• Journal of the Korean Chemical Society
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• v.57 no.1
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• pp.127-137
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• 2013

We investigated student's characteristics in each educational achievement level using the results of the NAEA (National Assessment of Educational Achievement) in 2009 and 2010 for Grade 9 students. The analysis of representative items of each educational achievement level revealed that (a) advanced level students could explain the change in phenomena with both the characteristics of matter and the model, (b) proficient level students could explain only simple phenomena with the model, and (c) basic level students did not understand the model and were therefore unable to use it to explain phenomena.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.16 no.2
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• pp.91-118
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• 1999

본(本) 연구(硏究)는 기업(企業)의 소유구조(所有構造)와 기업가치(企業價値) 사이의 관계를 분석하여 횡단면(橫斷面) 요인(要因)과 시계열(時系列) 요인(要因)을 결합하는 이론적(理論的) 모형(模型)을 제시하며, 또한 제시된 모형(模型)을 한국증권시장(韓國證券市場)의 자료(資料)를 이용하여 실증적(實證的)으로 분석하여 절충가설이 우리나라 기업에 적용될 수 있는지를 검토하였다. 본(本) 연구(硏究)에서는 기업가치(企業價値)를 나타내는 대용변수(代用變數)로 시장가치 대 장부가치비율을, 독립변수(獨立變數)로는 대주주 1인 지분율을 그리고 통제변수(統制變數)로는 광고비 정도, 기업규모, 재무레버리지, 30대 재벌 비재벌의 가변수(假變數)를 사용하였다. 실증분석 결과 본(本) 연구(硏究)에서 제시된 모형이 상당한 의미를 가지나, 모형(模型)의 설명력(說明力)은 비교적 낮아 본(本) 연구(硏究)에서 제시된 설명변수(說明變數)들이 자본구조(資本構造)의 변동(變動)을 8%정도 설명하고 있다. 또한 본(本) 연구(硏究)에서 제시된 독립변수 대주주 1인의 지분율과 이를 제곱한 것은 통계적으로 의미가 있는 변수가 되고 있다. 이는 대주주 1인의 지분율과 기업가치(企業價値) 사이에는 곡선관계(曲線關係)가 존재한다는 절충가설(折衷假說)을 지지하는 강력한 증거이다. 그리고 본(本) 연구(硏究)에서 제시된 통제변수(統制變數)인 광고비 정도, 기업규모, 재무레버리지 그리고 30대 재벌 비재벌 가변수(假變數) 등은 기업가치(機業價値)를 결정하는 통계적인 의미를 갖는 변수로 밝혀졌으며 회귀계수(回歸係數)의 부호도 기대하였던 바와 일치하고 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.23 no.3
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• pp.535-542
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• 2012

The consumer price index (CPI) data is one of the important economic measurement of the country. In this article, the Autoregressive Error (ARE) model has been considered for analyzing the monthly CPI data at Seoul, Pusan, Daegu, and Gwangju Cities in Korea, In the ARE model, nine economic variables are used as the explanatory variables for the CPI data set. The nine explanatory variables are CCI (coincident composite index), won-dollar rate, producer price index, oil import price, oil import volume, international current account, import price index, unemployment rate, and amount of currency. The result showed that the monthly ARE models explained about 46-52% for describing the CPI.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.16 no.4
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• pp.901-922
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• 2007

To see how the electricity demand for air-conditioning responds to weather condition and what kind of weather condition works better in forecasting maximum daily electricity demand, four different regression models, which are linear, exponential, power and S-curve, are adopted. The regression outcome turns out that the electricity demand for air-conditioning is inclined to rely on the exponential model. Another major discovery of this study is that the electricity demand for air-conditioning responds more sensitively to the weather condition year after year along with the higher non-air-conditioning electricity demand. In addition, it has also been found that the discomfort index explains the electricity demand for air-conditioning better than the highest temperature.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.15 no.1
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• pp.73-84
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• 2002

Linear regression models with inequality constraints on the coefficients are frequently used in economic models due to sign or order constraints on the coefficients. In this paper, we propose a Bayesian approach to selecting significant explanatory variables in linear regression models with inequality constraints on the coefficients. Bayesian variable selection requires computation of posterior probability of each candidate model. We propose a method which computes all the necessary posterior model probabilities simultaneously. In specific, we obtain posterior samples form the most general model via Gibbs sampling algorithm (Gelfand and Smith, 1990) and compute the posterior probabilities by using the samples. A real example is given to illustrate the method.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.542-543
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• 2016

본 논문에서는 소프트웨어의 검증 방법 중 하나인 모형 검사가 컴퓨터 소프트웨어에서 어떻게 활용될 수 있는지 소개하고 테세우스와 미노타우로스 게임을 모형 검사를 활용하여 풀어낸다. 게임의 풀이는 교대 방식 시맨틱스와 병행 방식 시맨틱스의 두 가지 방식으로 해석해 서로 비교한다. 이를 위해서는 모형 검사를 위한 모형을 작성하는 것이 필수이다. 본 논문에서는 모형 검사를 위해 모형을 제작한 경험을 설명한다. 끝으로 각 게임 방식의 풀이 생성에 소요되는 시간을 분석한다.

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 1998.10a
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• pp.226-235
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• 1998

본 논문에서는 추종 모형을 이용한 미시 교통류 시뮬레이션 모형을 개발하고, 이 모형을 통한 시뮬레이션을 통하여 단속류에서 검지기의 설치 위치에 따른 검지 특성을 알아보고, 교통정보 수집용의 검지기의최적 위치에 대해 평가하였다. 검지기로부터 발생하는 교통량, 점유율, 속도 자료중 링크의 통행시간을 가장 잘 반영하는 것은 점유율에 의한 검지기의최적위치는 정지선으로부터 150∼250m이다. 점유율 다음으로 통행시간을 잘 반영하는 자료는 지점속도로서 점유율보다는 상관관계가 낮지만, 양호한 설명력을 가지는 것으로 보인다. 교통량 자료는 상관관계가 낮으며, 교통량에 의한 위치 선정은 각 모의 실험 결과에서 일관적이지 않아 적절한 설명변수가 아니라고 판단하였다. 모든 경우에서, 정지선이나 링크 최상류에 위치한 검지기로부터의 자료는 통행시간과 독립적이므로 이러한 검지기는 교통정보 수집용을 사용할 수 없으며, 일반적인 검지기의최적 위치는 정상상태의 교통류 뿐만 아니라 대기행렬내에 존재하여 매우 혼잡한 상태를 경험할 수 있는 위치라고 할수 있다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.14 no.2
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• pp.21-55
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• 1997

본 연구는 기업규모, 장부가치/시장가치 비율, 순이익/주가 비율, 현금흐름/주가 비율, 레버리지 등 기본적 변수를 사용하여 주식수익률에 유의적인 변수를 확인하고, 또한 Fama and French(1993) 등에 의해서 제시된 다요인모형(multi-factor model)이 한국주식시장에서 적용가능한 지를 살펴보았다. 이를 위하여 본 연구에서는 Fama and MacBeth(1973)의 횡단면회귀모형과 Black, Jensen, and Scholes (1972)의 시계열모형을 사용하였으며, 실증분석결과를 요약하면 다음과 같다. 먼저 횡단면분석결과에 의하면, 장부가치/시장가치 비율(BE/ME), 현금흐름/주가 비율(C/P) 등이 주식수익률의 횡단면적 차이를 설명할 수 있는 유의적인 변수로 나타났다. 그리고 통계적 의미에서는 1월효과가 존재한다고 보기 어려우나, 경제적 의미에서 1월효과가 존재하는 것으로 생각된다. 시계열분석결과에 의하면, 시장요인, 기업규모요인, 장부가치/시장가치요인(또는 현금흐름/주가요인) 등의 3요인에 의해서 국내 주식수익률의 공통적 변동을 잘 설명할 수 있다. 즉 국내 증권시장에서도 Fama and French(1993)의 3요인모형이 성립될 수 있는 것으로 판단된다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.30 no.6
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• pp.957-981
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• 2017

A generalized linear mixed model is an extension of a generalized linear model that allows random effect as well as provides flexibility in developing a suitable model when observations are correlated or when there are other underlying phenomena that contribute to resulting variability. We describe maximum likelihood estimation methods for logistic regression models that include random effects - the Laplace approximation, Gauss-Hermite quadrature, adaptive Gauss-Hermite quadrature, and pseudo-likelihood. Applications are provided with social science problems by analyzing the effect of mental health and life satisfaction on volunteer activities from Korean welfare panel data; in addition, we observe that the inclusion of random effects in the model leads to improved analyses with more reasonable inferences.

• International Journal of Highway Engineering
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• v.13 no.1
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• pp.69-77
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• 2011

This study is to suggest a methodology to overcome the uncertainty and lack of reliability of data. The fuzzy reasoning model and the neural network model were developed in order to overcome the potential lack of reliability which may occur during the process of data collection. According to the result of comparison with the Poisson regression model, the suggested models showed better performance in the accuracy of the accident frequency prediction. It means that the more accurate accident frequency prediction model can be developed by the process of the uncertainty of raw data and the adjustment of errors in data by learning. Among the suggested models, the performance of the neural network model was better than that of the fuzzy reasoning model. The suggested models can evaluate the safety of signalized intersections in operation and/or planning, and ultimately contribute the reduction of accidents.