본 연구는 대규모 퇴비화 시설물이 특정 지역에 건립될 경우 지역주민들의 님비(NIMBY) 행태의 결정요인에 대해 2변수 선택 모형에 근거하여 경제적 분석을 한다. 실증분석을 위해 제주시 지역주민들을 대상으로 한 설문데이터를 이용 로짓추정을 한다. 실증분석 결과는 이론모형에서 유도된 실증모형이 예측하는 바와 일치됨을 보였다 즉, 부(負)의 근린특성변수(긍정적 부(富)의 속성변수)가 지역주민들의 님비 행태에 정(부)의 영향을 끼친다. 반면 본 연구에서 인구통계 요인은 유의하지 않았으며 이는 정책 입안자가 혐오시설 입지 선정시 타 지역에서 유의하게 밝혀진 인구 통계 요인을 다른 지역에 단순 외삽(外揷)할 경우 정책실효성에 문제가 있을 수 있음을 시사한다.
이 연구는 정보통신기기 수출량에 관해 하향식(Top-down) 방법에 기초한 예측 모형을 제시한다. 하향식방법은 전체 수출량과 전체를 구성하는 개별 항목간에 계층적 관계를 바탕으로 순차적으로 예측을 수행하는 방법이다. 전체와 개별 항목간에 관계는 데이터의 시계열 특성과 데이터에 영향을 주는 요인들에 의해서 만들어진다. 이러한 관계를 바탕으로 하는 하향식 예측은 전체 수출량을 먼저 예측한 후 이 예측치를 바탕으로 하여 개별 항목에 대한 예측을 수행한다. 하지만 하향식 방법은 가장 아래 계층의 예측치를 산출하기 위해 필요한 것이며 최종 예측치는 가장 마지막 계층에서부터 예측 데이터를 합산해서 얻을 수 있다. 결국 하향식 예측 방법은 전체와 개별 항목 사이에 상관관계가 높고 계층화되어 있는 구조에 적합하다. 이 예측 대상이 되는 정보통신기기 수출량에 대한 적용 사례를 살펴보자. 계층 구조를 보면 정보통신기기 전체 수출량과 전체를 구성하는 개별 항목으로 정보통신기기 분류별(유선기기, 무선기기, 방송기기, 정보기기, 기타부품기기)과 국가별(미국, 일본, 중국 등 7 개국)로 나뉘어진다. 다시 이 아래 계층으로는 국가와 정보통신기기의 행렬 구조(예: 미국-유선, 일본-부품 등)에 의해 35 개로 나뉘어진다. 각 단계별 예측 방법을 보면 전체 수출량은 시계열 특성과 거시적 변수를 반영한 시계열 모형, 그 아래 계층인 국가별과 분류별 모형에는 전체 수출량 시계열 특성과 국가별과 분류별에 영향을 주는 관련 변수를 반영한 회귀모형 그리고 행렬 구조에 대한 예측은 상위 계층의 시계열 특성과 행렬구조 데이터의 계절성이 반영된 다중 회귀모형을 이용하였다.ndex, mobile user′s will first be classified by their traffic volume, and then calculate the average tariffs per minute of each group of users, and lastly weight-average those tariffs per minute. And finally, this paper shows the mobile tariff index by considering those averaged tariffs and the carriers′ market shares to reflect the contribution of individual carriers and the users′ traffic volume.완화될 수 있다. 즉, 봉지를 씌웅으로서 봉지 내의 대기 환경이 외기보다 안정적으로 유지되고 직사광선이나 농약 및 마찰로부터 과실을 보호해 주기에 동녹이 어느 정도 방지될 수 있는 것이다. 그러나 기존의 황금배봉지는 동녹의 정도를 완화시킬 뿐 완전히 방지할 수 없었으며, 봉지를 적 용한 재배조건에서의 동녹발생 기구를 정확히 이해하지 못했었기에 효과적으로 봉지의 기능 을 개선하는 것이 불가능하였다. 과설의 미려도는 과실의 맛과 함께 그 가치를 결정짓는 중요한 물성으로서 우리나라 황 금배 재배환경과 특성에 알맞은 배봉지의 제작이 선결될 때, 배 품질의 향상, 안정된 공급이 가능하게 될 것이며 아울러 농가의 수업증대와 수출 경쟁력 강화가 이루어질 수 있을 것으로 판단된다. 이러한 측면에서 황금배 재배농가가 당면한 동녹발생의 문제점을 신속한 해결 을
본 연구는 고추의 생육특성인 초장, 엽면적, 생체중, 건물중을 조사하였고, 기상요인에 따른 수량 예측 모델개발을 위하여 수행되었다. 생육도일온도에 따른 고추의 생체중, 건물중, 초장 및 엽면적에 대한 생장 모델(시그모이드 곡선)을 개발하였다. 고추는 정식 후 50일전후로 초장, 엽면적, 생체중 및 건물중이 지수 함수적으로 증가하였으며, 140일 이후에는 생장요인들이 평행을 이루었다. 그리고 생육도일온도에 따른 고추의 생장을 분석 한 결과 지수 함수적으로 생장이 늘어나는 시점의 GDD는 1,000였다. 고추의 건물중에 대한 상대생장 속도를 계산하는 식은 RGR $(dry\;weight)=0.0562+0.0004{\times}DAT-0.00000557{\times}DAT^2$ 였다. 수확한 적과의 생체중과 건물중으로 고추의 단수를 구하였을 때, 정식 후 112일에 1,3871kg/10a였고, 건고추의 단수는 정식 후 112일에 291kg/10a이였다. 고추 작황예측 프로그램 개발을 위해서는 고추의 생산성에 관여하는 주요요인을 분석하고, 실시간으로 계측한 생육 및 기상자료를 기반으로 하여 생육모델을 보정 및 검증해야 할 것이다.
선진국의 경우 송전용 애자의 내구성 향상을 위한 새로운 평가 기법을 적용하여 신뢰성을 향상시키는 등 연구가 활발하지만 국산 송전용 애자에 대한 열화요인 진단 및 대체기술은 거의 초기 연구 단계에 불과하다. 따라서, 국내 송전 선로 환경에 따른 송전용 애자의 구성 요소별 장기 열화요인 분석 기술의 부족을 극복할 필요가 있다. 모든 형태의 절연물은 사용 환경에 따라 열화에 따른 품질 저하는 피할 수 없다. 이에따라 초기 설계에서 최종적인 품질 확인 시험까지 적절한 불량 요인을 진단하여 개선 할 수 있는 제조공정과 경년품에 대한 정기적인 열화 시험 평가 등을 통해 송전용 자기애자의 신뢰성을 유지하는 것이 필요하다. 송전용 현수 애자의 수명과 신뢰성을 결정하는 요인은 복합적이며, 적정한 시료수와 통계적 접근 방법을 동원하여 분석하는 것이 최선이다 자기 애자의 수명에 영향을 주는 핵심 인자는 시멘트 및 자기부의 강도 저하로 알려져 있다. 기본적인 단품 성능시험을 실시한 결과, 냉열 및 급준파 특성에 대한 내구성이 문제점으로 도출되었다. 물론 특정 경년품(1989년도 제품)에서 집중적으로 불량이 발생한 것이지만, 이것은 일반적으로 문제가 있는 자기 애자에서 발생하는 전형적인 형태이다. 현재 가장 문제가 되는 것은 급준파 및 내아크 시험과 같이 열적, 기계적 충격에 대한 내구성을 확인하는 열화 평가방법이 요구된다. 본 연구에서는 경년품 및 신품에 대한 냉열 가속, 경년 가속 열화시험 및 급준파 열화시험과 현수 애자의 핵심 소재인 자기의 HRB 경도 특성 시험하였다.
시장의 급속한 변화와 개별 수요자 요구의 다양화로 인하여 전통적인 예측 방식은 기업의 요구사항을 충족시키기 어렵다. 다변화하는 생산 환경에서의 올바른 수요예측은 원활한 수율관리를 위한 중요한 요소이다. 현재 산업에서 보편적으로 사용되는 기존의 많은 예측 모델은 조금씩 기능에 제한이 있다. 제안된 모델은 각 모델이 개별적으로 더 잘 수행하는 부분을 고려하여 이러한 한계를 극복하도록 설계 되었다. 본 논문에서는 동적 프로세스 분석에 적합한 Grey Relational 분석을 통한 변수 추출을 하고, ARIMA 예측값을 통하여 산출되는 과거 수요 데이터의 특징을 포함하는 통계적으로 예측된 데이터를 생성한다. 이후, LSTM 모델과 결합하여 신경망모델이 가지는 특성인 유연성, 장기적인 의존성 문제를 피하도록 구성되어진 구조를 통하여 수요예측에 영향을 주는 많은 요인들을 특징을 반영하여 수요예측을 산출할 수 있다.
전자파가 대기를 통과할 때 대기를 형성하고 있는 다양한 요인들에 의해 그 특성이 변동하게 된다. 전파 특성에 영향을 미치는 대기의 주요 요인으로는 수증기, 안개, 산소와 같은 대기 입자, 강우, 강설 및 그 외 여러 종류의 에어로졸을 들 수 있으며, 이러한 것들은 지형 및 지역적 특성에 따라 다르게 분포한다. 따라서 대기 환경에서의 전파 특성을 예측하기 위해서는 주어진 환경에 대한 기온, 습도, 기압, 풍속, 에어로졸 및 강우율 등의 통계적 분석이 중요하다. 본 논문에서는 국내 대기 환경에 대한 통계적 분석을 수행하였으며, 이를 바탕으로 국내 대기 환경에서의 전파 특성을 분석하였다.
지속가능한 물관리는 필요한 용수(생활 공업 농업 유지)를 안정적으로 공급하기 위한 이수측면과 홍수피해를 최소화하기 위한 치수측면을 포함한 수량관리와 맑은 물 공급, 친수환경 조성, 생태계 보존을 위한 수질환경관리로 구분된다. 지속가능한 물관리를 실현하기 위해서 필수적으로 분석되어야 할 과학적 요소는 물순환과 관련된 각종 인자들의 변동성이며, 물순환은 크게 인간의 할동으로 인한 변화요소와 기후적인 변화요소에 의해 급진적으로 또는 점진적으로 변화된다. 본 연구에서는 청미천 유역을 대상으로 하여 홍수에 관한 잠재적 위협요인의 분석을 위한 RCP 4.5 및 8.5 시나리오 극한강우 사상의 통계적 특성 분석, 기후변화 시나리오에 대한 가뭄예측을 위한 수문순환 모형을 구축 및 수문학적 가뭄의 분석, 미래 수질을 모델링을 위한 기초자료 수집 및 매개변수 보정과 같은 연구를 수행하였다. 특히 본 연구에서는 극한강우사상을 이용하여 청미천 유역에서 발생될 수 있는 확률홍수량을 정상성 및 비정상성 빈도분석을 이용하여 파악하였으며, 이를 활용하여 기후변화 시나리오가 고려된 청미천 유역에서의 홍수량을 분석하여 그 결과를 비교 분석하였다.
교통사고를 감소시키고 안전성을 향상시키기 위해, 사고에 영향을 미치는 요인들을 분석하여 교통사고를 예측하는 모형은 지속적으로 개발되어 왔다. 우리나라의 고속국도 총연장은 약 3,000km에 이르며, 이는 전 세계에서 10위 안에 드는 수치이다. 그러나 고속국도 1km당 사고 건수는 다른 나라들에 비하여 현격히 높은 실정인데, 1980년대 이래로 빠르게 증가한 교통수요와 교통관련 인프라의 규모가 이러한 높은 사고율에 영향을 미친 것으로 보인다. 사고율과 함께 중요하게 인식되는 지표는 사고의 심각도이며, 사고 심각도는 도로의 기하구조나 운전자 행태, 차종, 날씨 등 많은 요인들에 의해 직 간접적인 영향을 받을 것으로 판단된다. 이 밖에도 여러 요인들이 복합적으로 작용하여 사고를 일으키고, 사고의 심각도에 영향을 미칠 것으로 보인다. 구조방정식(Structural Equations Model)은 이처럼 여러 가지 변수들 간의 복잡한 관계를 규명하는데 적합한 모형으로, 본 연구에서는 사고 심각도에 영향을 미치는 요인들을 크게 '도로 요인' 및 '운전자 요인', '환경 요인' 등으로 구분하고, 총 2,880개의 사고데이터를 이용하여 구조방정식 모형을 구축, 각각의 변수들이 사고 심각도에 미치는 영향을 분석하였다. 분석 결과, 도로 및 환경 요인은 통계적으로 유의한 수준에서 사고심각도와 강한 관계를 가지는 것으로 나타났다.
스마트 팜 관리의 활용 효율성을 높이기 위해서는 작물 및 환경 변화에 대한 사전 검사를 실시간으로 평가하기 위한 모델링 기법이 필요하다. 시설 온실 내부의 CO2와 같은 필수 환경 요소는 다양한 상관 변수가 밀접하게 결합 된 시간 영역에서 신뢰할 수 있는 추정 모델을 확립하기가 어렵다. 따라서 본 연구는 입력 영역과 출력 변수를 CO2와 같은 시간 관점에서 인접 영역에 분포된 환경 정보를 이용하여 시간 복잡도를 줄이기 위한 인공 신경망을 개발하기 위해 수행되었다. 스마트 팜을 계측하기 위한 센서 모듈을 통해 환경 요소를 지속적으로 측정하였다. 실험기간의 평균 데이터로 예측하는 모델링 1, 전일 데이터로 예측하는 모델링 2을 구성하여 CO2 환경인자의 상호관계를 예측하였다. 전일의 데이터 학습으로 예측하는 모델링 2가 60일 평균값으로 예측한 모델링 1에 비해 성능이 우수하였다. 30일 이전까지는 대부분 0.70~0.88사이의 결정계수를 보였으며 모델링 2가 약0.05정도 높게 나타났다. 하지만 30일 이후에는 두 가지 모델링 모두 결정 계수 값이 0.50 이하로 낮은 값을 보였다. 모델링 접근법에 따라 결정 요인의 값을 비교하고 분석 한 결과 인접한 시간대의 데이터는 고정 신경망 모델을 사용하는 대신 예측이 필요한 지점에서 상대적으로 높은 성능을 나타냈다.
전라남도는 연안지역은 농업활동과 상수도의 미보급으로 인하여 지하수에 크게 의존하고 있다. 지하수의 과다사용은 지하수위 저하를 일으키며 그로 인한 해수침투가 발생할 가능성이 매우 높다. 따라서 지하수 사용에 따른 해수침투 관리가 매우 필요한 지역이다. 전라남도 무안군의 연안암반대수층에서 측정된 EC 자료를 이용하여 해안가 대수층에 적합한 시계열 모형을 구축하고, 해수침투의 지표인 EC를 예측하고자 시계열 분석을 수행하였다. 1년 이상 측정한 EC 시계열 자료는 짧은 주기적인 변동과 함께 추세적으로 증가하는 비정상 시계열의 특성을 보였다. 시계열 분석을 통해 시계열 모형 식별 결과 ARIMA 모형과 계절적인 요인을 고려 할 수 있는 SARIMA 모형 이 적합한 것으로 나타났다. 하지만 두 모형 적용한 결과, EC의 주기적인 변동으로 인해 ARIMA보다는 EC 자료의 변동 특성을 잘 반영한 SARIMA 모형이 예측에 있어서 유리한 것으로 나타났다. 위와 같이 시계열 분석은 암반 대수층에서 해수침투로 인한 EC의 변화를 예측하는데 있어 유용한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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