• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제11권6호
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• pp.28-34
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• 2006

자갈, 모래, 실트 및 점토의 입도분포가 다른 3종류의 토양시료(자갈모래/실트점토의 비율 : S-1 토양 24.5, S-2 토양 4.48 및 S-3 토양 0.4)에서 염소이온($C^{-1}$)을 이용한 실내주상실험이 수행되었다. 실내주상실험의 결과를 이용하여 3종류 토양의 입도와 수리분산기작의 상관성이 연구되었다. 실내주상실험에 의한 시간에 따른 염소이온의 농도이력은 가우시안 함수가 적합하였으며, 염소이온의 상대농도가 1.0으로 수렴하는데 경과된 시간은 S-1 토양에서 0.7시간, S-2 토양에서 6.3시간 및 S-3 토양에서는 389시간 이었다. 토양종류에 따른 농도이력곡선 함수에 의해 평균선형유속, 종분산계수 및 종분산지수가 산정되었다. 종분산계수는 S-1 토양에서 $1.20{\times}10^{-4}\;m^2/sec$, S-2 토양에서 $8.87{\times}10^{-7}m^2/sec$, S-3 토양에서는 $1.94{\times}10^{-9}\;m^2/sec$로 산정되었다. 염소이온의 분자확산계수와 토양평균입경에 의해 산정된 페클릿수는 S-1 토양에서 $2.59{\times}10^2$, S-2 토양에서 $6.27{\times}10^0$, S-3 토양에서는 $1.35{\times}10^{-4}$이었다. S-1 토양에서는 역학적인 분산이 지배적이며, S-3 토양에서는 분자확산이 지배적인 것으로 나타났다. S-2 토양에서는 역학적인 분산과 분자확산이 동시에 발생하지만, 역학적인 분산이 우세하였다. Bijeljic et al.(2004)에 의해 보고된 페클릿수 대 $D_L/D_m$의 그래프에 본 연구에서 산정된 값들을 도시하여 비교 분석한 결과, S-1 및 S-2 토양시료는 페클릿수에 대한 $D_L/D_m$의 값이 2.0 order 이상 높게 나타났으며, S-3 토양시료는 페클릿수가 $1.35{\times}10^{-4}$으로 매우 낮아 그래프에 표시되지 않았다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제55권2호
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• pp.149-160
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• 2016

기장테두리진딧물의 온도의존적 발육과 산자(산란) 특성을 구명하기 위하여 6개의 항온조건(10, 15, 20, 25, 30, $35{\pm}1.0^{\circ}C$, RH 50~70%, 16L:8D)에서 실험을 실시하였다. 약충의 발육기간은 $10^{\circ}C$에서 42.9일과 $30^{\circ}C$에서 4.7일로 온도가 증가할수록 발육기간이 감소하였다. 약충은 $35^{\circ}C$에서 2영기 이후 성충까지 발육하지 못하였다. 선형모형 결과 약충의 발육영점온도는 $8.3^{\circ}C$, 발육 유효적산온도는 101.6DD 이었다. 약충 발육율과 온도와의 관계는 비선형 Lactin 2으로 잘 설명되었다. 약충 발육기간의 분포는 Weibull 함수를 이용하여 분석하였다. 성충수명은 온도가 증가함에 따라 감소하였는데, $15^{\circ}C$에서 24.0일, $30^{\circ}C$에서 4.3일의 범위에 있었고, $10^{\circ}C$에서 비정상적으로 수명이 짧았다 (11.1일). 총산자수는 $20^{\circ}C$에서 38.2마리로 최대값을 보였고, $10^{\circ}C$에서 3.4마리로 최소값을 나타냈다. 본 실험의 결과를 통하여 무시 성충의 산자모형을 작성할 수 있는 온도별 총산자수 모형, 연령별 누적생존율 모형, 연령별 누적 산자율 모형 및 생리적 연령 계산을 위한 성충 노화율 모형을 제시하였다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제55권2호
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• pp.119-128
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• 2016

본 연구는 양배추에서 무테두리진딧물의 온도발육실험, 성충수명, 산자실험을 통해 매개변수를 추정하여, 약충의 온도발육모형, 무시성충의 산자모형 작성에 필요한 기본모형들을 제공하기 위해 실시하였다. 6개의 온도(10, 15, 20, 25, 30, $35{\pm}1^{\circ}C$, 16L:8D)에서 실험한 결과로 저온인 $10^{\circ}C$에서는 성공적으로 발육하지 못했다. 약충 발육기간은 온도가 증가할수록 $30^{\circ}C$까지는 감소하였고 $35^{\circ}C$에서는 다시 증가하였는데, $15^{\circ}C$에서 18.5일, $30^{\circ}C$에서 5.9일 이었다. 약충전체 직선회귀식에서 발육영점온도(DT)는 $7.9^{\circ}C$로 나타났으며, 유효적산온도(DD)는 126.3일이었다. 전기약충(1+2령), 후기약충(3+4령), 전체약충 발육률에 대한 비선형모형(Lactin 2 model)과 발육기간 분포 모형(Weibull model)을 작성하였다. 성충수명은 $15^{\circ}C$에서 비정상적으로 18.2일을 보였고, $20^{\circ}C$에서 24.4일, $30.0^{\circ}C$에서 16.4일의 범위에 있었으며, 성충 생리적 연령계산을 위한 노화율 모형작성에 이용되었다. 총 산자수는 $20^{\circ}C$에서 91.6마리로 최대값을 보였다. 본 연구를 통하여 무테두리진딧물 무시성충 산란모형 작성에 필요한 온도별 총산자수, 연령별 누적산자율, 연령별 생존율 모형 등 3개의 기본모형을 추정하였다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.43-62
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• 2019

한때, 이상 탐지 분야는 특정 데이터로부터 도출한 기초 통계량을 기반으로 이상 유무를 판단하는 방법이 지배적이었다. 이와 같은 방법론이 가능했던 이유는 과거엔 데이터의 차원이 단순하여 고전적 통계 방법이 효과적으로 작용할 수 있었기 때문이다. 하지만 빅데이터 시대에 접어들며 데이터의 속성이 복잡하게 변화함에 따라 더는 기존의 방식으로 산업 전반에 발생하는 데이터를 정확하게 분석, 예측하기 어렵게 되었다. 따라서 기계 학습 방법을 접목한 SVM, Decision Tree와 같은 모형을 활용하게 되었다. 하지만 지도 학습 기반의 모형은 훈련 데이터의 이상과 정상의 클래스 수가 비슷할 때만 테스트 과정에서 정확한 예측을 할 수 있다는 특수성이 있고 산업에서 생성되는 데이터는 대부분 정답 클래스가 불균형하기에 지도 학습 모형을 적용할 경우, 항상 예측되는 결과의 타당성이 부족하다는 문제점이 있다. 이러한 단점을 극복하고자 현재는 클래스 분포에 영향을 받지 않는 비지도 학습 기반의 모델을 바탕으로 이상 탐지 모형을 구성하여 실제 산업에 적용하기 위해 시행착오를 거치고 있다. 본 연구는 이러한 추세에 발맞춰 적대적 생성 신경망을 활용하여 이상 탐지하는 방법을 제안하고자 한다. 시퀀스 데이터를 학습시키기 위해 적대적 생성 신경망의 구조를 LSTM으로 구성하고 생성자의 LSTM은 2개의 층으로 각각 32차원과 64차원의 은닉유닛으로 구성, 판별자의 LSTM은 64차원의 은닉유닛으로 구성된 1개의 층을 사용하였다. 기존 시퀀스 데이터의 이상 탐지 논문에서는 이상 점수를 도출하는 과정에서 판별자가 실제데이터일 확률의 엔트로피 값을 사용하지만 본 논문에서는 자질 매칭 기법을 활용한 함수로 변경하여 이상 점수를 도출하였다. 또한, 잠재 변수를 최적화하는 과정을 LSTM으로 구성하여 모델 성능을 향상시킬 수 있었다. 변형된 형태의 적대적 생성 모델은 오토인코더의 비해 모든 실험의 경우에서 정밀도가 우세하였고 정확도 측면에서는 대략 7% 정도 높음을 확인할 수 있었다.