수문학적 물순환과정에서 강우는 여러 기상학적 인자들과 밀접한 관련을 갖으며 발생한다. 따라서 본 연구에서는 대표적인 수문기상인자인 해수면온도와 한반도에 발생하는 월강우량 사이의 관계에 대하여 분석하였다. 우리나라의 61개 지점의 월평균 강우량과 위도 및 경도 자료를 이용하여 군집분석을 수행하였다. 군집 분석 결과에서 우리나라의 월강우자료를 이용하여 크게 4개의 군집으로 구분할 수 있었다. 군집별로 구분된 강우관측소의 월강우량 자료들을 주성분을 추출하였다. 추출된 주성분과 해수면온도와의 상관성 분석을 수행하였다. 상관성 분석 결과에서 양(+)의 상관관계가 음(-)의 상관관계보다 더 크게 나타났다. 또한, 상관관계가 가장 큰 지점의 해수면온도를 이용하여 3개월의 월강우량을 지역가중다항식을 통해 예측하였다. 지역가중다항식을 통한 예측 결과는 군집에 따라 정확성에 차이는 있으나, 정량적인 예측이 가능한 것으로 판단되었다. 따라서 해수면온도와 같은 수문기상인자를 통한 강우량의 예측에 대한 지속적인 연구가 필요하다.
하천유역 내의 인자를 이용하여 댐의 하천유량(stream flow)을 예측하는 일은 수문특성의 연구와 자연재해에 대한 대비 및 수공구조물과 방재시설의 설계 시 중요한 역할을 한다. 이러한 연구는 과거부터 활발히 이루어졌으며, 아직도 보다 높은 정확도의 결과를 얻기 위해 많은 연구들이 이루어지고 있다. 특히 기존의 유역 내 자료를 통해 비선형적 모델인 인공신경망(artificial neural network)을 이용한 하천유량을 예측하는 연구 역시 활발히 이루어지고 있다. 본 연구의 목적은 여러 유역인자들 중 하천유량에 가장 영향을 미치는 변수를 추출하고 보다 정확한 예측모델을 구축하는 것이다. 기존의 입력자료 선정기법중의 하나인 상호정보량(mutual information)과 수문기상자료의 비선형 동역학적 성분을 추출하는 웨이블렛 변환(wavelet transform)을 사용하여 인공신경망에 적용시켰다. 인공신경망을 적용하는 경우, 수문자료에 있어서 변수의 선택과 자료의 상태가 강우예측의 결과에 큰 영향을 미친다. 이러한 변수의 선택에 있어서 상호정보량을 바탕으로 한 인공신경망 입력변수 선택기법이 많이 사용되고 있다. 일반적으로 시계열자료는 경향성(trend), 주기성(periodicity) 및 추계학적 성분(stochastic component)의 선형조합으로 가정될 수 있으며, 특히 경향성과 주기성은 시계열 모형을 위해 제거되어야 할 결정론적 성분으로 취급한다. 즉. 수문 기상자료에 포함되어 있는 경향성과 주기성과 같은 비선형 동역학적 잡음(nonlinear dynamical noise)을 제거하고 입력자료의 카오스적 거동을 보이는 성분을 분리하기 위해 웨이블렛 변환을 사용하였다. 대상유역은 한강 유역에 포함되어 있는 충주댐으로 선택하였다. 유역 내 다양한 인자들과 하천유량사이의 상호정보량을 구해 영향력이 가장 큰 변수를 추출하고, 그 자료를 웨이블렛 변환을 적용하여 인공신경망의 입력자료로 사용하였다. 본 논문에서는 위와 같은 과정을 이용해 추정한 하천유량 결과와 기존의 방법인 상호정보량을 이용해 인공신경망을 적용한 결과를 실제자료와 비교하였다.
자동차에서 발생되는 소음은 여러 가지 발생원으로부터의 복합적인 것으로서 차량의 속도가 고속화하면서 타이어 소음의 기여도가 매우 커지는 것으로 알려져 있다. 타이어 소음은 근본적으로 노면과 타이어의 상호작용에 의하여 발생되는 데 타이어/노면의 상호작용에 영향을 미치는 인자로는 마모상태, 차량속도, 하중, 공기압, carcass 구조, 타이어 온도등 여러 가지가 있으나 tread 모양과 노면의 상태에 가장 크게 영향을 받는다. 본 연구에서는 승용차용 155SR13 radial 타이어를 대상으로 하여 실내에 설치된 dynamometer를 이용하여 groove 의 개수, groove 길이, groove 폭, groove 깊이, groove 방향 등 트레드 패턴 인자가 발생소음에 미치는 기여도를 실험적으로 측정하고 트레드 패턴형상에 따른 소음도를 예측할 수 있는 실험식을 구했다. 또한 단일 groove 내에서 발생되는 소음의 시간신호를 측정하여 모델화하고 차량속도와 groove 사이의 간격에 따른 시간신호를 합성하고 이 신호로부터 FFT 알고리듬을 통해 소음 spectrum을 구하는 소음 예측 프로그램을 개발하였다. 비교적 단순한 tread 패턴에 대해 이를 적용한 결과 실험적으로 구한 spectrum과 상당히 유사함을 볼 수 있었다.
균열폭의 산정에 부착응력 및 균열간격 등 다양한 인자들이 영향을 미친다. EC2 및 MC90에서는 이러한 인자를 고려하여 최대 균열간격과 평균 변형률 차의 함수로서 균열폭을 제시하고 있다. 본 연구에서는 각 설계기준에 따라 균열폭을 예측하고 이를 실험결과와 비교, 분석하였다. 해석 결과 각 설계기준에 따른 균열폭 예측식은 실험값을 비교적 잘 예측하고 있음을 보여주었다.
리튬 이온 배터리가 전기 자동차의 주 동력원으로 사용됨에 따라 배터리의 잔존 수명 예측기술의 중요성이 부각되고 있다. 사용 환경에 적합한 잔존 수명 예측을 위해 전기 자동차의 주행 환경을 모사하여 충전 및 방전이 빈번하게 나타나는 UDDS 프로파일에서 범용적으로 사용할 수 있는 수명 인자를 선정하는 것이 필수적이다. 배터리의 잔존 용량과 가장 상관도가 높은 수명 인자를 선정함으로써, 인공지능 기반 예측 알고리즘의 정확도 향상을 기대 할 수 있으며, 태양광 ESS와 같은 상이한 특성의 어플리케이션에도 범용적인 적용이 가능하다.
목적: 신경고종의 자기공명영상 소견과 표피성장인자수용체의 발현 사이의 상관관계를 알아보고자 본 실험을 시행하였다. 대상 및 방법: 수술적 제거 혹은 생검으로 확진된 41예의 신경교종(저등급 성상세포종 8예, 역형성 성상세포종 12예, 다형성 교아세포종 21예) 환자에서 시행한 자기공명영상을 종양의 경계, 괴사, 균질도, 출혈, 조영증강, 그리고 종괴주위의 부종에 대하여 분석하여 각 소장인자수용체의 염색을 시행한 후 그 염색 분포 및 강도에 대한 등급값을 정하였다. 각 환자에서 얻어진 종양 조직을 면역조직화학법으로 표피성 장인자수용체의 염색을 시행한 후 그 염색 분포 및 강도에 대해 등급값을 정했다. 각 자기공명소견과 표피성장인자수용체 발현의 상관관계를 통계적으로 알아보았다. 결과: 자기공명영상에서 종괴주위 부종만이 표피성장인자수용체의 염색 분포(r=0.71, p=0.00) 및 염색 강도(r=0.69, p=0.00)와 유의한 상관관계를 보이는 소견이었다. 나머지 소견은 표피성장인자수용체의 발현과 통게적으로 유의한 상관관계를 보이지 않았다. 결론: 자기공명영상은 신경교종의 진단에 있어 유용한 방법이며, 신경교종에서 종괴주위 부종은 그 조직병리학적 악성도의 예측 뿐만 아니라, 표피성장인자수용체의 발현을 예측하는 데에도 도움이 되는 소견이다.
한국기업의 해외건설공사 진출은 1960년대 이후 45년간 약4,900여건, 총 1,933억불 이상의 실적을 거두어 오면서, 고용증대와 국제수지 개선 등 경제발전에 지대한 공헌을 해왔다. 그러나 해외건설 프로젝트는 정치, 경제, 사회, 문화 등 다양하고 복잡한 리스크에 노출되어 있어 국내 건설사업에 비해 수익성이 악화될 수 있는 가능성이 매우 높은 특성을 갖고 있다. 또한 소수의 악성 프로젝트에 의해서 전체 기업의 재무구조를 악화시키는 사태가 빈번히 발생하고 있는 국내 기업의 현실에서, 해외공사의 계획이나 수주 시에 양질의 프로젝트를 선별하고 그에 따라 미리 대상 프로젝트의 특성을 파악하여, 적정한 관리요소 및 전략을 수립하는 것은 매우 중요한 요소라고 할 수 있다. 따라서 본 연구는 해외건설공사 수익성에 영향을 미치는 인자를 도출하고 이러한 영향인자와 수익성간의 인과관계를 분석하여, 향후 프로젝트의 계획 및 수주 시 해당 프로젝트의 수익성을 미리 가늠해볼 수 있는 예측모델을 도출하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 문헌조사 및 전문가 자문을 통해 64개의 해외건설공사 수익성 영향 리스크인자를 도출하였으며, 실제 사례에 기반한 자료수집 및 통계분석을 통해 수익성 영향인자와 해외공사 수익성 성과간의 인과관계를 규명하였다. 또한 도출된 예측모델의 검증을 위해, 추가적인 15개 프로젝트에 적용하여 예측모델의 정확성을 검증하였으며, 웹 기반의 프로그램으로 예측모델을 구축하여 활용을 위한 기반을 조성하였다. 이러한 수익성 예측모델의 활용을 통해서 국내 건설업체들은 해외건설공사 진출 시 해당 프로젝트의 타당성을 사전에 확인하여 양질의 프로젝트를 선별함으로써 해외건설공사의 수익성 향상을 위한 수주 전략의 수립이 가능할 것으로 기대된다.
2000년대 들어 정보기술의 발달로 정보공유와 수집을 쉽게 할 수 있게 되면서 많은 정보를 활용하여 미래의 사람들의 행동과 생각을 예측하기에 이른다. 특히, 정부는 보안과 위험관리 분야에 빅데이터 개념을 도입하여 미래에 대한 위험을 예측하고 효과적으로 관리할 수 있게 되었다. 선박도 사람과 마찬가지로 선박운항과 관련된 수많은 정보들을 만들어낸다. 이렇게 생성된 정보는 각 기관에 흩어져 관리되고 있으며, VTS센터에서 수집되는 정보들은 아직까지 체계적인 관리조차 이루어지지 않고 있다. 본 제언은 국내 VTS센터, 나아가 인근 국가의 VTS센터에서 생성되는 각종 정보들과 관련 기관에서 활용되는 정보들을 한 곳에서 통합하여 관리하는 시스템을 구축하고 이곳에서 공유 분석되는 정보를 통해 조금이나마 선박사고의 위험성을 감소시킬 수 있는 관제 방법에 대해서 생각해보았다. 이에 대한 방안 중 하나로 정보공유를 통한 선박 사고 개연성 예측 모델을 제시하고자 한다. 이후 연구를 통해, 본 제언에서 제시된 사고 개연성 예측 모델을 위한 위험유발 인자와 사고의 발생과의 상관을 통계적으로 해명할 수 있게 된다면 본 모델을 활용하여 보다 선제적이고, 효율적인 선박관제를 수행할 수 있을 것으로 생각된다.
항공기용 가스터빈엔진에 대한 경제적인 시험 기법 개발을 위해 천이상태 성능 시험 결과로부터 정상상태 성능을 예측할 수 있는 방안을 모색했다. 천이상태 성능과 정상상태 성능이 서로 달라지는 현상의 원인을 동역학적 천이 효과, 열적 천이 효과, 공기역학적 천이 효과로 구분하고, 각각을 모델링해서 엔진의 천이상태 성능을 통해 정상상태 성능을 계산하는 보정 인자를 정량화했다. 먼저 천이상태 성능시험 시 나타나는 엔진 입ㆍ출구의 온도 변화가 엔진 성능에 미치는 영향을 보정했고, 그 후 도입된 보정 인자를 사용해 정상상태 성능을 예측했다. 이렇게 예측된 결과와 실제 정상상태 성능시험 결과를 비교한 결과, 연료 소모량의 차이 3.68% 이내로 정상상태 성능을 예측할 수 있었다.
이 연구는 스텐트 내 재협착 병변에서 약물용출 풍선 확장술을 시행한 환자를 대상으로 주요 심장사건에 영향을 미치는 예측 인자가 무엇인지 알아보고자 하였다. 2012년 10월부터 2017년 1월까지 전남대학교병원 심혈관센터에서 경피적 관상동맥 삽입술 후 스텐트 내 재협착이 발생한 환자 중에서 약물용출 풍선 확장술을 시행 받은 환자 257명 (평균연령 66.1±10.1세, 남자 172명)을 대상으로 그룹 I (주요 심장사건 발생군, n=35명), 그룹 II (주요 심장사건 발생하지 않은 군, n=222명)로 나누어 분류 하였다. 약물용출 풍선 성형술 후 주요 심장사건의 독립적인 예측 인자를 보기 위한 다변량 분석에서 완전 폐쇄병변 형태의 재협착 형태 (HR=4.179, 95% C.I.=1.851-9.437 p= 0.001), 25 mm이상의 긴 병변 (HR=8.773, 95% C.I.=1.898-40.546 p= 0.005), 반복되는 스텐트 내 재협착 (HR=4.693, 95% C.I.=1.259-17.490 p= 0.021)이 독립적인 예측 인자로 판명되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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