• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제31권1호
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• pp.85-112
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• 2022

우리나라의 미세먼지 및 초미세먼지 농도에 대하여 전국 및 지역별 패널 분위회귀분석을 진행하여, 국내 및 중국 요인의 영향력을 분석하였다. 2015년 5월 1일부터 2020년 12월 31일까지 일별 분석을 진행하였으며, 국내 요인으로는 전력수요 및 교통량을, 중국 측 요인으로는 베이징 등 3개 도시의 미세먼지 및 초미세먼지 농도와 서풍의 교차항을 이용하여 패널 분석을 진행하였다. 국내 미세먼지 농도가 높고 낮을 때 국내 요인의 영향력이 다르게 나타났다. 미세먼지 농도가 낮을 때, 전국분석에서 국내 화력발전의 대리변수인 전력수요량은 초미세먼지에 양(+)의 영향력을 미쳤다. 지역별 분석결과, 수도권 및 충청도 지역에서만 전력수요량이 미세먼지 및 초미세먼지에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면, 미세먼지 농도가 높을 때, 전력수요량은 미세먼지 및 초미세먼지 농도를 모두 유의하게 상승시키는 것으로 나타났다. 초미세먼지의 경우 그 추정치가 더 높게 나타났다. 반면, 중국 요인의 경우 미세먼지 및 초미세먼지 농도와 관계없이 우리나라에 항시 양(+)의 영향을 미침을 확인하였다. 향후 국내 초미세먼지 문제를 해결하기 위해서는 4계절 항시 국제적 협력이 필요하며, 국내 화력발전으로 인한 초미세먼지 발생분에 대한 감축이 현재보다 강화되어야 함을 확인할 수 있다.

• 대한교통학회지
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• 제22권5호
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• pp.89-97
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• 2004

현재 군 수송기는 매주 일정 대수가 각 기지 간 물자수송, 인원수송 그리고 조종사들의 훈련목적으로 정해진 스케줄에 의해 운항하고 있다. 일일 수송기 운행 경로는 모 기지에서 이륙하여 몇 개의 기지를 경유하여 임무를 수행한 후, 다시 모 기지로 돌아오는 패턴을 취하고 있다. 본 연구는 공군의 중앙물자를 저장하는 창에서 각 기지로 물자를 수송할 때 물량예측 및 적정노선에 대해서 시계열분석과 차량경로모형이라는 두 가지 방법을 통해 접근한다. 먼저 현재 공군에서 사용하고 있는 각종 규정과 교범상의 항공수송에 대한 제약사항 자료를 수집하여, 이를 바탕으로 본 연구에서는 다회방문이 가능하고, 경우회수에 대한 제약을 갖는 모형시과 알고리즘을 제안하였다. 또한 지난 몇 년간의 수송물량을 시계열 분석을 이용하여 예측하고, 예측된 수송소요를 제안된 알고리즘에 적용하여 적정노선을 계획하는 방법을 제안하였다. 제안된 모형과 알고리즘의 적합성과 경제성을 파악하기 위해 본 연구에서는 모형에서 계산된 수송물량과 필요 수송기 대수와 실제 공군에서 수행된 항공화물 수송 물량과 투입 수송기 대수를 비교함으로써 객관적인 모형의 우수성을 입증하고자 하였다.

• 한국항만경제학회지
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• 제33권3호
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• pp.17-34
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• 2017

본 연구는 물류 네트워크상 중요한 입지 여건을 갖추고 있는 국제산업물류도시와 부산 신항에 신규 자동화물운송시스템 도입에 따른 화물 물동량 및 편익을 분석하기 위해 수행되었다. 이를 위해 본 연구는 대상지역의 장래 화물 물동량 및 전환물동량을 예측하였으며, 그에 따른 사회적 편익을 분석하기 위해 4개의 시나리오 설정하였다. 화물물동량 예측은 사업체 원단위법과 종사자수 원단위법을 적용하였으며, 편익은 기존 도로를 이용하는 화물자동차가 인터모달 자동화물운송시스템으로 전환되는 물동량을 기반으로 산정하였다. 본 연구에서의 편익항목은 직접편익(통행시간 절감, 차량운행비용 절감, 교통사고 절감, 환경비용 절감)이외에 해외 관련 연구를 기반으로 화물통행시간가치 편익, 혼잡비용 절감 편익, 도로유지관리 절감편익을 추가적으로 고려하였다. 분석 결과, 종사자수 원단위를 적용하고, 부산시 강서구의 업종별 종사자수 비율을 적용한 방법론의 화물물동량 및 편익이 가장 큰 것으로 예측되었다. 본 연구는 패러다임 변화에 따른 새로운 자동운송시스템 도입을 기반으로 물동량의 추정과 사업 편익 추정을 하였다는 점에서 학술적 의미가 있을 것으로 기대된다.

• 토지주택연구
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• 제12권2호
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• pp.33-45
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• 2021

최근 정부 정책의 변화와 맞물려 오피스텔은 수도권을 중심으로 사무실과 아파트 가격이 급등하면서 새로운 대체 투자 대안이 되고 있다. 그러나 오피스텔의 선행연구 부재와 더불어 지표를 공표하는 민관기관 역시 표본샘플 부족으로 정확도 저하의 한계를 지녔다. 이들은 공통적으로 시세에 기반한 가격지수를 활용하는데, 시장보다 후행하고 변동성이 적어 평활화 문제가 꾸준히 제기되어 왔다. 따라서 본 연구의 목적은 국토교통부가 최초 공개한 시점부터 지난해까지 실거래가 이루어진 매매(2006~2020), 전·월세(2011~2020) 데이터 자료를 이용하여 서울시 오피스텔 가격지수를 산출하는 것이다. 이를 규명하기 위한 실증방법론으로 반복매매모형을 채택하여 주요 지표인 매매, 전세, 월세지수를 각각 산정하고, 그 외에 보조지표에 해당하는 전월세전환율도 개선된 형태로 함께 개발하였다. 수집된 자료결과 및 통계해석의 정확성을 기하기 위한 지원도구는 SAS 9.4로 일괄 처리하였다. 본 연구의 실증분석 결과를 간단히 요약하면, 다음과 같이 정리할 수 있다. 첫째, 2020년말 서울시 오피스텔 매매지수는 132.5P, 전세지수는 163.9P(2011.1Q=100.0P)이며, 월세는 원점인 100.0P선에서 밑돌았다. 오피스텔의 지수 유형별 월세가 공실 위험으로 비교적 보합세를 유지한 가운데, 수요가 풍부한 매매가와 전세금 상승세가 지속되는 차이를 보인 것으로 해석된다. 둘째, 주택유형별 매매가 증가폭은 오피스텔이 아파트, 연립다세대 등 다른 주택유형보다 낮은 자산으로 드러났다. 모형의 설명력은 표준오차 평균이 0.02 이하로 적합도가 뛰어난 것으로 판명되었다. 셋째, 본 연구가 추정한 가격지수를 한국부동산원, KB국민은행 등 유사 발표기관의 지표와 상호 비교하면, 변이가 크게 나타나 고질적인 평활화 문제를 해결할 수 있는 가능성을 확인하였다. 결론적으로 본 연구는 코로나 19와 같이 경기 불확실성이 큰 상황 하에서, 서울시 오피스텔 실거래가 지수 산정 제시와 시험 모의적용을 새롭게 시도함으로써 향후 시장참가자들이 가격동향 및 변화를 예측하는데 유의미한 의의를 둘 수 있다.