• 한국토양비료학회지
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• 제40권1호
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• pp.71-76
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• 2007

높은 팽창능을 가진 서로 다른 입경의 Na-bentonite의 팽창특성과 상대적 수리전도도를 서로 다른 pH 조건하에서 조사하였다. 조사 결과 최대 팽창에 도달하는 시간은 각각 pH 6.5 이상의 조건에서는 84 시간 그리고 염산으로 처리한 pH 3.5 조건에서는 156 시간 정도가 소요되었다. 그리고 이와 같은 pH 조건하에서 팽창은 중류수로 처리시의 50 % 정도이나 입경이 증가할수록 최대 팽창지수는 다소 증가하는 경향을 보여주었다. 한편 처리 전후의 변화는 HCl으로 처리된 pH 3.5에서는 변화가 매우 크나 알카리 조건에서는 변화가 거의 없었다. 완전히 팽창된 조건하에서 수리전도도는 대기압이나 1 bar 정도의 수두압하에서는 용출이 발생하지 않았다. 그러나 인위적으로 가한 수두압이 1.5bar 이상으로 약 500초 정도 가해졌을 때 용출이 발생하기 시작하였다. 1.5, 3.0, 그리고 5.0 bars 조건하에서 안정화된 수리전도도는 $7{\times}10^{-3}cm\;day^{-1}$ 내지 $6{\times}10^{-3}cm\;day^{-1}$, 정도로 조사되었다. 그리고 수리전도도는 증류수로 처리하였을 때보다 산성조건하에서 다소 높은 것으로 조사되었다.

• 한국대기환경학회지
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• 제30권6호
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• pp.569-576
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• 2014

In this research, a few paints in the shipyard were selected and analyzed for the component and ozone production in marine paint using TVOC and GC/FID, ozone generation index (MIR, POCP) to establish measures of $VOC_s$ effectively. The concentrations of TVOC ranged between approximately 300~400 g/L and 400~500 g/L, respectively and these showed 37% of whole. Our results indicated that the main constituents of marine paints were m,p,oxylene (49%), ethyl benzene (10%), toluene (8%) and 2-propanol (5%). It was also found that xylene concentration have relatively higher impact on ozone generation. The types of paints were also investigated for their potentials. The biggest contributor was the 1 Pack Finish paint. The rest is, in their contributing order, 1 Pack Finish paint, 2 pack Finish paint, Anti-fouling paint, 2 Pack A/C paint, Ballast paint and 1 Pack A/C paint.

• 해양환경안전학회지
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• 제25권1호
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• pp.81-88
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• 2019

본 연구는 실리콘계 소포제가 해양으로 배출되었을 때 소포제 내에 존재하는 주요 성분들이 해양 저서환경에 서식하는 생물에게 미치는 영향을 알아보기 위해 실리콘 및 알코올계 소포제에 대해 저서성단각류(Monocorophium acherusicum)와 발광박테리아(Vibrio fischeri)를 이용하여 해양생태독성실험을 수행하였고 실리콘계 소포제의 주요성분인 디메틸폴리실록산(PDMS)에 대한 수중생물 독성영향을 조사하였다. 실리콘 및 알코올계 소포제에 대한 발광박테리아와 저서성단각류를 이용한 독성실험결과, 실험생물별 독성영향은 발광박테리아가 저서성 단각류에 비해 알코올계 소포제에서 최대 9배 까지 민감한 독성영향을 보였으며 소포제 종류별 독성영향은 실리콘계 소포제가 알코올계 소포제에 비해 최대 400배 이상 높은 독성영향이 나타났다. 실리콘계 소포제의 주요성분인 PDMS가 수중생물에 미치는 영향을 조사한 결과, 식물플랑크톤, 무척추동물 및 어류에 대한 반수치사농도($LC_{50}$)및 반수영향농도($EC_{50}$)값은 $10{\sim}44,500{\mu}g/L$의 범위로 나타났다. 물질의 정성적인 특성을 나타내는 지표인 PBT(P: persistency, B: bioaccumulation, T: toxicity)특성을 PDMS에 적용한 결과, 지속성(P)과 생물농축성(B)의 특성을 가지는 것으로 나타나 PDMS가 해양으로 배출될 경우 생물농축 및 먹이사슬을 통한 상위 영양단계로 축적될 가능성이 존재하며 저서생물에게 부정적인 영향을 미칠 수 있을 것으로 나타났다. 본 연구결과로 향후 실제 해양으로 배출되는 다양한 소포제가 해양생태계에 미치는 영향조사시 소포제 내 주요성분을 고려한 보다 객관적이고 과학적인 위해성평가에 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국전자거래학회지
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• 제24권4호
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• pp.109-118
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• 2019

최근 미중 무역 갈등에 따른 주식시장의 불안정성으로 인해 많은 사람들이 비트코인의 투자에 관심을 보이고 있고 다수의 선행연구에서 이를 안전자산에 대한 투자로 해석하고 있다. 그러나 최근의 비트코인 시세 변동 폭이 크다는 점을 감안하면 투기적 매수세로 인한 결과로 해석할 여지도 있어 비트코인의 자산 성격을 어떻게 분류하여야 하는가는 관련 회계정보의 분석에 중요한 기준점이 될 수 있다. 본 연구는 비트코인의 안전자산 여부를 판별하기 위해, 비트코인과 경제 지표들 간의 상관관계를 분석하여 금과 비트코인이 지표들과의 시계열 관계에서 유사하게 반응하는지 검증하였다. 분석 결과는 금과 비트코인의 가격 간의 회귀분석 설명력은 낮아 서로 간의 관련성이 낮음을 보인다. 또한, 최근의 6가지 경제 변수와 그랜저 인과관계 분석 결과 비트코인의 경우 변수들과 인과관계가 성립하지 않았다. 이는 단기간의 급격한 가격 변동이 비트코인 자산 성격에도 상당한 영향을 미치고 있음을 반박하는 결과로 볼 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.127-139
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• 2013

최근 지식기반 사회의 진입과 더불어 지식재산에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 하이테크산업을 이끌고 있는 ICT기업들은 지식재산의 체계적 관리를 위하여 끊임없이 노력하고 있다. 기업의 지적 자본을 대표하는 특허정보가 지속적으로 축적됨에 따라 정량적인 분석이 가능해졌다. 특허정보를 통하여 특허수준부터 기업수준, 산업수준, 국가 수준에 이르기 까지 다양한 수준에서의 분석이 가능하다. 특허정보는 기술 현황을 파악하거나 성과에 미치는 영향을 분석하는데 활용되고 있다. 특허 인용 정보를 활용한 분석은 크게 두 가지로, 인용 횟수를 활용하는 인용지표 분석과 인용관계를 바탕으로 한 네트워크분석으로 나뉜다. 네트워크를 통한 분석은 지식 영향의 흐름을 나타내며, 이를 통하여 기술의 변화를 확인할 수 있을 뿐만 아니라 앞으로의 연구 방향을 예측할 수 있다. 네트워크를 활용한 분석 분야에서는 기업이 차지하는 네트워크상에서의 위치가 기업성과에 미치는 영향을 다각도에서 분석하는 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 소셜네트워크분석 기법을 활용하여 특허 인용을 기반으로 한 기업 간의 네트워크를 도출하고 특허 인용 네트워크에서 차지하는 기업의 위치적 특성이 기업성과에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 미국 S&P500에 등록된 IT 및 통신서비스 기업 가운데 74개 기업을 표본으로 선정하였다. 소셜네트워크분석을 통하여 개별 기업들의 아웃디그리 중심성, 매개 중심성, 효율성(구조적 공백)을 측정하여 네트워크 상에서의 위치적 우위를 나타내는 독립변수로서 이용하였으며, 기업성과 변수로는 순이익을 사용하였다. 실증 분석 결과, 각각의 네트워크 지표는 기업성과인 순이익에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 두 가지 중심성 지표는 기업성과에 정(+)의 영향을 미친 반면, 구조적 공백으로 인한 위치적 우위를 나타내는 효율성은 기업성과에 부정적(-)인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 세 가지 네트워크 지표를 동시에 고려할 경우에는 매개 중심성만이 기업성과에 대해 통계적 유의성을 보였다. 분석 결과를 토대로 연구의 발견점을 토의하고 시사점을 논의하였다.

• 한국초지조사료학회지
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• 제39권4호
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• pp.216-226
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• 2019

본 연구는 말 방목 강도가 제주조릿대 식생과 말의 생리적 변화에 미치는 영향을 조사하기 위해 수행되었다. 본 실험은 제주지역 고도 550m에서 수행되었으며, 제주조릿대 군락지 2,700㎡에서 말을 각각 1.0AU(500kg), 1.5AU(750kg), 2.0AU(1,000kg)를 일주일간 방목한 후, 말 방목에 따른 제주조릿대의 생육특성 및 주변식생 변화 및 말의 생리적 특성 변화 그리고 수목 피해현황 등을 조사하였다. 방목 강도에 따른 제주조릿대 줄기수의 변화는 방목 전 45.7개/㎡에서 방목 5개월 후에는 1.0AU, 1.5AU, 2.0AU 시험구에서 각각 41.0개/㎡, 32.3개/㎡, 23.3개/㎡개로 약 10%, 29%, 49%가 감소하여서 2.0AU 방목지가 다른 시험구와 줄기수가 역의 상관(r=-0.902, P<0.01)을 보이는 것으로 분석되었으나 방목 12개월 후에는 유의적인 차이를 보이지 않았다(P<0.05). 또한 말 방목에 따른 생물량 감소에서는 1.0~2.0AU 모든 시험구에서 방목 후 5개월, 12개월의 생중량 및 건중량이 방목전보다 유의적으로 감소함을 확인할 수 있었다(P<0.05). 또한 다양도 지수는 1.0AU 시험구 1.64, 1.5AU 시험구 1.76, 2.0AU 시험구 1.96로 말 방목 후 종다양도 지수가 증가되었고 방목 강도와 하층식생의 종다양도 지수는 정의 상관(r=0.773, P<0.01)을 보여, 방목 강도가 하층식생의 종다양도에 긍정적인 영향을 주는 것을 확인할 수 있었다. 방목된 말의 체중 및 생리적 변화를 조사한 결과, 방목된 모든 시험축이 체중이 감소하여 1.0AU 시험구, 1.5AU 시험구, 2.0AU 시험구에서 각각 95kg, 102kg, 128kg의 체중이 감소하여 제주조릿대 군락지에 말을 방목할 때 말의 건강을 위해 추가적인 사료 급여가 필요할 것으로 사료된다. 그 외 말의 방목 전·후 간 수치와 면역 수치는 모두 정상 범위 내에 있었으며 처리에 따른 차이도 나타나지 않았다. 전체 수목의 23.8%가 피해목이 발생하였고 1.5AU 시험구에 피해목과 고사목이 비율이 각각 23.3%, 5.74%로 가장 높았고 1.0AU 시험구 14.8%, 8.6%, 2.0AU 시험구 10.4%, 8.6%순으로 분석되어 먹이 부족에 따른 유의성이 없었다(p>0.05). 결론적으로 제주조릿대 군락지에 말 방목을 실시한 결과, 방목 후 1년차까지 제주조릿대를 감소시키는 효과를 확인할 수 있었으며, 특히 2.0AU의 방목이 제주조릿대의 줄기수 감소 및 종다양성 증가 측면에서 가장 우수함을 확인할 수 있었으나 말의 체중 감소와 관목 피해를 고려할 때 말의 건강과 관목 피해를 최소화 할 수 있는 방목 방법에 대한 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.

• 국제지역연구
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• 제16권1호
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• pp.29-52
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• 2012

본 논문은 2000년-2008년 기간 중에 미국의 S&P 500 지수에 편입된 대기업들을 대상으로 기업의 사회적 책임과 기업지배구조의 관계를 연구한 논문이다. 특히, 이사회 내에 공공부문(PA) 소위원회나 사회책임(SR) 소위원회를 설치하여 통합전략을 추구하는 경영방식이 기업의 사회적 성과(CSP) 와 어떤 연관이 있는 지를 분석하였다. 실증 분석 결과에 따르면, 부정적인 사회적 성과가 소위원회의 설치를 결정하는 주요 요인인 것으로 보이는데, 이는 곳 부정적인 사건사고가 가져온 부정적 기업의 사회적 성과가 이러한 소위원회 설치의 직접적 원인임을 뜻한다. 더 나아가, 이러한 소위원회가 설치되면 기업으로 하여금 긍정적인 사회적 성과를 높이는 데에 일조하는 것으로 나타났다. 다시 말해 이러한 이사회 내 소위원회를 설치하는 목적은 기업의 사회적 성과와 관련된 문제가 발생하였을 때 이를 해결하기 위해서인 것으로 보이며, 이와 같은 소위원회들이 설치된 후에는 기업으로 하여금 전략 수립 과정에서 시장, 비시장, 그리고 사회책임 측면을 통합적으로 고려하게 함으로써 긍정적인 사회적 성과를 높이는 것으로 보인다. 따라서 본 논문의 결과는 Baron의 통합전략 프레임웍이 기업들로 하여금 실질적인 결과물을 달성하도록 돕는다는 증거로 볼 수 있다.

• 한국수산과학회지
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• 제22권5호
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• pp.266-280
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• 1989

1987년 1월부터 1988년 12월까지 2년간 제주도 서남해역 및 동지나해역에서 어획된 덕대, Pampus echinogaster와 병어, Pampus argenteus를 부산공동어시장에서 구입하여 성성숙 및 생식주기를 조사한 결과는 다음과 같다. 1. 덕대와 병어의 생식소의 외부형태 및 구조는 암$\cdot$수 모두 좌우비상칭이며 난소는 낭상형, 정소는 엽상형 이다. 2. 생식소숙도지수는 덕대는 3월부터 증가하여 $5\~6$월에 최대치를 나타내고 이후 감소하여 8월부터 이듬해 2월까지는 연중 낮은 값을 나타내었다. 병어도 연중경향은 유사하였으나 다만 4월에 덕대에 비하여 높은 값을 나타냈다. 3. 간숙도지수는 생식소숙도지수와 비례적으로 변화하여 덕대의 경우 $4\~6$월, 병어는 $4\~8$월에 높게 나타났다. 4. 비만도값은 덕대와 병어 모두 생식시기인 하계에 낮았고, 휴지기인 동계에 높게 나타났다. 5. 난소는 2월부터 난소소낭상피에서 $100\mu$전후의 초기난모세포들이 활발히 성장하며, $3\~4$월에는 이들 난모세포들의 세포질속 난황구가 축적되면서 $400\~500\mu$크기의 성숙난모세포로 된다. 5월 이후부터는 $650\~850\mu$크기의 완숙난모세포로 되어 방란되기 시작하고 소수의 미방출 완숙란들은 자체퇴화흡수된다. 정소 역시 2월부터 정소소엽상피에서 활발히 분열증식된 정원세포들이 정모세포로성장하며, 5월을 전후로 소엽내강에 변태된 정자들이 출현한다. 방정후 정소소엽상피는 비후되고 잔존정자들이 퇴화흡수된다. 6. 덕대와 병어는 거의 유사한 연속된 생식주기를 나타냈는데 즉 성장기 (3월$\~$4월), 성숙기 (4월$\~$5월), 완숙 및 방란기($6\~7$월), 회복 및 휴지기(8월$\~$1월)로 구분할 수 있었다. 7 한 산란기동안 덕대는 2회 이상을, 병어는 3회 이상을 산란하는 다회산란종이다. 덕대의 절대포란수는 최대 135,294개, 최소 9,441개로 나타났으며, 병어는 18.6cm 이상의 체장에서 최대 221,894개, 최소 50,678개로 나타났다. 덕대와 병어의 절대포란수는 체장과 전중에 비례하여 증가하고 상대포란수는 체장에 비례, 전중에 반비례하였다. 8. 덕대의 $50\%$ 군성숙체장은 암컷에서는 체장 15.40cm, 수컷은 12.47cm 이상이었고, $100\%$ 군성숙 체장은 암컷은 18.0cm 이상, 수컷은 21.0cm 이상이었다. 그리고 덕대의 생물학적최소형은 암컷은 체장 9.87cm, 수컷은 9.65cm이었다. 병어는 채집된 최소체장인 암컷 18.6cm, 수컷 16.7cm 이상에서 $100\%$ 전개체가 재생산에 참여하였다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제40권4호
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• pp.1-22
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• 2018

We estimate three continuous-time stochastic volatility models following the approach by Aït-Sahalia and Kimmel (2007) to compare the Korean and US stock markets. To do this, the Heston, GARCH, and CEV models are applied to the KOSPI 200 and S&P 500 Index. For the latent volatility variable, we generate and use the integrated volatility proxy using the implied volatility of short-dated at-the-money option prices. We conduct MLE in order to estimate the parameters of the stochastic volatility models. To do this we need the transition probability density function (TPDF), but the true TPDF is not available for any of the models in this paper. Therefore, the TPDFs are approximated using the irreducible method introduced in Aït-Sahalia (2008). Among three stochastic volatility models, the Heston model and the CEV model are found to be best for the Korean and US stock markets, respectively. There exist relatively strong leverage effects in both countries. Despite the fact that the long-run mean level of the integrated volatility proxy (IV) was not statistically significant in either market, the speeds of the mean reversion parameters are statistically significant and meaningful in both markets. The IV is found to return to its long-run mean value more rapidly in Korea than in the US. All parameters related to the volatility function of the IV are statistically significant. Although the volatility of the IV is more elastic in the US stock market, the volatility itself is greater in Korea than in the US over the range of the observed IV.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제31권2호
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• pp.213-234
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• 2024

In recent decades, increasing research attention has been directed toward predicting the price of stocks in financial markets using deep learning methods. For instance, recurrent neural network (RNN) is known to be competitive for datasets with time-series data. Long short term memory (LSTM) further improves RNN by providing an alternative approach to the gradient loss problem. LSTM has its own advantage in predictive accuracy by retaining memory for a longer time. In this paper, we combine both supervised and unsupervised dimension reduction methods with LSTM to enhance the forecasting performance and refer to this as a dimension reduction based LSTM (DR-LSTM) approach. For a supervised dimension reduction method, we use methods such as sliced inverse regression (SIR), sparse SIR, and kernel SIR. Furthermore, principal component analysis (PCA), sparse PCA, and kernel PCA are used as unsupervised dimension reduction methods. Using datasets of real stock market index (S&P 500, STOXX Europe 600, and KOSPI), we present a comparative study on predictive accuracy between six DR-LSTM methods and time series modeling.