White-spot syndrome virus (WSSV) is a devastating, infectious virus affecting shrimp. Although sensitive techniques involving PCR have been developed to assist farmers in screening shrimp (brood stock) for WSSV prior to stocking ponds, such practices have not yet been applied in Korea. Despite the rationality of implementing screening, there has been some doubt as to whether the stocking of WSSV-PCR-negative fly epidemiologically decreases white-spot disease outbreaks. Here, we report a retrospective analysis of data from shrimp farms in the western coast of Korea where WSSV-PCR-negative brood stocks were used to stock rearing ponds. A total of 366 shrimp from Heuksan Island were sampled for WSSV with PCR. Of the tested shrimp, 7.2% (28 brood stocks) were identified as WSSV positive; only WSSV-PCR-negative shrimp were used for brood stocks. Total unit production (final shrimp production/ the area of the ponds) was higher, at 1.96, in ponds where WSSV-PCR-negative shrimp were used, as compared with 1.02 in other ponds in Korea in 2004. This retrospective analysis of WSSV in Korea may be useful to the shrimp aquaculture industry, suggesting a testable hypothesis that may contribute to the eventual control of WSSV outbreaks.
시스템 다이내믹스(SD)는 복잡계 이론 중의 하나로서 사회과학 분야에서 동태적 문제의 분석 및 정책(전략) 개발을 위한 컴퓨터 기반의 시뮬레이션 연구방법론으로 많은 관심을 받아 왔다. 하지만 지난 50여 년간 다양한 분야에서 이 방법론으로 만들어진 모형 중에는 아직 검증이 제대로 되지 않은 채 시스템다이내믹스의 구성이론을 대표하는 모형으로 활용되는 사례들이 있다. 이에 본 연구에서는 SD의 이론을 설명하는 데 자주 활용되는 인구 동태학 모형을 대상으로 인과적 피드백 구조와 지배적 피드백 루프의 추론 오류를 증명하고, 인과지도(causal loop diagram)와 저량-유량 다이어그램(stocks-and-flows diagram) 간의 일관성 강화 전략을 통해 기존 모형의 타당성을 개선하였다. 본 연구의 결과는 기존 시스템다이내믹스의 이론적 발전과 시스템다이내믹스를 활용한 정책 연구모형의 타당성 강화에 기여한다.
거시경제는 한 나라 경제 전체의 움직임을 보여주기 때문에 주식을 분석할 때 선행되어 분석되는 지표 중 하나이다. 실업률, 이자율, 물가, 국민소득, 환율, 통화량, 국제수지 등 국가차원의 경제 상황 전반은 주식시장에 직접적인 영향을 미치고, 경제 지표는 개별 주가와의 상관관계가 있기 때문에 주식을 예측하기 위해 많은 증권사 애널리스트들이 관심 있게 지켜보고, 개별 주가에 영향을 고려하여 매수와 매도를 판단하는 주요한 근거자료가 되고 있다. 주가에 영향을 미치는 경제 지표를 선행지표로 분석하고, 주가예측을 딥러닝 기반의 예측을 통하여 예측 후 실제 주가를 비교하여 차이가 발생하면 거시지표에 대한 가중치를 조절하여 지속적인 반복학습을 통하여 주식의 매수와 매도를 판단한다면, 주식은 더 이상 도박과 같은 투기가 아닌 건전한 투자가 될 수 있다. 따라서 본 연구는 거시지표와 인공지능의 딥러닝 알고리즘방식을 이용하여 자동화된 주식매매가 가능하도록 연구를 수행하였다.
Land Use Changes (LUCs) have effects on greenhouse gas emissions and carbon stocks in soil and vegetation. Therefore, predictions for LUC are very important for achieving quantitative targets of $CO_2$ reduction rates. Some research exists on carbon fluxes and carbon cycles to estimate carbon stocks in terrestrial ecosystems in Korea. However, these researches have limitations in terms of helping us understand future potential reductions of $CO_2$ that reflect the influence of LUC. The aim of this study is to analyze the reduction levels of $CO_2$ emissions while considering LUC scenarios that effect carbon fluxes for LCS basic study in the year 2030. In this study, a common approach to model the effects of LUC on carbon stocks is the use of CA-Markov technical process with LUC patterns in the past. Potential reduction of $CO_2$ is calculated by change of land use that contains different soil organic carbon, each land use type, and biomass in vegetation. An IPCC analytical method of natural carbon sink and coefficient results from previous study in Korea is used as a calculation method for potential reduction of $CO_2$. As a result, 12,419 KtC will be reduced annually, which is 8.3% percent of 2005 $CO_2$ emissions in Korea. This will result in 3,226 hundred million won of economic efficiency. In conclusion, conservation of natural carbon sinks is necessary even if the amount of potential reduction change is little.
주식시장은 시간에 따라 계속 변하고 특별한 이유 없이 주가가 급등하거나 급락하는 사건들이 발생하기도 한다. 이런 이유로 주식시장은 복잡계로 인식되고 있으며 주가 변동을 예측하는 것은 어려운 일이다. 이 논문에서는 주식시장을 개별 주식들의 네트워크로 이해하고 시간에 따라 변하는 한국 주식시장 네트워크를 분석하였다. 코스피200 지수를 구성하는 137개 회사의 주식들을 대상으로 주식 사이의 상관관계를 측정한 결과 주식 간 상관관계가 매우 높을 때 주가가 급락하는 경향이 있는 것으로 나타났다. 또한, 우리는 이러한 네트워크 분석 결과를 바탕으로 주식 포트폴리오를 구성하는 방법을 제안한다. 제안 방법으로 구성된 포트폴리오의 효율성을 보이기 위해 실제 주식들을 대상으로 모의 투자 실험을 수행하였고, 마코위츠의 효율적 포트폴리오 구성 알고리즘을 이용해 구성한 포트폴리오의 수익률과 비교하였다. 실험 결과 제안 방법으로 구성된 포트폴리오는 평균적으로 약 10.6%의 수익률을 보였으며, 같은 기간 마코위츠의 효율적 포트폴리오의 수익률보다 약 3.7% 높으며, 코스피200 수익률보다 약 5.6% 정도 높게 나타났다.
Facing the 4th Industrial Revolution era, researches on artificial intelligence have become active and attempts have been made to apply machine learning in various fields. In the field of finance, Robo Advisor service, which analyze the market, make investment decisions and allocate assets instead of people, are rapidly expanding. The stock price prediction using the machine learning that has been carried out to date is mainly based on the prediction of the market index such as KOSPI, and utilizes technical data that is fundamental index or price derivative index using financial statement. However, most researches have proceeded without any explicit verification of the prediction rate of the learning data. In this study, we conducted an experiment to determine the degree of market prediction ability of basic indicators, technical indicators, and system risk indicators (AR) used in stock price prediction. First, we set the core parameters for each financial indicator and define the objective function reflecting the return and volatility. Then, an experiment was performed to extract the sample from the distribution of each parameter by the Markov chain Monte Carlo (MCMC) method and to find the optimum value to maximize the objective function. Since Robo Advisor is a commodity that trades financial instruments such as stocks and funds, it can not be utilized only by forecasting the market index. The sample for this experiment is data of 17 years of 1,500 stocks that have been listed in Korea for more than 5 years after listing. As a result of the experiment, it was possible to establish a meaningful trading strategy that exceeds the market return. This study can be utilized as a basis for the development of Robo Advisor products in that it includes a large proportion of listed stocks in Korea, rather than an experiment on a single index, and verifies market predictability of various financial indicators.
The Korean bottom trawl survey has been deployed on a regular basis for about the last decade as part of groundfish stock assessments. The regularity indicates that they sample groundfish once per grid cell whose sides are half of one latitude and that of one longitude, respectively, and whose inside is furthermore divided into nine nested grids. Unless they have a special reason (e.g., running into a rocky bottom), their sample location is at the center grid of the nine nested grids. Given data collected by the survey, we intended to show how to appropriately estimate not only the survey index of a fish stock but also its uncertainty. For the regularity reason, we applied the systematic sampling theory for the above purposes and compared its results with a reference, which was based on the simple random sampling. When using the survey data about 11 fish stocks, collected by the spring and fall surveys in 2014, the survey indices of those stocks estimated under the systematic sampling were overall more precise than those under the simple random sampling. In estimates of the survey indices in number, the standard errors of those estimates under the systematic sampling were reduced from those under the simple random sampling by 0.23~27.44%, while in estimates of the survey indices in weight, they decreased by 0.04~31.97%. In bias of the estimates, the systematic sampling was the same as the simple random sampling. Our paper is first in formally showing how to apply the systematic sampling theory to the actual data collected by the Korean bottom trawl surveys.
우리나라 연안의 9곳의 지역에 위치한 넙치종묘생산장의 성숙 친어 및 친어용 자연채집어를 대상으로 각각의 생식소를 채집하여 체내 MABV 감염상황을 PCR법을 이용하여 검색한 결과 검사어의 34%가 MABV 감염 양성반응을 나타내었다. PCR 반응양성 어류의 샘플로부터 CHSE-214 세포주를 이용한 바이러스의 배양을 행한 결과, 친어 체내 생식소에 있어 바이러스 감염가가 $10^{2.30}$에서 $10^{4.30}$$TCID_{50}$/g(ml)의 titer를 보여, 정상적인 친어로 보이는 개체내의 바이러스 잠복감염이 인정되었다. 각각의 다른 어체로부티 분리되어진 바이러스는 중화반응에 따른 검토결과 동일종의 MABV임을 확인할 수 있었다. 종묘생산용으로 관리중인 넙치 친어로 부터 MABV의 잠복감염 확인으로 친어를 매개로한 감염의 가능성이 확인되어졌다.
전동차의 사용내구년한은 도시철도법에 의해 25년으로 되어있다. 그 사용제한에 의해 전동차 성능이 양호해도 사용연장을 위해서는 정밀안전진단을 받아야 한다. 사용내구연한의 연장은 내구년한 만료일의 다음 날부터 15년의 범위에서 정밀진단자가 인정하는 기간까지로 규정되어있다. 서울메트로 전동차의 일부가 25년간의 법정 사용내구년한을 채우고 1996년과 2008년에 신형전동차로 교체되었다. 교체된VVVF제어 신형전동차는 구형전동차에 비해서 안전성 유지보수성 내구성이 향상되어 그 성능에 알맞은 내구년한 설정이 필요하다. 본 논문에서는 LCC분석을 통하여 적정한 전동차의 경제적내구년한을 산출하였다. 25년부터 유지보수비용가중치 10%를 고려할 때에는 41년, 고려하지 않을 때에는 46년의 결과가 얻어졌다.
Purpose: Inadequate hospital stocking and unavailability of essential antidotes is a worldwide problem. The purpose of this study was to determine the adequacy of antidote stocks in Korean hospitals based on a modified version of US antidote stocking guidelines. Methods: Both written and telephone surveys to collect information on hospital demographics and antidote stocking were given to the emergency departments or hospital pharmacies of 117 hospitals with emergency medical centers. The twenty antidotes included in the survey were taken from year 2000 US antidote stocking guidelines, except for activated charcoal and black widow spider antivenin. Antidote stocks were compared by hospital size, geographic location, and type of emergency medical center. Results: Complete responses were received from all hospitals. A mean of $12.4{\pm}2.9$ antidotes were adequately stocked per hospital. All hospitals stocked atropine, $CaCl_2$ naloxone, and sodium bicarbonate. However, digoxin Fab fragment (16%), cyanide kits (15%), EDTA (10%), BAL (9%), and fomepizole (1%) were not uniformly stocked. Large and teaching hospitals were significantly more likely to stock greater numbers of antidotes. Conclusions: Korean hospitals as a group do not have adequate antidote stocks. Korean stocking guidelines and an antidote management system are recommended in order to correct these deficiencies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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