• 지능정보연구
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• 제17권3호
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• pp.25-41
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• 2011

최근 몇 년간 SVM(support vector machines)기법은 패턴인식 또는 분류의사결정문제를 위한 분석기법으로서 기존의 데이터마이닝 기법과 비교할 때, 매우 높은 성과를 갖는 것으로 인식되어 왔다. 더 나아나 많은 연구자들은 SVM기법이 1980년대 이후 대표적인 예측 및 분류모형으로 인정받은 인공신경망기법(ANNs : Artificial Neural Networks)에 비해 더 성과가 좋다는 사실을 실증적으로 입증해 왔다(Amendolia et al., 2003; Huang et al., 2004, Huang et al., 2005; Tay and Cao, 2001; Min and Lee, 2005; Shin et al., 2005; Kim, 2003). 일반적으로 이와 같이 다양한 데이터마이닝 기법에 의해 분석되는 이진분류 또는 다분류 의사결정문제들은 특히 금융분야 등에 있어서 오분류비용에 민감하며, 이로 인한 오분류의 경제적 손실도 상대적으로 매우 크다고 할 수 있다. 따라서 기업부도예측모형과 같은 이진분류모형의 결과값을, 부도확률에 기초하여 정교하게 계산된 사후확률의 개념으로서 다분류의 신용등급평가의 문제로 변환할 필요가 있다. 그러나, SVM 모형의 결과값은 기본적으로 그와 같은 부도확률분포를 보여주지 않는다. 따라서, 그러한 확률분포를 정교하게 보여줄 방법을 제시할 필요가 있다(Platt, 1999; Drish, 2001). 본 연구는 AdaBoost 알고리즘기반의 SVM 모형을 이용하여, 이진분류모형으로서 IT 기업의 부실예측모형에 적용한 후, 이 SVM 모형의 예측결과를 SVM의 손실함수에 적용하여 계산된 값을 사후부도확률의 정규분포 특성에 따라 이를 구간화하여 IT기업에 대한 다분류 신용등급 평가의 문제로 전환시키는 방법을 제시하였다. 그리고 본 연구에서 제안하는 방법은 이러한 AdaBoost 알고리즘기반 SVM 모형이 각 기업이 고유한 신용위험(부도확률)을 갖고 있다는 조건하에서, 신용등급부여를 위한 부도확률분포 구간을 정교하게 조정함으로써 오분류 문제를 좀 더 줄일 수 있음을 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.43-57
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• 2012

제조업에 있어서 판매 후 서비스 건수와 내용 등은 향후 서비스 제공을 위한 자원배분의 효율성 증진과 서비스 품질 향상을 위해서도 매우 중요한 정보이다. 따라서 기업들은 향후 발생하는 판매 후 서비스에 대해 정확히 예측하고 그에 따라 적절히 대처하는 능력을 확보할 필요성이 제조업을 중심으로 증가하고 있다. 그러나 실제로 이들 기업들이 활용하고 있는 서비스 수요예측 방법들은 전통적인 통계적인 예측기법이거나, 시뮬레이션을 기반한 기법들이다. 예를 들면, 전통적인 통계적인 예측기법으로는 회귀분석(regression analysis)의 경우, 다양한 제품모델에 대한 판매 후 서비스 발생 패턴이 선형적인 관계가 매우 적음에도 불구하고 선형으로 가정하여 추정한다는 점과 적정한 회귀식을 가정하여야 되며, 이러한 가정이 실제 경영환경에서는 매우 어렵다는 점 등이 기존의 예측기법들의 한계점으로 지적되고 있다. 본 연구에서는 디지털 TV 모델을 생산 판매 하는 A사의 사례연구를 통하여 최근 인공지능연구에서 각광을 받고 있는 사례기반추론(case-based reasoning; CBR) 기법을 활용한 서비스 수요예측 프레임워크를 제안하고자 한다. 또한, 사례기반추론에서 핵심적인 역할 중 하나인 유사 사례추출 방법에 있어서 가장 일반적인 nearest-neighbor 방법 이외의 유사 사례추출 방법을 제안하고자 한다. 특히, 본 연구에서 제안하는 유사 사례추출 방법은 인공신경망(artificial neural network)을 활용한 자기조직화지도(Self-Organizing Maps : SOM) 군집화 기법을 활용한 유사 사례추출 방식으로 이를 활용한 서비스 수요예측 프레임워크에 구현하고, 실제 기업의 판매 후 서비스 데이터를 활용하여 본 연구에서 제안하는 서비스 수요 예측 프레임워크의 유효성을 실증적으로 검증하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.199-219
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• 2018

인터넷의 일상화와 각종 스마트 기기의 보급으로 이용자들로 하여금 실시간 의사소통이 가능하게 하여 기존의 커뮤니케이션 양식이 새롭게 변화되었다. 인터넷을 통한 정보주체의 변화로 인해 데이터는 더욱 방대해져서 빅데이터라 불리는 정보의 초대형화를 야기하였다. 이러한 빅데이터는 사회적 실제를 이해하기 위한 새로운 기회로 여겨지고 있다. 특히 텍스트 마이닝은 비정형 텍스트 데이터를 이용해 패턴을 탐구하여 의미있는 정보를 찾아낸다. 텍스트 데이터는 신문, 도서, 웹, SNS 등 다양한 곳에 존재하기 때문에 데이터의 양이 매우 다양하고 방대하여 사회적 실제를 이해하기 위한 데이터로 적합하다. 본 연구는 한국 최대 인터넷 포털사이트 뉴스의 댓글을 수집하여 2017년 19대 한국 대선을 대상으로 연구를 수행하였다. 대선 선거일 직전 여론조사 공표 금지기간이 포함된 2017년 4월 29일부터 2017년 5월 7일까지 226,447건의 댓글을 수집하여 빈도분석, 연관감성어 분석, 토픽 감성 분석, 후보자 득표율 예측을 수행하였다. 이를 통해 각 후보자들에 대한 이슈를 분석 및 해석하고 득표율을 예측하였다. 분석 결과 뉴스 댓글이 대선 후보들에 대한 이슈를 추적하고 득표율을 예측하기에 효과적인 도구임을 보여주었다. 대선 후보자들은 사회적 여론을 객관적으로 판단하여 선거유세 전략에 반영할 수 있고 유권자들은 각 후보자들에 대한 이슈를 파악하여 투표시 참조할 수 있다. 또한 후보자들이 빅데이터 분석을 참조하여 선거캠페인을 벌인다면 국민들은 자신들이 원하는 바가 후보자들에게 피력, 반영된다는 것을 인지하고 웹상에서 더욱 적극적인 활동을 할 것이다. 이는 국민의 정치 참여 행위로써 사회적 의의가 있다.

• 한국토양비료학회지
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• 제35권5호
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• pp.264-271
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• 2002

질소원으로 사용되고 있는 요소비료에 고분자 아크릴을 물리적으로 피복하여 제조된 완효성 요소비료의 피복율에 따른 포장용출율, 수중 및 토양중 용출율을 측정하여 이들간의 상관관계에 토양에서 피복물질의 분해특성을 조사하였다. 공시 피복요소비료의 수중 질소용출율과 토양중 질소용출율은 피복율이 낮을수록 용출율은 높았으며 온도가 높을수록 용출속도는 증가하였다. 질소의 용출패턴은 polymer의 피복율의 낮을수록 초기에 급격하게 용출되었고, 피복율이 높을수록 질소용출은 지연되었다. 그리고 토양중 용출속도는 수중조건에 비하여 전반적으로 빠르게 용출되었으며, 실제 포장에서의 용출특성은 항온 토양매립 조건과 유사한 경향을 나타내었다. 실내 토양 매립 조건과 실제 포장에서의 상관관계는 피복율 8.5%인 N001에서 $Y=-0.0011X^2+2.2931X-50.264(R^2=0.9884)$, 피복율 6.3%인 N003은 $Y=-0.0016X^2+1.1587X+5.5064(R^2=0.9850)$ 그리고 피복율 4.8%인 N005는 $Y=-0.03X^2+6.4999X-243.22(R^2=0.9422)$ (Y:포장용출율, X:시험기간)의 관계식을 나타내었다. 그리고 실내 수중조건과 실제 포장에서의 상관관계는 피복율 8.5%인 N001에서 $Y=-0.0011X^2+2.2601X-25.329(R^2=0.9884)$, 피복율 6.3%인 N003은 $Y=-0.0306X^2+4.4994X-76.307(R^2=0.955)$ 그리고 피복율 4.8%인 N005는 $Y=-0.0164X^2+3.7764X-108.22(R^2=0.9422)$의 관계식을 나타내었다. 피복물질인 고분자 아크릴 피복제의 논토양에 매립 기간에 따른 피막의 중량변화는 토양매립 150일 경과 후 피복율 8.5% 비료에서 약 23%, 피복율 6.3% 비료에서 약 22% 그리고 피복율 4.8% 비료에서 약 15%정도 감소되었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제10권3호
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• pp.80-92
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• 2007

산불은 우리나라 산림의 주요 교란요소중의 하나로써 산림 구조와 기능에 매우 큰 영향을 미치며, 산불피해강도에 따라 피해 후 식생회복 과정이 달라질 수 있다. 대형산불 피해지의 피해강도와 식생회복 과정을 파악하기 위해서는 많은 인력과 예산이 필요하지만 위성영상자료를 이용한 산불피해지의 피해강도 분석은 신속한 정보는 물론 대규모 피해지의 객관적인 결과를 원격적으로 취득할 수 있다. 위성과 항공기 탑재 센서들은 피해규모를 맵핑하고 진행산불 특성을 평가하며 산불피해후의 생태적 영향 특성을 규명하는데 활용되고 있다. 본 연구에서는 2000년 삼척산불, 2002년 청양산불 그리고 2005년 양양 대형산불 피해지를 구분하고 피해강도를 정량적으로 분석하기 위해 정규탄화지수(Normalized Burn Ratio: NBR)를 활용하였다. 본 연구를 위해 산불피해 전후 동일시기의 Landsat 위성영상 자료를 활용하여 정규탄화지수(NBR)를 산출하고 30m 해상도의 피해강도 패턴을 평가하였다. 산불피해강도 평가결과, 삼척산불 피해지는 피해강도 '중' 이상(${\Delta}NBR$ 152 이상) 지역이 전체의 65%를 차지하였으며 청양 예산산불피해지는 91%, 양양산불피해지는 65%로 나타나 3지역 중 청양 예산지역이 피해강도 측면에서만 보면 가장 큰 피해를 입은 것으로 분석되었다. 따라서 RS와 GIS를 이용하여 원격 탐지된 ${\Delta}NBR$은 대규모 산불피해지의 구분은 물론 산불피해강도를 공간적으로 정량화할 수 있다.

• 한국환경생태학회지
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• 제18권3호
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• pp.306-315
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• 2004

경기도 과천시와 서울의 서초구, 강남구를 흐르는 양재천은 1995년부터 자연형 하천복원사업이 시작된 대표적인 도시하천이다. 연구대상지인 강남구 관내 구간은 하천과 접하여 대규모 주거단지가 조성되어 인근 주민들의 이용압이 높은 지역으로 본 연구는 하천복원에 의해 이용이 증가한 양재천의 이용현황 및 특성 등을 파악하고, 이것을 바탕으로 친환경적인 관리방안을 제안하기 위하여 수행되었다. 이용자 설문조사에서 총 유효설문 303부를 회수하여 분석한 결과, 양재천은 근린주구의 주민들이 여유시간에 운동(51.8%)과 산책(24.4%)을 중심으로 한 이용이 많으며, 정기적으로 이용하는 비율아 높고, 혼자(30.4%) 내지는 가족중심(28.4%)의 이용이 일반적이었다. 시설물을 확충할 경우에는 그늘이 있는 쉼터(80.8%)가 가장 우선적으로 필요한 시설물로 파악되었으나, 전반적으로 시설물의 추가도입은 필요 없는 것(78.8%)으로 분석되었다. 공원이용에 대해서는 종합적으로 만족(59.6%)하는 이용자가 많았으나, 안전문제(22.0%), 편의시설부족(17.6%), 그늘쉼터의 부족(16.6%) 등이 주요 문제점으로 지적되었다. 이상의 문제점을 해결하기 위한 방안으로 보행자와 자전거, 인라인 스케이트 이용자가 함께 이용하고 있는 겸용노선에 사인표시와 이용매너 등을 홍보하고 기존 제방산책로는 녹음효과를 보완하여 보행전용화하며, 제방사면의 소단을 활용한 산책로의 신설을 통해 현재의 둔치산책로의 이용압력 분산을 유도하는 동선체계의 정비방안을 구상하였다. 하천 내부의 녹음공간 확보를 위한 녹음수 식재는 현재 법적으로 규정하고 있는 수목식재기준에 의해 둔치 및 소단하부는 하천환경에 적합한 초본식물을 식재하며, 산책로 주변은 녹음제공이 가능한 습지성 자생 목본식물을 식 재하도록 하였다. 소단 내 수목식재에 있어서는 교목식재가 가능한 한 남측 사면은 20m 간격으로 교목 2열 교호식재를 하며, 소단상부는 각 구간별로 계절감을 연출할 수 있는 식물을 도입하는 방안을 제안하였다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제23권1호
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• pp.8-14
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• 2012

4차원 방사선치료시 환자의 정확한 호흡 조절을 위한 바이오피드백 시스템의 개발을 위해 IR (Infra-red) 카메라 뿐만아니라 일반 카메라에서 얻는 영상에서 표적의 움직임을 추적하는 최적화된 추적 알고리즘을 찾고자 한다. 본 연구에서는 LabVIEW 2010을 사용해서 시스템을 구성하였다. 모션팬톰(motimo Phantom)의 움직임을 카메라 (IR 카메라와 일반 카메라)를 통하여 영상을 획득하고 영상처리를 거친 후 ROI (Region of interest)를 설정하여, 영상에서 지정한 ROI와 패턴 매치된 점의 상하의 움직임만 좌표로 기록하였다. 영상처리에는 문턱값을 사용하여 이진화된 영상을 만들고 Sobel, Prewitt, Differentiation, Sigma, Gradient, Roberts 등의 여러 윤곽선 강조방법들을 적용한 후에 영상을 합하여 사용했다. 다양한 방법들의 성능을 객관적으로 평가하기 위한 인자로 'score' 값을 정의하여 성능을 비교하였다. 모든 방법들을 최대한 같은 조건에서 비교하기 위해서 5분씩 3번 반복하여 측정하여 ASCII 파일로 저장하여 저장된 'score' 값의 평균값과 표준편차를 구하여 비교하였다. 문턱값만을 적용한 영상의 score는 706이고 표준편차는 84였다. 윤곽선강조를 사용한 알고리즘들의 score와 표준편차는 각각 Sobel 794와 64, Differentiation 770과 101, Gradient는 754과 85, Prewitt 763과 75, Roberts 777와 93, Sigma 822와 62였다. 가장 좋은 효율을 보인 알고리즘은 Sigma방법이였다. 추적 효율이 가장 좋게 나온 Sigma방법을 이용해서 호흡을 조절하여 호흡동조 방사선치료를 시행할 때 카메라(IR 카메라 및 일반 카메라)상의 점 추적에 대한 정확도의 증가로 치료 효율을 높일 수 있을 것이라 기대된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제20권2호
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• pp.60-74
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• 2017

지리정보시스템(Geographic Information System: 이하 GIS)은 고병원성조류인플루엔자(Highly Pathogenic Avian Influenza: 이하 HPAI)의 예찰, 역학조사, 감염농장 관리, 예방적 살처분 실시, 청정화 진행 등 질병관리를 위한 전 과정에서 공간 위치정보의 관리와 표현 그리고 의사결정을 위한 도구로 활용될 수 있다. 우리나라에서도 2010-2011년 구제역 발생으로 큰 피해를 본 이후, GIS와 연계된 국가동물방역통합시스템(Korea Animal Health Integrated System: 이하 KAHIS)를 구축하여 가축전염병 관리를 시행하고 있다. 그러나 농장 및 축산관련 시설과 차량에 대한 관리 및 모니터링 수준의 KAHIS 방역통합시스템은 HPAI 예찰 및 방역에 역부족이다. 따라서 KAHIS시스템과 더불어 효율적 가축질병(HPAI) 관리를 위하여 본 연구를 실시하였다. 본 연구에서는 2014년 기준 HPAI 감염농장의 특성을 바탕으로 차후 HPAI 감염 가능 농장을 예측하였다. HPAI 감염농장 특징 분석을 위하여 권역별 HPAI-양성농장의 개수와 밀도 및 가금사육 두수를 조사하였다. 조사결과 HPAI-양성농장의 82.4%가 전라지역과 충청지역에 분포하고 있었다. 위 두 지역에 위치한 HPAI-양성농장(충청지역: $4.2{\pm}5.6$, 전라지역: $2.2{\pm}1.1$)은 HPAI-음성농장(충청지역: $1.8{\pm}1.5$, 전라지역: $1.7{\pm}0.7$)에 비하여 통계적으로 높은 밀도값을 보여주었다. 또한 HPAI-양성농장의 92.4%에서 가금두수 최소 6,537에서 최대 24,250를 사육하고 있었다. 위의 HPAI 감염농장 특징은 GIS Multiple Ring Butter(MRB) 기능을 이용하여 차후 HPAI 감염 가능 농장을 예측하는데 사용되었다. 분석결과 철새도래지 반경 30km(386개)와 35km(407개) 내 위치한 HPAI-양성농장의 수는 HPAI 확산 후 전국 감염농장(429개)과 유사한 값을 보여주었다. 또한 철새도래지 반경 30km 내 위치한 일반가금농장 중 하천 반경 1-1.5km와 지방도로 반경 1km에 중첩되는 지역에 위치한 일반가금농장의 개수(324-409개) 및 지리적 위치는 2014년 HPAI-양성농장의 개수(386개)와 90.0% 그리고 지리적 위치와 54.8%의 유사성을 보였다. 본 연구는 철새도래지의 위치정보와 가금농장의 위치 및 사육가금두수의 정보를 토대로 GIS분석을 통하여 앞으로 발생할 HPAI 발생농장에 대한 추이를 판단할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국과학교육학회지
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• 제34권8호
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• pp.703-718
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• 2014

이 연구에서는 지구, 지구 - 달 계, 태양계, 그리고 은하와 우주를 포함하는 천체의 구조와 운동을 종합한 천문 시스템(astronomical systems)의 학습 발달과정(learning progressions)을 조사하기 위하여, 순위 선다형 평가 문항을 개발하고 이를 초등/중학생들에게 적용한 검사 결과에 기반하여 학습 발달과정 해석의 타당성 검증의 근거를 제시하였다. 연구의 과정은 '구인특화, 평가문항 개발, 평가결과 기술, 측정 모델'로 이루어진 4 단계의 구인 모델링 방식(construct modeling approach)에 기반하여 진행되었다. 천문 시스템의 내용적 평가 구인으로 천체의 운동과 구조를 선정하였고, 탐구실행적 평가 구인으로 공간적 사고와 시스템 사고와 같은 천문학적 사고를 선정하였다. 이 연구에서 개발된 순위 선다형 평가 문항들은 천문 시스템에 대한 학습 발달과정을 조사하기 위한 검사 도구로서 적절하였다. 즉, item fit 분석 결과는 학생들의 문항 반응 결과가 Rasch 모델로 측정한 결과와 부합하였다. 그리고 Wright map 분석 결과는 이 연구의 평가 문항들이 천문시스템에 대한 학생들의 가설적 발달 경로를 조사하는데 매우 효과적임을 보여주었다. 학습 발달과정의 하위 정착점에서 학생들은 천체들의 위치와 운동 방향의 변화를 지구에서 보는 관점에서 2차원 평면으로 해석하는 공간적 사고 수준을 보였으며, 지구-달 계의 모델에서 천체의 위치와 변화를 부정확하게 연결하거나, 태양계 행성들과 은하수에 대한 단순한 패턴을 인식하는 시스템 사고 수준을 보였다. 학습발달과정의 중간 단계에서 학생들은 우주에서 내려다 본 지구 및 지구-달 계, 태양계의 모델을 근거로 천체의 운동을 해석하는 공간적 사고의 수준을 나타냈으며, 천체의 구조를 구성하는 요소들을 이 모델들과 연관시키는 시스템 사고를 보였다. 학습 발달과정의 상위 정착점에서 학생들은 우주에서 내려다 본 관점에서 형성된 천체의 운동 모델을 지구에서 바라 본 관점에서 얻은 자료와 서로 연관시키는 관점 전환의 공간적 사고를 지구의 운동, 지구-달 계의 운동, 태양계 행성의 운동, 은하와 우주의 운동에 적용할 수 있었다. 또한 상위 정착점에 도달한 학생들은 천문 시스템의 설명 모델을 구성하는 하위 요소들 간의 상호연관성을 파악하고 이를 설명 모델에 적용할 수 있는 시스템 사고를 나타냈다.

• 생태와환경
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• 제46권4호
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• pp.488-498
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• 2013

본 연구에서는 상류 댐 및 유입 지류의 물리적, 지형적 특성을 고려하여 의암호 수체의 혼합 거동을 해석하고 수질 분포에 미치는 인자로 수체간 혼합 과정을 파악하기 위하여 3차원 시변화 모델, GEMSS 모델 시스템을 구축하였다. 실측 자료를 바탕으로 적용 모델의 재현성을 검토한 결과 본 연구에서 적용된 GLLVHT 모델은 상이한 강우 및 유량 조건에서 의암호 내 열수지 및 수체 혼합 특성을 잘 재현하고 있는 것으로 판단되었으며, 모델 보정 결과를 바탕으로 의암호의 수온, 전기전도도 그리고 체류시간의 시 공간적 분포와 유입지류의 흐름 특성을 분석하였다. 의암호는 상이한 목적을 가진 소양강댐과 춘천댐의 방류량과 유입 지류의 큰 변동폭에 수리 및 수질이 영향을 많이 받고 있다. 의암호는 봄과 여름철에는 수온이 높은 춘천댐의 방류량에 상대적으로 영향을 크게 받아, 전체적으로 높은 수온 분포를 나타낸다. 반면 가을과 겨울철에는 소양강댐의 방류 유량이 많고 수온이 높고, 춘천댐의 유량이 매우 적어 상대적으로 전기전도도가 낮은 소양강댐 방류수의 수온이 의암호의 온도 분포에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 전기전도도는 춘천하수처리장과 공지천의 높은 유입으로 하류 의암댐 부근까지 높은 전기전도도의 분포를 나타낸다. 의암호의 체류시간은 춘천댐과 소양강댐의 방류수가 유입되는 상류 수역은 체류시간이 비교적 짧게 나타나며 의암댐 부근의 하류에서 점차 증가하는 것으로 분석되었다. 중도 부근의 낮은 수심으로 인해 소양강댐 방류량이 많은 시기에는 역류현상이 발생하여 체류시간이 일시적으로 증가한다. 또한 하중도의 우안에서 공지천과 춘천하수처리장이 유입되는 수역, 중도의 우안에서는 연중 20일 이상의 체류시간을 보이고 있다. 이러한 정체수역에서는 지류들의 혼합률이 저하되고 유속이 낮은 특징을 가지기 때문에, 식물성 플랑크톤의 과대성장 우려가 있어 수질관리에 신중을 기해야 할 것으로 판단된다. 여름철 집중 강우시에는 유입 및 유출의 급격한 증가로 체류시간은 크게 감소하며, 춘천댐과 소양강댐의 방류수는 약 10일 이하의 짧은 체류시간으로 의암호로 유입되는 것으로 예측되었다. 의암호 내 표층에서는 소양강댐의 방류가 많은 비중을 차지하며, 특히 중도의 우안의 상류부까지 소양강댐의 방류수가 역류하는 현상이 나타나며, 중도의 좌안과 붕어섬 상류부에서 소양강댐 방류수가 흐르는 것을 알 수 있다. 춘천댐의 방류량이 큰 경우에는 소양강댐의 방류수가 중도 좌안에 거의 영향을 주지 않으며 우안을 따라서 그대로 방류되는 특징을 보인다. 또한 붕어섬 상류부를 통하여 춘천댐의 방류수가 중도 좌안 및 소양강댐 방류 합류지점까지 영향을 미치는 것을 알 수 있다. 공지천의 방류수는 소양강댐의 방류수가 많은 시기에 동시에 증가하여 공지천과 의암호 합류부의 상류로 역류하는 현상을 보이고 있다.