본 연구에서는 지표면 온도 변화에 미치는 주요 지역특성인자를 도출하고 각각의 인자가 미치는 확률적 영향계수를 추정하였다. 연구대상지역은 충청북도 전역이며 패널 분석을 위해 시 군 행정 단위로 분할하였다. 지표면온도 및 지역특성 시계열자료들은 MODIS 영상과 통계청자료를 사용하여 각각 구축하였다. 그리고 지표면온도와 횡단면자료인 지역특성인자들을 다중회귀관계로 설정하고 패널 모형 분석을 통하여 회귀계수 추정치를 산정하였다. 지표면온도와 지역특성인자는 패널 모형 분석에서 종속변수와 설명변수로 각각 사용하였다. 패널 자료 분석은 상용 통계프로그램 STATA14를 사용하였으며, 일원 개체 고정효과모형이 본 연구의 지표면온도 변화 해석에 가장 적절한 모형으로 선정되었다. 지표면온도 변화에 미치는 설명변수의 영향수준을 나타내는 기여율은 회귀방정식의 추정회귀계수로부터 구했다. 설명변수별 기여율은 도시 공업지역이 3.746로 가장 컸으며, 다음으로 평균고도${\times}$대지면적비율이 2.856, 전력사용량 2.742, 평균풍속 0.553, 비도시관리지역 0.102, 농림지역과 자연 환경보전지역은 0.085와 0.071 그리고 시 군의 평균강우량 한 단위 변화가 지표면온도 변화에 미치는 기여율은 0.003으로 추정되었다.
적외선 열화상 기술은 물체의 표면에서 방사되는 적외선을 검출하여 그 물체의 표면온도 분포를 나타내는 기술로서 물체의 내부 상태도 간접적으로 표현할 수 있다. 이 기술은 광범위한 분야에서 피사체의 물리적 손상이 허락되지 않을 경우 사용되고 있다. 본 실험에서는 "적외선 촬영법에 의한 건축물 단열 성능 평가 방법"(KS F2829)에 의거하여 결함부위 온도차 비율법(TDR : Temperature Difference Ratio)라는 지표로 국립산림과학원내 목조주택의 단열성능을 평가하였다. 실험을 위한 공간을 목조주택의 2층 방으로 정하고 적외선 카메라로 방의 실내와 실외의 표면온도를 측정하였다. 열화상 이미지를 이용하여 모서리 부분과 창을 통한 열손실을 정량적으로 파악할 수 있었으며 육안으로 확인 불가능한 열손실 결함부위를 탐지할 수 있었다. 이를 바탕으로 기존목조주택의 열환경성능 제고를 위한 개 보수시 도움이 될 것으로 기대된다.
가스 하이드레이트는 전세계적으로 새로운 에너지 자원으로 활용 가능성을 포함하고 있어 연구가 활발하게 진행되고 있다. 한국자원연구소에서는 1997년 부터 동해에서 메탄 하이드레이트 부존 잠재력 규명을 위한 탄성파 탐사를 하고 있다. 탄성파 자료에서 하이드레이트 부존을 의미하는 일반적인 특성은 해저면과 평행하게 나타나는 BSR(Bottom Simulating Reflection)과 BSR 상부에서 보이는 진폭감소 그리고 BSR 하부에서 보이는 진폭증가와 구간속도의 감소 그리고 BSR에서 반사파의 역전현상 등이 있다. 따라서 위와 같은 하이드레이트 부존특성을 탐지하기 위한 목적으로 실시되는 자료처리는 진 진폭을 유지하는 자료처리, 정밀 속도분석 및 AVO분석 등이 요구된다. 본 연구는 1998년 동해에서 취득된 탄성파 탐사자료를 처리하여 하이드레이트 부존 가능성을 확인하고자 하였다. 적용된 자료처리 공정은 구형확산 보정과 주파수 필터링, 공심점 분류, 정밀 속도분석 공정 등이다. AVO분석은 이용된 현장자료가 AVO를 분석할 정도의 입사각을 유지하고 있지 않아 제외하였다. 정밀 속도분석은 반복적으로 속도 스펙트럼을 구하는 방법으로 정확한 중합속도 결정이 가능한 XYA를 이용하였으며 자료처리의 모든 공정은 국내고유의 탄성파 자료처리 소프트웨어인 Geobit 2.9.5 를 이용하였다. 자료처리 결과 음원위치 $1650\~1900$에서 해저면으로 부터 약 $367\~477m$ 깊이(왕복주시 약 1800ms)에 해저면과 평행하게 발달한 BSR을 확인할 수 있었으며, BSR부근에서 구간속도 감소 뿐만 아니라 해저면 반사파의 위상과 반대인 반사파 역전현상도 확인할 수 있었다.
CIGS 박막 태양 전지의 버퍼층은 흡수층과 윈도우층 사이의 밴드정렬(band alignment)을 통해 에너지 변환 효율을 향상시킨다. ZnS는 무독성의 II-VI 반도체 화합물로서 직접천이형 광대역 밴드갭과 n형 전도성을 가지며, 높은 광투과성, 높은 굴절률 등의 우수한 전기적, 광학적 특성을 가지고 있고, 우수한 격자정합을 가지는 물질이다. 이 연구에서, RF 마그네트론 스퍼터링 방법에 의해 증착 후 급속 열처리에 의해 제작된 ZnS 버퍼층 박막의 구조적, 광학적 특성의 상관관계에 대해 고찰하였다. (111), (220), (311) 면의 섬아연광 입방정 구조를 확인할 수 있고, 상대적으로 저온에서 급속열처리를 수행한 시료에서는 (002) 면의 우르쯔광 육방정 구조가 함께 나타나는 다결정이 되었다. 고온에서 급속열처리 수행한 시료에서는 섬아연광 입방정 구조의 단결정으로 상전이 된다. 화학적 성분 분석을 통해서 Zn/S의 비율이 화학양론에 근접한 시료에서 섬아연광 입방정 구조의 단결정이 나타났음을 확인하였다 급속열처리 온도가 증가할수록 흡수단이 다소간 단파장 쪽으로 이동되고, 가시광 파장 범위에서 평균 광투과율이 증가하는 경향성을 보이며 500℃ 조건에서는 80.40%로 향상되었다.
음식물쓰레기의 발생량과 자원화 의향에 미치는 영향요인을 파악하고자 최근 건설된 공동주택 단지에 거주하는 주부 300명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 수집된 설문지는 SPSS window version 18.0 통계분석 프로그램을 사용하여 기술통계와 추리통계를 이용하여 분석하였으며, 그 결과, 공동주택 단지의 주부들은 일반적으로 대형마트를 이용하여 식재료를 구매하고 있었으며, 음식물쓰레기를 버리는 주된 이유는 장기보관으로 인한 손상 및 부패였다. 계절에 따른 음식물쓰레기 종류가 달랐으며, 이는 식생활과 밀접하였다. 요인분석을 통해 음식물쓰레기 발생단계를 식재료 구매, 음식 소비 및 조리, 음식물쓰레기 배출 등 3가지로 나뉘어 음식물쓰레기 발생량과 자원화 의향 간의 관계를 분석하였다. 음식물쓰레기의 발생량에 미치는 영향 요인은 음식물쓰레기 수거단계 특성이었으며, 음식물쓰레기 자원화 의향에 유의한 영향을 미치는 요인은 식재료 구매단계 특성이었다. 즉, 음식물쓰레기 발생량은 단지 내 음식물쓰레기 수거환경이 양호할수록 증가하였고, 음식물쓰레기 자원화는 사전구매계획이 미비할수록 쓰레기 발생을 높았다. 따라서, 쓰레기 종량제 실시에도 불구하고 식생활 문화와 생활수준 향상에 따른 음식의 과소비는 여전하므로, 발생된 음식물쓰레기의 자원화 기술 개발과 제도적 지원을 보다 적극적으로 모색해야 할 것이다.
본 연구의 목적은 대체의학기술인 SUKI(Superficial Using Ki energy Instrument) 점압법을 활용한 특정근육(상부승모근 trigger point) 부분을 자극하여 스트레스를 받은 뇌파의 변화를 알아보고자 실시하였다. 연구방법은 스트레스에 의해 승모근통증을 호소하는 12명의 남녀 대학생을 대상으로 실시하였다. 상부승모근 통증유발점에 SUKI를 사용하기 전후의 특정영역의 뇌파를 측정하였다. SUKI자극시간은 3min 자극한 후 각 부위별로 비교하였으며(FP2, F3, F4, FP1, T3, T4, P3, P4), 실험기간은 총 5회 실시하였다. QEEG-S 뇌파측정기를 이용하였고, 데이터 수집을 위해 Telescan(LXE 5208) 프로그램을 사용하였다. 자료분석은 SPSS 22.0 version을 사용하였고, 점압법 전후 차이를 비교하기 위하여 대응표본 t-검정(paired t-test)을 실시하였으며, 통계학적인 유의수준은 p<.05로 설정하였다. 연구결과는 다음과 같다. FP2, F3, F4(*p<0.049, *p<0.042, *p<0.019)는 뇌파는 유의하게 나타났고, FP1, T3, T4, P3, P4는 유의하지 않았다. 따라서 SUKI 대체의학기술에 의한 뇌스트레스 감소 효과가 있었다. 추후 SUKI 대체 의학의 지속적인 연구가 요청된다.
본 연구는 고에너지의 베타선을 방출하는 Y-90 미세구의 경동맥방사선색전술 시 발생되는 제동복사선에 의한 불필요한 외부피폭을 줄이고자 텅스텐 차폐체를 개발하였다. 본 연구에서는 다양한 용량(1 GBq, 2 GBq, 4 GBq)의 $SIR-Spheres^{(R)}$ Y-90 미세구를 사용하여, 텅스텐 차폐체 표면으로부터 10 cm, 50 cm, 100 cm인 곳에서 GM tube식 디지털 서베이미터로 선량률을 측정하였다. 텅스텐 차폐체 표면 10 cm 위치에서 차폐율을 분석한 결과 4 GBq의 $SIR-Spheres^{(R)}$ Y-90 미세구의 경우 90.9%, 2 GBq의 경우 88.9%, 1 GBq의 경우 88.8%의 차폐율을 보였고, 표면 50 cm 위치에서 차폐율은 4 GBq의 $SIR-Spheres^{(R)}$ Y-90 미세구의 경우 89.2%, 2 GBq의 경우 87.5%, 1GBq의 경우 86.3%로 나타났다. 텅스텐 차폐체 표면 100 cm 위치에서 텅스텐 차폐체는 평균 75.1%의 차폐율을 보이는 것으로 확인할 수 있었다. 높은 용량이 함유된 $SIR-Spheres^{(R)}$ Y-90 미세구의 경동맥방사선색전술시 방사선 작업종사자와 선원간의 거리가 짧고, 작업시간이 길기 때문에 제동복사선에 의한 피폭에 노출될 수 있다. 본 연구를 통해 개발된 텅스텐 차폐체는 향후 임상에서 경동맥방사선색전술 시 제동복사선에 의한 외부피폭을 줄이는데 활용될 수 있을 것이라 기대 된다.
2020년 8월 4일에 베이루트항 저장 창고에 저장되었던 2750 ton의 질산암모늄이 폭발하였다. 이 폭발은 지금까지의 질산암모늄 폭발 중 가장 규모가 큰 것으로 알려졌다. TNT 등가법을 적용하여 2750 ton의 질산암모늄의 폭발 에너지에 상응하는 TNT 등가량을 구한 결과 856 ton으로 나타났다. Kingery-Bulmash 폭발 특성 계산기 툴을 활용하여 폭원으로부터 3600 m 까지의 범위에서 과압과 충격량을 산정하였다. 폭원으로부터 멀어짐에 따라 과압과 충격량은 지수적으로 감소하지만 과압이 더 크게 감소하여 과압이 충격량보다 거리에 따른 영향을 더 크게 받는 것으로 나타났다. 과압과 충격량이 구조물에 미치는 영향을 평가하기 위해서 구조물의 손상 기준을 적용한 결과 구조물의 부분적 붕괴, 심각한 손상, 가벼운 손상이 발생하는 임계거리는 폭원으로부터 각기 약 500, 800, 2200 m로 나타났다. 구조물과 인체의 손상 확률을 평가하기 위해서 프로빗 함수를 적용하였다. 구조물의 붕괴, 구조물의 심각한 손상, 구조물의 가벼운 손상, 창유리의 파손 가능성이 50% 이상이 되는 지점은 각기 약 500, 810, 2200, 3200 m가 되는 것으로 나타났다. 폭원으로부터 200 m 이내 지점에 있는 사람의 경우 폐 손상으로 인해 사망할 확률이 99% 이상인 것으로, 고막 파열이 발생할 확률이 50%인 지점은 약 300 m인 것으로 나타났다. 전신 이동에 따른 두개골 파열과 전신 충격에 의해 사망할 확률이 100%인 지점은 각기 300, 100 m인 것으로 평가되었다.
겨울철 벤로형 유리온실(W59×L68×H5.9m) 보온스크린 높이의 차이에 따른 실내온도 변화를 파악하기 위하여 00시부터 04시까지 30분 간격으로 열유동해석을 하였다. 초기에는 상대적으로 난방 외부접촉면적이 큰 보온스크린 설치높이 5.9m에서 보온스크린 설치높이 4.1m에 비해 온도감소가 빨라 낮은 온도를 나타냈으나 해석 2시간 이후부터는 상대적으로 온도감소가 느렸고 04시에는 0.6℃ 높았다. 그러나 해석시작1시간 후 실내온도가 약13℃까지 내려가고, 그 이전에 난방기가 작동해야 된다고 볼 때, 해석 2시간 동안 온도감소가 상대적으로 느렸던 보온스크린 설치높이 4.1m에서 5.1m에 비해 난방에너지 절감에 유리할 것으로 판단되었다. 토마토가 자라는 지면 2m 높이에서의 유동은 보온스크린 설치높이 5.9m에서 4.1m에 비해 상대적으로 넓고 빨랐으며 유동해석 1시간 후인 01시의 평균차이는 0.034m·s-1였다. 여름철 차광스크린 설치높이를 5.7m와 3.9m로 달리하되70%닫힘 조건에서 12시부터 13시까지는 온실하부덕트 외부공기유입량 0.67㎥·s-1 상태 그 후부터는 외부 유입공기를 3배로 증가하여 냉방효과를 비교하였다. 초기 12시부터 13시까지는 차광스크린 70%닫힘 상태에서 무차광에 비해 오히려 평균 약0.9℃ 높았지만 외부공기유입량이 증가하는 13시 이후 부터는 차광스크린 70%닫힘 조건에서 온도가 감소하였고 14시 30분에는 무차광에 비해 0.5℃ 낮았다. 차광스크린 70% 닫힘 조건에서 바닥면의 온도분포는 스크린 설치높이와 개방 정도에 비례하여 낮았으며 무차광에 비해 8℃이상 낮았다. 온실 내 상대습도는 차광스크린을 30% 개방하는 조건에서는 차광스크린의 높이나 개방정도에 따른 차이가 미미하였다.
인공지능을 기반으로 한 다양한 연구들이 현대사회에 많은 변화를 불러일으키고 있다. 금융시장 역시 예외는 아니다. 로보어드바이저 개발이 활발하게 진행되고 있으며 전통적 방식의 단점을 보완하고 사람이 분석하기 어려운 부분을 대체하고 있다. 로보어드바이저는 인공지능 알고리즘으로 자동화된 투자 결정을 내려 다양한 자산배분 모형과 함께 활용되고 있다. 자산배분 모형 중 리스크패리티는 대표적인 위험 기반 자산배분 모형의 하나로 큰 자산을 운용하는 데 있어 안정성을 나타내고 현업에서 역시 널리 쓰이고 있다. 그리고 XGBoost 모형은 병렬화된 트리 부스팅 기법으로 제한된 메모리 환경에서도 수십억 가지의 예제로 확장이 가능할 뿐만 아니라 기존의 부스팅에 비해 학습속도가 매우 빨라 많은 분야에서 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서 리스크패리티와 XGBoost를 장점을 결합한 모형을 제안하고자 한다. 기존에 널리 사용되는 최적화 자산배분 모형은 과거 데이터를 기반으로 투자 비중을 추정하기 때문에 과거와 실투자 기간 사이의 추정 오차가 발생하게 된다. 최적화 자산배분 모형은 추정 오차로 인해 포트폴리오 성과에서 악영향을 받게 된다. 본 연구는 XGBoost를 통해 실투자 기간의 변동성을 예측하여 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 줄여 모형의 안정성과 포트폴리오 성과를 개선하고자 한다. 본 연구에서 제시한 모형의 실증 검증을 위해 한국 주식시장의 10개 업종 지수 데이터를 활용하여 2003년부터 2019년까지 총 17년간 주가 자료를 활용하였으며 in-sample 1,000개, out-of-sample 20개씩 Moving-window 방식으로 예측 결과값을 누적하여 총 154회의 리밸런싱이 이루어진 백테스팅 결과를 도출하였다. 본 연구에서 제안한 자산배분 모형은 기계학습을 사용하지 않은 기존의 리스크패리티와 비교하였을 때 누적수익률 및 추정 오차에서 모두 개선된 성과를 보여주었다. 총 누적수익률은 45.748%로 리스크패리티 대비 약 5% 높은 결과를 보였고 추정오차 역시 10개 업종 중 9개에서 감소한 결과를 보였다. 실험 결과를 통해 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 감소시킴으로써 포트폴리오 성과를 개선하였다. 포트폴리오의 추정 오차를 줄이기 위해 모수 추정 방법에 관한 다양한 연구 사례들이 존재한다. 본 연구는 추정 오차를 줄이기 위한 새로운 추정방법으로 기계학습을 제시하여 최근 빠른 속도로 발전하는 금융시장에 맞는 진보된 인공지능형 자산배분 모형을 제시한 점에서 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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