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구자용,최대우,최민성,Koo Ja-Yong,Choi Daewoo,Choi Min-Sung 한국통계학회 2005 응용통계연구 Vol.18 No.3
Linear logistic regression is one of the most widely used method for credit scoring in credit risk management. This paper deals with credit scoring using splines based on Logistic regression. Linear splines and an automatic basis selection algorithm are adopted. The final model is an example of the generalized additive model. A simulation using a real data set is used to illustrate the performance of the spline method.
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충무공 이순신 리더십의 현대 군 리더십에의 적용방안 연구
구자용(koo ja yong),전성욱(jeon sung wook) 호남대학교 인문사회과학연구소 2018 인문사회과학연구 Vol.60 No.1
이 연구는 충무공 이순신의 군사적 리더십을 분석, 현대 군 리더십에 적용시켜 지휘계통 상의 원활한 소통과 조직성과 달성을 위한 정책적 시사점을 제시하고자 하는 데 그 목적이 있다. 이순신의 군사적 리더십 요소는 현재 한국군이 조직을 관리하고 전장에서 승리를 위한 군 지휘관의 리더십 적용에 중요한 의미가 있다고 할 수 있다. 이순신 장군의 리더십을 현대적 군사 리더십에 적용하여 군 지휘관들로 하여금 지휘계통상 원활한 소통, 냉철한 상황 인식과 합리적 의사결정, 부하에 대한 배려와 관심을 통한 조직 통솔, 적절한 전술과 전략 대비, 군법과 군율의 원칙 준수를 통한 기강 확립 등 리더십 형성과 발휘를 통해 승리하는 군대를 만드는 데 정책적 시사점과 함의를 제시하는데 그 의의가 있다. The research aims to analyze and apply the military leadership of Admiral Yi Sun-shin to modern military leadership to present policy implications for smooth communication, coordination and achievement of the command system. Implementation of Yi s military leadership is important in the current management and application of military leadership to win in the battlefield. Admiral Yi s leadership can be used in modern military organizations to smoothly communicate, recognize the situation, decide rationally the best course of action, and manage the military command through consideration and interest in his subordinates.
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A Study on Selection of Tensor Spline Models
Ja Yong Koo(구자용) 한국통계학회 1992 응용통계연구 Vol.5 No.2
본 논문에서는 텐서 스플라인을 이용하여, 일반화된 선형모형의 회귀함수를 자료에만 의존하는 방식으로 추정하는 문제를 고려하였다. 최우 추정법을 이용하여 회귀 함수를 추정하는데, 이용된 텐서 스플라인은 접목점의 수가 유한개이며, 독립변수 영역의 주변에서는 선형으로 제한되었다. 접목점은 자료의 각 좌표의 순서 통계량에 위치하도록 했고 그 수는 AIC의 변형된 식을 최소로 하는 수로 결정 했다. 모의 실험 예를 통하여 추정량을 예시하였다. We consider the estimation of the regression surface in generalized linear models based on tensor-product B-splines in a data-dependent way. Our approach is to use maximum likelihood method to estimate the regression function by a function from a space of tensor-product B-splines that have a finite number of knots and are linear in the tails. The knots are placed at selected order statistics of each coordinate of the sample data. The number of knots is determined by minimizing a variant of AIC. A numerical example is used to illustrate the performance of the tensor spline estimates.
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