Wilbrink 본뜨기에서 모우드 라킹 현상과 소모적 궤적의 두 경우에 대한 일반화차원 D 하(n)을 수치 해석적으로 계산하였다. 투닝변수 z=0.03, 소모변수 b=0.9, k 하(d)=0.272313668의 값으로 주어진 소모적 Wilbrink 본뜨기에서 모우드 라킹현상의 경우에는 n~20일 때 D 하(-20) =0.924202의 값을 갖으며, 소모적궤적에서는 D 하(-20) =0.63292와 D 하(+20) =1.89877의 값으로 주어진다. 이때의 값들은 n$\longrightarrow$$\infty$감에 따라 Circle 본뜨기의 D 하($\pm$$\infty$) 값들과 근사적으로 일치한다.
환경모델링 기법은 비선형 오염유출현상을 구조화하여 배출특성 규명 및 정책대안의 영향예측 도구로서 활용도가 증가하고 있다. 반면 복잡한 입력 매개변수의 구성은 모형운영에 있어 비정량적 수치의 적용가능성을 내포하고 있다. 이러한 한계성을 극복하기 위해 최근 들어 GIS와 정보기술의 연계를 통한 자료관리 및 모형 매개변수 산출을 위한 연구들이 활발히 진행 중에 있다. 이에 본 연구의 목적은 NGIS사업을 통해 축척된 지형공간 자료와 GIS의 공간분석기능을 연계하여 유역 오염유출모형인 HSPF의 운영정보 생성을 지원하는 정보시스템을 개발하는데 있다. 주 연구내용은 시스템 분석 및 설계, 기초 데이터 수집과 DB 구축, 지형 매개변수 산정을 위한 GIS-HSPF의 통합 인터페이스 구축이다. 개발된 KBASIN-HSPF는 EPA에 의해 개발된 BASIN의 유역분할, 하천망생성, 지형특성계수 산정 기능과 함께 우리나라의 지형 오염원 기상정보의 저장구조를 고려한 데이터 모델링, Thiessen망에 준한 강우자료 보정 그리고 HSPF 모형운영정보 생성 및 전환기능을 포함하고 있다. KBASIN-HSPF는 기존의 오염유출모델링을 위해 자료준비부터 정보연계, 모형운영까지 분산된 환경에서 수행되었던 것을 통합환경하에서 진행함으로써 정보의 질적보장과 정보전환의 표준화방안을 제시하는 정보분석시스템이다.
이 연구는 GIS 방법론을 적용하여 병원의 적지평가 모형을 개발하며, 그리고 모형에서 계산된 적지점수와 병원의 성과변수(환자 수) 간의 관계를 분석하였다. 대전광역시에 있는 7개 병원급 의료기관을 대상으로 연구를 진행하였으며, 적지평가 모형은 의료서비스에 영향을 미치는 인구 사회 경제학적 요인을 반영하여 구축하였다. 적지평가 인자의 주제도(Thematic Map) 생성을 위해 1:25,000 축척의 수치도면으로 구축된 행정구역도, 도로망 지도를 이용하였으며, 대전광역시 각 구에서 발간된 2004년 통계자료집을 이용하여 동별로 자료를 DB화하였다. 병원을 중심으로 한 버퍼링(0.5km, 1.0km, 1.5km 그리고 2.0km) 변화에 따른 병원별 적지점수와 병원에 온 병상 당 입원환자와 외래환자 수와의 관계를 분석하였다. 병원의 성과지표로 사용된 환자 수 지표와 병원의 적지점수 간의 상관관계의 크기는 버퍼링 크기에 따라 차이가 있었으며, 0.5km의 버퍼링을 사용하였을 때에는 적지점수와 환자 수 사이에 양(+)의 관계를 보였지만, 그 이상에서는 음(-)의 관계를 보였다. 이러한 결과는 병원급 의료기관은 평가점수가 높은 지역에 가까이 위치한 병원일수록 성과가 높을 수 있다는 것을 제시하고 있다.
4차산업 혁명이 도래한 이후로 전세계적으로 AI 기술이 유래 없는 속도로 발달 및 활용되고 있으며, 다양한 분야에서 AI 기법을 도입한 연구가 활발히 진행 중에 있다. 최근 수자원 분야에서는 단기 강우 예측, 댐 유입량 예측 및 하천 수위 예측 등의 분야에서 AI 기술이 접목되어 꾸준한 기술 개발이 이루어지고 있다. 그러나 단변량으로 축척된 자료를 활용하여 중·장기 모형 개발 연구가 다수 진행되고 있지만, 급격한 기후변화 현상과 복잡한 매커니즘을 보이고 있는 기상현상의 경우 단변량 분석으로서는 정확도가 저하 될 수 있는 우려가 있는 것이 현실이다. 이에 본 연구에서는 상기에 제시된 단점을 극복하고자 다양한 기상자료를 검증·예측인자로 활용함과 동시에 Deeplearning 모형과 결합하여 신뢰성 있는 단기 강수 예측이 가능한 모형을 개발하였다. 본 연구에서는 유럽중기예보센터(ECMWF, European Center for Medium-Range Weather Forecasts)에서 제공하고 있는 ERA5 재해석 자료를 활용하였으며, Deeplearning 모형과 결합하여 단기 강우 예측이 가능한 모형을 개발하였다. 1차적으로 격자자료(25km×25km)로 제공되고 있는 ERA5 자료를 상세화(downscaling) 모형에 적용하여 기상청 관측소와 비교·검증하였으며, Deeplearning 모형을 통해 단기 예측이 가능한 모형으로 확장하였다. 이때 Deeplearning의 다양한 모형 중 시계열 분석에 있어 예측 성능이 높은 LSTM 모형을 활용하였으며, 제공되고 있는 대기 변수의 상호관계를 노드간 연결을 통해 결과의 정확도와 신뢰성을 확보하였다. 본 연구 결과는 기관별로 제공하고 있는 예측 수준을 상회하는 결과를 도출하였으며, 홍수기에 집중되는 강우량을 예측하여 대비·대책을 선제적으로 마련할 수 있는 자료로써의 활용성이 높을 것으로 사료된다.
1m급 전후의 고해상도 위성영상들이 지구관측 및 모니터링으로부터 국토의 디지털 지도제작에 이르기까지 폭넓게 활용되고 있다. IKONOS 영상의 경우 Pro와 Precision 제품은 상당히 고가이므로 정확한 지도를 제작하는데 저가의 Geo제품과 영상공급자에 의해 제공된 RPC계수를 이용하는 것은 바람직하다. IKONOS 고해상도 영상은 엄밀한 센서모델 대신 RF에 의해 설명되어진다. 본 연구에서는 RF 모델을 기반으로 추출되는 지상좌표의 정확도를 개선하기 위하여 대상물공간과 상공간에서 각각 정의된 4개의 모델, 즉 선형이동 모델, 축척 및 선형이동 모델, Affine 모델, 2차 다항식 모델을 제시하였다. RF 모델을 기반으로 한 지상좌표 산출 알고리즘과 산출된 지상좌표의 정확도 개선 알고리즘을 개발하고 실험을 통하여 다항식 보정모델별 개선효과를 분석하였다. 또한 지상기준점의 수와 배치유형, 측량의 정확도와 같은 여러 가지 지도제작 매개변수들이 지상좌표의 정확도에 미치는 효과를 평가하였다. 적용실험 결과, RF 모델에 의해 1차적으로 산출된 3차원 지상좌표의 RMSE는 X 방향에서 8.035m, Y 방향에서 10.020m, Z 방향에서 13.318m이었으나 다항식 보정 알고리즘을 통하여 X 방향 2.791m, Y 방향 2.520m, Z 방향 1.441m까지 RMSE를 낮춤으로써 수평위치에서 약 65%, 수직방향에서 약 89%까지 정확도를 크게 개선할 수 있었다.
목형의 곡면을 수작업으로 제작할 때 많은 경험이 있다 하더라도 정확한 곡면 형상, 좌우대칭 등의 작업에는 상당한 어려움이 따른다. 기계를 사용한 단순한 2차원 목형은 NC 프로그램을 작성하여 간단히 가공할 수 있지만, 복잡한 곡면 형상의 가공은 3차원 CAM s/w, 공구, 재료 등 다양한 변수가 따르기에 축척된 많은 데이터를 필요로 한다. 3차원 곡면 가공 제품 중 제품의 설계 및 디자인 s/w가 다르다면, 데이터의 호환 및 가공 시스템을 구성하기에는 더더욱 어려움이 따른다. 최근 레저에 대한 관심이 증가함에 따라 레저보트 업체에서는 수작업 대신 레저장비에 대한 소비자의 디자인 및 설계제작 요구에 대응하기 위해서 가공 자동화 및 정밀도 향상을 위하여 CAD/CAM 시스템을 이용한 3차원 모델링 및 CNC 공작기계를 사용한 새로운 개념의 플러그 제작 자동화 기술 개발이 필요하게 되었다. 따라서 본 연구는 수작업으로 제작하던 레저보트의 목형을 정밀도와 생산성 향상을 위하여 디자인을 강조한 3차원 디자인 s/w로 디자인하고, 이 디자인 한 데이터를 이용하여 3차원 CAM s/w에서 모델링 한 후, 가공 데이터를 산출하여 정밀가공기계인 머시닝센터로 가공하고자 하는 것이다. 이 연구 결과를 바탕으로 전문계 고교에서도 CAD 및 단순 가공 기술교육에서 벗어나 다양한 디자인으로 된 곡면 가공 수요자의 요구에 대응하기 위한 3차원 모델링과 3차원 정밀 가공 시스템의 교육 및 개발에 도움이 되었으면 한다. 본 연구는 선박의 하단부인 헐(Hull)의 목형인 플러그(plug)를 가공하기 위하여 플러그의 재료, 2차원 도면 형상을 3차원 형상으로의 모델링, 3차원 디자인 모델링, 가공을 위한 CAM, CNC 공작기계를 이용한 가공 기술 등 여러 가지 융합되고 복합적인 기술인 CAD/CAM 시스템을 활용한 모델링 및 플러그 가공 기술을 개발하는 것이다. 학생들에게는 기술개발의 중요성을, 업체에게는 생산성 향상이 주목적이다.
지방췌장(Fatty pancreas)은 세포 내에 비정상적으로 지질이 침착되는 과정으로 지방조직이 증가하여 축척되고, 그 결과 심혈관 및 대사성 질환의 위험인자로 나타난다. 이에 본 논문에서는 췌장 초음파검사에서 췌장 지방이 심혈관계 질환 및 대사증후군의 예측 인자로서의 유용성을 알아보고자 한다. 부산에 위치한 W 병원 건강검진센터에서 2018년 9월 2일부터 2018년 12월 31일까지 종합검진을 시행한 407명을 대상으로 복부초음파검사 결과 중 췌장에 지방이 침착된 정도를 경도, 중등도, 고도 3단계로 분류하였다. 췌장의 지방 침착과 심혈관 질환 및 대사성증후군의 연관성을 알아보기 위하여 비폐쇄성 죽상경화, BMI, 고지혈증, 고혈압, 당뇨병의 데이터를 수집하였고 추가적으로 지방췌장의 정도가 증가될수록 간기능 이상과 갑상선 기능 이상과의 상관관계를 분석하고자 하였다. 지방췌장을 가진 환자 중 비폐쇄성 죽상경화, BMI, 고지혈증, 고혈압, 당뇨병, 간기능이상, 갑상선기능이상 등 6가지 매개변수의 관련성을 살펴보았고 이 중 심혈관질환 위험인자인 비폐쇄성 중상경화의 경동맥 내중막두께가 지방췌장과 가장 밀접하게 연관되어 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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