본 연구에서는 도시지역을 관통하는 댐 붕괴파의 전파특성을 모의하고 분석하기 위한 선행 작업으로 천수방정식과 well-balanced HLLC 기법에 근간을 둔 2차원 비구조적 유한체적모형을 개발하였다. 개발된 모형은 다양한 1차원과 2차원의 댐 붕괴파 해석과 관련된 문제에 대해 검증되었으며, 검증결과 해석해 및 수리모형실험을 통한 실측자료와 매우 일치하는 경향을 나타냈다. 본 연구에서 개발된 수치모형은 현장에서 그리고 수리모형실험을 통해 관측된 수위자료와 잘 일치하였으며, 기존의 모형으로부터 계산된 수위결과에 비해 비교적 보다 정확한 결과를 나타내었다.
이 연구는 스마트교육 수용의도에 영향을 미치는 요인들의 관계를 분석하는데 목적이 있다. 기존 정보기술수용모형(technology acceptance model) 관련 선행연구를 토대로, 스마트교육 수용의도에 영향을 미치는 잠재모형을 개발하였다. 잠재모형의 예비타당성 검증절차를 거친 후, 이를 통해 수정된 모형을 검증하기 위해 경기도 A 연구소의 스마트교육 체험학습프로그램을 이수한 초 중 고등학생 132명을 대상으로 설문조사를 실시하고 그 자료를 수집 및 분석하였다. 연구결과, 다음과 같은 가설들이 채택되었다. 상호작용성은 지각된 유용성에 영향을 미친다(가설 I). 상호작용성은 지각된 사용용이성에 영향을 미친다(가설 II). 상호작용성은 지각된 수용의도에 영향을 미친다(가설 III). 사회적 영향은 지각된 유용성에 영향을 미친다(가설 IV). 사회적 영향과 상호작용성은 서로 영향을 미친다(가설 V). 지각된 유용성은 수용의도에 영향을 미친다(가설 VI). 지각된 사용용이성은 수용의도에 영향을 미친다(가설 VII). 또한 연구모형의 적합도 검증 결과, $x^2$값은 6.600, 유의확률은 .086으로서 유의수준 .05에서 모형과 자료가 일치한다는 영가설이 채택되었으며, GFI, CFI, TLI 값은 각각 .98, .99, .99로 높은 적합도 수준을 보였다. 다만, RMSEA 값은 .09로서 다소 높은 값을 보이지만, 수정된 연구모형의 적합성을 해하는 수준은 아닌 것으로 판단되었다.
본 연구에서는 경안천 유역에 대해 초단시간 강수예보모델인 VSRF(Very Short Range Forecast of precipitation) 모델에서 생산되는 예측강우량의 검증을 실시하고, 이를 NWSPC(National Weather Service PC) 강우-유출 모형에 적용하였다. 강수는 기상학적 검증과 수문학적 검증으로 구분하여 검증하였다. 기상학적 검증은 유역 내에 존재하는 AWS 강수량과 VSRF모델 강수량의 정성적 관계를 객관적으로 제시하였고, 수문학적 검증은 AWS 면적 가중치를 고려한 유역평균 강우량과 VSRF유역평균 강우량과의 정량적 검증결과를 제시하였다. 또한 예보모델에서 생산된 6시간 예측강수량을 NWSPC 모형에 적용해 강수예보모델의 수문연계 가능성을 검토해 본 결과 0.6 이상의 높은 상관관계를 보여 예보모델의 수자원 활용 가능성을 제시하였다.
본 논문은 터널의 지반-지보재 상호 거동을 규명하기 위한 연구로서 주지보재인 숫크리트의 균열, 파괴하중 및 변형거동을 실물크기의 갱도모형실험을 통해 확인하고 3차원 수치 해석을 실시하여 각각의 결과를 비교 검증하였다. 갱도모형 실험은 실제 터널과 유사한 크기의 터널을 제작하여 11개 실린더에서 측압조건에 따라 하중을 가하여 실험을 수행하였다. 3차원 수치해석 모델링은 갱도모형실험과 가능하면 같은 조건으로 해석하기 위하여 모형실험으로부터 로드셀 및 LVDT를 통해 얻은 하중-변위곡선이 수치해석 시에도 재현되도록 하여 수행되었다.
중장기 이수계획 수립이나 미래 기후변화에 대한 수자원 영향평가 연구 등에서 월 단위 이상의 유출량을 계산할 수 있는 강우-유출 모형의 필요성이 강조되고 있다. 본 연구에서는 월 유출모의를 위해 개념적 물수지모형의 적용가능성을 검토하였다. 4개의 물수지모형을 대청댐 상류유역에 대하여 구축하고, 기존에 구축된 일 강우-유출 모형인 SSARR 및 TANK 모형과 비교하였다. 그 결과 가장 우수한 모의능력을 보여준 abcd 모형을 미계측유역에 적용하기 위해 매개변수를 지역화기법으로 추정하였다. 즉 13개 다목적댐 중 9개 다목적댐에서 구한 매개변수와 유역특성인자를 이용하여 회귀식을 작성한 후 미계측유역으로 가정한 4개 다목적댐에 적용하여 검증하였다. 검증결과 효율성계수가 $90\%$ 이상으로 비교적 간단하면서 모의능력이 우수한 개념적 월 물수지모형은 중장기 유출량모의에 그 활용성이 클 것으로 기대된다.
본 연구는 Wilcoxon Rank Sum Test 기법을 이용한 자동 돌발상황 검지 모형을 개발하는 것이다. 본 연구의 수행을 위하여 고속도로에 설치된 루프 차량 검지기(Loop Vehicle Detection System)에서 수집된 점유율 데이터를 사용하였다. 기존의 검지모형은 산정하기가 까다로운 임계치에 의하여 돌발상황을 검지하는 방식이었다. 반면 본 연구 모델은 위치와 시간대 교통 패턴에 관계없이 모형을 일정하게 적용하며, 지속적으로 돌발상황 지점과 상·하류의 교통패턴을 비교 검정 기법인 Wilcoxon Rank Sum Test 기법을 사용하여 돌발상황 검지를 수행하도록 하였다. 연구모형의 검증을 위한 테스트 결과 시간과 위치에 관계없이 정확하고 빠른 검지시간(돌발 상황 발생 후 2∼3분)을 가짐을 알 수 있었다. 또한 기존의 모형인 APID, DES, DELOS모형과 비교검증을 위하여 검지율 및 오보율 테스트를 수행한 결과 향상된 검지 능력(검지율 : 89.01%, 오보율 : 0.97%)을 나타남을 알 수 있었다. 그러나 압축파와 같은 유사 돌발상황이 발생되면 제대로 검지를 하지 못하는 단점을 가지고 있으며 향후 이에 대한 연구가 추가된다면 더욱 신뢰성 있는 검지모형으로 발전할 것이다.
본 연구는 한국증권시장에서 변동성의 정보비대칭효과를 조건부 이분산모형을 이용하여 검증하고자 하였다. 검증방법으로는 Engle과 Ng (1993)의 연구에 기초하여 정보반응곡선(News impact curve)으로 분석하였다. 분석자료로 1980년 부터 1995년 까지의 한국종합주가지수, 일별 초과수익률자료를 사용하였다. 정보반응곡선에 이용한 모형은 GARCH 모형, EGARCH 모형, TGARCH 모형, AGARCH 모형등 4개의 조건부 이분산 모형이다. 무조건 분산을 이용한 정보 반응곡선의 함수형태로 보면, 분산의 정보반응에 있어서 GARCH 모형은 대칭적으로 반응하며 나머지 조건부 이분산 모형인 EGARCH 모형, TGARCH 모형, 그리고 AGARCH 모형은 비대칭적으로 반응하는 모형임을 알 수 있었다. 실증분석결과 정보반응곡선을 통하여 악재(bad news)정보에 따라 예측하지 못한 주식수익률의 하락이 호재(good news)에 따른 예측하지 못한 주식수익률의 상승보다 더 큰 변동성을 발견할 수 있었다. 그러나 비대칭성의 크기는 그다지 큰 것으로 보이지 않았다. 모형적합성 검정에서도 4개의 조건부 이분산 모형은 모두 적합한 것으로 보인다. 그중에서도 EGARCH 모형과 TGARCH 모형이 상대적으로 주가예측력이 뛰어나 보인다. 그러나 변동성의 정보 비대칭반응을 통계적으로 유의적인 것으로 확인한 모형은 TGARCH모형 뿐이었다.
주식 수익률, 환율 등과 같은 금융 자료를 이해하는데 있어서 최근의 국제 금융위기를 통해 더욱 중요해진 이슈는 바로 변동성(volatility)이다. 변동성(조건부 이분산성)에 대한 모형은 Engle (1982)의 ARCH 모형과 Bollerslev (1986)의 GARCH 모형을 시작으로 수만은 연구가 이루어졌으며 특히 금융 시계열 분석에서는 시계열 자료들 간의 변동성을 함께 모형화 하는 MGARCH(multivariate GARCH) 모형이 널리 이용되고 있다. 추정된 MGARCH 모형들은 그 자체로서 여러 개의 변동성들 간의 시간에 따른 동적인 관계를 설명해주는 데 유용할 뿐만 아니라 추정된 (조건부)상관계수들은 hedge ratio 계산 또는 VaR 계산 등과 같이 금융시장에 대한분석에도 이용되고 있다. 본 논문에서는 국내 14개 최신 주가자료에 대한 MGARCH 분석을 수행하고 연관된 사후검증(back-testing)을 통해 MGARCH 모형들을 평가하고 있으며 사후검증 수치를 얻기 위한 S-PLUS 프로그램을 수록하였다.
새만금 유역 내에는 다수의 보 및 제수문이 위치하고 있으며, 관개, 배수, 오염원 등이 영향을 받고 있다. 선행연구 중에는 보 및 제수문을 고려하기 위해 모형의 소스코드를 일부 수정하여 연구되고 있으나 유역모형으로 구현하기에는 한계가 있으며, 이에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 만경강 유역을 대상으로 유역 모형과 전산유체역학 모형을 이용하여 하류 제수문에 대한 유입, 유출 그리고 오염원 등의 영향을 분석하고자 한다. SWAT (Soil and water assessment tool)은 유역 모형으로 미국 농무부에서 농업유역의 수문순환 및 비점오염원을 모의하기 위해 개발한 모형이다. CFD (Computational fluid dynamics)는 전산유체역학 모형으로 구조물을 설계하고 유체, 기체 등을 모의할 수 있다. SWAT 모형을 이용하여 농업유역 하류 제수문 위치를 출구로 지정하여 수문을 모의하고 그 결과자료는 CFD에 입력할 수 있다. CFD는 하류 제수문 구조물을 설계하고 SWAT 모형의 수문자료를 입력하여 제수문의 영향을 평가할 수 있다. 우선, 만경강 유역을 대상유역으로 선정하고 부용, 황산, 상리, 고은교 등 제수문의 위치를 파악하였다. SWAT 모형 구축을 위해 2015-2018년까지 기상, 수위, 유량 관측자료를 수집하였으며, 보정기간과 검증기간은 각 2년이며, 모형 성능 검증에 사용한 적합성 평가 지수는 R2 (Determine coefficient), RMSE (Root mean square error), 그리고 NSE (Nash-sutcliffe efficiency coefficient)를 사용하였다. 모형의 보정은 SWAT-CUP 자동보정프로그램을 사용하였으며, 모형의 보정지수는 NSE를 사용하였고, 1,000회 반복 수행을 통해 매개변수를 최적화하였다. 보정기간의 유출량 적합성 평가 지수는 R2, RMSE 그리고 NSE가 각각 0.84, 2.96 mm/day, 0.70을 나타냈다. 검증기간의 유출량 적합성 평가 지수는 R2, RMSE 그리고 NSE가 각각 0.72, 2.94 mm/day, 0.46을 나타냈다. 본 연구는 유역 차원과 구조물 차원의 모델링을 연계하는 것으로 향후 제수문 모니터링 자료를 활용하여 CFD 모형을 구축하고 유입량에 따른 제수문의 검보정 및 영향을 평가하고자 한다. 이러한 결과는 최근 기후변화에 따라 급격히 변화하는 유역환경에 대처할 수 있는 방안이 될 수 있을 것이며, 제수문 시설을 관리하는 기관에서도 합리적인 운영방안에 대한 기초자료로 기여할 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문은 인공신경망과 귀납적 학습방법 등의 인공지능 방법과 선물가격결정에 대한 기존 재무이론을 사용하여 일상어휘로 표현되는 파생상품 가격예측 모형을 개발하는데 있다. 모형의 개발은 1단계로 인공신경망이나 기존의 선물가격결정이론(평균보유비용모형이나 일반균형모형)을 이용하여 선물 가격을 예측한 후, 서로 비교분석하여 인공신경망 모형의 우수성을 확인하였다. 귀납적 학습방법중 CART 알고리듬을 사용하여 If-Then 규칙을 생성하였다. 특히 실용적 측면에서 선물가격의 일상어휘화를 통한 모형개발을 여러 가지 방법으로 시도하였다. 이러한 선물가격 예측모형의 유용성은 일단 If-Then 규칙으로 표현되어 전문가의 판단에 확실한 이론적인 근거를 제시할 수 있는 장점이 있으며, 특히 의사결정지원시스템으로 활용화 될 경우 매우 유용한 근거자료로 활용될 수 있다. 이러한 선물가격 예측모형은 정확성은 분석표본과 검증표본으로 나누어 검증표본에서 세가지 기본모형(평균보유비용모형, 일반균형모형, 인공신경망 모형)과 각 모형의 귀납적 학습방법 모형의 다른 3가지 어휘표현방법 3가지를 모형별로 비교 분석하였다. 분석결과 인공신경망모형은 상당한 예측력을 갖고 있는 것으로 판명되었으며, 특히 CART를 기반으로 한 일상어휘 기반의 선물가격예측 모형은 예측력이 높은 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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