이 연구에서는 서울의 1941~1970년(가 기간)과 1971~2000년(나 기간)의 일 평년 기온에 조화분석을 적용하여 계절 추이를 산출, 이의 변화 양상을 살피고, 계절 추이와 변화에 영향을 미치는 요인을 조사하였다. 그 결과 겨울철의 가장 낮은 기온이 가 기간에는 1월초 중순에 나타났으나 나 기간에는 1월 하순~2월 초순에 나타나 계절 추이가 변화되었음을 나타냈다. 이러한 변화는 12월 27일~1월 20일(전기)의 기온이 보다 많이 상승한 반면 1월 21일~2월 9일(후기)의 기온이 보다 적게 상승하였기 때문에 나타났다. 가 기간의 일 평년값에 대한 전기와 후기의 기온 펀치는 1970년 이전에는 큰 차이가 없었으나 1971년 이후에 차이가 컸다. 전기의 경우 시베리아 고기압이 근래에 뚜렷하게 약화되면서 우리나라 부근의 북풍이 약화되어 서울의 기온이 많이 상승하였다. 반면 후기의 경우 시베리아 고기압이 근래에 약화되었으나 알류샨 저기압이 발달하여 우리나라 부근의 북풍은 크게 약화되지 않아 서울 기온이 많이 상승하지 않았다.
최근 몽골 수도 울란바타르를 둘러싸고 있는 Tuv지역의 토지 황폐화가 급속도로 진행되고 있는데 이는 광산업의 발달과 인구 밀집으로 인하여 기존의 목초지가 파괴됨으로써 더욱 더 가속화 되고 있다. 따라서 본 연구에서는 Tuv지역의 도심지역과 광산지역을 대상으로 하여 토지피복의 변화 탐지와 토지황폐화에 대한 추이를 분석하기 위하여 2001년부터 2009년까지의 Landsat TM과 +ETM 위성영상을 활용하여, 정규식생지수와 무감독분류(Unsupervised Classification)의 K-Mean 알고리즘과 감독분류(Supervised Classification)의 MLC 등의 디지털 영상 분류기법을 적용하여 몽골 Tuv지역의 다중시기별 토지피복변화를 분석하였다. 그 결과 광산지역의 확장과 더불어 기후변화 및 인구밀집 등으로 인하여 토지가 황폐화되어 사막지역으로 변화되어가는 추이를 알 수 있었다.
서브네트워크에서 실시간으로 통신 트래픽을 감시하고, 트래픽 정보를 바탕으로 시계열 분석을 이용해 트래픽의 변화추이를 예측할 수 있는 시스템을 설계 및 구현한다. SNMP를 이용한 MIB-II 정보를 바탕으로 하는 분석 방법은 누적 데이터를 기본으로 하는 관리 방법으로 이상 징후의 판단이 실시간 감시에는 적합하지 않은 점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 실시간 트래픽 감시를 위해 서브네트워크에 들어오거나 나가는 트래픽의 양을 측정하여 분석하고, 이 정보를 바탕으로 특정 시점 이후의 트래픽 추이를 시계열 분석 방법을 이용하여 미래의 트래픽 양을 예측하는 알고리즘을 시스템으로 구현한다. 예측 알고리즘으로는 AR, MA, ARMA, ARIMA 모델중에 평균 제곱 오차를 최소로 가지는 알고리즘을 선택하여 예측하도록 설계한다. 개발되는 시스템을 망 관리자가 전체 통신 네트워크의 부하 상태를 예상할 수 있게 하여 신속하고 예방적인 대응을 할 수 있다.
EMFG(Extended Mark Flow Graph)는 이산시스템을 개념설계하거나 상세설계할 수 있는 좋은 도구이다. 시스템을 설계함에 있어서 마크흐름을 분석하는 것은 시스템의 성능향상과 직결되므로 상당히 중요한 작업이다. 본 논문에서는 EMFG의 각 박스들간의 상태변화를 박스추이가중행렬을 통하여 확인, 분석하는 기법을 제안하고자 한다. EMFG로 설계한 시스템의 상태변화를 쉽게 분석함으로써 시스템의 설계 및 분석이 쉬워지므로 자동화된 시스템 개발시 유용하게 사용될 것으로 기대된다.
빅데이터 분석을 통한 기업 경영환경에 대한 이해와 통찰을 구하고자 하는 요구가 산업 및 기업 경영 전반에 증가하고 있다. 이러한 사회적 요구에 따라 산업의 이해와 기업 경영의 이해를 위하여 기업의 경영실적 및 향후 계획을 포괄적으로 담고 있는 기업공시정보를 활용한 연구가 주목을 받고 있다. 이러한 기업공시정보는 대표적인 비정형 데이터로써 텍스트마이닝 방법론을 적용하여 그 범위와 수준에 대한 다양한 접근을 통하여 산업 수준 및 기업 수준에서 다양한 활용이 가능하다. 그러나 아직은 이러한 기업공시자료를 활용한 산업 및 기업 레벨에서 적용가능한 수준의 분석모델이 부족한 것으로 파악된다. 따라서 본 연구에서는 실제 활용 가능한 공개데이터를 활용한 산업 및 기업 수준의 분석모델을 제안하고자 한다. 미국상장기업의 공시자료인 미국 SEC EDGAR 자료를 기반으로 텍스트마이닝 알고리즘을 적용하여 산업 및 기업 수준의 경영주제(토픽)에 대한 추이분석이 가능한 모델을 제안하고자한다. SEC EDGAR의 10-K 문서를 대상으로 LDA 토픽 모델링을 통하여 산업 수준에서 전체 산업의 주제분야 분류를 파악하였고, 산업간 비교 측면에서 소프트웨어 산업과 하드웨어 산업 분야의 사례를 통해 최근 20년간의 토픽추이를 비교분석 하였다. 또한 최근 20년간의 기업의 경영주제 변화를 소프트웨어 산업에 속한 2개 기업을 중심으로 살펴보았다. 이를 통해 산업 및 기업 수준에서의 경영주제의 추이 변화를 파악하여 쇠퇴 및 성장 추세에 있는 경영주제를 확인 할 수 있었다. 한편 word2vec 워드 임베딩 모델과 주성분분석을 통한 차원 축약을 통해 소프트웨어 산업분야의 기업 및 특정 제품(혹은 서비스)에 대한 매핑을 통해 유사한 경영주제(토픽)를 가지는 기업 및 제품(서비스)을 사례를 통해 파악하였으며, 이를 시간적 흐름에 따른 변화 양상도 관찰할 수 있었다. 본 연구의 목적이 공개데이터를 활용한 산업 및 기업 수준의 분석모델을 개발하기 위한 방법론을 제안한 측면에서, 해외 데이터를 사용하여 산업의 경영주제 변화 추이, 기업의 경영주제 변화 추이를 거시적으로 조망할 수 있는 실무적인 방법론의 제안에서 의의가 있을 수 있다. 한편 기업의 기술경영전략 측면에서 기업의 경영토픽의 잦은 변화, 경영주제의 변화의 속도 등 다양한 변화 양상의 차이에 따른 기업의 매출 등의 경영성과와의 연관성 분석, 실제 기업의 제품포트폴리오의 구성에 따른 기업 간의 경쟁상황 등을 파악하는 미시적 모델 제안을 위한 추가 연구가 요구된다.
본 연구는 노인소득의 불평등 추이와 각 소득원천이 소득불평등에 미치는 영향을 요인분해를 통해 규명하고, 그것이 주는 사회정책적 함의를 찾는 것이 연구 목적이다. 이러한 연구목적을 위해, 한국노동연구원의 노동패널 1999, 2002, 2004, 2006년을 사용하였으며, 분석방법은 러만과 이챠크의 지니 공변량분해 방법을 사용하였다. 분석결과 다음과 같은 점을 발견하였다. 첫째 노인 총소득의 지니계수는 1998년 0.491, 2001년 0.582, 2003년 0.575, 2005년 0.482로, 악화되었다가 다시 개선되는 추이를 보이고 있다. 둘째, 이러한 노인 소득의 불평등 변화에 가장 크게 기여하는 원천소득은 근로소득이지만, 그 영향은 점차 감소하는 추이를 보이고 있다. 셋째 노인 소득의 불평등에 대한 부동산소득과 사회보험 소득의 영향이 점차 확대되는 추이를 보인다. 이 두 원천소득은 노년기 이전 기회구조의 차이를 반영하는 것으로, 노년기 이전 삶의 영향이 노년기 소득불평등을 확대시키는 방향으로 영향을 미치고 있다. 넷째 노인 소득의 불평등을 개선시키는 방향으로 영향을 미치는 소득원천은 사적 이전소득과 공공부조 소득이다. 사적 이전소득은 노인 총소득에서 근로소득 다음으로 큰 비중을 차지하고, 분배정도도 총소득보다 훨씬 양호한 분배를 보이고 있다. 공공부조 소득의 상대적 불평등도는 분석 전 기간에 걸쳐 음(-)의 값을 가져, 노인 총소득의 불평등을 완화하지만, 비중이 작아 총소득의 불평등 개선 기여도는 그다지 크지 않으며, 분석기간 동안 불평등 개선에 대한 기여도의 변화도 거의 없는 것으로 나타났다. 이러한 분석결과는 노년기 소득불평등 개선을 위해서는 공공부조제도의 개선과 국민연금제도의 사각지대를 축소하기 위한 노력이 필요함을 시사해 준다.
교착이란 일반적으로 병행과 자원공유 모듈에 의한 서브 시스템에서 발생한다. 사이폰과 트랩은 패트리 넷의 교착 상태를 잘 나타낸다. 사이폰은 많은 연구자들에게 교착을 감지하고 방지하는데 사용되어진 개념이다. 그러나 모든 사이폰 서브넷을 감지하는데는 많은 시간과 노력이 필요하다. 추이적 행렬은 플레이스와 트랜지션간의 관계를 표현하므로 추이적 행렬과의 관계를 분석하여 모든 사이폰 서브 넷을 감지하는 알고리즘을 제안한다. 또한 제안한 알고리즘의 성능을 사례를 들어 검증한다.
한국데이터정보과학회 2006년도 PROCEEDINGS OF JOINT CONFERENCEOF KDISS AND KDAS
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pp.141-154
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2006
오늘날 고등학교 졸업생의 감소는 대학의 입학정원에 심각한 영향을 미치고 있다. 주민등록상에 제시된 나이별 인구수에 기초하여 2022년까지의 고등학교 졸업생의 수를 예측하였다. 현재수준의 입학 지원율을 유지하기 위하여 전국지역들의 대학들은 앞으로 17년 후인 2022년까지 약 37.5%의 입학정원을 감소시켜야 할 것이다.
패널자료를 이용하여 부모집단(subpopulation) 총계를 추정할 경우 추이확률(transition probability)을 사용할 수 있다. 패널조사는 같은 표본을 계속 조사하기 때문에 한번 정해진 표본크기는 자료분석에 중대한 영향을 미친다. 본 논문에서는 장애인고용패널조사에서 추이확률을 이용한 부모집단 총계 추정사례를 살펴보고, 부모집단 총계 추정에 표본크기가 얼마나 영향을 미치는지 살펴보았다.
국내 원자력발전소의 발전정지사례에 대해 원전 종사원이 분석한 자료를 수록하여 발간하는 원자력발전소 발전정지사례집을 이용하여 인적오류가 개입된 것으로 판단된 총77건의 불시정지 사례를 추출하여, 인적오류 저감의 우선순위가 높은 원자력발전소 작업분야를 도출하기 위한 분 석을 수행하였다. 이를 이하여, 먼저 인적오류가 개입된 발전소 계통, 인적오유 발생시의 작업상 황 및 작업유형, 그리고인적오류의 유형에 대한 분류체계를 작성하였다. 발전소 근무 경험을 바 탕으로 사례별로 발전정지에 가장 직접적인 영향을 미친 작업행위를 구분하고, 이 행위에 대해 작성된 분류체계의 해당항목을 판정하였다. 이 사례별 분석결과를 이용하여 발전소 계통, 작업상 황, 작업유형, 오류유형 등, 4가지 항목에 대하여 오류발생의 추이를 분석하였으며, 또한 발전소 계통과 작업상황, 계통과 작업유형, 작업상황과 작업유형, 작업유형과 오류유형 등, 항목간 오류 발생 연관성을 조사하였다. 이 결과로 인적오류의 발생률이 높은 발전소 계통, 작업상황, 작업유형 및 오류유형이 구분되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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