분산 제어와 광 위상 공액이 결합된 초장거리 광전송 링크의 구조를 제안하였다. 전체 전송 링크는 80 km (단일 모드 광섬유 span) ${\times}$ 56 fiber span으로 구성된다. 왜곡된 파장 분할 다중 채널을 보상하기 위하여 각 fiber span의 단일 모드 광섬유 길이와 중계 구간 당 잉여 분산을 점진적으로 증가/감소시키는 인위적 분포 구조를 채택하였다. 다른 선행 연구에서 제안된 인위적 분포는 fiber span이 많아질수록 보상 효과가 줄어들 수 있기 때문에 인위적 분포 패턴을 9개의 fiber span 마다 반복시키는 구조를 분산 제어와 광 위상 공액 링크에 적용하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 4개의 분포 패턴 중 특정한 인위적 분포 패턴이 적용된 링크를 사용하면 기존에 제안되었던 반복이 없는 인위적 분포에 비해 왜곡된 WDM 채널의 보상 효과가 다소 크게 나타나는 것을 확인하였다.
최근 우리나라에서 발생되는 국지적 가뭄은 지하수의 효율적 활용에 대한 관심을 증대시키고 있으며, 잉여의 물을 지층 내에 저장하는 지하수 인공함양 기술 도입의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 충청남도내 퇴적 분지의 지하수 인공함양 대상지로의 가능성을 평가하기 위하여 1차 인자 3개, 2차 인자 7개로 구성된 AHP 모델을 개발하였으며, 10개 후보지에 적용한 결과를 토대로 인공신경망 모델을 구축하였다. AHP 모델은 후보지가 추가될 경우 수학적인 연산 과정에 의하여 최종 평가점수가 변하게 되나, 인공신경망 모델은 후보지별 고정적인 최종평가 점수를 제시하게 되어 인공함양 적지 선정 기준으로 사용할 수 있다. 충청남도 지역의 연구 결과, 인공신경망 모델의 최종 평가점수가 약 1.5점 이하인 경우에는 인공함양 후보지로서의 가능성이 낮은 것으로 평가되었다. 향후 타 지역에 대한 추가 연구 및 현장 조사를 통해 다양한 자료 군을 확보한다면 보다 보편적으로 적용할 수 있는 인공신경망 모델 도출이 가능할 것이다.
최근 전세계적으로 기후변화로 인해 가뭄의 발생 가능성이 높아지고 있으며 그에 대한 인적피해와 경제적 손실로 인한 피해액은 증가하는 추세이다. 특히, 국내의 충남지역은 최근 강수량이 평년대비 75% 수준으로 감소하고 있으며, 지속적인 가뭄이 발생하여 용수 확보에 어려움을 겪고 있다. 또한, 2015년에는 강수량 감소로 인해 보령댐을 상수원으로 사용하고 있는 충남 서북부지역 8개 시군에 용수 공급에 큰 차질이 있었다. 지속적인 가뭄상황이 반복되면서 정부 지자체 공공기관 등에서는 가뭄의 규모 및 단계에 따른 공간적 범위를 표출하는 가뭄 모니터링과 가뭄 전망 시스템을 구축하여 운영하고 있다. 다만 하천과 저수지를 연계하여 지역적 특성을 고려한 중규모 지역에 대한 가뭄전망 시스템은 부족한 실정이다. 이를 해결하고자 하천과 저수지에 대한 실시간 유출 및 물수지 분석기술을 이용하여 미래 무강수 조건에서 일단위 공급가능량, 공급량, 부족량, 잉여공급량, 가뭄위험등급을 전망하는 DOS(Drought Outlook System)을 개발하였다. 본 시스템은 지속적인 가뭄이 발생하고 있는 충남 서북부지역 8개 시군에 대한 436개의 하천유역을 구성하고 129개의 저수지를 대상으로 구축하였다. 기상자료는 기상청 ASOS 일 관측자료를 실시간으로 수집하여 티센법 기반의 436개 유역평균 일단위 강우량과 잠재증발산량을 산정하고 미래 90일에 대해서는 무강우와 평균 잠재증발산량을 적용하였다. TANK 모델과 물수지분석을 통해 과거 400일과 미래 90일에 대한 일단위 하천유량, 저수량, 부족량, 가뭄위험등급 등을 산정하여 매일 14시에 GIS기반 웹시스템에 표출된다. 본 시스템을 통해 하천유역 및 저수지에 대한 미래의 물공급 변화 및 가뭄위험 변화를 판단하고 추정할 수 있으며 추후 타지역 확장을 통해 전국에 대한 가뭄위험을 전망하고 가뭄대책수립에 기여 할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 기존 전력량 예측 모델의 구조를 변경하여 모델의 예측 능력을 향상 시킬 수 있는 방법에 관하여 연구하였다. 전기에 대한 수요는 그 어느 때보다 증가하고 있다. 산업 부문에서는 그 어느 부문 보다 전기 소모량이 많음으로, 더욱 정확한 공장 지역의 전력량 소모 예측 모델이 잉여 에너지 생산을 줄이기 위해 주목을 받고 있다. 우리는 2개의 개별 encoder와 한개의 decoder를 사용하여, 장기와 단기 데이터를 모두 사용하는 double encoder-decoder 모델을 제안한다. 우리는 제안된 모델을 세홍(주)의 생산 구역에서 2019년 1월 1일부터 2019년 6월 30일 까지 모집된 전력 소모량 데이터에서 평가 하였다. double encoder-decoder 모델은 기존의 encoder-decoder 모델을 사용했을 때와 비교하여 약 10 %의 평균 절대 비율 오차의 감소를 기록 하였다. 본 결과는 제안한 모델이 encoder-decoder 모델에 비해 생산 지역의 전력 사용량의 예측을 더 정확하게 하는 모델임을 보여준다.
미국의 경상수지 적자규모는 여전히 높은 수준을 나타내고 있는 반면, 동아시아국가들은 꾸준히 높은 수준의 경상수지 흑자를 나타내는 이른 바 '글로벌 불균형(global imbalance)'현상이 진행되고 있다. 본 논문은 1999년-2008년간 자료를 이용하여 미국과 아시아 10개 국가간 경상수지와 환율간의 관계를 실증적으로 분석함으로써 중국과 아시아 국가들의 수출증대를 위한 환율 저평가 정책이 글로벌 불균형의 핵심 원인이라고 주장하는 '제2차 브레튼 우즈(Bretton Woods II)' 가설의 유효성을 검정하였다. 실증 분석결과, 아시아 국가들의 실질환율 절하가 글로벌 불균형의 부분적인 원인으로 작용하였으나 아시아 지역의 투자위축에 따른 잉여저축과 미국의 순저축 부족 문제 등이 환율보다 더 큰 요인으로 작용한 것으로 나타났다. 그러므로 '제2차 브레튼 우즈(Bretton Woods II)' 가설은 유효하지 않은 것으로 파악되며, 환율 이외에 국민소득 변화와 (저축 대비)투자의 변화와 같은 경제여건의 조정에 의해서도 글로벌 불균형은 완화될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 1981년부터 2015년까지 거래소에 상장된 비-금융기업을 대상으로 자본구조의 관성이 어떻게 산업 간에 차이가 존재하며 이러한 차이가 상품시장 경쟁에 의해 설명될 수 있는지를 실증검증 한다. 본 논문의 실증분석 결과는 '보다 경쟁적 산업에 속하는 기업일수록 자본구조의사결정에 보다 더 관성적으로 하는 경향이 있다'는 것이다. 이러한 결과는 부채의 규율효과에 의해 설명되며, 상품시장경쟁에 대한 대체재로서 기여한다고 할 수 있다. 상품시장 경쟁이 낮을 때, 경영자는 자본구조의사결정과 관련하여 보다 능동적으로 의사결정을 하며 특히 잉여현금 흐름문제를 제약하기 위하여 부채를 사용한다는 것이다. 더욱이 거래비용이 얼마나 설명력이 있는지를 조사하며 자본구조관성에 대한 일반적인 설명이 되는지 파악한다. 본 논문의 결과는 기업의 자본구조에 관성현상이 존재하지만 미국 기업들만큼은 강하지 않았다. 둘째, 이러한 관성효과는 상품시장경쟁과의 관계를 통하여 강하게 나타나지만, OLS 추정모형에서 관성효과가 사라지는 현상이 나타났다. 이러한 결과는 거래비용이 자본구조의 관성을 설명하는 데 중요한 역할을 하지 않는다는 증거로 해석될 수 있다.
This study is aimed to compare stock assessment models which are effective in assessing red snow crab Chinonoecetes japonicus resources and to select and apply an effective stock assessment model in the future. In order to select an effective stock assessment model, a process-error model, observation-error model, and a Bayesian state-space model were estimated. Analytical results show that the least error is observed between the estimated CPUE (catch per unit effort) and the observed CPUE when using the Bayesian state-space model. For the Bayesian state-space model, the 95% credible interval(CI) ranges for the maximum sustainable yield (MSY), carrying capacity (K), catchability coefficient (q), and intrinsic growth (r) are estimated to be 10,420-47,200 tons, 185,200-444,800 tons, 3.81E-06-9.02E-06, and 0.14-0.66, respectively. The results show that the Bayesian state-space model was most reliable among models.
표준 단일 모드 광섬유가 가지는 색 분산과 비선형 현상에 의한 광 신호 왜곡을 보상할 수 있는 분산 제어와 광 위상 공액이 결합된 링크의 한계인 대칭적 구조를 해결할 수 있는 방법을 제안하였다. 대칭적 구조는 전반 전송 구간과 후반 전송 구간의 중계 구간수, 분산 분포 등등이 광 위상 공액기를 중심으로 대칭되어야 한다는 것을 의미한다. 본 연구에서 제안하는 분산 제어 링크는 광 위상 공액기가 전반의 6개 중계 구간과 후반의 14개 사이에 존재하고, 각 전송 반 구간에서의 평균 중계 구간 당 잉여 분산 (RDPS; residual dispersion per span)이 서로 동일한 구조이다. 제안된 분산 제어 링크에서의 광 신호 왜곡 보상 효과의 분석은 평균 RDPS가 각 전송 반 구간에서 서로 다르게 설정된 링크에서의 결과와의 비교를 통해 이루어졌다. 시뮬레이션 결과 전송 반 구간 사이의 RDPS 평균값의 동일 여부보다 인접한 중계 구간 간 RDPS 편차가 보상에 더 큰 영향을 미치는 것은 확인하였다.
초광대역 장거리 전송 링크를 구현하기 위해서는 색 분산과 비선형 Kerr 현상에 의한 광 신호 왜곡을 보상해야 한다. 본 논문에서는 왜곡된 파장 분할 다중 채널을 보상하기 위한 분산 제어와 광 위상 공액을 결합한 링크를 제안하였다. 제안하는 분산 제어 링크에서의 분산 맵 프로파일은 일정한 주기로 반복하는 형태이고, 이러한 분산 제어 링크에서 광 위상 공액기는 전체 전송로 중간뿐만 아니라 여러 다양한 곳에 위치시켰다. 시뮬레이션 결과 제안하는 분산 제어 링크에서 중계 구간의 잉여 분산 (RDPS; residual dispersion per span)을 비교적 큰 값으로 선택하면 광 위상 공액기가 전체 전송로 중간이 아닌 non-midway OPC 시스템에서 왜곡된 파장 분할 다중 채널의 보상을 전통적인 구조의 분산 제어 링크에서 보다 개선시킬 수 있는 것을 확인하였다.
It is a difficult task to estimate parameters in even a simple stock assessment model such as a surplus production model, using only data about temporal catch-per-unit-effort (CPUE) (or survey index) and fishery yields. Such difficulty is exacerbated when time-varying parameters are treated as random effects (aka state variables). To overcome the difficulty, previous studies incorporated somewhat subjective assumptions (e.g., B1=K) or informative priors of parameters. A key is how to build an objective joint prior of parameters, reducing subjectivity. Given the limited data on temporal CPUEs and fishery yields from 1999-2020 for common squid Todarodes pacificus, we built a joint prior of only two parameters, intrinsic growth rate (r) and carrying capacity (K), based on the resilience level of the population (Froese et al., 2017), and used a Bayesian state-space production assessment model. We used template model builder (TMB), a R package for implementing the assessment model, and estimating all parameters in the model. The predicted annual biomass was in the range of 0.76×106 to 4.06×106 MT, the estimated MSY was 0.13×106 MT, the estimated r was 0.24, and the estimated K was 2.10×106 MT.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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