이 논문에서는 새로운 뉴스에 대해 선물시장이 현물시장보다 더 민감하게 반응하는지와 더 큰 가격변동폭을 보이는지를 검증한다. 뉴스에 대한 민감도는, 선물가격의 일간변동을 이론가격 변동에 관해 회귀시킨 식의 회귀계수에 의해 측정한다. 그리고 가격변동폭은 선물가격과 이론가격의 평균범위차이($\overline{RD}$), 평균고가차이($\overline{HD}$) 및 평균저가차이($\overline{LD}$)라는 세 가지 척도를 사용하여 측정한다. 이 논문에서 사용한 자료는 코스피200 지수선물시장의 개설 초기인 1996년 7월부터 최근의 2005년 12월말까지 최근월물과 차근원물의 선물가격과 이론가격이다. 민감도의 차이를 나타내는 $\hat{\beta}$는 1과 크게 유의한 차이를 보이지 않으므로 뉴스에 대한 두 시장의 민감도는 대체로 큰 차이가 있는 것으로 보이지 않는다. 그러나 최근기간(2002년 11월${\sim}$2005년 12월)에는 최근월물 및 차근월물 모두 1보다 큰 값을 보이고 있어 선물시장이 더 민감하게 반응하고 있다. 또 최근기간에 최근월물의 가격이 좋은 뉴스에 대해 현물시장보다 더 민감하게 반응하였다. 전체기간 및 하위기간의 ($\overline{RD}$)는 대체로 0과 유의한 차이를 갖지 않는다. 그러나 최근월물의 평균고가차이($\overline{HD}$)는 전체기간과 하위기간 모두에서 뚜렷하게 유의한 양의 값을 보이고 있다. 이것은 최근월물 선물가격의 좋은 뉴스에 대한 가격변동폭이 현물가격보다 더 크다는 것을 의미한다.
the main purpose of this study was to inves-tigate the consumer dissatisfaction and com-plaining behavior in purchase and use by con-sumer value. The subjects participated this study were 204 female students. They were classified into 3 groups by important degree of instrumental value which is one of the 2 value categories that divided by the Rokeach. In order to assess consumer dissatishaction in purchase and use of clothing by those groups. The Clothing Purchase Dissatisfaction Inventory was used and The Consumer Complaining Behavior Inventory was adapted to asses consumer complaining behavior. The Clothing Purchase Dissatisfaction Inventory has 4 subscales(Price related factor Produt and Quality related factor Information and Service related factor Purchase decision-mak-ing related factor)and The Consumer Complaining behavior Inventory consisted in 3 subscales(Do nothing Private complaining Public complaining) Using SAS package in order to examine Clothing Purchase Dissatisfaction Inventory scores anaslysis of variance (MANOVA) was excuted And turkety test a kind of post-hoc multiple comparisons methods was adapted to compare Clothing Purchase Dissatisfaction In-ventory scores of each groups. in order to in-vestigate consumer complaining behavior by each groups and grade major pocket money a month the mean purchse price of clothing a month x2-test Frequency Percent were executed. Conclusion eached in this study are as fol-low: 1. Each group had differences in price re-lated factor Product nad Quality related fac-tor Information and Service related factor ex-cept Purchase decision -making related factor Groups which made much of value tend to dis-satisfy in price related facor Product and Quality related factor Information and Service related factor. 2. Group that made much of value had more high scores in private complaining complainto third party and the middle group had more high scores in private complaining . Group made little of value tended to do nothing. 3. Grade major pocket money a monty the mean purchase price of clothing a month didn't have difference signficantly in consumer behavior. but major had difference on private complaining.
The purpose of this study was to observe lifestyle of female consumers aged 15-25. Also it was to measure brand awareness, to determine purchase criteria in fashion magazine, and to determine promotion preferences according to lifestyle segmentation variables. We distributed 600 questionnaires and 475 reliable questionnaires were used for a statical analysis. Data analyses were conducted with SPSS program on the frequency mean value, Chi-square test, Cluster analysis, and Factor analysis. We classified four clusters such as individual style seekers, trend seekers, promotion/good appearance seekers, and low fashion interest group, based on lifestyle variables. There was a significant difference in brand awareness in Vogue Girl, Cosmo Girl, Elle, Figaro, Ecole magazine among four clusters. There was a significant difference in such purchase criteria as favorable cover models, good "burok" which is a magazine supplement, brand names, and price among four clusters. In addition, the results of ANOVA represent that there was a significant difference in preferred types of promotion such as discount price, clothing gifts, fashion accessary gifts and hair tool gifts. However, the first ranked preferred one was a cosmetic gift in all the magazines, which favored more by trend seeker group.
The purpose of this study was to measure consumers' recognition of service quality in Korean restaurants, and to compare the differences in perceived service quality according to consumers' general characteristics. Self-administrated questionnaires were completed by 1,494 subjects and data were analysed by frequency, factor, reliability, and subjected to t-test and one-way ANOVA. The major results of this study can be outlined as follows: Factor analysis on perceived service quality resulted in 4 factors: staff service (5 variables), menu quality (4 variables), price and value (4 variables) and atmosphere and convenience (5 variables). Cronbach's alpha values for the reliability were over 0.8 for all the factors. The mean value in the elicited factors was indicated to be in order of menu quality ($4.73{\pm}1.19$), atmosphere and convenience ($4.57{\pm}1.09$), price and value ($4.55{\pm}1.15$), and staff service ($4.46{\pm}1.12$). Also, a significant difference was shown in service quality, which was perceived according to consumers' general characteristics. A higher mean value in perceived service quality was shown in women than in men, in the older than in the younger, in people with a high frequency of visiting Korean restaurants than those who do so with low frequency, and in people with high cost expenditure when visiting than those with low cost expenditure. In terms of region, the mean value in perceived service quality was significantly lower for consumers in the Gwangju region than in other regions.
The purpose of this study was to measure customers' perception of the service quality of Korean restaurants and then compare differences in perceived service quality according to customer nationality. Self-administered questionnaires were completed by 2812 subjects, and data were analyzed by frequency, chi-square, t-test, one-way ANOVA, factor, reliability, cluster, and discriminant analysis. Results of the study were as follows. The factor analysis of perceived service quality produced four factors, employee service (5 variables), menu quality (4 variables), price & value (4 variables), and physical environment (4 variables). Cronbach's alpha values for reliability were over 0.8 for all factors. Further, a significant difference was observed in service quality, which was perceived according to customer nationality. A higher mean value of perceived service quality was held by foreigners when compared to Koreans. Especially, the mean value of perceived service quality was significantly low for all items for Japanese compared to foreigners. Cluster analysis divided subjects into two groups based on attitude toward service quality of Korean restaurants: an unfavorable group and favorable group. These two groups differed from each other in general characteristics as well. Limitations and future research directions are also discussed.
This study intends to review the development of Large Purse Seine Fisheries in Korea and Japan, and subsequent changes in the fisheries regime as well as management conditions and to examine reorganization directions. In the Northeast Asian Fishing Area, each country has done mutual operation, which causes the fishery competition and controls fishery development. Besides, Exclusive Economic Zon(EEZ) established in 1996 resulted in the prominent changes of fishery development as well as fishery relationship among each country, demands reorganization of fisheries. In the Large Purse Seine fisheries, Korea and Japan are not decreasing, they are stable. In other words, the increase in one country does not necessarily make the decrease in the other country. This is a difference from the case of the bottom fishery. Japan is the highest in the cost, the management is getting worse due to decreasing fish price and shortage of labor. In the case of Korea, the stagnant productivity has been compensated by the rising fish price, but the fishery of low productivity to cut down the size. In addition, during the 1990s the environment of fishery is getting worse because of the free import fishery, shortage of labor, etc. Following the new fisheries paradigm, each country should reorganize its fisheries structure. The principle for reorganization of fisheries structure in each country should be focused on the establishment of sustainable fisheries. The reorganization of fisheries structure for each country by EEZ establishment does not mean only dividing fishing ground and fisheries resources by countries, but means that countries should cooperate together in fisheries management for long-run benefits from fisheries.
Differential Global Positioning System-Correction Projection (DGPS-CP) algorithm, which has been suggested as a method of correcting pre-calculated position error by projecting range-domain correction to positional domain, is a method to improve the accuracy performance of a low price GPS receiver to 1 to 3 m, which is equivalent to that of DGPS, just by using a software program without changing the hardware. However, when DGPS-CP algorithm is actually realized, the error is not completely eliminated in a case where a reference station does not provide correction of some satellites among the visible satellites used in user positioning. In this study, the problem of decreased performance due to the difference in visible satellites between a user and a reference station was solved by applying the Multifunctional Transport Satellites (MTSAT) based Augmentation System (MASA) correction to DGPS-CP, instead of local DGPS correction, by using the Satellite Based Augmentation System (SBAS) operated in Japan. The experimental results showed that the accuracy was improved by 25 cm in the horizontal root mean square (RMS) and by 20 cm in the vertical RMS in comparison to that of the conventional DGPS-CP.
인공지능 기술이 발전하면서 이미지, 음성, 텍스트 등 다양한 분야에 적용되고 있으며, 데이터가 충분한 경우 기존 기법들에 비해 좋은 결과를 보인다. 주식시장은 경제, 정치와 같은 많은 변수에 의해 영향을 받기 때문에, 주식 가격의 움직임 예측은 어려운 과제로 알려져 있다. 다양한 기계학습 기법과 인공지능 기법을 이용하여 주가 패턴을 연구하여 주가의 등락을 예측하려는 시도가 있어왔다. 본 연구는 딥러닝 기법 중 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크(CNN)를 기반으로 주가 패턴 예측률 향상을 위한 데이터 증강 방안을 제안한다. CNN은 컨볼루셔널 계층을 통해 이미지에서 특징을 추출하여 뉴럴 네트워크를 이용하여 이미지를 분류한다. 따라서, 본 연구는 주식 데이터를 캔들스틱 차트 이미지로 만들어 CNN을 통해 패턴을 예측하고 분류하고자 한다. 딥러닝은 다량의 데이터가 필요하기에, 주식 차트 이미지에 다양한 데이터 증강(Data Augmentation) 방안을 적용하여 분류 정확도를 향상 시키는 방법을 제안한다. 데이터 증강 방안으로는 차트를 랜덤하게 변경하는 방안과 차트에 가우시안 노이즈를 적용하여 추가 데이터를 생성하였으며, 추가 생성된 데이터를 활용하여 학습하고 테스트 집합에 대한 분류 정확도를 비교하였다. 랜덤하게 차트를 변경하여 데이터를 증강시킨 경우의 분류 정확도는 79.92%였고, 가우시안 노이즈를 적용하여 생성된 데이터를 가지고 학습한 경우의 분류 정확도는 80.98%이었다. 주가의 다음날 상승/하락으로 분류하는 경우에는 60분 단위 캔들 차트가 82.60%의 정확도를 기록하였다.
Purpose - In recent years, many firms have attempted various approaches to cope with the continual increase of aviation transportation. The previous research into freight charge forecasting models has focused on regression analyses using a few influence factors to calculate the future price. However, these approaches have limitations that make them difficult to apply into practice: They cannot respond promptly to small price changes and their predictive power is relatively low. Therefore, the current study proposes a freight charge-forecasting model using time series data instead a regression approach. The main purposes of this study can thus be summarized as follows. First, a proper model for freight charge using the autoregressive integrated moving average (ARIMA) model, which is mainly used for time series forecast, is presented. Second, a modified ARIMA model for freight charge prediction and the standard process of determining freight charge based on the model is presented. Third, a straightforward freight charge prediction model for practitioners to apply and utilize is presented. Research design, data, and methodology - To develop a new freight charge model, this study proposes the ARIMAC(p,q) model, which applies time difference constantly to address the correlation coefficient (autocorrelation function and partial autocorrelation function) problem as it appears in the ARIMA(p,q) model and materialize an error-adjusted ARIMAC(p,q). Cargo Account Settlement Systems (CASS) data from the International Air Transport Association (IATA) are used to predict the air freight charge. In the modeling, freight charge data for 72 months (from January 2006 to December 2011) are used for the training set, and a prediction interval of 23 months (from January 2012 to November 2013) is used for the validation set. The freight charge from November 2012 to November 2013 is predicted for three routes - Los Angeles, Miami, and Vienna - and the accuracy of the prediction interval is analyzed using mean absolute percentage error (MAPE). Results - The result of the proposed model shows better accuracy of prediction because the MAPE of the error-adjusted ARIMAC model is 10% and the MAPE of ARIMAC is 11.2% for the L.A. route. For the Miami route, the proposed model also shows slightly better accuracy in that the MAPE of the error-adjusted ARIMAC model is 3.5%, while that of ARIMAC is 3.7%. However, for the Vienna route, the accuracy of ARIMAC is better because the MAPE of ARIMAC is 14.5% and the MAPE of the error-adjusted ARIMAC model is 15.7%. Conclusions - The accuracy of the error-adjusted ARIMAC model appears better when a route's freight charge variance is large, and the accuracy of ARIMA is better when the freight charge variance is small or has a trend of ascent or descent. From the results, it can be concluded that the ARIMAC model, which uses moving averages, has less predictive power for small price changes, while the error-adjusted ARIMAC model, which uses error correction, has the advantage of being able to respond to price changes quickly.
The purpose of this study examines difference of cunsumer satisfaction by expected selection attribute of wedding dress and bride make-up. It is looking into influencing variables in consumer satisfaction, and is supplying real information to wedding market. The subjects of this study were 241 women getting married within one year of Daegu. The data were analyzed by using frequency, mean, the standard deviation, ANOVA, duncan test, correlation analysis, cross-analysis. Conclusion obtained from the results and discussions of the research are as follows: 1) In the attribution of expected selection according to occupation, blue-collar women are concerned about cost factor but they are low content with the perceptual satisfaction factor. 2) When selecting places for wedding dresses and wedding make-up, in the attribute of expected selection about the number of visiting the shop for wedding dresses and make-up, people who visit over 7 dress shops are highly interested in the appearance fancy degree, advertisements effect factors. But they are concerned with advertisements effect factor, cost factor in the perceptual satisfaction factor about wedding dress. Besides, the more they get chances to visit many dress shops, they are concerned with advertisements, cost factors, and satisfied with both the effect of advertisements and appearance factor degree in the attribution of expected selection about wedding make-up. 3) In the attribution of expected selection about the cost of wedding dresses and make-up, the lower the cost paid, people are interested in price factor. Furthermore, in the attribution of expected selection about the wedding dress and make-up cost, those who spent over 150 million Won are interested in quality, others influence factor, and the case of less than 120~150 million Won, people are highly interested in the appearance fancy degree, advertisements effect factor, and the women are satisfied with the advertisement effect factor in the perceptual satisfaction factor of wedding make-up.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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