위성 영상레이더(SAR; Synthetic Aperture Radar)는 날씨와 지역시간에 관계없이 영상을 취득할 수 있으므로 지구를 관측하기 위하여 매우 다양하게 활용되고 있다. 하지만 위성 영상레이더의 전처리 절차가 복잡하여 수치지도의 제작에는 잘 활용되지 못하였다. 본 연구에서는 위성 영상레이더 스테레오 영상을 이용한 수치지형도 제작 가능성에 대한 연구를 수행했다. 이를 위하여 위성의 상 하향궤도에서 촬영된 스테레오 영상을 두 쌍 획득했다. 또한 제작 가능성을 제시하기 위하여 1) 레이더 기하로부터 RPC(Rational Polynomial Coefficient) 기하로 변환하였고, 2) 수치도화를 수행하였다. 3) 최종적으로 기존에 구축된 수치 지형도로부터 기준점과 검사점을 획득하여 수치지형도 제작 결과를 검증하였다. 두 개의 수치 지도 제작 결과에 대하여 정밀도 검증을 수행하였을 때 각각 XY 방향과 Z 방향으로 1 m 미만의 오차를 나타냈다. 본 결과를 바탕으로 우리는 KOMPSAT-5 위성 영상레이더 스테레오 영상을 활용하여 기준에 부합하는 1:25,000 수치 지형도를 제작할 수 있음을 확인하였다. 이와 같은 연구 결과는 기상 조건이 불안정한 지역과 북한, 극지방 등 접근이 어려운 지역의 수치지형도 제작과 주기적 수치지형도 업데이트에도 활용 가능할 것으로 예상된다.
본고는 청동기시대의 함정유구를 대상으로 입지, 배치, 내부구조, 형태 등을 분석한 후 유형을 설정하고, 유형화된 함정에 대해 검토해보고자 작성되었다. 함정유구를 분석한 결과, A~C 세 가지 유형으로 분류되었다. 그리고 문헌, 민족지적 사례, 발굴조사 자료를 참조하여 유형별 함정의 사냥방법, 설치목적, 성격에 대해 검토하였다. A유형은 소규모로 이루어지는 고정적인 사냥방법으로 단순히 생업을 위해 설치되었다. 그러나 B유형은 조직적이고 집단적으로 행해지는 몰이식 사냥방법으로 부족한 식량을 조달하기 위하여 행해지지만, 대규모 수렵을 통한 전술 연마로 전쟁 수행 능력을 향상시키거나 공동체의 협동을 통하여 집단 조직력을 강화하기도 한다. C유형의 수렵함정은 적으로부터의 침입을 막기 위한 방어적 목적, 마을 내의 사람과 가축을 보호하기 위한 목적, 그리고 최근 발굴조사 자료에 기초하여 마을과는 떨어진 농경지를 보호하기 위한 목적 등 크게 세 가지로 유추하였다. 이상으로 청동기시대는 농경 생산성이 확대되고 수장이 출현하는 등 사회 경제적 분화가 발생하게 된다. 이러한 사회적 변화와 더불어 함정유구 또한 구조, 목적, 성격 등에 따라 다양한 형태의 함정이 본격적으로 설치, 확산되는 것으로 파악하였다.
4차 산업혁명의 도래로 데이터의 중요성이 커지는 상황에 따라, 해외 각국은 데이터 장기보존 기술 연구를 추진하고 있다. 반면 우리나라는 행정정보 데이터세트가 기록관리 영역으로 법제화됐으나, 구체적인 장기보존 방안이 부재한 상황이다. 이에 본 연구는 여러 선행연구에서 행정정보 데이터세트 보존포맷으로 제안된 SIARD(Software Independent Archiving of Relational Database)에 대한 기초, 교차 검증 시험을 수행했다. 먼저 기초 검증 시험은 SIARD 포맷이 보존할 수 있는 데이터세트의 데이터, 구조, 기능 등을 도출하는데 방점을 두었다. 두 번째 교차 검증 시험은 DBMS 종류에 구애받지 않는 SIARD의 상호호환성 검증에 목적을 두었다. 2차례 검증 시험 결과, SIARD 포맷으로 JSON, UROWID 데이터 타입, FK(Foreign Key), 함수 계열 요소를 보존할 수 없으며, SIARD 2.0 표준에 명시된 기능과 실제 SIARD Suite이 제공하는 기능에 차이가 있음을 확인하였다. 본 연구는 실증적 검증 시험을 진행했으며, SIARD Suite의 기능을 보완하는 개발 방안과 SIARD Suite을 국내 환경에 맞춰 효율적으로 개발할 수 있는 방향성을 제시했다는 점에서 의의가 있다.
본 연구에서는 초음파를 이용하여 농업 부산물인 피땅콩 겉껍질의 추출 조건을 최적화하고 추출물의 항산화능과 항비만 기능성을 측정하였다. 실험설계는 CCD를 이용하였고 독립 변수인 추출 시간, 추출 온도, 에탄올 농도에 따라 TPC, TFC와 RSA를 종속 변수로 설정하여 이들의 값을 최대로 하는 공통 조건을 예측하였다. 각각의 모델식의 R2값은 0.85 이상으로 적합하였으며, 추출 조건으로 추출 온도와 에탄올 농도가 TPC 및 TFC에 유의적인 영향을 주는 것을 알 수 있었다. 반면 RSA는 에탄올 농도에 영향을 많이 받는데, 에탄올 농도가 높을수록 RSA가 높아지다가 최고점을 보인 후 다시 감소하는 경향을 나타내었다. 최적 추출 조건인 추출 시간 35.8분, 추출 온도 82.7℃와 에탄올 96.0%에서 제조한 추출물의 TPC, TFC와 RSA의 실측치는 예측치와 유사한 값을 나타내어 회귀 방정식이 신뢰할 수 있음을 확인하였다. 추출물의 항비만 기능성 평가를 위한 GIA와 LIA 실험 결과는 각각 86.4%와 78.5%로 열수 추출물보다 높게 나타나 초음파 추출에 의한 생리활성 물질 추출이 효과적임을 알 수 있었다. 이로써 농업 부산물인 피땅콩 겉껍질로부터 고부가가치 생리활성 물질 생산 가능성을 확인하였고 식품, 화장품 및 의약품용 항산화와 항비만 기능성 소재 생산에 있어 원료 공급비용 절감과 효율적인 추출 공정 확보로 산업 전반에서 가격 경쟁력 확보와 환경문제 해결에 기여할 것으로 사료된다.
영화 <남산의 부장들>은 다른 10.26 사건 소재의 콘텐츠와 달리 대립되는 인물 간의 치열한 심리 대결을 표방한 연극적 성격이 짙은 '분노 캐릭터' 영화라는 점에 착안해 본 연구에서는 라코프와 코브시스(Lakoff & Kövecses) 등이 제시한 '분노의 5단계 모델'을 적용해 장면을 단위로 설정해 서사구조를 내용 분석하였다. 그 결과 이 영화는 심리학의 분노 5단계 이론을 잘 반영해 주인공의 분노 결행에 대한 인과성과 개연성을 한층 높인 것으로 나타났다. 특히 분노조절(25분)에 가장 긴 시간을 할애해 응징·보복의 동기를 정당화한 반면 통제력 상실(14분)에 가장 짧은 시간을 부여해 응징 행동의 긴박감을 극대화 하고자한 것으로 분석되었다. 각 단계에서 분노를 유발하는 기폭제 역할은 무시, 모멸, 오만, 과시, 놀림, 조롱, 무단 개입, 수군거림, 비아냥, 말 가로채기 언행으로 각 단계마다 2~6회씩 배치되었다. 특히 '경호실장'역의 경우 조롱 발언이, '박통'역의 경우 친구도 죽인 무도한 인간이란 극심한 모멸감을 야기하는 발언이 주인공으로 하여금 복수를 실행하도록 하는 결정적인 '분노 방아쇠'로 작용하였다. 결론적으로 이 영화는 서사구조가 분노이론을 정교하게 따랐다. '정치극'이라서 서사의 전개에서 분노의 공적(公的) 사유를 많이 설정하는 것이 일반적인데도 분노유발목록(PI)과 24%나 일치할 정도로 관객들이 흔히 겪는 일상의 분노사례를 적잖이 반영한 것으로 확인되었다. 이상과 같이 제작진이 이 영화에 심리학의 분노이론을 정교하게 반영하고 분노의 공적·사적 동인(動因)을 균형 있게 안배한 것은 분위기가 무겁고 낯설기 마련인 정치영화에 대한 관객들의 이해도와 흡인력을 높이려는 소통강화 의도에서 비롯된 것이라 평가된다.
본 연구는 차세대 염기서열 분석법(NGS)을 사용하여 벤자리의 microsatellite 마커를 개발하고, 개발한 마커를 사용하여 벤자리 집단의 유전학적 특성을 분석하기 위해 수행되었다. 차세대 염기서열 분석 장비인 Illumina Hiseq X ten을 사용하여 총 402,244,934개의 read들을 얻어 assembly를 실행한 결과, 전체의 약 0.33%에 해당하는 1,320,995개의 read들이 assembly 되었으며, 이 read들의 총 길이는 705,613,658 bp로 확인되었다. 크기가 640 bp 이상이 되는 contig는 952,326개로 나타났으며, 이 중 microsatellite 영역을 포함하는 contig를 151개(0.016%)로 1차 선별하고, PCR 증폭 여부를 통해 microsatellite 후보 34개를 2차로 선별하였다. 그 중 벤자리 집단의 마커로서 유용한 15개의 microsatellite 마커를 최종 선택하였다. 새로 개발한 15개의 microsatellite 마커를 사용하여 벤자리 집단을 대상으로 분석한 결과, 관찰된 유효 대립유전자 수(NA)는 평균 12(6~25)로 나타났다. 평균 관측치 이형접합도(HO)와 평균 기대치 이형접합도(HE)는 각각 0.750(0.530-0.873)와 0.793 (0.647-0.895)으로 나타냈으며, 이는 해산어의 평균 값인 0.79와 유사한 수치를 나타내었다. 따라서 본 연구에서 개발한 15개의 microsatellite 마커는 벤자리 집단의 유전학적 특성 분석에 유용할 것으로 사료된다.
지진계수는 지진재해도 함께 지표면에서의 설계응답스펙트럼을 생성하는데 사용된다. 지진계수는 일반적으로 결정론적인 방법으로 도출되는 반면 지진재해도는 확률론적으로 계산되어 이들은 혼용될 수 없으나, 국내외 내진설계기준에서는 이들을 명확한 근거없이 혼용하고 있다. 이와 같은 근본적인 문제점을 해결하기 위해서 본 연구에서는 기존의 지진재해분석과 암반노두에서는 동일한 결과를 재현하되 지반응답해석 기능을 추가하여 토층에서의 부지증폭현상을 고려한 확률론적인 지진계수를 도출할 수 있는 신(新) 지진재해분석 기법을 적용하였다. 신(新) 지진재해분석 기법의 또다른 장점은 지반의 불확실성과 임의성을 합리적으로 고려할 수 있다는 점이다. 본 연구에서 계산된 확률론적 지진계수는 내진설계기준(II)과 국내에서 제안된 지진계수 세트들과 비교하여 차이점을 분석하였다. 비교 결과, 내진설계기준(II)과는 현격한 차이가 있는 반면, 또다른 지진계수와는 일부 지반분류에서만 차이가 나는 것으로 나타났다.
국내 기초구조물에 대한 하중저항계수설계법 개발의 일환으로 신뢰성에 기반한 항타강관말뚝의 저항계수를 산정하였다. 국내 정재하시험 및 지반조사 자료를 수집, 분석하여 측정 지지력 확인이 가능한 57개 자료에 대해서 선단부 N치 50을 기준으로 두 그룹으로 분류하였다(N<50, $N{\geq}50$). 구조물기초설계기준에서 제안하고 있는 두 가지 정역학적 설계공식에 대해서 대표 측정지지력과 설계지지력을 비교함으로써 저항편향계수를 평가하였다. 저항편향계수의 통계특성을 이용하여 일차신뢰도법 및 몬테카를로 시뮬레이션에 의한 엄밀한 신뢰성 분석을 실시하였다. 신뢰성 분석 결과 및 국내 말뚝기초의 설계, 시공 실무 특성을 종합적으로 고려하여 목표 신뢰도지수를 결정하였다. 무리말뚝의 여용성을 적용할 수 있는 경우 2.0, 2.33, 무리말뚝의 여용성을 적용할 수 없는 경우 2.5의 목표 신뢰도지수를 결정하였고, 일차신뢰도법 및 몬테카를로 시뮬레이션을 적용하여 저항계수를 산정하였다.
본 연구는 퍼지이론을 공간분석에 적용하기 위한 이론적인 배경을 고찰하고, 퍼지 분류법의 특성에 대해 살펴본 것이다. 이를 위해 필자는 공간정보의 모호성에 대해 살펴보 고, 퍼지공간분석의 전제를 설정한 다음 퍼지분류법을 소개하였다. 그리고 퍼지분류법의 특 성을 명확히 하기 위해 경상남도 읍급이상 도시의 산업별 고용비율을 대상으로 퍼지분류를 행한 후, 퍼지분류와 전통적인 군집분석의 결과를 비교하였다. 그 결과, 공간정보의 모호성 은 구체성의 부족, 인간행태, 인내치문제, 분류기준의 부족 등에 의해 발생하는데 기존의 공 간분석기법으로는 공간의 모호성을 반영할 수 없으므로 퍼지기법을 도입한 퍼지공간분석의 필요성이 있음을 확인하였다. 퍼지분류법 중, 퍼지이산분류는 계산절차는 상대적으로 간단하 나 분류결과가 집단간의 점이성을 고려하지 못하며, 퍼지중첩분류는 분류집단간의 점이성은 고려하나 분류결과가 지나치게 많아 적절한 분류수준을 선택하기 어렵고 결과해석이 상대적 으로 난해하다는 문제점이 있음이 밝혀졌다, 또 경남의 도시기능분류는 분류기법에 따라 다 르게 이루어졌지만 창원, 울산, 마산, 진해, 김해, 양산, 웅상, 장승포, 신현으로 구성된 제조 업 군집과 단독군집 충무의 존재가 세 가지 분류 모두에서 공통적으로 확인되었다.
산림생태계 내의 총일차생산량은 산림 자원 생산량과 직결되고, 산림생태계의 건강성, 산림식물계절 및 생태계 서비스의 중요한 지표가 된다. 이 연구에서는 인공위성 자료와 기계학습 알고리즘을 활용하여 우리 나라의 산림유역의 총일차생산량을 연구하였다. 에디공분산 타워가 있는 6개 지점에서의 MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 산출물과 에디공분산타워의 총일차생산성으로 연구기간의 75%-80%에 해당하는 자료로 기계학습 알고리즘을 훈련하고 나머지 기간으로 구축된 모델의 총일차생산성 예측 결과를 검증하였다. 모델을 구축할 때 MODIS 지상 산출물과 대기 산출물을 조합하여 새로운 입력자료(e.g., 포화수증기압차)를 모델의 입력자료(Processed MODIS)로 사용하였을 때와 이러한 과정 없이 QC(Quality control)만 거친 MODIS 산출물을 그대로 입력자료(Unprocessed MODIS)로 사용하였을 때의 총일차생산량을 비교해 보고 그 활용 가능성에 대해 고찰하였다. 추가로 MODIS 총일차생산량 산출물(MYD17)과 에디공분산 총일차생산성 및 기계학습 알고리즘 기반의 총일차생산성과의 상관관계를 보고 그 적합성에 대해 논의하였다. 이 연구에서 사용된 기계학습 알고리즘은 Support Vector Machine (SVM)으로 산림생태계 연구에서 가장 많이 사용되고 있는 기계학습 알고리즘 중 하나이다. 기계학습 알고리즘 기반(SVM 모델)의 총일차생산량 예측 결과는 MODIS 총일차생산량 산출물(MYD17)보다 에디공분산 총일차생산량과 전반적으로 높은 상관관계를 보였고 특히 식생 성장을 시작하는 시점의 값을 좀더잘 예측하는 결과를 보였다. 단일 지역에서 Unprocessed MODIS 입력자료로 훈련된 SVM 모델 결과는 피어슨 상관계수 0.75 - 0.95 (p < 0.001), 6개의 연구 지점에서 훈련된 SVM 모델 결과는 피어슨 상관계수 0.77 - 0.94 (p < 0.001) 사이를 보였다. 이 결과는 훈련 자료에 다양한 이벤트들이 포함되면 모델의 예측력이 향상되는 가능성을 보여주었고 위성영상의 산출물을 재계산하여 새로운 산출물을 내는 과정을 거친 위성 자료가 아니어도 그 예측력에는 크게 문제가 없음을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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