본 논문은 수요 예측함에 있어서 여러 가지 수요 예측 방법을 통해 매 시기 마다 적절한 수요예측 기법을 사용하여 좀더 정확한 수요예측 결과를 추정하기 위한 방법을 연구하며 특히, 수요 예측하기 어려운 제품에 대해 여러 인자를 고려하여 좀더 나은 예측치를 구하기 위한 방법을 연구하고 있다. 마지막으로 각 ERP나 SCM, MRP application에 연계하여 필요한 자료를 되게 얻고 이를 다시 보내 줄 수 있는 일반적인 연계 방법을 연구하고 있다. 본 논문에서는 데이터 베이스 연계부분에서는 ODBC 를 사용하였으며, 예측 기법은 Moving Average 기법과 Exponential Smoothing 기법, 그리고 Neural Networks 중 BP 를 이용하여 구현하였다. 앞으로 좀 더 많은 예측 기법을 적용하여 향상된 수요 예측을 위한 모듈을 연구 및 구현하려 한다.
강수량의 특성 및 계절적인 양상은 지협적인 원인이기 보다는 해수면 온도(sea surface temperature)와 같은 기상 현상에 주로 영향을 받는다. 이러한 관점에서 강수량과 같은 수문변량의 장기적인 거동을 기상인자로부터 유추하고자 하는 연구는 무엇보다 중요하며 이러한 추론을 바탕으로 강수량의 장기예측 및 모의를 위한 기본적인 도구로 활용을 가능케 한다. 따라서 본 연구의 주요 목적은 해수면 온도를 기본으로 강수량과 기온의 변동성 및 상관성을 분석하고자 하며, 무엇보다 한반도 근해의 해수면 온도와의 직 간접적인 개연성을 살펴봄으로서 보다 효과적인 강수량 예측을 위한 하나의 변수로서의 가능성을 평가하고자 한다. 이를 위해 다양한 분석 방법 즉, 연주기를 제거하지 않은 자료의 선형적인 지체 상관 분석, 연주기를 제거하기 위해 표준화 된 자료의 지체 상관 분석 및 비모수적 상관분석을 수행하였다. 연주기를 제거하지 않은 자료의 경우 매우 강한 상관관계를 나타내었지만 이는 주로 계절 특성으로 인한 것으로 사료된다. 그러나 연주기를 제거한 Anomaly는 상대적으로 매우 작은 상관성을 보이고 있으나 유의성 검토를 통해 통계적으로 유의한 관계가 존재함을 확인 할 수 있었다. 따라서 강수량의 예측을 하나의 변수로서 이용이 가능할 것으로 사료되나 근해뿐만 아니라 한반도 기상의 연관성을 갖는 타 지역기상인자와의 보다 통합적인 검토가 필요하다 하겠다.
전민동 성당은 얕은 팔각뿔대 형상의 지붕을 가진 팔각기둥의 형태로 재설계되었다. 팔각기둥의 형상은 마주보는 4쌍의 벽들로 인하여 공간에서 정상파가 발생하기 쉽고, 지붕 또한 둥근 형태로 음향 초점이 발생할 수 있는 등 여러가지 문제점을 가지고 있다. 이러한 형태의 전민동 성당에 대하여 여러 가지 음향 인자들을 예측하였고, 예측치와 측정치를 비교하였다. 사용된 음장해석 프로그램은 $CATT^{TM}$이고 예측 또는 측정된 음향인자는 RT, D50, C80 등이다. 건축물만의 특성과 전기음향설비가 포함된 음향특성을 비교하기 위하여, 무지향성 스피커를 이용한 측정과 성당에 장착된 전기음향장치를 이용한 측정을 수행하였다. 공연장과 마찬가지로 성당의 신도석에서도 음이 고르게 분포되는 것이 바람직하며, 신도석에서의 음압분포를 예측과 측정을 통하여 비교하여 보았다.
덮어쓰기 제약(overwirte limitation)과 삭제 횟수 제한(limitted erase cycle)이 있는 플래시 메모리의 특징이 의하여, 플래시 메모시는 시스템에서 요청한 쓰기 요청보다 많은 수의 쓰기 연산을 수행하게 되는데, 시스템에서 요청한 쓰기요청과 실제 쓰기 연산 간의 비율을 쓰기 증폭 인자(Write Amplification Factor, 이후 WAF)라 한다. WAF는 성능과 신뢰성에 중요한 요소로 본 논문에서는 WAF를 예측 할 수 있는 분석모델을 제안한다. 제안된 모델은 페이지 사상 FTL, 블록 사상 FTL, 혼합 사상 FTL 등 다양한 FTL에서 WAF를 예측 할 수 있으며, 예측에 사용되는 매개 변수로 이용율(utilization), 무작위율(randomness), 연관도(Associativity)만을 사용하여 단순하다는 특성이 있다. 본 논문은 실제 Linux 환경에서 측정한 WAF와 비교 분석 결과 제안된 모델이 WAF를 정확히 예측 할 수 있음을 발견하였다.
가뭄의 정도를 정량화하고 예측하기 위하여 다양한 가뭄지수중 가장 일반적으로 사용되는 것들로는 PDSI(Palmer Drought Severity Index), SWSI(Surface Water Supply Index) 및 SPI(Standard Precipitation Index) 등이 있다. 본 연구에서는 가뭄을 평가하는 방법 중 표준강수지수(SPI)를 활용한 가뭄도 산정 결과와 지하수위 관측자료간의 상관성을 평가함으로써 향후 지하수위 자료를 활용한 가뭄 평가의 가능성을 제시하고자 하였다. 본 연구 결과, 충주가금, 양평개군, 문경문경 및 영주문정 관측소 지역에서 가뭄 평가 인자인 표준강수지수와 지하수위는 비교적 상관성을 갖고 있는 것으로 분석되었으나, 표준강수지수 보다 지하수위 변동이 가뭄에 민감하지 않고 지속성과 영속성을 갖는 것으로 평가되어 가뭄 평가 인자로서 활용성이 높을 것으로 평가되었다. 이들 지역의 표준강수지수 및 지하수 수위 관측자료 간의 교차상관계수는 충주 0.750, 양평 0.533 및 영주 0.607 둥으로 분석되어 상관성이 높은 것으로 나타났다. 가뭄 평가를 위한 가뭄 관측정(DIW, Drought-Index Well)은 주변의 영향을 최소화할 수 있는 지점으로서 가뭄을 정확히 평가 예측할 수 있는 지점에 선정되어 가뭄 평가 및 예측에 활용될 수 있도록 하여야 한다.
새만금배수갑문의 노후도 감시시스템이 개발된 알고리듬을 이용하여, 직접 업무관련자들이 사용하는 인터페이스 프로그램으로 정의하고, 중성화에 의한 사용수명의 예측, 염해에 의한 사용수명, 동결융해에 의한 사용 수명의 예측, 그리고 종합적 사용수명 예측을 할 수 있는 자료와 해석 엔진을 갖도록 프로그램 알고리듬을 구성하고, 엔진을 작성하였다. 따라서 새만금배수갑문 노후도 감시 프로그램의 목적은 새만금배수갑문의 노후도 감시를 위한 사용자가 쉽게 사용할 수 있으며, 현재 진행 중인 노후도를 평가, 분석하고 현장폭로시험자료의 입출력에 관한 접근성을 높일 수 있도록 웹기반의 프로그램 구현을 통한 유지관리의 효율화를 목적으로 하고 있다. 새만금배수갑문 보수보강 관리 프로그램의 구성형태를 작성하였는데, 새만금감시 시스템은 크게 관리자 모드와 자료관리, 열화예측, 게시판으로 구성되며, 관리자는 자료의 접근에 대한 허용여부를, 자료 관리는 새만금배수갑문의 배합특성 및 갑문 교각의 설계 자료를 갖도록 하고, 열화예측은 염해, 동결융해, 중성화의 큰 세 가지 원인인자에 대해 열화의 현재와 미래 상태를 예측할 수 있도록 했다. 이를 위한 스토리보드를 작성하고, 이를 이용하여 프로그램을 제작하였다. 노후도 예측시스템을 구성하기 위해 각 원인인자별 정식화하고, 시뮬레이션 될 수 있도록 프로그램을 구성하였는데, 노후도 예측을 위하여 적합한 수치해석 모형(1-D)을 작성하였으며, 웹기반 시스템 개발을 위하여 유지관리 방법, 개보수 방법 등에 관한 데이터베이스 구조설계를 하였다.
우리나라의 계절 특성상 여름철 집중호우가 쏟아지는 현상이 빈번하게 발생하는데 이러한 돌발홍수가 예고 없이 일어나 상습적으로 침수 피해를 입는 지역이 증가하고 있다. 본 연구에서 2009년 ~ 2019년 동안 서울시 침수 피해 사건 중심의 인터넷 기사를 기반으로 실제 침수 사례를 조사해본 결과, 침수가 가장 많이 발생한 순으로 반포동(26건), 대치동(25건), 잠실동(21건)으로 집계되었다. 침수피해가 가장 많은 반포동을 연구지역으로 선정하고 그 중 잠수교의 수위를 예측하는 연구를 진행하였다. 기존 연구에서는 수치모형에 비해 신속한 결과를 도출할 수 있는 자료 기반 모형 중 LSTM 기법을 많이 사용하였다. 그러나 이는 선행 시간이 길어질수록 첨두수위에서 과소추정된 것으로 분석된 취약점이 존재하였다(정성호 외, 2018). 본 연구에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 GANs(Generative Adversarial Networks)를 이용하였다. GANs는 생성자와 감별자가 나뉘어 생성자가 실제 자료인 첨두수위에서의 잠수교의 수위를 학습하고 실제와 근접한 가상데이터를 결과로 생성하여 감별자는 그 생성된 미래의 잠수교의 수위가 실제인지 가상인지 판별하도록 학습시키는 신경망 구조이다. 사용한 수문자료는 한강홍수통제소, 기상청, 국립해양조사원에서 제공하는 최근 15년간의 (2005년~2019년) 수위, 방류량, 강수량, 조위 자료를 수집하였고 t-test와 상관성분석을 통해 사용한 인자 간의 유의미성 판단과 상관성을 분석했다. 또한, 민감도 분석 결과 시퀀스길이(5), 반복횟수(1000), 은닉층(10), 학습률(0.005)로 최적값을 선정하였다. 또한 학습구간(2005년~2014년)과 검증구간(2015~2019년)으로 나누어 상대적으로 높은 수위가 관측되는 홍수기의 3, 6, 9시간 후의 수위를 예측하고 오차 지표를 이용해 평가하였다. LSTM 기법으로 예측된 수위와 GANs로 예측된 수위를 비교한 결과 GANs으로 예측된 첨두수위에서의 정확도가 5% 정도로 향상되었다. 향후에는 다양한 영향인자와 다른 기법과의 결합을 고려한다면 보다 정확하게 수위를 예측하여 하천 주변 사회기반시설의 침수 피해를 감소시킬 것으로 판단된다.
새만금 간척지에서 풍식 가능성을 알아보기 위하여 풍식 예측 공식에 의해 기후 인자와 토양 인자를 평가하져다. 군산 지방의 기후 자료로부터 풍식 예측을 위한 풍식 기후 인자 C 값이 계산되었고. 풍식 토양 인자 I 값은 새만금 간척지 현장에서 채취된 108개 토양 시료의 분석 자료로부터 계산되었다. 크기 0.84 mm 이상의 비침식성 입단률로부터 계산된 I 값은 평균 $204Mg\;ha^{-1}\;yr^{-1}$로 50.08에서 $642.37Mg\;ha^{-1}\;yr^{-1}$의 범위를 보였다. 풍식 기후 인자 C 값은 3.67로 평가되었다. 기후 인자와 토양 인자로부터 산출된 연간 풍식 가능량은 평균 $7.49Mg\;ha^{-1}\;yr^{-1}$로 1.84에서 $23.57Mg\;Mg\;ha^{-1}\;yr^{-1}$의 범위를 보였으며, 풍식이 쉬운 사토에서 집중적인 풍식 방지 대책이 요구된다.
본 연구는 산지사면에 시공되어 있는 사방댐내의 퇴사량에 영향을 미치는 산림환경 및 하천형태학적 인자를 분석하고 수량화이론(I)을 이용하여 예방적인 측면에서 사방댐의 시공 적지를 선정하고 예측하였다. 각 인자의 category별 상대점수를 262개 사방댐의 각종 인자에 반응시켜 사방댐의 시공적지를 예측할 수 있는 판정표를 개발하였고 또한 판정표를 이용하여 시공적지를 I급지(Very suitable site), II급지(Suitable site), III급지(Poor suitable site)로 구분하였다. 따라서 각종 산지재해로부터 예방적인 차원의 사방사업인 사방댐을 건설하고자 할 때 객관적인 지표가 될 수 있는 판정표를 이용하여 시공에 따른 타당성과 시공적지를 예측함으로서 주관적 판단에 의한 불합리성과 시공 후 적지로 판정되지 못할 경우 발생하는 막대한 예산낭비를 막을 수 있고 사방댐에 의한 토사조절을 극대화함으로서 산지사면에서 발생하는 각종 재해에 대한 피해를 최소화할 수 있어 산림유역 관리에 많은 기여를 할 수 있을 것으로 사료된다.
기체 크로마토그래피에서 PAH와 그것의 유도체들의 상대적 용리시간을 인공신경망분석과 다변량 선형 회귀분석을 사용하여 학습한 후, 시험세트들의 상대적 용리시간을 예측하였다. QSRR에서 PAH와 그것의 유도체의 주요한 설명인자는 분자량의 제곱근, 분자의 연결지수($^1{\chi}_v$), 분자 쌍극자모멘트 및 분자의 길이와 폭의 비율(L/B)이었다. 다변량선형회귀분석에 의하면 큰 분자일수록 용리시간은 길어지며 또한 L/B의 값이 커지면 용리시간이 증가하는 것으로 보아 슬롯이론을 따르고 있음을 알 수 있었다. 반면에 설명인자 사이의 선형 독립성에 영향을 받지 않는 인공신경망 분석결과에 의하면 분자량과 분자 쌍극자 모멘트가 주요한 인자로 작용하고 있었다. 시험세트의 예측 정확도를 나타내는 분산은 선형회귀분석에서는 1.860, 인공신경망분석법에서 0.206으로서 인공신경망 분석법이 다변량회귀분석보다 더 좋은 예측방법임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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