최근 우리나라는 도시화로 인해 수자원이용 환경이 급격한 변화를 맞이하였으며, 이로 인해 유출현상을 정량적으로 규명하여 가용수자원을 최적배분 하는데 어려움이 발생하고 있다. 이를 대비하기 위하여 국가물관리계획, 하천유역수자원관리계획 등이 제안되고 있으며, 효율적인 수자원 운영 계획 수립을 위해서는 정확하며 상세한 물수지 분석이 요구되고 있다. 그러나 기존에 수행되는 물수지 분석은 유역의 물순환 상황을 충분히 반영하지 못하며, 이러한 결과는 의사결정 측면에서 활용이 어려운 실정이다. 이러한 점에서 본 연구에서는 유역을 공간적으로 상세화하여 하천을 네트워크 형태로 재구성, 실적기반 자료를 반영한 물순환 모델을 개발하였으며, 하천을 중심으로 모니터링 지점의 유량정보가 준실시간으로 제공될 수 있는 체계를 마련하였다. 본 연구에서 개발된 물순환 모델은 기존 물수지 분석에서 나타나는 문제점을 개선하는데 목적이 있으며, 계측유역을 대상으로 모형의 적합성을 평가한 결과 특히 저유량 부분에서 기존 모형에 비해 크게 개선된 효과를 확인할 수 있었다. 본 연구에서 개발된 물순환 모델은 보다 정확한 자연유량 보정기법 적용과 유역 내 상세화된 유역네트워크를 통해 유량정보를 준실시간으로 제공함으로써 보다 현실적인 가뭄 모니터링 및 가뭄대책을 마련하기 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 확률적 모수를 고려한 음이항 모형을 이용하여 지방부 신호교차로에서 발생한 교통사고에 대한 모형을 개발하는데 목적이 있다. 교통사고 모형개발에 사용되는 기존의 가산모형(대표적으로 포아송/음이항모형)의 단점은 시간적 변화 혹은 각 지점/구간이 가진 고유한 특성에 대한 변화를 통합하여 설명하지 못한다는 것이다. 이로 인해, 추정되는 계수의 표준오차가 과소추정되어 결과적으로 모형 전체의 신뢰성을 하락시킨다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 이 연구에서는 각 대상 지점/구간의 이질성을 고려 할 수 있는 random parameter를 적용하여 기존 가산모형의 한계점을 개선하였다. 분석결과 교통량의 증가와 는 부도로의 보행자 시설들은 사고발생 증가에 영향을 미치고, 좌회전 전용차로 및 중앙분리대는 교통사고 감소에 효과가 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구결과를 토대로 본 연구에서는 random parameter를 적용한 모형개발방법이 효과적임을 확인할 수 있었다. 하지만 본 연구에서는 기하구조의 변경 관련 자료의 부재로, 이들에 대한 영향까지는 확인하지 못한 한계가 있다.
본 연구에서는 농산물 온라인 쇼핑몰에서의 고객들의 구매의도에 관한 포괄적 모형을 제시하였다. 이를 위하여 본 연구에서는 문헌연구와 논리적 추론과정을 통하여 비즈니스 관점, 정보시스템 관점 그리고 농산물 특성 관점으로 구매의도 요인들로 분류 선정하고, 이들 요인들이 신뢰와 지각된 유용성을 매개로 하여 고객의 구매의도에 영향을 미친다는 통합적인 연구모형을 설정하였다. 소규모 농수산물 온라인 쇼핑몰의 회원들을 대상으로 총 329부의 유효한 설문자료를 수집하였고, 이를 구조방정식모델링을 이용한 확인적 요인분석과 경로분석을 실시하여 본 연구모형을 실증적으로 분석하였다. 연구분석 결과 비즈니스 관점의 요인들인 제품품질과 서비스 질은 신뢰에 유의한 영향이 있는 것으로 나타났으나, 가격의 적정성과 오락성은 각각 신뢰와 지각된 유용성에 영향이 없는 것으로 나타났다. 또한 광고노출은 신뢰에 유의한 영향을 미치지 않았으나 구매의도에는 직접적인 영향이 있는 것으로 나타났다. 정보시스템 관점의 요인들인 정보의 질과 사용용이성은 신뢰와 지각된 유용성에 유의한 영향이 있는 것으로 나타났다. 마지막으로 농산물 특성 관점의 요인인 제철상품은 지각된 유용성에 유의한 영향이 있는 것으로 나타났으나 지역브랜드는 신뢰에 유의한 영향이 없는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 성공적인 농산물 온라인 쇼핑몰 구축 운영을 위한 전략적 시사점을 제공하고 있다.
본 연구는 "영재교육연구" 22권 3호에 게재된 '발명영재상 수립을 위한 발명영재의 특성 이해'가 밝히고 있는 발명영재상에 대해 발명영재교육 관련 전문가들을 대상으로 한 델파이 조사연구를 중심으로 재검토한 결과를 담고 있다. "영재교육연구" 22권 3호에 게재된 기존 연구는 발명영재의 특성을 5개의 특성영역에 걸쳐 25개 요인과 80개의 요소로 제시하고 있었으나, 본 연구에서는 발명영재의 3대 핵심역량을 중심으로 12개 특성요인과 40개 특성요소로 발명영재의 특성을 설명하였다. 기존의 연구가 Gardner의 이론이 제시한 미래마인드를 기초로 발명영재의 특성에 대해 탐색적인 연구로써 발명영재의 고유한 특성을 드러내는 데 어려움이 있었던 반면, 본 연구는 발명영재의 핵심역량을 중심으로 하고 있어서 발명영재상 정립의 개념적 타당성을 가질 뿐만 아니라, 기존의 연구에 비하여 약 절반 정도에 해당하는 12개 특성 요인과 40개 특성요소로 발명영재의 특성을 설명함으로써 발명영재의 판별을 위한 도구 및 행동특성 체크리스트의 개발 등 발명영재교육 현장에서의 실용성을 한층 높여줄 수 있을 것으로 기대된다.
토공 자동화는 건설 산업에서 유망한 기술로 주목받고 있으며, 토공 자동화 기술의 적용은 건설 현장의 포인트 클라우드 데이터(Point Cloud Data, PCD) 취득 및 처리로부터 시작된다. PCD는 광범위한 건설 현장의 특성상 백만 개 이상의 많은 데이터를 가지며, 이에 대한 원데이터의 처리 속도는 디지털 지형 모델(Digital Terrain Model, DTM) 생성 및 공사의 효율성 증가에 매우 중요한 요소이다. 현재 국내 설계기준에 적합한 PCD 처리 및 BIM 설계 통합 프로그램인 벤치마크 프로그램(Benchmark Program, BP)이 존재하지만, 사용자의 편의성과 효율성을 위한 수정과 개선이 필요한 상황이다. 본 연구에서는 BP의 기존 PCD 처리 기능을 유지하며, PCD 파일의 호환성에 대한 확장 및 컴파일(Compile) 기반 개발 환경, OpenGL의 활용 및 UI/UX 디자인을 이용한 개선 프로그램을 개발하였다. 개발된 프로그램에 다양한 크기의 PCD를 로드 했을 때, 기존 프로그램과 비교하여 92~99%의 속도 향상이 있었다. 이 프로그램은 추후 PCD와 토공 BIM 기능을 통합하여 설계와 시공 사이의 간극을 줄이는 프로그램 개발의 기반이 될 수 있고, 나아가 토공 생산성 향상에 기여할 것으로 기대된다.
전통적인 다기준의사결정(Multi-Criteria Decision Analysis, MCDA)기법은 복수 대안을 평가기준과 의사결정권자의 선호도에 따라 평가하여 유역 전반에 걸친 최적 대안을 선정하는 데 있어 효율적으로 사용되는 기법이다. 하지만, 홍수터 관리를 위한 유역 전반에 걸친 의사결정 정보는 지역적 특색을 반영할 수 있는 공간적 변동성을 체계적으로 파악할 수 있는 능력에 제한을 받고 있다. 이와 관련하여 최적대안 결정시 지리정보체계(GIS)의 적용은 신속하고 정확한 정보를 제공하고, 공간적인 차원에서 야기되는 문제의 해결과 합리적인 자원의 이용 및 배분 등을 수행하여 해당 기술 분야의 전문가들과 최종의사결정권자들의 의사결정과정에서 요구되는 각종 정보를 공간분포형태로 제시할 수 있어 상충하는 여러 목표 간의 갈등을 최소화하고, 투명하고 객관적인 의사결정을 수행할 수 있도록 도와준다. 본 연구에서는 홍수터 해석 분야에서 GIS와 MCDA 기법을 결합(공간형 MCDA기법)하여 홍수피해 저감대책 평가를 수행하였다. 수자원 분야의 고전적인 MCDA기법인 CP (Compromise Programming)와 SCP (Spatial Compromising Programming)기법 적용을 위해 부산 수영강 유역에 대한 사례연구를 통하여 적용성을 평가한 결과 CP기법은 해당 유역에 대해 단일 홍수피해 저감대책만을 제시하는 문제점이 있었으며 GIS와 결합된 SCP기법은 모든 격자지점의 공간특성 반영이 가능하여 관심 지점에 대한 개별 대안을 의사결정권자들에게 제시할 수 있었다.
This study presented evaluation procedure for selecting appropriate GCMs and downscaling method by focusing on the climate extreme indices suitable for climate change adaptation. The procedure includes six stages of processes as follows: 1) exclusion of unsuitable GCM through raw GCM analysis before bias correction; 2) calculation of the climate extreme indices and selection of downscaling method by evaluating reproducibility for the past and distortion rate for the future period; 3) selection of downscaling method based on evaluation of reproducibility of spatial correlation among weather stations; and 4) MME calculation using weight factors and evaluation of uncertainty range depending on number of GCMs. The presented procedure was applied to 60 weather stations where there are observed data for the past 30 year period on Korea Peninsula. First, 22 GCMs were selected through the evaluation of the spatio-temporal reproducibility of 29 GCMs. Between Simple Quantile Mapping (SQM) and Spatial Disaggregation Quantile Delta Mapping (SDQDM) methods, SQM was selected based on the reproducibility of 27 climate extreme indices for the past and reproducibility evaluation of spatial correlation in precipitation and temperature. Total precipitation (prcptot) and annual 1-day maximum precipitation (rx1day), which is respectively related to water supply and floods, were selected and MME-based future projections were estimated for near-future (2010-2039), the mid-future (2040-2069), and the far-future (2070-2099) based on the weight factors by GCM. The prcptot and rx1day increased as time goes farther from the near-future to the far-future and RCP 8.5 showed a higher rate of increase in both indices compared to RCP 4.5 scenario. It was also found that use of 20 GCM out of 22 explains 80% of the overall variation in all combinations of RCP scenarios and future periods. The result of this study is an example of an application in Korea Peninsula and APCC Integrated Modeling Solution (AIMS) can be utilized in various areas and fields if users want to apply the proposed procedure directly to a target area.
위성의 발달에 따라 고해상영상이 등장하게 되었고 지표상태 분석에 매우 유용하게 되었다. GeoWatch는 지능형 영상처리 시스템으로서, 고해상도 영상을 이용하여 디지타이징, 지리보정, 강조, 여러 가지 연산, 식생지수 분석, 등을 하여 지표면 분석 등을 할 수 있는 시스템이다. 도한 지능형 분석 방법등 여러 가지 기법을 이용하여 변화지역분석, 토지 분류, 도시정보추출 등을 수행한다. 이 시스템의 강점은 full scene 영상같은 대용량 영상을 다룰 경우 역동적인 알고리즘 저장 방식을 채택하였고, 자동메뉴 생성, 사용자 편의를 위한 비쥬얼 프로그래밍 환경 등을 제공한다. 이 시스템은 또한 위성영상 위에 벡터를 중첩하여 분석하거나 수정 작업을 할 수 있고, 3차원 비행 시뮬레이션도 가능하다. 이 시스템은 영상 처리 모듈 외에도 영상 변환 및 수정 유틸리티 기능을 많이 제공한다. 본 논문에서는 또한 지능형 영상 분석 방법 뿐만 아니라, 대용량처리나, 비쥬얼 프로그램을 위한 디자인 개념을 제공한다.
코로나19 대유행으로 세계경제포럼에서 그레이트 리셋이 논의되면서 제4차산업혁명의 동력인 인공지능도 조명을 받고 있다. 그러나 인공지능 분야의 기업 연구는 아직도 희소하다. 2000년 이후 관련 연구는 기존 기업에 어떻게 인공지능을 적용하여 가치를 창출할 것인가에 초점이 맞춰져 있으며, 신생기업들이 어떻게 기회를 포착하고 기존 사업자들 사이에 진입하여 새로운 가치를 창출하는지에 대한 연구는 거의 찾아볼 수 없다. 이에 본 연구는 소프트웨어의 세부 분야인 인공지능 기반 신생기업들이 기존 소프트웨어 산업과 어떻게 다른 혁신패턴을 갖는가라는 연구 질문을 가지고 다층적 접근론의 종합적 틀을 활용하여 신생 기업들의 사례를 분석하였다. 대상 기업들은 창업 7년 내 의료, 금융, 마케팅/광고, 유통, 제조 분야에서 의도적으로 표집된 머신러닝 모델링 전문 신생 기업들로 벤처기업 인증을 받은 고성장 기업들이다. 분석 결과 기존 소프트웨어 기업들은 전사적 통합 관점의 프로세스 혁신을 이루어냈다면, 이들만의 혁신 패턴은 기존의 프로세스들을 잘게 해체하여 자동화나 가치창출이 어려웠던 단위 프로세스들을 식별해 내고 데이터 기반으로 자동화, 최적화하여 새로운 가치를 제공하고 있다는 것이다. 이 연구의 기여는 통합적인 다층적 접근론의 틀의 유효성을 검증하면서 인공지능 기반 신생 기업들의 탄생과 그들의 혁신 패턴을 제시했다는 데에 있다. 한편 기업 실무적, 정부 정책적 함의를 정리하면, 데이터를 기반으로 혁신을 이끌어내기 때문에 신생 기업일지라도 데이터 관련 규제 등에 대한 제도 대응 역량이 강조되며, 정부는 관련 제도의 불확실성을 제거하고 구체화하여 예측가능하고 유연한 사업 환경을 마련할 필요가 있다.
본 연구는 유목의 생성 및 퇴적과 쓰나미 흐름을 수치모형을 활용하여 실험하였다. 이를 위해 2차원 수심적분흐름모형과 유목동역학모형을 사용하였다. 연구지역은 일본 센다이(Sendai)해안가로서 관측자료(Inagaki et al. 2012)를 이용하여 시뮬레이션 결과와 유목의 퇴적패턴을 비교검증하였다. 본 연구를 위해 흐름의 항력으로 인해 유목이 발생하는 단순화된 모형이 개발되었다. 또한 유목 발생량을 고려하기 위해 Google Earth를 활용하여 연구지역의 퇴적된 유목 수를 추정하였으며 그 결과, 해안숲의 30만 그루의 나무으로부터 13000개 이상의 유목이 발생하여 내륙으로 이송되는 수치모의를 수행하였다. 이 수치실험 결과는 Inagaki et al. (2012)의 관측데이터와 유사하였다. 또한, 유목의 발생과 퇴적 패턴의 재현성은 종방향 퇴적패턴에서 높은 상관성을 나타냈다. 추후에는 목재의 크기, 경계 조건, 격자 크기와 같은 유목 매개변수에 대한 민감도 분석을 구축하여 유목의 이동패턴을 분석할 필요가 있을 것으로 판단된다. 이러한 모델링은 물의 흐름과 유목에 따른 재해예측에 유용한 방법론이 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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