세포벽 분해 효소와 단백질 분해 효소를 이용하여 스피루리나 추출물을 효율적으로 생산할 수 있는 방법을 조사하였다. 특히 단백질 분해 효소의 처리 조건을 최적화하여 효율적인 스피루리나 추출물의 제조공정을 제시하였다. 세포벽 분해 효소인 Tunicase는 스피루리나의 중량 기준으로 2%를 사용하였고 2시간 동안 반응시켰다. 상업용 단백질 분해 효소로는 Alcalase를 사용하였다. 이때, Alcalase의 최적 사용량은 1%이었으며, 효소 반응 시간은 2시간이 적절하였다. Tunicase와 Alcalase의 처리 방법에서 Tunicase를 먼저 사용한 후 Alcalase를 사용하는 순차적으로 처리하는 것이 고형분 회수율과 spirulina extraction (SE) index를 최대로 증가시킬 수 있는 효과적인 방법이었다. 두 효소를 순차적으로 반응시키면 단순 열수 추출보다 고형분 회수율은 약 56%($45.2%\;{\rightarrow}\;70.7%$), SE index는 약 100%($11.4%\;{\rightarrow}\;22.8%$) 증가하였다.
We employed various econometic methods to estimate the production index elasticity and the price elasticity of elecricity demand in Korea and compared the forecasting power of those methods. Cointegration models (ADL model, Engle-Granger model, Full Informtion Maximum Likelihood method by Johansen and Juselius) and Dynamic OLS by Stock and Watson were considered. The forecasting power test shows that Dynamic OLS has the best forecasting power. According to Dynamic OLS, the production index elasticity and the price elasticity of electricity demand in Korea are 0.13 and -0.40, respectively.
최근 전세가격 상승과 저금리 저성장 시대에도 불구하고 금융 및 보험업의 산업 생산지수는 전 산업생산지수 대비 지속적으로 상승폭을 유지하면서 일반적인 상식에 반하는 현상이 나타나고 있다. 이에 본 연구에서는 금융업 산업생산지수와 전세가격 상승의 동태적 상관관계를 분석함으로써 전세가격 상승이 금융업 산업생산지수에 미치는 영향에 대해 분석하고자 했다. 이를 위해 전세가격지수와 거시경제 변수인 전 산업생산지수, 금융 및 보험업 생산지수의 변수를 정의하고, 공적분 관계가 없는 벡터자기회귀모형(VAR)을 이용하여 연구를 진행하였다. 2000년 1월부터 2015년 5월말까지 총 183개월의 시계열 데이터 분석결과 전세가격상승이 직접적으로 금융업 생산지수에 인과 관계를 나타내지는 않았으나 금융업 산업생산지수의 상승이 전세가격 상승에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 곧 전세가격의 구조적 변화와 주택금융의 관계 분석을 통해 실질적인 주택 관련 정책이 금융산업에 직접적인 영향을 줄 수 있음을 시사한다.
The purpose of this paper to study on measuring method in technical progress. Technology is combination method of raw material and capital, land, labour. The first step to technical Progress is COBB-DOUGLAS production function, so technical progresses are important role in economic growth and development. General production function from Y=f(K, L, T) and COBB-DOUGLAS production function Y=${AK^I}{L^b}$ is first condition. Technical progress is saving of production factor In capital saving, labour saving, neutral saving. Marred Hicks Robinson has Insist on technical progress by each view of production factor, but, what is most excellent measuring method of technical progress\ulcorner I : productivity index method. II : Gross Production function method. Productivity method used in every products level in weight values, gross method function method used in production factor attributed to products. Above two measuring method has delicate problem in each input factor, substitution relation and production factor simultaneously linked each others This basic problem based on technical progress is not solubable in this time.
Reducing waste for the efficiency of production is becoming more important because of the rapidly changing market circumstances and the rising material and oil prices. The dispatching also has to consider the characteristic of production circumstance for the efficiency. The production circumstance has the non-identical parallel machines with rework rate since machines have different capabilities and deterioration levels in the real manufacturing field. This paper proposes a dispatching method, FTLR (Flow Time Loss Index with Rework Rate) for production efficiency. The goal of FTLR is to minimize flow time based on such production environments. FTLR predicts the flow time with rework rate. After assessing dominant position of expected flow time per each machine, FTLR performs dispatching to minimize flow time. Experiments compare various dispatch methods for evaluating FTLR with mean flow time, mean tardiness and max tardiness in queue.
비정형 건축곡면의 패널분할 최적화 정도를 평가하기 위한 여러 가지 최적화 평가기법들이 개발되어 적용되고 있으나 이러한 평가기법과 평가지표들은 독립성, 보편성을 확보하고 있지 못하다. 그러므로 본 연구에서는 비정형곡면 패널분할 최적화 평가기법 및 평가지표에 관한 사례 및 선행연구 고찰을 통한 독립성 및 보편성이 확보되는 비정형 곡면 패널분할 최적화의 정량적 평가를 위한 평가항목 추출과 평가지표의 제안이 이루어진다. 제안된 세 가지 패널분할 최적화 평가항목은 원형 충실도, 생산 용이성, 연속성이며, 원형 충실도를 위한 평가지표로는 곡면 일치, 생산 용이성을 위한 평가지표로는 평면성, 평면 패널 비율, 연속성을 위한 평가지표로는 접선 연속성, 사이 간격이 제안되었으며 그 산출방법이 함께 제안되었다.
Purpose: In this paper, we developed a reliability index (RI) to efficiently compare reliability of products based on the design, development and production information such as reliability tests, quality, product life-cycle management. RI also can be applied to reliability prediction of a novel product as well as comparison evaluation among existing products. Methods: For evaluating RI, we proposed evaluation process which is composed of five steps. Target modules are selected based on warranty data and correlation analysis. Scores of selected target modules are calculated by scoring function. Finally, weights of RI model are determined by optimization method. Results: This paper presented an empirical analysis based on failure data of mobile devices. In this case study, we demonstrated that there is a direct correlation between evaluated RI and field failure probability of each product. Conclusion: We proposed the index for comprehensive and effective assessment of product reliability level. From the procedure of this study, we expected to be applied for reliability estimation of novel products and deduction of field failure-related factors.
전 세계적으로 기술의 융합은 과학기술 분야에서 메가트렌드를 형성하고 있으며 선진국에서는 자국이 보유한 강점 기술을 기반으로 하는 새로운 융합기술의 도출에 주력하고 있다. 융복합과제의 융합지수를 도출함에 있어서 임의로 융합지수를 올리기 위한 조작이 가능하고, 사업계획서의 내용과 다소 차이가 있는 항목들이 추가되어 융합지수가 산출되는 등의 문제점이 예상되지만 평가 시에 이를 검증하기가 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 융복합과제에 대한 융합지수 도출 시 연계되는 항목을 정하여 일관성을 유지할 수 있도록 하고, 평가 시 에도 이를 쉽게 확인할 수 있도록 하는 방안에 대해 제시하였다.
Purpose - This article analyzes the impact of macroeconomic variables of the United States, China, and Korea on KOSPI and VKOSPI, in that United States and China have a great influence on Korea, having an export-driven economy. Design/methodology/approach - The influence of US, China, and Korea interest rates, industrial production index, consumer price index, US employment index, Chinese real estate index, and Korea's foreign exchange reserves on KOSPI and VKOSPI is analyzed on monthly basis from Jan 2012 to Aug 2023, using multifactor model. Findings - The KOSPI showed a positive relationship with the U.S. industrial production index and Korea's foreign exchange reserves, and a negative relationship with the U.S. employment index and Chinese real estate index. The VKOSPI showed a positive relationship with the Chinese consumer price index, and a negative relationship with the U.S. interest rates, and Korean foreign exchange reserves. Next, dividing the analysis into two periods with the Covid crisis and the analysis by country, the impact of US macroeconomic variables on KOSPI was greater than Chinese ones and the impact of Chinese macroeconomic variables on VKOSPI was greater than US ones. The result of the forward predictive failure test confirmed that it was appropriate to divide the period into two periods with economic event, the Covid Crisis. After the Covid crisis, the impact of macroeconomic variables on KOSPI and VKOSPI increased. This reflects the financial market co-movements due to governments' policy coordination and central bank liquidity supply to overcome the crisis in the pandemic situation. Research implications or Originality - This study is meaningful in that it analyzed the effects of macroeconomic variables on KOSPI and VKOSPI simultaneously. In addition, the leverage effect can also be confirmed through the relationship between macroeconomic variables and KOSPI and VKOSPI. This article examined the fundamental changes in the Korean and global financial markets following the shock of Corona by applying this research model before and after Covid crisis.
Utilization of the aggregation concept applied in economics has been a traditional way of describing the state of an economic system and of predicting the future economic conditions. In addition, certain aggregate variables have also played a crucial role as indicators of the business cycle. Quick examples would be the price index, the productivity changes, the industrial production index, GNP, and so on. The methods of aggregation could be either simple summations, like GNP, or sophisticated weighted average, like the price index.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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