• Environmental and Resource Economics Review
• /
• v.8 no.2
• /
• pp.175-206
• /
• 1999

본 연구는 2부문 개방거시경제모형을 이용하여 환경규제정책이 거시경제실적-국내자본 축적, 경상수지상태, 소비수준-에 미치는 영향을 동태적으로 분석하려고 한다. 정부가 환경규제를 강화할 경우, 즉 최대 허용가능한 오염배출량을 감소할 경우, 투자활동이 감소하게 되어 장기 정상상태에서 자본축적량이 감소하게 된다. 반면에, 환경규제가 강화될 경우 경제주체들은 국제채권의 구입을 늘리게 되어 새로운 정상균형상태에서 국제채권의 보유는 증가하게 된다(경상수지는 개선된다). 그러나 환경규제의 강화가 자산의 잠재가치와 두 재화의 소비에 미치는 효과는 불분명하다. 만약, 자본축적량과 최대 허용가능한 오염배출량의 변화에 따른 제조업부문의 산출고의 변화가 비제조업부문 산출고의 변화를 능가한다면, 환경규제 강화정책은 두 재화의 소비를 감소시킬 것이다. 본 연구에서는 환경규제정책의 변화를 예상한 경우와 예상하지 못한 경우, 그리고 예상하지 못한 경우에도 정책의 변화가 영구적 또는 일시적인 경우에 따라 환경규제 강화가 자본 한 단위의 시장가치 자본축적량 및 국제채권 보유에 미치는 영향을 단기 전환적 동태분석하고자 한다. 환경규제정책의 변화가 사전에 발표되어 민간 경제주체들이 정책의 변화를 예상할 수 있는 경우에는, 민간경제주체들이 정책의 변화 전에 자신들의 행동을 조정하므로 실제 정책 실시 후에는 정책이 각 경제변수에 미치는 효과는 정책을 예상하지 못한 경우보다 훨씬 줄어들게 된다. 정책 변화를 예상하지 못한 경우보다 정책 변화가 발표됨으로써 사전에 정책 변화를 예상한 경우에 환경규제 강화에 따른 자본축적량의 장기적인 감소효과가 훨씬 작게 되고, 따라서 국제채권 보유를 증가시키는(경상수지 상태를 개선시키는) 효과도 줄어들게 된다.

• Proceedings of the ESK Conference
• /
• 1996.10a
• /
• pp.56-56
• /
• 1996

인간의 사고 기능과 학습기능이 '뇌'를 바탕으로 이루어진다고 할 때, 뇌의 긴장을 풀어 원래의 건강하고 창조적인 이완 상태에서의 학습 상태가 유효하게 된다. 즉, 뇌파가 " $\alpha$" 상태 가 되었을 때 긴장된 신체의 각 부분이 충분히 이완되고 두뇌는 맑고 건강한 상태를 유지하여 활발하고 창조적인 상태가 된다. 뇌파의 측정 및 분석된 기존 연구에 의하면, 인간의 심리상태와 신체 상태, 행동 패턴에도 직, 간접적인 영향을 주어 뇌파의 조절이 인간 잠재능력 개발의 첩경이라는 결과가 보고되어진다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 뇌의 특성을 고려하여 뇌를 이완시킴으로써 학생들의 학습능력을 향상시키 기 위한 새로운 접근 방법을 시도한다. 뇌파 조절이 가해지는 환경하에 학습 효율의 변화 정도를 정성적( 심리적, 학습적, 신체적) 및 정량적(영어 단어 암기력 TEST, 뇌파 특정 등)으로 평가 및 분석을 통해 뇌파 조절 효과가 학생들의 학습 효율을 더욱 향상 시킬 수 있는 지의 타당성을 검증하고 그 결과를 바탕으로 새로운 학습 방법을 모색하고자 한다. 한편, 본 연구에서는 실험 대상을 본 대학 임의의 2학년 학생 13 명 을 대상으로 하고 실험기간은 약 4개월에 걸쳐 실험 하였다. 뇌파 측정은 13명중 임의의 학생 7명을 선정 하여 각 40분씩 측정 분석하였다. 또한 영어 단어 암기력 TEST를 실시하여 그 결과를 뇌파 조절 전,후로 나누어 비교 분석하였다. 정성적 분석으로서 종합 설문지를 이용한 15 개 항목의 5점 척도를 사용하여 분석하였으며 가가 통계 이론을 이용하여 검증하였다. 뇌파 측정은 수행 전후 비교 결과 " .alpha. " 노출 비율이 수행 전보다 수행 후가 다소 높은 비유로 나타났으며, 특히 영어 단어 암기력은 평균적으로 크게 상승되는 것으로 나타났다. 정성적 분석 결과에서는 많은 심리적 변화 상태가 나타나고 있지만 전체적으로 마음의 안정감, 몸의 긴장 이완에 따른 건강 상태 유지, 수업 집중도 향상 등이 나타났다. 위와 같은 종합 적 분석 결과에 따라, 본 연구는 제조 현장의 생산성 향상 및 품질 향상과 연계하여 작업자의 작업 집중도 향상, 작업자의 육체적, 심리적 변화에 따른 생산성 및 품질 향상 변화 정도 등의 산업공학(인간공학) 제 분야의 여러 측면에서 연구 및 적용이 가능하리라 사료된다.

• 한국노년학
• /
• v.37 no.2
• /
• pp.349-368
• /
• 2017

The purpose of this study is to empirically structure the patterns of baby boomer retirees'consumption and their effects on depression in later life. Using the 5th wave of Korea Retirement and Income Study(KReIS) in 2013, of baby boomers born in 1955 to 1963, we analyzed those who were completely retired(n=420). The Latent Profile Analysis(LPA) classified the empirical patterns of consumption and then a multiple regression analyzed the effect of consumption patterns on depression among these baby boomer retirees. The LPA results showed that the consumption patterns consist of five groups: (1) Basic life-oriented class(26.9%), (2) Balanced consumption class(29.3%), (3) Social life-oriented class(18.3%), (4) Leisure-oriented class(18.5%), and (5) Education-oriented class(7.0%). Baby boomer retirees' depression was associated with their consumption patterns. Specifically, the basic life-oriented class showed significantly lower depression than the education-oriented class. Other correlates such as higher education, having no spouse, lower subjective health, greater limitations in physical functions, having a diagnosed disability, having fewer children, higher dissatisfaction with leisure activities, and lower self-perceived economic status were associated with higher levels of depression in this study. These findings suggest meaningful implications for gerontological policy and practice for baby boomer retirees in Korea. In light of vulnerable retirement preparation, social services specialized for baby boomers should consider financial education for revamping consumption scale beyond asset management and long-term case management of pre and post retirement cases.

• Bulletin of Food Technology
• /
• v.12 no.2
• /
• pp.59-67
• /
• 1999

지난 20여년 동안 미국의 건강식품 시장은 건강한 사람들을 대상으로 연간 430억 달러에 이르는 시장으로 크게 성장했다. 지금까지 취급해온 건강식품은 대개 저 지방, 저 칼로리, 저 콜레스테롤 정도의 범주에 속하는 식품들이었다. 나이가 든 소비자들은 질병을 예방하거나 치료하는데 있어서 건강과 식품 사이의 연관성에 대해 그들이 알고 있는 지식을 바탕으로 건강을 유지하는 노력을 계속하고 있기 때문에, 다음 단계는 건강하지 못한 소비자들을 위한 식품시장으로 눈을 돌려야할때인 것이다. 즉, 건강상의 중대한 문제점들을 안고 있는 많은 어린이나 성인들을 대상으로 한 식품을 개발하는 것이다. 건강상의 문제는 이미 질병으로 진단되었거나 자가 치료를 해야할 단계등으로서 비교적 간단한 의료적 처치를 꾸준하게 오랫동안 실시해야만 하는 상태이다. 이 시장은 지난 10여년간 잠재성은 있었으나 아직 미개발 상태로 있었다.

• The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
• /
• v.52 no.9
• /
• pp.528-534
• /
• 2003

In this paper we propose the new method for calculating the Bus Incremental Cost using bus voltage magnitude and angle. And perform the decomposition of Bus Incremental Cost on power system operation. In this method, we calculate the Shadow Price that is derived from using power flow calculation results. The proposed Method is applied to IEEE-30 and the result shows the effectiveness of the method.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2020.06a
• /
• pp.111-111
• /
• 2020

하천환경과 기후의 변화로 인해 수질오염 과정의 메커니즘이 더욱 복잡해짐에 따라 다양한 요인을 고려한 불확실성 평가 연구가 요구되고 있다. 하천 수질 중에서도 부영양화 문제는 특히 개발로 인한 하천환경 변화 이후 사회 정치적 논점이 되어왔다. 본 연구에서는 지난 7년 동안의 수질 변화의 전반적인 양상을 조사하였으며, 클로로필-a(Chl-a, chlorophyll-a) 농도의 시공간적 의존성의 효과적으로 고려하기 위해 기계학습 기반 분류(classification) 접근법인 다변량 은닉 마코프 모형(MHMM, multivariate hidden Markov model)을 사용하였다. 월 단위 수질 및 수문 자료를 사용하여 Chl-a의 변동성을 군집화하여 수질 상태의 익월 천이확률을 효과적으로 추정하였다. Chl-a와 수질 및 수문기상 조건의 관계를 평가하였으며, 결과적으로 수질 상태의 시공간적 전이가 정확하게 식별되었고 이의 잠재적 원인에 대하여 논의하였다.

• Journal of Digital Convergence
• /
• v.16 no.1
• /
• pp.439-452
• /
• 2018

This study aims to empirically structure the patterns of consumption and their effects on depression among the employed baby-boomers who were born in 1955 to in 1963. We used the 5th wave of Korea Retirement and Income Study(KReIS) in 2013 (n=2,585). The Latent Profile Analysis(LPA) estimated the empirical patterns of consumption and then a multiple regression analyzed the effect of consumption patterns on depression. The LPA results showed that the consumption patterns consist of four groups: Basic life-oriented class, Social life-oriented class, Home-based lifestyle class, and Advanced consumption-oriented class. The working baby boomers' depression was associated with their consumption patterns. Specifically, the social life-oriented class showed significantly lower depression than the basic life-oriented class and advanced consumption-oriented class. Other associates with higher levels of depression were found as lower education, having no spouse, lower self-rated health, higher levels of physical limitation, having a diagnosed disability, lower satisfaction with leisure activities, lower income, and lower subjective economic status in this study. Based on the results of this study, we propose the need for specialized financial intervention better for baby-boomers' retirement preparation in Korea.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.55-55
• /
• 2023

물 인프라 시설물은 다양한 산업 및 지역 사회에 필요한 물 공급과 이와 관련된 인프라를 제공하는 현대 사회의 중요한 구성 요소 중 하나이다. 이러한 시설이 노후화 되면서 안전과 신뢰성에 대한 우려가 커지면서 과거 건설, 개발 중심에서 유지, 관리 중심으로 패러다임이 변화하고 있다. 이에 물 인프라 시설물의 상태를 정밀하게 조사하고, 정확한 계측하는 기술에 대한 수요가 지속적으로 증가하고 있다. 최근, 드론에 초분광 센서를 탑재하여 초분광 영상을 수집할 수 있는 기술이 개발되고 있으며, 물 인프라 시설물에 대한 원격탐사 및 모니터링이 이러한 수요를 만족시킬 수 있는 유망한 해결책으로 부상하고 있다. 특히, 이러한 초분광 영상 수집 기술을 이용하면 물 인프라 시설물 주변의수심, 수질, 온도 등 환경적 요인 뿐만 아니라 재료에 따른 상태를 파악할 수 있어, 잠재적으로 구조 결함을 감지하는데 필요한 상세한 분광 정보를 수집할 수 있다. 또한, "저수지·댐의 안전관리 및 재해예방에 관한 법률"에서 정기적인 정밀안전진단을 요구하고 있으며, "중대재해처벌법"에 따라 인력중심의 조사, 계측 방식의 어려움이 있는 상황에서 드론 기반의 초분광 원격탐사 기술은 매력적인 선택지이다. 본 연구는 안전과 신뢰성에 대한 우려가 커지고 있는 물 인프라 시설물에서 드론 기반 초분광영상 기술이 제공하는 새로운 해결책에 대한 연구로, "저수지·댐 안전관리 및 재해예방에 관한 법률"에서 제시하는 물 인프라 시설의 정기적인 검사 및 유지보수에 대한 중요성을 더욱 강조하는 것으로, 물 인프라 시설물을 정확하게 모니터링하고 조사, 계측하는 능력의 중요성을 증가시킬 수 있는 기술이다. 따라서 본 연구에서는 드론 기반의 초분광 영상 수집 기술을 활용하여 물 인프라시설물의 원격탐사 및 모니터링에 대한 적용성을 검토하고자 한다. 이를 통해 드론 기반 초분광영상 기술이 물 인프라 시설물의 조사 및 계측, 유지 보수에 대한 새로운 해결책이 될 수 있는지 검토한다. 또한 이 기술의 잠재적인 이점과 한계를 탐구하고, 정확하고 신뢰성 높은 계측, 조사 기술에 대한 증가하는 수요를 충족시키기 위한 능력을 평가 하고자 한다.

• Journal of Food Hygiene and Safety
• /
• v.1 no.2
• /
• pp.121-131
• /
• 1986

Four types of restaurants in Seoul city area were aSsessed in terms of the sanitary conditions and practices, and the microbiological quality. Sanitary check-lists were developed to evaluate the sanitary condition of sampled restaurants. Subjective samples were randomly selected based on the distribution factors of areas, types, and sizes. Microbiological tests on foods, equipments, and utensils were done according to standard procedures and included total plate count and coli forms. Singnificant differences among types or sizes were determined by using one-way analysis of variance. Correlation coefficients were calculated to determine significant relationships between sanitary scores and microbiological counts. The results of the study are summarized as follows: 1) Sanitary condition of kitchen and dining areas as well as the sanitary practices of employees were evaluated as the unsatisfactory state with potentially hazardous practices observed. 2) The microbiological quality of food items with high cooking temperature was in good condition, but most food items showed high levels of microbiological counts mainly due to the improper food handling practices of employees. 3) The sanitary conditions of equipment and utensils which were used at preparation and cooking phases, and food containers which were used at the serving phase, were crucial. Serveal guidelines were suggested for the improvement of the working environment as well as the food Quality.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
• /
• v.30 no.3
• /
• pp.109-123
• /
• 2024

Research into vision-based end-to-end autonomous driving systems utilizing deep learning and reinforcement learning has been steadily increasing. These systems typically encode continuous and high-dimensional vehicle states, such as location, velocity, orientation, and sensor data, into latent features, which are then decoded into a vehicular control policy. The complexity of urban driving environments necessitates the use of state representation learning through networks like Variational Autoencoders (VAEs) or Convolutional Neural Networks (CNNs). This paper analyzes the impact of different image state encoding methods on reinforcement learning performance in autonomous driving. Experiments were conducted in the CARLA simulator using RGB images and semantically segmented images captured by the vehicle's front camera. These images were encoded using VAE and Vision Transformer (ViT) networks. The study examines how these networks influence the agents' learning outcomes and experimentally demonstrates the role of each state representation technique in enhancing the learning efficiency and decision- making capabilities of autonomous driving systems.