• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
• /
• v.7 no.4
• /
• pp.166-173
• /
• 2004

By analyzing the sea surface temperature (SST), phytoplankton and NOAA/AVHRR satellite data of Gijang, located at the eastern coast of the korean peninsula during the period of 2001 to 2003, we have analyzed the daily variation in the upwelling cold water, phytoplankton, and chlorophyll a. The SST of Gijang coast appealed rapid change due to the temporal and spatial variation of the upwelling cold water. This in turn led to an increase in the number of phytoplanktons and other varieties of organisms inhabiting in the Gijang coastal region.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
• /
• 2006.06a
• /
• pp.17-20
• /
• 2006

한국에너지기술연구원에서는 가정용 고분자연료전지 열병합 발전시스템을 위한 통합형 천연가스 연료처리 시스템을 개발해 왔다. 가정용 시스템으로서 필수적인 소형화와 고효율을 현실화하기 위해, 연료처리 시스템의 각 단위 공정 즉 수증기 개질, 수성가스 전이, 선택적 산화 공정 등을 이중 동 심관형 반응기에 통합하여 상호 열교환이 용이하도록 반응기를 설계하였다. 현재 시험 운전 중인 Prototype-I 연료 처리 시스템은 1kW급 고분자 연료전지 열병합 발전 시스템에 개질 가스를 공급하기 위해 설계되었으며, 기초 성능은 정격 부하 운전시 열효율 78% (HHV 기준), 메탄 전환율 91%이다. 개질 가스 내 일산화탄소 농도는 고분자 연료전지 전극의 피독을 피하기 위해 10ppm 이하로 유지되어야 하며, Prototype-I 연료 처리 시스템은 백금과 루테늄 촉매를 적용한 선택적 산화 반응기를 통해 개질 가스 내 일산화탄소 농도를 10ppm 이하로 제거하였다. 일반 가정에서는 고분자 연료전지 시스템의 부하 변동이 예상되기 때문에 연료 처리 시스템의 부하 변동 운전 특성도 살펴보았다 정격 부하에서 80%, 60%, 40%로 부하를 변동하며 운전하였고, 각 부하에서 안정한 메탄 전환율과 10ppm이하의 일산화탄소 농도를 보였다. 80%까지는 열효율이 77%로 큰 변화를 보이지 않았으며, 60%에서는 76%, 40%에서는 72%로 열효율이 감소하는 현상을 보였다 연료 처리 시스템의 일일 시동-정지 운전시 내구성을 테스트 중이다. 현재까지 50여회의 일일-시동 정지를 시도하였다 시동 후 약 세 시간가량의 정력 부하 운전을 실시한 후 부하 변동을 실시하였고, 총 운전 시간 8시간 정도 운전한 후 시스템을 정지하였다 메탄 전환율과 일산화 탄소 농도, 열효율을 모니터링 하고 있으며, 현재까지 초기 성능을 그대로 유지하고 있다. 앞으로 일일시동-정지 운전 시험을 지속하면서 초기 시동 특성 및 부하 변동에 따른 응답 특성 개선, 그리고 연료전지와의 연계 운전을 실시할 예정이다

• Journal of Radiation Protection and Research
• /
• v.25 no.4
• /
• pp.207-216
• /
• 2000

Continuous measurements of radon progeny concentrations in the open atmosphere and measurements of meteorological parameters were performed in Tajeon, using a continuous gross alpha/beta aerosol monitor and a weather measuring equipment between July 1999 and July 2000. These data were analyzed for half-hourly, daily, and seasonal variations. The distribution of daily averaged equilibrium equivalent radon concentration$(EEC_{Rn})$ had an arithmetic mean value of $11.3{\pm}5.86Bqm^{-3}$ with the coefficient of variation of about 50% and the geometric mean was $10.3Bqm^{-3}$. The $EEC_{Rn}$ varies between 0.83 and $43.3Bqm^{-3}$, depending on time of day and weather conditions. Half-hourly averaged data indicated a diurnal pattern with the outdoor $EEC_{Rn}$ reaching a maximum at sunrise and a minimum at sunset. The pattern of the seasonal variation of the $EEC_{Rn}$ in Taejon had a tendency of minimum concentration occurring in the summer(July) and maximum concentration occurring in the late autumn(November). But the seasonal variation of the $EEC_{Rn}$ is expect to vary greatly from place to place. The outdoor $EEC_{Rn}$ was highly dependent on the local climate features. Particularly the $EEC_{Rn}$an rapidly drops less than $5Bqm^{-3}$ in case of blowing heavily higher than wind speed of $6msec^{-1}$, reversely the days with more than $30Bqm^{-3}$ were at a calm weather condition with the wind speed of lower than $1msec^{-1}$.

• International Area Studies Review
• /
• v.14 no.2
• /
• pp.25-40
• /
• 2010

Accurate forecasting of volatility is of considerable interest in financial volatility research, particularly in regard to portfolio allocation, option pricing and risk management because volatility is equal to market risk. So, we attempted to delineate a model with good ability to forecast and identified stylized features of volatility, with a focus on volatility persistence or long memory in the Australian futures market. In this context, we assessed the long-memory property in the volatility of index futures contracts using three conditional volatility models, namely the GARCH, IGARCH and FIGARCH models. We found that the FIGARCH model better captures the long-memory property than do the GARCH and IGARCH models. Additionally, we found that the FIGARCH model provides superior performance in one-day-ahead volatility forecasts. As discussed in this paper, the FIGARCH model should prove a useful technique in forecasting the long-memory volatility in the Australian index futures market.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2020.10a
• /
• pp.347-350
• /
• 2020

농식품 가격을 안정적으로 제공하기 위해 농식품 가격 변동에 대한 요인 분석이 필요하다. 본 연구는 농식품 가격 변동의 요인 분석을 위해 인과관계 템플릿을 정의하고, 요약을 위한 개체명 인식 방법을 적용한다. 농식품 일일동향 데이터에 대한 평가에서 딥러닝 기반 BiLSTM-CRF 실험 결과 F1-점수 0.93으로 베이스라인 Bi-LSTM 실험 결과 0.75에 비해 높은 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2007.05a
• /
• pp.1418-1422
• /
• 2007

엘리뇨, 라니냐 등의 기상 이변과 해수 온도 상승으로 인해 더욱 빈번하게 발생하고 있는 국지성 집중 호우 및 돌발홍수는 각 유역 특성별 수문 기초자료의 축적 및 분석을 더욱 필요로 하게 되었다. 또한, 수문자료는 시간과 공간에 따른 큰 변동성을 가지고 있어 규명하기 복잡한 수문현상으로 산악지역이 많은 우리나라의 지형학적 특성과 최근의 호우특성 등으로 인하여 이러한 변동성이 더욱 커지고 있다. 특히 홍수시 큰 피해를 가져오는 도시지역의 수문 모니터링이 부족한 실정을 고려한다면 도시하천별, 소배수구역별 수문 관측 및 자료 분석이 절실하다. 우리나라 주거지역의 토지이용 형태를 반영하는 과학적이고 체계적인 도시하천 수문 모니터링시스템 운영 및 자료 축적, 제공이 필요하다. "도시홍수재해관리기술연구사업단"에서는 도시하천 유역의 수문현상 규명을 위한 기초 정보 축적을 위해 중랑천 유역에 시험배수구역(신내1 배수구역, 군자 배수구역, 어린이대공원 배수구역)을 운영하여 수문 관측 및 자료 분석을 수행하고 있다. 본 연구에서는 합류식 하수관거를 통해 유출되는 유량자료를 주간별, 요일별로 분석하여 일일 하수량의 경향을 분석하였다. 주로 상가지역 및 주택지역으로 구성되어 있는 군자 배수구역을 대상으로 하였다. 이를 통해 도시하수 유출의 특성 분석이 가능하며 하수관거 관리 대책 수립에 유용한 자료로 활용될 것으로 판단된다.

• Advanced Industrial SCIence
• /
• v.2 no.3
• /
• pp.22-28
• /
• 2023

In this study, we conducted research on the automated trading of U.S. stocks through a volatility strategy using the Fear and Greed index. Volatility in the stock market is a common phenomenon that can lead to fluctuations in stock prices. Investors can capitalize on this volatility by implementing a strategy based on it, involving the buying and selling of stocks based on their expected level of volatility. The goal of this thesis is to investigate the effectiveness of the volatility strategy in generating profits in the stock market.This study employs a quantitative research methodology using secondary data from the stock market. The dataset comprises daily stock prices and daily volatility measures for the S&P 500 index stocks. Over a five-year period spanning from 2016 to 2020, the stocks were listed on the New York Stock Exchange (NYSE). The strategy involves purchasing stocks from the low volatility group and selling stocks from the high volatility group. The results indicate that the volatility strategy yields positive returns, with an average annual return of 9.2%, compared to the benchmark return of 7.5% for the sample period. Furthermore, the findings demonstrate that the strategy outperforms the benchmark return in four out of the five years within the sample period. Particularly noteworthy is the strategy's performance during periods of high market volatility, such as the COVID-19 pandemic in 2020, where it generated a return of 14.6%, as opposed to the benchmark return of 5.5%.

• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.26 no.3
• /
• pp.413-420
• /
• 2013

Stochastic weather generator is a commonly used tool to simulate daily weather time series. Recently, a generalized linear model(GLM) has been proposed as a convenient approach to tting these weather generators. In the present paper, a stochastic weather generator is considered to model the time series of daily temperatures for Seoul South Korea. As a covariate, precipitation occurrence is introduced to a relate short-term predictor to short-term predictands. One of the limitations of stochastic weather generators is a marked tendency to underestimate the observed interannual variance of monthly, seasonal, or annual total precipitation. To reduce this phenomenon, we incorporate a time series of seasonal mean temperatures in the GLM weather generator as a covariate.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2022.11a
• /
• pp.440-442
• /
• 2022

2017년 가치가 급상승하며 전 세계적으로 큰 이슈를 끈 비트코인은 최근 많은 사람들의 재태크 수단으로 이용되고 있다. 그러나 비트코인은 비슷한 재태크 수단인 주식과 다르게 24시간 내내 거래되고, 기사 하나하나에 의해 가격변동의 폭이 굉장히 크다. 이는 가격이 급변하는 비트코인 시장에서 가격을 예측하는데 어렵게 작용한다. 본 논문에서는 직접적인 가격 예측은 어렵다고 판단해 비트코인 가격변동에 영향을 주는 요소들을 딥러닝 모델을 통해 일일 단위 종가 가격의 등락을 예측해 위의 요소들이 비트코인 가격변동과 상관관계를 가지는지 확인한다.

• Journal of Korean Ophthalmic Optics Society
• /
• v.10 no.1
• /
• pp.35-40
• /
• 2005

Subjective and objective visions were measured on young adults(mean 21 yrs, 126 eyes) who were free of any ocular diseases and laser surgery and none wore contact lenses. The aim of this study was to investigate the diurnal variation of vision through subjective and objective measurements. Subjective visual acuity were measured at 5 m three times a day, morning(8:00 AM-10:00 AM), noon(12:00 PM-2:00 PM) and afternoon(4:00 PM-6:00 PM). The instrument used for objective refraction right after visual acuity measurement was Nvision-K 5001(shin-nippon) which unique in being able to disregard subject's accommodation because of its unrestricted viewing conditions. Also, we measured that three times and then calculated the average values. The result showed that an average subjective visual acuity in the morning, noon, afternoon were 0.256(${\pm}0.263$), 0.266(${\pm}0.276$), 0.242(${\pm}0.249$) respectively. Average spherical equivalent power in objective refraction of right eyes showed -3.416 D(${\pm}2.907$), -3.359 D(${\pm}2.735$), -3.297 D(${\pm}2.709$) respectively and dioptric power was decreased from morning to afternoon. Vision changed throughout the day in both subjective and objective measurements nevertheless its variations were statistically insignificant(p<0.05). Therefore it does not seem to matter of time for either visual acuity test or refraction.