• 한국해양학회지:바다
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• 제24권3호
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• pp.375-388
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• 2019

지구의 탄소순환을 이해하고 미래 대기 $CO_2$의 농도와 기후 변화를 예측하기 위해서는 해양과 대기 사이 $CO_2$ 교환율(sea-to-air $CO_2$ flux)의 시공간 변화를 정확하게 추정하는 것이 필요하다. 연구선을 이용한 현장 관측이 갖고 있는 시공간 제약으로 인해 동해에는 매우 제한적인 표층 이산화탄소분압($fCO_2$) 자료만 존재한다. 이 연구에서는 위성 및 수치모형에서 얻은 수온, 염분, 엽록소, 혼합층 자료를 세 종류의 기계학습 모형에 입력하여 동해 남서부해역의 고해상도 표층 $fCO_2$ 시계열 자료를 산출하였다. 세 모형 중 현장 관측 자료를 가장 잘 재현하는 Random Forest (RF) 모형의 평균제곱근오차는 $7.1{\mu}atm$이었다. RF 모형을 이용한 $fCO_2$ 예측에 중요한 역할을 하는 변수는 수온, 염분과 시간 정보였으며, 엽록소와 혼합층 깊이는 $fCO_2$ 예측에 미미한 역할을 하였다. RF 모형에서 예측한 표층 $fCO_2$를 이용하여 계산한 동해 남서부해역의 $CO_2$ 교환율은 $-0.76{\pm}1.15mol\;m^{-2}yr^{-1}$로 이전 현장 관측 연구에서 제시한 교환율( $-0.66{\sim}-2.47mol\;m^{-2}yr^{-1}$) 범위 중 작은 값에 해당한다. RF 모형의 표층 $fCO_2$ 시계열 자료는 1주일 내외의 짧은 시간 사이에도 $CO_2$ 교환율이 상당히 변할 수 있음을 보여주었다. 앞으로 보다 정확한 $CO_2$ 교환율 산출을 위해서는 $fCO_2$가 급격하게 변화하는 봄철에 높은 해상도의 현장 관측을 수행할 필요가 있다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제45권4호
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• pp.509-516
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• 2003

한우 암소로부터 시간적인 간격을 두고 조사된 체중측정 기록에 대해 기존에 제안된 몇 가지 비선형의 성장곡선 모형을 적용하여 한우 암소의 성장모형을 추정하고, 추정된 성장모형의 모수를 이용하여 한우암소에 대한 성장특성을 규명하기 위해 실시하였다. 각 성장곡선 함수로 추정한 한우 암소 집단의 성장 곡선은 다음과 같다. Gompertz 모형 : $W_t=370.2e^{-2.208e^{-0.00327t}$ von Bertalanffy 모형 : $W_t=388.6(1-0.549e^{-0.00261t})^3$ Logistic 모형 : $W_t=341.2(1+5.652e^{-0.00524t})^{-1}$ 각 모형으로 전체자료를 이용하여 추정한 일반적인 성장곡선의 모수 A(성숙체중), b(성장비) 및 k(성숙률)와 추정된 모수들을 이용하여 변곡점 도달일령, 변곡점에서의 체중 및 변곡점에서의 일당증체량과 각 모형별 오차 제곱합 등을 계산하였는데, 세 모형 중 von Bertalanffy 모형이 성숙체중이 제일 크고(388.6kg), 변곡점 도달일령이 제일 빠르며(191일), 변곡점 도달시 체중이 제일 작고(약 115kg), 오차 제곱합도 제일 작았다(1,1170.9) 그리고 Logistic 모형이 성숙체중이 제일 작고(341.2kg), 변곡점 도달일령이 제일 늦으며(약 330일), 변곡점 도달시 체중이 제일 크고(약 170kg), 오차 제곱합도 제일 컸다(1,287.7). Logistic 모형이 세 모형 중에서 오차 제곱합이 제일 크고 생시와 36개월령에서 실측체중과 적합 체중간의 차이가 제일 큰 반면 von Bertalanffy 모형이 세 모형 중에서 오차 제곱합이 제일 작고 생시와 36개월령에서 실측체중과 적합 체중간의 차이가 제일 작은 결과를 볼 때, 본 연구 자료인 한우 암소의 성장은 von Bertalanffy 모형, Gompertz 모형 그리고 Logistic 모형 순으로 적합도가 좋은 것으로 판단된다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제17권3호
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• pp.59-92
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• 2012

본 연구는 최근 인사조직 분야에서 집중적인 조명을 받고 있는 윤리적 리더십을 유통경로 연구에 적용함으로써, 그 동안 그 중요성에 비해 덜 조명되었던 유통경로 내 조직 간 리더십에 대한 이해를 증진시키고자 한다. 특히, 본 연구는 비교적 최근 밝혀지기 시작한 윤리적 리더십의 선행변수에 초점을 맞춤으로 유통경로의 구성원 간 관계에서 윤리적 리더십이 형성되기 위해서는 어떻게 해야 하는 지를 규명하고자 한다. 이를 위해 본 연구는 조직의 성격특성과 관계유지전략이라는 두 가지 이론적 차원의 변수들과 실무자들과의 심층면접을 통해 중요하게 언급된 공급업체 관리활동 변수들을 실증하였다. 국내 6대 할인점에 상품을 공급하는 공급업체 295개 사의 납품 담당자를 대상으로 설문조사를 실시하였고, PLS(Partial Least Square) 구조모형 분석을 통해 분석한 결과, 대형 할인점의 조직특성 중 양심이, 관계유지 전략 중 개방전략, 갈등관리전략, 사회망전략이, 공급업체 관리활동 중 교육훈련과 공정한 보상이 대형 할인점의 윤리적 리더십을 강화하는 것으로 나타났다. 반면, 대형 할인점의 정서적 불안정은 윤리적 리더십을 약화시켰고, 친절성과 보장전략, 조직간 커뮤니케이션은 윤리적 리더십에 유의적인 영향을 미치지 않았다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.65-82
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• 2021

주식시장에 참여하는 투자자들은 크게 외국인투자자, 기관투자자, 그리고 개인투자자로 구분된다. 외국인투자자 같은 전문투자자 집단은 개인투자자 집단과 비교하여 정보력과 자금력에서 우위를 보이고 있으며, 그 결과 시장 참여자들 사이에는 외국인투자자들이 좋은 투자 성과를 보이는 것으로 알려져 있다. 외국인 투자자들은 근래에는 인공지능을 이용한 투자를 많이 하고 있다. 본 연구의 목적은 투자자별 거래량 정보와 머신러닝을 결합하는 투자전략을 제안하고, 실제 주가와 투자자별 거래량 데이터를 이용하여 제안 모형의 포트폴리오 투자 성과를 분석하는 것이다. 일별 투자자별 매수 수량과 매도 수량 정보는 한국거래소에서 공개하고 있는 자료를 활용하였으며, 여기에 인공신경망을 결합하여 최적의 포트폴리오 전략을 도출하고자 하였다. 본 연구에서는 자기 조직화 지도 모형 인공신경망을 이용하여 투자자별 거래량 데이터를 그룹화하고 그룹화한 데이터를 변환하여 오류역전파 모형을 학습하였다. 학습 후 검증 데이터 예측결과로 매월 포트폴리오 구성을 하도록 개발하였다. 성과 분석을 위해 포트폴리오의 벤치마크를 지정하였고 시장 수익률 비교를 위해 KOSPI200, KOSPI 지수 수익률도 구하였다. 포트폴리오의 동일배분 수익률, 복리 수익률, 연평균 수익률, MDD, 표준편차, 샤프지수, 벤치마크로 지정한 시가총액 상위 10종목의 Buy and Hold 수익률 등을 사용하여 성과 분석을 진행하였다. 분석 결과 포트폴리오가 벤치마크 대비 2배 수익률을 올렸으며 시장 수익률보다 좋은 성과를 보였다. MDD와 표준편차는 포트폴리오와 벤치마크가 비슷한 결과로 성과 대비 비교한다면 포트폴리오가 좋은 성과라고 할 수 있다. 샤프지수도 포트폴리오가 벤치마크와 시장 결과보다 좋은 성과를 내었다. 이를 통해 머신러닝과 투자자별 거래정보 분석을 활용한 포트폴리오 구성 프로그램 개발의 방향을 제시하였고 실제 주식 투자를 위한 프로그램 개발에 활용할 수 있음을 보였다.