본 연구에서는 소규모 지역 내 6대의 우량계를 설치하여 조밀한 강우 관측망을 구축하고 이를 통하여 소규모 지역에 대한 강우의 공간적 변화도를 분석하고자 하였다. 우량계는 60m의 동일한 간격으로 배치하고 총 54일간의 강우관측을 수행하였다. 이물질로 인하여 오작동을 일으킨 1대 우량계를 제외한 5대의 우량계를 이용하여 50일간 강수량에 대하여 분석을 수행하였다. 각 우량계에 관측된 50일간 누적강우량 비교결과 최대 약 38.5mm의 차이를 나타내었다. 상관성 분석결과 일강우량은 소규모 지역에서 매우 일관성 있는 자료를 보여주고 있으나 1시간 이하 강우량 시계열에서는 차이가 있음을 확인할 수 있었다. 공간 변화도 분석결과, 변동계수가 시강우량의 경우 최대 약 224%, 일강우량의 경우 최대 약 91%로 나타났다. 면적강우량 불확실성 분석결과, 4대의 우량계만을 이용할 경우 대상지역에 대하여 95% 이상의 정확도를 확보하기 힘든 것으로 나타났다. 향후 보다 신뢰성 있는 홍수예보와 효율적인 유역관리를 위해서는 점 중심의 강우 관측이 아닌 면적 강우 관측방법의 개발이 필요할 것으로 생각된다.
본 연구에서는 포아송 클러스터 강우생성모형의 일종인 Modified Bartlett-Lewis Rectangular Pulse (MBLRP) 강우생성 모형의 도시홍수 모의에 있어 적용성을 살펴보았다. 이를 위하여 서울 홍제천 유역의 남가좌 배수분구에 대하여 2차원 관망-지표면 홍수 모의프로그램인 XP-SWMM 모형을 구축하고, MBLRP 모형을 사용하여 생성된 200년 길이의 가상 강우 시계열을 입력 강우자료로 하여 홍수량, 침수면적을 산정하고 이를 설계 강우에 근거하여 산출된 값들과 비교하였다. 비교 결과, MBLRP 모형을 사용하여 산출된 홍수량 및 침수면적은 설계 강우에 근거한 값들과 비교하였을 때 다소 작은 값을 가졌고, 과소산 정의 정도는 8% (5년빈도)에서 34% (200년빈도)의 값을 가졌으며, 설계 강우의 재현기간에 따라 과소 산정의 정도는 증가하였다. 본 연구의 결과는 도시유역에서의 홍수 모의에 있어 몬테카를로 분석을 통한 침수관련 변수들의 불확실성을 정량적으로 표현할 수 있는 방법론을 제시하고 그 적용성 및 한계점을 제시했다는 점에서 그 의미를 찾을 수 있을 것이다.
코로나 19 유행은 인류 생활 방식과 패턴에 큰 영향을 주었다. 코로나 19는 침 방울(비말)은 물론 공기를 통해서도 감염되기 때문에 가능한 대면 접촉을 피하고 많은 사람이 가까이 모이는 장소는 피할 것을 권고하고 있다. 코로나 19 환자와 접촉했거나 코로나 19 환자가 발생한 장소에 있었던 사람이 코로나 19에 감염되었을 것을 염려한다면 구글에서 코로나 19 증상을 찾아볼 것이라고 충분히 예상해 볼 수 있다. 본 연구에서는 과거 독감 감시와 관리에 중요 역할을 했었던 구글 트렌드(Google Trends)를 다시 소환하고 코로나 19 확진자수 데이터와 결합하여 미래의 코로나 19 확진자수를 예측할 수 있을지 딥러닝 모델(DNN & LSTM)을 사용한 탐색적 데이터 분석을 실시하였다. 특히 이 연구에 사용된 검색어 빈도 데이터는 공개적으로 사용할 수 있으며 사생활 침해의 우려도 없다. 심층 신경망 모델(DNN model)이 적용되었을 때 한국에서 가장 많은 인구가 사는 서울(960만 명)과 두 번째로 인구가 많은 부산(340만 명)에서는 검색어 빈도 데이터를 포함하여 예측했을 때 더 낮은 오류율을 기록했다. 이와 같은 분석 결과는 검색어 빈도 데이터가 일정 규모 이상의 인구수를 가진 도시에서 중요한 역할을 할 수 있다는 것을 보여주는 것이다. 우리는 이와 같은 예측이 더 강력한 예방 조치의 실행이나 해제 같은 정책을 결정하는데 근거 자료로 충분히 사용될 수 있을 것으로 믿는다.
댐은 용수공급 및 홍수조절을 위한 매우 중요한 시설물이며, 따라서 댐의 효율적인 관리를 위해서는 저수용량을 정확히 분석하는 연구가 필요하다. 본 연구에서는 충주댐 저수지를 대상으로 다차원공간정보를 이용하여 시계열 저수용량 비교하였으며 주요 결론은 다음과 같다. 먼저 댐 저수지 주변의 육상부와 수심부에 각각 LiDAR와 MBES 측량을 수행하였으며, 측량자료의 정확도 향상을 위해 캘리브레이션 보정과정을 실시한 후 지상기준점과의 검정을 통해 허용오차 기준을 만족하는 다차원공간정보를 구축할 수 있었다. 항공 LiDAR와 MBES 자료를 연계하여 생성한 정밀지형자료로부터 불규칙삼각망 모델을 이용하여 수위별 저수용량을 계산하였으며 회귀분석을 통해 2008년도 저수용량 곡선식을 개발하였다. 2008년도 저수용량을 1986년과 1996년과 비교한 결과, 저수지 퇴사증가로 인해 수위가 높아질수록 총저수용량은 감소하는 추세를 보였다. 또한 수위 구간별로 저수용량을 계산하여 침식과 퇴사가 나타나는 구간을 분석할 수 있었으며, 특히 1986~2008년과 1996~2008년 동안의 평균수위 직상부 구간인 130.0~135.0m에서 가장 많은 침식특성이 나타났으며 이는 집중강우로 인해 저수지 사면침식이 주요 원인으로 판단된다.
미세먼지는 폐나 혈관에 침투해 각종 심장 질환이나 폐암 등의 호흡기 질환을 일으키는 것으로 보고되고 있다. 지하철은 일 평균 천만 명이 이용하는 교통수단으로, 깨끗하고 쾌적한 환경조성이 중요하나 지하터널을 통과하는 지하철의 운행 특성과 터널에 갇힌 미세먼지가 열차 풍으로 인해 지하역사로 이동하는 등의 문제로 지하역사의 미세먼지 오염도는 높은 것으로 나타나고 있다. 환경부와 서울시는 지하역사 공기질 개선대책을 수립하여 다양한 미세먼지 저감 노력을 기울이고 있다. 스마트 공기질 관리 시스템은 공기질 데이터 수집 및 미세먼지 농도를 예측하여 공기질을 관리하는 시스템으로 미세먼지 농도 예측 모델이 중요한 구성 요소이다. 그동안 시계열 데이터 예측에 관한 다양한 연구가 진행되어왔지만, 지하철 역사의 미세먼지 농도 예측과 관련해서는 통계나 순환신경망 기반의 딥러닝 모델 연구에 국한되어 있다. 이에 본 연구에서는 시공간 트랜스포머를 포함한 4개의 트랜스포머 기반 모델을 제안한다. 서울시 지하철 역사의 대합실을 대상으로 한 시간 후의 미세먼지 농도 예측실험을 수행한 결과, 트랜스포머 기반 모델들의 성능이 기존의 ARIMA, LSTM, Seq2Seq 모델들에 비해 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다. 트랜스포머 기반 모델 중에서는 시공간 트랜스포머의 성능이 가장 우수하였다. 데이터 기반의 예측을 통하여 운영되는 스마트 공기질 관리 시스템은 미세먼지 예측의 정확도가 향상될수록 더욱더 효과적이고 에너지 효율적으로 운영될 수 있다. 본 연구 결과는 스마트 공기질 관리 시스템의 효율적 운영에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
웹툰은 인터넷의 특징적 요소들을 활용하여 제작되는 만화 콘텐츠를 온라인 환경에서 소비 가능한 형태로 유통하는 한국형 디지털 만화 플랫폼이다. 최근 웹툰 산업의 급격한 성장과 함께 웹툰 콘텐츠의 공급량이 기하급수적으로 증가함에 따라, 효과적인 웹툰 콘텐츠 추천 방안의 필요성이 커지고 있다. 웹툰은 회화적 요소와 문학적 요소, 디지털 요소의 복합적 산물로서, 독자로 하여금 재미를 느끼게 하고 웹툰이 연출하는 상황에 이입·공감하게 하는 등 소비자의 감성을 자극하는 디지털 콘텐츠 상품이다. 따라서 웹툰이 소비자에게 전달하는 감성이 소비자가 웹툰을 선택함에 있어 중요한 기준으로 작용할 것이라 기대할 수 있다. 본 연구는 기존에 충분히 논의되지 않았던 소비자 감성을 중심으로, 웹툰 콘텐츠의 효과적인 추천을 지원할 수 있는 소비자 감성 패턴맵의 개발을 목적으로 한다. 본 연구의 수행을 위해 '네이버 웹툰' 플랫폼에서 서비스되는 200개 작품에 대한 메타데이터와 소비자 감성어휘 정보를 수집하였다. 분석 목적에 부합하지 않는 작품을 제외한 127개 작품에 대해 488개의 감성어휘가 수집되었다. 이후 수집된 감성어휘들 간 유사감성 통합, 중복감성 배제 과정을 Bottom-up 접근으로 수행하여 총 63개 감성유형으로 축소된 웹툰 특화 감성지표를 구축하였다. 구축한 감성지표에 대한 탐색적 요인분석을 수행하여 웹툰 유형을 분류할 수 있는 3개의 중요 차원을 도출하고, 이를 기준으로 K-Means 클러스터링을 수행하여 전체 웹툰을 4개 유형으로 분류하였다. 각각의 유형에 대해 웹툰-감성 2-Mode 네트워크를 구축하여 웹툰 유형별로 나타나는 감성 패턴의 특징을 살펴보았으며, 프로파일링 분석을 통해 웹툰 유형별 인사이트와 실무적으로 의미 있는 전략적 시사점을 도출할 수 있었다. 본 연구의 결과를 통해 웹툰의 추천 및 분류의 영역에서 소비자 감성의 활용 가능성을 확인하고, 웹툰 생태계 내 구성원들이 소비자를 보다 잘 이해하고 전략을 수립할 수 있도록 돕는 가이드라인을 제시하였다는 점에서 의의가 있다.
본 연구는 협력지향성이 추가된 사회적기업가정신 모형을 일반화하고 모형의 이론적·실무적 활용 가능성을 높이고자 측정도구를 개발하여 사회적기업의 경영자 389명을 대상으로 실증하였다. 측정도구 개발은 선행연구 고찰을 통해 예비측정문항을 구성하고 측정문항에 대한 전문가 패널 검토를 거쳐 잠정적으로 다섯 개 영역, 40개의 측정문항으로 설문지를 구성하였다. 한국의 사회적기업 경영자를 대상으로 설문조사를 실시하여 총 389부의 설문이 수집되었으며, 이 중 분석 가능한 설문지 375부를 활용하여 탐색적 요인분석과 확인적 요인분석을 실시하였다. 탐색적 요인분석과 신뢰도 분석을 통해 24개의 문항에 대한 다섯 개 요인이 도출되었다. 일·이차 확인적 요인분석을 포함한 일련의 분석과정을 통하여 새롭게 구성된 사회적기업가정신 연구모형의 모형적합성을 확인하고 척도의 타당성과 신뢰성을 검증하였다. 본 연구에서는 협력지향성이 추가된 사회적기업가정신: 사회적가치지향성; 혁신성; 진취성; 위험감수성; 협력지향성 모형을 측정하는 도구를 새롭게 개발하고 양적연구를 수행하여 연구모형을 객관화함으로써 모형의 일반화 가능성을 입증하였다. 또한 연구를 통해 협력지향성이 사회적기업의 자원동원 및 역량강화, 기회 및 성과 창출, 사회적 자본 및 네트워크 강화, 거버넌스 구축을 위한 기업의 의사결정 및 활동의 행태로 발현됨을 확인하였다. 이러한 연구의 결과는 사회적기업가정신 연구의 이론적 설명력을 향상시킴과 동시에 후속 연구의 이론적 확장 근거와 토대를 제공한다. 다음으로 본 연구에서 타당성과 신뢰성이 검증된 사회적기업가정신 척도는 사회적기업가정신을 측정하는 도구로 학술연구와 실무에서 폭넓게 활용될 수 있다. 새롭게 개발된 척도는 사회적기업가정신 관련 연구에 있어서 조직차원의 행동적 관점에서 사회적기업가정신을 측정하는 도구로 활용될 수 있는 학술적 근거를 마련하였으며, 실무적으로도 기업의 기업가적 활동을 증진하고 자생력 강화를 지원하기 위한 조직의 사회적기업가정신 수준 측정 및 진단 도구로 활용될 수 있다.
산업기술유출범죄의 추세와 심각성에도 불구하고 그 동안 경찰 등 법집행기관의 노력이 이러한 범죄에 어떠한 영향을 미치는지에 대하여 국내에서 수행된 연구는 많지 않다. 그리하여 본 연구는 산업기술유출범죄를 담당하는 경찰청의 외사기능에 초점을 두어 경찰력을 외사경찰 인력, 예산, 전담부서 설치의 차원으로 구분하여 산업기술유출범죄의 검거와 발생에 미치는 영향을 예비적으로 분석하였다. 분석결과, 경찰력 중 외사경찰예산의 증가만이 산업기술유출사범의 국내 검거건수를 통계적으로 유의하게 증가시키는 것으로 나타났다. 이외 외사경찰력은 산업기술유출사범의 해외 검거건수와 국내 및 해외 검거인원에는 영향을 미치지 못한 것으로 나타났다. 이러한 분석결과를 통해 경찰의 산업보안 활동 중 인력과 예산 등 하드웨어적인 측면이 산업기술유출범죄에 미치는 영향이 미미할 수 있다는 점을 엿볼 수 있었다. 그리하여 각종 선행연구에서 제안하고 있는 경찰의 산업보안 활동에 정책 대안을 종합적으로 고려하여 경찰의 산업보안 인력과 조직개선, 전문성 제고를 위한 교육시스템 개선, 국내외 협력과 공조강화, 산업보안 관련 통계개선 및 홍보강화의 시사점을 도출하였다.
세계 최초로 정지궤도에 위치한 해색 위성의 위성자료를 처리/분석하는 시스템인 해양자료처리 시스템(GDPS)의 개발은 정지궤도 해색탑재체(GOCI)의 하드웨어 개발과 동시에 시작되었다. GOCI의 관측 영역에 특화된 대기 알고리즘 및 해양 분석 알고리즘을 개발하고 소프트웨어 모듈화 하여, GOCI가 수신한 총 복사휘도 정보인 레벨 1B 자료에서 레벨 2와 3의 해양 분석 자료를 생성할 수 있는 기능을 개발하였다. 해양자료처리시스템은 해양위성센터에서 표준 운영시스템으로 활용될 뿐만 아니라, 일반 사용자에게 기본 GOCI 자료처리시스템으로 활용될 수 있도록 다양한 버전으로 개발되었다. 부가적인 기능으로 GOCI 이미지 위성 배포파일(LRIT) 생성, 복사보정계수 계산, 영역 분할/병합, 시계열 분석 등을 제공한다. 개발된 GDPS 시스템은 30분 이내에 자료를 안정적으로 생산하여, 이용자 요구사양을 만족시켰다. 해양자료처리 시스템은 여러 해양환경분석 알고리즘을 통해 해양의 장단기 환경특성 변화를 감시하는데 훌륭한 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.
여러 대도시에서 교통 혼잡 문제를 해결하기 위해 정확한 교통 흐름을 예측하는 다양한 연구가 진행되었다. 대부분의 연구가 과거의 교통 흐름 패턴이 미래에도 반복될 것이라는 가정하에 예측 모델을 개발하였으나 교통사고 등과 같은 뜻하지 않은 비반복적 교통 패턴을 예측하는 데에는 신뢰성이 낮게 나타났다. 이런 문제를 해결하기 위한 대안으로 지능형 교통 시스템(ITS)을 통해 얻은 빅데이터와 인공지능을 접목한 교통 흐름 예측 연구가 진행되어 왔다. 하지만 시계열 분석에 일반적으로 사용되는 알고리즘인 RNN의 경우, 단기 예측에 최적화되어 장기 예측 정확도가 낮다는 단점을 가지고 있다. 이런 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 기온과 강수량 등의 기상 정보 외에도 각종 외부 요인들을 고려하여 장기적 시점에서 교통 혼잡도를 예측하는 '심층 인공 신경망 모델'을 제안하였다. TOPIS 자료를 이용한 사례 연구 결과 서울시 주요 도로 링크의 교통 혼잡도를 90%에 가까운 정확도로 예측이 가능하였다. 추후 교통사고나 도로 공사와 같은 도로에 영향을 미치는 이벤트 데이터를 추가로 확보할 수 있다면 정확도는 더욱 높아질 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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