This study aims at examining the early-stage financing scale for entrepreneur to build small & medium business. The data was collected from the DART (Data Analysis, Retrieval and Transfer System) of Korean Financial Supervisory Service(FSS) in the main. The results of this study show that small & medium business needs equipment & operation financing for about 37 months extent to reach Break-Even Point. The limitations of this study are data collections from registered firms on Korean FSS primarily and no showing about the early stage financing scale for building small & Medium Business concretely. Small & Medium business entrepreneur have to make a early stage finance plan according to a necessary equipment and operating cost in their business field for 37 months extent.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제23권4호
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pp.749-756
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2012
소지역 추정을 위해 널리 사용되고 있는 방법 중 하나는 선형혼합효과모형이다. 그러나 종속변수와 독립변수 사이의 관계가 비선형일 때 이 모형은 소지역 관련 모수에 대해 편의된 추정값을 초래한다. 본 논문에서는 M-분위수 커널회귀를 사용하여 소지역의 평균을 추정하는 방법을 제안한다. 그리고 모의실험을 통하여 서포트벡터분위수회귀와 성능을 비교함으로써 제안된 방법의 우수성을 보인다.
In many astrophysical systems, smooth large-scale variations coexist with small-scale fluctuations. For example, a large-scale velocity or density gradient can exist in molecular clouds that have small-scale fluctuations by turbulence. In redshifted 21cm observations, we also have two types of signals - the Galactic foreground emissions that change smoothly and the redshifted 21cm signals that fluctuate fast in frequency space. In many cases, the large-scale variations make it difficult to extract information on small-scale fluctuations. We propose a simple technique to remove smooth large-scale variations. Our technique relies on multi-point structure functions and can obtain the magnitudes of small-scale fluctuations. It can also be used to design filters that can remove large-scale variations and retrieve small-scale data. We discuss how to apply our technique to irregularly spaced data, such as rotation measure observations toward extragalactic radio point sources.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권4호
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pp.885-893
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2013
This paper considers Bayes estimations of the small area means under Fay-Herriot model with measurement errors. We provide empirical Bayes predictors of small area means with the corresponding jackknifed mean squared prediction errors. Also we obtain hierarchical Bayes predictors and the corresponding posterior standard deviations using Gibbs sampling. Numerical studies are provided to illustrate our methods and compare their eciencies.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제11권1호
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pp.111-126
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2000
지방자치제 실시에 따라 우리나라에서도 전국 또는 도 단위의 통계뿐만 아니라 시 군 구 등의 소지역 통계에 대한 수요가 증대되고 있다. 하지만 정부통계 생산을 위해 실시되는 표본조사의 경우 시(특별시, 광역시) 및 도별 통계생산을 목적으로 하기 때문에 신뢰성 있는 소지역 통계를 산출하는 것이 불가능하고, 따라서 이런 소지역 통계생산을 위해 간접 추정 기법을 적극적으로 활용하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 정부통계 생산을 위한 소지역 통계 기법의 도입 및 활용 가능성을 검토해 보기 위해 인천광역시 숙박 및 음식점업의 총매출에 대한 구별 소지역 통계를 산출할 수 있는 여러 가지 간접 추정 방법을 제시하고, 아울러 도소매업 총조사 자료를 이용하여 제시된 간접추정량들의 효율성을 비교 분석해 보고자 한다.
International Journal of Air-Conditioning and Refrigeration
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제7권
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pp.45-54
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1999
In this study, condensation heat transfer experiments were conducted in two small diameter (ø17.5, ø4.0) tubes. Comparison with the existing in-tube condensation heat transfer correlations indicated that these correlations over predict the present data. For example, Akers correlation over predicted the data up to 104 %. The condensation heat transfer coefficient of the ø4.0 I.D. tube was smaller than that of the ø7.5 I.D tube; at the mass velocity of 300 kg/$m^2$s, the difference was 12 %. The pressure drop data of the small diameter tubes were highly (two to six times) over predicted by the Lockhart-Martinelli correlation. Sub-cooled forced convection heat transfer test confirmed that Gnielinski's single phase heat transfer correlation predicted the data reasonably well.
A tidal prism eutrophication model, an one-dimensional intertidal model, is developed to study water quality conditions at small coastal basins and tidal creeks. The model simulates the physical transport processes using the concept of tidal flushing. The concept is simple and straightforward, and thus is ideal for small coastal basins with complex geometry. The model, having twenty-four state variables in the water column, simulates salinity, temperature, dissolved oxygen, three algal groups, and the cycles of carbon, nitrogen, phosphorus and silica. The model is applied to the Lynnhaven Bay, a small coastal basin of Chesapeake Bay in U.S.A. The model is calibrated using the field data collected in 1994, and then is verified using the independently collected data in 1980. The model overall gives a good reproduction of the field data, partly owing to the data collected from the field surveys specifically designed for the model application. This paper presents the procedure, and the results of the model calibration and verification.
In this study, condensation heat transfer experiments were conducted with two small diameter(ø7.5, ø4.0) tubes. Comparison with existing in-tube condensation heat transfer correlations indicated that the correlations overpredict the present data. For example, Akers correlation overpredicts the data upto 104%. The condensation heat transfer coefficient of the ø4.0 I.D. tube was smaller than that of the ø7.5 I.D tube; at the mass velocity of 300kg/$m^2$s, the difference was 12%. The pressure drop data of the small diameter tubes ware highly(two to six times) overpredicted by the Lockhart-Martinelli correlation. Subcooled forced convection heat transfer test confirmed that Gnielinski's single phase heat transfer correlation predicted the data reasonably well.
Recently, small satellite industries are rapidly changing. Demand for high performance small satellites is increasing with the expansion of Earth Observation Satellite market. A next-generation small satellites require a higher resolution image storage capacity than before. However, there is a problem that the HW configuration of the existing small satellite image storage device could not meet these requirements. The conventional data storing system uses SDRAM to store image data taken from satellites. When SDRAM is used in small satellite platform of a next generation, there is a problem that the cost of physical space is eight times higher and satellite price is two times higher than NAND Flash. Using the same satellite hardware configuration for next-generation satellites will increase the satellite volume to meet hardware requirements. Additional cost is required for structural design, environmental testing, and satellite launch due to increasing volume. Therefore, in order to construct a low-cost, high-efficiency system. This paper shows a next-generation solid state recorder unit (SSRU) using MRAM and NAND Flash instead of SDRAM. As a result of this research, next generation small satellite retain a storage size and weight and improves the data storage space by 15 times and the storage speed by 4.5 times compare to conventional design. Also reduced energy consumption by 96% compared to SDRAM based storage devices.
STAP(space-time adaptive processing) 알고리즘의 성능은 CUT(cell under test) 내의 간섭에 대한 공분산 행렬 추정의 정확도가 결정적 역할을 한다. STAP 데이터는 일반적으로 많은 배열 소자 및 사용된 다수의 송신 펄스에 의해 결정되는 2차원 데이터 구조를 가지고 있다. 그러므로 공분산 행렬 추정의 정확도를 높이기 위해서는 매우 많은 트레이닝 데이터가 요구된다. 본 논문에서는 수신된 적은 개수의 데이터를 공간주파수-도플러 평면으로 변환한 후 가상의 트레이닝 데이터를 생성하는 알고리즘을 제시한다. 클러터 점유 위치를 이론적으로 유도하며 이에 근거해서 가상 트레이닝 데이터 생성 절차를 제시하고 STAP 시뮬레이션을 통해서 제시된 알고리즘이 STAP 성능을 개선할 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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