• 제목/요약/키워드: Optimal Coverage

검색결과 193건 처리시간 0.021초

중국 외국인투자 수처리 BOT 사업 리스크 연구 (A Study on Risks in China's Foreign Invested Water BOT Projects)

  • 이승호;최재호
    • 대한토목학회논문집
    • /
    • 제30권3D호
    • /
    • pp.295-302
    • /
    • 2010
  • 중국 수처리 분야에서는 1990년대 후반부터 투자확충, 낙후된 기술 및 운영능력 향상, 도시화와 인구증가로 인한 서비스 지역의 확대를 위해 BOT 사업의 필요성이 대두되었다. BOT 방식은 중국이라는 높은 위험부담을 안고 있는 신흥시장에서 사업과정을 정형화하고 위험 부담을 합리적으로 분배함으로써 다양한 사업 참여자의 요구를 충족시킬 수 있다는 점에서 주목을 받았다. 하지만 최근 일부 해외기업은 현존하는 시장의 불확실성과 리스크 때문에 시장참여를 기피하거나 시장에서 이탈하는 상황이다. 본 논문은 청두 제6정수장 BOT 사업과 상하이 다창 정수장 BOT 사업에 대한 현지조사와 사례연구를 통해 중국내 외국인투자 BOT 수처리 사업의 리스크를 분석하였다. 분석 결과, 중국 수처리 BOT 시장은 정치, 제도와 법률, 금융 면에서 높은 리스크가 있는 것으로 나타났다. 따라서 정부가 이 문제를 시급히 해결하는 것이 향후 BOT 시장 성장의 관건이 될 것으로 보인다. 본 연구결과가 국내 건설기업의 해외 민관합동 수처리 시장 진출에 필요한 실무적 정보를 제공할 것으로 기대한다.

머신러닝기반 범죄발생 위험지역 예측 (Predicting Crime Risky Area Using Machine Learning)

  • 허선영;김주영;문태헌
    • 한국지리정보학회지
    • /
    • 제21권4호
    • /
    • pp.64-80
    • /
    • 2018
  • 우리나라의 시민들은 범죄에 대한 일반적인 사항만을 알 수 있을 뿐, 자신이 범죄위험에 얼마나 노출되어 있는지를 파악하기 어렵다. 경찰의 입장에서도 범죄발생 지역을 예측할 수 있다면 경찰력이 부족한 상황에서 효율성 있게 범죄에 대처 가능할 것이지만 아직 우리나라에서는 예측시스템이 없고, 관련 연구도 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 범죄발생 위험지역 예측 자동화 시스템 개발의 첫 번째 단계로 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보와 도시지역 자료를 바탕으로 머신러닝 방식을 통해 한국형 범죄발생 위험지역 예측 모형을 개발하고자 한다. 또한 시나리오를 가정하여 범죄발생 확률을 지도로 시각화함으로써 사용자의 이해도를 높이도록 하였다. 선행 연구 및 사례에서 범죄발생에 영향을 미치는 요인 중 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보, 날씨정보(기온, 강수량, 풍속, 습도, 일조, 일사, 적설, 전운량), 지역정보(평균 건폐율, 평균 용적율, 평균 높이, 총 건축물수, 평균 공시지가, 평균 주거용도면적, 평균 지상층수)를 머신러닝에 활용할 수 있도록 데이터를 사전 처리하였다. 머신러닝 알고리즘으로서 지도학습 모형 중 다양한 분야에서 활용되며 정확도가 높다고 알려진 의사결정나무모형, 랜덤포레스트모형, Support Vector Machine(SVM)모형을 활용하여 범죄 예측 모형을 구축하고 비교 분석하였다. 그 결과 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)가 낮아 예측력이 높은 의사결정나무모형을 최적모형으로 선정하였다. 이를 바탕으로 가장 빈번하게 발생하는 절도와 폭력범죄를 대상으로 시나리오를 작성하여 범죄 발생 위험지역을 예측한 결과, 사례도시 J시는 위험지역이 3가지 패턴으로 발생하는 것으로 나타났으며, 각각 발생확률을 3 등급으로 구분하여 $250{\times}250m$ 단위의 지도형태로 시각화할 수 있었다. 본 연구는 향후 자동화 시스템으로 개발하여 시시각각으로 변하는 도시 상황에 따라 실시간으로 예측 결과를 시각화하여 제공함으로써 보다 범죄로부터 안전한 도시환경 조성에 기여하고자 한다.

이앙 시기와 재식 밀도에 따른 이탈리안 라이그라스의 생육 및 종실 수량 특성 평가 (Transplanting Date and Planting Density Affect the Growth Characteristics and Seed Yield of Italian Ryegrass)

  • 이윤호;김정원;박혁진;김현기;장현수;김대욱;윤종탁
    • 한국작물학회지
    • /
    • 제68권4호
    • /
    • pp.438-444
    • /
    • 2023
  • 본 연구는 IRG의 파종 시기에 가을 장마로 파종 시기가 지연되는 문제점을 이앙 재배로 보완하고자 IRG의 이앙시기 및 재식 밀도에 따른 생육 및 종실 수량 특성에 결과이다. 1. 이앙 시기는 10월 20일, 10월 30일 그리고 11월 10일에 하였으며, 재식 밀도는 3.3 m2 당 50주, 70주와 80주로 설정하였다. 2. 초장, 엽면적지수, 군락피복률은 이앙 시기에 따라서 유의한 차이를 보였고, 특히 10월 20일 이앙이 10월30일과 11월 10일 이앙에 비해 높았다. 재식 밀도간에는 유의한 차이를 보이지 않았다. 3. 월동 전후 경수와 건물중 차이는 10월 20일이 10월 30일과 11월 30일에 비해 높았다. 4. 수량구성요소에서 단위 면적당 이삭수, 건물중 및 종실수량이 10월 20일 이앙이 다른 이앙일에 비해 높았고 1000립중 차이는 나지 않으며, 재식밀에서는 70주와 80주간에는 이삭수, 건물중 및 종실 수량 차이는 보이지 않았지만 50주가 다소 낮았다. 5. 안정적인 종자 생산을 위해서는 11월 이전과 70주와 80주로 이앙을 하게 되면 월동전 개체 확보가 경수로 이어져서 수량 확보를 기대 할 수 있다.