고빈도의 주가 데이터 시계열의 확률적 진폭성을 다 시간 축척 가중치를 사용하여 정립된 비모수적 추정방법으로 이 논문에서는 추정하였다. 이 방법을 한국종합 주가지수에 적용하였다. 확률과정에 의한 주가 움직임은 표류 항보다 확산 항이 고빈도 시계열에 있어서는 중요시된다. 데이터의 이산시간 간격이 매우 짧으면 표류 항은 그 값이 매우 작아 거의 0에 가깝다. 이 경우에는 주가 행동이 확산 항에 의하여 결정된다. 주가 확률과정의 확산 항은 결정짓는 인자는 주가의 확률적 진폭성이다. 따라서 주가의 운동을 정확히 파악하기 위해서는 확률적 진폭성의 추정이 관건이 된다. 일별 한국종합주가지수를 사용하여 연별로 추정한 확률적 진폭성은 상당이 크다. 연도의 관점에서 볼 때 주가는 일별로 상당히 변동하고 있다는 것을 이 결과는 함의하고 있다. 주가가 상승하고 있는 기간에는 그렇지 않은 기간에 비해 진폭성이 증가하고 있다. IMF 이전과 이후는 확률적 진폭성의 질이 다르다. IMF 이후에 확률적 진폭성의 측면에서 구조변화가 발생하였다. 변화된 특성은 진폭성이 매우 크다는 것이다.
시간의 흐름에 걸친 주가시계열의 행동양식에 대한 연구에서는 선형성, 비선형성, 장기기억, 항상성분 등에 대한 명확한 결론을 내리고 있지 못한 실정이다. 주가 시계열과정을 설명하고 예측하기 위한 여러 모형들에 대한 실증연구에는 설명력과 예측력을 완벽하게 갖추고 있지 못하고 있다는 증거들이 제시되고 있다. 계절적 변동을 주가시계열에 적용하지 않는 관계로 이와 같은 결과가 발생할 가능성이 존재한다. 분기별 종합주가지수의 수익률에 계절적 단위근이 존재하고 있음이 실증분석을 통하여 밝혀졌다. 이 시계열에서는 계절적 단위근을 제거하기 위하여서는 제4계 시차 작용소가 적절한 필터임이 인정되었다. 월별 종합주가지수의 수익률에서도 계절적 단위근이 존재하고 있다. 따라서 제12계 시차 작용소를 사용하여 계절적 단위근을 제거하여야 할 것이다. 분기별 수익률에는 제4차 시차 작용소를, 월별수익률에서는 제12차 시차 작용소를 필터로 사용하여 이 시계열들을 차분화하고 이 차분화를 통하여 계절적 단위근을 제거한 후에 이 시계열들의 시계열적 성질과 특성을 탐구해야 할 것이다. 이 과정을 통할 때 시계열 과정에 대한 계량경제학적 모형에 대한 정확한 추론이 가능하게 된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권2호
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pp.369-375
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2009
오는 2010년에는 제5회 전국동시지방선거가 실시된다. 본 연구는 이에 대한 준비의 일환으로, 2006년 5월 31일 실시된 제4회 전국동시지방선거자료(전라북도도지사 선거)를 대상으로 소지역주의가 나타났는지 알아보고자 한다. 이를 위하여 지사에 출마한 각 후보자가 지역별로 얼마나 골고루 득표했는지를 측정해 볼 수 있는 RS 지수, 후보자별 지역친밀도를 측정해볼 수 있는 카이통계량, 대응분석 등의 분석방법을 활용하였다. 그 결과 일부 후보에 대하여 지역주의가 심하게 나타나고 있음을 확인하였으며, RS 지수는 종합지수인 관계로 지역주의여부를 평가하는 측도로서의 타당도는 떨어짐을 알 수 있었다.
Purpose: The main objective of this research is to construct an AI-based Composite Supplementary Index (ACSI) model to achieve accurate predictions of the Composite Index of Business Indicators. By incorporating various economic indicators as independent variables, the ACSI model enables the prediction and analysis of both the leading index (CLI) and coincident index (CCI). Methods: This study proposes an AI-based Composite Supplementary Index (ACSI) model that leverages diverse economic indicators as independent variables to forecast leading and coincident economic indicators. To evaluate the model's performance, advanced machine learning techniques including MLP, RNN, LSTM, and GRU were employed. Furthermore, the study explores the potential of employing deep learning models to train the weights associated with the independent variables that constitute the composite supplementary index. Results: The experimental results demonstrate the superior accuracy of the proposed composite supple- mentary index model in predicting leading and coincident economic indicators. Consequently, this model proves to be highly effective in forecasting economic cycles. Conclusion: In conclusion, the developed AI-based Composite Supplementary Index (ACSI) model successfully predicts the Composite Index of Business Indicators. Apart from its utility in management, economics, and investment domains, this model serves as a valuable indicator supporting policy-making and decision-making processes related to the economy.
본 연구는 하천환경평가체계 구축의 일환으로서 식생 평가 지표 및 평가 기준의 검증을 목적으로 수행하였다. 본 연구를 위해 5개 시험하천을 대상으로 68개의 평가단위에서 총 204개의 식생 표본조사구를 설정하였으며, 표본조사구별 상관-종조성 수준에서 식생군집의 분류 및 현존식생도를 작성하였다. 현존식생도를 기준으로 식생자료의 분석을 통해 표본조사의 적정 규모, 식생 지수의 점수 기준, 식생 군집분류의 표준화, 그리고 식생평가지표의 등급화를 위한 종합 점수기준을 검토하였다. 하천 식생 평가를 위해 개발된 식생 다양도 지수와 식생 복잡도, 그리고 식생자연도 지수로 이루어진 식생평가지표의 종합점수 산정 및 등급화는 타당한 것으로 판단되었다. 식생평가지표의 등급화에 대한 식생지수의 기여도를 분석한 결과 식생자연도 지수가 다른 지수에 비해 보다 큰 역할을 하는 것으로 판단되었으나 세부 식생지수 사이의 상호보완적인 관계가 성립되어 있음을 확인할 수 있었다. 또한, 선행 연구에서의 기준의 재검토 및 식생군집 분류의 표준화 작업 등을 통해 개정된 기준을 적용한 결과 식생평가등급 간 변별력이 크게 확보되었음을 확인 할 수 있었으나, 하천구간의 유형에 따른 식생 지수 및 식생평가지표의 등급화는 큰 차이가 없는 것으로 나타났다.
일반적으로 국민경제의 상태를 평가할 때, 경제성장, 물가상승률, 고용사정 및 국제수지 등 각 부문의 성과를 종합적으로 고려한다. 이들 각 부문의 성과는 개선되거나 악화되는데 있어서 동일한 추세를 보이기도 하지만 서로 상반된 움직임을 보이기도 한다. 또한 각 부문간에는 상충관계가 존재하기도 하므로, 부문간의 조화를 달성하기가 매우 어렵다는 사실도 잘 알려져 있다. 본 논문은 평균 분산 개념을 이용하여, 국민경제의 전체적 상황 및 부문간 격치를 반영하면서 직관적으로도 이해하기 쉬운 경제성과지수를 제시하고 이를 이용하여 석유파동 등이 각국경제에 미친 영향을 파악한다. 먼저 경제 각 부문별로 성과를 나타내는 경제지표로부터 시계열 평균과 분산을 계산하고 이를 이용하여 각 부문의 연도별 성과를 지수화한다. 이와같이 계산된 각 부문 지수들의 연도별 평균을 구하고 이를 해당연도의 평균적 경제성과로 해석한다. 또한 연도별로 부문별 지수간의 분산을 계산하여 이를 각 연도별 경제부문간 편차로 해석한다. 평균지수가 높을수록, 그리고 분산지수가 낮을수록 경제성과가 우수하다고 할 수 있다. 본 논문에서 제시된 방법에 따라 한국, 미국, 일본, 대만의 평균 분산 지수를 도출하여 비교 분석한 결과, 동지수가 각국의 경제실상을 잘 나타내고 있으며 두차례의 석유파동이 각국에 미친 영향을 비교하는데 유용하게 활용될 수 있음을 확인하였다.
NRCS의 유출곡선지수 산정법(CN; Runoff Curve Number method)은 유역내의 토지 이용 및 토지 피복, 토양특성, 수문학적 조건 등을 이용하여 총 강우량으로부터 유효 유출량을 계산하는 방법으로서 이론의 간편성과 적용성으로 인하여 여러 분야에 적용되고 있다. 그러나, 유출곡선지수의 특성상 지역적인 특성에 따라 차이가 발생할 수 밖에 없음에도 국내에서는 대부분 미국 NEH(National Engineering Handbook)에서 제시한 기준을 이용하고 있는 실정이다. 이에 대하여 본 연구에서는 국내 유역의 강우-유출 특성을 반영한 유출곡선지수를 산정하고 강우에 따른 직접 유출량을 모의하기 위한 방법을 연구하였다. 이를 위하여 보청천 유역의 관측 강우-유출 자료에 Hawkins et al(1993)등이 제시한 점근 유출곡선지수방법을 적용하고 이를 국가수자원관리종합정보시스템(WAMIS)에서 제시한 값과 비교하였다. 또한 유역의 대표 유출곡선지수에 대한 회귀식을 유도하고 이를 이용하여 보청천 유역의 하계 유출을 모의하고 그 결과를 비교 분석 하였다. 연구결과 대표 유출곡선지수식을 이용한 유역의 직접유출 모의결과가 단일 유출곡선지수시의 모의결과보다 더 우수한 결과를 나타내었다.
본 연구에서는 종합주가지수와 코스닥지수 그리고 융합보안 관련기업인 에스원, 안랩, 슈프리마, 라온시큐어, 이글루시큐리티의 주가를 이용하였다. 지난 2010년 8월에서 2014년 7월까지 총 4년(208주) 동안 지수 및 주가 동향을 파악하였다. 또한 보안 관련주의 기초통계량과, 분산분석, 상관분석, 각 주별 상승률동향 등 다양한 실증 분석을 시도하였다. 본 연구의 목적은 보안관련 기업들과 종합주가지수, 코스닥지수와의 상관관계를 살펴보는데 있다. 또한 각 기업들 주가흐름의 특징들을 파악하면서 투자가치가 있는지 분석하는데 있다. 향후 지식융합보안 산업의 높은 성장 가능성을 보았을 때 보안 관련기업들의 투자 가능성과 투자 메리트에 기대를 걸어보았다. 향후 성장 가능성이 높은 보안 관련기업에 대한 투자는 시장수익률 대비 높은 수익률을 보일 것으로 기대가 된다.
하천에서의 여가활동에 대한 수요가 증가함에 따라 각종 친수활동에 대한 안전도 평가가 사고예방을 위해 중요해지고 있다. 친수 활동의 안전은 수리 및 수질 인자에 크게 영향을 받지만 기존 친수지수는 수질 인자에만 집중되어 개발되어왔다. 하지만, 세일링, 패들링, 저동력보트 등 입수형 친수활동의 경우, 다양한 수리 현상에 큰 영향을 받기 때문에 유속, 흐름 방향, 수심 및 수면 폭 등의 수리인자를 친수지수에 반영할 필요가 있다. 또한, 친수활동에 위험이 되는 수리적 조건은 유량 조건과 하천의 평면적 공간에 따라 상이하게 발생하기에 이를 공간적으로 평가하는 것 역시 필요한 실정이다. 본 연구에서는 수리학적 요소를 기반으로 하천 친수 활동에 대한 안전도를 평가하기 위해 공간적으로 친수활동의 안정성을 평가할 수 있는 SRRI (Spatial River Recreation Index)를 제안하였다. SRRI의 개발을 위해 1단계에서는 다양한 유량 조건에서 EFDC 동수역학모형을 이용하여 수리 인자들의 공간적 분포를 재현한 후, 2단계에서는 퍼지합성법 (FSE)를 적용하여 수리인자의 모든 소속도와 가중치를 종합하여 하천 지점별 하천친수지수를 산정하였다. 개발한 SRRI를 낙동강-금호강 합류부에 적용한 결과, 유량 및 지형 조건에 따라 각 수리인자가 친수활동 안전성에 미치는 영향이 공간적으로 매우 상이하게 나타났다. 유향(흐름 방향)은 합류지점 부근에서 친수활동의 위험성을 크게 증가시키는 반면, 사행구간에서는 수심이 중요한 요인으로 나타났다. 고유량 조건에서는 유속이 세일링 및 패들링에서 가장 큰 영향을 미치는 요소로 작용하였다. 특히 세일링은 유량 변화에 민감하여 고유량시에는 주흐름부와 합류부 부근을 제외하고 일부 공간에서만 안전하게 이용이 가능한 것으로 나타났다. 반면 무동력 및 저동력보트는 유량 변화에 덜 민감하여 고유량 조건에서도 부분적으로 허용될 수 있었지만 사행구간의 고수심부에서는 위험 등급으로 권고되었다. 이러한 결과를 바탕으로 SRRI는 다양한 수리학적 조건을 기반으로 공간적 안전정보를 제공함으로써 많은 이용자들이 하천에서 보다 안전한 친수활동을 즐기는 데에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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