• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.1474-1478
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• 2007

수문 및 수질자료는 일정한 기준에 의한 관측치를 시계열 자료로 기록하거나 전송할 때 다양한 형태의 오차가 발생하게 되며 또한 수문 및 수질자료를 관측하는 측정기기의 고장과 유지관리 등의 어려움으로 다양한 형태의 결측 자료가 발생하고 있다. 이와 더불어 수문 및 수질자료는 시공간적 변동성이 크며 비선형성이 강한 특성을 갖고 있다. 이러한 수문 및 수질 자료를 이용하여 모형을 구축할 경우 다양한 형태의 잡음에 대한 검증 및 잡음저감이 필수적 요건이라 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 영산강 유역의 본류부를 대표하는 나주지점에 대한 유출량과 총유기탄소(TOC) 농도 및 TOC 부하량 예측모형을 개발하였으며, 이를 위한 방법으로는 잡음저감을 위하여 웨이블렛 변환과 인공신경망을 적용하였다. TOC 부하량 자료는 유출량과 TOC 자료간의 함수로서 표현이 가능함에 따라 유출량 및 TOC 자료가 결측되었을 경우 역함수에 의한 계산으로 결측 자료에 대한 보간이 가능하다. 따라서 본 연구의 주안점은 잠음 저감 및 인공신경망에 의해 최적화된 예측 모형이 결측된 유출량과 TOC 자료에 대한 역함수로 정도있는 유출량과 TOC 자료 생성 가능성을 검토하고자 한다. 본 연구의 적용 결과, 유출량 자료가 결측되었을 경우 TOC 및 TOC 부하량 예측으로 유출량 자료에 대한 간접추정 및 결측 자료에 대한 보간의 정도를 평가한 결과 $R^2$는 0.99 이상의 값을 보였다. 또한, TOC 자료가 결측되었을 경우 역시 $R^2$는 비교적 우수한 0.97 이상의 값을 보였다. 따라서 본 연구에서 개발한 유출량 및 TOC, TOC 부하량 예측모형의 개발은 정도있는 유출량 및 TOC 수질 자료의 생성이 가능할 것으로 기대된다.한 물순환 해석을 할 수 있는 기반을 확보 하였으며, 가용한 장 단기간의 관측자료와 물수지 분석 연산식의 추정치를 바탕으로 관측자료에 의한 물수지 분석을 수행하였다. 분석 결과로 산지 소하천 유역인 설마천 시험유역의 각 수문요소의 물이동간의 정량적인 값을 알 수가 있었으며, 앞으로 추가적이고 지속적인 수문모니터링이 운영되고 물순환 해석 모형에 의한 검증이 수행된다면 정량적인 물순환 관계를 규명할 수 있을 뿐만 아니라 이와 관련된 수문요소기술을 확보할 수 있을 것이다.절한 타협과 조정을 필요로 한다. 그러나 절제의 한계를 넘어선다고 생각되거나, 조정의 노력이 불가능하거나, 실패했을 때 폭력적인 행동으로 나타나게 된다. 리차즈(I.A Richards)는 분노와 공포는 일단 겉잡을 수 없는 경향이 있다고 하면서 오늘날 폭력에 대한 요구가 일상의 정서 생활에 있어, 억압을 통한, 빈곤함을 반영하고 있지 않은지 생각해봐야 할 것이라고 충고한다. 조성 가이드라인(안)을 제시하였다.EX>$\ulcorner$세종실록$\lrcorner$(世宗實錄) $\ulcorner$지리지$\lrcorner$(地理志)와의 비교를 해보면 상 중 하품의 통합 9개소가 삭제되어 있고, $\ulcorner$동국여지승람$\lrcorner$(東國與地勝覽) 에서는 자기소와 도기소의 위치가 완전히 삭제되어 있다. 이러한 현상은 첫째, 15세기 중엽 경제적 태평과 함께 백자의 수요 생산이 증가하자 군신의 변별(辨別)과 사치를 이유로 강력하게 규제하여 백자의 확대와 발전에 걸림돌이 되었다. 둘째, 동기(銅器)의 대체품으로 자기를 만들어 충당해야할 강제성 당위성 상실로 인한 자기수요 감

• Journal of Technology Innovation
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• v.29 no.4
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• pp.1-30
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• 2021

Due to the recent development of system semiconductors, technical innovation for the electric devices of the automobile industry is rapidly progressing. In particular, the electric device of automobiles is accelerating technology development competition among automobile parts makers, and the development cycle is also changing rapidly. Due to these changes, the importance of strategic planning for R&D is further strengthened. Due to the paradigm shift in the automobile industry, the Product-Technical Roadmap (P/TRM), one of the R&D strategies, analyzes technology forecasting, technology level evaluation, and technology acquisition method (Make/Collaborate/Buy) at the planning stage. The product-technical roadmap is a tool that identifies customer needs of products and technologies, selects technologies and sets development directions. However, most companies are developing the product-technical roadmap through a qualitative method that mainly relies on the technical papers, patent analysis, and expert Delphi method. In this study, empirical research was conducted through simulations that can supplement and strengthen the product-technical roadmap centered on the automobile industry by fusing Gartner's hype cycle, cumulative moving average-based data preprocessing, and deep learning (LSTM) time series analysis techniques. The empirical study presented in this paper can be used not only in the automobile industry but also in other manufacturing fields in general. In addition, from the corporate point of view, it is considered that it will become a foundation for moving forward as a leading company by providing products to the market in a timely manner through a more accurate product-technical roadmap, breaking away from the roadmap preparation method that has relied on qualitative methods.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.10 no.4
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• pp.295-303
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• 2017

In this paper, we analyze the trends of the international shipping market and the domestic and foreign factors of the crisis of the domestic shipping market, and identify the characteristics of the recovery of the Busan New Port trade volume which has decreased since the crisis of the domestic shipping market We quantitatively analyzed the future volume of Busan New Port and analyzed the trends of the prediction and recovery trends. As a result of analyzing Busan New Port container cargo volume by using big data analysis tool R, the variation of Busan New Cargo container cargo volume was estimated by ARIMA model (1,0,1) (1,0,1)[12] Estimation error, AICc and BIC were the most optimal ARIMA models. Therefore, we estimated the estimated value of Busan New Port trade for 36 months by using ARIMA (1, 0, 1)[12], which is the optimal model of Busan New Port trade, and estimated 13,157,184 TEU, 13,418,123 TEU, 13,539,884 TEU, and 4,526,406 TEU, respectively, indicating that it increased by about 2%, 2%, and 1%.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.31 no.5B
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• pp.449-457
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• 2011

Recently, increasing heavy rainfalls due to climate change and/or variability result in hydro-climatic disasters being accelerated. To cope with the extreme rainfall events in the future, hydrologic frequency analysis is usually used to estimate design rainfalls in a design target year. The rainfall data series applied to the hydrologic frequency analysis is assumed to be stationary. However, recent observations indicate that the data series might not preserve the statistical properties of rainfall in the future. This study incorporated the residual analysis and the hydrologic frequency analysis to estimate design rainfalls in a design target year considering the non-stationarity of rainfall. The residual time series were generated using a linear regression line constructed from the observations. After finding the proper probability density function for the residuals, considering the increasing or decreasing trend, rainfalls quantiles were estimated corresponding to specific design return periods in a design target year. The results from applying the method to 14 gauging stations indicate that the proposed method provides appropriate design rainfalls and reduces the prediction errors compared with the conventional rainfall frequency analysis which assumes that the rainfall data are stationary.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.793-797
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• 2010

물리적 녹조저감 기술인 커튼형 수류차단막은 유입 하천과 저수지 천이부에서 높은 영양염류와 조류를 포함한 표층 수류의 차단 또는 우회를 통해 본류 수역의 녹조발생을 저감하는 대책이다. 본 연구에서는 2009년 5월 회남대교 약 2 km 상류에 시범 설치된 대청호의 수류차단막 효과를 분석하고자 선행연구에서 보정한 2차원 횡방향 평균 수리 및 수질 모델을 최근의 수문사상인 2009년 6~8월까지 적용하여 검보정하고 수치모의를 실시하였다. 저수지 수위와 실측수위를 비교한 결과, 7월 중순 유입량 증가에 따른 수위 상승을 잘 반영하였고, 결정계수값($R^2$)이 0.997로 나타나 모델은 저수지 물수지 계산에 있어서 높은 신뢰도를 보였다. 댐앞과 회남수역에서 수심별 수온예측 오차는 AME 0.258~$1.584^{\circ}C$, RMSE 0.393~$2.548^{\circ}C$의 범위로 실측값을 잘 반영하는 것으로 나타났다. 회남, 댐, 추동, 문의 수역의 표층에서 $PO_4$-P 및 Chl-a 농도에 대한 모의값과 실측값의 시계열 비교 결과, 모델은 저수지내 각 측정지점에서 실측값의 시계열 변화를 잘 모의하였고, 회남수역에서 7월 중순 홍수 유입에 따라 증가하였다. 특히, $PO_4$-P 농도가 0.06 mg/L까지 증가하는 것으로 나타났다. 이는 홍수기에 높은 영양염류를 포함한 탁수가 수류차단막 하단을 통과하여 수리학적 도수현상(Hydraulic jump)을 일으킨 것이 원인이라 판단된다. 수류차단막 설치에 따라 회남수역의 표층에서 Chl-a 농도의 저감 효과가 두드러졌으나, 댐, 추동 및 문의수역에서의 제어 효과는 미미하였다. 이와 같이 회남수역에서 효과가 큰 이유는 2009년 수문사상의 영향과 저수지 지형특성상 유입수의 영향을 직접받기 때문으로 판단된다. 또한, 회남수역에서 수류차단막 설치에 따른 T-N 및 T-P 평균 저감 효율(수류차단막이 설치되지 않은 경우에 대한 설치 후 농도 저감 비)은 각각 10.8% 및 19.1%이었으며, 평균 저감농도는 모의값을 기준으로 각각 1.637 mg/L에서 1.461 mg/L 및 0.047 mg/L에서 0.038 mg/L로 나타났다. DIN 및 $PO_4$-P 평균 저감 효율은 각각 6.4% 및 24.6%이었고, Chl-a 평균 저감 효율은 25.5%이었으며, 평균 저감농도는 모의값을 기준으로 0.025 mg/L에서 0.018 mg/L로 나타났다. 모의결과를 종합해 볼 때, 대청호에 시범 설치된 조류제어용 수류차단막은 2009년의 수문사상에서 회남수역의 녹조발생 저감에 기여한 것으로 판단된다. 또한 대청호에서 유사한 수문사상을 보인 2006년(62일간)에 비해 2009년(28일간)에 조류주의보 발령 일수가 대폭 줄었다는 사실도 차단막의 효과를 간접적으로 확인해 준다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.21 no.3
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• pp.419-425
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• 2010

Kernel machine learning is gaining a lot of popularities in analyzing large or high dimensional nonlinear data. We use this technique to estimate a GARCH model for predicting the conditional volatility of stock market returns. GARCH models are usually estimated using maximum likelihood (ML) procedures, assuming that the data are normally distributed. In this paper, we show that GARCH models can be estimated using kernel machine learning and that kernel machine has a higher predicting ability than ML methods and support vector machine, when estimating volatility of financial time series data with fat tail.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.11 no.3
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• pp.81-91
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• 2012

The world has been replacing fast fossil fuels vehicles with electric vehicles(EVs) to cope with climate change. The government set a goal which EVs will be substitute at least 10% of the domestic small vehicles with EVs until 2020, and will try to build electric charging infrastructures in apartments with the revision the law of 'the housing construction standards'. In apartments the EVs charging infrastructure and parking space is, essential to accomplish the goal. But the studies on EVs demand are few. In this study, we predicted that the demand for EVs using time-series analysis of statistical data, survey results for apartments residents in the metropolitan area. As a result, the ratio of the EVs appeared to be 6~21% for the total vehicles in a rental apartments for the years 2020, 21~39% in apartments for sales. For the EVs, the maximum power required for 1,000 households in rental apartment is predicted to be about 4200 kwh on a daily basis, while the maximum power in the apartment for sales is predicted to be 7800kwh.

• Journal of Korea Port Economic Association
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• v.26 no.2
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• pp.49-57
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• 2010

This paper examines the relationship between port import from China and macroeconomic variables such as international financial crisis, exchange rate, and industrial production during the period 2000-2009. I employ GPH cointegration methodology since the model must be stationary to avoid the spurious results. The empirical results show that our model is stationary as well as mean-reverting. This paper also applies impulse-response functions to get additional information regarding the responses of the port import to the shocks economic variables such as financial crisis, exchange rate, and industrial production. The results show that the response of port import to exchange rate and financial crisis declines at the first and dies out slowly.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.30 no.6B
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• pp.561-569
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• 2010

In this study, the impact of climate change on extreme drought events is investigated by comparing drought severity-area-duration curves under present and future climate. The depth-area-duration analysis for characterizing an extreme precipitation event provides a basis for analysing drought events when storm depth is replaced by an appropriate measure of drought severity. In our climate-change impact experiments, the future monthly precipitation time series is based on a KMA regional climate model which has a $27km{\times}27km$ spatial resolution, and the drought severity is computed using the standardized precipitation index. As a result, agricultural drought risk is likely to increase especially in short duration, while hydrologic drought risk will greatly increase in all durations. Such results indicate that a climate change vulnerability assessment for present water resources supply system is urgent.

• KDI Journal of Economic Policy
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• v.19 no.4
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• pp.3-46
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• 1997

본 논문은 우리나라 저축률(貯蓄率)의 결정요인을 실증적으로 분석하는 데 목적을 두고 있다. 특히 본 논문은 생애주기가설/항상소득가설(生涯週期假說/恒常所得假說)에 바탕을 두고 거시(巨視)시계열자료와 미시(微視)횡단면자료를 모두 분석함으로써 개별경제주체의 저축행위와 경제전체의 저축간의 일관된 관계를 밝히려고 하였다. 표준적인 생애주기가설/항상소득가설에 의하면, 저축은 소득(所得)의 일시적 변동으로부터 소비(消費)를 독립시키려는 개별소비자의 합리적 선택의 결과이다. 따라서 개별소비자의 저축은 단기적으로는 소득이 일시적으로 높은 해(년(年))에, 그리고 보다 장기적으로는 일생동안 가장 높은 수준의 소득을 벌게 되는 장년기간중에 가장 크게 된다. 본 논문의 실증결과는 이러한 생애주기가설/항상소득가설의 예측이 실제자료와 대체로 일치함을 보여준다. 거시자료 분석결과에 의하면 우리나라 저축률의 연간변동은 소득성장률(所得成長率)과 인구연령구조(人口年齡構造)의 변동에 의해서 잘 설명되는 것으로 나타난다. 또한 미시자료 분석결과를 보더라도 소득이 일시적으로 높은 가계나 경제활동연령인구의 비중이 높은 가계일수록 더 많은 저축을 하는 것으로 나타난다. 따라서 생애주기가설/항상소득가설은 우리나라 저축률의 결정을 설명하는 데 매우 유용하다고 판단된다. 본 논문은 또한 소득성장률이나 연령구조 외에 이자율, 유동성 제약, 그리고 예비적 저축동기 등이 저축에 미치는 영향에 대해서도 살펴보았다. 실증결과에 의하면 실질이자율은 저축률을 다소 증대시키는 효과가 있으나, 기타 요인들의 효과는 유의하지 않은 것으로 나타났다.