• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• v.15 no.4
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• pp.32-44
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• 1987

This study was carried out to analyze and furecast the domestic demand for plywood in Korea by regression models with time-series data for 16 years(1970-85). The results obtained were summarized as follows. 1. To analyze domestic demand for plywood, GNP, PWI and CWI were used as independant variables. The domestic demand equation was computed as follows: $^{in}DDP$=0.65186+1.29412 $^{in}GNP$-0.28385 $^{in}PWI$-1.05011 $^{in}CWI$ Where DDP : Domestic demand for plywood(1000 S/F) GNP: Gross national product (Billion won) PWI : Real wholesale price index of plywood CWI: Real wholesale price index of construction materials. 2. Among independant variables reflecting on the production activity of plywood industry, GNP was the most decisive in forecasting the domestic demand for plywood. 3. The significance can be recognized highly because the decision coefficient of the forecasting model which is obtained by using time series data is 0.9. 4. According to the estimated regression coefficients for GNP, PWI and CWI, GNP shows positive relation while PWI and CWI show negative relation. 5. An annual average increase rate of demand for plywood was 9.4 percent during expect period. Therefore, it was decreased slightly than that of 10.2 percent during sample period.

• Journal of Korea Port Economic Association
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• v.38 no.3
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• pp.87-104
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• 2022

Considering the complex structure and high volatility in the shipping market, it is important to investigate the connectedness amongst influencing factors. This study explores the dynamic relationship between supply-demand factors and shipping freight indices. We choose Capesize and Panamax in the bulk carrier market and use quarterly data of GDP, world fleet, BCI, and BPI from 1999 to 2021. Applying the wavelet analysis and wavelet Granger causality test, the simultaneous examination of co-movement and causality between two factors and the shipping market in both the time and frequency domains is achieved. We find that co-movement and causality vary across time and frequencies, thereby existing dynamic relationships between variables. Second, compared to multiple coherencies using demand and supply factors together, partial coherencies indicate noticeable causalities. It implies that analyzing demand and supply factors separately is essential. Finally, shipping freight indices show a high correlation with the demand factor in a good market and with the supply factor in a bad market. Generally, GDP positively leads shipping freights in the recovery phase while the world fleet negatively leads shipping freights in the downturn. The research is meaningful in that the rarely-applied wavelet analysis is adopted in the shipping market and that it gives a reasonable ground to explain the role of supply and/or demand factors in different phases of the market cycle.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.8 no.2
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• pp.165-208
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• 1991

This paper develops an intertemporal general equilibrium model of asset pricing with taxes under the noisy and the incomplete information structure and examines theoretically the stochastic behavior of general equilibrium asset prices in a one-good, production, and exchange economy in continuous time markets. The important features of the model are its integration of real and financial markets and the analysis of the effects of differential tax rates between ordinary income and capital gains. The model developed here can provide answers to a wide variety of questions about stochastic structure of asset prices and the effect of tax on them.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.22 no.1 s.72
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• pp.33-42
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• 2004

지하철역별 수요는 개통 후 경과 연도에 따라서 S자 형태로 증가한다. 즉 개통 초기에는 잠재되어 있던 지하철 수요가 시간의 경과에 따라 계속적으로 증가하다가, 개통 후 10$\sim$13년 정도가 경과하면 최대를 나타낸 후 거의 정체하는 현상을 보인다. 그러나 지금까지 지하철 수요를 추정하기 위해서 이용되었던 4단계 모형은 이러한 지하철 수요의 증가 추세를 반영할 수 없기 때문에 실제 수요와 많은 차이를 보였다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제를 해결해 보고자 서울시 지하철 2$\sim$8호선의 실제 수요를 토대로 지하철역별 수요, 특히 순수한 승차인원을 추정하는 모형을 개발하였다. 모형에 적용되는 함수식은 실제 지하철역별 수요와 가장 유사한 형태를 보이고 있는 로지스틱 함수식을 이용하였다. 또한 각각의 지하철역별로 나타나는 상이한 특성은 카테고리로 분류하여 모형에 반영하였다. 카테고리는 토지이용도, 사회경제활동의 규모, 그리고 지하철역의 특성에 따라 분류하였다. 각 카테고리별 특성을 대표하는 독립 변수로 인구 종사자수, 학생수와 개통 후 경과 연도 등을 선정하였다. 그 결과 카테고리별로 추정된 지하철역별 수요는 통계적으로 매우 유의한 것으로 나타났다. 본 연구는 지하철역별로 승차하는 순수한 수요를 보다 정확하게 추정하기 위한 모형을 개발하는 것이 주된 목적이다. 반면에 본 모형을 이용하여 지하철역별 하차 수요 및 횐승 수요를 추정하는 것은 어렵다. 따라서 기존에 지하철 수요를 추정하는 데에 가장 많이 사용된 4단계 모형과 접목하여야 하며, 이에 대한 방안도 본 연구에서 제시하였다.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.9 no.6
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• pp.123-130
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• 2023

As part of the research on cultural factors that determine international tourism demand, this study was conducted based on regional interest and the need for understanding religion. The purpose of this study is to empirically test how religious factors affect tourism demand in Korea to find out that religious factors are important considerations in establishing tourism policies and strategies. To achieve the purpose of this study, the research target areas were selected as Thailand, Indonesia, and the Philippines, which have relatively many tourists visiting Korea among Southeast Asian countries and are well known for their religious characteristics. GDP and nominal exchange rate, which are economic factors, were selected as explanatory variables. And religious diversity was selected as a characteristic factor variable of the tourism demand model based on the characteristic theory. An empirical analysis was conducted through a gravity model. As a result of the estimation, it was found that GDP has a positive effect on tourism demand in Korea. Nominal exchange rate variables and religious diversity variables were found to have a negative effect on tourism demand in Korea. We have confirmed that religion is an important factor in choosing tourist destinations for Filipino, Thai, and Malaysian tourists visiting Korea, and they choose religiously similar destinations.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.13 no.7
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• pp.361-368
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• 2013

This research aims to offer the information required for demand increase on marketing strategy level by investigating Mudeungsan visitors' demographic characteristics and social economical variables. To accomplish this study, the proper analyzing model needs to be applied because a grave error of parameters will be led if regression model appropriate for analyzing the data of a continuous probability variable is applied, in case that dependent variable is a discrete random variable which have a discrete probability distribution. Therefore data analysis was performed with Poisson model. However, as the data was showing an overdispersion, parameter was estimated with the Binomial Poisson model able to cover the problem. As a result, some explanatory variables turned out to be significant such as visitor's age, occupation, preferred season to visit, type of company, five days working, and preferring type of tourism. Author could offer to the national park the information about characteristics of core market revealed and marketing strategy for it, based on those influential variables.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.35-37
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• 2021

Analyzing and predicting foreign tourists' demand is a crucial research topic in the tourism industry because it profoundly influences establishing and planning tourism policies. Since foreign tourist data is influenced by various external factors, it has a characteristic that there are many subtle changes over time. Therefore, in recent years, research is being conducted to design a prediction model by reflecting various external factors such as economic variables to predict the demand for tourists inbound. However, the regression analysis model and the recurrent neural network model, mainly used for time series prediction, did not show good performance in time series prediction reflecting various variables. Therefore, we design a foreign tourist demand prediction model that complements these limitations using a convolutional neural network. In this paper, we propose a model that predicts foreign tourists' demand by designing a one-dimensional convolutional neural network that reflects foreign tourist data for the past ten years provided by the Korea Tourism Organization and additionally collected external factors as input variables.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.16 no.4
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• pp.53-64
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• 1998

본 연구의 목적은 '96년말 서울시에서 실시한 가구통행조사를 이용하여 서울시 수단선택모형을 구축하고 그 예측결과를 남산 혼잡통행료 전후저사자료와 비교하여 보다 구체적으로 그 정확성을 검증한 뒤 향후 서울시 교통수요관리 방안의 시행에 따른 수단선택변화 예측의 기본 모형으로 활용하는데 있다. 5가지의 대안모형의 분석결과 통행비용변수(승용차의 경유 주차요금포함)와 총통행시간변수(OVTT와 IVTT의 합), 승용차, 지하철, 택시상수로 구성된 모형이 최적모형으로 분석되었다. 이모형에 의한 시간가치는 9,395원, 승용차의 비용탄력성은-0.6767로서 기존 연구결과의 범위 내에 속한 것으로 나타났다. 최적모형을 이용하여 승용차통행비용이 증가한 경우를 모사분석결과 남산1,3호 터널 혼잡통행료 징수효과와 유사하게 승용차 분담율이 13% 가까이 감소한 것으로 나타나서 모형의 현실적합성도 비교적 높은 것으로 판명되었다. 향후 본 연구에서 선정된 최적수단선택모형을 통행배정모형과 결합하여 다양한 교통수요관리 방안에 따른 효과를 예측하는데 활용하면 서울과 같은 대도시의 단기적 교통관리의 수준을 한 단계 높이는데 기여할 것으로 판단된다.

• Journal of Families and Better Life
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• v.12 no.2
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• pp.90-105
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• 1994

본 연구의 기본적 취지는 부인과 남편의 가사와 자녀 양육노동시간에 영향을 미치는 결정요인을 조사하는 것이다. 연구목적을 효과적으로 달성하기 위하여, 가사분담 및 육아시간 설명에 유용하게 쓰여온 다양한 관점의 이론을 도입하여, 그 효과를 검증하였다. 본 연구에서 도입된 이론은 경제적 효율가설(Economic Efficiency), 수요 및 실행가능가설 (Demand/Response Capability), 성 역할관념가설(Sex-Role Ideology), 그리고 상대적 자원가설(Relative Resources)이다. 이 가설들로부터 유출된 대용변수들의 부인과 남편의 가사와 육아시간에 미치는 효과가 검증되었는데 이 변수들은 임금률 부부간의 임금률 비율 노동시 장에서의 근로시간 어린자녀 수 성별에 따른 역할에 대한 사고관, 소득, 부부간의 상대적 소 득수준 교육수준 직업 연령 가족형태, 인종이었다. 본 연구에서 사용된 조사는 1988년 미국 위스콘신 대학 (메디슨)내의 인구 및 생태국(Center for Demography and Ecology)에서 실시한 전국 가족 및 가계조시(National Survey of Families and Households)이다. 부인과 남편의 가사 및 육아 시간량을 설명하는 이론의 효과검증에 대한 연구 결과를 요약하면 역할 관념가설을 부인과 남편모두의 가사 및 육아노동 시간을 잘 설명하는 가설로 나타났고 수요 및 실행가능성가설은 남편보다는 부인의 가사와 육아시간에 더 설득력있는 가설임이 밝혀졌다. 대체적으로 경제적 효율가설과 상대적 자원가설의 효과는 크지 않은 것으로 나타났다. 또한 수요 및실행가능가설이 남편의 총가사시간을 설명하는 효과는 크지 않았으나 남편의 여성중심형 과업시간에는 유의마한 변수로 나타난 것은 주목할 만하다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.06a
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• pp.23-24
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• 2011

본 논문에서는 승객 수송수요 반영 단계에서는 역별 승하차인원, 시간대별 재차인원 등 수송수요에 반영할 기준을 설정하여 수송력과 승차인원의 기준을 판단하고, 열차운행계획 수립 단계에서는 운행구간, 선로용량, 선로조건 등 제약조건과 적정수송력에 맞는 운행계획을 수립하고, 마지막 단계에서 경제성, 능률성, 합리성 등을 감안한 운용효율 향상을 위한 열차 DIA를 작성하고자 한다. 또한 통계적 분석절차에 따라 재차인원과 운행횟수를 각각의 독립변수와 종속변수로 산정하여 두 변수간의 상관관계를 확인한 후 회귀분석을 통해 얻은 회귀식을 실제열차운행 횟수와 비교하여 최적의 열차운행횟수를 산정하였으며 회귀식의 유효성 검증을 통해 열차운행 환경변화에 신속하게 대응할 수 있는 유연한 시스템을 구축한 후 서울도시철도공사 실용 Dia에 적용하여 유효성을 검토하였다.