• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제4권4호
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• pp.12-20
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• 2001

본 연구에서는 부력제트 혼합에 영향을 주는 인자들의 시계열자료를 이용하여 통계적 특성을 구하는 방법을 국내의 대표적인 하수방류시스템에 적용하여 기존 연구견과와 비교함으로써 이러한 연구방법의 필요성을 검토하였다. 마산만 수중확산관에 대한 63일간의 자료를 이용하여 선형플륨 방정식을 1500회 이상 적용하여 초기희석률, 근역구간 크기, 플륨상승고에 대한 빈도분포를 구한 결과, 초기희석률은 30~71의 범위를 보이며, 평균값은 34로 나타났으며, 이는 염분부족도를 이용한 현장희석률 관측견과와 유사하게 나타났다. 관역구간 길이는 5.4~36.2 m의 범위와 평균값 9.5 m, 플륨상승고는 8.1~10.2 m의 변위와 평균값 8.9 m의 결과를 나타내었다. 그러나 해당기간 중의 전체의 30~44 % 기간만이 각각의 근역특성들이 평균값 이상을 나타내므로, 해양방류시스템을 설계 및 해석함에 있어서 통계적 빈도해석에 의한 방류하수의 희석률과 혼합구간의 범위에 대한 파악이 매우 중요하다고 판단된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제10권4호
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• pp.60-74
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• 2007

해양환경의 시공간적 분포 패턴을 정량적으로 분석하기 위해 남해 광양만 해양환경 관측 자료를 이용하여 글로벌 및 국지적 공간자기상관 통계를 적용하였다. 연구지역 전체의 해양환경 분포 패턴을 이해하기 위해 Moran's I, General G와 같은 글로벌 공간자기상관 지수를 사용하였으며, 대상 피쳐(feature)와 이웃 피쳐들과의 유사성 정도를 측정하고 hot spot 및 cold spot을 탐지하기 위해 국지적 Moran's I ($I_i$), $G_i{^*}$와 같은 LISA(local indicators of spatial association)를 사용하였고, 공간 군집 패턴의 신뢰성은 Z-score를 통한 통계적 유의성 검증을 수행하였다. 공간 통계 결과를 통해 년 중 해양환경 공간분포 패턴의 변화를 정량적으로 알 수 있었는데, 일반 해양수질, 영양염, 클로로필 및 식물플랑크톤은 여름철에 강한 군집 패턴을 보였다. 글로벌 지수에서 강한 군집 패턴을 보였을 때 속성 값의 공간적인 변화가 심한 음적 $I_i$ 값을 가지는 전선지역이 탐지되었다. 또한, 글로벌 지수에서 임의적 패턴을 보였을 때 국지적 지수인 $G_i{^*}$에서는 좁은 지역에서 hot spot과(또는) cold spot이 탐지되었다. 따라서 글로벌 지수는 연구 지역 전체 군집 패턴의 강도와 시계열적 변화 과정 탐지에, 국지적 지수를 통해서는 hot spot과 cold spot 위치 추적에 유용함을 알 수 있었다. 해양환경 공간분포 패턴과 군집 특성을 정량화는 것은 해양환경을 보다 깊이 이해할 수 있도록 할 뿐 아니라, 패턴의 원인을 찾는데도 중요한 역할을 할 것이다.

• 경영과정보연구
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• 제36권3호
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• pp.185-202
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• 2017

본 연구는 세계 MICE개최 10위 도시인 부산광역시의 부족한 전시장 면적 확충을 통해 MICE산업의 경쟁력을 강화하고자 제2전시컨벤션센터 건립의 타당성을 검증하는데 연구목적이 있다. 부산광역시의 전시면적은 세계 순위 100위권 밖으로 조사되었으며, MICE산업의 세계적인 추세로 MICE개최 10위 도시들은 도시의 전시컨벤션센터를 꾸준히 확충하는 것으로 나타났다. 실제로 전시장 가동률이 60%이상일 때 전시장은 면적을 추가로 확충해야 되기 때문에 부산시의 2016년 전시장 가동률이 51%인 점을 감안해볼 때 중장기적으로 전시면적 확충을 준비해야할 시기라고 판단된다. 본 연구에서는 시계열모형과 Huff모형을 이용하여 수요를 추정해보았는데, 첫째로 시계열모형을 이용한 수요예측결과로는 부산광역시는 2021년도부터 $1,771m^2$의 전시면적이 부족한 것으로 나타났으며, 3년 뒤인 2024년도에는 $10,061m^2$가 필요해 심각한 상황에 이를 것으로 예상된다. 이러한 전시면적의 과부족현상으로 G-star 등 굵직굵직한 대형전시회나 이벤트들을 부산으로 유치하는 데는 분명히 어려운 점이 발생할 것이며 또한 세계 10위의 MICE개최도시로서의 위상을 유지하는데도 한계가 있다. 둘째로, Huff 모형을 이용하여 제2전시컨벤션센터 건립이후 발생할 수 있는 시장의 규모와 수요를 예측해보았다. 결과로는 김해, 울산, 양산, 거제 순으로 부산의 제2전시컨벤션센터를 방문할 가능성이 높은 것으로 나타났다. 결과적으로 본 연구는 향후 부산광역시 전시컨벤션센터 건립의 논리적 타당성을 정량적으로 확보하고 기본건립계획 수립에 필요한 정보를 제공할 것으로 기대된다. 또한 향후 연구에서는 부산광역시의 신규 전시컨벤션센터의 기본운영계획과 활성화 방안들을 제시하고자한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제48권9호
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• pp.729-741
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• 2015

본 연구에서는 포아송 클러스터 강우생성모형의 일종인 Modified Bartlett-Lewis Rectangular Pulse (MBLRP) 강우생성 모형의 도시홍수 모의에 있어 적용성을 살펴보았다. 이를 위하여 서울 홍제천 유역의 남가좌 배수분구에 대하여 2차원 관망-지표면 홍수 모의프로그램인 XP-SWMM 모형을 구축하고, MBLRP 모형을 사용하여 생성된 200년 길이의 가상 강우 시계열을 입력 강우자료로 하여 홍수량, 침수면적을 산정하고 이를 설계 강우에 근거하여 산출된 값들과 비교하였다. 비교 결과, MBLRP 모형을 사용하여 산출된 홍수량 및 침수면적은 설계 강우에 근거한 값들과 비교하였을 때 다소 작은 값을 가졌고, 과소산 정의 정도는 8% (5년빈도)에서 34% (200년빈도)의 값을 가졌으며, 설계 강우의 재현기간에 따라 과소 산정의 정도는 증가하였다. 본 연구의 결과는 도시유역에서의 홍수 모의에 있어 몬테카를로 분석을 통한 침수관련 변수들의 불확실성을 정량적으로 표현할 수 있는 방법론을 제시하고 그 적용성 및 한계점을 제시했다는 점에서 그 의미를 찾을 수 있을 것이다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.76-86
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• 2008

본 연구는 IT제조업 사업체 규모별 총요소생산성을 추정하고, 총요소생산성 결정요인을 분석한다. 분석 자료로는 $1990{\sim}2004$년 기간의 시계열 자료와 4개 그룹으로 구분된 사업체 규모의 횡단면 자료를 결합한 패널자료 등을 사용하였다. $1991{\sim}1997$년 총요소생산성 증가율은 사업체 규모에 상관없이 정(+)의 값을 보였으나, $1998{\sim}2004$년에는 300인 이상 사업체를 제외하고는 음(-)의 값으로 전환되었다. IT제조업의 총요소생산성 결정변수로 거시변수와 정책변수를 고려하였는데 전체 사업체를 대상으로 분석한 결과, 매출액 증가율은 7개 모형 모두에서 유의하게 정(+)의 값을 나타내 실행에 의한 학습 대량생산 등 규모의 경제 효과가 존재함을 나타냈다. 하지만 IT자본스톡, 정책금융지원 개방도 등 변수는 일부 모형에서만 유의하게 나타나 사업체 규모별로 총요소생산성에 미치는 효과가 다를 여지를 남겼다. 이에 사업체 규모별 총요소생산성 증가율 결정요인 분석을 한 결과 정책금융지원과 개방도가 총요소생산성 증가율에 정(+)의 효과를 가지고, 사업체 규모가 클수록 매출액 증가로 인한 비용절감, 표준화 등 규모의 경제 효과를 보는 것으로 나타났다. 또한 300인 이상 대규모 사업체의 경우 IT자본스톡이 생산성 향상에 도움을 주는 것으로 분석되었다.

• 기술혁신연구
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• 제29권4호
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• pp.1-30
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• 2021

최근 시스템 반도체 발전으로 인하여 자동차 산업의 전장(電裝)에 대한 기술혁신이 빠르게 진행되고 있다. 특히, 자동차의 전장화는 자동차 부품업체들의 기술개발 경쟁을 가속화시키고 있으며, 개발 주기 또한 빠르게 변화하고 있다. 이러한 변화로 인하여 연구개발에 대한 전략과 기획의 중요성은 더욱 강화되고 있다. 자동차 산업의 패러다임 변화로 인하여, 연구개발 전략 중의 하나인 제품-기술로드맵(P/TRM)은 기획 단계에서 기술예측, 기업의 기술수준평가, 기술획득방법(Make/Collaborate/Buy) 등의 분석을 통하여 개발이 이루어져야 한다. 제품-기술로드맵은 제품과 기술의 고객 니즈를 파악하고 기술의 선정, 개발방향을 설정하는 툴(Tool)로써, 미래의 발전방향 추세를 예측하고 매크로(Macro) 트랜드의 전략적 방향성과 목표를 설정하는데 사용된다. 하지만, 대부분의 기업에서는 해당 기술의 논문이나 특허 분석, 전문가 델파이에 주로 의존하는 정성적인 방법을 통하여 제품-기술로드맵을 개발하고 있다. 본 연구는 가트너의 하이프 사이클과 누적이동평균 기반 데이터 전처리, 딥러닝(LSTM) 시계열 분석 기법을 융합하여 자동차 산업 중심으로 제품-기술로드맵을 보완하고 강화시킬 수 있는 시뮬레이션을 통하여 실증 연구를 진행하였다. 본 논문에서 제시한 실증 연구는 자동차 산업 뿐만 아니라, 범용적으로 타제조업 분야에서도 사용 가능할 수 있다. 또한, 기업적인 측면에서는 그동안 정성적인 방법에 의존하던 로드맵 작성 방법에서 탈피하여 좀 더 정확한 제품-기술로드맵을 통하여 적기에 시장에 제품을 제공함으로써 선도업체로 나아가기 위한 밑거름이 될 것이라고 사료된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.528-534
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• 2019

본 연구는 중국이 저탄소 경제를 제안한 지 10 여년이 지난 1985년부터 2016년까지의 중국의 탄소 배출과 탄소 배출에 영향을 주는 요인에 대해 분석한다. 중국은 동 기간 동안 산업 발전이 빠르게 진행되었으며 탄소 배출과 관련된 여러 가지 문제가 나타났고, 이제 저탄소 경제가 중국 경제 발전의 주요 과제가 되었다. 본 연구는 저탄소 경제이론 및 산업계에 영향을 미치는 요인을 바탕으로 중국의 조사 연감에서 관련 데이터를 선택하였다. 시계열 모형을 사용하여 중국의 탄소 배출에 대한 영향요소를 분석하였다. 관련 산업의 혁신이 계속되면서 전기와 같은 그린에너지의 사용을 증가 시켰지만, 석탄은 여전히 소모된 에너지에서 가장 큰 비중을 차지하고 있다. 에너지 사용효율이 증가하고 산업연구 개발 투자 강도가 해마다 증가하였지만 탄소 배출도 매년 증가하고 있다. 탄소 배출에 영향을 미치는 가장 큰 요인은 산업이라는 고정관념이 있으나, 본 논문을 통해 중국의 탄소 배출에 대한 산업의 영향이 점차 감소하고 있음을 발견했다. 또한 공업에서의 탄소 배출을 통제하는 동시에 기술개발을 계속 향상시키고, 다른 업종의 탄소 배출도 중시해야 하는 것이 전체 탄소 배출을 감소시키기 위해 필수라는 점을 발견하였다. 실증연구 결과를 기반으로, 데이터의 본질부터 시작하여 고정관념을 바꿀 수 있다면 저탄소 지속발전 경제에 좀 더 빨리 도달하게 될 것이다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권3호
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• pp.461-466
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• 2024

한국의 주민참여예산제도는 자치단체별로 자율적으로 운영되도록 하고 있어서, 본 연구는 이들을 몇 개의 유사한 유형들로 구분하여서 각각의 특징들을 살펴보고자 한다. 본 연구는 다양한 머신 러닝 기법들을 활용하여 2022년도 기초 시(市)를 중심으로 운영유형을 분류하였다. 그 결과, 여러 머신 러닝 기법(Neural Network, Rule Induction(CN2), KNN, Decision Tree, Random Forest, Gradient Boosting, SVM, Naïve Bayes) 중에서 SVM 기법이 성능이 가장 좋은 것으로 확인되었다. SVM 기법이 밝혀낸 운영유형은 모두 3개인데, 하나는 위원회 활동은 적게 하지만, 참여예산은 많이 확보하는 클러스터(C1)이고, 다른 하나는 주민참여예산제에 매우 소극적인 도시들의 클러스터(C3)이다. 마지막 클러스터(C2)는 참여예산에 전반적으로 적극적인데, 대다수 지역이 여기에 해당한다. 결론적으로 한국의 대다수 자치단체는 주민참여예산제를 긍정적으로 운영하고 있으며, 오직 소수의 자치단체만 소극적이다. 후속 연구로 지난 10여 년간의 시계열 자료를 분석한다면, 우리는 주민참여예산에 관한 지방자치단체 유형 분류의 신뢰도를 더욱 높일 수 있을 것으로 기대한다.

• 산경연구논집
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• 제9권5호
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• pp.63-72
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• 2018

Purpose - This work analyzes, in detail, the specification of vector error correction model (VECM) and thus examines the relationships and impact among seven economic variables for USA - balance on current account (BCA), index of stock (STOCK), gross domestic product (GDP), housing price indices (HOUSING), a measure of the money supply that includes total currency as well as large time deposits, institutional money market funds, short-term repurchase agreements and other larger liquid assets (M3), real rate of interest (IR_REAL) and household credits (LOAN). In particular, we search for the main explanatory variables that have an effect on stock and real estate market, respectively and investigate the causal and dynamic associations between them. Research design, data, and methodology - We perform the time series vector error correction model to infer the dynamic relationships among seven variables above. This work employs the conventional augmented Dickey-Fuller (ADF) and Phillips-Perron (PP) unit root techniques to test for stationarity among seven variables under consideration, and Johansen cointegration test to specify the order or the number of cointegration relationship. Granger causality test is exploited to inspect for causal relationship and, at the same time, impulse response function and variance decomposition analysis are checked for both short-run and long-run association among the seven variables by EViews 9.0. The underlying model was analyzed by using 108 realizations from Q1 1990 to Q4 2016 for USA. Results - The results show that all the seven variables for USA have one unit root and they are cointegrated with at most five and three cointegrating equation for USA. The vector error correction model expresses a long-run relationship among variables. Both IR_REAL and M3 may influence real estate market, and GDP does stock market in USA. On the other hand, GDP, IR_REAL, M3, STOCK and LOAN may be considered as causal factors to affect real estate market. Conclusions - The findings indicate that both stock market and real estate market can be modelled as vector error correction specification for USA. In addition, we can detect causal relationships among variables and compare dynamic differences between countries in terms of stock market and real estate market.

• 해양환경안전학회지
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• 제26권1호
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• pp.75-83
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• 2020

본 연구는 51년 장기(1967-2017년) 수온 관측자료와 ONI(Oceanic Niño Index)를 이용하여 El Niño와 La Niña가 한국 동해 연안용승 발생에 미치는 영향을 파악하였다. 수온의 시계열분석 결과 하계 연안용승 발생빈도가 동해남부(울기~감포) 연안에서 가장 높았다. 하계 ONI 가 2.5 이상 급감하는 연변동이 발생한 1987-1988년과 1997-1998년에 동해 전 연안역(부산~고성)의 수온이 4~7 ℃ 급상승하였다. ONI가 1.5 이상으로 El Niño가 강한 1987, 1997년과 ONI가 -0.8 이하로 La Niña가 강한 1988, 1998년 동해 연안역의 수온구조가 서로 다르게 나타났다. El Niño가 강한 시기 연안해역의 이상 수온은 음의 값으로 비교적 차가운 냉수괴가 분포한다. 이는 수온 경계층경사(Baroclinic tilting)가 강해 연안역의 수온 성층 형성 수심이 얕아지기 때문이다. La Niña가 강한 시기는 El Niño가 강한 시기와 반대로 이상 수온은 양의 값으로 수온이 높게 나타났다. 또한 수온의 경계층경사가 El Niño가 강한 시기에 비해 약해 수온 성층이 El Niño가 강한 시기보다 깊은 곳에 형성된다. El Niño가 강한 시기 얕은 수심에 수온성층이 형성되는 현상은 하계 남풍계열의 바람에 의한 연안용승이 발생할 확률을 높일 수 있다. 반대로 La Niña가 강한 시기에는 남풍계열의 바람이 지속적으로 불어도 연안용승이 발생할 확률이 작다. 왜냐하면, 수온성층이 El Niño가 강한 시기에 비해 깊은 수심에서 형성되기 때문이다.