본 연구에서는 국내 도시가스 인수량에 대한 예측 모델을 개발하였다. 국내의 도시가스 회사는 KOGAS에 차년도 수요를 예측하여 보고해야 하므로 도시가스 인수량 예측은 도시가스 회사에 중요한 사안이다. 도시가스 사용량에 영향을 미치는 요인은 용도구분에 따라 다소 상이하나, 인수량 데이터는 용도별 구분이 어렵기 때문에 특정 용도에 관계없이 영향을 주는 요인으로 외기온도를 고려하여 모델개발을 실시하였다.실험 및 검증은 JB주식회사의 2008년부터 2018년까지 총 11년 치 도시가스 인수량 데이터를 사용하였으며, 전통적인 시계열 분석 중 하나인 ARIMA(Auto-Regressive Integrated Moving Average)와 딥러닝 기법인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 이용하여 각각 예측 모델을 구축하고 두 방법의 단점을 최소화하기 위하여 다양한 앙상블(Ensemble) 기법을 사용하였다. 본 연구에서 제안한 일별 예측의 오차율 절댓값 평균은 Ensemble LSTM 기준 0.48%, 월별 예측의 오차율 절댓값 평균은 2.46%, 1년 예측의 오차율 절댓값 평균은 5.24%임을 확인하였다.
본 연구는 자동차 배출가스에 의한 대기질의 사회적 비용 추정 결과의 객관성 향상을 목적으로, 일 단위, 첨두 비첨두 시간단위, 각 시간 단위별 대기질의 사회적 추정 방법 차이가 그 결과에 미치는 영향을 살펴보고 그 시사점을 도출하였다. 분석결과, 대기질의 사회적 비용은 분석 시간대에 따라 약 24배까지 차이가 발생하는 것으로 나타났으며, 일 단위와 각 시간 단위 통행배정에 따른 대기질의 사회적 비용은 연 평균 약 6,536억원의 차이가 발생하는 것으로 나타났다. 한편 첨두 비첨두 단위와 각 시간 단위의 통행배정에 따른 추정 결과는 약 1%의 차이가 발생하지 않는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해, 대기질의 사회적 비용은 통행배정 방법론에 따라 큰 차이가 발생한다는 점을 확인하였고, 특히 CAPSS의 방법보다 시간대 분석이 가능한 교통수요분석 기법에 의한 배출량 및 대기질 비용 추정방법이 보다 정확도가 높음을 입증할 수 있었다. 아울러 대기질 개선을 위해, 시간대별 교통수요관리의 필요성을 확인할 수 있었다.
수학적(數學的) 방법(方法)을 이용하여 일평균토심(日平均土深)10cm온도(溫度) 추정(推定)을 검토(檢討)하기 위하여 수원기상태(水原氣象台)에서 조사(調査)된 토양온도(土壤溫度)(1982~1988) 자료를 이용하여 다음과 같은 결과(結果)를 얻었다. 1. 월평균토심(月平均土深)10cm온도(溫度)는 1월에 최저온도(最低溫度) 8월에 최고온도(最高溫度)를 나타내었으며, 1500GMT에서 가장 큰 폭(幅)을 지닌 년변이(年變異)를 보였으며 그리고 0900GMT에서 저온(低溫) 1500GMT에서 고온(高溫)을 나타내었음. 2. 토심(土深)10cm온도(溫度)의 하강(下降) 및 상승(上昇)은 연변이(年變異)를 나타내었으며, 토심(土深)10cm온도(溫度)는 큰 변이성(變異性)을 나타내었음. 3. 수원지방(水原地方)의 순평균토심(旬平均土深)10cm온도(溫度)에 대한 날짜수(數)(D)의 회귀식(回歸式)은 다음과 같다. ($r=0.997^{**}$) Y= 13.05-6.58sin($2{\pi}D$.365) -12.45cos($2{\pi}D$/365) 4. 수원지방(水原地方)의 순평균토심(旬平均土深)10cm온도(溫度)의 실측치(實測値)에 대한 추정식(推定植)의 회귀식(回歸式)은 다음과 같다($r=0.994^{**}$, 표준오차(標準誤差)=$0.75^{\circ}C$) Y=-0.188+0.984X 5. 일평균토심(日平均土深)10cm온도(溫度) 추정치(推定値)의 75%는 실측치(實測値)와 ${\pm}20^{\circ}C$ 오차(誤差)가 있었음 6. 1~5월 까지의 추정치(推定値)는 실측치(實測値)보다 높았으며, 6~12월 까지의 추정치(推定値)는 실측치(實測値)보다 낮았음.
There is a growing interest in various microgrid solutions that supply electricity 24 hours a day to off-grid areas where are not connected with the main grid, and Korea has many positive effects by constructing overseas microgrids as a country operating the emission trading scheme. Since it is not clear how to obtain load curves that is one of the inputs of the HOMER used to design a microgrid optimization plan, or it is necessary to examine whether electricity is supplied to the peak load level of the areas where have not received the electricity benefits from the viewpoint of the demand management, a methodology should be developed to know the load composition ratio and the shape of the daily load curve. In this paper, the relative coefficient and average load information for each load group obtained from the survey are used besides peak load and total average load. A mathematical model is proposed to derive the load composition ratio in the form of a Quadratic Programming and the load forecasting is performed using simple linear regression with future indicators. The effectiveness of the proposed method is confirmed for the Philippine island region supported by Korea Energy Agency and the Asian Development Bank.
In national prospective, the needs to develop water resources has been increased due to water shortage from diverse use of water resources in agricultural areas. Existing agricultural water demand, which has mainly been limited to the use of farming, are now expanding to diverse water uses such as supporting daily lives, diluting environmental pollution as well as industrial use for agricultural complex currently under construction in agricultural region. In this situation, for the sake of effective procurement of water resources and supply method, it is definitely required to enhance the effectiveness of budget investment and project proceedings through integrated re-development which links projects to strengthen existing dams, reservoirs and hydraulic facilities. The major scopes of this research includes developing different types of system such as selecting potential sites to re-construct reservoirs including generating base maps and thematic maps, data collection regarding water demands and reservoir status; analyzing reservoir data; estimating developable capacity and index calculation; and forecasting inundated areas. In addition, this study provides other products such as developing output generation system which can support wide use of data built and analyzed; database generation for better data management; data analysis including selection, extraction, indexation, and calculation of base items through standardization; data security system prohibiting exterior proliferation and malicious manufacturing of data.
Two major issues of the blood bank management are quality assurance and inventory control. Recently, in Korea blood donation has gained popularity increasingly to allow considerable improvement of the quality assurance with respect to blood collection, transportation, storage, component preparation skills and hematological tests. Nevertheless the inventory control, the other issue of blood bank management, has been neglected so far. For the supply of blood by donation barely meets the demand, the blood bank policy on the inventory control has been 'the more the better.' The shortage itself by no means unnecessitate inventory control. In fact, in spite of shortage, no small amount of blood is outdated. The efficient blood inventory control makes it possible to economize the blood usage in the practice of state-of-the-art medical care. For the efficient blood inventory control in Korean hospitals, this tudy is to develop formulae forecasting the standard blood inventory level and suggest a set of policies improving the blood inventory control. For this study informations of $A^+$ whole bloods and packed cells inventory control were collected from a University Hospital and the Central Blood Bank of the Korean Red Cross. Using this informations, 1,461 daily blood inventory records were formulated.48 varieties of blood inventory control environment were identified on the basis of selected combinations of 4 inventory control variables-crossmatch, transfusion, inhospital donation and age of bloods from external supply. In order to decide the optimal blood inventory level for each environment, simulation models were designed to calculate the measures of performance of each environment. After the decision of 48 optimal blood inventory levels, stepwise multiple regression analysis was started where the independent variables were 4 inventory control variables and the dependent variable was optimal inventory level of each environment. Finally the standard blood inventory level decision rule was developed using the backward elimination procedure to select the best regression equation. And the effective alternatives of the issuing policy and crossmatch release period were suggested according to the measures of performance under the condition of the standard blood inventory level. The results of this study' were as follows ; 1. The formulae to calculate the standard blood inventory level($S^*$)was $S^*=2.8617X(d)^{0.9342}$ where d is the mean daily crossmatch(demand) for a blood type. 2. The measures of performace - outdate rate, average period of storage, mean age of transfused bloods, and mean daily available inventory level - were improved after maintenance of the standard inventory level in comparison with the present system. 3. Issuing policy of First In-First Out(FIFO) decreased the outdate rate, while Last In-First Out(LIFO) decreased the mean age of transfused bloods. The decrease of the crossmatch release period reduced the outdate rate and the mean age of transfused bloods.
통행시간가치는 교통시설 투자사업 시 통행시간 절감효과를 화폐단위로 환산하여 사업의 타당성을 판단하는데 있어 그 중요성이 매우 크다. 또한, 통행시간가치는 도로이용자가 유료도로를 이용할 때의 통행시간단축을 위해 어느 정도의 비용을 지불할 의사가 있는지를 나타내는 지표로서 장래수요예측 시 유료도로의 통행량 예측을 가능하게 한다. 현재 타당성조사 등 수요예측 시에 적용하는 통행시간가치는 기존에 추정한 목적별 시간가치를 이용하여 해당 지역의 전일 통행목적을 업무통행 및 비업무통행으로 구분한 후 이 비율에 따라 수단별 시간가치를 추정하고 있다. 하지만 실제로 시간대에 따라 통행목적의 비율이 상이하기 때문에 시간대별 통행시간가치가 달라짐에도 불구하고 일률적인 통행시간가치를 적용하여 이에 따른 장래 유료도로 이용 패턴 및 편익산정에 왜곡이 발생할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 우선 분석시간대를 오전첨두, 오후첨두, 업무시간 비첨두 및 기타 비첨두시간으로 분류한 후 서울시 가구통행실태조사를 이용하여 화물차를 제외한 승용차, 버스 이용자의 시간대별 통행목적 비율을 분석하여 이를 이용하여 시간대별 통행시간가치를 추정하였다. 추정한 시간대별 통행시간 가치를 이용하여 서울 도심부에 대한 사례연구를 실시하였고 그 결과 시간대별 시간가치를 적용하였을 때, 기존 값을 적용했을 때에 비해 유료도로 연간수입이 약 25억원이 적게 산정되었고, 통행시간 절감편익 역시 기존 값을 적용했을 때에 비해 약 10억원이 적게 추정되어, 기존 전일평균 시간가치를 적용하였을 때 유료도로 이용과 편익이 과다추정되는 경향이 있다고 판단된다.
1개월과 3개월 장기 예보를 지원하기 위해 기상청에서 현업운용 중인 GloSea6 기후예측시스템에는 대기 중 대기화학-에어로졸 물리과정(UKCA)이 연동되어 있지 않다. 본 연구에서는 저해상도의 GloSea6와 여기에 대기화학-에어로졸 과정을 연동시킨 GloSea6-UKCA를 CentOS 기반 리눅스 클러스터에 설치하여 2000년 봄철에 대한 예비적인 예측결과를 살펴보았다. 현업 고해상도 GloSea6 모델이 방대한 전산자원을 필요로 한다는 점을 고려할 때, 저해상도 GloSea6와 GloSea6-UKCA 모델은 대기화학-에어로졸 과정의 연동에 따른 효과를 살펴보기에 적합하다. 저해상도 GloSea6와 GloSea6-UKCA는 2000년 3월 1일 00Z부터 75일 간 구동되었으며, 두 모델이 예측한 2000년 4월 지상 기온과 일평균 강수량의 공간 분포를 ERA5 재분석자료와 비교하였다. GloSea6-UKCA가 예측한 기온과 강수 분포는 기존 GloSea6에 비해 ERA5 재분석자료에 보다 더 유사해졌다. 특히 우리나라를 포함한 동아시아 지역에 대해 과대 모의 경향이 있던 봄철 지상 기온과 일평균 강수량의 예측 결과의 개선이 주목할 만하다. 또한 적분 시간에 따른 예측된 기온과 강수량의 시계열에서도 GloSea6-UKCA가 GloSea6보다 재분석자료에 더 가까워진 시간 변화 경향을 살펴볼 수 있었다. 이는 대기화학-에어로졸 과정이 GloSea6에 연동되었을 때 동아시아지역 봄철 예측 성능이 개선될 수 있음을 보여준다.
본 연구에서는 서로 다른 위도의 도시 유형별로 주택과 건물 구성비를 가진 3지역을 선정하여 대상 지역별로 2008년 1년간(1.1~12.31)의 실제 운전실적을 이용하여 지역난방 사용자의 일일 및 연간 열소비 패턴을 분석하고, 지역별 상호 차이점을 파악하기 위하여 주택과 건물의 열소비 패턴을 비교 분석하였다. 특히 본 연구에서는 실제 주택 및 건물 지역난방 사용자가 사용한 열소비 패턴을 매시간대별로 파악하고, 연결 열부하(난방면적 ${\times}$ 단위열부하 : 시설용량과 지역난방 배관망의 설계기준이 되는 열부하로 난방면적에 용도별 단위열부하를 곱하여 산출[Gcal/h])와의 관계를 분석하여 일일, 연간 및 최대 부하율 결과값을 도출함으로써 주택 및 건물 지역난방 사용자 비율에 따른 최적의 열원시설 용량산정이 가능케 하고 수요개발(해당 시설용량으로 열공급이 가능한 지역난방 사용자의 범위로 각 사용자기계실의 연결열부하 합과 같음.)단계에서의 정확한 방향을 제시할 수 있는 근거를 도출하였다.
미국은 전 세계 주요 곡물(밀, 옥수수, 콩 등)의 생산 및 수출 국가로 알려져 있다. 따라서 신뢰할 만한 기상 예측 정보를 바탕으로 해당 지역에 대한 작황을 추정하는 것은 우리나라의 곡물 수급을 안정적으로 계획하기 위해서 중요하다. 본 연구에서는 지역 규모의 일 기온 및 이를 기반으로 산출되는 농업기후지수의 계절 예측성을 향상시키는 데 목적을 두었다. 이를 위해 먼저 역학적 규모축소법을 위한 지역기후모형으로 WRF가 사용되었으며, 해당 모형의 초기 및 측면 경계조건으로 PNU CGCM에서 생산된 시간 별 전지구 예측자료가 활용되었다. WRF의 적분은 22년(2000~2021년) 동안 매년 하반기를 포함하는 기간(6~12월)에 대해 수행되었다. 본 연구에서는 WRF에 의해 모의된 일 평균⋅최저⋅최고기온에 대해 EQM을 적용하여 모형이 갖는 편의를 보정하였다. EQM을 이용하여 보정된(보정되지 않은) 자료들은 WRF_C (WRF_UC)로 명명하였다. WRF_UC는 미국 내 대부분의 지역에서 일 최저기온(최고기온)을 과대(과소) 모의했는데, 이는 저온(고온) 범위를 과소 모의한 특징에서 비롯되었다. WRF_C는 WRF_UC에 나타난 일 평균⋅최저⋅최고기온의 편의가 감소하고 공간분포에 대한 예측성이 향상되었기 때문에 결과적으로 일 기온을 기반으로 산출되는 농업기후지수의 예측성 향상을 유도했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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