현재 우리나라에서는 4대강 및 주요 호소 29지점을 대상으로 조류경보제가 시행되고 있으며 조류 경보 단계는 실시간 모니터링지점에서 측정되는 유해 조류의 셀농도를 기반으로 발령 단계가 결정된다. 상수원 구간은 관심, 경계, 조류 대발생, 해제 또는 미발생 총 4구간으로 구성되며, 친수 활동 구간의 경우 조류 대발생을 제외한 3구간으로 구성된다. 현재 시행되는 조류 경보제의 목적은 유해 조류 발생 시 사후 대응 방안 마련에 보다 초점이 맞춰져 있으며 특히, 모니터링 주기 확대 여부, 오염원 관리 방안 마련, 조류 제거 여부 등의 의사 결정 수단으로 사용되고 있다. 하지만 조류 경보 단계에 대한 사전 예측이 가능한 경우 유해 조류의 성장을 억제할 수 있으며 이를 통해 안전하고 깨끗한 수자원을 확보할 수 있다. 본 연구에서는 조류 경보 단계의 사전적 예측을 위해 국가 실시간 측정망에서 제공하는 전국 보 모니터링 종합 정보 자료, 기상측정망 자료, 실시간 보 현황 자료를 활용하여 예측 모델을 구축하였다. 또한, 단계 예측의 정확도를 개선하기 위해 변수 선택 기법을 활용하여 조류 경보 단계에 영향을 미치는 환경변수를 선정하였으며 자료의 불균형으로 인해 모델 학습 과정에서 발생하는 예측 오류를 최소화하기 위해 다양한 샘플링 기법을 적용하여 모델의 성능을 평가하였다. 변수 선택 및 샘플링 기법을 고려하지 않은 원자료를 사용하여 예측 모델을 구축한 결과 관심 단계(Level-1) 및 경보 단계(Level-2)에 대해 각각 50%, 62.5%의 예측 정확도를 보인 반면 비선형 변수 선택 기법 및 Synthetic Minority Over-sampling Technique-Edited Nearrest Neighbor(SMOTE-ENN) 샘플링 기법을 적용하여 구축한 모델에서는 Level-1은 85.7%, Level-2는 75.0%의 예측 정확도를 보였다.
본 연구에서는 극초음속 추진기관을 위한 고공환경 모사 설비 장치에서 시험부 안에 들어가는 시험 모델의 변수에 대해 고찰하였다. 시험부에 적용할 시험 모델을 대상으로 진행하고, 시험 모델 형상 변화에 따른 유동 특성을 파악하였다. 시험 모델에 대한 주요 변수는 폐색율, 각도, 받음각으로 설정하였으며, 해석은 EDISON_CFD에서 제공하는 정렬격자 기반 2차원 압축성 유동 범용 해석 SW로 진행하였다. 해석 결과를 통해 다양한 형상 변수에 따라 변화 되는 충격파 뒤의 압력층 두께를 확인 하였고, 압력층 두께가 두꺼워 질수록 시험 조건을 모사 할 수 없음을 확인하였다. 본 연구를 통해 형상 변수에 따른 극초음속 추진기관을 위한 고공모사설비에서 시험부에 적용될 시험 모델의 범위를 확인하였다.
대전 관평천 유역의 도시계획에 의해 개발된 도시지역을 대상으로 우수 관거 최종 유출부에 설치한 모니터링시스템을 이용하여 복수의 강우사상에 대해 연속으로 유출량 자료를 획득하였다. 본 연구는 연속적으로 획득한 유출량 자료를 바탕으로 SWMM(storm water management model)을 보정하고 최적의 수문학적 매개변수를 산정하는데 있다. SWMM의 수문학적 매개변수는 기본 침투식인 Curve Number, Horton 및 Green-Ampt를 바탕으로 각각의 경우에 맞는 유역의 조도계수 및 저류 깊이를 산정하였다. 현재 도시 개발에 따른 유출변화를 모의하는데 있어 국외에서 연구된 매개변수를 적용하고 있다. 번 연구에서 구한 매개변수는 향후 도시개발에 따른 유출 변화를 SWMM을 이용하여 분석하기 위한 기초자료를 활용 할 수 있을 것으로 판단된다.
최근 데이터 과학의 획기적인 발전 덕분에 딥러닝 (Deep Learning) 알고리즘이 개발되어 다양한 분야에 널리 적용되고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 중 하나인 LSTM(Long-Short Term Memory) 네트워크를 사용하여 댐 유입량을 예측하였다. 구체적인 내용으로, (1) LSTM에 필요한 입력 데이터를 효율적으로 사전 처리하는 방법, (2) LSTM의 하이퍼 매개변수를 결정하는 방법 및 (3) 다양한 손실 함수(Loss function)를 선택하고 그 영향을 평가하는 방법 등을 다루었다. 제안된 LSTM 모델은 강우량(R), 댐유입량(Q) 기온(T), 기저유량(BF) 등을 포함한 다양한 입력 변수들의 함수로 가정하였으며, CCF(Cross Correlations), ACF(Autocorrelations) 및 PACF(Partial Autocorrelations) 등의 기법을 사용하여 입력 변수를 결정하였다. 다양한 sequence length를 갖는 (즉 t, t-1, … t-n의 시간 지연을 갖는) 입력 변수를 적용하여 데이터 학습에 최적의 시퀀스 길이를 결정하였다. LSTM 네트워크 모델을 적용하여 2014년부터 2020년까지 한강 유역 9개의 댐 유입량을 추정하였다. 본 연구로부터 댐 유입량을 예측하는 것은 홍수 및 가뭄 통제를 위한 필수 요건들 중 하나이며 수자원 계획 및 관리에 도움이 될 것이다.
각 의사결정단위(decision making unit: DMU)의 효율성을 추정하는 기법의 하나인 '확률적 프론티어 분석'(Stochastic Frontier Analysis)을 사용하여 국내 공공 연구기관에 소속된 기술이전조직의 기술이전 관련 활동들의 성과에 영향을 미치는 요인들의 효과를 분석하였다. 확률 프론티어 분석에서 독립변수들은 효율적 생산기술('생산 프론티어')에 직접 영향을 미치거나 생산 프론티어와 관측치의 거리로 표현되는 DMU의 효율성에 영향을 미치는 것으로 가정된다. 해외의 선행 연구에서는 인력, 연구개발비 등의 투입변수들은 생산 프론티어에 영향을 미치고, 그 밖의 환경 또는 조직 관련 변수들은 효율성에 영향을 미치는 것으로 가정되었다. 본 연구에서는 환경 및 조직변수들이 선행 연구의 영향 경로와 다른 방식으로 성과에 영향을 미치는지 여부를 밝히기 위해 여러 형태의 모형을 추정하였다. 본 연구에서 도출된 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 투입 요소 가운데 연구개발비가 성과의 증가에 가장 확실한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 기관유형, 기관의 소재 지역 등의 환경변수들이 성과에 영향을 미치는 것으로 나타났나. 셋째, 기술이전과 관련된 보상시스템 등의 일부 조직변수들이 성과에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 환경변수와 조직변수들은 DMU의 효율성에 영향을 주기 보다는 생산 프론티어에 직접 영향을 미치는 것으로 나타났다. 다섯째, 일부 모형에서는 거의 모든 DMU의 효율성이 1에 가까운 것으로 나타났는데 이는 효율성을 기준으로 공공 연구기관의 기술이전 활동성과를 평가하는 것은 효과적이지 못하다는 것을 시사한다. 본 연구의 결과는 추가적인 자료를 통해 보완되어야 한다. 또한 더욱 일반적인 생산함수 형태를 고려할 필요가 있으며 산출 거리함수 등의 개념을 이용하여 복수산출물의 경우까지 분석 범위를 확장할 필요가 있다.
본 연구의 목적은 해운항만조직에서 새로운 ICT인 빅데이터를 도입하고 사용함에 있어 조직구성원들이 빅데이터 사용을 통해 기대하는 성과와 사용의도를 파악함으로써 경쟁력을 높일 수 있는 방안을 제시하는 것이다. 본 연구는 빅데이터가 조직의 프로세스를 변화시키고, 최고경영층의 지원이 필수적이고 때로는 자의보다는 기업이 처한 환경적 압박에 대처할 수 있는 수단인 점에서 기술 조직 환경(Technology Organization Environment)프레임워크와 기업의 혁신을 주도하는 혁신기술로 보고 혁신확산이론(Diffusion of Innovation Theory)모형을 기반으로 본 연구에 적합한 변수들을 도출하여 이들 변수간의 인과관계를 설정하여 연구모형을 구성하였다. 본 연구에서는 TOE모형의 기술적 요인, 조직적 요인, 환경적 요인 중에서 기술적 요인 대신에 혁신특성인 혁신확산모형 변수를 사용하였다. 기술적 요인에 관한 변수로는 혁신확산이론 변수들 중 상대적 이점, 복잡성, 호환성을 선택하였고, 조직적 요인에 관한 변수로 조직의 규모와 최고경영층의 지원, 환경적 요인에 속하는 변수로는 경쟁자 압력과 규정지원을 선택하였다. 이들 3가지 요인에 속한 변수들과 빅데이터 사용에 대한 기대성과와 사용의도 간의 관련성에 대한 8개의 가설을 설정하였다. 본 연구 결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 기술적 요인에서는 상대적 이점, 복잡성, 호환성이 기대성과에 모두 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 조직적 요인에서는 최고경영층의 지원은 기대성과에 유의한 영향을 미쳤으나, 조직 규모는 기대성과에 미치는 영향이 유의하지 않은 것으로 나타났다. 셋째, 환경적 요인에서 경쟁자의 압력은 기대성과에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 규정지원은 기대성과에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 마지막으로 빅데이터 사용에 대한 기대성과는 사용의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
홍수 예·경보 시에는 시간-단위 또는 그 이하의 시간 척도에서 작용하는 강우에 대한 고도의 영향이 중요하게 되며, 특히 상대적으로 더 드문 관측 밀도가 있는 산악지역에서 강우의 공간분포에 대한 산악 효과의 중요도가 더 높아지게 된다. 일반적으로 1시간 시간스케일에서 강우-고도의 관계를 살펴보기 위해서는 대략 5km 내외의 관측 밀도를 가져야 하는 것으로 알려져 있으나 이러한 지역은 매우 드물다. 최근 기상 예측 수치모델로부터 모의된 강우량의 품질이 눈에 띄게 향상됨에 따라 국내에도 다양한 연구가 수행된 바 있다. 본 연구에서는 WRF를 이용하여 남강댐 지역의 과거 호우 사상을 재현한 후, 이로부터 생산된 공간적인 강우장을 이용하여 시간-단위의 시간 척도에서 강우량과 고도 사이의 관계를 고려할 수 있는 WREPN(WRF Rainfall-Elevation Parameterized Nowcasting) 모형을 제안한다. 홍수량 분석을 위해 WREPN 모형을 이용하였으며, 비교군으로 실무적으로 많이 사용되는 IDW, Kriging 기반 격자강우가 사용되었다. 격자기반 분포형 강우자료로부터 홍수량을 분석하기 위해 Mod-Clark 모형이 적용되었으며, 입력된 강우자료별매개변수의 불확실성을 분석하기 위해 베이지안 기법이 적용되었다. 매개변수의 불확실성 분석으로부터 강우-고도 관계가 고려된 WREPN 모형의 강우자료가 상대적으로 불확실성이 낮다는 것을 확인할 수 있었다.
강수현상에 영향을 주는 지형변수들을 고도(ELEV), 경사(SLOPE), 바다까지의 거리(SEA), 방해물(OBST), 방벽(BAR), 굴곡도(SHIELD)로 구분하여 해상도별로 추출하고 분석하였다. 해상도는 50 m DTM (Digital Terrain Model)을 기본으로 하여 100m, 200m, 400m, 600m, 800m, 그리고 1,000m로 분석하였다. 이때 해상도 분석은 TOVA (Topographic Variables Extraction Program)를 이용하였다. 제주 기상관측소를 사례로 지형변수를 분석한 결과 전반적으로 해상도에 따른 값의 변화는 8개의 주방위선에 따른 변화보다 적지만 특히 SHIELD 변수값과 해상도 600m의 경우에는 의미 있게 나타났다.
경영성과에 영향을 미치는 주요 요인으로 연구되고 있는 또 다른 변수 중의 하나는 근로환경이며, 일부 연구자들에 의하면 근로환경은 경영성과에 여러 형태로 영향을 미친다. 또한 중소기업의 생존력은 중견기업이나 대기업에 비해 떨어질 수밖에 없으므로 이러한 정부의 지원뿐만 아니라 이러한 신생의 기술 기반의 중소기업을 대상으로 경영목표에서 출발하여 여러 변수가 재무성과에 미치는 요인을 분석하여 그 시사점을 활용하는 것은 큰 의미가 있을 것이다. 따라서 본 연구는 기술 기반의 신생중소기업의 경영성과에 외부지원과 내부환경요소가 어떠한 형태로 영향을 미치는 지를 종합적으로 분석하고자 개념적모형, 가설 그리고 변수를 조작적으로 정의하여본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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