Korean Peninsula, located on the southeastern part of Eurasian plate, belongs to the intraplate region. The characteristics of intraplate earthquake show the low and rare seismicity and the sparse and irregular distribution of epicenters comparing to interplate earthquake. To evaluate the exact seismic activity in intraplate region, long-term seismic data including historical earthquake data should be archived. Fortunately the long-term historical earthquake records about 2,000 years are available in Korea Peninsula. By the analysis of this historical and instrumental earthquake data, seismic activity was very high in 16-18 centuries and is more active at the Yellow sea area than East sea area. Comparing to the high seismic activity of the north-eastern China in 16-18 centuries, it is inferred that seismic activity in two regions shows close relationship. Also general trend of epicenter distribution shows the SE-NW direction. In Korea Peninsula, the first seismic station was installed at Incheon in 1905 and 5 additional seismic stations were installed till 1943. There was no seismic station from 1945 to 1962, but a World Wide Standardized Seismograph was installed at Seoul in 1963. In 1990, Korean Meteorological Adminstration(KMA) had established centralized modem seismic network in real-time, consisted of 12 stations. After that time, many institutes tried to expand their own seismic networks in Korea Peninsula. Now KMA operates 35 velocity-type seismic stations and 75 accelerometers and Korea Institute of Geoscience and Mineral Resources operates 32 and 16 stations, respectively. Korea Institute of Nuclear Safety and Korea Electric Power Research Institute operate 4 and 13 stations, consisted of velocity-type and accelerometer. In and around the Korean Peninsula, 27 intraplate earthquake mechanisms since 1936 were analyzed to understand the regional stress orientation and tectonics. These earthquakes are largest ones in this century and may represent the characteristics of earthquake in this region. Focal mechanism of these earthquakes show predominant strike-slip faulting with small amount of thrust components. The average P-axis is almost horizontal ENE-WSW. In north-eastern China, strike-slip faulting is dominant and nearly horizontal average P-axis in ENE-WSW is very similar with the Korean Peninsula. On the other hand, in the eastern part of East Sea, thrust faulting is dominant and average P-axis is horizontal with ESE-WNW. This indicate that not only the subducting Pacific Plate in east but also the indenting Indian Plate controls earthquake mechanism in the far east of the Eurasian Plate. Crustal velocity model is very important to determine the hypocenters of the local earthquakes. But the crust model in and around Korean Peninsula is not clear till now, because the sufficient seismic data could not accumulated. To solve this problem, reflection and refraction seismic survey and seismic wave analysis method were simultaneously applied to two long cross-section traversing the southern Korean Peninsula since 2002. This survey should be continuously conducted.
Services using artificial intelligence have begun to emerge in daily life. Artificial intelligence is applied to products in consumer electronics and communications such as artificial intelligence refrigerators and speakers. In the financial sector, using Kensho's artificial intelligence technology, the process of the stock trading system in Goldman Sachs was improved. For example, two stock traders could handle the work of 600 stock traders and the analytical work for 15 people for 4weeks could be processed in 5 minutes. Especially, big data analysis through machine learning among artificial intelligence fields is actively applied throughout the financial industry. The stock market analysis and investment modeling through machine learning theory are also actively studied. The limits of linearity problem existing in financial time series studies are overcome by using machine learning theory such as artificial intelligence prediction model. The study of quantitative financial data based on the past stock market-related numerical data is widely performed using artificial intelligence to forecast future movements of stock price or indices. Various other studies have been conducted to predict the future direction of the market or the stock price of companies by learning based on a large amount of text data such as various news and comments related to the stock market. Investing on commodity asset, one of alternative assets, is usually used for enhancing the stability and safety of traditional stock and bond asset portfolio. There are relatively few researches on the investment model about commodity asset than mainstream assets like equity and bond. Recently machine learning techniques are widely applied on financial world, especially on stock and bond investment model and it makes better trading model on this field and makes the change on the whole financial area. In this study we made investment model using Support Vector Machine among the machine learning models. There are some researches on commodity asset focusing on the price prediction of the specific commodity but it is hard to find the researches about investment model of commodity as asset allocation using machine learning model. We propose a method of forecasting four major commodity indices, portfolio made of commodity futures, and individual commodity futures, using SVM model. The four major commodity indices are Goldman Sachs Commodity Index(GSCI), Dow Jones UBS Commodity Index(DJUI), Thomson Reuters/Core Commodity CRB Index(TRCI), and Rogers International Commodity Index(RI). We selected each two individual futures among three sectors as energy, agriculture, and metals that are actively traded on CME market and have enough liquidity. They are Crude Oil, Natural Gas, Corn, Wheat, Gold and Silver Futures. We made the equally weighted portfolio with six commodity futures for comparing with other commodity indices. We set the 19 macroeconomic indicators including stock market indices, exports & imports trade data, labor market data, and composite leading indicators as the input data of the model because commodity asset is very closely related with the macroeconomic activities. They are 14 US economic indicators, two Chinese economic indicators and two Korean economic indicators. Data period is from January 1990 to May 2017. We set the former 195 monthly data as training data and the latter 125 monthly data as test data. In this study, we verified that the performance of the equally weighted commodity futures portfolio rebalanced by the SVM model is better than that of other commodity indices. The prediction accuracy of the model for the commodity indices does not exceed 50% regardless of the SVM kernel function. On the other hand, the prediction accuracy of equally weighted commodity futures portfolio is 53%. The prediction accuracy of the individual commodity futures model is better than that of commodity indices model especially in agriculture and metal sectors. The individual commodity futures portfolio excluding the energy sector has outperformed the three sectors covered by individual commodity futures portfolio. In order to verify the validity of the model, it is judged that the analysis results should be similar despite variations in data period. So we also examined the odd numbered year data as training data and the even numbered year data as test data and we confirmed that the analysis results are similar. As a result, when we allocate commodity assets to traditional portfolio composed of stock, bond, and cash, we can get more effective investment performance not by investing commodity indices but by investing commodity futures. Especially we can get better performance by rebalanced commodity futures portfolio designed by SVM model.
There was much mass movement at many different mountain side of Peong Chang area in Kwangwon province by the influence of heavy rainfall through August/4 5, 1979. This study have done with the fact observed through the field survey and the information of the former researchers. The results are as follows; 1. Heavy rainfall area with more than 200mm per day and more than 60mm per hour as maximum rainfall during past 6 years, are distributed in the western side of the connecting line through Hoeng Seong, Weonju, Yeongdong, Muju, Namweon and Suncheon, and of the southern sea side of KeongsangNam-do. The heavy rain fan reason in the above area seems to be influenced by the mouktam range and moving direction of depression. 2. Peak point of heavy rainfall distribution always happen during the night time and seems to cause directly mass movement and serious damage. 3. Soil mass movement in Peongchang break out from the course sandy loam soil of granite group and the clay soil of lime stone and shale. Earth have moved along the surface of both bedrock or also the hardpan in case of the lime stone area. 4. Infiltration seems to be rapid on the both bedrock soil, the former is by the soil texture and the latter is by the crumb structure, high humus content and dense root system in surface soil. 5. Topographic pattern of mass movement spot is mostly the concave slope at the valley head or at the upper part of middle slope which run-off can easily come together from the surrounding slope. Soil profile of mass movement spot has wet soil in the lime stone area and loose or deep soil in the granite area. 6. Dominant slope degree of the soil mass movement site has steep slope, mostly, more than 25 degree and slope position that start mass movement is mostly in the range of the middle slope line to ridge line. 7. Vegetation status of soil mass movement area are mostly fire field agriculture area, it's abandoned grass land, young plantation made on the fire field poor forest of the erosion control site and non forest land composed mainly grass and shrubs. Very rare earth sliding can be found in the big tree stands but mostly from the thin soil site on the un-weatherd bed rock. 8. Dangerous condition of soil mass movement and land sliding seems to be estimated by the several environmental factors, namely, vegetation cover, slope degree, slope shape and position, bed rock and soil profile characteristics etc. 9. House break down are mostly happen on the following site, namely, colluvial cone and fan, talus, foot area of concave slope and small terrace or colluvial soil between valley and at the small river side Dangerous house from mass movement could be interpreted by the aerial photo with reference of the surrounding site condition of house and village in the mountain area 10. As a counter plan for the prevention of mass movement damage the technics of it's risk diagnosis and the field survey should be done, and the mass movement control of prevention should be started with the goverment support as soon as possible. The precautionary measures of house and village protection from mass movement damage should be made and executed and considered the protecting forest making around the house and village. 11. Dangerous or safety of house and village from mass movement and flood damage will be indentified and informed to the village people of mountain area through the forest extension work. 12. Clear cutting activity on the steep granite site, fire field making on the steep slope, house or village construction on the dangerous site and fuel collection in the eroded forest or the steep forest land should be surely prohibited When making the management plan the mass movement, soil erosion and flood problem will be concidered and also included the prevention method of disaster.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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