• 한국농림기상학회지
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• 제4권3호
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• pp.164-168
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• 2002

우리나라 벼 수량 기상반응의 최대경계선 분석을 통하여 구축한 벼 수량예측모델(금 등, 2001)의 지역, 연차 및 품종의 수량 변이 예측 정확도를 검증한 결과는 다음과 같다. 1. 모형구축에 이용된 전국 20개 지역의 지역별 15년 간의 평균수량은 실측치와 예측치 간에 r=0.9296$^{**}$ 으로 고도로 유의한 상관을 나타내고 있으며 모형작성에서 제외시켰던 12개 지역 평균수량의 예측치와 실측치간의 상관계수도 r=0.8923$^{**}$ 으로 모형작성에 이용된 지역보다 수량예측의 정확도가 다소 낮게 나타났으나 통계적으로 고도로 유의하였다. 2. 모형설정에 사용된 20개 지역과 사용되지 않는 12개 지역 모두 연차별 실제수량과 예측수량간에는 고도로 유의한 상관이 존재하여 수량의 연차간 변이를 잘 예측하였다. 다만 냉해년에는 다소과대 추정하는 경향이었다. 3. 동진벼, 화성벼, 추청벼 등의 8개 품종별로 실제 수량과 예측수량간에는 고도로 유의한 상관이 있었다. 다만 모형구축에 이용되지 않은 지역의 자료를 이용하는 경우 모형설정에 이용한 자료를 이용한 경우보다 다소 상관이 낮아졌다. 4. 결론적으로 수량기상반응의 최대경계선(boundary line)분석은 수량 예측 모형의 구축에 효율적으로 적용될 수 있을 것으로 판단되었으며, 본 연구에서 고려하지 않은 토양조건, 시비조건 등에 대한 최대경계선 분석을 포함시키는 경우 보다 정확도가 높은 수량예측모형을 작성할 수 있으며 이를 통한 지성, 년도, 품종에 따른 수량의 변이를 실용적으로 예측할 수 있을 것으로 기대된다.

• 인지과학
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• 제25권2호
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• pp.159-187
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• 2014

대략적 수 민감도(approximate number sense)란 수량에 대하여 대략적인 비교와 덧셈 등의 기본적인 조작을 할 수 있는 능력을 말한다. 선행 연구들은 수 민감도를 측정하기 위해 두 개의 점 집합의 수량을 비교하는 과제를 사용하였다. 선행 연구들이 보고한 수 민감도 수치에는 상당한 편차가 존재하는데 이는 수량 과제 비교의 형식의 차이에 기인할 가능성이 크다. 본 연구는 아동의 수 민감도 측정에 더 적절한 수량 비교 과제의 형식에 대해 알아보았다. 선행 연구에서 가장 흔히 사용된 수량 비교 과제는 서로 다른 색깔의 두 점 집합이 서로 섞여서 제시되는 혼재형(intermixed) 형식과 두 점 집합이 나란히 제시되는 병렬형(side-by-side) 형식이었다. 혼재형 수량 비교 과제는 각 색깔 집합의 수량을 추정할 때, 억제 조절 능력, 선택적 주의 및 시공간 작업 기억 등이 추가적으로 요구될 수 있다. 수량 변별 외에 추가적인 인지 처리를 요구하는 과제는 수량 비교 수행의 개인차를 정확하게 측정하지 못할 가능성이 크며(구성 타당도의 저하), 수량 변별 능력이 마땅히 예측할 것으로 기대되는 관련 변인과의 상관관계도 저조할 가능성이 있다(예측 타당도의 저하). 본 연구는 초등학교 학생들을 대상으로 수량 비교 과제의 형식에 따른 수 민감도 측정치의 차이를 관찰하고 수학 성취도와의 상관관계를 비교하였다. 연구 결과, 혼재 형식 수량 비교 과제를 통한 수 민감도는 병렬 형식에서보다 현저하게 낮았으며, 선행 연구에서 예측한 수 민감도 발달 추이를 고려할 때 지나치게 과소 추정된 값이었다. 나아가 두 가지 제시 형식에 의해 측정된 수 민감도와 수학 성취도와의 상관관계를 비교하였는데, 혼재 형식 수량 비교 과제를 통해 산출된 수 민감도는 수학 성취도와 상관관계를 보이지 않아 예측타당도 역시 낮다고 판단된다. 결론적으로, 본 연구를 통해 아동을 대상으로 하여 수 민감도 측정 시 혼재형식보다 병렬 형식 수량 비교 과제를 사용하는 것이 구성 타당도와 예측 타당도가 더 높다고 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.1625-1629
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• 2010

효율적인 장기 수자원 운영을 위하여 미래의 강수량을 예측하는 것은 중요하다. 특히 월 또는 계절단위의 강수량의 정량적인 예측이 필요하다. 우리나라에서는 기상청에서 향후 3개월의 강수량과 온도에 대하여 정성적으로 예측을 하고 있다. 정성적인 예측은 적음과 많음만을 나타내어 정보를 활용하기에 많은 제약이 있다. 기상수치모형을 통한 예측의 경우 월간과 같은 시간스케일에서 정량적인 예측이 가능하나 예측 정확도가 떨어지는 문제로 인하여, 일반적으로 정성적인 예측을 하고 있다. 이런 문제점을 극복하고자 본 연구에서는 기상수치모형을 이용하지 않고 시계열 모형을 이용하여 월강수량을 예측하고자 한다. 기존의 통계학에서 사용되는 시계열 모형과 자기학습모형 등을 이용하여 정량적인 월 강수량을 예측하는 다양한 모형을 구성하고, 각 모형의 적용성을 평가하고자 한다.

• 한국농림기상학회:학술대회논문집
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• 한국농림기상학회 2001년도 춘계 학술발표논문집
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• pp.109-112
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• 2001

농작물의 생육 및 작황은 내적으로는 품종 자체의 고유 특성과 외적으로는 재배기술, 토양환경, 기상환경 등에 크게 영향을 받는다. 이중 온도, 일조시수 등의 기상조건은 생육과 수량 형성에 직접적인 영향을 미치게 되며 작물의 고유특성인 출수기, 수량구성요소 등도 기상환경에 따라 변이를 나타낸다.(중략)

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제11권1호
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• pp.47-55
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• 2000

주요 식량작물인 쌀, 보리, 콩, 그리고 감자의 생산량을 조기에 예측하기 위하여 농림수산 통계연보와 기상자료를 이용하여 경상북도지방의 작물 재배면적과 10a당 수량(收量)의 예측을 시도하였다. 재배면적의 예측모형식은 $y=\exp({\beta}_{0}+{\beta}_{1}t+{\epsilon})$수량의 예측 모형식은 $y=\exp({\beta}_{0}+{\beta}_{1}t^{1/2}+{\beta}_{2}t+{\sum}^{p}_{i=1}{\beta}_{i}+_2x_i+{\epsilon})$이 가장 적합한 것으로 나타났다. 이들 식에 의하여 재배면적의 $R^{2}$값은 $0.9180{\sim}0.9505$이었고, 수량의 $R^{2}$값은 쌀의 경우 0.7234로 가장 낮았으나 보리, 콩 및 감자는 $0.8855{\sim}0.9098$로 비교적 높은 값을 보였다. 추정된 예측모형식에 의하여 2005년까지의 재배면적과 2000년도의 수량을 예측하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.1181-1185
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• 2009

Adaptive Nuero-Fuzzy Inference System(ANFIS) 모형은 인공신경망과 퍼지모형의 특징을 가지는 모형으로 자료간의 관계가 선형이 아닌 비선형관계를 가질 경우 매우 정확한 예측 모형을 구축할 수 있는 특징이 있다. 월강수량 예측이 관측된 기상자료들과 비선형 관계에 있다고 생각되어 ANFIS 모형을 이용하여 월강수량을 예측하였다. 본 연구의 대상 지점으로는 금강유역의 대전 지점으로 선정하였다. 금강유역은 우리나라의 한가운데 위치하여 평균적인 강수형태 및 특징을 보여 좋은 실험유역으로 생각되어 선정하였다. 금강유역의 기상청에서 운영하는 지상 유인관측소 중 비교적 금강유역을 대표하고 양질의 자료가 기록되어 있다고 판단되는 대전지점을 실험지점으로 생각되어 선정하였다. 기상청 대전 유인 관측소에는 총 39년치 기상 자료가 기록되어 있다. 기상청에서는 전국 주요 도시들을 대상으로 2003년부터 월간 예보를 하고 있다. 본 연구에서는 기상청 월간예보와 기상청 대전 유인관측소에서 관측된 5년 치 기상자료를 모델의 입력자료로 구성하였다. 적절한 입력변수 조합을 구성하기 위하여 반복해법을 적용하였다. 5년 치 자료 중 절반은 학습을 시키는데 사용하였고 나머지 절반을 이용하여 모형을 검증하였다. 여러 입력변수를 이용하여 모형의 학습시킨 결과 입력변수가 3개 일 경우 가장 높은 정확도를 보였다. 입력변수가 3개로 학습 시킨 ANFIS 모형과 기상청에서 제공하는 월간예보를 비교해본 결과 ANFIS 모형을 적용하여 월 강수량을 예측하는 것이 기상청에서 제공하는 월간예보보다 높은 정확도를 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.175-177
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• 2003

연관규칙은 데이터 안에 존재하는 항목들간의 종속 관계를 찾아내는 것이다. 기존의 연구에서는 연관규칙 탐사 과정에서 발견항목 자체에만 관심을 두고 연구되어 왔다. 즉, 연관규칙 생성을 위한 후보 항목은 수량을 배제한 항목 대 수량비가 1:1인 상태에서 규칙을 발견하는 연구였다. 이것은 항목의 구매 수량에 관계없이 같은 가중치로 규칙을 발견하는 문제점을 갖고 있다. 두 번째 문제점은 연관규칙은 시간적 연장선상에서 발견되는 규칙이라 할 수 있다. 즉, 규칙을 발견하는 과정에서 모든 자료를 동일한 시간적 가중치를 두어 취급하는 것이다. 본 논문에서는 각각의 아이템을 (아이템, 수량)의 묶음 단위로 후보항목을 만들어 수량적 속성이 포함된 아이템 대 수량 비 1:n의 관계에서 규칙을 발견하는 방법을 제안한다. 또한 과거의 자료들을 이용하여 예측할 때 모든 자료를 동일하게 취급하기보다는 최근의 자료에 더 큰 비중을 주는 예측법을 사용하여 연관규칙 발견의 신뢰성을 높인다. 성능평가는 기존의 알고리즘과 비교하여 제안한 알고리즘의 성능향상 및 타당성을 보인다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2004년도 학술발표회
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• pp.1223-1227
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• 2004

강수량의 대부분이 여름철에 집중적으로 내리는 우리나라의 경우 경제기반에 필요한 용수 확보를 위한 댐 수위 조절 등의 수자원 관리를 위해서는 강수량의 장기예측이 매우 중요하다. 그러나 장기예측에 앞서 강수량의 기후 특성 분석은 예측을 위한 기반 자료로서 필요하다. 따라서 한반도 기상 관측소 자료로부터 1954년부터 2002년 49년동안 한강과 낙동강 유역의 유역평균 월강수량의 기후특성을 분석하였다. 유역평균 월강수량은 Thiessen 가중법을 사용하여 산출되었으며, 4월 유역평균 강수량은 감소 경향이 뚜렷하고, 8월 유역평균 강수량은 증가 경향이 매우 뚜렷하였다. 또한 두 유역에 있어서 1970년 중반에 유역평균 월강수량의 변동에 변화가 나타났다. NINO3 지수와 한강과 낙동강 유역평균 월강수량 편차와의 동시상관관계에서 유역평균 9월 강수량은 NINO3 지수와 지속적인 음의 상관을 보였고, 11월 유역평균 강수량과는 양의 상관이 크게 나타났다. 우기 동안 한강 유역평균 월강수량의 극한 사상의 종관 특성 분석을 위한 합성도에서 다우해(above normal year)인 경우에는 주로 대륙에 1000 hPa 고도의 음의 편차, 해양에 양의 편차의 중심이 놓여 있어 다우 시기는 북태평양 고기압의 강화와 관련됨을 알 수 있었다. 또한 8월 유역평균 강수량은 한반도 상공의 제트 강화와 관련되어 있었으며, 9월 유역평균 강수량의 경우에는 제트 출구의 북쪽에서의 양의 편차, 남쪽에서의 음의 편차 및 하층 바람장의 수렴과 관련되어 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.370-374
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• 2011

기후변화에 따른 수해를 대비하기 위해서는 미래의 확률강수량을 알아야 한다. Global Circulation Model(GCM)은 미래의 기후변화를 예측하기 위하여 많은 분야에서 널리 쓰이고 있다. GCM의 시간축척은 일반적으로 월단위로 시간단위 자료를 사용하는 수공학 분야에 직접적으로 적용하기에는 많은 문제가 있다. 또한 GCM 예측값은 실강우값과 큰 편의(bias)를 가지고 있어 직접적인 적용이 힘들다. 이런 문제를 해결하고자 다양한 다운스케일(downscale)기법이 연구되고 있다. 다운스케일기법을 적용하여 시간자료를 예측하면 전반적인 통계값을 잘 재현해내나, 극치값의 경우 잘 재현해내지 못하는 문제가 있다. 이런 문제점을 극복하고자 본 연구에서는 연최대 월강수량과 연최대 시간강수량의 이변량빈도해석을 통하여 기후변화를 고려한 강우-지속기간-빈도 관계의 변화를 평가해보고자 한다. 본 연구는 연최대 월강수량과 연최대 시간강수량과의 관계가 변하지 않는다는 가정하에 관측강수량을 이용하여 연최대 월강수량과 연최대 시간강수량의 이변량분포모형을 구축하였다. 이변량 분포모형을 구축하기 위하여 copula 모형을 적용하였다. 구축된 모형에 GCM으로 예측된 연최대 월강수량을 적용하여 미래의 확률강수량을 평가하였다. 본 연구에서는 서울지점을 대상지점으로 선정하였으며, A2 기후변화시나리오를 적용한 GCM 예측값을 이용하였다. 적용결과 A2 기후변화 시나리오 상에서 미래의 확률강수량이 크게 증가하는 것이 확인되었다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제9권6호
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• pp.235-243
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• 2008

건설산업은 발주자가 생산활동(시공) 이전에 소요되는 비용을 예측하여 수급자에게 도급주는 형식을 취한다. 따라서 공사비 예측은 건설 프로젝트 전 단계에 걸쳐 수차례 이루어져야 하며, 발주자와 수급자 모두에게 중요하다. 그러나 국내의 경우 단가물량내역 완료전 공사비 예측은 실적자료를 이용한 면적당 단가방식을 벗어나지 못하고 있으며 이를 보완하기 위한 정형화된 절차와 방법이 미비한 것이 현실이다. 이에 본 연구는 국내 공공 아파트 사업 주동을 대상으로 수량기반 공사비 분석 방법인 면적형 세대별 수량분석 방법을 제안하고 데이터베이스를 구축한 후 유효성과 세목수량 예측중심 공사비 예측방법의 적용성을 확인하였다. 이로써 건설프로젝트 전체 라이프사이클에 대한 공사비정보의 일관성 있고 상호 연계된 관리가 가능할 것으로 예상되며, 예측 결과가 세목 수량과 단가의 곱으로 이루어져 각종변경 및 연계확보, 시점의 변화, 제도의 변화에 탄력적으로 적용될 수 있다. 따라서 본 연구는 건설 공사비정보를 수량기반 데이터 형태로 집 관리할 수 있는 방법을 제시하고 그 효용성을 확인하였다는데 그 의미가 있다.