상관관계가 높은 복합열화의 완벽한 개별예측모델의 개발은 매우 어려운 문제로, 본 논문에서는 현수교 시스템의 미래열화와 유지 예산을 예측하기 위하여, 10년간의 유지 데이터가 주어진 매개변수(파손지표와 사용성)의 사후 확률 밀도함수를 찾기 위해 베이지언 추론을 적용하였다. 마르코프 연쇄 몬테카를로법을 이용하여 매개변수의 사후 분포를 조사하였다. 감소한 사용성의 모의위험예측은 사전분포와 연간유지 업무에서 업데이트한 데이터의 가능성에 따라 작성한 사후 분포이다. 기존의 선형 예측 모델과 비교하면, 제안된 2차 모델은 교량부품의 사용성, 위험요소, 그리고 유지 예산의 측정 데이터에 대하여 매우 개선된 수렴성과 근접성을 제공한다. 따라서 제안된 2차 추계학적 회귀 모델을 기반으로 복잡한 사회간접설비의 미래 성능과 유지관리예산을 예측하고 제어할 수 있는 기회를 제공할 것으로 기대한다.
본 연구에서는 맞대기 용접부, 겹치기 용접부 그리고 T자형 용접부에 대한 해석과 실험 결과를 비교하여 용접부의 단순화 유한요소 모델을 개발하였다. 맞대기와 겹치기 용접에 대한 시험편을 제작하고 3점 굽힘 시험을 통하여 용접 구조물의 강성과 용접 비드 근처의 변형률을 측정하였다. 이와 유사하게 T-자형 용접 시편에 대하여 끝 단에 하중을 부여하고 용접 구조물 강성과 용접 비드 근처의 변형률을 측정하였다. 용접부에 대한 단순화 유한 요소 모델의 형상 변수들을 설정하였고 선형 회귀 분석을 수행하여 실험 결과를 보다 정확히 표현할 수 있는 단순화 유한요소 모델의 형상 변수들을 결정하였다.
최근 중소규모 하천은 하천수 및 하천변 지하수 이용의 증가와 토지이용변화 등 유역 내 수문인자의 특성 변화로 인해 하천의 건천화가 점증하고 있어 하천 환경이 악화되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 격자기반의 분포형 장기수문 모델(PGA-CC)을 이용하여 과거 수십년동안 토지이용변화에 따른 하천 건천화 영향을 평가하였다. 실제 건천화가 진행되고 있는 삽교천 상류유역($358.8km^2$)을 선정하였고 토지이용변화분석을 위해 과거 1975년 토지이용도(Past), 현재 2008년 토지이용도(Present)를 구축하였다. 각각의 토지이용 항목 중 변화율이 가장 높은 도시비율은 과거 토지이용도에서는 2.6 %였으며 현재 토지이용도에서는 11.3 %로 8.7 %가 증가하였다. 모델 검보정은 최근 7년(2005-2011)동안 최종유역출구지점에서 유출 검보정을 실시하였다. 그 결과 NSE (Nash-Sutcliffe model efficiency)은 평균 0.71로 유출량의 모의값과 실측값이 유효한 것으로 나타났다. 건천화를 평가하기 위해 시험유역에서의 5 WPs (Watching Points)를 선정하여 과거 및 현재 토지이용조건을 모의하고 유황분석을 통한 갈수 변화량 분석을 실시하였다. 건천화 빈도분석을 위해 GEV (Generalized Extreme Value) 갈수빈도분석을 실시하여 과거 토지이용 모의결과 산정된 평균 갈수량($m^3/s$) 이하로 낮아지는 유출량 일수를 계산하였다. 최종유역출구에서 과거 및 현재 토지이용도에서 모의된 평균갈수량은 각각 $3.27m^3/s$ 및 $3.11m^3/s$로 나타났다. GEV 갈수빈도분석결과 과거 토지이용조건에서의 평균갈수량은 $3.20m^3/s$(재현기간 2.33년)으로 나타났다. 도시증가에 따른 인구증가는 지하수 사용량에 증가를 가져온다. 이는, 건천화에 영향을 미치며 본 연구에서는 지하수이용량 자료(1998-2011)를 이용하여 도시면적과 지하수이용량의 선형회귀분석을 실시하여 과거 22년 지하수 사용량을 예측하였다. 그 결과 지하수사용량 증가는 토지이용변화와 복합적으로 상류유역에 하천의 변화를 가속시키는 것으로 나타냈다.
쌀 생산량 예측의 정확성을 높이기 위한 대다수의 연구는 모델의 정확도 증진에 초점이 맞춰져 있다. 이에 비해, 예측 모델을 적용할 대상 데이터 자체에 관한 연구는 상대적으로 미흡하다. 쌀 생산량 데이터에 동일한 종속변수와 예측 모델을 사용하여 다른 특성들로 구성된 두 부류의 데이터에 적용하면, 결과의 차이가 발생하는데 이때 어느 데이터 셋이 더 우수한지 판단하기는 어려운 일이다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 예측 모델 적용 전에 데이터 내에서 예측 결과에 큰 영향을 미칠 가능성이 있는 특성들을 선별하고, 이를 중심으로 모델링을 수행하면, 데이터의 구성이 다르더라도 안정적인 예측 결과를 얻을 수 있을 것이다. 본 연구에서는 기상청의 종관기상관측(ASOS) 데이터를 활용하여, 쌀 생산량의 안정적이고 일관된 예측을 위해 데이터 구성 특성들의 조정을 통해 최적의 기반 변수를 선별하는 방법에 대해 제안한다. 본 연구의 결과는 향후 다른 연구에서 성능평가의 유용성을 높이는 데 기여할 것으로 기대한다.
R은 통계 및 빅데이터 분석에 널리 사용되는 오픈 소스 프로그래밍 언어로, 통계와 그래픽스에 관련된 기능을 확정할 수 있어 다양한 분야에 활용되고 있다. 특히, 수자원 분야의 연구에서 그 활용이 늘어나고 있으며, 최근 들어 다양한 수자원 관련 R 패키지가 발표되고 있다. 이중, 미국 지질조사국(U.S. Geological Survey, USGS)이 개발한 EGRET은 수질 및 유출량 자료의 장기 추세 변화 분석을 위한 패키지로 R 프로그래밍 언어를 기반으로 구동되며, 분석·처리한 데이터에 대하여 광범위한 그래픽 프리젠테이션을 제공하여 탐색적 자료 분석에 매우 효과적인 도구이다. 특히, EGRET 패키지는 농도와 유출 사이의 관계 특성, 수집된 자료의 계절성 존재 및 특성, 점진적 또는 급격한 경향의 존재를 검토할 수 있는 그래픽 결과를 제시하며, 가중 회귀(Weighted Regressions on Time, Discharge, and Season, 이하 WRTDS) 모델을 적용하여 농도와 부하의 상태와 경향을 특성화한다. 시간, 유량 및 계절에 대한 WRTDS 모델은 농도 및 부하의 상태와 경향을 특성화하는 데 사용할 수 있는 수질 데이터 세트의 분석 방법으로, 근본적으로 탐색적 데이터 분석 방법으로 다양한 유형의 트렌드 시나리오에 민감하도록 설계되었으며 선형 또는 2차 함수형에 맞지 않을 수 있는 시간적 추세를 탐지하여 설명할 수 있고, 불규칙한 간격의 자료를 사용하기에 적합한 장점이 있다. 본 연구에서는 북한강 상류의 지속적인 흙탕물 발생으로 문제가 되고 있는 자운지구의 자운천을 대상으로 흙탕물 발생 현황을 분석하기 R을 이용하여 탐색적 자료 분석을 실시하였다. 자료 분석은 EGRET 패키지를 사용하여 수집된 자료(2016년 4월 - 2021년 7월까지 수집된 191개의 SS 자료와 인근 유량측정망의 유량자료)의 유량과 SS 농도 간의 관계, 시간에 따른 SS 농도 분포, SS 농도의 월별 특성 분석 및 유황별 SS 농도 변화 등을 검토하였으며, WRTDS 모델로 SS와 부하량을 예측하고 검토하여 자운천 유역의 흙탕물 부하 특성을 검토하였다.
충북 진천, 음성, 괴산, 중원군과 충남 천원군, 그리고 경북 청도, 성주, 안동군에 분포하는 101개 연초 경작지에 대하여 토양의 화학성 및 토양도 자료들을 이용한 토양 비옥도를 평가하기 위하여 1985년부터 2년 동안포장시험이 수행되었으며 또한 동일 토양에 대한 포트시험도 병행하여 서로 비교하였다. 무비구의 연초 수량을 토양 비옥도 요인으로 고려하여 9개 화학성과 10개 토양도 자료들을 포함하는 19개 독려변수들로 평가하였다. 19개 독립변수들은 11개의 정량적 지표들과 9개의 정성적 지표들로 구분하여 BAS의 REO와 CLM model로 다중선형 회귀분석을 수행하였다. 무비구 연초 수량은 최저치와 최고치 간에 포트시험의 경우 5.0-5.5배, 포장시험의 경우 8.2-14.9배의 차이를 보여 공시토양의 다양한 비옥도 특성을 나타냈다. 무비구 수량과 밀접한 상관을 보인 화학적 지표는 포장시험과 포트시험간뿐 아니라 년차 간에도 상이하였으며, 또한 포장시험의 무비구 수량에 기여하는 정량적 지표들의 표준화 편회귀계수는 모두 1.0 미만을 보여 비옥도 평가를 위한 탄일 유효도지표의 선발이 어렵다는 것을 시사하였다. 비옥도에 대한 독립변수들의 다중선형회귀 평가는 단일 지표에 의한 평가보다 매우 양호하였으며 화학적 지표들 이외에 토양도의 정량적 및 정성적 지표들을 평가에 포함시킴에 따라 결정계수($R^2$)는 점진적으로 증가되었다. 즉 예를 들면 1985년도 무비구 수량에 대한 다중선형회귀의 결정계수는 단일지표 $NO_3-N$ 함량에 의한 평가 0.244에 비하여 화학적 지표들에 의한 평가는 0.422, 토양도의 정량적 지표들의 추가되면 0.503, 그리고 정성적 지표들을 추가하면 0.633으로 증가되었다. 따라서 토양 화학성 이외에 토양도 자료들을 포함하는 정량적 및 정성적 지표들에 의한 다중선형회귀 분석방법은 연초 경작지의 비옥도 평가를 위한 유의성 있는 모델로 추정되었다.
본 연구에서는 $1^+$ 등급 한우육의 신선도와 맛에 관련된 품질인자를 도출해내기 위하여 $0^{\circ}C$와 $10^{\circ}C$에 저장하여 저장기간별로 drip loss, cooking loss, VBN, TBARS, 총균수와 같은 이화학적 특성과 관능적 특성을 평가하였다. Drip loss와 cooking loss, VBN 및 TBARS의 경우 저장기간이 증가함에 따라 증가하였으며 저장온도가 높을수록 관능적 신선도와의 상관계수도 크게 증가하였다. Cooking loss의 경우 신선도에 있어서 저장온도 증가에 따라 상관계수가 크게 증가하여 영향을 많이 받았으며, 총균수는 $0^{\circ}C$보다 $10^{\circ}C$에서 상관계수가 감소하였다. 반면 맛에 대한 기호도에 대해서는 drip loss와 TBARS값이 $10^{\circ}C$에서 상관성이 높았으며 VBN 함량과 cooking loss 및 총균수는 $10^{\circ}C$에서 상관성이 낮아 온도 증가에 따른 영향을 상대적으로 적게 받는 것으로 나타났다. 이상의 품질 측정치를 종합하여 쇠고기의 신선도와 맛에 대한 5가지의 이화학적 특성과의 관계를 알아보고자 다중회귀분석 중 단계적 회귀분석을 한 결과, 쇠고기의 신선도에 대해서는 drip loss의 하나의 인자만으로도 $R^2=0.87$의 매우 높은 선형을 가지는 $Y_1=10.768-0.706X_1$(drip loss)의 선형 회귀식이 산출되었으며 전체 모형의 87%를 설명하였다. 반면, 저장기간에 따른 쇠고기 맛의 예측모델은 $R^2=0.95$의 매우 높은 선형을 가지는 $Y_2=9.702-0.438X_1(drip\;loss)-0.232X_5(TVC)$의 선형 회귀식이 산출되었으며 drip loss와 총균수의 두 인자로 이들 품질인자를 통한 쇠고기의 기호도의 계량적 해석이 가능하였다.
본 연구는 2차원적 도시특성변수를 이용한 기존 선행연구와 달리, 도시기하학적인 특성을 중심으로 도시열섬현상에 관한 설명모형을 구축하고 이에 대한 정책적 시사점을 제시하고 자하는 연구이다. 오하이오주 콜럼버스 도시(Columbus, Ohio)의 3차원 도시공간구축을 위하여 LiDAR 데이터가 활용되었고, 건축물의 외부공간을 구축하기 위하여 건물수치지도가 이용되었다. 또한 식생지수와 도시온도 자료를 추출하기 위하여 Landsat TM 영상의 band 3, band 4, Thermal band 가 이용되었다. 복잡한 자료 추출 과정을 통해 획득된 6가지 변수들(건물의 총 부피, 건물의 총 표면적, 평균 건물의 높이-도로폭 비율, 공극률, 건물바닥면적비율, 식생지수)을 도입하여 단순회귀 및 다중회귀 모형을 구축하였다. 회귀모형구축에 있어서는 비선형관계에 있는 변수를 선형화하기 위해 Box-Tidwell 변형기법을 적용하였으며 최적화된 변수변형을 통한 선형회귀모형을 구축하였다. 공극률, 식생지수, 건축 표면적 변수로 추정된 다중회귀모형은 전체 온도변이의 57%를 설명할 수 있는 것으로 나타났으며, 도시열섬을 저감시키기 위한 다양한 정책수립(오픈스페이스 확대정책, 옥상녹화, 벽면녹화 등)에 의미있는 결과를 제공하였다.
최근 워드 임베딩이 딥러닝 기반 자연어 처리를 다루는 다양한 업무에서 우수한 성능을 나타내면서, 단어, 문장, 그리고 문서 임베딩의 고도화 및 활용에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 예를 들어 교차 언어 전이는 서로 다른 언어 간의 의미적 교환을 가능하게 하는 분야로, 임베딩 모델의 발전과 동시에 성장하고 있다. 또한 핵심 기술인 벡터 정렬(Vector Alignment)은 임베딩 기반 다양한 분석에 적용될 수 있다는 기대에 힘입어 학계의 관심이 더욱 높아지고 있다. 특히 벡터 정렬은 최근 수요가 높아지고 있는 분야간 매핑, 즉 대용량의 범용 문서로 학습된 사전학습 언어모델의 공간에 R&D, 의료, 법률 등 전문 분야의 어휘를 매핑하거나 이들 전문 분야간의 어휘를 매핑하기 위한 실마리를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 하지만 학계에서 주로 연구되어 온 선형 기반 벡터 정렬은 기본적으로 통계적 선형성을 가정하기 때문에, 본질적으로 상이한 형태의 벡터 공간을 기하학적으로 유사한 것으로 간주하는 가정으로 인해 정렬 과정에서 필연적인 왜곡을 야기한다는 한계를 갖는다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 데이터의 비선형성을 효과적으로 학습하는 딥러닝 기반 벡터 정렬 방법론을 제안한다. 제안 방법론은 서로 다른 공간에서 벡터로 표현된 전문어 임베딩을 범용어 임베딩 공간에 정렬하는 스킵연결 오토인코더와 회귀 모델의 순차별 학습으로 구성되며, 학습된 두 모델의 추론을 통해 전문 어휘를 범용어 공간에 정렬할 수 있다. 제안 방법론의 성능을 검증하기 위해 2011년부터 2020년까지 수행된 국가 R&D 과제 중 '보건의료' 분야의 문서 총 77,578건에 대한 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 기존의 선형 벡터 정렬에 비해 코사인 유사도 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.
본 연구는 기능성 작물, 사방용 수종, 토양개량 등 활용성이 뛰어난 갈매보리수나무의 유용 유전자원의 장기보존 및 실생번식에 도움을 주고자 종자의 발아 온도조건 및 전처리에 대한 발아특성을 구명하고자 실시되었다. 갈매보리수나무 종자는 $10{\sim}35^{\circ}C$의 온도조건에 치상한 결과, 15, $20^{\circ}C$에서 발아율이 가장 높았으며, 평균발아일수, 발아속도 및 발아치는 $25^{\circ}C$에서 가장 좋은 결과를 나타내었다. 또한 주요 발아온도를 예측하기 위하여 2차 및 선형 회귀분석모델을 이용하였는데, 발아율을 이용한 2차 회귀분석 모델에서는 기준온도 $0.6^{\circ}C$, 최대온도 $36.4^{\circ}C$, 적정온도 $18.5^{\circ}C$로 나타났으며, 발아가능 온도범위는 $35.8^{\circ}C$이었다. 발아속도를 이용한 선형 회귀분석모델에서는 기준온도 $8.3^{\circ}C$, 최대온도 $35.4^{\circ}C$, 적정온도 $25.3^{\circ}C$로 나타났으며, 발아가능 온도범위는 $27.2^{\circ}C$로 분석모델간 차이를 나타내었다. 갈매보리수나무 종자를 생리적 처리 방법인 예냉, 층적 및 priming을 이용하여 전처리한 후 발아특성을 조사한 결과, 발아율에서는 $CaCl_2$ 300, 400 mM priming 처리구에서 가장 높은 수치를 나타내었다. 평균발아일수는 층적 6, 8주 처리구에서 가장 짧게 나타났으나 대조구 보다 발아율이 낮은 것으로 보아 발아일수의 단축 보다는 발아의 종기 종료로 판단되었다. 발아속도 및 발아치의 경우 예냉 1, 2주 처리구에서 가장 높게 나타났으며 발아율 또한 $CaCl_2$ 300, 400 mM 처리구에 이어 높은 수치를 나타내어 유묘 생산시 양적 질적 측면을 고려했을 때 가장 적정한 조건으로 판단 되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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