• 대기
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• 제32권1호
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• pp.61-70
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• 2022

장마철 첫 강수의 경제적 가치를 추산하기 위해 수자원 확보, 대기질 개선, 산불 예방 효과, 가뭄 경감효과의 네 항목에 대해서 그 가치를 추산하여 합하였다. 본 연구는 장마의 시작에 동반된 강수에 의한 경제적 가치를 추산하는 첫 논문에 해당한다. 선택된 세 경우에 대해 다음의 결과를 얻었다. 1) 최근 우리나라 장마 기간에 해당하는 세 가지 사례(2015년, 2019년, 2020년)를 위주로 장마철 첫 강수의 경제적 가치를 평가한 결과, 강수의 세정효과에 따른 대기실 개선 효과(전체의 70~90%를 차지)가 가장 높았으며, 수자원 확보, 가뭄 경감, 산불 예방 순으로 경제적 효과를 불 수 있다. 2) 장마철 첫 강수의 경제적 가치는 500억~1,500억 정도로 추정된다. 3) 한편 물가상승률(국가지표체계; https://www.index.go.kr/unify/idx-info.do?idxCd=4226)을 고려하였을 때의 경제적 가치는 2019년 및 2020년은 2015년 대비 4.9%와 5.4%의 물가상승률이 있기 때문에 그 때의 548~998억원은 574~1,052억 정도로 추산된다. 본 연구는 장마철 첫 강수에 대한 경제적 가치를 특정한 연도(2015년, 2019년, 2020년)의 특정한 항목(수자원 확보, 대기질 개선, 산불 예방 효과, 가뭄 경감 효과)에 대해 한정적으로 평가하였다. 앞으로 30년 이상의 과거 자료에 이러한 방법을 적용하여 안정적인 통계를 생산할 필요가 있다. 물론 매해 장마 시작의 모습은 달라서 장마 첫 강수를 정의하기에 쉽지 않을 수도 있을 것이다. 가령 정체전선이나 이동성 저기압에 의해 특징 지역만 아주 짧은 시간에 첫 강수가 내리는 경우라든지 또는 이와 반대로 장마의 시작 후에 장기간 동안 계속하여 한반도에 강수를 내리는 경우 등 다양한 모습이 있기에 이에 대한 각각의 상황을 잘 파악하여야 한다. 또한 본 연구에서 사용한 네 가지 경제적 측면 외에 다양한 부분에서 경제적 효과를 발생시킬 수 있다. 예를 들면, 강수로 인한 댐 유역에서의 물 유입을 통해 수질 개선 효과를 가져올 수 있고 도시의 열섬 효과와 열대야를 약화시키는 냉방효과를 들 수 있다. 더 나아가 장마철 강수로 인한 기업의 마케팅 전략에도 활용될 수 있다. 가령, 장마 기간과 강도를 미리 예측하여 신발, 비옷 등의 판매 및 재고 전략을 통해 기업의 매출을 높일 수 있다. 따라서 다양한 방면에서의 경제적 가치를 모두 고려한다면 본 연구에서에서 측정한 가치보다 훨씬 더 높게 평가될 것으로 사료된다. 좀더 포괄적인 범위에서의 경제적 가치를 산출하기 위해서 경제, 수자원, 환경, 농업, 생활적인 측면 등을 포함한 다양한 측면에서의 평가가 필요할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.111-126
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• 2017

연관 상품 추천은 수많은 상품을 다루는 온라인 상거래에서 소비자의 상품 탐색 시간을 줄여주며 판매자의 매출 증대에 크게 기여한다. 이는 주문과 같은 거래의 빈도를 기반으로 생성되므로, 통계적으로 판매 확률이 높은 상품을 효과적으로 선별할 수 있다. 하지만, 판매 가능성이 높은 경우라도 신상품처럼 판매 초기에 거래 건수가 충분하지 않은 상품은 추천에서 누락될 수 있다. 연관 추천에서 누락된 상품은 이로 인해 노출 기회를 잃게 되고, 이는 거래 건수 감소로 이어져, 또 다시 추천 기회를 잃는 악순환을 겪을 수도 한다. 따라서, 충분한 거래 건수가 쌓이기 전까지 초기 매출은 일정 기간 동안 정체되는 현상을 보이는데, 의류 등과 같이 유행에 민감하거나 계절 변화에 영향을 많이 받는 상품은 이로 인해 매출에 큰 타격을 입을 수도 있다. 본 연구는 이와 같이 거래 초기의 낮은 거래 빈도로 인해 잘 드러나지 않는 상품 간의 잠재적인 연관성을 찾아 추천 기회를 확보할 수 있도록 연관 규칙을 확장하기 위한 목적으로 수행되었다. 두 상품 간에 직접적인 연관성이 나타나지 않더라도 다른 상품을 매개로 두 상품 간의 잠재적 연관성을 예측할 수 있을 것이며, 이런 연관성은 주문에서 나타나는 상품 간 상호작용으로 표현될 수 있으므로, 사회연결망 분석을 활용한 분석을 시도하였다. 사회연결망 분석기법을 통해 각 상품의 속성과 두 상품 간 경로의 특성을 추출하고 회귀분석을 실시하여, 두 상품 간 경로의 최단 거리 및 경로의 개수, 각 상품이 얼마나 많은 상품과 연관성을 갖는지, 두 상품의 분류 카테고리가 어느 정도 일치하는지가 두 상품 간의 잠재적 연관성에 미친다는 것을 확인하였다. 모형의 성능을 평가하기 위해, 일정 기간의 주문 데이터로부터 연결망을 구성하고, 이후 10일 간 생성될 상품 간 연관성을 예측하는 실험을 진행하였다. 실험 결과는 모형을 적용하지 않는 경우보다 제안 모형을 활용할 때 훨씬 많은 연관성을 찾을 수 있음을 보여준다.