본 연구는 공공자전거의 대여량을 예측하는 딥러닝 모형을 개발하였다. 이를 위하여 공공자전거 대여량 자료, 기상 자료, 그리고 지하철 이용량 자료를 수집하였다. 지수평활 모형, ARIMA 모형과 LSTM기반의 딥러닝 모형을 구축한 후 MSE와 MAE 평가 지표를 사용하여 예측 오차를 비교·평가하였다. 평가 결과, 지수평활 모형으로 MSE 348.74, MAE 14.15 값이 산출되었다. ARIMA 모형으로 MSE 170.10, MAE 9.30 값을 얻었다. 그리고 딥러닝 모형으로 MSE 120.22, MAE 6.76 값이 산출되었다. 지수평활 모형의 값과 비교하여 ARIMA 모형의 MSE는 51%, MAE는 34% 감소하였다. 그리고 딥러닝 모형의 MSE는 66%, MAE는 52% 감소하여 딥러닝 모형의 오차가 가장 적은 것으로 파악되었다. 이러한 결과로부터 공공자전거 대여량 예측 분야에서 딥러닝 모형의 적용시 예측 오차를 크게 감소시킬 수 있을 것으로 판단된다.
최근 들어 이상 강우 현상으로 인한 기록적인 집중 강우와 더불어 토지 이용 변화로 인해 탁수의 발생 빈도가 증가하고 있다. 강우 유출로 유입한 탁수는 저수지 내 장기간 체류하면서 하류 하천의 수질 및 수생태계 뿐만 아니라 저수지 내부의 영양단계에도 많은 영향을 준다. 특히, 성층화된 저수지의 경우 높은 영양염류 농도를 포함한 탁수는 밀도류 거동 특성을 보이면서 수평 및 수직 혼합 과정을 거치면서 국부적인 부영양화 현상과 조류의 수화 현상의 원인이 되고 있다. 따라서 대형 저수지의 수질관리에 있어 하천 유입 탁수의 밀도류 해석, 저수지의 수온 성층 구조 변화, 부유입자의 동력학적 해석이 중요한 요소로 부각되어 왔다. 본 연구에서는 소양호를 연구 대상 지역으로 선정하여 2005년과 2007년 수문 사상을 바탕으로 2차원 횡방향 수치 모형을 구축하였다. 수치모형을 통해 수온 성층 구조의 재현성을 확인하였으며, 다양한 탁수 거동 모형을 구축하여 적용성을 평가하였다. 유입수의 SS(Suspended Solid)를 단일 입경으로 가정한 TM-1 모형, SS의 입경분포에 따라 3개의 그룹(SSi)으로 구분한 TM-2 모형, 3개 그룹을 포함하면서 저수지내 탁수 장기화로 인한 탁수 저감 효과를 1차 반응상수로 매개 변수화(유기물 함량($a_0$) ${\times}$ 분해속도(${\lambda}_a$))하여 수정된 지배방정식을 적용한 TM-3 모형을 사용하였다. 각각의 탁수 거동 모형은 2005년과 2007년 수문 조건에서 수온 성층 구조를 잘 재현하였다. TM-1 모형과 TM-2 모형을 비교해보면, 탁수 중심축의 최고 탁도에 대한 예측 성능은 TM-2 모형이 우수한 결과를 나타냈었다. 하지만, 장기 탁수 모의 시 저수지 수중 잔류 SS가 지속적으로 높게 나타나 중층 탁도를 과대평가하는 경향을 보였다. TM-3 모형이 TM-2 모형에 비해 수심별 탁도 분포에 대한 중심축 탁도가 저평가되는 경향을 보였지만 저수지 내 잔류 탁도에 대한 영향 부분에서는 개선된 결과를 나타내었다. 본 연구 결과는 저수지 탁수 밀도류 해석 및 운영 시스템에 활용 될 수 있으며, 선택 취수 설비 등의 수리 구조물의 영향 평가에 활용할 수 있다.
지구온난화와 기후변화로 인한 강우패턴의 변화는 가뭄, 홍수 등의 피해를 증가시키고 있다. 그 예로 2020년 여름 장마는 1973년 이후로 가장 긴 장마로 기록되었다. 이 장마는 제주도를 제외한 우리나라 전역에 평균 858 mm의 강수량을 발생시켰다. 장마로 인해 많은 지역에서는 도시침수와 하천범람이 발생하였으며 인적 그리고 물적인 피해를 입었다. 게다가 극한강수의 미래변화는 평균 강수량의 증가와 더불어 빈도도 증가하리라 전망한다. 따라서 심화되는 극한 기우 현상의 피해를 대비하기 위해서 수문순환이라는 시스템에 대한 이해가 필요하다. 구조방정식모형은 특정 현상에 대한 인과관계를 분석하기 위한 다변량 분석방법 중 하나로, 사회과학 분야에서 널리 사용되었으나 최근 자연과학 분야에서도 응용되고 있다. 구조방정식모형을 사용하여 관측된 자료가 이론 및 경험을 토대로 구축된 모형과 충분히 부합하는지를 검증할 수 있다. 구조방정식모형은 변수 간의 영향의 크기와 영향이 직접 혹은 간접적으로 작용하는지를 확인할 수 있고 모형에 대한 통계적인 평가로 연구모형이 수용 가능한지를 판단할 수 있다. 따라서 구조방정식모형을 사용하여, 수문순환의 모형을 구축하고 수문특성 간의 영향을 확인할 수 있다. 본 연구에서는 수문요소의 인과관계와 상관관계를 파악하기 위해 구조방정식모형을 적용하였고 2010년부터 2018년까지 설마천 유역과 청미천 유역의 연단위 강수량, 기저유출량, 직접유출량, 증발산량을 사용하였다. 각 유역에서의 수문특성과 수문요소 간의 관계를 확인하고 수문순환 모형을 구축/평가를 하였다. 그 결과, 서로 다른 유역이지만 비슷한 구조방정식모형을 갖는다는 것을 확인하였다.
전지구적으로 발생하는 기후변화로 인해 수자원의 시공간적 변화를 야기할 것으로 전망된다. 기후변화에 따른 수자원의 영향을 정량적으로 평가하고 그에 적응할 수 있는 수자원 관리 방안이 필요하다. 하지만 영향평가 시 많은 불확실성이 발생하기 때문에 평가 시 발생하는 불확실성을 정량적으로 평가할 수 있는 기술 개발이 요구된다. 본 연구에서는 기후변화에 따른 수자원 영향평가 시 발생하는 불확실성을 단계별로 평가할 수 있는 기법을 개발하였으며, 지역기후모형, 통계적 후처리기법, 수문모형에 따른 불확실성을 분석하였다. 평가를 위해 5개 지역기후모형, 5개 통계적 후처리기법과 2개 수문모형을 이용하였다. 불확실성의 요인을 분석한 결과 유출량의 경우 겨울철을 제외한 모든 계절에서 RCM의 불확실성이 29.3~8.9%로 가장 큰 비중을 차지하는 것으로 나타났으나, 겨울철은 수문모형의 불확실성이 46.5%를 차지하는 것으로 나타났다. 증발산량의 경우 가을철을 제외하고 수문모형의 불확실성이 28.5~5.1%로 가장 큰 비중을 차지하였다. 따라서 이수기는 수문모형에 더욱 영향이 큰 것으로 나타났으며, 홍수기는 기후 모델링 부분의 영향이 큰 것으로 사료된다. 이 기법을 통해 특정 RCM이나 통계적 후처리기법, 수문모형 등의 선정에 따라 전체 불확실성이 어떻게 변화될 수 있는지를 분석할 수 있으며, 이를 통해 불확실성을 저감할 수 있는 방안을 마련할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 도시숲을 경관생태학적으로 해석하고 평가하기 위한 모형 개발과 적용을 통해 평가의 실효성을 검증하는 것을 목적으로 한다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 평가지표는 층위구조, 입지상태, 활엽수구성비율, 식생구성종수 등 17개이다. 평가지표 간 상관관계분석 결과, 높은 관계성을 가진 것은 임령(X8)과 공간형성기간(X10)으로 상관계수가 0.684로 나타났으며, 부(-)의 상관성을 가진 지표들은 층위구조(X1)와 위험성(X13)으로 상관계수가 -0.412로 분석되었다. 평가모형구축을 위한 다중회귀분석 결과, 10개의 모형이 도출되었으며, 총 17개 변수 중 층위구조(X1), 식생구성종수(X4) 등을 제외한 입지상태(X2), 활엽수구성비율(X3) 등 10개의 변수만이 유의확률 95%에서 통계적으로 유의하였다. 모형의 회귀식과 합산평가 매트릭스법과 비교분석 결과, 모형 3의 회귀식이 정확도 91.7%로써 전체 10개 모형 중 가장 정확한 결과를 나타내는 것으로 분석되었다. 향후 지속적인 모니터링을 통해 평가모형에 대한 정확도 증진기법에 대한 연구도 함께 수행되어야 할 것이다.
본 연구는 기술력 평가항목 중 기업의 재무안정성과 관련된 항목을 신용평가모형에 반영하여 중소기업뿐만이 아닌 전체 기업을 대상으로 한 신용평가모형의 부도변별력을 높이기 위한 기술력 평가모형의 신용평가모형 내 내재화에 착안하여 시작되었다. 따라서 기술력 평가모형이 부채비율 기준의 고안정성 중소기업을 사전에 판별하는 데 적용될 수 있는지 검증하는 것을 목표로 한다. 대상 기업을 업종(제조업 vs. 비(非)제조업)과 업력(창업기업 vs. 비(非)창업기업)으로 구분하고, 3개년 동안 해당 군집의 평균 부채비율 1/2 이하를 달성한 기업에 대해 고안정성 중소기업으로 정의한 후, C5.0 기법을 적용하여 모형의 판별력을 검증하였다. 분석결과 소항목 수준에서는 업종과 업력에 따라 중요도 간 차이가 있지만, 중항목 수준에서는 기술개발역량이 고안정성 중소기업을 판별하는 중요변수로 도출되었으며, 기업의 업력에 따라 창업 초기에는 자금조달능력(수익창출능력을 고려한 자본구조, 자본비용 및 자금조달 방법의 다양성)이 미래 고안정성 중소기업 여부를 결정하는 중요변수이지만, 업력이 증가함에 따라 지속적인 성과를 가능하게 하는 기술개발 인프라가 재무안정성에 영향을 미치는 중요 변수로 변화한다는 결론을 도출하였다. 업종과 업력에 따른 모형의 분류 정확도는 71~91% 수준이며, 기술력 평가항목을 이용하여 고안정성 중소기업을 판별할 수 있다는 가능성을 확인하였다.
본 논문에서는 자기회귀 신경망 모형과 지수평활법을 결합(NNARX+ETS 모형)하고 그 성능을 평가한다. 제안된 결합 모형은 시계열 자료를 예측하기 위하여 NNARX 모형의 외생변수로서 ETS 모형의 구성 성분을 활용한다. 이 모형의 주요 아이디어는, 신경망 모형이 원시계열 자료의 과거 시차만을 고려하는 것을 한계를 넘어서서 전통적 시계열 예측 방법인 지수평활법에 의해서 추출된 정제된 시계열 구성 성분까지도 추가로 신경망 모형의 입력값으로 사용하는 것이다. 예측 성능 평가는 2가지 실제 시계열 자료를 사용하였으며 제안된 모형을 NNAR 모형 및 전통적 시계열 분석 방법인 ETS와 ARIMA 모형과 비교하였다.
최근 정보시스템에 대한 품질평가가 사용자만족이라는 개념을 중심으로 이루어져 왔다. 그러나 그것은 단기적인 관점에서의 평가모델로서 장기적인 관점에서의 종합적인 품질평가가 필요하다. 기술적 측면과 인간적 측면의 성공요인을 모두 포함하여 평가차원을 분류하고, 사용자만족에서 희생을 함께 고려하는 사용자가치가지 확장하는 종합적 품질평가모형을 제시하고 국내기업을 대상으로 실증분석해 보고자 한다.
본 연구는 CIPP모형을 활용하여 항공서비스교육의 성과를 평가하고자 한다. CIPP모형의 상황평가(Context), 투입평가(Input), 과정평가(Process), 산출평가(Product)를 중심으로 요인을 도출하고 항공서비스교육의 만족도와 재추천에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 그 결과 만족도에는 상황평가(C)의 교육목표, 과정평가(P)의 상호작용, 프로그램관리, 산출평가(P)의 직무성과 요인이 긍정적인 영향을 미쳤으며, 투입평가(I)의 인적자원은 부정적인 영향을 주었다. 또한 서비스교육의 재추천에는 상황평가(C)의 교육목표, 과정평가(P)의 상호작용, 교육지원, 산출평가(P)의 직무성과 요인이 긍정적인 요인으로 작용하였으며, 상황평가(C)의 요구진단은 부정적인 요인으로 영향을 미쳤다. 따라서 항공서비스교육의 만족도를 높이기 위해서는 인적자원이 아니라 교육의 목표, 상호작용, 프로그램관리, 성과를 높여야 하며, 서비스교육의 재추천을 위해서는 항공사의 요구진단보다는 교육목표, 상호작용, 교육지원, 직무성과를 높일 필요가 있음을 시사한다.
역학적 상세화기법은 물리적 기반의 지역기후모형(RCM)을 이용하여 고해상도 기후자료를 생산하는 유용한 기법이며, 전세계적으로 지역 기후시나리오를 생산하고, 적용 및 평가하는 연구가 널리 진행되고 있다. 역학적 상세화기법 적용 시 지역기후모형의 공간해상도를 향상시키면 지형효과를 더욱 상세하게 반영할 수 있어 고해상도의 기후모의자료를 생산할 수 있지만, 이를 위해 더 많은 시간과 비용이 요구된다. 또한, 공간해상도 향상이 기후모의 결과의 정확도 향상을 보장하지 않기 때문에 역학적 상세화를 위한 지역기후모형의 적정 공간해상도 선정이 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 기후모의 자료의 공간해상도가 하천유출량 모의시미치는 영향을 평가하고, 최종적으로는 고해상도 기후시나리오가 하천유출량 모의에 필요한지 여부를 규명하고자 한다. 이를 위해 관측 기후자료와 Weather and Research Forecasting (WRF)모형으로 상세화된 5km (WRF05)와 20km (WRF20) 공간해상도의 기후모의자료를 활용하였으며, 하천유출량 산정을 위해 준분포형 수문모형인 Soil and Water Assessment Tool (SWAT)을 이용하였다. 본 연구의 대상유역은 한강유역 내 충주댐, 소양강댐, 팔당댐 유역들에 대해 평가를 수행하였다. 유역평균강수량을 평가한 결과, 3개 댐 유역의 연평균 강수량 및 여름철 강수량은 WRF20이 관측자료와 WRF05에 비해 높게 산정되었다. 하지만, WRF20은 일강수량이 1~40mm인 발생횟수가 상대적으로 많이 산정되었으며, 극치강수량의 강도와 빈도는 WRF20이 관측자료와 WRF05에 비해 과소 산정되는 것으로 나타났다. 관측자료, WRF05와 WRF20을 입력자료로 활용하여 SWAT모형으로 생산된 일 하천유출량 자료를 토대로 유황곡선을 도시하였다. 유황곡선의 5~90% 구간에서는 WRF05와 WRF20의 결과는 큰 차이가 나진 않았으나, 고유량과 저유량 구간에서는 WRF05가 WRF20에 비해 관측자료에 근접하게 모의하는 것을 확인하였다. 이는 20km에서 5km로 공간해상도가 높아짐에 따라 극치 홍수량 및 갈수량을 더욱 현실적으로 모사할 수 있는 것을 의미한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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