産業構造의 變化와 景氣變動

양준모 釜山大學校 經營ㆍ經濟硏究所 1997 經營 經濟 硏究 Vol.16 No.1

본 연구는 경기변동의 특성이 산업구조의 변화와 매우 밀접하게 변화한다는 인식 아래서 경기양극화의 문제를 재조명하고자 한다. 양준모(1997)에 따르면 산업별 경기변동의 양태가 차이가 있고 총체적 경기변동이 개별적 산업의 상호작용을 통한 총합과정이라고 할 때, 산업구조의 변화는 총체적 경기변동의 성격을 변화시킬 수 있다는 결론에 이르게 된다. 본 연구는 통계청의 기준순환일로 구분된 각 순환별로 주요 산업의 생산활동과 총체적 산업생산지수와의 관계를 규명하고 경기양극화의 문제를 산업구조의 변화와 연결 지어서 고찰하였다. 또한 경기양극화문제의 해결을 위한 정책방안을 제시하고 있다.

에너지 상대가격과 전력수요 관계분석

양준모,유상희,박채수 한국자료분석학회 2011 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.13 No.1

This paper studies the effect of energy price changes on electricity demand. Theoretically, there are substitution effects between electricity and other energy sources. Our empirical findings are that the relationship exist during the winter season, and that the relative price changes do affect the electricity demand. If kerosene price rise by 10%, then the total electricity demand increases by 0.7% . If electricity price goes up by 10%, then the total electricity demand decreases by 2.5%. Even though the cross price elasticity is inelastic, the electricity demand has been heavily affected because the gap between the electricity price and other energy prices has become huge. This study shows that 28% of the increases in electricity demand can be explained by the relative price between the electricity and the other energy sources in the last 20 years. It points out that this relative price effect should be taken into consideration in forecasting the electricity demand. 본 연구는 에너지가격의 변화가 전력수요에 얼마나 영향을 주는가에 대한 실증분석을 실시하였다. 전력수요는 상업용, 산업용, 수송용, 가정용, 그리고 기타부문으로 나누어 전력수요 방정식을 추정하였다. 이를 이용하여 총에너지수요를 계측하는 모형을 구축하고 전력가격의 변화 및 등유가격의 변화 등의 효과를 추정하였다. 각 부문별 행태 방정식에서 타 에너지가격이 전력수요에 미치는 효과는 계절에 따라서 다소 상이한 것으로 나타났다. 등유 등의 경우는 겨울철에 대체효과가 강하게 나타나는 것으로 실증 분석되었다. 시나리오분석에서는 전력가격이 10%오르면, 최종적으로 2.5%가 감소하는 것으로 분석되었고, 등유가격이 10% 상승하면, 전력수요가 0.7% 증가하는 것으로 나타났다. 지난 20년간 전력가격대비 등유가격의 비율이 400% 증가한 것을 감안하면, 현재의 전력수요 중에서 28% 정도는 등유가격과 전력가격의 상대가격 격차에서 발생한 것으로 볼 수 있다. 상대가격의 변화는 직간접적으로 전력수요에 영향을 주기 때문에 전력수요 예측시에 이러한 상대가격의 변화를 반영할 필요가 있다.

에너지 전환의 경제적 영향 분석

양준모,김태완 한국자료분석학회 2019 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.21 No.2

본 연구는 탈원전을 중심으로 한 에너지 전환의 경제적 영향을 분석한다. 에너지 전환은 불가피하게 전력가격에 영향을 미친다. Yang(2018)은 경제와 에너지, 그리고 환경의 입장에서 에너지 전환의 영향을 실증분석하고, 탈원전이 합리적 에너지 전환 정책이 아님을 보였다. 그러나 이는 8차 전력수급계획 상에서 나타난 에너지 전환을 충분하게 반영하지 않은 추정이라는 한계가 있었다. 탈원전의 경제적 효과를 추정하기 위해서는 기본적으로 8차 전력수급계획이 추진하는 탈원전과 그에 따른 에너지 전환 시 필요한 비용을 추정하는 것이 선행돼야 한다. 본 연구는 8차 전력수급계획의 에너지 전환을 전제로 실증분석 한다. Yang(2018)의 거시계량모형은 축약식을 이용하였기 때문에 거시경제의 영향을 추진하는 데에는 한계가 있었다. 본 연구에서는 거시계량모형을 총수요와 총공급의 모형으로 수정하여 에너지 전환의 경제적 영향 분석을 시도한다. 분석 결과, 8차 전력수급계획에 나타난 에너지 전환 추진 시, 전력 가격이 2030년까지 적어도 20% 이상 상승할 것으로 추정된다. 원전 비중이 전력 공급 단가에 미치는 영향도 크고 이를 고려할 때, 소득 감소와 물가 상승, 고용 감소 등 거시경제에 유의미한 영향을 주는 것으로 나타났다. In the 8th electricity demand and supply plan, energy transition was planned. The power generation by nuclear power plants will decrease and the power generation by renewable energy will increase. Yang(2018) showed the possibility of the decrease in the employment and the GDP and showed that the 8th plan is more costly than the 7th plan. Yang (2018) asserts that the plan is not optimal because it lacks in the reasonable calculations. The 8th plan was implemented and two nuclear power plants shut down in addition to the delay of new nuclear power plant construction. This study calculates the impact along the path of electricity price increase. It estimates the aggregate supply and the aggregate demand, and forms the structural model. It shows that at least 15 trillion won will be lost during the 11 year plan period. This cost excluded the cost of establishment of renewable energy power plants and the related cost of back-up facilities.

Favre - Racouchot 증후군 1 예

양준모,이증훈,이유신,신용우 대한피부과학회 1982 大韓皮膚科學會誌 Vol.20 No.3

Favre-Racouchot syndrome(nodular elastosis with cysts and comedones) is a peculiar complication of solar elastosis in which comedones, follicular cysts, and nodules of altered elastic tissue occur mainly sround the orbits, on the cheeks, on snd around the nose, and oceasionally in other exposed areas, but sornetimes on the neck or behind the ears. We present a typical case of the Favre-Racouchot syndrome in a 66 year old man with maxillary cancer. The patient had numerous yellowish cysts and black topped comedones located on the forehead, around the orbits and the nose, on the neck, and also behind the ears of 5 years duration. The histopathology of the lesion showed dilated pilosebaceous openings and epitheliaI lined cysts filled with layered keratin in addition to pronounced solar elastosis.

자연실업률 추정에 관한 소고

양준모 한국자료분석학회 2009 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.11 No.5

This paper compares the various methods of estimating NAIRU. Even though the concept of NAIRU is simple and convincing, the estimation of NAIRU is very difficult. There are various methods for its estimation. The paper evaluates HP filters, univariate state space models with various specifications, and multi-variate state space models. From the empirical studies on NAIRU, the paper finds that the multivariate state space model gives the best performance in terms of AIC. However, the characteristics of the estimated NAIRUN is not better than those of the HP filtered one. Therefore the choice of the estimation method is very important issues to be tackled in the future. 본 논문은 자연실업률을 추정하는 방법을 소개하고 1970년 1사분기에서 2008년 2사분기의 자료를 이용하여 실증분석을 실시하였다. 자연 실업률을 여러 가지 방법을 이용하여 추정하였다. 이를 비교한 결과 비관측인자모형 등 다양한 방법이 제시하는 값에 차이가 존재하였다. HP 필터의 경우는 lambda의 값에 따라 추정결과가 달라지는 단점이 있다. 비관측인자모형은 AIC 값에 의해서 비교 평가될 수 있으나 모형설정에 따라 평가결과가 민감하게 변화한다. AIC의 기준으로 평가한 결과 다변량비관측인자모형이 가장 좋은 것으로 나타났으나, 이 모형으로 계측된 NAIRU가 HP 필터로 계산된 NAIRU 보다 평활성 등에서 문제가 있는 것으로 보인다. 본 연구는 추정값을 비교하여 통일된 자연실업률의 추정은 매우 어려운 과제이며, 연구자의 선택이 결과에 많은 차이를 야기할 수 있음을 보였다.

전력수요의 빈도별 시계열 특성에 따른 예측 모형 구축에 관한 연구

양준모,정민수,조인숙 한국자료분석학회 2017 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.19 No.4

본 연구는 전력수요의 주기별 시계열 특성을 연구한다. 일반적으로 전력수요는 단위근을 가진 자료로 인식되고 있으며, 따라서 공적분 관계를 규명하는 데에 연구의 초점이 맞추어져 왔다. Granger(1966)가 지적했듯이 경제변수들은 저빈도(low frequency)에서 스펙트럴 매스가 매우 큰 모양을 가지고 있다. Yang(2000)은 시제간 집계(temporal aggregation)가 시계열 특성의 변화를 야기할 수 있음을 보였다. 같은 변수라 하더라도 시계열 수집 빈도에 따라 시계열 특성이 달라진다면, 해당 변수에 대한 예측 모형 구축에 있어서 이러한 빈도별 시계열 특성이 반영되어야 한다. 본 연구는 다음과 같이 두 가지 면에서 전력수요 관련 연구에 기여한다. 첫째, 이 연구는 전력수요는 일정 주기 이상의 저빈도 자료에서는 경제변수와 같이 단위근을 가지지만 고빈도 자료에서는 이러한 특징이 사라짐을 밝혔다. 둘째, 단위근이 존재하는 빈도 자료에서는 경제변수와 공적분 관계가 있을 수도 함께 밝혀 향후 전력수요 모형 구축에 기반을 제공하고 있다. This study examines the features of electricity demand in different frequency. Generally electricity demand data has unit root. Therefore, most studies on electricity demand focuses on the cointegration relation of the data. As Granger (1966) noted, the spectral mass of economic variables is concentrated mostly at low frequencies. Yang (2000) shows that temporal aggregation could incur changes in the features of time series. This study contributes to the literature in two ways. First, it shows that lower frequency electricity demand data has a unit root while higher frequency electricity data does not share the same feature as higher frequency counterpart. Second, this study also shows that lower frequency electricity data has cointegration relations with other economic variables such as GDP. This would provide a foundation for constructing a model to predict long-run electricity demand.

도시가스 수요예측 모형에 대한 소고

양준모,정민수,조인숙 한국자료분석학회 2017 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.19 No.6

This study proposes a new demand prediction model of city gas based on the features of high-frequency time-series data. Existing models which include the variables for city gas determinants have limitations because the accuracy of prediction of city gas tends to rely on the accuracy of prediction of other determinants. This study provides a novel approach to overcome such limitations of existing models. There are three main features of this new prediction model. First, because the model is based on the ARMAX model structure, there is no need to predict the future values for city gas determinants. Second, the model includes variables for week-day effect as well as month effect, in order to capture the variation in city gas demand due to changes in temperature as well as economic conditions. Third, the prediction model is constructed separately by regions. This improves the reliability of the predicted values of future city gas demand. This study contributes to the literature by providing a new approach to predict future city gas demand with more accuracy. 본 연구는 시계열 자료의 특성을 이용한 새로운 도시가스 수요 예측 모형을 제안한다. 기존의 모형은 도시가스 수요 결정요인을 포함하므로, 수요 결정요인에 대한 전망에 있어 정확도가 떨어지는 경우 그에 의존하는 도시가스 수요 전망치의 정확성도 함께 떨어지게 된다는 단점을 가진다. 본 연구에서는 에너지 수요 시계열 자료에 반영되어 있는 정보만을 이용하여 미래 수요를 예측하는 새로운 수요 예측 모형을 제시한다. 더 나아가, 지역별로 수요 예측 모형을 구축하여, 도시가스 수요의 지역별 특성을 반영하고 동시에 수요 전망치의 정확성을 제고하고자 하였다. 본 연구에서 제안하는 예측모형은 다음과 같이 세 가지 중요한 특징을 가진다. 첫째, 도시가스 수요 시계열 자료에 포함된 정보를 활용하여 미래 전망치를 예측하기 위해 ARMAX 모형을 기반으로 한다. 둘째, 기온이나 경제적 활동의 변화에 따른 수요 변화를 정확하게 반영하기 위해, 요일효과와 월별효과를 포함한다. 셋째, 수요 전망치의 정확성을 높이기 위해 지역별로 수요 예측 모형을 구축하였다. 본 연구에서 제안하는 모형은 도시가스 이외 변수들에 대한 전망을 따로 수행하지 않아도 된다는 점에서 기존 모형의 단점을 극복하였다. 또한 지역별 예측 모형을 구축하여 예측 전망치의 정확성을 높였다. 이처럼 본 연구는 도시가스 수요 전망에 대한 강건성 확보에 기여한다.

Electricity Demand and Lock-in Effect

양준모,조인숙 한국자료분석학회 2015 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.17 No.5

This paper investigates the long-run relationship between electricity demand and real GDP (gross domestic product). In particular, this study explores the possibility of the lock-in effect by using the TAR (threshold autoregressive regression) and the regime switching regression models. When electricity demand dramatically increased between 2000 and 2010, lower relative price of electricity to the other energy sources was often considered as the main cause of an increase in electricity demand. However, electricity demand remains relatively high even after relative price of electricity has significantly risen since then. This study explains the observed asymmetric response of electricity demand using lock-in effect of real GDP. This study reports two important findings. First, this study confirms that electricity demand maintains a long-run relation with real GDP. Second, this study provides empirical evidence to support the presence of the lock-in effect of real GDP on electricity demand. The empirical result shows that electricity demand asymmetrically responses to the changes of GDP growth in the long-run. The empirical result of this study suggests that the possibility of asymmetric adjustment of variables must be taken into consideration when the future electricity demand is estimated.

전력수요관리를 감안한 합리적 전력수요예측

양준모,유상희 한국자료분석학회 2008 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.10 No.5

Actual electricity demand data contains demand management effects. Therefore there is a lot of difficulties and debates how to estimate electricity demand taking demand management effects into account. This study analyzes the differences between forecasts of peak demand without demand management and those of peak demand after demand management using statistical inferences. The result is that there is nothing different statistically between them. We can use this statistical inferences to forecast future electricity demand more accurately under continuous demand management scheme. 실제로 관찰되는 전력수요 통계는 관찰되지 않는 전력수요관리부분이 포함되어 있다. 그러므로 미래의 전력수요를 예측하는데 수요관리량을 어떻게 감안할 것인가에 대해서는 많은 어려움과 논란이 있다. 이에 본 연구는 미래의 전력수요를 예측하는데 사전적으로 수요관리량을 감안하는 경우와 감안하지 않는 경우를 비교 분석하였다. 이 두 방식을 통계적 방법을 활용하여 비교, 검토하였으나 두 방식간의 유의적 차이를 찾지 못했다. 이러한 점은 향후 수요관리를 감안한 전력수요를 합리적으로 예측하는데 활용될 수 있다.

Calculation of Range and Angle Error for Space Surveillance Radar Using Two-Dimensional Refractive Indices of the Troposphere and Ionosphere

양준모,이도현,임상호,최익환,박용배 한국전자파학회 2025 Journal of Electromagnetic Engineering and Science Vol.25 No.4

This paper proposes a method for accurately estimating the position of space objects by accounting for atmospheric effects on electromagnetic (EM) wave propagation. To predict the propagation characteristics in the atmosphere, the refractive indices of the troposphere and ionosphere are modeled using meteorological data, interpolation techniques, and an ionospheric electron density model. In addition, ray tracing is employed to analyze the propagation path and speed of EM waves in the atmosphere. The range and angle errors of the space surveillance radar are quantitatively calculated by considering the characteristics of the EM waves propagating through the atmosphere. To ensure accuracy, the atmosphere is modeled based on the meteorological variables and ionospheric electron density available at the time the radar echo is received. Furthermore, alternatives are proposed for cases where such variables are unavailable.