• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2002.11a
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• pp.85-96
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• 2002

Entering the period of Mass Customization, and with the help of the Digital Textile Printing technology, the purpose of this study is to propose two customer involved design process models, based on the Digital Textile Printing technology, and to compare their efficiencies and appropriateness with those of the existing design process model, which would lead us to discover the possibilities of Mass Customized design process. By the result obtained from the survey of 166 females in their twenties and thirties, the second Mass Customized design process model which gave most choices to prosumers was preferred the most, while the existing design process which gave no choice seemed to be preferred the least, and among the design elements of textile, color appeared to be the most significant influential factor in the preference of the clothing by the consumers. In summary, it appeared that every aspect of the society requires a shift in the process of the thought from Mass Production to Mass Customization at this point, and a guideline was made from the Mass Customized design process suggested in this study.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.3 no.4
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• pp.63-68
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• 2003

This paper is to measure the sensitivity of relations in communication network operation. In order to procure an important adequacy in the network operation and quality improvement, it is necessary to increase network operation efficiency and analyze the characteristic of network operation. Finally, we analyze costing appropriate operation, propose profit increase scheme and apply realistic business. First of all it's important to improve and estimate a proper operating cost thoroughly and comprehensively. Because the important issue of this process is quality process and this quality process occurs customers' satisfaction, therefore, to make a mutual relation in-between individual change of each element is to analyze a reasonable standard. So, for this reason we study on structuring nice moods for network operation and estimating many scenarios for measuring efficiency. Especially those in economic and sensitivity based. It will be the development of analyzing methods which suites the service and communication system. The result of this study gives a basis for making a flexible and highly predictable system by pre configured sensitivity analysis of each scenarios.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.50 no.11
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• pp.795-802
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• 2017

This study shows the assessment methodology for the water resources of subsurface dams. The study area is SSangcheon subsurface dam. It is at the estuary of SSangcheon watershed forming the unconfined alluvial aquifer. there are several candidate area which are geologically similar to it at East coast. The groundwater level was computed by a 2-D FDM model, where the watershed discharge is the input as the infiltration term. The baseflow computed as the mean value of 3 watershed dischrge model is $0.5m^3/sec$. And considering the inflow near the baseflow as the dry season inflow, The groundwater level according to the change of inflow and pumping rate was computed. Specifically, Using the real pumping rate $28000m^3/day$ which is equal to the supply amount of drinking water to Sokcho city, The inflow which induce the descended groundwater level to the bottom of aquifer or the ascended groundwater level that cause the surface flow was eatimated. The simulation for increased pumping rate and additional well construction to increase the water resources, was executed. And at the extreme dry season, available pumping rate was estimated.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.18 no.11
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• pp.298-305
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• 2018

This paper explored the impact of adaptive efforts for the 4th Industrial Revolution(hereafter, 4IR) on social cohesion at national level. To examine this relationship, Latent Growth Model was applied to thirty one OECD membership countries, 2006-2015. Adaptive efforts for 4IR was measured by the 4IR Relative Readiness(WEF, 2016) and social cohesion was measured by Corruption Perception Index(Transparency International) and trust on politicians(WEF). Results showed that corruption perception significantly decreased by the 4IR Relative Readiness and legal protection(judiciary independency and corporate ethics) and trust on politicians significantly increased by judiciary independency. These results imply that public and corporate efforts for the 4IR does not necessarily have negative impact on social cohesion as long as legal protection such as judiciary independency and corporate ethics are equally pursuit at national level.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.27 no.9
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• pp.243-251
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• 2022

In this paper, we propose a phenomenon that analyze the impact of market sentiment on China's real estate market through the perspective of behavioral economics. Previously, real estate market analyzation basically focus on some fundamental principles which include market price, monetary policies and income, etc. However, little research has explored market sentiment and its influence. By using principal components analysis (PCA), this study first creates buyer's sentiment and seller's sentiment to measure the heat of China's real estate market. Different from using traditional estimation method, the vector autoregressive model (VAR) is used to analyze how both sentiments affect real estate return. The overall results show that from unit root test and impulse response analyzation, the impact of seller's sentiment is positive to real estate market while buyer's sentiment is negative. At the same time, the higher seller's sentiment will have different influence on the housing market compared with the higher buyer's sentiment.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.268-268
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• 2023

전 지구적 급격한 기후변화로 인해 수문기상인자들의 비선형적 변동성이 발생함과 동시에 가뭄, 홍수와 같은 수재해의 발생빈도 및 강도가 증가하고 있는 추세이다. 이에 따라, 세계의 유수기관 (NASA, ESA 등)에서는 대기모형과 해양 모형의 결합 및 수치해석적 접근법을 활용하여 계절내-계절 (Subseasonal to seasonal; S2S) 예측치를 생산하여 제공하고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 European Centre for Medium-Range Weather Forecast (ECMWF)에서 산정되는 수문기상인자 (강수량, 증발산량 및 유출량)에 대한 정확도를 평가하고자 한다. 연구지역으로는 다양한 기후대 및 토지 피복으로 구성되어 있으며, El-Nino-Southern Oscillation (ENSO), Indian Ocean Diapole (IOD)와 같은 기후 현상이 빈번히 발생하는 호주지역을 대상으로 연구를 수행하였다. ECMWF S2S 자료에 대한 통계적 검증은 1) 지점 기반 관측치와 더불어 2) 물수지 모델 기반 수문 추정치 (The Australian Water Resources Assessment Landscape Model; AWRA-L)와 비교하였다. 연구 결과 S2S 강우 및 증발산량 산정치의 경우 비교적 짧은 예측기간(약 2주)에서 상대적으로 높은 상관관계 (R=0.5~0.6)와 낮은 편차 (강수량 = 0.10 mm/day, 증발산량 = 0.21 mm/day)를 나타내었다. 유출량의 경우, 강우 및 증발산량에 비해 상대적으로 낮은 정확도를 나타내었으며, 예측 기간이 길어짐에 따라 불확실성이 상당히 높아지는 것으로 확인되었다. 이는, S2S 계산과정에서 강우 및 증발산량 뿐만아니라 지표 유출로 도달하기 전까지의 수문기상인자들의 불확실성이 모두 모여 유출량의 불확실성이 높아진 것으로 확인할 수 있었다. 계절적 검증에서는, 강우 및 증발산량 모두 여름철에 높은 상관관계를 나타내었지만 불확실성은 상대적으로 큰 값을 나타내었다. 자세한 분석을 위해, 공간적인 불확실성을 분석해본 결과 ECMWF S2S가 매우 습윤하거나 건조한 지역에서 수문기상인자를 예측하는데 있어 한계성이 나타난 것을 확인하였다. 본 연구를 토대로, 추후 S2S 예측치에 대한 보정과 더불어 미래의 수재해 발생 위험도에 대한 정보를 획득하는데 적용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.512-512
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• 2023

내성천은 대한민국의 대표적인 모래하천으로서 흰수마자(Gobiobotia naktongensis)의 최적 서식처로 알려져 있다. 흰수마자는 낙동강에서 채집되어 새로운 종으로 보고된 한국 고유종이지만 최근 멸종위기야생생물 I급 담수어류로 지정되었다. 흰수마자는 입자가 1 mm 이하의 가는 모래로 90% 이상 구성된 모래하상과 수질이 양호한 곳에서 서식하는 것으로 알려져 있다(Kim et al, 2014). 특히 낙동강 중류의 감천과 상류의 내성천 수계에서 비교적 많은 개체수가 출현하고 있는 것으로 보고되었다(Na et al., 2015). 그러나 영주댐 건설 이후, 댐 하류 내성천에서 흰수마자의 개체수가 급격히 줄어들었다. 2021년 내성천 유역 자연성생태계모니터링 보고서(환경부, 2022)에 따르면 내성천에서 흰수마자가 2016년에 492개체가 채집된 이후 2019년 7월엔 1개체만이 채집되었으며 이후 2022년 8월까지 채집되지 않았다. 반면 망둥어과 어류 중 입자가 굵은 하상환경에서 주로 서식하는 밀어의 개체수는 증가하는 경향을 보였다. 이는 내성천 유역의 하상환경변화가 어류서식에 직간접적으로 영향을 미친것으로 해석할 수 있다. 본 연구는 물리서식처 모형인 River2D를 활용하여 내성천 석탑교(No. 46) 에서 회룡교(No. 4)까지 약 40 km 구간을 대상으로 2010년 하상 입자와 2020년 하상 입자 크기에 따른 흰수마자의 서식처 적합도 변동양상을 분석하였다. River2D 모형을 통해 계산되는 어류 서식처 적합도는 물리서식처 모의시스템에서 사용되는 가중가용면적(WUA: Weighted Usable Area)에 근거하여 산출된다. WUA는 대성어종의 특정 성장단계별, 서식처 특성별로 주어진 구간을 이용할 수 있는 순수적합도(net suitability)에 대한 하나의 지표이다. WUA가 크다는 것은 그만큼 대상어종의 서식처 및 활동 영역이 크다는 것을 의미한다. WUA는 각 절점에서 평가되어지는 복합서식처 적합도 지수에 의해 계산된다. 본 연구에서는 곱셈방법을 적용한 복합 서식처 적합도 지수를 산정하여 하상입자에 따른 흰수마자의 서식처 적합도 변동양상을 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.254-254
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• 2021

기후변화로 인한 자연재해는 해마다 크게 증가하고있으며, 홍수 및 가뭄의 강도와 빈도 증가, 지구온난화로 인한 하천 건천화 등 많은 문제들이 대두되고 있다. 특히, 물 순환과정의 핵심요소로 설명되는 유출량의 변동은 용수 공급과 홍수 대응 및 관리, 하천생태계 유지를 위한 환경에 영향을 미치고 있다. 따라서, 갈수량, 풍수량 등을 산정하여 하천별 유황특성을 결정하는 방법을 사용하고 있으나, 이와같은 지표는 계측자료가 과소한 경우 하천의 유황특성을 세부적으로 이해하고 정량적으로 제시하는데에 한계가있다. 따라서, 미계측 유역에서 Soil and Water Assessment Tool (SWAT)과 같은 수리해석모델이 광범위하게 이용되고있으며, SWAT 모델은 유역의 수치표고모형, 토양 특성, 토지이용 현황, 기상 현황, 유역의 매개변수 등을 반영하여 모델이 구동되고 있다. 하지만, 광범위하게 이용되고 적용성이 입증된 모델임에도 불구하고 입력자료의 불확실성 및 조사되지 않은 영농활동 등으로 인해 결과에 불확실성이 내포되어있으며, 불확실성을 줄이기 위해 실측된 하천의 유량 자료를 이용하여 검정 및 보정작업을 거치고 있다. 모델의 보정 방법으로는 SWAT-CUP과 같은 프로그램 이용되고 있지만, 모델에서 이용되는 매개변수로는 보정할수 있는 범위가 한정적이기 때문에 모델의 정확성을 높이는데에 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 선암천 유역을 대상으로 모델의 매개변수를 보정하지 않고도 머신러닝 기법을 이용하여 모델의 결과를 향상시켰다. 보정 결과, 유량의 경우 R²가 0.42에서 0.91으로 향상되었으며, 특히 고유량 구간에서의 정확성이 매우 향상되었다. 본 연구에서 평가된 SWAT+머신러닝 결합 모형은 향후 모델 구동에 필요한 입력자료가 부족한 경우와 빠른 검정 및 보정 작업이 필요할 경우 활용될수 있을것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.466-466
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• 2022

2018년 물관리 일원화를 위한 정부조직법 개정으로 기존 국토교통부의 「수자원의 조사·계획 및 관리에 관한 법률」 등의 사무가 환경부로 이관되었다. 과거 부처별로 나누어진 물 관리 체계에 따라 부처간 업무중복, 과잉투자 등 수량과 수질에 대한 분리된 관리체계의 한계점으로 유역 상류에 설치된 댐의 경우 저류된 댐 용수의 수질악화의 문제가 발생하였다. 또한, 물관리 일원화 이후, 「제2차 물환경관리 기본계획」에서는 2025년까지 주요 상수원 수질을 좋음(I)등급 달성을 목표로 제시하였고, 이와 연계하여 평가지표 등에 설정한 댐 수질목표를 2025년까지 매우좋음(Ia) 등급 달성을 위해서는 댐 상류 주요 오염원에 대한 과학적 분석이 필요하며 이에 대한 관리대책 마련이 시급한 상황이다. 본 연구의 공간적 범위인 사연댐은 울산공업지구의 공업용수 확보를 위해 1965년 준공되어 울산 일원에 100,000m³/일 이상의 공업용수를 공급하는 수원시설이며, 대곡댐은 기존 울산지역에 공업용수로 사용하던 사연댐의 물을 생활용수로 전환하고, 대곡·사역댐의 연계운영을 통해 연간 66백만의 생활용수를 공급하기 위한 수원시설이다. 수질 목표기준의 경우 대곡댐은 좋음(Ib), 사연댐은 매우좋음(Ia)로 설정되어 있으나, 2015~2019년까지의 TOC, T-P의 평균 달성률을 살펴보면 대곡댐은 TOC 45.8%, T-P 27.1%의 목표수질 달성률을 나타내었고, 사연댐은 TOC 및 T-P 모두 0%로 목표수질을 달성하지 못한 것으로 조사되었다. 본 연구에서는 대곡·사연댐 상류 유역을 대상으로 유역의 특성 및 오염원 발생 특성을 파악하고, 이에 따른 물환경관리 종합대책을 수립하기 위하여 1) 유역 물환경 기초자료 조사와, 2) 모니터링을 통한 댐유역 오염 원인분석을 수행하였다. 그 결과를 바탕으로 소유역별 오염부하량을 분석하고 개선대책(안)을 도출하였다. 이 때, 개선대책의 효과를 분석하기 위해서 유역 모형(HSPF)과 호소수질(AEM3D) 모형을 활용하여 수질모델 구축 및 보정을 수행하였고, 개선 대책(안)에 대한 목표수질 달성여부를 파악하였다. 최종적으로 대곡·사연댐 유역의 호소수질 변화를 파악하고 댐 유역 특성을 고려한 맞춤형 물환경관리 종합대책을 제시하였다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.20 no.4
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• pp.121-139
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• 2014

Predicting corporate failure has been an important topic in accounting and finance. The costs associated with bankruptcy are high, so the accuracy of bankruptcy prediction is greatly important for financial institutions. Lots of researchers have dealt with the topic associated with bankruptcy prediction in the past three decades. The current research attempts to use ensemble models for improving the performance of bankruptcy prediction. Ensemble classification is to combine individually trained classifiers in order to gain more accurate prediction than individual models. Ensemble techniques are shown to be very useful for improving the generalization ability of the classifier. Bagging is the most commonly used methods for constructing ensemble classifiers. In bagging, the different training data subsets are randomly drawn with replacement from the original training dataset. Base classifiers are trained on the different bootstrap samples. Instance selection is to select critical instances while deleting and removing irrelevant and harmful instances from the original set. Instance selection and bagging are quite well known in data mining. However, few studies have dealt with the integration of instance selection and bagging. This study proposes an improved bagging ensemble based on instance selection using genetic algorithms (GA) for improving the performance of SVM. GA is an efficient optimization procedure based on the theory of natural selection and evolution. GA uses the idea of survival of the fittest by progressively accepting better solutions to the problems. GA searches by maintaining a population of solutions from which better solutions are created rather than making incremental changes to a single solution to the problem. The initial solution population is generated randomly and evolves into the next generation by genetic operators such as selection, crossover and mutation. The solutions coded by strings are evaluated by the fitness function. The proposed model consists of two phases: GA based Instance Selection and Instance based Bagging. In the first phase, GA is used to select optimal instance subset that is used as input data of bagging model. In this study, the chromosome is encoded as a form of binary string for the instance subset. In this phase, the population size was set to 100 while maximum number of generations was set to 150. We set the crossover rate and mutation rate to 0.7 and 0.1 respectively. We used the prediction accuracy of model as the fitness function of GA. SVM model is trained on training data set using the selected instance subset. The prediction accuracy of SVM model over test data set is used as fitness value in order to avoid overfitting. In the second phase, we used the optimal instance subset selected in the first phase as input data of bagging model. We used SVM model as base classifier for bagging ensemble. The majority voting scheme was used as a combining method in this study. This study applies the proposed model to the bankruptcy prediction problem using a real data set from Korean companies. The research data used in this study contains 1832 externally non-audited firms which filed for bankruptcy (916 cases) and non-bankruptcy (916 cases). Financial ratios categorized as stability, profitability, growth, activity and cash flow were investigated through literature review and basic statistical methods and we selected 8 financial ratios as the final input variables. We separated the whole data into three subsets as training, test and validation data set. In this study, we compared the proposed model with several comparative models including the simple individual SVM model, the simple bagging model and the instance selection based SVM model. The McNemar tests were used to examine whether the proposed model significantly outperforms the other models. The experimental results show that the proposed model outperforms the other models.