• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.6 no.1
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• pp.99-104
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• 2020

This paper examines the performance according to the combination pattern of HRM and business strategy. The business strategy was divided into Miles & Snow's prospector, defender, and analyzer. Data were collected from the Korea Labor Institute's workplace panel survey from 2005 to 2015, and the analysis used 465 companies that are common respondents of the six wave surveys. To test the research model, structural equation modeling was employed. The results of the analysis showed that the combination of high commitment HRM and prospector had a positively significant effect on the performance. Contrariwise, the combination of high commitment HRM and defender, the combination of high commitment HRM and analyzer were not significant effect on performance.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.40 no.2
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• pp.50.3-50.3
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• 2015

고립된 은하쌍 내의 두 은하의 스핀 각운동량의 각도 차이의 분포를 구하고 이를 통계적으로 분석한 결과를 관측 데이터와 수치 시뮬레이션 데이터 간에 비교함으로써 ${\Lambda}CDM$ 모형이 아닌 다른 우주 모형의 주요 변수를 규제할 수 있다. 이 연구에서는 결합된 암흑 에너지 (coupled dark energy, cDE) 모형의 주요 변수인 결합 함수를 규제하기 위해 서로 다른 조건의 cDE 모형과 ${\Lambda}CDM$ 모형에 따라서 생성한 수치 데이터의 스핀 정렬을 Argudo-Fernandez et al. (2015) 에서 인용한 관측 데이터의 스핀 정렬과 비교하였고, ${\Lambda}CDM$ 모형과 대부분의 cDE 모형의 수치 데이터는 관측 데이터와 부합하나 일부 cDE 모형은 부합하지 않아서 제외될 가능성이 높음을 확인하였다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.17 no.1
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• pp.161-180
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• 2000

본 연구는 주가를 예측하는데 있어서 선형 회귀모형을 이용하는 방법과 비선형 인공신경망 모형을 이용하는 방법을 비교 분석하여, 어떤 모형이 더 우수한 예측성과를 내는지를 검증한다. 자본시장에서 투자자들은 접근하는 정보가 다르고 각기 상이한 예측 변수들을 토대로 나름대로의 예측치를 만들어 낸다. 이렇게 볼 때 개별 투자자들이 이용하는 다양한 정보집합을 결합하여 단일의 뛰어난 정보집합을 만들어내는 것은 매우 어려운 과제이다. 따라서 본 연구에서는 이용 가능한 소수의 예측 변수들을 어떤 방식으로 결합하는 것이 예측오차의 분산을 최소화할 수 있는지에 대한 현실적인 접근방법을 모색하고자 한다. 거시경제변수나 시장자료를 입력변수로 사용한 기존 연구와는 달리 본 연구에서는 재무제표 정보를 입력변수로 사용하였다 즉, 대차대조표의 최종요약치인 주당 지분의 장부가치와 손익계산서의 최종요약치인 주당 순이익을 입력변수로 사용했으며 1991년부터 1995년까지의 추정(학습)결과를 토대로 모형을 선택하여 1996년의 제무제표 정보로 1997년의 주가를 예측하는 것이 본 연구의 과제이다. 연구결과, 대체로 선형회귀모형에 비해 비선형 신경망 모형이 예측오차의 분산을 감소시키는 것으로 나타났다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.16 no.2
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• pp.293-303
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• 2003

Under the case that we know the period and the reason of external events, we reviewed the method of model identification, parameter estimation and model diagnosis with the former papers that have been studied about the linear time series model with intervention, and compared with nonlinear time series model such as ARCH, GARCH model that it has been used widely in economic models, and also we compared with the combination prediction method that Tong(1990) introduced.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1999.03a
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• pp.77-80
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• 1999

본 연구는 박수진, 장준익 및 정찬섭 (1998)에서 언급된 방식으로 조사된 직물 디자인의 시각적 측면에 대한 감성을 모형화하여 각각의 감성 발생에 기여하는 주요 디자인 요소들이 무엇인지, 그리고 각 감성별 주요 디자인 요소의 가산적인(additive) 결합과 디자인 요소들 전반의 승산적인(multiplicative) 결합에서 얻어진 결과가 어떻게 다른지를 비교, 분석하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.14 no.2
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• pp.321-332
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• 2001

본 논문에서는 반응변수가 두 가지의 값을 갖는 회귀분석에 적용할 수 있는 사영추적회귀를 고려하였다. 회귀모형에 필요한 설명변수들의 선형결합이 하나이고 연결함수의 형태를 사전에 알지 못한다는 가정하에서 모의담금질 기법을 이용하여 모형에 필요한 선형결합을 찾는 알고리즘을 제시하였다. 이진 반응변수의 경우에는 평활모수의 값에 따라 잔차이탈도함수의 반응표면이 단봉의 형태를 갖지 않는 경우가 있어 비동질적 마코프체인을 이용한 모의담금질 기법을 적용하면 효율적으로 선형결합을 탐색할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.279-279
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• 2020

최근 copula 모형은 여러 확률변수를 갖는 수문현상에 대해 빈도해석을 수행할 경우 결합확률분포형으로 유용하게 사용되고 있다. 하나의 자료를 확률변수로 사용하는 단변량 빈도해석에 비해 여러 수문자료를 동시에 각각 확률변수로 취하여 결합확률분포형을 추정할 수 있는 다변량 빈도해석은 수문자료의 상관성을 고려하면서 확률분포형을 추정할 수 있다는 장점이 있다. Copula 모형 중 Gumbel copula는 extreme-value 확률분포형으로 극치사상에 적합한 확률분포형이다. 본 연구에서는 Gumbel copula를 이용하여 우리나라 기상청 64개 종관기상관측소의 강우자료로부터 극치 강우사상을 추출하고, 이를 이용하여 빈도해석을 수행하였다. 극치 강우사상은 전체 강우사상 중 각 년도별로 최대강우량을 갖는 연최대강우량사상(annual maximum volume event)을 사용하였다. 각 확률변수의 주변분포형으로는 gamma, Gumbel, generalized extreme value, generalized logistic, Weibull 등 5개 확률분포형을 검토하였으며 각각 적합한 주변분포형을 적용하고 copula 모형의 매개변수는 의사최우도법(maximum pseudo-likelihood method)를 사용하여 추정하였다. 또한 추정된 copula 모형은 Cramer-von Mises 함수와 경험적 copula를 이용하여 적합도 검정을 수행하였다. 이를 통해 극치강우사상에 대하여 Gumbel copula 모형의 적용성을 검토하였으며 추정된 결합확률분포형을 이용하여 빈도별 확률강우사상을 2차원 등치선(contour line)형태로 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1996.04a
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• pp.425-428
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• 1996

본 연구에서는 기존문헌에서 논의되어온 수리적 매체선택모형의 한계점을 고려하여 의사결정자에게 유용한 매체선택지침을 제공할 수 있는 모형을 구축하고 이를 실제사례에 적용하여 모형의 현실적용성을 살펴본다. 기존의 매체선택모형들은 가정의 현실성 결여와 특정 요인의 단편적 고려 등으로 인하여 실행상의 문제점을 노출하였다. 최근 매체의 이미지, 소비자에 대한 소구, 편집항목 등 매체현상과 관련된 정성적 요소들을 고려하고자 하는 의도에서 AHP를 매체선택 문제에 활용하고 있으며 이것은 매체선택모형을 보다 현실적인 모형으로 만들고 있다. 또한 AHP에 의해 도출된 매체의 선호정도를 독립적으로 이용하는 것보다 정량적인 요소를 고려한 수리적 모형과 결합하는 것이 보다 효과적인 것으로 이해되고 있으며 이는 매체선택모형의 현실적합성을 한층 증가시키고 있다고 할 수 있다. 이러한 정성적 요소와 정량적 요소를 결합한 매체선택모형은 다양한 의사결정요소들을 모형에 포함시켰다는 의미에서 기존의 모형들과 차별화가 이루어지나 실제 모형을 적용하여 그 효과를 판단하는 것은 광고의 복잡성과 측정상의 문제로 인해서 매우 어려운 일로 보인다. 따라서 매체선택 모형은 더 이상 장량적인 관점에서 최적해를 추구하기 보다는 모형이 광고의 상황과 기업의 전략등에 얼마나 효과적으로 대처하는가에 초점을 맞추는 것이 중요하다. 이에 따라 본 연구에서는 AHP와 정수계획법을 결합한 모형을 이용하여 고려하고자하는 매체선택 관련요소들을 체계화하고 이 모형이 최적해를 산출하는 모형으로서가 아니라 의사결정자에게 매체선택지침을 제시하는 하나의 현실적인 의사결정지원도구로서 역할을 하고 있는가에 초점을 맞춘다. (4) 교수-학생간의 인간적인 관계, (5) 숙제 및 과제물과 같은 5가지의 요인으로 구성되어진 것으로 분석되었다. 특히 한국학생을 대상으로 하여 AHP를 이용하여 각 요인들의 수업효과에 대한 상대적 가중치를 조사하였다. 특이한 결과는, 미국학생의 경우 수업준비 및 강의 방법이 상대적으로 중시된 반면, 한국학생들은 미국학생들이 비교적 덜 중시하는 교수-학생간의 인간적인 관계가 수업효과를 높이는데 가장 큰 기여를 하는 것으로 나타났다. 본 연구는 한국 문화의 특징이라 할 수 있는 교수-학생간의 인간적인 관계가 중시되는 교육환경하에서, 정보화 사회의 한 수업형태인 재택수업을 외국(특히 미국)의 방법을 그대로 따라 실시할 경우, 많은 부작용이 있을 수 있다는 것을 암시하며, 따라서 우리 교육문화에 맞는 재택수업 형태의 개발이 시급함을 제시한다고 하겠다.column density of HCaN is (1-3):n1014cm-2. Column density at distant position from MD5 is larger than that in the (:entral region. We have deduced that this hot-core has a mass of 10sR1 which i:s about an order of magnitude larger those obtained by previous studies.previous studies.업순서들의 상관관계를 고려하여 보다 개선된 해를 구하기 위한 연구가 요구된다. 또한, 준비작업비용을 발생시키는 작업장의 작업순서결정에 대해서도 연구를 행하여, 보완작업비용과 준비비용을 고려한 GMMAL 작업순서문제를

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 2007.11a
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• pp.605-610
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• 2007

사례기반추론(CBR)은 많은 장점으로 인해, 생산, 재무, 마케팅 등의 분야의 다양한 경영의사결정문제 해결에 적용되어 왔다. 그러나, 효과적인 CBR 시스템을 설계, 구축하기 위해서는 연구자가 직관적으로 설정해야 할 많은 변수들이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 CBR의 여러 설계요소들 중, '결합할 유사사례의 선택' 과 관련해, CBR이 보다 개선된 형태로 경영문제 해결에 응용될 수 있는 모형을 제시하고 있다. 본 연구의 제안모형은 결합할 유사사례를 선택하는 기준으로 특정 사례수(k-NN)나 유사도의 상대적 비율을 사용하는 기존의 CBR과 달리 0에서 1사이의 값을 갖는 절대적 유사 임계치를 적용하고 있다. 다만, 절대적 유사 임계치를 사용할 때, 그 값이 작아질 경우 예측결과의 생성이 과도하게 이루어지지 않을 수 있는 문제를 해결하기 위해, 커버리지를 모형에 함께 반영하여 사용자가 원하는 수준의 커버리지는 유지한 상태에서 가장 효과적인 유사 사례를 찾아, 추론을 수행할 수 있도록 설계하였다. 제안모형을 검증하기 위해, 본 연구에서는 이 모형을 실제 인터넷 쇼핑몰의 고객 발굴 사례에 적용해 보았다. 이를 통해, 제안모형의 적용가능성을 확인하고, 향후 추가연구가 요구되는 개선방향을 고찰해 보았다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1012-1016
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• 2009

수자원 시스템 거동예측은 수문학적 지속성여부에 대한 판단이 선행 되어야 하며 가용한 시계열자료에 대한 추계학적 분석을 통하여 실시하여야 한다. 본 연구에서는 계절형 ARIMA모형을 통한 안동댐 유역의 강우량, 증발산량 및 유출량 시계열자료를 예측함에 있어 전형적인 Box-jenkins의 방법을 따랐고 모형의 식별, 추정, 검진의 3단계를 거쳐 모형화 하였다. 최적 수문시계열 예측 모형을 통하여 안동댐 유역의 강우량, 증발산량 및 유출량 시계열자료로 월별 수문시스템 거동을 예측하였으며, 예측된 결과를 토대로 TANK모형과 ARIMA+TANK결합모형에 의한 장기유출모의를 실시하였다. 분석결과 관측자료의 특성을 비교적 잘 반영 하였으며, 댐 유입량 예측을 위한 추계학적 결합모형의 적용가능성을 검토하였다. 이는 유출량자료의 보유년한이 짧은 대상유역에 월강우량과 증발산량자료 등의 수문시계열 인자 예측을 통한 유출을 모의함으로서 수자원의 중 장기 전략수립에 도움을 줄 것으로 사료된다.