• 한국체육학회지인문사회과학편
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• v.55 no.1
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• pp.579-588
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• 2016

The purpose of this study was to analyze Structural relations among leisure facilitators, leisure constraints negotiation, and serious leisure for winter sports participants In order to achieve the purpose of this study, total 320 data were collected who are participating in winter sports at 4 Ski resorts located in Gyeonggi and Gangwon area. The collected data analysis were conducted using SPSS 21.0 and Amos 18.o and its result is as follows; First, through the model-fit validation regarding hypothetical model of leisure facilitators, leisure constraints negotiation and serious leisure, the model-fit was satisfied the standard. Second, leisure facilitators showed no significant effect on both leisure constrains negotiation and serious leisure but leisure constraints negotiation showed significant effect on serious leisure. After validation, all suggested hypotheses were selected. Leisure facilitators showed positive effect on continuous participation on planned, strived serious leisure by encouraging leisure participants and boosted constraints negotiation effort that eliminates negative situation which caused by physical, conscious strategic leisure participation overcoming restricting factors.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.48 no.7
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• pp.567-579
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• 2015

This study performed the non-stationary flood frequency analysis considering time-varying parameters of a probability density function. Also, return period and risk under non-stationary condition were estimated. A stationary model and three non-stationary models using Generalized Extreme Value(GEV) were developed. The only location parameter was assumed as time-varying parameter in the first model. In second model, the only scale parameter was assumed as time-varying parameter. Finally, the both parameters were assumed as time varying parameter in the last model. Relative likelihood ratio test and Akaike information criterion were used to select appropriate model. The suggested procedure in this study was applied to eight multipurpose dams in South Korea. Using relative likelihood ratio test and Akaike information criterion it is shown that the inflow into the Hapcheon dam and the Seomjingang dam were suitable for non-stationary GEV model but the other six dams were suitable for stationary GEV model. Also, it is shown that the estimated return period under non-stationary condition was shorter than those estimated under stationary condition.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.29 no.2B
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• pp.217-227
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• 2004

With a rapid growth in the Internet technology, the network traffic is increasing swiftly. As for the increase of traffic, it had a large influence on performance of a total network. Therefore, a traffic management became an important issue of network management. In this paper, we study a forecast plan of network traffic in order to analyze network traffic and to establish efficient correspondence. We use time series forecast models and determine fitness whether the model can forecast network traffic exactly. In order to predict a model, AR, MA, ARMA, and ARIMA must be applied. The suitable model can be found that can express the nature of traffic for the forecast among these models. We determines whether it is satisfied with stationary in the assumption step of the model. The stationary can get the results by using ACF(Auto Correlation Function) and PACF(Partial Auto Correlation Function). If the result of this function cannot satisfy then the forecast model is unsuitable. Therefore, we are going to get the correct model that is to satisfy stationary assumption. So, we proposes a way to classify in order to get time series materials to satisfy stationary. The correct prediction method is managed traffic of a network with a way to be better than now. It is possible to manage traffic dynamically if it can be used.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.835-842
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• 2003

현행 기업신용평가모형에 관한 연구는 크게 부실예측모형 및 채권등급 평가모형으로 구분된다. 이러한 신응평가모형에 관한 연구는 단순히 부실여부 또는 이미 전문가 집단에 의해 사전에 정의된 등급체계만을 예측하는 데 초점을 맞추고 있었다. 그러나. 대부분의 금융기관에서 사용하는 신응평가모형은 기업의 부실여부만을 예측하거나 기존의 채권등급을 예측하기 위만 목적보다는 기업의 고유 신응위험을 평가하여 이에 적합한 신용등급을 부여함으로써, 효율적인 대출업무를 수행하기 위해 활용되고 있다. 본 연구에서는 기존의 부실예측모형들을 대상으로 다중 부실확률모형 (Business Failure Probability Map; BFPM) 접근방법을 이용한 신응등급화 방법을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제시된 다중 부실확률모형은 신경망모형과 로짓모형을 통합하여 부도율, 점유율을 고려한 다단계 신용등급을 예측할 수 있게 해준다. 다중 부도확률지도 접근방법을 이용하여 각 금융기관에서 정의하는 수준의 신용리스크를 효과적으로 추정하고, 이를 기준으로 보다 객관적인 다단계 신용등급을 산출하는 새로운 신응등급화 방법을 제시 하고자 한다.

• Korean Management Science Review
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• v.1
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• pp.68-80
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• 1984

Box-Jenkins 시계열 분석법은 변수에 관한 정보가 부족하거나 너무 많은 변수가 영향을 미치고 있는 경우에도 과학적인 예측치를 구할 수 있는 단기예측 방법이다. Box-Jenkins 모형은 자동회귀 모형(Autoregressive Model), 이동평균 모형 (Moving average Model), 계절적 시계열 모형을 통합한 일반적인 모형이기 때문에 특별한 불안정성을 보이지 않는 경우에는 모두 모형화 할 수 있으며, 모형에 관계된 계수의 수를 최소화 하면서 만족스러운 모형을 찾을 수 있다. Box-Jenkins예측방법은 모형선정, 매개변수추정, 적합성 검정의 3단계를 반복으로 수행함으로써 최적모형에 이르게 하게 하고 있기 때문에 최소의 가능한 모형으로부터 시작하여 부적당한 부분을 제거시켜 나감으로써 시행착오의 과정을 최소화 할 수 있다. 일반 사용자가 Box-Jenkins 시계열 분석법을 쉽게 사용할 수 있도록 Box-Jenkins Package가 개발되었으며 여기서는 KAIST 전산 개발 센터에 설치된 Package를 소개하고 그 사용예를 보였다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.283-284
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• 2015

본 연구의 목적은 초기~후기 청소년기의 학교적응력을 향상시키기 위하여 이에 영향을 미치는 가족 및 개인 요인과의 관계를 검증하고자 하는 것이다. 보다 구체적으로, 가족요인으로서 가족응집력과 개인요인으로서 자기효능감, 그리고 학교적응 간의 관계에 대한 연구모형을 설정하고 이들 간의 관계를 검증하고자 하였다. 이를 위하여 본 연구에서는 2010 한국청소년건강실태조사(Korean Survey on the Health of Youth and Children in 2010)를 통하여 9,844명의 제주도를 제외한 전국 초등학교 4~6학년생과 중 고등학생을 대상으로 수집된 자료에 대하여 구조방정식모형을 이용하여 그 적합도와 주요 변수들 간의 경로의 유의성을 확인하였다. 분석 결과, 본 연구에서 설정된 연구모형의 적합도는 양호한 것으로 나타났으며, 가족응집력은 자기효능감과 학교적응에 각각 정적으로 유의한 영향을 미치며, 자기효능감 역시 학교적응에 정적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 그리고 가족응집력과 학교적응 사이에서의 자기효능감은 통계적으로도 유의한 매개효과를 가지는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과에 근거하여 학령기 청소년의 학교적응을 향상시킬 수 있는 개입 방안에 대한 함의를 제시하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.31 no.3C
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• pp.279-285
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• 2006

In this study, a new signal model suitable for UWB indoor environments with random angle spread is proposed to estimate the angle-of-arrivals(AOAs) of UWB cluster signals in an UWB wireless communication. A subspace based estimation technique adopted for this model is investigated and the estimates of the AOA and distribution parameter on the received UWB cluster signals are obtained. The proposed model and estimation technique are verified using computer simulations, and the performance of the estimation error is analyzed.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.16 no.4
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• pp.573-578
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• 2009

We prove the consistency of a penalized maximum likelihood estimate proposed by Ahn (2001). The PMLE not only avoids the well-known problem that the ordinary likelihood of the normal mixture model is unbounded for any given sample size, but also removes redundant components.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.27 no.8B
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• pp.771-779
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• 2002

A new signal model suitable for indoor wireless environments with large angle spread is proposed to improve the performance of indoor wireless communication systems. Antenna array techniques adopted for this model are discussed. It is based on the far-field signal assumption. The optimal beamforming weight vector is obtained by applying the antenna algorithm based on the maximum signal to interference noise ratio criterion to the model. The proposed model is verified using a mathematical analysis and computer simulations.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.38-38
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• 2015

최근 다변량 확률모형을 이용한 빈도해석이 여러 수문분야에 걸쳐 연구되고 있다. 기존 일변량 빈도해석에 비해 변수활용에 대한 자유도와 물리적 현상을 정확하게 표현할 수 있다는 장점이 있으나, 표본자료의 부족, 매개변수 추정 및 적합도 검정 등의 어려움으로 실제 분야에 사용되기 어려운 점이 있다. 본 연구에서는 copula 모형에 대하여 Cramer-von Mises(CVM) 적합도 검정 시 표본자료의 적정 크기를 결정하기 위하여 Peaks-Over-Threshold(POT) 방법을 이용하였다. 서울지점의 기상청 시강우 자료를 이용하여 빈도해석을 수행하였으며, Gumbel copula 모형에 대하여 매개변수 추정은 maximum pseudolikelihood method(MPL) 방법을 이용하였다. 50년의 기록 자료에 대하여 표본크기를 50개부터 2500개까지 조절하여 CVM 통계값과 p-value를 기준으로 적정 표본크기를 산정하였다.