고속 추진체계의 개발 초기는 자료의 부족, 비용 제약, 지상에서 실제 비행환경 모사의 어려움 등으로 불확실 요소들을 확률분포의 형태로 모델링하기 어려운 실정이다. 이러한 이유로 본 연구에서는 이중연소 램제트를 대상으로 전문가들의 경험에 의한 연소효율 정보를 수집하여 이를 에비던스 이론으로 모델링하여 불확실성을 정량화 하였다. 정량화한 불확실성 정보를 이용하여 흡입구와 연소기의 출구면적에 대하여 추력여유와 열질식의 불확실성을 고려한 신뢰성 최적설계를 수행하였다. 한정된 불확실 정보를 가지고 엔진의 개념설계가 가능함을 확인할 수 있었다.
일본 대지진으로 인해 세계 경제의 불확실성이 높아가고 있는 가운데 최근 자동차 부품수출이 급증하면서 자동차 부품 산업이 새로운 성장동력 산업으로 부상하고 있다. 우리나라의 타이어 수출은 타이어업체의 해외 생산 확대에도 불구하고 증가하고 있으나, 국내 산업 분류상 타이어가 자동차부품으로 분류되지 않음으로써 관심을 끌지 못하고 있다. 국내 타이어산업은 지속적인 연구개발 투자에 힘입어 혁신역량을 강화하면서 글로벌산업으로 성장하였으며, 세계 시장 점유율을 확대하고 있다. 본고에서는 국내 자동차 부품산업의 수출 현황과 환경 변화 및 국내외 자동차 부품업체의 혁신 전략에 대해 살펴 본 후 불확실성시대의 국내 타이어산업의 혁신 역량 강화 전략을 제시해 보기로 한다.
미계측 유역에서의 수문 예측은 유역의 다차원 시공간에서 일어나고 있는 수문학적 기능에 대한 깊은 이해와 성찰을 요구한다. 유역면적의 2/3가 미계측 지역인 임진강 유역은 북한지역과 중첩하고 있어 관측자료가 불충분 하고 소량의 관측자료가 존재하더라도 기후변화로 인해 환경이 변화하기 때문에 미계측 지역 연구에 적당하다. 이에 따라 수문학적 반응을 예측할 수 있도록 비접촉 비파괴적인 도구를 이용하여 수집된 자료를 통해 미계측 유역에 대한 정확한 신뢰성 구축을 마련할 필요가 있다고 판단된다. 신뢰성 구축을 위한 방법으로는 현장답사 및 항공사진에 비하여 넓은 지역을 한번에 관측할 수 있는 Landsat TM 영상을 이용하여 북한의 지형과 토지피복특성 등을 구축하고, 준분포형 모형인 SLURP를 이용하여 소유역으로 구분 된 ASA의 하도 추적을 통해 전체유역의 출구지점 유출량을 산정하였다. 또한 예측 불확실성을 감소시키기 위해 wamis에서 제공하는 GIS Data와 위성영상의 Data를 비교하여 분석하였다. 그 결과 미계측 지역의 불확실성을 최소화 시킬 수 있는 비교 분석이 가능하였다.
최근 기후변화로 인한 강우, 온도, 유량과 같은 수문학적 요소의 불확실성 증가와 더불어 산업화, 도시화로 인한 물 수요가 커짐에 따라 물부족 발생 위험이 증가하고 있다. 이에 따라, 안정적인 물 공급을 위한 하천유량과 취수량의 균형을 목적으로 하는 취수량의 예측 및 모의에 대한 중요성이 강조되고 있다. 본 연구에서는 과거 하천 취수량 자료로부터 미래 취수량을 예측하기 위해 딥러링 기법 중 하나인 순환신경망(LSTM) 모형과 시계열분해법을 결합하여 취수량 예측 모형을 개발하였다. 시계열분해법을 통해 자료의 경향성과 계절적 변동성 등 다양한 스케일의 시계열을 분해하여 전처리를 수행하였으며 불확실성을 의미하는 잔차(residual)에 LSTM을 적용하여 예측하였다. 결과적으로 LSTM 취수량 예측 모형은 높은 정확도를 보였으며, 월단위 전망 시 관측값에 대하여 신뢰성이 있는 결과를 나타내었다. 본 연구에서 개발한 모형에 따른 결과는 수자원 관리를 위해 활용이 가능할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 홍수지수법의 불확실성을 평가하기 위해 우리나라 강우자료의 지역빈도해석에 적합한 것으로 제안된 generalized logistic 분포형의 quantile에 대한 점근 분산식을 이용하여 성장곡선에 대한 신뢰구간을 산정하였다. 또한 지점 빈도해석과 지역빈도해석에 의한 quantile의 분산을 이용하여 빈도해석의 효율성 지표(efficiency index)를 계산하였다. 우리나라 378개 강우 관측 지점을 바탕으로 구분한 14개 동질 지역에 대해 효율성 지표를 계산한 결과 홍수지수법이 지점빈도 해석보다 불확실성이 더 작은 quantile을 추정하는 것으로 나타났다. 한 지역에 포함되는 지점 개수가 과다하지 않도록 조정하는 것이 지역빈도해석의 효율성 측면에서 나은 것으로 나타났다.
범세계적 환경에서 시스템 전체가 대응하는 단일조직으로 국제기업의 기본 틀을 유지하면 서 해외자회사를 효율적으로 통제하는 것은 국제기업의 의사결정과점에서 고려되어야 할 중요한 과제이다. 또한 한국기업의 국제화가 성숙되고 있는 현시점에서 볼 때 진출초기단계의 의사결정문제에서 벗어나 실행된 투자에 대한 사후 관리적 측면에 대한 연구의 필요성이 증 가하고 있다. 이러한 관점에서 본 연구는 한국기업 해외자회사를 대상으로 모-자회사간의 의 사결정과정에서 발생되는 자원준거요인, 상황요인, 해외직접투자 요인에 의한 전략적 통제문제에 관해 실증 분석하였다. 연구의 분석결과, 모회사와 해외자회사 내부자원의 상호의존성이 높으면 높을수록 해외자 회사에 대한 모회사의 전략적 통제는 높을 것이라는 가설검정결과, 고통제집단의 경우, 재무 마케팅 기술 국제경영능력으로 측정된 내부능력에 있어 모두 높은 정의 상관관계가 있는 것으로 분석되었고, 저통제집단의 경우 국제경영능력을 제외한 3개 부분에서는 상관관 계를 보이지 않아, 연구가설의 이론적 예상을 부분적으로 반영하고 있다. 둘째, 해외자회사의 과업환경의 불확실성이 높을수록 해외자회사에 대한 모회사의 전략적 통제는 낮을 것이라는 가설검증결과, 환경의 불확실성이 높은 집단이 낮은 집단 보다 인사 마케팅 생산 재무 등의 4개 부문 모두에서 상대적으로 모기업의 통제가 낮게 나타났지만 생산부문은 통계적으로도 유의하지 않는 것으로 나타났다. 과업환경의 불확실성이 높을수록 모회사의 전략적 통제는 낮다는 이론적 예상을 부분적으로 반영하고 있다. 셋째, 해외자회사의 소유지분과 전략적 통제사이에는 유의 적인 상관관계가 존재할 것이라 는 가설의 검증결과는, 마케팅 분야에서만 완전소유 자회사가 다수소유 자회사보다 모회사의 통제의 정도가 상대적으로 높은 것으로 나타났지만 통계적으로 유의하지 않게 나타났다.
전 지구적 급격한 기후변화로 인해 수문기상인자들의 비선형적 변동성이 발생함과 동시에 가뭄, 홍수와 같은 수재해의 발생빈도 및 강도가 증가하고 있는 추세이다. 이에 따라, 세계의 유수기관 (NASA, ESA 등)에서는 대기모형과 해양 모형의 결합 및 수치해석적 접근법을 활용하여 계절내-계절 (Subseasonal to seasonal; S2S) 예측치를 생산하여 제공하고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 European Centre for Medium-Range Weather Forecast (ECMWF)에서 산정되는 수문기상인자 (강수량, 증발산량 및 유출량)에 대한 정확도를 평가하고자 한다. 연구지역으로는 다양한 기후대 및 토지 피복으로 구성되어 있으며, El-Nino-Southern Oscillation (ENSO), Indian Ocean Diapole (IOD)와 같은 기후 현상이 빈번히 발생하는 호주지역을 대상으로 연구를 수행하였다. ECMWF S2S 자료에 대한 통계적 검증은 1) 지점 기반 관측치와 더불어 2) 물수지 모델 기반 수문 추정치 (The Australian Water Resources Assessment Landscape Model; AWRA-L)와 비교하였다. 연구 결과 S2S 강우 및 증발산량 산정치의 경우 비교적 짧은 예측기간(약 2주)에서 상대적으로 높은 상관관계 (R=0.5~0.6)와 낮은 편차 (강수량 = 0.10 mm/day, 증발산량 = 0.21 mm/day)를 나타내었다. 유출량의 경우, 강우 및 증발산량에 비해 상대적으로 낮은 정확도를 나타내었으며, 예측 기간이 길어짐에 따라 불확실성이 상당히 높아지는 것으로 확인되었다. 이는, S2S 계산과정에서 강우 및 증발산량 뿐만아니라 지표 유출로 도달하기 전까지의 수문기상인자들의 불확실성이 모두 모여 유출량의 불확실성이 높아진 것으로 확인할 수 있었다. 계절적 검증에서는, 강우 및 증발산량 모두 여름철에 높은 상관관계를 나타내었지만 불확실성은 상대적으로 큰 값을 나타내었다. 자세한 분석을 위해, 공간적인 불확실성을 분석해본 결과 ECMWF S2S가 매우 습윤하거나 건조한 지역에서 수문기상인자를 예측하는데 있어 한계성이 나타난 것을 확인하였다. 본 연구를 토대로, 추후 S2S 예측치에 대한 보정과 더불어 미래의 수재해 발생 위험도에 대한 정보를 획득하는데 적용될 수 있을 것으로 판단된다.
기후변화 및 지구온난화로 인한 자연재해 규모가 점차 대형화, 다양화되고 있어 이로 인한 피해도 증대되고 있다. 특히, 다양한 시설과 인구밀도가 높은 도심 지역은 집중호우, 태풍, 홍수 등 자연재해에 취약하여 인적·물적 피해 위험성이 매우 높다. 방재 시설확보 및 개선을 통한 더 높은 안정성 및 기상예보를 통한 대응, 대책을 통한 피해 저감이 이루어지고 있다. 그러나 일반적으로 제공되는 단일 수치모형 기반의 결정론적 기상예측정보는 기상 상태, 선행시간, 모형 매개변수 등으로 인한 불확실성이 매우 크며 이에 대한 정보가 제공되지 않다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 앙상블 수치모델 정보와 기상레이더 자료 기반의 단기 예측정보가 활용이 가능하다. 그러나, 앙상블 수치모델의 불확실성, 기상레이더 기반 예측정보의 짧은 예측 선행시간으로 인해 수문학적 모형에 입력자료로 활용은 어려운 실점이다. 본 연구에서는 지점 관측자료의 시간적 연속성, 기상레이더 자료의 공간적 연속성, 앙상블 예측정보의 선행시간 정보를 융합하여 기상예측정보에 대한 불확실성 개선 및 선행시간에 따른 정확도를 높일 방법을 제안하였다. 기상청에서 제공하는 앙상블 예측자료인 LENS 자료, 레이더 강수량, ASOS 관측자료 기반으로 분석이 수행되었으며 분석결과는 예측강수량을 활용하는 분야에 긍정적 영향을 미칠 것으로 기대된다.
최근 우리나라 경제환경이 급변하면서 우리기업의 대내외 환경도 급격한 변화를 보이고 있다. 경제민주화, 시장개방, 3D기피현상, 기업이익율감소, 제조업노동력 감소, 소비자 Needs의 다양화 등 미래에 대한 불확실성이 제조업 당면현실이다. 불확실한 미래를 극복하고 경영혁신이 필요한 이때에 5S운동에 대해 알아본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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