본 연구는 조사대상지역인 전라남도 해남군 전역에 대해 현장조사된 지질 및 지하수 양수량 자료등과 같은 수리정보를 종합적으로 분석하고 이를 Landsat 영상자료과의 영상융합 과정을 통해 지하수 부존가능성에 대한 수리 지질 지표정보로 추출함으로서 지하수 특성정보를 위성영상정보와 연계하여 효과적으로 도시하고자 하였다. 현장조사시 획득된 자료는 해남지역을 11개 소유역으로 구분한 후 각 구역에 대한 2000여개 관점에서 측정된 양수량과 안정지하수위를 이용하여 산출한 비용출량 자료(groundwater specific capacity)와 각 소 유역 (unit watershed)에 대한 선구조 분석자료, 지질별 분포, 정밀고도자료를 추출하여 산출한 고도, 경사도 분포, 수계패턴과 수계밀도로서 이를 통합적으로 분석하여 해남지역에 대한 지하수 특성을 파악하고자 하였다. 위성영상자료의 처리과정은 Landsat 5 TM 영상자료는 '86. 12. 11 및 '98. 12. 28에 촬영된 WRS(World Reference System) Row-Path116-36로서, 1986년 영상은 12년 차이의 해남의 변화지역을 탐지하기 위한 영상자료로서 활용하였으며 98년 영상을 주요 분석 자료로 이용하였으며 지표 이용정보 추출은 크게 수역추출, 식생분포추출, 지표분류도, 변화탐지영역추출로 구분된다. 본 연구방법은 크게 위성영상분석을 통해 추출된 정보와 지표조사를 통해 획득된 선구조 및 지하수 정보를 Data fusion 방식으로 이용되고 있는 IHS 변환 기법을 통해 본 역에 대한 지하수 정보 및 간척지 등에 의한 지표 개발에 따른 지하수 부존 가능성을 탐색하기 위한 현황을 효과적인 자료로 표현하고자 하였다.및 스페클 잡영 제거 정도에 있어 다른 필터들과 큰 차이가 없지만 경계선보존지수는 다른 필터들에 비하여 가장 우수함을 확인할 수 있었다.rbon 탐식효율을 조사한 결과 B, D 및 E 분획에서 유의적인 효과를 나타내었다. 이상의 결과를 종합해볼 때, ${\beta}$-glucan은 고용량일 때 직접적으로 또는 $IFN-{\gamma}$ 존재시에는 저용량에서도 복강 큰 포식세로를 활성화시킬 뿐 아니라, 탐식효율도 높임으로써 면역기능을 증진 시키는 것으로 나타났고, 그 효과는 crude ${\beta}$-glucan의 추출조건에 따라 달라지는 것을 알 수 있었다.eveloped. Design concepts and control methods of a new crane will be introduced in this paper.and momentum balance was applied to the fluid field of bundle. while the movement of′ individual material was taken into account. The constitutive model relating the surface force and the deformation of bundle was introduced by considering a representative prodedure that stands for the bundle movement. Then a fundamental equations system could be simplified considering a steady state of the process. On th
1985-1997년 사이에 자가용 승용차는 소득수준이 높고 서비스업이 발달한 서울.부산.대수시 등 대도시등 서울시의 위성도시에서 보급이 먼저 이루어지고 점차 공업도시와 지상 중심도시로 확산하는 한편, 대도시에서의 보급률 증가는 둔화되었다. 이와 같은 현상은 1985년과 1991년 모두 금융, 보험, 부동산 및 사업 서비스업 종사율이 가장 크게 영향을 주었다 1997년에는 농업, 수렵업, 임업 및 어업 종사율이 새롭게 가장 큰 영향력을 미쳤다. 자가용 승용차 보급의 시.공간적 분포패턴은 1991년을 기준으로, 1985-1990년은 서울시나 그 위성도시 및 지방 중심도시에서 보급률이 높았고 보급률의 지역간 격차가 켰던 시기이며, 1991-1997년은 지역적 보급이 평준화되면서 수도권지역 및 지방 주요 도시에 보급률이 높았던 시기이다. 자가용 보급 지역 유형의 결정에 영향을 미친 중요한 요인은 대도시에서는 서비스업 종사율과 소득이, 군 지역에서의 서울시로부터의 거리와 인구규모이다.
영상 분할 (Image Segmentation)은 패턴 인식, 환경 인식, 문서 분석을 위한 영상 처리 과정에서 가장 기본적인 단계이다. 영상 분할 방법들 중 Otsu의 영상의 정규화된 히스토그램의 분포 정보를 이용하여 클래스 간의 분산을 최대화 시키는 임계치값을 결정하는 자동 임계치값 선정방법이 가장 잘 알려진 방법이다. Otsu의 방법은 영상의 전 영역에 대한 히스토그램을 분석함으로써 영상의 부분적인 특성을 반영하여 임계치값을 결정하기는 어렵다. 본 논문에서는 이 어려움 해소하기 위하여 Context Fuzzy c-Means 알고리즘을 이용하여 영상을 여러 개의 부분 영역으로 나누고, 정의된 부 영역에 영상 분할 기법을 적용함으로써 부 영역들에 적합한 여러 개의 임계치값을 계산함으로써 영상 분할 성능을 개선하고자 하였다.
문화산업은 21세기의 새로운 성장동력으로 떠오르고 있다. 우리나라도 지난 5년(2004~2009) 동안 문화산업은 급성장하였으며, 특히 매출액의 신장세가 가장 두드러지게 나타났다. 본 연구는 시 군 구 차원에서 문화산업의 공간패턴의 특성을 분석하고 문화산업과 지역경제 간에 상호 영향력을 분석하는데 목적을 두었다. 본 연구에서는 문화산업과 지역경제는 상호 영향력을 주고 받는다는 가설 하에서 외관상 무상관회귀모형을 활용하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 문화산업은 수도권과 지방 광역시에 집중 분포하는 것으로 나타났다. 둘째, 문화산업과 지역경제 간에는 서로 영향이 있는 것으로 나타났다. 문화산업이 1% 증가하면 지역내총생산은 0.46% 증가하고, 지역내총생산이 1% 증가하면 영향을 미치는 것은 약 0.75% 증가하는 것으로 추정되었다. 셋째, 문화산업이 지역경제에 미치는 탄력성은 노동이나 자본 스톡이 지역경제에 미치는 탄력성보다 더 높게 나타나서 문화산업이 새로운 성장동력임을 입증하였다. 넷째, 시부와 군부로 나누어서 외관상 무상관회귀모형을 각각 추정하여 문화산업의 증가가 지역경제에 미치는 탄력성을 비교한 결과 군부가 시부에 비해 상대적으로 높게 나타났다. 이는 군부의 경우 지역경제 활성화를 위해 보다 경쟁력있는 문화산업을 육성하는 전략을 펼쳐나가는 것이 바람직할 것임을 시사해준다.
본 논문의 목적은 금강유역을 대상으로 Standardized Precipitation Index (SPI) 기상학적 가뭄지수, 농업용 저수지 가뭄지수(Reservoir Drought Index, RDI)간의 관계를 통해 기상학적 가뭄이 농업에 미치는 상관성을 분석하는데 있다. 2014년부터 2016년까지의 강수량, 농업용 저수율 자료를 수집하여 가뭄지수를 산정하였으며, 기상학적 가뭄과 농업가뭄간의 상관성을 평가하기 위해 Pearson 상관계수와 Receiver Operation Characteristic (ROC) 분석을 실시하였다. 상관분석결과 SPI-6와 RDI의 Pearson 및 ROC 적중룰이 각각 0.606, 0.722으로 가장 높게 분석되었고 가뭄의 공간적 발생패턴을 분석하기 위해 공간분포된 SPI-6와 RDI를 중첩한 결과 2015년 8월부터 2015년 10월의 심한 가뭄 발생 시 미호천 상류 유역과 논산천 유역에서 중복적으로 가뭄의 심도의 차이가 발생하는 것을 확인하였다. 저수지 가뭄이 발생한 지역에 대한 저수지의 제원을 이용하여 분석을 수행한 결과, RDI 가뭄이 크게 나타난 지역은 유역배율이 작은 저수지들이 많이 모여 있는 지역일수록 극심한 가뭄을 겪는 것으로 분석되어, 유역배율에 따라 저수지의 농업가뭄 대응능력에 차이가 있음을 확인하였다.
전 세계적으로 기후변화, 이상기후와 과거에는 경험하지 못했던 극한 사상이 미래에는 어떠한 크기와 출현빈도를 가지고 공간적 분포가 변화하게 될지 관심이 높아지고 있다. 그러나 이들 사상은 일정한 지역 또는 규칙적인 패턴이나 주기를 따르지 않아 그 빈도와 경향성을 정량적으로 평가하기에는 무리가 있다. 본 연구에서는 극한 사상을 보다 객관적으로 평가하기 위하여 강우 관련 극한 지수(STARDEX, 2005)를 제시하였다. 현재와 미래 극한 사상의 시공간적 분포를 비교하기 위하여 우리나라 전역에 위치한 기상청 산하 66개 관측소의 과거 자료로부터 각 지수들을 산정하여 현재까지의 경향성을 분석하고, SRES B2시나리오와 YONU CGCM으로부터 모의된 2045s(2031-2050)자료를 이용하여 미래의 극한 사상의 각 지수별 차이를 산정한 후 그 경향성을 공간적으로 나타내었다. 그 결과 여름철에는 동서 방향으로 내륙 전반에 걸쳐 강우량 증가 경향성을 보였으며 가을철에는 강원도 일부 지역과 남해안 지역을 중심으로 경향성이 증가하는 것으로 나타났다. 한편, 강우 발생이나 집중 시기와 대별되는 건조 지속기간 분석 결과에서는 여름철보다 가을철 상승 경향성이 더 큰 것으로 나타났으며, 제주도와 해안부근에서 증가 경향성이 뚜렷하였다.
이 연구는 북서태평양에서 여름철(7-9월) 동안 발생하는 태풍 빈도를 예측하기 위한 다중회귀모델을 4가지 원격패턴을 이용하여 개발하였다. 이 패턴은 4-5월 동안 동아시아 대륙에서의 시베리아 고기압 진동, 북태평양에서의 북태평양 진동, 호주근처의 남극진동, 적도 중앙태평양에서의 대기순환으로 대표된다. 이 통계모델은 이 모델로부터 예측된 높은 태풍발생빈도의 해와 낮은 태풍발생빈도의 해 사이에 차를 분석함으로써 검증되었다. 높은 태풍발생빈도의 해에는 다음과 같은 4가지의 아노말리 특성을 나타내었다: i) 동아시아 대륙에 고기압성 순환 아노말리(양의 시베리아 고기압진동), ii) 북태평양에 남저북고의 기압계 아노말리, iii) 호주 근처에 저기압성 순환 아노말리(양의 남극진동), iv) 봄부터 여름 동안 니뇨3.4 지역에 저기압성 순환 아노말리. 따라서 적도 서태평양에서 무역풍 아노말리는 양반구의 아열대 서태평양에 위치한 저기압성 순환 아노말리에 의해 약화되었다. 결국, 이러한 기압계 아노말리의 공간분포는 열대 서태평양에 대류를 억제하는 대신 아열대 서태평양에 대류를 강화시켰다.
터널 발파시 발파효율은 암반의 특성에 큰 영향을 받기 때문에 암반 특성을 분석하고 이를 기초로 발파설계를 수행하는 것이 중요하다. 그럼에도 불구하고 현재까지 국내에서의 발파설계는 무결암의 단축압축강도만으로 발파암을 분류한 후 각 발파암의 발파계수를 구하는 방법을 이용하거나 공학적 암반분류법의 하나인 RMR분류를 이용하여 발파암을 분류하되 객관적 근거가 미약한 경험적인 발파계수를 산정하는 방식을 통하여 이루어졌다. 본 연구에서는 절리특성을 고려한 발파설계를 위하여 Ashby의 접근법을 활용하였다. 또한 절리조사 결과를 통한 발파암 분류방법과 발파패턴설계를 추가하여 발파설계 전과정을 수행할 수 있도록 Ashby의 접근법을 응용하였다. 따라서 절리 분포 특성을 고려한 발파암 분류가 가능하고, 절리암반 특성을 고려한 발파설계 를 수행할 수 있을 것으로 기대된다.
텍스트 마이닝은 비정형화된 텍스트를 분석하여 그 안에 내재된 패턴, 추세, 분포 등의 고급정보들을 추출하는 분야이다. 텍스트 마이닝은 기본적으로 비정형 데이터를 가정하므로 텍스트를 단순화된 모델로 표현하는 것이 필요하다. 현재까지 가장 많이 사용되고 있는 모델은 텍스트를 단순한 단어들의 집합으로 표현한 벡터공간 모델이다. 그러나 최근 들어 단어들의 의미적 관계까지 표현하기 위해 그래프를 이용한 텍스트 표현 모델을 많이 사용하고 있다. 본 논문에서는 텍스트 마이닝을 위한 기존의 연구 중에서 그래프에 기반한 텍스트 표현 모델의 방법들과 그들의 특징들을 기술한다. 또한 그래프 기반 텍스트 마이닝의 향후 발전방향에 대해서도 논한다.
FCM 알고리즘은 입력 벡터와 각 클러스터의 유클리드 거리를 이용하여 구해진 소속도만를 비교하여 데이터를 분류하기 때문에 클러스터링 된 공간에서의 데이터들의 분포에 따라 바람직하지 못한 클러스터링 결과를 보일 수 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 대칭적 성질을 이용하는 대칭성 측도에 퍼지 이론을 적용하여 군집간의 거리에 따른 변화와 군집 중심의 위치, 그리고 군집 형태에 따라 영향을 덜 받는 개선된 FCM이 제안되었다. 본 논문에서는 효과적으로 패턴을 분류하기 위해 개선된 FCM 알고리즘을 적용한 개선된 하이브리드 네트워크를 제안한다. 제안된 하이브리드 네트워크는 개선된 FCM 알고리즘을 입력층과 중간층의 학습구조 적용하고 중간층과 출력층의 학습 구조는 일반화된 델타 학습법을 적용한다. 제안된 방법의 인식 성능을 평가하기 위해 2차원 좌표 평면 상의 데이터를 기존의 Max_Min 신경망을 이용한 FCM 기반 RBF 네트워크와 FCM 기반 RBF 네트워크, HCM 기반 네트워크와 제안된 방법 간의 학습 및 인식 성능을 비교 및 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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