경제정책(經濟政策) 변화(變化)의 효과(效果)를 실증분석(實證分析)할 때, 거시경제(巨視經濟) 변동(變動)에 관심이 있는 경우 거시계량모형(巨視計量模型)을 활용하고, 상대가격구조(相對價格構造) 변동(變動)에 대한 소비자(消費者) 및 생산자(生産者)의 반응에 관심이 있는 경우 일반균형연산모형(一般均衡演算模型)을 사용한다. 그런데 대체로 정책변수(政策變數)는 경제구조(經濟構造)(미시적(微視的) 효과(效果))와 경기순환(景氣循環)(거시적(巨視的) 효과(效果))에 동시적 영향을 주기 때문에, 위의 두 모형(模型) 중 어느 하나만으로는 미시행태와 거시현상을 연계 분석하거 어렵다. 본고(本稿)에서는 정책변수(政策變數)의 변화(變化)가 경제주체(經濟主體)의 개별적 최적화(最適化) 행태(行態)와 집합적(集合的) 행태(行態)에 미치는 영향을 동시에 파악하기 위해 이 두 모형(模型)을 결합한 미시(微視)-거시통합모형(巨視統合模型)을 개발하였다. 통합모형(統合模型)의 결과에 의하면, 일반균형모형(一般均衡模型)에 편입(編入)된 거시계량모형(巨視計量模型)과 동태화(動態化)된 일반균형연산모형(一般均衡演算模型)을 결합하여 단기(短期) 경기순환(景氣循環) 및 중장기(中長期)에 걸친 구조조정(構造調整) 문제(問題)를 동시에 분석 가능한 실증분석(實證分析) 도구(道具)를 개발할 수 있었다. 설제로 본고(本稿)에서는 정책대안효과(政策代案效果)의 정량적(定量的) 평가(評價)를 위하여 통합모형(統合模型)을 가상적인 석탄가격(石炭價格) 자율화(自律化)와 보조금(補助金) 지원제도(支援制度) 변화(變化)의 효과분석에 활용하여 보았다. 이러한 모의실험(模擬實驗)은 다른 정책효과분석(政策效果分析)에도 활용(活用)될 수 있을 것이다.
This study quantitatively analyzes the impact of greenhouse gas (GHG) emissions reduction policies on the global economy. To this end, we develop a multi-national and multi-industry static computational general equilibrium model that includes three components-GHG emissions from production, disutility due to GHG emissions, and governments' GHG emissions reduction policies. Then we calibrate the model with the relevant data and solve for the equlibrium using the most recent methodology (exact hat algebra). We find that the strengthening of unilateral GHG emissions reduction policies for each country reduces carbon emissions from domestic producers, but does not necessarily reduce global carbon emissions as production is relocated to other countries. On the other hand, we can reduce GHG emissions when all major countries simultaneously implement the strengthened reduction policies proposed by the OECD (2016). Our results imply that aligned reduction efforts of major countries are necessary to reduce global GHG emissions.
목적: 기능적 자기공명영상을 이용하여 숫자 연산과 연관된 뇌영역을 알아보고자 하였다. 대상 및 방법: 정상 성인 자원자 6명을 대상으로 연산과제를 이용하여 연산과제와 관계된 대뇌영역 꼭 활성화를 유도하였다. 실험은 실험 I과 실험II로 나누어 진행하였다. 실험 I에서 연산과제는 스크린을 통해 보여주고 계산식이 맞는지를 판단하여 신호하도록 하였고[예:(4+5)$\times$8=72], 대조과제는 십자모양을 집중하여 보도록 하였다. 실험II에서 연산과제는 실험 I과 동일하였고, 대조과제는 화면에 제시되는 세 개의 수가 모두 홀수 또는 짝수일 때 신호하도록 하였다. 기능적 자기공명영상은 1.5T 초전도 자기공명영상장치에서 EPI BOLD 기법을 이용하여 얻었으며 6명에서 얻은 영상을 정상화(normalize)한 후 SPM 프로그램을 이용하여 통계분석을 하였다. 활성화된 뇌 영역은 모형뇌에 지도화하여 두 과제에서 활성화된 뇌 영역을 비교 분석하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2005.05b
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pp.1440-1444
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2005
본 연구는 일반적인 수문모형 및 수자원 관련 모형들의 초기세팅시 모형별로 사용되는 각기 다른 형태의 입력자료 대한 활용성을 용이하게 하고 실제 시스템에 적용하여 모형의 활용성을 높이고자 하는데 있다. 특히 현재 한국수자원공사 데이터베이스의 수문자료는 각종 수문모형 및 수자원 관련 시스템에 직접 사용하기에는 모형의 입력 포맷 형태가 너무나 다양하기 때문에 그 한계가 있다. 자료의 형태 대부분이 Raw data의 형식으로 이루어져 있어 모형 입력을 위한 선행 자료처리가 불가피하며, 이로 인해 실질적인 유출해석의 정확성을 높이는 연구 또는 수문학적 분석을 위한 연구등의 학술적인 측면에 초점이 맞추어지기보다 오히려 입력자료 구축에 많은 시간이 투입되는 것이 사실이다. 그 예로 실시간 물관리 운영 시스템(IRWMS)에서 유역유출 모형으로 사용 중인 SSARR모형의 강우 입력자료로는 유역평균강우량(MAP)이 사용된다. 한편 데이터베이스에는 지점 강우자료가 저장되어 있으며, 이를 사용하기 위해서는 다시 티센법(Thiessen Method), 유역평균법 등을 이용하여 지점강우에서 MAP로 환산 후 활용해야한다. 또한 이러한 선행 작업들은 모형 수행자마다 반복적으로 이루어지는 작업이므로 변환 프로그램에 의해 자동으로 계산하여 DB 등에 저장하고 사용한다면 수문자료 분석에 소모되는 시간과 비용을 절감할 수 있을 것이다. 현재 데이터베이스 내부에는 이러한 자료변환 알고리즘이 포함되어 있지 않으며 원시자료인 지점 강우자료가 데이터베이스에 저장되어 활용하고 있다. 따라서 수자원 전문가들에게 분석하고자 하는 유역별 모형별로 입력자료의 형태가 변환되어 자료를 실시간으로 제공하고, 또한 전산전문가가 아닌 수자원 전문가에 의해 관리 될 수 있는 데이터베이스 관리프로그램이 필요하다. 이러한 데이터베이스 관리프로그램의 역할가운데 주요사항으로 수문 자료를 활용한 수자원 관련 프로그램에 해당 실무 차원에서 작성, 검토, 사용을 위한 수자원 공사의 Raw Data 가공이 사용자의 요구에 따라 이루어져야 한다. 사용자의 요구에 따라 가공된 데이터는 다시 데이터베이스에 저장되어 다른 모형에서 해당 자료를 필요로 하게 될 경우 사용자들은 데이터를 손쉽게 받아 사용할 수 있다. 저장된 자료들은 검$\cdot$보정 기능을 포함하여 신뢰성을 확보하고 유출모형의 입력자료를 동일한 수준으로 유지하게 된다. 특히 IRWMS(Integrated Real-time Water Manage System)를 물관리 센터에서 실질적으로 운영하기 위해서는 신뢰성 있는 수문자료의 확보가 반드시 필요하다. 초기 입력자료의 신뢰성에 따라 시스템 전체에 미치는 영향이 상당히 크기 때문이다. 따라서 이러한 수문자료 연산 프로그램(JydroDB Solution)은 수문자료의 신뢰도를 분석할 수 있을뿐만 아니라 IRWMS 내부의 여러 모형과 연동이 가능하도록 개발하였고 수자원 전문가에 의해 테이터베이스관리가 손쉽게 이루어지도록 구성하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2011.05a
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pp.106-106
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2011
소수력은 온실가스 배출량이 적은 친환경 청정에너지원이면서 지역의 분산전원에 기여할 수 있는 유용한 자원으로 평가되고 있다. 이러한 여건은 소수력발전 사업이 전력의 smart grid 구축 효과로 인해 가장 큰 효율성을 달성할 수 있을 것으로 기대된다. 국내 소수력발전은 1500Mw의 부존량을 가진 것으로 평가되고 있으나 계절적 편중으로 인한 가동률 부족, 경제성 부족 등으로 활발한 보급이 이루어지지 않고 있다. 특히 신재생에너지 확대 전략에도 불구하고 지원금 등 경제적 인센티브 부족으로 인해 민간부문의 참여는 상당히 저조하다. 그럼에도 불구하고 수력에너지는 환경친화적이고 잠재성이 큰 신재생에너지로 온실가스 저감과 에너지 확보에 기여할 수 있다. 특히 수력에너지는 민간투자의 어려움이 존재하므로 정부의 장기적인 기술개발투자 및 효율성 확대 정책이 중요하다. 본 연구에서는 소수력 확대의 경제 환경적 효과를 평가해보기 위해 연산일반균형모형 (CGE :Computable General Equilibrium Model)을 구축한다. 본 연구는 다음과 같이 수행되었다. 첫째, 수력발전부문과 수도사업을 구분하고 사회회계행렬을 작성하였으며, 전력부문에서 수력발전을 포함한 다단계 생산구조를 가정하였다. 둘째, 일반균형모형 방정식 체계를 작성하고 모형의 파라미터 추정 등 보정(Calibration) 작업을 수행하였다. 셋째, 국가 중기 온실가스저감 시나리오를 적용한 전망을 수행하고 소수력 확대(투자지원) 시나리오를 구축한다. 본 연구는 저감수단으로 탄소세를 부과하였다. 끝으로, 소수력 발전 보급 확대의 경제적, 환경적 파급효과를 계산하였다. 분석결과, 소수력 발전 잠재 성장을 반영한 수력에너지 비중은 약 2020년에 약 4.5% 까지 증가하는 것으로 나타났다. 이로 인한 온실가스 저감 기여분은 약 3%에 이르는 것으로 계산 되었다. 또한 수도사업과 비에너지 제조업의 산업비중은 증가하였다. 이러한 결과는 소수력 발전 확대가 화석연료 대체를 통한 지속가능한 에너지 수요에 기여하고 지역개발과 물산업 발전 등 경제적 파급효과 등을 유발할 수 있음을 시사한다. 또한 본 연구에서 고려하지 못한 소수력 기술 개발은 에너지 대체 촉진으로 인한 온실가스 저감과 녹색성장에 기여할 것이다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2010.05a
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pp.822-826
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2010
홍수피해저감 대책의 우선순위 결정은 시스템 차원에서 접근해야 한다. 홍수피해저감 사업을 분야별로 분리하여 분석하면 숲을 보지 못하고 산을 판단하는 오류를 범할 수 있다. 홍수피해 최소화를 위한 여러 전문 분야별 대안 분석도 중요하지만, 시스템 차원에서 홍수피해 저감 방안을 파악하고 대책을 수립해야 한다. 따라서 본 시스템의 개발 목적은 최적의 홍수피해저감 대책을 결정하는 데 있어 각각의 개별 정보를 공유하고, 의사결정 지원에 필요한 시스템을 구축하는 데 있다. 본 연구에서 제시한 홍수방어 대책 통합평가시스템은 수문학적 홍수분석 모형을 비롯하여 수리학적 홍수분석 모형, 의사결정지원 시스템이 통합되어 단일 시스템으로 구축되며 이를 위해서는 구체적인 사용자 요구파악과 관련 업무 프로세스 분석을 통한 전체적인 시스템 구조 설계가 중요하다. 홍수방어 대책 통합평가시스템의 핵심 요소는 1) GIS입력 모듈, 2) Fuzzy 알고리즘 모듈, 3) MCDA 알고리즘 모듈, 4) 결과표출 모듈 등 네 가지이다. 여기서 첫 번째 모듈은 GIS 입력 모듈로써 최적 방안 도출을 위한 빈도별 홍수터, 홍수심, 토지이용도 등과 같은 일련의 GIS 기초자료를 제공한다. 두 번째 단계는 퍼지화된 MCDA 모듈을 수행하기 위한 퍼지 알고리즘 및 퍼지 연산을 위한 내부 코딩이 이루어지는 단계로써 사용자 요구 사항에 따른 연산이 가능하다. 세 번째 단계는 최적 방안을 모색하는 MCDA 알고리즘과 연산 수행을 위한 세부 모듈로 구성됐다. 마지막 네 번째 단계는 모형과 DB간의 연계절차로써 사용자가 직접 운영하는 GUI 부분으로써 사용자의 요구 사항을 비롯하여 모형의 특징을 Matlab 프로그램으로 각각의 화면을 디자인한다. 이 단계에서는 모형을 수행하기 위한 DB가 구축되며 사용자의 요구에 의한 맞춤형 분석이 가능하도록 구성됐다. 통합시스템을 통한 의사결정과정의 합리성은 선택된 최적의 홍수저감대책의 사회 경제적 수용성은 물론 의사결정과정의 투명성을 높일 수 있을 것이다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.3
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pp.25-33
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2023
Noise generated during the acquisition and transmission of CT images acts as a factor that degrades image quality. Therefore, noise removal to solve this problem is an important preprocessing process in image processing. In this paper, we remove noise by using a deformable convolutional autoencoder (DeCAE) model in which deformable convolution operation is applied instead of the existing convolution operation in the convolutional autoencoder (CAE) model of deep learning. Here, the deformable convolution operation can extract features of an image in a more flexible area than the conventional convolution operation. The proposed DeCAE model has the same encoder-decoder structure as the existing CAE model, but the encoder is composed of deformable convolutional layers and the decoder is composed of conventional convolutional layers for efficient noise removal. To evaluate the performance of the DeCAE model proposed in this paper, experiments were conducted on CT images corrupted by various noises, that is, Gaussian noise, impulse noise, and Poisson noise. As a result of the performance experiment, the DeCAE model has more qualitative and quantitative measures than the traditional filters, that is, the Mean filter, Median filter, Bilateral filter and NL-means method, as well as the existing CAE models, that is, MAE (Mean Absolute Error), PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) and SSIM. (Structural Similarity Index Measure) showed excellent results.
This study aims at understanding the characteristics of global economic models, which are widely used for climate change policy analysis. A literature review study was conducted in order to derive general features of top-down models such as CGE and bottom-up/hybrid models such as GTEM. Furthermore, a structural analysis was carried out by applying parameter and structural components from other models to a particular model to observe the potential differences in outcomes. Literature review shows that bottom-up or hybrid models generally have higher level of reduction potentials than top-down models in the long run. This contradicts the conclusion presented by IPCC, and raises the need for more rigorous investigation through structural analysis. Structural analysis of EPPA model indicates that the structural component of the energy sector in a particular model is the most influential factor in predicting baseline emissions and reduction potentials. This includes the structure among energy, capital, and labor inputs, and the substitution elasticities within the energy bundle. Technology bundle can establish the conclusions from literature review, and change in Armington elasticities do not significantly affect the outcome in aggregate.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.7
no.5
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pp.180-183
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2008
This research addresses the problem of estimating Origin-Destination (O-D) trip matrices from link volume counts, a set of unobserved link volumes and information of user equilibrium flows in transportation networks. A heuristic algorithm for estimating unobserved link flows is derived, which provides volume estimates that are approximately consistent with both observed flows and an assumption of user equilibrium conditions. These estimated link volumes improve the constraints associated with the synthetic OD estimation model, providing improved solution search procedure. Model performance is tracked in terms of the root mean square errors (RMSE) in predicted travel demands, and where appropriate, predicted linked volumes. These results indicate that the new model substantially outperforms existing approaches to estimating user-equilibrium based synthetic O-D matrices.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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