• 대한설비공학회지:설비저널
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• 제14권1호
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• pp.1-11
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• 1985

Solar/absorption cooling system was analyzed and its operating condition was examined. For the system, the optimum size of absorption refrigerator and collector area should be determined. As the temperature of water supplied to the generator increases, the collector efficiency decreases whereas the coefficient of performance of absorption refrigerator increases up to a certain point, and vice versa for decreasing of the temperature of water supplied to the generator . Thus if the reeling load is given, the appropriate operating condition can be determined between the two opposing trends by simulation program. As an example of the simulation, the case of Jejudo province was studied. Under the conditions (such as weather data and prices of components, etc.) given en the sample calculation, the result shows that the optimum temperature of water supplied to the generator turned out to be $80.3^{\circ}C$, and still shows a large economical disadvantage in present stage compared to the case of conventional vapor compression cooling/heating combined heat pump system.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제35권2호
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• pp.107-131
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• 2013

본고는 글로벌 금융위기 이후 자산가격 버블의 이해에 대한 관심이 높아지고 있는 여건을 감안하여 우리나라 주가에 펀더멘털과 무관한 I(1)인 비정상 확률적 추세(stochastic trend)가 존재하는지의 여부를 주가 배당금의 2변수 VAR 모형에서 검정하고 이를 추정하여 보았다. 이 추세는 주가의 합리적 버블을 추정하기 어려운 점을 감안하여 도입한 것으로, 공적분 및 오차수정모형을 해석하는 경우 양자 간에 유사성이 있음을 설명한다. 한편, 분석 모형에서 주가와 배당은 모두 I(1)인 시계열이며 서로 Engle-Granger 공적분 관계인 것으로 가정한다. 이런 이론적 틀에서 배당금 충격(펀더멘털)의 추세와 통계적으로 상관관계가 없는 주가 내 추세의 추정이 잘 알려진 베버리지-넬슨 분해(Beveridge-Nelson decomposition)를 통해 가능함을 보인다. 또한 이의 검정은 표준적인 t-검정을 통해 쉽게 수행될 수 있음도 보인다. 이러한 추세가 주가에 존재할 경우 일단 발생한 충격은 영구히 지속되며 경제적 영향 역시 항구적일 수 있다. 실증분석에서 1976~2012년 중 연간 실질 KOSPI 지수와 배당 자료를 분석한 결과, 한국주가에 '펀더멘털과 무관한 추세가 존재하지 않는다'는 귀무가설을 기각할 수 없는 것으로 나타났으나, 올림픽 이후 기간의 경우에는 부분적으로 주가변동을 견인하는 것으로 추정된다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권4호
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• pp.807-814
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• 2021

코로나-19로 인해 경제 활동이 낮아지고 주식 시장이 침체하면서 주식 투자를 통해 또 다른 소득을 마련하기 위해 많은 사람이 주식 시장에 뛰어들고 있다. 사람들의 관심이 높아지면서 더 많은 수익을 얻기 위한 주가 분석 연구가 많이 진행되고 있다. 주가는 종목별 변동의 흐름이 다르므로 각 주가 종목별로 독립적이며 일관적으로 분석할 필요가 있다. 이러한 문제를 해결하고자 본 논문에서는 강화학습 기법 중 하나인 Asynchronous Advantage Actor-Critic(A3C)를 이용하여 주가를 분석할 수 있는 모델 및 서비스를 설계 및 구현하였다. 주식 시장 데이터로 종목별 주가 및 국채, 코스피와 같은 외부 요인들을 반영하였다. 또한 웹페이지 제작을 통해 시각화한 정보를 제공하여 투자자들이 투자 기업에 대한 재무제표를 비롯하여 국내외 경제 및 정치의 흐름을 모두 분석하지 않고도 안전한 투자를 할 수 있도록 서비스를 제공한다.

• 문화경제연구
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• 제17권2호
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• pp.3-28
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• 2014

공연예술 수요는 가격 이외의 사회 경제적 요인들 그리고 교육과 경험 지식 같은 문화자본의 영향을 받는다고 알려져 있다. 공연에 대한 지식과 경험과 관련하여 본 연구에서는 개별 공연이 가지는 정보가 수요에 미치는 영향을 거래비용 관점에서 분석하려 하였다. 이를 위해 실제 공연장 자료를 바탕으로 연구 모형을 회귀분석을 이용하여 선택된 공연의 장르, 가격, 인지도 등의 요소가 유료관람객 수에 준 영향을 실증 분석한 결과, 거래비용 특성에 따라 수요가 달라짐을 알 수 있었다. 그리고 일반적으로 가격과 수요는 반비례 관계로 알려져 있으나, 분석 결과 일정 가격 이상에서는 정비례 관계로 나타났다. 이 결과를 해석해보면, 가격이 상품의 질을 평가하는 정보로 사용된 것으로 볼 수 있으며, 관객이 공연관람을 통하여 얻을 수 있는 기대효용에 가격이 영향을 미치는 것을 의미한다. 상기한 분석결과를 통하여 공연의 가격에 따른 소비자의 거래비용의 경향을 확인할 수 있었다. 또한 분석 결과가 순수한 공연 관람 이외의 사회적 맥락의 소비라는 이론을 뒷받침할 수 있는 가능성을 보여주었다.

• 경영과정보연구
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• 제37권3호
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• pp.65-81
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• 2018

본 연구는 ARDL 모형을 이용하여 한국의 원유수요의 장기와 단기 자체가격, 교차가격 및 소득탄력성을 추정하였다. 첫째, ARDL-UECM의 한계검정결과에서 장기공적분관계가 종속변수인 원유수요와 독립변수인 자체가격과 교차가격 및 소득변수간에 존재하였다. 둘째, ARDL 모형(장기정태모형)을 통해 장기 모수들이 추정되었다. 셋째, 일부의 잔차의 자기상관이 존재하였으나, 반면에 설정오류가 발견되지 않았고 잔차항이 정규분포를 나타내었으며 이분산이 존재하지 않았고 CUSUM & CUSUMSQ 결과에서는 계수가 안정적이었다. 넷째, 추정된 원유수요에 대한 절대값으로 측정된 장기자체가격과 교차가격탄력성 및 소득탄력성은 모두 유의하며 1보다 크고 탄력적으로 민감하였으나, 반면에 단기자체가격과 교차가격탄력성 및 소득탄력성은 모두 유의하며 1보다 적고 비탄력적으로 민감하지 않았을지라도, 장기와 단기의 모든 탄력성들이 실제부호와 기대부호가 일치하였다. 다섯째, 국내의 일부 연구를 제외하고 대부분의 국외의 이전연구에서 단기자체가격과 교차가격 및 소득탄력성은 본 연구의 장기자체가격과 교차가격 및 소득탄력성보다 모두 더 낮다는 것을 확인하였다. 따라서 외국원유에 너무 의존하는 한국은 원유가격의 충격에 취약하게 되므로 유가 상승은 확실히 한국의 무역수지에 부정적인 영향을 미칠 수 있으므로 장기적 원유가격의 탄력성을 이용하여 한국의 원유수요를 효율적으로 통제하고 관리하는데 도움을 줄 수 있다고 사료된다. 시사점으로 원유와 관련한 국가별 정책변화 및 시장동향 모니터링의 강화, 국가별 정책 및 시장현황 맞춤형 진출전략의 수립, 신시장 개척 및 진출분야 다양화를 통한 적극적인 시장선점 노력의 강화 등이 필요하다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권12호
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• pp.883-893
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• 2023

2020년 기준 한국의 곡물자급률은 20.2%에 불과하지만 곡물수출국에서 발생하는 가뭄이 국내에 미치는 영향은 아직 면밀히 분석되지 않았다. 본 연구에서는 증발산 기반 가뭄지수인 Evaporative Stress Index (ESI)를 이용해 세계 주요 곡물생산지역의 농업가뭄의 발생빈도, 장기추세, 자연진동과의 상관성을 분석하였다. 또한 국제 곡물거래가격과 작물생산지역의 가뭄면적을 비교하여 해외에서 발생한 가뭄이 한국 경제에 미치는 영향을 정성적으로 평가하였다. ERA5 기후재분석자료로 산정된 ESI는 전지구적으로 토양수분과 강한 상관성을 보였으며 특히 작물재배 지역에서의 둘의 상관성이 매우 강하게 나타났다. 작물재배지역에서의 높은 상관성은 강한 지면-대기결합을 의미하며, 이 때문에 작은 토양수분 부족이 상대적으로 큰 수확량 손실로 연결될 가능성이 크다. 1991-2022 기간 작물재배지역에서 ESI는 뚜렷한 감소추세를 보였으며 지구온난화와 함께 가뭄면적이 증가할 가능성이 있다. 2012년과 2022년에 급격히 상승한 국제곡물가격은 수출국에서 발생한 대규모 가뭄과 밀접한 관계가 있는 것으로 분석되었으며 한국의 생산자물가지수를 상승시킨 주요 원인 중 하나로 판단된다. 본 연구는 해외지역에서 일어나는 가뭄의 영향을 줄이기 위해 감시와 위험관리 전략이 필요함을 시사한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권9호
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• pp.367-374
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• 2021

주가 예측은 경제, 통계, 컴퓨터 공학 등 여러 분야에서 연구되는 주제이며, 특히 최근에는 기본적 지표나 기술적 지표 등 다양한 지표로부터 인공지능 모델을 학습하여 주가의 변동을 예측하는 연구들이 활발해 지고 있다. 본 연구에서는 S&P500 등의 해외지수, 과거 KOSPI 지수, 그리고 KOSPI 투자자별 매매 동향으로부터 KOSPI의 등락을 예측하는 딥러닝 모델을 제안한다. 제안 모델은 주가 등락 예측을 위하여 비지도 학습 방법인 적층 오토인코더를 이용하여 잠재변수를 추출하고, 추출된 잠재변수로부터 시계열 데이터 학습에 적합한 LSTM 모델로 학습하여 당일 시가 대비 종가의 등락을 예측하며, 예측된 값을 기반으로 매수 또는 매도를 결정한다. 본 연구에서 제안하는 모델과 비교 모델들의 수익률 및 예측 정확도를 비교한 결과 제안 모델이 비교 모델들 보다 우수한 성능을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.157-177
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• 2022

투자자들은 증권회사가 제공하는 시세표인 Limit Order Book 정보를 통해 국내외 투자자들이 제출하는 주문 정보를 실시간으로 파악하면서 거래에 참여하고 있다. Limit Order Book에 실시간으로 공개되고 있는 주문 정보가 주가 예측에서 유용성이 있을까? 본 연구는 장 중 투자자들의 매수와 매도 주문이 어느 한쪽으로 쏠리면서 주문 불균형이 나타나는 경우 미래 주가 등락의 예측 변수로서 유의성이 있는지를 분석하는 것이다. 분류 알고리즘을 이용하여 주문 불균형 정보의 당일 종가 등락에 대한 예측 정확도를 높이고, 예측 결과를 이용한 데이트레이딩 전략을 제안하며 실증분석을 통해 투자 성과를 분석한다. 자료는 2004년 1월 19일부터 2022년 6월 30일까지의 4,564일 동안의 코스피200 주가지수선물 5 분 봉 주가를 분석하였다. 실증분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 총매수 주문량과 총매도 주문량의 불균형 정도로 측정하는 주문 불균형지수와 주가는 유의적 상관성을 보인다. 둘째, 주문 불균형 정보는 당일 종가까지의 미래 주가 등락에 대해서도 유의적인 영향력이 나타났다. 셋째, 주문 불균형 정보를 이용한 당일 종가 등락의 예측 정확도는 Support Vector Machines 알고리즘이 54.1%로 가장 높게 나타났다. 넷째, 하루 중 이른 시점에서 측정한 주문 불균형지수가 늦은 시점에서 측정한 주문 불균형지수보다 예측 정확성이 더 높았다. 다섯째, 종가 등락 예측 결과를 이용한 데이트레이딩 전략의 투자 성과는 비교모형의 투자 성과보다 높게 나타났다. 여섯째, 분류 알고리즘을 이용한 투자 성과는 K-Nearest Neighbor 알고리즘을 제외하면 모두 비교모형보다 총수익 평균이 높게 나타났다. 일곱째, Logistic Regression, Random Forest, Support Vector Machines, XGBoost 알고리즘의 예측 결과를 이용한 데이트레이딩 전략의 투자 성과는 수익성과 위험성을 동시에 평가하는 샤프비율에서도 비교모형보다 높은 결과를 보여주었다. 본 연구는 Limit Order Book 정보 중 총매수 주문량과 총매도 주문량 정보의 경제적 가치가 존재함을 밝혔다는 점에서 기존의 연구와 학술적 차별점을 갖는다. 본 연구의 실증분석 결과는 시장 참여자들에게 투자 전략적 측면에서 함의가 있다고 판단된다. 향후 연구에서는 최근 활발히 연구가 진행되고 있는 딥러닝 모형 등으로의 확장을 통해 주가 예측의 정확도를 높임으로써 데이트레이딩 투자전략의 성과를 개선할 필요가 있다.

• 한국유기농업학회:학술대회논문집
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• 한국유기농학회 2009년도 상반기 학술대회
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• pp.185-197
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• 2009

Eco-friendly agricultural products(EFAPs) are on an increasing trend of supply, but not much enhancing the rate of consumption due to higher price premiums and safety concerns among core consumers. Recently, the overall domestic market is rapidly changing from supplier's into a consumer-oriented one with increasing preferences for well-known branded produce, large retailers, and e-commerce. To cope with marketing shifts and develop eco-friendly farming, marketing strategies should be properly prepared on the basis of consumption trends, purchase patterns, and the specific needs which is interlinked sectors of productions, distributions, and general process of consumption. The key factors for stimulating the demand for EFAPs are outlined as follows : classification of buyers(segmentation of markets), provision of more information and safety assurance, labeling of brands and reference prices, shopping convenience for consumers and more appropriate pricing. In order to motivate consumers to buy more EFAPs, the products' safety should be verified and they should be made to sell at specialty store such as Chorokmaul, It is necessary that government, producers, consumers, and distributors play their respective roles in developing feasible programs for marketing EFAPs. Consequently, the specialty store will greatly contribute to the development of domestic environmentally-friendly farming and to raising their standings and prospects as well.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제29권3호
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• pp.119-144
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• 2020

Purpose Real estate usually takes charge of the highest proportion of physical properties which individual, organizations, and government hold and instability of real estate market affects the economic condition seriously for each economic subject. Consequently, practices for predicting the real estate market have attention for various reasons, such as financial investment, administrative convenience, and wealth management. Additionally, development of machine learning algorithms and computing hardware enhances the expectation for more precise and useful prediction models in real estate market. Design/methodology/approach In response to the demand, this paper aims to provide a framework for forecasting the real estate market with machine learning algorithms. The framework consists of demonstrating the prediction efficiency of each machine learning algorithm, interpreting the interior feature effects of prediction model with a state-of-art algorithm, LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanation), and comparing the results in different cities. Findings This research could not only enhance the academic base for information system and real estate fields, but also resolve information asymmetry on real estate market among economic subjects. This research revealed that macroeconomic indicators, real estate-related indicators, and Google Trends search indexes can predict real-estate prices quite well.