본 논문은 중국, 홍콩, 대만 주식시장들 사이의 동태적 상호의존성을 연구한다. 이를 위하여 아시아 금융위기가 그러한 상호의존성의 구조전환점인지를 검토하고, 이를 아시아 금융위기를 기준으로 세 가지 분석기간을 설정하여 수익률과 변동성의 정보전이효과를 분석한다. 전체기간을 대상으로 한 실증분석 결과 세 시장 수익률 평균과 비대칭 변동성 사이에 정보전이효과가 유의하게 존재한다는 증거가 발견되었다. 이는 세 시장 간에 정보전이와 비대칭적 변동성이 존재한다는 것을 암시한다. 또 수익률 평균과 비대칭 변동성 사이에 존재하는 정보전이효과의 크기가 금융위기 이후 증가한 것으로 나타났다. 이러한 사실은 아시아 금융위기 이후 중국, 홍콩, 대만 주식시장의 통합이 더 강화된 것을 의미한다. 특히 변동성 정보전이효과의 비대칭성이 금융위기 이후 더 심화된 것으로 나타났다. 이러한 사실은 긍정적 충격보다 부정적 충격이 대중국 주식시장 변동성에 미치는 영향이 금융위기 이후 더 심화된 것을 의미한다. 결론적으로 아시아 금융위기가 중국, 홍콩, 대만 주식시장의 정보전이와 비대칭성을 심화시킨 것으로 판단된다.
본 연구에서는 해안가 암반대수층에서 전기전도도의 수직적인 변화를 관측하여 조석에 의한 해수와 담수 전이대의 특성을 파악하였다. 연구지역은 부경대학교 대연캠퍼스 주변 해안대수층이며, 응회질퇴적암과 안산암 및 안산암질 화산각력암 등이 분포한다. 연구에 이용된 지하수 관측공 (PK1공)은 부경대학교 대연캠퍼스 내 기숙사 동측에 위치하고 있다. 지하수공의 개발심도는 지표 면하 120 m, 케이싱은 지표면하 19 m까지 설치되어 있으며, 내경은 0.2 m로서 해안가에서 180 m 정도 이격되어 있다. 해안대수층 내 해수와 담수 전이대를 파악하기 위하여 관측공 내에 TLC Meter(Model 107, Solinst)를 삽입하여 전기전도도의 수직적인 변화를 지하수공 내 심도 50 m 까지 측정하였다. 전기전도도의 수직적인 관측은 썰물(low tide)일 때, 썰물에서 밀물(high tide)로 될 때 및 밀물일 때로 나누어 총 3회 수행되었다. 전체적인 전기전도도의 분포는 썰물일 때 $630{\sim}47300{\mu}S/cm$, 썰물에서 밀물로 되는 시기에는 $672{\sim}61900{\mu}S/cm$ 및 밀물일 때는 $678{\sim}67900{\mu}S/cm$로 나타났으며, 따라서 밀물일 때가 썰물일 때보다 전기전도도의 농도가 높은 것으로 나타났다. 해수와 담수 전이대의 분포는 썰물일 때 약 $20{\sim}50\;m$, 밀물일 때 약 $20{\sim}38\;m$ 정도로 나타났으며, 이는 밀물 시 해수의 침투로 인해 전이대 하부구간의 농도가 상승하였기 때문이다. 해수와 담수 전이대의 구간을 세분화하여 분석하기 위해, 담수가 우세한 전이대, 주 전이대 및 해수가 우세한 전이대 구간으로 구분하였다. 담수가 우세한 전이대는 썰물과 밀물일 때 모두 지표면하 $20.0{\sim}25.5\;m$ 구간이었으며, 주 전이대에서는 지표면하 $25.5{\sim}25.7\;m$ 정도로 나타났다. 그러나, 해수가 우세한 전이대에서는 썰물일 때 지표면하 $25.7{\sim}50.0\;m$ 구간, 밀물일 때는 지표면하 $25.7{\sim}38.0\;m$ 로서 전이대의 폭이 19 m 정도의 차이를 보였다. 본 연구를 통해 해안가 암반대수층에서 해수와 담수의 전이대는 조석에 의해 영향으로 인해, 썰물 시의 전이대가 밀물에 비해 그 폭이 더욱적음을 확인할 수 있었다.
우수한 성능을 가지는 딥러닝 모델을 생성하기 위해서는 충분한 양의 학습자료가 필요하다. 하지만, 원격탐사 분야에서 충분한 양의 학습자료를 구축하기 위해서는 많은 시간과 비용을 필요로 한다. 따라서 적은 수의 학습자료를 활용한 딥러닝 모델의 전이학습(transfer learning)의 중요성이 증대되고 있다. 본 연구에서는 사전에 제작된 공개데이터셋을 기반으로 국내 정사영상 및 수치지도를 활용한 전이학습을 통해 국내 다시기 정사영상 내 존재하는 건물객체의 변화에 대한 탐지를 수행하였다. 이를 위하여, 변화탐지를 위한 공개데이터셋을 HRNet-v2 모델을 통하여 선행학습을 수행하고, 국내 정사영상 및 수치지도를 이용한 학습자료에 전이학습을 수행하였다. 전이학습에 대한 영향을 분석하기 위하여 두 곳의 실험지역에 전이 학습된 모델을 포함한 다양한 딥러닝 모델의 결과를 평가한 결과, 전이학습을 활용한 연구가 가장 우수함을 확인하였다. 이를 통하여, 전이학습을 활용해 부족한 양의 학습자료 문제를 해결하고, 다양한 원격탐사 자료에 대하여 효과적으로 변화탐지 기법을 적용할 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 지중해 크루즈 항만의 집중화 및 분산화를 분석하는 것을 연구의 목적으로 한다. 연구의 방법은 집중도 분석, 허핀달-허쉬만 분석, 지니계수 분석, 전이할당 분석을 사용하였다. 연구의 결과, 서지중해 지역 크루즈 항만의 경우, 관광객을 많이 유치하면서 집중화 경향이 나타나는 것으로 확인되었다. 반면 동지중해 지역 및 아드리아해의 베니스, 피레우스, 나폴리, 리보르노 지역의 경우 크루즈 승객을 타 항만에 잃는 모습을 보이고 있다. 본 연구결과는 크루즈의 경쟁력이라고 할 수 있는 항만간 승객의 전이결과를 제시하였다. 본 연구결과는 크루즈 항만의 이해관계자인 지역관광청, 선사대리점, 항만 대리점 등에 시사점을 제공한다.
국내외 대표적인 범죄예방수단으로 CCTV가 활용되고 있지만, CCTV의 범죄예방효과에 관한 검증은 부족한 상황이다. 이에 본 연구에서는 도시공간 내에서 CCTV가 방범에 유효한 위치에 설치되었는지, 범죄예방효과를 나타내고 있는지 S시를 사례로 분석해 보았다. 먼저 CCTV 위치 적절성 분석결과, 범죄발생이 없는 곳에 CCTV가 설치된 경우가 많은 것으로 나타났다. 또한 주거·상업지역 등을 포함한 275개 케이스를 구성하여 CCTV의 범죄예방효과를 검증하였다. WDQ 지수를 적용하여 CCTV 감시면적과 주변지역에 미친 영향을 종합적으로 분석하여, 최종적인 범죄예방효과를 판단하였다. 분석결과 사례지역의 CCTV 설치는 주변지역에 범죄통제이익 '확산효과'가 나타난 케이스가 53.09%로, 전이효과가 나타난 경우보다 4배 가량 많게 나타났다. CCTV 설치로 인해 범죄발생이 다른 장소로 전이되는 것보다, 도시공간적으로 범죄예방효과가 확산된 것이다. 범죄예방효과를 확대하기 위해 CCTV 설치를 위한 가이드라인 마련이 요구되며, 실시간으로 축적되는 빅데이터를 적극적으로 활용하고, 범죄정보의 DB화, 분석을 통해 방범장비 설치 및 운영체계가 마련되어야 할 것이다.
일반적으로 토양의 경우 천매암 및 셰일 지역이 높은 원소 함량을 보였고 원소의 상관관계에서 셰일 지역이 많은 원소에서 높은 상관관계를 보였다. 지역에 따른 인삼의 2년근과 3년근의 비교에서 2년근에서 높았는데, 특히 화강암과 편마암지역이 셰일지역에 비해 2년근에서 두드러지게 높았다. 같은 연령 인삼들의 지역적 비교에서 화강암지역이 낮았으며, 셰일 및 천매암의 비교에서는 셰일이 높았다. 인삼의 부위 별 비교에서 2년근과 3년근에 관계 없이 상부가 높은 원소함량을 보였다 토양과 인삼 평균치와의 비교에서 대부분 원소가 인삼 조성에 비해 토양에서 높은 함량을 보였고, 토양과 인삼조성 관계에서 유사한 증감 경향을 보였다. 전체적으로 일반적인 전이원소의 부정적인 영향을 전제로 하면 세 토양중 화강암 지역이 인삼의 최적지이며 셰일 지역이 제일 불리한 지역임을 암시한다.
포항분지 천부가스 탐사를 위해 육상과 해상이 연결되는 전이대에서 탄성파 탐사 방법을 제안하고 탐사를 수행하였다. 해저면 환경, 육상 탐사 환경을 고려하여 탐사를 설계하였다. 육상노드 수진기는 육상에만 설치하였고 육상에서는 바이브로사이스 음원을, 해양에서는 에어건 음원을 이용하여 자료를 취득하였다. 전이대에서 취득한 탄성파 탐사자료의 경우 육상탐사와 해상탐사 간의 정확한 연계를 위해 신중한 자료 취득과 처리 과정이 필요하다. 음원 종류에 따른 진폭과 위상변화를 고려하고, 음원위치에 따른 정적보정을 적용한 자료처리를 통해 지층단면도에서 반사파 연속성이 유지되게 하였다. 자료처리 결과 육상과 해상의 지층구조가 연결된 탄성파 지층단면도를 확보하고 포항분지 천부 가스층 탐사에 활용하고자 하였다. 전이대에서 탄성파 탐사는 천부가스뿐만 아니라 연안지역 단층대 조사에도 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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