• 제목/요약/키워드: 시계열 예측분석

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해수유입과 강우유출 영향에 따른 용원수로의 염분도 변화 예측 (Prediction of Salinity Changes for Seawater Inflow and Rainfall Runoff in Yongwon Channel)

  • 추민호;김영도;정원무
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제47권3호
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    • pp.297-306
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    • 2014
  • 본 연구에서는 해수유입과 강우유출에 따른 용원수로 내의 염분도 분포를 모의하기 위해 EFDC (Environmental Fluid Dynamics Code) 모형을 이용하였다. 유량경계조건은 대표 방류구에서 유출되는 양을 모니터링하여 면적비 유량법으로 산정하였으며, 수위경계조건으로는 시간별 조위 값을 입력하였다. 강우량에 따른 염분도 모의 결과는 일 강우량 245 mm의 유출조건을 반영하였으며, 그 결과 Site 1~2 지점과 망산도 부근 방류구가 위치한 곳에서는 염분도가 0 ppt에 가까운 수치가 나타났으며, 반면 비강우시에는 30 ppt가 넘는 것으로 나타났다. 용원수로 내측지점(Site 2~5)에서의 2010년 1월 1일~12월 31일까지의 염분도 시계열 변화 모의결과와 월별 실측값을 비교하여 나타내었다. 용원수로의 지점별 염분도를 분석한 결과, 내측지점(Site 1~4)과 송정천지점(Site 7~8)에서 염분도가 낮게 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 망산도 부근 염분도를 집중적으로 조사한 결과, 1차 조사결과 누적강우량은 17 mm로 염분도 농도는 21.9~28.8 ppt로 측정되었으며, 2차 조사결과 누적강우 량은 160.5 mm로 염분도 농도는 2.33~8.05 ppt로 나타났다. 결과적으로 용원수로에서는 해수의 순환이 원활하게 이루어지지 않으므로, 이로 인하여 염분도의 차이가 크게 나타났으며 특히 강우시에는 염분도가 급격히 낮아지는 것으로 나타났다.

유량 조절과 인 부하 변동에 따른 강정고령보 조류저감 효과 수치 모의 (Simulations of the Effect of Flow Control and Phosphate Loading on the Reduction of Algae Biomass in Gangjeong-Goryong Weir)

  • 박대연;김성진;박형석;정세웅
    • 환경영향평가
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    • 제28권6호
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    • pp.507-524
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    • 2019
  • 본 연구의 목적은 낙동강 내에 위치한 강정고령보 구간을 대상으로 EFDC 모델을 검정하고, 보 구간의 유량에 따른 체류시간과 유입수 인 농도 변화가 수질 및 조류 그룹별(규조류, 녹조류, 남조류) 생체량에 미치는 영향을 평가하는데 있다. 2018년 실험자료를 이용하여 모델을 검정한 결과, 보 구간의 수위와 수온의 수직 분포, DO, 유기물, 질소, 인 계열의 시계열 변화를 적절히 모의하였다. 조류 그룹별 생체량 예측에 있어서는 계절별 변동 특성은 적절히 재현하였으나, 일부기간에 실측값과 편차가 크게 나타났다. 보의 관리수위와 유량을 조절하는 시나리오 모의결과, 보의 운영 수위를 낮출수록 유량을 증가시킬수록 수온성층이 완화 또는 해소되는 것으로 분석되었다. 강정고령보에서 수온성층이 해소된 유속은 약 0.1 m/s였으며, 이는 금강의 백제보에서 연구결과와 일치한다. 2Q 유량 시나리오 모의결과, Chl-a는 8.7% 감소하였고 규조류와 녹조류 세포수 밀도도 감소하였다. 하지만 남조류 세포수는 오히려 증가하였는데, 그 이유는 유량이 증가함에 따라 유속이 빨라져 상류경계조건의 높은 남조류 농도가 하류에 직접 영향을 끼친 것으로 나타났다. 유입수 인 부하 농도(평균 0.056mg/L)를 50% 수준으로 저감하는 시나리오 모의결과, Chl-a는 13.6 % 감소하였다. 연구결과는 강정고령보의 조류 과잉성장을 억제하기 위해서는 수리학적 제어와 함께 상류 유입 조류 농도와 인 부하량 저감이 동시에 고려되어야 함을 시사한다.

생물기초조사 통합자료를 활용한 우리나라 식물종 풍부도 분석 (Plant Species Richness in Korea Utilizing Integrated Biological Survey Data)

  • 홍승범;오지은;차재규;이경은
    • 생태와환경
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    • 제56권4호
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    • pp.363-374
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    • 2023
  • 우리나라를 대표하는 생물종 풍부도를 도출하는 데에는 상대적으로 짧은 생물종 현장 조사 역사와 여러 기관에서 분야별로 수집한 조사 자료가 산재되어 있다는 한계가 있다. 본 연구에서는 환경부 산하기관들이 보유하고 있는 관속식물 조사 데이터를 취합하여 100년 이상의 시계열 데이터세트를 구축하였다. 자료 통합은 종명, 위치, 시간(연도) 등 최소한의 기준을 적용해 데이터 검증 및 보정 과정을 거쳤다. 통합한 식물종 자료에 따르면 국내 식물종에 대한 체계적인 수집은 2000년 이후에 주로 이루어졌으며, 이러한 조사를 통해 발견된 식물종의 수는 최근 수렴하는 경향을 보이고 있었다. 이는 우리나라에서 국가 차원의 생물종 다양성을 도출할 수 있는 조건이 충분히 갖추어지고 있음을 시사한다. Chao 2 방법을 이용하여 예측한 1951년부터 70년간의 토착식물의 종 풍부도는 3,182.6으로 추정되었다. 이 추정치를 얻기 위해서는 최소 7년의 누적 기간이 필요하다. 본 연구의 식물종 풍부도는 향후 우리나라의 종 풍부도 변화를 연구하는데 기준이 될 수 있다. 또한 사용한 종 풍부도 추정 방법과 통합자료는 지자체 수준 등의 지역 생물다양성을 도출하는 데에도 적용할 수 있을 것으로 생각한다.

효과적인 입력변수 패턴 학습을 위한 시계열 그래프 기반 합성곱 신경망 모형: 주식시장 예측에의 응용 (A Time Series Graph based Convolutional Neural Network Model for Effective Input Variable Pattern Learning : Application to the Prediction of Stock Market)

  • 이모세;안현철
    • 지능정보연구
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    • 제24권1호
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    • pp.167-181
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    • 2018
  • 지난 10여 년간 딥러닝(Deep Learning)은 다양한 기계학습 알고리즘 중에서 많은 주목을 받아 왔다. 특히 이미지를 인식하고 분류하는데 효과적인 알고리즘으로 알려져 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 여러 분야의 분류 및 예측 문제에 널리 응용되고 있다. 본 연구에서는 기계학습 연구에서 가장 어려운 예측 문제 중 하나인 주식시장 예측에 합성곱 신경망을 적용하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 그래프를 입력값으로 사용하여 주식시장의 방향(상승 또는 하락)을 예측하는 이진분류기로써 합성곱 신경망을 적용하였다. 이는 그래프를 보고 주가지수가 오를 것인지 내릴 것인지에 대해 경향을 예측하는 이른바 기술적 분석가를 모방하는 기계학습 알고리즘을 개발하는 과제라 할 수 있다. 본 연구는 크게 다음의 네 단계로 수행된다. 첫 번째 단계에서는 데이터 세트를 5일 단위로 나눈다. 두 번째 단계에서는 5일 단위로 나눈 데이터에 대하여 그래프를 만든다. 세 번째 단계에서는 이전 단계에서 생성된 그래프를 사용하여 학습용과 검증용 데이터 세트를 나누고 합성곱 신경망 분류기를 학습시킨다. 네 번째 단계에서는 검증용 데이터 세트를 사용하여 다른 분류 모형들과 성과를 비교한다. 제안한 모델의 유효성을 검증하기 위해 2009년 1월부터 2017년 2월까지의 약 8년간의 KOSPI200 데이터 2,026건의 실험 데이터를 사용하였다. 실험 데이터 세트는 CCI, 모멘텀, ROC 등 한국 주식시장에서 사용하는 대표적인 기술지표 12개로 구성되었다. 결과적으로 실험 데이터 세트에 합성곱 신경망 알고리즘을 적용하였을 때 로지스틱회귀모형, 단일계층신경망, SVM과 비교하여 제안모형인 CNN이 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도를 나타냈다.

코스피 200 선물시장의 수익률, 변동성, 거래량 및 미결제약정간의 관련성 (The Relationship among Returns, Volatilities, Trading Volume and Open Interests of KOSPI 200 Futures Markets)

  • 문규현;홍정효
    • 재무관리연구
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    • 제24권4호
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    • pp.107-134
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    • 2007
  • 본 연구는 코스피 200 선물시장의 거래변화량과 미결제약정변화량이 수익률과 변동성에 대한 가격예측기능이 있는지를 가설설정을 통해 실증 분석하는 데 있다. 이와 더불어 지수선물시장의 정보효율성과 함께 경제적 의미를 유추하고자 한다. 분석 자료는 1998년 7월 7일부터 2005년 12월 29일까지 최근월물 코스피 200 지수선물수익률, 변동성, 거래변화량 및 미결제약정변화량을 이용하였다. 설정된 가설을 검증하기 위한 분석모델로는 VAR 모형을 이용한 그랜즈 인과관계분석, 충격반응함수 및 분산분해와 ARMA(1,1)-GJR-GARCH(1,1)-M모형 등 다양한 동태적 금융시계열기법들을 이용하였다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 그랜즈 인과관계분석, 충격반응함수 및 분산분해분석의 결과, 코스피 200 선물거래변화량뿐만 아니라 미결제약정변화량도 수익률의 가격발견에 예측력을 지니고 있는 것으로 나타났다. 또한 코스피 200 선물거래변화량과 미결제약정변화량 간에는 상호 피드백적인 예측력을 보였으나, 미결제약정변화량이 상대적으로 거래변화량에 대해 보다 일관성 있게 예측정보를 제공하였다. 이러한 결과는 Jacobs and Oncochie(1998), Kocagil and Shachmurove(1998), Mougoue(2002), Yang et al(2005), 의 연구결과와 대동소이하였다. ARMA(1,1)-GJR-GARCH(1,1)-M모형을 이용한 분석결과, 코스피 200 선물수익률과 변동성은 전기의 거래변화량과 미결제약정으로부터 조건부평균방정식과 조건부분산방정식에서 영향을 받고 있는 결과를 보였으며, 정보에 대한 비대칭적 정보효과도 존재함을 보였다. 또한 코스피 200 선물거래변화량과 미결제약정변화량도 코스피 200 수익률로부터 영향을 받는 결과를 보였다. 이러한 결과들은 코스피 200 선물시장이 효율적 시장이 아니며 정보의 비대칭성도 존재함을 알 수 있다. 따라서 투자자들은 과거의 코스피 200 선물수익률, 변동성, 거래변화량 및 미결제약정변화량을 충분히 분석함으로써 초과이익을 달성할 여지를 가지고 있음을 추론해 볼 수 있다.

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원격탐사자료를 이용한 참나무시들음병 피해목의 공간분포특성 분석 (Characterizing the Spatial Distribution of Oak Wilt Disease Using Remote Sensing Data)

  • 차성은;이우균;김문일;이슬기;조현우;최원일
    • 한국산림과학회지
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    • 제106권3호
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    • pp.310-319
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    • 2017
  • 본 연구는 참나무시들음병이 수도권에 피해가 집중되어 있는 점을 고려해 북한산, 청계산, 수리산의 시계열 항공사진을 사용하여 감독분류기법(supervised classification)으로 피해목을 분류하였으며, 피해지의 공간적인 특성을 분석하기 위해 피해목 위치의 지형적 특성을 통계처리 하여 고도와 경사와의 밀접한 상관관계를 확인하였다. 또한, Moran's I 통계분석을 이용한 북한산의 Moran's I 값은 2009, 2010, 2012년 각 0.25, 0.32, 0.24, 청계산은 2010, 2012, 2014년 각 0.26, 0.32, 0.22, 수리산은 2012, 2014년 각 0.42, 0.42의 값을 갖으며, 이는 피해목이 군집하여 분포함을 의미한다. 아울러, 피해목 군집의 이동성을 파악하기 위해 hotspot 분석을 실시하여 시계열적으로 hotspot이 이동하는 특성을 확인하였다. 참나무 시들음병의 전체 hotspot 면적(z-score>1.65) 중 고도 200~400 m, 경사 $20{\sim}40^{\circ}$에 분포하는 활엽수 및 혼효림에서의 발생비율은 약 80%로 나타났다. 이는 미래의 피해지역 hotspot은 상기의 지형 및 임상조건에서 발생 또는 이동될 수 있음을 시사한다. 본 연구의 결과는 참나무시들음병의 이동경로 예측의 기초자료로 이용될 수 있으며, 향후 병해충 피해의 사전 방제 및 시스템 구축에 사용될 수 있다.

생활양식과 혈압의 관련성 (Association of Lifestyle with Blood Pressure)

  • 주리;정종학
    • Journal of Preventive Medicine and Public Health
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    • 제30권3호
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    • pp.497-507
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    • 1997
  • 생활양식과 혈압의 관련성에 대해 조사하기 위하여 1996년 6월부터 9월 사이 영남대학교 의과대학 부속병원 산업의학과에서 건강검진을 받은 사람 가운데 설문조사를 실시하여 성실히 응답한 30세 이상의 성인 남녀 중 고혈압환자 130명(남자 97명, 여자 33명)과 정상혈압자 150명(남자 70명, 여자 80명)을 대상으로 연구를 시행하였다. 조사한 고혈압의 위험요인들로 는 연령, 혈중 총 콜레스테롤, 공복시 혈당, 고혈압 가족력, 음주량, 흡연 여부, 식염의 섭취정도, 주중 육류 섭취 횟수, BMI, 하루 커피 음용량과 주중 규칙적인 운동 횟수가 포함되었다. 고혈압의 위험요인이라고 알려진 각 변수들의 단순 분석 결과, 남자에서는 BMI만이 유의한 차이가 있어, 고혈압군에서 비만인 사람이 더 많았다. 여자에서는 주당 육류 섭취 횟수만이 고혈압군과 정상혈압군에서 유의한 차이가 있었다. 다중로지스틱회귀분석으로 교차비를 구한 결과 남자에서는 공복시 혈당, 혈중 총 콜레스테롤, 고혈압의 가족력, 음주, 식염, BMI가 고혈압의 위험을 증가시키고, 커피의 음용 및 운동이 고혈압의 위험을 감소시키는 변수였으나 통계학적으로 유의한 변수는 공복시 혈당, 고혈압의 가족력, 식염 및 BMI였다. 여자에서는 고혈압의 위험을 증가시키는 변수로서 혈중 총 콜레스테롤, 고혈압의 가족력, BMI, 육류 섭취가 있었고, 이 중 부모 중 한 쪽이 고혈압 환자인 경우, 부모 모두 고혈압 환자일 경우, BMI 및 육류섭취가 고혈압의 유의한 위험요인이었다. 이 연구에서는 여러 변수 중 BMI의 증가가 남녀 모두에서 고혈압의 위험을 증가시키는 유의한 요인이었는데 BMI자체에 영향을 미치는 유전적 혹은 생활양식을 추가한 연구 및 식이 섭취에 있어 용량-반응 관계를 설명할 수 있는 객관적 방법을 통한 연구가 필요할 것으로 생각된다.며, 병원이 4.9% 감소하여 감소폭이 가장 켰다. 총 상병건수에서 고액진료건수가 차지하는 비율은 67.6% 증가하였고, 암환자건수는 8.9% 증가하였으며, 장기입원환자가 차지하는 비율은 오히려 1.2% 감소하였다. 총 진료비 규모는 62.2% 증가하였으며, 고액상병진료비가 차지하는 비율은 5년간 129.9% 증가하였고, 암환자 진료비는 68.5%, 장기입원환자의 진료비는 59.4% 증가하였다. 상병당 입원진료비 및 재원기간을 1989년 수가로 환산하여 변화 추이를 보면, 상병당 총 진료비는 매우 완만한 증가를 보이고, 약제비는 오히려 약간 감소하는 경향이었고, 진료행위료는 지속적으로 상승하는 추세였다. 재원기간은 완만하게 감소하는 양상을 보였다. 연령구간별로 구분하여 분석한 결과 진료비와 재원기간과는 연령에 관계없이 비슷한 상관계수를 보였으나, 의료보험료 수준과 연령구간별 진료비는 상관계수는 매우 작았으며, 연령군별로 큰 차이는 없었다. 시계열 분석 결과 향후 약제비는 매우 완만한 감소 추세를 보일 것이고, 진료행위료와 총 진료비는 지속적으로 증가할 것으로 예측되었으며, 재원기간은 13.0일로 변화가 없을 것으로 예측되었다. 이 연구에서는 진료행위료의 증가가 총 진료비의 상승을 주도하고 있는 것으로 생각된다. 이는 첨단 의료기기나 신기술의 도입에 의한 것으로 의료기관들의 서비스 다각화 전략과도 관련 있는 것으로 생각된다. 또한 의료이용량 즉 입원상병건수의 증가가 진료비 상승에 영향을 많이 미치는 것으로 판단되며 전체 인구 집단의 의료비 상승요인과는 다른 양상을 보일 수 있으므로 노인 인구에 대한 의료비 절감 대책은 다른 연령층과 구별하여 적용할 필요성이 있다고 볼 수 있다. 향후 노인 연령 군별 질병양상의 변화와 서비스량 및 변화에 대한 연구를 개인특성 자료나 의료기관의 특성 등과 연계하여 포괄적인

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정지궤도 기상위성 및 수치예보모델 융합을 통한 Multi-task Learning 기반 태풍 강도 실시간 추정 및 예측 (Multi-task Learning Based Tropical Cyclone Intensity Monitoring and Forecasting through Fusion of Geostationary Satellite Data and Numerical Forecasting Model Output)

  • 이주현;유철희;임정호;신예지;조동진
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제36권5_3호
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    • pp.1037-1051
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    • 2020
  • 최근 기후변화로 인해 강도가 높은 태풍의 빈도가 높아짐에 따라 태풍 예측의 중요성이 강조되고 있는 데, 태풍경로예측에 비해 태풍강도예측에 대한 연구는 미비한 상황이다. 이에 본 연구에서는 딥러닝 모델인 Multi-task learning (MTL) 기법을 활용하여 정지궤도기상위성을 활용한 관측자료와 수치예보모델을 융합한 실시간 추정 및 6시간, 12시간 후의 태풍강도예측 모델을 제안하고자 한다. 본 연구에서는 2011년에서 2016년까지 북서태평양에서 발생한 총 142개의 태풍을 대상으로 강도 예측 연구를 시행하였다. 한국 최초의 기상위성인 Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS) Meteorological Imager (MI)를 활용하여 태풍의 관측영상을 추출하였고, National Center of Environmental Prediction (NCEP)에서 제공하는 Climate Forecast System version 2 (CFSv2)를 활용하여 6시간, 12시간 후의 태풍 주변 대기 및 해양 예측변수를 추출하였다. 본 연구에서는 각 입력자료의 활용성을 정량화 하기 위하여, 위성 기반 태풍관측영상만을 활용한 MTL 모델(Scheme 1)과 수치예보모델을 융합적으로 활용한 MTL 모델(Scheme 2)을 구축하고, 각 모델의 훈련 및 검증 성능을 정량적으로 비교하였다. 실시간 강도 추정의 결과 scheme 1과 scheme 2에서 비슷한 성능을 보이는 반면, 6시간, 12시간 후 태풍강도예측의 경우 scheme 2에서 각각 13%, 16% 개선된 결과를 보였다. 태풍 단계별 예측성능에 대한 분석을 시행한 결과, 저강도 태풍일수록 낮은 평균제곱근오차를 보인 반면, 대부분의 강도 단계에서 평균제곱근편차비는 30% 미만의 값을 보이며 유의미한 검증 결과를 보였다. 이에 본 연구에서 제시한 두가지 모델을 기반으로 2014년 발생한 태풍 HALONG의 시계열검증을 시행하였다. 그 결과, scheme 1의 경우 태풍 초기발달단계에서 태풍의 강도를 약 20 kts가량 과대 추정하는 경향을 보이는데, 환경예측자료를 융합한 scheme 2에서는 오차가 약 5 kts가량으로 과대 추정 경향이 줄어들었다. 본 연구에서 제시하는 현재, 6시간, 12시간 후 강도를 동시에 추출하는 MTL 모델은 Single-tasking model 대비 약 300%의 시간 효율을 보이며, 향후 신속한 태풍 예보 정보 추출에 큰 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.

WRF-Chem 모델을 이용한 2010년 한반도의 황사 예측에 관한 연구 (A Study on Prediction of Asian Dusts Using the WRF-Chem Model in 2010 in the Korean Peninsula)

  • 정옥진;문윤섭
    • 한국지구과학회지
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    • 제36권1호
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    • pp.90-108
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    • 2015
  • 2010년 11월 11-13일 한반도에 영향을 미쳤던 황사에 대해 WRF-Chem 모델을 이용하여 시뮬레이션 하였다. WRF-Chem 모델에서 미세먼지의 인위적 배출량은 RETRO 전구 배출량을 사용하였고, RADM2 화학 메커니즘과 MADE/SORGAM 에어로졸 스킴 및 GOCART 광물성 먼지 옵션을, 그리고 Fast-J 광해리 스킴을 선택하여 $PM_{10}$ 농도를 시뮬레이션 하였는데 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. WRF-Chem 모델 결과에 따른 $PM_{10}$ 농도의 공간적 분포와 연직 프로파일 분석결과 2010년 11월 11-13일에 우리나라에 영향을 미쳤던 황사는 강한 가을황사로 저기압의 발달로 인해 형성된 콤마구름 때문에 황사가 한랭전선 후면에서 갇혀 상공 2.5 km 이내에서 이동 및 유입됨을 알 수 있었다. 황사 발생 기간 동안 백령도와 서울의 기상청 관측 자료와 모델의 $PM_{10}$ 농도를 시계열로 분석한 결과 상관계수와 평균제곱근오차(RMSE)는 백령도의 경우 0.763과 $192.73{\mu}g/m^3$, 서울의 경우 0.725와 $149.68{\mu}g/m^3$로 나타났다. 미세먼지인 $PM_{10}$$PM_{2.5}$ 농도의 공간적 분포는 유사하였고 $PM_{2.5}$$PM_{10}$의 약 50% 정도로 나타났으며 이는 기상청 UM-ADAM 모델 결과와도 유사하였다. $PM_{10}$ 농도와 경계층 높이, 동서 성분 바람장의 공간적 분포는 유사성을 지니고 있어 두 개의 변수를 이용하여 $PM_{10}$의 농도를 예측하는 회귀 방정식을 구하고자 우리나라에 영향을 미쳤던 강한 가을 황사(2010년 11월 11-13일)와 봄 황사(2011년 3월 19-20일) 사례를 선정하였고, 통계 모델을 이용한 회귀식을 도출하였다.

한국선원의 승선과 이직에 대한 패널자료 구축과 활용방안 (A Study on Collection and Usage of Panel Data on On-board Job Taking and Separation of Korean Seafarers)

  • 박용안
    • 한국항만경제학회지
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    • 제32권4호
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    • pp.149-163
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    • 2016
  • 선원은 해운업과 수산업에서는 선박의 조종과 항행안전을 담당하고 있는 한편, 어로작업도 도맡아 하고 있다. 항만운송에서 선원들은 도선사 양성의 기반이 되며, 항만운영과 해양사고 예방을 지원하고 있다. 선원은 선박의 안전관리, 안전 항행감독, 내항해운 분야의 여객선 안전운항 관리, 해양사고 심판 등 많은 분야에서 전문적 지식과 경험을 제공하고 있다. 이 같은 경제적 기여에도 불구하고 선원들의 장기적 공급 부족에 따른 외국인 선원의 한국적 선박에서 승선확대, 급속히 진행되고 있는 고령화는 선원 수급에 경고음을 울려왔다. 본 연구는 (1) 선원들의 승선과 이직에 대한 추이와 특성을 분석하여 선원 패널자료가 필요함을 명시하고 (2) 선원 패널자료의 구축시 그 내용과 자료관리 방안에 대한 대안을 설정하고, 대안별 장단점을 검토한 후 (3) 선원 패널자료를 이용한 선원공급의 장단기 예측 모형 개발 등 활용방안을 제시하였다. 선원 패널자료의 구축은 한국 노동패널(한국노동연구원, 2016)과 같이 수 십년 간의 자료 축적을 통해, 선원의 이직과 승선에 대해 체계적이고 다양한 분석을 할 수 있게 한다. 패널자료의 구축 추진기관으로서는 이미 선원통계를 축적하고 있는 한국선원복지고용센터가 1차적으로 적합하다. 패널자료의 구축방안으로 한국선원복지고용센터의 기존자료를 활용하고 패널기준(졸업연도와 학과)을 명확히 하고 생애주기를 관측하는 것을 제안한다. 선원 패널자료는 과거 시계열 자료를 재입력하고 부원에 대한 자료추가, 선원 경력과 직책 등 승하선 경력, 개인특성, 가정생활, 향후 진로와 의견 등을 포함한 자료와 정보들을 추가해 구축될 수 있다. 선원 패널자료 활용방안으로는 1) 선원공급에 대한 장단기 예측, 2) 선원의 일생 이력주기인 교육 훈련 재교육 등의 수요산정, 3) 선원의 승선과 이직, 자격재취득에 대한 체계적 자료의 축적을 통해 선원에 대한 인구동태적 분석, 4) 도선사 등 고급 해기사 인력을 필요로 하는 해양산업과 연계된 선원경력 관리를 통해, 선원의 장기승선을 유도, 5) 실효성이 있는 선원직 매력화 정책을 수립, 6) 선원직업의 안정화를 위한 정책수립에 이용을 예로 들 수 있다.