본고는 2003~2013년 기간 동안 62개 국가를 대상으로 양국간 FTA와 자국 및 무역상대국의 다양한 FTA체결 확산이 양자간 무역에 미치는 영향을 중력모형과 공간모형을 이용하여 분석하였다. 본고는 먼저 중력모형과 공간모형을 이용하여 양국이 체결한 FTA가 양자간의 무역 및 수출입에 미치는 영향과 동시에 모형 적용의 적절성을 분석하였다. 그 다음으로 공간모형만을 이용하여 양국간의 FTA를 통제한 상태에서 자국 및 무역상대국이 체결한 FTA가 양자간의 무역에는 어떤 영향을 미치는지를 분석하였다. 분석결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 양자간의 FTA가 무역에 미치는 영향을 분석할 때에는 중력모형보다는 공간회귀모형을 이용하는 것이 더 적절하다. 이는 양자간 무역에서 공간적 파급효과가 중요하다는 것을 의미한다. 둘째, 이미 많은 연구들이 증거를 제시하였듯이 양국간에 체결한 FTA는 FTA 회원국의 양자간 무역을 확대시키는 역할을 한다. 셋째, 자국 및 무역 상대국이 FTA를 많이 체결할수록 양자간의 무역은 증가한다. 넷째, 양자간에 FTA를 체결한 상태에서 자국 및 무역상대국이 FTA를 많이 체결할 경우 무역 다각화 또는 무역전환효과의 발생으로 인하여 양자간의 무역이 감소한다. 결론적으로 본고는 FTA 정책의 추진에 있어서 무역 자체의 확대 및 무역의 다각적 확대를 위해서는 FTA를 가능한 많이 체결해야 하겠지만, 그 만큼 기존에 체결한 FTA의 효과는 반감되기 때문에 새로운 FTA를 체결할 경우 정치적 이유가 아니라면 상대적으로 시장이 큰 국가와 추진하는 것이 유리하다는 정책적 시사점으로 제시하고 있다.
한국데이터정보과학회 2006년도 PROCEEDINGS OF JOINT CONFERENCEOF KDISS AND KDAS
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pp.345-352
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2006
현 기상의 시점에서 강수 확률 예측을 위해 가장 적절한 모형은 공간적 종속성과 시간적 종속성을 고려한 모형이 선택되어져야 한다. 보통 마크프 연쇄 모형과 예보인자를 이용하는 회귀 모형이 모두 고려된 모형을 사용한다. 본 논문에서는 강수 형태를 세 개의 상태로 나눈 경우, 즉 맑은 경우, 흐린 경우, 비온 경우로 나누어 마코프 로지스틱 회귀모형을 세우고 강수확률을 예측 할 수 있도록 하였다. 또한 서울 지역의 강수 자료를 이용하여 기존의 마코프 회귀모형과 마코프 로지스틱 회귀모형을 서로 비교하여 실제적 적용 문제를 다루었다.
본 연구는 터널 모형실험을 실시함에 있어서 실제 지반상태 및 터널구조물을 모형실험상에서 모사하기 위한 상사성 원리를 종합적으로 검토한 것이다. 이를 바탕으로 중력장에서 모형실험을 실시하는 경우에도 상사성을 만족시킬 수 있는 방법에 대해 이론적 연구를 수행하였으며 토사지반에 시공된 터널 사례에 대하여 모형실험시 라이닝 설정 방법에 관한 실험조건 수립과정을 정리하였다.
최근에 수문시계열로부터 저차원의 비선형 거동을 재구성하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 Support Vector Machine(SVM)을 이용하여 우수한 상태-공간 재구성 능력을 갖는 비선형 예측모형을 구성하여 Great Salt Lake(GSL) Volume에 적용하였다. SVM은 Kernel 함수로부터 유도된 고차원의 특성공간 안에서 선형함수의 가상공간을 이용하는 Machine Learning 방법론이다. 또한 SVM은 훈련자료로부터 얻어지는 평균제곱오차가 아닌 일반화된 오차를 최소화함으로써 상대적으로 기존 방법에 비해 적은 수의 매개변수와 과적합(over fitting)을 피하면서 비선형 함수의 최적화가 가능하다. 본 연구에서 제시한 SVM 회귀분석의 적용성은 미국의 GSL의 2주 간격 Volume을 대상으로 검토하였다. SVM을 이용한 비선형 예측모형은 GSL Volume의 2주(1-Step), 8주(4-Step)와 반복예측(Iterated Prediction, 121-Step)까지 적용되었다. 본 연구에서는 극치사상 즉, 급격한 감소 및 증가 구간을 예측하는데 있어서 훈련구간과 예측구간을 구분하여 모형의 신뢰성을 평가하였다. 예측결과SVM은 훈련자료로부터 적은 수의 관측치를 이용하여 동역학적 거동을 추출할 수 있었으며 실제 관측자료와 거의 유사한 예측이 가능함을 통계적 지표로 확인할 수 있었다. 따라서 비선형 수문시계열의 단기 예측을 위한 모형으로 적용이 가능할 것으로 판단된다.
적색편이 공간에서 보이는 국부 요동지역 주변의 초면은 프리이드만 배경 우주에 포함된 툴만 시공간 모형 관점에서 보면 국부 중력장에 유도된 국부 팽창율이 원인이 됨을 알고 있다. 초면은 국부적인 것으로서 요동지역에 포함된 질량에 크게 지배되고 물질들의 동력학적 상태와 밀접한 관계가 았다. 은하단의 밀도 분포 모형으로 광학 관측과 X-선 관측을 잘 맞추는 아벨 윤곽과 폴리트로프적 밀도 분포 윤곽을 택하여 틀만 시공간 모형으로 계산한 적색편이 공간에 나타나는 초면과 코마 은하단과 페르세우스 은하단 성분은하들에서 관측되는 적색편이-중심거리 형태와 비교하였을 때, 초면은 은하단의 크기와 질량에 한계값을 설정할 수 있었고, 뜨거운 기체의 물질 상태를 짐작할 수 있는 단서를 제공한다.
동적 넬슨-시겔 모형은 채권과 같은 기간 구조를 갖고 있는 금융상품의 이자율 곡선모형에서 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 동적 넬슨-시겔 모형을 상태 공간 모형의 관점에서 설명하고 해당 모형에 적용할 수 있는 베이지안 접근법에 대해 알아보고자 한다. 그리고 SOFR 기간 데이터를 베이지안 동적 넬슨-시겔 모형에 적용하여 그 성능을 확인하고 바시첵 모형, 빈도주의 접근법을 활용한 동적 넬슨-시겔 모형, 2요인 베이지안 동적 넬슨-시겔 모형과 같은 다른 경쟁 모형들과 성능을 비교해보고자 한다. 우리는 베이지안 동적 넬슨-시겔 모형이 SOFR 기간 데이터에 대해서 다른 모형들보다 우수한 성능을 보여준다는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문은 이노베이션 상태공간모형을 근간으로 기존의 지수평활법을 포괄할 수 있는 다중 계절형 모형을 소개한다. 특히 이 모형은, 기존 모형의 한계를 극복하고 동일한 계절 내의 다양성을 표현할 수 있도록 계절 성분을 행렬로 표현하는 정교한 구조를 가지고 있다. 이런 구조를 이용하면 비슷한 패턴을 가지는 계절 성분의 모수를 그룹별로 분류할 수 있다. 따라서, 다중 계절형 모형은 모수절약 원칙을 달성할 수 있으며 모형의 해석이 용이한 장점을 가지고 있을 뿐만 아니라, 잠재적으로 임의의 개수의 계절성도 수용 가능하다. 본 연구에서는 다중 계절형 모형을 이용하여 시간 단위로 관측된 한국 전력 수요량을 분석하고 예측한다. 특히, 시간별 전력 수요량의 계절성은 1일 및 1주일의 두 가지로 고려되었고 이를 토대로 유사한 요일들은 공통 계절로 그룹화하였다. 모형의 예측 성능을 평가하기 위하여 기존 지수평활법의 예측 결과와 비교하였다. 그 결과, 다중 계절형 모형이 기존 지수평활법보다 예측력이 우수함을 확인하였다.
본 연구는 농업용저수지유역을 대상으로 분포형 강우-유출모형을 적용해 봄으로서 차후 본 연구대상유역의 분포형 강우유출모형을 이용한 설계홍수량 산정에 활용해 보기 위한 사전연구이다. 농업용저수지유역을 대상으로 모의하기 위하여 자동수위계를 통하여 저수지 수위자료가 주기적으로 기록되고 있는 계룡저수지 유역($15.4km^2$)을 선정하였으며, 주요 공간매개변수는 30m 격자해상도로 구축하였다. 관측유량자료는 수위-내용적-방류량 관계곡선에 의하여 수위변화에 따른 내용적 변화량을 유입량으로 가정하여 환산토록 하였으며, 곡선의 진동이 다소 작고 상태가 양호한 3개 강우사상을 대상으로 분석하였다. 대상유역의 2개 강우관측소(복룡, 반포)의 강우량을 IDW 방법에 의해 공간분포시켜 적용하였으며, 모형의 분석결과, 결정계수($R^2$)는 평균0.88, 용적보존지수(VCI)는 평균 0.14, 첨두유량의 상대오차 ($EQ_p$)는 평균 $0.11m^3/s$로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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