대기순환모형(GCM)에 의하면 온실가스농도의 증가는 전구와 국지규모의 기후변화에 중요한 관련이 있음이 알려져 있다. GCM은 단일지점의 기상학적 순환과정을 분석하는데는 불확실성을 지니고 있기 때문에 현재로서는 축소기법이 대기순환모형(GCM)의 개발자들이 제공할 수 있는 것과 모형을 이용하여 기후영향을 평가하는 연구자들이 요구하는 것 사이의 차이점을 연계하기 위해 이용되고 있다. 본 논문에서는 통계학적 축소기법을 이용하여 국지 규모의 기후변화의 영향을 평가할 수 있는 방법을 제시하고자 하였다. 본 방법을 이용한다면 현재와 미래의 국지적 규모의 기후강제력 하에서의 지표 기상변수의 시나리오를 저 비용으로 신속하게 작성할 수 있다. 기후변화시나리오의 작성은 통계학적 회귀방법인 전이함수와 추계학적 일기발생모형을 이용하였다. 전이함수는 저해상도의 GCM 격자 변수들을 고해상도의 단일 지점의 변수들로 변환시키며, 이 변수들은 단일 지점의 특정 일 지표 기상 변수를 모의하기 위해 추계학적 일기발생 모형의 매개변수를 수정하는데 이용되었다. 본 연구에서는 YONU GCM을 이용하여 제어실험과 점증실험을 실시하여 전구규모의 기후변화시나리오를 작성하였다.
본 연구는 조사연구의 과정에서 활용 가능한 공간분석의 유용성을 지리정보시스템(GIS)과 공간적 이질성을 고려하는 지리적 가중 회귀분석(GWR)을 통해 탐색한다. 많은 사회현상은 공간적 차원을 포함하고 있으며, GIS, GPS 단말장치, 온라인 위치기반 서비스의 발달로 위치정보의 수집과 활용이 용이해짐에 따라 조사연구의 과정에서 공간정보를 활용하는 분석이 이전보다 훨씬 더 용이해지고 있다. 관찰의 독립성과 오차의 동분산성을 가정하는 전통적 회귀분석은 공간적 의존성을 분석하지 못한다. GWR 분석은 속성정보뿐만 아니라 공간정보를 활용하는 공간분석 기법으로서, 공간적으로 근접한 사례들은 유사성을 가진다는 가정에 따라 지리적 가중함수를 활용한다. A 기초자치단체 주민들을 대상으로 한 조사연구 자료를 공간정보와 결합시킨 후 간단한 행정만족도 모형을 추정해 본 결과, 지리적 가중 회귀분석은 전통적 회귀분석에 비해 공간적 자기상관의 문제를 극복하고 모형의 부합도를 증가시키는 것으로 나타났다. GWR 결과를 GIS와 결합시켜 독립변수 효과의 공간적 변이를 시각화시켜 봄으로써, 변수들의 효과와 관계를 더 자세하고 풍부하게 이해할 수 있다. 나아가서 이 기법은 특정 변수의 효과가 예외적으로 낮거나 높은 지역을 더 쉽게 밝혀냄으로써 정책방안을 모색하는 데에도 유용하게 활용될 수 있다.
본고(本稿)에서는 현재의 경제상황을 잘 반영하는 건설투자활동(建設投資活動)의 단기예측모형(短期豫測模型)을 정립하고자 먼저 관련 시계열자료의 안정성(安定性) 여부(與否)와 순환성(循環性), 계절성(季節性)의 특성을 살펴본 후 여러 단기모형의 예측력(豫測力), 정합성(整合性), 설명력(說明力)을 비교 검토했다. 단위근(單位根) 검정(檢定)과 자기상관계수(自己相關係數) 스펙트랄 밀도함수 분석의 결과, 건설관련 시계열자료들이 대체로 단위근(單位根)을 갖지 않음으로써 안정적이고 주기적인 순환변동을 하고 있으며, 시차변수의 설명력이 높은 특성을 나타내었다. 또한 건설투자자료의 특성이 선행지표(先行指標)인 건축허가연면적(建築許可延面積) 및 건설수주액(建設受注額)과 아주 유사하여 건설투자 단기예측에 있어서 두 지표 사이의 시차관계(時差關係) 파악이 중요함을 알 수 있었다. 제(第)III장(章)에서는 단변량(單變量) 시계열모형(時系列模型)으로 ARIMA모형(模型)과 승법선형추세예측모형(乘法線型趨勢豫測模型)을, 다변량(多變量) 시계열모형(時系列模型)으로는 첫째, 선행지표(先行指標)를 이용한 1차자기회귀모형(次自己回歸模型), VAR모형(模型), 둘째 GNP자료를 이용한 거시경제모형의 단순한 축약형모형(縮約型模型)과 VAR모형(模型)을 제시하고 이들을 비교 평가하였다. 이에 따르면 단변량 시계열모형보다는 다변량 시계열모형이 시간이 경과할수록 예측오차(豫測誤差)가 커지지 않는다는 점에서 우수한 것으로 나타났으며, 다변량모형 중에서도 벡터자기회귀모형이 여타 모형보다 절대예측오차평균(絶對豫測誤差平均), 평균자승근(平均自乘根) 퍼센트 오차(誤差), 결정계수(決定係數) 등 모든 면에서 우수한 것으로 평가되었다. 이는 최근 건설투자가 추세에서 벗어난 급증세를 지속하고 있음을 고려할 때 타당한 결론이라 생각된다.
본 연구에서는 강우강도에 따른 토층내 포화속도를 산정하기 위하여 모형실험장치를 개발하고 일련의 모형실험을 수행하였다. 모형실험장치는 모형토조, 강우재현장치 및 계측장치로 구성되어 있다. 모형지반(60 cm × 50 cm × 15 cm)은 상대밀도 75%의 주문진 표준사로 조성하였으며, 강우재현장치는 강우강도의 조절이 가능하도록 하였다. 그리고 토층내 강우침투시 깊이별 체적함수비 및 모관흡수력의 변화를 측정하기 위하여 TDR과 Tensiometer를 설치하였다. 모형실험결과 토층의 입도가 균등하고 투수계수가 상대적으로 크므로 강우시 지표면에서 습윤전선이 형성되어 하강하는 것이 아니라 하부 바닥면에서부터 지하수위가 형성되어 상승하면서 포화가 진행되었다. 강우시 토층내 흡입응력의 변화를 살펴본 결과 토층 내에서 체적함수비가 증가함에 따라 흡입응력은 감소하며, 체적함수비가 20-30% 사이에서 흡입응력은 비교적 빠르게 감소하였다. 강우강도와 토층의 평균포화속도를 회귀분석한 결과 강우강도에 따른 평균포화속도는 Vsavg (cm/sec) = 0.068IR (mm/hr)와 같이 제안할 수 있다.
본 연구는 신품종 토종종계로부터 생산된 토종실용닭 4계통의 성장 특성을 규명하고 출하일령 추정에 적합한 모형을 제시하고자 실시하였다. 체중은 발생시부터 12주령까지 2주 간격으로 개체별로 측정하였으며 성장곡선의 추정은 Von Berteralanffy, Gompertz 및 Logistic 모형을 이용하였다. 분석 결과, 발생시 체중을 제외한 모든 주령에서 수컷이 암컷보다 무겁게 나타났고, 계통 간 체중은발생시, 2주령 및 6주령을 제외하고는 차이가 없는 것으로 나타났다. 모든 성장곡선 모형의 결정계수와 수정된 결정계수는 97.4~99.7로 높은 적합도를 나타내었다. 성장곡선 모수 중성숙체중과 성장률은 수컷이 암컷보다 높게 나타났고, 성숙률은 암컷과 수컷이 비슷한 값을 보였다. 변곡점은 모형과 계통 별 차이가 있으나 암컷은 약 7주령, 수컷은 8~9주령으로 나타나 성별 간 10일 정도의 차이를 나타내었다. 성장곡선 모형의 거의 대부분은 실제 체중과 잘 일치하나, Von Bertalanffy 모형에서 수컷의 체중이 실제 체중과 다소의 차이를 보였다. 출하일령 예측을 위한 회귀함수의 결정계수는 0.9583~0.9746으로 나타나 예측 값에 대한 신뢰도가 높게 나타났다. 성장 곡선과 회귀식을 사용하여 추정한 주령 별 체중 값은 8주령과 10주령은 회귀식을 이용한 추정 값이, 12주령 체중은 Logistic 모형으로 추정한 값이 실제 체중과 가장 비슷하게 나타났다. 이러한 성장곡선에 따른 토종닭의 2 kg 도달일령의 평균 예측일수는 수컷이 62.0~64.6일, 암컷은 74.9~78.6일로 추정된다.
버스의 크기에 따른 운행시격과 승객 대기시간의 Trade-off 는 대중교통 운영정책의 중요한 기본개념의 하나로서 여태까지 선진 구미의 여러 교통공학작들에 많은 연구가 수행되어져 왔다. 본 논문에서는 시스템 전체의 최적화(System Optimization )라는 측면에서 차량비를 포함한 버스회사의 총 운행경비와 버스 승객들의 대기시간과 주행시간을 금전으로 호나산한 사용자 경비를 합산한 총비용을 최소화 사키는 적정 버스크기(=좌석수)를 산정할 수 있는 모델식을 개발코자 하였다. 이를 위해 우선 수집된 자료들의 회귀분석을 통해 버스 운행경비와 버스크기와의 관계를 규명하였으며 이를 토대로 하여 버스 좌석수를 결정변수(Optimizable Variable)로 하는 총비용에 관한 목적함수식을 도출하였다. 또한 개발된 모형의 적절성을 검증하기 위해 미국 수도 워싱턴 지역에서의 교통자료를 인용하여 사례조사를 하였으며 이를 통해 본 연구에서 도출된 모형식의 실용성을 확인할 수 있었다. 추후 본 연구에서 개발된 수식들은 국내의 버스운행 여건과 실태를 잘 반영할 수 있도록 광범위한 자료조사를 통해 수정되어야 할 것이다.
2019년 12월경 후베이 우한시에서 발생한 코로나19 바이러스가 점차 줄어드는 듯 보였으나, 2020년 11월, 2021년 6월 기준으로 점차 늘어나고 있으며, 전세계적으로 총 1억 9천 2백만명, 대한민국 기준 총 확진자는 대략 18만4천명으로 추정된다. 이에 따른 대책으로 중앙재난안전대책본부는 사회적 거리두기 4단계를 시행하면서 강력한 대응책을 내고있지만, 델타바이러스등 전염성이 강한 코로나 변이 바이러스가 기승을 부리면서 국내 일일 확진자 수는 1800명대 까지 증가하게 되었다. 그에따라 코로나바이러스의 심각성을 강조하고자 코로나 누적 확진자 수를 ARIMA 알고리즘을 이용해 예측한다. 그 과정에서 추세와 계절성을 제거하기 위해서 차분을 이용하고, MA, AR, 자기상관함수와 편자기상관함수를 이용해 ARIMA에서 p,d,q값을 결정하고 예측한다. 마지막으로 예측값과 실제값을 비교해 얼마나 잘 예측되었는지 평가한다.
사망과 같은 종말 사건은 중간 사건을 중도절단 시킬 수 있지만 재발과 같은 중간 사건은 종말 사건을 중도절단 시킬 수 없는 자료를 준경쟁위험 자료라고 하는데 의학 및 보건, 역학 분야에서는 이와 같은 자료를 자주 접하게 된다. 본 논문에서는 질병-사망 모형에 포함된 세 가지 전이 시간이 모두 구간중도절단된 준경쟁위험 자료를 분석하기 위해 정규 프레일티를 가진 와이블 회귀모형을 제안하였다. 각 개체는 중간 사건과 종말 사건의 발생 여부에 따라 다섯 가지 유형으로 구분되는데 유형별로 조건부 우도함수를 유도하였다. 조정중요표본추출법을 써서 주변 우도함수를 유도한 후 반복의사뉴톤 알고리즘을 써서 최적 추정량을 얻었다. 제안한 추정 방법의 소표본 성질을 살펴보기 위해 모의실험을 수행하였으며 또한 제안한 추정 방법을 Personnes Agées Quid (PAQUID) 자료에 적용하였다.
인천항 전체 수입과 품목별 수입이 경제변수로부터 어떻게 반응하고 어떤 행태를 보이는가를 보고자 한다. 이를 위하여 변수의 안정성 검정을 위한 단위근검정을 실시하며 모형의 강건성을 테스트하기 위한 공적분검정을 실시한다. 그 결과 변수와 모형이 안정적임이 확인되면 인천항의 수입함수를 추정한다. 그리고 오차수정모형을 통하여 인천항 수입의 실제치와 균형치 간의 괴리가 매월 제거되거나 수정되는 비율을 본다. 또한 시간 경과에 따라 변수의 동태성 점검을 위한 전향적 이동회귀를 실시한다. 이러한 결과로 인천항 수입에 있어서 환율은 섬유제품을 제외한 전체 수입과 품목에서 이론적 논리와 부합하고 있다. 그러나 환율계수는 전반적으로 낮아 환율변동에 대해 수입의 변동이 비탄력적이어서 환율의 수입조정능력이 크지 않는 것으로 나타나고 있다. 특히 농산물 수입의 환율탄력성은 대단히 낮을 뿐만 아니라 통계적으로도 유의하지 않아 인천항을 통한 농산물 수입은 환율에 거의 영향 받지 않고 있다. 소득변수인 국내경기는 양의 부호로 나타나 경기의 상승은 곧 수입의 증가로 이어지는 것을 의미한다. 섬유제품, 철강제품, 총수입, 광물성연료, 비철금속제품, 농산물 순으로 경기상승에 따른 탄력성을 보이고 있다. 따라서 본 논문의 의의는 인천항의 수입행태뿐만 아니라 주요 품목의 수입행태를 동시에 분석하였다는 데에 있다. 또한 인천항의 수입에 있어서 환율이나 경기와 같은 경제변수와 계절적 요인이 인천항 전체 수입과 품목별 수입에 어떠한 영향을 미치는가를 계측하고 이에 근거하여 전략을 수립하고 대비하는데 기여할 것으로 기대된다.
본 논문은 국가별 추계인구와 미래 9개년 인구관련 설명변수들의 추정값을 통하여 적정인구 모형을 구형하고 한국의 적정인구를 추정하는데 목적이 있다. 후생을 고려한 생산함수 확장모형, 세계 176개국의 표본자료 그리고 다중회귀분석을 이용하여 $2000{\sim}2300$년 한국의 적정인구를 추정하고 그 추세곡선을 나타내는 것이다. 모형의 종속변수는 UN에 의한 세계각국의 추계인구이고, 설명변수는 9개 변수 즉 PPP GDP, 인접지역 경제통합율, 교육수준, 영어구사비율, 국토유효면적, 에너지량, 기온, 수자원량, 무역거리이다. 연구결과는 다음과 같다. $2000{\sim}2300$년 한국의 적정인구는 $4,350{\sim}4,950$만명으로 추정되며, 2000년${\sim}$2050년은 $4,700{\sim}5,010$만명, 2050년${\sim}2100$년은 $4,770{\sim}4,400$만명이 된다. 2125년 최저점 4,350만명을 통과한 후 점진적으로 2300년의 4,870만명으로 접근해 갈 것으로 추정된다. 연구결과의 시사점은 네 가지이다. 첫째 한국의 적정인구가 2125년을 기준으로 이전은 감소 이후는 증가 추세일 것이므로 정책결정시 적정한 목표인구를 설정해야 한다는 점이다. 둘째 현 추세로 진행되면 2050년 이후 적정인구가 추계인구보다 $500{\sim}600$만명 더 많아진다는 점이다. 셋째 2125년 이전의 적정인구는 좁게 $4,770{\sim}4,545$만명으로서, 출산율 향상을 통한 적정인구의 유지 노력이 필요하다는 점이다. 넷째 적정인구 추세의 기복은 출산기피로 인한 인구감소 때문으로 출산지원과 입양 및 이민 유입의 정책에 따라 변화될 수 있다는 점이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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