Spare part management is very important to products that have large number of parts and long lifecycle such as automobile and aircraft. Supply chain must support immediate procurement for repair. However, it is not easy to handle spare parts efficiently due to huge stock keeping units. Qualified forecasting is the basis for the supply chain to achieve the goal. In this paper, we propose an agent based modeling approach that can deal with various factors simultaneously without mathematical modeling. Simulation results show that the proposed method is reasonable to describe demand generation process, and consequently, to forecast demand of spare parts in long-term perspective.

본 논문은 국내외의 환경 변화와 기술 발전으로 우편 물류의 업무 방식이 바뀌어가고 또 소비자들의 우편 물류 사용에 대한 인식과 사용 방식이 변화하는 상황 속에서, 국내 우편 물류를 위한 수요를 예측하는 시스템 개발하여 그 결과에 의하여 시뮬레이션을 진행하거나 우편 물류 설비나 기지에 대한 의사결정에 활용하도록 하는 사례를 연구하였다. 특히 본 연구에서 개발한 수요예측 시스템은 한국의 사회 변화와 경기 변동을 보여주는 기술적인 통계치가 우편 물류에 미치는 영향을 분석하고, 한국의 우편 물류 사용자들의 패턴 변화를 중장기적인 시간의 흐름에 따라 분석하였으며, 이에 따라 시계열 예측과 인과형 예측을 진행하고 의사결정에 반영할 수 있도록 하였다.

1975년의 벼멸구 대발생에 의한 극심한 피해에 감하여 그 발생을 예찰할 수 있다면 정부의 이에 대한 방제대책 및 살충제의 약종제제형태를 결정해야 할 농약수급계획 수립에 도움이 될 것이다. 현재 예찰방법은 전국 47개소의 예찰소에서 채집된 벼멸구를 유일한 자료로 삼고 있다. 벼멸구 발생의 신빙할만한 기록은 수원에 권업모범장이 설립된 1905년부터 볼 수 있고 그 이전의 해충기록은 삼국사기, 고려사, 문헌비고 등에 "황", "황충", "비황", "충" 등으로 기록되어 있지만 그 정체를 알 수 없었다. 이들 해충에 대해 일본인 학자를 사이에 상반되는 견해가 발표되었는데 Muramatsu, S.(촌송 무)는 고문헌에 나타난 "황"은 풀무치(비황, Locusta migratoria)라고 주장하였고 Okamoto, H.(강본반차랑)는 멸구류라고 단정하였다. 그러나 그들의 주장은 주로 문헌비고에 근거를 둔 것 같다. 설사 삼국사기, 고려사 등을 참고했다 하더라도 이들 문헌은 문헌비고나 다름없이 해충에 대한 기술이 극히 간략하다. 예를 들면 "7월 황", "추구월황해곡", "오월유항충"등으로 기재되어 있다. 따라서 이것만으로 해당해충의 정확한 이름을 알아내기는 어려운 일이다. 필자는 1967년에 벼멸구의 대발생이 태양흑점 활동최소기와 상관이 있다고 발표한 바 있다. 그러나 양자간의 상관관계를 논하기에는 자료의 량이 충분치 못한 감도 있어 이를 보충하기 위해 벼멸구의 발생기록을 조선왕조실록에서 찾기로 하고 아울러 삼국사기, 고려사, 문헌비고 등에 나타난 해충기록들을 분석해 보았다. 고기록의 해충명을 정확하게 파악하는 일이 선결문제가 되기 때문이다. 분석의 결과 밝혀진 해충은 1. 솔나방(Dendrolimus spectabils) 2. 멸강나방(Mythimna separata) 3. 벼멸구(Nilapavata lugens) 4. 흰등멸구(Sogatella furcifera) 5. 풀무치(Locusta migratoria) 6. 이화명나방(Chilo suppressalis) 7. 땅강아지(Cryllotalpa africana) 8. 벼뿌리바구미(Echinocnemus squameus) 9. 거세미나방(뗘탬 segetum) 10. 뽕나무명나방(Margaronia pyloalis)의 10종이었고, 종명 미군종이 19건이었다. 그런데 문제의 벼멸구가 조선와조실록중에 기록된건수는 놀랍게도 겨우 5건에 불과하며 그 발생년도 또한 서기 1458년, 1468년, 1489년, 1536년, 1587년로서 태양흑점의 관측이 근대적 방법으로 이루어지기 시작한 1719년대 이전의 사실이었다. 따라서 양자간의 상관관계를 밝히는데 도움이 되지는 못하였다. 그러나 본 연구기간 중 필자의 주장을 뒷받침 해 주는 중요한 새로운 정보를 입수할 수 있었다. 즉 1946년에 흰둥멸구의 대발생으로 충남, 전남지방에 피해가 심했으며 그중 피해액이 밝혀진 곳은 라주군에서 16만석, 서산군에서 19만석이었다. (당시 농사시험장 곤충담당관 이봉우씨 담, 현재선 교수 전) 1910년 이후의 우리나라에서의 벼멸구 생기록을 보면 항상 흰등멸구와 함께 발생하고 있으며 최근의 예찰등성적을 보아도 함께 나타나 있고, 해에 따라 1975년도와 같이 벼멸구가 대발생하는 수도 있고 1977년도와 같이 흰등멸구가 대발생하는 경우가 있다. 벼멸구와 흰등멸구는 모두 우리나라 재래의 해충이 아니며 해마다 중국본사에서 비래하는 곤충이다. 한편 태양흑점이 실측되기 시작한 1710년대부터 현재까지는 그 활동이 11.2년의 주기성을 보여주지만 그 이전에 있어서는 그 활동이 극히 약화되었을 뿐만 아니라 매우 불규칙하다는 것이 Schneider와 Mass(1975)에 의해 밝혀졌다. 결국 1710년대부터 현재까지 우리나라에 있어서 벼멸구와 흰등멸구의 대발생 연도는 1910년, 1921-23년, 1946, 1967-8년, 1975-7년의 5회가 되며 이들 대발생 연도는 모두 태양흑점 활동최소기와 일치되어 필자의 주장의 신빙성이 더해졌다. 따라서 앞으로 태양흑점의 활동이 현재와 같은 주기로 계속되는 동안은 그 활동최소기에 임해서는 벼멸구와 흰등멸구에 대해 특별한 경계가 필요하며 만전의 방제체제를 갖추어야 할 것이다.

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.

We developed a stochastic model that captures long term nonstationary oscillations (NSOs) within a given variable. The model employs a data-adaptive decomposition method named empirical mode decomposition (EMD). Irregular oscillatory processes in a given variable can be extracted into a finite number of intrinsic mode functions with the EMD approach. A unique data-adaptive algorithm is proposed in the present paper in order to study the future evolution of the NSO components extracted from EMD. To evaluate the model performance, the model is tested with the synthetic data set from Rossler attractor and with global surface temperature anomalies (GSTA) data. The results of the attractor show that the proposed approach provides a good characterization of the NSOs. For GSTA data, the last 30 observations are truncated and compared to the generated data. Then the model is used to predict the evolution of GSTA data over the next 50 years. The results of the case study confirm the power of the EMD approach and the proposed NSO resampling (NSOR) method as well as their potential for the study of climate variables.

수문학 분야에서 중장기 유출량 예측은 입력변수의 불확실성 등으로 인하여 확률론적 방법을 사용하는 것이 바람직한 것으로 알려져 왔다. 본 연구에서는 금강유역을 대상으로 구성된 바 있는 RRFS-ESP 시스템에 PDF-ratio 방법을 기반으로한 사전처리기능을 장착하여 보다 효율적인 중장기 예측시스템으로의 확장을 시도하여 보았다. 이를 위하여 기상청에서 제공하는 확률기상정보를 이용하여 가중치를 산정하고 이를 기반으로 시나리오별 예측확률을 갱신하였다. 예측결

한정된 기간의 짧은 유출량 기록을 갖는 댐 유역에서의 수자원 시스템 거동예측은 수문학적 지속성여부에 대한 판단이 선행 되어야 하며 가용한 시계열자료에 대한 추계학적 분석을 통하여 실시하여야 한다. 본 연구에서는 계절형 ARIMA모형을 통하여 안동댐 유역의 강우량, 증발량 및 유출량 시계열자료로 월별 수문시스템 거동을 예측하였으며, 예측된 결과를 토대로 TANK모형과 ARIMA+TANK결합모형에 의한 장기유출모의를 실시하였다. 분석결과 관측자료의 특성을