주성분분석은 잘 알려진 데이터 분석 방법으로써 높은 차원의 데이터를 낮은 차원의 데이터로 표현하는데 효과적이어서 얼굴인식, 데이터 압축 등에 이용되고 있다. 주성분분석을 하게 되면 원 데이터의 공분산 행렬로부터 정규직교한 고유벡터와 해당하는 고유치를 얻게 되고 그 중 큰 값을 가지는 고유벡터 들을 선택하여 선형 변환함으로써 데이터의 차원을 줄일 수 있게 된다. 망막에 빛 자극이 인가되면 시세포 층에서 전기신호로 변환된 후 복잡한 신경회로를 거쳐 최종적으로 신경절세포 층에서 활동전위의 형태로 출력되게 된다. 본 연구에서는 다채널전극을 사용하여 여러 개 망막 신경절세포로부터 유래되는 활동전위를 기록한 후 개개의 신호를 구분하는 과정을 거치고, 이어서 그 신호를 만들어 내는 각 뉴론들끼리의 시간적, 공간적 흥분발사 패턴을 이해함으로써 궁극적으로 시각정보 인코딩 기전을 밝히려는 연구 목표하에 그 첫 단계로서 망막 신경절세포의 활동전위를 기록한 후 분류하는 과정을 성공적으로 수행하였기에 그 내용을 서술하고자 한다. 망막에서 기록되는 신경절세포 활동전위는 불규칙하고 확률적이기 때문에 주성분분석을 통하여 그 유형을 분류할 수 있었다. 토끼 눈으로부터 망막을 박리하여 망막조각을 얻은 후 신경절세포 층이 전극표면을 향하도록 전극에 부착하였다. 8${\times}$8의 microelectrode array (MEA)를 전극으로 사용하였고, 증폭기는 MEA 60 system을 사용하여 신경절세포 활동전위를 기록하였다. 활동전위 기록 후 파형 분류를 하였다. 잡음이 섞여있는 기록으로부터 신호를 검출하기 위하여, 잡음역치($\pm$3$\sigma$)를 설정하였다. 역치를 넘는 파형 만을 획득한 후 주성분분석을 통해 각 파형의 첫 번째 주성분, 두 번째 주성분을 계산하여 2차원 평면에 투사함으로써 몇 개의 의미있는 클러스터를 얻었다. 이 클러스터는 곧 각 신경절세포에서 유래되는 파형을 반영하므로 주성분분석을 통하여 망막 신경절세포의 활동전위를 각 세포별로 분류할 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 두 가지 방법으로 작물계수를 산정하고, 그 결과를 평가하였다. 첫 번째 방법에서는 GLDAS 자료를 청미천 플럭스타워의 증발산량 실측값과 비교하여 적정성을 평가한 뒤 GLDAS 기반 실제증발산량을 잠재증발산량으로 나눠 작물계수(GLDAS Kc)를 산정하였으며, 두 번째 방법에서는 MODIS기반 식생지수(NDVI, EVI, LAI, SAVI)와 플럭스타워에서의 토양수분 실측치를 이용해 다중선형회귀분석으로 작물 계수(SM&VI Kc)를 산정하였다. 전체기간에 대한 두 가지 작물계수(GLDAS Kc, SM&VI Kc)를 통계(mean, bias, RMSE, IOA)를 통해 비교해 본 결과 평균값은 각각 0.412와 0.378, bias는 0.031과 -0.004, RMSE는 0.092와 0.069, 적합도 지표(IOA)는 0.944와 0.958로 두 방식 모두 전반적으로 실측값과 유사한 패턴을 보여주었다. 그라나 SM&VI 회귀모형 방식이 더 우수한 것으로 나타났다. 또한, 벼의 생장 단계별로 GLDAS Kc와 SM&VI Kc에 대한 통계적 평가를 수행해본 결과 초기와 중기에는 GLDAS 기반의 Kc가 더 우수했으며, 후기에는 SM&VI 기반의 Kc가 더 우수한 것으로 나타났다. 이는 봄철에는 황사, 여름철에는 비구름으로 MODIS 센서의 정확성이 감소했기 때문인 것으로 판단된다. 향후 연구를 통해 MODIS 센서의 관측 정확성이 향상된다면, SM&VI 기반 작물계수 산정방식의 정확성 역시 향상될 것으로 판단되며, 미계측 유역의 작물계수 산정이나 작물계수의 예측에 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 1970년대 이후 축산기술연구소 대관령지소에서 출생한 한우 암소로부터 한우암소의 성장곡선 모수에 영향하는 환경요인의 효과를 추정함으로써 한우의 개량을 위한 정보를 얻고자 실시하였다. Gompertz 모형, von Bertalanffy 모형 및 Logistic 모형에 의해 추정된 성장곡선 모수들의 분산분석 결과는 모두 같은 경향을 나타냈는데, 출생년도-계절의 효과는 성숙체중, 성장비 및 성숙률 모두에게 영향을 미치며, 어미소 연령의 효과는 성장비에서만 영향을 미쳤고, 공변이로 선형 모형에 포함된 최종 체중 측정시 일령의 효과는 성장비를 제외한 성숙체중과 성숙률에 영향을 미치는 것으로 나타났다. Gompertz 모형, von Bertalanffy 모형 및 Logistic 모형에 의해 개체별로 추정한 모수 A는 가을에 출생한 개체들이 봄에 출생한 개체들에 비해 10.47${\pm}$7.9, 19.01${\pm}$9.79 및 13.43${\pm}$5.94kg 더 무거웠으며 Logistic 모형에서 통계적 유의성(P〈.05)이 있었으며, 성숙률은 봄에 출생한 개체들이 가을에 출생한 개체들에 비해 0.00021${\pm}$0.00009, 0.00022${\pm}$0.00009 및 0.00041${\pm}$0.00013으로 높았고 통계적인 유의성(P〈.05)이 있었다. 어미소 연령 그룹별 성장모수들의 최소자승평균치를 보면 연령이 2세나 3세인 어미소로부터 태어난 암소들은 다른 연령그룹의 어미소로부터 태어난 암소들에 비해 성숙체중은 크지 않으면서 성장비가 크고 성숙률은 작은 경향을 보이고 있는데 성숙체중은 크지 않으면서 성장비가 크다는 것은 생시체중이 작다는 것을 시사한다. 따라서 한우 암소를 1산이나 2산까지만 번식에 이용한 후 비육 출하하는 생산체계를 유지하는 집단에서는 축군의 생시체중이 작아지고 성숙체중도 작아지는 현상이 나타날 우려가 있다. 본 연구에서는 성장곡선 모수에 영향을 미치는 환경요인으로서 출생년도-계절과 어미소 연령을 고정효과로 하고 여기에 최종 체중 측정시 일령의 1차식 효과를 공변이로 추가시켰는데, 분산분석 결과 최종 체중 측정시 일령이 세 가지 성장 모형으로 추정한 성숙체중과 성숙률에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과들은 최종 체중 측정시 일령에 따라서 성장특성이 달라질 수 있음을 의미하므로 성장곡선 모형의 연구를 위해서는 최종 체중 측정 시점을 변이요인으로 고려하여야 한다. 그리고 한우의 성장 패턴을 좀더 잘 규명하기 위해서는 2차 이상의 다항회귀식 효과에 대한 검토가 필요하다.
기존 철근콘크리트 구조물에 대한 보강 방법으로서 강판접착공법은 강판의 박리나 rip-off 등 조기 파괴의 문제점을 안고 있음에도 불구하고 가장 널리 이용되고 있다. 그러나, 아직까지도 이러한 조기 파괴 문제점은 강판 단부의 접착계면 주위의 국부적인 파괴메커니즘 관점에서 파악되지 않고 있다. 그러므로, 이 연구에서는 보강판의 파괴 메카니즘을 구명하고 접착계면에서의 박리기준을 제시하는 것을 목적으로 하고 있다. 이러한 목적으로 두 가지 방법에 의한 광범위한 실험이 수행되었는데, 그 하나가 순수 전단력이 작용하는 상태를 고려한 double lap pull-out test이고, 또 다른 하나는 휨과 전단이 동시에 작용하는 상태를 고려한 half beam test이다. 주요 실험변수로 강판의 두께, 접착제의 두께, 부착길이, 그리고 단부 처리방법 등을 채택하였으며, 이를 토대로 하여 각 변수에 의한 영향을 다각도에서 분석하였다. 강판의 길이방향으로의 변형률을 측정하여 그로부터 접착계면에서의 전단응력을 계산하였으며, 콘크리트와 강판의 상대 변위를 측정하여, 접착계면의 전단계수를 얻고자 하였다. 이러한 실험 결과를 이용하여 비선형 유한요소 해석결과와 비교를 통하여 실험의 검증 및 강판의 단부 접착계면에 발생하는 전단응력 및 법선응력을 도출하였다. 해석결과 최대 하중뿐만 아니라 균열패턴 등도 실험결과와 잘 부합되는 것으로 나타났다. 최종적으로, 해석으로부터 얻은 최대 전단응력과 법선응력의 관계를 이용하여 접착계면의 박리가 발생하는 기준치를 제시하였다. 이러한 연구 결과는 강판 보강된 콘크리트 휨부재에 대하여 보다 현 실적인 설계 및 해석을 가능케 할 것으로 사료된다.mitted) = 369.4$_{A}$V sub p/ - l237.8 <기중양생>lpha$), head separation factor($\beta$), tail separation factor((equation omitted))값이 증가하였다.C$였다.$였다.X>였다..X>였다.할 것으로 생각되었으며, 향후 더 많은 환자들을 대상으로 장기간에 걸친 임상적인 연구가 필요할 것으로 생각되었다.ang with P. japonica Powder had the least sweet taste. In the flavor and overall Preference, the Doenjang with P. japonica powder was the lowestEX>로 측정되었고, 계사내 지붕의 표면 온도는 최고 $29^{\circ}C$가 측정되었다. 계사 내 표면 온도 및 닭의 표면 온도는 계사내 공기온도의 영향을 많이 받는 것으로 나타났다.ill in a good agreement with those predicted by Rohsenow's formula, which was based on nucleate boiling. For the condenser, the wall temperatures were practically uniform, and the measured values of condensation heat transfer coefficient were 1.7 times higher than the predicted values obtained from Nusselt's film
본 연구에서는 국민건강영양조사 중 2008~2010년 자료를 이용하여, 한국 성인 총 18,735명을 대상으로 혈청 비타민 D 수준에 따른 우울증과의 관계를 분석하였고, 그 결과는 다음과 같다. 1) 의사에게 우울증을 진단 받았다고 응답한 경우인 우울증에 대한 유병률은 남녀 각각 약 1.63%, 5.43%이었고, 의사에게 진단을 받지는 않았으나 우울관련 증상을 경험한 경우인 우울증상경험률은 남녀 각각 약 12.5%, 26.1%로 여성이 남성에 비해 우울증 및 우울증상을 경험한 비율이 더 높은 경향을 보였다. 2) 우울 상태에 따른 특성을 분석한 결과, 남녀가 유사한 패턴을 보였다. 즉, 남녀 모두에서 우울증 및 우울증상경험 그룹은 정상그룹에 비해 평균 연령이 더 높았으며, 직업을 가지고 있다고 응답한 사람의 비율은 더 낮은 결과를 보였다. 또한 우울증 및 우울증상경험 그룹이 정상그룹에 비해 소득 및 교육수준이 더 낮은 경향을 보였고, 현재 흡연을 하고 있다고 응답한 사람이 유의적으로 더 높은 결과를 보였다. 3) 혈청 25(OH)D 수준과 우울증 유병 위험간의 관계에 대하여 단계적으로 공변량을 보정한 후 다중로지스틱회귀분석한 결과, 남녀 모두 유의적인 결과를 보이지 않았으며, 동일한 모델을 이용하여 우울증상경험을 결과인자로 두어 분석한 결과에서도, 남녀 모두 비타민 D와 우울증상경험간의 유의적인 관계를 보이지 않았다. 또한, 우울상태에 따라 평균 혈청 25(OH) D 농도를 공변량을 보정한 후 다중선형회귀분석한 결과, 남녀 모두 그룹간의 유의적인 차이는 보이지 않았다. 본 연구에서는 비타민 D 수준에 따른 우울증 및 우울증상경험 위험률에 대하여 유의적인 관계를 보이지 않았으나, 일부 국외 선행연구 결과에서 비타민 D 수준과 우울증간의 유의적인 관계가 보고되고 있으며 이와 관련된 가능한 메커니즘이 제시되고 있다. 따라서, 한국인을 대상으로 명확한 인과관계를 규명하기 위하여 검증된 우울증 측정 도구를 이용한 전향적 코호트 연구 및 임상연구가 진행되어야 할 것이다.
기상청은 농작물의 생육 및 관개를 비롯한 여러 농경활동에 미치는 토양수분의 중요성을 인식하고, 전국 11개 농업기상 관측지점에서 관측을 수행하고 있다. 그러나 이 자료가 폭넓게 활용되지 못하고 있어 우선적으로 관측자료의 신뢰도를 확보할 필요가 있다. 이 연구에서는 현업 토양수분 자료의 정확도를 검증하고, 품질 향상을 위해 적용할 보정식을 개발하는데 목표를 두었다. 먼저 관측 노장의 토양을 채취하여 토양수분함량에 영향을 미치는 용적밀도, 용적수분함량, 토성 및 보수력 등의 물리적 성질을 분석하였다. 토성은 대부분의 관측지점에서 모래가 주성분인 사양토 또는 양질사토로 분류되었으며, 1.5 g/cm3 내외의 용적밀도를 나타냈다. 미사와 점토 함량이 상대적으로 높았던 능주와 익산 지점은 용적밀도와 보수력도 다른 곳보다 더 높게 나타난 것으로 볼 때, 토성과 용적밀도, 보수력 사이에 밀접한 연관성이 있는 것으로 판단된다. 자체 설계·제작한 '레퍼런스 토양수분 관측시스템'에 이러한 관측지 토양의 특성을 반영하여 레퍼런스 센서로 사용할 EnviroSCAN 모델의 실험실 보정이 이루어졌다. 보정 작업은 load cell에서 측정한 무게 변화로부터 계산된 토양수분함량과 보정할 센서의 측정값을 비교하는 방식으로 진행되었으며, 제조사의 default 보정식에 대해 추가 보정의 필요성은 없는 것으로 결정되었다. 보정이 완료된 레퍼런스 센서와 현업 센서의 비교 관측 실험이 11개 각 지점에서 3회 이상 실시되었다. 전반적으로 레퍼런스 센서와 현업 센서의 측정값이 변화하는 패턴은 유사하게 나타났지만, 현업 센서가 레퍼런스 센서에 비해 상대적으로 토양수분을 과소평가하는 지점이 많았다. 두 센서 간의 편차는 장기간 건조 상태가 지속될 경우 일정한 추세를 유지하지만, 강수가 빈번한 시기에는 그 양상이 복잡해지는 특징이 있다. 비교 관측 실험의 결과를 바탕으로 각 기간별로 두 센서에 의해 관측된 자료의 범위와 평균을 이용하여 지점 및 깊이별 선형보정식을 개발하였다. 이 보정식을 수원 지점에 시범적으로 적용하여 뚜렷한 개선효과를 확인하였다. 또한 연속데이터에 보정식을 적용할 수 있도록 보정식이 산출되지 않은 기간의 구체적인 보정값 산정 방법도 제시하였다. 이 연구의 결과를 종합해 보면, 모든 관측지점에 대해 1년에 2회 정도의 주기적인 보정 작업이 토양수분 관측자료의 품질 향상을 위해 필수적인 것으로 판단된다.
기후변화에 따른 집중호우, 태풍 등의 발생빈도의 증가로 인하여 댐 운영의 고도화가 요구되고 있다. 일반적으로 댐 운영의 경우 강우예측, 강우-유출, 홍수추적 등 다양한 수리수문학적 요소들을 반영하여 수행되나 기 계획된 특정 규칙에 기반한 댐 운영 모형의 경우, 때때로 개별 모듈들의 불확실성과 복합적인 인자들로 인하여 댐의 방류량을 능동적으로 제어하는데 제약이 있을 수 있다. 본 연구는 남강댐 직하류 홍수피해 예방을 위하여 댐의 방류량 결정 등 효율적인 댐 운영을 지원하기 위해 딥러닝 기반 LSTM (Long Short-Term Memory) 모형을 구축하고, 선행시간별 댐직하류 수위예측 정확도를 분석하는 것을 목적으로 한다. LSTM 모형의 입력자료는 댐 운영에 사용되는 기초자료 및 하류 장대동 수위관측소의 수위 자료를 시 단위로 2009년부터 2021년 7월까지 수집하였다. 2009년부터 2018년 자료는 모형의 학습과 검증 및 2019년부터 2021년 7월 자료는 선행시간을 7개(1 h, 3 h, 6 h, 9 h, 12 h, 18 h, 24 h)로 구분하여 관측 수위와 예측 수위를 비교·분석하였다. 그 결과, 선행시간 1시간의 예측결과는 평균적으로 MAE가 0.01 m, RMSE가 0.015 m, NSE가 0.99 로 관측 수위에 매우 근접한 예측 결과를 나타내었다. 또한, 선행시간이 길어질수록 예측 정확도는 근소하게 감소하였지만, 관측 수위의 시간적 패턴을 유사하게 안정적으로 예측하는 것으로 분석되었다. 따라서 수리수문학적 비선형의 복잡한 자료간의 특징을 자동으로 추출하여 예측 자료를 생산하는 LSTM 모형은 댐 방류량 의사결정에 있어 활용이 가능할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 금강권역을 대상으로 최대 12개월까지 선행예측이 가능한 월 강수량 예측모형을 구축하였으며, 예측모형 구축에는 다중회귀분석과 인공신경망의 두 가지 통계적 기법을 적용하였다. 예측인자 후보로 NOAA에서 제공하는 글로벌 기후패턴 39종과 금강권역에 대한 기상인자 8종 등 총 47종의 기후지수를 활용하였다. 예측대상월을 기준으로 과거 40년간의 월 강수량과 기후지수와의 지연상관성 분석을 통해 상관도가 높은 기후지수를 예측인자로 활용하여 다중회귀모형 및 인공신경망 모형을 구축하였다. 1991~2021년에 대해 매월 예측결과의 평균값과 관측값과의 적합도를 분석한 결과, 다중회귀모형은 PBIAS -3.3~-0.1%, NSE 0.45~0.50, r 0.69~0.70으로 분석되었으며, 인공신경망모형은 PBIAS -5.0~+0.5%, NSE 0.35~0.47, r 0.64~0.70로, 다중회귀모형에 의해 도출된 예측치의 평균값이 인공신경망모형보다 관측치에 좀 더 근접한 것으로 나타났다. 각 월의 예측범위 안에 관측치가 포함될 확률을 분석한 결과에서는 다중회귀모형이 57.5~83.6%(평균 72.9%), 인공신경망모형의 경우에는 71.5~88.7%(평균 81.1%)로 인공신경망모형 결과가 우수한 것으로 나타났다. 3분위 예측확률을 비교한 결과는 다중회귀모형의 경우에는 25.9~41.9%(평균 34.6%), 인공신경망모형은 30.3~39.1%(평균 34.7%)로 비슷하며, 두 모형 모두 평균 33.3% 이상으로 월 강수량에 대한 장기예측성을 확인 할 수 있었다. 이상과 같이 두 모형의 예측성 차이는 비교적 크지 않은 것으로 나타났으나, 예측범위에 대한 적중률이나 3분위 예측확률로부터 판단할 때 예측성에 대한 월별 편차는 인공신경망모형의 결과가 상대적으로 작게 나타났다.
지구물질에 존재하는 안정 동위원소의 평형상태에서의 분화(equilibrium isotope fractionation of stable isotope)는 물질의 진동 특성(vibrational properties)에 기인하며, 지구물질이 지구시스템 내에서 겪는 다양한 지질학적 과정들을 정량적으로 이해하는 데 도움을 준다. 본 연구에서는 H2O 분자의 clumped 동위원소의 특성을 양자화학계산을 이용하여 규명하였다. 특히, 산소 동위원소(16O, 17O, 18O)와 수소 동위원소(수소, 중수소, 삼중수소)의 조합으로 구성된 H2O 분자에 대한 산소와 수소 동위원소간의 clumping 세기를 정량적으로 계산하고, 온도 변화에 따른 clumping 세기 변화 패턴을 분석하였다. 최적화된 분자구조의 평형 결합길이(bond length)와 결합각(bond angle)은 분자의 질량수와 무관하며, 각각 0.9631-0.9633 Å과 104.59-104.62°로 일정하였다. H2O 분자의 3개의 진동 모드의 진동수는 동위원소 질량수가 증가함에 따라 감소하였으며, 산소보다 수소 동위원소의 변화에 더 큰 영향을 받는다. 진동수를 바탕으로 계산된 동위원소 치환반응의 평형상수 또한 수소 동위원소 질량수에 따라 더 큰 변화 양상을 보인다. 무거운 동위원소 조합의 clumping 반응의 평형상수는 로그값에서 강한 선형 상관관계를 지시한다. 세 동위원소 조합의 상대적인 clumping 강도는 HD18O에 대하여 각각 1.86배(HT18O), 1.16배(HT17O), 0.703배(HD17O)로 나타났다. Clumping의 세기인 Δ21 값은 온도의 증가에 따라 감소하며 이차 상관관계를 보인다. 이는 Δ21이 온도 환경 지시자로서 이용될 가능성이 있음을 지시한다. 본 계산 결과는 17O와 삼중수소를 포함한 clumped 동위원소 분배의 경향을 최초로 정립한 연구이다. 향후, 자연계에서 산소-수소 동위원소 조성의 기원을 보다 정량적으로 이해하기 위하여 비조화적(anharmonicity) 진동이 고려된 동위원소 분배계수의 계산 또한 필요하다. 상기한 연구 결과는 H2O 분자의 다양한 지표환경에서의 clumped 동위원소의 측정과 이를 기반으로 한 지질환경 변화 기작을 설명하는 데 사용될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
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제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
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제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.