• 지질공학
• /
• 제31권4호
• /
• pp.589-601
• /
• 2021

본 연구에서는 지하공간 개발로 인해 발생하는 지하수위저하, 지반함몰 등의 문제를 해결하는 방법 중 하나인 인공함양기술에 있어 지하수 함양에 결정적인 역할을 하는 지표매질 특성인 수리전도도(hydraulic conductivity)에 관한 적용성에 대한 연구를 수행하였다. 경기도 이천에 위치한 인공함양시설의 설계조건을 동일하게 하여 양수시험과 주입시험을 수행하였다. 양수시험을 통해서는 지하수위를 회복하는데 있어 결정적인 역할을 하는 대수층의 수리상수값을 도출하였으며, 현장 대수층을 단순화 시킨 모델을 구축하여 양수시험 조건과 동일하게 적용한 부정류 해석을 수행하여 실측값과 모델값의 상관성을 검토한 결과 R² = 0.78로 분석되었다. 동일한 조건으로 주입시험을 수행하였으며, 주입되는 지층은 실트질모래와 점토질모래로 구성된 퇴적층에서 시험을 진행하였다. 주입시험을 통해 측정된 결과를 통해 시간-수위 자료로부터 대수층의 매개변수를 결정하는 대표적 우물해석해인 Thiem의 공식을 활용하여 경험식을 유도하였으며, 유도된 경험식과 실측값의 상관분석을 수행한 결과 R² = 0.99의 높은 상관성을 가지는 경험식을 유도하였다. 본 연구는 주입시험이 수행되기 어려운 지역에서 양수시험을 통해 결정된 대수층의 수리전도도를 활용할 경우, 특정 조건에서 신뢰도 높은 결과를 예측하는데 적절히 활용될 것으로 판단된다.

• 서비스연구
• /
• 제13권3호
• /
• pp.57-69
• /
• 2023

새벽배송은 일반 배송 서비스와는 다른 고유한 특성을 가지고 있다. 이 서비스는 일반적으로 새벽 시간대, 주로 새벽 7시 이전에 제품을 고객에게 배송하는 것을 의미한다. 온라인 새벽배송에는 고객측면에서 다양한 가치를 제공하는 반면 판매자와 온라인 쇼핑몰과 같은 서비스 제공자 측면에서는 극복해야 할 적지 않은 도전과제를 가지고 있다. 새벽배송 시장은 PC기반 온라인 쇼핑과 모바일 쇼핑을 합친 온라인 식품판매에서 성장세가 확대되고 있다. 본 논문에서는 확대되어 가는 온라인 쇼핑 새벽배송에 대한 고객만족과 재이용의도에 영향을 미치는 요인을 규명하고자 한다. 온라인 쇼핑 새벽배송 환경을 모형화하기 위해 독립요인을 다음 세 가지 유형으로 분류하였다: 시스템 특성, 제품특성, 그리고 배달특성. 그리고 본 연구에서는 세 가지 독립요인, 고객만족 (매개요인), 그리고 재이용의도 (종속변수)와의 관계를 실증적으로 탐색하여 보았다. 분석결과, 온라인 쇼핑의 새벽배송 서비스품질에 시스템특성과 제품특성이 영향을 미치는 것으로 조사되었으며, 특히 시스템특성 중에 신뢰성, 편리성, 유용성, 그리고 상호작용, 제품특성 중에는 제품품질, 제품가격, 제품다양성, 제품간편성이 고객만족에 정(+)영향을 주는 것으로 조사되었다. 하지만 배달특성은 고객만족도에 통계적으로 유의한 영향을 미치지 못하고 있다는 결과가 나왔다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제18권4호
• /
• pp.587-594
• /
• 2023

본 논문은 인체 다리의 골절 회복 모니터링을 위한 쌍 T-형 결함이 있는 온 바디 마이크로스트립 패치 안테나의 설계 및 최적화 과정을 제시하였다. 이 안테나는 T-형 결함의 크기를 조절하여 향상된 반사손실 및 대역폭을 가지면서, 경박단소하도록 설계되었다. 적용된 다리 주변 구조는 5층 유전체 평면으로 구조화 하였으며, 각층의 복소유전상수는 4극 Cole-Cole 모델 매개변수를 사용하여 계산하였다. 골절이 없는 정상인 경우 온 바디 안테나의 반사손실은 4.0196GHz에서 -66.71dB이고, 갤러스 층의 길이 10.0mm, 폭 1.0mm, 높이 2.0mm 인 경우 반사손실 차 ΔS₁₁ 는 37.95dB이다. 반사손실 변화에 대한 갤러스 층 높이를 예측할 수 있도록 3차 다항식 모델을 제시하였으며, 이 다항식의 RSS = 1.4751, R² = 0.9988246, P-value = 0.0001841로서 매우 높은 예측 적합성을 가진다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제23권3호
• /
• pp.145-151
• /
• 2023

3D-CNN은 시계열 데이터 학습을 위한 딥 러닝 기법 중 하나이다. 이러한 3차원 학습은 많은 매개변수를 생성할 수 있으므로 고성능 기계학습이 필요하거나 학습 속도에 커다란 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 손의 동적인 제스처 동작을 시공간적으로 학습할 때, 3D-CNN 모델의 구조적 변화 없이 입력 영상 데이터의 시공간적 변화에 따른 학습 정확성을 분석함으로써, 3D-CNN을 이용한 동적 제스처 학습의 효율성을 높이기 위한 입력 영상 데이터의 최적 조건을 찾고자 한다. 첫 번째로 동적 손 제스처 영상 데이터에서 동적 이미지 프레임의 학습구간을 설정함으로써 제스처 동작간 시간 비율을 조정한다. 둘째로는 클래스간 2차원 교차 상관 분석을 통해 영상 데이터의 이미지 프레임간 유사도를 측정하여 정규화 함으로써 프레임간 평균값을 얻고 학습 정확성을 분석한다. 이러한 분석을 통하여, 동적 손 제스처의 3D-CNN 딥 러닝을 위한 입력 영상 데이터를 효과적으로 선택하는 두 가지 방법을 제안한다. 실험 결과는 영상 데이터 프레임의 학습구간과 클래스간 이미지 프레임간 유사도가 학습 모델의 정확성에 영향을 미칠 수 있음을 보여준다.

• 한국해양학회지:바다
• /
• 제14권2호
• /
• pp.118-126
• /
• 2009

저서규조류는 하구역 먹이망을 이해하는 데 중요한 생물로서 그들의 광생리 특성에 따라 일차생산력이 크게 변화한다. 본 연구에서는 단기간 온도 변화가 저서규조류 4종(Navicula sp., Nitzschia sp., Cylindrotheca closterium, Pleurosigma elongatum)의 광합성 반응에 미치는 영향을 Diving PAM을 이용한 엽록소 형광 분석법으로 측정하여 광생리 특성을 분석하였다. 6개의 온도 조건(10, 15, 20, 25, 30, $35^{\circ}C$)에서 2시간 간격으로 24시간 동안 엽록소 형광을 측정하여 P-I 곡선을 도출하였다. 제2광계의 유효양자수율($\Phi_{PSII}$)은 대부분의 종에 있어서 온도가 증가함에 따라 감소하였으며, 상대 최대 전자전달율(rETRmax)은 최적 온도까지 증가한 후 급격하게 감소하였다. 최대 빛이용 효율($\alpha$)은 다른 광합성 매개변수에 비해 온도에 덜 민감하였으나, 높은 온도에서는 감소하였으며, 광포화 계수($E_K$)는 상대 최대 전자전달율의 반응과 매우 유사하였다. 종별 광생리 특성을 분석한 결과, Navicula sp.와 Cylindeotheca closterium가 광생리적 조절을 통하여 단시간의 온도 변화에 광순응하는 것을 확인할 수 있었다.

• 대기
• /
• 제34권3호
• /
• pp.305-317
• /
• 2024

The study examines the effects of parameters that define the characteristics of raindrops on the simulated precipitation during the summer season over Korea using the Weather Research and Forecasting (WRF) Double-Moment 6-class (WDM6) cloud microphysics scheme. Prescribed parameters, defining the characteristics of hydrometeors in the WDM6 scheme such as a_R, b_R, and f_R in the fall velocity (V_R) - diameter (D_R) relationship and shape parameter (𝜇_R) in the number concentration (N_R) - D_R relationship, presents different values compared to the observed data from Two-Dimensional Video Disdrometer (2DVD) at Boseong standard meteorological observatory during 2018~2019. Three experiments were designed for the heavy rainfall event on August 8, 2022 using WRF version 4.3. These include the control (CNTL) experiment with original parameters in the WDM6 scheme; the MUR experiment, adopting the 50th percentile observation value for 𝜇_R; and the MEDI experiment, which uses the same 𝜇_R as MUR, but also includes fitted values for a_R, b_R, and f_R from the 50th percentile of the observed V_R - D_R relationship. Both sensitivity experiments show improved precipitation simulation compared to the CNTL by reducing the bias and increasing the probability of detection and equitable threat scores. In these experiments, the raindrop mixing ratio increases and its number concentration decreases in the lower atmosphere. The microphysics budget analysis shows that the increase in the rain mixing ratio is due to enhanced source processes such as graupel melting, vapor condensation, and accretion between cloud water and rain. Our study also emphasizes that applying the solely observed 𝜇_R produces more positive impact in the precipitation simulation.

• 지능정보연구
• /
• 제23권4호
• /
• pp.147-168
• /
• 2017

오래 전부터 학계에서는 정확한 주식 시장의 예측에 대한 많은 연구가 진행되어 왔고 현재에도 다양한 기법을 응용한 예측모형들이 연구되고 있다. 특히 최근에는 딥러닝(Deep-Learning)을 포함한 다양한 기계학습기법(Machine Learning Methods)을 이용해 주가지수를 예측하려는 많은 시도들이 진행되고 있다. 전통적인 주식투자거래의 분석기법으로는 기본적 분석과 기술적 분석방법이 사용되지만 보다 단기적인 거래예측이나 통계학적, 수리적 기법을 응용하기에는 기술적 분석 방법이 보다 유용한 측면이 있다. 이러한 기술적 지표들을 이용하여 진행된 대부분의 연구는 미래시장의 (보통은 다음 거래일) 주가 등락을 이진분류-상승 또는 하락-하여 주가를 예측하는 모형을 연구한 것이다. 하지만 이러한 이진분류로는 추세를 예측하여 매매시그널을 파악하거나, 포트폴리오 리밸런싱(Portfolio Rebalancing)의 신호로 삼기에는 적합치 않은 측면이 많은 것 또한 사실이다. 이에 본 연구에서는 기존의 주가지수 예측방법인 이진 분류 (binary classification) 방법에서 주가지수 추세를 (상승추세, 박스권, 하락추세) 다분류 (multiple classification) 체계로 확장하여 주가지수 추세를 예측하고자 한다. 이러한 다 분류 문제 해결을 위해 기존에 사용하던 통계적 방법인 다항로지스틱 회귀분석(Multinomial Logistic Regression Analysis, MLOGIT)이나 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA) 또는 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN)과 같은 기법보다는 예측성과의 우수성이 입증된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM, MSVM)을 사용하고, 이 모델의 성능을 향상시키기 위한 래퍼(wrapper)로서 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한 최적화 모델을 제안한다. 특히 GA-MSVM으로 명명된 본 연구의 제안 모형에서는 MSVM의 커널함수 매개변수, 그리고 최적의 입력변수 선택(feature selection) 뿐만이 아니라 학습사례 선택(instance selection)까지 최적화하여 모델의 성능을 극대화 하도록 설계하였다. 제안 모형의 성능을 검증하기 위해 국내주식시장의 실제 데이터를 적용해본 결과 ANN이나 CBR, MLOGIT, MDA와 같은 기존 데이터마이닝 기법들이나 인공지능 알고리즘은 물론 현재까지 가장 우수한 예측 성과를 나타내는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안 모형이 보다 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 특히 주가지수 추세 예측에 있어서 학습사례의 선택이 매우 중요한 역할을 하는 것으로 확인 되었으며, 모델의 성능의 개선효과에 다른 요인보다 중요한 요소임을 확인할 수 있었다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
• /
• 제9권3호
• /
• pp.163-173
• /
• 2022

기후변화는 종의 생물계절 및 지리적 분포 변화에 많은 영향을 미치는 핵심 요인으로 생태 분야에서는 취약성 평가를 위해 생물의 생리적 특성과 가장 관련이 높은 생태기후지수 (BioClimatic predictor, 이하 BioClim)를 사용하고 있다. 그러나, Shared Socio-economic Pathways (SSPs) 시나리오에 대한 GCM별 미래 기간 기후평균값 이외에 BioClim 값들은 제공되지 않고 있다. 본 연구는 농촌진흥청에서 생산한 1 km 해상도의 SSPs 시나리오 상세화 자료를 이용하여 국내 여건에 적합한 BioClim 자료를 생산하고, 해당 자료를 기반으로 종 분포모형을 적용하여 주로 남부 및 경상북도, 강원도 및 습한 지역에서 생육 환경이 적합한 고로쇠나무의 기준년대 (1981 - 2010년) 및 미래년도 (2011 - 2100년)에 대해 30년 단위로 적합 서식지 분포를 예측했다. 전국자연환경조사자료를 통해 총 819개 지점에서 고로쇠나무 출현 자료를 수집했다. MaxEnt 모형의 성능을 높이기 위해 모형의 매개 변수 (LQH-1.5)를 최적화하고 상세화된 Biolicm 7개 지수와 지형지수 5개를 MaxEnt 모델에 적용했다. 국내 고로쇠나무 분포는 배수, 연 강수량 (Bio12), 경사가 크게 기여하는 것으로 나타났다. 적습하고 비옥한 토양을 선호하는 생육 특성이 반영된 결과로 기후 요인의 영향은 크지 않았다. 이에 따라 기준년도에 고로쇠나무의 높은 수준 적합 서식지는 우리나라 면적의 3.41%, 근미래 (2011 - 2040년) 및 먼미래 (2071 - 2100년)에서 SSP1-2.6은 0.01%, 0.02%를 차지하여 점차 감소하였으나, SSP5-8.5에서는 각각 0.01%, 0.72%로 오히려 기준년도 대비 근미래에는 감소되다가 먼미래로 갈수록 점차 증가하는 경향을 보였다. 본 연구는 기후변화에 보다 적응이 수월한 식생의 미래 분포 양상을 확인한 연구로 기후변화 적응 종이 미래 산림 복원 등에 활용 가능한 기초 연구로 의의가 있다.

• 중소기업연구
• /
• 제32권1호
• /
• pp.65-87
• /
• 2010

본 연구의 목적은 기술혁신형중소기업(이노비즈)의 건전한 성장발전을 위하여 기업의 중요한 전략적 자원으로 인식되고 있는 기술혁신능력과 기술사업화능력이 시장정보지향성을 매개로 경영성과에 미치는 영향을 분석하여 기술혁신형중소기업의 효율적인 경영관리와 정부의 정책방향에 시사점을 제공하고자 하는데 있다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 우리나라 기술혁신형 중소기업를 대상으로 오슬로매뉴얼과 선행연구를 토대로 연구개발능력, 기술축적능력, 기술혁신체제를 기술혁신능력으로, 제품화능력, 생산화능력, 마케팅능력을 기술사업화능력으로 구성하고, 이들 요인들이 시장정보지향성을 매개 변수로 경영성과에 미치는 영향을 실증분석을 통하여 검증하였다. 연구결과에 의하면, 제품경쟁력 향상과 같은 기술의 상업적 성과와 직접적인 관련이 있는 경영성과는 기술혁신체제나 생산화능력, 마케팅능력 등의 경영관리적 측면에서의 능력이 상대적으로 큰 영향을 미치며 기술적 성과를 의미하는 신기술/신제품개발 성과는 연구개발능력, 기술축적능력, 제품화능력 등 공학적 측면에서의 능력이 상대적으로 큰 영향을 미친다는 것을 보여 주었다. 또한 시장정보지향성과 관련하여 신기술/신제품개발 등의 기술적 성공을 위해서는 조직내부에서의 정보확산 수준이 상대적으로 크게 부각되고 있고, 제품경쟁력 향상 등 상업적 성공을 이루기 위해서는 정보에 대한 반응수준이 더 크게 요구된다는 점을 함축하고 있다.

• 대한핵의학회지
• /
• 제34권1호
• /
• pp.82-93
• /
• 2000

목적: 이 논문에서는 본 연구진이 개발한 소형 감마카메라 시스템에서 사용한 NaI(Tl)섬광결정-위치민감형 광전자증배관 검출기와 각 전자회로에서의 입 출력 신호특성을 조사하고, 시스템 개발을 위해 각 전자회로에서 결정한 변수들에 대하여 고찰하고자 한다. 대상 및 방법: 크기가 $60{\times}60{\times}6mm^3$인 NaI(Tl) 섬광결정을 위치민감형 광전자증배관에 접합하고, 저항 회로와 전치증폭기, 여러 가지 전자회로, 아날로그-디지털 변환기 그리고 개인용 컴퓨터를 이용하여 소형 감마카메라 시스템을 개발하였다. 섬광결정에서 검출된 신호들을 위치민감형 광전자증배관을 통하여 증폭한 후, 전하분할방법으로 34개의 교차된 양극채널 신호를 4개($X^+,\;X^-,\;Y^+,\;Y^-$) 위치신호로 출력시켰다. 출력된 신호를 전치증폭기와 층폭기를 사용하여 증폭 정형하였으며, 핵기기 모듈(nuclear instrument modules, NIMs)을 이용하여 위치신호와 트리거 신호를 처리하였고, 각 단계에서 신호특성을 분석 고찰하였다. 이 신호들을 아날로그-디지털 변환기와 앵거로직을 사용하여 처리한 후, 일반 개인용 컴퓨터에서 그래픽 프로그램을 이용하여 감마카메라 영상을 구현하였다. 결과: 연구에서 분석 고찰한 신호특성을 그림을 통하여 나타내었으며, 이러한 신호처리를 이용하여 개발한 감마카메라는 약 $8{\times}10^3$ counts/sec/${\mu}Ci$의 계수율을 보였다. 140 keV에 대하여 18% FWHM의 에너지 분해능과 X, Y 방향으로 각각 2.2, 2.3 mm FWHM의 내인성 위치 분해능을 나타내었다. 또한 평행구멍형 조준기를 장착한 상태에서 유방모형에 위치한 $2{\sim}7mm$ 직경의 방사능 분포를 정확하게 영상화할 수 있었다. 결론: 이 연구에서 개발한 소형 감마카메라 시스템을 구성하고 있는 각 전자회로에서 결정한 매개변수와 신호특성 고찰결과를 나타내었다. 이 신호처리 시스템 분석을 통하여 감마선 검출을 이용한 영상표현 기술을 확보할 수 있었으며, 소형 감마카메라 개발을 위한 간단한 신호처리 방법을 고안하여 제시하였다.