• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.18 no.1
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• pp.679-687
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• 2017

This study examines financial factors affecting cash holdings of firms in the domestic capital markets. Specifically, this study focuses on regional firms with headquarters in Chungcheong province, the Republic of Korea, which features little previous research concentrating on the firms in the particular region. Three primary hypotheses were empirically tested utilizing robust econometric models, including static panel data, Tobit regression, and logistic models.Results reveal only five explanatory variables, including DSO, LIQUID, LEVERAGE, PMARGIN, and SIZE, showed statistically significant effects on the level of cash holdings among the nine variables studied. In addition two IDVs, LEVERAGE and FOS, showed significant differentiated effects between firms with headquarters in North and South Chungcheong regions. With continued debate among interested parties on the optimal level of cash reserves, the study provides a new vision for the optimal cash reserves for firms with headquarters in Chungcheong Province, where unprecedented socio-economic factors are driven.

• Proceedings of the Korea Society of Information Technology Applications Conference
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• 2006.06a
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• pp.130-137
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• 2006

본 논문은 디지털홈서비스의 실제 이용자들에 대한 실증분석을 통해 수용에 영향을 미치는 요인들을 밝히기 위한 연구이다. 디지털홈서비스의 특성에 맞게 기술수용모형(TAM)을 확장, 수정된 연구모형을 개발, 가설을 설정하여 분석하였다. 외부변수로 이용자의 특성을 채택하였으며, 디지털홈서비스가 가정 내 기술임을 고려하여 신념변수로 '지각된 이용용이성'과 '시각된 즐거움'외에 '지각된 편의성', '지각된 안전성', '지각된 삶의 질 향상'이라는 변수를 추가하였고 종속변수로는 '이용행동'을 설정하였다. 205명의 실제 이용자를 대상으로 한 설물조사 중 201개의 유효표본을 분석하였고, 신뢰성과 타당성 모두 통계적으로 적합한 것으로 나타났다. AMOS 4를 이용한 구조방정식 모형분석을 통해 24개의 가설검증 결과, 13개의 가설이 채택되었다. 이용자 개인의 특성 중 경험과 교육훈련은 지각된 이용용이성에 정(+)의 영향을 미쳤으며 혁신성은 지각된 즐거움, 지각된 편의성, 지각된 안전성, 지각된 삼의 질 향상에 대하여 정(+)의 영향을 미치고 있었다. 또한 지각된 이용용이성이 다른 신념변수인 지각된 즐거움, 지각된 편의성, 지각된 안전성, 지각된 삶의 질 향상에 정의 영향을 미치고 있었다. 종속변수인 이용행동에는 지각된 즐거움과 지각된 편의성, 지각된 삶의 질 향상이 긍정적인 영향을 미치나, 지각된 이용용이성과 지각된 안전성은 영향을 미치지 않았다. 가정에서 쉽게 이용할 수 있다는 것만으로는 적극적인 이용 행동을 기대할 수 없으며, 즐거움 및 실용적인 효익들의 제공 및 이를 위한 다양한 컨텐츠와 프로그램 개발등이 매우 중요하다는 것을 시사하고 있다.3-25%까지 감소하였다. 하지만 산간지역에서는 발육속도가 빨라지고 수량이 증가하거나 큰 변화가 없는 곳도 많아 온난화조건에서도 지역별 정밀기후 추정과 이에 근거한 최적품종의 선택, 이앙기 및 수확기 등 생육기간의 조절이 온난화 대응기술로서 유효할 것으로 기대된다.결과를 분석한 데이터를 차기 메일 발송에 꾸준히 적용함으로써 성공적인 이메일 마케팅 결과를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.여 수평적인 의견도출과 각자 역할의 확대 및 변화를 시도할 수 있는 제작흐름이 되도록 고안된 제작구조이다.성을 환기시켜 객관적이고 비판적인 의식을 환기시키는 브레히트의 '소격화'의 효과가 소비자의 관심을 환기시켜 특정한 목적을 달성하려는 광고에 효율적으로 적용된 예 인 것이다. 재미, 기타 독특한 체험을 통해 소비자에게 유희라는 쾌락적 경험을 제공하고자 한다.고도로 통계적 유의차(p<0.001)가 있었다. 즐기는 음료로는 ${\ulcorner}$콜라${\lrcorner}$가 가장 많았으며(46.8%), 그 다음은 사이다, 주스 등의 순으로 나타났으나, 남 여 대학생간에는 유의성있는 차이는 없었다. 음식의 먹는 시기는 점심과 저녁사이의 ${\ulcorner}$간식${\lrcorner}$이 가장 많았으며(42.2%), 남 여 대학생간에는 유의한 차이는 없었다. 패스트푸드는 많은 사람들이 ${\ulcorner}$맛${\lrcorner}$이 좋기 때문에 이용하며(62.8%), 남 여 대학생간에는 통계적 유의성(p<0.05)이 인정되었다. 5. ${\u

• The Mathematical Education
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• v.60 no.3
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• pp.363-386
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• 2021

To learn statistics meaningfully, we must provide an opportunity to experience the process of solving statistical problems with actual data. In particular, exploration questions at the problem setting stage are important for students to successfully guide them from the beginning to the conclusion of the statistical problem solving process. Therefore, in this study, a mixed research method was carried out for the exploration questions of pre-service mathematics teachers during the problem setting stage. As a result, some pre-service mathematics teachers categorized incorrect statistical questions because they did not clearly define the meaning or variables of the questions in the process of categorizing them from possible questions. In addition, questions that cannot be solved statistically were categorized due to misconceptions about statistical knowledge. Second, only 50% of the pre-service mathematics teachers met all 6 conditions suitable for solving statistical problems, while there maining they met only a few conditions. Therefore, the conclusion of this study is as follows. First of all, they should be given the opportunity to experience all the statistical problem solving processes through teacher education because they do not have enough experience in statistical problem solving. Secondly, since the problem setting stage is very important in the statistical problem solving process, a series of subdivided processes are also required in the problem setting stage.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2001.05a
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• pp.280-285
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• 2001

폴리우레탄 코팅포의 촉감을 예측하기 위하여 신경망 이론이 사용되었다. 본 연구에서는 Neural Connection의 MLP(Multi Layer Perceptron)를 신경망 분석에 사용하였으며, 학습 알고리즘은 백프로파게인션(Backpropagation)을 이용하였다. 사용된 변수는 KES-FB시스템에서 측정된 17가지 역학적 특성치를 설명변수, 촉감치를 목표변수로 하였다. 폴리우레탄 코팅포의 촉감을 정확하게 예측할 수 있는 신경망 모델을 찾기 위해, 은닉층의 노드수를 8에서 34로 변화시켜 보았다. 또한 MLP적용함수로 선형함수, 비선형 시그모이드함수, 탄젠트 함수를 사용하여 목표변수를 예측하여 모형의 정확도를 살펴보았다. 구축된 신경망모델은 17가지 역학적특성치 자료를 이용하여 학습되었으며 학습 완료 후 학습에 사용되지 않은 시료를 시스템에 적용하여 학습된 신경망 시스템이 촉감을 평가하게 한 후 주관적으로 평가된 촉감치와 비교하여 본 시스템의 판단의 정확성을 평가하도록 하였다. 은닉층의 노드수와 MLP적용함수는 촉감예측에 영향을 미치는 것으로 나타났는데, 촉감 예측에 가장 적절한 모형은 MLP 적용함수가 탄젠트 함수이고 노드수가 22인 것으로 나타났다. 신경망을 통한 폴리우레탄 코팅포의 촉감 예측력은 선행연구에서 이용된 통계적 방법보다 높게 나타나 폴리우레탄 코팅포의 촉감예측에 신경망의 이용은 효과적인 것으로 밝혀졌다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.46-46
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• 2017

지역가뭄빈도분석의 분위산정에 대한 신뢰성은 수문학적으로 균일한 지역으로 구분하기 위해 사용된 장기간의 과거 자료와 분석절차에 의해 결정된다. 그러나 극심한 가뭄은 매우 드물게 발생하며 신뢰 할 수 있는 지역빈도분석을 위한 지속기간이 충분치 않는 경우가 많이 발생한다. 이 외에도 우리나라의 복잡한 지형적 및 기후적 특징은 동질한 지역으로 구분하기 위한 통계적인 처리방법이 필요하였다. 본 연구에서 적용한 지역빈도분석은 여러 지역의 다양한 변수인 수문기상 특성을 분석하여 동질한 지역을 확인하고, 주요 가뭄변수(지속 시간 및 심각도)를 통합 적용하여 각각의 동질한 지역 분위를 추정함으로써 동질한 지역을 구분하는 해결책을 제시하였다. 본 연구에서는 가우시안 혼합 모형(Gaussian Mixture Model)을 기반으로 기반 군집분석 방법을 적용하여 최적의 동질한 지역을 구분하고 그 결과를 우도비검정 및 다른 유효성 검사 지수를 이용해서 확인하였다. 가우시안 혼합 모델에서 산정했던 매개변수를 방향저감 공간으로 표현하기 위해서 가우시안 혼합 모델방향 저감(GMMDR)방법을 적용하였다. 이 변수는 가뭄빈도분석을 위해 다양한 분포와 코풀라(copula) 적합도를 이용하여 추정 비교하였다. 그 결과 우리나라를 4개의 동질한 지역으로 나누게 되었다. 가우시안과 Frank copula를 이용한 Pearson type III(PE3) 분포는 우리나라의 가뭄 기간과 심각도의 공동 분포를 추정하는데 적합한 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.564-564
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• 2016

개념적 수문 모형은 탱크의 개수, 탱크 간 관계구조, 그리고 저류량과 유출량 간 선형/비선형 관계 정의 방식 등에 따라 다양한 형태로 개발되어왔으며, 각 모형마다 매개변수 수 및 입력 자료가 상이하다. 모형의 매개변수가 많아지면 결과가 좋게 나타날 수 있으나, 늘어난 매개변수에 대해 물리적 의미를 부여하고 해석하기가 쉽지 않다. 단순한 모형은 보정이 용이하고 그 특성상 실무에서 널리 이용되고 있으나, 물순환 구조가 복잡한 유역에 대해서는 적용성이 떨어질 수 있다. 하지만 매개변수의 수가 많은 모형이 적은 모형에 비해 항상 결과가 좋은 것은 아니다. 복잡한 모형은 부족한 안정성에 의해 보정 기간에서는 결과가 좋았으나, 검정 기간 대해 결과가 안 좋을 수도 있으며 이에 대한 평가가 필요하다. 본 연구에서는 국내에서 주로 이용되는 개념적 모형을 대상으로 모형의 복잡성과의 정확도의 관계를 비교 평가하고자 한다. 대상 모형으로는 수정 3단 Tank 모형, Im's Tank 모형, Two-Parametric Hyperbolic Model (TPHM), 그리고 Daily Watershed Streamflow Model (DAWAST)을 선정하였고, 대상유역으로는 이동저수지 상류에 위치한 2개 유역을 선정하였다. 모형 간 비교를 위한 정량적 통계적 지표로 $R^2$, Nash-Sutcliffe efficiency (NSE), root mean square error-observations standard deviation ratio (RSR), 그리고 percent bias (PBIAS)를 이용하였다. 본 연구 결과는 개념적 수문 모형에 대한 이해를 증진하고, 장기유출 해석을 위한 수문 모형의 선택 시 모형의 복잡도 및 정확도의 관점에서 도움을 줄 수 있는 기초자료로 이용될 수 있을 것이다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.34 no.2
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• pp.141-152
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• 2021

A new statistical model needs additional variables in order to re-evaluate the undecided inference. Then the MNAR assumption is required, since the probabilities for the positivity of the indeterminant and the determinant is calculated differently. In this study, since two statistical models have a hierarchical relationship, we determine the undecided inference under the MNAR assumption using the confidence interval of the difference between two AUCs. Among many methods of estimating the confidence interval of the AUC difference, it is found that four kinds of methods show excellent performance through simulations. And based on these methods, we propose a variable selection method that are useful for the undecided inference using logistic regression models.

• Informatization Policy
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• v.19 no.3
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• pp.64-93
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• 2012

This paper attempts to empirically verify the theoretical assumption that ICT factors actually affect national economic development. To this end, this study uses a research model, 'balance model of supply-demand', which consists of IT supply, IT demand and IT policy dimensions. Also, this paper employs several socio-economic factors such as 'size of population', 'consumer price increase', 'national transparency', and 'education'as the moderating variables. The result through the panel data analysis finds it statistically relevant to relate the ICT capacity to each country's economic growth. Also, the study finds that moderating variables were highlighted as important elements of national development: these variables actually moderate the ICT capacity's effects on each surveyed nation's economic growth. Finally, this paper suggests policy implications that nations should consider when developing national informatization policies to drive national economic growth.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.28 no.3
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• pp.533-545
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• 2017

Quantile regression models provide a variety of useful statistical information by estimating the conditional quantile function of the response variable. However, the traditional linear quantile regression model can lead to the distorted and incorrect results when analysing real data having a nonlinear relationship between the explanatory variables and the response variables. Furthermore, as the complexity of the data increases, it is required to analyse multiple response variables simultaneously with more sophisticated interpretations. For such reasons, we propose a multivariate quantile regression tree model. In this paper, a new split variable selection algorithm is suggested for a multivariate regression tree model. This algorithm can select the split variable more accurately than the previous method without significant selection bias. We investigate the performance of our proposed method with both simulation and real data studies.

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