• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제34권5_6호
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• pp.202-213
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• 2007

네트워크는 공학이나 자연과학은 물론이고 사회과학의 여러 분야를 연구하는데 중요하게 사용되는 모델이다. 이런 네트워크를 좀 더 쉽게 분석하기 위해서는 시각적으로 네트워크의 특징을 잘 나타내는 것이 필요하다. 이러한 그래프 레이아웃 연구는 컴퓨터 기술이 발달함에 따라 많이 연구되고 있다. 그 중에서 요즘 새롭게 부각되고 있는 척도 없는(Scale-free) 네트워크는 다양한 분야에서 복잡한 현상들을 분석하고 이해하는데 유용하게 쓰이고 있다. 이 네트워크의 특징은 링크의 수(Degree)가 멱함수(power law) 분포를 보이고, 다수의 링크를 가지는 허브가 존재함이 알려졌다. 따라서 척도 없는 네트워크에서는 허브를 시각적으로 잘 표현하는 것이 중요하지만 기존의 그래프 레이아웃 알고리즘은 클러스터를 잘 표현하는 정도이다. 그래서 본 논문에서는 척도 없는 네트워크를 잘 표현하는 그래프 레이아웃 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘에서 허브들 간에 작용하는 허브성 척력이 거리에 반비례하고, 허브들의 degree가 a배 증가하면, 허브사이에 작용하는 척력의 크기는 ${\alpha}^{\gamma}({\gamma}$는 연결선 지수)배가 된다. 또한, 전체 노드수와 전체 링크수에 따라 적용되는 힘의 크기를 조정하는 계수를 두어서 네트워크의 규모에 관계없이 허브성 척력이 적용되는 특성이 있다. 제안한 알고리즘이 허브를 잘 표현하는 그래프 레이아웃 알고리즘인지를 기존의 방식과 실험을 통해서 비교하였다. 실험의 절차는 먼저 네트워크에 허브가 존재하는지를 식별한다. 허브의 존재를 식별하기 위한 방법은 연결선 지수를 확인하고, 연결선 지수의 값이 2와 3사이에 있으면 허브가 존재하는 척도 없는 네트워크로 판단한다. 다음은 이 네트워크의 레이아웃 작성에 제안한 알고리즘을 사용한다. 그 결과, 제안한 그래프 레이아웃 알고리즘이 기존의 Noack등의 클러스터중심의 알고리즘에 비해서 척도 없는 네트워크의 허브를 확실히 잘 보여주고 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제47권6호
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• pp.501-511
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• 2014

일괄형 수문모형(Lumped Model)을 활용한 홍수 유출자료의 공간확장에 영향을 미치는 강우-유출모형의 초기조건과 입력자료의 영향에 대해 연구하였다. 강우-유출모형의 초기조건으로는 기저유량 정보의 모형모의에 대한 영향과 저류함수법의 포화우량($R_{sa}$)의 공간분포에 대한 분석을 실시하였으며, 강우-유출모형의 입력자료로서 강우정보의 영향을 자료의 유무에 관련한 과거자료의 조건을 중심으로 그 영향을 분석하였다. 이를 위해 충주댐유역을 선정하였으며, 충주댐 유역을 대규모유역으로 정하고 이를 기준으로 3개 중규모유역과 22개의 소유역으로 구분하였다. 영월1, 충주댐, 영월2의 수위관측소를 70년대 수문자료 유무에 따라 중심 수위관측소로 선정하였으며 이들을 개별적 중심축으로 삼고 1993년부터 2009년까지 30개의 홍수사상을 이용해 홍수유출자료 확장의 특성을 분석하였다. 관측유출을 직접유출과 기저유출로 분류하고 산정된 기저유출을 강우-유출모의에 적용하였다. 기저유출의 적용 유무 조건하에서 세 곳의 수위관측소를 중심으로 각각의 자료 확장성을 파악하였다. 기저유출을 고려한 모델 모의시 Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) 값은 모델 모의 만족범위를 넘어서는 사상이 10% 이상 증가되었다. 강우에 대한 초기유출의 양을 결정하는 포화우량($R_{sa}$)의 분포는 세 곳 수위관측소의 유량값을 중심으로 중권역의 포화우량($R_{sa}$)을 최적화하는 경우, 중권역의 최적화된 포화우량($R_{sa}$) 값은 큰 차이를 보이지 않으며 포화우량($R_{sa}$) 분포가 강우사상과 유출량의 크기분포에 큰 영향을 받지 않았다. 홍수 유출자료의 강수자료 영향은 30개의 홍수사상 자료에서 자료의 이상치를 제외한 17개 홍수사상을 이용해 검증하였으며 강우자료가 많아질수록 오차 범위가 줄어듦을 보였다. 하지만, 전체 홍수사상의 규모에 비해 그 영향이 크지 않는 것으로 파악되었다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제40권4호
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• pp.252-260
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• 2015

본 논문은 ICRP103 환경방호를 대비하여 국내에서 개발된 야생동식물 선량평가 코드 K-BIOTA의 기술적 배경 및 적용 사례를 기술한다. K-BIOTA는 스크리닝(screening) 선량평가(Level 1&2)와 부지 특성적 상세평가(Level 3)의 3단계의 단계적 평가방법을 적용한다. 스크리닝 단계평가는 상세평가의 필요성 여부를 판단하기 위한 예비적 평가 단계로 개별적인 생물종보다는 동식물을 그룹별로 구분하여 평가한다. Level 1 평가는 스크리닝 목적의 참조준위로부터 유도된 최대환경매체농도 값과 실제 환경매체농도 값의 비교로부터 위험도 지표(risk quotient)를 계산한다. Level 1 평가 결과 위험도 지표가 1보다 작으면 생태계의 건전성이 유지된다는 결론과 함께 평가를 종료하고, 1 보다 크면 동식물 그룹별로 평균적인 전이계수나 평형분배계수 값을 적용하여 조금 더 실제적인 Level 2 평가를 수행한다. 따라서 Level 2 평가가 Level 1 평가보다 덜 보수적이다. Level 2평가에서 위험도지표가 1 보다 작으면 생태계의 건전성이 유지된다는 결론을 내리고 평가를 종료하고, 1보다 크면 Level 3 평가를 수행한다, Level 3 평가는 부지 특성적 데이터를 고려하는 상세평가단계로, 동식물 그룹별 평가 대신 부지 대표적 동식물에 대한 개별적 선량평가를 수행하며, 대표적 동식물의 종류 및 크기, 거주인자, 전이계수, 평형분배계수에 대한 부지 특성적인 값을 사용한다. 또한 Level 3 평가 단계에서는 전이계수, 평형분배계수, 환경매체농도 (토양농도 또는 물의 농도)에 대한 개별 동식물의 피폭 선량률에 대한 불확실도 분석을 선택적으로 수행할 수 있다. 적용 가능한 확률밀도함수는 정규분포, 로그정규분포, 균일분포, 지수분포의 4가지이다. 국제원자력기구의 EMRAS II (Environmental Modeling for Radiation Safety) 모델 시나리오 비교 공동연구에 참가하여 K-BIOTA의 적용성을 검증하였다. 그 결과로 K-BIOTA는 다양한 오염 환경에서 거주하는 야생동식물의 방사선 영향을 평가하는데 유용함이 입증되었다.

• 한국지구과학회지
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• 제41권2호
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• pp.95-110
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• 2020

본 연구에서는 고해상도 ERA5 재분석자료 중 우리나라 지상 온도 자료의 신뢰성을 검증할 목적으로 종관기상관측소(ASOS) 관측자료와 비교를 수행하였다. 새롭게 생산되어 배포 중인 ERA5 재분석자료는 높은 시·공간적 해상도를 가져 여러 분야에 활용성이 매우 높다. 자료의 분석 기간은 ASOS 61개 관측소가 1999년 이후로 결측률이 매우 낮으며 시간평균 자료를 제공한다는 점을 고려하여 1999-2018년 기간으로 설정하였다. ERA5 격자 자료는 격자 내 90-m 수치표고모델(DEM) 분포로부터 내륙, 해안, 산악 지역에 해당하는 지형학적인 특성에 따라 분류하여 ASOS 지점 자료와 비교되었다. 분석 기간 전체에 대한 평균 지상 온도는 ASOS와 ERA5 모두 공간 분포의 패턴과 값은 큰 차이없이 유사하였다. ASOS와 ERA5의 산점도 비교를 통해 전체 기간, 특히 여름, 겨울 기간에 대해 계절 변동성을 가진다는 특성을 확인할 수 있었으며, 이는 달별 두 자료 사이의 매시간 차이 확률밀도함수(PDF)의 시계열을 통해서도 확인되었다. 두 자료 사이의 차이를 통계지수인 NMB, RMSE를 계산하여 정량화시켰을 때, 각 값에서 지역적인 특성을 보였으나 모든 지수에서 큰 차이가 없다고 판단할 수 있었으며, 상관성을 보기 위해 R과 IOA를 통해 구한 값은 모두 0.99에 근접하였다. 특히 일평균 산출에 있어 1-시간-평균 값 24개를 이용한 일평균의 경우가 최고와 최저온도의 평균을 이용하는 일평균에 비해 오차가 작게 나타났고, 두 자료 사이의 상관성도 높게 나타남을 확인하였다. 두 자료의 차이가 나타나는 원인으로 ERA5 격자 내 지형 효과가 가장 클 것으로 판단하여 수치표고모델을 활용하여 각 지역별 PDF를 이용해 첨도 및 왜도를 구하고, 이를 온도 차이 파워 스펙트럼의 1년 주기 변동 크기와 비교하였다. 그 결과, 양의 상관성을 가졌음을 확인하였다. 이는 지형 효과가 두 자료 차이의 원인이라고 설명하는 결과이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제52권9호
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• pp.627-635
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• 2019

우리나라에서도 최근 들어 과거 눈이 내리지 않던 지역에 폭설이 내리거나 대설에 의한 인명피해가 발생하는 등의 설해가 발생하였다. 이에 자연재해저감 종합계획에 대설에 의한 설해 대비를 포함하는 등의 정책적인 변화가 생겼으나, 우리나라는 그동안 대설 피해가 많지 않았었기 때문에 대설이나 적설 자료의 특성에 대한 연구를 다양한 각도에서 수행한 적이 거의 없다. 우리나라의 적설자료는 강우자료와 특성이 다른 경우가 많다. 예를 들어, 우리나라 남해안 일부 지역은 연중 눈이 한 번도 내리지 않는 경우가 다수 있어, 연최대치계열 자료 중에 값이 없는 경우가 빈번히 존재하는 등 중도절단 자료(censored data)와 비슷한 특성을 가진다. 실제로 부산 지점은 적설관측시 시작된 이후 연최대치계열 자료의 값이 없는 경우가 전체 시계열의 36% 이상이었다. 그럼에도 불구하고 적설자료의 빈도해석은 기존 강우자료의 빈도해석 절차에 준해 시행되는 경우가 대부분이었다. 연최대치계열 자료가 존재하지 않는 경우, 기존의 빈도해석 방법을 적용하기 위해 자료가 존재하지 않는 기간에 대해 0으로 가정하여 빈도해석을 수행하거나 해당기간을 제외하고 빈도해석을 수행할 수 있다. 그러나 두 가지 경우 모두 구해진 확률분포의 적합도가 매우 낮은 경우가 존재했다. 그러므로 본 연구에서는 우리나라 적설자료의 특성을 고려하기 위해 조건부결합확률분포를 이용하여 확률밀도함수를 선정하는 방법을 제안하였다. 그 결과 기본 방법에 비해 적합도가 더 높은 확률밀도함수를 구할 수 있었으며, 100년 빈도 이상의 고빈도에서 기존 방법에 비해 대체로 적설심이 작아지는 경향을 보였으며, 최대 15%의 차이를 보였다. 눈의 단위중량에 따라 지역별로 하중은 달라질 수 있으며 그 영향의 크기가 달라질 수 있으나, 본 연구의 결과는 건축물의 설계기준에도 영향을 미칠 수 있고, 재해저감을 위한 대책 수립에도 큰 기여를 할 수 있을 것이다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제53권1호
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• pp.1-6
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• 2011

연구는 유전체분석에 대해 모의실험한 연구로써 Reference Population (RP)이 구성되었을 때, 표현형 자료가 없고 유전체자료만 있는 Juven 1 또는 Juven 2 세대에 대해 유전평가의 정확도에 대해 알아보고자 연구를 실시하였다. 모의실험의 가정으로 염색체는 1개이며 염색체길이는 100cM로 가정하였다. 초기의 유효집단의 수는 100두의 다형성이 없는 초기집단에서 유전자 효과가 없는 표지인자(Marker)를 0.1cM 및 0.5cM 간격으로 균등하게 단일 염기 돌연변이에 의한 다형성을 발생시켰고 유전자 효과가 있는 QTL 좌위는 Marker와 동수의 비율로 임의위치를 지정하여 돌연변이에 의한 변이성을 생성하였으며 이때 유전자 효과는 Gamma 분포함수(scale=1.66, shape=0.4)에서 생성하였다. 배우자(gamete) 형성과정에서 Haldane의 가정하에 유전자 재조합을 생성하였으며 돌연변이 발생율은 Marker 및 QTL 좌위에서 $2.5{\times}10^{-3}$ 및 $2.5{\times}10^{-5}$의 확률로 발생시켜 1000세대까지 세대번식을 유지하였다. 이 후 1001세대부터 1004세대까지 세대당 2000두의 자손을 생성하였으며 이 때 유전력을 0.1 및 0.5의 가정하에 1001~1002 세대에서 표현형 자료를 생성하였고, 1003~1004세대는 오직 유전체자료만 생성하였다. Bayesian 방법을 이용하여 개체별 육종가를 추정하였으며 표지인자간 거리(0.1cM, 0.5cM), 유전력(0.1, 0.5) 및 반형매 집단크기(20두, 4두)에 따라 참육종가와 추정 육종가간의 상관으로 표현되는 육종가 정확도에 대해 비교한 결과 1003세 대에서 표지인자간 거리가 0.1cM 및 0.5cM일 때 육종가의 정확도는 각각 0.87, 0.81였고, 유전력이 0.1 및 0.5 일 때 각각 0.87, 0.94로 추정되었으며, 반형매 집단의 크기가 20두 일 때 0.87, 4두 일 때 0.84로 추정되었다. 위의 결과로 미루어 보아 다량의 SNP 표지정보 및 반형매 집단의 크기가 클수록 즉, 혈연계수가 높은 집단일 때 육종가의 정확도는 높게 나타났다. 유전체선발의 활용시 비교적 높은 정확도로써 조기선발이 가능하며 이로 인한 세대간격을 단축시킬 수 있어 개량의 효율을 높일 수 있을 것으로 사료된다. 반면에 유전체선발은 분석비용이 비싸며, 지속적인 유전체 선발시 특정유전자 선호로 인한 유전적 부동(Genetic Drift) 현상이 발생될 수 있기 때문에 지속적인 SNP 발굴에 대한 노력이 필요한(Meuwissen 2003) 단점이 있으나 한우 또는 젖소와 같은 대가축과 같이 세대간격이 긴 가축에서 유전체선발 할 경우 조기선발로 인한 세대간격 단축과 유전평가의 높은 정확도(0.8이상)로 인해 개량의 효율을 극대화 할 수 있을 것으로 사료된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권6호
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• pp.1-8
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• 2005

이 논문에서는 팬-틸트-줌 기능을 가지는 실시간 능동카메라 시스템에 적합한 2단계 머리 추적 알고리즘을 제안한다. 먼저, 색 수렴 단계에서는 머리의 모양을 타원으로 가정하고 모델 색-히스토그램을 얻는다. 그 후, 모델과 후보 타원의 색-히스토그램간의 유사도를 검사하여 목표 물체의 대략적인 위치를 구하기 위해 mean-shift 방법을 이용한다. 여기에서 영상 내 물체 영역의 색 분포가 카메라의 관찰 방향에 따라 달라지는 것을 고려하기 위하여, 모델 히스토그램 뿐 아니라 이전 프레임에서 얻어진 타원의 색 히스토그램도 함께 고려함으로써 mean-shift의 수렴성을 향상시킨다. 특히, 이전 프레임에서 결정된 타원 내부의 가장자리 영역에 포함되어 있는 배경 색 성분에 의한 오류 누적 문제를 해소하기 위해, 모델 히스토그램을 이용하여 타원의 크기를 적응적으로 축소함으로써 이전 추적 결과중 머리 영역에 해당되는 색 히스토그램을 얻는다. 또한 영상 내의 전역 움직임을 예측하고 이를 보상하여 정확한 초기 위치를 찾음으로써 mean-shift의 색 수렴성을 더욱 향상시킨다. 이 때, 고속 움직임 추정을 위해 1-D 투사 데이터 기반의 방법을 제안한다. 다음 단계에서는, 모양 정보를 이용하여 수렴단계에서 얻어진 타원의 위치와 크기를 보다 정확히 재조정한다. 이를 위해 영상 내 경사도의 방향에 기반한 강건한 모양 유사도 함수를 정의하고 사용한다. 다양한 환경을 고려한 실험을 통하여, 사람의 움직임이 빠른 경우, 영상 내 머리 크기의 변화가 심한 경우, 그리고 배경의 색과 모양이 매우 복잡한 경우에 대해서도 제안한 알고리즘이 비교적 정확히 추적을 수행함을 보였다. 아울러 제안한 알고리즘은 추적을 수행하는데 일반 PC에서 약 30fps의 처리 속도를 보여 실시간 시스템에 적합하다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제37권8호
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• pp.759-765
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• 2013

동축형 전단 분사기의 액적분포 균일도 및 혼합성능을 개선하기 위해 고안한 액체로켓 엔진용 동축형 다공성 분사기의 개발에 앞서 다공성재를 분사기에 적용하기 위해 다공성재를 통과하는 압축성 유체의 압력강하 특성을 파악하였다. Non-Darcy 유동의 압력강하는 점성력과 관성력으로 인한 손실을 포함하는 Forchheimer 방정식을 이용하여 도출할 수 있으며, 이 때 다공성재의 형상인자인 투과율과 관성력의 영향을 나타내는 Ergun 상수를 이용하여 다공성재를 통과하는 압축성 유체의 압력강하를 예측할 수 있다. 본 연구에서는 다공성재의 압력강하 특성을 나타내는 투과율와 Ergun 상수를 작동유체의 압력강하에 대한 함수로 나타내었으며, 최종적으로 이를 일반화하여 pore의 크기에 따라 압력강하를 예측할 수 있는 관계식을 도출하였다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제5권1호
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• pp.55-66
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• 1994

4.7T의 고자장 자기공명 영상(Magnetic Resonance imaging : MRI) 장치에서 Tailored RF 경사자계반향(Tailored RF Gradient-Echo : TRGE)기법을 이용하여 phantom 영상과 고양이 뇌의 정맥혈관 영상을 얻었다. 증류수에 MgCl$_2$를 섞어 T1을 짧게한 지름 6cm의 원통형 phantom으로 TRGE기법에 대한 검증을 먼저 하였다. 이후 halothane으로 전신 마취된 몸무게 3.0～4.0kg의 고양이 뇌로부터 얻은 시단면(sagittal slice) 영상에서 Dorsal sagittal sinus, Straight sinus, Vein of corpus callosum과 Internal cerebral vein등의 혈관이 강조되어 나타남을 고양이 뇌의 해부학적 그림과 비교해 보였다. Tailored RF 파형은 ASPECT 3000 computer(스위스 BRUKER사 제품)의 PASCAL 언어를 이용하여 제작하였다. 사각형의 절편모양(slice profile)과 원하는 절편의 두께(slice thickness)에 선택절편내에서 절편방향으로 위상분포가 최대 2$\pi$가 되는 bi-linear ramp 모양을 갖는 절편함수를 공간상에서 Fourier 변환시켜 Tailored RF를 만들었다. TR/TE=205/10 msec, 절편두께 TH=7mm, 화소배열수(matrix size)=256$\times$256, 평면해상도(in-plane resolution)=0.62$\times$0.31mm$^2$, 관심영역 크기(field of view : FOV)=8cm의 영상조건으로 자기공명 TRGE 영상을 얻었다.

• 응용통계연구
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• 제10권1호
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• pp.69-84
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• 1997

선형 캘리브레이션 실험계획 문제에 대하여, 베이지안 의사결정론을 이용하여 평균제곱오차손실을 최소화한 Kim(1988, 1993)의 실험계획과 관련 문헌의 결과인 몇 가지 최적계획을 비교한다. 비교대상 실험계획으로서 고전적 추정량의 점근분산을 최소화하는 Buonaccorsi(1986)의 최적계획, 회귀분석 모형에서 $ M(x) = \sum x_i x_i '$의 함수를 최대화 또는 최소화하는 D-optimal 또는 A-optimal 계획, Hunter and Lamboy(1981)가 베이지안 추정량의 특성을 설명하기 위하여 그 논문에서 예로 들었던 실험계획을 고려한다. 서로 다른 기준에 의한 최적계획을 비교하기 위해서 우선 기대사후분산을 계산하여 비교하고 몇가지 사전분포에 대하여 몬테칼로 시뮬레이션을 통한 평균분산과 HPD 구간의 크기를 비교한다.