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페널 데이터모형을 적용한 한국의 해외 직접투자 결정요인 추정에 관한 연구 (Estimating the Determinants of foreign direct investment of korea : A Panel Data Model Approach)

  • 김희철;신현대
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제13권4호
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    • pp.231-240
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    • 2008
  • 해외 직접투자는 그룹(지역)별, 시간별로 다양한 원인에 의해서 투자결정이 이루어지고 있어 복잡성을 띠고 있다. 본 연구에서는 복잡성을 띠고 있는 해외 직접투자의 제 변인들을 파악하기 위해 패널 데이터를 이용한 연구 모형을 설정하고 이를 통해 해외 직접투자에 결정적으로 영향을 미치는 제 변인에 대하여 조사, 분석, 검증한다. 본 연구는 7그룹(아시아, 북미, 유럽, 중남미, 대양주, 아프리카, 중동)을 분석대상으로 하였다. 분석기간은 2002년 6월부터 2007년 12월 까지의 자료를 이용하였고, 해외직접투자액을 종속변수로 설정하고 국내총생산, 경상수지, 환율, 고용율, 평균가동률(제조업), 소비자물가지수, 수출액, 임금(사업 서비스업)을 설명(독립)변수로 투입하였다. 본 연구에서는 실증분석을 위하여 LIMDEP 8.0 소프트웨어를 이용하고 결정요인 추정에 있어서 TWECRT모형의 임의모형 중심으로 분석하였다. 한국의 해외 직접투자 결정요인을 추정한 결과 고용율과 임금(사업서비스업)의 계수 값이 각각 유의적인 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타나고 환율, 소비자물가지수 및 수출액 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 제조업 평균 가동률은 정 (+), 국내총생산 및 경상수지는 부(-)의 영향을 미치지만 해외직접투자에 큰 영향을 주지는 않은 것으로 나타났다.

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연속 음성 인식 시스템을 위한 향상된 결정 트리 기반 상태 공유 (Improved Decision Tree-Based State Tying In Continuous Speech Recognition System)

  • 김동화;;;김형순;김영호
    • 한국음향학회지
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    • 제18권6호
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    • pp.49-56
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    • 1999
  • 결정 트리 기반 상태 공유 방법은 HMM을 사용하는 많은 연속 음성 인식 시스템에서 강인하고 정확한 문맥 종속 음향 모델링 뿐만 아니라 훈련 중에는 나타나지 않은 모델들의 합성을 위하여 널리 사용되고 있다. 음성 결정 트리를 구성하기 위한 표준적인 방법은 단일 가우시안 트라이폰 모델을 이용한 1계층 프루닝 만을 사용하고 있다. 본 논문에서는 더욱 정교한 음향 모델링을 통하여 인식 성능 향상을 도모하기 위하여 새로운 2가지 접근 방법 즉, 2계층 결정 트리와 복수 혼합 결정 트리를 제안한다. 2계층 결정 트리는 상태 공유와 혼합 가중치 공유를 위하여 2계층 프루닝을 수행하며, 두 번째 계층을 사용하여 공유 상태들도 음성 문맥의 유사도에 따라서 서로 다른 가중치들을 사용할 수 있다. 두 번째 제안된 방법 에서는 훈련 과정 즉, 혼합 분할 및 재추정 과정과 함께 음성 결정 트리가 계속 갱신되어 진다. 복수 혼합 결정 트리를 구성하기 위하여 단일 가우시안 뿐만 아니라 복수 혼합 가우시안 모델이 함께 사용된다. 제안된 방법들을 이용하여 BN-96과 WSJ5k 데이터를 사용한 연속 음성 인식 실험을 수행한 결과, 표준 결정 트리를 사용한 시스템과 비교하여 공유 상태의 개수를 비슷하게 유지하면서 단어 오인식률을 줄일 수 있었다.

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1월 일최저기온 평균을 이용한 한국의 재현기간별 일 최저기온 극값 예측 (Estimation of the Periodic Extremes of Minimum Air Temperature Using January Mean of Daily Minimum Air Temperature in Korea)

  • 문경환;손인창;서형호;최경산
    • 한국농림기상학회지
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    • 제14권4호
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    • pp.155-160
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    • 2012
  • 이 연구는 1월 일 최저기온의 평균을 이용하여 재현기간별 일 최저기온의 극값을 예측하는 방법을 개발하기 위해서 수행되었다. 전국 61개 기상관서의 1961~2010년의 50년 간의 일 최저기온자료를 이용하여 전체 연구를 수행하였다. 1월의 일 최저기온의 분포는 대부분 정규분포를 나타내고 있어, 이는 평균과 표준편차로부터 일 최저기온을 확률적인 기댓값으로 예측될 수 있었다. 이를 위하여 일 최저기온평균으로부터 일 최저기온의 표준편차의 변이를 추정하는 2차식을 개발하였다. 과거 10, 20, 30, 40, 50년의 재현 기간별로 관측된 일 최저기온의 평균, 표준편차, 극값을 분석하여 재현기간별 극값을 예측할 수 있는 계수를 도입하였고, 이 계수를 재현기간별로 추정할 수 있는 로그함수식도 개발하였다. 이 방법을 이용하여 과거 두 기간의 30년 자료를 이용하여 61개 지점에 대해 검증하였는데 평균 $1.1^{\circ}C$, 최대 $5.3^{\circ}C$의 오차를 가지고 과거 30년 재현기간의 일 최저기온의 극값을 예측할 수 있었다.

Multi-Modal Controller Usability for Smart TV Control

  • Yu, Jeongil;Kim, Seongmin;Choe, Jaeho;Jung, Eui S.
    • 대한인간공학회지
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    • 제32권6호
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    • pp.517-528
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    • 2013
  • Objective: The objective of this study was to suggest a multi-modal controller type for Smart TV Control. Background: Recently, many issues regarding the Smart TV are arising due to the rising complexity of features in a Smart TV. One of the specific issues involves what type of controller must be utilized in order to perform regulated tasks. This study examines the ongoing trend of the controller. Method: The selected participants had experiences with the Smart TV and were 20 to 30 years of age. A pre-survey determined the first independent variable of five tasks(Live TV, Record, Share, Web, App Store). The second independent variable was the type of controllers(Conventional, Mouse, Voice-Based Remote Controllers). The dependent variables were preference, task completion time, and error rate. The experiment consist a series of three experiments. The first experiment utilized a uni-modal Controller for tasks; the second experiment utilized a dual-modal Controller, while the third experiment utilized a triple-modal Controller. Results: The first experiment revealed that the uni-modal Controller (Conventional, Voice Controller) showed the best results for the Live TV task. The second experiment revealed that the dual-modal Controller(Conventional-Voice, Conventional-Mouse combinations) showed the best results for the Share, Web, App Store tasks. The third experiment revealed that the triple-modal Controller among all the level had not effective compared with dual-modal Controller. Conclusion: In order to control simple tasks in a smart TV, our results showed that a uni-modal Controller was more effective than a dual-modal controller. However, the control of complex tasks was better suited to the dual-modal Controller. User preference for a controller differs according the Smart TV functions. For instance, there was a high user preference for the uni-Controller for simple functions while high user preference appeared for Dual-Controllers when the task was complex. Additionally, in accordance with task characteristics, there was a high user preference for the Voice Controller for channel and volume adjustment. Furthermore, there was a high user preference for the Conventional Controller for menu selection. In situations where the user had to input text, the Voice Controller had the highest preference among users while the Mouse Type, Voice Controller had the highest user preference for performing a search or selecting items on the menu. Application: The results of this study may be utilized in the design of a controller which can effectively carry out the various tasks of the Smart TV.

주택 담보 가계 대출액 결정요인 추정에 관한 패널 데이터 모형 연구 (Estimating the Determinants of Loan Amount of Housing Mortgage : A Panel Data Model Approach)

  • 김희철;신현철
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제16권7호
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    • pp.183-190
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    • 2011
  • 주택담보 가계 대출은 그룹(지역)별, 시간별로 다양한 원인에 의해서 가계대출 결정요인이 이루어지고 있어 복잡성을 띠고 있다. 본 연구에서는 복잡성을 띠고 있는 주택담보 가계 대출에 관련된 제 변인들을 파악하기 위해 패널 데이터를 이용한 연구 모형을 설정하고 이를 통해 가계대출에 결정적으로 영향을 미치는 제 변인에 대하여 조사, 분석, 검증한다. 본 연구는 7 그룹(6개 광역시(부산, 대구, 인천, 광주, 대전, 울산) 및 서울)을 분석대상으로 하였다. 분석기간은 2007년 1월부터 2010년 9월 까지 자료를 이용하였고. 주택담보 가계 대출액을 종속변수로 설정하고 소비자물가지수, 실업률, 가구당 월평균가계소득, 보건의료비 지출률, 종합주가지수, 일반은행 가계 대출연체율을 설명(독립)변수로 투입하였다. 주택담보 가계 대출 요인을 추정한 결과 소비자물가지수와 실업률은 정(+)의 영향을 미치는 유의한 변인으로 나타나고 보건 의료비 지출률은 음(-)의 영향을 나타내는 유의적인 변인으로 나타났다. 그러나 가구당월평균 가계소득액, 종합주가지수와 일반은행 가계대출 연체율은 비유의적인 변인으로 나타나 주택담보 가계 대출에는 큰 영향을 주지는 않은 것으로 나타났다.

타임라인데이터를 이용한 트위터 사용자의 거주 지역 유추방법 (Location Inference of Twitter Users using Timeline Data)

  • 강애띠;강영옥
    • Spatial Information Research
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    • 제23권2호
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    • pp.69-81
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    • 2015
  • SNS사용자의 거주 지역을 유추하여 그들이 생성한 데이터에 거주위치를 부여하는 것은 위치희박(location sparsity)과 생태학적 오류문제로 인해 연구결과의 신뢰성이 떨어진다는 평가를 받아온 공간빅데이터 연구에 대안이 될 수 있다. 본 연구에서는 Tweet 사용자의 거주 지역을 유추하는 방법으로 사용자 타임라인데이터 속에서 찾아낸 일상생활활동패턴을 이용하는 방법을 고안하였다. 트윗 사용자의 일상생활활동패턴은 이동궤적과 사용자의 언어(text)에서 확인할 수 있었으며 전자를 활용한 모델을 일상이동패턴모델, 후자를 활용한 모델을 일상 활동장 모델이라 명명하고 각각 모델에 입력될 변수를 선정하였다. 자신의 거주 지역에서 가장 높은 빈도의 트윗 발생 여부와 가장 높은 빈도의 거주행정구역 표현 단어를 사용하는지 아닌지를 종속변수로 한 판별분석을 실시하여 모델을 작성하였으며 설명력은 일상 이동패턴모델, 일상 활동장 모델 각각 67.5%, 57.5%였다. 이 모델을 스트레스 관련 트윗을 작성한 사용자의 타임라인데이터로 구성된 테스트데이터에 입력해본 결과 전체 사용자 48,235명 중 5,301명의 거주 지역을 유추하였고 이를 활용하여 위치 부여된 스트레스 관련 트윗 9,606개를 확보하였다. 본 연구의 유추기법을 통해 기존 SNS데이터 분석연구에서 사용하는 데이터 수집 방법보다 44배 많은 위치 부여 트윗을 확보할 수 있었다. 본 연구방법론은 SNS데이터를 이용한 연구에서 위치 부여된 데이터를 확보하는데 활용 가능할 것으로 판단되며, 각종 지역통계와 상관관계파악을 통해 지역적 현상 분석에도 SNS데이터를 이용할 수 있는 가능성을 높일 것으로 판단된다.

1차원 및 2차원 정수 변환을 이용한 적응적 화면내 코딩 기법 (An Adaptive Intra Coding Technique Using 1-D and 2-D Integer Transforms)

  • 박민철;김동원;문주희
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제46권5호
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    • pp.66-79
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    • 2009
  • 본 논문에서는 최신 압축 기술인 H.264/AVC의 화면내 부호화 효율을 향상시키기 위해 1차원 및 2차원 정수 변환을 이용한 적응적 화면내 부호화 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 부호화될 블록에 대해 예측모드에 따라서 1차원 정수 변환과 2차원 정수 변환을 수행한 후 가장 효과적인 예측모드와 정수 변환 방법이 선택된다. 1차원 정수 변환을 이용한 부호화를 수행할 경우에는 먼저 예측모드에 따라 $4{\times}4$ 블록을 $1{\times}4$ 또는 $4{\times}1$의 서브블록으로 분할하고, 각각의 서브블록에 대해 예측을 수행한다. 이때 서브블록들에 대한 예측 신호는 이전의 재생된 서브블록을 이용하여, 예측 방향으로 가장 가까운 신호를 예측에 사용함으로써, 상관성의 활용을 극대화한다. 각각의 서브블록들은 생성된 예측 신호와의 뺄셈 과정을 통해 잔여신호를 생성하고, 1차원 정수 변환 및 양자화 과정을 통해 양자화된 신호를 생성한다. 양자화된 서브블록들은 다시 분할되기 이전의 $4{\times}4$ 블록 단위로 합쳐지고, 예측모드에 따라 DC에 우선 순위를 둔 스캐닝 패턴을 이용하여 1차원으로 정렬된다. 1차원 정수 변환을 사용하여 생성된 해당 블록의 비트스트림이 기존 2차원 정수 변환을 사용하여 생성한 비트스트림과 부호화 효율 측면에서 비교되어, 최종적으로 부호화될 예측모드와 변환 계수가 선택되어 전송된다. 제안 기술은 실험 결과를 통해 다양한 영상과 비트율에서 H.264/AVC보다 평균적으로 BD-PSNR을 0.34dB 향상 또는 BD-bitrate를 4.03% 감소시킴으로써, 기존의 H.264/AVC 부호화 효율을 크게 개선할 수 있음을 보여준다.

무선 센서 네트워크에서 수신신호세기와 전력손실지수 추정을 활용하는 비콘 노드 기반의 위치 추정 기법 (Beacon Node Based Localization Algorithm Using Received Signal Strength(RSS) and Path Loss Calibration for Wireless Sensor Networks)

  • 강형서;구인수
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제11권1호
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    • pp.15-21
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    • 2011
  • 무선 센서 네트워크(WSN)에서 센서 노드의 위치 추정 기술 중 거리 기반의 위치 추정 기술은 거리 측정에 따라 센서 노드의 위치 추정의 정확성이 달라진다. 거리 기반의 위치 추정 기술에서 거리를 측정하는 많은 기술 중에 추가적인 장비 없이 쉽게 구현이 가능한 기술 중 하나는 수신 신호 세기이다. 그러나 수신신호세기 기반의 위치 추정 기법은 몇 가지 문제점을 고려해야 한다. 하나는 수신된 신호는 채널 환경에서 페이딩, 쉐도잉 그리고 장애물 등으로 인해서 거리 추정의 오차가 생긴다. 이로 인해서 센서 노드의 위치 추정의 정확성은 낮게 된다. 또 다른 하나는 거리 기반의 위치 추정 기술은 대부분 센서 노드에 의해서 자신의 위치를 추정한다는 것이다. 하지만 센서 노드의 한정된 배터리 용량 때문에 무선 센서 네트워크의 동작 시간이 감소하게 된다. 반면에 비콘 노드는 센서 노드보다 처리 능력과 배터리 용량이 더 높기 때문에 비콘 노드 기반 위치 추정 기법은 무선 센서 네트워크의 동작 시간을 연장 할 수 있다. 본 논문에서는 비콘 노드에서 수신 신호 세기와 전력손실지수 추정을 활용하여 센서 노드의 위치를 추정하는 알고리즘을 제안함으로써 위의 문제점을 극복한다. 시뮬레이션을 통해서 제안한 기법을 검증한다.

데이터마이닝을 활용한 이직의도와 조직몰입의 결정요인에 대한 연구 (A Study of The Determinants of Turnover Intention and Organizational Commitment by Data Mining)

  • 최영준;심원술;백승현
    • 한국시뮬레이션학회논문지
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    • 제23권1호
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    • pp.21-31
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    • 2014
  • 본 논문에서는 조직관련 변수들의 연구를 위해 이직의도와 조직몰입을 목표(종속)변수로서 데이터마이닝 시뮬레이션을 실시하여 접근 방법을 찾고 분석결과 도출을 목적으로 하였다. 데이터마이닝 분석방법 중 CART 앙상블 기법을 활용하였다. 자료는 한국직업능력개발원의 인적자본기업패널조사 1차~3차(2005~2009)데이터를 사용하였다. 조직몰입 변수는 다항목 측정 사항에 대해 신뢰성, 단일차원성 검토를 실행 후 합산척도 변수를 생성하여 분석하였다. 본 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 이직의도에 대한 주요 결정요인은 신뢰, 커뮤니케이션, 인재 중시 풍조 아이템으로 나타났다. 둘째, 조직몰입에 대한 주요 결정요인은 신뢰, 근속기간, 혁신, 커뮤니케이션 아이템으로 나타났다. 데이터마이닝 방법의 CART 앙상블 방법으로 Bagging과 Arcing 알고리즘을 적용한 결과 Arc-x4 방법이 매우 높은 결정계수를 나타낸 시나리오를 추출했다. 본 연구에서는 데이터마이닝 방법 중 하나인 CART 앙상블 시뮬레이션을 통해 최대치의 결정계수, 최소치의 오류를 산출한 시나리오 모델을 도출하고 실무적 시사점을 제시하였으며 한계점 및 향후 연구에 대해 논의되었다.

대기오염 측정용 DIAL의 오차해석에 관한 연구 (Numerical Analysis of Differential Absorption Lidar for Measuring Atmospheric Pollutants)

  • 박진화;이용우
    • 대한환경공학회지
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    • 제22권1호
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    • pp.113-120
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    • 2000
  • 본 논문은 차분흡수 라이다의 알고리즘을 구성하고, UV-Bank를 이용하여 파장에 대한 $O_3$, $SO_2$ $NO_2$의 흡수스펙트럼을 조사하고, 최적파장 모텔을 설정하였다. 여기서, 선택된 파장들은 $O_3$에 대해 292.00(${\lambda}_{on}$), 295.20(${\lambda}_{off}$), $SO_2$에 대해 299.38 (${\lambda}_{on}$), 300.05(${\lambda}_{off}$) 이고 $NO_2$에 대해 448.00(${\lambda}_{on}$), 449.85(${\lambda}_{off}$) 이다. 특히, 차분흡수 라이다의 가상모델을 설정하고, 선택된 최적파장을 사용하여 측정거리에 대한 오차를 시뮬레이션 하였다. 망원경의 지름이 300 mm인 모델-I 에서 레이저의 에너지를 3 mJ 과 10000 shots을 송신했을 때, 10% 이내의 오차범위에서 최대 측정거리는 $O_3$의 경우 4 km이고, $SO_2$$NO_2$의 경우 5 km이다. 또한, 망원경의 지름이 600 mm인 모델-II에서 레이저의 에너지를 30 mJ과 10000 shots을 송신했을 때, 10%이내의 오차범위에서 최대 측정거리는 $SO_2$$NO_2$의 경우 13 km이다.

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