소프트웨어 복잡도가 증가할수록 소프트웨어 성공률은 기하급수적으로 감소하며, 반대로 실패율은 증가한다. 소프트웨어 규모 증가에 따른 실패율은 성장곡선으로 표현할 수 있다. 이 현상에 따라, 본 논문은 Gompertz 성장곡선으로 개발 성공률과 완료율을 추정하였다. 먼저, 수치적으로 제시된 $10^n$의 소프트웨어 규모를 로그값으로 변환시켜 데이터 간격을 일정하게 하였다 로그값의 소프트웨어 규모 변화에 따른 개발 성공률과 완료율의 함수관계를 유도하고자 하였다. 그러나 이 관계를 적절히 표현하는 함수를 찾지 못하였다. 따라서 본 논문에서는 개발 성공률의 역 개념인 실패율과 완료율의 역 개념인 취소율을 도입하였다. 로그값의 소프트웨어 규모 변화에 따른 개발 실패율과 취소율 관계는 성장곡선 형태를 나타내었다. 결론적으로, 개발 취소율과 실패율을 적절히 표현하는 함수로 Gompertz 성장곡선을 적용한 결과 실측 데이터를 적절히 표현할 수 있었다. 본 모델을 적용하면 특정 규모의 소프트웨어에 대한 개발 성공률과 완료율을 보다 정확히 얻을 수 있을 것이다.
수산식품에서 문제가 되는 식중독 균인 V. parahaemolyticus를 대상으로 온도, pH 및 초기균수에 따른 균의 성장 실험 결과를 데이터베이스화하여 이를 바탕으로 균의 성장을 정량적으로 평가할 수 있는 수학적 모델을 개발하였다. $1.0{\times}10^{2},\;1.0{\times}10^{3},\;1.0{\times}10^{4}\;CFU/mL$의 각 초기균수 조건에서 실험치와 예측치의 상관계수는 각각 0.966, 0.979, 0.965으로 나타났다. 또한, 초기균수를 고려하지 않은 모델식은 상관계수가 0.966으로 다음과 같이 나타났다. Polynomial model: $$k=1.10{\cdot}\exp(-0.5(((T-34.14)/9.09)^{2}+((pH-6.59)/4.68)^{2}))$$ 균의 증식 지표치인 최대증식속도상수 k는 온도에 지배적인 영향을 받았으며, pH 및 초기균수에 따른 유의적인 차이는 없었으므로 (P>0.05), k와 온도와의 관계식인 square root model로 나타내었다. Square root model: $${\sqrt{k}\;0.06(T-9.55)[1-\exp(0.07(T-49.98))]$$ V. parahaemolyticus의 경우, square root model에 의한 실험치와 예측치의 상관계수는 0.977로 polynomial model보다 높은 적용성을 나타내었다.
혐기성 소화의 주요 조건 중 하나인 C/N비의 경우 하수슬러지는 5.40으로 낮게 나타난 반면 음폐수(Food waste leachate)는 21.84로 높게 나타났다. C/N비가 낮을 경우 혐기성소화의 저해 요인으로 작용될 수 있기 때문에 음폐수의 높은 유기물 농도 및 C/N 비를 활용하여 메탄가스 발생량 증가시킬 수 있었다. Tchobanoglous이 제안한 이론적 메탄가스 발생량 예측수식을 적용하여 메탄 및 바이오가스 발생량을 산정한 결과 하수슬러지 단일 혐기소화의 경우 $305.6mL{\cdot}CH_4/g{\cdot}VS$, $689.4mL{\cdot}CH_4/g{\cdot}VS$의 메탄, 바이오가스가 발생하였고 음폐수 : 하수슬러지를 1:9로 혼합한 시료는 약 $322mL{\cdot}CH_4/g{\cdot}VS$, 3:7시료에서는 약 $354mL{\cdot}CH_4/g{\cdot}VS$, 5:5시료에서는 약 $386mL{\cdot}CH_4/g{\cdot}VS$의 메탄가스가 발생하는 것으로 분석되었다. BMP 실험 결과 1:9, 3:7, 5:5 비율로 병합 처리한 경우 각각 약 233, 298, $344mL{\cdot}CH_4/g{\cdot}VS$의 메탄가스가 발생하였다. 따라서 음폐수의 혼합비율이 높아질수록 메탄가스 발생량은 증가하였고 하수슬러지와 음폐수의 혼합비율에 따른 병합처리 시 하수슬러지 단독처리에 비해 다량의 메탄가스가 발생되었다. BMP 실험을 통해 생산된 메탄가스의 누적생산 곡선을 Modified Gompertz model과 first order kinetic model에 적용하여 추정한 결과, 메탄생성량은 Modified Gompertz model에서는 238.5, 302.3, $353.6mL/g{\cdot}VS$ 발생하였고 first order kinetic model에서는 242.8, 312.5, $365.5mL/g{\cdot}VS$로 음폐수와의 혼합비율이 증가할수록 높게 나타났으며, 최대 메탄생성속도의 경우 3:7비율에서 $48.2mL/gVS{\cdot}day$로 최대 메탄생성 속도를 보였다. first order kinetic model의 1차 반응속도상수 k값은 1:9, 3:7, 5:5 비율에 따라 0.32, 0.22, $0.08day^{-1}$ 나타났다. 1차 반응속도 상수의 경우 음폐수의 혼합비율이 낮을수록 높게 나타났다. Modified Gompertz와 first order kinetic model 모두 실험결과를 잘 모사하였으며, 실험결과와 모의결과의 적합도를 나타내는 상관계수($R^2$)의 경우 0.92~0.98으로 높은 상관성을 나타내었다.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권1호
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pp.207-215
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2021
The number of tourists visiting Nepal has shown rapid growth in recent years, and Nepal is expecting more tourist arrivals in the future. This paper, thus, attempts to analyze the tourist arrivals in Nepal and predict the number of visitors until 2025. This paper has examined the international tourist arrival trend in Nepal using the Gompertz and Logistic growth model. The international tourist arrival data from 1991 to 2018 is used to investigate international tourist arrival trends. The result of the analysis found that the Gompertz model performs a better fit than the Logistic model. The study further forecast the expected tourist arrival below one million (844,319) by 2025. Nevertheless, the government of Nepal has the goal of two million tourists in a year. The present study also discusses system dynamics scenarios for the two million potential visitors within a year. Scenario analysis shows that proper advertisement and positive word-of-mouth will be key factors in achieving a higher number of tourists. The current study could fill the gap of theoretical and empirical forecasting of tourist arrivals in the Nepalese tourism industry. Also, the study findings would be beneficial for government officers, planners and investors, and policy-makers in the Nepalese tourism industry.
분뇨/정화조슬러지와 음식물폐기물의 병합소화 특성을 확인하기 위하여 BMP 테스트를 실시하였다. 생슬러지, 잉여슬러지, 소화슬러지, 분뇨/정화조슬러지(1:1의 비율로 조성), 음식물폐기물(음식물 파쇄물과 희석수의 비=1:1) 및 혼합슬러지의 6개의 슬러지를 대상으로 30일간 실험을 진행하였다. 바이오가스 발생은 초기 2일 이후부터 활발히 시작되어 2주 동안 지속되는 것을 알 수 있었으며 일정 시간이 경과한 후에는 발생량이 급격히 감소하는 것을 확인하였다. 특히 7~8일 사이에 가스발생량이 최대값을 보였으며, Modified Gompertz model을 이용한 생슬러지, 잉여슬러지, 소화슬러지, 분뇨/정화조슬러지, 음식물폐기물 및 혼합슬러지의 단위메탄생산량은 각각 64.63, 67.49, 66.45, 72.44, 107.85, 46.71 mL $CH_4/g$ VS로 나타났다. 혼합슬러지의 지체성장기간은 1.88 day이었으며, 최대메탄생산속도는 80.4 mL/day로 나타났다. 따라서 메탄생성퍼텐셜을 높이기 위해서는 하수처리장의 혐기성 소화조에 투입되는 음식물폐기물의 혼합비를 조절함으로써 빈부하 문제 해결과 동시에 소화조의 안정적인 운전을 기대할 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구는 1970년대 이후 축산기술연구소 대관령지소에서 출생한 한우 암소로부터 한우암소의 성장곡선 모수에 영향하는 환경요인의 효과를 추정함으로써 한우의 개량을 위한 정보를 얻고자 실시하였다. Gompertz 모형, von Bertalanffy 모형 및 Logistic 모형에 의해 추정된 성장곡선 모수들의 분산분석 결과는 모두 같은 경향을 나타냈는데, 출생년도-계절의 효과는 성숙체중, 성장비 및 성숙률 모두에게 영향을 미치며, 어미소 연령의 효과는 성장비에서만 영향을 미쳤고, 공변이로 선형 모형에 포함된 최종 체중 측정시 일령의 효과는 성장비를 제외한 성숙체중과 성숙률에 영향을 미치는 것으로 나타났다. Gompertz 모형, von Bertalanffy 모형 및 Logistic 모형에 의해 개체별로 추정한 모수 A는 가을에 출생한 개체들이 봄에 출생한 개체들에 비해 10.47${\pm}$7.9, 19.01${\pm}$9.79 및 13.43${\pm}$5.94kg 더 무거웠으며 Logistic 모형에서 통계적 유의성(P〈.05)이 있었으며, 성숙률은 봄에 출생한 개체들이 가을에 출생한 개체들에 비해 0.00021${\pm}$0.00009, 0.00022${\pm}$0.00009 및 0.00041${\pm}$0.00013으로 높았고 통계적인 유의성(P〈.05)이 있었다. 어미소 연령 그룹별 성장모수들의 최소자승평균치를 보면 연령이 2세나 3세인 어미소로부터 태어난 암소들은 다른 연령그룹의 어미소로부터 태어난 암소들에 비해 성숙체중은 크지 않으면서 성장비가 크고 성숙률은 작은 경향을 보이고 있는데 성숙체중은 크지 않으면서 성장비가 크다는 것은 생시체중이 작다는 것을 시사한다. 따라서 한우 암소를 1산이나 2산까지만 번식에 이용한 후 비육 출하하는 생산체계를 유지하는 집단에서는 축군의 생시체중이 작아지고 성숙체중도 작아지는 현상이 나타날 우려가 있다. 본 연구에서는 성장곡선 모수에 영향을 미치는 환경요인으로서 출생년도-계절과 어미소 연령을 고정효과로 하고 여기에 최종 체중 측정시 일령의 1차식 효과를 공변이로 추가시켰는데, 분산분석 결과 최종 체중 측정시 일령이 세 가지 성장 모형으로 추정한 성숙체중과 성숙률에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과들은 최종 체중 측정시 일령에 따라서 성장특성이 달라질 수 있음을 의미하므로 성장곡선 모형의 연구를 위해서는 최종 체중 측정 시점을 변이요인으로 고려하여야 한다. 그리고 한우의 성장 패턴을 좀더 잘 규명하기 위해서는 2차 이상의 다항회귀식 효과에 대한 검토가 필요하다.
훈제연어의 L. monocytogenes에 대한 식중독 안전관리 방안 마련 및 위해평가 수행 등을 위하여 성장예측모텔을 개발하였다. 미생물 성장예측모델 개발 방법은 대상 식품 및 환경 조건에 따라 다양하며 통계적으로 유용한 모델을 사용하여야 하기에 본 연구에서는 미생물 성장예측모델 개발에 널리 사용되어 그 적용성이 검토된 Gompertz model과 Polynomial model equation을 이용하여 훈제연어의 L. monocytogenes 최대성장속도(SGR) 및 유도기(LT)에 관한 예측모텔을 개발하였다. 개발된 모델의 적합성 평가를 위해 $B_f$와 $A_f$ factor를 산출하였고 최대성장속도(SGR)의 경우 0.98, 1.06, 유도기(LT)의 경우 1.60, 1.63으로 나타나 유도기의 적합성이 최대성장속도에 비하여 떨어지는 것으로 확인되었다. 본 연구에서 개발된 훈제연어에서의 L. monocytogenes 성장속도에 관한 모텔은, 수산업, 특히 훈제연어 생산, 가공, 보관 및 판매업에 다양한 방면으로 활용 가능할 것으로 판단되며, 더욱 정확한 예측모텔 개발을 위해서는 다양한 변수에 따른 미생물의 성장패턴 변화 등에 관한 연구가 추가적으로 시행되어야 할 것으로 생각되어 진다.
본 연구는 2010년부터 격년 단위로 수행되는 기술수준 평가에서, 매 평가마다 최고 기술보유국과의 기술격차가 4-5년으로 평가되는 것에 의문을 가지고 시작하였다. 이러한 의문을 풀기 위해 기술수준 평가에 대한 시계열 자료를 토대로 Gompertz 모형을 가지고 회귀추정 하였다. 그 결과 고속철도차량 기술이 최고 기술 보유국의 95 % 수준에 도달하는 데는 17년이 필요하고, 100 %에 도달하는 데는 72년의 시간이 필요하다는 결과를 얻었다. 기술격차를 냉정히 인식하는 것은 기술추격 전략을 수립하는 데 결정적으로 중요하다. 한국이 기술추격 단계에서 어느 단계에 위치해 있든지 국내 시장 수요가 많지 않고 해외의 대형 선도기업과 경쟁하면서 원천기술개발단계로 이행하기 위해서는 협력을 통한 기술 전략이 최선이다.
본 연구는 경상도 지역에 생육하는 삼나무의 지위지수 곡선을 개발하고, 국가수준 삼나무 지위지수 곡선, 전라도 지역 삼나무 지위지수 곡선과의 비교 검정을 통하여 경상도 지역의 지역적 특성을 반영한 정도 높은 지위지수 곡선을 개발함에 목적이 있다. 경상도 지역에 생육하는 삼나무 552본을 대상으로 Chapman-Richards 식, Schumacher 식, Gompertz 식으로 수고생장모델을 개발한 뒤 가장 적합한 모델인 Gompertz 식으로 지위지수 곡선을 개발하였으며, 비교 검정은 유의수준 5%에서 F 검정과 그래프를 이용하여 분석하였다. 검정 결과, 국가수준 삼나무, 기준임령 이전 전라도 지역 삼나무와의 비교는 p-value가 0.05 이상으로, 통계적으로 유의한 차이가 없는 것으로 분석되었으며, 기준임령 이후 전라도 지역 삼나무와의 비교는 p-value가 0.05 이상으로 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 분석되었다. 따라서, 경상도 지역 삼나무를 국가수준 삼나무, 기준임령 이전 전라도 지역 삼나무 지위지수 곡선에 준용하는 것은 가능하며, 기준임령 이후 전라도 지역 삼나무 지위지수 곡선에 적용하는 것은 불가능한 것으로 분석되었다. 본 연구를 통해 개발한 경상도 지역 삼나무 지위지수를 활용하여, 경상도 지역의 삼나무 임분에 대한 산림경영체계의 기초자료 제공 및 지역적 특성을 반영한 정도 높은 현장 적용력을 통한 경영자의 목적에 맞는 체계적·합리적인 경영이 가능하다고 판단된다.
미래 예측의 방법은 기술적 특성 또는 기술적 성능으로 예측이 가능할 수 있다. 그러므로 기술예측은 경제적, 사회적 이익을 산출해 낼 수 있는 전략적 연구 분야에서 활용되고 있다. 본 연구에서는 이러한 기술적 특성으로 미래를 예측하는 방법의 연구를 통하여 미래 시장을 예측하였다. 특별한 제품의 수요 욕구에 따라 시장을 점유하는 시점의 예측을 통해 미래 예측 방법을 연구하였다. 시장수요 예측을 위하여 대표적인 계량적 분석 방법인 연평균성장률(CAGR) 모형, BASS 모형, Logistic 모형, 곰페르츠 성장모형(Gompertz Growth Curve) 등의 비교를 통해 미래시장의 수요예측 모형을 제안하였다. 본 연구는 Rogers의 혁신확산 이론을 접목하여 제품이 시장에 확산되는 시점을 예측하였다. 연구결과로 특별한 제품이 시장을 점유하기 위한 다양한 요인들의 확산 시점을 통해 특별한 상품이 미래 시장에서 성숙하는 시점을 예측할 수 있는 방법론을 개발하였다. 그러나 시장을 예측하기 위한 전문가 판단에 대한 오류를 줄이는 것은 한계점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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