본 연구에서는 북극진동이 우리나라에 미치는 영향을 파악하고자 북극진동지수(AOI)와 북태평양에서 발생한 태풍의 개수 및 우리나라에 영향을 준 태풍의 개수, 또한 장마기간 중 총강수량 및 장마기간 중 강수일수와의 교차상관분석을 시도하였다. AOI 자료는 월단위 형태로 존재하나 교차 상관 분석에는 1월을 중심으로 한 평균 자료와 봄, 여름, 가을, 겨울의 계절자료를 이용하였다. 장마 특성 및 태풍 특성 자료는 모두 연 단위자료이다. 본 연구에서는 AOI 및 태풍, 장마 자료의 가용성을 고려하여 1961년에서 2016년 사이의 자료를 이용하였다. 본 연구에서의 결과를 종합해 보면, 북극진동은 우리나라의 장마 특성에 약한 수준이나 유의하게 영향을 미치고 있음을 확인할 수 있었다. 그러나 그 정도는 전체기간에 대해 일정하지 않으며 시기에 따라 크게 다른 것으로 나타난다. 예를 들어, 최근 10년간 북극진동이 장마에 미친 영향은 교차상관계수로 0.8 이상이다. 그러나 그 전 30년간은 통계학적으로 유의한 영향은 없었다. 이와는 반대로 북극진동이 우리나라에 영향을 준 태풍의 개수에 미치는 영향은 전체적으로는 유의하지 않은 것으로 나타난다. 공교롭게도 부분적으로 보면 이 역시 기간에 따라 유의한 영향과 유의하지 않은 영향이 반복적으로 교차하는 모습을 보인다. 즉, 기간에 따라 북극진동의 영향은 비정상적으로 크게 변동하는 모습을 보인다. 또한, 북극진동이 우리나라의 장마와 태풍에 미치는 영향이 과거 1960년대에서 2000년대까지 서로 교차되는 특성을 보여 왔다는 점에 주목할 필요가 있다. 그러나 공교롭게도 2010년대에 들어서면서 장마에의 영향과 태풍에의 영향이 둘 다 증가하는 형태로 바뀐 것으로 보인다.
거창지역의 쥬라기 화강암에서 발달하는 결의 특성을 분석하였다. 3개 면, 3개 결에 대한 평가는 (1) 미세균열의 간격의 빈도수(N), (2) 총 간격(${\leq}1mm$), (3) 평균 간격($S_{mean}$), (4) 평균 간격과 중앙 간격($S_{median}$) 사이의 차이값($S_{mean}-S_{median}$), (5) 간격의 밀도(${\rho}$), (6) 도표의 전체구간에 대한 두 지수 사이의 차이값(${\lambda}_H-{\lambda}_L$), (7) 지수의 평균값(${\lambda}_M$), (8) 지수의 상수의 평균값($a_M$), (9) 최초 교차점 이하의 구간에 대한 두 지수 사이의 차이값(${\lambda}t_H-{\lambda}t_L$), (10) 지수의 평균값(${\lambda}t_M$) 및 (11) 지수의 상수의 평균값($at_M$)과 같은 파라미터를 이용하여 수행하였다. 3개 결 그리고 3개 면에 대한 파라미터의 값 사이의 상관성 분석의 결과는 다음과 같다. (I) 파라미터(1, 2, 7 및 8) 및 (II) 파라미터(3, 4 및 5)의 값은 (I) H(3번 결, (H1 + H2)/2) < G(2번 결, (G1 + G2)/2) < R(1번 결, (R1 + R2)/2) 및 (II) R < G < H의 순서이다. 반면에 3개 면에 대한 상기 두 그룹(I~II)의 파라미터의 값은 역순을 보여준다. 그 외에도, 3개 면에 대한 파라미터 $6({\lambda}_H-{\lambda}_L)$, 파라미터 $9({\lambda}t_H-{\lambda}t_L)$, 파라미터 $10({\lambda}t_M)$ 및 파라미터 $11(at_M)$의 값은 각각 R(1번 면, (G1 + H2)/2) < H(3번 면, (R2 + G2)/2) < G(2번 면, (R1 + H2)/2), H < G < R, H < R < G 및 R < H < G의 순이다. 3개 결에 대한 상기 네 파라미터의 값은 R < H < G, R < H < G, H < G < R 및 H < G < R의 다양한 순을 각각 보여준다. 한편, 두 방향의 도표 사이의 최초 접촉점 및 교차점에 해당되는 간격값을 도출하였다. 3개 결에 대한 상기 간격값은 1번 결(R1 및 R2) < 2번 결(G1 및 G2) < 3번 결(H1 및 H2)의 순이다. 3개 면에 대한 간격값은 1번 면(G1 및 H1) < 3번 면(R2 및 G2) < 2번 면(R1 및 H2)의 순이다. 특히 3개 결과 3개 면에 대한 교차각은 1번 결 및 1번 면 < 3번 결 및 3번 면 < 2번 결 및 2번 면의 순이다. 따라서, 1번 결(R1 및 R2) 및 1번 면(G1 및 H1)의 두 도표는 보다 높은 접촉점 또는 교차점의 빈도수를 보여준다. 이러한 변화 특성은 3개 면 및 3개 결의 종합도를 통하여 도출하였다. 마지막으로, 분포 형태와 함께 파라미터의 값을 통한 상관성 분석은 3개 채석면의 판별에 유용하다.
VLBI 안테나의 기준점을 정확하게 결정하는 것은 서로 다른 우주측지기술들을 연계하는 콜로케이션을 수행하기 위한 필수적인 사항이다. 본 연구에서는 VLBI 안테나의 기준점을 정확하게 산출할 수 있는 3D circle fitting 방법에 대한 비교와 분석을 수행하였다. 이를 위하여 평면상의 관측점 평행이동과 정규직교 좌표계 설정을 기반으로 하는 방법론과 unitary 좌표변환을 활용하는 방법론을 제시하고, 비교 대상 방법별로 fitting 정확도를 평가하였다. 각 방법의 3D circle fitting 정확도를 향상시키기 위하여 관측점과 fitting 모델 사이의 잔차로써 직교거리를 산출하고, 과대오차를 소거하는 반복계산 과정을 수행하였다. 연구의 결과, unitary 좌표변환을 기반으로 하는 3D circle fitting 방법론이 VLBI 안테나의 방위각과 앙각축에 대한 최적의 방정식을 결정하는데 가장 적합한 것으로 나타났다. 상기 방법으로 결정된 두 축의 교차점을 VLBI 안테나의 기준점으로써 계산하였고, 이러한 결과는 향후 VLBI 관측성과의 국가기준점 연계를 위한 다양한 연구에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 점포간의 유사성이 존재하는 경우 소비자의 점포 선택문제를 다루었다. 기존 IIA모형은 점포간 유사성을 고려하지 않기 때문에 유사한 서비스를 제공하는 점포간의 경쟁관계를 정확히 파악할 수가 없었다. 본 연구에서는 기존의 로짓모형에 대안간의 교차효과(cross-effect)를 포함함으로써 경쟁관계를 파악할 수 있는 mother 로짓모형을 활용하였다. 모형의 입력자료는 컨조인트와 같은 실험설계를 사용하여 구성된 선택세트중 선호하는 점포를 선택하게 하여 수집하였다. 적용 사례로 서울의 한 지역에 신규점포가 진입하는 가상적 상황을 설정하고 mother 로짓모형을 이용하여 소비자의 패스트푸드점 선택행위을 분석하였다. 분석결과 점포간 교차효과가 유의한 것으로 나타나 IIA가정은 기각되었고 mother 로짓모형의 예측력이 IIA모형보다 높은 것으로 나타났다. 본 연구에서 제안한 mother 로짓모형은 IIA의 한계점을 극복할 수 있다는 장점과 더불어 대안간의 cannibalization상황을 파악할 수 있기 때문에 점포 선택문제 뿐 아니라 상표선택의 시장구조분석에서도 유용하게 이용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 건축높이 규제를 위한 일환으로 경관분석시 연구자마다 다르게 제시하고 있는 조망점 선정방법과 주변 상황의 고려 여부에 따라 분석결과가 어떻게 달라지는지 비교 검토하였다. 이를 위해 분석방법론에 따라 네가지 상황을 설정하여 GIS환경에서 시뮬레이션하고 그 결과에 대하여 분산분석과 사후분석을 시행함으로써 방법론에 대한 특징을 비교 분석하였다. 분석결과 이동 조망점은 연속적 경관이라는 경관의 기본적 특성을 잘 반영하면서도 상황설정에 따른 분석결과의 차이가 크지 않아서 건축물 높이 규제를 위한 방안으로 적합한 것으로 나타났다. 격자 조망점은 좌 우측 가장자리에 있는 조망점이 조망 대상지의 배후 산지가 아닌 다른 산지의 스카이라인을 조망하는 문제점이 도출되었다. 추가로, 본 연구에서 사용한 다중시곡면과 건축지점의 3차원 교차지점을 도출하는 시뮬레이션 방법은 건축지점의 높이를 정량적으로 도출함으로써, 다양한 설정에 따른 시뮬레이션 검토에 유용할 것으로 사료된다.
본 연구지역은 안산암지역으로 지반의 구조특성을 잘 나타내는 균열계수로서 암반특성을 표현하였고 발파진동식을 추정하는데 있어서 결정계수를 높여 오차를 최소화하였다. 측정자료 를 누적분석하였을 때 결정계수가 0.002~0.531로서 신뢰하기 어려웠으며 동일 장약량을 가진 동일거리군 군별 평균진동속도로서 회귀분석한 경우 결정계수는0.493~0.531으로 그다지 높지 않은 결과가 나왔고 절사평균을 이용한 결정계수는 0.307~0.487로서 역시 신뢰하기 어려운 결과를 도출했다 또한 샘플수를 가중치로 적용하는 방법의 결정계수는 0.644~0.752로서 본 연구의 적용 통계적 방법중 가장 높은 결과를 도출하였으며, 진동속도 표준편차의 영향을 가중치로 적용하는 방법의 결정계수는 0.516~0.668이었고 진동속도 분산의 영향을 가중치로 적용하는 방법의 결정계수는 0.516~0.685이었다. 그러므로 발파진동추정식을 산출할 때 동일장약량을 가지는 15m이내의 동일거리군에서의 진동평균속도에 가중치를 적용하여 얻은 회귀분석 결과가 가장 신뢰성이 높았다. 이 때 자승근일 때의 발파진동상수 $K_{95}$는 317.4, n은 -1.66이었고, 삼승근일 때의 발파진동상수 $K_{95}$는 209.9,n은 -1.60이었고 자승근과 삼승근의 교차점분석시 허용진동속도 4cm/sec에서 교차점은 31m이므로 발파지점으로부터의 거리가 31m이내는 삼승근 적용이 신뢰성이 높고, 31m이상일 때는 자승근 적용이 신뢰성이 높은 것으로 판단되었다.
관광자는 타지역을 이동하면서 자신의 생각과 충돌하는 수많은 사실과 만난다. 이때 새로운 것을 알게 되고 삶에 대처하는 자신의 견해를 바꾼다. 이런 면에서 관광은 현장 적응적인 학습 방법의 하나다. 이 연구에서는 활동이론을 적용하여 관광지에서 겪는 경험과 학습의 관계를 분석했다. 활동이론의 분석단위는 관광활동의 주체, 목표, 공동체, 역할, 방법과 규칙, 성과물, 공동체와 관련성으로 설정하였다. 이를 바탕으로 관광경험에 큰 영향을 미치는 해설사·안내자와 심층면접을 진행하여 관광자의 학습과정을 분석했다. 분석결과 관광하는 동안에 일어나는 경험은 해설사·안내자의 해설과 안내의 활동체계 단위는 물론이고 단위 안에서 다양한 형태의 상호작용에 의해서 일어나고 있었다. 이 상호작용이 관광경험 활동체계의 변화를 유도하여 관광자의 학습을 가능하게 만든다. 학습 내용은 안내자와 해설사의 역할이 커질수록 학습 가치도 올라간다는 점, 관광경험이 사회적·문화적 차원의 학습 효과에 포함된다는 점, 활동체계 내 혹은 활동체계 간에는 상호작용하면서 이때 발생되는 모순의 해결과정을 관광자가 스스로 찾는다는 점, 관광경험은 고립된 단위가 아니라 계층 구조와 네트워크 교차점에 존재하기 때문에 공동체의 활동과 환경에 의하여 영향을 받는다는 점 등이다.
치과진료실은 다양한 종류의 병원성 미생물에 항상 노출되어 있으며, 환자의 분비물과 에어로졸 형태의 여러 경로를 통해 실내가 오염될 경우 교차감염의 매개 장소가 될 수 있다. 교차감염의 위험이 산재되어 있는 치과진료와 치과진료실에서 교차감염 방지의 주체자는 치과위생사이다. 치과위생사는 임상 전문가로 활동하기 전에 감염방지에 대한 올바른 인식을 가지고 있어야 되며, 이러한 감염방지 인식수준은 임상실습에서부터 영향을 받는다. 이에 감염방지의 인식을 조사하고자 일부 4년제 대학교 치위생학과 교육과정 중 3학년 과정에 임상실습이 정규과목으로 정해져있는 학생 314명을 대상으로 자기기입식 설문조사를 실시하였다. 자료 수집은 2011년 12월 9일부터 2012년 2월 22일까지 수행하였고, 수집된 자료 중 응답이 불성실한 11부의 설문지를 제외한 303부를 SPSS WIN 20.0을 사용하여 최종 분석하였고, 다음과 같은 결론을 얻었다. 감염질환에 관한 인식 영역에서 교내 외 실습 경험군은 감염질환 인지의 중요성 문항에서 4.89점, B형간염 예방접종 의무의 문항에서는 4.65점, B형간염 예방접종 필요성 인식의 문항에서는 4.77점, 문진 실시하여 감염방지를 실천할 수 있는지에 대한 문항에서는 4.71점, 감염방지 교육의 도움에 관한 문항에서는 4.76점으로 가장 높았으며, 유의한 차이를 보였다. 치위생학과 학생들을 위한 체계적이고 다양한 감염방지 교육 프로그램 개발과 학년에 따른 차별적인 교육이 필요하다고 사료된다.
최근의 영상 처리 분야는 딥러닝 기법들의 성능이 입증됨에 따라 다양한 분야에서 이와 같은 기법들을 활용해 영상에 대한 분류, 분석, 검출 등을 수행하려는 시도가 활발하다. 그중에서도 의료 진단 보조 역할을 할 수 있는 의료 영상 분석 소프트웨어에 대한 기대가 증가하고 있는데, 본 연구에서는 캡슐내시경 영상에 주목하였다. 캡슐내시경은 주로 소장 촬영을 목표로 하며 식도부터 대장까지 약 8~10시간 동안 촬영된다. 이로 인해 CT, MR, X-ray와 같은 다른 의료 영상과 다르게 하나의 데이터 셋이 10~15만 장의 이미지를 갖는다. 일반적으로 캡슐내시경 영상을 판독하는 순서는 위장관 교차점(Z-Line, 유문판, 회맹판)을 기준으로 위장관 랜드마크(식도, 위, 소장, 대장)를 구분한 뒤, 각 랜드마크 별로 병변 정보를 찾아내는 방식이다. 그러나 워낙 방대한 영상 데이터를 가지기 때문에 의사 혹은 의료 전문가가 영상을 판독하는데 많은 시간과 노력이 소모되고 있다. 본 논문의 목적은 캡슐내시경 영상의 판독에서 모든 환자에 대해 공통으로 수행되고, 판독하는 데 많은 시간을 차지하는 위장관 랜드마크를 찾는 것에 있다. 이를 위해, 위장관 랜드마크를 식별할 수 있는 CNN 학습 모델을 설계하였으며, 더욱 효과적인 학습을 위해 전처리 과정으로 학습에 방해가 되는 학습 노이즈 영상들을 제거하고 위장관 랜드마크 별 특징 분석을 진행하였다. 총 8명의 환자 데이터를 가지고 학습된 모델에 대해 평가 및 검증을 진행하였는데, 무작위로 환자 데이터를 샘플링하여 학습한 모델을 평가한 결과, 평균 정확도가 95% 가 확인되었으며 개별 환자별로 교차 검증 방식을 진행한 결과 평균 정확도 67% 가 확인되었다.
본 논문에서는 수치고도모델로부터 정확한 등고선을 추출하는 방법을 연구하였다. 이것은 하나의 높이 평면과 DEM 데이터의 교점 테스트를 통하여 등고선을 찾는 방법이다. 정해진 높이 평면과 교차하는 지형의 모든 점을 찾아내므로 등고선을 정확히 찾아낸다는 장점이 있다. 본 논문의 결과를 비교 분석함으로서 연구의 정확성을 도모하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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