본 연구는 $\circled1$Cellular Automata(이하 CA)모형을 기반으로 대규모 네트워크에 적용 가능한 보다 현실적인 CA차량모형 구축. $\circled2$구축된 CA차량모형을 이용한 차량 모의실험기의 개발과 개발된 차량 모의실험기를 이용한 단기링크통행시간 예측으로 구성된다. 구축된 CA차량추종모형은 기존의 CA차량추종모형 보다 현실적으로 감속을 통한 정지과정을 설명하면서 거시적 지표인 교통량-밀도-속도관계를 설명하였다. 또한 링크의 유출교통량(Outflow)을 제어하기 위한 차량의 링크전이모형은 기존의 차량 링크전이모형에 비하여 보다 안정된 대기차량을 형성하였다. 단기링크통행시간 예측을 위한 차량모의실험기는 대규모 가로망에 적용이 가능하도록 차량묶음(Packet, 이하차량묶음)방식과 링크기반 모의실험방식으로 컴퓨터의 연산 수행속도 및 메모리를 효율적으로 처리할 수 있었으며, 기존의 시계열자료 예측기법에서 고려할 수 없었던 차량의 행태 및 링크 상에서 발생하는 이동류 과포화, 뒷막힘현상 등의 메커니즘을 고려함으로서 기존 시계열자료 예측기법에 비하여 우수한 예측력을 보였다.
Currently, partial discharge diagnosis in the field of prevention applied technology and diagnostic equipment is a possible strong limit to remove the noise generated by external or internal I still have one unreliable diagnosis. This technology is the noise removal from signal the time lag analysis algorithms technique is applied by a fundamental. Increasing the reliability in terms of technology spectrum frequence of analysis method for by applying the acquisition through the position of the frequency content and sources of traffic lights partial discharge of the acquisition of signal analysis to judge whether a way diagnosis the environment of the scene, and conditions. Partial discharge signal and make the discharge while building blocks were found through the Analysis. Spectrum frequence of Analysis and wide discharge part, to be more precise, in line with the various functions, including the analysis technique band. Diagnosis and comes up with advanced technology that can detect the presence of a position. This method is portable single device developed for maintenance and mobility and ease and convenience of getting caught by discharge of the pattern analysis and position detection method suitable for a new diagnosis will suggest.
본 연구는 변동성 지수인 VKOSPI와 KOSPI200현선물의 선도 지연관계를 규명하기 위한 논문이다. 이를 위해 VKOSPI가 최초로 공시된 2009년 4월 13일부터 2011년 11월 30일까지를 표본기간으로 일별 자료와 전체기간 중 KOSPI200의 5일간 누적수익률이 가장 높은 상승기와 가장 낮은 하락기 그리고 보합기에 대해 1분 자료를 이용한다. 그리고 분석방법론으로는 VAR모형을 사용하여 그랜저 인과관계, 충격반응함수, 분산분해 분석을 실시한다. 결과를 살펴보면 첫째, 일별 자료 분석의 경우 VKOSPI와 KOSPI200현선물 사이에는 선도 지연 관계를 찾을 수 없었다. 그러나 1분 자료의 경우에는 KOSPI200현선물이 VKOSPI에 대해 선도하는 것을 알 수 있다. 특히 수익률 하락기 즉 변동성이 상대적으로 큰 기간동안은 VKOSPI가 KOSPI200현선물에 대해 선도 관계가 나타나 상호 영향을 주고 받는 것을 확인할 수 있다. 둘째, 예측력의 시차와 관련해서는 VKOSPI와 현선물 시장의 선도 지연 관계에 대해 일별 자료는 VAR(1)모형이 채택되는 반면 1분 자료는 VAR(3)모형이 채택됨으로서 아주 단기적인 예측력만이 존재하게 됨을 보여준다. 셋째, 현선물 자료를 비교하게 되며 일별 자료에서는 VKOSPI수익률과 현선물 수익률의 선도 지연관계에 대한 명확한 차이를 확인할 수 없다. 그러나 1분 자료를 보게 되면 상승기에는 VKSOPI가 KOSPI200현선물에 영향을 미치지 않고 하락기에는 영향을 미치는 반면 보합기에는 KOSPI200 현물에는 영향을 일부 미치지만 선물에서는 그 영향이 나타나지 않는 것으로 나타났다. 그리고 분산분해 결과를 보면 VKOSPI가 10시차에 걸쳐 미치는 영향 정도는 현물보다 선물에서 더 큰 비율로 나타났다.
Soil moisture plays a pivotal role in hydrological processes, especially in the forest which covers more than 64% of the national land. Soil moisture was monitored to analyze soil moisture change characteristics in terms of time and soil layers in this study. 2 Years soil moisture change data was obtained from the experimental nut pine forest and statistical analysis including auto-correlation and cross-corelation among soil moisture data from different soil layers was conducted. Using the monitored soil moisture data, a relationship between soil moisture change and precipitation was analyzed and seasonal soil moisture change characteristics were analyzed. From the result of inter-relationships among soil layers in terms of season and time lag, soil moisture change characteristics in the nut pine forest were upper soil layers were much sensitive than lowers, and seasonal variation if soil moisture for upper soil layers were bigger than lowers showing low correlation with precipitation in winter and spring due to freezing and snowfalls.
2007년부터 2012년까지의 외국인직접투자 유치액에 대한 산업별 투자유치 인센티브인 재정지원액을 중심으로 정책집행에 따른 정책의 시차효과를 분석하였다. 분석결과 우리나라의 외국인직접투자유치정책의 시차효과는 정책집행 후 2~3년 정도의 시차가 발생하는 것으로 분석되었다. 따라서 우리나라의 외국인직접투자 유치정책의 방향은 조세감면제도 보다는 직접보조금 혹은 재정지원(금융)과 같은 현실적인 정책수단을 강화해야 할 것이다.
This study focuses on the system identification of reinforced concrete bridges using vector autoregressive model (VAR). First, the time series output response from a bridge establishes the autoregressive (AR) models. AR models are one of the most accurate methods for stationary time series. Burg's algorithm estimates the autoregressive coefficients (ARCs) at p-lag by reducing the sum of the forward and the backward errors. The computed ARCs are assembled in the state system matrix and the eigen-system realization algorithm (ERA) computes: the eigenvector matrix that contains the vectors of the mode shapes, and the eigenvalue matrix that contains the associated natural frequencies. By taking advantage of the characteristic of the AR model with ERA (ARMERA), civil engineering can address problems related to damage detection. Operational modal analysis using ARMERA is applied to three experiments. One experiment is coupled with an artificial neural network algorithm and it can detect damage locations and extension. The neural network uses a specific number of ARCs as input and multiple submatrix scaling factors of the structural stiffness matrix as output to represent the damage.
The purpose of this study is quantitative analysis of the effects of the interactions between stream network and hillslope to hydrologic response functions. To this end general formulation of hydrologic response function is performed based on width function and grid framework. Target basins are Ipyeong and Tanbu basins. From the results of width function estimation even similar sized and closely located basins could have very different hydrologic response function. It is found out that the interactions between stream network and hillslope are essential factors of rainfall-runoff processes because their difference can make the hydrologic response function with positive skewness. The change of velocities of stream network and hillslope might influence the magnitude of peak but time to peak tends to more sensitively respond to velocities of stream network. Lag time of basin would be the result of complex interaction between drainage structures and dynamic properties of river basin.
This study analyzed the relationship between occupational accidents in the construction industry and business cycle factors. Multiple regression analyses were conducted to achieve the research purpose; additionally, time-varying parameter estimations were performed to interpret the results. The results obtained for the construction industry revealed a statistically significant relationship between occupational accidents and wage increase rate, unemployment, construction starts, and other factors. The wage increase rate plays a role in reducing occupational accidents because efforts are made to prevent accidents owing to the increase in income loss due to accidents and the demand for increased safety levels. The number of construction starts affects occupational accidents with a time lag of 1 to 2 or 4 months; therefore, it is likely to be used as a leading indicator for estimating fatal accidents in the construction industry. This study highlighted the importance of monitoring socioeconomic changes that could affect the working conditions of workers and workplaces, and production activities in the workplace for the effective prevention of occupational accidents. This study also reveals the necessity of developing a method to operate prevention projects flexibly and the seasonality of industrial characteristics, particularly those of the construction industry where the highest number of fatal occupational injuries occur.
본 연구에서는 딥러닝 기반의 팜유(Crude Palm Oil: CPO) 가격 예측 방법론을 개발하였다. 팜유는 그 생산 수율과 경제적 효율성으로 인해 다양한 산업에서 중요한 자원으로 활용되고 있으며, 이로 인해 팜유 가격 변동성에 대한 산업계의 관심이 증가하고 있다. 따라서, 팜유 가격 예측을 위한 연구가 활발히 진행되고 있으나, 많은 연구가 시계열 예측 기반으로 정확도에 한계점을 가지고 있다. 본 연구는 기존 방법론의 주요 한계인 정상성 부재 문제를 해결하기 위해 현재 가격 대비 미래 가격의 비율을 종속변수로 사용하는 새로운 모델을 제시한다. 이 접근법은 주식 가격 예측에서의 수익(return) 모델링에 착안하여 개발되었으며, 단순 가격 예측보다 더 높은 성능을 나타낸다. 또한, 다변량 시계열 예측에서 중요한 요소인 독립변수의 지연 값(lag)을 고려하여, 불필요한 잡음을 제거하고 예측 모델의 안정성을 높이는 방법론을 채택했다. 이 연구는 팜유 가격 예측의 정확도를 향상시키는데 중요한 기여를 하며, 시계열 데이터가 중요한 다른 경제적 예측 문제에도 적용 가능한 접근법을 제시한다는 점에서 산업계에 큰 의미가 있다.
Kim, Myoung-Chul;Jeong, Kwang-Seuk;Kang, Du-Kee;Kim, Dong-Kyun;Shin, Hyun-Suk;Joo, Gea-Jae
Journal of Ecology and Environment
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제32권4호
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pp.221-227
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2009
This study describes time lag responses between hydrological variables and phytoplankton biomass in a regulated river system, the lower Nakdong River in South Korea. The lower Nakdong is a typical flow-controlled lotic system, and its limnological characteristics are influenced by climatic variation such as monsoons and summer typhoons. Mean rainfall in the area during summer is about 1,200 mm, which comprises >60% of annual rainfall. Our results show that the regulation of flow in the Nakdong by multi-purpose dams from 1995 to 2004 affected phytoplankton dynamics. Diatom blooms occurred in winter, when the limited discharge allowed for proliferation of the phytoplankton community. Using multiple regression analysis, we detected significant time-delayed relationships between hydrological variables and phytoplankton biomass. These results may be useful for water resource managers, and suggest that 'smart flow' control would improve water quality in large regulated river systems of the Republic of Korea.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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