• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2016.05a
• /
• pp.87-87
• /
• 2016

가뭄은 장시간에 걸친 강수의 부족으로 발생하는 현상으로 2000년 들어 9번(2000, 2001, 2006, 2008, 2009, 2012, 2013, 2014, 2015)이나 전국적으로 심한 가뭄이 발생하는 상황이며 특히 2014-2015년의 가뭄은 지속기간이 더 길어지면서 그 강도도 더욱 심해질 것으로 전망되고 있다. 가뭄은 복잡한 자연 재해로 시작과 끝이 불명확하고 느리게 발전해 나가며 광역적으로 진행됨에 따라 시 공간적으로 정확한 판단이 어려우며 감지와 감시가 힘듦에 따라 위성영상의 활용성이 높아지고 있는 상황이다. 이에 본 연구에서는 가뭄의 시간적, 공간적인 규모 및 상황을 파악하기 위하여 기상, 위성 식생지수를 활용하여 2014-2015년의 장기 가뭄을 분석하여 위성영상의 활용을 평가하고 가뭄의 진행을 판단하고자 하였다. 가뭄심도를 파악하기 위해서 전국을 대상으로 MODIS DSI(Drought Severity Index)를 이용하여 SPI와의 상관성분석을 실시하였다. 본 연구의 분석결과를 통해 위성영상을 이용한 가뭄분석 연구에 활용 할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2019.05a
• /
• pp.259-259
• /
• 2019

시계열 자료들을 분석하고자 하는 경우 자료가 정상성(stationarity)을 만족하는 경우는 드물다. 특히 계절성을 제거한 자료들에서는 정량화하기 어려운 주기성이 많이 관찰된다. 즉, 어떤 특정지역에서 나타나는 현상이 다른 기상 현상에 영향을 미칠 것은 자명한 일이나 그 관련성이 선형(linearity)일 가능성은 극히 드물다. 따라서 그들 사이의 관련성이 선형성에 근거한 지표들로 정량화되어야 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 다양한 방법이 사용되며 그중에서 웨이블릿 분석을 통해 본 연구를 진행하였다. 웨이블릿 변환(wavelet transforms)은 특수한 함수의 집합으로 구성되어 기존 웨이블릿 신호의 분석을 위해 사용되는 방법이다. 이 변환은 푸리에 변환에서 변형된 방법으로 특정한 기저 함수(base function)를 이용하여 기존의 시계열 자료를 주파수로 바꾸는 변환이다. 웨이블릿 변환에서 기저 함수를 모 웨이블릿이라고 하며 이를 천이, 확대 및 축소 과정을 통해 주파수를 구성한다. 웨이블릿 분석은 모 웨이블릿을 분해하고 재결합하여 시계열 분석을 할 수 있다. 모 웨이블릿 함수에는 Haar, Daubechies, Coiflets, Symlets, Morlet, Mexican Hat, Meyer 등의 여러 가지 종류의 모 웨이블릿 함수가 있으며 모 웨이블릿이 달라지면 결과가 다르게 나타난다. 기존에는 Morlet 웨이블릿을 주로 이용하여 주파수분석에 사용하여 결과를 도출하였다. 그리고 시계열 자료는 크게 백색잡음(White Noise), 장기기억(Long Term Memory), 단기기억(Short Term Memory)으로 나뉜다. 각 시계열 자료의 종류에 따라 임의의 시계열 자료를 산정하여 그에 따른 웨이블릿 분석을 통해 모 웨이블릿의 특성을 도출하였다. 본 연구에서는 웨이블릿 분석을 통해 시계열 자료의 최적 모 웨이블릿을 결정하고자 남방진동지수(SOI), 북극진동지수(AOI)의 자료를 이용하여 웨이블릿 분석을 시도하였다. 웨이블릿 분석은 모 웨이블릿에 따라 달라지는 결과를 토대로 분석하였으며 이를 정상성과 지속성에 따라 분류된 시계열에 적용하여 최적 모 웨이블릿을 결정하고자 하였다. 본 연구에서는 임의의 시계열 자료에서 설정한 최적의 모 웨이블릿을 AOI와 SOI와 같은 실제 시계열 자료에 대입하여 분석을 진행하였다. 본 연구에서는 시계열 자료의 종류를 구분하고 자료의 특성에 따라 가장 적합한 모 웨이블릿을 구하고자 하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2020.06a
• /
• pp.5-5
• /
• 2020

가뭄은 일반적으로 기상학적, 수문학적, 농업적 및 사회·경제적 가뭄으로 분류된다. 그 중 강수량 부족으로 인해 야기되는 기상학적 가뭄은 지역 사회에 직접적인 피해를 유발하는 도화선이 된다. 그러나 강우량 부족이 경제적, 사회적 피해로 전파되는 과정은 단순하지 않으며, 정량화가 어려운 실정이다. 가뭄 위험도는 수문기상학적 요인뿐만 아니라 자연재해에 대한 지역의 취약성의 맥락에서 파악되어야하므로, 가뭄 위험도 평가 방안은 위험도와 지역사회 사이의 관계를 규명하는 과정을 포함해야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 가뭄 취약성(vulnerability)과 노출성(hazard)을 정량화하여 나타내는 지표를 적용한 가뭄 위험도 분석 방법이 주로 사용된다. 일반적으로 수용되는 취약성 개념은 개인 또는 그룹이 자연재해의 영향에 대처하고 이에 저항할 수 있는 능력을 의미하며, 노출성은 자연적 또는 인간이 유발할 수 있는 물리적 사건의 가능성을 나타낸다. 따라서 취약성은 지역의 문화적, 사회적 및 경제적 인자를 이용하여 정의된다. 반면 노출성은 주어진 시간 또는 영역 내에서의 특정 현상의 발생 확률에 따라 결정된다. 본 연구에서는 가뭄 취약성 지수 (Drought Vulnerability Index, DVI)와 가뭄 노출성 지수(Drought Hazard Index, DHI)를 이용하여 지역 가뭄 위험도를 평가하였다. 취약성 및 노출성 지수를 활용한 선행연구에서의 주요 쟁점은 연구자의 주관성을 배제하고 지역의 상황을 반영할 수 있도록 (1) 객관적이고 합리적인 변수의 선택과 (2) 각 인자들의 관계를 규정하는 가중치 정의 방법이다. 본 연구에서는 확률론적 접근방법을 적용한 위험도 평가 방안을 제시하고자 하였다. DVI를 산정 시 지역에서 지배적인 사회경제적 인자를 선택하기 위해 주성분분석(PCA) 기법을 활용하였으며, DHI는 이변량 가뭄 빈도 분석에 의해 산정된 특정 가뭄사상의 발생 확률로 정의되었다. 본 연구에서는 국내에서 가뭄 위험도가 가장 높은 것으로 평가되는 충청북도 및 충청남도를 대상지역으로 선정하고 지역 위험도를 평가하였다. 그 결과 가장 가뭄 위험도가 높은 지역은 충청북도에서는 청주시, 충청남도에서는 공주시로 분석되었다. 특히 청주시는 DVI가 매우 높지만 DHI는 상대적으로 작게 나타났으며, 반면 공주시는 DHI와 DVI가 지역 내에서 가장 높게 산정되었다.

• Survey Research
• /
• v.9 no.3
• /
• pp.93-117
• /
• 2008

This study explored the development of the Happiness Index of Korea. "Happiness" reflects various aspects of human lives such as individual experiences, values systems and personal goals as well as social census for the welfare system which is embedded within the social norms, justice system and the ultimate goal for the modem democratic state. In this regard, it gains more attention to the development of numeric and objective measurements for the overall level of the happiness of a society. However, while an accurate and relevant measure of happiness will serve for policy makers as sources for the evaluation of social policies in one hand, the making of "happiness" index in the other hand may have to deal with various obstacles in tenns of agreeable definitions, data acquisition, qualification of it. The study includes an analytical review of national and international cases of the development of happiness indices. Methodological development for the national happiness index by using data sources provided by the national statistical system is suggested for a further study.

• Proceedings of the KSCN Conference
• /
• 2003.05a
• /
• pp.125-125
• /
• 2003

비만인구의 증가는 전 세계적인 문제이며, 우리나라도 비만인구의 증가와 함께 인구 전반의 체질량지수가 증가하고 있다. 여성의 경우 폐경을 맞이하면서 호르몬의 변화 등으로 비만 발생율이 높아지는데, 폐경 후 비만은 만성퇴행성질환 등 여러 질병의 원인이 될 수 있으나, 골밀도에 있어서는 체질량지수와 양의 상관관계를 보인다는 결과와, 어느 수준 이상의 체질량지수 증가는 골밀도에 좋지 못한 영향을 미친다는 상반된 결과들이 제시되고 있다. (중략)

• Proceedings of the KSCN Conference
• /
• 2002.11a
• /
• pp.974.2-975
• /
• 2002

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
• /
• 2023.11a
• /
• pp.303-304
• /
• 2023

확률론적 위험성 평가는 하중, 재료특성 등과 같은 불확실성 인자를 고려하여 구조물의 안전성을 평가하는 기법이지만 모든 불확실성을 고려하는 것은 현실적으로 불가능하다. 또한 원전 격납건물은 콘크리트, 철근, 라이너, 텐던이 복잡하게 결합되어 있다. 따라서 전역민감도 분석을 통해 격납건물의 불확실성 인자 검토하고 선정하는 작업은 필요하다. 따라서 본 연구는 대리모델을 기반으로 축소규모 원전 격납건물의 전역 민감도 분석을 수행하고 격납건물의 주요 영향인자를 분석하고자 한다. 유한요소 해석 모델을 기반으로 대리모델의 학습데이터를 생성하였으며 구축된 대리모델의 성능지표를 분석하였을 때 높은 회귀성능을 갖는 것으로 판단된다. 대리모델을 기반으로 전역 민감도 분석을 수행한 결과 콘크리트의 인장균열이 발생하는 내압수준에서 민감도 지수는 콘크리트의 압축강도가 높지만, 전체적인 내압 구간에서 민감도 지수는 텐던의 탄성계수 및 항복강도가 높은 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.335-335
• /
• 2023

본 연구에서는 국가가뭄정보통계집 내 실제 농경지 피해 사례를 바탕으로 농경지 피해영향지수라는 새로운 개념을 정의하고, 이를 산정하기 위한 방법론을 제안하였다. 먼저, 전국 15개 광역시·도를 대상으로 2018년부터 2021년까지 실제 발생한 가뭄피해 사례들을 심층 분석하고, 대상 지역 내 전체 농경지 면적 대비 농경지 피해 면적의 비율을 대표적인 농업가뭄 피해 인자로 선정하였다. 평년 대비 영농기 강수량 및 저수율을 가뭄영향인자로 고려한 후, 실제 가뭄 발생 당시 인자들 간의 직간접적인 관계를 파악하고, 그 영향 정도를 수치화하여 농경지 피해영향지수를 정의하였다. 추가로, 가뭄피해 발생시기의 농업용수 비상지원 사례에 주목하여 농업용수 비상지원 여부에 따른 가뭄인자의 조건별 농업가뭄 발생확률을 산정하고, 그 결과로부터 대상 지역별 상대위험도 및 농업가뭄 취약 정도를 비교·평가하였다. 본 연구를 통해 산정한 농경지 피해영향지수와 상대위험도는 국내 농업가뭄 취약지역을 선정하는 기준 마련에 도움을 줄 수 있고, 지역별 농업용수 지원의 효율성을 평가하는 요소로써 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Korean Journal of Social Welfare Studies
• /
• v.43 no.2
• /
• pp.319-344
• /
• 2012

This study decomposed Concentration Index(CI) and Hiwv Index(HI) of medical care utilization by subgroups: sex, age group, and region. CI and HI were decomposed into "the between group" component, "within group" component, and a residual. The results of analysis are summarized as follows; First, there was no influence of sex on the equity of medical care utilization measured by the numbers of visiting clinic. However, "within group" component of female explained .0441 among HI, .1035. This means that poor women's underutilization of medical care is the important factor in determining its degree of equity. Second, age groups had a decisive effect on the equity of medical care utilization measured by the numbers of visiting clinic. they explained -.0085 among HI, -.0170. Third, internal equality within elderly group was the most important factor in determining HI measured by the medical care cost. Finally, "within group" component of urban area explained .0535 amomg HI, ,1035 measured by medical care cost. This indicated that the urban poor's underutilization of medical care was very important factor in explaining its degree of equity. There was the poor's underutilization of medical care within the groups as female, the elderly, and urban areas. This significantly explained the equity of medical care costs.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
• /
• v.10 no.1
• /
• pp.489-493
• /
• 2024

Happiness index is a measurement system for understanding collective happiness. As values change, studies have been proposed to add the value of behavior to the happiness index. However, there is a lack of studies analyze the relationship using individual emotions. Using a deep learning model, we predicted happiness index using social variables and individual emotional index. First, we collected social and emotional variables from January 2005 to December 2020. Second, we preprocessed the data and identified significant variables. Finally, we trained deep learning-based regression model. Our proposed model was evaluated using 5-fold cross validation. The proposed model showed 90.86% accuracy on test sets. Our model will be expected to analyze the significant factors of country-specific happiness index.