• 수산해양기술연구
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• 제28권4호
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• pp.327-336
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• 1992

In order to establish one of the forecasting model for the fishing conditions of squid angling fisheries in the Eastern Korea Sea, the catch data for the years of 1955~1991 and the water temperature data for the years of 1979~1990 were analysed, and then some parameters, that is, the water temperature normal year anomaly in the spawning and the rapidly growing season, the adult resource amount and etc were examined statistically correlation with the catch fluctuation of the main fishing seasons. From the result, authors suggested a formula as a forecasting model, Y=25785+1099X sub(1)+1074X sub(2)+6.033X sub(3)+3.95X sub(4)+1.330X sub(5)(M/T)(R super(2)=0.867, P<0.01) in the case that Y is the yearly catch, X sub(1) and X sub(2) are the water temperature normal year anomalies in October and December of the previous year and that in February and April, and X sub(3), X sub(4) and X sub(5) are the catches in October, in September, in November of previous year respectively. Because these parameters could be checked in earlier time of a half year before the main fishing season, this model was assumed to be very useful for the prediction of fishing conditions of squid angling fisheries.

• 산업경영시스템학회지
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• 제37권4호
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• pp.82-89
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• 2014

Recently, the mineral resource protection policies and regulations in production countries of natural resources including rare metals are becoming more stringent. Such environment makes which market has malfunction. In other word, those are not perfect or pure market. Therefore because each market of natural resources have special or unique characters, it is difficult to forecast their market prices. In this study, we constructed several models to estimate prices of natural resources using statistical tools like ARIMA and their business indices. And for examples, Indium and Coal were introduced.

• Genomics & Informatics
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• 제19권1호
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• pp.11.1-11.8
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• 2021

For the novel coronavirus disease 2019 (COVID-19), predictive modeling, in the literature, uses broadly susceptible exposed infected recoverd (SEIR)/SIR, agent-based, curve-fitting models. Governments and legislative bodies rely on insights from prediction models to suggest new policies and to assess the effectiveness of enforced policies. Therefore, access to accurate outbreak prediction models is essential to obtain insights into the likely spread and consequences of infectious diseases. The objective of this study is to predict the future COVID-19 situation of Korea. Here, we employed 5 models for this analysis; SEIR, local linear regression (LLR), negative binomial (NB) regression, segment Poisson, deep-learning based long short-term memory models (LSTM) and tree based gradient boosting machine (GBM). After prediction, model performance comparison was evelauated using relative mean squared errors (RMSE) for two sets of train (January 20, 2020-December 31, 2020 and January 20, 2020-January 31, 2021) and testing data (January 1, 2021-February 28, 2021 and February 1, 2021-February 28, 2021) . Except for segmented Poisson model, the other models predicted a decline in the daily confirmed cases in the country for the coming future. RMSE values' comparison showed that LLR, GBM, SEIR, NB, and LSTM respectively, performed well in the forecasting of the pandemic situation of the country. A good understanding of the epidemic dynamics would greatly enhance the control and prevention of COVID-19 and other infectious diseases. Therefore, with increasing daily confirmed cases since this year, these results could help in the pandemic response by informing decisions about planning, resource allocation, and decision concerning social distancing policies.

• 수산경영론집
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• 제52권4호
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• pp.13-28
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• 2021

The purpose of this study is to compare short-term price predictive power among ARMA ARMAX and VAR forecasting models based on the MDM test using monthly consumer price data of frozen mackerel. This study also aims to help policymakers and economic actors make reasonable choices in the market on monthly consumer price of frozen mackerel. To analyze this study, the frozen wholesale prices and new consumer prices were used as variables while the price time series data were used from December 2013 to July 2021. Through the unit root test, it was confirmed that the time series variables employed in the models were stable while the level variables were used for analysis. As a result of conducting information standards and Granger causality tests, it was found that the wholesale prices and fresh consumer prices from the previous month have affected the frozen consumer prices. Then, the model with the highest predictive power was selected by RMSE, RMSPE, MAE, MAPE, and Theil's inequality coefficient criteria where the predictive power was compared by the MDM test in order to examine which model is superior. As a result of the analysis, ARMAX(1,1) with the frozen wholesale, ARMAX(1,1) with the fresh consumer model and VAR model were selected. Through the five criteria and MDM tests, the VAR model was selected as the superior model in predicting the monthly consumer price of frozen mackerel.

• 대한기계학회논문집B
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• 제39권9호
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• pp.735-742
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• 2015

본 논문에서는 국지적 기상현상의 모사가 가능하고 AWS, 기상탑, 또는 위성자료의 입력이 필요치 않은 WRF 기상수치모델을 이용하여, 풍력단지의 풍황자원 예측정확도 및 적용타당성을 비교 검증하고자 한다. 풍력단지개발 예비타당성단계에서 요구되는 풍황자원 예측을 위한 WRF 모델의 적용타당성 검증을 위해, 기상탑 풍황측정자료와 WAsP에 의한 풍황자원 예측결과와의 비교 검증을 수행하였고 제주도 북서쪽에 위치한 평대와 우도사이트를 비교 검증용 사이트로 선정하였다. 연 월평균풍속, 와이블분포, 연간발전량 및 바람장미의 예측결과가 실측자료와 비교 검증되었고 WRF 모델의 풍황해석결과는 WAsP의 결과에 비해 높은 예측 정확도를 나타내었다. 풍력단지개발 예비타당성 평가를 위한 WRF 모델의 풍황자원 예측가능성이 최종적으로 확인되었다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제8권2호
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• pp.165-175
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• 2023

LNG는 인천항의 대표적인 수입화물로 인천항 전체 물동량 증감에 기여도가 상대적으로 높은 편이다. 또한, 국가적 차원에서도 LNG는 도시가스 및 전력발전에 필요한 핵심 자원으로 시장 수요의 변동 요인에 대한 분석과 적합한 수요예측모델의 구축은 LNG 기반 발전 계획 및 국가전력수급기본계획 수립 등에 매우 중요하다. 본 연구에서는 기존 연구들에서 다뤄지는 거시적 연간 자료를 통한 예측과 달리, LNG 운반선이 하역하는 주간별 물동량을 대상으로 주기성을 파악하고, 대내외 변동요인과의 상관관계를 분석한다. LNG 수요 변동요인으로는 주간 데이터의 계절성, 최대전력, 전력 공급예비력 등 전력 수급 데이터 등을 고려하였다. 또한 LNG 수요를 예측하기 위해 자료의 특성을 고려하여 주간단위별 LNG 물동량을 종속변수로 한 시계열 예측과 인공신경망 모형을 통한 예측 후 예측치에 대한 적합성을 검증 및 실적-추정치 간 오차비교를 통해 최적모형을 도출하고자 한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.2045-2053
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• 2012

본 연구는 21세기의 화두로 제시되고 있는 융합기술에 대한 기업이 요구하고 있는 융합형 인재에 대한 기업의 인식을 규명하는데 있다. 이를 위해 대전지역의 기업 110개를 대상으로 기업이 인식하고 있는 융합형 인적자원에 대해 기업의 기술경쟁력 수준에 따라 실증분석을 통해 조사하였다. 본 연구의 결과는 기업의 경쟁력 수준에 따라 선도추격자, 혁신자 및 후발추격자로 분류하여 이들 기업들이 기업 경쟁력을 강화하기 위한 수단으로 융합관련에 대한 패러다임을 어떻게 인식하고 있는지를 조사했다. 선도추격자들은 종합설계자, 문제해결자와 통찰자의 인재를 요구하고 있으며, 혁신자들은 종합설계자, 문제해결자와 전문가를 요구하고 있다. 후발추격자들은 전통적인 인성을 중요시 했다. 기술경영에 대한 인식으로는 모든 집단에서 중요하게 생각하고 있는 것으로 조사되었다. 선도추격자 및 혁신자들은 미래시장에 대한 예측을 위해서는 CEO 및 연구인력 그리고 중간 관리자의 역할이 중요하게 나타났으며 이들에 대한 교육은 이종기술과의 융합능력, 기존 기술의 첨단화 능력 및 시장 수요에 대한 이해를 요구하고 있다. 자사의 제품 혹은 기술에 대해서는 이종 기술과의 접목이 매우 필요한 것으로 나타났다. 이러한 융합기술분야의 전문가에 적합한 인재상은 선도추격자와 혁신자들은 다른 업종과 접목하는 전문가, 기술과 경영을 잘 아는 전문가 및 동종의 다양한 기술을 접목할 줄 아는 전문가를 요구했다. 반면에 후발추격자들은 다른 업종과의 접목하는 전문가를 요구했다.

• 보건행정학회지
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• 제21권3호
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• pp.425-456
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• 2011

Background: Organizations in the pharmaceutical industry are highly dependent on the institutional environment. The introduction of pharmacoeconomics to the decision-making on the price and reimbursement decisions became strong constraints to pharmaceutical companies in Korea. As little is known about the issue on organization-environment interaction in the healthcare field, this study aimed to figure out how pharmaceutical companies adapted to the environmental changes. Methods: A multicase study method was used, selecting eight cases among multi-national pharmaceutical companies in South Korea. In-depth interviews were conducted with the managers of these organizations, and secondary data were reviewed to complement the interviews. Results: Pharmaceutical companies viewed the new policies as a big threat and sought for actions against them. One of the most distinguishing organizational changes was to construct a Market Access department. Other strategies managing the environment such as co-optation, forecasting, and bargaining were also implemented. These changes were consistent with the predictions of Resource Dependency Theory and Institutional Theory. Conclusions: The interactions between pharmaceutical companies and institutional environments in healthcare were first explored. This study presents a new perspective on how organizations change and the motives for the changes. The findings of this case study will form the basis of further empirical studies.

• 한국지리정보학회지
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• 제15권4호
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• pp.15-25
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• 2012

이 연구는 자동수위계가 설치된 378개소 농업용저수지에 대하여 웹기반 실시간 농촌홍수관리시스템을 구축하기 위하여 이루어졌다. 농촌홍수관리시스템은 한국농어촌공사의 농촌용수종합정보시스템(Rural Agricultural Water Resource Information System, RAWRIS)과 연계 운영되는 시스템으로서 RAWRIS의 통합 데이터베이스에 구축 관리되는 일강우자료, 시강우자료, 자동수위측정자료를 실시간으로 수신하여 연계 활용하는 시스템이다. 이들 자료를 이용하여 강우사상이 발생되는 시점을 기준으로 해당 강우사상기간동안의 매시간 홍수분석을 수행함으로서 해당 저수지로의 홍수유입량의 변화양상을 파악할 수 있는 계산결과를 제공함과 동시에 수위증가와 계산방류량으로 인한 저수지 상 하류의 홍수위험도를 등급화 하여 화면에 표출함으로서 광역적인 홍수현황을 파악할 수 있도록 구성하였다. 더불어 기상청 기상특보와 예보자료로부터 해당저수지유역에 발생가능하다고 생각되는 강우량을 저수지 관리자가 직접 입력하여 분석할 수 있는 기능을 통해 댐 운영에 참고 될 수 있는 정보를 제공할 수 있게 하였다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제27권2호
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• pp.287-313
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• 2018

본 연구는 전력수요의 냉방 및 난방 수요를 측정하고 분석한다. 이를 위해 냉난방기온효과를 추정하고 이를 Chang et al. (2014)의 전력수요함수 모형에 적용하여 전력수요를 기본수요, 냉방수요 그리고 난방수요로 분해하였다. 1999년 1월부터 2016년 12월의 한국의 일반용과 주택용 전력수요를 분석한 결과, 난방수요의 증가율이 기본수요와 냉방수요의 증가율을 월등히 상회하였으며 특히 일반용에서 난방수요 증가가 두드러졌다. 평년기온으로 통제한 기온보정된 난방수요는 실현된 난방수요보다 상대적으로 '더' 증가하였고, 냉방수요는 반대로 기온보정된 수요가 실현된 수요에 비해서 '덜' 증가하였다. 본 논문은 전력수요 내의 냉방 및 난방수요를 측정할 뿐 아니라 경제주체들의 전력수요 변화 패턴을 확인했다는 점에 의의가 있으며, 추정 결과들은 향후 전력수요예측과 에너지수요관리 정책 수립에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.