전지구적 기온상승으로 인해 미래기후의 관한 연구가 중요시 되고 있다. 위와 같은 현상으로 인하여 다양한 기후변화 연구가 진행되고 있다. 미래기후 연구에는 GCM (General Circulation Model) 모의 결과가 이용된다. 격자 자료로 구성된 GCM은 연구 지점으로 지역적 상세화와 연구지역의 관측자료 사이의 편이 보정(bias correction)이 필수적이다. 위와 같은 근거로 편이 보정 방법의 선택은 매우 중요하며 편의 보정의 방법에 따라서 결과가 다르게 도출될 수 있다. 또한 국내외 연구에서는 다양한 상세화 기법과 편이 보정 기법을 분석 및 평가하는 연구가 진행되고 있으며, 편의 기법 중 대표적인 기법인 Quantile mapping과 Random Forest 기법이 있다. Quantile mapping 기법은 GCM의 과거 모의 데이터와의 편이 보정에 있어서 우수하게 나타났으나, GCM 데이터의 미래 예측 기간(2010년~2018년)까지의 데이터에서는 극한 강수를 정량적으로 분석 가능한 Random Forest 기법이 편이 보정 과정에서 성능이 우수할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 우리나라 21개 관측소를 기준으로 총 4개의 GCM(GISS, CSIRO, CCSM4,MIROC5)의 과거 기간 자료(1970년~2005년)를 실제 관측소에서 관측된 강수량을 편의 보정하는 방법에 있어서 편의 보정 기법의 성능을 비교한 결과와 GCM 미래 예측 기간 자료(2010년~2018년)에서의 편의 보정 기법의 성능 결과를 비교하였다. 이를 토대로 편이 보정 기법의 결과를 6개의 평가지수를 이용하여 정량적으로 분석하였으며, 다기준의사결정기법인 TOPSIS(Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution)를 이용하여 편이 보정기법들의 성능에 있어서 우선순위를 선정하였다. 본 연구에서 편이 보정 방법으로 Quantile mapping 방법을 사용했으며, Quantile mapping의 기법으로는 비모수 변환법(non-parametric transformation)과 분포기반 변환법(distribution derived transformation)이 사용되었다. 또한 머신러닝 방법 중 하나인 Random Forest 방법을 동시에 사용하여 결과를 비교하였다. 또한 GCM 자료가 격자식으로 제공하고 있기 때문에 관측소 강수량도 공간적으로 환산하여야 하는데, 본 연구에서는 역거리 가중치법(inverse distance weighting, IDW) 방법을 이용하였다.
최근 클라우드 컴퓨팅이 학계나 실무계에서 많은 주목을 받고 있으며, 공공기관에서도 클라우드 컴퓨팅을 도입하고 있는 추세에 있다. 클라우드 컴퓨팅은 장 단점을 모두 가지고 있지만 지속적으로 발전하고 있으며, 기업들은 클라우드 기반의 정보시스템을 도입하기 위한 다양한 솔루션들을 활용하고 있다. 따라서 기업에서 클라우드 컴퓨팅 도입을 위해 고려해야 할 요소들은 무엇이며, 어떻게 계획을 수립할 것인지는 시급한 과제라고 할 수 있다. 본 논문의 목적은 기업이 클라우드 컴퓨팅 채택 전략을 수립하기 위한 프레임 워크를 제시하는 것이다. 구체적으로, SWOT-AHP는 클라우드 컴퓨팅을 실행하는 과정에서 강점-약점-기회-위협 요인을 파악하고, 전략 계획을 보다 효율적으로 수립 하는데 사용된다. 경영전략 이론에서 널리 알려져 있는 SWOT과 다기준의사결정기법 중 실무에서 가장 활발하게 사용되고 있는 AHP는 복잡하지 않고 적용이 쉽기 때문에 본 연구에서 제안하는 방법을 이용한다면 실무에서도 큰 어려움 없이 SWOT-AHP 프레임워크를 클라우드 컴퓨팅 전략수립에 적용할 수 있을 것으로 기대한다.
항만배후단지가 잠재수요 고객에게 시간과 비용을 절감할 수 있는 단순 기능에서 벗어나 통합 물류기능을 담당하는 미래형 물류배후공간으로 활성화 될 수 있도록 배후단지를 구성하는 요인들을 평가하고 전략을 도출하는 것이 중요하다. 따라서 광양항 컨테이너터미널 배후단지 활성화에 필요한 요인들을 도출하고, 실증평가를 통해 활성화에 필요한 요인의 우선순위와 전략들을 제안하고자 한다. 배후단지 활성화 요인은 델파이기법을 이용한 전문가 조사를 통해 선정하고, 선정된 배후단지 활성화 요인에 대한 측정영역과 요인들을 평가하는데 있어 다기준의사결정 모델인 AHP(Analytic Hierarchy Process)를 이용한다. 또한 분석방법으로 언어척도의 애매모호하고 불확실한 상황을 고려하여 가치판단에 있어 정교함이 더해진 방법론으로 평가되고 있는 퍼지이론을 결합한 Fuzzy-AHP를 적용한다.
Energy environment has been changing rapidly such as high oil prices and the effectuation of UNFCCC. Oil prices have continued to rise and Dubai crude prices recorded about 90 dollars per barrel in 2007. In addition, the effectuation of UNFCCC will affect Korean economy and national energy security. Korea is the 9th $CO_2$ emissions country and takes the 1st place related to the increase rate of $CO_2$ emissions globally. Energy technology development is a key breakthrough and one of the optimal alternatives to cope with national energy security. In this study, we prioritize energy technologies in the sectors of high oil prices and UNFCCC related to ETRM for well focus R&D and efficiency of finite resources allocations. We applied to the extended method of AHP, fuzzy AHP reflecting the fuzziness of human thoughts and perception, for prioritizing the relative importance among energy technologies in ETRM for the first time as we make an energy policy in Korea.
Energy environment has been changing rapidly such as high oil prices and the effectuation of UNFCCC. Oil prices have continued to rise and Dubai crude prices recorded 60 or 70 dollars per barrel in 2006. In addition, the effectuation of UNFCCC will affect Korean economy and national energy security. Korea is the 9th $CO_2$ emissions country and takes the 1st place related to the increase rate of $CO_2$ emissions globally. Energy technology development is a key breakthrough and one of the optimal alternatives to cope with national energy security. In this study, we prioritize energy technologies in the sectors of high oil prices and UNFCCC related to ETRM for well focus R&D and efficiency of finite resources allocations. We applied to the extended method of AHP, fuzzy AHP reflecting the fuzziness of human thoughts and perception, for prioritizing the relative importance among energy technologies in ETRM for the first time as we make an energy policy in Korea.
본 연구는 농업지역의 가뭄 발생에 대하여 활용되는 관정의 효율적 관리를 목표로 우선관리가 필요한 취약지역을 선정하는 방안을 수립하였다. 특히 한국에서는 논 위주의 농업 생산기반정비가 진행되어 왔으나 최근 경제성장과 소득증대에 따른 농산물 소비 구조의 변화로 다양한 밭 작물경작이 증가하여 밭 관개시설물에 대한 정비가 요구되고 있다. 따라서 가뭄 대응을 위한 밭작물의 용수공급 시설물인 관정에 대한 취약성 평가를 통하여 관리의 목표와 우선관리 지역의 선정이 필요하다. 가뭄에 대한 관정 취약성 평가는 최근 널리 사용되는 다기준의사결정 기법인 TOPSIS를 적용하였으며, 한국 전역 158개의 시, 군을 평가대상으로 한다. 평가 인자는 관정능력 및 효율에 긍정적 영향을 주는 강수량, 지하수위, 관정 당 양수량과 부정적 영향을 주는 경지면적, 연속무강우일수, 민간관정 비율을 선정하였다. 평가결과로부터 관정 당 양수량과 상수도 보급율이 관정 효율 취약성 평가를 통한 우선 관리 순위선정에 주요한 영향을 주는 것으로 분석되었다.
전 지구적 기온상승으로 인한 기후변화는 사회적, 수문학적, 다양한 분야에 영향을 미친다. 또한 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)의 보고서에 따르면 미래에도 지속적으로 기온상승이 예상되며, 이러한 현상은 인류의 삶에 큰 영향을 미칠것으로 예상된다. 또한 수자원 및 관련 분야에서도 기온 상승에 따른 강수량, 강수의 주기 변동, 극한 기후사상의 심도(severity)와 빈도 변화에 따른 다양한 연구가 진행되고 있으며, 미래의 강우량과 온도를 예측하는 기후변화연구에서는 다양한 기후모형을 고려하여 분석한다. 하지만 모든 기후모형이 우리나라에 적합한 것은 아니므로 과거 기후를 모의한 결과를 토대로 성능이 뛰어난 모형의 결과에 더 높은 가중치를 주고 미래를 예측하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 일반적으로 기후모형으로 GCM (General Circulation Model) 모의 결과가 이용되는데 우리나라에 대한 GCM 결과의 정확성을 분석하는 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 21개의 GCM을 대상으로 과거 모의 자료(1970년~2005년)를 실제 관측소에서 관측된 강수량과 비교하여 각 GCM들의 성능을 평가하고 이를 토대로, GCM들의 우선순위를 선정하였다. 또한 격자 기반 GCM 결과를 IDW (Inverse Distance Weighted) 방법을 사용하여 기상관측소로 지역적 상세화를 수행하였으며, GCM과 관측자료 사이의 편이를 보정하기 위해 6가지의 Quantile Mapping 방법과 Random Forest 기법을 사용하였다. 또한 편이 보정 기법 중 성능이 좋은 기법을 선택하여 관측소에 적용하였다. 편이 보정된 GCM 모의결과에 대한 성능을 토대로 우수한 GCM 순위를 도출하기 위해 다기준의사결정기법 중 하나인 TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution)를 이용하였다. 그리고 GCM의 전망기간인 2010년부터 2018년까지의 Machine learning 방법과 Quantile mapping의 기법을 비교 및 성능이 우수한 편이 보정 방법을 선택한 후 전망기간 동안의 GCM 성능의 우선순위를 선정하였다.
최근 들어 e-비즈니스 환경에서도 증권 거래, 시세, 주문 및 과금 데이터와 같이 지속적으로 유입되는 데이터 스트림에 대한 처리가 중요해지고 있다. 이 중에서도 데이터 스트림에 대한 다기준 의사 결정에 사용되는 스카이라인(skyline) 질의의 사용이 증가하고 있다. 다차원 튜플의 집합이 주어졌을 때, 스카이라인 집합은 다른 튜플에 의해 지배(dominate)되지 않는 튜플들의 집합을 반환한다. 고정된 데이터에 대한 단일 스카이라인 질의 처리에 대해서는 최근까지 많은 연구가 이루어져 왔으나, 데이터 스트림 환경에서 다중 연속 스카이라인 질의 처리에 대해서는 아직까지 많은 연구가 수행되지 않았다. 본 논문에서는 데이터 스트림 환경에서 하나 이상의 연속 스카이라인 질의들이 주어졌을 때, 이들을 효율적으로 처리할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 각 튜플이 어떤 질의의 결과에 포함될지를 효율적으로 파악함으로써, 여러 개의 연속 스카이라인 질의들도 적은 비용으로 동시에 처리할 수 있다. 다양한 실험을 통해 제안하는 방법의 우수성을 보인다.
최근 북한의 수자원에 대한 관심과 연구가 활발히 이루어지고 있다. 또한, 수자원 취약성과 지속가능한 개발과 관련된 지수에 대한 연구도 꾸준히 이루어지고 있으며, 이 지수를 이용하여 현재 또는 미래의 수자원 취약성을 판단하고 대비하고 있다. 본 연구는 기상청, 통계청, 환경부에서 제공하는 자료 중에서 북한의 지역별 자료의 확보 가능한 자료를 대상으로 기후변화에 대한 기후노출, 민감도, 적응능력을 나타내는 지표들을 선정하여 남한과 북한의 26개 광역자치단체에 대하여 수자원 취약성 순위를 도출하였다. 기후변화를 고려한 지표들은 각각 홍수피해와 물부족을 반영하는 지표인 일최대강수량, 일강수량이 80mm 이상인 날의 수, 연최대 연속강우일수, 3일주기 최대 강수량, 6-9월 강수량, 12-2월 증발산량, 3-5월 증발산량, 12-2월 강수량, 3-5월 강수량, 연속적인 무강우일 수의 최대값, 총인구, 인구밀도를 선택하였으며, 변수들의 가중치 결정은 객관적 가중치 산정 방법인 Shannon의 entropy 기법과 주관적 가중치인 환경부(2012)에서 전문가를 대상으로 유도한 가중치를 적용하여 치수와 이수분야에 대한 취약성을 각각 평가하였다. 수자원 취약성의 정량적 평가를 위하여 TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) 기법을 적용하여 남 북한 지역별 수자원 취약성을 지수화하고 취약성 순위를 도출하였다. 산정된 수자원 취약성 지수가 낮을수록 취약함의 정도가 심각한 것으로 정의할 수 있으며, 연구결과 남 북한을 통틀어서 서울이 가장 취약한 지역으로 나타났으며, 치수 분야에서는 북한의 양강도가 취약성이 낮은 것으로 나타났고, 이수분야에서는 북한의 양강도와 남한의 제주도가 취약성이 낮은 것으로 나타났다. 따라서 본 연구는 남 북한의 지역별 취약성 순위를 통해 우리나라와 북한 수자원의 현황을 제시하며, 미래의 국가 수자원 계획 수립 및 대책을 제시할 수 있는 자료로 활용할 수 있을 것이다.
신종 및 재출현 전염병이 지속적으로 유행하고 해외 전염병의 국내유입 가능성이 증대됨에 따라 국립검역소의 검역관리 사업의 효율성 평가는 매우 중요하다. 본 연구는 평가 구성요소 사이의 상대적 중요도, 즉 가중치(weight) 부여에 있어서 과학적 타당성을 인정받고 있는 계층분석절차(Analytical Hierarchy Process; AHP) 기법에 의한 이원비교방법을 사용하여 설정하였다. AHP기법은 복잡한 다기준 의사결정문제(multi-criteria decision making problem)를 계층화하여 단순화 체계화시킴으로써 그 영향도를 계량화하는데 탁월한 기법이라는 평가를 받고 있다. 평가지표별 가중치는 기관평가 영역이 0.2, 서비스 및 프로그램 영역이 0.8로 분석되었으며, 서비스 및 프로그램 영역내에서 검역 업무가 0.45로 가장 높게 나타났다. 대영역(기관평가영역, 서비스 및 프로그램평가 영역), 중영역(투입, 과정, 결과, 검역업무, 검사업무, 위생관리업무, 병원체조사감시업무, 전염병예방홍보 교육업무)으로 구분하여 최종적으로 평가지표로 선정된 지표는 실제 국립검역소 사업에 적용하였으며, 이에 대한 최소한의 평가지표를 최종 선정하여 향후 국립검역소 사업평가 체계를 보다 체계화 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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