본 연구는 여러 가지 Data Mining 기법들로부터 도출된 지식과 AHP를 이용하여 도출된 전문가의 지식을 사용된 정보의 특성에 따라 조사하고, 이러한 각각의 지식들을 중심으로 부도예측 모형을 설계한 후, 각 모형의 특성 및 부도예측력에 대한 실증적 비교연구에 그 목적을 두고 있다. 사용된 Data Mining 기법들은 통계적 다중판별분석 모형, ID3 모형, 인공신경망 모형이며, 전문가 지식의 추출은 AHP를 사용하여 45명의 전문가로부터 부도와 관련하여 인터뷰 및 설문조사를 실시하였다. 특히 부도예측에 사용된 변수의 특성을 정량적 재무정보와 정성적 비재무정보로 나누어서 각 모형의 특성을 비교연구하였다. 연구결과 부도예측시 정성적정보의 중요성을 확인하였으며, 전문가의 지식을 기반으로한 AHP 모형이 위험예측모형으로 사용될 수 있음을 실증적으로 보여주었다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.22-22
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2019
최근 전 세계적으로 급증하는 기후변화의 영향으로 인해 강우량 증가에 따른 이상홍수 발생 및 댐 여유고 부족 등 다양한 위험인자가 노출되고 있다. 이러한 예상치 못한 이상홍수는 실제 거주하고 있는 사람들을 위협할 수 있으며, 하천 범람으로 인해 2차 3차 피해가 일어날 가능성이 존재하고 있다. 이에 다양한 자연재해로부터 인명 및 재산 피해를 방지 및 저감하기 위한 목적으로 다양한 수공구조물이 존재하며, 수자원 관리계획 수립의 목적에 따라 다양한 강수량이 활용되고 있다. 특히, 지구온난화에 따른 기후변화 영향을 고려한 연최대 강수량 및 확률강수량 산정이 필요한 시점이며, 온도변화에 따른 증기압 계산식인 Clausius-Clapeyron 관계에 따르면 대기 온도가 $1^{\circ}C$ 상승할 때 대기수분량이 6~7% 증가하여 평균 온도상승에 따라 극치강수량 발생 잠재력이 향상 될 것으로 전망되고 있다. 본 연구에서는 온도상승에 따른 극치강수량의 변화를 베이지안 다중분위회귀분석모형을 통해 산정하여 CORDEX 온도자료 기반의 미래 극치강수량을 전망하였다. 본 연구결과 100년 이상 빈도의 강수량은 온도상승에 따라 급격히 증가하는 추세를 확인하였으며, 2100년까지 온도상승을 고려한 최대 극치강수량은 1500mm를 넘을 가능성을 확인하였다.
대주주들이 경영권을 직접 행사하고 있는 우리나라의 경영환경에서 기업의 의사결정은 대주주의 보유지분 정도에 따라 상당히 달라 질 수 있다. 즉, 소유경영자의 지분이 적으면 적을수록 경영자 자신의 이익과 전체 주주의 이익은 괴리되고 경영자의 경영상의 위험수용성(危險受容性)은 높아지게 된다. 이에 따라 내부지분율이 낮은 기업일수록 보다 높은 성장을 선호하고 위험성이 높은 투자대안을 선택할 가능성이 증대된다. 상기한 연구가설을 검정하기 위하여 94년부터 97년까지 4년간의 상장기업 자료를 이용하여 내부지분율과 부채비율, 그리고 성장률과의 관계를 분석하였다. 특히, 내부지분율을 포함하는 기업의 재무구조 다중회귀모형과 성장률의 다중회귀모형을 구축하여 내부지분율이 기업의 재무구조와 성장률에 대한 유의적인 설명력을 보유하고 없는지 여부를 검정하였다. 실증분석 결과는 내부지분율이 낮은 기업일수록 부채비율과 성장률이 상대적으로 높다는 연구가설을 일관성 있게 지지하고 있다. 이러한 연구결과는 정부의 기업정책에 대한 중요한 시사점을 던져주고 있다. 즉, 이제까지 기업들은 경영권에 대한 위협없이 내부지분율을 저하시킬 수 있었고, 이러한 상황에서 기업의 고부채, 고성장 전략은 소유경영자의 시각에서 볼 때는 극히 합리적인 것이었다. 하지만, 정부가 기업의 매수합병시장을 활성화시키면 많은 기업들은 경영권의 보호를 위해 내부지분율을 높이게 될 것이다. 이 경우 기업들은 보다 보수적인 경영을 하게 되어 부채비율은 낮아지고 과도한 성장정책은 지양될 것으로 예상된다. 따라서, 보다 건전한 기업경영을 유도하기 위해서는 내부지분율이 제고되어야 하고, 이를 위해서는 아직도 남아있는 매수합병의 장애요인들을 조속히 제거하는 것이 필요할 것이다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.92-92
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2020
최근 지진 발생 빈도와 규모가 증가함에 따라 지진재해에 취약한 지하구조물의 내진성능 향상 및 신속한 복구에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 대표적인 지하구조물 중 하나인 상수관망은 음용수를 안전하고 원활하게 공급하는 사회기반시설물로써 대부분의 시설물이 지하에 매설되어 있어 지진재해에 매우 취약하다. 지진으로 인해 상수관망 내 누수 및 파손 등의 피해가 발생할 경우, 물 공급이 중단되어 경제적 손실과 사회 전반적인 불편이 우려되므로 피해 관로의 신속한 파악과 복구가 이루어져야 한다. 상수관로에 발생하는 피해는 크게 누수와 파손으로 구분할 수 있다. 관로가 파손된 경우 용수가 표층으로 새어나오기 때문에 탐지가 용이하지만, 누수의 경우 표층으로 드러나는 피해가 없어 탐지 및 수리가 어려운 단점이 있다. 이러한 누수가 장기간 방치될 경우, 해당 시스템의 유수율 감소로 인한 경제적인 손실과 더불어 공급수압의 저하, 그리고 오염물 침투의 위험이 존재한다. 이러한 피해를 막기 위해서는 신속히 누수 지점을 파악한 후, 피해 관로의 교체 혹은 보수가 이루어져야 한다. 현장에서 누수를 직접 탐지하는 방법은 정확도가 높은 반면, 많은 인력과 장비 그리고 비용이 소모되는 단점이 존재한다. 따라서 현장 누수탐지에 앞서 컴퓨터를 이용한 간접 누수탐지 기법이 지속적으로 개발될 필요가 있다. 본 연구에서는 현장 누수탐지의 탐지효율을 향상시키기 위해 수압, 유량 등의 관측 데이터와 수리해석 모의 및 최적화 기법을 활용한 컴퓨터 기반의 다중누수 탐지모형을 개발하였다. 개발 모형은 국내에서 운영 중인 소블럭 상수관망시스템에 적용하여 검증하고 탐지효율을 분석하였다. 컴퓨터 모의를 이용한 다중누수 탐지모형은 지진이나 홍수와 같은 대규모 재난 발생 후, 상수관망시스템의 신속한 복구 및 운영 정상화를 위한 도구로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.22
no.4
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pp.47-52
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2014
Species distribution models have been widely applied in order to assess biodiversity, design reserve, manage habitat and predict climate change. However, SDMs has been used restrictively to the public and policy sectors owing to model uncertainty. Recent studies on ensemble and consensus models have been increased to reduce model uncertainty. This paper was carried out single model and multi model for Corylopsis coreana and compares two models. First, model evaluation was used AUC, kappa and TSS. TSS was the most effective method because it was easy to compare several models and convert binary maps. Second, both single and ensemble model show good performance and RF, Maxent and GBM was evaluated higher, GAM and SRE was evaluated lower relatively. Third, ensemble model tended to overestimate over single model. This problem can be solved by the suitable model selection and weighting through collaboration between field experts and modeler. Finally, we should identify causes and magnitude of model uncertainty and improve data quality and model methods in order to apply special decision-making support system and conservation planning, and when we make policy decisions using SDMs, we should recognize uncertainty and risk.
The work history of the workers injured in industrial accidents was recomposed by combining the database on compensation for industrial accidents with the database on employment insurance among those who were newly classified as disabled during the period from 1998 to 2000. It shows that the injured workers mainly returned to the original workplaces, and such workers had higher job retention rate. It is in contrast with the higher separation rate of the workers who started to work at the new workplace after medical recuperation. And it is found that 61% left or lost their jobs out of the injured workers who returned to work, and 77% of the job separators had job tenure less than one year. The analysis based on competing risks model shows that the workers at the smaller workplace have the shorter the employment duration, and the longer job-searching period has the negative effect on the employment duration of the job losers. In addition, the longer employment duration at the first job after medical recuperation is more effective on the reemployment and job stability after separation.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.14
no.5
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pp.13-22
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2015
These days, human behavior (human factor), the main cause of traffic accidents, has drawn more attention. Research on driving behavior based on DBQ(Driver Behavior Questionnaire), the analysis tool of driving behavior, has been conducted actively. In domestic previous studies, their analysis subjects were limited to researchers or military officials, and their analysis methods were based on factor analysis and regression analysis. Therefore, this study tries to find the factors of general drivers' driving behavior that influence risk driving, and to analyze their influential relationship. Regarding study scope, general drivers with driving career were asked to answer DBQ questionnaire, and 300 effective samples were analyzed. In addition, previous studies were investigated to draw the three measurable attributes of DBQ-'Lapse, Mistake, and Violation'-as main factors of traffic accidents, and structural equation model was applied to design risk driving behavior model. To identify the difference between risk driving groups, this study made use of multiple group analysis. The analysis came to the following results: First, according to the examination of the hypothesis that 'Lapse, Mistake, and Violation factors will influence risk driving behavior', all factors were found to be statistically significant. Regarding their level of influence on risk driving behavior, Violation was 0.464, Lapse 0.383, and Mistake 0.158, and thus Violation was analyzed to be the most influential. Secondly, according to the examination of the hypothesis that 'the influence of Lapse, Mistake, and Violation factors on risk driving behavior will be different by risk group', the influence of Lapse on risk driving behavior was found to be different by risk group. It is expected that the study results will be used as a fundamental program to introduce traffic accident prevention program and education that takes violation and lapse into consideration.
The increase of impervious surface and development along the river due to urbanization not only causes an increase in the number of associated flood risk factors but also exacerbates flood damage, leading to difficulties in flood management. Flood control measures should be prioritized based on various geographical information in urban areas. In this study, a probabilistic flood hazard assessment was applied to flood-prone areas near an urban river. Flood hazard maps were alternatively considered and used to describe the expected inundation areas for a given set of predictors such as elevation, slope, runoff curve number, and distance to river. This study proposes a Bayesian logistic regression-based flood risk model that aims to provide a probabilistic risk metric such as population-at-risk (PAR). Finally, the logistic regression model demonstrates the probabilistic flood hazard maps for the entire area.
In this study, the correlation of evaluation items and safety rating for 104 of large-scale slopes along the general national road was analyzed. And, we proposed the regression model to predict the safety rating using the multiple regressions analysis. As the result, it is shown that the evaluation items of slope angle, rainfall and groundwater have a low correlation with safety rating. Also, the regression model suggested by multiple regression analysis shows high predictive value, and it would be possible to apply if the evaluation items of excavation condition and groundwater (rainfall) are not clear.
In this study, the formulation of the developed mixed-integer programming model for a multi-reservoir system including hydro-electric power generation (park et al., 2001) has been improved for multiple reservoir system operation using risk evaluation criteria. Sequential linear programming(SLP) was applied for the linearization of the hydro-electric energy term in the model. In order to allocate monthly reservoir release reasonably the value of weight for hydro-electric energy was assigned by level of power generation hour. The improved model was applied to the five reservoirs system in the Han river. And could be confirmed the availibility of new formulation appling risk evaluation criteria.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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