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.
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. QPS 값은 0.13으로 위기 예측에 대해 높은 정확성을 지니는 것으로 검증됐다. 더불어 기존의 다른 시계열 예측모형 연구들과 달리 본 연구는 경제 위기와 유조선 해운시장의 위기 간의 시차를 계량적으로 접근하여, 관련 해운산업 종사자들과 정책 입안자들에게 위기에 효과적으로 대처할 수 있는 전략의 기틀을 제공함에 의의가 있다.
이 논문에서는 정보보안 분야의 각종의 위험신호(risk signal)에 대해 조직이 왜 적절한 대응을 하지 못하는 가를 조직의 구조적 측면에서 그 원인을 분석하고자 하였다. 위기는 갑자기 오지 않으며, 많은 경우 위기는 위기와 관련한 위험신호(risk signal)를 제기하면서 진전된다. 이러한 위험신호에 대해 적절하게 대응하는 경우, 위험은 새로운 기회를 만들어내게 되지만 그러하지 않은 경우 위험은 경제적, 비경제적인 측면에서 재난적인 결과를 초래할 가능성을 갖는다. 이 논문에서는 인과지도(causal diagram)을 이용하여 시스템적인 관점에서 환류하는 인과 고리의 관점에서 현상을 분석하는 시스템 다이나믹스적인 분석을 시도하였다. 분석결과, 조직의 성장과 업적 위주의 분위기가 일종의 압력이 되어, 안전에 대한 불감을 강화하게 되며, 이는 각종의 위험신호들에 내재된 위험성에 대해 과소평가하는 압력으로 작용하게 되는 점을 분석하였다. 이는 나아가서 기술적 기반에 대해 적절한 투자가 이루어지 못하게 하고, 정보보안과 관련한 학습을 적절하게 하지 못하도록 한 것으로 나타난다. 이 논문은 탐색적으로 정보보안 분야에서의 위험신호와 조직학습과의 관계를 분석한 탐색적 연구로서의 성격을 가진다.
본 논문에서는 요트 계류장과 같은 소형 해상 부유체의 위기수준을 모니터링하기 위한 확률 기반 위기평가기법(Probability based risk Evaluation Techniques, PET)의 이론적인 접근 방법을 기술하였다. PET는 5단계 척도의 위기 기준을 이용한 위기 판단 절차가 핵심 개념이다. 이러한 5단계 척도들은 폐형 공식을 이용한 해상 부유체 운동의 응답함수에 대한 누적확률분포에서 계산했다. 그리고 위기기준을 갖는 PET의 위기판단 절차를 제안하였다. PET의 유용성 검증을 위하여 시뮬레이션 실험을 하였는데, 실험에는 해상 부유체의 운동 측정에 사용할 ADIS16405 센서의 전기특성을 갖는 모의 신호를 이용하였다. 실험결과, PET의 위기평가 오차는 최대 5.0 수준에서 0.38 수준으로 나타났다. 이 결과로부터 제안한 PET가 모니터링 기법으로 사용 가능함을 확인하였다.
해운산업은 파생적 수요의 특성으로 대외적 요인에 영향을 크게 받는다. 하지만, 공급 측면은 이러한 수요의 변화에 즉각적으로 대응할 수 없는 특성 때문에 해운산업은 호황과 불황을 거듭하게 된다. 그러므로 정부는 이러한 상황에 대응하기 위해 조기경보모형을 구축해 시장을 모니터링하고 다가올 위험을 예측하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 신호접근법을 사용해 조기경보모형을 구축하였으며, 위기지수는 BDI를 사용해 정의하였으며 금융, 경제, 선박 등 다양한 선행지수를 활용해 종합선행지수를 도출하였다. 그 결과, 종합선행지수가 해운분야의 실제 위기지수와 비교해 4개월의 시차를 두고 높은 상관관계를 보였고, QPS(Quadratic Probability Score)가 0.37로 정확도가 높은 것으로 나타났다.
본 논문에서는 귀가길 여성 및 치매노인 보호와 미아장비를 위한 정책을 제안한다. 이 정책은 GPS기능을 가진 작은 칩을 사용자가 원하는 어느 물체에든 부착하여 사용자가 원하는 시간대에 작동하며, 자신의 위치를 집이나 핸드폰에서 확인이 가능하고 유사시 정보를 보내어 가까운 공공기관(경찰서 및 소방서)에서 집으로 귀가하는 그 시간까지 체크가 가능한 시스템이다. SOS브로치는 늘어나는 아동 범죄와 귀가길 여성을 대상으로 하는 범죄 예방 및 치매노인을 대상으로 한 실종 사건 등 각종 사건 사고발생시 빠른 대처와 예방을 위하여 고안되었다.
어류의 시각적 및 화학적 정보를 토대로 포식자를 인지하는 능력은 개체가 자연에서 생활하는 동안 학습을 통해서 확보된다. 하지만 인공증식된 멸종위기종들의 경우 자연적응력 부족으로 인한 복원효율성 저하가 지속적으로 발생하고 있다. 따라서 본 연구에서는 복원을 위해 인공증식된 멸종위기종 여울마자의 자연적응력 증진을 위해 포식자 인지 능력 증진을 수행하였다. 연구결과 포식자 인지 훈련 기간에 따라 자극원에 대한 반응성이 달라짐을 확인할 수 있었으며, 인공증식된 여울마자는 동종의 알람신호를 통해 위험을 인지하는 능력이 떨어져 있었으며, 이는 포식 위험원 노출을 통한 훈련으로 개선이 가능하였고, 포식자에 노출되었을 때 포식자와 알람신호에 동시에 노출 되었을 경우 훈련 기간이 길어짐에 따라 자극에 대한 반응성이 줄어드는 것을 확인하였다. 알람신호에 대한 반응은 시간이 지날수록 커지는 경향을, 포식자에 대한 반응은 훈련 48시간 후 가장 높은 반응을 보이고 72시간 후 반응성이 떨어지는 경향을, 알람신호와 포식자 동시 노출에 대한 반응은 훈련 이전 가장 높은 반응을 보인 뒤 반응성이 낮아진 채로 유지되는 경향을 보였다. 따라서 방류 전 인공증식 개체의 동종의 알람신호(화학적 자극)에 대한 반응성을 높이기 위한 프로그램이 필요하며, 포식자(시각적 자극)에 대한 반응성도 높게 나타난 48시간가량의 포식 위험원 노출이 적합하다고 판단된다. 본 실험을 통해 인공증식 여울마자의 동족 알람신호 자극에 대한 반응성 부족이 확인되었으며 멸종위기종 방류전 자연성 증진 프로그램의 운용의 필요성이 확인되었다.
'경보'란 급작스러운 사고나 재해 따위가 예상되는 상황에서 이에 대한 대비를 하도록 미리 알리는 일 또는 신호를 말한다. 다시 말해서 경보의 목적은 재난 혹은 사고가 일어나기 전에 국민이나 대응자에게 미리 준비하여 신속하게 대처하기 위한 것이다. 본 논문은 경보의 정의와 국내 외 경보체계의 사례를 통해 경보체계의 요건을 도출하였다. 경보대상자에게 상황변화에 따라 신속하게 대처하기 위해서, 본 논문에서 도출한 경보체계의 요건은 1) 경보대상자 명확화, 2) 신속한 대처를 할 수 있도록 경보단계에 대한 명확한 용어 사용, 3) 경보단계들간의 명확한 구별성 등이다. 논문에서는 이 요건에 따라 우리나라 국가위기경보체계에 대한 문제점을 도출하여 개선방향을 제시하였다.
미국발 금융위기 여파로 세계경제가 침체되변서 LME의 base metal 가격이 2008년 4/4, 분기 급락하였으나, 2009년 1-7월 거시경제 회복신호와 함께 base metal 가격이 다시 상승세를 보였다. Base meta1 상승 배경에는 미국 기업들의 개선된 실적 발표로 산업생산 및 제조업지수가 개선된 것 미달러화 약세로 인한 원자재 가격 상승, 그리고 무엇보다도 세계 금융 위기 속에도 경제성장을 위한 중국의 원자재 수요 증가가 주요 원인으로 꼽힌다. 이에 본 논문에서는 base metal 가격상승에 주요 base metal소비국의 수요가 영향을 주었는지를 중국 및 주요국 경제성장률을 가지고 회귀분석 하였다. 분석결과 중국의 경제 성장만이 LME시장의 base metal 가격상승에 영향을 주는 것으로 나타났다. 하지만 이런 결과에도 불구하고, 그동안 중국 상품의 주요 소비시장이었던 미국, 유럽 동 선진국들 경제의 본격적인 회복 없이 중국경제만으로 base metal 가격 상승랠리가 지속될지 여부를 보고자 한다.
본 논문에서는 양서류 울음소리 구별을 CNN(Convolutional Neural Network)에 적용하기 위한 방법으로 공분산 행렬과 모듈로그램(modulogram)을 제안한다. 먼저, 멸종 위기 종을 포함한 양서류 9종의 울음소리를 자연 환경에서 추출하여 데이터베이스를 구축했다. 구축된 데이터를 CNN에 적용하기 위해서는 길이가 다른 음향신호를 정형화하는 과정이 필요하다. 음향신호를 정형화하기 위해서 분포에 대한 정보를 나타내는 공분산 행렬과 시간에 대한 변화를 내포하는 모듈로그램을 추출하여, CNN의 입력으로 사용했다. CNN은 convolutional layer와 fully-connected layer의 수를 변경해 가며 실험하였다. 추가적으로, CNN의 성능을 비교하기 위해 기존에 음향 신호 분석에서 쓰이는 알고리즘과 비교해보았다. 그 결과, convolutional layer가 fully-connected layer보다 성능에 큰 영향을 끼치는 것을 확인했다. 또한 CNN을 사용하였을 때 99.07 % 인식률로, 기존에 음향분석에 쓰이는 알고리즘 보다 높은 성능을 보인 것을 확인했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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