본 연구는 기술에 대한 대용개념으로 사용되고 있는 연구개발투자의 효과가 산업의 생산성 향상에 얼마만큼 기여하고 있는가에 관한 실증연구로, 그 효 과를 자체 연구개발효과와 파급효과로 나누어 측정하는 데 목적이 있다. 파 급효과의 경우, 중간재의 거래를 통한 체화된 파급효과와 산업간의 기술거리 로 인한 비체화된 파급효과로 나누어 한국 제조산업을 18개로 분류한 후 각 산업의 연구개발스톡을 측정하였으며, 연구개발투자의 체화된 파급효과 측정 을 위하여 산업 연관표를 이용하여 가중치를 계산하였다. 그리고, 비체화된 파급효과 측정을 위하여는 각 산업에서 고용하고 있는 전공별 연구원 수의 자료를 이용 기술거리를 구하였다. 본 연구에서는 각각의 가중치로 구한 연 구개발스톡, 체화된 연구개발 스톡, 그리고 비체화된 연구개발 스톡을 이용 하여 각 독립변수들에 대한 한계생산성을 구하였으며, 분석 방법으로는 단순 회귀분석과 함께 시계열의 효과와 산업간 효과를 고려하는 패널데이터 분석 을 시도하였다. 체화된 파급효과와 비체화된 파급효과 중 하나만을 변수로 포함하는 경우에는 추정치가 유의한 결과를 나타내고 있지만, 두 가지의 변 수를 모두 포함하는 경우에는 보호도 일정하지 않으며 비유의적인 결과를 보였다. 이러한 결과는 다중공선성에 의한 것으로 보인다. 두 가지 파급효과 에 대한 한계생산성 추정치는 기술과 연구개발투자가 외부성을 가지고 있으 며, 기술과 관련된 변수의 도입이 필요함을 시사한다. 또한 이러한 파급효과 의 추정치는 거시차원에서 연구개발 지원의 정당성에 대한 근거를 제시하고 있으며, 기술혁신을 위한 투자의 타당성을 실증적으로 보여주고 있다.사하였다. 이 사례 연구들의 결과는 각 계열사들의 상황에 따라 제시된 외주위탁 전략과 현재의 외주위 탁 전략이 일치할 때 정보 시스템에 대한 사용자 만족도가 보다 높은 것으 로 나타났다. 할 수 있는 효율적인 distributed system를 개발하는 것을 제시하였다. 본 논문은 데이타베이스론의 입장에서 아직 정립되어 있지 않은 분산 환경하에서의 관계형 데이타베이스의 데이타관리의 분류체계를 나름대로 정립하였다는데 그 의의가 있다. 또한 이것의 응용은 현재 분산데이타베이스 구축에 있어 나타나는 기술적인 문제점들을 어느정도 보완할 수 있다는 점에서 그 중요성이 있다.ence of a small(IxEpc),hot(Tex> SOK) core which contains two tempegatlue peaks at -15" east and north of MDS. The column density of HCaN is (1-3):n1014cm-2. Column density at distant position from MD5 is larger than that in the (:entral region. We have deduced that this hot-core has a mass of 10sR1 which i:s about an order of magnitude larger those obtained by previous studies.previous studies.업순서들의 상관관계를 고려하여 보다 개선된 해를 구하기 위한 연구가 요구된다. 또한, 준비작업비용을 발생시키는 작업장의 작업순서결정에 대해서도 연구를 행하여, 보완작업비용과 준비비용을
본 연구는 상장기업 311개 업체를 표본으로 하여 독립변수인 상장 이전 연구개발비에 대해 종속 변수인 상장 이후 기업 성과에 미치는 영향을 회귀분석을 통하여 실증 분석하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, IPO 직전년도 연구개발비는 IPO 당해년도 기업 성과인 평균 시가총액/자산은 모든 모형에서 유의한 양(+)의 상관관계를 미치고 있고, 평균 주가에는 모든 모형에서 유의한 결과를 보이지 않았으나 양(+)의 결과를 보였다. 또한 연구개발비 지출에 대한 매출액과 주당 순 자산의 변화는 통계적으로 유의하지 않는 것으로 나타났다. 둘째, IPO 이전 3년 평균 연구개발비에 대한 IPO 당해포함 이후 3년 평균 기업성과는 평균시가 총액/자산에는 모든 모형에서 유의한 양(+)의 결과를 보였다. 평균 주가에 자산화 된 연구개발비에 따른 평균 주가 변동은 유의한 양(+)의 결과를 보였고 비용 화된 연구개발비의 경우는 유의한 음(-)의 영향을 미치고 있다. 이러한 결과는 기업들의 연구개발비에 따른 신호효과(singnal effect)로 인한 주가에 미치는 영향은 단기 혹은 중장기(3-5년)에 긍정적으로 나타나는 것으로 추정되나 원초적으로 기술 수준이 낮은 벤처 및 일반기업 등은 연구개발비가 기업성과에 단기적으로 수익성 제고에 부정적인 영향을 미치는 것으로 해석된다.
본 연구는 아동수당 제도와 출산율의 관계를 살펴보고자 하는 것이다. 이를 위해 아동수당제도를 도입한 OECD 19개국을 대상으로 1980-2016년까지의 시계열자료를 구성하고 결합회귀분석을 통해 변인 간 관계를 규명하였다. 분석결과는 다음과 같다. 인구사회학적 변인들의 영향력을 통제한 후, 아동수당제도를 비롯한 현금지원정책은 일정 부분 합계출산율에 긍정적인 효과를 보이는 것으로 나타났다. 특히 이러한 효과는 아동수당제도 내 출산 장려기제를 도입한 국가군에서 더 두드러지게 나타났다. 이를 바탕으로 앞으로 도입될 한국의 아동수당 제도가 출산장려책으로서 기능하기 위해서는 아동수당제도 내 출산장려기제를 추가로 도입해 다자녀 가구에 대한 혜택을 강화할 필요성을 제언하였다.
이 연구에서 Asia 금융 위기의 원인을 고찰하여 보고, European Monetary Systems의 금융 위기와 비교하여 본다. Asian 신흥 국가들은 1997년도에 금융 위기를 경험하였고, European Monetary Systems의 국가들도 1992년도에 동일한 경험을 하였다. 또한, 중남미의 신흥 경제국가인 Mexico 역시 1994년에 금융위기를 겪었다. 이 연구의 목적은 이들 금융위기의 내면을 고찰하고 그 결과로부터 일반화된 법칙을 추출하는 것이다. 이 연구에서는 금융위기를 경험한 한국과 영국과 멕시코를 각각 세가지 다른 모형으로 연구하고 비교하였다. 이 접근 방법은 체계적인 조사를 통하여 세 국가의 차이점을 보여주고 또한 공통적인 내재 요인을 관찰한다. 이전의 많은 연구 방법들은 대부분 선형 회귀식을 통한 causal model에 초점을 맞추고 있지만, 이러한 선형 회귀 모형의 약점을 보완하여서 현실에 산재하며 존재하는 비 선형의 문제를 해결하기 위하여 또 다른 방법을 제안하여 본다. 이 연구에서 사용한 구조 방정식(Structural Equation Model) 모형은 현실로부터 원인을 추출하고 분석하는 연구에 적합하며, 신경망(Artificial Neural Network) 모형은 선형모형의 단점을 보완하여서 비 선형 요인을 설명해 준다. 구조방정식 모형에 적용하기 위하여서 LISREL(LInear Structural RELationship)을 사용하였다. LISREL은 확인적 요인분석과 계량경제학에서 개발된 연립방정식모델에 토대를 둔 다중회귀분석 및 경로분석 등이 결합된 성격을 갖는 방법론으로 다양한 연구에 적용된다. 또한 인공지능(Artificial Intelligence) 기법 중의 하나인 신경망 모형은 선형회귀 분석과 다른 형태의 결과를 도출한다. 세가지 방법론의 우수성을 비교하기 위하여 Hit ratio를 각 국가/ 각 방법론 별로 구분하여서 비교한 결과 다른 방법론 보다 신경망이 더 좋은 성과를 나타내고 있는 것을 확인할 수 있었다. 세가지 방법론에 각각 일반적인 환율 예측에 사용되는 변수를 사용하였다. 소비자 물가지수(Consumer Price Index), 국내총생산(Gross Domestic Product), 이자율(Interest rate), 주가지수(Stock Index), 경상수지(Current Account), 외환보유고(Foreign Reserves)의 6가지 변수를 이용하여서 환율을 예측하여서 급격한 환율 변화로 초래되는 경제위기를 예측하려고 하였다. 각각의 국가의 데이터는 대한민국은 1991년부터 1999년까지, 영국은 1986년부터 1995년까지, 멕시코는 1988년부터 1998년까지의 기간을 정하여서 시계열자료를 분기별로 사용하였다. 각각의 데이터는 Data Stream과 한국은행(Bank of Korea)의 데이터를 이용하여서 분석하였다. 선형회귀방정식을 이용한 분석과 구조방정식인 LISREL을 이용한 분석은 각각 Hit ratio가 국가별로 순위가 변동되기도 하였으나, 인공지능 방법론인 인공신경망의 경우는 모든 국가에서 가장 좋은 예측 결과를 나타내고 있었다. 이 논문은 환율의 변동에 대한 다양한 예측 모형을 비교하고 평가하여서 연구에서 제시하는 개념을 검토하였다는 점에서 의의를 갖는다.
본 연구에서는 과거 제안된 5가지의 기준증발산식으로부터 산정된 증발산량과 pan 증발량을 이용하여 상관분석을 실시하였고 pan 계수를 산정하였다. 또한 우리나라 21개 기상관측지점에서 과거 제안된 5가지의 기준증발산식들을 비교하고 그 유사성을 알아보았다. 비교 검토된 기준증발산식은 4가지 방법으로 분류하였으며, 분류된 방법 중에서 각기 대표적인 기준증발산량 산정식을 선정하여 적용하였다. 적용된 기준증발산식은 에너지와 공기동력항의 조합법에 근거한 Penman 식, 단일근원법에 근거한 FAO Penman-Monteith(FAO P-M) 식, 복사자료를 이용한 방법인 Makkink 식과 Priestley-Taylor 식, 그리고 기온자료에 근거한 방법인 Hargreaves 식 등이다. 연구지역 선정을 위하여 기상관측지점이 있는 지역의 지리 및 지형조건을 고려하였다. 사용된 기상자료는 1970년부터 5년 간격으로 8개년의 일별 기상자료를 사용하였다. 적용결과는 수치 및 시계열 도시방법을 통하여 비교하였다. 분석결과에 의하면 대부분의 지역에서 기준증발산식과 pan 증발량과는 0.9 이상의 높은 상관관계를 보이고 있으나, pan 증발량과 비교하여 회귀식의 경사가 1.0보다 크거나 작은 경향을 보이고 있다. 전국 21개 연구지역 중에서 12개 지역에서 대기온도자료에 기초한 Hargreaves 식이 FAO P-M 식과 가장 유사한 것으로 나타났는데, 이들 지역은 대구지역을 제외하고 해안지역에 위치하고 있다. 반면에 내륙에 위치한 8개 지역에서 복사량자료에 기초한 Priestley-Taylor 식이 FAO P-M 식과 유사한 것으로 나타났다.
2010년 11월 11-13일 한반도에 영향을 미쳤던 황사에 대해 WRF-Chem 모델을 이용하여 시뮬레이션 하였다. WRF-Chem 모델에서 미세먼지의 인위적 배출량은 RETRO 전구 배출량을 사용하였고, RADM2 화학 메커니즘과 MADE/SORGAM 에어로졸 스킴 및 GOCART 광물성 먼지 옵션을, 그리고 Fast-J 광해리 스킴을 선택하여 $PM_{10}$ 농도를 시뮬레이션 하였는데 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. WRF-Chem 모델 결과에 따른 $PM_{10}$ 농도의 공간적 분포와 연직 프로파일 분석결과 2010년 11월 11-13일에 우리나라에 영향을 미쳤던 황사는 강한 가을황사로 저기압의 발달로 인해 형성된 콤마구름 때문에 황사가 한랭전선 후면에서 갇혀 상공 2.5 km 이내에서 이동 및 유입됨을 알 수 있었다. 황사 발생 기간 동안 백령도와 서울의 기상청 관측 자료와 모델의 $PM_{10}$ 농도를 시계열로 분석한 결과 상관계수와 평균제곱근오차(RMSE)는 백령도의 경우 0.763과 $192.73{\mu}g/m^3$, 서울의 경우 0.725와 $149.68{\mu}g/m^3$로 나타났다. 미세먼지인 $PM_{10}$과 $PM_{2.5}$ 농도의 공간적 분포는 유사하였고 $PM_{2.5}$가 $PM_{10}$의 약 50% 정도로 나타났으며 이는 기상청 UM-ADAM 모델 결과와도 유사하였다. $PM_{10}$ 농도와 경계층 높이, 동서 성분 바람장의 공간적 분포는 유사성을 지니고 있어 두 개의 변수를 이용하여 $PM_{10}$의 농도를 예측하는 회귀 방정식을 구하고자 우리나라에 영향을 미쳤던 강한 가을 황사(2010년 11월 11-13일)와 봄 황사(2011년 3월 19-20일) 사례를 선정하였고, 통계 모델을 이용한 회귀식을 도출하였다.
이 논문에서는 장기억 과정에서의 변화점을 빨리 검출하는 베이지안 추론방법에 대해 알아본다. 장기억 과정에서의 베이지안 추정은 장기억 모수값에 따라 전체 자료에 대한 부분차분을 계산해야 하기 때문에 수행시간이 많이 걸린다는 문제가 있다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 장기억 모수공간을 그룹화하여 순서형으로 범주화시킨 후 설명력이 가장 높은 범주의 대표값을 선택하게 하였다. 이 방법은 초기단계에서 범주의 대표값에 대해 한번씩만 부분차분을 계산하면 되기 때문에, 매번 계산해야 하는 추정하는 방법보다, 특히 시계열자료의 수가 많은 경우, 상대적으로 빠른 베인지안 추론이 가능하다. 또한 장기억 모수공간이 (0,0.5) 이기 때문에 모수공간을 적절하게 그룹화한다면 장기억 모수를 선택하는 것이 모수를 추정하는 것에 비해 큰 차이가 없다. 이 논문에서는 나일강 수위자료 실증분석을 통해 제안된 방법의 타당성을 확인해본다.
이 연구는 임금분산의 축소는 사회성원으로 하여금 복지정책의 확대를 선호하게 하며, 사회성원들의 그러한 선호를 이끌어낸 것이 바로 특정한 방식으로 구성된 노동시장 제도임을 보이고자 한다. 달리 말한다면, 임금분산의 축소를 지향하는 노동시장 제도와 관대한 복지정책 사이에는 제도적 상보성이 존재한다는 것이다. 이 연구의 앞부분에서는 특정방식으로 구성된 노동시장제도가 임금분산의 축소에 영향을 미친다는 점과 임금분산의 축소가 중위소득자의 복지정책에 대한 선호를 증가시킨다는 점을 이론모형으로 제시한다. 또한 연구에서 제시한 이론적 모형을 검증하기 위해 14개 복지국가들에 대한 결합시계열회귀분석이 논문의 뒷부분에서 이루어진다. 그 결과, 이 연구에서 제시한 이론모형은 경험적으로도 검증되었다. 이러한 연구결과는 제도적 상보성이 어떤 과정을 통해 발생하는지를 이론적인 차원에서 논의할 뿐 아니라 복지정책은 언제나 노동시장 제도와 함께 고려되어야 함을 보여준다.
본(本) 연구(硏究)에서는 설문조사(設問調査)를 통하여 계룡산(鷄龍山) 국립공원(國立公園)의 레크리에이션 이용특성(利用特性)을 분석(分析)하였다. 그리고 과거(過去)의 계룡산(鷄龍山) 방문객수(訪問客數), 인구(人口), GNP, 자동차(自動車) 대수(臺數) 등의 시계열(時系列) 자료(資料)(1974~1986)에 의하여 장래(將來)의 방문객수를 예측(豫測)하였다. 그 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1) 계룡산(鷄龍山) 국립공원(國立公園)의 레크리에이션 환경(環境)에 대한 방문객의 평가(評價)는 훌륭한 것으로 평가되었다. 2) 레크리에이션 활동(活動) 중에서는 역사고적, 관광시설 등 보다 오히려 산림자원(山林資源)을 더욱 좋아하는 것으로 나타났다. 3) 방문객(訪問客)의 방문빈도(訪問頻度)는 1회(回)가 가장 많고 그 다음 5회(回) 이상으로 나타났다. 4) 방문객(訪問客)의 재방문의사(在訪問意思)는 다시오겠다는 긍정적(肯定的)인 의향(意向)이다. 계룡산 국립공원에서 방문객(訪問客)의 체재기간(滯在其間)은 대부분 1일(日) 이내이다. 6) 년도별(年度別) 방문객(訪問客)의 예측(豫測)을 위한 회귀모형(回歸模型)은 Y=-5753.7350+0.1726 Pop.-0.6564 No. of Car 식이 가장 적합하다. 이 식을 이용(利用)하여 예측(豫測)한 결과(結果) 1987년 방문객수(訪問客數)는 1,034천명 이었으나 2000년에는 1,698천명으로 연평균 3.8%씩 증가(增加)하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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