• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제41권1호
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• pp.31-39
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• 2016

연구배경: 우리나라를 포함한 중국, 대만, 북한, 일본 등에서 원전, 재처리시설과 같은 원자력시설의 증가에 따라 주변국 핵활동 분석의 종합적 대책이 필요하다. 우리나라와 포괄적핵실험금지조약기구(Comprehensive Nuclear-Test-Ban Treaty Organization, CTBTO)는 동북아시아 지역에서 핵종 탐지소를 운영 중으로, 핵종탐지 장비에서 특이 값 측정시 모니터링 자료의 분석과 더불어 배출원 탐색모델을 이용하여 핵종의 기원이 어디인지 추정하고 평가하는 것은 주변국 핵활동에 대한 감시 및 안전성 확보 측면에서 중요하다. 재료 및 방법: 주변국의 은밀한 핵활동 시 방사성핵종의 기원을 추정하기 위하여 3차원 전진/후진형 궤적모델을 개발하였다. 개발된 궤적모델은 궤적 미분방정식을 유한차분법을 이용한 방법으로 주어진 바람자료를 이용하여 방사성핵종의 방출지점으로부터 입자의 궤적을 순차적으로 찾아가는 전진형 모델과 시간 역산으로 방출기원을 추정하는 후진형 모델로 구성되었다. 결과 및 논의: 개발된 궤적모델의 검증을 위하여 체르노빌 사고 당시 측정된 농도자료를 이용하였다. 검증결과 관측지점의 농도가 높게 측정된 지점과 방출기원에서 가까운 지역으로부터 시간 역산의 방출지점을 추정한 결과의 정확도가 높았다. 3차원 궤적모델은 방출시간, 방출높이, 방출간격 등의 변수에 의해 계산결과가 달라지는 불확도를 내포하고 있는데, 이러한 궤적모델의 불확도를 최소화하기 위해 한국원자력연구원에서 개발한 대기확산모델(long-range accident dose assessment system, LADAS)를 이용하여 fields of regards (FOR) 기법에 의해 오염물 방출영역을 추정한바 신뢰성 있는 결과를 얻었다. 결론: 본 연구를 통하여 개발된 배출원 탐색모델은 주변국의 은밀한 핵활동 시 핵종 탐지장비와 연계하여 방사성핵종의 방출지역과 기원을 파악하여 우리나라의 핵종탐지 능력을 향상하고 핵활동 및 방사선 안전 분야에서 주도적 역할을 할 수 있을 것으로 생각된다.

• 한국방재학회 논문집
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• 제3권3호
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• pp.151-163
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• 2003

본 연구에서는 한국형 지하수 프로그램 개발(3-DFM, 3-Dimensional Finite Difference Method)을 위하여 대수층에 있어 지형 지질상태가 지하수유동시스템내에서 동적거동을 하는 것으로 취급하여 유동과정의 알고리즘을 확립토록 하였다. 본 연구에서 개발된 3-DFM모델은 입력변수 자료에 대한 설정이 모두 한글로 구성되어 있으며, 각 입력자료와 매개변수들의 이해와 적용치에 대한 도움말을 설정하여 두었다. 따라서, 입력변수에 대해서는 아이콘을 입력변수에 두면 각각에 대한 상세한 정보를 알 수 있도록 설계하였다. 또한, 각 지층의 지질경계 상태나 초기수위자료를 지정할 때는 work sheet상에서 간단히 지정할 수 있도록 설계되어 있다. 그리고 각 대수층의 특성과 더불어 정류 및 부정류 해석시에 각 매개변수들에 대한 입력은 기존의 모델과 같이 복잡하지 않도록 활성칸이 설정되도록 설계되어 있다. 최종 입력자료를 이용한 분석결과에서는 우측에 입력자료에 대하여 설명과 더불어 좌측에 분석 결과치를 나타나게 하였으며 이에 대한 결과는 TXT파일로도 출력할 수 있도록 설정하였다. 본 연구에서 개발된 모델은 유한차분법을 이용한 수치모델이며, 실제 함양량을 적용하고 매개변수들을 결정하여 관측 지하수두치와 모의발생으로 얻은 계산 지하수두치를 비교 분석하여 개발모델의 적용성을 검토하였다. 본 연구에서는 제주도 세화리 및 송당리일대의 양수에 따른 지하수 유동시스템 해석을 위하여 3-DFM모델을 적용 분석한 결과, 정류상태에서 따른 관측치와 계산된 지하수두와의 상대오차백분율(E.P.)이 $0.03{\sim}0.07$의 범위로서 관측치와 거의 일치하였다. 그리고 분석유역의 양수 전의 모의발생분석 결과를 이용하여 지하등수두분포와 유속벡터를 산정한 결과 지하수 유동분포는 높은오름과 문석이오름 등에서 월랑봉, 용눈이오름 및 손자봉 등 각 방향으로 고르게 유출되고 있는 것으로 분석되었다. 이러한 분석결과는 MODFLOW모델과 비교할 때 일치된 결과를 나타내었다.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제44권3호
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• pp.370-380
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• 2016

제주도 지역에서 소나무재선충병 피해를 받은 곰솔 원목의 이용확대를 위하여 열처리를 수행하였다. 열처리는 처리 원목의 중심부가 소나무재선충의 사멸온도인 $56^{\circ}C$를 30분간 유지하여야 한다. 곰솔 원목의 초기함수율과 말구지름은 각각 46% ~ 141%, 180 mm ~ 500 mm의 범위이고, 기본비중과 전건비중은 각각 0.47, 0.52이었다. $105^{\circ}C$ 조건에서 함수율과 말구지름에 따라 열처리에 소요되는 시간은 7.7 h ~ 44.2 h의 범위로 측정되었다. 다양한 함수율 및 지름을 갖는 곰솔 원목의 열처리 소요시간을 예측하기 위하여 열처리 진행 중 처리목 내부의 온도분포를 유한차분법을 적용한 2차원 열전달 해석을 통하여 제시하였다. 열전달 해석을 위한 목재의 열적 특성은 함수율에 따른 열전도계수와 비열을 적용하였으며, 자연대류와 강제대류를 합한 형태의 혼합대류에 의한 혼합대류계수를 적용하였다. 실험값과 예측 값의 오차는 3 ~ 45%의 범위로 분석되었다. 곰솔 원목에서 초기함수율이 50%이고, 말구지름이 200 mm, 300 mm, 400 mm인 경우, 예측된 열처리 소요시간은 각각 10.9 h, 18.3 h, 27.0 h이었다. 초기함수율이 75%일 때, 지름에 따라 각각 13.6 h, 22.5 h, 32.8 h이고, 초기함수율이 100%일 때, 지름에 따라 각각 16.2 h, 26.5 h, 38.2 h이었다. 이러한 열처리 소요시간의 예측방법에 소나무와 잣나무 등 다른 소나무재선충병 피해목의 물리적 특성을 적용하면, 함수율과 말구지름에 따른 열처리 소요시간을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.

• 암석학회지
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• 제6권2호
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• pp.133-149
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• 1997

옥천화강암 주변의 변성니질암에서는 관입체에 가까워 지면서 변성정도가 흑운모대에서 홍주석대를 거쳐 규선석대로 증가한다. 그리고 보은화강암 남서부 주변 변성염기성암에서는 관입체에 가까워지면서 녹색편암상-각섬암상 점이대에서 각섬암상대를 거쳐 상부각섬암상대로 변성정도가 증가한다. 보은화강암 근접부인 도이리 부근에서 규선석과 홍주석을 포함하는 광물군이 화강암 경계부로부터 500m 이내에 위치한 변성니질암에서 관찰된다. 이러한 연구결과는 보은화강암과 옥천화강암이 주변지역에 저압형의 접촉 변성작용을 야기시켰음을 지시한다. 옥천화강암 주변에서 석류석을 포함하는 홍주석대 시료로부터 계산된 온도-압력 조건은 $540{\pm}40^{\circ}C, 2.8{\pm}0.9$ kb이며 보은화강암 주변 상부각섬암상대의 변성염기성암으로부터 추정된 접촉변성 작용시의 온도는 $698{\pm}28^{\circ}C$이다. 보은화강암 주변의 변성염기성에서 나타나는 각섬석과 사장석의 성분은 매우 넓은 범위를 갖는데 이는 각섬석과 사장석의 불혼합구간과 불완전한 변성반응에 의해 잔류된 불안정한 성분에 기인한다. 변성정도가 증가하면서 안정된 각섬석과 사장석의 성분범위는 불혼합구간의 소멸에 의해 줄어든다. 보은화강암과 옥천화강암에 의한 접촉변성 작용시 주변암에 야기된 열적변화는 2차원의 유한차분법을 이용한 CONTACT2 프로그램을 이용하여 이론적으로 계산되었다. 이론적인 계산을 위해 보은화강암의 경우 화강암의 변의 길이가 20 km인 삼각형을 그리고, 옥천화강암의 경우 지름이 10 km인 원을 관입형태로 가정하였다. 이론적인 계산결과를 화강암 주변의 변성암에서 계산된 결과와 비교하여 보면 예상되는 관입온도는 옥천화강암 경우는 $800^{\circ}C$ 그리고 보은화강암의 경우는 $1000^{\circ}C$ 보다 높았을 것으로 추정된다. 하지만 옥천 및 화강암 관입시기에 연구지역의 지온 상승률이 일반 대륙지각에서의 지온 상승률보다 높았을 경우 관입온돈느 $800^{\circ}C$와 $1000^{\circ}C$ 보다 낮을 수 있다.

• 한국조경학회지
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• 제42권6호
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• pp.72-88
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• 2014

본 연구는 정신병원 옥외공간의 이용행태와 선호요인을 분석하기 위하여 실시하였다. 연구대상 정신병원은 250병상 이상의 병원 중 정원의 규모와 도입요소의 다양성을 고려하여 5개소를 선정하였다. 피험자는 경증의 정신분열증 환자로 한정하였으며, 5개의 병원에서 각각 30~50명씩을 주치의로부터 추천을 받아 선정하였다. 물리적 환경은 연구대상지를 직접 방문하여 공간구성요소를 중심으로 분석하였다. 설문조사방법은 환자의 인지능력을 고려하여 1:1 면접법을 선택하였으며, 분석에 사용된 설문매수는 총 230매이다. 연구결과는 다음과 같이 요약된다. 정원구성요소는 휴게시설, 조경시설, 산책/운동시설, 체험시설의 순으로 많았다. 옥외 산책/운동 프로그램은 단체산책과 자유산책으로 구분되는데, 대부분 단체산책을 실시하고 있다. 옥외공간은 매일 이용자가 대부분이지만, 거의 이용하지 않는 환자도 일정 부분을 차지하고 있다. 옥외공간의 이용 효율성을 제고하기 위해서는 통제력 확보를 위한 공간과 사회적 접촉을 유도하는 공간의 비율이 적절히 조화되어야 한다. 옥외 주 이용 공간의 선호 이유는 경관/환경성이 가장 중요하고, 다음이 기능성, 접근성이다. 선호공간에서의 주요행위는 산책/운동과 휴식이 주를 이루고 있으며, 선호시설은 연못, 폭포, 분수 등의 수경시설과 퍼골라, 녹음수 등의 휴게시설 그리고 잔디밭이다. 새로운 치유정원 조성 시 가장 중요하게 고려해야 할 분야는 자연성이며, 그 다음이 심미성과 쾌적성으로 파악되었다. 도입되기를 선호하는 단일시설로는 꽃밭, 산책로 및 잔디밭이며, 유형별로는 분수, 연못, 폭포 및 물레방아 등의 수경시설을 가장 선호한다. 가장 선호하는 기능공간은 자연적인 기분전환을 할 수 있는 공간이며, 프로그램은 꽃밭가꾸기가 가장 선호되었다. 치유정원의 이상적인 이미지는 산뜻하면서도 친근하며, 정원에 도입시설이 풍부하되, 전체적으로는 질서 있는 정원이었다. 위요되는 것보다는 개방적인 공간을 선호하였으며, 마음을 차분하게 하는 정원을 가장 이상적인 정원의 이미지로 생각하였다.

• 국제지역연구
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• 제22권3호
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• pp.121-148
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• 2018

본 연구에서는 2007-2008의 글로벌 금융위기 기간 동안에 이중차분법 설계(Differences in Differences Design)를 사용해서 회계보수주의가 한국거래소에 상장된 비금융기업들의 투자 지출에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 구체적으로 본 연구에서는 신용위기 이전의 사전적 회계보수주의의 수준이 사후적인 투자 감소 정도를 설명하는데 도움이 되는지를 분석하였다. 실증적 분석결과, 과거의 연구들과 일치하게(Campello et al. 2010; Duchin et al. 2010) 기업들은 금융위기 기간 중에 투자의 감소를 경험하였다. 이에 추가로 더 보수적인 재무보고를 하는 기업들은 덜 보수적인 재무보고를 하는 기업들에 비하여 금융위기의 시작 이후에 투자의 감소폭이 더 작게 나타났다. 또한 과소투자로부터 손실이 발생할 가능성이 더 높은 기업들에서 더 보수적인 회계방법을 사용하는 기업들의 투자가 더 작게 감소된다는 것을 제시하였다. 또한 외부 자금조달에 대하여 상대적으로 더 큰 비용을 지불해야하는 기업들(재무적으로 제약된 기업들)과 외부자금조달의 필요성이 상대적으로 더 큰 기업들(내적 재무조달 자원이 부족한 기업들)에서 보수주의의 더 높은 효익을 발견하였다. 이러한 결과들은 보수주의 재무보고가 금융위기 기간 중에 과소투자를 완화시킨다는 해석을 지지하는 것이다. 본 연구 결과가 신용공급 충격이라기보다는 수요충격에 대한 민감성을 반영할 수도 있는 가능성을 검토하기 위하여 북한의 핵실험으로 비롯된 위기에 따른 부의 수요충격에 대하여 회귀분석을 실시하였다. 분석 결과 1년 이전의 보수주의 측정치는 북한의 핵실험에 따른 이후 기간의 투자와 관련성이 없는 것으로 나타났다. 이것은 본 연구 결과가 수요 충격으로 부터 발생하지 않았고, 공급 충격으로 발행하였다는 것을 제시한다. 마지막으로, 본 연구는 금융위기 기간 중에 회계보수주의의 역할이 채권의 발행과 주식수익률에 영향을 미치는가를 분석하였다. 분석 결과, 더 높은 수준의 보수주의를 사용하는 기업들이 금융위기 기간 중에 부채를 통한 자금조달 능력의 감소폭이 더 낮게 나타났다는 것을 발견하였다. 또한 더 높은 수준의 보수주의를 사용하는 기업들의 주식 가격 하락폭이 더 낮게 나타났다. 종합하면, 이러한 결과는 보수주의가 기업의 대출능력을 향상시키고 과소투자를 완화한다는 예상과 일치하는 것이다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.107-122
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• 2017

주식시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성은 투자 위험의 척도로서 재무관리의 이론적 모형에서뿐만 아니라 포트폴리오 최적화, 증권의 가격 평가 및 위험관리 등 투자 실무 영역에서도 매우 중요한 역할을 하고 있다. 변동성은 주가 수익률이 평균을 중심으로 얼마나 큰 폭의 움직임을 보이는가를 판단하는 지표로서 보통 수익률의 표준편차로 측정한다. 관찰 가능한 표준편차는 과거의 주가 움직임에서 측정되는 역사적 변동성(historical volatility)이다. 역사적 변동성이 미래의 주가 수익률의 변동성을 예측하려면 변동성이 시간 불변적(time-invariant)이어야 한다. 그러나 대부분의 변동성 연구들은 변동성이 시간 가변적(time-variant)임을 보여주고 있다. 이에 따라 시간 가변적 변동성을 예측하기 위한 여러 계량 모형들이 제안되었다. Engle(1982)은 변동성의 시간 가변적 특성을 잘 반영하는 변동성 모형인 Autoregressive Conditional Heteroscedasticity(ARCH)를 제안하였으며, Bollerslev(1986) 등은 일반화된 ARCH(GARCH) 모형으로 발전시켰다. GARCH 모형의 실증 분석 연구들은 실제 증권 수익률에 나타나는 두터운 꼬리 분포 특성과 변동성의 군집현상(clustering)을 잘 설명하고 있다. 일반적으로 GARCH 모형의 모수는 가우스분포로부터 추출된 자료에서 최적의 성과를 보이는 로그우도함수에 대한 최우도추정법에 의하여 추정되고 있다. 그러나 1987년 소위 블랙먼데이 이후 주식 시장은 점점 더 복잡해지고 시장 변수들이 많은 잡음(noise)을 띠게 됨에 따라 변수의 분포에 대한 엄격한 가정을 요구하는 최우도추정법의 대안으로 인공지능모형에 대한 관심이 커지고 있다. 본 연구에서는 주식 시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성의 예측 모형인 GARCH 모형의 모수추정방법으로 지능형 시스템인 Support Vector Regression 방법을 제안한다. SVR은 Vapnik에 의해 제안된 Support Vector Machines와 같은 원리를 회귀분석으로 확장한 모형으로서 Vapnik의 e-insensitive loss function을 이용하여 비선형 회귀식의 추정이 가능해졌다. SVM을 이용한 회귀식 SVR은 두터운 꼬리 분포를 보이는 주식시장의 변동성과 같은 관찰치에서도 우수한 추정 성능을 보인다. 2차 손실함수를 사용하는 기존의 최소자승법은 부최적해로서 추정 오차가 확대될 수 있다. Vapnik의 손실함수에서는 입실론 범위내의 예측 오차는 무시하고 큰 예측 오차만 손실로 처리하기 때문에 구조적 위험의 최소화를 추구하게 된다. 금융 시계열 자료를 분석한 많은 연구들은 SVR의 우수성을 보여주고 있다. 본 연구에서는 주가 변동성의 분석 대상으로서 KOSPI 200 주가지수를 사용한다. KOSPI 200 주가지수는 한국거래소에 상장된 우량주 중 거래가 활발하고 업종을 대표하는 200 종목으로 구성된 업종 대표주들의 포트폴리오이다. 분석 기간은 2010년부터 2015년까지의 6년 동안이며, 거래일의 일별 주가지수 종가 자료를 사용하였고 수익률 계산은 주가지수의 로그 차분값으로 정의하였다. KOSPI 200 주가지수의 일별 수익률 자료의 실증분석을 통해 기존의 Maximum Likelihood Estimation 방법과 본 논문이 제안하는 지능형 변동성 예측 모형의 예측성과를 비교하였다. 주가지수 수익률의 일별 자료 중 학습구간에서 대칭 GARCH 모형과 E-GARCH, GJR-GARCH와 같은 비대칭 GARCH 모형에 대하여 모수를 추정하고, 검증 구간 데이터에서 변동성 예측의 성과를 비교하였다. 전체 분석기간 1,487일 중 학습 기간은 1,187일, 검증 기간은 300일 이다. MLE 추정 방법의 실증분석 결과는 기존의 많은 연구들과 비슷한 결과를 보여주고 있다. 잔차의 분포는 정규분포보다는 Student t분포의 경우 더 우수한 모형 추정 성과를 보여주고 있어, 주가 수익률의 비정규성이 잘 반영되고 있다고 할 수 있다. MSE 기준으로, SVR 추정의 변동성 예측에서는 polynomial 커널함수를 제외하고 linear, radial 커널함수에서 MLE 보다 우수한 예측 성과를 보여주었다. DA 지표에서는 radial 커널함수를 사용한 SVR 기반의 지능형 GARCH 모형이 가장 우수한 변동성의 변화 방향에 대한 방향성 예측력을 보여주었다. 추정된 지능형 변동성 모형을 이용하여 예측된 주식 시장의 변동성 정보가 경제적 의미를 갖는지를 검토하기 위하여 지능형 변동성 거래 전략을 도출하였다. 지능형 변동성 거래 전략 IVTS의 진입규칙은 내일의 변동성이 증가할 것으로 예측되면 변동성을 매수하고 반대로 변동성의 감소가 예상되면 변동성을 매도하는 전략이다. 만약 변동성의 변화 방향이 전일과 동일하다면 기존의 변동성 매수/매도 포지션을 유지한다. 전체적으로 SVR 기반의 GARCH 모형의 투자 성과가 MLE 기반의 GARCH 모형의 투자 성과보다 높게 나타나고 있다. E-GARCH, GJR-GARCH 모형의 경우는 MLE 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 손실이 나지만 SVR 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 수익으로 나타나고 있다. SVR 커널함수에서는 선형 커널함수가 더 좋은 투자 성과를 보여주고 있다. 선형 커널함수의 경우 투자 수익률이 +526.4%를 기록하고 있다. SVR 기반의 GARCH 모형을 이용하는 IVTS 전략의 경우 승률도 51.88%부터 59.7% 사이로 높게 나타나고 있다. 옵션을 이용하는 변동성 매도전략은 방향성 거래전략과 달리 하락할 것으로 예측된 변동성의 예측 방향이 틀려 변동성이 소폭 상승하거나 변동성이 하락하지 않고 제자리에 있더라도 옵션의 시간가치 요인 때문에 전체적으로 수익이 실현될 수도 있다. 정확한 변동성의 예측은 자산의 가격 결정뿐만 아니라 실제 투자에서도 높은 수익률을 얻을 수 있기 때문에 다양한 형태의 인공신경망을 활용하여 더 나은 예측성과를 보이는 변동성 예측 모형을 개발한다면 주식시장의 투자자들에게 좋은 투자 정보를 제공하게 될 것이다.