• 제목/요약/키워드: three-phase-lag model

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서해안 곰소만 갯벌 온도의 구조 및 변화 (Structure and Variation of Tidal Flat Temperature in Gomso Bay, West Coast of Korea)

  • 이상호;조양기;유광우;김영곤;최현용
    • 한국해양학회지:바다
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    • 제10권1호
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    • pp.100-112
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    • 2005
  • 갯벌의 온도구조와 열적 특성변화를 조사하기 위해 서해안 공소만 갯벌조간대에서 고도가 다른 3개 지점을 설정하여 40 cm깊이까지 계절별로 1개월간의 온도관측을 수행하였다. 표층에서 평균온도는 하계에 아래층보다 높고 동계에는 낮아져 표층가열과 냉각에 의한 온도구조와 변화 형태를 보여주었으며 표준편차는 아래층으로 갈수록 감소하였다. 주기성이 뚜렷한 일사량과 조위 변화가 주로 단기적 온도변화를 야기하였고, 간헐적으로는 강우와 강한 풍속도 영향을 주었다. 시계열분석에 의하면 24시간, 12시간 그리고 8시간 주기 성분에 강한 에너지 첨두(peak)를 보였으며, 24시간 주기성분이 가장 큰 에너지를 보였다. 24시간 주기 성분은 일사량변화, 12시간 주기는 반일주조 조위변화 그리고 8시간 주기성분은 일사량과 조위변화의 상호작용에 의한 온도파동으로 해석되었다. EOF분석에서 제 1모드와 제 2모드가 수직온도구조 변화의 96%를 차지하였다 제 1모드는 갯벌 표층에서의 가열과 냉각에 의한 현상으로, 제 2모드는 갯벌내부의 열 전파과정에서 발생하는 지연효과로 해석되었다. 교차스펙트럼 분석에서 24시간 주기성분 온도파동에 의한 열전달위상은 깊이에 따라 선형적으로 증가하는 평균위상 차이를 보였고, 표층에서 10 cm, 20 cm, 40 cm 깊이까지의 위상 차이에 의한 지연시간은 각각 3.2시간, 6.5시간 9.8시간이었다. 일차원적 열확산모델에서 산출된 24시간 주기성분 온도파동의 수직 확산계수는 깊이와 계절에 걸쳐 평균하였을 때 중부조간대 정점에서는 $0.70{\times}10^{-6}m^2/s$, 하부조간대 정점에서는 $0.57{\times}10^{-6}m^2/s$의 값을 보였다. 깊이 평균된 확산계수는 봄철에 크고 여름철에 작았고, 계절 평균된 확산계수는 2cm부터 10cm깊이까지 증가하고 10cin부터 40cm깊이까지는 감소하는 수직구조를 보였다. 평균 열확산계수를 사용하여 구한 온도전파 확산속도는 2 cm 깊이로부터 10 cm, 20cm, 40cm까지 각각 $8.75{\times}10^{-4}cm/s,\;3.8{\times}10{-4}cm/s,\;1.7{\times}10^{-4}cm/s$정도의 값이 되어 표층에서 깊어질수록 작아졌다.

횡령.배임 및 최대주주변경을 고려한 부실기업예측모형 연구 (An empirical study on a firm's fail prediction model by considering whether there are embezzlement, malpractice and the largest shareholder changes or not)

  • 문종건;황보윤
    • 벤처창업연구
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    • 제9권1호
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    • pp.119-132
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    • 2014
  • 본 연구는 코스닥 기업의 횡령 배임 및 최대주주변경을 고려한 부실기업 예측 모형을 연구하였다. 모형개발을 위해 2009년부터 2012년까지 코스닥시장에서 상장폐지된 제조기업 83개사를 부실기업표본으로 선정하였고. 정상기업 표본은 같은 기간 코스닥시장에 상장되어 정상적인 영업활동을 하고 있으며 부실기업과 동일아이템 혹은 동종업종에 속한 83개사를 선정하여 총 166개사를 쌍대표본 추출법으로 구성하였다. 본 연구는 상기 표본기업의 상장폐지 직전 5년간 재무비율 80개를 선정하여 T-test를 실시하여 유의미한 변수 중에서 5년 연속 출현한 19개를 도출하였고 전진선택법을 이용하여 로지스틱 회귀분석 모형식을 추정하였다. 기존 연구에서는 상장폐지 직전 3년간 자료만을 분석하였으나 본 연구는 직전 5년간 자료를 분석하여 기업이 부실화되는 초기과정부터 어떤 유의미한 재무적 특성이 시차를 두고 부실화에 영향을 미치는 지를 연구했다는 점과 선행 연구에서 시도되지 않은 횡령 배임과 최대 주주변경이라는 비재무적인 특성을 더미변수로써 고려된 부실기업예측모형을 구축하여 그 정보의 유용함을 실증적으로 분석한 점이 기존 선행연구들과 차별화 된다. 연구결과, 더미변수를 추가한 모형의 판별력은 T-1년에 95.2%, T-2년에 88.0%, T-3년에 81.3%, T-4년에 79.5%, T-5년에 74.7%로 나타났으며, 상장폐지 년도에 가까워지면서 판별력도 점차 올라갔으며 기존 선행연구의 결과보다도 대체로 높은 판별력을 보였다. 본 연구가 사전에 부실화될 가능성이 높은 기업을 찾아냄으로써 해당기업은 물론 투자자, 금융기관 및 기타 이해관계자들의 피해를 조금이나마 줄여 줄 수 있을 것이라고 기대된다.

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