Pairwise Energy Model(PEM)은 A+BC$\{leftrightarrow}$AB+C(여기서 B와 C는 수소의 동위원소)반응의 반응 cross section은 A와 B사이의 pairwise energy Es에만 의존 한다고 가정한다. PEM은 지금까지 $O(^3P)+HD,\;Ar^++(H_2,\;D_2,및\;HD)$등 여러 반응에 대한 동위원소 효과를 이론적으로 설명하는데 이용되어 왔다. 본 논문에서는 quasiclassical trajectory 방법을 이용하여 $Cl+H_2$와 Cl+HD 반응을 계산하였고 높은 충돌에너지에서 이들 반응들의 결과를 PEM을 이용하여 잘 설명할 수 있었다. PEM을 이용하여 $Cl+H_2$ 반응의 cross section 값으로부터 높은 충돌에너지에서 Cl+HD 반응의 동위원소 효과를 정확히 예측할 수 있었다. 이러한 이유를 설명하기 위하여 생성물의 내부에너지 분포도 $P(E_{int})$를 조사 했다. 생성물의 내부에너지 분포도 $P(E_{int})$는 고정된 충돌에너지 E에서 동위원소 조합에 따라 다르지만 고정된 Es 값에서는 동위원소 조합에 대해서도 근사적으로 같다. 이것이 바로 PEM으로 이들 반응을 잘 설명해 줄 수 있는 이유이다. 여기서 도출된 결론은 높은 충돌에너지에서 여러 A+BC 반응에 또한 적용될 수 있을 것이다.
본 연구는 한국노동패널을 사용하여 2002~2005년 3년 동안 직장이직률 추세와 이에 영향을 주는 여러 요인들 가운데 노동조합의 역할을 중심으로 실증분석하였다. 기초통계량에 있어서는 노동조합에 가입된 근로자의 직장 유지율이 노조에 가입되어 있지 않은 근로자보다 평균 28.3%포인트 높게 나타났으나, 직장이직에 영향을 미치는 개인의 관측되는 변수를 통제한 결과에서는 노동조합이 직장유지율을 11~13%포인트 증가시키는 것으로 추정되었다. 노동조합이 근로자의 고용안정에 미치는 효과를 세부적으로 살펴보기 위하여 Fairlie(2003)가 개발한 비선형분해 방법을 사용하여 분석하였다. 비선형분해(Non-linear decomposition) 방법을 사용하여 노조-비노조 간 직장이 직률의 차이를 근로자의 관측되는 변수에 의해 설명되는 부분과 설명되지 못하는 부분으로 나누어 살펴볼 때 설명되는 부분의 기여도가 67~74%로서 추정되고 설명되지 못하는 부분이 나머지 26~33%를 차지함을 알 수 있다. 이는 노동조합이 조합원들의 고용안정에 기여한 부분 외에도 노조에 가입된 근로자의 직장이직 성향이 노조에 가입되지 않거나 노조가 조직되어 있지 않은 사업장에 종사하는 근로자보다 평균적으로 낮음을 시사한다. 실증분석 결과는 노동조합의 고용안정 효과는 최대 7~9%포인트 경계 안에서 한정됨을 시사한다. 노동조합의 고용안정에 미치는 효과가 이처럼 작은 원인은 기업별 단체교섭구조, 외환위기 이후 기업경쟁의 심화, 기업규모별 노동시장 분절화 등 다양한 원인을 추론해 볼 수 있을 것이다.
본 연구에서는 국내 주식시장에서 주식수익률의 횡단면 차이에 유의적인 설명력을 가지는 것으로 나타난 기본적 변수가 시장지수 베타에서는 측정되지 않은 또 다른 가격화된 위험에 대해 유용한 대용변수인지를 규명하였다. 기본적 변수들 중에서 기업규모와 장부/시장가치 비율은 주식수익률의 횡단면 차이를 설명함에 있어 독립적인 효과를 갖는 가장 유의적인 변수였다. 주식수익률의 횡단면 차이에 매우 유의적인 설명력을 가지는 깃으로 나타난 거시경제요인의 요인민감도는 기업규모, 장부/시장가치 비율을 포함시 더 이상 유의적인 설명력을 가지지 못하였다. 소규모, 높은 장부/시장가치 기업은 매우 지속적인 수익성 악화를 겪고 있는 곤경기업이며, 역시 배당감소위험, 레버리지위험 및 미래 현금흐름의 불확실성으로 측정된 기업특성적 위험이 보다 큰 곤경기업이었다. 따라서 이러한 실증결과는 소규모, 높은 장부/시장가치 주식이 대규모, 낮은 장부/시장가치 주식에 비해 높은 수익률을 보이는 원인이 보다 높은 위험에 따른 보상의 결과이며, 규모변수와 장부/시장 가치 비율은 이들 위험에 대한 유용한 대용치라는 '위험에 기초한 가설'을 지지하는 증거로 주장될 수 있다. 기업규모와 장부/시장가치 비율이 시장베타로는 측정되지 않는 주식가격결정에 있어 가격화 된 또 다른 위험을 대리한다면 수익률에 나타난 SIZE, B/M효과는 합리적 가격결정하 APT나 ICAPM과 같은 확장된 CAPM과 모순되지 않는 하나의 증거로 볼 수 있으며, 비록 이들 변수들이 관찰 불가능한 진정한 시장베타에 대한 보다 나은 대용치라고 할지라도 이들 두 변수와 관련된 요인을 포함한 다요인 가격결정모델이 시장지수만을 포함한 단일요인모델에 비해 보다 유용한 모형임을 기대할 수 있다.
비형식교육의 장인 과학관은 전시물과 그 전시물을 설명한 판넬 등을 통하여 교육적 기능을 담당한다. 비형식 교육의 중요성 때문에, 과학관 전시는 전시물과 내용이 관람자와 교감하고 상호작용해야 할 뿐만 아니라 관람자에게 설득적으로 구성될 필요가 있으며, 하나의 공간에서 학습과 휴식이 어우러지면서 즐거움을 제공할 수 있어야한다. 이러한 과학관 전시의 요구사항을 충족시키기 위하여 가장 우선적으로 도입할 수 있는 방법이 스토리텔링이다. 스토리텔링은 '이야기하다'로서 관람객들에게 흥미 유발의 기능을 가지며, 그 효과가 단순 나열식보다 훨씬 크다. 하지만 스토리텔링기법에도 지식과 정보량에 있어서는 단점이 있다. 이것을 보완하기 위한 한 방법으로 전시물 설명에 논증 기법의 도입이 대두되고 있다. 즉, 거시적인 관점에서는 스토리텔링을 이용한 하나의 스토리를 도입하는 한편, 미시적인 관점에서는 논증의 구조를 따른 설명문을 이용한다면, 관람객들에게 흥미와 함께 지식과 정보를 모두 줄 수 있다. 이 연구에서는 논증과 스토리텔링의 조화된 결합을 통해 과학관의 전시를 재배열하는 작업을 수행하였다. 거시적인 관점과 미시적인 관점에서의 점검기준으로 영국의 자연사 박물관과 국립과천과학관 자연사관 우주와 지구관의 전시물의 구조를 분석 하였다. 그 결과 영국의 자연사 박물관과는 달리 국립과천과학관의 전시물은 스토리 내용, 설명문의 내용, 체험위주의 전시물이 부족하였다. 따라서 현 과천과학관의 전시물에 대해 스토리텔링과 Booth 등(2008)과 Lawson(2003)의 논증과의 조화를 도입하는 것이 바람직하다.
최근 화석연료의 급격한 사용에 따른 자원고갈이나 환경오염과 같은 문제들이 심각해짐에 따라 화석연료를 대체할 수 있는 신재생에너지에 대한 관심이 높아지고 있다. 태양광 에너지는 다른 에너지원에 비해 고갈의 우려가 없고, 부지 선정의 제약이 크지 않아 수요가 증가하고 있다. 태양광 발전 시스템에서 생산된 전력을 효과적으로 사용하기 위해서는 태양광 발전량에 대한 정확한 예측 모델이 필요하다. 이를 위한 다양한 딥러닝 기반의 예측 모델들이 제안되었지만, 이러한 모델들은 모델 내부에서 일어나는 의사결정 과정을 들여다보기가 어렵다. 의사결정에 대한 설명이 없다면 예측 모델의 결과를 완전히 신뢰하고 사용하는 데 제약이 따른다. 이런 문제를 위해서 최근 주목을 받는 설명 가능한 인공지능 기술을 사용한다면, 예측 모델의 결과 도출에 대한 해석을 제공할 수 있어 모델의 신뢰성을 확보할 수 있을 뿐만 아니라 모델의 성능 향상을 기대할 수도 있다. 이에 본 논문에서는 Long Short-Term Memory(LSTM)을 사용하여 모델을 구성하고, 모델에서 어떻게 예측값이 도출되었는지를 SHapley Additive exPlanation(SHAP)을 통하여 설명하는 태양광 발전량 예측 기법을 제안한다.
조건부가치측정법(CVM)의 지불의사 유도방법인 이중 양분선택형 질문법은 단일 양분선택형 질문 CV자료의 통계적 비효율성을 극복하기 위한 방법으로 제안되었다. 이 방법은 여러 가지 장점에도 불구하고 출발점 편의의 심리학적 근거인 정박효과 (anchoring effect)의 발생 가능성을 의심받고 있다. 그러므로 본 논문에서는 이중 양분선택형 질문 CV자료에서 정박효과를 검토할 수 있는 일반적 지불의사금액모형을 제시하고, 그 모형으로부터 정박효과를 검토할 수 있는 방법을 제안한다. 모형은, Cameron and Quiggin(1994)이 제안한 이변량 모형에 두 번째 내재 지불의사금액의 설명변수로서 처음 제시된 특정금액에 대한 양분선택적 응답결과를 포함시킨 형태이다. 이 모형에서 처음 제시된 특정금액에 대한 양분선택적 응답결과의 계수 부호가 음(-)이고 통계적으로 유의하다면 정박효과가 발생하는 것으로 볼 수 있다. 그러나 만약 이러한 계수 검토에서 정박효과 발생을 확인할 수 없는 경우, 두 번의 응답에서 두 지불의사금액 추정치들의 평균이 다르다고 볼 수 없다면 정박효과를 우려할 필요가 없다. 이 검토 모형 및 방법을 본 연구에서 한강 수질 개선에 대한 CV자료에 적용해 본 결과 정박효과를 우려할 필요가 없음을 확인할 수 있다.
본 연구는 비교구매의 효과성 측정을 위한 프레임워크를 제시하고 이를 통해 비교구매의 역할과 효과성을 설명한다. 또한 판매자 주도형 비교도전이 보다 효율적인 비교구매 정보의 제공 방법임을 증명한다. 구매자의 구매만족도(S)는 판매자의 제품경쟁력 벡터(P)와 구매자의 제품정보 인지수준 벡터(B)간의 상호작용으로 정의할 수 있으며, 구매자의 제품정보 인지수준은 제품 정보분석을 통한 제품간의 비교행렬(C)에 의해 변화된다. 비교구매 효과성은 비교 전과 후의 구매만족도의 변화량으로 측정되며, 비교구매의 역할은 비교행렬을 제공해 구매자의 제품정보 인지수준을 변화시키는 것이다. 보다 효율적인 방법은 판매자가 비교행렬의 구성요소 중에서 비교 효과성이 큰 경쟁 제품들에 능동적으로 비교하도록 하는 비교도전방법이다. 예제실험을 통해 비교구매가 9.32%, 비교도전이 19.11%의 효과성 결과를 보였으며, 도출된 비교도전 전략으로 효과성은 더욱 향상되었다.
초음파의 비선형 음향 효과를 계측하는 방법이 재료 열화의 효과적인 평가를 위한 새로운 접근법으로 제시되었다. 비선형 음향 효과란 음파가 전파함에 따라서 2차나 그 이상의 고조파 성분이 발생하는 것으로 설명될 수 있다. 따라서, 먼저 비선형 효과에 의해 고조파 성분이 발생하는 메커니즘을 비선형 탄성론에 기초를 두고 설명하였다. 다음으로, 열화된 재료에서 어느 정도의 고조파 성분이 발생하는지를 계측하기 위하여, 헤테로다인 신호 검출법을 이용하는 초음파 신호 분석 장치를 기초로 계측계를 구성하였으며, 인장하중과 피로하중을 가하여 인공적으로 열화시킨 SS41과 SS45 시편에 대해 실험하였다. 실험 결과 열화의 정도와 비선형 효과가 강한 상관성을 보였으며 이로부터 비선형 음향 효과가 재료 열화 평가를 위한 유용한 수단이 될 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 건강을 설명하는 지역 박탈 지표를 선별하고 이러한 지표들이 근린사회의 인구구성효과와 구분되는 독립적인 맥락효과를 지니는지 검증해 보았다. 이를 위하여 서울시를 대상으로 행정동 단위의 표준화사망비를 산출하여 소지역 건강불평등 실태를 분석하였고, 표준화사망비 격차를 설명하는 지역박탈 지표들을 선정하였다. 그리고 다수 준 모형을 통해 개인의 사회경제적 지위를 통제한 후 지역박탈 효과를 검증하였다. 분석 결과는 건강불평등의 지역 격차가 대부분 사회경제적 지위 요인을 반영할 뿐이며, 거주지 지역사회의 독립된 맥락효과는 미미한 것으로 나타났다. 분석에서 행정동별 표준화사망비 분포가 취약근린지수의 분포와 유사하고 더 나아가 공시지가, 하위교육수준, 복지수급자 비율, 여성가구주 가구의 개별 지표 분포와 유사한 패턴을 보이고 있는 것으로 나타나 전반적으로 인구집단의 취약성을 반영하는 것으로 보인다. 반면 빈곤 지역이 내생적으로 형성하는 건강문화나 보건의료접근성 등의 가능한 매개 요인들의 가능성은 인구 구성에 따른 빈곤과 결핍보다 상대적으로 저조할 것으로 보인다. 즉 건강의 지역별 격차는 다름 아닌 계층간 격차로 해석될 수 있다.
생동성 시험과 같은 임상약리학분야의 연구는 일반적으로 한 개체 내에서 반복하여 측정된 자료구조를 사용하므로 선형혼합모형을 이용하여 분석하는 것이 보편적이다. 이러한 모형에서 랜덤효과는 개체 내 관측 자료 사이의 상관관계를 설명하고, 공분산행렬은 개체-내 변동을 설명한다. 생동성 분석은 두 약물의 약동학적 변수인 Cmax와 AUC의 기하평균비에 대한 90% 신뢰구간이 동등성 한계인 [0.8, 1.25] 범위에 드는지 알아보는 분석으로, 고정효과에는 시기, 순서군, 치료효과를, 랜덤효과에는 개체효과를 가지는 선형혼합모형을 이용하여 분석한다. 이러한 분석이 적용된 실제 예를 살펴보기 위하여 레보플록사신 연구의 자료를 활용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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