자연재해는 발생 자체를 막는데 한계가 있기 때문에 피해저감을 위해서는 예방사업을 통해 재해발생을 사전에 예방하는 것이 중요하다. 자연재해발생의 증가와 함께 자연재해와 관련된 예방사업에 대한 관심이 높아지고 있으며, 이와 관련된 투자도 증가하고 있다. 이와 함께 자연재해예방사업에 대한 투자 시, 그 파급효과 등을 검증할 수 있는 평가 역시 중요한 과제로 대두되고 있다. 자연재해예방사업과 같은 국가 공공투자사업을 평가하기 위해서 비용편익분석과 같은 정량적 분석을 통한 연구는 지속적으로 수행되고 있다. 정량적 분석방법만으로 사업의 효과를 충분히 설명하지 못한다는 문제점에도 불구하고 재해관련 분야에서 효과분석이나 평가를 위한 다양한 방법이 제시되지 못하고 있는 것이다. 본 연구에서는 정성적 분석을 통한 자연재해예방사업의 사후평가를 위해서 자연재해예방사업의 사후평가에 영향을 미치는 항목들을 도출하고, 구조방정식모델(SEM : structural equation modeling)을 통해 사후 평가항목과 사업효과 간 인과관계 분석 및 가중치를 산정하였다. 이를 바탕으로 자연재해예방 사업에 대한 사후평가지수 산정식을 제시하였다.
수문시스템은 기후변화와 도시화와 같은 다양한 인간활동으로 인하여 지속적으로 변해오고 있다. 수문시스템의 변화를 이해하는 것은 주요한 과제였으며, 수문모델링, 기후탄력모델 등을 통해 변화의 원인과 정도를 정량화하고자 하는 노력이 이루어져 왔다. 수문모델링 방법은 변화 원인을 통제하고, 각 조건에 따른 영향분석을 수행하기에 용이하나, 유역별 수문모형의 보정과정은 연구자의 많은 노력이 필요하다. 기후탄력모델은 주로 Budyko 곡선이 활용되어왔으며, 장기간의 실측자료를 기반으로 작성된 곡선에서 변화 폭을 통해 기후변화와 인간활동의 영향을 정량화하는 연구가 진행되어왔으나, 장기간의 실측자료가 미비한 유역에서는 적용에 한계가 있다. 본 연구에서는 기후변화와 인간활동에 의한 수문시스템의 변화를 정량화하기 위해 climate elasticity model과 hydrological model을 접목하여 시범유역을 대상으로 분석하고자 한다. 장기간의 유역 유출량 자료는 HSPF 모형을 활용하여 모의하였으며, 2013~2015년은 보정, 2010~2012년은 검정된 모델을 활용하였다. 1970년부터 2015년까지 유출량자료를 활용하여 Budyko curve를 작성하였으며, 1970년대비 2015년의 수문시스템의 변화를 각 원인별로 정량화하였다. 본 연구는 수문시스템의 변화 원인 파악 및 회복을 위한 정책 수립에 기초로 활용할 수 있을 것으로 사료된다.
해상교통환경평가는 선박 간 항행상황의 위험도를 정량화하여 나타냄으로써 선박의 안전운항을 효과적으로 지원하는 역할을 한다. 대표적인 해상교통환경평가모델로는 ES(Environmental Stress model)와 CR(Collision Risk)모델이 있다. 이러한 모델을 살펴보면, 각각의 평가지수를 이용하여 항행상황의 위험도를 정량화하며, 선박 간 조우관계를 기반으로 평가요소를 구성함을 알 수 있다. 이번 연구에서는 선박 간 조우관계를 포함한 항행상황의 위험도에 영향을 줄 것으로 기대되는 다양한 요소를 고려한 평가지수의 타당성을 살펴보고자 한다. 이를 위하여, AIS data를 이용하여 해상교통환경을 재현하고 분석하였으며, 동일한 항행상황을 ES, CR과 제안한 모델을 이용하여 위험도 평가를 실시하였다. 그 결과를 비교하여 제시함으로써 본 모델이 해상교통환경모델로서 항만 내 통항 안전성 평가에 적용 가능성을 평가하였다.
섬유 가교 곡선은 섬유보강 시멘트 복합체의 인장 거동을 예측하고 분석하는데 중요한 요인이다. 이 연구의 목적은 ECC에서 섬유 배향각의 분포와 섬유 개수를 정량적으로 고려할 수 있는 섬유 가교 모델을 제시하는 것이다. 이를 위하여 먼저 섬유 배향각과 섬유 개수를 정량적으로 고려할 수 있는 섬유 가교 모델을 유도하였다. 섬유 배향각과 섬유 개수는 이미지 프로세싱 기법을 사용하여 계측하였다. 이미지 분석을 통하여 계측한 섬유 배향각에 대한 확률밀도함수와 섬유 개수는 섬유 배향각을 2차원이나 3차원에 무작위로 분포된 것으로 가정하는 것과 큰 차이를 보였다. 이는 타설방법이나 유동흐름에 따라 섬유 분포 특성이 영향을 받기 때문으로, 모델의 검증을 위해 정확한 섬유분포 특성을 파악할 필요가 있다. 따라서 이미지 프로세싱 방법으로 계측한 섬유 분포 특성을 근간으로 보강섬유의 배향각과 단면 내 섬유 개수를 고려하여 얻은 섬유 가교 곡선으로 1축 인장 거동을 모사하였다. 모사한 1축 인장 거동은 실험 결과와 유사하게 다중 균열과 변형률 경화 거동을 보이는 등 1축 인장 거동을 정확히 나타낼 수 있는 것으로 검증되었다.
효율적으로 데이터를 관리, 분석, 유지하기 위해서는 각 시스템의 목적에 맞는 데이터 모델이 필요하다. 데이터 모델에 따라 해당하는 활용 시스템의 활용 범위가 결정되며, 각각의 활용 시스템에 맞는 데이터 모델이 개발되고 있는 상황이다. GIS 분야에서도 각 GIS 응용시스템에 맞는 다양한 공간정보 데이터 모델들이 개발 되었으며, 제공하고자 하는 서비스에 따라 공간정보 데이터 모델이 만들어지고 있다. 어플리케이션의 효율적인 활용을 위해서는 공간정보 데이터의 정확성과 최신성등이 중요하지만 특히 공간정보 데이터 구조를 만드는 데이터 모델링이 중요하다. 그러므로 본 연구는 1)국내외 공간정보 데이터 모델의 공간정보를 표현하는데 있어 기하학적 모델, 위상학적 모델과 3차원 공간정보 가시화 방법 등의 항목별로 비교하고 2)각각의 데이터 구조를 분석하여 데이터 모델의 특징을 비교한다. 마지막으로 3)공간정보 데이터 모델을 선정하여 정량적인 분석을 통해 데이터 구조에 따른 특징을 분석한다.
과거의 연구들은 교통 속도만을 활용하여 교통 속도 예측 문제에 접근했다. 그러나 교통 속도의 비선형성으로 인해 정확한 예측이 어려워, 최근에는 교통 속도에 영향을 미칠 수 있는 외부의 요인을 활용해 정확도를 높인 연구들이 이루어지는 추세이다. 그 중에서도 강수량은 직관적으로 교통 속도와 관련이 있을 것으로 생각되어 자주 사용된다. 다만, 실제로 교통 속도가 강수량에 얼마나 영향을 받는지는 확인되지 않고 대부분의 연구가 적은 양의 데이터로 이루어지기에 강수량이 딥 러닝모델의 정확도를 향상시킬 수 있다고 단언하기는 어렵다. 본 논문은 강수량 데이터가 교통 속도를 변화시키는 양을 정량적으로 측정하고, 딥 러닝 모델의 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 그 결과, 강수량이 높을수록 속도가 크게 감소하고 딥 러닝 모델의 정확도 또한 향상되는 것을 확인하였다.
산사태는 매년 전 세계적으로 상당한 규모의 인명 및 재산 피해를 발생시키고 있다. 따라서 이러한 산사태를 정확하게 예측하는 것은 매우 중요한 일이며 많은 연구자들이 다양한 접근방식을 활용하여 많은 연구를 수행하여 왔다. 산사태 예측과 관련된 분석은 고려되는 영향인자들과 분석되는 위험성의 예측 수준 그리고 산사태 발생 시 예상되는 피해에 대한 고려에 따라 산사태 취약성 분석, 산사태 위험성 분석 그리고 산사태 리스크 분석으로 구분된다. 이들 분석 중 현재 획득 가능한 관련 자료의 수준을 감안하여 국내외적으로 산사태 취약성 분석이 주로 수행되고 있다. 산사태 취약성 분석은 다양한 정성적 및 정량적 분석기법이 적용되어 왔으며 최근 들어서는 예측성능이 우수한 것으로 알려진 물리사면모델을 활용한 분석기법이 폭넓게 사용되고 있다. 특히 물리사면모델은 산사태 발생 이력의 존재여부와 상관없이 적용이 가능하고 산사태 발생 프로세스를 재현할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 물리사면모델을 활용한 취약성 분석기법에 대하여 검토해 보았다.
본 논문에서는 L-마트 상온 제품 종합물류센터 실시설계 대안별 검증을 통해 신뢰성을 향상하고 추가 보완사항을 발굴하여 개선하고 설계의 편의를 제공하기 위한 시뮬레이션 모델을 개발하여 물류센터 설비 및 레이아웃, 운영 방안에 대해 종합적인 대안을 제시하였다. 다양한 대안 검증을 위해 유연한 구조의 시뮬레이션 모델을 설계하였으며, 컨베이어 소터의 처리량과 컨베이어 선적 작업자와 컨베이어 하역 작업자의 이용률 및 필요 인원, 각 입/출고도크의 이용률 등을 컨베이어 소터 운영의 성능평가 요소로 정의 하였으며, 비소터 물량을 처리하는 수작업장의 운영의 성능평가 요소로서는 작업자의 이용률과 입고도크의 이용률을 반영하였다. 마지막으로 팔레트 물량을 처리하는 팔레트 작업에서는 팔레트 운반장비의 이용률과 입고도크의 이용률을 성능평가 요소로 반영하였다. 시뮬레이션 모델에서는 물류센터 설비 대안, Layout 변화에 따른 특성 분석을 반영하여 L-마트 물류센터 운영 프로세스를 정의하였다. 개발된 시뮬레이션 모델에서는 입력 데이터의 분석과 시뮬레이션 모델의 신뢰성 검증을 위해 운영을 위한 파라미터를 설정하고, 실제감이 있는 2D Animation을 통해 시뮬레이션 상의 물류의 이상 발생을 시각화하여 보여주도록 하였다. 시뮬레이션의 결과치에 대한 평가 요소 및 대안별 정량적 분석을 통해 L-마트 상온 제품 종합물류센터의 종합적인 운영방안을 제시하였다
최근 들어, 기업의 내재 가치를 평가하여 투자에 활용하는 이른바 가치투자에 대한 많은 분석과 전략들이 나오고 있다. 그러나 현존하는 대부분의 투자 지원 툴들은, 단기적으로 등락을 반복하는 주가에 매매 조건을 제시하여 차액을 얻는 방식인 기술적 분석 툴로서 기업의 내재 가치를 평가하여 투자를 지원하기 에는 제한이 있다. 때문에 가치 투자자들은 기업의 가치를 체계적이고 객관적으로 판단하기 보다는, 몇몇의 공시된 자료들을 보고 개인의 판단에 따라 평가하는 경우가 대부분이다. 따라서 감정과 선입견을 배제한 기존의 기술적 분석 툴과 같이 기업의 가치를 정량적으로 추정하여 다양한 전략개발을 할 수 있는 툴이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 기업의 가치를 정량화하여 가치투자 전략을 개발할 수 있는 가치투자 시스템(이하 KPU-VISS)의 설계 및 구현 내용을 기술한다. 즉, 본 시스템은 주식가격을 포함한 기업의 다양한 정보와 경기 지표 등을 이용하여 기업의 가치 모델 개발을 지원하고, 이 모델에 근거하여 저평가된 종목을 검색하는 전략 개발을 지원한다. 또한, 개발된 전략을 과거의 특정 시점에 반영시킨 투자 시뮬레이션을 통하여, 전략의 실효성을 검증하는 기능도 지원한다. 본 논문에서 제안한 가치투자 지원시스템은 최초로 가치투자전략의 개발과 검증을 지원하는 시스템으로, 향후 가치투자 시스템 개발을 위한 선도적인 방향을 제시할 것으로 예상한다.
객체지향 프로그램의 효율성과 설계의 품질을 평가하기 위해서는 필수적으로 정량적 메커니즘을 사용해야 한다. 특히, 개발비용을 예측하기 위한 요구가 커질수록 소프트웨어 개발 생명주기의 초기에 측량해야 하는 필요성은 더욱 강해진다. 따라서, 분석단계 산출물에 대하여 이루어지는 측량은 나머지 개발 주기 단계에서 발견될 수 있는 결함에 대한 예측이나, 시스템의 개발에 소요될 노력과 비용을 예측하는데 사용될 수 있으므로 그 중요성이 더욱 강조되고 있다. 본 논문에서는 클래스 기반(class-driven)의 분석 모델링 절차에 따라 작성되는 모델을 사용하여, 클래스의 책임과 협력 관계에 대한 정보가 주어진 클래스에 대한 복잡도를 측량하기 위한 메트릭을 제안한다. 제안된 메트릭은 클래스들 사이의 상호작용으로 나타나는 협력의 복잡도와 인터페이스 복잡도를 포함하며, 개별 클래스의 복잡도를 사용하여 전테 시스템의 복잡도를 계산하도록 확장할 수 있다. 개발 생명주기의 가장 초기 단계인 분석단계에서 클래스를 어떻게 분할할 것인지에 대한 선택적 직면했을 때, 올바른 클래스 분할을 선택하도록 도와줌으로써, 나머지 개발 단계에서 개발에 요구되는 노력과 시간을 예측하고 관리하는데 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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