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위성영상과 음영기복도를 이용한 오대산 지역 진앙의 위치와 선구조선의 관계 분석 (The Relationship Analysis between the Epicenter and Lineaments in the Odaesan Area using Satellite Images and Shaded Relief Maps)

  • 차성은;지광훈;조현우;김은지;이우균
    • 한국지리정보학회지
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    • 제19권3호
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    • pp.61-74
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    • 2016
  • 본 연구에서는 LANDSAT 8호, KOMPSAT 2호 위성영상과 1/25,000 수치지형도를 기반으로 작성된 음영기복도를 이용하여 2007년 1월 20일 오대산 지역에서 발생한 약 4.8의 중규모 지진과 선구조선의 관계를 분석하였다. 대부분의 선행연구는 지체구조와 관련된 선구조선 분석 연구를 하였으며, 주로 2차원의 위성영상과 음영기복도를 활용하였기에 지형의 기복 등에 대한 판독이 어려워 선구조선 추출이 제한적이었다. 본 연구에서는 이를 보완하기 위해 수치표고모델(Digital Elevation Model; DEM)을 기반으로 작성한 3차원 입체 영상과 수계망 분석을 통해 지형의 기복, 수계의 연결성 등을 판독해 선구조선을 추출하여, 2차원 영상에서 나타나는 시각적인 판독에 의한 오류를 최소화한 선구조선 판독도를 작성하였다. 또한 진앙에 대한 선구조선의 통계 요소별 밀도를 추정하기 위해 spline 내삽법을 이용하여 선구조선의 빈도, 교차점, 길이에 대한 밀도를 계산하였다. 그리고 진앙에서의 선구조선 밀도가 얼마나 밀집되어 있는지 정량적으로 표현하기 위하여 각 격자 내의 선구조선 밀도에 대해 최대 선구조선 밀도로 나누는 상대밀도 값(Value of the Relative Density; VRD)을 계산하는 알고리즘을 개발하여 밀도도(density map)를 작성하였다. 각 영상의 진앙에서의 VRD는 최소 약 0.60에서 최대 약 0.90으로 나타났지만, 각 영상별 광원의 고도각과 방위각이 차이가 있어 영상별 VRD보다 통계 요소별 VRD의 평균치를 사용하였다. 그 결과, 빈도의 평균 VRD는 약 0.85로 교차점과 길이의 평균 VRD보다 약 21% 높게 나타나, 선구조선의 빈도 요소가 진앙의 위치와의 관계가 가장 밀접함을 확인하였다. 이와 같이 3차원 영상의 선구조선 추출을 통한 밀도 분석 기술은 향후 지진 발생 가능 지역 분석에 기초자료로써의 의미가 있을 것으로 기대된다.

VRML을 이용한 융합 영상에서 간질환자 발작 진원지의 3차원적 가시화와 위치 측정 구현 (Visualization and Localization of Fusion Image Using VRML for Three-dimensional Modeling of Epileptic Seizure Focus)

  • 이상호;김동현;유선국;정해조;윤미진;손혜경;강원석;이종두;김희중
    • 한국의학물리학회지:의학물리
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    • 제14권1호
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    • pp.34-42
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    • 2003
  • World Wide Web (WWW)에서 Virtual Reality Modeling Language (VRML)를 이용하는 3차원 (3D) 디스플레이는 사용자에게 직관적인 정보를 더 효과적으로 제공해 준다. 웹을 기반으로 하는 해부학적 영상과 융합되는 기능적 영상의 3D 가시화는 아직까지 체계적인 방식으로 연구가 활발히 진행되지 않았다. 이 연구의 목적은 2D 영상들과 함께 웹에서 VRML을 이용하여 구현되는 3D 해부학적 표면 영상들과 기능적 표면 영상들을 동시적으로 관찰할 수 있게 하고 VRML을 통해 만들어진 거리 측정 도구를 가지고 관심영역의 공간적인 위치 정보를 제공하는 것이다. 본 연구에서는 한 명의 간질 환자로부터 Magnetic Resonance (MR) 축면 영상과 발작기 및 발작간기 Single Photon Emission Computed Tomography (SPECT) 축면 영상들을 각각 획득하였다. 발작 진원지의 확인을 향상시키기 위해서 subtractionictal SPECT coregistered to MRI (SISCOM)을 수행하였다 SISCOM 결과로 나타난 각 2D 영상들은 모든 voxel들의 평균값 위로 1-표준편차와 2-표준편차에 해당하는 문턱 이상의 영상 값을 갖도록 하였다. SISCOM으로 나타나는 간질 발작 진원지들과 MRI 영상에서 회색질, 백색질 및 뇌척수액의 경계들을 각각 분할하고 marching cube 알고리즘에 의해 VRML 표면 영상들로 나타내었다. 축면 영상에서 실제 거리를 나타내는 x, y축의 길이를 획득하고 z축선의 길이를 계산하였다. VRML을 이용한 거리 측정도구를 만들어 이전의 VRML 표면 영상들과 융합하였다. MRI 영상을 이용하여 3D 표면 영상들의 단면을 나타내고 3D 표면 영상들의 투명도를 설정하기 위해 Java Script 루틴을 사용자 인터페이스 도구로서 삽입하였다 웹 페이지에서 구현되는 3D 표면 영상들의 투명도와 관찰 위치를 조절함에 따라 모델들 사이의 공간적인 정보를 직관적으로 알 수 있었다. 간질 발작 진원지에 대응하는 해부학적 구조를 3D 표면 영상들을 가로지르는 MRI 평면 영상들을 통해서 확인하였다 간질 발작 진원지는 뇌의 오른쪽 측두엽에서 나타났고 공간적으로 발작 진원지의 실제 위치를 VRML 거리 측정 도구에 의해 알 수 있었다. 결론적으로 본 연구에서 제시하는 웹에 근거한 3D 융합 영상의 가시화와 위치 측정은 진단 및 치료 방사선학과 외과학 등의 분야에서 온라인 방식의 연구와 교육에 있어 많은 도움을 줄 것이다.

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우선순위 기반의 상황충돌 해석 조명제어시스템 구현 (An Implementation of Lighting Control System using Interpretation of Context Conflict based on Priority)

  • 서원일;권숙연;임재현
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제17권1호
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    • pp.23-33
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    • 2016
  • 현재의 스마트 조명은 센서를 통해 사용자의 행위와 위치를 판별한 후 현재 상황에 적합한 조명 환경이 서비스되도록 구성되어 있다. 이러한 센서 기반의 상황인식 기술은 현재까지 단일 사용자만을 고려할 뿐 여러 사용자들의 다양한 상황 발생과 충돌을 해석하기 위한 연구는 미흡하다. 기존 연구에서는 상황충돌을 해결하기 위한 방법론으로 퍼지이론 및 ReBa 등의 알고리즘을 사용해 왔다. 이는 사용자들이 위치한 공간을 여러 영역으로 구분한 후 각 구역별로 서비스를 제공함으로써 발생 가능한 상황충돌의 기회를 회피할 뿐 개인 선호도 기반의 상황충돌 해석이 가능한 맞춤형 서비스 유형으로 볼 수 없다. 본 논문에서는 여러 사용자에게 다양한 상황이 동시 발생되어 서비스 충돌에 직면할 때, 상황의 유형에 따라 부여된 우선순위를 기준으로 서비스를 결정하는 우선순위 기반 다중 상황충돌 해석이 가능한 LED 조명제어시스템을 제안한다. 본 연구에서는 주거환경을 'Living Room', 'Bed Room', 'Study Room', 'Kitchen', 'Bath Room'의 5개 구역으로 구분하고 여러 명의 사용자를 대상으로 각 구역 내에서 발생 가능한 상황들을 'exercising', 'doing makeup', 'reading', 'dining', 'entering' 등 총 20가지로 정의한다. 시스템은 온톨로지 기반 모델을 이용하여 사용자의 다양한 상황을 정의하고 규칙기반의 룰 및 추론엔진을 통해 사용자 중심의 조명환경을 서비스한다. 또한 동일 공간 및 동일 시점에 사용자들 간의 다양한 상황충돌 이슈를 해결하기 위해 사용자 집중력이 요구되는 상황을 최우선으로 정하고, 동일한 우선순위를 가진 상황일 경우 시각적 편안함을 차선으로 순위를 부여하여 충돌 발생 시 서비스 선택의 기준으로 활용한다.

영한 기계 번역에서 미가공 텍스트 데이터를 이용한 대역어 선택 중의성 해소 (Target Word Selection Disambiguation using Untagged Text Data in English-Korean Machine Translation)

  • 김유섭;장정호
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제11B권6호
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    • pp.749-758
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    • 2004
  • 본 논문에서는 미가공 말뭉치 데이터를 활용하여 영한 기계번역 시스템의 대역어 선택 시 발생하는 중의성을 해소하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 은닉 의미 분석(Latent Semantic Analysis : LSA)과 확률적 은닉 의미 분석(Probabilistic LSA : PLSA)을 적용한다. 이 두 기법은 텍스트 문단과 같은 문맥 정보가 주어졌을 때, 이 문맥이 내포하고 있는 복잡한 의미 구조를 표현할 수 있다 본 논문에서는 이들을 사용하여 언어적인 의미 지식(Semantic Knowledge)을 구축하였으며 이 지식은 결국 영한 기계번역에서의 대역어 선택 시 발생하는 중의성을 해소하기 위하여 단어간 의미 유사도를 추정하는데 사용된다. 또한 대역어 선택을 위해서는 미리 사전에 저장된 문법 관계를 활용하여야 한다. 본 논문에서는 이러한 대역어 선택 시 발생하는 데이터 희소성 문제를 해소하기 위하여 k-최근점 학습 알고리즘을 사용한다. 그리고 위의 두 모델을 활용하여 k-최근점 학습에서 필요한 예제 간 거리를 추정하였다. 실험에서는, 두 기법에서의 은닉 의미 공간을 구성하기 위하여 TREC 데이터(AP news)론 활용하였고, 대역어 선택의 정확도를 평가하기 위하여 Wall Street Journal 말뭉치를 사용하였다. 그리고 은닉 의미 분석을 통하여 대역어 선택의 정확성이 디폴트 의미 선택과 비교하여 약 10% 향상되었으며 PLSA가 LSA보다 근소하게 더 좋은 성능을 보였다. 또한 은닉 공간에서의 축소된 벡터의 차원수와 k-최근점 학습에서의 k값이 대역어 선택의 정확도에 미치는 영향을 대역어 선택 정확도와의 상관관계를 계산함으로써 검증하였다.젝트의 성격에 맞도록 필요한 조정만을 통하여 품질보증 프로세스를 확립할 수 있다. 개발 된 패키지의 효율적인 활용이 내조직의 소프트웨어 품질보증 구축에 투입되는 공수 및 어려움을 줄일 것으로 기대된다.도가 증가할 때 구기자 열수 추출 농축액은 $1.6182{\sim}2.0543$, 혼합구기자 열수 추출 농축액은 $1.7057{\sim}2.1462{\times}10^7\;J/kg{\cdot}mol$로 증가하였다. 이와 같이 구기자 열수 추출 농축액과 혼합구기자 열수 추출 농축액의 리올리지적 특성에 큰 차이를 나타내지는 않았다. security simultaneously.% 첨가시 pH 5.0, 7.0 및 8.0에서 각각 대조구의 57, 413 및 315% 증진되었다. 거품의 열안정성은 15분 whipping시, pH 4.0(대조구, 30.2%) 및 5.0(대조구, 23.7%)에서 각각 $0{\sim}38.0$$0{\sim}57.0%$이었고 pH 7.0(대조구, 39.6%) 및 8.0(대조구, 43.6%)에서 각각 $0{\sim}59.4$$36.6{\sim}58.4%$이었으며 sodium alginate 첨가시가 가장 양호하였다. 전체적으로 보아 거품안정성이 높은 것은 열안정성도 높은 경향이며, 표면장력이 낮으면 거품형성능이 높아지고, 비점도가 높으면 거품안정성 및 열안정성이 높아지는 경향이 있었다.protocol.eractions between application agents that are developed using different

IFSA 알고리즘을 이용한 유전자 상호 관계 분석 (Analysis of Interactions in Multiple Genes using IFSA(Independent Feature Subspace Analysis))

  • 김혜진;최승진;방승양
    • 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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    • 제33권3호
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    • pp.157-165
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    • 2006
  • 세포는 환경 변화 및 자극으로부터 자신을 보호하기 위해 유전자가 발현하여 생명을 유지 시스템을 갖고 있다. 유전자의 발현은 비정상적인 상태의 세포를 환경을 조절, 변화시켜 정상으로 바꾸기 위한 기능, 발달단계에 필요한 기능 등 생명현상에 필요한 특수 역할을 수행한다. 따라서 각 유전자의 기능을 아는 것은 생물학적으로 상당히 의미 있는 일이다. 본 논문에서는 유전자 기능을 알아보기 위해 발현 패턴을 통해 같을 때, 유사한 형태 혹은 시차를 갖고 동일한 형태로 발현하는 유전자들은 같은 기능을 한다는 가정을 하였다. 이 가정에 기반하여 각 유전자들을 기능에 따라 분류하였다. (1) IFSA선형 모델을 적용하여 데이타를 잘 나타내 줄 수 있는 특징 패턴을 찾았으며 (2) 이 특징 패턴으로부터 본 논문에서 제안한 Membership Scoring Function을 이용하여 유전자를 필터링(filtering) 하였다. 이 유전자들은 기존의 ICA(Independent Component Analysis) 방법에서 보다 IFSA 방법이 더 효과적으로 각 기능에 따른 유전자 그룹을 찾아내줌을 GO(Gene Ontology)에서 확인할 수 있었다. 이는 시차 혹은 위상 변화에 상관없이 데이타를 잘 나타낼 수 있는 IFSA의 특성이, ICA보다. 생물학적인 변수를 더 고려해 줄 수 있기 때문이라고 생각된다[1]. 이 논문의 또 다른 주요 작업은 유전자의 상호작용 관계로부터 유전자 네트웍을 얻어내는 것이다. 유전자 네트웍은 같은 그룹 내에서 유전자간의 상관 계수를 구하고 가장 높은 상관도를 보이는 유전자쌍을 연결시켜 얻게되었다. 이 네트웍 역시 GO 해석에서 그 유효성을 확인하였다.를 평균 66.02에서 58.98로 줄이면서 계산시간은 평균 71ms에서 44ms 으로 빠르게 됨을 알 수 있었다.적외선 분광법을 이용한 사일리지의 화학적 조성분 함량 측정은 적은 오차 범위 내에서 신속하고 정확한 분석법이 될 수 있음을 확인 할 수 있었다. 비록 원물 생시료(IF)에 대한 직접적인 측정은 다소 예측 정확성이 떨어지지만 현장 적용성과 편리성을 높이기 위해서는 생시료의 측정시 오차를 줄일 수 있는 스펙트럼의 수처리 방법이나 산란보정 방법과 같은 데이터 처리기법에 대한 더 많은 연구가 앞으로 진행되어야 한다고 생각되어진다.상자의 50% 이상이 매일 생선 콩 및 콩제품과 채소류를 먹고 있었고, 인스턴트나 패스트푸드는 정상 체중군이 저체중군이나 과체중보다 매일 섭취하는 빈도가 낮았다(p<0.0177). 7. 가장 낮은 영양 섭취 상태를 보여준 영양소(% RDA< 75%)는 철분과 칼슘으로 조사 대상자의 3/4에 해당하는 조사 대상자가 영양 부족 상태였다. 칼슘 섭취의 경우 정상 체중군이 과체중군과 저체중군보다 섭취율이 낮았으나(p<0.0257) 철분은 군간 유의차는 없었다. 8. 칼슘의 경우 과체중군이 저체중군이나 정상 체중군에 비해 영양소 적정비율(NAR) 값이 높았으며(p<0.0257) 철분, 단백질, 비타민 $B_1$$B_2$, 나이아신의 경우도 통계적으로 유의하지는 않으나 과체중군이 저체중군 또는 정상 체중군의 NAR 값이 높은 경향을 보여주었다. 9가지 영양소의 NAR을 평균한 MAR 값은 군간 유의적이지는 않으나 과체중군(0.76)이 정상체중(0.73) 또는 저체중군(0.73)에 비해 높은 값은 보여주었다. 9.

온톨로지 기반의 사용자 의도를 고려한 맞춤형 검색 서비스 (Ontology-based User Customized Search Service Considering User Intention)

  • 김수경;김건우
    • 지능정보연구
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    • 제18권4호
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    • pp.129-143
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    • 2012
  • 웹 기술의 급속한 발전은 기업들이 관리해야 하는 정보량의 폭발적인 증가를 초래하였다. 이와 더불어 보다 정확한 정보를 찾기 위한 검색 엔진 솔루션 시장의 규모도 더불어 크게 증가하였다. 하지만 대부분의 검색엔진들은 사용자의 검색 의도를 고려하지 않고 사용자가 입력한 특정 키워드를 포함하는 문서들을 반환하는 방법을 채택하고 있어, 실제 사용자가 원하는 정보를 찾는데 까지는 부가적인 시간과 노력이 요구된다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결 하기 위한 중요 기술인 적합성을 만족시키기 위해 재현율과 정확율을 높일 수 있는 방법을 제안하였다. 우선 검색어의 재현율을 높일 수 있도록 유사어 관계 확장을 위한 온톨로지 스키마 모델을 제안하고 이를 기반으로 한 추론을 통해 검색어의 확장을 제시하였다. 확장된 검색어들을 이용하여 문서 검색을 하기 위한 다단계 유사도 검색 순위화 알고리즘을 제안하였다. 설계된 온톨로지 스키마와 온톨로지 저장소의 데이터를 기반으로 추론과 유사도 검색 순위화 엔진이 포함된 웹사이트 형식의 사용자 의도 적응형 검색 솔루션을 구현하였다. 구현된 검색 솔루션을 통해 다양한 검색어를 입력하여 제안 방법의 타당성을 입증하였고 사용자 의도를 고려한 맞춤형 검색 솔루션의 필요성을 설명하였다.

이질성 학습을 통한 문서 분류의 정확성 향상 기법 (Improving the Accuracy of Document Classification by Learning Heterogeneity)

  • 윌리엄;현윤진;김남규
    • 지능정보연구
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    • 제24권3호
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    • pp.21-44
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    • 2018
  • 최근 인터넷 기술의 발전과 함께 스마트 기기가 대중화됨에 따라 방대한 양의 텍스트 데이터가 쏟아져 나오고 있으며, 이러한 텍스트 데이터는 뉴스, 블로그, 소셜미디어 등 다양한 미디어 매체를 통해 생산 및 유통되고 있다. 이처럼 손쉽게 방대한 양의 정보를 획득할 수 있게 됨에 따라 보다 효율적으로 문서를 관리하기 위한 문서 분류의 필요성이 급증하였다. 문서 분류는 텍스트 문서를 둘 이상의 카테고리 혹은 클래스로 정의하여 분류하는 것을 의미하며, K-근접 이웃(K-Nearest Neighbor), 나이브 베이지안 알고리즘(Naïve Bayes Algorithm), SVM(Support Vector Machine), 의사결정나무(Decision Tree), 인공신경망(Artificial Neural Network) 등 다양한 기술들이 문서 분류에 활용되고 있다. 특히, 문서 분류는 문맥에 사용된 단어 및 문서 분류를 위해 추출된 형질에 따라 분류 모델의 성능이 달라질 뿐만 아니라, 문서 분류기 구축에 사용된 학습데이터의 질에 따라 문서 분류의 성능이 크게 좌우된다. 하지만 현실세계에서 사용되는 대부분의 데이터는 많은 노이즈(Noise)를 포함하고 있으며, 이러한 데이터의 학습을 통해 생성된 분류 모형은 노이즈의 정도에 따라 정확도 측면의 성능이 영향을 받게 된다. 이에 본 연구에서는 노이즈를 인위적으로 삽입하여 문서 분류기의 견고성을 강화하고 이를 통해 분류의 정확도를 향상시킬 수 있는 방안을 제안하고자 한다. 즉, 분류의 대상이 되는 원 문서와 전혀 다른 특징을 갖는 이질적인 데이터소스로부터 추출한 형질을 원 문서에 일종의 노이즈의 형태로 삽입하여 이질성 학습을 수행하고, 도출된 분류 규칙 중 문서 분류기의 정확도 향상에 기여하는 분류 규칙만을 추출하여 적용하는 방식의 규칙 선별 기반의 앙상블 준지도학습을 제안함으로써 문서 분류의 성능을 향상시키고자 한다.

신뢰성(信賴性) 이론(理論)에 의한 R.C.옹벽(擁壁)의 안정해석(安定解析) 및 설계규준(設計規準) (Reliability Based Stability Analysis and Design Criteria for Reinforced Concrete Retaining Wall)

  • 조태송;조효남;전재명
    • 대한토목학회논문집
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    • 제3권3호
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    • pp.71-86
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    • 1983
  • 현재(現在) WSD로 설계(設計)되고 있는 우리 나라 철근(鐵筋)콘크리트 옹벽구조물(擁壁構造物)에 있어서 가장 보편적으로 사용되고 있는 캔틸레버 옹벽(擁壁)의 안정해석(安定解析) 및 각부설계(各部設計)를 보다 합리적(合理的)이며 확률적(確率的)인 신뢰성(信賴性) 이론(理論)을 도입하여 신뢰성(信賴性) 모델에 따른 안정해석(安定解析) 및 각부설계(各部設計)에 대한 신뢰성(信賴性) 설계규준(設計規準)을 LRFD에 의거하여 제안(提案)하고, 또 안정해석(安定解析)의 공칭안전율(公稱安全率)에 대한 이론적(理論的)인 근거를 제시(提示)하는 것이 본(本) 연구(硏究)의 주요내용(主要內容)이다. 신뢰성(信賴性) 이론(理論)에 의해 안정해석(安定解析) 및 각부설계(各部設計)에 대한 한계상태방정식(限界狀態方程式)을 유도하고, Coulomb의 주동토압계수(主動土壓係數), Hansen의 지지력공식(支持力公式)을 사용하여 Cornell의 MFOSM에 의해 불확실량(不確實量) 산정(算定)의 알고리즘을 유도하였으며 그에 따른 불확실량수준(不確實量水準)은 우리 나라의 현실(現實)을 고려한 적절한 값으로 제안(提案)하였다. 현행(現行) R.C. 옹벽설계규준(擁壁設計規準)에 따라 Calibration 하므로서 목표신뢰성지수(目標信賴性指數)${\beta}_0$를 다음과 같이 선택하고(전도(轉倒): ${\beta}_0$=4.0, 골동(滑動): ${\beta}_0$=3.5, 지지력(支持力): ${\beta}_0$=3.0, 휨: ${\beta}_0$=3.0, 전단(剪斷): ${\beta}_0$=3.2), 이 ${\beta}_0$에 대응하는 하중(荷重) 및 저항계수(抵抗係數)를 산정(算定)하였으며, 안정해석(安定解析)에 대한 현행(現行) 철근(鐵筋)콘크리트 표준시방서(標準示方書)의 안전율(安全率)을 검토한 결과 다음과 같은 값이 적절하다는 것을 알았다(전도(轉倒): 1.8, 골동(滑動): 1.9, 지지력(支持力): 3.6). 또한 현행(現行) WSD R.C. 옹벽(擁壁)의 설계규준(設計規準)을 위해 신뢰성(信賴性)에 의한 공칭안전율(公稱安全率)과 허용응력(許容應力)을 제안(提案)하였다. 그리고 본(本) 연구(硏究)에서 제안(提案)하는 R.C. 옹벽(擁壁)의 LRFD 신뢰성(信賴性) 설계규준(設計規準)을 현행(現行) R.C. 표준시방서(標準示方書)의 설계규준(設計規準)에 대응(對應)하는 설계규준(設計規準)으로 도입함이 바람직하다는 사실을 확인할 수 있었다.

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해양부이 자료를 이용한 황해 남동부 해역 표층 열속 산출 (Calculation of Surface Heat Flux in the Southeastern Yellow Sea Using Ocean Buoy Data)

  • 김선복;장경일
    • 한국해양학회지:바다
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    • 제19권3호
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    • pp.169-179
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    • 2014
  • 황해 남동부 해역에 설치한 해양부이(YSROB)에서 약 27개월간 관측된 장파, 단파 복사량을 포함한 대기, 해양 변수와 COARE 3.0 알고리즘을 이용하여 월평균 해양-대기간 열속을 산출하고 기존 연구결과와 비교하였다. YSROB 위치에서 열속은 순 단파복사(Qi)에 의해 해양은 대기로부터 열을 얻고 순 장파복사($Q_b$), 현열($Q_h$), 잠열($Q_e$)에 의해서 열손실이 일어난다. 전체 열손실 중 $Q_e$에 의한 손실이 51%로 가장 크게 나타났으며 $Q_b$$Q_h$에 의한 손실은 각각 34%, 15% 이다. 순열속($Q_n$)은 $Q_i$가 최대인 5월에 최대($191.4W/m^2$)이며 모든 열속 성분이 최소인 12월에 최소($-264.9W/m^2$)이다. 연평균 $Q_n$$1.9W/m^2$ 이지만 관측기기의 정확도에 의한 오차산정 결과(최대 ${\pm}19.7W/m^2$)를 고려하면 무시할 정도로 작다. YSROB과 동일한 위치에서의 기존 월별 열속 산출 결과는 YSROB에서 실측값에 기반한 열속에 비해 여름철 $Q_i$가 약 $10{\sim}40W/m^2$ 과소 평가된 반면에 겨울철에는 $Q_e$$Q_h$에 의한 열 손실이 각각 약 $50W/m^2$, $30{\sim}70W/m^2$ 과다하게 산출되었다. 이로 인하여 해양이 열을 얻는 4월~8월에는 기존 연구에서의 열 획득량이 본 연구 결과보다 적게 나타나며, 해양이 열을 잃는 겨울철에는 기존 연구에서의 해양으로부터의 열 손실이 본 연구 결과에 비해 크게 나타난다. 특히, 12월과 1월의 $Q_n$ 차이는 약 $70{\sim}130W/m^2$에 달한다. 장기적인 재분석장(MERRA) 분석 결과에 의하면 이와 같은 월평균 열속의 차이는 연변동 등 시간 변동에 의한 것이 아니라 열속 산출 시 사용된 자료의 부정확성에 기인하는 것으로 판단된다. 본 연구 결과로부터 기존의 기후적인 열속을 연구에 활용하거나 수치모델에 사용함에 있어 주의가 요망된다.

AIC(AKaike's Information Criterion)을 이용한 교통량 예측 모형 (Traffic Forecasting Model Selection of Artificial Neural Network Using Akaike's Information Criterion)

  • 강원의;백남철;윤혜경
    • 대한교통학회지
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    • 제22권7호
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    • pp.155-159
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    • 2004
  • 최근 교통량 예측을 위한 인공 신경망(Artificial neural networks : ANNs) 구조와 학습방법에 대한 연구가 다양하게 시도되고 있다. 이것은 신경망이 유연한 비선형 모형(non-linear model)으로 강력한 패턴 인식 능력을 가지고 있기 때문이다. 그러나, 신경망은 비선형 모형이기 때문에 많은 매개변수(parameter)를 사용하게 되면서 과적합(overfitting) 문제에 부딪히게 된다. 본 논문에서는 이러한 교통량 예측을 위한 신경망 모형에서 과적합을 해소하기 위한 방안으로 매개변수에 대한 다양한 모형선택기준(model selection criterion)에 대한 적용성에 대해서 알아보았다. 특히, AIC계열을 중심으로 모형선택기준으로 선택된 모형이 과적합 경향을 해소하고 시간적 전이성을 보장할 수 있는지를 분석하는데 본 연구의 목적을 두고 있다. 교통량 자료를 신경망 모형에 적용하여 분석한 결과, 첫째 학습자료(in-sample) 모형선택기준에 의해 선택된 모형이 검증자료(out-of-sample)의 최적의 성능을 보장하지는 못한다는 결과를 얻었다. 즉, 본 연구에서 기존의 연구에서처럼, 학습자료(in-sample)의 최적 모형이 검증자료(out-of-sample)의 성능과 직접적인 관계가 없다는 것을 알 수 있었다. 둘째 모형선택기준의 안정성을 분석한 결과 AIC3, AICC, BIC는 안정적인 모형을 선택하는 기준으로서 의미가 있는 것으로 분석되었다. 하지만, AIC4의 경우는 최상의 모형과 편차가 큰 것으로 분석되었다. 시계열 자료 분석과 예측에 있어서 모형의 불확실성은 학습 자료와 검증 자료의 상관관계에 영향을 줄 수 있음에 비춰볼 때, 앞으로 보다 많은 자료에 대한 분석이 필요하다고 판단되며, 다른 시계열 자료에 대한 분석이 요구된다. 수 없었지만, 확정적 통행배정모형으로 설정한 경우, Stackelberg게임 접근법이 Cournot-Nash게임 접근법 보다 더 우수함을 확인할 수 있었다.다.수안보 등 지역에서 나타난다 이러한 이상대 주변에는 대개 온천이 발달되어 있었거나 새로 개발되어 있는 곳이다. 온천에 이용하고 있는 시추공의 자료는 배제하였으나 온천이응으로 직접적으로 영향을 받지 않은 시추공의 자료는 사용하였다 이러한 온천 주변 지역이라 하더라도 실제는 온천의 pumping 으로 인한 대류현상으로 주변 일대의 온도를 올려놓았기 때문에 비교적 높은 지열류량 값을 보인다. 한편 한반도 남동부 일대는 이번 추가된 자료에 의해 새로운 지열류량 분포 변화가 나타났다 강원 북부 오색온천지역 부근에서 높은 지열류량 분포를 보이며 또한 우리나라 대단층 중의 하나인 양산단층과 같은 방향으로 발달한 밀양단층, 모량단층, 동래단층 등 주변부로 NNE-SSW 방향의 지열류량 이상대가 발달한다. 이것으로 볼 때 지열류량은 지질구조와 무관하지 않음을 파악할 수 있다. 특히 이러한 단층대 주변은 지열수의 순환이 깊은 심도까지 가능하므로 이러한 대류현상으로 지표부근까지 높은 지온 전달이 되어 나타나는 것으로 판단된다.의 안정된 방사성표지효율을 보였다. $^{99m}Tc$-transferrin을 이용한 감염영상을 성공적으로 얻을 수 있었으며, $^{67}Ga$-citrate 영상과 비교하여 더 빠른 시간 안에 우수한 영상을 얻을 수 있었다. 그러므로 $^{99m}Tc$-transierrin이 감염 병소의 영상진단에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.리를 정량화 하였다. 특히 선조체에서의 도파민 유리에 의한 수용체 결합능의 감소는 흡연에 의한 혈중 니코틴의 축적 농도와 양의 상관관계를 보였다