본 논문은 위상최적화 기법을 이용하여 전방측면 부재를 최적화 한다. 전방측면 부재에 최적화를 진행하기 전에 사각단면 부재에 최적화를 진행한다. 목적함수는 1 차 좌굴 계수가 길이방향으로 최소화되도록 설정한다. 설계변수는 법선방향으로 질점의 이동이다. 사각단면부재의 반응표면법을 이용한 최적화 모델과 위상최적화 모델에 대해 충돌해석을 수행한다. 위상최적화 기법을 검증하기 위해 두 결과를 비교한다. 그 결과 위상최적화 기법을 충돌해석에 적용할 수 있다는 것을 확인하고 실제차량의 전방측면부재에 적용한다. 결과적으로 전방측면 부재는 최적화되고 내충격성이 향상한다.
본 논문은 한국건설 주가의 동태적 특성 -장단기 국내외 연계성-을 파악하기 위하여 작성되었다. 이를 위해 우선 한. 미. 일 증시 및 건설지수간의 상호 가격전이 메카니즘을 분석하여 국내 건설업 주가가 해외로부터 받는 영향을 추정하였다. 또한, 국내 주요 건설기업과 해외건설 지수와의 연계성을 살펴보고, 건설기업간의 주가변화의 상호작용을 실증적으로 분석하였다. 이와 관련하여 장기적 관계의 존재 및 미국과 현대건설의 리더십을 중심으로 한 일곱 가지 가설을 선정하였다. 장기적 균형가설 검정을 위해서는 Johansen and Juselius(1990)의 다변량 공적 분기법을 사용하고, 단기적 인과관계 추론을 위해서는 VAR 모형의 오차분산분해, 충격반응함수, 그랜저 인과관계검정을 일별 자료에 적용하였다. 분석결과는 다음의 네 가지로 요약된다. 첫째, 한. 미. 일 증시, 건설업지수, 국내 5대 건설사 간에는 각각 공적분 관계가 존재하지 않는 것으로 나타나 장기적 균형관계가설이 기각되었다. 둘째, 미국증시는 한. 일증시를 선행하는 것으로 나타났으나 건설업지수를 선행하지 않아 미국의 시장리더십을 건설업에는 파악할 수 없었다. 셋째, 현대건설주가도 국내 타 건설주가를 선행하는 것으로 나타나 현대건설의 시장리더십을 확인할 수 있었다. 이러한 실증적 분석 결과를 통해 한. 미. 일 증시, 건설업지수, 국내 건설주가는 단기적으로는 특정 국가 및 기업의 리더십이 발휘되지만 장기적으로는 상호 연관성 없이 독립적으로 움직인다는 사실을 알 수 있다.
본고는 4개의 거시변수들을 포함한 Time Varying VAR 모형을 통해 한국의 통화정책 변화를 평가하였다. 첫째, 외환위기나 금융위기 때와 같이 통화정책이 환율변동에 대해 민감하게 변화하는 시기가 존재하므로 위기를 포함한 긴 표본 안에서 한국의 통화정책을 평가할 때는 환율을 모형안에 포함시키는 것이 필요하다. 둘째, 표본기간 내에서 이례적인 큰 변동성이 때때로 나타나는 한국 거시변수들을 설명하기 위해서는 stochastic volatilities를 TVP-VAR 모형 내에서 설정할 필요가 있다. 한편, 2000년대 거시변수들의 안정화는 stochastic volatilities의 감소에 의해 설명되며, 부분적으로는 거시경제의 구조를 반영하는 충격반응함수에 의해서도 설명된다. 셋째, 통화정책의 인플레이션에 대한 유효성의 크기는 예전에 비해 최근 약화된 편이나 유효성의 지속성은 비교적 높아진 것으로 나타났다. 마지막으로 인플레이션 안정화에 대한 통화정책의 기조는 물가안정목표제가 도입되기 전에 비해 그 후에 적극적인 방향으로 개선되어 왔음을 보이고 있다. 하지만 우리나라의 통화정책은 그 기조가 경기변동에 비해 인플레이션 안정화에 대하여 여전히 덜 적극적인 것을 감안할 때 개선될 여지가 있는 것으로 판단된다.
본 연구는 외부 요인을 모형에 강화시켜 암호화폐 수익률 예측력을 향상시키는 방법에 대해서 다루고 있다. 고려한 요인으로는 크게 나누어 금융 경제적 요인 및 심리적 요인을 고려하였다. 먼저 금융 경제적 요인을 반용하기 위해서 주성분 요인을 사용하여 수 많은 변수를 차원축소를 통해서 모형에 반영하였다. 또한 심리적 요인을 위해서는 뉴스 기사 데이터를 활용하여 산출해낸 감성지수를 활용하였다. 이러한 요인들은 충격반응함수 분석을 통해서 요인들의 의미와 영향력을 시각화하였다. 또한 전통적인 ARIMAX 뿐 만 아니라 랜덤포레스트 및 딥러닝 모형을 활용하여 비선형성을 반영하였다. 그 결과 요인 강화가 암호화폐 수익률 예측력을 향상시킴을 실증분석을 통해 밝혔으며 그 중에서 딥러닝 모형인 GRU가 가장 좋은 예측 성능을 보임을 관찰하였다.
본 연구에서는 장기 이자율 결정요인에 관한 개방거시모형을 활용하여 미국의 장기 이자율 변동이 한국의 장기 이자율에 미치는 전파효과의 존재 유무와 환율변동이 그러한 전파효과를 억제할 수 있는지를 분석하였다. 공적분 추정 및 충격반응함수의 분석결과, 미국의 장기 이자율 변동이 한국의 이자율에 대해 미치는 전파효과가 장·단기적으로 존재하며 한·미 금리가 장·단기적으로 동행하는 결과를 보였다. 재정적자의 변화는 우리나라의 국채이자율과 장기적으로 비례 관계를 보였으며 환율의 기대상승률(Ee)의 상승은 단기적으로 한국의 금리를 상승시키는 작용을 하는 것으로 나타났다. 그리고 한국의 외환시장 개입은 한·미 금리간의 전파효과에 유의적인 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 그러므로 환율의 자유로운 변동만으로 미국 금리변동이 한국의 금리에 미치는 전파효과를 억제하기에 충분하지 않은 것으로 파악된다.
WTO 체제하의 국제무역에서, 수출과 경제성장과의 관계는 매우 중요한 요인으로 인식되고 있다. 이와 같은 국제 상황에서, 본 논문은 미국의 50개 주(州)를 대상으로 농산물 수출과 경제성장과의 관계를 분석하였다. 1973년부터 2007년까지의 연간 자료를 이용하여, 수출견인성장 가설에 근거한 선형모형의 추정, 충격반응함수, 분산분해분석, 그랜저 인과성 검증을 각각 하였다. 분석결과에 의하면, 미국의 경제에서 농산물 수출은 자국의 경제성장의 원인이 되었고, 특히 16개 주(州)(하와이, 아이다호, 캔자스, 메릴랜드, 미시건, 미네소타, 뉴져지, 노스 캐롤라이나, 노스 다코다, 오클라호마, 오레곤, 로드 아일랜드, 사우스 다코다, 텍사스, 워싱턴, 위스콘신)에서는 강한 인과성이 또한 31개 주에서는 약한 인과성을 보였다. 이를 통해서 미국의 경제성장에서 농산물 수출이 중요한 의미를 갖고, 일부 해안가나 곡창지대에 위치한 일부 주(州)에서는 농산물 수출이 경제성장에 중요한 변수로 인식되었다. 이를 통해서 한국은 미국과의 농산물 교역에 중요한 자료가 될 것이고, 미국의 농산물 수출을 통한 자국의 경제성장에 도움이 된다는 점이 교역국의 입장에서 중요한 정책적 의미를 내포하고 있다.
부정기시장은 정기선시장과는 달리 특정 선주나 화주가 운임에 영향을 미칠 수 없는 완전경쟁시장으로서 화물수요와 선복량에 의해 운임이 결정되지만, 금리, 환율, 경제성장율과 같은 거시경제 변수와 금융위기와 같은 경제적 충격에도 영향을 받기 때문에 용선의사결정 시 이를 고려하여야 한다. 본 논문은 금융위기 전후기간 동안(2005년부터 2017년) BDI지수에 영향을 미치는 요인이 무엇인지를 분석하고 예측하였다. ARIMA 개입모형 분석결과에 의하면, 금융위기충격은 BDI 지수에 매우 강한 영향관계가 있는 것으로 검정되었다. VEC모형 분석 결과에 의하면, 첫째로, 리보금리는 BDI 지수에 음(-)의 영향을 미치고 환율은 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타나고 있다. 셋째로, Johansen 검정결과에 의하면, 중국경제성장율이 BDI 지수에 정(+)의 영향을 미치고 있는데 이는 선행연구와 마찬가지로 중국은 세계의 공장이면서 소비시장으로 원자재 및 석유수요가 매우 높아 BDI 지수에 정(+)의 영향관계가 있는 것으로 입증되었다. 넷째로, 벌크발주 선복량은 BDI 지수에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 실증되었다. 따라서, 해운선사는 단순한 운송기업에서 벗어나서 거시경제변수변화에 적절히 대처하고 경기변화에 따라 발주선복량을 적절히 조절할 수 있는 트레이딩(Trading) 경영전략을 보다 적극적으로 구사하여야만 한진해운파산 같은 안타까운 사태를 방지할 수 있을 것으로 판단된다.
이 연구는 1995년 1분기부터 2019년 3분기까지의 북·중무역 자료를 사용하여 북한의 가장 중요한 외화획득 원천이었던 광물 수출과 품목별 수입 간의 관계를 공적분, 벡터자기회귀모형, 그리고 충격반응함수를 통하여 분석하였다. 연구 결과에 따르면 광물 수출은 수입품 중 식품, 연료, 자본재류 중간재와 공적분 관계를 가지는 것으로 추정되었다. 한편, 벡터자기회귀 분석 결과 광물 수출에 구조변화가 있었던 2010년 3분기 전후로 광물 수출과 품목별 수입의 단기적인 관계에서 상반된 결과를 발견할 수 있었다. 구조변화 이전에는 수입 충격이 광물 수출에 영향을 준 반면 구조변화 이후에는 광물 수출 충격이 차량, 섬유류 중간재, 기타 중간재, 사치재 수입을 증가시키는 것으로 추정되었다. 본 연구의 추정결과는 2010년 이후 급증한 북한의 광물 수출이 북한의 경제성장에 기여할 가능성과 한계를 동시에 보여준다. 광물 수출이 식품, 연료 등의 필수재와 더불어 자본재류 중간재와 공적분 관계를 가지며, 단기적으로는 자본재 수입과 각종 중간재 수입을 증가시킨다는 점은 광물 수출이 경제성장에 기여할 가능성을 보여준다. 그러나 기계설비자산 등 자본량 축적에 필요한 자본재 수입과의 장기균형관계는 발견되지 않았으며, 단기적 영향도 차량수입 증가에 국한된 것으로 추정되어 광물 수출에 의한 성장효과는 제한적이었을 것으로 평가된다.
최근 탄성파를 기반으로 건축물 안전진단(structure health monitoring, SHM)을 수행하는 방법들에 대한 연구들이 많이 수행되고 있다. 특히 지구물리탐사에서 주로 적용되어 오던 배경 잡음을 이용하는 탄성파 간섭법(seismic interferometry)이 SHM에 많이 적용되고 있다. 탄성파가 건축물 내부로 전파하며 발생하는 건축물의 반응을 분석하여 건축물의 강성 변화를 추정할 수 있을 뿐만 아니라, 건축물의 손상 여부와 그 위치도 평가할 수 있다. SHM에 적용되는 탄성파 간섭법에 대해 분석한 뒤 실제 적용 사례들도 분석한 결과, 탄성파 간섭법은 건축물의 안정성 평가나 모니터링 등에 적용할 수 있는 건축물 손상 탐지 평가 방법으로써 매우 효과적으로 활용할 수 있다고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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