• 한국항만경제학회지
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• 제39권2호
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• pp.25-39
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• 2023

사회가 고도화되면서 복잡성은 증가하고 예측하기 어려운 리스크도 계속적으로 발생하고 있다. 특히 최근 코로나19 및 러시아-우크라이나 전쟁으로 인한 글로벌 공급망에 대한 리스크도 한 예라 할 수 있다. 공급망에 대한 리스크는 항만 물동량에 영향을 주어 항만운영과 항만산업 발전에 지장을 주게 된다. 본 연구는 글로벌 공급망 리스크가 항만 물동량, 특히 컨테이너 물동량에 주는 영향을 알아보기 위해 부산항 사례를 중심으로 글로벌 공급망 압력지수(GSCPI), 상하이 컨테이너 운임지수(SCFI), 산업생산지수, 소매 판매지수 등의 변수들이 물동량에 주는 영향에 대해 벡터자기회귀(VAR) 모형을 활용하여 실증분석을 시행하였다. 분석 결과, GSCPI의 상승은 단기적으로 부산항 물동량의 감소를 유발하지만, 일정 시점 후에는 물동량 증가요인으로 작용하는 파동의 형태로 영향을 주는 것으로 분석되었는데, 이는 비교군인 상하이항에서도 동일하게 나타났다. 다만 LA/LB항에서는 GSCPI가 물동량에 거의 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 또한 산업 생산지수와 소매판매지수는 부산항 물동량에 통계적으로 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났으며, SCFI의 경우 GSCPI가 물동량에 미치는 영향과 거의 유사한 것으로 분석되었다. 본 연구의 결과는 공급망 리스크가 점차 증가하고 있는 상황에서 리스크가 항만 물동량에 어떠한 형태로 영향을 미치는지를 밝혀 향후 공급망 리스크에 대비한 항만운영 정책 수립에 많은 시사점을 제공하고 있다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.239-251
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• 2019

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.

• 생물정신의학
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• 제12권2호
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• pp.123-135
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• 2005

Objectives:EEG coherence could imply the connectivity between two different areas of the brain, which is known to be important in the pathophysiology of bipolar I disorder(BPD I) and schizophrenia. The authors investigated EEG coherence in patients with BPD I and schizophrenia to examine the connectivity of the neural circuit. Methods:EEGs were recorded in 15 schizophrenia and 14 bipolar disorder patients, and 14 age-matched normal control subjects from 16 electrodes with linked-ear reference. Spectral parameters and coherence were calculated for the alpha bandwidth(8-13Hz) by a multi-channel autoregressive model using 20 artifact-free 2-seconds epochs and the differences were compared among three groups by two different statistical methods;F-test and Kruskal-Wallis test. Furthermore, when there were significant differences among three groups, Scheffe's multiple comparison tests were provided and Jonckheere-Terpstra tests for the ordered alternative were given. Results:In the intra-hemispheric comparison, left frontal coherence was increased in order of control, BPD I and schizophrenia. In the inter-hemispheric comparison, 1) inter-prefrontal coherence in BPD I was signifi- cantly higher than in normal controls, and 2) inter-prefrontal coherence in schizophrenia was significantly lower than in controls. Conclusion:These results suggest that 1) both schizophrenia and BPD I are diseases having the abnormality of neural circuit connectivity in both frontal and prefrontal lobes, and 2) the abnormality is more severe in schizophrenia than in BPD I. Furthermore, the data support that a common pathogenetic process may reside in both schizophrenia and BPD I.

• 정보처리학회논문지C
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• 제9C권4호
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• pp.489-496
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• 2002

본 논문에서는 선로의 이용률 예측을 기반으로 하여 폴링 주기를 동적으로 변경시킬 수 있는 새로운 폴링 기법을 제시한다. 폴링은 네트워크 모니터링의 가장 중요한 기능이지만, 네트워크가 congestion 상태일 때 과대한 폴링 데이터는 네트워크를 심각한 congestion 상태로 만든다. 따라서 기존의 여러 폴링 기법들이 이전 시점에 폴링 요청했을 때 수신한 응답 메시지의 Round Trip Time 또는 폴링한 값의 선로 이용률을 통해 네트워크 congestion 또는 에이전트의 로드 여부를 판단하여 폴링 주기를 변경하여 폴링 트래픽을 조절하였으나 이는 이전 시점의 폴링을 근거로 폴링 주기를 변경하는 기법이기 때문에 폴링하고자 하는 당 시점의 네트워크 상태를 반영하지 못한다. 본 논문에서 제시하는 기법은 과거의 데이터를 근거로 폴링 시점에 폴링 데이터가 폴링 경로 상의 선로 이용률 임계값을 위반하는지를 예측하여 이를 통해 폴링 주기를 변경시킨다. 본 논문에서는 Box-Jenkins의 AR (Autoregressive) 모델을 사용하여 네트워크를 구성하는 각 선로의 이용률을 예측하였고 임계값 위반 여부를 확률로 제시하였다. 또한, 제시한 선로 이용률 예측 기반의 동적 폴링 기법을 실제 네트워크에 적용하여 적합성 여부를 평가하였고, 실험을 통하여 적절한 수준의 선로 이용률 임계값과 임계값 위반 확률을 판단함으로써 본 기법의 성능을 최대화하였다.

• 재무관리연구
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• 제22권2호
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• pp.189-212
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• 2005

본 연구는 새로운 정보에 대하여 국채선도금리시장(forward market)과 국채 현물시장(spot market) 중 어느 시장이 더 효율적으로 반응하는지에 관한 분석을 실시하였다. 2002년 3월부터 2005년 1월말까지 3개월, 6개월, 9개월 및 1년물 국채선도금리(forward rate)와 각 시계열들의 현물 금리의 수익률 및 변동성자료를 사용하여 그랜져인과관계분석, 충격반응함수 및 분산분해 분석을 실시하였으며 주요 분석결과는 다음과 같다. 먼저 수익률 및 변동성을 이용한 그랜져인과관계분석(Granger causality test)결과에 의하면 국채 선도금리시장이 국채현물시장보다 새로운 정보에 대하여 더 효율적으로 반응하는 것으로 나타났다. 충격 반응함수(impulse response analysis)에서도 국채선도금리시장의 국채현물시장에 대한 영향력이 국채현물시장의 국채선도금리시장에 대한 영향력보다 더 강하고 지속적인 것으로 나타났다. 분산분해분석(variance decomposition analysis)에서는 전체적으로 3개월 및 6개월 등기간이 짧은 국채선도금리 수익률 및 변동성이 기간이 긴 국채선도금리보다 국채현물시장에 대한 영향력이 상대적으로 더 큰 것으로 나타났다. 이러한 분석결과로부터 새로운 정보에 대하여 국채현물시장보다는 국채선도금리시장이 더 효율적으로 반응하고 있음을 추론해 볼 수 있으며 이는 기존 국내외 주식현물시장과 선물시장들 간의 영향력을 분석한 결과 선물시장의 현물시장에 대한 영향력이 더 강한다는 결과들과 일맥상통하는 것으로 나타났다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권2B호
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• pp.163-171
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• 2009

수문시계열 분석과 예측을 위하여 통상적으로 기존의 선형적인 모형들을 이용하여 왔다. 그러나 최근 자연현상이나 수문시계열의 패턴 그리고 변동성에 비선형구조가 존재하고 있다는 것이 입증되고 있다. 따라서 기존의 선형적인 방법들에 의한 시계열분석이나 예측은 비선형 시스템에 대해서 적절하지 않을 것이다. 최근, 시계열의 비선형성 구조를 판단하기 위해 카오스 이론을 토대로 한 상관적분으로부터 BDS(Brock-Dechert-Scheinkman) 통계 기법이 유도되었다. BDS 통계는 시스템의 비선형구조와 무작위성 구조를 구별하는데 매우 효과적으로 이용되어 오고 있다. 또한 DVS(Deterministic Versus Stochastic) 알고리즘은 카오스와 추계학적 시스템을 구별하고 예측하는데 주로 이용되어 왔다. 그러나 본 연구에서는 DVS 알고리즘에 의해 시계열의 비선형성을 판별할 수 있음을 보이고자 한다. 따라서 본 연구에서는 추계학적 시계열과 수문학적 시계열들의 비선형성을 검사하고자 한다. ARMA 모형과 TAR(Threshold autoregressive) 모형으로부터로 발생시킨 추계학적 시계열, 미국 유타주 GSL 체적자료, 미국 플로리다 주 St. Johns 강 Cocoa 지점의 유출량 자료, 소양강 댐 일 유입량 자료 등의 수문시계열에 대해 비선형성 분석을 수행하고 그 결과를 비교하였다. 분석결과 BDS 통계가 선형 및 비선형 시계열을 구분하는데 매우 강력한 도구임을 보였고, DVS 알고리즘 또한 시계열의 비선형성을 구별하는데 효과적으로 이용될 수 있음을 보였다.

• 한국노년학
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• 제29권3호
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• pp.1063-1085
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• 2009

본 연구는 시간이 경과함에 따른 노인들의 복지서비스 이용경험의 변화를 살펴보고, Andersen과 Newman(1973)의 행동주의 모델을 적용하여 서비스 이용경험에 영향을 미치는 요인들을 밝힘과 동시에 지속적으로 영향을 미치는 요인을 밝히고자 시도되었다. 이를 위해 2003년부터 2007년까지 세 차례에 걸쳐 수집된 한림고령자패널자료 중 60세 이상 노인을 분석대상으로 경로우대서비스, 여가서비스, 재가복지서비스 이용경험과 Andersen과 Newman(1973)의 모델에서 제시된 선행요인(성, 연령, 교육수준), 가능성요인(거주지역, 배우자유무, 월 용돈, 서비스 인지수준), 욕구요인(일상생활동작수행능력)에 해당하는 문항들을 분석하였다. 연구문제를 해결하기 위해 자귀회귀모형과 회귀분석을 결합한 모형을 만들고 이를 구조방정식 모형을 이용하여 분석하였다. 분석결과 첫째, 시간이 흐름에 따라 노인들은 경로우대서비스를 점차 보편적으로 이용하게 되었지만 여가서비스와 재가복지서비스를 이용함에 있어서는 아직까지 제한적이었다. 둘째, 경로우대서비스와 여가서비스에 대한 이용경험은 다음의 서비스 이용경험에 정적인 영향을 미치고 있었다. 셋째, 서비스 이용경험에 영향을 미친 요인들이 조사시점마다 달라졌지만, 경로우대서비스 이용에는 선행요인인 연령과 가능성요인인 거주지역, 여가서비스 이용에는 가능성요인인 거주지역과 배우자유무, 그리고 재가복지서비스 이용에는 선행요인인 교육수준과 가능성요인인 서비스 인지수준이 5년 동안 지속적으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히 선행연구들에서 서비스 이용에 욕구요인이 중요한 요인으로 지목되어온 것과는 달리 본 연구에서는 가능성요인이 중요하게 부각되었다. 이러한 결과를 통해 노인 개인이나 가족의 특성보다는 서비스를 공급하는 지역의 복지환경이 노인의 서비스 이용에 더 영향을 미침을 확인하였다. 따라서 노인의 노인복지서비스 이용을 확대하기 위해서는 경로우대서비스와 여가서비스에 대한 복지자원과 재정에 있어서의 지역 간 격차를 줄이고 재가복지서비스에 대한 홍보를 체계화하는 노력이 요구되었다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권1호
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• pp.183-192
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• 2024

한미 방위비분담금은 1991년 1,073억 원을 부담하는 것으로 시작되었고, 2021년 1조 1,833억 원을 부담하는 것으로 규모가 점차 증가하고 있으며, 방위비 분담금에 대한 국민의 관심도 높아지고 있다. 본 연구의 목적은 한미 방위비 분담금 결정에 영향을 미치는 결정 요인(경제, 안보, 국내정치, 행정, 국제정치)을 실증적으로 분석하여 방위비 분담금 결정 과정을 보다 깊이 있게 이해하고, 방위비 분담금 산정과 집행의 효율성을 제고하는 것이다. 연구 범위는 1991년 ~ 2021년의 한미 방위비 분담금이다. 실증분석에 이용된 자료는 국방부, 정부 통계자료, SIPRI, 언론보도 등 다양한 2차 자료를 활용했다. 실증분석 방법으로 시계열을 활용한 다중회귀분석을 이용하고 자기회귀모형으로 데이터를 분석하였다. 다중회귀분석을 통한 실증적 연구 결과 우리는 아래와 같은 결과를 도출했다. 한국의 경제 규모, 즉 GDP와 전년도의 방위비 분담금, 그리고 주한미군의 병력 수치가 방위비 분담금 결정에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 이는 한국의 경제 성장이 방위비 분담금 증가에 영향을 주는 주요 요인임을 나타내며, 예산의 점진적 증가와 주한미군 주둔 비용 분담 특별협정(SMA) 협상 방식이 중요한 역할을 한다는 것을 시사한다. 반면, 집권당의 정치적 성향, 북한의 군사 위협, 중국의 국방예산 등은 방위비 분담금 결정에 통계적으로 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.43-57
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• 2012

제조업에 있어서 판매 후 서비스 건수와 내용 등은 향후 서비스 제공을 위한 자원배분의 효율성 증진과 서비스 품질 향상을 위해서도 매우 중요한 정보이다. 따라서 기업들은 향후 발생하는 판매 후 서비스에 대해 정확히 예측하고 그에 따라 적절히 대처하는 능력을 확보할 필요성이 제조업을 중심으로 증가하고 있다. 그러나 실제로 이들 기업들이 활용하고 있는 서비스 수요예측 방법들은 전통적인 통계적인 예측기법이거나, 시뮬레이션을 기반한 기법들이다. 예를 들면, 전통적인 통계적인 예측기법으로는 회귀분석(regression analysis)의 경우, 다양한 제품모델에 대한 판매 후 서비스 발생 패턴이 선형적인 관계가 매우 적음에도 불구하고 선형으로 가정하여 추정한다는 점과 적정한 회귀식을 가정하여야 되며, 이러한 가정이 실제 경영환경에서는 매우 어렵다는 점 등이 기존의 예측기법들의 한계점으로 지적되고 있다. 본 연구에서는 디지털 TV 모델을 생산 판매 하는 A사의 사례연구를 통하여 최근 인공지능연구에서 각광을 받고 있는 사례기반추론(case-based reasoning; CBR) 기법을 활용한 서비스 수요예측 프레임워크를 제안하고자 한다. 또한, 사례기반추론에서 핵심적인 역할 중 하나인 유사 사례추출 방법에 있어서 가장 일반적인 nearest-neighbor 방법 이외의 유사 사례추출 방법을 제안하고자 한다. 특히, 본 연구에서 제안하는 유사 사례추출 방법은 인공신경망(artificial neural network)을 활용한 자기조직화지도(Self-Organizing Maps : SOM) 군집화 기법을 활용한 유사 사례추출 방식으로 이를 활용한 서비스 수요예측 프레임워크에 구현하고, 실제 기업의 판매 후 서비스 데이터를 활용하여 본 연구에서 제안하는 서비스 수요 예측 프레임워크의 유효성을 실증적으로 검증하고자 한다.

• 경영과정보연구
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• 제35권3호
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• pp.1-22
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• 2016

본 연구는 MS-VAR 모형을 이용하여 1971년 1분기부터 2016년 1분기까지 분기별 실질 GDP의 국제적 동조화 및 구조적 변화를 조사하고자 하였다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 본 연구에서 실질 GDP에서 모형 또는 개별 시계열에서 발생되는 경기변동현상은 마코프 국면전환 분석으로 파악되었다. 또한 본 연구에서 국가별 실질 GDP를 이용한 MS-VAR 모형의 동조성과 비대칭성을 현저하게 보여 주었다. 둘째, 본 연구에서 부분적으로 차이가 있을지라도 MS-VAR 모형에서 글로벌 오일쇼크위기가 끝나는 1988년 2분기와 글로벌 금융위기가 시작된 2007년 3분기 등에서 경기수축국면(불경기)이 나타나는 구조적 변화가 현저하게 존재하였다. 1988년 2분기 전의 경우 독일과 일본의 상관관계가 가장 높았고 다음으로 미국과 일본, 미국과 독일, 한국과 미국 등의 순으로 높았으며, 이후에는 미국과 독일간의 상관관계가 가장 높았고 미국과 캐나다, 독일과 캐나다, 한국과 일본 등의 순으로 높았다. 셋째, 경기확장과 경기수축국면은 동시적으로 국가간에 대규모로 구조적 변화를 발생시켰다. 1973년과 1974년의 1차의 글로벌 오일쇼크 이후에 동시에 발생한 2차의 전세계 오일쇼크가 대규모의 국제적 실질 GDP의 동조화를 일으킨 주요 원인이었다. 또한 이용되는 G7 국가들이 1997년부터 1999년까지의 아시아의 외환위기 동안에 한국과 관련된 동조화가 미약하게 나타났을지라도 글로벌 금융위기기간인 2007년 말에는 한국과 G7 국가간에 현저한 동조화를 나타내었다. 넷째, 실질 GDP를 이용한 국면전환과 더불어 1973년 이후는 국가별로 발생하는 고유의 충격으로 인해 동시적 상관관계가 높게 나타나는 특징을 보여 주었다. 이러한 결론은 이용가능한 많은 이론적 및 실증적 증거와 일치하였으며, 과거 30년의 거시경제적 변동은 주로 전세계적인 충격에 의해 발생되었다는 것을 확인하였다. 글로벌 경기변동은 대규모의 비대칭적 충격이 일반적 변동으로 인하여 일시적으로 상쇄될 수 있다는 가능성을 배제하지 못할 지라도, 본 연구의 결과는 국가별 고유의 충격으로 인한 주요 국제적 동조화 및 구조적 변화를 보여 주었다.