2001~2003년 하계에 동해남부의 기장연안에서 수온, 식물플랑크톤, 영양염류 등 자료를 분석하여 냉수대의 특이해황과 식물플랑크톤의 종조성, 클로로필-a의 일일변동과의 관계를 분석하였다. 냉수대 발생시 연안수온은 단기간내에 큰 공간 변동을 나타내었다. 연안 용승 냉수의 발달과 동시에 냉수종 식물플랑크톤이 출현하였으나, 전체적으로 다양한 종수와 개체수의 증가를 보였다. 또한, 냉수대의 일일변동에 따라 분포종과 양이 변화를 보였다.
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
1999년 7월부터 2000년 7월까지 대전지역에서 전알파/베타 대기부유진 연속모니터링 시스템과 기상측정 시스템을 이용하여 대기중 라돈자핵종 농도에 대한 시간별, 일별, 계절별 변동특성을 조사하였으며 동시에 기상인자가 미치는 영향을 고찰하였다. 그 결과 대기중 라돈자핵종의 일일평균 평형등가농도$(EEC_{Rn})$ 분포는 산술평균 $11.8{\pm}5.86Bqm^{-3}$ 과 기하평균 $10.3{\pm}4.57Bqm^{-3}$이었으며 일일 평균농도의 변동계수는 약 50%정도이었다. 매 30분마다 측정한 라돈자핵종의 평형등가농도는 최소 $0.80Bqm^{-3}$에서 최대 $43.3Bqm^{-3}$ 까지 하루 중 측정시간과 그때의 기상조건에 따라 변하였으나, 일일변동의 양상은 일출시점과 일몰시점에서 각각 최고농도와 최저농도를 반복하는 주기적인 양상을 보였다. 대전지역에서의 평형등가농도는 계절적으로 여름철이 낮고 늦가을이 높은 변동양상을 보여주었으나, 대기중 라돈자핵종 농도의 계절적 변동양상은 측정지역에 따라 달라질 수도 있을 것으로 예상된다. 대기중의 라돈자핵종 농도는 그 지역의 국지적 기상특성에 크게 좌우되었다. 특히 풍속이 $6msec^{-1}$ 이상이 되면 대기중의 라돈자핵종 농도는 $5Bqm^{-3}$이하로 급격히 떨어지는 반면에 대기중의 라돈자핵종 농도가 $30Bqm^{-3}$ 이상인 날은 풍속이 $1msec^{-1}$ 이하의 매우 고요한 날이었다.
변동성을 정확하게 예측하는 것은 금융시장의 변동성 연구에 있어 특히 포트폴리오선택, 옵션가격결정, 위험관리와 관련하여 매우 흥미로운 연구주제이다. 왜냐하면 변동성은 시장의 위험을 의미하기 때문이다. 이 논문은 세 가지 변동성 모형(GARCH, IGARCH, FIGARCH)을 이용하여 호주 주가지수선물시장의 일일후 변동성을 예측하고 각 모형의 예측력을 비교 분석하였다.특히 호주 주가지수선물 변동성에 존재하는 장기기억 특성에 초점을 맞추고 실증분석하였다. 실증분석 결과 FIGARCH 모형이 GARCH 모형이나 IGARCH 모형보다 호주 주가지수선물시장의 장기기억 특성을 더 잘 포착한다는 것을 발견하였다. 또 세 모형 중 FIGARCH 모형을 이용할 경우 일일후 변동성 예측의 성과가 가장 우수하다는 것도 발견하였다. 이는 호주 주가지수선물 변동성에 장기기억이 존재하는 것을 의미하고, 변동성의 특징을 명시적으로 고려하는 FIGARCH 모형이 장기기억을 고려하지 않는 다른 모형들보다 예측성과 측면에서 더 우수하다는 것을 의미한다. 따라서 호주 주가지수선물시장의 장기기억 변동성을 예측하는 데는 FIGARCH 모형이 가장 유용한 것으로 나타났다.
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.
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.
본 연구에서는 변동성 전략과 Fear and Greed 지수를 통하여 미국 주식의 매매를 자동으로 하는 연구를 진행하였다. 주식 시장의 변동성은 주가 변동을 유발할 수 있는 일반적인 현상이다. 투자자는 예상되는 변동성 수준에 따라 주식을 사고 파는 변동성 전략을 구현함으로써 이러한 변동성을 이용할 수 있다. 이 논문의 목적은 주식 시장에서 수익을 창출하는 변동성 전략의 효과를 탐구한다. 본 연구는 주식시장의 2차 데이터를 활용한 정량적 연구 방법론을 채택하여, 데이터에는 2016년부터 2020년까지 5년 동안 뉴욕증권거래소(NYSE)에 상장된 S&P 500 인텍스 주식에 대한 일일 주가 및 일일 변동성 측정치가 포함하였다. 전략은 변동성이 낮은 기간에서 주식을 사고 높은 변동성 기간에서 주식을 매도하는 것을 포함하였다. 결과는 변동성 전략이 샘플 기간 동안의 벤치마크 수익률 7.5%에 비해 연평균 9.2%의 긍정적인 수익률을 창출하였다. 따라서 전략이 샘플 기간의 5년 중 4년에서 벤치마크 수익률을 능가한다는 것을 나타났다. 이 전략은 2020년 COVID-19 대유행과 같이 시장 변동성이 높은 기간 동안 특히 잘 수행되어 벤치마크 수익률 5.5%에 비해 14.6%의 수익률을 기록하였다.
확률적 날씨 발생기(Stochastic weather generator)는 일일 날씨를 생성하는데 일반적으로 사용되는 방법으로 최근에는 일반화선형모형에 기초한 확률적 날씨 발생 방법이 제안되었다. 본 논문에서는 서울지역의 일일 기온을 모형화하하기 위해서 일반화선형모형에 기초한 확률적 날씨 발생기를 고려하였다. 이 모형에서는 계절성을 나타내는 변수와 강우발생 유무가 공변수로 사용되었다. 일반적으로 확률적 날씨 발생기에서는 생성된 일일 날씨가 월별 또는 계절별 총강우량이나 평균온도에 충분한 변동을 만들어 내지 못하는 과대산포 현상이 발생하는데, 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 평활된 계절별 평균 온도를 일반화선형모형의 공변수로 추가하였다. 그리고 제안된 모형을 1961년부터 2011년까지 51년 동안의 서울지역 일일 평균 기온자료에 적용하였다.
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.
각막교정 수술이나 안질환이 없고 콘택트렌즈를 착용하지 않는 20대(평균 21세) 남녀 63명 126안의 근시안을 대상으로 자각적 시력과 타각적 굴절력을 측정하였다. 본 연구는 자각적과 타각적 검사를 통해 하루 동안의 시력변동에 관하여 알아보고자 하였다. 자각적 시력검사는 하루 동안 오전(8:00 AM-10:00 AM), 정오(12:00 PM-2:00 PM) 및 오후(4:00 PM-6:00 PM)로 세 차례 나누어 5 m 거리에서 측정하였고, 시력검사 직 후 측정한 굴절력은 Nvision-K 5001(shin-nippon)을 사용하여 시야가 개방된 자연시 상태에서 세 차례 측정한 값의 평균으로 하였다. 연구 결과 시력의 평균은 오전 0.256(${\pm}0.263$), 정오 0.266(${\pm}0.276$), 오후 0.242(${\pm}0.249$)로 나타났다. 우안의 등가구면굴절력의 평균값은 오전 -3.416 D(${\pm}2.907$), 정오 -3.359 D(${\pm}2.735$), 그리고 오후 -3.297 D(${\pm}2.709$)로 나타났으며 시간이 지나면서 굴절력이 감소되었다. 자각적 방법으로 측정한 시력과 타각적 방법으로 측정한 굴절력은 모두 일일변동을 보였으나 통계학적으로 유의하지는 않았으므로 하루 중 시력이나 굴절검사의 시간은 문제가 되지 않을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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