• 한국산림과학회지
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• 제96권4호
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• pp.483-493
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• 2007

본 연구는 조건부가치평가법을 사용하여 순천 희어리 군락지의 생물다양성 보전가치를 추정하는데 목적이 있다. 지불의사유도 방법에 따라 3가지 다른 모형별로 순천 희어리 군락지의 생물다양성 보전가치를 추정하여 제시하였다. 추정된 금액의 평균값을 계산하여 보면, 멸종위기 희귀식물종 서식지역(순천시 서면 히어리 군락지)의 생물다양성 보전에 따른 순천지역 주민의 가구당 월 평균지불의사금액은 약 3,380원, 연간 총 가치는 약 33억원으로 추정되었다. 이러한 추정결과는 순천시 서면 히어리 군락지에 생물다양성 보전프로그램이 실시될 경우, 지역주민의 생계활동(농사, 임업 등)과 관련된 편익, 생태관광 및 산책과 같은 여가활동으로 인한 편익, 후손 및 미래이용을 위한 편익, 그리고 멸종위기 희귀동식물 서식지역 보호로 인한 편익 등의 가치가 약 33억원 발생한다는 것을 시사하고 있다.

• 대한교통학회지
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• 제31권5호
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• pp.48-59
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• 2013

본 연구에서는 도로투자 사업으로 인한 편익 중 일반적으로 계상하고 있는 통행시간 절감 및 차량운행비용 절감 등 직접적인 편익 이외에 추가적으로 이용자입장에서 체감할 수 있는 도로 주행 중 운전쾌적성 편익을 산정하고자 운전쾌적성의 정의를 마련하였고 운전쾌적성 산정방법론을 개발하였다. 도로특성(도시부/지방부) 및 차량 밀도(차간거리)에 따른 이용자의 지불용의액을 CVM 방법 중 가장 최근에 활발히 활용되고 있는 이중양분선택형(double-bounded dichotomous choice)질문법을 활용하여 설문조사한 후 그 결과를 로짓모형에 적용하여 운전쾌적성 가치를 도출하였다. 도시부 및 지역간 도로에서 공히 지불용의액의 크기는 전반적으로 기존 차간거리가 짧을수록 큰 것으로 분석되었고, 도로의 차간거리 변화가 같더라도 사업 전의 차간거리와 사업 후의 차간거리에 따라 지불용의액이 다른 것으로 나타났다. 즉, 도로의 차간거리가 증가하더라도 기존 차간거리가 어느 정도인지에 따라 지불용의액이 다르게 나타나 지불용의액이 기존 차간거리에 영향을 받는 것으로 분석되었다.

• 농업생명과학연구
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• 제44권3호
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• pp.89-97
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• 2010

이 논문은 대기오염 개선에 따른 부수적 가치를 분석하기 위하여 가상가치평가법을 이용하였으며, 지불의사 유도방법으로는 이중 양분선택법을 적용하였다. 온실가스의 감축, 특히 이산화탄소 감축은 화석연료의 사용감소를 통해 대기오염물질의 감소라는 부수적 효과를 갖는다. 주요 분석결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 대기오염 개선에 따른 부수적 가치는 연간 329,236원으로 분석되었다. 둘째, 지불의사금액의 가치 추정에 있어 사회 경제적 특성변수와 환경에 대한 인식을 포함한 분석모형의 적합성이 다소 개선되는 것으로 나타났다. 따라서 제시금액뿐만 아니라 사회 경제적 특성변수들을 포함한 분석모형을 적용하고 이를 통한 지불의사금액의 가치가 보다 타당할 것으로 판단된다.

• 한국산림과학회지
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• 제112권3호
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• pp.322-330
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• 2023

최근 기후변화의 심화가 지속되는 가운데 아고산 침엽수종의 쇠퇴 현상이 뚜렷하게 나타나고 있다. 이에 산림청에서는 고산지역 침엽수 7종에 대해 보전 대책을 수립하고 쇠퇴원인을 파악하고 보전전략 수립방안에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 연구는 멸종위기 고산지역 침엽수종 보전전략 수립방안 중 멸종위기 고산지역 침엽수종에 대한 인식과 보전가치 평가를 통해 멸종위기 침엽수종에 대한 보전의 필요성과 가치를 알리기 위한 객관적인 자료를 제시하고자 경제적 가치평가방법인 조건부가치법(CVM, contingent valuation method)을 적용하였다. 멸종위기 침엽수종에 대한 인식과 보전가치 평가를 하기 위해 성별, 연령, 거주지에 대한 인구비례 할당을 통해 2,151명에 대한 설문조사의 결과를 분석하였다. 그 결과, 멸종위기 고산지역 침엽수종 1가구당 보전가치는 49,181원으로 추정되었다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.1-32
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• 2018

본 연구는 경제적으로 국내에 큰 영향을 주었던 글로벌 금융위기를 기반으로 총 10년의 연간 기업데이터를 이용한다. 먼저 시대 변화 흐름에 일관성있는 부도 모형을 구축하는 것을 목표로 금융위기 이전(2000~2006년)의 데이터를 학습한다. 이후 매개 변수 튜닝을 통해 금융위기 기간이 포함(2007~2008년)된 유효성 검증 데이터가 학습데이터의 결과와 비슷한 양상을 보이고, 우수한 예측력을 가지도록 조정한다. 이후 학습 및 유효성 검증 데이터를 통합(2000~2008년)하여 유효성 검증 때와 같은 매개변수를 적용하여 모형을 재구축하고, 결과적으로 최종 학습된 모형을 기반으로 시험 데이터(2009년) 결과를 바탕으로 딥러닝 시계열 알고리즘 기반의 기업부도예측 모형이 유용함을 검증한다. 부도에 대한 정의는 Lee(2015) 연구와 동일하게 기업의 상장폐지 사유들 중 실적이 부진했던 경우를 부도로 선정한다. 독립변수의 경우, 기존 선행연구에서 이용되었던 재무비율 변수를 비롯한 기타 재무정보를 포함한다. 이후 최적의 변수군을 선별하는 방식으로 다변량 판별분석, 로짓 모형, 그리고 Lasso 회귀분석 모형을 이용한다. 기업부도예측 모형 방법론으로는 Altman(1968)이 제시했던 다중판별분석 모형, Ohlson(1980)이 제시한 로짓모형, 그리고 비시계열 기계학습 기반 부도예측모형과 딥러닝 시계열 알고리즘을 이용한다. 기업 데이터의 경우, '비선형적인 변수들', 변수들의 '다중 공선성 문제', 그리고 '데이터 수 부족'이란 한계점이 존재한다. 이에 로짓 모형은 '비선형성'을, Lasso 회귀분석 모형은 '다중 공선성 문제'를 해결하고, 가변적인 데이터 생성 방식을 이용하는 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목함으로서 데이터 수가 부족한 점을 보완하여 연구를 진행한다. 현 정부를 비롯한 해외 정부에서는 4차 산업혁명을 통해 국가 및 사회의 시스템, 일상생활 전반을 아우르기 위해 힘쓰고 있다. 즉, 현재는 다양한 산업에 이르러 빅데이터를 이용한 딥러닝 연구가 활발히 진행되고 있지만, 금융 산업을 위한 연구분야는 아직도 미비하다. 따라서 이 연구는 기업 부도에 관하여 딥러닝 시계열 알고리즘 분석을 진행한 초기 논문으로서, 금융 데이터와 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목한 연구를 시작하는 비 전공자에게 비교분석 자료로 쓰이기를 바란다.

• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.241-254
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• 2011

Support vector machines(SVM)은 비교적 최근에 등장한 데이터마이닝 기법이지만, 재무, CRM 등의 경영학 분야에서 많이 연구되고 있다. SVM은 인공신경망과 필적할 만큼의 예측 정확도를 보이는 사례가 많았지만, 암상자로 불리는 인공신경망 모형에 비해 구축된 예측모형의 구조를 이해하기 쉽고, 인공신경망에 비해 과도적합의 가능성이 적어서 적은 수의 데이터에서도 적용 가능하다는 장점을 가지고 있다. 하지만, 일반적인 SVM을 이용하려면, 인공신경망과 마찬가지로 여러 가지 설계요소들을 설계자가 선택하여야 하기 때문에 임의성이 높고, 국부 최적해에 수렴할 가능성도 크다. 또한, 많은 수의 데이터가 존재하는 경우에는 데이터를 분석하고 이용하는데 시간이 소요되고, 종종 잡음이 심한 데이터가 포함된 경우에는 기대하는 수준의 예측성과를 얻지 못할 가능성이 있다. 본 연구에서는 일반적인 SVM의 장점을 그대로 유지하면서, 전술한 두 가지 단점을 보완한 새로운 SVM 모형을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 모형은 사례선택기법을 일반적인 SVM에 융합한 것으로 대용량의 데이터에서 예측에 불필요한 데이터를 선별적으로 제거하여 예측의 정확도와 속도를 제고할 수 있는 방법이다. 본 연구에서는 잡음이 많고 예측이 어려운 것으로 알려진 재무 데이터를 활용하여 제안 모형의 유용성을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제18권1호
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• pp.125-141
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• 2012

본 연구는 최근 그 중요성이 한층 높아지고 있는 침입탐지시스템(IDS, Intrusion Detection System)의 침입탐지모형을 개선하기 위한 방안으로 유전자 알고리즘에 기반한 새로운 통합모형을 제시한다. 본 연구의 제안모형은 서로 상호보완적 관계에 있는 이분류 모형인 로지스틱 회귀분석(LOGIT, Logistic Regression), 의사결정나무(DT, Decision Tree), 인공신경망 (ANN, Artificial Neural Network), 그리고 SVM(Support Vector Machine)의 예측결과에 적절한 가중치를 부여해 최종 예측결과를 산출하도록 하였는데, 이 때 최적 가중치의 탐색을 위한 방법으로는 유전자 알고리즘을 사용한다. 아울러, 본 연구에서는 1차적으로 오탐지율을 최소화하는 최적의 모형을 산출한 뒤, 이어 비대칭 오류비용 개념을 반영해 오탐지로 인해 발생할 수 있는 전체 비용을 최소화할 수 있는 최적 임계치를 탐색, 최종적으로 가장 비용 효율적인 침입탐지모형을 도출하고자 하였다. 본 연구에서는 제안모형의 우수성을 확인하기 위해, 국내 한 공공기관의 보안센서로부터 수집된 로그 데이터를 바탕으로 실증 분석을 수행하였다. 그 결과, 본 연구에서 제안한 유전자 알고리즘 기반 통합모형이 인공신경망이나 SVM만으로 구성된 단일모형에 비해 학습용과 검증용 데이터셋 모두에서 더 우수한 탐지율을 보임을 확인할 수 있었다. 비대칭 오류비용을 고려한 전체 비용의 관점에서도 단일모형으로 된 비교모형에 비해 본 연구의 제안모형이 더 낮은 비용을 나타냄을 확인할 수 있었다. 이렇게 실증적으로 그 효과가 검증된 본 연구의 제안 모형은 앞으로 보다 지능화된 침입탐지시스템을 개발하는데 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한교통학회지
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• 제21권2호
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• pp.119-130
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• 2003

SP 자료는 현재 존재하지 않는 교통정책 및 계획의 평가를 위해 광범위하게 이용되어 왔으나 현시선호와의 연계가 단점으로 지적되어 왔다. 이를 극복하는 방법의 하나로서 현시선호자료, 즉 RP 자료와의 결합이 제시되어 왔으며 RPㆍSP 결합방법론이 개발되었다. 본 논문의 목적은 Error Component 방법을 이용하여 새로운 RPㆍSP 결합방법을 제시하고 그 유용성을 입증하는 것이다. Error Component 방법은 SP 자료 또는 RP 자료의 상대적인 분산을 구하기 위해 각 자료의 오차를 분할하고 이에 대한 파라메타와 효용의 파라메타를 동시에 추정하는 것이다. 이를 위한 분석자료는 시뮬레이션을 통해서 인위적인 RP 자료와 SP 자료를 생성하여서 사용하였고 생성된 자료로 Error Component 방법을 이용한 결합모형과 기존의 결합방법의 결과를 파라메타 및 시간가치를 척도로 비교ㆍ분석하였다. 연구 결과 본 연구에서 제시한 방법론이 자료의 규모에 관계없이 일관되게 기존 RPㆍSP 결합방법에 의해 추정된 모형보다 가정된 파라메타 값에 일치함을 보여줘 Error Component 방법이 유용함을 증명하였다. 또한 파라메타의 비로 표현한 시간가치도 Error Component 방법의 적용값이 기존방법론의 적용값보다 가정된 값과 유사한 값을 보여 줘 본 연구가 제시한 방법의 우월성을 입증하였다. 또한 기존 결합모형인 동시적 모형과 순차적 모형이 모두 RP자료와 SP자료를 결합하는 방법으로 유용하게 사용될 수 있음을 보여주었으나 동시적방법이 보다 순차적방법보다 효율적인 방법으로 분석되었다.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제17권sup1호
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• pp.79-84
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• 2016

Graphic health warnings (GHW) on tobacco packages have proven to be effective in increasing quit attempts among smokers and reducing initial smoking among adolescents. This research aimed to examine the relative importance of different attributes of graphic health warnings on tobacco packages in Viet Nam. A discrete choice experimental (DCE) design was applied with a conditional logit model. In addition, a ranking method was used to list from the least to the most dreadful GHW labels. With the results from DCE model, graphic type was shown to be the most important attribute, followed by cost and coverage area of GHW. The least important attribute was position of the GHW. Among 5 graphic types (internal lung cancer image, external damaged teeth, abstract image, human suffering image and text), the image of lung cancer was found to have the strongest influence on both smokers and non-smokers. With ranking method, the image of throat cancer and heart diseases were considered the most dreadful images. GHWs should be designed with these attributes in mind, to maximise influence on purchase among both smokers and non-smokers.

• 수산해양기술연구
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• 제55권1호
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• pp.1-6
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• 2019

The annual production of silver croaker (Argyrosomus argentatus) in Korean towed fishing gears has been increased in recent five years. In 2017, the annual production of silver croaker in metric ton was increased 99.2% compared to 2013. However, the research for silver croaker has been focused on ecology in Korea. There has not been enough research in terms of fishing gears. Therefore, the research for retention probability for towed gears was conducted on covered codend method from June, 2016 to July, 2018. During the experiments, the total catch of silver croaker was 1,563. The geometry of the experimental trawl gear was controlled by trawl monitoring system; net height was 3.3 m, distance of trawldoors was 59.8 m and distance of wing net was 17.3 m. The selection curve for silver croaker was estimated by a logit model. The analysis was applied with the confidence interval to reduce uncertainty of the estimation. The $l_{50}$ was 13.87 cm and its selection range was 2.71 cm. P-value was estimated at 0.99. The mesh size for silver croaker in towed gears needs to be adjusted by considering its minimum maturity length, stakeholder's interests and fisheries regulations.