지반 함몰 위험성에 대한 지질학적 인자는 매우 다양하다. 어떠한 지질학적 요인 또는 외부적인 영향에 의해 영향을 받을 수 있으며 동일한 지질학적 요인 내에서도 여러 가지 다른 물성값에 의해 지반함몰 영향인자가 결정될 수 있다. 다수의 논문 및 연구사례를 검토 한 결과 크게 7가지 범주의 지반함몰 요인이 있음을 알 수 있었다. 공동의 존재 여부에 따라 상재하중의 심도 및 두께가 지반침하에 영향을 줄 수 있고, 토사와 암반으로 구성된 지반에서는 그 경계면의 심도와 배향이 지배적 요소이다. 이 중 토사지반에서는 좀 더 다양한 영향인자로 구성이 되어있는데 토사의 종류, 전단강도, 상대밀도 및 다짐도, 건조단위중량, 함수비, 액성한계가 그것이다. 암반지반에서는 암석의 종류와 주 단열과의 거리 및 RQD가 영향인자로 구성될 수 있으며 수리지질학적 측면에서 접근했을 경우 강우 강도, 하천과의 거리와 심도, 투수계수 및 지하수위 변동이 영향을 줄 수 있다. 외부적인 요소도 지반함몰에 영향을 줄 수 있는데 굴착심도와 흙막이 벽과의 거리, 굴착공사 시 지하수 처리공법, 하수관로 등 인공시설물 존재 유무 등이 이에 해당된다. 최근 도심지의 지하구조물 건설에서 지반함몰 요소를 평가하는 것은 필수적일 것으로 예상된다. 본 연구에서 분석한 지반함몰 영향인자가 지반함몰위험 평가에 도움이 되기를 기대한다.
불연속 범주형 자료에 대한 잠재변수가 존재한다는 가정하에 임계값을 추정하고 잠재변수를 생성하며 생성된 잠재변수 및 기타 연속변량에 대한 관측치를 포함하는 다변량 임계개체모형을 설정하고 유전능력을 예측하기 위한 방법을 제시하였다. 각각의 범주형 조사 자료의 특성을 갖는 형질에 있어서 임계점의 추정은 추정 가능한 임계점에 대한 1차 미분값(gradient)과 2차 미분값(Hessian)을 이용한 Newton 방법을 이용하면 추정가능하며 지역모수인 육종가의 추정은 PCG 방법으로 구현 가능하다. 이러한 이론은 Quaas(2001)가 제시한 하나의 이산형 자료와 하나의 연속형 자료의 2변량 동시 분석방법을 확장하여 전개한 것이며 이때 잠재변수 및 임계점의 추정은 기타 형질의 잔차 회귀계수 및 상관을 고려해야 한다. 본 연구를 위한 모의실험은 2개의 연속변량으로 체중과 유량을 고려하였고 또 다른 2개의 불연속 변량인 분만난이도와 출생시 생존유무를 고려하여 4형질 동시 분석을 실시하였다. 임계모형에 의한 육종가 추정치의 정확도는 4개의 구간으로 분류되어 기록된 분만난이도의 경우에 91${\sim}$92%의 정확도를 보였고 이항분포인 분만시 생존유무에 대하여는 87~89%의 정확도를 보였다. 반면에 이들 범주형 자료를 선형으로 간주하고 분석한 선형 동물개체 혼합모형에서는 72${\sim}$84% 및 59${\sim}$70%으로 비교적 낮은 추정의 정확도를 보였다. 따라서 범주형 자료의 유전분석은 선형 혼합모형 보다 임계형 혼합모형이 크게 타당할 것으로 사료되었다.
본 연구의 목적은 경주로 상태가 더러브렛 경주마의 주파기록에 미치는 영향을 구명하기 위하여 수행되었으며, 이용된 자료는 한국마사회로부터 수집한 8,189두의 주파기록 총 148,865개로 얻어진 결과는 다음과 같다. 경주로의 상태는 경주로의 수분함량에 따라 건조, 양호, 다습, 포화 그리고 불량 주로로 분류하였으며, 각 경주로 상태의 빈도는 전체 빈도에 대하여 40.7%, 34.4%, 14.4%, 8.7% 그리고 1.8%로서 건조 주로의 빈도가 가장 높게 나타난 반면 포화 및 불량 주로의 빈도는 낮게 나타났다. 대체적으로 봄과 겨울에는 건조 주로가 여름에는 불량 주로의 빈도가 증가하며, 가을에는 양호 주로의 빈도가 높은 것으로 나타났다. 경주거리별 주파기록에 대한 수분함량의 회귀계수는 -0.068 ~ -0.162초의 범위를 나타내었다. 모든 경주거리에서 주파기록은 불량 주로에서 가장 우수하였으며, 경주거리별로 불량 주로와 건조 주로 사이의 기록차이는 -1.47 ~ -3.41초의 범위를 나타내었다.
본 논문은 자율차량 안정성을 위한 도로 거칠기 기반 제동압력 계산 시스템을 제안한다. 제동압력 계산 시스템는 차량의 전방 이미지를 랜덤 포레스트의 입력에 맞게 가공하는 이미지 정규화 모듈, 기상정보와 이미지 정규화 모듈에서 정규화된 차량 전방 이미지를 입력으로 사용하여 차량이 주행 중인 도로의 거칠기를 구별하는 랜덤 포레스트 기반 도로 거칠기 분류 모듈과 도로 거칠기에 따라 차량에 적용되는 마찰 계수를 수정하고, 전방 차량에 따라 최적 주행을 유지하는 브레이킹 강도를 결정하는 차량 브레이크 압력 제어 모듈로 구성된다. 본 논문은 제동압력 계산 시스템의 효율성을 검증하기 위해 제동압력 계산 시스템에 사용되는 랜덤 포레스트 모델을 중심으로 실험이 진행되었다. 실험 결과, 랜덤 포레스트 모델의 정확도는 SVM보다 약 2% 높았고, 정확한 랜덤 포레스트 모델 구성을 위해 7개의 특징이 중복 허용 임의 추출되어야 한다는 결론이 도출되었다. 따라서 제동압력 계산 시스템은 차량이 제동해야 하는 상황에서 정확성 모두를 만족할 수 있다.
한국교통연구원은 수도권 및 광역권의 기종점 자료를 읍면동 행정단위로 교통존을 세분화하여 배포하고 있으며, 지방부는 자료의 한계로 시군구 행정단위로 교통존을 구축하여 배포하고 있다. 도로 및 철도사업에서 사업 주변 지역에 정교한 통행 패턴을 분석하기 위해서 특정 교통존을 더욱 잘게 나누어 세분화된 교통존을 구축하는 과정이 필요한 경우가 있다. 본 연구는 시군구 행정단위의 지방부 교통존에서 읍면동 행정단위로 세분화된 교통존의 O-D 통행량을 추정하는 방법론을 제시하였다. 수도권 및 광역권의 공간적인 내부 통행 분포 패턴을 토대로 교통존의 인구 밀도를 저, 중, 고밀도 그룹으로 분류하고 그룹별 직접수요모형과 중력모형의 계수 값을 정산하였다. 그리고 회귀분석을 수행하여 내부 통행 분포 패턴을 잘 설명하는 모형을 최종적으로 선별하고 정산된 모형을 지방부에 적용하여 내부 교통존을 세분화한 교통존 간 통행량을 추정하였다. 분석 결과, power function을 저항함수로 정산한 중력모형의 수정된 $R^2$가 인구 저밀도 그룹에서는 0.7426, 중밀도 그룹에서는 0.6456, 고밀도 그룹에서는 0.7194로 산출되었으며 본 모형이 교통존 내부의 세부존 간의 통행 패턴을 우수하게 설명하는 것으로 분석되었다. 또한 본 연구에서는 강원도 인제군에 정산된 모형을 적용하여 세부존 간 통행량을 산출하는 예시를 제시하였다. 본 연구에서 제시한 세분화 교통존의 O-D 통행량 추정 방법론을 이용할 경우, 세분화된 교통존 간 통행량을 구축하여 통행 패턴을 좀 더 체계적이고 정교하게 분석할 수 있을 것이다.
동물플랑크톤 시료의 변이 정도를 조사하기 위하여, 충남 연안역에서 서로 약 4km 떨어진 두 정점을 정하고, 각 정점에서 썰물에서 밀물까지의 주간 6시간 동안 NORPAC형 네트(직경 76cm, 망목 0.333mm)를 사용하여 매 시간마다 혹은 두 시간마다 동물플랑크톤을 채집하였으며, 매 채집시 3회씩의 반복 채집이 실시되었다. 동물플랑크톤의 주기적 수직이동에 의한 자료변이를 극소화하기 위하여 네트는 저층에서 표층까지 수직 인양되었다. 시료 채집일은 1989년 4월 5일과 6일이었다. 다섯 개 우점 분류군의 개체수 분포에 있어, 두 정점간 차이는 크게 두드러지지 않았으나, 각 정점에서 서로 다른 시간대에 얻어진 평균 개체수들은, 최대치가 최소치의 2.3-8.7배의 범위로 크게 변하였다. 그러나, 이들 서로 다른 시간대의 평균 개체수들은 통계적으로 95% 신뢰도에서 유의적 차이를 보이지 않았다. 이것은 매우 큰 분산 때문으로, patch의 영향이 해수의 이동 등과 관련, 시간에 따라 변하고 있음을 말해주는 것으로 여겨졌다. 반복 채집 시료간의 변이계수로 부터, 한번 채집에서 얻어진 개체수는 그 값의 50-200%에 있는 역시 한번 채집에서 얻어진 다른 수치와 통계적 유의성이 없을 것으로 판단되었다. 이러한 결과에서 시간별 채집 및 반복 채집의 필요성이 크게 인식되었다. 이로부터 서해 연안역에서의 적절한 채집 방법은, 연구목적, 해수 이동특성 등에 따라 결정되겠지만, 가능한 정점수를 줄이고 대신 각 정점에서 여러 차례, 반복 채집하는 것이 좋은 것으로 사료되었다.
부착규조 군집의 유기오탁지수 (DAIpo)에 의해 금호강의 수질을 평가하고 이전 수질과 비교하기 위하여 금호강에 5개의 정점을 선정하고, 2010년 4월부터 2012년 9월까지 매년 4월과 9월 총 6회에 걸쳐 채집조사를 실시하였다. 116종이 출현하였으며 2목, 3아목, 7과, 26속, 103종, 13변종으로 분류되었다. Achnanthes minutissima 등 10종이 우점하였고 하류로 갈수록 호오탁성종이 늘어났다. 부착규조 군집과 이화학적 요인과의 상관관계 (r)는 -0.62~0.71의 범위로 상관성의 범위가 넓었다. 두 규조지수 (DAIpo, TDI)가 총질소와 높은 상관성 (r=0.57, r=0.67)을 나타내어 총질소가 부착규조 군집에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 상관분석 결과, DAIpo와 TDI는 상관계수 0.62로 나타났다. 평균DAIpo는 37.24~74.98이었고 상류에서 하류로 갈수록 수치가 낮아졌다. 금호강의 정점별 평균수질은 정점 1은 ${\beta}$-빈부수성수역, 정점 2는 ${\alpha}$-빈부수성수역, 정점 3는 ${\beta}$-중부수성수역으로 이전의 수질과 변화가 거의 없었다. 그러나 정점 4와 5는 ${\alpha}$-중부수성수역과 강부수성수역으로 수질오염이 심하였으나, 이번 조사에서 ${\beta}$-중부수성수역으로 나타나 하류의 수질이 상당히 개선된 것으로 나타났다. DAIpo를 이용한 종합적 수질평가인 RPId는 52.27로 금호강은 중간 정도의 수질로 평가되었다.
저염 우렁쉥이 젓갈의 풍미발현물질을 구명하기 위해 SDE apparatus, GC 및 GC/MS를 이용하여 저염 우렁쉥이 젓갈 특유의 향기성분을 추출, 분리 및 동정하였다. $5^{\circ}C$에서 15일간 숙성시킨 저염 우렁쉥이 젓갈의 pH는 5.17, 염도는 8.0%, 휘발성염기질소의 함량은 23.0 mg/100 g이었다. 저염 우렁쉥이 젓갈의 향기성분으로 총 96 성분이 동정되었고, 총함량은 $1,221.42{\mu}g/100g$-cyclohexanol이었다. 이들 화합물의 종류와 함량을 group별로 분류하면 alcohol류 23종, acid류 16종, aldehyde류 15종, hydrocarbon류 29종, 방향족 화합물 6종, ester류 2종, 함질소 화합물 2종 및 기타 3종으로 구성되어 있었는데, 계수적인 측면에서 가장 많은 화합물은 hydrocarbon류였고, 양적인 측면에서 가장 많은 화합물은 1-octanol을 위주로 한 alcohol류였다. 저염 우렁쉥이 젓갈의 향기발현에는 alcohol류를 위주로 여기에 aldehyde류, acid류, 방향족 화합물, ester류 및 함질소 화합물 등이 관여하며, 이들 성분이 서로 조화를 이루어 저염 우렁쉥이 젓갈의 독특한 향기를 발현한다고 생각되었다.
이 논문에서는 촬영 시기 및 촬영 모드(주파수, 편파, 입사각)에 있어서 여러 가지 조건을 가지는 다양한 SAR 자료로부터 특징을 추출하여 토지 피복 항목과의 상호 연관성을 분석하였다. 현재까지 가용한 인공위성 SAR 영상의 촬영 조건을 고려하여 다음의 두 가지 경우로 구분하여 특징을 추출하였다. 첫째, 단일 모드로 다중 시기에 얻어진 SAR 자료로부터 긴밀도, 시간적 변이도, 주성분 변환에 의한 특징들을 추출하였다. C-밴드인 ERS-1/2, ENVISAT SAR, Radarsat-1 자료와 L-밴드인 JERS-1 SAR 자료를 대상으로 이러한 특징들을 각각 추출하였으며, 일반적인 토지 피복 항목과의 연관성 분석을 통해 다중 센서의 특성 차이를 비교 분석하였다. 여러 특징들 중에서 Tandem 긴밀도는 대체적으로 토지 피복 항목간 구별력이 가장 좋게 나타났다. C-밴드 SAR 자료의 장기간 긴밀도에서는 도심 지역의 구분이 용이하였으며, 시간적 변이도에서는 모든 센서 자료에서 논 지역이 가장 높은 값을 나타내었다. 또한 시계열 후방 산란 계수와 긴밀도의 주성분 변환에 기반한 특징들에서는 토지 피복과 관련된 부가 정보 추출이 가능하였다. 둘째, 다중모드(편파, 입사각)로 비슷한 시기에 얻어진 SAR 자료로부터 편파비와 다중 채널 변이도를 주요 특징으로 추출하여 토지 피복 항목별로 비교하였다. 그 결과, VH/VV 편파비로부터 산림과 밭 항목의 구분력이 향상되는 것으로 나타났다. 이 연구의 분석 결과는 향후 다양한 모드의 시계열적 SAR 자료 및 지상 산란계 실험을 통한 다양한 사례 연구 결과와 결합된다면, SAR 자료를 이용한 토지 피복 분류의 정확도 향상을 위한 기초 정보로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 위성 영상을 이용하여 고속으로 수치지형표고 모델을 추출하기 위한 방법을 제안한다. 수치지형표고 모델 추출 방법은 위성의 위치와 자세를 계산하는 카메라 모델링 과정, 스테레오 영상으로부터 동일점을 찾아내는 정합과정 그리고 외부 표정 요소와 정합쌍을 이용하여 고도 정보를 추출하는 고도 정보 계산 과정으로 크게 구분된다. 이 중 정합 과정은 대상 영상의 모든 영역에 대하여 수행되므로 계산량이 많고, 수치지형표고 모델 추출 과정의 대부분의 수행시간을 점유한다. 따라서 본 논문에서는 수치지형표고 모델 추출 과정 중 대부분의 수행시간을 차지하는 정합 기법의 속도 향상을 통하여 수치지형표고 모델 제작 시간을 단축 시킨다. 본 논문에서 제안한 정합 기법의 속도 향상 방법은 두 가지로 분류된다. 첫째는 일반적으로 많이 사용되는 유사함수인 정규상관계수(NCC: Normalized Cross Correlation)에 비해 계산량이 적은 고속 GC(Gradient Correlation)을 사용한다. 둘째는 동일점을 찾기 위하여 사용되는 정합 창틀을 계산할 때, 이전에 미리 계산된 값을 이용하여 계산량을 감소시킨다. 실험에 사용한 입력 영상은 6000$\times$6000 크기의 충청 지역 level 1A SPOT위성 쌍의 일부분이다 실험 결과 기존의 수치지형표고 모델 추출 방법과 유사한 성능을 보이며 수행시간이 단축되는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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