This study focuses on clothing as one of the most seasonal products and investigates consumer behavior related to climate change adaptation. This study addressed four objectives: (1) to identify the clothing behavior of consumers for the adaptation to climate change; (2) to identify the effects of fashion involvement and climate sensitivity on clothing attitude for the adaptation to climate change; (3) to identify the effect of clothing purchase time on climate sensitivity and clothing attitude for the adaptation to climate change; and (4) to identify the effect of consumer demographics on climate sensitivity and clothing attitude for the adaptation to climate change. A survey questionnaire was developed and implemented to collect data for measuring clothing involvement, fashion involvement, and climate sensitivity. In addition, clothing involvement, clothing assortment needs, and clothing worn for the adaptation to climate change were measured. A total of 349 responses were analyzed by t-test, ANOVA and path analysis with SPSS18.0. The results of the analysis are as follows. Changes in temperature were considered more important than changes in weather for the functional needs of clothing, purchase needs, and assortment items needs. The assortment items wearing for the adaptation to climate change varied depending on the temperature and weather. Fashion involvement directly influenced clothing assortment needs and indirectly influenced the clothing worn for the adaptation to climate change. In terms of clothing purchase time, those purchasing clothing before the season begins, tended to have a high fashion involvement and clothing attitude for the adaptation to climate change. Those in their twenties and single, tended to be more sensitive to climate change. This study also discusses the implications for merchandising strategies.
황해와 동중국해의 해황 변동에 관한 연구는 현장관측을 중심으로 체계적으로 많이 수행되어 왔지만, 인공위성자료를 이용한 황해와 동중국해의 해황 변동 연구는 미비한 실정이다. 이것은 인공위성자료를 통해 얻을 수 있는 관측항목이 표층수온자료에 국한되어 있었기 때문이다. 그러나 SeaWiFS 해색위성과 같은 인공위성자료들을 이용하여 부유물 농도, 엽록소 농도 등이 원활하게 생산되고 있으며 최근 연구결과에 의해 염분과 유향성분 등도 추정 및 추출이 가능케 되었으므로 이들 인공위성자료를 이용한 황해와 동 중국해의 해황 변동에 관한 연구를 수행하게 되었다. 특히 2004 년도는 계절변동에 있어서 이상기후의 해라고 점철되고 있다. 2004년 봄철의 폭설과 일시적인 고온현상, 여름철에는 10 년만의 무더위, 겨울철에는 36년만에 가장 포근한 날씨가 지속되었다. 이러한 이상기후의 발생은 해양과 대기의 상호작용에 의해서 기인했을 것이라고 생각되어 한반도 주변 해역에서 황해와 동중국해의 해황변동이 연안 해역의 해황변동과 어떠한 연관성이 존재하고, 이러한 요인들은 2004년도에 발생한 이상기후와 어떤 상관관계를 갖는지 연구하기 위한 기초연구를 진행하였다. 2003년 12월 - 2004년 2월과 2004년 12월 - 2005년 2월에 동일한 시기에 관측된 NOAA 표층수온 분포 영상 자료들을 황해와 동중국해 해역을 중심으로 월별로 비교해보면 2003년 12월 2004년 1월에 관측된 표층수온 분포값보다 2004녀 12월 - 2005년 1월에 관측된 표층수온 분포값이 상대적으로 높은 분포 특성을 나타내고 있었다. 이와 같은 현상은 국립수산과학원의 2004년 10월과 12월의 정선관측자료에서도 나타나고 있었다. 그러나 이와는 반대로 2004년 2월에 관측된 표층수온 분포값보다 2005년 2월에 관측된 표층수온 분포값이 상대적으로 낮은 분포 특성을 나타내고 있었다. 따라서 인공위성자료를 이용한 황해의 2004년 해황 분석 결과는 이상수온 상승의 원인이 쿠로시오 해류의 변동과 관련성이 높다고 판단되며 이에 대한 지속적인 연구가 현재 진행중에 있다.
디지털화된 영상정보는 인간의 시각적인 능력을 대신하거나 보조하는 등 다양한 용도로 이용되고 있다. 재난, 위험요소, 감시등의 목적으로 많은 무인 감시카메라가 사용되고 있으나, 대부분 인간의 시각에 의존한 인식을 통해 추적감시가 행하여지고 있다. 본 연구에서는 특정 물체에 대한 정보가 주어지면 무인 공중카메라가 물체인식과 위치추적을 자율적으로 수행할 수 있도록 하는데 있다. 이러한 목적을 달성하기위해서 물체의 이동에 따른 형태의 변화와 빛의 굴절, 간섭, 산란 등으로 인한 색상, 명도 정보의 변화와 그리고 날씨와 같은 환경적 요인 등에 의해 발생되는 잡음과 같은 많은 문제점들을 해결해야한다. 그러나 본 연구에서는 공중무인감시 카메라를 사용하여 첫번째 단계로 단순화된 주변 환경에서 물체 인식 및 위치추적에 대한 연구와 실험을 통해 목표를 이루고자한다. 실험을 통해 구현된 물체의 위치인식과 추적이 잘 수행되어 졌다.
BAT는 신생아를 비롯하여 동면을 취하는 동물 그리고 설치류에 주로 많은 양이 분포되어 있으며, 세포내지방산을 산화시켜 열을 방출하여 체온조절 및 에너지균형 조절자로서 중요한 역할을 하고 있다. 그러므로 에너지 균형 조절을 통한 체중 조절을 통하여 비만과 밀접한 관련성을 맺고 있는 것으로 보인다. 유전적으로 비만인 실험동물의 경우에는 주로 주위온도, 식이량과 그 구성.성분비 변화와 같은 자극에 대해 민감하게 반응을 일으키지 못해 BAT의 열생성 결함으로 비만이 초래되는 것으로 보인다. 인간의 경우에 있어서는 어느 정도 실험동물의 경우와 비슷한 양상을 보이나, 체내 BAT의 분포량이나 BAT의 연소기질인 지방산의 합성능력 등에 많은 차이점들이 있기 때문에 실험동물의 경우를 인간에게 그대로 적용시킬 수는 없다. 뿐만 아니라 인간을 대상으로 연구하는 데에는 몇가지 문제점들이 있다. 우선 사람의 나이, 성, 실험시작전 영양상태, 스트레스 정도, 유전적 배경 그리고 날씨 에 대한 적응능력에 따라서 열생성 정도가 달라지므로 실험결과에 대한 정확한 해석을 하기가 어렵다. 또한 신생아에 비해서 성인의 경우 BAT의 양이 소량이고 분산되어 있기 때문에 BAT량 결정에 어려움이 있고 열생성 정도와 에너지 소비율과 같이 BAT의 열생성 기준을 나타내는 실험방법에도 많은 문제점이 있는 것으로 나타났다. 그러므로 많은 사람을 대상으로 하여 좀더 정확한 측정방법의 개발을 통해서 열생성에 미치는 타 요인들을 배제 시켜 실험을 하여 소비되는 에너지량을 정확하게 산출하고 BAT의 열생성 기전과 자극원인을 명확히 규명한다면 비만의 치료에 많은 도움을 줄 것으로 생각된다.
본 논문은 신기술이 융합된 도로안전시설물에 대한 평가기준 탐색 및 평가를 위한 가상현실 시뮬레이션 환경 구축을 목적으로 하였다. 가상현실 시뮬레이션을 위해서는 높은 현실감과 정확한 행동 데이터 추출이 필요하다. 이를 위해 Unreal Engine을 활용하여 주변 환경을 외부환경과 차량환경으로 나눠 제작하였다. 외부환경은 주변 환경, 날씨, 시간대, 타 차량으로 나눠 제작하였으며 차량환경은 승용차와 화물차를 요인으로 제작하였다. 이후, 발광 도로표지병에 대한 샘플 시뮬레이션 제작 및 사전실험을 진행하여, 도로표지병이 5m 간격이 10m 간격보다 더 차선유도를 잘한다는 결과를 나타냈다. 이는 차후 새로운 기술이 접목된 새로운 도로안전시설물에 대한 평가기준에 대한 탐색을 위한 시뮬레이션 작성에서도 활용 가능하다는 것을 확인할 수 있었다. 향후, 다른 도로시설물에 대한 모델링 및 샘플 컴포넌트를 추가하여 다양한 환경에 대한 시뮬레이션이 가능하도록 할 수 있을 것이다.
주기적인 연관규칙은 타겟데이터베이스를 일정 단위시간으로 나누었을 때 연관규칙이 만족하는 구간이 일정한 주기마다 발생하는 패턴을 탐색하는 방법이다. 하지만, 이 방법은 엄격한 주기를 가지도록 하여 실제 데이터에 그대로 적용하기가 어려웠다. 예를 들이 편의점 데이터에서 매일 오전 7시-8시 사이에 주기적으로 발생하는 연관규칙을 발견할 때, 이러한 연관규칙을 주기적인 연관규칙이라고 한다. 하지만, 실제 데이터에서는 날씨와 같이 사람의 행동에 영향을 미치는 다른 요인 때문에 항상 일정한 주기를 가지는 연관규칙을 찾기는 어렵다. 본 논문에서는 주기가 일정하지 않은 연관규칙을 찾기 위해서 연관규칙의 주기성을 허용 오차를 포함하며 재정의하고, 오차를 허용하기 위한 탐색 알고리즘을 보완하였다. 반면에, 오차를 허용함으로써 오차를 허용하지 않는 경우보다 더 많은 주기성을 찾을 수 있을 뿐만 아니라, 동일한 주기를 가지지만 오프셋이 다른 여러 개의 비슷한 주기가지 찾게 되어 사용자가 의미 있는 연관규칙을 찾는데 방해가 된다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해서 오차를 허용하는 주기적 연관규칙의 오차의 정도를 측정하기 위한 단위로 집중도(intensity)와 경향성(tendency)을 제안한다. 주기적 연관규칙이 매 주기마다 정확한 세그먼트에 나타나는 정도를 나타내는 집중도와, 최소 평균오차를 의미하는 경향성을 이용하여 유사한 주기들 중에서 대표주기만을 찾을 수 있도록 한다. 또한, 오차를 허용하는 주기적 연관규칙에서 오차가 주로 발생하는 패턴을 분석함으로써 고객들의 수요 경향성을 더 잘 파악할 수 있다. 예를 들어, 평소에는 매일 오진 7시∼8시에 나타나던 연관성이 지각하는 사람들이 같은 월요일에는 1시간 늦은 8시∼9시에 나타난다는 오타 정보까지 파악할 수 있다. 이러한 월요일마다 1시간 늦게 나타나는 오차의 경향성을 나타내는 오차 주기(error cyc1e)를 이용함으로써 고객들의 수요의 경향성을 좀 더 세밀한 부분까지 파악할 수 있게 해 준다.
최근 들어 IITS는 스마트 시티관련 산업계에서 중요한 주제로 떠오르고 있다. IITS의 주요 목적인 교통체증 (차량 사고에 기인한) 예방책들이 발전된 센서 및 통신 기술의 도움을 받아 다양하게 시도되었다. 관련 연구들에서는 자동차 사고와 사고 위치적 특성, 날씨, 운전자 행동, 시간 등 다양한 요인들과 상관 관계가 있음을 보여주고 있다. 우리 연구는 자동차 사고와 사고 발생 시간 사이의 상관관계에 주제를 집중했다. 본 논문에서는 ARIMA (Auto-Regressive Integrated Moving Average) 자동 회귀, 정상 및 지연 순서를 결정하는 세 가지 요소를 확인하기 위해 ADF (Augmented Dickey-Fuller)를 포함한 ARIMA 테스트를 수행했다. 본 연구 결과로서 시간 별 자동차 충돌 수 예측에 대한 요약을 제시하며, 한국 내 자동차 사고 데이터는 ARIMA 모델에 적용될 수 있음을 보여주었고, 국내 자동차 사고는 하루를 기준으로 일정한 주기가 존재하는 성격을 가지고 있다는 것을 제시했다.
서울시에서는 공유 자전거 시스템, "따릉이"를 2015년부터 도입, 운영하여, 교통량 감축과 대기오염 해소를 위해 노력하고 있다. 하지만 공유 자전거 시스템, "따릉이"의 운영전략 미훕으로 인해 많은 문제가 발생하고 있어 이를 해결하고자 다양한 연구들이 제시되고 있다. 이들 연구의 대다수는 수요와 공급의 불균형을 해결하고자 하는 전략적 "자전거 배치"에 집중되어 있으며 또한 이들 중 다수가 날씨나 계절과 같은 특징을 그룹화함으로써 수요를 예측하고 있다. 그리고 이전에는 이들 예측방법이 주로 시계열 분석을 기반으로 하고 있었으나 최근에는 딥러닝/머신러닝으로 수요를 예측하는 연구들이 속속 등장하고 있다. 본 논문에서는 기존에 제시된 다양한 특징들을 기반으로 하면서, 새로운 특징을 발견하고 선택된 특징들의 중요도를 비교, 이를 순서화함으로써, 보다 정확한 수요 예측이 가능함을 보인다. 그리하여, 우리는 기존의 딥러닝/머신러닝 및 시계열 분석을 그대로 사용하면서 비교적 정확한 결정계수를 획득하고 이를 이용해 개선된 수요예측이 가능하도록 한다.
두루미류 취식무리의 미소 취식지 선호에 대한 특성을 밝히기 위하여 철원지역에서 월동기인 2005년 12월에서 2006년 2월, 2007년 1월에서 2월까지 총 12회 실시하였다. 두루미와 재두루미가 먹이로 하는 쌀 낙곡의 밀도는 논의 중앙보다 가장자리에 많았다. 하지만, 두루미류는 논의 중앙보다는 논둑 인근 지역을 취식장소로 이용하는 경우가 많았다. 상대적으로 재두루미는 두루미에 비하여 논의 중앙 지역을 취식장소로 이용하는 비율이 높았다. 두루미의 경우 논둑이 높고 논둑 식생의 높이가 높은 경우와 논둑 높이와 식생의 높이를 합한 높이가 높은 경우를 취식위치로 선호하였다. 재두루미는 논둑, 식생, 논둑과 식생의 높이 합이 키에 비하여 높은 경우를 선호하지 않았다. 또한, 두루미와 재두루미에서 모두 은폐지역에서 취식하는 비율이 날씨요인과 관계가 없었다. 이러한 결과는 두루미류가 개방된 취식지(수평가시권이 넓은 지역)를 선호한다는 기존 가설과는 달리 은폐된 취식지를 선호하는 것으로 나타났다. 또한 종간의 비교에서는 두루미가 재두루미에 비하여 은폐된 지역을 선호하는 것으로 나타났다. 무리크기별 은폐지역과 비은폐지역 취식비율은 두루미와 재두루미 모두 무리크기를 고려하지 않은 취식비율과 차이가 없었다. 결과적으로 두루미가 은폐지역을 선호하고 재두루미가 은폐지역에 상관없이 취식지를 선택하는 경향은 취식무리의 크기에 좌우되지 않는 종 특이적인 성향을 보였다.
날씨는 밭작물의 가격 측정과 생산량 및 품질에 영향을 미치기 때문에 농산업에서 가장 많이 고려되는 요소이다. 특히, 밭작물의 경우 평지보다 산지에서 재배되는 등 외부 환경에 많이 노출되어 있다. 본 연구는 수치 산림입지토양도를 이용하여 산지를 구성하고 있는 12개의 토양의 특성 자료와 기상정보 간의 연관성을 파악하였다. 공간적 상관관계가 고려된 GAM, 크리깅, RF를 이용하였으며, 연구자료는 2009년 1월부터 2018년 12월까지의 기상청과 농촌진흥청에서 수집한 일 단위 평균기온, 최고기온, 최저기온, 강우량 자료가 사용되었다. 분석결과 지리적 효과만 반영된 GAM이 상대적으로 추정성능이 우수하였고, 산림입지토양도는 밭작물 재배지 기상정보를 추정에 큰 도움이 되지 않았다. 이에 유의수준을 5%로 통계적 가설검정을 수행하여 중요 요인을 선택하였다. 산림입지토양도의 기후대코드(CLZN_CD)와 토양목본코드 B(SIBFLR_LAR)가 기상정보 추정에 상대적 유의미한 요인으로 선정되었다. 기후대코드를 추가한 모형의 경우 일 평균 기온과 일 최저기온의 공간 보간 성능이 향상되었다. 한반도의 국토는 70%가 산지이고 밭작물은 주로 산지에서 재배되고 있다. 따라서 산지의 기상정보를 추가 수집하여 연구를 수행한다면 생육시기별로 밭작물을 관리하는데 도움이 될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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