강우-유출모형중 단기 홍수 사상 모형은 주로 집중형으로 하천유량 모의에 중점을 두어 왔고, 장기유출모형은 분포형으로 기저유출 모의에 중점을 두어 왔다. 단기 홍수사상 모형은 유역 전반에 걸친 수자원의 분포특성을 파악하기 힘들다는 단점이 있고, 장기유출모형은 단기 홍수사상을 분석하기 힘들다는 단점이 있다. 이와 같은 단점은 두 모형을 함께 이용하여 보완할 수 있다. 따라서 본 연구에는 단기 홍수사상모형인 HEC-HMS모형과 장기유출모형인 SWAT모형을 연동하기 위하여 두 모형에 공통으로 적용되는 매개변수 CN값을 적절히 구해 이용하여야 한다. 두 모형에서 CN값을 얻는 방법은 첫 번째, HEC-HMS모형의 홍수기 호우사상별 최적평균 CN값을 구하는 것이고, 두 번째, SWAT모형 내에서 적용되는 일별 CN값을 구하는 것이다. 그리고 두 모형의 매개변수를 이용하여 보정 3년(2002년~2004년), 검증 2년(2005년~2006년), 적용 3년(2007년~2009년)을 모델링하여 SWAT-HMS모형의 유출분석 신뢰성을 판단하였다. 보정 3년 결과로 선행 5일강우량 기준으로 150mm 이하이면 모의가능하고, 150mm 이상이면 과소 모의되는 SWAT모형의 단점을 알 수 있었다. 검증을 실시한 2년은 SWAT-HMS모형의 중요 매개변수인 CN값을 HEC-HMS모형의 CN값과 SWAT모형의 CN값을 적용한 결과를 비교하여 상관계수 0.90과 0.95를 얻었으며, SWAT-HMS모형에 적용되는 매개변수 CN값은 SWAT모형의 CN값을 사용할 경우 더욱 신뢰할 수 있음을 알았다. 적용 3년(2007년~2009년)은 SWAT모형의 CN값을 SWAT-HMS모형에 적용하여 유출분석을 하였으며, 관측치와 모의치의 상관계수 0.95라는 신뢰할 수 있는 결과를 얻었다. 그리고 관측치와 모의치의 첨두유량은 평균적으로 5% 이내의 차이로 정확한 모의결과를 얻을 수 있었다. 따라서 본 연구는 격자분포형 유출모형인 SWAT모형과 집중형 유출모형인 HEC-HMS모형을 두 모형에 공통으로 적용되는 매개변수 CN값을 이용하여 두 모형이 가지는 단점을 해소하여 보다 정확한 유출분석 결과를 얻을 수 있는 방법을 제시 하였다.
이미지 초해상도는 영상 취득 과정에서 센서와 렌즈의 물리적인 한계 등으로 인하여 의해 화질이 저하된 이미지를 더 높은 배율로 복원하는 문제이다. 이미지 초해상도는 딥러닝을 통해 놀라운 성능향상을 이루었지만, 카메라로 촬영된 실제 이미지에서는 좋은 성능을 내지 못하였다. 이는 딥러닝에서는 'bicubic' 커널로 down-sampling된 합성 이미지 데이터를 사용하였던 것과 달리 실제 이미지에서는 'bicubic' 커널을 통한 화질 저하와는 다른 화질 저하, 즉 다른 커널을 통한 화질 저하가 발생하기 때문이다. 따라서 실제 이미지에 대한 성능을 높이기 위해서는 이에 대한 정확한 커널 예측이 필요하다. 최근 주목받기 시작한 이미지 초해상도를 위한 커널 예측은 초해상도를 잘 시켜주는 커널을 직접 찾는 방법[10, 13]과 이미지의 분포와 커널을 통해 다운샘플된 이미지에 대한 분포를 일치시켜주면서 커널을 예측하는 방법[14]으로 나누어져 있다. 그러나 두 방법 모두 ill-posed problem 인 커널 예측 문제를 한 장의 이미지만으로 해결하려는 것이기 때문에 정확한 예측에는 어려움이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 두 장의 이미지를 활용한 이미지 화질 저하 커널 예측 방법을 제안한다. 제안된 방법은 두 장의 이미지가 같은 카메라를 통해 촬영되었으며 이때 이미지 화질 저하는 카메라에 의해서만 영향을 받는다는 가정을 기반으로 한다. 즉, 두 장의 이미지는 같은 커널을 통해 저하된 이미지라는 가정을 한다. 제안된 방법은 [14]에서처럼 이미지 분포를 기반으로 한 커널 예측을 진행하며, 이미지 초해상도를 진행하고자 하는 이미지 외에 참고 이미지 또한 같은 커널에서 화질 저하를 시켰을 때 본래의 이미지와 같은 분포에 있도록 학습을 진행한다. 결과적으로 본 논문에서는 두 장의 이미지를 사용하였을 때 더욱 정확하게 커널을 찾을 수 있음을 보여준다. 두 장의 이미지를 활용하는 방식이 한 장의 이미지만을 활용하는 기존의 최고 수준의 방법에 비해 합성된 다양한 커널 데이터셋[14]에서 약 0.17dB 성능 향상이 있었다.
한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
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pp.469-474
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2000
본 논문에서는 두 이진 영상의 비교시 그 유사도를 결정하는 새로운 방법을 제안한다. 이는 두 영상사이의 최소거리에 기반한 방법이며, 제안된 방법에서는 구해진 거리 그 자체보다는 이 거리의 분포로부터 최적 거리를 계산한다. 구해진 거리 분포 함수로부터 최종적인 두 영상의 유사도는 비퍼지화 추론을 이용하여 계산되어진다. 제안한 방법을 실제 문제에 적용하여 그 우수성을 검증하였다.
본 연구에서는 비대칭 이중게이트 MOSFET의 상하단 게이트 산화막 두께 비에 대한 문턱전압 및 전도중심의 변화에 대하여 분석하고자한다. 비대칭 이중게이트 MOSFET는 상하단 게이트 산화막의 두께를 다르게 제작할 수 있어 문턱전압이하 영역에서 전류를 제어할 수 있는 요소가 증가하는 장점이 있다. 상하단 게이트 산화막 두께 비에 대한 문턱전압 및 전도중심을 분석하기 위하여 포아송방정식을 이용하여 해석학적 전위분포를 구하였다. 이때 전하분포는 가우스분포함수를 이용하였다. 하단게이트 전압, 채널길이, 채널두께, 이온주입범위 및 분포편차를 파라미터로 하여 문턱전압 및 전도중심의 변화를 관찰한 결과, 문턱전압은 상하단 게이트 산화막 두께 비에 따라 큰 변화를 나타냈다. 특히 채널길이 및 채널두께의 절대값보다 비에 따라 문턱전압이 변하였으며 전도중심이 상단 게이트로 이동할 때 문턱전압은 증가하였다. 또한 분포편차보단 이온주입범위에 따라 문턱전압 및 전도중심이 크게 변화하였다.
최근 국내에서 저해상도 위성영상을 이용한 적설 분포의 추출연구가 융설과 관련된 수문학적 연구에 이용되기 시작하였다. 한반도와 같이 넓은 지역을 대상으로 추출하는 과정에서 대기에 의한 방해가 너무 큰 영상은 구름 아래 지표면의 정보를 얻을 방법이 없어 해당 날짜의 영상을 제외 할 수밖에 없는 문제가 생긴다. 본 연구에서는 센서의 특성과 영상의 촬영 시간, 그리고 촬영 각도가 달라 서로 다른 대기의 영향을 받는 Terra MODIS 위성영상과 NOAA AVHRR 위성영상을 이용하여 각각의 적설 분포를 추출하는 방법을 비교 연구함으로써 영상을 분석하는데 있어 구름의 영향을 최소화 하고자 하였다. 2004년부터 2006년까지 겨울철의 적설이 발생한 기간을 대상으로 총 3개년의 영상을 분석한 결과를 바탕으로 두 영상으로부터 추출된 적설분포의 차이를 우리나라의 충주댐 유역을 중심으로 비교하였다. 밴드별 파장대의 반사 특성을 이용한 MODIS snow cover와 임계값을 선정하여 구하는 NOAA AVHRR는 서로 다른 적설분포를 보였다고 판단되며, 이는 해상도와 영상 합성, snow cover 추출 알고리즘의 차이 및 대기 현상의 영향 등으로 인하여 추출면적 값이 차이를 보이는 것이라 생각된다. 두 영상에 의한 추출면적의 비교분석 결과, 적설분포의 추출에 있어서 두 영상을 서로 절충하여 사용할 수 있다고 판단된다.
본 연구에서는 가상일 원리로 부터 유한 요소 수식화를 updated-Lagrangian 형태로 유도하였으며, 유도된 수식화를 연속체 유한 요소로 유한 근사화 하였다. 이 때 초소성 재료의 거동은 비압축성, 비선형 점성 유ㄷ옹으로 묘사하였다. 유한 요소 프로그램은 성형 기구 해석과 하중 압력을 제어하는 기법으로 구성되어 있으며 하중 압력의 제어는 성형 시간이 최소가 되게 하기 위하여 변형률 속도 민감 계수가 최대가 되고, 국부 변형에 의한 두께 감소를 방지하며 변형률 속도는 일정하게 유지되면서 성 형이 될 수 있도록 하였다. 즉 하중 압력 제어는 상당 변형률 속도가 최대가 되게하 여 성형 시간을 최소화하게 구성하였다.개발된 유한 요소 프로그램은 정수압 벌징 가공에 적용하였으며 최적 압력 시간 선도, 성형 형상, 두께 및 두께 변형률 분포, 상 당 변형률 분포 등을 구하였다.
3개의 매개변수(location, scale, shape)로 이루어진 GEV와 GLO 분포는, 미국의 공식적인 홍수빈도 분포인 Log Pearson Type III와 함께 수문분야에서 중요한 위치를 차지하고 있다. 본 연구에서는 Monte Carlo 실험을 이용하여 GEV와 GLO 분포에서 서로 다른 두 지점의 유출량 자료를 생성하여 L-CV(L-moment Coefficient of Variation; $\tau_2$)와 L-CS(L-moment Coefficient of Skewness; $\tau_3$)를 추정하였으며, L-moment 추정값들 간의 교차상관$(\tau_2-\tau_2,\;\tau_3-\tau_3,\;\tau_2-\tau_3)$과 유출량 자료간의 교차상관의 관계를 Simple Power 함수를 이용하여 유도하였다. 실험 과정에서 GEV와 GLO 분포가 비현실적인 음수 유출량을 생성하여, 실험 결과에 큰 영향이 있음을 확인하여, 두 분포에서 생성된 유출량 자료에서 음수값을 제외한 GEV+와 GLO+ 분포를 이용하여 관계식을 유도하고 이를 GEV와 GLO 분포의 결과와도 비교하였다. 본 연구에서 도출된 관계식은 향후 Generalized Least Square 회귀식을 이용하여 홍수분포의 지역 매개변수를 추정하기 위해 활용성이 클 것으로 기대한다.
김인영 등 (2006)은 두 개 포아송 분포의 혼합모형에 기초한 회귀모형으로써 2002년 (사)볼런티어 21에서 실시한 설문조사 자료를 분석하여 우리나라 개인들이 기부한 횟수에 영향을 미치는 유의적 변수들을 식별하였다. 본고에서는 김인영 등 (2006)에서도 언급하였듯이 기부횟수 0의 관찰 빈도와 예측 빈도간 차이가 유독 큰 점을 감안하여, 0이 팽창된 포아송(zero inflated Poisson: ZIP)을 기존의 두 개의 포아송 혼합분포에 추가하여 일종의 세 개 포아송 혼합분포 형태로 모집단 분포를 구성하며 동 모형의 회귀모형으로써 기부횟수 자료를 재분석하고자 한다. 회귀계수에 대한 추정은 두 단계 EM 알고리즘으로 이루어 졌고, 유의적 설명 변수의 검색은 김인영 등 (2006)과 같았으나 본 연구에서는 고정된 령(零)군의 비율을 0.201로 추정할 수 있었으며, 두 가지 유의적 설명변수인 소득과 자원봉사 중에서 자원봉사가 기부 횟수를 늘리는 안정적 도구 변수로써 작용할 수 있음을 보고하고 있다.
콘크리트가 충전된 각형강관기둥(이하, 각형 CFT기둥)은 높은 내화성능과 하중저항능력을 보유하고 있지만, CFT기둥의 외부에 내화피복을 함으로써 기둥의 내화성능을 향상시킬 필요가 있다. 본 연구는 내화 피복된 각형 CFT기둥의 온도분포에 대한 실험결과이다. 실험을 위하여 특수 제작된 전기로를 이용하여 축소모형 시험체의 재하가열실험을 수행하였다. 축하중을 받는 내화 피복된 각형 CFT기둥의 온도 분포 특성을 파악하기 위하여 내화피복의 종류와 두께, 강관의 두께 및 가열시간 등을 변수로 설정하였다. 실험결과 전기로의 온도에 따른 시험체별 온도분포와 콘크리트와 강재의 온도분포 특성을 파악하였다. 또한 시험체의 온도변화에 따른 축변위와 국부좌굴 등의 거동을 파악하였다.
우리나라의 울릉도와 독도에 분포하는 한국특산종인 섬기린초는 해안암석지대를 터전으로 넓게 분포하여 울릉도 생태계의 중요한 부분을 차지하고 있다. 본 연구는 섬기린초에 대한 엽록체 DNA의 trnL/F intergenic spacer 염기서열을 총 32개체에 대하여 조사하였다. 그 결과, 정렬된 염기서열 중 하나의 6-bp indel (-ATTCAC-)에 의하여 두 개의 type (TYPE01: 297bp과 TYPE02: 291bp)을 확인하였다. 확인된 두 개의 엽록체 DNA type은 울릉도와 독도에서 뚜렷한 지리적 분포양상을 보여주었다. TYPE01은 울릉도(15개체)에서만 관찰되었고 TYPE02는 울릉도(12개체)와 독도(5개체)에서 확인되었다. 섬기린초는 하나의 6-bp indel에 의하여 서로 다른 두 개의 엽록체 DNA haplotype이 확인되고 뚜렷한 지리적 분포양상을 보여주기 때문에, 울릉도와 독도에 자생하는 개체군 내에 진화적으로 서로 다른 두 개의 계통이 있음을 추정할 수 있고 울릉도와 독도 간 원거리 분산 기작의 가능성을 지지하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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