본 연구의 목적은 우리나라 M&A시장에서 합병신고서 제출일 직전 합병당사자가 모-자회사 관계인 경우에 그 합병목적(동기)을 서베이하였고, 합병신고서 제출일 전 후 목적(동기)별로 공시효과를 실증분석하였다. 서베이 실증분석의 결과, 우리나라 모-자회사 합병의 주요한 목적(동기)으로는 효율성 증대, 경쟁력 강화 및 사업 다각화 등으로 서베이되었고, 이 중 효율성 증대가 가장 높은 비중을 차지하고 있는 것으로 조사되었다. 합병신고서 제출일 전 후 합병기업은 평균적으로 정(+)의 초과수익률을 얻는 것으로 나타났고, 합병 목적(동기)별 공시효과에서는 사업다각화의 합병 목적(동기)이 평균적으로 가장 높은 누적평균초과수익률(CAR)을 얻는 것으로 나타났다.
일강수량은 수공구조물 설계 및 수자원계획을 수립하기 위한 입력 자료로 이용된다. 일반적으로 수자원계획은 장기적인 목적을 가지고 수행되어지며, 장기간의 일강수량 자료를 필요로 한다. 하지만 장기간의 일강수량 자료의 획득의 어려움으로 단기간의 일강수량자료를 이용하여 모의한 장기간 강수자료를 이용하게 된다. 이처럼 수자원계획의 수립에 있어서 일강수량 모의기법의 성능은 수자원계획의 신뢰성 및 결과에 큰 영향을 준다. 일강수량 모의기법은 국내외적으로 매우 활발하게 이루어지고 있으며, 수자원계획 및 수공구조물 설계 외에도 매우 다양한 목적으로 활용되어 지고 있다. 일강수량을 모의기법 중 강수계열의 단기간의 기억(memory)을 활용한 Markov Chain 모형이 가장 일반적이지만, 기존 Markov Chain 모형을 통한 일강수량 모의는 극치강수량을 재현하기 어렵다는 문제점이 있다. 또한, 일강수량 모의 기법의 목적인 수자원계획 및 수공구조물 설계 등의 입력자료로 활용되어지기 위해서는 모의 결과가 유역내 지점별 공간 상관성을 재현함으로써 모형의 우수성과 자료결과의 신뢰성을 확보할 수 있어야 하겠다. 이러한 점에서 본 연구에서는 내삽에서 우수한 재현능력을 갖는 핵 밀도함수와 극치강수량 재현에 유리한 GPD분포의 특징을 함께 고려할 수 있는 불연속 Kernel-Pareto Distribution 기반에 공간상관성 재현 알고리즘을 결합한 일강수량모의기법을 개발하였다. 한강유역의 18개 강수지점에 대해서 기존 Gamma분포를 사용한 Markov Chain 모형과 본 연구에서 제안한 방법을 적용하여 모형을 평가해 보고자 한다. Gamma 분포기반 Markov Chain 모형의 경우 일강수량 모의 시 1차모멘트인 평균과 2-3차 모멘트 모두 효과적으로 재현하지 못하는 문제점이 나타났다. 그러나 본 연구에서 적용한 다지점 불연속 Kernel-Pareto 분포 모형은 강수계열의 평균적인 특성뿐만 아니라 표준편차 및 왜곡도의 경우에도 관측치의 통계특성을 매우 효과적으로 재현하며, 100년빈도 강수량 모의결과 기존 모의모형의 문제점을 보완할 수 있는 개선된 결과를 보여주었다. 본 연구에서 제시한 방법론은 유역내의 공간상관성을 재현하며, 평균 및 중간값 등 낮은 차수의 모멘트 등 일강수량 분포특성을 더욱 효과적으로 모의할 수 장점을 확인하였다.
도림천의 최상류인 관악산 유역에 서울대학교 관악캠퍼스가 건설되었다. 이로 인해 물순환은 기존의 자연 상태에서 점점 변해 왔는데, 이는 하류 도림천의 홍수 및 수질 오염의 피해를 증가시켰다. 도시화된 서울대학교 관악캠퍼스의 물순환 회복은 하류 홍수피해 방지와 지속 가능한 친환경 캠퍼스를 위해 중요하나, 이에 관한 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 SWMM(Storm Wastewater Management Model)을 활용하여 캠퍼스 내 물순환 현황을 시간과 공간에 대해 정량적으로 파악하고, 물순환 회복을 위해 지속 가능한 효율적인 시스템을 구현하고자 한다. 먼저 유역 현황 조사와 함께 SWMM 구축에 필요한 수문·기상학적 변수와 물리적 매개변수를 확립하였다. 수문·기상학적 변수로는 기상관측장비 ATMOS-41의 설치와 기상청 자료로부터 수집하였으며, 물리적 매개변수는 환경부의 자료를 활용하였다. 그 후, 서울대-도림천 배수분구에 대해 SWMM을 적용하여 월별로 유출량, 침투량, 그리고 증발산량을 모의하였다. 시간에 따른 물순환 분석의 경우 강수량 자료와 불투수율의 변화 정도에 따라 월별 물수지 비율을 파악하고, 공간에 따른 물순환 분석의 경우 동일한 기간에 대해 분할한 16개의 소유역 별 유출량과 유역의 평균 유출량을 비교하여 분석하였다. 대상 유역의 월별 물수지 비율을 모의하는데 효율성을 높이고자 배수 구역 및 관망을 세밀하게 나눈 경우와 그렇지 않은 경우에 대해 분석하였다. 그 결과, 시간에 따른 연평균 물수지 비율의 차이는 2020년 모의 결과와 최근 5년 평균(2015~2019년) 모의 결과 비교 시 각 물수지 항목별로 0.47~2.34%의 차이를 보였다. 공간적으로는 16개 소유역 중 저류시설을 포함한 9개 소유역의 표면 유출량이 유역의 평균 유출량보다 많게 모의 되었다. 또한, 유역을 구성할 때보다 관망을 구성할 때 높은 정확성이 요구됨을 알 수 있었다. 본 연구는 ATMOS-41을 통한 지속적인 수문·기상학적 요소의 모니터링과 SWMM 모델 구축을 통해 앞으로도 변경사항을 추가함으로써 친환경 캠퍼스로의 전환에 이바지할 것으로 기대한다.
통계적 추론에 사용되는 많은 통계량들은 평균벡터의 평활함수의 형태로 표현이 가능하다. 본 연구에서는 이들 통계량들의 분포함수에 대한 안부점근사법을 제시하였다. 이 방법은 Na(1998)에서 제시된 일반적 통계량의 분포함수에 대한 안부점근사법이 평균벡터의 평활함수모형에 특히 유용하게 사용될 수 있음을 보인 것이다. 이 근사법은 정규근사에 비해 근사의 정도가 뛰어나며, 특히 통계량의 꼬리부분의 확률에 대해서도 정확도가 그대로 유지되는 장점이 있어 정밀한 추론이 요구되는 많은 문제에 효과적으로 사용될 수 있다. 모의 실험에 사용할 평균벡터의 평활함수 모형으로는 스튜던트화 분산을 고려하였다.
본 연구에서는 식생 하층 및 상층영역의 층평균 유속 및 유속 분포에 관련한 모형을 제시하였다. 제안된 모형을 정상류 흐름에 적용할 경우, 수심, 경사, 식생밀도, 식생높이와 같은 기본조건만을 이용하여, 각 층의 평균유속 뿐만 아니라 유속 분포를 산정할 수 있다. 모의 식생 및 레이저 도플러 유속계를 이용한 실내 수리실험을 수행하여 제안식의 적용성 및 정확성을 파악하였고, 기존 문헌 자료의 유속 및 식생 자료를 이용하여 범용성을 확인하였다. 분석 결과 본 연구에서 제시된 제안식이 비교적 정확하게 각 식생층의 평균유속을 산정하는 것으로 나타났으며, 식생조건 및 흐름조건의 변화에 따른 조도계수의 변화 양상에 대해 살펴보았다.
중학교 '환경'교과교육을 실시하고 있는 학생과 실시하고 있지 않은 학생을 환경에 대한 지식, 태도, 실천의 세 가지 측면에서 비교한 결과를 요약하면 다음과 같다. 환경에 관한 지식도와 태도면에는 실시군이 비실시군보다 평균점수가 높았으며 이것은 통계학적으로도 유의한 차이를 보였다(p<0.05). 한편 두 집단의 환경에 관한 실천도의 경우 실시군과 비실시군간에 차이를 보이지 않았다. 환경교과교육 실시군과 비실시군 간의 지식도를 영역별로 찾아본 결과, 재활용 및 분리수거와 환경보전 요인에서 실시군이 평균점수가 높았으며 통계학적으로 유의한 차이를 보였다. 환경에 관한 태도의 경우 환경오염과 재활용 및 분리수거 요인에서 실시군이 비실시군보다 평균점수가 높았으며 통계학적으로 유의한 차이를 보였다. 환경에 관한 실천도의 경우 영역별로 두 군을 비교한 결과, 모든 요인의 평균 차이가 통계적으로 유의하지 않는 결과를 보였다.
기존의 반연속 HMM의 파라미터들 중에서 평균 벡터와 분산 행렬은 Maximum Likelihood Estimation 방법을 사용하여 학습한다. 본 논문에서는 평균 벡터를 위하여 Fuzzy c-means(FCM) 알고리즘을 사용하였고 분산 행렬을 위하여 FCM 알고리즘의 평균 벡터를 적용, 변형한 새로운 함수를 사용하여 화자적응에 적용하였다. 이러한 평균 벡터와 분산 행렬의 추정 방법은 새로운 화자에 대한 적응 능력을 갖는다. 제안한 방법을 적용한 한국어 격리 단어에 대한 컴퓨터 모의 실험결과 새로운 화자에 대해 적응함을 확인하였다.
본 논문에서는 독립 성분 해석(Independent Component Analysis, ICA) 기법과 인근 평균 및 정규화를 이용한 영상 분류 방법을 제안하였다. ICA에 잡음을 주어 영상을 분류하였을 때, 잡음에 대한 강인성을 증가시키기 위하여, 제안된 인근 평균 및 정규화를 전처리로 적용하였다. 제안된 방법은 전처리 없이 ICA에 주성분 해석(Principal Component Analysis, PCA)을 이용한 것에 비해 잡음에 대한 강인성을 증가시키는 것을 모의 실험을 통하여 확인하였다.
일반적으로 회귀분석의 최적화는 평균적인 개념을 확장하여 사용되어지고 있다. 평균은 관찰값들에 관한 모든 정보와 관련된 통계량으로써 많은 연구에 이용되어지고 있다. 정규분포를 이루는 모집단의 경우 평균을 사용한 추정이 바람직하지만, 이상치로 인한 분포의 꼬리가 두꺼워지는 경우 중위수(median)를 사용하는 것이 바람직하다고 알려져 있다. 강수량의 분포형태는 꼬리(tail)가 두꺼운 왜곡된 형태를 갖고 있으므로 robust 통계량인 Quantile을 이용한 강수량의 분석 및 평가를 실시하였다. 본 연구에서는 Quantile에 따른 회귀선의 변화를 이용하여 강수량의 경향성을 평가하고, 극치강수량의 변화를 보여줄 수 있는 Quantle값을 추출해 보고자 한다. 또한 bootstrap 방법을 이용하여 Quantile에 따른 회귀계수의 신뢰구간을 분석하여 회귀인자의 신뢰성을 평가하였다. 본 연구에서 적용한 Quantile Regression 기법은 회귀계수의 추정에 있어서 회귀인자의 신뢰성을 Quantile-회귀계수 그래프를 통해 분석할 수 있으며, 이상값의 영향을 저감시키는 평균과 달리 이상값의 영향을 효과적으로 분리 및 재현시킬 수 있어 극치값에 따른 변화를 효과적으로 평가할 수 있으며, robust 통계량의 특징인 분산이 적은 안정적인 추정량을 확보할 수 있다.
하천에 포함되는 각종 시설물을 설계하는데 있어 기준이 되는 하천설계기준에는 대부분 하천의 대표유속을 통해 시설물의 규모와 형태를 결정하는 공식이 제시되어 있다. 이러한 대표유속의 경우 대부분 평균유속을 사용하고 있으며 하천의 형태와 시설 등에 의한 영향으로 국부적으로 유속이 증가하는 경우 유속보정계수를 이용하여 평균유속을 보정하여 사용한다. 이러한 유속보정계수는 만곡, 세굴, 저수로 간섭, 근고공 및 수제공 등에 적용되며 본 연구에서는 하천의 곡률에 의한 유속보정계수를 수치모의를 통해 검증하고자 한다. 하도 중심의 곡률반경의 변화에 따른 평균 유속과 국부유속의 차이를 계산하고 기 제시된 보정계수 산정식과 비교하여 산정식의 활용성에 대한 검증을 수행하였다. 본 연구를 통해 유속보정계수의 중요성과 활용성을 제고하고 하천시설물의 설계 시에 평균유속이 아닌 보정된 대표유속을 활용한다면 하천시설물에 대한 안전성을 향상시킬 수 있을 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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