청년층의 취업 경쟁은 점차 심화되어 졸업유예, 취업단념과 같은 청년실업문제로 이어지고 있다. 이 연구는 개인의 취업 준비 노력이 근로 참여 양상에 미치는 영향을 알아보았다. 특히, 대학(원)생을 중심으로 어떠한 변수가 취업준비 동기를 촉발하는지를 반복측정 자료로 규명하였다. 이를 위하여 한국고용정보원에서 주관하는 청년패널조사(Youth Panel; YP) YP2007의 3~5차 연도인 2009~2011년 자료를 분석하였다. 최종 연구에 적용한 대상은 남성 3,481명, 여성 3,770명이었으며, 분석을 위하여 일반화추정방정식(Generalized Estimating Equations; GEEs) 방법을 이용한 패널로짓모형을 적용하였다. 교육적 요인과 인구경제적 요인을 통제하여 분석한 결과, 직업교육 및 훈련 여부, 진로지도 상담 유무, 직업체험 프로그램 참가 여부, 신규 자격증 취득 여부, 성별, 연령, 가구 총소득의 변동은 취업준비에 유의하게 영향을 주었다. 이 연구는 개인의 취업 준비 노력이 근로 참여 양상에 유의한 영향을 주었음을 밝혔으며, 각 요인 간 영향력의 정도를 실증적으로 보여주었다. 청년실업 문제는 청년층의 근로참여 동기와 같은 보다 근본적인 관점에서의 정책적 접근이 필요할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 이전에 저자가 제안한 감가상각누적비율함수를 이용한 감가상각방법의 실질적인 활용을 위한 보다 상세한 설명을 제시한다. 감가상각누적비율함수는 상각대상금액에 대한 임의의 시점까지의 상각누적비율 값을 제공해 주는 함수로, 시간의 경과에 기반을 둔 감가상각방법에 활용될 수 있다. 이 함수를 사용하면 매 회기의 상각액이 일정하거나, 점차 감소하거나, 점차 증가하는 모든 경우의 상각금액을 체계적으로 계산해낼 수 있어, 각 자산의 특성에 맞는 다양한 감각상각형태를 합리적으로 선택하여 사용할 수 있다. 또한, 상각누적비율이 시간의 연속함수로 표현됨으로써 기중에 자산을 취득하거나 처분하는 경우에도 체계적이고 일관성 있게 감가상각비를 상계할 수 있게 된다. 다만, 함수의 매개변수 값을 얼마로 지정할 것인가 하는 문제가 존재하는데 본 연구에서 그에 대한 자료를 제공한다.
우리나라는 지역적 특성상 여름철에 강수량이 편중되어 있어 계절별로 하천유량의 편차가 매우 크게 나타나고 있다. 또한 계속되는 도시화와 산업화로 인하여 하천에서 다양한 형태의 취수와 이용이 이루어지고, 국민들의 수질향상 등에 대한 기대가 커짐에 따라 하천유량에 대한 양적 질적 요구가 증대되고 있다. 이에 효율적인 수자원운영을 위하여 다양한 형태의 수자원확보가 이루어지고 있으며, 이중 가장 대표적인 댐을 이용하여 운영에 따른 하류 하천에서의 유황개선효과에 대해서 유역 장기분포모의 모형 중 하나인 SWAT모형을 밀양강유역에 적용하여 일 유출량 모의를 수행하였다. 모형의 구축은 $2000{\sim}2005$년의 밀양강유역 기상자료를 활용하였으며, 건교부에서 운영하는 Wamis를 이용하여 DEM, 토지이용도, 토양도를 취득하였다. 또한 밀양댐, 운문댐 유입량과 밀양2지점의 측정유량을 이용하여, SWAT의 다양한 매개변수 중 SOL_AWC, ESCO, CH_K등을 수정하여 Calibration을 실시하였으며, 밀양강유역 오염총량지점인 밀양A지점과 밀양B지점의 측정유량을 이용하여 Validation을 실시하였다. 그 결과, 댐의 경우 0.9이상의 선형상관관계를 나타내었으며, 오염총량지점의 경우 0.6이상의 선형상관관계를 나타내어 모형의 적용성이 양호함을 알 수 있었다. 과거 39년간의 강수량자료를 이용, 구축된 모형의 유역모의운영을 통해 밀양강 유역의 밀양댐과 운문댐이 있음으로 해서, 댐이 없는 경우와 비교, 하류 지점별 유황개선에 어느 정도 효과가 있는지 댐의 순기능에 대한 정량적인 분석을 수행하였다. 또한 댐별 방류량을 변동하여 하류 주요지점에 미치는 유황개선효과를 정량화하였다. 마지막으로 댐의 효율을 최대화한 하류확보가능하천유지유량을 월별평균량으로 산정하였다. 이는 향후 오염총량제 기준유량 및 환경용수의 법제화를 통한 하천유지용수의 증가시 비구조적 대책의 공급가능 최대량으로 활용가능할 것으로 사료된다.
해양 탄성파 탐사를 통해 취득한 자료에는 지하 매질에서 반사되어 오는 신호뿐만 아니라 해수면에서 되반사되어 발생하는 고스트가 존재한다. 고스트는 특정 주파수 성분을 약화시켜 탄성파 자료의 시간 해상도를 저하시킨다. 고스트를 효과적으로 제거하기 위해서는 정확한 고스트의 지연시간과 해수면의 반사계수가 요구된다. 고스트 지연시간은 해수면의 상하 움직임, 에어건과 스트리머의 움직임 및 벌림(offset) 거리 등에 의해 변하며, 해수면의 반사계수도 주파수, 평면파의 입사각 그리고 해상 상태에 따라 변한다. 이러한 영향을 고려한 고스트 지연시간을 추정하기 위하여 이 연구에서는 고스트 제거 트레이스 및 이의 자기상관 자료의 L-1 norm, L-2 norm 그리고 첨도(kurtosis)를 비교하였다. 자기상관자료의 L-1 norm을 계산하여 고스트 지연시간을 추정하는 것이 오차가 가장 적게 발생하였다. 현장자료의 파고를 고려하고 키르히호프 근사식을 이용하여 해수면의 반사계수를 계산하여 음원 및 수신기 고스트 제거에 적용하였다. 고스트를 제거함으로써 약화된 주파수 성분을 복원하였으며 시간 해상도가 향상된 구조보정 단면을 얻었다.
도시 수목은 탄소를 저장하고 불투수면적을 감소시키는 도시 생태계의 중요 요소이며, 탄소 저장량 및 순환량 산정 시 주요 정보로 활용될 수 있다. 많은 선행 연구에서 항공 라이다 자료 및 인공지능 기법을 활용하여 고해상도 수목 정보를 산출하고 있으나, 항공 라이다 영상은 제공하는 플랫폼이 제한되어 있으며 비용적인 면에서도 한계가 다수 존재한다. 따라서 본 연구에서는 수원시를 대상으로 자료 취득이 용이한 고해상도 위성 영상인 Sentinel-2를 활용하여 기계학습 기반의 도시 내 수목 피복률(fractional tree canopy cover, FTC)을 추정하고자 하였다. Sentinel-2 시계열 영상으로부터 중앙값 합성을 수행하여 수원시 전역에 대한 단일 영상을 제작하여 활용하였다. 도시 내 토지 피복의 이질성을 반영하기 위하여, 30 m 격자내 10 m 해상도의 광학 지수의 평균 및 표준편차 값과 환경부 세분류 토지 피복 지도 기반 항목별 피복률을 계산하여 기계학습 모델의 입력 변수로 활용하였다. 총 4가지의 입력 변수 조합을 설정하여, 입력 변수 구성에 따른 FTC 추정 정확도를 비교 및 평가하였다. 광학 영상의 평균 정보만을 활용(Scheme 1)했을 때 보다 도시 내 이질적인 특성을 반영할 수 있는 표준 편차 및 피복률 정보를 모두 함께 고려(Scheme 4, S4)했을 때 향상된 성능을 나타낼 수 있었다. 검증용 자료에 대해 S4의 Random Forest (RF) 모델이 0.8196의 R2, 0.0749의 mean absolute error (MAE), 및 0.1022의 root mean squared error (RMSE)로 전체 기계학습 모델 중에서 성능이 가장 높게 나타났다. 변수 기여도 분석 결과 광학 지수의 표준 편차 정보는 도시 내 복잡한 토지 피복 지역에 대해 높은 기여도를 나타내었다. 훈련된 S4 구성의 RF 모델을 수원시 전역에 대해 확장 적용하였을 때, 참조 FTC 자료에 대해 0.8702의 R2, 0.0873의 MAE, 및 0.1335의 RMSE의 우수한 성능을 나타냈다. 본 연구의 FTC 추정 기법은 향후 다른 지역에 대한 적용성이 우수할 것으로 판단되며, 도시 생태계 탄소순환 파악의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
한국지질자원연구원은 1997년부터 새로운 에너지 자원으로 활용 가능성을 포함하고 있는 가스 하이드레이트를 조사하기 위해 동해 일원에서 탄성파탐사를 실시하고 있다. 탄성파 반사자료로부터 가스 하이드레이트 부존여부를 확인하는 방법은 해저면과 평행하면서 위상이 반대로 나타나는 고진폭 반사파 Bottom Simulating Reflector (BSR)과 BSR상부에서의 진폭감소, 하부에서 진폭증가와 구간속도 감소 둥을 들 수 있다. 대용량 탐사자료로 구성된 탄성파 반사자료에 깊이영역 구조보정을 적용하기 위해서는 고성능 컴퓨터와 병렬처리 기술이 필요하다. PSPI법은 적은 컴퓨터 계산량과 효율성 그리고 주파수 영역에서 구조적으로 병렬화가 용이한 특성을 지니고 있어 구조보정에 많이 이용되고 있다. 여기에서는 동해 가스 하이드레이트 탄성파 반사자료에 대한 일반자료처리와 함께 BSR로 여길 수 있는 구간에 대해 message passing interface_local area multicomputers(MPI_LAM)으로 병렬 코드화된 MPI PSPI를 이용하여 깊이영역 중합 전 구조보정에 적용하였다. 중합 전 깊이영역 구조보정 입력자료를 위한 속도모델은 자체 개발된 지오빗을 이용하여 중합 단면도로부터 지층경계면을 구하고 중합속도를 이용하여 제작하였다. BSR은 시간영역구조보정 된 중합 단면도상에서 음원모음도 3555-4162 사이와 왕복주시 2950 ms 부근에서 확인되지만 깊이영역 단면도에서는 해수면 6 km에서 17 km사이, 해저면에서 약 2.1km 깊이영역에서 나타남을 알 수 있다. 또한 구조보정 결과 반사파 에너지가 집중되는 지점에서 영상화가 잘 이루어지므로 관심대상 지역에 에너지를 많이 보낼 수 있는 자료취득변수를 결정해야 함을 알 수 있다.
본 연구는 생활체육이 비교적 잘 발달되어 있는 OECD 국가들을 대상으로 생활체육정책의 국가 간 상이한 유형을 밝혀내고 그 원인이 무엇인지 밝혀내는데 그 목적이 있다. 이를 위해 생활체육이 비교적 잘 발달되어 있는 OECD 30개 국가 중 관련 자료의 취득이 가능한 26개국을 연구대상으로 삼았다. 그리고 군집분석을 통해 유형화된 국가들의 결정요인을 질적비교분석(Qualitative Comparative Analysis: QCA)을 이용하여 분석하였다. 질적비교분석을 위한 원인변수로는 1인당 GDP, 여가시간, 공공사회복지지출(SOCX), 지니계수, 빈곤율, 조세부담률을 선정하였다. 이러한 과정을 통하여 얻은 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 분석대상 26개 국가들을 생활체육참여율과 스포츠클럽참여율을 기준으로 군집화하여 국가별로 유형한 결과 세 가지의 유형을 발견하였으며, 한국은 생활체육참여율과 스포츠클럽참여율이 낮은 유형으로 나타났다. 둘째, 국가별 생활체육정책의 유형이 발생하는 결정요인을 파악하기 위하여 질적비교분석을 실시해 본 결과 한국이 속한 유형은 GDP, 여가시간, 공공사회복지지출(SOCX), 조세부담률과 부의 관계를 나타내며, 지니계수와 빈곤율과는 정의 관계를 나타냈다.
해저면 영상을 취득하기 위해 측면주사소나나 다중빔측심기 외에도 합성개구소나가 상용화되어 널리 사용되고 있으며 국내에서도 예인형 시스템 개발 등 관련 연구가 진행 중에 있다. 고해상도의 합성개구소나 영상을 얻기 위해서는 이를 탑재하고 있는 플랫폼의 운동을 정확하게 추정하는 것이 필요하며 이를 위해 정밀한 수중항법 시스템이 요구되고 있다. 본 논문에서는 합성개구소나를 탑재하고 있는 플랫폼의 운동 특성에 따라 소나 영상의 왜곡이 얼마나 발생하는지 정량적으로 분석함으로써 요구되는 항법 정확도와 항법센서의 정밀도를 설정하는데 있어서 기준이 되는 자료를 제공하고자 한다. 총 다섯가지의 운동을 고려하고 있으며 정량적 분석을 위해 정규화된 평균 제곱근 오차를 정의한다. 각 운동 특성의 변수값 변화에 따른 오차 분석 수치해석을 통해 yaw and sway 운동이 가장 큰 영상 왜곡을 야기하며 pitch and heave 운동의 영향은 크지 않음을 확인하였다.
저수구역은 계획된 홍수위에 의하여 둘러싸인 지역 혹은 댐의 계획된 홍수위 내에 있는 지역으로 정의된다. 본 연구에서는 저수구역 내 농경지를 탐지하기 위하여, 대표적인 기계학습 기법인 RF (Random Forest) 기반의 감독 분류 방법을 적용하였다. 저수구역 내의 농경지를 효과적으로 분류하기 위하여, 질감정보를 정량화하기 위한 대표적인 기법인 GLCM (Gray Level Co-occurrence Matrix)과 NDWI (Normalized Difference Water Index), NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)를 추가적인 입력자료로 활용하였다. 특히, 질감정보를 생성하는데 사용된 윈도우 크기가 농경지의 분류 정확도에 미치는 영향을 분석하여, 저수구역 내의 농경지를 효과적으로 분류하기 위한 방법론을 제시하였다. 실험결과, UAV 영상을 이용한 분류결과를 통하여 취득된 다중분광영상과 NDVI, NDWI, GLCM 영상들을 이용하여 저수구역 내의 농경지를 효과적으로 탐지할 수 있음을 확인하였다. 또한, GLCM의 윈도우 크기가 분류정확도를 향상시키기 위한 중요한 변수임을 확인하였다.
본 연구에서는 대전광역시 내의 보행로 2개소를 대상으로 보행 중 스마트폰 사용이 보행속도에 미치는 영향을 분석하였다. 분석을 위해 스마트폰 사용실태에 대한 영상자료를 취득하고 도로용량편람에서 제시한 보행자 서비스수준의 보행밀도를 기준으로 보행속도를 산정하였다. 보행속도에 미치는 영향을 분석하기 위한 방법으로는 기계학습을 통한 다중회귀분석과 의사결정나무(Decision tree)를 활용하였으며, 설명변수로는 성별, 스마트폰 미사용, 청각을 이용한 스마트폰 사용, 시각을 이용한 스마트폰 사용, 서비스수준A, 서비스수준B, 서비스수준C가 선정되었다. 분석결과 서비스수준C가 보행속도 변화에 가장 높은 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 서비스수준C에서 시각을 활용해 스마트폰을 이용한 여성그룹이 가장 낮은 속도로 보행하는 것으로 나타났다. 특히 음악 감상이나 통화와 같은 청각을 이용한 유형보다 시각을 이용하는 경우 대부분의 경우에서 보행속도가 크게 저하되며 통계적으로 유의한 차이가 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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