본 연구는 연구 개발 전문가를 대상으로 개인과 조직간의 상호 효율성을 증가시키는 적합 관계를 개념적으로 탐구하였다. 개인-조직간 적합은 연구자들에 따라서 다양한 정의가 존재한다. 이들 다양한 정의는 적합의 관점을 구체적으로 규명함으로써 개인-조직간 적합 메카니즘을 분명히 파악할 수 있다. 개인-조직간 적합 관점은 보충적/보완적 측면, 욕구-공급/능력-수요 측면, 주관적/객관적 측면이 존재한다. 국내 연구소의 인력관리제도(선발/채용제도, 교육훈련제도, 연구전문직제도, 평가제도, 보상제도)에 대한 현황을 기존 문헌과 인터뷰를 통하여 조사하였다. 세 가지 개인-조직 적합 관점에서 국내 연구소의 인력관리제도를 분석하여 실무적인 시사점과 기본적인 실행방안을 도출하였다. 끝으로 이러한 개념적 고찰에 근거하여 추후 연구방향을 제시하였다.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2002.05a
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pp.323-332
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2002
전자상거래와 같은 분산컴퓨팅환경에서는, 의사결정을 위해 협동적 문제해결과 사례기반의 자동 모형화가 더욱 중요시 되고 있다. 왜냐하면, 문제요구는 다양하고 이에 대응하기 위해 모든 모형을 준비한다는 것은 실제로 어려우며, 모형의 저장 및 관리관점에서도 비효율적이기 때문이다. 이에 따라, 최적화 에이전트 기반의 자동 모형화에 의한 문제해결을 위한 연구의 필요성이 인식되고 있다. 본 연구에서는 최적화 모형에 대한 지식이 부족한 사용자 수준의 XML 표현과 같은 문제요구를 이해하고, 최적화 모형 사례로부터 목표모형을 탐색하는 최적화 에이전트를 위한 사례기반 자동 모형화의 프레임웍을 제시한다. 이를 위해, 자동 모형화 지식의 표현과 목표모형 탐색을 위한 전방향 추론절차를 제시한다 최적화 에이전트는 모형화 노력을 줄이기 위해서, 민감도분석을 통해 성능이 평가된 탐색 알고리즘을 사용한다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2004.05b
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pp.267-271
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2004
2000년도 국내에 소개된 앙상블 유량예측은 한반도 유출특성을 고려한 예측시스템 구축을 위해 꾸준한 수정과 보완을 반복하며 약 5년간의 연구가 진행되었다. 앙상블 유량예측의 연구방향은 크게 예측의 정확성을 향상시키기 위한 이론적 인구와 수자원 계획과 관리에 활용될 수 있도록 GUI를 포함한 유량예측시스템을 구축하는 등의 실무적 연구가 함께 진행되고 있다. 앙상블 유량예측의 정확성을 향상시키기 위해 갈수기에 강우-유출모형의 모의능력을 개선해야 하며, 홍수기에는 기상예보를 효율적으로 이용해야 한다는 기본 전략을 수립하였다. 최근 강우-유출모형의 모의능력을 개선하기 위해 신경망 강우-유출모형을 구축하고, 기존 강우-유출모형의 모의결과를 보정하거나, 두개 이상의 모형을 결합함으로서 유량모의능력을 개선하여 갈수기 앙상블 유량예측 정확성을 향상시킬 수 있음을 증명하는 성과를 거둔 바 있다. 향후 앙상블 유량예측의 연구 방향은 기상예보자료의 적극적인 활용에 초점을 맞추고 있다. 최근 ENSO(El Nino Southern Occillation), PDI(Pacific Decadal Idex) 등 다양한 기후정보의 새로운 발견과 GCM 등 기후모형의 급속한 개선으로 기후 예측의 정확도가 높아지고 있는 추세이므로, 이를 이용하여 홍수기 앙상블 유량예측의 정확도 개선을 목표로 인구가 진행될 전망이다.
Choi, Hyun Gu;Jeong, Seok Il;Park, Jin Yong;Kwon, E Jae;Lee, Jun Yeol
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.387-387
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2022
기존 홍수기시 댐 운영은 예측 강우와 실시간 관측 강우를 이용하여 댐 운영 모형을 수행하며, 예측 결과에 따라 의사결정 및 댐 운영을 실시하게 된다. 하지만 이 과정에서 반복적인 분석이 필요하며, 댐 운영 모형 수행자의 경험에 따라 예측 결과가 달라져서 반복작업에 대한 자동화, 모형 수행자에 따라 달라지지 않는 예측 결과의 일반화가 필요한 상황이다. 이에 댐 운영 모형에 AI 기법을 적용하여, 다양한 강우 상황에 따른 자동 예측 및 모형 결과의 일반화를 구현하고자 하였다. 이를 위해 수자원 분야에 적용된 국내외 129개 연구논문에서 사용된 딥러닝 기법의 활용성을 분석하였으며, 다양한 수자원 분야 AI 적용 사례 중에서 댐 운영 예측 모형에 적용한 사례는 없었지만 유사한 분야로는 장기 저수지 운영 예측과 댐 상·하류 수위, 유량 예측이 있었다. 수자원의 시계열 자료 활용을 위해서는 Long-Short Term Memory(LSTM) 기법의 적용 활용성이 높은 것으로 분석되었다. 댐 운영 모형에서 AI 적용은 2개 분야에서 진행하였다. 기존 강우관측소의 관측 강우를 활용하여 강우의 패턴분석을 수행하는 과정과, 강우에서 댐 유입량 산정시 매개변수 최적화 분야에 적용하였다. 강우 패턴분석에서는 유사한 표본끼리 묶음을 생성하는 K-means 클러스터링 알고리즘과 시계열 데이터의 유사도 분석 방법인 Dynamic Time Warping을 결합하여 적용하였다. 강우 패턴분석을 통해서 지점별로 월별, 태풍 및 장마기간에 가장 많이 관측되었던 강우 패턴을 제시하며, 이를 모형에서 직접적으로 활용할 수 있도록 구성하였다. 강우에서 댐 유입량을 산정시 활용되는 매개변수 최적화를 위해서는 3층의 Multi-Layer LSTM 기법과 경사하강법을 적용하였다. 매개변수 최적화에 적용되는 매개변수는 중권역별 8개이며, 매개변수 최적화 과정을 통해 산정되는 결과물은 실측값과 오차가 제일 적은 유량(유입량)이 된다. 댐 운영 모형에 AI 기법을 적용한 결과 기존 반복작업에 대한 자동화는 이뤘으며, 댐 운영에 따른 상·하류 제약사항 표출 기능을 추가하여 의사결정에 소요되는 시간도 많이 줄일 수 있었다. 하지만, 매개변수 최적화 부분에서 기존 댐운영 모형에 적용되어 있는 고전적인 매개변수 추정기법보다 추정시간이 오래 소요되며, 매개변수 추정결과의 일반화가 이뤄지지 않아 이 부분에 대한 추가적인 연구가 필요하다.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2005.10a
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pp.217-220
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2005
과학기술이 국가경쟁력에서 차지하는 비중이 높아지면서, 국가 차원에서 과학기술역량의 확충을 위한 다양한 정책적 노력이 경주되고 있으며, 그 일환으로 정부연구개발사업과 관련된 예산도 지속적으로 증가하여 왔다. 이와 함께 최근 들어 공공부분에 책무성(accountability)에 대한 논의와 함께 성과주의 제도의 적극적인 도입이 검토되고 있다. 특히 다양한 특성을 가진 많은 정부사업들이 적절하게 추진되고 있는지 그 성과를 측정하고 관리하는 것은 책무성의 이행이라는 측면에서 상당히 중요하다. 이에 따라 성과를 보다 명확히 측정할 수 있는 도구의 필요성과 함께 균형성과표(Balanced Scorecard: BSC)가 새롭게 조명을 받고 있다. 본 연구에서는 BSC의 기본모형을 확장하여 정부연구개발사업에 적용해 보고자 한다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.402-402
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2021
다목적댐의 유입량은 댐 저수지 관리 및 운영에 있어 중요한 고려사항으로, 정확한 유입량을 사용하는 것이 필수적이다. 댐 저수지 유입량은 유역의 물수지분석, 홍수조절 의사결정 등 이·치수적 측면에서 활용도가 높으며, 특히 기후변화로 인한 홍수나 가뭄의 발생이 빈번해진 최근의 상황에서 위기경보 운영 등 재난관리 측면에서도 그 중요성이 높아지고 있다. 현재 우리나라에서는 댐 저수지 유입량 산정에 방류량과 저수지 수위를 활용한 물수지방정식에 의한 방법을 공식적으로 활용하고 있다. 그러나 물수지방정식을 이용하여 계산된 유입량은 평수기와 갈수기 오차가 크고 음의 유입량 값이 발생하는 등 지속적인 개선의 필요성이 제기되었다. 이를 보완하기 위해 댐 저수지 직상류부 하천의 수위 측정치로부터 수위-유량곡선을 통해 유량을 산출하고, 그 값을 활용하여 댐 방류량을 추정하는 방법이 제시되었다. 그러나 직상류부 수위 측정이 불가능한 저수지에는 활용이 어렵기 때문에 다양한 지점에 적용할 수 없다는 한계가 있다. 본 연구에서는 기존 댐 저수지 유입량 산정방식의 한계를 보완하기 위해 수위계측이 어려운 지점에서도 유량 계산이 가능한 분포형 강우-유출모형 GRM(Grid based Rainfall-runoff model)을 연구에 활용하였다. 한강권역 내 K-water 운영 다목적댐인 소양강댐, 횡성댐, 충주댐 직상류부 유량과 분포형 강우-유출모형으로 계산된 유량을 비교하여 모의 유량자료의 활용성을 검토하였다. 다음으로 댐 유입지점-상류 관측지점 간 유량의 상관관계를 분석하였으며, 이를 통해 상류 하천에 흐르는 유량으로부터 댐 유입량을 계산할 수 있는 관계곡선식을 도출하였다. 본 연구에서 제시한 댐 유입량 산정방식은 관측지점의 다양성과 결과의 정확도를 향상시킬 수 있다는 측면에서 기존 방식 개선에 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 또한 분석 절차의 표준화나 결과에 대한 다양한 검증이 이루어진다면, 홍수 및 가뭄의 위기경보 발령에 대한 참고자료로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
Kim, Taereem;Choi, Wonyoung;Shin, Hongjoon;Heo, Jun-Haeng
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.29-29
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2015
수자원의 지속적인 관리 및 효율적인 활용을 위하여 수문량의 예측과 분석은 필수적인 과정이라 할 수 있으며 이에 따라 다양한 수문 모형이 구축되고 강우, 유량 등 대표적인 수문량의 예측이 수행되어져 왔다. 그 중에서도 수문 시계열 모형은 시간의 흐름에 따라 일정하게 기록되어온 수문 자료를 확률적인 과정을 통하여 모형을 구축하고 이를 바탕으로 미래 수문량을 예측하는 데활용되는 모형으로, 과거에 기록된 수문 패턴이 미래에도 지속된다는 가정 하에 구축된다. 일반적으로 시계열 모형은 하나의 자료계열로 모형을 구축하는 단변량 모형과 원 자료계열 외에 다른 자료계열을 고려하여 모형을 구축하는 다변량 모형이 있으며, 다변량 모형은 원 자료계열에 영향을 미치는 외부변수를 고려함으로써 두 자료계열간의 상관성을 모형에 반영할 수 있는 장점을 가지고 있다. 또한 자료계열의 계절성을 고려하여 시계열 모형을 구축할 경우, 수문 시계열이 가지고 있는 계절적 영향을 잘 반영할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 계절성을 고려한 다변량 시계열 모형인 SARIMAX(Seasonal AutoRegressive Integrated Moving Average with eXogenous) 모형을 이용하여 대표적인 수공구조물인 댐의 유입량 예측을 수행하였다. 일반적으로 댐 유입량 예측에는 댐의 유입량과 상관성이 높은 강우가 외부변수로 사용되어져 왔으나, 이 외에도 영향을 미칠 수 있는 지점특성치를 고려하여 모형을 구축한 후 비교하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2009.05a
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pp.1621-1626
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2009
유역 내 수문학적 조건은 변화하게 되고 이러한 변화에 대처해야만 하는 유역관리자는 적절한 수자원의 운용에 어려움을 느끼게 된다. 이러한 수문학적 조건 변화는 갑작스런 인구증가, 산업발전 등에 의해서도 발생될 수 있으며, 이 경우 용수공급, 수력발전, 그리고 환경용수 등 서로 상충되는 이해관계를 조정하여 물이용의 효율성 극대화하는 범 유역 단위의 수자원 평가 및 배분이 고려되어야 한다. 더불어 정치적, 경제적, 그리고 환경목적에 부합된 새로운 수자원 개발을 위해서도 지속적인 수자원 통합관리를 위한 의사결정지원시스템은 매우 중요하다. 복잡하고 다양한 요구를 만족하기 위해서는 유역관리 대상을 통합 관리할 수 있는 효과적인 운영 도구가 필요하다. 본 연구에서는 장기 수자원계획시 댐군의 연계운영을 위한 물수지분석 모형으로 KModSim 모형을 선정하고, 이에 대한 댐군의 연계운영 효과를 비교 및 평가를 수행하고자 한다. KModSim 모형은 수자원배분에 관련된 물리적, 수문학적, 제도적, 그리고 행정적인 요구들을 동시에 만족하도록 디자인된 범용 우선순위 목적 선형최적화 모형으로, 조절점 및 저수지조작에 대한 우선순위를 지정할 수 있을 뿐만 아니라 reservoir balancing 방법을 통하여 저수지별로 용수공급 분담률을 지정할 수 있어 보다 현실에 가까운 연계운영이 가능하다. 따라서 본 연구에서는 의사결정 지원 모형들 중 네트워크 알고리즘을 이용하는 KModSim 모형을 이용하여 낙동강권역에 대한 수자원평가시 댐간 연계운영을 하였을 경우와 하지 않았을 경우를 모두 수행하여 비교 분석함으로써 급속히 변화하고 있는 수자원 이용환경에서 보다 합리적인 댐군의 연계운영 방안을 제시하고자 한다.
다양한 소프트웨어개발 위험관리 분야의 연구들 중, 미국의 소프트웨어 회사들을 대상으로 한 Nidumolu의 논문에서는 표준화와 요구사항 불확실성이 잔여성과위험이라는 매개 변수를 통해서, 소프트웨어 개발프로세스와 제품 성과에 영향을 미친다는 결과를 발표하였다. 본 연구에서는 먼저, 개발도상국인 우리나라에서도 이러한 모형이 적용될 수 있는 지를 검정하였는데, 결론적으로 잔여성과 위험이라는 매개변수는 모형에서 의미가 없는 것으로 나타났다. 이는 우리나라 소프트웨어 업체의 경우 성숙도가 상대적으로 낮아서, 프로젝트 관리자와 같은 개인의 능력에 성과가 영향을 받는 때문인 것으로 보인다. 따라서 본 연구에서는 이러한 차이의 원인에 대해서 논의하고, 나아가서 우리나라의 기업 환경에 적합한 새로운 모형을 제시하고자 한다.
Kim, Da Rae;Lee, Ji Wan;Ahn, So Ra;Kim, Seong Joon
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.151-151
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2016
하천 유역의 수자원관리에 있어서 홍수 및 가뭄 기간에 유출의 규모와 빈도와 같은 유출특성을 신뢰할 수 있도록 예측하는 것은 매우 중요하다. 수문모형은 이러한 유역의 신뢰성 있는 유출량 예측을 위해 이용되며, 수문모형의 결과물은 수문순환 과정의 공간적 표출이나 매개변수 추정방법 등 다양한 요인에 매우 민감하게 반영된다. 대부분의 수문모형 매개변수들은 해당 유역의 특성이나, 홍수 및 가뭄과 같은 극단적 유출상황에 따라 설정되어 있지 못한 실정이며, 이는 모형의 신뢰성 있는 보정 및 유출량 모의를 보다 정밀하게 수행하지 못하는 원인으로 작용하게 된다. 본 연구의 목적은 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 이용하여 유역의 하천 유출량을 모의함에 있어서 홍수 및 가뭄년, 평년의 유출특성이 모형의 매개변수 추정에 미치는 영향을 분석하고자 하는 것이다. 이를 위해, 안성천 유역($1,658.7km^2$)을 대상으로 유역 내 3지점의 기상관측소(이천, 수원, 천안)를 대상으로 40년(1976~2015)동안의 일 기상자료를 수집하여 SWAT 모형을 구축하였다. 홍수년 및 가뭄년, 평년을 포함하는 선별된 기간에 대하여 다양한 목적함수($R^2$, NSE, RMSE, PBIAS)를 활용하여 각각의 조합된 기간의 극단적 유출특성에 초점을 맞추어 검보정을 수행하였다. 이후 홍수년 및 가뭄년, 평년을 포함하는 선별된 기간에서의 유출량의 규모와 빈도에 영향을 미치는 매개변수를 도출하고 민감도를 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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