수자원 개발이 자연 하천 생태계에 미치는 다양한 악영향들은 하천에 서식하는 동 식물의 생태서식지의 변화를 초래할 수 있다. 하천생태계를 보전하고 복원하기 위해서는 수리학과 생물학이 연계된 생태수리학적 모형을 지속적으로 연구 개발하여 수자원 개발에 따른 장래의 물리적인 거동을 비교적 정확하게 분석 및 예측하는 것이 필요하다. 본 연구의 목적은 21세기 프론티어 연구사업 'RAMS (River Analysis and Modeling System) 적용' 과제 중 개발된 RAM2, RAM4, RAM6 해석 모형으로부터 유속, 수위, 수온, SS, 하상고, 하상재료 데이터를 받아들여 GIS와 연계하는 2차원 하천 생태 모형 (RAM 8)을 개발하는 것이다. 그리고 개발에 따른 모형 검증을 위해서 우리나라 4대 강 중 유일하게 하구둑이 설치되어 있지 않아 자연적인 하천지형과 기수역 생태계가 잘 보존된 한강 하구부를 적용구간으로 선정하여, 서식지 적합성을 판단하고 그에 따른 적정 유량을 산정하여 1차원 서식처 모형인 PHABSIM을 이용한 결과와 비교한다.
70년대 두 차례의 유류파동은 에너지자원의 중요성에 대한 기존의 인식을 급속도로 변화시켰으며, 이와 아울러 신대체에너지를 중심으로 한 신기술의 개발여부와 관련하여 에너지 기술평가모형의 수요를 급증시켰다. 이에 지난 십여년간 구미제국을 중심으로 다양한 에너지신기술을 평가하기 위해 다양한 분석기법들이 개발되어 왔으며 이러한 평가기법들을 총괄적으로 지칭하는 에너지기술평가모형(Energy Technology Assessment Models)은 에너지신기술의 경제적, 기술적 특성과 에너지시스템내에서 신기술의 잠재적 역할을 사전 평가하면서 국가적 차원에서의 에너지연구개발 정책을 수립하는데 널리 이용되어 왔다. 본 연구는 국내 에너지 연구개발 관련자들의 이해부족과 데이터베이스의 미비 등 여러 가지 제약요인들로 에너지기술 평가모형이 널리 실용화되지 못하고 있는 현실을 감안하여 경제/에너지/환경/기술개발정책에 있어서의 에너지부문의 역할을 장기적으로 재평가하고 특히 기존 에너지문제의 제약요인인 환경문제 해결을 위한 에너지 수요관리 평가의 개발 필요성에 부응하기 위하여 기존의 거시 경제적 에너지공급모형과 최근 미국, EU등에서 발전시켜 나가고 있는 경제/에너지/환경/기술개발의 통합모형을 문헌조사를 통해 비교,분석하였다.
본 논문은 인공신경망과 귀납적 학습방법 등의 인공지능 방법과 선물가격결정에 대한 기존 재무이론을 사용하여 일상어휘로 표현되는 파생상품 가격예측 모형을 개발하는데 있다. 모형의 개발은 1단계로 인공신경망이나 기존의 선물가격결정이론(평균보유비용모형이나 일반균형모형)을 이용하여 선물 가격을 예측한 후, 서로 비교분석하여 인공신경망 모형의 우수성을 확인하였다. 귀납적 학습방법중 CART 알고리듬을 사용하여 If-Then 규칙을 생성하였다. 특히 실용적 측면에서 선물가격의 일상어휘화를 통한 모형개발을 여러 가지 방법으로 시도하였다. 이러한 선물가격 예측모형의 유용성은 일단 If-Then 규칙으로 표현되어 전문가의 판단에 확실한 이론적인 근거를 제시할 수 있는 장점이 있으며, 특히 의사결정지원시스템으로 활용화 될 경우 매우 유용한 근거자료로 활용될 수 있다. 이러한 선물가격 예측모형은 정확성은 분석표본과 검증표본으로 나누어 검증표본에서 세가지 기본모형(평균보유비용모형, 일반균형모형, 인공신경망 모형)과 각 모형의 귀납적 학습방법 모형의 다른 3가지 어휘표현방법 3가지를 모형별로 비교 분석하였다. 분석결과 인공신경망모형은 상당한 예측력을 갖고 있는 것으로 판명되었으며, 특히 CART를 기반으로 한 일상어휘 기반의 선물가격예측 모형은 예측력이 높은 것으로 나타났다.
최근의 하천복원 사업은 제외지 중심의 하천복원에서 벗어나 제내지의 격리 차단된 구하도까지 복원하고자 하는 노력이 시도되고 있다. 그러나 하천복원에 따른 수리적 및 생태적 연결성 향상이 적절히 수행되는지에 대한 정량적 평가 수단이 부족한 상태다. 본 연구에서는 구하도 복원에 따른 생태적 연결성 평가수단으로서 복원전 후 수리해석 결과를 이용하여 대상어종의 서식처적합도지수(HSI)와 식생의 공간분포를 분석 또는 예측할 수 있는 모형을 개발하였다. 공간분포된 수리특성을 위해서는 2 3차원의 모형이 필요하지만 복잡한 계산과정, 고도의 기술 및 많은 시간과 비용이 필요하다는 점에서 접근이 용이하지 않다. 이에 1차원 홍수추적모형의 결과를 이용하여 1차원 수리특성을 2차원으로 확장시키는 수치모형도 함께 개발하였다. 다만 개발된 각 모형의 단계별 실행 결과는 개별적인 요소의 평가로서 그 의미가 작으므로 하천복원의 종합적 평가를 위한 수리-물리서식처-식생의 통합적 모의가 필요하다 개발된 모형의 사용성 증대 및 생태적 연결성 평가 통합모형으로의 발전을 위해 개발된 모형을 하나의 연동시스템으로 구축하고자 하며, 연동 시스템을 이용하여 수리적 및 생태적 연결성을 신속하고 간단하게 해석할 수 있다.
연구개발 및 정부의 연구개발지원의 성과에 대한 실증연구결과의 중요성에도 불구하고 연구개발투자의 생산성에 대한 영향을 분석하는 계량모형에 관한 논의는 상대적으로 활발하지 않았다. 본 연구에서는 연구개발투자의 생산성에 관한 기존 실증분석연구에서 활용한 계량모형들을 비교하여 모형의 장단점을 논하며 최근 발전된 관련 계량모형을 논함으로써 향후 응용연구에서 모형설정에 필요한 정보를 제공하고자 한다. 특히 기존 연구에서 가정하였던 연구개발투자와 생산성의 관계에 단조성을 완화하여 비단조성을 추정할 수 있는 모형을 소개하고 이를 기반으로 단조성 가정에 대한 검정방법을 논한다. 광공업통계DB에 있는 기업자료 및 OECD국가 패널자료에 논의한 계량모형을 적용함으로써 모형특성의 차이에 따른 추정결과의 차이점을 논한다.
본 논문은 인공신경망과 귀납적 학습방법 등의 인공지능 방법과 선물가격결정에 대한 기존 재무이론을 사용하여 일상어취로 표현되는 파생상품 가격예측 모형을 개발하는데 있다. 모형의 개발은 1단계로 인공신경망이나 기존의 선물가격결정이론(평균보 유비용모형이나 일반균형모형)을 이용하여 선물 가격을 예측한 후, 서로 비교 분석하여 인공신경망 모형의 우수성을 확인하였다. 귀납적 학습방법중 CART 알고리듬을 사용하여 If-Then 규칙을 생성하였다. 특히 실용적 측면에서 선물가격의 일상어휘화를 통한 모형개발을 여러 가지 방법으로 시도하였다. 이러한 선물가격 예측모형의 유용성은 일단 If-Then 규칙으로 표현되어 전문가의 판단에 확실한 이론적인 근거를 제시할 수 있는 장점이 있으며, 특히 의사결정지원시스템으로 활용화 될 경우 매우 유용한 근거자료로 활용될 수 있다. 이러한 선물가격 예측모형의 정확성은 분석표본과 검증표본으로 나누어 검증표본에서 세가지 기본모형(평균보유 비용모형, 일반균형모형, 인공신경망 모형)과 각 모형의 귀납적 학습방법 모형의 다른 3가지 어휘표현방법 3가지를 모형별로 비교 분석하였다. 분석결과 인공신경망모형은 상당한 예측력을 갖고 있는 것으로 판명되었으며, 특히 CART를 기반으로 한 일상어취 기반의 선물가격예측 모형은 예측력이 높은 것으로 나타났다.
신호연동화모형에서 통과폭모형은 지체를 최소화하지 못하고 지체도모형은 좌회전현시순서를 최적화하지 못한다. 이러한 모형의 단점을 극복하고자 개발된 KS_SIGNAL은 지체를 최소화하는 신호연동화모형이지만 지체를 산정하는데 있어 많은 한계를 갖고 있다. 본 연구에서는 기존에 개발된 KS_SIGNAL의 지체모형을 개선하여 보다 우수한 연동신호시간과 현시순서를 산정해주는 신호최적화모형(KS_SIGNAL II)을 개발하여 FORTRAN 언어로 전산화하였다. 개발된 모형은 다양한 평가를 통하여 기존 모형들보다 전반적으로 우수한 것으로 입증되었다. 본 모형을 통하여 차량 출발 및 도착형태에 따른 대기차량 소거시간을 고려하는 옵셋 산정이 가능해져 지체를 최소화하는 간선도로의 신호최적화모형으로 활용될 경우 도로기능제고 및 지체도 감소에 의한 편익을 얻을 수 있다.
일반적으로 S자 형태의 누적수요곡선을 따르는 단일 신상품과는 달리 다세대 신상품은 세대간의 진화.대체과정에 의하여 다른 형태의 성장곡선을 따른다. Norton & Bass(87)에 의해 개발된 다세대 확산모형은 단일 신상품만을 주로 다루어온 기존의 확산이론을 확장하여 상품들간의 연관관계를 고려한 모형화를 시도하였다는 점에서 큰의의를 지니고 있다. 그러나 Norton & Bass 모형은 누적수요가 감소하는 경우에만 적용 가능한 모형으로 그들이 논문에서 분석한 전세계 반도체 시장의 경우에는 적용될 수 없는 모형이다. 그들은 신규수요를 누적수요모형에 잘못 적용하는 오류를 범하고 있다. 그들이 제안한 모형은 서비스 상품들의 대체를 설명할 수 있는 모형으로 국한된다. 본 연구에서는 재화재의 경우에 적용 가능한 모형을 개발하며 또한 개발된 모형을 Norton & Bass가 잘못 적용했던 전세계 DRAM 시장에 응용한다.
본 연구는 부품업체가 갖는 고유의 사업에 대한 특성분석을 통하여 방대한 부품개발과제들에 적합한 성공판정모형을 제시하고자 한다. 이를 위해서 전자부품업체를 대상으로 전문가에 대한 인터뷰조사와 설문 조사의 분석결과를 토대로 부품개발과제의 유형화를 시도하였고, 이에 따른 부품개발과제의 유형별 성공판정모형을 구축하였다. 본 연구의 모형 및 결과는 개발과제에 대한 합리적인 성패판정 기준 내지는 모형의 구축을 갈구하는 우리나라의 기술기업들에게 하나의 유용한 틀을 제공해 줄 수 있을 것이다.
Peterson and Mahajan(1978)은 Bass모형을 확장한 종속적 신상품 수요확산모형(contingent diffusion model)을 처음으로 제안하였다. Peterson and Mahajan(1978)이 명명한 상품간의 종속적(contingent) 관계란, 주 상품의 경우는 다른 상품에 독립적이지만 종속적 상품(contingent product)의 경우는 잠재시장이 주 상품의 누적 구매자 수에 의존하는 경우를 말한다. 그런데 Peterson and Mahajan이 제안한 기존 모형은 실질적 활용에 있어서 모형 추정이 불가능하다는 단점을 지니고 있을 뿐만 아니라, Bass(1969) 모형처럼 엄밀한 확률이론에 근간을 둔 모형이라기보다는 직관과 통찰력에 근간을 둔 Bass모형의 단순한 확장 모형이라는 한계를 지니고 있다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하고 확률이론을 바탕으로 종속적 관계를 가지는 상품들에 대한 수요 확산모형을 개발하는데 목적이 있다. Bass의 신상품확산모형은 hazard 함수 모형의 일종으로 신상품의 확산을 혁신과 구전효과로 설명한 과학적 모형이다. 본 연구에서는 확률이론을 활용함으로써 이러한 Bass의 hazard 함수 모형의 확장이 가능함을 보이고, 이를 토대로 종속적 관계에 있는 신상품들에 대한 수요 확산모형을 개발하였다. 또한 개발된 모형을 한국의 이동전화와 무선인터넷 사례에 적용하여 실증 분석을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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