• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제26권3호
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• pp.171-185
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• 2017

Purpose Recently, there has been an increase in attempts to analyze social phenomena, consumption trends, and consumption behavior through a vast amount of customer data such as web search traffic information and social buzz information in various fields such as flu prediction and real estate price prediction. Internet portal service providers such as google and naver are disclosing web search traffic information of online users as services such as google trends and naver trends. Academic and industry are paying attention to research on information search behavior and utilization of online users based on the web search traffic information. Although there are many studies predicting social phenomena, consumption trends, political polls, etc. based on web search traffic information, it is hard to find the research to explain and predict tourism demand and establish tourism policy using it. In this study, we try to use web search traffic information to explain the tourism demand for major cities in Gangwon-do, the representative tourist area in Korea, and to develop a nowcasting model for the demand. Design/methodology/approach In the first step, the literature review on travel demand and web search traffic was conducted in parallel in two directions. In the second stage, we conducted a qualitative research to confirm the information retrieval behavior of the traveler. In the next step, we extracted the representative tourist cities of Gangwon-do and confirmed which keywords were used for the search. In the fourth step, we collected tourist demand data to be used as a dependent variable and collected web search traffic information of each keyword to be used as an independent variable. In the fifth step, we set up a time series benchmark model, and added the web search traffic information to this model to confirm whether the prediction model improved. In the last stage, we analyze the prediction models that are finally selected as optimal and confirm whether the influence of the keywords on the prediction of travel demand. Findings This study has developed a tourism demand forecasting model of Gangwon-do, a representative tourist destination in Korea, by expanding and applying web search traffic information to tourism demand forecasting. We compared the existing time series model with the benchmarking model and confirmed the superiority of the proposed model. In addition, this study also confirms that web search traffic information has a positive correlation with travel demand and precedes it by one or two months, thereby asserting its suitability as a prediction model. Furthermore, by deriving search keywords that have a significant effect on tourism demand forecast for each city, representative characteristics of each region can be selected.

• 한국수자원학회논문집
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• 제48권12호
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• pp.1051-1064
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• 2015

본 논문은 선형계획모형을 이용하여 H 아리수 정수 센터의 최적 취수량 결정 방법을 연구 하였다. 현재 H 아리수 센터에서는 관리자의 경험과 숙련도에 의지하여 취수량을 결정하고 있다. 그런데 매시 변하는 수요를 만족 시키면서 시간대별로 요금이 서로 다른 전력의 사용을 최소화 하는 취수량 결정은 근무자들의 경험과 숙련도를 넘어서는 간단한 문제가 아니다. 따라서 수리적 기법 중 하나인 선형계획모형을 이용해 취수량을 결정하고, 비용 절감을 시도하였다. 본 연구에서 제안한 선형계획 모형은 수요예측치를 기본 입력자료로 사용하고 있는데 예측오차가 발생할 경우 정수지 높이 제한을 위반하는 경우가 발생한다. 이를 해결하기 위해서는 정확한 수요예측이 선행되어야 한다. 그러나 아무리 좋은 예측 기법을 사용하더라도 실수요와 오차는 있게 마련이고 이는 여전히 높이 제한의 제약을 만족 시키지 못하는 결과를 불러일으킨다. 따라서 예측오차를 수용 할 수 있는 안전 마진 상수를 이용한 대안을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 선형 계획 모형을 통한 취수량 결정은 수위 모니터링을 위해 항시 작업자가 근무 할 필요가 없기 때문에 인건비 면에서도 많은 절약이 예측되어 총 비용 감축은 훨씬 더 많으리라 기대된다.

• 한국전자거래학회지
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• 제24권1호
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• pp.1-16
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• 2019

최근 온실가스의 증가로 인한 기후변화 대응의 필요성과 전력수요의 증가로 인해 태양광발전량(PV) 예측의 중요성은 급격히 증가하고 있다. 특히, 태양광 발전량을 예측하는 것은 합리적인 전력 가격결정과 시스템 안정성 및 전력 생산 균형과 같은 문제를 효과적으로 해결하기 위해 전력생산 계획을 합리적으로 계획하는데 도움이 될 수 있다. 그러나 일사량, 운량, 온도 등과 같은 기후정보 및 계절 변화로 인한 태양광 발전량이 무작위적으로 변화하기 때문에 정확한 태양광 발전량을 예측하는 것은 도전적인 일이다. 따라서 본 논문에서는 딥러닝 모델을 통해 기후 및 계절정보를 이용하여 학습함으로써 장기간 태양광 발전량 예측 성능을 향상시킬 수 있는 기법을 제안한다. 본 연구에서는 대표적인 시계열 방법 중 하나인 계절형 ARIMA 모델과 하나의 은닉층으로 구성되어 있는 ANN 기반의 모델, 하나 이상의 은닉층으로 구성되어 있는 DNN 기반의 모델과의 비교를 통해 본 연구에서 제시한 모델의 성능을 평가한다. 실데이터를 통한 실험 결과, 딥러닝 기반의 태양광 발전량 예측 기법이 가장 우수한 성능을 보였으며, 이는 본 연구에서 목표로 한 태양광 발전량 예측 성능 향상에 긍정적인 영향을 나타내었음을 보여준다.

• 한국산림과학회지
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• 제65권1호
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• pp.80-91
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• 1984

1965~1981 년간(年間)의 시계열자료(時系列資料)를 이용(利用)하여 지류(紙類)의 국내수요함수(國內需要函數)를 추정(推定)하고 추정(推定)된 모형(模型)에 의하여 지류(紙類)의 장기국내수요(長期國內需要)를 예측(豫測)하였다. 지류(紙類)의 국내수요(國內需要)(DDP)는 GNP가 상승(上昇)함에 따라 증가(增加)하는 추세(趨勢)를 보였으며 증가율(增加率)은 실질(實質)GNP 연평균성장율(年平均成長率) 8.8%보다 높은 17.9:% 그리고 판지(板紙)는 무려 25.8% 수준(水準)으로 나타났다. 지류(紙類)의 국내수요(國內需要)에 영향(影響)을 미치는 주요변수(主要變數)는 1인당(人當) 실질국민총생산(實質國民總生産)(PG), 지류(紙類)의 실질도비가격지수(實質都費價格指數)(PWI), 지류수요산업(紙類需要産業)의 생산활동지수(生産活動指數(PDAV) 등이 있으며 이러한 제변수(諸變數)를 포함(包含)한 함수관계(函數關係)를 전대수회귀방정식(全對數回歸方程式)으로 표시(表示)하여 보통최소자승법(普通最少自乘法)으로 추정(推定)하였다. ${\ell}nDDP=2.452+1.986{\ell}nPG-0.844{\ell}nPWI$ $(33.397)^*\;(-6.149)^*\;R^2=0.997$ ${\ell}nDDP=6.468+0.827{\ell}nPDA$ $(17.403)^*\;R^2=0.950$ 이에 따른 지류(紙類)의 국내수요(國內需要)는 1인당(人當) GNP와 지류수요산업(紙類需要産業)의 생산활동지수(生産活動指數)에 대하여 부(負)의 상관(相關)을 그리고 1인당(人當) GNP가 설명변수(說明變數) 중에서 가장 탄력적(彈力的)이였으며 지류실질가격지수(紙類實質價格指數)에 대하여는 부(負)의 상관(相關)으로 나타났다. 이러한 결과(結果)는 통계적(統計的) 유의성(有意性) 인정(認定)되고 경제이론상(經齊理論上) 타당한 것으로 판명(判明)되었다. 1991 년도(年度) 지류(紙類)의 국내수요(國內需要)를 예측(豫測)한 결과(結果)는 3,152천(千)M/T 또는 4,470천(千)M/T에 달(達)할 것으로 추정(推定)되며, 1982~1991 년(年) 기간(期間)동안 연평증가율(年平增加率)은 5.0% 또는 12.4%로 나타났다. 또한 1991 년(年) 1인당(人當) 지류(紙類)의 국내수요(國內需要)는 69.1kg 또는98.0kg에 달(達)할 것으로 예측(豫測) 되었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제11권1호
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• pp.45-57
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• 2008

본 연구는 환경지리정보시스템을 활용한 활용하여 수질오염방지시설의 입지 결정요인을 분석하여 적정입지를 선정하는 방안을 제시하고자 한다. 이를 위해 수질오염총량제가 가장 먼저 실시된 낙동강 권역을 대상으로 환경지리정보시스템을 구축한 후 1) 수질오염방지시설의 처리용량에 영향을 미치는 오염원, 2) 수질오염방지시설의 입지와 오염원 배출량간의 관계를 분석하여 향후 어떤 오염방지시설을 어디에 입지시킬 것인가에 대한 정책대안을 제시하였다. 분석결과, 1) 수질오염방지시설의 처리용량 결정에 가장 큰 영향을 주는 오염원은 산업폐수발생량으로 판명되었으며, 2) 수질오염방지시설의 입지에 가장 큰 영향을 미치는 오염원은 산업체의 수로 나타났다. 이에 반해 인구수는 환경시설입지를 제한하는 효과가 있는 것으로 판명되었다. 또한, 경상북도 낙동강 중 상류 유역의 경우 주 오염원인 축산오염원에 대한 대처가 가장 미흡한 것으로 나타나 앞으로 축산오염원의 처리가 가장 시급한 것으로 판단된다. 본 연구는 장차 수질오염방지시설의 입지를 선정하는데 활용될 수 있을 것이며, 각 지역의 오염 특성에 따라 수질오염방지시설을 입지를 결정하는데 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제52권4호
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• pp.341-348
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• 2013

비래해충인 멸강나방 성충의 발생을 실시간으로 예찰하기 위하여, 성페로몬 트랩에 원격감지장치를 설치한 트랩의 운용 효율성을 검정하였다. 원격감지트랩은 콘트랩 기반에 곤충의 유입을 광차단으로 감지하는 센서부, 신호전송부, 태양열기반의 전력공급부, 트랩 지지대, 웹페이지 기반의 자료수집부로 구성되었다. 연구과정에서 멸강나방 수컷 성충의 밤 시간대 포획의 일일주기성을 이용한 신호감지 시간대 축소, 신호발생 프로그램 조절, 1시간 간격의 전송간격, 신호전송 프로그램 변형 등을 통해 포획 나방수와 감지신호 발생 수의 격차를 줄여 최종적으로 신호 정확도를 92% 이상으로 개선하였다. 또한 실제 멸강나방 성충의 발생양상과 원격감지트랩에서의 신호 발생양상의 상관계수가 0.98이상으로 원격감지트랩에서의 신호 발생이 멸강나방 발생 양상을 정확하게 반영하는 것으로 나타났다. 2011~2012년 멸강나방은 연중 여러 번 발생되는 것이 관찰되었는데, 모두 짧은 기간 동안 발생되어 가파른 피크가 특징이었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제17권4호
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• pp.317-325
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• 2015

우리나라 농촌은 지형이 복잡하고 소규모 농장이 많아 농업기상서비스 개선을 위해서는 먼저 기상청 종관 예보의 규모축소가 필요하다. 지형기후학에 근거한 공간정보기술을 이용하여 기상청의 기온예보자료 가운데 0600과 1500 LST자료를 선정된 집수역에 대해 30 m급의 국지규모로 상세화하고, 14개 관측소의 실측기온 자료를 2013년부터 2014년까지 수집하여 비교하였다. 그 결과 0600 LST기온의 경우 집수역 가운데 고도가 낮은 곳에서, 1500 LST 기온의 경우 계곡의 서향 및 남향 사면에서 정확도가 크게 개선되는 것을 확인하였다. 상세화 한 기온실황자료를 이용하여 지역 내 소규모 농장을 대상으로 하는 시범서비스를 시작하였으며 농장 맞춤 기상정보를 제공하고 있다. 예컨대 이 서비스시스템은 기온자료를 토대로 작물의 발육단계를 추정하고, 발육단계별 최저기온에 따른 서리해 발생 관계식에 의해 내일 아침 예보기온의 서리위험 여부를 판정한다. 만약 서리위험도가 미리 설정된 기준을 넘으면 농장주의 휴대폰으로 대응지침과 함께 서리해 경보를 발송하여 피해를 예방할 수 있도록 도와준다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.121-131
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• 2017

인터넷, 소셜미디어, 모바일 등의 등장이후 소비자들은 개인의 의견을 온라인을 통해 적극적으로 표명하기 시작했고 이의 확산 또한 실시간으로 이루어지고 있다. 인터넷 기반의 다양한 커뮤니케이션 활동들을 통해 생산되는 텍스트는 인터넷을 사용하는 사용자들이 공유하고 공감하는 자원으로서 단순한 소통의 도구를 넘어 분석의 가치가 있는 새로운 정보의 창고가 되고 있다. 세계 각국의 정부와 기업은 인터넷과 소셜미디어를 통해 생산되는 소셜 빅데이터를 활용하여 사회/경제적 문제의 해결과 정부의 정책을 효과적으로 추진하는데 적극 활용하고 있다. 특히 경제와 관련해서는 경기현황에 대한 경제주체들의 움직임을 보다 빠르고 정확하게 분석하고 예측하여 이에 알맞은 정책을 적기에 실시할 수 있도록 다각적인 활동을 펼치고 있다. 본 연구에서는 소셜 미디어에 내재된 소비자의 직적접이고 즉시성 있는 의견을 경제적 측면에서 활용할 수 있는 온라인 소비자감성지수 모형을 제시하고 구현하였다. 이를 위해 한국은행의 소비자동향조사(CSI)와 소비자심리지수(CCSI)를 온라인으로 수행할 수 있는 어휘분류체계(온톨로지)와 감성사전을 구축하고 감성분석을 실시하여 생활형편, 경제상황, 소비와 수입 4가지 영역의 소셜감성지수를 도출하였다. 또한 이들을 결합한 온라인 소비자감성지수(e-CCSI)를 개발하고 소비자심리지수와 비교를 통해 유용성을 확인하였다.

• 농촌계획
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• 제23권3호
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• pp.163-174
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• 2017

This study developed the prototype of the system and implemented its main functions, which is the intelligent integrated agricultural water management information system and service (IaWAMISS). The developed system was designed to be able to collect, process and analyze the agricultural water information of spatially dispersed reservoirs in whole country and spatial geographic information distributed in various systems of other organizations. The system, IaWAMISS, is also possible to provide the reproduced information services in each reservoir and space units, such as agricultural water demand and supply analysis and drought prediction, to the people, experts, and policy makers. This study defined the 6 step modules to develop the system, which are to design the components of intelligent integrated information system, to derive the utilization contents of existing systems, to design the new development elements for IaWAMISS, to design the reservoir information system can be used by managers of city and county, to designate the monitoring reservoirs managed by city and county, and finally to prepare the sharing system between organizations with the existing information systems. In order to implement the prototype of the system, this study shows the results for three important functions of the system: spatial integration of reservoirs' information, data link integration between the existing systems, and intelligent analysis program development to assist decision support for agricultural water management. For the spatial integration with the reservoir water information of the Korea Rural Community Corporation, this study get IaWAMISS to receive the real-time reservoir storage information from the measurement facility installed in the municipal management reservoir. The data link integration connecting databases of the existing systems, was implemented by integrating the meteorological information of the Korea Meteorological Administration with IaWAMISS, so that the rainfall forecast data could be derived and used. For the implementation of the intelligent analysis program, this study also showed the results of analysis and prediction of agricultural water demand and supply amount, estimation of Palmer drought index, analysis of flood risk area in typhoon course region, and analysis of the storage status of reservoirs related to each storm. This study confirmed the possibility and efficiency of an useful system development through the prototype design and implementation of IaWAMISS. By solving the preliminary 6 step modules presented in this study, it is possible not only to efficiently manage water by spatial unit, but also to provide the service of information and to enhance the relevant policy and national understanding to the people.

• 한국수자원학회논문집
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• 제31권6호
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• pp.821-832
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• 1998

본 논문에서는 상수도시설을 효율적으로 운영하는 데 필요한 1일 급수량 수요를 예측하는 방식에 대하여 인공지능(Artificial Inteligence)이라 불리는 퍼지 뉴론(fuzzy neuron)을 이용하여 연구하였다. 퍼지뉴론이란 퍼지정보(fuzzy information)를 입력으로 받아들이고 처리하는 퍼지 신경망을 일컫는 말이다. 본 연구에서는 소속함수와 퍼지규칙을 신경망으로 학습하는 기능인 적응식 학습방법을 통하여 1일 급수량을 예측하였으며 연구대상 지역으로는 광주광역시를 선정하였다. 또한 1일 급수량 예측에 있어서 필요한 변수 선택을 위해 입력자료를 상관분석, 자기상관, 부분자기상관, 교차상관 분석 등을 하였으며 동정된 입력변수는 급수량, 평균기온, 급수인구이다. 먼저 급수량, 평균기온, 급수인구로 모델을 구성하였고, 한편으론 기상청의 기후예보자료를 신뢰할 수 없는 경우에는 급수량을 예측할 수 있도록 급수량 자료만으로 모델을 구성하여 그 유효성을 검증하였다. 제안된 모형식은 사고 등의 인위적인 조작(단수 등)이 가해지는 시기를 포함하고도 실측치와 모형의 예측치와의 오차율이 최대 18.46%, 평균2.36% 이내로 나타나, 모형의 결과는 상수도 시설의 운용 및 급·배수관망의 실시간 제어에 많은 도움을 주리라 생각된다.