2020년 1월 국내에 첫 코로나19 확진자가 발생한 후 버스와 지하철 같은 대중교통이 아닌 공공자전거와 같은 개인형 이동수단에 대한 관심이 증가하였다. 서울시에서 운영하는 공공자전거인 '따릉이'에 대한 수요 역시 증가하였다. 본 연구에서는 서울시 공공자전거의 최근 3년간(2019~2021) 시간대별 대여이력을 바탕으로 게이트 순환 유닛(GRU, Gated Recurrent Unit)의 수요예측 모델을 제시하였다. 본 연구에서 제시하는 GRU 방법의 유용성은 서울시 영등포구 여의도에 위치한 여의나루 1번 출구의 대여이력을 바탕으로 검증하였다. 특히, 동일한 조건에서 다중선형회귀 모델 및 순환신경망 모델들과 이를 비교 분석하였다. 아울러, 모델 개발시 기상요소 이외에 서울시 생활인구를 변수로 활용하여 이에 대한 검증도 함께 진행하였다. 모델의 성능지표로는 MAE와 RMSE를 사용하였고, 이를 통해 본 연구에서 제안하는 GRU 모델의 유용성을 제시하였다. 분석결과 제안한 GRU 모델이 전통적인 기법인 다중선형회귀 모델과 최근 각광받고 있는 LSTM 모델 및 Conv-LSTM 모델보다 예측 정확도가 높게 나타났다. 또한 분석에 소요되는 시간도 GRU 모델이 LSTM 모델, Conv-LSTM 모델보다 짧았다. 본 연구를 통해 서울시 공공자전거의 수요예측을 보다 빠르고 정확하게 하여 향후 재배치 문제 등의 해결에 도움이 될 수 있을 것이다.
1개월과 3개월 장기 예보를 지원하기 위해 기상청에서 현업운용 중인 GloSea6 기후예측시스템에는 대기 중 대기화학-에어로졸 물리과정(UKCA)이 연동되어 있지 않다. 본 연구에서는 저해상도의 GloSea6와 여기에 대기화학-에어로졸 과정을 연동시킨 GloSea6-UKCA를 CentOS 기반 리눅스 클러스터에 설치하여 2000년 봄철에 대한 예비적인 예측결과를 살펴보았다. 현업 고해상도 GloSea6 모델이 방대한 전산자원을 필요로 한다는 점을 고려할 때, 저해상도 GloSea6와 GloSea6-UKCA 모델은 대기화학-에어로졸 과정의 연동에 따른 효과를 살펴보기에 적합하다. 저해상도 GloSea6와 GloSea6-UKCA는 2000년 3월 1일 00Z부터 75일 간 구동되었으며, 두 모델이 예측한 2000년 4월 지상 기온과 일평균 강수량의 공간 분포를 ERA5 재분석자료와 비교하였다. GloSea6-UKCA가 예측한 기온과 강수 분포는 기존 GloSea6에 비해 ERA5 재분석자료에 보다 더 유사해졌다. 특히 우리나라를 포함한 동아시아 지역에 대해 과대 모의 경향이 있던 봄철 지상 기온과 일평균 강수량의 예측 결과의 개선이 주목할 만하다. 또한 적분 시간에 따른 예측된 기온과 강수량의 시계열에서도 GloSea6-UKCA가 GloSea6보다 재분석자료에 더 가까워진 시간 변화 경향을 살펴볼 수 있었다. 이는 대기화학-에어로졸 과정이 GloSea6에 연동되었을 때 동아시아지역 봄철 예측 성능이 개선될 수 있음을 보여준다.
연구는 2004년부터 2007년까지 수원지역에서 혹명나방 발생과 피해 특성들 및 우리나라와 베트남에서 채집한 개체군들이 몇 가지 약제에 대한 반응을 조사하였다. 포장에서 채집한 유충들의 발육단계는 본 연구의 실내사육충을 대상으로 측정한 두폭과 체장자료를 통해 구분이 가능하였다. 2004년부터 2007년까지 벼 포장에서 조사된 혹명나방은 발생이 많거나 적은 해로 패턴이 분명하게 구분되었다. 발생이 적은 해(2004년 및 2006년)에는 성충이 한 번의 발생 최성기(8월 하순)를 가졌고, 7월 하순의 피해주율이 10% 미만이었으며, 9월 동안에 피해엽률이 2% 수준이었다. 하지만 발생이 많은 해(2005년 및 2007년)에는 두 번의 성충 발생 최성기(8월 초순과 9월 중순)를 가졌고, 피해주율도 7월 하순에 약 30%에 달하였으며, 9월동안에 피해엽률이 15~30%로 경제적 피해수준을 넘었다. 특히 7월 하순과 8월 상순에 조사된 성충 밀도나 피해주율의 크기는 9월에 발생하는 피해규모와 밀접하게 정의 상관이 있었다. 따라서 본 연구결과로 볼 때 7월 하순과 8월 상순에 혹명나방 성충의 발생 및 벼 피해에 관한 예찰정보는 벼 생육후기의 피해예측 및 방제적기 선정에 활용할 수 있을 것으로 여겨진다. 또한 우리나라와 베트남에서 채집한 혹명나방에 대한 약제반응은 두 지역 채집계통에서 모두 IGR계인 tebufenozide, methoxyfenozide나 유기인계인 chlorpyrifos-methyl, pyridaphenthion에는 매우 높은 감수성을 보였으나, 칼탑계인 cartap에는 약제 감수성 정도가 다소 낮았다.
다양한 빅데이터 기술이 발전함에 따라, 기업의 전략결정에 있어서 과거에는 의사결정자의 직관이나 경험에 의존하는 경향이 있었다면, 현재는 데이터를 활용한 과학적이고 분석적인 접근이 이루어지고 있다. 이에 많은 기업들이 경영정보시스템 중의 하나인 비즈니스 인텔리전스 (Business Intelligence) 시스템의 예측분석 기능을 활용하고 있다. 하지만, 이러한 시스템이 미래의 경영환경 변화를 예측하고 기업의 의사결정을 돕는 조언자 (Advisor)로서 역할을 한다고 가정할 때, 시스템에서 제공하는 분석결과가 의사결정자에게 도움을 주는 조언 (Advice) 의 역할을 하지 못하는 경우가 많은 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 미래예측의 문제에 있어 의사결정자가 시스템의 조언을 따르는데 영향을 미치는 요소들과 영향력에 대해 분석하고, 그 결과를 바탕으로 데이터 기반의 의사결정을 보다 적극적으로 지원하는 시스템 환경을 제시하고자 한다. 좀 더 구체적으로는 예측 과정에 대한 자세한 설명이나 근거 제시가 시스템의 예측결과에 대한 의사결정자의 수용정도에 미치는 영향을 연구하였다. 이를 위하여 193명의 실험자를 대상으로 영화의 개봉 주 매출액을 예측하는 업무를 수행하고, 예측에 대한 설명의 길이와 조언자의 유형(사람과 시스템의 조언 비교)뿐 아니라 의사결정자의 개인 특성이 의사결정자의 조언 수용정도에 미치는 영향을 분석하였다. 시스템에서 제공하는 조언 내용인 예측결과와 설명에 대해 의사결정가가 느끼는 유용성, 신뢰성, 만족도가 조언의 수용에 미치는 영향도 분석하였다. 본 연구는 시스템의 분석결과를 조언으로 보고 조언자와 조언에 관한 의사결정학 분야의 선행연구를 접목시켜 경영정보시스템 연구 분야를 확장하였다는 점에서 연구의 의의가 있고, 실무적으로도 데이터 기반의 의사결정을 보다 적극적으로 지원할 수 있는 시스템 환경을 만들기 위해서 고려해야 할 점들을 제시함으로써 시스템 활용을 위한 정책결정에도 도움을 줄 수 있을 것으로 본다.
본 연구는 해외 여러 시장에서 제품을 판매하는 글로벌 기업의 입장에서 복수 시장에서 발생하는 제품 수준의 매출 이륙 시점을 예측할 수 있는 모형을 제시하였다. 이 모형을 이용하여 복수 시장 정보, 제품 속성 정보, 가격 정보, 매출 정보 중 매출 이륙 시점 예측에 유용한 설명 변수들을 규명하기 위해 국내 전자 업체가 2년 5개월간 10개국 시장에 판매한 90종류의 PDP TV, LCD TV들 월별 매출 자료들을 대상으로 실증 분석을 하였다. 분석 결과, 매출 이륙 시점 예측에 유용한 변수들을 다음과 같이 파악할 수 있었다. 첫째, 대상 제품이 표적 시장에 진출하기 이전에 진출한 타 시장에서의 매출 자료를 표적 시장에서의 대상 제품 매출 이륙 시점 예측에 이용하는 것이 가장 중요함을 실증 분석을 통해 알 수 있었다. 특히, 매출 이륙 시점 예측에 동일 제품의 타 시장 혁신 계수를 이용하는 것이 유용한 반면, 동일 제품의 타 시장 모방 계수는 예측력에 도움을 주지 못함을 알 수 있었다. 둘째, 타 제품의 표적 시장 확산 정보는 예상과 달리 대상 제품의 표적 시장에서의 매출 이륙 시점 예측에 기여하는 바는 낮음을 알 수 있었다. 셋째, 일반적 인식처럼 가격과 제품의 속성도 이륙시점의 발생 시기에 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. 하지만 제품의 자체 가격 정보 보다 시장 평균 가격 대비 대상 제품 가격 비율이 매출 이륙 시점 예측에 보다 효과적임을 알 수 있었다. 마지막으로, 전기 누적 매출량 역시 PLC 중 초기 시점을 예측하는 상황임에도 불구하고 제품 수준의 매출 이륙 시점 예측에 중요한 변수임을 알 수 있었다. 본 연구에서 제시한 매출 이륙 시점 예측 모형은 평균치에 근거한 일반적 예측과 비교해 볼 때 높은 예측력을 보여 주었다. 본 연구에서 제시한 예측 모형을 이용할 경우 특히 예측 시점이 2기일 때 가장 높음을 알 수 있었다. 본 연구 결과가 기여하는 바를 보면 첫째, 기존 확산모형과 달리 본 연구에서는 제품의 매출 초기 시점인 매출 이륙 시점을 측정하고, 예측하는 모형을 제시하였다. 둘째, 본 연구는 글로벌 시장에서 적용 가능한 제품 수준의 매출 이륙 시점을 예측하였다. 셋째, 본 연구는 처음으로 매출 이륙 시점 예측력을 예측 시점 별로 분석하여 모형의 예측력을 이해하는 데 새로운 접근법을 제시하였다.
The effect of 3DVAR (Three Dimension Variational data Assimilation) was examined by comparing observation and the simulations of CNTL (to which data assimilation was not applied) and ALL (to which data assimilation was applied using ground observation data and radar data) for the case of a heavy snowfall event (case A) of 11-12 February 2011 in the Yeongdong region. In case A, heavy snow intensively came in the Yeongdong coastal region rather than Daegwallyeong, in particular, around the Gangneung and Donghae regions with total precipitation in Bukgangneung at approximately 91 mm according to the AWS observation. It can be seen that compared to CNTL, ALL simulated larger precipitation along the Yeongdong coastline extending from Sokcho to Donghae while simulating smaller precipitation for inland areas including Daegwallyeong. On comparison of the total accumulated precipitations from simulations of CNTL and ALL, and the observed total accumulated precipitation, the positive effect of the assimilation of ground observation data and radar data could be identified in Bukgangneung and Donghae, on the other hand, the negative effect of the assimilation could be identified in the Daegwallyeong and Sokcho regions. In order to examine the average accuracy of precipitation prediction by CNTL and ALL for the entire Gangwon region including the major points mentioned earlier, the three hour accumulated precipitation from simulations of CNTL and ALL were divided into 5, 10, 15, 20, 25 and 30 mm/3hr and threat Scores were calculated by forecasting time. ALL showed relatively higher TSs than CNTL for all threshold values although there were some differences. That is, when considered generally based on the Gangwon region, the accuracy of precipitation prediction from ALL was improved somewhat compared to that from CNTL.
이 연구는 자동수위계가 설치된 378개소 농업용저수지에 대하여 웹기반 실시간 농촌홍수관리시스템을 구축하기 위하여 이루어졌다. 농촌홍수관리시스템은 한국농어촌공사의 농촌용수종합정보시스템(Rural Agricultural Water Resource Information System, RAWRIS)과 연계 운영되는 시스템으로서 RAWRIS의 통합 데이터베이스에 구축 관리되는 일강우자료, 시강우자료, 자동수위측정자료를 실시간으로 수신하여 연계 활용하는 시스템이다. 이들 자료를 이용하여 강우사상이 발생되는 시점을 기준으로 해당 강우사상기간동안의 매시간 홍수분석을 수행함으로서 해당 저수지로의 홍수유입량의 변화양상을 파악할 수 있는 계산결과를 제공함과 동시에 수위증가와 계산방류량으로 인한 저수지 상 하류의 홍수위험도를 등급화 하여 화면에 표출함으로서 광역적인 홍수현황을 파악할 수 있도록 구성하였다. 더불어 기상청 기상특보와 예보자료로부터 해당저수지유역에 발생가능하다고 생각되는 강우량을 저수지 관리자가 직접 입력하여 분석할 수 있는 기능을 통해 댐 운영에 참고 될 수 있는 정보를 제공할 수 있게 하였다.
Purpose - During the last two years, convenient stores (CS) are emerging as one of the most fast-growing retail trades in Korea. The goal of this work is to forecast and to analyze sales at CS using ARIMA-Intervention model (IM) and exponential smoothing method (ESM), together with sales at supermarkets in South Korea. Considering that two retail trades above are homogeneous and comparable in size and purchasing items on off-line distribution channel, individual behavior and characteristic can be detected and also relative superiority of future growth can be forecasted. In particular, the rapid growth of sales at CS is regarded as an everlasting external event, or step intervention, so that IM with season variation can be examined. At the same time, Winters ESM can be investigated as an alternative to seasonal ARIMA-IM, on the assumption that the underlying series shows exponentially decreasing weights over time. In case of sales at supermarkets, the marked intervention could not be found over the underlying periods, so that only Winters ESM is considered. Research Design, Data, and Methodology - The dataset of this research is obtained from Korean Statistical Information Service (1/2010~7/2016) and Survey of Service Trend of Korea Statistics Administration. This work is exploited time series analyses such as IM, ESM and model-fitting statistics by using TSPLOT, TSMODEL, EXSMOOTH, ARIMA and MODELFIT procedures in SPSS 23.0. Results - By applying seasonal ARIMA-Intervention model to sales at CS, the steep and persisting increase can be expected over the next one year. On the other hand, we expect the rate of sales growth of supermarkets to be lagging and tied up constantly in the next 2016 year. Conclusions - Based on 2017 one-year sales forecasts for CS and supermarkets, we can yield the useful information for the development of CS and also for all retail trades. Future study is needed to analyze sales of popular items individually such as tobacco, banana milk, soju and so on and to get segmented results. Furthermore, we can expand sales forecasts to other retail trades such as department stores, hypermarkets, non-store retailing, so that comprehensive diagnostics can be delivered in the future.
본 논문에서는 일상생활에서 화재에 대한 주민들의 경각심을 고취시킬 수 있도록 기상조건에 따른 화재위험을 평가할 수 있는 날씨 관련 서비스를 제안한다. 제안된 서비스는 기상예보에 따른 화재위험평가등급과 특정 기상조건에서 화재요인에 따른 화재위험도를 제공한다. 제안한 서비스에서는 데이터마이닝 기법인 의사결정트리를 이용하여 화재조사데이터와 관측된 기상데이터로부터 화재위험평가등급을 산출할 수 있는 화재 위험도 매트릭스를 생성한다. 주민들은 제안한 서비스를 통해 특정 기상조건에서 화재요인에 따라 화재위험도를 직접 평가할 수 있고, 화재위험도를 저감시킬 수 있는 예방책을 사용자가 선택할 수 있다. 제안한 서비스를 시스템화하여 서비스의 현실성을 확인하였다. 시스템은 온라인상에서 기상청의 기상예보가 갱신될 때마다 시도별로 기상예보에 따른 화재위험평가등급을 표시하고, 각 시도별로 해당 기상조건에서 화재요인에 따라 화재위험도를 평가할 수 있다.
Since the late 20th century, the urbanization in Korea has been rapidly increasing, especially in major cities like Seoul, as a result of industrialization. One of the aspects of urbanization is coating the surfaces with impervious concrete or asphalt that water cannot penetrate. In addition, various urban, such as urban heat islands, which also have a great impact on the urban environment, occur within the cities. Therefore, the urban environment is gradually becoming hot and dry, and the need for more urban parks to compensate for these negative impacts is growing. Thus, several numerical studies have been conducted to assess these problems using coupled Numerical Weather Prediction (NWP) and Computational Fluid Dynamics (CFD). In this study, an experiment was conducted to determine the accuracy of the area of the input field using Weather Research and Forecasting (WRF) model, and applying the more accurate input field to a numerical simulation using ENVI-met, in order to investigate the effect of urban parks on the thermal comfort. The results showed that an input field with a larger area is more accurate than that with a smaller area, because the surrounding terrain and cities are considered in details in the experiment with the larger area. Subsequently, the more accurate input field was used in ENVI-met, and the results of this simulation showed that the presence of the urban park increased the thermal comfort and improved the humidity conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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