Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권3호
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pp.423-436
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2011
정보기술의 발달과 함께 금융 자유화 확대 및 글로벌 금융시장의 동조화 등으로 인해 금융시장의 변동성이 현저하게 증폭되는 현상을 나타내고 있다. 최근 행태경제학 분야에서 이에 대한 주요 원인으로 금융시장의 무리행동에 대한 이론적 연구가 활발하게 진행되고 있지만 무리행동의 동적 속성에 대한 계량적 측정이 쉽지 않기 때문에 무리행동의 시계열적 속성을 파악할 수 있는 경험적 연구는 거의 전무하다. 따라서 본 연구는 QR-GARCH (quantile regression for generalized autoregressive conditional heteroskedasticity)모형을 이용하여 시변 무리행동을 시계열적으로 측정할 수 있는 무리 행동 측정법을 새롭게 제안하였다. 이 무리행동 측정법의 유용성과 개별 주가의 시변 무리행동 행태를 분석하기 위해 기업 규모별 세 그룹 (대기업, 일반기업, 소기업)으로 나눈 개별 주가 자료를 이용한 실증분석 결과를 수행하였으며 몇 가지 의미 있는 사실을 발견하였다. 우선 일부 대기업을 제외한 대부분의 주식 거래자에게서 무리행동이 발생하고 있으며 특히 일반기업 주식 거래자들의 경우 대기업과 소기업 주식 거래자들에 비해 강한 무리행동과 함께 심한 무리행동의 변화를 보여준다. 또한 예상과 달리 일부 무리행동 파라미터 시계열 자료에서 자기상관이 지속적으로 나타나고 있는데 이런 결과는 기업에 따라 주식 거래자의 쏠림현상이 오래 지속될 수도 있음을 의미한다.
This study explores the synoptic characteristics of cold days over South Korea and their relationship with large-scale climate variability. The cold day, which is different from cold surge, is defined when daily-mean surface air temperature, averaged over 11 KMA stations, is colder than 1-percentile temperature in each year by considering its long-term trend over 1960~2012. Such event is detected by quantile regression and the related synoptic patterns are identified in reanalysis data. Composite geopotential height anomalies at 500 hPa show that cold days are often preceded by positive anomalies in high latitudes and negative anomalies in midlatitudes on the west of Korea. While the formers are quasi-stationary and quasi-barotropic, and often qualified as blocking highs, the latters are associated with transient cyclones. At cold days, the north-south dipole in geopotential height anomalies becomes west-east dipole in the lower troposphere as high-latitude anticyclone expands equatorward to the Northern China and mid-latitude cyclone moves eastward and rapidly develops over the East Sea. The resulting northerlies cause cold days in Korea. By performing composite analyses of large-scale climate indices, it is further found that the occurrence of these cold days are preferable when the Arctic Oscillation is in its negative phase and/or East Asian monsoon circulation and Siberian high are anomalously strong.
본 연구에서는 개방형 혁신 개념을 활용하여 공공기술이전을 기업의 외부 R&D의 일환으로 간주한 뒤 기술수요기업의 관점에서 공공기술이전의 산업별 특성과 내부 R&D와의 상호작용에 대해 탐구하였다. NTIS 기술료 데이터와 한국기업정보 데이터를 매칭한 뒤 2008년부터 2011년까지 일어난 1,980개 기업의 7,645개 기술이전 자료를 추출, 회귀분석과 분위회귀분석을 실시하였다. 그 동안 기업이 공공기술이전으로부터 얻는 효과가 정성적으로 다루어져 왔으나, 본 연구에서는 산업과 기업의 특성에 따른 효과의 편차를 연구하기 위하여 정량적인 DB를 구축하고 통계적 분석을 시행하였다. 분석 결과 기술이전이 매출성장에 가하는 효과는 중고위기술과 고위기술 분야의 일부 기업들에게 편중되는 경향이 있었다. 또한 기간별(1 2 3년 후) 매출의 경우 기술이전은 기술이전 다음해의 매출에 주로 영향을 주지만, 내부 R&D의 효과는 주로 2년 후의 매출에 집중되어 있는 것으로 분석되었다. 또한 OECD 기술집약도 기준 산업분류와 4개 지정 산업군(자동차, 전자, 반도체, 화학)별로 공공기술이전의 효과에 편차가 있는 것으로 나타났으나, 기업 크기별로는 효과에 유의한 차이가 없었다.
IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) 기후변화 전망보고서에 따르면 RCP 4.5 시나리오 기준, 21세기 전 지구 평균기온은 $2.5^{\circ}C$ 상승(한반도 $+3.0^{\circ}C$)하며, 전 지구 평균강수량은 4.1% 증가(한반도 +16.0%)할 것이라 전망하고 있다(기상청, 2012). 최근 기후변화와 기상이변에 따른 도심지 폭우특성이 변화하고 있음을 많은 연구결과에서 말해주고 있으며, 그 발생 빈도와 강도가 점차 증가하고 있는 추세이다. 특히, 서울시의 경우 인구와 재산이 밀집해 있어 폭우 발생에 의한 시민의 인명과 재산 피해 우려가 크다. 따라서 본 연구에서는 서울시를 대상으로 근미래(~2050년) 기후변화 하에서의 재현기간에 따른 확률강우량 변화 특성을 분석하여 비교 평가한 후 설계 강우량 산정에 활용하고자 하였다. 관측자료 기반 강수량의 변동 특성 분석과 Non-stationary GEV방법을 이용한 비정상성 빈도해석을 수행하였으며, 근미래 폭우특성 변화분석을 위하여 CMIP5 (Coupled Model Intercomparison Project 5)에 참여한 GCMs(General Circulation Models)을 활용한 강우빈도해석을 수행하였다. Mann-Kendall Test와 Quantile Regression을 통한 서울지점 여름철 강수량(June to September)과 기준강수량 초과 강수(30, 50, 80, 100mm/hr), 연간 10th 최대 강수량(Annual Top 10th Precipitation) 등을 분석한 결과 최근 증가 경향이 뚜렷하게 나타났으며, 비정상성 빈도해석에 의한 확률강우량 분석의 가능성과 신뢰성을 확인하였다. 또한 19-GCMs을 통하여 모의된 일(Daily) 단위 강수량자료를 비모수통계적 상세화(Nonparametric Temporal Downscaling) 기법을 적용하여 시간(Hourly) 강우로 다운스케일링하였으며, 서울시 미래 확률강우량에 대한 IDF 곡선(Intensity-Duration-Frequency Curve)을 작성하여 비교?분석한 결과 지속시간 1시간 강우에 대하여 재현기간 30년, 100년 조건에서 확률강우량이 약 4%~11% 수준에서 증가하고 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과는 도심지 수공구조물의 설계빈도 영향을 진단하고, 근미래 발생가능한 확률강우량 변화에 따른 시간당 목표 강우량설정의 방법론을 제시하였다는데 의의가 있으며, 서울시의 방재성능목표 설정과 침수취약지역 해소를 위한 기후변화에 따른 수공구조물 설계 시 활용이 가능할 것으로 기대된다.
Background: The purpose of this study is to identify the factors infecting the medical care utilization from a new perspective by newly classifying the categories of administrative districts using the urban decline index and medical vulnerability index as indicators. Methods: This study targeted 150,940 people who used medical services using the 2015 cohort database (DB), 2010-2015 urban regeneration analysis index DB, and 2014-2015 public health and medical statistics DB. The decline of the region was classified using the urban decline index typed using k-means clustering and the medical vulnerability index typed using the quantile score calculation. Regression analysis was performed 3 times with medical expenditure, length of stay, and the number of outpatient visits as dependent variables. Results: There were 37 stable region (47.4%), 29 health vulnerable region (37.2%), and 12 decline region (15.4%). The health vulnerable region had lower medical expenditure, fewer outpatient visits, and a higher length of stay than the stable region. The decline region was all higher than the stable region but had no significant effect. Conclusion: The factors that cause the health disparity between regions are not only factors related to individual health behavior but also environmental factors of the local community. Therefore, there is a need for a systematic alternative that properly considers the resources within the community and reflects the characteristics of the population.
최근 코로나19 등으로 경제 불확실성이 확대됨에 따라 민간 경제주체의 경제상황을 직접적으로 반영하는 민간소비 동향을 신속히 파악할 필요성이 높아지고 있다. 이에 본 연구는 기존 거시경제지표 뿐만 아니라 빅데이터를 종합적으로 활용하여 민간소비를 실시간으로 추정(nowcasting)하는 방법을 제안하였다. 특히 초고차원 빅데이터의 적합을 위해 활용 가능한 다양한 기계학습 방법론을 비교분석하여 민간소비 추정의 정확도를 향상시키고자 하였다. 실증 분석 결과, 빅데이터를 비롯한 가용 공변량의 수가 많은 경우에는 변수를 미리 선별하여 모형적합에 활용하는 것이 민간소비 예측 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 또한 코로나19 이후 빅데이터의 반영이 민간소비 예측 성능을 더욱 크게 향상시킴에 따라 경제 불확실성이 높은 상황일수록 새로운 정보를 적시에 반영할 수 있는 고빈도 빅데이터의 활용가치가 높은 것으로 판단된다.
본 연구는 투자자의 거래행태를 민감하게 반영하는 비트코인(BTC) 시장 자료를 이용한 실증분석을 통해 COVID-19 팬데믹이 발생하기 전과 후에 변동성과 거래량의 비선형 관계가 바뀌었다는 흥미로운 사실을 발견하였다. 즉, COVID-19 팬데믹 이전의 안정적 시장 상태에서는 정보 유입 패러다임에 근거한 이론처럼 두 변수의 관계가 양(+)으로 나타났지만 COVID-19 팬데믹 기간에 발생한 극단적 시장 스트레스 상태에서는 두 변수의 의존관계 구조가 달라지고 심지어 음(-)의 관계가 나타났다. 이는 행태경제학적 관점에서 COVID-19 팬데믹 기간의 시장 스트레스 증가가 투자자의 거래 행태(behavior)를 변화시켜 자산시장에 구조변화를 일으켰으며, 변동성과 거래량의 비선형 의존관계(특히, 극단적 분위수(quantiles)의 의존성)에 중대한 영향을 미친 결과라고 추론해 볼 수 있다. 따라서 정보 유입 외에 시장 스트레스로 인한 행태적 편의나 군집행동(herding)과 같은 심리현상이 두 변수의 의존관계 구조를 변화시키는 주요인이 될 수 있다는 전제하에 이를 검정해보았다. 본 연구는 실증분석을 위해 Ross (2015)의 구조변화 탐지 검정을 수행하였으며, 독립적이고 동일하게 분포하는(i.i.d.) 임의변수 가정 없이 비선형 관계구조와 분포 꼬리 부분의 비대칭적 의존관계를 면밀히 파악할 수 있는 Copula 회귀분위수(CRQ) 접근법을 제안하였다.
본 논문의 목적은 기후변화가 북한지역에서 유역규모의 수문순환에 미치는 영향을 평가하는데 있다. 먼저, CMIP5(Coupled Model Intercomparison Project Phase 5)의 모형인 MRI-CGCM3모델을 선택하였으며, 추계학적 축소기법의 하나인 SDQDM(Spatial Disaggregation-Quantile Delta Mapping)기법을 이용하여 기후변화시나리오 자료를 편의보정 하였다. 또한 관측치와 SDQDM 기법의 적용 전·후의 비교를 통해 SDQDM기법의 타당성을 검토하였다. 또한 기후변화에 따른 극한기후가 북한의 유역규모 수문순환과 유출에 미치는 영향을 평가하고자 한다. 일반적으로 기후변화에 따른 수문순환을 전망하기에 앞서 분석에 사용되는 유출모형의 매개변수 최적화가 우선적으로 수행되어야 하지만 북한지역은 정치적 이유로 인해 미계측 유역으로 분류되어 있어 관측 유출량 자료를 확보하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 양질의 유출량자료가 있는 남한의 16개 유역을 대상으로 M-RAT모형의 최적 매개변수를 산정하였다. 또한 유역특성변수 간 상관분석을 통해 다중공선성을 고려하였고, 단계적 회귀분석을 통해 미계측 유역에 적용 할 수 있는 매개변수 추정식을 산정하였다. 매개변수 추정식의 검증을 위해 남한의 오십천, 남대천, 용담댐, 영강 유역을 미계측 유역이라고 가정하고 교차검증을 수행한 결과 4개 유역 모두 효율계수 NSE가 0.8이상으로 높은 효율성을 확인하였다. 본 논문에서는 기후변화시나리오와 추정된 유출모형의 매개변수를 이용하여 북한의 압록강 유역의 기후변화에 따른 유역규모의 수문순환과정의 변화를 평가하였다. 분석 결과, 기후변화시 강수량이 증가하였고, 기온상승으로 인해 증발산량의 증가되는 것으로 전망되었고, 유역 내 유역 저류량은 감소하는 것을 확인하였다. 유황 분석결과 Future 1, 2 기간에 풍수량은 증가하고, 갈수량이 감소하고 Future 3 기간에 풍수량과 갈수량이 증가하는 것으로 전망되었다.
수공구조물의 설계 시 적절한 확률수문량을 추정하는 것은 매우 중요하며, 이러한 확률수문량을 추정하기 위해서는 표본으로서의 수문자료를 잘 표현할 수 있는 확률분포형을 찾아야 한다. 이와 같이 수문자료에 통계적 특성을 잘 표현할 수 있는 확률분포형을 찾기 위해서 적합도 검정을 실시하며, 적합도 검정 중 하나인 확률도시 상관계수 검정은 비교적 최근에 개발되어 그 사용법이 간단하며 높은 기각능력을 갖는다고 알려져 있다. 본 연구에서는 왜곡도 계수의 영향을 고려할 수 있는 도시위치공식을 이용하여 확률도시 상관계수 검정통계량을 유도하고 그 기각능력을 검토하였으며, 그 결과를 기존에 왜곡도 계수를 고려하지 않은 확률도시 상관계수 검정 방법과 비교해보았다. 그 결과 본 연구에서 유도된 확률도시 상관계수 검정에 의한 기각능력이 기존의 검정 방법들 보다 뛰어났으며, 특히 표본 크기가 작을수록, 발생 분포형이 형상 매개변수를 가질 경우 기각능력이 높게 나타나는 것으로 나타났다.
연구자들은 IT 기술의 발전이 수요분포에 어떠한 영향을 미치는지 슈퍼스타와 롱테일 개념을 통해 상반된 주장을 하고 있다(Brynjolfsson et al., 2010). 본 연구는 거시적 관점의 수요변화에 주목한 선행연구와 달리, 미시적 관점에서 기업의 마케팅 활동과 소비자 반응 간의 관계가 제품의 위치(i.e., 슈퍼스타 vs. 롱테일)에 따라 차이가 있는지 탐색하였다. 마케팅믹스 프레임워크를 기반으로 영화 마케팅 문헌에서 제시된 마케팅믹스 요소에 대한 가설을 개발하고, 영화산업을 대상으로 한국의 63개 영화의 45일 데이터 2,835개를 분위회귀분석 방법으로 검증하였다. 분석결과, 마케팅믹스 요소가 매출액에 미치는 영향은 제품의 위치에 따라 차이가 있다는 점을 발견하였다. 구체적으로 영화의 소구 폭과 소유 미디어의 효과는 슈퍼스타 제품에서 강화되며, 롱테일 제품은 획득 미디어의 효과를 강화하고 경쟁의 부정적 효과를 완화하는 것으로 나타났다. 본 연구는 거시적 수요분포 변화에 집중해온 선행연구와 달리, 미시적 측면의 분석을 통해 실무자에게 적합한 영화 마케팅 전략을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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