한국 경제에 근간이 되는 산업은 제조업이고, 그중 석유화학산업은 전량 원유를 수입하여 우리나라의 기술력으로 가공하여 재수출하는 전략적 성장 산업이다. 수많은 제조업의 원료가 되는 원유를 전량 해상운송을 통해 수입하는 우리나라는 변동성이 심한 유조선 운임 시장에 대해 기민하게 대응해야 한다. 유조선 운임 시장의 위기는 관련 해운회사의 위기에서 끝나지 않고 원유를 사용하는 산업에서부터 국민의 생활까지 영향을 미칠 수 있으므로, 본 연구에서 신호접근법을 활용한 조기경보모형을 제시했다. BDTI 운임지수를 활용하여 유조선 해운시장 위기를 정의하고, 38개의 거시경제, 금융, 원자재 지표 그리고 해운시장 데이터를 활용해 시차상관관계를 분석하여 유조선 해운시장 위기에 선행적으로 반응하는 종합선행지수를 도출했다. 연구 결과, 종합선행지수는 두 달 전 가장 높은 0.499의 시차상관계수 값을 가졌으며, 5개월 전부터 유의미한 상관계수 값을 나타냈다. QPS 값은 0.13으로 위기 예측에 대해 높은 정확성을 지니는 것으로 검증됐다. 더불어 기존의 다른 시계열 예측모형 연구들과 달리 본 연구는 경제 위기와 유조선 해운시장의 위기 간의 시차를 계량적으로 접근하여, 관련 해운산업 종사자들과 정책 입안자들에게 위기에 효과적으로 대처할 수 있는 전략의 기틀을 제공함에 의의가 있다.
하천수위와 지하수위는 수문학적 순환과정에서 나타나는 수문학적 요소로 상호 연관성이 높으며 이러한 수문학적 요소에 대해 확률적 시뮬레이션을 독립적으로 수행하는 경우 상호 관련 정보손실과 같은 문제가 발생할 수 있다. 하천수위와 지하수위는 수문학적·농업적 가뭄을 평가하는 중요한 지표로 활용되지만 하천수위의 경우 건기 중에는 정확한 관측을 얻기가 매우 어려우며, 지하수위의 경우 데이터 기간이 상대적으로 짧아 이를 활용한 가뭄지수 사용이 제한적이다. 이와 관련하여 손실 없이 자료를 최대한 이용하기 위해 본 연구는 각 변수의 시간 의존성을 고려하는 동시에 상호 연관된 변수의 시간 의존성을 고려하는 벡터자기회 모형VAR)을 구성했다. 하천수위와 지하수위 사이의 자기 상관 및 상관관계를 확인하고, 정보 손실을 최소화하는 하천수위 및 지하수위를 예측할 수 있는지 여부를 결정하기 위해 벡터 자기 회귀 모델의 최적 순서 결정과 매개변수를 결정하였다. 또한, 두 변수 간의 상관관계를 반영하지 않는 자기회귀모형(AR)을 구축하고 모의에 대한 DIC와 상관계수를 VAR 모형과 비교하여 VAR 모형 더 적합함을 보이고 하천수위와 지하수위의 간의 상호관계성을 효과적으로 반영함을 확인하였다.
In this paper, the evaluation of the performance of Korea Meteorological Administratio (KMA) Global Seasonal forecasting system version 6 (GloSea6) is presented by assessing the effects of larger ensemble size and carrying out the test using different initial conditions for hindcast in sub-seasonal to seasonal scales. The number of ensemble members increases from 3 to 7. The Ratio of Predictable Components (RPC) approaches the appropriate signal magnitude with increase of ensemble size. The improvement of annual variability is shown for all basic variables mainly in mid-high latitude. Over the East Asia region, there are enhancements especially in 500 hPa geopotential height and 850 hPa wind fields. It reveals possibility to improve the performance of East Asian monsoon. Also, the reliability tends to become better as the ensemble size increases in summer than winter. To assess the effects of using different initial conditions, the area-mean values of normalized bias and correlation coefficients are compared for each basic variable for hindcast according to the four initial dates. The results have better performance when the initial date closest to the forecasting time is used in summer. On the seasonal scale, it is better to use four initial dates, where the maximum size of the ensemble increases to 672, mainly in winter. As the use of larger ensemble size, therefore, it is most efficient to use two initial dates for 60-days prediction and four initial dates for 6-months prediction, similar to the current Time-Lagged ensemble method.
This study investigates the relationship between daily mortality and heat stress in Seoul, using perceived temperatures (PT) derived from a heat budget model. During the summer season, observed PT intensity showed the biggest magnitude of summer heat stress from the middle 10 days of July to the first 10 days of August. The elderly (65 and above) were found to be the most vulnerable to heat stress. The threshold PT, with a significant increase in excess mortality, was $38^{\circ}C$. No time lagged effect was observed with summer heat stress, while a high correlation was observed between anomalies in PT and relative deviation of mortality. A comparison of the heat index and the discomfort index with excess mortality revealed that the discomfort index underestimated excess mortality, whereas the heat index could not appropriately explain the increase in excess mortality correlated with the increase in excess heat. In contrast, PT was found to be the weather element that best represents excess mortality due to heat stress, and is thus expected to serve as a more reliable forecast index of human biometeorology.
Kim, Hoonsup;Lee, Youngjoo;Lee, Songhyun;Kim, Jae Gwan
Current Optics and Photonics
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제3권6호
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pp.555-565
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2019
Development of a biomarker for predicting tumor-treatment efficacy is a matter of great concern, to reduce time, medical expense, and effort in oncology therapy. In a preclinical study, we hypothesized that the blood-flow parameter based on laser speckle flowmetry (LSF) could be a potential indicator to estimate the efficacy of breast-cancer treatment. To verify this hypothesis, a 13762-MAT-B-III rat breast tumor was grown in a dorsal skinfold window chamber applied to a nude mouse, and the change in blood flow rate (BFR) - or the speckle flow index (SFI) is used together as the same meaning in this manuscript - was longitudinally monitored during tumor growth and metronomic cyclophosphamide treatment. Based on the daily LSF angiogram, several BFR parameters (baseline SFI, normalized SFI, and △rBFR) were compared to tumor size in the normal, treated, and untreated tumor groups. Despite the incomplete tumor treatment, we found that the daily changes in all BFR parameters tended to have partially positive correlation with tumor size. Moreover, we observed that the changes in baseline SFI and normalized SFI responded one day earlier than the tumor shrinkage during chemotherapy. However, daily variations in the hypercapnia-induced △rBFR lagged tumor shrinkage by one day. This study would contribute not only to evaluating tumor vascular response to treatment, but also to monitoring blood-flow-mediated diseases (in brain, skin, and retina) by using LSF in preclinical settings.
동아시아 해역에서의 해양-대기 상호 작용의 장기 시 ${\cdot}$ 공간 변동 특성을 이해하기 위해 1978년부터 1995년까지 18년간 12시간 간격으로 연속적으로 산출된 해수면 순열속 자료를 이용하여 경험적 직교함수 분석을 하였다. 전체분산의 73%에 해당하는 3개 모드중, 1년 주기성이 우세한 제 1모드는 황해 산동반도 부근과 동해 중앙부 및 북동부 해역에서 변동이 크게 나타났다. 남쪽과 북쪽이 쌍극자형의 공간적 변동 양상을 보이는 제 2모드에서는 3.6년과 2.3년의 주기성이 우세하게 나타났다. 제 2모드 시간계수는 엘니뇨와 밀접한 관련이 있는 것으로 판단되며 태평양 동부 적도 해역의 해수면 수온 변동과는 반대 위상을 가지며 4개월의 시간 차이를 갖는 것으로 나타났다. 동쪽과 서쪽이 쌍극자형의 변동성을 갖는 제 3모드에서는 6-9년 주기의 성분이 다른 모드에 비해 뚜렷이 나타났다. 또한 산동반도 남부해역과 블라디보스톡 외해에서는 겨울철 열 손실이 800W/$m^{2}$가 넘는 강한 열손실이 발생하는 경우가 빈번하며 산동반도 남부 해역에서의 발생 빈도가 블라디보스톡 남부해역보다 약 2배 정도 많은 것으로 나타났다. 발생 시기는 블라디보스톡 외해에서는 1월에 주로 발생하는 반면 산동반도 남부에서는 12월과 1월에 걸쳐 나타나는 차이를 보였다.
국내외적으로 기술혁신에 미치는 요소를 파악하기 위한 연구들이 다양하게 시도되었지만, 표준이 기술혁신에 영향을 미치는 부문에 관해서는 그 연구의 양이 작을 뿐더러 관련 종사자들에 대한 설문조사나 사례를 기반으로 한 연구가 대부분이었다. 본 연구는 우리나라 산업수준에서 표준화 활동이 기술혁신에 미치는 영향을 살펴보기 위해 표준화활동과, 기술혁신의 관계를 실증적으로 분석하였다. 표준제정수, 표준보유수, 국내특허출원수, 매출액, 영업이익, 순이익, 무형자산, 연구개발비를 한국산업표준 분류체계의 대분류를 기준으로 2003-2012년 동안의 연도별 패널데이터로 수집하였다. 첫 번째 연구로 산업별 특성효과를 반영한 산업전반의 표준과 기술혁신과의 관계를 찾기 위해 특허출원수를 종속변수로 표준제정수, 표준보유수, 연매출액, 연간영업이익을 독립변수로 하는 패널데이터모형을 사용하였고, 시간지연(time lag) 등을 고려하여 다양한 형태의 분석모형을 설계하였다. 분석 결과, 표준제정은 같은 해의 특허출원에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났고, 1-2년 뒤에 특허출원에 영향을 미치지 않았으나, 3년 뒤에 특허출원에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 표준보유는 특허출원에 정(+)에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 장기적으로는 표준이 기술혁신에 긍정적인 역할을 하지만, 새로 제정된 표준을 혁신주체가 수용하기까지 시간이 걸리기 때문인 것으로 해석된다. 두 번째 연구로 각 산업별로 부각되는 표준과 기술혁신의 상관관계가 어떻게 다른지를 식별하기 위해 표준을 방법표준, 전달표준, 제품표준으로 구분하여, 산업별로 기술혁신의 요인들과의 정준상관분석을 시행하였다. 분석 결과, 전반적으로 패널분석의 결과와 유사하나, 몇몇 산업에서는 산업별 특성을 반영하는 결과가 발견되었다. 따라서 표준 정책 측면에서는 기술혁신을 촉진하기 위하여 각 산업별 특징을 고려하여 장기적인 안목으로 표준화활동을 장려하는 정부의 노력이 요청된다.
본 연구에서는 임진강 상류유역과 같이 수리수문학적 분석에 필요한 측정데이터가 존재하지 않거나 혹은 데이터의 확보가 어려운 유역에 대하여 위성 데이터와 데이터 기반 모형을 활용하여 유출량을 산정하였다. SDF 시그널(Satellite-derived Flow Signal)은 하도내의 유량변화에 따른 하천 폭의 변화를 반영할 수 있다고 알려져 있으며, 그 상관관계는 하도단면의 형태와 밀접한 관계가 있다. SDF 시그널 데이터와 유출량 간의 비선형 상관관계를 반영할 수 있는 인공신경망 모형을 활용하여, 모형의 입력변수인 SDF 시그널 데이터로부터 임진강의 임진교 지점에서의 유출량을 추정하였다. 15개의 위성 이미지 픽셀의 SDF 시그널 값이 0~10일의 lag가 되어 활용되었으며, lag된 데이터를 포함하여 총 150개의 변수 중 유출량과 가장 큰 관계가 있는 변수 선정을 위해 PMI(Partial Mutual Information) 기법이 활용되었다. 인공신경망 모형을 통해 산정된 유출량은 임진교에서 측정된 지점 유출량과 비교 분석되었으며, 학습(training)과 검증(validation)을 통한 상관계수는 각각 0.86, 0.72로 좋은 결과를 보여주었다. 추가적으로 SDF 시그널 데이터 외에 임진교의 1일 전 측정유량이 인공신경망 입력변수로 추가되었을 때 상관계수가 0.90, 0.83으로 증가함을 보였다. 결과로부터 계측수문자료가 부족하거나 접근 불가능한 유역에 대하여 하천 유량 변화에 대한 추정치인 SDF 시그널 데이터와 지상 데이터가 결합되었을 때 신뢰성 높은 유역의 유출량을 산정할 수 있으며, 큰 유량이 발생하는 홍수사상에 대해서도 첨두 유량과 첨두 발생시간을 잘 모의할 수 있음을 알 수 있었다. 향후 위성 데이터와 지점 데이터를 활용하여 미계측 유역의 홍수발생에 대하여 높은 정확도로 예측 가능할 것으로 기대한다.
경제주체들의 경기상황에 대한 판단 및 전망은 경기변동에 영향을 미치므로 경기심리지수와 거시경제지표들 간에는 밀접한 관련성을 나타내는 것으로 알려져 있다. 경기선행지표로 국내에서 많이 사용되는 경기심리지수에는 소비자동향조사, 기업경기조사, 경제심리지수가 있다. 그러나 설문조사를 통해 생성된 지수는 자료의 성격상 속보성이 떨어지는 문제가 있다. 본 연구에서는 이러한 정형데이터의 한계를 보완할 수 있도록 비정형데이터에서 정보를 추출해 경기심리지수를 생성하고, 경제분석에서의 활용 가능성을 검토하였다. 민간소비와 관련된 실물지표에는 소매판매업지수와 서비스업생산지수를 사용하였고, 고용지표에는 고용률과 실업률을, 가격지표에는 소비자물가상승률과 가계의 대출금리를 사용하여 지표들 간의 추이 분석 및 시차구조 파악을 위한 교차상관분석을 수행하였다. 마지막으로 이들 지표들에 대한 예측 가능성을 점검하였다. 분석결과, 다른 지표들의 선행지수로 많이 사용되는 소비자심리지수와 비교해 선택 지표들과 높은 상관관계를 보이며, 1~2개월 선행한 것으로 나타났다. 예측력 또한 향상되어 텍스트데이터에서 생성한 소비자 경기심리지수의 유용성이 확인되었다. 온라인에서 생성되는 뉴스기사나 소셜 SNS 등의 텍스트 데이터는 속보성이 뛰어나고, 커버리지가 넓어 특정 경제적 이슈가 발생할 경우 이것이 경제에 미치는 영향을 빠르게 파악할 수 있다는 점에서 경기판단지표로써의 잠재적 가능성이 클 것으로 보인다. 경제분석에서 비정형데이터를 활용한 국내연구는 초기 단계지만 데이터의 유용성이 확인되면 그 활용도가 크게 높아질 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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