시나리오 기반 학습과 관련하여 학습 관련 효과에 관한 많은 연구들이 집중되고 있다. 그렇지만, 이와 관련하여 바람직한 효과 측정 방법이 제시되지 못하고 있다. 본 연구는 시나리오 학습과 관련하여 보다 바람직한 학습 효과 측정을 위해 하나의 퍼지 논리 기반 프레임워크를 제안하는데 있다. 이러한 프레임워크의 사용은 학습 효과의 측정에 있어서 언어적인 불확실성 문제를 해결할 수 있다. 본 연구에서는 시나리오 기반 학습의 효과 측정을 위해 정확성, 이해성, 완비성의 3가지 불확실성 측도를 사용한다. 이러한 측도의 사용은 시나리오 맥락 측면에서 완전성뿐만 아니라 사용자 선택에 따른 효과 차이를 최소화시킬 수 있는 강점을 가진다. 다른 무엇보다도 시나리오 기반의 학습에 퍼지 논리의 적용은 실제 학습 상황에서 학습 목표 도달을 위한 학습 경로 진행 상황을 쉽게 관측할 수 있다.
본 연구는 미래기후변화가 공간해상도(5, 10, 30m)에 따른 토양유실량의 변화에 미치는 영향을 분석하고 자하였다. 연구대상지역은 경안천 최상류에 위치한 $1.16km^2$의 농촌 소유역을 대상으로 공간해상도별(5, 10, 30m) RS 및 GIS 자료를 생성하고, GIS 기반의 RUSLE(Revised Universal Soil Loss Equation) 모형을 채택하여 토양유실량을 분석하였다. 기후변화 시나리오는 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)에 서 제공하는 GCM(Global climate model) 중에서 MIROC3.2 hire의 A1B, B1 시나리오를 이용하였으며, 과거 30년간(1977-2006)의 기상자료 통계정보를 기준으로 Change Factor Downscaling 기법을 적용하여 2020s년 (2010-2039), 2050s년(2040-2069), 2080s년(2069-2099) 전후의 각 30년간의 미래 강우량을 재생산하여 사용하였다. 그 결과 강수량은 2080s년에 A1B 시나리오의 경우 연평균 강수량은 270.37mm, 최대 강수량은 65.71mm 증가하였고, B1 시나리오의 경우 연평균 강수량은 37.11mm, 최대 강수량은 48.46mm 증가하는 것으로 나타났다. 구축한 미래 강우량을 RUSLE 인자 중 R 인자에 적용하여 2020s년, 2050s년, 2080s년의 토양유실량을 분석한 결과, 미래강수량이 증가함에 따라 공간해상도별 토양유실량도 증가하는 것으로 분석되었다. 평균토양유실량을 시나리오별로 보면, A1B 시나리오의 경우 2080s을 기준으로 1/5,000 scale에서는 약 0.18 ton/ha/year, 1/25,000 scale에서는 약 0.07 ton/ha/year, 1/50,000 scale에서는 약 0.07 ton/ha/year의 유실량이 각 공간해상도별로 증가하였다. B1 시나리오의 경우 2080s을 기준으로 1/5,000 scale에서는 약 0.03 ton/ha/year, 1/25,000 scale에서는 약 0.01 ton/ha/year, 1/50,000 scale에서는 약 0.01 ton/ha/year의 토양유실량이 증가한 것으로 분석되었다.
지역기후모델 RegCM3 이용하여 역학적 상세화 이중둥지격자체계를 구축하고 관측, ECHO-G/S의 20C3M 및 SRES A2 시나리오를 이용하여 동아시아(60km 분해능)와 한반도(20km 분해능)에 대한 현재 및 미래 (1971-2100, 130년)의 기후변화 시나리오 자료를 생산하여 구축하였다. 현재 1971-2000년 기간 동안 상세화된 기온은 관측에 대해 저온 편의와 여름 강수는 건조 편의가 나타나는 계통오차가 있으나, 상세화된 자료는 한반도의 지형적 특성이 잘 반영되었고 관측의 월별, 계절별 변동성을 유사하게 모의하는 등 재분석 자료를 성공적으로 상세화한 것으로 판단된다. 미래 100년(2001-2100년)에 대해 전반기(2021-2050) 및 후반기(2070-2099)의 시나리오기후변동을 분석한 결과, 상세화된 지역별, 계절별, 연도별 기온 상승의 시 공간적 분포를 잘 보여주며, 기온상승(전반기: 동아시아지역~$1.8^{\circ}C$, 남한~$1.6^{\circ}C$, 후반기: 동아시아지역~$4.7^{\circ}C$, 남한~$4.6^{\circ}C$)에 의한 대기 중 수증기 함유량 증가와 여름 몬순의 강화로 전계절에 대해 강수량(전반기: 동아시아~10.5%, 남한~6.7%, 후반기: 동아시아~20.1%, 남한~31.9%)이 증가할 것으로 전망되었다. 수문기상 변화를 살펴보면, 미래 후반기에 남한은 $4.6^{\circ}C$가 상승하여 적설깊이는 5.3mm(-92.3%)가 감소할 것이고, 강수량의 연변동성을 크나 전체적으로 증가할 것이며, 토양수분, 증발산 또한 강수량 증가와 연관되어 증가할 것으로 전망되었다. 이렇게 ECHO-G/S SRES A2 시나리오를 기반으로 하여 역학적으로 상세화된 시나리오는 통계적으로 상세화된 시나리오 결과와 비교 검증함으로써 다중모델기법에 의해 불확실성을 제시함으로써 수문기상변화 예측을 위한 신뢰성 있는 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
발사를 위해 로켓과 지상 장비를 작동시키고 제어하는 과정에서 시나리오는 운영 및 통제의 지침 역할을 한다. 따라서 시나리오를 작성하는 것은 로켓 발사 작업을 준비하는 첫 번째 작업으로서, 발사를 성공적으로 수행하기 위한 핵심적인 임무 중 하나이다. KSR-III 비행시험 시나리오는 발사를 준비하기 위해 로켓과 지상 장비를 작동시키는 순차적인 작업 명령의 시퀀스이다. 본 논문에서는 발사 시나리오 개발에 UML 객체 모델링 방법을 적용한다. 먼저, 발사 시스템의 각 서브시스템을 객체로 모델링하고 각 두 서브시스템 간의 인터페이스를 association link로 모델링한다. 이를 통해 얻어진 최종적인 KSR-III 발사 시스템 객체 다이어그램은 데이터와 명령의 흐름, 통제, 상호작용 등을 분석하는데 사용된다. 전체 시나리오는 사전 시나리오, 본 시나리오, 비상시 조치사항 등으로 구성된다.
본 연구는 화재 발생 시 스마트폰 네비게이션 어플리케이션을 이용한 화재 대피 유도 서비스 시스템이 화재대피 시간에 어떤 영향을 미치는지 살펴보고자 하는 연구이다. 컴퓨터 시나리오 시뮬레이션에서 네비게이션 어플리케이션을 사용하였을 때 대피시간이 22초 단축되었고 실증시뮬레이션 또한 네비게이션 어플리케이션을 사용하였을 때 대피시간이 40초 감소되어 화재 발생 시 피난 시간 단축에 효과적이라는 점을 알 수 있다. 실증 시나리오 시뮬레이션을 한 결과는 피난유도를 실시한 경우가 실시하지 않은 경우보다 피난 종료까지 시간이 39초 더 빠르게 나타났다. 실증 시나리오 시뮬레이션은 피난 경로에 병목현상이 발생하지 않았고 이로인해 컴퓨터 시나리오 시뮬레이션과 실증 시나리오 시뮬레이션의 대피 완료 소요시간의 차이가 발생하였다. 추후 시나리오 시뮬레이션에 학생실습 연구에 기여할 것이다.
본 연구는 건물부문 에너지기기(조명, 가전기기, 냉난방, 공조, 취사 등) 효율개선 정책방향과 탄소세정책을 시나리오로 구성하여 장기 에너지 계획 및 비용최적화 분석이 가능한 MESSAGE 모형을 통해 에너지 소비량과 온실가스 감축잠재량, 총 비용을 분석하였다. 효율개선 시나리오는 2010년부터 2030년까지 기준시나리오 대비 약 5,600천 TOE(전력 2,303 천TOE)의 에너지 저감 효과가 발생하였고, $104MtCO_2eq$의 온실가스를 감축하는 것으로 나타났다. 그에 따른 총 비용은 2,706,993백 만원으로 전망된다. 탄소세적용 시나리오는 $74MtCO_2eq$의 누적 온실가스 감축효과가 발생하였고, 총 비용은 2,776,473백 만원으로 전망된다. 시나리오별 톤당 온실가스 감축비용 범위는 -475~272원/$tCO_2eq$ 사이로 나타나고, 효율개선 축시나리오가 온실가스 감축정책방향으로 우선순위가 가장 높은 것으로 나타났다. 향후 건물부문의 온실가스 감축정책은 에너지 효율개선 정책을 우선적으로 펼쳐야 할 것으로 판단된다.
위해성 평가란 위험 물질에 대해 인체 건강에 대한 위협을 계산하는 것으로 발암성 평가와 비발암성 평가로 나뉜다. 본 연구는 경남 한 농촌 지역의 비소 오염 지하수를 생활용수, 음용수로 사용할 경우 인체에 미치는 영향을 평가하였다. 연구를 위해 국가지하수정보센터의 지하수 수질 자료를 이용하였다. 자료에 따르면 연구지역인 농촌 지역의 지하수는 평균 비소 농도가 16.27 ㎍/L로 세계보건기구가 제시한 비소 농도(10 ㎍/L)보다 높게 나타난다. 이에 따라 건강 위해가 있을 것이라고 판단하여 미국환경청에서 제시한 방법을 이용하여 위해성 평가를 수행하였다. 세 가지 노출 시나리오(생활용으로 이용하는 시나리오 1과 음용으로 이용하지만 사용량이 다른 시나리오 2와 3)를 작성하여 비소 노출에 대한 경우를 통해 위해성을 계산하였다. 시나리오 1에서의 HQ의 중앙값은 0.77, CR의 중앙값은 0.013을 보이며 시나리오 2에서는 HQ의 중앙값은 0.08, CR의 중앙값은 3.69 × 10-5로 나타났다. 시나리오 3은 HQ의 중앙값은 0.11, CR은 4.82 × 10-5였다. 인체에 잠재적 위험성이 가장 높게 나타난 것은 시나리오 1로 나타났다. 지하수 내의 비소 기원을 자세히 밝힐 필요가 있으며 지하수 이용 시 정화할 수 있는 대책 마련이 필요하다.
본 연구의 목적은 농업용 저수지 저수율 예측을 위해 개발된 회귀식에 미래 기후변화 시나리오 및 3개월 기반의 농업용 저수지 저수율 자료 및 기상자료를 이용하여 미래 저수율을 예측하는 것이다. 예측된 저수율을 3개월 자료기반의 저수지 가뭄지수로 지수화하여 가뭄 지속기간, 심도 및 규모를 산정하고 미래 가뭄을 평가하였다. 극한사상의 추정을 위해 6개의 RCP 8.5 기후변화 시나리오(HadGEM2-ES, CESM1-BGC, MPI-ESM-MR, INM-CM4, FGOALS-s2, and HadGEM3-RA)를 3개의 미래 평가기간(S1: 2011~2040, S2: 2041~2070, S3: 2071~2099)으로 구분하여 미래 저수율을 산정하였다. 산정 결과, 강수량 및 기온의 상승이 가장 큰 HadGEM2-ES 시나리오에서의 미래 저수율이 6개의 시나리오 중 S3 기간에 평년 저수율(1976~2005 기간, 77.3%)보다 가장 큰 폭으로 감소한 60.2%로 나타났다. 강수량 및 기온의 상승이 가장 적은 INM-CM4 시나리오의 저수율은 S3에서 72.8%로 가장 적게 감소했으며, CESM1-BGC, MPI-ESM-MR, FGOALS-s2, 및 HadGEM3-RA 시나리오에서 S3 구간 미래저수율은 각각 72.6%, 72.6%, 67.4%, 64.5%로 감소하였다. 미래 저수율을 이용해 RDI를 산정하고 절단수준 -0.25 이하의 심한 가뭄 경향성이 S3 기간으로 갈수록 빈번하게 나타나며 심도가 -2.0까지 나타났다.
본 연구는 온라인 게임 산업의 구조적인 변화와 IPTV 환경변화에 초점을 두고 IPTV 도입에 따른 게임 산업의 변화를 시나리오 플래닝을 통해 제시해 보았다. 분석의 절차는 IPTV 도입과 관련하여 온라인 게임 산업에서 제기 되고 있는 핵심이슈들을 선별하고 각 이슈 별로 주요 추세와 불확실성요인들을 분석하여 IPTV 도입에 따른 온라인 게임 산업의 변화 양상을 논리적인 시나리오들로 제시하였다. 그리고 미래 발생 가능한 시나리오에 따른 온라인 게임 업체들의 전략적 대응 방안의 방향성을 제시하였다. 시나리오 수립에 앞서 온라인 게임 산업의 디지털 콘텐츠로써 고유한 특성과 IPTV 환경변화에 따른 산업 구조적인 변화를 반영하기 위해 디지털 콘텐츠 가치사슬 분석을 실시하였다. 분석을 통해 시나리오의 핵심이슈를 도출하고 각각에 영향을 미치는 영향요인들을 도출하였으며, 영향력과 불확실성 정도에 따라 이들 영향요인을 각각 주요추세와 불확실성 요인으로 분류할 수 있었다. 이중 불확실성이 크고 영향력이 높은 요인들을 핵심문제로 정의하였다. 이들 분석 결과를 바탕으로 형태학적 분석기법을 통해 시나리오를 수립하였다. 수립된 시나리오를 바탕으로 최종적으로 IPTV 도입에 따른 온라인 게임 환경 변화 상황에서 기업이 선택 가능한 전략적 대안의 방향을 제시하였다.
기후변화에 따른 기상변화가 집중호우 및 돌발홍수 등의 형태로 가시화 되고 있으며, IPCC 보고서(2007)는 21세기 후반까지 온도상승으로 인한 폭우 및 태풍이 점차 강력해질 것이라는 예측을 하였다. 이러한 예측의 대응으로 전 세계는 $CO_2$ 감축을 위한 노력이 진행중에 있으며, $CO_2$ 변화에 따른 미래 강수의 빈도해석을 해야한다는 주장이 제기되고 있다. 이에 본 연구는 기상청 지역기후모델(KMA-RegCM3) A1B시나리오의 강우 자료를 이용하여 Quantile-Mapping을 실시한 후 지역빈도해석을 실시하였다. 대상지역은 국내 전역에 위치한 기상청 산하 58개 관측소를 선정하였다. Hosking(1997)이 제안한 L-moment 알고리즘을 이용하여 지역빈도해석을 수행하였으며, 그 결과 A2 시나리오보다 상대적으로 $CO_2$ 배출량이 낮은 A1B시나리오 역시 모든 지역에서 확률강수량이 증가함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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