본 연구는, 미국 지방정부의 성장관리 규제가 유발시키는 지역주택시장내 가격상승효과를 이해하기 위해, 성장관리가 가질 수 있는 주택건설 억제 효과를 실증적으로 분석했다. 실증 분석은 1980년대말 캘리포니아내 지방 정부를 대상으로 했으며. 공간계량경제 모델을 활용했다. 분석을 통해. 본 연구는 성장관리의 주택가격상승효과에 관한 기존 연구의 한계를 극복하는 데 기여하고자 했다. 즉, 캘리포니아 주와 같은 비교적 광범위한 지역에 적용되는 일반화된 결과를 얻었고. 개별 성장관리 규제가 주택건설에 미치는 영향력을 고찰했으며, 아울러 공간효과, 특히 공간적 자기상관을 분석모델에 반영시킴으로써 분석의 설명력을 제고했다. 모델링 결과, 주거용도지역내 허용개발밀도를 저하시키려는 일련의 성장관리규제는 주택건설을 억제시키는 효과를 보였다. 하지만. 주택건설 및 도시성장을 지방정부가 설정한 지역내에 한정시키는 규제는, 오히려, 주택건설을 증가시키는 효과를 보였다. 연간 인구증가 및 건축허가건수를 제한하는 규제와 주택건설업자의 공공하부구조 공급을 강제하는 법규는 주택건설에 유의한 영향을 미치지 않은 것으로 나타났다.
주택가격을 정확히 추정하기 위한 많은 연구가 진행되어 왔다. 선행연구들은 주택의 고유 특성과 인근 지역 특성을 통제하는 계량경제모형을 활용한 분석이 많았다. 본 연구에서는 인공신경망 모형(ANN)을 활용하여 주택가격을 추정하였다. 딥러닝 기술의 장점은 변수 간의 복잡하고 비선형적인 특성을 모델링하고 데이터의 패턴을 인식할 수 있다는 것이다. 본 연구에서는 부동산 시장에서 공간적 분포도 패턴으로 인식할 수 있다는 가정하에 지리좌표를 설명변수로 ANN에 투입하였다. 선형회귀분석과 ANN 모형 간 비교 결과, 선형 모형 대비 ANN 모형의 설명력이 높았으며, 특히 ANN 모형은 지리좌표를 투입하였을 때 더 높은 정확도를 보여주었다. 또한 ANN 모형의 경우 지리좌표를 통해 모형 잔차의 공간적 자기 상관성이 크게 감소하였다는 점을 확인하였다. 이를 통해 ANN 모형의 패턴인식 능력을 활용하면 공간적 패턴을 학습시킴으로써 주택가격을 정확히 추정할 수 있음을 밝혔다.
본 연구에서는 고용성장의 측면에서 발현된 지역 고유의 경쟁력 및 상대적 이점이 지역경제발전에 미치는 영향을 분석하였다. 이 분석을 위해, 1990년대 기간(1991년-2000년)에 일어난 각 지역의 산업부문별 고용성장에 변이할당분석기법을 적용해서 산출한 지역경쟁할당요소로써 지역 경쟁력을 측정하였고, 2000년대 초반의 연평균 인구성장률 (2000년-2003년)과 1인당 소득세할 주민세 3개년 평균(2000년-2002년)을 지역경제발전을 나타내는 변수로서 활용하였다. 분석은 전국 167개 지방자치단체를 대상으로 공간계량경제 모델링 기법을 활용해서 이루어졌다. 분석결과는 지역경제발전을 나타내는 두 개의 변수에 따라 상이한 것으로 나타났다. 1990년대 제조업 고용성장의 지역경쟁할당요소는 2000년대 초반의 연평균 인구성장률을 유의하게 증가시키는 효과를 나타낸 반면, 건설업 고용성장의 지역경쟁할당 요소는 인구성장률을 유의하게 감소시키는 효과를 보였다. 그리고 제조업과 건설업 각각의 지역경쟁할당요소는 1인당 소득세할 주민세를 감소시키는 효과를 보인 반면, 사회 및 개인 서비스업의 지역경쟁할당요소는 그 반대의 효과를 보였다.
GIS환경에서 도시모형(urban model)의 적용을 목적으로 사회·경제적 데이터(socio-economic data)를 활용하는 과정은 도시현상이 갖는 복잡성과 변동성으로 인해 하나의 특정시간에서의 상황을 그대로 저장한 형태인 스냅샷 모형(snapshot model)만으로는 효율적인 공간분석의 실행이 불가능하다. 또한 도시모형을 적용하는 과정에서 GIS의 대상이 되는 공간, 속성, 시간의 정의는 분석목적에 따라 다르게 정의되어질 수 있으며 이에 따라 상이한 결과가 도출될 수 있다. 본 연구는 30년 간의 부산시 인구분포의 동적 변화과정 관측을 위해 시간개념을 결합한 Temporal GIS를 구축하고 이를 활용하여 인구밀도모형 및 접근성모형을 적용하는 과정을 통해 보다 효율적이고 다양한 결과를 제시할 수 있는 GIS 활용방안을 제시하고자 하였다. 흔히 공간현상의 계량화와 통계적 기법의 적용을 위한 데이터 처리과정은 많은 오차와 오류를 유발할 수 있다. 이러한 문제의 해결을 위해서는 우선적으로 분석목적에 맞는 데이터의 정의(Data Definition), 적용하고자 하는 모형(Model)의 유용성 검증, 적절한 분석단위의 설정, 결과해석의 객관적 접근 등이 요구된다. 이와 더불어 변동성 파악을 위한 시계열 자료의 효율적 처리를 위한 방법론이 마련되어져야 한다. 즉, GIS환경에서의 도시모형의 적용에 따른 효율성과 효과성의 극대화를 위해서는 분석목적에 맞는 데이터모델의 설정과 공간DB의 구축방법이 이루어져야 하며 분석가능한 데이터의 유형에 대한 충분한 고려와 적용과정에서 분석결과에 중대한 영향을 미칠 수 있는 요소들을 미리 검증하여 결정하는 순환적 의사결정과정이 필요하다., 표준패턴을 음표와 비음표의 두개의 그룹으로 나누어 인식함으로써 DP 매칭의 처리 속도를 개선시켰고, 국소적인 변형이 있는 패턴과 특징의 수가 다른 패턴의 경우에도 좋은 인식률을 얻었다.r interferon alfa concentrated solution can be established according to the monograph of EP suggesting the revision of Minimum requirements for biological productss of e-procurement, e-placement, e-payment are also investigated.. monocytogenes, E. coli 및 S. enteritidis에 대한 키토산의 최소저해농도는 각각 0.1461 mg/mL, 0.2419 mg/mL, 0.0980 mg/mL 및 0.0490 mg/mL로 측정되었다. 또한 2%(v/v) 초산 자체의 최소저해농도를 측정한 결과, B. cereus, L. mosocytogenes, E. eoli에 대해서는 control과 비교시 유의적인 항균효과는 나타나지 않았다. 반면에 S. enteritidis의 경우는 배양시간 4시간까지는 항균활성을 나타내었지만, 8시간 이후부터는 S. enteritidis의 성장이 control 보다 높아져 배양시간 20시간에서는 control 보다 약 2배 이상 균주의 성장을 촉진시켰다.차에 따른 개별화 학습을 가능하게 할 뿐만 아니라 능동적인 참여를 유도하여 학습효율을 높일 수 있을 것으로 기대된다.향은 패션마케팅의 정의와 적용범위를 축소시킬 수 있는 위험을 내재한 것으로 보여진다. 그런가 하면, 많이 다루어진 주제라
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[게시일 2004년 10월 1일]
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