Population and the environment are the basic elements of a human ecological system having intrinsic links between them. But, research on their relationships is very limited in both quantity and depth. Although the concern on the topic has grown recently, most discussions lack analytical perspectives and are largely descriptive. The tendency is blamed for problems involved in defining the term, the environment, and the paucity of data on environment. In Korea, the limitation is much grater and, therefore, this study sets a moderate aim: That is, to explore, from ecological perspectives, various implications of population change on the environment in 20th century Korea. More specifically, it examines the related theoretical discussions, the major features of population change, and changes in environmental conditions that can be assumed to have direct or indirect links with population size and urbanization. Official statistics and newspaper articles on various environmental issues consist of the major data sources.
Kim, Soo-Young;Shin, Hong-Joon;Ahn, Hyun-Jun;Heo, Jun-Haeng
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.153-153
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2012
기후변화는 강우량, 기온, 해수면온도 등 많은 수문기상학적 요소에 영향을 끼치고 있으며 이러한 영향에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그 중에서도 수공구조물의 설계에 직접적으로 영향을 끼치는 강우특성에 대한 연구는 기후변화로 야기되는 강우의 비정상성(non-stationary)을 중심으로 이루어지고 있다. 현재 수문설계량은 강우량의 빈도해석을 통해 산정되는데, 이러한 빈도해석은 기본적으로 연최대강우자료의 정상성(stationary)과 독립성(independent)을 가정하고 이루어진다. 그러나 기후변화로 연최대강우자료에 경향성이나 변동성이 나타남에 따라 경향성과 변동성을 고려할 수 있는 빈도해석 기법의 개발에 대한 필요성이 증가하고, 실제로 2000년대에 들어서면서부터 우리나라뿐만 아니라 전 세계적으로 이루어지고 있다. 연최대강우자료의 정상성을 판단하기 위해 강우자료에 대한 경향성 분석을 수행하게 되는데, 경향성 분석을 위해 다양한 통계적 기법들이 적용되고 있다. 그러나 현재 경향성 분석방법의 적용에 대한 뚜렷한 기준이 없어 여러 가지의 경향성 분석 방법을 적용하여 다수의 분석방법별 결과를 종합하여 경향성 유무를 판단하고 있는 실정이며, 동일자료에 대해서도 연구에 따라 다른 결과가 나타나고 있다. 따라서 본 연구에서는 경향성 분석방법의 기각력을 비교검토하여 경향성 분석방법의 적용에 필요한 기준을 제시하고자 한다. 이를 위해 경향성 분석을 위해 널리 사용되고 있는 t-test, Mann-Kendall test, Hotelling-Pabst test를 비교하고자 한다. 여기에서 t-test는 매개변수를 사용하는 매개변수적 방법이고, Mann-Kendall test와 Hotelling-Pabst test는 비매개변수적 방법이다. 귀무가설의 경우 t-test는 경향성이 없다고 가정하고 있는데 반해, Mann-Kendall test와 Hotelling-Pabst test는 경향성이 있다고 가정하고 있다. 기각력 검토를 위해서는 Monte Carlo simulation을 이용하였다.
In collaborative filtering systems most users do not rate preferences; so User-Item matrix shows great sparsity because it has missing values for items not rated by users. Generally, the systems predict the preferences of an active user based on the preferences of a group of users. However, default voting methods predict all missing values for all users in User-Item matrix. One of the most common methods predicting default voting values tried two different approaches using the average rating for a user or using the average rating for an item. However, there is a problem that they did not consider the characteristics of items, users, and the distribution of data set. We replace the missing values in the User-Item matrix by the default noting method using user coefficient of variance. We select the threshold of user coefficient of variance by using equations automatically and determine when to shift between the user averages and item averages according to the threshold. However, there are not always regular relations between the averages and the thresholds of user coefficient of variances in datasets. It is caused that the distribution information of user coefficient of variances in datasets affects the threshold of user coefficient of variance as well as their average. We decide the threshold of user coefficient of valiance by combining them. We evaluate our method on MovieLens dataset of user ratings for movies and show that it outperforms previously default voting methods.
This study investigated the variability of WTP estimates(i.e. mean or median) with ad hoc assumptions of specific parametric probability distributions(i.e. normal, logistic, lognormal, and exponential distribution) to estimate WTP function using dichotomous choice CV data on mortality risk reduction. From the perspective of policy decision, the variability of these WTP estimates are intolerable in comparison with those of Turnbull nonparametric estimation method which is free from ad hoc distribution assumptions. The Turnbull nonparametric estimation can avoid a kind of misspecification bias due to ad hoc assumption of specific parametric distributions. Furthermore, the WTP estimates by Turnbull nonparametric estimation are robust because the similar estimates are elicited from a dichotomous choice or double dichotomous choice CV data, and the statistically significant WTP estimates can be obtained even though it is not possible by parametric estimation methods. If there are considerable variability among those WTP estimates by parametric estimation methods in condition with no criteria of model adequacy, the mean WTPs from Turnbull nonparametric estimation can be the robust estimates without ad hoc assumptions, which can avoid controversial issues in the perspective of policy decisions.
Park, Jihoon;Cho, Jaepil;Jung, Imgook;Choi, Kyuhyun;Cho, Hyo seob
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.396-396
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2021
본 연구의 목적은 HSPF(hydrological simulation program-FORTRAN) 모형을 이용하여 기후변화에 따른 남한의 유출량 변화를 분석하는 데 있다. 상세화 작업을 수행한 13개의 GCM(global climate model)을 이용하여 기후변화 시나리오를 구축하여 미래 유출량을 추정하는 데 사용하였다. 미래 유출량을 생산하기 위해 앞에서 선정한 13개 GCM을 사용하여 수문기상자료를 구축하였다. 모의기간은 S0: reference period (1976-2005), S1: near future period (2011-2040), S2: mid-century period (2041-2070), S3: distance future period (2071-2100) 총 4개로 구분하였다. 공간적으로는 109개 중권역을 대상으로 HSPF 모형을 모의한 다음 최종적으로 남한을 대상으로 분석하였다. HSPF 모형의 매개변수 보검정은 장기간의 일별유량자료가 구축된 총 6개 댐 상류유역을 선정하여 수행하였다. 유출량은 기본적으로 강수량과 증발산량에 굉장히 영향을 받으며, 미래 수문기상자료를 분석한 결과 남한의 강수량과 증발산량이 모두 증가하는 경향을 보인다. 다만 강수량의 상대적인 변화가 증발산량의 변화보다 크기 때문에 전반적으로 미래 유출량을 증가하는 것으로 분석되었다. 특히 미래 강수량은 미래 변동성이 굉장히 큰 특징을 가지고 있으며 이러한 이유로 미래 유출량의 변동성도 큰 것으로 분석되었다. 계절적으로 살펴보면 여름과 가을의 미래 유출량이 증가하고 겨울에는 감소하는 것으로 분석되었다. 가을과 겨울의 변동성이 매우 큰 특징을 보이며 미래 극한 홍수와 가뭄의 출현 빈도가 높아질 것으로 보인다. 본 연구 결과는 남한의 기후변화 적응 대책을 수립하는 데 있어 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 사료된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2010.05a
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pp.1448-1452
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2010
최근 기상변동성 증가 및 기후변화 영향으로 수문순환과정이 과거와는 다른 양상으로 전개되고 있으며 전반적으로 극치사상의 빈도 및 강도의 증가현상이 지배적이다. 이러한 영향을 정량적으로 검토하기 위해서 경향성분석 방법 등이 도입되어 극치수문사상의 변동경향을 평가하는데 이용되고 있다. 대표적인 방법으로 선형회귀분석, Mann-Kendall 경향성 분석 등이 있으나 기본적인 가정(assumption)의 제약으로 극치수문자료 계열의 특성을 효과적으로 분석하는데 무리가 있다. 대표적이고 일반적으로 적용되는 선형회귀분석의 경우 자료가 정규분포(normal distribution)의 특성을 가질 때 유효한 방법으로서 극치수문자료와 같이 Heavy Tail를 가지는 분포특성을 표현하는 데는 무리가 따른다. 이밖에도 기존 선형회귀분석을 극치수문자료에 적용할 경우 추정된 결과를 수자원설계의 관심사항인 빈도해석 등에 직접적으로 연계시켜 해석할 수 없는 단점이 있다. 이는 자료계열의 분포특성을 정규분포로 가정하기 때문에 발생하는 문제로서 극치수문자료계열의 분포 특성을 반영할 수 있는 방법론의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 이러한 점을 개선하기 위해서 극치분포(extreme distribution)를 선형회귀분석에 적용하는 비정상성빈도해석(nonstationary frequency analysis) 방법론의 개념을 제시하고자 한다. 비정상성빈도해석을 위해서 Bayesian 기법이 도입되며 Bayesian 기법의 특성상 관련변수들이 사후분포(posterior distribution)로 귀결되기 때문에 경향성에 대한 정량적이고 확률적인 분석이 가능한 장점이 있다. 본 연구를 통해 개발된 방법론은 국내외 주요 강수지점에 대해서 적용되며 경향성, 분포특성, 빈도별 강수량에 대한 체계적인 분석이 이루어진다.
Park, Jin-Hyeog;Kwon, Hyun-Han;Chae, Hyo-Sok;No, Sun-Hee
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2011.05a
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pp.354-354
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2011
금강유역에 대한 기후변화 영향을 기후모형 및 수자원영향평가모형을 통하여 정량적으로 분석하기 위하여 한반도 최적 GCM모형으로 기상청에서 제공하는 ECHO-G GCM모형과 역학적 다운스케일링 기법을 이용한 공간해상도 27km의 지역규모의 MM5 RCM모형을 이용하였다. A1B시나리오 기반으로 고해상도 기후변화 시나리오를 작성하여 분석기간을 2015년대(2001-2030), 2045년대(2031-2060), 2075년대(2061-2090)로 구분하여 미래 연평균강수량, 기온 등을 전망하였고, 과거 30년 자료의 100년빈도 강수량과 미래의 100년 빈도강수량의 변동성을 평가하였다. 기본적으로 GCM 및 RCM은 시공간적 스케일의 상이성으로 인해 수자원 영향 평가를 위한 자료로서 직접적인 이용은 현실적으로 곤란하다는 점에서 본 연구에서는 RCM 격자자료를 유역단위에서 강우관측소 지점 단위로 공간적 Downscaling을 실시하였으며 RCM 월자료에 대해서 일단위 자료로 시간적 Downscaling을 수행하여 기후모델로부터 발생하는 시공간적 스케일의 문제점을 극복하였다. 또한 유역단위의 상세수문시나리오를 생산하기 위해서 다지점 비정상성 Downscaling 기법을 활용하여 기존 일강수량 모의기법에서 간과 되었던 비정상성을 고려하여 미래 기후변화에 따른 강수사상의 변동성을 다양한 방법으로 검토하였다. 2001년~2006년 기간동안 SWAT모형을 이용하여 용담댐유역 용담댐 지점의 유입량과 SWAT의 최종방류부의 유량분석값을 비교한 결과 모의치와 실측치가 90.1% 일치하는 것으로 나타났고, 천천수위관측소 지점의 유량을 모형결과와 비교분석 한 결과에서도 91.3% 일치하는 것으로 나타났다. 한편, 대청댐 지점의 유입량과 SWAT의 최종방류부의 유량분석값을 비교한 결과 모의치와 실측치가 84.4% 일치하는 것으로 나타나 금강유역내 용담댐 및 대청댐을 대상으로 유출분석 검토 결과 적용성이 있음을 확인하였다. 기후변화 분석기간은 2011년부터 2090년까지 80년을 대상기간 으로 선정하였으며, 분석결과 2011~2020년 사이 유출량이 18%증가하는 것으로 전망되었다.
Lee, Dae Eop;Jung, Sung Ho;Lee, Gi Ha;Kim, Seong Won;Kim, Yeon Su
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.338-338
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2020
강우-유출 모형에 의한 유출해석은 하천의 기후변화 및 재난대응, 수자원확보, 유역개발 등의 정책수립을 위한 가장 기본적인 과정이다. 이를 위해 다양한 물리적 강우-유출모형이 개발되었으며 많은 연구들에 의해 유용성이 증명되었다. 그러나 메콩강 유역과 같이 물리적 데이터의 양적, 질적 신뢰도가 부족한 지역을 대상으로 하는 경우 모형의 기본적인 불확실성 외에 다양한 기초자료 및 매개변수의 결정 또는 추정에 의한 추가적인 불확실성이 포함된다. 본 연구에서는 물리적 강우-유출모형에 대한 대안으로 데이터 기반의 black-box 모형인 LSTM 모형을 이용하여 메콩강 본류 Kratie지점을 대상으로 강우-유출해석시스템을 구축하였다. 이후 기후변화시나리오를 적용하여 미래유출변화를 모의를 수행하였다. 도출된 결과는 물리적 강우-유출모형인 SWAT 모형의 유출해석결과의 비교를 수행하고 이를 통해 LSTM 모형의 적용성을 판단하였다. 관측유량 및 기온자료를 제외한 모형에서 요구되는 기초자료는 범용 입력자료를 이용하고 미래기간의 예측을 위해 편의보정 된 RCP 4.5 및 8.5 기후변화시나리오가 적용되었다. 두 모형의 Kratie 지점에 대한 미래 유출예측결과는 경향성 분석결과 두 모형 모두 시나리오 별 통계적으로 유의한 수준의 경향은 도출되지 않았으나 RCP 4.5 시나리오에 대비 RCP 8.5 시나리오에서 연평균 유량의 변동성이 크게 나타나는 것으로 분석되는 등 결과의 유사성을 보이고 있는 것으로 분석되었다. 이를 통해 LSTM 모형에 의한 유출예측결과가 단순 시계열 변화에 따른 유출변화 모의에 있어서 SWAT의 결과에 비해 높은 재현성을 보이는 것을 확인하였다. 본 연구와 같이 유출량의 시 계열 변화만을 필요로 하는 경우 적은 데이터만으로 비교적 정확한 결과를 도출하는 LSTM 모형은 매우 효과적으로 사용될 수 있다고 판단된다.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2003.05a
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pp.280-284
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2003
효과적인 CRM(고객관계관리)을 위해서 고객의 가치를 파악하는 것은 매우 중요하다. 모든 고객이 같은 가치를 제공하지 않기 때문에 차별적인 서비스를 통해 장기적인 관점에서 기업의 수익을 최대화한다는 것이 CRM의 기본전제가 되기 때문이다. 기존의 고객가치를 측정하는 것은 LTV(고객생애가치)를 중심으로 연구되어 왔다. 그러나 이러한 LTV는 환경의 변동성, 고객의 변동성 등 많은 불확실성을 안고 측정될 수밖에 없고 단순히 과거 기업에게 제공된 과거 수익의 추이를 고려하기 때문에 실제 세분화 시 간과하게 되는 점이 많다. 따라서 본 논문에서는 단기적인 활용관점에서 고객의 이탈률(Churn Rate)을 고려하여 고객의 가치를 현재가치, 잠재가치로 나누어 측정하고 이를 통해 고객 세분화의 방안을 제시해 본다.
본 연구는 KOSPI자산 포트폴리오에 대한 VaR를 다양한 ARCH류 모형을 사용하여 추정하고 이들의 예측능력을 평가하였다. 활용된 모형은 우선 기본적인 GARCH(1,1)모형과 레버리지 효과를 감안한 TGARCH모형, 다양한 ARCH모형을 포괄할 수 있는 PGARCH모형, 변동성의 영속성을 고려한 IGARCH모형이 포함되었다. 모형 상호간의 성과비교에 추가하여 ARCH류 모형에서 수익률예측오차의 분포에 따라서 VaR의 예측성과가 얼마나 차이가 발생하는가를 확인하기 위하여 정규분포와 Student-t분포의 성과를 비교하였다. 마지막으로 VaR 추정시에 조건부평균을 무시하는 관례가 어느정도 타당성이 있는지를 확인하기 위하여 1시차 자기회귀과정에 입각한 조건부 평균을 감안한 결과를 검토하였다. ARCH류 모형에서 모형 설명력은 보다 정교한 모형인 TGARCH모형이나 PGARCH모형이 우월하게 나타났지만, VaR의 예측능력 우월성으로 이어지지는 않았다. Student-t분포를 가정한 경우 VaR모형 사후검증성과는 정규분포를 가정한 경우보다 모든 신뢰수준에서 개선되었으며, 조건부평균의 제거는 Student-t분포 가정하에서는 적합하지 않은 것으로 나타났다. ARCH류 모형에서 가장 단순한 형태인 IGARCH모형의 예측성과가 다른 모형들에 비하여 뒤떨어지지 않으며, 더욱 제약된 형태인 RiskMetrics의 EWMA모형이 사후검증에서 우수한 성과를 보여 단순한 모형의 유용성을 확인시켜주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.