• 한국건설관리학회논문집
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• 제24권5호
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• pp.22-34
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• 2023

건설사업의 사업초기단계에 산정되는 공사비 예산을 적절히 예측하는 것은 발주자의 올바른 의사결정을 지원하고 건설사업의 목표를 달성하기 위해 매우 중요한 현안이다. 이는 공공 건설사업의 경우에서도 마찬가지이다. 그러나 현재 공공 건설사업의 사업초기단계에서 수행되는 공사비 예산의 예측방식은 정확성 및 신뢰성 관점에서 정교하지 못해 이에 대한 개선의 필요성이 제기되고 있다. 본 연구의 목적은 인공신경망을 활용하여 공공청사 프로젝트 사업초기단계에서 활용할 수 있는 공사비 예산 예측모델을 개발하는데 있다. 본 연구에서는 조달청에서 제공하는 데이터와 SPSS Statistics 프로그램을 활용하여 인공신경망 모델을 구축하였으며, 공사비 예산 예측의 수준을 분석하고 추가 검증을 통해 모델의 정확성을 검증하였다. 검증 결과, 개발된 인공신경망 모델은 사업초기 단계에서 활용할 수 있는 견적의 오차범위를 보여주었으며 이를 통해 다양한 프로젝트 조건(변수)을 활용하여 보다 정교하게 공사비 예산을 예측할 수 있는 가능성을 시사하였다.

• 무역학회지
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• 제43권4호
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• pp.155-175
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• 2018

세계경제의 G1을 추구하는 중국은 이를 위한 경제적 성장유지를 위해 중국에서 시작하여 중앙아시아를 관통하여 유럽에 이르는 옛 실크로드를 개척하는 경제벨트를 추진 중이다. 본 연구는 이러한 중국의 경제확장정책에 효율적으로 동참하기 위한 방안으로 글로벌 대중국투자와 한국의 대중국 투자에 영향을 미치는 거시적 결정변수들의 영향력 정도를 비교분석한 연구이다. 이를 위해 한국의 대중국 FDI 결정변수와 글로벌 대중국 직접투자 결정변수를 벡터오차수정모형(VECM)을 통해 각각의 결정변수가 투자결정에 미치는 영향력을 분석하였다. 분석을 위한 자료로 중국지역균형발전 의 상징지역이라 할 수 있는 베이징, 상하이, 충칭, 시안 및 썬양 등 5개의 주요도시를 횡단면으로 하고 2003~2013년간 이들 도시에 대한 한국의 대중국투자, 글로벌 대중국투자, GDP, 실업률, 임금 추이를 시계열로 하는 패널을 구성하였다. 본 연구가 기존의 연구와 차별되는 점은 첫째, 기존의 대 중국 외국인투자와 관련 연구가 대부분 외국기업의 초기 대중국 투자지역인 연해지역도시에 집중된 것과는 달리 본 연구는 해안, 내륙, 동북의 주요도시들을 동시에 비교 분석하였다. 둘째, 이들 지역전체에 대해 공통적으로 외국인투자에 영향을 미치는 투자결정변수요인간의 인과관계뿐만 아니라 각 도시 별로 외국인투자결정요인 변수간의 비중과 인과관계를 비교하였다. 셋째, 최근 중국의 서부내륙개발과 연계되어 동북3성개발등의 균형정책에 발맞추어 우리의 대중국투자의 가이드라인을 제시하였다. 마지막으로 패널데이타가 가지는 지역적, 시간적 특이성분석을 통해 외국인투자의 결정요인을 분석하는 방법론과 투자의 효율성을 위해 모형의 추정력을 높일 수 있는 누락된 변수의 의미가 무엇인지에 대한 인식과 이에 대한 연구의 필요성을 제시한 의미가 있다고 하겠다.

• 응용통계연구
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• 제36권5호
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• pp.381-397
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• 2023

대부분의 임상시험에서 가장 대표적으로 사용되는 실험설계는 무작위화로, 치료 효과를 정확하게 추정하기 위해 이용된다. 그러나 무작위화가 이루어지지 않은 관찰연구의 경우 치료군과 대조군의 비교로 얻는 치료효과에는 환자 간의 특성 등 여러 조정되지 않은 차이로 인해 편향이 발생한다. 성향 점수 가중치는 이러한 문제점을 해결하기 위해 널리쓰이는 방법으로 치료 효과를 추정하는데에 있어 교란요인을 조정하여 편향을 최소화하도록 하는 방법이다. 성향 점수를 이용한 가중치 방법 중 가장 널리 알려진 역확률 가중치는 관찰된 공변량이 주어졌을 때 특정 치료에 할당될 조건부 확률의 역에 비례하는 가중치를 할당한다. 그러나 이 방법은 극단적인 성향 점수에 의해 종종 방해 받아 편향된 추정치와 과도한 분산을 초래한다는 점이 알려져있어 이러한 문제를 완화하기 위해 절사 역확률 가중치, 중복 가중치, 일치 가중치를 포함한 여러 가지 대안 방법이 제안되었다. 본 논문에서는 제한된 중복, 잘못 지정된 성향 점수 모델 및 예측과 반대되는 치료 등 다양한 문제상황에서 여러 성향 점수 가중치 방법의 성능을 비교하는 시뮬레이션 비교연구를 수행하였다. 비교연구의 결과 중복 가중치와 일치 가중치는 편향, 제곱근평균제곱오차 및 포함 확률 측면에서 역확률 가중치와 절사역확률 가중치에 비에 우월한 성능을 보임을 확인하였다.

• Journal of Ecology and Environment
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• 제48권2호
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• pp.196-206
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• 2024

Background: Most of the biomass equations were developed using sample trees collected mainly from pan-tropical and tropical regions that may over- or underestimate biomass. Site-specific models would improve the accuracy of the biomass estimates and enhance the country's measurement, reporting, and verification activities. The aim of the study is to develop site-specific biomass estimation models and validate and evaluate the existing generic models developed for pan-tropical forest and newly developed allometric models. Total of 140 trees was harvested from each diameter class biomass model development. Data was analyzed using SAS procedures. All relevant statistical tests (normality, multicollinearity, and heteroscedasticity) were performed. Data was transformed to logarithmic functions and multiple linear regression techniques were used to develop model to estimate aboveground biomass (AGB). The root mean square error (RMSE) was used for measuring model bias, precision, and accuracy. The coefficient of determination (R² and adjusted [adj]-R²), the Akaike Information Criterion (AIC) and the Schwarz Bayesian information Criterion was employed to select most appropriate models. Results: For the general total AGB models, adj-R² ranged from 0.71 to 0.85, and model 9 with diameter at stump height at 10 cm (DSH₁₀), ρ and crown width (CW) as predictor variables, performed best according to RMSE and AIC. For the merchantable stem models, adj-R² varied from 0.73 to 0.82, and model 8) with combination of ρ, diameter at breast height and height (H), CW and DSH₁₀ as predictor variables, was best in terms of RMSE and AIC. The results showed that a best-fit model for above-ground biomass of tree components was developed. AGB_Stem = exp {-1.8296 + 0.4814 natural logarithm (Ln) (ρD²H) + 0.1751 Ln (CW) + 0.4059 Ln (DSH₃₀)} AGB_Branch = exp {-131.6 + 15.0013 Ln (ρD²H) + 13.176 Ln (CW) + 21.8506 Ln (DSH₃₀)} AGB_Foliage = exp {-0.9496 + 0.5282 Ln (DSH₃₀) + 2.3492 Ln (ρ) + 0.4286 Ln (CW)} AGB_Total = exp {-1.8245 + 1.4358 Ln (DSH₃₀) + 1.9921 Ln (ρ) + 0.6154 Ln (CW)} Conclusions: The results demonstrated that the development of local models derived from an appropriate sample of representative species can greatly improve the estimation of total AGB.

• 한국지구과학회지
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• 제36권1호
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• pp.109-124
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• 2015

레이더 반사도를 이용한 강수추정의 개선을 위해 새로운 접근 방식인 경북대학교에서 개발한 하이브리드 고도면을 이용한 강수량 추정기법(Hybrid Surface Rainfall, KNU-HSR)을 사용하였다. KNU-HSR기법은 지형에코와 레이더 빔차폐의 영향을 받지 않는 2차원 하이브리드 고도면에서의 반사도를 이용하여 강수량을 추정한다. 본 연구에서는 정적 HSR 및 동적 HSR기법이 사용되었으며 비교 검증되었다. 정적 HSR은 빔차폐지도와 지형에코지도를 사용하며, 동적 HSR은 정적 HSR에 추가적으로 실시간 퍼지로직 품질관리를 통한 품질지수지도를 사용한다. 검증을 위해 상관계수(correlation coefficient), 총비율(total ratio), 평균편의(mean bias), 정규화된 표준편차(normalized standard deviation), 평균 상대오차(mean relative error)를 사용하였으며, 10개 강우사례의 지상우량계 강우자료를 이용하여 두 HSR의 강우추정 성능을 평가하였다. 모든 검증지수에서 동적 HSR은 반사도 보정을 하지 않은 정적 HSR에 비해 더 우수한 성능을 보였다. 동적 HSR은 레이더로부터 근거리에서는 과대추정하였으며 원거리에서는 빔 폭 확장 및 빔 고도증가로 인해 과소추정하였다. 동적 HSR의 정규화된 표준편차와 평균상대오차는 레이더로부터의 거리에 관계없이 가장 좋은 결과를 보였다. 정적 HSR은 약한 강우강도에서 상당히 과대추정하였으나 동적 HSR은 모든 강우강도에서 1.0에 총비율을 보였다. 반사도의 시스템오차 보정 후, 동적 HSR의 정규화된 표준편차와 평균상대오차는 각각 약 20%와 15%로 개선되었다.

• Spatial Information Research
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• 제22권1호
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• pp.55-63
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• 2014

수문학, 기상학 및 기후학 등에서 필수적인 자료중의 하나인 지상기온 자료는 최근 보건, 생물, 환경 등의 다양한 분야로까지 활용영역이 확대되고 있어 그 중요성이 커지고 있으나 지상관측을 통한 지상기온자료의 취득은 시공간적인 제약이 크기 때문에 실측된 기온자료는 시공간 해상도가 낮아 높은 해상도가 요구되는 연구 분야에서는 활용성에 큰 제약을 갖게 된다. 이를 극복하기 위한 하나의 대안으로 상대적으로 높은 시공간 해상도를 가지고 있는 위성영상자료에서 얻을 수 있는 지표면온도 자료를 이용하여 지상기온을 추정하는 많은 연구들이 수행되어 왔다. 본 연구는 이러한 연구의 일환으로써 기상청에서 제공하고 있는 AWS(Automatic Weather Station)에서 취득된 2010년 지상 온도 자료(AWS data)를 바탕으로 대표적인 지표면 온도자료인 MODIS Land Surface temperature(LST data:MOD11A1)와 지상기온에 영향을 미칠 수 있는 Land Cover Data, DEM(digital elevation model) 등의 보조 자료와 함께 다양한 지구통계 기법들을 이용하여 남한 지역의 지상기온을 추정하였다. 추정 전 2010년 전체(365일) LST자료와 AWS자료와의 차이에 대한 RMSE(Root Mean Square Error)값의 계절별 피복별 분석결과 계절에 따른 RMSE값의 변동계수는 0.86으로 나타났으나 피복에 따른 변동계수는 0.00746으로 나타나 계절별 차이가 피복별 차이보다 큰 것으로 분석 되었다. 계절별 RMSE 값은 겨울철이 가장 낮은 것으로 나타났으며 AWS자료와 LST자료와 보조자료를 이용한 선형 회귀분석결과에서도 겨울철의 결정 계수가 가장 높은 0.818로 나타났으며, 여름철의 경우에는 0.078로 나타나 계절별 차이가 매우 크게 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 지구통계 기법들의 대표적인 방법론인 크리깅 방법 중 일반적으로 많이 사용되고 있는 정규 크리깅, 일반 크리깅, 공동 크리킹, 회귀 크리깅을 이용하여 지상기온을 추정한 후 모델의 정확도를 판단할 수 있는 교차 검증을 실시한 결과 정규 크리깅과 일반 크리깅에 의한 RMSE 값은 1.71, 공동 크리깅과 회귀 크리깅에 의한 RMSE 값은 각각 1.848, 1.63으로 나타나 회귀 크리깅 방법에 의한 추정의 정확도가 가장 높은 것으로 분석되었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.87-95
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• 2016

본 연구에서는 국내 도시가스 수요 데이터를 분석하여 시간대별 도시가스 수요의 특성을 파악하고 정확한 시간대별 도시가스 수요 예측을 위해 다중회귀모형(multiple regression model)을 개발하였다. 시간대별 도시가스 수요를 정확하게 예측하는 것은 공급자의 비용 절감뿐만 아니라 안정적인 배관망 관리 측면에서도 매우 중요하다. 수요 예측 오류로 인해 가스 공급이 부족한 상황이 발생하면 부족한 공급량을 빠른 시간내에 보충하기 위해 가스 배관망의 압력을 급격히 증가시켜야 하는 응급 상황이 전개될 수 있다. 반면, 시간대별 가스 생산량이 실제 수요보다 많은 경우에는 과다한 저장 시설 운용 및 불필요한 생산 비용이 발생하는 문제가 있다. 과거 시간대별 도시가스 수요 데이터를 분석한 결과 시간대별 도시 가스 수요는 직전 시간대(즉, 24시간 전) 수요와 매우 높은 상관관계를 보이며 24시간 수요 패턴은 1주일전 동일 요일(즉, 168시간전)의 24시간 수요 패턴과 매우 높은 상관관계가 있음을 확인하였다. 또한, 외기 온도가 도시가스 수요에 영향을 주는 특수한 조건을 파악하였다. 즉, 시간대별 도시가스 수요와 시간대별 외기 온도는 평균적으로 0.853의 높은 상관계수 절대값을 보여주며, 상관관계 분석시 같은 요일에 속한 데이터만 분석하면 상관계수의 절대값은 최저 0.861 및 최고 0.965까지 증가한다. 이상의 분석 결과를 바탕으로 본 연구에서는 24시간 전 수요와 168시간 전 수요를 독립변수로 고려한 다중회귀모형 및 외기 온도를 추가한 두 번째 다중회귀모형을 제안하며, 제안한 예측모형의 성능을 확인하기 위해 2009년부터 2013년까지 5년간의 시간대별 수요 예측 결과를 평가하였다. 본 연구에서 제안한 24시간 전 수요와 168시간 전 수요를 독립변수로 고려한 다중회귀모형의 경우 과거 5년간의 수요 예측 오차율의 절대값 평균(mean absolute percentage error)은 4.5% 수준이며, 외기 온도를 추가한 모형의 경우 오차율의 절대값 평균은 5.13%임을 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권10호
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• pp.761-774
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• 2022

가뭄과 홍수의 예측, 기후변화가 유역 유출량, 더 나아가 수질 및 생태계에 미치는 영향의 정확한 분석을 위해서는 수문 모의 과정의 불확실성을 정량화하고 최소화하기 위한 노력이 필요하다. 수문자료동화는 수문모형의 상태량이나 매개변수를 갱신(update)하여 모의 초기 조건의 가장 가능성 있는 추정치를 생성하는 기법으로, 실시간 관측 정보를 이용하여 예측 정확도를 향상시킬 수 있는 방법이다. 본 연구에서는 airGRdatassim 모형을 이용하여 앙상블 기반 순차 자료동화 기법인 앙상블 칼만 필터와 파티클 필터로 용담댐 유역에 대해 일 유출을 모의하고, 자료동화 기법별 특성을 비교 및 분석하였다. 모의 결과, Kling-Gupta efficiency (KGE) 지표가 자료동화 적용 전 0.799에서 앙상블 칼만 필터와 파티클 필터 적용시 각각 0.826, 0.933으로 향상되었다. 또한 기상 강제력 노이즈의 범위, 갱신 대상 상태량 설정, 앙상블 수 등 수문자료동화의 설정과 관련된 하이퍼-매개변수(hyper-parameter)의 불확실성이 모의 예측 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 강수 및 잠재 증발산 강제력의 오차 범위에 대한 민감도 분석 결과, 모든 모의 범위에서 파티클 필터가 앙상블 칼만 필터보다 예측 성능이 우수하였다. 파티클 필터는 기상 강제력 오차 크기가 작을수록 모의 성능이 향상되었으며, 앙상블 칼만 필터는 상대적으로 오차가 큰 경우 최적 성능이 확인되었다. 한편, 자료동화시 갱신되는 상태량의 종류를 줄일수록 자료동화에 의한 모의 성능은 감소하였다. 본 연구의 모의 실험 결과는 앙상블 자료동화를 이용하여 일 유출 모의 정확도 향상이 가능하지만, 최적 성능을 발휘하기 위해서는 수문자료동화 기법별 하이퍼-매개변수의 적정한 조정이 필요함을 함의한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제25권1호
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• pp.28-36
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• 2023

일사량은 작물 생산성 평가를 위한 작물 생육 모델의 주요 입력 변수 중 하나로 사용되지만 관측이 어려워 다른 기상 변수들에 비해 관측값의 확보가 어렵다. 천리안 2A호와 히마와리 8호 위성 일사량 자료가 제공되기 시작하면서, 작물 생육과 태양광 발전을 결합한 영농형 태양광 시설 하에서의 작물 생산성 평가를 위한 일사량 자료를 확보하기 용이해졌다. 본 연구의 목적은 이들 인공위성 일사량 자료의 신뢰도를 비교하는 것이다. 이를 위해 2020년 5월부터 10월까지 인공위성 일사량 자료를 수집하여 일별 일사량의 평균 제곱근 편차(RMSE)와 정규 평균 제곱근 편차(NRMSE)를 계산하였다. 인공위성 일사량 자료가 작물 생육 모의 결과의 신뢰도에 미치는 영향을 파악하기 위해 연구기간 동안의 일사량 누적값을 비교하였다. 본 연구의 결과 히마와리 8호 일사량 자료가 천리안 2A호 일사량 자료보다 RMSE와 NRMSE가 작은 것으로 나타났다. 누적 일사량을 비교한 결과에서도 히마와리 8호 일사량 자료 누적값이 천리안 2A호 일사량 자료 누적값보다 오차가 작았다. 본 연구의 결과는 작물 생산성 평가에 히마와리 8호 일사량 자료를 사용하는 것이 천리안 2A호 일사량 자료를 사용하는 것보다 불확도를 줄일 수 있다는 것을 시사한다. 후속 연구에서 히마와리 8호 일사량 자료를 사용한 영농형 태양광 시설 하에서의 작물 생산성 및 태양광 발전량에 대한 분석이 이루어져야 할 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.933-948
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• 2023

대기 중 에어로졸은 인체에 악영향을 끼칠 뿐 아니라 기후 시스템에도 직간접적인 영향을 미치므로 에어로졸의 특성과 시공간적인 분포에 대한 이해는 매우 중요하다. 이를 위해 위성기반 관측을 통해 에어로졸 광학 두께(Aerosol Optical Depth, AOD)를 산출하여 에어로졸을 모니터링하는 다양한 연구가 수행되어 왔다. 하지만 이는 주로 조견표를 활용한 역 산출 알고리즘에 기반하여 이루어지기 때문에 많은 계산량을 요구하며 불확실성이 존재한다. 따라서, 본 연구에서는 Geostationary Ocean Color Imager-II (GOCI-II)의 대기상한반사도와 30일 동안의 대기상한반사도 중 최솟값과 관측 시점 값의 차이 값, 수치 모델 기반 기상학적 변수 등을 활용하여 기계학습 기반 고해상도 AOD 직접 산출 알고리즘을 개발하였다. Light Gradient Boosting Machine (LGBM) 기법이 사용되었으며, 추정된 결과는 지상 관측 자료인 Aerosol Robotic Network (AERONET) AOD를 활용하여 랜덤, 시간 및 공간별 N-fold 교차검증을 통해 검증되었다. 세 가지 교차검증 결과 R²=0.70-0.80, RMSE=0.08-0.09, 기대오차(Expected Error, EE) 안에 있는 비율은 75.2-85.1% 수준으로 안정적인 성능을 보였다. Shapley Additive exPlanations (SHAP) 분석에서는 반사도 관련 변수들이 기여도의 상위권 대부분을 차지하고 있는 것을 통해 반사도 자료가 AOD 추정에 많은 기여를 하는 것을 확인하였다. 서울과 울산 지역에 대한 시간 별 AOD의 공간 분포를 분석한 결과, 개발된 LGBM 모델은 시간의 흐름에 따라 AERONET AOD 값과 유사한 수준으로 AOD를 추정하고 있었다. 이를 통해 높은 시공간 해상도(i.e., 시간별, 250 m)에서의 AOD 산출이 가능함을 확인하였다. 또한, 산출 커버리지 비교에서 LGBM 모델의 평균 산출 빈도가 GOCI-II L2 AOD 산출물 대비 8.8%가량 증가한 것을 통해 기존 물리모델기반 AOD 산출 과정에서 발생하던 밝은 지표면에 대한 과도한 마스킹의 문제점을 개선시킨 것을 확인하였다.