본 논문에서는 컴퓨터 기술 발전에 있어서 발전 방향을 예측하는 방법을 제안한다. 현재 국내 컴퓨터 기술 연구에 있어서 연구 방법은 시대적 핫이슈에 따라 연구 주제가 결정되는 연구방법을 취하고 있는데 이러한 연구 방법은 단편적 연구 성과밖에 얻을 수 없다. 본 연구는 컴퓨터 기술 연구자들이 연구 주제를 결정할 때 사화적 영향력이 큰 연구 주제를 선정하기 위해서는 컴퓨터 기술 발전의 줄기를 따라가는 연구가 필요하다고 보고, 컴퓨터 기술 발전의 줄기를 잡는 방법을 제안한다. 방법으로는 프로그래밍 언어의 발전 역사 속에 내재된 궤적을 찾아 그 궤적의 연장선에 근거한 발전 방향성을 제시한다.
본 연구는 LANDSAT TM영상을 이용하여 도농중심도시인 김제시의 토지이용변화를 분석하고 미래 변화예측을 시도한 것이다. 감독분류 시 새로운 시도로 훈련영역 선정 시 HSB(Hue, Saturation, Brightness) 변환영상을 이용함으로써 약 5% 이상의 분류정확도 향상을 가져왔다. 분류결과와 해당지역의 구역 별 인구, DEM, 도로망, 수계 등 GIS데이터를 고려하여 셀룰라오토마타 알고리즘을 발전시킨 Markov Chain 기법으로 토지이용변화예측을 실시하였다. 토지변화비율을 비교 분석한 결과 지형적인 특성이 토지이용의 변화에 가장 크게 영향을 미치는 것으로 판단되었다. 또한 2030년 후의 토지이용변화 예측 결과 김제시 전체에서 산악지의 21.67%가 농경지로 13.11%는 시가지로 변화될 것으로 예측되었다. 주된 변화는 도심 중심부에 위치한 규모가 작은 산악지인 것으로 예측 되었다. 연구결과 미래의 토지이용변화를 예측함으로써 식량자원의 확보를 위한 도농도시의 토지이용계획에 도움이 될 것으로 확신한다.
교통사고로 인한 많은 인명피해가 발생하고 있으나, 첨단 기술의 발전에도 불구하고 교통사고 발생은 줄어들지 않고 있다. 교통사고를 사전에 예방하기 위해서는 향후 사고가 어떻게 변화하여 갈 것인지를 정확하게 예측할 필요가 있다. 지금까지 교통사고 발생 빈도 예측은 주요 연구 분야가 아니었으며 주로 과거 일정 기간의 통계를 기반으로 전통적인 방법으로 미시적으로 분석되어 왔다. 최근 AI 기술이 교통사고 분야에 도입 되었음에도 불구하고 주로 교통 흐름 예측에 초점을 맞추고 있어, 본 연구에서는 2014년부터 2019년까지 국내에서 발생한 1,339,587건의 교통사고 기록을 시계열 데이터로 변환하고 AI 알고리즘 LSTM을 이용하여 연령별, 시간별 교통사고 발생 빈도를 예측하였다. 또한 코로나-19로 인한 교통 환경의 변화에 맞추어 예측값과 실제값을 비교 검증하였다. 향후 이러한 연구결과가 교통사고 예방의 정책개선으로 이어지고 사고 예방에 활용 될 것으로 기대된다.
The objective of this study is to develop an early warning system for rainfall induced landslides. For this study, we suggested an analysis process using rainfall forecast data. 1) For a selected slope, safety factor with saturated depth was analyzed and safety factor threshold was established (warning FS threshold=1.3, alarm FS threshold=1.1). 2) If rainfall started, saturated depth and safety factor was calculated with rainfall forecast data, 3) And every hour after safety factor is compared with threshold, then warning or alarm can issued. In the future, we plan to make a early warning system combined with the in-situ inclinometer sensors.
This study focuses to enhance the general understanding on the new approach and to provide a clue for a new paradigm in man-made physical and residential environment of the 21st Century. Through case analysis, this study aims to examine the characteristics of digital culture itself and of its physical and residential environment and to ultimately forecast the changeability of physical and residential environment prompted by the new digital wave. Without having precedent study about digital culture related to environmental issues, this study aimed to analyze the effect of digital culture in the field of physical environment and residential environment, and to forecast the changability in those fields. On the other hand, this study also atoned to be applicable in construction of a new paradigm in designing physical & residential environment in the near future, so as to contribute to the development of a new environment which will eventually improve the quality of human life.
본 연구는 경영자 능력의 대용치로 경영자가 자발적으로 공시하는 미래 기업의 성과에 대한 정보인 이익 예측 정확성을 사용하여, 미래 이익을 정확하게 예측하는 경영자의 우수한 능력이 높을수록 경영자 성과-보상에 어떠한 영향을 미치는지에 대해 분석하고자 한다. 본 연구의 분석결과, 이익 예측 정확성과 경영자 보상 사이의 유의한 양(+)의 관계가 나타났으며, 이는 미래에 대한 예측이 우수한 경영자의 능력을 경영자 보상 계약에 반영한 결과로 볼 수 있다. 본 연구는 기존 선행연구에서 경영자의 능력의 대용치로 회계성과 변수를 주로 사용하여 경영자 보상 계약을 확인한 것을 확장하여 미래 기업이 직면할 상황을 정확하게 예측하는 경영자의 능력이 경영자 보상에 영향을 미치는 주요한 결정 요인임을 검증하였다는 것에 차별성이 존재한다. 따라서 기업의 미래에 대한 예측 역시 중요한 경영자의 역량으로 경영자 보상 계약에 영향을 미치는 추가적인 결정요인을 파악했다는 것에 의의가 있다.
International journal of advanced smart convergence
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제7권3호
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pp.73-78
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2018
This study focuses on presenting the IT program module provided by BKLS measure in order to solve the problem of capital cost due to information asymmetry of external investors and corporate executives. Barron at al(1998) set up a BKLS measure to guide the market by intermediate analysts. The BKLS measure was measured by using the changes in the analyst forecast dispersion and analyst mean forecast error squared. This study suggests a model of the algorithm that the BKLS measure can be provided to all investors immediately by IT program in order to deliver the meaningful value in the domestic capital market as measured. This is a method of generating and analyzing real-time or non-real-time prediction models by transferring the predicted estimates delivered to the Big Data Log Analysis System through the statistical DB to the statistical forecasting engine. Because BKLS measure is not carried out in a concrete method, it is practically very difficult to estimate the BKLS measure. It is expected that the BKLS measure of Barron at al(1998) introduced in this study and the model of IT module provided in real time will be the starting point for the follow-up study for the introduction and realization of IT technology in the future.
In the past, several construction projects have exceeded their schedule resulting in financial losses to the owners; at present there are very few methods available to accurately forecast the completion date of a project. These nay be because of unforeseen outcomes that cannot be accounted for earlier and because of deficiency of proper tools to forecast completion date of said project. To overcome these difficulties, project managers may need a tool to predict the completion date at the early stage of project development. Bayesian Inference introduced in this paper is one such tool that can be employed to forecast project progress at all construction stages. Using this inference, project managers can combine an initially planned project progress (growth curve) with reported information from ongoing projects during the development, and in addition, dynamically revise this initial plan and quantify the uncertainty of completion date. This study introduces a theoretical model and proposes a mathematically information-based framework to forecast a project completion date that corresponds with the actual progress data and to monitor the modified uncertainties using Bayesian Inference.
In this paper, we place the focus on suggesting a method of forecasting demand for PCS resale service with survey data in Korea. It is important for the service provider to forecast the diffusion process when designing marketing strategies and analyzing the costs and benefits. For the reason, we conduct a survey of three groups composed of non-subscribers, cellular subscribers, and PCS subscribers in order to forecast the demand according to several possible scenarios and business strategies. We consider the survey item that is measured by multiple point scales in response to a question if he would subscribe to the mobile telephone service in the future. We propose a method to forecast the size of market potential by classifying each individual into the two extreme groups, that is, yes or no. Then, by integrating survey data and historical data, we forecast the demand for PCS resale service that varies according to scenarios and strategies. From the results, we can find several implications for the provider of PCS resale service.
소봉제품에 대한 시장생산 모형을 만들기 위하여 과거 자료에서 마련된 수량화된 기초 자료를 통계적으로 분석하고 미래의 생산량을 예측하였다. 출고량에 의한 기초 자료의 통계분석 결과에서 여러 가지 계량적 시계열 분석 방법들 중 STEPAR 방법에 의한 예측 방법이 가장 우수한 것으로 나타났다. 통계분석의 결과로 나타난 출고량에 대한 예측값은 생산량을 결정하는 데 있어서 매우 중요한 정보이다. 각 소봉제품들에 대해서 미래의 생산량에 대한 예측값을 STEPAR 방법에 의하여 얻었다. 이 예측값들의 95% 신뢰 구간의 폭이 상당히 넓게 나왔다. 이를 개선하기 위하여 체계적인 데이터 베이스 시스템을 구축하고, 수요-생산-재고의 종합적인 관리를 하며, 이를 뒷받침하기 위한 통합 전산 시스템을 구축해야 할것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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