피코시아닌(phycocyanin, PC) 색소는 부영양화 된 담수역에서의 남조류를 정량하는 지표로 활용된다. 남조류의 대발생에 의한 잠재적 위험성으로인해 조기 경보 발령이 중요하지만, 혼탁한 수체 내 소량으로 추정되는 PC 농도를 정확하게 산정하는 것은 분광학적으로 매우 복잡하고 어렵다. 이를 위해 현장에서 측정 된 원격반사도로부터 PC 및 물 이외의 입자성 물질에 의한 흡수계수를 분리하여 기존 PC 농도를 추정하는 방법을 개선하여 낮은 농도에서도 향상 된 결과를 보였다. 본 연구에서 제안 된 IOPs 변환 모델 적용 결과 PC 흡수계수 $R^2$는 0.8 이상으로 $a_{pc}(620)$를 적절히 재현하였다. 또한 알고리즘은 기존 널리 사용되는 반경험적 알고리즘에 비해 $0.71{\leq}R^2{\leq}0.85$, $rRMSE{\leq}39.4%$, 그리고 $RE{\leq}78.0%$로 정확도 높은 결과를 보였다. 특히, PC 농도가 $50mg/m^3$ 이하 및 PC: Chl-a ratio가 낮은 조건에서도 잘 예측됨을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 다목적댐의 효율적인 홍수관리와 조기 홍수 경보시스템의 정확성을 향상시키기 위하여 두 가지 모형이 제안되었다. 두 모형은 상류 유입 홍수량과 하류 하천의 홍수량을 실시간으로 예측할 수 있는 능력을 각각 가지고 있다. 이들 모형은 남강댐 상류와 하류 홍수량의 실측치와 모의치를 비교하여 보정 및 검정되었으며, 실제 상황에서 모형의 홍수량 예측 능력이 평가되었다. 상류 유입량 예측 모형은 Grey 시스템 이론에 근거하였으며, 모형의 예측능력을 고려하여 6차 모형을 선정하였다. 서로 다른 자료 세트를 사용하여 보정된 모형들을 사용하여 예측한 홍수량과 실측자료를 비교하여 가장 적정한 모형이 선정되었으며, 검정 결과를 검토한 결과 선정된 모형이 양호한 예측결과를 제시하는 것으로 나타났다. 댐 하류 하천 홍수량 예측 모형은 Grey 모형과 수정 Muskingum 홍수 추적 모형을 병합하여 구성되었으며, 보정 및 검정을 통해서 모형의 예측 능력이 평가되었다. 제안된 모형들을 실시간 홍수량 예측에 적용한 결과, 비교적 양호한 예측결과를 나타냈다. 또한, 모형의 정확도를 향상시키기 위해서는 유출 단계를 고려한 모형의 보정 및 적용이 필요하다는 것이 밝혀졌다.
본 논문은 회전체의 진동 데이터를 효율적으로 획득하기 위해 데이터 획득 시스템을 설계하였다. 데이터획득 장치는 필터와 증폭기로 구성한 아날로그 로직과 ADC와 DSP, FPGA, FIFO 메모리를 갖고 있는 디지털로직으로 구성하였다. 센서로부터 회전체의 진동신호는 아날로그 로직을 통과하여 FPGA에 의해 제어되고, 그 신호는 ADC를 통해 변환되고 FIFO 메모리에 저장하였다. 디지털 선호 처리는 FPGA 제어어의해서 FIFO 메모리에 들어온 데이터를 이용하여 DPS에서 신호처리를 수행할 수 있도록 구성하였다. 회전체 진동을 진단 및 분석하기 위한 진동 요소는 데이터 선호로서 실수 변환, Peak to Peak, 평균 값 산출, GAP, 디지털 필터, FFT 둥을 DSP에서 처리하고 설정된 이벤트를 추적하며, 그 결과 값을 도출하여 조기 경보 구축하였다 묘든 신호처리 과정 및 이벤트 추적은 여러 분석 단계 의해서 처리 시간이 소요되며, 특정 이벤트에 따라 처리 소요 시간에도 변동이 발생한다. 데이터 획득 및 처리는 연속적으로 실시간 분석을 수행해야 하지만, DSP에서는 입력된 신호를 처리하는 동안에 입력된 이후의 데이터에서 다음 입력처리 시간동안 획득한 데이터는 처리 될 수 없고, 특히 다수의 채널에서는 더 많은 데이터 손실이 일어날 수 있다. 따라서 본 논문에서는 데이터 손실이 적고 빠른 처리를 위하여 DPS와 FPGA을 효과적인 사용하였고, 이러한 여러 분석 단계 신호처리에서 발생되는 시간을 최소한으로 줄일 수 있는 방법으로 DSP에서 처리되는 신호단계 중 일부를 FPGA에서 처리할 수 있도록 설계 하였고 그리고 단일의 신호 처리에 의해 수행되는 분석 단계를 병렬 처리로 데이터를 실시간으로 처리하였다. 그 결과로 DSP 만으로 구성된 신호처리 보다 DSP와 FPGA로 구성된 시스템이 훨씬 빠르고 안정된 신호 처리 방법을 제시하였다.
Euglena agilis의 운동성 반응을 자동으로 측정하는 장치인 E. agilis 시스템 (E-Tox)을 이용하여 8종의 중금속 (Ag, Cd, Cr(VI), Cu, Hg, Ni, Pb, Zn)에 대한 독성시험을 실시하였다. E. agilis 운동성 시험 (biomonitoring test)으로부터 도출된 $EC_{50}$과 문헌상의 자료 조사로 얻은 기존 생태독성 시험 생물 종들(D. magna, V. fischeri, 그리고 E. gracilis)의 $EC_{50}$을 비교하여 시험물질에 대한 E. agilis의 독성 민감도를 평가하였다. 또한 축산폐수 방류수, 도금폐수 방류수, 도금폐수 1차 처리 시료에 대해 D. magna 급성 독성시험과 E. agilis 운동성 반응 시험을 수행 후 TU를 비교하여 E. agilis 운동성 시험의 현장 적용 가능성을 평가하였다. E. agilis는 시험 중금속에 대해 D. magna보다 독성민감도가 전반적으로 낮았으나 V. fischeri 또는 E. gracilis와 유사하거나 좀 더 민감하였다. E. agilis는 D. magna test로 유독성으로 판명된 도금폐수 1차 처리수에 대해 신속한 독성반응을 나타내었다. E-Tox 시스템은 기존의 생태독성시험장비에 비해 빠르고 작동이 간편한 자동화 기기라는 장점이 있다. 본 연구의 결과 E-Tox 시스템을 이용한 E. agilis 운동성 시험은 향후 독성폐수에 대한 조기경보를 위한 생태독성시험법으로 적용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 해수담수화 부산물인 고염해수에 대한 어류의 단기적인 영향을 평가하기 위하여 해양생태독성평가용 표준시험종인 송사리(Oryzias latipes)를 이용하여 급성독성평가 및 행동패턴의 변화를 관찰하였다. 30.0 psu 해수에 순치된 송사리를 7일 동안 고염수에 노출하여 급성독성평가를 수행한 결과, 40.0~80.0 psu에 노출된 송사리의 사망률은 농도-반응의 선형관계가 뚜렷하였다. 반면 40.0 psu 이하의 염분에서는 송사리의 독성반응이 관찰되지 않았으나 50.0 psu 보다 높은 농도에서는 뚜렷한 독성 반응이 나타났다(7-day $LC_{50}$=514 psu). 송사리의 행동 변화 분석은 카메라를 통해 투시된 실시간 배정 영상을 추출하여 현재의 프레임과 차영상을 추출하는 기법을 이용하였다. 고염수 노출에 따른 송사리의 행동변화를 분석한 결과, 40.0 psu와 50.0 psu에 노출되고, 각각 3.1시간과 4.6시간 동안 초기 염분 스트레스를 받은 후에는 안정된 활동패턴을 보였다. 그러나 60.0 psu 보다 높은 농도에 노출된 송사리의 활동량은 염분노출 초기에 급격히 증가하였으며, 50% 가량 사망하였다. 70.0 psu 보다 높은 농도에서 실험생물의 활동량은 노출 후 급격히 증가하였으며, 행동패턴은 심각하게 교란되었고, 12시간 이내에 모든 개체가 사망하였다. 본 연구 결과, 고염해수에 대한 급성독성평가와 행동변화 모니터링 결과는 유의한 연관성이 나타났으며, 따라서 해수담수화에 따른 고염해수의 해양배출은 확산후 최종농도가 50.0 psu 이하로 배출될 수 있도록 조절하여야한다. 또한 카메라 관찰을 통한 영상 분석 기법은 시험생물의 행동변화에 따른 영향을 실시간으로 모니터링할 수 있으므로 조기 경보시스템으로 활용 가지가 높은 것으로 판단된다.
공격적인 성향의 운전은 자동차 사고의 주요한 원인이 된다. 기존 연구에서는 공격적 성향의 운전을 검출하기 위해, 주로 청년을 대상으로 연구가 이뤄졌으며 기계학습의 순수한 Clustering 또는 Classification 기법을 통해 이뤄졌다. 그러나 노인들은 취약한 신체적 조건에 의해 젊은 운전자와는 다른 운전 강도를 가지고 있어 기존의 방식으로는 검출이 불가능 하며, 데이터를 보정하는 등의 새로운 방법이 필요하다. 그리하여, 본 연구에서는 기존의 클러스터링 기법(K-means, Expectation - maximization algorithm)에, 새롭게 제안하는 ECA(Enhanced Clustering method for Acceleration data)기법을 추가하여, 주행 차량에 위치한 스마트폰으로부터 수집된 가속도 데이터를 분석하고 공격적인 운전 형태를 검출해 낸다. ECA는 모든 피험자의 데이터에서 K-means와 EM을 통해 검출된 군집군의 데이터 중 높은 강도의 데이터를 선별하여, 특징을 스케일링한 값을 통해 모델링한다. 본 방식을 통해 기존의 연구의 순수한 클러스터링 방식과는 달리, 모든 청장년 및 노인 실험 참가자 개인들의 공격적인 운전 데이터가 검출되었으며, 클러스터링 기법간의 비교를 통해 K-means 기법이 보다 높은 검출 효율을 갖고 있음을 확인했다. 또한, K-means 방식을 검출한 공격적인 운전 데이터에서는 젊은 운전자가 노인운전자에 비해 1.29배의 높은 운전 강도를 가지고 있음을 발견했다. 이와 같이 본 연구에서 제안된 방식은 낮은 운전 강도를 갖고 있는 노인의 데이터에서 공격적인 운전을 검출 가능하게 되었으며, 특히. 제안된 방법은 노인 운전자를 위한 맞춤형 안전운전 시스템을 구축이 가능하며, 추후 다양한 연구을 통해 이상 운전 상태를 검출하고 조기 경보하는데 활용이 가능할 것이다.
인터넷기업들은 불과 몇 달 전만 해도 수수께끼로 가득 찬 요지경이었다. 매출액은 늘어났지만 더 많은 손실이 발생했고, 엄청난 적자와는 정반대로 주가는 연일 상승곡선을 그리고 있었다. 오히려 손실을 줄이는 방안을 발표하면 주가가 떨어지는 기현상마저 보여 구경제의 질서에 익숙해 있던 투자자들이나 경영자들을 혼란스럽게 만들고 있다. 그런데 이처럼 높게 평가되던 인터넷 기업들의 주가가 최근에 들어 폭락하고 있다. eToys의 경우 주가가 최고치 였던 $86에서 94% 폭락한 $4.75에 거래되었고, CDNow는 83%, Buy.com은 81% 등 주요 온라인 업체들의 주가가 80% 이상 하락하였으며 그 외의 적지 않은 인터넷 기업들의 주가 역시 전성기에 비해 90-95%까지 폭락하였다. 이러한 이유로 최근 인터넷기업들의 정확한 가치평가를 하기 위한 연구들이 시도되고 있으며, 이러한 시도 중 비교적 객관적인 정보인 재무정보들을 이용하기 위한 연구들도 있다. 하지만 아직까지는 우리나라의 재무제표들이 제공하는 정보들이 부족하고 IMF이후 비정상적인 주가 등으로 인하여 실증하는데 어려움이 따르고 있다. 또한 인터넷 기업들은 전술한 바와 같이 기존 오프라인상의 제조업형태의 기업들처럼 일반적인 재무제표분석을 통한 가치평가에 어려움을 겪고 있다. 하지만 인터넷을 기반으로 한 디지털 경제에서도 오프라인기업에서와 똑같은 현상이 발생한다는 사실을 간과해서는 안 된다. 현금지출이 도달 가능한 현금유입의 수준을 넘어선다면 결국 도산하는 것은 인터넷기업들도 마찬가지이다. 현재 어떤 기업에 투자하는 것은 그 기업의 미래 현금흐름을 구매하고자 하는 것이다. 따라서 미래의 현금흐름이 커질수록 그 기업의 가치는 상승하게 된다. 현금흐름 분석이 특히 중요한 이유는 기업의 미래 현금흐름을 기업의 타인자본비용과 자기자본비용의 조합인 기회자본비용으로 할인함으로써 현재의 기업가치를 구할 수 있기 때문이다. 이처럼 기업이 영업활동이나 투자활동을 통해 현금을 창출하고 소비하는 경향은 해당 비즈니스 모델의 성격을 규정하는 자료도로 이용될 수 있다. 또한 최근 인터넷기업들의 부도가 발생하고 있는데, 기업의 부실원인이 어떤 것이든 사회전체의 생산력의 감소, 실업의 증가, 채권자 및 주주의 부의 감소, 심리적 불안으로 인한 경제활동의 위축, 기업 노하우의 소멸, 대외적 신용도의 하락 등과 같은 사회적·경제적 파급효과는 대단히 크다. 이상과 같은 기업부실의 효과를 고려할 때 부실기업을 미리 예측하는 일종의 조기경보장치를 갖는다는 것은 중요한 일이다. 현금흐름정보를 이용하여 기업의 부실을 예측하면 기업의 부실징후를 파악하는데 그치지 않고 부실의 원인을 파악하고 이에 대한 대응 전략을 수립하며 그 결과를 측정하는데 활용될 수도 있다. 따라서 본 연구에서는 기업의 부도예측 정보 중 현금흐름정보를 통하여 '인터넷기업의 미래 현금흐름측정, 부도예측신호효과, 부실원인파악, 비즈니스 모델의 성격규정 등을 할 수 있는가'를 검증하려고 한다.
본 사업은 1994년부터 1996년까지 3년 간 시범사업으로 추진된 지역정보화 사업의 과제인 창원/마산 지역정보 유통망 구축사업을 확대 발전시키고 시스템 운영의 효율화를 도모하고자 DB를 통합하여 확대 재 구축함으로써 전자상거래 기반의 인터넷을 통한 웹 정보 이용 활성화 차원에서 추진되었다. 기 구축되었던 $\ulcorner$창원/마산 지역정보유통망 구축사업$\lrcorner$은 정보화를 통한 지역경제 발전에 일익을 담당하고자 관. 산. 연이 참여한 지역정보화 사업이다. 이러한 창원/마산지역 산업체에 대한 지원효과를 이번에 확대하여 그 동안 Multimedia, Graphics, Web 등 정보화 환경이 크게 변화, 발전됨에 따라 현실적이며 현장적용형 패키지의 개발 지원이 대두된 $\ulcorner$경남지역 정보화확산사업$\lrcorner$은 연구개발정보센터와 창원시, 진해시, 한국기계연구원이 매칭 펀드에 의한 대응자금으로 구축한 시스템이다. 정보수집대상은 경남지역에 소재하고 있는 20개 산업단지 3,700여 입주기업을 정보수집요원이 직접 방문하여 현장에서 필요로 하는 요구정보를 반영하였다. 신규로 구축한 정보는 산업기반 기업체기본정보 DB 및 기업 기술개발 현장적용형 기술정보 패키지정보를 중심으로 구축하였으며, 인터넷 활용교육을 통한 동종 업종간 정보교류체제 구축하였다. 특히 Cyber Market을 구현하기 위해 1,200여건의 기업체정보 및 제조상품 DB를 응용한 제품 Mall 데이터베이스를 구축하였다. 본 사업을 통하여 경남지역 산업단지에 입주한 기업체의 정보 활용을 극대화하여 지역경제 발전에 기여함과 동시에 국내 지역정보화 시범모델로서 위상을 확립하고자 한다.을 기업의 타인자본비용과 자기자본비용의 조합인 기회자본비용으로 할인함으로써 현재의 기업가치를 구할 수 있기 때문이다. 이처럼 기업이 영업활동이나 투자활동을 통해 현금을 창출하고 소비하는 경향은 해당 비즈니스 모델의 성격을 규정하는 자료도로 이용될 수 있다. 또한 최근 인터넷기업들의 부도가 발생하고 있는데, 기업의 부실원인이 어떤 것이든 사회전체의 생산력의 감소, 실업의 증가, 채권자 및 주주의 부의 감소, 심리적 불안으로 인한 경제활동의 위축, 기업 노하우의 소멸, 대외적 신용도의 하락 등과 같은 사회적·경제적 파급효과는 대단히 크다. 이상과 같은 기업부실의 효과를 고려할 때 부실기업을 미리 예측하는 일종의 조기경보장치를 갖는다는 것은 중요한 일이다. 현금흐름정보를 이용하여 기업의 부실을 예측하면 기업의 부실징후를 파악하는데 그치지 않고 부실의 원인을 파악하고 이에 대한 대응 전략을 수립하며 그 결과를 측정하는데 활용될 수도 있다. 따라서 본 연구에서는 기업의 부도예측 정보 중 현금흐름정보를 통하여 '인터넷기업의 미래 현금흐름측정, 부도예측신호효과, 부실원인파악, 비즈니스 모델의 성격규정 등을 할 수 있는가'를 검증하려고 한다. 협력체계 확립, ${\circled}3$ 전문인력 확보 및 인력구성 조정, 그리고 ${\circled}4$ 방문보건사업의 강화 등이다., 대사(代謝)와 관계(關係)있음을 시사(示唆)해 주고 있다.ble nutrient (TDN) was highest in booting stage (59.7%); however no significant difference was found among other stages. The concentrations of Ca and P were not different
재단법인 국가농림기상센터는 지난 3년간 기상청의 재정지원으로 기후스마트농업의 전제조건인 개별농장 수준의 기상위험 관리서비스를 설계하였다. 이 서비스는 기존 기상청 관측 및 예보시스템 외에 추가적인 자원소모 없이 해당 농지에 주어진 기상조건을 재배중인 작물의 종류와 그 발육단계에 맞게 '기상위험지수'로 정량화하고, 이를 평년기준과 비교하여 재해발생 가능성을 농민에게 일대일로 전달한다. 서비스 실용화에 필요한 기상실황 및 예보의 경관규모 추정기술, 시범 집수역 내 필지별 경과기상 및 예보에 근거한 작목 맞춤형 기상위험 산정기술을 개발하고, 이들 기술의 통합 및 시스템화를 완료하였다. 단일 집수역인 경남 하동군 악양면을 선정하여 이 시스템을 설치하고 230농가 400필지를 대상으로 시범서비스를 구현하였다. 이 과정에서 얻어진 경험을 공유함으로써 향후 농업부문의 기상이변 대응 조기경보서비스 구축에 기여하고자 한다.
한국정보기술응용학회 2001년도 춘계학술대회 E-Business 활성화를 위한 첨단 정보기술
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pp.105-106
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2001
일반적인 정보 검색은 색인어를 통해 이루어지는데 이런 경우 사용자는 정보를 검색하기 위해 데이터베이스에 저장된 정보들이 가지고 있는 색인어를 정확하게 입력해야 한다. 그러나 일반 사용자가 색인어를 정확하게 입력하기는 어렵고, 특히 찾고자 하는 분야가 전문 분야에서 사용되는 용어일 때는 더욱 그러하다. 이럴 때 시소러스와 같은 지식구조를 이용해서 색인어를 탐색하여 검색의 효율을 높일 수 있다. 최근 들어 정보기술 분야의 연구가 활발함에 따라 정보자로의 생산이 급격히 증가하고 이를 관련 주제 분야의 연구정보로 활용하는 경우가 증가하고 있다. 따라서 IT 분야의 정보를 관리할 수 있는 시스템의 개발이 시급하다. 또한 IT 분야와 같은 전문분야일 때 검색 시스템에서 사용할 용어의 관리에 대한 연구의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 IT분야의 정보를 검색할 수 있는 IT 업체정보검색시스템에서 정보 검색시에 생기는 용어간의 불일치 문제를 해결하고, 각 용어들간의 계층 관계를 나타내어 정보 검색시 검색어의 확장을 도울 수 있는 용어 관리 시스템의 구조를 제안하고 그에 대한 검색 알고리즘을 제시한다. 제안된 구조는 사용자의 검색어에 대한 동의어 관계나 상위어, 하위어 등의 계층 관계를 파악하여 검색의 범위에 추가함으로써 검색 효율을 높일 수 있다. 또한 새로운 용어의 생성이나 삭제와 같은 연산이 발생했을 때 시스템을 동적으로 확장할 수 있도록 구현하였다. 제안된 시스템은 단어간의 계층 구조를 효율적으로 검색하기 위하여 객체-관계형 데이터베이스를 사용하였다. 또한 메모리 상주 DBMS를 사용하여 많은 사용자들이 동시에 접근하는 환경에서도 빠른 검색 성능을 유지할 수 있도록 하였다. 제시된 방법은 정보기술 분야뿐만 아니라 다른 전문용어 분야의 연구로도 그 범위를 확장 할 수 있다.자기자본비용의 조합인 기회자본비용으로 할인함으로써 현재의 기업가치를 구할 수 있기 때문이다. 이처럼 기업이 영업활동이나 투자활동을 통해 현금을 창출하고 소비하는 경향은 해당 비즈니스 모델의 성격을 규정하는 자료도로 이용될 수 있다. 또한 최근 인터넷기업들의 부도가 발생하고 있는데, 기업의 부실원인이 어떤 것이든 사회전체의 생산력의 감소, 실업의 증가, 채권자 및 주주의 부의 감소, 심리적 불안으로 인한 경제활동의 위축, 기업 노하우의 소멸, 대외적 신용도의 하락 등과 같은 사회적·경제적 파급효과는 대단히 크다. 이상과 같은 기업부실의 효과를 고려할 때 부실기업을 미리 예측하는 일종의 조기경보장치를 갖는다는 것은 중요한 일이다. 현금흐름정보를 이용하여 기업의 부실을 예측하면 기업의 부실징후를 파악하는데 그치지 않고 부실의 원인을 파악하고 이에 대한 대응 전략을 수립하며 그 결과를 측정하는데 활용될 수도 있다. 따라서 본 연구에서는 기업의 부도예측 정보 중 현금흐름정보를 통하여 '인터넷기업의 미래 현금흐름측정, 부도예측신호효과, 부실원인파악, 비즈니스 모델의 성격규정 등을 할 수 있는가'를 검증하려고 한다. 협력체계 확립, ${\circled}3$ 전문인력 확보 및 인력구성 조정, 그리고 ${\circled}4$ 방문보건사업의 강화 등이다., 대사(代謝)와 관계(關係)있음을 시사(示唆)해 주고 있다.ble nutrient (TDN) was highest in booting stage (59.7%); however no significant difference was found among other stages. The concentrations of Ca and P were not different among mature stages. Accordi
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[게시일 2004년 10월 1일]
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제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
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제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
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제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.