• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.144-144
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• 2015

본 연구는 서울과 5대 광역시를 대상으로 (1) 과거추세가 연장되는 시나리오와 (2) 최근 활발하게 논의되고 있는 스마트 성장, 컴펙트 개발 등을 고려한 도시성장 시나리오를 전제로 미래의 토지이용의 변화를 예측하였다. 토지이용 변화 예측에는 로지스틱 회귀 분석을 기반으로 한 CLUE-s(Conservation of Land Use and its Effects at Small regional extent) 모형을 이용하였다. 토지이용 변화예측을 위해 WAMIS(WAter Management Information System)에서 제공하는 1975년부터 2000년까지의 5년 단위의 토지이용별 통계자료와 환경부에서 제공하는 2008년 토지이용도를 구축하였으며, 각 토지이용 항목은 총 6가지(시가지, 수역, 산림, 논, 밭, 초지)로 재분류하였다. 도시성장 시나리오는 지자체 조례에 따른 물리적 개발기준과 국토 환경성 평가 지도를 바탕으로 개발 제한 구역을 설정하고, 미래 인구변화와 토지수요 수요량 추정을 통해 미래 토지이용 변화 예측 시나리오를 구축하였다. 또한 도로망, 하천망과 유효 토심, 토양통 등을 고려한 토양 속성을 토지 피복 변화 예측을 위한 모형의 동적 요소(driving factor)로 대입하였다. 두 가지의 시나리오를 통해 미래 토지 이용 변화 예측결과 각 시나리오에 따라 확연히 다른 양상의 토지이용 변화 패턴을 보였다. 과거추세가 연장되는 시나리오에서는 물리적인 토지개발 기준 범위 내에서 무작위로 토지이용이 변화하며 시가지가 급속하게 성장하는 패턴을 보여주었다. 반면, 도시성장 시나리오를 전제로 하였을 경우 기존의 시가지와 연계하여 인근에 위치한 미개발지가 시가지로 변화하는 양상을 보였으며, 로그 추세로 증가 혹은 감소하는 패턴에 따라 변화폭이 줄어들며 종래에는 각 토지이용의 변화량이 0%로 수렴하는 모습을 보였다. 토지이용 변화 비율은 두 가지 시나리오 모두 주로 산지와 농지가 감소하고 시가지가 증가하는 모습을 보였다. 본 연구를 통해 구축한 미래 토지이용 변화 시나리오는 수문생태계에 큰 영향을 주는 지표의 변화에 대해 회귀분석을 기반으로 정량적인 예측을 가능케 함으로써 기후변화 시나리오 등 다양한 미래 예측 시나리오와의 접목을 통해 미래 수자원 예측 연구에 활용도를 높일 수 있을 것이라 기대한다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.23 no.4
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• pp.156-170
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• 2008

21세기 지식경제사회의 우위를 선점하기 위해 세계 선진국에서는 미래전략 연구에 대한 연구를 활발히 추진하고 있다. 반면에 우리나라의 경우 미래전략 연구에 소홀한 실정으로, 지난 2007년 한국전자통신연구원(ETRI)에서는 IT 기반 융합기술 시대를 대비함과 동시에 신성장 동력 발굴을 위한 비전연구를 진행하였다. 2012년과 2020년을 각 각 중기와 장기목표로 구분하고, '즐겁고, 편리하고, 안전한 인간중심 IT 비전'을 topdown 방식으로 설정하였다. 설정된 비전 달성을 위해 비전위원회를 구성하여 bottom-up 방식으로 메가 트렌드 분석, 델파이, 시나리오 기법, TRM 설계를 통하여 미래 전략을 수립하였다. 본 고는 국외에서 활발히 진행되고 있는 미래예측 및 기술예측 등 미래전략 연구 방법론과 사례에 대해 연구결과를 중심으로 정리하였다. 그리고, 이러한 미래전략 방법론을 ETRI 비전수립 과정과 접목한 사례 일부 결과를 고찰하였다. 본 고를 통해 아직 초보단계에 있는 국내 비전연구, 미래예측 및 전략수립에 대한 방향을 제시한다.

• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• v.9 no.1
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• pp.1-13
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• 2007

The necessity of future index is increasing to predict the future location of moving objects promptly for various location-based services. A representative research topic related to future index is the probability trajectory prediction technique that improves reliability using the past trajectory information of moving objects in the road network environment. However, the prediction performance of this technique is lowered by the heavy load of extensive future trajectory search in long-range future queries, and its index maintenance cost is high due to the frequent update of future trajectory. Thus, this paper proposes the Probability Cell Trajectory-Tree (PCT-Tree), a cell-based future indexing technique for efficient long-range future location prediction. The PCT-Tree reduces the size of index by rebuilding the probability of extensive past trajectories in the unit of cell, and improves the prediction performance of long-range future queries. In addition, it predicts reliable future trajectories using information on past trajectories and, by doing so, minimizes the cost of communication resulting from errors in future trajectory prediction and the cost of index rebuilding for updating future trajectories. Through experiment, we proved the superiority of the PCT-Tree over existing indexing techniques in the performance of long-range future queries.

• Product Safety
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• s.23
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• pp.47-54
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• 1994

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.13 no.4
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• pp.98-107
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• 2008

As the information and communications market goes more uncertain, foresight activities becomes more important. A number of foresight activities, such as trend analysis, have been used to predict customer needs. However previous studies tend to lack objectivity and systematization. In this study, we suggest a meta analysis methodology which combines both top-down and bottom-up approach in order to systematize the analysis process. Secondly, we applied this approach to ICT market to identify essential future technologies. Based on the result from the meta analysis, we have constructed the future technology roadmap.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.347-347
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• 2022

최근 데이터 사이언스의 비약적인 발전과 함께 다양한 형태의 딥러닝 알고리즘이 개발되어 수자원 분야에도 적용되고 있다. 이 연구에서는 LSTM(Long Short-Term Memory) 네트워크와 BO-LSTM이라는 베이지안 최적화(BO) 기술을 결합하여 일단위 앙상블 미래 댐유입량을 projection하는 딥 러닝 모델을 제안하였다. BO-LSTM 하이퍼파라미터 및 손실 함수는 베이지안 최적화 기법을 통해 훈련 및 최적화되며, BO 접근법은 모델의 하이퍼파라미터와 손실 함수를 높은 정확도로 빠르게 최적화할 수 있었다(R=0.92 및 NSE=0.85). 또한 미래 댐 유입량을 예측하기 위한 LSTM의 구조는 Forecasting 모형과 Proiection 모형으로 구분하여 두 모형의 장단점을 분석하였으며, 본 연구의 결과로부터 데이터 처리 단계가 모델 훈련의 효율성을 높이고 노이즈를 줄이는 데 효과적이고 미래 예측에 있어 LSTM 구조에 따른 영향을 확인할 수 있었다. 본 연구는 소양강 유역, 2020-2100년 기간 동안의 미래 예측에 적용되었다. 전반적으로, CIMIP6 데이터에 따르면 10%에서 50%의 미래 유입량 증가가 발생하는 것으로 확인되었으며, 이는 미래 강수량의 증가의 폭과 유사함을 확인하였다. 유입량 산정에 있어 신뢰할 수 있는 예측은 저수지 운영, 계획 및 관리에 있어 정책 입안자와 운영자에게 도움이 될 것입니다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.20 no.3
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• pp.209-222
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• 2020

The purpose of this paper is to predict the future changes of housing through the Delphi technique. The targets to predict were set by housing type, housing space, housing demand, and architectural technology. The results were as follows: ① The influences of social and value perspectives on the change of housing type, space, and demand would be high, on the other hands, the influence of political perspective would be low. ② In terms of housing type, the increase in demand for downsizing housing for high-rise buildings and the possibility of realizing remote medical support services and homecare using big data are highly predicted. That is, ③ it is anticipated that IoTs will have a significant influences on future housing changes, and ④ enactment of co-housing and related laws by the sharing economy, services for maintenance through the supply of high-rise and high-density homes, housing support for residents, and advanced lease markets by developed architectural technology are expected as anticipated forms of future housing.

• Information and Communications Magazine
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• v.26 no.1
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• pp.38-44
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• 2009

최근 급변하는 세계정세 속에 미래의 불확실성과 위협이 커져가는 실정에서 미래예측에 기반한 국정운영 시스템과 함께, 이를 과학적이고 체계적으로 지원할 수 있는 지식기반의 미래예측 인프라가 필요하다. 또한 기술 발달과 사회 환경의 미래 변화가 국가의 경쟁력으로 발현될 수 있도록 정책과 제도체계 마련이 선행되어야 혁신적 창의적 노력이 성공하고 기회를 선점할 수 있다. 결국, 지식기반과 국정 운영의 융합으로 지속가능한 국가선진화를 달성할 수 있을 것이다. 본고에서는 기술(공급), 사회(수요), 정책간의 상호작용을 중심으로 지식기반 국가선진화 전략을 제시하였다. 지식기반 국가선진화 전략은 국가 미래비전을 제시하고 추진하는 국정운영 인프라(Governance Infra), 지식기반 인프라(Knowledge Infra), 멘탈 인프라(Mental Infra)로 구성되어있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.179-179
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• 2018

최근 기후변화에 대한 관심이 급증하면서 기후변화로 인한 여러 가지 문제점들이 드러나며 가뭄에 대한 관심도 증가하고 있다. 수자원 관리에 있어 가뭄 예측은 반드시 필요한 항목이다. 우리나라는 기후변화로 인해 강수량과 기온이 변화할 것으로 보이며, 이는 증발산량의 변화를 초래한다. 증발산량은 가뭄에 대한 중요한 인자 중 하나이며, 따라서 효율적인 수자원 관리를 위해 잠재증발산량(Potential Evapotranspiration, PET)의 변화를 예측하는 것은 반드시 필요하다고 할 수 있다. 미래의 잠재증발산량을 분석하고 예측하기 위해서는 주로 기후모델을 이용한 미래예측자료가 사용된다. 이에 본 연구에서는 다중 RCMs를 이용하여 미래 잠재증발산량의 변화를 추정하고자 하였다. 독일의 전지구기후모델(Global Climate Model)인 MPI-ESM-LR를 기반으로 다양한 지역기후모델(Regional Climate Model)로부터 생산된 미래 자료를 사용하였다. 사용된 RCM은 MM5, RSM, WRF이며, RCP 8.5 시나리오에 대하여 부산 지점에 해당하는 격자로부터 잠재증발산량 추정을 위한 기온, 풍속, 일사량, 상대습도를 추출하였다. 추출된 각 기상자료에 대해 Penman 방법을 적용하여 미래 잠재증발산량을 산정한 후 Quantile Mapping 기법을 이용하여 편의보정을 수행하였다. 산정된 미래 잠재증발산량을 분석한 결과, 부산지점의 경우 미래 잠재증발산량이 현재대비 다소 증가 할 것으로 나타났다. 따라서 이에 대한 대비가 필요할 것으로 판단된다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.8 no.11
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• pp.363-372
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• 2017

This study analyzed how management earnings forecasts would have an effect on future earnings quality. The analysis period of study was from 2003 till 2009 (ofrom 2004 till 2011) based on variables of interest (dependent variables) and the annual data from a total of 475 companies that publicly announced manager's operating earnings forecasts among securities listing companies were used for analysis. As a result, first, it appeared that the more optimistic the manager's earnings forecasts were for the current term, the lower the future earnings quality was. Second, it was found that the lower the accuracy of the manager's earnings forecasts was for the current term, the lower the future earnings quality was. Such findings suggest that management earnings forecasts will be used for determining future earnings quality.