• 대한원격탐사학회지
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• 제26권2호
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• pp.239-249
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• 2010

세계 최초로 정지궤도에 위치한 해색 위성의 위성자료를 처리/분석하는 시스템인 해양자료처리 시스템(GDPS)의 개발은 정지궤도 해색탑재체(GOCI)의 하드웨어 개발과 동시에 시작되었다. GOCI의 관측 영역에 특화된 대기 알고리즘 및 해양 분석 알고리즘을 개발하고 소프트웨어 모듈화 하여, GOCI가 수신한 총 복사휘도 정보인 레벨 1B 자료에서 레벨 2와 3의 해양 분석 자료를 생성할 수 있는 기능을 개발하였다. 해양자료처리시스템은 해양위성센터에서 표준 운영시스템으로 활용될 뿐만 아니라, 일반 사용자에게 기본 GOCI 자료처리시스템으로 활용될 수 있도록 다양한 버전으로 개발되었다. 부가적인 기능으로 GOCI 이미지 위성 배포파일(LRIT) 생성, 복사보정계수 계산, 영역 분할/병합, 시계열 분석 등을 제공한다. 개발된 GDPS 시스템은 30분 이내에 자료를 안정적으로 생산하여, 이용자 요구사양을 만족시켰다. 해양자료처리 시스템은 여러 해양환경분석 알고리즘을 통해 해양의 장단기 환경특성 변화를 감시하는데 훌륭한 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제13권1호
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• pp.1-12
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• 1997

지구상에서 가장 따뜻한 해수면 온도를 가지고 있는 열대 서태평양은 많은 대류 시스템 과 큰 연강수략에 의해 특징지워진다. GMS-IR 자료로부터 얻어진 운량자료를 이용하여 이 지역 에서의 운량 일변동을 조사하였다. 구름의 시공간적인 분포에 관한 특징은 주로 운량의 일주기 및 반일주기 성분의 진폭과 주기를 통해 조사되었다. 대기-해양의 상호작용에 의해 운량 변동에는 다양한 주기들이 나타났는데, 특히 30-60일, 17-20 일, 7-8일, 일주기와 반일주긱가 탁월하였다. 북반구 겨울(남반구 여름) 기간 동안 뉴기니아, 호주 북부에 인접한 해양 그리고 160도E 동쪽에서 큰 운량이 분포하는 것으로 조사되었다. 육지와 인 접 해성에서의 운량 일변동은 외양의 경우에 비해 약 2배 정도 크게 나타났는데, 이것은 주로 해 양과 육지의 전형적인 비열차에 기인한 것으로 여겨진다. 운량의 최대치와 최소치는 육상의 경우 18:00시와 09:00시에 나타났고, 외양에서는 정오와 21:00시에 나타났다. 1일주기 성분의 진폭은 반 일주기 성분에 비해 육상에서 4.7배, 외양에서 1.5배 정도 크게 나타났다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제26권5호
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• pp.571-580
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• 2010

해수면과 육지가 접하는 해안선은 자연적인 물론 연안개발 등 인위적인 활동에 따른 침식 및 퇴적에 의하여 끊임없이 변화한다. 해안선 변화는 해안환경의 파괴뿐만 아니라 연안구조물을 위협하며, 따라서 효율적인 연안관리를 위하여 해안선 변화의 장기적이고 시계열적인 모니터링이 필요하다. 이 연구에서는 1971년부터 2009년까지의 항공사진, 항공라이다 및 고해상도 광학위성영상을 이용하여 경상북도 울진군 지역의 해안선 변화를 관측하였다. 해안선 변화를 관측하기 위하여 위성영상 및 항공사진을 정밀 기하보정을 실시하였으며, 젖은 모래 마른 모래 및 해수의 스펙트럼을 측정하고 이를 이용하여 해안선을 추출하였다. 연구 결과, 원자력 발전소 방파제 설치 이후 방파제 주변으로 해안선 형태가 변화한 것을 알 수 있었다. 방파제 주변에서는 1971년부터 2009년까지 최대 120 m 해안선이 이동하였으며, 방파제 건설 전에는 약 30 m, 방파제 건설 이후 90 m 정도 해안선이 이동하였다. 한국해양연구원 동해연구소 앞 해안에서는 2003년까지는 퇴적으로 인하여 해안선이 해안쪽으로 최대 47m 이동하였지만 2003년 이후부터 2009년까지 계속하여 침식현상이 일어나면서 해안선이 육지쪽으로 최대 40m로 급격하게 변화하고 있다. 이러한 해안선의 변화는 많은 복합적인 영향으로 인하여 일어날수 있으며, 연구지역의 경우방파제의 건설에 의한 침식 및 퇴적 현상이 주 원인인 것으로 판단된다. 따라서 향후 물리학적 및 퇴적학적 연구를 통한 효율적 관리 방안 수립이 필요할 것으로 생각된다.

• 한국항만경제학회지
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• 제32권3호
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• pp.67-81
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• 2016

본 연구의 목적은 브렉시트로 인한 세계 거시경제환경의 변화, 특히 당사국인 영국과 EU의 경기 및 환율의 변화가 한국의 컨테이너물동량에 미치는 영향을 분석하는데 있다. 분석을 위하여 2000-2016년의 월별시계열 데이터를 이용하고 장기적 관계를 위한 공적분 검정과 장기 및 단기 동학적 분석을 위한 VECM모형과 인과성 검정을 위한 VECM인과성 검정을 도입한다. 분석결과는 다음과 같다. 먼저, 한국 컨테이너물동량은 장기적으로는 EU의 경기와 환율에 의해서 영향을 받는다. 그리고 영국의 경기와 환율은 한국의 수출컨테이너물동량에만 한정하여 영향을 미친다. 두 번째, 단기적으로는 EU의 거시경제환경 변수 중 경기 상황보다는 유로화 환율이 한국 컨테이너물동량에 미친 영향 관계가 더욱 의미가 있는데, 이는 특히 수출컨테이너물동량의 경우 더욱 명확하다. 영국도 마찬가지로 경기의 영향은 유의성이 없지만 환율은 한국 수출컨테이너물동량에 대한 영향관계의 유의성이 커서 의미가 있다. 이러한 사실은 VECM인과성 검증에서도 잘 나타나 한국 총컨테이너물동량과 수출컨테이너물동량은 EU의 유로화환율에, 그리고 영국의 파운드화 환율은 한국의 수출컨테이너물동량에 대해서 인과성이 존재하는 것으로 확인되었다. 이상의 결과를 종합하면 영국의 브렉시트로 인한 영국 및 EU의 경기 및 환율 변화에 의한 한국 컨테이너물동량의 영향은 경기 변화보다는 환율변화에 의한 것이 더 크고 주로 수출컨테이너물동량에 집중하는 등 제한적으로 영향을 미칠 것으로 전망된다. 그리고 브렉시트 당사국인 영국보다는 EU의 경기 및 환율변화에 의한 영향이 좀 더 중요할 것으로 보인다.

• 해양환경안전학회지
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• 제20권6호
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• pp.627-639
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• 2014

연안환경의 영양염 순환에서 저층에서의 영양염 재생산(regeneration)은 주요한 영양염 공급원 중 하나이다. 진해만 저층 영양염의 거동을 살펴보기 위해 2004년부터 2012년까지 9년간 진해만 내 14개 정점의 수질자료를 분석하였다. 저층의 용존무기질소, 인산염인, 규산염규소는 계절적 변동성을 나타내었고, 하계에 가장 높은 농도를 보였다. 특히, 빈산소 수괴(hypoxia) 형성 시기의 평균 영양염 농도는 정상산소상태(normoxia) 시기에 비해 약 2배 더 높게 나타났다. 하계 진해만의 저층 용존무기질소, 인산염인, 규산염규소의 농도는 재생산에 의해 모두 높은 경향을 보였으나, 공간적 농도 분포는 차이를 나타내었다. 용존무기질소와 인산염인은 마산만에서 가장 높은 농도를 보이는 반면 규산염규소는 마산만 뿐만 아니라 진해만 중심부에서도 높은 농도를 나타내었다. 또한 다른 영양염에 비해 규산염규소는 전 계절 동안 저층에서의 재생산이 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 시계열 분석 결과 9년간 용존무기질소의 농도는 약 $14{\mu}M$에서 $6{\mu}M$로 뚜렷한 감소를 나타내었다. 용존무기질소의 감소로 인해 진해만 저층의 Si/N 비는 약 1에서 3으로 증가된 것으로 나타났다.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권5호
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• pp.574-583
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• 2021

해운 시황을 예측하는 것은 중요한 문제이다. 투자 방식의 결정, 선대 편성 방법, 운임 등을 결정하기 위한 판단 근거가 되며 이는 기업의 이익과 생존에 큰 영향을 미치기 때문이다. 이를 위해 본 연구에서는 기계학습 모델인 장단기 메모리 및 간소화된 장단기 메모리 구조의 Gated Recurrent Units를 활용하여 컨테이너선의 해상운임 예측 모델을 제안한다. 운임 예측 대상은 중국 컨테이너 운임지수(CCFI)이며, 2003년 3월부터 2020년 5월까지의 CCFI 데이터를 학습에 사용하였다. 각 모델에 따라 2020년 6월 이후의 CCFI를 예측한 후 실제 CCFI와 비교, 분석하였다. 실험 모델은 하이퍼 파라메터의 설정에 따라 총 6개의 모델을 설계하였다. 또한 전통적인 분석 방법과의 성능을 비교하기 위해 ARIMA 모델도 실험에 추가하였다. 최적 모델은 두 가지 방법에 따라 선정하였다. 첫 번째 방법으로 각 모델을 10회 반복 실험하여 얻은 RMSE의 평균값이 가장 작은 모델을 선정하는 것이다. 두 번째 방법으로는 모든 실험에서 가장 낮은 RMSE를 기록한 모델을 선정하는 것이다. 실험 결과 전통적 시계열 예측모델인 ARIMA 모델과 비교하여 딥러닝 모델의 정확도를 입증하였으며, 정확한 예측모델을 통해 운임 변동의 위험관리 능력을 제고시키는데 기여했다. 반면 코로나19와 같은 외부 효과에 따른 운임의 급격한 변화상황이 발생한 경우, 예측모델의 정확도가 감소하는 한계점을 나타냈다. 제안된 모델 중 GRU1 모델이 두 가지 평가 방법 모두에서 가장 낮은 RMSE(69.55, 49.35)를 기록하며 최적 모델로 선정되었다.

• 한국전자거래학회지
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• 제26권3호
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• pp.155-174
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• 2021

본 연구는 새롭게 떠오르는 재테크 방법 중 아이템의 희귀성을 이용하여 출시가보다 비싼 가격에 재판매하는 리셀(Resell) 재테크에 주목하였다. 리셀 시장은 패션 분야를 중심으로 세계적으로 시장 규모가 급격히 성장하고 있을 뿐만 아니라 국내에도 열풍이 불고 있으나 아직까지 체계적인 리셀 시장에 대한 실증적인 분석은 부족하다. 이에 본 연구는 리셀의 대표적 사이트인 StockX의 스니커즈 데이터를 활용하여 리셀 시장에 관심 있는 사용자들에게 기본적인 가이드라인을 제시하고 리셀 시장의 진입장벽을 해소하고자 한다. 약 150만 개의 데이터를 수집하여 XGBoost 알고리즘과 Prophet 모형을 통하여 분석을 진행하였다. 분석 결과 리셀 거래에 유효한 영향을 미치는 요인들을 각 변수 별로 파악할 수 있었고 어떤 종류의 스니커즈가 리셀 거래를 하기에 적합한지 확인할 수 있었다. 또한 스니커즈들의 과거데이터를 통해 미래의 가격을 예측하여 추후의 수익성을 예상할 수 있었다. 본 연구는 아직 시작 단계인 리셀 분야에 대한 실증 분석을 기반으로 시장 진입 및 활용에 대한 가이드라인을 제시하고 더 나아가 마니아층 위주로 점유되던 리셀 시장을 활성화할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권12호
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• pp.1205-1214
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• 2021

강수는 공극수압의 상승에 관여해 토양 강도 및 응력의 변동을 발생시켜 산사태의 주요 원인 인자 중 하나로 지목된다. 따라서 강수는 산사태 발생 임계값 산정에 빈번히 사용되나, 지반 안정성을 직접적으로 산정하고 예측하기에는 무리가 있어 오탐지 사건에 대한 분석에는 한계가 있다. 한편 토양수분은 공극수압의 변동에 보다 직접적인 연관성을 지니므로, 다수의 연구에서 지반 안정성의 정량적인 평가에 활용된 바 있다. 이에 본 연구에서는 산사태 발생에 대한 임계값 산정에 있어 토양수분 인자 활용의 적정성을 평가하고자 하였다. 먼저 두 수문 인자의 거동 분석을 통해 강수에 대한 토양 포화도의 반응성을 파악하고, 선행 강수지수(Antecedent Precipitation Index)를 활용해 산사태 발생 임계값을 산정하였다. 이후 토양 포화도를 활용하여 산사태 발생 임계값을 산정했으며, 분할표를 활용해 두 임계값을 정성적으로 평가하였다. 그 결과, 일 강수량(P_daily)을 단일 인자로 사용해 결정된 산사태 발생 임계값 대비 괴산읍에서는 각각 75% (API), 42% (SM)의 향상을 보였고 창수면에서는 각각 33% (API), 44% (SM)의 향상을 보였다. 따라서 토양수분과 선행 강수지수 모두 임계성공지수(Critical Success Index)를 효과적으로 향상시켰으며 오탐지율을 감소시켰다. 추후 토양 포화도를 통해 산사태 발생에 요구되는 강우 강도를 산정하는 연구와 토양 포화도 수준에 따른 강우 저항성을 산정하는 연구 등 토양수분 자료를 다각적으로 접목한 연구가 수행된다면 산사태 예측 정확성을 향상시키는 데 기여할 수 있을 것으로 보인다.

• 벤처창업연구
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• 제16권4호
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• pp.101-113
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• 2021

이 연구는 기업벤처캐피탈에 대한 거시적경제, 산업구조적 관점에서 기업벤처케피탈 투자에 영향을 미치는 요인들에 대해 탐색한다. 기업벤처캐피탈 투자에 관한 기존 연구들이 모기업의 사업 다각화, 신규 사업 진출을 위한 기업벤처링(Corporate Venturing) 등 모기업과의 관련성을 중심으로 기업벤처캐피탈의 정체성과 투자목적에 대해 논의해온 것과 달리, 본 연구는 변화하는 거시경제적, 산업구조적 환경적 요인에 영향을 받고 이에 대응하는 독립적, 재무적 투자자로서의 기업벤처캐피탈의 정체성에 주목하여, 기업벤처캐피탈 투자에 미치는 영향을 분석한다. 이를 위해 구체적으로 산업 호황, 외생적 위기, 경제 성장, 산업 내 경쟁 강도 등과 같은 거시적 요인들이 기업벤처캐피탈 투자에 미치는 영향에 대해 1996년부터 2017년까지 84개 미국 기업벤처캐피탈의 2,306건의 투자데이터를 기반으로 실증분석하였다. 분석결과 일반적인 독립벤처캐피탈과 마찬가지로 산업이 호황이고, 경제가 성장할 때는 기업벤처캐피탈도 투자를 늘리고, 외생적 위기가 발생하거나, 기업벤처캐피탈들 간 경쟁 강도가 강할수록 투자가 줄어들 것이라는 가설이 모두 지지되었다. 주로 모기업과의 관계, 피투자회사와 모기업 사업의 관련성 등을 중심으로 기업벤처캐피탈 투자에 대해 논의했던 선행 연구들과 달리, 기업벤처캐피탈의 재무적 투자자로서의 정체성과 기업벤처캐피탈 투자에 미치는 거시경제적, 산업구조적 요인들의 영향에 대해 환기함으로써 기업벤처캐피탈 투자에 대한 논의의 폭을 확장하고, 기업벤처캐피탈 투자의사결정자들에게 거시경제적, 산업구조적 요인들에 대한 대응을 시사한다는 점에서 의의가 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권10호
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• pp.391-398
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• 2021

전용회선은 데이터 전송에 있어서 연결된 두 지역을 독점적으로 사용하는 구조이기 때문에 안정된 품질수준과 보안성이 확보되어 교환회선의 급격한 증가에도 불구하고 기업 내부에서는 지속적으로 많이 사용하는 회선 방식이다. 하지만 비용이 상대적으로 고가이기 때문에 기업 내 네트워크 운영자의 중요한 역할 중의 하나는 네트워크 전용회선의 자원을 적절히 배치하고 활용하여 최적의 상태를 유지하는 것이 중요한 요소이다. 즉, 비즈니스 서비스 요구 사항을 적절히 지원하기 위해서는 데이터 전송 관점에서 전용회선의 대역폭 자원에 대한 적절한 관리가 필수적이며 전용회선 사용량을 적절히 예측하고 관리하는 것이 핵심 요소가 된다. 이에 본 연구에서는 기업 네트워크에서 사용하는 전용회선의 실제 사용률 데이터를 기반으로 다양한 예측 모형을 적용하고 성능을 평가하였다. 일반적으로 통계적인 방법으로 많이 사용하는 평활화 기법 및 ARIMA 모형과 요즘 많은 연구가 되고 있는 인공신경망에 기반한 딥러닝의 대표적인 모형들을 적용하여 각각의 예측에 대한 성능을 측정하고 비교하였다. 또한, 실험결과에 기초하여 전용회선 자원의 효과적인 운영 관점에서 각 모형이 예측에 대하여 좋은 성능을 내기 위하여 고려해야 할 사항을 제안하였다.