뉴캐슬대학, 농업대 식품 농촌개발학과 Muhammad Yousaf & Abdul Shakoor Chaudhtry
오리마을
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통권67호
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pp.64-65
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2009
따뜻한 날씨에서 추운 날씨로, 혹은 추운 날씨에서 따뜻한 날씨로 변하는 환절기에는 사람과 동물 모두 계절적인 변화를 견딜 수 있도록 적절한 대책과 배려를 필요로 하기 때문에 가축의 효과적인 유지 관리를 위해서는 각 계절에 따라 생산성의 효율을 증진시킬 수 있는 환경을 제공해야 한다.
기계를 잘 다루지 못하는 사람들은 스마트폰을 활용할 때 어려움을 겪는다. 따라서 기계에 서툰 사람뿐 아니라 날씨를 확인하기 힘든 바쁜 현대인들이 날씨를 시각적으로 좀 더 쉽게 확인하고, 필요한 용품을 미리 챙겨서 날씨에 대비할 수 있도록 한다. 그뿐만 아니라 사계절이 없는 나라의 사람들에게 다양한 계절을 경험할 수 있게 해준다. 터치스크린을 이용해서 사용자가 원하는 나라를 선택하면 날씨 정보가 화면에 나타나고, 날씨 박스에도 시각적으로 표현이 된다. 날씨 박스로는 인형 소품을 이용해 계절을 알려주고, 조명을 이용해서 황사, 미세먼지 그리고 낮과 밤을 나타내고, 효과음을 이용해서 비 또는 천둥을 표현한다.
확률적 날씨 발생기(Stochastic weather generator)는 일일 날씨를 생성하는데 일반적으로 사용되는 방법으로 최근에는 일반화선형모형에 기초한 확률적 날씨 발생 방법이 제안되었다. 본 논문에서는 서울지역의 일일 기온을 모형화하하기 위해서 일반화선형모형에 기초한 확률적 날씨 발생기를 고려하였다. 이 모형에서는 계절성을 나타내는 변수와 강우발생 유무가 공변수로 사용되었다. 일반적으로 확률적 날씨 발생기에서는 생성된 일일 날씨가 월별 또는 계절별 총강우량이나 평균온도에 충분한 변동을 만들어 내지 못하는 과대산포 현상이 발생하는데, 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 평활된 계절별 평균 온도를 일반화선형모형의 공변수로 추가하였다. 그리고 제안된 모형을 1961년부터 2011년까지 51년 동안의 서울지역 일일 평균 기온자료에 적용하였다.
물리적 환경이 보행에 미치는 영향에 관한 연구들은 지속적으로 이루어져 왔다. 그러나 도시공간에서의 보행량에 날씨가 미치는 영향에 대한 연구는 부족하다. 이에 본 연구는 도시공간에서 날씨가 보행량에 미치는 영향을 실증 분석하는 것을 목적으로 한다. 본 연구는 2009년 서울시 유동인구 조사자료를 활용하였으며, 지점별 보행량을 종속변수, 날씨와 물리적 환경을 독립변수로 하는 모형을 구축하였다. 날씨가 보행량에 미치는 영향을 계절별, 토지이용별, 시간대별로 파악하고자 계절-토지이용-시간대로 구분된 28개의 모형을 작성하여 결과를 비교 해석하였다. 본 연구의 종속변수가 정규성을 만족하지 못하기 때문에 음이항 회귀모형을 활용하였다. 분석결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 날씨요인들은 보행량에 영향을 미친다. "비"는 대부분의 모형에서 보행량을 감소시키는 효과가 나타났으며, "눈"과 "천둥번개"는 소수의 모형에서 매우 큰 보행량 감소효과를 나타냈다. 둘째, 날씨가 보행량에 미치는 영향은 계절과 토지이용에 따라 다르게 나타났다. 예를 들어 "비"의 보행량 감소효과는 주거지역보다는 상업지역에서 크게 나타났으며, 동절기 보다는 하절기에 그 효과가 크게 나타났다. 셋째, 환경요인들의 영향도 계절에 따라 다르게 나타났다. 차로 수는 하절기에는 보행량에 정(+)의 영향을, 동절기에는 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 지하철역 여부 또한 하절기에는 보행량에 강한 정의 영향을 미치지만 동절기에는 그 효과가 작거나 음의 영향을 미쳤다. 본 연구의 정책적 시사점은 다음과 같다. 첫째, 보행량을 감소시키는 효과가 있는 눈이나 비에 대응할 수 있는 반옥외 도시공간의 조성이 필요하다. 둘째 계절별로 특화된 보행활성화 정책이 필요하다.
본 논문은 인공 신경망에 기반을 둔 새로운 전력 수요 예측 모델을 제시한다. 인공 신경망 입력 변수로 시간과 날씨요소를 고려하였다. 시간 요소는 하절기와 동절기 전력수요 데이터의 자기 상관계수를 측정하여 선정하였고, 날씨요소는 피어슨 상관계수를 이용하여 선정하였다. 중요한 날씨요소로는 온도와 이슬점으로 이들은 전력수요와 밀접한 상관관계를 가지고 있다. 반면에 습도, 기압, 풍속 등과 같은 날씨요소는 전력수요와의 상관관계가 높지 않게 나타나 신경망의 입력 변수에서 제외하였다. 실험결과 새로이 제안한 인공 신경망을 이용한 전력수요 모델은 시간요소 및 날씨요소와 이에 대한 가중치를 피크 전력율과 계절에 따라 차등 적용하여 높은 적중률을 보였다.
본 논문에서는 날씨가 좋은 날의 주식수익률이 날씨가 나쁜 날의 주식수익률보다 높다는 이른 바 날씨효과가 우리나라 주식시장에 존재하는 지의 여부를 검증하였다. 본 논문에서 발견된 실증분석 결과는 다음과 같이 요약될 수 있다. 첫째, 날씨가 좋은 날과 날씨가 궂은 날의 주식수익률의 차이분석에서는 전체표본기간동안 날씨효과가 존재하였다. 그러나, 주식시장 장세별로 보면 날씨효과는 주가변동성이 높은 상승기와 침체기에 나타났을 뿐, 주가변동이 낮은 안정기와 회복기에는 나타나지 않았다. 둘째, 비동시거래효과, 계절효과, 그리고 요일효과 등을 통제하고 순수하게 날씨 효과만을 검증한 회귀분석에서도 차이분석에서 보다 미약하지만 날씨효과가 존재하였으며, 이는 상승기에 집중되었다. 본 논문에서 발견된 실증분석 결과는 우리나라 주식시장의 정보적 효율성을 기각하는 새로운 증거로 해석될 수 있으며, 주식투자자들의 효율적 투자전략 수립에 의미있는 시사점을 제공할 수 있다.
본 논문에서는 교통약자들의 이동제한 및 한계와 코로나 19로 인한 관광산업의 손실을 해결할 VR/360도 가상현실을 통한 웹 플랫폼 개발을 제안한다. 이 연구는 활용될 자원인 계절과 날씨자료를 효율적으로 촬영 및 준비하여 기존의 VR/360도의 가상현실을 최대화하고, 기존의 로드뷰 API 및 VR기기의 응용을 다양화한다. 또한, 이 연구는 '관광지를 방문한다'라는 개념을 실외뿐만이 아니라 실내에서도 사실적으로 체험할 수 있음을 제시한다. 이때 사실적인 체험을 더욱 극대화하기 위하여 VR/360도에 접목된 계절과 날씨의 콘텐츠를 구매할 수 있게 하여 소비자에게 선택지 내에서의 다양성을 주고, 단순 체험이 아닌 관광산업의 경제적 이윤으로 연결한다. 본 논문에서는 예상결과를 통하여 기존의 단순 VR/360도 체험을 통한 가상현실에 비해 좀 더 다양한 환경 조성을 통한 콘텐츠와 관광산업의 개선 및 경제성 면에서 발전성을 보인다.
지속적인 경제 성장에 따라 소비자들의 외식 횟수는 해를 거듭할수록 점점 늘어나고 있으며 그 만큼 외식 산업 역시 양적인 성장을 기록하고 있다. 소비자가 외식을 결정하고 메뉴를 선정할 때 다양한 변수가 존재하지만, 본 연구에서는 강수, 적설, 운량에 따른 날씨 변수와, 계절과 휴일에 따른 요일 변수가 소비자들의 메뉴 선택에 얼마나 기여하는 지를 중점적으로 규명하고자 하였다. 분석은 '식신'의 사용자가 메뉴 검색을 하고 매장을 선택하고 조회하는 데이터를 연구 자료로 활용하였다. 여기에 기상청에서 제공하는 일별 날씨 데이터를 대입하여 분석을 수행하였다. 특히 강수, 적설, 운량에 따른 날씨 변수와 계절, 휴일에 따른 요일 변수로 나누어 연구 분석을 실시하였다. 이를 통해 날씨와 요일 변수가 사용자의 메뉴 검색에 유의미한 영향을 미친다는 결과를 확인할 수 있었으며, 본 연구 결과를 활용하면 외식산업 시장에서의 우위를 다질 수 있는 소상공인, 마케팅 종사자, 기타 관련자에게 많은 도움이 될 것으로 사료된다.
후끈 달아올랐던 2006년 독일 월드컵 시즌이 이제 이달 10일이면 결승전을 끝으로 대단원의 막을 내린다. 비록 16강 진출에는 실패했지만 승리에 대한 염원이 가득했던 6월이었다. 이제 그토록 뜨겁게 타올랐던 월드컵의 열기는고스란히 여름의 몫이 된다. 7월, 작열하는 태양의 계절이 돌아왔다. 녹아내릴듯 뜨거운 날씨는 자꾸 에어컨이 있는 실내와 그늘로 내몰지만, 그렇다고 더위에 지레 겁먹고 물러설 필요는 없다. 여름은 상반기 내내 지치게 했던 일상을 접고 훌훌 떠나기 좋은 계절 아닌가. 태양과 더위에 맞서서 이계절을 즐겨보는 것은 어떨까.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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