• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.20-20
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• 2017

최근 기후변화 영향에 따라 전 세계적으로 인명피해 및 재산피해를 유발하는 자연재난이 지속적으로 증가하고 있으며, 그로 인한 자연재해의 규모가 점점 더 커지고 있다. 실제로 우리나라에서도 지난 1994 년에서 2013 년까지 지난 20 년간 자연재해에 의한 피해액은 12조 3천억 원으로 집계되었으며, 이 중 강우와 태풍에 의한 피해가 85 % 이고, 대설에 의한 피해는 약 13 % 로 자연재해 중 대부분의 피해는 강우 및 태풍에서 발생하지만, 폭설에 의한 피해도 적지 않은 것으로 나타났다. 이에 따라, 정확한 예측을 위해 신뢰도 높은 자료 구축을 통한 대설피해 예측에 관한 연구가 필요한 시점이다. 본 연구에서는 대설피해액 예측을 위해 우리나라의 63개 기상 관측소에서 관측한 적설심 자료 및 기상관측 자료와 사회 경제 자료 총 11개를 대설피해 예측을 위한 입력변수로 선정하고, 이를 기상관측소가 속한 도시의 면적에 따라 3개의 지역으로 구분하였다. 주성분분석을 활용하여 선정된 입력변수들을 4개의 주성분으로 구분하고, 인공신경망 및 다중선형 회귀 모형을 구성하여 각 지역별 대설피해 예측의 오차를 분석하였다. 적용결과, 인공신경망 모형을 이용한 대설피해 예측의 수정결정계수는 22.8 %~48.2 %를 나타냈고, 다중선형회귀 모형의 수정결정 계수는 9.2 %~39.7% 로 나타났다. 그러므로 인공신경망 모형이 다중회귀 모형보다 선택된 입력자료를 활용하여 대설피해를 예측하는 목적으로 조금 더 우수한 결과를 나타내었다. 향후 자료를 보완 및 모형의 고도화를 통해 보다 정확한 대설피해 예측 함수 개발이 가능할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.301-301
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• 2020

물은 보다 나은 삶을 살아가는데 있어 매우 중요한 자원이며, 안전하고 깨끗한 물을 공급받는 것은 국민 생활 영위에 반드시 필요한 부분이다. 국내 주요 수자원은 하천수를 통해 확보하고 있으며, 안전한 수자원 공급을 위해서는 하천관리를 통한 수질오염사고에 대비한 대책 수립이 필요하다. 국내에서는 페놀, 황산 등 독성오염물질 유출로 인한 수질오염사고가 발생한 바 있고, 그 피해액이 수백억에 달한다. 이러한 수질오염사고로 인한 피해액을 감소시키고 안전한 수자원 공급을 유지하기 위해서는 오염물질의 거동을 이해하고 예측하는 것이 매우 중요하다. 국내하천의 경우, 대부분 하폭 대비 수심비가 크기 때문에 오염물질이 2차원 혼합특성을 나타낸다. 따라서 본 연구에서는 하천 내 오염물질의 2차원적 혼합거동을 해석할 수 있는 수치모형을 개발하고자 하며, 현장에 적합한 해석기법을 검토하고 모형 개발 방향을 결정하고자 한다. 본 연구에서는 하천 내 수질오염사고 발생 시 신속하고 정확한 수질 분석 및 예측을 목표로 오염물질 혼합해석에 주로 활용되는 격자기반 모형과 입자추적 기반 모형의 프로토타입을 개발했다. 용존성 오염물질을 대상으로 격자 기반 및 입자 기반 혼합해석 모형을 개발했으며, 오염물질의 주입형태와 하천 내 유속 분포를 가정해 혼합해석을 수행했다. 격자 기반 모형의 경우, 경계조건과 분산계수의 결정이 필요하고 수렴/발산 문제로 인해 모형의 안정적 실행을 위한 조건 수립이 필요하다. 입자 기반 모형의 경우에도 입자 수에 따른 계산시간 개선이 필요하지만, 입력조건 결정이 간편하고 분산계수 입력이 필요 없어 신속한 모의조건 설정이 가능하다. 오염물질 혼합해석 모형 개발을 위한 해석기법 검토 결과, 신속한 수질 분석 및 예측 결과를 제공하기 위해서는 계산시간 개선을 전제로 모의조건 설정이 용이한 입자 기반 모형이 가장 적합한 것으로 판단된다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.27 no.1
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• pp.209-237
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• 2010

This paper examines the relationship between information risk and equity premium in the Korean stock market. We use accruals quality as a proxy of information risk. Accruals quality (AQ) is estimated by Dechow and Dichev (2002) model, and then AQfactor is constructed based on the estimated AQ. Time-series and cross-sectional regression models are used to examine the relationship between information risk and equity premium, reflecting the critics of Core et al. (2008). The result of the paper shows that information risk proxied by accruals quality is not priced in equity premium in the Korean stock market. This result is consistent with Core et al. (2008) for US firms, but different with Francis et al. (2005) for US firms and Gray et al. (2008) for Australia firms. Also, the result shows that AQfactor is closely correlated with firm characteristic variables such as firm size. This implies that the effect of AQ on equity premium is more likely to arise from the pricing error due to firm characteristics rather than from an unknown risk factor.

• Convergence Security Journal
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• v.24 no.2
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• pp.151-160
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• 2024

In recent years with high interest rates and inflations, which worsen people's lives, voice phishing crimes also increase along with damage. Voice phishing that becomes more evolved by technology developments causes serious financial and mental damage to victims. This work aims to study time series models for its accurate prediction. ARIMA, SARIMA and SARIMAX models are compared. As exogenous variables, the amount of damages and the numbers of arrests and criminals are adopted. Forecasting performances are evaluated. Prediction intervals are constructed along with empirical coverages, which justify the superiority of the model. Finally, the numbers of voice phishing up to December 2024 are predicted, through which we expect the establishment of future prevention strategies for voice phishing.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.37 no.2
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• pp.325-331
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• 2017

Due to the climate change, natural disaster has been occurred more frequently and the number of snow disasters has been also increased. Therefore, many researches have been conducted to predict the amount of snow damages and to reduce snow damages. In this study, snow damages over last 21 years on the Natural Disaster Report were analyzed. As a result, Chungcheong-do, Jeolla-do, and Gangwon-do have the highest number of snow disasters. The multiple linear regression models were developed using the snow damage data of these three provinces. Daily fresh snow depth, daily maximum, minimum, and average temperatures, and relative humidity were considered as possible inputs for climate factors. Inputs for socio-economic factors were regional area, greenhouse area, farming population, and farming population over 60. Different regression models were developed based on the daily maximum snow depth. As results, the model efficiency considering all damage (including low snow depth) data was very low, however, the model only using the high snow depth (more than 25 cm) has more than 70% of fitness. It is because that, when the snow depth is high, the snow damage is mostly caused by the snow load itself. It is suggested that the 25 cm of snow depth could be used as the snow damage threshold based on this analysis.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.29 no.3
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• pp.335-362
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• 2020

Using the Hedonic pricing model using Box-Cox transformation, this paper estimated the marginal effect (implicit price) of odors from landfill in the metropolitan area on housing prices and the willingness to pay for changes in certain odor conditions. This paper utilized the proximity from the landfill in the metropolitan area as a environmental variable, and analyzed the effect of various housing characteristic variables on the sale price of apartments within a radius of 5 km from the landfill. In particular, because odors factor have various heterogeneity, we applied hedonic price models instead of stated-preference methods with various types of functional forms through Box-Cox transformation, considering the heterogeneity of each region. Estimates show that the marginal value (implicit price) for the distance from the odor source was 0.227 to 0.533 depending on the function type of the estimated model. In addition, when other house factors are the same, the marginal willingness to pay for a distance of 1km from the odor source was calculated to be 16.79 to 51.76 thousand dollar depending on the type of function. Finally for the general Box-Cox model, the annual WTP was estimated to be 3,229dollar.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.50 no.6
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• pp.397-405
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• 2017

In case of inundation in a city where populations and properties are highly concentrated, unlike rural areas it is necessary to apply the method of calculating the damage amount considering the sewage overflow and the corresponding building damage. In this study, Dorim 1 drainage sector has been analyzed with Multi-Dimensional Flood Damage Assessment (MD-FDA) for flood forecast. It is analyzed with past flood history through the SWMM model and calculated the amount of damage with district base data and the result of flow analysis. The result of the SWMM model to predict a range of flood, it was shown that the wide area after 4 hours (at 16:30) by sewer overflow. The building damage was estimated using MD-FDA. As a result, the maximum flood area has shown as $205,955m^2$ (0~0.5 m: $205,190m^2$, over 0.5 m: $865m^2$) and estimated building damage of Dorim 1 drainage sector is approximately 15.5 billion KRW (Korean won) and other contents is 7 billion KRW (Korean won). Also from 0 to 0.5 m depth estimated damage is approximately 22.4 billion KRW (Korean won) and over 0.5 m is 100 million KRW (Korean won). Based on the results of this study, it would be necessary to estimate the amount of sub-divided flood damage in urban areas according to various damage patterns such as flood depth and flood time.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.35-35
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• 2020

기후변화로 인한 집중호우, 태풍에 따른 제방 붕괴로 인한 하천 범람 등 많은 재해가 발생하고 있다. 특히 도심지의 내수침수, 도시하천의 범람은 피해 지역의 사회 경제적인 피해액을 동반한다. 이에 도심지에서 발생되는 홍수피해액을 산정하기 위하여 다차원법을 이용한 피해액 추정 연구가 활발하게 진행되고 있으며 기후변화를 고려한 홍수피해에 관련한 연구도 활발히 진행되고 있다. 그러나 많은 선행 연구에서는 다차원법에서 제시하고 있는 침수편입률 산정에 있어 건물군 인벤토리를 고려하지 않고 토지이용에 따른 면적비율만을 적용하여 산정하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 기후변화시나리오와 건물군 인벤토리를 이용하여 미래 잠재홍수피해에 따른 홍수피해액을 산정하여 기후변화가 홍수피해에 미치는 영향을 평가하고자 하였다. 대상지역으로 2020년부터 국가하천으로 승격되며 하천의 좌안과 우안에 도심지가 형성되어있는 원주천 유역을 대상으로 선정하였다. 기후변화 시나리오는 기상청에서 제공하고 있는 13종 국가표준시나리오를 사용하였으며 SDQDM 기법을 적용하여 상세화 자료를 생산하였다. 생산된 자료를 이용하여 원주천 하천정비계획(80년 빈도) 보다 높은 80년, 100년, 200년 빈도의 확률강우량을 산정하였고 확률강우에 따른 유출량을 산정하여 홍수범람모형에 적용하였다. 산정된 홍수피해면적과 원주시 건물군 인벤토리를 활용하여 침수편입률을 산정하였으며 미래 잠재홍수피해에 따른 빈도별 홍수피해액 산정을 통해 원주천 유역의 기후변화가 따른 홍수피해에 미치는 영향을 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.42-42
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• 2017

현재 도시지역의 침수피해는 매우 복잡한 형태로 발생하고 있으며, 침수 발생으로 사유재산 및 사회적 피해가 증대되고 있다. 불투수면이 높은 도시의 침수현상은 지표수의 이동, 매설된 관거의 형상과 통수능에 의한 월류가 주된 원인으로 작용한다. 인구와 건물 및 기반시설이 밀집한 도시지역은 침수피해 발생시 막대한 피해를 입을 수 있으며, 발생한 강우와 설치된 우수저감시설 및 내수배제시설에 따라 침수현상이 다르게 나타난다. 이러한 피해를 줄이고 재산을 보호하기 위해 적절한 치수사업이 필요하며, 시설의 도입에 따른 피해액 감소 및 경제성 분석이 우선시 되어 효율성과 타당성을 판단할 수 있어야 한다. 침수에 의한 피해액을 산정하기 위해 정확한 침수예측이 필요하며, 지형, 건물, 도시의 복잡한 도로 등을 잘 반영한 유출해석이 선행되어야 한다. 정밀한 침수해석이 수반되지 않을 경우, 침수예상지역을 다소 과소, 과대하게 나타낼 수 있다. 홍수피해의 경제성을 분석하기 위한 방법에는 다차원 홍수피해 산정방법이 있으며, 경제성 분석은 하천의 정비상태, 하도 및 관거, 제방 및 유수지 등 홍수 방지시설 등 구조적, 비구조적 대책을 모두 대상으로 하여야 하며, 인명과 재산이 집중된 도시의 경우 보다 정확한 피해액을 산정할 필요가 있다. 본 연구에서는 과거 침수피해가 있었던 도림천 유역을 대상으로 펌프시설의 도입에 따른 건물 피해액 분석을 실시하였다. 우수관망과 도시지역의 유출모의에 적합하다고 알려진 SWMM 모형을 활용하여 침수현상을 분석하였으며, 다차원 홍수피해 산정방법을 활용하여 건물 피해와 건물 내용물 자산피해액을 분석하여 시설 도입에 따른 피해액 감소와 경제성을 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• 2017.05a
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• pp.291-305
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• 2017

대전은 전국에서 R&D투자가 많은 지역으로 이는 출연연 및 출연연 출신 연구원의 기술창업의 증가로 나타나는 현상으로 볼 수 있다. R&D가 많이 투자됨에 따라 이에 따른 효율성에 대한 분석들이 많이 이루어지고 있으며, 주로 R&D 투자가 대한 지역내총생산, 기업의 생산성 등에 미치는 영향 즉 R&D투자의 효율성 분석을 많이 하고 있다. 본고에서는 지역 R&D투자가 기업의 생산성에 어느 정도 영향을 미치는 지를 분석하였다. 특히 지역특화(전략)산업 분야별로 분석하여 지역 R&D 투자의 효율적 배분을 위한 전략방안을 제시하고자 한다. 이러한 분석을 위해서 생산성에 대한 대리변수로 종업원 1인당 매출액 종업원 1인당 부가가치를 종속변수로 설정하였고, 독립변수로 연구개발비, 종업원 1인당 영업이익, 종업원 1인당 자본집약도 등의 변수를 다중회귀모형으로 실증분석 하였다. 분석결과 R&D투자가 매출액과 부가가치에 유의한 영향을 미치지만, 연구개발비가 매출액이나 부가가치 등 생산성 증가에 결정적인 요인으로 나타나지 않았다. 산업별 분석결과 정보통신, 바이오산업보다 부품소재 산업에서 결정계수가 높게 나왔다. 또한 조절회귀모형을 설정하여 조절효과를 분석한 결과 R&D투자는 매출액에 영향을 미치지만, 부가가치는 조절효과가 발생하지 않았다. 이는 지역 R&D투자의 효율적 배분 측면에서 투자의 활성화를 이루고 연구개발 투자가 실질적으로 기업의 생산성 증가에 기여할 수 있도록 견인해야 할 것이다.