• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.231-240
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• 2008

해외 직접투자는 그룹(지역)별, 시간별로 다양한 원인에 의해서 투자결정이 이루어지고 있어 복잡성을 띠고 있다. 본 연구에서는 복잡성을 띠고 있는 해외 직접투자의 제 변인들을 파악하기 위해 패널 데이터를 이용한 연구 모형을 설정하고 이를 통해 해외 직접투자에 결정적으로 영향을 미치는 제 변인에 대하여 조사, 분석, 검증한다. 본 연구는 7그룹(아시아, 북미, 유럽, 중남미, 대양주, 아프리카, 중동)을 분석대상으로 하였다. 분석기간은 2002년 6월부터 2007년 12월 까지의 자료를 이용하였고, 해외직접투자액을 종속변수로 설정하고 국내총생산, 경상수지, 환율, 고용율, 평균가동률(제조업), 소비자물가지수, 수출액, 임금(사업 서비스업)을 설명(독립)변수로 투입하였다. 본 연구에서는 실증분석을 위하여 LIMDEP 8.0 소프트웨어를 이용하고 결정요인 추정에 있어서 TWECRT모형의 임의모형 중심으로 분석하였다. 한국의 해외 직접투자 결정요인을 추정한 결과 고용율과 임금(사업서비스업)의 계수 값이 각각 유의적인 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타나고 환율, 소비자물가지수 및 수출액 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 제조업 평균 가동률은 정 (+), 국내총생산 및 경상수지는 부(-)의 영향을 미치지만 해외직접투자에 큰 영향을 주지는 않은 것으로 나타났다.

• 국제지역연구
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• 제18권3호
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• pp.231-248
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• 2014

경쟁구조와 산업성과 간의 관계에 대한 연구는 경쟁정책 분야의 핵심 주제이다. 특히 통신 산업과 같이 독과점적 시장을 형성할 가능성이 큰 산업에서는 독점력이 산업성과(후생)에 미치는 영향과 효과에 대해 보다 심도 있는 연구가 필요하다. 즉 소수 사업자로 시장이 집중되면, 독과점에 의한 초과이윤의 개연성이 높아지고 이는 사회후생 증대에 부정적이기 때문이다. 이러한 배경 하에 본 연구는 이동통신 산업의 시장구조(시장 지배력 형태)와 사회후생 성과(요금 인하)의 관계를 국제비교를 통해 실증하고자한다. 구체적으로, OECD 주요 21개국을 대상으로 국내시장의 경쟁구조 변화양상과 사회후생 성과수준을 비교하며, 시장지배력 수준에 따른 평균 소매요금 인하율의 차이를 실증한다. 분석결과는 국내시장의 경쟁상황 및 시장구조는 글로벌 추세와 상당한 괴리가 있음을 보여준다. 또한 독점시장으로 인식되는 1위 사업자의 점유율(CR1>50)이 높은 시장에서는 소비자 후생을 증진시키는 요금인하가 더디게 이루어지는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 시장지배력이 강한 독점적 사업자의 독점력 완화가 요금인하, 후생증대에 중요한 요소임을 보여주며, 경쟁정책의 방향이 시장집중도(HHI)의 개선뿐 아니라 지배적 사업자의 독점력 완화에도 초점을 두어야 함을 시사한다.

• 통상정보연구
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• 제19권4호
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• pp.127-145
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• 2017

본 연구는 미래 성장 엔진으로 부각되고 있는 ICT 산업에 초점을 맞추었고, 특히 한국 ICT 산업의 경쟁자로 급부상하고 있는 중국 ICT 산업의 경쟁력 분석을 통해 한국 ICT 산업의 발전 방안을 찾아 보는 것에 연구의 주목적을 두었다. 상기와 같은 연구 목적 아래 본 연구에서는 다양한 ICT 산업의 품목군 중 ICT 산업의 기반 품목인 컴퓨터 및 주변기기 품목을 조사대상으로 삼았고, 중국산 동 품목들이 한국 시장에서 가지는 경쟁력의 정도를 조사하였다. 분석대상 기간은 2008년 - 2016년이었으며, 분석자료는 한국무역협회에서 제공하는 K-Stat 수출입통계자료를 이용하였고. 분석방법으로 시장점유율지수(MSI), 수출편향지수(EBI) 및 시장별비교우위지수(MCA)를 활용하였다. 분석 결과에 따르면 중국산 컴퓨터 및 주변기기 품목의 대 한국시장 점유율은 지속적으로 증가하고 있으며, 한국 시장에 집중도가 높은 품목이 다수를 차지하였으며, 한국 시장에서 확보한 경쟁력의 정도 또한 상당히 강한 것으로 조사되었다. 위와 같은 분석결과에 대한 대응방안으로 한국산 컴퓨터 및 주변기기 품목 관련 기업들은 동 품목들의 시장가격에 부합하는 제품들의 지속적인 품질개발 노력, 동 품목들간의 융합적 소비자 친화적 제품 개발 및 동 품목들이 한국산이라는 인식이 확실히 소비자들에게 인식될 수 있도록 소비자 인식제고를 위한 마케팅 노력이 필요할 것으로 제시되었다.

• 마케팅과학연구
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• 제18권4호
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• pp.245-276
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• 2008

본 연구는 상표자산의 구성요소에 대한 선행요인을 분석하고 이를 토대로 하여 상표자산 구성요소와 상표자산 영향요인간의 관계 그리고 상표자산 구성요소와 구매의도간의 관계를 규명하고 한국과 영국을 중심으로 비교하여 상표자산관리 방안을 도출해보고자 하였다. 연구결과, 정보탐색은 제품지식에 정(+)의 영향을 미치며, 상표태도와 상표지식은 상표 충성도와 상표 가치에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 상표충성도와 상표가치는 구매의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 정보원천의 경우, 한국에서는 제품지식에 정(+)의 영향을 미치고 있는 반면, 영국에서는 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.

• Archives of Plastic Surgery
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• 제38권3호
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• pp.263-272
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• 2011

Purpose: The human face is the most exposed part of the body, and in patients with simple or complex trauma from traffic accidents, industrial calamities, sports injuries, human assaults, and daily accidents, facial trauma occupies an important portion. The etiology of facial trauma vary on a society's economic, cultural, and environmental status. Methods: Regarding patients who were admitted from between the years 2000 to 2009 at the Hanyang University hospital, the authors studied how the changes in the economic status in the past 10 years of our country influences the incidence of facial bone fractures. Results: In this study, 1) The unemployment rate showed a strong negative relationship with the total number of inpatients with facial bone fractures, the number of male patients, the number of female patients, the number of patients with facial bone fractures caused by fall down, the number of patients who were admitted for shorter than 7 days, and the number of the facial bone fracture patients with their age in the twenties. 2) The consumer price index showed a strong positive relationship with the number of female patients, the number of patients who were admitted for shorter than 7 days, and the number of the facial bone fracture patients with their age in the teens and fifties. Conclusion: Looking at the results of correlation analysis and multiple regression analysis with economic indicators, the unemployment rate showed negative influence to the total number of inpatients with facial bone fractures, and the number of inpatients with facial bone fractures caused by fall down, with statistical significance.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.69-75
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• 2014

본 연구에서는 방화발생에 영향을 미치는 요인을 도출하기 위하여 발생건수를 종속변수로 하고 경제 인구 사회적 요인을 독립변수로 하는 다중회귀분석을 실시하였다. 다중회귀분석은 선형함수, 준로그함수, 역준로그함수, 이중로그함수 4가지 함수형태에 대해 적용하였으며, 각 단계별로 변수의 선택과 제외를 고려하는 단계적선택 방식을 적용하였다. 다중공선성 문제와 자기상관 문제를 해결하기 위하여 분산확대지수(VIF)와 Durbin-Watson 계수 이용하였으며, 4가지 함수모형에 대하여 수정된 R 제곱(설명력) 값이 0.935 (93.5%)로 가장 값이 높고 통계적으로 유의한 선형함수모형을 최적의 모형으로 결정하고 모형에 대한 해석을 진행하였다. 선형함수모형 결과 방화발생에 영향을 미치는 요인은 범죄발생건수(0.829), 일반이혼율(0.151), 재정자주도(0.149), 소비자물가상승률(0.099) 순으로 도출되었다.

• 가정과삶의질연구
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• 제10권2호
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• pp.19-36
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• 1992

The purpose of this paper is to analyze empirically the tendency of household consumption expenditure according to the change of social and economical condition, and the factor which influences consumption expenditure of urban household. The data used in analysis are time-series. The data are statistic form Urban Household Economy Survey published by the Economic Planning Board, dating form the first quarter of 1970 to the fourth quarter of 1989. The income of household and consumption expenditure materials were deflated as consumer price index to exclude the influence of prices and the influence of household composition are considered to deflated as the size of the household under assumption of homogeneity. The consumption expenditure items were categorized to 12 relatively large range items. The time-series data were analyzed by using the Two Stage Least Squares and the Ordinary Least Squares. The following is the result of analysis. 1) Rather than the income increase of previous years. the average income increase for two years influences more significantly on consumption expenditure of household. In the case of influence on consumption expenditure for each item by increase in disposable income, such categories as furniture and utensils. clothing and footwear, housing, medical care, culture and recreation, and transportation and communication have significant influence. 2) Among consumption expenditure categories, the increasing factors were furniture and utensils, and clothing and footwear. And the decreasing factors were housing, medical care, culture and recreation ,and transportation and communication. The relative prices, however, had significant influence on categories such as housing, furniture and utensils, medical care , culture and recreation, and transportation and communication and all of them were the decreation factors. 3) Among with changes of social and economical conditions, miscellaneous showed the highest increase in marginal propensity to consume and foods was the lowest. Also culture and recreation and housing brought up a great change of the income elasticity of demand.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권9호
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• pp.1-7
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• 2023

Demand prediction is an essential component of any business or supply chain. Large retailers need to keep track of tens of millions of items flows each day to ensure smooth operations and strong margins. The demand prediction is in the epicenter of this planning tornado. For business processes in retail companies that deal with a variety of products with short shelf life and foodstuffs, forecast accuracy is of the utmost importance due to the shifting demand pattern, which is impacted by an environment of dynamic and fast response. All sectors strive to produce the ideal quantity of goods at the ideal time, but for retailers, this issue is especially crucial as they also need to effectively manage perishable inventories. In light of this, this research aims to show how Machine Learning approaches can help with demand forecasting in retail and future sales predictions. This will be done in two steps. One by using historic data and another by using open data of weather conditions, fuel, Consumer Price Index (CPI), holidays, any specific events in that area etc. Several machine learning algorithms were applied and compared using the r-squared and mean absolute percentage error (MAPE) assessment metrics. The suggested method improves the effectiveness and quality of feature selection while using a small number of well-chosen features to increase demand prediction accuracy. The model is tested with a one-year weekly dataset after being trained with a two-year weekly dataset. The results show that the suggested expanded feature selection approach provides a very good MAPE range, a very respectable and encouraging value for anticipating retail demand in retail systems.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권8호
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• pp.210-216
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• 2023

Demand prediction is an essential component of any business or supply chain. Large retailers need to keep track of tens of millions of items flows each day to ensure smooth operations and strong margins. The demand prediction is in the epicenter of this planning tornado. For business processes in retail companies that deal with a variety of products with short shelf life and foodstuffs, forecast accuracy is of the utmost importance due to the shifting demand pattern, which is impacted by an environment of dynamic and fast response. All sectors strive to produce the ideal quantity of goods at the ideal time, but for retailers, this issue is especially crucial as they also need to effectively manage perishable inventories. In light of this, this research aims to show how Machine Learning approaches can help with demand forecasting in retail and future sales predictions. This will be done in two steps. One by using historic data and another by using open data of weather conditions, fuel, Consumer Price Index (CPI), holidays, any specific events in that area etc. Several machine learning algorithms were applied and compared using the r-squared and mean absolute percentage error (MAPE) assessment metrics. The suggested method improves the effectiveness and quality of feature selection while using a small number of well-chosen features to increase demand prediction accuracy. The model is tested with a one-year weekly dataset after being trained with a two-year weekly dataset. The results show that the suggested expanded feature selection approach provides a very good MAPE range, a very respectable and encouraging value for anticipating retail demand in retail systems.

• 경제분석
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• 제26권3호
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• pp.1-47
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• 2020

본 연구는 이자율 스프레드 혹은 이자율 스프레드의 각 구성요소인 기대 스프레드와 기간 프리미엄의 경기 예측력에 관한 1990년대 이후 선행연구를 서베이하고, 한국의 국고채 현물이자율 데이터를 이용하여 이자율 스프레드 및 각 구성요소의 산업생산 증가율, 소비자물가 상승률, 생산갭 등에 대한 예측력에 관한 실증분석을 수행하였다. 먼저 주로 미국 경제를 대상으로 한 선행 연구들을 서베이한 결과 이자율 스프레드는 주요 경제변수들에 대하여 유의한 예측력을 갖고 있으나 1980년대 중반 이후 인플레이션 타깃팅 강화 경향 등에 따라 이자율 스프레드의 경기 예측력이 저하되고 있는 것으로 나타났다. 다음으로 한국 데이터를 대상으로 산업생산 증가율, 소비자물가 상승률, 생산갭 등에 대한 이자율 스프레드 및 각 구성요소의 예측력을 분석한 결과, 특히 이자율 스프레드의 구성요소 중 기간 프리미엄이 유의한 예측력을 갖는 것으로 나타났다. 이자율 스프레드를 이용하여 표본외 분석을 수행한 결과, 예측방정식이 구조적으로 불안정한 것으로 나타났으며, 특히 산업생산지수 예측에 있어서 이자율 스프레드의 분해가 유의한 기여를 하는 것으로 나타났다.