적조는 90년대 초반에 산발적으로 일어났으나 지구의 기상 온난화로 현재 전 해역을 거쳐 광범위하게 발생하고 있다. 이에 적조 예측 및 모니터링을 위하여 항공관측, 적조부이개발, 적조경보장치 등 많은 연구가 활발히 진행 중이다. 그러나 신속, 광범위하게 적조를 조기에 예측하고 경보발생을 위한 시스템의 연구는 미비한 실정이다. 본 논문은 적조경보시스템을 구축하기 위해 무선센서네트워크를 이용하여 적조데이터베이스를 설계 및 구현 하는데 있다. 각 노드는 GPS, 수온센서, 산소센서, 탁도 센서가 부착되어 있다. 여기에서 측정된 값을 Ad-hoc 네트워크를 통해 데이터베이스에 저장된다. 이 데이터를 통합, 분석하여 적조를 예측하고 경보하게 된다. 그리고 이전에 발생한 적조 범위와 적조 생물, 환경요소 등을 포함하고 있어서 적조 예측을 위해 비교분석자료로 활용된다. 메인 화면은 수백개의 노드에서 전송되는 데이터를 실시간으로 확인하기 위하여 전자지도에 노드의 위치와 측정된 값을 보여준다. 본 연구를 위해 더욱 더 많은 연구가 뒷받침되어야 하지만 적조예측 및 경보를 위한 데이터베이스 구축으로 적조자료를 분석하는데 도움이 되었으면 한다.
Purpose: The purpose of this study was evaluated to compare the predictive power of distress prediction models by using discriminant analysis method and logit analysis method for food service franchise industry in Korea. Research design, data and methodology: Forty-six food service franchise industry with high sales volume in the 2017 were selected as the sample food service franchise industry for analysis. The fourteen financial ratios for analysis were calculated from the data in the 2017 statement of financial position and income statement of forty-six food service franchise industry in Korea. The fourteen financial ratios were used as sample data and analyzed by t-test. As a result seven statistically significant independent variables were chosen. The analysis method of the distress prediction model was performed by logit analysis and multiple discriminant analysis. Results: The difference between the average value of fourteen financial ratios of forty-six food service franchise industry was tested through t-test in order to extract variables that are classified as top-leveled and failure food service franchise industry among the financial ratios. As a result of the univariate test appears that the variables which differentiate the top-leveled food service franchise industry to failure food service industry are income to stockholders' equity, operating income to sales, current ratio, net income to assets, cash flows from operating activities, growth rate of operating income, and total assets turnover. The statistical significances of the seven financial ratio independent variables were also confirmed by logit analysis and discriminant analysis. Conclusions: The analysis results of the prediction accuracy of each distress prediction model in this study showed that the forecast accuracy of the prediction model by the discriminant analysis method was 84.8% and 89.1% by the logit analysis method, indicating that the logit analysis method has higher distress predictability than the discriminant analysis method. Comparing the previous distress prediction capability, which ranges from 75% to 85% by discriminant analysis and logit analysis, this study's prediction capacity, which is 84.8% in the discriminant analysis, and 89.1% in logit analysis, is found to belong to the range of previous study's prediction capacity range and is considered high number.
저잡음 특성과 함께 부성 저항과 수동 캐패시턴스의 특성을 보이도록 설계된, 직렬 피드백 회로를 이용한 FET능동 캐패시턴스 회로를 심도 있게 분석하였고, 이를 저잡음 능동 대역통과 여파기에 적용하였다. 부성저항을 이용한 마이크로파 대역 능동 여파기의 설계방식은 비교적 여러 차례 소개되었으나, 원하는 주파수에서 적절한 부성저항 성분을 구현하는 데에는 아직 어려움이 있으며, 이로 인한 능동 회로의 안정성 저하와 대역내 평탄도 증가 등으로 인해 실제 상용화에는 다다르지 못하고 있다. 이들 문제를 해결하고 실제 상용화에 이르기 위해서는 부성저항 회로의 세밀한 분석이 필요하며, 이를 이용한 부성저항 성분의 제어를 가능하도록 해야 한다. 이에 본 논문에서는 능동 캐패시턴스 회로의 부성저항 성분을 분석하였고, 또한 BPF의 통과대역의 평탄도를 개선할 수 있는 방법을 제시하였다. 제작된 4단 대역통과 여파기는 중심주파수 1.99 ㎓에서 60 MHz의 대역폭을 가지며, 0.67 ㏈ 삽입손실, 0.3 ㏈ 이내의 대역내 평탄도와 3.0 ㏈의 잡음 지수 특성을 보였다.
본 연구에서는 도로교통분야의 계획, 설계, 유지관리, 연구 등 다양한 목적으로 활용되고 있는 교통량 데이터의 정확도 확보를 위해 시계열 분석 기법을 적용하여 교통량 데이터의 보정 및 예측을 수행하였다. 기존 알고리즘의 경우 주기성 및 계절성이 강하거나 불규칙한 데이터에 한계를 보이고 있어 교통량 데이터와 같은 자료에 적용하기에는 한계가 있다. 이러한 한계점을 극복하고 보완하기 위해 ARIMA 모형에 자기상관 모형인 SAR(Seasonal Auto Regressive)과 계절 이동평균 모형인 SMA(Seasonal Moving Average)가 결합된 분석 기법인 SARIMA 모형을 적용하였다. 분석결과 최적 파라미터 조합인 SARIMA(4,1,3)(4,0,3) 12 모형을 활용한 교통량 예측 결과 평균 85% 정도의 우수한 성능을 보였다. 본 연구를 통해서 교통량 데이터의 결측 발생 시 교통량 보정 및 예측의 정확도를 높일 수 있으며, 교통량 데이터 외에도 계절성에 영향을 받는 시계열 데이터에 적용이 가능하다.
Purpose - This paper aims to investigate the competitiveness and complementarity of the agricultural products trade between Korea and Comprehensive and Progressive Agreement for Trans-Pacific Partnership (CPTPP) countries. The study evaluates the opportunities and challenges that Korea's agricultural sector faces after joining the CPTPP, and suggests strategies to deepen cooperation and expand Korea's agricultural products trade. Design/methodology - To achieve these objectives, we analyze the trade competition and cooperation relationship between Korea and CPTPP countries in the agricultural products trade. This study uses data from Chapters HS1-24 in UN Comtrade from 2012 to 2022, and applies the indices of revealed comparative advantage, export similarity, and trade complementarity to examine the trade dynamics. Furthermore, we use an Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) model to predict the agricultural products trade complementarity index between Korea and CPTPP countries from 2022 to 2031. Findings - The findings of our analysis reveal that Korea's agricultural products trade competitiveness is weak compared to that of CPTPP countries, and Korea's agricultural products are at a competitive disadvantage. On the whole, the similarity index of agricultural products trade exports between Korea and CPTPP countries is low, the structure of agricultural products export is quite different, and trade competition is relatively moderate. The trade complementarity index between Korea and CPTPP countries is generally high, with strong complementarity and a large space for cooperation and development. The ARIMA model shows that in the next ten years, although the agricultural products trade complementarity index fluctuates, but is generally high, there will still be a complementarity advantage in the future. Originality/value - This study is the first attempt to investigate the competitiveness and complementarity of the agricultural products trade between Korea and CPTPP countries. We also introduce an ARIMA model to forecast and analyze the future agricultural products trade complementarity index. Our study provides new perspectives and solutions for the future development of Korea's agricultural products trade after joining the CPTPP.
Determining the properties of pile from cone penetration test (CPT) is costly, and need several in-situ tests. At the present study, two novel hybrid learning models, namely PSO-RF and HHO-RF, which are an amalgamation of random forest (RF) with particle swarm optimization (PSO) and Harris hawks optimization (HHO) were developed and applied to predict the pile set-up parameter "A" from CPT for the design aim of the projects. To forecast the "A," CPT data along were collected from different sites in Louisiana, where the selected variables as input were plasticity index (PI), undrained shear strength (Su), and over consolidation ratio (OCR). Results show that both PSO-RF and HHO-RF models have acceptable performance in predicting the set-up parameter "A," with R2 larger than 0.9094, representing the admissible correlation between observed and predicted values. HHO-RF has better proficiency than the PSO-RF model, with R2 and RMSE equal to 0.9328 and 0.0292 for the training phase and 0.9729 and 0.024 for testing data, respectively. Moreover, PI and OBJ indices are considered, in which the HHO-RF model has lower results which leads to outperforming this hybrid algorithm with respect to PSO-RF for predicting the pile set-up parameter "A," consequently being specified as the proposed model. Therefore, the results demonstrate the ability of the HHO algorithm in determining the optimal value of RF hyperparameters than PSO.
Digi-Capital 전망 자료에 따르면 전 세계 증강현실(AR) 시장 규모는 2020년까지 급성장해 1,500억 달러에 달할 것으로 예측하고 있다. 특히, 교육 분야에서 고부가가치 효과를 전망하고 있다. 정보통신 기술이 발전하면서 디지털 교과서 또한 인터랙티브한 기능이 추가되어 혁신적인 교육을 선도하고 있다. 이미 미국 등의 선진국에서는 디지털 교과서에 증강현실 기술을 적용한 디지털 교과서를 수업에서 활용하고 있다. 이런 기술적인 전망에 맞춰 중학교 과학1 디지털 교과서에 증강현실 기술을 적용한 디자인 기획 방향을 제안하였다. 현재 중학교 과학1 디지털 교과서를 조사한 결과 단원별 실험 과정이 짧은 동영상만을 제공하고 있었다. 또한 증강현실 수업 사례를 조사한 결과 학습 효과의 우수성에도 불구하고 지속적으로 이어지지 않은데는 실험 장비 구축의 어려움, 기자재(디바이스) 및 3D 디자인 콘텐츠 부족 등임을 알 수 있었다. 이런 요구를 종합하여 중학교 과학1 디지털 교과서의 단원별 실험 과정에 증강현실을 적용한 시나리오와 시스템 구성도를 설계하여 AR 아이콘을 통해 학생들 스스로 증강현실 3D 콘텐츠를 조작하고 탐구할 수 있도록 디자인 하였고 디자인한 모형 평가를 통해 학습 효과의 우수성을 제시하였다. 본 연구는 교육부의 디지털 교과서 개발에 있어 실험이 필수인 과학 과목에 증강현실을 적용한 디지털 교과서가 개발되어 교사와 학생들에게 위험한 실험, 시간 소요가 많은 실험 등을 대체할 수 있는 지속 가능한 효과적인 학습이 될 것으로 기대한다.
본 논문에서는 하상퇴적이 심한 사행하천에서의 월류로 인한 침수피해와 제방 세굴 및 제방유실에 대한 피해를 저감시키기 위한 구조적 대안으로, 준설이 얻을 수 있는 수리학적 효과를 분석하고자 하였다. 사행사천 구간에서의 수리해석을 위해 2차원 수리해석 모형인 RMA-2 모형을 선정하였고, 준설 전의 현재 단면과 준설 후의 가정 단면을 GIS tool을 이용하여 구현한 후 2차원 유한요소격자를 구성하여 모형을 구동하였다. 준설 전 후에 대해 계산된 수위, 수심, 유속, 그리고 소류력을 현재의 계획홍수위와 비교하였고, 편수위가 발생한 지점에서 최대홍수위를 비교 분석한 결과 계획홍수위 대비 최대 0.58m의 수위저감 효과를 나타내었다. 분석구간 내에 위치한 제방에서의 소류력은 전 구간에 대해 평균 42~67% 가량 감소됨을 확인할 수 있었다. 이와 같은 결과를 통해 하천 사행구간에 위치한 유수의 흐름을 방해하는 하상퇴적물의 준설이 만곡부에 위치한 제방에서의 월류 및 세굴에 대한 위험도를 저감시키고 주변 농경지의 침수피해를 경감시킬 수 있는 적절한 구조적 대책이 될 수 있음을 확인할 수 있었다.
한국경제는 지난 수십년간 정부의 수출전략정책에 힘입어 지속적으로 경제 성장을 이룩해왔으며, 수출의 증가는 경제의 효율성 향상, 고용창출, 기술개발 촉진 등 우리나라의 경제 성장을 견인하는 주도적인 역할을 해왔다. 전통적으로 우리나라 수출에 영향을 미치는 주요 요인은 크게 경제적 요인과 산업구조적 요인이라는 두가지 관점에서 찾아볼 수 있다. 첫번째, 경제적 요인은 환율과 글로벌 경기 변동과 관련된 것으로서, 환율이 우리나라 수출에 미치는 영향은 환율 수준 및 환율 변동성에 따른 영향으로 나누어 살펴볼 수 있으며, 글로벌 경기 변동은 세계 수입 수요에 영향을 미쳐 우리나라 수출을 좌우하는 절대적 요인으로 볼 수 있다. 두 번째, 산업구조적 요인은 국제 분업화의 둔화, 중국의 특정 수입품 자국내 대체 증가, 수출 주력 산업의 해외생산 형태 변화 등 산업이나 제품에 따라 발생한 고유한 특징이다. 가장 최근 글로벌 교류와 관련된 연구들을 살펴보면, 경제적 요인 및 산업구조적 요인과 더불어 문화적인 측면이 중요함을 여러 문헌에서 피력하고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 각국의 한국 수입액 예측 모형에 문화적 요인을 함께 반영하여 예측 모형을 개발하고자 하였으며, 구체적으로 문화적 요인이 수입액에 미치는 영향을 PUSH-PULL 프레임워크 관점에서 반영해보고자 하였다. PUSH 관점은 한국이 자신의 브랜드를 개발하고 적극 홍보하는 관점으로 K-POP, K-FOOD, K-CULTURE 등으로 대표되는 한국의 브랜드에 대한 각국의 관심 정도로 정의할 수 있다. 또한, PULL 관점은 각 국가의 국민들의 문화적, 심리적 특징으로 해당 국가의 지배체계, 남성성, 위험 회피성, 시간에 대한 단기/장기 지향성 등으로 대표되는 각 국의 문화 코드로서 한류문화를 얼마나 수용할 성향을 띄고 있는지로 정의할 수 있다. 본 연구에서 제시한 최종 예측 모델의 고유한 특징은 Design Principle에 기반하여 설계한 것인데, 1) 신규로 추가한 데이터 소스를 통해 한국에 대한 관심 및 문화적 특성이 반영될 수 있는 모형으로 구축하였고, 2) 경제적 요인 등의 변화와 품목 및 국가 Code를 입력하면 예측값을 바로 불러올 수 있도록 실용적으로 편의성 있게 설계하였으며, 3) 이론적으로도 의미 있는 결과를 도출하기 위해서 입력과 목표 변수간의 관계를 해석 가능한 알고리즘을 중심으로 설계하였다는 점이다. 본 연구는 기술적 측면, 경제적 측면, 정책적 측면에서 의미 있는 시사점을 제시할 수 있으며, 수입액 예측 모형을 활용하여 중소·중견기업의 수출 지원 전략에 의미 있는 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.
시장 예측은 일정 기간 동안 소비자에게 판매되는 동종 제품 또는 서비스의 수량 혹은 매출액의 규모를 추정하는 활동으로 정의할 수 있다. 정확한 시장 예측은 기업의 입장에서 새로운 제품의 도입시기 결정, 제품 설계, 생산계획 수립, 마케팅 전략 수립 등에 활용됨으로써 경영활동에 있어 효율적인 의사결정을 내릴 수 있게 하고, 정부의 입장에서는 발전 가능성이 있는 분야에 국가예산을 더 배분할 수 있는 효율적인 예산수립이 가능하게 한다. 본 연구는 정보통신기술(Information and Communication Technology: ICT) 분야의 제품 및 서비스에 대해서 과거의 시계열 자료를 이용하여 시장 성장곡선을 도출하고, 성장패턴이 비슷한 그룹으로 분류하여, 산업 내 시장에 대해 이해하고, 제품들의 미래 전망을 예측하는 데 목적이 있다. 다양한 아이템들을 통일되고 일관적인 방법으로 예측하기 위하여, 로지스틱 모형, 곰페르츠 모형, Bass 모형의 세 가지 전통적인 성장모형과 로지스틱 모형이나 곰페르츠 모형에서 도출되는 잠재시장 크기를 Bass 모형에 결합시킨 두 가지 하이브리드 성장모형을 개발하여 비교 분석하였다. 데이터 설명력이 우수한 로지스틱 + Bass 모형을 최적의 모형으로 선정하여 ICT 제품 및 서비스들 각각의 시장 성장곡선 모수를 확인하였다. 도출된 모수를 데이터로 하여, 자기조직화 지도 알고리즘을 통해, 5개의 의미 있는 영역으로 구분된 시장 성장패턴 지도가 구축되었는데, 각 영역별로 차별화된 특징과 성장패턴을 가지고 있었다. 본 연구에서 제안한 프로세스 및 시스템은 산업 시장 분석 시스템의 수요 예측 기능으로 활용될 수 있으며, ICT 산업뿐만 아니라 다양한 산업 및 분야에도 적용 가능할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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