• 한국식품위생안전성학회지
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• 제25권4호
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• pp.289-293
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• 2010

식품을 제조, 가공하는 과정 중 생성되는 3-MCPD (3-Monochloropropane-l,2-diol)는 식품 중 미량 존재하는 유해 물질로 우리나라에서는 산분해간장 빛 혼합간장과 산분해단백질 (HVP)에 기준을 설정하여 관리하고 있다. 3-MCPD 지방산에스테르라고도 불리는 결합형 3-MCPD는 지방산과 글리세라이드가 반응하여 생성되는 중간물질로서, 독일 연방위해 평가원(BfR)에서는 3-MCPD 지방산에스테르 자체의 독성이나 위해성에 대한 자료는 부족하지만, 인체내에 식품형태로 들어가서 가수분해될 때 3-MCPD가 생성될 수 있으므로 저감화 대책이 필요하다고 보고하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 최근에 개발된 결합형 3-MCPD 분석법을 이용하여, 간장 등 장류 식품, 조미식품과 식육가공품 등 209건에 대해 결합형 3-MCPD 함량조사를 실시한 결과, 전체 209건의 검체 중에서 장류의 경우 44건의 검체 중에서 8건에서 결합형 3-MCPD가 검출되었고(0.02~0.28ppm), 스프 12건 종 8건에서 결합형 3-MCPD가 검출되었다(0.01~0.96ppm). 소스는 60건 중 22건에서 결합형 3-MCPD가 검출되었으며(0.01~0.55ppm), 식육가공품의 경우 총 30건의 검체 중 16건에서 결합형 3-MCPD가 검출되었다(0.04~0.l8ppm). 스낵과자에서는 28건 중 20건에서 결합형 3-MCPD가 검출되었고(0.09~1.43ppm), 유탕면제품 10건 중 8건에서 검출되었다(0.04~1.22ppm). 견과류가공품 10건 중 6건에서 결합형 3-MCPD가 검출되었으며 (0.06~0.25ppm), 식물성크림에서는 15건 중 1건에서 결합형 3-MCPD가 0.05ppm이 검출되었다. 이상의 검출수준은 제외국과 비교할 때 낮은 수준이었다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제12권3호
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• pp.1-10
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• 2008

내진설계기준이 반영되지 않은 기존 구조물의 경우 내진보강에 의하여 구조물의 내진성능을 향상시킬 수 있다. 내진보강의 수준을 합리적으로 결정하기 위해서는 구조물의 사용기간 동안에 예상되는 지진피해 관련 손실이 최소화되도록 하여야 하는데, 이를 위해서는 구조물이 위치한 지역에 대한 지진의 강도별 발생빈도, 지진에 의한 구조물의 기능상실 및 직접/간접 피해를 복합적으로 고려하여 구조물의 예상 손실비용을 산정하여야 하며 이는 구조물 손상에 대한 지진위험도 해석을 통해서 그 해석을 수행할 수 있다. 본 연구에서는 확률적 지진요구모델을 이용한 위험도 평가를 통하여 구조물의 지진에 대한 피해 손실을 정량적으로 산정하고 이를 바탕으로 초기비용과 예상손실비용을 포함한 총 손실비용을 최소화시킬 수 있도록 내진보강 수준을 최적화하는 절차를 제시하였다. 구조물과 관련된 지진피해 산정에 있어서 지진하중의 강도별 발생확률 및 구조물의 손상확률을 동시에 고려하여 구조물 생애주기에 대한 구조물의 지진손상 확률밀도함수 및 누적분포함수를 수식화하였으며 수식의 유효성을 유지하기 위한 확률변수의 유효범위를 정의하였다. 또한 여기에 사회적, 경제적 손실을 정량화하기 위한 손실함수를 결부시켜 구조물과 관련된 지진 피해 손실의 기댓값을 정량적으로 산정할 수 있도록 하였다. 제시된 해석기법은 기존의 시뮬레이션에 의한 손실산정법과 비교하여 해석의 정확도는 잃지 않으면서 구조해석의 반복횟수를 대폭 줄일 수 있다는 장점이 있으며 빌딩과 교량을 비롯한 구조물의 내진성능 평가 및 개선을 위한 의사결정 시에 효율적으로 적용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.107-122
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• 2017

주식시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성은 투자 위험의 척도로서 재무관리의 이론적 모형에서뿐만 아니라 포트폴리오 최적화, 증권의 가격 평가 및 위험관리 등 투자 실무 영역에서도 매우 중요한 역할을 하고 있다. 변동성은 주가 수익률이 평균을 중심으로 얼마나 큰 폭의 움직임을 보이는가를 판단하는 지표로서 보통 수익률의 표준편차로 측정한다. 관찰 가능한 표준편차는 과거의 주가 움직임에서 측정되는 역사적 변동성(historical volatility)이다. 역사적 변동성이 미래의 주가 수익률의 변동성을 예측하려면 변동성이 시간 불변적(time-invariant)이어야 한다. 그러나 대부분의 변동성 연구들은 변동성이 시간 가변적(time-variant)임을 보여주고 있다. 이에 따라 시간 가변적 변동성을 예측하기 위한 여러 계량 모형들이 제안되었다. Engle(1982)은 변동성의 시간 가변적 특성을 잘 반영하는 변동성 모형인 Autoregressive Conditional Heteroscedasticity(ARCH)를 제안하였으며, Bollerslev(1986) 등은 일반화된 ARCH(GARCH) 모형으로 발전시켰다. GARCH 모형의 실증 분석 연구들은 실제 증권 수익률에 나타나는 두터운 꼬리 분포 특성과 변동성의 군집현상(clustering)을 잘 설명하고 있다. 일반적으로 GARCH 모형의 모수는 가우스분포로부터 추출된 자료에서 최적의 성과를 보이는 로그우도함수에 대한 최우도추정법에 의하여 추정되고 있다. 그러나 1987년 소위 블랙먼데이 이후 주식 시장은 점점 더 복잡해지고 시장 변수들이 많은 잡음(noise)을 띠게 됨에 따라 변수의 분포에 대한 엄격한 가정을 요구하는 최우도추정법의 대안으로 인공지능모형에 대한 관심이 커지고 있다. 본 연구에서는 주식 시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성의 예측 모형인 GARCH 모형의 모수추정방법으로 지능형 시스템인 Support Vector Regression 방법을 제안한다. SVR은 Vapnik에 의해 제안된 Support Vector Machines와 같은 원리를 회귀분석으로 확장한 모형으로서 Vapnik의 e-insensitive loss function을 이용하여 비선형 회귀식의 추정이 가능해졌다. SVM을 이용한 회귀식 SVR은 두터운 꼬리 분포를 보이는 주식시장의 변동성과 같은 관찰치에서도 우수한 추정 성능을 보인다. 2차 손실함수를 사용하는 기존의 최소자승법은 부최적해로서 추정 오차가 확대될 수 있다. Vapnik의 손실함수에서는 입실론 범위내의 예측 오차는 무시하고 큰 예측 오차만 손실로 처리하기 때문에 구조적 위험의 최소화를 추구하게 된다. 금융 시계열 자료를 분석한 많은 연구들은 SVR의 우수성을 보여주고 있다. 본 연구에서는 주가 변동성의 분석 대상으로서 KOSPI 200 주가지수를 사용한다. KOSPI 200 주가지수는 한국거래소에 상장된 우량주 중 거래가 활발하고 업종을 대표하는 200 종목으로 구성된 업종 대표주들의 포트폴리오이다. 분석 기간은 2010년부터 2015년까지의 6년 동안이며, 거래일의 일별 주가지수 종가 자료를 사용하였고 수익률 계산은 주가지수의 로그 차분값으로 정의하였다. KOSPI 200 주가지수의 일별 수익률 자료의 실증분석을 통해 기존의 Maximum Likelihood Estimation 방법과 본 논문이 제안하는 지능형 변동성 예측 모형의 예측성과를 비교하였다. 주가지수 수익률의 일별 자료 중 학습구간에서 대칭 GARCH 모형과 E-GARCH, GJR-GARCH와 같은 비대칭 GARCH 모형에 대하여 모수를 추정하고, 검증 구간 데이터에서 변동성 예측의 성과를 비교하였다. 전체 분석기간 1,487일 중 학습 기간은 1,187일, 검증 기간은 300일 이다. MLE 추정 방법의 실증분석 결과는 기존의 많은 연구들과 비슷한 결과를 보여주고 있다. 잔차의 분포는 정규분포보다는 Student t분포의 경우 더 우수한 모형 추정 성과를 보여주고 있어, 주가 수익률의 비정규성이 잘 반영되고 있다고 할 수 있다. MSE 기준으로, SVR 추정의 변동성 예측에서는 polynomial 커널함수를 제외하고 linear, radial 커널함수에서 MLE 보다 우수한 예측 성과를 보여주었다. DA 지표에서는 radial 커널함수를 사용한 SVR 기반의 지능형 GARCH 모형이 가장 우수한 변동성의 변화 방향에 대한 방향성 예측력을 보여주었다. 추정된 지능형 변동성 모형을 이용하여 예측된 주식 시장의 변동성 정보가 경제적 의미를 갖는지를 검토하기 위하여 지능형 변동성 거래 전략을 도출하였다. 지능형 변동성 거래 전략 IVTS의 진입규칙은 내일의 변동성이 증가할 것으로 예측되면 변동성을 매수하고 반대로 변동성의 감소가 예상되면 변동성을 매도하는 전략이다. 만약 변동성의 변화 방향이 전일과 동일하다면 기존의 변동성 매수/매도 포지션을 유지한다. 전체적으로 SVR 기반의 GARCH 모형의 투자 성과가 MLE 기반의 GARCH 모형의 투자 성과보다 높게 나타나고 있다. E-GARCH, GJR-GARCH 모형의 경우는 MLE 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 손실이 나지만 SVR 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 수익으로 나타나고 있다. SVR 커널함수에서는 선형 커널함수가 더 좋은 투자 성과를 보여주고 있다. 선형 커널함수의 경우 투자 수익률이 +526.4%를 기록하고 있다. SVR 기반의 GARCH 모형을 이용하는 IVTS 전략의 경우 승률도 51.88%부터 59.7% 사이로 높게 나타나고 있다. 옵션을 이용하는 변동성 매도전략은 방향성 거래전략과 달리 하락할 것으로 예측된 변동성의 예측 방향이 틀려 변동성이 소폭 상승하거나 변동성이 하락하지 않고 제자리에 있더라도 옵션의 시간가치 요인 때문에 전체적으로 수익이 실현될 수도 있다. 정확한 변동성의 예측은 자산의 가격 결정뿐만 아니라 실제 투자에서도 높은 수익률을 얻을 수 있기 때문에 다양한 형태의 인공신경망을 활용하여 더 나은 예측성과를 보이는 변동성 예측 모형을 개발한다면 주식시장의 투자자들에게 좋은 투자 정보를 제공하게 될 것이다.

• 유통과학연구
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• 제14권1호
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• pp.93-102
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• 2016

Purpose - The purpose of paper is studying the static and dynamic side for long-term memory storage properties, and increase the explanatory power regarding the long-term memory process by looking at the long-term storage attributes, Korea Composite Stock Price Index. The reason for the use of GPH statistic is to derive the modified statistic Korea's stock market, and to research a process of long-term memory. Research design, data, and methodology - Level shifts were subjected to be an empirical analysis by applying the GPH method. It has been modified by taking into account the daily log return of the Korea Composite Stock Price Index a. The Data, used for the stock market to analyze whether deciding the action by the long-term memory process, yield daily stock price index of the Korea Composite Stock Price Index and the rate of return a log. The studies were proceeded with long-term memory and long-term semiparametric method in deriving the long-term memory estimators. Chapter 2 examines the leading research, and Chapter 3 describes the long-term memory processes and estimation methods. GPH statistics induced modifications of statistics and discussed Whittle statistic. Chapter 4 used Korea Composite Stock Price Index to estimate the long-term memory process parameters. Chapter 6 presents the conclusions and implications. Results - If the price of the time series is generated by the abnormal process, it may be located in long-term memory by a time series. However, test results by price fixed GPH method is not followed by long-term memory process or fractional differential process. In the case of the time-series level shift, the present test method for a long-term memory processes has a considerable amount of bias, and there exists a structural change in the stock distribution market. This structural change has implications in level shift. Stratum level shift assays are not considered as shifted strata. They exist distinctly in the stock secondary market as bias, and are presented in the test statistic of non-long-term memory process. It also generates an error as a long-term memory that could lead to false results. Conclusions - Changes in long-term memory characteristics associated with level shift present the following two suggestions. One, if any impact outside is flowed for a long period of time, we can know that the long-term memory processes have characteristic of the average return gradually. When the investor makes an investment, the same reasoning applies to him in the light of the characteristics of the long-term memory. It is suggested that when investors make decisions on investment, it is necessary to consider the characters of the long-term storage in reference with causing investors to increase the uncertainty and potential. The other one is the thing which must be considered variously according to time-series. The research for price-earnings ratio and investment risk should be composed of the long-term memory characters, and it would have more predictability.

• 보건행정학회지
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• 제33권4호
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• pp.450-456
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• 2023

Background: This study aims to develop a "Predictive Model for the Possibility of Collection Delinquent Health Insurance Contributions" for the National Health Insurance Service to enhance administrative efficiency in protecting and collecting contributions from livelihood-type defaulters. Additionally, it aims to establish customized collection management strategies based on individuals' ability to pay health insurance contributions. Methods: Firstly, to develop the "Predictive Model for the Possibility of Collection Delinquent Health Insurance Contributions," a series of processes including (1) analysis of defaulter characteristics, (2) model estimation and performance evaluation, and (3) model derivation will be conducted. Secondly, using the predictions from the model, individuals will be categorized into four types based on their payment ability and livelihood status, and collection strategies will be provided for each type. Results: Firstly, the regression equation of the prediction model is as follows: phat = exp (0.4729 + 0.0392 × gender + 0.00894 × age + 0.000563 × total income - 0.2849 × low-income type enrollee - 0.2271 × delinquency frequency + 0.9714 × delinquency action + 0.0851 × reduction) / [1 + exp (0.4729 + 0.0392 × gender + 0.00894 × age + 0.000563 × total income - 0.2849 × low-income type enrollee - 0.2271 × delinquency frequency + 0.9714 × delinquency action + 0.0851 × reduction)]. The prediction performance is an accuracy of 86.0%, sensitivity of 87.0%, and specificity of 84.8%. Secondly, individuals were categorized into four types based on livelihood status and payment ability. Particularly, the "support needed group," which comprises those with low payment ability and low-income type enrollee, suggests enhancing contribution relief and support policies. On the other hand, the "high-risk group," which comprises those without livelihood type and low payment ability, suggests implementing stricter default handling to improve collection rates. Conclusion: Upon examining the regression equation of the prediction model, it is evident that individuals with lower income levels and a history of past defaults have a lower probability of payment. This implies that defaults occur among those without the ability to bear the burden of health insurance contributions, leading to long-term defaults. Social insurance operates on the principles of mandatory participation and burden based on the ability to pay. Therefore, it is necessary to develop policies that consider individuals' ability to pay, such as transitioning livelihood-type defaulters to medical assistance or reducing insurance contribution burdens.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제48권6호
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• pp.496-506
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• 2015

본 연구에서는 우리나라 12~18세 청소년의 플라보노이드 섭취 실태와 그 역학적 특성을 파악하기 위해 제 4 5기 국민건강영양조사 (2007~2012) 자료의 24시간 회상법 자료와 상용식품 중 플라보노이드 함량 데이터베이스를 연계하여 1일 총 플라보노이드 및 개별 플라보노이드 (플라보놀, 플라본, 플라바논, 플라반-3-올, 안토시아니딘, 이소플라본) 섭취량을 추정하였다. 그 결과, 한국 12~18세 청소년의 1일 평균 총 플라보노이드 섭취량은 남자 청소년이 195.6 mg/d, 여자 청소년이 189.4 mg/d 였으며, 개별 플라보노이드 중에는 플라보놀, 이소플라본 순으로 섭취량이 많았다. 플라보노이드 섭취량에 따라 영양소 및 식품군의 섭취량에 뚜렷한 차이가 있었는데, 플라보노이드 섭취량이 많은 군에서 지방 섭취량과 지방 기여 에너지 섭취량이 유의하게 낮았으며, 식이섬유와 비타민 C 섭취량은 유의하게 증가하였다. 식품군 별로 살펴보았을 때, 플라보노이드 섭취량이 많은 군일수록 곡류와 육류, 우유 및 유제품 군의 섭취량이 적었고, 두류와 과일류의 섭취가 선형적으로 증가하였다. 플라보노이드 섭취량에 따른 사회인구학적 요인, 건강 관련 지표, 식생활 요인의 분포를 살펴보았을 때, 플라보노이드 섭취량이 많은 그룹일수록 여성의 비율이 더 많았으며, 허리둘레와 수축기 혈압의 평균값이 유의하게 적었다. 여러 역학연구를 통해 플라보노이드가 심혈관계 질환, 당뇨병 등 만성질환의 예방에 긍정적인 영향을 미침이 증명되었고, 청소년기의 식생활은 성인기 이후 만성질환의 발생과 연관이 있으므로, 성인기의 건강을 위해서 청소년기부터 플라보노이드가 풍부한 식생활을 하는 것이 중요할 것으로 사료된다. 청소년의 플라보노이드 섭취 실태를 확인한 본 연구에서 더 나아가 플라보노이드 섭취량과 대사지표 및 질병의 유병률 등과의 연관성에 대한 후속 연구가 필요할 것이다.

• 대한토목학회논문집
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• 제41권6호
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• pp.675-686
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• 2021

본 연구는 폐석적치장 하부 경사지에서 발생하고 있는 지반변위를 조사하고 산사태에 의한 재해 가능성에 대해 검토하였다. 이를 위하여 먼저 무인 항공기 사진측량을 실시하여 지반변위의 크기와 범위를 조사하였다. 2019년 4월부터 2020년 7월까지 5회의 무인 항공기 측량의 평균 오차율은 0.011 - 0.034 m이었으며, 토층의 이동으로 2.97 m의 표고 변화가 발생하였다. 급경사지 중 일부 구역만 표고 변화를 보이며 이것은 상부의 폐석 하중의 영향보다는 강우 시 발생한 지하수에 의한 땅밀림에 의한 것으로 판단된다. LS-RAPID 시뮬레이션을 위한 민감도 분석을 실시하였으며, 지형자료로서 DEM과 DSM을 각각 10 m, 5 m, 4 m 격자로 적용하여 시뮬레이션 결과를 비교, 분석하였다. 공간 해상도가 높은 자료를 이용하면 DEM에서는 산사태 물질의 퇴적 범위가 지나치게 확대되는 경향을 보인 반면, 지형을 세밀하게 반영한 DSM을 적용한 결과에서는 공간 해상도 변하여도 확산범위는 크게 영향을 받지 않으며 하천형상에 따른 퇴적 거동을 정밀하게 표현할 수 있었다. 결과적으로 DEM보다 DSM을 적용하는 것이 퇴적범위가 크게 확대되지 않으며, 현장상황을 잘 반영한 결과가 얻어지는 것으로 평가되었다.

• 토지주택연구
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• 제11권2호
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• pp.33-46
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• 2020

As the fastest growing office transaction volume in Korea, there's been a need for development of indicators to accurately diagnose the office capital market. The purpose of this paper is experimentally calculate to the office price index for effective benchmark indices in Seoul. The quantitative methodology used a Case-Shiller Repeat Sales Model (1991), based on actual multiple office transaction dataset with over minimum 1,653 ㎡ from Q3 1999 to 4Q 2019 in the case of 1,536 buildings within Seoul Metropolitan. In addition, the collected historical data and spatial statistical analysis tools were treated with the SAS 9.4 and ArcGIS 10.7 programs. The main empirical results of research are briefly summarized as follows; First, Seoul office price index was estimated to be 344.3 point (2001.1Q=100.0P) at the end of 2019, and has more than tripled over the past two decades. it means that the sales price of office per 3.3 ㎡ has consistently risen more than 12% every year since 2000, which is far above the indices for apartment housing index, announced by the MOLIT (2009). Second, between quarterly and annual office price index for the two-step estimation of the MIT Real Estate Research Center (MIT/CRE), T, L, AL variables have statistically significant coefficient (Beta) all of the mode l (p<0.01). Third, it was possible to produce a more stable office price index against the basic index by using the Moore-Penrose's pseoudo inverse technique at low transaction frequency. Fourth, as an lagging indicators, the office price index is closely related to key macroeconomic indicators, such as GDP(+), KOSPI(+), interest rates (5-year KTB, -). This facts indicate that long-term office investment tends to outperform other financial assets owing to high return and low risk pattern. In conclusion, these findings are practically meaningful to presenting an new office price index that increases accuracy and then attempting to preliminary applications for the case of Seoul. Moreover, it can provide sincerely useful benchmark about investing an office and predicting changes of the sales price among market participants (e.g. policy maker, investor, landlord, tenant, user) in the future.

• 자원환경지질
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• 제57권2호
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• pp.107-117
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• 2024

본 연구에서는 기후변화에 따른 하상변동과 골재 채취량 산정을 위해 논산천 유역을 대상으로 기후변화시나리오 기반의 SWAT 모형을 이용한 강우-유출 모델링과 HEC-RAS 모형을 이용한 장기 하상변동 모델링을 수행하였다. SSP5-8.5 시나리오의 미래 전반기에 대한 강우-유출 및 유사량 해석결과 연강수량의 차이가 최대 600 mm 이상 발생함에 따라 해당 유역의 유사유출량 또한 연간 30,000 ton 이상 차이가 발생하는 것으로 나타났다. 또한, 장기 하상변동 모델링을 통해 논산천 하류 하도의 퇴적구간 및 골재채취 가능량을 산정한 결과 금강 합류부로 부터 약 4.6~6.9 km의 상류부 2.455 km 구간에 대해 골재채취가 가능할 것으로 나타났다. 이러한 결과를 통해 극한강우 또는 가뭄 등의 이상기후로 인한 기후위기의 위험성이 커질 수 있으며 이러한 변동성의 증가는 장기적인 골재채취에 영향을 줄 수 있음을 확인하였다. 따라서 향후 장기적인 골재채취 계획 및 정책 수립에 기후변화의 영향을 고려하는 것이 중요할 것으로 판단된다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제14권3호
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• pp.167-175
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• 2013

정부는 2005년, 사회기반시설(SOC)에 대한 민간투자방식의 하나로 BTL(Build-Transfer-Lease)사업 방식 즉, 공공시설을 민간이 건설한 후 국가에 임대(Lease)하여 투자비를 회수하는 사업 방식을 도입하였지만 짧은 준비기간 등에 따른 경험부족으로 여러 가지 문제점을 발생시키고 있다. 특히, 건설소요비용과 성과요구수준서의 현실성 부족 등과 같은 심각한 문제로 인한 리스크 때문에 민간사업자가 BTL사업 참여를 기피하는 결과를 초래하고 있다. 이에 문제점 해결을 위해 일본의 선진 사례분석을 실시하여 시사점을 도출한 후 민간사업자 관점에서 민간사업자와 주무관청이 공통적으로 수용할 수 있는 합리적이고 실무적인 7가지 개선방법을 제시하였다. 본 연구의 결과는 민간사업자 관점에서 문제점 해결방안을 제시함으로써 BTL사업의 정책 및 제도의 합리적 개선을 가능하게 할 것이다. 따라서 궁극적으로는 민간사업자들의 적극적 참여를 유도함으로써 국내 BTL사업을 활성화시키는데 기여할 것으로 판단된다.