• Journal of Korea Fair Competition Federation
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• no.89
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• pp.2-8
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• 2003

공정위 중심의 행정규제주의를 수정$\cdot$보완할 필요가 있는데, 보완의 방향을 요약하면, 독점으로 피해를 본 사업자가 공정위의 시정절차와 상관없이 원고로서 바로 법원에 제소하여 구제를 받을 수 있도록 하고, 검찰도 공익 대표자로서 중대한 공정거래법 위반사안에 대해 이를 바로 법원에 기소할 수 있도록 개편하는 것이지만, 검찰과 법원내에서 시장분석 능력과 식견을 갖춘 인력의 양성이라든가 시장에 미칠 충격 등을 감안하여 일정한 기간을 두고 단계적으로 접근하는 노력이 필요하다고 생각된다.

• Journal of Welding and Joining
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• v.6 no.2
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• pp.1-8
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• 1988

고밀도 에너지빔의 하나인 플라즈마를 이용한 절단 및 용접법은 알루미늄, 스테인레스강 등 특수금속의 가공에 적용될 수 있고, 산소용접 및 절단, SMAW, GMAW, GTAW 등의 거래식 열 가공법에 비해서 부품의 정밀도, 가공속도면에서 유리하여 그 사용범위가 점점 넓어지고 있다. LBW, LBC, EBW 등과 마찬가지로 Keyholing 현상을 이용할 수 있어 높은 용입깊이를 나타낼 수 있는 장점이 있으며, 그 성능면에서는 위 방법들과 비교해 볼 때 가공속도, 가공부의 성질 등에서 불리하고, 장치의 저렴, 조작의 간편함 등에서 유리하기 때문에, 경쟁 및 상호보완의 관계를 유지시켜 나갈 것으로 기대된다. 수동가공과 자동가공이 모두 가능하나 부품의 정밀도와 생산성 향상을 위해서는 플라즈마 가공공정에 적합한 자동화 장치의 개발이 필요하다.

• KOREAN POULTRY JOURNAL
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• v.45 no.7
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• pp.100-103
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• 2013

올해 사명(社名)을 변경해 새로운 다짐을 하고 새로운 목표를 향해 달려가는 사료전문회사 (주)이지팜스. 본사 문을 열자마자 이성우 대표이사가 환한 미소로 맞이해 준다. 여느 회사의 대표이사 자리와 달리 출입구 초입에 대표이사 실이 있고 항상 문을 열어두어 누구든지 가고 오고 할수 있게 문턱을 낮췄다. 계란가격이 폭락할때는 사비를 털어 거래처 농장에서 계란을 구입해 주변 사람들에게 계란을 선물하기도 하는 그이다. 이 대표이사를 만나 양계사료부분에서 화려한 비상을 꿈꾸고 있는 (주)이지팜스를 소개코자 한다.

• Journal of Energy Engineering
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• v.26 no.2
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• pp.99-120
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• 2017

In SS branch of Korea District Heating Corporation, Combined Heat & Power power plant with 99MW capacity and 98Gcal / h capacity is operated as a district electricity business. In this region, it is difficult to operate the generator due to the problem of surplus heat treatment between June and September due to the economic recession and the decrease in demand, so it is urgent to develop an economical energy new business model. In this study, we will develop an optimized operation model by introducing a renewable energy hybrid system based on actual operation data of this site. In particular, among renewable energy sources, fuel cell (Fuel Cell) power generation which can generate heat and electricity at the same time with limited location constraints, photovoltaic power generation which is representative renewable energy, ESS (Energy Storage System). HOMER (Hybrid Optimization of Multiple Energy Resources) program was used to select the optimal model. As a result of the economic analysis, 99MW CHP combined cycle power generation is the most economical in terms of net present cost (NPC), but 99MW CHP in terms of carbon emission trading and renewable energy certificate And 5MW fuel cells, and 521kW of solar power to supply electricity and heat than the supply of electricity and heat by 99MW CHP cogeneration power, it was shown that it is economically up to 247.5 billion won. we confirmed the results of the improvement of the zone electricity business condition by introducing the fuel cell and the renewable energy hybrid system as the optimization process model.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.15 no.2
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• pp.279-337
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• 1998

이 논문에서는 주가가 확률과정, 즉 확률미분방정식에 의하여 생성되는가를 검정하고 주가의 운동법칙을 규명한다. 일별종합주가지수가 양수의 완전시계열상관을 갖고 있으며, 더욱이 3년 정도의 시차까지 의미있는 시계열상관을 갖고 있음이 발견되었다. 수익률과 가격변화의 시계열상관도 존재하고 시계열은 정상성(定常性)을 갖고 있다. 마팅게일에 의하여 주가가 생성되고있지 않음이 밝혀졌다. 한국증권거래소에서 계산하고 있는 일별 종합주가지수를 포함한 41개 산업별 지수를 사용하여 자본시장의 운동법칙을 규명하기 위하여 가장 많이 이용하고 있는 세개의 확률미분방정식을 검정하였다. 각 주가지수들이 온스타인 울렌벡 브라운 운동과정과 평균회귀과정을 따르지 않고 있다는 것이 발견되었다. 그러나 주가가 편류를 갖는 일반 기하 브라운 운동과정에 의하여 생성되고 있음이 검정을 통하여 확인되었다. 평균회귀과정에 의하여 주가가 생성되지 않는다는 발견은 의외라 할 수 있다. 주가가 온스타인 울렌벡 과정을 따르지 않는다는 것은 주가가 제 1계 정상적 자기회귀과정이 아니라는 것을 의미한다. 일별종합주가지수는 제 4계 자기회귀과정에 의하여 생성된다. 가격변화와 수익률의 생성함수는 제 4계 자기회귀과정이다. 종합주가지수의 제 1계 시계열상관계수는 1이다. 상당히 큰 시차를 갖을 때까지 시계열상관이 대략적으로 1을 유지하고 있다. 따라서 지수가 마팅게일을 따르고 있지 않다. 이 점은 가격변화와 수익률에 있어서도 유사하다. 가격변화, 수익률, 대수수익률의 제 1계 시계열상관이 0.1로 유의적이다. 따라서 수익도 마팅게일 과정을 따르고 있지 않다. 증권가격은 세 번에 걸쳐 구조의 번화가 발생하였다. 구조의 변화가 발생할 때마다 평균가격이 상승하였다. 이와 같은 현상은 장기적 기대가격이 미지일 가능성이 배제되지 않는다. 단기적 기대 주가가 알려진 반면 장기적 기대 주가가 미지라면 평균회귀과정은 장기적 기대주가로 회귀하고 있는 과정이므로 장기기대 주가의 미지성이 평균회귀 과정의 기각을 유도하게 된다. 우리나라의 투자자들은 무위험자산과 위험을 동시에 고려하여 투자활동을 전개하고 있음이 발견되었다. 선형의 효용함수를 갖는 위험중립적 태도의 투자자가 아니다. 위험기피형 효용함수 아래에서 투자활동을 수행하고 있는 합리적 투자자들이라 할 수 있다. 뿐 만 아니라 자신의 평생에 걸친 소비를 소비가 이루어지는 각 기마다 가급적 일정하게 하는 소비행동을 목표로 삼고 소비와 투자에 대한 의사결정을 내리고 있음이 실증분석을 통하여 밝혀졌다. 투자자들은 무위험 자산과 위험성 자산을 동시에 고려하여 포트폴리오를 구성하는 투자활동을 행동에 옮기고 있다.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.231-234
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• 2000

본 연구는 오랜 시간에 거쳐 축적된 고객 데이터베이스를 활용하여 스코어링 방법을 적용할 수 있는 모델링의 개발에 목적이 있다. 기존의 전통적인 스코어링 방법은 인구 통계학적인 변수나 거래 관련 횡단면적인 자료를 이용하여 우량고객과 불량고객을 구분하는 판별분석의 형태가 대부분이다. 하지만 과거 고객에 대한 실적 자료가 시계열 형태를 이루며 존재하기 때문에 이에 대한 적절한 동태적 모형을 적용은 자연스러운 확장이라고 볼 수 있다. 본 연구에서 제안하는 모형은 고객들의 실적관련 시계열 자료를 GARCH 모형에 적합하여 미래의 실적 예측과 이에 대한 표준편차를 예측하여 하위 $10\%$에 해당하는 실적 예측치를 스코어링으로 하는 새로운 방법을 소개하고자 한다. 이 경우 스코어 값이 부호를 가지게 되므로 우량고객을 구분함과 동시에 큰 음수 값을 조사하여 위험 평점도 함께 측정할 수 있어서 실무 측면에서 유용하리라고 본다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.325-326
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• 2021

LNG는 환경규제에 따라 화석에너지에서 친환경 재생에너지로 전환되는데 중요한 역할을 하는 에너지원이다. UN산하 세계해사기구(IMO)의 MARPOL협약에 따라 선박 황산화물 배출가스규제로 LNG추진 선박에 대한 수요가 증가되고 있을 뿐만 아니라 미국의 쉐일혁명으로 LNG를 수출함에 따라 공급의 변화가 급격하게 이뤄지고 있다. 과거 국가 주도의 프로젝트 성격이 강한 LNG 운송시장은 장기정기용선계약이 대부분이었으나 수요와 공급시장의 급격한 변화로 스팟시장의 중요성이 커지고 있다. 따라서 본 논문은 LNG 운송시장에서 시장참여자들의 스팟거래에 합리적인 의사결정이 이뤄지도록 과학적인 예측방법을 제시하고자 한다. LNG 스팟운임 예측에 기계학습모델 중 인공신경망 모델을 적용할 것이며 기존의 시계열분석 방법인 ARIMA모델과 비교하여 본문에서 제시된 모델의 예측성능의 우수성을 확인하였다. 본 논문은 LNG 스팟운임을 다룬 최초의 연구로서 학문적인 차별성이 기대된다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.25 no.2
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• pp.57-72
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• 2020

The price of iron ore has continued to fluctuate with high demand and supply from many countries and companies. In this business environment, forecasting the price of iron ore has become important. This study developed the machine learning model forecasting the price of iron ore a one month after the trading events. The forecasting model used distributed lag model and deep learning models such as MLP (Multi-layer perceptron), RNN (Recurrent neural network) and LSTM (Long short-term memory). According to the results of comparing individual models through metrics, LSTM showed the lowest predictive error. Also, as a result of comparing the models using the ensemble technique, the distributed lag and LSTM ensemble model showed the lowest prediction.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.24 no.2
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• pp.67-74
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• 2023

Stock price prediction research in the financial sector aims to ensure trading stability and achieve profit realization. Conventional statistical prediction techniques are not reliable for actual trading decisions due to low prediction accuracy compared to randomly predicted results. Artificial intelligence models improve accuracy by learning data characteristics and fluctuation patterns to make predictions. However, predicting stock prices using long-term time series data remains a challenging problem. This paper proposes a stable and reliable stock price prediction method using K-means clustering-based data augmentation and normalization techniques and LSTM models specialized in time series learning. This enables obtaining more accurate and reliable prediction results and pursuing high profits, as well as contributing to market stability.

• Journal of Energy Engineering
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• v.18 no.1
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• pp.37-48
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• 2009

Recently, the significance of Green-Energy led by low-carbon Green-Development is increasing as well in Korea. Among them, the most practical solution is the cogeneration which performs the best energy efficiency. This paper addresses the two of RCS(Regional Cogeneration System) connecting heat each other. It is conducted to quantitatively evaluate algorithm that optimally operate the heat transaction considering various operating modes. The proposed method is tested using the real system. Through the case studies, it is verified that the proposed algorithm of heat transaction can evaluate availability.