• 유통과학연구
• /
• 제16권11호
• /
• pp.21-27
• /
• 2018

Purpose - This study investigates the financial ratio of savings banks and the effect of the ratio having influence upon bankruptcy by quantitative empirical analysis of forecast model to give material of better management and objective evidence of management strategy and way of advancement and risk control. Research design, data, and methodology - The author added two growth indexes, three fluidity indexes, five profitability indexes, and four activity indexes CAMEL rating to not only the balance sheets but also the income statement of thirty savings banks that suspended business from 2011 to 2015 and collected fourteen financial ratio indexes. IBMSPSS VER. 21.0 was used. Results - Variables having influence upon bankruptcy forecast models included total asset increase ratio and operating income increase ratio of growth index and sales to account receivable ratio, and tangible equity ratio and liquidity ratio of liquidity ratio. The study selected total asset operating ratio, and earning and expenditure ratio from profitability index, and receivable turnover ratio of activity index. Conclusions - Financial supervising system should be improved and financial consumers should be protected to develop saving bank and to control risk, and information on financial companies should be strengthened.

• 응용통계연구
• /
• 제31권2호
• /
• pp.303-313
• /
• 2018

본 논문에서는 약품비 지출에 대한 예측을 수행하기 위하여 시계열 모형을 도입한다. 2012년 약가 일괄인하를 반영하기 위하여 구간별 모형을 토대로, 자기회귀오차모형과 전이함수모형을 고려하였다. 자기회귀오차모형에서는 예측의 편리성을 위하여 결정적 추세만을 고려하였으며, 전이함수모형에서는 주요한 외생변수와의 교차상관성을 이용하여 약품비 지출의 인과 메커니즘을 설명하였다. 각 모형에서 약가 일괄인하 이후 수준 변화가 유의하게 나타났으며, 전이함수모형에서는 의약품 사용자 수 및 노인환자 비중 시계열 변수가 유의하게 나타났다. 자기회귀오차모형은 약가 일괄인하로 의한 약품비 수준이동에 좌우되어 비교적 낮은 예측값이 도출되었으며, 전이함수모형은 약품비 지출에 영향을 미치는 외부 설명변수의 증가 추세가 적절히 반영되어 더 높은 예측값을 보였다. 설명변수를 포함하지 않을 경우, 약품비 수준이동만을 고려한 ARIMA 모형은 약품비 지출 추세를 가장 높이 예측하였다.

• 전자통신동향분석
• /
• 제28권6호
• /
• pp.13-27
• /
• 2013

SDN(Software Defined Network) 기술이 미국을 중심으로 먼저 출발하였으며 NFV(Network Function Virtualization) 기술은 유럽을 중심으로 한 SDN의 경쟁적인 기술로 초기에는 인식이 되었으나, 두 기술의 상호 시너지 효과를 고려하여 2013년 하반기부터는 다양한 형태의 협력 방안들이 표준단체, 산업체 및 캐리어들로부터 소개되고 있다. 두 기술이 지향하는 가장 큰 목표는 하드웨어의 의존성을 배제하고 네트워크 및 서비스를 추상화함으로써 캐리어들이 신규 서비스를 Time-to-Market에 맞게 그러면서도 유연하게 출시하고 제어 및 관리를 중앙집중 방식으로 제공하여 CAPEX(Capital Expenditure) & OPEX(Operating Expense)를 최소화 하는데 있다. 본고에서는 이 두 기술의 표준화 및 기술 동향, 그리고 아직은 태동기인 두 기술이 지향하는 다양한 Use Case들과 적용사례를 캐리어 환경 중심으로 살펴보고 향후 상용화 및 산업화에 대한 장 단기 발전 전망에 대해 기술 중심으로 예측해 본다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
• /
• 한국항해항만학회 1999년도 추계학술대회논문집
• /
• pp.19-33
• /
• 1999

This paper is concerned with developing a standard costing model based on the case study of PECT and GCT and analysing their profitability in order to improve operation efficiency and design business strategy. In doing so, the model can be a useful tool to analyze current calculation system of lease charge at the two terminals and to judge whether the level of lease charge currently applied to them is justifiable for their profitability. This paper also deals with break-even analysis of container terminal operating companies on the basis of the model and forecast of their profitability. On the top of that, it tries to look into the arguments and to suggest proposals for improving their profitability.

• 한국건축시공학회지
• /
• 제18권6호
• /
• pp.621-631
• /
• 2018

국내 공공임대주택에서 유지관리 단계에서의 수선유지비는 효율적 관리의 필요와 함께 그 중요성이 부각되고 있다. 본 연구에서는 수선유지비를 예측하는 방법으로서 기존의 실적자료를 통한 방법을 대신하여 물량기반의 예측방법을 제안하고자 한다. 견적방식 모델을 통하여 공동주택 유지관리단계의 40년간을 대상으로 연차 단위별로 수선유지비용을 예측하고 분포 특성에 대한 정보를 제공한다. 수선유지비예측의 정확성을 제고하기 위해, 최근 변경된 장기수선항목 및 수선주기를 반영하였다. 또한 최근에 건설된 공동주택 마감수준을 수선대상으로 포함하였다. 수량산출은 공공임대주택 5개 사례현장을 선정하여 수행되었으며, 세대수 및 연면적 단위로 환산하여 공공임대주택의 수선유지비를 범용적으로 예측하는데 활용될 수 있도록 분석하였다.

• 한국건설관리학회논문집
• /
• 제4권4호
• /
• pp.114-122
• /
• 2003

Dynamic and fragmented characteristics are two of the most significant factors that distinguish the construction industry from other industries. Previous forecasting techniques have failed to solve the problems derived from the above characteristics, and do not provide considerable support This paper deals with providing a more precise forecasting by applying Case-based Reasoning (CBR). The newly developed model in this study enables project managers to forecast monthly expenditures with less time and effort by retrieving and referring only projects of a similar nature, while filtering out irrelevant cases included in database. For the purpose of accurate forecasting, the choice of the numbers of referring projects was investigated. It is concluded that selecting similar projects at $5{\~}6{\%}$ out of the whole database will produce a more precise forecasting. The new forecasting model, which suggests the predicted values based on previous projects, is more than just a forecasting methodology; it provides a bridge that enables current data collection techniques to be used within the context of the accumulated information. This will eventually help all the participants in the construction industry to build up the knowledge derived from invaluable experience.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
• /
• 한국건설관리학회 2004년도 제5회 정기학술발표대회 논문집
• /
• pp.117-124
• /
• 2004

Dynamic and fragmented characteristics ale two of the most significant factors that distinguish the construction industry from other industries. Previous forecasting techniques have failed to solve the problems derived from the above characteristics and do not provide considerable support. This paper deals with providing a more precise forecasting by applying Case-based Reasoning (CBR). The newly developed model in this study enables project managers to forecast monthly expenditures with less time and effort by retrieving and referring only projects of a similar nature, while filtering out irrelevant cases included in database. For the purpose of accurate forecasting. the choice of the numbers of referring projects was investigated. it is concluded that selecting similar projects at $5\~6\;\%$ out of the whole database will produce a more precise forecasting. The new forecasting model. which suggests the predicted values based on previous projects, is more than just a forecasting methodology it provides a bridge that enables current data collection techniques to be used within the context of the accumulated information. This will eventually help all the participants in the construction industry to build up the know ledge derived from invaluable experience.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제15권1호
• /
• pp.72-80
• /
• 2014

본 연구는 한국의 커피수요를 추정하고 이를 바탕으로 커피수요의 가격탄력성, 소득탄력성, 교차탄력성을 살펴보았다. 자료는 2003~2012년까지의 통계청에서 제공하는 도시가계조사 마이크로 데이터를 이용하였고 LA/AIDS모형과 SUR방법을 이용하여 커피수요를 추정하였다. 분석결과 커피의 자기가격탄력성과 소득탄력성은 각각 -0.259, 0.455추정되어 비탄력적으로 나타났고 소득 항 추정계수는 음(-)으로 나타나 필수재의 성격을 나타내고 있다. 이는 소비자물가안정정책을 수립할 때 커피도 중요한 품목으로 고려할 필요성이 제기된다. 또한 커피와 담배사이의 교차탄력성은 -0.121로 추정되어 보완관계가 있는 것으로 나타났고 가구주를 기준으로 남성이 여성보다 더 많이 소비하는 것으로 나타났으며 연령별로는 50대가 가장 많이 소비하는 것으로 나타났다.

• 한국건설관리학회논문집
• /
• 제7권2호
• /
• pp.138-147
• /
• 2006

건설업은 타산업, 특히 제조업 분야와 비하여 시장구성이 분절적이며 시장상황의 변동이 지극히 유동적이다. 그간 많은 연구자들이 기존의 비용예측 기법들을 통해 이러한 건설부문의 특성을 반영, 그 예측력을 높이기 위하여 많은 노력을 경주해오고 있다. 본 연구에서는 공동주택 비용투입 형태를 예측함에 있어서 사례기반추론(Case-Based Reasoning : CBR)을 이용, 기존 사업에 대한 실적데이터를 활용함에 있어서 유사한 프로젝트를 일정기준에 의하여 선별, 해당 비용정보만을 참조하여 향후 비용투입을 예측함으로써 그 정확도를 향상시키고자 하였다. 비용예측모델의 정확도를 제고하기 위해 비교 프로젝트간의 유사성을 비교함에 있어서, 비용정보는 세 가지 수준의 공종분류, 즉 전체프로젝트 수준, 7개 대공종 분류, 총 20개 세부공종별 분류에 따라 분석하였다. 본 연구의 결론은 데이터베이스화된 자료 중, 유사성을 계량화한 후 유사성평가 상위 $12{\sim}19%$의 프로젝트의 정보만을 참조하는 것이 그 예측도를 극대화시킬 수 있는 것으로 판명되었다.

• 산업경영시스템학회지
• /
• 제40권4호
• /
• pp.253-259
• /
• 2017

Recent development in science and technology has modernized the weapon system of ROKN (Republic Of Korea Navy). Although the cost of purchasing, operating and maintaining the cutting-edge weapon systems has been increased significantly, the national defense expenditure is under a tight budget constraint. In order to maintain the availability of ships with low cost, we need accurate demand forecasts for spare parts. We attempted to find consumption pattern using data mining techniques. First we gathered a large amount of component consumption data through the DELIIS (Defense Logistics Intergrated Information System). Through data collection, we obtained 42 variables such as annual consumption quantity, ASL selection quantity, order-relase ratio. The objective variable is the quantity of spare parts purchased in f-year and MSE (Mean squared error) is used as the predictive power measure. To construct an optimal demand forecasting model, regression tree model, randomforest model, neural network model, and linear regression model were used as data mining techniques. The open software R was used for model construction. The results show that randomforest model is the best value of MSE. The important variables utilized in all models are consumption quantity, ASL selection quantity and order-release rate. The data related to the demand forecast of spare parts in the DELIIS was collected and the demand for the spare parts was estimated by using the data mining technique. Our approach shows improved performance in demand forecasting with higher accuracy then previous work. Also data mining can be used to identify variables that are related to demand forecasting.