• 대한지리학회지
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• 제41권2호
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• pp.168-187
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• 2006

대류권 하부의 높은 대기 불안정도와 건조도에 의해 바람이 강한 조건하에 화재 연료도 건조해지면 산불 통제가 어렵고 대형산불에 의한 더 많은 산림자원과 계산의 손실을 초래할 수 있다. 본 연구에서 제시된 장기간(1979-2005)의 Haines Index는 한반도 상의 대기 불안정도와 건조도의 시공간적 패턴이 우리나라 산불 발생빈도에 중요한 영향을 미치고 있음을 잘 보여주고 있다. 산불 발생빈도와 Haines Index 사이의 지수회귀모델은 주요 산불 발생기간동안(12월-4월)의 Haines Index 일평균 값 혹은 월별 발생빈도가 우리나라 산불 발생빈도와 통계적으로 유의미하게 상관되어 있음을 보여준다. 지리정보시스템(GIS)에서 수치표고모델(DEM)을 고려하여 작성한 Haines Index 기후도에 따르면, 5 이상의 높은 Haines Index는 주로 해발고도 500m 이하의 한반도 북서 저지대를 중심으로 4-5월에 자주 발생하고 있다. 이러한 Haines Index의 발생빈도는 1990년대 중반 이후 한반도 전체적으로 증가하는 추세를 보이고, 특히 경상북도와 동해안 지역을 따라 산불기간 동안 가장 뚜렷하게 증가하는 패턴을 보였다. 연구기간 동안 높은 Haines Index가 2-3일 연속적으로 발생한 극사상(extreme events)이 나타나는 시기의 500hPa 종관 평균도에 따르면, 오흐츠크해에 발달한 한랭저기압이 한반도 중층대기의 기압경도력을 높여 동서의 강한 바람장을 형성하는데 도움을 주고 있음을 알 수 있다. 이러한 결과들은 현재 우리나라 산불 예보 시스템에 대기 불안정도나 건조도와 같은 대기의 수직적 요소들의 시 공간적 특성도 고려되어야 하는 필요성을 잘 보여준다.

• 경영과정보연구
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• 제34권3호
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• pp.17-39
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• 2015

본 연구는 Hamilton and Susmel(1994)에 의해 개발된 마코브국면전환 ARCH모형을 이용하여 글로벌 주식시장의 구조적 변화와 변동성을 파악하고자 하였다. 본 연구를 요약하면, 첫째, SWARCH-L(3,2)모형의 결과, 미국, 이탈리아 및 아일랜드는 상태 1에서 상태 2로의 국면전환으로 변화가 없고 상태 1에서 상태 3으로의 국면전환은 5배 이상의 분산증가를 나타내었으나, 한국, 러시아, 인도 및 그리스는 상태 1에서 상태 2로의 국면전환으로 2배 이상이고, 상태 1에서 상태 3으로의 국면전환은 7배 이상의 분산이 더욱 증가되었다. 평균값의 결과, 상태 1에서 상태 2로의 점프는 3배, 상태 1에서 상태 3으로의 전환은 13배의 위험이 증가되었다. 그리고 한국, 미국, 인도, 이탈리아는 ARCH(1)과 ARCH(2)효과를 나타내었고, 대부분의 주식시장에서 레버리지(leverage)와 비대칭효과는 존재하였다. 둘째, 평균전이확률의 결과, 한국의 저변동성국면의 지속성(278일)이 가장 커서 장기적인 것으로 추정되었고 동일한 변동성국면간의 확률은 거의 1에 가까워 높은 지속성을 나타내었다. 셋째, Chow 결과, 아시아, 글로벌 및 유럽발 금융위기를 포함한 설정된 5개 기간에서 주식시장간의 구조적 변화(structural changes)가 존재하였다. 또한 1-Step 예측오차 결과, 1997년과 1998년의 아시아의 금융위기동안 러시아를 제외하고 대부분 주식시장이 불안정하고, 2007년과 2008년의 글로벌 금융위기동안에 한국을 제외하고 다른 주식수익률이 불안정하고, 2010과 2011의 유럽발 금융위기동안에 한국, 미국, 러시아 및 인도를 제외하고 대부분의 주식시장도 불안정하고, N-Step 결과에서는 1997년부터 2008년까지의 아시아와 글로벌 금융위기동안 대부분의 주식시장이 불안정하였다. 반면에 CUSUM검정에서 아시아의 위기인 1997년과 1998년에는 거의 변화가 없었고, 일부 국가를 제외하고 2000년대 후반까지 모든 주식시장이 안정적으로 나타났다. CUSUMSQ검정에서는 1997년 7월부터 2011년 12월까지 아시아와 글로벌 및 유럽발 금융위기 동안에 대부분의 주식시장이 국가별로 안정과 불안정이 혼재하였다. 넷째, 우도비 검정결과, 한국과 타국의 주식시장의 변동성간의 밀접한 관련성을 확인하였다. 따라서 본 연구는 첫째, 여러 금융위기동안의 주식시장의 고변동성을 발생시키는 에피소드 또는 사건들을 파악하였고, 둘째, 주식시장의 변동성의 지속성에서 저변동성국면에서 위기변동성국면으로의 전환보다는 고변동성국면으로의 국면전환으로 분산이 더욱 증가되었고, 셋째, 국가 기간별로 동일하지는 않을지라도 고변동성국면은 1990년대 말 이후의 비즈니스 불경기와 관련이 있었고, 넷째, 주식시장에 레버리지와 비대칭효과가 존재하였고, 다섯째, Lamoureux and Lastrapes(1990)의 주식시장의 구조적 위험의 변화로 인한 결과와 본 연구의 결과와 일치하였다는 것을 확인하였고 $An\acute{e}$ and Ureche-Rangau(2006)의 다양한 비선형의 국면전환모형을 사용하여 보다 정교한 추가적인 분석이 필요하다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제30권2호
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• pp.225-270
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• 2008

본 연구는 간단한 일반균형 중첩세대모형을 사용하여 공적연금의 거시경제적 영향에 대한 정성적(qualitative) 분석 결과를 제시하는 것을 목적으로 한다. 이는 분석적인(analytical) 방법으로 균형을 찾고 그 성질을 탐구하는 것이 불가능하여 다양한 형태의 수치 분석적 기법을 동원하는 기존 선행연구들이 제시하고 있는 정량적(quantitative) 분석의 결과를 이론적으로 해석할 수 있는 기제를 마련한다는 차원에서 의미를 가지는 것으로 평가된다. 본 연구는 우선 논의의 단순화를 위해 확정급여(defined benefit)형 부과방식(pay-as-you-go) 공적연금체제하의 2세대 일반균형 중첩세대모형을 제시하고 이로부터 명시적인 균형해를 도출한다. 다음으로 본 연구에서는 공적연금의 존재 및 그로 인한 이전재원규모의 증감, 고령화를 비롯한 경제활동인구의 감소 등과 같은 상황이 경제의 자본 축적 및 자본의 기대수익률에 미치는 영향을 분석한다. 더불어 기본모형의 신용제약 존재 여부, 그리고 확정기여(defined contribution)형 부과방식 혹은 적립방식(funded system) 공적연금의 도입에 따른 거시경제적 영향을 논의한다. 그 결과 공적연금의 도입 및 이전재원규모의 증가는 자본 축적에 부정적인 영향을 미친다는 사실을 확인하였다. 다음으로 고령화의 진전이 자본 축적에는 부정적인 결과를 초래하지만 자본의 기대 수익률에 미치는 영향에 대해서는 확정적인 결론을 내릴 수 없었음을 발견하였다. 다만, 위험자산, 즉 자본에 지급되는 위험 프리미엄이 고령화가 가속화되는 시기에는 커지는 반면 고령화의 진전이 더디어지는 시기에는 작아진다는 결과를 도출함으로써 고령화에 따른 자산시장 붕괴(meltdown) 현상의 발생가능성을 배제할 수는 없으나 부과방식 공적연금하에서는 그 가능성이 그리 크지 않을 수도 있음을 확인하였다. 한편, 확정급여형에 비하여 확정기여형의 공적연금이 시장에서 거래되는 위험자산인 자본 축적을 구축하는 경향이 더 크다는 사실을 확인하였는데, 이는 저축의 주체인 청년층이 확정기여형 공적연금의 수급권을 자본과 대체관계를 형성하는 대안적 위험자산으로 인식하기 때문인 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.39-54
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• 2013

전자상거래의 폭발적 증가는 소비자에게 더 유리한 많은 구매 선택의 기회를 제공한다. 이러한 상황에서 자신의 구매의사결정에 대한 확신이 부족한 소비자들은 의사결정 절차를 간소화하고 효과적인 의사결정을 위해 추천을 받아들인다. 온라인 상점의 상품추천시스템은 일대일 마케팅의 대표적 실현수단으로써의 가치를 인정받고 있다. 그러나 사용자의 기호를 제대로 반영하지 못하는 추천시스템은 사용자의 실망과 시간낭비를 발생시킨다. 본 연구에서는 정확한 사용자의 기호 반영을 통한 추천기법의 정교화를 위해 데이터마이닝과 다중모형조합기법을 이용한 상품추천시스템 모형을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 모형은 크게 두 개의 단계로 이루어져 있으며, 첫 번째 단계에서는 상품군 별 우량고객 선정 규칙을 도출하기 위해서 로지스틱 회귀분석 모형, 의사결정나무 모형, 인공신경망 모형을 구축한 후 다중모형조합기법인 Bagging과 Bumping의 개념을 이용하여 세 가지 모형의 결과를 조합한다. 두 번째 단계에서는 상품군 별 연관관계에 관한 규칙을 추출하기 위하여 장바구니분석을 활용한다. 상기의 두 단계를 통하여 상품군 별로 구매가능성이 높은 우량고객을 선정하여 그 고객에게 관심을 가질만한 같은 상품군 또는 다른 상품군 내의 다른 상품을 추천하게 된다. 제안하는 상품추천시스템은 실제 운영 중인 온라인 상점인 'I아트샵'의 데이터를 이용하여 프로토타입을 구축하였고 실제 소비자에 대한 적용가능성을 확인하였다. 제안하는 모형의 유용성을 검증하기 위하여 제안 상품추천시스템의 추천과 임의 추천을 통한 추천의 결과를 사용자에게 제시하고 제안된 추천에 대한 만족도를 조사한 후 대응표본 T검정을 수행하였으며, 그 결과 사용자의 만족도를 유의하게 향상시키는 것으로 나타났다.

• 대한교통학회지
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• 제24권5호
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• pp.89-108
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• 2006

우리나라도 2000 년에 65세 이상 고령자 인구가 전인구의 7%에 도달하며서 소위 고령화 사회에 진입하게 되었고 앞으로 25년간 우리나라 고령자인구의 증가율은 세계적으로 유례없이 급속할 것으로 예상된다. 이러한 측면에서 최근 고령화 문제가 사회적인 이슈로 대두됨에 따라 교통시설물 계획 등에서 고령인구의 통행특성을 고려한 계획 및 설계가 필수적으로 요구되어지고 있다 하지만, 기존의 교통존 혐의 집계분석 방법론에서는 일반인과 고령자의 평균값을 사용함으로써 고령자의 통행 특성 및 사회경제적 특성을 고려하는데 한계를 가지고 있다. 따라서 본 연구는 일반인과 다른 고령자의 통행특성을 분석하기 위해 네스티드 로지모형을 이용하여 개인의 통행특성을 반영할 수 있는 비집계분석의 방법론으로 활동 스케줄링 모형을 구축하고 정립하였다. 본 연구에서의 분석결과 일반인과 비교해 고령자의 통행특성은 직장인과 비직장인 모두에서 출발시간과 수단 선택에서 큰 차이를 가지는 것으로 분석되었다 이러한 개인 통행특성의 차이를 간과한 기존의 교통존 중심의 집계분석 방법론으로 장래 수요 예측시에 큰 편이를 초래할 것으로 예상된다 따라서 본 연구는 개인통행특성을 고려하기 위해 활동기반모형의 필요성을 강조할 수 있는 좋은 선행과제가 될 것으로 기대한다 또한, 활동기반분석의 지속적인 연구 및 이에 대한 개발은 현재 대두되고 있는 도로사업 평가의 신뢰성, 향후교통시설물 계획 및 설계 평가에 중요 요소로 인식되는 교통량 예측 등에 대한 신뢰성 향상에 많은 기회를 할 것으로 판단된다

• 한국환경생태학회지
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• 제35권5호
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• pp.480-489
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• 2021

기후변화는 동·식물의 서식지와 개체군을 감소, 소멸시키며, 생물다양성 보존에 위협이 되고 있다. 특히, 도롱뇽과 (Hynobiidae)에 속한 종들은 다른 분류군들에 비해 행동권이 작고, 분산 능력이 극히 제한되기 때문에 기후변화에 매우 취약한 분류군이다. 본 연구에서는 한국꼬리치레도롱뇽(Onychodactylus koreanus)의 관찰지점과 종 분포 모델링 기법을 바탕으로 국내 서식하고 있는 한국꼬리치레도롱뇽의 주요 분포지역과 서식특성을 파악하고 기후변화에 따른 분포변화를 예측하였다. 그 결과 고도가 그들의 분포에 가장 주요한 영향을 끼친 환경변수로 확인되었으며, 강원도와 경상북도와 같은 고도가 높은 산림 지역에 밀집된 분포 형태를 보였다. 이처럼 종 분포 모델에서 예측된 공간적 분포 범위와 서식특성은 선행 조사 결과를 충분히 포함하고 있었다. 기후변화에 따른 분포변화를 확인한 결과, 한국꼬리치레도롱뇽은 현재 분포 범위에 비해 RCP4.5 시나리오에서 62.96% 가 감소할 것으로, RCP8.5 시나리오에서는 98.52% 감소할 것으로 예측되어 기후변화로 인해 서식 적합 공간들이 급격하게 감소하는 것으로 확인되었다. 모델의 AUC값은 현재에서 0.837, RCP4.5에서 0.832, RCP8.5에서 0.807로 높게 측정되었다. 이러한 결과들은 기후변화로 인해 영향을 받는 양서류의 보전 대책 수립에 중요한 기초자료가 될 수 있을 것이다. 추후, 한국꼬리치레도롱뇽의 생활사에 따른 서식지 특성과 미세한 서식 요인들이 반영된 다양한 분석기법을 통한 추가적인 연구가 수행된다면 종 감소에 영향을 끼치는 주요환경 요인들을 밝혀낼수 있을 것으로 판단된다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제24권3호
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• pp.375-388
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• 2019

지구의 탄소순환을 이해하고 미래 대기 $CO_2$의 농도와 기후 변화를 예측하기 위해서는 해양과 대기 사이 $CO_2$ 교환율(sea-to-air $CO_2$ flux)의 시공간 변화를 정확하게 추정하는 것이 필요하다. 연구선을 이용한 현장 관측이 갖고 있는 시공간 제약으로 인해 동해에는 매우 제한적인 표층 이산화탄소분압($fCO_2$) 자료만 존재한다. 이 연구에서는 위성 및 수치모형에서 얻은 수온, 염분, 엽록소, 혼합층 자료를 세 종류의 기계학습 모형에 입력하여 동해 남서부해역의 고해상도 표층 $fCO_2$ 시계열 자료를 산출하였다. 세 모형 중 현장 관측 자료를 가장 잘 재현하는 Random Forest (RF) 모형의 평균제곱근오차는 $7.1{\mu}atm$이었다. RF 모형을 이용한 $fCO_2$ 예측에 중요한 역할을 하는 변수는 수온, 염분과 시간 정보였으며, 엽록소와 혼합층 깊이는 $fCO_2$ 예측에 미미한 역할을 하였다. RF 모형에서 예측한 표층 $fCO_2$를 이용하여 계산한 동해 남서부해역의 $CO_2$ 교환율은 $-0.76{\pm}1.15mol\;m^{-2}yr^{-1}$로 이전 현장 관측 연구에서 제시한 교환율( $-0.66{\sim}-2.47mol\;m^{-2}yr^{-1}$) 범위 중 작은 값에 해당한다. RF 모형의 표층 $fCO_2$ 시계열 자료는 1주일 내외의 짧은 시간 사이에도 $CO_2$ 교환율이 상당히 변할 수 있음을 보여주었다. 앞으로 보다 정확한 $CO_2$ 교환율 산출을 위해서는 $fCO_2$가 급격하게 변화하는 봄철에 높은 해상도의 현장 관측을 수행할 필요가 있다.

• 한국도시환경학회지
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• 제18권4호
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• pp.531-546
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• 2018

동아시아지역을 대상으로 황사배출량 산정 모듈 및 이를 적용한 예보시스템을 개발하였고, 개발된 모형의 화학수송모델링 정합도 및 실시간 예보 운영 평가를 진행하였다. 2015년 화학수송모델링 정합도 평가 결과, 중국 지역에서는 황사 배출량을 적용한 예보 모형이 과대평가하는 기간이 있으나 대부분 지역에서 저평가 되었던 $PM_{10}$ 을 보완하고, 통계수치가 개선되는 것을 확인할 수 있었다. 한국 지역에서는 황사 발생일인 2월 22일~24일, 3월 16일~17일(서울지역대상)에는 황사의 유입을 적절히 모사하였으나 황사가 관측되지 않은 4월에는 황사를 적용한 예보모델이 과대평가하는 것을 확인할 수 있었다. 그러나 황사를 적용한 예보모형은 한반도 대부분 지역에서 저평가 되었던 $PM_{10}$ 을 보완하고, 통계수치가 개선되는 것을 확인할 수 있었다. 2017년 예보 성능 평가 결과, 황사배출량을 적용한 예보모델은 기존 모델과 비교하였을 때, POD는 대부분 개선되지만, A는 유사 또는 감소, FAR는 대부분 증가하는 경향이 나타났다. 황사배출량을 적용한 예보모형은 동아시아 지역에 저평가 하고 있는 $PM_{10}$ 을 보완하는 장점이 있지만, 황사배출량 산정의 불확실성 등이 내제되어 모델이 측정값을 과대모의하여 오경보율이 높다. 따라서 한반도 지역에 대표 대기질 예보모형으로 사용하기는 부적절하다고 판단된다. 그러나 황사 기간에는 황사배출량 모델의 모사성능은 우수하였으므로, 황사가 발생하는 기간에는 기존 모델과 융합하여 예보관이 예보하는 것이 필요하다고 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.157-173
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• 2021

소비자의 욕구와 관심에 맞추어 개인화된 제품을 추천하는 추천 시스템은 비즈니스에 필수적인 기술로서의 그 중요성이 증가하고 있다. 추천 시스템의 대표적인 모형 중 협업 필터링은 우수한 성능으로 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그러나 협업필터링은 사용자-아이템의 선호도 정보가 충분하지 않을 경우 성능이 저하되는 희소성의 문제가 있다. 또한 실제 평점 데이터의 경우 대부분 높은 점수에 데이터가 편향되어 있어 심한 불균형을 갖는다. 불균형 데이터에 협업 필터링을 적용할 경우 편향된 클래스에 과도하게 학습되어 추천 성능이 저하된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 많은 선행연구들이 진행되어 왔지만 추가적인 외부 데이터 또는 기존의 전통적인 오버샘플링 기법에 의존한 추천을 시도하였기에 유용성이 떨어지고 추천 성능 측면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 CGAN을 기반으로 협업 필터링 구현 시 발생하는 희소성 문제를 해결함과 동시에 실제 데이터에서 발생하는 데이터 불균형을 완화하여 추천의 성능을 높이는 것을 목표로 한다. CGAN을 이용하여 비어있는 사용자-아이템 매트릭스에 실제와 흡사한 가상의 데이터를 생성하여, 희소성을 가지고 있는 기존의 매트릭스로만 학습한 것과 비교했을 때 높은 정확도가 예상된다. 이 과정에서 Condition vector y를 이용하여 소수 클래스에 대한 분포를 파악하고 그 특징을 반영하여 데이터를 생성하였다. 이후 협업 필터링을 적용하고, 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 추천 시스템의 성능을 최대화하는데 기여하였다. 비교 대상으로는 전통적인 오버샘플링 기법인 SMOTE, BorderlineSMOTE, SVM-SMOTE, ADASYN와 GAN을 사용하였다. 결과적으로 데이터 희소성을 가지고 있는 기존의 실제 데이터뿐만 아니라 기존 오버샘플링 기법들보다 제안 모형의 추천 성능이 우수함을 확인하였으며, RMSE, MAE 평가 척도에서 가장 높은 예측 정확도를 나타낸다는 사실을 증명하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제23권4호
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• pp.42-51
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• 2020

본 연구는 산림기본법 10조에 명시되어 있는 산림자원 및 임산물 수급의 장기전망을 통한 제6차 산림기본계획 수립을 지원하기 위하여 수행되었다. 우리나라 산지의 정의는 산지관리법에서 명시하고 있으며 산림 조성, 생산, 관리를 위해 필수 불가결한 요소로서 미래 산림자원의 변화를 예측하는데 가장 기본이 되기 때문에 미래의 산지면적 변화를 예측하는 것은 향후 계획수립을 위해 매우 중요하다. 그리하여 본 연구에서는 지대극대화 이론에 근거한 임업부가가치, 농업소득, 인구밀도를 종속변수로 하는 다항로지스틱 모형을 개발함으로써 미래의 산지면적, 농지면적, 도시 및 기타지의 면적 변화를 예측할 수 있었다. 그 결과 산지면적은 2026년까지 약 6,300천ha로 줄어들어 현재 대비 약 34천ha의 감소분이 발생할 것으로 전망되었으며, 이후 2027년부터는 반등을 시작하여 6,470천ha로 늘어나 약 172천ha의 증가분이 발생할 것으로 예측되었다. 이러한 산지면적의 증가는 임업부가가치의 증가와 관련이 있고, 농지면적의 증가는 농업소득의 증가, 그리고 도시 및 기타지의 증가는 인구밀도의 증가와 양의 상관관계를 가지고 있는 것으로 분석되었다. 그러나 산지면적의 주된 증가원인은 한계효과와 탄성치가 큰 인구밀도의 감소로 밝혀졌는데, 이는 저출산으로 인해 절대인구가 2032년부터 감소함에 따라 산지면적의 증가하기 때문인 것으로 나타났다. 또한 산지면적의 증가분은 도시 및 기타지에서 산지로 전환되는 면적이 대부분을 차지하는 것으로 나타났는데, 이것은 인구감소에 따른 도시 주변 지역의 인구 공동화 현상과 지방 소도시의 소멸 등과 같은 사회적인 문제에 기인하는 것으로 분석되었다. 이러한 산지의 증가를 산지관리 차원에서 살펴보면, 증가되는 산지면적은 지목상 임야 이외의 토지로부터 편입될 것으로 전망되기 때문에, 사후 산지관리법상의 산지로서 관리되기 위해서는 산림 관련 법령의 정비는 물론 변화에 대응한 새로운 산지관리 체계를 구축하는 것이 필요할 것으로 판단된다.