동착강도는 동토지반 말뚝기초 설계시 지지력을 결정하는 주요 설계정수이다. 동착강도는 동결온도, 구속응력, 말뚝표면 특성, 토사종류 등 다양한 인자들에 의해 동시다발적인 영향을 받는 것으로 보고되고 있다. 하지만 동착강도에 대한 연구는 소수의 인자들만 반영할 수 있는 실험연구를 중심으로 수행되어온 경향이 있으며, 설계정수로서 동착강도를 산정하기 위한 방법들은 동결온도, 말뚝재료 등의 주요 인자들만을 고려할 수 있는 한계가 있어 왔다. 본 연구는 인공신경망 이론을 동착강도 산정에 활용함으로서 다양한 영향인자 조건에서 동착강도를 예측할 수 있는 방안을 모색하기 위한 목적으로 수행되었다. 인공신경망 학습을 위하여 총 5종류의 연구사례로부터 137개의 자료를 수집하였으며, 그 중 100개를 학습자료로, 37개를 실증자료로 구분하였다. 연구결과 단계적 인공신경망 학습을 통하여 동착강도 산정 시 다양한 영향인지를 다차원적으로 고려하여 예측하는 방법이 병행되어야 할 필요성을 확인하였으며, 5개 영향인자를 동시에 고려하여 동착강도를 예측할 수 있는 신뢰성 높은 학습결과를 도출 및 검증하였다. 또한, 매개변수 연구결과 동착강도는 동결온도와 말뚝재료의 변화에 가장 민감하게 반응하는 것으로 나타났고 수직응력에 의한 영향은 일부 온도구간에서만 뚜렷하게 나타나며 토사종류와 재하속도의 변화에 따라 동착강도가 증가하는 경향이 변화하는 특성을 나타내었다.
진기함추구성향 (novelty seeking)이란 새롭고 다양한 경험을 추구하는 소비자의 욕구로서, 혁신행동의 인지적 근본으로 간주되기도 한다. 본 연구는 소비자의 진기함추구성향, 패션혁신행동, 그리고 대인영향력간의 관계를 조사하고, 이러한 관계가 성별(gender)에 따라 차이가 있는지 조사하였다. 대학생집단을 표본으로 한 설문지조사를 통해 자료가 수집되었으며 , 539장의 응답자가 분석되었다. 여자대학생이 모든 변인(진기함추구, 패션혁신행동, 대인영향력, 의복흥미, 정보추구)에 있어 남자대학생보다 높은 경향을 나타냈으나, 변인들간의 관계에 있어서는 뚜렷한 성차가 보이지 않았다. 정보추구행동이 패션혁신행동에 영향을 주는 공통변인으로, 의복흥미, 정보추구활동, 패션혁신행동이 대인영향력에 영향을 주는 공통변인들로 나타났으나 진기함추구성향은 패션혁신 행동과 대인영향력에 직접적인 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 즉, 새로움과 다양함을 시도하려는 성향/의도는 채택이라는 실질적인 행동을 수반하는 패션혁신행동을 예측하는데는 충분하지 않은 것으로 보인다.
토양온도는 기후변화, 지역기상모형, 수생태 영향과 밀접한 상관성을 가지고 있으며 이에 대한 연구들이 활발하게 진행 중에 있다. 특히 기후는 토양의 분포와 성장, 그리고 소멸에 영향을 미치고, 식생은 증산과정에 의해 대기로 수분을 내보내는 과정을 통해 기후에 영향을 미치고 있다. 이 때, 지표면의 토양온도는 토양수분 및 식생의 성장에 영향을 미치게 된다. 이에 본 연구에서는 격자기반 일 지표면 토양온도 모형이 제안되며, 이를 이용하여 한반도 남동쪽에 위치한 낙동강 유역 내 안동댐 상류지역에 대한 지표면 토양온도가 모의된다. 제안된 모형의 구동을 위해 필요한 입력 자료는 일평균기온 및 관측 NDVI 자료이다. 전국 60개 지점에서 관측된 일 평균기온은 고도가 고려된 Krignig기법을 이용하여 격자별로 구축되며, NDVI 및 지표면 토양온도를 위한 위성자료는 적절한 전처리 과정을 거쳐 자료를 구축한다. 전반적으로 모의된 일 지표면 토양온도는 관측 자료를 잘 재현하고 있는 것으로 분석된다. 추가적으로 감쇠율을 적용하여 토양온도를 토양깊이에 따라 예측하는 방법이 제안되며, 토양깊이에 따라 토양온도가 감소하는 경향을 살펴볼 수 있을 것이다. 이상과 같이 본 연구에서 제안된 모형은 추후 하천수온예측 및 격자기반의 수문모형의 구성을 위한 기초자료를 제공할 것으로 기대된다. 더 나아가 본 연구는 기후-토양-식생의 관계를 바탕으로 미래기후에 대한 물 환경 영향을 평가하는데 있어서 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
Altman의 연구(1965, 1977)나 Beaver의 연구(1986)와 같은 전통적 예측모형은 분석자의 판단에 따른 예측도가 높은 재무비율을 선정하여 다변량판별분석(MDA: multiple discriminant analysis), 로지스틱회귀분석 등과 같은 통계기법을 주로 이용해 왔으나 1980년 후반부터 인공지능 기법인 귀납적 학습방법, 인공신경망모형, 유전모형 둥이 부실기업예측에 응용되기 시작했다. 최근 연구에서는 인공신경망을 활용한 변수 및 모형개발에 관한 보고가 있다. 그러나 지금까지의 연구가 주로 기업의 재무적 비율지표를 고려한 모형에 치중되었으며 정성적 자료인 비재무지표에 대한 검증과 선정이 자의적으로 이루어져온 경향이었다. 또한 너무 많은 입력변수를 사용할 경우 다중공선성 문제를 유발시킬 위험을 내포하고 있다. 본 연구에서는 부실기업예측모형을 수립하기 위하여 정량적 요인인 재무적 지표변수와 정성적요인인 비재무적 지표변수를 모두 고려하였다. 재무적 지표변수는 상관분석 및 요인분석들을 통하여 유의한 변수들을 도출하였으며 비재무적 지표변수는 조직생태학내에서의 조직군내 조직사멸과 관련된 생태적 과정에 대한 요인들 중 조직군 내적요인으로 조직의 연령, 조직의 규모, 조직의 산업밀도를 도출하여 4개의 실험집단으로 분류하여 비재무적 지표변수를 보완하였다. 인공신경망은 다층퍼셉트론(multi-layer perceptrons)과 역방향 학습(back-propagation )알고리듬으로 입력변수와 출력변수, 그리고 하나의 은닉층을 가지는 3층 퍼셉트론(three layer perceptron)을 사용하였으며 은닉충의 노드(node)수는 3개를 사용하였다. 입력변수로 안정성, 활동성, 수익성, 성장성을 나타내는 재무적 지표변수와 조직규모, 조직연령, 그 조직이 속한 산업의 밀도를 비재무적 지표변수로 산정하여 로지스틱회귀 분석과 인공신경망 기법으로 검증하였다. 로지스틱회귀분석 결과에서는 재무적 지표변수 모형의 전체적 예측적중률이 87.50%인 반면에 재무/비재무적 지표모형은 90.18%로서 비재무적 지표변수 사용에 대한 개선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적 중률을 나타내었다.
Altman의 연구(1965, 1977)나 Beaver의 연구(1986)와 같은 전통적 예측모형은 분석자의 판단에 따른 예측도가 높은 재무비율을 선정하여 다변량판별분석(MDA:multiple discriminant analysis), 로지스틱회귀분석 등과 같은 통계기법을 주로 이용해 왔으나 1980년 후반부터 인공지능 기법인 귀납적 학습방법, 인공신경망모형, 유전모형 등이 부실기업예측에 응용되기 시작했다. 최근 연구에서는 인공신경망을 활용한 변수 및 모형개발에 관한 보고가 있다. 그러나 지금까지의 연구가 주로 기업의 재무적 비율지표를 고려한 모형에 치중되었으며 정성적 자료인 비재무지표에 대한 검증과 선정이 자의적으로 이루어져온 경향이었다. 또한 너무 많은 입력변수를 사용할 경우 다중공선성 문제를 유발시킬 위험을 내포하고 있다. 본 연구에서는 부실기업예측모형을 수립하기 위하여 정량적 요인인 재무적 지표변수와 정성적 요인인 비재무적 지표변수를 모두 고려하였다. 재무적 지표변수는 상관분석 및 요인분석들을 통하여 유의한 변수들을 도출하였으며 비재무적 지표변수는 조직생태학내에서의 조직군내 조직사멸과 관련된 생태적 과정에 대한 요인들 중 조직군 내적요인으로 조직의 연령, 조직의 규모, 조직의 산업밀도를 도출하여 4개의 실험집단으로 분류하여 비재무적 지표변수를 보완하였다. 인공신경망은 다층퍼셉트론(multi-layer perceptrons)과 역방향 학습(back-propagation)알고리듬으로 입력변수와 출력변수, 그리고 하나의 은닉층을 가지는 3층 퍼셉트론(three layer perceptron)을 사용하였으며 은닉층의 노드(node)수는 3개를 사용하였다. 입력변수로 안정성, 활동성, 수익성, 성장성을 나타내는 재무적 지표변수와 조직규모, 조직연령, 그 조직이 속한 산업의 밀도를 비재무적 지표변수로 산정하여 로지스틱회귀 분석과 인공신경망 기법으로 검증하였다. 로지스틱회귀분석 결과에서는 재무적 지표변수 모형의 전체적 예측적중률이 87.50%인 반면에 재무/비재무적 지표모형은 90.18%로서 비재무적 지표변수 사용에 대한 개선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.
본 연구에서는 국내 주요 댐 상류 유역을 대상으로 장기간 시단위 수문자료를 활용하여 실시간 댐 유입량 예측을 위한 인공신경망 모형의 선행 1, 3, 6시간별 예측유입량을 산정 및 평가하였다. 이를 위해, 각 유역별 15년의 시단위 강수 및 유입량 자료를 활용하였으며 연도별 평균 유입량을 고려하여 데이터세트를 구성하였다. 각 대상유역에 대한 선행시간별 예측 성능은 NSE 0.57~0.79 이상으로써 비교적 양호한 성능을 나타내었다. 유역면적이 클수록 이수기의 예측 성능이 낮은 것으로 확인되었으며 홍수기 예측성능과의 편차가 증가하는 것으로 확인되었다. 선행 6시간 예측에 대해 입력자료의 과거길이에 따른 성능 변화는 홍수기보다 이수기에서 큰 차이를 보이며 과거길이가 증가할수록 이수기의 성능이 향상되는 것으로 나타났다. 주요 홍수 사상에 대한 예측 수문곡선은 관측과 비교하여 수문곡선의 형태는 유사한 것으로 나타났다. 다만, 선행시간에 따라 첨두시간의 지연 및 유량의 과소 추정되는 경향이 있으며 이에 대한 개선이 필요함을 확인하였다.
도심지 터널굴착 시 지반침하는 지반조건, 굴착방법, 지하수 상태, 터널 지보방법 등 다양한 조건이 복합적으로 작용하여 발생할 수 있으며 대표적인 위험요인은 크게 터널굴착에 의한 지반침하와 지표면함몰로 나눌 수 있다. 터널굴착에 의한 지반침하를 예측하기 위해서는 대상구간의 현황 및 시공조건 등을 반영하고 응력 및 변위를 고려한 수치해석을 수행하여야 한다. 그러므로 터널 전체 노선 및 인근 지장물 현황을 포함하는 영역에 대해, 터널 심도가 변하는 다양한 조건을 고려해야 하는 수치해석의 복잡한 과정을 단순화하여 터널굴착으로 인한 지표면 및 심도별 지반침하를 간편하게 예측하고 평가할 수 있는 기법이 필요하다. 본 연구에서는 지하안전영향평가 수행 시 주요 평가항목인 터널굴착으로 인한 지반침하를 연구대상으로 선정하고, 지층조건, 지반특성, 토피고(터널심도) 및 터널 중심선으로부터 횡방향 이격거리와 같은 지반침하 영향요소를 고려한 매개변수해석을 수행하여 심도별 지반침하 특성 및 침하 발생경향을 분석하고, 터널굴착으로 인한 지반침하를 간편하게 예측할 수 있는 침하량 평가도표를 도출하였다. 도출된 침하량 평가도표는 수치해석 결과와 비교 분석을 통해 적정성이 검증되었으며 침하량 평가도표를 이용하여 터널굴착 시 지표침하뿐만 아니라 지중 매설물의 위치와 심도에 따른 침하량을 간편하게 예측하고 평가할 수 있다.
본 연구는 고령사회 준비를 위한 현황이해 차원에서 앤더슨 모형을 이용하여 노년기 외래의료 서비스 이용궤적 및 예측요인을 살펴보고, 초기노년기와 후기노년기 간에 궤적이나 예측요인이 차이가 있는지를 살펴보는 것을 목적으로 한다. 한국복지패널의 1, 2, 3차년도 자료를 사용하여, 궤적 및 예측 요인은 잠재성장모형을 이용해서 분석하였고 연령 차이는 다중집단분석을 이용하여 분석하였다. 60세 이상 노인들은 해가 지남에 따라서 외래이용 횟수를 증가시키는 경향을 보였는데, 75세 미만의 초기 노년기의 노인들이 75세 이상의 후기노년기의 노인들 보다가 이용 횟수를 상대적으로 빨리 증가시켰다. 예측요인에 있어서는 선행요인, 자원요인, 욕구요인들의 상당수가 궤적과 유의미한 관계가 있었는데, 자원요인 보다는 욕구요인들이 의료서비스 이용궤적에 크게 영향을 주는 것으로 나타났다. 하지만 예측요인에 있어서 초기 및 후기 노년기 사이에 큰 차이는 없었다. 결과를 토대로 연구의 의의 및 함의를 논의하였다.
최근 2년 간 한반도에 내린 강수량은 평년에 비해 60%정도 밖에 내리지 않았다. 이로 인해 2015년에는 전국 곳곳에서 가뭄이 발생하였고, 농작물피해, 이수부분에서 어려움을 겪었다. 지역적으로 가뭄피해를 해소하고자 여러 대책이 강구되고 있고, 국가적으로 가뭄을 극복하기 위해 국가가뭄정보분석센터의 개소 등 기상, 수문정보를 바탕으로 한 가뭄 해소 노력이 증대되고 있다. 기상청에서는 기상확률예보를 통해 단기적인 강수, 가뭄 예측자료를 제공하고 있으며, 전지구모델을 상세화 한 지역기후모델을 통해 한반도 전 지역에 대해 기후변화시나리오에 의한 강수, 기온자료를 제공하고 있다. 가뭄을 예측하고, 가뭄정도를 파악하기 위해서 가뭄지수를 보편적으로 이용하고 있다. 강수와 기온은 기상학적 가뭄지수 산정에 가장 중요한 인자로 이용되고 있다. SPI는 강수자료를 이용하여 가뭄정도를 파악할 수 있는 지수이고, RDI는 강수와 기온자료를 통해 잠재 증발산량을 산정하고, 이를 고려하는 가뭄지수이다. 한반도 내 주요 관측소지점에 대해 RCP 8.5 시나리오에 의한 장래 2100년까지 가뭄지수를 산정한 결과 RDI의 경우 가뭄발생빈도와 강도가 점차 증가하는 것으로 나타났다. 장래 한반도의 연 강수량은 크게 감소하지 않는데 비해 기온은 점차 증가하는 경향이 발생함에 따라 기온상승에 의한 증발산량의 증가가 극한가뭄이 발생하는 주요요인으로 판단되었다. 수도권지역의 경우 예측기간이 2100년에 가까울수록 SPI에 의한 가뭄지수는 점차 증가하여 가뭄 강도가 약해지는 것으로 예측되었고, RDI지수에 의한 가뭄지수는 점차 감소하여 극한가뭄이 발생할 가능성이 증가하는 것으로 나타났다. 본 연구 결과를 통해 장래 가뭄에 의한 피해지역 예측, 수자원 계획, 이수분야에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
IGS에서 제공하는 RTS (real-time service) 정보는 인터넷으로 GNSS 궤도 및 시계에 대한 실시간 보정값을 제공하므로 실시간 정밀 위치추정에 많이 사용된다. 하지만 인터넷 환경이 불안정한 경우 RTS 신호가 단절될 수 있는데, 주로 다항식을 이용하여 손실된 신호예측을 수행한다. GNSS 항법메시지 IOD (issue of data)가 변화하는 구간에서는 RTS 보정정보도 급격히 변화하여 불연 속성이 증가하고, 신호단절이 발생할 경우 예측이 어려운 문제가 발생한다. 본 연구에서는 IOD 변화에 의한 항법메시지 궤도 차이를 적용하여 연속적인 RTS 보정정보를 생성하는 방법을 제안하였다. 이를 이용하면 RTS 신호손실이 IOD 변화 직후 발생할 경우 예측 성능을 높일 수 있다. RTS 예측성능을 높이기 위한 최적화 연구를 수행한 뒤, 예측된 RTS 궤도정보를 정밀위치결정(PPP; precise point positioning)에 적용하였다. 기존 방법에 비해 위치오차가 상당히 감소하였으며, 신호손실 구간이 길어질수록 위치오차가 급증하는 경향도 감소하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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