2010년 이후 한국 해외건설 수주가 극적 변동을 보임에 따라, 이에 대한 원인과 대응방안을 모색하고자 한다. 한국 해외건설은 2010년 716억불을 정점으로 2011년에서 2014년까지 연평균 638억불을 기록하였다. 하지만, 2014년 하반기부터 시작된 국제유가 하락으로 2015년 461억불을, 2016년 282억불, 2017년 290억불의 수주에 그쳤다. 국제 유가 하락과 더불어, 세계 경제 저성장 지속과 우리 기업의 EPC 수주 역량 한계점 봉착 등으로 불확실성이 과거 어느 때보다 증가하고 있다. 이와 같은 불확실한 해외건설시장 상황 속에서 적절한 대응방안을 모색하고, 많은 가능성과 글로벌 경쟁력을 갖추고 있는 해외건설산업을 국가수 출전략산업으로 육성 발전시키기 위하여, 세계건설시장과 해외건설시장의 발주 및 수주 구조와 그 변화추세를 분석하고, 향후 해외건설 수주 규모를 예측함으로써 해외건설산업의 건전한 육성 및 발전을 위한 정책 방향을 제시하고자 한다.
Low flow는 하천수의 공급관리 및 계획, 관개용수 등 다양한 분야에 영향을 미친다. 이러한 유황곡선을 산정하기 위해서는 30년 이상의 충분한 기간의 유량자료의 확보가 필수적이다. 하지만 국가하천 단위 이하의 하천의 경우 장기간의 유량자료가 없거나 중간에 일정기간 동안 결측된 관측소가 있어 하천별 유황 곡선을 산정하기에 한계가 있다. 이에 과거에는 미계측 유역의 유황을 예측하기 위해 다중회귀분석(Multiple Regression Analysis), ARIMA 모형 등 통계학적 기반의 기법들을 사용하였지만, 최근에는 머신러닝, 딥러닝 모형의 수요가 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 최신 패러다임에 맞는 머신러닝 기법인 DNN기법을 제시한다. DNN기법은 ANN기법의 단점인 학습과정에서 최적 매개변수 값을 찾기 어렵고, 학습시간이 느린 단점을 보완한 방법이다. 따라서 본연구에서는 DNN 모형을 이용하여 미계측 유역에 적용 가능한 유황곡선을 산정하고자 한다. 먼저, 유황곡선에 영향을 미치는 인자들을 수집하고 인자들 간의 다중공선성 분석을 통해 통계적으로 유의한 변수를 선정하여, 머신러닝 모형에 입력자료를 구축하였다. 통계적 검증을 통해 머신러닝 기법의 효용성을 검토하였다.
국내외 항만간 경쟁이 심화됨에 따라 국내 신생 및 중소형 항만이 자체적으로 경쟁력을 확보하는데 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 경인항을 중심으로 컨테이너 및 일반화물 물동량 5개변 60개월치의 데이터로 단기간 (12개월)의 물동량을 각각 예측하였고 중장기적으로는 어떠한 발전 방안이 필요한지 검토하였다. 첫 번째, 경인항 배후 물류단지와 연계하여 정밀기계, 홈네트워크시스템, LED, 기계공업 등의 품목을 대중국 항로로 유치하고, 두 번째, 초중량 화물 운송루트로 특화하고, 서해5도 연안섬 지역과 아라뱃길(서해5도수산물복합센터)을 연계함으로서 수산물 운반 및 여객선 준공영제를 통한 연안해운 활성화에 기여할 것으로 판단된다. 세 번째, 정부-지자체-항만의 유기적인 협력을 바탕으로 인센티브 등 선순환 지원제도가 필요하고, 마지막으로 수도권 항만의 통합운영을 통해 인근항만간 기능 조정 및 특화전략이 병행 추진되어야 할 것이다.
The Fish aquacultural Industry has been developed rapidly since 1990s in Korea. The total production of fish aquaculture was 5,000ton in the beginning of 1990s, but it was an excess of 80,000ton in 2005. In the beginning of 1990s, the percentage of flatfish yield was 80% of the fish aquaculture in the respect of production. And it has been maintained 50% level in 2005. In this point of view, flatfish aquaculture played the role of leader in the development of fish aquaculture. Rapid increasing of production was not only caused to decreasing in price basically, but also it threatened the management of producer into insecure price for aquacultural flatfish. Therefore, it needs the policy for stabilizing in price, but it is difficult to choose the method because the basic study was not accomplished plentifully. This study analyzed about price structure of aquacultural flatfish. A period of analysis was from January 2000 to December 2005, and a data was used monthly data for price. The principal result of this study is substantially as follows. 1) The price of producing and consuming district is closely connected. 2) A gap between producing district price and consuming district price is decreasing recently, It seems to be correlated with outlook business of aquacultural flatfish. 3) Trend line of the price was declining until 2002, but it turned up after that. The other side, circulated fluctuation was being showed typically. 4) The circle of circulated fluctuation was growing longer, so it seems that the producer was doing a sensible productive activity to cope with changing price. As a result, government's policy needs to be turned into price policy from policy of increased production for aquacultural flatfish. It seems that the best policy is price stabilization polices. And also, government needs to invest in outlook business for aquaculture constantly.
본 논문은 건설현장의 콘크리트 붕괴사고를 사전에 예방하기 위한 조치 중 하나로 감수율에 따른 콘크리트강도 저하에 영향을 미치는 일일 시간대별 변화와 온도의 변화를 시계열데이터로 축적된 기상청 자료를 기반으로 분석했다. 감수율 발생 구간의 예측을 확인할 신뢰성 있는 모델로 규칙적이고 명확한 시계열데이터 모델에 적합한 SARIMA모델을 통하여 p_value는 0.5 이하, coef는 일방향으로 나타나는 등 검증 항목들이 신뢰성 확보에 유의미한 결과를 얻었다. 이러한 신뢰를 바탕으로 확보한 데이터를 이용하여 시간대별 온도변화와 구간별 감수율을 분석한 결과 7~8월, 12~13시, 29~31℃ 구간이 가장 큰 감수율을 나타냄을 알 수 있다. 연구 결과를 이용하여 연구 결과 구간의 요인이 발생하면 배치플랜트에서 물-시멘트 배합설계 시 감수율을 반영한 레미콘을 생산하여 감수율에 따른 콘크리트 압축강도 저하를 예방할 수 있을 것으로 기대된다.
18년 물관리일원화 이후 인프라와 사람 중심으로부터 자연과 인간의 조화를 위한 환경·생태계의 자연성 회복으로의 물관리 패러다임 전환이 빠르게 이루어지고 있으며, 대규모 국책사업이후의 하천 관리에 있어서도 기존의 이수, 치수, 환경이라는 단순한 기능적 구분을 벗어나 보다 근본적이고 장기적인 대국민 서비스로의 전환을 도모하고 있다. 또한, ICBAM 등으로 정의되는 4차산업혁명 기반 기술의 접목이 거의 대부분의 분야에서 이루어지고 있는 것을 실질적으로 체감하는 시기가 도래하였다. 그러나, 하천 및 수자원 관리분야에서의 기술은 근대 엔지니어링의 기초가 되는 수로 건설 등으로부터 시발되어 사실상 가장 앞선 과학적 진보의 토대를 갖추었으나 최근의 기술적 트렌드를 잘 추종하지 못하는 것처럼 비추어 지는 것이 사실이다. 주된 이유로서 기후변화라는 광범위하고 장기적인 입력요소를 가진 하천관리 시스템의 특성상 불확실성의 추정 및 즉각적인 응답이 어려운 부분이 분명히 존재하지만, 실질적으로 여전히 해소되지 않는 부분은 하천의 기초자료 수집에 대한 효율성과 신뢰도가 낮은 것이라고 하겠다. 또한, 유역으로부터 댐-다기능보-하천으로 이어지는 의사결정을 위한 다양한 형태의 자료로부터 적절한 정보를 수집하는 체계(거버넌스의 문제이자 기술적/재정적 한계)가 확립되지 않은 점도 고려해야 할 것이다. 본 연구에서는 인공지능을 활용한 하천의 유량 예측 등을 위해 필요한 수자원 기초데이터의 근원적인 수집 및 관리상의 문제점에 대해서 검토하고자 하였으며, ARIMA, Kalman Filtering, MA 및 복합기법을 통한 자료처리 기법을 적용하여 상황에 맞게 오차 및 불확실성의 저감을 위한 방안을 찾고자 하였다. 또한, 이용자 중심의 하천 관리에 근접한다고 볼 수 있는 스마트워터시티 개념에서의 바람직한 하천관리 기법에 대해서 논의하고, 관련하여 근자에 개발한 하천의 물리적 해석 도구들에 대해서 적용 사례를 검토한다. 마지막으로, 지식기반의 하천관리 의사결정 플랫폼 개발을 위해서 기존의 기계학습을 통한 자동화된 의사결정에 부가하여 전문가와 시스템이 상호작용을 통해서 AI를 학습시켜 결정한 사항을 전문가의 의사결정에 참고하는 MCRDR기법의 적용의 적용 가능성과 도입 방향에 대해서 논의하였다.
This study endeavors to enrich investment prospects in cryptocurrency by establishing a rationale for investment decisions. The primary objective involves evaluating the predictability of four prominent cryptocurrencies - Bitcoin, Ethereum, Litecoin, and EOS - and scrutinizing the efficacy of trading strategies developed based on the prediction model. To identify the most effective prediction model for each cryptocurrency annually, we employed three methodologies - AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA), Long Short-Term Memory (LSTM), and Prophet - representing traditional statistics and artificial intelligence. These methods were applied across diverse periods and time intervals. The result suggested that Prophet trained on the previous 28 days' price history at 15-minute intervals generally yielded the highest performance. The results were validated through a random selection of 100 days (20 target dates per year) spanning from January 1st, 2018, to December 31st, 2022. The trading strategies were formulated based on the optimal-performing prediction model, grounded in the simple principle of assigning greater weight to more predictable assets. When the forecasting model indicates an upward trend, it is recommended to acquire the cryptocurrency with the investment amount determined by its performance. Experimental results consistently demonstrated that the proposed trading strategy yields higher returns compared to an equal portfolio employing a buy-and-hold strategy. The cryptocurrency trading model introduced in this paper carries two significant implications. Firstly, it facilitates the evolution of cryptocurrencies from speculative assets to investment instruments. Secondly, it plays a crucial role in advancing deep learning-based investment strategies by providing sound evidence for portfolio allocation. This addresses the black box issue, a notable weakness in deep learning, offering increased transparency to the model.
본 논문은 학습데이터의 크기에 따른 사례기반추론기법이 주가예측력에 어떻게 영향을 미치는지 살펴본다. 삼성전자 주가를 대상을 학습데이터를 2000년부터 2017년까지 이용한 경우와 2015년부터 2017년까지 이용한 경우를 비교하였다. 테스트데이터는 두 경우 모두 2018년 1월 1일부터 2018년 8월 31일까지 이용하였다. 시계 열데이터의 경우 과거데이터가 얼마나 유용한지 살펴보는 측면과 유사사례개수의 중요성을 살펴보는 측면에서 연구를 진행하였다. 실험결과 학습데이터가 많은 경우가 그렇지 않은 경우보다 예측력이 높았다. MAPE을 기준으로 비교할 때, 학습데이터가 적은 경우, 유사사례 개수와 상관없이 k-NN이 랜덤워크모델에 비해 좋은 결과를 보여주지 못했다. 그러나 학습데이터가 많은 경우, 일반적으로 k-NN의 예측력이 랜덤워크모델에 비해 좋은 결과를 보여주었다. k-NN을 비롯한 다른 데이터마이닝 방법론들이 주가 예측력 제고를 위해 학습데이터의 크기를 증가시키는 것 이외에, 거시경제변수를 고려한 기간유사사례를 찾아 적용하는 것을 제안한다.
2004년부터 정부는 무분별한 저가입찰을 방지하고, 기술 경쟁에 의한 적정 시장 가격 반영 및 효율적인 계약관련 업무를 추진하는 것을 목적으로 실적공사비 제도를 도입 시행하고 있다. 하지만 실적공사비 제도의 도입이 낙찰단가 하락에 의한 정부의 예산 절감에만 기여할 뿐, 실질적인 시장가격을 반영하고 있지 못하고 있다는 우려의 목소리 또한 꾸준히 제기되고 있는 실정이다. 낙찰단가 하락에 의한 일반건설업체의 비용 부담은 전문건설업체로 전가되며 최종적으로 건설노동자의 피해로 이어질 가능성이 크기에, 실적공사비에 적정 가격을 반영하고 현실화하는 것은 성공적인 실적공사비 제도의 정착에 매우 중요한 요소이다. 따라서 본 연구는 노무비를 중심으로 노무중심공정을 도출하고 이들의 실적공사비단가와 해당 기능공의 시중노임단가를 비교하여 실적공사비의 현실화수준을 파악하고, 시계열분석을 통해 변화를 분석하고 예측하였다. 시장가격이 반영되지 않은 낙찰 단가의 실질적 하락은 노무 환경의 변화를 가속화하고, 임금체불, 업체부도 등 건설근로자의 직접적인 피해로 이어질 수 있기에 향후 본 연구가 현행 실적공사비 제도의 문제점을 해결하고, 개선방안을 수립하기 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
시계열자료의 분해능력이 뛰어난 wavelet 변환을 사용하여 물소비특성을 분석하였다. Wavelet 변환의 기저함수로는 물수요량의 경우 Coiflets5 함수, 기온측정치의 경우 Coiflets3 함수를 사용하였으며 해석결과 212 scale에서 목표된 장기간에 걸친 변화추이는 hyperbolic tangent 함수의 형태로 전기간에 걸처 꾸준한 증가세를 보였다. 또한 절기혹은 경기주기와 밀접한 관련이 있을 것으로 생각되는 추가수요가 6월과 12월말을 정점으로 발생하였으며 이 추가 수요량은 하절기의 경우 $1,700\;\textrm{cm}^3/hr$, 동절기의 경우 $500\;\textrm{cm}^3/hr$ 정도인 것으로 관측되었다. 정수장 생산량 시계열자료에 내재한 주기성분은 주기가 각각 3.13day, 33.33 hr, 23.98hr와 12hr인 것으로 규명되었다. 진폭은 주기가 23,98hr인 성분이 가장 큰 것으로 밝혀졌으며 2i[i = 1,2,…12] scale에서 목도된 단주기성분들은 Gaussian PDF를 따르는 것이 확인되엇다. 잔차성분의 상호독립성, 자색파여부와 FPE의 최소화를 기준으로 할 경우 물수요량의 최적예측모형으로는 기온을 입력자료로한 다원 AR[32, 16, 23]과 다원 ARM [20, 16, 10, 23]인 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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