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진단용 X선 발생장치의 성능 측정 (Performance Measurement of Diagnostic X Ray System)

  • 유인규;임청환;이상호;이만구
    • 한국방사선학회논문지
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    • 제6권6호
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    • pp.447-454
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    • 2012
  • 본 연구는 진단용 X선 발생장치의 성능을 검사하기 위해 직선성(Linearity), 재현성(reproducibility) 및 반가층(Half Value Layer; HVL)을 실험하였다. 직선성(Linearity)은 설정된 조사조건으로 한 장비 당 4회씩 조사하여 측정된 선량을 기록하고 mR/mAs를 구하여 측정하였으며, 측정값이 0.1을 초과하면 직선성이 떨어지는 것을 알 수 있다. 재현성(Reproducibility)은 80kVp, 200mA, 20mAs와120kVp, 300mA, 8mAs의 조건으로 10회 조사하여 변동계수(CV) 공식에 대입하여 측정한 값이 0.05안에 포함되면 양호하게 나타나는 것을 알 수 있다. 반가층(Half Value Layer: HVL)은 filter가 없을 때 설정된 조건으로 3회 조사하여 측정한 후 부가필터용 반가층 물질로 사용하여 필터의 두께를 0, 1, 2, 4 mm로 바꾸어 가며 부가필터가 없을 때의 $\frac{1}{2}$이하인 측정값이 나올 때 까지 측정한다. 현재 본원에서 사용하는 진단용 X선 발생장치 5대를 대상으로 직선성, 재현성, 반가층을 측정한 결과 직선성은 1번 장비에서는 300mA~400mA, 5번 장비에서는 100mA~200mA 부근에서 양호하지 않았으며, 반가층 측정에서는 80kVp 측정치에서 1번 장비에서 검사기준을 만족하지 못하였다. 출력은 단상에 비해 삼상장치가 높게 나왔다. 실험을 통하여 밝혀진 결과를 토대로 정기적인 장비관리와 노후 된 장비의 교환 등이 이루어진다면 장비 사용의 효율성을 극대화 할 수 있으며, 방사선 피폭선량을 줄임과 동시에 영상의 화질을 향상시킬 수 있어 정확한 진단에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.

중학교 가정과 교사의 교과 관련 자기장학에 대한 수행 실태 (Middle School Home Economics Teachers' Performance Conditions of Self Supervision Related to the Home Economics)

  • 남윤진;채정현
    • 한국가정과교육학회지
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    • 제19권2호
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    • pp.61-75
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    • 2007
  • 본 연구의 목적은 중학교 가정과교사의 교과관련 자기장학에 대한 수행 실태를 알아봄으로써 앞으로의 가정과수업 개선 및 전문성 신장에 도움이 되는 기초 자료를 제시하는데 있다. 본 연구는 설문지법을 사용하였으며 설문지는 이메일을 통하여 전국의 가정과교사에게 발송하였고 총 177부가 회수되었다. 회수된 설문지는 SPSS/Win (ver10.1)프로그램을 이용하여 평균, 표준편차, 빈도, 백분율, t-test, ANOVA 분석을 시행하였고, 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 중학교 가정과교사는 실제 자기장학에 대한 계획 실행 평가를 모두 보통 보다 약간 높은 수준으로 수행하고 있었다. 둘째, 중학교 가정과교사는 문헌(서적) 조사나 인터넷 및 대중매체를 활용하여 수업 자료를 수집하거나 제작하는 등의 방법을 통해 교수-학습 방법의 개선과 교과내용학의 심화에 치중하고 있었다. 셋째, 중학교 가정과교사는 가정교과관련 자기장학을 위하여 대중매체를 가장 많이 활용하였고 다음으로 문헌(서적) 조사, 연구회 및 모임 참여, 각종 연수 참여, 현장 견학의 순으로 하고 있었다. 중학교 가정과교사의 절반 이상은 대학원에 진학하였고, 연구회 및 모임에 가입하였으며, 사교육기관의 강의를 수강한 경험이 있었다. 또한 1년에 $1{\sim}2$회 정도 현장견학을 실시하였고, 대중매체 중에서는 일반 TV프로그램과 교육방송을 많이 활용하였으며, 동료 교사와의 정보 공유는 활발하게 이루어지고 있으나, 수업 분석 및 평가와 자원인사의 활용은 매우 미비하였다. 비록 가정과교사들이 교과관련 자기장학을 어느 정도 수행하고 있다고 응답하였으나 이는 응답자의 절반 수준에 불과하고 그 영역이 주로 교수-학습 방법이나 교과내용학 영역에 치우쳐 있다. 따라서 자기장학에 대한 동기를 유발하기 위하여 연구회 및 모임이 활성화되고 다양한 연수 프로그램이 개발되어야 하며, 자기장학의 방법을 구체적으로 소개한 책자 발간이나 지원센터 연구소 등을 통한 행정적 제도적 지원이 모색되어야겠다.

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육용종계의 교배조합이 실용계의 사양과 경제성에 미치는 영향 (A Study on Effects of Breeding Combination for Feeding and Economic Analysis in Broiler Stock)

  • 박준영;오세정
    • 한국가금학회지
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    • 제7권1호
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    • pp.31-42
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    • 1980
  • 브로일러 산육능력 개량을 위한 우량 교배조합을 선발할 목적으로 결합능력추정과 부계통 모계통의 선발 지침을 분석하기 위하여 본 시험은 1978년 9월28일부터 1979년 1월 5일까지 약 14주간 부계통 4계종과 모계통 3계종으로부터 작출된 브로일러 1,440수를 가지고 한협종계장에서 실시되었으며 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 브러일러의 생존율에서 잡종강세의 효과는 나타나지 않았고 생존율의 개량을 위해서는 Hubbard를 부계통으로 선발하는 것이 바람직 한 것으로 사료되었다. 2. 8주령시 체중에서 부, 모계통 모두 Ross의 이용이 바람직스럽고 특수결합능력을 이용한 우량교배조합으로는 Hubbard$\times$Ross와 Ross$\times$Hypeco의 교배조합으로 인정할 수 있었다. 3. 8주동안 사료섭취량은 부계통에서 유의적으로 우수했던 Hubbard와 Ross, 그리고 모계통에서는 체중증가에 비례해서 사료섭취량이 증가되는 분포이지만 8주시 체중과 비교하여 Hypeco의 선발이 유효함을 알 수 있었으며 특히 Hubbard$\times$Hypeco의 교배조합은 사료섭취량개량에 우량교배조합으로 인정되었다. 4. 사료요구율에서는 부계통으로는 Hubbard, 모계통으로는 Hypeco의 선발이 우수한 것으로 인정되었고 Hubbard$\times$Hypeco, Hubbard$\times$Ross 그리고 Ross$\times$Hypeco의 교배조합이 우량한 것으로 판단되었다. 5. 경제성 분석에서는 8주 체중과 사료효율이 우수했던 Hubbard$\times$Hypeco, Hubbard$\times$Ross 교잡구가 가장 많은 수익을 나타내었다. 이상과 같은 결과로 볼 때 부계통 선발은 Ross와 Hubbbard, 모계통에서 Hypeco와 Ross를 통한 교배조합형성에서 Hubbard$\times$Ross, Hubbard$\times$Hypeco 그리고 Ross$\times$Hypeco등의 우량교배조합으로 브로일러 경제형질인 생존율, 체중, 사료섭취량, 사료요구량의 개량이 이룩될 수 있는 것으로 판단된다.

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텍스트마이닝을 활용한 공개데이터 기반 기업 및 산업 토픽추이분석 모델 제안 (Development of Topic Trend Analysis Model for Industrial Intelligence using Public Data)

  • 박선영;이진무;김유일;서진이
    • 기술혁신연구
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    • 제26권4호
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    • pp.199-232
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    • 2018
  • 빅데이터 분석을 통한 기업 경영환경에 대한 이해와 통찰을 구하고자 하는 요구가 산업 및 기업 경영 전반에 증가하고 있다. 이러한 사회적 요구에 따라 산업의 이해와 기업 경영의 이해를 위하여 기업의 경영실적 및 향후 계획을 포괄적으로 담고 있는 기업공시정보를 활용한 연구가 주목을 받고 있다. 이러한 기업공시정보는 대표적인 비정형 데이터로써 텍스트마이닝 방법론을 적용하여 그 범위와 수준에 대한 다양한 접근을 통하여 산업 수준 및 기업 수준에서 다양한 활용이 가능하다. 그러나 아직은 이러한 기업공시자료를 활용한 산업 및 기업 레벨에서 적용가능한 수준의 분석모델이 부족한 것으로 파악된다. 따라서 본 연구에서는 실제 활용 가능한 공개데이터를 활용한 산업 및 기업 수준의 분석모델을 제안하고자 한다. 미국상장기업의 공시자료인 미국 SEC EDGAR 자료를 기반으로 텍스트마이닝 알고리즘을 적용하여 산업 및 기업 수준의 경영주제(토픽)에 대한 추이분석이 가능한 모델을 제안하고자한다. SEC EDGAR의 10-K 문서를 대상으로 LDA 토픽 모델링을 통하여 산업 수준에서 전체 산업의 주제분야 분류를 파악하였고, 산업간 비교 측면에서 소프트웨어 산업과 하드웨어 산업 분야의 사례를 통해 최근 20년간의 토픽추이를 비교분석 하였다. 또한 최근 20년간의 기업의 경영주제 변화를 소프트웨어 산업에 속한 2개 기업을 중심으로 살펴보았다. 이를 통해 산업 및 기업 수준에서의 경영주제의 추이 변화를 파악하여 쇠퇴 및 성장 추세에 있는 경영주제를 확인 할 수 있었다. 한편 word2vec 워드 임베딩 모델과 주성분분석을 통한 차원 축약을 통해 소프트웨어 산업분야의 기업 및 특정 제품(혹은 서비스)에 대한 매핑을 통해 유사한 경영주제(토픽)를 가지는 기업 및 제품(서비스)을 사례를 통해 파악하였으며, 이를 시간적 흐름에 따른 변화 양상도 관찰할 수 있었다. 본 연구의 목적이 공개데이터를 활용한 산업 및 기업 수준의 분석모델을 개발하기 위한 방법론을 제안한 측면에서, 해외 데이터를 사용하여 산업의 경영주제 변화 추이, 기업의 경영주제 변화 추이를 거시적으로 조망할 수 있는 실무적인 방법론의 제안에서 의의가 있을 수 있다. 한편 기업의 기술경영전략 측면에서 기업의 경영토픽의 잦은 변화, 경영주제의 변화의 속도 등 다양한 변화 양상의 차이에 따른 기업의 매출 등의 경영성과와의 연관성 분석, 실제 기업의 제품포트폴리오의 구성에 따른 기업 간의 경쟁상황 등을 파악하는 미시적 모델 제안을 위한 추가 연구가 요구된다.

식품 중 락카인산 성분 분리정제를 통한 분석법 확립 및 실태조사 (Analytical Method for Determination of Laccaic Acids in Foods with HPLC-PDA and Monitoring)

  • 신재욱;이현주;임은주;김정복
    • 한국식품위생안전성학회지
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    • 제38권5호
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    • pp.390-401
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    • 2023
  • 본 연구에서는 기존 식품첨가물 분석법에서 합으로써 분석되는 락색소를 laccaic acid A, B, C, E 4가지 성분으로 분류하고 개별적으로 정량 할 수 있는 분석법을 확립하였다. Natural red 25를 사용하여 구조적으로 비슷한 laccaic acid A와 B를 1차적으로 분취한 후 2차로 A와 B를 분리했다. 같은 방식으로 C와 D를 1차, 2차에 걸쳐 각각의 개별 표준품으로 사용하였다. 락색소 불검출 시료 3가지 시료(햄, 토마토 주스, 고추장)를 확보하여 0.05-107.2 ㎍/mL 범위에서 결정계수(r2) 0.995 이상의 직선성을 확인하였다. 3가지 시료에서 정밀도와 정확성을 측정한 결과, 일내 정밀도는 0.2-12.3%, 정확도는 90.6-112.7% 범위 내에서 확인되었으며 일간 정밀도는 0.3-13.3%, 정확도는 90.3-113.0% 범위내로 확인 되었다. 락색소를 사용하는 식품과 사용 금지 식품에 대해 회수율을 측정한 결과, 사용 가능 식품에서는 91.6-114.9% 범위의 회수율을 보였으며, 사용 불가 식품의 경우 92.5-113.5% 범위의 회수율을 보였다. 락색소의 검출 한계는 3가지 시료에서 검출한계 0.01-0.15 ㎍/mL, 정량한계 0.02-0.47 ㎍/mL로 확인되었다. 락색소의 4가지 성분중 laccaic acid A와 C에 대한 측정 불확도를 산출한 결과, laccaic acid A의 측정 불확도는 13.65±0.39 mg/kg(신뢰수준 95%, K=2), laccaic acid C의 측정 불확도는 4.19±0.39 mg/kg(신뢰수준 95%, K=2)로 비교적 낮은 측정불확도 값을 산출하였다. 따라서 본 연구에서는 식품 중 락색소의 개별 분석과 정성 및 정량분석을 위해 유효성이 검증된 분석법을 확립으로 식품 중 잔류물질 기준규격 설정 및 관리에 참고 자료가 될 수 있고, 향후 매트릭스 효과에 따른 laccaic acid 개별 분석과 개별 활성 및 독성시험 연구의 근거 지표가 될 수 있다고 판단된다.

데이터기반의 신규 사업 매출추정방법 연구: 지능형 사업평가 시스템을 중심으로 (A Data-based Sales Forecasting Support System for New Businesses)

  • 전승표;성태응;최산
    • 지능정보연구
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    • 제23권1호
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    • pp.1-22
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    • 2017
  • 사업타당성 분석이나 기업 기술가치평가 등 미래의 사업에 대한 진입이나 투자 타당성을 분석하기 위해서는 새로운 사업과 관련한 시장을 추정하고 그 안에서 확보 가능한 매출을 객관적으로 추정하는 과정이 필수 불가결하다. 이런 신규 매출이나 시장규모의 추정 방법은 다양한 방법으로 구분이 가능한데 크게 정량적인 방법과 정성적인 방법으로 구분할 수 있다. 그러나 두 가지 방법 모두 많은 자원과 시간을 필요로 한다. 그래서 우리는 신규 사업의 평가지원을 위한 데이터 기반의 지능형 매출 예측 시스템을 제안하고자 한다. 본 연구는 사업타당성 분석이나 기술가치평가를 위한 신규 사업의 매출 추정 시스템을 개발하는데, 알고리즘 기반으로 전통적인 정량 예측방법 중 하나인 유추방법에 주목했다. 동일한 국내 산업에서 최근 창업한 기업의 매출 실적을 국내 신규 사업의 매출액을 추정하는 유추 대상 변수로 활용할 수 있는지 검토한다. 여기서 유추예측 대상은 최초 매출액과 초기 성장률이며, 주요 비교 차원은 산업분류, 창업시기 등이 고려된다. 특히 본 연구는 우리나라 창업 기업이 가지는 매출 성장률의 평균회귀 현상을 활용하는 지능형 정보 지원 시스템을 제안하다. 본 연구에서는 신규 매출 추정을 위해서 역사적 자료인 창업 매출 실적을 활용하는 방법이 적절한지 판단하기 위해서 잠재성장모형 등을 활용해 산업분류에 따른 신규 사업의 초기 매출액과 연도별 성장률이 산업분류별로 차이가 있는지 분석한다. 기존 기업의 창업 후 4년간 매출 성과의 종단자료를 잠재성장모형으로 분석하는데, 특정 산업분류에서 차이를 보여주는지 분석해 산업분류가 유추 예측에서 고려해야할 유의미한 변수인지 분석하는 것이다. 본 연구의 결과는 신속하고 객관적인 신규 사업 매출 추정을 가능하게 하는 지능형 정보시스템을 개발하게 해서 사업성타당성 분석이나 기술가치평가 과정의 효율성을 개선시켜 줄 것으로 기대된다.

한국인과 몽골인의 커피전문점 품질 속성에 대한 중요도-수행도 분석 및 커피전문점 이용 현황 비교 (Importance-Performance Analysis of Quality Attributes of Coffee Shops and a Comparison of Coffee Shop Visits between Koreans and Mongolians)

  • 조미나;벌러르에르뎅
    • 한국식품영양과학회지
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    • 제42권9호
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    • pp.1499-1512
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    • 2013
  • 본 연구에서는 20~30대 한국인과 몽골인 고객들을 대상으로 커피전문점 이용 현황을 파악하여 국적에 따른 이용 현황의 차이를 알아보고자 하였고, 한국인과 몽골인의 커피전문점 각각의 품질 속성에 대한 중요도와 수행도를 조사하여 비교 평가하고 중요도-수행도 분석(IPA)을 통하여 커피전문점 품질 속성 중에 중점적으로 관리해야할 부분을 파악하고자 하였다. 본 연구의 주요 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 국적에 따른 커피전문점의 이용 특성을 살펴본 결과, 한국인이 몽골인보다 커피전문점을 자주 이용하는 것으로 나타났고, 한국인과 몽골인 모두 친구와 함께 가는 경우가 가장 많았으며, 시간에 상관없이 이용하는 경우가 많았다. 선호하는 커피 메뉴는 한국인은 아메리카노 29.5%, 커피 외 메뉴 22.3% 순으로 나타났고 에스프레소는 3.2%에 불과하였으나, 몽골인은 에스프레소를 21.2%로 가장 선호하는 것으로 나타나 농도가 진한 커피를 선호하는 것을 알 수 있었다. 이용 시간은 한국인은 1시간 이상~1시간 30분 미만이 30.3%로 가장 높았고 1시간 30분 이상 이용한다는 응답도 27.9%나 나타났으나, 몽골인은 30분 이상~1시간 미만이 46.1%, 30분 미만이 36.3%로 나타나 한국인이 몽골인 보다 더 긴 시간 동안 커피전문점을 이용하는 것으로 나타났다. 커피전문점을 이용하는 목적에서도 한국인은 편안하게 휴식을 취하기 위해서라는 응답이 20.9%로 가장 많은 반면, 몽골인은 커피를 마시기 위해 29.7%, 약속 장소로 이용하기 위해 20.8% 순으로 나타나 차이를 나타내었다. 커피전문점 이용 비용은 한국인은 4천원 이상~8천원 미만이 57.0%로 가장 많았고, 몽골인은 2천원 이상~4천원 미만이 40.9%로 가장 많았다. 커피전문점에 대한 정보는 한국인, 몽골인 모두 주위의 권유라는 응답이 45.0%, 56.4%로 가장 많았다. 둘째, 성별에 따른 커피전문점 이용 특성을 살펴본 결과, 한국인은 이용 빈도, 동행인, 방문 시간, 선호 메뉴, 이용 시간 등에 있어서 남녀 성별 차이가 나타난 반면, 몽골인은 동행인, 선호 메뉴에 있어서만 남녀 성별 차이가 나타났다. 한국인은 남자보다 여자가 커피전문점 이용 빈도가 높았으며, 남자는 친구나 연인과 동행하는 경우가 많았으나 여자는 친구와 동행하는 경우가 가장 많았다. 방문 시간은 남자는 점심식사 후, 저녁시간 후 등 식사 후에 방문하는 반면, 여자는 시간에 상관없이 방문하는 경우가 가장 많았다. 선호 메뉴는 남자는 아메리카노가 37.5%로 가장 많은 반면, 여자는 커피 외 메뉴 26.8%, 아메리카노 23.2% 순으로 나타나 차이를 보였다. 이용 시간은 남자는 30분 이상~1시간 이내가 38.1%로 짧은 반면, 여자는 1시간 30분 이상이 35.8%로 남자에 비해 긴 시간 이용하는 것을 알 수 있었다. 몽골인은 남자는 동료 43.1%, 친구 29.2% 등과 동행하는 반면, 여자는 주로 친구(60.0%)와 동행하는 것으로 나타났다. 선호 메뉴는 남자는 에스프레소가 25.8%로 가장 높은 반면, 여자는 에스프레소 18.7%, 아메리카노 15.7%, 카푸치노 19.3% 순으로 나타나 다양한 메뉴를 즐기는 것으로 나타났다. 셋째, 커피전문점 품질 속성에 대한 중요도, 수행도 분석에서 한국인과 몽골인 간 차이를 살펴보면, 중요도에 대해서는 한국인은 몽골인보다 커피전문점의 위치(4.13), 접근의 용이성(4.22), 흡연 구역 유무(3.72), WiFi 및 전자 제품 충전 가능(4.18), 전체적인 청결성(4.54), 실내분위기(4.40), 화장실의 청결성(4.43), 커피 컵의 청결성(4.51), 커피의 신선도(4.22), 맛(4.42), 가격(4.36), 대중교통의 편리성(3.92) 등을 중요하게 생각하였다. 반면 몽골인은 주차장 이용의 편리성(3.34), 커피의 온도(4.13) 등을 중요하게 생각하는 것으로 나타났다. 실내외 인테리어, 커피의 질, 커피 외 메뉴의 다양성, 직원의 친절성, 실내 음악, 커피전문점의 이미지 등은 한국인과 몽골인 간에 중요도의 차이가 나타나지 않았다. 한편 수행도에 대해서는 한국인은 몽골인보다 커피전문점의 위치(3.80), 접근의 용이성(3.78), 흡연 구역 유무(3.51), 실내외 인테리어(3.85), WiFi 및 전자 제품 충전 가능(3.58), 실내 분위기(3.79), 대중교통 편리성(3.54), 커피전문점의 이미지(3.64) 등에 대해 수행도를 높게 평가한 반면, 몽골인은 커피의 질(3.67), 가격(3.49), 온도(3.78)에 대해 높게 평가하였다. 주차장 이용의 편리성, 커피전문점의 전체적인 청결성, 화장실의 청결성, 커피 컵의 청결성, 커피의 신선도, 커피의 맛, 커피 외 메뉴의 다양성, 직원의 친절성, 실내 음악 등에 관해서는 한국인과 몽골인 간에 수행도의 차이가 나타나지 않았다. 중요도와 수행도 간 차이 분석에서 한국인은 주차장 이용의 편리성, 몽골인은 커피전문점의 위치에 대해서는 중요도, 수행도 간에 차이가 나타나지 않았고, 나머지 품질 속성에 대해서는 중요도는 높으나 수행도는 낮게 평가해 차이가 나타났다. 넷째, 한국인과 몽골인의 커피전문점 품질 속성에 대한 IPA 결과 중점적으로 관리해야 할 품질 속성으로, 한국인에 대해서는 커피의 질, 커피의 가격, 직원의 친절성이 나타났으며 몽골인에 대해서는 해당되는 항목이 나타나지 않았다. 이상의 결과에 따르면 한국인과 몽골인 간에는 커피전문점 이용 현황에 차이가 나타났고 성별 간 차이도 나타났으며, 커피전문점 품질 속성에 대한 중요도 및 수행도 간에 차이가 있었고 중점적으로 관리해야 할 부분도 다르게 나타났다. 따라서 한국인과 몽골인을 대상으로 한 차별화된 마케팅 전략이 필요할 것으로 사료된다. 본 연구는 몽골의 외식 및 커피 시장에 학문적 관심을 갖는 계기를 마련하고 몽골 커피 시장 연구의 발판을 제공하였으며, 한국의 커피전문점 브랜드가 몽골 등 해외 시장 진출 시 전략을 수립하는데 기초 자료가 될 것이다.

경영분석지표와 의사결정나무기법을 이용한 유상증자 예측모형 개발 (Development of Predictive Models for Rights Issues Using Financial Analysis Indices and Decision Tree Technique)

  • 김명균;조윤호
    • 지능정보연구
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    • 제18권4호
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    • pp.59-77
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    • 2012
  • 기업의 성장성, 수익성, 안정성, 활동성, 생산성 등에 대한 다양한 분석이 은행, 신용평가기관, 투자자 등 많은 이해관계자에 의해 실시되고 있고, 이에 대한 다양한 경영분석 지표들 또한 정기적으로 발표되고 있다. 본 연구에서는 이러한 경영분석 지표를 이용하여 어떤 기업이 가까운 미래에 유상증자를 실시하는지를 데이터마이닝을 통해 예측하고자 한다. 본 연구를 통해 어떠한 지표가 유상증자 여부를 예측하는데 도움이 되는가를 살펴 볼 것이며, 그 지표들을 이용하여 예측할 경우 그 예측의 정확도가 어느 정도인지를 분석하고자 한다. 특히 1997년 IMF 금융위기 전후로 유상증자를 결정하는 변수들이 변화하는지, 그리고 예측의 정확성에 분명한 차이가 존재하는지 분석한다. 또한 유상증자 실시 시기를 경영분석 지표 발표 후 1년 내, 1~2년 내, 2~3년 내로 나누어 예측 시기에 따라 예측의 정확성과 결정 변수들의 차이가 존재하는지도 분석한다. 658개의 유가증권상장법인의 경영분석 데이터를 이용하여 실증 분석한 결과, IMF 이후의 유상증자 예측모형이 IMF 이전의 예측모형에 비해 예측 정확도가 높았고, 학습용 데이터의 예측 정확도와 검증용 데이터의 예측 정확도 차이도 IMF 이후가 낮게 나타났다. 이러한 결과는 IMF 이후 재무자료의 정확도가 높아졌고, 기업에게 유상증자의 목적이 더욱 명확해졌다고 해석될 수 있다. 또한 예측기간이 단기인 경우 경영분석 지표 중 안전성에 관련된 지표들의 중요성이 부각되었고, 장기인 경우에는 수익성과 안전성뿐만 아니라 활동성과 생산성 관련지표도 유상증자를 예측하는 데 중요한 것으로 파악되었다. 그리고 모든 예측모형에서 산업코드가 유상증자를 예측하는 중요변수로 포함되었는데 이는 산업별로 서로 다른 유상증자 유형이 존재한다는 점을 시사한다. 본 연구는 투자자나 재무담당자가 유상증자 여부를 장단기 시점에서 예측하고자 할 때 어떠한 경영분석지표를 고려하여 분석하는 것이 바람직한지에 대한 지침을 제공하는데 그 의의가 있다.

첨단산업의 환경동태성이 공급체인의 결속에 미치는 영향: 유연성과 의존성의 역할 (The Effects of Environmental Dynamism on Supply Chain Commitment in the High-tech Industry: The Roles of Flexibility and Dependence)

  • 김상덕;지성구
    • 마케팅과학연구
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    • 제17권2호
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    • pp.31-54
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    • 2007
  • 첨단산업의 기업들은 환경의 변화에 효과적으로 대응하는 것을 기업 성패에 중요한 요인으로 여기고 있다. 하지만 첨단산업의 환경 동태성이 공급체인 구성원 간 관계 결속에 미치는 영향에 관한 연구가 부족하여, 환경 변화에 효과적인 대응을 어렵게 하고 있다. 본 연구는 첨단산업에서 환경 동태성이 공급체인의 결속에 영향을 미치는 메커니즘에 대해 규명하고 있다. 좀 더 구체적으로 말하면, 첫째, 첨단산업의 고객, 경쟁, 기술 동태성이 공급체인의 결속에 어떠한 영향을 미치는지, 둘째, 공급체인의 유연성과 의존성이 이러한 영향에 어떠한 조절효과를 가지는 지 실증하고 있다. 구조방정식 모형에 의한 가설검정 결과 첨단산업의 고객 동태성은 공급체인의 결속을 약화시켰지만 경쟁 동태성은 강화시키는 역할을 하였다. 한편 유연성과 의존성은 고객과 경쟁 동태성에 유의적인 조절 효과를 가졌다.

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한정된 O-D조사자료를 이용한 주 전체의 트럭교통예측방법 개발 (DEVELOPMENT OF STATEWIDE TRUCK TRAFFIC FORECASTING METHOD BY USING LIMITED O-D SURVEY DATA)

  • 박만배
    • 대한교통학회:학술대회논문집
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    • 대한교통학회 1995년도 제27회 학술발표회
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    • pp.101-113
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    • 1995
  • The objective of this research is to test the feasibility of developing a statewide truck traffic forecasting methodology for Wisconsin by using Origin-Destination surveys, traffic counts, classification counts, and other data that are routinely collected by the Wisconsin Department of Transportation (WisDOT). Development of a feasible model will permit estimation of future truck traffic for every major link in the network. This will provide the basis for improved estimation of future pavement deterioration. Pavement damage rises exponentially as axle weight increases, and trucks are responsible for most of the traffic-induced damage to pavement. Consequently, forecasts of truck traffic are critical to pavement management systems. The pavement Management Decision Supporting System (PMDSS) prepared by WisDOT in May 1990 combines pavement inventory and performance data with a knowledge base consisting of rules for evaluation, problem identification and rehabilitation recommendation. Without a r.easonable truck traffic forecasting methodology, PMDSS is not able to project pavement performance trends in order to make assessment and recommendations in the future years. However, none of WisDOT's existing forecasting methodologies has been designed specifically for predicting truck movements on a statewide highway network. For this research, the Origin-Destination survey data avaiiable from WisDOT, including two stateline areas, one county, and five cities, are analyzed and the zone-to'||'&'||'not;zone truck trip tables are developed. The resulting Origin-Destination Trip Length Frequency (00 TLF) distributions by trip type are applied to the Gravity Model (GM) for comparison with comparable TLFs from the GM. The gravity model is calibrated to obtain friction factor curves for the three trip types, Internal-Internal (I-I), Internal-External (I-E), and External-External (E-E). ~oth "macro-scale" calibration and "micro-scale" calibration are performed. The comparison of the statewide GM TLF with the 00 TLF for the macro-scale calibration does not provide suitable results because the available 00 survey data do not represent an unbiased sample of statewide truck trips. For the "micro-scale" calibration, "partial" GM trip tables that correspond to the 00 survey trip tables are extracted from the full statewide GM trip table. These "partial" GM trip tables are then merged and a partial GM TLF is created. The GM friction factor curves are adjusted until the partial GM TLF matches the 00 TLF. Three friction factor curves, one for each trip type, resulting from the micro-scale calibration produce a reasonable GM truck trip model. A key methodological issue for GM. calibration involves the use of multiple friction factor curves versus a single friction factor curve for each trip type in order to estimate truck trips with reasonable accuracy. A single friction factor curve for each of the three trip types was found to reproduce the 00 TLFs from the calibration data base. Given the very limited trip generation data available for this research, additional refinement of the gravity model using multiple mction factor curves for each trip type was not warranted. In the traditional urban transportation planning studies, the zonal trip productions and attractions and region-wide OD TLFs are available. However, for this research, the information available for the development .of the GM model is limited to Ground Counts (GC) and a limited set ofOD TLFs. The GM is calibrated using the limited OD data, but the OD data are not adequate to obtain good estimates of truck trip productions and attractions .. Consequently, zonal productions and attractions are estimated using zonal population as a first approximation. Then, Selected Link based (SELINK) analyses are used to adjust the productions and attractions and possibly recalibrate the GM. The SELINK adjustment process involves identifying the origins and destinations of all truck trips that are assigned to a specified "selected link" as the result of a standard traffic assignment. A link adjustment factor is computed as the ratio of the actual volume for the link (ground count) to the total assigned volume. This link adjustment factor is then applied to all of the origin and destination zones of the trips using that "selected link". Selected link based analyses are conducted by using both 16 selected links and 32 selected links. The result of SELINK analysis by u~ing 32 selected links provides the least %RMSE in the screenline volume analysis. In addition, the stability of the GM truck estimating model is preserved by using 32 selected links with three SELINK adjustments, that is, the GM remains calibrated despite substantial changes in the input productions and attractions. The coverage of zones provided by 32 selected links is satisfactory. Increasing the number of repetitions beyond four is not reasonable because the stability of GM model in reproducing the OD TLF reaches its limits. The total volume of truck traffic captured by 32 selected links is 107% of total trip productions. But more importantly, ~ELINK adjustment factors for all of the zones can be computed. Evaluation of the travel demand model resulting from the SELINK adjustments is conducted by using screenline volume analysis, functional class and route specific volume analysis, area specific volume analysis, production and attraction analysis, and Vehicle Miles of Travel (VMT) analysis. Screenline volume analysis by using four screenlines with 28 check points are used for evaluation of the adequacy of the overall model. The total trucks crossing the screenlines are compared to the ground count totals. L V/GC ratios of 0.958 by using 32 selected links and 1.001 by using 16 selected links are obtained. The %RM:SE for the four screenlines is inversely proportional to the average ground count totals by screenline .. The magnitude of %RM:SE for the four screenlines resulting from the fourth and last GM run by using 32 and 16 selected links is 22% and 31 % respectively. These results are similar to the overall %RMSE achieved for the 32 and 16 selected links themselves of 19% and 33% respectively. This implies that the SELINICanalysis results are reasonable for all sections of the state.Functional class and route specific volume analysis is possible by using the available 154 classification count check points. The truck traffic crossing the Interstate highways (ISH) with 37 check points, the US highways (USH) with 50 check points, and the State highways (STH) with 67 check points is compared to the actual ground count totals. The magnitude of the overall link volume to ground count ratio by route does not provide any specific pattern of over or underestimate. However, the %R11SE for the ISH shows the least value while that for the STH shows the largest value. This pattern is consistent with the screenline analysis and the overall relationship between %RMSE and ground count volume groups. Area specific volume analysis provides another broad statewide measure of the performance of the overall model. The truck traffic in the North area with 26 check points, the West area with 36 check points, the East area with 29 check points, and the South area with 64 check points are compared to the actual ground count totals. The four areas show similar results. No specific patterns in the L V/GC ratio by area are found. In addition, the %RMSE is computed for each of the four areas. The %RMSEs for the North, West, East, and South areas are 92%, 49%, 27%, and 35% respectively, whereas, the average ground counts are 481, 1383, 1532, and 3154 respectively. As for the screenline and volume range analyses, the %RMSE is inversely related to average link volume. 'The SELINK adjustments of productions and attractions resulted in a very substantial reduction in the total in-state zonal productions and attractions. The initial in-state zonal trip generation model can now be revised with a new trip production's trip rate (total adjusted productions/total population) and a new trip attraction's trip rate. Revised zonal production and attraction adjustment factors can then be developed that only reflect the impact of the SELINK adjustments that cause mcreases or , decreases from the revised zonal estimate of productions and attractions. Analysis of the revised production adjustment factors is conducted by plotting the factors on the state map. The east area of the state including the counties of Brown, Outagamie, Shawano, Wmnebago, Fond du Lac, Marathon shows comparatively large values of the revised adjustment factors. Overall, both small and large values of the revised adjustment factors are scattered around Wisconsin. This suggests that more independent variables beyond just 226; population are needed for the development of the heavy truck trip generation model. More independent variables including zonal employment data (office employees and manufacturing employees) by industry type, zonal private trucks 226; owned and zonal income data which are not available currently should be considered. A plot of frequency distribution of the in-state zones as a function of the revised production and attraction adjustment factors shows the overall " adjustment resulting from the SELINK analysis process. Overall, the revised SELINK adjustments show that the productions for many zones are reduced by, a factor of 0.5 to 0.8 while the productions for ~ relatively few zones are increased by factors from 1.1 to 4 with most of the factors in the 3.0 range. No obvious explanation for the frequency distribution could be found. The revised SELINK adjustments overall appear to be reasonable. The heavy truck VMT analysis is conducted by comparing the 1990 heavy truck VMT that is forecasted by the GM truck forecasting model, 2.975 billions, with the WisDOT computed data. This gives an estimate that is 18.3% less than the WisDOT computation of 3.642 billions of VMT. The WisDOT estimates are based on the sampling the link volumes for USH, 8TH, and CTH. This implies potential error in sampling the average link volume. The WisDOT estimate of heavy truck VMT cannot be tabulated by the three trip types, I-I, I-E ('||'&'||'pound;-I), and E-E. In contrast, the GM forecasting model shows that the proportion ofE-E VMT out of total VMT is 21.24%. In addition, tabulation of heavy truck VMT by route functional class shows that the proportion of truck traffic traversing the freeways and expressways is 76.5%. Only 14.1% of total freeway truck traffic is I-I trips, while 80% of total collector truck traffic is I-I trips. This implies that freeways are traversed mainly by I-E and E-E truck traffic while collectors are used mainly by I-I truck traffic. Other tabulations such as average heavy truck speed by trip type, average travel distance by trip type and the VMT distribution by trip type, route functional class and travel speed are useful information for highway planners to understand the characteristics of statewide heavy truck trip patternS. Heavy truck volumes for the target year 2010 are forecasted by using the GM truck forecasting model. Four scenarios are used. Fo~ better forecasting, ground count- based segment adjustment factors are developed and applied. ISH 90 '||'&'||' 94 and USH 41 are used as example routes. The forecasting results by using the ground count-based segment adjustment factors are satisfactory for long range planning purposes, but additional ground counts would be useful for USH 41. Sensitivity analysis provides estimates of the impacts of the alternative growth rates including information about changes in the trip types using key routes. The network'||'&'||'not;based GMcan easily model scenarios with different rates of growth in rural versus . . urban areas, small versus large cities, and in-state zones versus external stations. cities, and in-state zones versus external stations.

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