본 연구에서는 우리나라에서 재배된 과채류 8작물 중 유기인계 농약의 잔류량을 모니터링 한 후 급성 및 만성 노출평가를 시행하고 독성등가치를 이용하여 누적 및 통합노출량을 산출하고 그 위해성을 확인하였다. 과채류 8종에서 검출된 유기인계 농약은 chlorpyrifos, EPN, methidathion, phosphamidon 4종이었다. 급성평가인 NESTI의 누적량은 가지, 토마토, 호박, 오이 순으로 높게 나타났다. 또한, 만성 노출평가의 제1단계로 과채류 8종의 총 TMDI는 ADI의 76.14%에 해당하였으며, 만성 노출평가의 제2단계인 NEDI의 총 노출량은 ADI 대비 13.949%에 해당하였다. 만성 노출평가의 제3단계로 과채류 8종 섭취에 따른 노출량을 확률적으로 평가한 결과, 총 노출량이 ADI 대비 0.0001%로 매우 낮게 나타났다. 이상의 결과를 볼 때 우리나라 일반인이 과채류 8종을 섭취함으로써 유기인계 농약에 노출되는 수준은 매우 안전한 것으로 확인되었다. 향후 대상작물을 농산물 전체로 확대하고 대상집단을 어린이와 같은 subgroup으로 추가할 필요가 있을 것으로 생각된다.
기후변화로 인한 극한 기후 상황의 증가로 홍수기 홍수피해와 갈수기 가뭄피해가 심화되고 있으며, 수자원 관리에 대한 어려움이 발생하고 있다. 효율적인 수자원 관리를 위해 국내에는 약 1,8000여개의 댐을 운영하고 있으며, 댐의 유입량과 저수량을 감안하여 물을 적절하게 방류하는 것을 목적으로 한다. 그러기 위해서는 유입량이 우선적으로 확보되어야 하며, 더 나아가 유입량을 미리 예측할 수 있다면 더욱 효율적인 댐 운영이 가능할 것이다. 기존에는 수위나 유량을 예측하기 위해서는 주로 물리적 모형이 사용되어 왔으며, 물리적 모형은 매개변수 결정을 위한 많은 자료를 필요로 하고 그 과정에서 많은 불확실성을 포함하고 있기 때문에 계산 과정을 거치는 동안 다양한 오차가 반복 누적되는 단점이 있다. 반면에 시계열 데이터 예측을 위한 알고리즘 LSTM(Long Short-Term Memory)은 입력된 데이터와 출력된 데이터를 동시에 이용하여 보다 정확한 예측 값을 얻을 수 있다. 따라서 본 연구는 다목적댐의 유입유량 예측을 위해 구글에서 제공하는 딥러닝 오픈소스 라이브러리를 활용하여 LSTM모형을 구축하고 댐 유입유량을 예측하였다. 분석 자료로는 wamis에서 제공하는 용담댐의 2006년부터 2018년까지의 시간당 유입량 자료를 사용하였으며, 입력 데이터로 모형을 학습한 후 2018년의 유입량을 예측하였다. 예측 값의 정확도를 판단하기 위해 2018년의 실제 유입량 자료와 비교하였다.
모바일 기반 온라인 쇼핑의 급성장과 COVID-19로 인해 시작된 비대면 비즈니스의 성장은 택배와 같은 물류 서비스 수요를 폭발적인 증가를 이끌어냈다. 급격하게 성장한 수요에 대응하기 위해 대부분의 물류·유통기업들은 도심 내 풀필먼트 센터 구축을 통한 고객 서비스 수준 향상을 위해 노력하고 있다. 그러나, 높은 지가와 교통 체증 등과 같은 사회적 요인에 의해 도심 내 풀필먼트 센터를 확보하는 데 큰 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 향후 고속도로에 스마트톨링 서비스가 전면 확대됨에 따라 유휴부지로 전환될 요금소 부지를 공유물류센터로 전환하기 위한 후보지 선정 방안을 제시한다. 이를 위해 사회연결망 분석을 통해 각 후보지들의 중심성을 분석하였으며, 중심성 평가의 특성에 따른 결과의 해석을 위한 네트워크 구조를 거리기반과 시간기반의 두 가지 방법으로 재설계하여 평가하였다. 누적된 중요도를 기준으로 적정 후보지 군을 선택하는데 활용될 수 있을 것이다.
물은 생물의 생존을 위해 필수적인 요소로 인류가 시작된 이래로 물을 효율적으로 이용하고 안전하게 관리하기 위한 노력은 계속되어 왔다. 최근 지구 온난화가 주요 원인으로 알려진 국지성 집중호우의 피해는 매우 심각하며, 이로 인해 치수에 대한 중요성은 날로 커지고 있다. 지금까지 사용해 왔던 홍수 예 경보 과정은 특정 지점의 유출량을 예측하기 위해서 강우-유출 모형을 운영하였다. 그러나 물리적 모형의 경우 운영에 필요한 매개변수의 결정과정이 복잡하고, 매개변수 결정을 위해 많은 자료를 필요로 한다. 또한 그 매개변수의 결정과정은 많은 불확실성을 포함하고 있어서 모형의 운영을 위한 전처리과정과 계산과정을 거치는 동안 발생한 오차가 누적되어 결과물 속에는 많은 오차가 포함되어 있다. 본 연구에서는 기존의 홍수 예 경보 시스템의 문제점과 불확실성을 최대한 감소시키고 더 우수한 유출량 예측을 위해 neuro-fuzzy 추론 기법을 이용한 모형인 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)를 사용하여 하천수위를 예측하였다. ANFIS는 신경회로망과 퍼지이론을 결합한 기법으로 신경회로망의 구조와 학습 능력을 이용하여 제어환경에서 획득한 입 출력 정보로부터 언어변수의 membership 함수와 제어규칙을 제어 대상에 적합하도록 자동으로 조종하는 기법이다. 본 연구에서는 ANFIS를 사용하여 탄천 하류에 위치한 대곡교의 수위를 예측하였다. 분석을 위해 2007년부터 2011년까지의 탄천 유역의 관측 강우자료와 수위 자료 중 강우강도와 지속시간, 강우 형태에 따라 7개의 강우사상을 선정하였다. 학습자료 및 보정자료의 변화에 따른 예측 오차를 비교하여 모형의 적용성과 적정성을 평가하였다. 적용결과 입력자료 구성의 경우 해당 시간의 강우량 및 수위자료와 10분 전 강우자료를 이용한 모델이 가장 우수한 예측을 보였고, 학습자료의 경우 자료의 길이가 길고, 최대홍수량이 큰 경우 가장 우수한 예측 결과를 보였다. 본 연구의 적용결과 가장 우수한 모형의 경우 30분 예측 첨두수위 오차는 0.32%, RMSE는 0.05m 이고 예측시간이 길어짐에 따라 오차가 비선형적으로 증가하는 경향을 보였다.
다문화가정 아동들은 학습 부진 및 학습 결손의 누적으로 이미 심각한 교육격차 문제를 안고 있다. 다문화가정 아동을 위해 수준별 교육이 반드시 필요하지만, 교육현장에서는 다문화가정 아동만을 위해 역량을 집중하기 어려운 현실이다. 이를 위해 수준별 개별 학습에 적합한 교육용 콘텐츠를 다문화가정 아동지도에 필요하나, 다문화가정 아동을 위한 교육용 콘텐츠를 새로 개발하면 예산과 시간이 많이 필요하게 되므로 기존의 교육용 콘텐츠를 다문화 가정 아동도 활용할 수 있도록 개선이 필요하다. 그러므로 본 논문에서는 교육용 콘텐츠 평가도구를 기반으로 다문화가정 아동을 위한 교육용 콘텐츠 적절성 평가도구를 개발하여, 사이버가정학습 4~6학년 국어 콘텐츠를 평가해보고 개선방안을 제시하고자 한다.
많은 소프트웨어 프로젝트는 시험이나 운영단계에서 고장 시간이나 고장 수 데이타 보다는 그룹 고장 데이타 (여러 고장 간격에서 또는 가변적인 시간 간격에서의 고장 들)가 수집된다. 본 논문은 그룹 고장 데이타에 대해 가변적인 미래의 시간에서 누적 고장 수를 예측할 수 있는 신경망 모델을 제시한다. 신경망의 입-출력으로 무엇을 선택하고 어떤 순서로 훈련을 수행하느냐에 따라 신경망의 예측력에 영향을 미친다. 따라서, 신경망의 입-출력에 대한 11개의 훈련제도가 고려되었으며, 모델의 성능을 평가하기 위해 다음 단계 평균 상대 예측 오차 (AE)와 정규화된 AE (NAE) 측도에 의해 최적의 훈련제도가 선택되고, 다른 잘 알려진 신경망 모델과 통계적 소프트웨어 신뢰성 성장 모델과 비교되었다. 실험 결과, 가변적인 미래의 시간 간격에서 누적 고장 수를 예측하기 위해서는 신경망 모델에 가변 시간간격 정보가 필요함을 보였다.
세계적으로 원자력발전소의 안정적 운영 및 안전성 확보를 위해 수명기간 중 주요 기기 및 배관의 실제 운전 과도상태를 체계적으로 관리하고, 피로 손상의 정량적 평가 및 관리를 위한 체계적인 시스템이 요구되고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 원자력발전소의 안전등급 1 설비에 대한 피로 평가요건을 분석하였고, 피로 감시방법 및 절차와 웹 기반으로 개발된 피로 감시 시스템인 NuFMS 개발 및 검증 내용을 기술하였다. NuFMS는 설계 시 고려한 과도상태 발생 횟수 대 비발전소의 특정 운전 시점에서의 실제 발생 횟수를 비교하여 안전 여유도의 정량적 확인이 가능하며, 누적피로사용계수 도출을 통해 정확한 피로영향 분석뿐만 아니라 손상 관리가 가능하다. 이와 같이 NuFMS의 적용을 통해 원자력발전소 기기 및 배관의 피로 건전성을 확인하고 운영 신뢰도를 향상시킬 수 있으며, 발전소의 안전성 유지 및 운영비용 절감 등의 효과를 기대할 수 있다. 따라서 향후 국내 전 원전에 NuFMS를 확대 적용할 예정이며, 이러한 기술의 해외 수출을 적극 추진 중이다.
제안된 방법은 3차원 모델로부터 형상 기술자를 추출하고, 형상의 유사성을 비교하기 위해 특징 기술자를 이용한다. 대부분의 검색 방법들은 데이터베이스에서 개별적인 3차원 모델의 비교와 검색에 중점이 되어있지만, 본 유사성 검색 방법은 형상 유사성을 이용하여 3차원 물체의 부재 비교와 검색에 초점이 맞추었다. 물체의 부재 유사성 검색 방법은 3차원 모델들의 유사한 부분을 찾는 것과 유사한 부분을 포함하는 3차원 모델을 찾는 것으로 확장된다. 성능 평가를 위한 실험에서 유사한 3차원 석탑 모델의 부재를 효과적으로 검색하였다.
본 연구는 컨조인트 분석기법을 이용하여 의자의 물리적 적합도를 분석, 평가하여 사용자가 선호하는 최적의 의자를 제시하고자 하는데 목적이 있다. 컨조인트 분석기법은 Marketing 분야에서 주로 많이 쓰여온 분석 방법으로서 제품의 중요한 속성들을 찾아내어 다양한 종류의 제품들에 대한 고객의 선호도를 분석하는 방법이다. 이러한 컨조인트 분석기법은 제품개발과 평가의 측면에서 매우 큰 가능성이 있음에도 불구하고 마켓팅 이외의 분야에서는 거의 적용되자 않고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 의자의 물리적 적합성 연구에 이 컨조인트 분석을 이용하여 그 적용의 가능성을 알아보고자 하였다. 또한 이러한 적합성 연구에 컨조인트 분석기법이 타당한 분석기법인지 비교하기 위해 분산분석의 기법도 병행하여 실시하였다. 문헌 조사와 전문가 의견 수렴을 통하여 선행연구에서 추출된 의자의 물리적 적합도 요소인 안정성, 여유성, 적합성, 안락성등 4개의 적합도 요소를 채택하여 종속변수로 사용하였다. 또한 의자 자체의 설계 요소에 해당하는 휴먼인터페이스 요소(HIE)는 높이 조절 여부, 팔걸이 유무, Tilting 유무의 3가지 속성을 선택하여 독립변수로 사용하였다. 분석에 사용된 의자는 각 속성을 특징적으로 대표하는 8개의 의자들로서 구성하였고 63명의 피험자를 사용하여 실험하였다. 분석의 결과는 안정성에 가장 큰 영향을 주는 속성은 높이조절(HC)로서 남자와 여자 모두 높이조절 기능이 없을 때 안정성을 느낀다는 결과가 나왔다. 여유성에 영향을 주는 가장 큰 요인은 남자는 높이조절 기능이 있을 때, 여자는 팔걸이가 있을 때 여유성이 있다고 판단하였으며, 인체적합성에 영향을 주는 요인은 남자와 여자 모두 Tilting 기능이, 안락성에 영향을 주는 주요인은 남자는 Tilting 기능이 있을 매, 여자는 높이조절 기능이 있을 때인 것으로 나타났다.감, 강연성, 회복성, 수분특성, 밀도감이었으며, 요인들로 설명되는 누적분산값은 67.18%였다.주관적 평가의 결과와 객관적 평가 결과를 이용해 마직물의 태를 평가하는 산출식을 제시하였다. 태 평가치의 경우 16가지 특성치를 모두 넣는 방법과 stepwise 방법, 또 Kawabatark 사용한 순차적 군 회귀법의 세가지 방법의 회귀식 중 16가지 특성치를 모두 넣는 방법의 결정계수가 가장 높았다.tosterone농도는 107.7$\pm$12.0 pmol/l이었고, 남성의 타액내 농도는 274.2$\pm$22.1 pmol/l이었다. 이상의 결과로 보아 본 연구에서 정립된 EIA 방법은 RIA를 대신하여 소규모의 실험실에서도 활용할 수 있을 것으로 사려된다.또한 상실기 이후 배아에서 합성되며, 발생시기에 따라 그 영향이 다르고 팽창과 부화에 관여하는 것으로 사료된다. 더욱이, 조선의 ${\ulcorner}$구성교육${\lrcorner}$이 조선총독부의 관리하에서 실행되었다는 것을, 당시의 사범학교를 중심으로 한 교육조직을 기술한 문헌에 의해 규명시켰다.nd of letter design which represents -natural objects and was popular at the time of Yukjo Dynasty, and there are some documents of that period left both in Japan and Korea. "Hyojedo" in Korea is supposed to have been influenced by the letter design. Asite- is also considered to have been "Japanese Letter Jobcheso." Therefore, the purpose of
본 논문에서는 백색잡음과 페이딩환경에서 IS-95 시스템 역방향의 성능을 평가하는데 있어 컴퓨터 수행시간을 개선할 수 있는 획기적인 방법을 제안하고 제안된 방법의 효율성은 샘플수의 형태로 입증된다. 현재 통신 시스템의 성능분석에 가장 많이 사용되는 MC(Monte Carlo) 시뮬레이션 기법은 낮은 에러율에서 많은 시뮬레이션 수행시간을 요구한다. 때문에 MC 방법은 컴퓨터 수행속도의 한계를 피할 수 없게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 제안된 방식인 센트랄 모멘트 기법을 IS-95 시스템 역방향에 적용하여 MC 방법에서 요구되는 데이터 샘플수보다 적은 수신신호의 N차 센트랄 모멘트로부터 이산 확률밀집함수를 얻을 수 있다. 연속된 누적확률분포 함수는 보간법을 통해 정확하게 되고 샘플수에서의 개선 효과가 입증된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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