• Title/Summary/Keyword: 성공예측

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Weight of Evidence 기법을 이용한 영남지역의 산지습지 가능지역 추출 (Potential Mapping of Mountainous Wetlands using Weights of Evidence Model in Yeongnam Area, Korea)

  • 백승균;장동호
    • 한국지형학회지
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    • 제20권1호
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    • pp.21-33
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    • 2013
  • 이 연구에서는 접근이 어렵고 범위가 광대하여 많은 시간과 비용이 소요되는 산지습지의 현장조사 대상범위를 줄이고 작업의 효율성을 높이기 위해 산지 습지 위치와 지형 및 기타 GIS 정보 사이의 관계를 확률로 표현하는 Weight of Evidence 기법을 적용하여 산지습지 가능지역을 추출하였다. 이를 위하여 영남지역을 대상으로 산지습지와 관련된 경사 분포, 곡률 분포, 식생지수 분포, 습윤지수 분포, 토양 배수등급 분포 등 공간 데이터베이스를 구축하고 이를 기존 산지습지 위치와의 상관관계를 통하여 Weight of Evidence를 구하였다. 우도비를 통하여 산지습지 가능성에 대한 각 요인의 등급을 분석한 결과 경사도, 곡률, 식생지수, 습윤지수가 낮을수록, 토양 배수등급이 양호한 곳에 산지습지 분포 가능성이 높은 것으로 나타났다. 산지습지가능성도 작성을 위하여 각 요인의 등급에 대하여 Weight of Evidence 가중치를 부여하고 GIS 중첩분석을 실시하여 산지습지가능지수를 산출하였다. 그리고 검증을 위하여 산지습지 가능지수 등급구간에 대한 산지습지 위치 포함 누적비율을 표시한 성공확률곡선을 작성하고 면적비율을 계산한 결과 75.48%로서 상당히 높은 예측정확도를 나타내었다.

가다머와 해석의 불확실성 - 해석과 제약에 대한 체험주의적 해명 - (H.-G. Gadamer and Uncertainty of Interpretation - An Experientialist Account of Interpretation and Constraint -)

  • 서명원
    • 철학연구
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    • 제126권
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    • pp.133-158
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    • 2013
  • 이 글의 주된 목적은 '신체화된 이해'(embodied understanding)의 본성과 구조에 대한 '체험주의'(experientialism)의 해명을 통해서 가다머 해석학의 중심적 논제인 해석의 불확실성이 내세운 이해의 역사성 제약이 이론적으로 요청된 것이며, 실제로 유용하지도 않다는 것을 드러내는 데 있다. 가다머는 이해라는 사건을 통해서 텍스트와 경험적 지식의 한계를 해석하며, 이러한 경험적 해석은 항상 미완결의 해석이다. 그것은 우리로 하여금 예측의 한계를 깨닫게 하며, 모든 경험적 계획은 우리를 불확실성으로 인도한다. 가다머는 해석의 불확실성 논제를 통해 전통적인 해석학이 추구했던 객관적 해석의 틀을 성공적으로 넘어선다. 하지만 해석의 불확실성 논제는 해석의 무제약적 분기라는 우려에 직면한다. 가다머는 이러한 난점을 벗어나기 위해 해석에 있어서 역사성의 제약을 주장한다. 역사성의 제약은 역사적 전통과 마주 대하는 존재의 상황이 결코 완결될 수 없다는 해석학적 상황에 대한 자각 때문에 요청된 개념이다. 하지만 이러한 완결 불가능성 때문에 요청된 역사성의 제약은 이론적으로 재구성된 요청일 뿐이며 무한히 열리는 해석에 대한 실제적인 지반이 될 수 없다. 체험주의의 해명에 따르면 우리의 모든 이해는 생물학적 유기체로서 우리의 신체화에 근거하고 있다. 우리의 이해는 신체적/물리적 층위에서 현저한 공공성을 드러내며, 그것이 우리가 경험적으로 의지할 수 있는 최대의 공공성이다. 이러한 의미에서 경험의 공공성은 우리의 이해와 경험을 제약하는 실제적 근거가 되며, 그것을 종적 공공성이라고 부를 수 있다. 이러한 체험주의적 시각에 따르면 다양한 해석적 변이의 실제적 제약은 이론적 요청에 의해서가 아니라 모든 해석의 지반을 이루고 있는 종적 공공성에 근거해서 이루어진다.

4차원 강수지수를 이용한 강수기후연구의 혁명적 진화 (Revolutionary Evolution on the Hydrological Climatology using 4-dimensional Rain Indexes)

  • 변희룡
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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    • pp.648-648
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    • 2015
  • 이 연구는 수자원 환경을 전반적으로 객관화, 계량화하는 새로운 방법이 성공적임을 소개한다. 기존의 계량법이 일강수량, 월 강수량, 년 강수량 등등, 단순한 수학적 합계에 치중한 결과 가중 중요한 강수의 시간 분포를 간과하였다. 이 단점을 해결하여, 1) 구체적으로 매 시간, 매일 남아 있다고 추정되는 물의 양 만을 합산하는 방법을 택했다. 시간적 감소함수를 이용하여, 강수 후 유출과 증발 등으로 사라지는 물의 양을 고려한 것이다. 2) 합산기간을 객관화하였다. 기본 합산 기간을 365일로 하고, 물 부족 또는 물 과잉이 지속될 경우는 지속되는 기간만큼, 합산기간을 늘이는 방법을 택했다. 따라서 다른 지수들이 임의로 3개월 또는 12개월 등등으로 기간을 결정하는 단점을 해결했다. 이렇게 계산되는 4차원 강수지수(4-Dimensional Rain Index, 4RI)는 1) 일별유효강수지수 (AWRI), 2) 일별가뭄지수(EDI), 3) 일별 홍수지수(FI), 4) 시간별 장기 물지수(LWI), 5) 시간별 단기 물지수(SWI) 등 5개가 기본지수이다. AWRI는 매일 남아 있는 물의 양이다. 이로 인해, 전 지구의 수자원과 재해위험의 시공간적 분포의 정량화 분석이 정밀해졌다. 지구상에서 물 집중이 가장 강한 곳은 캄보디아 내의 한 지점이며 시기는 7월 말이고, 가장 약한 곳은 사하라 사막의 한 지역임이 확인되었다. 또 한국에서 발생하는 갈수기와 풍수기가 정의되었고, 이들의 각 지역별 특성과 차이가 정량적으로 드러났다. 시간적 분포 또한 명확하게 드러나, 각종 저수지의 물 관리나 농?임산물의 생산관리에 획기적 전환점이 마련되었다. 각 국가별로, 각 지역별로 이런 분석은 향후도 무수히 시도되어야 할 것이다. EDI는 매일의 AWRI를 그 날짜의 평균치와 비교한 값이다. 장기가뭄 및 단기가뭄의 강도를 모두 가장 정밀하게 표현한다. FI는 일별로 홍수, 산사태, 침수, 토사 (이하 홍수 등이라 칭함)의 위험을, LWI는 장기 누적된 강수량에 의한 돌발적 홍수 등의 위험을, SWI는 단기 누적된 강수량에 의한 돌발적 홍수 등의 위험을 잘 반영한다. 이들은 모두 시간적으로 산발적인 호우에 의한 홍수 등의 위험을 한 개의 지수로 표현해 주는 장점이 있다. 강수 후 홍수가 발생하기 까지는 시간차이가 있기 때문에, 특히 호우 경보에는 SWI가, 홍수 경보에는 LWI가 아주 효과적이다. 결론적으로 5개의 4차원 강수지수는 물환경의 시공간적 분포진단과 예측, 그리고 조기경보에 혁명적 진화를 초래함이 확인되었다. 따라서 추후 모든 강수기후와 연관된 연구는 연강수량 등의 단순 합산보다, 4차원 강수지수를 먼저 사용하는 것이 바람직 할 것임이 제안되었다.

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국내 컨테이너항만의 대중국 수출행태 분석 (An Analysis on Export Behavior to China of Container Port)

  • 손용정
    • 한국항만경제학회지
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    • 제25권2호
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    • pp.115-128
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    • 2009
  • 본 연구는 2001년 1월부터 2007년 10월까지의 기간에 환율과 국내경기가 국내 컨테이너항만(부산항, 인천항, 광양항, 평택항)을 통한 대중국 수출에 어떠한 영향을 미치는가를 밝히는 데 연구의 목적을 둔다. 본 연구의 분석결과는 변수에 대한 단위근검정을 실시한 결과 수준변수는 1%수준에서 단위근을 갖는다는 귀무가설을 기각하는 데 실패하고 있는 반면에, 1차차분하여 다시 단위근검정을 실시한 결과 단위근이 존재한다는 귀무가설의 1%수준에서 모두 기각에 성공하였다. 또한 공적분 검정을 실시한 결과 모형이 안정적임을 알 수 있었다. 국내 컨테이너항만(부산항, 인천항, 광양항, 평택항)의 수출에 대한 예측오차의 분산 분해결과는, 광양항은 89%, 인천항 83%, 광양항 86%, 평택항 84%가 설명됨으로써 이러한 변수들이 국내 컨테이너항만의 수출을 설명하는 주요 변수 중의 하나인 것을 보여주고 있다. 충격반응은 부산항의 경우 환율은 2단계에서 부(-)의 효과를 보이고, 3단계에서 정(+)의 효과로 전환되고 극심한 변화를 보인다. 국내경기는 2단계에서 7단계까지 극심한 변화를 보이나 그 이후 정(+)의 효과가 지속되면서 안정화된 추세를 보이고 있다. 인천항, 광양항, 평택항도 부산항의 경우와 비슷한 양상을 보이며 7단계이후 안정화 추세로 전환되는 것으로 보인다.

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정지 궤도 기상 위성을 이용한 기계 학습 기반 강우 강도 추정: 한반도 여름철을 대상으로 (Rainfall Intensity Estimation Using Geostationary Satellite Data Based on Machine Learning: A Case Study in the Korean Peninsula in Summer)

  • 신예지;한대현;임정호
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제37권5_3호
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    • pp.1405-1423
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    • 2021
  • 강우 현상은 물 순환과 에너지 순환의 주요 요소 중 하나이며 강우량 추정은 수자원 확보와 수재해 예측 및 피해 감축에 매우 중요한 역할을 한다. 위성 기반 강우량 추정은 시공간적으로 고해상도인 자료를 통하여 넓은 지역을 연속적으로 감시할 수 있다는 장점이 있다. 본 연구에서는 Himawari-8 Advanced Himawari Imager(AHI) 수증기 채널(6.7 ㎛), 적외 채널(10.8 ㎛)과 기상 레이더 Column Max (CMAX) 합성장을 이용하여 기계학습 기반 정량적 강우량 추정 모델을 개발하였다. 기계학습 기법으로는 랜덤 포레스트(Random Forest, RF)를 사용하였으며 기상 레이더 반사도(dBZ)와 Z-R식으로 변환한 강우강도(mm/hr)를 타겟으로 하는 모델을 구축하여 비교하였다. 레이더 강우강도를 통해 검증하였을 때 임계성공지수(Critical Success Index, CSI)는 0.34, Mean-Absolute-Error (MAE) 4.82 mm/hr였다. GeoKompsat-2(GK-2A) 강우강도 산출물, Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks (PERSIANN)-Cloud Classification System (CCS) 산출물과 비교하였을 때 강우 유무 분류에서 CSI 21.73%, 10.81%, 강우강도 정량적 평가에서 MAE 31.33%, 23.49% 높은 성능을 보였다. 강우량 산출물을 지도화 한 결과, 실제 강우강도 분포와 유사한 분포를 모의하여 기존 산출물 대비 높은 정확도의 강우량을 추정했다.

대학신입생의 대학생활 적응과 스마트폰 중독과의 관계 : 대인관계 지지의 매개효과 (The College Adaptation and Smartphone Addiction in University Enterents: The Mediating effect of Interpersonal Support Relationship)

  • 이송흔
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제20권4호
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    • pp.149-159
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    • 2019
  • 본 연구는 대학신입생의 대학생활 적응과 스마트폰 중독과의 관계에서 대인관계 지지의 매개효과를 파악하고자 시도된 서술적 조사연구이다. 2017년 4월 1일에서 5월 2일까지 G도 소재의 대학에서 전공과 무관하게 연구 참여에 동의한 대학생 280명을 대상으로 자료를 수집하였으며, 최종적으로 263부를 분석하였다. 대상자의 일반적 사항과 대학생활 적응, 스마트폰 중독 및 대인관계 지지의 정도를 알아보고 세 변수의 상관관계를 분석하기 위하여 SPSS 26.0 통계 프로그램의 평균과 표준편차, Pearson correlation coefficients를 이용하였으며, 매개효과를 파악하기 위하여 Baron & Kenny의 Regression방법과 Amos 16.0프로그램의 Sobel test를 이용하였다. 분석 결과, 상관관계 분석에서 대학생활 적응은 스마트폰 중독과 유의한 음의 상관관계를(r=.328, p<.001), 대인관계 지지와 유의한 양의 상관관계를(r=.490, p<.001) 보였으며, 대인관계 지지는 스마트폰 중독과 유의한 음의 상관관계를(r= -.034 p=.04) 보였다. 매개효과 분석에서 회귀분석의 Baron & Kenny의 3단계 검증결과, 대학생활 적응(${\beta}=-.37$, p<.000)과 대인관계 지지는(${\beta}=.30$, p= .15) 스마트폰 중독에 유의한 예측변수로 조사되었고 설명력은 32.5%였으며, 대인관계 지지가 부분적으로 매개하는 것으로 나타났고 Sobel test를 시행한 결과, 대학생활 적응과 스마트폰 중독간의 관계에서 대인관계지지는 유의한 부분매개 변인으로 확인되었다(Z=2.16, p=.03). 이에, 본 연구의 결과를 근거로 대학 차원의 다양한 대인관계지지 프로그램을 마련하여 대학 신입생의 성공적인 대학생활 적응을 돕고 적절하고 유익한 스마트폰 사용을 도모해야 할 것이다.

자영업자의 창업역량지표와 창업성과의 관계 (The Relationship between Entrepreneurial Competence Index and Entrepreneurial Performance in Small Business)

  • 김대엽;안승권;박재환
    • 벤처창업연구
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    • 제14권4호
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    • pp.133-142
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    • 2019
  • 본 연구는 예비창업가의 성공가능성을 사전 평가하는 창업역량지표의 예측력을 실증하기 위해 실시하였다. 본 연구를 위한 설문은 자영업의 50%이상을 차지하고 있는 음식, 의류, 미용, 커피 업종을 대상으로 단일 시점에서 측정하였다. 총 1,600개의 설문지를 배포 회수하였으며, 회귀분석을 통한 검정을 통해 결과를 도출하였다. 실증을 통해 창업역량지표가 창업성과와 관계가 있다는 유의미한 결과를 실증할 수 있었다. 특히 직업만족도에 있어서는 유의미한 결과를 확인할 수 있었으나, 재무적성과의 세부 지표에서는 일부 유의적인 결과를 확인할 수 있었으며, 단일 지표로 구성된 창업역량지표 중에서 항목별로 추가적인 연구가 필요하다는 측면에서 의미를 확인할 수 있다. 정책적 관점에서 보았을 때, 창업가의 창업 성과를 높이기 위한 하나의 방편으로 창업역량지표는 좋은 도구가 될 수 있으며, 창업환경 조성을 위해서 확대 사용하는 것이 필요하다는 시사점을 얻을 수 있었다. 구체적으로 보았을 때, 측정된 역량지표 중에서 개인적인 특성이나 창업지식과 창업실행 역량, 외부환경 항목은 직업만족도와 밀접한 관련을 확인할 수 있었다. 미용, 음식을 비롯한 자영업종은 자신만의 노하우 또는 기술을 기반으로 하고 있다는 점에서 다른 것보다 실행 역량과 창업환경에 영향을 많이 받을 수 있다는 점에서 기회형 창업과 다른 특성을 보이고 있다고 할 수 있다.

문화예술 콘텐츠 제작 및 유통에서의 빅데이터 활용 연구 (A Study on Bigdata Utilization in Cultural and Artistic Contents Production and Distribution)

  • 김현영;김재웅
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제19권7호
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    • pp.384-392
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    • 2019
  • 4차 산업혁명 시대의 폭발적인 정보의 양을 다루는 빅데이터 관련 연구는 현재 활발히 진행되고 있다. 빅데이터는 머신러닝, 즉 딥러닝의 학습데이터가 되는 광범위한 데이터로 인공지능의 발달을 촉진하는 필수 요소이다. 다양한 분야에서 빅데이터의 활용은 유의미한 결과를 가져오고 있으며, 특히 문화예술 분야에서의 활용도 주목해 볼 필요가 있다. 이에 본 논문은 영상콘텐츠를 중심으로 문화예술 산업에서 빅데이터의 활용 사례를 알아보았다. 주목한 점은 문화예술 콘텐츠의 유통뿐만 아니라 제작단계까지 빅데이터가 활용되고 있는 점이다. 특히 미국의 Netflix가 OTT사업으로 어떤 성과와 변화를 가져왔는지를 먼저 알아보고 국내의 OTT 사업체의 현황도 함께 분석하였다. 그 후 Netflix가 축적된 고객의 데이터를 통해 딥러닝 방식의 '시네매치', 즉 흥행 예측 알고리즘을 활용하여 제작/유통한 'House of Cards'의 성공 사례를 분석하였다. 그 후 문화예술 콘텐츠 전문가를 대상으로 FGI(Focus Group Interview)를 진행하였다. 이를 통해 국내 문화예술 산업에서 빅테이터의 향후 활용 전망을 기술적인 측면, 창의적인 측면, 윤리적인 측면으로 나눠서 고찰하였다.

전지구 모델(CCSM3)을 이용한 지역기후 모델(MM5)의 역학적 상세화 기법 개발 (Development of a Dynamic Downscaling Method using a General Circulation Model (CCSM3) of the Regional Climate Model (MM5))

  • 최진영;송창근;이재범;홍성철;방철한
    • 한국기후변화학회지
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    • 제2권2호
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    • pp.79-91
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    • 2011
  • 본 연구에서는 기후변화와 대기환경 사이의 통합적 상호작용 연구를 위하여 전 지구규모 기후모델(CCSM3) 결과를 지역 규모 기후모델(MM5)의 초기 및 경계 조건으로 사용할 수 있도록 역학적 상세화(Downscaling) 기법을 개발하였다. 개발된 상세화 기법에서는 위 경도 좌표계로 이루어진 CCSM3 결과를 Lambert-Conformal Arakawa-B 격자 체계로, CCSM3의 hybrid-vertical coordinate를 MM5의 sigma coordinate로 대체하는 과정과 CCSM3 모델 수행 결과와 모델 수행에 필요한 변수들 간의 일치화 과정이 포함된다. 전 지구 규모 모델 결과들이 지역 규모 모델의 입력값으로 역학적 규모 축소되는 과정을 검증하기 위해 공간 분포 및 통계분석을 수행한 결과, 여름철과 겨울철의 기온 및 강수량 패턴이 동아시아 영역 및 한반도 지역에 대해 기존 관측을 이용한 결과와 매우 유사한 패턴을 보였으며, 통계 분석 결과 모델 예측지수가 기온의 경우 0.9 이상의 좋은 값이 나타났으며, 상관성 역시 0.9 수준의 결과를 보여 인터페이스 구축이 성공적으로 수행되었음을 알 수 있다.

적대적 생성 신경망과 딥러닝을 이용한 교량 상판의 균열 감지 (Crack Detection on Bridge Deck Using Generative Adversarial Networks and Deep Learning)

  • 지봉준
    • 한국건설순환자원학회논문집
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    • 제9권3호
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    • pp.303-310
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    • 2021
  • 교량의 균열은 교량의 상태를 나타내는 중요한 요소이며 주기적인 모니터링 대상이다. 그러나 전문가가 육안으로 점검하는 것은 비용, 시간, 신뢰성 면에서 문제가 있다. 따라서 최근에는 이러한 문제를 극복하기 위해 자동화 가능한 딥러닝 모델을 적용하기 위한 연구가 시작되었다. 딥러닝 모델은 예측할 상황에 대한 충분한 데이터가 필요하지만 교량 균열 데이터는 상대적으로 얻기가 어렵다. 특히 교량의 설계, 위치, 공법에 따라 교량 균열의 형상이 달라질 수 있어 특정 상황에서 많은 양의 균열 데이터를 수집하기 어려움이 따른다. 본 연구에서는 적대적 생성 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)을 통해 불충분한 균열 데이터를 생성하고 학습하는 균열 탐지 모델을 개발했다. 본 연구에서는 GAN을 이용하여 주어진 균열 데이터와 통계적으로 유사한 데이터를 성공적으로 생성했으며, 생성된 이미지를 사용하지 않을 때보다 생성된 이미지를 사용할 때 약 3% 더 높은 정확도로 균열 감지가 가능했다. 이러한 접근 방식은 교량의 균열 검출이 필요하지만 균열 데이터는 충분하지 않거나 하나의 클래스에 대한 데이터가 상대적으로 적을 때 감지 모델의 성능을 효과적으로 향상시킬 것으로 기대된다.