본 연구는 지역소득의 불균형 요인을 분석하기 위해 지역의 단위소득당 소비지출에 의한 소득유발효과와 지역 간 단위소득에 의한 소득상호의존도를 측정하였는데, 이를 위해 16개 광역자치단체의 지역별 임금소득 및 소비 구조가 반영된 2005년과 2015년 지역산업 연관표를 이용하였다. 분석 결과를 정리하면 다음과 같다. 먼저, 지역별 단위소득당 소비지출에 의한 소득유발효과가 전반적으로 낮아졌는데 자기지역보다 타지역의 소득유발효과 하락이 주요인이었다. 다음으로 각 지역의 단위소득 발생에 의한 지역소득의 상호의존도도 대부분 지역에서 낮아졌는데, 이 역시 타지역으로의 소득전이 하락이 주요인이었다. 한편, 한국 경제에서 차지하는 비중이 큰 서울과 경기는 단위소득당 소비지출에 의한 소득유발효과가 타지역보다 낮지만 자기지역은 물론 타지역의 소비에 의해 발생한 소득유발효과를 가장 많이 차지하고 타지역으로부터의 소득전이를 가장 많이 흡수하였다. 이는 소비구조에서 서비스가 차지하는 비중이 높고 경기는 물론 특히 서울의 산업구조 서비스화 진전과 임금소득 비중이 높은 데 주로 기인하였다. 이러한 결과를 소득의 상호의존도 측면에서 보면 서울과 경기는 타지역의 소득에 의존하는 정도가 높은 것을 의미한다고 할 수 있다. 특히 경기는 고기술 제조업 제품의 해외수출을 주도하는 지역이라 대외 요인도 소득유발에 기여하지만, 서울의 경우 서비스를 기반으로 국내 상호연관구조를 이용한 소득흡수가 높다는 측면에서 본다면 국내 타지역의 경제 상황에 민감한 소득 창출 구조를 갖고 있다는 점을 지적할 수 있을 것이다. 지역 간 소득유발효과와 소득전이가 전반적으로 하락하고 서울과 경기로의 집중이 지속되고 있는 가운데 지역불균형을 구조적 측면에서 완화하기 위해서는 지역의 산업정책은 서울이나 경기의 구조를 벤치마킹하는 것보다는 각 지역 특화산업의 비교우위를 강화하여 지역 간 상호연계성 제고가 필요하다고 하겠다.
Due to the development of technologies, complex computation of huge data set is possible with a prevalent personal computer. Therefore, machine learning methods have been widely applied in the hydrologic field such as regression-based regional frequency analysis (RFA). The main purpose of this study is to compare two frameworks of RFA based on the artificial neural network (ANN) models: quantile regression technique (QRT-ANN) and parameter regression technique (PRT-ANN). As an output layer of the ANN model, the QRT-ANN predicts quantiles for various return periods whereas the PRT-ANN provides prediction of three parameters for the generalized extreme value distribution. Rainfall gauging sites where record length is more than 20 years were selected and their annual maximum rainfalls and various hydro-meteorological variables were used as an input layer of the ANN model. While employing the ANN model, 70% and 30% of gauging sites were used as training set and testing set, respectively. For each technique, ANN model structure such as number of hidden layers and nodes was determined by a leave-one-out validation with calculating root mean square error (RMSE). To assess the performances of two frameworks, RMSEs of quantile predicted by the QRT-ANN are compared to those of the PRT-ANN.
대다수 공공도서관은 지역주민을 지식정보센터, 복합문화공간, 평생학습시설, 제3의 장소다. 이러한 정체성과 역할에 충실할 때 회자되는 사회적 오마주가 지식정보 아고라, 문화기반시설, 도시의 거실, 민중의 대학이다. 그런데 국가나 지역을 불문하고 공공도서관 상호간에 상당한 격차가 존재하면 지역별 주민의 접근·이용의 불평등을 초래하고, 정보격차 및 지역격차의 동인으로 작용하며, 사회격차 및 문화복지 격차로 귀결될 수밖에 없다. 이에 본 연구는 공공도서관을 지역문화시설의 요체로 간주하고 지역 간의 상대적 격차가 문화격차를 유발한다는 전제 하에 시도별 및 경북지역의 시군별 입지계수, 투입지표(서비스 대상인구, 연면적, 직원수와 사서수, 운영예산과 자료구입비, 도서수), 산출지표(자료실 이용자수, 대출책수, 강좌 참가수)를 이용하여 상대적 격차를 분석하였다. 그 결과를 바탕으로 투입·산출지표의 상관 및 회귀분석을 통해 도출된 핵심요소를 중심으로 경북지역 시군별 공공도서관의 지표별 관리모형 및 격차해소 방안을 제시하였다.
Recent developments in combining transportation planning models and input-output approaches, together with inclusion of intensity of land uses, have made it possible to construct realistic comprehensive urban and regional activity models. These modes form the basis for a rigorous approach to studying the interactions among urban activities. However, efficient computational solution methods for implementing such comprehensive models are still not available. In this paper an efficient solution method for the urban activity model is developed by combining Evans' partial linearization technique with Powell's hybrid method. The solution algorithm is applied to a small but realistic urban area with a detailed transportation network.
본 연구는 2011-2021년을 분서기간으로 중국의 공업기업의 효율성의 지역차이를 분석하고 있다. 효율성은 DEA-CCR 모형을 이용하고 있다. 효율성 분석의 투입변수는 자산총계, 연평균 취업자수를 이용하고 산출변수는 주요영업수입과 이윤총액을 이용하고 있다. 효율성의 지역차이는 Trend Surface 분석방법과 Gravity Center Model을 이용하고 있다. Gravity Center Model의 분석결과에 의하면 2011년의 중국 공업기업의 효율성의 Gravity Center는 112.303°E & 34.239°N이고 2021년은 111.753°E & 33.791°N이다. 이 결과는 2011-2021년 기간 동안 중국 공업기업의 효율성의 Gravity Center는 서남방향으로 이동하고 있다고 해석할 수 있다. Trend Surface 분석결과에 의하면 중국 공업기업의 효율성은 동서 방향과 남북 방향으로 공간차이가 존재하고 있다.
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.
오늘날의 어촌은 순수 수산업으로서 그 기능을 유지하기가 어려운 실정이다. 특히 도시어항은 시민이 쉽게 찾을 수 있는 관광복합형 어항으로의 기능개선에 적극 대응할 필요가 있으며, 이와 연계한 어민의 소득증대를 도모할 필요성이 있다. 이에 연구에서는 부산광역시역내 위치하고 있는 어항을 대상으로 기장군에 산재한 어항별 정비계획을 계획적 체계적으로 개발함을 통해 산재한 소규모 어촌지역주민의 정주환경 개선과 관광복합형 어항 정비에 따른 지역경제의 파급효과를 분석하는데 목적이 있다. 분석에서는 부산시역내에서도 자연경관이 뛰어나고 개발 잠재력이 높은 기장군에 위치한 어항을 사례지역으로 설정하고 관광형 어항정비사업의 지역 경제적 파급효과를 지역산업연관모형에 따른 지역경제 산업간, 지역간의 연관관계를 파악하고, 정책적인 외생변수의 변화에 따른 지역경제의 파급효과를 생산, 고용, 소득 등으로 구분하여 지역경제 구조에 대한 체계적 분석을 시도하였다. 지역산업연관모형은 지역경제 산업간, 지역간의 연관관계를 파악하기 때문에 지역경제에 대한 이론적 설명력이 높으며, 상품의 흐름이 산업간의 연계분석이 체계적으로 가능하고 정책적인 외생 변수의 변화에 따른 지역경제의 파급효과를 생산, 고용, 소득 등으로 구분하여 지역경제 구조에 대한 체계적 분석이 가능하다. 연구에서는 기장군의 관광복합형 어항개발에 대해, 농림어업부문 4개, 광공업부문 71개, 기타서비스업 35개 부문 등 총 110개 세분류로 나누어 작성된 부산지역의 산업연관표(2000)를 이용하여 어항개발 사업에 대한 생산유발효과, 고용유발효과, 부가가치유발효과를 도출하였다.
PURPOSES : The study aims to predict the service life of national highway asphalt pavements through deep learning methods by using maintenance history data of the National Highway Pavement Management System. METHODS : For the configuration of a deep learning network, this study used Tensorflow 1.5, an open source program which has excellent usability among deep learning frameworks. For the analysis, nine variables of cumulative annual average daily traffic, cumulative equivalent single axle loads, maintenance layer, surface, base, subbase, anti-frost layer, structural number of pavement, and region were selected as input data, while service life was chosen to construct the input layer and output layers as output data. Additionally, for scenario analysis, in this study, a model was formed with four different numbers of 1, 2, 4, and 8 hidden layers and a simulation analysis was performed according to the applicability of the over fitting resolution algorithm. RESULTS : The results of the analysis have shown that regardless of the number of hidden layers, when an over fitting resolution algorithm, such as dropout, is applied, the prediction capability is improved as the coefficient of determination ($R^2$) of the test data increases. Furthermore, the result of the sensitivity analysis of the applicability of region variables demonstrates that estimating service life requires sufficient consideration of regional characteristics as $R^2$ had a maximum of between 0.73 and 0.84, when regional variables where taken into consideration. CONCLUSIONS : As a result, this study proposes that it is possible to precisely predict the service life of national highway pavement sections with the consideration of traffic, pavement thickness, and regional factors and concludes that the use of the prediction of service life is fundamental data in decision making within pavement management systems.
Many different kinds of wargame models have been developed and used in training and analysis purpose. However, there has been few wargame model which analyze corps or division level operational analysis. Recently KIDA develops corps level operational analysis model based on START(simplified tool for analysis of regional treats) model developed by RAND. This model runs in a PC level with 2MB memory and provides one day combat results within 30 seconds. Only one or three person can operate this model and evaluate multiple corps level operational analysis including chemical effects, $C^3I$ capacity, new weapon system effectiveness and other qualitative effects. We tested this model and evaluated input and output data. We showed that this model can be applied in division level operational analysis also. As an example division level application procedure and sensitivity analysis data was provided. We also find some limitation and problems in the model and suggest application areas and improving methods.
The surface solar radiations were calculated and analyzed with spatial resolutions (4 km and 1 km) using by GWNU (Gangneung-Wonju National University) solar radiation model. The GWNU solar radiation model is used various data such as aerosol optical thickness, ozone amount, total precipitable water and cloud factor are retrieved from Moderate Resolution Imaging Spectrometer (MODIS), Ozone Monitoring Instrument (OMI), MTSAT-1R satellite data and output of the Regional Data Assimilation Prediction System(RDAPS) model by Korea Meteorological Administration (KMA), respectively. The differences of spatial resolutions were analyzed with input data (especially, cloud factor from MTSAT-1R satellite). And the Maximum solar radiation by GWNU model were found in Andong, Daegu and Jinju regions and these results were corresponded with the MTSAT-1R cloud factor.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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