본 연구에서는 데이터마이닝 기법의 일종인 자기조직화지도(Self-Organizing Map, SOM)를 이용하여 비외감기업의 부실화 유형을 구분하고자 한다. 자기조직화지도는 인공 신경망을 기초로 자율학습을 통해 입력된 값을 유사한 군집끼리 묶어내는 방법으로, 기존의 통계적 군집 분류 방법보다 성능이 뛰어나고, 고차원의 입력데이터를 저차원으로 시각화할 수 있다는 장점 때문에 다양한 분야에서 각광받고 있다. 본 연구에서는 기존 연구의 주요 분석대상이었던 외감기업에 비해 부실화 빈도는 높지만 데이터 수집의 어려움으로 인해 분석대상에서 다소 제외되었던 비외감기업의 부실화 유형에 대해 알아보고, 유형별 구체적인 사례도 소개하고자 한다. 재무자료수집이 가능한 100개의 비외감 부실기업에 대해 분석한 결과, 비외감기업의 부실화 유형은 다섯 가지로 구분되었다. 유형 1은 전체 집단의 약 12%를 차지하며, 수익성, 성장성 등 재무지표가 다른 유형에 비해 열등하였다. 유형 2는 전체 집단의 약 14%로, 유형 1보다는 덜 심각하지만 재무지표가 대체로 열등하였다. 유형 3은 성장성 지표가 열등한 그룹으로 기업간 경쟁이 극심한 가운데 지속적으로 성장하지 못하고 부실화된 경우로 약 30%의 기업이 포함되었다. 유형 4는 성장성은 탁월하나 부채경영 등 과감한 경영으로 인해 유동성 부족이나 현금부족 등의 이유로 부실화된 그룹으로 약 25%의 기업이 포함되었다. 유형 5는 거의 모든 재무지표가 우수한 건전기업으로, 단기적인 경영전략의 실수 또는 중소기업의 특성상 경영자의 개인적 사정으로 부실화 되었을 가능성이 큰 그룹으로 약 18%의 기업이 포함되었다. 본 연구 결과는 부실화 유형을 구분하는데 기존의 통계적 방법이 아닌 자기조직화지도를 이용하였다는 점에서 학문적 의의가 있고, 비외감기업의 재무지표만으로도 1차적인 부실화 징후를 발견할 수 있다는 점에서 실무적 의의가 있다고 할 수 있다.
층화표본추출(stratified sampling)은 모집단을 구성하는 층에 대한 정보를 표본설계에 반영함으로써 추정량의 분산을 낮추기 위한 표본추출 방법으로, 표본배분 방안의 선택이 층화표본의 효과를 결정하는데 매우 중요한 요소이다. 전통적인 표본배분 방법으로는 비례배분법(proportional allocation)과 네이만배분법(Neyman alloction)이 주로 사용되는데, 이는 층별 추정량의 분산에 영향을 미치는 요인들을 표본 배분에 반영함으로써 전체 추정량의 분산을 최적화하기 위한 것이다. 이론적으로는 층크기(size of strata)만을 반영하는 비례배분법보다 층별 표준편차(standard deviation)를 함께 고려하는 네이만배분법이 추정량의 분산을 낮추는데 더 효과적임이 알려져 있다. 그러나 층별 표준편차에 대한 사전 정보가 모집단을 잘 반영하지 못하면 네이만배분법의 효과를 기대할 수 없으며, 특히 복수의 관심변수를 조사하는 다목적조사(multi-purpose survey)에서는 각 관심변수들의 층별 표준편차가 서로 다른 양상을 나타내기 때문에 네이만배분법이 적합하지 않다는 주장이 제기되기도 한다. 한편 표본조사에서는 조사단계에서 발생하는 무응답으로 인한 추정량의 편향을 제거하기 위해 응답률 보정 방법이 사용되는데, 이 또한 추정량의 분산에 영향을 미치는 주요한 요인 중에 하나이다. 그러나 전통적인 표본배분 방법은 응답률(response rate)을 감안하지 않기 때문에 층별 응답율에 차이가 크게 나타날 경우 층화표본에 의한 효과가 저하될 수 있다. 이에 본 연구는 층화표본추출에서 층간 응답률의 차이가 추정량의 분산에 미치는 영향을 살펴보고, 층별 응답률 정보를 표본설계에 반영하는 새로운 표본배분 방법을 제안하였다. 모의실험을 통해 확인한 결과 네이만배분법은 당초 표본배분 시에 적용한 층별 표준편차의 구조가 각 층의 응답률 보정과정에서 증가하는 분산을 반영하지 못하기 때문에 층간 응답률의 편차가 커질수록 효율이 저하되는 것으로 나타났다. 반면 층 크기와 층별 응답률을 함께 반영한 배분방법은 비례배분법에 비해 효율이 개선되며, 층간 응답률의 편차가 클수록 그 효과는 커진다. 특히 층별 응답률의 변동계수(coefficient of variance)가 층별 표준편차의 변동계수를 상회하는 경우는 네이만배분법 보다도 효율적인 추정량을 제공함을 확인하였다. 아울러 응답률을 반영한 배분방법은 기존 배분방법에 비해 각 층별 추정량을 보다 안정적으로 추정할 수 있기 때문에 층별 추정을 목적으로 하는 층화표본조사에서는 여타 추정방법보다 더 효과적이다. 층별 응답률에 대한 정보는 관심변수가 다르더라도 추출틀이 유사한 기존 조사의 결과를 활용할 수 있다는 점에서 표준편차에 비해 비교적 정보 수집이 용이한 장점이 있고, 다목적조사에서도 관심변수의 척도(scale)나 개수와 관계없이 적용 가능하기 때문에 활용도가 높을 것으로 생각된다.
TDOA (time difference of arrival)와 FDOA (frequency difference of arrival)를 동시에 사용하는 신호원 위치추정 방법은 단일 정보를 이용하는 경우에 비해 높은 정확도를 가지며 이동 신호원의 속도 추정이 가능하다는 장점을 가지고 있다. 최근 종속 미지변수를 정의한 후 비반복적으로 해를 구하는 방법들이 제안되고 있으나 전자전 환경과 같이 수신단과 신호원 간의 거리가 상대적으로 먼 경우에는 추정 정확도가 낮고 모든 수신단 쌍이 동일한 기준 수신단을 공유하여야 한다는 운용상의 제약이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 비선형 LS 최적해를 반복계산을 통해 얻어내는 Gauss-Newton 기법을 적용하여 이동 신호원의 위치좌표와 속도벡터를 추정한다. 또한 이동 신호원의 위치와 속도 추정 결과를 효과적이고 정량적으로 분석하기 위해 CRLB (Cramer-Rao lower bound) 행렬을 각각의 부공간으로 분해하여 2차원 공간상에 독립된 CEP (circular error probable) 평면으로 도시한다. 모의실험을 통해 주어진 수신단 배치와 조합에서 이동 신호원의 위치 및 속도 추정 성능을 확인하고 분석 결과를 제시한다.
플랜트, 토목 및 건축 사업에서 말뚝 설계 시 어려움을 겪는 주된 요인은 지반 특성의 불확실성이다. 특히 표준관입시험을 통해 구한 N치가 설계 시 주요 입력값이나 짧은 입찰기간과 광범위한 구역에서 다수의 현장시험을 실시하는 것은 실제적으로 어려운 상황이다. 본 연구에서는 인공지능(AI)을 가지고 회귀분석을 적용하여 N치를 예측하는 연구를 수행하였으며, 최소한의 시추자료를 학습시킨 후 표준관입시험을 실시하지 못한 곳에서 N치를 예측하는데 그 목적이 있다. AI의 학습 성능을 높이기 위해서는 빅 데이터가 중요하며, 금회 연구 시 부족한 시추자료를 빅 데이터화 하는데 '원형증강법'을 적용하여 시추반경 2 m까지 가상 N치를 생성시키는 작업을 선행하였다. AI 모델 중 인공신경망, 의사결정 나무, 오토 머신러닝을 각각 적용하였으며 이 중 최적의 모델을 선택하였다. 최적의 모델을 선택하는 방법은 세 가지의 예측된 AI 모델 중 최소 오차값을 가지는 것이다. 이를 위해 폴란드, 인도네시아, 말레이시아에서 수행한 6개 프로젝트를 대상으로 표준관입시험의 실측N치와 AI의 예측N치를 비교하여 타당성 여부를 연구하였고, 연구 결과 AI 예측값에 대한 신뢰도가 높은 것으로 분석되었다. AI 예측값을 가지고 미시추 구간에서 지반특성을 파악 할 수 있었으며 3차원 N치 분포도를 사용하면 최적의 구조물 배치가 가능함을 확인하였다.
본격척인 위치추적 시스템은 2차 세계대전 중에 등장한 전파항법 장치 (ground-based radio navigation system)에서부터 시작하여 꾸준히 연구되어 왔으며 현재 대표적인 위치추적 시스템으로는 GPS (global positioning system)을 들 수 있다. 최근에는 셀룰라 서비스의 보편화에 따라 기지국을 이용하여 위치추적 서비스를 제공하는 연구가 진행되고 있으나 지금까지는 주로 기지국간 동기 시스템인 매크로 셀룰라에 집중되어 왔다. 하지만, 기지국에서 정확한 시간을 이용할 수 없는 wide-band CDMA 시스템의 기지국간 비동기 상황에 대한 연구는 전무하다. 본 논문에서는 기지국간 비동기인 마이크로 셀룰라 wide-band CDMA 시스템 상황에서 두 가지 위치추정 알고리즘을 제안한다. 첫째는 공통영역을 통한 위치추정 방법으로 의사거리에 의해 구성되는 원 사이의 겹치는 공통영역을 사각형으로 근사하여 그 중심을 개인국의 위치로 추정하는 방법이고 둘째는 도로정보를 이용하는 방법으로서 의사거리 하나만을 이용하여 기지국에서 그 의사거리에 해당되는 도로 지점을 확인하고 주변 파일럿 세기를 확인하여 그 지점 중에서 선택하는 방식이다. 이 두 방식은 시뮬레이션을 이용하여 기존의 대표적인 방식들 (Taylor series를 이용한 방식. conjugate gradient 방식 및 공통현 방식)과 비교되며 또한 기지국과 개인국간의 파일럿 채널 송수신의 간섭으로 인한 영향을 조사한다. 기존의 위치추정 알고리즘이 반복 연산을 수행하는 데 비히여 제안 알고리즘은 반복 연산을 하지 않으며 마이크로 셀 환경에서 간접파의 영향을 적게 받기 때문에 보다 적은 위치 에러를 나타낸다., 초과확률 등을 이용한 분석을 실시하였다. 분석 결과 Warm ENSO episode의 경우 강수량 증가와 유의한 상관관계를 나타냈으며, Cold ENSO episode의 경우 강수량 감소와 유의한 상관관계를 나타내었다. 이러한 분석 결과는 최근 들어 우리나라에 발생하고 있는 이상기후발생과 관련된 연구에 유용한 정보를 제공해 줄 수 있을 것으로 판단된다.EX>$\times$2등 LEED패턴을 관찰할 수 있었다.유(思惟)로서 관찰추리(觀察推理)되였기 때문에 현대의학(現代醫學)과의 비교설명(比較說明)이 거의 불가능(不可能)하며 또한 한의학이론(韓醫學理論)의 과학적근거제시(科學的根據提示)도 현재(現在)로서는 어려운 형편(形便)이다. 그러나 이 의학(醫學)은 이미 2,000여년간(餘年間) 동양(東洋)에서 전래(傳來)한 경험의학(經驗醫學)으로서 동양인(東洋人)들은 이 의학(醫學)으로 소화계질환(消化系疾患)을 포함(包含)한 여러 가지 인간(人間)의 질병(疾病)을 치료(治療)해 왔고 현재(現在)도 이 의학(醫學)으로 치료(治療)를 하고 있고 실제적(實際的)으로 많은 치효(治效)를 보고 있는 것이다. 그러므로 이 의학(醫學)속에는 아직도 현대과학(現代科學)으로서 해명(解明)되지 못하는 어떤 요소(要素)들이 깃들여 있는 것이 확실(確實)하며 이것을 밝혀내기 위해서 우리 의학자(醫學者)들은 이 의학(醫學)에 관(關)한 모든 것을 연구(硏究)해 보아야 한다. 이런 뜻에서 본고찰(本考察)은 한방(漢方)의 역대제문헌(歷代諸文獻)을 섭렵(涉獵)하여 소화계질환(消化系疾患)에 관(關)한 제이론(諸理論)들을 발췌(拔萃), 한방(漢方)에서 보는 (1) 소화기관(消化器官)의 생리(生理) (2) 병리(病理), 증후(證候)
문화관광축제는 전국의 지역축제 가운데 광역시 도에서 추천한 축제 가운데 관광상품성이 크고, 경쟁력 있는 우수한 축제를 선정하여 지원하는 사업이다. 문화관광축제 종합평가계획(문화관광부, 2006)에 의하면 방문객의 만족도 평가, 전문위원 평가, 그리고 축제 개선실적 등을 감안하여 최우수축제, 우수축제, 유망축제, 예비축제로 선정되고 있다. 특히 예비축제를 제외한 문화관광축제는 공공부문의 사업비 지원을 받기 때문에 1,000여 개가 넘는 지역축제의 방문객 만족도 평가는 상호비교가 가능한 평가척도를 이용하여 종합평가분석이 이루어진고 있다. 이러한 견지에서 본 연구에서는 문화관광축제 공통평가속성이 방문객 만족과 사후행동의도에 미치는 영향관계를 파악하여, 향후 축제기획 시 방문객 만족도 제고와 지속가능한 문화관광축제로 선정되기 위한 시사점을 제시하였다. 본 연구에서는 이론연구를 통하여 문화관광축제 평가속성, 만족, 그리고 행위의도에 관한 변수를 도출하였으며, 2006 광주김치대축제 방문객을 대상으로 실증분석을 수행하였다. 문화관광축제 평가속성에 대한 요인분석을 통하여 홍보안내, 행사내용, 기념품 음식, 편의시설 요인을 도출하였으며, 축제방문객 만족과 행동의도와의 관계를 분석하였다. 연구모형을 통해 수립한 연구가설은 차이분석, 회귀분석, 공분산 구조분석 등을 통해 검증하였으며, 연구결과 모든 가설은 채택되었다. 향후 본 연구결과를 바탕으로 본 축제와 성격이 유사한 축제방문객 분석을 통한 비교연구를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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