금강 하류부의 경우 '97년 금강홍수예경보 자료를 활용하고 있으나, 수치모형 결과 자료로 실측에 의한 검증이 이루어지지 않았으며, 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 평수기 및 홍수기의 하류도달시간 실측 기술을 확보하여 실측을 통한 수치모형의 검증 및 보완이 필요한 실정이다. 또한, 보정된 수치모형을 이용한 도달시간 실시간 예측을 통해 댐 보 운영의 효율성을 확보하고 대 내외에 검증 결과를 제시할 필요가 있다. 하천 전 구간에서 실측할 수 있는 센서기술을 활용하여 금강의 일부 보 구간에 대하여 계측을 수행하였다. 계측결과 유출량-평균도달시간에 영향을 미치는 요인으로는 하상경사, 하폭, 지류유입량, 강우량, 식생, 하천구조물 등이 있으며, 이러한 요인을 수리학적 모형을 적용하여 모든 사상에 대해 정확한 해석을 한다는 것은 매우 어려운 일이다. 이로 인해 유출량-평균도달시간과의 관계 분석을 위해서는 여러 하도구간에 대한 지속적이고 많은 계측이 수반되어야 하며, 이로부터 얻어진 계측 결과를 토대로 각 하천별 유출량별 평균도달시간 관계에 대한 해석 방법을 제안할 수 있을 것으로 기대한다. 본 연구의 계측결과는 홍수기 8회, 평수기 10회를 통해 보 건설에 따른 하류 도달시간의 영향을 분석하기에는 계측 자료가 매우 부족한 실정이며, 향후 지속적인 관측자료 확보를 통해서 보 운영에 따른 도달시간의 영향을 분석할 수 있는 기초자료 확보가 매우 중요할 것이다. 또한, 지류 유입량을 고려한 실측자료를 기초로 기존 도달시간 산정 방법을 개선하고, 도달시간 계측 결과의 신뢰성 확보를 위한 지속적인 연구개발 수행하여 금강 전 유역으로 확대 적용하기 위한 방안 마련이 필요하다. 이를 통해 4대강살리기 사업 전 후의 도달, 지체시간 분석하여 사업구간에 대한 계측을 통한 금강에서의 보 건설 전 후의 영향 검토에 반영할 수 있도록 하여 수계별 관계분석 자료로 활용할 수 있도록 제공하여야 할 것이다.
기존의 비디오 데이터베이스 시스템들은 대부분 간단한 간격을 기반으로한 관계와 연산을 지원하는 모델을 이용하였다. 비디오 모델에서 시간을 지원하고 객체와 시간의 다양한 연산을 제공하며 효율적인 검색과 브라우징을 지원하는 비디오 데이터 모델이 필요하게 되었다. 비디오 모델은 객체 지향 개념을 기반으로 한 모델로서 비디오의 논리적인 스키마, 객체의 속성과 연산 관계, 그리고 상속과 주석을 이용한 메타데이터 설계를 통하여 비디오 데이터에 대한 전체적인 모델 구조를 제시하였다. 그리고 점 시간과 시간 간격을 정의하여 시간의 개념을 객체 지향 기반 모델에 부여함으로서 시간 변화에 따른 비디오 정보를 보다 효율적으로 활용할 수 있도록 하였다.
차세대 정보통신 기술의 가장 중요한 패러다임으로 '유비쿼터스 컴퓨팅' 이 새롭게 주목받고 있다 유비쿼터스 환경에서의 서비스 지원 시스템을 개발하기 위한 중요한 문제 중의 하나는 이동 객체(사용자)의 시간과 이벤트의 관계를 파악하고 위치 이동 데이터로부터 시공간 이동 패턴을 탐사하는 것이다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경 내에서 사용자에게 시간과 관련된 서비스를 적절히 제공하기 위해서 다음과 같은 연구를 한다. 첫째, 서비스 관점에서의 시간적 추론(Temporal Reasoning)이다. 각 사용자들은 각자의 취향을 가지고 있으며 이는 시간과 밀접한 관계를 가지고 있다. 시간과 관련된 사용자의 취향이 기록된 각 사용자 프로파일을 기반으로 서비스 지원 시스템은 적절한 서비스를 제공할 수 있다. 둘째, 사용자의 취향을 기록하기 위한 시간적 추론(Temporal Reasoning)이 다. 기록된 내 용들은 사용자 프로파일 (User Profile)을 생성하는데 도움을 준다.
본 연구에서는 노년기 부부의 노동시장 진입 및 탈퇴의 실태를 파악하고, 노동시장 진입 및 탈퇴 이후 노년기 부부의 가사노동시간 및 가사노동 빈도가 어떻게 변화하는지를 분석하였다. 본 분석에서 이용한 데이터는 한국여성정책연구원에서 실시한 여성가족패널(KLoWF)1~7차년도 데이터이다. 본 연구에서는 부인과 남편의 연령이 65세 이상인 부부를 조사 대상으로 선정하였고, 총 2,482명이 선정되었다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 부인과 남편의 취업상태 변화가 부인과 남편의 가사노동시간에 미치는 영향을 분석한 결과, 부인이 취업을 지속하면 남편의 평일 가사노동시간이 증가하고, 남편이 취업을 지속하면 부인의 평일 가사노동시간이 증가하는 것으로 나타났다. 둘째, 두 시점 간(t1시점과 t2시점)의 가사노동시간의 관계를 분석한 결과, t1시점의 부인의 평일 가사노동시간이 길수록 t2시점의 부인의 가사노동시간이 길었다. 또한, 남편의 경우도 부인과 마찬가지로 t1시점의 평일 가사노동시간이 길수록 t2시점의 가사노동시간이 길어지는 것으로 나타났다. 즉, 부인과 남편의 가사노동시간의 변동은 일시적인 시점의 영향보다는 장기간에 걸친 가사노동 수행과 관련이 있음을 시사하는 결과라고 할 수 있다. 셋째, 평일에는 부인의 가사노동시간이 증가하면 남편의 가사노동시간도 증가하고, 남편의 가사노동이 증가하면 부인의 가사노동이 증가하는 양상을 보였다. 한편, 부인의 평일 가사노동 시간은 남편의 토요일, 일요일 가사노동시간과 부의 관계를 가지고 있고, 남편의 평일 가사노동시간은 부인의 토요일 가사노동시간과 부의 관계를 가지고 있음이 확인되었다. 즉, 평일에는 부인과 남편의 가사노동이 동시에 진행되는 경향이 있다고 해석할 수 있고, 토요일, 일요일과 평일의 가사노동은 교환관계가 성립한다고 할 수 있다.
한국정보기술응용학회 2001년도 춘계학술대회 E-Business 활성화를 위한 첨단 정보기술
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pp.75-78
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2001
본 논문에서는 소프트웨어의 신뢰도에 대한 정의를 하고, 테스트 시간의 경과와 신뢰도와의 관계, 결함 수정 후 경과되는 시간과 신뢰도와의 관계를 연구한다. 소프트웨어의 비용을 고찰함에 있어서 조건별로 검토하여 비용이 최소로 되는 발행시각을 결정한다. 목표신뢰도 입장에서 발행시각을 결정함에 있어서 개발 후 테스트를 시작하기 전의 신뢰도의 조건에 따른 최적발행시각을 정한다.
본 연구에서는 이러닝 환경에서의 학습참여도에 플로우 경험과 인터넷 중독이 미치는 영향을 고찰하였다. 학습참여도는 이러닝 웹 로그 분석을 통해 학습컨텐츠 접속횟수, 접속시간 및 지연시간(컨텐츠 업로드 시간과 접속시간의 시차)을 산정하여 활용하였으며, 이러한 학습참여 변인과 학업성취도간의 관계 또한 분석되었다. 연구결과, 플로우 경험은 모든 이러닝 참여 관련변인과 유의한 관계가 있는 것으로 나타났으며, 인터넷 중독은 지연시간과 유의한 관계가 있는 것으로 파악되었다. 그리고 여학생은 남학생에 비해 더 자주, 더 오래 학습컨텐츠에 접속한 것으로 나타났다. 이러닝 참여 변인 중에서는 접속횟수와 지연시간이 학업성취도에 유의한 영향을 미치는 것으로 파악되었다.
본논문에서는 LFM (Linear Frequency Modulated) 신호를 사용하는 능동소나에서 적은 연산량으로 표적반사신호의 시간지연과 도플러를 추정하는 기법을 제안하였다. 제안한 기법에서는 일반적인 추정기법들이 가지는 연산량의 문제를 해결하기 위해 LFM 신호의 상호모호함수 (cross ambiguity function)에서 시간지연과 도플러의 관계를 나타내는 대수적인 관계식을 이용하였다. FML (Fast Maximum Likelihood) 기법을 기반으로 하여 시간지연과 도플러의 대수적 관계식을 유도하였으며, 이를 이용하여 일반적인 2차원 탐색 대신 2번의 1차원 탐색으로 시간지연과 도플러를 추정하였다. 다양한 신호대 잡음비 (SNR)에서 제안한 알고리즘의 추정오차를 분석하였으며, 제안한 알고리즘이 우수한 추정 성능을 보임을 확인하였다.
기후변화에 따른 수해를 대비하기 위해서는 미래의 확률강수량을 알아야 한다. Global Circulation Model(GCM)은 미래의 기후변화를 예측하기 위하여 많은 분야에서 널리 쓰이고 있다. GCM의 시간축척은 일반적으로 월단위로 시간단위 자료를 사용하는 수공학 분야에 직접적으로 적용하기에는 많은 문제가 있다. 또한 GCM 예측값은 실강우값과 큰 편의(bias)를 가지고 있어 직접적인 적용이 힘들다. 이런 문제를 해결하고자 다양한 다운스케일(downscale)기법이 연구되고 있다. 다운스케일기법을 적용하여 시간자료를 예측하면 전반적인 통계값을 잘 재현해내나, 극치값의 경우 잘 재현해내지 못하는 문제가 있다. 이런 문제점을 극복하고자 본 연구에서는 연최대 월강수량과 연최대 시간강수량의 이변량빈도해석을 통하여 기후변화를 고려한 강우-지속기간-빈도 관계의 변화를 평가해보고자 한다. 본 연구는 연최대 월강수량과 연최대 시간강수량과의 관계가 변하지 않는다는 가정하에 관측강수량을 이용하여 연최대 월강수량과 연최대 시간강수량의 이변량분포모형을 구축하였다. 이변량 분포모형을 구축하기 위하여 copula 모형을 적용하였다. 구축된 모형에 GCM으로 예측된 연최대 월강수량을 적용하여 미래의 확률강수량을 평가하였다. 본 연구에서는 서울지점을 대상지점으로 선정하였으며, A2 기후변화시나리오를 적용한 GCM 예측값을 이용하였다. 적용결과 A2 기후변화 시나리오 상에서 미래의 확률강수량이 크게 증가하는 것이 확인되었다.
홍수 예·경보 시에는 시간-단위 또는 그 이하의 시간 척도에서 작용하는 강우에 대한 고도의 영향이 중요하게 되며, 특히 상대적으로 더 드문 관측 밀도가 있는 산악지역에서 강우의 공간분포에 대한 산악 효과의 중요도가 더 높아지게 된다. 일반적으로 1시간 시간스케일에서 강우-고도의 관계를 살펴보기 위해서는 대략 5km 내외의 관측 밀도를 가져야 하는 것으로 알려져 있으나 이러한 지역은 매우 드물다. 최근 기상 예측 수치모델로부터 모의된 강우량의 품질이 눈에 띄게 향상됨에 따라 국내에도 다양한 연구가 수행된 바 있다. 본 연구에서는 WRF를 이용하여 남강댐 지역의 과거 호우 사상을 재현한 후, 이로부터 생산된 공간적인 강우장을 이용하여 시간-단위의 시간 척도에서 강우량과 고도 사이의 관계를 고려할 수 있는 WREPN(WRF Rainfall-Elevation Parameterized Nowcasting) 모형을 제안한다. 홍수량 분석을 위해 WREPN 모형을 이용하였으며, 비교군으로 실무적으로 많이 사용되는 IDW, Kriging 기반 격자강우가 사용되었다. 격자기반 분포형 강우자료로부터 홍수량을 분석하기 위해 Mod-Clark 모형이 적용되었으며, 입력된 강우자료별매개변수의 불확실성을 분석하기 위해 베이지안 기법이 적용되었다. 매개변수의 불확실성 분석으로부터 강우-고도 관계가 고려된 WREPN 모형의 강우자료가 상대적으로 불확실성이 낮다는 것을 확인할 수 있었다.
U-Health는 다양한 종류의 센서로 환자 정보를 수집하며, 스트림 데이터는 시작 시점과 종료 시점을 갖는 인터벌 이벤트로 요약 가능하다. 그러나 대부분의 시간 데이터 마이닝 기법들은 이벤트 발생 시점만을 고려하며 스트림 데이터의 상태 변화는 간과하는 문제가 있다. 이 논문은 U-Health에서 이벤트 상태 변화를 고려한 시간 마이닝 기법을 제안한다. 제안 방법은 U-Health에서 관심이 있는 이벤트만을 센서에서 서버로 전송함으로써 환경의 제약 사항들을 극복하고 스트림 데이터에 대한 네 가지 이벤트 상태를 정의하여 상태 변화를 고려한 시간 마이닝을 수행한다. 최종적으로, 제안 방법은 이벤트들 사이에 존재하는 인과 관계를 시간 관계 시퀀스로 기술하여 탐사 규칙의 모호함을 제거한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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