배출권거래제는 시장 친화적 온실가스 감축 정책이지만 단기적으로는 기업들에게 추가적인 비용을 야기한다. 이 비용에 대한 정교한 예측은 기업이 직면한 불확실성을 줄이고, 나아가 거래제의 안정적 조기 안착을 돕는다. 본 연구는 배출량이 가장 많은 업종인 발전 에너지 업종의 2016-17년 예상 배출권 구입비용을 추산한다. '제7차 전력수급기본계획' 상의 전력수급량 전망치를 근거로 전력시뮬레이션 모형 M-Core을 이용하여 전망한 온실가스 예상 배출량과 '온실가스 배출권거래제 제1차 계획기간(2015년~2017년) 국가 배출권 할당계획'에 나타난 발전 에너지 업종 할당량을 이용하여 해당 업종의 배출권 과부족분을 추정하였다. 그 결과 2016년은 무상할당량이 예상배출량을, 2017년에는 예상배출량이 무상할당량을 초과하는 것으로 나타났으며, 배출권 가격이 1만원~2만원/톤인 경우 배출권 구입비용이 약 700억~1,400억원이 될것으로 전망되었다. 그리고 CO2 비용이 변동비에 포함된다는 가정 하에서, 배출권 가격이 8만원/톤을 초과하는 경우에 석탄화력발전과 LNG발전 간 급전순위 변동이 발생하는 것으로 확인되었다. 이는 2만원 이하의 현재 배출권 가격 수준으로는 배출권거래제의 목적인 석탄화력발전 대체를 달성할 수 없음을 의미한다.
베트남 특히 메콩델타지역은 1990년대 이후 지속적으로 관광객 수가 증가해 왔으며, 특히 터이선 섬은 이 지역의 대표적 농촌관광지 중 하나로 주목받아 왔다. 이 연구는 농촌지역에서 관광개발이 이루어질 때, 관광 자본의 성격(역외/역내)에 따라 공급자들이 어떻게 네트워크를 형성하는지를 밝히고자 하였다. 분석 결과, 터이선 섬의 주요 관광공급자는 크게, 호치민시의 여행사, 지방 여행사, 지역 주민 및 행정기관으로 나타났으며, 이 중, 호치민시의 여행사와 지방 여행사는 관광객(관광 수요)와 지역 주민(관광 공급)을 이어주는 중심적 연결자로서 기능하고 있다는 것이 밝혀졌다. 또한, 호치민시의 여행사와 지방 여행사간의 네트워킹은 서류상 계약(공적 네트워킹)이 지배적인 반면, 지방 여행사와 지역 주민간의 네트워킹은 서류상 계약(공식 네트워킹)과 구두상 계약(비공식 네트워킹)이 동시에 존재하였다. 한편, 지역 주민간의 네트워킹에서는 가족, 친구, 근린관계에 기반한 비공식 네트워킹이 지배적으로 나타났다. 한편, 지방 여행사간 또는 터이선 관광의 최종 목적지이며 지역 주민들에 의해 운영되는 과수 농원(tourist sites) 간에는 어떠한 협조적 네트워킹도 나타나고 있지 않다는 것이 밝혀졌다. 이러한 공급자 간의 네트워킹의 일차적 동기는 가격 경쟁이며, 그 결과 터이선 섬 관광 수입의 대부분이 호치민시의 여행사로 누출되며, 지역내 공급자에게는 일부분만이 돌아가는 수입 분배의 불균형이 나타났다. 즉, 지역내 공급자간의 치열한 경쟁이 호치민시의 여행사와 관광 업무 체결시 교섭력을 발휘할 수 없게 하고 있었다. 최근 지역내 관광 공급자들의 연합조직으로 관광협회가 설립되었지만, 주요 공급자가 아직 가입하고 있지 않으며, 지역내 공급자들의 교섭력을 높이는데는 역부족인 것으로 보여진다.
최근 한국에서는 기존의 경제구조에 ICT 기술을 접목하여 새로운 성장 동인과 일자리를 창출할 수 있다는 창조경제(creative economy)의 도입이 핵심정책으로 추진되고 있으며, 2013년 6월에는 창조경제의 제도적 실행을 위한 법안이 국회를 통과하였다. 창조경제의 개념은 ICT(Information Communication Technologies) 기술을 중심으로 산업과 산업이 융합되면서, 과거 산업의 범주를 넘어 새로운 가치와 서비스를 창출하는 신 개념의 산업 패러다임을 만들어 낼 수 있다는 것이다. 다시 말해, 창조경제 활성화를 위한 핵심요소로 ICT 기술과 다양한 산업이 융합되는 스마트융합(smart convergence)이 중요하게 평가되고 있다. 이에 본 논문은 '스마트 융합'의 정의를 기초로 미래 스마트 융합시대가 가져올 경제적 효과 및 사회문화의 변화를 예측하고, 창조경제 활성화를 위한 정책적 제언을 다각적으로 제시하고 있다. 본 논문에서는 전문가 심층면접, 솔로우모형(Solow Model)을 활용한 계량분석을 수행하였고, 창조경제 활성화를 위하여 수요 및 공급기반을 고려한 스마트융합, 선택적 집중을 통한 스마트융합, 스마트워크 등 법제도적인 사전정비의 중요성을 정책제언으로 제시하였다. 본 연구는 초기 이론 정립 위주의 선행연구들과 달리 정책적 실행가능성을 고려한 정량적 연구라는 차별성을 지닌다. 이러한 한국의 선행경험은 새로운 성장동인 및 일자리를 마련하기 위하여 창조경제를 정책적으로 추진하고자하는 다른 국가들에게 중요한 교훈(lessons)이 될 수 있다.
본고는 노동시장 현황에 기초하여 고령자 임금노동시장 분석틀을 제시한다. 그리고 그것이 정책차원에서 시사하는 바를 고령자 노동수요를 진작하는 정책, 노동공급자인 고령자의 의중임금을 낮출 수 있는 기반환경 조성, 그리고 임금노동 시장에서 노동공급을 줄일 수 있는 정책으로 나누어 검토한다. 제반 조세, 사회보험, 퇴직금 등에 적용되는 임금기준을 단순화하기 위한 관련 법령 정비, 제조업 위주로 되어 있는 유인제도들의 서비스업 고령자 고용으로의 확대, 퇴직 고령자를 옛 직장에서 계약직으로 재고용할 때 채용장려금이나 세제상의 유인 부여, 생애숙련형성 과정에서 전문성 강화를 위한 직업능력인증제도 확립 등은 고령자 노동수요를 진작하는 정부차원의 정책 이니셔티브가 될 것이다. 고령자의 의중임금을 낮추기 위해서는 적절한 사회보장제도의 확충과 함께 주택가격의 안정화와 장기안정형 주택상품의 보급, 학자금 장기저리 융자제도, 혼수문화의 정비, 지역탁아시설의 확충 등이 요구된다. 창업지원, 자원봉사, 노후생활설계 원조, 시민운동 및 봉사활동 참여시의 명예심 고양 등으로 비임금노동자 시장이나 비경제활동에서 고령기의 활로를 모색할 수 있도록 유인하는 정책 사고도 필요하다.
건축물에서 소비되는 에너지의 체계적이고 지속적인 모니터링과 관리는 건물의 열효율을 산정하여 등급화하기 위해 중요하고, 궁극적으로 기후변화에 대처하고 환경 및 에너지 수급 정책의 효과적 수립을 목표로 하고 있다. 전 세계적으로 건축물은 총 에너지의 36%를 소비하고 있으며, 이산화탄소 배출량은 39%를 점유하고 있다. 본 연구의 목적은 건축물 등급제에 필수적인 건축물에서 방출되는 온도측정을 위해 드론 열적외선(TIR: thermal infrared) 영상을 이용하여 사진측량 기법으로 건물을 모델링하고 3차원 열공간 모델(thermo-spatial model)을 생성하여 분석하는 방안을 제시하는 것이다. 이를 위해 드론에 탑재된 열적외선 센서로부터 촬영한 광학 및 TIR 영상으로 항공삼각측량을 수행하여 모델링의 정확도를 비교 분석하였다. TIR 영상의 공간 및 방사 해상도는 광학영상에 비해 낮으므로 3D 건물 모델링의 객체 형태는 상대적으로 부정확하지만, 공간정보기반의 건축물 열에너지 측정을 위해 효과적으로 사용될 수 있으므로 사진측량 기술의 다양한 분야로의 응용을 제시한 것으로 의의가 있다고 판단된다. 열공간 모델은 건축물에서 방출되는 온도를 기반으로 소비되는 에너지를 정량적으로 산정하여 개별 건물의 에너지 등급을 책정하기 위한 기본 정보로 사용될 것으로 판단된다.
빠르게 발전하고 있는 재생에너지 중 하나인 풍력에너지는 기후변화 대응에 맞추어 개발 및 투자가 이루어지고있다. 신재생에너지 정책과 발전소 설치가 추진됨에 따라 국내 풍력 보급이 점차 확대되어 수요를 정확히 예측하기 위한 시도들이 확대되고 있다. 본 논문에서는 전남지역과 경북지역의 풍력 발전량 예측을 위하여 시계열 기법인 ARIMA, ARIMAX 모형과 기계학습 모형인 SVR, Random Forest, XGBoost 모형들을 비교 분석하였다. 모형의 예측 결과를 비교하기 위한 지표로서 mean absolute error (MAE)와 mean absolute percentage error (MAPE)를 사용하였다. 2018년 1월 1일부터 2020년 10월 24일까지의 시간별 원 데이터를 차분한 후 모형을 훈련시켜 2020년 10월 25일부터 2020년 10월 31일까지의 168시간에 대한 풍력 발전량을 예측하였다. 모형의 예측력 비교 결과, Random Forest와 XGBoost 모형이 전남지역, 경북지역 순으로 가장 우수한 성능을 보였다. 향후 연구에서는 기계학습뿐 아니라 최근 활발한 연구가 이루어지는 데이터 마이닝 기법 기반의 풍력 발전량 예측을 시도할 것이다.
쌀 수급 조절 정책의 합리적 수립을 지원하기 위해서는 벼 재배면적의 조기 추정이 필요하다. 본 연구는 국내 벼 주산지인 김제시를 대상으로 Sentinel-1 위성영상을 활용하여 이앙이 마무리되는 7월 초순 벼 재배면적을 조기에 추정하기 위해 최적의 훈련자료 수집을 위한 무인기(UAV) 영상 활용 방안을 제시하고자 수행하였다. 5월부터 7월 초까지 수집한 Sentinel-1 위성영상은 ESA에서 제공하는 SNAP(SeNtinel application platform, Version 8.0)프로그램으로 전처리하고 팜맵을 활용하여 농경지만을 추출하였다. 벼 재배지 중심 지역과 벼·콩 혼재지 무인기 영상 촬영 영역을 혼합하여 훈련자료로 선정하여 김제시 전체 벼 재배지를 추정한 결과, 정확도와 카파 계수는 각각 89.9%, 0.774로 가장 좋은 결과를 보였는데, 이는 김제시 전역을 대상으로 무작위 표본조사를 수행하여 분류한 결과와 비교 시 전체 정확도 1% 내외, 카파 계수 0.02~0.04 범위에서 차이를 보여 벼 재배지 조기 추정을 위한 무인기 영상 활용 가능성을 확인할 수 있었다.
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.
The impact of competition on pricing has been studied in the context of counterfactual merger analyses where expected optimal prices in a hypothetical monopoly are compared with observed prices in an oligopolistic market. Such analyses would typically assume static decision making by consumers and firms and thus have been applied mostly to data obtained from consumer packed goods such as cereal and soft drinks. However such static modeling approach is not suitable when decision makers are forward looking. When it comes to the markets for durable products with indirect network effects, consumer purchase decisions and firm pricing decisions are inherently dynamic as they take into account future states when making purchase and pricing decisions. Researchers need to take into account the dynamic aspects of decision making both in the consumer side and in the supplier side for such markets. Firms in a two-sided market typically subsidize one side of the market to exploit the indirect network effect. Such pricing behaviors would be more prevalent in competitive markets where firms would try to win over the battle for standard. While such qualitative expectation on the relationship between pricing behaviors and competitive structures could be easily formed, little empirical studies have measured the extent to which the distinct pricing structure in two-sided markets depends on the competitive structure of the market. This paper develops an empirical model to measure the impact of competition on optimal pricing of durable products under indirect network effects. In order to measure the impact of exogenously determined competition among firms on pricing, we compare the equilibrium prices in the observed oligopoly market to those in a hypothetical monopoly market. In computing the equilibrium prices, we account for the forward looking behaviors of consumers and supplier. We first estimate a demand function that accounts for consumers' forward-looking behaviors and indirect network effects. And then, for the supply side, the pricing equation is obtained as an outcome of the Markov Perfect Nash Equilibrium in pricing. In doing so, we utilize numerical dynamic programming techniques. We apply our model to a data set obtained from the U.S. video game console market. The video game console market is considered a prototypical case of two-sided markets in which the platform typically subsidizes one side of market to expand the installed base anticipating larger revenues in the other side of market resulting from the expanded installed base. The data consist of monthly observations of price, hardware unit sales and the number of compatible software titles for Sony PlayStation and Nintendo 64 from September 1996 to August 2002. Sony PlayStation was released to the market a year before Nintendo 64 was launched. We compute the expected equilibrium price path for Nintendo 64 and Playstation for both oligopoly and for monopoly. Our analysis reveals that the price level differs significantly between two competition structures. The merged monopoly is expected to set prices higher by 14.8% for Sony PlayStation and 21.8% for Nintendo 64 on average than the independent firms in an oligopoly would do. And such removal of competition would result in a reduction in consumer value by 43.1%. Higher prices are expected for the hypothetical monopoly because the merged firm does not need to engage in the battle for industry standard. This result is attributed to the distinct property of a two-sided market that competing firms tend to set low prices particularly at the initial period to attract consumers at the introductory stage and to reinforce their own networks and eventually finally to dominate the market.
순환관개는 농업유역내 하천수를 상류의 농경지로 재투입시켜 관개용수로써 활용하고 기 사용된 용수는 직접유출 또는 기저유출의 형태로 하천으로 회귀되는 관개방식이다. 순환관개는 용수 및 양분 확보 측면에서 장점이 크지만 순환관개 후 발생하는 회귀수는 과투입된 양분을 함유하고 있어 하천 수질에 악영향을 미칠 것으로 예상된다. 따라서 순환관개에 따른 하천 수질변화에 대한 정량적 분석은 효율적인 농업용수 공급과 수질관리대책 수립을 위해 반드시 필요하다. 유역내 수문 및 오염물질의 순환, 그리고 하천수질에 대한 정량적 영향을 통합적으로 분석하기 위하여 유역모델이 주로 활용되고 있으나 대부분의 유역모델들은 순환관개에 의한 수질 영향을 모의할 수 있는 기능을 제공하고 있지 않다. 이에 본 연구에서는 HSPF(Hydrological Simulation Program-Fortran) 유역모델과 다중 저류지 모델(Multi-reservoir model)을 연계하여 순환관개 시스템 운영에 따른 하천수질 영향을 분석하고자 하였다. 연구 대상 지역은 경상남도 창녕군 계성천 유역내 순환관개를 시행하고 있는 관곡천 소유역으로 농업활동에 의한 오염물질 배출이 주된 지역이다. 먼저 계성천 및 관곡천을 대상으로 구축된 HSPF모델을 활용하여 관개지역에서의 배출수(직접유출 및 기저유출) 및 하천수에 대한 연간 유량 및 수질 변화 시계열 자료를 생성하고 이를 토대로 자체 구축한 다중저류조 모델을 보정한 후 순환관개 모의에 사용하였다. 다중 저류지 모델에서 관곡천 유역을 관개지역과 관곡천 등 두 개의 하위시스템으로 구성하고 순환관개에 따른 하위시스템내 반응(식물흡수, 흡탈착, 및 소멸) 및 하위시스템 간 물 및 물질(질소 및 인)전달 관계를 모의할 수 있도록 하였다. 최종적으로 순환관개 운영 유무에 따라 총 3개의 시나리오를 구성하여 연간 순환관개용수량 변화에 따른 관곡천 수질영향을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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