Tetrapod는 국내외에서 널리 사용되는 경사식 방파제의 대표적인 피복재이다. Tetrapod의 소요중량을 산정하기 위해 많은 연구자들이 다양한 안정식을 제안하였다. 기존 안정식은 수리실험자료를 곡선맞춤하여 산정하기 때문에 많은 불확실성을 포함하고 있다. 대표적인 불확실성은 실험자료의 불확실성, 안정식 산정방법의 불확실성, 그리고 확률변수의 불확실성이다. 본 연구에서는 안정식 산정 방법의 불확실성을 낮추기 위해 M5' model tree를 사용하여 Tetrapod의 안정식을 개발하였다. 개발된 안정식의 예측능력을 평가하기 위해 일치지수를 사용하였으며, 새 안정식은 여러 가지 모델에서 기존 안정식보다 약 0.1 정도 큰 일치지수를 보였다. 또한 기존 안정식은 안정수 3.0 이상에서 예측능력이 현격히 감소하는데 반해 새 안정식은 안정수의 크기에 관계없이 일정한 예측능력을 보였다. 결과적으로 새로 개발된 안정식은 예측능력이 우수할 뿐 아니라 기존 안정식과 유사하게 명시적인 공식으로 표현된다.
본 연구는 불확실성을 고려하여 홍수 취약성 평가를 정량화하기 위한 새로운 방법을 제시하였다. 현실 세계로부터 얻는 많은 정보들은 불확실성을 가지고 있으므로 본 연구는 우리나라의 공간적 홍수 취약성을 산정하기 위해 Fuzzy TOPSIS기법을 사용하였다. 또한 Fuzzy TOPSIS의 결과를 TOPSIS 및 가중합계법을 적용한 결과와 비교하였다. 그 결과 일부 지역의 취약성 순위가 큰 폭으로 역전되는 현상을 보였다. Spearman 순위 상관분석을 실시한 결과 TOPSIS와 가중합계법의 순위는 높은 일치성을 보였으나 Fuzzy TOPSIS의 순위와는 상당히 일치하지 않은 결과를 나타냈다. 즉, Fuzzy 개념을 반영하여 지역별 취약성을 산정할 경우 우선순위의 변동이 크게 발생할 수 있으므로 본 연구에서 제시한 모형도 하나의 취약성 평가의 방법이 될 수 있다.
국내 경사식 방파제의 대표적인 피복재인 Tetrapod는 대부분 경험식을 사용하여 중량을 산정한다. 경험식은 수리 실험의 결과를 곡선맞춤(curve-fitting)하여 제안되기 때문에 실험 오차에 따른 불확실성이 내포되어 있다. 이런 불확실성을 최소화하기 위해 인경신경망과 M5' model tree를 사용하여 피복재 안정수를 예측하였다. 각 모형의 불확실성의 정도는 예측된 안정수와 수리실험의 안정수 사이의 일치지수(index of agreement)를 사용하여 평가하였다. 일치지수가 가장 큰 인공신경망은 우수한 예측 능력을 가지고 있지만 일반 설계자들이 쉽게 사용할 수 없는 큰 단점이 있다. 반면에 M5' model tree는 인공신경망보다는 예측 능력이 조금 떨어지지만 기존의 경험식보다는 예측능력이 우수하고 또한 일반 설계자들이 쉽게 사용할 수 있는 공식의 형태로 주어지는 장점이 있다.
인수합병 후 통합(post-merger integration; PMI)이 M&A 성공에 있어 매우 중요한 역할을 담당하고 있다. 따라서 본 연구는 PMI에 대한 선행 연구들을 바탕으로 PMI 과정에서 피인수기업 구성원에 대한 의사소통과 '인식된 불확실성 감소', '조직만족도' 그리고 '조직신뢰' 간의 관계를 살펴보고 인수기업과 피인수기업 간의 '사업영역의 일치도'의 조절 효과를 중심으로 조사하고자 한다. 본 연구는 연구목적을 달성하기 위하여 각 변수 간의 관계에 대한 가설을 설정하고 실증분석을 진행하였다. 자료는 중국 내에 인수 기업에서 근무하는 피인수기업의 구성원을 대상으로 설문조사를 실시하여 최종 317개 설문지를 수집하였고 실증분석을 실시하였다. 연구 결과, 의사소통은 피인수기업 구성원들이 인식한 불확실성 감소, 직무만족도 그리고 조직신뢰에 긍정적인 영향을 미친다는 것과 인수기업과 피인수기업 간의 사업영역의 일치도는 의사소통과 '인식된 불확실성' 간의 관계를 약화시킨다는 것을 확인하였다. 의사소통과 직무만족도 및 조직신뢰 간의 긍정적인 관계에서 조절변수가 강화시키는 효과가 확인되지 않고, 오히려 약화시키는 조절효과를 밝혀냈다. 이러한 연구 결과를 토대로 본 연구는 PMI 과정에서 피인수기업 구성원들과의 의사소통 전략은 통합의 성패에 의미를 가지며, M&A 유형에 따른 차별화된 인적자원관리 방안에 대한 제시와 같은 실무적인 시사점을 제시하였다.
본 연구는 중국 상업은행의 지각된 서비스품질, 가치일치성이 불확실성회피와 고객만족 및 고객충성도 간의 관계를 확인하여, 외국계 시중은행들의 중국시장진출을 위한 전략수립에 필요한 기초자료를 제공하고자 한다. 이러한 연구목적을 달성하기 위해 본 연구는 문헌연구와 실증연구를 병행 실시하였다. 실증연구에서는 길림성의 대표적인 도시인 장춘(長春), 산동성의 대표적인 도시인 제남(濟南), 광동성의 대표적인 대도시 광저우(廣州)를 중심으로 상업은행서비스를 이용하고 있는 중국고객을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 연구결과는 다음과 같다. 본 연구의 결과는 지각된 서비스품질과 고객만족 간의 관계에서, 가치일치성과 고객만족 간의 관계에서 불확실성회피는 중요한 매개역할을 하고 있는 것으로 나타났고, 불확실성회피는 고객만족에 직접적이고 유의한 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 가치일치성은 불확실성회피에 직접적이고 유의한 부정적인 영향을 미치고, 고객충성도는 태도적 충성도와 행동적 충성도 두 차원으로 나눠서 측정하고 고객만족은 태도적 충성도와 행동적 충성도에 직접적이고 유의적인 긍정적인 영향을 미친다고 실증적으로 보여주고 있다.
접착제와 피착재의 물성치는 고정된 값을 가지기보다 항상 어느 정도의 불확실성을 내포하고 있으며, 이는 결합부의 성능에 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 컨벤스 모델링을 이용하여 불확실한 물성치를 갖는 단일 겹치기 이음의 응력해석을 수행하였다. 불확실성을 고려한 수치해석 결과, 결합부에 작용하는 전단 및 수직 응력은 증가하였으며 이는 결합부의 강도 해석에 불확실성이 반드시 고려되어야 함을 보여준다. 또한 컨벡스 모델링의 신뢰성과 효율성을 입증하기 위해 몬테카를로 기법에 의한 응력 해석 결과와 비교하였으며, 두 방법에 의한 결과는 잘 일치함을 알 수 있었다.
특정 자료의 시간의 흐름에 따른 예측치를 추정하는 방법으로 AR Model 즉, 자기회귀모형이 많이 사용되고 있다. AR Model은 변수의 현재 값을 과거 값의 함수로 나타내게 되는데, 이런 시계열 분석 모델을 사용할 때 매개변수의 추정 과정이 필수적으로 요구된다. 일반적으로 매개변수를 추정하는 방법에는 확률적근사법(stochastic approximation), 최소제곱법(method of least square), 자기상관법(method of autocorrelation method), 최우도법(method of maximum likelihood) 등이 있다. AR Model에서 가장 많이 사용되는 최우도법은 표본크기가 충분히 클 때 가장 효율적인 방법으로 평가되지만 수치적으로 해를 구하는 과정이 복잡한 경우가 많으며, 해를 구하지 못하는 어려움이 따르기도 한다. 또한 표본 크기가 작을 때 일반적으로 잘 일치하지 않은 결과를 얻게 된다. 우리나라의 강우, 유량 등의 자료는 자료의 수가 적은 경우가 많기 때문에 최우도법을 통한 매개변수 추정 시 불확실성이 내재되어있지만 그것을 정량적으로 제시하는데 한계가 있다. 본 연구에서는 AR Model의 매개변수 추정 시 Bayesian 기법으로 매개변수의 사후분포(posterior distribution)를 제공하여 매개변수의 불확실성 구간을 정량적으로 표현하게 됨으로써, 시계열 분석을 통해 보다 신뢰성 있는 예측치를 얻을 수 있으리라 판단된다.
본 연구에서는 관악산 레이더 자료로부터 소양강 유역에서 최적 추정된 레이더 강우로 준분포형 TOPMODEL의 적용성을 평가하고 Monte Carlo난수발생 기법과 연계한 앙상블 유량모의 기법을 구축하여 레이더 추정강우가 가질 수 있는 불확실성이 수문모형에 미치는 영향을 모형의 매개변수와 연계하여 분석하였다. 레이더 추정강우를 활용하여 소양강 유역의 유량계산을 2003년 7월의 사례기간 동안 수행한 결과 실시간 편차보정 기법으로 수정된 레이더 입력강우의 경우 관측유량과 비교하여 매우 잘 일치하는 것으로 나타나 레이더 추정강우의 수문학적 활용성은 매우 높은 것으로 판단된다. 불확실성 분석에서는 레이더 강우가 가질 수 있는 불확실성이 수문모형의 매개변수 불확실성보다 덜 민감하게 영향을 미치는 것으로 검토되었고 레이더 강우와 매개변수가 혼합된 불확실성이 유량모의에서 가장 큰 오차를 보일 수 있는 것으로 검토되었다.
본 논문에서는 모델의 불확실성을 갖는 RC 배터리 모델의 State-of- Charge(SOC)를 추정하기 위한 강인한 고이득 관측기를 설계한다. 일반적으로 SOC를 추정하기 위해 사용하는 RC 배터리 모델은 실제 배터리 셀과 정확하게 일치하지 않고 거기에 따른 모델의 불확실성이 존재하게 된다. 이렇게 불확실성이 존재할 때 그 영향을 최소화하고 보다 정확한 SOC를 추정할 수 있는 강인한 관측기를 설계하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 실제 배터리 셀과 RC 배터리 모델 사이에 모델 불확실성이 존재하더라도 정확한 SOC추정을 위하여 강인한 고이득 관측기를 설계한다. 하지만 이러한 강인한 고이득 관측기는 높은 이득으로 발생하는 튐 현상(peaking phenomenon)과 출력 측정오차에 민감하게 반응하여 발생하는 진동(perturbation)이 존재하는 단점이 있다. 그래서 이를 보완하기 위해 슬라이딩 모드 기법을 사용하여 강인한 고이득 관측기를 설계한다. 마지막으로 성능 검증을 위하여 선형 관측기, 고이득 관측기를 이용한 SOC 추정결과를 비교한다.
주요 곡물 생산 지역에 대한 작황 계절 예측을 위해 작물모형과 기상 예보자료들이 활용되고 있다. 이 때, 작물모형의 입력자료로 활용되는 기상자료의 불확실성이 작황 예측 결과에 영향을 줄 수 있다. 본 연구에서는 기상 예보자료에 따른 작물모형 결과에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 주요 곡물 생산 지역인 미국의 콘벨트 지역을 대상으로 중규모 수치예보 모형인 Weather Research and Forecasting (WRF)로 10km 해상도의 계절 예측 자료를 생산하였다. 보다 상세한 기상 예보자료 생산을 가정하기 위해 통계적 기법인 Parameter-elevation Regressions on Independent Slopes Model (PRISM) 기법을 활용하여 WRF 자료를 기반으로 5km 해상도로 예측 자료를 생산하였다. WRF와 PRISM 계절 예측 자료로 CROPGRO-SOYBEAN 모형을 구동하여 두 기상 예보자료에 따른 작물 생육 모의 결과를 얻었다. 2011~2018 기간에 대하여 4월 10일부터 8일 간격으로 11개의 파종일을 설정하였으며, 3개의 콩 성숙군에 대한 품종 모수가 사용되었다. 기상 자료의 불확실성을 파악하기 위해 작물 재배기간 동안의 누적 생육도일과 누적 일사량을 비교하였다. 예측된 수량 및 성숙일 등의 주요 변수들을 비교하였다. 두 기상 자료로부터 얻어진 변수들 사이의 일치도 통계량 계산을 위해 root mean square error (RMSE), normalized root mean square error (NRMSE) 및 structural similarity(SSIM) index가 사용되었다. WRF와 PRISM에서 계산된 누적 생육도일 사이의 일치도가 낮았던 연도에 콩 성숙일 모의 값에 대한 오차가 크게 나타났다. 콩 모의 수량 또한 성숙일 및 온도의 오차가 크게 나타났던 연도에 상대적으로 낮은 일치도를 가졌다. 또한 파종일이 수량 및 성숙일 예측의 일치도에 상당한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 WRF와 PRISM 자료 사이에 온도 자료의 불확실성이 작황 예측의 불확실성에 영향을 주었으며, 재배 시기에 따라 그 불확도의 크기가 상이할 수 있음을 암시하였다. 따라서 신뢰도 높은 작황 예측 자료 생산을 위해 작물별 재배기간을 고려한 불확실성 평가 등의 추가적인 연구가 진행되어야 할 것으로 보인다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.