사회적 혼란을 야기하는 이벤트는 발생 직후 어떻게 대응하느냐에 따라 소요되는 비용의 편차가 크다. 이에 따라 비정상적인 이벤트를 탐지하고 의미를 파악하는 연구가 많이 진행되고 있다. 또한 예측 분석에 관한 연구도 많이 수행되고 있다. 그러나 대부분의 연구는 이벤트의 전체적인 미래 경향에 대한 수치 결과를 예측할 뿐, 이벤트가 내포하는 의미에 대한 예측 연구는 미비하다. 이에 따라 본 논문에서는 비정상적인 이벤트가 내포하는 토픽의 조합을 통해 미래에 어떠한 일이 발생할 수 있는지에 대한 시각적 예측 분석 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 트윗에서 실시간으로 비정상 이벤트를 탐지한다. 그 다음 과거 유사한 사례를 탐색한 다음 이벤트와 관련된 토픽들을 추출한다. 마지막으로 사용자는 의미 있는 토픽의 조합을 통해 미래에 어떠한 일이 발생할 수 있을지 분석할 수 있다. 실험은 두 가지 상황에 대한 예측 분석을 수행하였으며, 실험 결과 본 논문에서 제안한 방법의 타당성을 입증하였다.
Objective: The aim of the paper was to compare the fit of data derived from daily automatic milking systems (AMS) and monthly test-day records with the use of lactation curves; data was analysed separately for primiparas and multiparas. Methods: The study was carried out on three Polish Holstein-Friesians (PHF) dairy herds. The farms were equipped with an automatic milking system which provided information on milking performance throughout lactation. Once a month cows were also subjected to test-day milkings (method A4). Most studies described in the literature are based on test-day data; therefore, we aimed to compare models based on both test-day and AMS data to determine which mathematical model (Wood or Wilmink) would be the better fit. Results: Results show that lactation curves constructed from data derived from the AMS were better adjusted to the actual milk yield (MY) data regardless of the lactation number and model. Also, we found that the Wilmink model may be a better fit for modelling the lactation curve of PHF cows milked by an AMS as it had the lowest values of Akaike information criterion, Bayesian information criterion, mean square error, the highest coefficient of determination values, and was more accurate in estimating MY than the Wood model. Although both models underestimated peak MY, mean, and total MY, the Wilmink model was closer to the real values. Conclusion: Models of lactation curves may have an economic impact and may be helpful in terms of herd management and decision-making as they assist in forecasting MY at any moment of lactation. Also, data obtained from modelling can help with monitoring milk performance of each cow, diet planning, as well as monitoring the health of the cow.
경제적인 국제화가 심화되어 세계경제가 통합화되는 환경에서 기업 및 개인, 금융기관 등의 외환거래 참가가들에게 외환거래로 인한 환위험의 회피방안이 무엇보다 절실하다. 이 방안을 마련하기 위하여 본 연구에서는 환율, 주가와 같은 시계열데이터의 모형추정에 적합한 은닉마아코프모델을 통해 단기 환율의 예측모형을 추정하고 이를 통해 향후 예측에 적용한다. 실제의 원/달러 환율데이터를 적용하여 최적의 모형이 추정된다면 이를 통해 향후의 일정기간의 운동양태의 예측이 가능할 것이다. 은닉마아코프모형의 추정을 위하여 베이지안정보기준을 통해 모형의 상태수를 정확하게 추정하는지를 확인하였으며 추정되는 모형으로 예측한 결과 실제 운동양태와 예측에 있어 두 곡선의 운동양태가 유사함을 확인하였다.
현재 철도계획에 이용되고 있는 교통수요예측 지역간기종점(OD)자료는 국가교통데이타베이스(KTDB)를 이용하고 있다. KTDB의 자료는 우리나라 지역간 총통행량을 조사한 후 도로, 철도, 항공등으로 배분하는 방법을 이용하고 하고 있다. 그러나 철도의 경우는 철도역이 기존의 존과 일치하지 않거나 1개존에 다수의 철도역이 존재하여 Connector가 연결되지 않아 적용 방법상에 문제점이 있는 것으로 나타났다. 이로 인해 KTDB를 이용한 철도부분의 교통예측은 다른 교통수단에 비해 신뢰성이 크게 떨어지고 있다. 본 연구는 이러한 문제점을 검토 분석하고, 신뢰성을 높이기 위해 집계모형(Aggregate Model) 기법을 활용한 철도의 교통수요예측 방법(직접수요추정 : Direct Demand Estimation)을 제안하였다. 본 연구에서는 집계모형에 지역간의 인구, 거리, 산업체종사자수, 자동차대수, 도로연장등 사회경제지표의 연관성을 분석하여 철도분야 수요예측의 오차를 최소화할 수 있는 방법을 연구하였다.
세계 항공기 산업은 2001년 이후 전반적인 세계경기 회복기조 속에서 꾸준히 성장하고 있다. 9.11사태 이후 시 장 위축과 회복 그리고 유가급등과 환경에 대한 요구 증가 등 근래에 들어 과거와 다른 항공기 산업의 시장환경이 조성되었으며, 이에 따라 항공기 산업 내부에서도 완만한 변화가 이루어져 왔다. 지역 간 직접노선 수요와 비정기 항공에 대한 수요 증가는 200인승 급 대형항공기의 수요증가, 주력 중형항공기의 대형화 및 비즈니스제트기와 VLJ 수요를 촉발하였으며, 항공사간의 경쟁 심화와 유가상승 등은 더욱 효율적인 기체에 대한 요구를 증대시켰다. 군수분야에서는5세대 전투기의 개발 및 채용 확산과 함께 그 이전단계에서 기존의4세대 전투기의 수요 역시 꾸준히 이어지고 있으며, 비정규전 과정을 거치면서 무인 정찰기에 대한 수요 및 접근성이 높은 이동수단에 대한 수요가 증대하였다.
경제적인 국제화가 심화되어 세계경제가 통합화되는 환경에서 기업 및 개인 금융기관 등의 외환 거래 참가자들에게 회환거래로 인한 환위험의 회피방안이 무엇보다 절실하다. 이 방안을 마련하기 위해서 본 연구에서는 환율, 주가와 같은 시계열데이터의 모형추정에 적합한 모델을 통해 단기 환율의 예측모형을 추정하고 이를 통해 향 후 예측에 적용한다. 실제의 환율 데이터를 통하여 최적의 모형이 추정된다면 이를 통해 향후의 일정기간의 운동양태의 예측이 가능할 것이다. 은닉마아코프모형의 추정을 위하여 베이지안정보기준을 통해 모형의 상태 수를 정확하게 추정하는지를 확인하였으며 추정되는 모형으로 예측한 결과 실제 운동양태와 예측에 있어 두 곡선의 운동양태가 유사함을 확인하였다.
본 연구는 우리 기업이 해외공사를 수행하기 위한 초기 계획과정 중 특성별 리스크 분석을 통한 현실적인 미래 현금흐름을 예측하고자 하는데 그 목적이 있다. 이를 위하여 건설 공사 현금흐름에 영향을 미치는 리스크를 해당 국가의 경제적 여건에 따른 재무적 리스크와 프로젝트 특성에 따라 내부적으로 발생할 수 있는 프로젝트 리스크로 구분하였으며, 각각의 발생 특성에 따라 적합한 현금흐름에의 적용방안을 제시하였다. 재무적 리스크는 리스크 자체의 변동성에 기초하므로 Monte-Carlo 시뮬레이션 기법을 사용하여 현금흐름의 변화폭을 예측하고 민감도 분석을 실시하였으며, 프로젝트 특성 리스크는 실무자의 주관적 판단에 따른 리스크 발생가능성을 체크리스트 형태로 예측한 후 이에 대한 관리자의 수용여부에 초점을 두었다. 이 과정에서 리스크 태도와 공사규모에 기초한 주요 관리대상 리스크를 선별하는 방안을 제시함으로써 리스크 발생에 대비하기 위한 예비비를 산정하는 공동적인 척도를 마련할 수 있다. 또한, 기존의 리스크 분석과정에서 발생확률과 피해금액에 의한 기대값을 사용하는 것에 대해 문제를 제기하고, 동계적 확률을 구하기 어려운 건설 프로젝트의 특성에 맞게 피해 예상금액을 현금흐름에 적용하는 방안을 제시함으로써 현실적인 현금흐름 예측을 가능케 하였다.
해양에서 시추작업 중 라이저가 손상되어 기름유출이 발생하면 경제적인 피해 뿐 아니라 해양환경에 막대한 피해를 가져오게 되므로 사고 발생 시 신속하게 사고에 대처해야 될 뿐만 아니라 초기의 기름 유출량 및 확산 정도를 파악하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 소스코드가 공개된 전산유체역학 라이브러리인 OpenFOAM을 이용하여 손상된 라이저로 부터 기름이 유출되는 현상을 해석하였다. 수치방법을 검증하기 위해 제트 유동과 밀도 차에 의한 확산 문제인 Rayleigh-Taylor instability를 해석하였다. 라이저의 손상된 크기, 기름 유출량, 손상된 위치, 해류의 속도를 변화시키며 해석하였다. 해석 결과 기름이 유출 될 경우 수면에 도달 할 때까지 이동한 거리 및 시간을 예측하여 기름 확산에 대비할 수 있는 가이드라인을 제시하였다.
수증기는 지구 기후 변화를 관측하는데 있어서 가장 중요한 요소이며, 기상 예보 능력 향상을 위해 이용되고 있다. 그러나, 수증기 관측시 고가의 비용문제와 구조적인 이유로 정확하게 관측이 이루어지지 않고 있는 실정이다. PWV측정을 위한 GPS 기상학 기술은 현재 선진국을 중심으로 활발히 연구되고 있다. GPS 기상학의 주요 핵심은 가중 평균 온도식과 기상 데이터와 연관된 PWV 정확도에 있다. 본 연구에서는 2003년 1년 동안 국내에서 운용중인 라디오존데 관측소 6개소의 기상관측 데이터를 이용하여 선형 회귀 방법에 의한 우리나라에 적합한 가중 평균 온도식을 결정하였다. 새로운 한국형 가중 평균 온도식과 기존의 연구에 의한 가중 평균 온도식에 의하여 GPS 관측치와 라디오존데 관측치에 의한 PWV 정확도를 실험하였다.
본 연구는 KTX 수요를 예측하기 위한 방법으로 개입 ARIMA 모형을 제안하였다. 신선개통과 경제충격으로 인한 시계열의 영향 여부를 파악하기 위해 경부고속철도 2단계 개통과 2008년 금융위기를 분석하였다. 분석결과 금융위기는 통계적으로 유의미한 영향이 없는 것으로 나타났으나, 경부고속철도 2단계는 주중 통행량 17,000 통행/일, 주말 통행량 26,000 통행/일 정도 증가한 것으로 나타났다. 본 연구는 개입이 통행량 시계열에 영향을 미치는 현상을 파악하고, 시계열 자료에 대한 개입효과를 계량적으로 분석했다는 점에서 의의가 있다. 개발된 모형은 KTX 전체 수요를 개략적으로 예측하는데 활용될 수 있으며, KTX O/D별 예측치를 검증하는데 활용이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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