• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.39 no.6_3
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• pp.1771-1777
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• 2023

With the advancements of deep learning, many semantic segmentation-based methods for land cover classification have been proposed. However, existing deep learning-based models only use image information and cannot guarantee spatiotemporal consistency. In this study, we propose a land cover classification model using geographical coordinates. First, the coordinate features are extracted through the Coordinate Hash Encoder, which is an extension of the Multi-resolution Hash Encoder, an implicit neural representation technique, to the longitude-latitude coordinate system. Next, we propose an architecture that combines the extracted coordinate features with different levels of U-net decoder. Experimental results show that the proposed method improves the mean intersection over union by about 32% and improves the spatiotemporal consistency.

• The Journal of Information Technology
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• v.9 no.3
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• pp.77-89
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• 2006

The event study analyzes returns around event date at a time. Event study provides estimation periods and cumulative returns. Stock split announcements are generally associated with positive abnormal returns. It is important to investigate the responses of stocks to new information contained in the announcements of stock splits. So It is important to study the long term performance in the case of Stock Split. This Study forced to two approach method in evaluating the performance, the event time portfolio approach and calendar time portfolio approach. The event time portfolio approach exists the CAR model, BHAR model and WR model. And the calendar time portfolio approach has the 3 factor model, 4 factor model, CTAR model, and RATS model.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10e
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• pp.451-453
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• 2002

무선 인터넷은 현재까지는 주식, 연예뉴스 등 간단한 정보 서비스에 머물고 있지만, 곧 e-commerce의 대표적인 거래 형태가 무선 인터넷의 영역으로 확장될 것이라 예상된다. m-commerce의 관점에서 기존의 e-commerce상의 상품정보를 이용하는 것이 매우 중요하지만, m-commerce와 e-commerce를 지원하는 장치 디바이스간의 차이는 많은 제약이 되고있다. 특히, 모바일 디바이스의 화면은 데스크탑 PC 화면 보다 작은 디스플레이 화면을 제공하기 때문에 기존 데스크탑 상에서 표현되던 상품정보 페이지를 모바일 디바이스에서 그대로 표현하기에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 e-commerce상의 상품정보가 웹상의 새로운 문서기술 언어인 XML로 표현되어 있다고 가정하고, 이러한 XML 상품정보를 무선 인터넷 단말기인 PDA에서 효과적으로 디스플레이 할 수 있는 크기로 서버상에서 분할해주는 분할모듈을 설계하고 Java를 사용하여 구현한다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• v.18 no.1
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• pp.149-215
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• 1996

현행 민영화정책이 공기업의 효율성제고를 최우선 목표로 설정한 것은 타당한 선택이었음에도 불구하고, 경제력집중 심화에 대한 우려와 주식시장의 제약 등을 이유로 민영화정책은 그 추진실적이 부진하고 향후 지속 여부가 불투명한 것이 현실이다. 본(本) 논문(論文)은 우리나라 공기업민영화를 둘러싼 논쟁의 핵심인 경제력집중(經齊力集中), 경쟁도입(競爭導入), 주식시장여건(株式市場與件) 등이 공기업민영화와 관련하여 어떻게 이해되어야 할 것이며, 바람직한 정책대응(政策對應)은 무엇인지를 논의하고 있다. 재산권이론(財産權理論)을 동원하여 주인(主人) 있는 경영(經營)의 의미를 재해석할 때, 기업지배(企業支配) 통제구조(統制構造)의 정착이 요원한 우리 현실에서 민영화가 기업효율을 제고하려면 민간대주주(民間大株主)의 지배(支配)를 인정하는 방식이 최선책(最善策)이며, 소유가 분산되고 전문경영체제(專門經營體制)를 도입하는 민영화방식은 지배구조(支配構造)의 실패가능성(失敗可能性) 때문에 차선책(次善策)이라고 평가된다. 그러나 효율성 차원의 최선책은 경제력집중이라는 국민경제적 비용을 초래하므로, 정부로서는 경제력 집중이라는 비용(費用)과 효율성이라는 편익(便益)을 조화시키는 방안을 모색할 수밖에 없다. 이 경우 정부가 고려할 보완책(補完策)으로는 감자후(減資後) 민영화(民營化)와 분할민영화(分割民營化)가 있다. 한편 자연독점의 특성이 뚜렷한 일부 네트워크사업분야를 제외하면, 민영화시 경쟁도입(競爭導入)은 기업효율성과 국민경제의 배분효율성을 제고하므로 정부로서는 당연한 선택일 것이다. 경쟁은 공기업의 인수자격규제에 있어서도 새로운 기준을 제시하는데, 민영화를 정부(政府)와 민간(民間)사이의 M&A로 이해하고 경쟁제한적(競爭制限的) 기업결합(企業結合)을 규제하는 공정거래법(公正去來法)의 정신(精神)이 인수자격규제기준이 되어야 하며, 업종전문화(業種專門化) 발상(發想)에 근거한 인수자격규제는 득보(得)다 실(失)이 클 것이다. 아직도 자생적 성장기반이 취약한 주식시장의 제약에 따라 민영화일정의 탄력적인 조정은 불가피하지만, 정부는 상장(上場)의 필요성(必要性)을 재검토하고, 매각(賣却)의 우선순위(優先順位)를 조정하며, 무엇보다도 양질(良質)의 주식(柱式) 공급(供給)이 수요(需要)를 창출하는 메커니즘을 개발해야한다. 이와 함께 본(本) 논문(論文)은 현행 추진체계(推進體系)에 내재된 민영화의 지연가능성이 심각한 문제임을 지적하였고, 대규모 공기업의 민영화가 대기업(大企業)의 새로운 전형(典型)을 창출하여 한국자본주의(韓國資本主義)의 건전한 발전을 앞당기는 역사적 기회라는 점을 강조하고 있다. 마지막으로 재벌인수가 가능한 경우와 규제되어야 할 각각의 경우에 대하여 민영화정책(民營化政策)의 '체크리스트'를 제시하고 있다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.36 no.6_2
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• pp.1579-1590
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• 2020

In this paper, spatially-adaptive denormalization (SPADE) based U-Net is proposed to detect changes by using high-resolution satellite images. The proposed network is to preserve spatial information using SPADE. Change detection methods using high-resolution satellite images can be used to resolve various urban problems such as city planning and forecasting. For using pixel-based change detection, which is a conventional method such as Iteratively Reweighted-Multivariate Alteration Detection (IR-MAD), unchanged areas will be detected as changing areas because changes in pixels are sensitive to the state of the environment such as seasonal changes between images. Therefore, in this paper, to precisely detect the changes of the objects that consist of the city in time-series satellite images, the semantic spatial objects that consist of the city are defined, extracted through deep learning based image segmentation, and then analyzed the changes between areas to carry out change detection. The semantic objects for analyzing changes were defined as six classes: building, road, farmland, vinyl house, forest area, and waterside area. Each network model learned with KOMPSAT-3A satellite images performs a change detection for the time-series KOMPSAT-3 satellite images. For objective assessments for change detection, we use F1-score, kappa. We found that the proposed method gives a better performance compared to U-Net and UNet++ by achieving an average F1-score of 0.77, kappa of 77.29.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1999.06a
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• pp.271-280
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• 1999

인공신경망을 시계열예측에 적용하는 경우에 고려되어야 할 문제중, 특히 모형에 적합한 입력변수의 생성이 중요시되고 있는데, 이러한 분야는 인공신경망의 모형생성과정에서 입력변수에 대한 전처리기법으로써 다양하게 제시되어 왔다. 가장 최근의 입력변수 전처리기법으로써 제시되고 있는 신호처리기법은 전통적 주기분할처리방법인 푸리에변환기법(Fourier transforms)을 비롯하여 이를 확장시킨 개념인 웨이블릿변환기법(wavelet transforms) 등으로 대별될 수 있다. 이는 기본적으로 시계열이 다수의 주기(cycle)들로 구성된 상이한 시계열들의 집합이라는 가정에서 출발하고 있다. 전통적으로 이러한 시계열은 전기 또는 전자공학에서 주파수영역분할, 즉 고주파 및 저주파수를 분할하기 위한 기법에 적용되어 왔다. 그러나, 최근에는 이러한 연구가 다양한 분야에 활발하게 응용되기 시작하였으며, 그 중의 대표적인 예가 바로 경영분야의 재무시계열에 대한 분석이다 전통적으로 재무시계열은 장, 단기의사결정을 가진 시장참여자들간의 거래특성이 시계열에 각기 달리 가격으로 반영되기 때문에 이러한 상이한 집단들의 고유한 거래움직임으로 말미암아 예를 들어, 주식시장이 프랙탈구조를 가지고 있다고 보기도 한다. 이처럼 재무시계열은 다양한 사회현상의 집합체라고 볼 수 있으며, 그만큼 예측모형을 구축하는데 어려움이 따른다. 본 연구는 이러한 시계열의 주기적 특성에 기반을 둔 신호처리분석으로서 기존의 시계열로부터 노이즈를 줄여 주면서 보다 의미 있는 정보로 변환시켜 줄 수 있는 웨이블릿분석 방법론을 새로운 필터링기법으로 사용하여 현재 많은 연구가 진행되고 있는 인공신경망과의 모형결합을 통해 기존연구와는 다른 새로운 통합예측방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 통합방법론은 크게 2단계 과정을 거쳐 예측모형으로 완성이 된다. 즉, 1차 모형단계에서 원시 재무시계열은 먼저 웨이블릿분석을 통해서 노이즈가 필터링 되는 동시에, 과거 재무시계열의 프랙탈 구조, 즉 비선형적인 움직임을 보다 잘 반영시켜 주는 다차원 주기요소를 가지는 시계열로 분해, 생성되며, 이렇게 주기에 따라 장단기로 분할된 시계열들은 2차 모형단계에서 신경망의 새로운 입력변수로서 사용되어 최종적인 인공 신경망모델을 구축하는 데 반영된다.

• Asia-Pacific Journal of Business
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• v.14 no.1
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• pp.73-91
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• 2023

Purpose - The purpose of this study is to re-examine the disclosure effect of stock splits and long-term performance after stock splits using stock split data over the past 10 years, and infer the motivation (signal or opportunism) of stock splits. In addition, we focus on exploring the determinants of the short- and long-term market response to stock splits. Design/methodology/approach - We measure the short-term market response to a stock split and the long-term stock performance after the stock split announcement using the event study method. We analyze whether there is a difference in the long-term and short-term market response to a stock split according to various company characteristics through univariate analysis and regression analysis. Findings - In the case of the entire sample, a statistically significant positive excess return is observed on the stock split announcement date, and the excess return during the 24-month holding period after the stock split do not show a difference from zero. In particular, the difference between short-term and long-term returns on stock splits is larger in companies with a large stock split ratio, small companies, large growth potential, and companies with a combination of financial events after a stock split. Research implications or Originality - The results of this study suggest that at least the signal hypothesis for a stock split does not hold in the Korean stock market. On the other hand, it suggests that there is a possibility that a stock split can be abused by the manager's opportunistic motive, and that this opportunism can be discriminated depending on the size of the stock split, corporate characteristics, and financing plan.

• Journal for History of Mathematics
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• v.19 no.1
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• pp.43-54
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• 2006

The purpose of this paper, followed by 'Nature$\cdot$Human, and Golden Section I ', is to study aesthetic consciousness, mentality model and body proportion of human, and the golden section applied to architecture and hand axe of stone age. In particular, handaxes of one million years ago have shown that they had critical competency to the basis of art and mathematics in the future. Furthermore, without pen, paper and ruler, the existence of mentality model made fundamental conversion of mathematics possible. Different sizes of handaxes were made by maintaining the equal golden section. This was the first example in relation to the principle mentioned in 'Stoicheia' by Euclid which was published hundred thousands of years later.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.25 no.4
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• pp.53-78
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• 2008

Foreign investors who invest in the Korean stock markets are exposed to two kinds of foreign exchange rate risk, the economic exposure and the translation exposure. The former is the foreign exchange rate exposure in return generating process of the assets invested and the latter is the foreign exchange rate exposure in the translation of domestic return into foreign investors' currency. Domestic investors, however, are exposed only to foreign exchange rate exposure in the asset invested. This different situation on foreign exchange rate exposure between foreign investors and domestic investors can induce different response to exchange rate change by investor groups. Previous studies on foreign exchange rate exposure of Korean firms reported that quite a few Korean firms are exposed to foreign exchange risks and suggested to manage the foreign exchange risks. Also, many studies on the market segmentation showed that a market can be practically segmented according to the characteristics of investor groups. These studies support the hypothesis that the Korean stock market can be practically segmented by the foreign investors' attitude to the foreign exchange rate exposure. This study examines the response of both foreign investors and domestic investors to the foreign exchange rate exposures in Korean stock markets. Test results show that foreign investors increase their sell transactions when the foreign exchange rate exposure of the previous day is negative. This result can be possible when foreign investors attempt to actively manage the decrease in value of their assets due to rising of exchange rate. Analysis on the sell order data is also supportive to this interpretation. Foreign investors also increase their buy transactions when the foreign exchange rate exposure of the previous day is negative. This result can be possible when foreign investors use actively the relation between the increase in asset value and the translation gain due to declining of exchange rate. Analyses on buy order data, however, do not show the same result as the analyses on transaction data. This difference may come from the difference of information contained in transaction data and order data. In summary, the result of the paper supports the hypothesis that foreign investors response differently to foreign exchange rate exposure compared with domestic, Korean investors. Two groups do not show different response when exchange rate exposure is positive, i.e., as foreign exchange rate is increase (decrease), the asset value is increase (decrease). However, foreign investors' response is different from that of domestic investors when exchange rate exposure is negative, i.e., as foreign exchange rate is increase (decrease), the asset value is decrease (increase). These results mean that foreign investors and domestic investors are placed in different situations related to foreign exchange rate exposure, and these differences are reflected in the Korean stock markets. And domestic investors need to consider foreign investors' different attitude to the foreign exchange rate exposure when they analysis foreign investors' trading behavior.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.03a
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• pp.271-280
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• 1999

인공신경망을 시계열예측에 적용하는 경우에 고려되어야 할 문제중, 특히 모형에 적합한 입력변수의 생성이 중요시되고 있는데, 이러한 분야는 인공신경망의 모형생성과정에서 입력변수에 대한 전처리기법으로써 다양하게 제시되어 왔다. 가장 최근의 입력변수 전처리기법으로써 제시되고 있는 신호처리기법은 전통적 주기분할처리방법인 푸리에변환기법(Fourier transforms)을 비롯하여 이를 확장시킨 개념인 웨이블릿변환기법(wavelet transforms) 등으로 대별될 수 있다. 이는 기본적으로 시계열이 다수의 주기(cycle)들로 구성된 상이한 시계열들의 집합이라는 가정에서 출발하고 있다. 전통적으로 이러한 시계열은 전기 또는 전자공학에서 주파수영역분할, 즉 고주파 및 저주파수를 분할하기 위한 기법에 적용되어 왔다. 그러나, 최근에는 이러한 연구가 다양한 분야에 활발하게 응용되기 시작하였으며, 그 중의 대표적인 예가 바로 경영분야의 재무시계열에 대한 분석이다. 전통적으로 재무시계열은 장, 단기의사결정을 가진 시장참여자들간의 거래특성이 시계열에 각기 달리 가격으로 반영되기 때문에 이러한 상이한 집단들의 고요한 거래움직임으로 말미암아 예를 들어, 주식시장이 프랙탈구조를 가지고 있다고 보기도 한다. 이처럼 재무시계열은 다양한 사회현상의 집합체라고 볼 수 있으며, 그만큼 예측모형을 구축하는데 어려움이 따른다. 본 연구는 이러한 시계열의 주기적 특성에 기반을 둔 신호처리분석으로서 기존의 시계열로부터 노이즈를 줄여 주면서 보다 의미있는 정보로 변환시켜줄 수 있는 웨이블릿분석 방법론을 새로운 필터링기법으로 사용하여 현재 많은 연구가 진행되고 있는 인공신경망의 모형결합을 통해 기존연구과는 다른 새로운 통합예측방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 제시하는 통합방법론은 크게 2단계 과정을 거쳐 예측모형으로 완성이 된다. 즉, 1차 모형단계에서 원시 재무시계열은 먼저 웨이브릿분석을 통해서 노이즈가 필터링 되는 동시에, 과거 재무시계열의 프랙탈 구조, 즉 비선형적인 움직임을 보다 잘 반영시켜 주는 다차원 주기요소를 가지는 시계열로 분해, 생성되며, 이렇게 주기에 따라 장단기로 분할된 시계열들은 2차 모형단계에서 신경망의 새로운 입력변수로서 사용되어 최종적인 인공 신경망모델을 구축하는 데 반영된다. 기존의 주기분할방법론은 모형개발자입장에서 여러 가지 통계기준치중에서 최적의 기준치를 합리적으로 선택해야 하는 문제가 추가적으로 발생하며, 본 연구에서는 이상의 제반 문제들을 개선시키기 위해 통합방법론으로서 기존의 인공신경망모형을 구조적으로 확장시켰다. 이 모형에서 기존의 입력층 이전단계에 새로운 층이 정의된다. 이렇게 해서 생성된 새로운 통합모형은 기존모형에서 생성되는 기본적인 학습파라미터와 더불어, 본 연구에서 새롭게 제시된 주기분할층의 파라미터들이 모형의 학습성과를 높이기 위해 함께 고려된다. 한편, 이러한 학습과정에서 추가적으로 고려해야 할 파라미터 갯수가 증가함에 따라서, 본 모델의 학습성과가 local minimum에 빠지는 문제점이 발생될 수 있다. 즉, 웨이블릿분석과 인공신경망모형을 모두 전역적으로 최적화시켜야 하는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해서, 최근 local minimum의 가능성을 최소화하여 전역적인 학습성과를 높여 주는 인공지능기법으로서 유전자알고리즘기법을 본 연구이 통합모델에 반영하였다. 이에 대한 실증사례 분석결과는 일일 환율예측문제를 적용하였을 경우, 기존의 방법론보다 더 나운 예측성과를 타나내었다.