여름철 강우시 저수지로 유입하는 고탁도의 하천수는 저수지 주변 수체에 비해 낮은 수온과 높은 부유물질 농도(SS)로 인해 상대적으로 높은 밀도를 가지며, 저수지 내에서 동일 밀도층을 따라 분포하며 밀도류를 형성하게 된다. 탁수는 대부분 장기간 저수지에 체류하며 수질과 수생태계에 큰 영향을 주게 된다. 따라서 저수지로 유입한 탁수의 밀도류 거동특성을 파악하는 것은 저수지 운영, 수질관리 및 수생태계 보호를 위한 관리대책 수립에 있어서 중요한 요소이다. 본 연구의 목적은 횡방향 평균 2차원 수치모델을 이용하여 초기수위별 다양한 유량규모에서 소양호로 유입하는 밀도류의 거동특성(유입경계지점 수심($h_0$), 침강점 수심($d_p$)과 거리($X_p$), 분리점 수심($d_s$), 중층류 관입두께($h_i$), 댐 축 도달시간($t_a$), 희석율(${\beta}$))을 분석하여 저수지 수질관리를 위한 의사결정지원 기초정보를 제공하는데 있다. 밀도류의 거동분석을 위해 사용된 유량조건은 그동안 소양호에서 발생한 홍수크기를 바탕으로 7개의 등급으로 나누었으며, 각각의 유량조건별 수문곡선은 2007년 수문사상 중 7월 30일부터 8월 30일까지의 수문사상을 바탕으로 수정가우시안 공식을 사용하여 산정하였다. 탁수 거동 특성의 모의는 서로 다른 초기 수위 및 유량조건하에서의 탁수거동을 나타냈고, SS농도 25 mg/L 이상을 기준으로 하여 탁수층의 $d_p$, $X_p$, $d_s$, $h_i$, $t_a$, ${\beta}$를 산정하였다. 일반적으로 유량규모가 커질수록 $d_p$와 $d_s$는 증가하였고, $X_p$는 댐 축으로부터 가까워짐이 확인되었으나, 동일 유량규모에 대해 초기 수위가 증가함에 따라 $X_p$는 대체로 댐으로부터 멀어졌다. $h_i$는 유량규모가 증가함에 따라 완만하게 증가하는 경향을 보였고, $t_a$는 초기수위가 EL. 165 m일 때 유량이 2,000 CMS 미만인 경우 댐 앞까지 도달하지 못하는 것으로 나타났으며, 나머지 수위조건에서는 유량이 3,000 CMS 미만인 경우 댐 앞까지 도달하지 못하는 것으로 나타났다. 유량 규모에 따라 $X_p$가 0 km인 지점과 19 km인 지점에서의 ${\beta}$ 값을 산정한 결과 일반적으로 유량규모가 커질수록 유입수의 희석효과는 작아지며 초기수위가 커질수록 증가하는 경향을 나타냈다. 연구 결과는 탁수 발생 초기 저수지 운영 실무자들이 유량규모 및 초기 수위조건에 따른 밀도류의 거동특성을 신속히 예측하는 목적으로 사용될 수 있다.
굴 양식 산업은 우리나라의 대표적인 양식수산업으로서 중요한 역할을 수행하여 왔지만, 최근에는 수출 감소, 국내 내수시장 소비의 한계, 양식 환경 악화와 같은 여러 문제에 직면하여 있다. 적정하고 지속적인 굴 생산은 어장환경의 공간정보를 기반으로 하는 적지 선정을 통하여 달성 가능하고, 양식장의 적지 선정은 양식장의 성공적 개발에 중요한 열쇠이며, 지속가능한 개발에 절대적 영향을 미친다. 이 연구는 GIS 기반의 다중 평가 방법을 이용하여 수하식 굴 양식장의 적지를 규명하고자 하였다. 대부분의 인자들은 GIS에서 보간법에 의해 추출되었고, 여덟 개의 환경 인자들이 두 가지 기본 서브모델로 그룹화 되었다. 이는 굴 성장에 관련된 인자(수온, 염분, 해수유동, 클로로필 a)와 양식장 주변 환경에 관련된 인자(저층 DO, 총유기탄소, 퇴적물 산휘발성 황화물, 저서군집 다양도) 등으로 구성되어 있다. 적합 점수는 가장 적지인 8점에서부터 가장 적합하지 못한 1 점까지의 규모로 가점되었으며, 총 80.1%의 잠재 지역이 가장 높은 점수 5점과 6점으로 채점되었다. 이 지역들이 거제한산만에서 굴 양식을 위한 가장 최적의 조건을 가지는 것으로 나타났으며, 이러한 GIS 기반의 적지 선정 기법은 공간적인 의사 결정을 지원함으로서 어장관리시스템으로 활용될 수 있다.
최근 전 세계적으로 빅데이터, AI, IoT, 자율주행, 디지털트윈 등 스마트시티 솔루션이 발달하면서 다양한 스마트기기와 SNS가 확산하고 사람들이 도처에 남긴 행적이 기록되면서 규모를 가늠할 수 없을 정도로 많은 정보와 데이터가 생산되는 '빅데이터' 환경을 활용한 스마트시티 구축이 활발하게 진행 중이다. 본 연구의 목적은 4차 산업혁명에 따른 지속가능한 스마트시티의 도시정보·대중교통 접근성에 있어 시민의 교통 편의성 향상 및 효율적인 정책수립을 위해 빅데이터 기반의 객관적이고 체계적인 분석 모델을 개발하고, 지속가능한 도시의 공공·민간 DB를 활용한 빅데이터 기반 대중교통 접근성 및 정책관리 플랫폼 구축의 방법론을 도출하는데 있다. 이를 위해 광주광역시를 대상으로 상세생활권을 구분하고 기초 생활편의시설 접근성 및 빅데이터 기반 대중교통 시스템을 분석하였다. 그 결과, 1) 대중교통 네트워크 평가를 위한 빅데이터 활용, 2) 빅데이터 기반의 교통 수단/서비스 의사결정지원, 3) 도심 교통 네트워크 모니터링 서비스 제공, 4) 주차수요 발생원 분석 및 개선방안 제공과 같은 빅데이터 기반 도시정보·대중교통 접근성 플랫폼 구축을 제안하였다.
Sesan강과 Srepok강은 베트남, 캄보디아, 라오스가 공유하는 3S강 유역 (Sesan강, Srepok강, Sekong강)의 일부로 국제 공유하천으로 관리되고 있다. 3S강 유역은 Mekong강의 중요한 지류이며 Mekong강 유역의 상당 부분을 구성한다(Mekong강 유역 면적의 10%, 연간 총 유출량의 20%). 베트남에 속해 있는 Sesan강 유역면적은 11,255km2, Srepok강 유역면적은 18,162km2이다. Sesan강과 Srepok강의 상류는 베트남 중부 고원의 긴 산맥에 위치하고 있으며, 하류는 캄보디아에 위치해 있어 상·하류간 긴밀한 협력이 필요하다. Sesan강과 Srepok강 유역은 기후변화에 따른 홍수, 가뭄, 수력발전소 건설로 인한 유출량 변동에 따른 상·하류 분쟁, 사면침식 및 퇴적 등 많은 문제와 도전에 직면할 것으로 예측되고 있다. 본 연구에서는 World Bank의 "Viet Nam Mekong Integrated Water Resources Management (M-IWRM) Project의 일환으로 베트남 정부 차원에서 처음으로 구축한 수자원관리 의사결정지원시스템인 "DSS-2S"를 활용하여, Sesan-Srepok강 유역의 수자원 계획을 수립하였다. DSS-2S는 MIKE Hydro Basin을 기반으로 SWAT모델 등과 연계 하여 구축되었다. DSS-2S는 2S 유역의 모든 주요 하천과 지류를 반영하였으며. 여기에는 17개의 수력발전 댐과 주요 지류에서 용량이 3백만 m3 이상인 기타 저수지가 포함되었다. 이 보다 작은 용량의 저수지는 대표적인 저수지로 그룹화 되어 반영되었다. 기후변화 및 사회-경제적 발전계획 등을 반영하여, 2030년과 2050년을 목표연도로 생활, 공업, 농업, 관광, 유지용수 등 용수 수요를 추정하였다. 50% 및 85% 빈도의 공급 가능성을 고려하여 물 배분은 물 수요를 충족하고 지하수 개발 최소화를 기준으로 고려되었다. 분석 결과에 의하면 2S강 유역의 총 수자원은 32.2억 m3으로 그중 지표수자원은 29.2억 m3, 안정적으로 이용 가능한 지하수자원은 2.97억 m3으로 분석 되었으며, 지표수와 지하수 연계를 고려하면 전체 2S 강 유역에 물 부족하지는 않으나, 개별 공급 지점을 고려할 때 4월과 5월에 일부 지역에서 물 부족이 나타날 것으로 예측 된다. 장래 물 부족 해결을 위한 대안들을 제시하였으며, 본 성과는 베트남 중앙 정부의 장기수자원 종합계획 수립의 기본 자료로 활용 될 예정이다.
본 논문에서는 산업안전보건법에 따라 유해·위험 설비 사업자가 제출하여 공정안전관리 전담기관으로부터 승인받은 공정안전보고서의 데이터를 기반으로 사업장 안전성 향상을 위한 인공지능 통합 공정안전관리(PSM) 시스템 설계를 위한 가이드라인을 제안하였다. 제안된 가이드라인으로 구성되는 시스템은 단일사업장 또는 다수의 사업장을 운영하는 사업자와 공정안전관리 전담기관에 각각 구축하며, 데이터 수집·전처리, 확장 및 분할, 레이블링, 학습 데이터 셋구축 등의 주요 구성 요소와 단계로 구성하였다. 각 공정에서 발생하는 공정 운영 데이터 및 변경 허가 승인 데이터의 수집이 가능하며, 사업장 운영에서 발생하는 모든 데이터의 분석을 통해 잠재적인 고장 예측 및 유지보수 계획을 수립하여, 공정 운전 상황에서의 의사 결정 지원이 가능하다. 또한, 정확하고 신뢰할 수 있는 학습 데이터, 특화된 데이터 셋을 이용하여 시간 및 비용 절감, 인적 오류를 포함한 다양한 위험 요소 감지와 예측, 지속적인 모델 개선 등에 유용성과 효과를 갖으며, 이를 통해 작업장 안전성 향상 및 사고 예방이 가능하다.
추천시스템은 시간이 흐를수록 사용자와 기업에게 점점 더 큰 영향을 주고 있다. 최근 코로나(COVID-19) 팬데믹 현상이 전 세계적으로 일어나면서 세대를 뛰어넘어 E-Commerce의 중요성이 증대되었고 추천시스템은 E-Commerce 활성화의 최중심에 있다. 추천시스템이 개발된 이래로 다수의 알고리즘이 추천시스템의 정확도를 올리는 것에 집중되어 있었고, 추천시스템의 희귀성, 다양성, 우연성 등과 같은 다른 가치들이 간과되고 있다. 본 논문에서는 사용자의 만족도는 추천시스템의 정확도에만 달려있지 않고 다양한 성능을 겸비했을 때 고객에게 만족스러운 추천서비스 경험을 제공할 것이라 생각하여 다양성을 위한 그래프 기반의 추천시스템을 개발하였다. 사용자 네트워크를 구성한 뒤 카테고리를 활용한 무게중심변화를 통해 유사도가 낮은 이질적인 사용자를 찾아 추천상품의 유사성을 낮추는 방식으로 다양성을 도모하였다. 또한, 추천의 다양성은 사용자의 다양성 선호 수준에 따라 상이할 것이라는 가정에 따라 사용자의 다양성 선호 수준을 구별하였고 다양성 모델 성능이 사용자 특성별로 다름을 확인할 수 있었다. 전체 연구 결과, 추천시스템의 정확성과 다양성이 트레이드 오프 관계에 놓여있다는 것을 확인할 수 있었지만 본 연구모델을 통해 근소한 정확도 손실 대비 높은 다양성을 얻을 수 있었다. 본 연구는 그래프 기반의 추천시스템을 통해 사용자의 만족도를 향상시키는 다양성을 실현하였다는 연구적 의의와 사용자 수준을 고려한 추천의 다양성을 적용 결과를 통해 기업의 장기적 이윤을 상승시킬 수 있는 모델 개발이라는 실무적 의의를 꼽을 수 있다.
본 연구는 Node2vec 그래프 임베딩 방법과 Light GBM 링크 예측을 활용해 우리나라 식음료 산업의 미개척 수출 후보국가를 탐색한다. Node2vec은 네트워크의 공통 이웃 개수 등을 기반으로 하는 기존의 링크 예측 방법에 비해 상대적으로 취약하다고 알려져 있던 네트워크의 구조적 등위성 표현의 한계를 개선한 방법이다. 따라서 해당 방법은 네트워크의 커뮤니티 탐지와 구조적 등위성 모두에서 우수한 성능을 나타내는 것으로 알려져 있다. 이에 본 연구는 이상의 방법을 우리나라 식음료 산업의 국제 무역거래 정보에 적용했다. 이를 통해 해당 산업의 글로벌 가치사슬 관계에서 우리나라의 광범위한 마진 다각화 효과를 창출하는데 기여하고자 한다. 본 연구의 결과를 통해 도출된 최적의 예측 모델은 0.95의 정밀도와 0.79의 재현율을 기록하며 0.86의 F1 score를 기록해 우수한 성능을 나타냈다. 이상의 모델을 통해 도출한 우리나라의 잠재적 수출 후보국가들의 결과는 추가 조사를 통해 대부분 적절하게 나타난 것을 알 수 있었다. 이상의 내용을 종합하여 본 연구는 Node2vec과 Light GBM을 응용한 링크 예측 방법의 실무적 활용성에 대해 시사할 수 있었다. 그리고 모델을 학습하며 링크 예측을 보다 잘 수행할 수 있는 가중치 업데이트 전략에 대해서도 유용한 시사점을 도출할 수 있었다. 한편, 본 연구는 그래프 임베딩 기반의 링크 예측 관련 연구에서 아직까지 많이 수행된 적 없는 무역거래에 이를 적용했기에 정책적 활용성도 갖고 있다. 본 연구의 결과는 최근 미중 무역갈등이나 일본 수출 규제 등과 같은 글로벌 가치사슬의 변화에 대한 빠른 대응을 지원하며 정책적 의사결정을 위한 도구로써 충분한 유용성이 있다고 생각한다.
본 연구는 비정형 빅 데이터를 가공하여 추출된 투자자 감성을 반영하여 만든 자본시장 심리지수(Market Sentiment Index: MSI)의 수용요인을 밝히는 것이다. 이를 위해 합리적 행동이론에 근거한 외생변수들을 탐색하고 기술수용모형(Technology Acceptance Model: TAM)을 응용하여 연구모형을 설정하였다. 주식시장에서 투자자에게 제공되는 MSI의 수용은 본 연구에서 제시한 외생변수에 의해 영향을 받는 것으로 확인되었다. 인과관계 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 자기효능감, 투자기회확장, 혁신적 성향, 사용비용이 인지된 용이성에 통계적으로 유의하게 영향을 미친다. 둘째, 서비스다양성과 인지된 효익은 인지된 유용성에 통계적으로 유의하게 영향을 미친다. 셋째, 인지된 용이성과 인지된 유용성은 사용태도에 통계적으로 유의하게 영향을 미친다. 넷째, 사용태도는 사용의도에 통계적으로 유의하게 영향을 미치고 독립변수인 투자기회확장이 사용의도에 영향을 미친다. 다섯째, 사용의도는 최종 종속변수인 지속적 사용의도에 통계적으로 유의하게 영향을 미친다. 연구모형의 독립변수와 종속변수 간의 매개효과는 다음과 같다. 첫째, 서비스다양성에서 지속적 사용의도의 인과경로에 간접효과가 0.1491로 유의수준 1%에서 통계적으로 유의하게 나타났다. 둘째, 인지된 효익에서 지속적 사용의도의 인과경로에 간접효과가 0.1281로 유의수준 1%에서 통계적으로 유의하게 나타났다. 다중집단분석에 대한 결과는 다음과 같다. 첫째, 주식투자경험이 있는 집단과 없는 집단의 투자자 태도, 투자자 주관적 규범, 소셜 빅 데이터 시스템의 특성요인에 대한 사전인지(지식)등에 포함된 세부 독립변수가 지속적 사용의도에 미치는 경로별 영향도의 차이와 통계적 유의성에 대한 분석은 두 집단 간 측정동일성이 확보되지 않아 불가능하였다. 둘째, 두 집단 간 측정동일성이 확보된 남, 여 집단의 세부 독립변수가 지속적 사용의도에 미치는 경로별 영향도 차이에 대한 분석결과, 사용태도에서 사용의도의 인과경로에서는 여성이 남성보다 높은 것으로 그리고 사용의도에서 지속적 사용의도의 인과경로에서는 남성이 매우 높은 것으로 유의수준 5%에서 통계적으로 유의한 차이를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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