이동통신서비스 가입자 수에 대한 예측은 이제까지 주로 확산모형(diffusion model)에 의한 신규가입 자 수의 예측을 위주로 발전되어 왔다. 그러나, 소비자들의 다양한 욕구의 변화 및 관련 기술의 발전으로 인하여 디지털이동전화, 발신전용이동전화 등의 신규 이동통신 서비스들이 시장에 소개됨에 따라 기존 이동통신서비스 가입자들중 다수가 그 서비스를 해지하고 새로운 경쟁 서비스로 전환하게 되었다. 이 경우 특정 이동통신서비스의 기존 가입자 중에서 발생되는 해지자 수를 정확히 예측하는 것은 해당 이동통신 가입자 수를 합리적이고 정확히 예측하기 위해 매우 중요한 문제이나, 기존의 연구에서는 해지자 수의 예측을 확산모형을 확장시켜 적용하거나, 설문조사에 따른 방대한 자료의 분석에 의존하여 왔다. 이에 본 연구에서는 이동통신서비스의 기존 가입자가 지니는 해지 특성을 가입시기에 따른 해지성향과 특정시점의 가입자가 나타내는 해지까지의 가입수명분포로 정의하고, 기존의 해지자 수 자료에서 해지성향 및 가입수명분포를 추정함으로써 해지자 수를 예측할 수 있는 모형을 개발하여, 이를 기존의 아날로그 셀룰라폰의 해지자 수 예측에 적용하였다.
본 연구는 사후분포를 예측하는 베이지안 추정기법의 일환인 마르코프 체인 모형을 적용하여 직업요인 인구이동에 따른 직종별 취업자의 공간적 분포에 나타나는 변화를 예측하였다. 이를 위해 인구이동의 사유 중 직업요인 이동량을 추출하여 직업을 요인으로 하는 인구이동 패턴을 파악하고, 직업요인 인구이동의 추이확률 산출 값을 토대로 채프만-콜모고로프 방정식을 구축하여 장래 지역별 취업자 분포와 직종분포의 변동성을 예측하였다. 분석결과, 서울의 취업자 분포가 감소할 것으로 예측되나 직종 중 단순노무 종사자는 증가할 것으로 예측되었다. 전문가 및 관련 직의 경우 수도권과 일부 광역시를 제외한 모든 지역에서 증가할 것으로 추정되었고, 강원, 충청지역은 전체 직업군의 취업자 분포에 있어 증가세를 나타낼 것으로 예측되었다. 본 연구 결과는 향후 지역 노동시장의 원활한 인력수급이 가능하도록 유입, 유출될 가능성이 높은 인력 및 직종을 중심으로 직업훈련, 취업알선 등 고용지원 서비스를 통해 사전 대비하는 방안 마련에 기초자료로 활용될 수 있다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제21권5호
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pp.571-578
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1997
This paper presents a method for designing a control system to stand upright inverted triangle. A linearized model is obtained form the nonlinear system by Taylor series expansion and a state controller is designed based on the model. After implementing the control system which is combined control law and estimator with reference input, experiments are carried out to stand upright inverted triangle at any angluar position.
전산화단층촬영(computed tomography, CT) 영상은 양성자 브레그 피크 위치 추정 및 치료 계획 시뮬레이션의 기초로 사용된다. Hounsfield Unit(HU) 기반의 양성자 저지능비(stopping pwer ratio, SPR) 예측 과정에서 환자의 밀도와 원소 구성의 작은 차이로 양성자 빔의 경로를 따라 브레그 피크 위치의 불확실성이 발생한다. 본 연구에서는 브레그 피크 위치 예측 불확실성 감소를 위하여 이중에너지 전산화단층촬영 영상 기반의 양성자 저지능비 예측 정확도의 잠재력을 연구를 하였다. 양성자 빔의 저지능비를 추정하기 위해 전산화단층촬영 시스템(Somatom Definition AS, Siemens Health Care, Forchheim, Germany)을 이용하여 전자밀도팬텀(CIRS Model 062M electron density phantom, CIRS Inc., Norfolk, VA, USA)의 단일에너지 및 이중에너지 영상을 획득하였다. 이를 검증하기 위해 미국 국립 표준기술 연구소(National Institute of Standards and Technology, NIST)에서 제공하는 표준 데이터를 통하여 추정한 실제 저지능비와 비교하였다. 그 결과 잡음이 제거된 이중에너지 영상 기반 방법을 통한 양성자 빔의 저지능비 예측에서 정확도 개선 가능성을 확인할 수 있었으며, 인체의 다양한 밀도와 원소 구성을 가진 대체물을 더욱 다양하게 제작하여 저지능비를 예측 할 경우 더욱 향상된 양성자의 브레그 피크 위치 예측이 가능할 것으로 사료된다.
본 연구는 현재 통신서비스 산업에서 가장 많이 사용하고 있는 5개 예측모형(단순 성장 모형, 단순 Logistic 모형, Gompertz 모형, 확장 Bass 모형, 시간 변동 Bass 모형)을 이용한 초고속 인터넷 가입자에 대한 예측력을 비교 평가하는 데 있다. 예측모형의 추정 방법으로 비선형 회귀방정식(nonlinear regression)을 사용하여 추정의 효율성을 높였다. 예측력 비교분석 기준은 (i) 포화점에 대한 타당성 (ii) 모수에 대한 통계적 유의성 (iii) 실제치 대비 예측치에 대한 AAD 기준을 통하여 예측모형의 예측력을 비교 평가하였다. 본 연구에서 실시한 방법론에 따라 다섯 가지 통신서비스 예측모형의 예측력을 분석한 결과 가장 작은 AAD를 나타낸 예측모형은 Log-Logistic 모형으로 나타났으며, 가장 큰 AAD를 나타낸 예측모형은 단순 Logistic 모형으로 나타났다. 또한 AAD 기준에서 보면 일반적으로 많이 사용하고 있는 Gompertz 예측모형과 Bass 모형 중에서는 Gompertz 예측모형이 더 우월한 것으로 나타났다.
세계화 추세의 가속, 급속한 기술진보 및 정보화의 확산 등은 국제간의 분업구조 뿐만 아니라 국내의 산업구조 및 취업구조를 급격히 변화시키고 있다. 국내 취업구조의 변화는 산업간 직업간 취업비중을 모두 변화시키고 있어 고용의 양적 측면은 물론이고 질적 측면에서도 큰 변화가 예상된다. 그러므로 중장기적인 노동력수요 예측은 향후 인력양성의 방향과 체계를 결정하는 데 중요한 지표가 될 뿐만 아니라 노동시장 정책에 있어서도 반드시 필요한 자료가 되고 있다. 따라서 본 연구에서는 향후 노동력에 대한 중장기 수요를 일반균형적인 접근을 통하여 산업별 직업별로 예측하고 이 예측결과에 따른 향후 노동시장 및 인력정책의 방향을 제시하는 데 있다. 본 연구에서는 기존의 연구들이 사용한 방법의 이론적 약점을 보완하면서 실증 결과의 예측성을 높일 수 있는 개선된 방법을 사용하였다. 산업별 취업자를 전망하는데 있어 기존 연구결과들은 주로 노동시장의 단일방정식만을 추정함으로써 생산요소의 수요가 비탄력적이지 않음에도 불구하고 생산요소간의 대체가능성을 무시하고 있으며, 인력수요에 중요한 결정 요인인 기술변화를 고려하지 못하고 있거나, 취업계수의 변화를 통해 기술진보의 효과를 고려한다고 하여도 기술진보가 생산요소간에 비중립적(factor non-neutral technology changes)으로 일어날 경우 요소간 대체가능성을 간과하고있다. 이러한 단점을 보완하기 위해 본 연구에서는 산업별 취업자 전망에서 노동시장의 단일방정식 추정이 아닌 일반균형에 입각한 경제 모형을 사용하였다. 또한 직종별 취업자 전망을 위해서는 일반적으로 이용되는 필요 인력량에 대한 고정계수(fixed coefficient manpower requirement)를 추정할 때 이중비례행렬모형(二重比例行列模型)을 이용하여, 산업구조의 변화로 인한 직업별 인력수요 변화가 충분히 고려되도록 하였다. 전망의 결과에 따르면 향후 우리 경제는 지식기반경제(knowledge-based economy)로 이행하고 있다고 볼 수 있다. 우선 산업구조면에서 지식집약적산업으로의 구조조정이 일어나게 되고 이에 따라 산업별 취업구조에서도 고기술산업의 취업준비중이 급속히 증가하게 된다. 직업별 취업분포에 있어서도 전문기술직 행정관리직 등의 고숙련 사무직의 비중은 크게 증가하는 반면 생산관련직과 농림어업직의 비중은 감소하게 된다. 이처럼 경제가 지식집약화되어 감에 따라 고학력자에 대한 수요는 지속적으로 증가하지만 현재 적절한 인력양성과 공급이 이루어지지 않고 있어 향후 기술이나 기능에 따른 수급부일정(需給不一政)(skill mismatch)현상이 매우 심해질 것으로 보인다. 따라서 앞으로의 인력정책에서 가장 주안점을 두어야 할 부분은 첨단기술산업과 관련된 인력의 양성에 있다고 하겠다.
본 연구는 가짜 자영업자를 고려하고 있지 않은 비정규직 근로자 규모 추정 방식의 한계를 밝히는데 목적이 있다. 가짜 자영업자는 근로관계의 실질에서 근로자처럼 종속성이 존재함에도 불구하고 자영업자로 간주하는 위장된 고용관계를 의미한다. 기존의 비정규직 근로의 규모 추정 방식은 실질적으로 임금근로자이지만 비임금 근로로 분류된 가짜 자영업자들을 추정에서 제외시키는 문제점을 안고 있다. 본 연구는 이러한 문제를 극복하기 위하여 한국노동패널 자료 11차년도(2008년)-16차년도(2013) 자료를 토대로 가짜 자영업자를 추정하고, 이를 임금근로에 반영하여 비정규직 근로자 규모의 변화를 예측하였다. 관측기간 중에서 2013년도에 이르면 가짜 자영업자는 사업장이 없는 자영업자 중에서 28.5%를 차지할 만큼 규모가 크다. 또한 가짜 자영업자로 분류된 인원을 임금근로자 중 특수형태근로 종사자로 재배치하여 비정규직 규모를 추정하였는데, 이러한 추정방식에 따르면 가짜 자영업 인원이 반영된 특수형태근로자 비중은 한 해 만을 제외하고 임금근로자의 4.0% 이상을 유지할 만큼 높게 나타나 정부에서 발표한 규모는 현실보다 과소 추정되었다고 볼 수 있다. 통계청에서 공식적으로 발표한 임금근로자수에 특수형태근로자 비중을 적용한 결과 예측된 인원은 74만 명이 넘는 것으로 추정된다. 우리 사회에서 바람직한 비정규직 대책을 수립하기 위해서는 무엇보다 비정규직 범위와 규모를 합리적으로 도출하는 노력이 요구된다.
기존의 협력적 필터링 기술을 이용한 사용자 선호도 예측 방법에서는 아이템에 대한 사용자의 선호도를 기반으로 이웃 선정 방법(Nearest-Neighborhood Method)을 사용하고, 피어슨 상관 계수에 의해 사용자의 유사도를 구하므로 아이템에 대한 내용을 반영하지 못할 뿐만 아니라 희박성 문제를 해결하지 못하였다. 본 논문에서는 기존의 사용자 선호도 예측 방법의 문제점을 보완하기 위하여 연관 사용자 군집과 베이지안 분류를 이음한 사용자 선호도 예측 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 협력적 필터링 시스템에서의 희박성(Sparsity)문제를 해결하기 위하여 ARHP 알고리즘을 사용하여 사용자를 장르별로 군집하며 새로운 사용자는 Naive Bayes 분류자에 의해 이들 장르 중 하나로 분류된다. 또한, 분류된 장르 내에 속한 사용자들과 새로운 사용자의 유사도출 구하기 위해 Naive Bayes 학습을 통해 사용자가 평가한 아이템에 추정치를 달리 부여한다. 추정치가 부여된 선호도를 기존의 피어슨 상관 관계에 적용할 경우 결측치(Missing Value)로 인한 예측의 오류를 적게 하여 예측의 정확도를 높일 수 있다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해서 기존의 협력적 필터링 기술과 비교 평가하였다.
시험기간 동안 수집된 고장 데이터를 이용하여 소프트웨어 신뢰도를 예측할 수 있는 모델은 많으나 이 예측 방법은 정확하지 못하며, 특히 초기 시험 단계에서는 더욱 더 부정확하여 예측자들은 이러한 소프트웨어 신뢰도 모델의 적용을 주저한다. 한편 소프트웨어 신뢰도 성장 모델은 유사 프로젝트나 개발 초기에 얻은 정보를 가지고는 신뢰도 예측 데이터로 활용이 불가능하다. 예를 들면 최근의 소프트웨어 시스템들은 항시 유사 프로젝트들로부터 활용이 가능한 일련의 정보와 동일 응용 영역의 초기 또는 최신의 정보들이 변경, 개선되기 때문이다. 본 논문에서는 유사한 프로젝트로부터 얻은 공통의 데이터들을 활용하여 소프트웨어 신뢰도를 예측할 수 있는 방법들을 제안한다. 특히 일반적으로 사용되고 있는 Goel-Okumoto(G-O) 모델이나 고장 검출률을 이용하거나 시험 데이터를 활용하는 방법 등을 이용하여 모델 파라미터를 추정하고 실제 프로젝트 수행중에 얻어진 각종 결과를 토대로 해서 Numerical Algorithm이 아닌 통계적인 관점의 분석 결과와 MLE(Maximum Likelihood Estimation) 추정 방법 등을 동원하여 초기에 우리 프로젝트에 맞는 정확한 소프트웨어 신뢰도 평가 방법을 제안하였다.
이동통신서비스 가입자수에 대한 예측은 이제가지 주로 확산모형[2][3][4](diffusion model)이나 로지스틱 모형에 의한 신규가입자수의 예측을 위주로 발전되어 왔다. 그러나, 가입자들의 통신욕구의 변화 및 개인적, 사회적 환경의 변화에 따라 이동통신서비스 가입자들 중 다수가 서비스를 해지하고 있다. 이 경우 특정 이동통신서비스의 기존 가입자 중에서 발생되는 해지자수를 정확히 예측하는 것은 해당 이동통신서비스 가입자 수를 합리적이고 정확히 예측하기 위해 매우 중요한 문제이나, 기존에는 거의 연구가 이루어지지 않거나 설문조사에 따른 방대한 자료의 분석에 의존하여 왔다. 본 논문에서는 이동통신서비스의 기존 가입자가 지니는 해지 특성을 가입시기에 따른 해지성향과 특정 시점의 가입자가 나타내는 해지까지의 가입수명분포로 정의하고, 기존의 해지자수 자료에서 해지성향 및 가입수명분포도를 추정함으로써 해지자수를 예측할 수 있는 모형을 개발하여, 이를 기존의 셀률라폰 서비스 해지자수 예측에 적용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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