Earticle

외래거북은 방생 등 인위적인 교란을 통해 인공 호소와 같은 새로운 서식지에 정착하기도 한다. 이러한 과정을 통해 정착하게 된 서식지는 가용 가능한 자원의 풍부도, 공간 경쟁 및 이동 등의 과정이 수반되며 나타난 자연적인 서식지 선택의 결과로 해석하기에는 어려움이 있다. 그러나 외부로의 이입과 이출이 자유롭지 못한 인공 호소와 같은 서식지 내부에서의 이동은 개체의 자율의사를 따른다고 할 수 있다. 따라서 서식지 내에 위치한 다양한 미소서 식지 유형에서의 붉은귀거북의 출현과 이동을 확인하여 붉은귀거북이 선호하는 물리적 환경 유형을 파악하고자 하였다. 대상지에서 포획된 붉은귀거북(Trachemys scripta) 수컷 3개체에 무선위치추적기를 부착한 후 방사하였다. 주 1회 선조 사법(Line transect method)을 실시하 였다. 호소에 음영지역을 형성하는 수목과 붉은귀거북의 은신 및 먹이활동의 공간이 되는 갈 대(Phragmites communis) 군락과 마름(Trapa japonica), 노랑어리연꽃(Nymphoides peltata), 연 꽃(Nelumbo nucifera) 등 부엽식물 군락의 변화를 확인하기 위해 3월, 5월, 7월에 걸쳐 드론 을 사용하여 대상지의 정사영상(RGB)을 촬영하여 붉은귀거북의 주요 출현 구역의 환경 유형 을 특정하고자 하였다. 붉은귀거북의 3개체 중 1개체의 위치정보가 정상적으로 수신되었으며 1개체의 위치 정보는 수신할 수 없으며 2개체로부터 각각 2,575건, 38건의 위치 정보를 수신 하였다.

Deep learning research to analyze industrial time-series data has been an active research topic. Recent studies have attempted to borrow the models for natural language processing(NLP) to handle time dependency issues. However, industrial data have different properties compared with NLP data: strongly dependent on a time axis. Moreover, because industrial information is continuously accumulating while the machine is running, it has a much longer sequence than other sequential data. In this study, we compare the performance of widely used natural language models, LSTM and Transformer, on such long-time series industrial data. For comparison, we performed experiments to detect an attack on a water treatment management system and to predict traffic flow on a highway. We confirmed that the Transformer using the attention mechanism showed better performance than the LSTM.

최근 신용위험관리 분야에서 지능형 시스템을 활용하는 연구들이 활발하게 이루어지고 있다. 예측모델을 구현하기 위해서 다양한 머신러닝 기법을 활용하는데, 일반적으로 시계열적인 입력 특성을 활용하지 못하고 예측 시점이 한정적이라는 한계점이 있다. 또한 회사채 신용등급 예측의 경우 비교적 규모가 큰 기업들만 회사채 신용등급이 부여되기 때문에 기업 선정이 한정적이다. 본 연구는 국내 기업들의 신용평점 정보와 재무적, 비재무적 정보를 시계열적으로 활용하여 현재 시점에서 예측 시점을 자유롭게 조절할 수 있는 예측 모델을 구현하고자 한다. 본 연구는 2000~2017년 총 18년간의 2,362개의 기업 정보와 KIS 신용평점을 활용하는 한편 다양한 재무적 특성을 슬라이딩 윈도우 기법을 통해 시계열적으로 입력 변수로써 적용했다. 연구의 타당성을 높이기 위해 전통적으로 활용되었던 머신러닝 기법들과 최근 활발한 연구가 진행되고 있는 딥러닝 분석 기법까지 비교 분석했다. 분석 결과 RNN 기반 stateful LSTM 분석 기법으로 기존 회사채 신용등급 예측모형에 비교적 성능이 우수한 신용평점 예측 모델을 구현할 수 있었다.

본 논문에서는 사용자들이 탐색하고 싶은 공격의 진행경과, 공격의 연속성, 공격과 피해간의 연관관계, 차단 우선순위와 방 어 대책 등의 문제들을 멀티 회전축과 방사축 구조를 갖는 시각화 인터페이스를 이용하여 해결하고자 한다. 이벤트의 발생 순 서, 이벤트의 주체, 이벤트의 종류로 구조화된 멀티 회전축과 개별 이벤트 주체들의 진행경과를 나타내는 객관적 시간인 방사 축을 기반으로 시계열 이벤트를 배치함으로써 보안이벤트를 효과적으로 감시 및 추적할 수 있게 한다. 제안하는 시각화 인터 페이스는 전체 공격의 추이와 진행상황, 개별 공격들의 세부 내용과 연속성, 공격자와 피해자간의 연관관계 등을 종합적으로 제공하여 공격 차단 및 방어 대책이 적용가능한 실용적인 시각화 인터페이스이다.

In this paper, we want to solve the problems that users want to search the progress of attack, continuity of attack, ass ociation between attackers and victims, blocking priority and countermeasures by using visualization interface with multi-r otational axis and radial axis structure. It is possible to effectively monitor and track security events by arranging a time series event based on a multi-rotational axis structured by an event generation order, a subject of an event, an event typ e, and an emission axis, which is an objective time indicating progress of individual events. The proposed interface is a pr actical visualization interface that can apply attack blocking and defense measures by providing the progress and progress of the whole attack, the details and continuity of individual attacks, and the relationship between attacker and victim in on e screen.

본 연구는 스포츠 이슈에 따른 집단 감정으로서의 스포츠 감정의 생성과 전개에 대한 감정 동학을 실증적으로 규명하고자 수영선수 박태환의 금지 약물 사건을 연구대상으로 선정하였다. 전체 전개 과정을 총 10개의 에피소드로 단순화 한 후, 각각의 신문기사와 댓글을 시계열 분석 하였다. 본 연구의 결론은 다음과 같다. 첫째, 스포츠 이슈와 스포츠 감정 간에는 명확한 인과 관계가 있었다. 둘째, 스포츠 감정은 사회적 과정과 긴밀한 상호작용을 주고받는 사회적 존재임을 확인할 수 있었다. 셋째, 스포츠 이슈에 따른 스포츠 감정, 집단 행위, 사회적 변화 간의 역동적인 상호작용으로 이루어진 스포츠 감정 동학의 기제는 타당한 것으로 분석되었다. 본 연구는 스포츠 감정 동학의 기제를 시계열 분석이라는 실증적 접근을 통해 검증하였으나, 추후 보다 계량적인 통계 기법을 통한 추가 연구가 필요할 것이다.

The purpose of this study was to empirically investigate the emotional dynamics among sport issues, social structure changes and collective behaviors with time-series analysis. For the purpose, the doping scandal of Tae-Hwan Park was chosen and simplified into 10 episodes. And replies and articles on them were analysed by time-series analysis. As the conclusions, first, there was a clear causal relationship between sport issue and sport emotion. Second, sport emotion was a social being which interacting with social process. Third, the sport emotional dynamics was confirmed. With this study, the sport emotion dynamics was empirically verified, but more statistical approaches would be needed for stronger evidences.

본 연구는 디지털미디어 서비스 IPTV의 VOD 시청 행태 변화에 관한 연구이다. 2013년 지상파 VOD 서비스의 홀드백이 연장된 이후 시청자의 지상파 VOD시청은 급격히 감소하였다. 연구자는 지상파의 VOD 시청 감소의 원인이 영화, 키즈 등의 대체 상품의 시청에 의해 주도되었다고 보았다. 또한 지상파 VOD 시청의 감소는 전반적인 VOD 시청 감소로 이어지고 실시간 방송의 시청률에도 영향을 준 것으로 보인다. 본 연구를 위해 연구자는 기업의 실제 5년간 데이터를 확보하여 분석에 활용하였다. 연구자는 지상파 사업자가 VOD의 시청을 만회하기 위해서는 콘텐츠품질의 내용 측면 강화와 더불어 2013년 연장했던 VOD 홀드백을 단축하여 지상파로부터 멀어진 시청자를 다시 확보하는 것이 필요하다고 보았다. 또한 연구자는 본 연구를 통해 VOD 서비스를 비롯한 새로운 미디어 서비스의 양적, 질적 성장을 도모하고 미디어 산업이 건전하게 발전할 수 있는 데 기여할 것으로 기대한다.

This paper deals with a longitudinal time series study on the viewing behavior of digital media service. After holdback of terrestrial broadcasting VOD service was extended in 2013, viewers' terrestrial broadcasting VOD viewing went down sharply. Researcher assumed that there was driven by watching alternative products such as movies, kids, etc. as the cause of the decline of the terrestrial broadcasting VOD viewing. In addition, researcher assumed that the decline of terrestrial broadcasting VOD viewing had an influence on the viewing rate of the terrestrial real-time broadcasting, and confirmed the cause of the decreasing of the terrestrial real-time broadcasting viewing rate. In order for terrestrial broadcasters to retrieve real-time broadcasting and VOD viewing, it is necessary to shorten the VOD holdback and reacquire viewers away from terrestrial broadcasting.

This study aims at investigating changes of industrial structure before and after KTX stops in cities of Gyeongjeon and Jeonra lines. For the regional LQ analysis, this study uses Korea Standard Industrial Classification(KSIC), and compares the periodic changes of industrial structure for the cities associated with three industrial growth patterns, such as growth industry, slower growth industry, and depressed industry. The results show that the impact of KTX stops on regional industries is very significant and diverse among cities. In particular, interestingly, population size can lead to the diverse formation of industrial structure affected by KTX stops. Moreover, curiously though, KTX stops do not much affect the regional real estate market contrary to our expectation. It may be because real estate price change is mainly taking place in the KTX station area. Finally, this study gives good understanding of periodic change patterns of industrial structure in KTX cities, and also suggests the importance of paying attention to the regional features when setting up KTX-oriented local planning and industrial policy.

본 논문은 기업가비율이 실업률, 소득수준과 어떠한 장기적 관계에 있는지, 그리고 어떠한 설명변수들이 기업가비율에 영향을 미치는지 분석한다. 이를 위해 1980년부터 2008년까지 OECD 23개 국가를 패널 분석한다. 잘못된 추정과 편의의 위험을 피하기 위해 분석대상 변수들의 단위근 검정을 통해 수준변수들이 비정상적인지를 검정하고, 비정상적 변수들 간에 공적분관계가 존재하는지를 검정한다. 소득수준, 개방도, 규제정도, 실업률, 금융접근성, 노조 조직률 그리고 제조업비율이 기업가비율과 장기균형관계에 있음을 확인하였다. 기업가비율의 추세는 국가별로 큰 편차를 보이기 때문에, 비슷한 패턴을 보이는 국가그룹으로 분류하여 DOLS추정하였다. 증가추세의 국가그룹에서 소득수준, 개방도, 실업률, 제조업비율, 금융접근성이 유의한 양의 영향을, 인적자본수준과 노조 조직률은 유의한 음의 영향을 주고 있다. 이러한 추정결과는 기업가비율이 감소패턴을 보이는 국가그룹과 상이하다. 감소패턴의 국가그룹에서는 노조 조직률을 제외한 나머지 모든 변수에서 상반된 추정 계수값을 보인다. 즉, 어떤 그룹에 속하는지에 따라 기업가비율에 영향을 미치는 요소의 영향의 방향이 달라진다. 기업가비율이 다른 설명변수들과 반대의 인과관계를 갖는지를 테스트하기 위해 오차수정모형(error correction model)을 추정하였다. 기업가비율은 소득수준 및 실업율과의 관계에서 양방향 인과관계가 성립하며, (기업가비율 ⇄ 소득수준), (기업가비율 ⇄ 실업률)의 충격반응모형을 통해, 충격에도 불구하고 장기균형수준에 수렴함을 보인다.

What kind of explanatory variables affect business ownership rate? How is the business ownership rate related to income per capita and what are the direction of causality between them?This paper examines the long-term relationship between business ownership rate and a number of variables for a panel of 23 OECD developed countries over the period from 1980 to 2008. To do this we first investigate the stationarity of variables concerned, then test cointegration among the variables by employing the Westerlund’s (2007) error correction panel method. Commonly used econometrics methods are the so-called first generation panel unit root tests, such as Hadri and Levin A, Lin CF, Chu(=LLC). Because these first-generation tests assume cross-sectional independence, exhibit severe size distortions in the presence of cross-sectional dependence, we also use second-generation panel unit root tests such as CIPS(=cross-sectionally augmented IPS) to allow for cross-sectional dependence. For all level variables, both Hadri and LLC test do not reject the null hypothesis of a unit root at from the 1 % to 5% level. With regard to the first differences of the series, the test statistics are greater than the 1% or 5% critical absolute value and thus the null hypothesis is rejected. The CIPS test results also offer identical conclusions,To test if the null hypothesis of no cointegration can be rejected, Westerlund (2007) has developed two group-mean tests and two analogous panel tests. In the two group-mean based tests, the alternative hypothesis is there is cointegration at least in one cross section unit, which is the same in many traditional panel cointegration tests. Results using two pairs (no intercept, no time trend), (intercept, time trend) and one-period lead and lag values indicate that all four tests reject the null of no cointegration at the 1% or 5% level. Finally we bootstrapped robust critical values for the test statistics. Overall, those results show that there exists a long run cointegrating relationship among the variables in equation. Having confirmed the stationarity of variables and the existence of a long run relationship between the variables in equation, DOLS(Dynamic OLS) were utilized to estimate the respective parameters. Empirical results show that the sign of estimated parameter coefficients are different between country groups. While income per capita, economic openness, level of human capital, and credit accessibility significantly positive affect business ownership rate in riser country group, the signs of those coefficients in faller group are almost negative. This implies that the parameters of determinants are heterogenous between two groups of countries even though all of these countries are the OECD members. The above interpretation of the estimation results is based on the assumption that long-run causality runs from explanatory variables to business ownership rate. However, while cointegration implies causality in at least one direction, it says nothing about the direction of the causal relationship between the variables, as discussed above. Causality may run in either direction, from income per capita to business ownership rate or from business ownership rate to income per capita, or in both directions. To test the direction of long-run causality, we follow common practice in the applied panel cointegration methods and employ two-step procedure. And same procedure applies to causal relationship between unemployment rate and business ownership rate. In the first step, we use the DOLS estimate of the long-run relationship to derive the disequilibrium term. In the second step, we estimate the error correction model. From this we conclude that long-run causality is bidirectional, implying that increasing business ownership rate is both a consequence and cause of increasing level of income per capital or decreasing unemployment rate. To check the robustness of this conclusion, we perform a panel Granger causality test based on a levels VAR regression with fixed effects. the null hypothesis of no Granger causality from business ownership rate to income per capita or unemployment rate is not rejected. This confirms our result that increasing business ownership rate leads to increasing income level or decreasing unemployment rate. We employ generalized impulse response functions based on a one or two-lag panel vector error correction model over a 28-year horizon. A one-standard-deviation shock in business ownership rate results in a gradual and permanent decrease in income level or unemployment rate and reaches its full impact after 15 years. And we also shows that income or unemployment rate gradually and permanently decreases in response to a one-standard-deviation shock in business ownership rate and that the full impact is reached after 15 years. The impulse response functions are thus consistent with the Granger causality tests. The main contribution of this paper is that it is the first attempt to apply panel cointegration technique to examine the long-run relationship between business ownership rate and number of concerned variables such as income per capita, unemployment rate, economic openness, human capital level, union membership rate, credit accessibility and manufacturing sector ratio. And also we shed light on the direction of causality between income level, unemployment rate and business ownership rate. While structural breaks in OECD countries such as collapse of Berlin wall, formation of Euro-zone, political regime shifts, financial or trade liberalization, financial or fiscal crisis and so on may affect the above panel test statistics, we do not take into account structural breaks, which may limit our conclusions and implications.

본 논문에서는 1980년 이후 한국의 분기별 자료를 이용하여 기술변화에 대한 종사상지위별 고용반응의 이질성을 분석한다. 우선, 1980년 이후의 전 기간을 대상으로 하거나 1990년대 이전 시기만을 대상으로 하면 기술충격 후 임시일용직 비율이 장단기 모두에서 큰 폭으로 상승하는 것으로 나타났다. 하지만, 1990년대 이후에는 단기적으로는 임시일용직 고용이 더 빨리 증가하지만 장기적으로는 상용직 고용이 더욱 크게 증가하여 임시일용직 비율이 전보다 낮은 수준으로 하락하는 것으로 나타났다. 이와 같은 실증결과는 비단 수량적 유연성 확보를 위한 미시적 동기뿐만 아니라 노동생산성의 둔화 및 기대이윤의 하락과 같은 거시적 요인도 임시일용직 비율의 변화와 밀접한 연관이 있음을 시사한다.

This paper investigates the effect of a technology shock on the share of temporary workers in total employment using Korean quarterly data series from 1980:Q1 to 2005:Q4. In 1980s, a positive technology shock leads to an immediate and a persistent increase in the share of temporary employment. In contrast, after the early 1990s, although the temporary employment share increases in the short-run, it declines in the long-run following a technology shock. The evidence supports that, not only the need for flexibility from workers, but also macroeconomic factors including productivity growth have an impact on the relative demand for temporary contracts.

본 연구는 공매도의 성공 여부를 정의하고, 투자자별 거래 행태와 재무적 특성 차이를 분석하였다. 공매도 비중이 높은 종목들을 대상으로 공매도 발생 이전의 시계열 데이터를 구축하고, 이후 시계열 변화와 회귀분석을 통해 두 집 단 간 차이를 분석하였다. 분석 결과, 공매도 성공 종목에서는 기관 투자자가 일관된 순매수세를 보이며 전략적인 매매 행태를 보인 반면, 외국인 투자자는 보유와 점진적 매도 전략을 취하는 것으로 나타났다. 개인 투자자는 주가 하락에 대한 대응 전략을 취한 것으로 해석된다. 더불어 공매도 성공 종목은 고평가된 주가 흐름을 보이는 경향이 있어, 공매도가 고평가 종목을 선별하는 수단으로 기능할 수 있음을 시사한다. 이러한 결과는 공매도 성과 및 주가 하락 가능성 예측에 있어, 투자자 별 거래 패턴과 재무적 고평가 신호가 단서가 될 수 있음을 보여준다. 본 연구는 공매도 실행 이전 시점에 초점을 맞추어 정량적 분석을 수행하였다는 점에서 의미 있는 통찰을 제공한다.

This study defined the success of short selling and analyzed the differences in transaction behavior and financial characteristics of each investor. Time series data before the occurrence of short selling were constructed for stocks with a high proportion of short selling, and the differences between the two groups were analyzed through time series changes and regression analysis. As a result of the analysis, it was found that in successful short selling, institutional investors showed a consistent net buying trend and strategic trading behavior, while foreign investors took holding and gradual selling strategies. It is interpreted that individual investors have taken strategies to respond to falling stock prices. In addition, successful short selling tends to show an overvalued stock price trend, suggesting that short selling can function as a means of selecting highly valued stocks. These results show that each investor's trading pattern and financial overvalued signal can be a clue in predicting the performance of short selling and the possibility of a stock price decline. This study provides meaningful insights in that it conducted a quantitative analysis focusing on the timing before the execution of short selling.

본 연구에서는 딥러닝 기반의 팜유(Crude Palm Oil: CPO) 가격 예측 방법론을 개발하였다. 팜유는 그 생산 수율과 경제적 효율성으로 인해 다양한 산업에서 중요한 자원으로 활용되고 있으며, 이로 인해 팜유 가격 변동성에 대한 산업계의 관심이 증가하고 있다. 따라서, 팜유 가격 예측을 위한 연구가 활발히 진행되고 있으나, 많은 연구가 시계열 예측 기반으로 정확도에 한계점을 가지고 있다. 본 연구는 기존 방법론의 주요 한계인 정상성 부재 문제를 해결하기 위해 현재 가격 대비 미래 가격의 비율을 종속변수로 사용하는 새로운 모델을 제시한다. 이 접근법은 주식 가격 예측에서의 수익(return) 모델링에 착안하여 개발되었으며, 단순 가격 예측보다 더 높은 성능을 나타낸다. 또한, 다변량 시계열 예측에서 중요한 요소인 독립변수의 지연 값(lag)을 고려하여, 불필요한 잡음을 제거하고 예측 모델의 안정성을 높이는 방법론을 채택했다. 이 연구는 팜유 가격 예측의 정확도를 향상시키는데 중요한 기여를 하며, 시계열 데이터가 중요한 다른 경제적 예측 문제에도 적용 가능한 접근법을 제시한다는 점에서 산업계에 큰 의미가 있다.

This study develops a deep learning-based methodology for predicting Crude Palm Oil (CPO) prices. Palm oil is an essential resource across various industries due to its yield and economic efficiency, leading to increased industrial interest in its price volatility. While numerous studies have been conducted on palm oil price prediction, most rely on time series forecasting, which has inherent accuracy limitations. To address the main limitation of traditional methods—the absence of stationarity—this research introduces a novel model that uses the ratio of future prices to current prices as the dependent variable. This approach, inspired by return modeling in stock price predictions, demonstrates superior performance over simple price prediction. Additionally, the methodology incorporates the consideration of lag values of independent variables, a critical factor in multivariate time series forecasting, to eliminate unnecessary noise and enhance the stability of the prediction model. This research not only significantly improves the accuracy of palm oil price prediction but also offers an applicable approach for other economic forecasting issues where time series data is crucial, providing substantial value to the industry.

이 연구의 목적은 실행중심 무용교육의 패러다임에 관한 비판적 접근을 바탕으로 무용교육학의 학문적 정체성을 탐색하는 것이다. 한국의 무용교육은 1955년 교육부에서 고시된 제1차 교육과정 이후 학교무용으로서 65년의 역사를 지니고 있음에도 무용교육학으로서의 학문적 정체성이 견고하지 못하다. 전통적인 무용교육은 실행중심 패러다임에 따 라 지나치게 교사중심, 실기기능중심, 연습중심으로 운영되었다. 그러나 최근 학교, 지역사회, 전문 분야에서 무용교육학 은 새로운 패러다임 구축을 요구받고 있다. 이에 이 연구는 시계열 관점의 키워드 네트워크 분석을 실시하여 무용교육연 구의 각 구간별 주요 내용을 검토하였다. 연구결과, 무용교육연구는 5개의 구간으로 구분되었다. 제1구간(1968~1979) 은 체육학을 기반으로 한 무용교육의 실천, 제2구간(1980년~1989년)은 초등교육을 위한 창작 기반의 움직임 교육, 제3 구간(1990년~1999년)은 교급별 무용교육과정의 체계화, 제4구간(2000년~2009년)은 문화예술교육 패러다임의 등장, 제5구간(2010년~2019년)은 교육실천과 학제의 다양화가 이루어졌다. 연구결과를 바탕으로 복합학으로서 무용교육학, 학제간 실천 및 연구를 지지할 수 있는 학문적 정체성을 정립할 수 있는 노력이 요청된다.

The purpose of the study was to critically explore the academic identity of dance education as a paradigm of practice-based education. Dance education is recognized as a school dance since the first curriculum was designed, which was announced by the Ministry of Education in 1955. Although Korea’s dance education has 65 years of history, its academic identity as a dance education is not very strong. Traditional dance education was teacher-centered, skills-oriented, and exercise-oriented by following the practice-based paradigm. Recently, an initiative was taken to establish a new paradigm for dance education in schools, communities, and professional fields. This study followed the keyword network analysis and reviewed the main contents of each section of dance education research from a time-series perspective. The first section (1968–1979) is a practice of dance education based on physical education; the second section (1980–1989) is a creative-based movement education for primary education; the third section (1990–1999) is a systematization of dance education courses by class; the fourth section (2000–2009) is a paradigm for cultural and artistic education; the fifth section (2010–2019) consisted of various educational practices and institutions. Based on the research results, efforts are requested to establish an academic identity that can support dance education, interdisciplinary practice, and research.

연구목적: 본 연구는 전국의 고속도로에 설치된 차량 검지기(VDS) 데이터를 활용하여 딥러닝 기반 고속 도로 교통량 시계열 예측 모델을 구축하고, 대표적인 딥러닝 모델 간 예측 성능을 비교ㆍ분석하는 것을 목 적으로 한다. 연구방법: 2024년 한 해 동안 수집된 전국 고속도로 VDS 데이터를 대상으로 LSTM, GRU, Transformer 모델을 적용하였으며, 과거 24시간의 교통정보를 입력한 후 다음 1시간 교통량을 예측하는 1-step ahead 시계열 예측 구조를 동일한 학습 조건에서 비교ㆍ평가하였다. 연구결과: 실험 결과 GRU 모 델이 전반적인 오차 지표와 설명력 측면에서 다른 딥러닝 모델과 비교하여 상대적으로 안정적인 예측 성 능을 보였다. 특히, 비교적 간결한 구조임에도 불구하고 고속도로 교통량 시계열의 변동 특성을 효과적으 로 반영하였고 실제 교통량 단위 기준에서도 실무적인 활용을 고려할 수 있는 수준의 예측 정확도를 확보 한 것으로 분석되었다. 결론: 본 연구는 전국의 고속도로 VDS 시계열 데이터를 활용한 딥러닝 기반 교통 량 예측을 실증적으로 검토하였다는 점에서 의의가 있다. 특히 GRU 모델의 효율성과 예측 안정성을 확인 할 수 있었고 향후 실시간 교통 관리 및 운영을 위한 예측 모형 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

Purpose: This study aims to develop a deep learning-based time-series forecasting model for expressway traffic volume using data collected from Vehicle Detection System (VDS) installed in nationwide expressways, and to compared and analyze the predictive performance of representative deep learning models. Method: Nationwide expressway VDS data collected throughout 2024 were used to evaluate three deep learning models: LSTM, GRU, Transformer. A one-step-ahead time-series forecasting framework was adopted, in which traffic information from the previous 24 hours was used as input to predict volume for the subsequent hour. All models were trained and evaluated under identical experimental conditions. Result: The experimental results indicated that the GRU model exhibited relatively stable predictive performance compared to the other deep learning models in terms of overall error metrics and explanatory power. Despite its relatively simple architecture, the GRU model effectively captured the temporal variability of expressway traffic volume and achieved a level of prediction accuracy that can be considered suitable for practical applications when evaluated in actual traffic volume units. Conclusion: This study is meaningful in that it empirically examined the applicability of deep learning-based traffic volume forecasting using national expressway VDS time-series data. In particular, the efficiency and predictive stability of the GRU model were confirmed, suggesting its potential usefulness for the development of forecasting models to support real-time traffic management and operation in the future.

본 연구에서는 무인교통단속장비의 단속 건수 데이터의 시계열적 특성과 이에 영향을 주는 요인에 대해 분석하였다. 이를 위해 최근 2년(2022-2023년) 동안 전국 17개 시·도 경찰청에서 단속 건수가 가장 많은 5개씩 총 85개소의 일별 단속 건수와 설치 환경에 대한 자료를 수집하 였다. 연구 결과, ARIMA 모형을 통해 증가, 감소, 횡보 세 가지의 뚜렷한 시계열 추세유형을 확인하였으며, 설치 환경에 따른 아홉 가지 독립변수를 통해 시계열 추세에 유의미한 영향을 주는 요인을 탐색하였다. 연구결과를 바탕으로 무인단속장비의 운영효율성과 교통안전성을 높일 수 있는 정책을 제언하였다.

This study analyzes the time-series characteristics of enforcement counts recorded by automated traffic enforcement systems and the factors influencing these patterns. Using data from the top five enforcement locations in each of 17 provincial police agencies in South Korea over two years (2022 to 2023), ARIMA modeling resulted in the identification of three distinct time-series trends, viz., growth, decline, and stagnation. In addition, nine independent variables related to installation conditions were examined to determine whether they significantly impacted these trends. Based on our findings, policy recommendations are proposed to enhance the operational efficiency of automated traffic enforcement systems and improve overall traffic safety.

국내에 하천법이 도입된 초기에는 하천의 수자원 제공 기능에만 초점을 맞춘 하천 정비사업이 주로 시행 되었고 이는 전반적인 하천 환경의 악화와 하천 생태계의 쇠퇴를 초래하였다. 이에 대응하기 위해 2000년대 이후 하천의 생태적 기능을 복원하려는 생태하천 복원사업이 도입되어 점차 확대 시행된 후 현재에는 전국적으로 사업 이 시행되고 있다. 그러나 현재는 이러한 생태하천 복원사업이 실제로 하천을 생태적으로 만드는지에 대해서 평가 사업에서 적절히 평가할 수 있는 항목이 마련되어있지 않은 실정이다. 따라서 본 연구에서는 국내외의 선행 연구를 조사하여 하천의 생태적 평가에 도입할 수 있는 지표로는 어떤 것들이 있는지를 파악했고, 그중 다수의 연구에서 공통으로 제시하고 있는 항목을 선정해 실제 하천 복원 사례에 적용해보았다. 연구 대상지인 안양천, 왕숙천, 갑천, 무심천의 수질 지표에 대해 분석한 결과 BOD와 인 함량 등의 지표는 많은 조사 지점에서 뚜렷한 감소 추세에 있었으며, 조사 지점별로 하천 복원사업 전후의 수질 지표에 유의미한 개선을 나타내는 경우가 많았다. 반면 생물 지표를 분석했을 때에는 변동이 큰 조사 자료로 인해 명확한 추세가 확인되는 경우가 적었으며, 대체로 생물 다양성이 감소한다는 경향이 파악되었으나 이는 수질 지표가 개선된 것과는 다른 양 상을 보였다.

Because early stream maintenance projects in Korea were mainly focused on increasing water resources, they caused the deterioration of the stream environment and the decline of the riverine ecosystem. To solve the problem, stream restoration projects were introduced to restore the original function of the streams since 2000s. However, there is no substantive standard to assess the ecological aspect of the restoration projects. Therefore, some of the indicators from the prior studies were applied to the assessment of the result of some restoration projects in this study. Chemical indicators such as pH, DO, BOD, COD, N, P of Anyangcheon stream, Wangsookcheon stream, Moosimcheon stream, Gapcheon stream were analyzed. BOD and P were on the decline in most of the research spots after the restoration project and other indicators were improved in some of the spots. Meanwhile, there was no obvious trend in biological indicators which was different from the result of the chemical indicators.