본 연구는 법령의 제정에서 개정, 폐지에 이르기까지의 라이프사이클과 폐지 이후의 변천에 대한 유형을 분석하여 법령에 대한 FRBR 모형의 적용 방안을 검토하였다. 법령은 법조문으로 구성되어 있는 통합개체(aggregate entities)로서의 저작이며, 각각의 법조문도 저작이다. 이들의 사이에는 전체-부분 관계가 있다. 법령은 관보에 공포됨으로서 효력을 가지며, 업데이트된 법령이나 번역 자료 등은 법적으로 유효하지 않다. 법령명이 변경되었다고 하더라도 폐지되지 않으면 동일 개체로 취급하였으며, 관보에 표현된 단순한 정정문도 법적으로 유효하다. 도서관법은 도서관법(圖書館法), 도서관진흥법(圖書館振興法), 도서관(圖書館) 및 독서진흥법(讀書振興法), 도서관법의 순서대로 대체되었으며, 하나의 슈퍼저작으로 묶을 수 있다. 이것들에 대해 FRBR 모형 적용 방안을 제시하고, 도서관법에 대해 FRBR 모형의 제1집단인 저작, 표현형, 구현형, 개별자료에 대한 실제의 적용 사례를 제시하였다.
특허와 같은 기술자산의 경제적 가치를 평가하는 방법론 및 모델은 다방면에서 제시되고 있으나, 데이터베이스 자산의 가치를 객관적으로 평가할 수 있는 구조화된 평가모델이 없으므로, 이에 대한 평가모델 및 수명주기 결정로직의 정립을 통해 DB 자산의 라이센싱, 사업화 이전, 기술금융(담보) 등의 용도에 적용 가능성을 높일 필요가 있다. 본 연구에서는 DB 자산가치의 평가산출시, 예상 수요고객집단의 크기 및 수요량, 데이터셋의 크기 및 중요도, 데이터베이스가 보유기업의 매출성과에 기여한 정도, 데이터베이스 자산의 수명 등이 입력변수로 적절한지를 분석한다. 대부분의 DB 자산은 계속 업데이트되어 수명이 종료하는 경우가 많지는 않으므로 SW 패키지제품의 내용연한과 같은 5년을 표준수명으로 보고 있으나, 본 연구에서는 DB 자산의 가치가 작아지고 업데이트가 일어나지 않는 경우에 대해, DB 사용빈도에 대한 반감기 개념에 기반하여 수명주기 추정로직 및 DB 자산의 가치평가 모형을 제안한다.
하천 세내지 주변은 급속한 시가지 조성과 인구밀집으로 유역의 불투수층이 증가하여 홍수도달시간이 짧아지고 홍수유출량이 증가하고 있다. 또한 엘리뇨${\cdot}$라니냐 등의 이상기후로 홍수사상의 발생 빈도와 규모가 증가하면서 홍수피해도 대형화되어 가고 있다. 그러나 치수사업은 다른 공공사업에 비해 경제성이 저평가 되어 투자우선순위가 밀려 사업시행이 지연되고 예방적 차원의 대책도 미흡하여 피해가 증가하는 악순환이 계속되고 있다. 따라서 본 인구에서는 우리나라의 치수경제성 분석에 있어 계량화하지 못하고 있는 자산이용고도화 효과를 치수안전도와 더불어 분석하고자 한다. 자산이용고도화는 치수사업 시행으로 해당지역의 치수안전도 향상에 따른 자산가치의 상승을 말하는데, 특정지역의 자산가치를 가장 객관적으로 표현할 수 있는 공시지가를 근거로 분석을 수행하였다. 치수사업 시행으로 인한 편익과 하천 특성에 따른 지가변동률의 차이가 통계적으로 유의성이 있는지를 분산분석을 통해 검증하였으면, 자산가치의 상승을 순수 연평균지가변동률로 나타내었다. 치수안전도는 홍수피해 잠재성과 홍수방어능력으로 구분하였는데 홍수피해 잠재성은 도시화율에 따라 구분하였고, 홍수방어능력은 홍수량의 빈도해석과 불확실성을 고려하여 조건부 비초과확률로 나타내었다. 본 연구에서는 소도시 지역(경안천, 복하천, 청미천)을 대상으로 200년 빈도의 홍수사상에 내해 10년, 50년 설계빈도로 건설된 제방의 조건부 비초과확률을 산정하여 지가변동률의 추이를 비교 분석하였다. 분석 결과, 소도시 지역에서는 조건부 비초과확률이 $10\%$ 상승했을 때 순수 연평균지가변동률이 5배정도 상승함을 알 수 있었다.다시 입력자료로 사용하는 업데이트 방식을 사용하기 때문에 예측결과의 오차가 완전하게 보정되지 않으면 다음 결과에 역시 오차를 주게 되어 오차보정이 상당히 중요하다는 것을 알 수 있었다. 오차를 보다 효과적으로 보정하기 위해서는 퍼지제어에 사용되는 퍼지규칙의 수를 늘리고, 유입량에 직접적인 영향을 주는 강우량과 연계한 2변수의 Fuzzy-Grey 모형을 이용한다면 보다 정확한 유입량 예측이 가능할 것으로 사료된다.이 작은 오차를 발생하였으며, 전체적으로 퍼프 모형이 입자모형보다는 훨씬 적은 수의 계산을 통해서도 작은 오차를 나타낼 수 있다는 것을 알 수 있었다. 그러나 Gaussian 분포를 갖는 퍼프모형은 전단흐름에서의 긴 유선형 농도분포를 모의할 수 없었고, 이에 관한 오차는 전단계수가 증가함에 따라 비선형적으로 증가하였다. 향후, 보다 다양한 흐름영역에서 장${\cdot}$단점 분석 및 오차해석을 수행한 후에 각각의 Lagrangian 모형의 장점만을 갖는 모형결합 방법을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.mm/$m^{2}$로 감소한 소견을 보였다. 승모판 성형술은 전 승모판엽 탈출증이 있는 두 환아에서 동시에 시행하였다. 수술 후 1년 내 시행한 심초음파에서 모든 환아에서 단지 경등도 이하의 승모판 폐쇄 부전 소견을 보였다. 수술 후 조기 사망은 없었으며, 합병증으로는 유미흉이 한 명에서 있었다. 술 후 10개월째 허혈성 확장성 심근증이 호전되지 않아 Dor 술식을 시행한 후 사망한 예를 제외한 나머지 6명은 특이 증상 없이 정상 생활 중이다 결론: 좌관상동맥 페동맥이상 기시증은 드물기는 하나, 영유아기에 심근경색 및 허혈성 심근증 또는 선천성 승모
본 연구는 현재 국내 BIS에서 버스도착시간 안내를 위해 개별노선 단위로 산정되고 있는 정류소간 통행시간 기반의 버스도착시간 추정 모형의 한계점을 제시하고, 이를 극복하기 위한 방안을 제시하였다. 정류소간 운행시간을 기반으로 산출되는 버스도착시간정보의 특성을 이용하여 버스노선번호에 관계없이 버스정류소에 도착한 동일 구간을 운행하는 모든 버스의 정보를 순서대로 이용하여 버스도착시간을 추정하는 버스도착시간 추정모형을 제안하였다. 제안한 모형은 실제 버스운행정보를 수집하여 RMSE를 기준으로 검증을 실시하였으며, 분석결과 오차는 기존 모형 대비 최대 20%가 감소하였고 버스도착시간정보의 정확도와 직결될 수 있는 데이터 업데이트 주기는 절반수준으로 감소하였다. 이를 통해 버스도착시간의 급격한 증가나 감소, 동일한 구간을 운행하는 다른 노선의 도착예정시간 차이, 운행계획과 다르게 운행시의 정보제공 불가함 등의 문제가 해결될 것으로 기대된다.
강수의 정확한 시·공간적 추정은 홍수 대응, 가뭄 관리, 수자원 계획 등 수문학적 모델링의 핵심 기술이다. 우주 기술의 발전으로 전지구 강수량 측정 프로젝트(Global Precipitation Measurement, GPM)가 시작됨에 따라 위성의 여러 센서를 이용하여 다양한 고해상도 강수량 자료가 생산되고 있으며, 기후변화로 인한 수재해의 빈도가 증가함에 따라 준실시간(Near-Real-Time) 위성 강수 자료의 활용성 및 중요성이 높아지고 있다. 하지만 준실시간 위성 강수 자료의 경우 빠른 지연시간(latency) 확보를 위해 관측 이후 최소한의 보정을 거쳐 제공되므로 상대적으로 강수 추정치의 불확실성이 높다. 이에 따라 본 연구에서는 앙상블 머신러닝 기반 수집된 위성 강수 자료들을 관측 자료와 병합하여 보정된 준실시간 강수량 자료를 생성하고자 한다. 모형의 입력에는 시단위 3가지 준실시간 위성 강수 자료(GSMaP_NRT, IMERG_Early, PERSIANN_CCS)와 방재기상관측 (AWS)의 온도, 습도, 강수량 지점 자료를 활용하였다. 지점 강수 자료의 경우 결측치를 고려하여 475개 관측소를 선정하였으며, 공간성을 고려한 랜덤 샘플링으로 375개소(약 80%)는 훈련 자료, 나머지 100개소(약 20%)는 검증 자료로 분리하였다. 모형의 정량적 평가 지표로는 KGE, MAE, RMSE이 사용되었으며, 정성적 평가 지표로 강수 분할표에 따라 POD, SR, BS 그리고 CSI를 사용하였다. 머신러닝 모형은 개별 원시 위성 강수 자료 및 IDW 기법보다 높은 정확도로 강수량을 추정하였으며 공간적으로 안정적인 결과를 나타내었다. 다만, 최대 강수량에서는 다소 과소추정되므로 이는 강수와 관련된 입력 변수의 개수 업데이트로 해결할 수 있을 것으로 판단된다. 따라서 불확실성이 높은 개별 준실시간 위성 자료들을 관측 자료와 병합하여 보정된 최적 강수 자료를 생성하는 머신러닝 기법은 돌발성 수재해에 실시간으로 대응 가능하며 홍수 예보에 신뢰도 높은 정량적인 강수량 추정치를 제공할 수 있다.
우리나라는 최근 4대강 살리기 사업의 보 건설로 인하여 하천의 수리특성이 크게 변화되고 있어 새로운 하천 환경변화가 충분히 반영된 수질오염사고 대응시스템의 구축이 필요하다. 국내 하천의 오염사고는 매년 50여건 발생하고 있으며, 2008년 김천 유화공장 화재로 인한 페놀유출사고는 이동시간의 예측오류로 취 정수장의 사전대응에 상당한 혼란이 발생되어 먹는 물 공급에 상당한 어려움이 발생되었다. 이러한 시점에서 본 연구에서는 하천의 유역환경변화를 반영하고 실시간으로 오염물질의 이동시간과 확산농도를 예측하기 위한 수질오염사고대응예측시스템을 개발하였다. 본 시스템은 평상시 4대강의 본류 및 주요 지방 1 2급 하천에 대해 수리모델을 매일 업데이트하고, 3차원 수리 수질모형인 EFDC의 독성모듈을 개선하여 예측모델로 사용하고 있으며, 최적방제방법을 선정하기 위해 상류 댐, 보, 농업용저수지 방류량 등을 분석할 수 있도록 구성되어 있다. 시스템의 예측결과는 방제기관, 취 정수장 등의 사전대응 능력을 높이는 데 기여할 것이다.
우리나라에선 크고 작은 가뭄 피해가 자주 일어나고 있으며 최근엔 유래 없는 다년가뭄이 발생하면서 가뭄에 대한 경각심이 커지고 있다. 가뭄에 적절하게 대응하여 피해를 경감시키기 위해서는 신뢰도 높은 가뭄 예측이 선행되어야 한다. 이에 본 연구는 앙상블 예측과 베이즈이론(Bayes' theorem)을 수문학적 가뭄지수 중 하나인 SRI(Standardized Runoff Index)에 적용해 가뭄 확률 전망을 실시했으며 이를 EDP(Ensemble Drought Prediction)라고 칭하였다. 국내 8개 댐유역에서 EDP를 생성하고 개선하는 과정은 다음과 같이 진행된다. 우선 TANK모형을 활용한 1개월 선행 유량 예측(Ensemble Streamflow Prediction, ESP)의 결과를 SRI로 변환하여 EDP 확률분포를 생성한다. 그런 다음, EDP를 개선하기 위해 그 기초인 ESP에서 미흡한 토양수분 초기조건을 보완하고자 베이즈이론을 활용했다. APCC(APEC Climate Center)의 위성 관측 SMI(Soil Moisture Index) 자료로 SRI와의 회귀식을 구축, 이를 우도함수로 정의해 사전 EDP 분포를 업데이트한 EDP+ 확률분포를 생성했다. 그 결과, EDP와 EDP+ 모두 심도가 깊은 가뭄을 전망할수록 예측력이 기후학적 예측보다 좋지 않았다. 그럼에도 우도함수로 사용한 회귀식의 정확도가 높을수록 EDP+의 정확도도 향상되는 경향이 나타났으며, 이는 베이즈이론을 사용한다면 가뭄 확률 전망을 개선할 수 있다는 것을 의미하고 있다. 하지만, 확정 전망 정확도는 확률 전망 정확도와는 관계가 없었는데 이는 확정 전망과 확률 전망이 본질적으로 다르기 때문인 것으로 사료된다.
치열한 경쟁이 펼쳐지고 있는 한국의 게임산업에서 개발자금의 조달은 매우 어려운 과정이다. 최근에 등장한 크라우드펀딩은 게임의 개발비용을 확보하는데 있어서 잠재 투자자의 유치에 편리한 플랫폼으로 활용되고 있다. 본 연구는 게임개발 프로젝트를 위한 크라우드펀딩의 성공에 영향을 주는 요인들을 탐색하였다. 한국의 후원형 크라우드펀딩 사이트인 '텀블벅'에서 229개의 게임개발 프로젝트들에 관한 데이터를 수집하였다. 로지스틱 회귀모형의 분석 결과에 따르면, 펀딩의 성공에 긍정적인 영향을 미치는 요인은 목표금액 대비 평균 보상박스금액, SNS 공유횟수, 업데이트 수, 그리고 원작 존재 여부로 나타났다. 또한, 동영상 재생시간은 부정적인 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 본 연구의 결과를 바탕으로 크라우드펀딩 성공에 영향을 미치는 변수들을 고려하여 게임개발 프로젝트를 기획한다면 자금조달에 도움이 될 것으로 기대된다.
매체 기술의 발달에 따라 뉴스전달의 흐름이 일방향에서 쌍방향으로, 뉴스 수용자가 적극적인 이용자로 새로이 자리매김 해가는 추세다. 이러한 상황 인식을 바탕으로 본 연구는 온라인 뉴스 제공자로서의 포털 뉴스 사이트와 뉴스 소비자로서의 네티즌이 상호 어떤 인식을 갖고 있는지 탐구하는 데에 그 목적을 두었다. 이를 위해 포털 뉴스의 매체적인 특성을 쌍방향상으로 인한 적극적 이용자 부상, 뉴스 제공자와 시민기자로의 확장, 선택권의 확대(이용자 특성), 컨텐츠 업데이트, 컨텐츠 분량의 무제한성, 하이퍼텍스트성, 컨텐츠 보존성, 멀티미디어 컨텐츠 제공(컨텐츠 특성) 등 8가지를 추출하고 그에 대한 이용자와 사용자간 상호인식을 채피와 맥리오드의 상호지향성 모형을 적용해 알아보았다. 연구결과 이용자 특성에 관한 문항은 부분 일치로, 서로 일치하는 인식에 대해 이용자들이 오해를 하고 있었던 반면, 컨텐츠 특성 항목에서는 대부분의 문항에서 제공자가 더 긍정적인 인식을 갖고 있는 것으로 나타났다. 이는 포털을 통한 뉴스전달방식에 대해 제공자와 이용자가 아직 상호 지향되지 않고 있으며, 이는 새로운 매체실험에 따른 역동성의 결과로서 향후 상호지향을 위한 커뮤니케이션의 증대를 시사한다.
본 논문에서는 구조손상 탐색을 위해 매개변수 부 집합 선택에 의한 새로운 정규화 방법을 제안하였다. Residual function을 위해 동적 residual force 벡터를 이용하였다. 과거에는 Residual function으로서 기본 동적 특성치(고유치와 고유모드)를 이용하여 단일구조손상은 탐색할 수 있었지만 다중구조손상 위치를 탐색하기에는 한계가 있었을 뿐 아니라 고유모드와 고유치의 상이한 기여도 때문에 가중치를 적용해야 하는 어려움이 있었다. 본 논문에서 제안된 방법은 고유모드의 불완전한 계측을 보완하기 위하여 모델 확장법을 적용하였다. 제안된 구조손상 탐색법은 다중구조손상 위치를 동시에 찾아 낼 수 있는 장점을 가지고 있다. 2차원 평면 트러스 구조를 이용하여 제안된 방법의 효용성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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