Earticle

This study proposes the analysis and evaluation of method of time series of ultrasonic signal using the chaotic feature extraction for ultrasonic pattern recognition. The features are extracted from time series data for analysis of weld defects quantitatively. For this purpose, analysis objectives in this study are fractal dimension, Lyapunov exponent, and strange attractor on hyperspace. The Lyapunov exponent is a measure of rate in which phase space diverges nearby trajectories. Chaotic trajectories have at least one positive Lyapunov exponent, and the fractal dimension appears as a metric space such as the phase space trajectory of a dynamical system. In experiment, fractal(correlation) dimensions and Lyapunov exponents show the mean value of 4.663, and 0.093 relatively in case of learning, while the mean value of 4.926, and 0.090 in case of testing in slag inclusion(weld defects) are shown. Therefore, the proposed chaotic feature extraction can be enhancement of precision rate for ultrasonic pattern recognition in defecting signals of weld zone, such as slag inclusion.

This study investigated groundwater quality and pollution sources in the northeastern Gyeonggi region, spe- cifically Pocheon, Gapyeong, and Yangpyeong. A total of 3,749 samples collected between January 2022 and December 2024 were analyzed for 15 drinking water quality parameters, including pH, major inorganic ions, and heavy metals. Piper diagram analysis indicated that Ca-HCO3 (approximately 60%) and Ca-Mg-HCO3 (approximately 30%) water types predominated, suggesting the presence of fresh groundwater. Statistical anal- yses using the Mann?Kendall test and Sen’s slope estimator revealed significant increasing trends in nitrate- nitrogen across all three regions (p < 0.05), with Pocheon exhibiting the highest rate of increase (0.020 mg/ L/month). Pocheon also showed the highest concentrations of sulfate and chloride, attributed to intensive agri- cultural activities and urbanization. The NO3?-N/NH4+-N ratio indicated that 97.9% of samples exceeded 10, suggesting that chemical fertilizers are the dominant pollution source. This interpretation was supported by the Cl?/NO3?-N mass ratio, with 62.1% of samples below 5. Overall, these findings provide a scientific basis for developing region-specific groundwater management strategies to ensure the safe use and conservation of groundwater in the upper Han River basin.

· 연구 주제: 이 연구는 언론 빅데이터를 활용하여 빈집 문제에 대한 사회적 담론의시계열적 변화 양상을 분석하여, 사회 인식의 변화 패턴과 정책적 시사점을 도출하는 것을 목적으로 한다. · 연구 배경: 한국 사회의 저출산, 고령화, 인구감소 등으로 빈집 문제가 심화되었고, 전국적으로 빈집이 100만 호를 넘어서면서, 단순한 주거 문제를 넘어 지역쇠퇴, 안전 문제, 사회적 비용 증가 등 다차원적인 사회문제로 부상하였다. 언론은 이러한사회문제에 대한 여론을 형성하는 주체이므로, 언론 보도를 통해 빈집 담론의 변화를 분석하고자 한다. · 선행연구와의 차이점: 기존 연구들은 주로 빈집 실태분석, 정책적 활용 제안 등에중점을 두었으며, 빈집에 대한 사회적 담론의 장기적인 시계열 변화를 다른 연구는드물었다. 이 연구는 20년간의 뉴스 빅데이터를 활용하여 빈집 담론의 변화를 분석하고, 정부 정책 및 법률 제정과 담론의 연관성을 분석하는 차별성을 갖는다. · 연구방법: 한국언론진흥재단 빅카인즈(BIGKinds)에서 ‘빈집’ 키워드로 2005년부터2025년까지 20년간의 기사 13,151건을 수집하였다. 분석 도구로 Python 3.11, Spyder IDE를 사용하였고, 데이터 전처리, TF-IDF분석, LDA 토픽 모델링, 정권별･정책별 시계열 분석을 통해 담론 분석을 실시하였다. · 연구결과: 빈집 관련 담론은 6개의 토픽으로 나타났고, 이들은 ‘거시적 구조’, ‘활용과 정비’, ‘위험과 사건’의 3개 그룹으로 분류하였다. 빈집 담론은 법과 정책의 실시를 기준으로 ‘위험･문제’ 중심에서 ‘자원･활용’ 중심으로 패러다임의 변화를 나타냈다. · 공헌점 및 기대효과: 이 연구는 20년이라는 장기간의 데이터를 분석하여 빈집 연구를 물리적･제도적 접근에서 담론적･사회 인식 분석으로 확장하였고, 텍스트 마이닝기반의 장기 시계열 연구를 통해 빈집 연구의 방법론을 확장하였다. 또한 정책 변화와 사회 담론 간 상호작용을 규명하였고, 연구 결과를 바탕으로 ‘자원 활용’ 중심의 정책 커뮤니케이션 전략 수립과 담론 분석을 통한 정책 효과 모니터링 체계 구축 등을 제언할 수 있다.

· Research topics: This study aims to derive changes in social perception and policy implications by analyzing time-series changes in social discourse on the issue of vacant houses using media big data. · Research background: The problem of vacant houses has intensified due to the low birth rate, aging population, and population decline in Korean society, and as the number of vacant houses has exceeded 1 million nationwide, it has emerged as a multidimensional social problem such as regional decline, safety problems, and increased social costs. Since the media is the subject that forms public opinion on these social issues, I would like to analyze the changes in vacant house discourse through media reports. · Differences from prior research: Previous studies have mainly focused on the analysis of vacant houses and policy utilization proposals, and there have been few other studies on long-term time series changes in social discourse on vacant houses. This study has the differentiation of analyzing changes in vacant house discourse using 20 years of news big data, and analyzing the relationship between government policy and law enactment and discourse. · Research method: From the Korea Press Foundation's BIGKinds, 13,151 articles from 2005 to 2025 using the keyword 'empty house' were collected. Python 3.11 and Spyder IDE were used as analysis tools and discourse analysis was conducted through data preprocessing, TF-IDF analysis, LDA topic modeling, and time series analysis by regime and policy. · Research results: Discourse on vacant houses emerged into six topics, which were categorized into three groups: ‘macro structure,’ ‘utilization and maintenance,’ and ‘risks and incidents.’ The discourse on vacant houses has shown a paradigm shift from ‘risks and problems’ to ‘resources and utilization’ based on the implementation of laws and policies. · Contribution points and expected effects: By analyzing long-term data of 20 years, this study expanded the study of vacant houses from a physical and institutional approach to a discourse and social perception analysis, and expanded the methodology of vacant houses research through long-term time series research based on text mining. Furthermore, the interaction between policy changes and social discourse was identified, and based on the research results, suggestions can be made for establishing a policy communication strategy centered on “resource utilization” and establishing a policy effectiveness monitoring system through discourse analysis.

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.

본 논문은 ‘제주 산지천 하류’의 역사적 층위와 경관적 가치를 재조명하여 장소적 중요성과 기억의 궤적을 시계열적으로 면밀히 되짚어보았다. 그 결과 조선시대 목민관들은 이곳에 유교적 미의식을 가미해 주요 정자 및 문루 등을 건립함으로써 유교적 인문경관으로 변화시켰다. 한편 일제강점기에 접어들어 제주측후소를 비롯한 제주공원․제주신사 등이 건립됨으로써 식민지 지배 경관으로의 변화를 겪었다. 그리고 해방 후 식민지 잔재 청산에 따라 제주신사가 훼철됨과 동시에 한국전쟁 발발 후 ‘기독교대한감리회’라는 종교단체가 유입되어 전통 경관의 회복이 아닌, 새로운 종교 경관으로의 변화를 맞게 된다. 이후 근래에 들어서 제주측후소의 후신인 제주지방기상청의 증축과 관련해 전통 경관을 복원시키고자 하는 움직임이 대두되었고, 미완성된 채 현재에 이르고 있다. 이렇듯 해당 공간은 시대별 역사 경관적 이념과 가치에 따라 그 경관이 변화되긴 하였지만, 시대 변화에 상관없이 당대 가장 상징성을 지닌 중요 공간으로서 선호되는 경향이 되풀이되어 나타남을 확인할 수 있다.

This study examines the historical layers and scenic values of the lower Sanjicheon Stream in Jeju were revisited to explore the trajectory of place meaning and memory. As a result, During the Joseon Dynasty, local government officials(mokmingwan) transformed the area into a Confucian humanistic landscape by building central pavilions and gates with Confucian aesthetics. Meanwhile, during the Japanese occupation, Jeju Park and Jeju Shrine were built, including the Jeju Meteorological Observatory and the area was transformed into a colonial landscape. After liberation, the Jeju shrines were destroyed as part of the liquidation of colonial remnants, and after the outbreak of the Korean War, a religious organization called the Methodist Church was introduced, resulting in a change to a new religious landscape rather than a restoration of the traditional landscape. In recent, a movement to restore the traditional landscape emerged in connection with the expansion of the Jeju Regional Meteorological Administration, but it remains unfinished to this day. Like this it was found that although the landscape of the space changed according to the historical landscape ideologies and values of each era, it was repeatedly favored as the most symbolic and essential space of the time regardless of the changes.

· 연구 주제: 청주시 신청사 건립정책 사업에서 본관동 철거 논쟁을 둘러싼 다양한 참여 주체의 대응을 입체적으로 분석하고, 일련의 대응 방안을 살펴봄으로써 지역 정책의 참여자들이 활용하는 자원 및 전략의 현주소파악과 기존의 논의에서 부족했던 점을 연구하였다. · 연구 배경: 민주주의 사회에서 갈등은 불가피한 현상이다. 다양한 참여주체 간 의견이 충돌하게 될 때, 현명한 갈등 해결을 위해 각자의 입장 차이에 대한 상호이해 및 입장의 분포 분석이 필요하다. 다양한 참여주체의 대응을 분석함으로써 민주적 다원주의에 기여하며 이후 도시재생사업을 진행하는 과정에서의 질 높은 논의를 돕고, 사회적 갈등비용을 줄이는데 목적이 있다. · 선행연구와의 차이점: 지역의 고유한 특성을 지닌 근대문화유산을 연구의 대상으로 선정하였고 정치에 따른 정책의 변동분석을 위해 시기를 구분하고 시기별로 분석했다는 점, 공식적인 지위를 지니고 있지 않은 다양한 참여주체들을 대상으로 논의했다는 점에서 기존 연구와의 차별성을 지닌다. · 연구방법: 문헌연구를 통해 청주 시청사 본관동 철거의 흐름을 파악하고 신청사 건립 정책과정은 Kingdon의 정책흐름모형을 통해 분석하였다. · 연구결과: 청주 시청사 본관동은 청주시 시장의 정책에 따라 보존 여부가 바뀌었으며 정책의 창이 3번 열리고 닫혔다. 청주시 신청사 건립 정책에서 본관동에 대한 입장을 드러낸 참여주체는 6개이고, 이중 연속성을 가지고 참여한 주체는 4개였다. 청주시청 본관동 철거를 둘러싼 사회적 갈등이 발생한 원인은 본관동의 근대문화재적 가치의 여부였지만 갈등의 본질은 본관동의 근대건축유산에 대한 가치 및 활용방안을 논의하는 점에서 참여주체 간의 협의가 부족했다는 점이었다. 외부의 참여주체가 일시적으로 정책의 창을 열수는 있지만, 내부 참여주체를 견제할 힘이 없다면 그 정책은 일관성을 가지고 지속될 수 없음을 확인하였다. · 공헌점 및 기대효과: 지역 공공청사의 재생을 둘러싼 참여주체의 대응을 분석함으로써, 정책 변동에서 활용 가능한 전략을 제시한다는데 의의가 있으며, 다양한 참여주체를 분석하여 정책의 창이 열리고 닫히는 흐름을 파악하고 그들의 의견을 종합 비교 분석했다는 점에서 의의가 있다. 사례연구를 통해 민주적 다원주의에 기여하며, 사회적 갈등비용이 줄어드는 효과를 지닌다.

The urban regeneration policy is changing into a paradigm that reflects various interests. As a number of voting dispatches inevitably dispatched, the urban regeneration policy is considered a representative potential social conflict area. As the regeneration area of our society expands, the cost of conflict is also increasing. In order to maturely resolve social conflicts, the importance of mutual understanding between individuals and groups is increasing. Using Kingdon's multiple streams framework, this study analyzes in stakeholder’ responses to the destruction process of the Cheongju city main hall. The policy process for building Cheongju city Hall is classified according to the controversy over the demolition of the Cheongju city main hall. In addition, stakeholder are actively analyzed to realize the policy agenda for each classified policy process. Among the policy entrepreneurs, those who continue to participate were selected as stakeholders, and the countermeasures for the policy were examined. The analysis is as follows. First, while the construction of the new Cheongju city hall has been drifting for over 10 years, Mayor of Cheongju's position on the Cheongju city main hall has changed four times. The policy for building the new Cheongju city hall is divided into four stages, because the policy window opens and closes three times depending on whether or not the main building is preserved. Second, in the policy of new Cheongju city hall, eight policy entrepreneurs for the main building can be selected. Among them, four stakeholders are interested in the main building with continuity. Third, local NGO of stakeholders used the most diverse strategies to reflect their opinions. Among stakeholders, local NGO organizations are only legal authority to participate in policy as the only informal participants, but there was a big impact on policy. Lastly, the responses of each stakeholder influenced the policy on the Cheongju city main hall but did not affect the resolution of the conflicts arising in the policy process. The core of the main hall debate was the difference in positions on the values of modern cultural properties. However, the strategy to resolve the difference in positions of each stakeholder was insufficient. If we want to reduce the cost of social conflict in the regeneration project, it is necessary to prepare a device to lead social consensus. In particular, it is necessary to think about a system that can sufficiently understand each logic beyond the physical combination of various stakeholders.

본고는 XGBoost(Extreme Gradient Boosting), LSTM(Long Short-Term Memory) 등 다양한 머신러닝 방법을 포함한 총 13개의 모형을 활용하여 한국의 전년동월대비 물가상승률을 예측/분석하고 이를 통해 시계열 지속성과 머신러닝 예측 간의 관계에 관한 시사점을 제시한다. FRED-MD를 참고한 총 93개의 관련 국내외 거시경제/금융 변수들을 설명변수로 사용하고, 2004년 8월에서 2023년 6월까지의 표본을 고려하였다. 전월대비 물가상승률의 경우와는 달리 시계열 지속성(Persistence)이 높은 전년동월대비 물가상승률을 종속변수로 삼고 머신러닝 방법을 적용하여 예측할 때, 머신러닝 모형들의 예측력이 크게 떨어져 오히려 임의보행(Random Walk) 모형보다 예측오차가 더 큰 것으로 나타났다. 머신러닝 기법으로 시계열 지속성이 낮은 전월대비 물가상승률 예측치를 구하고 이를 통해 전년동월대비 물가상승률 예측치를 계산하면 전년동월대비 물가상승률 자체를 예측하는 경우에 비해 전반적으로 예측오차가 줄어드는 것을 확인하였고, 이 방법을 통해 전년동월대비 물가상승률 자체를 임의보행 모형으로 예측할 때보다 통계적으로 유의한 수준으로 우월한 예측치를 구할 수도 있는 것으로 나타났다.

This paper investigates the forecasting of both month-on-month and year-on-year inflation rates in Korea, exploring the relationship between time series persistence and machine learning methodologies. Leveraging a dataset comprising 93 macroeconomic and financial variables spanning from August 2004 to June 2023, we employ various machine learning methods, including XGBoost and LSTM. While month-on-month inflation rates exhibit lower persistence, year-on-year rates demonstrate high persistence. Machine learning methods notably enhance month-on-month inflation forecasting accuracy. However, for year-on-year inflation forecasting, these methods perform less favorably compared to the random walk model. This underscores the necessity of caution when applying machine learning to highly persistent time series. Interestingly, converting month-on-month forecasts into year-on-year predictions yields reduced forecast losses and, in some cases, significantly outperforms the random walk model. Our results offer valuable insights for practitioners and policymakers seeking to leverage machine learning for inflation forecasting, emphasizing the nuanced impact of time series persistence on forecasting effectiveness.

연간 전력 수요량은 꾸준히 증가하는 추세이다. 전력 수요량이 늘어나는 만큼 국내 전력 의존도 또한 높아지고 있어 전력 수요 예측의 중요성이 부각되고 있다. 본 연구는 계절적 특성과 날씨를 고려하여 전력 수요량을 예측 분석하고자, 시계열 모형 연구와 이를 통한 예측값 및 예측구간에 대해 연구를 수행한다. ARIMA, SARIMA, ARIMAX, SARIMAX 모형에 각각 전력 수요량 월별 데이터를 적합하여 최적 차수를 찾고 표본외 예측분석(out-of-sample forecasting)을 수행하여 예측값의 RMSE(root mean squared error; 평균제곱근오차), MAE(mean absolute error; 평균절대오차), 평균절대백분율오차(MAPE)와 평균제곱로그오차(MSLE)를 계산하고 예측성능을 비교한다. 최적의 전력 수요량 예측 모형은 냉방도일(CDD), 난방도일(HDD), 일사량을 고려한 SARIMAX (2,1,1)(2,1,2,12) 모형으로 선정되었다. 예측구간의 엄밀한 분석을 위하여 정규분포, 라플라스분포 및 Bootstrap 방법을 이용한 80%, 95% 예측구간을 추정한다. 각 예측구간의 포함확률(coverage probability, CP), 평균길이(average length, AL), 평균구간점수(mean interval score, MIS)를 계산하여 비교 분석한다. 본 연구는 세 가지 방법으로 접근하여 예측구간 추정 결과를 도출하고 비교했다는 점에서 차별성이 있다. 본 연구에서의 전력 수요량 시계열 모형 및 예측구간 추정 방법은 효율적인 저비용 전력 공급 시스템 운영에 실질적 도움이 되기를 기대한다.

Annual electricity demand is steadily increasing and the importance of forecasting the electricity demand is emerging since the dependence on domestic electricity is also increasing. The purpose of this study is analysis of the electricity demand considering seasonality and weather variables, for which we study time series modelling and forecasting analysis. ARIMA, SARIMA, ARIMAX, SARIMAX models are handled with optimally selected orders. Out-of-sample forecasting analysis is carried out to evaluate predicted values and their errors such as RMSE, MAE, MAPE and MSLE. The errors by four models are compared. As the optimal model, SARIMAX(2,1,1) (2,1,2,12) model with CDD, HDD and insolation has been chosen. For strict statistical analysis of prediction intervals, normal distribution, laplace distribution and bootstrap method are adopted to construct 80%, 95% prediction intervals. Coverage probability (CP), average length (AL) and mean interval score (MIS) of the prediction intervals by three approximations are evaluated. This study contributes with novelty in that it provides three approaches of prediction intervals along with their comparison. The results of this study are expected to be of practical help in the efficient operation of electricity supply system.

This study focused on the existence of Hangwae, which appeared as a result of the Imjin War between Joseon and Japan at the end of the 16th century. The Imjin War is considered an important event that determines the direction of political hegemony in East Asia in the 17th century. During the war, each country invested enormous material and human resources, and in the end, it had a great influence on the transition of dynasties, regimes, and kingships in East Asian countries. In addition, the war had a significant impact on demographic events such as death and movement, and was a major cause of large-scale population movements at the East Asian level that had not been experienced before. Ming and Japanese troops who entered Joseon to participate in the war remained in post-war Joseon for reasons such as prisoners of war, surrender, and desertion. In addition, many civilians also moved from Joseon to Japan or China, and on the contrary, there were people who moved to Joseon from China and Japan. Among them, the remaining Japanese troops in the post-war Joseon Dynasty were called “Hangwae (降倭)” with the word “Wae(倭)” meaning Japan and “hang (降)” meaning surrender. It is difficult to estimate the exact number of Japanese troops surrendered at that time. However, unlike today’s descendants who remember and recognize their ancestors as Chinese, it is difficult to find descendants who claim to be Japanese descendants or have their lineage as Japan. Among the Hangwae who settled in Joseon after the 17th century, there is a record in the household register that they formed a family and gave birth to children through marriage. Therefore, through marriage and childbirth, their descendants would have continued their households over generations. However, apart from the blood-related succession, “Japan” disappeared at some point in the memory and consciousness of subsequent generations. In this study, the existence of Hangwae and their descendants were tracked in a long-term time series and attempted to restore families and households. Through this, I examined the “family strategy” and its historical and implications shown in the long-term continuation and succession of families of Hangwae descendants.

최근 기후변화로 가뭄, 홍수 등 재해의 빈도와 강도가 높아지고 있다. 이러한 재해의 피해를 줄이기 위해서는 시공간적 현황 파악을 통한 대비가필요하다. 본 연구에서는 가뭄의 피해를 최소화하고자 지역별 밭작물의 필요수량과 공급량을 고려하여 밭가뭄 지역 등급화 실시하였고, 월별 비교를통해 가뭄 취약 시기를 파악하였다. 전국 148개 지역 중 안전지역(Ⅰ), 안전지역(Ⅱ), 우려지역, 상습지역으로 구분한 25개 지역을 선정하였으며,이 지역의 월별 필요수량 대비 공급량 분석을 하였다. 필요수량 산정의 재배작물은 콩으로 선정하였으며, 공급량은 공공관정, 민간관정, 상수도자료를 분석하였다. 필요수량 대비 공급량이 봄철은 안전지역(Ⅰ), 안전지역(Ⅱ), 우려지역, 상습지역에서 각 1,281.5%, 667.6%, 729.5%, 316.3%,가을철에는 각 436.0%, 212.8%, 213.9%, 105.3%로 공급이 충분할 것으로 분석되었으나 여름철에는 각 82.4%, 40.6%, 42.6%, 20.0%로 용수공급이 부족한 것으로 분석되었다. 콩의 재배 기간인 5~9월에 관정(공공+민간)으로의 공급량은 대부분 지역에서 부족한 것으로 분석되었다. 이러한분석을 통해 용수 부족이 발생하는 재배기간 동안 용수확보 방안이 필요하다

Recently, the frequency and intensity of disasters such as droughts and floods have been increasing due to climate change. It isnecessary to prepare by grasping the current status of time and space to reduce the damage of such a disaster. In this study, to minimizethe damage of drought, field drought areas were graded in consideration of the amount of water required and the amount of watersupplied for each region, and a monthly comparison identified the period of drought vulnerability. 25 out of 148 regions were selectednationwide, divided into Drought-safe areas (I), Drought-safe areas (II), Drought-concerned areas, and Drought-prone areas. An analysiswas conducted on the amount of water supplied compared to the monthly required water in this region. Soybeans were selected amongcultivated crops to calculate the amount of water required. The amount of water supplied was obtained by analyzing public and privatetube well, and water supply data. In spring, the amount of water supply compared to the amount of water required was 1,281.5%,667.6%, 729.5%, and 316.3% in drought-safe areas (I), drought-safe areas (II), drought-concerned areas, and drought-prone areas, andin autumn, 436.0%, 212.8%, 213.9%, 105.3% respectively, which was analyzed to be sufficient. However, in summer, 82.4%, 40.6%,42.6%, and 20.0%, respectively, which was insufficient. Between May and September, the soybean cultivation period, the amount ofwater supplied to tube wells (public + private) was analyzed to be insufficient in most regions. Based on this analysis, it is judgedthat a plan to secure water will be necessary during the cultivation period when water shortages occur.

저출산, 고령화로 인한 총인구감소와 함께 비수도권에서 수도권으로의 대규모 인구이동은 우리나라의 인구감소 위기를 심화시키고 있다. 재화와 서비스의 수도권 집중은 균형발전을 위한 노력을 저해시키고, 일자리, 주택, 교통 인프라 등 더 나은 생활환경과 경제활동 기회를 위한 청년인구 유출을 가속화하여 지역소멸이 논의되는 심각한 수준에 이르렀다. 이처럼 인구감소는 단편적인 이해관계 및 특정 지역만의 문제가 아니므로, 문제해결을 위해선 종합적이고 장기적인 관점에서 원인을 파악하고 효과적인 대응이 필요하다. 이에 본 연구에선 우리나라 인구감소 위기 현황과 정책에 대한 고찰을 바탕으로, 빅데이터를 활용하여 지역별 여건 및 역량 수준을 지역활력 개념을 통해 평가하였다. 지역활력은 항상성을 지닌 유기체로써 지역이 얼마나 건강하고 활력을 지니고 있는 지를 선행연구를 통해 구체화하였으며, 상대적인 생체신호로서 지역 간 비교 및 시계열 변동량 측정이 가능하다. 지역활력의 시계열 변동성 분석결과, 인구감소지역 및 관심지역이 사회적 활력 지수에서 상대적으로 높은 변동계수가 나타났으며, 반대로 경제적 활력 지수에서는 상대적으로 낮은 변동계수 값을 보였다. 이를 통해 인구감소지역 및 관심지역은 상대적으로 높은 유동인구 변동성과 함께 낮은 소비 변동성을 지니고 있음을 확인하였다. 본 연구는 방법론적 연구로서 기초 및 광역지지체에서 각기 다른 인구감소 문제 및 위기 극복을 위한 지역 현황과 역량에 대한 종합적인 이해를 도와 지역 간 격차 완화 및 급변하는 사회환경 대응을 위한 지속적인 지역 모니터링에 활용될 수 있다.

South Korea has faced a demographic crisis due to declining birth rates and rapid ageing, resulting in a decrease in the total population. This demographic challenge is exacerbated by the uneven distribution of the population, with prosperous cities offering better liveability and more economic opportunities. It has led to young people leaving mainly rural and peripheral areas, resulting in a decrease in the number of households, the collapse of local communities, and long-term deprivation. Addressing these challenges requires a multifaceted approach that considers the interplay of various factors and potential solutions. A deep understanding of the characteristics of each region in South Korea is vital to tackle demographic challenges from a local government perspective. To this end, we propose a new conceptual framework, regional vitality, for assessing the appropriate level of demographic and economic activities using novel data sources. This framework helps regions to develop their pathways to tackle population decline. Our findings reveal that designated depopulation regions experienced relatively higher volatility in the social vitality index while relatively lower volatility in the economic vitality index, as measured by the coefficient of variation, compared with other regions in South Korea. The methodology presented in this study provides a fresh and locally informed perspective on addressing the population decline in South Korea and can help pave the way for local governments to revitalise their regions.

호텔객실 매출액에 대한 과학적인 예측은 호텔의 효율적 관리를 위해 유용한 정보를 제공하며, 호텔관리에 대해 중요한 영향을 미친다. 본 연구는 호텔 매출 데이터의 시계열 분석을 통해서 향후 호텔 매출액을 예측하고자 한다. 본 연구 목적을 달성하기 위해서 계절별 자기회귀 통합이동평균 모형(Seasonal ARIMA)을 적용하였으며, 계절 ARIMA 모형의 데이터는 2020년 1월 5일부터 2022년 10월 23일까지 부산의 4 성급 호텔 매출 데이터를 기반으로 하였다. 본 사례 대상 호텔의 객실 매출액 계절성은 계절 지수를 계산하고 시계열에 모델을 적용하여 모델링하고 예측을 진행하였다. 결과와 관련하여, Seasonal ARIMA(2, 1, 3)(1, 1, 1)[12] 모델은 사례대상 호텔의 객실 매출액을 예측할 때 최적의 성능을 제공해서 최종적으로 이 모형을 선택하였다. 모델 선택 및 예측 정확도에 대한 프로세스는 본 연구에서 자세한 설명이 제시된다. 본 연구의 결과는 사용된 연구 방법이 MAPE(평균절대오차 백분율)을 확인한 후에 평균 오차율이 0%≤ 6.51%≺10% 사이의 값을 보이는 것으로 예측 정확도가 아주 높다는 것을 보여준다. 따라서 본 모델은 호텔 정책 입안자와 호텔 운영자 모두에게 최적의 결정을 내릴 수 있고 미래의 위험을 관리하는데 활용될 수 있다고 사료된다.

Room sales forecasting is widely used in hotel management, which provides valuable information for efficient management, and has important implications for both policymakers and hotel operations in the hotel industry. Based on the analysis of the time series, future room sales of the hotel can be predicted through historical room sales of the hotel. In this research, we applied the Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average model(SARIMA) for forecasting the weekly sales of a hotel, and the dataset for the Seasonal ARIMA model is based on the Hotel's weekly room sales data, from January 05, 2020, to October 23, 2022. The seasonality of room sales of the hotel is modeled and forecasted by calculating the seasonal index and applying models to the time series. Regarding the results, the Seasonal ARIMA (2, 1, 3)(1, 1, 1)[12] model provides the best performance when predicting the room sales of the hotel. A detailed explanation of model selection and forecasting accuracy is presented. The results show that the proposed research method has good forecasting accuracy. Therefore, this model can be utilized by both policymakers and hotel operations in making optimal decisions and in managing future risks.

본 연구는 미국 상장기업의 경영자 보상에 관한 구체적인 자료를 이용하여, 회계정보, 특히 이익이 최고경영자 보상계약에서 성과지표 로 어떻게 사용되는지 분석한다. 2006-2019년 기간 동안 11,331 회사-연도 관측치를 분석한 결과, 거의 모든 기업이 보너스 계약에서 회계성과 지표를 사용하고 있었으며, 90% 이상의 기업이 이익을 성과지표의 하나로 사용하고 있었다. 이익이 보너스 계약의 성과지표로 사용되는 비중 은 표본기간 중 큰 변동이 없었으나, 매출액을 성과지표로 사용하는 비중은 꾸준히 증가하였다. 이익을 세부항목으로 분류하여 분석한 결과, EPS 또는 당기순이익 등 최종이익이 성과지표로 사용되는 비중이 표본기간 중 크게 감소한 반면, EBITDA의 사용빈도는 세 배 이상 증가하였 다. 반면, 세전이익이나EBIT가 성과지표로 사용되는 비중은 큰 변화가 없었다. 추가분석에서는 성과연동형 양도제한부 주식보상과 상대평 가제도에 기반한 보너스 계약에서 사용되는 성과지표의 시계열적 변화를 검토하였으며, 금융 및 비금융기업이 사용하는 성과지표의 차이도 분석하였다. 본 연구는 최고경영자의 보너스 계약에서 회계정보가 성과지표로써 활용되는 구체적인 행태에 대한 기술적인(descriptive) 분석 결과를 제시함으로써, 최근의 회의적 시각에도 불구하고, 회계정보가 경영자의 성과평가와 보상에 유용한 정보를 제공한다는 결과를 제시한 다. 또한, 성과지표로 사용되는 이익을 세분하여 최근10여 년간 시계열적 변화를 분석함으로써, 실무와 학계, 규제기관에 유의미한 시사점을 제공한다.

We examine the use of accounting information, in particular earnings, as performance measures in executive compensation contracts. This study is partly motivated by the argument that the usefulness of accounting information has declined in recent years (Lev and Gu 2016; Lev 2018). Such argument is often supported by empirical evidence of declines in the relation between stock returns and earnings (i.e., value relevance) in recent years. However, value relevance does not tell whether the usefulness of accounting information in contracts has also decreased. This is an important issue given the extensive use of accounting information in firms’ contracts, such as debt contracts and executive compensation contracts. To test whether the usefulness of accounting information in executive compensation contracts has declined, we examine the time-series changes in the use of accounting information in CEO’s bonus contracts in the U.S. Specifically, we obtain the detailed data on CEOs’ annual bonus contracts from Incentive Lab, including specific performance measures used in determining annual bonus. We use 11,331 firm-years for the 2006-2019 period for our empirical analyses. We intend to provide descriptive evidence on the types of specific performance measures used on CEOs’ bonus contracts. We are particularly interested in providing evidence on the time-series changes in the use of performance measures in bonus contracts. The empirical findings can be summarized as follows. First, we document that the proportion of bonus in total compensation (e.g., 26% on average) has not changed significantly during the sample period, which suggests that annual bonus provides important incentives to top executives (Guay et al. 2019). Second, when we classify performance measures used in bonus contracts into accounting, stock price, and other information, we find that almost all firms (i.e., 98.6%) use accounting performance measures in CEOs’ annual bonus contracts. We also note that the proportion of firms using stock prices is very low at 1.7%. Third, over 90% of the contracts use some forms of earnings as performance measures, and the proportion of firms using earnings in bonus contracts has not substantially changed during the sample period. The proportion of firms using sales or cash flows as a performance measure has increased steadily. Fourth, when we classify earnings-related measures into six categories based on specific items on the income statement, we find that the use of EPS (earnings per share) or net income has declined sharply, whereas the use of EBITDA (earnings before interest, taxes, depreciation, and amortization) has tripled during the period. Fifth, we estimate the logistic regression to examine whether there are significant time-series changes in the use of individual performance measures in bonus contracts. We define a variable to measure the time trend, and we control for firm- and manager-specific characteristics in the model. Empirical results from the logistic regressions indicate that the use of sales and EBITDA has increased significantly during the sample period, while the use of EPS and net income has declined significantly. These results are generally consistent with the time-series patterns observed from the annual means. In additional tests, we examine time-series variations in the performance measures used in performance-vesting stock grants. We find that accounting information is widely used for performance-vesting stock grants, which is also observed for cash-based bonus pay. In terms of time-series changes, we find that the use of EPS has declined, while the use of other earnings (e.g., ROE (return on equity)) and EBITDA has increased during the sample period. We also examine the time-series variation in the performance measures used in cash bonuses based on the “relative” performance evaluation. The proportion of firms using accounting information is around 59%, while the proportion of firms us...

목적 이 연구는 통계청의 초중고 사교육비조사 자료를 사용하여 조사연도, 과목, 학교급, 시도, 소득수준 등 다섯 개 변수의 주효과와변수들간 상호작용을 모형에 함께 포함하여 과목별 사교육비 변동에 대한 이들의 영향을 추정하고, 추정결과의 유의성을 통계적 검정절차를 통해서 종합적으로 검토하는 것을 목적으로 한다. 방법 이 연구는 2007년부터 약 40,000명을 대상으로 연2회 조사되는 통계청 초중고 사교육비조사 결과가 분석되었다. 이 연구의일반교과의 과목별 사교육비 시계열과 예체능교과의 과목별 사교육비에 대하여 오원분산분석(5-way ANOVA)이 실시되었으며, 일반교과 전체사교육비와 예체능교과 전체 사교육비 시계열에 대하여 사원분산분석(4-way ANOVA)이 실시되었다. 결과 선행연구들에서 보고된 이들 다섯 개 변수의 주효과만이 아니라 다섯 개 변수들간의 이차 상호작용도 과목별 사교육비에 대해서 모두 통계적으로 유의한 설명력을 갖는 것으로 나타났다. 결론 사교육비 증가를 억제하기 위한 대책마련에 앞서서 현상의 발생원인 분석의 필요성이 지적되었다.

Objectives The purpose of this study is to estimate the main effects of five variables, such as the survey year, subject, school level, province, and income level, and the two-way interactions between the five variables on private education expenditures, and to examine the significance of estimates through statistical testing procedures using the Private education expenditure survey for elementary, middle, and high school by the Korea Statistics Methods In this study, 5-way ANOVA was conducted on the time series of private education expenses for general subjects and arts and physical education subjects. And 4-way ANOVA is conducted on the time series of the total private education expenses for general subjects and arts and physical education subjects. Results The results show that not only the main effects of these five variables but also the two-way interactions between the five variables had statistically significant for the private education expenses by subject. Among the interactions with significant explanatory power, the average of private education expenditure for each subject and the remaining four variables was presented and interpreted. Conclusions The significance of the study and areas requiring further research were indicated.

The purpose of this study is to analyze changes of relationship between a hub tourism destination and sub tourism destinations created by the Hub and Spoke System by using social Big Data text mining. For this purpose, we collected text data of travel blog reviews created for 16 years containing the word 'Pyeongchang Phoenix Park'. We extracted keywords for sub tourism destinations related to 'Pyeongchang Phoenix Park' and analyzed co-word frequency analysis and centrality analysis before and after tourism impact. The analysis results are as follows. First, co-word frequency analysis showed that the frequency of ‘Heung jeong Valley’ and ‘Geum dang Valley’ decreased after opening Phoenix Park’s Waterpark(2008~2010). And “Daegwanryeong Hanwoo Town” appeared at a high frequency for 3 years before the Winter Olympics(2015-2017) and 2 years after the event(2018-2019). Second, the result of centrality analysis showed that the degree centrality of 'Pyeongchang Phoenix Park' was highest in the 3 years after opening the water park(2008-2010). Third, the betweenness centrality of 'Pyeongchang Phoenix Park' was the highest in 2 years after theWinter Olympics(2018-2019).

본 연구는 대량의 미디어 데이터를 대상으로 주요한 주제들을 찾아내고, 그 주제들의 시계열적 변화 양상을 파악하는 방법을 제안하였다. 이를 위해 『황성신문』의 논설을 대상으로 구조적 토픽모델링과 공기어 네트워크 분석을 활용하여 주제의 시계열적 변화를 살펴보았다. 구조적토픽모델링 기법을 통해 30개의 주요 단어 군집인 토픽을 추출하였으며, 연도를 기준으로 상승하는 주제와 하강하는 주제, 특정 연도에서 피크를 보이는 주제 등 몇 가지의 패턴들을 확인할수 있었다. 또한, 주요한 토픽 내에서의 시기별 단어의 구성을 살펴봄으로써 주제의 변화 양상을파악할 수 있었다.

The main purpose of this study is to propose a method of topic extraction using topic models and a co-word network to analyze time-series news data. To investigate the topic trends, this study employed structural topic model (STM) and extracted 30 topics from articles in Hwangsungshinmun. Based on the results of the STM, rising and shrinking topical trends were detected. By using co-word network analysis, the changes to the word context were identified. The topic of ‘enlightenment’ was detected as a rising trend, and co-occurring vocabularies increased over time.

This study identified the research trends in tourism studies based on the published research literature in four leading international journals(ANNALS OF TOURISM RESEARCH, JOURNAL OF TRAVEL RESEARCH, TOURISM MANAGEMENT, JOURNAL OF SUSTAINABLE TOURISM) from 2008 to 2016, using topic modeling approaches and time series regression analysis. The textual data were collected and analyzed from the abstracts of 1,239 articles. The topic modeling results show that the six research subjects were identified: destination competitiveness image, customer loyalty, heritage development, tourism industry, development capital, and tour motivation. Second, the time series regression results indicate that hot topics were visitor management, research field, economic growth, tourism policy, place identity, customer loyalty, and volunteer tourism. The neutral topics were also emerged―exchange effect, forecast model, tourism development impact, climate change, development capital, business performance, tourism expenditure, tour motivation, tourism industry, transport emission reduction, destination stakeholder image, heritage development, destination competitiveness― but the cold topics were not emerged in this study.

사물인터넷 시대의 도래에 따른 인터넷에 연결된다양한 기기들의 사용으로 많은 양의 데이터가 생성되어 빅데이터 분석의 중요성이 증가하고 있다. 특히실시간으로 생성되는 사물인터넷(IoT: Internet of Things) 데이터를 분석하여 새로운 유의미한 미래 예측 분석을 통해 다양한 서비스를 제공하는 것이 필요하게 되었다. 따라서 본 논문에서는 사물인터넷 환경에서 실시간 예측 서비스를 위한 아마존 웹 서비스(AWS: Amazon Web Service)의 활용방향을 제시한다. 또한 다양한 알고리즘 중 시계열 데이터에 알맞은 순환형 신경망(Recurrent Neural Networks)을 이용해 사물인터넷 디바이스로부터 수집된 전력, 온도, 습도, 풍속등과 같은 대량의 실시간 센서 데이터를분석하고 예측 데이터를 이용해 사용자에게 필요한서비스를 제공하기 위한 AWS에 기반한 하이브리드사물인터넷 환경 아키텍처를 제안한다. 제안한 아키텍처가 시계열 사물인터넷 데이터로부터 새로운 정보를 추출하여 실시간 예측 모델뿐만 아니라 스포츠, 문화 콘텐츠 등에 실시간 사물인터넷 서비스를 적용새로운 비즈니스 가치를 창출해 낼 수 있을 것이다.

With the advent of Internet of Things (IoT), the use of various devices connected to Internet has generated a large amount of data, and the importance of big data analysis has rapidly been increasing. In particular, it is necessary to analyze various IoT data generated in real-time and to provide various services through new meaningful future prediction analysis. Therefore, this paper presents the direction of Amazon Web Service (AWS) for real-time prediction service in IoT environment. Also, in this paper, we propose an architecture in AWS IoT environment for analyzing sensor data such as power, temperature, humidity, wind speed, and so on, received from IoT devices using recurrent neural networks (RNN) suitable for time series data among various algorithms, and providing users with necessary services using prediction data. The proposed architecture extracts new information from the time series IoT data and can create new business value by applying real-time IoT service to sports, cultural contents, and so on as well as real-time prediction model.

해외관광수요의 예측을 위한 기존의 선행연구에서는 자료의 안정성 검정을 위한 ADF검정, DF-GLS검정, PP검정, KPSS검정, NG-Parron검정을 실시하였고, 그 결과는 서로 혼재되어있다. 이는 관광수요의 구조적인 변화에 기인할 수 있다. 따라서 이러한 시계열 자료의 구조변화를 고려하지 않은 단위근 검정은 검정력이 크게 떨어진다는것을 여러 연구를 통하여 알려져 있다. 이에 본 연구는 해외 관광수요 변수의 구조변화현상을 중심으로 해외 관광수요의 추정과 예측을 분석하고자 한다. 환언하면, 본 연구에서는 Lee and Strazicich (2003) 이 제안한 이러한 구조변화를 고려한 단위근 검정을 이용하여 분석하였다. 본 연구에서 사용한 자료는 한국인 외래 여행객 출국자수를 사용하였으며 1990년 1사분기부터 2011년 4사분기까지인 분기별 자료이다. 본 연구의 결과를 살펴보면, 실시된 두개의 검정 모두 5% 유의수준에서 단위근의 존재를 기각하고 있다. 이는 두개의 구조변화를 고려하게 되면 해외관광수요가 추세 안정적이라는 것을 보여준다. 즉, 해외관광수요를 예측할 때 시계열변수를 차분을 시키지 않고 분석을 할 수 있다는 것을 의미한다. 한국인 해외관광수요예측모형별로 비교분석한 결과, M2의 경우 많은 예측구간에서 PMSE가 가장 작은 것을 알 수 있다. M2는 단위근이 없는 경우 구조변화를 모형에 포함한 모형이다. 즉, 구조변화를 포함하는 단위근 검정을 선검정(pre-test)으로 사용했을 때 해외관광수요의 예측이 더 정확하다는 것을 보여준다. 따라서 기존에서 쓰여지는 방법보다 구조변화를 포함하는 예측방법을 사용하는 것이 더 적절하다고 할수 있겠다.

The previous studies to forecast outbound tourism demand usually adopted several types of unit root tests (ADF,DF-GLS, KPSS, NG-Parron) for examining the stationary of time-series data. However, those tests might be weakwhen the time series data has structural breaks. Thus, this study utilized the LS test that was developed by Lee andStrazicich (2003) to consider the structural breaks for unit root test. The quarterly time series data of Koreanoutbound tourists were gathered from 1990 1Q to 2011 4Q. As shown in the results of unit root test that considerthe two structural breaks in data, the Korean outbound tourists data would be stationary. This result insisted thatKorean outbound tourist data were not needed for the differencing of data to get data stationary. In addition, thePMSE test was used to check which model would be more powerful to forecast the demand of Korean outboundtourism. The PMSE test results supported that the model that considers two structural breaks had the smallest valueof PMSE. In conclusion, the unit root test that considers structural break would be the most appropriate pre-testmethod to get the correct forecasting for the demand of outbound tourism.

본 연구에서는 현재 일반적으로 사용되고 있는 시계열 영역분석의 Granger 인과관계분석방법과 달리 전 주기별 즉 장기에서부터 경기변동기 그리고 단기까지에서 총 연구개발의 국민경제활동(GDP), 공공연구개발과 민간연구개발의 국민경제활동 그리고 공공연구개발과 민간연구개발간에 인과관계를 분석하였다. 최근 보편적으로 사용되는 Granger인과분석방법이 장기적 관점 그리고 평균적으로 인과성성립여부만을 제공하는 반면, 본 연구에서 적용한 전 주기적 인과분석방법은 연구개발의 국민경제활동 및 서로 다른 연구개발대상간에 여러 기간별 인과성성립에 대한 보다 상세한 정보를 제공한다. 본 연구결과는 다음과 같은 몇 가지 연구개발의 관련 변수들 사이에 인과관계의 특징을 보여준다. 첫째, 우리나라 총 연구개발증가율(Total R&D)의 국민경제활동(GDP)에 대한 증가율 영향은 장기에서만 인과성을 나타냈다. 그러나 총 연구개발을 분리해 볼 때, 공공연구개발(Public R&D)증가율이 국민경제(GDP)증가율에 미치는 영향은 민간 연구개발(Private R&D)증가율이 미치는 영향보다 상대적으로 단기에서만 존재하였다. 둘째, 시계열 분석방법에 의한 인과성 결과와 달리 공공 연구개발증가율이 민간 연구개발증가율에 미치는 영향은 장기에서부터 단기에 이르는 모든 기간에 존재하지 않는 것으로 나타났다.

We Propose the new approach on the test of Granger casuality for R&D activity in contrast of popular time domain approach. In time domain approach Granger causality results show the average relationship in the log run. The frequency domain approach, however, tells us short, medium and long run period relationships among GDP, public R&D and private R&D in more details. We test the Granger causality on R&D activity based on frequency spectrum approach proposed by Breitung et al.(2006). The empirical main results are followed: first, R&D activities Granger cause GDP only in the long run frequency. Second, public R&D impacts GDP in the short run frequency, but private R&D impacts GDP in long run as well as in short run. Finally, in contrast with previous results, public R&D growth does not Granger cause private R&D growth in the long run as well as in the short run.