콘크리트 도로 하부의 이상대를 찾기 위해 전기비저항 탐사를 수행하였다. 콘크리트의 접지저항효과를 줄이기 위해 전기전도성이 좋은 매질과 평판 전극을 이용하였다. 전기비저항 탐사 결과를 분석하고 같은 장소에서 수행한 지하투과레이더 탐사, 충격응답기법, 다중채널 표면파 탐사 결과와 비교하였다. 전기비저항 탐사 결과는 함몰과 포장 구간에서 높은 비저항 분포를 보였으며, 지하투과레이더 탐사 결과는 보강으로 인한 형태를 보였다. 또한 충격응답기법과 전기비저항 탐사 결과의 비교를 통하여 보강 구간에서의 높은 동적강성도가 높은 비저항 분포의 원인임을 확인하였다. 동일한 장소에서 수행한 전기비저항 탐사와 다중채널 표면파 탐사 결과를 공동 크리깅한 결과, 지구통계학적 복합 해석이 각 지구물리 탐사결과에 대한 개별적인 분석보다 더 명확하게 이상대를 확인 할 수 있었다. 이 연구는 지구물리 탐사에 기초한 의사결정 과정에서 지구통계학을 이용한 복합 해석 결과의 활용 가능성을 제시한다.
한국과 중국, 일본 세 국가의 1971년부터 2006년까지의 시계열 자료를 바탕으로 이산화탄소 배출량과 경제성장 그리고 경제개방도의 인과관계를 파악하고, 환경 쿠즈네츠 곡선(Envirionmental Kuznets Curve, EKC)의 존재여부에 대해 분석하였다. 경제개방도나 경제성장에 따른 이산화탄소 배출량은 국가별로 상이한 형태를 보였다. 추정된 EKC는 국가별로 다른 패턴을 보이는데, 경제성장과 $CO_2$ 배출량의 경우 한국은 U자 곡선, 중국은 상승추세, 일본은 역 N자 형태를 보였다. 일본은 약 30,000달러의 경제성장을 달성하면서 이산화탄소 배출 감소구간을 보이고 있다. 이와 같은 결과를 통해, EKC의 최고점에 이르지 않고도 선진국의 경험과 기술을 이용하여 터널을 거쳐 환경이 개선될 수 있다는 가능성을 확인할 수 있었다. 경제개방도와 $CO_2$ 배출량의 관계를 보면 한국은 역 U자 곡선, 중국의 경우 U자곡선, 일본은 증가추세를 보였다. 또한 벡터자기회귀모형(vector auto regression, VAR)과 벡터오차수정모형(vector error correction model, VECM)을 사용하여 변수들 간의 동태적 관계를 분석하였다. 각 국가의 경제성장, 개방화 정도에 따른 이산화탄소 배출과의 관계를 보다 가시적으로 접근했다는 데 의의가 있다.
가스폭발은 해양플랜트 산업에서 발생할 수 있는 치명적인 사고 중 하나이며, 탑사이드 플랫폼은 폭발압력에 따른 구조 건전성을 확보해야만 한다. 따라서, 해양플랜트 분야에서는 이러한 폭발사고에 대비한 방폭설계에 관한 많은 연구가 수행되었지만, 여전히 추가적으로 세밀한 분석이 더 필요한 실정이다. 폭발 설계하중 계산과정에서 도출된 충격량은 CFD 해석결과로 계측된 폭발 압력 응답에서의 곡선 아래 면적의 절대 값에 의해 결정되어 진다. 하지만 가스폭발에서의 부압구간은 TNT 폭발이나 가스폭발과는 달리 상당부분 존재한다. 본 연구의 목표는 이러한 부압구간이 구조물의 거동에 미치는 영향에 대해서 분석하는 것이다. 따라서 방폭설계가 필수적으로 요구되어지는 FPSO 탑사이드의 방화벽을 폭발하중에 따른 구조 응답을 분석하기 위한 대상물로 선정하였다. 폭발 하중-시간이력 데이터는 FLACS를 이용한 폭발 시뮬레이션 과정을 통해 획득하였으며, LS-DYNA는 비선형 과도 응답해석을 위해 사용되었다.
다중 안테나 기술의 공간 다중화 방식은 다수의 송신 안테나가 서로 다른 데이터를 전송함으로써 시스템의 동일한 대역폭을 이용하여 높은 데이터 전송률을 제공하는 기술로서, 심볼간 간섭 (ISI : Inter-Symbol Interference)과 주파수 선택적 페이딩 (Frequency Selective Fading)에 강인한 OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing)과 함께 사용된다. 하지만, OFDM은 고속 이동환경에서 서브 캐리어간의 직교성이 유지되지 않아 서브캐리어간의 간섭 (ICI : Inter-Carrier Interference)으로 인하여 시스템의 성능 열화가 발생한다. 본 논문에서는 ICI와 다중 안테나간의 상관도에 의한 CAI (Co-Antenna Interference)의 발생 원인과 그에 따른 성능 열화를 해석적으로 분석하고, 고속 이동환경에서 MIMO-OFDM 수신기의 QoS를 만족시키기 위한 ICI의 제거 방법으로 저복잡도의 HIC와 데이터 전송률을 저하시키지 않는 CIR (Channel Impuse Response) 추정 방법을 제안한다. 그리고 SCM-E Sub-urban Macro MIMO 채널에서의 모의 실험을 통해, ICI와 CAI에 의한 성능 열화 분석 결과와 모의 실험 결과가 일치하는 것을 검증하고, 고속 이동환경에서 HIC를 적용한 MIMO-OFDM 시스템의 성능이 향상되는 것을 보인다.
최근 포장도로의 역학적 상태를 평가하는 방법으로 비파괴 시험인 FWD(Falling Weight Deflectometer)와 탄성파시험이 많이 이용되고 있다. 그러나 기존의 방법들은 공용중인 도로에서 차량을 통제시킨 후 시험을 실시해야 하는 제한이 있다. 그러므로 실제 주행하중 통과시 아스팔트 콘크리트 포장구조체의 물성을 추정하여 잔존수명 예측 및 이동하중에 대한 포장체 거동을 분석하는 경우에는 FWD와 같이 표면처짐으로부터 아스팔트 콘크리트 포장구조체 각 층의 물성을 추정하는 방법의 사용이 곤란하다. 이런 경우에 MDD (Multi-Depth Deflectometer)를 통해 얻어진 깊이별 처짐을 사용하여 아스팔트 콘크리트 포장구조체 각 층의 물성을 역산 추정하고자 본 연구에서는 다층 탄성이론의 반복적인 역산과 충격하중의 영향을 고려하여 깊이별 처짐으로부터 아스팔트 콘크리트 포장구조체 각층의 물성을 추정할 수 있는 역산반복기법을 개발한 후 이를 수치검증하였다. 수치모델을 통하여 검증한 결과, 역산추정된 탄성계수와 실제탄성계수 사이의 오차는 최대 0.114%로 신뢰성 있는 결과를 얻었다. 또한 본 연구에서는 주행하중의 속도에 따른 아스팔트 콘크리트 포장구조체의 동적특성을 파악하여 실제적인 포장구조체의 거동을 분석하고자 수도권 외곽 순환고속도로 김포구간에서 실제 트럭주행을 통한 현장시험을 실시하였다. 주행하중에 대한 아스팔트 콘크리트 포장구조체의 거동을 깊이별 처짐 측정장비인 MDD를 이용하여 깊이별 상대처짐을 측정하고, 주행속도에 따라 포장구조체의 거동을 해석하여 차량의 속도와 포장체 거동을 역학적으로 분석하였고, 주행속도별 층별 동적물성을 개발된 역해석 프로그램으로부터 산정하였다. 주행속도별 동적특성 분석결과, 차량의 주행속도가 증가할수록 깊이별 상대처짐은 감소하였고, 실측된 깊이별 처짐으로부터 포장구조체의 층별 물성을 역해석한 결과 속도가 증가할수록 탄성계수가 증가하였다. 따라서 주행속도가 줄어들수록 포장체의 구조적 능력 저하에 크게 영향을 주는 것을 알 수 있었다.
본 연구에서는 공개된 뇌파 데이터인 DEAP(A Database for Emotion Analysis using Physiological Signals) 데이터 세트를 활용한 감정분류 분석 및 정확도 향상에 대한 실험을 진행하였다. 실험에는 32명에 대한 32개의 뇌파측정 채널 데이터가 모두 사용되었다. 전처리과정에서는 뇌파 데이터에 대한 256Hz 샘플링작업을 진행하였고, 유한 임펄스 응답 필터를 사용하여 주파수 대역별로 쎄타(4-8Hz), 슬로 알파(8-10Hz), 알파(8-12Hz), 베타(12-30Hz), 감마(31-45Hz) 파형에 대한 데이터를 추출하였다. 추출한 데이터는 시간-주파수 변형을 통하여 데이터의 상태를 구분한 후에, 독립성분분석방법을 통해 잡음(Artifact)을 제거하여 데이터를 정제했다. 도출된 데이터는 분류기 기계학습 알고리즘 실험을 시행할 수 있도록 CSV 파일로 변형 하였으며, 감정분류에는 Arousal-Valence 평면을 사용하였다. 감정은 "긍정적(Positive)", "부정적(Negative)" 이외에 평온한 상태로 존재하는 "중립적(Neutral)"의 3가지 상태로 분류하였다. 정확도를 개선하기 위해서 랜덤 포레스트(Random Forest) 알고리즘에 속성 선택적 분류기(Attribute Selected Classifier: ASC) 방식에 의해 선택된 속성을 적용하여 실험하였다. 정확도는 "각성(Arousal)" 부분에서 Koelstra의 결과보다 "32.48%" 높은 결과가 도출되었고, Liu의 실험의 "정서가(Valence)"와 비교해보면 ASC(Random Forest) 결과가 "8.13%" 더 높은 결과를 도출하였다. 정확도를 개선하기 위해 ASC 방식을 적용한 랜덤 포레스트 분류기 실험결과에서는 전체평균을 기준으로 기존 연구 결과와 대비하여 "2.68%" 높은 정확도가 도출되었다.
2008년도 미국 리먼브라더스 파산으로 인한 미국발 금융위기의 파급 효과로 전 세계적으로 맞은 경제위기 상황에서 해운산업 또한 폭락하였으며, 부정기선 시장은 이후 13년 간 불황을 유지해왔다. 2020년 COVID-19 팬데믹으로 불안정안 세계경제 상황에서 해운시장 또한 폭락하여 어려움을 겪었지만, 예상과 다르게 2020년 말부터 상승세로 전환되며 2021년에는 2008년도 호황기의 용선료 수준을 넘어서서 계속적으로 상승세를 유지하고 있다. 2021년 5월에 발표된 Clarksons 보고서에서는 2020년 코로나로 인한 물동량 감소가 2020년 말까지 코로나 이전 수준으로 회복되었고, 파나막스선형 선복 103~104% 정도의 부정기 벌크선 선복량이 항만에 체선으로 묶여있는 상황으로 벌크선의 수익은 최근 몇 달 동안 10년 만에 최고치로 상승한 것으로 나타났다. 이에 본 연구에서는 대표적인 건화물선 운임지수인 BDI에 영향을 미치는 요인으로 공급측면의 케이프와 파나막스 선형의 선복량과 체선율, 수요측면에서 주요 선적화물인 철광석과 석탄 물동량과의 인과성 검정과 벡터자기회귀모형(VAR)을 추정하여 충격반응함수와 예측오차분산분해를 통하여 COVID-19 펜데믹으로 인한 항만에서의 검역 강화와 하역인부의 전염병 감염 등으로 작업지연에 따른 체선 발생이 부정기선 시장 상승에 영향을 미치는지 분석하고 팬데믹 이후의 해운시황 예측에 도움이 되려는데 그 목적이 있다. 2016년 1월부터 2021년 7월까지의 데이터를 사용하여 변수들과 BDI의 인과성 검정 결과 선복량과 체선율 변수에서 인과성이 나타났으며, 충격반응함수의 결과 t시점에서 발생한 케이프,파나막스의 체선율 표준편차 1단위의 충격은 BDI에 양(+)의 반응을 보였으며 4기에 최고치를 기록한 후 점차 감소하였다. 충격에 대한 반응의 신뢰구간 상한과 하한 모두 양(+)의 구간으로 유의미한 반응이었다. 예측오차 분산분해분석 결과 BDI 변동에 영향을 미치는 설명력은 체선율, 선복량 순으로 나타났으며, 체선율(CGTN)은 운임지수의 BDI의 변화에 2기에는 2.5%의 설명력을 보였으며 4기부터 10%를 넘어 BDI상승에 25%까지 설명력을 갖는 것으로 나타났다. 이번 연구에서는 수요와 공급의 직접적인 요인 변수외에도 COVID-19 팬데믹으로 인한 항만에서 체선율 증가에 따른 공급량 감소 효과인 체선율을 변수로 사용하여 부정기 건화물선 운임지수(BDI)와의 인과성 및 영향에 대하여 분석하였다. 위드코로나로 전환되어 체선율이 감소할 경우 해운시황의 하락 리스크가 있을 것으로 예상 된다. 하지만 2023년부터 시행되는 선박 배기가스 탄소배출 감축 규제와 2021년 발주되는 신조선들의 인도시기는 2023년 이후이기 때문에 내년까지도 선복량은 부족할 수 밖에 없을 것으로 예상되어 체선율이 감소되고 해운시황이 하락하더라도 부정기 벌크선박들의 수익성은 2008년 이후의 불황기와는 다르게 나쁘지 않은 수준으로 유지될 것으로 예상된다. 이번 COVID-19 팬데믹발 세계경제 불안정성은 경제적 요인이 아닌 팬데믹으로 인한 생태적 위협으로부터 발생했다는 점에서 과거 경제위기와는 다른 관점에서 분석해 볼 필요가 있다고 생각되며 간접적으로 해운시장에서 공급감소 효과로 나타나는 체선율과의 인과성과 설명력을 분석하였다는데 의의가 있다고 할 수 있다.
부동산PF는 대출의 상대적 규모가 커서 연체가 발생되면 시장의 파급력도 커진다. 따라서 부동산PF 연체율에 대한 관리와 거시경제적 분석이 필요하다. 선행연구에서는 주로 개별 은행의 부동산PF 데이터를 통한 미시적인 분석을 진행하여 리스트의 중요성을 평가하거나, 연체에 대한 결정요인을 분석하여 전체적인 부동산PF 규모에 의한 연구가 미흡하였다. 본 연구는 이러한 자료의 한계점을 극복하고자 거시경제변수에 따른 시장전체의 부동산PF 연체율에 대한 영향관계를 연구하였다. 본 연구는 부동산PF 대출규모, 통화량, 금리, 소비자물가지수, GDP 자료를 활용하였으며, 공적분검정 결과 적어도 2개 변수 이상에서 선형관계가 이루어짐에 따라 VECM의 1차 모형을 적용하였다. 그랜저인과관계 결과 부동산PF 연체율은 부동산PF 대출금액에 영향을 받으며, 충격반응결과 통화량, 소비자 물가지수, 금리, 대출금액, GDP 순으로 연체율에 큰 영향을 주는 것으로 나타났다. 향후 부동산PF 자금 대출 이후 금리 상승은 부동산PF 연체율에 부담을 주게 되며, 통화량의 증가는 물가의 상승을 유도하여 결국 금리상승으로 이어질 수 있어 대출규모가 클수록 위험성의 노출이 심각해 질 수 있다. 따라서 부동산PF 연체율의 관리는 대출 이후 거시적 관점에서 자금 회수에 지속적 추적과 관찰이 필요하며, 이를 통해 연체율 방지를 위한 관리방안이 필요할 것이다.
본 논문에서는 고차원펄스의 스펙트럼을 유도하는 체계적인 방법을 제시하고, 이를 학습내용으로 하는 효율적인 이러닝 시스템을 설계한다. 고차원펄스의 스펙트럼은 연속미분법이나 콘볼루션법 등 기존의 방법에 의하여 유도될 수 있으나, 그 차수가 증가함에 따라 현저하게 높아지는 복잡도 때문에 사용할 수 없다. 우리는 고차원펄스의 차수에 따라 순환적으로 적용되는 알고리듬을 제시하고, 이를 찾아보기표에 의하여 함수적으로 차수에 연관된 스펙트럼의 식을 유도한다. 또한, 이를 이용하여 고차원펄스의 스펙트럼을 분석하는 과정을 학습하는 이러닝 콘텐츠를 설계한다. 여기에는 기존의 순차적 재생을 기본으로 하여 이른바 개념단위 오브젝트별 분기방식을 적용하는 콘텐츠 처리방식이 사용된다. 모델링, 임펄스응답과 전달함수, 파라미터, 찾아보기표 등 전체를 네 개의 개념단위로 분할한 콘텐츠페이지를 설계하고, 이들로부터 하향식으로 분화된 개념단위들을 모듈과 서브모듈로 설정한다. 이들은 개념단위 오브젝트별 분기방식에 의하여 학습자에게 다양한 학습순서와 반복학습 등을 제공하여 상호작용을 증대하고, 저작된 이러닝 콘텐츠에 의한 학습효과를 현저히 향상시킨다. 또한, 콘텐츠 자체의 효율성 측면에서도 현저한 향상을 이룬다.
본 논문에서는 건설경기가 규모별 건설업체 부실화에 미치는 영향을 벡터오차수정모형(VECM : Vector Error Correction Model)을 통해 분석하는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서는 먼저 KMV(Kealhofer, McQuown and Vasicek) 모형을 기반으로 산출하는 예상부도확률을 건설업체 부실화를 나타내는 대리변수로 정의하였다. 본 논문에서는 규모별로 예상부도확률을 측정하기 위해서 건설업체 상장기업 중 30개 업체를 선정하여 규모별로 상위 15개와 하위 15개로 구분하였다. 건설경기 변화를 대리하는 변수로 주거용, 비주거용, 토목용 건설수주액을 활용하였다. 각 변수들의 시계열 데이터는 한국상장회사협의회의 TS2000과 통계청 자료를 통해 확보하였다. 분석기간은 2001년 2분기부터 2015년 4분기까지로 설정하였다. 먼저 규모별 건설업체의 예상부도확률을 산출한 결과, 일반적으로 알려진 바와 같이 대형 건설업체가 상대적으로 규모가 작은 건설업체보다 부실화 정도가 낮은 것으로 확인되었다. 하지만 벡터오차수정모형을 기반으로 한 충격반응분석 결과 대규모 건설업체가 경기 변동에 더욱 민감하게 반응하며, 특히 대규모 건설업체 경영상태 변화에 주거용 건설시장 변화가 주요 요인인 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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