• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2017.05a
• /
• pp.105-105
• /
• 2017

최근 우리나라에서는 국지성호우로 인해 발생하는 돌발홍수에 방어하지 못하는 소규모 저수지에 대한 붕괴사고가 빈발하고 있다. 붕괴된 저수지를 살펴보면, 대체적으로 규모가 작아 체계적인 안전관리가 이루어지지 않거나 경과연수가 50년 이상인 필댐(fill dam) 형식으로 축조된 노후저수지로서 갑작스러운 홍수를 대응하는데 있어 매우 취약한 상태이다. 체계적으로 운영되는 대형댐에 비해 축조기간이 오래된 소규모 저수지의 경우, 저수지에 대한 수문학적 정보가 거의 없거나 미계측되어 보수보강이 필요한 저수지를 선정하거나 정량적인 위험도를 분석하는데 매우 어려운 실정이다. 이러한 이유로 본 연구에서는 노후된 소규모 저수지에 대한 수문학적 파괴인자들을 선정하여 Bayesian Network기반의 소규모 저수지 위험도 분석 모형을 구축하였다. 구축된 모형을 기준으로 고려될 수 있는 다양한 위험인자 및 이들 인자간의 연관성을 평가하였으며, 각각의 노드에 파괴인자를 노드로 할당하여 소규모 저수지의 위험도를 분석하였다. Bayesian Network기법의 도입으로 불확실한 상황을 확률로 표시하고, 복잡한 추론을 정량화된 노드의 관계로 단순화시켜 노드의 연결 관계로 표현하였다. 본 연구에서 제안된 모형은 노후된 소규모 저수지의 수문학적 위험도를 정량으로 분석하는 모형으로서 활용성이 높을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2020.06a
• /
• pp.385-385
• /
• 2020

본 연구에서는 가뭄과 연관되는 다양한 관련 요인을 포함한 가뭄취약성 평가방안을 수립하고 이를 적용하는 것을 목표로 하였다. 평가기법은 평가인자와 가중치 선정, 평가자료 데이터베이스 구축, 평가자료와 가중치를 조합한 평가의 세 단계로 구성되었으며 평가인자 및 가중치 선정에는 Delphi 조사기법을 적용하고 평가기법으로는 최근 널리 적용되고 있는 MCDM (Multi-Criteria Decision Making) 방법인 TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution) 기법을 활용하였다. 평가인자는 기상분야(Meteorological factors), 농업분야(Agricultural factors), 사회경제분야(Socioeconomic factors), 환경분야(Natural System)로 구성하였으며 선정된 인자에 대한 데이터베이스를 구성하기 위하여 기상청, 농어촌공사, 수자원공사 등의 관계기관이 관리하는 자료를 수집하였다. 수립한 가뭄취약성 평가방안을 2016년 3월부터 2019년 9월까지 우리나라 시군구 행정구역 단위, 총 167개 지역이며 순위법, 비율법, fuzzy 등 가중치 선정방법에 따라 결과에 약간의 차이가 나타난다. 가뭄예보결과와 취약성 평가결과를 비교해 보면 충청남도 홍성군이 동기간 동안 가뭄예경보 발령 횟수가 가장 많았으며, 충청남도 보령시와 서산시도 매우 높은 빈도로 확인되었다. 평가 결과, 충청북도, 경상남도, 전라남도에 가뭄 취약지역이 다수 도출 되어 이들 지역에 대한 가뭄 대응 방안 수립이 필요한 것으로 분석되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2022.05a
• /
• pp.293-293
• /
• 2022

가뭄은 시간적 지속성이 타 재난에 비해 길고 공간적 피해의 범위와 편차가 크다는 점에서 지역적 특성과 가뭄대응역량에 맞는 적절한 대응과 대책 마련이 필수적이다. 본 연구에서는 선행연구에서 제시된 바 있는 지역적 가뭄복원력평가 방법론을 기준으로, 가뭄복원력 평가 인자의 민감도 분석을 실시하였다. 가뭄복원력평가 인자는 4Rs (Robustness, Redundancy, Resourcefulness, Rapidity)을 기준으로 총 18개의 지표로 구성되어 있으며, 18개 지표를 산출하는 과정에서 활용되는 세부자료는 정량자료 19개와 담당자 설문조사를 통해 산정되는 정성자료 8개를 포함하여 총 28개가 존재한다. 본 연구에서는 국내 지자체의 복원력 평가 결과 기준, 등급별 1-2개 지자체를 민감도 분석의 대상으로 설정하고, 19개 정량자료 각각의 비율적 변화에 따른 복원력 결과의 변동성을 정량화하여 도출하였다. 또한 19개 정량자료 중, 연관성 및 계층적 관계성이 존재하는 주요 자료 그룹을 구분하고, 대상 자료의 동시적, 연쇄적 변화에 따른 복원력 평가 결과의 영향도를 정성, 정량적으로 평가하였다. 분석 결과 가뭄 복원력에 기여하는 인자의 변화에 따라 가뭄 복원력의 증감 정도가 지자체 별도 상이하게 나타남을 확인할 수 있었다. 도출된 민감도 분석 결과는 지자체의 현재 가뭄대응역량지표를 기준으로, 가뭄 복원력을 증가시키기 위한 효율적 대책 및 계획 수립을 위한 의사결정에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• KOREAN JOURNAL OF CROP SCIENCE
• /
• v.29 no.2
• /
• pp.128-135
• /
• 1984

Gamadi, a native rice cultivar from Nepal in which the panicle remains enclosed within its flag leaf sheath upto maturity, was crossed with different genetic marker testers of 12 linkage groups in order to analyze its linkage relationship. The results obtained from the experiment were summarized as follows: Normal segregations of all the genetic marker genes used in this experiment viz Cl, wx and Pla of linkage group I, Pn, Rd and Pub of linkage group III, and lg, g, Ps, gh, Hla, la, nl, bl, be and gl of linkage groups II, IV, V, VI, VII, VIII, IX, X, XI, and XII respectively confirmed the previous results, and also strongly indicated that the genetic constituent of the Gamadi and marker testers is same. 'Gamadiness' (the panicle enclosing character) was controlled by two complementary dominant genes with the segregation ratio of 9 Gamadi to 7 normal panicle-exserting types. These genes have been temporarily proposed as G-a and G-b for gamadiness. G-a gene was found to be linked with the neckleaf gene (nl) of linkage group Ⅸ with the crossover value of 0.3733$\pm$0.027. G-b gene appeared to be associated with the brittle culm gene (bc) of the linkage group XI with the crossover value of 0.2725$\pm$0.061.TEX>0.061.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
• /
• v.38 no.6
• /
• pp.677-682
• /
• 2014

In the present study, a decision tree and artificial neural network were used to determine critical design parameters for lithium ion batteries and compare their performances. First, a design method that used a decision tree-artificial neural network model was used to determine the major design factors among early pole plate design factors that showed nonlinearity. Then, the artificial neural network was used to implement a weighted value analysis of the importance of the design factors and their effect on the current density. The second method involved the use of an artificial neural network model to construct artificial networks without separate determinations of the major early design factors to analyze the connections and weighted values related to the current density.

• The Journal of the Korea Contents Association
• /
• v.11 no.5
• /
• pp.308-316
• /
• 2011

Familial concordance of vascular risk factors is well understood and there are many studies about inter-spouse concordance of the risk factors for coronary heart disease. However, there are no studies for inter-spousal relation of the risk factors in cerebrovascular disease patients. We analysed inter-spouse correlation of cerebrovascular risk factors in patients admitted our hospital due to stroke and their spouses. There was statistically significant inter-spouse concordance in the presence of hypertension(p=0.025) and carotid IMT(r=0.479, p=0.001). However, the further age-adjusted analysis revealed no significant result. Differently from the results of previous studie,, the present study shows no significant spousal concordance. Althought there are tendencies of spousal concordance in some risk factors, the age is major determinant.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2016.05a
• /
• pp.147-147
• /
• 2016

최근 기후변화로 인한 기상이변이 빈번히 발생하면서 그로 인한 피해도 점점 증가하고 있다. 이를 최소화하기 위해서는 기후변화가 강수에 미치는 영향에 대한 연구가 필요하며, 특히 강수의 기후변화를 고려한 장기적인 변동에 대한 예측이 매우 중요하다. 그 중, 기후변화로 인한 강수현상의 변화를 분석하기 위한 방법 중 하나로 강수 현상이 주변 기후 요소의 분포에 영향을 받는다는 가정 하에 기상인자를 통하여 강수를 예측하는 방법이 있다. 우리나라에 영향을 미치는 주변 기상인자들과 강수 간의 상관관계를 분석하여 상관관계가 높게 나타나는 기상인자를 통해 우리나라 강수량을 예측하면 장기적인 관점에서 강수 예측의 정확도를 높일 수 있다. 하지만 상관관계 분석에 있어서 강수 원 자료 와 기상인자간의 상관관계를 비교할 경우 원 자료가 가지는 큰 변동성으로 인해 정확한 상관관계 분석이 이루어지지 않을 가능성이 크다. 따라서 강수자료를 분해하여 분해된 요소별로 상관관계를 분석하여 분석의 정확도를 높일 필요가 있다. 다양한 자료 분해 방법중 경험적 모드분해법(Empirical Mode Decomposition, EMD)을 사용할 경우 자료의 분해에 있어서 주기성, 경향성에 따라 분해가 가능하며, 비정상성을 가지고 있는 시계열에 대해 효과적으로 분해가 가능한 장점이 있다. 본 연구에서는 30년 이상의 자료기간을 가지는 지점의 강수량 자료를 바탕으로 경험적 모드분해법을 이용하여 강수자료를 분해하고, 이를 다양한 기상인자와의 상관관계를 분석함으로써, 우리나라 강수량 변동과 연관이 있는 기상인자들을 선별하였다. 선별된 기상인지를 바탕으로 다중회귀분석을 수행하여 기상인자를 독립변수로 하는 강수 예측식을 구축하여 우리나라 강수의 예측 가능성을 살펴보고자 한다.

• 재활복지
• /
• v.21 no.2
• /
• pp.247-259
• /
• 2017

We investigated the improvement of cognitive functions, activity of daily living (ADL), and quality of life (QoL) after hemorrhagic stroke and identified associated factors. For this research, twenty-five patients with a hemorrhagic stroke were enrolled. We measured cognitive function, activity of daily living (ADL), and quality of life (QoL) from 7 days to 12 months after onset of stroke. Then we analyzed the correlation between cognitive function and other risk factors. According to results, cognitive functions improved during 12 months with statistically significant differences. Other functions were similar to cognitive functions. Improvement of cognitive functions were correlated with age, the type of hemorrhagic stroke and Glasgow coma scale at 7 days after stroke. Overall, cognitive function in patients with hemorrhagic stroke recovered from acute to 12 months after onset of stroke. And, improvement of cognitive function at this phase were associated with age, the type of hemorrhagic stroke and GCS score at 7 days. These results would provide us an information to plan cognitive rehabilitation in patients with hemorrhagic stroke.

• The Journal of the Korean bone and joint tumor society
• /
• v.14 no.2
• /
• pp.106-118
• /
• 2008

Purpose: Disturbed cell cycle regulatory proteins are key events underlying the development and/or progression of human malignancies. The aim of this study is to evaluate the protein expression status involved in G1/S cell cycle in human soft tissue sarcoma. Materials and Methods: We simultaneously evaluated the expression of Cyclin D1, Cyclin E, CDK4, CDK2, p16, p27, Rb, E2F1, p53 and Ki-67 by immunohistochemistry in 43 cases of soft tissue sarcoma Results: The Cyclin D1, Cyclin E, CDK4, CDK2, E2F1, and p53 were expressed in 25 (58.1%), 18 (41.9%), 13 (30.2%), 33 (76.7%), 20 (46.5%), and 18 cases (41.9%). The p16, p27, and Rb expressions were decreased in 26 (60.5%), 22 (51.2%) and 19 cases (44.2%). All of the cases showed alterations of more than one out of the above proteins. The increased Cyclin E expression and Ki-67 labeling index (LI) were significantly associated with histologic grade. The Cyclin E and E2F-1 expressions were increased in relapsed cases and the CDK4 expression was increased in cases of metastasis. Conclusion: Alterations of G1/S cell cycle regulatory proteins may play an important role in the tumoriogensis of soft tissue sarcomas. Our results suggest that increased expressions of Cyclin E, E2F1, and CDK4 were associated with tumor relapse or metastasis and could be considered as parameters of prognosis of soft tissue sarcoma.

• Journal of the Korean Geotechnical Society
• /
• v.22 no.6
• /
• pp.15-26
• /
• 2006

Although numerous investigations have been performed over the years to predict the behavior and bearing capacity of piles, the mechanisms are not yet entirely understood. The prediction of bearing capacity is a difficult task, because large numbers of factors affect the capacity and also have complex relationship one another. Therefore, it is extremely difficult to search the essential factors among many factors, which are related with ground condition, pile type, driving condition and others, and then appropriately consider complicated relationship among the searched factors. The present paper describes the application of Artificial Neural Network (ANN) in predicting the capacity including its components at the tip and along the shaft from dynamic load test of the driven piles. Firstly, the effect of each factor on the value of bearing capacity is investigated on the basis of sensitivity analysis using ANN modeling. Secondly, the authors use the design methodology composed of ANN and genetic algorithm (GA) to find optimal neural network model to predict the bearing capacity. The authors allow this methodology to find the appropriate combination of input parameters, the number of hidden units and the transfer structure among the input, the hidden and the out layers. The results of this study indicate that the neural network model serves as a reliable and simple predictive tool for the bearing capacity of driven piles.