댐과 양쪽의 산 능선에 감싸이어 있는 저수지의 모습은 이렇다할만한 특징을 찾아보기가 쉽지 않다. 우리나라의 각지에 건설되어진 다목적댐으로 인해 형성되어진 저수지들을 둘러보아도, 역시 주변의 지형을 자세히 비교해 보기 전에는 구별하기 힘들만큼, 그만큼 외관상으로는 닮아있다. 하지만, 이러한 저수지들이 보여주는 자연현상은 실제로는 너무나도 다양하다. 잔잔한 물 표면의 안쪽에 저마다 눈에 보이지 않는 특성들을 감추고 있으리라 추측해 본다. 하지만, 그 특성을 정량적으로 파악 하기란 좀처럼 쉽지가 않다. 영양염분의 과다 유입으로 부영양화가 초래되면 여기저기서 녹조를 발생 시키고, 또한 홍수나 상류 유역의 토사 붕괴로 인하여 좀처럼 침강되지 않는 미세 입자가 과다 유입되면, 1년 내내 누런 탁수로 몸살을 앓는다. 이처럼, 인간의 눈에 보여 지는 저수지는 '매우 닮은 모습에서 너무나 다른 모습'으로 '계단의 층계변화'와 같은 극단적인 상태 변화만이 파악되어진다. 최근에 들어서, 장비의 발달과 환경에 대한 관심의 고조로 한 달에 한번 많으면 일주일에 한 번씩 현장 조사를 수행하고는 있지만, 지속적으로 저수지를 파악하기 위한 '선형적인 현상'을 보여주기에는 충분하지가 않다. 본 연구에서는, 저수지 수온을 모니터링 함으로서, 홍수와 가뭄과 같은 이벤트 및 계절 변화로 인한 수체의 온도분포를 조사 하였다. 그 방법으로, 자체 개발한 써미스터체인을 용담호의 댐축 지점과 댐축으로부터 상류방향으로 6.6km 떨어진 유입지점의 두 곳에 설치하였으며, 연 중 10분 간격으로 수온데이터를 로거에 저장한 후, 두 달에 한번 정도로 센서 정비 및 데이터 수거를 실시하였다. 그 결과, 우리가 눈으로나 현지관측만으로는 파악할 수 없었던 수체내의 많은 특징을 파악 할 수 있었다.. 중랑천 유역의 소배수구역을 대상으로 연중 발생하는 큰 호우사상에 대해 임의의 강우관측소를 결측지점으로 가정하고 주변의 강우관측소로부터 각각의 방법을 이용해 가중치들을 산정하여 결측지점의 강우량 값을 보정하고자 하였다. 또한 각각의 방법을 이용하여 얻어진 결과에 대해 실측값과 보정값의 오차정도를 평균절대오차법(Mean Absolute Error)과 제곱평균제곱근오차법(Root Mean Squared Error)에 의해 산정하여 보정 방법간의 효율성을 검토하고자 하였다.9년, 그리고 2010년${\sim}$2019년까지 총 4구간으로 나누어 결과를 도출하였으며 예상한 바와 같이 후반기 20년 동안에 세 가지 지표가 취약해 지는 것을 확인할 수 있었고, 특히 2000년부터 2009년까지 10년 동안에는 더욱 취약해짐을 확인할 수 있었다.를 보임에 따라 그 정책적 효과는 때로 역기능적인 결과로 초래하였다. 그럼에도 불구하고 이 연구결과를 통하여 최소한 주식시장(株式市場)에서 위탁증거금제도는 그 제도적 의의가 여전히 있다는 사실이 확인되었다. 또한 우리나라 주식시장에서 통상 과열투기 행위가 빈번히 일어나 주식시장을 교란시킴으로써 건전한 투자풍토조성에 저해된다는 저간의 우려가 매우 커왔으나 표본 기간동안에 대하여 실증분석을 한 결과 주식시장 전체적으로 볼 때 주가변동율(株價變動率), 특히 초과주가변동율(超過株價變動率)에 미치는 영향이 그다지 심각한 정도는 아니었으며 오히려 우리나라의 주식시장은 미국시장에 비해 주가가 비교적 안정적인 수준을 유지해 왔다고 볼 수 있다.36.4%)와 외식을 선호(29.1%)${\lrcorner}$ 하기 때문에 패스트푸드를 이용하게 된 것으로 응답 하였으며, 남 여 대학생간에는 유의한 차이(p<0
본 연구에서는 모형실험 및 수치계산에 의해 정수중 부선 주위의 유통해석을 실시하였으며, 이를 통하여 객관적이고 정량적으로 부선의 저항추진 성능을 파악할 수 있었다. 먼저 희류수조에서 모형실험을 실시한 후, 실험에서 얻어진 데이터와의 비교를 통한 CFD의 유효성을 검증하고, 다른 형태의 예부선 선박 주위의 유동장 계산에 적용시켜 해결할 수 있는 가능성을 확인 하였다. 부선의 선수 형상에 의하여 저속일 때 25% 정도의 저항이 차이나는 현상을 모형실험을 통하여 파악할 수 있었으며, 유효마력은 7kts부터 급격히 증가하므로 적재상태별 경제적인 운항속력을 선정하여 효율적인 예부선 업무를 수행해야 할 것으로 판단된다.
나노인덴테이션은 시편에 압자를 침투시켜 재료의 기계적 특성을 파악할 수 있는 경도시험법이다. 압입범위를 나노미터범위로 조절할 수 있어 기존에 접근할 수 없었던 극 미소부분에로 응용이 넓어지고 있다. 경도시험시 재료의 탄성 및 소성 작용에 의해 재료는 변형되고, 표면변화 관찰을 통해 표면아래 부분에서 이루어지고 있는 거동을 예측할 수 있다. 이러한 관점에서 나노인덴테이션 시험시에도 발생하는 파일업과 싱크인 현상에서 재료가 나노미터 범위에서 어떠한 양상으로 변형을 하는지를 고찰하는 것은 의미가 있을 것이다. 본 연구에서 파일업과 싱크인의 양상을 파악하고 그 양을 정량화하기 위하여 가공경화양에 따른 표면변화와 압입하중 변화에 따른 표면변화를 관찰하였다. 어닐링한 봉상 알루미늄을 압축변형을 0%, 5%, 20%, 40%, 50% 로 변형시켜 가공경화를 일으켰고, 표면은 전해연마하여 나노압입시험이 가능하도록 하였다. 각각의 시편을 나노인덴테이션 압입하중을 변화시켜 재료에서 하중 변화에 따라 나타나는 표면변화를 관찰하였고, 위의 각 조건에서 파일업양을 정량화 하였다. 연구결과에 대해 ANSYS 유한요소분석 프로그램을 사용하여 재료의 변형양상을 시뮬레이션 하였고, 실제 실험데이터와 비교 분석하였다.
최근 GIS와 위치정보를 실시간으로 서비스하는 GPS(Global Positioning System)를 통합함으로써 지표의 지형지물 및 현상과 실시간 물체의 이동상황 등의 위치정보 파악이 가능하게 되었다. 그러나 GPS에 의한 실시간 물체의 이동상황 및 위치정보는 데이터를 수신 받는 시스템에서만 구현되는 단점이 있어 원거리에 있는 업무관리자에게 신속한 정보전달의 어려움과 업무의 효율성등 여러 가지 상황을 능동적으로 대처하는데 한계가 있다. 본 연구에서는 최근 정보통신 기술의 발달로 지리적으로 분산되어 있는 컴퓨터가 서로 정보를 공유할 수 있도록 네트워크 화되는 정보통신 기술을 기반으로 GIS와 GPS, 무선통신시스템과 네트워크를 통합함으로써 원거리에 있는 업무관리자에게 실시간으로 물체의 이동상황 및 위치정보의 파악이 가능한 통신시스템의 설계와 정보전달을 신속하고 원활하게 수행할 수 있는 통합정보 구현시스템을 개발하는데 목적이 있다.
최근 우리는 인접학문 간 그리고 학계와 산업계 간의 연구협조가 점차 증가하고 있음을 보아오고 있다. 이러한 현상은 특히 학술저널 간 지식의존성을 촉진하는 계기를 제공하고 있다고 할 수 있다. 본 논문의 목적은 관련저널 간 지식상호 의존성을 규명하고 저널지식의 구조화를 위하여 association, 군집화, 링크분석 등 데이터마이닝 기법을 적용하는 방법론을 제시하는 것이다. 제시된 방법을 통하여 기대되는 점들은 1) 논문의 기본속성인 키워드, 저자, 그리고 인용데이터를 통합하는 규칙 집합을 통하여 논문지식검색기능의 향상, 2) 키워드를 기반으로 관련 저널 간 그리고 저널내부의 군집분석으로 지식동향 파악, 3) Kleinberg (1999)의 권위와 허브 개념을 인용데이터 분석에 활용하여 기존의 양적 평가 기준인 영향력 지수 (impact factor)의 문제점을 보완하며, 4) 특정 논문이나 저널의 지식파급과 관련한 영향력을 산출하는 잠재적 지식파급 지수를 제안하는 것이다.
인공적으로 조성한 저수지의 대부분은 유역면적이 넓고 집중강우로 인하여 매년 입자성 물질이 상당량 유입하는 편이며 이들의 장기간 축적으로 인하여 저수지 용량을 줄이고 수질관리에 어려움을 야기 시킨다. 따라서 이들에 대한 정화한 예측이 필요한 실정이지만 지표에서의 침식현상은 토양조건, 피복조건, 그리고 지형조건 등의 복합적 요소에 의하여 지배되기 때문에 정확한 유입량을 산정하기에 많은 어려움이 존재한다. 본 연구에서는 높은 정확도를 갖는 LiDAR(Light Detection and Ranging)기술을 이용하여 DEM, DSM을 제작하고 반사강도 데이터로부터 물질적 특성을 분류하여 연구지역내 범용토양유실공식(USLE; Universal Soil Loss Equation)에 의한 유입퇴적량을 산정하였다. 또한 이들 분포를 기준으로 퇴적물의 유입 가능성이 큰 위치를 파악하였으며 지형특성에 따른 퇴적물의 유입경로를 분석하였다.
최근 우리는 인접학문 간 그리고 학계와 산업계간의 연구협조가 점차 증가하고 있음을 보아오고 있다. 이러한 현상은 특히 학술저널 간 지식의존성을 촉진하는 계기를 제공하고 있다고 할 수 있다. 본 논문의 목적은 관련저널 간 지식상호 의존성을 규명하고 저널지식의 구조화를 위하여 연관성 (association), 군집화, 링크분석 등 데이터마이닝 기법을 적용하는 방법론을 제시하는 것이다. 제시된 방법을 통하여 기대되는 점들은 1) 논문의 기본 속성인 키워드, 저자, 그리고 인용데이터를 통합하는 규칙 집합을 통하여 논문지식검색기능의 향상, 2) 키워드를 기반으로 관련 저널 간 그리고 저널내부의 군집분석으로 지식동향 파악, 3) Kleinberg (1999)의 권위와 허브 개념을 인용데이터 분석에 활용하여 기존의 양적 평가 기준인 영향력지수 (impact factor)의 문제점을 보완하며, 4) 특정 논문이나 저널의 지식파급과 관련한 영향력을 산출하는 잠재적 지식파급 지수를 제안하는 것이다.
본 논문에서는 WEB대상으로 UI테스트를 최초 설계할 때, 웹로그를 분석하여 사용자들의 패턴을 파악하고 자동으로 테스트 시나리오와 케이스를 설계하여 제공하는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 메세지큐를 활용하여 로그 데이터를 효율적으로 수집할 수 있고, 분석 시스템과 사용자들이 사용하는 웹서버를 분리하여 로그분석으로 인한 시스템 과부하 현상을 예방 할 수 있다. 또한 로그분석을 통해 추출된 데이터를 통해 사용자들이 실제로 자주 사용하거나 사용했던 사용 경로를 이용하여 자동으로 테스트 시나리오와 테스트 케이스에 대한 자료들을 접할 수 있어 테스트 분석, 설계 과정에서의 소요되는 시간이 감축되는 것을 기대할 수 있으며, 실제 사용자들이 자주 이용하는 패턴으로 테스트 대상을 정할 수 있기 때문에 후에 테스트를 통한 결함이 조치가 된다면 사용자들이 결함 경험을 줄일 수 있을 것이라 기대한다.
기계학습 모델 구축 간 트레이닝 데이터를 활용하며, 훈련 간 사용되지 않은 테스트 데이터를 활용하여 모델의 정확도와 일반화 성능을 판단한다. 일반화 성능이 낮은 모델의 경우 새롭게 받아들이게 되는 데이터에 대한 예측 정확도가 현저히 감소하게 되며 이러한 현상을 두고 모델이 과적합 되었다고 한다. 본 연구는 중심극한정리를 기반으로 데이터를 생성 및 기존의 훈련용 데이터와 결합하여 새로운 훈련용 데이터를 구성하고 데이터의 정규성을 증가시킴과 동시에 이를 활용하여 모델의 일반화 성능을 증가시키는 방법에 대한 것이다. 이를 위해 중심극한정리의 성질을 활용해 데이터의 각 특성별로 표본평균 및 표준편차를 활용하여 데이터를 생성하였고, 새로운 훈련용 데이터의 정규성 증가 정도를 파악하기 위하여 Kolmogorov-Smirnov 정규성 검정을 진행한 결과, 새로운 훈련용 데이터가 기존의 데이터에 비해 정규성이 증가하였음을 확인할 수 있었다. 일반화 성능은 훈련용 데이터와 테스트용 데이터에 대한 예측 정확도의 차이를 통해 측정하였다. 새롭게 생성된 데이터를 K-Nearest Neighbors(KNN), Logistic Regression, Linear Discriminant Analysis(LDA)에 적용하여 훈련시키고 일반화 성능 증가정도를 파악한 결과, 비모수(non-parametric) 기법인 KNN과 모델 구성 간 정규성을 가정으로 갖는 LDA의 경우에 대하여 일반화 성능이 향상되었음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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