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오늘 본 자료
박형권,강준영,허성욱,유동현 한국통계학회 2018 응용통계연구 Vol.31 No.3
Prediction models for a corporate bond rating in existing studies have been developed using various models such as linear regression, ordered logit, and random forest. Financial characteristics help build prediction models that are expected to be contained in the assigning model of the bond rating agencies. However, the ranges of bond ratings in existing studies vary from 5 to 20 and the prediction models were developed with samples in which the target companies and the observation periods are different. Thus, a simple comparison of the prediction accuracies in each study cannot determine the best prediction model. In order to conduct a fair comparison, this study has collected corporate bond ratings and financial characteristics from 2013 to 2017 and applied prediction models to them. In addition, we applied the elastic-net penalty for the linear regression, the ordered logit, and the ordered probit. Our comparison shows that data-driven variable selection using the elastic-net improves prediction accuracy in each corresponding model, and that the random forest is the most appropriate model in terms of prediction accuracy, which obtains 69.6% accuracy of the exact rating prediction on average from the 5-fold cross validation. 회사채 신용 등급 예측 모형에 대한 연구는 신용 평가기관이 회사채 신용 등급 평가에 사용될 것이라 예상 되는 여러 재무적 특성 변수들을 기반으로 진행되었으며 선형 회귀 모형(linear regression), 순위 로짓(ordered logit), 순위 프로빗(ordered probit), 서포트 벡터 기계(support vector machine), 랜덤 포레스트(random forest) 등 다양한 모형들을 적용하여 개발되었다. 하지만 기존 연구들에서 고려한 회사채 신용 등급은 연구에 따라 5등급에서 20등급까지 다른 등급 구간을 적용하였으며 분석에 이용된 표본 자료의 기간 및 대상도 상이하여예측 성능의 공정한 비교에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 2013년부터 2017년까지의 회사채 신용 등급 자료와 기존 연구들에서사용된 재무 지표들을 통합하여 기존에 발표된 예측 모형들을 동일한 자료에 적용하고예측 성능을 비교하였다. 추가적으로 Elastic-net 벌점화 회귀 모형 및 순위 로짓, 순위 프로빗 모형을 적합하여 LASSO 벌점이 선택됨을 확인하였으며LASSO 벌점을 고려한 예측 모형이 대응하는 기존의 예측 모형들보다 향상된 성능을 보임을 확인하였다. 본 연구의 수행 결과, 랜덤 포레스트를 이용한 예측 모형이 15등급 기준 검증 자료에서 정확한 등급 예측률이69.6%로 다른 모형과 비교하여 높은 예측 성능을 나타내었다.
진공상온분사(VKS) 공정에서의 비행입자 가속 기구 및 속도제어를 위한 가스 유량 효과에 관한 연구
박형권,권주혁,이일주,이창희,Park, Hyungkwon,Kwon, Juhyuk,Lee, Illjoo,Lee, Changhee 한국재료학회 2014 한국재료학회지 Vol.24 No.2
Vacuum kinetic spray(VKS) is a relatively advanced process for fabricating thin/thick and dense ceramic coatings via submicron-sized particle impact at room temperature. However, unfortunately, the particle velocity, which is an important value for investigating the deposition mechanism, has not been clarified yet. Thus, in this research, VKS average particle velocities were derived by numerical analysis method(CFD: computational fluid dynamics) connected with an experimental approach(SCM: slit cell method). When the process gas or powder particles are accelerated by a compressive force generated by gas pressure in kinetic spraying, a tensile force generated by the vacuum in the VKS system accelerates the process gas. As a result, the gas is able to reach supersonic speed even though only 0.6MPa gas pressure is used in VKS. In addition, small size powders can be accelerated up to supersonic velocity by means of the drag-force of the low pressure process gas flow. Furthermore, in this process, the increase of gas flow makes the drag-force stronger and gas distribution more homogenized in the pipe, by which the total particle average velocity becomes higher and the difference between max. and min. particle velocity decreases. Consequently, the control of particle size and gas flow rate are important factors in making the velocity of particles high enough for successful deposition in the VKS system.