2004년부터 2005년까지 복잡 지형에 위치한 나주 지역 배 과수원에 대하여 광역적 기후 지형 모형을 적용, 일 최저 기온의 공간분포를 정밀 추정함으로써 서리 경고 시스템의 정확성을 향상시키고자 하였다. 2004년 봄, 세 곳의 배 과수원에 대해 모형을 적용한 결과, 관측값과 일치함을 보여 주었고 예측력은 기상청 예측 결과보다 더 향상되었다. 실측과 모형에 의한 일 최저 기온의 차이는 골짜기에서 $-2.1{\sim}+2.7^{\circ}C$(평균 $-0.4^{\circ}C$), 강변에서 $-1.6{\sim}+2.7^{\circ}C$(평균 $-0.4^{\circ}C$), 구릉지에서 $-1.1{\sim}+3.5^{\circ}C$(평균 $0.6^{\circ}C$)였다. 냉기침강 효과가 크고 서리 내습 가능성이 높은 골짜기와 강변의 오차가 크게 줄어들었다.
Impacts of global warming have been identified in many areas including natural ecosystem. A good number of studies based on climate models forecasting future climate have been conducted in many countries worldwide. Due to its global coverage, GCM, which is a most frequently used climate model, has limits to apply to Korea with such a narrower and complicated terrain. Therefore, it is necessary to perform a study impact assessment of climate changes with a climate model fully reflecting characteristics of Korean climate. In this respect, this study was designed to compare and analyze the GCM and RCM in order to determine a suitable climate model for Korea. In this study, spatial scope was Korea for 10 years from 1981 to 1990. As a research method, current climate was estimated on the basis of the data obtained from observation at the GHCN. Future climate was forecast using 4 GCMs furnished by the IPCC among SRES A2 Scenario as well as the RCM received from the NIES of Japan. Pearson correlation analysis was conducted for the purpose of comparing data obtained from observation with GCM and RCM. As a result of this study, average annual temperature of Korea between 1981 and 1990 was found to be around $12.03^{\circ}C$, with average daily rainfall being 2.72mm. Under the GCM, average annual temperature was between 10.22 and $16.86^{\circ}C$, with average daily rainfall between 2.13 and 3.35mm. Average annual temperature in the RCM was identified $12.56^{\circ}C$, with average daily rainfall of 5.01mm. In the comparison of the data obtained from observation with GCM and RCM, RCMs of both temperature and rainfall were found to well reflect characteristics of Korea's climate. This study is important mainly in that as a preliminary study to examine impact of climate changes such as global warming it chose appropriate climate model for our country. These results of the study showed that future climate produced under similar conditions with actual ones may be applied for various areas in many ways.
4차 산업 혁명의 핵심 동력으로 각광받고 있는 인공지능은 고성능 하드웨어와 빅데이터의 활용, 데이터 처리기술, 학습방법 및 알고리즘의 발전에 따라 단순한 학문적 지식 수준을 넘어 스마트 공장, 자율주행 등 다양한 산업분야에서 활용되며 영역을 넓혀가고 있다. 국방 분야에서도 국방 예산 감축, 병역 자원 감소, 무인 전투체계의 보편화 등 안보 환경이 변화함에 따라 선진국을 중심으로 상황 인식, 결심 지원, 업무 프로세스 간소화, 효율적 자원 활용 등 인공지능을 국방 업무에 접목하기 위한 정책 및 기술에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이러한 이유에서 잠재력 있는 미래 국방기술의 발굴 및 연구개발을 위해 기술주도형 기획과 조사의 중요성 또한 증대되고 있다. 본 연구에서는 미래 국방기술 도출을 위해 진행되었던 연구 자료를 바탕으로 인공지능 분야 미래기술에 관한 특성 평가지표를 분석하고 실증연구를 수행하였다. 이를 통해 국방 인공지능 분야 미래기술에서는 무기체계 적용성, 경제적 파급효과가 유망도와 유의미한 관련성을 나타낸다는 것을 확인할 수 있었다.
저류함수법은 한국의 홍수예경보시스템에서 가장 널리 사용되고 있는 강우-유출 모형 중 하나이다. 본 연구에서는 저류함수법의 매개변수를 운동파모형과 비교하여 물리적 의미를 고찰하고 국내 하천유역에서의 일반적인 적용방법을 도모하고자 한다. 두 모형의 기본적인 방정식을 이론적으로 비교한 결과 저류함수법에서 저류량과 비선형관계인 유출량의 멱승을 나타내는 P와 운동파모형에서 유출수심과 비선형관계를 보이는 단위폭당 유량의 멱승을 나타내는 p가 동일하다고 볼 수 있었다. 또한, 저류함수법에서 저류상수와 지체시간을 나타내는 K와 $T_l$은 운동파모형에서 유역특성상수를 나타내는 k, 유역면적 그리고 Hack의 법칙의 계수를 이용하여 관계식을 제시할 수 있었다. 이와 함께 한국에서의 저류함수법의 일반적인 적용을 위해 K와 $T_l$에 관한 매개변수 추정을 위한 식을 제안할 수 있었다. 이러한 관계식은 국내 전국에 산재한 17개의 댐지점에서의 101개의 호우사상으로부터 얻어졌다. 이들 관계식은 운동파 모형의 매개변수와 국내 하천유역에 대해 새롭게 발전된 형태로 얻어진 Hack의 법칙에 기초하여 결정될 수 있었다.
90년대 초반 한 중 간 교역확대와 이에 따른 물동량 증대에 힘입어 중국발 Sea & Air 운송 화물은 연평균 50% 이상의 높은 증가세를 보였다. 하지만 90년대 후반을 기점으로 증가폭이 둔화되었으며, 최근에는 정체 및 감소의 형태를 보이고 있다. 이러한 측면에서 한중간 교역의 지속적인 성장패턴과는 다소 상이한 형태를 나타내는 Sea & Air 운송의 향후 물동량을 전망하고, 이에 대한 활성화방안을 제시하는 것은 시급한 문제이다. 본 연구에서는 Sea & Air 운송의 물동량을 예측하며, Sea & Air 운송의 활성화 요인을 도출하고, 이들 요인의 중요도를 파악하여 시행을 위한 우선순위를 확정하는 것을 연구의 목적으로 하였다. 연구방법론은 ARIMA와 Fuzzy-AHP(퍼지계층분석법)를 사용하였다. ARIMA 분석을 위해 2007년부터 2012년 4월까지의 실적치를 사용하였으며 2015년까지 물동량을 예측하였다. ARIMA 예측결과, Sea & Air 물동량은 2012년 약 4만 톤에서 2015년 약 3만 3천 톤으로 감소할 것으로 분석되었다. 한편, 활성화 요인의 가중치를 도출하기 위해 Fuzzy-AHP법을 사용하였다. 분석 결과, 대분류 활성화 요인 중 'Sea & Air 운송 관련 정보시스템 구축 정책'이 가장 중요한 활성화 요인으로 나타났으며, 세부분류 활성화 요인 중 '혼재가능 물류센터 건설'이 가장 중요한 요인으로 선정되었다.
도시 내의 교통흐름을 정확히 분석하는 것은 매우 어렵다. 특히, 교통사고나 보행자, 교차로 등은 도시 내의 교통흐름을 분석하는데 있어서 어려움을 가중시킨다. 현재 소도시(예를 들어 전라남도 순천시)들에도 버스 정보시스템(Bus Information System, BIS)이 보급되어 있고 이를 통하여 도착시간 예측 등과 같은 정보를 제공하고 있다. BIS는 버스의 위치, 구간별 이동시간, 출발-도착 시간등을 제공하고 있다. 따라서 본 논문에서는 BIS로부터 정류장 간의 평균 이동 시간, 그리고 이동 거리 등을 시간대 별로 추출하여 도시 내의 교통흐름을 시계열 분석하고자 한다. 소도시의 경우 버스 정보는 도시교통 흐름을 설명하는 중요하고 효과적인 자료이다. 앞서 언급한 신호등 지연, 보행자, 교차로 등은 교통흐름을 분석하고 예측하는데 어려움을 더한다. 본 논문에서는 동적 선형 모델(Dyanamic Linear Model, DLM)을 이용하여 중요 구간의 교통흐름을 시계열 분석하고 예측하는 방법을 제시한다. 이때 구간별 통행 속도를 평일과 주말로 나누어 분석한다. DLM을 이용하여 구간별 이동속도의 시계열 분석을 통하여 도시 내의 교통흐름을 파악하여 향후 교통 체증 및 혼잡 구간을 예보하고 버스의 정확한 도착시간을 예측하는데 도움을 줄 수 있으리라 생각한다.
기존의 4단계 교통수요추정 모형은 거시적인 장래 교통수요 예측을 위해 사용되어 왔으나 정확성에 대한 문제가 지속적으로 제기되어 왔다. 장래 수요추정의 정확성을 높이기 위해서는 신뢰성 있는 자료의 확보, 장래 사회 경제 지표의 예측의 합리성 등 근본적 해결방법이 있으며 모형의 추정방법을 달리하는 것도 상당히 중요한 해결방법이라 하겠다. 과거와 달리 교통수요추정 모형은 단순히 교통인프라 구축에 따른 교통수요추정과 같은 거시적인 분석뿐만 아니라 교통수요관리정책의 효과분석, 교통운영분석의 적용 등 미시적인 분석에 대한 요구가 증대되고 있다. 본 연구에서는 인간의 활동에 기반을 둔 활동기반 교통수요추정에 대하여 소개하며 통행자의 일일 활동에 대한 조사를 기반으로 한 시 공간 활동인구 추정을 통한 통행수요를 예측하였다. 연구결과 개별 건물단위의 시간대별 활동인구의 추정은 비교적 정확한 것으로 분석되었으며 예측된 통행수요 또한 정확성이 높은 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 인간의 활동에 기반을 둔 시 공간 활동기반모형은 거시적인 교통수요추정뿐만 아니라 미시적 추정이 가능하므로 다양한 미시적 교통체계분석에 활용될 수 있을 것으로 기대되며 이를 위해 활동기반 자료와 토지이용에 대한 공간자료(GIS)의 확보가 필수적이라 하겠다.
데이터는 금융업에서 가장 중요한 자산으로 평균 71%의 금융기관이 데이터 분석으로 경쟁우위를 창출하고 있다. 특히, 금융업 중 카드 업종에서는 전체 고객의 소비행위 패턴 및 선호 트랜드 분석에 의한 가맹점 정보, 경기 변동 상황, 상권정보 제공 서비스 개발에 빅데이터가 폭 넓게 활용되고 있지만 데이터의 융복합을 통한 새로운 가치 창출은 미흡한 편이다. 본 연구는 소셜 데이터와 BC 카드 매출데이터의 융합 분석한 신용카드 회사의 '소비 트랜드 분석 및 예측' 사례를 다룬다. BC카드는 소셜 데이터를 활용한 트랜드 프로파일링 작업과 카드 및 소셜 데이터를 연계하는 알고리즘 개발 및 분석 내용 시각화 시스템을 개발하였다. 성과 검증을 위해 '식스포켓' 관련 트랜드를 분석하고 마케팅을 시행해 본 결과 40~100%이상의 마케팅 승수 증대 효과를 거두었다. 본 연구는 그동안 개별적으로 이루어져 오던 정형, 비정형데이터 분석을 융합하여 분석하는 방법론과 사례를 창출한 의의가 있으며 이는 앞으로 카드 업종 뿐만 아니라 타 업종에도 변화하는 트랜드에 유용하게 대응할 수 있는 시사점을 제공할 것이다.
벼에 줄무늬잎마름병을 유발하는 애멸구(Laodelphax striatellus)의 온도에 따른 산란 등 성충 활동 특성을 12.5~35.0℃ 10개 항온조건 광주기 14L:10D에서 조사하였다. 산란모델을 만들기 위한 단위 함수를 개발하고 DYMEX를 이용하여 개체군 밀도 변동 모델을 구축하였다. 성충 수명은 15.0℃에서 56.0일로 가장 길었고, 35.0℃에서 17.7일로 가장 짧았으며 온도가 올라감에 따라 수명도 짧아지는 경향을 보였다. 암컷 한 마리당 총산란수는 22.5℃에서 515.9개로 가장 많았으며, 35℃에서 18.6개로 가장 적었다. 산란 모델 개발을 위해 성충발육율, 총산란수, 성충사망율 및 누적산란율 단위모델을 추정한 결과, 단위모델 모두에서 높은 수준의 모델 적합성을 보였다(r2=0.94~0.97). 개체군 밀도 변동 모델은 포트와 포장 실험을 통하여 예측 정확도를 평가하였다. 포트 및 포장 실험 결과 접종 후 30일까지는 각 조사 시점에서 밀도 및 영기 분포 비율의 예측 정확도가 비교적 높았으나 이후에는 1, 2령의 조사 밀도와 예측 밀도 간에 큰 차이가 발생하였고, 영기 분포 변화의 경우도 모델에서 실제 조사 자료보다 1~2단계의 발육 영기가 빠르게 추정되는 경향을 보였다.
최근의 텔레매틱스 교통정보제공서비스는 지능형 교통시스템의 구축을 통한 실시간 교통정보 수집이 가능해짐에 따라 다양해지고 있다. 본 논문에서는 고품질의 다양한 교통정보제공을 위해 필요한 미래시간에 대한 단기 교통정보 예측 모델을 제안하고 개발하였다. 단기 예측 모델은 현재로부터 가까운 미래의 교통 상황을 예측하기 위한 교통 모델로 본 연구에서 제안한 예측 모델은 각 도로에 대하여 5분 이후부터 1시간 이전까지의 미래시간에 대한 차량 평균 속도를 예측 결과로 준다. 본 연구에서 제안한 예측 모델은 베이지안 네트워크에 기반을 두고 있으며 각 도로의 미래시간 교통상황에 영향을 줄 수 있는 요인들을 분석하여 베이지안 네트워크의 원인노드로 설정하였다. 설계된 베이지안 네트워크에 대하여 실시간 교통정보데이터를 이용하여 가우시안 혼합 분포를 가정한 베이지안 네트워크의 결합 확률 밀도 함수를 EM(Expectation Maximization) 알고리즘으로 구하여 미래시간의 교통정보를 예측하였다. 예측 모델의 정확도 검증을 위해 실시간 교통데이터로 다양한 실험을 수행하였다. 실험결과 제안된 모델은 현재 시간으로부터 10분 이후, 30분 이후, 60분 이후 예측 오차로 각각 4.5, 4.8, 5.2의 RMSE(Root Mean Square Error) 값을 주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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