• 한국산림과학회지
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• 제108권4호
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• pp.592-599
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• 2019

본 연구는 수간재적과 상관관계가 높은 흉고직경과 수고를 독립변수로 하여 우리나라 일본잎갈나무의 수간재적 추정식을 개발하고자 하였다. 전국의 분포하고 있는 일본잎갈나무를 총 2,840본의 표준목을 벌채하여 수간고별 직경과 수간석해 자료를 수집하여 생장특성을 조사하였다. 6개의 수간재적모델의 적합도 검정을 위하여 적합도지수, 편차, 평균절대편차, 변이계수를 이용하여 모델의 적합성을 판단하였다. 최종 선정된 모델은 흉고직경만을 이용한 Model 1(V=a+bDBH²), 흉고직경과 수고를 이용한 Model 4(V=a+bDBH²H)가 최적의 모델로 선정되었다. 비선형회귀분석을 통한 모델의 절편과 기울기계수인 a, b는 0.05수준에서 통계적으로 유의한 값을 보였다. 적합도지수는 94%~99%로 나타났고, 편차는 두 모델이 0에 근접하였으며, 평균절대편차는 0.01~0.05, 변이계수는 5.97~14.43으로 높은 적합도를 보였다. 본 연구에서 제시된 수간재적모델을 이용하여 현장에서 흉고직경 또는 흉고직경과 수고를 측정한 후 바로 재적을 추정할 수 있으며, 산림경영에 필요한 기초 정보를 제공해 줄 것이다.

• 한국산림과학회지
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• 제100권3호
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• pp.402-407
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• 2011

본 연구의 목적은 경북 봉화 지역에 분포하는 소나무림을 대상으로 수관의 수직적 구조, 수관연료밀도, 수관특성을 분석하고, 수관연료량 추정을 위한 회귀모형을 개발하는 것이다. 소나무림에 대한 수관의 수직적 구조에서 연료량 비율은 수관의 중간부분이 가장 높은 것으로 나타났으며, 수관연료량에서 잎과 가지가 차지하는 비율은 잎 25%, 직경 1 cm이하 가지 33%로 수관화 확산 시 이용 가능한 수관연료량은 총 58%를 차지하는 것으로 나타났다. 봉화 지역 소나무림에 대한 평균 수관연료밀도는 $0.45kg/m^3$으로 매우 높게 나타났고, 잎과 1 cm이하의 이용 가능한 연료밀도는 $0.27kg/m^3$으로 나타났다. 선형회귀식과 비선형회귀식을 이용하여 이용 가능한 수관연료량과 전체 수관연료량을 추정한 결과, 선형회귀식의 경우 결정계수($R^2$)가 각각 84%, 88%로 나타난 반면에, 비선형회귀식의 경우 결정계수가 각각 90%, 95%로 더 높게 나타났다. 본 연구에서 제시된 상대생장식은 봉화 지역 소나무림의 산불관리와 수관화모델에 대한 정량적인 연료량 정보를 제공해 줄 수 있다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제61권3호
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• pp.461-473
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• 2022

팥나방은 콩과작물 특히 팥을 가해하는 해충으로 알려져 있다. 본 연구는 팥나방의 생물적 특징을 알아보기 위해 발육단계별 발육기간, 성충의 수명과 번식능력을 7, 10, 13, 16, 19, 22, 25, 28, 31, 34℃ 항온조건에서 조사하였다. 알은 7℃와 34℃를 제외한 모든 항온조건에서 부화하였고 유충은 13~28℃ 온도조건에서 성공적으로 성충으로 발육하였다. 알의 발육기간은 25℃까지 온도가 상승할수록 짧아지다가 이후 온도에서 길어지는 경향을 보였다. 유충, 번데기의 발육기간과 성충수명은 온도가 상승할수록 감소하였다. 팥나방 발육단계별 발육 최저, 최고 한계는 LRF와 SSI모델을 이용하여 계산하였고 발육영점온도와 유효적산온일도는 선형회귀분석을 이용하였다. 1령 유충 부화부터 성충출현까지의 발육영점온도와 유효적산일은 9.1℃와 264.5DD였다. SSI모델을 이용한 부화부터 성충출현까지 발육최저 및 최고온도는 20.0℃과 32.3℃였고 이들간의 차이 즉 발육적정온도범위는 12.3℃였다. 온도와 관련된 팥나방 성충의 생존과 산란특성을 이용하여 산란모형을 작성하였다. 본 연구에서 제시한 온도발육모형과 산란모형은 야외에서 팥나방의 개체군동태를 이해하고 콩과작물의 종합적인 해충군관리체계 확립에 기여할 것으로 보인다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.123-139
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• 2019

국내 NPL (Non performing loan) 시장은 1998년에 형성되었지만, 본격적으로 활성화 된 시기는 2009년으로 역사가 짧은 시장이다. 이로 인해 NPL 시장에 대한 연구도 아직까지는 활발히 진행되지 않고 있는 상황이다. 본 연구는 NPL 시장의 각 물건 별 기준 수익률 달성 유무를 예측할 수 있는 모델을 제안한다. 모델 구축에 사용되는 종속변수는 물건 별 최종 수익률이 기준 수익률 수치 도달 여부를 나타내는 이항변수를 사용하였고, 독립변수로는 물건의 특성을 나타내는 11개의 변수를 대상으로 one to one t-test와 logistic regression stepwise, decision tree를 수행하여 의미있는 7개의 독립변수를 선별하였다. 그리고 통상적으로 사용되는 기준 수익률 수치(12%)가 의미있는 기준 수치인지 확인하기 위해 수치 값을 조절해가며 종속변수를 산출하여 예측모델을 구축해보았다. 그 결과 12%의 기준 수익률 수치로 산출한 종속변수를 이용하여 구축한 예측모델의 평균 Hit ratio가 64.60%로 가장 우수하다는 결과를 얻었다. 다음으로 선별된 7개의 독립변수들과 12%를 기준으로한 수익률 달성유무 종속변수를 이용하여 판별분석, 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 인공신경망, 유전자알고리즘 선형 모델의 5가지 방법론을 적용해 예측모델을 구축해보았다. 5가지 방법론으로 도출한 예측 모델 간 Hit ratio를 비교한 결과 인공신경망을 이용하여 구축한 예측모델의 Hit ratio가 67.4%로 가장 우수한 결과를 도출해내었다. 본 연구를 통해 추후 NPL시장 신규 물건 매매에 있어서 7가지의 독립변수들과 인공신경망 예측 모델을 활용하는 것이 효과적임을 증명하였다. 물건의 12% 수익률 달성 여부를 사전에 예측해봄으로써 유동화회사가 투자 의사결정을 하는 데에 도움을 줄 것으로 예상하며, 나아가 NPL 시장의 거래가 적정한 가격 선에서 진행됨으로 인해 유동성이 더욱 높아질 것이라 기대한다.

• 한국토양비료학회지
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• 제32권2호
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• pp.95-108
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• 1999

충북 진천, 음성, 괴산, 중원군과 충남 천원군, 그리고 경북 청도, 성주, 안동군에 분포하는 101개 연초 경작지에 대하여 토양의 화학성 및 토양도 자료들을 이용한 토양 비옥도를 평가하기 위하여 1985년부터 2년 동안포장시험이 수행되었으며 또한 동일 토양에 대한 포트시험도 병행하여 서로 비교하였다. 무비구의 연초 수량을 토양 비옥도 요인으로 고려하여 9개 화학성과 10개 토양도 자료들을 포함하는 19개 독려변수들로 평가하였다. 19개 독립변수들은 11개의 정량적 지표들과 9개의 정성적 지표들로 구분하여 BAS의 REO와 CLM model로 다중선형 회귀분석을 수행하였다. 무비구 연초 수량은 최저치와 최고치 간에 포트시험의 경우 5.0-5.5배, 포장시험의 경우 8.2-14.9배의 차이를 보여 공시토양의 다양한 비옥도 특성을 나타냈다. 무비구 수량과 밀접한 상관을 보인 화학적 지표는 포장시험과 포트시험간뿐 아니라 년차 간에도 상이하였으며, 또한 포장시험의 무비구 수량에 기여하는 정량적 지표들의 표준화 편회귀계수는 모두 1.0 미만을 보여 비옥도 평가를 위한 탄일 유효도지표의 선발이 어렵다는 것을 시사하였다. 비옥도에 대한 독립변수들의 다중선형회귀 평가는 단일 지표에 의한 평가보다 매우 양호하였으며 화학적 지표들 이외에 토양도의 정량적 및 정성적 지표들을 평가에 포함시킴에 따라 결정계수($R^2$)는 점진적으로 증가되었다. 즉 예를 들면 1985년도 무비구 수량에 대한 다중선형회귀의 결정계수는 단일지표 $NO_3-N$ 함량에 의한 평가 0.244에 비하여 화학적 지표들에 의한 평가는 0.422, 토양도의 정량적 지표들의 추가되면 0.503, 그리고 정성적 지표들을 추가하면 0.633으로 증가되었다. 따라서 토양 화학성 이외에 토양도 자료들을 포함하는 정량적 및 정성적 지표들에 의한 다중선형회귀 분석방법은 연초 경작지의 비옥도 평가를 위한 유의성 있는 모델로 추정되었다.

• 한국토양비료학회지
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• 제12권1호
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• pp.15-23
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• 1979

본(本) 연구의 제(第)1보(報)에서 추출(抽出)된 비옥도(肥沃度) 구성인자(構成因子)의 인자평점(因子評点) 및 현지조사(現地調査)에서 얻은 기타(其他) 환경인자(環境因子)를, 설명변수(說明變數)로 취(取)하고, 현지(現地)에서 청취조사(聽取調査)로부터 얻어진 쌀 수확량(收穫量)을 목적변수(目的變數)로 하여 다중회귀(多重回歸) 분석(分析)과 하야시의 수량화(數量化) 이론(理論) I (Hayashi's theory of quantification No.1)를 적용(適用)하여 생산력을 추정(推定)한 결과(結果)는 다음과 같다. (1) 시료(試料) 개체(個體)에 대하여 얻어진 다섯개의 인자평점(因子評点)을 설명변수(說明變數)로 하여 다중회귀분석(多重回歸分析)을 행(行)한 결과(結果) 중상관계수(重相關係數)가 0.43으로 추정(推定) 정도(程度)가 낮았다. (2) 비옥도(肥沃度) 인자간(因子間)의 상호작용(相互作用)을 고려(考慮)하여 직선회귀(直線回歸) 모델을 이차방정식(二次方程式)으로 변형(變形)시켜 생산력(生産力)을 추정(推定)한 결과(結果) 중상관계수(重相關係數)가 0.59로써 추정정도(推定精度)는 약간 높아졌으나 만족할 수 있는 추정식(推定式)은 얻지 못하였다. (3) 답(畓) 토양(土壤)에서 쌀의 생산력(生産力)을 지배(支配)하는 인자(因子)로서 비옥도(肥沃度)는 물론(勿論) 중요(重要)하지만 다른 환경인자(環境因子)의 영향(影響)도 받을 것으로 사료(思料)되어 비옥도군(肥沃度群), 수분공급(水分供給)의 양부(良否), 토양배수(土壤排水)의 양부(良否), 기후대(氣候帶), 표토(表土)의 점착성(粘着性), 표토(表士)의 결시성(結持性), 토성(土性) 및 하층토(下層土)의 구조발달정도(構造發達程度) 등(等)을 설명변수(說明變數)도 취(取)하여 하야시의 수량화(數量化) 이론(理論) 1을 적용(適用)하여 생산력(生産力)을 추정(推定)한 결과(結果) 중상관계수(重相關係數)가 0.9였고, 이들 인자(因子)들 중(中) 비옥도군(肥沃度群), 수분공급(水分供給) 및 기후대(氣候帶) 인자(因子)가 생산력(生産力)에 크게 기여(寄與)하고 있는 것으로 나타났다.

• 한국토양비료학회지
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• 제33권4호
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• pp.221-233
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• 2000

무비구 고추 및 연초의 생산력 검정으로 밭 토양의 비옥도를 평가하기 위하여 토양의 화학성 이외에 지형 및 토양도 조사자료가 포함된 지리정보시스템의 활용 가능성이 검토되었다. 고추재배 포장 64개소(96년 22개, 97년 20개, 98년 22개)와 연초재배 포장 67개소(96년 23개, 97년 25개, 98년 19개)를 포함한 전체 131개 경작지에서 포장이 1996년부터 1998년까지 3년 동안 충북 청원군, 음성군, 보은군, 괴산군, 진천군, 충주시 등 6개 군에서 다양한 비옥도 특성을 갖도록 선정되어 고추와 연초 각각에 대한 포장시험이 수행되었다. 무비구 고추 건물중과 연초 건엽중 및 양분(질소, 인산, 칼륨) 흡수량은 토양의 비옥도로 고려하여 13개 화학성과 12개 지리정보시스템 자료를 포함한 25개 독립 변수들로 평가하였다. 25개 독립변수들은 15개의 정량적 변수들과 10개의 정성적 변수들로 구분하여 SAS의 REG와 GLM 모델에 의한 다중선형회귀분석으로 비옥도를 평가하였다. 매년 선정된 시험포장의 무비구 고추 건물중과 연초 건엽중은 최대치와 최소치가 약 5배의 차이를 보이며 다양한 비옥도를 나타냈다. 비옥도에 대한 다중선형회귀 평가는 단일 지표에 의한 평가 신뢰도보다 양호하였으며 화학적 지표들 이외에 정량적 및 정성적 GIS 지표들을 포함시킴에 따라 더욱 증진되었다. 그러나 고추와 연초 두 작물간의 다중선형회귀 분석에 의한 평가결과는 차이를 보였으며 고추보다 연초의 평가에서 양호하였다. 실례로 다중선형회귀에 의한 무비구 연초 건엽중의 변이성 예측은 화학성들에 의해 34.2%, 정량적 GIS 변수들의 추가의 35% 그리고 정량적 및 정성적 변수들의 추가로 72.5%까지 설명되어 단일지표 $NO_3-N$에 의한 21.7%에 비하여 크게 증가되었다. 따라서 정량적 및 정성적 변수 둘다를 평가에 포함할 수 있는 다중선형회귀 분석에 의한 비옥도 평가는 보다 신뢰성 있는 접근방법으로 확인되었다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제31권1호
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• pp.169-206
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• 2009

본 연구는 1990년대 이후의 한국경제의 성장패턴을 이해하기 위한 노력의 일환이다. 이를 위해, 본 연구에서는 Blanchard and Quah(1989)가 제시한 바와 같이 장기제약식하의 구조적 벡터자기회귀추정법(Structural Vector Auto Regression: SVAR)에 의거하여 우리나라의 경제를 오늘에 이르게 한 다양한 충격들을 식별하고 각각의 상대적 기여도를 구분하고자 하였다. 보다 구체적으로는 Blanchard and Quah의 2-변수 모형과 이를 확장한 3-변수 모형, 그리고 New Keynesian류의 선형모형을 변형시킨 두 개의 모형을 분석하였다. 특히, 후자의 두 모형은 1997년 외환위기 이후 있었던 외환시장체제(고정환율제도에서 변동환율제도)와 통화정책기조(통화총량제에서 물가목표제)의 변화를 반영하도록 구성되었다는 점에서 의의를 갖는다. 이러한 각 모형으로부터의 추정 결과를 충격반응 및 예측오차분해 분석의 형식으로 정리 비교한 결과 다음과 같은 두 가지 공통점을 발견할 수 있었다. 첫째, 경제성장률의 변동은 생산성의 충격에 주로 기인하며, 이와 같은 경향은 2000년대 이후 더 강해진 것으로 보인다. 이는 2000년대 이후 우리 경제의 성장이 잠재성장률과 밀접한 관계를 갖고 있음을 시사한다. 둘째, 2000년대 이후 충격반응의 크기나 지속성이 전반적으로 줄어드는 경향이 있다. 무역의존도가 높은 우리 경제상황에 비추어 2000년대의 전 세계적인 저(低)금리, 저(低)인플레이션 및 견실한 성장세, 그리고 중국경제의 부상이 자본 및 수출 수입 수요의 안정적인 확보를 도모하여 특히 각 부문 충격이 경제에 미치는 영향을 반감시켰을 개연성이 있다. 분석에 사용된 모형과 식별에 사용된 충격의 다양한 조합에도 불구하고 위의 두 가지 패턴은 일관되게 관측되고 있음에 비추어 볼 때, 2000년 이후 우려되고 있는 우리나라의 경제성장률 저하 현상은 잠재성장률 하락에 주로 기인하는 것으로 판단된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제23권4호
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• pp.329-339
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• 2021

콩은 논 대표적인 밭작물로써 온도, 수분, 토양과 같은 환경 조건에 민감하기 때문에 재배 시 포장 관리가 매우 중요하다. 작물 상태를 비파괴적, 비접촉적 방법으로 측정할 수 있는 분광 기술을 활용한다면 작황 예측, 작물 스트레스 및 병충해 판별 등 생육 진단 및 처방을 통해 품질과 수확량을 높일 수 있다. 본 연구에서는 회전익 무인기에 탑재된 다중분광 센서를 이용하여 시험 포장에서 콩 생육 추정 모델 개발하고 재현성을 확인하기 위해 농가 포장에 검증을 수행하였다. 분광 데이터로 산출된 정규화 식생지수(NDVI, GNDVI), 단순비 식생지수(RRVI, GRVI)와 콩 생육 데이터(생체중, LAI)를 선형회귀분석을 실시하여 모델을 개발하였으며 괴산에 위치한 농가포장에서 검증을 실시하였다. 그 결과 생체중의 경우 정규화 식생지수를 이용 시 포화되기 때문에 단순비 식생지수 GRVI를 이용한 모델의 성능이 가장 높았다(R²=0.74, RMSE=246 g/m², RE=34.2%). 괴산 농가 포장에 생체중 모델 검증 결과 RMSE=392 g/m², RE=32%로 나타났으며 작부 체계별 나누어 검증 결과 단작 포장과 이모작 포장 생체중 모델은 RMSE=315 g/m², RE=26% 및 RMSE=381 g/m², RE=31%로 나타났다. 작부 체계별 포장과 적산온도가 유사한 연도별 시험 포장(2018+2020년, 2019년)을 나누어 생체중 모델 개발한 결과 단년도(2019년)의 성능이 높게 나타났다. 작부 체계별 적산온도가 유사한 검증과 기존 검증 간 비교 결과 단작 포장은 RMSE 및 RE를 기준으로 각각 29.1%와 34.3%로 개선되었으나 이모작 포장은 -19.6%, -31.3%로 저하되었다. 적산온도 이외의 환경 요인, 분광 및 생육 데이터 추가 시 다양한 환경 조건에서 재배되는 콩 생육을 추정 가능할 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.139-153
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• 2017

기업의 부도는 이해관계자들뿐 아니라 사회에도 경제적으로 큰 손실을 야기한다. 따라서 기업부도예측은 경영학 연구에 있어 중요한 연구주제 중 하나로 다뤄져 왔다. 기존의 연구에서는 부도 예측을 위해 다변량판별분석, 로짓분석, 신경망분석 등 다양한 방법론을 이용하여 모형의 부도 예측력을 높이고 과적합의 문제를 해결하고자 시도하였다. 하지만 기존의 연구들이 시간적 요소를 고려하지 않아 발생할 수 있는 문제점들을 갖고 있음에도 불구하고 부도 예측에 있어서 동적 모형을 이용한 연구는 활발히 진행되고 있지 않으며 따라서 동적 모형을 이용하여 부도예측모형이 더욱 개선될 여지가 있다는 점을 확인할 수 있었다. 이에 본 연구에서는 RNN(Recurrent Neural Network)을 이용하여 시계열 재무 데이터의 동적 변화를 반영한 모형을 만들었으며 기존의 부도예측모형들과의 비교분석을 통해 부도 예측력의 향상에 도움이 된다는 것을 확인할 수 있었다. 모형의 유용성을 검증하기 위해 KIS Value의 재무 데이터를 이용하여 실험을 수행하였고 비교모형으로는 다변량판별분석, 로짓분석, SVM, 인공신경망을 선정하였다. 실험 결과 제안된 모형이 비교 모형에 비해 우수한 예측력을 보이는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구는 변수들의 변화를 포착하는 동적 모형을 부도예측에 새롭게 제안하여 부도예측 연구의 발전에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.