국내 및 세계적으로 중앙정부 관점에서 수자원관련 현황을 평가하거나 취약성을 파악하는 등 관련 적응 정책 수립, 부문별 정책 수립의 우선순위 결정과 평가를 위하여 지수(Index)와 지표(Indicator)를 개발하고 사용하고 있다. 수자원관련 지수의 개발은 이수, 치수 및 하천환경 분야의 지수가 개발되어 사용되고 있으며 그 중 치수관련 지수는 국내 외에서 많은 연구 결과가 보고되고 있다. 이러한 지표 및 지수의 구성체계는 크게 두 가지로 분류가 되며 하나는 인과관계 접근방식으로 측정하고자 하는 현상, 결과를 나타나게 하는 요인, 이러한 현상을 완화 또는 강화하기 위한 노력 간의 상관성을 파악하여 지표를 도출하고, 다른 하나는 주제 접근방식으로 파악하고자 하는 현상을 크게 분야별로 구분한 후 분야별 정책목표에 따라 하위 분야로 세분화하고 이에 따른 관련지표를 선정한다. 최근에는 주제 접근방식의 지표가 많이 사용되고 있다. 본 연구에서는 수자원통합관리를 위하여 행정구역 및 유역의 다양한 대리변수를 조사, 분석하여 1990년부터 2007년까지의 시군구 및 국가표준지도인 수자원단위지도의 812개의 표준유역별 DB를 구축하였고, 물이용취약성지수 홍수취약성지수 하천환경취약성지수 및 유역종합관리지수를 개발하여 평가하는 유역종합관리지표를 개발하였다. 각 분야별 취약성 지수는 다양한 대리변수들을 통계분석을 통하여 잠재지표를 선정하였으며, 잠재지표들 간의 상관관계를 이용하여 서로 유사한 변수들끼리 묶어주는 요인분석을 실시하여 주제별 세부지표를 선정하였다. 지표 산정에 있어 표준화방법은 가장 많이 사용되고 있는 Z-score 방법을 사용하였고 가중치부여 방법은 동일가중치를 이용하였으며 최종적인 집계과정은 누적합산방법으로 지수를 산정하였다. 본 연구에서 개발된 유역종합관리지표의 타당성조사를 위하여 2008년 강원도 지역의 이수 및 치수관련 자료를 구축하여 피해이력을 제외한 유역종합관리지수를 산정하여 제한급수 및 홍수 피해이력이 발생한 유역과 비교 분석하여 검증을 실시하였다. 본 연구에서 개발된 지표는 유역관련 현황 파악 및 취약성 분석을 통하여 향후 분야별 관련 정책 및 대책 수립에서 보다 효과적인 의사결정을 지원할 수 있을 것으로 사료된다.
2016년 통계청의 자료에 따르면 법인의 직무발명 비중이 늘어나고 있음에도 불구하고, 정당한 직무발명보상을 실시하지 않는 기업은 56.9%나 되는 것으로 집계되었다. 하나의 원인은 객관적인 특허 기여율 산출 방식과 정당한 보상의 명확한 기준이 정립되지 못했기 때문이다. 본 연구에서는 정당한 직무발명 보상금 산정을 위해 DCF (Discounted cash flow)와 AHP (Analytical hiearchy process) 방법론을 활용한 새로운 특허 기여율 산출 방식을 제시하고 이를 활용하여 실제 사례를 통해 검증하였다. 그 결과 기존 판례의 보상금 산정보다 2.3배 높은 금액이 산정되었으며 이는 정당한 보상금 산정에 있어 명확한 기준이 정립되지 않아 발명자 보호에 매우 미흡한 현 상황에서 조금 더 발명자를 보호할 수 있는 객관적인 보상금 산정 기준을 제시하고 있다는 점에서 의의가 있다. 본 방법론은 계산방법과 절차가 단순하여 중소기업을 위한 직무발명 보상 기법으로 활용 가능할 것으로 기대한다.
화물의 흐름은 물류시설 투자 및 물류관련 정책 수립에 필요한 핵심적인 기초자료이다. 국가승인통계인 화물자동차의 기종점 통행량은 분석의 공간적 해상도가 시군구 단위로 집계되고 있다. 이는 물류시설 방문 및 이용에 관한 상세한 정보로 활용하는데 한계가 있다. 본 연구에서는 화물차의 이동 정보를 분석함에 있어 공간적 해상도를 시설단위로 식별 추출할 수 있는 방법론을 트립체인 정보를 활용하여 개발하고자 하였다. 먼저, DTG를 활용하여 개별 화물차량의 방문지 위치정보를 식별하고, 화물차의 통행 순서정보를 이용하여 화물차량의 방문한 공간적 범위를 H3 기반의 폴리곤으로 생성하였다. 생성된 트립체인 폴리곤 간의 연계성을 전국 단위로 분석함으로 폴리곤의 H3 해상도를 결정하였으며, 최적의 해상도를 동적으로 도출하기 위한 파라미터의 결정 알고리즘을 개발하였다. 전국을 대상으로 실증하여 폴리곤을 생성하고 최적 해상도 결정 결과 공간 적합도는 81.26% 수준으로 확보되고 오차율은 14.8% 수준으로 검증되었다. 본 연구에서 개발한 방법론으로 화물차량의 통행체인 특성과 방문 시설의 특성에 따라 군집화함으로 물류 거점을 기준으로 화물의 특성을 파악할 수 있는 기반을 마련하였다.
이 연구는 전라북도를 사례로 부모-자녀 세대에 걸쳐 진행되는 단계적 이동이 비수도권 중소도시 인구 성장에 미치는 영향을 탐색하는 것이다. 이를 위해 부모 세대를 베이비 부머, 자녀 세대는 에코 부머로 설정하였고, 거시자료를 이용하여 이들의 출생, 분포 변화와 선별적 이동과정을 추적하였다. 그리고 단계적 이동을 분석하기 위해 전라북도 시부, 군부 및 타 시도를 각각 출발지와 도착지로 설정하였다. 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 베이비 부머 세대는 전라북도 시부보다 군부에서 출생아수가 약 7배 이상 많았던 것으로 추정된다. 둘째, 부모 세대가 성장하여 선별적 이동을 진행할 때, 전라북도 시부와 군부 모두에서 타 시도로, 특히 수도권과 대도시로 이출이 탁월하게 나타났다. 하지만 전라북도 군부 출생자 상당수는 시부로도 이동하였고, 그 이동량은 전라북도 시부에서 타 시도로 이출한 양을 채워주는 수준이었다. 셋째, 자녀 세대에서는 전라북도 군부보다 시부에서의 출생아수가 더 많은데, 이것은 부모 세대가 농촌에서 도시로 단계적 이동을 했던 것에 기인한다. 넷째, 자녀 세대의 20대 연령 선별적 이동에서도 부모 세대와 유사하게 수도권과 대도시 등으로 이출이 압도적인 비율을 차지하였다. 그러나 전라북도 군부에서 시부로 이입되는 이동량이 부모 세대에 비해 현저하게 줄어들었고, 결과적으로 전라북도 도시들에서 음(-)의 순이동자 수가 해마다 누적되고 있다. 마지막으로 단계적 이동은 인구의 사회적 성장요인이자 동시에 이동자 생애경로의 결혼, 출산, 양육 등과 결부되어 자연적 성장요인에도 영향을 주었다. 따라서 부모-자녀 세대에 걸쳐 진행되는 단계적 이동은 비수도권 중소도시 인구의 증가와 감소를 결정짓는 주요한 요인이라고 할 수 있을 것이다.
목 적 : 사회적 관점에서 로타바이러스의 사회적 비용을 추계하고자 하였다. 방 법 : 로타바이러스 연간 발생 환자수는 2002년 7월에서 2004년 6월까지 정읍지역에서 보고된 5세 미만 인구 1,000명당 입원 환자 11.6명, 외래 환자는 1,000명당 45.3명을 1년 단위로 환산하여 적용하였으며 의료비 자료는 건강보험심사평가원에 로타바이러스(A08.0)로 청구된 자료를 이용하였다. 2006년 12월부터 2007 년 5월까지 환자 보호자 조사를 실시하여 직접 비의료비 및 간접 비용을 산출하는 근거로 사용하였다. 결 과 : 2005년 5세 미만 아동 중 로타바이러스 감염으로 외래 이용한 환자수는 55,030명, 입원 환자수는 14,092명으로 추정하였다. 의료 비용은 110억원으로 전체의 82.8%를 차지했고, 교통비 및 기저귀 사용 등으로 인한 직접 비의료비는 16억원, 간호에 따른 작업 손실 비용은 6억 8000만원으로 로타바이러스 감염으로 인한 총 사회적 비용은 약 132억원 8천만원으로 집계되었다. 결 론 : 로타바이러스 감염은 의료비 뿐 아니라 비의료비와 간접 비용의 추가적인 지출을 가져오며 이는 사회적으로 큰 손실이 될 것이다. 그러나 본 연구에서는 보수적 추정을 하였으며 추후 연구에서 로타바이러스 감염이 보호자의 삶의 질과 건강수준의 저하에 미치는 영향을 비용 항목에서 충분히 고려할 필요가 있다.
UN, OECD, ITU 등 국제기구들은 정기적으로 정보 정책을 수립하고 평가하는데 활용하기 위한 목적으로 정보화 지수를 발표한다. 정보화 지수는 국가의 정보 정책의 수행능력을 평가하고 미래에 진행할 정부의 정보화 프로젝트를 선택하기 위한 기준으로서 활용된다. 정보 시스템이 고도화됨에 따라 이와 더불어 정보보안 역시 그 중요성이 부각되고 있는 실정이고, 이에 따라 국가 정보보호 지수의 산출이 필요하게 되었다. 정보 보안 지수는 특정 그룹의 정보 보안의 특성을 가장 명확하게 표현하는 공식 수치 값이며, 이는 정부의 정보 보안 정책을 결정하는데 이용된다. 국가 정보보호 지수를 산출하는 데에는 현재 설문지 조사방법이 사용되고 있는데, 이 방법으로는 충분한 통계 자료를 확보하기 어려우며 그 자료의 신뢰성 또한 높지 않다는 문제점이 존재한다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위해 기존의 설문지 조사방법이 아닌 개별 기업의 정보보호 수준에 관한 원시데이터를 정확하게 수집할 수 있는 새로운 방법을 제시하고, 다음으로 원시데이터를 근간으로 하여 머크로 데이터를 얻어 정책 의사결정을 할 수 있는 OLAP 데이터베이스 시스템을 구축하는 것에 목적을 두고 있다. 현 OLAP 체제에서는 모든 계층구조 스키마가 분배적으로 되는 경우에만 제대로 집계데이터를 구할 수 있기 때문에 본 연구에서는 사례의 비 분배적 계층구조 스키마를 분배적 스키마로 변환하여 국가 정보보호 지수를 산출하는 OLAP 데이터베이스 시스템을 구축하였다. 본 연구에서 제안하는 방법은 구현의 관점과 스키마 설계의 관점에서 볼 때에 유용한 방법이 되리라 생각한다.
부동산 경매시장 지표가 상관성이 있고 유의미하다면 일반 부동산과 연계되어 부동산 시장에 의미 있는 정보가 될 수 있다. 본 연구는 부동산 경매시장의 주요 지표라고 할 수 있는 경매건수, 매각률(낙찰률), 매각가율(낙찰가율)에 대한 시계열적 상관성을 규명하여 시장 수급 논리가 경매시장에서도 적용되고 있는지 여부를 밝히는 것이 목적이다. 부동산 유형은 주거용 부동산, 토지, 상업용 부동산 세 가지로 구분하여 96개월간 수도권 부동산 경매 관련 월별 시계열 자료를 집계하였다. 이 자료를 바탕으로 유형별 경매 시장 모형을 구축하고 지표 간 상호 영향 관계를 각각 분석하였다. 분석 결과, 수급지표인 경매건수와 매각률은 시장의 수급 논리에 따른 공급 및 수요의 성격을 보였다. 다만 그 상관성은 주거용 부동산의 경우가 높았으며 상업용 부동산은 상대적으로 낮게 나타나 유형별 차이가 있음을 알 수 있다. 매각률은 가격 지표에 장기적으로 영향을 미치고 있으며, 특히 주거용 부동산 경매시장의 지표는 계량적으로 설명력이 높고 유의미하였다. 경매 관련 세 지표는 정도의 차이는 있지만 상관성이 존재하고 특히 주거용 부동산의 경우는 의미 있는 정보로서 정책 의사결정에 도움이 될 수 있다.
본 연구는 통제집단 합성법(Synthetic Control Method, SCM)을 사용해 518민주화운동이 광주/전남지역에 미친 부정적 충격을 계량경제학적으로 분석하는 것을 목적으로 하고 있다. 통제집단 합성법은 미시계량경제학의 이중차분법과 유사한 방법론으로 국가, 지역 등의 거시집계변수들에 적용하여 특정 사건의 인과관계 규명을 위해 처치집단과 통제집단의 사건 이후의 성과차이를 계량하는 데이터 중심 추계 방법론이다. 본 연구에서는 1980년 기준 광역 지방자치 단체의 지방세수 자료를 지역의 경제력에 대한 대리변수로 하고 여러 사회 경제적 지표를 통해 518민주화운동이 광주/전남 지역의 경제에 미친 영향을 분석했다. 본 연구에서는 1971년부터 2000년까지 자료를 사용하여 분석하였는데 실증 분석 결과 1980년을 기준으로 최대 17%까지 광주/전남 지역의 지방세수가 정상 경로와 비교하면 덜 걷혔다고 분석할 수 있었다. 또한 통제집단 합성법의 강건성 분석 방법인 시점이동 위약효과 분석과 공간이동 위약효과 분석을 통해서도 이러한 분석의 유의함을 확인할 수 있었다.
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.
방재분야의 최상위 계획인 자연재해저감종합계획은 지방자치단체별 시행하여 현재 2차계획이 수립중이며, 인명 및 재산피해를 최소화 하고자 9개 재해유형별 구조적 대책과 비구조적 대책을 수립하여 10년간 시행하는 계획이다. 구조적대책은 공학적근거와 정략적 분석기법으로 저감대책의 판단기준이 명확한 반면, 비구조적 대책의 판단기준은 미비된 실정이며, 재난 및 안전관리 기본법에서는 2018년 안전취약계층을 포함하였고, 자연재해저감종합계획 세부수립기준의 안전취약계층은 어린이, 노인, 장애인을 포함하여 수립 중이나 지자체의 자료확보 및 DB구축의 미비등 저감대책 수립을 위한 위치도 작성에 어려움을 초래하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 안전취약계층의 오픈API 자료를 수집하여 통계지리정보서비스의 통계정보와 GIS를 활용하여 시범지역인 강원도 삼척시의 안전취약계층의 위치도를 작성하였고, 삼척시 근덕면의 집계구 단위 위치도를 작성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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