이 연구의 목표는 도시 순위-규모별 자연적 인구증가율(NIR) 변화를 시계열적으로 분석하여, 도시 계층성에 따른 단계적 이동이 발생했는지 여부와 그것이 개별 도시들에 파급되는 영향력을 파악하는 것이다. 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째 군 지역으로 대표되는 농촌은 1960년대 이래 지속적으로 인구가 유출되어, 1985년 일부 지역에서 처음 음(-)의 NIR이 발생하였고, 1990년대 중반에는 해당 인구현상이 대부분 군 지역으로 확대되었다. 둘째, 농촌 출신 이동자를 유입했던 시 지역들은 1990년대 중반까지 인구가 증가했지만, 이후부터 인구유출과 감소가 시작되었다. 음의 NIR 발생지역도 1995년 2개, 2005년 14개, 2014년 19개로 증가했고, 해당 지역의 분포는 비수도권에 집중되었다. 셋째, 수도권은 과거에도 농촌 출신 이동자를 유입했고, 현재에는 비수도권 도시 출신 이동자를 유입하는 도착지로 작용하면서, 지속적으로 인구가 증가하고 있다. 결국 '이동에 따른 인구유출'${\rightarrow}$'개별 지역 전체 인구감소'${\rightarrow}$'해당 지역에서 음의 NIR 발생'이라는 순차적 인구현상이 농촌에서 비수도권 도시, 도시 순위-규모 하위 계층 지역에서 상위계층지역으로 상향 전이되고 있음이 확인되고, 이를 통해 간접적으로 도시 계층성에 따른 단계적 이동이 진행되어 왔던 것으로 평가할 수 있다. 아울러 이러한 단계적 이동의 영향력은 과소화 문제가 과거 농촌에서 최근 비수도권 도시들까지 공간적으로 확대되는 것을 의미한다.
본 연구는 냄새 농도 평가를 위한 공기희석관능법의 단계별 희석가스 제조방법에 관한 것으로, 시료가스와 무취가스를 오리피스 튜브로 조절하여 희석하는 방법에 관한 것이다. 10배 및 30배 희석용 오리피스 튜브를 설계하고, 10, 30, 100, 300 및 1,000배 등의 단계별 희석가스를 10배 및 30배 희석용 오리피스 튜브를 반복적으로 사용하여 다양한 희석배율의 희석가스를 제조할 수 있다. 10배 희석용 오리피스 튜브의 홀 크기는 0.84 mm, 30배 희석용 오리피스 튜브의 홀 크기는 0.32 mm로 제작하였다. 제작된 냄새 평가를 위한 시료가스 희석용 오리피스 튜브에 의한 제조된 희석가스의 균질성은 2%RSD 내외로 우수한 재현성을 확인하였다. 또한, 기존 주사기를 이용하는 공기희석관능법에 의해 제조된 희석가스 농도와 비교하여 90% 이상의 상관성을 보이고 있었다. 진공펌프의 유량 변화에 따른 희석가스의 농도변화가 없이 간단히 진공흡인상자의 전단에 설치하여 활용할 수 있어 향후 다양한 현장 적용 평가 및 공기희석관능법과의 비교 연구를 통하여 현장에서의 복합악취 등의 평가에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
운임시장의 심한 변동성과 시계열 데이터의 불안정성으로 해운시황 예측에 대한 연구가 큰 성과를 내지 못하고 있지만 최근 대표적인 비선형 모델인 기계학습모델을 적용한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 대부분의 기존 연구가 계량모델의 설계단계에서 입력변수에 해당하는 요인들을 기존 문헌연구와 연구자의 직관에 의존하여 선정했기 때문에 요인선정에 대한 체계적인 연구가 필요하다. 본 연구에서는 케이프선 운임을 대상으로 단계적 회귀모형과 랜덤포레스트모델을 이용하여 중요 영향요인을 분석하였다. 해운시장에서 비교적 단순한 수급구조를 가져 요인파악이 용이한 케이프선 운임을 대상으로 하였으며 총 16개의 수급요인들을 사전 추출하였다. 요인간의 상호관련성을 파악하여 단계적 회귀는 8개 요인, 랜덤포레스트는 10개 요인을 분석대상으로 선정하였으며 선정된 변수를 입력변수로 하여 예측한 결과를 비교하였다. 랜덤포레스트의 예측성능이 아주 우수하였는데 수요요인이 주로 선정된 단계적 회귀분석과는 달리 공급요인이 비중 있게 선정되었기 때문인 것으로 판단된다. 본 연구는 운임예측 연구에 있어 운임결정요인에 대한 과학적인 근거를 마련하였으며 이를 위해 기계학습 기반의 모델을 활용하였다는데 연구적 의의가 있다. 또한 시장정보의 분석에 있어 실무자들이 어떤 변수에 중점을 두어야 하는지에 대해 합리적 근거를 제시한 측면에서 해운기업의 의사결정에 실질적 도움이 될 것으로 기대된다.
홍수를 예측하기 위해서 국내 5대강 유역의 홍수통제소는 저류함수모형을 사용하고 있으며 현재까지 홍수예측에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 이에 본 논문에서는 현재 홍수통제소에서 사용되고 있는 저류함수모형과 과거의 강우-수위 관계를 이용한 회귀분석(regression analysis), 그리고 인공신경망(artificial neural network)을 이용하여 홍수를 예측하고 이를 비교, 분석하고자 하였다. 저류함수모형의 경우는 홍수통제소의 대표매개변수와 보정된 최적(평균)매개변수를 적용하였다. 그리고 회귀분석과 인공신경망은 1995~2001년까지의 홍수사상 중 4개의 홍수사상을 선택하여 회귀계수를 구하고 역전파(backpropagation) 알고리즘을 사용하여 학습을 시켰다. 그 결과 저류함수모형의 경우 최적 매개변수를 이용하였을 때 기존의 홍수통제소에서 사용하고 있는 대표매개변수보다 예측이 개선되었으며, 회귀분석의 방법인 다중회귀분석, Robust 회귀분석, Stepwise 회귀분석을 이용한 홍수예측은 비교적 정확한 결과를 얻을 수 있었다. 역전파 알고리즘을 사용한 인공신경망의 경우도 회귀분석을 이용한 홍수예측보다는 다소 못하였지만 정확한 결과를 얻을 수 있었다.
This paper analyzes the impact of digitalization on networks in Seoul Metropolitan Area by considering facility investment together with operatinng costs. A stepwise evolution method toward a digitalized double-homming architecture is proposed to accommodate most efficiently with existing analog-oriented networks.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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