최근 기후변화의 영향으로 단기간동안 높은 강우강도의 집중호우 빈도가 증가하고 있어 토양침식의 위험도가 증가할 것으로 보고 있다. 국내에서 적용하고 있는 토양침식 산정기법은 유역에서 발생하는 연 평균 토양침식을 예측하고 단기간에 발생하는 특별한 호우사상의 특징을 고려하여 침식을 예측하는 데 한계를 지니고 있다. 따라서 단기간에 발생하는 토양침식을 보다 합리적으로 해석하기 위해서는 단기 호우사상의 특징을 반영하고 침식과정을 물리적으로 해석할 수 있는 모형을 적용할 필요가 있다. 본 연구에서는 단기호우사상에 의한 토양침식을 산정하기 위하여 강우강도별 강우입자분포자료를 수집하였고 확률밀도함수를 적용하여 멱함수 형태의 강우운동에너지 산정공식을 제안하였다. 제안한 강우에너지 산정공식을 물리적 기반의 토양침식 모델에 적용하여 천천유역에서 발생한 2002년 2003년, 2007년 태풍 호우사상에 적용하였다. 그 결과, NSE는 0.036 증가하였고 RMSE는 4.995 ppm 감소한 결과를 보여 제안된 강우에너지 산정공식을 적용한 모형이 단기호우사상에 의한 유사유출을 잘 모의하는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 방글라데시 의류(ready made garment) 산업과 그 수출 시장을 분석하고 장래에 수출시장으로서의 가능성을 계산하였다. 먼저 방글라데시 의류산업의 수출 현황을 실제 무역데이터를 이용하여 분석하였다. 수출상대국과의 무역량과 방향을 이용하여 무역구조를 제시한 후 중력모형을 이용하여 38개 수출국에 대해 수출결정 요인을 탐색하였다. 계량분석 모형으로는 패널데이터에 대한 회귀분석 모형을 이용하였으며 고정효과모형, 확률효과모형을 제시하고 하우스만 검정을 통해 모델선택을 다루었다. 이러한 분석으로부터 중력이론에서 제시하는 수출대상국의 경제규모, 거리 뿐 아니라 환율과 인플레이션 등도 수출 결정에서 중요한 변수임을 확인하였으며, 수출결정식의 고정효과를 추정하여 수출 상대국들의 잠재적 시장크기를 추정할 수 있었다. 그 결과 가장 유망한 수출시장은 미국과 일본임을 발견하였다. 그러나 Sri Lanka, Pakistan, New Zealand, Egypt들은 이미 잠재수출량을 초과하였음을 보였다. 또한 현재 잠재적 수출시장의 크기에 비해 수출이 적은 국가의 경우 잠재시장 규모와 현실 수출 규모 사이에 수렴하고 있는 경향이 있는가를 측정하였으며 수렴률을 제시하였다. 마지막으로, 만일 방글라데시가 이 분야 수출을 증가시키고자 한다면 이러한 결과에 유의하여 시장 진출 전략을 수립하여야 함을 지적하였다.
본 논문에서는 모바일 카메라를 이용한 지문인식 시스템 개발에서 지문영역 추출 및 융선 방향 정보 추출 방법에 대해 제안한다. 모바일 카메라로 획득한 지문영상은 기존의 지문센서(접촉식 센서)로 획득한 영상과 여러 가지 다른 특성을 나타낸다. 우선 모바일 카메라로 획득한 지문영상은 칼라영상이며, 배경영역이 획득 장소와 시간에 따라 변화가 심하고, 지문 융선과 골의 조도차가 접촉식 센서에서 획득한 영상보다 작아 노이즈에 대한 영향이 크다는 특징이 있다. 이러한 환경에서 지문영역을 추출하고자 손가락의 색 정보와 지문의 주파수 정보를 이용하여 초기영역을 설정하고 설정된 초기영역을 이용하여 영역확장 방법으로 지문영역을 추출하였다. 손가락의 색 정보는 학습과정을 통해 손가락 색의 확률 분포를 LUT (Look Up Table)기법을 이용해 모델하였고, 주파수 정보는 초점이 맞는 손가락 영역과 초점이 맞지 않는 배경영역의 영상 주파수 특성 차이를 이용하였다. 지문 방향 정보 추출에서는 카메라로부터 발생하는 노이즈나 극단치 (outlier)의 영향을 줄이기 위해 그래디언트 필드에서 초기 방향을 기준으로 노이즈와 극단치를 제거한 후 방향을 구하는 방법을 사용하였다. 실험에서는 모바일 카메라를 이용하여 획득한 지문영상으로 지문영역 추출 및 융선방향 정보 추출에 대한 평가를 했다. 지문영역 추출 알고리즘 평가를 위해 600장의 수동 구분된 지문영상을 사용하였고 융선방향 정보 추출은 지문 인식성능으로 비교 평가 하였다.
Copula 함수 기반의 모형들은 가뭄빈도해석 및 수문시계열분석 등 수문학적 모델링을 위해 다각적으로 활용되고 있다. 그러나 기존 연구에서는 Copula 함수 및 주변확률분포 매개변수에 대한 불확실성을 정량적으로 평가할 수 있는 모형의 개발 사례는 국내외적으로 미진한 실정이다. 이러한 점에서 본 연구에서는 기존 Copula 모형에 Bayesian 기법을 도입하여 매개변수의 불확실성을 평가할 수 있는 이변량 가뭄빈도해석 기법을 개발하였다. 본 연구에서는 우선적으로 모의자료를 대상으로 모형의 적합성을 평가하였으며, 모형 적용결과 가정한 매개변수를 정확하게 재추정하는 것을 확인할 수 있다. 최종적으로 기 개발된 Bayesian Copula 함수 기반의 이변량 가뭄빈도해석 모형을 한강유역에 적용하여 최근 2013~2015년에 가뭄 사상을 평가하였다. 서울, 경기 및 강원 지역에서 특히 가뭄이 심한 것으로 나타났으며, 대부분의 지역에서 결합재현기간이 100년을 상회하는 것으로 평가되었다. 본 연구를 통해 제안된 모형의 검증과정과 도출된 결과를 기준으로 판단해보면 가뭄자료의 분포특성 및 자료간의 상관성을 효과적으로 재현하는데 유리할 뿐만 아니라 매개변수의 불확실성을 평가할 수 있는 장점을 확인할 수 있었다.
하천수위와 지하수위는 수문학적 순환과정에서 나타나는 수문학적 요소로 상호 연관성이 높으며 이러한 수문학적 요소에 대해 확률적 시뮬레이션을 독립적으로 수행하는 경우 상호 관련 정보손실과 같은 문제가 발생할 수 있다. 하천수위와 지하수위는 수문학적·농업적 가뭄을 평가하는 중요한 지표로 활용되지만 하천수위의 경우 건기 중에는 정확한 관측을 얻기가 매우 어려우며, 지하수위의 경우 데이터 기간이 상대적으로 짧아 이를 활용한 가뭄지수 사용이 제한적이다. 이와 관련하여 손실 없이 자료를 최대한 이용하기 위해 본 연구는 각 변수의 시간 의존성을 고려하는 동시에 상호 연관된 변수의 시간 의존성을 고려하는 벡터자기회 모형VAR)을 구성했다. 하천수위와 지하수위 사이의 자기 상관 및 상관관계를 확인하고, 정보 손실을 최소화하는 하천수위 및 지하수위를 예측할 수 있는지 여부를 결정하기 위해 벡터 자기 회귀 모델의 최적 순서 결정과 매개변수를 결정하였다. 또한, 두 변수 간의 상관관계를 반영하지 않는 자기회귀모형(AR)을 구축하고 모의에 대한 DIC와 상관계수를 VAR 모형과 비교하여 VAR 모형 더 적합함을 보이고 하천수위와 지하수위의 간의 상호관계성을 효과적으로 반영함을 확인하였다.
본 연구에서는 집중형 센터를 가진 역물류네트워크(Reverse logistics network with centralized centers : RLNCC)를 효율적을 해결하기 위한 혼합형 유전알고리즘(Hybrid genetic algorithm : HGA) 접근법을 제안한다. 제안된 HGA에서는 유전알고리즘(Genetic algorithm : GA)이 주요한 알고리즘으로 사용되며, GA 실행을 위해 0 혹은 1의 값을 가질 수 있는 새로운 비트스트링 표현구조(Bit-string representation scheme), Gen and Chang(1997)이 제안한 확장샘플링공간에서의 우수해 선택전략(Elitist strategy in enlarged sampling space) 2점 교차변이 연산자(Two-point crossover operator), 랜덤 돌연변이 연산자(Random mutation operator)가 사용된다. 또한 HGA에서는 혼합형 개념 적용을 위해 Michalewicz(1994)가 제안한 반복적언덕오르기법(Iterative hill climbing method : IHCM)이 사용된다. IHCM은 지역적 탐색기법(Local search technique) 중의 하나로서 GA탐색과정에 의해 수렴된 탐색공간에 대해 정밀하게 탐색을 실시한다. RLNCC는 역물류 네트워크에서 수집센터(Collection center), 재제조센터(Remanufacturing center), 재분배센터(Redistribution center), 2차 시장(Secondary market)으로 구성되며, 이들 각 센터 및 2차 시장들 중에서 하나의 센터 및 2차 시장만 개설되는 형태를 가지고 있다. 이러한 형태의 RLNCC는 혼합정수계획법(Mixed integer programming : MIP)모델로 표현되며, MIP 모델은 수송비용, 고정비용, 제품처리비용의 총합을 최소화하는 목적함수를 가지고 있다. 수송비용은 각 센터와 2차 시장 간에 제품수송에서 발생하는 비용을 의미하며, 고정비용은 각 센터 및 2차 시장의 개설여부에 따라 결정된다. 예를 들어 만일 세 개의 수집센터(수집센터 1, 2, 3의 개설비용이 각각 10.5, 12.1, 8.9)가 고려되고, 이 중에서 수집센터 1이 개설되고, 나머지 수집센터 2, 3은 개설되지 않을 경우, 전체고정비용은 10.5가 된다. 제품처리비용은 고객으로부터 회수된 제품을 각 센터 및 2차 시장에서 처리할 경우에 발생되는 비용을 의미한다. 수치실험에서는 본 연구에서 제안된 HGA접근법과 Yun(2013)의 연구에서 제안한 GA접근법이 다양한 수행도 평가 척도에 의해 서로 비교, 분석된다. Yun(2013)이 제안한 GA는 HGA에서 사용되는 IHCM과 같은 지역적탐색기법을 가지지 않는 접근법이다. 이들 두 접근법에서 동일한 조건의 실험을 위해 총세대수 : 10,000, 집단의 크기 : 20, 교차변이 확률 : 0.5, 돌연변이 확률 : 0.1, IHCM을 위한 탐색범위 : 2.0이 사용되며, 탐색의 랜덤성을 제거하기 위해 총 20번의 반복실행이 이루어 졌다. 사례로 제시된 두 가지 형태의 RLNCC에 대해 GA와 HGA가 각각 실행되었으며, 그 실험결과는 본 연구에서 제안된 HGA가 기존의 접근법인 GA보다 더 우수하다는 것이 증명되었다. 다만 본 연구에서는 비교적 규모가 작은 RLNCC만을 고려하였기에 추후 연구에서는 보다 규모가 큰 RLNCC에 대해 비교분석이 이루어 져야 할 것이다.
방사선 치료는 가장 일반적으로 사용되고 있는 항암치료로, 암 환자의 수 증가와 동반하여 방사선 활용도는 더욱 증가하고 있다. 방사선치료에 대한 환자들의 심리적 거부감과 산화적 스트레스, 저산소증, DNA 손상을 포함하여, 치료 후 나타나는 간 섬유화는 방사선 치료의 가장 큰 문제점으로 대두되고 있다. 간암의 경우 대부분의 환자들이 섬유화를 동반하고 있어서, 방사선에 의해 암세포가 제거된다 하더라도, 기존에 남아있는 손상 부위에서의 섬유화와 방사선 조사에 의한 정상조직의 섬유화는 간경변 유발 확률을 높이고 있다. 간 섬유화는 여러 간질환에서 흔히 관찰되는 증상으로, 간 섬유화 진행 기작의 규명은 만성질환으로의 진행을 억제할 수 있는 치료책 개발로 연계될 수 있지만, 아직까지 명확히 규명되지 않음에 따라, 섬유화를 억제할 수 있는 효과적인 방법이 없는 실정이다. 최근 간 섬유화 생성 및 진행에 대한 헤지호그의 역할이 밝혀지면서, 간암 및 만성질환으로의 진행을 이해하기 위한 연구대상으로 대두되고 있다. 헤지호그는 손상된 간에서 발현되어 보수과정에 기여하게 된다. 헤지호그의 발현은 간 손상 정도에 비례하여 발현되어, 간 줄기세포 및 간 성상세포의 증식을 조절한다. 또한, TGF-${\beta}1$와, EMT를 유도하고 근섬유화세포의 활성을 조절하여, 간 섬유화 진행에 중심적 역할을 한다. 방사선이 조사된 생쥐의 간에서도 헤지호그의 발현증가가 관찰되었고, 이에 따른 간 줄기세포의 증식 및 EMT 유도, 콜라겐의 축적이 관찰되었다. 또한, 방사선이 조사된 암컷 생쥐의 간에서 헤지호그의 차별적 증가는 줄기세포 및 섬유화 증대로 연결되었고, 이는 방사선 민감성에 대한 성별차이를 설명할 수 있는 생물학적 근거가 될 수 있다. 그러나, 방사선에 의해 유도된 간 섬유화에 대한 연구결과들이 헤지호그를 비롯하여, 표면적인 결과보고만 있을 뿐, 섬유화 진행에 대한 구체적 기작을 밝히지 못하고 있다. 여러 간 질환진행에서 규명된 헤지호그 작용에 대한 지식을 방사선에 의해 유도된 간 섬유화를 이해하기 위한 기초자료로 활용하고, 사람에서의 방사선 부작용과 유사한 동물모델의 정립 및 헤지호그 역할을 직접적으로 규명할 수 있는 추가적 연구을 통해서, 간 섬유화 형성 기작을 이해할 수 있는 연구결과가 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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