The purpose of this study is to develop dynamic-stochastic models that can forecast the inflow into reservoir during low/drought periods and flood periods. For the formulation of the models, the discrete transfer function is utilized to construct the deterministic characteristics, and the ARIMA model is utilized to construct the stochastic characteristics of residuals. The stochastic variations and structures of time series on hydrological data are examined by employing the auto/cross covariance function and auto/cross correlation function. Also, general modeling processes and forecasting method are used the model building methods of Box and Jenkins. For the verifications and applications of the developed models, the Chungju multi-purpose reservoir which is located in the South Han river systems is selected. Input data required are the current and past reservoir inflow and Yungchun water levels. In order to transform the water level at Yungchon into streamflows, the water level-streamflows rating curves at low/drought periods and flood periods are estimated. The models are calibrated with the flood periods of 1988 and 1989 and hourly data for 1990 flood are analyzed. Also, for the low/drought periods, daily data of 1988 and 1989 are calibrated, and daily data for 1989 are analyzed.
Purpose - This study was conducted under the assumption that brand A, a store of company Z of Pangyo, with a new store at Pangyo station is targeting the Bundang-gu area of the newly developed city of Seongnam. Research design, data, methodology - As a result of demand forecasting using geometric series models, an extrapolation of past trends provided the coefficient estimates, without utilizing regression analysis on a constant increase in children's wear, for which the population size and estimated parameter were required. Results - Demand forecasting on the basis of past trends indicates the likelihood that sales of discount stores in the Bundang area, where brand A currently has a presence, would fetch a higher estimated value than that of the average discount store in the country during 2015. If past trends persist, future sales of operational stores are likely to increase. Conclusions - In evaluating location using the simple weighting model, Seohyun Lotte Mart obtained a high rating amongst new stores in Pangyo, on the basis of accessibility, demand class, and existing stores. Therefore, when opening a new counter at a relevant store, a positive effect can be predicted.
In response to the rapid climate change, in order to save energy in the field of buildings, the country is planning not only zero energy buildings but also zero energy cities. In the Urban Development Project, the Energy Use Plan Report is prepared and submitted by predicting the amount of energy demand at the planning stage. However, due to the activation of zero-energy buildings and the increase in the supply of new and renewable energy facilities, the energy consumption behavior of buildings in the city is changing from the previous ones. In this study, to estimate urban energy demand of Zero Energy City, building energy demand forecasts based on "Passive plans for use of energy based primary energy consumption", "Actual building energy usage data from Korea Appraisal Board" and "data from Certification of Building Energy Efficiency Rating" as well as demand forecast according to existing "Consultation about Energy Use Plan Code" were calculated and then applied to Multifunctional Administrative City 5-1 zone to compare urban total energy demand forecasts.
전자상거래 시장의 이용이 보편화 되며 고객들에게 좋은 품질의 물건을 어디서, 얼마나 합리적으로 구매할 수 있는지가 중요해졌다. 이러한 구매 심리의 변화는 방대한 정보 속에서 오히려 고객들의 구매 의사결정을 어렵게 만드는 경향이 있다. 이때 추천 시스템은 고객의 구매 행동을 분석하여 정보 검색에 드는 비용을 줄이고 만족도를 높이는 효과가 있다. 하지만 대부분 추천 시스템은 책이나 영화 등 동종 상품 분류 내에서만 추천이 이뤄진다. 왜냐하면 추천 시스템은 특정 상품에 매긴 구매 평점 데이터를 기반으로 해당 상품 분류 내 유사한 상품에 대한 구매 만족도를 추정하기 때문이다. 그밖에 추천 시스템에서 사용하는 구매 평점의 신뢰성에 대한 문제도 제시되고 있으며 오프라인에선 평점 확보 자체가 어렵다. 이에 본 연구에서는 일련의 문제를 개선하기 위해 RFM 다차원 분석 기법을 활용하여 기존에 사용하던 고객의 구매 평점을 객관적으로 대체할 수 있는 새로운 지표의 활용 가능성을 제안하는 바이다. 실제 기업의 구매 이력 데이터에 해당 지표를 적용해서 검증해본 결과 높게는 약 55%에 해당하는 정확도를 기록했다. 이는 총 4,386종에 달하는 이종 상품들 중 한번도 이용해 본 적 없는 상품을 추천한 결과이기 때문에 검증 결과는 상대적으로 높은 정확도와 활용가치를 의미한다. 그리고 본 연구는 오프라인의 다양한 상품데이터에서도 적용할 수 있는 범용적인 추천 시스템의 가능성을 시사한다. 향후 추가적인 데이터를 확보한다면 제안하는 추천 시스템의 정확도 향상도 기대할 수 있다.
현재 극한기상의 발생빈도가 많아지면서 극한기상현상이 발생하였을 때 피해규모는 증가하고 있다. 이게 과거부터 강우량의 예측을 위해 많은 시간과 제원을 투자하여 예측정보를 제공하고 있다. 하지만 이러한 정보는 전문가가 아닌 일반인이 이해하기 어려우며 특히 극한기상현상이 발생하였을 때 어느정도의 규모의 피해가 발생하는지에 대한 정보는 포함되어 있지 않다. 이에 본 연구에서는 영국에서 최초로 제시한 Risk Matrix 작성을 통해 영향예보 기준을 활용하여 호우피해 등급기준 Risk Matrix를 제시하였다. 먼저 강우량 자료와 피해자료와의 상관 분석을 통해 Risk Matrix 작성에 필요한 변수를 선정하고 선행연구에서 제시된 PERCENTILE (25%, 75%, 90%, 95%)과 JNBC(Jenks Natural Breaks Classification)기법을 이용하여 강우량과 피해에 따른 등급기준을 산정하여 두 개의 등급기준을 합성하여 하나의 기준을 제시하였다. 분석 결과에 이재민 세대수 결과의 경우 가장 많은 피해가 발생하였던 영산강, 섬진강유역에서 JNBC 보다 PERCENTILE이 가장 많은 분포를 보였으며, 충청도 지역에서는 유사한 결과를 나타내었다. 강우량의 등급화 결과를 살펴보면 PERCENTILE보다 JNBC의 등급이 높게 산정되었으며, 특히 전라도 지역과 충청도 지역에서 가장 큰 등급을 나타내었다. 또한 피해지역 호우특보 현황과 비교해 보면 JNBC가 유사한 것을 확인할 수 있다. Risk Matrix 결과에서 가장 피해가 심했던 세종, 대전, 충남, 충북, 광주, 전남, 전북지역을 살펴보면 PERCENTILE보다 JNBC가 잘 모사한 것을 확인하였다.
터널 단층대에서 수평시추로 조사한 막장전방의 암반 상태를 공학적 암반분류법인 RMR값으로 평가하였고 이를 터널 굴착 후 막장을 관찰하여 결정한 RMR값과 비교 분석하였다. 수평시추로 예측한 RMR값은 비교적 정확하여 터널 굴진 후 막장을 관찰하여 구한 RMR값과 큰 차이가 없었다. 그러나 일부 구간에서는 수평시추와 막장관찰로 구한 RMR값의 차이가 약 50까지 발생하였고 이를 RMR 평가항목으로 분석한 결과 불연속면의 상태에 대한 평점에서 24의 차이가 나타났고 암질지수와 단축압축강도 평점에서 각각 15와 13의 차이로 나타났다. 두 방법에서 평가한 RMR값의 차이를 줄이기 위해서는 터널 내 수평시추공의 위치를 터널의 안정성에 가장 큰 영향을 줄 수 있는 곳으로 선정하고 불연속면의 상태에 대한 평가는 불연속면의 연속성, 분리 틈, 풍화도 등 5개의 소항목 각각에 대해 5단계로 구분한 세부평점을 적용하여야 할 것이다.
The results of analysis on foreign exchange market, stock and financial market after January of 1997 are that foreign exchange market will be affected by stock and financial market volatility about 1999. This means that stock and financial market are more stable than foreign exchange market. This also is supported by ‘financial market forecast of 1999 in Daewoo Economic Research Institute’. After won/dollar (end of period) will be increasing in 1,430 at second quarter of 1999, this is to downward 1,200 fourth quarter of 1999. This is somewhat based on government's higher exchange rate policy. But, after yield of corporate bond is to 11.0% at first quarter of 1999, this will be stable to 10.2% at fourth quarter. During the first quarter of 1999, yield of corporate bond is to somewhat increasing through sovereign debt and public bonds, technical adjustment of interest rate. After this, yield of corporate bond will be stable according to stability of price, magnification of money supply, restucturing of firms. So, stock market is favorably affected by stability of financial market. But, the pension and fund of USA, i.e., long-term portfolio investment fund, are injected through international firm's management. It is included by openness of audit, fair market about foreign investors. Finally, Moody's strong rating on the won-denominated bonds suggest that Korea's sovereign debt ratings could be restored to an investment grade in the near future. It sequentially includes inflow of foreign portfolio investment fund, fall of won/dollar foreign exchange rate (appreciation of won) and stability of yield of corporate bond.
Many researchers have analyzed the relationship between the financial success patterns of a motion picture and many other factors, such as the production cost, marketing, stars, awards, reviews, genre, and rating. Through these studies, many researchers and investors concluded that big budgets to make a blockbuster movie can serve as an insurance policy to meet their ROI; thus the box office is dominated by blockbuster movies. High-budget blockbuster movies are more likely to receive attention because these movies are more recognizable given their high expenses for production and casting. Therefore, audiences choose blockbusters in an effort to reduce the searching cost and to mitigate the possibility of a regrettable choice. This behavior of consumers, in turn, causes distributors to allocate screens for blockbusters, resulting in "concentration of blockbuster consumption." As such, low-budget films cannot easily become popular due to the lack of distribution. Indeed, low-budget films released on a small number of screens often end up becoming dismal failures. However, there are exceptional examples which are contrary to the general idea in the movie industry that a big budget and showings on a large number of screens can guarantee the success of a movie. Although researchers have attempted to analyze the performances of movies with small budgets, such movies are likely to be regarded as outliers and then be entirely discarded, as they are far from the 'three-sigma' range, especially given that previous research methodologies could not explain the financial success of such unique examples. This study attempts to explain the financial success at the box office of low-budget movies by applying the concept of the tunnel effect in quantum mechanics, as the phenomenon found in the movie industry is similar to a particle's movement in quantum physics. The tunneling effect is a phenomenon by which a particle without enough energy to pass over a potential barrier tunnels through it. Adopting the analogy, this study draws a tunneling probability function and cultural constant to forecast other outliers using the Schrödinger equation. Moreover, the study finds that word-of-mouth creates in the movie industry this phenomenon of finding outliers.
본 연구는 기후변화에 따른 1990년대와 2000년대 봄철에 발생하는 산불의 공간적 분포가 크게 변화됨에 따라 현재 진행되고 있는 기후변화에 대응하기 위한 산불 발생확률모형의 변화를 비교하고, 2000년대 이후의 산불발생확률모형을 적용함으로써 우리나라에서의 기후 변화로 인한 산불발생 변화 예측을 현실적으로 반영하기 위해 수행하였다. 본 연구에서는 전국 특정지역의 일일 산불발생위험도 예측하기 위하여 산불발생과 관련이 있는 기상요소로 규명된 습도, 기온, 풍속 등 기상정보를 이용하여 기후변화를 반영한 2000년대의 전국 9개 권역의 봄철 기상요소에 의한 일일 산불발생위험지수(daily weather index, DWI)를 개발하였다. 첫 번째로 구체적인 개발방법은 전국 9개 광역지역별로 산불발생에 영향을 주는 기상요소를 규명하여 지역별로 산불발생의 유무를 종속변수(dependent variable)로 두고 산불발생 관련 기상요소들을 독립변수(independent variable)로 하여 로지스틱 회귀모형(logistic regression model)을 적용하여 산불발생확률을 추정하였다. 1970년대 이후 우리나라의 봄철 건조계절의 평균 기후장 분석 결과, 영남지역에서 기온은 상승하고 습도와 강수량의 감소폭이 큰 것으로 나타났다. 반면 강원지역은 모든 기상요소에서 변화폭이 비교적 낮아 산불발생 환경 측면에서 다른 지역보다 안정적인 것으로 사료된다. 향후 권역별 기후 변화 특성과 산불발생 경향을 비교함으로써 산불발생에 영향을 미치는 권역별 주요 기후인자를 선별을 수 있을 것으로 판단된다. 1990년대와 비교하여 2000년대의 산불의 패턴은 남북으로 분할되던 경향이 광역 대도시를 중심으로 인근 지역으로 확대되면서 백두대간을 중심으로 동서로 분할되는 경향을 보였다. 이러한 결과를 토대로 2000년대 봄철 기상에 의한 산불발생확률모형 개발을 수행하였다. 각 권역별 산불발생과 관련되는 기상요소로 경상남 북도, 전라남도 4개 권역은 최고기온, 상대습도, 실효습도, 평균풍속, 경기도와 충청남도 2개 권역은 최고기온, 상대습도, 평균풍속, 충청북도는 최고기온, 상대습도, 실효습도, 전라북도는 최고기온과 상대습도, 마지막으로 제주도는 최고기온과 평균풍속에서 95% 이상의 신뢰도에서 유의성이 있는 것으로 나타났다. 제주도를 제외한 모든 권역에서 99%의 신뢰수준에서 통계적으로 유의한 것으로 나타났으며, 표본내 예측력은 68.7~80.7%로 나타나 모형의 적합도는 매우 높은 것으로 나타났다. 개발된 모형은 현재 운영중인 산림청 국립산림과학원의 국가산불위험예보시스템에 반영하여 기후변화에 따른 2000년대의 산불발생위험을 정확히 예측하여 산불예방은 물론 진화자원의 효율적인 배치를 통해 시간과 인적 경제적 비용을 절감하고 산불피해를 최소화 할 수 있는 선택과 집중의 산불정책에 일조할 수 있을 것으로 기대한다.
TV 드라마는 타 장르에 비해 시청률과 채널 홍보 효과가 매우 크며, 한류를 통해 산업적 효과와 문화적 영향력을 확인시켜줬다. 따라서, 이와 같은 드라마의 흥행 여부를 예측하는 일은 방송 관련 산업에서 매우 중요한 부분임은 주지의 사실이다. 이를 위해서 본 연구에서는 2003년부터 2012년까지 10년간, 지상파 채널을 통해 방송된, 총 280개의 TV 미니시리즈 드라마를 분석하였다. 이들 드라마 중 평균 시청률 상위 45개, 하위 시청률 45개를 선정하여 흥행 드라마의 시청시간 분포 (5%~100%, 11-Step) 모형을 만들었다. 이들 기준 모형과 신규 드라마의 시청시간 분포와의 이격 거리를 Euclidean/Correlation으로 측정한 유사도(Similarity)를 통해, 시청자의 초기(1~5회) 시청시간 분포로 신규 드라마의 성패 여부를 예측하는 모델을 만들었다. 또한 총 방송 시간 중 70% 이상 시청한 시청자를 열혈 시청층(이하 열혈층) 으로 분류하고, 상위/하위 드라마의 평균값과 비교하여, 신규 드라마의 흥행여부를 판별할 수 있도록 설계하였다. 연구 결과 드라마의 초반 시청자 충성도(시청시간)는 드라마의 대흥행 여부를 예측하는데 중요한 요소임을 밝혔으며, 최대 75.47%의 확률로 대흥행 드라마의 탄생을 예측할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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