3차원 CDA 시스템의 보급 및 설계단게에 적용이 확대 되어 가면서 CAD 시스템에 의한 3차원 입체모형제작 기술에 많은 관심이 주목되고있다. 특히 최근에는 광조형 장치가 상품개발사이클의 단축화와 Concurrent Engineering 실현의 중요한 도구로써 자리매김을 하고있으므로 본 논문에서는 광조형장치의 구성 및 조형 사례에 대하여 기술하고자 한다.
구조물의 미지구조계수를 추정하기 위한 방법으로 신경망이론을 사용하였다. 다층퍼셉트론과 Gaussian Basis function Network의 장점을 살리기 위해, 복합신경망을 제안하였으며, 제안된 신경망이 학습시 수렴속도가 향상되고, 적절한 분할확대의 수를 결정하면 일반화 성능도 유지할 수 있음을 확인하였다. 적단건물모형에 대하여 구조계수추정의 절차를 설명하였으며, 제안된 신경망의 효율성을 보였다.
본 연구는 다변량회귀모형(多變量回歸模型)이 동일한 산업내 동일한 시기에 이루어진 규제변동(規制變動)의 재무효과를 측정하는 데에 시장모형(市場模型)보다 장기간에 걸친 복수의 가변적 발표내용, 규제관련기업의 차별적 주가수익반응, 그리고 주가수익잔차간 높은 상관관계 등의 규제특성과 방법론적 문제점을 해결하는 데에 유용한 사건모형(事件模型)임을 실증하고자 한다. 본 연구는 규제변동의 실증적 사례로서 1988년 12월 2일 정부가 발표한 ${\ulcorner}$자본시장국제화의 단계적 확대추진계획${\lrcorner}$에 이르기까지의 일련의 법제적 조치와 발표내용을 사건으로 하여 금융증권산업내 은행, 증권회사, 보험회사 그리고 투자금융회사의 평균적, 개별적, 포트폴리오 비정상수익에 관한 제반공동가설을 모수추정(母數推定)의 제약(制約)에 따라 비제약적(非制約的) 다변량회귀모형(多變量回歸模型) 또는 제약적(制約的) 다변량회귀모형(多變量回歸模型)으로 검증하였다. 모든 13개 발표사건에 대한 평균적, 개별적, 포트폴리오 비정상수익의 가설검증결과에서 은행과 증권회사는 모두 통계적으로 비유의적 반응을 보인 반면, 보험회사와 투자금융회사는 최종발표일이 다가오면서 일부 발표사건에 유의적인 평균반응과 개별반응을 보였다. 특히 모든 금융증권기관은 모든 사건에 비유의적 포트폴리오반응을 보여, Stigler가 제시한 '부(富)의 이전가설(移轉假說)'은 기각되지 못하였다.
비선형 계열저수지모형을 적용한 홍수추적모형을 변수추정모형과 결합하여 확대 상태-공간 모형으로 구성하고, Extended Kalman Filter를 이용하여 상태 및 변수를 동시 추정하도록 하였다. 민감도 분석을 통하여 추정변수의 상대적인 중요성을 조사하여 민감도가 낮은 변수는 상수화하고 상관성이 높은 변수들은 결합하여 모형을 단순화하였다. 그리고 제안된 실시간 홍수예측모형을 다목적댐들의 홍수량 유입예측에 적용하여 상태 및 변수의 동시추정에 의한 수문곡선과 실측유입수문곡선이 잘 일치함을 확인하였다. 또한 홍수가 진행함에 따라 추정변수중, 저류계수는 거의 일정한 값을 나타내지만, 지수는 수문곡선의 변화와 함께 시간적으로 변화하는 것으로 확인하였다.
지하수 흐름 모의를 위한 2차원 수조모형 실내 실험은 현장에서 발생하는 복잡성을 배재하는 동시에 간편함과 재현가능성을 제시하는 실험 방식이다. 지하수 흐름 모형은 수치모델을 구현하여 계산할 때 검증용 실험 결과를 얻는 목적으로 운용할 수 있으며 또한 테스트베드 규모의 실증 실험을 대신할 용도로 실증부지의 환경을 축소 모의하고자 하는 용도에도 사용할 수 있다. 본 연구는 모형의 길이에 비해 두께가 상대적으로 얇아 지하수 2차원을 모의할 수 있는 실내실험 방식의 표준을 제안한다. 연구 방법에서 인공 매질 및 모래와 같이 수조모형의 흐름 영역을 채우는 매질의 수리전도도 값을 간편하고 신속하게 계산하는 방식을 Dupuit 가정을 바탕으로 구현하였다. 모의하고자 하는 실증 부지와 수조 모형 사이에는 실험 규모의 축소와 확대의 근거를 이론적으로 뒷받침하는 상사성 (similarity)이 존재하여야 한다. 본 연구에서는 상사성을 구현하는데 사용할 수 있는 무차원 변수를 수리지질학적 변수의 조합으로 표현하고자 하였다. 마지막으로 무차원화 변수를 수조 모형에 대입하여 실증부지를 모의하고 결과를 표출하는 방식을 제안하였다.
작물 생육모형은 기존의 경험적 작물모형과는 달리 벼의 생장과정을 모의 할 수 있는 장점이 있다. 이러한 작물생육 모형들은 80년대 후반부터 적극적으로 국내도입이 이루어 졌다. 유럽에서 개발된 MACROS로 부터 시작하여 이후 Oryza1 및 Oryza2000 모형과 북미에서 개발된 DSSAT 계열의 모형인 CERES-RICE 모형을 도입하게 되었다. 각각의 모형들은 최초에는 단순히 품종수 적합 후 특정지역에의 수량을 모의하는데 활용되었으나 2000년대에 이르러서는 국내에 적합한 작물모형으로 발전시킬 수 있는 단계에 이르게 되었다. 그러나, 작물생육모형을 기후변화 영향평가를 위한 용도로 주로 사용하였고 실용적인 수준에서의 활용은 미미하였다. 일부 농가 적용을 위한 시도가 있었으나 널리 활용되지는 못하였다. 이러한 활용상의 문제점은 기상자료의 공간해상도가 문제가 가장 크며, 그 다음으로는 각 지역별이 품종에 대한 품종모수 자료가 부족하기 때문이다. 이러한 활용상의 문제점을 극복하기 위해서는 기상관측의 공간해상력을 높이기 위한 관측소의 확대 또는 공간 내삽법이 필요할 것으로 생각된다. 또한 신품종이 일정 재배면적 이상 확대될 경우 이에 대해 품종모수를 적합할 제도적 기술적 방법이 필요하다. 작물모형의 활용 확대를 위해서는 기상 또는 토양 분야와도 연결이 필요하다. 이를 위해서는 군락의 증산 속도와 토양모형에 정보가 필요하며 이는 군락 광합성 관련 부분과 토양 특성에 대해서 새로운 접근이 필요함을 의미한다.
저자는 Panelipse Ⅱ의 상층 및 상의 확대변화를 관찰하기 위하여 모형판에 금속구를 위치시켜 3가지 Profile Index에서 각기 20장씩 방사선사진을 촬영하여 관찰한 결과를 다음과 같이 요약할 수 있었다. Profile Index의 증가에 따른 Panelipse Ⅱ 방사선상의 상층에 있어 모양의 변화는 없었고, 폭은 더 넓어졌으며, 회전축중심에서 외측으로 상층은 이동하였다. 방사선상에서 수평 수직확대는 공히 Profile Index가 증가함에 따라 그 범위가 커졌으며 이는 수평확대에 있어 수직확대보다 현저하였다.
본 연구는 미얀마에 대한 ODA와 공여국의 대미얀마 수출의 관계를 분석하여 ODA와 수출의 관계성에 대해서 분석하였다. 2002년부터 2014년까지 미얀마에 ODA를 지원한 19개국의 패널자료를 활용하여 중력모형으로 분석하였다. 분석결과 미얀마의 경우에는 ODA가 공여국의 대미얀마 수출에 긍정적 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 또한 ODA규모가 큰 국가일수록 수출액이 민감하게 반응하는 것으로 분석되었다. 그리고 ODA의 규모가 급속히 증가하는 속도도 수출에 영향을 주는 것으로 분석되었다. 이는 ODA가 직접적으로 수출과 연계되어 시행되는 것뿐만 아니라 양국간의 이해와 관계를 확대함으로써 무역의 확대를 이끄는 것으로 분석되었다. 이는 최근 미얀마에 ODA 지원을 확대하는 한국에게 중요한 시사점을 준다. 즉 ODA의 규모뿐만 아니라 양국간의 이해와 관계를 확대할 수 있는 지원방식을 모색할 필요성을 제기하고 있다.
정부는 온실가스 배출을 저감하면서 친환경적으로 폐기물에너지를 활용하기 위해 폐기물을 고형연료(SRF, solid refuse fuel)로 제조 및 활용하는 시설을 확대하고자 한다. 이에 본 연구에서는 한국은행에서 가장 최근에 발표한 2014년 산업연관표를 이용하여 SRF 제조 활용 시설 확대에 따른 경제적 파급효과를 분석하고자 한다. 이를 위해 수요유도형 모형을 적용하여 생산유발효과, 부가가치 유발효과, 취업유발효과에 대한 결과를 제시한다. 한편, SRF 제조 활용 시설 부문이 산업연관표에 정의되어 있지 않기 때문에 이에 대한 새로운 정의를 시도하여 SRF 제조 활용 시설 부문을 중심에 두고 외생화를 하였다. 분석결과, SRF 제조 활용 시설 확대를 위한 1원 투자의 생산유발효과는 1.9993원이었으며, 부가가치 유발효과는 0.6747원이었다. 아울러 SRF 제조 활용 시설 확대를 위한 10억원 투자의 취업유발효과는 11.1982명으로 분석되었다. 이러한 정략적인 정보는 SRF 제조 활용 시설 확대의 경제적 파급효과를 사전적으로 예측하는 데 유용한 자료로 활용될 수 있다.
수리 또는 계량적 모형을 사용하는 사회과학연구에서 분석의 초점은 종속변수와 설명변수의 관계를 밝히는 것, 즉 설명 중심의 모형(explanatory modeling)이 지금까지 주류를 이루었다. 반면 예측(prediction) 능력 제고에 초점을 맞춘 분석은 드물었다. 본 연구에서는 이론 및 가설을 검증하거나 변수 간의 관계를 밝히는 설명 중심의 모형이 아니라 신규 관찰치에 대한 예측 오차를 줄이는, 예측 중심의 비모수 모형(non-parametric model)을 검토하였다. 서울시 강남구를 사례지역으로 선정한 후, 2011년부터 2014년까지 신고된 단독주택 실거래가를 기초자료로 하여 주택가격을 추정하였다. 적용한 비모수 모형은 기계학습 분야에서 제시된 일반가산모형(generalized additive model), 랜덤 포리스트, MARS(multivariate adaptive regression splines), SVM(support vector machines) 등이며 비교적 최근에 개발된 MARS나 SVM의 예측력이 뛰어남을 확인할 수 있었다. 마지막으로 이러한 비모수 모형에 공간적 자기상관성을 추가적으로 반영한 결과, 모형의 가격 예측력이 보다 개선되었음을 알 수 있었다. 본 연구를 계기로 그간 모수 모형에 집중되었던 부동산 가격추정 방법론이 비모수 모형으로 확대 및 다양화되기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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