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김동회,정성우 한국금융공학회 2010 한국금융공학회 학술발표회 Vol.2010 No.2
본 연구에서는 여러 가지 산업특성에 따라 IPO에 의한 산업의 장기성과에 영향을 미침으로써 비정상인 주가성과가 나타난다는 것을 단정하고, IPO로 인해 야기되는 동종 산업의 특성과 영향 여부에 대해 설명하는 것을 시도하였다. 본 연구는 KOSPI 시장과 KOSDAQ 시장에서 1993년도부터 2006년까지의 14년간에 걸쳐 진행된 IPO기업들을 분석대상으로 하였다. 표본 IPO기업들의 주가 정보에 근거하여 산업의 교차효과 여부를 확인해 봄으로써, IPO 발표로부터 산업의 장기성과에 미치는 영향에 관련된 귀중한 정보를 제공할 수 있다는 점에 착안하여 연구를 진행하였다. 실증 분석결과, IPO가 Lowry와 Schwert(2002)의 연구에서와 같이 IPO를 추진하거나 가능성이 잠재된 기업들의 의사결정에만 영향을 주는 것이 아닐 수도 있으며, 또한 기존에 상장된 경쟁기업의 가치에 영향을 줄 수도 있다고 하는 증거를 제시하였다. 그리고 IPO 발행규모에 따른 영향력과 산업의 동질성의 부(-)의 산업효과에 대한 정보를 확인해 보고, 더불어 산업의 집중도 및 산업의 재무레버리지, 영업레버리지, 그리고 산업들의 시장가치 등의 산업효과가 어떻게 나타나는지 확인해 보았다. 또한 Akhigbe (2003)등은 IPO시점에서 산업에 미치는 효과가 유의적이지 않다는 것을 밝히고 있지만, IPO에 의한 산업의 장기성과가 산업의 특성에 따라 영향을 받는다는 실증적 근거를 평균차 검정과 회귀분석을 통하여 제시하였다. 그리하여 본 연구의 결과는 IPO에 따라 산업의 동질성과, 산업의 집중도 특성에서 부(-)의 유의적인 장기 산업성과를 확인하였다.
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멀티미디어 트래픽에 대한 무선 환경에서의 순방향 패킷 스케줄링 알고리즘
김동회,류병한 대한전자공학회 2002 電子工學會論文誌-TC (Telecommunications) Vol.39 No.12
본 논문에서의 패킷 스케줄러는 무선 채널 환경에서 실시간 비디오 트래픽과 비실시간 인터넷 트래픽을 동시에 서비스한다. 그리고 실시간 트래픽에 대한 지연을 감소 시기키 위하여 누적카운터와 SIR값을 동시에 고려하는 새로운 패킷 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘에서는 실시간 트래픽을 비실시간 트래픽에 비하여 우선적으로 처리한다. 시뮬레이션 결과를 고찰할 때, 실시간 비디오 트래픽과 같이 지연성능에 민감한 서비스의 경우에는 AC(Accumulation Counter) 방식이 기존의 M-LWDF방식보다 더 적합한 알고리즘으로 관찰되었다. 본 논문에서는 HSDPA 시스템과 유사한 구조를 채택하여 시간 축으로는 프레임 주기를 가지며 동시에 코드 축으로는 OVSF 코드를 사용할 수 있는 구조를 채택하여 모의 실험을 수행하였다. In this paper, we consider a wireless multimedia environment to service both real-time video traffic and non-real-time WWW-application traffic In our suggested new packet scheduling algorithm, we consider both the accumulation counter and SIR to reduce delay in real-time traffic. In addition, our packet scheduling algorithm gives priority first to real-time video traffic service and then to non-real-time internet Packet service when real-time traffic service is absent. From the simulation results, we find that the AC (Accumulation Counter) scheme has much smaller delay than the conversional M-LWDF scheme for real-time video data users, which has a special quality sensitive to its own delay. We also consider the transmission structure of using both the frame period in the time-axis and the OVSF codes in the code-axis at the same time, which is similar to the structure of HSDPA system.
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Single Nucleotide Polymorphism(SNP) 데이타와 Support Vector Machine(SVM)을 이용한 만성 간염 감수성 예측
김동회,엄상용,함기백,김진 한국정보과학회 2007 정보과학회논문지 : 시스템 및 이론 Vol.34 No.7
this paper, we use Support Vector Machine to predict the susceptibility of chronic hepatitis from single nucleotide polymorphism data. Our data set consists of SNP data for 328 patients based on 28 SNPs and patients classes(chronic hepatitis, healthy). We use leave-one-out cross validation method for estimation of the accuracy. The experimental results show that SVM with SNP is capable of classifying the SNP data successfully for chronic hepatitis susceptibility with accuracy value of 67.1%. The accuracy of all SNPs with health related feature(sex, age) is improved more than 7%(accuracy 74.9%). This result shows that the accuracy of predicting susceptibility can be improved with health related features. With more SNPs and other health related features, SVM prediction of SNP data is a potential tool for chronic hepatitis susceptibility. 논문에서는 한국인의 대표질환 중 하나인 만성 간염에 대한 질환 감수성을 예측하기 위해서 Single Nucleotide Polymorphism 데이타와 대표적인 기계학습 기술인 Support Vector Machine을 이용하였다. 실험을 위한 데이타로 만성간염 환자 173명과 정상인 155명의 SNP 데이타를 사용하였으며, 평가를 위한 방법으로는 Leave-One-Out Cross Valication을 사용하였다. 실험결과 SNP 데이타만으로는 67.1%의 예측 결과를 얻었으며 기본적인 건강요소인 나이와 성별을 특징요소로 사용함으로서 74.9%의 예측 결과를 보였다. 향후 보다 많은 SNP 데이타와 건강관련정보 그리고 생활패턴에 대한 요소들을 특징요소로 감수성 예측에 함께 사용한다면, SVM은 만성 간염 예측을 위한 보다 효과적인 도구가 될 것이다.
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김동회 한국재무관리학회 1996 財務管理硏究 Vol.13 No.1
재무모형의 검증과 포트폴리오의 성과측정 등에 이용할 목적으로 시장모형에 의한 베타계수를 추정할 때, 대부분의 연구들은 측정간격을 달리한 수익률의 자료들 즉 일간, 주간 혹은 월간수익률의 자료들 중에서 임의적으로 하나를 선택하고 있다. 그런데 진정한 투자계획기간과 다른 기간간격에 대하여 계산된 수익률자료의 임의적 선택은 시장모형에 의한 베타계수의 추정치에는 물론 그러한 추정치를 이용한 재무모형의 검증 및 포트폴리오의 성과측정 등에 영향을 미칠 수 있다는 점이 몇몇 연구자들에 의하여 지적되고 있다. 본 연구는 기업규모와 베타의 크기에 따라 구성된 포트폴리오를 대상으로 하여 수익률의 측정간격이 시장모형에 의한 베타계수의 추정치에 어떠한 영향을 미치게 되는가를 실증적으로 살펴보고 있다. 1984년 1월 4일부터 1995년 12월 27일까지의 기간(총거래일수 3515일)에 걸쳐 수익률의 측정간격을 달리하여 산출한 연속복리수익률을 이용하여 분석한 결과에 의하면, 규모나 베타가 시장평균에 비하여 상대적으로 작은 포트폴리오에 있어서는 수익률의 측정간격이 길어짐에 따라 추정되는 베타계수는 더욱 커지고, 반면에 규모나 베타가 시장평균에 비하여 상대적으로 큰 포트폴리오에 있어서는 수익률의 측정간격이 길어짐에 따라 베타계수는 더욱 작아진다는 것을 알 수 있다. 그래서 월간 수익률과 같이 장기수익률의 자료를 이용할 경우에 시장모형에 의해 추정되는 베타계수는 규모가 작을수록 크게 나타나지만, 일간수익률과 같이 단기수익률의 자료를 이용할 경우에는 규모가 작다(크다)고 해서 추정되는 베타계수가 반드시 크게(작게) 나타나지는 않는다. 그리고 본 연구는 수익률의 측정간격을 달리함에 따라 추정되는 베타계수에 차이가 나타나는 주된 원인이 각 포트폴리오의 단위기간수익률에 있어서 시장지수의 단위기간수익률에 대한 시점간 교차상관의 상대적 강도에 있다는 것을 보여주고 있다.
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AANN을 이용한 웹-모니터링 시스템 설계에 관한 연구
김동회,이영삼,김성호 제어로봇시스템학회 2004 제어·로봇·시스템학회 논문지 Vol.10 No.6
Recent natural disasters like flooding and slope collapse have shown the need for natural risk management system, as they endanger directly public health and cause severe damages on the national economy. In order to improve the efficiency of risk management systems, this management system based on AANN(Auto-Associative Neural Network)is proposed in this paper. AANN can be effectively used for identification of abnormal data and data compression. The proposed AANN-based risk management system collects and stores measurement data from sensors and transmits them to remote server for web-monitoring. Generally, it is desirable to transmit the compressed data instead of raw data in normal state. However, if dangerous situation happens, rapid tramission of measurement data should be required. These requirements are easily satisfied by using AANN. In order to verify the feasibilities of the proposed system, The AANN-based risk management system is applied to slope collapse monitoring system.
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