• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 1999.05a
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• pp.244-258
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• 1999

정보화 촉진 정책 개발 도구로써 정보화 지표의 문제점 및 한계를 지적하고, 이를 보완할 수 있는 방안으로서 시스템 사고에 입각한 동적 역학 모델을 개발하는데 본 연구의 목적이 있다. 정보화 진행모형은 정보화 진행속도는 촉진요인과 저해요인의 상호 영향도에 의해 결정된다는 점에서부터 출발하여 이들 양자간 존재하는 Push-Pull 패러다임 하에 상호 역학관계를 시스템 다이내믹스 모형(System Dynamics model)을 개발하였다. 나아가 개발된 모델을 컴퓨터 시뮬레이션으로 구현, 시행함으로서 향후 정보화 촉진을 위한 정책변수의 도출과 각 변수의 영향도를 측정할 수 있는 가능성을 제시하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 모델에 반영된 기초 자료는 가능한 한 실제 데이터를 분석, 이용하였으나, 시계열 자료의 부족으로 상당부분 추정 및 가정을 도입하였다. 결국 시뮬레이션 시행으로 얻은 결과치 그 자체는 현실성을 결여하고 있는 문제를 안고 있으나, 정보화 촉진 정책 입안과 그에 대한 효과를 사전에 분석해 볼 수 있는 새로운 돌파구를 마련하였다는 점에서 본 연구의 의미를 찾을 수 있을 것으로 기대된다

• Journal of Labour Economics
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• v.23 no.1
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• pp.137-165
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• 2000

This paper empirically analyzes the behavioral patterns of the labor flows surrounding self-employment. One of the findings is that, while a substantial portion of the labor flows into (and from) the self-employment sector is a movement from (and into) the non-employment, such flows are largely confined to a relatively small group of marginal workers. Still, the share of those marginal workers among the self-employed has declined steadily at least until the outburst of the financial crisis in 1997, evidencing that the job stability has been increased in this sector. On the other hand, the expected duration of self-employment has shown a downward trend up until 1990 but has increased since then. Such a trend reversal is also observed in the proportion of the labor force self-employed, indicating that the former is at least partly responsible for the latter.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.39 no.6
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• pp.945-954
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• 2019

Cultural property is a valuable asset that connects the past with the present, and cultural heritage is now included in the international agenda of disaster risk reduction. Accordingly, the importance of building resilience of cultural assets has been on the rise, and the necessity of spatial information has been emphasized in building resilience. Therefore, in this study, A methodology for studying the resilience contained in cultural assets through linkage with historical map and time series spatial information is proposed and the proposed methodology was applied to cultural assets located in Gongju area. Georeferencing was performed on time-series images of aerial images and topographical map, and the changes in cultural assets and surrounding areas were found. The width of the river has changed due to the installation of the Keum River Estuary Dam and the dammed pool for irrigation. Nevertheless, the main cultural assets and monuments are located in the high-altitude area and thus have been well preserved. In this study, cultural property resilience was extracted using only map data and in future, it is necessary to conduct research to extract cultural property resilience through analysis of historical records such as geography.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.23 no.4
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• pp.45-55
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• 2022

The size of the cryptocurrency market is growing. For example, market capitalization of bitcoin exceeded 500 trillion won. Accordingly, many studies have been conducted to predict the price of cryptocurrency, and most of them have similar methodology of predicting stock prices. However, unlike stock price predictions, machine learning become best model in cryptocurrency price predictions, conceptually cryptocurrency has no passive income from ownership, and statistically, cryptocurrency has at least three times higher liquidity than stocks. Thats why we argue that a methodology different from stock price prediction should be applied to cryptocurrency price prediction studies. We propose Reverse Walk-forward Validation (RWFV), which modifies Walk-forward Validation (WFV). Unlike WFV, RWFV measures accuracy for Validation by pinning the Validation dataset directly in front of the Test dataset in time series, and gradually increasing the size of the Training dataset in front of it in time series. Train data were cut according to the size of the Train dataset with the highest accuracy among all measured Validation accuracy, and then combined with Validation data to measure the accuracy of the Test data. Logistic regression analysis and Support Vector Machine (SVM) were used as the analysis model, and various algorithms and parameters such as L1, L2, rbf, and poly were applied for the reliability of our proposed RWFV. As a result, it was confirmed that all analysis models showed improved accuracy compared to existing studies, and on average, the accuracy increased by 1.23%p. This is a significant improvement in accuracy, given that most of the accuracy of cryptocurrency price prediction remains between 50% and 60% through previous studies.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2019.11a
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• pp.201-202
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• 2019

세계의 주요 자원중 하나인 원유는 산업의 가장 기초적인 부분을 담당하고 있다. 대한민국은 대표적인 원유수입국이며 원유 자원 등을 수입을 하지 못한다면 내수 및 가공후 수출에 큰 위험으로 다가온다. 그렇기에 원유 수입 등의 액체화물 수입이 필수적이다. 차별성을 두기위해 액체화물 항만간의 경쟁을 확인하고자 울산, 대산, 여수광양항을 선정하였다. 항만들은 석유화학단지를 보유하고 있는 항만이며 원유는 수입후 정제를 통해 석유정제품, 화학생산공업품의 물품을 생산한다. 시계열 데이터를 이용한 VAR 모형을 이용하였다. 이를 수행하기 위해 단위근 검정을 실시하였으며 토다 야마모토 인과 검정을 통한 항만간의 관계를 확인하였다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• v.21 no.3_4
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• pp.63-104
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• 1999

본 연구는 외환위기 발생 이후 취해진 고금리정책이 이후의 환율안정에 기여하였는가를 살펴보고 있다. 완전 변동환율제도로 이행된 1997년 12월 이후의 일별자료를 대상으로 표준적인 시계열모형을 사용하여 분석한 주요 결과는 금리상승이 환율의 평가절상을 유도하였다는 것이다. 축약형모형(reduced form regression)에서 나타난 환율의 금리에 대한 탄력성은, 부도율과 같은 위험(risk)변수를 통제한 단순회귀방정식뿐 아니라 VAR모형에서도 1을 소폭 상회하는 정도의 추정치를 얻을 수 있었다. 이러한 결과는 비록 외환위기 이후 환율안정화의 가장 큰 원동력이 외환유동성의 회복이었음에도 불구하고, 외환유동성이 회복될 때까지 단기적으로는 고금리정책이 환율안정화를 위하여 부분적으로 기여하였음을 시사한다고 할 수 있을 것이다.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.55 no.4
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• pp.5-22
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• 2021

This study aimed to understand how people perceive the transition from offline to online classes at universities during the COVID-19 pandemic. To achieve the goal, we collected tweets related to online classes on Twitter and performed sentiment and time series topic analysis. We have the following findings. First, through the sentiment analysis, we found that there were more negative than positive opinions overall, but negative opinions had gradually decreased over time. Through exploring the monthly distribution of sentiment scores of tweets, we found that sentiment scores during the semesters were more widespread than the ones during the vacations. Therefore, more diverse emotions and opinions were showed during the semesters. Second, through time series topic analysis, we identified five main topics of positive tweets that include class environment and equipment, positive emotions, places of taking online classes, language class, and tests and assignments. The four main topics of negative tweets include time (class & break time), tests and assignments, negative emotions, and class environment and equipment. In addition, we examined the trends of public opinions on online classes by investigating the changes in topic composition over time through checking the proportions of representative keywords in each topic. Different from the existing studies of understanding public opinions on online classes, this study attempted to understand the overall opinions from tweet data using sentiment and time series topic analysis. The results of the study can be used to improve the quality of online classes in universities and help universities and instructors to design and offer better online classes.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1117-1120
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• 2009

최근 이상기후와 같은 기후변화로 인한 기온, 강수 등의 변화는 안정적인 수자원 확보에 큰 영향을 미칠 것으로 판단되고 수자원을 필요로 하는 사회 모든 분야에 있어 큰 영향을 끼친다. 특히 농업, 공업, 도시의 용수 공급에 있어 변화는 더욱 심해질 것으로 판단되며 기후변화로 인한 기온, 강수 등의 변화의 정확한 분석이 필요로 한다. 따라서 본 연구에서는 동아시아 해수면 온도와 우리나라 강수량에 대한 MSSA (Multi-channel Singular Spectrum Analysis)를 실시함으로 두 시계열 사이에 공통적으로 나타나는 변화, 즉 특정 상관 주기 변동을 분석함으로 두 변수 사이에 변화 상관 분석을 실시하였다. 우리나라 강수량 자료로는 현재 기상청에서 운영 중인 지상 기상관측소 76개소 중 가용관측소 61개소 자료에 대하여 1973년 1월부터 2008년 12월까지의 자료를 수집하여 월 평균값을 사용하였고 동아시아 해수면 온도 자료로는 한반도 근해 해수면 온도 변화, 남중국해 해수면 온도 변화, 인도양 해수면 온도 변화, 적도 해수면 온도 변화 등을 선택하여 관측시점부터 2008년 12월까지 자료를 수집하여 사용하였다. 분석 자료에 대해 선형 회귀분석을 통한 선형추세 제거와 정규화한 자료를 사용하여 각각의 지수에 대해 MSSA 분석을 실시하였다. 이때 window length는 Vautard 등(1992)이 제시한 N/5$^{\sim}$N/3의 값인 108의 값을 사용하였고 이때 각각의 고유치는 전체 공분산에 대한 각 요소의 비율을 설명한다. 상관분석 결과는 각 지수와 강수자료 사이에 높은 상관성을 가지는 장단주기 변화가 존재함을 보여주었다. 그럼에도 불구하고 우리나라 월강수자료의 전체 변화는 계절변화를 제외하고도 장단 주기를 가지는 시간변화가 자료 전체 변화의 절반에 해당하며 장주기 변화가 나타내는 부분이 미미하다. 이는 계절 주기를 제외한 자료들 사이의 상관변화가 설명할 수 있는 부분이 미미 하며 여러 기상지수들과 국내 강수량사이의 MSSA 분석을 통하여 제시 할 수 있는 변화의 정량적 정도가 매우 제한됨을 보여준다. 그럼에도 불구하고 이러한 접근을 통하여 강수 변화의 불확실성을 줄여나가는 노력이 필요하다고 하겠다.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.11 no.5
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• pp.41-52
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• 2010

Even though REITs (Real Estate Investment Trusts) are listed on the stock market, REITs have characteristics that allow them to invest in real estate and financing for real estate development. Therefore REITs is related with stock market and construction business and real estate business. Using time-series analysis, this study analyzed REITs in relation to construction businesses, real estate businesses, and the stock market, and derived influence factor of REITs. We used the VAR (vector auto-regression) and the VECM (vector error correction model) for the time-series analysis. This study classified three steps in the analysis. First, we performed the time-series analysis between REITs and construction KOSPI(The Korea composite stock price index) and the result showed that construction KOSPI influenced REITs. Second, we analyzed the relationship between REITs and construction commencement area of the coincident construction composite index, office index and housing price index in real estate business indexes. REITs and the housing price index influence each other, although there is no causal relationship between them. Third, we analyzed the relationship between REITs and the construction permit area of the leading construction composite index. The construction permit area is influenced by REITs, although there is no causal relationship between these two indexes, REITs influenced the stock market and housing price indexes and the construction permit area of the leading composite index in construction businesses, but exerted a relatively small influence in construction starts coincident with the composite office indexes in this study.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.14-14
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• 2020

일반적으로 수문빈도해석은 치수계획 수립에 이용되는 설계강수량, 계획홍수량 등을 산정하기 위해 연최대치계열 또는 연초과치계열 자료를 이용한 극치빈도해석을 수행하고, 확률분포의 우측꼬리(right tail) 부분을 이용하여 확장된 재현기간에 해당하는 확률수문량을 추정한다. 하지만 가뭄 관련 분석에서는 확률분포의 좌측꼬리(left tail) 부분은 이용해 확장된 재현기간별 확률수문량을 추정해야할 경우가 발생한다. 또한 물관리 실무에서 장 단기 운영계획 수립을 위해 이용하는 갈수빈도 유입량 산정 등에서도 평년보다 작은 수문량에 대한 빈도해석이 필요한 경우가 있다. 국가 가뭄정보분석센터에서는 기존에 K-water연구원에서 개발한 빈도해석 프로그램인 K-FAT의 분석모듈을 이용해 극소치계열 또는 갈수빈도 유입량 분석에 특화된 가뭄빈도해석 프로그램을 개발하였다. 본 프로그램은 GEV, Gumbel, Weibull 등 14개의 확률분포형을 포함하며, 모멘트법, 최우도법 및 L-모멘트법을 사용하여 매개변수를 추정한다. 적합도 검정의 경우 χ², K-S, CVM, PPCC 및 수정 Anderson-Darling test를 이용하여 다각적인 검정을 할 수 있도록 하였다. 분석을 위한 입력 자료의 경우 사용자가 전처리를 통해 준비한 연최소치계열 등 연도별 시계열자료를 이용할 수 있으며, 일단위 및 월단위의 강수량 또는 댐 유입량 자료를 이용해 사용자가 원하는 기간의 누적강수량, 평균 유입량으로 변환할 수 있는 자료변환 기능을 추가하여 실무 활용성을 높였다. 또한 최적 확률분포 선정을 위해 참고할 수 있도록 AIC(Akaike information criteria)와 BIC(Bayesian information criteria) 분석이 포함되어 있으며, Bootstrap 기법 등을 이용한 불확실성 산정을 통해 추정 값의 신뢰구간을 표시하도록 하였다. 개발된 프로그램은 베타버전 시험배포를 거쳐 가뭄정보포털을 통해 배포할 예정이다.