• 한국수자원학회논문집
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• 제46권12호
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• pp.1235-1247
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• 2013

본 연구에서는 충주댐($2750{\times}10^6m^3$) 및 조정지댐($30{\times}10^6m^3$)을 포함한 유역을 대상으로 미래 기후변화가 댐 저수량에 미치는 영향을 분석하기 위해 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 활용하였다. 3지점의 9개년(2002~2010)동안의 자료를 이용하여 검보정을 실시한 결과 유출량에 대해서는 Nash-Sutcliffe 모델 효율(NSE)이 0.73으로, 두 댐의 저수위에 대해서는 0.86으로 나타났다. 미래 기후변화 시나리오자료는 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)에서 제공하는 GCMs (General Circulation Models) 중 HadCM3 모델의 SRES(Special Report on Emission Scenarios)에 의한 B1과 A2 시나리오를 구축하였다. 미래 월별 기온과 강수자료는 과거 30개년(1977~2006, baseline period) 자료는 편의보정(bias-correction) 기법을 이용하여 오차보정 후, Change Factor (CF) method를 이용하여 상세화 하였다. 미래 연평균 기온은 2040s (2031~2050)에 $0.9^{\circ}C$, 2080s (2071~2099)에는 $4.0^{\circ}C$까지 증가할 것으로 예측되었고, 연평균 강수량은 2040s에 9.6%, 2080s에 20.7% 증가하는 것으로 나타났다. 과거 대비 미래 증발산량은 15.3%까지 증가하고, 토양수분은 최대 2.8% 감소하였다. 과거 9개년 평균 댐 방류스케줄에 따른 미래 댐 연평균 유입량은 가을철을 제외한 대부분 기간에 최대 21.1%까지 증가하는 경향을 보였다. 미래 가을철 댐 유입의 감소로 인해 현재 방류 패턴으로는 연말까지 결국 저수량을 회복하지 못하는 것으로 나타났다. 미래 풍수년과 갈수년에는 댐 저수량의 시간적 변동이 더욱 불안정해지므로 각각 저수량의 상향 및 하향 조정에 주의를 기울여야 한다. 따라서 기후변화 적응을 위한 댐 방류 패턴 조절이 필요하다고 판단된다.

• 유통과학연구
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• 제7권4호
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• pp.15-26
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• 2009

인터넷은 기업의 운영과 경쟁방식을 송두리째 바꾸어 놓고 있다. 특히, 화훼유통 서비스를 급격히 진화시켰을 뿐만 아니라, 화훼소매점간 경쟁방식 자체를 변화시켰고 IT 서비스 제공자간 경쟁도 치열해지고 있다. 본 연구는 화훼소매점이 IT 서비스를 통해 화훼유통 서비스의 비즈니스 측면과 정보기술 측면에서 어떻게 진화하고 대응했는지 살펴보고자 한다. 또한, IT 서비스 제공자 측면에서 IT 서비스 위치 선정을 TPS(Typhoon Positioning Strategy) 관점에서 살펴보고자 한다. IT 서비스 제공업자는 높은 IT 역량을 기반으로 서비스 위치가 고객의 핵심 비즈니스(core business)에 위치하고 솔루션 수준에서 제공해야 높은 비즈니스 가치를 창출할 수 있고 지속적인 서비스의 제공이 가능하게 된다. IT 서비스 위치화 전략인 Typhoon Positioning Strategy(TPS)는 화훼유통 서비스의 비즈니스 진화방향, IT 서비스 트렌드, 그리고 사용자의 IT역량 수준을 고려해서 Business Process-Service Model을 가지고 IT 서비스 위치를 선정해야 한다는 것을 말하고 있다. 즉, IT 서비스 제공자는 자사에 적합한 IT 서비스 위치를 선정함에 있어서 먼저 고객의 핵심 비즈니스를 파악하여 솔루션 수준에서 IT 서비스를 제공해야 한다. 물론 솔루션 사용자의 IT 역량을 고려한 서비스 수준도 고려해야 할 중요한 요소이다. TPS 관점에서 고려해야 할 원칙으로 4가지를 제시했다. 원칙1: 제공하는 IT 서비스의 Solution Map 보유, 원칙2: 제공하는 IT 서비스가 고객의 핵심비즈니스를 지원, 원칙3: 제공하는 IT 서비스는 단위기능 수준이 아닌 솔루션 수준, 그리고 원칙4: 사용자(즉, 화훼소매점)의 IT 역량을 고려한 차등화 서비스 제공 등이다.

• 한국기후변화학회지
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• 제5권1호
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• pp.13-19
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• 2014

1986년 농촌진흥청에서는 벼 작물을 기준으로 전국의 기온, 강수량, 일조시간 등 기후요소의 분석과 평가를 통해, 전국을 19개 농업기후지대로 구분하였고(제주도 제외), 현재까지 벼의 안전재배기준과 기상재해 대책 등에 활용되고 있다. 본 연구에서는 최근 40년 동안 벼 작물 기준 19개 농업기후지대와 제주지역을 포함한 총 20개 농업기후지대의 연대별 기후요소의 변화 양상과 특징을 비교 분석하였다. 기상청 방재기상정보포탈시스템에서 서비스하는 1971년부터 2010년까지 40년 동안의 일별 기상자료를 바탕으로 연대별(1970년대, 1980년대, 1990년대, 2000년대)로 구분하여 분석하였다. 기간별 연평균기온은 1970년대의 $12.0{\pm}0.14^{\circ}C$에서, 1980년대의 $11.9{\pm}0.13^{\circ}C$와 1990년대의 $12.2{\pm}0.14^{\circ}C$를 거쳐 2000년대의 $12.6{\pm}0.13^{\circ}C$로 높아졌고, 기간별 연평균강수량은 1970년대의 $1,270.3{\pm}20.05mm$에서 1980년대의 $1,343.0{\pm}26.01$와 1990년대의 $1,350.6{\pm}27.13mm$를 거쳐 2000년대의 $1,416.8{\pm}24.87mm$로 증가한 것으로 분석된 반면에, 기간별 연평균 일조시간은 1970년대의 $2,421.7{\pm}18.37$시간에서 1980년대의 $2,352.4{\pm}15.01$시간과 1990년대의 $2,196.3{\pm}12.32$시간을 거쳐 2000년대의 $2,146.8{\pm}15.37$시간으로 크게 줄어든 것으로 조사되었다. 이들 기후요소를 농업기후지대별로 재분석하면, 연간 평균기온의 상승률은 중부 내륙지대($+1.2^{\circ}C$)와 동해안 남부지대($+1.1^{\circ}C$)에서 가장 높았고, 연간 누적강수량의 증가율은 태백고냉지대(+364 mm)와 태백준고냉지대(+326 mm)에서 가장 컸으며, 연간 누적일조시간은 중부 내륙지대(-995시간)에서 가장 많이 줄어든 것으로 평가되었다. 통계적으로 연간 평균기온(F=2.708, df=3, p=0.046)과 연간 누적강수량(F=5.037, df=3, p=0.002)은 유의하게 높아지거나 증가하였고, 연간 누적일조시간(F=26.181, df=3, p<0.0001)은 유의하게 감소하였다. 향후 벼 작물 농업기후지대 재구분을 통하여 각 농업기후지대별 기후특성에 적합한 벼 재배 안전작기, 벼 생육특성 및 작부체계 등에 대한 연구가 필요하다.

• 의료법학
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• 제22권3호
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• pp.57-95
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• 2021

생명윤리법에 따라 우리나라의 배아 보존기간은 최대 5년이다. 그러나 최근 관련 과학기술 발달 및 보존기간 제한이 배아생성권자 권리를 제한한다는 요구가 제기됨에 따라 본 연구는 국내·외 법률을 검토하고 쟁점을 도출하였다. 첫 번째 쟁점으로 보존된 배아는 임신목적 착상 시도를 그 목적으로 하며, 과학적 근거 등 충분한 정보에 근거한 숙고를 통해 배아생성권자의 자율성이 보호되도록 하는 것이 중요하다는 것이다. 두 번째는 배아 보존기관 관리 의무 관련 규정이 필요하다는 것이다. 세 번째는 배아의 특수한 지위를 고려하여, 배아 생성, 보존, 폐기 행위가 최소한의 범위에서 이루어지는 사회적 분위기를 형성하는 것이다. 이 쟁점을 바탕으로 합리적 제도 개선 방안 제안의 첫 번째는 구체적 보존기간을 법에 명시하는 것보다, 충분한 설명과 적절한 동의가 행사될 수 있는 환경조성 및 보존기간의 연장 사유 확대 우선 도입이다. 두 번째는 보존기관 관리의무 뿐 아니라 그 결과 나타날 수 있는 우려 등 현장 전반을 고려한 제도화가 필요하다는 것이며, 마지막은 연구목적 제공을 위한 이관, 타인의 임신목적 기증 등 배아의 향후 활용 방안을 고려한 관리 방식의 도입을 제안한다. 이 과정은 태어난 아이와 가족관계 등 전반적인 고찰 뿐 아니라, 충분한 사회적 논의와 합의를 통한 방식이 되어야 할 것이다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제33권1호
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• pp.129-149
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• 2021

본 연구는 대학의 가정 관련 전공 개설 현황과 중등학교 가정과교육과정에 요구되는 변화를 분야별로 살펴보고, 차기 고등학교 교육과정에서 편성할 수 있는 가정교과(군)의 선택과목을 구조화하는 데 목적이 있다. 이를 위해 관련 문헌과 자료를 분석하고, 가정교과 전문가를 대상으로 설문 조사와 FGI를 실시하였으며, 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 가정교과는 자연계열의 생활과학 영역뿐만 아니라 사회계열, 교육계열, 공학계열, 예체능계열 등과 연관성이 높았다. 2019학년도 가정교과와 관련된 학과수는 전문대학교 1,405개, 4년제 대학교 961개였으며, 총 입학생수를 기준으로 가정교과 관련 학과 입학생수는 전문대학교는 약 12%, 4년제 대학교는 약 7.3%를 차지하여 고등학교 가정교과(군) 선택과목을 개설할 기반이 충분함을 확인하였다. 둘째, 중등학교 가정과교육과정에서는 분야별로 달라진 식·의·주·가족·소비생활 패턴과 삶의 가치관에 따라 문화, 관계, 자립, 지속가능성 등의 개념을 강조하였으며, 단순 지식적인 측면의 내용은 줄이고, 깊이 있고 고차원적인 사고와 문화를 향유할 수 있는 방식으로 가정교과 내용이 구성되기를 희망하였다. 이러한 요구는 가정교과(군)의 선택과목을 다양화, 전문화하여 구조화함으로써 반영할 수 있을 것이다. 셋째, 고등학교 가정교과(군) 선택과목을 아동·가족, 식생활, 의생활, 주생활, 소비·가정관리, 가정교과 통합분야에서 총 18개의 선택과목명과 과목 개요를 구조화하였다. 본 연구 결과는 차기 가정과교육과정 편성을 위한 기초 자료를 제공하고, 고등학생들에게 가정교과(군)의 과목 선택권을 확대함으로써 고교학점제의 안착에도 기여할 것이다.

• 환경영향평가
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• 제32권2호
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• pp.134-145
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• 2023

현재 주요하천의 홍수터는 레저활동의 증가와 접근성 개선에 따라 다양한 형태의 친수공간으로 변모하고 있다. 일반적으로 하도내의 친수활동은 여름철에 집중되는 경향이 있고 이 시기의 친수활동은 수질에 직접적 영향을 미친다. 이에 따라 친수활동이 집중되는 시기의 친수활동의 특성과 수질에 대한 정확한 비교평가가 필요하다. 본 연구에서는 친수지구 이용자의 친수활동 현황과 친수지구 수질을 비교분석 하기 위해 다음과 같이 연구를 수행하였다. 첫째, 환경부 수질측정망 정보를 이용하여 조사대상 친수지구 3개소를 선정하였다. 둘째 친수지구 이용자를 대상으로 친수활동 만족도 및 유형에 대한 설문조사를 실시하였다. 셋째, 월별 수질측정 인자를 기준으로 수질등급을 산정하고 이를 비교하였다. 넷째, 최근 5년간의 수질측정 자료를 이용하여 친수활동이 높은 시기와 그렇지 않은 시기의 수질특성에 유의한 차이가 있는지를 통계분석(일원배치 분산분석) 하였다. 이러한 분석결과 본 연구에서는 다음과 같은 결론을 도출하였다. 첫째, 친수활동 이용도는 캠핑, 수상스키, 낚시, 수영, 래프팅 등의 순으로 조사되었다. 둘째, 친수활동 만족요소는 활동편이성, 수질, 수변경관, 교통접근 편의성, 기온 등의 순으로 조사되었다. 셋째, 친수지구 수질만족도는 관할기관에서 제시되는 수질등급과는 상관없이 대체로 만족하지 못하는 것으로 나타났다. 넷째, 환경부 수질측정망 데이터를 수질등급으로 비교결과 대체로 양호한 등급이 나타났고 특히 BOD항목 등은 계절별로 등급 빈도간의 차이가 있는 것으로 나타났다. 다섯째, 수질관측망 자료를 계절별로 통계분석(일원배치 분산분석) 결과 DO를 제외한 COD, BOD, TP, TOC는 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 이러한 연구 결과를 종합하여 볼 때 친수지구내의 수질개선에 대한 종합적 관리체계 마련과 친수활동이 높은 시기에 대해서는 수질개선 노력이 더 필요하며 향후 에는 친수지구의 수질예보 체계 마련이 필요할 것으로 판단된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제25권4호
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• pp.427-435
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• 2023

이상기상으로 인한 봄꽃 개화 시기의 변화는 식물의 생장기간 뿐 아니라 생물계절을 포함한 생태계의 모든 측면에 영향을 미친다. 따라서 봄꽃 개화 시기를 예측하는 것은 산림 생태계의 효과적인 관리에 필수적이다. 본 연구에서는 464곳의 산림에서 수집된 날씨정보를 기반으로 대한민국 산림의 대표적인 5가지 수종(미선나무, 아까시나무, 철쭉, 산철쭉, 마가목)의 2023년 개화 시기를 예측하기 위해 과정 기반 모형을 사용하였다. 이를 위해 28개 지역의 9년간(2009-2017) 개화 시기 자료를 활용하여 모형을 개발하였다. 개화 시기는 식물의 세 개 이상의 위치에서 처음으로 꽃이 피는 것을 기준으로 측정되었다. 본 연구에서는 STDD와 GDD 과정 기반 모형을 사용하여 개화 시기를 예측하였으며, 두 모형 모두 일반적으로 우수한 성능을 보였다. 과정 기반 모형의 주요 입력변수인 날씨 자료는 산악기상관측시스템과 기상청에서 제공하는 기온 정보를 융합하여 1km의 공간 해상도로 일 단위 기온 자료를 생성하였다. 지역별 보정 계수를 생산하고 적용하기 위해 랜덤포레스트 기계 학습을 활용하여 STDD와 GDD 모형을 기반으로 예측 정확도를 개선하였다. 결과적으로 보정 계수가 적용될 때 대부분의 수종에서 개화 시기의 예측 오차가 작았으며, 특히, 미선나무, 아까시나무, 철쭉에서 평균제곱근오차가 각각 1.2, 0.6, 1.2일로 매우 낮았다. 모형 성능을 평가하기 위해 10회의 무작위 샘플링 테스트를 실시하고, 최적의 결정계수 값을 가진 모형을 선택하여 모형의 성능을 평가하였다. 그 결과, 마가목을 제외한 모든 수종에서 보정 계수가 적용된 모형에서 결정계수가 최소 0.07에서 최대 0.7 증가하였으며 최종적으로 75%에서 90%의 설명력을 가졌다. 이를 기반으로 수종별 보정 계수를 산출하였으며, 1km 해상도의 전국 단위 개화시기예측 지도를 제작하였다. 본 연구는 식물의 계절 변화에 대한 자료로 활용될 것으로 예상되며, 수종 및 지역별로 개화 시기를 상세히 설명하여 기후 변화로 인한 계절 변화를 연구하는 데에 유용할 것으로 기대된다. 또한 우리나라 산림의 주요 수종에 대한 정확도 높은 개화 시기 예측 서비스는 산림 방문객들의 산림 경험 만족도를 크게 높일 수 있으며, 양봉업 등 임업 종사자들의 경제적 향상에 기여할 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.147-168
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• 2017

오래 전부터 학계에서는 정확한 주식 시장의 예측에 대한 많은 연구가 진행되어 왔고 현재에도 다양한 기법을 응용한 예측모형들이 연구되고 있다. 특히 최근에는 딥러닝(Deep-Learning)을 포함한 다양한 기계학습기법(Machine Learning Methods)을 이용해 주가지수를 예측하려는 많은 시도들이 진행되고 있다. 전통적인 주식투자거래의 분석기법으로는 기본적 분석과 기술적 분석방법이 사용되지만 보다 단기적인 거래예측이나 통계학적, 수리적 기법을 응용하기에는 기술적 분석 방법이 보다 유용한 측면이 있다. 이러한 기술적 지표들을 이용하여 진행된 대부분의 연구는 미래시장의 (보통은 다음 거래일) 주가 등락을 이진분류-상승 또는 하락-하여 주가를 예측하는 모형을 연구한 것이다. 하지만 이러한 이진분류로는 추세를 예측하여 매매시그널을 파악하거나, 포트폴리오 리밸런싱(Portfolio Rebalancing)의 신호로 삼기에는 적합치 않은 측면이 많은 것 또한 사실이다. 이에 본 연구에서는 기존의 주가지수 예측방법인 이진 분류 (binary classification) 방법에서 주가지수 추세를 (상승추세, 박스권, 하락추세) 다분류 (multiple classification) 체계로 확장하여 주가지수 추세를 예측하고자 한다. 이러한 다 분류 문제 해결을 위해 기존에 사용하던 통계적 방법인 다항로지스틱 회귀분석(Multinomial Logistic Regression Analysis, MLOGIT)이나 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA) 또는 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN)과 같은 기법보다는 예측성과의 우수성이 입증된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM, MSVM)을 사용하고, 이 모델의 성능을 향상시키기 위한 래퍼(wrapper)로서 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한 최적화 모델을 제안한다. 특히 GA-MSVM으로 명명된 본 연구의 제안 모형에서는 MSVM의 커널함수 매개변수, 그리고 최적의 입력변수 선택(feature selection) 뿐만이 아니라 학습사례 선택(instance selection)까지 최적화하여 모델의 성능을 극대화 하도록 설계하였다. 제안 모형의 성능을 검증하기 위해 국내주식시장의 실제 데이터를 적용해본 결과 ANN이나 CBR, MLOGIT, MDA와 같은 기존 데이터마이닝 기법들이나 인공지능 알고리즘은 물론 현재까지 가장 우수한 예측 성과를 나타내는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안 모형이 보다 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 특히 주가지수 추세 예측에 있어서 학습사례의 선택이 매우 중요한 역할을 하는 것으로 확인 되었으며, 모델의 성능의 개선효과에 다른 요인보다 중요한 요소임을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.83-102
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• 2021

2020년 8월 정부는 한국판 뉴딜을 뒷받침하기 위한 공공기관의 역할 강화방안으로서 각 공공기관별 역량을 바탕으로 5대 분야에 걸쳐 총 20가지 과제를 선정하였다. 빅데이터(Big Data), 인공지능 등을 활용하여 대국민 서비스를 제고하고 공공기관이 보유한 양질의 데이터를 개방하는 등의 다양한 정책을 통해 한국판 뉴딜(New Deal)의 성과를 조기에 창출하고 이를 극대화하기 위한 다양한 노력을 기울이고 있다. 그중에서 한국무역보험공사(KSURE)는 정책금융 공공기관으로 국내 수출기업들을 지원하기 위해 여러 제도를 운영하고 있는데 아직까지는 본 기관이 가지고 있는 빅데이터를 적극적으로 활용하지 못하고 있는 실정이다. 본 연구는 한국무역보험공사의 수출신용보증 사고 발생을 사전에 예측하고자 공사가 보유한 내부 데이터에 기계학습 모형을 적용하였고 해당 모형 간에 예측성과를 비교하였다. 예측 모형으로는 로지스틱(Logit) 회귀모형, 랜덤 포레스트(Random Forest), XGBoost, LightGBM, 심층신경망을 사용하였고, 평가 기준으로는 전체 표본의 예측 정확도 이외에도 표본별 사고 확률을 구간으로 나누어 높은 확률로 예측된 표본과 낮은 확률로 예측된 경우의 정확도를 서로 비교하였다. 각 모형별 전체 표본의 예측 정확도는 70% 내외로 나타났고 개별 표본을 사고 확률 구간별로 세부 분석한 결과 양 극단의 확률구간(0~20%, 80~100%)에서 90~100%의 예측 정확도를 보여 모형의 현실적 활용 가능성을 보여주었다. 제2종 오류의 중요성 및 전체적 예측 정확도를 종합적으로 고려할 경우, XGBoost와 심층신경망이 가장 우수한 모형으로 평가되었다. 랜덤포레스트와 LightGBM은 그 다음으로 우수하며, 로지스틱 회귀모형은 가장 낮은 성과를 보였다. 본 연구는 한국무역보험공사의 빅데이터를 기계학습모형으로 분석해 업무의 효율성을 높이는 사례로서 향후 기계학습 등을 활용하여 실무 현장에서 빅데이터 분석 및 활용이 활발해지기를 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.59-77
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• 2012

기업의 성장성, 수익성, 안정성, 활동성, 생산성 등에 대한 다양한 분석이 은행, 신용평가기관, 투자자 등 많은 이해관계자에 의해 실시되고 있고, 이에 대한 다양한 경영분석 지표들 또한 정기적으로 발표되고 있다. 본 연구에서는 이러한 경영분석 지표를 이용하여 어떤 기업이 가까운 미래에 유상증자를 실시하는지를 데이터마이닝을 통해 예측하고자 한다. 본 연구를 통해 어떠한 지표가 유상증자 여부를 예측하는데 도움이 되는가를 살펴 볼 것이며, 그 지표들을 이용하여 예측할 경우 그 예측의 정확도가 어느 정도인지를 분석하고자 한다. 특히 1997년 IMF 금융위기 전후로 유상증자를 결정하는 변수들이 변화하는지, 그리고 예측의 정확성에 분명한 차이가 존재하는지 분석한다. 또한 유상증자 실시 시기를 경영분석 지표 발표 후 1년 내, 1~2년 내, 2~3년 내로 나누어 예측 시기에 따라 예측의 정확성과 결정 변수들의 차이가 존재하는지도 분석한다. 658개의 유가증권상장법인의 경영분석 데이터를 이용하여 실증 분석한 결과, IMF 이후의 유상증자 예측모형이 IMF 이전의 예측모형에 비해 예측 정확도가 높았고, 학습용 데이터의 예측 정확도와 검증용 데이터의 예측 정확도 차이도 IMF 이후가 낮게 나타났다. 이러한 결과는 IMF 이후 재무자료의 정확도가 높아졌고, 기업에게 유상증자의 목적이 더욱 명확해졌다고 해석될 수 있다. 또한 예측기간이 단기인 경우 경영분석 지표 중 안전성에 관련된 지표들의 중요성이 부각되었고, 장기인 경우에는 수익성과 안전성뿐만 아니라 활동성과 생산성 관련지표도 유상증자를 예측하는 데 중요한 것으로 파악되었다. 그리고 모든 예측모형에서 산업코드가 유상증자를 예측하는 중요변수로 포함되었는데 이는 산업별로 서로 다른 유상증자 유형이 존재한다는 점을 시사한다. 본 연구는 투자자나 재무담당자가 유상증자 여부를 장단기 시점에서 예측하고자 할 때 어떠한 경영분석지표를 고려하여 분석하는 것이 바람직한지에 대한 지침을 제공하는데 그 의의가 있다.