본 연구에서는 SWAT 모형의 국내 적용을 위해 농업용저수지의 관개특성을 분석하기 위한 자료 구축과 적용성 분석을 실시하였다 SWAT 모형의 입력자료는 토지이용도, 토양도, 강우관측자료를 사용하였으며 HOMWRS의 입력자료는 토지이용도, 강우 자료로 유출량을 산정하였다. 본 연구는 소규모의 관개용 저수지와 논농사가 주로 행하여지는 전형적인 우리나라의 농촌용수지구인 이동저수지 상부유역인 농업소유역에 SWAT 모형을 적용하였다. 이 지구는 관개지구의 환원수량, 저수지의 여수로 방류량 및 용수 사용량 등에 따라 저수지의 유입하천 및 하류하천의 장기유출량에 복잡한 형태로 영향을 미치고 있다. 그러므로 이러한 복잡한 농업용 소유역에서의 장기유출량 해석 기술을 정립하고자 이동저수지 유역을 12개의 대표적인 소유역으로 분할하였으며 우선적으로 저수지의 영향이 있고 없느냐에 따라 4개의 소유역인 미산교, 묵방교, 덕성교, 재인교의 소유역을 선정하였고 이 지점에서 관측된 장기유출량 자료를 이용하여 일별, 월별 장기유출량추정을 실시하였다. 추정한 결과 저수지가 설치되어 있지 않은 미산교, 묵방교에서의 일별, 월별장기유출량은 실측치와 매우 가까운 값을 보였다. 그러나 상류지점에 저수지가 설치되어 있는 덕성교와 재인교에서의 장기유출량은 관측값과 유사한 경향을 보이고 있으나 실측값과 차이를 보이고 있었다. 그러므로 향후에 이루어질 연구는 저수지의 영향, 환원수량, 관개수량이 장기유출량에 미치는 영향에 대한 연구가 필요하다.
GPS/INS를 이용한 항공사진측량의 경우 GPS 이동측위를 위해 촬영지역에 GPS 지상기준국의 설치가 필수적이다. 하지만 항공사진측량을 위한 지상기준국의 설치는 여러 가지 제한 요소들로 인해 현실적으로 어려운 경우가 많다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 상시관측소 자료를 이동측위에 이용하여도 충분한 정확도를 확보할 수 있는 지를 분석하였다. 30초 간격으로 저장되어 있는 상시관측소 자료의 내삽을 통해 결정한 외부표정요소와 촬영지역에서 수신된 지상기준국 자료로부터 결정한 외부표정요소를 GPS/INS 항공삼각측량에 각각 적용한 후 정확도를 비교하였다. 그 결과 상시관측소 자료로 지상기준국 자료를 대체하여 사용하여도 충분한 정확도를 얻을 수 있었다.
최근 가입자가 1천 2백만명을 상회하면서 이동통신 산업은 치열한 시장겨쟁 하에 놓여있다. 따라서 각 이동통신 사업자들은새로운 시장을 개척해야 할 상황에 직면에 있는 것이다. 그런데 이는 이동통신 선지국가의 경쟁상황을 살펴볼 때 새로운 시장을 찾아볼 수 있으며, 특히 선불카드 시스템을 활용한 니치마켓 개발 가능성을 고려해볼 필요성이 제기되는 것이다. 본 연구는 이동통신 중에서 이동전화 서비스의 틈새시장 전략으로 선불카드(prepaid card)도입 가능성을 찾고자 한다. 이를 위해 먼저 이동전화서비스의 시장상화에 대해 전반적으로 살펴보고 틈새시장의 대표적 서비스인 선불이동전화 카드에 대해 제시하였다. 이러한 배경항 설문조사를 통한 실증분석으로 요인분석에서 요인을 추출하고 이의 결과를 이용하여 군집분석을 실시하여 시장을 세분화하였으며, 이후 세분화의 결과로서 선불카드 서비스 선호집단을 분석하였다. 분석결과 주로 경제력이 약한 집단인 학생층 위주의 틈새시장임을 확인하였다. 이와 같은 연구결과는 성숙된 시장수요를 대상으로 치열하게 경쟁하는 이동전화 사업자에게 이동전화의 새로운 니치마켓(nitch market)을 개발하기 위한 마케팅 전략을 수립할 수 있도록 기초 자료를 제고하였다는데 의의가 있으리라 본다.
OECD (2015)과 UN (2017)에 따르면 한국은 입국의 나라로 분류되고 있다. 입국의 나라는 순이동(net migration)이 양으로 유지된다는 것을 뜻하며, 동시에 국제이동이 인구증가에 영향을 미칠 가능성이 높음을 의미한다. 통계청 (2011)은 이전 추계와는 달리 인구이동요인을 고려한 Wilson (2010)모형을 기반으로 성별 및 입 출국을 구분하여 모수가 15개 이상인 모형을 이용하였다. 그리고 5년 뒤 2016년 추계에서는 최근 5년간의 내국인 순이동률 평균치와 외국인 정부정책을 반영한 값을 가정하였다. 하지만 이 두 결과 모두 국제이동이 보수적으로 추정되어 입국의 나라로 추정하는 OECD, UN의 분류와는 다른 결과를 제공한다. 따라서 본 연구는 입국, 출국 그리고 순이동의 국제이동추이가 선형이 아닌 비선형임을 착안하여 우리나라 2000-2017년 국제이동 자료에 함수적 자료모형을 활용한 비모수 모형 (Hyndman과 Ullah (2007)이 제안한 FDM, Hyndman 등 (2013)가 제안한 Coherent FDM)을 적용하여 확률론적 추계방식으로 향후 추이를 예측하였다. 분석결과 입국률은 2018년 인구천명당 1.098명(남자), 1.026명(여자), 2025년 1.228명(남자), 1.152명(여자) 그리고 출국률은 2018년 인구천명당 0.907명(남자), 0.879명(여자), 2025년 0.987명(남자), 0.959명(여자)으로 나타났다. 따라서 순이동률은 인구천명당 2018년 0.191명(남자), 0.148명(여자), 2025년 0.241명(남자), 0.192명(여자)으로 증가하는 결과가 도출되었다.
본 연구에서는 상층기상자료, 자동 기상 관측망 자료 및 신경망기법을 사용하여 단시간 강우 예측 모형을 개발하였다. 호우를 동반한 이송 기상 시스템의 이동 경로가 라디오존데로부터 획득할 수 있는 상층기상 자료 즉 상층 풍향자료와 동일한 방향으로 이동한다는 가정 하에 원거리에서 발생하는 기상현상의 발달과정을 판단 할 수 있는 알고리즘을 개발하고, 이러한 원거리 입력 자료와 예측하고자 하는 값 사이의 비선형 상관관계를 연결하는 기법으로 인공 신경망 기법을 도입하였다. 개발된 모형을 2002년 태풍 루사로 인하여 큰 피해를 입은 감천지역에 적용하였다. 포항과 오산의 라디오존데에서 획득한 700mb에서의 풍향자료와 5년의 자료기간을 가지는 350개의 자동 기상 관측망 자료를 입력 자료로 사용하였으며 결과는 상층 풍향자료를 사용한 경우에 상관계수가 0.41에서 0.73으로 개선되었으며 숙련도도 35%향상되었다. 모형의 개선도를 나타내는 통계치의 개선을 통해 상층기상자료를 활용한 강우예측 모형이 단지 지상 강우계 자료만 사용한 예측보다 개선된 결과를 보여줌을 알 수 있다.
지속시간과 생기빈도에 따른 홍수량 산정은 여러 수문분야 적용에 있어 매우 유용하며 홍수관련 설계인자를 첨두홍수량 중심에서 지속시간에 대응하는 홍수량으로 확장할 필요가 있다고 하겠다. 본 연구에서는 한강유역 관측 홍수량의 홍수량-지속기간-빈도 분석을 위하여 샘플지역인 한강대교와 여주 지점의 수위자료와 수위-유량 관계식을 사용한 유출량 자료를 활용하여 경험적 QdF곡선과 이론적 QdF모형을 제시하였다. 지속시간에 따른 분석을 위하여 이동평균자료를 사용하여 획득된 지속기간별 연 최대홍수량 자료를 추출하였다. 한강대교 QdF 곡선의 변동특성은 지속기간과 재현기간이 증가함에 따른 최대홍수량 변화폭이 크게 증가하지 않음을 나타내고 이는 한강대교 지점의 유량이 대표하는 유역이 매우 크며 상류의 댐에 의한 홍수통제 등 인위적 영향에 기인한 것으로 판단된다. 이러한 유역 환경변화로 인한 자료 특성변화에 대한 영향 분석을 위하여 댐건설 전후를 분리한 자료를 이용한 QdF 곡선을 작성, 분석하였다. 댐 건설 전후 강수 자료 자체의 특성 변화와 댐 건설 후 자료기간의 한계를 가짐에도 불구하고 분석결과 댐건설 전후 자료에 대한 QdF 곡선은 댐건설로 인한 유출량 영향 파악을 가능케 하였다. 여주 지점의 QdF 곡선은 지속기간과 빈도변화에 따른 변화양상이 대상 지역 계획홍수량을 넘어서는 자료가 많음을 보였다. 이는 유출량 산정을 위해서 제시된 수위-유량 관계식의 적용범위를 넘어서는 값의 발생으로 인한 인위적인 조정에 기인한 것으로 판단된다. 그러므로 지점별로 분석자료의 타당성 및 정상성을 점검하고 자료에 타당한 개선된 QC과정이 필요함을 알 수 있다. 충주댐 건설전후의 여주 지점 QdF 분석 결과는 특히 댐 건설 후 QdF 곡선의 변화 양상은 댐 건설 후 자료에 대한 새로운 형태의 이론적 QdF모형 제시가 필요함을 보여주었다.
본 연구는 고령자를 위한 지하철 역사의 수직이동시설을 평가하고 개선방안을 분석하는 것을 목적으로 한다. 서울시의 통행량이 많은 31개의 지하철 역사를 평가하기 위해 자료포락분석(DEA)을 이용한다. DEA의 투입변수는 스마트카드 자료를 이용하여 수집한 고령자 통행수 및 통행비율을 포함하며, 산출변수는 엘리베이터 설치 대수와 100계단 당 에스컬레이터 설치 대수로 구성된다. 분석 결과, 31개 지하철 역사의 평균 지수는 0.62로 산출되었으며, 잠실역, 가산디지털단지역, 건대입구역, 동묘역이 가장 우수한 것으로 나타났다. 이 4개의 역사는 지수가 낮은 다른 역사들을 위한 참조 그룹으로 설정된다. 참조그룹과의 비교를 통해 각 역사의 수직이동시설을 제고하기 위한 방안들이 제안된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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