• 한국농림기상학회:학술대회논문집
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• 한국농림기상학회 2014년도 추계 학술발표논문집
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• pp.1-24
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• 2014

2012년 상반기 미국의 옥수수 생산량은 재배면적의 증가 등으로 20% 이상 증가할 것으로 예측되었다. 하지만 2012년 봄 미국의 폭염과 가뭄이 발생하였고, 그 현상이 지속될 것으로 예측되면서 많은 경제학자들, 국제곡물수급 관련 전문가들은 미국의 옥수수 생산량이 감소할 것으로 예측했다. 실제로, 2013년 미국 농무부 (USDA)의 작물생산 총 보고서에서 2012년 미국 폭염과 가뭄으로 미국의 2012년 옥수수 생산량은 2011년에 비해 20% 감소했다고 발표했다. 많은 연구에서 곡물 생산량을 예측하지만 기상이변과 함께 작물의 생물학적 반응뿐 아니라 경제모형이 결합된 연구는 많지 않다. 본 연구에서는 기상이변과 작물모형, 경제모형을 결기상합하여 미국의 최대 옥수수 생산지역의 옥수수 생산량을 예측하고 생산량의 변화가 개발도상국의 식량안보에 어떤 영향을 줄 것인가를 예측하였다. 기상이변 시나리오를 재현하기 위해 미국 NOAA의 NCDC에서 미국의 폭염 발생 연도의 정보를 획득하고 해당 연도에 대하여 미국 전역의 기상관측소에서 6월부터 8월까지의 월별 일 기상자료 (최고 및 최저기온, 강수량)를 수집하였으며 기준연도 (1950-2000)에 산술평균 방법으로 폭염/가뭄 정보를 적용했다. 미래 시나리오 (2050)는 CGIAR의 CCAFS에서 $CO_2$ emission scenario에 따라 A1B와 B1, 전지구 모형에 따라 CSIRO-MK 3와 MIROC 3.2를 다운로드하였으며, 해상도는 5 arc-minutes (적도에서 10km)이다. 작물모형 (CERES-Maize)으로부터 출력된 옥수수의 생물리학적 결과는 경제모형의 단위 (FPU)로 다시 정리되어 사회경제, 정책과 농업생산을 예측하기 위해 글로벌 경제모형 (IMPACT2)에 입력되었다. 작물모형에서 기준연도에 비해 미국 폭염과 가뭄에 의한 옥수수 생산량은 29% 감소할 것으로 예측되었다. 미래 시나리오 B1의 CSIRO-MK 3과 MIROC 3.2에서는 36% 감소할 것으로 예측되었으며, A1B의 CSIRO-MK 3에서는 38%, MIROC 3.2에서는 58% 감소할 것으로 나타났다. 미국의 기상이변으로 인한 옥수수 생산량의 감소는 전세계 옥수수 시장에 부정적 영향을 끼칠 것으로 예상되면서 세계 옥수수 소비의 감소로 이어질 것으로 예측되었다. 사하라 사막 이남 아프리카 (SSA)의 나라들에서 가장 많은 기아인구가 발생하고 그 외 남아시아와 라틴 아메리카, Caribbean 지역의 나라들에서 기아와 함께 식량 불안이 증가할 것으로 나타났다. 옥수수를 매일 섭취하는 사람들은 옥수수 생산량 감소에서 비롯된 옥수수 소비 감소에 즉각적으로 반응하지 못함으로써 영양불균형에 처하는 등 식량수급의 불안정은 이러한 개발도상국 지역에서 계속 악화될 것으로 나타났다.

• 마케팅과학연구
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• 제18권2호
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• pp.147-187
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• 2008

온라인 게임에서의 경험을 설명하는 대부분의 이전 연구들이 플로우의 역할을 강조하고 있으며, 플로우의 선행요인과 결과요인을 밝히는데 초점을 두었다. 플로우는 온라인상의 몰입경험을 설명하는데 타당한 것으로 기존 연구에서 검증되었고 성과와 직결된다는 점에서 중요한 변수임은 분명하지만, 쾌락적 경험으로서의 온라인 게임을 설명하는 데 있어서는 부족하다. 이러한 기존 연구의 부족한 점을 보완하고자, 본 연구는 음악과 영화분야에서 연구된 쾌락적 반응 연구를 온라인 게임에 적용하여 온라인 게임에서의 다차원적인 경험과정을 보여주고자 하였다. 또한 기존에 쾌락적 반응에 관한 연구를 보완하여 감각적 반응, 상상적 반응, 분석적 반응이 감정적 반응에 주는 영향을 검증하였으며, 플로우를 대신해 쾌락적 반응들이 게임 만족에 주는 영향, 게임 만족이 충성도에 주는 영향을 규명하고자 하였다. 그리고 쾌락적 선호를 조절하거나 매개하는 변수로 알려진 지각된 복잡성에 따른 조절 영향을 확인함으로써, 자극의 차이에 따른 쾌락적 반응의 영향차이를 보지 않았던 기존연구를 확장하였다. 연구결과, 감각적 반응, 상상적 반응, 분석적 반응의 감정적 반응에 대한 유의한 영향, 각각의 쾌락적 반응의 만족에 대한 유의한 영향, 만족의 충성도에 대한 영향이 검증되었다. 그리고 이러한 영향은 지각된 복잡성이 다른 집단 별로 달랐는데, 예상한 바대로 지각된 복잡성이 높은 집단에서는 분석적 반응이 전반적으로 강한 영향을, 그리고 낮은 집단에서는 감각적 반응이 감정과 만족에 강한 영향을 주는 것으로 밝혀졌다. 연구 마지막에는 이러한 결과들에 대한 요약 및 해석, 시사점 및 한계점이 논의되었다.

• 항공우주정책ㆍ법학회지
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• 제29권2호
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• pp.109-134
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• 2014

본 논문은 국내 선행연구가 아직 이루어지지 않은 2008년 EU 사법재판소의 Friederike Wallentin-Hermann v Alitalia 판결을 검토하고, EU의 항공여객보상에 관한 EC 261/2004 규칙 제5조 제3항의 특별한 사정의 의미와 판단기준을 분석한 논문이다. EC 261/2004 규칙상 특별한 사정의 의미와 그 범위는 항공운송인의 여객보상책임을 면제한다는 측면에서 매우 중요한 의의를 갖는다. 그러나 EC 261/2004 규칙의 문면상 특별한 사정의 법리해석이 명확하지 않기 때문에 이를 구체적으로 파악하기가 쉽지 않다는 문제가 있다. 2008년의 Friederike Wallentin-Hermann v Alitalia 판결에서는 이에 대한 일정한 판단기준을 설정하였다는 점에서 지금까지 많은 사례들에서 확립된 선례로 인용되고 있다. 다만 그 이론구성에 관하여는 다음과 같은 2가지의 문제점이 있다. 첫째, 본건 항공기의 기술적 문제는 EC 261/2004 규칙 전문 (14)에서 특별한 사정의 예시로 들고 있는 '예상치 못한 안전운항상의 문제'와 관련된 것이다. 그러나 EU 사법재판소는 예상치 못한 안전운항상의 의미나 그 유형에 관하여는 아무런 언급이 없고, 본건 기술적 문제를 항공운송인의 통상적인 고유한 업무라는 측면에서 강조하고 있다. 항공기의 기술적 문제, 본건에서 문제된 엔진터빈의 복합적 결함은 안전한 항공운항의 장애요인으로, 안전운항상의 문제가 명확하다. 또한 항공운송인은 실제로 항공정비에 관해 법적인 정기검사를 시행해 오고 있었으나, 예상치 못한 엔진터빈 문제로 결항이라는 예상치 못한 사정이 발생된 것이다. 또한 수차례의 항공정비에 의해서는 발견되지 않는 기술적 문제가 비행기 이륙 직전, 항공기 기장에 의해 기술적 문제로 발견되는 경우에는 특별한 사정으로 판단될 수 있는 것은 아닌가 하는 의문도 제기된다. 만약 이러한 점들이 EC 261/2004 규칙 제5조 제3항의 특별한 사정이 아니라면, 무엇이 특별한 사정으로 포섭될 수 있는지 명확하게 단언하기 어려울 것이 다. 즉, 이와 같은 논리전개에 따른다면, 본건 기술적 문제는 EC 261/2004 규칙 제5조 제3항의 특별한 사정으로 판단할 여지도 있다는 점이다. 이에 대한 판단 자체를 유보한 사법재판소의 판시사항은 문제가 있다고 본다. 둘째, EU 사법재판소는 기술적 문제의 발생빈도 자체만으로는 EC 261/2004 규칙 제5조 제3항의 특별한 사정의 존재 여부를 결정짓는 요소로 판단할 수 없다고 설명하고 있는데, 이에 대하여도 의문이 제기된다. 본건 기술적 문제의 발생빈도 횟수가 만약 극도의 비정상적인 패턴으로 발생하는 경우라면, 이를 단순히 통상적 고유업무의 범위에서만 파악할 수 있겠느냐 하는 점이다. 즉, 항공정비와 같은 기술적 문제를 해결하고자 할 때, 항공운송인이 모든 주의를 기울여 합리적인 조치를 취했음에도, 비정상적인 발생빈도의 형태로 기술적 문제가 발생하는 경우라면, 이는 특별한 사정에 해당될 수도 있게 된다. 예컨대, 평균이상의 발생빈도라는 것이 추후에 항공기의 제조상 결함과 같은 문제로 판명될 수도 있으며, 기계적 설비의 운용상 발생할 수 있는 숨은 결함으로 인해 다발적인 기술적 문제가 발생할 수도 있다. 본 사안에서 EU 사법재판소는 평균적인 발생빈도와 본건 기술적 문제의 발생빈도 간의 특이성 규명 나아가 발생빈도로 인해 특별한 사정을 구성하게 되는 실질적인 요소 및 과정 등에 대하여 상세하게 검토하지 않았다. 리딩케이스로 취급되는 본 판결의 해석론 치고는 다소 아쉬운 점이라 볼 수 있겠다.

• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.29-45
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• 2012

회사채 신용등급은 투자자의 입장에서는 수익률 결정의 중요한 요소이며 기업의 입장에서는 자본비용 및 기업 가치와 관련된 중요한 재무의사결정사항으로 정교한 신용등급 예측 모형의 개발은 재무 및 회계 분야에서 오랫동안 전통적인 연구 주제가 되어왔다. 그러나, 회사채 신용등급 예측 모형의 성과와 관련된 가장 중요한 문제는 등급별 데이터의 불균형 문제이다. 예측 문제에 있어서 데이터 불균형(Data imbalance) 은 사용되는 표본이 특정 범주에 편중되었을 때 나타난다. 데이터 불균형이 심화됨에 따라 범주 사이의 분류경계영역이 왜곡되므로 분류자의 학습성과가 저하되게 된다. 본 연구에서는 데이터 불균형 문제가 존재하는 다분류 문제를 효과적으로 해결하기 위한 다분류 기하평균 부스팅 기법 (Multiclass Geometric Mean-based Boosting MGM-Boost)을 제안하고자 한다. MGM-Boost 알고리즘은 부스팅 알고리즘에 기하평균 개념을 도입한 것으로 오분류된 표본에 대한 학습을 강화할 수 있으며 불균형 분포를 보이는 각 범주의 예측정확도를 동시에 고려한 학습이 가능하다는 장점이 있다. 회사채 신용등급 예측문제를 활용하여 MGM-Boost의 성과를 검증한 결과 SVM 및 AdaBoost 기법과 비교하여 통계적으로 유의적인 성과개선 효과를 보여주었으며 데이터 불균형 하에서도 벤치마킹 모형과 비교하여 견고한 학습성과를 나타냈다.