FC(Food Culture) 사업은 음식종류의 다양성과 재료의 신선도 유지를 위하여 개별적인 유통 업무를 수행하고 있다. 재료의 신선도 유지를 위한 신속성, 음식의 매출액과 재료비, 인건비, 경비 등의 집계에 대한 정확성이 부족하여 결산에 문제점이 있다. 본 논문에서는 FC사업의 유통에 대한 ERP를 구축하고 매출과 원가의 요소를 집계하여 사업장 단위의 매출액에 대비한 재료비, 인건비, 경비 등 요소를 회계 집계하고, 또한 유통 물류 구매를 위한 발주와 낙찰된 물류품의 계약과 결과 값으로 예측 Simulation을 연구한다. 사업장 단위에서 마감되면 시도단위와 전국단위의 전체 자산 및 손익계산을 가능하게 하는 ERP를 연구한다. 본 논문 연구를 통하여 FC사업 ERP 발전과 물류 유통 산업에 기여하게 될 것이다.
데이터 웨어하우스 시스템에 대한 OLAP 질의들은 대량의 데이터를 대상으로 복잡한 분석 및 집계 연산을 수행한다. 이러한 고비용의 OLAP 질의들을 효율적으로 실행하는 것은 시 스템의 성능 향상을 위해 매우 중요하다. 이를 위해 본 논문에서는 데이터 웨어하우스 시스 템에 존재하는 여러 종류의 실체 집계 뷰들을 이용하여 주어진 OLAP 질의를 재작성하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 차원 계층들로부터 유도되는 그룹 격자를 이용하여 OLAP 질의와 실체 뷰의 선택 단위, 선택 영역, 집계 단위등을 정의하고, 이들로부터 OLAP 질의 와 식체 뷰에 대한 정규을 정의한다. 그리고 정규형으로 표현된 질의와 실체 뷰 사이의 관 계를 이용하여 실체 뷰가 질의의 재작성에 이용 가능하기 위한 조건을 제시한다. 제안하는 질의 재작성 방법은 데이터 웨어하우스의 메타 정보들과 OLAP 질의 및 실체 뷰들의 특성 을 고려하여 다양한 실체 뷰들을 함께 이용할 수 있으므로, 시스템에 존재하는 실체 뷰들의 효용성을 높이고 주어진 질의를 효율적으로 처리할 수 있다.
본 논문은 2000년, 2005년, 2008년의 3개년을 대상으로 접속불변에너지산업연관표(76개의 산업분류)를 작성하여 집계통계와 함께 산업별 미시적 통계를 제시하고, 이를 이용하여 산업별로 에너지소비량의 변화에 영향을 미치는 요인과 그 크기를 분석하였다. 본 논문에서 부가가치 총액 변화, 부가가치비중 변화, 산출구조 변화, 에너지원단위 변화의 4가지 요인을 고려하였다. 분석모형으로는 우리나라가 수출주도형의 산업구조를 갖고 있다는 점을 고려하여 공급측 모형을 이용한 구조분해분석을 적용하였다. 집계통계를 이용한 분석결과에 따르면 시기에 상관없이 부가가치 총액 변화는 에너지소비량을 증가시켰지만, 산출구조 변화는 에너지소비 변화량을 감소시켰다. 부가가치비중 변화와 에너지원단위 변화에서는 시기별로 에너지소비 변화량의 증감이 반대로 도출되었다. 산업별 통계를 이용한 결과에 따르면 부가가치비중 변화는 시점과 상관없이 전자기기에서 에너지소비 변화량을 증가시키고, 석유제품, 시멘트, 석탄제품에서 에너지소비량을 감소시켰다. 그리고 에너지원단위 변화는 석유제품, 화력, 사업서비스, 금융 및 보험, 보관 및 운수관련서비스에서의 에너지원단위 변화가 에너지소비 변화량을 증가시켰다. 이상의 결과처럼 집계통계를 이용하면 각 산업에서의 현상이 나타나지 않는다. 정부가 정책을 입안하고 시행할 때에 집계통계만을 기준으로 하면 효율적 성과를 거두기 어렵다.
정부의 연구개발투자로 수행되는 국가연구개발사업은 세부과제 단위로 매년 도출되는 6대 성과(논문, 특허, 기술료, 사업화, 인력양성 지원, 연수 지원)를 집계한다. 성과 중 하나인 SCI급 논문은 한 논문을 다른 연구과제의 성과로 제출하는 경우도 많아서 동일 논문성과를 다수의 과제에서 공유하게 된다. 본 논문에서는 국가연구개발사업과 그 성과로 도출된 SCI급 논문간의 네트워크 관계를 분석하고자 한다. 대상 데이터는 2015년도에 수행된 연구개발과제의 성과로 제출된 11,179편의 SCI급 논문 중 2개 이상의 과제 결과로 도출된 논문이다. 또한 국가연구개발사업의 SCI급 논문 성과는 세부과제 단위로 집계되므로 SCI급 논문-세부과제간 네트워크는 정보량이 과다하다. 따라서 SCI급 논문에 대한 네트웍 분석은 세부과제를 포함하는 국가연구개발사업간의 네트워크로 한 단계 높여 분석하였다. 구체적으로 논문-사업간 2모드 네트워크를 1모드 네트워크로 전환하여 네트워크 분석을 시도하였다.
데시메트릭 매핑은 행정구역 단위로 집계된 인구자료를 행정구역 내부의 공간적 변이에 따라 재집계하여 고해상도의 인구분포 자료를 작성하는 가장 보편적인 기법이다. 본 연구에서는 데시메트릭 매핑을 이용한 인구분포 추정의 장단점을 검토하고, 그 개선방안으로서 지리가중회귀모형을 이용한 다변량 데시메트릭 매핑 기법을 제안하였다. 기존의 지표피복 데이터와 인구센서스 자료를 기반으로 지리가중회귀모형을 적용하여 각 집계단위별로 지표피복 유형과 인구밀도의 상관관계를 분석하고, 모형에서 산출된 회귀계수를 이용해 하위 공간구획의 인구 총수를 산정하였다. 그 결과 지리가중회귀모형 기반 다변량 데시메트릭 매핑 기법을 이용했을 때, 면적가중 보간법, 이진 데시메트릭 매핑, 피크노필렉틱 보간법, 최소자승회귀모형 기반 데시메트릭 매핑 기법 등 다른 지능형 보간법에 비해 정확한 인구분포 추정이 가능하다는 것을 확인하였다. 이는 지리가중회귀모형을 통해서 인구센서스 집계 단위별로 상이한 구역 내 공간적 이질성이 인구분포 추정에 적절히 반영되었기 때문인 것으로 평가할 수 있다.
치수경제성분석, 투자우선순위 및 시설물 규모결정 등의 의사결정과정에서 실무에서는 다차원 홍수피해산정법(MD-FDA)을 현재까지 널리 사용 중이다. 2004년에 개발된 MD-FDA는 대상지역의 자산규모를 행정구역 경계 최소단위인 "읍면동"을 기준으로 계산하여 취합하고, 대상자산이 위치가능한 토지이용정보를 토지피복도로부터 확인하여, 읍면동내 토지이용공간면적을 기준으로 자산정보를 분배(분해)하는 방식으로 이루어진다. 그러나 읍면동 단위의 공간적인 범위는 상당한 면적의 공간적 경계이기 때문에, 이를 평균적인 밀도데이터로 분배 시 공간적인 자산분포에 대해 정밀도를 담보할 수 없다. 이에 본 연구는 행정구역경계인 "읍면동"과 비교할 때 평균적으로 1/30의 면적을 가지는 집계구 단위의 센서스 공간정보자료를 이용하여 방법론을 개선하였고, 이를 MD-FDA 분석체계를 근간으로 센서스자료와 관계된 자료들 간의 연계 및 전체적인 분석과정을 정립하였다. 본 연구에서 제안한 방법을 경기도 동두천시를 대상으로 적용하여 기존 방법에 의한 피해액과 그 차이를 비교하였고, 도로명전자지도의 실제 건물객체 자료(.shp)를 기준으로 오차율을 확인한 결과, 기존 방식에 비해 정밀도가 월등히 향상된 것을 확인할 수 있었다.
스마트그리드는 기존의 단방향 전력 전송에서 나아가 양방향 정보 교환이 이루어지는 시스템으로 전력의 이동 및 소요량에 대한 실시간 파악이 가능하다. 전력 생산자는 전력 소모량 집계 결과로부터 향후 전력 생산량 예측이 용이하며, 사용자 또한 다수 전력원으로부터의 단위 사용 비용을 고려한 선택적 전력 사용 및 전력 절약 계획 수립이 용이해져 자원의 효율적 생산 및 사용을 가능하게 한다. 반면 자원의 사용 및 이동에 대한 실시간 정보 수집은 개인의 프라이버시를 침해할 수 있는 위험성을 내포하고 있다. 이러한 스마트그리드에서의 전력량 집계 과정에서 프라이버시 침해를 방지하기 위하여, 본 논문에서는 동형 암호화 기법을 활용함으로써 단순 합계를 포함한 복합 연산을 허용하는 유연하면서도 효율적인 전력량 집계 및 분석 기법을 제시한다.
오늘날 인간의 정주공간이 도시로 집중화되면서 도시 생활공간의 복잡화, 다양화, 고도화 되는 상황을 고려한 도시계획 관리기법의 개발이 요구되고 있는 실정이다. 특히, 대형화 다양화되고 있는 기후변화 재해에 효율적으로 대응하기 위해서는 도시의 재해 취약성에 대한 분석에 근거한 토지이용, 기반시설 등을 계획하는 도시계획이 필요하다. 이러한 관점에서 도입된 도시 기후변화 재해취약성 분석(UC-VAS)제도는 현재 집계구단위 분석방식으로 운영됨으로 도시계획활용을 위한 세부적인 구역검토가 어려운 실정이다. 이에 분석단위를 격자방식으로 변경하고 2개 지자체를 대상으로 분석하여 해당결과를 비교검토하였다. 분석결과 집계구 단위보다 세부적인 결과도출이 가능하며, 항공영상과의 현황비교결과 세부적인 구역설정이 가능한 결과를 마련할 수 있었다. 이와 같은 비교검토결과와 더불어 분석지표에 따라 격자단위 결과 활용에 문제점이 발생됨을 발견함으로써 향후 도시기후변화 재해취약성 분석제도의 과학성과 객관성을 추가 확보하는 전문적인 방안을 제시함으로써 제도운영의 효율성을 기대한다.
토지이용정보는 토지이용계획, 도시계획, 환경관리 등을 위한 기초자료로 사용되고 있으며, 최근에는 인구가 밀집된 도시지역에서 환경문제를 고려한 정책 수립을 위하여 상세한 토지이용정보를 필요로 하고 있다. 그러므로 본 연구에서는 작은 공간단위로 토지이용을 구분하기 위하여 통계단위자료와 기 제작된 수치지형도를 활용하여 도시지역의 토지이용 분류기법을 제시하였다. 제시된 분류기법의 활용 가능성을 확인하기 위하여 서울시 일부지역을 대상으로 실험분석 하였으며, 그 결과 산림지역을 제외하고 전체적으로 높은 정확도를 보였다. 향후 산림지역에 대한 토지이용정보 취득 방법을 보완할 경우 본 연구에서 제시한 방법은 도시지역 토지이용정보 취득에 효율적으로 사용될 수 있을 것으로 판단된다. 또한 통계단위와 토지이용정보 구분단위가 일치하므로 다양한 통계집계자료와 함께 분석하는데 유용하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구는 고속도로 의존도 (분석단위인 지역내 전체 발생 승용차 통행량 중 고속도로를 이용한 승용차 통행량의 비율로 정의)의 수도권내 지역간 차이를 살펴보고, 이 의존도에 영향을 주는 요인을 분석하였다. 분석결과 고속도로에 대한 의존도가 높은 지역은 일반적으로 고속도로로의 연결성이 좋은 지역에 위치하고 있는 것으로 파악되었다. 또한, 고속도로 의존도에 영향을 주는 요인을 파악하기 위해 지역내 IC 개수, 고속도로 연장, 승용차분담율, 평균통행거리, 평균통행시간차이 (고속도로 미이용시 - 고속도로 이용시) 등을 대상으로 회귀분석을 수행하였다. 그 결과 서울시에서는 고속도로의 이용유무에 따른 평균 통행시간 차이가 유의한 변수로 도출되었으며, 인천 경기도에서는 접근성과 관련된 IC개수와 평균 통행시간 차이가 영향을 주고 있음을 파악할 수 있었다. 본 연구 결과는 지역단위의 집계된 수준에서 통행경로 선택에 대한 이해를 증진시켜 주는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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