• 제목/요약/키워드: Jensen difference

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ON MULTI-JENSEN FUNCTIONS AND JENSEN DIFFERENCE

  • Cieplinski, Krzysztof
    • 대한수학회보
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    • 제45권4호
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    • pp.729-737
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    • 2008
  • In this paper we characterize multi-Jensen functions f : $V^n\;{\rightarrow}\;W$, where n is a positive integer, V, W are commutative groups and V is uniquely divisible by 2. Moreover, under the assumption that f : $\mathbb{R}\;{\rightarrow}\;\mathbb{R}$ is Borel measurable, we obtain representation of f (respectively, f, g, h : $\mathbb{R}\;{\rightarrow}\;\mathbb{R}$) such that the Jensen difference $$2f\;\(\frac{x\;+\;y}{2}\)\;-\;f(x)\;-\;f(y)$$ (respectively, the Pexider difference $$2f\;\(\frac{x\;+\;y}{2}\)\;-\;g(x)\;-\;h(y))$$ takes values in a countable subgroup of $\mathbb{R}$.

생산자료를 이용한 캐나다 CBM 원시부존량 평가 연구 (A Study on Estimation of Initial Gas in Place for Coalbed Methane Field Using Production Data at Canada)

  • 서형준;문상호;김기홍;한정민;권순일
    • 한국가스학회지
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    • 제22권1호
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    • pp.64-77
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    • 2018
  • Horseshoe Canyon 석탄층 메탄가스 광구 4개 생산정의 생산이력과 압력 시험자료를 바탕으로 물질평형법과 감퇴곡선법을 이용하여 원시부존량을 예측하는 연구를 수행하였다. 물질평형법은 전통가스 물질평형법과 Jensen and Smith법을 이용하였고, 감퇴곡선법은 Arps 경험식과 Khaled 법을 이용하였다. 그 결과, 전통가스 물질평형법과 Jensen and Smith법을 이용한 경우의 차이는 12% 이내로 부존량 예측에 큰 차이는 없고, 감퇴곡선법을 적용한 경우, 감퇴지수가 1이상, 최대 3.5에 이르러, Arps 방정식을 이용하면 부존량이 무한대로 산출되므로 Khaled 법을 적용하는 것이 적절하였다. 전통가스 물질평형방정식을 이용한 부존량 예측 결과와 Khaled 법을 이용한 예측 결과의 차이는 8.67% ~ 31.04% 였고, Jensen and Smith 방정식과 Khaled 법을 이용한 부존량 예측 결과의 차이는 13.67% ~ 26.49%로 후자의 경우가 차이가 더 적었다.

미래 기후변화 시나리오와 수문모형 매개변수에 따른 미래 유량예측 불확실성 (Uncertainty of future runoff projection according to SSP scenarios and hydrologic model parameters)

  • 김진혁;송영훈;정은성
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제56권1호
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    • pp.35-43
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    • 2023
  • 미래 유량분석은 기후변화 시나리오와 수문모형의 매개변수에 영향을 받고 이에 따른 불확실성이 존재한다. 본 연구에서는 Shared Socioeconomic Pathway (SSP) 시나리오와 수문모형 매개변수에 따른 미래 유량 분석의 불확실성을 분석하고자 하였다. SSP 시나리오 중, 대표적으로 사용되는 SSP2-4.5와 SSP5-8.5시나리오를 사용하였으며, 수문모형으로는 Soil and Water Assessment Tool (SWAT) 모형을 사용하였다. SWAT 모형의 매개변수는 SWAT-CUP을 이용해 관측된 유량 데이터에 따라 총 11개의 기간에 대해 매개변수 최적화를 각각 수행하였다. 그 후 분포의 차이를 계산 할 수 있는 Jensen-Shannon Divergence (JS-D)를 이용해 과거 유량 대비 미래 추정된 유량의 불확실성 분석을 수행하였다. 분석결과 미래 유량의 불확실성은 SSP5-8.5에서 SSP2-4.5보다 더 크게 분석되었으며, 가까운 미래(2021-2060년) 보다 먼 미래(2061-2100년)에서 더 크게 분석되었다. 강우-유출 분석은 수문모형 매개변수에 따라 88.5%-108.5%까지 차이가 발생하였으며, 이에 따라 미래 유량을 추정하는데 불확실성이 발생하였다. 본 연구에서의 수문 모형의 매개변수에 따른 미래 유량 추정의 불확실성은 평년 대비 유량이 적은 연도의 관측 유량 데이터를 이용한 매개변수를 이용할 시 불확실성이 크게 분석되었다. 또한 평년 대비 유량 변화가 큰 기간의 매개 변수일수록 미래 유량 추정의 불확실성이 크게 분석되었다.

점유센서를 위한 유사성 메트릭 기반 입출입 사람 매칭 (Incoming and Outgoing Human Matching Using Similarity Metrics for Occupancy Sensor)

  • 정재준;김만배
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2018년도 추계학술대회
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    • pp.33-35
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    • 2018
  • 기존의 사람간의 유사성 측정 시스템은 적외선 빔이나 열 감지 영상 장치를 통해 측정하였다. 하지만 이와 같은 방법으로 측정하면 2명 이상의 객체를 분류해내는 기술은 제공하지 않는다. 이에 본 논문은 고정된 카메라를 이용하여 각 사람의 피부색과 옷차림 등의 RGB 정보를 이용한 사람 유사성 측정 기법을 제안한다. RGB카메라 영상을 통하여 객체의 RGB 히스토그램을 얻은 후 각 객체에 대해 Bhattacharyya metric, Cosine similarity, Jensen difference, Euclidean distance로 histogram similarity를 계산하여 객체 추적 및 유사성 측정을 통해 객체를 분류한다. 제안된 시스템은 C/C++를 기반으로 구현하여, 유사성 측정 성능을 평가하였다.

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Crocin첨가 결핵균 배지상의 색소형성에 의한 비정형 Mycobacteria의 분류 (Subdivision of Opportunist Mycobacteria by the Difference of Pigment Production on Lowenstein-Jensen Medium Containing Crocin)

  • 최철순;김재학;윤용덕;이현수;이택주
    • 대한미생물학회지
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    • 제9권1호
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    • pp.33-40
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    • 1974
  • Mycobacteria의 Crocin 첨가 결핵균 배지상의 보라색 색소형성과 광선조사, 호혐기상태, Crocin의 농도 및 배양시간과의 관계를 조사하고 비정형 Mycobactia의 색소형성 특성에 따른 군분류 동정에 대하여 기술하였다. 광색정군 M. kansasii는 양성으로 음성인 M. marinum과 감별이 되었으며, 색정군 M. scrofulaceum은 음성으로서 양성인 M. aquae와, 조기발육군 M. fortuitum은 3일 배양검사에서 양성으로 M. smegmatis로 부터 본류 동정이 각각 가능하였다.

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The Impact of Overvaluation on Analysts' Forecasting Errors

  • CHA, Sang-Kwon;CHOI, Hyunji
    • 산경연구논집
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    • 제11권1호
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    • pp.39-47
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    • 2020
  • Purpose: This study investigated the effects of valuation errors on the capital market through the earnings forecasting errors of financial analysts. As a follow-up to Jensen (2005)'s study, which argued of agency cost of overvaluation, it was intended to analyze the effect of valuation errors on the earnings forecasting behavior of financial analysts. We hypothesized that if the manager tried to explain to the market that their firms are overvalued, the analysts' earnings forecasting errors would decrease. Research design, data and methodology: To this end, the analysis period was set from 2011 to 2018 of KOSPI and KOSDAQ-listed markets. For overvaluation, the study methodology of Rhodes-Kropf, Robinson, and Viswanathan (2005) was measured. The earnings forecasting errors of the financial analyst was measured by the accuracy and bias. Results: Empirical analysis shows that the accuracy and bias of analysts' forecasting errors decrease as overvaluation increase. Second, the negative relationship showed no difference, depending on the size of the auditor. Third, the results have not changed sensitively according to the listed market. Conclusions: Our results indicated that the valuation error lowered the financial analyst earnings forecasting errors. Considering that the greater overvaluation, the higher the compensation and reputation of the manager, it can be interpreted that an active explanation of the market can promote the accuracy of the financial analyst's earnings forecasts. This study has the following contributions when compared to prior research. First, the impact of valuation errors on the capital market was analyzed for the domestic capital market. Second, while there has been no research between valuation error and earnings forecasting by financial analysts, the results of the study suggested that valuation errors reduce financial analyst's earnings forecasting errors. Third, valuation error induced lower the earnings forecasting error of the financial analyst. The greater the valuation error, the greater the management's effort to explain the market more actively. Considering that the greater the error in valuation, the higher the compensation and reputation of the manager, it can be interpreted that an active explanation of the market can promote the accuracy of the financial analyst's earnings forecasts.

주식분할의 장기성과 (Long-term Performance of Stock Splits)

  • 변종국;조정일
    • 재무관리연구
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    • 제24권1호
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    • pp.1-27
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    • 2007
  • 본 연구에서는 1998년부터 2002년 동안 주식분할을 실시한 과거 거래소 상장기업을 대상으로 장기성과를 분석하였다. 장기성과는 Event-time 포트폴리오 접근방식으로 측정되어지는 BHAR과 CAAR을 이용하였고 또한 Calendar-time 포트폴리오 접근방식으로 1요인 CAPM 모형과 3요인 모형을 이용하였다. 분석결과 주식분할의 공시월 부근에서 유의적인 양(+)의 초과수익률을 발견할 수 있었다. 이러한 결과는 기존 국내 연구들에서 밝혀진 바와 같이 주식분할의 공시효과가 존재한다는 것을 재확인 한 것이다. 하지만 이후 기간별 BHAR과 CAAR 모두 유의적인 음(-)의 초과수익률이 나타났으며, 이러한 결과는 Calendar-time 포트폴리오 접근방식인 1요인 CAPM 모형과 3요인 모형에서도 재확인 할 수 있었다. 분할비율에 따른 BHAR과 CAAR을 분석한 결과 분할비율이 높은 기업군도 주식분할 이후 여전히 음(-)의 초과수익률이 나타났으며 주식분할 이전 보다 이후에 영업성과가 더 악화되는 것으로 나타났다. 따라서 주식분할이 기업의 수익성이 개선된다는 신호로 보기에는 무리가 있었다. 배당성향의 증감에 따라 표본을 분류하여 장기성과를 분석한 결과에서 두 표본 간에 뚜렷한 차이를 발견할 수 없었다. 본 연구의 결과를 통하여 볼 때 주식분할은 한국 주식시장에서 단기적으로는 주가에 양(+)의 영향을 미치고 있지만 장기적으로는 주식분할이 주가에 미치는 영향은 없는 것으로 판단된다.

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유배당보험상품에 대한 재무론적 분석 (The Risk Implication of Ownership Structure: Focused on Korean Life Insurance Companies)

  • 이건호;위경우;전상경
    • 재무관리연구
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    • 제24권2호
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    • pp.147-181
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    • 2007
  • 본 논문은 생명보험회사들이 판매하는 유배당상품에 대해 재무이론적 고찰을 시도하였다. 계약자와 주주의 현금흐름과 이익배당에 대한 분석을 행하고, 또한 배당억제를 통해 적립된 준비금의 의미를 분석하여 그 시사점을 모색해 보았다. 본 연구의 분석에 의하면, 유배당보험의 경우 그 판매자가 주식회사이든 상호회사이든 보험계약자 상호간에는 동일한 계약상의 권리가 존재하지만, 이것이 곧 주식회사인 보험회사의 유배당보험 계약자가 주주와 동일한 권리와 의무를 가진다는 것을 의미하지는 않는다. 즉 주식회사인 보험회사의 경우 주주와 유배당 보험계약자가 보험금지급요건 발생과 경영성과라는 동일한 위험요인에 노출되지만 양자간에 자산가치의 배분순위에 차이가 존재하기 때문에 노출된 위험의 크기에 차이가 존재한다. 본고의 분석에 의하면 보험수요자가 주식회사와 유배당보험 계약을 체결하는 것은 자신의 일, 이차적 권리에 내재된 리스크를 주주에게 전가하기 위한 것이며, 상호회사가 아님에도 불구하고 보험계약자가 주주와 보험이익을 공유하는 것은 이러한 리스크 전가에 대한 보상인 것으로 해석되었다. 또한 이익배당의 억제를 통해 적립된 준비금은 사후적으로 결손이 발생하지 않는 경우에 보험회사의 부채로 인식되어야 하기 때문에 우발채무로 해석하는 것이 타당한 것으로 나타났다.

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토양수분함량 예측 및 계획관개 모의 모형 개발에 관한 연구(I) (A Study on the Development of a Simulation Model for Predicting Soil Moisture Content and Scheduling Irrigation)

  • 김철회;고재군
    • 한국농공학회지
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    • 제19권1호
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    • pp.4279-4295
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    • 1977
  • Two types of model were established in order to product the soil moisture content by which information on irrigation could be obtained. Model-I was to represent the soil moisture depletion and was established based on the concept of water balance in a given soil profile. Model-II was a mathematical model derived from the analysis of soil moisture variation curves which were drawn from the observed data. In establishing the Model-I, the method and procedure to estimate parameters for the determination of the variables such as evapotranspirations, effective rainfalls, and drainage amounts were discussed. Empirical equations representing soil moisture variation curves were derived from the observed data as the Model-II. The procedure for forecasting timing and amounts of irrigation under the given soil moisture content was discussed. The established models were checked by comparing the observed data with those predicted by the model. Obtained results are summarized as follows: 1. As a water balance model of a given soil profile, the soil moisture depletion D, could be represented as the equation(2). 2. Among the various empirical formulae for potential evapotranspiration (Etp), Penman's formula was best fit to the data observed with the evaporation pans and tanks in Suweon area. High degree of positive correlation between Penman's predicted data and observed data with a large evaporation pan was confirmed. and the regression enquation was Y=0.7436X+17.2918, where Y represents evaporation rate from large evaporation pan, in mm/10days, and X represents potential evapotranspiration rate estimated by use of Penman's formula. 3. Evapotranspiration, Et, could be estimated from the potential evapotranspiration, Etp, by introducing the consumptive use coefficient, Kc, which was repre sensed by the following relationship: Kc=Kco$.$Ka+Ks‥‥‥(Eq. 6) where Kco : crop coefficient Ka : coefficient depending on the soil moisture content Ks : correction coefficient a. Crop coefficient. Kco. Crop coefficients of barley, bean, and wheat for each growth stage were found to be dependent on the crop. b. Coefficient depending on the soil moisture content, Ka. The values of Ka for clay loam, sandy loam, and loamy sand revealed a similar tendency to those of Pierce type. c. Correction coefficent, Ks. Following relationships were established to estimate Ks values: Ks=Kc-Kco$.$Ka, where Ks=0 if Kc,=Kco$.$K0$\geq$1.0, otherwise Ks=1-Kco$.$Ka 4. Effective rainfall, Re, was estimated by using following relationships : Re=D, if R-D$\geq$0, otherwise, Re=R 5. The difference between rainfall, R, and the soil moisture depletion D, was taken as drainage amount, Wd. {{{{D= SUM from { {i }=1} to n (Et-Re-I+Wd)}}}} if Wd=0, otherwise, {{{{D= SUM from { {i }=tf} to n (Et-Re-I+Wd)}}}} where tf=2∼3 days. 6. The curves and their corresponding empirical equations for the variation of soil moisture depending on the soil types, soil depths are shown on Fig. 8 (a,b.c,d). The general mathematical model on soil moisture variation depending on seasons, weather, and soil types were as follow: {{{{SMC= SUM ( { C}_{i }Exp( { - lambda }_{i } { t}_{i } )+ { Re}_{i } - { Excess}_{i } )}}}} where SMC : soil moisture content C : constant depending on an initial soil moisture content $\lambda$ : constant depending on season t : time Re : effective rainfall Excess : drainage and excess soil moisture other than drainage. The values of $\lambda$ are shown on Table 1. 7. The timing and amount of irrigation could be predicted by the equation (9-a) and (9-b,c), respectively. 8. Under the given conditions, the model for scheduling irrigation was completed. Fig. 9 show computer flow charts of the model. a. To estimate a potential evapotranspiration, Penman's equation was used if a complete observed meteorological data were available, and Jensen-Haise's equation was used if a forecasted meteorological data were available, However none of the observed or forecasted data were available, the equation (15) was used. b. As an input time data, a crop carlender was used, which was made based on the time when the growth stage of the crop shows it's maximum effective leaf coverage. 9. For the purpose of validation of the models, observed data of soil moiture content under various conditions from May, 1975 to July, 1975 were compared to the data predicted by Model-I and Model-II. Model-I shows the relative error of 4.6 to 14.3 percent which is an acceptable range of error in view of engineering purpose. Model-II shows 3 to 16.7 percent of relative error which is a little larger than the one from the Model-I. 10. Comparing two models, the followings are concluded: Model-I established on the theoretical background can predict with a satisfiable reliability far practical use provided that forecasted meteorological data are available. On the other hand, Model-II was superior to Model-I in it's simplicity, but it needs long period and wide scope of observed data to predict acceptable soil moisture content. Further studies are needed on the Model-II to make it acceptable in practical use.

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