Earticle

도시 내의 교통흐름을 정확히 분석하는 것은 매우 어렵다. 특히, 교통사고나 보행자, 교차로 등은 도시 내의 교통흐름을 분석하는데 있어서어려움을 가중시킨다. 현재 소도시(예를 들어 전라남도 순천시)들에도 버스 정보시스템(Bus Information System, BIS)이 보급되어 있고 이를통하여 도착시간 예측 등과 같은 정보를 제공하고 있다. BIS는 버스의 위치, 구간별 이동시간, 출발-도착 시간등을 제공하고 있다. 따라서 본논문에서는 BIS로부터 정류장 간의 평균 이동 시간, 그리고 이동 거리 등을 시간대 별로 추출하여 도시 내의 교통흐름을 시계열 분석하고자 한다. 소도시의 경우 버스 정보는 도시교통 흐름을 설명하는 중요하고 효과적인 자료이다. 앞서 언급한 신호등 지연, 보행자, 교차로 등은 교통흐름을 분석하고 예측하는데 어려움을 더한다. 본 논문에서는 동적 선형 모델(Dyanamic Linear Model, DLM)을 이용하여 중요 구간의 교통흐름을 시계열 분석하고 예측하는 방법을 제시한다. 이때 구간별 통행 속도를 평일과 주말로 나누어 분석한다. DLM을 이용하여 구간별 이동속도의시계열 분석을 통하여 도시 내의 교통흐름을 파악하여 향후 교통 체증 및 혼잡 구간을 예보하고 버스의 정확한 도착시간을 예측하는데 도움을줄 수 있으리라 생각한다.

It is very challenging to analyze the traffic flow in the city because there are lots of traffic accidents, intersections, and pedestrians etc. Now, even in mid-size cities Bus Information Systems(BIS) have been deployed, which have offered the forecast of arriving times at the stations to passengers. BIS also provides more informations such as the current locations, departure-arrival times of buses. In this paper, we perform the time-series analysis of the traffic flow using the data of the average trvel time and the average speed between stations extracted from the BIS. In the mid size cities, the data from BIS will have a important role on prediction and analysis of the traffic flow. We used the Dynamic Linear Model(DLM) for how to make the time series forecasting model to analyze and predict the average speeds at the given locations, which seem to show the representative of traffics in the city. Especially, we analysis travel times for weekdays and weekends separately. We think this study can help forecast the traffic jams, congestion areas and more accurate arrival times of buses.

Purpose: With the environmental changes in clothing distribution, the domestic clothing distribution path has changed dramatically. To respond to it, an in-depth study is required to conduct the clothing distribution paths. Therefore, this study attempts to draw suggestions on overall clothing distribution paths by employing the time-series predictive analysis. Research design, data, and methodology: The main purpose of this study was to analyze and predict the relations of distribution paths by categorizing four clothing distribution paths, such as a department store, a large mart, a retail shop, and a non-store retailing. In order to examine the predictive analysis, the ARIMA model was used. In addition, the VAR model of Granger Causality Test was employed to investigate the causal relations regarding distribution paths. Results: After confirming the data stabilty by the ADF, each distribution path model was established by the Autocorrelation Coefficient and the Partial Autocorrelation Coefficient. The study results predicted the ARIMA model such as a department store ARIMA(1,0,0)(0,1,0)12, a large mart ARIMA(0,1,1)(0,1,0)12, a retail shop ARIMA(0,1,2)(0,1,0)12, and a non-store retailing ARIMA(1,1,0) (1,1,0)12, respectively. Conclusions: In conclusion, according to the predictive analysis, the overall sale index of four clothing distribution paths were influenced by the seasons. More specific, this study results indicated that a large mart and a non-store retailing increased the overall sale index; however, a retail shop showed a decreased sale index. Additionally, the total sale index of the department store was consistent, but fluctuated by the seasons. Additionally, the study results provided that most distribution paths were influenced by the seasons and impacted the total sale index each other, except a department store and a retail shop.

In this study, datum points measurement have been collected and then weather data have been analyzed to figure out erosion and deposition environmental change around Halmi-island, Baramarae. First of all, it was difficult to analyze geomorphological change which is caused by climate change because of quite short term of collection period of data. However, differences in spatial distribution of erosion and deposition have locally been shown. In all season, the wind is blowing in north and north-west direction mostly except in summer which is shifted to south direction. However, since its ratio which are above 5m/s is much lower than the north and north-west wind, its effect on geomorphological process is very tiny. In order to look at a tendency of erosion and deposition environmental change around Baramarae Halmi-island, the periphery of Halmi-island was classified to east and west part, then accumulated erosion and deposition values have been calculated. As a result, generally, the datum points are located in the west part which are mostly depositional sites. On the other hand, the datum points are located in east part showed the dominant erosion patterns.

표고버섯 재배 임가들이 생산량과 출하 시기를 결정하는 데 가격은 결정적인 역할을 하지만, 표고버섯 가격 전망에 대한 연구는 미진한 상황이다. 이 연구의 목적은 표고버섯의 중품, 상품, 특품의 월별가격자료를 이용하여 시계열 분석 모형을 구축하고, 이들의 단기 가격 예측력을 비교하는 것이다. 이를위해, 2002∼2015년 동안의 등급별 가락시장 표고버섯 가격자료를 이용하여 Seasonal ExponentialSmoothing 모델, Seasonal ARIMA with intercept 모델, Seasonal ARIMA without intercept 모델,Seasonal Dummy 모델을 포함하는 네가지 형태의 시계열 분석 모형을 구축하고 단기 가격을 예측하였다. 또 통계적 검증방법을 이용하여 이들 모델의 가격 예측력을 비교하였다. 분석 결과, SeasonalARIMA without intercept 모형의 가격 예측 능력이 가장 우수한 것으로 나타났다. 향후 다른 단기 소득 임산물의 가격 예측에도 이들 모델을 적용함으로써 임가들의 생산 출하에 대한 의사결정에 유용한정보를 제공할 수 있을 것이다.

Price has a critical role to determine the timing of producing and shipping oak mushroomproducts. This study investigates the price prediction of oak mushroom products by constructingtime-series models, using monthly market price data. Using oak mushroom price data from Jan. 2002 to May. 2015 by product grade, we built four models: Seasonal Exponential SmoothingModel, Seasonal ARIMA with intercept Model, Seasonal ARIMA without intercept Model,Seasonal Dummy Model. We predict future short-term prices by using those four models andcompare the prediction accuracy statistically. As a result, Seasonal ARIMA without interceptModel is the most suitable model for the projection of a short-term oak-mushroom price. Because this model is applicable to other short-term income forest products, forestry householdscan utilize the information on the future prices of forest products for decision-making.

인도 사회에서 양파는 매우 특별한 지위를 갖고 있다. 양파가 주요 재료인데다가 다른 작물에 비해 가격 변동성이 더 크기 때문에 가격 변동에 소비자들이 매우 민감하다. 양파의 가격 변동은 인도의 정치에 종종 영향을 미쳐왔다. 전반적으로 2010년 가을 이전에 비해 그 이후에 양파를 둘러싼 사회적 갈등이 인도에서 더 많아졌다. 이 논문에서는 2010년 9월을 기준으로 그 이전과 이후를 나누어서 그 사이에 양파 가격의 변동성이 달라졌는지를 분석하고자 했다. 전기에 비해 후기에 양파 가격 상승폭이 커지고 상승 경향이 많아졌다. 변동률의 시계열은 전기의 정규분포에서 후기에 비정규분포로 바뀌었다. 시계열의 분산이 시점별로 달라진다는 의미에서 양파 가격 변동의 불확실성이 커졌다. 전기와 후기 사이에 양파 가격 변동성의 크기는 달라졌다고 할 수 없으나, 변동성이 질적으로 달라졌음은 분명하다. 이러한 변동성의 질적 변화는 양파 가격 변동의 불확실성이 이전에 비해 더 커졌음을 의미한다. 2010년 가을 이후 빈발한 양파 관련 시위는 이러한 불확실성의 확대에 소비자나 생산자 모두 민감하게 반응하고, 또 정치권에서 그것을 이용한 측면이 있는 것으로 보인다. 양파 관련 갈등의 증가는 인도 사회에서 불필요하게 긴장을 증가시켜 사회적 비용을 높인다. 그러므로 양파 가격 변동을 완화하기 위한 정책 수단이 필요하다. 인도 정부는 아래와 같은 정책수단을 채택해야 할 것이다. (1) 재고 유지 기간을 늘릴 수 있는 라비 양파를 이용해서 완충 재고를 확대해야 한다. (2) 양파 가격 급등 시에 인도 정부의 MEP 인상이 수출 감축에 별 영향을 미치지 못했으므로 필요시에 강력한 MEP 인상 조치가 필요하다. (3) 일기불순이나 양파 질병 발생 등은 몇 개월 뒤의 양파 가격 급등 요인이 되므로, 이 요인들을 사전에 파악해서 재고 확보와 수출 억제에 미리 대비해야 한다.

Onions have a very special position in Indian society. Onions constitute a significant element of the Indian diets, and they are perhaps the most widely used base component for Indian recipes across the nation. Because the price volatility of onions is greater than the other crops, consumers are very sensitive to the rise of onion price. In autumn 2010, skyrocketed onion price had evoked protest demonstrations in major cities of India, and a similar phenomenon occurred again in 2013. In this paper, I try to analyse whether the price volatility of onions since the autumn 2010 has changed qualitatively or not. In the later period, magnitude of price rise became larger and number of price-rising months increased than the former period. While the time series of the former period showed normal distribution, those of the later period became non-normal distribution. The variances of time series also changed from equal variance to heteroscedasticity. All these results indicate that the uncertainty of onion price changes expanded in the later period than before, and this expansion contributed to the increased social conflicts surrounding onion prices. Since this kind of social conflicts increases general social tension and thereby results in the increased social cost, Indian government should adopt the policy methods to moderate the price volatility of onions. Based on the findings of this paper, these methods should include 1) expanding the onion buffer stock, 2) raising MEP strongly when needed, and 3) obtaining the information of onion supply conditions and preparing suitable policy options beforehand.

This paper examines the marginal impacts of demographic and economic factors on the choice of destination for migrants in Korea. Some of previous studies suggest that the older tends to migrate to the areas with more pleasant environments or the areas with lower price homes. Other studies tested whether the life-cycle hypothesis is acceptable or not. Using migration flow data, this study examines the differentiated migration behaviors by age bracket. The analytic model includes distance as a friction factor against migration, population as local amenity, and housing price as local utility. The results show that the migrants are less likely to move to areas of higher housing prices and areas with higher population density in recent years comparing with about a decade ago. These propensities are varying by age bracket. The older has the lowest preference for the areas with high housing price and high population density among other age groups.

2008년 이후 지속되고 있는 미국과 유럽의 경제적 위기는 글로벌 차원뿐 아니라 아태지역에서의 세력분포 변화 여부에 대한 궁금증을 증폭시키고 있다. 이 연구는 전환기를 맞고 있는 아태지역 세력균형의 변화를 파악하기 위한 노력의 일환으로, 1970년부터 2007년까지 38개 역내국가들을 대상으로 이들의 군사비 결정요인을 시계열 횡단면 통계모델을 활용하여 분석했다. 그 결과 아태국가의 군사비는 인접국의 군비지출에 의해 유의미하고 일관되게 영향을 받는 것으로 밝혀졌다. 또한 군사비는 경제성장률과 소득 수준에 비례하는 경향을 보였으며, 경제적 개방성이 높을수록 군사비 규모가 작아지는 추세를 나타냈다. 이는 아태지역의 군사비 결정요인으로서 군비경쟁모델과 시장평화론의 설명력을 직간접적으로 입증해주는 것이다.

The 2008 U.S. financial meltdown and the Eurozone crises are arguably reshuffling the previous distribution of power in the global and Asia Pacific contexts. Using a time-series cross-section model, this article analyzed the determinants of military spending of 38 Asia Pacific countries between 1970 and 2007 as part of the efforts to understand the regional balance of power. Main finding is that military spending in this region was significantly, consistently, and positively affected by neighboring nations’ military budgets. Also it was positively associated with the rate of economic growth and the level of income, whereas negatively related to the degree of economic openness. Thus this analysis shows that both the arms race model and the theory of market peace prove compelling in explaining the dynamics of military spending in the Asia Pacific.

본 논문은 배당의 움직임을 설명하는 Lintner (1956)의 모형의 틀에서 배당성향과 세율 간의 관계를 분석한다. 본 논문이 갖는 주된 특징은 다음과 같다. 첫째 배당성향에 영향을 주는 배당세율과 자본이득세율의 상대적인 크기는 Poterba (2004)의 배당세 선호도의 개념을 이용하여 측정한다. 둘째 배당세 선호도의 지속적이고 큰 변화에 대응하여 배당성향이 어떻게 반응하는 가를 분석하기 위해 배당세 선호도의 평균에 몇 개의 국면이 존재하는 국면전환 모형을 적용한다. 셋째 이차대전 이후 있었던 배당의 변동성 하락을 국면전환 형태로 모형에 반영한다. 1930-2002 기간의 S&P 500 포트폴리오에 대한 배당 자료와 배당세 선호도 자료에 대한 분석 결과는 다음과 같다. 첫째 고변동성 시기의 배당성향이 저변동성 시기의 배당성향보다 더 높은 경향이 있다. 둘째 배당세 선호도와 배당성향 사이에는 양의 관계가 있다. 이는 배당세 감세정책이 경기활성화를 위한 유효한 수단이 될 수 있음을 암시한다.

This article examines the relationship between the dividend payout and tax preference in the context of the Linter model (1956) using US data for the period of 1930 to 2002. The innovations of the paper are three fold: first, we use the dividend tax preference measure from Poterba(2004) for the relative tax burden on dividends and capital gain. Second, regime switching models are employed to investigate the long-run impact of changes in tax preference on dividend payout. Third, these models are specified to account for the post-war volatility decline in the dividend payout. The following empirical findings are presented in the article: first, it appears that firms assigned higher payout in the high dividend volatility period than the low volatility period. Second, our estimates suggest that the tax preference is positively related with the payout. An implication of the findings is that the dividend tax can be an effective counter-recession policy instrument.

본 연구는 KOSPI200지수선물에서 고빈도 데이터를 이용한 분산비의 특징과 시계열상관관계에 영향을 주는 다른 변수들과의 관계에 관한 실증분석을 바탕으로 하여 개장시간대와 폐장시간대의 포함여부에 따른 결과의 비교분석함으로써 기존의 연구결과와 구별되는 특징을 찾고자 하였다. 고빈도 데이터를 사용하였을 경우 현물자산의 가격에서 발생하는 비동시적 거래로 인해 발생하는 시계열 상관관계를 줄이기 위해 KOSPI200지수 선물의 1분자료를 이용하였다. 분석기간은 2004년 1월 2일부터 2008년 3월 10일까지 총 1,037일이다. KOSPI200 선물지수의 1분, 10분, 20분 간격으로 측정된 분산비를 계산하기 위해 각각 q=2, 11, 21을 대입하여 측정 하였다. 분석결과, 변동성이 높은 개장시간대와 폐장시간대를 각각 제외한 일중 수익률자료를 이용하여 측정한 분산비간에 나타나는 결과가 뚜렷하게 다르게 나타났다. 비교적 단기(q=2)로 측정한 분산비의 분석결과는 유사하나, 장기(q=21)로 측정된 분산비의 일별 음(-)의 상관관계를 가져오는 수익률 정보는 개장 시간대에 더욱 많이 포함되어 있으며, 일중 변동성의 패턴과 관련이 있을 것이라고 판단할 수 있었다. 변동성이 높은 시간대를 모두 제외한 경우 이러한 현상을 더욱 두드러졌다. 20분간격으로 측정한 분산비의 결과만으로 볼때, KOSPI200선물시장에서 가격변동에 비효율적인 부분이 발생하는 경우 다음 시차에서는 가격변동을 효율적인 부분으로 수렴하게 하는 경향이 있으며, 이는 개장시간대의 변동성과 거래량과 관련이 있다는 것으로 판단할 수 있다.

Recent work offers mixed results regarding the nature of serial correlation in futures markets (Bianco & Reno, 2006; Seo & Park, 2008). This study examined the serial autocorrelation of variance ratio using high frequency data of KOSPI200 index futures. Our results show positive first-order autocorrelation at q=2, suggesting that high value of variance ratio previous day makes that of next day high. By contrast, negative first-order autocorrelation was found at q=21, suggesting variance ratio has a nature of mean reversion. These results somewhat differ from Bianco & Reno(2006)'s longer time horizon result. It is noteworthy that even though volatility and trading volume have an effect on serial correlation, different results came out for markets with different volatility patterns and trading volumes. The results show significantly positive autocorrelation at q=2 and significantly negative autocorrelation at q=21 for KOSPI200 index futures. Whereas FIB30 index futures showed significant positive autocorrelation for one minute, and negative but not significant autocorrelation for 20 minutes. It can be concluded that serial correlation is closely related to intraday volatility and trading volume. Hence, market characteristics should be considered as well when the efficiency of futures market is tested using variance ratio.

본 연구는 한국종합주가지수(KOSPI)와 주택매매가격 종합지수 변수의 상호 관련성의 연구 목적으로 주가와 주택매매가격 종합지수간의 관계를 분석을 하였다. 연구의 분석을 위해 1986년 1월 부터 2007년 6월 까지 258개의 월별 자료를 이용하였다. 분석자료로서 주택매매가격 종합지수를 주가는 한국종합주가지수(KOSPI)를 사용하였다. 이 연구에 사용된 연구 모형으로는 시계열의 안정성 여부의 판정을 위한 단위근 검정과 변수간 장기적이고 안정적인 관계의 존재여부판정을 위한 공적분(cointegration)검정를 하였다. 주가 주택매매가격 종합지수간 상호영향력 분석을 위한 VAR모형을 이용한 예측오차의 분산분해 기법과 VECM 모형을 이용하였다. 본 연구의 중요한 결과들을 요약하면 다음과 같다. 첫째, 주가와 주택매매가격 종합지수 자료의 원시계열자료에 대한 안정성검정 결과 모두 불안정적인 것으로 나타났다. 둘째, 주가와 주택매매가격 종합지수 자료의 1차 차분시계열자료에 안정성검정 결과는 모두 안정적임을 알 수 있었다. 셋째, 주가와 주택매매가격 종합지수 간에는 공적분관계가 존재한다. 넷째, 1996년 1월 1일 이후 주가와 주택매매가격 종합지수 간에는 동조화 현상이 존재한다. 다섯째, 주가와 주택매매가격 종합지수 간 상호영향력에 있어서 주가의 변화는 주가자체의 내재적 변화가 거의 대부분을 설명하고 있으나 주택매매가격 종합지수의 경우는 주가의 영향이 확대되고 있음을 알 수 있었다. 이상의 주가와 주택매매가격 종합지수 간의 관계에 관한 실증분석 결과를 종합해 볼 때, 과거의 주가와 주택매매가격 종합지수 간의 정(+)의 관계가 있는 것을 알 수 있다.

Korea Composite Stock Price Index(KOSPI) return has the comovement of Real Estate rate index return. KOSPI return has more the comovement of Real Estate rate index return recently. So this paper investigates KOSPI return has the comovement of Real Estate rate index return. We examine the comovement of KOSPI return and Real Estate rate index return for 258 monthly data from January 1986 to June 1, 2007. The analysis employs the vector-autoregression, impulse response function and variance decomposition using daily returns on KOSPI and Real Estate rate index. This research showed following main results. First, from basic statistic analysis, both KOSPI　and Real Estate rate index have unit roots. Second, there is at least one cointegration between them. In addition, we find that KOSPI　index return has the comovement of Real Estate rate index return.

이 연구의 목적은 커뮤니케이션 기술 발전에 따른 지역성 논의의 지형 변화를 고찰하고, 지리적 지역성에서 벗어나 사회문화적 이해와 관심을 공유하는 사회적 지역성으로 변화하고 있는 지역성이 지역 지상파방송 뉴스에서 어떻게 구현되는지 확인하는 것이다. 이를 위해 ‘대전․충남’ 지역을 분석대상으로 하여 사회적 지역성 확대의 기폭제가 된 ‘세종․내포 시대’ 전후의 지역 지상파뉴스를 일반적 특성, 지역성, 다양성, 심층성 측면에서 비교했다. 그 결과, 일반적 특성에서 아이템 당 시간, 기자리포팅과 인터뷰 등이 증가해 전반적인 뉴스 품질이 향상되었으며, 지역성은 뉴스의 발생장소, 사안의 이익 관련 지역성, 전개 형태 등에서 지역 중심적이기보다는 지역 내외의 다각적 관점에서 보도가 이루어졌다. 다양성 측면에서 취재원의 수는 증가하고 유형은 다양해졌으며, 단순사실 보도는 감소하고 해설/판단, 대안이 있는 뉴스, 기획취재가 증가하는 등 심층성 또한 향상된 것으로 확인되었다. 이는 지역 지상파뉴스가 전반적인 질적 향상을 도모하는 동시에 사회적 지역성 구현을 위해 노력하고 있음을 시사한다.

The purpose of this research is to investigate to changes in the topography of locality and to changes in the locality in the local terrestrial TV news to make sure that what is implemented. This article analyzes the news programs of 2010 and 2013 terrestrial channel in terms of general characteristics, locality, diversity, and depths of news. This comparative study finds that news quality of both types of broadcasters is not excellent. But 2013 terrestrial TV news is better than 2010 in terms of news quality. The results suggest that the local terrestrial news strives for improvement of the news quality and expansion of the social locality.

최근 고빈도 데이터를 이용하여 시장의 미시구조를 분석하는 연구가 활발히 이루어지고 있으며 전통적인 분산비를 이용한 분석에도 이러한 데이터들이 활용되고 있다. 본 연구에서는 기존의 일별자료를 이용한 분산비 검증방법과는 다르게, KOSPI200지수선물의 일중 고빈도 데이터를 이용하여 분산비를 측정하고, 분석기간 동안 측정된 분산비가 어떠한 특징을 가지고 있는지를 살펴본다. 그리고 일중 분산비 측정치들이 선물수익률의 시계열 상관관계에 영향을 미칠 수 있을 것으로 판단되는 실현변동성과 거래량 등 다른 시장변수들과 어떠한 동적 관련성을 가지는지에 대해서도 분석한다. 분석결과 일중 실현변동성이 높은 경우 KOSPI200지수선물의 수익률의 시계열 상관이 더 큰 양(+)의 값을 가지는 것으로 판단할 수 있으며, 기대하지 못한 부분의 변동성이 예측된 부분의 변동성보다는 영향력이 더 큰 것으로 분석되었다. 그리고 거래량이 증가할수록 분산비 간의 시계열 상관은 더 유의적인 값을 가지는 것으로 분석되었다. 일별 분산비 간의 시계열상관관계는 일중의 미시구조에서 보면 단기에서는 분산비가 유의적인 양(+)의 관계를 보이지만, 장기로 갈수록 음(-)의 관계를 가지는 것으로 나타났다. 구체적으로, 1분단위로 측정한 분산비의 경우 다른 변수를 고려하지 않더라도 t시차의 분산비는 t-1시차의 분산비와 뚜렷한 양(+)의 자기상관을 가지고 있었으며, 실현변동성과 거래량 등 t시차의 분산비에 영향을 줄 수 있는 변수를 고려하여 분석하는 경우, 상대적으로 긴 시간인 20분 단위로 측정한 t-1시차의 분산비가 t시차의 분산비에 음(-)의 영향을 주는 것으로 분석되었다.

Recently, some literatures which analyze market microstructure are published, especially using high-frequency data. These data also can apply to traditional variance ratio study. The aim of this article is to study the serial correlation of the KOSPI200 stock index futures and its link with some of the most important quantities of financial market, that is, volatility and trading volume. To do this, this article empirically analyzes the characteristics of variance ratio of KOSPI200 stock index futures, using intraday high-frequency data in the period 2004-2007. It is found the evidence that intraday serial correlation becomes positive in high-realized volatility regime. Moreover, it is shown that the unexpected volatility influence is more strong on variance ratios than predictable volatility. It is also found that trading volume is significant to explain the variability of variance ratios. In other words, the intraday serial correlation is higher on high trading volume. Finally, the serial correlation of intraday variance ratios is positive in short period(1 minutes) but is negative in long period(20 minutes).

이 연구는 1997년 5월부터 2006년 9월까지 113개월간의 국내 월별 담배판매량을 이용하여 한국 정부의 주요 담뱃세 인상정책의 효과성을 분석한 것이다. 시계열자료의 특성을 반영하여 근시안모형, 합리모형, 시차모형을 적용하였으며 그로부터 담뱃세 인상정책의 함의를 얻고자 하였다. 연구결과 2005년에 단행된 대폭적인 조세인상만이 구조적으로 담배소비량에 영향을 미치고 이전의 소폭 담뱃세 인상은 유의미한 영향이 없는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 기본적으로 담배가 상대적으로 중독성이 크기 때문에 조세의 소폭인상으로는 의미 있는 흡연감소 효과를 거두기 어렵다는 의미로 해석된다. 즉 담뱃세가 소폭 인상된 경우는 조세인상효과가 중독성 효과로 인해 상쇄되어 흡연양의 변화에 크게 영향을 주지 못한 반면, 담뱃세가 대폭 인상된 경우에는 중독성 효과가 그에 미치지 못하는 것으로 나타났다. 즉 설령 중독성 효과가 있다 하더라도 가격효과의 계수값이 중독성보다 훨씬 크기 때문에 가격효과가 중독성 효과를 압도하여 실질적으로 담배소비량에 영향을 준 것으로 보인다. 따라서 정부가 실질적인 담뱃세 인상효과를 보기 위해서는 대폭적인 인상을 시행해야 한다고 해석할 수 있다. 또한 담배와 같은 중독성 재화의 경우 과거의 소비는 현재의 소비를 강화하고(reinforce) 가격에 대한 반응은 시간이 지남에 따라 증가한다는 합리모형(rational addiction model)에 의한 수요함수 이론과 같이 1999년의 담뱃세 인상이 2001년의 소비를 감소시키고, 이것이 다시 2002년의 소비를 감소시키는 등 누적적으로 2005년의 담배소비를 감소시키는 효과가 있는 것으로 해석할 수 있다. 따라서 이 연구의 결과는 특정 재화가 중독성이 있는 경우 장기적인 가격효과가 있다는 합리적 중독이론(A Theory of Rational Addiction)과 일치하고 있다.

The purpose of study is to analyze the impact of tax increases on cigarette smoking in South Korea, using monthly times series data of total domestic sales over the May 1997-September 2006. Myopic, rational addiction and difference equation models are employed reflecting the characteristics of time series data. The empirical results show that demand will adjust slowly to changes in price with the applications of the time series models of addiction to the demands for cigarettes. In addition, only the dramatic tax increase of 2005 was effective to reduce cigarette smoking, while the others seem to be irrelevant. This implies the increases in the prices of cigarettes significantly reduce cigarette smoking only when they are high enough to offset cigarette addiction effect. This study suggests several interesting policy relevant findings. First, it suggests that small increase of tax hardly reduces cigarette smoking because cigarette has addictive nature to offset the price impact. Second, it suggests that cumulative tax increases lead to cumulative significant smoking reduction. This implies that the long term reductions in cigarette smoking from a price increase will exceed the short term effects. This tends to support the implication of addictive behavior and the theory of rational addiction. Given the evidence of this study, the authors conclude that the impact of tax increases that result in sustained increases in the real prices of cigarettes will grow over time. Therefore the long run health benefits of higher cigarette taxes will be larger than the shorter benefits.

본 연구의 목적은 시계열 분석을 이용하여 주택가격과 거시경제 변수간의 관계를 추정하기 위한 것이다. 거시경제 변수는 GNI, 소비자 물가지수, 회사채 수익률, M3, 건축허가 면적, 주가지수로 구성되었다. 본 연구에서 이용한 분석방법은 교차상관분석, 그랜져 인과관계 검정, 공적분검정, 벡터오차수정모형이다. 자료는 한국의 1987년 1분기에서 2005년 4분기까지 자료를 이용하였다. 분석결과 회사채수익률과 건축허가면적이 주택가격에 영향을 미치고 GNI, 주가지수는 영향력이 작은 것으로 나타났다. 그리고 주택가격의 변동은 주택가격 자체의 변화로 설명되는 부분이 크다는 것을 규명하였다.

The purpose of this paper is to estimate the relation between the housing price and the macroeconomic variables by using the time series analysis. The macroeconomic variables consist of GNI, consumer price index, the price of stock, M3, and the rate of corporate bond, the area of building permit. Cross-correlation analysis, Granger-Causality test, cointegratiom-test, and VECM were employed as the analysis methods. Data from the first quarter of 1987 to the fourth quarter of 2005 in Korea are used in this analysis. The emprical results shows that the rate of corporate bonds and the area of building permit and cousumer price index have an effect on the housing price. But the stock price index and GNI were of little significant. But it is clear that the housing price is most affected by itself.

Fish production forecasting is a crucial factor in fishery resource management and development of fisheries. Fish production depends on very various effects and issues so that it is complicated to predict it considering all relevant factors. It is ARIMA model that can fairly overcome these limitations because ARIMA model can perform forecasting despite insufficient information on the relevant factors. However, ARIMA model could make it difficult to discriminate the parameter. In order to complement the defects, we developed a looping simulation program that could generate the results of all fisheries cooperatives by setting the range of the parameter. In addition, ARIMA model generally shapes a single model for a single target variable. But the model could affect seriously forecasting result when it does not properly infer coefficients of the model. To overcome the defect, We proposed a forecasting prospect through double time series models that mix ARIMA model and SARIMA(seasonal ARIMA) model. Consequently, We presented fish production forecasting model of anchovy, mackerel, hairtail and yellow corbina.

In this paper, a method to linearize the nonlinear response of Ultra Large Container Ship(ULCS) with a bow flare is studied by using the Nonlinear Auto-Regressive with External inputs(NARX) model. Response linearization is closely related with the development of digital twin model of a ship, where ocean wave spectrum around sea-going vessel is trageted based upon linear theory between wave and ship response. Linearization scheme is based on the system identification approach using NARX(Nonlinear Autoregressive with External Input) method, which is popularly used for nonlinear dynamic system identification. For the acquisition of data, the nonlinear time domain analysis was performed, where the nonlinear Froude-Krylov force and restoring force and restoring force of the external forces acting on the vessel were considered. Obtained structural response, such as vertical bending moment at the midship section of the ship, was analyzed using NARX, and linear transfer function was extracted using harmonic probing method. To validate the accuracy of the proposed methodology, a structural response in irregular waves was computed in time domain and compared with the linearized responses obtained from transfer function and probability of peak sagging moment exceedance. In terms of the probability exceedance peak responses, the linearized responses turned out to be in good accordance with direct linear analysis results.

생태계 내에서 일어나는 모든 현상은 매우 느리고 긴 시간에 걸쳐서 이루어진다. 그렇기에 생태계 내에서 일어나는 현상을 이해하고 연구하기 위해 장기생태연구가 필요하다. 현재 우리나라의 소나무는 단일 수종으로 가장 넓게 분포하고 있으나 기후변화 및 음수로의 천이과정 등 다양한 요인에 의하여 변화가 예상된다. 변화과정에 대한 모니터링은 생태계 과정의 이해와 임분관리 등에 있어서 매우 중요한 부분을 차지하므로 장기생태모니터링구에 대한 매목조사와 변화상 분석을 실시하였다. 국가장기생태연구의 조사지로 구축된 지리산 소나무림(100m × 100m)을 대상으로 격년별(2017년, 2019년, 2021년, 2023년) 4회 매목조사를 실시하였고, 매목조사자료를 바탕으로 밀도, 흉고단면적, 중요치, 직경급 분포, 수간건강상태, 고사율, 이입률 등의 분석을 실시하였다. 소나무개체군의 밀도는 6년 동안 292본/ha에서 272본/ha으로 6.8% 가량 감소하였고, 특히 비목나무는 6년 동안 161본/ha에서 46본/ha으로 71.4% 가량 크게 감소하였다. 흉고단면적(m²/ha)은 비목나무를 제외한 모든 수종이 증가하였고 이에 따라 중요치는 비목나무만 감소하고 이외 모든 수종은 증가하거나 유지되는 경향으로 나타났다. 직경급 분포에서 전제 구성종은 10cm 미만의 직경급이 가장 높은 역 J자형을 보이고 소나무는 30-40cm의 직경급의 개체목이 가장 많은 정규분포형을 보였다. 소나무의 수간건강상태에서 AS가 2017년에 76.1%(252본/ha)로 가장 높게 나타났지만 AL과 DF의 증가로 인해 2023년에 ha당 63.4%(210본/ha)로 12.8%(42본/ha)감소하였다. 소나무의 6년간 연평균고사율은 1.18%, 연평균이입률은 진계목이 발생하지 않아 나타나지 않았다. 그러나 비목나무의 6년간 연평균고사율은 19.75%로 높게 나타났다. 지리산 소나무림의 소나무 개체군 밀도는 감소하나 흉고단면적, 중요치는 유지되어 양호한 생육상태인 것으로 나타났지만 진계목이 발생하지 않았고 이는 소나무가 양수의 특성에 기인된 것으로 판단되었다. 앞으로 소나무개체군, 비목나무개체군, 삼나무개체군, 굴참나무개체군 등 개체군 변화에 대한 지속적인 후속 연구가 필요할 것으로 판단되었다.

All phenomena within an ecosystem occur at a slow pace and unfold over extended periods of time. Therefore, long-term ecological research is essential for understanding and studying these phenomena. In Korea, Pinus densiflora is currently the most widely distributed single tree species, but its distribution is expected to change due to various factors, including climate change and the succession to shade-tolerant species. Monitoring the process of change is crucial for understanding ecosystem dynamics and managing forest stands, so we conducted diameter measurements and analyzed changes in a long-term ecological monitoring plot. The study was conducted at a 1 ha (100 m × 100 m) plot in the P. densiflora forest of Mt. Jiri, established as part of the National Long-Term Ecological Research. tree diameter measurements were conducted four times biennially (2017, 2019, 2021, and 2023). Based on the collected measurement data, analyses were performed to examine density, basal area, importance value, diameter distribution, stem vitality, mortality rate, and recruitment rate. The density of the P. densiflora population decreased by approximately 6.8%, from 292 trees/ha to 272 trees/ha, over the six-year period. Notably, the population of Lindera erythrocarpa showed a sharp decline of about 71.4%, dropping from 161 trees/ha to 46 trees/ha during the same period. The basal area per hectare increased for all species except L. erythrocarpa. As a result, only the importance value of L. erythrocarpa decreased, while the importance values of other species either increased or remained constant. Diameter class distribution showed an inverted J-shape, with the highest number of individuals in the <10 cm diameter class for all species combined, and a normal distribution with the highest number of individuals in the 30-40 cm diameter class for P. densiflora. In terms of P. densiflora stem vitality, the proportion of trees classified as AS(Alive Standing) was highest at 76.1% (252 trees/ha) in 2017 but decreased by 12.8% (42 trees/ha) to 63.4% (210 trees/ha) by 2023, due to an increase in the AL(Alive Leaning) and DF(Dead Fallen) categories. The average annual mortality rate of P. densiflora over the six-year period was 1.18%, while no recruitment was observed due to the absence of seedling establishment. However, a notable finding was that the average annual mortality rate for L. erythrocarpa was significantly high at 19.75%. Although the density of the P. densiflora population in the Mt. Jiri forest decreased, the basal area and importance value remained stable, indicating a generally healthy condition. However, no recruitment was observed, likely due to the species' characteristics as a shade-intolerant tree. Further research is needed to investigate the population dynamics of P. densiflora, L. erythrocarpa, Cryptomeria japonica, and Quercus variabilis, focusing on canopy competition and changes in stand structure.

본 연구는 스마트팜 현장에서 수집한 농촌진흥청 데이터를 활용해 오이 출하량에 영향을 미치는 주요 변수를 확인하고, 다양한 예측 모델을 비교 분석하여 최적의 예측 모델을 제안한다. 연구 데이터는 36개의 작기별로 수집된 기상 조건, 재배 환경, 관리 활동 등의 변수를 포함하며, 예측 모델로는 다중회귀분석, ARIMA, LSTM, SARIMA를 사용했다. 성능은 RMSE와 MAE로 평가되었으며, SARIMA 모델이 가장 우수한 성능을 보였다. 하이퍼파라미터 조정을 통해 SARIMA 모델의 예측 정확도가 향상되었으며, 이는 오이 출하량이 계절성에 크게 의존하는 특성을 효과적으로 반영한 결과이다.

This study utilizes data collected by the Rural Development Administration from smart farm sites to identify key variables affecting cucumber shipment and proposes the most accurate prediction model through comparative analysis of various forecasting models. The dataset includes daily weather conditions, cultivation environments, and management activities from 36 different crop seasons. The predictive models used in this study include Multiple Regression, ARIMA(Auto Regressive Integrated Moving Average), LSTM(Long Short-Term Memory), and SARIMA(Seasonal Auto Regressive Integrated Moving Average). Model performance was evaluated using RMSE and MAE, with SARIMA demonstrating the best results. By optimizing the hyperparameters, SARIMA's prediction accuracy improved significantly, effectively capturing the strong seasonality in cucumber shipments.

한국 소비자원의 의료 분야 처리금액 자료에 대한 시계열 모형을 이용한 실증 분석을 연구하였다. 의료분야 처리금액 시계열 자료는 상담 처리금액, 피해 구제금액, 분쟁 조정 처리금액으로 나뉜 3개 변수를 사용하였고 분석에 사용된 시계열 모형은 ARIMA 모형, 벡터 자기회귀 모형 그리고 전이 함수를 이용한 시계열 모형이다. 이들 중 전이 함수를 이용한 시계열 모형이 단기 예측면에서 가장 우수한 예측력을 보였고 벡터자기회귀 모형도 변수간 영향력과 기간을 파악하는데 유용한 정보를 제공하였다.

The amount of money processed in medicine from the Korea Consumer Agency was studied by the various time series models. The medical data set from the Korea Consumer Agency were consisted of counseling, damage relief and conciliation. For the analysis of time series, autoregressive moving average model, vector autoregressive model and the transfer function model were used. We considered the stationarity and cross correlation function for the identification and fitting. As a result, the transfer function model showed a better prediction. Whereas, the vector autoregressive model also provided good information for the degree and duration of the influence of variables.

본 연구에서는 급변하고 있는 세계 경제 환경 하에서 중국 자동차 산업의 발전 현황과 자동차 산업과 관련한 중국 정부의 정책을 살펴보고, 중국 내 소비자들의 자동차 구입에 대해 소비자 동향 조사를 실시하였다. 중국 정부의 강력한 국가 배출가스 규제정책과 내연기관 자동차 제조·판매 기준의 강화에도 불구하고 소비자들은 다양한 이유로 앞으로 자동차를 구매 시 내연기관차를 선택하겠다는 응답비율이 59.6%에 달하는 등 정부 정책과 소비자 인식 사이에는 적지 않은 차이가 존재하고 있음을 확인하였다. 또한, 최근의 중국 내 자동차 판매량의 감소 추세를 발견하여 2010년 1월부터 2020년 12월까지 월별 판매량을 학습용 데이터로, 2021년 1월부터 2022년 11월 동안의 판매량을 평가용으로 구분하여 향후 중국의 자동차 수요를 예측하는 시계열 모형들을 제안, 평가하였다. 그리고 각 시계열모형을 적용하였을 때의 2023년도의 월별 예측 판매량을 보였다.

In this study, we introduced the development status and the government policy of the Chinese automobile industry under the rapidly changing global economic environment. We conducted a consumer trend survey on automobile purchases by consumers in China. Despite the Chinese government's strong national emission control policy and stricter standards for manufacturing and selling internal combustion engine vehicles, 59.6% of respondents saying they would choose an internal combustion engine vehicle when purchasing a vehicle in the future for various reasons. It was confirmed that there is a significant gap between government policies and consumer perceptions. In addition, we have discovered the recent declining trend of automobile sales in China, and used the monthly sales volume from January 2010 to December 2020 as training set, and the sales volume from January 2021 to November 2022 as a test set. We proposed and evaluated a time-series model for predicting future automobile demand in China. Then, we showed the monthly sales forecast for 2023 when each model was applied.