구조 시스템을 구성하는 구조부재들의 상대적인 중요도를 판별하는 것은 성능기반 지진공학에서 매우 중요한 과정이다. 확률기법의 하나인 First-Order Second Moment 방법을 이용하여, 각 구조부재들의 불확실한 성능 때문에 발생하는 구조 시스템의 요구 성능의 불확실성을 예측할 수 있고, 이런 과정을 통해서 구조부재의 중요도를 판별할 수 있다. 특정한 구조부재의 불확실한 성능에 대한 구조 시스템의 요구성능이 민감할수록 그 구조부재의 중요도는 높아진다는 점을 이용하여 중요부재를 판별한다. 따라서 요구성능의 민감도가 상대적으로 큰 구조부재는 그렇지 않은 부재보다 더 중요하다고 할 수 있다. 개발된 중요부재 판별법은 연성 철근콘크리트 프레임의 중요부재를 판별하는 과정에 적용함으로써 방법을 검증하였고, 적용 가능성을 보여주었다.
Due to the recent rapid increase in passenger and cargo air transport demand, the capacity of Jeju International Airport has been approaching its limit. Even though in COVID-19 crisis which has started from Nov 2019, Jeju International Airport still suffers from strong demand in terms of air passenger and cargo transportation. However, it is an undeniable fact that the delay has also increased in Jeju International Airport. In this study, we analyze the correlation between weather and delayed departure operation based on both datum collected from the historical airline operation information and aviation weather statistics of Jeju International Airport. Adopting machine learning techniques, we then analyze weather condition Jeju International Airport and construct a delay prediction model. The model presented in this study is expected to play a useful role to predict aircraft departure delay and contribute to enhance aircraft operation efficiency and punctuality in the Jeju International Airport.
1999년 유로존(Eurozone)은 단일통화 출현을 목표로 출범하였다. 유로화(Euro)의 사용은 회원국들에게 있어 GDP의 약 1%에 이르는 환전비용과 환위험 관리비용을 제거하였다. 또한 안정적인 역내 물가수준을 유지할 수 있었고 저금리 기조를 유지하며 투자와 고용의 촉진이 이루어졌다. 유로화의 국제적 위상에서도 세계 외환보유고 비중이 2010년 기준 26.9%로 제2위의 기축통화국으로 자리매김하였다. 역내 회원국들 간에도 환율 고정에 따른 환율 위험을 떨어드려 투자와 경제성장을 유도하였다. 특히나 금융시장에서는 거래비용의 감소로 유로화의 수요가 증가하였고 교역에서도 대금지급수단으로 유로화가 사용됨으로써 교역증가로 인한 단일시장 효과를 유발하고 있다. 본 연구에서는 EU내 단일통화 사용이 회원국들 간의 수출과 수입에 미치는 파급효과에 대해 임의효과모형(random effect estimation)과 고정효과모형(fixed effect estimation)으로 분석해 보았다.
음료와 맥주 제품의 경우 신선도를 유지하기 목적으로 다양한 종류의 유리병이 국내에서 생산되거나 수입되어 유통되고 있다. 실제 트럭으로 국내 운송되는 맥주 유리병 제품의 유통환경에서 진동 특성을 분석하고 이를 바탕으로 트럭 불규칙 진동 특성인 0.52 $G_{rms}$을 진동시험 규격으로 적용하여 예측실험을 실시하였으며, 결론적으로 유리병의 자체의 파손은 관측되지 않았다. 트럭의 적재함 위치별 상하진동 수준에 있어서는 뒷부분에 위치한 가속도계에서 가장 큰 진동 특성(0.17 $G_{rms}$)이 나타났으며, 앞 부분(0.11 $G_{rms}$)과 중간 부분(0.12 $G_{rms}$)은 큰 차이를 보이지 않았다. 낙하 높이와 제품 용량의 종류에 관계없이 바닥면으로 낙하된 유리병의 경우 파손은 관측되지 않았다. 단측면 낙하 시 가장 큰 유리병 파손율을 보였으며, 장측면에 비해 약 2배 높은 유리병 파손율을 나타내었다.
As the Arctic sea ice decreases due to various reasons such as global warming, the demand for ships and offshore structures operating in the Arctic region is steadily increasing. In the case of sea ice, the anisotropy is caused by the uncertainty inside the material. For most of the research, nevertheless, estimating the ice load has been treated deterministically. With regard to this, in this paper, a four-point bending strength analysis of an ice specimen was attempted using a stochastic finite element method. First, spatial distribution of the material properties used in the yield criterion was assumed to be a multivariate Gaussian random field. After that, a direct method, which is a sort of stochastic finite element method, and a sensitivity method using the sensitivity of response for random variables were proposed for calculating the probabilistic distribution of ice specimen strength. A parametric study was conducted with different mean vectors and correlation lengths for each material property used in the above procedure. The calculation time was about ten seconds for the direct method and about three minutes for the sensitivity methods. As the cohesion and correlation length increased, the mean value of the critical load and the standard deviation increased. On the contrary, they decreased as the friction angle increased. Also, in all cases, the direct and sensitivity methods yielded very similar results.
;There are many sources of uncertainty in a typical production and inventory system. There is uncertainty as to how many items customers will demand during the next day, week, month, or year. There is uncertainty about delivery times of the product. Uncertainty exacts a toll from management in a variety of ways. A spurt in a demand or a delay in production may lead to stockouts, with the potential for lost revenue and customer dissatisfaction. Firms typically hold inventory to provide protection against uncertainty. A cushion of inventory on hand allows management to face unexpected demands or delays in delivery with a reduced chance of incurring a stockout. The proposed strategies are used for the design of a probabilistic inventory system. In the traditional approach to the design of an inventory system, the goal is to find the best setting of various inventory control policy parameters such as the re-order level, review period, order quantity, etc. which would minimize the total inventory cost. The goals of the analysis need to be defined, so that robustness becomes an important design criterion. Moreover, one has to conceptualize and identify appropriate noise variables. There are two main goals for the inventory policy design. One is to minimize the average inventory cost and the stockouts. The other is to the variability for the average inventory cost and the stockouts The total average inventory cost is the sum of three components: the ordering cost, the holding cost, and the shortage costs. The shortage costs include the cost of the lost sales, cost of loss of goodwill, cost of customer dissatisfaction, etc. The noise factors for this design problem are identified to be: the mean demand rate and the mean lead time. Both the demand and the lead time are assumed to be normal random variables. Thus robustness for this inventory system is interpreted as insensitivity of the average inventory cost and the stockout to uncontrollable fluctuations in the mean demand rate and mean lead time. To make this inventory system for robustness, the concept of utility theory will be used. Utility theory is an analytical method for making a decision concerning an action to take, given a set of multiple criteria upon which the decision is to be based. Utility theory is appropriate for design having different scale such as demand rate and lead time since utility theory represents different scale across decision making attributes with zero to one ranks, higher preference modeled with a higher rank. Using utility theory, three design strategies, such as distance strategy, response strategy, and priority-based strategy. for the robust inventory system will be developed.loped.
빠르게 발전하고 있는 재생에너지 중 하나인 풍력에너지는 기후변화 대응에 맞추어 개발 및 투자가 이루어지고있다. 신재생에너지 정책과 발전소 설치가 추진됨에 따라 국내 풍력 보급이 점차 확대되어 수요를 정확히 예측하기 위한 시도들이 확대되고 있다. 본 논문에서는 전남지역과 경북지역의 풍력 발전량 예측을 위하여 시계열 기법인 ARIMA, ARIMAX 모형과 기계학습 모형인 SVR, Random Forest, XGBoost 모형들을 비교 분석하였다. 모형의 예측 결과를 비교하기 위한 지표로서 mean absolute error (MAE)와 mean absolute percentage error (MAPE)를 사용하였다. 2018년 1월 1일부터 2020년 10월 24일까지의 시간별 원 데이터를 차분한 후 모형을 훈련시켜 2020년 10월 25일부터 2020년 10월 31일까지의 168시간에 대한 풍력 발전량을 예측하였다. 모형의 예측력 비교 결과, Random Forest와 XGBoost 모형이 전남지역, 경북지역 순으로 가장 우수한 성능을 보였다. 향후 연구에서는 기계학습뿐 아니라 최근 활발한 연구가 이루어지는 데이터 마이닝 기법 기반의 풍력 발전량 예측을 시도할 것이다.
본 연구는 무등산 국립공원 방문객들의 인구통계학적 특성 및 사회경제학적 특성을 조사하여 공원방문객 수요증진을 위한 마케팅전략차원의 정보제공을 목적으로 수행되었다. 이 연구를 수행하기 위해서는 적절한 모형설정이 중요하다. 이른바 종속변수가 이산확률분포를 가진 이산형 변수일 경우, 연속확률분포의 자료 분석에 적합한 회귀모형을 설정한다면 추정치에 대한 심각한 오류가 발생하기 때문이다. 따라서 본 연구의 자료 분석은 포아송모델을 통해 수행되었으며, 자료의 특성이 과산포를 보였기 때문에 이를 고려할 수 있는 보다 적합한 모델로 음이항 포아송모델을 설정하여 최종적으로 파라미터를 추정하였다. 그 결과, 수요자의 연령, 직업, 방문선호계절, 동반유형, 주 5일 근무제 그리고 선호관광형태 등이 방문객 수요에 긍정적인 역할을 하고 있는 것으로 파악되었으며, 이 주요영향변수들을 바탕으로 국립공원 측에 핵심시장에 대한 특성과 그들을 위한 마케팅 전략 및 정보 등을 제공할 수 있었다.
1970년대 오일쇼크 이후 많은 국가들이 석유에 대한 에너지 의존도를 줄이는 정책을 펼쳤다. 특히, 한국은 빠른 속도의 탈석유화가 일어났으며, 이러한 탈석유화는 급속한 전기화로 이어져 전력수요 급증의 한 요인이 되었다. 본 연구에서는 OECD 34개국을 대상으로 한 1985년부터 2011년까지의 패널자료를 이용하여 탈석유화와 전기화의 관계를 분석함으로써 최근 벌어지고 있는 전력수급난에 대한 정책적 시사점을 제공하고자 한다. 패널분석을 위해 확률효과모형 및 고정효과모형을 적용하였 다. 분석결과 총에너지 소비에서 에너지유 소비 비중(탈석유화 척도)이 10%p 증가하면 전력 소비량이 약 15% 감소하는 것으로 나타났다. 특히 산업용 전력소비가 전체 전력소비에서 차지하는 비중을 국제 비교해보면 우리나라의 경우 OECD 34개 중 4위(2011년 기준)로 나타나는 등 주로 산업부문에서 석유에서 전력으로의 급격한 수요 전환이 현재의 전력수급 위기의 주요 원인 중 하나라는 점을 알 수 있다.
국내 공공도서관은 1, 2차 도서관 발전 종합계획을 토대로 양적 성장을 이루었으나, 질적으로는 다소 부족한 점이 있어 이를 개선하기 위한 다양한 연구가 수행되었다. 대다수 선행연구에서는 사회·경제적 요인과 통계분석에 한정되어 수행된 한계점이 있다. 이에 본 연구에서는 시공간적 개념을 적용하여 강우와 폭염으로 인한 공공도서관 대출 수요 감소를 정량적으로 산출하고, 기상 변화로 도서 대출 수요 감소가 높은 지역과 그렇지 않은 지역을 군집화하여 공공도서관 내·외부 요인들과 결합한 후 기상변화에 따른 공공도서관 대출 수요 변화를 분석하였다. 분석 결과 공공도서관별 기상으로 인한 감소 차이가 존재하였으며, 공공도서관의 특성과 공간적 위치에 따라 일부 다르게 나타났다. 또한, 기온이 35℃ 이상인 폭염일 경우 도서 대출 수요 감소 폭이 많이 증가하였으며, 랜덤포레스트 모형으로 분석한 결과 유의미한 요인이 도출되었다. 내적 요인으로는 좌석 수, 장서 수, 면적이 도출되었으며, 외적 요인으로는 공공도서관 접근 경사로, 카페, 독서실, 10대 유동인구, 30/40대 여성 유동인구가 중요한 변수로 분석되었다. 이러한 분석 결과는 특정 시즌 기상을 고려한 공공도서관 이용 활성화 정책 수립에 이바지할 것으로 판단되며, 연구의 한계점도 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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