• 조명전기설비학회논문지
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• 제29권11호
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• pp.53-58
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• 2015

Systemic heating and cooling air conditioning systems are popular in various industrial fields and even home. Recently, the rate of supply of this kind of multi-heat pump has been increased under ESCO financing supporting system. Generally the heat pumping system has a structural simplicity and easy installation benefits. and has good running efficiency under normal designed condition. But under extreme climate condition (over $+30^{\circ}C$, under $-10^{\circ}C$), this system exposes abnormal power consumption. It causes high progressive electric power rates and resultant peak power capacity of power plant. In this paper, a novel system concept of buffering refrigerant accumulator and constant pressure control system to relieve peak power load is proposed and this system's utility is verified with an prototype experimental system.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제17권3호
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• pp.473-481
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• 2010

본 연구는 최근에 활발히 연구가 진행 중인 항공수요 예측을 위하여 계절형 다변량 시계열 모형을 기반으로 하고 다른 모형과의 비교를 RMSE(Root Mean Square Error)를 기준으로 비교한 것이다. 여기서 싱가폴 국제항공유가, 수출액을 추가하여 예측성능을 좋게 하고자 한다.

• 국제지역연구
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• 제15권2호
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• pp.77-100
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• 2011

1997년 말에 시작된 외환위기 이후 약 10여 년간에 걸쳐서 생산요소가격이 지속적으로 하락하였다. 생산요소시장에서 요소가격의 전반적인 하락현상은 기업의 수익구조와 기업의 가격설정행위에 지대한 영향을 미친 것으로 추론할 수 있다. 본 논문은 요소가격의 변화로 인해 기업의 이윤율과 시장의 구조를 반영하는 마크업의 크기와 마크업의 경기역행성에 어떠한 변화가 일어났는가를 실증적으로 분석하였다. 이를 위해 해외중간재를 포함하고 규모보수불변과 AR(1) 기술진보를 전제하는 생산함수에 근거하여 소규모 개방경제에서의 마크업방정식을 설정하였다. 분석결과에 의하면 외환위기 이후의 생산요소가격의 하락은 한계비용의 하락을 초래하였고 이에 따라 제조업의 마크업 상승을 가져왔으며 특히 제조업가운데서 내구재보다는 비내구재의 마크업의 상승에 영향을 주었다고 할 수 있다. 또한 HP-filtered GDP와 마크업방정식의 구성요소와의 회귀분석결과는 마크업은 경기역행적으로 실질임금과 노동분배율은 경기순행적임을 입증하였으며 이자율과 해외중간재 수입물가지수는 경기역행적으로 그리고 나머지 요소분배율 모두 경기순행성을 밝히고 있다. 결론적으로 생산요소시장에서의 가격변화가 제조업의 마크업변동의 경직성에 기여해왔다고 할 수 있다.

• 재무관리연구
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• 제8권2호
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• pp.165-208
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• 1991

관측가능 확률과정, 관찰가능변수를 통한 확률과정의 형성과 조세를 중심으로 이 논문은 연속시간의 틀 속에서 재화시장의 수요 및 소비와 생산부문과 자본시장의 수요와 공급을 국민경제에 도입한 일반균형(一般均衡)의 경제분석방법(經濟分析方法)에 의하여 자본자산(資本資産)의 가격(價格)을 결정(決定)하는 일반모형(一般模型)을 제시한다. 이 모형에서는 특히 자본자산의 가격결정에 조세(租稅)가 미치는 영향을 심도있게 분석한다. 이 논문에서는 생산과 소비 그리고 자본자산의 수요와 공급 둥을 결정하는 변수들이 확률과정(確率過程)을 따르는데, 이 변수들을 직접 관찰할 수 있는 경우에 형성되는 자본자산(資本資産)의 가격결정모형(價格決定模型)을 정립한다. 그리고 확률과정의 변수를 직접 관찰할 수 없고 간접적으로 관찰할 수 있을 때에는 간접관찰이 가능한 변수와 확률과정의 변수와의 관계를 정립한 확률과정을 형성하여 자본자산(資本資産)의 가격결정모형(價格決定模型)을 정립한다. 이 모형에는 자산의 가격과 확률적 성질이 모형내에서 결정된다. 이 모형은 증권(證券)의 가격결정(價格決定), 이자율결정(利子率決定), 이자율(利子率)의 기간구조분석(期間構造分析), 이자율(利子率)의 위험구조분석(危險構造分析), 선물가격(先物價格)의 결정(決定) 등 다양하게 이용될 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권12호
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• pp.64-76
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• 2009

최근 무선 통신 기술이 발달함에 따라 유비쿼터스 환경과 그와 관련된 실용화 기술에 대한 관심이 크게 고조되고 있다. 그리고 유비쿼터스의 개념이 기존 IT 분야에 접목되면서 유비쿼터스 환경을 근간으로 한 자동화 시스템의 필요성이 부각되고 있다. 또한, 환율 상승과 고유가로 인해 대형 건물과 공공 기관에서의 에너지 절약 방안 수립에 대한 필요성이 강력히 대두되고 있다. 본 논문에서는 RFID/USN 기술을 이용하여 에너지 절약을 위해 전등, 난방기 그리고 에어컨과 같은 건물 내 전자기기의 전력 소비를 효율적으로 관리하는 절전관리 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 USN을 이용하여 전자기기에 대한 중앙 관리 및 상태 정보를 감시하고, USN을 이용하여 주변 환경 및 전력 소비에 대한 실시간 정보를 수집한다. 특히, 제안하는 시스템은 실시간 수집 된 정보를 분석하여 최상의 절전 효과를 가지는 지능형 스케줄러를 제공한다. 마지막으로, 본 논문은 제안하는 시스템을 다양한 환경에서 실험해 보고 기존 시스템과의 차별성과 현실성을 보인다.

• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제21권6호
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• pp.179-191
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• 2016

In addition to the measurement of the concentration of soil contaminants, the new idea of indicative parameters was proposed to validate the remedial works through the monitoring for the changes of soil characteristics after applying the clean up technologies. The parameters like CFU (colony forming unit), pH and soil texture were recommended as indicative parameters for land farming. In case of soil washing, water content and the particle size distribution of the sludge were recommended as indicative parameters. The sludge is produced through the particle separation process in soil washing and it is usually treated as a waste. The parameters like water content, organic matter content, CEC (cation exchange capacity) and CFU were recommended as indicative parameters for the low temperature thermal desorption method. Besides the indicative parameter, sampling methods in stock pile and the optimal minimum amount of composite soil sample were proposed. The rates of sampling error in regular grid, zigzag, four bearing, random grid methods were 17.3%, 17.6%, 17.2% and 16.5% respectively. The random grid method showed the minimum sampling error among the 4 kinds of sampling methods although the differences in sampling errors were very little. Therefore the random grid method was recommended as an appropriate sampling method in stock pile. It was not possible to propose a value of optimal minimum amount of composite soil sample based on the real analytical data due to the dynamic variation of $CV_{fund{\cdot}error}$. Instead of this, 355 g of soil was recommended for the optimal minimum amount of composite soil sample under the assumption of ISO 10381-8.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제32권3호
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• pp.1-32
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• 2010

본고에서는 글로벌 금융위기의 충격을 산출량에 장기적 중립성을 가지는 근원적 충격과 장기적 중립성을 가지지 않는 비근원적 충격으로 나누어 글로벌 금융위기 기간 중 근원적 충격이 물가안정목표 달성에 미친 영향을 분석하였다. 본고에서 보인 바와 같이 글로벌 금융위기가 수요에 미친 영향과 이로 인해 물가가 안정된 효과를 제대로 파악하지 못하면 향후 물가안정이 어려워질 수 있다. 농산물과 석유류 제품의 일시적 공급충격을 제거한 통상적 근원인플레이션을 기준으로 평가하면, 2007~09년 중 물가안정목표는 안정적으로 달성된 것처럼 보이고 향후 목표 달성도 무난해 보인다. 그러나 중앙은행의 통제 대상인 구조적 근원인플레이션을 기준으로 평가하면 매우 달라진다. 글로벌 금융위기를 전후한 수요충격으로 근원인플레이션이 크게 변동하였으며, 2007~09년 중 물가안정목표 달성은 글로벌 금융위기에 따른 마이너스 성장에 기인한 바가 크다. 또한 글로벌 금융위기 이후 각종 경기확대정책에 힘입어 경기가 빠르게 회복되면서 근원인플레이션이 급격하게 상승하고 있으므로 향후 적절한 출구전략을 마련해야 한다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제24권2호
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• pp.233-253
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• 2014

Can the stock market really be predicted? Stock market prediction has attracted much attention from many fields including business, economics, statistics, and mathematics. Early research on stock market prediction was based on random walk theory (RWT) and the efficient market hypothesis (EMH). According to the EMH, stock market are largely driven by new information rather than present and past prices. Since it is unpredictable, stock market will follow a random walk. Even though these theories, Schumaker [2010] asserted that people keep trying to predict the stock market by using artificial intelligence, statistical estimates, and mathematical models. Mathematical approaches include Percolation Methods, Log-Periodic Oscillations and Wavelet Transforms to model future prices. Examples of artificial intelligence approaches that deals with optimization and machine learning are Genetic Algorithms, Support Vector Machines (SVM) and Neural Networks. Statistical approaches typically predicts the future by using past stock market data. Recently, financial engineers have started to predict the stock prices movement pattern by using the SNS data. SNS is the place where peoples opinions and ideas are freely flow and affect others' beliefs on certain things. Through word-of-mouth in SNS, people share product usage experiences, subjective feelings, and commonly accompanying sentiment or mood with others. An increasing number of empirical analyses of sentiment and mood are based on textual collections of public user generated data on the web. The Opinion mining is one domain of the data mining fields extracting public opinions exposed in SNS by utilizing data mining. There have been many studies on the issues of opinion mining from Web sources such as product reviews, forum posts and blogs. In relation to this literatures, we are trying to understand the effects of SNS exposures of firms on stock prices in Korea. Similarly to Bollen et al. [2011], we empirically analyze the impact of SNS exposures on stock return rates. We use Social Metrics by Daum Soft, an SNS big data analysis company in Korea. Social Metrics provides trends and public opinions in Twitter and blogs by using natural language process and analysis tools. It collects the sentences circulated in the Twitter in real time, and breaks down these sentences into the word units and then extracts keywords. In this study, we classify firms' exposures in SNS into two groups: positive and negative. To test the correlation and causation relationship between SNS exposures and stock price returns, we first collect 252 firms' stock prices and KRX100 index in the Korea Stock Exchange (KRX) from May 25, 2012 to September 1, 2012. We also gather the public attitudes (positive, negative) about these firms from Social Metrics over the same period of time. We conduct regression analysis between stock prices and the number of SNS exposures. Having checked the correlation between the two variables, we perform Granger causality test to see the causation direction between the two variables. The research result is that the number of total SNS exposures is positively related with stock market returns. The number of positive mentions of has also positive relationship with stock market returns. Contrarily, the number of negative mentions has negative relationship with stock market returns, but this relationship is statistically not significant. This means that the impact of positive mentions is statistically bigger than the impact of negative mentions. We also investigate whether the impacts are moderated by industry type and firm's size. We find that the SNS exposures impacts are bigger for IT firms than for non-IT firms, and bigger for small sized firms than for large sized firms. The results of Granger causality test shows change of stock price return is caused by SNS exposures, while the causation of the other way round is not significant. Therefore the correlation relationship between SNS exposures and stock prices has uni-direction causality. The more a firm is exposed in SNS, the more is the stock price likely to increase, while stock price changes may not cause more SNS mentions.