• Journal of Korean Academy of Nursing Administration
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• v.18 no.1
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• pp.5-12
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• 2012

목적: 본 연구의 목적은 대학원 또는 RN-BSN과정에 등록하여 학업을 계속하는 간호사들이 학업과 직업, 가정에서 다양한 역할을 수행하면서 발생하는 역할갈등과 역할관련 스트레스의 관련성을 파악하는 것이다. 연구방법: 국내4개 간호대학 RN-BSN과정 또는 대학원에서 수업을 받고 있는 간호사 149명을 대상으로 역할갈등, 역할스트레스를 측정하였다. 수집된 자료는 SPSS WIN 18.0 프로그램을 이용하여 분석하였으며 서술통계, 빈도분석, 상관관계분석과 함께 위계적 다중회귀분석을 이용하였다. 연구결과: 연구대상자의 work-school to family 갈등은 평균 $2.77{\pm}0.93$점, family-school to work 갈등은 $3.27{\pm}0.77$점, family-work to school에 대한 역할갈등은 $3.08{\pm}0.83$점이었다. 역할관련 스트레스는 평균 $5.99{\pm}1.66$점이었으며, 스트레스의 하위영역 중 가정스트레스 $4.77{\pm}2.62$점, 직장스트레스 $6.66{\pm}2.12$점, 학업스트레스 $6.84{\pm}1.87$점이었다. 위계적 다중회귀분석 중에서 직위가 스트레스변인의 2%를 설명하였고, 2단계에서 갈등요인 3변수가 추가 입력되었을 때 스트레스 변인의 23%를 설명하는 것으로 나타났다. 결론: 학업과 근무, 가정으로부터 다양한 역할을 수행하는 간호사는 다양한 역할에서 오는 갈등과 스트레스의 연관성이 확인되었으므로, 이를 근거로 업무만족과 성취를 높일 수 있는 정책이 개발되어야 한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.25 no.12
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• pp.1756-1761
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• 2021

Although the COVID-19 outbreak that occurred in Wuhan, Hubei around December 2019, seemed to be gradually decreasing, it was gradually increasing as of November 2020 and June 2021, and estimated confirmed cases were 192 million worldwide and approximately 184 thousand in South Korea. The Central Disaster and Safety Countermeasures Headquarters have been taking strong countermeasures by implementing level 4 social distancing. However, as the highly infectious COVID-19 variants, such as Delta mutation, have been on the rise, the number of daily confirmed cases in Korea has increased to 1,800. Therefore, the number of cumulative confirmed COVID-19 cases is predicted using ARIMA algorithms to emphasize the severity of COVID-19. In the process, differences are used to remove trends and seasonality, and p, d, and q values are determined and forecasted in ARIMA using MA, AR, autocorrelation functions, and partial autocorrelation functions. Finally, forecast and actual values are compared to evaluate how well it was forecasted.

• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.11 no.1
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• pp.157-176
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• 2005

본 연구는 KOSPI자산 포트폴리오에 대한 VaR를 다양한 ARCH류 모형을 사용하여 추정하고 이들의 예측능력을 평가하였다. 활용된 모형은 우선 기본적인 GARCH(1,1)모형과 레버리지 효과를 감안한 TGARCH모형, 다양한 ARCH모형을 포괄할 수 있는 PGARCH모형, 변동성의 영속성을 고려한 IGARCH모형이 포함되었다. 모형 상호간의 성과비교에 추가하여 ARCH류 모형에서 수익률예측오차의 분포에 따라서 VaR의 예측성과가 얼마나 차이가 발생하는가를 확인하기 위하여 정규분포와 Student-t분포의 성과를 비교하였다. 마지막으로 VaR 추정시에 조건부평균을 무시하는 관례가 어느정도 타당성이 있는지를 확인하기 위하여 1시차 자기회귀과정에 입각한 조건부 평균을 감안한 결과를 검토하였다. ARCH류 모형에서 모형 설명력은 보다 정교한 모형인 TGARCH모형이나 PGARCH모형이 우월하게 나타났지만, VaR의 예측능력 우월성으로 이어지지는 않았다. Student-t분포를 가정한 경우 VaR모형 사후검증성과는 정규분포를 가정한 경우보다 모든 신뢰수준에서 개선되었으며, 조건부평균의 제거는 Student-t분포 가정하에서는 적합하지 않은 것으로 나타났다. ARCH류 모형에서 가장 단순한 형태인 IGARCH모형의 예측성과가 다른 모형들에 비하여 뒤떨어지지 않으며, 더욱 제약된 형태인 RiskMetrics의 EWMA모형이 사후검증에서 우수한 성과를 보여 단순한 모형의 유용성을 확인시켜주고 있다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.37 no.6
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• pp.797-804
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• 2013

In this study, the authors develop a methodology for a diagnostic system with a vibration parameter that is influenced by environmental factors. The data tends to have a varying average over time. Often, these features are found in statistical data retrieved from a production line. If we utilize existing statistical techniques for these features, we could derive an incorrect diagnostic conclusion based on the different average values. To overcome the limitations of previous methods, the authors apply a function analyzed through regression analysis to predict the mean value and corresponding upper and lower limits at each stage. This technique also provides corresponding statistical parameters in varying dynamic means. To validate the proposed methods, we retrieve data from the engine assembly line of H Motors and verify the results.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.13 no.3
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• pp.1122-1128
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• 2012

This study was aimed at identifying the factors of creative ability influencing problem-solving skills for University students majoring in nursing science. A descriptive study was conducted with a sample of 248 students enrolled in a 4-year undergraduate academic program for nursing in one University located in an urban area of Korea. This study used: (a) 25 items of Process Behavior Survey, and (b) 35 items of the Integrative Creativity Scale. The data were collected from Nov. 8th toward Nov. 26th, 2010; the research was conducted through voluntary participation after an explanation about the research. The data were also analyzed with SPSS 18.0 program, using Pearson correlation and stepwise multiple regression methods. Mean score of the level of problem-solving process was 3.62(${\pm}.448$). Problem-solving process was significantly related to creative ability(p<.01). Problem-solving process was significantly influenced by flexibility and elaboration in account for 42.4%. These results imply that in order to foster problem-solving ability, nursing professors need to develop nursing students' creative ability and its factors.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.17 no.1
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• pp.91-110
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• 2000

충격이 경제에 가해질 때 이 충격이 경제 내에 일시적으로 존속하는 경우도 있고 이 충격이 영구히 존속하는 경우도 있다. 이 양극단 사이의 과정도 존재할 수 있다. 이것을 표상한 것이 stopbreak 과정이다. 충격의 효과가 영구적 효과와 일시적 효과 사이에서 파동하는 시계열을 모형화한 것이 이 과정인 것이다. 이 과정에서는 일정한 기간에는 영구적인 평균이동이 발생하여 구조변화가 발생한다. 다른 기간에 발생하는 충격은 그 효과가 급속히 소멸한다. 밀접한 관계를 맺고 있는 두 주가의 비율은 한 주가의 변동이 제시하는 것을 분석하고 이것을 이용하여 다른 주가를 예측할 수 있는 정보를 제공한다. 한 주가의 변동이 발생하면 이 두 주가의 비율은 변동한다. 그러나 한 주가의 변동의 정보성이 인정되어 이 정보가 다른 주가에 반영되어 조정되면 두 주가의 비율은 변동이전의 수준으로 회귀할 것이다. 변동이 영구적이면 두 주가비율은 동일한 수준을 유지할 것이다. 반면 다른 주가에 영향을 미치지 못하는 정보이면 두 주가의 비율은 변동된 상태에서 지속될 것이다. 일정기간은 영구적 구조변화가 발생하고 그 이외의 기간에는 구조 변화가 발생하지 않고 있는 것이다. 따라서 stopbreak 과정을 사용하여 정확한 예측을 수행할 수 있다. 주가지수들이 stopbreak 과정에 의하여 생성되고 있음이 발견되었다. 즉 주가지수들은 확률적 영구구조변화가 발생하고 있는 시계열들이다. 종합주가지수/제조업지수 역시 확률적 영구구조변화를 가지는 stopbreak 과정에 의하여 생성되고 있음이 밝혀졌다. 이 과정을 실제에 적용하여 주가의 움직임을 파악하면 예측이 가능하다. 특히 연관성이 깊은 두 주식의 주가비율을 사용할 때 효과적이라 할 수 있다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.6 no.12
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• pp.565-572
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• 2017

Traditional method for time series analysis, autoregressive integrated moving average (ARIMA) allows to mine significant patterns from the past observations using autocorrelation and to forecast future sequences. However, Korean baseball games do not have regular intervals to analyze relationship among the past attendance observations. To address this issue, we propose artificial neural network (ANN) based attendance prediction model using various measures including performance, team characteristics and social influences. We optimized ANNs using grid search to construct optimal model for regression problem. The evaluation shows that the optimal and ensemble model outperform the baseline model, linear regression model.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.25 no.3
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• pp.33-78
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• 2008

This paper empirically examines whether firms engage in a dynamic adjustment process toward target capital structure and, whether there is a target capital structure or mean reverting using the partial adjustment model while allowing for costly adjustment. Also we investigate the empirical determinants of optimal target capital structure in long term equilibrium. As a result, our empirical model captures at least several important features of capital structure behavior for Korean listed firms. First, Korean firms pursue target capital structure and also there is mean reverting phenomenon. Second, Non-Chaebol and small firm in adjustment speed is faster than Chaebol and large firm. Third, even capital market restricts the adjustment speed interestingly. Fourth, Korean firms have target behavior according to a degree of observed gap. Fifth, Korean firms close about one-fourth of the gap between their actual and target debt ratios within one year and thence targeting behavior explains far more of the observed changes in capital structure than market timing or pecking order considerations. Sixth, capital market is significant in determining optimal capital structure.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.23 no.5
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• pp.967-975
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• 2010

Since the least squares estimation is not appropriate when multicollinearity exists among the regressors of the linear regression model, the principal components regression is used to deal with the multicollinearity problem. This article suggests a new procedure for the selection of suitable principal components. The procedure is based on the condition index instead of the eigenvalue. The principal components corresponding to the indices are removed from the model if any condition indices are larger than the upper limit of the cutoff value. On the other hand, the corresponding principal components are included if any condition indices are smaller than the lower limit. The forward inclusion method is employed to select proper principal components if any condition indices are between the upper limit and the lower limit. The limits are obtained from the linear model which is constructed on the basis of the conjoint analysis. The procedure is evaluated by Monte Carlo simulation in terms of the mean square error of estimator. The simulation results indicate that the proposed procedure is superior to the existing methods.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.36 no.1
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• pp.21-32
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• 2023

The amount of money processed in medicine from the Korea Consumer Agency was studied by the various time series models. The medical data set from the Korea Consumer Agency were consisted of counseling, damage relief and conciliation. For the analysis of time series, autoregressive moving average model, vector autoregressive model and the transfer function model were used. We considered the stationarity and cross correlation function for the identification and fitting. As a result, the transfer function model showed a better prediction. Whereas, the vector autoregressive model also provided good information for the degree and duration of the influence of variables.