• 콘크리트학회논문집
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• 제21권1호
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• pp.65-74
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• 2009

이형철근의 부식이 우려되는 경우, GFRP 보강근의 사용이 사용될 수 있다. 이 연구에서는 GFRP 보강근으로 보강된 총 36개 보 및 일방향 슬래브의 휨 실험을 수행하였다. 4종의 GFRP 보강근을 실험에 사용하였고, 보강근 직경은 13 mm이었다. 대부분의 실험체의 보강근은 중앙부에서 겹침이음되었다. 모든 보 및 슬래브는 4점재하 되었으므로, 이음부는 균일한 모멘트를 받도록 계획하였다. 실험변수는 이음길이, 피복두께 및 보강근 간격이었다. 보수적으로 부착강도를 평가하기 위하여 이음부에는 스터럽을 사용하지 않았다. 실험결과 보강근과 콘크리트 간 발생한 부착응력을 비선형 단면해석을 통하여 결정하였다. 2변수 선형 회귀분석을 사용하여 평균부착강도의 예측식을 유도하였다. 5% 분위수 개념을 사용하여 이음길이 설계식을 제안하였다. 이 연구의 결과로 이론적인 이음길이 설계식이 제안되었으며 결과를 ACI 440 정착설계식과 비교하였다.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제25권1호
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• pp.44-52
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• 1992

This study was conducted to evaluate the relations between alcohol intake and blood lipid level in a group of 1,138 Korean adult men, ages 20 to 69 years. Total number of each of a variety of drinks in the previous two weeks was obtained by questionnaire and converted into grams of alcohol consumed in a week. The levels of blood lipid such as Cholesterol, HDL-Cholesterol, Triglyceride and LDL-Cholesterol were examined by enzyme method. We also observed the effects of various variables such as age, body mass index, smoking, exercise and blood pressure on blood lipid level. The results obtained were as follows : 1. Average weekly alcohol intake was $129.0{\pm}167.4gm$ and that of 30-39 age group was the highest as $149.3{\pm}170.4gm$. 2. Levels of Cholesterol Triglyceride and LDL-Cholesterol tended to increase with increasing age, but level of HDL-Cholesterol showed no significant relationship with age. 3. The positive linear regressions of alcohol intake on HDL-Cholesterol and Triglyceride were noted statistically significant. 4. Multiple regression analysis demonstrated that the effect of alcohol on HDL-Cholesterol and Triglyceride was statistically significant and the contribution rates were 5.0% and 0.8%, respectively. And, in the case of HDL-Cholesterol, the alcohol intake was the most significant independent variable.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권12호
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• pp.6097-6120
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• 2019

Online consumer reviews (OCRs) provide product information and recommendations especially pictures in reviews depict the true information about the product. This study investigates the influence of pictured reviews on online seller (for a particular product of a seller) rating with moderating effect of price, brand type (foreign vs local), goods type (experience vs search), and brand familiarity. Multiple robust linear regression analysis with moderation interaction and quadratic effect used to explain the relationship of the explanatory variables with the criterion variable. We collected cross-sectional data from the two most renowned Chinese online shopping platforms (B2C) of total 15,621 product links. Results show that higher number of reviews with a low ratio of picture reviews response negative effect on rating, whereas the lower number of reviews with a high ratio of picture reviews response positive effect on the rating. In overall picture in the reviews improve the online seller product rating. For the moderation effect, results show that price and brand familiarity have a positive interaction effect on the relation of pictured reviews and rating whereas experience goods have less negative effect comparing search goods. Finally, local brand has less negative interaction effect comparing foreign brand to pictured reviews and rating.

• 대한교통학회지
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• 제20권3호
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• pp.17-30
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• 2002

반복정체와 함께 돌발상황은 고속도로 교통혼잡의 주요 원인이 되고 있다. 발생된 돌발상황에 대해 즉각 정보를 제공하고 신속히 교통류를 관리하는 정도는 그 교통류관리시스템의 수준을 의미하는 것으로, 돌발상황에 의해 차로가 차단될 시간을 속히 예측하는 것은 돌발상황관리에서 매우 기본적인 사항이라 하지 않을 수 없다. 돌발상황에 따라 교통류관리대책을 수립·실시하고 교통정보를 제공하자면 돌발상황으로 인한 교통영향(지체와 대기행렬 길이)을 먼저 산정해 보아야 하며 그러기 위해서는 지속시간의 예측이 반드시 필요하다. 통상 돌발 상황의 지속시간은 그 유형 및 심각도에 따라 다양해지며 교통, 도로, 환경 등과 같은 복합적인 조건에 영향을 받는다. 따라서 돌발상황 지속시간 예측모형에 사용되는 독립변수는 돌발상황 확인시점에서 수집 가능한 변수이어야 하며 모형의 현장적용을 위해서는 해당도로의 교통관제시스템의 수준과 함께 정보원(CCTV, 순찰반 등)의 특성을 고려하여야 한다. 본 연구는 고속도로 돌발상황 지속시간 예측모형 개발을 목표로 하며, 한국도로공사 수원지사의 교통사고발생 속보 21개월 분의 자료를 정리하여 본선에서 발생한 각종 돌발상황 168건을 사용자료로 추려냈다. 이를 DB화하여 통계분석을 수행하였으며 고속도로에서의 돌발상황 지속시간 예측을 위한 다중선형회귀모형을 구축하였다. 그리고 모델링에 사용되지 않은 자료를 이용해 개발모형의 정확성 평가를 수행하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.104-115
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• 2016

연구목적: 본 연구는 의사로부터 고혈압으로 진단받은 사람들을 대상으로 개인 건강행태 및 지역 보건의료수준이 치료순응에 미치는 영향을 파악하고자 실시하였다. 고혈압 치료순응은 고혈압 약물치료율로 조작적 정의를 하였다. 정의는 의사에게 고혈압을 진단받은 30세 이상 사람 중 현재 혈압 조절약을 한 달(30일)에 20일 이상 복용하고 있는 사람의 분율로 정의하였다. 연구방법: 2010년도 지역사회건강조사대상 만 19세 이상 성인 229,229명을 대상으로 개인특성에 따른 고혈압 치료순응지표의 차이 비교는 카이제곱 검정을 사용하였으며, 개인 및 지역수준 변수를 고려한 고혈압 치료순응의 관련지표의 지역 간 변이 파악은 다수준 로지스틱회귀분석 실시하였다. 통계 프로그램은 SPSS 18.0과 HLM 7(hierarchical linear model)을 이용하였다. 연구결과: 개인 건강행태 및 지역 보건의료수준이 고혈압 치료순응에 미치는 관련성 연구에서 건강행태 및 지역의 보건의료수준에 따라, 치료순응에 미치는 영향이 크다는 것을 알 수 있었다. 결론: 본 연구에서는 지역보건의료 수준의 변수들의 교차비가 높지는 않았지만, 개인수준의 변이에 초점을 맞춘 기존연구와는 달리 지역보건의료수준의 변이를 찾을 수 있었다는데 의의가 있었으며, 추후 많은 연구에서 지역수준을 고려한 다수준 분석이 필요할 것으로 사료된다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제31권1호
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• pp.169-206
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• 2009

본 연구는 1990년대 이후의 한국경제의 성장패턴을 이해하기 위한 노력의 일환이다. 이를 위해, 본 연구에서는 Blanchard and Quah(1989)가 제시한 바와 같이 장기제약식하의 구조적 벡터자기회귀추정법(Structural Vector Auto Regression: SVAR)에 의거하여 우리나라의 경제를 오늘에 이르게 한 다양한 충격들을 식별하고 각각의 상대적 기여도를 구분하고자 하였다. 보다 구체적으로는 Blanchard and Quah의 2-변수 모형과 이를 확장한 3-변수 모형, 그리고 New Keynesian류의 선형모형을 변형시킨 두 개의 모형을 분석하였다. 특히, 후자의 두 모형은 1997년 외환위기 이후 있었던 외환시장체제(고정환율제도에서 변동환율제도)와 통화정책기조(통화총량제에서 물가목표제)의 변화를 반영하도록 구성되었다는 점에서 의의를 갖는다. 이러한 각 모형으로부터의 추정 결과를 충격반응 및 예측오차분해 분석의 형식으로 정리 비교한 결과 다음과 같은 두 가지 공통점을 발견할 수 있었다. 첫째, 경제성장률의 변동은 생산성의 충격에 주로 기인하며, 이와 같은 경향은 2000년대 이후 더 강해진 것으로 보인다. 이는 2000년대 이후 우리 경제의 성장이 잠재성장률과 밀접한 관계를 갖고 있음을 시사한다. 둘째, 2000년대 이후 충격반응의 크기나 지속성이 전반적으로 줄어드는 경향이 있다. 무역의존도가 높은 우리 경제상황에 비추어 2000년대의 전 세계적인 저(低)금리, 저(低)인플레이션 및 견실한 성장세, 그리고 중국경제의 부상이 자본 및 수출 수입 수요의 안정적인 확보를 도모하여 특히 각 부문 충격이 경제에 미치는 영향을 반감시켰을 개연성이 있다. 분석에 사용된 모형과 식별에 사용된 충격의 다양한 조합에도 불구하고 위의 두 가지 패턴은 일관되게 관측되고 있음에 비추어 볼 때, 2000년 이후 우려되고 있는 우리나라의 경제성장률 저하 현상은 잠재성장률 하락에 주로 기인하는 것으로 판단된다.

• 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.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제23권3호
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• pp.25-53
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• 2013

This study analyzes the effect of Computer Aided Innovation (CAI) to improve R&D Capabilities empirically. Survey was distributed by e-mail and Google Docs, targeting CTO of 235 SMEs. 142 surveys were returned back (rate of return 60.4%) from companies. Survey results from 119 companies (83.8%) which are effective samples except no-response, insincere response, estimated value, etc. were used for statistics analysis. Companies with less than 50billion KRW sales of entire researched companies occupy 76.5% in terms of sample traits. Companies with less than 300 employees occupy 83.2%. In terms of the type of company business Partners (called 'partners with big companies' hereunder) who work with big companies for business occupy 68.1%. SMEs based on their own business (called 'independent small companies') appear to occupy 31.9%. The present status of holding IT system according to traits of company business was classified into partners with big companies versus independent SMEs. The present status of ERP is 18.5% to 34.5%. QMS is 11.8% to 9.2%. And PLM (Product Life-cycle Management) is 6.7% to 2.5%. The holding of 3D CAD is 47.1% to 21%. IT system-holding and its application of independent SMEs seemed very vulnerable, compared with partner companies of big companies. This study is comprised of IT infra and IT Utilization as CAI capacity factors which are independent variables. factors of R&D capabilities which are independent variables are organization capability, process capability, HR capability, technology-accumulating capability, and internal/external collaboration capability. The highest average value of variables was 4.24 in organization capability 2. The lowest average value was 3.01 in IT infra which makes users access to data and information in other areas and use them with ease when required during new product development. It seems that the inferior environment of IT infra of general SMEs is reflected in CAI itself. In order to review the validity used to measure variables, Factors have been analyzed. 7 factors which have over 1.0 pure value of their dependent and independent variables were extracted. These factors appear to explain 71.167% in total of total variances. From the result of factor analysis about measurable variables in this study, reliability of each item was checked by Cronbach's Alpha coefficient. All measurable factors at least over 0.611 seemed to acquire reliability. Next, correlation has been done to explain certain phenomenon by correlation analysis between variables. As R&D capabilities factors which are arranged as dependent variables, organization capability, process capability, HR capability, technology-accumulating capability, and internal/external collaboration capability turned out that they acquire significant correlation at 99% reliability level in all variables of IT infra and IT Utilization which are independent variables. In addition, correlation coefficient between each factor is less than 0.8, which proves that the validity of this study judgement has been acquired. The pair with the highest coefficient had 0.628 for IT utilization and technology-accumulating capability. Regression model which can estimate independent variables was used in this study under the hypothesis that there is linear relation between independent variables and dependent variables so as to identify CAI capability's impact factors on R&D. The total explanations of IT infra among CAI capability for independent variables such as organization capability, process capability, human resources capability, technology-accumulating capability, and collaboration capability are 10.3%, 7%, 11.9%, 30.9%, and 10.5% respectively. IT Utilization exposes comprehensively low explanatory capability with 12.4%, 5.9%, 11.1%, 38.9%, and 13.4% for organization capability, process capability, human resources capability, technology-accumulating capability, and collaboration capability respectively. However, both factors of independent variables expose very high explanatory capability relatively for technology-accumulating capability among independent variable. Regression formula which is comprised of independent variables and dependent variables are all significant (P<0.005). The suitability of regression model seems high. When the results of test for dependent variables and independent variables are estimated, the hypothesis of 10 different factors appeared all significant in regression analysis model coefficient (P<0.01) which is estimated to affect in the hypothesis. As a result of liner regression analysis between two independent variables drawn by influence factor analysis for R&D capability and R&D capability. IT infra and IT Utilization which are CAI capability factors has positive correlation to organization capability, process capability, human resources capability, technology-accumulating capability, and collaboration capability with inside and outside which are dependent variables, R&D capability factors. It was identified as a significant factor which affects R&D capability. However, considering adjustable variables, a big gap is found, compared to entire company. First of all, in case of partner companies with big companies, in IT infra as CAI capability, organization capability, process capability, human resources capability, and technology capability out of R&D capacities seems to have positive correlation. However, collaboration capability appeared insignificance. IT utilization which is a CAI capability factor seemed to have positive relation to organization capability, process capability, human resources capability, and internal/external collaboration capability just as those of entire companies. Next, by analyzing independent types of SMEs as an adjustable variable, very different results were found from those of entire companies or partner companies with big companies. First of all, all factors in IT infra except technology-accumulating capability were rejected. IT utilization was rejected except technology-accumulating capability and collaboration capability. Comprehending the above adjustable variables, the following results were drawn in this study. First, in case of big companies or partner companies with big companies, IT infra and IT utilization affect improving R&D Capabilities positively. It was because most of big companies encourage innovation by using IT utilization and IT infra building over certain level to their partner companies. Second, in all companies, IT infra and IT utilization as CAI capability affect improving technology-accumulating capability positively at least as R&D capability factor. The most of factor explanation is low at around 10%. However, technology-accumulating capability is rather high around 25.6% to 38.4%. It was found that CAI capability contributes to technology-accumulating capability highly. Companies shouldn't consider IT infra and IT utilization as a simple product developing tool in R&D section. However, they have to consider to use them as a management innovating strategy tool which proceeds entire-company management innovation centered in new product development. Not only the improvement of technology-accumulating capability in department of R&D. Centered in new product development, it has to be used as original management innovative strategy which proceeds entire company management innovation. It suggests that it can be a method to improve technology-accumulating capability in R&D section and Dynamic capability to acquire sustainable competitive advantage.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.23-45
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• 2020

기업의 경쟁력 확보를 위해 판별 알고리즘을 활용한 의사결정 역량제고가 필요하다. 하지만 대부분 특정 문제영역에는 적합한 판별 알고리즘이 어떤 것인지에 대한 지식은 많지 않아 대부분 시행착오 형식으로 최적 알고리즘을 탐색한다. 즉, 데이터셋의 특성에 따라 어떠한 분류알고리즘을 채택하는 것이 적합한지를 판단하는 것은 전문성과 노력이 소요되는 과업이었다. 이는 메타특징(Meta-Feature)으로 불리는 데이터셋의 특성과 판별 알고리즘 성능과의 연관성에 대한 연구가 아직 충분히 이루어지지 않았기 때문이며, 더구나 다중 클래스(Multi-Class)의 특성을 반영하는 메타특징에 대한 연구 또한 거의 이루어진 바 없다. 이에 본 연구의 목적은 다중 클래스 데이터셋의 메타특징이 판별 알고리즘의 성능에 유의한 영향을 미치는지에 대한 실증 분석을 하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 다중 클래스 데이터셋의 메타특징을 데이터셋의 구조와 데이터셋의 복잡도라는 두 요인으로 분류하고, 그 안에서 총 7가지 대표 메타특징을 선택하였다. 또한, 본 연구에서는 기존 연구에서 사용하던 IR(Imbalanced Ratio) 대신 시장집중도 측정 지표인 허핀달-허쉬만 지수(Herfindahl-Hirschman Index, HHI)를 메타특징에 포함하였으며, 역ReLU 실루엣 점수(Reverse ReLU Silhouette Score)도 새롭게 제안하였다. UCI Machine Learning Repository에서 제공하는 복수의 벤치마크 데이터셋으로 다양한 변환 데이터셋을 생성한 후에 대표적인 여러 판별 알고리즘에 적용하여 성능 비교 및 가설 검증을 수행하였다. 그 결과 대부분의 메타특징과 판별 성능 사이의 유의한 관련성이 확인되었으며, 일부 예외적인 부분에 대한 고찰을 하였다. 본 연구의 실험 결과는 향후 메타특징에 따른 분류알고리즘 추천 시스템에 활용할 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.486-500
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• 2015

본 연구는 인터넷 쇼핑과 모바일 쇼핑에서 현재의 소비자들을 장기적으로 유지하는 문제 즉, 어떻게 이들로부터 고객충성도를 이끌어 낼 것인가를 연구하고자 한다. 구체적으로, 본 연구는 각각의 쇼핑 환경에서 고객충성도에 가장 영향력 있는 변수가 무엇인지를 비교, 규명하고자 한다. 수많은 선행연구들에서 고객충성도의 출발점은 우수한 서비스품질임을 강조하였다. 이에, 본 연구는 서비스품질을 고객충성도의 핵심 선행변수로 고려한다. 또 다른 선행변수로써 실용적 가치인 유용성과 쾌락적 가치인 즐거움을 제시한다. 마지막으로, 본 연구는 인터넷 쇼핑과 모바일 쇼핑의 각 집단에서 서비스품질 및 쇼핑가치가 고객충성도에 미치는 효과에 차이가 존재하는지를 분석한다. 실증분석 결과는 첫째, 인터넷 쇼핑 집단에서는 쾌락적 가치인 즐거움을 제외한 나머지 선행변수들 즉, 서비스품질 차원인 대응성과 공감성 그리고 실용적 가치인 유용성이 모두 고객충성도를 증가시키는 것으로 나타난 반면에, 모바일 쇼핑 집단에서는 즐거움만이 고객충성도에 유의하였다. 둘째, 서비스품질 및 쇼핑가치가 고객충성도에 미치는 효과는 인터넷 쇼핑 및 모바일 쇼핑에 따라 명백한 차이가 존재하는 것으로 나타났다. 이 결과는 각각의 쇼핑에 효과적인 고객충성도 관리방법이나 전략이 다를 수 있음을 시사한다.