• 대한토목학회논문집
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• 제38권4호
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• pp.587-593
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• 2018

현재 널리 사용되고 있는 도로교통소음 예측프로그램들은 국외 예측모형을 바탕으로 제작된 것이 대부분이다. 이에 본 연구에서는 국내 도로교통환경에 적합한지를 알아보기 위해 국외 예측모형에 대한 검증을 수행하였다. 또한, 예측모형마다 도로교통소음 발생에 대한 영향요인이 다르기 때문에 주요 요인들에 대한 분석 및 고찰을 선행하였다. 본 연구에서는 도로교통소음 예측 시 사용되고 있는 영향인자와 기존 예측모형에 대하여 고찰하고, 교통환경 및 도로기하구조를 고려하여 주행차량의 발생 소음에 영향을 미치는 영향인자와의 관계를 다중회귀분석을 통한 예측모형으로 도출하였다. 나아가 기존의 도로교통소음 예측모형(국립환경과학원(NIER), 독일의 RLS-90)과 도출된 도로교통소음 예측모형의 실측값을 적용하여 비교 검증 결과, 오차의 절대값 합은 NIER, RLS-90, 모형값 순으로 나타났다. 따라서 본 모형식이 향후 도로교통소음 예측 모델링에 대한 연구의 참고자료로 활용할 수 있는 기틀을 제공하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.69-88
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• 2022

최근 코로나19 팬데믹으로 인해 전 세계 경제와 외교 상황에 급격한 변화가 일어나고 있으며, 수출 의존도가 높은 한국은 이러한 변화에 큰 영향을 받고 있다. 본 연구에서는 기업의 수출전략 수립 및 의사결정 지원을 위해 차년도 수출액 예측 모델을 구축하고, 모델의 예측 결과를 바탕으로 수출 유망국가 추천 방식을 제안한다. 본 연구에서는 모델이 다양한 정보를 학습할 수 있도록 국가별, 품목별, 거시경제 변수 등 선행 연구에서 중요하게 사용된 변수를 다방면으로 수집하였다. 수집한 데이터를 분석한 결과, 국가와 품목에 따라서 수출액의 분포가 매우 비대칭적인 것을 확인할 수 있었다. 따라서, 모델의 예측 성능을 향상시키고 설명력을 확보하기 위해서 분리학습 방식을 사용하였다. 분리학습은 전체 데이터를 동질적인 하위 그룹으로 분리하고 개별 모델을 구축하는 방식으로, 본 연구에서는 수출액을 기준으로 5개 구간으로 데이터를 분리하였다. 모델 학습 과정에서 구간별 특성을 반영하여 구간1부터 구간4까지는 LightGBM을 사용하고, 구간5는 지수이동평균을 사용하였으며 이를 통해 모델의 예측 성능을 향상시킬 수 있었다. 모델의 설명력 확보를 위해서 추가로 구간별 모델의 SHAP-value를 계산하고 중요도가 높은 변수를 제시했다. 또한, 본 연구에서는 예측 모델을 기반으로 2단계 수출 유망국가 추천 방식을 제안했다. 효율적인 수출 전략 수립을 위해서 BCG 매트릭스와 국가별 점수 산출 방식을 사용하였고, 품목별 유망 국가 순위와 수출 관련 주요 정보들을 제공하였다. 본 연구는 다양한 정보를 학습한 머신러닝 모델로 여러 국가와 품목에 대한 예측을 실시하고, 이 과정에서 분리학습 방식으로 예측 성능을 향상시켰다는 점에서 의의가 있다. 또한, 현재 무역 관련 서비스들이 과거 데이터에 기반한 정보를 제공하고 있음을 고려할 때, 본 연구에서 제안한 예측 모델과 유망국가 추천 방식은 기업들의 미래 수출 전략 수립 및 동향 파악에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 유통과학연구
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• 제9권1호
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• pp.17-27
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• 2011

세계화의 진전으로 기업 간의 경쟁은 날로 치열해지고 있으며 그동안 단순 비용으로만 인식되던 물류분야가 비용과 서비스 제고 측면에서 제3의 이익원으로 인식되고 있다. 이에 물류경로 상에서 공급자와 판매자 및 수송과 보관의 연계를 원활하게 수행하도록 하는 핵심 인프라인 물류센터의 관심이 고조되고 있으며 본 연구에서는 물류센터의 활성화 및 발전을 위한 방안을 모색하고자 한다. 먼저 이론적 고찰을 통하여 선행연구 및 물류센터의 개요 및 역할, 현황 등에 대하여 알아보았으며 물류센터의 문제점 파악과 더불어 물류시설의 수요조사 및 표준화 구축을 위한 가이드 제시, 관련 법령 및 제도 정비, 규제 보완, 불공정 거래 척결을 위한 방안 등의 정책 개선, 공동화, 정보화 등을 통한 효율적 운영을 위한 시스템 구축, 안전관리, 원가산정을 통한 비용개선, 파트너쉽 구축, 재정적 지원, 부처별 협력 등의 발전방안을 제시하였으며, 이러한 방안은 물류센터의 활성화 및 선진화에 도움이 될 것으로 기대한다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제31권1호
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• pp.239-276
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• 2009

본 연구에서는 주식시장에서 정보 생산자로서 중요한 기능을 수행하는 '애널리스트'의 이익 예측치 편의와 정확도가 증권사와 평가 대상 기업의 동일인 소유 여부에 의하여 영향을 받는지를 점검하였다. 소유구조에 기반한 증권사와 평가 대상 기업 간의 특수관계에 의하여 평가자의 행태가 달라지고 그로 인하여 불특정 다수의 투자자에게 부정적 영향이 초래되는 경우 적절한 규제조치가 필요할 것이라는 측면에서 제기된 문제의 실천적 의미를 찾을 수 있다. 물론 평판효과(reputation effect)가 중요한 역할을 하는 증권업과 애널리스트 시장에서 시장규율(market discipline)이 원활히 작동한다면 특수관계로 인해 왜곡된 정보를 제공할 유인이 사라질 것이며 별도의 규제가 필요하지는 않을 것이다. 분석 결과에 의하면, 특수관계가 존재할 경우 양의 예측편의가 발생하는 빈도가 높은 것은 사실이나, 예측편의의 크기를 포함한 종합적 상관관계를 고려할 경우 증권사와 평가 대상 기업 간의 특수관계가 유의한 예측편의를 발생시키는 것으로 보기는 어려우며, 정확도 또한 의미있는 차이를 보이는 것으로 결론짓기는 어려운 것으로 나타났다. 이는 적어도 현재까지는 증권사가 소유구조로 인하여 왜곡된 정보를 생산하려는 유인보다 정확한 정보를 제공한다는 평판을 지키려는 유인이 더욱 크게 작용한 결과 관측되는 현상으로 해석될 수 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권12호
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• pp.1243-1254
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• 2021

수자원 운영이나 농업용수 관리 등을 위해서는 계절 또는 월 단위 이상의 장기간의 미래에 대한 증발산량의 정확한 예측이 중요하다. 본 연구에서는 한강권역을 대상으로 통계적으로 예측된 월 기온자료와, 기온자료를 기반으로 한 Hamon 증발산량 추정식을 활용하여 기준증발산량에 대한 장기전망(최대 12개월까지)을 수행하였다. 먼저 한강권역의 월 단위 기온예측정보를 시공간적으로 상세화하여 한강권역 내 15개 지점에 대한 일 단위 기온자료를 도출하였다. 지점별 상세화된 기온자료의 적합도를 분석한 결과, 월평균 최고기온에 대해서는 PBIAS는 1.3~6.9%, RSR은 0.22~0.27, NSE는 0.93~0.95, r은 0.97~0.98이었으며, 월평균 최저기온에 대해서는 PBIAS는 7.8~44.7%, RSR은 0.21~0.25, NSE는 0.94~0.96, r은 0.98~0.99로 대체로 관측값과 유사하게 상세화가 수행되었다. 상세화된 기온자료를 이용하여 Hamon 방법에 의한 기준증발산량을 산정하고 한강권역 전체에 대해 면적평균하여 관측값과 비교한 결과, PBIAS는 2.2~5.4%, RSR은 0.21~0.28, NSE는 0.92~0.96, r은 0.96~0.98로 매우 높은 적합도를 나타내었다. 통계적 모형의 특성상 과거와 전혀 다른 기온이 관측되는 경우의 예측성 저하, 시공간적 상세화 과정에서의 불확실성 등으로 인해 일부 기간에 대해서는 예측된 기준증발산량이 관측치와 다소 편차를 나타내기도 하지만 미래기간에 대한 예측결과라는 점을 고려할 때, 미래의 가용수자원에 대한 평가 및 수자원 관리를 위한 정보로 충분히 활용성이 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.101-123
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• 2013

최근 경제 패러다임의 변화로 인해 기업이 글로벌 경쟁우위 및 미래 성장동력 확보하기 위해서는 기술과 경영을 통합적으로 이해할 수 있는 학제적 지식을 바탕으로 기술연구의 동향을 파악하고 융합기술 및 유망기술 예측하여 지속적 혁신, 핵심역량 강화, 핵심기술 보유, 기술 융합 등을 통해 새로운 가치를 창출할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 기술경영관련 연구의 거시적인 흐름을 분석하기 위해 동시단어 분석기반의 계량서지학적 방법론을 사용하였다. 즉, 최근 10년 동안 기술경영분야의 주요 해외 저널에 게재된 논문의 키워드를 수집한 다음, 빈도 분석, 초기 키워드 네트워크의 구조 분석, 시간이 지남에 따른 새로 생성된 키워드의 선호적 연결 및 성장 분석, 전체 네트워크에 대한 컴포넌트 분석 및 중심성 분석을 수행하였다. 이를 통해 기술경영분야의 논문에 대한 구체적인 연구 주제를 파악할 수 있고, 이들 간의 관계를 파악함으로써, 학제적 연구와 통섭을 위한 구체적인 연구주제들의 조합을 제시할 수 있다. 본 연구결과를 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 논문 별 키워드는 1개~23개의 분포를 지니고 있으며, 평균적으로 논문 당 4.574개의 키워드가 있다. 또한 키워드 중 90%가 10년 동안 3번 이하로 사용되었다. 특히 1번만 사용된 키워드는 약 75%의 비중을 차지하고 있음을 확인하였다. 둘째, 키워드 네트워크는 좁은 세상 네트워크 및 척도 없는 네트워크의 특징을 따르고 있음을 확인하였다. 특히 기술경영관련 논문에 사용된 키워드 중 소수의 키워드의 독점화 경향이 높음을 확인할 수 있었다. 셋째, 선호적 연결 및 성장 분석을 통해 기술경영분야의 키워드는 시간이 지남에 따라 선호적 연결을 통한 생존과 소멸 과정에 의해 부익부 빈익빈 현상이 고착되고 있고 있음을 확인하였다. 또한 신규 키워드의 선호적 연결 정도 분석을 통해 신규 연구분야 또는 새로운 연구영역을 창출할 가능성이 있는 키워드 관련 연구 주제에 대한 관심이 시간이 지남에 따라 증가하다가 일정 시점이 지나면 감소함을 확인하였다. 넷째, 컴포넌트 분석 및 중심성 분석을 통해 기술경영관련 연구 동향을 확인하였다. 특히 중심성 분석을 통해 Innovation(혁신), R&D(연구개발), Patent(특허), Forecast(예측), Technology transfer(기술이전), Technology(기술), SME(중소기업) 등의 키워드가 연결중심성, 매개중심성, 근접중심성이 높음을 확인하였다. 본 연구의 분석결과는 기술경영의 연구 동향, 타 학문과의 통섭 및 신규 연구주제 선정 시 참고할 수 있는 유용한 정보로 활용될 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제20권4호
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• pp.1-23
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• 2014

시장 예측은 일정 기간 동안 소비자에게 판매되는 동종 제품 또는 서비스의 수량 혹은 매출액의 규모를 추정하는 활동으로 정의할 수 있다. 정확한 시장 예측은 기업의 입장에서 새로운 제품의 도입시기 결정, 제품 설계, 생산계획 수립, 마케팅 전략 수립 등에 활용됨으로써 경영활동에 있어 효율적인 의사결정을 내릴 수 있게 하고, 정부의 입장에서는 발전 가능성이 있는 분야에 국가예산을 더 배분할 수 있는 효율적인 예산수립이 가능하게 한다. 본 연구는 정보통신기술(Information and Communication Technology: ICT) 분야의 제품 및 서비스에 대해서 과거의 시계열 자료를 이용하여 시장 성장곡선을 도출하고, 성장패턴이 비슷한 그룹으로 분류하여, 산업 내 시장에 대해 이해하고, 제품들의 미래 전망을 예측하는 데 목적이 있다. 다양한 아이템들을 통일되고 일관적인 방법으로 예측하기 위하여, 로지스틱 모형, 곰페르츠 모형, Bass 모형의 세 가지 전통적인 성장모형과 로지스틱 모형이나 곰페르츠 모형에서 도출되는 잠재시장 크기를 Bass 모형에 결합시킨 두 가지 하이브리드 성장모형을 개발하여 비교 분석하였다. 데이터 설명력이 우수한 로지스틱 + Bass 모형을 최적의 모형으로 선정하여 ICT 제품 및 서비스들 각각의 시장 성장곡선 모수를 확인하였다. 도출된 모수를 데이터로 하여, 자기조직화 지도 알고리즘을 통해, 5개의 의미 있는 영역으로 구분된 시장 성장패턴 지도가 구축되었는데, 각 영역별로 차별화된 특징과 성장패턴을 가지고 있었다. 본 연구에서 제안한 프로세스 및 시스템은 산업 시장 분석 시스템의 수요 예측 기능으로 활용될 수 있으며, ICT 산업뿐만 아니라 다양한 산업 및 분야에도 적용 가능할 것으로 기대된다.

• 한국환경과학회지
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• 제19권4호
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• pp.415-425
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• 2010

The purpose of the present study was to analyze the vegetation structure and distributional characteristics of Abies koreana forests in Mt. Halla, and to provide basicdata for an ecological study on Abies koreana in Mt. Halla. The results of the analysis showed that the mean importance percentage(M.I.P,) of Abies koreana in the Youngsil and Bangaeoreum and the Azalea field were 28.3%, 23.6%, and 46.4%, respectively. The ratios of DBH (diameter at breast height) to height were similar in all region, except in the Azalea field, where Abies koreana of various ages, both young and old, were found. The species diversity (H) of the upper and lower layers in the Youngsil and Bangaeoreum and in the Azalea field were 0.625 and 0.810, 0.731 and 0.848, and 0.342 and 0.757, respectively. A total of 52 community were distributed at locations higher than 1,300m above sea level. The proportions of each community in the whole Abies koreana forest were 56.5%(Azalea field), 11.0% (Youngsil trail at 1,550-1,650 m above sea level), and 8.1%(Janggumok and Kundurewat region). The total area of the Abies koreana forest was calculated to be 795.3ha by combining all the areas of each community. An Abies koreana forest with the largest area was found at locations 1,500-1,600 m above sea level, taking up 38.8% of the total Abies koreana forest area. For the slopes of the distributional area of Abies koreana, 46.1%(highest proportion) of the total area was $10\sim25^{\circ}$, and for the azimuth of the distributional area, 17.4%(the highest proportion) of the total area was $0-45^{\circ}$. The vegetation structure showed large differences between areas. It was found, however, that the distribution was mostly in the areas with a relatively gentle slope. It is suggested that research be done to forecast the possible changes in the differences in the vegetation structures between different areas caused by climate changes. In addition, there is a need to monitor the Abies koreana and alpine plants in the subalpine zones of Mt. Halla, which are sensitive to climate change, to obtain the basic data that are necessary for the protection and maintenance of the ecosystem.

• 한국가스학회지
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• 제24권6호
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• pp.34-46
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• 2020

미래의 안정적인 천연가스 수급을 위해서는 사전에 정확한 수요행태를 파악하고 이를 바탕으로 공급 물량을 확보하는 것이 필요하다. 본 논문은 향후 국내 천연가스 수요 증가의 핵심인 산업용 도시가스의 수요함수 추정 방법론을 제안하여 보다 정확하게 국내 천연가스 수요 특성을 파악하고 안정적인 공급계획 수립에 도움이 되고자 하였다. 국내 304개 산업체의 횡단면 자료를 활용하여 산업용 도시가스 수요함수를 추정하였고, 도시가스 가격, 산업체 매출 이외에 자본투자, 제조원가 등 산업체의 운영 특수성이 수요에 미치는 영향을 도출하였다. 최종적으로 특이치에 강건하고, 오차항의 동분산 및 정규성을 가정하지 않는 최소절대편차추정법을 선택하여 결과 값을 도출하였다. 추가로 산업용 도시가스의 가격탄력성 값을 활용하여 산업용 도시가스의 경제적 가치를 추정하였다. 분석 결과, 산업체에 도시가스를 확대 공급하는 것이 국가 차원에서 이득이 되는 것으로 나타났으며, 따라서 정부는 산업용 도시가스 지원 정책을 통해 보급 확대를 추진할 필요가 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권2호
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• pp.171-187
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• 2017

이 연구에서는 위성의 AOD를 이용하여 지면 시정을 산출하는 방법을 제시했다. 시정을 산출하기 위해서는 에어로졸의 분포 고도가 필요하다. 이 연구에서는 두 가지 에어로졸의 분포 고도를 이용하여 시정을 산출하였다. 하나는 대기층이 분리되어 나타나는 경우로 물리적으로 아래와 위층이 완전히 분리되어 있는 경우를 의미한다. 이 경우 분리된 층의 상한 고도를 에어로졸 층 고도(Aerosol Layer Height: ALH)로 가정하였으며 상대습도의 연직분포에서 뚜렷한 최소값이 나타나는 고도로부터 찾았다. 다른 하나는 분리된 층이 존재하지 않은 경우를 의미한다. 이 경우 행성 경계층 고도(Planetary Boundary Layer Height: PBLH)를 사용하였다. 이 두 고도는 RDAPS 예측장 자료로부터 산출되었다. 따라서 시정은 MODIS AOD와 PBLH/ALH로부터 추정하였다. 여기서 ALH를 사용하는 경우 Koschmieder's Law를 이용하였으며 PBLH를 사용하는 경우 경험적 관계식을 이용하였다. 추정 시정을 검증하기 위해 2015~2016년 봄철에 목측 9개와 PWD22 17개 지점의 시정 자료를 사용하였다. 추정시정의 검증에서 검증 값은 지점, 년도, 오전(Terra)/오후(Aqua)에 따라 상당한 차이가 있었다. 이 중 2016년 Terra위성을 이용한 중서부 지역 지점들의 검증은 가장 좋은 결과를 보였다. 검증 결과를 요약하면 상관계수는 0.65보다 높았고, 낮은 시정에서 RMSE는 3.62 km, ME는 2.29 km 보다 낮았다. 그리고 POD는 0.65보다 높았고, FAR은 0.5보다 낮았다. 이러한 검증 결과는 낮은 시정의 데이터 수가 많을수록 좋아졌다.