오프라인 소비자의 의사결정은 크게 라이프스타일, 동기, 개성, 학습 등 개인적인 영향요인과 문화, 기후, 가족 등 기타 상황적 요인을 포함하는 환경적 영향요인에 의해 결정된다. 이러한 요인들을 입력 값으로 하는 다양한 딥러닝 모델을 이용한 소비예측 연구들이 진행되고 있다. 딥러닝을 이용한 예측모델을 사용하기 위해서는 먼저 요인들이 의사를 결정하는데 있어 얼마나 상관관계가 있는지 파악하는 작업이 중요하다. 본 논문에서는 이를 위해 다양한 상관관계 분석모델을 이용해 소비 의사결정 요소 중 기후, 문화와 같은 상황적 요인과 소비와의 상관관계를 도출하고, 기후, 문화를 대변하는 미세먼지 데이터와, SNS 버즈량 데이터와 소비데이터를 학습하는 소비예측 LSTM모델을 제안하고자 한다.
최근 에너지 효율을 최적화하는 차세대 지능형 전력망인 스마트 그리드 시스템(Smart Grid System)이 국내외에 널리 보급되고 있다. 그로 인해 그리드 시스템의 효율적인 운영을 위해 적용되는 EMS(Energy Management System) 기술의 중요성이 커지고 있다. EMS는 에너지 사용량 예측의 높은 정확성이 요구되며, 예측이 정확하게 수행될수록 에너지의 활용성이 높아진다. 본 논문은 전력 사용량 예측의 정확성 향상을 위한 새로운 기법을 제안한다. 구체적으로, 먼저 사용량에 영향을 미치는 환경적인 요인들을 분석한다. 분석된 요인들을 적용하여 유사한 환경을 가지는 전력 사용량 데이터의 사전 군집화를 수행한다. 그리고 예측 일에 관련된 환경 정보와 가장 유사한 군집의 전력 사용량 데이터를 기반으로 전력 사용량을 예측한다. 제안하는 기법의 성능을 평가하기 위해, 다양한 실험을 통하여 일간 전력 사용량을 예측하고 그 정확성을 측정하였다. 결과적으로, 기존의 기법들과 비교했을 때, 최대 52.88% 향상된 전력 사용량 예측 정확성을 보였다.
제주도는 투수성이 좋은 대수층이 발달한 화산섬으로 지하수가 가장 중요한 수자원이다. 인위적 요인과 기후변화로 인해 제주도의 지하수위가 저하하는 추세를 보이고 있음에 따라 지하수의 적정 관리를 위해 지하수위의 정확하고 장기적인 예측이 매우 중요하다. 다양한 환경적인 요인이 지하수의 함양 및 수위에 영향을 미치는 것으로 알려져 있지만, 제주도의 특징적인 기상인자가 지하수 시스템에 어떻게 영향을 미치는지를 파악하기 위한 연구는 거의 진행되지 않았다. 지하수위측에 있어서 물리적 모델을 이용한 방안은 다양한 조건에 의해 변화하는 지하수위의 정확하고 빠른 예측에 한계가 있는 것으로 알려져 있다. 이에 본 연구에서는 제주도 애월읍과 남원읍에 위치한 지하수위 관측정의 일 수위자료와 강수량, 온도, 강설량, 풍속, VPD의 다양한 기상 자료를 대상으로 인공신경망 알고리즘인 다층 퍼셉트론(MLP)와 Long Short Term Memory(LSTM)에 기반한 표준지하수지수(SGI) 예측 모델을 개발하였다. MLP와 LSTM의 표준지하수지수(SGI) 예측결과가 상당히 유사한 것으로 나타났으며 MLP과 LSTM 예측모델의 결정계수(R2)는 애월읍의 경우 각각 0.98, 남원읍의 경우 각각 0.96으로 높은 값을 보였다. 본 연구에서 개발한 지하수위 예측모델을 통해 효율적인 운영과 정밀한 지하수위 예측이 가능해질 것이며 기후변화 대응을 위한 지속가능한 지하수자원 관리 방안 마련에 도움을 줄 것이라 판단된다.
콘크리트의 건조수축 특성은 콘크리트 구조물의 내구성을 결정하는 대단히 중요한 특성으로서 환경적인 요인에 영향을 많이 받는다. 이 환경적 요인은 온도, 습도, 풍속 등으로 구성되어 있는데 이들 개별적인 인자들은 변화폭이 크로, 콘크리트의 건조에 미치는 영향이 복합적이기 때문에 이들의 영향을 개별적으로 평가하는 것은 큰 의의가 없다. 본 연구에서는 건조수축에 영향을 미치는 환경적인 요인들을 통합하고자 증발속도라는 변수를 도입하였다. 적절한 온도와 습도, 풍속, 콘크리트 온도 등을 선정하여 선정된 환경하에서의 증발속도를 증발속도계로 측정하였으며, 이 결과를 기존의 PCA 도표와 비교 평가하였고, 설정된 조건하에서의 실험을 통하여 콘크리트의 건조수축과 증발속도간의 관계를 규명하였다. 또한 건조수축 실험결과와 이 변수 사이의 관계를 정량화하여 건조수축의 예측에 이용될 수 있는 예측모델식과 도표를 개발하였다.
토양의 생성에는 모재, 기후, 지형, 생물요인, 시간 등의 5가지 요인이 작용하고 있다고 알려져 왔다. 이 연구는 제주도 토양을 대상으로 환경요인만으로 토양통을 예측하는 알고리즘을 이용하여, 정량적인 분석 방법을 이용해 환경요인과 토양분포의 관계를 알아보고자 하였다. 분석을 위한 환경요인으로는 온도, 강수량, 지표지질, 해발고도, 경사도, 경사향, 주변과의 고도차, 지형습윤지수, 해안으로부터의 거리, 산정상으로부터의 거리, 토지이용현황을 선택하였다. 토양통별로 각각의 환경요인의 평균과 표준편차 또는 면적비를 구하고, 이를 이용하여 토양통이 분포할 수 있는 환경요인의 범위와 확률을 구하였다. 환경요인별 확률을 결합시켜 분포 가능한 토양통의 순위를 제시하는 알고리즘을 작성하였고, 이를 이용하여 토양통을 예측한 결과 1순위 내에 33%, 2순위 내에 62%, 5순위 내에 74%를 정확하게 기존의 토양도와 일치시킬 수 있었다. 알고리즘을 이용하여 제주 전 지역의 환경요인을 이용하여 예측되는 토양도를 토양목, 대군 등으로 분류하 여 나타낸 결과 북부 해안가에 Entisols이 분포하고 해발고도가 높아지면서 Alfisols, Andisols이 나타난 반면, 서부지역에서는 해안가의 Alfisols에서 해발고도가 높아지면서 Ultisols, Andisols의 순으로 나타나고 있어, 토양의 생성과 관련되어 모형을 이용한 추가적인 연구가 필요하였다.
식물의 호흡에 영향하는 환경요인은 총 광합성율에 영향하는 모든 요인을 들 수 있으며 뿌리의 호흡에는 근권환경요인 및 질소 흡수량과 같은 영양요인도 들 수 있다. 환경요인의 변화에 따른 식물의 생장 및 수량을 예측하는 식물생장모형의 개발은 식물의 생장이 광합성과 호흡에 의해 좌우되므로 환경요화의 변이에 따른 생육모형개발이 우선적이라 할 수 있다. (중략)
본 연구는 영유아 시기에 경험하는 생애 초기 가족의 누적위험요인이 가정학습환경을 통해 유아의 언어 및 사회성 발달에 영향을 미치는 구조적 모델을 검증하는 데 그 목적이 있다. 만 3세 유아의 언어발달은 표현어휘력으로, 사회성 발달은 또래유능성으로 나타내었다. 한국아동패널(PSKC)의 2차년도와 4차년도 자료를 이용하여, 1,725가족을 대상으로 분석을 실시하였다. 상관관계 분석 및 구조방정식모델링 기법을 통하여 분석한 결과는 다음과 같다. 우선, 만 1세 누적위험요인과 만 3세 누적위험요인 간 상관관계는 높아, 누적위험요인의 종단적 지속성을 시사하였다. 만 1세 누적위험요인은 만 3세 가정학습환경의 질적 수준에 부정적인 영향을 미치고 가정학습환경은 유아의 언어 및 사회성 발달 모두를 유의하게 예측하였다. 하지만 만 1세 누적위험요인은 유아발달을 직접적으로 예측하지 않았다. 마지막으로 만3세 누적위험요인은 유아의 언어발달을 직접 예측하였으나 사회성 발달 및 가정학습환경에 유의한 영향을 미치지 않았다. 만 1세 누적위험요인${\rightarrow}$가정학습환경${\rightarrow}$유아발달의 구조적 관계에서 가정학습환경의 매개적 역할은 통계적으로 유의하였다. 종합하면, 영아기 가족 내 누적위험요인은 유아기 자녀의 발달을 돕는 가정학습환경 구성에 부정적인 영향을 미쳐 유아 발달에 간접적인 효과를 가지는 것으로 밝혀졌다. 영아기 자녀를 둔 위기가족을 대상으로 하는 조기 중재 및 지원에 대한 정책적 시사점이 논의되었다.
신호교차로 교통사고는 90년대 이후 도시가 발달하고 산업이 고도화됨에 따라 교통 혼잡 문제와 함께 심각한 사회문제로 대두되고 있다. 특히 신호교차로의 교통사고는 인적요인, 차량요인, 환경적 요인 등이 복합적으로 작용하여 발생하는데, 교통량의 집중과 도로의 기하구조, 운전자 과실 등이 교통사고의 주요 인자로 작용하고 있다. 본 연구에서 교통사고 예측모형을 개발하기 위해서 2003년부터 2006년도까지 실제 경기도의 신호교차로에서 발생한 교통사고자료를 기초로 하였다. 구체적으로는 시내가 아닌 지방부 성격을 지닌 일반국도를 대상으로 하였다. 지방부 일반국도의 신호교차로 교통사고 분석에 단순통계분석과 다중회귀분석을 사용하였다. 사고와 관계가 높은 신호주기, 방향별 접근 교통량, 회전교통량 둥과 같은 도로, 교통, 운영조건들로 변수를 정하여 교통사고 예측모형을 도출하였다. 본 연구에서는 도로조건, 교통조건, 운영조건들과 사고와의 관계를 이용하여 경기도 일반국도의 신호교차로 교통사고예측모형을 개발하였고, 이는 지방부 성격을 지닌 교차로에 적용이 가능하다고 판단된다.
본 논문은 일반적으로 사업의 성공적인 요인을 측정함에 있어, 각 요인이 사업 기간 내에 주요하게 인식되는 시점을 예측하기 위한 통계적 방법론을 연구하였다. 일반적으로 사업 성공을 위한 요인의 중요성은 사업을 수행하는 환경의 변화에 따라 변화된다. 환경의 변화는 시간의 흐름에 따라 변화되기 때문에 시간에 따라 요인의 중요성도 각각 상이할 수밖에 없다. 따라서 본 연구에서는 Rogers의 혁신확산(Diffusion of Innovations) 이론을 기반으로 기술적 기반의 산업 구조에서 추진되는 사업의 성공 요인의 연구에 있어 각 요인의 중점적으로 인식되는 시점을 정확히 예측할 수 있는 방법론을 제시하고자 한다.
본 연구는 한라산국립 공원 탐방객들의 탐방 후 평가를 통하여 만족도, 만족요인과 예측모형 을 분석하여 실질적인 공원관리의 기초자료를 제공하는데 목적이 있다. 만족도에서는 위생시설의 청결성, 편익 및 안내시설의 부족 등이 가장 불만족요인으로 나타났고, 만족요인으로는 '경상적 탐방관리요인'이 기여율 46.8%로 만족도에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났고, 만족도 예측모형에 있어서는 위생시설부족, 쓰레기문제, 교통시설 안전성 등이 만족도에 영향을 미치는 예측모형을 만들었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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