• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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• v.29 no.4
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• pp.18-26
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• 2006

여러 형태의 고객이 외부로부터 포아송과정에 따라 각 대기행렬에 도착하고 정해진 서비스규칙에 따라 해당 서비스를 받은 후 마코비안 확률분포에 따라 시스템을 떠나거나 다른 형태의 고객으로 시스템을 다시 돌아 올 수도 있는 M/G/1 대기행렬시스템을 고려한다. 본 연구에서는 기존의 연구 모형을 확장하여 계층적 서비스 규칙을 갖는 우선순위 대기행렬모형을 제시하고 이에 대한 시스템 성능척도를 보다 체계적으로 구할 수 있는 방법을 소개한다. 이를 위하여 먼저 대기행렬시스템의 거동을 나타내는 시스템 상태를 정의하고, 바쁜기간과 서비스기간 분석을 통하여 시스템 상태의 선형 함수로 평균체제시간을 구할 수 있음을 보인다.

• Journal of the Korean earth science society
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• v.21 no.4
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• pp.369-379
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• 2000

The purposes of this study is to identify the misconceptions on atmospheric pressure and to investigate the effect of conceptual change of the cognitive conflict teaching models. The subjects are 184 students in girls' high school and divided into the controlled and test group. Before instruction on atmospheric pressure concept, their concept types were identified and their conceptual changes were compared after instruction by the traditional and the cognitive conflict teaching models. The results of this study are as follows; 1 ) The students' understanding level on the atmospheric pressure was low before instruction and they had some misconceptions. But the concept levels related to their everyday life experieces and memorized concept were high. 2) The cognitive conflict teaching model were more effective than the traditional teaching model in the formation of atmospheric pressure concept. 3) Though there were some differences among the test items, the cognitive conflict teaching model was identified to be more effective than the traditional teaching model in terms of the durability of atmospheric pressure concept.

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2005.11a
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• pp.121-123
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• 2005

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2009.10a
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• pp.329-330
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• 2009

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 1997.10a
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• pp.93-95
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• 1997

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 1991.11a
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• pp.43-43
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• 1991

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 1998.10a
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• pp.97-100
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• 1998

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.324-324
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• 2022

정확한 오염물질 예측은 기상학, 자연재해, 기후변화 연구 등 현장에서 필수적인 과제 중 하나이다. 주변 관측소에서 얻은 데이터를 사용하는 경우 모델 학습을 위한 불필요한 데이터로 인해 예측 결과에 왜곡 문제가 있을 수 있습니다. 따라서, 우리는 종합적인 대기질 지수 행동에 영향을 미치는 요인을 제공하는 최적의 데이터 소스를 찾기 위해 네트워크 방식을 사용했습니다. 본 연구에서는 2015년부터 2020년까지 우리나라의 6개 오염물질과 종합적인 대기질 지수 예측에 대한 네트워크 기법을 적용한 LSTM 및 DNN 모델을 적용하였다. 본 연구는 미세먼지(PM10), 초미세먼지(PM2.5), 오존(O3), 이산화황(SO2), 이산화질소(NO2), 일산화탄소(CO) 등 6가지 오염물질을 기반으로 종합적인 대기질 지수를 예측하는 2단계로 구성되어 있다. LSTM을 이용하여, 개별적으로 예측된 6가지 오염물질을 이용하여 DNN 모형을 이용하여 종합적인 대기질 지수를 예측한다. 6가지 오염물질에 대한 각 모델의 예측능력과 종합적인 대기질 지수 예측은 관측된 대기질 데이터와 비교하여 평가하였다. 본 연구는 심층신경망 모델과 네트워크 방식을 결합한 것이 높은 예측력을 제공함을 보여주었으며, 종합적인 대기질 지수 예측을 위한 최적의 모델로 선정되었다. 재난관리의 필요성이 증가함에 따라 네트워크 방식의 딥러닝 모델은 자연재해 피해를 줄이고 재난관리를 개선할 수 있는 충분한 잠재력을 가질 것으로 기대된다.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.7 no.1
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• pp.61-84
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• 1997

본 연구는 기존의 특성가격기법(特性價格技法)(hedonic price technique)에 공간(空間)개념을 도입한 계량경제모형을 이용하여 분석하였다. 이 공간시차모형은 기존의 모형과 달리 특성변수의 변화에 따른 직(直) 간접효과(間接效果)를 동시에 포착할 수 있는 장점을 가지고 있다. 또한 공간시차모형의 회귀진단 및 가설검정 결과는 공간시차모형이 적합한 것으로 나타났다. 이 경우 공간시차를 고려하지 않은 OLS 회귀분석 결과의 계수들은 편기추정(biased)된 동시에 효율적(efficiency)이지 못하다는 것이다. 회귀분석 결과는 주택에 자본화된 대기오염에 대한 잠재가격(潛在價格)(marginal implicit price)은 주택평균가격의 약 1.5% 정도인 것으로 추정된다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.32 no.4
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• pp.410-420
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• 2014

This research suggests a new tram signal priority model which determines signal timings and tram intersection waiting time using analytical method. This model can calculate the signal timings for Early Green and Green Extension among the active tram signal priority techniques by tram detection time of upstream detector. Moreover, it can determine the tram intersection waiting time that means tram intersection travel time delay from a vantage point of tram travel. Under the active tram signal priority condition, priority phases can bring additional green time from variable green time of non-priority phases. In this study, the signal timing and tram intersection waiting time calculation model was set up using analytical methods. In case studies using an isolated intersection, this study checks tram intersection waiting time ranged 12.7 to 29.4 seconds when variable green times of non-priority phases are 44 to 10 seconds under 120 seconds of cycle length.