Jeong, Min Su;Yun, Seon-Gwon;Oak, Young Suk;Lee, Young Sub;Jung, Jae Wook
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.162-162
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2018
지난 100년간(1996~2005년)의 전지구 평균 온도는 $0.74^{\circ}C$ 상승하였고 이러한 온도 상승은 온실효과의 영향으로 파악되고 있으며, 장래에는 이러한 상승 경향이 가속화되어 진행될 것으로 예측되고 있다(IPCC 2014; Baek et al 2011). 전지구 기온 상승은 극한 해수면 증가 및 호우 빈도와 평균 강수량 증가로 나타나며, 이로 인한 상당한 홍수 및 침수피해 가능성이 나타나고 있어 이에 대한 선제적 대응책 마련이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 GCMs 모델별 연 최대 일 강수량을 추출하여 정상성 및 비정상성 빈도분석을 수행하고 빈도별 확률강수량을 산정하였다. 정상성 및 비정상성 분석을 위해 모델별 연최대치 일강우 자료를 산정하고, 모델별 경향성 검정을 수행하였다. 또한 각 모델별로 2021년부터 30년을 기준으로 1개년씩 자료이동을 통해 30세트를 구성하고, 각 세트별 80mm 이상의 강우의 평균 발생횟수 및 여름철(6월~9월) 평균 강우 총량의 산정을 통해 순위 도출에 적용하였다. 경향성 검정 및 순위도출 결과를 토대로 8개 GCMs 자료 중에서 4개의 GCMs를 선정하였고, 시나리오별 세트구성에 따른 연 최대 일 강우량의 평균 및 Gumbel 분포형의 위치 및 축척매개변수를 산정하였으며, 이를 토대로 서울지역을 대상으로 위치 및 축척 매개변수 추정에 따른 비정상성 빈도분석을 수행하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.324-324
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2019
최근 급격한 기후변화 및 도시화로 인해 강우시 첨두유량이 증가하고, 도심 및 농촌지역에 비점오염원과 관련된 문제가 빈번하게 발생하고 있는 실정이다. 비점오염원에 대한 관리는 발생원 및 특성 파악이 어려운 특성으로 인해 관리가 미흡하며, 이에 따라 비점오염원 관리의 중요성이 커지고 있다. 각 토지이용별로 발생하는 비점오염원을 적절하게 관리하기 위해서는 유역별 비점오염원 발생특성에 대한 파악이 우선적으로 이루어져야 하며 다양한 관리기법에 대한 분석이 필요하다. 이에 본 연구에서는 SWAT모형을 이용하여 비점저감시설을 적용하였을 때의 비점오염부하량의 변화에 대한 분석을 진행하였다. 본 연구에서는 도시유역, 농업유역, 복합유역을 대상으로 비점저감시설을 적용하였을 때 비점오염부하량의 변화를 분석하였다. 우선 유역별 유출량 및 비점오염부하량을 모의하기 위하여 SWAT모델을 사용하였다. 모의된 유출량 및 비점오염부하량은 수질 측정 성과를 이용하여 보정을 수행하였다. 이후 비점오염 취약 소유역 선정을 위해 수질항목별 연간 비점오염부하량 크기에 따라 순위를 산정하고, 순위를 산술 평균하여 소유역별 전체 오염원에 대한 비점오염부하량 순위를 산정하였다. 비점오염 취약 소유역에 BMPs 및 LID를 적용한 결과, 도촌천의 비점오염 취약 소유역에서 SS, $NO_3-N$, TP의 평균 저감효율은 각각 11.17%, 3.47%, 18.85%로 나타났다. 공지천 도시지역에 LID 적용시 비점오염 취약 소유역에서 SS, $NO_3-N$, TP의 평균 저감효율은 각각 0.67%, 5.77%, 1.86%로 나타났다. 또한 공지천 농촌지역에 BMPs 적용시 SS, TN, TP의 평균 저감효율은 각각 14.22%, 1.67%, 4.43%로 나타났다. 또한 설성천의 비점오염 취약 소유역에서의 SS, TN, TP의 평균 저감효율은 각각 57.29%, 7.48%, 14.84%로 나타났다.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.38
no.4
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pp.1-23
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2021
The purpose of this study is to analyze the effects of the bestseller ranks on the book circulations in public libraries. To achieve this goal, the weekly data sets of 179 books' library circulation and bestseller list from January 1, 2018 to December 29, 2019 were constructed based on the data collected from BigData MarketC and YES24. Three methods for analyzing panel data including linear regression, fixed-effect, and random effect models were compared, and it turned out that fixed-effect model was better than other methods. The results show that the average ranks of bestsellers were associated with their public library circulations visually. Also, the analysis of fixed-effect model showed that the single rank decline of a book on the bestseller list decreases its average circulation of 0.108 while the size of effect varied depending on subject of books. The study empirically demonstrated the impact of a bestseller list on people's book circulation behavior, suggesting that public libraries need to reference sociocultural context as well as bestseller book lists to predict library user needs and to formulate collection development policy.
For technology level assessment of KIGAM World Class Laboratories (WCL) candidates, bibliometric and qualitative analysis was conducted on their research papers listed on the SCIE database during 2009-2012. For the six research areas of geoscience and mineral resources, a research excellence indicator was applied using a Modified Rank Normalized Impact Factor (mrnIF), which was introduced by Heo et al. (2008) and Cho (2013). The KIGAM research department in rare metals utilization had the highest score for Impact Factor (IF) per paper in 2012 but the groundwater department or the exploration geophysics department came first based on the position and the mrnIF. Applying the mrnIF, the KIGAM research department in groundwater achieved excellent results in 2009 and 2011 and the urban mine department or exploration geophysics department came first place in other years. In the groundwater area, the percentage of research papers over 80 or 90 mrnIF, using Cho (2013)'s research excellence index, was the highest in 2011. The Cho (2013)'s excellent research indicator, 20%, the ratio of over 90 mrnIF was matched in the urban mining area for the whole research period, 2009-2012, and in the groundwater area for several years except 2010. Qualitative analysis of research papers can show the technology level of research departments. KIGAM World Class Laboratories (WCL) candidates should focus on increasing the quality and the quantity of their research papers.
The purpose of this paper is to show the brief efficiency and clustering measurement way by using the game cross-efficiency model which is newly introduced in this paper for 13 container ports during 3 years(2009, 2010, and 2013) with 3 input variables(depth, total area, and number of crane) and 1 output variable(container TEU). The main empirical results are as follows. First, the average rankings of game cross-efficiency model are Ningbo, Hongkong, Shanghai, Dubai, Singapore, Qingdao, Kaosiung, Busan, Tokyo, Incheon, Nagoya, Manila, Gwangyang ports in order. Second, according to ANOVA analysis, three models show the similar results in terms of the efficiency rankings. Third, in the clustering analysis using dendrogram, group A(Shangahi and Busan), group B(Ningbo and Nagoya), and group C(Incheon and Manila) show the common clustering ports during 3 or 2 years. The policy implication of this paper is that Korean port policy planner should introduce the game cross-efficiency method when measuring the individual port efficiency. Also port authority should consider the merits of the clustering ports for improving the port management and operations.
최근 중등교육에서 기업가정신 교육에 대한 필요성에 대한 인식이 확산되면서, 현장에서 이를 실천할 교사의 역량이 중요해졌다. 본 연구는 기업가정신 교육을 실천할 교사들의 역량을 탐색하고 중요도와 실행도 차이를 분석함으로써, 교육 요구도의 우선순위를 도출하고자 하였다. 이를 위하여 본 연구는 TPACK(Technological Pedagogical Content Knowledge, 테크놀로지내용교수지식) 모델에 기반하여 기업가정신 교육 역량을 개념화하고, 이를 측정하기 위한 도구를 개발하였다. 이를 활용하여 기업가정신 교육에 관심이 있는 중등교사 217명을 대상으로 설문조사를 실시하여 중요도와 실행도의 차이를 분석하였다. 연구결과, TPACK의 모든 하위 요인에 대하여 중요도의 평균이 실행도의 평균보다 높아 교육적 처방이 필요한 것으로 나타났다. 또한 중요도-실행도 매트릭스에서 가장 개선의 우선순위가 높은 요인은 CK(내용지식)인 것으로 나타났다. 이러한 결과를 토대로 교사들의 기업가정신 교육 역량 강화를 위한 시사점을 도출하였다.
The purpose of this paper is to show the clustering trend and the empirical comparison and to choose the clustering ports for 3 Korean ports(Busan, Incheon and Gwangyang Ports) by using the Fuzzy(Average Index Transformation) DEA and Cross-efficiency models for 38 Asian ports during 11 years(2001-2011) with 4 input variables(birth length, depth, total area, and number of crane) and 1 output variable(container TEU). The main empirical results of this paper are as follows. First, clustering results by using Fuzzy(AIT)DEA show that 3 Korean ports[Busan(56.29%), Incheon(57.96%), and Gwangyang(66.80%) each]can increase the efficiency. Second, according to Cross-efficiency model, Busan(Hongkong, Kobe, Manila, Singapore, and Kaosiung etc.), Incheon(Aquaba, Dammam, Karachi, Mohammad Byin Oasim and Davao), and Gwangyang(Damman, Yokohama, Nogoya, Keelong, Kaosiung, and Bangkok) should be clustered with those ports in parentheses. Third, when both Fuzzy(AIT)DEA and Cross-efficiency models are mixed, the empirical result shows that 3 Korean ports[Busan(71.38%), Incheon(103.89%), and Gwangyang(168.55%) each]can increase the efficiency. The efficiency ranking comparison among the three models by using Wilcoxon Signed-rank Test was matched with the average level of 66%-67%. The policy implication of this paper is that Korean port policy planner should introduce the Fuzzy(AIT)DEA, and Cross-efficiency models with the mixed two models when clustering is needed among the Asian ports for enhancing the efficiency of inputs and outputs. Also, the results of SWOT analysis among the clustering ports should be considered.
지난 수십 년 동안 형태지수는 패치의 복잡성을 정량화하여 생물종 다양성 보존과 같은 경관생태계획에 활용되어 왔다. 지역계획 연구자들이나 정책결정자들에게 경관구조와 패턴을 정량화하는 경관생태지수는 대상지역을 모니터링할 수 있는 하나의 수단으로 활용되어 왔다. 그러나 경관생태지수관련 연구를 살펴보면 연구 목적 및 범위에 따라 활용하는 경관생태지수의 종류가 매우 다양하고 복잡한 것을 알 수 있다. 또한 연구목적에 적합한 경관생태지수를 선정하는 것은 복잡한 수학분석과 함께 많은 주의가 필요한 것을 알 수 있다. 따라서 본 연구에서는 형태지수들을 도시지역, 도시외곽지역, 농촌지역 그리고 산림지역 등 4군데 사례지역에 적용하여 그 결과를 통해 형태지수들의 특성을 살펴보았다. 그 결과, 평균형태지수값(MSI)에서는 도시외곽지역이 가장 높게 나타났고, 평균프랙텔차원지수(MPFD)에서는 농촌지역이 높게 나타났다. 넓은 면적을 가진 패치에 가중점을 고려한 평균형태지수값(AWMSI)과 평균프랙텔차원지수값(AWMPFD)에서는 산림지역이 가장 높게 나타났다. 사용한 네 가지 형태지수값의 순위가 4군데 사례지역에서 다르게 나타났다. 특히 둘레와 면적의 로그전환을 이용하고 있는 프랙텔차원지수들의 경우, 도시와 도시외곽지역의 MPFD값은 같고, 도시외곽지역, 농촌지역과 산림지역의 AWMPFD값 차이는 적어 순위 분별력이 떨어졌다. 따라서 넓은 면적을 가진 패치에 가중점을 고려한 평균형태지수(AWMSI)가 지역별 산림패치의 복잡성을 잘 정량화할 수 있음을 본 연구결과에서 보여주고 있다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.525-525
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2023
영산강·섬진강수계는 광역상수원의 수질개선을 위해 제도적인 노력과 예산을 투입하고 있다. 제도 도입 시행 후 20여년이 경과하면서 수변구역 내 오염원 제거가 이루어졌음에도 불구하고 주암호와 동복호의 수질은 크게 개선되지 않고 있다. 따라서, 효율적인 수질개선을 위해서는 섬진강수계 토지매수 대상 지류지천의 과학적 방법을 통한 오염 인자 조사 및 분석, 실측 자료에 기반한 우선순위 산정이 필요하다. 본 연구에서는 수질 전문가 50명을 대상으로 설문조사를 실시하고AHP 기법을 통해 주암호 19개, 동복호 9개, 상사호 9개, 수어호 3개, 탐진호 16개 하천의 우선순위를 분석하였으며, 각 지류지천별 오염원 인자(생활계, 축산계, 산업계, 토지계)와 실측 인자(T-P 농도, T-P 단위면적당 오염부하량)를 이용해 하천별 배점을 산정하였다. 그 결과, 1위부터 10위 우선순위 하천의 경우 배점 합계 점수가 최소 65.9점부터 최대 82.0점까지의 점수 범위를 보였으며, 주로 배점 가중치가 가장 높은 T-P 농도와 T-P 단위면적당 오염부하량이 높은 값을 보였다. 총 배점 대비 인자별 구성 비율을 계산해본 결과, 실측 인자 중 관측 T-P 농도는 평균 33.9%, T-P 단위면적당 오염부하량은 평균 32.7%로 총합 66.6%의 값을 보였다. 또한, 높은 배점값을 보인 지류지천은 오염원 인자에서도 높은 값을 보여 토지매수로 인한 수질개선 효과가 높아질 것으로 판단된다.
Recently, climate change has affected short time concentrated local rainfall and unexpected heavy rain which is increasingly causing life and property damage. In this research, arithmetic average analysis, weighted average analysis, and principal component analysis are used for predicting flood risk. This research is foundation for application of predicting flood risk based on annals of disaster and status of urban planning. Results obtained by arithmetic average analysis, weighted average analysis, and principal component analysis using many factors affect on flood are compared. In case of arithmetic average analysis, each factor has same weights though it is simple method. In case of weighted average analysis, correlation factors are complex by many variables and multicollinearty problem happen though it has different weights. For solving these problems, principal component analysis (PCA) is used because each factor has different weights and the number of variables is smaller than other methods by combining variables. Finally, flood risk assessment considering flood control ability and urban environment risk in former research is predicted.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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