This study attempts a comparison between AHP(Analytic Hierarchy Process) in which the importance weight is structured by individual subjective values and regression model with importance weight based on statistical theory in determining the importance weight of casual model. The casual model is designed by for students’ satisfaction with university, and SERVQUAL modeling methodology is applied to derive factors affecting students’ satisfaction with university. By comparison of importance weights for regression model and AHP, the following characteristics are observed. 1) the lower the degree of satisfaction of the factor, the higher the importance weight of AHP, 2) the importance weight of AHP has tendency to decrease as the standard deviation(or p-value) increases. degree of decreases. the second sampling is conducted to double-check the above observations. This study empirically checks that the importance weight of AHP has a relationship with the mean and standard deviation(or p-value) of independence variables, but can not reveal how exactly the relationship is. Further research is needed to clarify the relationship with long-term perspective.

The domestic catch of squid is decreasing every year. Import volume is increasing to replace these domestic products. Import volume is expected to increase in the future, so it is necessary to study import substitution. Therefore, in this study, after selecting frozen squid, which accounts for the majority of imported squid, as the target fish species, China, Chile and Peru, which account for the majority of frozen squid imports, will be selected as the target countries for analysis. Then, the demand function of squid is estimated using the Rotterdam model, the inverse Rotterdam model, AIDS and inverse AIDS, which are the simultaneous equation demand types, and then elasticity is derived. After that, these models are compared in terms of significance, theoretical fit and practical fit.

The purpose of this study is to compare short-term price predictive power among ARMA ARMAX and VAR forecasting models based on the MDM test using monthly consumer price data of frozen mackerel. This study also aims to help policymakers and economic actors make reasonable choices in the market on monthly consumer price of frozen mackerel. To analyze this study, the frozen wholesale prices and new consumer prices were used as variables while the price time series data were used from December 2013 to July 2021. Through the unit root test, it was confirmed that the time series variables employed in the models were stable while the level variables were used for analysis. As a result of conducting information standards and Granger causality tests, it was found that the wholesale prices and fresh consumer prices from the previous month have affected the frozen consumer prices. Then, the model with the highest predictive power was selected by RMSE, RMSPE, MAE, MAPE, and Theil’s inequality coefficient criteria where the predictive power was compared by the MDM test in order to examine which model is superior. As a result of the analysis, ARMAX(1,1) with the frozen wholesale, ARMAX(1,1) with the fresh consumer model and VAR model were selected. Through the five criteria and MDM tests, the VAR model was selected as the superior model in predicting the monthly consumer price of frozen mackerel.

The composition of human resources in industrial sites is becoming global. In Korea, too, the proportion of foreign members in all industrial fields and production sites is increasing. This is the reason why an approach that reflects this reality is needed in the basic unit of competitive sources. Competitiveness starts with value creation, and this progresses through field innovation. Through empirical analysis of this study, it was analyzed that South Korea members showed active actions and attitudes in developing, promoting, and realizing ideas when they strongly recognized the real meaning of empowerment given by leaders. On the other hand, it was found that foreign members do not know the meaning of empowerment itself, so they are often unable to play an active role in the development, promotion, and realization of ideas. In fact, it was analyzed that foreign members generally did not experience positive interactions with LMX and were exposed to simple tasks and controls. In other words, they are being discriminated against in terms of communication problems, compensation system, and work environment. In particular, this phenomenon is exacerbated in the case of small and medium-sized enterprises (SMEs). Situational response to foreign workers through improvement of LMX and empowerment should be evaluated as a key management task in a situation where productivity improvement and job unit innovation are urgently needed.

The increased turbidity in rivers during flood events has various effects on water environmental management, including drinking water supply systems. Thus, prediction of turbid water is essential for water environmental management. Recently, various advanced machine learning algorithms have been increasingly used in water environmental management. Ensemble machine learning algorithms such as random forest (RF) and gradient boosting decision tree (GBDT) are some of the most popular machine learning algorithms used for water environmental management, along with deep learning algorithms such as recurrent neural networks. In this study GBDT, an ensemble machine learning algorithm, and gated recurrent unit (GRU), a recurrent neural networks algorithm, are used for model development to predict turbidity in a river. The observation frequencies of input data used for the model were 2, 4, 8, 24, 48, 120 and 168 h. The root-mean-square error-observations standard deviation ratio (RSR) of GRU and GBDT ranges between 0.182~0.766 and 0.400~0.683, respectively. Both models show similar prediction accuracy with RSR of 0.682 for GRU and 0.683 for GBDT. The GRU shows better prediction accuracy when the observation frequency is relatively short (i.e., 2, 4, and 8 h) where GBDT shows better prediction accuracy when the observation frequency is relatively long (i.e. 48, 120, 160 h). The results suggest that the characteristics of input data should be considered to develop an appropriate model to predict turbidity.

이 연구의 목적은 한국과 미국의 테러대응 입법 및 개정과정에서의 정 책의 변동과정을 정책흐름모형을 적용하여 심층 검토함으로써 정책적 함 의를 찾고 향후, 우리나라의 테러방지법을 발전을 위한 의사결정과정의 효율성을 제고하는데 있다. 이를 위해 9/11 테러사건 이후 현재 적용되 고 있는 테러대응 법률 입법과정에 대한 기존연구와 정책흐름 모형의 선 행연구를 검토하였다. 그리고 우리나라의 테러방지법과 미국의 애국법· 자유법의 입법절차와 법적용에 있어서의 쟁점사항을 분석하였다. 연구 결과, 첫 번째 김대중 정부(16대 국회)∼노무현 정부(17대 국 회)∼이명박 정부(18대 국회)에서는 국가전체의 절박성과 정책선도자의 의지가 부족하여 정치의 흐름을 이끌지 못하였지만, 박근혜 정부(19대 국회)에서는 여당의 국회의원들은 강한 의지를 가지고 입법안을 발의하 는 등 정책선도자로서 정부의 강력한 법제정 추진의지에 의해서 법을 제 정할 수 있었다. 또한 2015년 11월 파리 동시다발 테러사건과 북한의 핵 문제 등 안보현안이 정책변동의 영향력으로 결정적으로 활용될 수 있 었다. 그러나 국회를 통과하는 과정에서 진보진영의 반대에 대한 타협안 을 만들면서 테러의 정의, 테러위험인물의 범위 등 중요한 법 목적에 관 련된 사항을 양보하여 정책의 성과 면에서 실효성이 부족하다는 평가를 피하지 못하고 있다. 두 번째, 미국의 경우 9/11 테러사건이라는 전대미문의 테러의 공포가 미국 전체를 패닉상태로 몰아넣었다. 부시행정부(114대 연방의회)는 안 보매파의원의 주도로 국가정보기관에게 무차별적 개인정보 수집 등 시민 의 자유와 사생활 보장이라는 선진민주주의의 가치를 희생시키면서 애국 법을 제정하는데 성공하였다. 테러사건 이후 불과 20여일 만에 이룬 법 제정의 성과였다. 그 후 여러 인권관련 사건을 거치면서 시민의 자유와 사생활 보장을 위한 법의 개정을 주장하였고 10여 년 동안 꾸준히 애국 법 개정안을 내놓았다. 그러나, 2013년 에드워드 스노든(Edward Joseph Snowden) 폭로사 건은 애국법을 개정하기 위한 결정적인 계기로 작용하였다. 애국법 연장 에 대한 안보매파들의 법 수호 의지는 극렬했으나 오바마 대통령은 상원 을 압박하여 자유법을 통과시켰다. 이 과정에서 정략적 차원을 넘어서 공화당원 중에서도 애국법 제정을 주장하였고, 긍정적 정책변동과정은 국가안보’와 ‘미국시민의 기본권 보장’의 균형을 이루었다는 평가를 받으 면서 현재까지 현행법으로써의 역할을 다하고 있다. 2016년 3월 3일 우리나라도 숱한 정책변동을 겪으면서 테러방지법을 보유한 국가가 되었지만 정책성과면에서 부족한 점이 많다는 비판을 받 고 있다. 테러의 정의, 테러위험인물의 범위 등 개정해야 할 여지가 많다 는 관계자들의 의견이 또한 비등하다. 무엇보다도 이러한 정책산출(정책 성과)의 실효성이 부족한 우리의 정치문화를 되짚어봐야 한다. 그리고 앞으로 정책산출이 높은 테러방지법으로 개정·보완하기 위하여 의사결 정 과정에 있어서 효율성을 제고할 수 있어야 할 것이다.

In order to remove the inefficient cost occurred among companies, the cooperation among companies are required. The single vendor-single buyer integrated model is often studied for that purpose. Buyer’s demand follows normal distribution, and vendor’s inventory policy use a continuous inventory review policy. If buyer places order, then vendor begins to make products and transfer those products to the buyer several times. In real situation, the size of company’s warehouse is restricted, space limit constraint is considered. There are three approaches for the single vendor-single buyer integrated model with space limit: equal batch shipment approach, increasing batch shipment approach, and mixed approach. In this paper, these approaches are compared one another and we discuss about the advantages and disadvantages of these approaches.

소나무재선충병에 대한 방제 전략 측면에서 한정된 인력과 자원을 효과적으로 이용하려면 방제 대상 지역에서의 소나무재 선충병 피해 확대 방향과 발생 가능 지역을 예측하여 대비할 필요가 있다. 본 연구에서는 소나무재선충병 확산 예측을 위하여 솔수염하늘소(M. alternatus)와 환경조건을 이용한 CLIMEX, MB Index, Maxent 모형으로 분석하였다. CLIMEX 분석을 위하여 일기상 자료(최고기온, 최저기온, 강수량, 평균 상대습도)를 월별 10년 평균하여 68개 관측지점별로 구축하였다. 미래 예측 자료는 기상청 기후변화정보센터에서 제공하는 12.5km 격자의 월별 자료(RCP 8.5)를 10년 단위 평균값을 도출하고 68개 관측지점별로 추출하였다. MB Index와 Maxent 분석을 위한 입력자료는 소나무재선충병 발생 지점, 월평균기온과 지형(고도, 향, 경사)을 이용하였다. 소나무재선충병 확산과 관련한 3가지 모형에서 도출된 결과를 종합한 결과, 2020년대에는 전라남도와 경상남도, 충청남도 내륙지역과 수도권을 중심으로 확산할 것으로 나타났다. 2050년대에는 강원도 백두대간 지역을 제외한 우리나라 전역으로 소나무재선충병이 확대될 것으로 예측되었고, 2090년대에는 전국적으로 소나무재선충병 이 발생할 것으로 나타났다.

PURPOSES : The aim of this study was to compare the performance of the QUEENSOD method and the gravity model in estimating Origin-Destination (O/D) tables for a large-sized microscopic traffic simulation network. METHODS : In this study, an expressway network was simulated using the microscopic traffic simulation model, VISSIM. The gravity model and QUEENSOD method were used to estimate the O/D pairs between internal and between external zones. RESULTS: After obtaining estimations of the O/D table by using both the gravity model and the QUEENSOD method, the value of the root mean square error (RMSE) for O/D pairs between internal zones were compared. For the gravity model and the QUEENSOD method, the RMSE obtained were 386.0 and 241.2, respectively. The O/D tables estimated using both methods were then entered into the VISSIM networks and calibrated with measured travel time. The resulting estimated travel times were then compared. For the gravity model and the QUEENSOD method, the estimated travel times showed 1.16% and 0.45% deviation from the surveyed travel time, respectively. CONCLUSIONS : In building a large-sized microscopic traffic simulation network, an O/D matrix is essential in order to produce reliable analysis results. When link counts from diverse ITS facilities are available, the QUEENSOD method outperforms the gravity model.

표고버섯 재배 임가들이 생산량과 출하 시기를 결정하는 데 가격은 결정적인 역할을 하지만, 표고버 섯 가격 전망에 대한 연구는 미진한 상황이다. 이 연구의 목적은 표고버섯의 중품, 상품, 특품의 월별 가격자료를 이용하여 시계열 분석 모형을 구축하고, 이들의 단기 가격 예측력을 비교하는 것이다. 이를 위해, 2002∼2015년 동안의 등급별 가락시장 표고버섯 가격자료를 이용하여 Seasonal Exponential Smoothing 모델, Seasonal ARIMA with intercept 모델, Seasonal ARIMA without intercept 모델, Seasonal Dummy 모델을 포함하는 네가지 형태의 시계열 분석 모형을 구축하고 단기 가격을 예측하였 다. 또 통계적 검증방법을 이용하여 이들 모델의 가격 예측력을 비교하였다. 분석 결과, Seasonal ARIMA without intercept 모형의 가격 예측 능력이 가장 우수한 것으로 나타났다. 향후 다른 단기 소 득 임산물의 가격 예측에도 이들 모델을 적용함으로써 임가들의 생산 출하에 대한 의사결정에 유용한 정보를 제공할 수 있을 것이다.

PURPOSES : The purposes of this study are to compare the day and night characteristics and to develop the models of traffic accidents. in Rural Signalized Intersections METHODS : To develop day and night traffic accident models using the Negative Binomial Model, which was constructed for 156 signalized intersections of rural areas, through field investigations and casualty data from the National Police Agency. RESULTS : Among a total of 17 variances, the daytime traffic accident estimate models identified a total of 9 influence factors of traffic accidents. In the case of nighttime traffic accident models, 11 influence factors of traffic accidents were identified. CONCLUSIONS: By comparing the two models, it was determined that the number of main roads was an independent factor for daytime accidents. For nighttime accidents, several factors were independently involved, including the number of entrances to sub-roads, whether left turn lanes existed in major roads, the distances of pedestrian crossings to main roads and sub-roads, lighting facilities, and others. It was apparent that if the same situation arises, the probability of an accident occurring at night is higher than during the day because the speed of travel through intersections in rural areas is somewhat higher at night than during the day.

목적: 본 연구에서는 행렬(Matrix) 방법으로 굴스트란드 모형안과 실제 눈에 대하여 분석하고, 가우스결상식 결과와 비교 분석하여 그 유용성을 확인하고, 보다 복잡한 안광학계에 적용가능 성을 제시하고자 하였다. 행렬 방법으로 광학계를 분석하기 위해서 각각의 광학계에 해당하는 행렬을 구성하고, 여러 광학계로 구성된 시스템은 각각의 행렬 연산하는 방식이므로 복잡한 광 학계 분석에 매우 적합하다. 방법: 행렬 방법의 신뢰도를 검증하기 위하여 두꺼운 렌즈, 각막, 수정체에 대하여 상의 위치 를 계산하여 가우스결상방정식 결과와 비교하였다. 또한 보다 복잡한 광학계인 굴스트란드 모 형안에 대하여 상의 위치를 계산하고 역시 가우스결상식 결과와 비교하였다. 또한 실제 근시성 난시안에 대한 결상 결과를 분석하였다. 결과: 모형안의 각막 굴절력 계산에서 가우스 결상식은 43.05D, 행렬 방법은 43.80D로 잘 알 려진 모형안 각막굴절력 43D와 0.12%, 1.8%의 차이를 보였다. 단일 굴절률 1.4086의 수정체 에서 가우스 렌즈 결상식은 19.11D, 행렬 방법는 19.48D로 계산되며 모형안 수정체 굴절력 19.11D와 0%, 1.93%의 차이를 보였다. 이때 수정체 굴절면을 피질 및 핵 굴절률 1.336, 1.413으로 각각 계산하였을 때 가우스 결상식 및 행렬 방법에 의한 결과는 59.05D로 모형안 정점 굴절력 60D와 두 경우 모두 1.6%의 차이를 보였다. 모형안에서는 가우스 결상식과 행 렬 방법이 2% 내의 차이를 보여 두 계산 방법 모두 적합하다 볼 수 있다. 하지만 입사하는 광선의 높이에 관계없이 한 점에 결상하는 가우스 결상식과 다르게 행렬 방 법은 입사하는 광선의 높이에 따라 초점 거리가 달라져서 이에따른 분석이 가능하다. 실제 사 람 눈에서 계산 시 가우스 결상식에서 망막 앞 2.74mm에 수직상이, 망막 앞 2.93mm에 수평 상이 발생하였다. 가우스 결상식에서 수직, 수평 상의 거리는 0.19mm의 차이를 가지며 행렬 방법로는 망막 앞 2.73mm에 수직상이, 망막 앞 2.94mm 수평상이 발생하였으며 두 초점 거리 차는 0.21mm였다. 결론: 본 연구는 여러 광학계에 대하여 가우스 결상식과 행렬 방법에 의한 결상 결과를 비교 분석하였다. 비교적 간단한 광학계인 각막, 수정체에서 두 방법에 의한 결과 오차가 매우 적은 것을 확인하였다. 뿐만 아니라, 굴스트란드 모형안에 대하여도 두 가지 방법에 의한 결과 차이 가 2% 이내로 근소한 차이에 불과하여, 행렬방법의 신뢰성 및 복잡한 광학계 분석에 대한 유 용성을 확인하였다. 이 결과를 토대로 근시성 난시안에 대하여 분석하였으며, 향 후 연구에서 는 행렬방법을 적용하여 보다 복잡한 광학계를 분석하고자 한다.

본 연구는 지속적으로 증가하고 있는 국내 쯔쯔가무시증 발병 분석에 적합한 회귀모형을 선정하고, 이에 영향을 미치는 공간 생태학적 요인을 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 통하여 향후 쯔쯔가무시증 방역사업 및 대상지 선정에 이론적 배경을 제시하고자 한다. 이 연구는 일반선형회귀모형, 공간오차모형, 아이겐벡터 공간필터링 모형 세 모형을 비교하였고, 이 중 아이겐벡터 공간필터링 모형이 가장 뛰어난 것으로 나타났다. 쯔쯔가무시증 발병 요인 분석 결과 가을 기온, 가을 강수량, 가을 습도,가을 NDVI, 논경작인구비율이 유의미한 변수로 나타났다. 한편 일반선형회귀모형의 상대적 중요도 분석 결과 논 경작 인구비율이결정계수 중 가장 큰 비중을 차지하여, 자연환경변수보다 인문환경이 쯔쯔가무시증 발병률에 더 큰 영향을 미치는 것으로 평가되었다.

본 연구에서는 사질토와 점성토의 인발저항의 관계를 파악하고, 나무말뚝의 직경 근입깊이, 직경과 근입깊이에 따른 근입비의 변화에 따라 인발저항력의 상관관계를 연구하고자한다. 그리하여 간척지 지반 특성인 점성토 지반 위 적당한 나무말뚝의 직경과 근입깊이, 근입비를 통하여 최적의 나무말뚝의 제원을 결정하고자 한다. SM과 ML로 이루어진 두 지반조건의 다짐률을 70 %로 동일하게 하여 말뚝의 인발저항력을 측정하였다. 직경과 근입깊이를 동일하게 하였을 때 ML 지반의 값이 더욱 크게 나오는 것을 보아 인발저항력은 점착력의 영향을 크게 받는다는 것을 알 수 있다. 또한 각 지반에 대해서 동일한 직경에 대한 근잎깊이 를 달리하여 말뚝의 인발저항을 측정하였을 때, 근입깊이가 깊을 수로 인발저항력의 크기가 비례하였다. 말뚝의 인발저항력은 주면면적이 클수록 증가하는 것으로 나타났다. 말뚝의 직경을 일정하고 근입깊이를 달리한 경우에는 근입깊이가 증가함에 따라 인발저항력은 증가하는 것으로 나타났다. 그러나, 직경이 일정하지 않은 경우 근입비 만을 고려하였을 때, 인발저항력과의 관계는 불규칙한 것으로 나타났다.

본 논문에서는 주성분 회귀법과 부분최소자승 회귀법을 비교하여 보여준다. 이 비교의 목적은 선형형태를 보유한 근적외선 분광 데이터의 분석에 사용할 수 있는 적합한 예측 방법을 찾기 위해서이다. 두 가지 데이터 마이닝 방법 론인 주성분 회귀법과 부분최소자승 회귀법이 비교되어 질 것이다. 본 논문에서는 부분최소자승 회귀법은 주성분 회귀법과 비교했을 때 약간 나은 예측능력을 가진 결과를 보여준다. 주성분 회귀법에서 50개의 주성분이 모델을 생 성하기 위해서 사용지만 부분최소자승 회귀법에서는 12개의 잠재요소가 사용되었다. 평균제곱오차가 예측능력을 측 정하는 도구로 사용되었다. 본 논문의 근적외선 분광데이터 분석에 따르면 부분최소자승회귀법이 선형경향을 가진 데이터의 예측에 가장 적합한 모델로 판명되었다.