본 연구는 한국노동패널(Korea Labor and Income Panel Study, KLIPS) 제1차~제15차년도 자료와 환경부에서 제공하는 수질자료를 이용하여, 개인의 전반적인 생활만족도(life satisfaction)가 수질오염으로 대표되는 환경오염에 의해 어떻게 영향을 받는가를 실증적으로 분석한 것이다. 서수적 순서를 가진 종속변수의 특성과 패널자료의 이질성을 감안하여 패널 확률효과 순서형 프로빗(panel random-effects ordered probit) 모형으로 추정하였다. 수질오염도를 반영하는 지표로는 생물화학적 산소요구량(biochemical oxygen demand, BOD), 총인(total phosphorus, TP) 농도를 사용하였다. 또한 기존의 연구에서와 같이 개인의 경제적 특성, 사회 인구학적 특성을 동시에 고려하였다. 분석 결과 BOD, TP 모두 개인의 생활만족도에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그 외 다른 변수들은 선행연구에서 나타난 결과와 유사하다. 자신의 소득 증가, 연령, 기혼, 자가주택 보유, 건강, 여성, 높은 교육수준은 생활만족도에 긍정적인 영향을 미치며, 타인의 소득 증가, 실업자, 도시거주, 자영업자인 경우는 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.
부산시는 시내버스 준공영제 시행 후 적자노선에 대한 재정지원금의 부담이 점점 증가하고 있는 실정이다. 이는 지방 재정에 큰 부담으로 작용하고 있어, 이를 해결하는 것은 시내버스 시스템 개선을 위한 큰 과제이다. 도시교통에 있어 강우는 시내버스 수요에 큰 영향을 미치는 요인 중에 하나이다. 따라서 이 연구를 통해 강우가 시내버스 이용수요에 끼치는 영향을 알아보고자 한다. 실제 시내버스 이용자를 대상으로 강우에 따른 시내버스 이용실태와 강우량에 따른 시내버스 이용의식을 조사였다. 이를 바탕으로 순서형 프로빗 모형을 통한 강우에 따른 시내버스 예측모형을 구축하였으며, 강우량에 따른 시내버스 이용탄력도에 대하여 분석하였다. 본 연구의 결과는 시내버스 이용활성화를 촉진할 수 있는 자료로 사용될 것이며, 향후 시내버스 시스템 개선에 있어 중요한 기초자료로 활용될 것으로 기대한다.
본 연구는 소셜미디어 이용자의 소비자 혁신성 등의 특성이 국내에서 많이 사용되는 소셜미디어 이용에 미치는 영향을 분석한다. 이를 위하여 2019년 한국미디어패널데이터의 소셜미디어 이용과 이용자 특성에 관한 자료를 활용하여 소셜미디어 이용 여부를 프로빗 모형과 다항 프로빗 모형으로 추정하였다. 분석결과 기능적, 쾌락적 혁신성을 가진 이용자는 소셜미디어를 이용하기 쉽고 이에 비하여 인지적 혁신성을 가진 이용자는 소셜미디어를 이용하지 않을 것으로 분석되었다. 개별 소셜미디어의 이용과 관련하여 기능적 혁신성은 카카오스토리의 이용 확률을 높이고 쾌락적 혁신성은 인스타그램의 이용 확률을 증가시키나 인지적 혁신성은 카카오스토리, 네이버 밴드의 이용 확률을 감소시키는 것으로 나타났다. 본 연구는 기업이 혁신성과 관련된 제품을 홍보함에 있어 어떤 소셜미디어를 채택할 것인가에 관한 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 향후 연구에서는 소셜미디어 이용자가 몇가지 소셜미디어를 동시에 사용한다는 가정하에서 분석을 시도하는 것도 필요해 보인다.
본 논문에서는 금리 스프레드가 두 아시아 국가의 경기불황을 예측할 수 있는가를 살펴보았다. 이를 위해 세계시장에 상대적으로 개방이 많이 되어 있고 무역활동이 활발한 두 개의 신흥경제국가인 한국과 태국을 선정 하였다. 본 논문에서는 두 개의 국면(Two-regime Markov-Switching model)과 세 개의 국면(Three-regime Markov-Switching model)이 있는 마코프 국면 전환 모형을 이용하여 아시아 경제위기의 불황확률을 추정해 보았다. 추정결과 태국의 금리스프레드는 태국의 불황 확률을 반영하였으나 한국의 금리스프레드는 불황 예측을 하지 못하는 것으로 나타났다. 또한, 세 개의 국면이 있는 모형이 두 개의 국면 있는 모형보다 아시아 금융위기의 불황예측에서 우수함을 밝혔다. 또한 본 논문에서는 경기상승과 경기불황이 있을 때 얼마나 지속되는가의 지속성(Duration)을 추정하였다. 이는 경기가 불황으로 움직일 때는 생산이 급격히 감소하는 반면 저점을 찍고 경기가 살아날 때는 생산이 천천히 오른다는 경기불황과 호황의 비대칭적 움직임을 테스트 하였다. 한편 마코프 국면 전환 모형의 결과와 전통적으로 많이 사용되어 왔던 프로빗(Probit) 모형의 결과를 비교 분석 하였다. 마코프 국면전환 모형이 프로빗 모형보다 경기변동의 예측력을 크게 향상시키지는 못하는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 경기도 부천시 OOO소재의 위험물 판매 취급소인 XX상사를 표준모델로 선정하여 여기서 취급하는 제 4류 위험물에 대한 위험성 평가를 실시하고 아울러 바로 길건너 맞은편의 약 20m 거리에 위치한 LPG 충전소에 대한 위험성 평가도 아울러 실시하였다. 본 연구에서의 위험성평가를 위해서는 PHAST와 Super-Chem 소프트웨어를 이용하였으며 이러한 Simulation 결과를 이용하여 분석한 결과 물질 중 아세톤의 경우 TNO 모델에 의한 복사열 평가에 의해 설비에 손상을 줄 수 있는 $37.5kw/m^2$에 해당하는 거리는 PHAST 모델의 경우 68.51m에 이르렀으며, Super-Chem 모델의 경우는 40.9,3m에 이르렀다. LPG 충전소에 대한 Simulation 결과 Fireball 지름은 125.2m에 이르며 Fireball의 높이는 206.2m에 이른다. 또한, 그 지속시간은 11.28초로 계산되었다.
이 논문은 철도를 이용한 폭약류의 운송 시 사고위험을 정량적으로 제시하였다. 사고유형은 역내에서의 사고와 수송 중의 사고로 분류하였다. 그리고 각각의 유형에 따라 열차의 탈선사고와 충돌사고의 빈도를 통해 사고빈도의 초기 값을 제시하였으며 ETA(Event Tree Analysis)를 통하여 사고빈도의 결과를 도출하였다. 피해영향평가는 TNT Equivalent method과 Probit analysis method를 이용하였다. 리스크 평가 결과 인구밀도가 높은 지역을 통과하는 폭약류의 철도운송은 사고발생시 높은 인명피해를 야기 시킬 수 있는 것으로 나타났다. 특히 유류와 복합된 사고의 경우 대형 폭발사고로 이어질 리스크를 가진 것으로 예측되었다. 결론적으로 폭약류의 위험물 수송 시 인구밀도가 높아 피해영향이 높은 지역의 경유를 줄이고 또한 리스크를 경감시킬 수 있는 대책을 강구해 위험요소와 사고빈도를 줄 일 필요성이 있을 것이다.
This paper discusses the bias that results from using nonrandomly selectd samples of consumer research. A two stage system (maximum likelihood probit analysis and ordinary least square analysis) is a solution to sample selection bias. Empirical results show that correcting for sample selection bias improves the validity of consumer research results.
기술정책은 기술획득을 위한 민간투자가 적정수준 이하로 과소투자되는 성향을 보전하는 중요한 정책수단이다. 그러나 기술정책과 관련된 정부정책에 대한 정량적 평가는 아직도 초보적 수준에 머물러 있다. 본 연구는 과제수준에서 기술개발지원제도의 성과를 계량경제학적 모형(Probit)을 이용하여 분석하고 있다. 정부의 지원, 민간부문의 대응 투자(현금과 현물), 기술개발과제 수행형태, 수행주체간의 역할 등이 기술적 성과에 미치는 영향을 가설을 검증하는 형태로 살펴보았다. 총투자규모 보다는 투자의 구성 및 내용이 중요하고, 기업의 대응투자, 특히 현금투자의 정도가 기술적 성과에 크게 영향을 미치며, 기업의 현금투자와 현물투자는 대체재 관계라는 정책적 시사점이 높은 결과들이 도출되었다. 이러한 결과들은 향후 추가적인 연구와 더불어 새로운 국가기술 개발지원제도의 기획은 물론 그 효율성 평가에도 많은 도움과 함께 시사점을 줄 것으로 기대된다.
지난 10년간 국내 화학물질 사고의 약 21%가 운송 차량에 의해 발생하였으며 그중 암모니아는 국내 화학물질 관련 사고 672건 중 82건으로 가장 많은 사고가 발생한 화학물질이다. 따라서 본 연구에서는 어선과 운송 차량 간 암모니아 이적 작업 중 누출사고가 발생할 경우의 계절별 대안 시나리오와 최악의 시나리오를 가정하였고 인구밀도 자료와 기상 특성을 토대로 ALOHA와 프로빗 분석, Python의 Folium 모듈을 통해 피해 범위와 그 영향을 해석하였다. 대안 시나리오에서 복사열의 경우 겨울철 2도 화상이 우려되는 범위가 41m, 최고 복사열이 5.01kW/m2로 가장 높았으며 과압의 경우 피해 최저기준보다 낮은 6.56kPa를 보여 압력에 의한 영향이 적은 것을 파악하였다. 그리고 독성 피해의 경우 여름철 EPPG-2 끝점이 5.0km로 복사열과 과압의 피해 영향보다 넓은 범위를 보였고, 독성 사망률에 대한 프로빗 분석 결과 인구밀도가 높은 항만과 관광지역에서 95~100%의 사망률을 확인하였다.
Purpose - Recently, large quantities of factors have affected the signing of the Free Trade Agreement between two countries. Due to this background, this paper selects South Korea as an example to explore the determinants of Free Trade Agreement from Asian countries. Research design, data, and methodology - A cross sectional data of 2016 will be employed and some variables such as real income and GDP will be used to run an empirical analysis under the linear probability model, probit model and logit model. Results - The findings show that the Asian countries' exchange rate regime, real income, GDP and so forth can increase the probability of signing the Free Trade Agreement with Asian countries. Conversely, the distance can lower the probability of signing the Free Trade Agreement with Asian countries. Meanwhile, although the Asian countries' import, consumer price index and population also can affect the probability of signing the Free Trade Agreement with Asian countries, the estimated coefficients are not statistically significant at 5% level. Conclusions - According to the empirical results, this paper provides a new scope for South Korea's government to sign the Free Trade Agreement with other Asian countries.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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