강우에 의해 발생되는 토양침식의 정도를 나타내는 강우침식인자의 산정공식은 미국에서 경험적인 방법으로 유도된 식이지만, 전 세계적으로 널리 활용되고 있다. 강우침식인자는 토양침식을 유발하는 호우사상의 지속기간 중에 발생한 총 강우에너지와 30분 최대 강우강도 값을 곱하여 호우사상별로 산정하게 되며, 이 값의 연간 총합이 연강우침식인자가 된다. 최근 강우침식인자에 대한 관심이 국내외적으로 고조되면서 많은 연구 산물이 학계에 보고되고 있다. 본 연구의 목적은 동일 기간, 동일 지점일지라도 연구자에 따라 강우침식인자 값이 달라지는 원인과 그 불확실성을 규명하기 위한 것이다. 이를 위하여 본 연구는 강우침식인자와 관련된 국내외 문헌연구를 토대로 연구방법에 따라 결과값이 달라지는 현상을 분석하고 이에 대한 대안을 제시하고자 한다. 연구결과, 강우침식인자 산정의 불확실성의 가장 큰 인자는 연구자가 사용하는 데이터로서, 5분 단위 이하의 강우자료를 사용하는 것과, 그 이상의 자료를 사용하는 것으로 구분할 수 있었다. 두 번째 중요한 인자는 유효 호우사상의 분류기준을 어떻게 적용하느냐에 있었다. 세 번째는 강우 에너지를 계산할 때 어떤 강우운동에너지식을 적용하는지에 따라 결과값이 달라지는 것을 알 수 있었다. 네 번째는 연구자가 어떤 프로그램을 이용하여 산정했느냐에 따라 차이가 발생할 수 있음을 알 수 있었다. 다섯 번째 지역단위 강우침식인자 산정시 어떤 공간분포 기법을 적용하느냐에 따라 결과값의 차이가 발생함을 알 수 있었다. 이를 바탕으로 본 연구에서는 국내에서 강우침식인자 산정시 연구자들이 적용할 수 있는 표준 계산 절차에 대해서 제안하였다.
처분시설의 안정성 평가에 사용된 시나리오와 파라미터들은 본질적으로 불확실성을 가지고 있다. 이러한 불확시설성을 평가하기 위해서 동일한 시나리오에 대해서 평가 입력 파라미터의 변화에 따라 개인피폭선량 결과가 어떻게 변화하는지를 분석하였다. 본 분석에서는 처분시설을 빠져나온 핵종이 하부의 불포화된 토양층을 지나 대수층에 이른후 지하수에 의한 분산과 이류 등에 의해 인간환경의 우물까지 이동되고, 우물을 통해 다시 희석되어 부지 경계의 주민이 우물물을 식수로 사용하는 '지하수음용시나리오'가 고려되었다.(중략)
유비쿼터스 센서 네트워크 관련 기술의 급속한 발전으로 센서가 여러 응용 분야에서 널리 활용되고 있다. 일반적으로, 유비쿼터스 센서 네트워크에서 각 센서 노드로부터 센싱되는 데이타는 검색의 효율성을 위해 중앙 서버에 저장된다. 이러한 환경에서 센싱된 데이타의 갱신 비용을 줄이기 위한 갱신지연 등으로 인해 중앙 서버에 불확실한 데이타가 저장되며, 이로 인해 질의 처리 시 잘못된 결과를 야기할 수 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 센서 네트워크에서 불확실한 데이타 처리 방법에 대해서 살펴보고, 불확실한 데이타를 효율적으로 처리하기 위한 인덱스를 제시한다. 이 인덱스는 불확실한 데이타가 실제 존재할 가능성이 있는 영역인 불확실성 영역 내에서 갱신을 지연시킴으로써 갱신 비용을 감소시킨다. 특히, 갱신 지연은 특정 갱신 영역 내에서만 수행되도록 제한함으로써 갱신 지연으로 인해 검색의 정확성이 감소되는 문제를 해결한다. 마지막으로, 성능 평가를 통해 이 인덱스의 성능을 분석하여 우수성을 입증한다.
기업의 경영활동이 글로벌화되면서 이를 둘러싸고 있는 경영환경도 급변하게 되었다. 이로 인하여 기업이 처한 위험(Risk)의 유형도 더욱 다양해지고, 그 빈도 또한 증가하게 되었다. 특히 인터넷 환경하의 보다 진보된 정보시스템은 기업의 경영 효율성을 증가시키는 반면에 위험(Risk)의 발생 정도와 그 파급 효과를 더욱 더 증가시키고 있다. 위험(Risk)을 인식하고 이를 분석하고 평가하여 관리하는 능력이 뛰어난 기업은 위험(Risk)에 따른 피해의 확산을 조기에 차단하고 오히려 이를 기회로 이용할 수도 있다. 위험관리(Risk Management)는 주로 재무관리 또는 보험관리 분야에서 다루어왔다. 즉, 일반적으로 자금의 조달이나 투자업무에 있어서 불확실성을 제거하고 분산 투자를 실행하고 미래의 불확실한 상황에 대비하여 보험을 준비하는 등의 내용들이 기존 연구에서의 위험관리(Risk management)와 관련된 것이었다. 본 연구에서는 위험관리를 정보시스템 분야에 적용하여 정보시스템의 위험관리에 관한 인식을 고취하고, 나아가 보다 체계적인 Global SCM 의 구축하여 글로벌 경쟁환경하에서 기업의 경쟁우위를 제고하고자 한다. 특히 기업위험관리(Enterprise Risk Management)관점에서 Global SCM 의 위험관리체계의 프레임웍(Framework)을 제시하여 지금까지 정립되지 않았던 SCM 의 Risk Management 에 대한 연구의 기초를 마련하려고 한다.
기업의 경영활동이 글로벌화되면서 이를 둘러싼 경영환경도 급변하게 되어 기업이 처한 위험(Risk)의 유형과 빈도가 더욱 증가하게 되었다. 특히 인터넷 환경하의 정보시스템은 기업 경영의 효율성을 증가시킨 반면 이에 따른 위험(Risk)의 발생 정도와 그 파급 효과를 더욱 증가시키고 있다. 위험(Risk)을 인식하고 이를 분석하고 평가하여 관리하는 능력이 뛰어난 기업은 위험(Risk)에 따른 피해의 확산을 조기에 차단 하고 오히려 이를 기회로 이용할 수도 있다. 기존 연구는 위험관리(Risk Management)를 주로 재무관리 또는 보험관리 분야에서 다루어왔다. 일반적으로 자금의 조달이나 투자업무에 있어서 불확실성을 제거하고 분산 투자를 실행하고 미래의 불확실한 상황에 대비하여 보험을 준비하는 등의 내용들이 기존의 위험관리(Risk management)와 관련된 것이었다. 본 연구에서는 위험관리를 정보시스템 분야에 적용하여 정보시스템의 위험관리에 관한 인식을 고취하고, 나아가 보다 체계적인 Global SCM의 구축하여 글로벌 경쟁환경하에서 기업의 경쟁우위를 제고하고자 한다. 특히 기업위험관리(Enterprise Risk Management)관점에서 Global SCM의 위험관리체계의 프레임웍(Framework)을 제시하고자 한다.
실세계의 시각정보로부터 식별된 물체정보를 이용하여 장면에 대해 설명하는 컨텍스트를 추론하는 시각 기반 장면 이해 문제에서는 변화가 많고 불확실한 환경을 극복해야 할 뿐만 아니라, 사용자의 요구 사항을 잘 반영해야 하고 궁극적으로는 지도(teaching)가 가능해야 한다. 본 논문에서는 불확실성 극복을 위해 확률적 접근 방법을 사용하고, 사용자의 요구를 실시간으로 반영하기 위해 논리 네트워크를 이용한 상호 작용 학습 방법을 제안한다. 몇 가지 테스트 환경에서 사용자에 의해 제공되는 논리적, 부분적, 실시간 정보를 이용하여 제안하는 상호작용 학습을 수행한 결과, 장면인식 에이전트의 기능 장 및 적응이 가능하고 새로운 기능의 지도가 가능함을 알 수 있었다.
기존의 구조물의 설계에서는 안전성 및 경제성 등을 향상시키기 위해서 시방서에 명시된 설계지침을 제약조건으로 하여 확정론적 최적설계를 수행하는 것이 일반적이다. 하지만, 구조물의 설계에는 본질적으로 재료성질, 작용하중 및 시공오차 등의 불확실성이 내포되어 있으며, 이러한 불확실성과 경제성을 동시에 고려한 설계가 보다 더 합리적인 설계라 할 수 있다. 기존의 확정론적 최적설계에서는 이러한 불확실성을 고려하기 위하여 결정론적인 안전율을 도입하여 설계하지만, 이러한 경우 각 한계상태 및 파괴모드에 대한 일관된 안전성 및 신뢰도 수준을 확보하지 못한다. 최근에 이러한 불확실성 및 경제성을 동시에 고려하는 신뢰도 기반 최적설계에 대한 연구가 수행되고 있다. 신뢰도 기반 최적설계는 확률구속조건을 평가하는 방법에 따라 RIA(reliability index approach) 및 PMA(performance measure approach)로 구분된다. 일반적으로 PMA가 RIA 보다 안정성 및 효율성 측면에서 더 우수하다는 비교연구가 수행된 바 있다. 하지만 아직도 대형구조해석을 필요로 하는 경우에는 계산비용이 과다하여 최적설계가 불가능하므로 보다 개선된 신뢰도 기반 최적설계 알고리즘이 필요하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 계산비용을 줄이면서도 안정적으로 수렴하는 개선된 신뢰도 기반 최적설계 알고리즘을 제안한다. PMA에 적합한 응답면 기법을 개발하였으며, 한계상태식의 근사는 이동최소자승근사법을 사용하였다. 이로부터 더 적은 표본점의 추출만으로 더욱더 정확한 응답면 함수를 얻게 되어 정확도 및 효율성을 개선할 수 있었다. 수학적 문제 및 10-bar truss 문제에 대하여 제안된 방법을 적용한 결과, 수렴성 및 효율성 측면에서 우수한 성능을 보여줌을 확인하였다.
홍수피해를 최소화하기 위한 수공구조물의 적정 규모 결정을 위해 사용되는 홍수빈도분석에는 통계적 분석절차에 따른 불확실성이 포함된다. 따라서 불확실성이 포함된 범주 내에서 가장 적절한 설계홍수량(design flood)을 결정하는 과정은 수공구조물의 최종단계에서 중요하게 다루어져야 하는 부분이나 이를 제시한 연구는 많지 않다. 비용-편익 분석기법을 홍수빈도분석 절차에 도입하여 구성되는 총 기대비용함수(total expected cost function)는 설계홍수량 중 최적설계홍수량(optimal design flood)을 결정하기 위한 새로운 접근방식이다. 이 절차는 UNCODE (UNcertainty COmpliant DEsign)로 명명되어 사용된 바 있으나, 국내에서는 아직 적용 결과가 소개되지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 UNCODE의 수학적 구성 절차를 소개함과 함께 북한강수계에 위치한 수력발전댐(화천댐, 춘천댐, 의암댐, 청평댐)의 연최대유입량을 사용하여 최적설계홍수량을 산정하고 이 결과를 기존 홍수빈도분석 결과와 비교하였다. 불확실성이 고려된 총 기대비용함수로부터 확률분포함수들(Gumbel 및 GEV)의 모수를 추출하는 과정에서 Metropolis-Hastings 알고리즘을 사용하여 불확실성의 범위를 추정하였으며, 비용-편익 분석기법에 사용되는 비용 및 피해함수는 수학적 구성의 편의성을 위하여 1차 선형함수로 가정되었다. 4개의 발전용댐, 2개의 확률분포 및 2개의 재현기간에 대하여 최적설계홍수량의 중앙값이 기존 홍수빈도분석 절차에 의해 산정된 설계홍수량보다 일정 정도 큰 값으로 산정됨을 알 수 있었다. 향후에는 본 연구에서 적용된 절차를 간단한 수식형태로 함수화하여 발전용댐 운영의 실무업무나 하천기본계획의 수립 등에 있어 비용-편익분석 기법의 적용성을 높이기 위한 연구가 필요할 것으로 판단된다.
본 연구는 온라인환경에서 소비자가 제품을 구매할 때 얼마나 브랜드에 의존하여 의사결정을 하는 지에 대한 실증연구이다. 기존의 연구에서는 온라인에서는 탐색비용이 저렴하고, 정보가 풍부해서 브랜드 의존성이 약화될 것이라고 설명하고 있다. 그러나 본 연구는 온라인 상에서 제품 구매시 제품 유형에 따라 브랜드 의존성이 차별적일 것이라는 가설을 설정하였다. 분석결과, 탐색제품의 경우에는 속성정보의 가용성이 소비자의 불확실성을 감소시켜 브랜드의 의존성이 약화되었다. 그러나, 경험제품의 경우에는 다중감각의 취약성이 소비자의 불확실성을 증가시켜 브랜드 의존성이 높게 나타나게 하였다. 결론적으로, 제품유형에 따라 온라인 상 구매의사결정에 대한 브랜드 의존성이 다르게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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