입도분포는 토양의 수리특성을 추정하는 데 많이 사용되고 있다. 본 연구는 다양한 가정조건을 가진 9개의 입도분포모형을 가지고 한국토양을 대상으로 어떤 모형이 가장 잘 입도분포를 모사하는지를 조사하였다. 4개의 추정변수를 가진 Fredlund모형, 로지스틱성장곡선, 그리고 Weibull분포가 다른 모형에 비해 PSD를 잘 모사하였다. 특히 추정변수가 없는 로지스틱 성장곡선 함수가 좋은 모사를 나타낸 것이 흥미로웠다.
시장 예측은 일정 기간 동안 소비자에게 판매되는 동종 제품 또는 서비스의 수량 혹은 매출액의 규모를 추정하는 활동으로 정의할 수 있다. 정확한 시장 예측은 기업의 입장에서 새로운 제품의 도입시기 결정, 제품 설계, 생산계획 수립, 마케팅 전략 수립 등에 활용됨으로써 경영활동에 있어 효율적인 의사결정을 내릴 수 있게 하고, 정부의 입장에서는 발전 가능성이 있는 분야에 국가예산을 더 배분할 수 있는 효율적인 예산수립이 가능하게 한다. 본 연구는 정보통신기술(Information and Communication Technology: ICT) 분야의 제품 및 서비스에 대해서 과거의 시계열 자료를 이용하여 시장 성장곡선을 도출하고, 성장패턴이 비슷한 그룹으로 분류하여, 산업 내 시장에 대해 이해하고, 제품들의 미래 전망을 예측하는 데 목적이 있다. 다양한 아이템들을 통일되고 일관적인 방법으로 예측하기 위하여, 로지스틱 모형, 곰페르츠 모형, Bass 모형의 세 가지 전통적인 성장모형과 로지스틱 모형이나 곰페르츠 모형에서 도출되는 잠재시장 크기를 Bass 모형에 결합시킨 두 가지 하이브리드 성장모형을 개발하여 비교 분석하였다. 데이터 설명력이 우수한 로지스틱 + Bass 모형을 최적의 모형으로 선정하여 ICT 제품 및 서비스들 각각의 시장 성장곡선 모수를 확인하였다. 도출된 모수를 데이터로 하여, 자기조직화 지도 알고리즘을 통해, 5개의 의미 있는 영역으로 구분된 시장 성장패턴 지도가 구축되었는데, 각 영역별로 차별화된 특징과 성장패턴을 가지고 있었다. 본 연구에서 제안한 프로세스 및 시스템은 산업 시장 분석 시스템의 수요 예측 기능으로 활용될 수 있으며, ICT 산업뿐만 아니라 다양한 산업 및 분야에도 적용 가능할 것으로 기대된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제18권1호
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pp.141-148
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2007
Recently, Korean national center for education statistics & information exhibits the results of forecast educational statistics from 2007 to 2021 year. The purpose of this paper is to suggest the errors and problems on the results of forecast educational statistics and the distribution of the number of students.
소프트웨어 고장 시간은 테스팅 시간과 관계없이 일정하거나. 단조증가 혹은 단조 감소 추세를 가지고 있다. 이러한 소프트웨어 신뢰모형들을 분석하기 위한 자료척도로 자료에 대한 추세 검정이 개발되어 있다. 추세 분석에는 산술평균 검정과 라플라스 추세 검정 등이 있다. 추세분석들은 전체적인 자료의 개요의 정보만 제공한다. 본 논문에서는 고장시간을 측정하다가 시간 절단이 될 경우에 미래의 고장 시간 예측에 관하여 연구 하였다. 곡선회귀모형에 이용되는 S곡선모형과 성장모형, 로지스틱을 이용하여 미래고장 시간을 예측하여 비교 하였다. 제안된 예측방법에서는 고장시간 자료를 이용하여 모형들에 대한 예측 값을 결정계수 와 평균제곱오차를 이용하여 비교 하고 효율적 모형을 선택 하였다.
비료는 작물 생산성을 높이는데 중요한 역할을 하지만 작물의 양분요구량을 고려하지 않은 비료 과다 사용은 농가 경영비 부담과 환경 부하를 높힐 우려가 있다. 스마트 농업을 통해 작물의 생장 특성을 반영하여 시기별로 필요한 만큼 비료를 공급하면 비료 유실에 대한 부담을 줄이고, 경제적인 양분관리 효과를 기대할 수 있다. 본 논문에서는 다양한 재배환경에서 재배한 고추 및 대파의 정식일수별 전체 건중량을 기반으로 다양한 생장곡선(로지스틱(logistic), 곰페르츠(Gompertz), 리차드(Richards), 이중 로지스틱(double logistic curve)을 활용한 비선형 모형 기반 작물 생육 모형을 적합하고, 작물 성장률에 기반한 비료시비량 분배 알고리즘을 제안하고자 한다.
본 논문은 1997년과 2000년 이차에 걸쳐서 출간된 $\ll$한국 민간단체 총람\gg$ 자료를 소개하고, 이 자료의 분석을 통해 한국 시민단체의 성장에 대한 양적 연구를 수행한다. 시민단체 성장에 대한 주요 지표가 될 수 있는 회원수 정보와 설립연도 정보의 질을 데이터에 나타난 결측율을 중심으로 검토한다. 회원수 정보를 통해서 1996년에서 1999년 사이의 회원수 변화를 활동 분야에 따라 알아보고 그 결과를 시민단체의 성장이라는 측면에서 논의한다. 분석 결과 우리나라 시민단체 성장의 주축이라고 여겨지고 있는 시민사회 분야에서, 특히 전국적 규모의 단체들을 중심으로 많은 회원 감소가 있었던 것으로 보인다. 설립되는 단체 수의 지속적인 증가 추세와 맞물려, 이 결과는 계속적으로 그 숫자가 증가하고 있는 시민단체들 사이에 제한된 자원을 둘러싼 경쟁이 있음을 반영한다고 본다. 이러한 경향을 생태학적 조직이론에 근거해서 논의하고, 1945년부터 1996년까지 시민단체의 수적 성장 패턴을 설립연도 정보를 이용하여 간접적으로 확인한다. 이 의사 성장 곡선(pseudo-growth curve)을 생태학적 조직 이론에 근거해서 로지스틱 성장 곡선 모형으로서 제시하고, 비선형적 회귀분석을 통해 활동 범위와 분야별로 단체들의 수적 증가 추이를 비교해 본다.
본 연구에서는 한강, 낙동강, 금강, 영산강, 섬진강 등을 중심으로 신규 조성된 친수지구에 대한 이용 현황 조사 방안을 제안하고, 조사 결과를 토대로 성장 곡선 모형을 이용하여 총 357개 지구에 대한 2014년 이용수요를 예측하였다. 또한 친수지구가 위치한 지방자치체의 인구밀도와 수계별로 위치한 인구 100만 이상 도시와 친수지구 사이의 거리에 의한 영향을 검토하였다. 각 친수지구별로 로지스틱 모형과 곰페르츠 모형으로 추정한 결과를 RMSE와 MAPE 적합도를 이용하여 선택하였으며, 분석 결과 2014년 친수지구 이용수요는 한강 수계와 충청북도에서 상대적으로 활성화 된 것으로 나타났다. 인구밀도의 영향은 금강 수계를 제외하고는 비교적 미미한 것으로 보이며, 친수지구 이용에 대해서는 대도시 영향이 나타나긴 하나, 마찬가지로 다른 수계에 비해 금강 수계에서 대도시 영향이 큰 것으로 나타났다.
본 연구는 화재 시 열출력 급상승 구간에 대한 정확한 열방출율을 예측하기 위한 새로운 함수를 개발하여 제안하는 것을 목적으로 하였다. 현재 화재공학에서 사용되고 있는 'αt2' 곡선은 화재시스템 공학 관점에서 비효율적이며 실효성 저하를 초래하므로 열방출율의 예측오차를 최소화시킬 필요가 있다. 'αt2'과 비교하여 보다 논리적인 배경과 형태적으로 유사성을 가진 로지스틱 함수 이론을 기반으로 화재 급성장 구간은 물론 화재 초기 단계까지 적용 가능한 새로운 예측 함수를 개발하였다. 개발된 함수는 더 넓은 화재성장 구간에서 정확도 높은 예측결과를 갖는 것으로 본 연구에서 증명되었다. 이 연구결과는 향후 화재성장패턴 연구의 개발과 함께 화재공학의 발전을 위해 적용될 것이다.
현대사회에서 자동차는 통근 통학뿐만 아니라 여가 및 편의생활을 위한 매우 중요한 이동수단으로 자리매김한지 오래다. 특히 대표적인 개인 이동수단인 승용차는 개인소득 증대와 개인의 여가시간과 편의 중시하는 라이프 스타일 변화로 인해 1970년대 이후 꾸준히 증가하였다. 1970년 우리나라 인구 천명당 1.9대에 불과했던 승용차는 2012년 기준 291.5대로 42년만에 153배가 증가한 매우 가파른 증가속도로 보유대수를 늘려왔다. 이러한 승용차 보유대수의 예측은 향후 자동차 관련 산업이나 도로건설 및 시설물 설치 등을 위한 계획, 시공, 관리 등에서도 중요한 기초자료가 될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 성장곡선모형을 이용한 승용차 보유대수 예측을 실시하였으며, 특히 인구 고령화 변수를 포함시켜 보유율에 어떤 영향을 미치는지 분석하였다. 분석결과, 2020년대 초에 1차 포화점을 지나 2045년에는 인구 천명당 486.8대를 보유할 것이며, 또한 인구 고령화의 영향으로 고령화 문제가 없을 때에 비해 2045년의 보유대수는 10%가까이 낮은 수치를 가질 것으로 예측되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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