• 해양환경안전학회지
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• 제25권5호
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• pp.572-580
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• 2019

최근 지구 환경문제에 대한 논의가 활발해지면서 국제 운송의 큰 부분을 차지하고 있는 해상운송에서도 배출물질 규제를 위한 정책이 시행되고 있다. 이 연구에서는 선속 제한에 의한 배출량의 감축 효과를 검토하기 위하여 기관 부하율을 적용하여 선박의 배출물질을 수치계산하였다. 2017년 1월 1일부터 12월 31일까지 부산 북항의 입출항 선박을 대상으로 선속제한구역 20마일권역을 설정하고 해당 구간에서의 선종별, 선속별로 배출량을 계산하고 분석하였다. 항행, 접 이안, 정박 중일 때를 모두 포함하여 가장 많은 배출물질을 발생시키는 선박은 컨테이너선 76.1 %, 일반화물선 7.2 %, 여객선 6.8 %의 순으로 계산되었다. 항행 및 접 이안 모드일 때는 일반화물선이 여객선보다 배출물질이 적었지만 정박 모드일 때는 여객선보다 많았다. 총 배출물질은 질소산화물, 황산화물, 입자상물질, 휘발성유기화합물의 순으로 각각 49.4 %, 45 %, 4 % 1.6 %로 구성되었다. 선속 제한이 없는 경우와 선박 속도를 12노트, 10노트, 8노트로 제한시킬 때 배출물질을 비교하면 속도 12노트 제한의 경우 질소산화물 39 %, 휘발성유기화합물 40 %, 입자상물질 42 %, 황산화물 38 %의 감소효과가 있고, 10노트 제한일 때 질소산화물 52 %, 휘발성유기화합물 54 %, 황산화물 56 %, SOx 50 %의 감소효과가 있으며, 8노트 제한일 때 질소산화물 62 %, 휘발성유기화합물 64 %, 입자상물질 67%, 황산화물 59 %의 감소효과가 있었다. 이처럼 선박의 속도 감소에 따라 배출물질 역시 크게 감소되는 연구결과를 확인할 수 있었으며, 향후 항만 배출물질 감소를 위해 선박의 속도를 제한하는 방안을 적극적으로 고려할 필요가 있다.

• 유통과학연구
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• 제8권3호
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• pp.17-26
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• 2010

세계경제 및 환경의 변화에 따라 농산물의 불안정적인 수급으로 인한 문제점이 노출되고 있으며, 우리나라의 경우 농산물의 안정적인 확보를 위하여 국가 전략적 차원에서의 해외농업투자의 필요성이 요구되고 있다. 하지만 정부차원의 지원 미진, 해외 농업에 대한 정보 및 기술 미비, 개발자금 확보의 어려움, 장기간의 투자금 회수기간, 사후관리 미흡 등의 이유로 성과를 이루지 못하고 있는 실정이며, 특히 해외 농산물의 국내 반입 시 관세의 장벽, 물류 유통비용 등으로 가격 경쟁력이 떨어지고 있어 국내에 반입되지 못하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 우리나라의 해외농업투자의 기본개념 및 실태를 살펴보고 해외농업투자의 필요성과 고려사항, 문제점 등을 도출하여 해외에서 재배된 농산물의 경쟁력을 위한 유통 측면에서의 개선방안을 정부의 간접적인 지원, 유통 현대화 및 유통정보기능 강화, 유통시설, 수송루트, 하역업무개선, 경쟁력 확보를 위한 정부의 정책적 지원, 교육 훈련을 통한 전문인력 양성 등 다섯 가지 측면에서 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.127-146
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• 2017

상품자산(Commodity Asset)은 주식, 채권과 같은 전통자산의 포트폴리오의 안정성을 높이기 위한 대체투자자산으로 자산배분의 형태로 투자되고 있지만 주식이나 채권 자산에 비해 자산배분에 대한 모델이나 투자전략에 대한 연구가 부족한 실정이다. 최근 발전한 기계학습(Machine Learning) 연구는 증권시장의 투자부분에서 적극적으로 활용되고 있는데, 기존 투자모델의 한계점을 개선하는 좋은 성과를 나타내고 있다. 본 연구는 이러한 기계학습의 한 기법인 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 상품자산에 투자하는 모델을 제안하고자 한다. 기계학습을 활용한 상품자산에 관한 기존 연구는 주로 상품가격의 예측을 목적으로 수행되었고 상품을 투자자산으로 자산배분에 관한 연구는 찾기 힘들었다. SVM을 통한 예측대상은 투자 가능한 대표적인 4개의 상품지수(Commodity Index)인 골드만삭스 상품지수, 다우존스 UBS 상품지수, 톰슨로이터 CRB상품지수, 로저스 인터내셔날 상품지수와 대표적인 상품선물(Commodity Futures)로 구성된 포트폴리오 그리고 개별 상품선물이다. 개별상품은 에너지, 농산물, 금속 상품에서 대표적인 상품인 원유와 천연가스, 옥수수와 밀, 금과 은을 이용하였다. 상품자산은 전반적인 경제활동 영역에 영향을 받기 때문에 거시경제지표를 통하여 투자모델을 설정하였다. 주가지수, 무역지표, 고용지표, 경기선행지표 등 19가지의 경제지표를 이용하여 상품지수와 상품선물의 등락을 예측하여 투자성과를 예측하는 연구를 수행한 결과, 투자모델을 활용하여 상품선물을 리밸런싱(Rebalancing)하는 포트폴리오가 가장 우수한 성과를 나타냈다. 또한, 기존의 대표적인 상품지수에 투자하는 것 보다 상품선물로 구성된 포트폴리오에 투자하는 것이 우수한 성과를 얻었으며 상품선물 중에서도 에너지 섹터의 선물을 제외한 포트폴리오의 성과가 더 향상된 성과를 나타남을 증명하였다. 본 연구에서는 포트폴리오 성과 향상을 위해 기존에 널리 알려진 전통적 주식, 채권, 현금 포트폴리오에 상품자산을 배분하고자 할 때 투자대상은 상품지수에 투자하는 것이 아닌 개별 상품선물을 선정하여 자체적 상품선물 포트폴리오를 구성하고 그 방법으로는 기간마다 강세가 예측되는 개별 선물만을 골라서 포트폴리오를 재구성하는 것이 효과적인 투자모델이라는 것을 제안한다.