• 월간양계
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• 제11권4호통권114호
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• pp.37-44
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• 1979

• 재무관리연구
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• 제19권2호
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• pp.233-251
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• 2002

본 연구는 우리나라를 대상으로 장단기 스프레드와 신용스프레드가 경기변동에 대해 어떠한 예측력을 갖고 있는가를 살펴보았다. 이를 위해 1991년부터 2001년까지를 분석기간으로 하여 Probit 분석을 통해 금리스프레드와 경기변동과의 시차 및 불황확률을 추정하여 평가해 보았으며, 인과관계 검정을 시도해 보았다. 우선 금리스프레드와 경기변동에 대한 불황확률을 알아보기 위해서 Probit 모형을 이용하여 불황확률을 추정하였다. 그 결과 장단기 금리스프레드 중에서는 5년 만기 1종 국민주택채권수익률-콜금리(HCS)는 3개월, 5년 만기 1종 국민주택채권수익률-1년 만기 금융채수익률(HGS)은 7개월, 5년 만기 1종 국민주택채권수익률-1년 만기 통안증권수익률(HMS)은 9개월의 시차를 보이는 경우가 Pseudo $R^2$ 값이 가장 높게 나타났지만 불황확률을 토대로 경기 호황과 불황 국면을 비교해 본 결과 HMS는 Pseudo $R^2$의 값도 상대적으로 높았을 뿐만 아니라 매우 높은 경기변동 예측력을 보여주었다. HCS와 HGS의 경우에는 IMF 체제 전후의 불황기와 그 이후에 도래한 호황기는 예측력이 높게 나타났으나 1990년대 초반에는 제대로 불황확률을 예측하지 못하는 것으로 나타났다. 또한 3년 만기 회사채수익률-5년 만기 국민주택채권수익률(CHS)와 3년 만기회사채수익률 -3년 만기 금융채수익률(CGS)로 나타낸 신용 스프레드에서는 유의적인 결과를 도출하지는 못하였다. 한편 인과관계에서도 HCS, HGS, HMS 등의 장단기 스프레드는 경기변동에 대하여 일방적 원인변수로 작용하는 것으로 나타나 선행결합관계를 보여주었으나 CHS, CGS 등의 신용스프레드는 경기변동과 어떠한 유의적인 결합관계도 보여주지 못하였다. 따라서 장단기 스프레드는 경기변동을 예측하는데 유용한 정보를 제공하지만 신용스프레드는 경기변동을 예측하는데 도움을 주지 못하는 것으로 나타났다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.2618-2623
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• 2013

일정하지 않은 장단비의 코팅된 충전재가 한 방향으로 정렬된 복합재의 등가열전도계수를 쉽게 예측할 수 있는 하이브리드모델을 제시한다. 코팅된 충전재의 등가열전도계수를 일반화된 자기일치모델로 계산하고, 원래 복합재를 모재와 이 값을 갖는 단섬유로 단순화한 후 수정된 에쉘비 모델을 적용한다. 일정한 장단비의 코팅된 단섬유가 한 방향으로 정렬된 복합재에 대해 일반화된 자기일치모델과 수정된 에쉘비모델의 예측결과를 하이브리드모델과 비교한다. 마지막으로 장단비 2와 10인 코팅된 단섬유가 한 방향으로 배치된 복합재의 등가열전도계수를 하이브리드모델로 쉽게 계산할 수 있음을 보여준다.

• 국제지역연구
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• 제15권3호
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• pp.393-405
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• 2011

미국의 장단기 국채 수익률 스프레드와 한국 거래소시장의 종합주가지수 변화를 통해 한국경제와 미국경제에 동조화가 존재하는지, 또 동조화가 존재한다면 어느 정도의 시차로 동조화가 진행되고 있는지, 그리고 미국의 금융위기로 동조화의 내용에 사실상 어떤 변화가 발생했는지를 분석하였다. 본 연구는 먼저 한국의 대표적 자산시장인 거래소시장이 미국의 장단기 국채금리 스프레드와 동조화를 보이고 있는 사실을 발견하였다. 또 동조화의 방향도 미국 국채의 장단기 금리차가 벌어지면, 즉 세계경제의 견인차 역할을 하고 있는 미국경제의 전망이 밝아지는 경우 자산시장에서 안전자산보다는 위험자산을 선호하는 분위기가 조성되어 국제적으로 자금이 고수익을 기대할 수 있는 한국과 같은 신흥시장으로 흘러들어오면서 신흥시장의 주가를 끌어올리게 될 것이라는 일반적인 예상과 일치하였다. 본 연구에서는 또 다양한 시차를 대상으로 하여 동조화가 극대화되는 시점을 조사했는데 양국 시장의 동조화가 불과 1주일 만에 극대화되는 사실도 발견하였다. 또 가변수를 이용하여 미국에서 시작된 금융위기가 동조화에 어떤 변화를 주었는지에 대한 분석에서는 금융위기 후 동조화의 강도가 현저하게 낮아진 사실도 발견하였다.

• 한국음향학회지
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• 제41권3호
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• pp.312-318
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• 2022

본 논문은 딥러닝기법 중 하나인 합성곱 신경망과 순환 신경망 중 하나인 장단기 메모리를 이용하여 사격시 발생하는 소음(이하 사격음)만으로 화기의 종류, 사격음 발생지점에 관한 정보(거리와 방향)을 추정하는 모델을 다루었다. 이를 위해 미국 법무부 산하 연구소의 지원하에 생성된 Gunshot Audio Forensic Dataset을 이용하였으며, 음향신호를 멜 스펙트로그램(Mel-Spectrogram)으로 변환한 후, 4종의 합성곱 신경망과 1종의 장단기 메모리 레이어로 구성된 딥러닝 모델에 학습 및 검증 데이터로 제공하였다. 제안 모델의 성능을 확인하기 위해 합성곱 신경망으로만 구성된 대조 모델과 비교·분석하였으며, 제안 모델의 정확도가 90 % 이상으로 대조모델보다 우수한 성능을 보였다.

• 공연문화연구
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• 제34호
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• pp.9-42
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• 2017

한국의 검무는 조선시대까지 의례, 민속예능, 궁중연향, 풍류 등에서 다양하게 추어졌다. 그 중 기생들이 민간과 궁중에서 추었던 여기(女妓) 검무가 현재까지 전승되었는데, 조선 후기 문학작품들에 기록된 검무들은 현행 검무보다 역동적이고 검기(劍氣)를 가득 담은 춤이었다. 하지만 현재 전승되고 있는 기녀 검무들은 의식(儀式)성이 강하고 단아하다. 시대적 변화를 겪으며 검무의 정조(情調)가 변한 듯하다. 그러나 이러한 차이에도 불구하고 시대를 관통하는 검무의 핵심적인 구조가 있을 것이라는 가설 하에 검무의 내적 구조를 시론적으로 분석해 보았다. 이를 위해 현행 검무와 조선 후기 검무의 구조를 교차하여 연구하였다. 조선후기 문학작품 중 박제가의 <검무기>와 정약용의 <무검편증미인>을 분석했고, 무보로 "정재무도홀기"에서 <검기무>와 "교방가요"의 <검무>를 분석하였다. 도입과정에서는 춤꾼이 등장하여 절을 하고 춤꾼의 캐릭터를 보여주고, 무진 무퇴하며 손춤이나 한삼춤을 춘다. 전개과정에서는 춤꾼과 검이 만나는데, 검을 잡을 것인지를 갈등하다가 양 손에 칼을 잡고 춤춘다. 절정과정에서 숙련된 검술과 교전(交戰)의 모습을 보여주고, 마지막에 연풍대까지 춘다. 결말과정에서는 궁중에서 추었던 경우 인사를 하고 마치지만, 교방에서 추었던 경우 칼을 던지고 춤을 마무리한다. 검무의 구조를 도입 - 전개 - 절정 - 결말로 구분하였다. 이러한 네 단계의 전개 구조에 현행 검무(진주검무, 통영검무, 해주검무, 호남검무, 국립국악원의 검기무)의 춤사위 진행을 결부시키고, 반주 장단인 염불 - 타령(또는 늦은타령) - 자진타령 - 타령 - 자진타령의 순서에 따라 검무의 전개를 분석해보았다. 도입과정은 염불이나 타령의 초입부분이다. 기생이 등장하면서 캐릭터가 제시되고, 2열로 나뉘어 상대(相對)하며 춤춘다. 염불과 타령의 도입과정은 여유롭고 우아하게 진행된다. 전개과정은 타령의 중간이나 자진타령에 해당한다. 춤꾼들이 검 앞에 앉아 있거나 앉게 되는데, 칼을 잡기(집검(執劍))까지 갈등의 과정이 보여지다가, 결국 쌍검을 잡고 춤춘다. 타령에서 자진타령 장단으로 속도를 점차 높이며 검을 잡는 과정의 갈등과 긴장감을 고조시킨다. 또 자진타령의 탄력 있는 장단이 춤의 전개를 조금씩 진전시키는 역할을 하게 된다. 그런데 속도를 갑자기 늦추어 타령장단이 3~4장단 배치되었다. 자진타령의 빠른 장단에서 타령의 느린 장단으로 전환되는데, 그 이유는 검무의 진전되는 긴장감을 잠시 끌어내 숨을 고르게 했다가, 다시 속도를 높여서, 이 춤이 절정으로 가기 전에 검무의 묘미를 높이는 효과를 만드는 것이라고 하겠다. 그리고 다시 자진타령으로 속도가 빨라지면 검무의 동작들은 더욱 폭이 크고 역동적으로 펼쳐진다. 고조된 자진타령의 빠르고 힘 있는 장단에 맞춰 추면서 절정과정의 최고조에 이르는 것이다. 마지막 결말은 잦은 타령이 고조되고, 연풍대의 여세를 몰아 일렬로 서서 검을 휘두르며 춤추다가, 인사를 하고 춤을 마친다. 여기까지 자진타령이 이어진다. 이상 검무의 전개 과정에서 염불 - 타령 - 자진타령 - 타령 - 자진타령으로 이어지는 반주음악은 검무의 도입, 전개, 절정, 결말이라는 구조와 긴밀히 연관되어 있고, 각 과정을 선명히 드러내는 역할을 하고 있다. 조선후기 문헌에 기록된 기녀들의 검무와 현행 검무가 진행상에 약간의 차이를 보이지만, 시대를 관통하는 검무의 핵심적인 내적 구조를 파악할 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권7호
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• pp.297-304
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• 2013

본 연구는 텔레비전 뉴스의 카메라워크와 수용자의 관여도가 뉴스에 대한 장단기 기억에 어떠한 영향을 미치는지 실험을 통해 살펴보았다. 본 연구를 위해 카메라워크의 유무에 따라 2가지 종류의 TV뉴스를 제작하여 관여도를 조작한 2개의 대학생 집단에게 시청하게 하고, 이들의 장단기 기억을 측정, 분석하였다. 분석결과 TV뉴스 영상의 카메라워크는 수용자의 단기기억에는 영향을 미치지 못하지만, 장기기억에는 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 관여도가 높은 수용자들은 뉴스 내용에 대한 장단기 기억이 높은 것으로 나타났다. 그러나 카메라워크는 주변단서로서 고관여도 수용자보다 저관여도 수용자의 기억에 더 큰 영향을 미칠 것으로 예측한 가설은 지지되지 못하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.320-320
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• 2019

유역의 수문 자료를 정확하게 분석하는 것은 수리 구조물을 효율적으로 운영하기 위한 중요한 요소이다. 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANNs) 모형은 입 출력 자료의 비선형적인 관계를 해석할 수 있는 모형으로 강우-유출 해석 등 수문 분야에 다양하게 적용되어 왔다. 이후 기존의 인공신경망 모형을 연속적인(sequential) 자료의 분석에 더 적합하도록 개선한 회귀신경망(Recurrent Neural Networks, RNNs) 모형과 회귀신경망 모형의 '장기 의존성 문제'를 개선한 장단기메모리(Long Short-Term Memory Networks, 이하 LSTM)가 차례로 제안되었다. LSTM은 최근에 주목받는 딥 러닝(Deep learning) 기법의 하나로 수문 자료와 같은 시계열 자료의 분석에 뛰어난 성능을 보일 것으로 예상되며, 수문 분야에서 이에 대한 적용성 평가가 요구되고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 모형과 LSTM 모형으로 유출량을 모의하여 두 모형의 성능을 비교하고 향후 LSTM 모형의 활용 가능성을 검토하고자 하였다. 나주 수위관측소의 수위 자료와 인접한 기상관측소의 강우량 자료로 모형의 입 출력 자료를 구성하여 강우 사상에 대한 시간별 유출량을 모의하였다. 연구 결과, 1시간 후의 유출량에 대해서는 두 모형 모두 뛰어난 모의 능력을 보였으나, 선행 시간이 길어질수록 LSTM의 정확성은 유지되는 반면 인공신경망 모형의 정확성은 점차 떨어지는 것으로 나타났다. 앞으로의 연구에서 유역 내 다양한 수리 구조물에 의한 유 출입량을 추가로 고려한다면 LSTM 모형의 활용성을 보다 더 확장할 수 있을 것이다.

• 월간포장계
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• 통권43호
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• pp.146-149
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• 1996

• 자연과 농업
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• 제29권3호통권236호
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• pp.22-25
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• 2008