주택가격 규제에 따른 풍선효과로 인해 공장시설에 대한 투자수요가 증가하였다. 이에 본 연구는 수도권 지역을 중심으로 아파트 경매낙찰가율과 공장 경매낙찰가율에 부동산시장과 거시 경제적 요인이 어떠한 영향을 미치는지 파악하였다. 이를 위해 부동산 경매에 관한 이론 및 선행연구를 검토하고 패널 벡터자기회귀모형을 이용하여 거시경제적 변수가 아파트와 공장 낙찰가율에 어떠한 영향을 미치는지 살펴보았다. 아파트 낙찰가율의 증가는 아파트 경매 참여도가 높을수록 증가하는 것으로 나타났다. 하지만, 공장낙찰률이 증가할수록 공장낙찰가율이 증가하지 않는 것으로 나타나 기존 연구와는 달리 낙찰률과 낙찰가율 간 정(+)의 관계가 성립되지 않는 것으로 확인되었다. 분석결과를 통하여 관련 경매 제도의 안정적인 운영을 위해서는 부동산시장 및 거시 경제적 요인에 관한 고려가 필요함을 제시한다. 본 연구는 수도권 지역에 한정되어 있다는 한계가 있다. 향후 전국과 지방으로 연구범위를 확장한 연구가 이루어져야 한다.
지하공간통합지도는 지반침하 예방을 목적으로 2015년 4월 구축 기본계획을 수립하고 올해까지 전국 시급 지자체 구축 완료를 앞두고 있다. 지하공간통합지도의 활용을 위해 2018년 9월부터 지하안전영향평가 전문기관 대상의 종이도면 제공, 2019년 5월부터 지하정보 활용시스템을 통한 지자체 담당자 대상의 서비스 등이 이루어지고 있다. 그러나 갱신없이 구축 당시의 정보만으로 활용이 이루어지고 있어 최신성·정확성을 확보하지 못한 상태로 정보의 활용성 및 신뢰성이 떨어지고 있다. 이에 본 연구에서는 지하공간통합지도의 핵심구성요소인 지하구조물(지하철, 지하상가, 지하보도, 지하차도, 지하주차장, 공동구)을 대상으로 「지하안전관리에 관한 특별법」 제42조제2항에 따른 준공도면 제출을 위한 표준 서식을 설계하여 지하공간통합지도 갱신체계 구축의 초석을 다지고자 하였다. 그 결과 3차원 지하구조물 자동갱신을 위한 준공도서 제출 표준을 마련하였으며, 자동가공정보에 대한 위치정확도 검증 결과 직선구간에서는 오차가 발생하지 않았으나 곡선 구간에서는 허용오차 내에서 오차가 발생함을 확인하였다. 표준 서식을 기반으로 자동 갱신된 지하구조물 데이터에 대한 검증을 통해 신뢰성을 확보하고 향후, 지하공간통합지도의 활용성 향상을 도모하고자 한다.
소프트웨어 개발에는 시스템 엔지니어링 프로세스와 유사한 요구 사항 분석, 설계, 구현, 단위 테스트 및 통합 테스트를 포함한 일련의 단계가 포함된다. 본 연구는 다기능 레이다 소프트웨어를 개발하기 위해 MathWorks사의 모델 기반 설계 플랫폼을 활용하고 타당성과 효율성을 평가하였다. 기존 레이다 소프트웨어의 개발은 통합적인 형태보다는 단일 알고리즘 단위로 이루어졌기 때문에, 요구 분석이나 통합 테스트가 별도로 이루어졌고, 이들에 대한 통합 관리를 위해 추가적인 도구나 노력을 요구하였다. 본 논문에서 적용한 모델 기반 플랫폼은 요구사항 분석 및 할당, 시뮬레이션을 통한 알고리즘 개발, 배포를 위한 자동 코드 생성, 통합 요구사항 테스트 및 결과 관리를 위한 통합 개발 환경을 제공한다. 이 플랫폼을 통해 다기능 레이다 소프트웨어의 다단계 모델을 개발하고, 테스트 하네스를 사용하여 검증하며, 요구 사항을 관리하고, 자동 코드 생성툴을 사용하여 하드웨어 배포 가능한 언어로 변환하는 전과정을 수행하였다. 이러한 모델 기반 통합 개발을 통해 잘못된 의사소통이나 기타 인적 요인으로 인한 오류를 줄이고 개발 일정과 비용을 절감할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 통화정책 전달경로 중 은행자본경로와 위험추구경로가 국내은행에도 작동하는지에 대해 실증분석하였다. 이를 위해 확장적 통화정책이 은행의 예대금리차, BIS비율, 위험가중자산비율 및 대출 등에 미치는 영향을 분석하였다. 실증분석은 기존 연구에서 통화정책 영향분석에 많이 사용된 Uhlig (2005)의 부호제약 SVAR(Structural VAR) 모형을 토대로 실시하였다. 본 연구는 실증분석을 통해 국내외 기존 연구 결과와 유사하게 국내은행에서도 은행자본경로 및 위험추구경로가 작동하는 것을 확인하였다. 확장적 통화충격에 대해 국내은행의 예대금리차는 확대되었으며, 자기자본비율은 개선되었고, 이후 총대출이 증가하는 것으로 분석되었다. 이는 은행자본경로가 작동함을 의미한다. 또한, 실질콜금리에 대한 확장적 통화충격에 대해 위험가중자산비율이 증가하는 것으로 분석되었다. 이는 위험추구경로가 작동함을 의미한다. 본 연구의 시사점은 다음과 같다. 확장적 통화정책 지속 시 은행자본경로 작동으로 단기적으로 은행 건전성과 수익성이 개선되는 효과도 있으나, 위험추구경로 작동으로 중장기적으로 은행의 위험추구(risk-taking) 행위가 심화되어 은행의 실질적 건전성에 악영향을 줄 수 있다. 이에 따라 금융당국은 확장적 통화정책 지속 시 편중리스크 발생 및 시스템리스크 증가 등에 대한 선제적인 모니터링 및 감독을 강화할 필요가 있다.
GPR을 활용한 지중 매설관로의 비파괴 탐사에 있어서 다중 관로의 경우 관로에 의한 음영영역이 탐사결과에 많은 영향을 미친다. 다중 관로의 음영영역은 관로들의 위치 및 직경에 의해 변화되며 음영영역 내에서는 신호가 전파되지 못하기 때문에 탐지가 불가능하다. 본 연구에서는 FDTD 수치해석을 활용하여 다중 관로의 배치 및 직경에 따라 쌍곡선 형태로 나타나는 관로신호의 특성을 분석하였다. 관로의 배치는 수평, 수직, 대각 배치로 총 3가지 형태에 대한 분석을 수행하였으며, AGC를 활용하여 신호를 증폭하고 각각의 배치형태에서 나타나는 음영영역과 신호 특성의 차이를 분석하였다. 수평 배치에서는 두 관로가 근접할수록 두 쌍곡선 형태 사이에 새로운 쌍곡선 형태가 나타난다. 수직 배치에서는 쌍곡선 좌우 신호가 탐색 가능하여 이를 활용하면 하단 관로를 탐지가능할 것으로 보이나, 상단 관로의 직경이 하단 관로보다 큰 경우에는 탐지가 힘들 것으로 판단된다. 대각 배치의 경우, 지표면의 음영영역의 위치에 따라 다른 특성을 보인다. 장비의 가탐범위 내에 음영영역이 존재하는 경우 신호의 비대칭형태의 신호 특성을 보이며, 음영영역이 가탐범위 외부에 존재하는 경우에는 두 관로의 신호 특성에 영향을 거의 미치지 않는 것으로 나타났다.
최근 인공지능 기법을 활용하여 캔들스틱 차트를 분석함으로써 주식가격 예측의 정확성을 높이고자 하는 다양한 연구가 진행되어 왔다. 그러나 이러한 연구들은 주식가격 예측을 위한 학습에 있어 캔들스틱 차트의 시계열적 특성을 고려하지 못한다는 점과 시장 참여자들의 감정 상태를 고려하지 못한다는 점 등이 문제로 지적되고 있다. 본 연구에서는 시장 참여자들의 감정상태를 반영하기 위해 변동성지수(VIX: volatility index) 차트를 캔들스틱 차트와 함께 고려하여 학습시키고 이를 변이형 오토인코더(VAE: variational auto encoder)와 어텐션 메커니즘(attention mechanisms)을 결합한 새로운 방법으로 분석하여 캔들스틱 차트의 시계열적 특성을 고려함으로써 기존 연구의 한계를 극복하고자 한다. 본 연구에서 제안한 방법의 성능 비교를 위해 S&P 500 기업 가운데 50개를 임의로 추출하여 제안한 방법을 통해 이들의 주식가격을 예측하고 이를 합성곱 신경망(CNN: convolutional neural network) 또는 장단기메모리(LSTM: long-short term memory) 등과 같은 기존 방법들과 비교하였다. 비교 결과 기존 방법들에 비해 본 연구에서 제안한 방법이 더 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 시장 참여자들의 감정 상태와 캔들스틱 차트의 시계열적 특성을 고려함으로써 주식 가격 예측의 정확성을 높였다는 점에서 그 의의가 있다.
진해만은 우리나라 남해 연안의 주요 어장으로서, 여전히 전체 수산생산량에서 적지 않은 기여를 창출하고 있다. 그러나, 수십 년간 산업개발과 고수온과 같은 환경변화로 인하여 진해만의 해양생태계는 과거와 달라지고 있다. 본 연구는 2005년부터 2022년까지 진해만 연안 5개 시군구의 수산생산량, 폐기량, 평균영양단계 및 어업균형지수를 분석하였으며, ARIMA 모델을 이용하여 2027년까지 단기적인 변동 추세를 함께 관찰하였다. 그 결과, 고성지역은 2027년까지 지속적으로 수산생산량이 감소할 것으로 예측되었다. 통영지역은 이매패류의 부산물 처리가 필요한 것으로 평가된다. 해양생태계 지표의 경우, 통영지역에서는 대형 어류 생산 비중이 회복되고, 어업균형지수가 0 이상을 나타내어 해양생태계 구조가 안정적인 것으로 나타났다. 마지막으로 IPCC의 기후변화 시나리오에 따라 2060년까지 진해만의 부어성 어종 6종의 생산량 변동 추이를 비교하였으며, 2020년대 초반 2만 ton 부근까지 감소했던 생산량은 2020년대와 2040년대에 4만 ton 부근 가까이 회복한 후, 2060년까지 점진적인 감소 경향을 나타내는 것으로 예측되었다.
본 연구에서는 태백산국립공원 주요 탐방로 입구에 설치된 탐방객 자동 계수기 데이터를 이용하여 탐방로별 일간 탐방객수에 영향을 미치는 요인을 분석하고, 이를 바탕으로 탐방로를 유형화하였다. 일일 탐방객수를 종속변수로 다중회귀분석 실시한 결과, 개천절이나 눈축제 등 행사는 모든 탐방로의 탐방객수에 영향을 미쳐, 태백산국립공원의 일일 탐방객수를 결정하는 가장 큰 요인인 것으로 분석되었다. 3일 이상 휴일이 연속되는 연휴와 일반 공휴일도 대부분의 탐방로의 일일 탐방객수에 영향을 미쳤다. 강수량은 비산행 목적의 탐방객이 많은 탐방로의 탐방객수에는 부(-)의 영향을 미쳤으나, 산행 목적의 탐방객이 많은 탐방로의 탐방객수에는 유의미한 영향을 미치지 않아, 산행 목적 탐방객들은 날씨가 궂더라도 산행을 강행하는 것으로 나타났다. 기온은 산행 목적의 탐방객이 많은 탐방로의 탐방객수에는 정(+)의 영향을 미쳤으나, 눈축제가 열리는 당골광장 인근의 탐방로의 탐방객수에는 부(-)의 영향을 미쳐, 눈축제의 영향권인지 여부가 탐방로 관리에 결정적 요인이었다. K-mean clustering을 이용하여 18개 탐방로를 유형 분류한 결과, 태백산국립공원의 탐방로는 눈축제에 영향을 받는 유형(유형 1)과, 가까운 거리에 볼거리가 많아 비산행 탐방객이 많은 유형(유형 2), 그리고 산행을 목적으로 온 탐방객들이 대부분인 유형(유형 3)의 3개 유형을 분류할 수 있었다. 탐방로 유형별 탐방객 행태와 불법 행위 유형이 다르므로, 유형별 특성에 맞춰 탐방로 관리방안을 마련하여야 할 것이다.
최근 도시화로 인한 토지피복의 변화로 불투수층이 증가함에 따라, 강수의 자연적인 지하수 함양이 방해되어 도시홍수와 같은 재난 문제가 발생하고 있다. 따라서 토지피복의 변화에 따른 강수와 지하수위 간 상관관계를 규명하기 위해 본 연구는 소규모 도심지역인 부산광역시 연제구를 대상으로 교차상관분석(Cross-correlation function, CCF) 및 이동평균분석(Moving average method, MA)을 통해 강수와 지하수위간 지연시간을 산정하였다. 지연시간을 산정하기 위해 자기상관분석, 교차상관분석, 이동평균분석을 수행하였으며 피어슨 상관함수를 목적함수로 설정하여 강수량과 지하수위 간 가장 높은 상관계수를 가지는 시차 값을 지연시간으로 결정하였다. 관측공 반경 250 m 내 토지피복형태와 지형은 토지피복지도와 수치지형도를 이용하여 Arc-GIS를 통해 분석하였다. 연구결과 토지피복형태가 도심영향이 많은 불투수층으로 이루어진 GW01, GW03, GW05 (Urban: 71-96%)의 경우 지연시간이 길게 나타났으며(CCF: 42-71일, MA: 148-161일) 식생영향이 많은 투수층으로 이루어진 GW04 (Urban: 35%)는 짧은 지연시간(CCF: 4일, MA: 67일)을 보였다. 토지경사도에 따른 지연시간의 차이는 보이지 않았으며 이는 토지피복형태가 강수와 지하수위 간 지연시간에 영향을 강하게 미치는 요소이기 때문에 토지경사도에 따른 영향이 작용하지 못한 것으로 판단된다. 본 연구를 통해 부산 연제구의 토지 이용에 따른 지하수위와 강수량의 지연시간을 규명함으로써 도시 내 강수의 자연적인 지하수 함양을 위한 도시 녹지공간 조성과 수문학적 재난 예방을 위한 관리계획의 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 주식의 수익률과 거래량을 설명하는 주요 요인으로서 투자자의 관심도와 주식 관련 정보 전파의 영향력이 부각되고 있다. 또한 인공지능과 같은 혁신 신기술을 개발보급하거나 활용하려는 기업의 경우 거시환경 및 시장 불확실성 때문에 기업의 미래 주식 수익률과 주식 변동성을 예측하기 어렵다는 문제를 가지고 있다. 이는 인공지능 활성화의 장애요인으로 인식되고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 인공지능 관련 기술 키워드의 인터넷 검색량을 투자자의 관심 척도로 사용하여, 기업의 주가 변동성을 예측하는 기계학습 모형을 제안하는 것이다. 이를 위해 심층신경망 LSTM(Long Short-Term Memory)과 벡터자기회귀(Vector Autoregression)를 통해 주식시장을 예측하고, 기술의 사회적 수용 단계에 따라 키워드 검색량을 활용한 주가예측 성능 비교를 통해 기업의 투자수익 예측이나 투자자들의 투자전략 의사결정을 지원하는 주가 예측 모형을 구축하였다. 또한 인공지능 기술의 세부 하위 기술에 대한 분석도 실시하여 기술 수용 단계에 따른 세부 기술 키워드 검색량의 변화를 살펴보고 세부기술에 대한 관심도가 주식시장 예측에 미치는 영향을 살펴보았다. 이를 위해 본 연구에서는 인공지능, 딥러닝, 머신러닝 키워드를 선정하여, 2015년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지 5년간의 인터넷 주별 검색량 데이터와 코스닥 상장 기업의 주가 및 거래량 데이터를 수집하여 분석에 활용하였다. 분석 결과 인공지능 기술에 대한 키워드 검색량은 사회적 수용 단계가 진행될수록 증가하는 것으로 나타났고, 기술 키워드를 기반으로 주가예측을 하였을 경우 인식(Awareness)단계에서 가장 높은 정확도를 보였으며, 키워드별로 가장 좋은 예측 성능을 보이는 수용 단계가 다르게 나타남을 확인하였다. 따라서 기술 키워드를 활용한 주가 예측 모델 구축을 위해서는 해당 기술의 하위 기술 분류를 고려할 필요가 있다. 본 연구의 결과는 혁신기술을 기반으로 기업의 투자수익률을 예측하기 위해서는 기술에 대한 대중의 관심이 급증하는 인식 단계를 포착하는 것이 중요하다는 점을 시사한다. 또한 최근 금융권에서 선보이고 있는 빅데이터 기반 로보어드바이저(Robo-advisor) 등 투자 의사 결정 지원 시스템 개발 시 기술의 사회적 수용도를 세분화하여 키워드 검색량 변화를 통해 예측 모델의 정확도를 개선할 수 있다는 점을 시사하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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