1960년대부터 조성된 산업단지는 시간이 지남에 따라서, 노후화되고 있다. 산업단지의 노후화에 따른 문제가 발생함에 따라 산업단지 쇠퇴에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 산업단지 쇠퇴를 측정하고, 재생하기 위한 연구는 활발히 이루어지고 있으나, 산업단지 위기에 관한 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 쇠퇴는 장시간에 걸쳐 지속적으로 나타나는 현상의 결과이지만, 위기는 단기간에 걸쳐 급진적으로 나타나는 결과이다. 산업단지 쇠퇴에 대응하기 위해서는 지속적인 재생이 필요하지만, 산업단지 위기에 대응하기 위해서는 선제적 대응이 필요하다. 따라서 산업단지별, 업종별 외부환경변화 등을 체계적으로 예측 평가할 수 있는 위기지수 개발의 필요하다. 본 연구에서는 산업단지 위기지수를 개발하고자 한다. 산업단지 위기지수 개발을 위한 측정지표를 도출하고, AHP를 기반으로 측정지표의 상대적중요도를 도출한다. 측정지표의 측정 단위가 다르고, 산업단지별 업종별 위기를 민감하게 측정할 수 있는 정규화법을 개발한다. 상대적 중요도와 정규화된 값을 기반으로 산업단지 위기지수를 개발하며, 이를 국가산업단지에 적용하여 적용가능성을 검증하고자 한다.
본 연구는 한 중 교역이 향후 지속적으로 증가할 것이며, 중국경제의 발전 속도 등을 감안할 때 부품산업이 양국간 교역에서 매우 중요한 위치를 점할 것으로 판단하여, 한국산 부품산업 중 정밀기기부품군의 품목들이 중국시장에서 가지는 경쟁력의 정도를 분석하였다. 연구 목적의 달성을 위해 정밀기기 12개 품목에 대한 2006년-2013년까지의 수출입통계를 수집하였고, MCA지수를 활용하여 동 품목이 중국시장 내에서 가지는 경쟁력의 정도를 조사하였다. 분석결과, 경쟁력 지수 및 추이를 볼 때, 광섬유 및 광학요소, 속도계 및 적산계기는 중국시장에서의 경쟁력이 거의 확보된 것으로 나타났으며, 특히 기타정형외과용기기 및 부품은 중국시장에서의 경쟁력이 최근 급상승하고 있는 것으로 나타나 향후 한국산 정밀기기부품 중 대 중국 수출전략 품목으로 성장할 가능성이 매우 큰 품목으로 조사되었다.
본 연구에서는 일본 문부과학성 과제인 혁신(革新, KAKUSHIN)과제를 통해 제공되는 고해상도(20km, 1시간) 기후모형(MRI-AM20km) 출력치를 이용하여 기후변화로 인한 가뭄 발생 특성을 변화를 살펴보았다. 가뭄 특성의 정량화를 위해 표준강수지수를 적용하였으며 일본에서 기록된 주요 가뭄 사상(1980~2001)에 대해 지상 관측 자료 (AMeDAS)를 이용하여 SPI를 산정하고 그 적용성을 파악하였다. 극한가뭄의 거동특성을 파악하기 위해 SPI가 -1.0 이하인 경우를 유효가뭄, -2.0 이하인 경우를 극한가뭄으로 분류하고 가뭄의 강도 및 빈도, 계절적 발생 특성을 파악하였다. 그 결과 대부분의 다른 기후모형과 마찬가지로 MRI-AM20km도 연강수량에 있어서 아시아 몬순 지역 대부분의 국가에서 증가할 것으로 예상하고 있지만, 특히 극한 가뭄의 경우 그 강도 및 빈도가 유의하게 증가할 수 있다는 가능성이 있음을 예상하고 있다. 또한 국가별 가뭄심도-영향면적의 관계를 살펴본 결과 대부분의 아시아 몬순 지역에 대해서 동일한 영향 면적에 대한 가뭄의 강도가 증가하고 지속기간이 증가할수록 그 경향은 더욱 뚜렷하게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 향후 가뭄특성을 지역화하고 대상 지역을 전 세계로 확장하여 가뭄 특성을 정량화할 필요가 있으며, 다양한 모형 출력치를 이용한 결과를 통해 결과의 타당성을 확인할 필요가 있다.
시계열 자료들을 분석하고자 하는 경우 자료가 정상성(stationarity)을 만족하는 경우는 드물다. 특히 계절성을 제거한 자료들에서는 정량화하기 어려운 주기성이 많이 관찰된다. 즉, 어떤 특정지역에서 나타나는 현상이 다른 기상 현상에 영향을 미칠 것은 자명한 일이나 그 관련성이 선형(linearity)일 가능성은 극히 드물다. 따라서 그들 사이의 관련성이 선형성에 근거한 지표들로 정량화되어야 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 다양한 방법이 사용되며 그중에서 웨이블릿 분석을 통해 본 연구를 진행하였다. 웨이블릿 변환(wavelet transforms)은 특수한 함수의 집합으로 구성되어 기존 웨이블릿 신호의 분석을 위해 사용되는 방법이다. 이 변환은 푸리에 변환에서 변형된 방법으로 특정한 기저 함수(base function)를 이용하여 기존의 시계열 자료를 주파수로 바꾸는 변환이다. 웨이블릿 변환에서 기저 함수를 모 웨이블릿이라고 하며 이를 천이, 확대 및 축소 과정을 통해 주파수를 구성한다. 웨이블릿 분석은 모 웨이블릿을 분해하고 재결합하여 시계열 분석을 할 수 있다. 모 웨이블릿 함수에는 Haar, Daubechies, Coiflets, Symlets, Morlet, Mexican Hat, Meyer 등의 여러 가지 종류의 모 웨이블릿 함수가 있으며 모 웨이블릿이 달라지면 결과가 다르게 나타난다. 기존에는 Morlet 웨이블릿을 주로 이용하여 주파수분석에 사용하여 결과를 도출하였다. 그리고 시계열 자료는 크게 백색잡음(White Noise), 장기기억(Long Term Memory), 단기기억(Short Term Memory)으로 나뉜다. 각 시계열 자료의 종류에 따라 임의의 시계열 자료를 산정하여 그에 따른 웨이블릿 분석을 통해 모 웨이블릿의 특성을 도출하였다. 본 연구에서는 웨이블릿 분석을 통해 시계열 자료의 최적 모 웨이블릿을 결정하고자 남방진동지수(SOI), 북극진동지수(AOI)의 자료를 이용하여 웨이블릿 분석을 시도하였다. 웨이블릿 분석은 모 웨이블릿에 따라 달라지는 결과를 토대로 분석하였으며 이를 정상성과 지속성에 따라 분류된 시계열에 적용하여 최적 모 웨이블릿을 결정하고자 하였다. 본 연구에서는 임의의 시계열 자료에서 설정한 최적의 모 웨이블릿을 AOI와 SOI와 같은 실제 시계열 자료에 대입하여 분석을 진행하였다. 본 연구에서는 시계열 자료의 종류를 구분하고 자료의 특성에 따라 가장 적합한 모 웨이블릿을 구하고자 하였다.
충격파나 압력파가 구조물에 미치는 영향을 평가하기 위해서는 과압, 양의 압력 지속시간, 충격량에 대한 정보가 필요하다. 본 연구에서는 증기운 폭발 해석에 효과적인 다중에너지법을 적용하여 과압 및 양의 압력 지속 시간을 결정하였다. 영국 Nypro 화학회사에서 발생한 싸이클로헥산 증기운 폭발 사고에서 추정된 총 폭발열을 기반으로 폭발원으로부터 40, 80, 120, 160, 200, 240, 280, 320, 360(m) 이격된 지점에서의 과압, 양의 압력 지속시간을 평가하였다. 거리에 따라 과압은 지수적으로 감소하는 것으로 나타났고, 양의 압력 지속시간은 거의 선형적으로 증가하는 것으로 나타났다. 상기의 각 거리에서 구한 과압 및 충격량을 이용하여 각 거리에서의 구조물의 손상 확률을 평가하기 위해서 프로빗 함수를 사용하였다. 손상 확률을 평가한 결과 120m 이내 지점에서는 붕괴의 가능성이 크고, 240m 이내에서는 심각한 구조물의 손상이, 구조물의 가벼운 손상과 유리창 파손은 전 범위에 걸쳐서 발생하는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 기후변화 요소를 반영하여 홍수취약성지표 (Flood Vulnerability Index, FVI)를 개발하였고 이를 북한강 유역의 6개 중권역에 적용하였다. 기후변화 요소를 고려하기 위해 IPCC의 CGCM3 모형의 A1B와 A2 시나리오를 이용하였고 일단위로 축소화하기 위해 SDSM (Statistical Downscaling Model) 모형을 이용하였다. 홍수취약성 인자를 선정하기 위해 지속가능성 평가모형인 추진력-압력-상태-영향-반응 (Driver-Pressure-State-Impact-Response, DPSIR) 모형을 이용하였고 기후변화로 인한 홍수유출의 특성분석은 연속유출모의모형인 HSPF (Hydrological Simulation Program-Fortran)를 이용하였다. 본 연구에서 개발된 홍수취약성지수는 유역의 현상태 및 기후변화의 영향으로 인한 잠재적 취약성을 정량적인 하나의 지수로 간결하게 표현할 수 있어서 장기 수자원 및 유역관리 정책수립에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
The residential population of Jeju Island has increased more than 10% for last 10 years. Especially, the tourist population is more than twice comparing to 2005. The population growth of Jeju has brought about large-scale urban development and increased land demands for tourism services. The goal of this study is to analyze the human, social, and environmental status of Jeju Island and to evaluate the environmental capacity of land use using ecological footprint (EF) model. This study shows the changes in ecological deficits of Jeju Island through estimating ecological productive land (EPL) considering EF from 2005 to 2015. The categories of total EF consists of food land, built-up land, forestry, and energy consumption. In order to reflect the characteristics of resort island, we consider not only residential population but also tourist population who can increase land demands. The outputs of this study also provide the potential excess demands of EPL and suggest needs of sustainable management plans for the limited land of Jeju Island.
1997년 말 외환위기 이후 한국의 노동시장은 빠르게 변화하고 있다. 외환위기에서 2년이 경과한 현재 실업률이 빠르게 하락하고 임금수준은 위기 이전으로 회복되었으나, 고용수준은 아직 회복되지 않은 상황이다. 현재의 상황에서 우려되는 것은 1970년대 이후 유럽에서 발생한 것처럼 고실업이 지속되는 현상이다. 본고에서는 여러 가지 분석을 통하여 이러한 우려가 현실로 나타날 수 있는 가능성에 대하여 경고하고 있다. 향후 고용 및 실업정책의 최우선 목표는 본원적인 일자리 창출을 통해 구조적 실업률을 저하시키기 위한 종합적인 정책의 시행에 두어져야 한다고 판단된다. 이는 실업과 분배문제를 동시에 해결할 수 있는 기초라 여겨지기 때문이다. 이를 위해서는 일자리의 창출을 위하여 수십년 동안 경험을 축적한 OECD국가의 경험을 참고할 필요가 있을 것이다. 현재 OECD국가에서는 일자리의 창출을 위하여 개별기업의 상황에 맞게 임금결정구조의 분권화를 지속적으로 추구하고 있으며, 임금상승률의 결정은 과거의 물가상승률이나 생산성 증가 등의 지수화에 의존하던 정책을 포기하고 미래지향적으로 물가상승의 예측치만큼 설정한 후 그 변동분은 사후적으로 고려하는 소득정책협약(income policy agreements)을 추구하고 있다. 이는 일자리 창출을 통해 경제의 성과를 기존의 취업자 외에 실업자와 신규근로자에게 분배하기 위한 수단으로 사용하고 있음을 의미한다. 한편 노동시장 유연성 제고를 통한 일자리의 창출은 소득분배를 악화시키는 경향이었다는 점이 유럽과 미국에서 발견된 경험 중의 하나이다. 따라서 일자리의 창출과 분배의 상충관계(trade-off)를 염두에 둘 필요는 있으나, 일자리의 창출은 일자리를 가짐으로써 불평등도를 개선하는 고용효과(employment effect)가 임금격차의 발생으로 불평등도를 확대시키는 임금효과(income effect)를 상쇄할 경우 오히려 분배구조를 개선시킬 수도 있다.
최근 기후변화로 인한 홍수 및 가뭄과 같은 자연재해가 증가함에 따라 이를 선제적으로 탐지 및 예방할 수 있는 해결책에 대한 필요성이 증가하고 있다. 이러한 수재해를 예방하기 위해서 하천, 저수지 등 가용수자원의 지속적인 모니터링은 필수적이다. SAR 위성 영상의 경우 주야간 및 기상상황에 상관없이 지속적인 수체 탐지가 가능하다. 일반적으로 SAR 기반 수체 탐지 시 송수신 방향이 동일한 편파(co-polarized) 영상을 사용한다. 하지만 co-polarized 영상의 경우 바람 및 강우에 민감하게 반응하여 수체 미탐지의 가능성이 존재한다. 한편 송수신 방향이 서로 다른 편파(cross-polarized) 영상은 강우 및 바람의 영향에 민감하지 않지만 식생에 민감하게 반응하여 수체의 오탐지율이 높다는 단점이 존재한다. 이에 SAR 영상의 편파 특성에 따라 수체 탐지의 정확도 차이가 발생하여 최적의 편파 영상 조합을 구성하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 Sentinel-1 SAR 위성의 VV, VH, VV+VH 편파 영상과 머신러닝 알고리즘 중 하나인 SVM (support vector machine)을 활용하여 수체탐지를 수행하였다. 편파 영상 조합별 수체 탐지 결과의 검증을 위하여 혼동행렬 (confusion matrix) 기반 평가지수를 사용하였다. 각각의 수체탐지 결과의 비교 및 분석을 통하여 SAR 기반 수체 탐지를 위한 최적의 밴드 조합을 도출하였다. 본 연구결과를 바탕으로 차후 높은 시공간 해상도를 가진 SAR 영상의 활용이 가능하다면 수재해 및 수자원 관리의 효율성을 높일 수 있을 것으로 기대된다.
우리나라는 지리적 여건 상 대외무역에 대한 의존도가 높기 때문에, 해상운송에서의 물동량을 예측하여 항만시설을 개발하는 것이 매우 중요하다. 한편 우리나라 컨테이너 운송의 75%는 부산항을 통해 운송되고 있기 때문에 경기 회복을 위해서는 부산항의 경쟁력 강화가 급선무이다. [1] 물동량은 경제적 수입 뿐만 아니라, 지속가능성을 예측하는 측면에서도 가치가 있다. 본 연구에서는 물동량, 경제지수, 기후정보 등 다양한 입력변수와 LSTM 모델을 이용하여 보다 정확한 부산항 컨테이너 물동량 딥러닝 예측모델을 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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