오염원과 취수장이 동일 구간 내에 공존하는 국내하천의 특성상, 하천 평면 내에서 오염물의 거동 및 혼합 특성을 보다 정확하게 해석하기 위해서는 2차원 이송-분산 모형의 적용이 필요하다. 이를 위해서는 2차원 모형의 주요 매개변수인 종분산계수와 횡분산계수의 적절한 입력이 매우 중요하다. 하지만 국내외적으로 횡분산계수에 대한 연구는 많이 진행된 반면, 현재까지 종분산계수에 대한 연구는 충분히 이루어지지 않은 실정이다. 분산계수를 결정하는 방법에는 실측된 농도 자료의 유무에 따라 크게 두 가지로 분류된다. 실측된 농도 자료가 없는 경우, 이론식이나 경험식을 이용하는 방법이 있다. 반면에 추적자 실험 등을 수행하여 실측된 농도 자료가 있는 경우, 모멘트법 또는 추적법을 적용하여 농도-시간 분포 곡선으로부터 분산계수를 계산하는 것이다. 모멘트법은 임의 지점에서 농도의 횡분포를 통해 얻을 수 있는 2차 모멘트의 종방향 변화율이 횡분산계수와 비례한다는 원리를 이용한 것이며, 추적법은 상류부의 관측된 농도를 입력자료로 하여 하류부의 농도를 계산한 후 계산된 농도와 실측된 하류부 농도의 비교를 통해 분산계수를 산정하는 방법이다. 본 연구에서는 불규칙한 단면 형상을 가지는 자연하천에서의 2차원 종 횡분산계수를 산정하기 위해서 Baek & Seo(2010)가 제안한 2차원 유관추적법(2D Stream-tube Routing Procedure)을 적용하였다. 본 연구에서는 국내 자연하천 중 다양한 사행형태를 갖으며 수질오염 사고의 위험이 높은 구간을 선정하고, 추적자로서 Rhodamine WT를 이용하여 현장실험을 수행하였다. 실험에서 수집된 수리량 및 농도자료로부터 추적자의 2차원적 거동을 분석하였으며, 2차원 유관추적법을 적용하여 종분산계수를 산정하였다. 그 결과 하폭 대 수심비(W/H)와 마찰손실관련 무차원변수(U/U*)의 증가에 따라 종분산계수가 증가됨을 확인 할 수 있었다. 본 연구에서 산출된 종분산계수와 선행 연구에서 수집된 자료를 이용하여 추정식을 개발하였다. 차원해석을 통해 무차원 종분산계수에 영향을 미치는 무차원 인자를 선별하고 회귀분석을 이용하여 종분산계수 추정식을 유도하였다. 추정식을 이용하여 산정한 종분산계수의 범위는 Elder (1959)가 제안한 이론값보다 약 10배 정도로 크게 나타났다. 혼합 특성이 밝혀지지 않은 자연하천에 2차원 확산모형을 적용하고자 할 때 본 연구에서 개발된 추정식으로부터 계산된 종분산계수를 사용할 수 있을 것이다.
본 논문은 웹상에 존재하는 이미지를 멀티 스레드에 의한 분산 아키텍처를 이용하여 수집 및 검색 시스템으로, 웹문서에 나타나는 텍스트중 이미지의 이름이나 확장자 그리고 링크에 붙어 있는 텍스트를 추출하여 이미지 자료를 JDBC를 이용하여 데이터베이스화하였다. 이 데이터베이스에 저장된 이미지 자료는 웹 브라우저에서 질의자의 스케치에 의한 검색과 그리고 예제 영상 질의로 검색하는 방법을 제시하여 질의 효율성을 개선하였다. 또한, 멀티 스레드를 이용한 분산 아키텍처를 이용하여, 데이터베이스화 하는 시간에 효율을 개선하였다.
시간에 따라 얻어진 공간 자료를 공간시계열 자료라 하며 이러한 자료를 분석하기 위해 사용되는 모형이 공간시계열 모형이다. 최근 곤충학과 생태학에서 공간시계열 모형을 이용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 온실에 있는 곤충의 마리수를 ARMA 모형과 자기회귀 오차모형을 이용한 공간시계열 모형으로 분석하였다. 자료에 포함된 이상점은 분산도(Variogram) 추정에 많은 영향을 주기 때문에 Mugglestone (2000)의 이상점 수정법을 이용하여 수정하였다. 공간시계열 모형들과 시계열 요인을 배제한 공간모형을 MSE와 MAPE를 이용하여 비교하였다.
본 논문은 시계열 분석의 추론에서 매우 중요한 역할을 하는 장기적 분산에 대해서 붓스트랩을 이용한 추정을 다룬다. 본 논문은 기존의 방법을 두가지 측면에서 확장한다. 첫째, 단기억 시계열에서의 장기적 분산 추정을 확장하여 자료의 의존성이 매우 강한 장기간 의존 시계열에서 붓스트랩을 이용한 장기적 분산의 추정에 대해서 논의한다. 또한 장기간 의존 시계열이 평균변화모형과 매우 쉽게 잘 혼동됨이 잘 알려져 있기에 이를 해결하기 위해서 쌍봉형 커널을 이용한 추세 추정 및 붓스트랩의 블럭을 결정하는 방법을 제안한다. 모의 실험결과 제안한 방법이 매우 유의하였으며 북반구 평균 온도 변화 자료 분석으로 실증 자료 예제도 아울러 제시하였다.
본 논문에서는 크기비례 계통추출법에서 적용할 수 있는 다양한 분산추정 방법들을 정리하고 각 분산추정 방법들의 통계적 특성에 대해서 논의하였다. 이론적으로 하나의 계통표본을 가지고 비편향 분산추정량을 구하는 것은 불가능 하지만 실제 표본자료 분석에 있어서 어떤 대안이 있을 수 있는지 살펴보고, 다양한 분산추정 방법들의 성질을 상대편향 및 상대평균제곱오차 관점에서 비교해 보았다. 또한 우리나라 가구나 사업체 표본설계에서 흔히 발생하는 2단 크기비례 계통추출 표본에서 적용 가능한 효과적인 분산추정 방법을 알아보기 위해 2008년 사업체근로실태조사 자료의 근로자 평균임금과 2011년 식품원료소비실태조사 자료의 가구당 연평균 쌀 소비량의 분산 추정 문제를 기초로 모의실험을 수행하였다.
본 논문에서는 사용자를 대행할 수 있는 분산 다중 에이전트 기술을 이용한 웹 문서 검색 시스템을 설계 및 구현한다. 분산 환경에서의 에이전트 기술은 문서의 근접도를 평가할 때 기존의 웹 검색 엔진보다 복잡한 알고리즘 적용이 가능하며, 이로써 좀 더 정확한 문서들을 사용자에게 제공할 수 있다. 또한 분산환경으로 네트워크의 부하를 분산시킴으로써, 빠르게 자료검색 결과를 얻을 수 있는 장점이 있다. 분산된 시스템에서 에이전트들의 효율적인 통신을 위하여 프로토콜 레이어를 구현하였으며, 에이전트들의 상호 협동과 의사 소통 및 중재를 위한 하부구조(infrastructure)를 구축하여 웹 문서검색을 효과적으로 하고, 사용자 이동성을 가능하게 하였다.
재해의 발생 빈도 증가와 불규칙성, 대형화 추세에 따른 SOC 시설물 피해가 증가함에 따라 유관 기관의 재난/재해 정보 수집은 지속적으로 이루어지고 있다. 그러나 각 기관별로 자료가 분산 관리됨에 따라 선제적 재해대응 체계는 갖추어지지 못하고 있는 실정이다. 이에, 예방적 유지관리체계 구현을 위한 분산정보 공유형 재해대응 인벤토리를 구축하고자 한다. 본 인벤토리는 3차원 공간정보를 기반으로 분산 관리되고 있는 재난/재해 관련 정보를 수집하고 이렇게 수집된 데이터들의 통합적 관리를 위해 데이터 표준화를 거쳐 선제적 재해 대응의 원천 데이터로 활용될 수 있다. 본 연구에서는 인벤토리 관리/연계 모듈의 설계 방안을 마련하고자 국내외 인벤토리 관련 시스템 현황조사를 진행하고 관리 및 연계 대상 데이터의 항목을 선정하고 내용을 분류하였다. 또한, 시스템 요구사항을 수집하고 정의하고 관리/연계 모듈의 세부기능 정의를 하였다. 뿐만아니라, 프로토타입 개발을 위해 서비스 제공 형태와 데이터 제공 방식을 결정하였다. 본 연구에서 개발하고 있는 프로토타입은 Web Service 기반의 REST 방식으로 데이터를 제공할 것이며, 3차원 공간 정보를 기반으로 하고 있다. 본 연구에서는 프로토타입 개발을 위해 기본 주재도를 제작하고 연구 지역의 시설물 정보를 구축하였다. 분산정보 공유형 재해대응 인벤토리 시스템은 분산 관리되고 있는 재난/재해 정보들을 자료 송/수신 모듈을 통하여 수집하고 데이터 필터링 모듈에서 수집된 자료의 표준화와 품질측정을 진행하여 데이터의 신뢰도를 향상 시킬 것이다. 또한, 데이터 관리 모듈을 이용하여 공간정보 데이터를 검증하고 최적화 관리를 할 수 있도록 하며, 시스템 관리 모듈에서 유관기관에서 유입되는 자료들을 관리하고자 한다. 이렇게 구축된 인벤토리 시스템은 선제적 재해대응 의사결정의 원천 데이터를 제공하고 SOC 시설물의 유지관리에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
최근의 탐사 천문학 관측으로부터 대용량 관측 자료가 획득되면서, 기존의 일상적인 자료 분석 방법에 큰 변화가 있었다. 고전적인 통계적인 추론과 더불어 기계학습 방법들이, 자료의 표준화로부터 물리적인 모델을 추론하는 단계까지 자료 분석의 전 과정에서 활용되어 왔다. 적은 비용으로 대형 검출 기기들을 이용할 수 있게 되고, 더불어서 고속의 컴퓨터 네트워크를 통해서 대용량의 자료들을 쉽게 공유할 수 있게 되면서, 기존의 다양한 천문학 자료 분석의 문제들에 대해서 기계학습을 활용하는 것이 보편화되고 있다. 일반적으로 대용량 천문학 자료의 분석은, 자료의 시간과 공간 분포가 가지는 비 균질성 때문에 야기되는 효과를 고려해야 하는 문제를 가진다. 오늘날 증가하는 자료의 규모는 자연스럽게 기계학습의 활용과 더불어 병렬 분산 컴퓨팅을 필요로 하고 있다. 그러나 이러한 병렬 분산 분석 환경의 일반적인 자료 분석에서의 활용은 아직 활발하지 않은 상황이다. 천문학에서 기계학습을 사용하는데 있어서, 충분한 학습 자료를 관측을 통해 획득하는 것이 어렵고, 그래서 다양한 출처의 자료를 모아서 학습 자료를 수집해야 는 것이 일반적이다. 따라서 앞으로 준 지도학습이나 앙상블 학습과 같은 방법의 역할이 중요해 질 것으로 예상된다.
한국데이터정보과학회 2006년도 PROCEEDINGS OF JOINT CONFERENCEOF KDISS AND KDAS
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pp.307-315
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2006
현대 사회에 있어서 신속하고 정확한 정보는 곧 수익증대의 중요한 요소로 자리 잡고 있으며 사회발전이 가속화 될수록 더욱 다양한 정보가 산출되고 있다. 그로인하여 광범위하게 분산되어 있는 정보의 추출은 매우 중요한 부분으로 부각되고 있다. 하지만 기존의 자료 집계 방법은 분산되어 있는 자료를 수집하기 위한 시간이 많이 소요되고 수집된 자료의 확인과정 및 통합 과정 또한 많은 시간이 소요되어 현대의 수많은 정보를 효율적으로 수용하지 못하고 있다. 이에 본 논문에서는 광범위하게 분산되어 있는 자료들에 대하여 효율적인 정보 추출을 제공할 수 있는 자료 집계 및 분석 시스템의 설계 및 구현 방안에 대하여 연구하고자 한다.
두 개의 별로 구성되었을 것이라고 여겨진 공생별은 밝기변화는 궤도운동에 따라 밝기가 변하는 것으로 알려졌다. 분광 관측 자료에는 이러한 궤도 변화 외에도 다양한 요소가 밝기 변화에 관여하는 것이 특성으로 나타난다. 또한 공생별은 밝기가 급격하게 증가하고 혹은 감소하기도 하는데, 이는 폭발에 기인하는 것으로 판단된다. 이러한 변화, 궤도 운동에 따라 기하학적 변화와 폭발 현상을 모두 볼 수 있는 대표적인 공생별이 Z And이다. 우리는 선행연구(MIKOLAJEWSKA & KENYON, 1996)에서 발표한 저분산 분광 자료를 이용하여 위상별로 변하는 상대적 선세기 변화를 조사하였다. MIKOLAJEWSKA & KENYON (1996)의 자료는 저분산 기기로(${\Delta\lambda\sim}3{\AA}$), HeI, HII, [OIII]5007, [NeV]등이 관측되었는데, 이러한 선들의 세기를 광이온 모델을 이용하여 예측한 후, 공생별 가스를 이온화시킨 중심별(WD)의 물리적 특성을 연구하였다. 또한 Hyung & Aller가 2002년 8월 12일 Lick Observatory에서 Hamilton Echelle Spectrograph (HES)를 사용하여 3600초 노출 관측한 고 분산 분광자료(${\Delta\lambda\sim}0.1{\AA}$)도 분석하였다. HES 관측 자료는 공생별의 위상이 $\Phi$=0.22이며, HES자료는 $3470{\AA}-9775{\AA}$에서 HI, HII, HeI, HeII, NII, NIII, OII, [OI], [OII], [OIII] 등이 있었다. 이 선들의 선 윤곽을 IRAF와 StarLink/Dipso를 이용하여 분석하고, 각 성분이 위상($\Phi$=0.22)인 상태에서의 관측자에 대해 어떠한 기하학적인 구조를 가지고 있는지 연구하였다. CLOUDY를 사용하여 광 이온 모형성운을 만들어 화학원소 및 성운가스의 물리적 조건을 연구하였다. Z And의 수소의 수밀도($N_H$)는 $10^{8.5}/cm^3$으로 가정하였다. 중심별 온도는 약 110,000K, 광도는 태양의 2000배로 추정되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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