본 연구에서는 기업의 신용평가등급(RANK) 변화(하락,상승)가 실물이익조정에 미치는 영향을 살펴보았다. 가설검증을 위해 2008년부터 2013년까지 한국거래소에 상장되어 있는 기업을 대상으로 총 6년 동안 기업-연도 2,583개의 표본을 사용하여 연구를 진행하였으며 실증분석한 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 신용평가등급(RANK)과 실물이익조정의 측정치인 비정상영업현금흐름(ACFO)과 비정상재량적비용(ADE)간에는 양(+)의 관련성이 나타났으며, 비정상제조원가(AMC) 간에는 음(-)의 관련성이 나타났다. 둘째, IFRS 도입과 비정상재량적비용(ADE) 간에는 양(+)의 관련성이 나타났으며, 비정상제조원가(AMC) 간에는 음(-)의 관련성이 나타났다. 셋째, 신용평가등급(RANK)이 상승한 경우 비정상영업현금흐름(ACFO)과는 1%수준에서 유의한 양(+)의 관련성이 나타났고, 비정상재량적비용(ADE)과는 유의하지 않은 음(-)의 관련성이 나타났고, 비정상제조원가(AMC)는 10%수준에서 유의한 양(+)의 관련성이 나타났다. 넷째, 신용평가등급이 하락한 경우 비정상영업현금흐름(ACFO)과는 음(-)의 관련성이 나타났고, 비정상제조원가(AMC)와는 양(+)의 관련성이 나타나 신용평가등급이 하락한 기업은 자본조달비용을 감소시키기 위해 미래의 현금흐름을 포기하더라도 양(+)의 실물이익조정을 행하는 것으로 나타났다.
문서 필터링은 어떤 문서가 특정한 주제에 속하는지의 여부를 판별하는 문제이다. 인터넷과 웹이 널리 퍼지고 이메일로 전송되는 문서의 양이 폭발적으로 증가함에 따라 문서 여과의 중요성도 증가하고 있는 추세이다. 본 논문은 문서 필터링 문제를 이진 문서 분류 문제로 보고, 베이지안 분류기를 필터링 목적으로 사용하였다. 그리고 사용자가 관련성 있는 문서를 제대로 필터링 받기 위해서 학습 대상으로 삼아야 할 문서의 범위나 수, 최소한 체크해야 하는 관련성 있는 문서의 수에 대한 값을 구하는 실험을 수행하였다.
백악기 경상계 안산암과 불국사 화강암류가 주로 분포하는 지반에서 시공된 터널의 내공변위 계측자료를 분석하였다. 터널 주변 암반을 RMR법에 의한 다섯 가지 암반등급으로 구분하고 각 등급에 포함된 계측자료들을 통계처리하여 암반등급별 내공변위의 회귀분석을 실시하였다. 연구 결과. 로그함수보다는 지수함수의 상관계수 가 더 크며, 연약한 암반등급일수록 내공변위의 크기와 표준편차가 크게 나타났다. 또한, 최종내공변위에 대한 최대변위속도 및 초기내공변위의 관계를 도출하였으며, 이 중에서 최종내공변위와 최대변위속도의 상관계수는 0.87로 나타나 이들은 비교적 높은 상관성을 가지는 것으로 확인되었다
The purpose of this study is to analyze the correlation between the 'Fenestration Energy Consumption Efficiency Rating System' (hereafter referred to as FECERS) and building energy consumption. 'EnergyPlus' was used for the calculation of energy consumption in apartments and office buildings, according to FECERS's rating and SHGC. The result indicates that the FECERS has high correlation with apartments, but has low correlation with office buildings. Also, it indicates that office buildings have a large impact from SHGC, which is not reflected in the FECERS. Consequently, the FECERS needs to be improved, by adding optical properties to assessment items. Additional study is required to establish the fenestration rating system, which, on the basis of this work, has high relevance to building energy consumption.
본 연구에서는 정보시스템과 정보의 유형이 DIALOG와 인터넷 데이터베이스의 검색 효율에 어떤 영향을 미치는 지를 알아 보기 위해서 두 가지 작업을 수행하였다. 첫째는 이 두 시스템의 검색 성능에 대한 기초 자료를 얻기 위해서 두 시스템의 특성을 비교/분석하고 설문지를 통해 에너지 및 경제 분야 정보 이용자들의 정보 이용 행태를 조사하였다. 두 번째는 에너지와 경제 분야의 20개의 정보 질문들을 이용하여 탐색 실험을 하여 두 시스템의 검색 효율성을 측정/비교하였는데 검색 효율성을 좀 더 효과적으로 비교하기 위해서 9가지 가설들을 설정하였다. 연구 결과를 종합해 보면 정보 유형이 DIALOG와 인터넷 데이터베이스 시스템의 적합성에 영향을 미칠 것이라는 가설들은 별 무리없이 검증되었으나 DIALOG를 활용한 검색 결과의 적합도가 인터넷을 활용한 경우의 적합도 보다 높을 것이라는 가설은 경제 분야만 통계적으로 검증되고 에너지 분야는 검증되지 못했다. 본 연구 결과에서 상대적으로 인터넷의 검색 효율이 높게 나온 이유로는 먼저 인터넷 검색에서 전문 정보가 비교적 많이 수록된 전문 검색엔진을 사용하게 한 점을 들 수 있고, 둘째는 인터넷 데이터베이스의 질적인 성장을 들 수 있으며, 끝으로 경제 및 에너지 분야의 주제 특성상 인터넷 데이터베이스를 통해 관련 자료를 많이 얻을 수 있지 않았을까 하는 가정을 해 볼 수 있다.
Objectives : The dysfunctional neural networks underlying self-evaluation in schizophrenia are overlapped with the neural structures involved in emotion regulation. The purpose of this study was to investigate the influence of anhedonia on the self-evaluation attitude of patients with schizophrenia. Methods : Twenty healthy controls and twenty patients with schizophrenia performed a self-evaluation task, presenting a pair of the face (self, familiar other, and unfamiliar other) and word (negative, neutral, and positive noun) at the same time. Participants were asked to evaluate relevance between the pairs by pressing a corresponding button. Relevance rating scores were compared between the groups and were correlated with the severity of physical and social anhedonia. Results : Patients evaluated the condition of a self face with a negative word and a familiar face with a negative word to be more relevant than healthy controls. In the patient group, the scores of relevance rating in the condition of an unfamiliar other face with a negative word were positively correlated with the anhedonia scale scores (physical : r=0.486, p=0.030 ; social : r=0.499, p=0.025). There was no correlation between the self-evaluation attitude and the severity of anhedonia. Conclusion : Patients with schizophrenia evaluate themselves badly in only negative circumstances, and anhedonia is not related to self-evaluation, but rather other-evaluation.
협력 필터링 기반의 추천 시스템은 사용자들의 평가 이력을 바탕으로 하여 현 사용자가 선호할 만한 상품들을 추천해 주며 현재 다양한 상업용 목적의 필수불가결한 기능이다. 추천 상품을 결정하기 위하여, 유사한 평가 이력을 기반으로 미평가 상품들에 대한 선호 예측치를 산출하는데, 기존 연구에서 대개 두 가지 방법, 즉, 유사 사용자 기반 또는 유사 항목 기반 방법을 각기 개별적으로 활용해 왔다. 이들 방법들은 사용자들의 평가 데이터가 희소할 경우 또는 유사 사용자나 유사 항목을 구하기 어려울 경우에 산출한 예측치의 정확성이 저하되는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이들 두가지 방법을 통합하여 평가치를 예측하는 새로운 방법을 제안한다. 제안 방법의 장점은 보다 많은 수의 유사 평가치들을 참조할 수 있으므로 추천의 질이 향상된다는 점이다. 성능 실험 결과 제안 방법은 희소한 데이터셋에서 예측치 정확도, 추천 항목 적합도, 항목 순위 적합도의 모든 측면에서 기존 방법의 성능을 크게 향상시켰으며, 다소 밀집한 데이터셋에서는 예측치 정확도 측면에서는 가장 우수하고, 다른 평가 척도에서는 기존 방법과 대등한 결과를 보였다.
본 연구에서는 건설기능인등급제의 안정적인 제도 정착에 있어 중요한 요인 등급기준이 적절하게 설정되었는지를 분석하고, 이러한 등급기준이 동 제도의 정책 목표인 신규인력 유입, 직무능률 향상, 이직감소 등에 영향을 미치는지를 분석하였다. 기능인등급제도입 이후 시행 예정된 전자카드제와 적정임금제의 도입을 각각의 시나리오 설정하여 정책목표에 미치는 효과를 분석하였다. 조사결과, 등급기준의 적절성은 평균이상으로 나타났다. 그리고 정책목표에 대한 기여수준 역시 대체적으로 높은 것으로 나타났다. 기능인등급제 등급기준의 적절성을 독립변수로 설정하고 정책목표인 신규인력 유입, 직무능률향상, 이직감소를 종속변수로 설정한 회귀분석에서 각 시나리오별 유의미한 영향관계를 보인 변수의 차이가 나타났다. 신규인력 유입에 있어서는 경력 및 포상기준의 적절성이 정(+)의 영향관계로 나타났으며, 직무능력 향상의 경우, 네 가지 등급기준 적절성이 각 시나리오에 따라 유의미한 영향관계가 나타났다. 마지막으로 이직감소의 경우, 모든 시나리오에서 포상기준의 적절성이 정(+)의 영향관계를 보였다. 특히, 기능인등급제만 도입되는 시나리오보다 전자카드제 및 적정임금제가 함께 도입되는 시나리오에서 정책목표 달성에 대한 기여수준이 높은 것으로 나타나, 이들 제도가 함께 활용되는 것이 보다 중요함을 시사하고 있다.
Purpose The purpose of this study is to enhance the accuracy score of personal credit scoring using the convolutional neural networks and secure the transparency of the deep learning model using eXplainalbe Artifical Inteligence(XAI) technique. Design/methodology/approach This study built a classification model by using the convolutional neural networks(CNN) and applied a methodology that is transformation of numerical data to imaged data to apply CNN on personal credit data. Then layer-wise relevance propagation(LRP) was applied to model we constructed to find what variables are more influenced to the output value. Findings According to the empirical analysis result, this study confirmed that accuracy score by model using CNN is highest among other models using logistic regression, neural networks, and support vector machines. In addition, With the LRP that is one of the technique of XAI, variables that have a great influence on calculating the output value for each observation could be found.
협력적 여과 시스템은 {사용자-문서}의 행렬을 기반으로 사용자에게 웹 문서를 추천하는 데 있어서 효율적인 시스템이다. 그러나 협력적 여과 시스템은 초기 평가 문제와 희박성으로 인하여 추천의 정확도가 저하된다는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 협력적 여과 시스템의 희박성과 초기 평가 문제를 해결하기 위하여 사용자 프로파일을 생성시킴으로써 자동으로 선호도를 평가하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 사용하는 프로파일은 협력적 여과 시스템에서의 {사용자-문서} 행렬을 기반으로 생성된 사용자 프로파일에 내용 기반 여과 시스템에서 연관 피드백을 이용하여 생성한 사용자 프로파일을 상호정보의 방법에 의해 병합함으로써 생성한 내용 기반 협력적 사용자 프로파일이다. 생성한 내용 기반 협력적 사용자 프로파일을 정규화시키고, 정규화한 프로파일을 협력적 여과 시스템의 {사용자-문서} 행렬에 반영함으로써 자동으로 선호도를 평가한다. 제안된 방법은 사용자가 웹 문서에 대해서 선호도를 평가한 데이터베이스에서 평가되었으며, 기존의 방법보다 보다 효율적임을 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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