증발산량 관측은 오랜 기간 연구되어 왔으며, 미기상 관측 시스템의 최적화와 상호 공동비교 실험 및 자료 처리의 일관성을 유지를 위해 한국에는 KoFlux라고 하는 플럭스 네트워크가 2002년 1월에 구축되었다. 이를 시작으로 미기상 관측에 대한 관심이 많은 연구자들이 관측망 구축에 힘쓰고 있으며, 에디공분산 방법을 이용해 증발산량을 산정하고 있다. 에디 공분산 방법은 다른 방법에 비해 연직농도 차이가 적은 산림 위에서의 플럭스 값을 측정 할 수 있으며, 측정 시 식물 환경에 방해를 주지 않는 등의 장점이 있다. 하지만 자료 처리와 품질관리에 있어 연구자의 주관성에 의해 상당 부분 불확실성을 초래한다. 또한 다른 관측지점과의 일관적인 비교를 위해 좌표보정을 수행하며, 일반적으로 바람이 평평한 지역 위로 분다는 가정 하에 이루어진다. 좌표보정은 일반적으로 Planar Fit Rotation방법을 사용하며, 평판 분할은 지형에 따라 12개까지 분할하여 분석한다. 하지만 덕유산 플럭스관측 타워지점처럼 산지 특성이 뚜렷하고 1 m/s이하의 풍속 데이터의 빈도가 큰 경우 평판 분할 수의 제한이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 좌표보정계수산정 방법에 따라 등간격의 평판분할 방법(Scenario A), 주풍향을 고려한 평판분할 방법(Scenario B)과 빈도에 의한 평판분할방법(Scenario C)으로 수행하였다. 또한 각 Scenario는 풍속의 제한 조건에 따라 CASE A(0.5 m/s 이상), CASE B(1.0 m/s이상)로 구분하여 분석하였다. 본 연구를 통해 제안 한 자료처리 절차는 첫째, 바람자료의 빈도 분석을 통한 지역특성 파악 둘째, 풍속제한 조건 설정 셋째, 바람과 수증기의 공분산 계산으로 요약된다. 덕유산 플럭스관측 타워지점의 경우 풍속 제한을 1.0 m/s이상에서 0.5 m/s이상으로 하향 조정하였으며, 평판 분할 방법은 Scenario C의 평판 수 12개를 채택하였다.
본 연구는 미래 교육에 관련된 선행 연구를 분석하여 그 시기별 변화의 특징을 파악하고, 최근 나타나는 뉴스 기사를 비교하여 미래 교육에 대한 예측과 전망이 얼마나 일치하는지 비교 분석함으로써 교육을 위한 예측 모형 수립을 위한 시사점을 제공하고자 하였다. 이에 Web of Science를 통해 미래교육을 키워드로 포함한 국제전문학술지의 1,222건의 학술논문의 상세 서지정보를 수집하였고, 이를 2000년대부터 5년 단위로 4개의 시기로 구분하여 각 시기별 키워드를 추출하였다. 또한 최근 1년간 발간된 뉴스를 토대로 키워드를 추출하고 두 결과를 비교하여 얼마나 예측한 결과가 일치하는지 살펴보았다. 연구 결과, 문헌 조사 결과를 통한 키워드는 교사 교육을 제외하면 공통적으로 나타나는 주제나 경향성을 발견하기 어려웠으며 교육과정, 학습자 특성, 협동학습, 컴퓨터 기반 학습 등 교육과정과 내용, 방법, 환경 등 전반을 제시하고 있었다. 이에 반해 뉴스를 통해 도출된 키워드는 혁신학교나 미래교육센터 등 정부의 주요 추진 정책이나 코로나19와 관련된 키워드들이 부각되어 나타났다. 또한 온라인 플랫폼이나 콘텐츠 개발, 클라우드, 빅데이터, 개별학습 등 교육환경과 방법에 초점이 맞춰지고 있음을 파악할 수 있다. 뉴스를 통해 나타나는 키워드를 살펴보면 장기적인 예측을 통해 나타난 키워드는 거의 없었고, 최근 5년 내에 제시되었던 단기적인 내용들이나 최근 5년에서도 언급되지 않는 새로운 주제들을 다루고 있었다. 이는 미래 교육에 대한 예측과 망에 대한 모형이 실제 중장기적 예측에서는 여러 요인의 불확실성으로 인해 정확성을 기대하기 어렵다는 점을 의미한다. 이에 본 연구에서는 미래 교육 예측을 위해 필요한 과제와 방향에 대해 시사점으로 제시하였다.
협동교전능력을 위한 표적정보 수집, 실시간 정보융합, 공동 상황인식 기능 구현을 위하여 표적 처리기법 연구는 중요하다. 이러한 표적 처리 연구 중, 표적의 추적의 문제는 센서로부터 얻어진 측정값을 사용하여 표적의 상태를 예측하는 것으로부터 시작한다. 그러나 상태 예측에 사용되는 센서의 측정값들은 불확실성을 갖고 있기 때문에 측정된 정보에 어느 정도의 신뢰성을 부여할 수 있느냐가 중요한 문제가 된다. 따라서 이를 위해 다중 센서를 이용한 기법이 요구되고, 보편적으로 사용되는 확률적 데이터연관 기법으로부터 다중 센서를 이용한 표적 추적을 위해서는 이종 센서로부터 제공된 측정값들을 처리하기 위한 정보융합 기법이 필요하다. 본 논문에서는 레이더 및 ESM 센서에서 측정된 측정값 정보융합을 통하여 확률데이터연관 필터를 이용한 표적의 트랙 추정 성능을 향상시키기 위한 방법을 구체적으로 분석하여 정보를 결합하기 위한 새로운 실시간측정값 융합 기법을 제안하고 확률데이터연관을 통해 추적할 표적의 트랙을 추정하는 방법을 분석하였다. 모의실험을 통해 제안된 기법들이 선형 혹은 회전 운동하는 모델들에 대해 향상된 추정 결과를 보여준다.
IT프로젝트는 구성원들간의 역할과 업무구분에 있어서 불확실성이 높은 지식서비스형 프로젝트이다. 본 연구에서는 이러한 불확실한 환경에서의 촉진행위를 설명하고 있는 사회적 상호의존성 이론의 틀에 의거하여 IT프로젝트의 상황을 실증적으로 분석하였다. 연구모델로서 목표와 업무의 상호의존성을 독립변수로 하여 촉진행위인 커뮤니케이션 효과성과 지식공유를 매개변수, 그리고 성과를 종속변수로 설정하였고 기존에 개발되어 온 항목들을 활용하여 설문을 구성하였다. 123개의 IT프로젝트에 참여하였던 개발자와 현업실무자들을 일대일 쌍으로 구성하여 데이터를 수집하였다. 분석결과 기본적으로 사회적 상호의존성 이론이 적용됨을 실증할 수 있었고 세부적으로는 지식공유가 무엇보다 중요한 매개역할을 하고 있음을 확인할 수 있었다. 커뮤니케이션 효과성은 프로젝트 성과에 직접적으로 영향을 미치기보다는 지식공유를 통하여 간접적으로 영향을 미치는 것으로 추정할 수 있었다. 목표의 상호의존성은 지식공유보다는 커뮤니케이션을 활성화시키는 효과가 있었고 지식공유는 이러한 커뮤니케이션 활성화와 더불어 업무의 상호의존성에 영향을 받아 프로젝트의 성과를 높이는 것으로 추정할 수 있었다. IT프로젝트의 실무에 있어서는 프로젝트를 성공시키기 위해서 팀 구성원들간의 지식공유를 촉진할 필요성이 확인되었다. 이러한 지식공유 활성화를 위해서는 무엇보다도 프로젝트 구성원들이 서로간의 상호의존성을 다양한 측면에서 지속적으로 확인하면서 촉진행위를 할 수 있도록 조직을 구성하고 자원을 배분하고 소통의 강도를 높여야 할 것으로 보인다.
래스터 기반 DEM 모델을 이용한 수문지형인자의 산정은 DEM의 해상도(셀크기)에 영향을 받으며, 이러한 DEM의 해상도에 따른 불확실성은 강우-유출모델의 결과에 전파되어 모델의 모의결과에 오차를 발생시키는 원인이 된다. 또한 흐름경로의 결정은 수문모델링에서 DEM으로부터 수계를 형성하고 유역을 생성 및 분할하는데 있어 결정적인 역할을 하며, 각 셀의 경사는 흐름방향을 결정하고 흐름길이는 흐름경로를 따라 측정된 거리로서 결정된다. 이러한 모든 일련의 과정들은 셀간의 연산을 통해 이루어지며, 이러한 점에서 DEM의 해상도에 따른 DEM 처리연산 및 수문지형인자의 변동성은 중요한 고려사항이라 할 수 있다. DEM의 해상도에 따른 영향을 규명하기 위해서는 주요 수문지형인자를 대상으로 DEM의 해상도에 따른 민감도를 분석하는 것이 일반적이며, 따라서 본 연구에서는 위천, 황강 및 금호강 유역에 대해 DEM의 셀크기에 따른 유역면적, 유로연장과 최원유로연장, 유역평균경사와 같은 수문지형인자의 변동성을 분석하였다. 셀크기가 증가함에 따라 유로연장 및 최원유로연장이 감소하는 추세는 보이고 있지만 셀크기의 증가로 인해 반드시 흐름길이 및 유로연장이 감소 또는 증가되는 것은 아니며, 더 많은 유역에 대한 적용을 통해 유로연장에 대한 변동을 규명할 필요가 있을 것으로 판단된다. 또한 유역평균경사는 대체로 셀크기 $10\sim30m$에서 가장 큰 감소를 보이고 있으며, 셀크기 30m 이상에서는 감소크기가 점차 완만하게 나타난다. 그리고 셀크기가 증가할수록 유역평균경사에 대한 누가빈도곡선의 기울기는 점차 급해지고 누가빈도가 증가할수로 각 셀크기간의 유역평균경사의 감소에 큰 영향을 미침을 알 수 있다. 이는 비록 유역평균경사에 대한 누가빈도분포의 추세가 모든 해상도에 대해 유사하게 나타나고 있지만 급경사부에 대해서는 데이터 축약으로 인해 유역평균경사에 있어 상당한 감소를 발생시킬 수 있기 때문이라 판단된다.
디지털 압축 기술이 방송에 접목되고 방송 네트워크 기술의 발전으로 도래된 백여 편의 방송프로그램을 시청자에게 제공할 수 있는 초다(超多) 채널 방송 환경은 시청자에게 풍부한 시청 경험을 제공하는 동시에 복잡한 방송프로그램 편성에서 자신이 원하는 방송프로그램을 탐색해야 하는 어려움을 주고 있다. 이 문제를 해결하기 위해서 시청자의 시청패턴을 분석하여 채널 변경 시 지능적으로 방송프로그램을 추천하는 기술이 연구되고 있는데 다양한 장르 구분과 복잡한 재(再)방송 편성으로 인해 만족할 만한 성능을 보여주지 못하고 오히려 채널 변경의 불확실성을 높이는 결과를 가져왔다. 이 에, 본 논문은 시청자가 시청 중인 방송프로그램을 바로 선호하는 방송프로그램으로 등록하고 그 등록된 방송프로그램들을 열람, 바로보기, 녹화 예약, 시청 예약 등의 관리 기능을 지원하는 데이터 서비스 국제 표준인 MHP 기반의 데이터 서비스를 제안한다.
디지털 방송 기술에 의해 방송 네트워크 사업자가 시청자들에게 수많은 방송프로그램을 송출할 수 있는 초다(超多) 채널 방송 환경이 열리게 되었는데 이런 환경은 시청자에게 다양하고 풍부한 시청 경험을 제공하는 동시에 복잡한 방송프로그램 편성에서 자신이 원하는 방송프로그램을 탐색해야 하는 어려움을 주고 있다. 이 문제를 해결하기 위해서 시청자의 시청 패턴 (선호하는 방송 채널, 방송프로그램 장르, 시청 시간대 등)을 분석하여 시청자가 채널을 변경할 때 특정 방송 채널 또는 방송프로그램을 우선적으로 추천해주는 연구가 진행되어 왔는데, 한 방송프로그램이 여러 방송 채널에서 재방송되고, 같은 장르의 방송프로그램들이 같은 시간대에 편성되고, 한 방송 채널에 다양한 장르의 방송프로그램이 방영되는 환경 때문에 시청자 입장에서 만족할 만한 추천 성능을 보여주지 못하고 오히려 채널 변경 기능의 불확실성을 높이는 결과를 가져왔다. 이 에, 본 논문은 시청자가 시청 중인 방송프로그램을 바로 선호하는 방송프로그램을 등록하고 그 등록된 방송프로그램에 대해서 방송 스케줄 열람, 바로보기 (열람 시 방송 중일 때), 녹화 예약, 시청 예약 등의 관리 기능을 지원하는 데이터 서비스를 제안한다. 이 서비스는 국제 데이터 서비스 표준인 MHP를 기반으로 하며 핵심 기능인 방송프로그램 구별과 탐색을 위해서 DVB-SI (Service Information)의 EIT (Event Information Table)를 활용하였다.
조선 산업에서의 이익 극대화를 위해서는, 공기 단축을 통한 매출 증대, 주어진 생산 자원(인력, 설비 등)의 효율적인 이용을 통한 생산비 절감이 필수적인 사안이다. 다시 말하면, 효율적인 자원의 이용으로 선박의 건조 공기를 줄임으로써 조선 산업에서의 이익 극대화를 도모할 수 있고 이는 효과적인 생산 계획과 관리를 통해 얻을 수 있다. 조선 산업에서의 생산 계획과 관리는 내업, 선행, 선내 등 선박 건조의 전 과정에서 이루어지고 있는데, 조선 산업은 타 산업에 비해 환경변화에 따른 단기간의 불확실성은 비교적 적은 반면에, 가공, 절단, 조립, 의장, 도장, 선행탑재, 탑재, 안벽 작업 등 다단계 제조 프로세스가 장기간에 걸쳐 상당히 복잡하게 구성되어 있다. 또한, 유연하게 적용할 수 있는 인적자원과 공정순서, 그리고 각종 시간적 공간적 자원 제약 등으로 인하여 효과적이고 일관된 생산 계획을 신속하게 수립하기가 어려울 뿐만 아니라, 주문 생산 방식이기 때문에 정확한 일정계획 데이터의 생성도 어려운 실정이다. 본 연구는, 조선의 혁신적인 생산관리 능력 향상을 지원하기 위한 "조선 통합 생산계획 시스템 개발" 에 관련된 연구이다. 본 연구에서는 조선 생산계획에 적합한 일정계획 방법론 및 엔진 소프트웨어를 활용하고 총체적인 생산계획 및 일정계획 업무의 개념 재정립을 통하여, 통합 최적화를 실시간에 지원하는 조선 최적 일정계획 시스템 구축에 궁극적인 목적을 두고 있다. 이를 위해 본 연구에서는 조선 프로세스와 일정계획 업무규칙을 분석하고 이를 바탕으로 "조선 최적 일정계획 시스템"을 개발하였다. 조선 최적 일정계획 시스템은 블록, PE, 탑재, 선내 단계의 일정계획 최적화와 What-if Simulation을 지원하기 위하여 ILOG Solver/scheduler로 구현하였으며, 구현된 시스템에 대해 실제 계획에서 사용하는 데이터를 대상으로 다양한 최적화 기능에 대한 실험을 실시하였다. 실제 데이터를 이용한 실험결과, 풀이시간과 최적해 측면 모두에서 비교적 만족할 만한 결과를 보여주었다.교적 만족할 만한 결과를 보여주었다.
지금까지 정보화의 중요성과 더불어 정보화 투자 규모는 지속적으로 증가하고 있으며 정보기술 도입에 수반되는 위험, 불확실성 및 복잡성 등으로 인해 대규모 정보화 투자 시 보다 체계적인 의사결정이 요구되고 있다. 본 연구에서는 금융권 정보시스템의 교체 전략 시 고려할 수 있는 여러 요인 중의 하나인 경제적 비용 절감 관점에서, 최적의 경제수명을 도출하기 하기 위한 방법을 제시하고자 한다. 지금까지 비용 집계가 어려워 가정된 데이터를 가지고 연구된 경제 수명에 대한 연구를 활용하여 국내 K금융에서 실제 정보시스템이 구축/운영되면서 발생한 모든 IT비용을 집계하여, 경제적 비용 관점에서 유형별로 정보시스템의 최적 수명을 제시하였다. 향후 같은 유형의 정보시스템의 경제적인 교체시기를 예측하여 IT투자의사결정에서 활용할 수 있도록 하는 것이 본 연구의 목적이라 할 수 있다.
인공위성 기반의 원격탐사자료는 홍수, 가뭄 등 자연재해에 대한 모니터링 및 예측에 활용되어 왔으며, 특히 인공위성을 이용한 광역적 강수량 추정 자료는 지형적 제약을 받는 지상관측자료와 비교하여 시공간적으로 연속적이고 균질한 강수량 자료 취득이 가능하다는 장점이 있다. 우리나라의 경우 상대적으로 조밀한 지상관측망이 구축되어 있어 공간적으로 상세한 강수량 정보를 생산할 수 있는 여건을 갖추고 있지만, 북한 지역의 경우 기상, 수문, 통계자료에 관한 자료의 접근 및 품질의 제한성으로 인해 미계측 지역에 대한 강수량의 추정에 한계가 있다. CHIRPS (Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Stations) 데이터는 1999년부터 미국국제개발처 (U.S. Agency for International Development, USAID), 미국항공우주국 (National Aeronautics and Space Administration, NASA), 미국해양대기청 (National Oceanic and Atmospheric Administration, NOAA)의 지원으로 개발된 전지구 강우데이터 자료이다. CHIRPS는 1981년부터 현재까지 전지구 강우자료를 0.05도 격자 해상도로 제공하고 있으며, 강수량의 추세 분석 및 가뭄 모니터링을 위해 활용되고 있다. 본 연구에서는 CHG (Climate Hazards Group)에서 제공하고 있는 인공위성을 이용한 광역적 강수량 추정 자료인 CHIRPS와 남한 및 북한의 지상관측 강수량 자료와의 비교를 통해 위성으로부터 유도된 격자 강수량자료의 정확도 및 지역적인 강수추정의 불확실성을 평가하고, 수자원 및 재해 분야 이용 가능성을 검토하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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