The ascomycete fungus Cordyceps militaris infects lepidopteran larvae and pupae and forms characteristic fruiting bodies. Owing to its immune-enhancing effects, the fungus has been used as a medicine. For industrial application, this fungus can be grown on geminated soybeans as an alternative protein source. In our study, we performed a comprehensive transcriptomic analysis to identify core gene sets during C. militaris cultivation on germinated soybeans. RNA-Seq technology was applied to the fungal cultures at seven-time points (2, 4, and 7-day and 2, 3, 5, 7-week old cultures) to investigate the global transcriptomic change. We conducted a time-series analysis using a two-step regression strategy and chose 1460 significant genes and assigned them into five clusters. Characterization of each cluster based on Gene Ontology and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes databases revealed that transcription profiles changed after two weeks of incubation. Gene mapping of cordycepin biosynthesis and isoflavone modification pathways also confirmed that gene expression in the early stage of GSC cultivation is important for these metabolic pathways. Our transcriptomic analysis and selected genes provided a comprehensive molecular basis for the cultivation of C. militaris on germinated soybeans.
항만의 주요 정책 및 향후 운영계획 수립 시 정확한 물동량 예측에 관한 연구는 매우 중요하며 이러한 중요성으로 인해 관련 연구가 활발히 수행되고 있다. 본 논문에서는 국내 최대 석탄 및 철광석 처리 항만인 광양항을 대상으로 단계적 회귀분석과 인공신경망모형을 활용하여 모형간 예측력을 비교하였다. 2009년 1월부터 2019년 1월까지 총 121개월의 월별자료를 활용하였으며 석탄 및 철광석 물동량에 영향을 주는 요인을 선정하여 공급관련요인과 시장·경제관련요인으로 분류하였다. 단계적 회귀분석 결과, 광양항 석탄 물동량 예측모형의 경우, 입항선박 톤수, 석탄가격 및 대미환율이 최종변수로 선정되었고 철광석 물동량 예측모형의 경우, 입항선박 톤수, 철광석가격이 최종변수로 선정되었다. 인공신경망모형의 경우, 모델 성능에 영향을 미치는 다양한 Hyper-parameters를 조정하며 최적 모델을 선정하는 시행착오법을 사용하였다. 분석결과 인공신경망모형이 단계적 회귀분석에 비해 우수한 예측성능을 나타내었으며 예측 모형별 예측값과 실측값을 그래프 상 비교 시에도 인공신경망모형이 단계적 회귀분석에 비해 고·저점을 유사하게 나타냈다.
본 연구에서는 담합의 경제분석에서 고려해야 할 쟁점들을 논의한 후, 이러한 쟁점들을 반영한 방법론을 특정 수송용 연료시장의 분석에 적용하였다. 가상 경쟁가격과 과잉징수를 산정하는 5가지 방법 중 표준시장비교방법에 기반한 회귀분석방법이 최선이다. 수송용 연료시장에서와 같이 국제가격과 환율이 국내가격에 영향을 미치는 제품의 실거래가격을 분석하는 경우 논리에 부합하면서 유연한 함수형태는 로그-로그 함수형태이다. 경제분석의 대상이 되는 자료가 시계열자료인 경우에 ARDL 모형을 시장별 회귀분석모형의 근간으로 채택하는 것이 필요하며, 표준시장비교방법에 기반한 회귀분석방법에서는 구성 회귀식 간에 모수제약이 포함된 ARDL 회귀식 체계를 구축하고 system FGLS로 추정하여야 한다. Friedman 동질성 검정을 통하여 표준시장 여부를 판별할 수 있다. 통계적 유의성은 불확실성 하에서 입증하고자 하는 명제를 확립하는데 요구되는 최소의 요건이다. 담합관련 소송의 경제분석에서는 민감도 분석은 그다지 유용성이 없으며, 최적모형 선별과정이 더 중요한 절차이다. 위 방법론을 특정 수송용 연료시장의 분석에 적용한 결과, 해당 시장에서는 담합에 기인하는 손해액이 없다는 귀무가설을 기각할 수 없었다.
본 연구는 2000년 1월부터 2021년 12월까지의 대표적 원자재 운송 수단인 Capesize 중고선가를 대상으로 해운산업에 대한 분위수 모형을 추정한다. 본 연구는 두 가지 학술적 기여를 목표로 한다. 첫째, 혼재된 실증분석 결과가 제기되는 원자재 운송 시장의 대표적 선종인 Capesize 중고선과 운임시장의 연관성을 분석한다. 둘째, 분위수 회귀로 김현석·장명희(2020a) 연구에서 제기하는 구조변환을 고려하는 실증분석 모형을 제시한다. 분석 결과는 분위수 모형은 시계열 자료에서 구조변화를 분석에 반영함으로써 오차의 불안정성으로 제기되는 문제를 우회할 수 있음을 확인한다. 그리고 공적분 모형의 장기 균형관계를 장기와 단기 추정변수를 통해 외생변수의 장·단기 영향으로 구분하고, 이를 분위별로 세분화한 예측으로 확장한다. 이상의 추정결과는 해운 이론모형에 기반한 분석을 인공지능과 기계학습으로 확장할 수 있는 근거가 된다.
This study aimed to analyze the relationship between catch amount and market price of sandfish for improvement of fishing revenues and effective fisheries management. By estimating the sandfish price function by fishery, the study tried to investigate changes of prices by catch amount as well as changes of fishing revenues by catch amount and price. Results showed that time series data on catch and price were estimated to be non-stationary from unit root tests, but long-term equilibrium relations between catch amount and price were found from a cointegration analysis. Results of regression analyses indicated that the catch amount would have negative impacts on prices of sandfish in both coastal gillnet and danish seine fisheries.
A series of dimethine cyanine dyes were synthesized in a fast, efficient and high yield by the condensation of quaternary salts with 1H-indole-3-carbaldehyde in the presence of piperidine under solvent-free microwave irradiation. The products were identified by 1H NMR, IR, UV-Vis spectra and elemental analysis. The absorption and fluorescence properties of these dyes were investigated both experimentally and theoretically. Calculations performed at a combination of time-dependent density functional theory (TD-DFT) and the polarizable continuum model (PCM) reproduced the π-π* type absorption bands of the dyes. Regression analysis was used for studying theoretical results of the absorption maxima in different solvents. Compared with experimental counterparts, estimated overall uncertainties in the absorption maxima were about ±2%.
본 논문에서는 음료 판매 데이터 분석 및 판매량을 예측하는 방법을 제안하고자 하였다. 이를 위해 날씨와 음료 판매량이 상관관계가 있다고 가정하고, 온도, 습도를 입력으로 하여 판매량을 출력으로 하는 다항식 함수 관계를 모델링하였다. 본 논문에서는 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위해 카페의 음료 판매 데이터를 2014년 2월부터 약 4개월 동안 수집하였고, 판매량 예측 알고리즘의 성능이 우수함을 확인하였다.
Purpose - The purpose of this study is to examine whether trading volume amplifies the extent to which lottery-type stocks are overpriced, and whether economic sentiment index explains time-variation in the magnitude of the volume amplification effect. Design/methodology/approach - We examine monthly returns on 5x5 monthly bivariate portfolios formed by lottery characteristics (measured by maximum daily return) and trading volume. In addition, we perform time-series regression tests to examine how the volume amplification effect changes in high and low economic sentiment periods, after controlling for Fama-French three factors. Findings - Our bivariate portfolio analysis shows that the overpricing of lottery-type stocks are mostly pronounced among high trading volume stocks. In contrast, for low trading volume stocks, overpricing of lottery-type stocks appears to vanish. Furthermore, the amplification effect of trading volume on overpricing of lottery-type stock is concentrated in high economic sentiment periods. Research implications or Originality - This study is the first attempt to examine whether trading volume drives lottery-type stocks' overpricing in the Korean stock market. Furthermore, our analysis unveils the time-varying nature of volume amplification effect. The results suggest that trading volume might play a important hidden role in asset pricing, opening a new line of researches in the future.
본 연구에서는 부동산 시장뿐만 아니라 우리 생활에 많은 비중을 차지하는 주택 가격에 영향을 미치는 거시경제변수에 대해 살펴보았다. 주택 전세가격에 영향을 미칠 것으로 파악되는 거시경제변수로는 가계대출금리, 가계예금총액, 취업자 수로 분석모형을 설정하였으며, 각 변수에 대한 시계열 자료를 활용하여 다중회귀분석을 실시하였다. 분석한 결과에 따르면, 주택 전세가격은 네 가지 거시경제변수 모두에 영향을 받으며 각각의 변수가 높아질수록 전세가격 또한 상승하는 것으로 나타났다. 본 연구결과를 통해 주택 전세가격 안정화를 위한 해결책을 모색하고, 효율적이고 지속 가능한 주택시장 정책을 수립할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 IMF 경제위기 이후 서울의 아파트 가격이 지역에 따라 양극화 되는 현상을 거주지 분리 심화라는 틀을 통해 분석하고자 한다. 이를 위해 서울의 지역별 아파트 가격 차별화와 고학력집단의 거주지 분리 정도를 밝히고, 아파트 가격과 고학력집단 거주 비율의 상관관계를 밝히고자 한다. 연구 결과 거주지 분리와 아파트 가격의 차별화라는 공간적 과정은 밀접한 관계를 맺고 있는 것으로 나타났다. 서울시 행정동을 단위로 45$\sim$59세 인구의 고학력집단 비율을 시계열적으로 분석한 결과 1990년에 이미 현재와 같은 학력집단별 거주지 분리가 관찰되고 있어, 거주지 분리가 지속적으로 재생산되고 있음을 알 수 있다. 행정동별 고학력집단 거주 비운은 아파트 가격의 행정동별 변이와 밀접한 관련을 보이고 있다. 1997$\sim$2003년 사이 아파트 가격의 상승은 고학력집단이 공간적으로 집중되어 있는 지역을 중심으로 발생하였다. 그외 지역의 아파트 가격은 정체되어 있거나 소폭의 상승을 보여 아파트 가격의 지역차가 매우 강화되었다. 아파트 가격의 지역별 차별화는 거주집단에 따라 지역이 달라지는 거주지 분리 과정을 적극적으로 반영하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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