2007년부터 2018년까지의 선거를 중심으로

학위논문 (석사) -- 서울대학교 대학원 : 행정대학원 행정학과(정책학전공), 2021. 2. 김봉환.본 연구는 정당에 대한 유권자의 금전적 지원 규모가 당해연도 선거에서 정당의 평균 득표율로 나타나는가에 관한 연구이다. 정치 자금을 자금 제공자에 따라 나누어 각 항목이 선거에서 정당의 평균 득표율에 어떠한 영향을 미치는지 분석하였다. 선거에 관한 기존 연구는 개별 선거별 지역구, 후보자 특성과 같은 미시적 요소를 고려한 실증적 분석에 그쳤으며, 패널 데이터로써 개별 개체인 정당에 관한 연구가 미흡하였다. 또, 유권자의 정당 선호를 정당일체감과 정당호감도로 구분하는데, 해당 지표의 기존 측정 방식인 과거 투표기록 혹은 직접 설문에 의한 조사는 한국 정치 환경을 고려하였을 때 적절하지 않다는 비판이 있었다. 본 연구에서는 정당에 대한 유권자의 금전적 지원 방식을 통해 정당에 대한 유권자의 선호 체계가 표출된다고 보아 이러한 금전적 지원의 규모가 정당의 운영 목적이자 성과인 선거에서의 득표로 이어지는가에 대한 분석을 실시하였다. 본 연구의 분석 대상은 중앙선거관리위원회가 제공한 ‘정당의 활동개황 및 회계보고’에 기록된 모든 정당이며, 분석의 시간적 범위는 2007년부터 2018년까지 12개년도이다. 정당에 대한 유권자의 금전적 지원 규모가 정당의 평균 득표율에 미치는 영향을 분석하고자 Pooled OLS 모형, 고정효과 모형, 확률효과 모형을 이용한 패널회귀분석을 실시하였다. 종속변수인 ‘전체 선거 평균 득표율’과 ‘3대 선거 평균 득표율’은 중앙선거관리위원회의 선거통계시스템을 근거로 정당별 득표율을 유 효 투표수로 가중평균하여 각각 하나의 값으로 산출하였다. 독립변수는 중앙선거관리위원회가 매년 발간하는 ‘정당의 활동개황 및 회계보고’에 기록된 값을 근거로 정치 자금의 제공자에 따라 당비, 기탁금, 기부금, 전년도 이월금, 선거보조금으로 나누었고, 선거 비용을 포함하여 분석하였다. 독립변수와 종속변수의 관계에 영향을 미칠 수 있는 연도, 여당, 평균 득표율 2%를 기준으로 나눈 그룹, 선거 유형을 통제변수로 모형에 포함하여 분석하였다. 본 논문의 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 당비, 기탁금과 기부금, 전년도 이월금의 규모 증가는 각 정당의 당해연도 ‘전체 선거 평균득표율’에 유의미한 정(+)의 관계를 가진다. 둘째, 당비, 기탁금과 기부금의 규모 증가는 정당의 당해연도 ‘3대 선거 평균 득표율’에 유의미한 정(+)의 관계를 가진다. 셋째, 당비의 규모 증감의 영향은 ‘비례대표선거 평균 득표율’에서 상대적으로 높게 나타나며 기탁금과 기부금의 규모 증감 영향은 ‘지역구 선거 평균 득표율’에서 높게 나타났다. 마지막으로, 조절변수로써 ‘선거 유형’은 유권자의 금전적 지원 규모의 영향력에 대해 조절 효과를 가지지 않았다. 본 연구의 분석 결과를 종합하여 도출한 함의는 다음과 같다. 정당 선호 체계를 유권자의 금전적 지원 규모를 통해 측정하여 유권자의 금전적 지원의 규모에 정당에 대한 유권자의 정치적 태도와 의사가 반영되며, 이러한 유권자의 태도가 당해연도 선거에서 투표 행태로 이어져 정당의 득표율에서도 드러난다는 것이다. 본 연구는 선거에 관한 기존 연구의 경우 개별 선거의 미시적 요소를 고려한 질적 방법에 따라서 대부분 이루어졌으며 정당 선호의 측정 방식을 기존과 같은 직접 설문에 의한 것이 아닌 유권자의 금전적 지원 규모로 한 것이라는데 학문적 의의가 있다고 생각된다. 또, 분석 대상이 개별 선거가 아니라 정당을 분석 대상으로 했다는 점, 또 12개년의 자료를 이용한 패널 데이터를 구축하였고, 상호작용항을 이용한 조절 효과를 분석하는 것과 같은 계량적 분석을 시도한 연구라는 점에서 의의가 있다.This study is an attempt to account for the relationship between the voter’s financial support for the political party and the party’s vote share in the election of the year as an outcome. The subjects of the analysis of this study are all political parties recorded in the "Party's Activity Overview and Accounting Report" provided by the National Election Commission, and the time range of the analysis is 12 years from 2007 to 2018. A panel regression analysis was conducted using the Pooled OLS model, fixed effect model, and random effect model to analyze the impact of the size of voters' financial support on the party's average vote shares. The dependent variables "average overall election votes" and "average vote rates in the three major elections" were calculated based on the National Election Commission's electoral statistics system, by weighted average of the votes by effective votes. The independent variables were divided into the party membership fee, deposits, donations, carryovers, and election subsidies, which is classified according to the political fund provider, based on the annual according report of the National Election Commission. As control variables this study includes the year, the governing party, the group divided by 2% average vote share, and the election type as dummy variables, which could affect the relationship between independent variables and dependent variables. Analyzing the panel data on the financial reports of Korean political parties provided by the National Election Commission, the main results of this paper are as follows. First, the increase in party membership fee, donations to the political fundraising association, the deposition to the Election Commissions, and carryover in the previous year has a significant positive relationship with each party's average percentage of votes. Second, the increase in the party membership fees, donations and depositions has a significant positive relationship with the average percentage of votes in the party's three major elections. Third, the impact of the increase in the size of party membership fees was relatively high in the average percentage of votes in the proportional representation election, and the impact of donations was relatively high in the average percentage of votes in first-past-the-post election. Finally, the "type of election" did not have a moderating effect on the voters' financial support. This study implicates that the party preference measured in the size of the voters' financial support, reflecting party identification and the attitude to political parties, leads to voting behavior in the election of the year.제 1 장 서론 1 제 1 절 연구의 목적과 필요성 1 제 2 절 연구 문제 3 제 2 장 이론적 논의 및 선행연구 검토 4 제 1 절 정치 자금의 종류 및 규모 4 1. 당비 5 2. 기탁금 6 3. 후원회 기부금 7 4. 국고보조금 7 제 2 절 대한민국의 선거 10 제 3 절 선행연구의 검토 12 1. 합리적 선택 이론과 유권자의 투표 참여 12 2. 정당 선호 14 3. 선거 유형에 따른 투표 행태와 정보 요약 도구로써 정당 15 4. 한국 정당의 당원과 당비에 관한 논의 17 5. 후보자 득표율 예측 모형과 지표의 구성 18 제 3 장 연구 설계 및 분석방법 20 제 1 절 연구의 분석틀 및 가설 20 1. 연구의 분석틀 20 2. 연구 가설 21 제 2 절 연구의 대상과 범위 22 제 3 절 변수의 설정 및 측정방법 23 1. 종속변수 23 2. 독립변수 25 3. 통제변수 27 제 4 절 연구방법 및 자료의 수집 30 1. 연구방법 30 2. 자료수집 30 제 4 장 연구 결과 31 제 1 절 기술통계 분석 31 1. 종속변수에 대한 기술통계 31 2. 독립변수에 관한 기술통계 34 3. 통제변수에 관한 기술통계 37 제 2 절 상관관계 분석 40 제 3 절 회귀 분석 42 1. 수입 및 지출 항목과 정당의 전체 선거 평균 득표율에 대한 회귀 분석 모형 43 2. 수입 및 지출 항목과 정당의 3대 선거 평균 득표율에 대한 회귀 분석 모형 46 3. 수입 및 지출 항목과 정당의 지역구 선거와 비례대표 선거에서의 평균 득표율에 대한 회귀 분석 모형 50 4. 당비 항목에 대한 선거 유형의 조절 효과 53 5. 기탁금+기부금 항목에 대한 선거 유형의 조절 효과 55 제 4 절 패널 데이터 회귀 분석 57 1. 전체 선거에서의 평균 득표율에 대한 패널 분석 57 2. 3대 선거에서의 평균 득표율에 대한 패널 분석 59 3. 당비 항목에 대한 선거 유형의 조절 효과 61 4. 기탁금+기부금 항목에 대한 선거 유형의 조절 효과 63 제 5 절 가설 검증 및 해석 65 1. 가설 1에 대한 검증 65 2. 가설 2에 대한 검증 66 3. 가설 3에 대한 검증 67 4. 가설 4에 대한 검증 68 제 5 장 결 론 70 제 1 절 연구 요약 및 시사점 70 제 2 절 연구의 한계 및 향후 연구과제 73 1. 분석 모형에 대한 고찰 73 2. 자료의 불완전성 74 3. 역의 인과관계에 대한 고찰 74 4. 향후 연구과제 75 참 고 문 헌 77 부 록 80 Abstract 107Maste

Comparative Study of Kim Jukpa Julpungnyu and Gang Taehong Julpungnyu

본 논문은 김죽파 전승 줄풍류와 강태홍 전승 줄풍류의 악곡 중 <잔령산과 소영산>·<가락제지와 가락도리>·<상현>·<잔도드리>·<하현>을 중심으로 악곡구성과 명칭, 악장과 장단의 수, 선율의 형태와 리듬 유형 등을 비교연구 함으로써, 두 풍류의 유사점을 알아보는 것에 목적이 있다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 악곡구성은 김죽파 줄풍류 15곡, 강태홍 줄풍류 8곡으로 별곡(別曲)형태로 구성되어 있다. 악곡 명칭은 김죽파 줄풍류의 <잔령산>, <가락제지>는 강태홍 줄풍류에서 <소영산>, <가락도리>로 사용하며 그 외 <상현>, <잔도드리>, <하현>의 명칭은 두 풍류 모두 동일하게 사용했다. 둘째, 악장의 수는 김죽파 줄풍류의 <잔령산> 5악장, 강태홍 줄풍류의 <소영산> 5악장으로 동일하게 나타났고 김죽파 줄풍류의 <가락제지>는 3악장, 강태홍 줄풍류의 <가락도리>는 3악장으로 동일하게 나타나며 <가락도리>에는 악장 외에‘돌가락’을 포함하는 특징이 있다. <상현>은 김죽파 줄풍류 3악장, 강태홍 줄풍류 5악장으로 악장의 구분이 다르며 <잔도드리>는 김죽파 줄풍류 7악장, 강태홍 줄풍류는 6악장과 돌가락 3악장으로 악장의 구분이 다르게 나타났다. <하현>은 김죽파 줄풍류 3악장, 강태홍 줄풍류는 악장의 구분없이 1악장으로 악장의 구분이 다르게 나타났다. 장단의 수는 김죽파 줄풍류의 <잔령산> 18장단, 강태홍 줄풍류의 <소영산> 18장단, 김죽파 줄풍류의 <가락제지> 15장단, 강태홍 줄풍류의 <가락도리> 15장단, <상현>은 김죽파 줄풍류 26장단, 강태홍 줄풍류 26장단으로 동일하게 나타났으며 <잔도드리>는 김죽파 줄풍류는 85장단, 강태홍 줄풍류는 86장단으로 김죽파 줄풍류의 장단수보다 강태홍 줄풍류의 장단 수가 1장단 더 나타났다. <하현>은 김죽파 줄풍류 26장단, 강태홍 줄풍류 26장단으로 동일하게 나타났다. 두 풍류의 악장의 수가 장의 구분에 따라 다르게 나타나지만 장단의 수는 1장단의 차이로 비슷하게 구성되었다. 셋째, 선율의 형태는 김죽파 줄풍류의 <잔령산>과 강태홍 줄풍류의 <소영산>의 동일선율은 나타나지 않았고 꾸밈음은 김죽파 줄풍류보다 강태홍 줄풍류에서 10.55% 더 출현하였으며, 구성음과 리듬이 동일한 선율은 김죽파 줄풍류가 강태홍 줄풍류보다 1.11% 더 출현하였다. 김죽파 줄풍류의 <가락제지>와 강태홍 줄풍류의 <가락도리>의 동일선율은 나타나지 않았고 꾸밈음은 김죽파 줄풍류보다 강태홍 줄풍류에서 11.02% 더 출현하였으며, 구성음과 리듬이 동일한 선율은 김죽파 줄풍류가 강태홍 줄풍류보다 9.32% 더 출현하였다. <상현>의 동일선율은 나타나지 않았고 꾸밈음은 김죽파 줄풍류보다 강태홍 줄풍류에서 17.94% 더 출현하였으며, 구성음과 리듬이 동일한 선율은 김죽파 줄풍류가 강태홍 줄풍류보다 7.69% 더 출현하였다. <잔도드리>의 동일선율은 1.17%로 적게 나타났지만 비교 악곡 중 가장 많이 나타났다. 꾸밈음은 김죽파 줄풍류보다 강태홍 줄풍류에서 12.94% 더 출현하였고 구성음과 리듬이 동일한 선율은 김죽파 줄풍류가 강태홍 줄풍류보다 6.07%로 더 출현하였다. <하현>의 동일선율은 나타나지 않았고 꾸밈음은 김죽파 줄풍류보다 강태홍 줄풍류에서 19.23% 더 출현하였으며, 구성음과 리듬이 동일한 선율은 김죽파 줄풍류가 강태홍 줄풍류보다 10.25%로 더 출현하였다. 리듬유형은 김죽파 줄풍류의 <잔령산>에서 의 리듬유형을 사용하였고 강태홍 줄풍류의 <소영산>에서는 와 꾸밈음의 리듬유형을 사용하였다. 김죽파 줄풍류의 <가락제지>에서 의 리듬유형을 사용하였고 강태홍 줄풍류의 <가락도리>에서는 와 꾸밈음의 리듬유형을 사용하였다. <상현>에서 김죽파 줄풍류는 의 리듬유형을 사용하였고 강태홍 줄풍류는 와 꾸밈음의 리듬유형을 사용하였다. <잔도드리>에서 김죽파 줄풍류는 의 리듬유형을 사용하였고 강태홍 줄풍류는 와 꾸밈음의 리듬유형을 사용하였다. <하현>에서 김죽파 줄풍류는 의 리듬유형을 사용하였고 강태홍 줄풍류는 와 꾸밈음의 리듬유형을 사용하였다. ;The purpose of dissertation is to look at the similarities between two pungnyu by comparing the composition and title of music, the number of movements and beats, the form of melody, and the type of rhythm while focusing on <Jallyeongsan and Soyeongsan>･<Garakjeji and garakdori>･<Sanghyeon>･<Jandodeuri>･<Hahyeon> among music of julpungnyu passed down from Kim Jukpa and Gang Taehong. The result of the study is as follows. First of all, Kim Jukpa Julpungnyu is composed of 15 pieces of music, and Gang Taehong Julpungnyu is composed of 8 pieces of music in the form of the special tune. The music titles for Kim Jukpa Julpungnyu are <Jallyeongsan> and <Garakjeji>, and music titles for Gang Taehong Julpungnyu are <Soyeongsan> and <Garakdori>. Titles such as <Sanghyeon>, <Jandodeuri>, and <Hahyeon> are used in both pungnyu. Secondly, both <Jallyeongsan> of Kim Jukpa Julpungnyu and <Soyeongsan> of Gang Taehong Julpungnyu consisted of 5 movements. Also, both <Garakjeji> of Kim Jukpa Julpungnyu and <Garakdori> of Gang Taehong Julpungnyu consisted of 3 movements. <Garakdori> had a characteristic containing ‘dolgarak’ aside from movements. <Sanghyeon> had different movement classifications as Kim Jukpa Julpungnyu was composed of 3 movements and Gang Taehong Julpungnyu was composed of 5. As for <Jandodeuri>, Kim Jukpa Julpungnyu consisted of 7 movements, and Gang Taehong Julpungnyu consisted of 6 movements and 3 movements of dolgarak. <Hahyeon> showed different movement classifications; Kim Jukpa Julpungnyu consisted of 3 movements and Gang Taehong Julpungnyu had no classification for movement as it only consisted of one movement. The study about the number of beats were as follows; <Jallyeongsan> of Kim Jukpa Julpungnyu was composed of 18 beats, <Soyeongsan> of Gang Taehong Julpungnyu was composed of 18 beats, <Garakjeji> of Kim Jukpa Julpungnyu was composed of 15 beats, and <Garakdori> of Gang Taehong Julpungnyu was composed of 15 beats. As for <Sanghyeon>, both Kim Jukpa Julpungnyu and Gang Taehong Julpungnyu consisted of 26 beats. As for <Jandodeuri>, Gang Taehong Julpungnyu had one more beat than Kim Jukpa Julpungnyu as Kim Jukpa Julpungnyu had 85 beats and Gang Taehong Julpungnyu had 86 beats. For <Hahyeon>, both Kim Jukpa Julpungnyu and Gang Taehong Julpungnyu had 26 beats. The number of movements appeared to be different in both types of pungnyu depending on the classification, but the number of beat was similar as there was only one beat difference. Third, <Jallyeonsan> of Kim Jukpa Julpungnyu and <Soyeongsan> of Gang Taehong Julpungnyu did not appear to have the same melody. There was 10.55% more appoggiatura in Gang Taehong Julpungnyu than Kim Jukpa Julpungnyu. Tone and melody with same rhythms appeared 11% more in Kim Jukpa Julpungnyu than Gang Taehong Julpungnyu. <Garakjeji> of Kim Jukpa Julpungnyu and <Garakdori> of Gang Taehong Julpungnyu did not contain the same melody. There was 11.02% more appoggiatura in Gang Taehong Julpungnyu than Kim Jukpa Julpungnyu. Tones and melody with same rhythms appeared 9.32% more in Kim Jukpa Julpungnyu than Gang Taehong Julpungnyu. There was not any same melody in <Sanghyeon>, and Gang Taehong Julpungnyu had 17.94% more of appoggiatura than Kim Jukpa Julpungnyu. Tone and melody with same rhythms appeared 7.69% more in Kim Jukpa Julpungnyu than Gang Taehong Julpungnyu. The percentage of the same melody in <Jandodeuri> was quite low as it was only 1.17%, but it was considered the most among pieces of music that were compared. Appoggiatura appeared 12.94% more in Gang Taehong Julpungnyu than Kim Jukpa Julpungnyu. Tone and melody with same rhythms appeared 6.07% more in Kim Jukpa Julpungnyu than Gang Taehong Julpungnyu. There was no same melody in <Hahyeon>. Appoggiatura appeared 19.23% more in Gang Taehong Julpungnyu than Kim Jukpa Julpungnyu. Tone and melody with same rhythms appeared 10.25% more in Kim Jukpa Julpungnyu than Gang Taehong Julpungnyu. The following type of rhythm was used in <Jallyeongsan> of Kim Jukpa Julpungnyu; . <Soyeongsan> of Gang Taehong Julpungnyu used and appoggiatura rhythm type. <Garakjeji> of Kim Jukpa Julpungnyu used the following type of rhythms; . Whereas, <Garakdori> of Gang Taehong Julpungnyu used and appoggiatura rhythm type. In <Sanghyeon>, of Kim Jukpa Julpungnyuu the following type of rhythms; and Gang Taehong Julpungnyu used and appoggiatura rhythm type. In <Jandodeuri>, Kim Jukpa Julpungnyu used the following rhythm type; . Whereas, Gang Taehong Julpungnyu used and appoggiatura rhythm type. In <Hahyeon>, Kim Jukpa Julpungnyuu the following type of rhythms; . Gang Taehong Julpungnyu used and appoggiatura rhythm type.Ⅰ. 서 론 1 A. 문제제기 및 연구목적 1 B. 연구범위 및 연구방법 5 Ⅱ. 본 론 7 A. 줄풍류의 전승 7 1. 김죽파(金竹坡)생애 및 줄풍류 전승 7 2. 강태홍(姜太弘)생애 및 줄풍류 전승 9 B. 김죽파 줄풍류와 강태홍 줄풍류의 비교 연구 15 1. 악곡구성과 명칭 비교 15 2. 악장과 장단의 수 비교 16 3. 선율과 리듬유형 비교 22 Ⅲ. 결 론 40 참 고 문 헌 43 부 록 악 보 46 ABSTRACT 6

G1 연속 원호 기반의 기하학 커널

학위논문(석사) -- 서울대학교대학원 : 공과대학 컴퓨터공학부, 2022. 8. 김명수.We discuss some technical issues in the design and analysis of geometry kernel for planar geometric models designed with G1-continuous arc splines. In particular, we mainly focus on numerical instability in computing the intersection for planar curves, and how the usage of G1-continuous arc splines can alleviate some of the instability problems inherent to geometric computations using floating-point arithmetic. With arc spline model’s higher numerical stability, we further present algorithms for some essential operations of geometry kernel that require finding precise intersection points. As an effort to improve the computational efficiency, we also present the data structures for the geometry kernel that is tailored to modeling with G1-continuous arc splines. The presented data structures greatly simplify the bounding volume computation for planar curves through monotone segmentation and simplification of case analysis. Considering the 8-DOP bounding volume of planar curves, the BVH construction can be made with ease based on the support distances of each bounding volume. Finally, we consider applications of the aforementioned algorithms and data structures to the classical problems, such as convex hull and offset computations.본 논문에서는 G1-연속 원호 스플라인으로 구성된 평면 모델에 대한 기하 커널의 설계 및 분석에서 몇 가지 기술적인 문제를 논의한다. 특히 평면 곡선에서의 교차점 계산이 수치적으로 불안정할 수 있는 점을 보이며, G1-연속 원호 스플라인의 사용이 이러한 컴퓨터 프로그래밍 고유의 불안정성을 완화할 수 있는 방법에 주로 초점을 맞춘다. 이에 더해, 원호 스플라인 모델의 더 높은 수치적 안정성을 토대로, 정밀한 교차점을 찾아야 하는 기하 커널의 일부 필수 연산에 대한 알고리즘을 제시한다. 또한, 계산 효율성을 향상시키기 위한 노력의 일환으로 G1-연속 원호 스플라인 모델링에 맞게 구상된 기하 커널에 대한 데이터 구조를 제시한다. 제시된 데이터 구조는 각 곡선 조각들이 단조롭게 변화하게끔 분할한 후, 분석된 케이스들을 간단화시켜 평면 곡선에 대한 경계 볼륨 계산 역시 간단하게 만들 수 있다. 평면 곡선의 8-DOP 경계 볼륨을 사용하면, 각 경계 볼륨의 지지 거리 사이의 비교를 통해 경계 볼륨 계층의 상위 노드를 쉽게 계산할 수 있다. 마지막으로 볼록 껍질 및 오프셋 계산과 같은 기존의 문제들에 본 논문에서 소개하는 알고리즘과 데이터 구조를 적용하는 방법을 제시한다.Chapter 1. Introduction 1 1.1 Background 1 1.2 Research objectives and main contributions 3 1.3 Thesis organization 8 Chapter 2. Related Work 9 2.1 Biarc approximation 9 2.2 Bounding volume hierarchy 10 2.3 Algorithms using biarc 11 Chapter 3. Preliminaries 13 3.1 Geometric models 13 3.2 Curve segmentation 17 Chapter 4. Arc-Arc Intersection 18 4.1 Algorithm 19 4.2 Experimental results 23 Chapter 5. Boolean Operations 26 5.1 Algorithm 30 5.1.1 No intersection case 32 5.1.2 Tangential case 33 5.1.3 Transversal case 36 Chapter 6. Bounding Volume Computation 40 6.1 Collision detection 43 6.2 Minimum distance computation 44 Chapter 7. Discussions on Applications 48 7.1 Offset computation 48 7.2 Convex hull 50 7.3 Voronoi diagram 51 Chapter 8. Conclusion 53 Bibliography 54 초록 59 Acknowledgments 60석