• Title/Summary/Keyword: 운임

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Stochastic Volatility Models Using Bayesian Estimation for the Leverage Effect of Dry-bulk Freight Rate (건화물선 운임의 레버리지 효과 대한 확률 변동성 모형을 활용한 베이지안 추정)

  • Kim, Hyun-Sok
    • Journal of Korea Port Economic Association
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    • v.38 no.4
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    • pp.13-23
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    • 2022
  • In this study, from January 2015 to April 2020, we propose a stochastic volatility model to capture the leverage effect on daily freight yields in the dry cargo market and analyze the freight yields. Estimation involving the Bayesian Markov Chain Monte Carlo method for the leverage effect based on the negative correlation that exists between returns and volatility in stochastic volatility analysis yields similar estimates, and the statistcs indicates significant. That is, the results of the empirical analysis show that the degree of correlation between returns and volatility, and the magnitude and sign of fluctuations differ, which suggests that taking into account the leverage effect in the SV model improves the goodness of fit of the estimates. In addition to the statistical significance of the estimated model's leverage effect, the analysis by log predictive power score presents the estimated results with improved predictive power of the model considering the leveraged effect. These astatistically significant empirical results show that the stochastic volatility model considering the leverage effect is important for freight rate risk modeling in the marine industry.

A Study on the Artificial Neural Networks for the Sentence-level Prosody Generation (문장단위 운율발생용 인공신경망에 관한 연구)

  • 신동엽;민경중;강찬구;임운천
    • Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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    • autumn
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    • pp.53-56
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    • 2000
  • 무제한 어휘 음성합성 시스템의 문-음성 합성기는 합성음의 자연감을 높이기 위해 여러 가지 방법을 사용하게되는데 그중 하나가 자연음에 내재하는 운을 법칙을 정확히 구현하는 것이다. 합성에 필요한 운율법칙은 언어학적 정보를 이용해 구현하거나, 자연음을 분석해 구한 운을 정보로부터 운율 법칙을 추출하여 합성에 이용하고 있다. 이와 같이 구한 운을 법칙이 자연음에 존재하는 운율 법칙을 전부 반영하지 못했거나, 잘못 구현되는 경우에는 합성음의 자연성이 떨어지게 된다. 이런 점을 고려하여 우리는 자연음의 운율 정보를 이용해 인공 신경망을 훈련시켜, 문장단위 운율을 발생시킬 수 있는 방식을 제안하였다. 운율의 세 가지 요소는 피치, 지속시간, 크기 변화가 있는데, 인공 신경망은 문장이 입력되면, 각 해당 음소의 지속시간에 따른 피치 변화와 크기 변화를 학습할 수 있도록 설계하였다. 신경망을 훈련시키기 위해 고립 단어 군과 음소균형 문장 군을 화자로 하여금 발성하게 하여, 녹음하고, 분석하여 구한 운을 정보를 데이터베이스로 구축하였다. 문장 내의 각 음소에 대해 지속시간과 피치 변화 그리고 크기 변화를 구하고, 곡선적응 방법을 이용하여 각 변화 곡선에 대한 다항식 계수와 초기치를 구해 운을 데이터베이스를 구축한다. 이 운을 데이터베이스의 일부를 인공 신경망을 훈련시키는데 이용하고, 나머지를 이용해 인공 신경망의 성능을 평가한 결과 운을 데이터베이스를 계속 확장하면 좀더 자연스러운 운율을 발생시킬 수 있음을 관찰하였다.

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Forecasting Chemical Tanker Freight Rate with ANN

  • Lim, Sangseop;Kim, Seokhun
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.26 no.4
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    • pp.113-118
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    • 2021
  • In this paper, we propose an efficient dynamic workload balancing strategy which improves the performance of high-performance computing system. The key idea of this dynamic workload balancing strategy is to minimize execution time of each job and to maximize the system throughput by effectively using system resource such as CPU, memory. Also, this strategy dynamically allocates job by considering demanded memory size of executing job and workload status of each node. If an overload node occurs due to allocated job, the proposed scheme migrates job, executing in overload nodes, to another free nodes and reduces the waiting time and execution time of job by balancing workload of each node. Through simulation, we show that the proposed dynamic workload balancing strategy based on CPU, memory improves the performance of high-performance computing system compared to previous strategies.

임의의 속도장을 갖는 구형 분자운에서의 1차원 복사전달문제

  • Yun, Yeong-Ju;Park, Yong-Seon
    • The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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    • v.35 no.1
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    • pp.67.2-67.2
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    • 2010
  • 구형 분자운에서의 복사전달문제를 탈출확률방법에 기초하여 non-local method로 풀었다. 매질을 여러 개의 구간으로 나누고 각 구간에서 물리량이 일정하다고 가정하여 복사전달식을 전개하였고 뉴턴방법을 채택하여 수렴속도를 빠르게 하였다. 이번 연구에서는 분자운 내부의 속도구배가 작든 크든 상관없이 복사전달식을 풀 수 있도록 수치코드를 개발하였다. 우리의 계산 결과는 속도구배가 큰 경우에는 LVG방법을 사용한 결과와 일치하고, 분자운이 정적인 경우에도 이전 연구의 결과와 일치한다. 앞으로 이 방법에 line-overlap과 saturation효과를 추가하여 만기형 별에서의 SiO메이저 연구에 활용할 계획이다.

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An Analysis of LCL Export Freight by Transportation Mode in Busan Area (부산지역 수송수단별 LCL 수출화물 특성 분석)

  • Cho, Yeong-Kyu;Lee, Gyeong-Gu;Kwak, Kyu-Seok;Nam, Ki-Chan
    • Journal of Navigation and Port Research
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    • v.33 no.6
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    • pp.409-414
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    • 2009
  • As Korea has the economic structure heavily depending on exporting commodities, the importance of both maritime and air transportation mode is significant. Accordingly, for the sustainable and stable export the freight transportation market by mode needs to be developed complementarity each other. This paper, therefore, aims at analysing the LCL commodities transported by the two mode in terms of unit price, freight charge bearability and price structure. For this around 500 bill of lading(B/L) are collected and analysed resulting in deriving the distinctive characteristics of commodities by mode and the implication for price policy.