본 연구는 공공건설 공사에 실적자료에 의한 공사비산정 방법의 전산화 적용을 목적으로 먼저 실적공사비의 정의 및 구조와 현행 실적공사비 운영체계 이해를 통해 전산화의 문제점 및 개선기준을 공사비 산정방법 중심으로 분석 기술하였으며 제안한 기준에 따라 전산화 알고리즘을 제시하였다. 기존 예정공사비 산정방법은 일반적인 공종별 분류에 따른 실적자료조건과 단순히 물가지수, 연면적규모에 따른 시공단가를 적용함으로서 공사비산정의 정확성이 요구되며, 본 연구는 이에 대한 개선 안으로 부위와 부분별 공종분류 방식에 의한 데이터 추출조건으로 실적자료의 적용성과 신뢰성을 높였다. 또한 물량규모에 의한 공사비 변동요인을 물량규모 대비 단가의 확률적 회귀분석으로 예측 추정하여 실행 가능한 적정 공사비 산정방법을 제시하였다. 따라서 본 연구에서는 전산화 적용 방안으로 확률적 예정공사비산정방법을 기준으로 시스템 프로세스를 각 영역별로 구축하고 그에 따른 윈도우 어플리케이션 활용 툴과 개별 전산화에 대한 알고리즘을 구축하였다.
본 연구에서는 기후변화에 의한 자연재해 취약성을 정량적으로 분석하기 위하여 기상인자와 재해발생으로 인한 피해액의 상관관계를 이용하였다. 재해로 인한 피해액은 1994년부터 2008년까지 15년간 전국 시군별로 피해액을 집계한 자료를 이용하였으며, 우리나라 58개 강우관측소의 일강수량 자료를 이용하여 재해에 영향을 줄 수 있는 네 가지 인자를 추출하였고, 연도별 태풍 발생 횟수도 하나의 기상인자로 고려하였다. 피해액의 규모는 가뭄, 화재, 태풍 및 해일 등 재해발생 유형에 따라서도 영향을 받겠지만, 기후변화 시나리오에 의해 예측할 수 있는 대표적인 미래 추정값은 강수량과 온도 등이며, 결국 재해발생 유형별 시나리오에 의한 재해규모 예측이 아닌 기후변화 시나리오에 의한 미래 재해발생 규모 모형을 구축하기 위해서는 관련 인자로서 강수량으로부터 추출한 인자들을 고려할 수밖에 없을 것이다. 일강수량으로부터 추출한 네 가지 영향인자들은 80mm이상 일강수량 발생일수, 80mm이상 일강수량의 합, 80mm이상 강우의 발생 간격이 30일 이하인 횟수 및 연최대강수량이다. 우선 광역시와 도별로 전국 58개 관측소를 분류하고, 해당 관측소들로부터 추출된 인자들의 평균값을 이용하여 연구를 진행하였다. 미래 강수량 자료는 국립기상연구소의 A2시나리오를 통계학적 Downscaling을 통해 재생산한 자료를 이용하였다. 예측모형은 Bayesian 모형을 기반으로 DEXP(double exponential distribution) 확률분포를 이용하였다. 재해피해액 를 아래와 같이 비정상성 모형으로 구성하였으며, 위치매개 변수의 확률분포를 네 가지 기상인자에 의한 회귀식으로 구성하였다. Y damage costs) = dexp(${\mu}(t),\tau(t)$) $p({\mu}(t))\sim(abs({\alpha}+{\alpha}_1X_1+{\alpha}_2X_2+{\alpha}_3X_3+{\alpha}_4X_4,\;\sigma_{\alpha}^2)$$p(\tau){\sim}G(k,s)$.
최근 기후변화로 인해 전 지구적인 기후 특성이 변화하고 있으며, 기후 특성의 변화는 수문순환에도 큰 영향을 미친다. IPCC (Intergorvernmental Panel on Climate Change) 6차 기후변화 평가 보고서(2022)에 의하면 AR5 (Assessment Report 5)와 비교해 AR6 (Assessment Report 6)에서는 높은 신뢰도로 기후변화 영향의 범위 및 규모는 보다 확대되었으며, 단기적인 리스크로 극한기후 현상의 빈도와 강도 및 기간이 증가할 것으로 예측하였다. 또한, 중장기적인 리스크로 하천 유량의 규모와 관련한 극한 현상의 변화에 따라 수자원 관리 측면에서 어려움을 겪을 것으로 전망하였다. 위와 같은 기후변화에 대응하기 위해 국내에서는 기후변화와 관련된 다양한 연구가 진행되고 있다. 국내 기후변화 관련 연구로는 ArcSWAT 모형을 활용한 RCP4.5, RCP8.5 시나리오 기반 미래 유출량 추정에 관한 연구와, SWAT, IHACRES, GR4J 모형을 이용한 용담댐 유역의 미래기간 유출량 변화 모의, SWAT과 VIC 모형을 활용한 미래 저유량 예측 시 관측 자료와 비교해 모형이 가지는 불확실성 평가 등 기후변화 영향을 평가 및 예측하기 위한 연구는 활발히 진행 중이다. 하지만, 최근 연구의 주요 동향은 유출 모형을 활용한 미래 유출량 모의에 초점이 맞추어져 있으며, 관측 자료를 통한 기후변화 평가 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 한반도 5대 수계(한강, 금강, 낙동강, 영산강, 섬진강) 유량 관측소의 실측 유량을 활용해 과거기간의 기후변화에 따른 유출특성의 변화와, 미래기후변화 시나리오 자료를 활용한 미래기간 유출특성의 변화를 분석하였다. 분석 인자로 연 유출량, 1일 최대 유출량, 상위 90%에 해당하는 유출량, 하위 10%에 해당하는 유출량 등을 연도별로 분석하였다. 분석 결과 연도별 총 유출량의 큰 변화는 없지만, 홍수 기간의 첨두유량이 증가하는 동시에 갈수 기간 또한 빈도와 규모가 증가하는 양극화 현상이 진행되고 있음을 확인하였다.
가뭄은 다른 자연재해에 비해 진행 속도는 느리지만, 장기간 지속되는 특징을 지녀 경제·사회·환경 전반에 막대한 규모의 피해를 유발하는 심각한 자연재해이다. 국내 가뭄의 발생 빈도는 점차 증가하는 경향을 보이며, 기후변화의 영향으로 가뭄의 발생 빈도와 강도는 점차 심화될 것으로 전망된다. 우리나라는 '댐 용수공급 조정기준'과 '댐 가뭄 단계별 실행계획'을 가이드 라인으로하여 가뭄으로 인한 물 부족 문제에 대응하고 있다. 가뭄 대책의 경제적 편익 산정은 물 공급의 효율성과 안정성 평가 및 정책의 개정을 위해 선행되어야 할 기초연구 중 하나이지만, 가뭄 대책의 시행에 따라 발생하는 경제적 편익을 고려한 연구는 현재 미비한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 국내에 위치한 17개 다목적댐을 대상으로 가뭄 대책의 시행에 따른 경제적 편익을 산정하여 현재 시행하고 있는 가뭄 대책의 경제성 평가를 실시하였다. 경제적 편익의 산정은 용수의 사용 목적에 따라 구분하여 추정하였으며, 개별 가뭄 대책에 따른 용수별 공급량 가능량을 계산하기 위해 각각의 저수지 운영 모형을 구축하였다. 마지막으로 경제적 편익 산정 과정에서 부족한 시계열 자료로 인한 문제점들을 개선하고, 다양한 가뭄 환경에서의 경제성을 평가하기 위해 추계학적 기법을 활용한 모의 유입량을 사용하였다. 본 연구를 통해서 얻어진 가뭄 대책별 경제적 효용은 향후 물관리 시스템 구축에 기반이 될 것으로 기대된다.
전력계통 규모가 대형화, 복잡화됨에 따라 전력계통의 안정적 운용과 양질의 전력공급을 보장하기 위해 EMS(Energy Management System)를 사용, 에너지 시스템 운용에 있어 안정적, 효과적 제어를 기하고 있다. 그러나 전력감시제어설비(SCADA)로부터의 실시간 데이터 누락, 또는 측정데이터의 오류가 발생할 경우 시스템상의 가관측성이 확보되지 않게 되어 상태추정이 불가능 할 수 있다. 이에 상태추정의 가관측성을 제공하기 위해 현재 한국형 EMS (K-EMS : Korea Energy Management System)의 응용프로그램 중 하나인 BLF(Bus Load distribution Factor) 산정 프로그램을 개발중에 있으며, 본 논문에서는 BLF 산정 프로그램을 통한 가관측성 확보방안과 프로그램에 대한 알고리즘에 대해 설명하고자 한다.
NOAA 위성의 narrow-band AVHRR(Advanced Very. High Resolution Radiometer) 적 외선 채널과 broad-band 0.2 - 50$\mu\textrm{m}$ 영역의 ERBE(Earth Radiation Budget Experiment) scanning instrument에 의하여 관측된 radiance로부터 추정된 지구의 대기 외장파복사량 (Outgoing Longwave Radiation:OLR) 이 비교조사되었다. 이를 위하여 1985년 4월, 7월, 10월과 1986년 1월에 위성에서 관측된 radiance를 각각 이용하였고 비교된 OLR은 위도와 경도가 각각 2.5$^{\circ}$ 간격으로 구분된 grid내에서 일치(collocate)시켜 지역별(zonal), 그리고 전지구(global)규모 로 비교되었다. ERBE와 AVHRR에 의하여 각각 추정된 OLR값의 차(ERBE minus AVHRR)에 의한 분석 결과는 주간의 경우 -1~2 W/m$^2$의 값과 야간의 경우 4~7 W/m$^2$의 값으로 비교적 좋은 일치를 보였지만 이들의 RMS는 하절(6월)에 12 W/m$^2$와 동절(12월)에 5 W/m$^2$의 값으로 다소 높은 차이를 보였다. 한편, 이들 OLR값을 관측지역에 따라 큰 차 이를 나타내어 사막지역과 아열대고기압(subtropical ocean)대에서는 상반된 결과를 보였다. 이들 지역에 대한 차이는 지역적 기온구조와 지표온도의 영향을 다 고려하지 못하고 OLR 측정치를 도 출하는 대기복사모델(radiation model)의 regional systematic bias에서 기인된 것으로 해석된다. 즉 사막의 지표역전층에 대한 AVHRR과 해면의 대기구조에 대한 ERBE의 OLR은 상반된 영향을 보였다.
본 연구는 2014년 12월부터 2015년 11월까지 충남, 충북, 전남, 전북, 경북 지역에 위치하는 53개 육계 농가를 대상으로 사육환경에 따라 출하일령, 생존율, 출하체중, 사료요구율, 출하회전수 등을 조사 분석하여 육계농장의 최적 환경 시스템을 찾게하여 경영관리에 필요한 기초적 자료를 얻고자 실시한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 평균 출하일령은 32일이었으며, 계사형태에 따라 무창계사는 31.96일령과 유창 계사는 32.03일령으로 유의한 차이를 보이지 않았다. 계사규모별 출하일령은 유의한 차이가 없이 소규모 농가가 31.95일령과 대규모 농가가 32.01일령으로 비슷하였다. 계절간 출하일령은 통계적으로 고도의 유의한 차이를 보였는데(P<0.001), 봄, 여름, 가을 등 3계절 간에는 큰 차이가 없었으나 겨울에는 32.86일령으로 가장 긴 출하일령을 보였다. 생존율의 전체 평균은 96.25%이었고, 계사 형태별로는 유의한 차이가 없었다. 계사규모별로는 소규모 농가와 대규모 농가간에 유사한 결과를 보였다. 계절별 생존율은 유의한 차이를 보였는데(P<0.05), 가을이 97.39%로 가장 높은 생존율을 보였으나, 여름철은 95.36%로 가장 낮은 생존율을 보였다. 2. 평균 출하체중은 1.62 kg으로 나타났으며. 계사형태별과계사 규모별로는 각각 유의한 차이를 보이지 않았다. 계절별 결과는 유의한 차이를 보여(P<0.05), 겨울이 1.65 kg으로 가장 컸으나, 여름철은 1.58 kg으로 가장 가벼운 체중을 보였다. 사료요구율 평균은 1.62로 나타났으며, 계사형태별 그리고 계사규모별로는 각각 유의한 차이가 없었다. 계절별로는 고도로 통계적 유의한 차이가 인정되었는데(P<0.001), 가을이 1.59로 가장 양호하였으나, 봄과 여름이 각각 1.61과 1.62로 비슷하였다. 3. 평균 출하회전수는 5.70으로 조사되었으며, 계사형태별로는 유의한 차이 없이 비슷한 수준을 보였다. 농장규모별 출하회전수는 소규모 농가와 대규모 농가가 각각 5.8회와 5.3회로 소규모 농가가 유의하게 높은 것으로 나타났다(P<0.05). 4. 출하일령은 출하체중(r=0.684)과 사료요구율(r=0.439)과는 각각 높은 상관관계가 존재하였다. 출하체중은 사료요구율(r=0.309)과 생존율(r=0.337)과는 중등수준의 정(+)의 상관, 그리고 사료요구율과 생존율 간에는 -0.614로 높은 부(-)의 상관계수가 추정되었다. 5. 본 연구 결과를 종합하여 볼 때, 여름에는 생존율과 출하 체중, 그리고 겨울철은 출하일령과 사료요구율에서 각각 비교적 불량한 결과를 보였다. 육계의 능력을 성공적으로 이끌어 내기 위해서는 현재보다 개선된 계사의 단열이 필요할 뿐만 아니라, 적정 온도관리 시스템이 개발되어야할 것으로 사료된다.
현 정부 출범 이후 에너지 자원 확보를 최우선 국정과제로 설정하고 과감한 투자와 함께 범정부적인 차원의 노력을 기울인 결과, 최근 들어 석유 가스 자주개발률이 큰 폭으로 증가하는 성과를 거두고 있다. 정부는 이러한 모멘텀을 이어갈 수 있도록 석유 자주개발률을 2019년에 25%까지 높여 석유자원의 안정적 공급 능력을 획기적으로 향상시킨다는 목표하에 다양한 지원 방안을 계획하고 있다. 이에 대해 본 연구에서는 정부가 설정한 자주개발률 목표를 달성하기 위한 정부지원금의 규모에 관심을 갖고 이를 계측할 수 있는 경제학적 모형을 설정하고, 이의 실증분석을 통해 개발목표율 설정에 따른 정부지원금의 크기를 추정하였다. 그 결과 2010년의 경우, 자주개발률 7.4% 달성을 위한 정부지원금의 규모는 약 2.68억 달러로 추정되었다. 그러나 국내 원유수요량이 증가해 10.2억 배럴 정도 전망되는 2019년의 경우, 정부지원금은 약 12.47억 달러로 추정되어 현재 수준의 4.7배 증가하는 것으로 나타난다. 그러므로 2019년까지 자주개발 25%의 목표달성을 위해 정부는 해외 석유개발사업에 대한 지원 규모를 대폭 확대하는 방안을 조속히 확정하고, 아울러 자금조달을 위한 단계별 계획을 구체적으로 설정함과 동시에 정부지원의 효율성을 높이기 위하여 현행 지원제도를 검토해 이를 재정비할 필요가 있다. 이를 위해 본 연구에서 사후지원제도(事後支援制度)의 하나로 예시하고 있는 자주개발물량에 대해 수입부과금 징수를 유예하는 방안도 고려해 볼 수 있을 것으로 생각된다.
본 연구는 한국과 일본의 철도업체를 노동, 동력, 유지보수, 그리고 차량 및 자본의 네 가지 생산요소를 투입하여 신칸센 인키로. 일반여객 인키론 톤키로의 세 가지 산출물을 생산하는 기업형태로 상정하여 일반초월대수 함수형태의 총비용함수모형을 설정하였다. 이때 네트워크효과를 나타내는 궤도연장, 한국과 일본의 비용구조 차이를 반영하는 국가더미변수, 소유구조에 따른 차이를 반영하는 민영화더미변수, 그리고 생산성 증가율을 분석하기 위한 시간변수를 함께 포함시켰다. 총비용함수모형은 철도청에 대한 27개 연도별 자료$(1977{\sim}2003)$. 일본국철(JNR, Japan National Railways)에 대한 8개 연도별 자료$(1977{\sim}1984)$. 그리고 7개 일본철도주식회사(JR's Japan Railways)에 대한 17개 연도별 자료 $(1987{\sim}2003)$를 결합한 총 154개의 불균형통합자료를 이용해 반복결합일반화 최소자승 법으로 추정하였다. 일반초월대수 총비용함수모형의 추정결과로부터 밀도, 규모 및 범위의 경제성 지수를 각각 산정한 결과 한국과 일본의 철도산업은 표본평균값에서 신칸센, 일반여객과 화물운송부문별로 각각 산출물별 밀도의 경제 및 전반적인 밀도의 경제가 존재하고, 산출물별 규모의 불경제가 존재하나 신칸센/일반여객과 화물을 제외한 일반여객/신칸센과 화물, 그리고 화물/신칸센과 일반여객 운송부문간에 범위의 경제가 존재하여 전반적으로는 다소 적은 규모의 경제가 존재하는 것으로 나타났다. KNR과 일본의 JR동일본. JR동해, JR서일본의 $1990{\sim}2003$년에 해당하는 각 업체별 평균값에서 밀도와 규모의 경제성 지수를 각각 산정한 결과 표본평균값에서 산정한 값과 비슷한 경향을 나타내었으나, 범위의 경제성 지수의 경우 JR 동해는 신칸센과 일반여객운송부문간 범위의 경제가 존재하지만 JR 동일본과 JR서일본의 경우 범위의 불경제가 존재하는 것으로 나타났다. 생산성 증가율은 전반적으로 민영업체인 JR's의 생산성 증가율이 국영업체인 KNR보다 더 큰 것으로 나타났다.
인공지능 기술의 급속한 발전과 함께 빅데이터의 상당 부분을 차지하는 비정형 텍스트 데이터로부터 의미있는 정보를 추출하기 위한 다양한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 비즈니스 인텔리전스 분야에서도 새로운 시장기회를 발굴하거나 기술사업화 주체의 합리적 의사결정을 돕기 위한 많은 연구들이 이뤄져 왔다. 본 연구에서는 기업의 성공적인 사업 추진을 위해 핵심적인 정보 중의 하나인 시장규모 정보를 도출함에 있어 기존에 제공되던 범위보다 세부적인 수준의 제품군별 시장규모 추정이 가능하고 자동화된 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 신경망 기반의 시멘틱 단어 임베딩 모델인 Word2Vec 알고리즘을 적용하여 개별 기업의 생산제품에 대한 텍스트 데이터를 벡터 공간으로 임베딩하고, 제품명 간 코사인 거리(유사도)를 계산함으로써 특정한 제품명과 유사한 제품들을 추출한 뒤, 이들의 매출액 정보를 연산하여 자동으로 해당 제품군의 시장규모를 산출하는 알고리즘을 구현하였다. 실험 데이터로서 통계청의 경제총조사 마이크로데이터(약 34만 5천 건)를 이용하여 제품명 텍스트 데이터를 벡터화 하고, 한국표준산업분류 해설서의 산업분류 색인어를 기준으로 활용하여 코사인 거리 기반으로 유사한 제품명을 추출하였다. 이후 개별 기업의 제품 데이터에 연결된 매출액 정보를 기초로 추출된 제품들의 매출액을 합산함으로써 11,654개의 상세한 제품군별 시장규모를 추정하였다. 성능 검증을 위해 실제 집계된 통계청의 품목별 시장규모 수치와 비교한 결과 피어슨 상관계수가 0.513 수준으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 모형은 의미 기반 임베딩 모델의 정확성 향상 및 제품군 추출 방식의 개선이 필요하나, 표본조사 또는 다수의 가정을 기반으로 하는 전통적인 시장규모 추정 방법의 한계를 뛰어넘어 텍스트 마이닝 및 기계학습 기법을 최초로 적용하여 시장규모 추정 방식을 지능화하였다는 점, 시장규모 산출범위를 사용 목적에 따라 쉽고 빠르게 조절할 수 있다는 점, 이를 통해 다양한 분야에서 수요가 높은 세부적인 제품군별 시장정보 도출이 가능하여 실무적인 활용성이 높다는 점에서 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.