• Journal of Digital Convergence
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• v.16 no.10
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• pp.125-132
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• 2018

The purpose of this study is to analyze the effect of managerial predictive accuracy on managerial performance-compensation. In this study, we compared managerial performance with managerial performance, And to analyze the relationship between manager compensation and manager compensation using managerial profit prediction accuracy. As a result of this study, there is a significant positive relationship between profit prediction accuracy and manager compensation, which can be interpreted as a result of manager's ability to compensate manager's ability to predict the future well. In this paper, we propose a new methodology that can be used to analyze the effects of managerial compensation on managerial compensation. This is because there is a difference in that it is proved to be a factor. Therefore, it is important to note that the prediction of the future of the company also identifies the additional determinants that affect manager compensation contracts with the key managerial capabilities.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.06a
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• pp.487-490
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• 2007

정보통신 서비스의 발달에 의해, 미래 사회의 사람들의 일상생활과 사회활동의 모습을 그린 미래상을 분석하고, 정보통신서비스의 상용화를 전망해서 미래 정보통신 시스템 구성법 및 어플리케이션을 명확하게 하고, 이를 기반으로 중장기적인 미래 핵심 및 세부요소 기술을 도출하고자 한다. 따라서 본 논문은 사용자의 다양한 요구를 토대로 비용 대비 효과와 효율성이 높은 미래 기술을 예측하여, 기술개발정책 수립을 지원하고 기술개발의 경쟁력 확보에 기여할 것이다. 또한, 산업계, 학회 등의 연구개발의 촉진, 표준화 활동에 초석을 마련하는 것을 목적으로 한다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2001.05a
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• pp.107-112
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• 2001

본 연구는 FTMS와 TCS를 실시간으로 통신하여 톨게이트 운영에 관련된 다양한 교통정보를 제공하는 교통상황 모니터링과 미래의 교통상황을 예측하고 이를 바탕으로 톨게이트 교통상황을 예측하는 톨게이트 시뮬레이션 시스템(TGSS)을 개발하는 것이다. 교통상황 모니터링은 실시간 교통자료를 통계처리하고 분석하여 사용자에게 그래픽하게 교통정보를 제공하고 교통류의 예측은 톨게이트에 도착하는 교통류를 60분 후까지 예측하여 톨게이트 운영자에게 제공한다. 또한 톨게이트 예측시스템은 서울톨게이트에 도착하는 교통류 패턴을 이용하여 미래 톨게이트 교통상황을 시뮬레이션하고 이에 대한 톨게이트 운영 대안을 제시하는 기능을 수행한다. FTMS 및 TCS와 실시간으로 통신하기 위하여 별도의 통신프로그램을 작성하였고 통신에 의해 수집된 실시간 교통자료들은 모니터링 시스템과 연계하여 서울 톨게이트 주변구간의 교통상황과 톨게이트 운영 현황을 제공한다. 교통류 예측 시스템에 사용되는 모형은 거시적 교통류 모형인 Simple Continuum 모형과 시계열 모형을 이용하였고 이를 통해 서울 톨게이트에 도착하는 미래 교통류를 예측 할 수 있다. 톨게이트의 교통상황을 구현하기 위하여 미시적 모형인 차량추종모형과 차로변경모형을 톨게이트 예측 시스템에 반영하였고 현재의 톨부스 운영안과 사용자가 입력하는 톨부스 운영대안에 따라 시뮬레이션 함으로써 미래 톨 플라자내 교통상황을 톨게이트 운영자에게 애니메이션으로 보여줄 수 있다. 톨게이트 시뮬레이션 시스템을 이용하여 현재의 톨게이트 운영안과 최적화된 운영안을 상호 비교함으로써 톨게이트 운영자는 좀더 과학적인 톨게이트 운영을 모색할 수 있을 것으로 생각된다. 실용적 측면에서 볼 때, 톨게이트 시뮬레이션 시스템(TGSS)은 실시간 통신을 통한 모니터링과 교통류 예측으로 톨게이트 상황을 시뮬레이션하고 톨게이트 운영 대안을 제시·평가함으로써 서울톨게이트 운영을 효율화하고 이로 인한 고속도로 소통 증대를 도모할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Technology Innovation
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• v.30 no.2
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• pp.1-27
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• 2022

In recent years, the autonomous vehicle industry has changed drastically. So the needs and interests in predicting future technologies and market prospects of the autonomous vehicle field have been very increased. However, considering the characteristics of the automotive industry, which has various factors, complex correlation of them and big influence on each other, the study of systematic future forecasting methodologies are urgent and necessary which are applicable to autonomous vehicle industry. In this research, the two methods such as "Field Anomaly Relaxation" and "Multiple Perspective Concept" were analyzed and chosen, which are suitable to automotive industry. By the combination of two methods this research developed and examined the three future scenarios related to core technologies and industry trends. And these scenarios feasibility was verified by experts and evaluation checklist. This research has a contribution that this future scenario forecasting approach can be applied to the industries which have various volatility like the autonomous vehicle industry.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.390-390
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• 2021

본 연구에서는 통계적 방법에 의해 예측된 미래기간의 기온정보와 기온기반의 기준증발산량 산정방법을 연계하여 한강권역을 대상으로 최대 12개월의 미래기간에 대한 기준증발산량을 전망하였다. 기온정보는 Kim et al. (2020)의 연구와 같이 글로벌 기후지수와의 원격상관성을 기반으로 개발된 다중회귀모형을 이용하여 미래기간(예측시점 기준 1~12개월)에 대해 월 평균기온을 예측하고 이를 상세화하여 한강권역 내 주요 ASOS 지점별로 최고/최저기온을 도출하였다. 기준증발산량은 Hamon 방법(Hamon, 1960, 1963)을 기반으로 각 지점별로 상세화된 최고/최저기온을 이용하여 동일한 미래기간(1~12개월)에 대해 산정하였다. 한강권역 전체에 대해 2015년 1월~2020년 12월의 월별 평균기온과 각 지점별 산정한 기준증발산량을 활용하여 기온 및 기준증발산량에 대한 예측성을 분석하였다. 한강권역 전체에 대해 예측된 월별 평균기온의 경우 실제 관측값과 비교하였을 때, PBIAS 4.2~6.4%, R² 0.97~0.98, NSE 0.97~0.98 등으로 매우 높은 예측성을 보였다. 지점별로 상세화된 기온정보를 이용하여 산정한 기준증발산량을 실제 기온으로부터 산정한 기준증발산량과 비교한 결과는 PBIAS 5.0~6.8%, R² 0.97~0.98, NSE 0.96~0.97로 기온에 대한 예측성과 유사하게 나타났다. 기온과 기준증발산량 모두 일부 월이나 일부 지점에서 관측값과 비교했을 때 다소 차이를 보이는 경우도 있었으나, 대상유역 전반적으로는 매우 안정적인 예측결과를 확인할 수 있었다. 기준증발산량에 대한 예측결과(미래 1~12개월)는 계절 및 월 단위의 유역 수자원 전망에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국과학기술학회:학술대회논문집
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• 2015.12a
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• pp.119-135
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• 2015

이 논문의 주된 목적은 문헌 분석을 토대로 '예측'에 관한 STS적 이해와 함의를 제공하는 데 있다. 역사와 철학적 측면에서 볼 때 '예측'은 과학기술의 발전과정에 존재해왔다. 과학적 연구방식에서 '예측'과 관찰은 필수적이었고, 물리학, 기상학 등과 같은 분과학문에서도 '예측'은 중요한 역할을 차지했다. 기술의 혁신과정에 있어 미래에 대한 예상과 기대(expectations)에 대한 연구의 중요성은 로젠버그(Rosenberg, 1982)가 일찍이 강조한 바 있으며, 최근에는 STS 연구자들이 이러한 기대의 중요성에 주목하여 이른바 '기대의 사회학'(sociology of expectations)이라는 연구분야를 개척해왔다. 이 분야에서 초창기부터 활동해 온 반 렌트(van Lente, 1993)에 따르면, 기술의 혁신과 발전과정을 이해하기 위한 삼각 축, 즉 인공물(artefacts), 행위자(actors), 어젠다(agenda) 중 어젠다에 해당하는 기대와 전망(expectations and promises)에 관한 연구는 상대적으로 부족했다. 이러한 현실 인식은 우리나라의 STS연구에서 여전히 유효하다. 기술에 대한 기대와 전망은 단순히 '행위자'에 종속된 아이디어 차원이 아니며, '예측' 그 자체가 기술혁신분야에서 중요한 연구대상으로 주목될 필요가 있다. 최근에는 미래를 연구 대상으로 하는 미래학(futures studies) 분야가 형성되어 STS연구와의 접점이 확대하는 중이다. 이 논문에서는 이러한 현실 인식을 바탕으로 과학기술을 구성하는 중요한 요소로서 '예측'에 주목하고, 이러한 '예측'의 STS적 함의와 연구방향을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.875-892
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• 2017

본 연구에서는 4차 산업혁명에 대한 선제적 대응 및 2050년 환경변화 대응 이슈 도출, 미래사회 지질자원분야 역할 재조명을 위해 2050 미래상 및 지질자원 기술의 위치와 역할에 대한 연구를 실시하였다. 거시환경 분석을 위해 사회, 기술, 경제, 환경, 정치 부문(STEEP)을 분석하였다. 미래사회 변화 및 트렌드를 분석하여 지질자원 분야와 관련이 되는 주요 이슈를 4차 산업혁명, 우주 지구, 에너지, 광물자원 재료, 기후환경, 지질환경, 삶의 터전으로 제시하였다. 지질자원 분야 키워드와 미래 이슈 연관 분석, 미래사회 해결 이슈(기술 수요) 구체화, 요구하는 서비스 속성 도출, 지질자원 분야 서비스/제품을 구성하여 지속가능 풍부한 자원 미래 실현의 4개 미래기술, 예측(조정)되는 자연환경 관리의 3개 미래기술, 제한 없이 확대된 삶의 터전 구축의 3개 미래기술을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.849-864
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• 2017

본 연구는 우주 분야의 미래 연구개발 방향성 정립과 정책적인 대응 방안 마련을 목적으로 우선 연구와 산업의 관점에서 항공우주 분야에 특화된 미래예측을 수행하였다. 특히 우주 분야에서 핵심적인 위성, 발사체, 우주탐사 분야를 중심으로 여러 문헌을 조사분석하여 메가트렌드와 마이크로트렌드로 구분하고, 각 마이크로트렌드별 분석결과와 시사점을 분석하였다. 나아가 이를 통해 한국 우주 연구개발의 정책적인 대응을 위한 요구방향에 대해 기술하였다. 본 연구는 전세계 항공우주 미래 연구와 산업의 패러다임의 변화를 예측한 결과를 바탕으로 한국 우주 분야가 나아가야 할 방향을 통찰했다는 점에서 의의가 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.172-174
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• 2000

기업과 산업등 여러분야에 적용하기 위하여 인공지능, 통계학, 데이터베이스등의 각 분야에서 활발히 연구되고 있는 데이터마이닝은 알 수 없는 미래에 대한 예측이 가능하다는 장점을 갖기 때문에 더욱 가치가 있다. 데이터셋을 설명하기 위한 설명모델링과 예측을 하기 위한 예측모델링의 두 가지 범주로 나뉘어 발전되어왔으나, 데이터셋을 설명하기 위한 분석보다는 미래를 예측하기 위한 분석의 중요성이 점점 증가되고 있다. 이 논문에서는 마코프 성분을 갖는 과거의 이력 데이터를 기반으로 일정한 시점 또는 일정 기간동안의 변화량을 예측할 수 있는 예측모델링 방법을 제시한다.

• Management & Information Systems Review
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• v.28 no.3
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• pp.69-98
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• 2009

This study investigates in-sample and out-of-sample predictive abilities of accruals and accruals components with respect to future cash flows using models developed by Barth et al.(2001). In tests, data collected fromda62 Korean KOSPI and KOSDAQ listed firms for ccr4-2007 are used. Results of in-sample prediction tests are similar with those of Barth et al.(2001). Their accrual components model is better than other three models(NI only model, CF only model and NI-total accruals model) in future cash flows predictive ability. That is, in the case of in-sample prediction, accrual components excluding amortization have additional information contents for future cash flows. But in out-of-sample tests, the results are different. The model including operational cash flows(CF only model) shows best out-of-sample predictive ability with respect to future cash flows among above four prediction models. The accrual components model of Barth et al.(2001) has worst out-of-sample predictive ability. The results are robust to sensitivity analyses. In conclusion, we can't find the evidence that accruals and accrual components have predictive ability with respect to future cash flows in out-of-sample prediction tests. This results are consistent with results of Lev et al.(2005), and inconsistent with the belief of accounting standards formulating organizations such as FASB and KASB.