• Information Systems Review
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• v.26 no.1
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• pp.337-353
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• 2024

The purpose of this study is to investigate the relationship between consumer reviews and managerial responses, aiming to explore the necessity of webcare for efficiently managing consumer reviews. We intend to propose a methodology for effective webcare and to construct a webcare model using machine learning techniques based on an audiobook platform. In this study, we selected four audiobook platforms and conducted data collection and preprocessing for consumer reviews and managerial responses. We utilized techniques such as topic modeling, topic inconsistency analysis, and DBSCAN, along with various machine learning methods for analysis. The experimental results yielded significant findings in clustering managerial responses and predicting responses to consumer reviews, proposing an efficient methodology considering resource constraints and costs. This research provides academic insights by constructing a webcare model through machine learning techniques and practical implications by suggesting an efficient methodology, considering the limited resources and personnel of companies. The proposed webcare model in this study can be utilized as strategic foundational data for consumer engagement and providing useful information, offering both personalized responses and standardized managerial responses.

• Journal of Wetlands Research
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• v.21 no.spc
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• pp.61-68
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• 2019

Recently, climate indices represented by quantifying atmospheric-ocean circulation patterns have been widely used to predict hydrologic variables for considering long-term climate variability. Hydrologic forecasting models based on artificial neural networks have been developed to provide accurate and stable forecasting performance. Forecasts of hydrologic variables considering climate variability can be effectively used for long-term management of water resources and environmental preservation. Therefore, identifying significant indicators for hydrologic variables and applying forecasting models still remains as a challenge. In this study, we selected representative climate indices that have significant relationships with dam inflow time series in the Han-River basin, South Korea for applying the dam inflow forecasting model. For this purpose, the ensemble empirical mode decomposition(EEMD) method was used to identify a significance between dam inflow and climate indices and an artificial neural network(ANN) ensemble model was applied to overcome the limitation of a single ANN model. As a result, the forecasting performances showed that the mean correlation coefficient of the five dams in the training period is 0.88, and the test period is 0.68. It can be expected to come out various applications using the relationship between hydrologic variables and climate variability in South Korea.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.448-448
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• 2021

최근 급격한 기후변화와 도시화 및 산업화로 인한 지류하천에서의 수량과 수질의 변동은 생물 다양성 감소와 수생태계 건강성 저하에 큰 영향을 미치고 있다. 효율적인 수생태 관리를 위해서는 지속적인 유량, 수질, 그리고 수생태 모니터링을 통한 데이터 축적과 더불어 면밀한 상관 분석을 통해 수생태계 건강성의 악화 원인을 규명해야 할 필요가 있다. 그러나 수많은 지류하천을 대상으로 한 지속적인 모니터링은 현실적으로 어려움이 있으며, 수생태계의 특성 상 단일 영향 인자만으로 수생태계의 건강성 변화와의 관계를 정확히 파악하는데 한계가 있다. 따라서 지류하천에서의 유량 및 수질의 시공간적인 변동성과 다양한 영향 인자를 고려하여 수생태계의 건강성을 효율적으로 예측할 수 있는 기술이 필요하다. 이에 본 연구에서는 경험적 데이터 기반의 머신러닝 모델 구축을 통해 미계측 하천에서의 수생태계 건강성 지수(BMI, TDI, FAI)의 등급(A to E)을 예측하고자 하였다. 머신러닝 모델은 학습 데이터셋의 양과 질에 따라 성능이 크게 달라질 수 있으며, 학습 데이터셋의 분포가 불균형적일 경우 과적합 또는 과소적합 문제가 발생할 수 있다. 이를 보완하고자 본 연구에서는 실제 측정망 데이터셋을 바탕으로 생성적 적대 신경망 GAN(Generative Adversarial Network) 알고리즘을 통해 머신러닝 모델 학습에 필요한 추가 데이터셋(유량, 수질, 기상, 수생태 등급)을 확보하였다. 머신러닝 모델의 성능은 5차 교차검증 과정을 통해 평가하였으며, GAN 데이터셋의 정확도는 실제 측정망 데이터셋의 정규분포와의 비교 분석을 통해 평가하였다. 최종적으로 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 통해 예측 된 미계측 하천에서의 데이터셋을 머신러닝 모델의 검증 자료로 사용하여 수생태계 건강성 등급 예측 정확도를 평가하였다. 본 연구에서의 GAN에 의해 강화된 머신러닝 모델은 수질 및 수생태 관리가 필요한 우심 지류하천 선정과 구조적/비구조적 최적관리기법에 따른 수생태계 건강성 개선 효과를 평가하는데 활용될 수 있을 것이다. 또한 이를 통해 예측된 미계측 하천에서의 수생태계 건강성 등급 자료는 수량-수질-수생태를 유기적으로 연계한 통합 물관리 정책을 수립하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것이라 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.498-498
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• 2023

정부와 지자체는 기후변화로 인한 홍수 피해를 저감하고자 내수배제 용량 증대, 건전한 물환경 조성 등 다양한 방향의 정책들을 제시하고 있다. 각 지자체 별로 다양한 홍수 대응 정책들을 반영하고 있지만, 2022년 집중호우에 의한 도심지역 침수 피해 사례와 같이 기후변화로 인하여 증가된 홍수량에 대한 적절한 대비를 못하고 있다. 따라서 지자체는 현재의 홍수 대응 정책들과 더불어 추가적인 홍수 대응 정책을 시행하여야 하며, 지속가능한 개발을 고려한 유역의 건전한 물순환을 유지해야 한다. 본 연구에서는 토지피복 등 유역의 특성을 고려하여 실행 가능한 홍수 정책들의 대응 효과를 분석하고, 기후변화 시나리오를 반영한 미래 빈도분석 결과를 반영하여 최적의 홍수 대응 정책 대안을 제시하고자 한다. 연구에서 선정한 홍수 대응 정책은 우수관거 용량을 증대시키는 관거 교체 정책, 지속가능한 저영향개발 기법을 적용한 투수성 포장과 옥상녹화 정책을 선정하였다. 미래 강우 시나리오는 3개의 CMIP6 GCM모형(ACCESS-CM2, CanESM5, GFDL-ESM4)과 2개의 SSP-RCP 시나리오(SSP1-26, SSP5-85)를 사용하였다. 홍수 저감 효과는 도시유출해석모형인 SWMM 모형으로 분석하였다. 또한, 정책 이행에 발생하는 공사와 운영 비용을 산정하여 경제적 편익 분석을 실시하였다. 분석 결과, 투수성 포장과 우수관거 용량 확대 정책을 반영하는 정책 시나리오가 가장 경제적인 홍수 저감 효과를 가져오는 것으로 분석되었다. 본 연구의 정책별 경제적 비용과 홍수 저감 효과 분석은 기후변화에 대비한 도시유역의 홍수 대응 정책을 평가하고 우선순위를 선정하는데 있어 기여 할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.274-274
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• 2015

전 세계적으로 식량과 물 안보에 대한 중요도가 높아지고 있으며 이에 따라 물발자국은 식량과 물을 연계하는 요소로서 거론되고 있다. 물발자국은 제품이 생산되는 과정동안에 사용되는 물의 양을 의미하며 $m^3/ton$으로 표현한다. 이러한 물발자국은 작물 필요수량 및 생산량을 기반으로 산정되기 때문에 기후변화와 밀접한 관계가 있다. 따라서 농업 및 수자원 계획 분야에서 물발자국의 활용성을 높이기 위해서는 기후변화에 따른 우리나라 농산물의 물발자국 변화를 살펴보는 것이 필요하다. 이에 따라 본 연구에서는 기후변화에 따른 논벼의 농업용수량 및 생산량 산정을 통하여 미래의 녹색 및 청색 물발자국을 산정하고, 시기 및 시나리오별 불확실성 및 민감도를 평가하고자 하였다. 기후변화 시나리오는 RCP 기반의 신 기후변화 시나리오를 이용하였으며, 물발자국 산정 작물은 우리나라의 주곡인 논벼를 대상으로 하였다. 물발자국은 작물의 단위생산량당 소비되는 물의 양으로 정의되며, 최근 연구에서 물발자국은 용수 공급원에 따라 녹색(green), 청색(blue), 회색(grey) 물발자국으로 구분하여 산정되고 있다. 본 연구에서는 작물의 증발산으로 소비되는 수량만을 물발자국 산정에 적용하여 증발산량 중 강우에 의해 공급되는 수량인 녹색 물발자국과 관개에 의해 인위적으로 공급되는 수량인 청색물발자국을 산정하였다. 기후변화에 따른 미래의 작물의 생산량을 산정하기 위해 작물모델로 기상, 재배관리, 작물의 유전정보, 토양수분 및 질소의 효과까지 고려하여 작물의 생육뿐만 아니라 생산량까지도 모의할 수 있는 CERES-Rice모델을 적용하였다. 미래 기후 전망을 위한 전지구모형은 종류가 다양하고 모형의 특성과 모형 입력 자료에 따라 모의 결과가 상이하게 나타남에 따라 불확실성을 내포하고 있다. 따라서 기후변화에 능동적으로 대처할 수 있는 논벼의 물발자국을 산정하기 위하여 각 시나리오 및 시기별 물발자국의 불확실성 및 민감도를 분석하였다. 본 연구의 결과는 기후변화에 따른 미래 농업수자원의 변화를 분석하는데 이용될 수 있을 뿐 만아니라 우리나라 미래 국가수자원 정책의 수립을 위한 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.9 no.2
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• pp.206-216
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• 2006

The primary purpose of this study is firstly, to ascertain the suitability of the IT BSC (balanced scorecard) methodology for the performance analysis of EGIS(environment geographic information system), secondly, to analyze the outcome of EGIS using the methodology, and finally to present guidelines for effectively managing the performance of EGIS. This study has rebuilt the IT BSC methodology based on the previous study on the performance analysis of GIS and EGIS whose performance over the past five years has been evaluated. According to the analysis, the integrated performance is estimated at 105.3 points. This figure indicates that the cumulative performance of EGIS is more than the baseline of goal, 100.0 points. The feature of this study is to develop a new methodology suitable for the EGIS performance analysis and to evaluate and quantify the total performance of EGIS objectively through the application of the new methodology.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.52 no.9
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• pp.589-601
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• 2019

Various applications of radar rainfall data have been actively employed in the field of hydro-meteorology. Since radar rainfall is estimated by using predefined reflectivity-rainfall intensity relationships, they may not have sufficient reproducibility of observations. In this study, a generalized linear model is introduced to better capture the Z-R relationship in the context of bias correction within a Bayesian regression framework. The bias-corrected radar rainfall with the generalized linear model is more accurate than the widely used mean field bias correction method. In addition, we analyzed variability of the bias correction parameters under various geomorphological conditions such as the height of the weather station and the separation distance from the radar. The identified relationship is finally used to derive a regionalized formula which can provide bias correction factors over the entire watershed. It can be concluded that the bias correction parameters and regionalized method obtained from this study could be useful in the field of radar hydrology.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.332-332
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• 2022

적설은 지구 기후시스템과 수문순환 과정에서 중요한 역할을 하고 있으며, 겨울철의 적설은 봄철에 녹으면서 식생과 수자원 제공에 큰 영향을 주는 인자로 알려져 있다. 동아시아가 위치한 북반구는 적설량의 90%가 관찰되고 토지의 약 42%가 긴 시간동안 눈으로 덮여 있어 지표 에너지와 물 균형에 영향을 주고, 특히 수자원 관리를 위한 유출이나 토양수분과 같은 수문 인자에 큰 영향을 미친다. 따라서 적설을 정확하게 예측하는 것은 수자원 관리에 있어 매우 중요한 일이다. 한편, 이러한 수문 순환을 정확히 예측하기 위해 수문 분야에서는 지면모형(Land Surface Model, LSM)을 많이 사용하고 있다. 지면모형은 지표면과 대기 사이의 상호작용을 모의하기 위해 개발되었고, 에너지, 수증기, 이산화탄소 등의 다양한 인자들의 교환에 대하여 해석하며, 토양수분, 유출량 등의 수자원 분야의 주요 인자들을 산출하여 수자원 관리에 적극적으로 활용되고 있다. 이에 본 연구에서는 National Center for Atmospheric Research(NCAR)에서 개발한 Community Land Model(CLM)을 사용하여 2001년부터 2016년까지 25km의 공간해상도로 동아시아 지역의 적설 모의를 평가하였다. CLM의 적설 모의 평가 인자는 Snow depth, Snow water equivalent의 2가지 인자를 대상으로 수행하였고, 모의 성능 평가를 위한 관측 자료로 NASA Aqua와 JAXA GCOM-W1 위성에 탑재된 Advanced Microwave Scanning Radiometer(AMSR) 센서에서 제공하는 위성 관측 자료와 Defense Meteorological Satellite Program(DMSP) 위성의 Special Sensor Microwave/Imager(SSM/I) 센서와 Nimbus-7 위성의 Scanning Multichannel Microwave Radiometer(SMMR) 센서에서 제공하는 위성 관측 자료를 기반으로 지상 기상 관측소 자료와 조합하여 재생성한 European Space Agency Global Snow Monitoring for Climate Research (ESA GlobSnow)의 자료를 사용하였다. 그 결과 CLM의 적설 모의는 과대 추정하는 것을 알 수 있었으며, 본 연구의 결과는 동아시아 적설 모의 개선을 위해 자료 동화를 사용하는 후속 연구의 기초자료로 사용할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.334-334
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• 2020

우리나라는 서울지역과 수도권 위성도시의 인구분포가 집중되어있으며, 도시지역에 대한 관거 우선 확충에 따라 하수처리구역의 비율이 점차 늘어나고 있다. 초기우수월류에 의한 오염은 비점오염원의 경우로, 발생 및 배출경로가 다양하고 불특정하게 발생한다. 비점 오염원의 유출 농도는 강우 초기에 높게 나타나고, 점차 농도가 낮아지는데, 이러한 강우 특성을 고려하여 오염발생량을 규명하는 것이 필요하다. 이에 따라 본 연구에서는 중랑천 의정부 지역을 대상지역으로 선정하여, 합류식 하수관거 월류부하를 하수도법 관리수준으로 제어하기 위한 초기우수 처리대상 강우량을 산정하고 강우분포형 및 토지이용도 현황별로 초기월류유량 및 부하특성을 검토하였다. 본 연구에서는 SWMM(Strom Water Management Moder)모형을 적용하여, 매년 홍수기에 발생할 수 있는 다양한 강우분포를 고려하여 대상유역의 토지용도별 합류식 처리구역에 대하여 SWMM 모형의 검·보정 절차를 통해 예측값과 측정값 사이의 상관관계를 분석하였고, 의정부 지역의 초기우수월류 오염부하량의 토지용도에 따른 경향성과, 강우량 및 강우분포, 배수면적에 따른 경향성을 비교하였다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2023.11a
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• pp.101-105
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• 2023

대한민국은 2017년 이후 저출산·고령화사회로 진입하였고 생산가능인구가 감소함에 따라 노동생산성이 낮아지고 있으며, 여성의 경력단절 문제가 심각한 사회문제로 대두되고 있다. 정부에서는 여성가족부와 고용노동부가 함께 여성의 경력단절 예방과 해결을 위해 다양한 지원창업과 경제활동을 장려하고 있지만 현실에서의 재취업장벽과 열악한 노동환경, 일과 가정의 양립 문제 등으로 인해 경력단절 여성들 특히, 고스펙·고학력의 여성들은 취업이 아닌 창업을 선택하고 있으나 창업의 성공률은 그다지 높지 않아 다양한 대비책이 요구되는 실정이다. 여성 기업가는 창업부터 성장하기까지 수많은 위험요소에 노출되어 있으며 이러한 위험요소를 체계적으로 관리하고 극복하는 노하우를 쌓아 잘 활용하였을 때 경제활동의 핵심주축으로 성장할 수 있으며 창업이라는 혁신적이고 생산적인 활동으로 전환해 일자리 창출 및 기업의 혁신과 나아가서는 국가경제발전에 기여할 수 있는 토대가 될 수 있다. 본 연구의 목적은 여성의 기업가정신이 창업성과에 미치는 영향을 실증 분석하는데 있다. 경력단절여성 창업자를 대상으로 기업가정신이 창업성과에 미치는 영향과 회복탄력성이 조절효과를 갖는지 여부를 확인하고자 하였다. 여성기업가 특유의 소비자의 욕구를 세심하고 활동적으로 파악하여 생활밀착형 아이디어가 풍성면모와 창조적인 아이디어를 갖고 적극적으로 실행해보고자 하는 진취적인 성향과 회복탄력성이 창업성과에 영향을 미칠 것이라는 상황에 초점을 두고 연구모형을 설정하였다. 이를 위해, 기업가정신의 구성요소를 '혁신성', '진취성', '위험감수성'을 독립변수로 구성하였고, 창업성과의 주요구성요소인 '재무성과', '비재무성과'를 종속변수로 설정하였다. 또한 회복탄력성을 조절변수로하는 연구모형을 상정하였고 이는 여성의 기업가정신과 창업성과의 관계에서 회복탄력성의 조절효과여부를 확인하여 여성의 기업가정신교육과 회복탄력성의 중요성을 밝히고 활성화를 목적으로 하고 있다. 본 연구는 여성의 기업가정신이 창업성과에 긍정적 영향을 미친다는 것을 규명했다는 점에서 시사점을 갖는다. 심각한 사회문제로 떠오르고 있는 여성의 경력단절 문제를 해소하기 위해 향후 중소벤처기업부 및 여성가족부, 고용노동부 등에서는 여성창업자를 대상으로 체계적인 기업가정신교육과 회복탄력성에 관한 교육을 시행할 것을 제언한다.