• Land and Housing Review
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• v.6 no.4
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• pp.239-239
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• 2015

최근 국내 주택시장에서의 관심은 수요와 공급의 불일치 해소이다. 이를 위해서는 정확한 수요권역 설정에 의한 사업지구별 수요예측이 필수적이다. 본 연구에서는 주택시장권역 설정 시 선행연구에서 사용하는 가구이동자료 기준의 수요권역과 청약자 주소지에 의한 실제 수요권역의 차이를 비교분석 하였다. 수도권 3개 택지개발지구를 대상으로 한 실증분석 결과, 청약자료에 의한 실제 수요권역은 가구이동자료 기준의 수요권역에 비해 확대되는 것으로 나타나 기존의 가구이동자료 기준에 의한 수요권역 설정의 보완이 필요한 것으로 판단된다. 특히 사업지구와 서울 도심과의 거리, 핵심 수요권과 배후수요권의 수요구성비와 같은 입지경쟁력, 개발규모(신도시급 여부) 등의 변수가 정확한 수요권역의 설정을 위해 우선적으로 보완되어야 할 변수로 나타났다. 또한 동일 사업지구에 있어서도 임대/분양과 같은 주택유형, 주택의 규모에 따라 수요권역의 차이를 보였다. 아울러 부동산경기 역시 수요권역의 범위형성에 영향을 미치고 있으며 정확한 수요권역 분석을 위해서는 주택가격, 사업지구 입지경쟁력 등이 함께 복합적으로 고려되어야 할 필요성이 확인되었다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.24 no.1
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• pp.83-92
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• 2011

This paper examines empirically Durham's (2008) asset pricing models to the KOSPI200 index. This model Incorporates the VKOSPI index as a proxy for 1 month integrated volatility. This approach uses option prices to back out implied volatility states with an explicitly speci ed risk-neutral measure and risk premia estimated from the data. The application uses daily observations of the KOSPI200 and VKOSPI indices from January 2, 2003 to September 24, 2010. The empirical results show that non-affine model perform better than affine model.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.09a
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• pp.58-60
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• 2008

발전소에서 만들어진 전력을 소비자까지 수송하는 송변전변 및 배전설비를 주 대상으로 하는 전력계통 설비의 운영에는 전력의 수송과 이를 위해 설치되는 각종 기자재로부터 인체 및 재산의 안전을 확보하기 위해 많은 종류의 절연재를 사용하고 있다. 지금까지 전력분야에서 사용되어 온 절연재는 자기재(porcelain)가 주종을 이루어 왔으나 재료기술의 발달과 함께 폴리머 절연재료들이 속속 개발되면서 자기재에 비해 가격 및 시공성 등에서 이점이 많은 폴리머 절연재가 자기재를 대체하고 있다. 그러나 폴리머 절연재료는 기들의 재질 및 사용 환경 등에 따라 일정 수명을 가지는 것으로 나타나 수명종기에 이르면 폐기물로 배출되게 된다. 전력산업 중 배전분야에서는 2007년 구매한 기자재를 기준으로 연간 13만연 톤의 전력폐기물이 발생될것으로 예측되었으며 이들은 PE, XLPE, FRP, PVC, EPDM, Silicone 등 유기성분이 약 40%, Cu, Al, 철 등 금속과 무기성분이 약 60% 인 것으로 조사되었다. 그러나 전선 및 케이블류를 제외한 기자재를 대상으로 한 분석에서는 유기성분의 함량이 90%에 이르며 이들은 석유화학공업의 원료로부터 만들어지는 특성상 높은 에너지를 함유하는 것으로 나타난 바, 이들을 적정하게 처리하는 방안의 확보는 폐기물의 처리 외에 폐기물로부터 에너지를 회수하여 자원화하는 것이 가능한 것으로 보여진다.

• Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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• v.39 no.1
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• pp.30-45
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• 2013

Predicting monthly electricity price has been a significant factor of decision-making for plant resource management, fuel purchase plan, plans to plant, operating plan budget, and so on. In this paper, we propose a sophisticated prediction model in terms of the technique of modeling and the variety of the collected variables. The proposed model hybridizes the semi-supervised learning and the artificial neural network algorithms. The former is the most recent and a spotlighted algorithm in data mining and machine learning fields, and the latter is known as one of the well-established algorithms in the fields. Diverse economic/financial indexes such as the crude oil prices, LNG prices, exchange rates, composite indexes of representative global stock markets, etc. are collected and used for the semi-supervised learning which predicts the up-down movement of the price. Whereas various climatic indexes such as temperature, rainfall, sunlight, air pressure, etc, are used for the artificial neural network which predicts the real-values of the price. The resulting values are hybridized in the proposed model. The excellency of the model was empirically verified with the monthly data of electricity price provided by the Korea Energy Economics Institute.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2009.06a
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• pp.856-856
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• 2009

석유 및 천연가스를 대체하는 자원으로 석탄이 유망하다고 전망하고 있다. 미국에서는 6대 파괴력이 있는 기술로 청정석탄기술이 선정되었고, 한국에서도 15대 그린에너지 중 하나인 청정연료에 석탄전환기술이 포함되어 전략로드맵이 작성되고 있다. 국내에서 추진되고 있는 석탄기술은 석탄가스화를 기반으로 하고 있다. 석탄가스화는 고체연료인 석탄을 $1000^{\circ}C$ 이상의 고온에서 산소와 반응시켜 일산화탄소와 수소가 주성분인 합성가스로 전환하는 기술이다. 석탄을 가스화하면 석탄에 포함된 불순물을 쉽고 완벽하게 제거할 수 있으며 특히 CO2 제거를 값싸게 할 수 있어 청정화가 가능하다. 최근 고유가를 겪으면서 열량이 높은 고급탄의 확보가 어려워지면서 가격이 낮고 수급이 용이한 저급탄을 활용하는 기술의 수요가 발생되어 국내에서 기업을 중심으로 저급탄을 고효율로 가스화하는 기술 개발이 시도되고 있다. 정제된 석탄가스는 성분을 조절하여 촉매에 의해 메탄으로 전환시킬 수 있고, 이렇게 제조된 가스를 합성천연가스(SNG)라 한다. 값싼 저급탄을 사용하면 SNG를 천연가스보다 저렴하게 생산할 수 있다. 국내 기업이 SNG 제조 실증시설을 도입하고, 동시에 핵심기술인 SNG 합성반응공정을 개발하는 사업을 추진하고 있다. 석탄가스를 촉매반응에 의해 디젤 및 �F싸로 전환하는 석탄간접액화기술은 현재 남아공 Sasol사에서 상업적으로 운전되고 있는 기술이나 국내로의 기술이전이 거의 불가능하다. 철을 기반으로 하는 고유 촉매와 scale-up이 가능한 반응기가 핵심인 기술로 국내에서 세미-파일럿급 액화공정 기술개발이 진행중이다. 전세계적으로 석탄액화공장의 수요가 현재의 15만배럴/일에서 2030년 240만배럴/일로 증가한다고 예측된다. 따라서 200조원 이상의 플랜트 시장이 기대되며 국산 가스화, SNG 및 액화기술로 상당부분의 시장을 장악하고자 한다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2011.05a
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• pp.57.1-57.1
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• 2011

본 논문에서는 소음을 저감하고 구조적 안전도를 향상시키기 위하여 10kW급 소형 복합재 풍력터빈 블레이드를 해석, 설계하였다. 풍력터빈 블레이드 설계의 기본 사항에 맞추어 블레이드의 스팬 길이는 약 4m, 중량은 30kg 내외가 되도록 설정하였다. 풍력발전기용 블레이드는 경량화가 중요하므로 유리섬유복합재 (glass fiber reinforce pastics), 탄소섬유복합재 (carbon fiber reinforced plastics)가 사용되었다. 본 설계에서는 Carbon prepreg (WSN3KY), Carbon UD(UIN150c), E-glass 등을 사용하였다. 상용 유한요소 프로그램인 NASTRAN을 이용해 Carbon prepreg (WSN3KY), Carbon UD (UIN150c)의 탄소섬유복합재만으로 구성된 블레이드 구조해석을 수행한 결과 중량 조건 및 강도의 안전도는 충족되었으나, 높은 가격을 감안하여 E-glass와 조합하여 블레이드를 재설계할 예정이다. 이번 설계는 소형 풍력발전용 블레이드 설계이므로 좌굴은 고려하지 않았으며, 향후 필요에 따라서 좌굴 및 피로해석도 수행하여 검증할 예정이다. 그리고 블레이드가 복합재로 구성되면 감쇠력이 감소할 가능성이 있다. 탄소섬유복합재로만 구성된 블레이드 구조해석에서도 최대 40cm의 변형이 예측되었으며, 감쇠값 저하 문제도 고려하여야 될 것 같아 BEMT (Blade Element Momentum Theory) 공력모델을 이용해 구조-유체 연성 결합 해석을 수행할 계획이다.

• Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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• v.50 no.3
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• pp.71-79
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• 2008

Generally the price of agricultural products has much different characteristics from that of manufacturing products. If products have the limitation of long-term storage and the short period of cultivation, the price of products can be more unstable. Moreover, the price forecasting is very difficult because it doesn't follow any cycle or trend. However price can be regarded as risk instead of uncertainty if we can calculate the probability of price. Reliability analysis techniques are used for forecasting the price change of Chinese cabbage. This study aims to show the usability of reliability analysis for price forecasting. A price-forecasting model was developed based on weather data of the first 10 days of the full cultivating cycle (80 days) 70 days and the average price and standard deviation of wholesale market prices from 1996 to 2001 and applied to forecast the boom price, or the orice which is over the tolerance of market prices, of upland Chinese cabbage in 2002 and 2003. Applied results showed the possibility of boom price forecasting using reliability analysis techniques.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.7 no.1
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• pp.165-183
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• 1997

생명공학은 기술의 특성상 보건 의료, 농업, 자원 환경, 에너지 등 광범위한 산업에 응용될 수 있는 고부가가치형, 두뇌기술집약형, 탈공해형, 자원 및 에너지절약형 기술이라는 특징을 지니고 있어 21세기 미래산업을 선도할 것으로 기대되고 있다. 본 연구의 목적은 생명공학기술이 1980년과 1990년 사이의 산업구조에 어떠한 변화를 초래하였는지를 알아보는 것이다. 생명공학의 산업경제적 파급효과를 분석해 보기 위해 한국은행에서 발행한 산업연관표를 이용하여 생명공학 관련산업의 지원에 따른 국내 제반산업의 생산변화율을 측정하였다. 정부의 지원이나 금리 및 세제의 혜택을 통해 생명공학 산업 관련 비용이 감소하게 되면 이에 따른 가격변화가 국내 산업발전과 고용의 증가를 갖는 것으로 믿어진다. 고정계수 아닌 변화계수를 특징으로 하는 본 모형의 접근방법은 생명공학에 대한 재정지원 및 세제 인센티브 등을 외생변수로 처리하여 산업구조 변화의 추이와 고용유발 등을 예측하였다. 본 논문의 가설은 생명공학의 영역이 점차 증대되어 나아가기 때문에 1980년의 제반산업의 영향은 1990년의 영향보다는 적어야 한다. 즉 생명공학 관련비용 하락이 전체산업에 미치는 1980년의 생산율 증가보다 1990년의 생산율 증가가 커야 할 것이다. 본 가설에 대한 검증의 과정에서 얻은 통계치를 통해 생명공학산업이 한국 산업 전체에 미치는 영향이 10년 동안에 그 차이가 거의 없어 미성숙 단계에 있다는 결론을 짓게 되었다. 따라서 생명공학 분야의 계속적인 발전을 위해서는 선진국 수준의 독자적 기술개발을 통한 국제 경쟁력을 강화해야 하는데 이를 위한 정부 및 민간기업 투자확대와 연구개발 지원체제의 확대가 요망되고 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.11b
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• pp.162-164
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• 2005

This paper presents an hour-ahead System Marginal Price (SMP) forecasting framework based on a neural network. Recently, the deregulation in power industries has impacted on the power system operational problems. The bidding strategy of market participants in energy market is highly dependent on the short-term price levels. Therefore, short-term SMP forecasting is a very important issue to market participants to maximize their profits. and to market operator who may wish to operate the electricity market in a stable sense. The proposed hybrid neural network is composed of tow parts. First part of this scheme is pattern classification to input data using Kohonen Self-Organizing Map (SOM) and the second part is SMP forecasting using back-propagation neural network that has three layers. This paper compares the forecasting results using classified input data and unclassified input data. The proposed technique is trained, validated and tested with historical date of Korea Power Exchange (KPX) in 2002.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.19 no.1
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• pp.33-41
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• 2006

In this paper, we analyse the volatilities in financial data such as stock prices and exchange rates in term of a class of nonlinear time series models. We compare the performance of Generalized Autoregressive Conditional Heteroscadastic(GARCH) , Integrated GARCH(IGARCH), Exponential GARCH(EGARCH) models by KOSPI (Korean stock Prices Index) data. The estimation for the parameters in the models was carried out by the ML methods.