• 부동산연구
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• 제27권1호
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• pp.45-57
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• 2017

본 연구에서는 물류부동산의 가격결정에 영향을 미치는 요인에 대하여 헤도닉 가격 모형을 이용하여 분석하였다. 연구의 분석을 위하여, 2006년부터 2015년까지 10년간 경기도지역에서 거래된 물류센터의 실거래 사례를 전수 조사하였다. 또한 매매가격 형성요인으로 건물특성, 경제특성, 투자특성 및 시간특성을 설정하였고, 헤도닉 가격 모형을 활용하여 다중회귀분석을 실시하였다. 분석결과, 첫째, 규모의 경제에 대한 선호도 경향으로 인하여 대형면적의 매매가격이 높게 형성되었고, 둘째, 간접투자의 경우에 더욱 적극적인 투자성향으로 인하여 직접투자의 경우보다 매매가격이 상대적으로 높게 나타났으며, 셋째, 물류센터의 투자에 대한 다양한 노하우를 보유한 외국인투자자가 매매가격을 주도하고 있는 것으로 판단된다. 본 연구를 통하여 물류센터에 대한 투자의사 결정의 판단기준을 제시하고자 한다.

• 한국태양에너지학회 논문집
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• 제33권5호
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• pp.41-50
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• 2013

Economic feasibility study using weighted average variable Jeju System Marginal Price, SMP, was conducted for Gasiri wind farm of Jeju Island. To predict the variable Jeju SMP, generator share ratio for SMP was calculated from the real time wind power production and the power demand data for years. Also, sensitivity analysis on Net Present Value, NPV, and Benefit/Cost Ratio, B/C ratio, were performed to clarify which factors are more important in assessing economic feasibility. The result shows that the Gasiri wind farm has a minimum of 110 billion won and a maximum of 132 billion won difference between fixed and variable SMP. Also, Capacity Factor, C.F., had the highest sensitivity for NPV, followed by SMP. Accordingly, when economic analysis for a potential wind farm site is carried out, the variable SMP as well as C.F. should be considered for more accurate assessment of the wind farm.

• 한국지진공학회논문집
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• 제27권6호
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• pp.311-320
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• 2023

When an earthquake occurs, the severity of damage is determined by natural factors such as the magnitude of the earthquake, the epicenter distance, soil properties, and type of the structures in the affected area, as well as the socio-economic factors such as the population, disaster prevention measures, and economic power of the community. This study evaluated the direct economic loss due to building damage and the community's recovery ability. Building damage was estimated using fragility functions due to the design earthquake by the seismic design code. The usage of the building was determined from the information in the building registrar. Direct economic loss was evaluated using the standard unit price and estimated building damage. The standard unit price was obtained from the Korean Real Estate Board. The community's recovery capacity was calculated using nine indicators selected from regional statistical data. After appropriate normalization and factor analysis, the recovery ability score was calculated through relative evaluation with neighboring cities.

• 문화기술의 융합
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• 제9권6호
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• pp.251-256
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• 2023

국제 경유 가격은 산업, 교통 및 에너지 생산과 같은 여러 분야에서 중요한 역할을 수행하며, 세계 경제와 국제 무역에도 큰 영향을 미친다. 특히, 국제 경유 가격의 상승은 소비자에게 부담을 주고 인플레이션의 원인이 될 수있다. 그러나 기존 연구들은 주로 휘발유에 초점을 맞추어 진행되었다. 따라서 본 연구는 국제 경유 가격 예측 모델을 제안하고자 한다. 이를 위해 다양한 세계 경제 지표들을 활용하여 머신러닝 방법론 중 하나인 선형 회귀 모델로 학습한다. 해당 모델은 세계 경제 지표들과 국제 경유 가격 간의 관계를 명확하게 파악함과 동시에 높은 정확도로 예측한다. 이는 시장 변화를 비롯한 전반적인 경제 흐름 파악에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제16권1호
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• pp.27-63
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• 2007

본 연구는 OPEC의 감산합의 또는 투기적 비축 등과 같은 전략적 또는 자발적 수출제약으로 인해 필요한 원유를 충분히 확보하지 못할 때 발생하는 원유공급 위기가 우리 경제에 미치는 효과를 분석하였다. 원유가격의 변화가 예측이 불가능한 현상으로 가정하고 외생적인 변수로 간주하는 기존의 연구와 달리, 본 연구는 자발적 수출제약으로 인해 원유가격이 내생적으로 결정되는 동태적 연산 가능 일반균형 모형을 이용하여 원유공급 위기에 따른 파급효과를 분석하였다. 본 연구의 분석시나리오는 IEA의 단계별 비상조치에 근거하여 원유공급량이 BaU 대비 7%와 12% 감소하는 경우로 설정하였다. 모의실험 결과 원유공급이 7%와 12% 감소하면 원유도입가격은 약 17.3%와 33.5% 증가할 것으로 예측된다. 이에 따른 경제성장률은 약 0.52%p와 0.96%p 감소하는 것으로 추정된다. 다시 말하면 원유도입가격이 1% 증가하면 경제성장률은 0.03%p 감소하는 것에 해당한다. 반면 소비자물가는 0.8%p와 1.51%p 증가하여, 원유도입가격이 1% 증가하면 소비자물가는 약 0.045% 증가할 것으로 예측된다. 원유공급 위기가 발생하면 전력의 생산량은 감소하고 전력가격은 수요 감소로 인해 1차년도에 약간 감소하다가 생산비용 증가효과로 인해 전력가격은 상승하는 것으로 추정된다. 전원 믹스에 미치는 효과를 살펴보면, 석유제품의존도가 높은 화력과 자가발전의 생산량 감소가 상대적으로 큰 것으로 나타난다. 원유의 공급위기로부터 직접적인 영향을 받는 석유제품은 큰 폭으로 하락하는 반면 석탄과 열에너지는 대체효과로 인해 오히려 소비량이 증가하는 것으로 추정된다. 액화천연가스는 당해 연도에는 경기침체와 함께 소비량이 줄어들지만 시간이 지날수록 석유와의 대체관계로 인해 소비량이 증가할 전망이다. 생산량이 대폭 감소하는 석유제품산업은 가격이 큰 폭으로 상승하여 판매액은 오히려 증가한다. 열에너지와 석탄산업은 대체효과로 인해 생산량이 증가하는 반면 그 외의 모든 산업은 원유공급 위기가 발생하면 생산량과 생산액 모두 감소하는 것으로 나타난다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제6권3호
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• pp.151-162
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• 2018

In deriving the economic order quantity (EOQ) formula, it is tacitly assumed that the buyer has to pay product price while receiving the product from the supplier. However, as a marketing policy, some suppliers permit a delay in payments to the buyers to increase demand for the product they made. Credit transactions would have a positive effect on both suppliers and buyers. For a supplier who offers trade credit, it is an effective means of price differentiation to increase the demand for the product. Availability of opportunity to delay the payment in buyer effectively reduces the cost of holding stocks and therefore, the buyer has a lot of price options to choose his sales price for a customer. Since the buyer's order is affected by the customer's demand, the problems of determining the sales price and EOQ are interdependent and must be solved simultaneously. From this perspective, this paper evaluates the problem of determining the optimal sales price and EOQ for the buyer at the same time when the supplier allows a delay in payments for the product whose demand is represented as a function that decreases linearly with the sales price. For the analysis, it is also assumed that inventory is exhausted not only by customer's but also by decay.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.51-58
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• 2022

Various studies have been conducted from the past to the present because stock price forecasts provide stability in the national economy and huge profits to investors. Recently, there have been many studies that suggest stock price prediction models using various input data such as macroeconomic indicators and emotional analysis. However, since each study was conducted individually, it is difficult to objectively compare each method, and studies on their impact on stock price prediction are still insufficient. In this paper, the effect of input data currently mainly used on the stock price is evaluated through the predicted value of the deep learning model and the error rate of the actual stock price. In addition, unlike most papers in emotional analysis, emotional analysis using the news body was conducted, and a method of supplementing the results of each emotional analysis is proposed through three emotional analysis models. Through experiments predicting Microsoft's revised closing price, the results of emotional analysis were found to be the most important factor in stock price prediction. Especially, when all of input data is used, error rate of ensembled sentiment analysis model is reduced by 58% compared to the baseline.

• 에너지공학
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• 제23권1호
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• pp.7-20
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• 2014

본 연구에서는 전국적으로 48만ha에 걸쳐 연료림으로 조성되어 있는 리기다소나무를 에너지연료로 활용하기 위해 최적의 생산시스템을 개발하고 이에 따른 공급가격과 전기 열 판매가격 및 이용률 등을 고려한 우드칩 연료한계가격을 산출하였으며 다양한 시나리오에 따른 경제성 민감도 분석을 수행하였다. 열 및 발전 전용시설에서의 경제성을 결정짓는 가장 중요한 변수는 연료공급가격이다. 열 전용시설에서는 본 연구에서 제안된 모든 생산시스템에서 생산되는 우드칩 연료의 활용이 가능하며 발전 전용시설에서는 생산비가 가장 높은 연료사용에는 일부 한계가 있으나 전기 판매가격이 현재의 SMP(pitch pine : 계통한계가격)보다 높아지거나 이용률이 80%이상으로 되는 경우 모두 활용 가능한 것으로 분석되었으며, 더욱이 RPS제도 시행에 따른 신재생에너지 인증서(REC:Renewable Energy Certificate)편익과 온실가스 절감효과로 CDM(Clean Development Mechanism)편익 등을 고려할 경우 충분히 활용 가능한 것으로 분석되었다. 따라서, 국내 발전부문에서의 RPS 공급의무율 이행을 위해서 산림 바이오매스의 활용이 적극 권장된다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제14권4호
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• pp.63-77
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• 1992

우리나라 주가변화(株價變化)의 절반 이상이 거시경제변수(巨視經濟變數)의 움직임에 의하여 설명되며, 특히 국제수지(國際收支) 및 산업생산(産業生産)의 움직임이 주가변화에 큰 영향을 미치는 것으로 나타나고 있다. 다른 한편으로는 주식시장(株式市場)이 상대적으로 안정적이었던 1985년까지의 기간중에는 주가변화(株價變化)가 설비투자의 움직임을 잘 설명하고 있음이 발견되었다. 반면에 주식시장이 규모면에서 크게 확대되고 주가(株價)의 변동폭이 컸던 1986년 이후의 기간중에는 설비투자(設備投資)와 주가변화(株價變化)간의 연계성이 거의 없는 것으로 나타나고 있다. 이러한 주가(株價)와 실물경제(實物經濟) 사이의 관계가 주는 정책적(政策的) 시사점(示唆點)은 단기적이고 직접적인 시장개입(市場介入)을 통한 주식시장 부양정책은 한계가 있으며 보다 근본적으로는 실물경제의 안정과 착실한 성장기조의 회복만이 증시안정(證市安定)에 기여할 수 있다는 것이다. 아울러 주식시장(株式市場)이 기업의 투자재원 조달창구로서의 역할을 효율적으로 수행하기 위해서는 주식시장의 안정(安定)이 선행되어야 한다는 것이다.

• 한국가금학회지
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• 제39권3호
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• pp.233-239
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• 2012

농업 관측에서 제공하고 있는 육계 가격 전망치들은 관련산업에 종사하는 생산자나 기업들에게 매우 중요함에도 불구하고, 예측 자료에 대한 객관적인 평가에 대한 연구가 전무한 실정이다. 본 연구에서는 농업 관측에서 제공하고 있는 육계 가격 전망치의 예측 성과에 대해 정확성에 기초한 검정뿐만 아니라 분류 기반 검정 등 포괄적인 평가를 실시하였다. 분석 결과, 농업 관측 육계 가격의 전망치는 가능한 정보의 활용이나 예측 오류 측면에서 효율적이며, 가격 변화의 방향도 월간에 59%, 연도 간에는 80% 이상 정확하게 예측하는 등 전반적으로 가격 예측을 성공적으로 수행하고 있음을 알 수 있다. 그러나 예측치들이 일관되게 과소 추정되는 경향이 있고, 예측 구간이 32% 이상 실제 가격을 포함하고 있음에도 불구하고, 단순 모형에 대한 상대적인 성과가 통계적으로 유의하지 않은 점 등은 개선되어야 할 필요가 있을 것이다. 이상의 결과를 토대로 볼 때 농업 관측 센터에서 현재 활용하고 있는 예측 기법을 자체적으로 평가해 보고, 다양한 대안적 예측 기법과의 비교 평가를 통해 육계 가격 전망치를 개선할 여지가 있는지를 검토 해보는 것은 의미가 있다고 할 것이다.