본 논문은 초월대수 함수형태의 다수산출물 비용함수모형을 이용해 서울의 시내버스운송업에 대한 규모 및 범위의 경제성을 분석하였다. 시내버스업체는 노동, 자본, 유류 및 정비의 네 가지 생산요소를 투입하여 도시형 버스-km, 좌석버스-km 및 지역순환버스-km의 세 가지 산출물을 생산하는 기업형태로 상정되었다. 비용함수와 요소점유율방정식으로 구성된 방정식체계는 서울의 81개 시내버스업체에 대한 1996년의 자료와 결합일반화최소자승법을 사용해 추정되었다. 추정 결과 서울의 시내버스운송업에는 지역순환버스-km에 대해서만 동조적인 형태의 비용함수가 적합한 것으로 나타났으며, 시내버스업체는 요소가격의 변화에 탄력적으로 대응하지 못하는 것으로 나타났다. 한편 대부분의 시내버스업체들에서 전반적인 규모의 경제는 작게 존재하는 반면, 산출물별 규모의 경제는 세 산출물 모두에 대해 상당히 크게 존재하는 것으로 나타났다. 또한 도시형버스와 좌석버스의 산출물간에는 상당히 큰 범위의 경제가 존재하는 반면, 도시형버스와 지역순환버스의 산출물간에는 상당히 큰 범위의 불경제가 존재하는 것으로 나타났다. 이러한 결과들은 중소업체들을 버스보유대수가 200대 정도인 업체로 대형화하는 방안이 비용최소화 관점에서 타당함을 시사하고 있다.
기름 유출 사고는 발생 시 환경과 관련된 다양한 문제들을 야기하므로 신속하게 유출유의 면적과 위치 변화를 파악하는 것이 중요하다. 광학 위성자료를 활용한 기름 유출 탐지의 경우 다양한 위성탑재 센서를 통해 유출유에 대한 정보 수집 후 이를 이용하여 광범위한 기름 유출 범위를 모니터링할 수 있다. 선행 연구에서는 파장별 기름의 반사도를 분석한 후 특정 파장대의 밴드를 이용한 oil spill index가 개발 및 적용되었다. 기름 유출 모니터링을 위해 유출 전후 여러 시기의 위성자료를 분석할 경우 다량의 데이터로 인해 많은 시간과 컴퓨팅 자원이 소비된다. 웹 브라우저를 통해 대량의 위성자료 분석이 가능한 Google Earth Engine을 활용할 경우 효율적으로 기름 유출 탐지가 가능하다. 본 연구에서는 Sentinel-2 MultiSpectral Instrument 위성자료와 클라우드 기반의 위성자료 분석 플랫폼인 Google Earth Engine을 이용하여 기존에 제안된 네 종류의 oil spill index의 다양한 피복 환경에서의 활용성 평가를 수행하였다. 지표 피복별 index 값의 비교를 통해 기름 유출 영역이 타 피복과 잘 구분되는지에 대한 분리도를 평가하고 기름 유출 면적을 산정하였다. 본 연구 결과를 통해 Google Earth Engine이 기름 유출 광역 모니터링에 효율적으로 활용 가능하다는 것을 확인하였고, 복잡한 지표 피복이 분포하는 다른 지역에 기름 유출 사고 발생 시 우수한 성능으로 평가된 oil spill index B ((B3+B4)/B2)와 C (R: B3/B2, G: (B3+B4)/B2, B: (B6+B7)/B5)의 적용은 효과적인 기름 유출 모니터링에 기여할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 탈질 폐촉매 침출액으로부터 바나듐 환원과 Alamine 336을 이용한 용매추출에 의해 바나듐과 텅스텐의 분리 가능성을 조사하고 최적 공정 조건을 도출하기 위한 실험을 수행하였다. 바나듐과 텅스텐은 화학적 거동이 비슷하여 분리가 어렵지만 산성용액에서 일부 존재하는 음이온 상태의 5가 바나듐을 양이온 상태의 4가 바나듐으로 환원시켜 음이온 교환 추출제에 의한 추출을 억제할 경우 텅스텐을 선택적으로 추출할 수 있다. 실험 결과, 환원제로 NaHSO3가 가장 적합하였으며 환원제 첨가량, 반응 시간, 온도가 증가할수록 바나듐의 추출 효율이 감소하여 분리 효율이 증가하였다. 최적 환원 조건인 NaHSO3 1.5당량, 60분, 60℃ 조건에서 환원할 경우, 바나듐 추출 효율 5.8%, 텅스텐 추출 효율 99%, 바나듐과 텅스텐의 분리 계수 7,564로 두 성분이 효과적으로 분리되었다.
수출(輸出) 수입량(輸入量)이 여러 변수(變數)들에 의해서 동시적(同時的)으로 결정(決定)되는 경우 수출(輸出) 수입함수(輸入函數)를 독립적(獨立的)으로 추정(推定)하는 것보다는 이들을 다른 경제활동수준과 함께 동시적(同時的)으로 추정(推定)하는 것이 보다 바람직하다. 본고(本稿)에서는 이에 착안하여 생산모형(生産模型)에 근거한 수출(輸出) 수입함수(輸入函數)의 가격탄성치(價格彈性値)를 추정(推定)하였다. 생산모형(生産模型)에서 수출재(輸出財)는 생산부문(生産部門)의 산출물(産出物)로, 수입재(輸入財)는 투입물(投入物)로 상정(想定)되며 이러한 생산부문(生産部門)을 분석(分析)하고 모형화(模型化)하는 데 GNP함수(函數)가 사용된다. GNP함수(函數)에 약분리성(弱分離性) 제약(制約)이 가해지면 생산모형(生産模型)의 공급(供給) 수요체계(需要體系)에 관한 미시적 정보를 사용하여 이로부터 보다 세분(細分)된 수출(輸出) 수입항목별(輸入項目別) 가격탄성치(價格彈性値)를 도출할 수 있다. 본고(本稿)는 GNP함수(函數)가 약분리성(弱分離性)을 가질 때, 이단계극대화(二段階極大化) 과정(過程)을 통해서 얻을 수 있는 수출공급(輸出供給) 수입수요(輸入需要) 국내공급(國內供給) 노동수요(勞動需要)의 가격탄성치(價格彈性値)와 세분된 수출(輸出) 수입항목(輸入項目)의 가격탄성치(價格彈性値)를 추정하였다. 상부모형(上部模型)의 추정(推定)에서는 국내공급(國內供給)과 수출공급(輸出供給)은 서로 대체관계(代替關係), 수입수요(輸入需要)와 노동수요(勞動需要)는 보완관계(補完關係)에 있으며, 투입요소(投入要素)로서 노동(勞動)과 수입재(輸入財)는 각각 국내공급(國內供給) 및 수출공급(輸出供給)과 서로 보완관계(補完關係)에 있는 것으로 나타났다. 하부모형(下部模型)에서는 세분(細分)된 수출(輸出) 수입항목(輸入項目) 상호간에는 대체(代替) 보완관계(補完關係)가 동시에 나타나는 것으로 추정되었다.
차세대 중형위성 사업의 일환으로 농지 및 산림에서의 원격 탐사를 위하여 농림위성 (차세대 중형위성 4호)이 발사 예정에 있다. 위성 영상에서 식생의 정량적인 정보를 얻기 위해서는 대기보정을 통한 지표 반사도 취득이 선행되어야 하므로 농림위성을 위한 대기보정 기술 개발은 불가피할 것으로 생각된다. 특히 대기에서의 흡수와 산란 특성은 파장에 따라 다르게 나타나므로 농림위성 파장 영역을 고려한 대기보정 파라미터 민감도 분석이 필요하다. 또한, 농림위성은 5개 채널(Blue, Green, Red, Red edge, Near-infrared)을 보유하고있어 대기보정 주요 파라미터인 AOD (Aerosol optical depth)와 WV (Water vapor)를 직접 산출하기 어려우므로 이를 외부에서 제공할 수 있는 방안을 마련할 필요가 있다. 따라서, 본 연구에서는 농림위성과 유사한 사양을 가진 Sentinel-2 위성 영상을 이용하여 주요 파라미터인 AOD, WV, O3 민감도 분석을 수행하고, 파라미터 제공을 위해 천리안 2A (GK2A; GEO-KOMPSAT-2A) 정지궤도 복합위성의 산출물을 이용하여 대기보정 파라미터로서의 활용 가능성을 살펴보았다. 민감도 분석 결과는 AOD가 가장 중요한 파라미터임을 보여주었으며, 근적외선 채널보다는 가시광 채널에서 더 큰 민감도를 가지는 것으로 나타났다. 특히 Blue 채널에서 AOD의 20%의 변화는 지표 반사도에서 약 100%의 오차율을 야기하므로 정확한 지표 반사도 취득을 위해서는 높은 신뢰성을 가진 AOD가 필요할 것으로 생각된다. GK2A AOD 산출물을 이용한 대기보정 결과는 토지피복별 분류 가능성을 이용하여 Sentienl-2 L2A 자료와 비교한 결과, 두 모델별 분류 가능성은 유사하였으나, 파장대가 짧은 영역일수록 GK2A AOD 산출물을 적용한 대기보정 결과가 Sentinel-2 L2A보다 높게 나타났다. 이를 통해 GK2A에서 제공되는 산출물이 향후 농림위성 대기보정 파라미터로서 충분히 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구의 결과는 추후 농림위성 발사 후 대기보정에 참고 자료로서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
강판 표면 결함은 강판의 품질과 가격을 결정하는 중요한 요인 중 하나로, 많은 철강 업체는 그동안 검사자의 육안으로 강판 표면 결함을 확인해왔다. 그러나 시각에 의존한 검사는 통상 30% 이상의 판단 오류가 발생함에 따라 검사 신뢰도가 낮은 문제점을 갖고 있다. 따라서 본 연구는 Simultaneous MTS (S-MTS) 알고리즘을 적용하여 보다 지능적이고 높은 정확도를 갖는 새로운 강판 표면 결함 진단 시스템을 제안하였다. S-MTS 알고리즘은 단일 클래스 분류에는 효과적이지만 다중 클래스 분류에서 정확도가 떨어지는 기존 마할라노비스 다구찌시스템 알고리즘(Mahalanobis Taguchi System; MTS)의 문제점을 해결한 새로운 알고리즘이다. 강판 표면 결함 진단은 대표적인 다중 클래스 분류 문제에 해당하므로, 강판 표면 결함 진단 시스템 구축을 위해 본 연구에서는 S-MTS 알고리즘을 채택하였다. 강판 표면 결함 진단 시스템 개발은 S-MTS 알고리즘에 따라 다음과 같이 진행하였다. 첫째, 각 강판 표면 결함 별로 개별적인 참조 그룹 마할라노비스 공간(Mahalanobis Space; MS)을 구축하였다. 둘째, 구축된 참조 그룹 MS를 기반으로 비교 그룹 마할라노비스 거리(Mahalanobis Distance; MD)를 계산한 후 최소 MD를 갖는 강판 표면 결함을 비교 그룹의 강판 표면 결함으로 판단하였다. 셋째, 강판 표면 결함을 분류하는 데 있어 결함 간의 차이점을 명확하게 해주는 예측 능력이 높은 변수를 파악하였다. 넷째, 예측 능력이 높은 변수만을 이용해 강판 표면 결함 분류를 재수행함으로써 최종적인 강판 표면 결함 진단 시스템을 구축한다. 이와 같은 과정을 통해 구축한 S-MTS 기반 강판 표면 결함 진단 시스템의 정확도는 90.79%로, 이는 기존 검사 방법에 비해 매우 높은 정확도를 갖는 유용한 방법임을 보여준다. 추후 연구에서는 본 연구를 통해 개발된 시스템을 현장 적용하여, 실제 효과성을 검증할 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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