Supramax bulk carriers cover a wide range of ocean transportation requirements, from major to minor bulk cargoes. Market forecasting for this segment has posed a challenge to researchers, due to complexity involved, on the demand side of the forecasting model. This paper addresses this issue by using technical indicators as input features, instead of complicated supply-demand variables. Artificial neural networks (ANN), one of the most popular machine-learning tools, were used to replace classical time-series models. Results revealed that ANN outperformed the benchmark binomial logistic regression model, and predicted direction of the spot market with more than 70% accuracy. Results obtained in this paper, can enable chartering desks to make better short-term chartering decisions.

Purpose – The purpose of this study examines when the optimism impact on financial asset price forecasting and the boundary condition of optimism in the financial asset price forecasting. People generally tend to optimistically forecast their future. Optimism is a nature of human beings and optimistic forecasting observed in daily life. But is it always observed in financial asset price forecasting? In this study, two factors were focused on considering whether the optimism that people have applied to predicting future performance of financial investment products (e.g., mutual fund). First, this study examined whether the degree of optimism varied depending on the direction of the prior price trend. Second, this study examined whether the degree of optimism varied according to the forecast period by dividing the future forecasted by people into three time horizon based on forecast period. Research design, data, and methodology – 2 (prior price trend: rising-up trend vs falling-down trend) x 3 (forecast time horizon: short term vs medium term vs long term) experimental design was used. Prior price trend was used between subject and forecast time horizon was used within subject design. 169 undergraduate students participated in the experiment. χ2 analysis was used. In this study, prior price trend divided into two types: rising-up trend versus falling-down trend. Forecast time horizon divided into three types: short term (after one month), medium term (after one year), and long term (after five years). Results – Optimistic price forecasting and boundary condition was found. Participants who were exposed to falling-down trend did not make optimistic predictions in the short term, but over time they tended to be more optimistic about the future in the medium term and long term. However, participants who were exposed to rising-up trend were over-optimistic in the short term, but over time, less optimistic in the medium and long term. Optimistic price forecasting was found when participants forecasted in the long term. Exposure to prior price trends (rising-up trend vs falling-down trend) was a boundary condition of optimistic price forecasting. Conclusions – The results indicated that individuals were more likely to be impacted by prior price tends in the short term time horizon, while being optimistic in the long term time horizon.

The loss of safety for reservoirs brought about by climate change and facility aging leads to reservoir failures, which results in the loss of lives and property damage in downstream areas. Therefore, it is necessary to provide a Reservoir(Dam) Failure Forecasting System for downstream residents to detect the early signs of failure (with sensors) in real-time and perform safety management to prevent and minimize possible damage. Ground water level meter was installed for changes of seepage and understanding of underground stability, and its management criteria was established in change of ground water level up to dam height. Analysis results show that distribution of values are scattered so it is necessary to do monitering for 1 year to set up for numerical fitting.

The safety of the future mankind becomes a world issue due to the climate change driven by global warming. It is inevitable to observe everywhere in daily life the impact of climate change. The level of emergency differs between long-term, mid-term, and short-term, which depends on situation. The impact of climate change in daily life is fairly diverse, and therefore multiple research units of different backgrounds often work together on the measuring and forecasting of the impacts. This paper aims to study the potentially useful methods to analyze and forecast the impact on the changes in transport activities of Canadian Inuit. This is part of the research on the climate change’s impact on the Northern Sea Route area. Either natural or man-made change of external environment forces human to adjust their daily life in order to maintain their utility level of life. Individual or individuals’ group react to the external impact, the way of which differ from others. This fact calls a simulation research on the whole set of input-intermediate process-output. Agents representing individuals or certain subpopulation are given a set of rules to react to stimulus and interact with other agents behave in the realm of simulation. This paper provides methodological discussions on how analyzing and forecasting future change in transport activities in response to climate change. The discussion goes around activity-based approaches that are recently popular in urban planning and transportation planning among available simulation approaches. This paper then discusses the implication and future research agenda.

가상현실은 현재 게임 산업에서 가장 주목하는 기술 중 하나다. 그럼에도 불구하고 가상현실 기술 자체가 극복해야 할 문제점과 시장가능성에 대한 의문으로 게임 산업에서 이에 대한 투자가 활발히 이루어지기 어려운 실정이다. 따라서 본 연구에서는 가상현실 게임 시장의 미래 가능성을 다각도로 타진해보고자 하였다. 이를 위하여 과거부터 현재까지 국내의 게임시장 발전 양상을 살펴보고, 시나리오네트워크매핑(SNM)을 활용하여 이해관계자 구조를 통한 미래예측을 시도하였다. 그 결과는 장·단기적 미래전망을 제시하고 이를 바탕으로 가상현실 게임 산업의 핵심이 될 이해관계자들에게 필요할 활동과 전략에 대한 시사점을 제시하였다는 데 공헌점이 있다.

도시지역의 모든 하수관망을 사용하여 구축된 강우-유출모형은 그 규모가 방대하고 복잡하여 실시간 도시홍수예보에 적합하지 않다. 따라서 본 연구에서는 상대적으로 도시화가 많이 진행된 서울시의 상습침수지역인 도림천 대림배수분구의 하수관망도를 이용하여 강우-유출모형을 구축하고 이를 단순화하였다. 하수관망 단순화는 노드의 누가유역면적을 단순화의 범위 산정을 위한 기준으로 설정하고 총 5단계의 과정으로 나누었으며 단순화 과정에서 SWMM의 모든 매개변수들을 면적가중치를 적용하여 계산하였다. 또한 하수관망의 적정 단순화 범위를 산정하기 위하여 유출모형에 5가지 단순화 범위를 설정하고 유출분석과 침수분석을 실시하였다. 그 결과, 유출모형의 노드와 관망의 개수 그리고 모의시간 모두 단순화 범위에 따라 50~90%까지 일정하게 감소하였으며 단순화 이전과 동일한 유출량 결과를 나타내었다. 2차원 침수분석의 경우, 누가유역면적별로 단순화의 범위가 커질수록 월류지점의 개수가 크게 감소하고 위치가 바뀌었으나 비슷한 침수양상을 나타내었다. 다만 누가유역면적을 기준으로 6 ha 이상에서는 상류부터 삭제되는 노드에 의해 나타내지 못하는 침수지역이 발생하였다. 2차원 침수면적, 주요침수구간, 침수심 등을 비교 ․ 분석한 결과, 누가유역면적을 기준으로 1 ha의 단순화 범위가 단순화 이전의 분석결과와 가장 유사함을 나타내었다. 본 연구는 SWMM 매개변수를 모두 고려한 하수관망 단순화를 실시함으로써 실시간 도시홍수예보를 위한 신속하고 정확한 유출자료 생성에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

According to “Korea Environment Corporation (KECO): Statistical data of specified waste generation and treatment,” the amount of designated waste generated in 2015 was 4,691,532 tons, which is 51.7% higher than the 3,092,591 tons generated in 2005, and the annual output is steadily increasing by 3.25%. Therefore, in order to properly manage the specified wastes, it is necessary to divide them according to the type of industry and waste type and to evaluate the trend of specified waste generation in advance and establish a specified waste management plan. However, due to the statistical data collection and administrative procedures, the timing of the publication of national statistical data is somewhat delayed after the actual generation of specified waste. Since the “National Waste Comprehensive Plan” assumes that GDP and manufacturing output will increase by 4% every year and predicts the amount of specified waste generation in the future, there is a great deal of pressure to use this in the actual field. In this study, we analyzed the correlation between the production index, which is an economic index indicating the change in the output of the products produced by the industry, and the specified waste generation amount. Based on the actual production index, the specified waste statistics for 2017 were predicted and compared with the estimated amount and the actual amount for the 2010 ~ 2015 period.

최근 우리나라에서 빈번하게 발생되는 가뭄으로 인하여 많은 피해가 발생하고 있으며, 이에 대한 사전대응의 필요성이 커지고 있다. 가뭄에 대한 효과적인 사전대응을 위해서는 신뢰성 있는 가뭄 예측 정보가 필수적이다. 본 연구에서는 수문학적 가뭄에 대한 확률론적 예측을 수행하기 위하여 가뭄의 전이현상을 베이지안 네트워크 모형에 반영하였다. 가뭄의 전이현상을 고려한 베이지안 네트워크 기반의 가뭄 예측 모형(PBNDF)은 과거, 현재, 미래에 대한 다중 모형 앙상블 예측결과와 가뭄전이 관계를 결합하여 새로운 수문학적 가뭄 예측 결과를 생산하도록 구축되었다. 본 연구에서 PBNDF 모형은 파머수문학적 가뭄지수를 활용하여 낙동강 유역의 10개 지점을 대상으로 가뭄을 확률적으로 예측하는데 적용되었다. PBNDF 모형의 ROC 분석 결과 ROC 점수가 0.5 이상의 유의한 결과를 나타내 실제 예측 모형으로 활용가능하다는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 기존에 개발된 모형(지속성 예측, 베이지안 네트워크 예측 모형)과 평균제곱오차의 제곱근(RMSE), 기술 점수(SS)를 활용하여 비교를 수행하였으며, 그 결과 PBNDF 모형의 RMSE는 상대적으로 낮은 값을 가지며, SS는 약 0.1~0.15 정도 높은 것으로 나타나 예측성능이 향상되었다는 것을 확인할 수 있었다.

Numerical Weather Prediction (NWP) models such as the Weather Research and Forecasting (WRF) model are essential for forecasting one-day-ahead solar irradiance. In order to evaluate the performance of the WRF in forecasting solar irradiance over the Korean Peninsula, we compared WRF prediction data from 2008 to 2010 corresponding to weather observation data (OBS) from the Korean Meteorological Administration (KMA). The WRF model showed poor performance at polluted regions such as Seoul and Suwon where the relative Root Mean Square Error (rRMSE) is over 30%. Predictions by the WRF model alone had a large amount of potential error because of the lack of actual aerosol radiative feedbacks. For the purpose of reducing this error induced by atmospheric particles, i.e., aerosols, the WRF model was coupled with the Community Multiscale Air Quality (CMAQ) model. The coupled system makes it possible to estimate the radiative feedbacks of aerosols on the solar irradiance. As a result, the solar irradiance estimated by the coupled system showed a strong dependence on both the aerosol spatial distributions and the associated optical properties. In the NF (No Feedback) case, which refers to the WRF-only stimulated system without aerosol feedbacks, the GHI was overestimated by 50–200 W m-2 compared with OBS derived values at each site. In the YF (Yes Feedback) case, in contrast, which refers to the WRF–CMAQ two-way coupled system, the rRMSE was significantly improved by 3.1–3.7% at Suwon and Seoul where the Particulate Matter (PM) concentrations, specifically, those related to the PM10 size fraction, were over 100 g m-3. Thus, the coupled system showed promise for acquiring more accurate solar irradiance forecasts.

본 연구에서는 장기예보자료 기반의 장기 가뭄전망정보를 산정하고, 2015년 가뭄사상을 대상으로 활용성을 평가하였다. 이를 위해 ASOS 59개 지점의 관측강수량, GloSea5의 미래예측 및 과거재현 자료를 활용하였으며, 다양한 지속기간(3, 6, 9, 12개월)에 대한 SPI를 산정하였다. 또한 예보선행시간(1~6개월)에 따른 SPI와 관측자료 기반의 SPI 간의 ROC (Receiver Operating Characteristic)및 통계적 분석(상관계수, 평균제곱근 오차)을 수행하여 전망정보의 활용성을 평가하였다. ROC 분석결과, SPI(3)는 2개월, SPI(6)은 3개월, SPI(9)는 4개월, SPI(12)는 5개월까지 ROC score 약 0.70 이상으로 산정되었다. 예보선행시간별 상관계수 및 평균제곱근오차의 경우, 2개월 선행시간 SPI(3)은 0.60, 0.87, 4개월 선행시간 SPI(6)은 0.72, 0.95, 5개월 선행시간 SPI(9)는 0.75, 0.95, 6개월 선행시간 SPI(12)는 0.77, 0.89로 상관계수는 높게, 평균제곱근오차는 낮게 산정되어 활용성이 있는 것으로 판단된다.

Purpose – In this work, we examined the causal relationship between credit loans from households (CLH), loan collateralized with housing (LCH) and an interest of certificate of deposit (ICD) among others in South Korea. Furthermore, the optimal forecasts on the underlying model will be obtained and have the potential for applications in the economic field. Research design, data, and methodology – A total of 31 realizations sampled from the 4th quarter in 2008 to the 4th quarter in 2016 was chosen for this research. To achieve the purpose of this study, a regression model with correlated errors was exploited. Furthermore, goodness-of-fit measures was used as tools of optimal model-construction. Results – We found that by applying the regression model with errors component ARMA(1,5) to CLH, the steep and lasting rise can be expected over the next year, with moderate increase of LCH and ICD. Conclusions – Based on 2017-2018 forecasts for CLH, the precipitous and lasting increase can be expected over the next two years, with gradual rise of two major explanatory variables. By affording the assumption that the feedback among variables can exist, we can, in the future, consider more generalized models such as vector autoregressive model and structural equation model, to name a few.

Network design of the Reservoir Failure Forecasting System are proposed to using LPWA network in order to actively respond to the power problem, breaking communication wire and cost reduction of management system.

본 연구에서는 공간규모분할 기법(SCDM)을 적용하여 레이더 예측강우를 산정하고, 도시홍수예보 관점에서 기상청 현업 레이더 예측강우 (MAPLE 및 KONOS)와 함께 수문학적 활용성을 평가하였다. 본 연구에서 제시한 공간규모분할 기법은 강우를 층운형과 대류성 강우로 분리하여 각각의 이동속도를 고려하여 개별예측 및 재합성하는 것이다. 수도권 영역의 세 호우 사례를 대상으로 기상청 MAPLE 및 KONOS와의 예측강우 정확도를 평가한 결과, 본 연구에서 적용한 예측기법은 기법의 단순함에 비해 양호한 예측 정확도를 보였다. 또한, 강남유역을 대상으로 각 예측강 우의 수심모의 정확도를 평가한 결과, MAPLE 및 SCDM에 비하여 KONOS가 첨두수심을 보다 정확하게 모의하였으나, 호우의 시간적 패턴 구현 의 정확도가 높지 않았다. SCDM의 경우 정량적인 오차는 다소 크게 나타났지만, 전체적으로 관측수심과 유사한 모의 양상을 보였다. 추후 부족한 정량적 정확도를 보정 기법 및 수치예보자료와의 결합을 통해 개선한다면 SCDM의 예측강우가 홍수예보를 위한 입력자료로 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

Web-based DB design standards of the Reservoir Failure Forecasting System are proposed in order to actively respond to the user’s work changes, various sensors, and business logic, and increase the system usability by reducing logic changes and client maintenance through minimal interface changes.

Web-based DB design standards of the Reservoir Failure Forecasting System are proposed in order to actively respond to the user’s work changes, various sensors, and business logic, and increase the system usability by reducing logic changes and client maintenance through minimal interface changes.

최근 축산업은 육류 소비량 증가 및 정부의 장려 축산정책으로 발전하고 있으며 소규모 축산농가에서 집단화 및 대형화되어 고소득 향상 사업으로 변해가고 있다. 하지만 소득향상이라는 이점 외에 가축사육과정에서 배출되는 분뇨에 의해 각종 민원뿐만 아니라 인근 수계로의 노출로 인한 수질오염과 2차 토양오염, 가축전염병, 해충번식, 폐기물 등 가시적인 환경오염이 발생하고 있다. 따라서 정부는 가축분뇨의 체계적인 관리를 위해 “가축분뇨 관리 및 이용에 관한 법률”을 제정하여 시･군 지역의 가축분뇨관리세부계획을 수립하도록 하였다. 본 연구는 괴산군의 가축분뇨관리세부계획 수립을 위한 것으로 괴산군 지역의 가축사육 및 분뇨발생량 현황을 분석하였고 축종 및 사육두수 분포특성을 확인하기 위해 GIS(Geographic Information System)를 이용하여 분석하였다. ArcMap ver. 9.3을 사용하여 가축사육 주소지를 좌표 변환하였으며, 축종별 사육두수 범위별 분포현황을 조사하였다. 또한 최소자승법과 로그함수법으로 축종별 사육두수 및 가축분뇨 발생량을 예측하여 괴산군 가축분뇨관리세부계획 수립에 적용하고자 하였다.

본 연구에서는 기상학적 가뭄지수인 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)를 이용하여 우리나라 전역에 대한 가뭄예측의 시공 간적인 평가를 수행하였다. 또한 다층 퍼셉트론 인공신경망(Multi Layer Perceptron-Artificial Neural Network, MLP-ANN) 예측 기법을 이용 하여 SPI(3), (6)에 대한 선행예보시간별 가뭄 예측을 실시하였다. 입력 자료는 기상청 산하의 59개 관측소에서 관측된 기상자료를 활용하였고, 관 측자료 기간은 1976~2015년이다. 예측 모델의 성능평가는 기준점(Threshold)에 따른 가뭄 발생유무와 같은 이진분류 혼동행렬을 구성하여 Receiver Operating Characteristics (ROC) score와 조건부 확률에 따른 F score를 산정하여 예측 성능평가를 수행하였다. 예측성능에 대한 ROC 분석결과 다층 퍼셉트론 인공신경망(MLP-ANN) 모형을 적용한 가뭄예측성능이 매우 우수한 것으로 나타났으며, SPI (3)은 2개월, SPI (6)는 5개월 정도의 선행예측이 충분히 가능한 것으로 나타났다.

Fog may have a significant impact on road conditions. In an attempt to improve fog predictability in Jeju, we conducted machine learning with various data mining techniques such as tree models, conditional inference tree, random forest, multinomial logistic regression, neural network and support vector machine. To validate machine learning models, the results from the simulation was compared with the fog data observed over Jeju(184 ASOS site) and Gosan(185 ASOS site). Predictive rates proposed by six data mining methods are all above 92% at two regions. Additionally, we validated the performance of machine learning models with WRF (weather research and forecasting) model meteorological outputs. We found that it is still not good enough for operational fog forecast. According to the model assesment by metrics from confusion matrix, it can be seen that the fog prediction using neural network is the most effective method.

본 연구의 목적은 TOPLATS 지표해석모형으로부터 생산된 격자 수문기상성분과 통계적 돌발홍수지수모형을 이용하여 격자 돌발홍수지수를 생 산하고 그 적용성을 평가하는데 있다. 대상유역은 2009∼2012년동안 38건의 돌발홍수 구조요청 사례가 발생한 수도권 지역을 선정하였다. 지표 해석모형의 시공간 해상도는 1 h, 1 km 이며 동일한 해상도의 모의를 위해 필요한 격자 기상자료는 기상청 AWS (automatic weather stations) 의 시단위 자료를 역거리법을 이용하여 구축하였다. 돌발홍수 피해사례 38건에 대해 대응되는 모의격자의 수문성분을 분석하였으며 27건(71%) 에서 구조요청시점에 대해 강우량, 지표유출량, 토양수분량, 지하수면깊이가 적절하게 모의되는 것을 확인하였다. 강우조건에 따른 격자 돌발홍수 지수의 정확도는 구조요청시점 기준 선행시간 4∼6시간까지 71∼87%, 구조요청시점으로 한정된 0시간에서 42∼52%로 나타났다. 이상의 결 과로부터 지표해석모델을 이용한 격자 수문성분과 통계적 돌발홍수지수모형으로부터 산정된 격자 돌발홍수지수는 산지 돌발홍수를 예측하는데 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

초단기 홍수예보를 위한 주요자료로서 최근 기상레이더의 중요성이 크게 부각되고 있다. 기상레이더는 넓은 지역에 걸쳐 실시간으로 강우현상 감시가 가능하며 지상우량계로는 파악이 불가능한 미계측유역을 통과하는 강우장의 이동 및 변화 파악이 가능한 장점이 있다. 본 연구는 강우장의 공간적 분포와 레이더 강우세포를 추적하는 강우장 예측 해석방안을 수립하였다. 이를 위해 강우장의 공간적인 이동을 고려하기 위해 강우장의 바람장 이류(advection) 패턴을 추출하여 각 강우세포가 가지는 이동방향 및 속도를 고려한 강우장 추적기법을 통하여 강우장을 예측하였다. 본 연구를 통하여 개발된 기상레이더 강우장 상관분석 기법을 활용한 초단기강우예측 결과는 집중호우시 홍수 예·경보를 위한 수문모형의 입력자료 로 활용이 가능할 것으로 사료된다.