• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.193-195
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• 2000

컴퓨터 하드웨어의 빠른 개발 주기에 맞춰 저 가격, 고 효율성, 높은 신뢰성, 호환성 등의 장점을 가진 PC가 현대의 컴퓨터 흐름을 주도하게 되었다. 이에, 산업분야 전반에 걸친 컴퓨터 적용이 증가는 많은 발전과 변화를 가져왔다. 특히, 자동화 시스템분야에서 그 효과가 두드러졌는데 이는 고 가격, 긴 개발기간 등을 필요로 했던 과거와 달리 저 가격, 짧은 개발기간, 다양한 개발환경 등을 이룰 수 있었다. 또한, 생산량 증가에만 의존하던 과거의 자동화 시스템은 현대에 이르러 시스템의 최적화, 효율의 극대화, 시스템의 안정성, 운용의 편리성, 호환성 등의 개념들이 도입되고 있다. 특히, 시스템의 생산성을 높이려는 노력도 많이 이루어지고 개발되었는데, 이를 위해서 시스템의 효율성은 그 기준이 되는 필수적인 요소가 되었다. 자동화 시스템에서 효율성을 평가하는 기법을 여러 가지가 있다. 그중 생산성과 직접 관계되는 효율 데이터는 UPEH(Unit per hour)를 들 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 효율성에 관련하여 그 기준이 되는 생산 데이터에 대한 시스템 효율성을 자동으로 산출하며, 이를 사용자에게 제공함으로써 보다 정량화 되고 객관적인 평가 자료가 되도록 하였다. 본 논문이 적용된 자동화 시스템은 제어부 시스템과 GUI 시스템으로 나뉘어지는데 효율 데이터의 산출 및 관리는 GUI 시스템에서 담당하였다. 또한, 이를 위하여 Windows 98 운영체제를 사용하였다.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.7 no.2
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• pp.165-170
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• 2021

This study analyzed the effect of housing price changes on the performance of Korean regional banks using DOLS model. The analysis shows that housing price changes does not have a statistically significant effect on the loan growth, profitability and soundness of regional banks. Among macroeconomic variables, only short-term interest rates have a significant positive effect on any model. This means that a rise in short-term interest rates significantly increases loans by regional banks, which leads to a significant increase in profitability, but has a significant negative impact on soundness. On the other hand, bank characteristics variables are found to have a significant negative effect on the loan growth, profitability and soundness of Korean regional banks.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.101-104
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• 2023

본 연구는 현대 사회에서 빅데이터의 중요성이 강조되는 가운데, 온라인 시장의 확장과 소비자들의 다양한 소비 행태 변화를 반영한 가격지표 개발을 목표로 한다. 통계청의 기존 통계조사 방법론에 대한 한계를 극복하고, 온라인 쇼핑몰 데이터에서 필요한 정보를 추출하고 가공하기 위해 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 인공지능 기술을 적용해보고자 한다. 초기 연구 결과로 공개 Polyglot을 활용하여 비정형 자료 처리와 품목분류에 응용해 보았으며, 제한된 학습 데이터를 사용하여도 높은 정확도의 처리 결과를 얻을 수 있었으며, 현재는 적용 품목을 확장하여 더욱 다양한 품목에 방법론을 적용하는 연구를 진행 중이다.

• The Sea:JOURNAL OF THE KOREAN SOCIETY OF OCEANOGRAPHY
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• v.13 no.3
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• pp.260-270
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• 2008

The economics of manganese nodules mining was assessed based on 36 scenarios which reflect recent changes of the metal market. Those scenarios included optimistic/neutral/pessimistic prospect for the cost, 2 production scales(1.5 MT and 3 MT) and 6 assumptional paths of future metal prices. A large part of scenarios, in which optimistic or neutral prospect for the cost and metal prices were assumed, showed good economic feasibility of the project. For example, 37.12% of Internal Rate of Return(IRR) was obtained in the scenario of 3 MT production, neutral cost prospect and present metal price maintained in the future.

• Journal of Wetlands Research
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• v.13 no.2
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• pp.209-218
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• 2011

This study is to estimate economic damages of water shortage, especially drought. we assume scenarios of water shortage and use water input-output linear programming. The result is that economic damage is about 6.4 trillion won in the case of 10% water shortage. According to water shortage scenarios, the shadow price of water in Korea is increasing from 2,462 won to 76,902 won. This study indicates that water has a significant influence on the industrial production in Korea and provides the necessity of the climate change policy for water management.

• Journal of Korean Society of Rural Planning
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• v.30 no.3
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• pp.63-73
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• 2024

기후변화 및 수산자원 보호 등으로 인한 어획량 감소 그리고 어업경영비의 증가에 따라 어가의 어업 소득 의존도는 낮아지고 있다. 2020년 어업총조사에 따르면 62.9%의 어가가 어업 외 경제활동에 참여하고 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 어업 외 활동이 대체 소득원으로서의 역할 뿐만 아니라 어업 생산에서 발생되는 위험을 관리하는 수단으로도 기능할 수 있는지를 분석하였다. 어가의 경우 외생적 위험을 직접 통제하는 것에는 한계가 있으나 어업 외 활동 등 소득원 다각화를 통하여 어가경제의 총괄적 위험도를 관리할 수 있다. 본 연구에서는 생산 위험의 대리변수로 가격 위험을 사용하고 위계선형모형을 적용하여 가격위험 변화에 따른 어업 외 소득 비중의 조정 여부를 분석하였다. 분석 결과, 어업 외 활동이 어업 생산과 관련된 위험을 관리하는데 활용되고 있음을 확인하였다. 또한 어가의 규모에 따라 대응 양상이 다르게 나타났는데, 소규모 어가가 대규모 어가에 비해 어업 외 활동에 더 많이 의존하는 것으로 나타났다. 이는 어업 외 활동의 확대가 어업 생산의 축소 및 지속가능한 수산자원 관리의 직·간접적인 방법이 될 수 있음을 시사하기도 한다. 본 연구는 어업 부문의 생산 위험 관리 전략으로써 어업 외 활동의 잠재적역할을 분석한 최초의 연구라는 점에서 의의가 있다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.7 no.10
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• pp.387-396
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• 2018

Stock price prediction has been a difficult problem to solve. There have been many studies to predict stock price scientifically, but it is still impossible to predict the exact price. Recently, a variety of types of cryptocurrency has been developed, beginning with Bitcoin, which is technically implemented as the concept of distributed ledger. Various approaches have been attempted to predict the price of cryptocurrency. Especially, it is various from attempts to stock prediction techniques in traditional stock market, to attempts to apply deep learning and reinforcement learning. Since the market for cryptocurrency has many new features that are not present in the existing traditional stock market, there is a growing demand for new analytical techniques suitable for the cryptocurrency market. In this study, we first collect and process seven cryptocurrency price data through Bithumb's API. Then, we use the gradient boosting model, which is a data-driven learning based machine learning model, and let the model learn the price data change of cryptocurrency. We also find the most optimal model parameters in the verification step, and finally evaluate the prediction performance of the cryptocurrency price trends.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.16 no.2
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• pp.213-237
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• 2007

Discussions on regionalization of the world crude oil markets have provided important implications for the establishment of national energy policies. In particular, due to arbitrage trading, if these markets are regionalized, Korea who imports approximately 80% of the annual oil consumption from a single region may be faced with a crucial problem. Therefore, in this study, we analyzed regionalization of the world crude oil markets using causality analysis as well as cointegration method to consider temporal relationship and time lags. To analyze regionalization, we chose Dubai price for the Middle East market, Brent for the European, WTI for the U.S., and Tapis for the East Asian. For the case that long-run equilibrium existed between market prices, we used vector error correction model to analyze causal relationship, and for the case that equilibrium did not exist, we used Hsiao (1981)'s framework that can consider asymmetric time lags in the model for causality analysis. By the results of cointegration analysis, there did not exist long-run equilibrium among Dubai price and the other prices. However, we found the causal relationship among Dubai price and the other prices with one to four weeks time lags. Therefore, in effect, we could conclude that the world crude oil markets are unified supporting Adelman (1984)'s hypothesis.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.10 no.1
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• pp.159-164
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• 2024

The domestic petroleum market is highly sensitive to changes in international oil prices. So, it is important to identify and respond to those changes. In particular, it is necessary to clearly understand the factors causing the price fluctuations of gasoline, which exhibits high consumption. International gasoline prices are influenced by global factors such as gasoline supplies, geopolitical events, and fluctuations in the U.S. dollar. However, previous studies have only focused on gasoline supplies. In this study, we explore the causal relationship between economic indicators and international gasoline prices using various machine learning-based regression models. First, we collect data on various global economic indicators. Second, we perform data preprocessing. Third, we model using Multiple linear regression, Ridge regression, and Lasso(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) regression. The multiple linear regression model showed the highest accuracy at 96.73% in test sets. As a result, Our Multiple linear regression model showed the highest accuracy at 96.73% in test sets. We will expect that our proposed model will be helpful for domestic economic stability and energy policy decisions.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2010.06a
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• pp.92.2-92.2
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• 2010

Selenium 물질은 지구상에 많은 양이 존재하고, 가격이 저렴하다. 그 성질은 분광감도가 시감도에 잘 일치하고, 광학적 특성이 뛰어나서 태양전지로 연구도 활발히 진행 중이다. 본 연구에서는 Se박막을 열저항증착방법을 이용하여 증착시, 기판온도를 변화를 시켜 그 구조적특성의 변화를 관찰하였다. $50^{\circ}C$에서 변화를 시작하여 $70^{\circ}C$, $100^{\circ}C$의 변화에서 각각 단사정계, 육방정계 결정구조가 나타났다. XRD 분석결과 $100^{\circ}C$에서 증착한 sample의 회절강도가 $70^{\circ}C$에서 증착한 sample보다 작은회절강도를 나타내었다. 추후 열처리공정등을 통하여 보완하면, CISe 박막 화합물 태양전지 연구에 큰 효과를 나타낼 수 있을 것으로 예상된다.