최근 발생한 가뭄으로 인해 수력발전량이 감소하고 있다. 또한, 미래 기후변화로 인해 가뭄의 빈도와 강도는 커질 것으로 예상되며, 이는 다목적댐의 수력발전량에 대한 불확실성이 커지게 할 것이다. 따라서 미래 기후변화 시나리오에 따른 수력발전량을 추정하고, 가뭄이 수력발전량에 미치는 영향을 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 SSP2-4.5와 SSP5-8.5 시나리오에 따른 소양강댐과 충주댐의 수력발전량을 분석하였다. My water에서 제공되는 수력발전량, 발전방류량 및 총방류량 자료를 바탕으로 수력발전량에 대한 회귀방정식을 개발하고, SSP 시나리오에 따른 미래 수력발전량을 추정하였다. 또한 환경 빅데이터 플랫폼을 통해 제공되는 4개의 GCM (CanESM5, ACCESS-ESM1-5, INM-CM4-8, IPSL-CM6A) 모델에 대한 강수량 자료를 기반으로 표준강수지수(SPI)를 산정하여 연간 가뭄 심각도를 계산하고, 가뭄에 따른 수력발전량을 비교 분석하였다. 전체적인 분석 결과 기후변화는 수력발전량에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 소양강댐의 경우, SSP2-4.5 및 SSP5-8.5 시나리오에서 수력발전량이 감소하는 추세가 나타났고, SSP2-4.5 시나리오에서 CanESM 모델은 2031년에 65%, SSP5-8.5 시나리오에서 ACCESS-ESM1-5 모델은 2029년에 54% 감소하는 것을 나타냈다. 충주댐의 경우, SSP2-4.5와 SSP5-8.5 시나리오에서 기준 기간 대비 월평균 수력발전량이 INM-CM4 모델을 제외하고 감소 추세를 보였다.
2013년 건설 경기 전망 보고서에 따르면 주택건설경기 침체 상황의 지속으로 건설 기업의 유동성 위기가 지속될 것으로 전망된다. 건설업은 파산으로 인한 사회적 파급효과가 다른 산업에 비해 큰 편이지만, 업종의 특성상 다른 산업과는 상이한 자본구조와 부채비율, 현금흐름을 가지고 있어서 기업의 파산 예측이 더 어려운 측면이 있다. 건설업은 레버리지가 큰 산업으로 부채비율이 매우 높은 업종이며 현금흐름이 프로젝트 후반부에 집중되는 특성이 있다. 그리고 경기사이클에 따른 부침이 매우 심하여 경기하강국면에선 파산이 급증하는 양상을 보인다. 건설업이 레버리지 산업인 이상 건설업체의 파산율 증가는 여신을 공여한 은행에 큰 부담으로 작용한다. 그럼에도 그간의 파산예측모델이 주로 금융기관에 집중되어 왔고 건설업종에 특화된 연구는 드물었다. 기업의 재무 자료를 바탕으로 한 파산 예측 모델에 대한 연구는 오래 전부터 다양하게 진행되었다. 하지만, 일반적인 기업 전체를 대상으로 하는 모델이기 때문에, 건설 기업과 같이 유동성이 큰 기업의 예측에는 적절하지 못할 수 있다. 건설 산업은 오랜 사업 기간과 대규모 투자, 그리고 투자금 회수가 오래 걸리는 특징을 갖는 자본 집약 산업이다. 이로 인해 다른 산업과는 상이한 자본 구조를 갖기 마련이고, 다른 산업의 기업 재무 위험도를 판단하는 기준과 동일한 적용이 곤란할 수 있다. 최근에는 기계 학습을 바탕으로 한 기업 파산 예측 연구가 활발하다. 기계 학습의 대표적 응용 분야인 패턴 인식을 기업의 파산 예측에 응용한 것이다. 기업의 재무 정보를 바탕으로 패턴을 작성하고 이 패턴이 파산 위험 군에 속하는지 안전한 군에 속하는지 판단하는 것이다. 전통적인 Z-Score와 기계 학습을 이용한 파산 예측과 같은 기존 연구들은 특정 산업 분야가 아닌 일반적인 기업을 대상으로 하기 때문에 기업들의 특성을 전혀 고려하고 있지 못하다. 본 논문에서는 건설 기업을 규모에 따라 각 기법들의 예측 능력을 비교하여 적응형 부스팅이 가장 우수함을 확인하였다. 본 논문은 건설 기업을 자본금 규모에 따라 세 등급으로 분류하고 각각에 대해 적응형 부스팅의 예측력을 분석하였다. 실험 결과 적응형 부스팅이 다른 기법에 비해 예측 결과가 좋았고, 특히 자본금 규모가 500억 이상인 기업의 경우 아주 우수한 결과를 보였다.
As Korean government and safety-related organizations make continuous efforts to reduce the number of industrial accidents, accident rate has steadily declined since 2010, thereby recording 0.48% in 2017. However, the number of fatalities due to industrial accidents was 1,987 in 2017, which means that more efforts should be made to reduce the number of industrial accidents. As an essential activity for enhancing the system safety, accident analysis can be effectively used for reducing the number of industrial accidents. Accident analysis aims to understand the process of an accident scenario and to identify the plausible causes of the accident. Accident analysis offers useful information for developing measures for preventing the recurrence of an accident or its similar accidents. However, it seems that the current practice of accident analysis in Korean manufacturing companies takes a simplistic accident model, which is based on a linear and deterministic cause-effect relation. Considering the actual complexities underlying accidents, this would be problematic; it could be more significant in the case of human error-related accidents. Accordingly, it is necessary to use a more elaborated accident model for addressing the complexity and nature of human-error related accidents more systematically. Regarding this, HFACS(Human Factors Analysis and Classification System) can be a viable accident analysis method. It is based on the Swiss cheese model and offers a range of causal factors of a human error-related accident, some of which can be judged as the plausible causes of an accident. HFACS has been widely used in several work domains(e.g. aviation and rail industry) and can be effectively used in Korean industries. However, as HFACS was originally developed in aviation industry, the taxonomy of causal factors may not be easily applied to accidents in Korean industries, particularly manufacturing companies. In addition, the typical characteristics of Korean industries need to be reflected as well. With this issue in mind, we developed HFACS-K as a method for analyzing accidents happening in Korean industries. This paper reports the process of developing HFACS-K, the structure and contents of HFACS-K, and a case study for demonstrating its usefulness.
사례기반추론(CBR)은 많은 장점으로 인해 지금까지 의료진단, 생산계획, 고객분류 등 다양한 분야의 의사결정 지원에 적용되어 왔다. 그러나, 효과적인 CBR 시스템을 설계, 구축하기 위해서는 연구자가 직관적으로 설정해야 할 많은 설계요소들이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 CBR의 여러 설계요소들 중 사례 검색 단계에서 결합할 이웃 사례들을 보다 효과적으로 선정할 수 있는 새로운 모형을 제시한다. 기존 연구에서는 결합할 이웃 사례를 선정하는 방법으로 사전에 정해진 이웃사례의 수(k-NN의 k)를 적용하든가, 혹은 최대 유사도의 상대적 비율을 임계치로 사용하는 방식을 적용해 왔다. 하지만, 본 연구에서는 결합할 유사사례를 선택하는 새로운 기준으로 0에서 1사이의 값을 갖는 절대적 유사 임계치를 사용할 것을 제안한다. 이 경우, 임계치 값이 과도하게 작아지게 되면, 예측결과의 생성이 잘 이루어지지 않을 수 있는 문제가 발생할 수 있다. 이에, 전체 학습사례들 중에서 예측결과가 생성된 사례의 비중을 커버리지(coverage)로 정의하고, 이를 유사 임계치 최적화 시 제약조건으로 설정함으로서, 사용자가 원하는 수준의 커버리지는 유지한 상태에서 가장 효과적인 유사 사례를 찾아 추론할 수 있도록 모형을 설계하였다. 제안 모형의 유용성을 검증하기 위해, 본 연구에서는 이 모형을 실존하는 국내 한 온라인 쇼핑몰의 표적 마케팅 사례에 적용하였다. 그 결과, 제안 모형이 CBR의 예측 성과를 유의미하게 개선시킬 수 있음을 확인할 수 있었다.
한국형발사체 3단에 사용되는 7톤 짐벌엔진의 추력벡터제어에는 전기유압식 구동장치시스템 대신 중량, 비용 및 시험평가 등의 측면에서 더 효율적인 전기기계식 구동장치시스템을 사용한다. 전기기계식 구동기는 위치제어 서보 구동기로 고진공에서도 운용 가능한 BLDC 모터를 사용한다. 짐벌엔진을 갖는 발사체의 경우 구동기 자체 진동모드와 구동기를 지지하는 기체구조체의 벤딩모드, 짐벌엔진의 관성부하 등이 조합되어 합성공진 현상이 발생할 수 있다. 합성공진이 발생할 경우 발사체 자세제어는 불안정해진다. 이러한 관계로 짐벌엔진 및 기체구조체 지지부, 구동장치시스템의 고유 특성을 고려하여 강성에 대한 요구규격이 적용되어 왔다. 한국형발사체 3단 7톤 짐벌엔진의 경우 구동장치시스템의 강성요구규격은 $3.94{\times}10^7N/m$ 수준이며 이를 만족시키기 위한 직구동 방식전기기계식 구동기를 설계하였다. 본 논문에서는 강성요구규격을 기반으로 설계된 직구동 전기기계식 구동기의 등가강성 해석모델을 제안하고, 이를 실험결과로 검증하였다.
저수지의 시스템 조작은 수자원 계획 또는 관리 측면에서 저수지 설계 뿐 아니라 운영 기준을 마련하기 위해서 필수적이다. 한편 수자원 체계가 확장되고 복잡해짐에 따라 시스템 조작기법 또한 진보적인 방법이 요구된다. 이에 따라 다양한 기법이 도입되어 시스템 조작에 적용되어 왔다. 본 연구에서는 국내에서 최대 규모인 한강수계 저수지 계통의 시스템 조작에 최적제어이론인 선형추적 모형을 적용하여 이용 가능성을 평가한다. 이때 한강 수계 저수지 계통은 수력발전 사용수량을 통하여 하류에 용수를 공급함으로써 수도권의 용수공급을 담당하고 있다. 이에 이수측면의 수자원 이용을 극대화하기 위해서 수력발전 최대화에 조작 목적을 두고 용수공급은 제약조건으로 하여 우선적으로 공급하도록 선형추적 모형을 설계하고 최적 제어율의 유도 및 적용을 통하여 저수지 조작을 수행한다. 이때 조작은 화천댐, 소양강댐, 춘천댐, 의암댐, 청평댐, 충주댐, 팔당댐 등 주요 7개 댐을 포함하고 월단위로 21년간을 수행한다. 그리고 조작결과는 수력발전과 용수공급 및 보장수량 측면에서 분석되고 조작 연산 효율성이 검토된다.
공간정보는 국토의 효율적 관리와 재해·재난·환경·시설물·기업마케팅·문화재 관리 등 사회전반에 걸쳐 활용되고 있으며, 향후 더 많은 수요가 예상되고 있다. 이에 중앙정부, 지방자치단체, 공공기관 등에서는 데이터 품질이 확보된 정확한 정보를 기반으로 국가공간정보시스템(국토교통부 국토정보정책관실에서 관리하는 15개의 공간정보 관련 시스템) 체계를 구축해야하며, 이를 통해 정책결정이나 민원지원에서 공간정보의 활용과 편의를 도모할 수 있다. 그러나, 현재 국가공간정보시스템은 개별 업무처리 위주로 시스템을 구축하고, 분산된 연계 채널로 인해 데이터 중복구축과 품질 저하라는 문제가 발생하여 공간정보의 공개·개방이 소극적으로 이루어지고 있는 상황이다. 본 연구에서는 국가공간정보시스템의 데이터 흐름에 가치사슬 모형을 적용하여 ‘생산·구축’, ‘통합·공유’, ‘응용·융복합’, ‘공개·개방’ 이라는 4단계의 공간정보 데이터 흐름 기준을 도출하였으며, 이를 기반으로 15개의 국가공간정보시스템에 대한 현황분석을 통해 시사점을 도출하고 국가공간정보시스템 개편 추진 방향을 제시하였다. 향후 국가공간 정보시스템의 개편 모델과 순환체계를 통해 최신성·일관성·정확성·연계성이 확보된 공간정보서비스를 제공하여 수요자의 요구를 만족시키고 공공활용 및 민간개방 활성화를 기대한다.
해수면 온도는 전 세계 해양, 기상 현상에 영향을 주고 해양 환경 변화와 생물에게 영향을 주는 중요한 요소이다. 특히, 우리나라 남해안을 비롯한 연안 지역의 경우 어업 및 양식업 등의 수산업이 많이 발달하여, 매년 고수온 현상으로 인한 사회·경제적 피해가 발생하고 있다. 따라서 위성 자료와 같은 광범위한 지역을 감시할 수 있는 자료를 활용한 해수면 온도 및 공간적 분포의 예측기술 개발을 통하여 피해를 예방할 수 있는 시스템을 구축할 필요가 있다. 해수면 온도 예측은 기존의 수치 모델을 통해서 예측을 진행하였지만, 다수의 역학적 요인들을 사용하여 예측 결과 산출 시 복잡함이 존재한다. 최근 기계학습 및 딥러닝 기법이 발달함에 따라 해양 분야의 예측에 적용하는 연구가 진행되고 있다. 본 연구는 그 중 시·공간적인 일관성 및 정확도가 높은 장단기 기억(Long Short Term Memory, LSTM)과 합성곱 장단기 기억(Convolutional Long Short Term Memory, ConvLSTM) 딥러닝 기법을 사용하여 남해지역의 해수면온도 예측 및 2017년부터 2019년까지의 고수온 발생 건에 대해서 예측 결과의 공간 분포와 공간 분포와 예측 가능성에 대해 분석을 하였다. 1일 예측 모델의 정확도는 RMSE 기준으로 ConvLSTM(전체: 0.33℃, 봄: 0.34℃, 여름: 0.27℃, 가을: 0.32℃, 겨울: 0.36℃)이 LSTM 기반의 예측 모델(전체: 0.40℃, 봄: 0.40℃, 여름: 0.48℃, 가을: 0.39℃, 겨울: 0.34℃)보다 우수한 성능을 보였다. 2017년 고수온 발생 사례에 대해 해수면 온도 예측과 고수온 탐지 성능에서 ConvLSTM은 5일까지 경보를 탐지하였지만, LSTM의 경우 2일 예측 이후 해수면 온도를 과소 추정하는 경향이 커짐에 따라 탐지하지 못하였다. 시공간적인 해수면 온도 예측 시 ConvLSTM이 LSTM에 비해 적절한 모델로 판단된다.
최근 우리나라는 온난화 현상 및 기후변화 등으로 인해 국지성 호우 발생 빈도가 잦아지고 있다. 특히 인구가 밀집되어 있는 도심지역이면서 지형적 지리적 여건, 우수배제능력 부족 등으로 인해 내수침수의 위험도가 높은 지역은 국지성 호우에 취약하다. 이에 본 연구에서는 집중호우에 취약한 장항읍을 시범유역으로 지정하고 대표적인 내수범람 해석모형인 XP-SWMM 모형을 이용한 침수해석을 실시하였다. 또한 해당지역에 알맞은 홍수방어 대책 을 수립하기 위해 다기준 의사결정기법(Multi-Criteria Decision Making)을 이용, 다양한 홍수방어 대안을 비교 및 평가하여 최적의 홍수방어대안을 제시하였다. 해당지역의 침수해소를 위해 구조적 침수방지대책(관로 개량, 우수저류지 설치, 우수펌프장 설치)을 선정하였으며, 대상지역을 3개의 소유역으로 분할하여 최적대안을 결정하였다. 2차원 내수침수 해석모형인 XP-SWMM을 이용하여 각 대안 설치 시 침수모의를 진행하였으며, 다기준 의사결정기법 Compromise Programming 기법을 이용하여 시범지역에 적합한 최적대안 우선순위를 결정하였으며, 그 결과 장항1지구의 경우 우수펌프장 설치, 장항2지구와 3지구의 경우 우수저류지 설치가 홍수방어를 위한 최적대안으로 선정되었다.
최근 이상기후 현상으로 발생빈도 및 규모가 증가한 가뭄은 다양한 분야에서 극심한 문제를 유발하여 가뭄에 의한 물부족 발생 시 수생태 건강성 확보를 위한 합리적인 대응 방안을 마련하기 위해 가뭄 감시, 전망 및 대응기술 개발이 필요하다. 본 연구에서는 유역모델 HSPF와 수질모델 QUAL-MEV를 연계하여 가뭄 기간 물 부족 상태가 수문 순환을 통해 변동되는 수질을 예측하였다. SPI, RCP 4.5 시나리오를 검토하고 HSPF 및 QUAL-MEV를 활용하여 유량변동에 따른 수질변화를 모의하여 유량변동에 따른 수질 변화를 분석하였다. 갈수기 유량과 수질의 관계는 높으나 강수량과 수질의 관계는 미비한 것으로 나타났다. 유량 및 SPI6는 상이한 경향이 나타나 가뭄의 영향으로 변화되는 수질 예측시 중장기 가뭄지수와 관계는 미비한 것으로 나타났다. 가뭄에 의한 수질 영향을 평가하기 위해 단기간의 가뭄지수 활용 및 유량 변동에 따른 평가방안 마련이 필요한 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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