• 한국수자원학회논문집
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• 제45권7호
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• pp.729-741
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• 2012

수문학적 해석에 필요한 기본 자료인 강우 자료의 취득 방법 중 지상관측소는 강우량을 직접 관측하기 때문에 실측 강우량 정보를 얻는 장점이 있으나, 현업에서 필요한 면적강우량을 얻기 위해서는 다수의 관측소를 설치해야 하는 단점이 있다. 한편, 강우레이더는 넓은 범위의 강우량을 실시간으로 취득할 수 있으며, 특히 공간적으로 한정되어 발생하는 국지성 돌발홍수의 원인이 되는 단기 집중 호우를 추적하기 용이한 장점이 있다. 따라서 본 연구에서는 기상청에서 편차 보정과 품질 관리가 이루어지고 있어 상당한 신뢰 수준을 확보하고 있고, 현장에서 쉽게 제공 받을 수 있는 강우레이더 영상인 CAPPI (Constant Altitude Plan Position Indicator) 합성영상으로부터 유역평균 강우를 추출하는 방법으로서 기존의 연산방법인 레스터 방식에서 벗어나 소유역에도 적용될 수 있는 벡터 방식의 영상 추출 기법 CIVCOM을 제시하고 추출된 자료의 타당성을 비교 검토하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권6B호
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• pp.597-603
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• 2006

본 연구의 목적은 인공위성 자료와 지상의 관측자료간의 비선형 특성을 가장 잘 반영할 수 있는 신경망 모형을 이용하여 단시간 강우량 정보를 사전에 예측하여, 하천제방의 붕괴로 인한 상습 침수지역에서의 홍수범람 양상을 실시간으로 예측함으로써 홍수재해로부터의 피해를 최소화시키는데 있다. 강우예측 신경망 모형은 현재의 대기상태를 나타내는 인공위성 자료와 실시간으로 전송되는 자동기상관측소 자료를 입력자료로 하여 현재부터 3시간 및 6시간 선행시간까지의 면적평균강우량을 예측할 수 있도록 구성하였다. 신경망 모형의 구조는 입력층과 출력층 사이에 하나의 은닉층이 존재하는 다층 신경망으로 구성하였으며, 학습단계에서는 오류 역전파 알고리듬 학습방법 중 모멘텀법을 사용하였다. 예측된 면적평균강우량으로부터 홍수량을 산정하고, 이를 이용하여 하천의 제방붕괴로 인한 제내지에서의 범람양상을 예측할 수 있도록 1차원 흐름모형과 연계한 동역학적 홍수범람 모형을 개발하였다. 개발된 홍수범람 모형은 본류와 지류의 여러 지점에서 제방이 붕괴될 경우, 하도의 홍수위 및 제내지에서의 침수위와 침수면적이 일괄적으로 모의될 수 있도록 구성하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제46권4호
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• pp.375-384
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• 2022

해운산업은 수요와 공급뿐만 아니라 여러 경제지표와 사회적 사건 등 복잡한 변수에 의하여 영향을 받으며 순환한다. 본 연구는 우리나라 13개 정기선사에 대하여 30여 년의 영업실적을 분석하여 1990년대 말의 외환위기, 2000년대 말의 글로벌 금융위기, 그리고 최근의 코로나 팬데믹 위기 상황에서 정기선 해운기업의 영업이익률에 어떤 요인들이 영향을 미치는지 분석하였다. 정기선사의 특성을 고려하여 원양과 근해로 구분하고, 한국채택국제회계기준(K-IFRS)에 근거한 영업이익률과 시계열에 의한 해상물동량, 선박량 및 거시경제지표를 이용하여 다중회귀분석으로 그 요인을 분석하였다. 한편 사회적 사건으로 인하여 경제지표가 이상하게 탐지된 경기 침체기에 대하여는 별도로 분석하였다. 그 결과 중국컨테이너운임지수 (CCFI)는 원양 및 근해 정기선사 모두에게 정(+)의 영향을 주었다. 한국 컨테이너 선박량은 원양 정기선사에만 정의 영향을 주었고, 세계물동량과 유가는 근해정기선사 영업이익률에 부(-)의 영향을 미쳤다. 더불어 세계와 우리나라 GDP도 미미하게나마 근해선사 영업이익률에 영향을 주었다. 그 외 중국의 GDP, 환율, 이자율 등은 양 그룹의 영업이익률에 유의미한 영향을 주지 못하였다. 또한 경기침체기 중 2009년 글로벌 금융위기를 제외하고 1998년 외환위기 및 2020년 코로나 팬데믹 기간은 오히려 경제지표와 부의 상관관계를 보여주었다. 본 연구는 해운경기 예측의 복잡성과 어려움을 감안하여 금융비용을 고려하지 않은 영업이익률에 초점을 맞추었고, 3번의 경제·사회적 사건을 포함한 장기간의 실증 분석을 통하여 결론을 도출하였다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제12권2호
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• pp.73-82
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• 2019

최근 이상기후로 인한 집중호우에 따른 하천변 사회기반시설의 침수피해가 증가하고 있으며, 침수 가능성 여부에 대한 신속한 예 경보가 필요한 실정이다. 일반적인 홍수 예 경보는 하천수위를 이용하고 있으며, 수치모형을 이용하여 하천수위를 예측하는 연구가 대부분이었다. 그러나 수치모형을 이용한 하천수위 예측은 결과가 정확한 반면 수치모의 시간이 오래 소요된다는 한계점이 있어 최근에는 인공신경망 등을 적용한 자료기반의 수위예측 모형이 많이 이용되고 있다. 하지만 기존의 인공신경망을 활용한 수위예측 연구는 시간적 매개변수를 고려하지 못하였다는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 시간적 매개변수(Time delay= 2시간)를 고려한 NARX 신경망 모형을 사용하여 한강대교의 수위를 예측하였다. 또한 NARX 모형의 적합성을 판단하기 위하여 인공신경망(ANN) 모형과, 순환신경망(RNN)모형의 결과와 비교하였다. 2009년에서 2018년까지 10년간의 수문자료를 이용하여 70%를 학습시키고 검정과 평가에 15%를 사용하여 2018년의 한강대교 3시간 후 수위를 예측한 결과 평균제곱근오차(RMSE)의 경우 ANN, RNN, NARX model이 각각 0.20 m, 0.11 m, 0.09 m, 평균절대오차(MAE)의 경우, 각각 0.12 m, 0.06 m, 0.05 m, 첨두수위 오차(Peak Error)는 각각 1.56 m, 0.55 m, 0.10 m로 나타났다. 연구 대상지역에 대한 시간적 매개변수를 고려한 예측 결과의 오차분석을 통하여 NARX 신경망 모형을 사용하는 것이 수위예측 모형 구축이 가장 적합한 것으로 나타났다. 이는 NARX 신경망 모형이 과거의 입력자료를 고려함으로써 시계열 자료의 변동 추세도 학습 할 수 있으며, 또한 모형 내 활성함수를 쌍곡선탄젠트(Hyperbolic tangent) 및 Rectified Linear Unit(ReLU) 함수를 사용하여 고수위 예측 시에도 정확한 예측 값을 도출할 수 있기 때문이다. 그러나 NARX 신경망 모형은 시퀀스 길이가 길어짐에 따라 기울기 소실문제(Vanishing gradient)가 발생하는 한계점이 있어 향후에는 이를 보완한 LSTM(Long Short Term Model)모형을 이용하여 수위예측의 정확도를 검토하고자 한다.

• 지질공학
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• 제32권4호
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• pp.697-723
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• 2022

본연구에서는 제주도의 중제주 수역 내에 위치하는 총 12개 지하수 관정에서 미래 30일 기간의 지하수위를 예측할 수 있는 모델을 개발하였다. 예측 모델개발을 위해 시계열 예측에 적합한 딥러닝 기법의 하나인 누적 장단기 메모리(stacked-LSTM) 기법을 이용하였으며, 2001년에서 2022년 동안 관측된 일 단위 강수량, 지하수 이용량 및 지하수위 자료가 예측 모델개발에 활용되었다. 특히, 본 연구에서는 입력자료의 종류 및 과거 자료의 순차 길이에 따라 다양한 모델을 구축하고 성능을 비교함으로써 딥러닝 기반 예측 모델개발에서 고려하여야 할 사항에 대한 검토와 절차를 제시하였다. 예측 모델개발 결과, 강수량, 지하수 이용량 및 과거 지하수위를 모두 입력자료로 활용하는 모델의 예측성능이 가장 뛰어난 것으로 확인되었으며, 입력으로 활용되는 과거 자료의 순차가 길수록 예측의 성능이 향상됨을 확인하였다. 이는 제주도의 깊은 지하수위 심도로 인하여 강수와 지하수 함양 간 지연시간이 길기 때문으로 판단된다. 이뿐만 아니라, 지하수 이용량 자료의 경우, 모든 이용량 자료를 활용하는 것보다 예측하고자 하는 지점의 지하수위에 민감한 영향을 주는 관정을 선별하여 입력자료로 이용하는 것이 예측 모델의 성능 개선에 긍정적 영향을 주는 것을 확인하였다. 본 연구에서 개발된 지하수위 예측 모델은 현재의 강수량 및 지하수 이용량을 기반으로 미래의 지하수위를 예측할 수 있어 미래의 지하수량에 대한 건전성 정보를 제공함에 따라 적정 지하수량 유지를 위한 다양한 관리방안 마련에 도움이 될 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.67-88
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• 2018

최근까지도 중소기업의 지속성장 및 경쟁력 확보에 대한 중요함을 인식함에 따라, 정부 차원에서의 유형 자원(R&D 인력, 자금 등)에 대한 지원이 주로 투입되어 왔다. 그러나 사업지원의 적절성이나 효과성, 효율성 면에서 서로 상충되는 정책부분이 존재하여 과소 지원이나 중복 지원 등 지원체계의 비효율성 문제가 제기되어온 것도 사실이다. 정부나 기업 관점에서는 중소기업의 한정된 자원으로 인해, 외부와의 협력을 통한 기술개발 및 역량강화가 기업의 경쟁우위를 창출하는 근간이라 보고 있으며, 이를 위한 가치창출 활동을 강조하고 있다. 기업 레벨에서의 지식생태계 구축을 통해 일련의 가치사슬로부터 기업거래 관계를 분석하고 결과를 가시화할 수 있는 밸류체인 네트워크 분석이 필요한 것도 이 때문이다. 특허/제품/기업명 검색을 통해 관련 제품의 정보나 특허 보유 기업의 기술(제품) 현황 정보를 제공하는 기술기회발굴시스템(Technology Opportunity Discovery system), 기업(재무)정보와 신용정보을 열람하게 해주는 CRETOP이나 KISLINE 등은 존재하고 있으나 밸류체인 네트워크 분석기반으로 유사(경쟁)기업의 리스트나 향후 거래 가능한 잠재 거래처 정보를 제공해주는 시스템은 부재한 실정이다. 따라서, 본 고에서는 KISTI에서 개발 운영중인 기업 비즈니스 전략수립 지원 파트너인 '밸류체인 네트워크 시스템(Value Chain Network System : VCNS)'을 중심으로, 탑재된 네트워크 기반 분석모듈의 유형, 이를 지원하는 참조정보 및 데이터베이스(D/B)의 구성 로직과 시스템 활용방안을 고찰하며, 산업구조를 이해하고 기업의 신제품 개발을 위한 핵심정보가 되고 있는 지능형 밸류체인 분석 시스템의 네트워크 가시화 기능을 살펴보기로 한다. 한 기업이 다른 기업 대비 경쟁우위를 확보하기 위해서는 보유 특허 또는 현재 생산하고 있는 제품에 대한 경쟁자 식별이 필요하며, 세부 업종별 유사(경쟁)기업을 탐색하는 일은 대상기업의 사업화 경쟁력 확보에 핵심이 된다. 또한 기업간 비즈니스 활동인 거래정보는 유사 분야로 진출할 경우 잠재 거래처 정보를 제공하는 중요한 역할을 수행한다. 이러한 기업간 판매정보를 기반으로 구축된 네트워크 맵을 활용하여 기업 또는 업종 수준의 경쟁자를 식별하는 일은 밸류체인 분석의 핵심모듈로 탑재될 수 있다. 밸류체인 네트워크 시스템(VCNS)은 단순 수집된 종래의 기업정보에 밸류체인(value chain) 및 산업구조 분석개념을 접목하여 개별 기업의 시장경쟁 상황은 물론 특정 산업의 가치사슬 관계를 파악할 수 있다. 특히 업종구조 파악, 경쟁사 동향 파악, 경쟁사 분석, 판매처 및 구매처 발굴, 품목별 산업동향, 유망 품목 발굴, 신규 진입기업 발굴, VC별 핵심기업 및 품목 도출, 해당 기업별 보유 특허 파악 등 기업 레벨에서의 유용한 정보분석 툴로 활용 가능하다. 또한, 거래처 정보 및 재무데이터로부터 분석된 결과의 객관성 및 신뢰성을 기반으로, 현재 국내에서 이용 중인 15,000여개 회원기업과 연구개발서비스업 종사자, 출연(연) 및 공공기관 등에서 사업평가 정보지원, R&D 의사결정 지원 및 중 단기 수요예측 전망 등 다양한 목적(용도)에 밸류체인 네트워크 시스템을 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 기업의 사업경쟁력 강화를 위해 정부기관 및 민간 연구개발서비스 기업을 중심으로 기술(특허) 및 시장정보가 제공되어 왔으며, 이는 특허분석(등급, 계량분석 위주) 또는 시장분석(시장보고서 기반 시장규모 및 수요예측 위주)의 형태로 지원되어 왔다. 그러나 기업이 사업화진출 단계에서 겪게 되는 애로요인의 하나인 정보부족을 해결하는데 한계가 있었으며, 특히 경쟁기업 및 거래가능 기업 후보군에 대한 탐색정보는 입수하기 어려웠다. 본 연구를 통해 제안된 네트워크맵 및 보유 데이터 기반의 실시간 밸류체인 가시화 서비스모듈이 중견 중소기업이 당면한 신규시장 진출시 경쟁기업 대비 예상점유율, (예상)매출액 수준, 어느 기업을 컨택하여 유통망(원자재/부품에 대한 공급처, 완제품/모듈에 대한 수요처)을 확보할 지에 대한 핵심정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 향후 연구에서는 대체기업(또는 대체품목) 경쟁지표의 개발과 연구주체의 참여를 통한 경쟁요인별 지표의 고도화 연구, VCNS의 성능향상을 위한 데이터마이닝 기술 및 알고리즘을 추가 반영하도록 수행하고자 한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제8권1호
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• pp.1-9
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• 2006

동계기온의 지속적인 상승에도 불구하고 낙엽과수의 동해발생빈도는 줄지 않고 있지만, 동해 경감을 위해 필수적인 사전경보시스템에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 급격한 기후변화에 적응하지 못하는 기존의 '최저기온 의존 동해경보시스템'을 보완하기 위해 생물계절이론에 근거한 휴면심도를 동해위험도 판정의 추가기준으로 제시한다. 평년 기온자료와 생물계절모형에 근거한 휴면심도의 경시변화양상은 낙엽과수의 교과서적인 내동성 변화추세와 일치하였다. 개별 연도의 기온자료에 의해 추정된 휴면심도는 연차 변이가 현저하였으며 동일 연도 내 지역간 변이도 확인할 수 있었다. 전북 김제시 백구면 Campbell Early 주산지 10개 포도원을 대상으로 소기후모형과 인근 기상관서 기후자료에 의해 연도별 최저기온을 복원하고, 최저기온 발생일의 휴면심도를 생물계절모형으로 추정하였으며, 동해정도를 조사하였다. 최저기온휴면심도 피해율 사이의 관계를 분석하여 동해위험도 판정식을 작성하고, 이를 근거로 경북 영천, 충북 옥천, 충남 아산, 경기 화성 등 4개 포도 주산지 시군에 대해 1971-2000 평년의 동해위험지도를 30 m 공간해상도로 제작하였다. 화성지역의 경우 1996년의 동해사례에 의해 동해위험지도의 신뢰성을 부분적으로 검증할 수 있었다. 월동기간 중 실측기온자료에 의해 임의날짜의 휴면심도를 추정하고, 기상청 예보기온을 소기후모형에 의해 30m해상도의 국지기온 예상분포도로 변환한 다음, 내일 아침의 동해가능성을 동해위험도 판정식에 의해 판정할 수 있는 실시간 동해경보시스템을 설계하였다. 이 시스템의 실제 운영을 위해 필요한 프로그램을 작성하고 하드웨어를 갖추어 기상청 국가농업기상센터에 이전, 설치하였다. 산출되는 최저기온 및 동해위험정보는 표준지리정보로 가공되어 기상청 농업 기상정보서비스를 통해 시범적으로 제공될 예정이다.되지 않았으며 상처에 의하여서도 전혀 반응을 하지 않았다. 고에서는 이와 같은 비상통신과 관련하여 수행하고 있는 국외 비상통신 관련표준화 현황 및 해외 주요국가 별 구축 동향에 대해서 기술한다.급식성과는 급식경험 기간과 음(-)의 상관관계를, 아침식사횟수와는 양(+)의 상관관계를 보였으며, 서비스 품질의 특성 영역은 각 영역들에 대한 급식성과 점수가 높을수록 다른 영역의 급식성과 점수가 높은 유의적인(p <0.01) 양(+)의 상관관계를 보였다. 이상의 결과를 살펴볼 때, 균형된 영양공급이 다른 어느 시기보다 더 중요한 우리의 청소년들의 학교급식에 대한 만족도를 높이기 위해서 다음과 같은 제언을 하고자 한다. 먼저, 학교급식에 대한 식단 작성 시 학생들이 학교에서 제공되기 원하는 식단에 대한 의견을 받고 그 의견에 대한 결과를 게시하여 학생들이 제공되기 원하는 식단을 급식 시 제공하여 학생들이 식단선택에 동참할 수 있는 기회를 주는 것이 바람직하겠다. 또한 영양사는 학급의 반대표와의 정기적인 모임을 가짐으로서 학생들의 불만사항 및 개선 요구사항에대해 서로 의견을 교환하여 설문지조사가 아닌 직접적인 대화를 하여 문제점을 파악하고자 하는 적극적인 자세가 필요하겠다. 특히 아침식사의 결식 빈도가 높았고 이는 급식성과에 부정적인 영향을 줄 뿐 아니라 학교에서 제공하는 음식의 섭취정도에도 영향을 주고 있으므로 학생들에게 학부모와 전담교사 및 학교영양사는 학생들에게 이상적인 아침식사에 대한 교육은 물론이고 아침식사를 실천할 수 있도록 다양한 방안에 대해 함께 연구해야 하겠다. 정부차원에서 학교급식에 아침식사 프로그램을 도입할 수 있는 방안을 연구하고, 아침을 결식하는 학생이 학교에서 수업시작 하기 전에 간단한 식사를 할 수 있는 정책 도입이 필요하다acid의 생성량(生成量)을 측정(測定)하였는데 periodate의 소비량(消費量)은