• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.222-230
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• 2022

최근 한국의 문화콘텐츠 산업이 발전하고 있는 가운데 전 세계적으로 인지도가 높아질 수 있는 배경에는 과학 기술의 발전으로 글로벌 네트워크 사용자들의 실시간 공유 서비스가 있다. 특히 유튜브의 경우에는 한정적인 사용자가 아닌 모든 사람이 잠재적인 영상 제공자가 될 수 있다는 점에서 그 전파력은 빠르고 강력하다. 국내에도 휴대폰 사용자의 약 80% 이상이 유튜브를 이용하고 있는 것으로 나타난 만큼 유튜브의 정보는 사용자의 심리적 요인이 반영되고 있다는 것을 의미한다. 예컨대 특정 성격을 갖고 있는 채널의 영상 조회 수, 좋아요 수 그리고 댓글 수와 같은 정보는 그 채널이 갖는 성격의 관심도에 대한 척도를 보여준다. 이는 포털 사이트의 키워드 검색 빈도와 같은 정보가 경제 심리학적으로 주가 시장과 밀접한 연관이 있다는 것과 관련성이 높다. 따라서 본 연구에서는 대표 엔터테이먼트 사의 유튜브 정보를 크롤링 알고리즘을 통해 수집하고 이를 주가와 관련된 주요 변수와 인과 관계에 대해서 분석한다. 그 결과 유튜브의 관심도는 주가, 주가 변동성 그리고 거래량에 선행적 인과 관계를 보인다는 것을 입증했다. 본 연구는 4차 산업 시대에 맞게 문화콘텐츠, IT 그리고 금융 분야를 접목해서 연구를 진행했다는 점에서 의의가 있다고 사료된다.

• 한국경영과학회지
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• 제27권2호
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• pp.1-13
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• 2002

In this paper, we compares the business failure prediction accuracy among Linear Programming Discriminant Analysis(LPDA) model, Multivariate Discriminant Analysis (MDA) model and logit analysis model. The Data for 417 companies analyzed were gathered from KIS-FAS Published by Korea Information Service in 1999. The result of comparison for four time horizons shows that LPDA Is advantageous in prediction accuracy over the other two models when over all tilt ratio and business failure accuracy are considered simultaneously.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2004년도 춘계학술대회 논문요약집
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• pp.21-21
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• 2004

본 논문은 수동 힘반영 기구의 안정성을 제어하기 위한 방법으로 수동성 제어기를 제안한다. 수동 힘반영 기구는 브레이크와 같은 수동 엑츄에이터를 사용함으로써 힘을 반영하게 되는데, 여기에 사용되는 수동 엑츄에이터는 사용자가 움직이고자 하는 방향의 반대방향으로만 힘을 생성할 수 있기 때문에, 힘을 생성할 수 있는 방향에 제한이 있다. 따라서 가상의 벽면을 나타내는 데에도 정확히 원하는 방향의 힘을 제시하지 못하고, 힘의 근사화를 통하여 가장 근접한 방향의 힘을 생성해낸다. 이는 이상적인 수동 힘반영 기구의 연구에서도 나타나며, FME(Force Manipulability Ellipsoid)에 의해 명확하게 설명이 되는 현상이다.(중략)

• 한국생물물리학회:학술대회논문집
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• 한국생물물리학회 2001년도 학술 발표회 진행표 및 논문초록
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• pp.29-29
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• 2001

Leukocytes are important elements in the host defense against microbial infections. A variety of antimicrobial peptides named as the cathelicidin family have been identified from leukocytes. PMAP-23 derived from porcine myeloid cells is an antimicrobial peptide belong to the cathelicidin family. PMAP-23 was reported to have potent growth inhibition activity against bacterial and tumor cells with no hemolytic activity.(omitted)

• Journal of Acupuncture Research
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• 제17권4호
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• pp.18-27
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• 2000

There is a acupuncture method which make a difference according to the four seasons, according to body region or depth in skin. We call it Acupuncture follow the four seasons(四時刺法). In several chapters of Huangdineijing(黃帝內經) introduced Acupuncture follow the four seasons. Acupuncture follow the four seasons has two kinds of acupuncture method that is to acupuncture at body region and to acupuncture at five Su points(五兪穴). To use five Su points(五兪穴) according to Yongchu(靈樞) disagree with Nanjing(難經). In Yongchu(靈樞), the five phases property disagree with five Su points(五兪穴), but in Nanjing(難經) the five phases property agree with five Su points(五兪穴). Even if we can acupuncture the same point, there will be the different effect according as what is the purpose of doing acupuncture, and when we do acupuncture. That is to say, we can use apucupuncture for the purpose of prevention in Yongchu(靈樞), and for the purpose of healing the disease in Nanjing(難經). Therefore, because we select the point on the base of meridian Kis origin which spring out, we have to acupuncture Chong point(井穴) in winter according to Yongchu(靈樞). Because we select the point on the base of meridian Kis origin which flowing, we have to acupuncture Chong point(井穴) in spring according to Nanjing(難經). And in the base of five phases' property, the purpose of selecting five Su points(五兪穴) is the prevention according to Yongchu(靈樞), and the healing according to Nanjing(難經). So even though we acupuncture the exactly same Chong point(井穴), we can expect the effect that acupuncture method supply Ki for liver in winter. and the effect that it extract pathogenic Ki(邪氣) from the liver in spring.

• 벤처창업연구
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• 제9권1호
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• pp.1-13
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• 2014

본 연구에서는 기업의 외부 지식 탐색 전략과 혁신활동 성과의 관계를 규명하였다. 광범위하고(external search breadth) 심도 있는 (external search depth) 외부 지식 탐색 전략이 제품혁신에 긍정적인 효과가 있다는 것을 밝힌 기존 연구를 확장하여, 혁신의 또 다른 중요 유형인 공정혁신과 조직혁신에 미치는 영향을 함께 살펴보았다. 특히, 외부 지식 탐색 전략이 혁신에 어떠한 영향을 미치는가를 벤처기업과 비벤처기업으로 구분하여 한국 기술혁신조사(KIS) 2010년 제조부문 자료를 사용해 실증적으로 분석하였다. 비벤처기업의 경우 광범위한 외부 지식 탐색과 심도 있는 외부 지식 탐색은 제품, 공정, 조직혁신활동 성과에 모두 긍정적 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 반면 두 가지 외부 지식 탐색은 벤처기업의 조직혁신활동 성과에는 긍정적인 영향을 미쳤으나, 제품혁신과 공정혁신활동 성과에 있어서는 심도 있는 외부 지식 탐색만이 긍정적 영향을 미친다는 결론을 도출하였다.

• 기술혁신학회지
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• 제15권3호
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• pp.586-603
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• 2012

우리나라는 수도권 과밀화해소를 위해 기업들의 수도권 입지에 대해 규제하고 있으나 그 기준이 행정구역상 위치에 의존하고 있다. 따라서 본 연구는 입지규제 차이가 기업의 경영성과나 혁신성에 어떠한 영향을 미치는지 인접해있는 평택(수도권)과 천안(비수도권)의 KIS-Value 기업자료를 이용하여 다중회귀분석과 음이항회귀분석을 수행하였다. 분석결과 경영성과측면에서는 두 지역기업 간에 차이를 발견할 수 없었으나 혁신성에서는 천안에 위치한 기업이 더 나은 성과를 보이는 것으로 나타났다. 이러한 분석결과는 입지규제가 기업의 혁신성에 부정적 영향을 미칠 가능성이 높으며 기업입지규제가 보다 정밀한 방식으로 개선될 필요가 있는 것으로 판단할 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.6878-6887
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• 2015

본 논문은 산업단지라는 정책적 집적환경에 입주한 기업들의 입주 특성이 기업경영 및 혁신성과에 어떠한 영향을 미치는지 알아보는 데 목적을 둔다. 분석을 위해서 2012년 기준 kis-value 기업재무자료와 FEMIS 산업단지 입주현황자료를 활용하여 회귀분석과 선택편의를 고려한 성향점수매칭을 적용하였다. 산업단지 입주여부는 전반적으로 기업의 경영성과에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 수도권내 산업단지 입주가 기업의 경영 및 혁신성과에 미치는 영향은 유의하지 않았다. 산업단지 장기입주는 기업의 1인당 매출액에 긍정적으로 영향을 미치나 다른 성과변수에 대해서는 유의한 영향을 발견할 수 없었다. 또한 산업단지 복수입주기업은 1인당 영업이익에서 오히려 낮은 성과를 보였다. 이는 산업단지 장기입주와 복수입주기업은 연구개발과 성과향상을 위한 학습이나 추가적인 수요시장의 개척, 다른 기관 및 기업과의 연계 및 네트워크 구축에 한계를 가지고 있음을 의미한다.

• 기술혁신학회지
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• 제21권2호
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• pp.818-837
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• 2018

기술혁신에는 본질적인 어려움이 따르는데, 이는 상당부분 기술이 지닌 불확실성에 기인한다. 따라서 혁신과정에서 불확실성에 따른 위험을 감소시키기 위한 예측 방법론은 정량적 분야와 정성적 분야 모두에서 제시되어 왔다. 한편 최근 빅 데이터와 인공지능에 큰 관심이 이어지며 특히 알파고의 알고리즘 중 하나인 딥 러닝이 뛰어난 성능을 보이고 있다. 이에 본 연구는 혁신성과 예측에 있어 딥 러닝을 이용한 방법론을 접목하여 연구를 진행하였다. 모델 구축 및 학습에 있어 KIS 2016 데이터를 이용하였으며, 투입 요인으로는 정보 원천의 사용도와 혁신 목적을 사용하였고 산출 요인으로는 혁신 성과 지표를 구성하여 사용하였다. 분석 결과 선행 연구들에 비해 예측의 정확도가 향상되었음을 확인할 수 있었다. 또한 학습이 진행됨에 따라 예측의 자유도 역시 향상됨을 확인하였다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제29권1호
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• pp.241-265
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• 2020

Purpose Various machine learning techniques are used to implement for predicting corporate credit. However, previous research doesn't utilize time series input features and has a limited prediction timing. Furthermore, in the case of corporate bond credit rating forecast, corporate sample is limited because only large companies are selected for corporate bond credit rating. To address limitations of prior research, this study attempts to implement a predictive model with more sample companies, which can adjust the forecasting point at the present time by using the credit score information and corporate information in time series. Design/methodology/approach To implement this forecasting model, this study uses the sample of 2,191 companies with KIS credit scores for 18 years from 2000 to 2017. For improving the performance of the predictive model, various financial and non-financial features are applied as input variables in a time series through a sliding window technique. In addition, this research also tests various machine learning techniques that were traditionally used to increase the validity of analysis results, and the deep learning technique that is being actively researched of late. Findings RNN-based stateful LSTM model shows good performance in credit rating prediction. By extending the forecasting time point, we find how the performance of the predictive model changes over time and evaluate the feature groups in the short and long terms. In comparison with other studies, the results of 5 classification prediction through label reclassification show good performance relatively. In addition, about 90% accuracy is found in the bad credit forecasts.