• 디지털콘텐츠학회 논문지
• /
• 제10권4호
• /
• pp.639-648
• /
• 2009

지구 환경의 문제에 따른 기상의 변화가 주요 이슈가 제기되고 매년 각종 재해로 인한 사 회적 손실이 발생되고 있다. 이와 함께 각종 재해로 인해서 전력수송망 또한 자연 환경에 그대로 노출되어 기상, 재해의 영향으로 고장요인이 증가하고 있다. 전력설비의 이상 발생시 정전 사태로 이어져, 생산설비, 국민생활에 심각한 타격을 줄 수 있다. 따라서 이러한 자연의 영향과 재해로부터 전력설비를 보호하고 안정적으로 전력을 공급하기 위한 시스템의 필요성이 대두하게 되었다. 본 연구에서는 기상의 변화와 재해의 영향을 파악하고, 자연기상정보의 데이터화와 실시간 관측시스템을 연결하는 재해고장 분석시스템의 개발 과정과 결과를 기술한다. 개발과정에서는 개발방법론을 따라서 대내외적으로 운영되는 시스템과 실시간적으로 전송하고, 지리정보(Feature)화 하여 수치지도상에서 GIS 응용분석 기술을 적용하도록 분석함으로써, 취약설비 추출과 효율적인 설비 관리를 위한 기법을 제시하고 있다. 또한 재해고장분석시스템 구축 결과, 설비 고장의 최소화, 설비 운영업무 효율성 제고, 과학적인 중기보강 계획 자료 제공, 투자비용 절감과 전력 공급서비스 품질향상은 물론 다양한 현장 업무 지원이 가능함을 보여주고 있다.

• 자원ㆍ환경경제연구
• /
• 제33권1호
• /
• pp.1-32
• /
• 2024

배출권거래제는 대표적인 기후정책으로 온실가스 총배출량의 87%(2021년 기준)에 대한 감축 유인체계를 형성한다. 상당량의 감축이 기대되는 가운데 배출권가격 변동이 경제, 에너지 및 환경 부문에 미칠 파급 효과에 대한 심도있는 이해가 필요하다. 본 고는 거시계량 기반 연립방정식 모형을 통해 배출권거래제의 정책효과를 분석한 국내 최초의 연구로, 한국표준산업분류(경제), 에너지밸런스(에너지), 국가온실가스인벤토리(환경)를 연결해 현실 설명력을 제고한 데 의의를 지닌다. E3 동학에 대한 분석결과에 따르면 4년에 걸친 배출권가격의 50% 인상 충격은 온실가스 배출량 감소(-0.043%)와 함께 주요 거시변수인 실질GDP(-0.058%), 민간소비(-0.003%) 및 투자(-0.301%) 등의 하방 이동으로 귀결된다. 배출권가격의 인상은 온실가스 감축목표 달성의 필수불가결한 요소로, 가격 인상 충격에 따른 이행리스크에 대응함으로써 거시 경제의 지속가능성을 담보하기 위해 경매수익을 활용한 세수환원 방안을 검토할 수 있다. 본 연구는 법인세 경감 및 경상이전지출 확대 등 세수환원 수단 중 성장 측면에서 후자의 정책 비교우위를 확인했다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제18권3호
• /
• pp.472-485
• /
• 2018

본 연구는 용인시의 채무제로화 정책과정을 Kingdon의 다중흐름모형을 통해 분석하여 지방정부의 재정역량 강화 및 경쟁력 제고에 기여하고자 하였다. 용인시는 2012년 기준 약 8,000억원의 지방채무를 가지고 있었으나 2017년 초 채무상환을 완료하였다는 점에서 분석대상으로 선정하였다. 분석 결과 첫째, 정책문제의 흐름은 용인시의 채무지표에 대한 인식, 경전철사업의 실패 및 역북지구의 택지분양 실패이다. 둘째, 정치의 흐름은 새로운 지방자치단체장의 당선과 공무원 예산 삭감 등의 행정부 협조, 주민들의 협조로 볼 수 있다. 셋째, 정책대안의 흐름은 대규모 투자사업 축소, 유휴공유 재산 매각을 통한 세입확대 및 세수증대, 경전철 활성화 정책이다. 이러한 정책문제의 흐름, 정치흐름, 정책대안의 흐름이 독립적으로 흐르다가 부동산경기 활성화와 역북지구 매각이라는 정책의 창이 열리면서 경전철 활성화 등의 기타 정책적 요소와 결합하였다. 이 과정에서 긴축재정을 위한 관계기관 협상과 설득 등의 정책선도가의 역할이 크게 작용하였다. 이러한 정책의 산출물로써 용인시는 채무제로를 달성하게 되었다. 본 연구를 통해 지방재정 역량 제고를 위해서 정책선도가의 역할의 중요성 뿐만 아니라 행정부와 시민의 협조, 대형 투자사업 추진 검토체계 등의 제도적 보완이 필요함을 밝혔다.

• 통상정보연구
• /
• 제16권1호
• /
• pp.25-42
• /
• 2014

본 연구는 중국에 진출한 아프리카기업의 내생변수인 해외시장몰입이 마케팅전략과 시장진입전략에 어떤 영향을 미치는지를 실증분석 하였고, 해외시장몰입과 기업성과만족도의 상관관계분석을 살펴보았다. 해외시장몰입은 중국기업의 성과만족도에 유의한 정(+)의 영향을 보였다. 시장진입전략과 마케팅전략은 중국기업이 아프리카에 해외직접투자를 진행할 때 기업의 해외시장몰입도에 완전매개효과로 나타났다. 또한 중국기업이 해외활동을 진행할 때 시장진입전략과 마케팅전략의 효과를 분석 검증해 봄으로써 앞으로 아프리카에 직접투자 시 효과적인 제안 및 시사점을 제시하였다.

• 한국언론정보학보
• /
• 제54권
• /
• pp.58-75
• /
• 2011

이 연구는 케이블TV SO의 지역채널 운영 현황과 이와 관련된 재허가 심사제도를 분석하는 데 연구목적이 있다. 다른 유료방송 플랫폼과 달리 SO에게만 부여하고 있는 지역채널 편성 의무는 케이블TV로 하여금 상당한 공익성을 담보하도록 요구하고 있지만, 방송시장의 경쟁이 가속화되는 환경 속에서는 이를 지속적으로 유지 발전시키기가 쉽지 않은 구조이다. 방송평가나 재허가제도가 지역채널의 존치를 담보하는 기제로 작용하고 있긴 하지만 실질적인 역할을 하는 데는 한계가 없지 않다. 이러한 문제의식 하에 세 가지의 연구문제를 설정하였으며, 문헌분석, 2차 자료 분석, 전문가 심층인터뷰 등의 방법론을 사용하였다. 연구결과, 지역채널은 SO마다 거의 종일편성이 이루어지고 있지만 순환편성의 비율이 점차 증가하고 있고, 제작비용은 감소하는 추세여서 질적인 측면에서는 퇴행적 조짐을 보이고 있는 것으로 나타났다. 또한 재허가 심사의 방송평가 점수에서 지역채널 운영실적은 그다지 긍정적이지 않았다. 이러한 결과는 지금까지의 지역채널에 대한 정책기조에 변화를 가져올 필요가 있음을 의미한다고 할 수 있으며, 그에 따른 몇가지 정책대안을 제시하였다.

• 한국건설관리학회논문집
• /
• 제9권5호
• /
• pp.194-203
• /
• 2008

건설R&D 사업은 1994년에 12억원으로 시작하여 2004년에는 300억원으로 총 1,257억원(총 418건)을 투자하였지만, 과제당 연구비가 약 3억원으로 소형과제 위주로 추진됨으로써, 건설현장에 적용할 수 있으며, 사업화가 가능한 연구결과물은 거의 없었다. 또한 건설R&D 성과측정에 대한 관심이 상대적으로 적었고 그 중요성도 인식하지 못했던 것이 사실이었다. 특히 건설 R&D 성과측정 결과를 비교하기 위한 정형화된 방법론 및 계량화된 측정 자료를 가지고 있지 못해서 연구성과를 기반으로 한 지속적인 연구개발 투자보다는 매년 기술수요조사에 대응하는 형태의 연구개발투자가 이루어졌다. 따라서 본 연구에서는 스타기술 평가를 위한 성과지표들을 선정하기 위해 Balanced Score Card (BSC) 방법론을 응용하여 건설분야 R&D에 맞도록 생산성, 지식축적, 인력양성, 공공복지 4가지로 수정하며 건설R&D 성과분석 방법론을 제안하였다. 이렇게 계량화된 성과자료는 건설 R&D 투자의 근거자료가 되고 그동안 측정하기 어려웠던 건설기술의 가치에 대한 신뢰성을 제고하여 건설R&D 예산을 지속적으로 확보하기 위한 중요한 기본 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 국제지역연구
• /
• 제15권2호
• /
• pp.247-273
• /
• 2011

한국기업의 대중국 M&A투자는 1990년 초반 시작되었으나 신설투자에 비해 매우 미미한 수준에 머물러 있었다. 2000년대에 이르러 활성화되기 시작하여 2007년 최고정점으로 이후 감소세를 돌아 섰다. 그동안 한국기업의 대중국 M&A 투자전략에 대한 연구는 많이 진행되어 왔으나, 대 중국 M&A 투자의 결정요인 및 투자에 영향을 미치는 요인에 관한 연구는 많지 않았다. 본 연구에서는 한국 기업의 대중국 진입방식에 있어서 M&A와 신설투자에 영향을 미치는 요인을 투자본국과 현지국의 거시경제 변수를 중심으로 분석 하였다. 분석결과 첫째, 환율변수의 경우 한국의 원화가치가 하락하는 경우 M&A나 신설투자 모두 부의 상관관계를 나타내고 있다. 둘째, 자본조달비용 변수로서 한국의 실질이자율은 M&A의 경우 통계적으로 유의하지 않았다. 셋째, 현지국의 주가지수의 경우 중소기업과 경공업의 분석결과 부의 상관관계가 나타나고 있지만, 대기업이나 중화학공업의 분석결과는 예상과 달리 정의 상관관계를 나타내고 있었다. 넷째, 현지국의 시장개방도 변수의 경우 신설투자나 M&A 모두 정의 상관관계가 나타나고 있었다. 마지막으로, 현지국의 시장규모변수인 중국의 GDP의 경우 M&A의 경우에는 통계적으로 유의하지 않았고 신설투자는 강한 정의 상관관계가 나타나고 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제20권1호
• /
• pp.75-84
• /
• 2019

본 연구에서는 자신을 덕후라고 지각하는 덕후 집단의 덕후 활동 및 몰입 수준이 자신을 덕후로 지각하지 않는 일반 성인집단과 차이가 있는지, 덕후 활동 전후에 실제로 정서 변화의 차이가 있는지 알아보고자 하였다. 연구 대상은 성인 227명이었고 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 자신을 덕후라고 지각하는 덕후 집단은 비덕후 집단에 비해 덕후 활동에 투자하는 비용 및 1일 투자 시간이 많았고 특히 1주 활동 시간 및 지속기간(년수)가 유의하게 길었다. 둘째 자신을 덕후라고 지각하는 정도 및 덕후 활동 수준이 높을수록 몰입도가 높았으며 덕후 집단은 비덕후 집단보다 몰입 수준이 높았다. 셋째, 비덕후 집단에서는 덕후 활동 전후에 따른 긍정 정서 및 부정 정서의 변화가 없었던 반면 덕후 집단에서는 덕후 활동을 하기 전보다 후에 행복감, 즐거움, 평온, 쾌감 등의 긍정 정서가 증가하고 분노, 불안, 슬픔, 수치심, 죄책감 등 부정 정서가 유의하게 감소하였다. 덕후 지각 및 덕후 활동에는 몰입 수준을 증가시키며 부적 정서를 완화하고 긍정 정서를 고양시키는 긍정적 기능이 있는 것으로 시사된다.

• 지식경영연구
• /
• 제22권2호
• /
• pp.19-32
• /
• 2021

암호화폐 중 대표적인 비트코인은 전 세계적으로 많은 관심을 받고 있으며 비트코인의 가격은 등·하락을 거듭하며 높은 변동성을 보이고 있다. 높은 변동성은 투자자들에게 위험 요인으로 작용하며 무분별한 투자로 인한 사회적 문제를 야기시킨다. 비트코인의 가격은 세계의 환경변화에 영향을 받으며 신속하게 반응하기 때문에 실시간으로 다양한 정보를 제공하는 뉴스 정보는 비트코인 가격의 변동성 예측에 유용한 정보를 제공한다. 즉, 긍정적인 뉴스는 투자심리를 자극할 것이며 반대로 부정적인 뉴스는 투자심리를 위축시킬 것이다. 따라서 본 연구에서는 비트코인의 수익률 변동을 예측하기 위해 뉴스의 감성정보와 딥러닝을 적용하였다. 로짓, 인공신경망, SVM, LSTM을 적용하여 단일 예측모형을 구축하였으며 예측성과를 향상시키기 위한 방법으로 통합모형을 제안하였다. 과거의 가격정보를 기반으로 구축한 예측모형과 뉴스의 감성정보를 반영한 예측모형의 성과를 비교한 결과 뉴스의 감성정보를 반영한 예측모형의 성과가 우수하게 나타났으며 통합모형의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다. 본 연구는 비트코인 수익률 변동에 대한 예측모형을 통해 무분별한 투자를 예방하고 투자자들의 현명한 투자가 이루어질 수 있도록 유용한 정보를 제공할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
• /
• 제22권4호
• /
• pp.177-192
• /
• 2016

기계학습(Machine Learning)은 인공 지능의 한 분야로, 데이터를 이용하여 기계를 학습시켜 기계 스스로가 데이터 분석 및 예측을 하게 만드는 것과 관련한 컴퓨터 과학의 한 영역을 일컫는다. 그중에서 SVM(Support Vector Machines)은 주로 분류와 회귀 분석을 목적으로 사용되는 모델이다. 어느 두 집단에 속한 데이터들에 대한 정보를 얻었을 때, SVM 모델은 주어진 데이터 집합을 바탕으로 하여 새로운 데이터가 어느 집단에 속할지를 판단해준다. 최근 들어서 많은 금융전문가는 기계학습과 막대한 데이터가 존재하는 금융 분야와의 접목 가능성을 보며 기계학습에 집중하고 있다. 그러면서 각 금융사는 고도화된 알고리즘과 빅데이터를 통해 여러 금융업무 수행이 가능한 로봇(Robot)과 투자전문가(Advisor)의 합성어인 로보어드바이저(Robo-Advisor) 서비스를 발 빠르게 제공하기 시작했다. 따라서 현재의 금융 동향을 고려하여 본 연구에서는 기계학습 방법의 하나인 SVM을 활용하여 매매성과를 올리는 방법에 대해 제안하고자 한다. SVM을 통한 예측대상은 한국형 변동성지수인 VKOSPI이다. VKOSPI는 금융파생상품의 한 종류인 옵션의 가격에 영향을 미친다. VKOSPI는 흔히 말하는 변동성과 같고 VKOSPI 값은 옵션의 종류와 관계없이 옵션 가격과 정비례하는 특성이 있다. 그러므로 VKOSPI의 정확한 예측은 옵션 매매에서의 수익을 낼 수 있는 중요한 요소 중 하나이다. 지금까지 기계학습을 기반으로 한 VKOSPI의 예측을 다룬 연구는 없었다. 본 연구에서는 SVM을 통해 일 중의 VKOSPI를 예측하였고, 예측 내용을 바탕으로 옵션 매매에 대한 적용 가능 여부를 실험하였으며 실제로 향상된 매매 성과가 나타남을 증명하였다.