• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.348-348
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• 2022

미래에 대한 기후는 과거와 비교하여 변동성이 더 크고 불확실성 또한 더 크기 때문에 미래의 기후변화를 예측하기 위해서는 기후변화의 절대적인 크기뿐 아니라 불확실한 정도도 함께 고려되어야 한다. 본 연구에서는 CMIP6(Coupled Model Intercomparison Project Phase 6) DB에서 제공된 일 단위 18개의 GCMs(General Circulation Models)의 결과를 분석하였으며 또한 3개의SSP(Shared Socioeconomic Pathway)시나리오와 3개의 미래 구간에 대하여 100개의 앙상블을 각각 생성하였다. 불확실성을 초래하는 원인을 3가지로 구분하고, 각각의 원인에 대한 불확실성의 정도를 앙상블 시나리오에 반영하고자 한다. 현재 기간 및 미래 기간에 대해 100개의 20년 시계열 날씨변수 앙상블을 생성하여 LSTM(Long short-term memory)의 입력자료로 사용하여 댐유입량, 저수위, 방류량을 산정하였다. 댐 유입량 및 방류량의 예측성능을 향상시키기 위해 Input predictor의 종류를 선정하는 방법과 그 변수들의 lag time을 결정하는 방법, 입력자료들을 재구성하는 방법, 하이퍼 매개변수를 효율적으로 최적화하는 방법, 목적함수 설정 방법들을 제시하여 댐 유입량 및 방류량의 예측을 크게 향상시키고자 하였다. 본 연구에서 예측된 미래의 댐유입량 및 방류량 정보는 홍수 또는 가뭄 등 다양한 수자원 관련 문제의 전략을 수립하는 데 있어서 적절한 도움이 될 것이다.

• 한국측량학회지
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• 제38권4호
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• pp.295-304
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• 2020

IPCC는 기상이변의 예방 대책의 중요성을 권고하였으며 폭염은 주요 예방대책수립 주제 중 하나이다. 일반적으로 예방대책수립을 위한 기존 연구는 지형적 특성과 사회적 특성을 따로 구분하여 폭염취약지역을 도출하였으나 본 연구에서는 공간, 지형적 특성뿐만 아니라 사회적 특성을 함께 고려하여 폭염취약지역을 분석하고자 하였다. 에너지 사용량, 인구밀도, 정규식생지수, 수변이격거리, 태양복사량, 도로분포를 변수로 하여 점검하고, 여러 회귀모형 중 가장 적합한 모형인 Spatial Lag Model을 선택하여 사용가능한 변수를 추출하였다. 그리고 Fuzzy 이론에 기초하여 각 변수에 대한 폭염 취약정도를 분석하고, 6개의 변수를 중첩분석하여 최종적으로 폭염취약지역을 도출하였다. 연구 대상지는 폭염의 영향이 큰 대구광역시를 선정하였으며, 취약지역의 경우 기존 도심지이며 수변 및 식생에 영향을 적게 받은 대구 서구, 남구, 달서구에 주로 분포되어있음을 확인하였다. 이를 통해 대구광역시의 폭염 저감을 위한 정책적 지원에 있어 공간적, 사회적 특성을 모두 고려해야 함을 확인하였다.

• 경제분석
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• 제27권4호
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• pp.1-42
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• 2021

우리나라 소비자물가상승률에 대한 예측은 한국은행의 물가안정목표제 운용, 채권시장 참가자의 만기 포트폴리오 최적화, 부동산 시장 및 민간의 소비와 투자 등 경제 전반에 지대한 영향을 미친다. 본 연구는 향후 3년간 우리나라 소비자물가상승률 예측결과를 제시한다. 이를 위해 우선 자기회귀시차(Autoregressive Distributed Lag, ADL) 모형, AR 모형, 소규모 벡터자기회귀(VAR) 모형, 대규모 VAR 모형의 표본외 예측력을 기준으로 모형선택을 실시한다. 물가상승률에는 다수의 잠재적인 예측변수가 존재하기 때문에 12개의 거시변수를 대상으로 ADL 모형에 베이지안 변수선택기법을 도입하고, 예측력 향상을 위한 정밀한 튜닝과정을 고안하고 적용하였다. VAR 모형에는 미네소타 사전분포를 설정하여 차원의 저주 문제를 극복하고자 하였다. 최근 5년을 대상으로 한 장단기 표본외 예측결과, ADL 모형이 점예측과 분포예측 모두에서 여타 경쟁모형에 비해 전반적으로 우월하였다. 예측조합을 통한 예측결과, 우리나라 소비자물가상승률이 2022년 하반기까지는 현재 비슷한 2% 내외의 수준을 유지할 것으로 보이며, 2023년 상반기부터는 1% 내외로 하락할 것으로 전망된다. 80% 신용구간은 예측치의 대략 ±1%p이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.446-453
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• 2018

본 연구에서는 경영학 재무 분야 중 국내 유가증권 시장 상장기업의 연구개발비에 관한 2가지 가설이 수립, 검정되었다. 기업의 목표인 이윤 극대화라는 관점에서, 동 연구개발비의 최적 수준을 유지하는 것이 실무적으로도 중필수적 요인이라고 판단된다. 이와 관련하여, 본 논문의 첫 번째 가설에서는 국제금융위기 이후인 2010년부터 2015년의 표본기간 동안, 국내 KOSPI 유가증권 시장에 상장된 기업들을 표본 대상으로 동 연구개발비 지출에 관한 재무적 결정요인들이 통계적으로 분석되었다. 또한, 이와 관련된 두 번째 가설 검정에서는 동 표본기업들을 대상으로 이들을 상대적 고성장산업과 저성장산업 그룹으로 2분화하여 양 그룹 간의 재무적 차이점에 대한 재무적 결정 요인 분석을 시행하였다. 동 가설검정 결과와 관련하여, 전기의 연구개발비 비율, 산업더비변수와 전기의 연구개발비 간의 교차효과, 그리고 광고비 등 3가징 요인들이 (당기의) 연구개발비 (비율)에 통계적으로 유의한 영향을 주는 설명변수들로서 판명되었다. 또한, 고성장산업 소속 KOSPI 상장기업들은 비교그룹인 저성장산업 소속의 기업들과 비교하여, 전기의 연구개발비 비율, 수익성, 그리고 외국인 지분율 등에서 상대적으로 높은 수준을 유지한 것으로 실증적으로 분석되었고, 반면에, 후자인 저성장산업 소속 기업들은 시장가치 기준의 부채비율과 광고비 등에서 높은 수준을 유지한 것으로 판명되었다. 종합적인 관점에서, 본 연구 결과는 향후 기업 경영의 목표인 주주의 부의 극대화를 위한 방안 중 하나인, 연구개발비의 최적 수준을 규명하기 위한 측면에 응용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제39권12호
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• pp.997-1012
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• 2006

본 연구에서는 조건부 핵밀도함수와 CAFPE(Corrected Asymptotic Final Prediction Error) 차수결정 방법에 근거한 비매개변수적 비선형 자기회귀 (Nonlinear AutoRegressive, NAR) 모형을 소개하고 이를 SOI(Southern Oscillation Index)에 적용하였다. SOI 자료에 대해서 선형 AR 모형을 적용하였으나 잔차에 대한 검정결과 이분산성(heteroscedasticity)을 나타내었다. 또한 BDS(Brock-Dechert-Sheinkman) 검정에서 비선형성이 존재함을 확인하였다. 따라서 NAR 모형에 SOI 자료를 적용시켰다. CAFPE를 이용하여 가장 적합한 모형으로 지체 1, 2와 4가 선택되었으며 조건부 평균함수를 추정하여 SOI 자료를 모의한 결과 잔차에 대해서 정규성과 이분산성 가정이 Jarque-Bera 검정과 ARCH-LM 검정에서 각각 기각되었으며 또한 조건부 표준편차함수의 최적 차수로 3, 8과 9가 CAPFE를 통해 선택되었다. 조건부 평균함수와 표준편차함수를 모두 고려한 모형에 대한 잔차 검정 결과 잔차의 I.I.D 가정을 만족하였으며 특히, BDS 검정에서 신뢰구간 95%와 99%에서 모두 만족한 결과를 나타내었다. 마지막으로 전체의 15%에 해당하는 SOI 자료에 대해서 One-Step 예측을 수행하였으며 선형 모형에 비해 평균제곱예측오차가 7% 적게 나타났다. 따라서, NAR 모형은 여타의 매개변수적 방법과 달리 모형 선택에 있어 자유로우며 비선형성을 고려할 수 있는 모형으로서 SOI 자료와 같은 비선형 자료를 위한 모의방법으로 선형 모형에 비해 많은 장점을 가지고 있다.

• 국제지역연구
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• 제16권1호
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• pp.3-27
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• 2012

본 연구는 패널 공적분 검정 그리고 비교적 최근에 개발된 패널 단위근 검정을 이용하여 지역 주택가격과 지역총생산 간의 장기관계를 분석하였다. 횡단면 의존성(cross-section dependence)이 확인된 경우, 이를 고려한 Pesaran의 CIPS 패널 단위근 검정을 이용하였다. 기존 패널 단위근 검정의 결과와 다르게 CIPS 검정은 변수들이 불안정성을 갖는 것으로 나타났다. 또한 패널 벡터오차수정모형(VECM)을 이용하여 변수들 간의 인과관계를 확인하였으며, 고정효과모형(Fixed effect)과 패널 자기회귀시차(ARDL)모형을 이용하여 계수들의 장기관계를 구체적으로 추정하였다. 먼저 변수들 간에 공적분관계가 형성되며 장 단기 인과관계가 성립하는 것으로 나타났다. 또한 VECM 모형의 오차수정항은 통계적으로 유의한 것으로 나타나 변수들 간의 장기 공적분 관계를 뒷받침하고 있다. 모형의 추정 결과, 장기적으로 주택가격의 상승은 지역총생산을 증가시키며 반대의 관계도 성립함을 알 수 있다. 이 결과에 의해 우리나라 지역 주택시장에서 부의 효과(wealth effect)가 존재하고 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과들과 함께 오차수정항으로부터, 주택 가격과 경제 변수들은 단기적으로는 일시적인 균형상태로부터 이탈될 수 있지만, 장기적으로는 이들 변수는 균형관계에 있다는 것을 의미한다.

• 상하수도학회지
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• 제35권6호
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• pp.417-424
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• 2021

Algal bloom is an ongoing issue in the management of freshwater systems for drinking water supply, and the chlorophyll-a concentration is commonly used to represent the status of algal bloom. Thus, the prediction of chlorophyll-a concentration is essential for the proper management of water quality. However, the chlorophyll-a concentration is affected by various water quality and environmental factors, so the prediction of its concentration is not an easy task. In recent years, many advanced machine learning algorithms have increasingly been used for the development of surrogate models to prediction the chlorophyll-a concentration in freshwater systems such as rivers or reservoirs. This study used a light gradient boosting machine(LightGBM), a gradient boosting decision tree algorithm, to develop an ensemble machine learning model to predict chlorophyll-a concentration. The field water quality data observed at Daecheong Lake, obtained from the real-time water information system in Korea, were used for the development of the model. The data include temperature, pH, electric conductivity, dissolved oxygen, total organic carbon, total nitrogen, total phosphorus, and chlorophyll-a. First, a LightGBM model was developed to predict the chlorophyll-a concentration by using the other seven items as independent input variables. Second, the time-lagged values of all the input variables were added as input variables to understand the effect of time lag of input variables on model performance. The time lag (i) ranges from 1 to 50 days. The model performance was evaluated using three indices, root mean squared error-observation standard deviation ration (RSR), Nash-Sutcliffe coefficient of efficiency (NSE) and mean absolute error (MAE). The model showed the best performance by adding a dataset with a one-day time lag (i=1) where RSR, NSE, and MAE were 0.359, 0.871 and 1.510, respectively. The improvement of model performance was observed when a dataset with a time lag up of about 15 days (i=15) was added.

• 한국수자원학회논문집
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• 제43권1호
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• pp.1-13
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• 2010

본 연구에서는 배수경로 이질성에 의한 격자 기반 지형학적 순간단위도 이론으로 부터 Nash 모형 매개변수를 최초로 동정하였다. 동정된 매개변수는 지표면 유동 및 지형학적 분산을 고려하며, 지리정보체계에 의해 유역의 지형인자들을 손쉽게 추출함으로써 모형의 정확성 및 효용성을 높였다는 점에 의미를 둘 수 있다. 모형의 검증을 위해 동정된 매개변수에 의해 계산된 결과를 실제 관측치와 비교하였다. 계산유출수문곡선과 관측수문곡선의 비교 결과 비교적 잘 일치하는 경향을 보였다. 또한 지표면과 하천의 특성유속에 따른 지체시간 및 분산의 변화양상을 살펴본 결과, 지표면 특성유속에 매우 민감하게 반응함을 알 수 있었다. 따라서 본 모형의 적용시 지표면 특성유속 산정에 세심한 주의가 필요할 것으로 판단된다.

• 한국항공우주학회지
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• 제45권10호
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• pp.872-880
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• 2017

일반적으로 추력기는 on/off 제어 방식을 이용한다. Bang-Bang Control, PWM(Pulse Width Modulator), PWPF(Pulse Width Pulse Frequency) 등이 그 방법으로 많이 이용되고 있다. PWPF를 설계할 때 파라미터($K_m$, ${\tau}$, $U_{on}$, $U_{off}$, $U_m$)를 잘못 선정하면 위상 지연, 연료 낭비, 수명 감소 등이 발생한다. 그러므로 파라미터가 시스템 성능에 미치는 영향을 분석하고 적절한 파라미터를 선정하여야 한다. 본 논문은 정적 해석을 수행하여 PWPF 파라미터 설계방안을 제시하였으며, 동적 분석 및 시뮬레이션을 수행하여 설계변수에 미치는 상호 영향을 분석하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권4호
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• pp.655-660
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• 2009

최근의 글로벌경제위기 상황에서 국내 금융외환시장이 높은 환율변동을 보이며 불안한 모습을 보이고 있다. 따라서 그 어느 때보다 금리, 환율 등 가격변수들의 움직임 및 이들 간의 관계에 대한 관심이 높다. 본 연구에서는 국내시장을 중심으로 환율, 금리의 추이 및 인과관계에 대하여 연구하였다. 글로벌경제위기 상황에서 원/달러환율, 콜금리의 움직임에서 나타나는 주요 특징을 알아보고, 교차상관분석 및 그랜저 인과관계검정 등을 이용하여 두 변수간의 상호연관관계에 대하여 선도/지연 관계를 중심으로 분석하였다.