자갈비산에 대한 위험성을 평가하는 한 방법으로 열차 하부 각 지점에서 다양한 자갈 종류 및 열차 속도에 따라 자갈 비산 확률을 파라메타로 제시하였다. 이를 위하여 풍동실험 결과를 바탕으로 한 확률계수 BFPF를 이용하였으며, 다양한 조건의 열차 하부 영역에 대한 수치해석을 수행하여 각 조건에 따른 각 지점의 자갈비산확률을 검토하였다. 열차 속도증가에 따라 비산확률이 급격히 증가하고, 속도가 350 km/h가 되면 자각비산 확률이 87%로 증가하였다. 또한 높힘침목을 적용하였을 경우와 비교를 통해, 다양한 조건에서의 자갈비산 확률에 대한 민감도를 분석하여 자갈형태 및 높힘침목 형태에 따른 변화 특성을 분석하고 높힘침목이 자갈비산 위험을 억제할 수 있음을 확인하였다.
산불은 한번 발생하면 기상, 지형 등 여러 악조건으로 인해 효과적인 진화가 어려워 넓은 면적으로 확대되는 경우가 많다. 따라서 산불의 예방이 중요하기 때문에 세계 각국에 다양한 산불위험지수와 예측시스템이 존재한다. 그러나 이러한 산불위험지수 및 지면건조지수가 우리나라의 산불발생에 적용가능한지에 대한 객관적인 평가는 이루어진 바 없다. 이에 본 연구에서는 1.5km 격자의 LDAPS(Local Analysis and Prediction System) 기상자료 및 1km 격자의 MODIS(Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer) 위성자료를 활용하여 각종 산불위험지수와 지면건조지수의 우리나라 산불발생에 대한 민감도분석을 수행하고자 한다. 기상기반 산불위험지수로는 호주의 FFDI(forest fire danger index), 캐나다의 FFMC(fine fuel moisture code), 미국의 HI(Haines index), 그리고 학술연구에서 제시된 MNI(modified Nesterov index)를 산출하였고, 위성기반 지면건조지수인 NDDI(normalized difference drought index)와 TVDI(temperature vegetation dryness index)를 산출하여 우리나라 산불발생에 대한 적용가능성 실험을 수행하였다. 2013년 1월부터 2017년 5월까지 발생한 피해면적 1ha가 넘는 산불 120건과 6종류의 지수를 비교한 결과, FFDI는 피해면적 10ha가 넘는 모든 산불에 대하여 극도로 높은 CDF(cumulative density function) 값을 나타냈으며, FFDI와 FFMC는 피해면적 3ha가 넘는 산불에 대하여 평균 CDF 값이 0.95가 넘게 나타나는 등 매우 우수한 성능을 보였다. 반면, MNI는 이슬점온도와 기온의 차이가 크지 않은 우리나라의 계절적 특성 때문에 2월의 산불예측을 거의 하지 못하였고, TVDI는 전체적으로 산불발생에 대한 민감도가 낮은 것으로 나타났다. NDDI는 피해면적의 크기에 상관없이 평균 CDF 값이 안정적으로 높게 산출되어 위성기반 지면건조지수로서 보조적인 활용가능성이 있을 것으로 보인다. 이러한 산불위험지수와 지면건조지수를 취사선택 및 융합하여 활용한다면, 우리나라 산불예측에 일조할 수 있을 것으로 사료된다.
근래에 대한민국 담수계에 조류 대발생으로 인한 수질악화 문재가 대두되고 있다. 또한 독성물질을 생성하는 남조류종이 우점하는 현상으로인해 수질문제와더불에 생태계와 인간의 건강도 잠재적인 위험을 받고있는 실정이다. 이와같은 조류 대발생으로인한 피해를 최소화하기위해 효과적인 수질관리가 필수적이다. 원격탐사기술은 조류의 공간적인 분포를 해석하고 농도를 정량화하기위해 이용되고 있다. 현재까지 많은 분광알고리즘들이 개발되어 담수유역에 적용이 되고 있다. 수체마다 다른 분광특성 때문에 알고리즘내의 파라미터 및 분광밴드 조정이 필수적이다. 하지만 대부분의 연구에선 파라미터와 밴드의 변경에 따른 결과향상에만 초점이 맞춰지고 있어 분광알고리즘내의 파라미터와 분광밴드사이의 관계 이해 뿐만아니라 알고리즘 최종 산출물에 대한 영향에 관한 설명이 전무한 실정이다. 본 연구에선, 대한민국 백제보를 대상으로 현장모니터링 및 조류추출 실험을 진행하였고, 이를 기반으로 5가지 클로로필a 알고리즘과 2가지 피코시아닌 알고리즘을 구축하였다. 알고리즘내에서 변수들의 관계와 영향을 알아보기위해 민감도 분석을 실시하였다. 민감도 분석 조건을 기반으로 one-objective 최적화 및 multi-objective 최적화를 실시하여 백제보수계를 대표할 수 있는 최적 변수들을 모의하였다. 민감도 분석결과 후방산란계수에 영향을 미치는 파라미터와 조류 생체량에 영향을 미치는 파라미터가 다른 변수들 및 알고리즘 농도산정결과에 가장 민감한 것으로 나타났다. multi-objective 최적화 결과가 one-objective 결과 및 reference 결과보다 대부분 정확도가 향상되었고 흡광도 계수를 함께 고려할 수 있기 때문에 백제보 수계의 분광특성을 함께 고려하여 대표할 수 있는 장점을 가지는 것으로 나타났다. 따라서, 본 연구는 민감도 분석을 활용하여 분광알고리즘 내의 변수들의 이해를 도모하였고, 최적화 기법 중, multi-objective 최적화 기법이 백제보의 분광특성을 대변하는 최적변수를 제시할 수 있음과 동시에 보다 나은 정확성을 제고할 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 기계 학습을 사용하여 심혈관 질환 예측 모델을 제안한다. 먼저 두 집단간에 다양한 차이를 다차원분석하고 그 결과를 시각화한다. 특히, 질환과 같이 정상집단과 환자집단 간에 높은 클래스 불균형이 존재하는 경우에 대하여 민감도를 향상시킬 수 있는 비용 민감 학습을 사용하는 예측 모델을 제안한다. 본 연구에서는 대표적인 머신러닝 기술인 CART와 XGBoost를 사용하여 예측모델을 개발하고, 심혈관 질환 환자 데이터를 대상으로 예측하고 성능을 비교한다. 연구결과에 따르면 CART가 XGBoost 보다 더 높은 정확도와 특이도를 보였으며, 정확도는 약 70%~74%로 나타났다.
이전 연구를 통하여 터널 굴진에 따른 터널 막장의 붕괴 위험에 대한 잠재 수준을 정량적으로 평가하기 위한 툴인 KTH-index(KICT Tunnel Collapse Hazard index) 지수화된 위험도 수준 표현 툴을 개발한바 있으며, 이는 다수의 시공현장에 성공적으로 적용되어 왔다. 본 연구에서는 제안된 터널 위험도 지수를 기반으로 수행된 터널 설계안의 전 종단구간에 대해 정량적인 위험도 수준을 시뮬레이션 하는 새로운 설계안 적정성 평가 방법을 제안하였다. 본 KTH-index 기반 시뮬레이션에서 가장 중요한 것은 시뮬레이션을 위한 입력항목의 결정이며, 대부분의 설계안 관련 항목과 시공관련 항목은 직접적으로 설계안으로부터 결정될 수 있으나, 불명확한 지반조건은 설계 당시 때 수행된 시추조사와 전기비저항 탐사를 기초로 준비된다. 이때, 낙관적 시나리오와 비관적 시나리오에 기반한 터널 종단 지반조건 시나리오가 설정되었다. 이러한 위험도 시뮬레이션을 통해서, 시뮬레이션 대상 설계안에 대한 위험도 수준을 사전에 파악할 수 있었으며, 사전에 파악된 요 주의구간은 시공단계와 연결시켜 시공 중 계측이나 막장관찰 시에 요긴하게 활용될 수 있는 정보를 제공할 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 산간계곡의 경보발령기준의 고도화를 위하여 Clark 유출모형에 의한 단위도를 산정하고 연구대상유역의 강우패턴을 분석하여 강우분포를 적용하였다. 강우량적용에 있어서 유효우량을 산정해야 하며 유효우량 산정시 유출곡선지수(CN)를 산정하여 적용해야 하는데 발령기준우량을 산정하는데 CN값 등의 관계매개변수에 민감하게 반응하는 것으로 분석되었다. 따라서 본 연구에서는 유역특성에 따른 경보발령기준우량과 CN값의 민감도를 분석하여 자동우량경보시설 경보발령기준우량을 결정하는 신뢰도를 향상시켜 소음에 대한 피해를 줄이고 인명피해를 예방하는데 도움을 주고자 한다. 또한 경보발령기준우량을 산정하기 위한 정량적인 방법을 제시하므로서 지역특성에 맞는 경보발령기준우량을 결정하는데 수문학적 매개변수를 제시하였다.
자기-대조 환자군(self-controlled case series; SCCS) 연구는 별도의 대조군 없이 환자의 비노출기간을 대조기간으로 설정하여 노출기간에 대한 상대적인 발생 위험도를 측정하는 역학 연구의 한 방법이다. 이 방법은 대조군을 선정할 때 발생하는 편의를 최소화할 수 있는 장점이 있어서 약물 복용 후 이상반응 발생 위험도를 측정하기 위한 방법으로 전통적으로 많이 사용되어왔다. 본 연구는 SCCS 연구를 바탕으로 두 개 이상의 약물을 동시에 사용했을 때 그 부작용의 위험이 어떻게 증가하는지 살펴보고자 한다. 마약성 진통제 유사체인 tramadol과 다빈도 병용 약물 간 약물상호작용에 대해 조건부 포아송 모형을 가정하고 분석하였다. 이때 베이지안 추론법을 사용하여 최대가능도추정량이 지니고 있는 과대적합 문제를 해결하며, 사전분포의 민감도를 측정하기 위해 정규 사전분포와 라플라스 사전분포를 가정하여 모형화하였다.
본 연구목적은 일지역 중소 재활병원 입원환자의 낙상실태 및 위험요인을 규명하고, 낙상예방 간호중재 연구 트랜드를 문헌고찰하여 실제적인 낙상예방 간호중재프로그램을 구상하기 위함이다. 연구방법으로는 낙상실태 및 위험요인을 규명하기 위한 서술적 연구와 실제적 낙상예방 간호중재프로그램 구상을 위한 통합적 문헌고찰을 병행하였다. 연구결과 해당병원의 임상현장 특징이 반영된 낙상실태와 낙상위험요인을 확인하였으며, 문헌고찰을 통해 노년 인구에 민감도가 높은 낙상위험사정도구의 활용과 보다 효과적인 방식의 낙상예방 간호중재를 제안하였다. 결론적으로, 본 연구는 낙상예방 간호중재의 실무근거를 마련하기 위해 통합적 문헌고찰 결과를 기반으로 실제에 맞는 낙상사정도구와 낙상예방 중재프로그램의 선택을 제안하고 이들의 활용 전망을 비춰주었다. 이는 병원낙상 간호에서 비판적사고를 통한 근거기반 간호실무 향상에 기여할 것이다.
본 연구의 목적은 외환위기의 주요 파급경로 중 하나인 금융부문의 환율위험 노출현상을 90년대 우리나라의 실제 데이터를 통하여 실증분석함에 있다. 동 연구를 수행함에 있어 장부상 나타나는 회계적 환율위험 대신 간접적인 경제적 위험을 포함하는 포괄적 환율위험을 분석의 대상으로 정의하고, 시장에서 평가되는 금융기관의 기업가치가 환율변동에 얼마나 민감하게 노출되어 있는가를 동 위험의 측정수단으로 채택하였다. 또한 랜덤워크모형과 더불어 일종의 자본자산가격결정모형(CAPM)에 환율위험요인을 추가하여 모형을 구성함으로써 실증분석의 이론적 적합성을 제고하였다. 시장평균환율제도가 채택된 90년 3월부터 최근까지를 표본기간으로 한 실증분석 결과는 다음과 같이 요약가능하다. 첫째, 산업별로는 은행 및 보험산업이 비교적 환율위험에 노출되지 않았던 반면, 종금 및 증권산업은 환율위험에 상대적으로 크게 노출되어 있었으며, 동 노출의 방향은 원화가치의 절하가 금융기관의 시장가치에 부정적인 영향을 미치는 방향으로 노출되어 있었다. 둘째, 종금 및 증권산업의 경우 95년 이전보다는 이후의 시기에 환율위험에 대한 노출도가 유의하게 나타나 90년대 후반기에 가속화된 자본거래 자유화가 이들 금융기관의 환율위험 노출정도를 증가시켰을 가능성을 시사하고 있다. 셋째, 은행 및 종금부문을 대상으로 개별 금융기관 주가의 패널자료를 이용하여 실증분석한 결과, 은행산업 또한 90년대에 걸쳐 환율위험에 유의하게 노출되어 있었던 것으로 분석되었다. 그러나 은행부문보다는 종금부문이 노출도의 크기나 통계적 유의도면에서 환율위험에 더욱 노출된 것으로 분석되었다. 넷째, 개별 금융기관의 환율위험 노출도를 추정한 결과 은행부문은 약 19%(상장은행 26사 중 5개), 종금부문은 약 52%(상장종금사 29사 중 15개)가 환율위험에 유의하게 노출되고 있었으며 이들 은행의 절반 이상 그리고 종금사의 대부분이 원화절하가 금융기관 시장가치에 부정적인 영향을 미치는 방향으로 노출되어 있었던 것으로 분석되었다. 동 실증분석 결과는 97년말 급격한 원화가치의 하락이 이들 금융기관, 특히 종금부문의 재무건전성 악화에 치명적인 영향을 끼침으로써 금융위기를 더욱 촉발시키는 한 메커니즘으로 작용하였음을 시사하고 있다.
이동 에이전트 시스템은 기존의 클라이언트/서버 모델의 제한 사항들을 뛰어넘을 수 있는 대안으로 소개되었으나 보안과 같은 민감한 부분에 있어서의 보완이 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 이동 코드로 작성되어 방문하는 호스트로부터 코드와 데이터 변경을 당할 위험이 있는 이동 에이전트의 수행 결과를 보호하기 위한 새로운 프로토콜을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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