건축개발사업은 목적물을 완성시킴으로써 이윤을 창출하는 사업이고, 프로젝트의 성공을 좌우하는 것은 프로젝트 초기에 사업타당성을 정확히 분석하고 예측하는 것에 달려있다. 사업타당성 분실은 본질적으로 현재시점에서 미래예측이라는 불확실성을 내포하고 있으므로 불확실한 상황 하에서 의사결정을 할 수밖에 없다. 이러한 불확실성 하에서의 의사결정방법은 통계학의 확률이론에 기초하고 있지만, 지금까지 사업 타당성 분석은 확률론적 결정방법에 의한 타당성 분석이 아니라 결정론적 방법에 의한 타당성분석을 적용하여 왔다. 따라서 본 연구에서는 초기 사업 타당성 분석 시 프로젝트의 성공을 위해 확률론적 방법에 의한 의사결정을 함으로써, 의사결정 자에게 좀 더 정확하고 신뢰성 있는 자료를 제공할 수 있는 시뮬레이션을 이용한 확률론적 분석방법을 제시한다. 본 연구 결과 확률론적 시뮬레이션 기 법은 건축개발사업의 재무적 타당성 분석 기법으로 적합하다. 중요한 사업 또는 신중한 의사결정시 이 방법을 활용함으로서 정확성과 신뢰성에 근거하여 효율적인 판단이 가능해 질 것이므로 그 활용성이 기대된다.
세계 각국은 한정된 예산이지만, 우선순위, 선택과 집중을 통하여 원하는 미래를 만들어 나갈 수 있도록 기술예측방법론을 발전시키고 있다. 국방과학기술예측이 시작된 지도 20여년이 되었다. 그러나 공급자위주의 기술예측을 하고 있어 고객의 입장에 볼 때, 효용성이 미흡한 실태이다. 따라서 영국에서 시작된 기술전망(technology foresight) 방법론을 적용하여 고객이 원하는 기술수요를 찾아서 기술을 공급할 수 있도록 해야만 한다. 이것이 진정한 국방과학기술예측의 가치로서 주변국보다 작고 약한 우리나라의 미래와 번영을 지켜줄 수 있기 때문이다. 이를 위한 국방과학기술예측발전을 위한 8가지 발전방향을 제시하였다.
4 세대 모바일폰은 카메라, MP3, 블루투스, DMB, 전자수첩, PC, 웹브라우징의 복합 기능을 가진 제품으로 진화하고 있으며, 이를 위한 사용자의 요구와 경험디자인의 요소를 탐색하고 분석하는 것이 요구된다. 하지만 기존의 사용자 요구의 조사와 경험디자인은 많은 비용과 시간을 투입하고도 기존 요구의 재확인에 머물거나, 제한적이고 예측 가능한 결과만을 도출하는 문제점을 가지고 있어 창의적 디자인 아이디어 도출에는 한계를 가지고 있다. 이는 사용자의 선정과 분석의 방법이 마케팅 중심의 통계적 방법에 기초하고 있으며, 사용자의 선정에 분석의 결과가 좌우되기 때문이다. 본 연구는 창의적 경험디자인의 방법으로서 1% 이미지 추출의 작업과 국내외 커뮤니티 사이트를 중심으로 한 디지털 포켓리서치의 방법을 활용하였나 2차 사용자 조사는 '1% UX 리서치'로 명명한 극단적 사용자 분석의 방법을 개발하고 적용하였으며, 주요 디자인 요구와 암시점은 K-J 매트릭스를 통하여 체계화하였다. 디지털포켓리서치와 1% 사용자의 리서치의 방법론은 근 미래의 사용자 예측과 풍부한 경험디자인의 아이디어를 발상할 수 있다는 측면에서 기존의 방법론 보다 비용과 시간 측면에서 효율적으로 활용할 수 있었다.
기술예측은 전략적 연구개발 분야 및 미래 유망기술도출을 위해 장기적인 과학, 기술, 경제, 사회현상을 조사하기 위한 과정이다. 본 연구에서는 미래 기술예측의 효과적 추진을 위해, 새로운 연구방법론으로 인간사회에서의 공간과 행위, 사람의 육감을 기준으로 기술을 분류하는 FSS(Future Six Senses) 프레임 워크를 체계적으로 적용하였다. 또한 미래 기술의 수용성과 예측성, 참신성을 높이기 위해, 새로운 형태인 인간의 6감각을 기반으로 한 정보통신(ICT)분야 미래 메가트랜드 분석, 미래기술 발굴 및 선정, 미래시나리오 작성 프로세스를 통해 미래사회 주요 이슈 및 수요기반의 제품 및 서비스를 도출하였다.
유비쿼터스 컴퓨팅이 가져올 변화는 종합적인 환경의 변화로서 이러한 변화는 사람들의 삶의 모습을 어떻게 바꿔 놓을 것이며 이때 사람들이 필요로 하는 것은 무엇인지를 이해하여 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에 적절한 서비스를 개발하는 일이 이루어져야 한다. 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 디자인은 사람들의 생활(life)을 디자인하는 개념으로, 미래의 생활에 대한 예측을 효과적으로 할 수 있는 시나리오를 개발하는 것은, 디자인 컨셉(concept)을 효과적으로 개발할 수 있는 기반을 만드는 것이라 할 수 있다. 하지만 기술의 발전 경향과 그를 통해 미래를 예측하고 적절한 서비스 시나리오를 개발하는 과정 사이에는 명확한 방법론의 부족으로 간극이 존재한다. 대부분의 현재 개발된 시나리오들은 서비스가 제공될 환경의 복잡, 다차원적인 측면들을 정확하게 파악한 서비스를 제시하고 있지 못하다. 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 하에서의 서비스는 사용자의 컨텍스트(context: 정황, 배경, 환경)를 파악하고 그에 맞춰 필요한 정보를 가장 적절한 방법으로 제공하는 형태여야 한다. 이를 위해서는 사용자가 언제, 어디서, 어떠한 형태의 서비스를 필요로 할 것인지 서비스 개발의 관점에서 사용자의 생활과 환경을 명확히 파악하는 일이 필요하다. 그리고 이를 바탕으로 미래의 UC(Ubiquitous Computing) 서비스를 제안할 수 있는 방법이 필요하다. 본 연구는 이를 위해 미래의 가정을 중심으로 서비스 개발의 관점에서 가정에서의 사용자 컨텍스트를 분석하고 이를 기반으로 서비스를 제안하기 위한 UC 서비스 시나리오를 개발하는 방법론에 대한 연구를 진행하였다. 본 연구를 통한 방법론의 적용으로 가정에서의 사용자 컨텍스트를 체계적으로 살피고 서비스 개발에 보다 효과적으로 활용될 수 있게 분석할 수 있었으며, 다양한 사용자 컨텍스트에 미래의 생활상을 충분히 반영한 UC서비스 시나리오의 개발이 원활히 진행될 수 있었다.
전력시스템에 수요관리나 효율향상프로그램 또는 분산형 전원을 도입하는 경우 전력회사의 측면에서는 수입의 감소와 함께 각종 비용에 대한 절감효과가 동시에 발생을 하며, 이러한 비용절감효과를 회피비용으로 정의하고 있는데 이러한 회피비용 중 최대수요의 감소로 인하여 송배전설비의 투자시점이나 투자비용이 변화하게 되어 발생되는 회피비용을 송배전설비회피비용이라고 정의한다. 지금까지 한계비용이나 현재가치법을 이용한 방법론들이 개발되었으나, 최대수요 예측이나 수요 감소효과의 예측 값에 대한 불확실성을 고려한 방법은 없었다. 이에 논문에서는 미래예측값에 대한 불확실성을 고려할 수 있는 One-Year Deferral방법론을 제안하고 이에 대한 사례분석을 시행하였다.
수자원관리에 있어서 미래시구간에 대한 유량예측은 수자원시스템운영자에게 있어서 의사결정에 결정적인 영향을 미치는 가장 중요한 요소 중의 하나이다. 효율적 물배분이나 발전 등의 이수활동을 위해서 최소 월단위 이상의 장기유량예측이 필요하며, 이를 위해서는 강우예측이 선행되어야 하는데, 본 연구에서는 통합 실시간 물관리 운영시스템을 위한 중장기 유량예측을 목표로 방법론을 제시하고자 한다. 중장기 유량예측을 수행하는 대표적인 방법 중의 하나는 앙상블 유량예측(ESP; Ensemble Streamflow Prediction) 기법이다. ESP란 현재의 유역상태를 초기조건으로 사용하고 과거의 온도나 강수 등의 시계열앙상블을 모형입력으로 이용해서 강우-유출모형을 통하여 유출량을 예측하는 기법이다. ESP는 결국 현재의 유역상태와 유역에서의 과거강우관측기록, 미래강우예측에 대한 정보를 조합하여 그에 따른 유출앙상블을 생산해 내게 된다. 유출앙상블은 각 앙상블 트레이스가 갖게 되는 가중치에 따라 확률분포를 달리 갖게 되고 경우에 따라서는 유량으로부터 2차적으로 유도되는 변수들의 확률분포로 전이되기도 한다. 기존의 ESP 이론은 미국 NWS의 범주형 확률예보를 근간으로 하고 있어, 이를 국내 환경에 그대로 적용시키기에 어려움이 있어 왔다. 따라서 본 연구에서는 국내 기상청의 월간 강수전망을 이용하고, 이러한 정보의 특성에 맞는 ESP기법을 제시하였다. 더 나아가 중장기 수자원운영을 위한 일단위 월강수시나리오 구성을 위해서 수치예보와 월강수전망을 조합하여 ESP를 사용하는 기법을 제시하였다.
산업경기예측을 위한 의사결정지원시스템은 예측관련 정보의 지식표현뿐 아니라 예측 프로세스를 공식화하는 것이 중요하다. 본 연구는 예측 정보들과 함께 예측 프로세스를 체계적으로 구축하기 위해 예측 온톨로지 개발을 위한 방법론을 제시한다. 예측 정보들에 대한 지식표현을 위해서 의미적 지식기반인 온톨로지를 구축하고, 예측 프로세스의 절차적 표현을 위해서는 프로세스 구성요소에 기반한 온톨로지 개발방법을 제안하여 예측 프로세스를 체계적으로 표현한다. 이를 국내의 대표적인 산업이며 경기변동이 심한 반도체 산업에 적용하여 경기예측에 대한 온톨로지를 구축한다. 완성된 온톨로지는, 실제로 예측을 계획하고 구축하고 표현하기 위한, 미래 의사결정지원시스템을 설계하기 위한 주요 구성요인으로 제공될 수 있을 것이다.
시계열자료를 분석하는데 있어 중요한 목적 중에 하나가 미래값에 대한 예측이다. 일반적으로 자기회귀이동평균모형에서는 백색잡음이 정규분포를 따른다는 가정 하에서 모수의 추론과 예측 및 예측구간의 추정이 이루어지고 있다. 그러나 자료가 이러한 가정을 만족하지 않는 경우, 자료를 가정에 맞게 변환시킨 후 분석하는 방법을 생각해 볼 수 있다. 이 논문에서는 변환된 자료를 분석하여 얻은 결과를 이용하여 본래의 척도에서의 미래값에 대한 예측구간을 추정하는 문제에 대해 알아본다. 제안하는 방법에서는 먼저 적절한 변환을 이용하여 자료를 정규가정을 만족하도록 변환시키고 변환된 자료를 이용하여 미래값에 대한 예측구간을 추정한 후, 역변환을 이용하여 예측구간을 추정한다. 이 논문에서는 시계열분석에서 모델링이 상대적으로 어려운 왜도의 문제를 해결하기 위해 Yeo-Johnson 변환을 중심으로 한 방법론을 소개한다. 모의실험 결과 제안된 방법에 의한 단측예측구간의 포함확률이 변환을 사용하지 않은 구간보다 명목수준에 가까운 것을 확인하였다.
해수면 상승의 예측에 대한 근본적인 불확실성은 전 지구적 해수면 상승에 대한 가속도와 상대적으로 해수면에 영향을 미치는 지역적인 요소와 연관되어 있다. 최근, 기후 모형을 포함하는 다양한 모형의 결과와 빙하 관측자료, 그리고 이들의 해수면에 대한 기여도는 해수면 상승이 가속화될 것이라는 사실을 나타내지만, 아직 조수 관측과 위성 자료들은 이와 관련된 근거를 발견하지 못하고 있다. 본 논문에서는 연안도시 계획 설계자들이 이러한 해수면 상승의 불확실성을 고려할 수 있도록 미래 해수면 상승의 확률론적 산정을 제공하기 위해 최근 해수면 상승 가속과 그 상승률에 대해 선택된 분포와 관측 해수면 자료의 합성을 제시한다. 결과는 프로젝트 취약성을 평가하기 위한 위험도 기반 관리체계의 기준으로서 사용 될 수 있다. 또한, 기후 영향에 의한 해수면의 동역학적 지질물리학의 이해도를 증진시킴으로써, 분포의 선택과 정확성, 그리고 해수면 상승 예측이 개선될 것이라고 기대 된다. 본 연구에서 제시된 방법론은 사례연구로 부산에 적용되어 설명되어 진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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