본 연구는 국립현대미술관을 방문하여 즐기는 문화서비스에 대한 수요함수를 개인별 여행비용접근법을 적용하여 추정하였다. 미술관 방문에 따른 여가시간의 기회비용을 고려하였고, 비방문객들의 선호를 반영하기 위해서 방문지점조사와 일반가구조사 표본을 같이 분석하여 제로방문을 절단하지 않는 가산자료모형을 사용하였다. 국립현대미술관 방문수요는 수도권 거주자일수록 그리고 방문지점조사 응답자일수록 방문빈도가 높았다. 수도권 거주자들의 방문수요에 대한 가격탄력성은 -0.34에서 -0.5로 비탄력적인 반면에 원거리 거주자이지만 일단 미술관을 방문한 응답자들의 가격탄력성이 -0.21로 가격변화에 둔감하게 반응하는 것으로 나타났다. 나아가서 비수도권 거주자들의 소득탄력성은 0.499로 미술관 방문으로 누리는 서비스가 정상재로 나타난 반면 수도권 거주자들의 소득탄력성은 -0.052로 열등재로 나타났다.
Soil erosion is a very serious problem from agricultural as well as environmental point of view. Various computer models have been used to estimate soil erosion and assess erosion control practice. Universal Soil loss equation (USLE) is a popular model which has been used in many countries around the world. Erosivity (USLE R-factor) is one of the USLE input parameters to reflect impacts of rainfall in computing soil loss. Value of R factor depends upon Energy (E) and maximum rainfall intensity of specific period ($I30_{max}$) of that rainfall event and thus can be calculated using higher temporal resolution rainfall data such as 10 minute interval. But 10 minute interval rainfall data may not be available in every part of the world. In that case we can use hourly rainfall data to compute this R factor. Maximum 60 minute rainfall ($I60_{max}$) can be used instead of maximum 30 minute rainfall ($I30_{max}$) as suggested by USLE manual. But the value of Average annual R factor computed using hourly rainfall data needs some correction factor so that it can be used in USLE model. The objective of our study are to derive relation between averages annual R factor values using 10 minute interval and hourly rainfall data and to determine correction coefficient for R factor using hourly Rainfall data.75 weather stations of Korea were selected for our study. Ten minute interval rainfall data for these stations were obtained from Korea Meteorological Administration (KMA) and these data were changed to hourly rainfall data. R factor and $I60_{max}$ obtained from hourly rainfall data were compared with R factor and $I30_{max}$ obtained from 10 minute interval data. Linear relation between Average annual R factor obtained from 10 minute interval rainfall and from hourly data was derived with $R^2=0.69$. Correction coefficient was developed for the R factor calculated using hourly rainfall data.. Similarly, the relation was obtained between event wise $I30_{max}$ and $I60_{max}$ with higher $R^2$ value of 0.91. Thus $I30_{max}$ can be estimated from I60max with higher accuracy and thus the hourly rainfall data can be used to determine R factor more precisely by multiplying Energy of each rainfall event with this corrected $I60_{max}$.
최근 건설프로젝트에서 BIM의 도입이 활발히 이루어지고 있다. 특히 견적단계에서의 BIM의 도입은 공사비 예측의 정확성 향상 및 견적자의 업무를 절감할 수 있는 효과가 기대된다. 하지만 현재의 물량산출 과정과 내역서 작성과정은 상당부분 수작업으로 이루어지고 있다. 또 현행 내역서의 내역항목을 만족시키기 위해서는 BIM 모델이 매우 상세해져야 하는 문제점이 있다. 이에 본 연구는 LOD기준을 분석하여 BIM 모델의 표현 수준에 따라 산출될 수 있는 내역항목을 도출함으로써 현행 내역서의 개선방향을 BIM 모델의 LOD 측면에서 도모하고자 한다. LOD기반 내역항목 분석을 위해 내역항목 등급을 A,B,C등급으로 나누었다. 따라서 본 연구에서는 실시설계 단계에서 LOD 수준 따라 산출될 수 있는 내역항목의 수와 해당항목이 차지하는 금액 비율을 각 공종별로 검토하였다. 실시설계 단계에서 주요 개선 등급인 B등급에서 가장 많은 항목을 차지한 공종은 창호 및 유리공사이며, 가장 많은 금액을 차지한 공종은 철근콘크리트 공사로 분석되었다. 추후 항목비율이 높은항목과 금액비율이 높은항목별 적절한 개선방안제시가 필요할 것으로 판단된다. 본 연구의 결과는 BIM 견적이나 현행 내역서 체계 개선을 위한 기초자료로서의 역할을 기대 할 수 있을 것으로 판단된다.
Duck industry had a rapid growth in recent years. Nevertheless, researches to improve duck house environment are still not sufficient enough. Moisture generation of duck house litter is an important factor because it may cause severe illness and low productivity. However, the measuring process is difficult because it could be disturbed with animal excrements and other factors. Therefore, it has to be calculated according to the environmental data around the duck house litter. To cut through all these procedures, we built several machine learning regression model forecasting moisture generation of litter by measured environment data (air temperature, relative humidity, wind velocity and water contents). 5 models (Multi Linear Regression, k-Nearest Neighbors, Support Vector Regression, Random Forest and Deep Neural Network). have been selected for regression. By using R-Square, RMSE and MAE as evaluation metrics, the best accurate model was estimated according to the variables for each machine learning model. In addition, to address the small amount of data acquired through lab experiments, bootstrapping method, a technique utilized in statistics, was used. As a result, the most accurate model selected was Random Forest, with parameters of n-estimator 200 by bootstrapping the original data nine times.
최근 우리나라에서는 기후변화로 인하여 기상재해의 위험성이 증가하고 있고 특히 강우로 인한 피해가 계속해서 강조되고 있다. 현재의 기상예보가 정량적 강우를 제시해주지만 피해 정도를 예상하는 데에는 여러 가지 어려움이 존재한다. 그래서 피해에 따른 영향을 파악하기 위해서는 유역별 한계강우량이 필요하다. 강우로 인한 피해는 지역별로 상이하게 일어나고 있고 각 유역의 특성인자가 고려된 분석은 한계가 존재한다. 또한 강우가 올 때마다 수문모델을 통한 강유-유출분석에는 시간이 많이 소모되고 단순 강우 데이터만 사용하여 분석되는 경우가 많다. 본 연구는 GIS데이터를 이용하였고 2개의 수문모델을 커플링하여 침수를 유발하는 한계유출량으로부터 한계강우량을 산정하였다. 산정결과는 실제사례와 비교하여 결과를 검증하였고 대체로 위험지역에 대해 피해가 난 것으로 분석되었다. 향후 본 연구를 통해 사전에 침수위험지역에 대해 대비를 할 수 있을 것이고 머신러닝 분석방법을 추가한다면 정확도가 높아질 것으로 예상된다.
본 연구는 두 가지 형태의 내생적 성장이론에 대한 실증분석을 실시하는 데 있다. 이 연구목적을 위하여 1981부터 2000년까지 OECD 19개 국가를 대상으로 패널 단위근과 패널 공적분방법을 이용하여 두 이론의 함의에 대하여 실증분석을 시시하였다. 먼저 패널 단위근 실증분석결과를 보면, 총 요소생산성 수준에 대한 세 패널 단위근 검정결과는 비 정상상태를 나타내는 것으로 보이며, 총 요소생산성 증가율에 대한 패널 단위근 검정결과는 정상상태를 나타내는 것으로 나타났다. 둘째, 준 내생적 성장이론에 근거한 Durbin-Hausman 통계량은 공적분 관계가 존재하지 않는다는 귀무가설을 기각하는 것으로 나타났다. 이 분석결과는 총 요소생산성 대비 연구개발비를 사용하거나 연구원수를 사용한 경우에도 동일하게 나타났으나, 패널 공적분 분석결과는 사용변수와 분석통계량에 따라서 서로 상반된 결과를 보였다. 준 내생적성장이론을 뒷받침하는 본 실증분석결과는 연구개발지출과 같은 내생적인 통제변수에 의하여 지속적인 경제성장을 이룩할 수 있다는 이론적 기반을 제공한다. 그러나 지속적인 총 요소생산성증대를 통한 경제성장은 지속적인 연구개발투입량증가만으로 뒷받침 될 수 있으며, 연구개발기여도체감(수확체감)을 극복하기 위한 연구개발투입증가를 더욱 증가시켜야 한다는 이론적 함의를 실증적으로 뒷받침한다고 볼 수 있다.
본 연구에서는 한 일FTA와 한 중FTA가 한국 경제에 미치게 될 영향을 "동태(動態)CGE모형"을 이용하여 비교 분석하였다. 한 일FTA와 한 중FTA가 한국 경제에 미치는 영향에 관한 기존연구는 대부분 정태(靜態)CGE모형을 이용한 것이다. 주요 분석 결과를 보면, 한 중FTA가 한 일FTA보다 한국의 총수출을 더 크게 증가시키면서 한국 경제성장에 더 많이 기여할 것으로 전망된다. 또한 한 일FTA와 한 중FTA가 한국에 무역수지 적자를 가져올 것으로 전망되지만 무역적자 규모는 한국의 교역규모에 비하면 문제가 되지 않을 것으로 분석되었다. 한 일FTA와 한 중FTA가 한국의 산업별 생산 및 교역에 미치는 영향을 보면, 주요 산업에서 보완적인 관계를 보이고 있어 상호 부정적 효과를 상쇄시키거나 긍정적 효과를 배가 시킬 것으로 전망되어 한 일FTA와 한 중FTA를 동시에 추진하는 것이 보다 바람직하다고 판단된다. 차후 한 일FTA와 한 중FTA 협상이 진행되고 FTA의 이행안이 확정되는 경우, 한 일FTA와 한 중FTA의 영향분석에 관한 연구에서는 이행안의 시기를 명시적으로 고려할 수 있고 또한 국제자본의 이동과 자본의 소유를 반영하면서 국내투자는 물론 외국투자가 개별 국가의 투자에 영향을 주고 이를 통해 자본축적과 생산간의 관계를 명시적으로 설명할 수 있는 동태CGE모형을 이용하는 것이 바람직하다는 것을 강조하고자 한다.
이 연구에서는 쇄석말뚝공법의 한계상태설계법 적용을 위하여 양질의 현장재하시험 자료로부터 저항편향계수의 통계적 특성을 분석하고 지반 불확실성 및 시공 오차를 고려한 총 저항편향계수를 산정하였다. 저항편향계수 산정을 위한 예측모델은 기존 모델들에 비하여 높은 예측성능을 보인 Bong and Kim(2017)의 MLR 모형을 활용하였으며 그 적합성을 평가하였다. 저항편향계수의 확률분포를 산정하기 위하여 카이제곱 적합도 검정을 수행하였으며 정규분포가 가장 적합한 것으로 나타났다. 공칭저항의 총 변동성은 점토의 비배수전단강도 및 쇄석말뚝 시공 시 발생할 수 있는 시공 오차에 대한 불확실성을 포함하여 산정하였다. 최종적으로 총 저항편향계수의 확률분포는 로그정규분포를 따르는 것으로 나타났다. 총 저항편향계수의 변동성에 따른 확률분포의 매개변수는 Monte Carlo 시뮬레이션을 통하여 산정하였으며, 간편한 적용을 위하여 이에 대한 회귀식을 제안하였다.
Carbon dioxide($CO_2$) emission from rivers to the atmosphere is a key component in the global carbon cycle. Most of the rivers are supersaturated with $CO_2$. At a global scale, the amount of $CO_2$ emission from rivers is reported to be five-fold greater than that from lakes and reservoirs, but relevant data are rare in Korea. The objectives of this study is to estimate the $CO_2$ net atmospheric flux(NAF) from the upstream of Gangjeong-Goryeong Weir(GGW), Dalseong Weir(DSW), Hapcheon-Changnyeong Weir(HCW), and Changnyeong-Haman Weir(CHW) located in Nakdong River South Korea) using field and laboratory experiments and to apply data mining techniques to develop parsimonious prediction models that can be used to estimate $CO_2$ NAF with physical and water quality variables that can be collected easily. As a result, the study sites were all heterotrophic systems that often released $CO_2$ to the atmosphere, except when the algal photosynthesis was active.The median $CO_2$ NAF was minimum $391.5mg-CO_2/m^2$ day at GGW and maximum $1472.7mg-CO_2/m^2$ day at DSW. The $CO_2$ NAF showed a negative correlation with pH and Chl-a since the overgrowth of the algae consumed $CO_2$ in the water and increased the pH. As the parsimonious multiple regression model and random forest model developed, this study showed an excellent performance with the $Adj.R^2$ value higher than 0.77 in all weirs. Thus, these methods can be used to estimate $CO_2$ NAF in the river even if there is no $pCO_2$ measurement data.
기후변화와 기상조건의 영향을 가장 많이 받는 분야는 농업이며, 특히 온도는 작물 생육에 영향을 미치는 가장 중요한 요인 중 하나이다. 본 연구는 수원에서 관개 조건 콩, 한발조건 콩, 배추, 노지 고추 및 비닐멀칭 고추 등 5개 작물에 대하여 기온과 작물 잎 및 토양의 표면온도를 monitoring 하여 이들 온도의 일중 변화 양상과 생육기간 동안의 온도 변화 양상 및 온도 요인 별 상호관계를 분석하였다. 시기별 기온과 작물잎 및 토양 표면온도에 대한 scale factor[Tsc]의 일중 변화 양상은 $[Tsc]=0.5{\times}sin(X+C)+0.5$와 같이 일중 시각(X : E&E time)에 대한 sine 함수로 나타낼 수 있었으며, scaling technique과 시기별 일 평균기온(Tavg), 최고기온(Tm) 및 최저기온(Tn)의 값을 이용하여 아래 식에 의해 시기별 일중시각(X)별 기온을 추정(E[Ti])할 수 있다. $E[Ti]=Tn+(Tm-Tn){\times}[0.5{\times}sin\;\{X+(9.646Tavg+703.65)\}+0.5]$. 또한 2014년 6월 24일의 작물별 일평균잎 표면온도는 노지 고추 > 멀칭 고추 > 한발 콩 > 관개 콩 > 배추 순이었다. 작물의 잎 표면온도를 추정할 경우, 멀칭 고추와 관개 및 한발 콩의 경우는 기온을 이용하여 가능하였으나, 배추와 노지 고추의 경우는 기온과 토양표면 온도의 두 변량을 이용하는 경우가 기온 한 변량을 이용하는 경우보다 작물 잎 표면온도의 실측치에 대한 편차가 더 작았다. Scale factor를 이용한 시기별 일중시각별 기온을 추정하는 방법과 작물별 잎 표면온도의 변화 양상을 구명한 본 연구결과는, 온도 등 기상자료를 이용한 작물 수량 예측 모형의 입력자료 산정 등에 활용 될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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