• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2009.11a
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• pp.107-110
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• 2009

본 연구에서는 동영상 자극이 제시되었을 때 시각적으로 느껴지는 감성을 자율신경계 반응, 동공반응 그리고 주관 설문으로 평가하였다. 20~27세 사이의 대학생 남녀 20명이 실험에 참여 하였고 뉴스, 다큐멘터리1, 다큐멘터리2, 사랑, 스포츠 그리고 전쟁의 6가지 장르의 동영상에서 Gamma, Hue, Lightness 그리고 Saturation의 4가지 화질변수가 변경된 영상을 시각자극으로 제시하였다. 장르를 다르게 한 실험이 총 6회 진행되었으며 장르별로 기본영상 1개와 화질변수가 변경된 영상 16개가 무작위 순서로 제시되었다. 1회 실험이 진행되는 약 14분 동안 PPG, SKT 그리고 GSR 센서를 착용하여 생리 반응을 측정하였고 눈 영상을 기록하여 동공 반응을 측정하였다. 시각자극에 대한 주관적 평가를 위해 1~7점 척도의 불쾌도, 긴장도 그리고 피로도 항목의 설문을 실시하였다. 생리반응, 동공반응 그리고 주관설문 결과를 화질변수 별로 나누고 일원배치 분산분석을 실시하여 차이가 있는지를 확인하였다. 그 결과 시각 감성이 어떤 화질변수에 의해 유발되는지 확인할 수 있었다.

• Asia Marketing Journal
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• v.4 no.2
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• pp.55-78
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• 2002

본 연구는 시장지향성이 사업성과에 영향을 미치는데 있어서 시장지향성의 관점에서 사업성과와의 관계를 조명 해보고, 시장지향성과 사업성과간의 관계 연구에서 통합적 매개변수들의 역할을 연구하였다. 기존 선행연구에서 매개변수로 사용한 종업원 만족, 차별화 전략, 벤치마킹, 혁신, 경쟁전략, 시장지향성, 직무만족, 조직몰입, 조직간 정보공유 둥을 통합하여 변수들의 중복을 피하고, 상호 독립성이 유지되는 변수들만을 채택하여 종업원만족, 혁신, 경쟁전략의 선택과 실행 등 3개의 변수를 도출하였으며, 여기에다 국내 선행연구에선 아직 사용하지 않은 조직학습을 신규 매개변수로 추가하여 기업역량변수로 설정하였다. 또한 고객만족, 서비스품질, 서비스충성도(애호도), 서비스이미지, 기업이미지, 등을 통합하여 고객만족, 서비스품질, 충성도 등 3개의 변수로 도출하였으며 신규 매개변수로써 기업과 고객간 정보공유를 채택하여 고객반응으로 명명하였다. 여기에서, 각각 4개씩 도출된 변수들은 각각 하나의 차원으로 통합하였으며, 두 차원의 통합적 매개변수들이 어떠한 인과적 역할을 하는지 보다 깊이 연구하였다. 연구가설은 6개의 가설 중 시장지향성과 사업성과 간 기업역량과 고객반응의 통합적 매개변수들의 간접효과가 지지되어 4개의 가설이 채택되었다. 그러나, 시장지향성과 사업성과 간의 직접효과와 기업역량과 고객반응의 중복매개는 기각되었다. 본 연구에서는 이러한 연구결과를 바탕으로 이론적 실무적 공헌을 제안하였으며, 끝으로 본 연구의 한계점과 향후 연구방향을 제언하였다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2005.05a
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• pp.45-49
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• 2005

본 연구는 시뮬레이션 반응변수가 입력 인자의 선형 1차식으로 표현된 경우에 인자의 파라미터를 효과적으로 추정하기위해 사용될 수 있는 분산감소기법을 제안하였다. 이 기법은 하나의 실험설계에 공통난수와 대조난수를 동시에 사용하는 Schruben과 Margolin의 방법과 시뮬레이션하는 도중에 얻어지는 통제변수를 활용하는 기법을 결합하는 방법으로 시뮬레이션의 효율성을 개선하고자 하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 기법은 주어진 모형의 평균 반응치를 추정한 데는 S-M 기법보다 효과적이었으며 인자의 다른 파라미터를 추정하는 데는 S-M 기법과 비슷한 성과를 보이고 있다. 만일 시뮬레이션 과정에서 반응변수와 상관성이 높은 통제변수들을 선택할 수 있는 경우에는 제안된 기법이 S-M 기법보다 보다 파라미터 추정에 효과적일 것으로 판단된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.28 no.3
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• pp.533-545
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• 2017

Quantile regression models provide a variety of useful statistical information by estimating the conditional quantile function of the response variable. However, the traditional linear quantile regression model can lead to the distorted and incorrect results when analysing real data having a nonlinear relationship between the explanatory variables and the response variables. Furthermore, as the complexity of the data increases, it is required to analyse multiple response variables simultaneously with more sophisticated interpretations. For such reasons, we propose a multivariate quantile regression tree model. In this paper, a new split variable selection algorithm is suggested for a multivariate regression tree model. This algorithm can select the split variable more accurately than the previous method without significant selection bias. We investigate the performance of our proposed method with both simulation and real data studies.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.11 no.2
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• pp.247-255
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• 1998

In this paper, a new subset selection problem in the Poisson model is considered under the normal predictors. It turns out that the subset model has bigger valiance than that of the Poisson model with random predictors and this has been used to derive new subset selection method similar to Mallows'$C_p$.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.29 no.7
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• pp.1361-1371
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• 2016

Quantile regression provides a variety of useful statistical information to examine how covariates influence the conditional quantile functions of a response variable. However, traditional quantile regression (which assume a linear model) is not appropriate when the relationship between the response and the covariates is a nonlinear. It is also necessary to conduct variable selection for high dimensional data or strongly correlated covariates. In this paper, we propose a penalized quantile regression tree model. The split rule of the proposed method is based on residual analysis, which has a negligible bias to select a split variable and reasonable computational cost. A simulation study and real data analysis are presented to demonstrate the satisfactory performance and usefulness of the proposed method.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.23 no.4
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• pp.366-370
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• 2013

Regression Analysis is an analyzing method of regression model to explain the statistical relationship between explanatory variable and response variables. This paper introduce Theil's method to find a fuzzy regression model which explain the relationship between explanatory variable and response variables. Theil's method is a robust method which is not sensive to outliers. Theil's method use medians of rate of increment based on randomly chosen pairs of each components of ${\alpha}$-level sets of fuzzy data in order to estimate the coefficients of fuzzy regression model. We propose an example to show Theil's estimator is robust than the Least squares estimator.

• Applied Chemistry for Engineering
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• v.7 no.3
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• pp.573-579
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• 1996

Effects of operating variables on the conversion of the formation reaction of meta boric acid from ortho boric acid in a laboratory-scale bubble column reactor were investigated to obtain the basic data which are indispensable for the design, scale-up, control, development and operation of industrial bubble column reactors. Reaction time and pressure, particle size of reactant and gas flow rate were chosen as experimental variables. Effects of the experimental variables on the gas holdup in the bubble column reactor were also discussed in relation to the conversion of reaction. From the results of this study, the optimum conditions were drawn as follows : Reaction time ; 35~40(min), reaction pressure ; 92~95(kPa), particle size ; under $0.6{\times}10^{-3}(m)$, gas flow rate ; 0.07~0.08(m/s).

• 한국생물공학회:학술대회논문집
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• 2001.11a
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• pp.303-307
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• 2001

Operation conditions to maximize the hydrolysis of beef tallow was investigated by using the response surface method. In the response surface analysis, reaction temperature, pressure, and ratio of fat to water was considered as independent variables. The concentrations of triglycerides. diglycerides, monoglycerides and free fatty acids were considered as dependent. variables. The optimum conditions for the hydrolysis was as follows' the reaction temperature was $271^{\circ}C$, pressure 86 bar and ratio of fat to water was 106.08g / 133.93 g. The maximum concentration of free fatty acids was 96.49 % at these optimum conditions.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2012.02a
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• pp.520-520
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• 2012

플라즈마 방전의 공간 평균 모사는 플라즈마 변수에 대한 정확한 값을 주지는 않지만 방전외부 조건에 따른 플라즈마 변수 변화를 통해 플라즈마 특성을 예측하는데 많은 도움을 준다. 본 연구에서는 준안정준위를 포함한 다단계 이온화 반응을 고려하여 헬륨 플라즈마의 공간 평균 모사를 진행하였다. 플라즈마에 흡수된 전력, 압력에 따른 각 입자의 생성, 소멸에 대한 입자 보존식과 전자에 대한 에너지 보존식을 통하여 플라즈마 변수를 얻었으며, 반응식을 세우기 위하여 헬륨 원자 에너지 준위 내의 특정 준위를 택하여 준위 간의 전이 반응 계수를 계산하였고 실험값과 비교하였다.