2000년대 초반부터 한국의 이동통신시장은 급속하게 팽창해 왔으며, 최근 들어 그 성장 속도가 둔화되고 있으나 성장은 계속 진행 중에 있다. 이와 같은 환경에서 4세대 이동통신 서비스가 2011년 10월부터 시작되어 3세대 서비스와 4세대 서비스가 함께 존재하고 이를 통해 이동통신시장의 경쟁구도가 더욱 복잡하고 치열한 상황이 되었다. 본 연구는 다세대 확산 모형을 활용하여 3세대 및 4세대 이동통신 서비스 가입자 규모를 예측하는데 목적이 있다. 이를 위해 세 개의 파라미터, 즉 Norton and Bass 모형[11]에서 사용되는 혁신계수, 모방계수 및 포화수준계수의 값을 추정하기 위해 3세대에서 4세대로 대체되는 서비스 대체의 유사 사례를 역추적하는 방법을 사용하였다. 시뮬레이션 결과, 다세대 확산모형과 유사사례 추론을 통해 신규서비스인 4세대 이동통신서비스 시장규모를 성공적으로 예측할 수 있었다는 결론을 얻었다.
최근 급격하게 늘어난 홍역환자에 대한 방역 대책으로 예방 접종의 범위를 어디까지 해야만 하며 몇 차례까지 해야만 하는가에 대하여 알아보기 위해 SRS로 추출된 초ㆍ충ㆍ고 생을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 홍역환자를 줄이기 위해서는 홍역예방접종의 효과가 어느 정도인지를 알아야만 한다. 이에 본 논문에서는 홍역환자 수 추계를 위한 기초감염자 (R$_{0}$)가 2차 감염자 (R$_{1}$)를 얼마나 만들어 내는가를 알 수 있는 R(effective reproductive number)출 조사하여 그 값의 변화를 봄으로서 홍역환자의 증가 감소에 대한 예측과 그에 대한 환자 수를 추정하고 피에 대한 비용편익을 조사하였다.
실내 라돈-222 자핵종의 농도에 피폭되므로서 유발될 수 있는 한국인의 초과 폐암위험을 방사선피폭의 확율론적 위험예측 모형을 이용하여 정량적으로 평가하였다. 1989년 기준 표준 생명표와 사망원인 통계연보 자료로부터 유도한 한국인의 폐암 사망률은 남, 여별로 각각 $22.4/10^5-$년 및 $9.5^/10^5-$년으로 추정 되었다. 이 폐암 사망율을 근거로 수학적으로 예상한 한 모든 사망원인하의 기저 폐암사망위험은 남, 여별로 각각 0.047(4.7%) 및 0.019(1.9%)로 1984년도 미국의 0.067(6.7%) 및 0.025(2.5%)보다 낮았다. 방사선 피폭의 확률론적 수정 상대위험 예측모형을 사용하여 예상한 한국인의 라돈자핵종 피폭당의 초과 폐암위험 계수는 남자 : 0.022/WLM, 여자 : 0.009/WLM 및 평균 : 0.017/WLM로 나타났으며 이로부터 추정한 한국인의 평균 수명중 라돈자핵종 피폭유발 초과 폐암의 사망빈도는 $230/10^6$인-WLM으로 최근 외국의 관련연구에서 보고한 $120{\sim}450/10^6-WLM$의 거의 중간치(median)정도에 해당하는 것으로 평가되었다.
정보 자산 보안 관련 위험을 추정함에 있어 정성적인 방법과 정량적인 방법이 사용되고 있으나, 두 가지 방법 나름대로 장단점을 갖고 있다. 지나치게 서술적이고 추상적인 정성적 방법과 구체적이지만 자료의 부족으로 인한 정확한 계산이 어려운 정량적 방법의 한계를 어느 정도 극복한 절충된 방법의 개발이 요구된다고 하겠다. 본 논문은 절충의 방법으로서 퍼지 숫자를 이용하는 방법을 제시하고 분석의 예를 보였다. 퍼지 숫자를 이용함으로 자료의 부족함을 전문자의 의견이나 가능한 자료로 대체할 수 있고 위험을 구체적인 수치로 추정할 수 있음을 확인하였다. 가상의 시스템에 대하여 다양한 위협을 가정하여 모의실험을 하였고 시스템에 대한 예상 위험과 비예상 위험을 예측하는 방법을 구현하였다.
본 연구는 영화 흥행의 척도로서 총 관객수의 예측을 다루었다. 의사결정나무, MLP 신경망모형, 다항로짓모형, support vector machine과 같은 데이터마이닝 분류 기법들을 사용하여 개봉 전, 개봉 일, 개봉 1주 후, 그리고 개봉 2주 후 시점 별로 예측이 이루어진다. 국적, 등급, 개봉 월, 개봉 계절, 감독, 배우, 배급사, 관객수, 그리고 스크린 수와 같은 영화의 내재적인 속성을 나타내는 변수 뿐만 아니라 포털의 평점과 평가자 수, 블로그 수, 뉴스 수와 같은 온라인 구전 변수들이 예측변수로 사용되었다. 10-중 교차 검증에서 신경망모형의 정확도는 개봉 전 시점에서도 90% 이상의 높은 예측력을 보였다. 또한 최종 온라인 구전 변수의 추정치를 예측변수로 추가함으로서 예측의 정확도가 더 높아짐을 볼 수 있다.
본 연구에서는 1998년 하반기 이후 Iridium 서비스를 시작으로 본격 전개되기 시작한 범세계위성이동통신(GMPCS) 서비스에 대한 국내가입자 수를 이상적인 확산모형과 상황적 변동을 반영하여 예측하고 있다. GMPCS 서비스의 이상적 확산은 GMPCS가 전 세계적인 통화권을 가지는 이상적인 이동통신서비스로 자리 매김 할 경우를 가정한 것으로 이동통신서비스의 확산을 근거로 추정되었고, 상황적 변동은 GMPCS 서비스 확산에 영향을 줄 수 있는 시장, 기술, 정책적 측면들이 지니는 불확실성을 낙관적인 상황과 비관적인 상황으로 구분하여 반영되었다. 본 연구에 의하면, GMPCS 서비스의 국내 수요는 낙관적 상황과 비관적 상황의 경우 각각 1998년 약 7,000여 가입자와 4,000여 가입자에서 출발하여 2005년 600,000여 가입자와 100,000여 가입자에 다다를 것으로 전망되었다.
확산모형은 시장의 예측이나 그 방법론의 연구를 위해 마케팅에서 광범위하게 다뤄졌을 뿐 아니라, 경제학에서도 다양하게 활용되어 왔다. 특히 Bass 모형은 Rogers의 혁신확산 및 수명주기이론을 간단한 수리적 모형으로 표현할 수 있기에 혁신적 신제품의 채택과 확산을 설명하는데 널리 활용되었다. 그럼에도 불구, 확산모형은 '산업의 쌀' 이라 일컬어지는 반도체의 수요예측에 일부 선도적 연구를 제외하고는 활용된 바 없다. 이에 Bass 모형에서 진일보한 비선형회귀 접근법 확산모형을 활용, 전력반도체 중 전기전자기구의 필수 스위치로 채택되는 MOSFET의 수요를 추정하여 수명주기를 예측하고 그 과정을 설명함으로써 산업관계자는 물론 반도체와 전기전자산업 정책입안자에게 중요한 시사점을 전달하고자 한다.
최근 영상 감시 분야에서는 지능형 영상 감시 시스템에 딥 러닝 기반 학습 방법이 적용되어 범죄, 화재, 이상 현상과 같은 다양한 이벤트들을 강건하게 탐지 할 수 있게 되었다. 그러나 3차원 실세계를 2차원 영상으로 투영시키면서 발생하는 3차원 정보의 손실로 인하여 폐색 문제가 발생하기 때문에 올바르게 객체를 탐지하고, 자세를 추정하기 위해서는 폐색 문제를 고려하는 것이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 기존 RGB 정보에 깊이 정보를 추가하여 객체 탐지 과정에서 나타나는 폐색 문제를 해결하여 움직이는 객체를 탐지하고, 탐지된 영역에서 컨볼루션 신경망을 이용하여 인간의 관절 부위인 14개의 키포인트의 위치를 예측한다. 그 다음 자세 추정 과정에서 발생하는 자가 폐색 문제를 해결하기 위하여 2차원 키포인트 예측 결과와 심층 신경망을 이용하여 자세 추정의 범위를 3차원 공간상으로 확장함으로써 3차원 인간 자세 추정 방법을 설명한다. 향후, 본 연구의 2차원 및 3차원 자세 추정 결과는 인간 행위 인식을 위한 용이한 데이터로 사용되어 산업 기술 발달에 기여 할 수 있다.
선도환의 가격을 결정하는 접근방법에는 2차자산(derivative assets)이라는 선도계약의 기본특성에 기초한 재정거래(arbitrage)에 의한 방법이 가장 많이 이용되고 있다. 재정거래방식에는 선도환과 현물외환가격간의 상호관련성에 의하여 선도환가격을 이자율평가설(covered interest rate parity : CIRP), 즉 현물가격과 양국간의 이자율차이의 합으로 표시하고 있다. 특히 현물가격과 이자율은 모두 현재시점에서 의사결정자에게 알려져 있기때문에 선도환가격은 확실성하에서 결정되어 미래에 대한 예측이나 투자자의 위험회피도와는 관계없이 결정된다는 것이 특징이다. 이자율평가설에 관한 많은 실증연구는 거래 비용을 고려한 경우 현실적으로 적절하다고 보고 있다(Frenkel and Levich ; 1975, 1977). 다른 방법으로는 선도환의 미래예측기능에만 촛점을 맞추어 가격결정을 하는 투기, 예측접근방법(speculative efficiency approach : 이하에서는 SEA라 함)이 있다. 이 방법 중에서 가장 단순한 형태로 표시된 가설, 즉 '선도환가격은 미래기대현물가격과 같다'는 가설은 대부분의 실증분석에서 기각되고 있다. 이에 따라 SEA에서는 선도환가격이 미래에 대한 기대치뿐만 아니라 위험프리미엄까지 함께 포함하고 있다는 새로운 가설을 설정하고 이에 대한 실증분석을 진행한다. 이 가설은 이론적 모형에서 출발한 것이 아니기 때문에, 특히 기대치와 위험프레미엄 모두가 측정 불가능하다는 점으로 인하여 실증분석상 많은 어려움을 겪게 된다. 이러한 어려움을 피하기 위하여 많은 연구에서는 이자율평가설을 이용하여 선도환가격에 포함된 위험프레미엄에 대해 추론 내지 그 행태를 설명하려고 한다. 이자율평가설을 이용하여 분석모형을 설정하고 실증분석을 하는 것은 몇가지 근본적인 문제점을 내포하고 있다. 먼저, 앞서 지적한 바와 같이 이자율평가설을 가정한다는 것은 SEA에서 주된 관심이 되는 미래예측이나 위험프레미엄과는 관계없이 선도가격이 결정 된다는 것을 의미한다. 따라서 이자율평가설을 가정하여 설정된 분석모형은 선도환시장의 효율성이나 균형가격결정에 대한 시사점을 제공할 수 없다는 것을 의미한다. 즉, 가정한 시장효율성을 실증분석을 통하여 다시 검증하려는 것과 같다. 이러한 개념적 차원에서의 문제점 이외에도 실증분석에서의 추정상의 문제점 또한 존재한다. 대부분의 연구들이 현물자산의 균형가격결정모형에 이자율평가설을 추가로 결합하기 때문에 이러한 방법으로 설정한 분석모형은 그 기초가 되는 현물가격모형과는 달리 자의적 조작이 가능한 형태로 나타나며 이를 이용한 모수의 추정은 불필요한 편기(bias)를 가지게 된다. 본 연구에서는 이러한 실증분석상의 편기에 관한 문제점이 명확하고 구체적으로 나타나는 Mark(1985)의 실증연구를 재분석하고 실증자료를 통하여 위험회피도의 추정치에 편기가 발생하는 근본원인이 이자율평가설을 부적절하게 사용하는데 있다는 것을 확인 하고자 한다. 실증분석결과는 본문의 <표 1>에 제시되어 있으며 그 내용을 간략하게 요약하면 다음과 같다. (A) 실증분석모형 : 본 연구에서는 다기간 자산가격결정모형중에서 대표적인 Lucas (1978)모형을 직접 사용한다. $$1={\beta}\;E_t[\frac{U'(C_{t+1})\;P_t\;s_{t+1}}{U'(C_t)\;P_{t+1}\;s_t}]$$ (2) $U'(c_t)$와 $P_t$는 t시점에서의 소비에 대한 한계효용과 소비재의 가격을, $s_t$와 $f_t$는 외환의 현물과 선도가격을, $E_t$와 ${\beta}$는 조건부 기대치와 시간할인계수를 나타낸다. Mark는 위의 식 (2)를 이자율평가설과 결합한 다음의 모형 (4)를 사용한다. $$0=E_t[\frac{U'(C_{t+1})\;P_t\;(s_{t+1}-f_t)}{U'(C_t)\;P_{t+1}\;s_t}]$$ (4) (B) 실증분석의 결과 위험회피계수 ${\gamma}$의 추정치 : Mark의 경우에는 ${\gamma}$의 추정치의 값이 0에서 50.38까지 매우 큰 폭의 변화를 보이고 있다. 특히 비내구성제품의 소비량과 선도프레미엄을 사용한 경우 ${\gamma}$의 추정치의 값은 17.51로 비정상적으로 높게 나타난다. 반면에 본 연구에서는 추정치가 1.3으로 주식시장자료를 사용한 다른 연구결과와 비슷한 수준이다. ${\gamma}$추정치의 정확도 : Mark에서는 추정치의 표준오차가 최소 15.65에서 최대 42.43으로 매우 높은 반면 본 연구에서는 0.3에서 0.5수준으로 상대적으로 매우 정확한 추정 결과를 보여주고 있다. 모형의 정확도 : 모형 (4)에 대한 적합도 검증은 시용된 도구변수(instrumental variables)의 종류에 따라 크게 차이가 난다. 시차변수(lagged variables)를 사용하지 않고 현재소비와 선도프레미엄만을 사용할 경우 모형 (4)는 2.8% 또는 2.3% 유의수준에서 기각되는 반면 모형 (2)는 5% 유의수준에서 기각되지 않는다. 위와같은 실증분석의 결과는 앞서 논의한 바와 같이 이자율평가설을 사용하여 균형자산가격 결정모형을 변형시킴으로써 불필요한 편기를 발생시킨다는 것을 명확하게 보여주는 것이다.
본 연구에서는 Healey 등(2005)의 데이터를 활용하여 스트레스 정도가 단시간에 변하는 운전상황에서 운전자의 심박변이도 분석을 통해 스트레스 정도에 대한 추정이 가능한지를 예비적으로 평가해 보았다. 단시간에 스트레스 정도가 변하는 운전의 경우 심박변이도 변화 양상은 기존 문헌에 나타난 장거리 운전의 양상과 다르며, meanRR, sdRR, HF, LF/HF, LFnorm, HFnorm의 6가지 심박변이도 파라미터가 스트레스 추정에 유의한 변수로 확인되었다. 정상인 운전자 5명에 대해 6가지 파라미터를 입력변수로, 운전 구간에 따라 변하는 스트레스 정도를 출력변수로 하여 개인별 선형회귀 모델($R^2=0.8604{\pm}0.0959$)을 도출하였으며, 이 선형회귀 모델의 적합성을 평가하기 위하여 심박변이도 데이터를 5분 길이의 16개 세그먼트로 나눈 뒤 실제 스트레스 정도와 추정된 스트레스 정도를 비교해 보았다. 그 결과 일부 세그먼트에서 부정확한 추정 결과가 관찰되기도 하였으나, 실제 스트레스 변화 패턴과 예측된 스트레스 변화 패턴 사이에 높은 상관성이 확인되었다($r=0.8560{\pm}0.0619$). 향후 운전자 구속을 최소화하면서 측정 가능한 심박변이도 분석 시스템을 개발하고, 이를 Healey 등의 연구에서와 유사한 운전 프로토콜을 통해 다수의 피험자에게 적용함으로써 본 연구결과가 유효한지 검증할 계획이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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