중규모 기상 모델을 이용하여 안개와 같은 미세규모 국지현상을 정확히 재현하는 것은 매우 어려운 실정이다. 특히, 수치모델의 초기 입력 자료의 불확도는 수치모델의 예측 정확도에 결정적인 영향을 미치기 때문에 이를 보완하기 위한 자료동화 과정이 요구되어진다. 본 연구에서는 WRF (Weather Research and Forecasting) 모델을 이용하여 낙동강 지역에서 발생한 여름철 안개사례 재현실험을 대상으로 중규모 기상 모델의 한계를 검증하였다. 중규모 기상 모델에서 초기 및 경계장으로 사용되는 KLAPS (Korea Local Analysis and Prediction System)와 LDAPS (Local Data Assimilation and Prediction System) 분석장 자료를 이용하여 수치모델 모의 정확도 민감도 분석을 수행하였다. 또한 AWS (Automatic Weather System) 자료를 이용한 자료동화(Four-Dimensional Data Assimilation)에 의한 수치모델의 정확도 개선 정도를 평가하였다. 초기 및 경계장 민감도 분석 결과에서 LDAPS 자료를 입력 자료로 사용한 경우가 KLAPS 자 료 보다 기온과 이슬점온도, 상대습도에서 높은 정확도를 보였고, 풍속은 더 낮은 수준을 나타내었다. 특히, 상대습도에 서 LDAPS의 경우는 RMSE (Root Mean Square Error)가 15.9%, KLAPS는 35.6%의 수준을 보여 그 차이가 매우 크 게 나타났다. 또한 자료동화를 통하여 기온, 풍속, 상대습도의 RMSE가 각각 0.3 o C, 0.2ms−1 , 2.2% 수준으로 개선되었다.

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 연 구에서 중요한 부분이 되고 있다. 본 연구는 분야별 KS 보유 및 제정현황 분석 그리고 열람실적을 이용하여 표준의 활용도 를 분석한다. 먼저 KS의 보유현황을 국가정책적인 이슈와 함께 살펴보고, 세부적으로 KS 제 정현황이 유사한 분야들은 무엇인지 파악하기 위해 다차원 척도법을 이용하여 시각화 및 군 집화를 실시한다. 이후 각 군집별 제정현황이 유사한 분야들의 표준화 제정활동에 영향을 미 치는 결정요인이 무엇인지 가설설정에 따른 회귀분석을 실시한다. 연구결과 자본집약도, 연구개발 그리고 매출액이 표준화 제정활동에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이에 따라 정부 는 자본집약도가 큰 기업들이 표준화 과정에서 선도적 역할을 유도하고, 연구개발에 따른 표 준과 기술특허 등을 정책적으로 연계시키며, 매출액이 큰 기업들이 표준화 활동을 선도하도 록 지원정책을 수립해야 한다. 두 번째로 표준의 활용도를 분석하기 위해, KS 열람실적 데이 터를 사용하며, 각 KS의 제정연도, 형태 분야별 활용도가 어떻게 다른지 기초통계분석과 의 사결정나무를 사용하여 분석을 수행한다. 그 결과 표준의 제정시기가 활용도에 영향을 크게 미치며, 특정 분야와 형태의 KS들은 최근에 제정되었더라도 활용도가 높은 것으로 나타났 다. 이에 따라 열람실적이 낮은 표준들에 대한 홍보 정책과 함께, 표준을 제정할 때 미열람되 는 표준이 적어지도록 활용도를 고려하는 정책을 수립해야 한다.

막대나 히스토그램과 같은 그래픽 요소는 통계자료의 탐색적 분석을 위한 정보 시각화 도구로 자주 활용되어왔다. 이에 비해단계구분도나 유선도와 같은 전통적 주제도는 지리참조된 통계자료의 공간 분포 및 패턴 분석을 위한 유용한 시각화 기법으로 인식되었다. 그러나 통계학 분야에서 최근 제안된 연결형 마이크로맵은 공간통계자료의 탐색적 분석을 위한 효과적인 시각화 도구로서 많은 관심을 받고 있다. 이에 본 연구는 서울특별시 자치구를 대상으로 생산된 공간통계자료를 시각화할 수 있는 연결형 마이크로맵을 R 프로그래밍 언어를 이용하여 구현하여 제시하였다. 그리고 본 연구는 기존 주제도와 차별적인 연결형 마이크로맵의 특징을 고찰하였다. 연결형 마이크로맵은 전통적 주제도의 한계를 해결하고 정보 손실을 최소화할 수 있는 효과적인 시각화 기법으로서 그 활용도가 높아질 것으로 기대된다.

The efficient safety estimation for a business should analyze an accident data by considering every possible and potential factor. Thus, we consider several factors to build the safety estimation model to meet fairness and rationality. This paper present the yearly statistic data of accident from KOSHA analyze the data by industry, scale, year of service of a employee, age and other factors; build the safety estimation model for the business based on the accident report derived the analysis. The estimation model is established by the weights for accident type, degree, scale, industry, year of service, and age of the employee derived from ANP(Analytic Network Process).

PURPOSES : The travel times of expressway buses have been estimated using the travel time data between entrance tollgates and exit tollgates, which are produced by the Toll Collections System (TCS). However, the travel time data from TCS has a few critical problems. For example, the travel time data include the travel times of trucks as well as those of buses. Therefore, the travel time estimation of expressway buses using TCS data may be implicitly and explicitly incorrect. The goal of this study is to improve the accuracy of the expressway bus travel time estimation using DSRC-based travel time by identifying the appropriate analysis period of input data. METHODS : All expressway buses are equipped with the Hi-Pass transponders so that the travel times of only expressway buses can be extracted now using DSRC. Thus, this study analyzed the operational characteristics as well as travel time patterns of the expressway buses operating between Seoul and Dajeon. And then, this study determined the most appropriate analysis period of input data for the expressway bus travel time estimation model in order to improve the accuracy of the model. RESULTS: As a result of feasibility analysis according to the analysis period, overall MAPE values were found to be similar. However, the MAPE values of the cases using similar volume patterns outperformed other cases. CONCLUSIONS: The best input period was that of the case which uses the travel time pattern of the days whose total expressway traffic volumes are similar to that of one day before the day during which the travel times of expressway buses must be estimated.

본 연구는 MODIS 위성영상을 이용하여 광역적으로 진행되고 있는 식물계절학적 특징을 분석하고자 수행하 였다. 위성영상을 이용한 식물계절학적 특징 분석은 현 장 관찰 자료의 분석을 위한 전반적인 식물계절 경향성 및 변동성에 필요한 정보를 제공해 줄 수 있으며, 현장 관찰 값과 광역 식물계절 관측 값의 연결을 통하여 광 역 수준에서 보다 정밀도 높은 식물 계절현상 모니터링 을 가능하게 한다. 본 연구의 기반이 된 MODIS EVI 자료는 Timesat Algorithms의 double logistic function으로 평활화시켜 분석하였다. 제주→남해안→지리산→소백산→설악산 의 위도 분포에 따라 식물계절 시작일은 늦어지는 경향 을 보였다. 그러나 11년간 주요 산림 지역에서의 식물 계절 시작은 해마다 시작일에 다르게 나타나는 연변동 의 특징을 보였다. 변동 자료를 고차다항식으로 변형한 결과, 제주도는 연간 0.38일, 소백산지역은 0.174일 계 절 시작이 늦어지고, 남해안은 0.32일, 지리산은 0.239 일, 설악산 지역은 0.119일 개엽일이 빨라지고 있는 것 으로 나타났다. 우리나라 전체 식물계절 시작 시기의 특징을 공간적 으로 살펴보면, 주요 산림 지역은 늦어지고, 분지나 산 록의 남사면지역에는 빨라지는 것으로 나타났다. 지역적 으로 살펴보면, 제주도의 남서해안 및 북동해안 사면지 역, 동남해안 지역이 빠른 경향을 보였다. 행정구역별 식물계절 시작 시기를 분석한 결과, 2001 년에는 서울과 경기도, 동해안, 남해안, 마산, 창원, 밀양, 대구, 제주도를 중심으로 빠르게 시작되었다. 이는 서울, 경기도, 마산, 창원, 밀양, 대구 등의 도시지역은 도시화 에 따른 기온상승의 영향인 것으로 해석된다. 이 같은 경향은 2005, 2010년에도 같은 경향으로 보이고 있어 도시화가 식물계절 변화에 중요한 영향을 미치고 있는 것으로 해석할 수 있다. 본 연구의 시간적 규모인 10년 이내에서는 기후변동 에 따른 식물계절 현상의 변이성을 잘 나타내었으며, 이 러한 식물계절 모니터링 기법은 30년 이상의 보다 장기 적인 자료를 축적을 통하여 기후변화 양상에 따른 생물 계절 현상 변화와 해석에 중요한 역할을 할 것으로 생 각된다.

기상청에서 제공하는 전체 기상자료와 평년값 자료 및 태양에너지학회에서 제공하는 표준기상데이터를 이용하여 위험률별 난방설계용 외기온과 상대습도, 냉방설계용 건구온도, 습구온도 및 일사량 자료를 분석하였다. 표준 기상데이터는 평균에 가장 가까운 대표성을 갖는 1개년의 데이터로 가공 처리한 매시간별 기상자료이고, 평년 값 자료는 30년(1981~2010년) 평균 일별 기상자료이며, 전체 기상자료는 평년값과 동일기간의 매시간별 기상자료이다. 일부 분석방법은 평년값 자료를 이용하는 경우도 있지만 대부분 매시간별 기상자료가 필요하고 대표성을 갖기 위해서는 표준기상데이터를 이용하는 것이 가장 적합하다. 그러나 현재 표준기상데이터는 서울과 6대 광역시 등 7개 지역만 제공되고 있기 때문에 전국을 커버 할 수 있는 지역별 온실 환경설계용 기상자료의 구축에는 전체 기상자료를 이용할 수밖에 없다. 따라서 본 연구에서는 표준기상데이터가 제공되고 있는 7개 지역을 대상으로 전체 기상자료 및 평년값 자료를 이용한 방법으로 분석하여 표준기상데이터로 구한 값과 비교 검토하였다. 위험률별 설계 기상자료는 전체 기상자료를 이용하여 구한 평균값이 표준기상데이터로 구한 결과와 잘 일치하였다. 따라서 표준기상데이터가 없는 지역의 위험률별 설계용 기상자료는 전체 기상자료를 이용하여 구하고, 전체자료 기간의 평균값을 온실의 환경설계 기준으로 사용하며, 최대값과 최소값을 제공함으로써 참고자료로 활용할 수 있도록 하는 것이 합리적인 방법으로 판단된다. 최근의 기후변화 문제로 냉난방 설계기온의 지 속적인 변화가 예상되므로 이에 대응하기 위해서는 전문 가들로 구성된 온실설계위원회와 같은 기구의 설치가 절실히 요청된다. 위원회에서는 자료기간 및 분석방법에 대한 기준을 설정하고, 최소한 10년 간격의 정기적인 검토를 통하여 기상자료를 분석하고 온실설계기준 및 가이드라인을 제공할 필요가 있다.

When evaluating effectiveness of a program, there is a tendency to simply compare the performances of the treated before and after the program or to compare the differences in the performances of the treated and the untreated before-after the program. However, these ways of evaluating effectiveness have problems because they can’t account for environmental changes affecting the treated and/or effects coming from the differences between the treated and the untreated. Therefore, in this paper, panel data analysis (fixed effects model) is suggested as a means to overcome these problems and is utilized to evaluate the effectiveness of fusion technology program conducted by Ministry of Trade, Industry and Energy, Korea. As a result, it turns out that the program has definitely positive impacts on the beneficiary in terms of sales, R&D expenditure, and employment.

The Ministry of Environment established a data base platform called environmental statistic portal. From there we collected environmental statistics including sulfurous acid gas, fine dust, carbon monoxide, nitrogen dioxide, household waste, domestic waste, construction waste, the number of factories, the amount of waste water, the amount of organic matter, etc. We collected the number of tuberculosis (TB) patients from National Health Service in Korean Statistical Information Service. We consider the number of TB patients and environmental statistics as a dependent variable and predictors, respectively. A multiple regression analysis is performed to find out significant predictors that affect the number of TB patients. A deep analysis is done to discover the relationship between significant predictors and the dependent variable depending on national district areas, i.e. Gu or Goon, by use of a multivariate analysis and a covariance analysis.

서울을 포함한 수도권지역의 지표면 특성분석을 위하여 Landsat 위성자료(Landsat 5, Landsat 7, Landsat 8)를 이용하여 다양한 지표 특성지수와 지표면 온도를 계산하였다. 연구에 사용된 Landsat 자료는 가을철 자료로써 1985년 10월 21일의 Landsat 5, 2003년 9월 29일의 Landsat 7 그리고 2013년 9월 1일의 Landsat 8 자료를 이용하였다. 그리고 서울과 주변지역에 대하여 토양조절 식생지수, 수정 정규 습윤지수, 정규 습윤지수, 태슬 모자형 밝기, 태슬 모자형 초록, 태슬 모자형 습윤, 정규 식생지수, 정규 건설지수와 같은 지표 특성지수와 지표면 온도를 산출하였다. 대부분의 지표 특성지수들은 도시, 시골, 산, 건물, 강 그리고 도로 등에서 잘 구별되었다. 특히, 도시화의 특징은 서울 주변의 신도시(예, 일산)에서 잘 나타났다. 정규 식생지수와 정규 건물지수 그리고 지표면 온도에 따르면 도시의 확장은 서울의 주변지역에서 뚜렷이 보였다. 지표면 온도와 지표고도는 식생 또는 건설물의 구조와 분포를 나타내는 정규 식생지수 그리고 정규 건물지수와 강한 상관성이 나타났다. 정규 식생지수는 지표면온도와 양의 상관성을 보였고 지표고도와 음의 상관성을 가지는 반면, 정규 식생지수는 지표면온도와 지표고도에 대하여 각각 반대의 특성을 나타내었다. 또한, Landsat의 정규 식생지수와 정규 건물지수는 수도권지역에서 밀접한 관계를 보였다. Landsat 8과 Landsat 5에서는 -0.6 이하의 강한 상관성이 있었으며 Landsat 7에서는 -0.5 이상의 낮은 상관성이 나타났다.

겨울철 동해안 강수 현상에 대한 규명을 위하여 라디오존데를 활용한 특별관측을 2012년 1월 5일부터 2월 29일까지 실시하였고, 이 연구는 대기의 불안정을 나타내는 다양한 변수를 활용하여 강수 사례의 분석을 수행하였다. 그 결과, 강수가 발생할 때 지표면(1000 hPa)에서 중층(약 750 hPa)까지의 상당온위가 증가하는 것을 볼 수 있었고, 이러한 대기층(1000~750 hPa)은 불안정을 일으키기에 충분한 수준의 수증기를 함유하고 있었다. 대류가용잠재에너지의 시간적인 변화를 살펴본 결과 강수가 발생하였을 때 증가하는 것을 볼 수 있었고, 연직바람쉬어의 경우에서도 대류가용잠재에너지와 마찬가지로 강수 기간 동안 상승하여 일정수준 이상의 값을 유지하는 것을 확인할 수 있었다. 강수에 따른 대기 구조의 상세한 분석을 위하여 지상 원격 탐사 자료와 지상 관측 자료를 활용하여 분석을 수행하였다. 또한 가강수량과 바람벡터를 이용하여 가강수량플럭스를 계산하였다. 가강수량플럭스와 강수량은 북동풍 계열의 바람이 발생하였을 때 높은 관계성을 보였다. 그 결과 동해안영역에서 발생하는 강수 현상에서는 풍계와 같은 역학적인 작용의 이해가 중요한 것으로 판단되었다.

In aerospace industry, MTBF (Mean Time Between Failure) and MFTBF (Mean Flight Time Between Failure) are generally used for reliability analysis. So far, especially to Korean military aircraft, MFTBF of avionic equipments is predicted by MIL-HDBK-217 and MIL-HDBK-338, however, the predicted MFTBF by military standard has a wide discrepancy to that of real-world operation, which leads to overstock and increase operation cost. This study analyzes operational data of avionic equipments. Operational MFTBF, which is calculated from operational data, is compared with predicted MFTBF calculated conventionally by military standard. In addition, failure rate trend is investigated to verify reliability growth in operational data, the investigation shows that failure rate curve from operational data has somewhat pattern with decreased failure rate and constant failure rate.

안정동위원소 분석기법(SIA)은 생태학 및 환경학적 측면에서 유기물의 기원 추적 및 생지화학적인 문제를 해결함에 있어서 유용하기 때문에 그 사용이 꾸준히 증가되고 있다. C, N, S, H, O 등의 원소는 모두 하나 이상의 동위원소를 가지고 있으며, 동위원소 조성비는 질량분석기를 이용하여 매우 정밀하게 측정할 수 있다. 이러한 동위원소 조성비는 물리적, 화학적, 생물학적 반응을 통한 분별작용으로 인하여 예측 가능한 방식으로 변경된다. 더 나아가 안정동위원소 기법은 생태와 환경 학문에서 유기물의 기원을 밝히고, 생태계내 먹이망 구조를 밝히고, 영양염 등의 질산염 순환을 이해하고, 동물의 이동경로를 밝히고, 오염원을 추적하는 등 매우 강력한 도구로서 사용할 수 있다. 그러므로 생태학 및 환경학 분야에서 안정동위원소의 활용이 매우 유용하다.

정보화 사회의 도래에 따른 정보통신기술의 발전과 활용이 국가 경제구조 및 성장에 급격한 영향을 미치고 있는 추세에 맞춰 본 연구는 자료포락분석과 맘퀴스트지수를 활용하여 국가별 정보통신기술의 활용성과를 상대적 효율성 및 생산성의 관점에서 접근하고자 하였다. 투입요소로 ICT환경과 ICT이용준비도 그리고 산출물로 ICT활용도를 이용하여 총 28개 국가를 대상으로 2008년부터 2011년 동안 정보통신기술 활용성과를 진단한 결과, 자료포락분석에서는 전체적인 ICT 효율성이 감소한 것으로 나타나 외형적 성장에 비해 실질적인 ICT 활용 부문은 부진한 것으로 판단되었고, 맘퀴스트지수 분석결과에서도 전체적인 ICT 생산성은 지난 3개년 구간동안 개선되지 않은 것으로 분석되었다. 이러한 분석결과를 종합적으로 고려해 볼 때, ICT 활용성과를 제고하기 위해서는 지금까지 추진해온 물리적 요소의 양적 투입에 의존하는 외형적 개발정책보다는 투입요소와 산출물을 합목적적으로 연계시키고 ICT 활용 효율성을 증진시킬 수 있는 다각적인 운영 합리화 방안이 필요하다고 본다.

In aerospace industry, MTBF(Mean Time Between Failure) and MFTBF((Mean Flight Time Between Failure) are generally used for reliability analysis. So far, especially to Korean military aircraft, MFTBF of avionic equipments is predicted by MIL-HDBK-217 and MIL-HDBK-338, however, the predicted MFTBF by military standard has a wide discrepancy to that of real-world operation, which leads to overstock and increase operation cost. This study analyzes operational data of avionic equipments. Operational MFTBF, which is calculated from operational data, is compared with predicted MFTBF calculated conventionally by military standard. In addition, failure rate trend is investigated to verify reliability growth in operational data, the investigation shows that failure rate curve from operational data has somewhat pattern with decreased failure rate and constant failure rate.