최근 다양한 금융 데이터를 신경망 이론을 비롯한 최적화 기법을 통해 모델링 하려는 시도가 증가하고 있다. 이러한 시도는 블랙숄즈 모델이 가지고 있는 몇 가지 비현실적인 가정들을 극복할 수 있다는 점에서 성공적이다. 그러나 각각의 최적화 기법의 고유한 특성을 고려하지 못한 채 적용하여 성능면에서 큰 향상을 보이지 못하고 있다. 따라서 이론과 기법의 적용에 있어 금융데이터의 특성에 맞는 명확한 절차의 정의가 필요하다. 본 논문에서는 옵션의 가격결정에 적용 가능한 신경망 기법들을 제시하고 절차를 정의, 분석하고 그 성능을 블랙-숄즈 방정식과 비교한다. 비교 분석 결과는 블랙-숄즈 방정식에 의한 가격 오차와 최적화 기법을 통한 가격오차가 통계적으로 유의한 차이가 있는지 여부를 분석함으로써 유의성을 검증하였다.
전력시장의 본격적인 개방을 앞두고 전력품질의 평가와 적정한 가격의 반영 매커니즘은 고도한 산업구조를 뒷받침하면서 전력시스템에 대한 투자 활성화를 위해 꼭 필요한 것이다. 본 연구에서는 부하의 전압이 변동할 때 부하가 허용할 수 있는 전압의 특성을 나타낸 전력 허용성 곡선(CBEMA)을 이용하여 모선 부하들에 대한 전력품질을 지표화 하는 한편, 이를 가격으로 환산하는 방법을 제안한다. 본 연구의 장점은 각 모선에 설치된 부하의 종류 및 구성비를 기초로 부하모형을 산출하고 모선에 대표가 되는 전력품질곡선을 작성하므로, 각 모선별 전력품질 지표 및 비용의 산출이 가능하며, 이를 기초로 전력계통 문제해석시 품질비용의 취급이 가능하다는 점이다. 본 논문은 부하-전압특성을 전력허용 곡선에 의해 도출하고 각 모선별 대표 전력허용곡선을 산출한 다음 이를 모형계통에 적용함으로써 전력품질가격산정기법의 적용을 가능케하였다.
사회에서 지대한 관심과 논란의 대상이 되고 있는 한전의 고압전력 설비 중 송전선에서 발생하는 ELF(Extremely Low Frequency)전자계 저감을 위한 사회적비용의 계량화에 관한 연구를 하였다. 송전선로에서 발생되는 극저주파 전자계와 토지가격 사이의 관계론 규명하는 본 연구는 분서의 틀로서 극저주파 전자계 저감을 위한 다양한 기법에 대해서 제시하였다. 또한 다양한 황경가치 평가기법을 비교 분석한 결과, 헤도닉가격법이 가장 적정한 것으로 판단되어 이 분석법을 본 연구의 주된 분석도구로 삼고자 한다. 최근 환경질의 가치평가 기법으로 가장 광범위하게 사용되고 있는 기법중 하나인 헤도닉가격법은 기본적으로 주택, 토시 같은 재화는 그 자체가 가진 물리적 특성뿐만 아니라 외적인 환경 등 다양한 특성으로 이루어진 차별적 재화(differentiated product)라는 헤도닉가설(hedonic hypothesis)을 전제로 한다.
선진 외국과는 달리 우리나라의 경우 외부효과의 계측과 가치화에 대한 노력이 미미하여, 공학적 뿐만 아니라 경제학적 입장에 입각하여 교통소음 이라는 환경재에 대한 가치화를 대도시 도로주변 아파트가격과 실제 소음측정을 통해 본 논문에서 최초로 분석하였다. 그리고 본 논문의 목적은 자동차 소음이라는 환경재의 비시장적 가치를 시장가치로 환산하여 아파트 가격에 내재된 소음가치를 특성가격기법과 회귀분석에 의해 추정하는 것이었다. 즉 소음수준에 따라서 아파트 매매가격에 영향을 미치는 정도가 다르므로 소음차이로 인한 아파트 매매가격에 내재된 한계소음가격 도출이 가능하였다. 구체적으로는 평형대별 한계소음가격을 도출함으로써 소음 IdB(A)의 증가(혹은 감소)가 주택가격에 미치는 영향의 정도를 분석하였다. 본 논문에서 도출된 결과를 정리해 보면, 먼저 대도시권의 교통소음이 아파트 가격에 내재된 가치를 추정하기위해 $\ulcorner$준-특성가격기법$\lrcorner$을 이용하였으며, 자료의 한계를 극복하기 위하여 소음변수를 제외한 다른 요인에 의한 주택가격 차이를 제거할 수 있는 표본을 선정하고, 선정된 표본집단의 소음수준을 측정한 자료를 활용하여 소음에 의한 주택가격의 한계소음가치를 측정하였다. 선형, 준로그, 역준로그, 이중로그 회귀모형식을 이용하여 소음수준에 따른 주택가격 차이를 분석하였으며, 그 중에서도 이중로그 함수식이 가장 적합성이 뛰어난 모형으로 나타났다. 한계소음가격은 대상지역과 주택의 평수에 따라 상당히 다른 것으로 분석되었다 즉, 서울시 지역의 소음가격은 경기도 지역보다 높은 것으로 나타났다. 또한, 큰 평수의 주택이 적은 평수의 주택보다 소음가격이 높은 것으로 나타났다. 한편, 서울시와 경기도에 있어서 소음 IdB증가가 주택가격에 미치는 영향은 서울시 주택가격이 경기도 주택가격에 비해 거의 3배나 되기 때문에 이들 두 지역에서의 소음 IdB증가가 주택가격에 미치는 영향에는 별 차이가 없었다. 즉, 서울시와 경기도의 소음 IdB증가가 주택가격에 미치는 영향은 평균 0.3%로 추정되었으며, 평형대별로는 규모가 큰 평수일수록 소음 IdB증가가 주택가격에 미치는 영향은 높은 것으로 분석되었다. 이상의 연구결과를 통해 볼 때 본 논문에서 도출된 교통소음의 가치를 교통시설의 타당성 평가에 적용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 기존의 특성가격기법(特性價格技法)(hedonic price technique)에 공간(空間)개념을 도입한 계량경제모형을 이용하여 분석하였다. 이 공간시차모형은 기존의 모형과 달리 특성변수의 변화에 따른 직(直) 간접효과(間接效果)를 동시에 포착할 수 있는 장점을 가지고 있다. 또한 공간시차모형의 회귀진단 및 가설검정 결과는 공간시차모형이 적합한 것으로 나타났다. 이 경우 공간시차를 고려하지 않은 OLS 회귀분석 결과의 계수들은 편기추정(biased)된 동시에 효율적(efficiency)이지 못하다는 것이다. 회귀분석 결과는 주택에 자본화된 대기오염에 대한 잠재가격(潛在價格)(marginal implicit price)은 주택평균가격의 약 1.5% 정도인 것으로 추정된다.
본 연구에서는 아파트를 대표할 수 있는 내·외적 데이터를 수집하고 인공지능 기술들을 활용하여 아파트 가격을 예측하는 시스템을 구축하고자 한다. 구체적으로 웹크롤링 기법을 통해 수집한 아파트 내·외적 데이터의 변수들에 대한 특성 선택(Feature Selection)을 수행하였고, 다양한 인공지능 기법을 활용하여 부동산 가격 예측 모형을 개발하였다. 아파트 가격 예측 모형 생성을 위해 Linear Regression, Ridge, Xgboost, Lightgbm, Catboost 등의 기계학습 알고리즘을 사용하였고, RMSE를 사용하여 각 예측 모형 간의 성능 비교를 수행하였다. 가장 성능이 좋은 예측 모형은 Xgboost기반 예측 모형이였으며, RMSE값이 약 0.0366으로 가장 낮았으며 테스트 데이터에 대한 정확도는 약 95.1%였다.
이 연구의 목적은 도시 내에 존재하는 녹지경관의 경제적인 가치를 분석하는 것이다. 연구의 대상지는 서울시 서대문구 현저동에 위치한 독립공원이다. 경제적인 가치평가에 앞서, 녹지경관으로서의 양적인 특성을 파악하기 위하여 시각량 분석을 수행하였다. 시각량 분석의 결과, 공원부지 전체 면적에 대한 녹지 면적의 시각량의 비는 약 64%로 나타났다. 이 연구는 헤도닉 가격기법을 이용하여, 주변의 주택가격에 내재하고 있는 녹지경관의 가치를 평가하였다. 헤도닉 가격기법은 특정한 재화에 내재해 있는 속성의 가치를 평가하는 기법이다. 분석을 위하여 일반화된 Box-Cox 모형을 사용하였으며, $3.3m^2$당 가격을 종속변수로 하고, 주택특성과 경관특성을 독립변수로 설정하였다. 독립공원의 조망가치를 분석한 결과, $3.3m^2$당 가격에서 약 2.2% 정도를 차지하였다. 이는 이 연구에서 사용된 변수들 중에서 두 번째로 영향력이 높은 수치이다. 이러한 결과는 거주자들이 도시의 녹지경관에 대해서 거주환경을 결정하는 매우 중요한 요인 중의 하나로서 인식하고 있으며, 나아가서 도시의 녹지경관이 거주자들의 삶의 질 향상과 자산가치의 상승 등 중요한 역할을 하고 있다는 사실을 나타낸다. 그리고 이 연구의 결과는 녹지경관이 중요한 도시 기반시설로서 다루어질 수 있는 가능성을 시사한다. 또한 녹지의 가치에 대한 정량적인 평가결과는 녹지의 보존 또는 조성에 대한 타당성을 합리화할 수 있는 근거자료로서 제시될 수 있을 것으로 판단된다.
구글, 아마존 및 GoGrid 와 같은 클라우드 서비스 제공자(Cloud Service Providers)들은 서비스 사용자의 자원 사용 특성을 고려하여, 다양한 클라우드 서비스 가격 정책을 제공한다. 서비스 가격 정책은 할당되는 가상자원을 크게 온디맨드(On-demand), 예약형(Reserved) 및 스팟(Spot) 인스턴스로 구분하여 가격을 결정한다. 즉 클라우드 서비스 사용자는 자신의 응용을 고려하여 할당 받고자 하는 자원의 예상 사용 시간 및 허용 예산을 기반으로 최적화된 자원 할당을 요청해야 한다. 본 논문에서는 최적화 계산 시간 최소화 및 자원 할당 비용의 절감을 달성하면서도 사용자의 SLA를 보장할 수 있는 적응적 가상 자원 인스턴스 할당 요청 기법을 소개하고자 한다. 본 기법은 서비스 디맨드에 효율적으로 대응하면서도 응용에 따른 적절한 자원 할당을 수행할 수 있다.
본 논문에서는 자치구별 집 가격과 인프라 데이터를 통한 분석을 기반으로, 저렴한 주택 지역에 입주하는 사람들의 우려와 관련하여 좋은 동네와 안좋은 동네의 차이를 다각도로 조망하고자 한다. DataSet은 서울 열린 데이터 광장과 보건의료 빅데이터 개방 시스템에서 수집한 공공데이터를 활용한다. dependent variable로는 자치구별 인프라 데이터셋을 사용하였으며, independent variable는 자치구별 집 가격을 기반으로 데이터 분석을 수행한다. 본 논문에서는 다양한 분석 기법을 활용하여 모델의 정확도와 신뢰성을 향상시키고, 이를 토대로 동네의 특징과 주거 환경의 차이를 명확히 도출하여 결론을 이끌어내고자 한다.
본고에서는 저가형 관성 센서를 이용하여 실내 항법을 수행하는 여러 방법들에 대해 알아본다. 저가형 관성 센서를 이용한 추측 항법은 휴대성이 뛰어나고 외부의 인프라 없이 구현이 가능하고 가격이 저렴하다는 장점이 있지만, 오차가 빠르게 누적된다는 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 사용자의 보행 특성을 이용한 보행자 추측 항법이 제안되었다. 본고에서는 보행자 추측 항법의 두 분류 기법인 걸음-이동방향 결합 기법과 관성 항법-영속도 보정 결합 기법의 원리와 각 기법들의 기술 동향에 대해 다루고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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