The conventional analysis with which justifies government intervention of the private sector's innovation activities is the market failure approach. According to such analysis, fund allocation through autonomous market mechanisms is not optimal in technology financing because of the disparity between the desirable level of investment for society as a whole and that for private firms. To optimize the fund allocation, public policies such as subsidy, preferencial loan and venture capital investment programs are designed for technology development projects performed by private firms. They, however, have not been effective in increasing private investment for such projects. In most cases, it was found that little considerations given to the relationship between uncertainty embodied in technology development projects and each types of financing. With respect to optimizing fund allocation, technology development projects should be financed by different means according to their probability of success and the expected value of technology. Employing various theoretical models on financing decision-making we verify here that technology development projects to be supported by commercial banks or venture capital institutions is limited contingent upon levels of uncertainty adn expected value. Under the assumption that financial institutions are risk averse, loan or investment can be available only if the probability of success of the project is higher than the probability premium and the current market rate of interest. Therefore, the projects that have lower probability of success and/or small expected return are excluded from commercial loan or investment programs. However, the remaining projects, whose probability of success is low but with high expected return, may be applied under government subsidy programs. To achieve optimality of fund allocation and to activate technology financing, we conclude that there should be a systematic division of role among financial institutions including government commercial banks, and venture capital institutions.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권4호
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pp.783-796
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2017
Bernoulli 시행은 시행 결과가 성공 (success) 혹은 실패 (failure)처럼 매 번의 시행에서 두 가지만 나오는 독립시행을 말한다. 가위바위보 게임과 같이 두 사람이 벌이는 연속적인 경기 인 경우 매번의 시합에서 둘 중 하나가 반드시 이기는 경우인 Bernoulli 시행이 아닌 게임도 존재한다. 각 종 게임의 경우 우리는 게임이 두 사람 중 한 사람이 게임을 이기고 끝날 때까 지의 게임의 지속시간과 두 사람 중 특정한 사람이 최종 승리할 확률에 관심을 갖는다. 본 연구에서는 두 사람이 벌이는 연속적인 게임에서 k번을 먼저 이기면 최종 승리하는 시합인 경우 매 시합에서 비기는 경우가 있는 시합과 비김이 없는 시합에 대하여 참가한 두 사람의 각 각 최종 승리할 확률과 시합이 끝날 때까지의 기대 게임수를 구하였다. 본 연구 결과를 이용 하면 비김이 있거나 없는 연속적인 게임의 경우 각 사람이 최종 승리할 확률 및 시합이 끝날 때까지의 기대 게임수를 구할 수 있다.
The present study analyzes the relationship between research and development (R&D) inputs and performance of a national technology innovation R&D program using successive binary Logistic regression models based on a typical R&D logic model. In particular, this study focuses on to answer the following three main questions; (1) "To what extent, do the R&D inputs have an effect on the performance creation?"; (2) "Is an obvious relationship verified between the immediate predecessor and its successor performance?"; and (3) "Is there a difference in the performance creation between R&D government subsidy recipient types and between R&D collaboration types?" Methodologically, binary Logistic regression models are established successively considering the "Success-Failure" binary data characteristic regarding the performance creation. An empirical analysis is presented analyzing the sample n = 2,178 R&D projects completed. This study's major findings are as follows. First, the R&D inputs have a statistically significant relationship only with the short-term, technical output, "Patent Registration." Second, strong dependencies are identified between the immediate predecessor and its successor performance. Third, the success probability of the performance creation is statistically significantly different between the R&D types aforementioned. Specifically, compared with "Large Company", "Small and Medium-Sized Enterprise (SMS)" shows a greater success probability of "Sales" and "New Employment." Meanwhile, "R&D Collaboration" achieves a larger success probability of "Patent Registration" and "Sales."
In Shewhart control chart, the average run length(ARL) is calculated using the mean of a conventional geometric distribution(CGD) assuming a sequence of identical and independent Bernoulli trials. In this, the success probability of CGB is the probability that any point exceeds the control limits. When the process is in-control state, there is no problem in the above assumption since the probability that any point exceeds the control limits does not change if the in-control state continues. However, if the out-of-control state begins and continues during the process, the probability of exceeding the control limits may take two forms. First, once the out-of-control state begins with exceeding probability p, it continues with the same exceeding probability p. Second, after the out-of-control state begins, the exceeding probabilities may very according to some pattern. In the first case, ARL is the mean of CGD with success probability p as usual. But in the second case, the assumption of a sequence of identical and independent Bernoulli trials is invalid and we can not use the mean of CGD as ARL. This paper concentrate on that point. By adopting one generalized binomial distribution(GBD) model that allows correlated Bernoulli trials, generalized geometric distribution(GGD) is defined and its mean is derived to find an alternative ARL when the process is in out-of-control state and the exceeding probabilities take the second form mentioned in the above. Small-scale simulation is performed to show how an alternative ARL works.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제3권3호
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pp.263-269
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1996
The somplest approximate confidence interval for the probability of success is the one based on the normal approximation to the binomial distribution, It is widely used in the introductory teaching, and various guidelines for its use with "large" sample have appeared in the literature. This paper suggests a guideline when to use it as an approximation to the exact confidence interval, and comparisons with existing guidelines are provided. provided.
A Markov-modulated Bernoulli process is a generalization of a Bernoulli process in which the success probability evolves over time according to a Markov chain. It has been widely applied in various disciplines for modeling and analysis of systems in random environments. This paper focuses on providing analytical characterizations of the Markovmodulated Bernoulli process by introducing key metrics, including success period, failure period, and cycle. We derive expressions for the distributions and the moments of these metrics in terms of the model parameters.
Axiomatic design offers a scientific base for design in an efficient way. It is well known that it has two axioms: the Independence Axiom and the Information Axiom. Many applications of the Independence Axiom have been published, however, the Information Axiom has been mainly applied to IFR (functional requirement) - 1DP (design parameter) problems except fer a few case studies. This research presents various methods for calculation of information content. Generally, the information content is evaluated by the probability of success. The probability of success is calculated in two ranges: the FR range and the DP range. In the FR range, the graphical method is utilized with uniform distribution of the DP. In the FP range, the integration method is employed. It is noted that any distribution function of the DP can be accommodated in the integration method. The developed method can be applied to a decoupled design with multiple FRs and DPs. The developed method is extended to a coupled design and a design with a hierarchical structure of axiomatic design.
본 연구는 공공연구기관 연구자 관점에서 창업성공가능성 결정요인의 순효과와 결합효과를 분석하는데 목적이 있다. 이를 위해 기존 문헌을 기초로 연구자의 창업성공가능성 결정요인을 검토하고, 창업성공가능성 결정요인간의 개념적인 관계를 설정하였다. 자료수집은 대덕연구 개발특구내 공공연구기관 연구자를 대상으로 설문조사를 통해 이루어졌으며, 총 114개의 자료가 수집되었다. PLS 분석방법은 창업성공가능성 결정요인의 순효과를 분석하기 위해 사용되었고, fsQCA는 창업성공가능성 결정요인의 결합적 효과를 분석하기 위해 사용되었다. PLS 분석결과에서 기술사업화가능성과 창의적 자기효능감은 창업성공가능성에 독립적으로 유의적인 정의 영향을 미치는 것을 발견하였다. 반면, 기술사업화역량, 정보접근성 및 네트워크는 창업성공가능성에 유의적인 영향을 미치지 못한다. 한편, fsQCA결과에서 기술사업화가능성, 기술사업화역량 및 창의적 자기효능감이 높으면 창업성공가능성이 높아지는 결합적 효과를 확인하였다. 특히, 공공연구기관 연구자의 창의적 자기효능감은 창업성공가능성에 영향을 미치는 핵심조건인 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 공공연구기관 연구자의 창업성공가능성 결정요인을 이해하는데 학술적 시사점을 제공한다.
Robot's throwing control is difficult to accurately calculate because of air resistance and rotational inertia, etc. This complexity can be solved by using machine learning. Reinforcement learning using reward function puts limit on adapting to new environment for robots. Therefore, this paper applied deep reinforcement learning using neural network without reward function. Throwing is evaluated as a success or failure. AI network learns by taking the target position and control policy as input and yielding the evaluation as output. Then, the task is carried out by predicting the success probability according to the target location and control policy and searching the policy with the highest probability. Repeating this task can result in performance improvements as data accumulates. And this model can even predict tasks that were not previously attempted which means it is an universally applicable learning model for any new environment. According to the data results from 520 experiments, this learning model guarantees 75% success rate.
Emergency operation plans are indispensable elements for effective process safety management especially when unanticipated events occur under extreme situations. In the paper, a synthesis framework is proposed for the integration success path planning and performance analysis. Within the synthesis framework, success path planning is implemented through flow-directed signal tracing, renaming and reconstruction from a complete collection of Minimal Path Sets (MPSs) that are obtained using graph traversal search on GO-FLOW model diagram. The performance of success paths is then evaluated and prioritized according to the task complexity and probability calculation of MPSs for optimum action plans identification. Finally, an Auxiliary Feed Water System of Pressurized Water Reactor (PWR-AFWS) is taken as an example system to demonstrate the flow-directed MPSs search method for success path planning and performance analysis. It is concluded that the synthesis framework is capable of providing procedural guidance for emergency response and safety management with optimal success path planning under extreme situations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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