• Title/Summary/Keyword: 문제설정

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Improvement plan for the Sediment discharge survey (지표부유사 선정을 통한 유사량 조사 개선방안)

  • Lee, Dae Wung;Lee, Jung Hoon;Choi, Da Ye;Lee, Chung Dea;Lee, Sin Jae
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.426-426
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    • 2022
  • 하천에서 유사량은 침식(Erosion), 유송(Transport), 퇴적(Deposition)의 3단계 과정으로 진행되며 이 과정에서 다양한 유사 문제가 수반되고 있다. 특히, 하상변동의 예측, 하천계획 수립 등 수자원 개발을 위해 유사량 조사는 반드시 필요하다. 따라서 국외에서는 오래전부터 하천 유사이송과정에 대한 이론적인 개념을 정립하고 양질의 유사량 자료를 위해 연구해 오고 있다. 국내에서는 대표적으로 한국수자원조사기술원에서 유사량조사 업무를 수행하고 있으며 국가유사량관측망 중 매년 약 20개소~30개소의 지점을 대상으로 신뢰성 있는 자료를 만들기 위해 지속적으로 연구하고 있다. 유사량 조사의 항목 중 부유사 채취를 위한 측선수는 하천 폭(ISO 기준)에 따라 5개~7개의 측선에서 부유사를 채취하고 있으며, 강우가 활발한 홍수기 전, 후로 단면측량 및 하상토 자료를 통해 총유사량을 산정하고 있다. 본 연구의 분석방법으로는 이신재(2021)가 제안한 방법을 착안하였고, 측선별 부유사농도와 평균부유사농도의 비교분석 통해 상관계수(R2)가 가장 높은 측선을 선택하여 지표부유사량(Index Suspended Sediment) 산정에 활용하였다. 대상지점으로는 연속 유사량 자료 생산이 가능한 낙동강유역의 함안군(계내리) 관측소와 영산강유역의 구례군(구례교) 관측소를 선정하였다. 먼저, 지표 유사량은 평균부유사농도와 측선별 부유사농도를 비교분석하였으며, 함안군(계내리) 관측소는 5번 측선(R2=0.9869), 구례군(구례교) 관측소는 2번 측선(R2=0.9929)을 통해 지표부유사량을 산정하였다. 그 결과 하천특성에 따라 측정된 부유사량과 지표부유사량의 편차율(함안군(계내리) : 최대 33%, 최소 1%, 구례군(구례교) : 최대 25%, 최소 1%)이 다소 상이한 구간이 발생하였지만 이들의 상관계수(R2)는 각각 0.9922, 0.9947로 매우 높게 산정되었다. 이러한 결과를 통해 제시한 지표 설정은 실제 업무에서 활용 가능할 것으로 판단되며, 추후 과거년도의 하천특성과 수리특성 분석을 통해 해당지점의 대표적인 측선을 선정해 연속적인 지표 유사량 자료 생산이 가능하다면 향후 자동 유사량 채수장치 설치를 통해 안정된 유사량 자료 제공이 가능할 것으로 기대된다.

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Modeling reservoir water balance for generating quasi realtime operation data (준 실시간 저수지 운영자료 생산을 위한 물수지 모형)

  • Noh, Jaekyoung;Lee, Jaenam
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.125-125
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    • 2022
  • 저수지 운영자료는 다목적 댐 경우와 마찬가지로, 유입량, 저수량, 방류량 자료로 구성된다. 여기에 강우량을 포함하여, 실시간으로 관리돼야 한다. 그러나 우리나라 저수지는 저수율 자료만 관리하고 있다. 유입량, 방류량이 없는 것이 아니고 관리를 하지 않는다. 강우량은 전혀 없다. 큰 문제인데, 아직도 그 심각성을 모르고, 대충하면 되는 줄 알고 있다. 가장 기초가 되는 일을 무시하고 물관리를 하고 있는 상황이고, 누구도 그 신뢰성을 믿지 않고 있다. 여기서는 이를 해결하는 방안으로 준 실시간 물수지 모형을 구축하여, 10분 단위, 30분 단위, 1시간 단위로 저수위, 저수량, 유입량, 방류량, 강우량을 연속하여 생산하고 검증하는 체제를 제시한다. 준 실시간의 뜻은 계산에 의하지 않고 유입량을 모의에 의해 적용하고 검증하는 과정이 필요하여, 실시간 보다 하루 이틀 늦게 자료를 생산한다는 의미다. 대상 저수지는 유역 내 강우량 수집이 가능한 유역면적 218.80km2, 유효저수량 3,494만m3, 수혜면적 5,117 ha인 탑정지를 선정했다. 탑정지 방류량은 탑정1(폭 7.5m×높이 1.5m), 탑정2(4m×1.6m), 양수장(3m×1.6m) 수로로 관개용수 공급량과, 9연의 수문(9m×7.5m)으로 홍수기 방류량으로 구성된다. 분석기간은 1월1일부터 1시간 단위로 연속하여 기간은 자유롭게 설정하여 검정하는 체제를 갖추고 검증된 결과를 제시토록 했다. 2021년 9월의 1시간 단위의 탑정지 저수지 물수지 모의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 탑정지 유역의 환경부 관리 장선, 양촌, 연산 관측소의 면적우량은 최대 15.3mm, 총 160.4mm(3,510만m3)였고, ONE 모형에 의해 연속유량을 모의한 결과, 유입량은 최대 35.6m3/s, 총 1,464만m3로 유출률 41.7%였다. 둘째, 탑정1, 탑정2, 양수장 수로의 수위자료에 수위-유량 관계식을 적용해 수로유량을 산정한 결과 합하여 최대 16.8m3/s였고, 총 548만m3였으며, 수문 방류량은 최대 20.0m3/s였고, 총 108만m3였다. 셋째, 저수지 수위는 관측수위는 EL.28.21~29.38m, 평균 EL.28.87m, 모의수위는 EL.28.08~29.62m, 평균 EL.28.80m로 나타났고, R2는 0.910로 만족한 결과를 얻었다. 정리하면 저수지 운영자료가 없는데도, 10분, 1시간 단위로 연속으로 유입량, 저수량을 모의하여 관측저수량과 비교한 결과가 괄목할 신뢰도를 나타냈다. 이를 바탕으로 저수량, 유입량, 방류량, 강우량 등 준 실시간 저수지 운영자료 생산체제를 마련한 것으로 결론을 내렸다.

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A Study on the relationship between family relations of grandparent-grandchildren family adolescent and resilience -centering around the parameters of self esteem, empathy and internal·external locus control - (조손가족 청소년의 가족관계와 적응유연성의 관계 -자아존중감, 공감, 내·외통제감의 매개효과를 중심으로-)

  • Song, Yoo-Mee;Lee, Sun-Ja
    • Korean Journal of Social Welfare Studies
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    • v.42 no.3
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    • pp.329-353
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    • 2011
  • Adolescence is the important period of experiencing primary social relations through family relations. Adolescent of grandparent-grandchildren family who are provided social welfare service, however, causes many psychological and social problems on account of the negative family relationship, so it is needed resilience in order to recover from those circumstances through easing their negative family relations. This study set self esteem, empathy and internal·external locus control as parameters in order to know how negative family relations of grandparent-grandchildren family could influence the resilience of adolescent, then tried to reveal the entire and synthetic causal relationship in paths of them. For this, we analyzed 492 cases of grandparent-grandchildren family adolescent, which had negative family relations. In this process, we used Amos 19.0, analyzed interrelation and path, and examined significance of type and statistical significance in direct-indirect effect between paths. As the analysis result, we proposed that the development of social welfare program and use of it centered on self-esteem, empathy and internal-external control to the family relations of grandparent-grandchildren family adolescents was a practical approaching task of social welfare for them.

Marketing Strategy of Cheo-um-cheo-rum (세계 최초 알칼리수 소주, <처음처럼> - 웰빙 소주를 통한 시장 분할 -)

  • Park, Heungsoo;Kim, Donghoon;Lee, Dong-Jin
    • Asia Marketing Journal
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    • v.9 no.3
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    • pp.209-232
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    • 2007
  • 두산은 2001년에 <산> 소주 제품으로 소주시장에 진입하였지만, 2002년도에 6.7%였던 <산> 소주의 시장 점유율이 2004년도 들어서서 5.4% 로 하락하였고, 선호도 역시 매우 낮은 수준으로 조사되어, 원인분석과 함께 새로운 소주에 대한 개발 필요성이 대두되었다. 당시 두산은 시장 선도 브랜드인 <참이슬>의 충성 고객층은 감소하면서 비호감 고객층이 증가하는 등 소주에 대한 고객의 욕구가 변화하고 있다는 시장조사 결과에서 성공의 기회를 엿볼 수 있었다. 그리고 1인당 알코올 소비량은 감소하였으나 소주의 소비량은 연간 70병으로 일정한 소비를 나타나고 있었기 때문에, 소주시장의 매력도는 아직 충분히 존재한다고 판단하였다. 그리하여 두산이 목표로 삼을 표적시장 선정을 위한 시장조사를 대대적으로 시작하였는데, 소주 음용 조사에서 30~40대의 남성들은 소비량이 감소하는 반면 여성들의 소주 소비량은 전 연령대에 걸쳐 증가하는 것으로 나타났다. 여기에서 두산은 새로운 소주시장에 대한 신제품 개발의 기회를 발견하고, 신제품 개발 프로젝트에 착수하게 되었다. 이를 위해 먼저 소주 트렌드의 변화와 소비자들의 라이프 스타일을 살펴보고, 이를 통해 '웰빙'을 신제품의 주요가치로 결정하게 된다. 이후 시장 세분화 조사를 통해 다량음용자(heavy user)가 많은 품질 중시 시장과 도수 및 숙취 중시 시장에 진입하기로 한다. 그 다음 소주에 대한 소비자들의 불만족 요인이 무엇인지 살펴보고 이를 해결하기 위한 대안들을 탐색한다. 그 결과 '목 넘김이 부드럽고, 몸의 산성화를 중화시키며, 숙취 해소'에 뛰어난 '알칼리수'를 신제품의 주원료로 사용한 <처음처럼>을 개발하게 된다. 소주의 주요 속성별 선호도 조사를 실시한 결과, 모든 속성에서 <처음처럼>이 경쟁사 제품보다 뛰어난 것으로 나타나 두산은 <처음처럼>을 시장에 출시하게 되었다. <처음처럼>은 24~35세를 목표 고객으로 설정하고, 유흥업소가 밀집한 중심상권을 집중적으로 공략하였다. 이를 위해 저가 정책을 실시하여 유통업체의 마진을 높였으며, 다양한 광고, 촉진 전략을 통해서 소비자 인지도를 향상시켰다. 그 결과 수도권 및 전국 지역에서 지속적으로 시장점유율이 증가하였으며, 소비자들에게 <참이슬>과 차별화된 이미지를 구축하게 되었다. <처음처럼>이 성공적으로 시장에 진입할 수 있었던 이유로는 알칼리수 사용, 감성적 브랜드명 채택, 차별화된 마케팅 전략 구사, 그리고 조직원의 강력한 성공 의지 등을 들 수 있다. 소주 시장의 독보적 존재였던 <참이슬>과의 경쟁에서 이루어진 결과라는 점에서 <처음처럼>의 사례는 많은 기업들에게 시사점을 제공할 수 있다. 하지만 현재 '대중성'이나 '친근감'같은 이미지가 <참이슬>에 비해 상대적으로 낮고, <참이슬 fresh>의 출시로 인해 목표 고객인 20대가 이탈되는 문제는 앞으로 <처음처럼>이 극복해야 할 과제이다. 이를 위해 <처음처럼>은 무엇보다 '웰빙 소주'로서의 이미지를 확고히 하기 위한 마케팅 전략을 실행하여야 할 것이다.

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Analyzing TripAdvisor application reviews to enable smart tourism : focusing on topic modeling (스마트 관광 활성화를 위한 트립어드바이저 애플리케이션 리뷰 분석 : 토픽 모델링을 중심으로)

  • YuNa Lee;MuMoungCho Han;SeonYeong Yu;MeeQi Siow;Mijin Noh;YangSok Kim
    • Smart Media Journal
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    • v.12 no.8
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    • pp.9-17
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    • 2023
  • The development of information and communication technology and the improvement of the development and dissemination of smart devices have caused changes in the form of tourism, and the concept of smart tourism has since emerged. In this regard, researches related to smart tourism has been conducted in various fields such as policy implementation and surveys, but there is a lack of research on application reviews. This study collects Trip Advisor application review data in the Google Play Store to identify usage of the application and user satisfaction through Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling. The analysis results in four topics, two of which are positive and the other two are negative. We found that users were satisfied with the application's recommendation system, but were dissatisfied when the filters they set during search were not applied or that reviews were not published after updates of the application. We suggest more categories can be added to the application to provide users with different experiences. In addition, it is expected that user satisfaction can be improved by identifying problems within the application, including the filter function, and checking the application environment and resolving the error occurring during the application usage.

Analyzing Perceptions of Unused Facilities in Rural Areas Using Big Data Techniques - Focusing on the Utilization of Closed Schools as a Youth Start-up Space - (빅데이터 분석 기법을 활용한 농촌지역 유휴공간 인식 분석 - 청년창업 공간으로써 폐교 활용성을 중심으로 -)

  • Jee Yoon Do;Suyeon Kim
    • Journal of Environmental Impact Assessment
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    • v.32 no.6
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    • pp.556-576
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    • 2023
  • This study attempted to find a way to utilize idle spaces in rural areas as a way to respond to rural extinction. Based on the keywords "startup," "youth start-up," and "youth start-up+rural," start-up+rural," the study sought to identify the perception of idle facilities in rural areas through the keywords "Idle facilities" and "closed schools." The study presented basic data for policy direction and plan search by reviewing frequency analysis, major keyword analysis, network analysis, emotional analysis, and domestic and foreign cases. As a result of the analysis, first, it was found that idle facilities and school closures are acting importantly as factors for regional regeneration. Second, in the case of youth startups in rural areas, it was found that not only education on agriculture but also problems for residence should be solved together. Third, in the case of young people, it was confirmed that it was necessary to establish digital utilization for agriculture by actively starting a business using digital. Finally, in order to attract young people and revitalize the region through best practices at home and abroad, policy measures that can serve as various platforms such as culture and education as well as startups should be presented in connection with local residents. These results are significant in that they presented implications for youth start-ups in rural areas by reviewing start-up recognition for the influx of young people as one of the alternatives for the use of idle facilities and regional regeneration, and if additional solutions are presented through field surveys, they can be used to set policy goals that fit the reality.

A study on end-to-end speaker diarization system using single-label classification (단일 레이블 분류를 이용한 종단 간 화자 분할 시스템 성능 향상에 관한 연구)

  • Jaehee Jung;Wooil Kim
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • v.42 no.6
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    • pp.536-543
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    • 2023
  • Speaker diarization, which labels for "who spoken when?" in speech with multiple speakers, has been studied on a deep neural network-based end-to-end method for labeling on speech overlap and optimization of speaker diarization models. Most deep neural network-based end-to-end speaker diarization systems perform multi-label classification problem that predicts the labels of all speakers spoken in each frame of speech. However, the performance of the multi-label-based model varies greatly depending on what the threshold is set to. In this paper, it is studied a speaker diarization system using single-label classification so that speaker diarization can be performed without thresholds. The proposed model estimate labels from the output of the model by converting speaker labels into a single label. To consider speaker label permutations in the training, the proposed model is used a combination of Permutation Invariant Training (PIT) loss and cross-entropy loss. In addition, how to add the residual connection structures to model is studied for effective learning of speaker diarization models with deep structures. The experiment used the Librispech database to generate and use simulated noise data for two speakers. When compared with the proposed method and baseline model using the Diarization Error Rate (DER) performance the proposed method can be labeling without threshold, and it has improved performance by about 20.7 %.

Development of a Deep-Learning Model with Maritime Environment Simulation for Detection of Distress Ships from Drone Images (드론 영상 기반 조난 선박 탐지를 위한 해양 환경 시뮬레이션을 활용한 딥러닝 모델 개발)

  • Jeonghyo Oh;Juhee Lee;Euiik Jeon;Impyeong Lee
    • Korean Journal of Remote Sensing
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    • v.39 no.6_1
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    • pp.1451-1466
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    • 2023
  • In the context of maritime emergencies, the utilization of drones has rapidly increased, with a particular focus on their application in search and rescue operations. Deep learning models utilizing drone images for the rapid detection of distressed vessels and other maritime drift objects are gaining attention. However, effective training of such models necessitates a substantial amount of diverse training data that considers various weather conditions and vessel states. The lack of such data can lead to a degradation in the performance of trained models. This study aims to enhance the performance of deep learning models for distress ship detection by developing a maritime environment simulator to augment the dataset. The simulator allows for the configuration of various weather conditions, vessel states such as sinking or capsizing, and specifications and characteristics of drones and sensors. Training the deep learning model with the dataset generated through simulation resulted in improved detection performance, including accuracy and recall, when compared to models trained solely on actual drone image datasets. In particular, the accuracy of distress ship detection in adverse weather conditions, such as rain or fog, increased by approximately 2-5%, with a significant reduction in the rate of undetected instances. These results demonstrate the practical and effective contribution of the developed simulator in simulating diverse scenarios for model training. Furthermore, the distress ship detection deep learning model based on this approach is expected to be efficiently applied in maritime search and rescue operations.

The Effect of Workplace Flexibility on Employees' Organizational Commitment (직장 유연성이 종업원의 조직몰입에 미치는 영향)

  • Chang, Ouk-jin;Lee, Sang-jik
    • Journal of Venture Innovation
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    • v.6 no.3
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    • pp.185-202
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    • 2023
  • The COVID-19 pandemic catalyzed major changes in our work environment, underscoring the critical role of workplace flexibility. While a wealth of research exists on specific flexible work strategies and schedules, a broader understanding of workplace flexibility has been somewhat overlooked. This study aimed to bridge this gap by examining the correlation between workplace flexibility and organizational commitment. Our sample consisted of 300 employees from foreign businesses in the ICT(information and communications technology) service sector and the manufacturing industry, along with those from the top 50 leading Korean enterprises. We bifurcated workplace flexibility into two distinct categories for this study: quantitative and qualitative. Our results revealed that within the quantitative category, the flexibility of continuity of work and flexible place significantly enhanced organizational commitment. Interestingly, the flexibility of work schedules didn't have a marked impact on commitment levels. On the qualitative side, job autonomy and teamwork emerged as significant drivers of organizational commitment. It's worth noting that qualitative aspects of workplace flexibility had a more pronounced effect on organizational commitment than the quantitative elements. These findings highlight the necessity of approaching workplace flexibility from a comprehensive perspective, embracing both its quantitative and qualitative dimensions. For businesses aiming to maximize the benefits of flexibility, it's essential to cultivate a culture of open communication, champion collaboration, and prioritize job autonomy and teamwork. Establishing a work environment that actively supports feedback-oriented communication stands as a key component in this endeavor.

Performance Improvement Analysis of Building Extraction Deep Learning Model Based on UNet Using Transfer Learning at Different Learning Rates (전이학습을 이용한 UNet 기반 건물 추출 딥러닝 모델의 학습률에 따른 성능 향상 분석)

  • Chul-Soo Ye;Young-Man Ahn;Tae-Woong Baek;Kyung-Tae Kim
    • Korean Journal of Remote Sensing
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    • v.39 no.5_4
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    • pp.1111-1123
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    • 2023
  • In recent times, semantic image segmentation methods using deep learning models have been widely used for monitoring changes in surface attributes using remote sensing imagery. To enhance the performance of various UNet-based deep learning models, including the prominent UNet model, it is imperative to have a sufficiently large training dataset. However, enlarging the training dataset not only escalates the hardware requirements for processing but also significantly increases the time required for training. To address these issues, transfer learning is used as an effective approach, enabling performance improvement of models even in the absence of massive training datasets. In this paper we present three transfer learning models, UNet-ResNet50, UNet-VGG19, and CBAM-DRUNet-VGG19, which are combined with the representative pretrained models of VGG19 model and ResNet50 model. We applied these models to building extraction tasks and analyzed the accuracy improvements resulting from the application of transfer learning. Considering the substantial impact of learning rate on the performance of deep learning models, we also analyzed performance variations of each model based on different learning rate settings. We employed three datasets, namely Kompsat-3A dataset, WHU dataset, and INRIA dataset for evaluating the performance of building extraction results. The average accuracy improvements for the three dataset types, in comparison to the UNet model, were 5.1% for the UNet-ResNet50 model, while both UNet-VGG19 and CBAM-DRUNet-VGG19 models achieved a 7.2% improvement.