단백질체학에서 2-DE는 조직내의 단백질을 규명하는 단백질 분리 기술로서 2-DE에 의하여 생성된 단백질 이미지에서 스팟 매칭을 진행하여 상이한 단백질 젤 내에 존재하는 동일한 단백질 클래스를 찾을 수 있다. 그러나 단백질 2-DE 이미지는 실험 환경의 변화에 민감하여 이미지의 위치적인 변형이나 먼지, 공기방울 등으로 인해 많은 에러 정보를 포함할 수 있다. 이러한 에러는 스팟 매칭에 치명적인 영향을 주어 낮은 정확도를 가지게 된다. 본 논문에서는 단백질 2-DE 이미지 분석을 위한 스팟 매칭에서의 정확도를 향상시키기 위하여 기준점 학습과 기준점 추출의 두 단계로 이루어진 자동화된 기준점 추출 방법을 사용하여 스팟 매칭의 정확도를 향상시킬 수 있는 최적의 기준점을 선정하는 방법을 제안하며 선정된 기준점을 기반으로 다수의 기준 이미지를 선택하여 스팟 매칭을 반복적으로 진행함으로써 확률 기반의 정확한 스팟 매칭 결과를 도출하고자 한다. 특히 데이터 마이닝 기법에서 사용되는 최소지지도 값을 적용함으로써 지지도가 높은 스팟 매칭 결과를 빈발한 스팟 매칭으로 판정한다. 제안한 스팟 매칭 정확도 향상 기법의 정확도를 평가하기 위하여 실제 단백질 2-DE 젤 이미지 데이터를 사용하여 입력 기준점의 개수와 최소 지지도의 증가에 따른 정확도의 변화를 분석하였다.
새로 개발된 모형에 대한 민감도 분석은 입력변수의 선정 및 보정을 위한 필요한 지침을 제공하기 위해 수행되어야 할 필수적인 과정이다. 동적 농업비점오염 평가모델 (dynamic agricultural nonpoint source assessment tool, DANSAT)은 농업 최적관리기법(BMP)의 지표 및 지하수에 대한 영향을 평가하기 위해 개발된 3차원 모델이다. 본 연구의 목적은 서로 다른 토층 및 유역내 위치에서 입력변수의 변화에 따른 지표 및 지하관련 출력들의 반응을 토대로 DANSAT의 일반적인 민감도 분석을 수행하는 것이다. 선정된 입력변수들의 변화에 따른 세가지의 지표관련 출력 (유출량, 유사량, 유출수중 농약 부하량) 및 두가지의 지하관련 출력 (지하수로의 유입 유량 및 지하수로의 농약 유입량)의 반응이 고려되었다. 민감한 입력변수들은 하나의 격자만을 이용한 예비 민감도 분석을 통하여 선정되었는데, 대체로 토양 관련 인자들이 지표 및 지하에서 양적/질적으로 민감하게 작용하는 것으로 나타났다. 예비민감도 분석을 통해 선정된 토양입력변수들의 서로 다른 토층에서의 변화에 따른 모형 출력들의 반응을 고려한 수직적 민감도 분석결과, 지표관련 출력들의 경우 지표 부근의 상층 토양의 인자가, 지하관련 출력들의 경우 하부 토층의 인자가 각각 민감하게 작용하는 것으로 평가되었다. 유역내에서 입력변수들의 공간적 위치의 변화에 따른 반응을 고려하는 수평적 민감도 분석결과, 유역 경계의 주변보다 하천 주변에서의 입력변수 변화가 모형의 지표 및 지하관련 출력들에 민감한 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 BMP의 지표 및 지하의 수문/수질에 미치는 영향을 평가하기 위해 개발된 DANSAT 모형의 입력변수 선정 및 보정에 유용한 자료로 활용될 것으로 기대된다.
전장에서 임무 수행중인 병력이나 탱크 등을 지원하거나 보호 동물의 활동을 모니터링 하는 센서 네트워크에서는 전송 정보뿐만 아니라 그러한 대상들의 위치를 악의적 추적자로부터 보호할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 활동 소오스 노드처럼 메시지 전송은 진행하고 있지 않지만 위치가 보호되어야 할 대상과 근접한 휴면(dormant) 소오스 노드들을 고려한 소오스 위치 보호 라우팅 기법 GSLP(GPSR-based Source-Location Privacy)를 제안한다. GSLP는 알고리즘의 간결성과 신장성(scalability)이 뛰어난 GPSR(greedy perimeter stateless routing)을 확장하여 메시지 전달 노드를 선정할 때 일정 확률로 임의의 이웃 노드를 선택하는 한편, perimeter 라우팅을 적용하여 소오스 노드들을 우회하도록 하여 위치를 보호하도록 하였다. 시뮬레이션 결과, 기존의 대표적인 소오스 위치 보호 라우팅 프로토콜인 PR-SP(Phantom Routing-Single Path)에 비해 GSLP는 휴면 소오스 노드들의 수에 거의 관계없이 높은 안전 기간(전송 메시지 수)을 일정하게 제공하면서도 전달 지연(경로의 평균 홉(hop) 수)은 도착지와의 최단 홉 수의 약 두 배 이내에 머물러 대규모 센서 네트워크에서의 소오스의 위치를 보호하기 위한 방안으로 적합한 것으로 평가되었다.
본 연구에서는 문장 클러스터로부터 대표문장을 선정하여 요약문을 생성하는 자동요약 모형을 제시하고. 학습문서 집단을 미용하여 최적의 요약 환경을 구축한 후 요약 실험을 수행하였다. 학습 과정에서 문장의 클러스터링 기법으로는 7개의 계층적 기법들을 비교한 결과 클러스터를 구성하는 문장 수의 편차가 가장 적고 단일 문장 클러스터를 가장 적게 생성하는 센트로이드 기법이 선택되었다. 또한 각 클러스터를 대표하는 문장의 선정을 위해 용어 및 문장 가중치를 합산한 문장값과 클러스터-문장 벡터간 유사도의 두 기준을 비교한 결과 문장값 기준이 선택되었다. 용어 가중치로는 역문장빈도와 표제어 가중치, 그리고 문장의 위치 가중치가 자동요약 성능을 개선시키는 것으로 나타났으며, 적절한 요약문의 길이는 전체 문서의 1/3인 것으로 나타났다. 실험문서 집단으로는 문서의 길이와 특성이 다른 신문기사와 잡지기사의 두 집단을 이용하였다. 요약 모형의 검증 실험 결과 요약 정확률은 신문기사 집단에서는 53%, 잡지기사 집단에서는 47%인 것으로 나타났다. 두 실험 모두 랜덤하게 생성한 베이스라인 요악문보다 성능이 우수하였으나, 리드문장들로 구성된 베이스라인 요약문과의 비교에서는 짧은 길이의 신문기사의 경우 요약 모형의 성능이 오히려 떨어지는 것으로 나타났다.
철도차량의 경량화 일환으로 대차 프레임 스킨제작에 복합소재를 적용하여 RTM 기법으로 제조하는 방안을 검토하였다. RTM 기법은 공정설비의 단순화 및 복잡한 형상의 대형 구조물을 짧은 시간에 제조할 수 있는 장점이 있다. RTM 공정에서는 구조물에 기공이 갇힐 수 있기 때문에 수지 주입구와 배출구의 개수 및 위치 선정이 중요하다. 이번 연구에서는 섬유 프리폼의 투과성 계수를 등방성과 이방성 특성으로 구분하여 RTM 성형특성을 수치해석을 통해 예측하였다. 그로부터 투과성 계수에 따른 기공 형성과 성형 시간의 예측 및 수지 배출구의 최적 위치 등 공정조건을 선정하기 위한 대차 프레임 스킨의 RTM 성형 충전패턴을 분석하였다.
수많은 센서들로 이루어진 센서 네트워크에서는 노드의 제한된 에너지로 인해, 에너지 효율적 사용이 중요한 이슈이다. 따라서 에너지 효율적인 라우팅을 위하여 많은 알고리즘이 연구되고 있다. 이들 알고리즘들 중 클러스터링 기법은 센서 노드가 싱크와 직접 통신하는 방법이 아닌 클러스터 헤드로 선출된 노드와 통신하여 클러스터 헤드가 센싱된 정보를 모아 싱크에 보냄으로써 에너지 소비를 줄이게 된다. 이 기법은 클러스터 헤드 선정이 무엇보다도 중요한 이슈이다. 따라서 이 논문에서는 잔존 에너지의 양과 노드의 상대적 위치에 따라 클러스터 헤드를 선출함으로써 에너지 효율을 최적화 시킬 수 있는 기법을 제안한다.
본 연구에서는 폐탄광 지역에서 발생하는 지반침하에 영향을 주는 주요 요인들을 추출하기 위하여 다변량 통계분석 방법의 하나인 주성분분석(Principle Component Analysis : PCA)기법과 지리정보시스템 (Geographic Information System : GIS)을 이용하였다. 이를 위해 연구지역에서 수행한 지표지질조사, 정밀조사, 실내암석시험 등으로부터 취득된 자료를 데이터베이스로 구축하고, 지반침하 위험지역 분포를 공간적으로 해석할 수 있는 지질, 토지이용, 경사도, 지표로부터 지하 갱도까지의 심도, 갱도의 지표상 위치로부터의 수평거리, 지하수심도, 투수계수, RMR(Rock Mass Rating) 값을 분석대상으로 선정하였다. 각 요인들이 연구지역 전체에 걸쳐 분포하도록 GIS의 공간분석 기법의 하나인 표면분석(Surface Analysis), 버퍼링기법(Buffering) 및 내삽법(Interpolation)을 이용하여 래스터 데이터베이스로 구축하고 이로부터 추출된 자료들을 입력값으로 하는 주성분분석을 수행하였다. 주성분분석 결과 폐탄광 지역의 지반침하에 영향을 주는 주요인을 추출하는 것이 가능하였으며, 연구지역은 지질 및 지반강도 관련 요인이 침하발생의 가장 큰 요인인 것으로 분석되었다.
급격한 도시화 및 산업화는 주차장, 건물 및 도로 등 유역의 불투수 면적을 증가시켜 강우에 의한 침수피해 및 비점오염원에 따른 하천의 수질오염을 유발하고 있다. 최근 국내에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 유출저감 시설인 저영향개발 (Low Impact Development, LID)을 도입하여 연구를 진행하고 있다. LID 기술은 우수의 침투 및 저류를 통해 도시화에 따른 영향을 최소화하여 개발 이전의 토지 상태에 최대한 가깝게 만들기 위한 도시개발 기법이다. 대표적인 LID 요소기술로는 옥상녹화, 투수성포장 및 생태저류장치 등이 있으며 도로변, 건물주변, 건물옥상 등에 설치되어 강우유출량과 비점오염물질의 오염부하량을 저감시키는 역할을 한다. 본 연구에서는 안양천에 위치한 가산 1 빗물펌프장 유역에 LID 기법을 적용하였으며, LID 요소기술은 옥상녹화 및 투수성포장으로 선정하였다. LID의 설치위치를 변경하여 적용시키면서 유출지점에서의 우수유출량 및 오염부하량을 산정하고 이를 최대로 저감시킬 수 있는 최적위치를 결정하였다. 최적위치에 LID를 설치하였을 때 우수유출량은 옥상녹화의 경우 약 2.20 %, 투수성포장의 경우 약 2.28 %의 저감효과를 나타내었다. 또한, 오염부하량은 두 가지 경우에서 약 4.74 %의 저감효과를 나타내었다. 최적위치를 결정하는 과정에서 우수유출량과 오염부하량의 저감효과가 서로 독립적으로 거동한다는 것을 확인할 수 있었다. 추후 연구에서는 LID 요소기술을 복합적으로 설치한 경우의 저감효과에 대한 분석이 필요할 것으로 판단된다.
본 연구는 원격탐사의 수치화상분류에 적용된 바 없는 정준상관분석(Canonical Correlation Analysis)기법을 무감독분류한 위성화상데이터에 적용하여 토지피복분류하는 새로운 방법을 개발하는 것을 목적으로 한다. 개발된 분류기법은 기존의 분류기법인 최대우도분류기법에 비해 분류기준용 표본데이터 선정이 용이함을 알 수 있었다. 즉, 정준상관분석에 의한 분류결과는 분류기준용 표본데이터의 선정위치에 거의 영향을 받지 않는다. 또한 무감독분류 후 정준상관분석에 의해 결정된 각 군집의 토지피복은 최대우도분류를 위한 사전정보로 활용정보로 활용가능하다. 동일한 분류기준용 표본데이터 사용시, 무감독분류 후 정준상관분석에 의한 분류가 최대우도분류보다 분류정확도가 우수하였다. 이상과 같은 결과로 판단해 볼 때 연구에서는 시도된 분류기법은 원격탐사의 분류기법 분야에서 실용화 될 수 있으며, 나아가서는 GIS 데이터베이스 구축에 중요한 역학을 할 수 있을 것이다.
본 연구는 매년 발생하고 있는 산불, 산사태 등의 산림 재해방지를 위해 호남과 제주의 산악지역을 대상으로 최적의 산악기상관측망 입지를 선정하는 연구를 수행하였다. 먼저 적정위치 선정을 위해 고려해야 하는 항목들을 공간자료화한 후 공간 분석을 통해서 후보지를 선정하고 현장 조사를 통해 정량적 평가를 수행함으로써 최종적인 적정위치를 선정하였다. 공간자료는 과거 10년간의 산불발생 정보와 과거 7년간의 산사태위험등급 정보, 산림청의 국사경계도, 국유지의 임도와 등산로 그리고 기상청의 자동기상관측소(AWS)와 산림청의 산악기상관측소 위치정보, 30m 해상도의 수치표고모델(DEM)을 사용하였다. 공간분석은 산불과 산사태의 1-2등급의 위험지에 대한 추출 및 중첩 분석, 산림청 국유지 내에 100m 버퍼를 준 임도와 등산로의 접근성 분석, 기상관측소의 2.5km 버퍼를 준 중복성 분석, 산악기상관측 입지 환경 조성을 위한 고도 200m 이상의 지형특성 분석을 통해 종합적인 중첩분석을 수행하였다. 공간분석 결과, 총 159개의 중첩 폴리곤이 추출되었고 구글어스 등을 활용하여 능선과 정상부에 총 64개의 적정위치 후보지를 선정하였다. 선정된 후보지는 기상관측환경, 접근성, 통신 및 전력공급 환경, 기상관측소의 중복성에 대한 정량적인 현장 평가를 통해서 총점이 70점 이상인 지점을 '적합'으로 판정하여 고득점 순으로 산악기상관측망의 적정위치 26개소를 선정하였다. 따라서 적정위치 선정 기법에 의해 구축된 산악기상관측망의 기상정보는 향후 산불, 산사태 등과 같은 산림재해위험 예측력의 향상과 산림 복잡 지형에 대한 미기상 연구에 활용이 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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