• 한국항해항만학회지
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• 제42권6호
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• pp.546-554
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• 2018

부정기시장은 정기선시장과는 달리 특정 선주나 화주가 운임에 영향을 미칠 수 없는 완전경쟁시장으로서 화물수요와 선복량에 의해 운임이 결정되지만, 금리, 환율, 경제성장율과 같은 거시경제 변수와 금융위기와 같은 경제적 충격에도 영향을 받기 때문에 용선의사결정 시 이를 고려하여야 한다. 본 논문은 금융위기 전후기간 동안(2005년부터 2017년) BDI지수에 영향을 미치는 요인이 무엇인지를 분석하고 예측하였다. ARIMA 개입모형 분석결과에 의하면, 금융위기충격은 BDI 지수에 매우 강한 영향관계가 있는 것으로 검정되었다. VEC모형 분석 결과에 의하면, 첫째로, 리보금리는 BDI 지수에 음(-)의 영향을 미치고 환율은 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타나고 있다. 셋째로, Johansen 검정결과에 의하면, 중국경제성장율이 BDI 지수에 정(+)의 영향을 미치고 있는데 이는 선행연구와 마찬가지로 중국은 세계의 공장이면서 소비시장으로 원자재 및 석유수요가 매우 높아 BDI 지수에 정(+)의 영향관계가 있는 것으로 입증되었다. 넷째로, 벌크발주 선복량은 BDI 지수에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 실증되었다. 따라서, 해운선사는 단순한 운송기업에서 벗어나서 거시경제변수변화에 적절히 대처하고 경기변화에 따라 발주선복량을 적절히 조절할 수 있는 트레이딩(Trading) 경영전략을 보다 적극적으로 구사하여야만 한진해운파산 같은 안타까운 사태를 방지할 수 있을 것으로 판단된다.

• 응용통계연구
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• 제37권1호
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• pp.73-86
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• 2024

평가지표와 같은 수치형 자료의 경우 수치 형태보다 엑셀(Excel)의 방사형 차트 형태로 나타내 시각적으로 표현하면 정보 전달에 더욱 효과적일 것이다. 그러나 개체가 많은 경우 시각적으로 판별하거나 분류하는 것이 쉽지 않다. 이럴 경우 각 개체에 대해 방사형 차트를 이용하여 형상화 시킨 후, 형상의 정보를 대표할 수 있는 형상점을 찾고 형상좌표로 변환해 형상분석을 적용하여 분류 및 판별하는 방법을 알아보고자 한다. 형상분석을 이용하기 위해 주로 분석자의 주관으로 형상점을 얻고 임의의 좌표공간을 생성시켜 좌표를 얻곤 했다. 방사형 차트는 해당 개체의 특징을 나타내는 변수의 개수만큼 형상점이 생기게 되고 이를 선으로 이은 것은 하나의 형상으로 여겨진다. 따라서 중심을 원점으로 두고 2차원 공간으로 정의를 내린 후, X축과 각 특징을 나타내는 축이 이루는 각에 대해 삼각함수를 적용해 형상좌표를 추출해낸다. 변수의 개수가 많아 형상의 모양이 복잡해질 경우 방사형 차트를 이용해 시각화하더라도 쉽게 파악하기 어렵다. 독립성을 보장할 수 없는 변수들에 대해 주성분 분석(PCA)을 실시하여 시각적으로 효과적인 형상을 만든다. PCA를 실시하기 전과 후의 형상에 대해 전통적 판별분석, 서포트벡터머신(support vector machine; SVM), 인공신경망(artificial neural network; ANN)의 기법을 적용시켜 분류표와 분류율을 확인한다. 또한 GPA (generalized procrustes analysis) 적합좌표, 북스테인좌표 2가지 좌표에 대한 판별의 차이를 비교한다. 북스테인좌표의 경우 기저 형상점을 중심으로 형상의 위치와 회전, 척도를 변환한 좌표로써, 분류율에 대해 GPA 형상좌표보다 더 높은 결과를 보이고 있다. 북스테인좌표의 경우 여러 군집 간의 형상을 비교하는데 유용하게 활용된다.

• 한국항만경제학회지
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• 제38권3호
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• pp.105-131
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• 2022

2019년 개선 이후에도 글로벌 컨테이너 항만시장의 성과를 평가하는 UNCTAD의 정기선해운연계지수(LSCI)는 사용이 제한적이다. 특히 정기선해운연계지수는 관계의 거리만을 기준으로 성과를 평가하기 때문에 기항 매력을 결합한 성과지수가 더 효율적일 것이다. 본 연구에서는 일본 Ocean-Commerce사의 2007, 2017, 2019년 데이터에 수정된 Huff 모델, 소셜 네트워크 분석의 허브-권한 알고리즘 및 고유벡터 중심성, 그리고 상관관계 분석을 사용하였다. 연구 결과는 다음과 같다: 첫째, 기항 매력도와 항만의 전반적 성과가 항상 일치하지는 않았다. 기항 매력도 분석에 따르면 부산은 10위권 안에 머물렀다. 더불어 우리나라의 다른 항만에 대한 기항 매력도도 분석 기간 중 낮은 수준에서 서서히 개선됐다. 둘째, 글로벌 컨테이너항은 일반적으로 항로별로 반입항과 반출항 역할로 장기 특화되어 있으며, 전 기간에 걸쳐 전문성을 유지하면서 성장하고 있다. 그러나 우리나라의 항만은 분석 시기마다 역할이 계속 바꿨다. 마지막으로 본 연구에서 제시한 기간별 항만물동량과 확장항만연계지수(Extended Port Connectivity Index, EPCI)는 0.77에서 0.85사이의 상관관계를 보였다. 비록 대서양 자료가 EPCI 분석에 제외되고 항만물동량 대신 선박의 처리능력을 사용하였지만 둘은 높은 상관관계를 보였다. 이러한 결과는 글로벌 항만을 평가하고 분석하는 데 도움이 될 것이다. 연구에 따르면 한국의 항만은 전문성을 유지하면서 성과를 향상하기 위한 장기 전략이 필요하다. 특히 항만의 바람직한 역할을 유지·발전시키기 위해서는 보완항과의 협력과 파트너십을 활용하고 보완항에 기항하는 선사들의 서비스를 유치하는 것이 바람직하다. 본 연구가 장기간에 걸친 많은 데이터와 방법론을 사용한 복잡한 분석을 수행하였지만, 전세계 항만 대상의 연구, 장기적 패널 분석, 기항 매력도 분석에 대한 과학적 매개변수 추정이 수행되면 연구의 완성도가 더욱 높여질 것이다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.1-21
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• 2020

인공지능 기술의 급속한 발전과 함께 빅데이터의 상당 부분을 차지하는 비정형 텍스트 데이터로부터 의미있는 정보를 추출하기 위한 다양한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 비즈니스 인텔리전스 분야에서도 새로운 시장기회를 발굴하거나 기술사업화 주체의 합리적 의사결정을 돕기 위한 많은 연구들이 이뤄져 왔다. 본 연구에서는 기업의 성공적인 사업 추진을 위해 핵심적인 정보 중의 하나인 시장규모 정보를 도출함에 있어 기존에 제공되던 범위보다 세부적인 수준의 제품군별 시장규모 추정이 가능하고 자동화된 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 신경망 기반의 시멘틱 단어 임베딩 모델인 Word2Vec 알고리즘을 적용하여 개별 기업의 생산제품에 대한 텍스트 데이터를 벡터 공간으로 임베딩하고, 제품명 간 코사인 거리(유사도)를 계산함으로써 특정한 제품명과 유사한 제품들을 추출한 뒤, 이들의 매출액 정보를 연산하여 자동으로 해당 제품군의 시장규모를 산출하는 알고리즘을 구현하였다. 실험 데이터로서 통계청의 경제총조사 마이크로데이터(약 34만 5천 건)를 이용하여 제품명 텍스트 데이터를 벡터화 하고, 한국표준산업분류 해설서의 산업분류 색인어를 기준으로 활용하여 코사인 거리 기반으로 유사한 제품명을 추출하였다. 이후 개별 기업의 제품 데이터에 연결된 매출액 정보를 기초로 추출된 제품들의 매출액을 합산함으로써 11,654개의 상세한 제품군별 시장규모를 추정하였다. 성능 검증을 위해 실제 집계된 통계청의 품목별 시장규모 수치와 비교한 결과 피어슨 상관계수가 0.513 수준으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 모형은 의미 기반 임베딩 모델의 정확성 향상 및 제품군 추출 방식의 개선이 필요하나, 표본조사 또는 다수의 가정을 기반으로 하는 전통적인 시장규모 추정 방법의 한계를 뛰어넘어 텍스트 마이닝 및 기계학습 기법을 최초로 적용하여 시장규모 추정 방식을 지능화하였다는 점, 시장규모 산출범위를 사용 목적에 따라 쉽고 빠르게 조절할 수 있다는 점, 이를 통해 다양한 분야에서 수요가 높은 세부적인 제품군별 시장정보 도출이 가능하여 실무적인 활용성이 높다는 점에서 의의가 있다.

• 생명과학회지
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• 제20권3호
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• pp.411-415
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• 2010

본 연구에서는 Anisakis 연구를 위하여 웹을 기반으로 하는 데이터베이스를 리녹스 Cent OS 시스템이 설치된 Xeon 3.2 GHz cpu의 인텔 서버플랫폼 ZSS130 (삼성) 서버에 구축하였다. 운영체제를 설치한 후에 common gate interface(cgi) 기반의 웹서버 (http://www.anisakis.org)를 구축하고 NCBI에서 제공하는 WebBLAST 프로그램을 설치하였다. Anisakis 연구를 위한 웹기반 데이터베이스를 다음과 같은 순서로 구축하였다. 우선 회충목에 속하는 각종 서열(염기서열/ 아미노산서열, EST 서열, 미토콘드리아 Genome 서열)들을 멀티파스타 형식으로 다운로드 하였다. 다음으로NCBI에서 제공하는 formatdb 프로그램을 통하여 BLAST 검색이 가능하도록 데이터베이스화 하였으며 모든 염기서열들과 EST 서열들을 TGICL 프로그램을 통하여 clustering 및 assembing을 하였다. 그리고 NLS (Nuclear Localization Signal) 예측을 위해 EST 서열들은 Genscan 프로그램과 Emboss sixpack 프로그램을 사용하여 아미노산으로 변환하였다. 또한 벡터 서열과 E. coli 서열, 그리고 반복 서열들을 서버에 구축하여 서열들의 오염을 확인할 수 있게 하였다. 본 웹데이터베이스 서버의 구축을 통해 고래회충 및 회충목의 염기서열과 일치하는 서열을 자체 BLAST를 통해 매우 빠른 속도로 추출 할 수 있었으며, cDNA나 genomic DNA 라이브러리를 구축할 때 라이브러리의 상태를 쉽게 확인 할 수 있게 되었다. 또한 Clustering Res. 인터페이스를 통해 SNPs 연구 수행 시 매우 쉽게 실험용 시발체를 제작할 수 있으며 기 구축된 cDNA library의 활용을 annotated EST를 통해 극대화 시킬 수 있어 고래회충 관련 분자생물학적 연구에 도움이 될 것으로 기대된다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제19권2호
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• pp.171-180
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• 2001

목적 : Tissue inhibitor of matrix metalloproteinase (TIMP)는 matrix metalloproteinase (MMP)에 작용하여 암세포의 침윤과 전이를 억제하고 염증, angiogenesis, fibrosis에 중요한 역할을 한다. TIMP 유전자는 여러 cytokine 및 signal molecule에 의하여 조절되는 유전자이므로 방사선에 의한 TIMP의 발현을 측정하고 전사 조절 기전을 연구하고자 하였다. 대상 및 방법 : 두경부암 환자의 병변에서 유도하여 확립한 두경부암 세포주를 이용하여 방사선에 의한 TIMP 유전자 발현을 측정하였다. 각 세포주의 방사선 민감도를 측정하고 transwell을 이용한 invasion assay로 전이성을 측정하였다. TIMP1, TIMP2 발현은 conditioned medium을 취해 ELISA assay로 측정하였다. 방사선조사는 2 Gy, 10 Gy 군으로 나누어 관찰했고 조사 후 시간 간격은 24, 48시간이었다. MTT assay로 생존세포 수를 측정하여 방사선 세포치사로 인한 발현 변화를 보정하였다. hTIMP1 promoter region을 PCR하여 pGL2-basic luciferase reporter vector에 cloning하여 인간 두경부암 세포주에 이입하여 functional TIMP1 발현이 증가하는지 확인하였고 protein kinase C (PKC) activator인 PMA (phorbol 12-myristate 13-acetate)와 Ras에 의한 TIMP1 발현이 유도되는지 확인하였다. 결과 : HN-1, HN-2, HN-3, HN-5, HN골 세포주의 $D_0$는 각각 1.55 Gy, 1.8 Gy, 1.5 Gy, 1.55 Gy, 2.45 Gy 이었다. 각 세포주의 방사선조사 후 MTT assay에 의한 cell viability는 24, 48시간에서 2 Gy인 경우 모두 $94\%$ 이상 그리고 10 Gy에서는 $73\%$ 이상의 생존 세포를 확인하였다. TIMP1, TIMP2 단백의 basal 농도는 24시간 48시간에서 점점 증가하여 세포에서 계속 합성되어 분비되고 있음을 확인하였다. 2 Gy 조사 후 24시간에서 TIMP2는 HN-1, HN-9 세포주에서 감소하였으나, 10 Gy 조사 후에는 두 세포주에서 모두 증가하여 방사선량에 따라 반응이 달랐고, 방사선조사 후 48시간에는 HN-9 세포주에서는 증가하나 HN-9 세포주에서는 감소하여 세포주에 따라 반응이 달랐다. 그러나 방사선에 의한 TIMP1 발현 변화는 미미하였다. TIMP1 reporter gene을 인간 두경부암 세포주에 transfection하고 PMA (100 ng/ml)을 가한 경우 HN-1세포주에서는 유의하게 증가하고 HN-9 세포주에서는 감소하였다. Ras 발현 벡터와 co-transfection한 경우 TIMP1 promoter가 활성화 되었다. 결론 : 모두 두경부 암에서 유래된 세포주 이지만 방사선에 의한 TIMP의 발현 및 전사조절 기전은 세포주 마다 차이가 있었고 이온화 방사선의 용량에 따라서, 방사선조사 후의 시간 경과에 따라서도 TIMP 발현에 차이가 있었다. 이 결과는 TIMP의 전사 및 발현이 여러 종류의 signal molecule에 의하여 영향을 받고, 이 signal molecule들이 각 세포주 마다 다르기 때문으로 사료된다.