제주도 동쪽에 위치한 신양섭지해수욕장 주변 방두만에는 과거 거머리말이 넓게 서식하였으나, 1990년대 방파제 공사 이후 모두 소실되었다. 본 연구는 방두만의 거머리말 서식지 복원을 위한 이식 적지 선정을 위해 2019년 1월과 2020년 1월에 방두만의 6개소에 거머리말을 이식한 후 생육 환경과 이식된 거머리말을 10개월간 월별 조사하였다. 거머리말 이식은 철사고정법을 이용하여 각 장소 당 500개체를 이식하였다. 이식된 거머리말은 모든 장소에서 대부분 생존하여 영양 번식으로 인한 밀도증가가 나타났다. 각 장소의 환경 즉, 수중광량, 수온과 염분농도는 유의한 차이가 나타났지만 모두 거머리말 생육에 적합하였다. 모든 장소에서 봄부터 파래가 출현하여 여름 동안 누적되었으나, 거머리말의 생존과 생장에는 유의한 영향을 미치지 않았다. 이식된 거머리말은 이식 3개월 후 112.5~300%의 밀도증가율이 나타났으며, 모든 장소에서 봄과 초여름 동안 높은 밀도 증가율을 보였다. 거머리말의 형태는 이식 충격으로 인하여 모든 장소에서 1~2 개월간 감소하였다가 이후 다시 증가하여 새로운 환경에 잘 적응한 것으로 확인되었다. 그러나 이식 후 8~9개월이 경과하는 늦여름부터 초가을 동안 2019년 2회, 2020년 3회의 강력한 태풍이 조사 지역을 관통하였다. 이로 인해 이식 10개월 후 방두만의 중심부에 위치한 2개소의 거머리말은 모두 소실되었으나, 방두만의 서쪽에 위치한 3개소 거머리말의 밀도증가율은 192~312%로 높게 유지되었다. 이로써 방두만의 잘피서식지 조성이 가능함을 알 수 있었고, 이식 거머리말의 밀도 증가율이 높고 태풍에도 안전한 방두만의 서쪽 연안이 생육 적지임을 확인할 수 있었다.
인공지능을 기반으로 한 다양한 연구들이 현대사회에 많은 변화를 불러일으키고 있다. 금융시장 역시 예외는 아니다. 로보어드바이저 개발이 활발하게 진행되고 있으며 전통적 방식의 단점을 보완하고 사람이 분석하기 어려운 부분을 대체하고 있다. 로보어드바이저는 인공지능 알고리즘으로 자동화된 투자 결정을 내려 다양한 자산배분 모형과 함께 활용되고 있다. 자산배분 모형 중 리스크패리티는 대표적인 위험 기반 자산배분 모형의 하나로 큰 자산을 운용하는 데 있어 안정성을 나타내고 현업에서 역시 널리 쓰이고 있다. 그리고 XGBoost 모형은 병렬화된 트리 부스팅 기법으로 제한된 메모리 환경에서도 수십억 가지의 예제로 확장이 가능할 뿐만 아니라 기존의 부스팅에 비해 학습속도가 매우 빨라 많은 분야에서 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서 리스크패리티와 XGBoost를 장점을 결합한 모형을 제안하고자 한다. 기존에 널리 사용되는 최적화 자산배분 모형은 과거 데이터를 기반으로 투자 비중을 추정하기 때문에 과거와 실투자 기간 사이의 추정 오차가 발생하게 된다. 최적화 자산배분 모형은 추정 오차로 인해 포트폴리오 성과에서 악영향을 받게 된다. 본 연구는 XGBoost를 통해 실투자 기간의 변동성을 예측하여 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 줄여 모형의 안정성과 포트폴리오 성과를 개선하고자 한다. 본 연구에서 제시한 모형의 실증 검증을 위해 한국 주식시장의 10개 업종 지수 데이터를 활용하여 2003년부터 2019년까지 총 17년간 주가 자료를 활용하였으며 in-sample 1,000개, out-of-sample 20개씩 Moving-window 방식으로 예측 결과값을 누적하여 총 154회의 리밸런싱이 이루어진 백테스팅 결과를 도출하였다. 본 연구에서 제안한 자산배분 모형은 기계학습을 사용하지 않은 기존의 리스크패리티와 비교하였을 때 누적수익률 및 추정 오차에서 모두 개선된 성과를 보여주었다. 총 누적수익률은 45.748%로 리스크패리티 대비 약 5% 높은 결과를 보였고 추정오차 역시 10개 업종 중 9개에서 감소한 결과를 보였다. 실험 결과를 통해 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 감소시킴으로써 포트폴리오 성과를 개선하였다. 포트폴리오의 추정 오차를 줄이기 위해 모수 추정 방법에 관한 다양한 연구 사례들이 존재한다. 본 연구는 추정 오차를 줄이기 위한 새로운 추정방법으로 기계학습을 제시하여 최근 빠른 속도로 발전하는 금융시장에 맞는 진보된 인공지능형 자산배분 모형을 제시한 점에서 의의가 있다.
최근 독감 예측이나 부동산가격 예측 등 다양한 분야에서 웹검색 트래픽이나 소셜 네트워크 등의 방대한 고객 데이터를 통해 사회 현상, 소비 트렌드 등을 분석하고자 하는 시도가 증가하고 있다. 최근 구글이나 네이버 등의 인터넷 포털서비스 업체들은 온라인 사용자들의 웹검색 트래픽 정보를 구글 트렌드, 네이버 트렌드 등의 서비스로 공개하고 있는데, 이들이 제공하는 웹검색 트래픽 정보를 기반으로 온라인 사용자들의 정보 검색 행태에 대한 연구들이 학계 업계 등에서 주목받고 있다. 웹검색 정보를 기반으로 사회 현상이나, 소비 동향, 정치 투표 결과 등을 예측해 볼 수 있음을 실증하고 있는 분야는 많은 연구가 수행되고 있지만, 웹검색 트래픽 정보를 이용하여, 소비자의 제품에 대한 중요한 속성 도출 및 소비자의 기대 변화 관측 등의 온라인 사용자 행태에 초점을 맞추어 연구되고 있는 분야는 상대적으로 많은 연구가 수행되고 있지는 않다. 따라서, 본 연구에서는 구글이나 네이버가 제공하는 소비자의 웹검색 트래픽을 활용해서 소비자가 생각하는 제품 포지션을 가시화할 수 있는 방법을 제안한다. 브랜드 간의 관계를 확인하기 위해, 동시 검색 트래픽 정보를 활용하여 네트워크 모델링의 방법을 사용한 시스템을 제안하고 있으며, 이를 통해 소비자들이 제품 간의 유사성을 어떻게 인지하고 형성하며, 새로운 혁신 제품 카테고리 내에서 제품 브랜드들이 소비자의 마음 속에서 어떻게 자리 잡고 있는지의 브랜드 포지셔닝을 확인할 수 있는 방법론을 제안하였다. 또한 이를 태블릿 PC의 사례를 통해서, 미시적인 관점에서 소비자의 마음속에 위치한 태블릿 PC 개별 브랜드들의 위치 및 관계를 보여주었다. 기업은 소비자의 제품에 대한 인식 및 중요 속성 도출을 위해 많은 비용과 시간을 소요하여 소비자 조사를 행하게 되는데, 본 연구의 방법론을 활용하여 소비자의 제품에 대한 인식, 제품간 유사도, 제품에 대한 중요 속성의 변화 등을 일반에게 공개된 검색 트래픽 정보를 활용하여 비교적 쉽고 추가적인 비용 없이 도출할 수 있을 것이다.
본 연구는 중국 프랜차이즈 시스템에 참여하는 본부와 가맹점 사이의 신뢰에 영향을 미치는 요인에 대해서 규명하고자 하였다. 중국의 외식 프랜차이즈 산업 가맹점을 조사대상으로 한 실증분석 결과, 프랜차이즈 시스템에서는 신뢰의 형성이 매우 중요하며, 이를 위하여 본부의 가맹점에 대한 지원의 강화, 양자 간의 원활한 커뮤니케이션, 가맹점의 과거결과에 대한 만족의 증진, 양자 간의 갈등 예방 및 해소가 필요하며, 이러한 본부의 가맹점에 대한 지원과 원활한 커뮤니케이션이 가맹점의 과거결과에 대한 만족을 증가시킬 수 있고, 원활한 커뮤니케이션이 양자 간의 갈등을 감소시킬 수 있는 것으로 나타났다.
우리 나라에 있어서 수도작의 안전다수를 위한 재배법, 특히 시료의 합리화를 기하기 위한 기초적 자료를 얻기 위하여 수도 독자의 영양생리적 반응, 형태형성 내지 수량구성에 대한 특징을 살펴보았으며, 우리 나라의 수도 재배환경조건(온도ㆍ일조ㆍ강수 및 토양조건)을 대국적 견지에서 인접국인 일본과 지역별로 비교 검토하였고, 그 특징으로 본 시료에 관한 개선조건을 위해 비료의 3요소와 규산 및 그 밖에 수종의 미량요소에 대하여 검토하였다. 1. 우리 나라의 최근 14개년간의 10a당 현미평균수량은 204kg인데 이에 비하여 일본은 77%, 대만은 13% 높으며, 년간평균증가량은 우리나라가 4.2kg이고, 이에 비해 일본은 81%, 대만은 62% 더 증가되고 있다. 그리고 수량의 년간변이계수는 우리 나라가 7.7%이며 일본은 6.7%, 대만이 2.5%로서 우리 나라는 년간변이가 매우 커서 생산의 안전도가 가장 낮다. 2. 풍흉고조시험성적으로 본 우리 나라 수도와 일본의 수도를 형태형성면에서 비교하여 본즉 다음과 같았다. (1) 3.3$m^2$ 당 수수는 우리 나라의 891개에 비하여 일본은 13%나 더 많고, (2) 최고분얼기의 경수는 3.3$m^2$당 우리 나라는 1150개인데 비하여 일본은 19% 더 많았으며, (3) 유효경비율은 우리 나라가 77.5%, 일본이 74.7%로서 우리 나라가 다소 높았다. 그러나 총경수가 적은데 q하여는 유효경율이 너무 낮다. (4) 신고비는 우리 나라가 85.4%이고, 일본은 96.3%로서 우리 나라의 수도가 13% 낮았다. 3. 도작기간중의 평균기온은 수원ㆍ광주ㆍ대구는 거의 동일하며, 일본의 중국지방(부산)의 그것과 비슷하였다. 즉 우리 나라 도작기간중의 기온은 일본의 서남난지에 유사한 것이었다. 4. 우리 나라의 수도이앙기는 이앙한계최저온도 13$^{\circ}C$로 보면 현행(6월 10일 경)보다 30~40일 앞당길 수 있다. 5. 우리 나라의 현행 수도작기로서는 영양생장기의 기온이 이 시기의 주대사작용인 단백대사의 적온인 20~23$^{\circ}C$ 보다 높았다. 그러나 생식생장기의 기온은 이 시기의 주대사인 당대사의 적온인 $25^{\circ}C$이상보다 높지 않다. 그러므로 온도면에서 보면 우리 나라 수도의 작기는 앞으로 당기는 것이 좋다고 고찰된다. 6. 우리 나라의 현행 수도작기로 본 기온 및 일조조건은 수도의 분얼전기에 대해서는 호조건하에 놓여 있으나, 분얼후기인 7월 중ㆍ하순 경의 일조부족과 고온다습조건은 병해, 특히 도열병의 유발원인이 되고 있다. 7. 우리 나라의 현행수도작기로 본 전국각지의 수도의 출수기는 모두 일조시간이 적은 부적당한 시기에 처해 있다. 8. 출수후 40일간의 평균기온에 의한 적산온도 88$0^{\circ}C$의 출현기일은 수원에서 8월 23일이었고, 년간편차를 고려한 안전출수기일은 8월 19일로서 적산온도면에서는 관행 출수기일은 약간 늦다고 보았다. 9. 등열기의 평균기온에 의한 적산온도는 현행 수도작기로서는 최종한계시기에 놓여 있으며, 평균기온의 년간편차와 우리 나라의 최저기온이 낮은 점을 고려할 때, 현행출수기는 다소 늦은 것으로 보았다. 10. 생육단계별의 수도체내의 질소함량은 영양생장기의 질소함량이 과다하였으며, 출수 이후에 영양조락을 여하히 방지하느냐가 문제된다고 보았다. 11. 수리불안전답 및 천수답이 차지하는 전답면적의 비율은 차차 감소되고 있는데, 이와 전체 10a당 수량의 증가율과의 상관계수를 산출하였는데, 수리불안전답과의 상관계수 (4)는 +0.525였으며, 천수답과는 r=+0.832, 그리고 수리불안전답과 천수답을 합계한 것과의 상관계수 (r)는 +0.841로서 후2자와는 고도의 정(+) 상관을 보여 천수답이 차지하는 면적비율이 작을수록 단위수량을 증가하였다. 12. 비료삼요소시험(주산력시험)성적을 보면 무비료구의 10a당 현미수량은 우리 나라가 231kg인데, 일본의 그것은 360kg으로서 우리 나라보다 약 56%나 높았다. 즉 우리 나라의 지력은 일본에 비하여 매우 낮았다. 또 무질소구의 10a당 현미수량은 우리 나라가 236 kg인데 일본의 그것은 383 kg 으로서 우리 나라보다 62%나 높았다. 즉 우리 나라의 지력을 좌우하는 것은역시 질소라고 할 수 있다. 13. 우리 나라와 일본의 답토양의 화학적 성질을 비교해본즉 다음과 같았다. (1) 우리 나라 답토양은 유기물ㆍ전질소 및 치환성석회와 마그네슘의 함량이 일본의 그것보다 낮아 반정도에 불과하였고, (2) N/2 염산 가용규산함량은 평균치로 보아 우리나라 답토양이 적었고, 규산의 시용이 필요하다고 보았으며, (3) 염기치환용량이 일본의 반 정도이었다. 14. 우리 나라에 있어서 고위수량답과 저위수량답 토양의 성질을 비교하여 본즉 염기치환용량ㆍ치환성석회와 마그네슘ㆍ가리ㆍ인산ㆍ망간ㆍ규산 및 철 등의 성분이 저위수량답 토양에서 적었다. 15. 작통의 깊이는 항상 고위수량답에서 깊으며, 우리 나라 답토양의 작토는 일본의 그것에 비하여 얕다. 16. 전기한 바의 제조건을 종합 검토하고 비료삼요소이외에 규산과 미량요소로서 망간 및 철에 대하여 수도생리 및 형태형성 내지 수량에 미치는 영향을 고려하여 보다 합리적으로 사료되는 비료조건을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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