빈도별 홍수량의 지역분석을 위하여 유역의 지형특성을 독립변수로 이용하는 회귀모형을 검정하였다. 그런데 이들 독립변수들간의 상관관계가 존재할 경우 능형회귀모형이 이용되기도 하는 이 방법은 다중공선성 문제를 극복하는데 적합한 방법으로 알려져 있다. 능형회귀모형을 최적화하기 위해서는 조정변수가 포함되는 비용함수를 최소화하여야 한다. 본 연구에서는 이 최적화를 위하여 유전알고리즘을 이용하였다. 유전알고리즘은 자연 생물의 유전 및 진화과정을 모방한 추계학적 탐색방법을 말한다. 이러한 유전알고리즘을 이용하여 지역분석 모형을 검정한 결과 안정된 매개변수의 가중치를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 안정된 다중경로환경에서 동기 (coherent) 단일 및 이중 이른-늦은 상관차 판별기로 범역위성항법시스템 민간용 신호의 부호동기를 결정했을 때 잔존하는 오차인 부호동기추적편이를 분석한다. 이를 위해 중심 주파수 1575.42MHz의 대표적인 위성항법신호대역에서 이진위상천이 및 이진천이반송파 변조된 민간용신호 및 그 처리과정을 모형화하고, 이 모형을 바탕으로 다양한 경우에 대해 각 부호동기추적편이를 비교 분석한다.
FBG sensor의 다중 측정성을 이용하여 모르타르 시편의 열 변형률과 온도 변화를 동시에 측정하였다. 또한, 광섬유 격자 센서를 이용하여, 열 변화에 따른 모르타르 시편의 내부 온도 구배를 측정하였다. 열 변형률을 기존 strain gauge와 함께 측정하였을 때, strain gauge는 섭씨 60도 이상의 온도에서 오차를 보이는 반면, FBG 센서는 안정된 측정값을 나타냈다. FBG 온도 sensor로 측정한 온도 변화량은 thermocouple로 측정한 값과 비교하였으며, 선형적인 대응관계를 보였다.
본 연구에서는 2003년 태풍 'MAEMI'에 의해 피해를 가장 많이 입은 경남 마산시를 중심으로 폭풍해일 범람도를 작성하였다. 해양과 하천 하류부가 만나는 마산시에서는 해일, 조석, 하천을 동시에 고려해야 하므로 이에 대한 단계적 적용을 통해 범람 중첩효과를 검토하였다. 본 연구에 사용된 수치모델은 네덜란드 Deltares사에서 개발한 준3차원 해수유동 모델 Delft3D이다. Delft3D는 폭풍해일 이외 지진해일, 부유물 이송, 오염물 확산 등 다양한 분야에 적용 가능하며, 파랑, 조석력, 바람에 의한 전단력, 온도, 염도에 의한 밀도류, 대기압 변화, 조간대 모의 등 다양한 영향을 고려할 수 있다. 수치모의시 모델의 안정성과 효율성을 높이기 위해 다중격자기법을 사용(최소 25m 격자)하였으며, 수심 자료는 국토지리정보원 수치지도와 국립해양조사원 수치해도의 수평 수직적 통합을 통해 구성하였다. 태풍 'MAEMI'의 Best Track은 기상청에서 제공하는 3시간 간격의 중심기압, 풍속, 중심위치를 Holland's Model에 적용하여 계산하였다. 조석효과를 고려하기 위해 개방경계에서 TPXO 7.2를 사용한 분조값을 입력하였다. 또한 하천의 흐름을 효과적으로 구현하기 위해 하천 단면에서의 동적 수위경계조건(또는 유량경계조건)을 추가적으로 부여하였다. 수치해석결과, 마산 수위 관측소에서 관측된 태풍 'MAEMI'의 해일고와 유사한 결과가 산출되었다. 범람역 해석결과는 해일, 조석, 하천을 동시적으로 고려하였을 경우에 실제 침수흔적도인 마산시재해침수지도와 가장 유사한 결과를 보였다.
Radio-over-Fiber(RoF) 시스템에서 직접 광스위칭 CDMA(Direct Optical Switching CDMA : DOS-CDMA) 기법을 이용하여 기존 이동통신에서 연구되어왔던 수 ㎓ 대역보다 주파수가 훨씬 높은 40 ㎓ 대역의 MMW (millimeter wave)를 반송파로 사용한 차세대 이동통신을 위한 MMW DOS-CDMA 시스템 연구를 실험적으로 수행했다. 부호 분할 다중화에 사용된 직교 부호(orthogonal codes)는 단극성(unipolar) 형태의 상호상관이 2이하(crosscorrelation$\leq$2)인 부호열을 선택했으며, 부호 길이(code length)는 16 chips, 칩율(chip rate)은 2.5 Gchip/sec 였다. 광원은 10 ㎓ 광섬유 링 레이저를 유리고조모드 잠김시켜 진폭 균등화한 40 ㎓ 의 안정된 레이저 펄스를 발생시켜 사용하였다.
SNS와 동영상 플랫폼의 발전은 콘텐츠의 생산과 소비의 활성화를 폭발시키는 계기를 마련하였다. 하지만 Legacy system에서는 Host 기반의 위치 중심의 데이터 전송으로 인해 효율적 운용과 관리에 있어서 태생적 한계가 발생하게 되었다. 이에 대한 대안으로써 콘텐츠 중심 네트워크(CCN, Contents Centric Network)가 연구되었다. 본 논문에서는 CCN 환경에서 실시간 스트리밍 서비스 간 정보제공자와 정보요청자 사이 위치한 중간노드들이 이동 또는 사용 제한 시 정보요청자 측에서 단절 또는 전송 품질의 저하 등의 문제를 해결하고자 무선 수신 세기에 대한 모니터링을 통해 장애 발생 이전 적극적 대응을 통해 안정적 중간노드 관리 메커니즘을 제안한다.
미국 9.11 사고 이후 테러는 과거에 비하여 다중이용시설 공격을 통한 불특정 다수의 공격이 증가하고 있다. 연이은 런던 폭탄테러, 파키스탄의 자폭 등은 사람들의 공포심 및 사회적 불안감을 증가시켰다. 최근 국내에서 다양한 국제행사가 개최되고 있어, 방사능테러 위협에 대비한 방사성물질의 국가 안보 의식이 증대되고 있다. 본 논문에서는 HotSpot Code를 사용하여 서로 상이한 기상조건에 따른 결과를 비교하였다. 국내에서 발생 가능한 테러 시나리오 작성 후, RDD(Radiological Dispersal Device) 및 더티밤에 사용될 가능성이 높은 선원을 조사하였다. 기상조건은 Pasquill-Gifford 안정도 등급에 따라 가장 안정된 조건의 F, 가장 불안정한 조건의 A를 선택하여 비교하였다. 시뮬레이션을 통한 A, F 등급 결괏값은 방사선학적 영향에 의해 시민들이 급성 영향으로 사망하는 경우는 없다고 판단하였다. 또한, 풍속 및 기상 안정도에 따라 방사능의 도달 정도가 서로 다르며, 기상 조건에 따라 방사능 희석정도가 서로 다름을 확인할 수 있다. 분석결과는 방사능테러 발생 시 초동 대응에 활용할 수 있을 것으로 예상된다.
정부 3.0에 근거하여 공공기관이 보유한 공공데이터를 개방하고 민간 활용을 적극 장려하고 있다. 최근, 이러한 공공데이터와 관련하여 다양한 비즈니스에서 기반 정보로서 활용가치가 매우 높은 공간통계정보가 웹상에서 활발히 이용되고 있다. 본 연구에서는 사용자들에게 이러한 대용량 공간통계정보에 대한 조회, 분석, 마이닝, 주제도 생성 등의 다양한 서비스를 안정적으로 제공할 수 있는 고가용성, 고신뢰성, 고성능의 오픈플랫폼 시스템 아키텍처를 제안하고자 한다. 특히, 민간부문과 공공부문의 모든 영역에서 활용도가 매우 높으며 정보의 종류에 따라 보안성이 매우 중요한 공간통계정보의 특성을 반영하여 행정망 기반의 내부 서비스 시스템과 인터넷망 기반의 외부 서비스 시스템 아키텍처를 상호 분리하여 제시한다. 또한, 비용 효율적이며 성능이 우수한 공간통계정보 오픈플랫폼 시스템 아키텍처를 구성하기 위하여 클러스터 기반의 다중화 서버 구성, 클라우드 기반의 가상 서버 구성, 그리고 CDN 기반의 서버 구성 등과 같은 기존의 다양한 서버 아키텍처 구성 방식에 대한 비교 분석을 수행하여 최적의 방식을 제안한다.
목적: 본 연구는 다양한 색소에 침전된 Dentca 3D 프린팅 인공치의 색 안정성을 4가지 전통적인 인공치와 비교하여 평가하기 위함이다. 재료 및 방법: 4가지 전통적인 기성 인공치(Surpass, GC, Artic 6, Heraeus Kulzer, Premium 6, Heraeus Kulzer, Preference, Candulor), 3D 프린팅 인공치(Dentca), 그리고 Z250 (Filtek Z250, 3M ESPE)이 실험을 위하여 준비되었다. 시편은 37℃에서 에리스로신 3% 용액, 커피, 콜라, 그리고 증류수에 침전되었다. 색 변화량(ΔE)은 침전 전, 침전 7,14,21일 후에 분광광도계로 측정되었다. Tukey's honestly significant difference 다중 비교를 이용한 일원분산분석을 시행하였다(P < .05). 결과: 대부분의 케이스에서 Dentca 인공치와 전통적인 인공치 사이의 색 변화량은 큰 차이를 보이지 않았다 (P > .05). Dentca는 에리스로신 3% 용액에 침전된 1주 뒤의 Surpass (ΔE = 0.67 ± 0.25), 2주 뒤의 Artic 6 (ΔE = 1.44 ± 0.38), Premium 6 (ΔE = 1.69 ± 0.35), 그리고 3주 뒤의 Surpass (ΔE = 1.79 ± 0.49), Artic 6 (ΔE = 2.07 ± 0.21), Premium 6 (ΔE = 2.03 ± 0.75), Preference (ΔE = 2.01 ± 0.75)와 비교했을 때 더 많은 색 변화를 보였다 (P < .05). 결론: 일부 색소에 침전된 Dentca 인공치에서 색 변화가 관찰되었으나, ΔE의 최대값은 임상적으로 받아들일 수 있는 범위 내에서 관찰되었다.
부도 예측은 회계와 재무 분야에서 꾸준히 연구되고 있는 분야이다. 초기에는 주로 다중판별분석(multiple discriminant analysis)와 로짓 분석(logit analysis)과 같은 통계적 방법을 이용하였으나, 1990년대 이후에는 경영 분야의 분류 문제를 위해 많은 연구자들이 인공신경망(back-propagation neural network), 사계기반추론(case-based reasoning), 서포트 벡터 머신(support vector machine) 등과 같은 인공지능을 통한 접근법을 이용하여 통계적 방법보다 분류 성과 측면에서 우수함을 입증해왔다. 기존의 기업의 부도에 관한 연구에서 많은 연구자들이 재무비율을 이용하여 부도 예측 모형을 구축하는 것에 초점을 맞추어왔다. 부도예측에 관한 연구가 꾸준히 진행되고 있는 반면, 부도의 세부적인 유형을 예측하여 제시하는 것에 대한 연구는 미흡한 실정이었다. 따라서 본 연구에서는 수익성, 안정성, 활동성 지표를 중심으로 국내 비외감 건설업 기업들의 부도 여부뿐만 아니라 부도의 세부적인 유형까지 예측 가능한 모형을 개발하고자 한다. 본 연구에서는 부도 유형을 예측하기 위해 두 개의 인공신경망 모형을 결합한 하이브리드 접근법을 제안하였다. 첫 번째 인공신경망 모형은 부도예측을 위한 역전파 인공신경망을 이용한 모형이며, 두 번째 인공신경망 모형은 부도 데이터를 몇 개의 유형으로 분류하는 자기조직화지도(self-organizing map)을 이용한 모형이다. 실험 결과를 통해 정의된 5개의 부도 유형인 심각한 부도(severe bankruptcy), 안정성 부족(lack of stability), 활동성 부족(lack of activity), 수익성 부족(lack of profitability), 회생 가능한 부도(recoverable bankruptcy)는 재무 비율에 따라 유형별로 상이한 특성을 갖는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과를 통해 신용 평가 분야의 연구자와 실무자들이 기업의 부도의 유형에 대한 유용한 정보를 얻을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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