• 정보처리학회논문지A
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• 제16A권2호
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• pp.113-124
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• 2009

최근 멀티코어가 장착된 시스템이 증가하면서 이를 통한 애플리케이션 성능향상에 대한 노력이 계속 되어왔다. 하나의 시스템에 다수의 처리장치가 존재함으로 인해 프로세싱 파워는 기존보다 증가했지만 기존의 소프트웨어나 하드웨어들은 싱글코어 시스템에 적합하게 설계된 경우가 많아 멀티코어의 이점을 충분히 활용하지 못하고 있는 경우가 많다. 기존의 많은 소프트웨어들은 멀티코어 상에서 공유 자원에 대한 병목현상과 비효율적인 캐시 메모리 사용으로 인하여 충분한 성능향상을 기대하기 어려우며 이러한 문제점들로 인하여 기존 소프트웨어는 코어의 개수에 비례한 성능을 얻지 못하며, 최악의 경우 오히려 감소될 수 있다. 본 논문에서는 TCP/IP를 사용하는 기존의 네트워크 애플리케이션과 운영체제에 흐름 수준 병렬처리 기법을 적용하여 성능을 증가 시킬 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방식은 개별 코어단위로 네트워크 애플리케이션, 운영체제의 TCP/IP 스택, 디바이스 드라이버, 네트워크 인터페이스가 서로 간섭 없이 작동할 수 있는 환경을 구성하며, L2 스위치를 통해 각 코어 단위로 트래픽을 분산하는 방법을 적용하였다. 이를 통해 각 코어 간에 애플리케이션의 데이터 및 자료구조, 소켓, 디바이스 드라이버, 네트워크 인터페이스의 공유를 최소화하여, 각 코어간의 자원을 차지하기 위한 경쟁을 최소화하고 캐시 히트율을 증가시킨다. 이를 통하여 8개의 멀티코어를 사용하였을 경우 네트워크 접속속도와 대역폭이 코어의 개수에 따라 선형적으로 증가함을 실험을 통해 입증하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.3417-3426
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• 2012

본 연구는 기본적으로 소유구조(내부 외국인 지분율)가 대리인 비용(자산효율성 비중 영업외비용 비중)에 어떠한 영향을 미치는 가에 대한 실증연구이다. 그러나 소유구조와 대리인 비용의 상관성에 대한 기존연구들이 단순히 Pooled OLS Model을 사용하고 있기에 본 연구에서는 단순 Pooled OLS Model이 방대한 양의 패널형 자료의 검증에는 통계적 신뢰성이 부족하다는 전제하에, Pooled-OLS Model의 적합성 검증 결과를 토대로, 자료형성의 시점 및 기업의 효과를 반영하는 Fixed Effect Model과 Random Effect Model을 추가적인 연구모형으로 형성하고 이를 비교분석함으로써 실증분석 결과의 신뢰성 및 통계적 타당성을 높이고자 하였다. 연구 자료는 IMF 경제 위기 이후인 1998~2007년까지 10년간이며 금융업을 제외한 331개 기업을 대상으로 하였다. 주요 결과로는 모델의 적합성 검증결과 대리인 비용 항목 중 자산효율성 비중은 Random Effect Model을 사용하는 것이 적절하였으나 이에 반하여 영업외비용 비중은 Fixed Effect Model의 사용이 적합하였다. 이에 따른 실증분석결과는 Pooled OLS Model에서 채택되었던 가설이 대부분 기각되는 결과가 나왔다. 이는 실증분석에 있어서 사용하는 모형에 따라 다른 분석결과의 도출이 가능하다는 점을 보여주어 연구 자료에 따른 적합한 연구모형의 형성이 통계적으로 유의한 실증결과의 도출을 위해 무엇보다 중요하다는 점을 시사하고 있다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제16권2호
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• pp.99-106
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• 1998

목적 : 임상에서 발생빈도가 높은 위선암, 폐선암, 망막세포종, 자궁경부 편평상피암의 4가지 인 체암세포주(MKN-45, PC-14, Y-79, HeL)를 이용하여 방사선조사후 세포생존분획 및 세포생존곡선의 모양을 결정하는 지표를 구하고 방사선조사후 손상 회복정도를 측정하여 이들 여러 지표간의 상관관계 여부를 구명하기 위하여 본실험을 시행하였다. 대상 및 방법 :각 세포주의 방사선감수성을 보기 위하여 1, 2, 3, 5, 7 및 10Gy의 방사선을 1 회 조사하였고 방사선조사후 준치사손상 회복정도를 보기 위하여 5Gy씩 2회의 방사선조사를 0, 1, 2, 3, 4, 6 및 24시간 간격으로 시행하였다. 세포의 생존분획은 $Sperman-K\"{a}rbor$ 방법으로 세포집락형성능력을 측정하여 산출하였으며 생존곡선의 수학적 분석은 linear-quadratic(LQ), multitarget-single hit(MS) 모형과 mean inactivation $dose(\v{D})$를 이용하였다. 결과 : 방사선조사후의 세포생존 실험결과 2Gy에서의 세포생존분획(SF2)은 0.174에서 0.85까지 다양하게 나타났으며 Y-79는 유의하게 낮은 SF2를, PC-14는 높은 SF2를 나타내었다(p<0.05, t-test). LQ model로 분석한 방사선 세포생존곡선의 분석결과 Y-79, MKN-45, HeLa, PC-14에서 ${\alpha}$가 각각 0.603, 0.355, 0.275, 0.102이었고 ${\beta}$는 각각 0.005, 0.016, 0.025, 0.027이었다. MS model로 분석한 결과는 Y-79, MKN-45, HeLa, PC-14에서 Do가 각각 1.59, 1.84, 1.88, 2.52였고 n은 0.97, 1.46, 1.52, 1.69를 보였다. 한편 Gauss-Laguerre방법으로 계산한 $\v{D}$는 Y-79, MKN-45, HeLa, PC-14에서 각각 1.62, 2.37, 2.61, 3.95였다. SF2가 감소함에 따라 ${\alpha}$값은 증가하였고 Do, $\v{D}$값은 감소하였으며 이들간의 Pearson 상관계수는 각각 0.953, 0.993, 0.999였다. (p<0.05). 분할조사에 의한 준치사손상 회복정도는 약 4시간 내외에 포화상태에 도달하였으며 포화상태의 recovery ratio(RR)는 2에서 3.79 사이였다. RR은 방사선감수성의 지표인 SF2, ${\alpha}$, ${\beta}$, Do, $\v{D}$과 통계학적으로 유의한 상관관계를 나타내지 않았다. 결론 : 본 연구의 결과 네가지 인체상피암세포주의 내재적 발사선감수성은 서로 상이하였으며 Y-79가 가장 민감하였고, MKN-45와 HeLa는 각각 중등도의 방사선감수성을 나타냈으며 PC-14는 방사선감수성이 가장 낮았다. 이와같은 감수성의 차이는 SF2, ${\alpha}$, Do와 $\v{D}$의 차이로 나타났으며 띠들간에는 밀접한 상관관계를 나타내었다. 방사선에 의한 준치사손상 회복력은 MKN-45와 HeLa에서 높게 나타났고 회복력과 방사선감수성과는 무관하였다. 각 암세포주에 따르는 이와같은 지표들은 향후 방사선치료 효과를 높이기 위한 방사선생물학 실험의 기초 자료로서 이용되어 질 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.139-153
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• 2017

기업의 부도는 이해관계자들뿐 아니라 사회에도 경제적으로 큰 손실을 야기한다. 따라서 기업부도예측은 경영학 연구에 있어 중요한 연구주제 중 하나로 다뤄져 왔다. 기존의 연구에서는 부도 예측을 위해 다변량판별분석, 로짓분석, 신경망분석 등 다양한 방법론을 이용하여 모형의 부도 예측력을 높이고 과적합의 문제를 해결하고자 시도하였다. 하지만 기존의 연구들이 시간적 요소를 고려하지 않아 발생할 수 있는 문제점들을 갖고 있음에도 불구하고 부도 예측에 있어서 동적 모형을 이용한 연구는 활발히 진행되고 있지 않으며 따라서 동적 모형을 이용하여 부도예측모형이 더욱 개선될 여지가 있다는 점을 확인할 수 있었다. 이에 본 연구에서는 RNN(Recurrent Neural Network)을 이용하여 시계열 재무 데이터의 동적 변화를 반영한 모형을 만들었으며 기존의 부도예측모형들과의 비교분석을 통해 부도 예측력의 향상에 도움이 된다는 것을 확인할 수 있었다. 모형의 유용성을 검증하기 위해 KIS Value의 재무 데이터를 이용하여 실험을 수행하였고 비교모형으로는 다변량판별분석, 로짓분석, SVM, 인공신경망을 선정하였다. 실험 결과 제안된 모형이 비교 모형에 비해 우수한 예측력을 보이는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구는 변수들의 변화를 포착하는 동적 모형을 부도예측에 새롭게 제안하여 부도예측 연구의 발전에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제33권3호
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• pp.480-486
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• 2004

식용 해조류의 일종인 모자반을 추출, 분획 하여 in vitro에서의 항발암효과를 실험하였다. 모자반을 추출, 분획하여 3종의 암세포주(HepG2, HT-29, HeLa)를 이용하여 암세포 독성 효과를 본 결과, 모자반의 ethylether 분획층(SFMEE)과 ethylacetate분획층(SFMEA)에서 3종의 사용 암세포주인 HepG2, HT29 및 HeLa 모두 아주 높은 cytotoxicity를 보였으며, HT29와 HeLa에서는 mathanol 추출물(SFM)과 hexane 분획층(SFMH)에서도 유의적인 암세포 독성 효과를 나타내었다. 정상세포인 liver세포는 모자반의 모든 용매 분획층에서 암세포 독성효과가 낮게 나타났다. 이상과 같이 3종의 암세포에 대한 독성 실험에서 전반적으로 SFMEE층과 EFMEA층에 월등히 높은 암세포 독성 물질이 존재함을 알 수 있었다. 한편 인체 간암세포주인 HepG2를 이용하여 QR 효소 유도 활성 여부를 측정한 결과 SFMEE층은 아주 낮은 초기 첨가 농도인 25 $\mu\textrm{g}$/mL에서, 대조군에 비해 이미 2.89배의 높은 QR 유도 활성 효과를 보였고, SFMH층은 농도의존적으로 그 효과가 증가하여 최종 농도인 100 $\mu\textrm{g}$/mL에서 2.50배의 QR 유도 활성효과를 나타내었다. 모자반의 DPPH radical 소거능을 실험 하였으며 모자반의 메탄을 추출물의 DPPH 소거능 결과는 대조군인 항산화제인 BHT와 Vit C의 결과와 유사하였다. 본 실험의 결과로 모자반은 메탄올 추출물속에 DPPH소거능을 가진 물질이 존재하고 있으며 이 결과는 모자반의 in vitro 항발암활성을 설명하는데 그 기초배경이 될 수 있다. 본 실험 결과를 종합 검토해 보면 모자반 추출물과 용매별 각 분획 층에서의 암세포 독성 효과는 주로 비극성 분획층에서 높게 나타났으며, QR유도 활성 효과도 비극성 분획층인 SFMEE층과 SFMH층에서 나타났다. 특히 SFMEE층은 적은 농도에서 암세포 독성 효과, QR 유도 활성 효과를 나타내었으며 이 연구결과에 대한 단계적인 물질의 분리 동정이 이루어져 SFMEE층에서의 유용한 생리활성물질 개발이 기대되는 바이다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제24권4호
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• pp.280-284
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• 2006

목 적: 원자력의학원에 설치되어 있는 MC50 사이클로트론에서 생성되는 중성자선의 의학적 이용을 위하여 생물학적 특성을 평가하고자 하였다. 대상 및 방법: 35 MeV 양성자를 15 mm 베릴륨 표적에 부딪혀서 생성된 중성자선에 대하여 물리적 방사선선량을 측정한 후 체외실험(in-vitro)을 하였다. EMT-6 세포주(cell line)를 이용하여 $0{\sim}5\;Gy$의 중성자선을 조사 후 생존분획(surviving fraction)을 구하였다. 또한 감마선의 효과를 피하기 위하여 납차폐를 한 후에 동일 조건에서 생존분획을 구하였다. 엑스선 실험에서는 0, 2, 5, 10, 15 Gy를 조사 후 생존분획을 측정하였다. 결 과: MC50의 중성자선은 조사야 $26{\times}26\;cm^2$, 전류 $10{\mu}A$, 깊이 2 cm에서 84%의 중성자와 16%의 감마선으로 구성되어 있었고, 총선량률은 9.25 cGy/min이었다. 엑스선을 이용하여 측정한 생존분획곡선은 선형이차함수모델 (linear quadratic model)을 적용하였을 때 ${\alpha}/{\beta}$비는 0.611 (${\alpha}=0.0204,\;{\beta}=0.0334,\;R^2=0.999$)이었다. 중성자선에 있어서 생존분획곡선은 저선량 영역에서 어깨영역(shoulder area)을 가지고 있었고, 모든 실험에서 선형이차함수모델에 잘 맞았다. ${\alpha}$의 평균값은 -0.315 (범위, $-0.254{\sim}-0.360$)였고, ${\beta}$값은 0.247 (범위, $0.220{\sim}0.262$)이었다. 납차폐를 하였을 때에도 생존분획곡선에서 어깨영역은 없어지지 않았다. 중성자선의 RBE (relative biological effectiveness) 값은 생존분획이 0.1일 때 $2.07{\sim}2.19$ 범위였고, 0.01일 때 $2.21{\sim}2.35$였다. 결 론: MC50에서 생성된 중성자선은 상당량의 감마선을 내포하고 있으며 이것이 생존분획곡선에서 어깨영역이 나타나는 데에 기여하였을 것이다. MC50의 중성자선의 RBE 값은 약 2.2였다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제19권2호
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• pp.139-155
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• 2009

For the last few decades, many studies have tried to explore and unveil venture companies' success factors and unique features in order to identify the sources of such companies' competitive advantages over their rivals. Such venture companies have shown tendency to give high returns for investors generally making the best use of information technology. For this reason, many venture companies are keen on attracting avid investors' attention. Investors generally make their investment decisions by carefully examining the evaluation criteria of the alternatives. To them, credit rating information provided by international rating agencies, such as Standard and Poor's, Moody's and Fitch is crucial source as to such pivotal concerns as companies stability, growth, and risk status. But these types of information are generated only for the companies issuing corporate bonds, not venture companies. Therefore, this study proposes a method for evaluating venture businesses by presenting our recent empirical results using financial data of Korean venture companies listed on KOSDAQ in Korea exchange. In addition, this paper used multi-class SVM for the prediction of DEA-based efficiency rating for venture businesses, which was derived from our proposed method. Our approach sheds light on ways to locate efficient companies generating high level of profits. Above all, in determining effective ways to evaluate a venture firm's efficiency, it is important to understand the major contributing factors of such efficiency. Therefore, this paper is constructed on the basis of following two ideas to classify which companies are more efficient venture companies: i) making DEA based multi-class rating for sample companies and ii) developing multi-class SVM-based efficiency prediction model for classifying all companies. First, the Data Envelopment Analysis(DEA) is a non-parametric multiple input-output efficiency technique that measures the relative efficiency of decision making units(DMUs) using a linear programming based model. It is non-parametric because it requires no assumption on the shape or parameters of the underlying production function. DEA has been already widely applied for evaluating the relative efficiency of DMUs. Recently, a number of DEA based studies have evaluated the efficiency of various types of companies, such as internet companies and venture companies. It has been also applied to corporate credit ratings. In this study we utilized DEA for sorting venture companies by efficiency based ratings. The Support Vector Machine(SVM), on the other hand, is a popular technique for solving data classification problems. In this paper, we employed SVM to classify the efficiency ratings in IT venture companies according to the results of DEA. The SVM method was first developed by Vapnik (1995). As one of many machine learning techniques, SVM is based on a statistical theory. Thus far, the method has shown good performances especially in generalizing capacity in classification tasks, resulting in numerous applications in many areas of business, SVM is basically the algorithm that finds the maximum margin hyperplane, which is the maximum separation between classes. According to this method, support vectors are the closest to the maximum margin hyperplane. If it is impossible to classify, we can use the kernel function. In the case of nonlinear class boundaries, we can transform the inputs into a high-dimensional feature space, This is the original input space and is mapped into a high-dimensional dot-product space. Many studies applied SVM to the prediction of bankruptcy, the forecast a financial time series, and the problem of estimating credit rating, In this study we employed SVM for developing data mining-based efficiency prediction model. We used the Gaussian radial function as a kernel function of SVM. In multi-class SVM, we adopted one-against-one approach between binary classification method and two all-together methods, proposed by Weston and Watkins(1999) and Crammer and Singer(2000), respectively. In this research, we used corporate information of 154 companies listed on KOSDAQ market in Korea exchange. We obtained companies' financial information of 2005 from the KIS(Korea Information Service, Inc.). Using this data, we made multi-class rating with DEA efficiency and built multi-class prediction model based data mining. Among three manners of multi-classification, the hit ratio of the Weston and Watkins method is the best in the test data set. In multi classification problems as efficiency ratings of venture business, it is very useful for investors to know the class with errors, one class difference, when it is difficult to find out the accurate class in the actual market. So we presented accuracy results within 1-class errors, and the Weston and Watkins method showed 85.7% accuracy in our test samples. We conclude that the DEA based multi-class approach in venture business generates more information than the binary classification problem, notwithstanding its efficiency level. We believe this model can help investors in decision making as it provides a reliably tool to evaluate venture companies in the financial domain. For the future research, we perceive the need to enhance such areas as the variable selection process, the parameter selection of kernel function, the generalization, and the sample size of multi-class.

• 지능정보연구
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• 제16권4호
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• pp.67-84
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• 2010

미래에 대한 정확한 예측은 경영자, 또는 기업이 수행하는 경영의사결정에 매우 중요한 역할을 한다. 예측만 정확하다면 경영의사결정의 질은 매우 높아질 수 있을 것이다. 하지만 점점 가속화되고 있는 경영 환경의 변화로 말미암아 미래 예측을 정확하게 하는 일은 점점 더 어려워지고 있다. 이에 기업에서는 정확한 예측을 위하여 전문가의 휴리스틱뿐만 아니라 과학적 예측모형을 함께 활용하여 예측의 성과를 높이는 노력을 해 오고 있다. 본 연구는 사례기반추론모형을 예측을 위한 기본 모형으로 설정하고, 데이터 간의 유사도 측정에 퍼지 관계의 개념을 적용함으로써 개선된 예측성과를 얻고자 하였다. 특히, 독립변수 중 기호 데이터 형식의 속성을 가지는 변수들간의 유사도를 측정하기 위해 이진논리의 개념(일치여부의 판단)과 퍼지 관계 및 합성의 개념을 이용하여 도출된 유사도 매트릭스를 사용하였다. 연구 결과, 기호 데이터 형식의 속성을 가지는 변수들 간의 유사도 측정에서 퍼지 관계 및 합성의 개념을 적용하는 방법이 이진논리의 개념을 적용하는 방법과 비교하여 더 우수한 예측정확성을 나타내었다. 그러나 유사도 측정을 위해 다양한 퍼지합성방법(Max-min 합성, Max-product 합성, Max-average 합성)을 적용하여 예측하는 경우에는 예측정확성 측면에서 퍼지 합성방법 간의 통계적인 차이는 유의하지 않았다. 본 연구는 사례기반추론 모형의 구축에서 가장 중요한 유사도 측정에 있어서 퍼지 관계 및 퍼지 합성의 개념을 적용함으로써 유사도 측정 및 적용 방법론을 제시하였다는데 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.161-177
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• 2015

정보기술의 빠른 진화, 빅데이터의 등장, 분석기법의 고도화 등으로 인해 다량의 데이터로부터 의미있는 정보를 추출하는 데이터마이닝을 다양한 영역에 활용하고자 하는 시도들이 활발히 진행되고 있다. 그 중의 한 분야가 농산물 유통영역인데, 농산물에 대한 지속적인 수요 증가와 전자경매의 활성화 등으로 수도권 농산물 도매시장에서만도 연간 수천만건 이상의 거래가 이루어 진다. 그러나 급속한 거래량 증가와 더불어 과거로부터 관행적으로 이루어지고 있는 부정거래도 함께 증가하고 있는데 거래참가자들 사이의 결탁에 의해 발생하는 농산물 도매시장의 부정거래는 점차 지능화되는 추세이며, 이들을 감지하고 적발하기가 매우 어려운 실정이다. 이로 인해 농산물 유통환경의 공정거래 질서는 침해되고 시장에 대한 신뢰는 훼손되곤 한다. 따라서 거래투명성을 제고하고 유통비리를 구조적으로 개선하기 위한 과학적이고 자동화된 부정탐지시스템의 필요성이 어느 때보다도 절실히 요구되는 상황이다. 본 연구에서는 데이터마이닝의 의사결정나무를 이용하여 실제 발생하지 않은 거래를 실물 없이 거래한 것처럼 조작하여 대금을 정산하는 행위인 허위거래를 탐지하는 모형을 제시하였다. 이를 위해 실제 농산물 도매시장의 데이터를 수집하였고, 데이터의 정제 및 표준화 등의 선행작업을 수행하였다. 또한 변수 간의 상관관계 및 분포도 분석 등을 통해 데이터의 특성을 파악한 후 예측모형을 구축하여 허위거래와 정상거래를 분류하는 패턴을 도출하였으며, 최종적으로 시험용 데이터를 이용하여 모형을 평가하는 단계를 거쳐 결과의 적합성을 확인하였다. 향후 데이터마이닝을 이용한 부정탐지 모형을 허위거래뿐만 아니라 낙찰부정, 경매조작 등과 같이 다양화되는 부정거래에 적용하게 되면 보다 지대한 효과를 거둘 수 있으리라 사료된다.

• Asia Marketing Journal
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• 제10권2호
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• pp.1-29
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• 2008

본 연구는 해외 여러 시장에서 제품을 판매하는 글로벌 기업의 입장에서 복수 시장에서 발생하는 제품 수준의 매출 이륙 시점을 예측할 수 있는 모형을 제시하였다. 이 모형을 이용하여 복수 시장 정보, 제품 속성 정보, 가격 정보, 매출 정보 중 매출 이륙 시점 예측에 유용한 설명 변수들을 규명하기 위해 국내 전자 업체가 2년 5개월간 10개국 시장에 판매한 90종류의 PDP TV, LCD TV들 월별 매출 자료들을 대상으로 실증 분석을 하였다. 분석 결과, 매출 이륙 시점 예측에 유용한 변수들을 다음과 같이 파악할 수 있었다. 첫째, 대상 제품이 표적 시장에 진출하기 이전에 진출한 타 시장에서의 매출 자료를 표적 시장에서의 대상 제품 매출 이륙 시점 예측에 이용하는 것이 가장 중요함을 실증 분석을 통해 알 수 있었다. 특히, 매출 이륙 시점 예측에 동일 제품의 타 시장 혁신 계수를 이용하는 것이 유용한 반면, 동일 제품의 타 시장 모방 계수는 예측력에 도움을 주지 못함을 알 수 있었다. 둘째, 타 제품의 표적 시장 확산 정보는 예상과 달리 대상 제품의 표적 시장에서의 매출 이륙 시점 예측에 기여하는 바는 낮음을 알 수 있었다. 셋째, 일반적 인식처럼 가격과 제품의 속성도 이륙시점의 발생 시기에 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. 하지만 제품의 자체 가격 정보 보다 시장 평균 가격 대비 대상 제품 가격 비율이 매출 이륙 시점 예측에 보다 효과적임을 알 수 있었다. 마지막으로, 전기 누적 매출량 역시 PLC 중 초기 시점을 예측하는 상황임에도 불구하고 제품 수준의 매출 이륙 시점 예측에 중요한 변수임을 알 수 있었다. 본 연구에서 제시한 매출 이륙 시점 예측 모형은 평균치에 근거한 일반적 예측과 비교해 볼 때 높은 예측력을 보여 주었다. 본 연구에서 제시한 예측 모형을 이용할 경우 특히 예측 시점이 2기일 때 가장 높음을 알 수 있었다. 본 연구 결과가 기여하는 바를 보면 첫째, 기존 확산모형과 달리 본 연구에서는 제품의 매출 초기 시점인 매출 이륙 시점을 측정하고, 예측하는 모형을 제시하였다. 둘째, 본 연구는 글로벌 시장에서 적용 가능한 제품 수준의 매출 이륙 시점을 예측하였다. 셋째, 본 연구는 처음으로 매출 이륙 시점 예측력을 예측 시점 별로 분석하여 모형의 예측력을 이해하는 데 새로운 접근법을 제시하였다.