• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
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• pp.280-283
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• 2005

수자원사업을 평가하고 실행하는 과정은 지속 가능한 유역관리에 있어 매우 중요하다. 기존 시설물에 대한 영향을 평가하지 않은 신규사업은 기존시설물의 건설목적을 크게 훼손할 수 있다. 게다가 이와 같은 문제들은 하천이 상당수준으로 개발되어 있을 경우 더욱 심각한 결과를 초래할 수 있으며, 유역변경의 경우 더욱 확대될 수 있다. 북한강 수계에 건설된 임남댐은 대표적인 예로, 본 연구에서는 이와 같은 대규모 유역변경에 의한 기존 시설물의 편익변동성을 분석하고 이 사업이 미치는 부정적 영향을 경감할 수 있는 대안을 평가하였다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제21권1호
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• pp.69-92
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• 2012

석유제품의 소비자는 국제 원유가격의 변동을 기준으로 국내 석유제품가격을 예측하기 때문에 국제 원유가격이 하락하였음에도 국내 석유제품가격이 인하되지 않는 경우 의문을 제기한다. 반면 국내 석유제품가격의 비대칭성에 대한 기존 연구들은 다양한 기간과 자료를 통해 국내 석유제품가격의 비대칭성을 분석하였으나 소비자가 느끼는 비대칭성의 의문을 해결하지는 못하였다. 이에 본 연구에서는 다음과 같이 세 단계의 비대칭 분석을 실시하였다. 첫째로, 소비자가 느끼는 비대칭성을 확인하기 위해 국제 원유가격 변동에 따른 소비자가격의 비대칭성을 분석하였으며, 분석 결과 소비자가 느끼는 비대칭성을 확인하였다. 둘째로, 국제 원유가격과 실제 국내 석유제품가격의 결정 기준을 비교하기 위해 국제 원유가격과 환율을 고려한 국제 석유제품가격의 비대칭성을 분석하였으며, 분석 결과 국제 원유가격이 상승할 때 국제 석유제품가격은 더 큰 폭으로 상승하는 것으로 나타났다. 즉, 소비자가 느끼는 비대칭성의 상당부분은 가격결정 기준이 다름에서 기인한 것이다. 셋째로, 가격을 결정하는 주체별 비대칭성을 비교하기 위해 국제 석유제품가격 변동에 따른 정유사가격, 대리점 및 주유소의 가격 및 세금 등의 단계별 가격의 비대칭 분석을 실시하였으며, 분석 결과 모든 유종에 있어서 정유사가격은 환율을 고려한 국제 석유제품가격에 다소 늦게 인하하나 양적으로는 대칭적으로 조정되며 대리점 및 주유소 단계는 오히려 국제 석유제품가격의 상승을 덜 반영하는 것으로 나타났다. 반면 휘발유와 경유의 세금 변동은 시간적 비대칭과 양적 비대칭의 효과와 동일하게 추정되었다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2001년도 추계학술대회논문집 II
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• pp.699-702
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• 2001

본 연구에서는 생활공간에서의 음 환경이 인체에 미치는 영향을 조사하기 위하여 긍정감성 유발 음환경으로서 시냇물 흐르는 소리를 배경으로한 명상음악을 제시하고 부정감성을 유발하는 음환경으로서 '헬리콥터소음'과 '마루삐그덕 소음'을 제시하여 자율신경계 생리반응으로서 심전도의 HRV를 분석하였다. HRV는 AR(autoregressive) 모델로 구하였으며 Power spectrum을 LF(0.01 - 0.08 Hz), MF(0.08 - 0.15 Hz), HF(0.15 - 0.5 Hz) 영역으로 나누어 LF. MF. HF 영역의 Power 및 LF/HF와 MF/(LF+HF) Power Ratio를 분석하였다.

• 응용통계연구
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• 제31권5호
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• pp.667-675
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• 2018

초고빈도(ultra high frequency; UHF)시계열의 함수적 변동성 측정을 위한 최신 기법인 함수적 변동성 functional GARCH : fGARCH(1, 1) 모형을 소개하고 설명하였다. 실증분석을 위해 R-code fGARCH(1, 1) 프로그램을 KOSPI/현대차 초고빈도 수익률 자료에 적합하여 예시하였다.

• 응용통계연구
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• 제36권6호
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• pp.561-571
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• 2023

본 논문에서는 비대칭 변동성을 다루고 있다. 대표적인 비대칭 모형인 분계점-ARCH에서 원점이 영(zero)에서 이동한 모형을 제안하고 있다. 제안된 모형은 변동성의 최소값이 비-영(non-zero)에서 생기는 특수한 구조의 비대칭 모형이며 AIC 등의 모형선택기준과 더불어 모수적-붓스트랩을 통한 예측분포를 이용하여 원점으로부터의 이동량을 결정할 수 있다. 팬데믹 기간의 국내 종합주가지수(KOSPI) 자료 분석을 통해 모형의 응용 절차를 예시하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.449-449
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• 2022

제주도는 용수의 대부분을 지하수에 의존하므로 지하수위의 예측 및 관리는 매우 중요한 사항이다. 제주도의 지층은 화산활동에 의한 현무암이 겹겹이 쌓여있는 형태를 나타내며 육지의 지층구조와 매우 다른 복잡한 형태를 나타낸다. 이에 따라 제주도 지하수위의 예측은 매우 난해하며, 최근에는 딥러닝 인공지능 모델을 활용하여 지하수위를 예측하는 연구사례가 증가하고 있다. 기존의 연구들은 인공지능 모델들이 지하수위를 적절히 예측한다고 보고하고 있으나 예측의 적절성에 대한 판단기준을 제시하지 못하였으므로 이에 대한 명확한 제시가 필요하다. 본 연구의 목표는 인공지능을 활용한 지하수위 예측오차가 허용 가능한지 판단할 수 있는 기준을 제시함에 있다. 이를 위해 전 세계의 과거 20년 동안 관련 연구결과들을 수집 및 분석하였으며, 분석 결과 인공지능 모델의 지하수위 예측오차는 지하수위 변동성이 큰 지역일수록 증가하는 것을 확인하였다. 이것은 지하수위의 변동형태가 크고 복잡할수록 인공지능 모델의 지하수위 예측성능은 낮아진다는 것을 의미한다. 이 관계를 명확하게 나타내기 위해 지하수위 최대변동폭과 평균제곱근오차 및 최대오차와의 관계를 선형회귀식으로 도출하여 허용가능한 예측오차 기준을 제시하였다. 그리고 기존 연구들에서 제시한 Nash-Sutcliffe 효율성지수와 결정계수를 분석하여 선형회귀식에 의한 기준을 보완할 수 있는 추가적인 기준을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 인공지능 모델에 의한 지하수위 예측결과의 적절성 판단기준은 향후 지속적으로 증가하는 인공지능 예측연구에 유용하게 사용될 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.400-400
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• 2023

급격한 기후변화로 인해 일사량, 지표면 온도 및 이산화탄소 농도가 꾸준히 상승함에 따라 수문 순환의 불균형을 초래함과 하천 및 호소 내 수질 또한 악화되고 있는 추세이다. 특히, 국내의 경우, 기후변화 및 인위적 요인에 의해 하천 및 호소에서의 수위 감소 및 수온 증가로 인해 부영양화가 증가되고 있고, 이로 인한 유해 녹조의 발생빈도를 높이는 결과를 초래한다. 현재 국내에서는 유인 수질 관측 및 자동 수질관측 시스템을 통해 주요 수질인자를 모니터링 하고 있으나 시·공간적인 변동성을 파악하는데 제한점이 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위해 국·내외에서 광학위성을 이용한 수질인자 추정 알고리즘 개발과 관련된 연구들이 진행되고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 NASA에서 제공하는 Landsat-8 위성과 ESA에서 제공하는 Sentinel-2자료가 동화된 Harmonized Landsat Sentinel-2 위성자료를 활용한 클로로필-a (Chl-a)를 추정하고자 한다. 이를 위해, 본 연구에서는 1) 단순 회귀 분석, 2) Akaike information criteria (AIC) 기반 최적화 회귀 분석 및 3) Random forest (RF)를 활용하였다. 또한, HLS 위성 자료의 적용성을 평가하기 위해 미국 오하이오 주에 위치하고 있는 130여개의 중규모 및 대규모 호소에서 2000년부터 2021년까지 수집된 클로로필-a 관측치를 활용하였다. 두 가지 수질 추정 모형에 대한 정확도 검증에 앞서 오하이오 주 내에서의 클로로필-a의 시계열적 변동성에 대하여 분석하였다. 전반적으로, 2000년부터 2016년까지는 Chl-a가 꾸준히 증가하는 경향성을 나타내었으나, 그 이후로는 감소하는 추세를 나타내었다. 이를 기반으로, 각 방법론을 통해서 나온 Chl-a 추정치에 대해서 통계적 검증을 수행하였다. 결과, 단순 회귀 분석을 통해 추청된 Chl-a값의 결정계수는 0.34였지만, AIC 기반 모델과 RF모형을 사용한 결과 결정계수가 각각 0.82와 0.92로 향상된 것을 확인할 수 있었다. 이와 더불어, spatial 및 temporal window와 더불어 호소의 크기에 따른 정확도 분석 또한 수행하였다. 그 결과, temporal window 가 정확도에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 호소의 크기가 작을수록 정확도가 낮아지는 것을 확인 할 수 있었다. 본 연구의 결과를 토대로 추후 국내 호소에 대해 상기 모형들의 적용성 평가를 수행하여 효율적인 수질 모니터링 시스템 구축으로 이어질 수 있을 것으로 기대된다.

• 해운
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• 통권97호
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• pp.11-24
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• 2013

저조한 해운시황과 고유가가 지속되고 이들 변수의 변동성이 커지면서 두 변수가 해운업체의 영업수익성에 미치는 영향도 커지고 있다. 금융위기 이후 급감한 해운 수요는 유럽 재정위기가 겹치며 쉽사리 증가하지 못하고 있는 반면, 호황기에 발주된 선박들이 대거 인도되어 선복량 공급은 꾸준히 증가하면서 선복량 수급 불균형이 시황 회복의 발목을 잡고 있다. 또한, 해운 운임과 유가의 변동성 확대는 해운시황 침체와 함께 불확실성을 증대시켰고, 그에 따라 해운업체 영업실적의 불확실성도 확대되었다. 뿐만 아니라 이들 변수의 움직임에 의해 영업수익성이 좌우되는 모습을 보이고 있다. 이에 해운 운임 및 연료유 가격과 해운업체 영업수익성의 상관관계를 분석적 관점에서 살며보고 이를 바탕으로 2013년 해운업체의 실적에 대해 전망해 보는 동시에 유동성 상황을 점검해 보았다. 다음은 한국기업평가에서 발표한 "해운업계 실적 전망과 유동성 점검"의 주요 내용을 요약 정리한 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.111-111
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• 2020

하천환경과 기후의 변화로 인해 수질오염 과정의 메커니즘이 더욱 복잡해짐에 따라 다양한 요인을 고려한 불확실성 평가 연구가 요구되고 있다. 하천 수질 중에서도 부영양화 문제는 특히 개발로 인한 하천환경 변화 이후 사회 정치적 논점이 되어왔다. 본 연구에서는 지난 7년 동안의 수질 변화의 전반적인 양상을 조사하였으며, 클로로필-a(Chl-a, chlorophyll-a) 농도의 시공간적 의존성의 효과적으로 고려하기 위해 기계학습 기반 분류(classification) 접근법인 다변량 은닉 마코프 모형(MHMM, multivariate hidden Markov model)을 사용하였다. 월 단위 수질 및 수문 자료를 사용하여 Chl-a의 변동성을 군집화하여 수질 상태의 익월 천이확률을 효과적으로 추정하였다. Chl-a와 수질 및 수문기상 조건의 관계를 평가하였으며, 결과적으로 수질 상태의 시공간적 전이가 정확하게 식별되었고 이의 잠재적 원인에 대하여 논의하였다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.377-396
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• 2023

암호화폐시장이 지속해서 성장함에 따라 하나의 새로운 금융시장으로 발전하였다. 이러한 암호화폐시장에 관한 투자전략 연구의 필요성 또한 대두되고 있다. 본 연구에서는 단기매매전략과 딥러닝을 결합한 암호화폐 투자 방법론에 대해 실증분석을 진행하였다. 투자 대상의 암호화폐를 이더리움으로 설정하고, 과거 데이터를 기반으로 최적의 파라미터를 찾아 이를 활용하여 실험 모델의 투자 성과를 분석하였다. 실험 모델은 변동성돌파전략, LSTM(Long Short Term Memory)모델, 이동평균 교차 전략, 그리고 단일 모델들을 결합한 결합 모델이다. 변동성돌파전략은 일 단위로 변동성이 크게 상승할 때 매수하고 당일 종가에 매도하는 단기매매전략이며, LSTM모델은 시계열 데이터에 적합한 딥러닝 모델인 LSTM을 활용하여 얻은 예측 종가를 이용한 매매방법이다. 이동평균 교차 전략은 단기 이동평균선이 교차할 때 매매를 결정하는 방법이다. 결합 모델은 변동성돌파전략의 매수 조건과 변동성돌파전략의 목표 매수가보다 LSTM의 예측 종가가 큰 경우 매수하는 조건이 동시에 만족하면 매수하는 규칙이다. 결합 모델은 변동성돌파전략과 LSTM모델의 파생 변수를 활용해 매수 조건에 AND와 OR를 사용하여 만든 매매 규칙이다. 실험 결과, 단일 모델보다 결합 모델에서 투자 성과가 우수함을 확인하였다. 특히, 데일리 트레이딩과 매수 후 보유의 누적수익률은 -50%이하인 것에 비해 결합 모델은 +11.35%의 높은 누적수익률을 달성하여 하락이 지속되던 투자 기간에도 기술적으로 방어하며 수익을 낼 수 있음을 확인하였다. 본 연구는 기존의 딥러닝기반 암호화폐 가격 예측에서 나아가 변동성이 큰 암호화폐시장에서 딥러닝과 단기매매전략을 결합하여 투자 성과를 개선하였다는 점에서 학술적 의의가 있으며, 실제 투자 시 적용 가능성을 보여주었다는 점에서 실무적 의의가 있다.