• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.1332-1336
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• 2009

본 연구에서는 지표수-지하수 상호작용을 모의할 수 있는 SWAT-MODFLOW 모형을 이용하여 수변지역의 토지이용 변화에 따른 혼합대의 수문학적 특성 변화를 분석하였다. 연구를 위해 선정된 시험유역의 불수투지역, 농경지 등 기존 수변 토지이용도가 초지, 갯버들 등의 식생이 식재된 지역으로 변경되는 상황을 가정하여 SWAT-MODFLOW 모형을 적용, 지표수-지하수 상호작용을 중심으로 하는 수문학적 특성 변화를 모의 분석하였다. 수변의 토지이용을 초지로 변경하였을 경우 혼합대의 지표수-지하수 교환량이 다소 증가하는 것으로 모의되었으며, 수변 지역 토양의 토양 수분량 또한 증가하는 것으로 나타났다. 한편, 수변 지역에 갯벌들을 식재하는 경우 초지에 비해 지표수-지하수 교환량 및 토양 수분량의 증가폭이 더욱 증가하는 것으로 나타났다. 이와 같은 분석 결과 SWAT-MODFLOW 모형은 수변 토지 이용의 변화에 따른 수문학적 특성 변화를 모의할 수 있는 것으로 판명되었으며, 향후 실측자료와의 비교 연구 등을 실시하여 정확도가 입증된다면, 각종 수생태 복원사업의 계획 수립 시 토지이용 변화에 따른 효과 분석 모의에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.210-220
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• 2008

본 연구는 최근의 내부 보안위협 추세를 고려하여 인원보안 관리 수준을 효과적으로 측정할 수 있는 인원보안 관리 지표를 개발하는 목적으로 수행되었으며 이론적인 고찰과 기존의 보안관리 체계와 연구 자료를 분석하여 문제점을 도출하고 개선방향을 설정하였다. 연구할 관리항목 지표는 보안 전문가들의 예비 조사를 거쳐 연구 관리지표를 선정하고, 타당성 검증을 위하여 설문조사를 실시하였다. 도출된 관리항목 지표는 인원 보증(Personnel Assurance), 개인 역량(Personnel Competence), 보안 환경(Security Environment)으로 분류하였으며, 지표별 타당성, 중요성, 보안위험 수준에 대한 설문 조사결과를 분석하였다. 조사 결과, 대부분의 관리 지표들이 바람직한 것으로 나타났다. 향후 관련 항목 간의 요인분석 등을 통하여 보다 발전된 인원 보안 관리의 계량화 연구가 필요하다.

• 재무관리논총
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• 제11권1호
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• pp.177-198
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• 2005

본 연구는 기업의 자본비용을 반영한 초과이익(excessive earnings)의 우리나라 주식시장에서 투자지표로서의 유용성에 대해서 분석하였다. 이를 위해서 주당초과이익과 함께 전통적인 성과지표인 주당순이익을 비교분석하였으며, 주된 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 분석기간 중 주당순이익을 기준으로 보면 대부분의 기업들이 양(+)의 값을 가지는 것으로 나타났으나, 주당초과이익의 경우에는 대다수의 기업들에서 음(-)의 값을 가지는 것으로 나타났다. 이는 기업들이 주주들에게 충분한 보상을 하지 못하고 있다는 것을 의미한다. 둘째, 주당초과이익(EES)은 전통적인 성과지표(EPS, ROE)보다 주식수익률과 상관관계가 높으며, 주당순이익에 비하여 주당초과이익을 기준으로 포트폴리오를 구성하는 경우에 보다 높은 초과수익률을 올릴 수 있는 것으로 나타났다. 셋째, 주당순이익 기준에 의한 하위집단의 누적평균초과수익률은 유의적으로 음의 값을 보이는 반면에 상위집단은 0과 차이를 보이지 않는다. 그러나 주당초과이익 상위집단의 수익률은 시장수익률보다 유의하게 높고 하위집단에서는 낮게 나타난다. 이는 주당순이익이 낮은 EPS 하위집단의 경우는 당기순손실이 주는 부정적 효과가 반영된 것으로 유추할 수 있으며, 투자지표로서는 EES가 유용한 것으로 판단된다. 결론적으로 기업의 진정한 부가가치 생산은 자본비용을 반영한 순이익이며, 제한적이지만 우리나라 주식시장에서 초과이익이 투자지표로서 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.163-172
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• 2007

BSC(Balanced Scorecard)는 기업의 성과를 총체적으로 측정할 수 있는 도구로 이용되어 왔다. BSC를 이용해 도출된 지표는 서로 다른 단위를 가지므로 측정값을 통해 개별적 지표의 달성도를 파악할 수는 있지만, 전체적인 기업의 전략 달성도를 측정하기는 어렵다. 이를 해결하기 위해 BSC의 서로 다른 지표값에 대한 정규화된 Total Score산출이 필요하다. 본 연구에서는 먼저 AHP(Analytical Hierarchy Process)를 이용하여 BSC 지표들의 가중치를 결정한 후 만족도 함수를 이용하여 서로 다른 측정단위를 가진 BSC지표 측정값을 정규화하여 Total Score를 산출하고자 한다. 산출 방법의 타당성을 검증하기 위하여 CRM의 효과성 측정에 본 방법을 적용한 사례연구를 수행하였다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1999년도 춘계공동학술대회: 지식경영과 지식공학
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• pp.415-421
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• 1999

Altman의 연구(1965, 1977)나 Beaver의 연구(1986)와 같은 전통적 예측모형은 분석자의 판단에 따른 예측도가 높은 재무비율을 선정하여 다변량판별분석(MDA： multiple discriminant analysis), 로지스틱회귀분석 등과 같은 통계기법을 주로 이용해 왔으나 1980년 후반부터 인공지능 기법인 귀납적 학습방법, 인공신경망모형, 유전모형 둥이 부실기업예측에 응용되기 시작했다. 최근 연구에서는 인공신경망을 활용한 변수 및 모형개발에 관한 보고가 있다. 그러나 지금까지의 연구가 주로 기업의 재무적 비율지표를 고려한 모형에 치중되었으며 정성적 자료인 비재무지표에 대한 검증과 선정이 자의적으로 이루어져온 경향이었다. 또한 너무 많은 입력변수를 사용할 경우 다중공선성 문제를 유발시킬 위험을 내포하고 있다. 본 연구에서는 부실기업예측모형을 수립하기 위하여 정량적 요인인 재무적 지표변수와 정성적요인인 비재무적 지표변수를 모두 고려하였다. 재무적 지표변수는 상관분석 및 요인분석들을 통하여 유의한 변수들을 도출하였으며 비재무적 지표변수는 조직생태학내에서의 조직군내 조직사멸과 관련된 생태적 과정에 대한 요인들 중 조직군 내적요인으로 조직의 연령, 조직의 규모, 조직의 산업밀도를 도출하여 4개의 실험집단으로 분류하여 비재무적 지표변수를 보완하였다. 인공신경망은 다층퍼셉트론(multi-layer perceptrons)과 역방향 학습(back-propagation )알고리듬으로 입력변수와 출력변수, 그리고 하나의 은닉층을 가지는 3층 퍼셉트론(three layer perceptron)을 사용하였으며 은닉충의 노드(node)수는 3개를 사용하였다. 입력변수로 안정성, 활동성, 수익성, 성장성을 나타내는 재무적 지표변수와 조직규모, 조직연령, 그 조직이 속한 산업의 밀도를 비재무적 지표변수로 산정하여 로지스틱회귀 분석과 인공신경망 기법으로 검증하였다. 로지스틱회귀분석 결과에서는 재무적 지표변수 모형의 전체적 예측적중률이 87.50%인 반면에 재무/비재무적 지표모형은 90.18%로서 비재무적 지표변수 사용에 대한 개선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적 중률을 나타내었다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 1999년도 춘계공동학술대회-지식경영과 지식공학
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• pp.415-421
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• 1999

Altman의 연구(1965, 1977)나 Beaver의 연구(1986)와 같은 전통적 예측모형은 분석자의 판단에 따른 예측도가 높은 재무비율을 선정하여 다변량판별분석(MDA:multiple discriminant analysis), 로지스틱회귀분석 등과 같은 통계기법을 주로 이용해 왔으나 1980년 후반부터 인공지능 기법인 귀납적 학습방법, 인공신경망모형, 유전모형 등이 부실기업예측에 응용되기 시작했다. 최근 연구에서는 인공신경망을 활용한 변수 및 모형개발에 관한 보고가 있다. 그러나 지금까지의 연구가 주로 기업의 재무적 비율지표를 고려한 모형에 치중되었으며 정성적 자료인 비재무지표에 대한 검증과 선정이 자의적으로 이루어져온 경향이었다. 또한 너무 많은 입력변수를 사용할 경우 다중공선성 문제를 유발시킬 위험을 내포하고 있다. 본 연구에서는 부실기업예측모형을 수립하기 위하여 정량적 요인인 재무적 지표변수와 정성적 요인인 비재무적 지표변수를 모두 고려하였다. 재무적 지표변수는 상관분석 및 요인분석들을 통하여 유의한 변수들을 도출하였으며 비재무적 지표변수는 조직생태학내에서의 조직군내 조직사멸과 관련된 생태적 과정에 대한 요인들 중 조직군 내적요인으로 조직의 연령, 조직의 규모, 조직의 산업밀도를 도출하여 4개의 실험집단으로 분류하여 비재무적 지표변수를 보완하였다. 인공신경망은 다층퍼셉트론(multi-layer perceptrons)과 역방향 학습(back-propagation)알고리듬으로 입력변수와 출력변수, 그리고 하나의 은닉층을 가지는 3층 퍼셉트론(three layer perceptron)을 사용하였으며 은닉층의 노드(node)수는 3개를 사용하였다. 입력변수로 안정성, 활동성, 수익성, 성장성을 나타내는 재무적 지표변수와 조직규모, 조직연령, 그 조직이 속한 산업의 밀도를 비재무적 지표변수로 산정하여 로지스틱회귀 분석과 인공신경망 기법으로 검증하였다. 로지스틱회귀분석 결과에서는 재무적 지표변수 모형의 전체적 예측적중률이 87.50%인 반면에 재무/비재무적 지표모형은 90.18%로서 비재무적 지표변수 사용에 대한 개선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2000년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.86-89
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• 2000

통신 서비스에 대한 고객만족은 경쟁력의 원천이 되고 통신사업자는 이를 가장 효과적으로 개선할 수 있는 방법을 지속적으로 찾는다. 고객만족이 외부에서 측정되는 품질지표라면, 통신사업자의 내부 프로세스 성과지표, 통신서비스의 품질이나 성능 지표들은 내부 품질지표 이다. 본 고에서는 경쟁시장에서 소비자의 선택권이 강화된 시기에 통신사업자가 고객가치 향상을 위한 노력의 결과인 외부 고객만족도 (CSI) 조사 결과와 내부 서비스품질지수 (QOSI) 측정 결과를 상호 연계하여 분석하는 틀을 제시하고, 한정된 경영자원(인적, 물적) 투입의 우선순위 결정에 활용은 물론 고객만족도의 변화를 예측할 수 있는 방안을 개념화하고 적용모형을 예시하였다.

• 한국지하수토양환경학회:학술대회논문집
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• 한국지하수토양환경학회 2003년도 총회 및 춘계학술발표회
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• pp.77-81
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• 2003

일반세균, 질산성질소, 탁도로 오염된 지하수 관정의 2개공에 대해 수질개선을 시행하였다. 그 결과 2개공 모두 음용수 기준에 적합한 수질개선 효과를 가질 수 있음으로 하여 수질오염 발생의 주요 요인 중의 하나가 지하수 지표하부 오염방지 시설인 그라우팅이 부실함으로써 기인함을 규명할 수 있었다. 따라서, 본 연구를 통해 수질이 오염된 지하수 관정의 수질개선이 가능하다는 확인은 물론 또한, 지하수 관정내 지표수의 유입을 방지하기 위해서 지하수 상부오염방지 시설의 설치가 적극적으로 추진되어야 할 것이다. 지하수 오염을 예방하기 위해서는 지하수 개발 단계에서부터 지하수 지표하부 오염방지 시설이 연암 암반층까지 견실하게 적용되어져야 한다는 것을 확인할 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2663-2665
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• 2001

역전파 신경망은 반도체 공정 모델링에 효과적으로 응용이 되고 있으며, 최근 선형뉴런을 비선형 함수 대신 출력층에 이용하여 모델의 예측정확도를 향상 시킨 바 있다. 본 연구에서는 그 원인을 규명하기 위한 모델의 평가지표로서의 유클리디언 웨이트 거리(Euclidean Weight Distance)를 제안한다. 이 지표를 이용하여 신경망의 입력층과 은닉층, 그리고 은닉층과 출력층의 웨이트를 감시하였으며, 그 결과 예측정확도의 향상이 이 지표의 감소에 기인하고 있음을 알았다. 모델링에 이용한 실험데이터는 다중 유도결합형 플라즈마 장비로부터 Langmuir Probe 진단 시스템을 이용하여 수집하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제29권2호
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• pp.197-207
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• 2013

복사율 및 대기효과는 대상지표의 온도 추정에 오차를 발생시키는 주요 원인이 된다. 일반적인 경우, 대상지표에 대한 정확한 복사율 정보를 알 수 없으므로, 단일밴드로 이루어진 열적외선영상으로부터 대상지표의 정확한 온도를 추정하는 것은 매우 어렵다. 따라서, 본 연구에서는 대상지표의 온도를 추정하기보다는 Landsat 위성영상을 이용한 지표 간 지표온도차 추정기법을 제안하고자 한다. 연구를 위하여 대기효과가 전체영상에 동일하게 적용된다고 가정하였다. 수분량 및 온도의 오차로부터 제안된 기법에 대한 오차분석을 수행하였다. 오차분석 결과, 수분량의 오차범위가 ${\pm}0.302g/cm^2$일 때, 제안된 기법의 오차는 복사휘도차이가 0.2, 0.5 및 $1.0Wm^{-2}sr^{-1}{\mu}m$일 때 각각 약 ${\pm}0.06K$, ${\pm}0.15K$, ${\pm}0.30K$임을 보였다. 또한, 온도의 오차가 ${\pm}2.41K$일 때, 온도차의 오차범위는 복사휘도차이가 0.2, 0.5 및 $1.0Wm^{-2}sr^{-1}{\mu}m$일 때 각각 약 ${\pm}0.037K$, ${\pm}0.089K$, ${\pm}0.168K$이고, 온도의 오차가 ${\pm}0.56K$일 때에는 약 ${\pm}0.008K$, ${\pm}0.020K$, ${\pm}0.038K$의 오차가 있음을 보였다. 이는 제안된 기법이 높은 정밀도로 지표 간 지표온도차를 추정할 수 있음을 의미한다.