본 연구는 Fuzzy-AHP를 이용하여 한 중 카페리 피견인 트레일러 상호주행 시 장애요인의 가중치 분석을 연구의 목적으로 하였다. 이를 위해 본 연구에서는 문헌연구를 통해 1차적으로 요인을 선정한 후, 현 카페리업체에 종사 중인 화물 전문가집단과의 Indepth-Interview를 수행하여 요인을 최종 선정하였다. 선정된 상위 장애 요인은 불안정적 서비스 제공, 제한적 정책 지원, 추가 비용 발생이며, 이중 불안정적 서비스 제공이 가장 큰 장애요인으로 분석되었다. 선정된 측정변수 11가지 항목은 화물 장치장 공급 부족, 트레일러 보험 및 관리 문제, 특수장비 부족, 전문화된 인력부족, 투입 서비스 항로의 제한, 마케팅 홍보 전략의 부족, 수속 비용 증가 등이며, 이중 불균형 화물 집화에 따른 장비 회송 비용 증가가 가장 큰 장애 요인으로 분석되었으며, 서비스 항로의 제한, 특수장비 부족, 수속의 지연 및 추가 절차 발생이 그 뒤를 이었다.
표본조사에서 무응답의 적절한 처리는 추정의 정확성을 향상한다. 결측 메카니즘이 MCAR (missing completely at random) 또는 MAR (missing at random)인 경우에서는 이를 적절히 처리할 수 있는 다양한 방법이 연구되었다. 무응답이 발생하였을 때 사용하는 평균 추정량으로 흔히 성향점수보정 추정량이 사용되며 MAR 또는 MCAR 무응답인 경우, 알려진 표본 가중치와 타당한 방법으로 추정된 응답확률을 사용할 수 있으므로 성향점수보정 추정량은 불편추정량이 된다. 그러나 관심변수 값에 영향을 받는 무응답인 MNAR (missing not at random) 무응답에서는 정확한 응답확률을 구하는 것이 어려워 성향점수보정 추정량에 편향이 발생할 수 있다. Chung과 Shin (2017, 2022)은 무정보적 표본설계에서 MNAR 무응답이 발생하였을 때 평균 추정의 정확성을 향상하는 방법으로 단일 사후층화 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 정보적 표본설계를 사용하고, MNAR 무응답이 발생한 경우에서 나이브 성향점수보정 추정량의 정확성 향상을 위한 이중 사후층화 방법을 제안하였다. 또한, 모의실험을 통해 제안된 방법의 우수성을 확인하였다.
본 논문에서는 particle swarm optimization (PSO)을 사용하여 가장 낮은 SLL같을 갖거나 가장 좁은 빔폭을 가지는 비균일 급전, 비균등 간격의 선형 어레이를 설계하였다. 어레이 소자의 급전 크기와 급전 소자간의 간격을 조절하기 위해 변수로 지정하였다. 두 가지 변수를 동시에 무작위로 조절하여 빔패턴을 최적화하였다. 빔패턴의 널 포인트를 기준으로 나누어 각각의 사이드로브에 가중치를 부여함으로써 적합도 함수의 성능을 향상시켰고, 이를 이용하여 최적의 빔패턴을 얻을 수 있었다. 이 때, 가중치 값과 빔패턴을 나누는 각은 여러 번의 시도를 통해 얻을 수 있었다. SLL 뿐만 아니라 빔폭까지 고려하기 위해 fitness function에 추가적인 항목 ${\beta}{\times}BW$을 첨가하였다. 이로써, 가장 낮은 SLL값을 갖거나 가장 좁은 빔폭을 갖는 빔패턴을 갖는 어레이를 설계하였다. 10개의 어레이 소자를 이용하여 최적화 하였을 때, 전자는 -43dB의 SLL값과 $32.2^{\circ}$의 빔폭을 가졌고, 후자는 -26dB의 SLL값과 $24.2^{\circ}$의 빔폭을 가졌다.
호우 예측 정확도의 향상에도 불구하고 호우재해로 인한 사회경제적 비용이 지속적으로 증가하고 있는 것은 기상이 미치는 영향에 대한 이해의 부족 때문이다. 본 연구에서는 WMO에서 제시한 영향예보 핵심개념인 재해, 취약성, 노출 개념을 활용하여 지역별 호우잠재영향을 평가하고 호우발생과 연계하여 호우재해의 위험도를 분석하였다. 노출과 취약성 변수로 호우잠재영향을 구성하였고, 호우재해지수는 호우특보 기준에 따라 선정한 3개의 변수를 선정하여 산정하였다. 호우잠재영향 지수의 가중치는 주성분분석을 이용하여 산정하였으며, 호우재해지수는 동일한 가중치를 부여하여 산정하였다. 호우잠재영향지수와 실제 호우피해액과의 상관분석 결과 높은 상관관계가 증명되어 호우잠재영향지수는 실제의 피해양상을 적절히 반영하고 있음을 확인할 수 있었다. 호우재해위험도는 호우잠재영향지수와 호우재해지수로 구성된 위험도 매트릭스를 이용하여 산정하였다. 본 연구는 시공간적으로 변화하는 호우예특보를 위한 호우영향분석 연구의 토대를 제공하고 지역별 호우방재대책을 수립하는데 유용한 자료로 활용될 수 있을 것이다.
본 연구는 인터넷 자원자 패널에 의한 사회조사 사례를 보고하면서 조사 자원자의 사회심리적 특성을 규명하고 패널표본의 편향성을 제거하기 위한 성향조정 가중법(propensity adjustment weighting)의 효용에 대한 정량적 평가 결과를 제시한다. 광역시 도, 지역크기(동 읍면), 성별, 연령대, 교육정도, 소비생활 만족도, 소득분배 견해, 일반신문 보기, 인터넷신문 보기 등 9개 요인을 조정 기준변수로 사용하여, 2009년 통계청 온라인 사회조사 자료(응답자 수 2,903명)를 같은 해에 지역추출 면대면(face-to-face, FTF)으로 실시된 통계청 사회조사 자료(응답자 수 37,049명)에 맞도록 성향조정 가중치를 적용하였다. 그 결과 106개 평가 문항 가운데 80% 정도의 문항에서 광역시 도, 동 읍면, 성별, 연령대 등 기본 인구지리적 변수에 의한 기본가중치 보정에 비하여 향상된 추정치를 제공하는 것으로 평가되었다. 이는 성향조정에 일부 한계가 있기는 하지만 자원자 패널에 의한 인터넷 조사를 향후 사회조사에서 활용해 볼 가치가 있음을 의미한다. 본 연구에서 준거조사(reference survey)로 쓰인 2009년 통계청 면대면 사회조사는 표본크기가 크고 일반적인 사회심리적 태도 문항과 인터넷 관련 행태 문항을 포함하므로 각종 인터넷 조사에서 준거자료로서의 활용가치가 충분히 있다.
기후변화가 산업단지에 미치는 영향은 지자체에까지 확산될 수 있으며 물리적, 경제적인 영향이 미쳐지므로 어떠한 물리적, 경제적 변수에 의해 산업단지의 피해가 초래되는지 규명될 필요가 있다. 따라서 본 연구는 국가 산업단지를 대상으로 산업단지 및 입지 시군구의 물리적, 경제적 특성을 기반으로 한 기후변화 취약성 평가를 수행하고 산업단지 입지에 영향을 미치는 시간, 공간별 극한기후를 규명하고자 하였다. 산업단지의 극한기후에 의한 취약성은 IPCC에서 제안한 상향식 취약성 평가 방법을 따라 분석되었으며 전력요구도, 위험지역유무 등 단지의 물리적 입지조건과 입지 지자체의 기반시설 현황, 지자체와 산업단지의 경제적 특성 등이 평가 기준으로 연구되었다. 기후노출, 민감도, 적응 능력의 항목별 가중치와 항목내 변수들의 가중치 분석에 AHP가 적용되었다. 본 연구는 홍수, 가뭄, 혹서, 혹한, 해수면상승에 대해 취약 입지 시군구를 밝혔고 홍수와 가뭄, 혹서와 혹한별로 대비되는 취약성 결과가 나옴을 고찰하였다. 또한, 각 극한기후별로 적응능력 함양이 시급한 시군구를 밝혀 지자체 차원의 노력이 필요한 시군구를 규명하였다. 서울시 금천구는 산업단지 입지에 가장 취약한 지역으로 나타났으며 홍수, 혹한에서 높은 취약성을 보임이 분석되었다. 한편, 극한기후의 발생에도 불구하고 전반적으로 낮은 취약성을 보인 산업단지 입지 지자체는 광주광역시, 전라북도 익산, 제주시 등으로 분석되었다. 따라서 본 연구는 산업단지의 업종에 따라 적합하지 않은 입지 지역을 규명하였으며 향후 산업단지 입지의 잠재 기후변화 영향을 고려한 의사결정을 지원할 수 있다.
본 논문에서는 MPEG-7 시각 정보 기술자인 Dominant Color와 Contour Shape 기술자에 대한 새로운 인덱싱 알고리즘을 제안한다. Dominant Color 기술자에서 사용되는 비교 연산 식은 가우스 혼합 모델에 기초하고 있기 때문에 기술자의 각 속성들을 하나의 칼라 히스토그램 형태로 변형시켜서 인덱스로 사용한다. Contour Shape 기술자는 두 단계 형태의 알고리즘을 사용하는데, 첫 번째 단계에서는 글로벌 변수인 Eccentricity와 Circularity를 사용한 대략적인 비교를 통해서 비슷하지 않은 이미지 오브젝트를 배제시키고 두 번째 단계에서 남겨진 오브젝트들과 질의 오브젝트들간의 Peak 변수를 사용한 비교 연산을 통해 인덱싱을 수행한다. 또한 본 논문은 효율적인 멀티미디어 데이타 검색을 위해서 두 가지의 MPEG-7 시각 정보 기술자 결합 알고리즘을 제안한다. 첫 번째 결합 알고리즘은 가중치를 확률로 변환해서 반영하는 것이고 두 번째는 가중치를 각 비교 연산 결과값의 중요도로 간주하는 방법이다. 실험을 통해서 결과를 분석해 보면 근사화를 통한 인덱스 생성으로 100%의 정확도를 유지 할 수는 없지만 논문에서 제안된 각 기술자의 인덱싱 알고리즘과 기술자들의 결합 알고리즘은 기본 검색 알고리즘과 비교했을 때 매우 빠른 속도 향상을 보여주었다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 MPEG-7을 사용하는 검색 시스템의 데이타베이스 구축에 효율적으로 사용될 수 있다.
본 연구는 주택단지계획에서 친환경적인 요소의 효율성분석에 관한 실증적 연구의 부족함을 인지하고 전국 시도별 주택단지를 대상으로 녹색건축설계요소와 정책의 투입에 따른 온실가스 저감량 산출의 효율성을 분석하여, 온실가스 배출 저감을 위한 주택단지의 설계요소 및 정책의 활성화 방안을 제시하고자 한다. 또한 지금까지 조직의 성과를 평가하는데 효과적인 기법으로 인정받고 있는 DEA의 모형을 전국 지역별 친환경주택단지 계획요소와 제도에 적용해 보았다. 연구의 결과, 16개의 지역별 친환경주택단지 CCR 효율성이 1인 지역은 5개로 서울특별시, 인천광역시, 울산광역시, 충청남도, 경상남도였고 나머지 11개의 지역은 비효율적인 것으로 분석되었다. 또한 각각의 비효율적 지역은 효율성 점수에 따라서 준거집단과의 비교를 통해 각 변수별로 달성해야 하는 비율, 측정량이 다르게 도출되었기 때문에 지역별 특성을 드러내어주고 있다. 둘째로, 건축적, 물리적 요인뿐만 아니라 제도적, 외부 환경적 요인 또한 친환경 건축의 온실가스 배출에 영향을 미치고 있으며, 가중치 점수 또한 높게 나왔다. 하지만 그 가중치 수치가 주택품질우수단지 비율에는 미치지 못하는 변수들이 다소 있었기 때문에 아직은 개별 건축물 위주의 평가가 중요하게 여겨진다고 할 수 있다. 따라서 향후 건축물 외에도 운영제도와 외부 환경적 요소에도 많은 관심을 기울여야 할 것을 시사해준다.
최근 급속도로 성장하는 도시에는 많은 인구와 시설물들이 증가하고 집중이 심화함에 따라 재해와 재난에 취약함을 나타낸다. 특히, 화재는 우리나라의 도시 내에서 교통사고와 더불어 가장 많이 발생하는 재해 중 하나로 많은 인명 및 재산피해를 준다. 따라서 본 연구에서는 화재 발생에 대한 영향요인을 분석하기 위해 진주시를 대상으로 2007년부터 2017년까지 10년간 화재데이터를 취득하였다. 먼저 공간 자기 상관성 분석을 시행하여 진주시 화재 발생의 공간 분포 패턴을 파악한 후, 상관관계 및 다중 회귀 분석을 통해 인문 사회 요인과 물리적 요인 간의 공간적 종속성 및 비정상성을 확인하였고 이를 토대로 화재 발생 위치와 각 요인별 위치를 고려하여 공간 가중치를 활용한 OLS 회귀 분석을 실시하였다. 그 결과로 첫째, 진주시 화재 발생의 LISA분석 결과 화재 발생 빈도가 높은 용도지역은 중심상업지역, 공업지역, 주거지역 순으로 나타났다. 둘째, 인구 사회적 변수 및 물리적 변수를 통합하여 다중회귀분석의 최종 모형으로 도출된 요인들을 중심으로 공간가중치를 적용하여 OLS회귀모형을 분석한 결과 제2종 근린생활시설이 화재 발생과 가장 높은 상관성을 보였으며 다음으로 단독주택, 판매시설, 제1종 근린생활시설, 가구수의 순으로 상관성이 있는 것으로 분석되었다. 이러한 연구 결과를 통해 도시 지역의 시설물별 화재 발생 요인을 분석하고 화재 안전대책을 수립하는데 유용한 자료로 활용될 것으로 예상된다.
머신러닝 기법을 활용한 분석에서 훈련 데이터의 샘플링 전략은 예측 정확도 뿐 만 아니라 일반화 능력에도 많은 영향을 미친다. 특히, 산사태 취약성 분석의 경우, 산사태 발생부에 대한 정보에 비해 산사태 미발생부에 대한 정보가 과도하게 많은 데이터 불균형 현상이 발생하며, 이에 따라 분석 모델의 훈련 데이터 설계 시 데이터 샘플링 과정이 필수적이다. 그러나 기존의 연구들은 대부분 산사태 미발생부 선택 시 발생부 데이터와 1:1의 비율을 갖도록 무작위로 선택하는 방법을 적용하였을 뿐, 특정한 선택 기준에 따라 분석을 수행하지 않았다. 따라서 본 연구에서는 훈련 데이터의 샘플링 전략이 모델의 예측 성능에 미치는 결과를 확인하기 위하여 산사태 발생부와 미발생부의 샘플링 전략기준에 따라 서로 다른 6개의 시나리오를 만들어 Random Forest 모델의 훈련에 사용하였다. 또한 Random Forest의 결과 중 하나인 변수 중요도를 각 산사태 유발인자들에 가중치로 곱하여 줌으로써 산사태 취약지수 값을 산정하였으며, 취약지수 값을 이용해 산사태 취약성도를 제작하고 각 결과 지도의 정확도를 비교 분석하였다. 분석 결과, 훈련데이터의 샘플링 방법에 상관없이 두 지역의 산사태 취약성 분석 결과는 모두 70~80%의 정확도를 보였다. 이를 통해 Random Forest 기법의 산사태 취약성 분석기법으로서의 적용 가능성을 확인하였으며, Random Forest 모델이 제공하는 입력변수의 중요도를 산사태 유발인자 가중치로 활용할 수 있음을 확인하였다. 또한 훈련 시나리오 간의 정확도를 비교한 결과, 특정한 기준에 의해 훈련 데이터를 설계하는 것이 기존의 랜덤 선택 방법보다 높은 예측 정확도를 기대할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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