• The Korean Journal of Financial Management
• /
• v.13 no.1
• /
• pp.185-202
• /
• 1996

기업의 경제적 성과측정 또는 경제적 척도로서 토빈의 Q는 가치에 대해 산출된 경제적 가치를 계산함으로써 이론적인 경제적 효율성의 개념에 가장 근접한 개념으로 평가되고 있다. 그러나 정확한 계산이 어려운 토빈의 Q대신 실제로는 회계적 수익률, 주가 수익률 및 장부가격 대비 시장가치 비율(MB)등이 편의상 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 이러한 성과 측정 변수들간의 상관관계를 실증적으로 검증함으로써 이들 세 유형의 변수들이 토빈 Q의 대용적(代用的) 변수(變數)로서 신뢰성과 유용성이 있는지를 판정하고자 하였다. 연구 결과는 MB를 제외하고는 이들 변수들이나 또는 이들의 조합이 토빈 Q비율을 충분히 설명하기에는 너무 미흡하여 토빈 Q의 대용변수로서 경제적 효율성의 판단기준으로 사용될 경우에 그 신뢰성에 의문이 제기될 여지가 있음을 시사하고 있다. 특히, 회계적 수익률은 토빈 Q비율에 대한 설명력이 현저히 낮을 뿐 아니라, 이러한 결과는 수익률의 이동평균을 사용하거나, 연구개발비나 계열기업집단의 소속여부에 의해 잠재적인 무형자산의 영향을 반영할 수 있도록 수익률을 보완하여 사용하더라도 그 설명력이 크게 개선되지 않는 것으로 나타나고 있다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.33 no.1
• /
• pp.1-10
• /
• 2020

We propose a unified approach to variable selection, transformation and outliers in the linear model. The procedure includes a sequential method for outlier detection and a least trimmed squares estimator for variable transformation. It uses all possible subsets regressions for model selection. Some real data analyses and the simulation results are provided to show the efficiency of the methods in the context of the correct variable selection and the fitness of the estimated model.

• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.30 no.5
• /
• pp.615-632
• /
• 2017

Unlike randomized trial, statistical strategies for inferring the unbiased causal relationship are required in the observational studies. The matching with the propensity score is one of the most popular methods to control the confounders in order to evaluate the effect of the treatment on the outcome variable. Recently, new methods for the causal inference in latent class analysis (LCA) have been proposed to estimate the average causal effect (ACE) of the treatment on the latent discrete variable. They have focused on the application study for the real dataset to estimate the ACE in LCA. In practice, however, the true values of the ACE are not known, and it is difficult to evaluate the performance of the estimated the ACE. In this study, we propose a method to generate a synthetic data using the propensity score in the framework of LCA, where treatment and outcome variables are latent. We then propose a new method for estimating the ACE in LCA and evaluate its performance via simulation studies. Furthermore we present an empirical analysis based on data form the 'National Longitudinal Study of Adolescents Health,' where puberty as a latent treatment and substance use as a latent outcome variable.

• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.13 no.1
• /
• pp.189-196
• /
• 2000

Conjugate prior density families were motivated by considerations of tractability in implementing the Bayesian paradigm. But we consider problem that the conjugate prior p($\Theta$) cannot be used in restriction of the parameter $\Theta$. This article considers the nonconjugate prior problem of hierarchical Poisson model. We demonstrate the use of latent variables for sampling non-standard densities which arise in the context of the Bayesian analysis of non-conjugate by using a Gibbs sampler.

• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.32 no.6
• /
• pp.837-849
• /
• 2019

Latent class models (LCM) are useful tools to draw hidden information from categorical data. This model can also be interpreted as a mixture model with multinomial component distributions. In some cases, however, an available dataset may contain both categorical and count or continuous data. For such cases, we can extend the LCM to a mixture model with both multinomial and other component distributions such as normal and Poisson distributions. In this paper, we consider a LCM for the data containing categorical and count data to analyze the Drug Review dataset which contains categorical responses and text review. From this data analysis, we show that we can obtain more specific hidden inforamtion than those from the LCM only with categorical responses.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2024.05a
• /
• pp.611-614
• /
• 2024

최근 많은 분야에서 인공지능을 사용한 산업이 각광을 받고 있고 그중 챗-GPT 로 인하여 챗봇에 관한 관심도가 높아져 관련 연구가 많이 진행되고 있다. 특히 질문에 대한 답변을 생성해주는 분야에 대한 연구가 많이 이루어지고 있는데, 질문-답변의 데이터 셋에 대한 학습 방식보다는 질문-답변-배경지식으로 이루어진 데이터 셋에 대한 학습 방식이 많이 연구가 되고 있다. 그러다 보니 배경지식을 어떤 방식으로 모델에게 이해를 해줄 지가 모델 성능에 큰 부분 차지한다. 그리고 최근 연구에 따르면 이러한 배경지식 정보를 이해시키기 위해 잠재 변수 모델링 기법을 활용하는 것이 높은 성능을 갖는다고 하고 트랜스포머 기반 모델 중 생성 문제에서 강점을 보이는 BART(Bidirectional Auto-Regressive Transformer)[1]도 주로 활용된다고 한다. 본 논문에서는 BART 모델에 잠재 변수 모델링 기법 중 잠재 변수를 어텐션에 곱하는 방식을 이용한 모델을 통해 답변 생성 문제에 관한 해결법을 제시하고 그에 대한 결과로 배경지식 정보를 담은 답변을 보인다. 생성된 답변에 대한 평가는 기존에 사용되는 BLEU 방식과 배경지식을 고려한 방식의 BLEU 로 평가한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.25 no.10
• /
• pp.193-201
• /
• 2020

This study is to evaluate the effectiveness of problem-solving ability by applying a team-based learning model to the classes of humanities and social science students, and to conduct a structural model analysis on the relationship between sub-factors. Team-based learning was conducted six times in six teams with 30 students in the second and third grades of the humanities and social sciences. The problem solving ability score of the target students was significantly higher after team-based learning and was statistically significant. There was no problem in normality with the latent variables, which are the sub-factors of problem solving ability, and the factor load value was statistically significant at the .001 level in the confirmatory factor analysis of the observed variables for the latent variables, which was a valid model. A good level of fitness was also shown in the verification of the fitness of the research model. As a result, it was analyzed that latent variables of cause analysis, problem clarification, planning execution, performance evaluation, and alternative development had an indirect or direct influence on each other.

• Ecology and Resilient Infrastructure
• /
• v.2 no.3
• /
• pp.206-215
• /
• 2015

Predicting the changes in the potential distribution of invasive alien plants under climate change is an important and challenging task for the conservation of biodiversity and management of the ecosystems in streams and reservoirs. This study explored the effects of climate change on the potential future distribution of Paspalum distichum var. indutum in the Korean Peninsula. P. distichum var. indutum is an invasive grass species that has a profound economic and environmental impact in the waterfronts of freshwater ecosystems. The Maxent model was used to estimate the potential distribution of P. distichum var. indutum under current and future climates. A total of nineteen climatic variables of Worldclim 1.4 were used as current climatic data and future climatic data predicted by HadGEM2-AO with both RCP 2.6 and RCP 8.5 scenarios for 2050. The predicted current distribution of P. distichum var. indutum was almost matched with actual positioning data. Major environmental variables contributing to the potential distribution were precipitation of the warmest quarter, annual mean temperature and mean temperature of the coldest quarter. Our prediction results for 2050 showed an overall reduction in climatic suitability for P. distichum var. indutum in the current distribution area and its expansion to further inland and in a northerly direction. The predictive model used in this study appeared to be powerful for understanding the potential distribution, exploring the effects of climate change on the habitat changes and providing the effective management of the risk of biological invasion by alien plants.

• The KIPS Transactions:PartD
• /
• v.16D no.6
• /
• pp.945-960
• /
• 2009

The purpose of this study is to define determinants of VoIP user acceptance and to verify significant causality among latent variables - performance expectancy, effort expectancy, cost expectancy, social influence, facilitating conditions, behavioral intend, use behavior - based on UTAUT model. We presented the expanded hypotheses including the new factor, cost expectancy and analyzed the moderating effect of user age, gender and usage experience variables. For a accuracy of predicted results, we focused on survey analysis with 641 real user samples. Compared to previous studies, it is meaningful that this research verified the conceptual difference between behavioral intention and usage behavior. As a result, all proposed hypotheses accepted and moderating effects are supported significantly in age and use experience moderating variables.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
• /
• 2023.11a
• /
• pp.49-52
• /
• 2023

최근 첨단기술의 발달로 인해 기존의 생산업들보다 고 부가 가치를 이끌어 낼 수 있는 아이디어의 중요성이 대두되고 있다. 이러한 점에서 창업은 참신한 아이디어로 고 부가 가치를 이끌어 낼 수 있다는 점에서 중요하다 할 수 있고 국가의 정책적으로도 많은 창업을 이끌어 내려는 노력이 이어지고 있다. 본 연구는 이러한 창업 중 스포츠 창업의 분야에서 체육동호인의 개인적 특성 요인이 창업의지에 미치는 영향에 대해 알아보고자 하며, 이러한 관계에 창업에 대한 자기효능감 요인의 조절효과 영향에 대하여 밝히고자 한다. 창업의지의 결정 요인으로서 개인적 특성 요인과 네트워크 요인, 창업지원 인식 요인이 창업의지에 미치는 영향에 대해 알아보고자 하였으며, 이 요인들은 창업효능감의 조절로 인하여 더욱 활동력이 강화될 것으로 보고 창업효능감의 조절효과를 살펴보고자 하였다. 독립변수로 잠재적 창업자의 개인적 특성 요인(성취욕구, 위험감수성향, 혁신성), 네트워크 요인(온라인 교류, 오프라인교류), 창업지원 인식 요인(동호회 창업지원 인식, 정부 창업지원 인식), 조절변수로는 창업효능감, 종속변수로는 창업의지의 내용으로 연구모형을 구성하였다.