설계홍수량 산정은 일반적으로 수자원설계 목적을 위해 요구되며 수자원 관련 계획, 안정성 그리고 수공구조물의 위험도를 평가하기 위해 추정된다. 그러나 설계목적을 위한 국내의 유량자료는 매우 제한적이며, 강우자료와 비교해 봤을 때 상대적으로 관측년수가 상당히 적은 실정이다. 이러한 점에서 본 연구에서는 기 수립된 하천의 재현기간에 따른 설계홍수량 및 유역특성인자(면적, 유역경사)로부터, 설계홍수량을 멱함수 형태로 지역화하여 미계측 유역에서 설계홍수량 산정이 가능한 모형을 개발하였다. 제안된 설계홍수량 지역화 모형의 매개변수 산정과 불확실성을 정량적으로 평가하기 위해 계층적 Bayesian 모형을 활용하였으며, 최종적으로 교차검증 관점에서 모형의 적합성을 검정하였다. 모형 적용 결과, 기존 면적기반의 홍수량 산정식에 비해 약 0.3 이상 높은 상관성을 가지며 홍수량을 추정하는 결과를 확인하였다. 본 연구를 통해 제안된 모형은 검증과정과 도출된 결과를 통해 유역특성에 따른 재현기간별 설계홍수량을 효과적으로 재현하는데 유리할 뿐만 아니라, 동시에 모형의 매개변수 및 결과에 대한 불확실성 정보를 제공함으로써 미계측 유역의 홍수량을 평가하는 기초자료로써 활용 가능할 것으로 판단된다.
온실가스 배출량의 정확한 평가는 모든 기후변화 대응 연구의 초석이며, 신뢰성이 높은 온실가스 배출량의 평가는 모든 기후변화 예측 및 모델링 연구의 실질적인 기초자료로서 활용된다. 온실가스 배출량 산정 기반 기술로서 온실가스 배출량 현장 모니터링 기술, 배출계수의 불확도 평가 기술, 온실가스 배출량 및 저감량 검증 기술 등이 필수적이다. 이런 기반 기술의 핵심에는 토양-식생-대기 간에 교환되는 온실가스 플럭스 산정을 위해 가장 보편적으로 많이 사용되는 폐쇄형 정적 챔버법의 모니터링 기술이 자리 잡고 있다. 본 연구에서는 농업분야 온실가스 단일 배출원으로 가장 큰 부분을 차지하는 벼논에서 발생하는 CH4 플럭스 측정용 폐쇄형 챔버법의 기술적 근간과, 수동형 챔버법에서 전 과정의 자동화 시스템으로 발전을 거듭하고 있는 자동화 챔버 모니터링 기술개발에 대한 국내·외 동향을 소개하였다. 이를 바탕으로 보편적으로 사용하고 있는 챔버법의 표준화된 방법의 고찰과 정확한 현장 자료를 얻기 위한 품질관리 방안이 마련될 수 있을 것이다. 또한 CH4 플럭스 측정방법의 신뢰성 높은 기술 발전 방향에 대해 조망하여 벼논 CH4 배출량 산정 결과들의 신뢰성 향상에 기여하게 될 것으로 전망한다.
'기업가정신(entrepreneurship)'은 21세기 기업경영에 있어 가장 중요한 핵심요인 중 하나로 주목받고 있다. 기업가정신은 시장의 변화에 민첩하게 대응하고 과감한 혁신을 통해 경쟁우위를 지켜나가야 하는 분야에서 더욱 필요하다. 유통산업과 불가분의 관계를 갖고 있는 프랜차이즈 산업 역시 시장변화 속도가 빠르고 생존경쟁이 치열해 경영자들의 기업가정신이 절실히 요구된다. 특히 중소기업이 대다수를 차지하는 프랜차이즈 산업에서는 가맹본부 CEO의 기업가정신이 기업의 경쟁력을 높이고 장기적인 성장을 달성하는데 중요한 역할을 한다. 그러나 프랜차이즈에 관한 기존 연구들은 가맹본부 CEO의 기업가정신의 중요성을 부각시키고 기업성과에 있어 CEO가 수행하는 역할을 규명하는데 한계를 보여 왔다. 따라서 CEO의 기업가정신과 기업성과간의 관계를 실증적으로 분석하고 프랜차이즈 산업에서 기업가정신을 활성화하기 위한 방안을 도출하는 것은 중요한 연구과제이다. 본 연구에서는 CEO 개인의 기업가정신에 영향을 미치는 영향요인에 관한 연구, 그리고 CEO의 기업가정신이 기업성과에 미치는 영향에 관한 연구를 프랜차이즈 분야에 적용해 분석함으로써, 프랜차이즈 산업에서 기업가정신의 중요성과 기업성과에 미치는 영향관계를 분석하고자 한다. 이를 위해 연구모형을 개발하였고, 모형의 타당성 검증을 위해 가맹본부CEO 152명으로부터 설문지를 회수하여 SPSS와 AMOS 프로그램을 사용해 실증분석을 하였다. 연구결과, 프랜차이즈 가맹본부 CEO의 기업가정신이 기업성과에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 파악되었다. 연구결과를 토대로, 프랜차이즈 기업의 성과와 기업가정신 함양을 위한 효과적인 방안을 제시하고자 한다.
This study presented evaluation procedure for selecting appropriate GCMs and downscaling method by focusing on the climate extreme indices suitable for climate change adaptation. The procedure includes six stages of processes as follows: 1) exclusion of unsuitable GCM through raw GCM analysis before bias correction; 2) calculation of the climate extreme indices and selection of downscaling method by evaluating reproducibility for the past and distortion rate for the future period; 3) selection of downscaling method based on evaluation of reproducibility of spatial correlation among weather stations; and 4) MME calculation using weight factors and evaluation of uncertainty range depending on number of GCMs. The presented procedure was applied to 60 weather stations where there are observed data for the past 30 year period on Korea Peninsula. First, 22 GCMs were selected through the evaluation of the spatio-temporal reproducibility of 29 GCMs. Between Simple Quantile Mapping (SQM) and Spatial Disaggregation Quantile Delta Mapping (SDQDM) methods, SQM was selected based on the reproducibility of 27 climate extreme indices for the past and reproducibility evaluation of spatial correlation in precipitation and temperature. Total precipitation (prcptot) and annual 1-day maximum precipitation (rx1day), which is respectively related to water supply and floods, were selected and MME-based future projections were estimated for near-future (2010-2039), the mid-future (2040-2069), and the far-future (2070-2099) based on the weight factors by GCM. The prcptot and rx1day increased as time goes farther from the near-future to the far-future and RCP 8.5 showed a higher rate of increase in both indices compared to RCP 4.5 scenario. It was also found that use of 20 GCM out of 22 explains 80% of the overall variation in all combinations of RCP scenarios and future periods. The result of this study is an example of an application in Korea Peninsula and APCC Integrated Modeling Solution (AIMS) can be utilized in various areas and fields if users want to apply the proposed procedure directly to a target area.
There are demands for water environmental analysis of discharge processes in paddy fields, however, it is not fully understood in nutrients discharge process for watershed modeling. As hydrological processes both surface and ground water and agricultural water managements are so complex in paddy fields, the development of lowland paddy fields watershed model is more difficult than upland watershed model. In this research, the improvement of SWAT (Soil and Water Assessment Tool) model for a paddy watershed was conducted. First, modification of surface inundated process was developed in improved pot hole option. Those modification was evaluated by monitoring data. Second, the monitoring data in river and drainage channel in lowland paddy fields from 2012 to 2014 were analyzed to understand discharge characteristics. As a case study, Imbanuma basin, Japan, was chosen as typical land and water use in Asian countries. In this basin, lowland paddy fields are irrigated from river water using small pumps that were located in distribution within the watershed. Daily hydrological fluctuation was too complex to estimate. Then, to understand surface and ground water discharge characteristics in irrigation (Apr-Aug) and non-irrigation (Sep-Mar) period, the water and material balance analysis was conducted. The analysis was composed two parts, watershed and river channel blocks. As results of model simulation, output was satisfactory in NSE, but uncertainty was large. It would be coming from discharge process in return water. The river water and ground water in paddy fields were exchanged each other in 5.7% and 10.8% to river discharge in irrigation and non-irrigation periods, respectively. Through this exchange, nutrient loads were exchanged between river and paddy fields components. It suggested that discharge from paddy fields was not only responded to rainfall but dynamically related with river water table. In general, hydrological models is assumed that a discharge process is one way from watershed to river. However, in lowland paddy fields, discharge process is dynamically changed. This function of paddy fields showed that flood was mitigated and temporally held as storage in ground water. Then, it showed that water quality was changed in mitigated function in the water exchange process in lowland paddy fields. In future, it was expected that hydrological models for lowland paddy fields would be developed with this mitigation function.
Transient Stroage Model (TSM)은 하천을 본류대와 저장대로 나누어 각각에 대한 오염물의 혼합거동을 해석함으로써 복잡한 하천에 유입된 오염물질 혼합을 이해하는 데에 가장 많이 이용되는 모형 중 하나이다. TSM의 매개변수들은 역산모형을 통해 산정하게 되는데 이는 자연하천에서 추적자실험을 통해 계측된 농도곡선에 가장 잘 맞는 TSM 모의 농도곡선을 찾는 최적화 문제이다. 저장대모형의 매개변수 산정에 관한 선행 연구들에 의해 매개변수를 산정하는 최적화 문제의 비볼록(non-convex) 특성에서 오는 불확실성이 보고되어 왔다. 본 연구에서는 청미천에서 수행된 추적자실험으로부터 취득된 농도곡선을 이용해 최상의 최적화 기법과 목적함수의 조합에 대해 분석하였다. 최적화 문제의 수렴성과 수렴 속도를 모두 만족하는 최적화 조건을 결정하기 위해 SCE-UA의 CCE와 SP-UCI의 MCCE와 같은 진화 알고리즘 기반의 전역 최적화 방법들과 오차 기반 목적함수들을 Shuffled Complex-Self Adaptive Hybrid EvoLution (SC-SAHEL)을 활용해 비교하였다. 전반적인 변수 산정 결과 여러 EA를 동시에 적용한 SC-SAHEL을 평균 제곱오차를 목적함수로 한 방법이 가장 빠르고 가장 안정적으로 최적해에 수렴하는 것으로 나타났다.
코로나19 대유행으로 세계경제포럼에서 그레이트 리셋이 논의되면서 제4차산업혁명의 동력인 인공지능도 조명을 받고 있다. 그러나 인공지능 분야의 기업 연구는 아직도 희소하다. 2000년 이후 관련 연구는 기존 기업에 어떻게 인공지능을 적용하여 가치를 창출할 것인가에 초점이 맞춰져 있으며, 신생기업들이 어떻게 기회를 포착하고 기존 사업자들 사이에 진입하여 새로운 가치를 창출하는지에 대한 연구는 거의 찾아볼 수 없다. 이에 본 연구는 소프트웨어의 세부 분야인 인공지능 기반 신생기업들이 기존 소프트웨어 산업과 어떻게 다른 혁신패턴을 갖는가라는 연구 질문을 가지고 다층적 접근론의 종합적 틀을 활용하여 신생 기업들의 사례를 분석하였다. 대상 기업들은 창업 7년 내 의료, 금융, 마케팅/광고, 유통, 제조 분야에서 의도적으로 표집된 머신러닝 모델링 전문 신생 기업들로 벤처기업 인증을 받은 고성장 기업들이다. 분석 결과 기존 소프트웨어 기업들은 전사적 통합 관점의 프로세스 혁신을 이루어냈다면, 이들만의 혁신 패턴은 기존의 프로세스들을 잘게 해체하여 자동화나 가치창출이 어려웠던 단위 프로세스들을 식별해 내고 데이터 기반으로 자동화, 최적화하여 새로운 가치를 제공하고 있다는 것이다. 이 연구의 기여는 통합적인 다층적 접근론의 틀의 유효성을 검증하면서 인공지능 기반 신생 기업들의 탄생과 그들의 혁신 패턴을 제시했다는 데에 있다. 한편 기업 실무적, 정부 정책적 함의를 정리하면, 데이터를 기반으로 혁신을 이끌어내기 때문에 신생 기업일지라도 데이터 관련 규제 등에 대한 제도 대응 역량이 강조되며, 정부는 관련 제도의 불확실성을 제거하고 구체화하여 예측가능하고 유연한 사업 환경을 마련할 필요가 있다.
기후변화로 인해 다양한 자연재해의 발생빈도 및 강도가 증가하고 있으며, 이를 대비하기 위하여 행정안전부에서 가뭄과 대설까지 포함한 자연재해저감 종합계획을 발표하였다. 강설량은 기온과 지형적 요인의 영향을 크게 받는다. 산악지형이 많은 강원도는 강설량이 많아 큰 적설량이 관측되지만, 겨울철 평균 온도가 상대적으로 높은 남부지방은 적설량이 작다. 무강설과 결측으로 인해 관측값에 0이 포함된 경우가 존재한다. 자료에 포함된 0은 통계적으로 민감하게 작용하며, 최적 확률분포 선정과 매개변수 추정이 어려워지는 문제점이 발생한다. 본 연구에서는 창원, 통영, 진주 관측소의 최심신적설에 대해 혼합분포를 적용하여 0을 구분하였고, 0에 근사한 값을 나누는 기준인 임계값을 매개변수 𝛿로 가정함으로써 무적설 기준을 자동으로 모형에서 추정하도록 하였다. Bayesian기법 활용하여 혼합분포모형의 매개변수를 추정하였고, 산정된 빈도별 확률적설심의 불확실성을 정량화하였다. 대관령 지점과 비교한 결과, 본 연구의 혼합분포모형은 적설량이 적은 지점에 대해 적용성이 우수한 것으로 평가되었다.
시간적인 차이를 두고 획득한 이질적인 과거 전쟁 결과 데이터를 하나의 모형으로 구축하는 방법으로 베이지안 추론에 의한 전쟁시뮬레이션 모형을 구축하는 방법을 제안하였다. 과거의 전쟁 결과를 분석하여 미래에 있을 수 있는 전쟁을 예측하는 방법으로 선형회귀모형을 적용하는 방법을 고려할 수 있다. 그러나 역사적으로 시대가 서로 달라 전장 환경의 변화가 반영된 이질적인 두 유형의 자료들이라면 모형의 가정사항 위반으로 하나의 선형회귀모형으로 적합하는 것은 적절하지 않다. 이러한 문제를 해결하기 위해 앞선 시대에 있는 자료를 비정보적 사전분포로 가정하여 사후분포를 구하고 이를 다음 시대에 얻은 자료를 분석하기 위한 사전분포로 활용하여 최종 사후분포를 추론하는 베이지안 추론 방법을 제안하였다. 베이지안 추론 방법의 또 다른 장점은 마코프 체인 몬테 카를로 방법으로 샘플링한 결과를 이용하여 불확실성이 반영된 사후분포나 사후예측분포를 추론할 수 있다는 점이다. 이렇게 했을 때 고전적인 선형회귀모형으로 분석하는 것보다 다양한 정보를 활용할 수 있을 뿐만 아니라 향후 추가적으로 획득되는 자료도 모형에 반영하여 모형을 계속 업데이트시킬 수 있다는 장점이 있다.
본 연구는 충주댐과 소양강댐 유역을 대상으로 분포형 수문모형인 Variable Infiltration Capacity (VIC) 모형 기반의 댐 유입량 예측 모형과 딥러닝 모형의 일종인 LSTM 기반의 댐 방류량 예측 모형으로 구성된 통합 모델링 프레임워크를 구성하여 미래 기후변화가 수자원에 미치는 영향을 평가하였다. 기후모델에 따른 미래 기후자료의 불확실성을 고려하여 4개의 CMIP6 GCM 모델의 기후자료를 미래기간(2021-2100)에 대한 VIC 모형의 기상자료로 입력하였다. 미래기후자료를 적용한 결과, 미래가 진행됨에 따라 기간별 평균 유입량이 증가하였으며, 먼 미래(2070-2100)에는 관측기간(1986-2020)에 비해 유입량이 최대 22% 증가하였다. 갈수량 분석 결과, 임의의 4일~50일에 대한 댐 방류량의 최소값은 관측치에 비해 현저히 낮은 것으로 나타났다. 이는 가뭄이 과거에 관측된 것보다 더 장기간에 걸쳐 발생할 수 있음을 나타내며, 수도권 시민들이 미래의 가뭄으로 인해 심각한 물 부족을 겪을 수 있다는 것을 의미한다. 또한, 단기 및 중기 미래에 비하여 장기미래에 저수량의 변화가 급격하게 이루어졌으며 이는 수자원 관리의 어려움이 증대될 수 있음을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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