본 연구는 국가산림자원조사 자료를 활용하여 우리나라 혼효림에 대한 산림 입지조건을 탐색하고 임분의 생장 및 수확량을 추정하기 위하여 수행되었다. 혼효림의 생장은 흉고직경, 수고, 흉고단면적을 변수로 하는 Chapman-Richards 모델을 적용하여 식을 도출하였으며, 수확량은 흉고단면적, 지위지수, 임령, 입목밀도 등의 인자를 단계적회귀분석 적용으로 회귀식을 도출하였다. 국내 혼효림은 다양한 입지에 생육하고 있었는데, 기후대별로는 온대중부권역에 과반수 이상이 분포하고 있었으며, 해발고별로는 101~400 m 지역에 약 62%가 분포하는 것으로 나타났다. 임령을 설명변수로 하는 혼효림 생장모형의 적합도(FI)는 흉고직경 0.32, 수고 0.22, 흉고단면적 0.18로 도출되어, 다소 낮은 적합도 값을 갖는 것으로 나타났다. 그러나 추정식의 실측치와 추정치 간의 관계 그래프 및 잔차 등을 고려할 때, 임령을 설명변수로 이용하는 추정모형의 사용은 특별한 문제가 없을 것으로 판단되었다. 혼효림의 수확모형은 여러 생장인자 중 흉고단면적(BA), 지위지수(SI), 임령(Age)이 단계적으로 투입되는 회귀식 Stand volume =-162.6859+6.3434 ∙ BA+9.9214 ∙ SI+0.7271 ∙ Age이 도출되었으며, 식의 설명력 (R2)은 약 96% 였다. 앞서 도출된 최적의 생장 및 수확모형을 이용하여 임시 임분수확표가 만들어 졌다. 또한 임시 임분수확표 자료를 활용하여 혼효림의 재적수확최대벌기령을 도출하였다.
터널 내 CCTV를 통한 딥러닝 객체인식 적용에 있어서 터널의 열악한 환경조건, 즉 낮은 조도 및 심한 원근현상으로 인해 오탐지가 대량 발생한다. 이 문제는 객체인식 성능에 기반한 영상유고시스템의 신뢰성 문제로 직결되므로 정탐지 향상과 더불어 오탐지의 저감 방안이 더욱 필요한 상황이다. 이에 본 논문은 딥러닝 객체인식 모델을 기반으로, 오탐지 데이터의 재학습을 통해 오탐지의 저감뿐만 아니라 정탐지 성능 향상도 함께 추구하는 오탐지 학습법을 제안한다. 본 논문의 오탐지 학습법은 객체인식 단계를 기반으로 진행되며, 학습용 데이터셋 초기학습 - 검증용 데이터셋 추론 - 오탐지 데이터 정정 및 데이터셋 구성 - 학습용 데이터셋에 추가 후 재학습으로 이어진다. 본 논문은 이에 대한 성능을 검증하기 위해 실험을 진행하였으며, 우선 선행 실험을 통해 본 실험에 적용할 딥러닝 객체인식 모델의 최적 하이퍼파라미터를 결정하였다. 그리고 본 실험에서는 학습영상 포맷을 결정하기 위한 실험, 반복적인 오탐지 데이터셋의 재학습을 통해 장기적인 성능향상을 확인하기 위한 실험을 순차적으로 진행하였다. 그 결과, 첫 번째 본 실험에서는 추론된 영상 내에서 객체를 제외한 배경을 제거시키는 경우보다 배경을 포함시키는 경우가 객체인식 성능에 유리한 것으로 나타났으며, 두 번째 본 실험에서는 재학습 차수별 독립적으로 오탐지 데이터를 재학습시키는 경우보다 차수마다 발생하는 오탐지 데이터를 누적시켜 재학습 시키는 경우가 지속적인 객체인식 성능 향상 측면에서 유리한 것으로 나타났다. 두 실험을 통해 결정된 방법으로 오탐지 데이터 재학습을 진행한 결과, 차량 객체 클래스는 1차 재학습 이후부터 AP값이 0.95 이상 우수한 추론 성능이 발현되었으며, 5차 재학습까지 초기 추론 대비 약 1.06배 추론성능이 향상되었다. 보행자 객체 클래스는 재학습이 진행됨에 따라 지속적으로 추론 성능이 향상되었으며, 18차 재학습까지 초기 추론대비 2.3배 이상 추론성능이 자가 향상될 수 있음을 보였다.
이상(以上)과 같이 조사(調査) 또는 실험(實驗)한 결과중(結果中) 그 중요(重要)한 것을 요약(要約)하면 다음과 같다. 1. 실험용(實驗用) 지상식(地上式) 양송이 재배사(栽培舍)의 효과(効果)에 관(關)하여는 이미 실험결과(實驗結果)및 그 분석(分析)에서 지적(指摘)된 바 있거니와 그 측벽(側壁)및 천정(天井)의 구조(構造)는 재배사(栽培舍)를 외계(外界)의 기상조건(氣象條件)에서 격리(隔離)하는데 충분(充分)한 효과(効果)가 있는 것으로 고려(考慮)된다. 2. 반지하실(半地下室)에 구축(構築)한 실험용(實驗用) 태양식(太陽式) 양송이 재배사(栽培舍)의 효과(効果)에 관(關)하여는 실험결과(實驗結果)및 그 분석(分析)에서 지적(指摘)한 바와 같거니와 태양열(太陽熱)을 이용(利用)하는데 있어 충분(充分)한 효과(効果)가 있는 것으로 고려(考慮)된다. 그러나 이것을 농가(農家)에 적용(適用)하기 위(爲)하여는 다음과 같은 제점(諸點)이 개선(改善)되어야 할 것으로 고려(考慮)된다. 즉 (1) 태양식(太陽式)의 지붕과 천정(天井)은 실험용(實驗用) 지상식(地上式) 재배사(栽培舍)의 그것과 동일(同一)히 하고 (2) 태양열(太陽熱) 수열장치(受熱裝置)는 적당(適當)히 재고(再考)되어야 할 것으로 고려(考慮)된다. 태양열(太陽熱) 수열장치(受熱裝置)는 그림 40과 같이 하면 유효(有效)할 것으로 구상(構想)된다. 3. 본실험연구(本實驗硏究)에서 실시(實施)한 각종(各種)의 환기법중(換氣法中) G.E.-C.V. 및 V.S.-C.V. 환기법(換氣法)이 가장 효과적(效果的)인 것으로 본다. 4. 측벽수직(側壁垂直)및 지중(地中) 환기장치(換氣裝置)는 이미 지적(指摘)된 바와 같이 농가(農家) 양송이 재배사(栽培舍)의 자연환기법(自然換氣法)으로 실용적(實用的) 가치(價値)가 충분(充分)하다. 그것은 이들 환기장치(換氣裝置)는 그 환기로(換氣路)를 통(通)하여 사내(舍內)에 유입(流入)되는 외기(外氣)의 온도(溫度)를 인공적(人工的)으로 가열(加熱)이나 또는 냉각(冷却)하지 않고 사내온도(舍內溫度)에 접근(接近)하도록 조절(調節)하는 효과(効果)가 있기 때문이다. 지금 외온(外溫)을 $X^{\circ}C$로 할 때 각종(各種) 환기로(換氣路)에 의(依)하여 흡수(吸收)되는 온도(溫度) $Y^{\circ}C$을 X의 흉수(凶數)로 하는 실험식(實驗式)은 다음과 같이 회귀직선(回歸直線)으로 표시(表示)된다. $$G.P.{\cdots}Y=0.9x-12.8$$$$G.E.{\cdots}Y=0.96x-15.11$$$$V.S.{\cdots}Y=0.94x-17.57$$ 5. 재배사내(栽培舍內)에 유입(流入)되는 공기(空氣)및 사외(舍外)로 배출(排出)되는 공기(空氣)에 관(關)한 실험식(實驗式)은 각각(各各) 다음과 같이 회귀직선(回歸直線)및 지수곡선(指數曲線)으로 표시(表示)된다. (1) 배출속도(排出速度) Ycm/Sec를 유입속도(流入速度)${\times}$cm/Sec의 흉수(凶數)로 하는 회귀직선식(回歸直線式) G.E.-C.V.(50%)법(法) $${\cdots}Y=1.01x-1.65$$ G.E.-C.V.(100%)법(法)$${\cdots}Y=0.42x+2.03$$ V.S.-C.V.(100%)법(法)Y=0.85x+0.96 (2) 배출량(排出量) Y $m^3/hr$ 유출량(流出量) ${\times}m^3/hr$의 함수(凾數)로 하는 회귀직선식(回歸直線式) G.E.-C.V.(50%)법(法)$${\cdots}Y=2.59x-10.88$$ G.E.-C.V.(10%)법(法)Y=2.16x+26.53 (3) 상면(床面) 공기이동(空氣移動) 속기(速氣) Y m/Sec를 배출공기(排出空氣) 속도(速度)${\times}$m/Sec의 함수(凾數)로 하는 회귀직선식(回歸直線式) G.E.-C.V.(50%)법(法)$${\cdots}Y=0.54x+0.84$$ (4) $Co_2$ 축적량(蓄積量)Y(%)를 상면(床面) 공기이동(空氣移動) 속도(速度)${\times}$cm/Sec의 함수(凾數)로 하는 회귀직선식(回歸直線式) G.E.-C.V(50%)법(法)$${\cdots}Y=114.53-6.42x$$ (5) $Co_2$ 축적량(蓄積量)Y(%)를 배출(排出) 공기량(空氣量) $m^3/hr$ 함수(凾數)로 하는 지수곡선식(指數曲線式) G.E.-C.V.(50%)법(法) -$$y=127.18{\times}1.0093^{-X}$$ (6) natural vontilation system에 있어서 양송이 생육(生育)에 적합(適合)한 환경적조건(環境的條件)을 마련하기 위(爲)한 환기구(換氣口)의 단면적(斷面績)은 재배사(栽培舍) 전용적(全容積)에 대(對)하여 다음과 같은 비율(比率)로 할 수 있다. G.E. (지중유입환기구단면적(地中流入換氣口斷面績) $${\cdots}0.3-0.5%$$(요조절(要調節)) C.V. (천정배출환기구단면적(天井排出換氣口斷面績) $${\cdots}0.8-1.0%$$(요조절(要調節)) (7) 본연구(本硏究)에서 실험(實驗)한 각종(各種)의 가열장치중(加熱裝置中) 무압(無壓) 증기수(蒸氣水) 보이라로 사용(使用)할 수 있는 온수(溫水) 보이라가 농가용(農家用) 양송이 재배사(栽培舍) 가열장치(加熱裝置)로서, 그 효과면(効果面)에 있어서나 또는 그가격면(價格面)에 있어서 최적합(最適合)하다는 것이 확인(確認)되고 있다.
오늘날 이동통신은 급증하는 데이터 수요에 대응하기 위해서 주로 속도 향상에 초점을 맞추어 발전해 왔다. 그리고 5G 시대가 시작되면서 IoT, V2X, 로봇, 인공지능, 증강 가상현실, 스마트시티 등을 비롯하여 다양한 서비스를 고객들에게 제공하기위한 노력들이 진행되고 있고 이는 우리의 삶의 터전과 산업 전반에 대한 환경을 바꿀 것으로 예상되고 되고 있다. 이러한 서비스를 제공하기위해서 고속 데이터 속도 외에도, 실시간 서비스를 위한 지연 감소 그리고 신뢰도 등이 매우 중요한데 5G에서는 최대 속도 20Gbps, 지연 1ms, 연결 기기 106/㎢를 제공함으로써 서비스 제공할 수 있는 기반을 마련하였다. 하지만 5G는 고주파 대역인 3.5Ghz, 28Ghz의 높은 주파수를 사용함으로써 높은 직진성의 빠른 속도를 제공할 수 있으나, 짧은 파장을 가지고 있어 도달할 수 있는 거리가 짧고, 회절 각도가 작아서 건물 등을 투과하지 못해 실내 이용에서 제약이 따른다. 따라서 기존의 통신망으로 이러한 제약을 벗어나기가 어렵고, 기반 구조인 중앙 집중식 SDN 또한 많은 노드와의 통신으로 인해 처리 능력에 과도한 부하가 발생하기 때문에 지연에 민감한 서비스 제공에 어려움이 있다. 그래서 자율 주행 중 긴급 상황이 발생할 경우 사용 가능한 지연 관련 트리 구조의 제어 기능이 필요하다. 이러한 시나리오에서 차량 내 정보를 처리하는 네트워크 아키텍처는 지연의 주요 변수이다. 일반적인 중앙 집중 구조의 SDN에서는 원하는 지연 수준을 충족하기가 어렵기 때문에 정보 처리를 위한 SDN의 최적 크기에 대한 연구가 이루어져야 한다. 그러므로 SDN이 일정 규모로 분리하여 새로운 형태의 망을 구성 해야하며 이러한 새로운 형태의 망 구조는 동적으로 변하는 트래픽에 효율적으로 대응하고 높은 품질의 유연성 있는 서비스를 제공할 수 있다. 이러한 SDN 구조 망에서 정보의 변경 주기, RTD(Round Trip Delay), SDN의 데이터 처리 시간은 지연과 매우 밀접한 상관관계를 가진다. 이 중 RDT는 속도는 충분하고 지연은 1ms 이하이기에 유의미한 영향을 주는 요인은 아니지만 정보 변경 주기와 SDN의 데이터 처리 시간은 지연에 크게 영향을 주는 요인이다. 특히, 5G의 다양한 응용분야 중에서 지연과 신뢰도가 가장 중요한 분야인 지능형 교통 시스템과 연계된 자율주행 환경의 응급상황에서는 정보 전송은 매우 짧은 시간 안에 전송 및 처리돼야 하는 상황이기때문에 지연이라는 요인이 매우 민감하게 작용하는 조건의 대표적인 사례라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 자율 주행 시 응급상황에서 SDN 아키텍처를 연구하고, 정보 흐름(셀 반경, 차량의 속도 및 SDN의 데이터 처리 시간의 변화)에 따라 차량이 관련정보를 요청해야 할 셀 계층과의 상관관계에 대하여 시뮬레이션을 통하여 분석을 진행하였다.
작물(作物)에 대한 토양(土壞)의 유효인산량(有效燐酸量)을 화학적(化學的)인 방법(方法)으로 빠르고 정확(正確)하게 검정(檢定)하는 것은 농경지(農耕地) 토양(土壤)의 화학적(化學的) 특성(特性)과 비옥도(肥沃度)를 위하여, 또는 인산시비량(燐酸施肥量)의 결정(決定)을 위하여, 또는 한편으로는 환경(環境)의 화학적(化學的) 평가(評價)와 토양성분(土壤成分)에 대한 화학적(化學的) 연구(硏究)를 위하여 요구(要求)되는 과제(課題)이다. 현재(現在) 토양(土壤)의 유효인산(有效燐酸)에 대한 화학적(化學的) 규정(規定)과 그의 측정방법(測定方法)은 여러 가지 사정(事情)에 의하여 변동(變動)되거나 다수(多數)의 상이(相異)한 방법(方法)이 제안(提案)되어 있으므로 최적(最適)의 측정방법(測定方法)을 확립(確立)하기 위하여는 토양(土壤)과 작물(作物)의 영양적(營養的) 특성(特性)을 기초(基礎)로 하여 광범위(廣範圍)의 실험적(實驗的)인 결과(結果)에서 도출(導出)되어야 할 것이다. 한국(韓國)에서의 토양유효인산(土壤有效燐酸)의 화학적(化學的) 측정방법(測定方法)은 현재(現在) 통일(統一)되어 있지 못하고 제안(提案)된 다수(多數)의 측정방법(測定方法)에 대하여 실험적(實驗的)으로 광범위(廣範圍)하게 검토(檢討)되지 못하였으므로 본(本) 연구(硏究)는 이러한 목적(目的)을 위하여 전국(全國) 다수지역(多數地域)(44점(點))의 전토양(田土壤)을 공시(供試)하여 작물재배(作物栽培)(옥수수)를 통한 인산흡수량(燐酸吸收量)을 측정(測定)하고 한편 상이(相異)한 10가지 화학적(化學的) 방법(方法)으로 분석(分析)한 결과(結果)로써 적합(適合)한 방법(方法)을 확립(確立)하고저 하였으며 현재(現在)까지의 시험결과(試驗結果)를 다음과 같이 종합(綜合)한다. 공시토양(供試土壤)의 전인산량(全燐酸量)은 533ppm으로부터 4,917ppm까지의 넓은 범위에 있었으며 유기물(有機物) 함량(含量)과 유의성(有意性)있는 정(正)의 상관(相關)을 보였다. 특이산성토(特異酸性土)와 화산회토(火山灰土)는 공(共)히 유기물함량(有機物含量)은 높았으나 전인산량(全燐酸量)은 전자(前者)는 비교적(比較的) 낮았고 후자(候者)는 매우 높았다. 추출조건(抽出條件)이 상이(相異)한 10가지 화학적(化學的) 방법(方法)으로 측정(測定)한 유효인산(有效燐酸)으로 규정(規定)되는 양(量)은 방법간(方法間)에 다소(多少)의 차이(差異)가 있었으며 1%로부터 48%의 범위(範圍)에 있었다. 각(各) 방법(方法)으로 측정(測定)한 인산량(燐酸量)을 상호비교(相互比較)한 상대치(相對値)는 다음과 같은 순위(順位)로 배열(配列)된다. $H_2O(5\;min.)\;1.0\;<\;H_2O(60min.)\;2.27\;<\;NH_4HCO_3\;5.57\;<\;NaHCO_3\;7.42\;<\;Double\;lactate\;9.71\;<\;Bray\;No.1\;12.53\;<\;Lancaster\;17.63\;<\;Nelson\;25.96\;<\;AcOH\;27.6\;<\;CAL-method\;50.27$ 토양적(土壤的) 특성(特性)의 차이(差異)로는 특이산성토(特異酸性土) 화산회토(火山灰土) 그리고 토성(土性)이 거친 토양(土壤)에서는 어느 방법(方法)으로도 측정(測定)된 인산량(燐酸量)은 매우 낮았다. 전반적(全般的)으로 토양(土壤)의 pH와 전인산(全燐酸)은 추출(抽出)되는 인산(燐酸)과 유의성(有意性)있는 정(正)의 상관(相關)을 보였으며 유기물량(有機物量)과는 Nelson법(法)$(HCl-H_2SO_4)$과 CAL법(法)에서 부(負)의 상관(相關)을 보였다. 교환성(交換性) Ca과는 특(特)히 Olsen법(法)$(NaHCO_3$추출(抽出))이 유의성(有意性)있는 상관(相關)을 보였으므로 석회질토양(石灰質土壤)에는 이 방법(方法)을 적용(適用)하는 것이 유용(有用)할듯하다. 2회(回) 연속재배(連續栽培)에 의하여 식물(植物)(옥수수)이 흡수(吸收)한 인산량(燐酸量)은 토양(土壤) 전인산량(全燐酸量)에 대비(對比)하면 매우 낮아 평균(平均) 4.05%에 불과(不過)하였으며 2차재배(次栽培)가 1차재배(次栽培)보다 평균(平均) 2배(倍) 이상의 높은 흡수(吸收)를 보였다. 각(各) 토양유효인산(土壤有效燐酸)의 측정방법(測定方法)에 의한 결과(結果)와 식물체(植物體)가 흡수(吸收)한 인산량(燐酸量)을 대조(對照)하여 한국전토양(韓國田土壤)의 유효인산량(有效燐酸量)을 화학적(化學的)으로 검토(檢討)하기 위하여 현재(現在) 널리 사용(使用)되고 있는 Lancaster법(法)보다는 Soltanpour$(NH_4HCO_3$추출(抽出))법(法), Double lactate법(法) 그리고 Bray No.1법(法)이 보다 적합(適合)할듯하나 이는 토양(土壤)의 성질(性質)과 작물(作物)의 종류(種類)를 달리한 조건(條件)에서 재검토(再檢討)하여 확정(確定)할수 있을듯하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.