산불은 경제적 손실뿐만 아니라 인명을 위협할 수 있는 국가적 재해다. 이러한 산불을 미연에 방지하고 피해를 저감하기 위해서는 산불발생위험지역을 사전에 판단하여 효율적으로 관리하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 입지환경에서 중요한 부분을 차지하는 산림토양특성 중 토양형, 지형, 토성, 경사, 배수 등과 산불발생지점을 가지고 각 지점별 산불발생위험을 예측할 수 있는 산불발생확률 모형을 개발하였다. 개발 시 조건부확률과 GIS를 이용하였다 개발된 산불발생확률 모형의 적합성 검정을 위하여 추정모형의 예측력 비율을 검토할 수 있는 예측비곡선에 적용한 결과 실효성이 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 적용하여 산불관리자가 손쉽게 산불발생위험지역을 파악할 수 있도록 위험지역을 구분하였다.
도시 홍수, 하천 범람, 산사태와 같은 폭우와 관련된 재해는 자주 동시에 발생하며, 각 재해는 서로 다른 범위의 시간 스케일에서 강우 변동성에 민감하게 반응한다. 따라서 재해 복합화 모델링에 적합한 확률 강우 모델은 모든 유형의 재해와 관련된 모든 시간 스케일에서 강우 변동성을 잘 재현할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 5분에서 10년 사이의 시간 스케일에서 다양한 강우통계특성을 재현할 수 있는 추계학적 강우 생성기를 제안하였다. 이 모델은 우선 Randomized Bartlett-Lewis Rectangular Pulse (RBLRP) 모델을 사용하여 미세 규모의 강우량 시계열을 생성한 후, 연속된 폭풍 사이의 상관관계 구조가 유지되도록 폭풍우의 순서를 섞는다. 마지막으로, 별도의 월별 강우량 모델링 결과에 따라 월 단위로 시계열을 재배열한다. 독일 보훔에서 기록된 69년간의 5분 강우량 데이터를 사용하여 본 모형을 검증한 결과, 평균, 분산, 공분산, 왜곡도 및 강우 간헐성은 5분에서 10년에 이르는 시간 스케일에서 체계적인 편향 없이 잘 재현됨은 물론, 5분에서 3일 사이의 시간 스케일에서의 극한 강수량 값도 잘 재현음을 확인하였다. 아울러, 극한 강우 및 산사태에 큰 영향을 주는 극한 강우 발생 전 과거 7일간의 강수량도 정확히 재현되었다.
본 연구에서는 수단별 비용변수를 주요 설명변수로 활용하고 있는 현행 수단분담모형의 문제점으로서 설명변수간 높은 상관관계로 인한 다중공선성 문제와 버스노선의 가변성으로 인한 설명변수의 장래치 추정불가능성 문제를 지적하고 이와 같은 문제점을 극복할 수 있는 방안으로서 존을 설명하는 사회경제적 변수, 토지이용변수, 교통체계변수들을 설명변수로 하는 '존 데이터 기반 수단분담모형'의 활용가능성을 검증하였다. 장래교통수요추정모형으로서 수단분담모형의 설명변수가 갖추어야 할 조건으로서 목표연도별 설명변수의 추정가능성을 설정하고 이러한 조건을 만족하는 존 데이터를 설명변수로 한 수단분담모형을 구축하였으며 수단별 비용변수를 주요 설명변수로 하는 수단분담모형과의 비교를 수행하였다. 추정된 계수에 대한 통계적 유의성 검정에서 비용변수간 높은 상관관계로 인한 다중공선성 문제를 확인할 수 있었으며 적합도 평가(우도비의 비교)를 통해서 존 데이터 기반 수단분담모형이 수단별 비용변수를 설명변수로 한 수단분담모형에 비해서 설명력이 더욱 높다는 사실이 확인되었다.
BDI건화물운임지수의 변동성은 환율과 주가의 변동성을 크게 초과할 정도로 대단히 클 뿐만 아니라 변동성이 점차 커지고 있어서 운임을 예측하는데 많은 어려움을 겪고 있다. 이에 본고는 이러한 운임지수의 변동성을 정확히 포착할 수 있는 모형을 찾는데 목적을 둔다. 이를 위해 변동성 분석에 흔히 사용되는 대칭형 변동성 모형인 GARCH 모형과 비대칭 변동성 모형인 AGARCH모형, GJR모형, EGARCH모형을 도입한다. 그것은 나쁜 뉴스가 좋은 뉴스보다 더 큰 변동성을 야기할 가능성이 높기 때문이다. 먼저 운임의 예측불가능요소를 운임의 요일별 특성을 제거한 후 자기회귀를 하여 구한 후 GARCH 분석을 적용하는데 적합한 성격을 갖는가를 조사한다. 비대칭모형의 AGARCH모형에서는 비대칭을 나타내는 계수가 유의하나 부호가 모형의 예상과 달라 나쁜 뉴스가 좋은 뉴스보다 더 큰 변동성을 야기하지 않으며, EGARCH모형의 비대칭계수도 양의 부호로 모형의 예상과 반대일 뿐만 아니라 유의하지 않아 나쁜 뉴스가 좋은 뉴스보다 더 큰 변동성을 야기하지 않는다는 것, 그리고 GJR모형에서도 해당 계수가 음으로 모형과 반대로 유의하지 않아 음의 충격이 양의 충격보다 더 큰 변동성을 유발하지 않음을 보인다. 이에 따라 BDI건화물운임지수의 변동성은 GARCH모형을 이용하는 것이 합리적이라는 점을 보인다.
안전한 수질의 용수를 안정적으로 공급하기 위해 대단위 농업단지를 중심으로 농업용 관수로 건설이 고려되고 있는 환경에서 보다 경제적으로 관수로를 건설하기 위한 연구가 수행되었다. 관수로의 최적 관경설계는 전통적으로 비선형성을 고려하여야 하므로 수리학적 해석모형과 추계학적 탐색기법을 이용한 연구가 수행되었다. 그러나 본 연구에서는 비선형성을 가진 최적 관경시스템의 선형화를 시도한 후, 농지이용에 따른 대표작물에 대한 설계용수량을 사용한 농업용 관수로 관경 최적화를 시도하였다. 제안된 모형을 이용하여 농지의 크기, 작물의 형태, 동수경사선의 기울기에 따라 적합한 관경을 산정하였으며, 그 결과를 이용한 설계 표준화를 시도하였다. 표준화된 설계지침을 이용하면 향후 보다 편리하게 농업용 관수로를 설계할 수 있을 것으로 판단된다. 또한 실제 관수로에의 적용성을 입증하기 위해 실제 건설되는 농업단지의 설계에 제안된 모형을 이용하고, 시행착오법으로 산정된 결과와 비교하여 그 경제성을 입증하였다.
많은 조직들은 직원들의 반복적이고 규칙적인 작업들의 자동화로 업무의 정확도와 효율성을 개선하기 위해 로보틱프로세스자동화(RPA)를 도입하고 있다. 일부 직원들은 귀찮고 무의미한 업무를 피하기 위해 RPA 도입에 적극적으로 참여하지만, 일부는 실직을 두려워하여 혁신에 저항하는 모습을 나타내고 있다. 본 연구는 RPA 도입시 긍정적, 부정적 선행 요인들이 조직 성과에 영향을 미치는 것으로 상정되었다. 상대적 이점, 적합성, 변화관리효과, 혁신저항, 만족도가 최종적으로 도입 성과에 미치는 효과를 한 제조사의 11개 RPA 프로젝트에 참여한 109명 직원 대상 설문과 구조 방정식 모형 분석을 통해 검증하였다. 개인별 구체적인 변화관리 전략을 위해, 혁신저항 모형의 소비자 특성을 고려한 연구가 후속으로 진행될 수 있을 것이다.
본 연구는 기존의 건설기업 정보화 수준평가 관련 연구에서 나타나고 있는 연구의 한계점과 건설기업 정보화 특성을 고려하여 건설기업의 경영목표에 따라 정보화 수준을 측정할 수 있는 모형을 설계하였다. 세부적으로 건설기업의 업무특성과 새로운 건설 정보화 수준 평가모형 개발을 위한 요구사항을 정리하고, 이러한 요구사항을 만족시키기 위한 정보화 수준 평가모형의 구성요소 및 측정방법을 설계하였다. 개발된 건설기업 정보화 수준모형은 전문가 집단을 대상으로 델파이 방법과 함께 국내 200개 건설기업을 대상으로 설문조사를 실시하여 통계적 방법을 통하여 정보화 수준평가 모형의 적합성(신뢰성 및 타당성)을 검증하였다. 본 연구의 결과는 건설기업의 경영목표를 개선하기 위한 정보화 추진전략을 수립하는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
저수지 군 연계 운영을 위한 각 댐에서의 방류량을 결정하기 위해서는 대개 각 댐의 초기 저수량, 유역 상 하류 댐의 총 저수량, 수요량, 기간별 발전 목표 달성 정도, 그리고 예상되는 미래유입량 등이 추정되어야 한다. 본 연구에서는 댐 군 연계운영을 위한 일별 최적화 모형인 CoMOM(Coordinated Multi-reservoir Operating Model, 4.2)의 상위 단계의 더 큰 단위 기간에 활용될 댐 군 연계 운영 기본 가이드라인을 신경망 기법을 활용하여 도출할 수 있을 지를 실험해 보고자 한다. 이 방법은 기본적으로 CoMOM이 제시하는 일별 운영 계획의 결과가 최선의 정책일것이라는 가정에 근거하고 있다. 즉, 주어진 상황에서 일별 CoMOM이 제시하는 결과를 교사 신호로 하여 신경망 학습을 수행하고, 이 결과를 통해 규칙(Rule)을 생성하는 과정으로 요약할 수 있다. 신경망 분석은 CoMOM이 이수기 모형인 점을 고려하여 이수기만을 대상으로 실험하였으며, 단위 분석기간을 10일로 택하여 미래 10일간의 방류량을 결정하는 것을 목표로 하였다. 신경망 모형의 입력요소로는 각 댐의 초기 유효 저수량, 유역 상 하류 댐의 총 저수량, 10일간의 수요량, 그리고 향후 한달 동안의 예상 유입량을 적용하였고, 출력요소로는 CoMOM에서 제시한 방류량 결과를 사용하였다. 모형의 유효성을 검증하기 위해 한강수계의 이수기를 대상으로 과거의 유입량 자료가 재현된다고 가정하고, 모의운영을 통하여 적합성을 분석하였다. 이를 위해 매일 단위의 실제 댐 군 연계 운영의 상황을 모의할 수 있는 실시간 시뮬레이션을 적용하였으며, 신경망 모형의 운영 기준에 의해 결정된 향후 10일 동안의 총 방류량이 해당기간 동안 동일한 양으로 나누어 방류된다는 가정 하에 모의 운영하였다. 그리고 도출된 운영 결과는 최종적으로 실적과의 평균저수량, 발전량, 여수로 방류량 비교를 통해 평가하였다.
스마트폰은 PDA와 같은 고급기능을 제공하는 휴대전화로서 대표적인 컨버전스 기기이다. 본 논문에서는 기술수용모형을 기반으로 스마트폰 사용 의도에 영향을 주는 요인들을 분석하는 것이다. 선행 연구를 통해 사용 의도의 독립 변수로 주관적 규범, 혁신성, 인지된 사용용이성, 인지된 유용성, 인지된 유희성과 비용의 적정성을 설정하여 연구 모형을 구성하였다. 스마트폰을 사용하고 있는 289명의 대학생들을 중심으로 설문 분석한 결과는 다음파 같다. 첫째, 주관적 규범, 혁신성, 인지된 유용성, 인지된 유희성, 비용 적합성은 스마트폰 사용 의도에 정(+)의 영향을 주는 것으로 나타났지만, 인지된 사용용이성은 유의적인 영향을 주지 못하는 것으로 나타났다. 둘째, 사용 의도에 가장 큰 영향을 미치는 것은 인지된 유희성으로 나타났다.
오디션, 육아, 버라이어티 등 다양한 예능 프로그램들의 수가 점점 증가하고 있다. 특히 종합편성채널이 개국한 이후에 예능 시장 경쟁이 심화되고 있다. 그에 따라 시청률과 회차에 대한 연구의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구의 목적은 예능 프로그램 시청률과 회차의 예측모형을 제시하고 주요요인을 살펴보는 데 있다. 모형 적합 시 선형회귀모형, 로지스틱 회귀모형, LASSO 회귀모형, 랜덤 포레스트, 그래디언트 부스팅, 서포트 벡터 머신 등과 같은 다양한 분석 방법을 고려하였다. 예능 시청률 예측 모형에서는 첫 회가 방영되기 전과 방영된 후 두 가지 모형을 적합하였고, 회차 예측 모형에서는 예능 시청률 예측 모형의 예측치를 추가 변수로 생성하여 모형을 적합하였다. 그 결과 첫 회 방영 전 예능 시청률 예측에서는 방송사, 이전 시즌 시청률, 시작 연도, 기사 수가 큰 영향을 주는 것으로 나타났다. 첫 회 방영 후 예능 시청률 예측에서는 첫 회 시청률, 방송사, 예능 유형이 중요한 변수로 나타났으며, 두 모형 모두 랜덤 포레스트 모형에서 가장 좋은 결과를 보였다. 예능 회차 예측에서는 평균 시청률 예측치, 시작 연도, 예능유형, 방송국 등이 중요한 변수로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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