상용화된 방사선 치료계획 장치에서 제공하는 선량보상체(compensator) 설계 기능의 타당성 을 검증하고자 Cerrobend 재료를 대상으로 한 고밀도의 선량보상체 설계 및 제작과 동적다엽콜리메이터를 활용한 전자 선량보상체(Electronic Compensator)의 구현을 통해 그 기능을 분석하였다. 5개의 두께가 다른 영역으로 구성한 팬텀을 대상으로 전산화단층촬영(CT) 영상을 획득하고, 기준 깊이에서 균일한 선량분포를 형성하도록 방사선치료계획장치(RTP)에서 선량보상체를 설계하였다. Cerrobend 선량보상체 주조 틀을 제작하기 위해 컴퓨터로 자동 제어되는 스티로폼 절삭기를 사용하였고, 전자선량보상체를 구현하기 위해 다엽콜리메이터를 사용하였으며, 선량분포의 측정을 위해서 선량측정용 필름을 사용하였다. 선량보상체를 적용하지 않았을 경우, 선량분포에서 $\pm13.93 cGy$의 편차를 보였으나, Cerrobend 선량보상체와 전자선량보상체를 적용하였을 경우, 각각 $\pm0.99 cGy$와 $\pm1.82cGy$의 편차를 보여 선량분포의 균일도를 높이는 선량보상체로서 기능을 구현함을 증명하였다. 방사선치료계획장치에서 계획된 기준 선량값과의 평균 오차를 분석한 결과, Cerrobend 선량보상체는 $+3.83\%$, 전자 선량보상체는 $-4.37\%$의 오차를 보였으며, 이는 Cerrobend 선량보상체 제조과정에서의 오차와 절대 선량측정 도구로서 필름이 갖고 있는 한계성을 고려할 때, 선량보상체 기능의 정확도 입증에 타당성 있는 결과로 생각한다.
산불방사열에너지(fire radiative power)는 산불로부터 방출되는 에너지로서 산불의 연소과정에서 발생하는 온실가스를 추정하기 위한 기초자료로 이용된다. 유럽, 아프리카, 아메리카 지역의 정지궤도 위성센서들은 준실시간의 산불방사열에너지를 산출 및 제공하고 있지만 아시아권에는 아직까지 정지궤도 위성기반의 공식적인 산불방사열에너지 산출물이 제공되지 않고 있다. 본 연구에서는 중적외 복사휘도법(mid-infrared radiance method)을 이용하여 히마와리(Himawari-8) 위성 기반의 산불방사열에너지를 최초로 산출하였으며, 산출정확도를 검증하기 위해 인도네시아 수마트라 지역에 대해 Aqua/Terra 위성의 MODIS(moderate resolution imaging spectroradiometer) 산불방사열에너지 산출물과의 비교검증을 실시하였다. 이 과정에서 NDVI(normalized difference vegetation index)와 FVC(fraction of vegetation coverage)를 이용하여 중적외 복사휘도법의 중요인자인 지표면 방출률을 지면피복 종류에 따라 계산하였으며, 최적화 실험을 통하여 히마와리 AHI(advanced Himawari imager)의 센서계수 a = 3.11을 도출하였다. 본 연구를 통해 산출된 히마와리 산불방사열에너지는 MODIS를 기준으로 약 20%의 평균절대백분비오차를 나타내었으며 이는 미국과 유럽연합의 정지궤도위성의 산불방사열에너지 검증결과와 유사한 수준의 정확도로 평가된다. 히마와리 산불방사열에너지의 산출정확도는 산불의 크기와 위성관측각에 따라 일부 차이를 보였으나 태양천정각과 토지피복에 따른 영향은 거의 없는 것을 알 수 있었다. 이 연구는 아시아권의 정지궤도위성 산불방사열에너지 산출을 위한 참고자료로서 활용가치가 있으며 산불방출 온실가스 추정에 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
조류는 복잡한 생태계의 상태를 평가하는 대표적인 생물 지표종으로써, 서식지 관리를 통한 효율적인 보전이 필요하다. 이에 본 연구는 창원시를 대상으로 산림성 조류의 서식지에 영향을 미치는 서식지 변수를 GIS기법으로 추출하여 서식지 예측 모형을 제시함으로써 향후 서식지 보존을 위한 유용한 기초자료를 제공하고자 하였다. 연구결과, 135지점에 출현한 산림성 조류는 총 5목 15과 26종 922개체로 나타났다. 또한 산림성 조류의 종다양도를 종속변수, 서식지 변수들을 독립변수로 하여 서식지 예측모형을 구축한 결과, '식생지수', '계곡으로부터의 거리', '혼효림으로부터의 거리', '밭 면적' 등 4개의 변수가 유의성을 가지는 것으로 분석되었으며, 이들의 설명력은 51.3%로 나타났다. 다음으로 모형의 정확도를 검증한 결과, 상관계수 0.735, 절대평균오차비율(MAPE) 20.7%로 비교적 합리적인 예측으로 판단되었으며, 구축된 모형을 활용하여 서식지 예측지도를 제작하였다. 이 지도는 현장조사를 근거로 조사되지 않은 지역의 종다양도를 예측 할 수 있어 향후 서식지 보존을 위한 전략수립에 유용한 기초자료로 활용 가능하리라 판단된다.
본 연구에서는 마포대교 확장 공사의 인해 일부 교각의 우물통 기초 주변 하상변화와 세굴 현상을 파악하기 위한 심도추정 방법으로 현재 다양하게 토목분야에서 적용되고 있는 치하투과레이더 탐사기법을 사용하였다. 교각 우물통 주변의 안정적인 GPR 탐사를 수행하기 위한 보조장비를 고안하여 마포대교 P6의 우물통 주변을 2004년 6월(1차)과 2004년 10월(2차)에 걸쳐 탐사를 실시하였으며, 탐사 기간 중 약 12,000 cms의 유출량이 발생하여 국부세굴과 하상 변화 가능성을 충분히 검토 할 수 있을 것으로 판단되었다. 수집된 자료를 통해 양질의 자료 획득을 위해서 자료의 보정 과정을 마친 후 각각의 구간에 대해서 1, 2차 탐사된 두 개의 자료를 비교 분석하였다. 전구간의 반사파를 이용하여 기존의 연구결과에서 얻어진 반사파의 양상(Beres and Haeni, 1991)과 비교한 결과 하상 표면은 미사 혹은 실트로 구성되어 있고 주요한 하상 하부 매질은 전석(boulder), 호박돌 등으로 이루어져 있었다. 그리고 1차 및 2차 탐사 자료와 DATAPCS의 세굴센서가 설치된 측점을 기준으로 심도 및 위치 보정을 한 결과 큰 오차는 발생하지 않았으며, 400 MHz 안테나를 활용하여 최대수심 약 10 m 이상 하상을 탐사할 수 있었다. 수심이 깊은 구간은 하상과 가까운 위치에서 탐사를 실시하여 양질의 하상 변화 양상을 파악할 수 있어 하상 재료의 정성적인 평가를 높일 수 있도록 하였다. 마포대교의 탐사 대상 교각 우물통 주변은 계획홍수량의 1/3 수준으로 비교적 적은 홍수량이 발생한 2004년의 호우사상으로 인해 일부구간이 약 $10\~20\;cm$ 정도의 퇴적과 세굴 영향이 나타난 것을 제외하고는 유의할 만한 세굴과 하상 변화가 발생하지 않고 매우 안정적인 상태를 보이고 있으며 되메움이나 두드러진 퇴적층의 양상 또한 확인할 수 없었다. 대상구간에 설치한 유속계 최대유속이 2.0 m/s 이상 발생하였지만 우물통 주변의 자갈 및 호박돌 등과 같은 평균입경이 큰 유사의 이동에 절대적인 한계유속을 초과하지 못한 것으로 판단된다. GPR 탐사의 적용 한계성을 극복한 본 연구는 홍수 전$\cdot$후의 하상변화 및 최대세굴심, 되메움 깊이 및 범위 등의 세굴현상을 현장탐사를 바탕으로 현재 다양하게 적용하고 있는 세굴 실험식과 비교 분석함으로써 우물통 주변의 효율적인 세굴 보호 대책을 강구하는 목적으로 그 활용성을 증대할 수 있을 것이다.
본 연구는 청천일 조건에서 직접적 보정 방식으로 산정한 반사율 및 식생지수의 일주기 변화를 분석하여 시계열 작황 모니터링을 위한 무인비행체 영상의 특성을 구명하고자 수행하였다. 무인기에 다중분광센서를 장착하여 청천일이었던 2020년 3월 23일과 3월 24일에 반사율 보정용 반사판, 콘크리트 및 작물 시험구를 대상으로 시간대별, 비행경로별 항공영상을 촬영하여 직접적 방식으로 반사율을 산정하고 작물 시험구를 대상으로 식생지수를 계산하여 비교하였다. 반사율 보정용 반사판, 콘크리트 및 작물 시험구의 무인기 영상 반사율은 시간대 및 비행경로별로 일정한 변화 경향을 보이지 않을 뿐 아니라 일간 재현성 있는 값을 보이지 않아 시계열적으로 비교·활용 하는 것에는 한계가 있을 것으로 판단된다. 그러나 작물 시험구의 NDVI는 값이 높을수록 일중 및 일간 변동성이 적었으며 식생의 활력이 부족한 식생 제어 시험구에서도 일 중 5% 미만의 변동계수를 보여 반사율과 달리 대체로 일정한 값을 유지하는 것으로 나타났다. 또한 3월 23일과 3월 24일 동일한 시간대에 촬영한 무인기 영상으로 산정한 NDVI의 평균 절대 오차도 0.76~3.97%의 범위를 보여 시계열 작황모니터링에 활용이 가능할 것으로 판단된다.
제조산업의 핵심 원자재인 철재화물은 항만의 처리 물동량 증대를 위한 주요화물로 자리잡고 있다. 특히 인천항의 경우 철재화물 처리실적이 타 화물에 비해 비중이 높아 항만 활성화를 위한 주요 화물이라 할 수 있다. 이러한 측면에서 인천항을 운영하는 인천항만공사는 인천항 북항지역에 철재화물과 같은 주요 벌크화물을 처리할 수 있는 전용선석 및 배후지를 북항지역에 개발하여 운영하고 있다. 하지만 실제 처리물동량이 개발 당시 예측되었던 물동량에 비해 저조한 실적을 보이면서 운영상 어려움에 직면해있다. 이러한 결과는 국내외 다양한 경제지표를 반영한 벌크화물의 수요예측이 이루어지지 못한 결과로 판단된다. 따라서 본 연구에서는 시스템 다이내믹스 기법을 이용하여 국내 철재화물 관련 산업 경기 및 세계 경제상황을 고려한 인천항 철재화물 예측을 시도하였다. 그 결과 인천항에서 처리되는 철재화물 물동량은 2011년 약 8백만 톤을 시작으로 2020년 약 1천만 톤이 처리될 것이라 예측되었다. 예측치의 정확도를 검증하기 위해 절대평균오차비율을 적용한 결과 0.0013으로 정확도가 매우 높은 것으로 나타났다.
딥러닝을 사용한 예측 방법은 동일한 예측 모델과 파라미터를 사용한다 하더라도 데이터셋의 특성에 따라 결과가 일정하지 않다. 예를 들면, 데이터셋 A에 최적화된 예측 모델 X를 다른 특성을 가진 데이터셋 B에 적용하면 데이터셋 A와 같이 좋은 예측 결과를 기대하기 어렵다. 따라서 높은 정확도를 갖는 예측 모델을 구현하기 위해서는 데이터셋의 성격을 고려하여 예측 모델을 최적화하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 하루 대학 캠퍼스 전력사용량을 1시간 단위로 예측하기 위해 데이터셋의 특성이 고려된 예측 모델이 도출되는 일련의 방법을 단계적으로 제시한다. 데이터 전처리 과정을 시작으로, 이상치 제거와 데이터셋 분류 과정 그리고 합성곱 신경망과 장기-단기 기억 신경망이 결합된 알고리즘(CNN-LSTM: Convolutional Neural Networks-Long Short-Term Memory Networks) 기반 하이퍼파라미터 튜닝 과정을 소개한다. 본 논문에서 제안하는 예측 모델은, 각 시간별 24개 포인트에서 2%의 평균 절대비율 오차(MAPE: Mean Absolute Percentage Error)를 보인다. 단순히 예측 알고리즘만을 적용한 모델과는 달리, 단계적 방법을 통해 최적화된 예측 모델을 사용하여 단일 전력 입력 변수만을 사용해서 높은 예측 정확도를 도출한다. 이 예측 모델은 모바일 에너지관리시스템(Energy Management System: EMS) 어플리케이션에 적용되어 관리자나 소비자에게 최적의 전력사용 방안을 제시할 수 있으며 전력 사용 효율 개선에 크게 기여할 것으로 기대된다.
본 연구는 시스템 다이내믹스법을 이용하여 인천항 배후단지가 인천항 컨테이너 물동량에 미치는 영향을 분석하는 것을 연구의 목적으로 하였다. 시뮬레이션을 위해 사용된 변수는 환율(달러), 경상수지, 자본수지, 일본 교역량, 중국 교역량, 수출 단가지수, 수입 단가지수, 인천항 교역액 등의 거시 경제지표이며, 추가로 인천 항만배후 단지가 인천항 물동량에 어떠한 영향을 주는지를 검증하기 위하여 현인천항만 배후단지 입주기업의 매출액, 컨테이너물동량, 임대료, 종업원 수를 이용하여 민감도 분석을 시행하였다. 예측된 결과값의 정확도를 측정하기 위해 절대평균오차비율(MAPE) 검증을 실시하였으며, 10% 이내의 결과값을 얻어 매우 정확한 예측으로 판정되었다. 민감도 분석결과, 항만 배후단지 입주기업의 물동량이 인천항 컨테이너 물동량 증가에 가장 많이 기여하는 것으로 나타났으며, 임대료가 높을수록 물동량이 줄어드는 것으로 분석되었다.
본 연구는 System Dynamics를 이용하여 선사 컨테이너 인벤토리의 수요를 장비 Type/size별 예측, Port별 예측, Weekly 예측을 통해 보다 정교한 예측모델을 구축하는 것을 연구의 목적으로 하였다. 예측은 중국의 상하이항과 얀티안항을 대상으로 하였다. 컨테이너 인벤토리는 수요가 많고 유효한 데이터를 산출할 수 있는 Dry 컨테이너 20', 40', High cube 40'으로 한정하였다. 시뮬레이션 기간은 2011년-2017년이며, 선사에서 실제 예측하는 단위인 Weekly 데이터를 활용하였다. 모델의 정확도 검증을 위해 절대비율 평균오차(MAPE)를 적용한 결과 상하이 Dry 40' 수요, 상하이 Dry High cube 40' 수요, 상하이 Dry 20' 공급, 상하이 Dry 40' 공급, 상하이 Dry High cube 40' 공급 예측 모델은 $$0%{\leq_-}MAPE{\leq_-}10%$$에 속하는 매우 정확한 예측 모델로 검증되었다. 그 외의 상하이 수요 공급 예측 모델은 $$10%{\leq_-}MAPE{\leq_-}20%$$에 속해 비교적 정확한 예측 모델로 검증되었다. 얀티안 Dry High cube 40' 수요, Dry 20' 공급 예측 모델은 $$0%{\leq_-}MAPE{\leq_-}10%$$에 속해 매우 정확한 예측 모델이며, 그 외의 얀티안 수요 공급 예측 모델은 $$10%{\leq_-}MAPE{\leq_-}20%$$에 속해 비교적 정확한 예측 모델로 검증되었다. 본 연구의 예측 모델은 실제 선사에서 관리중인 데이터와 비교해도 높은 정확도를 갖는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시된 모델은 지역 수요예측 담당자 및 본부의 인벤토리 컨트롤 담당자가 참고자료로 유용하게 사용 가능하다.
최근 급격한 기후 변화에 관련하여 아스팔트 도로의 손상이 다발적으로 발생하고 있다. 이러한 현상을 해결 및 방지하기 위해서 세계 각국에서 다양한 연구를 수행하고 있다. 이와 관련하여, 본 연구에서는 서울시에서 발생하는 포트홀 수에 대한 예측모형을 개발하였다. 예측모델을 개발함과 동시에 다양한 독립변수 중 실제 포트홀 발생에 영향을 미치는 요소를 파악하기 위해 경험적인 방법과 통계적인 방법을 활용하였다. 예측모형은 BHS (Basic Harmony Search) 알고리즘을 이용하여 결정하였으며, 기후자료와 교통량 자료 및 포트홀 발생 자료를 기반으로 예측이 이루어진다. 하모니 검색 알고리즘을 이용하여 예측모델을 결정하는 과정에서 PAR(Pitch Adjusting Rate)과 HMCR(Harmony Memory Considering Rate)의 영향을 파악하기 위해 이 값을 변화시키며 적합성을 판단하였다. 예측모델은 Training Data(2011년, 2012년 및 2013년 자료)로 인해 구성되며, 결정된 모델의 적합성을 판단하기 위해 Testing Set에 적용하도록 하였다. 기본적인 예측모델의 적합성 판단은 RMSE(Root Mean Squared Error), MAE(Mean Absolute Error), 결정계수(Coefficient of Determination)를 이용하도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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