수공구조물을 설계하기 위해서는 다양한 지속기간에 대한 설계수문량을 추정해야 한다. 국내의 경우도 기후변화로 인한 이상기후의 발생으로 1~2시간 동안 강우강도가 큰 집중호우가 발생하여 도시홍수를 발생시키며 직접 또는 간접적으로 피해를 주고 있다. 특히 북한 지역은 강우관측소가 존재하지 않은 지역이 많아 수공구조물 설계에 필요한 설계수문량을 추정하기에 많은 어려움이 있다. 본 연구에서는 하향스케일링(down-scaling)을 이용하여 북한 지역의 24시간 이내의 확률강우량을 추정하고자 한다. 이를 위하여 미계측 유역인 화천댐 상류유역의 지역빈도해석과 군집분석을 수행하여 수문학적 동질성을 확보하였고, 한강유역을 4개의 동질지역으로 구분하였다. 스케일 성질은 동일한 분포형을 가정하므로 수문학적 동질성이 확보된 기준 지속기간의 자료로부터 임의이 지속기간에 대한 확률강우량 추정이 가능하다. 따라서 북한지역의 짧은 지속기간에 대한 확률 강우량 추정을 위하여 동일한 지역 내의 지역 스케일 지수와 스케일 인자를 이용하여 하향스케일링을 적용할 수 있으며, 단기 혹은 장기에 해당하는 지속기간에 대한 확률강우량을 추정할 수 있다.
계층적 자료구조인 사진트리는 영상을 표현하는데 매우 중요한 자료구조이다. 사진트리를 메모리에 저장하는 방법 중 선형 사진트리 표현방법은 다른 표현 방법과 비교할 때 저장 공간을 매우 효율적으로 절약할 수 있는 이점이 있기 때문에 사진트리와 관련된 연산의 수행을 위해 선형 사진트리를 사용하는 효율적인 알고리즘 개발에 많은 연구가 진행되어 왔다. 영역 확장은 영상을 주어진 거리만큼 확장시키는 연산이고, 스케일링은 영상을 주어진 크기만큼 증폭시키는 연산으로 영상의 기하학적 연산에 속한다. 본 논문에서는 RMESH(Reconfigulrable MESH) 구조에서 3-차원 n${\times}$n${\times}$n 프로세서를 사용하여 선형 사진트리로 표면된 영상의 영역 확장과 스케일링을 수행하는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 n${\times}$n${\times}$n RMESH의 계층구조에서 선형 사진트리의 위치코드들을 효율적으로 전송할 수 있는 기본적인 연산들을 이용함으로써 상수 시간의 시간복잡도를 갖는다.
전 지구적 기후변화는 대기-해양의 물리 특성을 변화시켜, 연안 및 하구의 수온상승과 염도 변화의 주요 원인이 되며, 생태 환경 및 다양한 경제 사회 문제를 야기 시킬 수 있다. 이러한 변화를 예측하고 영향을 최소화 하기위해서는 연안의 물리 특성을 세밀하고 정확하게 예측해야 한다. 그러나, 기후변화의 영향을 고려한 대기-해양 전 지구모델의 기후변화 시나리오는 우리나라와 같이 작고 복잡한 연안 지형을 가진 지역의 미래 환경 변화 예측에 적합하지 않다. 본 연구에서는 저해상도 정규격자 모형인 RIAMOM(RIAM Ocean Model)의 결과를 이용하여 비정규격자 모형인 FVCOM(Finite Volume Coastal Ocean Model)으로 울산만의 미래 물리 특성 변화를 상세 예측하였다. 기후변화로 인한 대기-해양의 물리 특성 변화를 고려하여 한국 주변해 및 연안을 대상으로 모의한 RIAMOM의 결과를, 본 연구의 대상 지역인 울산만 FVCOM 모델 경계에 초기 값과 시계열 자료로 사용하였다. FVCOM 모의 결과를 RIAMOM 자료와 비교 했을 때, 초기 표층 염분과 수온이 각각 0.4%, 2%의 오차를 보였다. 조위는 개방경계에서 01~0.4% 정도의 오차가 나타나, 다운스케일링(downscaling) 기법을 통한 수치 모의 결과가 초기 수온과 염분 및 조위 특성을 잘 재현하는 것으로 나타났다. 2001년(현 상태), 2050년(미래), 해수면 상승의 영향을 고려한 2050년에 대하여 모의 한 결과. 정규격자 모형인 RIAMOM에서 나타나지 않았던 기후변화로 인한 표층 염분과 수온의 상세한 변화가 울산만의 태화강 하구에서 나타났고, 염수쐐기의 길이 또한 상류쪽으로 증가하는 결과를 나타내었다. 다운스케일링을 통한 대상 지역의 상세 모델을 통해 기존의 예측 모델에서도출할 수 없던 결과를 나타낸 바, 향후 연구를 통해 지역의 장기 상세 환경 변화 예측에 활용할 수 있을 것으로 예상한다.
Kim, Mi-Hye;Moon, Sang-Eun;Kim, Yun-Jeong;Kim, Seon-Yeong;Cho, Hye-Eun;Kang, Hyun-Joo
한국치위생학회지
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제22권1호
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pp.1-9
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2022
연구목적: 본 연구는 포괄치위생관리(Comprehensive Dental Hygiene Care; CDHC) 과정 적용에 따른 스케일링 경험 대상자의 구강건강신념과 만족도를 확인하고자 수행하였다. 연구방법: 2020년 7월 1일부터 2020년 9월 20일까지 치과 병·의원에서 스케일링을 받은 대상자 182명의 자료를 수집하여 분석하였다. 자료는 SPSS Statistics 22.0을 이용하여 빈도분석, chi-square, t-test, One way ANOVA, Pearson's correlation analysis를 실시하였다. 연구결과: 구강건강행태는 CDHC 적용 그룹에서 칫솔, 치약 외 구강관리용품 사용 92.4%(p<0.001), 구강관리를 위한 정기적인 치과 방문이 67.4%였다(p<0.001). 일반적 특성에 따른 구강건강신념은 CDHC 적용 그룹에서 연령 '50-65세'가 2.41로 가장 높았고, 사후검정 결과 '20-29세'와 유의한 차이가 있었다(p <0.001). CDHC 적용 그룹에서 구강건강행태에 따른 구강건강신념은 스케일링 주기 '3개월'이 가장 높았다(p<0.05). CDHC 적용 그룹의 구강건강신념 하위 요소인 유익성(p <0.01)과 중요성(p<0.05)이 높을수록 만족도와 높은 상관관계를 보였다. 결론: CDHC 적용이 스케일링 경험 대상자들의 구강건강신념과 만족도에 긍정적인 영향을 주는 것을 알 수 있었다. CDHC 과정 적용은 구강건강신념과 만족도를 높이는 매개로써 임상에 더욱 확산하여야 할 것이다.
본 연구에서는 금강유역 내 대청댐 및 용담댐유역을 대상으로 기상청에서 제공하는 공간해상도 27 km 지역규모의 A1B시나리오 기반의 RCM모형과 SWAT모형을 이용하여 미래 유출량 전망을 분석하였다. 기본적으로 GCM 및 RCM은 시공간적 스케일의 상이성으로 인해 수자원 영향 평가를 위한 자료로서 직접적인 이용은 현실적으로 곤란하다는 점에서 본 연구에서는 RCM 격자자료를 유역단위에서 강우관측소지점 단위로 공간적 다운스케일링을 실시하였으며 RCM 월자료에 대해서 일단위 자료로 시간적 다운스케일링을 수행하여 기후모델로부터발생하는 시공간적 스케일의 문제점을 극복하였다. 또한 유역단위의 상세수문시나리오를 생산하기 위해서 다지점 비정상성 다운스케일링 기법을 활용하여 기존 일강수량 모의기법에서 간과되었던 비정상성을 고려하여 미래 기후변화에 따른 강수사상의 변동성을 다양한 방법으로 검토하였다. 2001~2006년 기간 동안 SWAT모형을 이용하여 용담댐 및 대청댐 지점의 유입량과 SWAT의 최종방류부의 유출량 분석값을 비교한 결과 모의치와 실측치가 각각 90.1%, 84.3% 일치하는 것으로 나타나 적용성이 있음을 확인하였다. 기후변화 분석기간은 2011년부터 2090년까지 80년을 대상기간으로 선정하였으며, 분석결과 2011~2030년 사이 유출량이 6% 증가하는 것으로 전망되었고, 유출량의 계절적 변화는 여름철의 유출량이 감소하고, 가을과 겨울철의 유출량이 증가하는 것으로 나타나 지금과는 강우의 패턴이 변화될 것으로 예상된다.
본 연구에서는 수질자료에 내재되어 있는 주기성 및 경향성 등을 파악하기 위해 웨이블렛 변환을 적용하였으며 비선형 시계열자료에 대한 예측력이 우수한 인공신경망을 적용하여 예측모형을 개발하였다. 대상자료는 섬진강 유역의 주암호 수질자동측정망 지점에서 측정되고 있는 수질자료 중 2002년 1월 1일 ${\sim}$ 2004년 12월 31일까지의 일 TOC 수질자료를 이용하였다. 웨이블렛 변환을 위해 사용한 기저함수로는 Daubechies의 10번 웨이블렛 함수('db10')를 사용하였으며, 각 스케일링 및 웨이블렛 함수를 이용하여 5단계까지 변환하였다. 최종 변환된 근사성분과 D5, D4, D3, D2의 상세성분 자료를 이용하여 1시간후 TOC 예측 모형을 구성하였으며 그 결과 은닉층의 노드의 수가 17개인 모형인 Model_5_17 모형이 가장 우수한 예측력을 보였다.
추계학적 기상모형(Stochastic weather generator)은 기상자료의 결측치 보완, 장기간의 기상 시계열 자료 생성, 지역적 기후변화 시나리오의 통계학적 다운스케일링에 적용되어 왔다. 이러한 추계학적 기상모형은 수자원, 농업, 환경, 생태 등의 분야에 적용되어, 수자원 설계, 점/비점오염 거동, 생태 및 수문학적 영향 평가의 중요한 도구로 이용되어 오고 있다. 또한, 최근 가장 큰 이슈가 되고 있는 기후변화의 영향을 평가하는데 필수불가결한 분야이다. 이 분야의 중요한 변화는 과거에는 지점별로 각각 기상자료를 생성하였으나, 최근에는 지점간의 상관성을 고려한 다지점 해석이 계속적으로 연구되어지고 있다. 본 연구에서는 유역규모에 적용하기 타당한 기상자료생성을 위하여 관측지점간의 상관성, 강수장(rainfall field)의 생성, 호우이동(storm movement)을 고려한 추계학적 기상모형을 제안하고, 충주댐 유역을 대상으로 그 적용성을 평가하였다.
건설 분야에서 머신러닝(Machine learning)에 필요한 방대한 공사비 자료를 확보하는 데 어려움이 있어, 아직은 실용적으로 활용되지는 못하고 있다. 본 연구에서는 이러한 공사비 예측을 위하여 최신의 인공신경망(ANN) 방법을 사용하여, 공사비 예측성능을 향상 시키기 위한 방법을 제시하고자 한다. 특히 타겟변수를 로그 변환하는 방식, 피처스케일링 방식을 적용하고자 하였으며, 이들의 공사비 예측성능을 비교 분석하고자 한다. 이는 향후 다양한 조건을 갖는 공사비 예측과 적정 공사비 검증에 도움을 줄 수 있을 것으로 예측된다.
다양한 형태의 공간 자료를 이용하는 응용 분야에서 이용가능한 자료간 해상도 차이를 반영하고, 원하는 타겟 해상도로의 변환은 매우 중요하다. 이 논문에서는 저해상도 비율 자료로부터 고해상도 범주형 주제도를 제작하기 위해 베리오그램 디컨볼루션과 블록 시뮬레이션을 이용하는 지구통계학적 다운스케일링 방법론을 제시하였다. 우선 블록 기반 베리오그램으로부터 점 기반 베리오그램 모델의 추정을 위해 반복 연산 기반 베리오그램 디컨볼루션 방법을 적용하였다. 그리고 영역-점 변환 크리깅과 추정된 점 기반 베리오그램 모델을 이용하는 직접 순차적 시뮬레이션을 적용하여 고해상도 비율 정보를 제작하였다. 최종적으로 최대 사후 확률 결정 규칙을 적용하여 대안적 고해상도 범주형 주제도를 제작하였다. 점 기반 자료 없이 저해상도 블록 비율자료만을 이용한 토지피복도 제작 사례 연구를 통해 제안 분석 과정을 예시하였다. 제안한 다운스케일링 기법의 적용을 통해 원 저해상도 블록 비율 자료값을 재생산하는 고해상도 비율 자료를 생성하였으며, 이로부터 기준 토지피복도의 전반적인 패턴을 반영하는 대안적 고해상도 토지피복도 제작이 가능함을 확인할 수 있었다. 이렇게 생성된 고해상도 자료들은 해상도 변환의 영향 분석에 유용한 입력 자료로 이용될 수 있을 것으로 생각된다.
신속조형시스템(RP : Rapid Prototyping)용 자료교환 표준인 STL의 자료구조는 단순하고, 조형용 2차원 단면 자료로의 전환이 용이하며, 생산 가공 기술로서의 현대적인 특성(신속성, 조형성, 경제성, 청정성 등)을 가지고 이는 장점이 있는 반면에, STL 3D 좌표값의 기준(좌표계의 원점)이 되는 크기 정보가 없다. 이런 문제를 구현된 STL 뷰어에서는, 스케일링(scaling) 기법과 선형적인 이동 기법을 사용하여 해결하였고, CAD 시스템으로 제작된 파일 자체의 문제점 패싯(facet) 중복, 정밀도, 법선 벡터 값의 오류 등도 검증기(verifier)와 오류 정정기(error corrector)글 구현하여 해결하였다. 제안된 방법으로 구현된 STL 뷰어는 시스템의 안정성과 확장성, 그리고 효율성 측면에서 우수한 성능을 보였으며, 슬라이싱(slicing), 경로 추적기(path tracer)의 전처리기의 역할을 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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