이 연구는 초 중등 교원을 대상으로 혁신확산모형에서 제안하는 혁신 속성 변인들을 기반으로 디지털교과서의 수용을 결정하는 요인을 규명하고, 정보기술수용모형(TAM)을 보다 확장된 모형으로 제안하고 검증하고자 수행되었다. 이를 위해 관찰가능성, 적합성, 주관적 규범을 외생변인으로, 유용성과 사용용이성, 사용의도를 내생변인으로 설정하는 연구모형을 제안하였다. 연구결과 관찰가능성, 적합성, 주관적 규범은 교사의 디지털교과서 사용의도에 영향을 미치는 주요한 외재적 변인이며, 본 연구에서 제안한 확장된 정보기술수용모형은 적합함을 검증하였다.
본 연구는 지표수 및 지하수 순환 구조 파악을 위한 해석 기술의 개발에 공헌하는 것을 그 목적으로 하고 있다. SWAT와 MODFLOW 순차적 연계모형의 구조변화를 통해 신뢰성 있는 장기유출모형 개발 연구를 수행하였다. 대상유역으로는 국내 IHP 대표유역의 하나인 보청천 유역을 대상으로 하였으며 모형의 적용성을 검증하기 위하여 보청천 유역의 기대교 수위 관측 지점 실측 유출량자료와 SWAT-MODFLOW 연계 프로그램의 모의 유출량 자료를 검토하였다. 그 결과 유출량의 경우 모의치가 실측치에 많이 접근하는 것을 볼 수 있었다. 모형의 적합성 판단기준의 하나로 선택된 Nash-Sutcliffe 효율지수(EI)는 0.64로써 계산된 값이 0과 1.0사이에 있으나 모형의 우수성을 판단하기엔 무리가 있다. 향후 투수계수 이외의 매개변수를 산정하여 매개변수에 대한 보정과 동시에 홍수시 유출량의 차이를 좁히는데 연구의 중점을 두면 모형의 완성도를 높일 수 있을 것이며 또한 신뢰성 있는 지하수 순환량을 추정할 수 있을 것으로 사료된다.
인터넷의 발달로 네트워크 트래픽은 현저하게 증가되었다. 트래픽의 폭증은 전체 네트워크의 성능에 크게 영향을 미치게 되었으며 트래픽의 관리가 망 관리의 중요한 이슈로 되었다. 본 논문에서는 네트워크 트래픽을 분석하여 효율적인 대응을 수립하기 위해 예측하는 시계열 모형의 적합성을 검증한다. 네트워크 트래픽을 예측하기 위해서는 시간적 흐름에 따라 자료간의 상관 관계를 유추하고, 이 관계를 이용하여 예측을 수행한다. 상관 관계를 유추하는 과정에서 필연적으로 확률적 오류를 포함하게 되는데, 정확한 예측을 위해서는 확률적 오차를 최소화해야 한다. 따라서, 통계학 분야에서 예측 방법으로 널리 쓰이는 시계열 모형인 AR, MA, ARMA, ARIMA 모형을 사용하여 네트워크 트래픽을 예측함과 동시에, 예측하는 과정에서 정확한 예측을 수행할 수 있는지에 대한 적합성을 검증하고자 한다. 적합성 검증은 모형 식별 단계에서 초기 단계인 정상성 가정을 만족하는지의 여부로 판단하며. 정상성 가정은 자기상관함수와 편자기상관함수를 통해 구할 수 있다. 정상성 가정을 만족하지 못하는 모형은 비정상 시계열 자료로 분류되는데 이 경우의 예측은 정확하다고 볼 수 없다. 따라서, 정확한 예측을 수행할 수 있도록 시계열 자료의 정상성 가정을 만족하도록 모형을 분류하는 방안을 제시하고자 한다. 정확한 예측을 수행하면, 네트워크 트래픽을 좀 더 나은 방법으로 관리하며, 예측 결과를 이용하여 동적인 트래픽의 관리가 가능하게 된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권6호
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pp.1447-1456
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2017
강우현상을 구조적으로 모형화한 확률적 강우모의모형의 활용성이 증대되는 상황에서 확률적 강우모의모형의 모수에 대한 정확한 추정은 매우 중요하다. 본 연구에서는 확률적 강우모의모형 (Neyman-Scott rectangular pulse model, NSRPM)의 모수를 DFP (Davidon-Fletcher-Powell), GA (genetic algorithm), Nelder-Mead, DE (differential evolution) 기법으로 추정하고 추정된 모수의 적합성을 분석하고 지역특성에 적합한 모수 추정 기법을 제시하였다. 낙동강 유역의 20개 강우 관측 지점을 대상으로 1973년-2017년 기간 동안의 여름철 1시간 강수자료 이용하여 산정된 모형 모수를 분석한 결과, 전반적으로 DE, Nelder-Mead기법이 가장 좋은 결과를 보였으며 DFP, GA기법은 상대적으로 낮은 적합도를 보였다.
토양수분은 토양에 포함된 평균 수분량을 나타내며 수문 순환 관점에서 매우 중요한 수문변량 중 하나이다. 본 연구에서는 대표적인 기계학습 방법인 Support Vector Machine (SVM)을 이용한 토양 함수 예측 기법을 개발하고자 하며, 예측인자로서 원격 탐측 기반의 토양함수자료, 강수량, 온도 등을 활용하고자 한다. SVM은 Kernel 함수를 이용하여 복잡한 비선형 관계를 선형 가정을 통해서 해석하는 기계학습 방법으로서 전역모델(global model)로서 다양한 수문기상분야에 적용이 이루어지고 있다. SVM의 장점은 일정 부분의 오차를 허용함으로서 모형의 일반화 측면에서 기존 인공신경망(artificial neural network, ANN)에 비해 우수한 성능을 나타내며, 특히 예측모형으로서 적용성이 매우 크다. 본 연구에서는 과거 토양 함수 자료와 강수, 온도, 위성 관측 기반 정보 등을 이용하여 모형을 적합시키고 이를 미계측 유역으로 확장하는데 연구의 목적이 있으며, 본 연구를 통해 제안된 모형은 용담댐 시험유역을 대상으로 적용되며 기존 ANN 모형 및 다중회귀분석 결과와 비교를 통해 모형의 적합성을 평가하고자한다.
본 연구에서는 우리나라에서 발생하는 무유출량을 고려하는 확률기반 격자형 수문 모형을 용담댐 유역에 구축하였다. 용담댐 유역은 무유출량이 종종 나타나는 간혈하천 (Ephemeral catchment) 유역으로 우리나라의 많은 유역들이 여기에 해당한다. 격자형 수문 모형의 구축을 위하여 Sacramento Soil Moisture Accounting Model (SAC-SMA) 유출 모형을 사용하여 라우팅 모형과 결합하였다. 무유출량을 표현하기 위해서 본 연구에서는 검열된 오류 모형 (censoring error model)을 사용하였다. 구축한 오류 모형과 기존에 많이 사용되는 정규화된 오류 모형의 비교를 하였으며 이를 통하여 본 연구에서 구축한 모형의 적합성을 평가하였다. 결과적으로 본 연구에서 구축한 두 개의 모형이 둘 다 신뢰할 만한 결과를 보여주지만 검열된 오류 모형이 더 적합한 결과를 보여주며 무유출의 빈도 증가에 따라 효율이 증가하는 것을 보여 준다. 그리고 기존의 방법론은 확률 기반의 유출량의 표현에 있어서 0 이하의 음수값을 표현하여 현실적이지 못한 수문 모델링을 표현한다. 따라서 본 연구에서 얻어진 결과는 간헐하천 유역에 대한 고려가 우리나라에 수문 모델 구축에 있어서 필요하다는 것을 의미한다.
본 논문에서는 Tobit 모형과 Heckit 모형을 소개한다. 이러한 모형은 절단된 자료의 분석에 사용되는데, 이때 절단된 자료란 연속형 자료가 아닌 특정 지점에서 절단이 발생하게 되거나 일정한 지점에서 개체가 양의 확률로 개체의 다수가 분포, 다른 영역에서는 연속형의 형태로 분포하는 자료를 의미한다. 이때 절단된 형태의 자료라는 특성을 고려하여 일반적인 선형회귀모형을 적합하는 경우 발생하는 문제점을 교정하고자 Tobit 및 Heckit 모형을 사용하나, 두 모형의 차이점이 명확하게 고려되지 않고 종종 혼용된 채 사용되었다. 따라서 여기서는 절단된 자료의 형태를 가정별로 세분화하여 모의자료를 통해 먼저 모형의 적합성을 비교하였으며, 이후 실제 자료를 바탕으로 모형을 적합하였다. 그 결과 절단 여부에 영향을 주는 잠재변수가 없는 경우 Tobit 및 Heckit 모형 모두 잘 적합되나 Tobit 모형이 간소하면서도 참값에 더 근접하게 적합되는 것을 확인하였다. 하지만 절단 여부에 영향을 주는 잠재변수가 존재하는 경우에는 Heckit 모형만 적합이 잘 되는 것을 확인하였다.
최근의 하천복원 사업은 제외지 중심의 하천복원에서 벗어나 제내지의 격리 차단된 구하도까지 복원하고자 하는 노력이 시도되고 있다. 그러나 하천복원에 따른 수리적 및 생태적 연결성 향상이 적절히 수행되는지에 대한 정량적 평가 수단이 부족한 상태다. 본 연구에서는 구하도 복원에 따른 생태적 연결성 평가수단으로서 복원전 후 수리해석 결과를 이용하여 대상어종의 서식처적합도지수(HSI)와 식생의 공간분포를 분석 또는 예측할 수 있는 모형을 개발하였다. 공간분포된 수리특성을 위해서는 2 3차원의 모형이 필요하지만 복잡한 계산과정, 고도의 기술 및 많은 시간과 비용이 필요하다는 점에서 접근이 용이하지 않다. 이에 1차원 홍수추적모형의 결과를 이용하여 1차원 수리특성을 2차원으로 확장시키는 수치모형도 함께 개발하였다. 다만 개발된 각 모형의 단계별 실행 결과는 개별적인 요소의 평가로서 그 의미가 작으므로 하천복원의 종합적 평가를 위한 수리-물리서식처-식생의 통합적 모의가 필요하다 개발된 모형의 사용성 증대 및 생태적 연결성 평가 통합모형으로의 발전을 위해 개발된 모형을 하나의 연동시스템으로 구축하고자 하며, 연동 시스템을 이용하여 수리적 및 생태적 연결성을 신속하고 간단하게 해석할 수 있다.
최근에 기후변화 영향 분석을 위한 강수모의발생 기법에 대한 연구가 중요한 문제로 대두되고 있다. 기본적으로 모의된 강수량이 유역단위에서 의미 있는 값으로 수문모형에 입력자료로 활용되기 위해서는 강수지점간의 공간상관성의 유지가 매우 중요하다. 즉 지역적인 수문학적 거동을 유역단위에서 평가하기 위해서는 유역상관성을 고려할 수 있는 다지점(multisite) 모형의 개발이 필수적이다. 이러한 점에서 본 연구에서는 다지점 강수모의기법을 개발하였으며 비정상성 해석이 가능하도록 동역학적 강수모형을 구성하였다. 이를 한강유역 강수지점에 적용하여 모형의 적합성을 평가하였다.
비확률변수간 선형관계로 정의되는 다중공선성은 설명변수간 선형방정식으로 표현되는 회귀모형의 신뢰도를 저하시키기 때문에 회귀모형의 구축과정에서는 세심한 검토와 대응이 이루어진다. 본 연구에서는 구조화된 수치실험을 통해서 로짓모형에 대한 다중공선성의 영향을 규명하였다. 효용함수를 구성하는 설명변수들간 상관관계의 정도에 따라서 추정된 모형의 적합도 지표와 계수의 신뢰도 지표가 어떻게 변동하는 지를 추적함으로써 다음과 같은 시사점을 확인할 수 있었다. 첫째, 설명변수의 추가를 통해서 모델의 적합도 개선이 가능한 회귀모형과 달리, 로짓모형에서는 효용함수에 설명변수를 추가하는 경우 로짓모형의 적합도가 개선될 수도, 역으로 저하될 수도 있음이 확인되었다. 둘째, 공통의 계수를 갖도록 모델을 구성하면 제네릭 변수간 상관관계가 높아짐에 따라 모델의 적합도가 저하됨을 확인하였다. 셋째, 설명 변수간 상관관계가 높은 경우 선택행동에 대한 설명변수의 기여도가 과대평가될 가능성을 확인하였다. 넷째, 설명변수간 상관관계가 높으면 추정된 계수의 신뢰도가 저하됨을 확인하였다. 결론적으로 본 연구를 통해서 그동안 로짓모형의 구축과정에서는 주목받지 못했던 다중공선성이 실제로는 세심한 배려와 적절한 대응을 통해서 제어되어야 함이 규명되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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