효율적인 댐 운영을 위해서는 높은 신뢰도를 기반으로 하는 유입량 예측이 요구된다. 본 연구에서는 최근 다양한 분야에서 사용되고 있는 데이터 기반의 예측 방법 중 하나인 딥러닝을 댐 유입량 예측에 활용하였다. 그 중 시계열 자료 예측에 높은 성능을 보이는 Sequence-to-Sequence 구조기반의 Long Short-Term Memory 딥러닝 모형(LSTM-s2s)을 이용하여 소양강 댐의 유입량을 예측하였다. 모형의 예측 성능을 평가하기 위해 상관계수, Nash-Sutcliffe 효율계수, 평균편차비율, 그리고 첨두값 오차를 이용하였다. 그 결과, LSTM-s2s 모형은 댐 유입량 예측에 대한 높은 정확도를 보였으며, 단일 유량 수문곡선 기반의 예측 성능에서도 높은 신뢰도를 보였다. 이를 통해 홍수기와 이수기에 수자원 관리를 위한 효율적인 댐 운영에 딥러닝 모형의 적용 가능성을 확인할 수 있었다.
Purpose - The purpose of this study is to examine the gravity model commonly used for demand forecasting upon the implementation of new tourist facilities and analyze the main causation of forecasting errors to provide a suggestion on how to improve. Design/methodology/approach - This study first measured the errors in predicted values derived from past feasibility study reports by examining the cases of five national science museums. Next, to improve the predictive accuracy of the gravity model, the study identified the five most likely issues contributing to errors, applied modified values, and recalculated. The potential for improvement was then evaluated through a comparison of forecasting errors. Findings - First, among the five science museums with very similar characteristics, there was no clear indication of a decrease in the number of visitors to existing facilities due to the introduction of new facilities. Second, representing the attractiveness of tourist facilities using the facility size ratio can lead to significant prediction errors. Third, the impact of distance on demand can vary depending on the characteristics of the facility and the conditions of the area where the facility is located. Fourth, if the distance value is below 1, it is necessary to limit the range of that value to avoid having an excessively small value. Fifth, depending on the type of population data used, prediction results may vary, so it is necessary to use population data suitable for each latent market instead of simply using overall population data. Finally, if a clear trend is anticipated in a certain type of tourist behavior, incorporating this trend into the predicted values could help reduce prediction errors. Research implications or Originality - This study identified the key factors causing prediction errors by using national science museums as cases and proposed directions for improvement. Additionally, suggestions were made to apply the model more flexibly to enhance predictive accuracy. Since reducing prediction errors contributes to increased reliability of analytical results, the findings of this study are expected to contribute to policy decisions handled with more accurate information when running feasibility analyses.
지속가능한 자원관리모형(SRM)구축은 탈물질화 및 환경과 경제의 디커플링을 이루기 위한 핵심적 요소로 여겨지고 있다. 본 연구에서는 세계 각국의 지속가능한 자원관리 정책 및 연구방향을 살펴보고, decoupling factor를 이용하여 국내제조업의 경제활동과 에너지소비간의 디커플링현상을 살펴보았다. 마지막으로 이를 바탕으로 국내 실정에 맞는 SRM모형구축과 전략을 제시하였다. 자원관리 시스템은 수요전망, 물질흐름분석과 가치사슬분석, 시장구조분석 등의 분석과 조사 등을 바탕으로 구축된다. 이러한 분석들을 통해 환경적 문제 해결, 재활용시장관리방안 및 시장의 구조적 문제점 도출, 필요 재활용기술 도출, 1차자원과 2차자원의 최적 공급비율 등의 Hot-spot 도출 및 해결방안모색이 가능하다. 또한 지속가능한 자원 관리시스템과 국가단위, 권역단위의 물질흐름분석을 유기적으로 연계하고, 효과적인 이의 운영을 위해서는 국가차원의 법제화와 뒷받침이 이뤄져야 할 것이다.
To flood forecastion, until now, Storage function method, Streamflow Synthesis and Reservoir Regulation, and HEC-1 model have been analysed generally in various definite simulation. Generally, Streamflow Synthesis and Reservoir Regulation and HEC-1 model are more delicacy and more excellent model than Storage function method in physically. But the resource huge for test of models. On the contrary, Storage function method has not only a few model various and data for decision but also has poor theory background in model excessively simpled water circulation about a basin. In this reason, this study is purpose to develop a statistical flood forecasting model that can forecast with accuracy variety of water height to Nak-Dong river vibration spots in flood with accumulated water resource.
With recent advances in technology and the changing nature of business, call center management has become a rapidly growing industry. However theoretical analysis about the call center system is very difficult, and the forecasting of call volume also. In the situation, it is significant that we study call-flow system, design system model and perform simulation. If these are possible, it is able to control the staff schedule and the resource management efficiently. This study introduces the process of applying the call center to simulation. So, it is feasible to break from the intuitive management by a minority manager and analyze it scientifically. The enterprise can reduce unnecessary expense, make an offer high quality to user in a keen competition
BACKGROUND: It is known that impacts of climate change on damage occurrence by insect pests and diseases are increasing. The negative effects of climate change on production will threaten our food security. It is needed that on the basis of analysis of the impacts, proper strategies in response to climate change are developed. METHODS AND RESULTS: The objective of this paper is to estimate impacts of climate change on rice damage occurrence by insect pests and diseases, using the panal model which analyzes both cross-section data and time series data. The result of an analysis on impacts of climate change on rice damage occurrence by pest insect and disease showed that the damage occurrence by Rice leaf roller and Rice water weevil increased if temperature increased, and damage occurrence by Stripe, Sheath blight, and Leaf Blast increased if precipitation(or amount of sunshine) increased(or decreased). CONCLUSION: Adaptation strategies, supplying weather forecasting information by region, developing systematical strategies for prevention of damage occurrence by pest insect and disease, analyzing the factors of damage occurrence by unexpected pest insect and disease, enforcing international cooperation for prevention of damage occurrence are needed to minimize the impacts of damage occurrence on rice production.
공항이 대형화되면서 공항 수속에 소요되는 시간은 여객서비스 측면에서 중요하게 부각되는 사항이다. 국제민간기구에서는 이를 국제적으로 표준화하여 전체 출입국 소요시간이 일정수준을 넘지 않도록 권고하고 있다. 승객예고 모델은 체크인카운터, 출국장, 입국장 등 공항수속 지역에서 여객의 시간대별 수요를 예측하기 위해 개발하였다. 출국 승객예고의 경우, 시간적 개념에서 체크인 수속 완료시갈 출국장 이동시간을 모델화하였고, 공간적 개념에서 체크인카운터 및 출국장 선택을 모델화하였다. 입국 및 환승 승객 예고의 경우, 시간적 개념에서 항공기 도착 후 게이트 접속, 승객하기 후 입국장 이동시간을, 공간적 개념에서 게이트 및 입국장 선택을 모델 화하였다. 출국 및 입국 예고의 평균 오차율은 각 15%, 10% 수준으로 파악되었는데, 항공사 예약자료의 오차율 5%를 감안할 때 우수한 정확도를 가지는 것으로 평가된다. 이와 같은 초단기 수요예측 모델 개발을 통해 승객의 집중도에 따라 탄력적으로 자원을 배분할 수 있게 됨으로써 한 차원 높은 서비스를 제공하게 된 것으로 판단된다.
지구온난화에 대처하기 위한 한 가지 방안으로, 최근 녹색성장과 녹색금융이 활성화되고 있다. 특히, 금융시장을 통하여 기온상승에 대한 적응을 가능케 하는 기온파생상품은 녹색금융의 능동적 형태로서 주목받고 있다. 본 논문에서는 서울의 일별평균기온에 대한 특성을 파악하여 계절성, 주기성 등을 포함한 일별평균기온 예측모형을 설정한 후, 기온옵션의 일종인 CDD 옵션가격과 HDD 옵션가격을 시뮬레이션을 통해 분석한다. 오차항의 주기성 모형여부에 따라 구분하여 분석을 진행한 결과, CDD 콜옵션과 HDD 풋옵션의 위험중립가치가 시간이 지남에 따라 상승한 것으로 나타나 기온상승의 추세를 금융시장에서 정량적으로 파악할 수 있는 것으로 나타났다. 기존 모형과는 달리, Vasicek 모형에 기반한 CDD 콜옵션가치분석시, 특정 행사가격 이상에서 옵션의 가치가 존재하여, 기온상승위험회피를 위한 금융상품으로서 활용이 가능하다.
조선산업에서의 수요는 해상물동량이며 공급은 선박의 건조량이다. 따라서 해상물동량에 대한 정확한 예측은 향후 조선산업의 호 불황을 전망할 수 있는 중요한 요인이 된다. 본 연구의 목적은 해상물동량 중 가장 큰 비중을 차지하고 있는 건화물(철광석, 석탄)의 물동량을 전망하는 것이다. 철광석 물동량의 예측을 위하여 조강생산과 세계 GDP를 독립변수로, 석탄 물동량 예측을 위하여 조강생산과 세계 발전량을 독립변수로 하는 회귀식을 도출하였으며, 두 회귀식 모두 통계적으로 유의하다는 결론을 얻었다. 전망 결과, 2010년 철광석 해상물동량은 2009년 대비 5.1% 증가한 8억 9,200만 톤 수준이 될 것으로 전망되었으며, 석탄은 전년대비 6.1% 증가한 8억 2,700만 톤 수준이 될 것으로 전망되었다. 2015년까지의 중기 전망(2009~2015)은 철광석이 연평균 4.7%, 석탄이 6.1%의 증가세를 보이는 것으로 나타났다. 전체 해상물동량에서 가장 비중이 큰 두 화물의 해상물동량에 대한 예측은 향후 해운경가와 조선경기의 향방을 가늠해 볼 수 있는 중요한 정보를 제공한다는 점에서 본 연구의 의미가 있다.
인구의 도시 집중화가 심화되고 도시지역에서의 국지성 폭우, 폭설, 폭염 등과 같은 이상 기상재해가 매해 증가하면서, 도시지역의 지리적 특성을 고려한 도시기상정보서비스에 대한 관심이 높아지고 있다. 도시기상정보서비스는 현재보다 더욱 세밀한 단위로 도시의 기상 현상을 관측하여 실시간으로 도시에 특화된 유용한 기상정보를 제공하는 첨단 과학기술 분야로, 도시민의 삶의 질 향상뿐만 아니라 도시내 산업 발전에도 기여할 것으로 예상되고 있다. 본 연구에서는 이러한 도시기상정보서비스의 경제적 가치를 해당 정보서비스의 수요자인 도시민을 대상으로 조건부가치평가 방법을 사용하여 분석하였다. 분석 결과, 수도권 가구들을 기준으로, 한 가구당 평균적으로 향후 5년 동안 연간 5,963원을 도시기상정보서비스에 지불할 의사가 있는 것으로 나타났으며, 가구주의 사회 경제학적 특성에 따라 지불의사액에 차이가 있는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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