• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.22 no.10
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• pp.104-110
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• 2008

Desire about agreeable habitat by enhancement of standard of living has been increased, and common complaints by transformer noise have been happening constantly. It has been installed resonator and sound-proof shutter in order to solve substation's noise problems. But those methods are not effective. Therefore, It is necessary to study transformer noise level that can satisfy noise regulation standard. In this paper described that predicted transformer noise level of substation boundary by operating situation at the indoor substation. Also, Presented most suitable noise level of transformer that satisfy noise regulation standard at the indoor substations through predicted results.

• Research in Plant Disease
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• v.26 no.4
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• pp.229-238
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• 2020

Field validation of PBcast, an infection risk model for Phytophthora blight of pepper, was conducted through a designed field experiment in 2012 and 2013. Conduciveness of weather conditions at 26 locations in Korea in 2014-2017 was also evaluated using PBcast. The PBcast estimated daily infection risk (IR) of Phytophthora capsici based on weather and soil texture data. In the designed filed experiment, four treatments including routine sprays at 7-day intervals (RTN7), forecast-based sprays when IR reached 200 (IR200) and 224 (IR224), and no spray (CTRL) were compared in terms of disease incidence and number of sprays recommended for disease control. In 2012, IR had reached over 200 twice, but never reached 224. In 2013, IR had reached over 200 three times and once higher than 224. The RTN7 plots were sprayed 17 and 18 times in 2012 and 2013, respectively. Weather conditions throughout the country were generally conducive for Phytophthora blight and 3-4 times of fungicide sprays would have been reduced if the PBcast forecast information was adopted in the decision-making for fungicide sprays. In conclusion, the PBcast forecast would be useful to reduce fungicide applications without losing the disease control efficacy to protect pepper crop from Phytophthora blight.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.31 no.1
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• pp.29-41
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• 2022

As one of the alternatives to solve the problem of unstable food supply and demand imbalance caused by abnormal climate change, the need for plant factories is increasing. Airflow in plant factory is recognized as one of important factor of plant which influence transpiration and heat transfer. On the other hand, Digital Twin (DT) is getting attention as a means of providing various services that are impossible only with the real system by replicating the real system in the virtual world. This study aimed to develop a digital twin model for airflow prediction that can predict airflow in various situations by applying the concept of digital twin to a plant factory in operation. To this end, first, the mathematical formalism of the digital twin model for airflow analysis in plant factories is presented, and based on this, the information necessary for airflow prediction modeling of a plant factory in operation is specified. Then, the shape of the plant factory is implemented in CAD and the DT model is developed by combining the computational fluid dynamics (CFD) components for airflow behavior analysis. Finally, the DT model for high-accuracy airflow prediction is completed through the validation of the model and the machine learning-based calibration process by comparing the simulation analysis result of the DT model with the actual airflow value collected from the plant factory.

• Management & Information Systems Review
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• v.30 no.2
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• pp.237-255
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• 2011

This empirical study is focused on practical application of Range-Based Volatility which is estimated by opening, high, low, closing price of overall asset. Especially proper forecasting period is what I want to know. There is four useful Range-Based Volatility(RV) such as Parkinson(1980; PK), Garman and Klass(1980; GK) Rogers and Satchell(1991; RS), Yang and Zhang(2008; YZ). So, four RV of KOPSI 200 index during 2000.5.22-2009.9.18 was used for empirical test. The emprirical result as follows. First, the best RV which shows the best forecasting performance is PK volatility among PK, GK, RS, YZ volatility. According to estimating period forcasting performance of RV shows delicate difference. PK has better performance in the period with financial crisis of sub-prime mortgage loan. if not, RS is better. Second, almost result shows better performance on forecasting volatility without sub-prime mortgage loan period. so we can say that forecasting performance is lower when historical volatiltiy is comparatively high. Finally, I find that longer estimating period in AR(1) and MA(1) model can reduce forecasting error. More interesting point is that the result shows rapid decrease form 60 days to 90 days and there is no more after 90 days. So, if we forecast the volatility using Range-Based volaility it is better to estimate with 90 trading period or over 90 days.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.13 no.1
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• pp.101-107
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• 2013

Is generated in real time in the real world, a large amount of time series data from a wide range of business areas. But it is not easy to determine the optimal model for the description and understanding of the time series data is represented as a dynamic feature. In this study, through the HMM suitable for estimating the short and long-term forecasting model of time-series data to estimate a model that can explain the characteristics of these time series data, it was estimated to predict future patterns of movement. The actual stock market through various materials, information criterion and optimal model estimation for the length of the most efficient data was found to accurately estimate the state of the model. Similar movement patterns predictive than the long-term prediction is more similar to the short-term prediction of the experimental result were found to be.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.23 no.2
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• pp.271-283
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• 2012

In this paper, we predicted the rise or the fall in eleven major industrial stock price indices unlike existing studies dealing with the prediction of KOSPI that combines all industries. We used as input variables not only domestic economic indices but also foreign economic indices including the U.S.A, Japan, China and Europe that have affected korean stock market. Numerical analysis through SAS E-miner showed above or below about 60% accuracy using the logistic regression and neural network model.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.6 no.6
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• pp.26-32
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• 2006

Predictions on stock prices have been a hot issue in stock market as people get more interested in stock investments. Assuming that the stock price is moving by a trend in a specific pattern, we believe that a model can be derived from past data to describe the change of the price. The best model can help predict the future stock price. In this paper, our model derivation is based on automata over temporal data to which the model is explicable. We use Bayesian Information Criterion(BIC) to determine the best number of states of the model. We confirm the validity of Bayesian Information Criterion and apply it to building models over stock price indices. The model derived for predicting daily stock price are compared with real price. The comparisons show the predictions have been found to be successful over the data sets we chose.

• The Journal of Engineering Geology
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• v.33 no.1
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• pp.1-13
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• 2023

Predicting earthquakes is difficult due to the complexity of the systems underlying tectonic phenomena and incomplete understanding of the interactions among tectonic settings, tectonic stress, and crustal components. The Korean Peninsula is located in a stable intraplate region with a low average seismicity of M 2.3. As public interest in the earthquake grows, we analyzed earthquakes on the Korean Peninsula by attempting to predict spatio-temporal earthquake patterns and magnitudes using Facebook's Prophet model based on deep learning, and here we discuss seismic distribution zones using DBSCAN, a cluster analysis method. The Prophet model predicts future earthquakes in Chungcheongbuk-do, Gyeonggi-do, Seoul, and Gyeongsangbuk-do.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.291-295
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• 2006

비상대처계획(EAP, Emergency Action Plan) 수립 및 홍수위험지도 작성의 목적은 댐.제방 붕괴 등 비상상황이 발생하였을 때 하류부의 생명과 재산 손실을 최소화하기 위한 것으로서 댐 운영 및 관리책임자가 극한홍수 및 지진발생 조건하에서 댐의 물리적, 지형적, 구조적 특성에 따른 발생 가능한 비상상황을 예상하고 이에 효율적으로 대처하기 위한 가능한 최선의 사전계획을 수립하는 것이다. 또한, 댐의 비상상황에 대처하기 위한 비상대처계획 수립 의무화 및 이에 대한 실제적인 모의훈련 등에 필요한 기초자료를 체계적으로 제공하고자 함에 있다. 국내에서 EAP를 수립하여야 할 대상 댐 저수지는 한국수자원공사에서 관리하는 다목적댐, 생공용수댐과 한국농촌공사에서 관리하는 농업용저수지, 한국수력원자력주식회사에서 관리하는 수력발전댐 및 지방자치단체에서 관리하는 댐 등이 해당된다. 제방의 경우 인구가 밀집되어 있는 전 지역이 그 대상이 될 수 있다. EAP의 주요 내용에는 만약에 발생할 수 있는 붕괴 사고시 인명의 손실이나 재산상의 피해를 발생시킬 수 있는 댐 저수지들에 대해서는 EAP를 수립하거나 갱신하기 위한 지침들이 포함되어 있어야 한다. 댐으로부터의 하류 연안지역의 개발이나 소유권은 다양하며, 이로 인해 댐의 운영이나 붕괴로 인한 잠재적 인명손실 또한 다양할 수 있다. 따라서 모든 EAP는 댐, 저수지 하류부 현장 조건에 맞도록 구성되어야 한다. EAP 수립의 주체는 댐 및 저수지 관리자이며 EAP에는 비상상황 확인, 평가, 등급분류, 비상연락체계 및 경보전달체계 수립, 비상시 응급행동요령, 홍수범람예측지도 작성, 비상주민대피계획 및 훈련방안, 부록, 주기적 또는 필요시마다 보완 계획 등이 포함되어야 하며, EAP의 주요 구성요소인 홍수위험지도에는 홍수위험정보 및 대피정보를 제시함으로써 실제 주민 대피계획시 실제적이고 효율적인 대피계획 수립에 활용될 수 있다. 있는 기술가치평가 모형의 구축이 요구된다. 이에 본 연구에서는 효율적인 R&D 투자 정책 수립과 정부정책수립에 기여하고자 AHP(Analytic Hierarchy Process, 계층 분석 과정)기법을 이용, 수자원의 지속적 확보기술의 특성에 따른 4개의 평가기준과 26개의 평가속성으로 이루어진 2단계 기술가치평가 모형을 구축하였으며 2개의 개별기술에 대한 시범적용을 실행하였다.하는 것으로 추정되었다.면으로의 월류량을 산정하고 유입된 지표유량에 대해서 배수시스템에서의 흐름해석을 수행하였다. 그리고, 침수해석을 위해서는 2차원 침수해석을 위한 DEM기반 침수해석모형을 개발하였고, 건물의 영향을 고려할 수 있도록 구성하였다. 본 연구결과 지표류 유출 해석의 물리적 특성을 잘 반영하며, 도시지역의 복잡한 배수시스템 해석모형과 지표범람 모형을 통합한 모형 개발로 인해 더욱 정교한 도시지역에서의 홍수 범람 해석을 실시할 수 있을 것으로 판단된다. 본 모형의 개발로 침수상황의 시간별 진행과정을 분석함으로써 도시홍수에 대한 침수위험 지점 파악 및 주민대피지도 구축 등에 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 있을 것으로 판단되었다.4일간의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주식시장에 있어서 시장수익률을 평균적으로 초과할 수 있는 거래전략은 존재하므로 이러한 전략을 개발 및 활용할 수 있으며, 특히, 한국주식시장에 적합한 거래전략은 반전거래전략이고, 이 전략의 유용성은 투자자가 설정한 투자기간보다 더욱 긴 분석기간의 주

• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.9 no.1
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• pp.189-219
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• 2003

본 연구는 한국증권거래소의 현금배당락조치 폐지 이전과 1998년 7월 현금배당락 조치 폐지 이후의 표본을 이용하여 인위적인 거래소의 배당락조치 변경이 배당락일의 주가행태에 미치는 효과를 분석하였다. 실증분석 결과 현금배당락조치 폐지 이후 거래소 배당락기준가격의 오차는 예상대로 더욱 확대된 것으로 나타났다. 두 기간 모두 배당락일의 주가가 금기예상실효배당금과 거래소가 배당락조치를 위해 인위적으로 산정한 배당금과의 차이인 거래소 배당락기준가격의 오차를 반영할 수 없었다. 또한, 김성민(1997)과 일관되게 단기차익 거래의 유용성은 표본그룹에 관계없이 금기예상실효배당금에 대한 정보소유자가 연말 폐장일에 배당부종가로 구입하여 배당락일인 연초 개장일에 배당락 종가로 매도하는 것이 배당락 시가로 매도하는 것보다 더 효과적임을 알 수 있었다. 그리고, 이러한 차익거래를 통한 보유기간 세후 수익률은 현금배당락조치 폐지 이전인 1997년(4.7%)에 비해 현금배당락조치 폐지 이후 현금배당락을 시키지 않은 $1998{\sim}1999$년(8.9%) 기간에 더 증가하였다. 단기차익을 위한 차익거래가 실질적으로 이루어 졌는지 연초 배당락일 주변의 초과거래량을 분석한 결과 $1997{\sim}1998$ 회계년도의 배당락일에는 유의적인 양(+)의 초과거래량이 발생하였지만 1999 회계년도의 배당락일에는 유의적인 음(-)의 초과거래량이 발생하여 이에 대한 결론을 내릴 수 없었다. 본 연구는 금기예상현금배당에 대한 완전예측을 가정함으로써 배당락일의 주가하락과 주주총회에서 실현될 주당배당금의 괴리는 차익을 제공할 수 있으나 무위험 차익거래 기회가 아님을 밝혀 둔다.효과적인 것으로 판단되었다. 조사한 모든 일중 및 1일(overnight) 투자수익률에서 옵션 거래량의 상대적 비율에 의거한 투자전략은 통계적으로 유의한 투자수익률의 차이를 가져왔다.e 측정치에 의해 평가했을 때, 회사채가 주식보다 더 우수한 것으로 평가되었으나 Treynor 측정치에 의한 평가를 했을 때는 정기예금이 가장 우수했다. 그리고 Jensen 측정치에 따라 투자대상을 평가했을 때는 회사채와 국채가 주식보다 앞섰다. 마지막으로, 종합적인 평가를 했을 때는 회사채가 주식보다 우수했고 정기예금은 주식과 동일한 수준으로 평가되었다. 유의성은 없었다.의 선도효과가 지배적임을 발견하였다.적 일정하게 하는 소비행동을 목표로 삼고 소비와 투자에 대한 의사결정을 내리고 있음이 실증분석을 통하여 밝혀졌다. 투자자들은 무위험 자산과 위험성 자산을 동시에 고려하여 포트폴리오를 구성하는 투자활동을 행동에 옮기고 있다.서, Loser포트폴리오를 매수보유하는 반전거래전략이 Winner포트폴리오를 매수보유하는 계속거래전략보다 적합한 전략임을 알 수 있었다. 다섯째, Loser포트폴리오와 Winner포트폴리오를 각각 투자대상종목으로써 매수보유한 반전거래전략과 계속거래 전략에 대한 유용성을 비교검증한 Loser포트폴리오와 Winner포트폴리오 각각의 1개월 평균초과수익률에 의하면, 반전거래전략의 Loser포트폴리오가 계속거래전략의 Winner포트폴리오보다 약 5배정도의 높은 1개월 평균초과수익률을 실현하였고, 반전거래전략의 유용성을 충분히 발휘하기 위하여 장단기의 투자기간을 설정할 경우에 6개월에서 36개월로 이동함에 따라 6개월부터 24개월까지는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을