본 연구에서는 FAO-56 Penman-Monteith (FAO PM)를 비롯하여 Hamon, Hansen, Hargreaves-Samani, Jensen-Haise, Makkink, Priestley-Taylor, Thornthwaite 등 총 8가지 기준증발산량 산정방법을 이용하여 전국 기상청 ASOS 지점을 대상으로 각 방법에 따른 기준증발산량을 산정하여 비교하였다. 또한 가장 신뢰성이 높은 것으로 알려진 FAO PM값을 기준으로 나머지 7가지 방법에 의한 월별 편차를 분석하여 지점별 월별 보정계수를 도출하고, 보정에 따른 개선효과를 평가하였다. 먼저 각 방법의 기본계수를 적용하여 기준증발산량을 산정한 결과, 방법에 따라 큰 편차를 나타내었으며 Hansen 방법이 상대적으로 FAO PM과 유사한 것으로 나타났다. 반면, Hamon과 Jensen-Haise 방법은 여름철을 중심으로 타 방법대비 매우 큰 값을 보였으며, FAO PM과의 편차도 크게 나타났다. 지역별로는 동해안 일부지역을 제외하고 대부분의 지역에서 FAO PM과 비교하여 기준증발산량을 과다하게 산정하는 것으로 분석되었다. FAO PM 결과와의 편차를 기반으로 지점별 월별 최적화된 보정계수를 도출하고 기준증발산량을 다시 비교한 결과, 지점에 따라 보정 전에 -46 mm~+88 mm의 범위를 보였던 월 평균값은 보정 후 -11 mm~+1 mm로 나타났으며, 연 평균값도 -393 mm~+354 mm (보정 전)에서 -33 mm~+9 mm (보정 후)로 보정을 통하여 편차가 크게 감소되었다. 또한, 기온자료만을 이용하는 Hamon, Hargreave-Samani, Thornthwaite 방법들도 보정을 통하여 FAO PM과 큰 차이없는 결과를 도출하였다. 특히 기온기반의 방법들은 기후변화 시나리오 중 상대적으로 불확실성이 낮은 기온자료만을 이용하여 미래의 장기간의 기준증발산량을 전망하거나, 월 또는 계절예측 기온정보를 이용하여 수개월간의 기준증발산량을 예측하는 경우에 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
광주과학기술원의 다파장 라만 라이다를 이용한 에어로졸 연속관측이 2009년부터 2011년까지 3년간 수행되었다. 장기 연속 관측을 통해 얻어진 라이다 신호들의 분석을 통해 편광소멸도를 산출해 내었고, 편광소멸도를 통하여 황사 층을 구분해 내었다. 구분된 황사의 층의 광학적 특징들이 관측 고도에 따라 다르다는 것을 신호의 분석으로부터 밝혀졌다. 이러한 광학적 특징의 차이를 규명하기 위하여, HYSPLIT 모델을 이용하여 각각 관측된 황사 층들의 유입 경로와 이동 중 고도를 분석하였다. 이러한 황사의 관측 고도에 따른 광학적 특성의 변화는 황사가 장거리 이동 중 통과한 오염물질 발생 지역에서 발생한 오염물질과의 혼합으로부터 기인한 것으로 사료된다. 특히 오염물질 발생 지역을 지날 때의 황사 층의 고도는 황사의 광학적 특성 변화에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 판단된다. 3년간 라이다 관측 시스템으로 관측한 황사 중, 중국산업지역 및 인구밀집도가 높은 지역 등과 같은 인위적 기원의 오염물질 발생 지역을 통과할 때의 고도가 1 km 이하 일 때, $0.12{\pm}0.01$의 낮은 편광소멸도, 355 nm와 532 nm 파장에서 각각 $67{\pm}9sr$, $68{\pm}9sr$의 낮은 라이다비, $1.05{\pm}0.57$의 낮은 옹스트롬 지수(${\AA}ngstr\ddot{o}m$ expon) 보였으며, 이는 오염물질이 갖는 광학적 특성 값과 유사하다. 이와 반면 황사가 3 km 이상의 높은 고도로 오염물질 발생 지역을 통과한 경우는 $0.21{\pm}0.09$의 편광소멸도, 355 nm와 532 nm 파장에서 각각 $48{\pm}5sr$, $46{\pm}4sr$의 라이다 비, $0.57{\pm}0.24$의 옹스토롬 지수를 보이며 이는 순수황사의 광학적 특성과 유사하다. 이는 황사가 중국 오염물질 발생지역을 통과할 때의 고도가 혼합상태의 황사 전체의 광학적 특성에 큰 영향을 미치는 것으로 판단되며, 낮은 고도에서는 오염물질과의 혼합의 정도가 증가하여, 오염물질의 광학적 특성이 우세하게 나타나는 반면, 높은 고도에서는 오염물질과 황사의 혼합이 상대적으로 적게 일어난다고 사료된다.
수문모형의 최적 매개변수를 추정하기 위해서 자동최적화기법이 자주 이용되며, 이러한 최적화기법은 관측값과 모의값의 오차를 최소로 하기 위해 목적함수를 필요로 한다. 다만, 다양한 목적함수 선택에 따라 각기 다른 수문응답 결과를 제공할 수 있다. 본 연구에서는 국내·외에서 사용되는 다양한 목적함수를 활용하여 단기 강우-유출 수문모형의 매개변수를 추정하고, 목적함수에 따른 수문곡선의 재현성을 평가하고, 적정 목적함수를 제시하고자 하였다. 강우-유출 모형으로는 현행 홍수예보에서 유역 유출모의에 활용되고 있는 집중형 수문모형인 저류함수모형을 선택하였으며, 모형의 5개 매개변수에 대해서 전역최적화기법인 SCE-UA를 적용하여 모형의 최적매개변수를 추정하였다. 목적함수별 수문곡선의 재현성 평가를 위해 용담댐 상류유역인 천천유역을 대상으로 9개의 강우사상을 추출하였으며, 7개의 목적함수를 선택하여 개별 강우사상별로 저류함수모형의 매개변수를 추정하고, 이를 활용한 모의 수문곡선의 재현성을 비교·분석하였다. 분석결과, 목적함수에 오차제곱을 포함하고 있는 RMSE, NSE, RSR이 Event 7을 제외한 모든 강우사상에 대해 가장 높은 정확도를 나타냈으며, 관측유량과 모의유량의 오차만을 반영한 ABIAS의 경우, 정확도가 가장 낮은 것으로 분석되었다. 또한, 관측유량 대비 오차 항을 포함하고 있는 PBIAS 및 VE의 경우 역시, 상기 3개(RMSE, NSE, RSR)의 결과와 유사하게 비교적 안정적인 수문곡선 재현성을 보여주었다. 다만, 고유량과 저유량을 동시에 고려하여 이에 민감한 매개변수를 조정하도록 개발된 MIA의 경우, 수문곡선 재현성 성능이 매우 낮은 것으로 나타났다.
최근 국민 삶의질 향상, 여가 활동 다변화, 인구구조의 변화 등으로 관광수요 증가 및 관광활동이 다양화되고 있다. 특히 연안도시의 경우, 육상 관광 요소와 해양관광 요소가 공존하는 지역으로 다양한 요인이 관광수요에 영향을 미치고 있다. 본 연구 목적은 본 연구는 행위자 기반의 데이터를 활용하여 관광규모의 시계열 분석을 통해 예측 정확도를 향상시키고, 영향요인을 탐색하고자 한다. 연구 대상은 부산 지역 내 기초자치단체이며, 데이터는 월단위의 관광객수와 관광소비금액을 활용하였다. 연구방법으로 확정적(결정적) 모형인 단변량 시계열 분석과 영향요인을 파악하기 위해 SARIMAX 분석을 수행하였다. 영향요인은 관광소비성향을 설정하였으며, 업종별 소비금액과 SNS 언급량을 중심으로 설정하였다. 연구결과 COVID-19를 고려하지 않은 시계열 모형과 고려한 모형 간의 정확도(RMSE 기준) 차이가 지역별로 최소 1.8배에서 최대 32.7배 향상되었다. 또한 영향요인을 보면 관광소비업종과 SNS 트렌드가 관광객수와 관광소비금액에 유의한 영향을 미치고 있다. 따라서 미래 수요예측을 위해서는 외적 영향을 고려하고, 관광객의 소비성향과 관심도가 지역관광 측면에서 고려 대상이 된다. 본 연구는 연안도시인 부산 지역의 미래 관광수요 예측과 관광규모에 미치고 있는 영향요인을 파악하여 정부 관광정책 및 관광추세를 고려한 관광수요태세 마련을 위한 정책 의사결정에 기여하고자 한다.
국제적인 온실가스 감축 논의에 대한 구체적인 대응방안의 하나로, 우리나라는 2035년까지 신재생에너지 보급률 11% 달성을 목표로 하는 제2차 에너지기본계획을 수립하였다. 국내 신재생에너지 부문은 8개 분야 재생에너지(태양열, 태양광발전, 바이오매스, 풍력, 소수력, 지열, 해양에너지, 폐기물에너지)와 3개 분야 신에너지(연료전지, 석탄액화가스화, 수소에너지) 등 총 11개 분야로 구성되어 있다. 신재생에너지 보급 확대를 위한 정부와 민간의 투자가 늘어나면서, 신재생에너지 부문의 경제적 파급효과를 규명할 필요성도 증가하고 있다. 이에 본 논문에서는 가장 최근에 발표된 2012년도 산업연관표를 이용한 산업연관분석을 적용하여 신재생에너지 부문의 경제적 파급효과를 분석하고자 한다. 먼저 수요유도형 모형을 이용하여 신재생에너지 부문의 생산유발효과, 부가가치 유발효과, 취업유발효과를 분석한다. 둘째, 공급유도형 모형을 활용하여 공급 지장효과를 살펴본다. 마지막으로 레온티에프 가격모형을 통해 물가파급효과를 도출한다. 분석결과는 다음과 같이 된다. 첫째, 신재생에너지 부문의 1원 생산 또는 투자는 2.1776원의 생산과 0.7080원의 부가가치를 유발한다. 아울러 신재생에너지 10억원 생산 또는 투자의 취업유발효과는 9.0337명이다. 둘째, 신재생에너지 부문의 1원 공급지장으로 인한 국민경제 전체적인 생산 차질액은 1.6314원으로 분석되어 그 값이 작지 않았다. 셋째, 신재생에너지 부문 산출물의 가격이 10% 오를 때의 국민경제 전체적인 물가파급효과는 0.0123%로 작은 편이다. 이상의 정량적 정보는 신재생에너지 부문의 생산 및 투자 확대의 경제적 파급효과를 사전적으로 예측하는 데 중요한 정보로 활용될 수 있다.
한반도 주변을 연구해역으로 하는 지역 해양순환예측시스템을 이용하여 관측기반의 분석 자료인 Operational Sea Surface Temperature and Sea Ice Analysis(OSTIA) 해수면 온도 자료의 동화를 통한 초기장 개선효과가 황해, 동중국해 그리고 동해의 해수면온도 예측결과에 미치는 영향을 조사하였다. 이를 위해서, 본 연구에서는 3차원 최적내삽법을 적용한 실험(Exp. DA)과 적용하지 않은 실험(Exp. NoDA)을 수행하여 각각의 실험결과를 관측자료와 비교 분석하였다. 2011년 9월 OSTIA 해수면 온도 자료와의 비교결과, Exp. NoDA는 24, 48, 72 예측시간에서 약 $1.5^{\circ}C$의 비교적 높은 Root Mean Square Error(RMSE)를 보였으나, Exp. DA에서는 모든 예측시간에서 $0.8^{\circ}C$ 이하의 상대적으로 낮은 RMSE가 나타났다. 특히, 초기 24시간 예측결과에서 RMSE는 $0.57^{\circ}C$를 보여 Exp. NoDA에 비해 예측성능이 크게 향상된 결과를 보였다. 해역별로는 황해와 동해에서 자료동화 적용 시, 60% 이상의 높은 RMSE 감소율이 나타났다. 기상청 8개 지점 연안 계류부이의 표층수온 자료를 이용하여 자료동화 효과를 계절적으로 살펴본 결과, 전반적으로 여름철을 제외한 모든 계절에서 자료동화 적용 후 70% 이상의 높은 RMSE 감소율을 보여 한반도 연안 표층수온의 단기 예측성이 향상됨을 확인하였다. 또한, 해수면 온도 자료의 동화로 인한 해양상층부의 수온구조 변화를 살펴보기 위해 동해를 대표해역으로 하여 Argo 수온 프로파일 자료와 실험결과를 비교하였다. 특히 연직 혼합이 강한 겨울철 해양 상층부(<100 m) 경우 Exp. DA의 RMSE가 Exp. NoDA에 비해 약 $1.5^{\circ}C$ 감소한 결과를 보여 해수면 온도의 자료동화 효과가 해양상층부의 수온 예측성 향상에 기여함을 확인하였다. 하지만, 겨울철 혼합층 아래에서는 Argo 관측 대비 수온 오차가 오히려 증가한 해역도 존재하여 해수면 온도 자료동화의 한계성도 나타났다.
본 연구에서는 농촌진흥청에서 홍콩과학기술대학교와 국제공동연구를 통해 개발중인 1개월 농업기상 예측 시스템을 이용하여 2012-2022년 기간 동안 1개월 과거기후 예측 정보를 생산하고, 유효적산온도 기법을 적용하여 벼 수확일 전망 가능성을 살펴보았다. 상세한 기후정보를 얻기 위해, 지역기후모델(WRF)을 이용하여 전지구 기후예측 정보(CFSv2)를 남한지역에 대해 5 km 해상도로 규모축소하였다. 벼 수확일은 역학적 규모축소된 최고기온과 최저기온 과거예측 자료를 유효적산온도에 적용하여 추정하였다. 모형의 최고기온(최저기온)는 벼 생육기간(5월~10월)에 대해 관측과 비교하여 약 1.2 ℃ (0.1 ℃) 정도 과소모의하였다. 벼 수확일 추정 자료는 정성적으로 관측의 전반적인 공간 패턴을 모의하면서 지형효과에 의한 상세한 지역적 편차를 모의하였다. 그러나 음의 기온 오차가 유효적산온도에 투영되어, 예측자료에서 추정한 벼 수확일이 관측에서 추정한 벼 수확일과 비교하여 정량적으로 약 9일 늦게 모의하였다. 본 연구를 통해 1개월 기상예측 정보와 유효적산온도를 이용하여 남한 전역에 대해 공간적으로 연속적인 상세한(5 km) 벼 수확일 정보를 사전에 얻을 수 있는 가능성을 보았다. 예측정보의 신뢰성을 확보하고, 유효적산온도 뿐만 아니라 농업모형과 연계한다면 다양한 작목에 대한 농업정보들을 사전에 생산할 수 있을 것으로 생각된다.
방향성(Direction)과 변동성(Volatility)에 대한 분석은 증권투자를 위한 시장분석의 기초가 된다. 변동성분석이 옵션 투자에서 중요하다면 주식이나 주가지수선물투자는 방향성분석에 의하여 투자성과가 결정된다. 기존의 금융분석에서 기계학습을 이용한 방향성에 대한 연구는 주가나 투자위험의 예측을 중심으로 이루어졌으며, 최근에 와서야 실전투자를 위한 매매시스템(trading system) 개발에 대한 연구가 이루어지고 있다. 인공지능형 주가예측모형에서는 ANN(artificial neural networks), fuzzy system, SVM(Support Vector Machine) 등의 기법이 주로 활용되고 있다. 본 연구에서는 방향성매매를 위한 지능형 기계학습방법 중에서도 패턴인식에서 좋은 성과를 보이고 있는 은닉마코프 모형(Hidden Markov Model)을 이용한다. 실무적으로는 방향성 예측을 위해 주로 주가의 추세분석(Trend Analysis)을 활용한다. 다양한 기술적 지표를 이용한 추세분석에 기반한 시스템트레이딩(System Trading) 기법은 실전투자에서 점차 확대추세에 있다. 본 연구에서는 시스템트레이딩 기법 중 실무에서 많이 이용되는 이동평균교차전략(moving average cross)에 연속 은닉마코프모형을 적용한 지능형 매매시스템을 제안하고, 실제 주가자료를 이용한 시뮬레이션 결과를 제시한다. 세계적 선물시장으로 성장한 KOSPI200 선물시장에서 제안된 매매시스템의 장기간의 투자성과를 분석하기 위하여 지난 21년 동안의 KOSPI200 주가지수자료를 실증 분석하였다. 분석결과는 KOSPI200 주가지수선물의 방향성매매에서 제안된 CHMM기반 지능형 매매시스템이 실전에서 일반적으로 활용되는 시스템트레이딩 기법의 투자성과를 개선할 수 있음을 보여주었다.
이 연구는 가정과교육에서의 직업역량 강화를 위한 기초연구로서 가정계 직업교육과 관련한 경제 사회적 환경 변화와 운영 현황을 분석하고, 국가직무능력표준(NCS; National Competency Standard) 기반 교육과정 개정과 연계한 교육과정의 변화 방향을 모색하는데 목적을 두었다. 연구 방법은 주로 관련 문헌 및 자료 분석, 전문가 자문 및 공청회 개회 등을 통해 진행되었다. 연구의 주요 결과로는 첫째, 가정계 직업교육과 관련한 주요 환경 변화 요인은 인구 구조의 변화, 성별 경제 활동의 변화, 세대 구성의 변화, 통신 기술의 변화, 생활 기술의 혁신 등으로 집중되었다. 이들 변화 요인은 관련 산업의 혁신과 생활의 변화, 인력의 수요, 각 직무에서 요구하는 역량의 변화 등을 예고하고 있다. 둘째, 가정계 직업교육 운영 현황 분석 결과, 2013년 현재 가사실업계열 학교는 전체 특성화고의 9.4%를 차지했으며, 8개 기준학과가 분야별 전문화, 특성화 및 연계 등을 통해 137개의 개설 학과명으로 운영되고 있었다. 졸업생의 진로현황은, 기준학과별로 차이가 있으나 전체 취업률은 44.7%로 진학률 41.9%보다 높게 나타났으며, 2010년(전체취업률 16.9%, 진학률 75.2%)에 비해 두드러진 변화로 이는 특성화고의 취업중심 교육으로의 정책 변화가 가져온 성과로 해석된다. 셋째, 국가직무능력표준 기반 고교 직업교육과정 개정과 가정계 직업교육의 방향에서는 정부의 능력중심사회 구현을 위한 국가직무능력표준의 개발을 중심으로 한 교육과정 개정 배경, 개정의 방향과 중점 사항을 고찰하고 가사실업계열의 계열 재구조화(안)과 기준학과 개편(안), 후속 연구에서의 전제 사항을 제시하였다.
연구는 2004년부터 2007년까지 수원지역에서 혹명나방 발생과 피해 특성들 및 우리나라와 베트남에서 채집한 개체군들이 몇 가지 약제에 대한 반응을 조사하였다. 포장에서 채집한 유충들의 발육단계는 본 연구의 실내사육충을 대상으로 측정한 두폭과 체장자료를 통해 구분이 가능하였다. 2004년부터 2007년까지 벼 포장에서 조사된 혹명나방은 발생이 많거나 적은 해로 패턴이 분명하게 구분되었다. 발생이 적은 해(2004년 및 2006년)에는 성충이 한 번의 발생 최성기(8월 하순)를 가졌고, 7월 하순의 피해주율이 10% 미만이었으며, 9월 동안에 피해엽률이 2% 수준이었다. 하지만 발생이 많은 해(2005년 및 2007년)에는 두 번의 성충 발생 최성기(8월 초순과 9월 중순)를 가졌고, 피해주율도 7월 하순에 약 30%에 달하였으며, 9월동안에 피해엽률이 15~30%로 경제적 피해수준을 넘었다. 특히 7월 하순과 8월 상순에 조사된 성충 밀도나 피해주율의 크기는 9월에 발생하는 피해규모와 밀접하게 정의 상관이 있었다. 따라서 본 연구결과로 볼 때 7월 하순과 8월 상순에 혹명나방 성충의 발생 및 벼 피해에 관한 예찰정보는 벼 생육후기의 피해예측 및 방제적기 선정에 활용할 수 있을 것으로 여겨진다. 또한 우리나라와 베트남에서 채집한 혹명나방에 대한 약제반응은 두 지역 채집계통에서 모두 IGR계인 tebufenozide, methoxyfenozide나 유기인계인 chlorpyrifos-methyl, pyridaphenthion에는 매우 높은 감수성을 보였으나, 칼탑계인 cartap에는 약제 감수성 정도가 다소 낮았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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제 18 조 (손해배상)
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제 19 조 (관할 법원)
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[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.