하고자 한다. 대학생과 창업가를 대상으로 설문을 실시하였으며, 총 363명의 설문 데이터를 기반으로 구조방정식모형을 통해 실증하였다. 연구분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 인지편향과 지각된 위험은 유의적인 부의 관계를 가지며, 구체적으로 인지편향 중 과잉자신감과 통제착각은 지각된 위험과 부(-)의 유의적 관계를 가지는 것으로 분석되었다. 둘째로, 인지편향은 기회평가와 유의한 정(+)의 관계가 있으며 구체적으로 통제착각과 현상유지편향과 유의한 정(+)의 관계를 가지는 것으로 분석되었다. 셋째, 지각된 위험은 기회평가와 유의한 부(-)의 관계가 있는 것으로 나타났다. 넷째, 대학생과 창업가집단을 나누어 살펴본 창업집단간의 차이를 살펴보면 창업효능감이 지각된 위험과 기회평가 사이에서 조절효과를 하고 있다는 것을 대학생집단에서는 확인할 수 있으나, 창업가집단에서는 유의미한 결과를 발견하지 못했다. 또한 대학생집단과 창업가집단은 다른 인지편향을 가지고 있으며, 지각된 위험을 매개로 창업기회평가에 다르게 관계가 있음을 실증하였다. 불확실한 상황에서 판단을 해야 하는 예비 창업가인 대학생과 기존 창업가에게는 시간적인 압박, 또는 스트레스를 원인으로 발생하는 서로 다른 인지편향이 존재하며, 이런 편향의 존재를 인정하고 스스로 자신의 판단을 개선하는 노력을 해야 한다는 점을 확인하였다. 대학생은 높은 창업효능감을 기반으로 새로운 기회에 대한 긍정적인 시각을 지닐 수 있지만, 창업교육을 통해 창업이 가지고 있는 본질적인 위험에 대한 철저한 지각과 함께 직접적인 창업경험에 존재하는 인지편향을 충분히 이해한다면 과거보다 좋은 기회평가를 하게 될 수 있다는 점이다. 본 연구는 대학생과 창업가를 통합하여 실증하였다는 점과 제한된 방식의 임의추출법에 의해 설문응답자를 선정하였다는 점에서 한계를 가진다. 두 번째로 선행연구에서 사용한 측정도구를 번역하여 사용하였으며, 언어 문제로 측정도구의 명확한 의미가 전달되지 않을 수도 있다. 연구의 정확성을 위해 보다 정밀한 척도를 구성할 필요가 있을 것이다.

• 한국중재학회지:중재연구
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• 제19권2호
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• pp.95-126
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• 2009

One of the controversial issues in investor-state investment arbitration is the interpretation of "umbrella clause" that is found in most BIT and FTAs. This treaty clause requires on Contracting State of treaty to observe all investment obligations entered into with foreign investors from the other Contracting State. This clause did not receive in-depth attention until SGS v. Pakistan and SGS v. Philippines cases produced starkly different conclusions on the relations about treaty-based jurisdiction and contract-based jurisdiction. More recent decisions by other arbitral tribunals continue to show different approaches in their interpretation of umbrella clauses. Following the SGS v. Philippines decision, some recent decisions understand that all contracts are covered by umbrella clause, for example, in Siemens A.G. v. Argentina, LG&E Energy Corp. v. Argentina, Sempra Energy Int'l v. Argentina and Enron Corp. V. Argentina. However, other recent decisions have found a different approach that only certain kinds of public contracts are covered by umbrella clauses, for example, in El Paso Energy Int'l Co. v. Argentina, Pan American Energy LLC v. Argentina and CMS Gas Transmission Co. v. Argentina. With relation to the exhaustion of domestic remedies, most of tribunals have the position that the contractual remedy should not affect the jurisdiction of BIT tribunal. Even some tribunals considered that there is no need to exhaust contract remedies before bringing BIT arbitration, provoking suspicion of the validity of sanctity of contract in front of treaty obligation. The decision of the Annulment Committee In CMS case in 2007 was an extraordinarily surprising one and poured oil on the debate. The Committee composed of the three respected international lawyers, Gilbert Guillaume and Nabil Elaraby, both from the ICJ, and professor James Crawford, the Rapportuer of the International Law Commission on the Draft Articles on the Responsibility of States for Internationally Wrongful Acts, observed that the arbitral tribunal made critical errors of law, however, noting that it has limited power to review and overturn the award. The position of the Committee was a direct attack on ICSID system showing as an internal recognition of ICSID itself that the current system of investor-state arbitration is problematic. States are coming to limit the scope of umbrella clauses. For example, the 2004 U.S. Model BIT detailed definition of the type of contracts for which breach of contract claims may be submitted to arbitration, to increase certainty and predictability. Latin American countries, in particular, Argentina, are feeling collectively victims of these pro-investor interpretations of the ICSID tribunals. In fact, BIT between developed and developing countries are negotiated to protect foreign investment from developing countries. This general characteristic of BIT reflects naturally on the provisions making them extremely protective for foreign investors. Naturally, developing countries seek to interpret restrictively BIT provisions, whereas developed countries try to interpret more expansively. As most of cases arising out of alleged violation of BIT are administered in the ICSID, a forum under the auspices of the World Bank, these Latin American countries have been raising the legitimacy deficit of the ICSID. The Argentine cases have been provoking many legal issues of international law, predicting crisis almost coming in actual investor-state arbitration system. Some Latin American countries, such as Bolivia, Venezuela, Ecuador, Argentina, already showed their dissatisfaction with the ICSID system considering withdrawing from it to minimize the eventual investor-state dispute. Thus the disagreement over umbrella clauses in their interpretation is becoming interpreted as an historical reflection on the continued tension between developing and developed countries on foreign investment. There is an academic and political discussion on the possible return of the Calvo Doctrine in Latin America. The paper will comment on these problems related to the interpretation of umbrella clause. The paper analyses ICSID cases involving principally Latin American countries to identify the critical legal issues arising between developing and developed countries. And the paper discusses alternatives in improving actual investor-State investment arbitration; inter alia, the introduction of an appellate system and treaty interpretation rules.

• 벤처창업연구
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• 제4권4호
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• pp.45-70
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• 2009

본 연구에서는 기업이 공시를 통해 시장에게 통보한 경영전략이 유형별로 기업의 장기실적 변화에 어떤 기여를 했는지를 분석하였다. 2002년 국내에서 공정 공시제도가 실행되면서 이사회 결의 시점에서 일반투자자도 기업의 경영전략을 손쉽게 알 수 있게 되었다. 기업이 공시된 내용에 충실하게 전략을 수행한다면, 향후 관찰되는 실적 및 성과와 이들 공시된 기업전략 간의 관계분석을 통해 어떤 전략이 기업의 장기성과를 높이는데 기여했으며 어떤 전략이 기업의 실적을 훼손하는데 작용했는지를 알 수 있을 것이다. 연구대상은 2003~2005년 기간에 우회상장을 통해 코스닥시장에 진입한 60개 기업으로 한정하였다. 신규로 거래소에 진입한 기업을 사용했을 매는 사건일 이전 공시가 없기 때문에 사건일 이후에 공시된 내용과 사건일 이후에 기록된 실적간의 관계를 분석하는데 문제가 적다. 또한 IPO보다는 우회상장을 통해 자본시장에 진입한 기업이 더욱 다양한 공시를 한다는 장점을 갖는다. 이들 표본기업에 대해 상장시점부터 1년 간 공시한 내용과 동기간의 주식 보유수익률 및 벤치마크포트폴리오 대비 초과보유수익률 간의 관계를 조사하였다. 연구결과, 우회상장 이후 구조조정의 증거가 되는 감자, 이사감사 퇴임 등의 활동과 새로운 투자의 증거가 되는 투자확대, 회사인수 등의 활동은 기업 가치를 장기적으로 향상시키는데 도움을 주고 있음이 밝혀졌다. 그러나 차입증가, 대표이사변경, 합병은 기업 가치를 장기적으로 떨어뜨리는 효과를 가져왔다. 따라서 우회상장 이후 차입을 늘리는 기업은 차입금을 효율적인 투자 안에 투입하기보다는 기타의 목적으로 사용하고, 대표이사를 변경하는 것은 구조조정의 일환 이라기보다는 우회상장 이후 진행되었던 구조조정이 효율적이지 못했다는 증거로 여겨질 수 있으며, 우회상장 이후 다시 타 기업과 합병을 진행하는 것은 또 다른 우회상장 등 주주 부를 하락시키는 활동이었다고 유추할 수 있다. 특히 감자, 합병, 차입 등에 대한 본 연구의 결과는 기존의 단기영향 분석결과와 상이하여, 향후 공시에 대한 단기효과 분석뿐만 아니라 장기효과 분석도 진행되어야 함을 시사하고 있다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제19권2호
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• pp.139-155
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• 2009

For the last few decades, many studies have tried to explore and unveil venture companies' success factors and unique features in order to identify the sources of such companies' competitive advantages over their rivals. Such venture companies have shown tendency to give high returns for investors generally making the best use of information technology. For this reason, many venture companies are keen on attracting avid investors' attention. Investors generally make their investment decisions by carefully examining the evaluation criteria of the alternatives. To them, credit rating information provided by international rating agencies, such as Standard and Poor's, Moody's and Fitch is crucial source as to such pivotal concerns as companies stability, growth, and risk status. But these types of information are generated only for the companies issuing corporate bonds, not venture companies. Therefore, this study proposes a method for evaluating venture businesses by presenting our recent empirical results using financial data of Korean venture companies listed on KOSDAQ in Korea exchange. In addition, this paper used multi-class SVM for the prediction of DEA-based efficiency rating for venture businesses, which was derived from our proposed method. Our approach sheds light on ways to locate efficient companies generating high level of profits. Above all, in determining effective ways to evaluate a venture firm's efficiency, it is important to understand the major contributing factors of such efficiency. Therefore, this paper is constructed on the basis of following two ideas to classify which companies are more efficient venture companies: i) making DEA based multi-class rating for sample companies and ii) developing multi-class SVM-based efficiency prediction model for classifying all companies. First, the Data Envelopment Analysis(DEA) is a non-parametric multiple input-output efficiency technique that measures the relative efficiency of decision making units(DMUs) using a linear programming based model. It is non-parametric because it requires no assumption on the shape or parameters of the underlying production function. DEA has been already widely applied for evaluating the relative efficiency of DMUs. Recently, a number of DEA based studies have evaluated the efficiency of various types of companies, such as internet companies and venture companies. It has been also applied to corporate credit ratings. In this study we utilized DEA for sorting venture companies by efficiency based ratings. The Support Vector Machine(SVM), on the other hand, is a popular technique for solving data classification problems. In this paper, we employed SVM to classify the efficiency ratings in IT venture companies according to the results of DEA. The SVM method was first developed by Vapnik (1995). As one of many machine learning techniques, SVM is based on a statistical theory. Thus far, the method has shown good performances especially in generalizing capacity in classification tasks, resulting in numerous applications in many areas of business, SVM is basically the algorithm that finds the maximum margin hyperplane, which is the maximum separation between classes. According to this method, support vectors are the closest to the maximum margin hyperplane. If it is impossible to classify, we can use the kernel function. In the case of nonlinear class boundaries, we can transform the inputs into a high-dimensional feature space, This is the original input space and is mapped into a high-dimensional dot-product space. Many studies applied SVM to the prediction of bankruptcy, the forecast a financial time series, and the problem of estimating credit rating, In this study we employed SVM for developing data mining-based efficiency prediction model. We used the Gaussian radial function as a kernel function of SVM. In multi-class SVM, we adopted one-against-one approach between binary classification method and two all-together methods, proposed by Weston and Watkins(1999) and Crammer and Singer(2000), respectively. In this research, we used corporate information of 154 companies listed on KOSDAQ market in Korea exchange. We obtained companies' financial information of 2005 from the KIS(Korea Information Service, Inc.). Using this data, we made multi-class rating with DEA efficiency and built multi-class prediction model based data mining. Among three manners of multi-classification, the hit ratio of the Weston and Watkins method is the best in the test data set. In multi classification problems as efficiency ratings of venture business, it is very useful for investors to know the class with errors, one class difference, when it is difficult to find out the accurate class in the actual market. So we presented accuracy results within 1-class errors, and the Weston and Watkins method showed 85.7% accuracy in our test samples. We conclude that the DEA based multi-class approach in venture business generates more information than the binary classification problem, notwithstanding its efficiency level. We believe this model can help investors in decision making as it provides a reliably tool to evaluate venture companies in the financial domain. For the future research, we perceive the need to enhance such areas as the variable selection process, the parameter selection of kernel function, the generalization, and the sample size of multi-class.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.177-192
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• 2016

기계학습(Machine Learning)은 인공 지능의 한 분야로, 데이터를 이용하여 기계를 학습시켜 기계 스스로가 데이터 분석 및 예측을 하게 만드는 것과 관련한 컴퓨터 과학의 한 영역을 일컫는다. 그중에서 SVM(Support Vector Machines)은 주로 분류와 회귀 분석을 목적으로 사용되는 모델이다. 어느 두 집단에 속한 데이터들에 대한 정보를 얻었을 때, SVM 모델은 주어진 데이터 집합을 바탕으로 하여 새로운 데이터가 어느 집단에 속할지를 판단해준다. 최근 들어서 많은 금융전문가는 기계학습과 막대한 데이터가 존재하는 금융 분야와의 접목 가능성을 보며 기계학습에 집중하고 있다. 그러면서 각 금융사는 고도화된 알고리즘과 빅데이터를 통해 여러 금융업무 수행이 가능한 로봇(Robot)과 투자전문가(Advisor)의 합성어인 로보어드바이저(Robo-Advisor) 서비스를 발 빠르게 제공하기 시작했다. 따라서 현재의 금융 동향을 고려하여 본 연구에서는 기계학습 방법의 하나인 SVM을 활용하여 매매성과를 올리는 방법에 대해 제안하고자 한다. SVM을 통한 예측대상은 한국형 변동성지수인 VKOSPI이다. VKOSPI는 금융파생상품의 한 종류인 옵션의 가격에 영향을 미친다. VKOSPI는 흔히 말하는 변동성과 같고 VKOSPI 값은 옵션의 종류와 관계없이 옵션 가격과 정비례하는 특성이 있다. 그러므로 VKOSPI의 정확한 예측은 옵션 매매에서의 수익을 낼 수 있는 중요한 요소 중 하나이다. 지금까지 기계학습을 기반으로 한 VKOSPI의 예측을 다룬 연구는 없었다. 본 연구에서는 SVM을 통해 일 중의 VKOSPI를 예측하였고, 예측 내용을 바탕으로 옵션 매매에 대한 적용 가능 여부를 실험하였으며 실제로 향상된 매매 성과가 나타남을 증명하였다.

• 한국항해학회지
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• 제4권2호
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• pp.45-79
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• 1980

The aim of this paper is to analyze the mechanics of price formation in the tramp shipping. For the purpose of this study, the main characteristics of tramp freight rates and the market is examined, and a brief examination of the nature ofthe costs of operation is given which are essential for the understanding of the functioning of shipping firms as well as for the understanding of developments in the tramp freight market. The demand and supply relationships in the market is also analysed in detail. Tramp shipping is an industry that has a market which functions under conditions that are not dissimilar to the theoretical model of perfect competition. However, it does notmean that tramp shipping market is a perfectly competitive market. It is apparent that this realworld competitive system has its imperfections, which means that the market for tramp shipping is near to being a perfectly competitive market on an internaitonal scale and it is freight are therefore subjext to the laws of supply and demand. In theory, the minimum freight rate in the short term is that at which the lowest cost vessels will lay-up in preference to operating, and is equal to the variable costs minus lay-up costs; and this would imply that in all times except those of full employment for ships there is a tendency for newer low-cost, and, probably, faster vessels to be driving the older high-cost vessels in the breaker's yards. In this case, shipowners may be reluctant to lay-up their ships becasue of obligations to crews, or because they would lose credibility with shippers or financiers, or simply because of lost prestige. Mainly, however, the decision is made on strictly economic grounds. When, for example, the total operating costs minus the likely freight earnings are greater than the cost of taking the ship out of service, maintaining it, and recommissioning it, then a ship may be considered for laying-up; shipowners will, in other words, run the ships at freight earnings below operating costs by as much as the cost of laying them up. As described above, the freight rates fixed on the tramp shipping market are subject to the laws of supply and demand. In other words, the basic properties of supply and demand are of significance so far as price or rate fluctuations in the tramp freight market are concerned. In connection with the same of the demand for tramp shipping services, the following points should be brone in mind: (a) That the magnitude of demand for sea transport of dry cargoes in general and for tramp shipping services in particular is increasing in the long run. (b) That owning to external factors, the demand for tramp shipping services is capable of varying sharphy at a given going of time. (c) The demad for the industry's services tends to be price inelastic in the short run. On the other hand the demand for the services offered by the individual shipping firm tends as a rule to be infinitely price elastic. In the meantime, the properties of the supply of the tramp shipping facilities are that it cannot expand or contract in the short run. Also, that in the long run there is a time-lag between entrepreneurs' decision to expand their fleets and the actual time of delivery of the new vessels. Thus, supply is inelastic and not capable of responding to demand and price changes at a given period of time. In conclusion, it can be safely stated that short-run changes in freight rates are a direct result of variations in the magnitude of demand for tramp shipping facilities, whilest the average level of freight rates is brought down to relatively low levels over prolonged periods of time.

• 방송공학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.200-213
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• 2008

H.264|MPEG-4 AVC는 ITU-T와 ISO/IEC 공동으로 결성된 JVT (Joint Video Team)에 의해서 정의된 가장 최신의 영상 압축 표준이다. H.264|MPE6-4 AVC는 효율적 부호화를 위하여 여러 방법이 제안되었는데, 화면 간 프레임(P-frame)에서의 화면 내 예측(Intra Prediction)의 경우 매크로블록마다 후보 모드 결정 및 율-왜곡 비용 계산에 따른 부호화 시간의 급격한 증가를 초래하여 고속화 방법의 필요성이 대두되고 있다 본 논문에서는 $16{\times}16$과 $4{\times}4$ 화면 내 예측 부호화 결과를 바탕으로, 두 예측 결과의 통계적 상관관계를 규정한 후, 이를 활용한 $4{\times}4$ 화면 내 예측의 후보 모드 수를 감소시키는 방법을 제안한다. 구체적으로는 화면 간 예측(Inter Prediction) 단계에서 결정된 움직임 벡터 정보를 이용하여 현재 매크로블록의 화면 내 예측이 필요한지를 미리 판정한 후, 매 화면 내 프레임(I-frame)의 $16{\times}16$ 화면 내 예측의 최종 후보 모드에 따른 $4{\times}4$ 화면 내 예측의 최종 결정 모드들의 발생분포를 누적 확률 순으로 배열하여 특정 누적 확률에 도달하기까지 만의 후보 모드들만을 예측에 포함하는 참조 테이블을 부호화 과정 중에 생성한 후 동일 GOP 내에 위치하는 모든 화면 간 프레임의 화면 내 예측 시 활용하게 된다. 제안하는 방법은 H.264|MPEG-4 AVC의 참조 소프트웨어인 JM11.0을 사용하여 실험하였으며, 총 부호화 시간을 최대 51.24% 감소시킬 수 있었으며 PSNR 감소와 비트율 증가는 무시할 정도의 작은 변화만 있었다.