방송과 통신의 융합으로 인해, 전 세계의 TV와 라디오 방송사들은 전면적인 디지털 방송화를 위해 매진하고 있다. 이러한 흐름 속에서 우리나라는 아날로그 방송신호를 전면 중단해야만 하는 디지털 전환정책을 2012년까지 완수하여야 한다. 보고서에 따르면 현재 대략 30%정도의 디지털 전환률을 보이고 있다고는 하지만, 그 조차도 관련 기관의 공식적인 집계는 아니다. 이에 비해 우리나라와 같은 해인 2012년 디지털 전환을 완료해야 하는 영국의 경우 2008년 2분기 현재 88%의 디지털 전환률을 보이고 있는 것은 비교될 만하다. 현재 상태로 우리나라의 디지털 전환은 장밋빛 미래를 기대하기 힘들 뿐 아니라, 위태로운 지경에 놓여 있다고 볼 수 있다. 본 연구는 미래학적인 관점에서 우리나라의 디지털 전환의 미래를 예측하여 보고, 시청 행태에 영향을 미칠 수 있는 가능성을 찾고자 한다. 분석을 위해서는 미래 예측에서 유용하게 활용되는 퓨처스휠 기법을 적용하였다. 결론에서는 우리나라의 급박한 디지털 전환에 대처하는 몇 가지 시나리오를 제시하였다.
마케팅 자료를 입수하는 경우, 시장조사에 시간이 많이 소요되는 등의 이유로, 월간으로 입수하지 못하고, 2개월 간격으로 합산되거나 분기별로 합산된 자료만 입수할 수 있는 경우가 있다. 이러한 자료를 활용하여 월간으로 시장을 평가 혹은 예측하거나 마케팅 전략을 수립하여야 하는 경우, 격월 혹은 분기별로 합산된 자료를 월간 자료로 변환하여야 한다. 본 논문에서는 두 달 간격으로 합산되어 집계되는 자료를 월별 자료로 변환하는 여러 가지 방법을 소개한다. 이런 변환 방법에는 2개월간의 자료를 단순히 2로 나누는 단순평균법, 2개월간의 자료의 증감률을 월별 자료의 증감률에 그대로 적용하여 월별 자료로 변환하는 방법, 전문가의 판단에 따른 가중치를 적용하는 방법, 단순회귀모형 등의 모형을 정의하고 그 모형에 의해 월별 자료로 분해하는 방법 등이 있다. 본 논문에서는 유럽의 특정 국가의 가전제품 판매 사례를 활용하여, 두 달 간격으로 합산된 시장 자료를 월별 자료로 변환하는 모형을 활용한 방법을 소개하고자 한다. 나아가 이 모형을 활용하여 향후의 자료를 예측하는 방법도 소개한다.
직접수요모형은 전통적 4단계 수요예측방법론보다 적은 비용과 시간으로 기본구상단계에 적합한 분석방법이다. 본 연구에서는 기존 읍면동 기준보다 약 1/24 공간적 크기를 가진 소지역(집계구)단위 사회경제지표를 활용하여 지방 광역권 12개 도시철도 노선을 대상으로 직접수요모형을 구축하여 예측수요를 실적자료와 비교 분석하였다. 하지만 통계적 분석에 의존하는 직접수요모형은 역별 특성을 반영하지 못하여 승차인원 예측에 한계가 있으며 본 연구에서는 승차인원에 영향을 미치는 인자를 찾아내고 각 영향인자들의 표준화 및 기준을 제시하였다. 특히 사회적 이슈가 되고 있는 경전철 노선 54개 역을 대상으로 실증분석하여 역 특성 기초자료 수집, 분석, 보정방안에 대해 논의하였다. 경전철 역을 대상으로 제안된 방안의 적용성을 검토하였고 향후 직접수요모형의 활용성을 높일 수 있을 것으로 기대된다.
무선 통신 기술의 발달과 무선기기의 소형화, 그리고 환경에 대한 감지와 제어를 수행하는 센서 네트워크 기술의 확산으로 환경오염, 터널 및 건축물의 붕괴, 홍수, 태풍, 지진 등의 재난에 대비하기 위한 재해 감시 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 재해 감시 시스템은 원격지의 상태 정보를 검출하고, 재해 상황을 판단하기 위한 규칙 처리 과정 후, 인식된 상황에 따라 방재작업을 지원한다. 그러나 기존의 모니터링 시스템들은 주로 현재 데이터를 위주로 간단한 집계함수 및 연산자만을 지원하기 때문에, 재해를 미리 예측하고 방재하기에는 부족한 점이 있다. 따라서 이 논문에서는 실외 센서 네트워크 및 공간 정보를 고려하여 재해 위험 지역을 미리 예측하는 재해 방지 시스템을 설계, 구현한다. 제시된 위험 지역 예측 기법은 현재 센서 데이터를 토대로 시간에 대한 공간 정보의 변화를 고려하여 미래에 재해 위험이 있는 지역을 추정하여 제시한다. 이로 인해 재해를 미리 예측하고 방비할 수 있게 되고, 재해 피해 감소 및 복구비용을 줄일 수 있다. 제시된 재해 방지 시스템과 위험 지역 예측 기법은 센서네트워크를 기반으로 하는 다양한 재해 방지 시스템에 활용되어 재해 예방 및 피해 감소에 많은 도움을 줄 수 있다.
해양사고 예방을 위해서는 사고의 원인과 결과에 대한 분석 및 진단뿐만 아니라, 사고의 발생 패턴과 변화 추이를 예측함으로써 정량적 위험도를 제시할 필요성이 있다. 선박교통과 관련된 해양사고 예측은 선박의 충돌위험도 분석 및 항해 경로 탐색 등 선박교통의 흐름에 관한 연구가 주로 수행되었으며, 해양사고의 발생 패턴에 대한 분석은 전통적인 통계 분석에 따라 제시되었다. 본 연구에서는 해양사고 통계 자료 중 선박교통관련 사고의 월별, 시간대별 발생 현황 데이터를 활용하여 해양사고 발생 예측 모델을 제시하고자 한다. 국내 해양사고 발생 현황 중 월별, 시간대별 데이터 집계가 가능한 1998년부터 2021년까지의 통계자료 중 선박교통 관련 데이터를 분류하여 정형 시계열 데이터로 변환하였으며, 대표적인 인공지능 모델인 순환 신경망 기반 장단기 기억 신경망을 통하여 예측 모델을 구축하였다. 검증데이터를 통하여 모델의 성능을 검증한 결과 RMSE는 초기 신경망 모델에서 월별 52.5471, 시간대별 126.5893으로 나타났으며, 관측값으로 신경망 모델을 업데이트한 결과 RMSE는 월별 31.3680, 시간대별 36.3967로 개선되었다. 본 연구에서 제안한 신경망 모델을 기반으로 다양한 해양사고의 특징 데이터를 학습하여 해양사고 발생 패턴을 예측할 수 있을 것이다. 향후 해양사고 발생 위험의 정량적 제시와 지역기반의 위험지도 개발 등에 관한 추가 연구가 필요하다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권6호
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pp.1145-1153
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2009
1998년부터 집계된 연령별 주민등록인구통계의 오류는 0세 혹은 출생아가 연령상승에 따라 인구수가 점점 늘어나서 6세 혹은 7세가 되는 해에 인구가 최대가 되고, 6세 혹은 7세 이후로부터 인구가 점차 감소하는 현상이 나타난다는 것이다. 본 연구는 장래의 인구추론에 가장 많은 영향을 미치는 0세-6세의 각 연령별 주민등록인구에서 미래에 1세-7세가 되는 인구를 예측하고, 최대치를 기준으로 0세-6세 인구를 '완전생명표'를 이용하여 0세-6세의 역순으로 역 추정 한다. 결론적으로 0세-6세까지의 제시된 역 추정 인구수는 기존의 인구통계데이터들 보다도 신뢰할 수 있다.
대도시 고밀도 도시철도에서는 상습 열차운행 지연과 혼잡으로 승객의 불편과 불만이 커지고 있다. 도시철도는 열차운행의 비정규성과 수요의 불확정성 등 지역간 철도와는 다른 특성을 가지고 있다. 도시철도 운영회사에서는 실적자료를 기반으로 열차운행품질과 혼잡도와 같은 서비스품질을 집계하여 관리하고 있다. 그러나 수요와 승객행태에 따라 열차운행이 동적으로 변하는 특성을 가지고 있어 실제 느끼는 서비스품질을 표현하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 승객 관점에서의 서비스품질을 계량화하고, 도시철도에서 수요에 따른 정차시분 및 열차운행상태의 동적변화를 예측할 수 있는 시뮬레이션 방법과 지연/혼잡 해소방안에 대한 실제 사례를 기반으로 운행서비스품질의 변화를 예측할 수 있는 방법론을 제시한다.
터널 시공 시에 관찰되는 막장의 상태는 굴착예정 막장의 지질상태를 가장 잘 표현하며, 지보패턴의 결정에 큰 영향을 미치므로 막장지질조사는 매우 중요하다. 따라서 막장지질조사를 통해서 단순히 암반평가만을 수행하는 것이 아니라 터널 시공 중에 영향을 미칠 수 있는 모든 지질요소 등을 관찰하여 다음 시공 막장의 지반상태를 예측하여야 한다. 그러나 현재 막장지질조사 시 기술 및 경험, 시간적인 제약 등으로 인한 한계로 조사결과를 시공에 충분히 반영하지 못하는 것이 현실이다. 본 연구에서는 기 시공된 국내 터널의 막장관찰기록지의 기록상황을 집계하여 막장지질조사의 문제점을 분석하고 그 개선 방안을 제시하였다
본 연구는 범죄와 환경과의 관계가 밀접한 영향을 미친다는 전제하에 범죄억제를 위한 정책수립 및 설계를 위한 대안마련의 사전단계로 범죄위험지역 분석과 요인, 공간적 특성이 반영된 예측모델을 제시하는 것을 주요 목적으로 수행하였다. 연구의 분석결과, H구 전체 지역에 범죄가 균등하게 분포하였을 경우와 대비하여 약 1/4 수준으로 범죄발생지역은 군집성을 나타내고 있었으며 주로 H 해수욕장 배후 상업지역에서 특정범죄(강간, 절도, 폭력)는 강한 핫스팟을 나타내었다. 결과적으로 독립변수와 종속변수의 공간적 상관관계를 고려하는 지리가중회귀모형을 이용함으로써 보다 효과적으로 적용할 수 있음을 알 수 있었다. 이러한 결과는 다중선형회귀 모형의 결과에서와 같이 연구지역 내 폐공가수가 종속변수와 단순히 부적의 관계를 가지는 것이 아니라, 지역에 따라 종속변수에 서로 다른 영향을 미치는 것을 알 수 있다.
우리나라도 2000 년에 65세 이상 고령자 인구가 전인구의 7%에 도달하며서 소위 고령화 사회에 진입하게 되었고 앞으로 25년간 우리나라 고령자인구의 증가율은 세계적으로 유례없이 급속할 것으로 예상된다. 이러한 측면에서 최근 고령화 문제가 사회적인 이슈로 대두됨에 따라 교통시설물 계획 등에서 고령인구의 통행특성을 고려한 계획 및 설계가 필수적으로 요구되어지고 있다 하지만, 기존의 교통존 혐의 집계분석 방법론에서는 일반인과 고령자의 평균값을 사용함으로써 고령자의 통행 특성 및 사회경제적 특성을 고려하는데 한계를 가지고 있다. 따라서 본 연구는 일반인과 다른 고령자의 통행특성을 분석하기 위해 네스티드 로지모형을 이용하여 개인의 통행특성을 반영할 수 있는 비집계분석의 방법론으로 활동 스케줄링 모형을 구축하고 정립하였다. 본 연구에서의 분석결과 일반인과 비교해 고령자의 통행특성은 직장인과 비직장인 모두에서 출발시간과 수단 선택에서 큰 차이를 가지는 것으로 분석되었다 이러한 개인 통행특성의 차이를 간과한 기존의 교통존 중심의 집계분석 방법론으로 장래 수요 예측시에 큰 편이를 초래할 것으로 예상된다 따라서 본 연구는 개인통행특성을 고려하기 위해 활동기반모형의 필요성을 강조할 수 있는 좋은 선행과제가 될 것으로 기대한다 또한, 활동기반분석의 지속적인 연구 및 이에 대한 개발은 현재 대두되고 있는 도로사업 평가의 신뢰성, 향후교통시설물 계획 및 설계 평가에 중요 요소로 인식되는 교통량 예측 등에 대한 신뢰성 향상에 많은 기회를 할 것으로 판단된다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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