Earticle

표준은 산업발전 및 무역 자유화의 기반이며 사회 경제적인 효율을 향상시키는 중요한 수단이다. 표준과 관련된 정책은 국가적인 차원에서 중요한 이슈 중 하나가 되고 있으며, 이에 따라 산업 분야별 한국산업표준 제정과 활용에 대한 분석은 표준과 관련된 연구에서 중요한 부분이 되고 있다. 본 연구는 분야별 KS 보유 및 제정현황 분석 그리고 열람실적을 이용하여 표준의 활용도를 분석한다. 먼저 KS의 보유현황을 국가정책적인 이슈와 함께 살펴보고, 세부적으로 KS 제정현황이 유사한 분야들은 무엇인지 파악하기 위해 다차원 척도법을 이용하여 시각화 및 군집화를 실시한다. 이후 각 군집별 제정현황이 유사한 분야들의 표준화 제정활동에 영향을 미치는 결정요인이 무엇인지 가설설정에 따른 회귀분석을 실시한다. 연구결과 자본집약도, 연구개발 그리고 매출액이 표준화 제정활동에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이에 따라 정부는 자본집약도가 큰 기업들이 표준화 과정에서 선도적 역할을 유도하고, 연구개발에 따른 표준과 기술특허 등을 정책적으로 연계시키며, 매출액이 큰 기업들이 표준화 활동을 선도하도록 지원정책을 수립해야 한다. 두 번째로 표준의 활용도를 분석하기 위해, KS 열람실적 데이터를 사용하며, 각 KS의 제정연도, 형태 분야별 활용도가 어떻게 다른지 기초통계분석과 의사결정나무를 사용하여 분석을 수행한다. 그 결과 표준의 제정시기가 활용도에 영향을 크게 미치며, 특정 분야와 형태의 KS들은 최근에 제정되었더라도 활용도가 높은 것으로 나타났다. 이에 따라 열람실적이 낮은 표준들에 대한 홍보 정책과 함께, 표준을 제정할 때 미열람되는 표준이 적어지도록 활용도를 고려하는 정책을 수립해야 한다.

The standard is a nation's one of the most important industrial issues that improve the social and economic efficiency and also the basis of the industrial development and trade liberalization. This research analyzes the enactment and the utilization of Korean industrial standards(KS) of various industries. This paper examines Korean industries' KS utilization status based on the KS possession, enactments and inquiry records. First, we implement multidimensional scaling method to visualize and group the KS possession records and the nation's institutional issues. We develop several hypothesis to find the decision factors of how each group's KS possession status impacts on the standard enactment activities of similar industry sectors, and analyzes the data by implementing regression analysis. The results show that the capital intensity, R&D activities and sales revenues affect standardization activities. It suggests that the government should encourage companies with high capital intensity, sales revenues to lead the industry's standard activities, and link the policies with the industry's standard and patent related activities from R&D. Second, we analyze the impacts of each KS data's inquiry records, the year of enactments, the form and the industrial segment on the utilization status by implementing statistical analysis and decision tree method. The results show that the enactment year has significant impact on the KS utilization status and some KSs of specific form and industrial segment have high utilization records despite of short enactment history. Our study suggests that government should make policies to utilize the low-utilized KSs and also consider the utilization of standards during the enactment processes.

다중분광 위성영상을 이용한 원격탐측 기술은 광범위한 지역의 열섬효과 분석에 있어 유용하게 활용될 수 있다. 하지만 우리나라와 같이 구름이 많은 기상조건은 위성영상을 활용한 주기적인 관측을 어렵게 한다. 이에 본 연구에서는 시계열 Landsat 영상과 ATC 모델을 이용한 열섬현상 분석 방법을 제안하였다. 식생상태와 도시화정도를 분석하기 위하여 Landsat 영상으로부터 NDVI와 NDBI를 산출하였으며 ATC 모델의 파라미터 추정을 위하여 Landsat 열적외선 영상으로부터 지표온도를 산출하여 활용하였다. 또한 토지 피복 및 이용형태에 따른 열섬현상 분석을 위해 환경부에서 제공하는 토지피복도를 기반으로 ATC 모델의 파라미터를 비교하였다. 산출한 분광지수와 ATC 모델의 파라미터 간의 상관관계를 분석한 결과 ATC 모델의 MAST는 NDVI 및 NDBI와 각각 -0.76, 0.69 의 강한 상관관계를 보였으며, YAST는 NDVI 및 NDBI와 각각 -0.53, 0.42의 상관관계를 나타냈다. 토지 피복 및 이용형태에 따라 ATC 모델의 파라미터를 비교한 결과 도시 지역에서의 MAST와 YAST가 도시 주변의 농업지역, 초지 등에 비해 높게 나타나는 것을 확인하였다. 또한 도시 지역 내에서 주거지역, 산업지역, 상업지역, 교통지역이 문화 체육 휴양지역, 공공시설지역에 비해 높은 MAST를 나타나며 주거지역, 산업지역, 상업지역이 다른 도시 지역들보다 높은 YAST 값을 지님을 확인할 수 있었다.

Remote sensing technology using a multi-spectral satellite imagery can be utilized for the analysis of urban heat island effect in large area. However, weather condition of Korea mostly has a lot of clouds and it makes periodical observation using time-series of satellite images difficult. For this reason, we proposed the analysis of urban heat island effect using time-series of Landsat TM images and ATC model. To analyze vegetation condition and urbanization, NDVI and NDBI were calculated from Landsat images. In addition, land surface temperature was calculated from thermal infrared images to estimate the parameters of ATC model. Furthermore, the parameters of ATC model were compared based on the land cover map created by Korean Ministry of Environment to analyze urban heat island effect relating to the pattern of land use and land cover. As a result of a correlation analysis between calculated spectral indices and parameters of ATC model, MAST had high correlation with NDVI and NDBI (-0.76 and 0.69, respectively) and YAST also had correlation with NDVI and NDBI (-0.53 and 0.42, respectively). By comparing the parameters of ATC model based on land cover map, urban area had higher MAST and YAST than agricultural land and grassland. In particular, residential areas, industrial areas, commercial areas and transportation facilities showed higher MAST than cultural facilities and public facilities. Moreover, residential areas, industrial areas and commercial areas had higher YAST than the other urban areas.

본 연구의 목적은 사회서비스 수요를 구성하는 이용자 수와 제공기관 수를 예측 할 수 있도록 시계열 모형을 활용하여 각각의 예측 값을 구성하고, 실제 관측된 값과의 차이를 확인하여 사회서비스분야에서 시계열 예측모형의 타당성을 검증하는 연구이다. 분석 자료는 한국보건복지정보개발원에서 발간한 사회서비스 제공기관 공급실태분석에서 제시된 발달재활서비스 이용 현황을 연구 목적에 따라 가공하여 이차 분석하였다. 분석결과 이용자 수는 ARIMA(1,1,0) 모형이, 제공기관 수는 ARIMA(0,1,1) 모형이 최적의 예측모형으로 제시되었다. 예측모형에 의한 예측 값은 관측 값과의 어느 정도 차이는 있었지만, 관측값은 예측값의 최대값과 최소값의 범위에 놓여 있었다. 따라서 사회서비스의 이용자를 활용한 수요예측과 제공기관을 활용한 공급예측의 모형구축에 대한 타당성은 가능할 수 있음을 확인할 수 있었다.

The primary goal of the study is to examine the possibility of applying the time series model to forecasting demand and supply of social services. In the study, we used survey data based on a nationally represented sample which is secondary processed data. We selected developmental rehabilitation service. The analysis, we made models of a demand and a supply using time series analysis. Utilizing the estimates, we identified each model's pattern. This study provides an empirical evidence to suggest benefits of using the time series model for forecasting the demand and the supply pattern of newly introduced social services. We also provide discussions on policy implications of utilizing demand and supply time series models in the process of developing new social services.

본 연구에서는 1986년부터 2013년까지의 시계열 공간영상을 이용하여 산악형 국립공원 14개 지역의 산사태 피해현황을 분석하였다. 먼저 산사태 피해지를 육안판독에 의해 추출하였고, 발생시기 및 위치, 규모를 추정하여 DB화 하였다. 그 결과 산사태 피해면적이 가장 크게 나타난 지역은 설악산, 지리산, 내장산 국립공원 순으로 나타났다. 최대 다발시기는 1995년으로 전국 8개 지역의 국립공원에서 산사태가 발생하였다. 산사태 최대 피해면적은 2006년 설악산에서 발생한 513.7ha, 1998년 지리산에서 발생한 90 ha 순으로 분석되었다. 기존 현장조사와 비교한 결과 전체 산사태 피해면적이 현장조사는 73 ha, 분석결과는 982 ha로 약 13배의 차이를 보이며, 산사태 발생 개소수는 현장조사는 142개소, 분석결과는 1,600개소로 약 11배 이상의 차이가 나타났다.

This study analyzed damages from landslides in 14 mountainous national parks with the temporal spatial data between 1986 and 2013. First, landslide disaster areas were selected through visual identification. Then a DB was made by estimating data including time of occurrence, location and scale of landslides. It showed Mt. Seorak National Park recorded the largest damage area from landslide followed by Mt. Jiri and Mt. Naejang National Parks. The year 1995 showed the highest number of cases when landslides occurred in eight National Parks. Also, the largest area damaged by landslides reached 513.7 ha in 2006 while the second largest recorded 90 ha in 1998, which were occurred in Mt. Seorak and in Mt. Jiri respectively. Compared to the result of previous field survey, total damaged area calculated by this analysis amounted to 989 ha. It was about 13 times higher than the result from field survey 73 ha. When it comes to frequency, the result from this analysis 1,600 times outnumbered field survey 142 times by approximately 11 times.

본 연구는 최근 급격하게 상승하는 전세가격에 의해 한국시장에 존재하는 독특한 주거형태인 전세의 사용가치와 서민 주거안정에 대한 심각한 사회 문제가 대두됨에 따라 주거부담 완화를 위한 금융 정책 수립의 올바른 방향을 모색하기 위해 전세보증대출에 영향을 미치는 직접적 요인과 시장 변동성에 대해 분석하고자 했다. 이에 전세가격, 매매가격, 대출금리 등과 같은 전세보증대출 수요에 영향을 미치는 직접적인 관련 변수를 정의하고, 분석 데이터들의 동태적인 설명을 위해 시계열 분석 모형인 벡터오차수정모형(Vector Error Correction Model, VECM)을 이용하였다. 2010년 1월부터 2014년 12월까지의 전세가격과 대출에 관한 은행 자료들을 활용하여 분석한 결과, 전세가격의 상승은 대출금리 인하나 주택 매매가격 상승보다 전세보증대출 증가의 직접적인 요인으로 작용하고 있음을 확인할 수 있었다.

With the rapid increase in the price of house lease, a unique housing form in Korea, a serious social issue has been raised as to the use value of house lease and residence stability of the ordinary people. This study thus aimed to analyze the direct factors that affect lease guaranteed loan and market volatility in order to explore the right direction of financial policy to reduce housing burdens. To this end, the direct variables affecting house lease guaranteed loan, including lease price, transaction price and lending rate, were defined. Vector Error Correction Model (VECM), a time series analysis, was employed to dynamically explain the data. Based on the house lease prices and bank data on loans between January 2010 and December 2014, it was found that the increase in lease price was the direct result of the increase in lease guaranteed loan, not that of the decrease in lending rate or increase in housing transaction price.

본 연구에서는 국내에서 발생한 가스사고를 분석하여 가스사고의 건수예측모델에 대하여 제시하였다. 가스사고 건수를 예측하기 위하여 단순이동평균법(3,4,5기간), 가중이동평균법 및 지수평활법을 적용해 본 결과, 4기간 이동평균법과 가중이동평균법에 의한 모델의 평균오차제곱합이 44.4와 43으로 가장 정확성이 높은 것으로 나타났다. 가스사고 발생건수 예측시스템을 개발함으로서 가스사고 예방활동에 적극 활용할 수 있을 것이다.

In this study, the number of gas accidents prediction model was suggested by analyzing the gas accidents occurred in Korea. In order to predict the number of gas accidents, simple moving average method (3, 4, 5 period), weighted average method and exponential smoothing method were applied. Study results of the sum of mean-square error acquired by the models of moving average method for 4 periods and weighted moving average method showed the highest value of 44.4 and 43 respectively. By developing the number of gas accidents prediction model, it could be actively utilized for gas accident prevention activities.

이 논문에서는 대규모 작물 재배 지역의 작물 분류도의 조기 제작을 목적으로 분광학적 혼재를 줄이고, 과거 토지피복도의 작물 재배 패턴을 반영할 수 있는 계층적 분류 방법론을 제안하였다. 특히 작물 생육 주기로부터 다른 분광 특성을 고려한 계층적 분류 접근을 적용하고, 과거 작물 재배 패턴으로부터 추출된 시간적 문맥 정보를 함께 고려함으로써 분광 혼재가 두드러진 화소의 영향을 줄일 수 있다. 제안 분류 기법의 적용성을 평가하기 위해 미국 아이오와 주 전체를 대상으로 시계열 MODIS 250 m 정규식생지수 자료와 과거 crop data layer를 사용하는 사례 연구를 수행하였다. 사례 연구를 통해 다른 분류 단계와 과거 작물 재배 패턴을 고려함으로써 대상 지역의 주요 재배 작물이면서 분광학적 유사도가 두드러진 콩과 옥수수를 효과적으로 구분할 수 있었다. 그리고 분광 정보만을 이용한 분류 결과에 비해 제안 기법이 최소 7.68%p에서 최대 20.96%p의 향상된 분류 정확도를 보였다. 또한 분류 단계에서 시간적 문맥 정보를 결합함으로써 사용 NDVI 자료의 수에 영향을 덜 받는 가장 높은 분류 정확도(최대 전체 정확도: 86.63%)를 얻을 수 있었다. 따라서 제안 분류 기법은 주요 곡물 수입국의 대규모 작물 구분도의 조기 제작에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

A hierarchical classification scheme, which can reduce the spectral ambiguity and also reflect crop cultivation patterns from past land-cover maps, is presented for the purpose of the early production of crop classification maps in large-scale crop areas. Specifically, the effects of mixed pixels are minimized not only by applying a hierarchical classification approach based on different spectral characteristics from crop growth cycles, but also by considering temporal contextual information derived from past crop cultivation patterns. The applicability of the presented classification scheme was evaluated by a case study of Iowa State in USA with time-series MODIS 250 m Normalized Difference Vegetation Index(NDVI) data sets and past Cropland Data Layers(CDLs). Corn and soybean, which are major crop types in the study area and also display spectral similarity, could be properly classified by applying different classification stages and accounting for past crop cultivation patterns. The classification result by the presented scheme showed increases of minimum 7.68%p and maximum 20.96%p in overall accuracy, compared with one based on purely spectral information. In addition, the combination of temporal contextual information during classification was less affected by the number of NDVI data sets and the best overall accuracy of 86.63% was achieved. Thus, it is expected that this classification scheme can be effectively used for the early production of large-area crop classification maps in major feed-grain importing countries.

선박용 디젤엔진의 상태 감시 및 이상 경보에 대한 신속하고 적절한 조치는 선박 운항에 있어서 안전성 및 경제성을 위해서 매우 중요하다. 만약 유지보수 업무를 담당하는 엔지니어의 고장원인에 대한 진단 오류 등으로 인하여 적절한 조치를 취하지 못하게 되면 이는 곧 대형 사고로 이어질 수 있다. 따라서 선박용 디젤엔진의 객관적인 진단에 도움을 주는 통합 감시 및 진단 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 실시간으로 측정된 시계열 데이터를 분석한 후, 분석된 데이터의 상태 및 변화 추이를 감시하고 이를 기반으로 진단에 도움을 주기 위한 목적을 가진 시스템의 개발에 관한 내용을 다룬다. 이러한 감시 및 진단을 수행함으로써 이상이 발생하면 신속하게 경보를 제공하여 적절한 조치를 취할 수 있게 되어 선박용 디젤엔진의 안정성이 향상된다.

The monitoring and abnormality warning of marine diesel engine are important to take appropriate responses for safety navigation. If maintenance engineers do not take appropriate response because of diagnosis mistakes, it will occur a nasty accident. Therefore, we need integrated monitoring and diagnosis system for supporting a diagnosis objectively. In this paper, we analyze time-series data which measured by real-time, monitor the changing of conditions and trends of the analyzed data. Furthermore, we design and implement a monitoring and diagnosis system for objective supporting of real-time diagnosis. When the integrated monitoring and diagnosis system is adopted, it can help to improve stability of marine diesel engine by providing abnormality warning alarm with appropriate responses.

전력수급의 정확한 예측은 국민들의 일상적 생활 유지, 산업활동, 그리고 국가경영을 위하여 매우 중요하다. 본 연구에서는 시계열모형화에 의해 전력판매량을 예측한다. 실제 자료분석을 통하여 입력시계열로서 냉난방도일과 개입변수로 펄스함수를 사용한 전이함수모형이 다른 시계열모형에 비해서 제곱근평균제곱오차 및 평균절대오차의 의미에서 더 우수하였다.

An accurate prediction of electricity supply and demand is important for daily life, industrial activities, and national management. In this paper electricity sales is predicted by time series modelling. Real data analysis shows the transfer function model with cooling and heating days as an input time series and a pulse function as an intervention variable outperforms other time series models for the root mean square error and the mean absolute percentage error.

열적외선 위성영상은 저비용으로 안전하게 지표온도를 추정할 수 있으며, 따라서 열적외선 위성영상을 활용하는 것으로 화산활동의 전조현상 모니터링이 가능하다. 그러나, 지표온도를 추정하기 위해 필요한 요소인 지표의 복사율 결정과 대기효과 보정은 쉽지 않기 때문에, 높은 정밀도를 기대하기 어렵다는 단점이 존재해왔다. 이에 본 연구에서는 최근 개발된 LSTD(Land Surface Temperature Difference)기법을 활용하여, 높은 정밀도의 지표온도 추정방법을 제안하고자 한다. 이 방법은 임의의 기준점으로부터 상대적인 지표온도의 차이를 구하는 것으로 대기효과를 보정하며, 복사율이 잘 알려진 식생지역에 한정적으로 적용함으로써 0.5K 이하의 높은 정밀도의 지표온도 추정이 가능한 것으로 알려져있다. 이 방법은 1) 대기효과 보정, 2) 식생지역의 추출, 3) 기준점의 지표온도로부터 상대적인 지표온도차 계산 및 4) 온도감률로부터 지형효과 보정의 단계로 이루어진다. 제안된 방법의 실험을 위하여, 화산활동이 활발한 아프리카의 Nyiragongo화산과 최근 전조현상이 발생하고 있는 백두산을 연구지역으로 선정하였으며, 열적외선 밴드를 탑재한 Landsat TM/ETM+ 영상을 수집하였다. 제안된 방법은 식생지역에만 적용되는 것으로서 공간적인 한계가 있으나, 높은 정밀도로 지표온도의 추정이 가능하기 때문에 화산활동의 전조현상을 관측할 수 있을 것으로 기대된다.

윤곽선 이미지 매칭에서 이미지의 노이즈를 제거하는 것은 직관적이고 정확한 매칭을 위해 매우 중요한 요소이다. 본 논문에서는 윤곽선 이미지 매칭에서 부분 노이즈를 허용하는 문제를 시계열 도메인에서 다룬다. 이를 위해, 먼저 부분 노이즈 제거 시계열(partial denoising time-series)을 정의하여 이미지 도메인이 아닌 시계열 도메인에서 매칭 문제를 신속하게 해결하는 방법을 제안한다. 다음으로, 두 윤곽선 이미지, 즉 질의 시계열과 데이터 시계열에서 구성된 부분 노이즈 제거 시계열들 간에 가질 수 있는 최소거리인 부분 노이즈 제거 거리(partial denoising distance)를 제시한다. 본 논문에서는 이를 두 윤곽선 이미지 간의 유사성 척도로 사용하여 윤곽선 이미지 매칭을 수행한다. 그러나, 부분 노이즈 제거 거리를 측정하기 위해서는 매우 많은 계산이 빈번하게 발생하므로, 본 논문에서는 부분 노이즈 제거 거리의 하한을 구하는 방법을 제안한다. 마지막으로, 부분 노이즈 제거 윤곽선 이미지 매칭의 질의 방식에 따라 범위 질의 매칭과 k-NN 질의 매칭을 각각 제안한다. 실험 결과, 제안한 부분 노이즈 제거 윤곽선 이미지 매칭은 성능을 수 배에서 수십 배까지 향상시킨 것으로 나타났다.

Removing noise, called denoising, is an essential factor for the more intuitive and more accurate results in boundary image matching. This paper deals with a partial denoising problem that tries to allow a limited amount of partial noise embedded in boundary images. To solve this problem, we first define partial denoising time-series which can be generated from an original image time-series by removing a variety of partial noises and propose an efficient mechanism that quickly obtains those partial denoising time-series in the time-series domain rather than the image domain. We next present the partial denoising distance, which is the minimum distance from a query time-series to all possible partial denoising time-series generated from a data time-series, and we use this partial denoising distance as a similarity measure in boundary image matching. Using the partial denoising distance, however, incurs a severe computational overhead since there are a large number of partial denoising time-series to be considered. To solve this problem, we derive a tight lower bound for the partial denoising distance and formally prove its correctness. We also propose range and k-NN search algorithms exploiting the partial denoising distance in boundary image matching. Through extensive experiments, we finally show that our lower bound-based approach improves search performance by up to an order of magnitude in partial denoising-based boundary image matching.

국내에서 소비되는 에너지의 대부분을 해외에 의존하고 있는 우리나라는 교통부문에서도 에너지 절감을 위해 많은 노력을 하고 있다. 휘발유가격과 교통수요와의 관계는 국내외적으로 꾸준히 연구되어 왔으나 국내 선행연구는 승용차 및 수도권 중심으로 연구되어 왔다. 본 연구에서는 휘발유가격이 대중교통수요에 미치는 영향을 분석하며 월별 자료를 활용하여 대중교통 수단별(버스, 도시철도) 및 광역권별(수도권, 부산, 대전, 대구, 광주)로 실증적으로 비교분석했다. 분석을 위해 시계열모형과 다중회귀모형을 사용하였으며 회귀모형의 계수를 활용하여 유가에 대한 대중교통 수요의 탄력성을 비교하였다. 유가에 대한 수요탄력성이 버스보다 도시철도가 높게 나타났고, 대중교통체계가 잘 갖춰진 수도권보다 승용차 의존적인 지방 광역권이 유가에 더 민감한 것으로 나타났다.

Depending most of its energy sources on foreign countries, Korea efforts to reduce energy consumption in transportation. While studies on the relationship between gas price and transportation demand are many in number, most previous studies have focused on automobile and Seoul. This study analyzes the impact of gas price on transit (bus and subway) demand using monthly data and for various metropolitan areas (Seoul, Busan, Daejeon, Daegu and Gwangju). The research utilizes a time-series model and a multiple regression model, and calculates modal demand elasticities of gas price. The result shows that elasticities of subway demand with respect to gas price is higher than those of bus demand. In addition, elasticities of predominantly automobile cities are more likely to be more sensitive to gas price than those of cities with well-structured transit system.

KTX에 등장에 따라 국내 여객시장은 KTX 시장을 중심으로 변화가 이루어졌다. 이에 따라 KTX 이용 여객의 수요예측은 열차 운영에 있어서 매우 중대한 사안이다. 본 논문에서는 여러 시계열 모형의 비교를 통해 KTX 이용 여객의 수요와 연관이 있는 요일과 공휴일, 명절을 어떠한 형태로 고려할 것인지 연구하였다. 모형 간 예측력을 비교하기 위하여 Mean Absolute Percentage Errors (MAPE)를 사용하였으며, 1달간의 단기간 예측에 있어서 변동성을 고려해줄 수 있는 Reg-AR-GARCH 모형이 우수한 예측력을 나타냈으며, 1달을 초과한 기간의 예측에서는 Reg-ARMA 모형이 우수한 예측력을 나타냈다.

Since the introduction of KTX (Korea Tranin eXpress) in Korea reilway market, number of passengers using KTX has been greatly increased in the market. Thus, demand forecasting for KTX passengers has been played a importantant role in the train operation and management. In this paper, we study several time series models and compare the models based on considering special days and others. We used the MAPE (Mean Absolute Percentage Errors) to compare the performance between the models and we showed that the Reg-AR-GARCH model outperformanced other models in short-term period such as one month. In the longer periods, the Reg-ARMA model showed best forecasting accuracy compared with other models.

NDVI는 기후변화 모니터링과 식생 변화 탐지 모니터링을 위한 주요한 지표이다. NDVI를 산출하기 전에 cloud masking, 대기보정과 같은 전처리 과정을 거침에도 불구하고 강수, 적설이나 구름의 영향이 완전히 제거되지 않아 NDVI가 현저히 낮게 관측되는 noise가 불규칙적으로 발생한다. 이러한 noise를 보정하기 위해서 국내외로 활발한 연구가 진행되고 있다. 기존의 다중 다항 회귀식을 이용한 방법에서는 과대추정이나 low peak를 잘 탐지하지 못하는 등 문제점이 나타나고 있으므로 보다 정확하게 noise를 보정하는 방법이 요구된다. 본 연구에서는 이동평균을 이용하여 noise를 보정하였고, 기존의 다중 다항 회귀식을 이용하여 산출한 NDVI 시계열과 비교를 해보았다. 그 결과 이동평균을 이용한 방법이 이전의 방법보다 NDVI noise를 잘 보정하는 것으로 보여진다.

Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) is a major indicator for monitoring climate change and detecting vegetation coverage. In order to retrieve NDVI, it is preprocessed using cloud masking and atmospheric correction. However, the preprocessed NDVI still has abnormally low values known as noise which appears in the long-term time series due to rainfall, snow and incomplete cloud masking. An existing method of using polynomial regression has some problems such as overestimation and noise detectability. Thereby, this study suggests a simple method using amoving average approach for correcting NDVI noises using SPOT/VEGETATION S10 Product. The results of the moving average method were compared with those of the polynomial regression. The results showed that the moving average method is better than the former approach in correcting NDVI noise.

신뢰성 있는 물 수요예측을 실시하기 위해서는 실측자료를 이용하여 다양한 수요구조의 변화를 합리적으로 반영할 수 있는 수요예측모형을 개발 활용하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 가정에서사용하고 있는 욕실 내 용수사용량 특성을 파악하기 위하여 전국 140여개 가구를 대상으로 전자식 유량계와 무선송신시스템이 결합된 원격측정시스템을 이용하여 실측자료를 취득하고, 이를 이용하여 각 사용량의 기준이 되는 원단위를 도출하였다. 향후 사용량 예측을 위하여 욕실 내 용수를 욕조용수와 세면용수로 구분하여 시계열 모형을 적용함으로써 물 수요관리 및 정책수립을 위한 정보로서 활용할 수 있도록 하였다.

Analysis of influential factors on water consumption in households will help predicting the water demand of end-use in household and give an explanation to cause on the change of trend. In this research, the data are gathered by radio telemetry system which is combined electronic flow-meter and wireless communication system in 140 household in Korea. Using this data, we estimate for each residential type to determine liter per capita day. we used real data to predict bathtub and washbowl water-uses and compared the ordinary least square regression model and autoregressive regression error model. The results of this study can be applied in the planning stages of water and waste water facilities.

This study evaluated the pattern of groundwater fluctuation in cyrstalline rock using time series and factor analyses. From the results, groundwater level for the 18 wells was classified into 4 types reflecting the hydrogeological properties and rainfall event. Type 1 (DB1-5, DB1-6, DB2-2, KB-10, KB-13) was significantly influenced by groundwater flow through water-conducting features, whereas type 2 (DB1-3, DB1-7, KB-1~KB-3, KB-7, KB-11, KB-14, KB-15) was affected by minor fracture network as well as rainfall event. Type 3 (DB1-1, DB1-2) was mainly influenced by surface infiltration of rainfall event. Type 4 (DB1-8, KB-9) was reflected by the irregular variation of groundwater level caused by anisotropy and heterogeneity of crystalline rock.

Fluctuation patterns of groundwater level as a factor that reflects the characteristics of groundwater system can be categorized as the various types of aquifer with the time-series data. Time-series data on groundwater level obtained from 115 monitoring wells in Jeju Island were classified according to variation types, which were largely affected by rainfall(Dr), rainfall and pumping(Drp), and unknown cause(De). Analysis results indicate that 106 wells belong to Dr and Drp and the ratio of the wells with the wide range of fluctuation in the western and northern regions was higher than that in the eastern and southern regions. From the results that Drp is relatively higher than Dr in the western region which has the largest agricultural areas, groundwater level fluctuations may be affected significantly due to the intensive agricultural use. Non-parametric trend analysis results for 115 monitoring wells show that the increasing and decreasing trends as the ratio of groundwater levels were 14.8% and 22.6%, respectively, and groundwater levels revealed to be increased in the western, southern and northern regions excluding eastern region. Results of correlation analysis that cross-correlation coefficients and the time lags in the eastern and western regions are relatively high and short, respectively, indicate that the rainfall recharge effect in these regions is relatively larger due to the gentle slope of topography compared to that in the southern and northern regions.

Permanent Scatterer InSAR (PSInSAR) 기법은 단일 주영상을 가지는 간섭도를 사용하여, 안정적인 신호를 보내는 고정산란체를 추출하고 시간에 따른 지표변위를 계산한다. 그러나 산악지역과 같이 고정산란체를 추출하기 어려운 지역에서는 적용되기 어렵다. 또 다른 다중시기 간섭기법인 Small BAseline Subset (SBAS)은 기선거리가 짧은 다중시기 주영상을 가지는 간섭도를 이용하기 때문에 산악지역에도 효과적으로 적용될 수 있으나, 사용되는 간섭도의 절대 위상 복원이 적절히 수행되지 못했을 경우 정확한 지표변위 계산이 어렵다. 본 연구에서는 앞서 언급된 다중시기 간섭기법들의 단점을 극복한 Temporarily Coherence Point InSAR (TCPInSAR) 기법을 소개한다. 이 기법은 간섭도의 절대 위상 복원이 필요 없고, 기선거리가 짧은 다중시기 주영상을 적용한다. 기존의 두 다중시기 간섭기법에 비해 산악지역에서도 충분한 고정산란체를 추출하여 공간적인 지표변위 양상을 관측하기에 충분하고, 절대 위상 복원으로 인한 오차가 없는 시계열 변위를 얻을 수 있다. 본 연구를 위해 미국 알라스카 어거스틴 화산의 ERS-1과 ERS-2 SAR 자료를 수집하여, SBAS와 TCPInSAR 기법을 통해 1992년부터 2005년까지 발생된 지표변위를 관측하고 시계열 지표변위 결과를 비교하였다.

Permanent Scatterer InSAR (PSInSAR) technique extracts permanent scatterers exhibiting high phase stability over the entire observation period and calculates precise time-series deformation at Permanent Scatterer (PS) points by using single master interferograms. This technique is not a good method to apply on nature environment such as forest area where permanent scatterers cannot be identified. Another muti-temporal Interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR), Small BAseline Subset (SBAS) technique using multi master interferograms with short baselines, can be effective to detect deformation in forest area. However, because of the error induced from phase unwrapping, the technique sometimes fails to estimate correct deformation from a stack of interferograms. To overcome those problems, we introduced new multi-temporal InSAR technique, called Temporarily Coherence Point InSAR (TCPInSAR), in this paper. This technique utilizes multi master interferograms with short baseline and without phase unwrapping. To compare with traditional multi-temporal InSAR techniques, we retrieved spatially changing deformation because PSs have been found enough in forest area with TCPInSAR technique and time-series deformation without phase unwrapping error. For this study, we acquired ERS-1 and ERS-2 SAR dataset on Augustine volcano, Alaska and detected deformation in study area for the period 1992-2005 with SBAS and TCPInSAR techniques.

보험료 및 보험료 구성요소에 대한 예측모형은 합리적인 보험료 결정에 필수적이다. 본 연구에서는 가변수 회귀모형, 독립변수 추가모형, 자기회귀 오차모형, 계절형 ARIMA 모형, 개입모형 등 적정한 자동차 대물 손해보험료 추정에 사용되는 다양한 모형을 소개하였다. 또한 실제 자동차 대물 보험료 자료를 이용하여 각 모형을 이용하여 보험료, 심도, 빈도 등을 추정하였으며, 모형의 추정결과는 추정치와 실제 자료값의 차이에 근거한 RMSE(Root Mean Squared Errors) 값을 통해 비교하였다. 실제 자료 분석 결과, 자기회귀 오차모형이 가장 좋은 성능을 보여주는 것을 알 수 있었다.

An estimation model for premiums and components is essential to determine reasonable insurance premiums. In this study, we introduce diverse models for the estimation of property damage premiums(premium, depth and frequency) that include a regression model using a dummy variable, additive independent variable model, autoregressive error model, seasonal ARIMA model and intervention model. In addition, the actual property damage premium data was used to estimate the premium, depth and frequency for each model. The estimation results of the models are comparatively examined by comparing the RMSE(Root Mean Squared Errors) of estimates and actual data. Based on real data analysis, we found that the autoregressive error model showed the best performance.

2004년부터 정부는 무분별한 저가입찰을 방지하고, 기술 경쟁에 의한 적정 시장 가격 반영 및 효율적인 계약관련 업무를 추진하는 것을 목적으로 실적공사비 제도를 도입 시행하고 있다. 하지만 실적공사비 제도의 도입이 낙찰단가 하락에 의한 정부의 예산 절감에만 기여할 뿐, 실질적인 시장가격을 반영하고 있지 못하고 있다는 우려의 목소리 또한 꾸준히 제기되고 있는 실정이다. 낙찰단가 하락에 의한 일반건설업체의 비용 부담은 전문건설업체로 전가되며 최종적으로 건설노동자의 피해로 이어질 가능성이 크기에, 실적공사비에 적정 가격을 반영하고 현실화하는 것은 성공적인 실적공사비 제도의 정착에 매우 중요한 요소이다. 따라서 본 연구는 노무비를 중심으로 노무중심공정을 도출하고 이들의 실적공사비단가와 해당 기능공의 시중노임단가를 비교하여 실적공사비의 현실화수준을 파악하고, 시계열분석을 통해 변화를 분석하고 예측하였다. 시장가격이 반영되지 않은 낙찰 단가의 실질적 하락은 노무 환경의 변화를 가속화하고, 임금체불, 업체부도 등 건설근로자의 직접적인 피해로 이어질 수 있기에 향후 본 연구가 현행 실적공사비 제도의 문제점을 해결하고, 개선방안을 수립하기 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

Since 2004, the government decided to gradually introduce Actual Cost Data into cost estimate for improving problems of below-cost tendering and to reflect fair market price through competition and carry contract efficiently. However, there are many concerns that Actual Cost Data has not reflected real market price, even that has contributed to reduce the government's budget. General construction firm's burden for labor cost is imputed to specialty contractors and eventually it becomes construction worker's burden. Therefore, realization of Actual Cost Data is very important factor to settle this system. To understand realization level and make short term forecast, this paper drew construction group of which labor cost constitutes more than 95% of direct cost, and compares their Actual Cost Data with relevant skilled workers's unit wage and predicts using time series analysis. The bid price which is not be reflected market price accelerates work environment changes and leads to directly affect such as late disbursement of wages, bankruptcy to workers. Therefore this paper is expected to be used to the preliminary data for solving the problem and establishing improvement of Actual Cost Data.