• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.884-888
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• 2005

본 연구에서는 국내 적용되고 있는 여러 유출모형의 특성을 분석하여 도시화 전$\cdot$후 유역의 유출특성을 가장 잘 대변할 수 있는 모형을 선정하여 제시하고자 하였다. 국내의 경우 도시화 전$\cdot$후의 유출모의는 개발전을 자연하천유역으로 간주하여 Clark 모형이 사용되고 있으며, 도시화 후에는 도시하천유역에 주로 이용되고 있는 ILLUDAS 모형을 주로 이용하였으나, 최근 들어서는 도시화 전$\cdot$후 모두 Clark 모형을 적용하거나 도시화 후에는 SWMM모형이 사용되고 있다. 그리고, 과거 국내 주로 도시화 후에 적용되어왔던 ILLUDAS 모형은 미국의 Illinois라는 특정지역을 대상으로 개발된 모형이므로 우리나라의 모든 유역에 적용하는 것은 합리적이지 못하고 배수관망이 수리구조물을 포함하고 있는 경우 정확한 유출랑을 산정한다고 보기는 힘들다. 따라서 최근에는 미국에서 전지역적으로 권장되고, 국내에서도 이미 여러 연구를 통해 도시유출모형에서 다른 모형보다 우수함이 검증된 SWMM 모형의 사용이 증가되고 있다. 그러나, 각 모형마다 사용되는 매개변수와 모의과정의 차이가 있으므로 도시화 전$\cdot$후 다른 유출모형을 사용하는 방법은 도시화로 인한 유출특성의 변화뿐만 아니라 다른 모형의 적용으로 인한 모형적인 차이가 발생할 수 있다. 또한, 자연하천유역의 유출분석을 위해 개발된 Clark 모형은 도시화가 된 이후에 적용하기에는 배수관망과 맨홀 등의 분석이 불가하기 때문에 한계점을 내재하고 있다. 따라서, 도시화 전$\cdot$후의 유출특성의 변화를 정확하게 비교 예측하기 위해서는 서로 다른 모형의 적용으로 인해 발생할 수 있는 문제점 검토가 선행되어야 한다. 본 연구를 궁극적인 목적을 위해 도시유출모형의 자연유역에서의 적용성을 검토를 선행하였다. 자연하천 유역인 설마천 유역에 대해 Clark 모형과 SWMM 모형을 적용하여 비교 검토하였다. 연구결과 SWMM 모형의 자연유역 적용 가능성이 입증되었으며 추후 연구과제인 도시화 전$\cdot$후 유출특성 분석시 하나의 모형을 사용하여 유출모형간에 발생할 수 있는 차이를 제거할 수 있는 가능성을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• 2015.11a
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• pp.430-443
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• 2015

신약개발은 국민의 건강권과 직결되며 국가 차원의 제약산업 육성을 위해 매우 중요하다. 그동안 신약개발 분야와 관련하여 다양한 연구가 수행되었지만, 신약개발 분야의 국가연구개발사업에 대한 효율성 분석은 매우 부족한 실정이다. 특히 R&D 분야는 연구개발시차, 일출효과(spill-over effect) 등으로 인해 투입과 산출의 일정한 방향성과 등비율적인 증감을 가정하는 CCR 모형이 적합하지 않다. 또한 가변규모수익을 가정하는 BCC 모형도 여유분(slack)으로 인해 의사결정단위간의 명확한 우선순위 도출이 어려운 한계점이 있다. 최근에는 R&D 분야의 특수성을 고려해서 자료포락분석 모형 중 RAM(Range Adjusted Measure) 모형을 활용한 분석방법이 제시되고 있다. RAM 모형은 가변규모수익 가정 하에 투입지향이나 산출지향처럼 방향성에 대한 사전적인 가정 없이 비효율성을 최대한 제거하는 방향으로 효율성을 측정하므로 R&D 분야의 효율성 분석에 적합하다. 특히 RAM 모형은 매우 강건한 단조성을 인해 의사결정단위 간 명확한 순위 구분도 용이하다. 따라서 본 연구에서는 자료포락분석 모형 중 RAM 모형과 토빗 회귀분석이 결합된 2단계 접근법을 활용해서 범부처전기신약개발사업을 중심으로 신약개발 분야의 국가연구개발사업들에 대한 효율성을 분석하고 주요 시사점들을 논의하였다.

• The Journal of shipping and logistics
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• v.35 no.1
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• pp.93-109
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• 2019

This study applied the statistically significant factors to the short-run model in the existing nonlinear long-run equilibrium relation analysis for the forecasting of maritime economy using the mixed cycle model. The most common univariate AR(1) model and out-of-sample forecasting are compared with the root mean squared forecasting error from the mixed-frequency model, and the prediction power of the mixed-frequency approach is confirmed to be better than the AR(1) model. The empirical results from the analysis suggest that the new approach of high-level mixed frequency model is a useful for forecasting marine industry. It is consistent that the inclusion of more information, such as higher frequency, in the analysis of long-run equilibrium framework is likely to improve the forecasting power of short-run models in multivariate time series analysis.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10c
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• pp.244-246
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• 1999

본 논문에서는, multiple-buffered crossbar 스위치를 이용한 다층 연결 망의 성능 분석 모형을 제안하고, 스위치에 장착된 buffer의 개수 증가에 따른 성능 향상 추이를 분석하였다. Buffered 스위치 기법은 다층 연결 망 (Multistage Interconnection Network, MIN)의 내부의 데이터 충돌 문제를 효과적으로 해결할 수 있는 방법으로 알려져 있다. 제안된 성능 분석 모형은 먼저 네트웍 내부 임의 스위치 입력 단에 유입되는 데이터 패킷이 buffered 스위치 내부에서 전송되는 패턴을 확률적으로 분석하여 수립하였다. 분석 모형의 수학적 복잡도 절감을 위하여 확률식 유도 과정에 정상상태 확률 rosa(steady state probability)을 도입하였다. 제안한 모형은 스위치의 크기 및 스위치에 장착된 buffer의 수와 무관하게 확대 적용이 가능하다. 제안한 수학적 성능 분석 연구의 실효성 검증을 위하여 병행된 시뮬레이션 처리 결과는 상호 미세한 오차 범위 내에서 모형의 예측 데이터와 일치하는 결과를 보여 분석 모형의 타당성을 입증하였다. 2$\times$2 스위치로 구성된 8$\times$8 MIN을 대상으로 분석을 시행한 결과 스위치에 2~4개의 buffer를 장착했을 경우 unbuffer 스위치 경우와 비교하여 네트웍 정상상태 Throughout의 증가율이 높고 네트웍 Delay 또한 낮아져 효율적인 것으로 나타났다. 따라서 2~2 crossbar 스위치로 구성된 MIN의 경우 스위치에 장착된 buffer의 개수가 네 개 정도일 경우가 가격 대 성능비 면에서 가장 유리한 것으로 연구되었다.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.7 no.2 s.30
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• pp.162-170
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• 2006

Neural network analysis is expected to enhance the forecasting ability for the real estate market. This paper reviews definition, structure, strengths and weaknesses of neural network analysis, and verifies the applicability of neural network analysis for the real estate market. Neural network analysis is compared with regression analysis using the same sample data. The analyses model the macroeconomic parameters that influence the sales price of apartments. The results show that neural network analysis provides better forecasting accuracy than regression analysis does, what confirms the applicability of neural network analysis for the real estate market.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.16 no.2
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• pp.293-303
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• 2003

Under the case that we know the period and the reason of external events, we reviewed the method of model identification, parameter estimation and model diagnosis with the former papers that have been studied about the linear time series model with intervention, and compared with nonlinear time series model such as ARCH, GARCH model that it has been used widely in economic models, and also we compared with the combination prediction method that Tong(1990) introduced.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.166-166
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• 2018

수자원 분야의 기후변화 연구에서 유출분석을 위한 장기유출모형의 입력자료로 일단위의 기상자료가 요구된다. 이러한 일자료의 생성을 위해 통계학적 다운스케일링 기법 중 추계학적 기상모의모형이 가장 널리 적용되고 있다. 또한, 유역단위의 합리적 유출분석을 위해서는 기상모의모형을 이용한 일자료 발생시 기상관측지점 간의 공간상관성 확보가 선행되어야 한다. 이러한 문제점을 극복하기 위한 다지점 추계학적 기상모형의 개발 및 적용에 앞서 기존모형의 강우 발생과 크기와 관련된 주요요소들의 공간적인 특성을 분석하고자 하였다. 따라서, 본 연구에서는 국내 기상청 지점의 관측자료를 중심으로 모형의 강우발생과 관련된 강우/무강우 발생확률, 강우크기와 관련된 월강우량의 평균값, 월평균 강우량의 표준편차, 왜곡도를 산정하였다. 이를 중심으로 전국에 걸친 공간특성 분석을 통하여 다지점 추계학적 기상모의모형의 개발 및 적용시 고려해야 될 사항을 도출하고자 하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.320-320
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• 2019

유역의 수문 자료를 정확하게 분석하는 것은 수리 구조물을 효율적으로 운영하기 위한 중요한 요소이다. 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANNs) 모형은 입 출력 자료의 비선형적인 관계를 해석할 수 있는 모형으로 강우-유출 해석 등 수문 분야에 다양하게 적용되어 왔다. 이후 기존의 인공신경망 모형을 연속적인(sequential) 자료의 분석에 더 적합하도록 개선한 회귀신경망(Recurrent Neural Networks, RNNs) 모형과 회귀신경망 모형의 '장기 의존성 문제'를 개선한 장단기메모리(Long Short-Term Memory Networks, 이하 LSTM)가 차례로 제안되었다. LSTM은 최근에 주목받는 딥 러닝(Deep learning) 기법의 하나로 수문 자료와 같은 시계열 자료의 분석에 뛰어난 성능을 보일 것으로 예상되며, 수문 분야에서 이에 대한 적용성 평가가 요구되고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 모형과 LSTM 모형으로 유출량을 모의하여 두 모형의 성능을 비교하고 향후 LSTM 모형의 활용 가능성을 검토하고자 하였다. 나주 수위관측소의 수위 자료와 인접한 기상관측소의 강우량 자료로 모형의 입 출력 자료를 구성하여 강우 사상에 대한 시간별 유출량을 모의하였다. 연구 결과, 1시간 후의 유출량에 대해서는 두 모형 모두 뛰어난 모의 능력을 보였으나, 선행 시간이 길어질수록 LSTM의 정확성은 유지되는 반면 인공신경망 모형의 정확성은 점차 떨어지는 것으로 나타났다. 앞으로의 연구에서 유역 내 다양한 수리 구조물에 의한 유 출입량을 추가로 고려한다면 LSTM 모형의 활용성을 보다 더 확장할 수 있을 것이다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.20 no.3
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• pp.69-82
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• 2002

The objective of this study is to evaluate the performance of macroscopic traffic flow models with the analytical and field data. Five candidate models were selected as follows ; Lax Method Model, Upwind Scheme Model, Hilliges'Model, Papageorgiou's Model, and Cell-Transmission Model. In the analytical test scenario, the traffic condition was assumed that could cause the building and dissipation of queue, and each model was compared with analytical solutions and the numerical results. An analytical test indicated that both simple continuum and high order continuum models are able to reproduce queue building and dissipating behavior in a reasonable way A field test has shown that Upwind and Papageorgiou's model show similar performances. Considering the simplicity in model formulation and numerical computation, we firstly recommend Upwind scheme model , and secondly Papageorgiou's model that performed will to represent traffic flow in tests as candidate models for further development of simulation model for Naebu expressway in Seoul.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.12 no.1
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• pp.19-32
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• 1995

본 연구에서는 한국 주식시장에서의 주가행태가 Froot-Obstfeld(1991)의 내재적 거품모형(intrinsic bubbles model)과 일관성을 갖는지의 여부를 규명하기 위하여, 실질주가와 실질배당의 연별 및 분기별 시계열자료를 이용하여 실증분석을 실시하였다. 실증분석에 이용된 표본기간이 짧다는 점과 배당금 추정상의 잠재적인 오차가 본 연구의 실증분석 결과의 적극적인 해석을 제약하고 있으나, 전통적인 주가결정모형으로서의 현재가치모형은 일관성 있게 기각되고 있으며, 내재적 거품모형도 한국 주식시장에서의 주가행태와 일관성을 갖지 않는 것으로 나타났다. 이러한 실증분석 결과는 우리나라 주식시장에 다음과 같은 시사점을 주는 것으로 생각된다. 기업의 배당정책이 액면 배당 일변도로 이루어지는 우리나라의 실정에 비추어 볼 때 기본적 가치 (fundamentals)로서 배당을 중시하는 주가결정모형은 애초부터 한계를 가질 수 밖에 없을 것이다. 본 연구에서의 실증분석 결과가 배당의 비정상성(nonstationarity)에 의거한 주가결정 모형들을 기각하는 것 이라면, 앞으로의 연구과제는 우리나라의 주가행태와 일관성을 갖는 주가결정 모형을 개발하는 일이 될 것이다.