The purpose of this study is to analyze cause-and-effect relationships between patterns of the road network and socio-economic factors such as population, industry, and land use of Seoul during the period of 1970~2000. In this study, Structural Equation Model (SEM) is used to estimate simultaneously the cause-and-effect relationships between many independent variables and dependent variables. For the observed variables, variables related to population, industry, land price, land use, and road variables were included; these variables were classified by exploratory factor analysis. The analysis using the SEM showed that the structure of the model changed around the 1980's. In general, socio-economic factors such as population, industry, and land use affected construction of the road network of the city during the 1970's and the 1980's. Especially, it was analyzed that the industrial development had the greatest impact on formation of the road network. In the 1990's, the effect that the road network exerts on socio-economic factors proved to be more appropriate than the other way round. At that time, the road-related factors had the greatest effect on the land price and industrial development, and that tendency has continued until now.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.28
no.1
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pp.49-56
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2017
Among the techniques for analyzing big data, the association rule mining is a technique for searching for relationship between some items using various relevance evaluation criteria. This associative rule scheme is based on the direction of rule creation, and there are positive, negative, and inverse association rules. The purpose of this paper is to investigate the applicability of various types of relatively causal strength measures to the types of association rules from the point of view of interestingness measure. We also clarify the relationship between various types of confidence measures. As a result, if the rate of occurrence of the posterior item is more than 0.5, the first measure ($RCS_{IJ1}$) proposed by Good (1961) is more preferable to the first measure ($RCS_{LR1}$) proposed by Lewis (1986) because the variation of the value is larger than that of $RCS_{LR1}$, and if the ratio is less than 0.5, $RCS_{LR1}$ is more preferable to $RCS_{IJ1}$.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.25
no.2
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pp.365-371
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2014
Association rule of the well-studied techniques in data mining is the exploratory data analysis for understanding the relevance among the items in a huge database. This method has been used to find the relationship between each set of items based on the interestingness measures such as support, confidence, lift, similarity measures, etc. By typical association rule technique, we generate association rule that satisfy minimum support and confidence values. Support and confidence are the most frequently used, but they have the drawback that they can not determine the direction of the association because they have always positive values. In this paper, we compared support, basic confidence, and three kinds of confidence measures useful for classification model building to overcome this problem. The result confirmed that the causal confirmed confidence was the best confidence in view of the association mining because it showed more precisely the direction of association.
This article has examined the international transmission of returns among S&P500, Nikkei225 and SENSEX stock index cash markets using the daily closing prices covered from January 4, 2002 to February 6, 2009. For this purpose we employed dynamic time series models such as the Granger causality analysis and variance decomposition analysis based on VAR model. The main empirical results are as follows; First, according to Granger causality tests we find that S&P500 stock index has a significant prediction power on the changes of SENSEX and Nikkei225 stock index market and vice versa. However, US stock market's influence is dominant to the other stock markets at a significant level statistically. Second, according to variance decomposition, SENSEX stock index is more sensitive to the movement of S&P500 than that of Nikkei225 stock index. These kinds of empirical results shows that the three stock markets are integrated over times and these results will be informative for the international investors to build the world-wide investment portfolio and risk management strategies, etc.
This study tests for the law of one price and Grander Causality between the EU ETS and Nord Pool $CO_2$ allowance prices. The Johansen cointegration test shows that there exists a long run equilibrium between EU ETS and Nord Pool prices and support the law of one price. The Granger casuality test suggests that the EU ETS leads Nord Pool for all vintages traded. The test results imply that the EU ETS can be regarded as the representative carbon market in the EU where many exchanges just started competing for the newly rising market for carbon.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.19
no.1
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pp.45-59
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1991
본 연구에서는 객관적 환경지표와 그에 대한 인간의 주관적 반응간 의 인과적 관련도의 중요성이 강조된다. 좀 더 구체적으로, 거주자의 주관 적 반응인 주거만족과 객관적 환경지표의 하나인 주거환경유형들(건물유형 과 건물배치유형)과의 인과적 관련도가 본 연구에서 중점적으로 토의된다. 한국의 6개 대단위 공동주택단지가 본 연구의 대상지로 선정되었고, 표본 추출시 건물유형과 건물배치유형을 고려한 다단계 표집방법(multistage sampling)이 사용되었다. 설문면답방법(modified structured survey)에 의해 646명의 처리 가능한 응답이 수거되었다. 인과모형 검증의 첫 단계로서 다 수의 설문문항을 원래 관심있는 소수의 변수로 정선, 추출하기 위한 방법 으로 요인분석이 사용되었다. 요인분석으로부터 정선, 추출된 변수를 이용 해서 본 연구의 가설모형이 정립되고, 그 모형을 검증하기 위한 방법으로 경로분석이 사용되었다. 분석결과를 요약해 볼 때, 건물유형과 건물배치유 형 모두가 거주자의 지각, 인식, 태도 등의 적절한 매개변수들을 통해 거주 자의 주거만족에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 건물유형은 일반 적으로 저층주거에서 고충주거로 바뀌면서, 거주자의 주거만족에 부정적인 영향을 미치고 있음이 확인되었고, 고층주거가 거주자에게 주는 시각적 단 조로움, 과밀감, 그리고 주차장을 포함한 옥외공간 이용상의 불편들과 또 그들로 인한 낮은 안전성 및 경관에 대한 불만족 등이 그 이유로서 밝혀졌 다. 건물배치유형의 경우, U자형의 배치유형이 선형배치유형에 비해 과밀 감 해소, 시각적 명료성 향상, 그리고 옥외공간 이용상의 편리 등 및 또 그 에 따른 경관에 대한 만족의 향상 때문에 거주자의 주거만족을 높이는 데 유리한 것으로 나타났다. 주거와 관련된 설계 및 계획분야를 위한 여러 다 양한 제안들이 본 연구에서 제시되고, 추후 관련 연구들을 위한 가능성들 도 토의되었다. 그 유용성 때문에, 아직 많은 이론적, 방법론적, 그리고 분 석상의 문제에도 불구하고, 객관적 환경지표들과 이용자들의 만족을 포함 한 다양한 주관적 변수들과의 관계를 경험적으로 밝히려는 시도가 계속되 어야 할 것으로 사료된다.
As the non-face-to-face economic situation developed due to the COVID-19 pandemic, untact stock groups appeared in the stock market. This study proposed the Korea COVID-19 fear index following the spread of infectious diseases in the COVID-19 pandemic situation and analyzed the influence on the untact stock and contact stock returns. The results of the empirical analysis are as follows. First, as a result of the Granger causality analysis using the Korea COVID-19 fear index, significant causality was found in the return of contact stocks such as Korean Air, Hana Tour, CJ CGV, and Paradise. Second, as a result of stock price prediction based on the LSTM model, Kakao, Korean Air, and Naver's prediction performance was high. Third, the investment performances of the Alexander filter entry rule using the predicted stock price were high in Naver futures and Kakao futures. This study can find a difference from previous studies in that it analyzed the influence of the spread of the COVID-19 pandemic on untact and contact stocks in the COVID-19 situation where the non-face-to-face economy is in full swing.
The purpose of this study is to analyze whether the spread of COVID-19 infectious diseases acts as a fear to investors and affects the direction and volatility of stock returns. The investor fear index was proposed using the domestic confirmed patient information of COVID-19, and the influence on stock prices was empirically analyzed. The direction and volatility models of stock prices used the Granger causality and GARCH models, respectively. The results of empirical analysis using the KOSPI index from February 20, 2020 to June 30, 2021 are as follows: First, the COVID-19 fear index showed causality to future stock prices. Second, the COVID-19 fear index has a negative effect on the volatility of KOSPI index returns. In future studies, it is necessary to document the cause by using individual business performance and stock price instead of the stock index.
Kim, Dong-Wan;Baek, Seung-Won;Ju, Jung-Eun;Koo, Sang-Hoe
Proceedings of the Korea Society of Information Technology Applications Conference
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2007.05a
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pp.190-197
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2007
외환위기 이후 우리나라 금융기관은 상대적으로 위험성이 높은 기업대출보다, 높은 수익성을 가지는 가계 대출에 관심을 기울이게 되었다. 가계대출이 증가함에 따라 개인신용평가의 중요성이 부각되고, 이에 많은 신용평가시스템이 개발되어 왔다. 하지만 기존의 신용평가시스템은 대출 신청 당시의 데이터 및 과거의 데이터를 가지고 개인의 신용을 평가하기 때문에, 미래 상황에 대한 예측은 고려하지 못한다. 시스템 다이나믹스는 시간의 흐름에 따른 각 요인의 변화를 살펴봄으로써 미래 상황에 대한 예측이 가능한 분석 방법이다. 이에 본 연구에서는 시스템 다이나믹스 방법론을 활용하여 개인 신용 상태에 대한 미래의 동태적인 변화를 예측하여, 그 결과를 반영한 신용평가모델을 개발하고자 한다. 이를 위하여, 먼저 신용평점 영향을 주는 변수들을 선정하고, 이 변수들 간의 인과관계를 밝혀낸 후, 인과관계를 토대로 분석 모델을 구축한 뒤, 컴퓨터 시뮬레이션을 실행함으로써, 대출 희망자의 미래의 신용상태 변화 모양을 예측해 본다. 이러한 시뮬레이션 결과를 신용평가에 반영하게 되면, 금융기관의 신용 대출의 위험을 줄이는 데 기여할 것으로 기대된다.
Proceedings of the Korean Association for Survey Research Conference
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2006.06a
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pp.251-271
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2006
동아시아연구원은 중앙일보, SBS, 한국리서치와 컨소시엄을 구성하여 5 31 지방선거에 패널조사 기법을 활용하여 민심의 변화를 추적하였다. 패널여론조사는 개별 투표 결정요인의 역동성은 물론 요인 간 인과관계에 대한 분석에서 일반여론조사의 한계를 극복하는 대안으로 간주된다. 지역 패널의 경우 서울, 부산, 광주, 충남의 4개 지역 광역단체장 선거를 중심으로 1차 패널 각 800명으로 출발하여 4차 조사 패널 유지율 70% 상회하는 결과를 바탕으로 결정요인 간의 인과관계, 선거 운동의 영향력, 부동층 등 선거 연구의 핵심 쟁점에 대한 분석을 가능케 하는 자료를 구축하였다. 그럼에도 불구하고 패널의 대표성 문제, 지역감정의 지수 계발 등 문제점도 노정되었다. 논문은 선거 연구의 핵심적 쟁점에 대한 논의와 이와 관련하여 일반여론조사의 대안으로 부상한 패널조사 기법의 장 단점을 논의하고 이의 구체적인 사례로 5 31 지방선거 패널조사의 기획과정과 결과를 보고한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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