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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 김현수
- 발행연도
- 2015
- 저작권
- 경기대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수9
이 논문의 연구 히스토리 (2)
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전 세계적으로 자원고갈 및 지구온난화 등 환경보호의 중요성이 강조됨에 따라 사용 후 발생되는 폐가전의 회수 및 적정 재활용처리 의무가 강화되어 국외에서도 EU의 WEEE 제도, 일본의 가전 리사이클법, 미국의 전자제품 재활용법, 중국의 WEEP 등 사용 후 발생되는 폐가전 처리에 관한 정책 및 제도를 제정하여 폐기물로 인한 환경문제에 대응하고 있는 실정이다.
이와 같이 전 세계적으로 폐가전 처리 문제에 대한 관심이 높아지면서 국내에서도 정부의 정책 및 제도에 대응하기 위해 국내 가전업체들을 중심으로 협회를 결성하여 폐가전의 적절한 처리를 수행하고 있다. 그러나 국내 폐가전제품의 발생량과 처리량은 지속적으로 증가하는 추세로 폐가전의 친환경적인 처리를 하기 위해서는 폐가전 처리량에 대한 정확한 예측의 필요성이 절실히 요구되고 있는 상황이다.
일반적으로 과거의 폐가전 관련 예측모형은 발생량만을 추정하는 연구가 수행되었고 인구수, 소득정도, 가구수, 교체율, 내수량 등 변수를 고려하였으나 최근 적절한 폐가전 처리를 위한 처리량의 중요성이 부각됨에 따라 폐가전에 상당한 영향을 미치는 인구적인 요소, 사회적인 요소, 계절적인 요소 등의 다양한 변수를 고려한 예측모형 구축에 대한 연구들이 본격적으로 수행되고 있다.
따라서 본 연구에서는 국내에서 처리되고 있는 폐가전 처리량에 대한 예측모형을 확보 가능한 데이터 조건을 고려하여 폐가전 처리량만을 고려해 예측모형을 구축한 단변량분석과 인구적인 요소, 사회적인 요소, 계절적인 요소 등을 고려하여 예측모형을 구축한 다변량분석으로 분류해 분석을 수행하고자 하였다.
본 연구는 현재 수도권에 위치한 재활용 센터인 MRC와 KRC에서 처리하고 있는 폐가전 처리량의 예측모형을 개발하기 위해 폐가전 처리량만 사용하여 분석한 단변량분석과 여러 가지 다양한 요인을 사용하여 분석한 다변량분석의 비교 분석을 진행하였다.
현재 수도권 재활용센터인 MRC와 KRC의 폐가전 처리량 데이터를 사용하여 비교 분석한 결과 대체로 폐가전 처리량만을 이용한 단변량 예측모형 보다는 변수선택방법을 이용한 다변량 예측모형이 더욱 정확한 것으로 보이며단변량 예측모형의 경우 KRC의 자기회귀 예측모형, 자기회귀오차 예측모형이 뛰어난 것으로 판단되었고 다변량 예측모형의 경우 MRC와 KRC 모두 변수선택방법을 이용한 Support Vector Regression 예측모형이 뛰어난 것으로 분석되었다.
이와 같이 전 세계적으로 폐가전 처리 문제에 대한 관심이 높아지면서 국내에서도 정부의 정책 및 제도에 대응하기 위해 국내 가전업체들을 중심으로 협회를 결성하여 폐가전의 적절한 처리를 수행하고 있다. 그러나 국내 폐가전제품의 발생량과 처리량은 지속적으로 증가하는 추세로 폐가전의 친환경적인 처리를 하기 위해서는 폐가전 처리량에 대한 정확한 예측의 필요성이 절실히 요구되고 있는 상황이다.
일반적으로 과거의 폐가전 관련 예측모형은 발생량만을 추정하는 연구가 수행되었고 인구수, 소득정도, 가구수, 교체율, 내수량 등 변수를 고려하였으나 최근 적절한 폐가전 처리를 위한 처리량의 중요성이 부각됨에 따라 폐가전에 상당한 영향을 미치는 인구적인 요소, 사회적인 요소, 계절적인 요소 등의 다양한 변수를 고려한 예측모형 구축에 대한 연구들이 본격적으로 수행되고 있다.
따라서 본 연구에서는 국내에서 처리되고 있는 폐가전 처리량에 대한 예측모형을 확보 가능한 데이터 조건을 고려하여 폐가전 처리량만을 고려해 예측모형을 구축한 단변량분석과 인구적인 요소, 사회적인 요소, 계절적인 요소 등을 고려하여 예측모형을 구축한 다변량분석으로 분류해 분석을 수행하고자 하였다.
본 연구는 현재 수도권에 위치한 재활용 센터인 MRC와 KRC에서 처리하고 있는 폐가전 처리량의 예측모형을 개발하기 위해 폐가전 처리량만 사용하여 분석한 단변량분석과 여러 가지 다양한 요인을 사용하여 분석한 다변량분석의 비교 분석을 진행하였다.
현재 수도권 재활용센터인 MRC와 KRC의 폐가전 처리량 데이터를 사용하여 비교 분석한 결과 대체로 폐가전 처리량만을 이용한 단변량 예측모형 보다는 변수선택방법을 이용한 다변량 예측모형이 더욱 정확한 것으로 보이며단변량 예측모형의 경우 KRC의 자기회귀 예측모형, 자기회귀오차 예측모형이 뛰어난 것으로 판단되었고 다변량 예측모형의 경우 MRC와 KRC 모두 변수선택방법을 이용한 Support Vector Regression 예측모형이 뛰어난 것으로 분석되었다.
목차
1. 서론 12. 선행연구 고찰 83. 연구방법론 103.1. 연구방법 및 절차 103.2. 단변량 예측모형 123.3. 변수선택방법 153.4. 다변량 예측모형 194. 연구범위 및 데이터 265. 예측모형 결과분석 285.1. 단변량 예측모형 결과 285.2. 변수선택 결과 355.3. 다변량 예측모형 결과 376. 결론 44참고문헌 48Abstract 52
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