• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.13 no.3
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• pp.1035-1041
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• 2012

This paper examines the effects of fundamental variables on stock returns. Therefore, the major purpose of this study is to identify fundamental variables having a systematical effect on the stock return. The paper uses panel data analysis. We find that the results of regressions say that firm size, book-to-market ratio(B/M), earning-to-price ratio(E/P), cash flow-to-price ratio(C/P) can explain the differences in average returns across stocks.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.15 no.1
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• pp.475-481
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• 2015

We use polynomial regression instead of linear regression if there is a nonlinear relation between a dependent variable and independent variables in a regression analysis. The performance of polynomial regression, however, may deteriorate because of the correlation caused by the power terms of independent variables. We present a polynomial regression model for the numerical inversion of PGF and show that polynomial regression results in the deterioration of the estimation of the coefficients. We apply principal components regression to the polynomial regression model and show that principal components regression dramatically improves the performance of the parameter estimation.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• v.22 no.2
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• pp.149-169
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• 2015

This study tried to find out how to overcome multicollinearity problems in the structural equation model by creating a hierarchical construct model about the repurchase intention of social commerce. This study selected, as independent variables, price, quality, service, and social influence, based on literature review about social commerce, and then, as detailed variables of independent variables, selected system quality, information quality, transaction safety, order fulfillment and after-sales service, communication, subjective norms, and reputation. As results of empirical analysis about hierarchical construct model, all the independent variables were accepted having a significant impact on repurchase intention of social commerce. Next, this study analyzed the competition model that eight independent variables of price, system quality, information quality, transaction safety, order fulfillment and after-sales service, communication, subjective norm, and reputation directly influence the repurchase intention of social commerce. As results of empirical analysis, system quality, information quality, transaction safety, communication appeared to be insignificant. This study showed that hierarchical construct model is useful to overcome the multicollinearity problem in structural equational model and to increase explanatory power.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.31 no.1
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• pp.59-69
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• 1998

A regression model with basin physiographic characteristics as independent variables was calibrated for regional flood frequency analysis. In case that high correlations existing among the independent variables the ridge regression has been known to have capability of overcoming the problems of multicollinearity. To optimize the ridge regression model the cost function including regularization parameter must be minimized. In this research the genetic algorithm was applied on this optimization problem. The genetic algorithm is a stochastic search method that mimic the metaphor of natural biological heredity. Using this method the regression model could have optimized and stable weights of variables.

• Proceedings of the KSR Conference
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• 2009.05a
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• pp.91-98
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• 2009

For maintaining railroad, accumulated passing tonnage is a determinant factor of appropriate rail replacement time. Recently, Seoul Metro's rail maintaining system and technology is being improved from previous years, which increasing a standard of rail replacement. Thus, this brings importance of estimating and managing for accumulated passing tonnage. In case of light weighted train such as subway, current method of calculating accumulated passing tonnage has defaults of misrepresenting accumulated passing tonnage data. Because current method is based on the weight of passengers and train., and operation data. In addition, currently there is no mechanical and electronic system that could represent and support the accurate data between heavy and non-heavy traffic area, and accumulated passing tonnage is calculated inaccurately by estimating average value each line. The current method of calculating accumulated passing tonnage misleads to unpredictable data that represent inappropriate rail replacement period, which leads to under or over analyzed replacement period. If accumulated passing tonnage is over estimated, rail replacement leads to waste of budget. Hence, it is necessary to construct reliable actual measurement system to manage rail's life safely and efficiently, and in this study the accumulated passing tonnage measurement device is installed with using rail pad of optical fiber sensors and its effect is analyzed.

• Proceedings of KOSOMES biannual meeting
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• 2017.04a
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• pp.255-255
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• 2017

본 연구에서는 고속으로 활주하는 선박의 승선감 향상 및 운항성능 특성 연구를 위해 30ton급 세관감시정의 측정위치에 따른 멀미도 해석을 수행하였다. 특히, 관공선내의 선원들은 유사시에 신속 정확한 판단이 요구되므로 측정위치에 따른 멀미도의 영향에 대한 연구가 필요할 것으로 판단하였다. 멀미도 평가는 ISO 2631-3(1985)을 기준으로 하였다. 평가 기준은 30분, 2시간, 8시간 이후 성인 100명 중 10명이 멀미를 한다는 국제표준 지표이며 조우주파수와 수직가속도 성분으로 나타난다. 멀미도 해석은 Maxsurf Motion 모듈을 이용하였다. 30ton급 세관감시정은 고속활주형 선박의 특성을 갖기 때문에 선속에 따른 트림변화를 고려하였다. 입사각은 선체 전 방향에서의 영향을 고려한 범위로 선정하였다. 선속의 경우 선박 운용상태(정박, 저속, 고속)을 고려하여 적용하였다. 측정위치의 경우 선원들의 주 활동 구역을 고려하여 선정하였다. 해석결과 멀미도의 영향은 30knot, $180^{\circ}$의 경우에 가장 크게 분석되었다.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2010.02a
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• pp.294-294
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• 2010

CdS는 $CuInSe_2$계, CdTe계 이종접합 태양전지의 junction partner로 많이 이용되어 왔다. CdS는 전극으로 쓰일 뿐만 아니라 빛을 투과시키는 창문층으로 사용되어 높은 변환 효율을 나타낸다. 이종접합 태양전지에서 창문층은 가시광 영역에서 광투과율이 높고, 전기적으로 비저항이 낮아야 에너지 손실 없이 태양광을 광흡수층까지 투과시킬 수 있다. CdS 박막은 CBD법(solution growth technique), 진공증착법(vacuum evaporation), 스퍼터법(sputtering), 스프레이 열분해법(spray pyrolysis), 전착법(electrodeposition)에 의해 제조되고, 그 중 용액성장법(solution growth technique)이라고도 불리는 CBD법(chemical bath deposition)을 이용하여 CdS 박막을 제조하였다. CBD법은 다른 방법에 비해 제조 과정이 비교적 간단할 뿐만 아니라 제조 단가가 저렴하고, 넓은 면적의 박막 제조가 가능하며 재현성도 우수하다는 장점이 있다. CdS 박막을 제조하기 위한 cadmuim 이온공급원으로는 $CdSO_4$를 사용하였고 sulfur 이온공급원으로는 $SC(NH_2)_2$를 사용하였다. CBD법에서 박막의 물성에 영향을 미칠 수 있는 요인인 sulfur 이온공급원과 cadmium 이온공급원의 비, 용액의 온도, pH를 변화시켜 CdS 박막을 제조하였다. 각각의 조건에 의해 제조된 CdS의 박막의 두께는 Tencor P-1을 이용하여 측정되었고, UV-Visible spectrometer를 이용하여 파장에 따른 광투과율을 측정하였다. CdS 박막의 결정 구조를 조사하기 위해 X선 회절분석(XRD ; X-ray diffraction)을 하였고, AFM(Atomic Force Microscope)으로 표면 특성을 관찰하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.740-743
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• 2015

The increasing complexity of integrated circuits and IP-based hardware designs have created the risk of hardware Trojans. This paper introduces a new type of threat, the coherence-exploiting hardware Trojan. This Trojan can be maliciously implanted in master components in a system, and continuously injects memory read transactions on to bus or main interconnect. The injected traffic forces the eviction of cache lines, taking advantage of cache coherence protocols. This type of Trojans insidiously slows down the system performance, incurring Denial-of-Service (DoS) attack. We used Xilinx Zynq-7000 device to implement and evaluate the coherence-exploiting Trojan. The malicious traffic was injected through the AXI ACP interface in Zynq-7000. Then, we collected the L2 cache eviction statistics with performance counters. The experiment results reveal the severe threats of the Trojan to the system performance.

• Journal of Integrative Natural Science
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• v.14 no.1
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• pp.27-34
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• 2021

전 세계적으로 인공지능(AI)을 구현하려는 움직임이 많아지고 있다. AI구현에서는 많은 양의 데이터, 목적에 맞는 데이터의 분류 등 데이터의 중요성을 뺄 수 없다. 이러한 데이터를 생성하고 가공하는 기술에는 사물인터넷(IOT)과 빅데이터(Big-data) 분석이 있으며 4차 산업을 이끌어 가는 원동력이라 할 수 있다. 또한 이러한 기술은 국가와 개인 차원에서 많이 활용되고 있으며, 특히나 특정분야에 집결되는 데이터를 기준으로 빅데이터 분석에 활용함으로써 새로운 모델을 발견하고, 그 모델로 새로운 값을 추론하고 예측함으로써 미래비전을 제시하려는 시도가 많아지고 있는 추세이다. 데이터 분석을 통한 결론은 데이터가 가지고 있는 정보의 정확성에 따라 많은 변화를 가져올 수 있으며, 그 변화에 따라 잘못된 결과를 발생시킬 수도 있다. 이렇듯 데이터의 분석은 데이터가 가지는 정보 또는 분석 목적에 맞는 데이터 분류가 매우 중요하다는 것을 알 수 있다. 또한 빅데이터 분석결과 통계량의 신뢰성과 정교함을 얻기 위해서는 각 변수의 의미와 변수들 간의 상관관계, 다중공선성 등을 고려하여 분석해야 한다. 즉, 빅데이터 분석에 앞서 분석목적에 맞도록 데이터의 분류가 잘 이루어지도록 해야 한다. 이에 본 고찰에서는 AI기술을 구현하는 머신러닝(machine learning, ML) 기법에 속하는 분류분석(classification analysis, CA) 중 의사결정트리(decision tree, DT)기법, 랜덤포레스트(random forest, RF)기법, 선형분류분석(linear discriminant analysis, LDA), 이차선형분류분석(quadratic discriminant analysis, QDA)을 이용하여 데이터를 분류한 후 데이터의 분류정도를 평가함으로써 데이터의 분류 분석률 향상을 위한 방안을 모색하려 한다.

• Pediatric Infection and Vaccine
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• v.12 no.1
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• pp.95-99
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• 2005

Pneumocystis carinii pneumonia is an infectious disease which is highly prevalent in the group of immunosuppressed patients, particularly with hematologic tumors as lymphomas and acquired immune deficiency syndrome(AIDS), severe malnutrition, organ transplantations, high dose corticosteroid therapy. Some cases of Pneumocystis carinii pneumonia in infants with primary immune deficiency were already reported. The authors present a case of Pneumocystis carinii pneumonia developed in an infant who suffered from 10 days of poor feeding and failure to thrive and not included in the risk groups listed above. He had bilateral interstitial infiltrations on the chest radiography, diagnosed as Pneumocystis carinii pneumonia after Gomori-methenamine silver staining of his sputum that was taken through tracheal intubation. He improved after administering Trimethoprim-sulfamethoxazole for 14 days.