KPSS 검정법과 ADF 검정법을 이용하여 시계열 변수에 대한 단위근 존재유무 검정을 실시한 결과 모든 수준변수는 불안정적이며, 차분변수는 안정적인 것으로 나타났다. 다음으로 EG 공적분 검정과 Johansen 공적분 검정 결과 3개 운임의 검정통계량 모두 공적분 관계가 성립하는 것으로 나타났다. 공적분 검정 결과 모형의 허구적 회귀 가능성이 배제되고, 공적분 벡터가 존재하는 것으로 나타남에 따라 공적분 벡터 추정식과 오차수정모형을 도출하였다. 그 결과 환율의 상승은 운임의 하락을, 주가의 상승은 운임의 상승 초래하는 것으로 나타났다. 운임에 미치는 영향은 환율보다 주가가 더 큰 것으로 분석되었다. 또한 오차항의 계수가 통계적으로 유의하였으며 BDI와 BPI는 매월 11%의 속도로, BCI는 매월 12%의 속도로 장기균형으로 수렴되고 있음을 알 수 있었다. 이어 더불어 충격반응분석 결과 모두 운임은 환율과 주가 충격에 각각 하락과 상승 반응을 보여주었다. 모든 운임은 1개월에 가장 큰 반응을 보였으며, BCI가 환율과 주가 충격에 대해 가장 큰 반응을 보였으며, 지속기간으로는 BDI가 가장 장기적이었다. 또한 GARCH 모형을 통해 도출한 다우존스지수 변동성이 운임에 미치는 영향을 살펴본 결과 주가 변동성 충격에 대한 BPI, BCI, BDI의 반응의 크기가 각각 1개월에서 -0.0227, -0.0210, -0.0183로 나타났다. 또한 수입변동성 충격에 대한 BCI와 BDI의 반응의 크기가 각각 1개월에서 -0.0103과 -0.0001로, BPI의 반응의 크기가 2개월에서 -0.0027로 나타났다. 그리고 누적충격반응 분석 결과 환율이 1달러에 3엔 상승하는 충격과 주가가 400포인트 상승하는 충격에 대해 BCI가 가장 큰 폭으로 반응을 보이는 것으로 분석되었다.
운임시장의 심한 변동성과 시계열 데이터의 불안정성으로 해운시황 예측에 대한 연구가 큰 성과를 내지 못하고 있지만 최근 대표적인 비선형 모델인 기계학습모델을 적용한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 대부분의 기존 연구가 계량모델의 설계단계에서 입력변수에 해당하는 요인들을 기존 문헌연구와 연구자의 직관에 의존하여 선정했기 때문에 요인선정에 대한 체계적인 연구가 필요하다. 본 연구에서는 케이프선 운임을 대상으로 단계적 회귀모형과 랜덤포레스트모델을 이용하여 중요 영향요인을 분석하였다. 해운시장에서 비교적 단순한 수급구조를 가져 요인파악이 용이한 케이프선 운임을 대상으로 하였으며 총 16개의 수급요인들을 사전 추출하였다. 요인간의 상호관련성을 파악하여 단계적 회귀는 8개 요인, 랜덤포레스트는 10개 요인을 분석대상으로 선정하였으며 선정된 변수를 입력변수로 하여 예측한 결과를 비교하였다. 랜덤포레스트의 예측성능이 아주 우수하였는데 수요요인이 주로 선정된 단계적 회귀분석과는 달리 공급요인이 비중 있게 선정되었기 때문인 것으로 판단된다. 본 연구는 운임예측 연구에 있어 운임결정요인에 대한 과학적인 근거를 마련하였으며 이를 위해 기계학습 기반의 모델을 활용하였다는데 연구적 의의가 있다. 또한 시장정보의 분석에 있어 실무자들이 어떤 변수에 중점을 두어야 하는지에 대해 합리적 근거를 제시한 측면에서 해운기업의 의사결정에 실질적 도움이 될 것으로 기대된다.
비종관 관측자료인 기상위성 및 레이더 분석자료에서 위성영상에서 볼 수 있는 서해남부 해상의 스콜라인 형태의 강한 대류운을 무안-진도 레이더 반사도에 의한 수평 및 연직 구조로 살펴보았는데 특히 발달한 대류운 영역이 보다 상세한 반사도 차이로 나타나고, 40 dBZ 이상 강한 반사도 셀이 고도 6km, 20km 정도의 수평규모를 갖는 여러 대류운시스템이 합쳐진 다중세포시스템으로 구성되어 있음을 알 수 있었다. 또한 연구용 X-대역 무안 레이더 반사도 분포를 보면 사이트 주면에 강한 dBZ의 대류운이 자리하고 있어 발달한 강수입자에 의한 감쇄효과 때문에 북서방향과 남서방향의 강한 대류운들이 약하게 잘못 관측되고 있음을 볼 수 있었지만 S-대역 진도 레이더는 발달한 강수 입자에 크게 영향을 받지 않고 고유의 강한 반사도를 제대로 관측하고 있음을 알 수 있었다. 이와 같이 태풍에 의한 직${\cdot}$간접적인 호우, 장마전선의 활성화에 따른 집중호우를 동반하는 중규모대류운시스템에 대해 정확히 정량적으로 판단할 수는 없지만, 관측자료 분석을 통해 중규모대류운시스템을 발달${\cdot}$유지시킬 수 있는 기구의 존재 가능성을 체계적으로 이해하는데 많은 도움이 되었다. 본 연구 결과를 바탕으로 레이더 반사도와 3차원 바람장 그리고 마이크로강우레이더와 광학강우강계에 의한 연직 구름계와 순간적으로 발생하는 강수특성 등 섬세하고 다양한 비종관 관측자료를 이용하여 집중호우를 유발하는 중규모대류운시스템의 강수 구조와 특성 분석 및 예측에 활용될 수 있으리라 기대된다.
국내 컨테이너 육상운송은 행정구역을 기준으로 요금이 산정되고 있으나 실제 차량이 이동하는 거리에 의거하여 요금이 결정되지 않아 화주와 운송인 모두에게 합리적이지 못한 방법이다. 본 연구는 GIS의 네트워크 분석 기법의 하나인 서비스 권역 분석을 이용하여 보완된 육상운송운임 산정 방안을 제시하고 현행 행정구역 기준 육상운송운임체계와 비교하여 현행 체계의 문제점을 보완할 수 있는 대안을 도출하고자 출발하였다. 본 연구에서 제시된 컨테이너 육상운송운임 권역은 현행 행정구역 기준 컨테이너 육상운송운임 방식과 비교하여 운송거리를 반영하는 요금의 형평성이나 행정적 편의성 측면에서 더욱 개선되었다고 판단된다. 본 연구가 GIS를 활용하지 않고 컨테이너 육상운송 운임을 산정하는 관행을 개선될 수 있는 계기가 되어 객관적인 데이터에 의거하여 합리적으로 운임을 결정하기 위한 중요한 참고 자료가 될 수 있을 것으로 사료된다.
추만(秋巒) 정지운(鄭之雲)(1509-1561)은 퇴계 이황과 고봉 기대승의 사칠논변(四七論辨)의 단초가 된 "천명도설(天命圖說)"를 그린 당사자로 유명하다. 그러나 이런 사실을 제외하고, 아직까지 추만 정지운이라고 하는 인물에 대해서 학계는 물론 일반대중들도 깊이 있는 인식을 갖고 있지 못한 것이 현실이다. 정지운에 대한 선행연구도 "천명도설(天命圖說)"의 내용 분석을 위주로 하는 미시적 방식을 취하는 데 머물러 있다. 정지운의 삶과 학문이 그 가치를 발휘하기 위해서는 역사적인 맥락에서의 검토가 반드시 필요하다. 정지운은 "천명도설(天命圖說)"를 지어 천인합일(天人合一)의 논리적 정당성을 이론적으로 밝혀 기묘사림(己卯士林)을 신원하고, 그들의 유지를 정연하게 체계화함으로써 조선 성리학을 본격적으로 성숙시키는 징검다리 역할을 하였다. 조선 중기 이후 사림파의 성리학설이 정국을 주도하는 정치사상으로 자리 잡는다는 점을 볼 때 정지운의 "천명도설(天命圖說)"가 가지고 있는 역사적 의의는 아무리 강조되어도 지나치지 않다고 할 수 있다. 정지운의 "천명도설(天命圖說)"를 두고 이황과 기대승 간에 벌어진 논변은 조선 성리학을 한 단계 높은 수준으로 끌어 올리는 좋은 계기가 되었다. 요컨대 정지운의 "천명도설(天命圖說)"는 "소학(小學)"과 "근사록(近思錄)"의 이해 수준에 머물러 있던 당시 상황에서 이기심성론(理氣心性論)을 본격화함으로써 조선 전기 성리학의 수준을 한 단계 끌어올리는 견인차 역할을 하였다. 그리고 이황과 기대승은 정지운의 "천명도설(天命圖說)"를 중심으로 논변함으로써 조선 성리학을 이론적으로 심화시키는 출발점에 서게 되었다. 이때 정착된 사림파의 심학화(心學化) 경향은 명종과 선조대를 거치면서, 완전히 조선 정치사상사를 주도하는 정치이념으로 자리 잡았다. 정지운의 "천명도설(天命圖說)"는 그러한 정치사상사의 흐름을 견인한 시발점이었다는 점에서, 우리는 정지운의 "천명도설(天命圖說)"가 지니고 있는 중요한 역사적 의의를 확인하게 된다.
해운 시황을 예측하는 것은 중요한 문제이다. 투자 방식의 결정, 선대 편성 방법, 운임 등을 결정하기 위한 판단 근거가 되며 이는 기업의 이익과 생존에 큰 영향을 미치기 때문이다. 이를 위해 본 연구에서는 기계학습 모델인 장단기 메모리 및 간소화된 장단기 메모리 구조의 Gated Recurrent Units를 활용하여 컨테이너선의 해상운임 예측 모델을 제안한다. 운임 예측 대상은 중국 컨테이너 운임지수(CCFI)이며, 2003년 3월부터 2020년 5월까지의 CCFI 데이터를 학습에 사용하였다. 각 모델에 따라 2020년 6월 이후의 CCFI를 예측한 후 실제 CCFI와 비교, 분석하였다. 실험 모델은 하이퍼 파라메터의 설정에 따라 총 6개의 모델을 설계하였다. 또한 전통적인 분석 방법과의 성능을 비교하기 위해 ARIMA 모델도 실험에 추가하였다. 최적 모델은 두 가지 방법에 따라 선정하였다. 첫 번째 방법으로 각 모델을 10회 반복 실험하여 얻은 RMSE의 평균값이 가장 작은 모델을 선정하는 것이다. 두 번째 방법으로는 모든 실험에서 가장 낮은 RMSE를 기록한 모델을 선정하는 것이다. 실험 결과 전통적 시계열 예측모델인 ARIMA 모델과 비교하여 딥러닝 모델의 정확도를 입증하였으며, 정확한 예측모델을 통해 운임 변동의 위험관리 능력을 제고시키는데 기여했다. 반면 코로나19와 같은 외부 효과에 따른 운임의 급격한 변화상황이 발생한 경우, 예측모델의 정확도가 감소하는 한계점을 나타냈다. 제안된 모델 중 GRU1 모델이 두 가지 평가 방법 모두에서 가장 낮은 RMSE(69.55, 49.35)를 기록하며 최적 모델로 선정되었다.
한국 경제에 근간이 되는 산업은 제조업이고, 그중 석유화학산업은 전량 원유를 수입하여 우리나라의 기술력으로 가공하여 재수출하는 전략적 성장 산업이다. 수많은 제조업의 원료가 되는 원유를 전량 해상운송을 통해 수입하는 우리나라는 변동성이 심한 유조선 운임 시장에 대해 기민하게 대응해야 한다. 유조선 운임 시장의 위기는 관련 해운회사의 위기에서 끝나지 않고 원유를 사용하는 산업에서부터 국민의 생활까지 영향을 미칠 수 있으므로, 본 연구에서 신호접근법을 활용한 조기경보모형을 제시했다. BDTI 운임지수를 활용하여 유조선 해운시장 위기를 정의하고, 38개의 거시경제, 금융, 원자재 지표 그리고 해운시장 데이터를 활용해 시차상관관계를 분석하여 유조선 해운시장 위기에 선행적으로 반응하는 종합선행지수를 도출했다. 연구 결과, 종합선행지수는 두 달 전 가장 높은 0.499의 시차상관계수 값을 가졌으며, 5개월 전부터 유의미한 상관계수 값을 나타냈다. 더불어 QPS 값은 0.13으로 위기 예측에 대해 높은 정확성을 지니는 것으로 검증됐다.
비행운은 항공기 엔진에서 발생하는 배기가스가 고고도의 공기와 혼합되어 수증기가 응결되면서 생성되는 구름이다. 비행운은 지구에서 방출되는 복사선을 흡수하거나 반사시키는 방식으로 온실효과를 만들어 지구 온난화를 악화시키는 것으로 알려져 있어 지구 온난화 극복을 위해서는 반드시 저감되어야 한다. 본 연구를 통해 비행운 발생을 정량적으로 예측 할 수 있는 모델을 개발하고, 이를 통해 향후 항공기 인증 항목이 될 가능성이 있는 항공기의 비행운 저감 규제에 대비하고자 한다. 연구에서는 기존 선행 연구 결과를 바탕으로 도쿄-칭다오 간 항로를 비행하는 항공기의 비행운 발생을 예측하는 모델을 개발하고, 비행 고도를 일부 변경하여 비행운 발생을 최소화 할 수 있는 향상된 비행고도를 제안하고자 한다.
인화성 물질을 보유하고 있는 시설물에서 인화성 물질이 유출되어 형성된 증기운의 폭발이 국내와 해외에서 자주 발생하고 있다. 본 연구에서는 증기운 폭발에 따른 폭풍 효과를 모사하기 위해서 TNT 등가법과 다중에너지법을 적용하였다. TNT 등가법은 단순하고 직접적인 적용이 가능하기 때문에 증기운 폭발을 해석하기 위해서 지금까지 널리 사용되고 있다. 그러나 TNT 등가법은 증기운 폭발로부터 발생하는 연소에너지와 이를 TNT 등가량으로 환산하는데 필요한 적절한 상관관계를 선택하는 것이 어렵다는 근본적인 단점을 가지고 있다. 다중에너지법에서는 증기운 폭발의 강도가 증기운이 확산되는 지역에서의 확산 경로의 레이아웃에 따라 달라진다고 가정한다. 즉 증기운의 잠재적 폭발력은 혼잡지역의 혼잡정도에 따라 달라진다. 본 연구에서는 TNT 등가법과 다중에너지법의 적용성을 평가하기 위해서 Flixborough 폭발사고를 사례연구로 분석하였다. 분석 결과 TNT 등가계수와 폭발강도계수를 현장상황에 맞게 적절히 선택하는 경우 TNT 등가법과 다중에너지법은 증기운 폭발 사고를 분석하는데 적합할 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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