본 연구는 부모의 혈통정보를 모두 아는 혈통 및 고등등록우로 등록된 한우 암소 25,516두의 선형 및 외모심사형질에 대해 유전모수를 추정하였다. 각 심사형질에 영향을 주는 것으로 판단되는 주요인을 선 정하여 다형질 개체모형에 적용하여 EM-REML 알고리즘 분석방법을 통해 각 형질에 대한 유전력과 유 전상관과 표현형상관을 추정하였다. 한우 암소의 17개 선형심사형질 및 10개 외모심사형질(종합점수 포 함)의 유전력 추정치의 범위는 0.03(유두배열)에서 0.42(체장)까지로 추정되었다. 체고, 체장, 강건성, 체심, 윤곽성, 정강이두께, 피모의 색, 엉덩이기울기, 고장, 좌골폭, 넓적다리의 두께, 유방용적, 유두길 이, 유두배열, 발굽기울기, 뒷다리 비절기울기, 뒤에서 본 뒷다리자세, 체적․균형, 자질․품위, 머리․목, 전구, 중구, 엉덩이, 넓적다리, 유기, 지제보양 및 종합점수의 유전력은 각각 0.4, 0.42, 0.27, 0.25, 0.06, 0.14, 0.22, 0.31, 0.19, 0.17, 0.29, 0.04, 0.07, 0.02, 0.11, 0.03, 0.16, 0.27, 0.08, 0.15, 0.14, 0.14, 0.19, 0.16, 0.05, 0.08 및 0.3으로 추정되었다. 한편, 다형질개체모형에 의해 추정된 17개 선형심사형질과 종합점수에 대한 유전상관추정 결과는 다음과 같다. 고장과 좌골폭간에 0.96의 가장 강 한 양(+)의 유전적 관계를 나타내었다. 반면 발굽기울기와 뒷다리 비절기울기간에는 -0.57의 가장 큰 음(-)의 유전상관을 보였다. 전체외모 형질인 체고, 체장, 간겅성 및 체심은 각 형질간에, 그리고 기타 형 질들과 강한 양(+)의 유전상관관계를 나타내었다. 특히 체고 및 체심과 고장 및 좌골폭간에 높은 양(+)의 상관관계를 나타내었으며, 체고와 엉덩이기울기간에는 0.32의 양(+)의 상관을 나타내었다.

본 연구는 한우 경락가격과 지육가격에 대한 각 형질별 기여도를 알아보기 위해 한국종축개량협회에 등록되고 축산물품질평가원에서 등급판정 결과 및 경락가격이 있는 한우 거세우 166,918두의 자료를 이 용하여 분석하였으며, 이를 통해 향후 한우산업 발전의 도움이 되는 자료로 활용하고자 실시하였다. 한 우 거세우의 경락가격에 대한 도체중, 배최장근단면적, 등지방두께 및 근내지방도의 준부분상관자승값 은 각각 0.001, 0.010, 0.031 및 0.435로 나타났고 지육가격에 대한 준부분상관자승값은 각각 0.153, 0.007, 0.021 및 0.274로 나타났다. 이를 바탕으로 경락가격에 따른 도체중, 배최장근단면적, 등지방두 께 및 근내지방도의 기여도는 각각 0.17%, 2.02%, 6.52% 및 91.30%로 나타났으며 지육가격에 따른 기 여도는 각각 33.54%, 1.54%, 4.69% 및 60.23%로 나타났다. 따라서 이러한 경락가격과 지육가격에 대 한 각 형질별 분석 결과를 바탕으로 향후 개량방향 설정에 반영하고 우수한 품질의 고급육 생산으로 국 가경쟁력을 강화해야 할 것으로 사료된다.

In this study, an empirical analysis of 55 ship finance cases executed by a specific ship finance bank from 2009 to 2016 during the recession period was conducted. The purpose of this study was to find the factors affecting changes in the debt performance of Korean shipping companies. The main factors were the loan nature (investment purpose, loan-to-value (LTV), syndicated loans, loan terms, put-option, balloon, and spread), financial nature (total assets turnover, net profit-to-sales ratio , debt ratio, quick ratio, total borrowing, bonds payable to total assets, interest expenses-to-sales ratio, debt service coverage ratio (DSCR), and total assets), and the company nature (company age, chief executive officer’s (CEO's) shares, and listing status). In this study, the factors affecting the debt repayment capability of domestic shipping companies (loan nature, financial nature, and company nature) were verified. The credit rating was used to measure the dependent variable, debt repayment ability. The variables of investment purpose, put-option, balloon, and spread in the loan nature, debt ratio in the financial nature, and the CEO's shares and company age in the company nature were found to be significant.

선박금융 의사결정에서 해운기업들은 비합리적인 의사결정을 선택하는 경우가 있으며, 이러한 결과는 해운기업들에 막대한 손실을 유발시킨다. 이러한 선박금융 의사결정 선택에 대한 분석을 본 연구는 행동재무학 이론 중 엥카링 효과와 매몰 비용 효과 이론으로 접근 하였으며, 설문지법과 사례 분석 방법론으로 논문을 작성하였다. 분석 결과, 행동재무학 이론인 엥카링 효과와 매몰 비용 효과가 선박금융 의사결정에 영향을 미친다는 사실과 이러한 영향으로 의사결정자가 비합리적인 의사결정을 선택하게 될 수 있다는 사실을 발견했다.

2008년 9월 미국의 서브프라임 모기지 부실에 의한 리먼브러더스 사태로 시작된 글로벌 금융위기가 세계 건화물해운시장에도 영향을 끼쳐 건화물 물동량 감소와 선박의 공급과잉으로 세계 건화물해운산업과 조선산업에 심각한 불황을 유발하였다. 이러한 상황에서, 국제 경제의 동향에 민감한 한국경제의 구조 여건상 한국의 건화물선해운기업(또는 건화물선사)도 2008년 이후 현재까지 어렵게 경영을 헤쳐가고 있다. 이와 같은 심각한 불황과 그 여파로 건화물선사의 수익이 급감 할 수밖에 없게 되었으며 열악한 재무구조로 인해 경영이 부실해지고 급기야 도산과 파산하는 해운기업이 속출하게 되었다.이러한 점을 고려하여 동 연구는 2008년 글로벌 금융위기를 기점으로 2005년부터 2007 년까지와 그 후 2010년부터 2012년까지로 기간을 선정한 다음 한국의 외항 건화물 해운기업을 건전기업과 부실기업으로 구분하여 두 기업집 단 간의 주요 재무비율에 어떠한 변화와 차이가 있었는지 t 검정을 통해 분석하였다. 실증분석에서 두 집단 간에 차이를 보인 주요 재무비율 로는 수익성비율과 성장성비율이다. 본 연구의 의의는 첫째, 해운기업 경영에도 역시 재무건전성에 대한 체계적인 관리가 중요하며 이를 위해 수익성이 높은 화물을 계약하는 영업전략이 중요하다. 둘째, 선박의 효율적인 운항 및 관리로 성장성이 지속되는 기업으로 경영해야 한다는 것이다.

The objective of this study was to establish whether global macroeconomic indicators affect the profitability of Korean shipping companies by using panel regression analysis. OROA (operating return on assets) and ROA (ratio of net profit to assets) were selected as proxy variables for profitability. OROA and ROA were used as dependent variables. The world GDP growth rate, interest rate, exchange rate, stock index, bunker price, freight, demand and supply of the world shipping market were set as independent variables. The size of the firm was added to the control variable. For small-sized firms, OROA was not affect by macroeconomic indicators. However, ROA was affected by variables such as interest rates, bunker prices, and size of firms. For medium-sized firms, OROA was affected by demand, supply, GDP, freight, and asset variables. However, macroeconomic indicators did not affect ROA. For large-sized firms, freight, GDP, and stock index (SCI; Shanghai Composite Index) have an effect on OROA. ROA was analyzed to be influenced by bunker price and SCI.

중고선은 신조선과 달리 시장참여자에게 즉각적인 시장 진출입 기회를 제공하기 때문에 해운산업에서 중요한 시장이라 할 수 있 다. 중고선 거래 시 정확한 선가 추정은 향후 장기적인 자본비용의 부담과 직접적인 관련이 있기 때문에 투자의사결정에서 상당히 중요한 요소가 된다. 기존의 중고선시장과 관련된 연구들은 시장의 효율성검증에 치우쳐 있어 정확한 중고선가 추정을 위한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 중고선박 가치추정에 전통적인 계량모델보다 기존연구에서 시도되지 않았던 인공신경망모델을 새롭게 제안하였다. 문헌연구를 통해 중고선 가격에 영향을 미치는 6개 요인(운임, 신조선가격, 총 선복대비 발주량, 해체선 가격, 선령, 사이즈)을 선정하였고, 데이터는 2016년 1월부터 2018년 12월까지 Clarkson에 보고된 파나막스 중고선의 실거래 기록 366건을 이용하였다. 변수선정을 위하여 상관분석과 단계적 회귀분석 실시한 결과 최종적으로 운임, 선령, 사이즈 3개의 변수가 채택되었다. 모델의 설계는 10분할 교차검증으로 인공신경망모델의 파라미터들을 추정하여 진행되었다. 인공신경망 모델의 중고선 가치추정치를 단순 단계적 회귀모형과 비교한 결과 인공신경망모델의 성능이 우수함을 확인하였다. 이 연구는 중고선 선가추정에 미치는 요인들에 대한 통계적인 검증, 성능개선을 위한 기계학습기반의 인공신경망 모델 활용이라는 측면에서 차별적 의미가 있다. 또한 정확한 선가 추정이 요구되는 실무에서 통계적인 합리성과 결과의 정확성이 동시에 만족되는 과학적 모델을 제시하여 실무적으로도 도움이 될 것으로 기대한다.

The core decisions of bulk shipping businesses can be summarized as the timing and the choice of period for which carrying capacity is traded. In particular, frequent decisions to trade freight either with repeated spot transactions or with a one-off long-term deal critically impact business performance. Even though a variety of freight trading strategies can be employed to facilitate the decisions, chartering practitioners have not been active in utilizing these strategies, and academic research has rarely proposed applicable solutions. The specific properties of freight as a tradable commodity are not properly reflected in existing studies, and limitations have been reported in their application to the real world. This research focused on the establishment of applicable freight trading strategies by taking into account two properties of freight: time perishability and term-dependant pricing. In addition to traditional trading strategies, artificial neural networks were applied for the first time to the test of freight trading strategies. The performances of the trading strategies were measured and compared to produce a remarkable outperformance of the ANN. This research is expected to make a significant contribution to chartering practices by enhancing the quality of chartering decisions and eventually enabling the effective management of freight rate risk. In addition to methodological expansion, the result will propose a way to approach the controversial issue of freight market efficiency.

This study was carried out to develop an efficient process for the elimination of phenol pollutant from soils. An microwave-assisted process (MAP) and a conventional Soxhlet extraction method (SEM) were employed to extract phenol from two types of soils. The effects of extraction methods, aged time of the spiked soil samples, extraction solvent and extraction time on the extraction performance were compared. Our results demonstrate that the recoveries from standard soil spiked were at least 10% higher for MAP than those for the conventional Soxhlet. The extraction time by MAP requires significantly shorter time (1 min) than 18 h of the conventional Soxhlet. The recoveries from non-contaminated soil spiked with phenol were also almost identical for above results. The reduction of the extraction times with efficiency higher than that afforded by the conventional Soxhlet technique supports the suitability of the MAP method.