• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제2권2호
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• pp.8-12
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• 1974

한국의 목재 인공 건조법을 개발하기 위하여 필자의 전직 대학인 전북대학교 전 김두헌 총장님, 동농대전 백남혁학장 및 동농대교수 제위의 각별한 협조를 얻어 1956년 고액을 지불하고 미국 More Dry Kiln Co.에서 최신의 목재 인공 건조 장치를 도입하여 전북 농대 임학과에 설치하게된 것이다. 그러나 이 건조 시설을 활용하는데는 많은 지장이 있었으므로 1959년 전기 More Dry Kiln의 온, 습도 조절장치만을 이용한 소형 Dry kiln을 제작하여 본 시험을 실시한 것이다. 공시수종은 소나무, 낙엽송, 은행나무, 전나무, 밤나무 및 감나무등이며, 공시목의 크기는 것이 60cm, 넓이 10cm 및 두께 15-35mm이다. 실험한 건조 조건은 건조 온도를 일정히 ($170^{\circ}F$)하고, 관계습도를 각종으로 변화할때 얻어지는 건조 속도를 측정하는 동시에 각 건조조건에 의하여 유발되는 건조결함을 조사하여 공시목의 초기 함수율과 건조 최경함수율 특히 shell의 함수율과의 비가 이들의 결함 형성 특히 표면경화(casehardening) 형성에 미치는 영향을 구명하였으며 또한 casehardening 계산식을 유도하였다. 1. 목재내부에 형성된 응력 즉 prong이 개주할 때의 응력은 prong이 서로 접합할 때의 응력을 100으로 하는 백분율에 의하여 다음식으로 표시할 수 있다. 단, 응력 측정에 사용한 prong은 그림 1과 같이 작성하여야 한다. $CH=\frac{(A-B') (4W+A) (4W-A)}{2A[(2W+(A-B')][2W-(A-B')]}{\times}100%$ 상식은 다음과 같은 간이식을 사용할 수 있다. $CH=\frac{A-B'}{A}{\times}200%$ 2. 일정 한 건조 조건하에 건조하여 항중에 달하고, 또한 normal casehardening을 형성하는 경우에 는, 그 sample board의 shell 의 함수율은 특히 얇은 sample board에 있어서 US Dep. Agr., Forest Products Laboratory에서 발표한 EMC 보다 낮다. 3. 본 실험에서 측정한 1시간당 목재 건조 표면적 $1cm^2$ 당 증발하는 증발량 즉 건조속도를 비교 검토한 결과 다음과 같은 순위로 되었으며, 비교 검토한 5수 종중 최대치를 유하는 은행나무 MC 20% 에 있어서 최저치를 표시한 밤나무의 3.8배가 된다. (표 1 참조) (1) 은행나무 (2) 감나무 (3) 소나무 (4) 낙엽송 (5) 밤나무 특히 함수율 26% 이하에 있어서 각 함수율에 대한 증발속도치는 다음과 같은 일차식으로 표시 할 수 있으며, 그 회귀계수 유의성 검정에 있어서의 T치는 다음과 같이 각각 고율의 유의성을 표시하였다. (표2 참조) 상기중 Y는 증발속도($g/cm^2hr$.), X는 함수율을 각각표시한다. 이들 회귀직선을 도시하면 그림 2와 같다. 4. 초기함수율과 건조 최종기에 있어서의 목재의 표층 함수율 즉 shell의 함수율과의 비(SR)가 casehar dening 형성에 미치는 영향은 다음과 같다. 어떤 SR 값에 관하여 그 SR 값 이하를 유하는 총개제수(N) 중 CH 제4급이 출현하는 수(D)의 확율 즉 N에 대한 D의 출현확율 P%는 표 3과 같다. (D의 출현확율 P%를 위험확율이라고 가칭한다.) 표 4에 있어서 종란의 1,2,3의 숫자는 각각 다음과 같은 사항을 표시한다. (1) CH 값 제 4급이 출현하지 아니 하는 안전한 최소 SF 값 (2) 위험을 30%를 허용하는 경우에 있어서의 SF 값의 한계 (3) CH 값 제 4급 이하가 발생하지 아니하는 위험율 100%의 값의 범위 상기한 실측 결과에 의하여 밤나무, 낙엽송등은 내부응력 형성이 용이한데 비하여 감나무, 소나무등은 내부응력 형성이 용이하지 아니하여, 특히 전나무, 은행나무등은 타수종과 동일한 건조조건에 있어서 reverse casehardening을 초래함에 비추워 타수종에 비하여 현저히 내부응력 특히 normal casehardening이 잘 형성되지 아니한다는 것을 알 수 있다. 5. casehardening을 제외한 각종의 drying defects는 long time loading에 있어서 그 내부응력이 ultimate stress를 초과할 때 나타나는 것인데 건조조건 온도 $170^{\circ}F$에 대하여 습도를 낮게하여도 그렇게 심하지 아니하나, 온도 $200^{\circ}CF$의 저습에 있어서 end coating을 하지 아니하는 경우에는 용이하게 발생한다. 특히 밤나무는 실험한 타수종에 비하여 casehardening 및 활열성 defects가 강한 것을 지적할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.123-139
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• 2019

국내 NPL (Non performing loan) 시장은 1998년에 형성되었지만, 본격적으로 활성화 된 시기는 2009년으로 역사가 짧은 시장이다. 이로 인해 NPL 시장에 대한 연구도 아직까지는 활발히 진행되지 않고 있는 상황이다. 본 연구는 NPL 시장의 각 물건 별 기준 수익률 달성 유무를 예측할 수 있는 모델을 제안한다. 모델 구축에 사용되는 종속변수는 물건 별 최종 수익률이 기준 수익률 수치 도달 여부를 나타내는 이항변수를 사용하였고, 독립변수로는 물건의 특성을 나타내는 11개의 변수를 대상으로 one to one t-test와 logistic regression stepwise, decision tree를 수행하여 의미있는 7개의 독립변수를 선별하였다. 그리고 통상적으로 사용되는 기준 수익률 수치(12%)가 의미있는 기준 수치인지 확인하기 위해 수치 값을 조절해가며 종속변수를 산출하여 예측모델을 구축해보았다. 그 결과 12%의 기준 수익률 수치로 산출한 종속변수를 이용하여 구축한 예측모델의 평균 Hit ratio가 64.60%로 가장 우수하다는 결과를 얻었다. 다음으로 선별된 7개의 독립변수들과 12%를 기준으로한 수익률 달성유무 종속변수를 이용하여 판별분석, 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 인공신경망, 유전자알고리즘 선형 모델의 5가지 방법론을 적용해 예측모델을 구축해보았다. 5가지 방법론으로 도출한 예측 모델 간 Hit ratio를 비교한 결과 인공신경망을 이용하여 구축한 예측모델의 Hit ratio가 67.4%로 가장 우수한 결과를 도출해내었다. 본 연구를 통해 추후 NPL시장 신규 물건 매매에 있어서 7가지의 독립변수들과 인공신경망 예측 모델을 활용하는 것이 효과적임을 증명하였다. 물건의 12% 수익률 달성 여부를 사전에 예측해봄으로써 유동화회사가 투자 의사결정을 하는 데에 도움을 줄 것으로 예상하며, 나아가 NPL 시장의 거래가 적정한 가격 선에서 진행됨으로 인해 유동성이 더욱 높아질 것이라 기대한다.

• Asia Marketing Journal
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• 제12권2호
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• pp.155-175
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• 2010

본 연구는 관계혜택과 브랜드 동일시에 관한 탐색적 연구로서 충성도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 알려져 온 관계 혜택과 브랜드 동일시를 함께 고찰하려는 데에 목적이 있다. 관계 혜택과 브랜드 동일시는 각각 충성도와 유의한 관계가 있는 것으로 잘 알려져 왔으나, 그들 간의 관계를 함께 살펴본 연구는 거의 없는 실정이다. 한편으로는 카드산업에서 관계혜택이 중요한 전략적 요소인 동시에 최근에는 브랜드 개성과 이미지를 카드에 연결시키려는 시도를 하고 있다. 따라서 본 연구에서는 관계 혜택과 충성도와의 관계를 브랜드 동일시가 매개할 것으로 보고 그 영향을 탐색하였다. 결과적으로 관계혜택 차원, 즉 확신적 혜택과 특별대우혜택이 개인적 동일시와 사회적 동일시에 영향을 미치고, 개인적 동일시가 충성도에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 특히 확신적 혜택은 충성도에 직접적인 영향도 있는 것으로 나타났다.