변동점 분석은 강우, 유량, 온도 등의 수문기상자료의 기초적인 정보를 이해함에 있어 유용한 수단으로 활용될 수 있다. 특히 합리적인 방법으로 분석된 미래 강우량에 대한 변동점 분석 결과는 최근 기후변화로 인해 발생되는 홍수나 가뭄과 같은 수문현상을 예측하는 데 있어 문제가 되는 비동질성 또는 비정상성 요인을 해결하는 데 있어 중요하게 활용될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 변동성 분석을 위해 이용되는 3가지의 이론(CUSUM, BCP, DP)을 소개함과 함께 3가지 기법들의 특성을 알아보기 위한 상호비교 연구를 수행하였다. 3가지 종류의 합성 모의 강우자료의 생성을 통해 3가지 기법들을 수행한 뒤 그 결과를 특정 성능평가 절차를 거쳐 평가하였으며, 그 중 2가지 기법을 국내 관측 강우자료 및 미래 강우자료의 변동점 분석에 적용하고 그 결과를 제시하였다. 기법 간 비교를 통해 BCP 0.9가 가장 우수한 탐색능력이 있는 것으로 분석되었으며, DP 또한 합리적으로 사용될 수 있을 것으로 판단되었다. 향후 이와 같은 강우자료에 대한 변동점 분석에 관한 연구는 비동질성이나 비정상성을 고려하여 수문모형을 구축하는 연구 등에 있어 효율적으로 사용될 수 있다.
지금까지의 정보 교과에서의 논리적 사고력 향상에 관한 연구는 대부분 일반적인 논리적 사고력 검사지를 바탕으로 이루어졌으며, 프로그래밍 학습 결과를 통한 논리적 사고력의 향상에 한정되어 있다. 본 연구에서는 일반적인 논리적 사고력의 특성 및 타 교과에서 논리적 사고력의 특성과 달리 정보 교과의 문제 해결 과정에서의 논리적 사고력의 조작적 정의를 제시하였다. 먼저, 정보 교과의 문제 해결 과정에서 요구되는 논리적 사고력의 구성요소를 선정하고, 각각에 대한 조작적 정의를 개방형식의 전문가 설문과 연구자 숙의 과정을 통하여 제시하였다. 또한, 각각의 조작적 정의를 바탕으로 중등 정보 교과 '문제 해결 방법과 절차' 영역의 내용요소와 연관성을 제시하고, 그에 따른 평가 문항을 개발하였다. 연구 결과, 정보 교과의 문제해결과정에서 요구되는 논리적 사고력의 구성요소는 서열화 논리, 명제 논리, 상관 논리, 변인 통제 논리, 조합 논리, 비례 논리이며, 조작적 정의와 정보교과 내용요소를 바탕으로 논리적 사고력 평가문항을 개발하여 그 실효성을 알아보았다. 본 연구 결과는 정보 교과의 논리적 사고력 신장을 위한 교수학습방법과 평가 방안의 가이드라인을 제공하는 데에서 의의를 찾을 수 있을 것이다.
복합운송은 두 개 이상의 수송수단을 이용하는 기점에서 종점까지의 수송으로 정의될 수 있다. 복합운송이 허브 네트워크에 활용되면 집화된 수송량이 보다 적절한 수단들과 기술들에 의해 수송되기 때문에 네트워크 효율성이 제고될 수 있다. 이러한 장점에도 불구하고 문제의 복잡성 등으로 인하여 복합운송 허브 네트워크 설계 문제에 관한 연구는 그동안 활발하게 수행되지 않았다. 본 연구의 목적은 단일할당 전략을 이용하는 복합운송 허브 네트워크 설계 최적화 모형을 개발하는 것이다. 본 연구에서 개발된 모형은 수송비용, 재고비용, 서비스지체비용 등 복합운송 허브 네트워크에서 발생하는 다양한 비용요소들을 고려하는 한편, 운행빈도 변수를 사용함으로써 수송량 집화에 따른 수송 규모의 경제 효과를 내생적으로 결정할 수 있어 복합운송을 활용하는 실제 허브 네트워크의 특성들을 잘 반영할 수 있다. 개발된 모형은 비선형 정수계획 문제의 복잡한 구조를 가지고 있기 때문에, 본 연구에서는 모형에 대한 해석적 연구를 통하여 모형을 단순화함으로써 향후 알고리즘을 개발하기 위한 이론적 출발점을 제시한다. 본 연구는 복합운송 허브 네트워크의 설계뿐만 아니라 기존의 물류시스템 평가에도 기여할 수 있을 것으로 사료된다.
최적의 재배관리나 식량생산 관력 정책 수립의 위해 지역적인 작물 생산성 모의 정보들이 사용 될 수 있다. 국내 주요 작물인 벼의 생산성 예측을 위해 ORYZA2000 모델이 널리 사용되어 왔지만, 지역 규모에서 생산성을 예측하기 위한 격자별 작물 모델 구동 체계는 보고되어 있지 않다. 본 연구에서는 격자형식의 입력자료를 사용하여 작물 모델을 구동하고 공간적인 생산성 예측자료를 생산할 수 있는 시스템을 개발하였다. 이를 위해 입출력 처리 모듈과 격자별 모델 구동 모듈을 개발하였으며, 각각의 모듈은 C++와 R을 이용하여 구현되었다. 사례 연구를 위해 남한의 논 지역을 대상으로 2000년대에 대한 생산성을 모의하였다. 1km 및 12.5km 해상도의 격자형 기상자료로부터 13000여개의 기상입력자료가 생성되었다. 관행적인 재배관리 설정을 사용하여 격자별로 구동을 하였으며, 출력자료는 다시 netCDF 형태의 격자형 자료로 취합하였다. 모의된 벼 생산성의 공간적 분포는 실제 분포와 비슷한 경향을 보였으나, 실제 생산성과는 차이가 있었다. 이러한 차이는 이앙시기, 품종 등의 재배관리의 차이 또는 기상자료의 불확실성에 의해 생기게 된다. 본 연구에서 개발된 격자별 모델 구동 시스템을 통해 다른 작물 모델을 이용한 격자별 모의가 가능할 것이다.
본 연구는 집중호우에 의한 홍수예측 및 소유역의 유출거동에 대한 수문학적 민감성(susceptibility) 규명을 목적으로 강우강도, 지속기간 및 토양포화도 변화에 따른 홍수유출특성을 분석하여 유역의 유출거동 민감성을 표출할 수 있는 노모그래프를 개발하였다. 개별 홍수사상에 대한 유출거동 특성 분석을 위하여 한국건설기술연구원의 대표 시험유역인 설마천 유역의 과거 17년간(1996 ~ 2012)의 10분 간격의 강우량 및 유출량 자료를 수집하여 홍수유출해석을 수행하였다. 설마천 시험유역의 일누가강우량 100mm 이상, 50개 홍수사상에 대한 홍수유출해석은 유역 물순환 해석모형인 CAT(Catchment hydrological cycle Assessment Tool)을 이용하였으며 모의결과를 바탕으로 홍수사상별 지체시간, 강우강도, 지속기간 및 토양포화도 변화에 따른 홍수유출특성을 상세히 분석하였다. 이 중에서도 지체시간은 유역반응을 나타내는 시간변수로서 수문모델링 및 홍수량예측에 매우 중요한 요소이다. 특히, 강우량에 대한 홍수량의 반응이 빠른 소유역의 경우에 홍수량예측에 큰 영향을 미친다. 따라서 강우강도, 지속기간, 토양포화도의 변화량에 대한 지체시간의 거동을 R 프로그래밍 언어 및 3D Surfer를 이용하여 분석한 후 최종적으로 소유역의 홍수유출 특성을 나타내는 3차원 홍수 유출특성 노모그래프를 개발하였다. 분석에 사용된 R 프로그래밍 언어는 통계 계산과 그래픽을 위한 프로그래밍 언어이자 소프트웨어 환경으로 데이터의 조작 및 수치연산, 시각화를 수행할 수 있는 기능을 여러 패키지를 통해 구현할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 R을 이용하여 10분 단위의 강우 및 유출량 자료를 1시간 및 1일 자료로 구축하고 17년간의 과거 홍수사상을 분리하여 추출하는 R 홍수유출해석 시스템을 개발하였으며 추출된 홍수사상을 관측 유출량 및 관측 토양수분을 포함하여 시각화함으로써 강우 및 토양수분 변화에 따른 소유역의 유출거동 민감성을 확인할 수 있었다. 분석 결과, 지체시간은 강우지속기간 및 토양포화도에 민감한 거동특성을 나타냈으며 토양포화도는 첨두홍수량의 변화에 민감한 영향을 주는 것으로 확인되었다. 개발된 3차원 홍수유출특성 노모그래프는 유역의 규모 및 지형물리학적 특성에 따라 다양하게 나타날 것으로 판단되며 여러 계측유역에 적용함으로써 유역별 홍수유출 반응특성을 정량화할 필요가 있다. 즉, 강우강도, 지속기간, 지체시간, 포화도 등의 변화에 따른 유역의 홍수유출 반응특성을 규명함으로써 미계측 유역의 홍수량예측 실무에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
바이오에너지는 탄소중립을 추구하는 방안 중 하나로 간주되고 있다. 그러나 수확된 식물 바이오매스를 연소하면 필연적으로 대기 중 이산화탄소는 일정기간 동안 화석을 연소할 때보다 더 많아진다. 본 논문에서는 이 탄소부채의 총량과 상환기간을 예측하고 최소화하는 방법을 제안한다. 사례연구로는 현재 사용되고 있는 화석연료를 바이오매스로 일시에 전환할 경우에 대한 탄소순환 영향평가를 수행한다. 이를 통해 탄소중립 개념의 근본적인 취약성을 지적한다. 바이오에너지의 지속가능성을 위한 실행방안으로는 숲 면적 감소분에 비례하는 추가식림 및 숲 질량 증가분에 비례하는 추가수확 공식을 제안하였다. 최적화 결과, 탄소부채 상환기간은 약 70년, 대기 중 이산화탄소는 최대 50% 이상, 정상상태에서 3% 증가가 예상된다. 이는 이론적으로 예측한 최상의 결과이며 실제로는 이보다 나쁠 것으로 추정된다. 따라서 바이오매스는 진정으로 탄소 중립적이지 않으며, 화석연료의 대체에너지원으로서 부적합하다. 본 연구에서 제안된 방법은 이미 사용 중인 바이오에너지의 현재 및 미래 탄소부채 최소화를 통해 탄소중립으로의 접근에 기여할 수 있을 것으로 예상된다.
농업 생태계는 주요 온실가스의 배출원 중 하나로, 농경지에서의 온실가스 배출량을 최소화하면서 최적의 수량을 얻기 위한 기후변화 적응옵션을 도출하기 위해서는, 상세한 공간적 규모에서 여러 모형들을 연계하여 구동하는 것이 유리하다. 본 연구에서는 DSSAT 모형과 DNDC 모형을 연계하여 상세한 공간 규모에서 기후변화 영향평가를 수행할 수 있도록 지원하기 위한 도구를 개발하고자 하였다. 객체 지향 언어인 R과 C++을 사용하여 DNDC 모형의 격자형 입력자료를 생성하기 위한 DRIFT (DNDC Regional Input File Tool)을 구현하였다. 기후변화 조건에서 격자별 작물 생육모의를 위해 생성된 DSSAT 모형의 입력자료 및 출력자료를 사용하여 DNDC 모형의 입력자료를 생성하였다. 생성된 입력자료를 사용하여 미래 기후변화 조건에서의 온실가스 배출량을 모의하였다. 입력자료를 생성하는 시간은 격자 지점의 수에 비례하여 증가하였다. 그 중, DSSAT 모형의 담수 깊이 자료를 DNDC 모형의 담수 기간으로 변환하는 과정에서 시간이 비교적 오래 걸렸으나, 그 외의 입력자료를 생성하는 데에는 짧은 시간만이 소요되었다. 본 연구에서는 비교적 적은 지점을 대상으로 하였으나, 대량의 자료를 처리하고자 할 경우 일부 계산과정을 병렬화함으로써 구동시간을 줄일 필요가 있을 것이다. 이후 다른 모형들에 대한 확장을 통해 모형 간 연계를 위한 입력자료 생성에 소요되는 시간을 줄일 수 있을 것이다.
국가 운영 정책을 기획하고, 실행하고, 평가하기 위한 모든 영역의 의사결정 단계에서 정책연구정보는 매우 중요한 정보원이라 할 수 있다. 국책연구기관의 정책연구 과제는 연구 설계부터 활용 효과에 대한 성과 평가까지 그 효율성과 효과성을 보장하기 위해 연구 전 과정에 있어서 꼼꼼한 단계를 거쳐 관리되고 있다. 그러나 실제 정책연구정보를 필요로 하는 수요자나 일반 국민에게 직접적으로 노출되는 정보는 연구과제의 최종 성과물인 정책연구보고서 형태로 발간된 자료이다. 국무총리산하 경제·인문사회연구회에서 구축·운영하고 있는 국가정책연구포털(NKIS)은 27개의 국책연구기관의 정책성과물과 함께 기관 간 협동 연구를 수행하여 산출된 연구보고서를 통합 관리하는 대국민 정보제공서비스이다. 본 연구는 국가정책연구포털(NKIS)의 운영 현황과 정보 관리 현황을 소개하면서 국책연구기관의 정책연구정보자료의 관리 특성을 파악하고, 외부 서비스와의 API(응용 프로그램 인터페이스)를 위해 고려해야 하는 특이사항을 도출하여, 표준화된 형태의 공유 데이터 요소를 도출하는 것을 목적으로 한다.
서울 시내를 비롯한 국내 곳곳에 채굴이 종료된 다수의 폐채석장이 존재한다. 폐채석장은 낙석 등의 안전 문제와 공간 활용도 문제로 인해 항상 개발 대상 구역으로 거론되는데, 폐채석장 인근에 현재 국가적 지원을 받는 태양광 에너지 발전 가능성을 살펴보았다. 본 연구는 사당 IC 인근 폐채석장 부지를 대상으로, 사면에 직접 부착하는 방식과 낙석 방지 시설에 부착하는 방식 등 두 가지 상황에 대해 각각 분석했다. 관련 안전 기준 및 사례가 없어 지형 정보와 적절한 가정을 통해 사면에 직접 설치하는 태양광 패널에 대한 발전 잠재량을 추산했다. ArcGIS로 나타낸 DEM(Digital Elevation Model) 등 지형 고도 정보로부터 실제 폐채석장 절개면 부위의 표면적을 Python 프로그래밍을 통해 연산하여 설치 가능한 패널 용량과 각도를 계산하였다. 또, 낙석 방지 시설에 태양광 조사 방향으로 태양광을 설치하는 상황을 가정하여 가상의 방지벽에서의 발전 잠재량을 분석해보았다. 두 가지 방식의 발전량 도출은 모두 재생에너지 발전량 분석 프로그램 SAM(System Advisor Model)을 통해 진행되었다. 본 연구는 자원 생산이 끝난 폐채석장이 다시 한번 재생에너지 자원 생산지로 활용될 가능성을 보여준다.
주식시장에 참여하는 투자자들은 크게 외국인투자자, 기관투자자, 그리고 개인투자자로 구분된다. 외국인투자자 같은 전문투자자 집단은 개인투자자 집단과 비교하여 정보력과 자금력에서 우위를 보이고 있으며, 그 결과 시장 참여자들 사이에는 외국인투자자들이 좋은 투자 성과를 보이는 것으로 알려져 있다. 외국인 투자자들은 근래에는 인공지능을 이용한 투자를 많이 하고 있다. 본 연구의 목적은 투자자별 거래량 정보와 머신러닝을 결합하는 투자전략을 제안하고, 실제 주가와 투자자별 거래량 데이터를 이용하여 제안 모형의 포트폴리오 투자 성과를 분석하는 것이다. 일별 투자자별 매수 수량과 매도 수량 정보는 한국거래소에서 공개하고 있는 자료를 활용하였으며, 여기에 인공신경망을 결합하여 최적의 포트폴리오 전략을 도출하고자 하였다. 본 연구에서는 자기 조직화 지도 모형 인공신경망을 이용하여 투자자별 거래량 데이터를 그룹화하고 그룹화한 데이터를 변환하여 오류역전파 모형을 학습하였다. 학습 후 검증 데이터 예측결과로 매월 포트폴리오 구성을 하도록 개발하였다. 성과 분석을 위해 포트폴리오의 벤치마크를 지정하였고 시장 수익률 비교를 위해 KOSPI200, KOSPI 지수 수익률도 구하였다. 포트폴리오의 동일배분 수익률, 복리 수익률, 연평균 수익률, MDD, 표준편차, 샤프지수, 벤치마크로 지정한 시가총액 상위 10종목의 Buy and Hold 수익률 등을 사용하여 성과 분석을 진행하였다. 분석 결과 포트폴리오가 벤치마크 대비 2배 수익률을 올렸으며 시장 수익률보다 좋은 성과를 보였다. MDD와 표준편차는 포트폴리오와 벤치마크가 비슷한 결과로 성과 대비 비교한다면 포트폴리오가 좋은 성과라고 할 수 있다. 샤프지수도 포트폴리오가 벤치마크와 시장 결과보다 좋은 성과를 내었다. 이를 통해 머신러닝과 투자자별 거래정보 분석을 활용한 포트폴리오 구성 프로그램 개발의 방향을 제시하였고 실제 주식 투자를 위한 프로그램 개발에 활용할 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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