• Information and Communications Magazine
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• v.30 no.4
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• pp.23-28
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• 2013

개념적으로 존재하던 클라우드 컴퓨팅의 사용이 본격적으로 심화되면서 기업들의 클라우드 컴퓨팅에 대한 개념과 생각에도 많은 변화가 생기게 되었다. 클라우드 컴퓨팅 구축이 더욱 가속화되는 가운데, 그로 인한 비용절감이나 투자수익 창출 효과에 대한 검증이 활발해질 것으로 예측됐다. 시대를 뒤바꾸는 혁신적인 기술도 잇달아 등장할 것이란 기대도 높다. 2013년은 클라우드 컴퓨팅의 발전에 또 한번의 변곡점이 될 것으로 전망된다. 본 고에서는 2013년 클라우드 컴퓨팅에 관한 예측 몇 가지를 살펴보고자 한다. 첫째, 중소기업에서의 클라우드 컴퓨팅 사용 및 정착이 가속화될 것으로 보인다. 대기업의 경우에는 기존에 구축되어 있는 IT 시스템에 대한 거버넌스 체계를 완성해 나가고 있는 상황 속에서 중앙집중형과 사용자 편의성이 강화된 클라우드 컴퓨팅을 도입하기 위해서는 아직 추구 해야 할 과제가 많다. 하지만 중소기업은 예산을 문제로 대기업과 같은 수준의 IT 인프라를 갖추지 못하고 있기 때문에 클라우드 컴퓨팅 도입으로 비용대비 고효율의 IT 인프라를 갖출 수 있다. 둘째, CSP, CSB와 통합허브가 성장할 것이다. 플랫폼 전쟁이 시장 점유율 '횡령' 싸움임을 CSP들이 깨닫게 됨에 따라 이러한 가격 경쟁들은 더 잦아질 것으로 전망된다. 그리고 2013년 클라우드 벤더들은 클라우드 가격 책정이 비용-수익 관리(costyield management)의 연장선에 있음도 알게 될 것이다. 핵심은 효율적 설계와 저비용 운영, 그리고 무엇보다 높은 사용률에 있다. 또한 기업들이 점점 많은 애플리케이션을 소프트웨어 형태로 구매하고 있기 때문에 애플리케이션 자체를 통합하는 문제, 애플리케이션에 대한 보안과 감사 프로세스개발 등의 문제가 제기되고 있다. 시스템 통합 서비스와 통합 허브는 이런 문제를 해결하기 위해 노력하게 될 것이다 셋째, 2013년은 하이브리드 클라우드 컴퓨팅이 급부상할 것으로 전망된다. 앞으로는 클라우드 컴퓨팅 시장에서 공급업체끼리 경쟁하는 것은 의미가 없으며 기업들은 절대 한 가지 클라우드 기술이나 공급자에 안주하지 않을 것이다. 이것은 곧 2013년에는 하이브리드 및 이종 클라우드 컴퓨팅이 각광 받을 것을 의미한다. 이러한 하이브리드 클라우드 컴퓨팅을 도입하기 위해서는 클라우드 컴퓨팅의 단점과 문제 해결을 위해 하나의 목적을 가지고 다양한 산업체들이 모여 경쟁업체이면서도 협력관계를 이루는 것이 중요하다. 넷째, 멀티 디바이스를 이용한 클라우드 사용이 폭발적으로 증가될 것으로 보인다. 1인당 여러 대의 단말 보유, 이동성 향상 요구, 4G 확산 등 모바일 시장을 중심으로 한 환경 변화로 인해 이전보다 한층 진화된 클라우드 기반의 서비스가 다양하게 등장할 것으로 예상된다. 또한 4G 시대가 본격적으로 개막되면서 데이터 및 앱을 저장하는 것뿐만 아니라 앱을 실행하는 프로세싱까지도 모두 인터넷 상의 서버에서 이루어지는 방식인 클라우드 스트리밍(Cloud Streaming)이라는 신기술이 상용화될 것으로 기대된다. 다섯째, 2013년에는 'XaaS(Everything as a Service)' 개념이 보다 확장될 것이다. 클라우드 컴퓨팅의 사용이 확산됨에 따라 하드웨어의 도입, 소프트웨어 및 데이터베이스 개발과 구축, IT 서비스 등 IT 인프라 스트럭처의 토대에 많은 변화가 생겼다. 인프라스트럭처는 더 이상 고정불변의 자산으로서가 아니라 유연성과 확장성을 강조하는 서비스로서의 특징으로 점점 부각되고 있다. 따라서 모든 IT 인프라스트럭처가 Ondemand화 서비스로 제공되는 비즈니스 모델들이 부상하고 있으며 플랫폼, 하드웨어 데이터베이스 등 모든 IT 요소를 서비스 형태로 제공하는 XaaS가 2013년 새로운 개념으로 떠오를 것으로 기대된다. 여섯번째로 스토리지를 둘러싼 가격 경쟁이 더욱 심화될 것으로 보인다. 업체들의 가격 인하는 앞으로도 계속될 것이며 사용자들에게도 큰 혜택으로 돌아갈 것이지만 사람들은 가격만으로 서비스를 선택하지 않을 것이기 때문에 가격보다는 차별화된 기능 및 서비스 전략이 필요할 것이다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.18 no.11
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• pp.30-37
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• 2018

The social media data and the broadcasting data related to onion as well as agri-food consumer panel data were collected and investigated if the amount of money spent to purchase onion in year 2014 when onion price plunged latest were correlated with the frequencies of onion-related keywords in the social media data and the broadcasting programs because onion price in year 2018 is expected to plunge due to overproduction and there has been needs to analyze impacts of social media and broadcasting program on onion purchase in the previous similar events, and identify potential factors that can promote onion consumption in advance. What we identified from our study include a) broadcasting news programs mentioning words "onion," were correlated with onion purchase with 3 - 6 weeks in advance; b) broadcasting entertainment programs mentioning words "onion and health," were correlated with onion purchase with 11 weeks in advance; c) blog mentioning words "onion and efficacy," were correlated with onion purchase with 5 weeks in advance. Our study provided a case on how social media and broadcasting programs could be analyzed for their effects on consumer purchase behavior using big data collection and analysis in the field of agriculture. We propose to use the findings from the study may be applied to promote onion consumption.

• KDI Journal of Economic Policy
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• v.33 no.1
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• pp.93-124
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• 2011

In this paper, we claim the asymmetric response of asset returns on the past asset returns' signs may be explained from the market behavioral portfolio choice of investors. For this, we admit the anchor and adjustment mechanism of investors which partly explains the momentum in the asset prices. We also claim the prospect theory based on the risk aversions may simultaneously work with the anchor and adjustment effect, whenever the lagged asset return was positive and investors accrued the gain. To identify these effects empirically in a threshold autoregressive model, we suppose the risk aversions inducing the volatility effect is related with the past volatility of asset returns. In application of suggested method to Korean stock and real estate markets, we found these effect exist as expected.

• Journal of Energy Engineering
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• v.22 no.1
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• pp.1-7
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• 2013

This paper attempts to estimate the residential electricity demand function, using survey data of 521 households in Korea. As the residential electricity demand function provides us information on the pattern of consumer's electricity consumption, it can be usefully utilized in predicting the impact of policy variables such as electricity price and forecasting electricity demands. We apply least absolute deviation(LAD) estimation as a robust approach to estimating parameters. The results showed that price and income elasticities are -0.68 and 0.14 respectively, and statistically significant at the 10% levels. The price and income elasticities portray that residential electricity is price- and income-inelastic. This implies that the residential electricity is indispensable goods to human-being's life, thus the residential electricity demand would not be promptly adjusted to responding to price and/or income change.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.24 no.4
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• pp.727-745
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• 2015

This paper analyzes the firms' optimization behavior in response to rising demand for non-priced renewable energy in the manufacturing industries by using an input distance function. The annual estimates of the shadow price of renewable energy is derived and the trend of its shadow price over time is analyzed. The degree of substitution of renewable energy for fossil-fuels is examined. The input-based Malmquist productivity index, defined as a composite of the technical efficiency and technical change measures, is measured. The contribution of renewable energy input growth to the Malmquist index is analyzed. Empirical results indicate that the shadow price of renewable energy declined at an average annual rate of 17% over the period 1992-2012. Substitutability between renewable energy and fossil-fuels was limited. On average, a 1% increase in renewable energy would decrease Malmquist index by 0.04% per year.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.22 no.7
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• pp.10-17
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• 2022

Recently, with the issue of the 4th Industrial Revolution, many services using big data have been developed. Accordingly, studies have been conducting to utilize public data, which is considered as the most valuable data among big data. In this paper, we design and implement a food price information analysis system based on public big data. The proposed system analyzes the collected food price-related data in various forms from various sources and classifies them according to characteristics. In addition, the proposed system analyzes the factors affecting the price of food through big data analysis techniques and uses them as data to predict the price of food in the near future. Finally, the proposed system provides the user with the analyzed results through data visualization.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.20 no.6
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• pp.15-20
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• 2020

Recently, the real estate is of high interest. This is because real estate, which was considered only a residential environment in the past, is recognized as a stable investment target due to the ever-growing demand on it. In particular, in the case of the domestic market, despite the decrease in the number of people, the number of single-person households and the influx of people to large cities are accelerating, and real estate prices are rising sharply around the metropolitan area. Therefore, accurately predicting the prospects of the future real estate market becomes a very important issue not only for individual asset management but also for government policy establishment. In this paper, we developed a program to predict future real estate market prices by learning past real estate sales data using machine learning techniques. The data on the market price of real estate provided by the Korea Appraisal Board and the Ministry of Land, Infrastructure and Transport were used, and the average sales price forecast for 2022 by region is presented. The developed program is publicly available so that it could be used in various forms.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2005.10a
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• pp.414-421
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• 2005

시청률은 각 방송사의 주요 수입원인 광고비 책정의 중요한 변수이다. 따라서 프로그램 편성자(Program Planner)는 경쟁 방송사의 편성을 고려한 시청률 최대화 전략을 수립하려 하며, 시청률 예측 모델을 사용하여 그 목적을 달성할 수 있다. 나아가 시청률 예측모델이 정확할수록 현재의 임의적인 광고비 책정 방식보다 정확한 광고비의 가격 책정이 가능해져 보다 합리적인 광고 및 미디어 시장 환경을 성립할 수 있다. 본 연구에서는 최근의 국내 TV 시청률 자료를 이용하여 국내 공중파 방송에 대한 시청률 예측 모델을 성립하고, 이를 이용한 시청률 최대화 전략을 제시한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.546-547
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• 2008

2003년부터 석유가격의 급격한 상승으로 인한 리비아 정부의 재정투자 증대 및 경제자유화 조치에 따른 내수증가 등으로 2003년 경제성장률이 9.1% 2004년도 7.9%, 2005년 8.45%의 눈부신 경제성장을 이룩하고 있는 리비아 전력수요를 예측하기 위한 프로그램을 개발하여 리비아 국영전력회사(GECOL) 직원들을 대상으로 수요예측에 관한 교육을 시행하고 향후 리비아 경제발전과 전력소비의 연관성에 에 관해 고찰하였다. 급증하는 오일달러를 이용한 사회간접 인프라구축에 집중하는 반면에 인접국가들과의 전력 계통연계도 함께 관찰하여 최적의 모델을 찾아 전력수요 예측에 활용할 수 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.562-563
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• 2008

경쟁적 전력시장에서는 이익주체의 다양화로 송전망확장은 개별 시장참여자의 경제적 편익에 큰 영향을 미칠 수 있다. 송전설비 투자계획은 미래 전력 시장 및 계통의 예측을 바탕으로 하기 때문에 예측의 불확실성에서 발생하는 설비투자의 과잉.과소투자의 최소화 방안이 필요하다. 따라서 본 논문은 송전망확장사업의 경제적 가치를 평가하는 방법에 대해 연구였고 미래 시장 및 계통의 불확실성을 반영하기 위해 전력수요와 연료가격의 과거 예측오차의 표준편차를 이용한 예측값의 확률밀도함수의 모델링 방법을 이용한 송전망확장의 경제성 평가 방법을 제시한다. Monte Carlo Sampling을 이용, 송전망확장으로 인한 시장참여자의 경제적 편익 변화의 기대값과 편익 변화의 범위를 산출함으로써 설비투자의 리스크와 잠재효과에 대해 분석한다.