세뿔투구꽃의 서식에 영향을 미치는 환경인자들과의 관계를 규명하기 위해 MexEnt 모형을 구동하여 21개의 환경인자를 평가한 결과 0.6 이상의 유의성 있는 AUC값을 가지고 있는 14개의 환경인자는 임령, 임목축적, 임분밀도, 고도, 지형, 지형습도지수, 일사량, 토성, 1월 평균기온, 4월 평균기온, 연평균 기온, 1월 평균 강수량, 8월 평균 강수량, 연평균 강수량이었다. 주요 14개 설명 인자들의 반응 곡선에 의하면 백운산 내 세뿔투구꽃은 해발고도가 600 m 이하의 낮은 지대로 내려갈수록 서식에 적합하다는 결과를 보이고 있었으며, 경사가 서식지에 미치는 영향은 낮았다. 임분 밀도는 밀, 지형은 계곡과 가까운 지역을 선호하였으며, 방위는 북동쪽에 대한 분포 비중이 높았다. 영급은 5영급을 기준으로 낮을수록 출현 확률이 높게 나타났다. 본 연구 지역의 세뿔투구꽃이 선호하는 일사량은 1.2 MJ/m2이며, 지형습도지수 값은 4.5를 기준으로 값이 낮아질수록 출현 확률이 낮아지고 기준 값이 높아질수록 출현 확률이 높아지는 양의 관계가 성립되었는데 임계수치는 7.5였다. 토양환경 분석결과 점토에서 사질양토로 갈수록 세뿔투구꽂의 존재확률이 증가하고 있었고 1월 평균기온이 -4.4℃~-2.5℃, 4월 평균기온이 8.8℃~10.0℃, 연평균 기온은 9.6℃~11.0℃인 지역을 서식에 적합한 주요 서식지로 분류할 수 있었다. 세뿔투구꽃은 연평균 강수량이 1,670~1,720 mm지역으로 8월 평균 강수량이 350 mm 이상 되는 지역에서부터 출현하기 시작했으며, 390 mm까지는 일정 부분 강수량이 높아질수록 선호하는 서식지로서의 가치를 가지고 있는 것으로 분석되었다. 분포적 의미를 갖는 결과 값이 75% 이상인 잠재서식지의 면적은 202 ha로 백운산 연구 대상지의 1.8%였다.
건설 사업장에서 발생하는 안전사고 예방을 목표로 건설 현장의 불안전한 행동이라는 고질적 어려움과 고충을 해소하기 위해서 스마트 안전보건활동이라는 변수를 통하여 의도된 안전한 행동을 만들고, 이러한 행동 변화로 산업재해 감소에 도움이 되고자 한다. 연구목적: 스마트 안전보건활동이 불안전한 행동으로 발생하는 사고와 근본 원인인 근로자 행동 변화에 어떤 영향을 미치는지 분석하고, 이 활동은 근로자의 안전 경험치가 향상되고, 불안전한 행동을 의도된 안전한 행동으로 변화되며, 작업중에 나타나는 불안전 행동이 줄어들므로 안전사고 예방과 근로자 생명 보호에 도움이 된다는 가설을 검증한다. 연구방법: 스마트 안전보건활동을 독립변수(X)로 선정하였고, 근로자 행동 의도인 의도된 안전과 불안전을 종속변수(Y), 태도와 주관적 규범, 계획된 행동 통제를 매개변수(M)로 정하였다. 척도의 신뢰성과 타당도 분석은 안전보건활동에 관한 탐색적 요인분석과 판별타당도분석, 집중타당도를 분석했으며, 행동 변화의 가설검증을 위해서 주요 변수의 경로분석과 근로자 행동 변화의 실증분석으로는 베이지안모델 분석과 MC시뮬레이션의 확률밀도 분포를 통해 연구를 검증했다. 연구결과:건설 현장의 스마트 안전보건활동을 경험한 근로자는 불안전한 행동이 줄고, 의도된 안전 행동을 한다는 분석이 가장 높게 나타남을 알 수 있었다. 이는 근로자 행동변화에 영향을 미칠것이라는 연구가설이 입증되었고, 연구분석의 구조방정식과 경로분석에서 변수간의 상관관계 확인, 실증분석을 통해 스마트 안전보건활동이 근로자 불안전한 행동을 통제하고, 감소시킬 수 있다는 점을 확인하였다. 결론:건설 현장에서 사고를 예방하고 근로자의 행동을 변화시키기 위해서는 스마트 안전 보건활동이 매우 중요한 항목이란 것을 알 수 있었다.
본 연구는 국내에 서식하는 뉴트리아의 집중분포지역과 잠재적인 서식가능지역을 예측하여 효과적인 관리방향 설정에 유용한 자료를 제공하고자 하였다. 뉴트리아의 전국 분포 자료를 토대로 CVh(가능도 교차타당성)값을 띠폭(bandwidth)에 적용하여 분포밀도를 분석한 결과, 부산광역시, 대구광역시, 경상남도 소재 11개 시 군, 경상북도 소재 1개 군 등 낙동강수계에 위치한 14개 행정구역 내에서 우선적인 제거가 필요한 집중분포지역이 확인되었다. MaxEnt 모델을 이용한 잠재적인 서식가능지역 예측에서는 낙동강 중 하류 일대와 섬진강 하류, 가화천 일대에서 출현 가능성이 나타났다. 모형의 변수별 기여도는 고도, 건조한 달의 강수량, 가장 추운달의 최저온도, 수계로부터의 거리 순으로 높은 기여도를 보였으며, 출현확률과의 관계를 살펴보면, 고도 34m 이하의 저지대, 가장 추운달의 최저온도가 $-5.7^{\circ}C$이상 $-0.6^{\circ}C$ 이하인 지역, 가장 건조한 달의 강수량이 15-30mm, 수계로부터 1,373m 이하인 지역에서 임계값보다 높은 출현확률을 보였다. 뉴트리아의 생태적 특성과 본 연구결과를 종합하면, 고도, 물과의 접근성 및 이용성, 겨울철 낮은 기온이 뉴트리아의 정착과 확산에 영향을 주는 주요 요인으로 판단되므로 향후 서식가능지역의 검출과 확산 예측 모델링에 있어 중요한 변수로 검토될 수 있다. 뉴트리아와 같은 침입외래생물의 집중분포지역과 관리대상지역을 구분하고 그에 적합한 관리전략을 수립하여 관리현장에 적용하는 것은 영구적인 제어 목적의 관리에 있어 필수적인 사항이다. 본 연구에서 제시된 결과는 우선관리대상지역의 신속한 관리와 확산가능지역에 대한 사전 예방적 관리 등 전략적인 관리의 실행에 있어 유용한 자료로 활용될 수 있다.
한국산 빗살거미불가사리 속의 3종, Ophiura kinbergi, O. sarsi 그리고 O, sarsi vadicola의 서식처를 파악하고, 남황해에 존재하는 생태적 장벽의 실체를 규명하기 위 하여 무기 환경요인을 이용한 서식처 지위에 관한 연구를 수행하였다. 이들의 분포를 지배하는 환경인자의 추출과정에서, 대상이 되어진 7가지 환경요소, 즉 수심, 저층 수 온, 저층 염분도, 밀도, 저층 용존산소량, 퇴적물의 평균 입도, 그리고 분급도 중 저 층 수온, 염분도 그리고 수심등이 서식처의 차이 규명에 유의한 설명력을 갖는 것으로 나타났다. 무기 환경 요소의 공간 위에서 이들 3종은 저층수의 수온와 염분도 그리고 수심 등에 대해 각기 다른 분포 범위의 폭을 나타내었다. O, sarsi vadicola를 중심으 로 한 서식처 지위의 분석에서, 우선 저층수의 염분도와 수온의 공간에서는 그 적정 서식처 범위(약 6~1$0^{\circ}C$, 31~33.5$\textperthousand$)가 황해 저층 냉수괴와 잘 일치하였으며, 수심에 대해서는 천해와 깊은 곳을 제외한 100~200m 범위에서 높은 존재 확률값이 나타났다. 한편, 본 연구에서 채집된 O. kinbergi와 O. sarsi는 O. sarsi vadicola의 적정 서식 처 범위밖에 서식하는 것으로 나타났으며, 황해산 O. sarsi vadicola의 분포 패턴에 관한 자료 분석의 결과로부터 이른바 황해에서의 저서성 무척추동물 분석의 남방 한계 선을 형성하는 생태적 장벽의 실체는 북위 33$^{\circ}$의 황해 남단에서 겨울철(12월)에 발생 하는 황해 난류(약 34$\textperthousand$<,18$^{\circ}C$)인 것으로 밝혀졌다.
암반지하수유동 해석의 복잡성은 열극과 공극간의 유동관계, 응력의 영향, 열극체계의 복잡한 기하학적 분포상태에 기인한다. 열극체계의 불규칙한 발달로 인한 규모종속과 이방성 특성은 지금까지의 해석방법으로는 만족할 만한 결과를 얻을 수 없다. 분리열극망(Discrete Fracture Network) 모델은 암반 지하수가 근본적으로 분리된 열극을 통하여 유동한다는 가정하에서 출발한다. 유동경로(flow path)는 열극의 기하학적 분포 및 상호간의 연결형태에 의하여 결정되며, 열극분펴 및 수리특성은 현장조사자료의 통계학적 처리에 의한 접근방법을 시도하고 있다. 본 모델을 적용한 연구지역은 평택군 포승면 원정리 일대 $1\textrm{km}^2$지역으로서, 열극자료 분석은 등면적투영도로부터 6개의 set를 도출하였으며, 열극의 크기는 lognormal분포를 나타냈다. 6개 열극 set가 차지하는 총투수성열극확률밀도(conductive fracture intensity)는 1.52로 나타났으며, set 1의 투수성열극밀도가 0.37로 가장 높게 나타났다. 지하공동으로으 유입량 계산은 열극투수계량계수를 $10^{-8}\textrm{m}^2/s$으로 하였을 경우, 29ton/일로 산출되며, $10^{-7}\textrm{m}^2/S$로 하였을 때 약 22배가 큰 65ton/일로 계산되었다. 본 모델은 지하공동건설시 부지특성조사나 평가시에 해석도구로 사용될 수 있으며, 정량적인 자료뿐만 아니라 정상적인 자료도 해석 및 평가과정에 응용될 수 있는 반복적인 실행을 통한 Forward 모델링방법을 사용하는 장점이 있다.
본 논문에서는 이중 홉 증폭 후 전달(AF: Amplify-and-Forward) 릴레이 시스템에 대한 새로운 성능 분석 기법을 레일리 페이딩 채널에 대하여 제안한다. 기존의 분석 기법들에서는 S-R-D(Source-Relay-Destination) 링크의 수신 신호 대 잡음비(SNR: Signal-to-Noise Ratio)에 대한 누적 분포 함수(CDF: Cumulative Distribution Function) 혹은 확률 밀도 함수 (PDF: Probability Density Function)로부터 모멘트 발생 함수(MGF: Moment Generating Function)를 유도한 후 평균 심벌 오류율을 유도된 MGF를 이용하여 표현하였다. 본 논문에서는 기존의 분석과 다른 새로운 접근법을 제안한다. 즉, S-R(Source-Relay) 링크 및 R-D(Relay-Destination) 링크의 PDF들로부터 S-R-D 링크에 대한 MGF를 직접 유도한다. 그리고 새롭게 유도된 MGF을 기존의 연구들에서 제시한 형태와 비교 분석한다. 또한 제안된 성능분석 기법의 정확성은 모의실험을 통하여 검증한다. 이를 통하여 제안된 분석 기법이 이중 홉 증폭 후 전달 릴레이 시스템에 대한 새로운 해를 제시함을 확인한다.
열린 집합 인식 방법론은 테스트 데이터의 클래스를 학습 시에 모두 파악할 수 없는 경우에 대한 인식 방법론이다. 따라서 열린 집합 인식 방법론은 분류와 유효성 검증의 절차를 필요로 한다. 이러한 연구는 얼굴 인식 모듈의 상용화를 위해 필수적이지만 지금까지 국내에서 연구 결과들이 거의 발표되지 않았다. 우리는 두 개의 검증 단계를 가지는 열린 집합 얼굴 인식 방법론을 제안한다. 첫 번째 단계에서는 학습 클래스 외에 더미 클래스들을 설정하고 희소표현 기반 분류를 수행한다. 이 때 테스트 데이터가 더미 클래스로 분류되면 무효 데이터로 판별하고, 유효한 클래스로 분류되면 다음 유효성 검증 단계로 넘어간다. 두 번째 단계에서 제안하는 네 가지 특징을 추출하고, 확률분포에 기반을 둔 판별함수를 통해 유효성 검증을 수행한다. 우리는 실험을 통해 열린 집합 인식 방법론의 시뮬레이션 방법을 제안하였고 제안하는 방법론의 성능을 제시하고, 희소기반 분류 방식에서 널리 사용되는 SCI 지표를 이용한 유효성 테스트보다 높은 성능을 보임을 입증할 수 있었다.
자율주행차는 교통사고로 인한 인명피해나, 운전으로 인해 발생하는 시간 및 비용을 줄일 수 있는 장점 때문에 개발 및 운용이 확대되고 있다. 이러한 자율주행차의 운행을 위해서는 정밀한 측위가 필수적이다. 본 연구에서는 고가의 센서를 사용하지 않고 차량 내장센서, 위성센서, 영상센서와 사전에 구축해둔 기준영상 정보를 통합하여 차량의 위치를 정밀하게 추정하는 알고리즘을 개발하였다. 기준영상 정보는 센서 정보만 사용하였을 경우 발생하는 측위 정밀도 한계를 극복할 수 있으며, 위성신호 단절과 같은 문제 발생시에도 안정적으로 취득이 가능한 장점이 있다. 센서 및 기준영상 정보를 결합하기 위한 필터는 개별 센서의 다양한 확률 밀도 분포를 반영할 수 있는 파티클 필터를 사용하였다. 알고리즘의 성능평가를 위해 데이터 취득 시스템을 구축하고 이를 이용한 주행 데이터 및 기준영상 정보를 취득하였다. 위성센서에 의한 오차가 비교적 큰 주행 경로에 대해서도 주행영상 및 기준영상 정보를 함께 결합할 경우 약 0.7 m 이내의 정확도로 차량 측위가 가능함을 확인하였다.
본 연구에서는 주어진 옷감 시료의 정적 드레이프 모양으로부터 해당 옷감을 시뮬레이션하기 위해 필요한 시뮬레이션 파라미터를 추정하는 데이터 기반 학습법을 제시한다. 정적 드레이프의 모양을 형성하기 위해 의류 산업계에서 옷감을 물성에 따라 분류하기 위해 사용하는 쿠식 드레이프 (Cusick's drape)에서 착안한 방법을 사용한다. 학습 모델의 입력 벡터는 특정 옷감의 정적 드레이프 모양에서 추출한 특징 벡터와 옷감의 밀도 값으로 구성되고, 출력 벡터는 해당 드레이프 결과를 도출하는 여섯가지 시뮬레이션 파라미터로 구성된다. 실제에 가깝고 편향되지 않은 학습 데이터를 생성하고자 먼저 400가지의 실제 니트 옷감에 대한 시뮬레이션 파라미터를 수집하고 이로부터 GMM (Gaussian mixture model) 생성 모델을 만든다. 다음, GMM 확률분포에 따라 대량의 시뮬레이션 파라미터를 무작위 샘플링한다. 샘플링된 각각의 시뮬레이션 파라미터에 대해 옷감 시뮬레이션을 수행하여 가상의 정적 드레이프 결과를 만들고 이로부터 특징 벡터를 추출한다. 생성된 데이터를 로그선형회기(log-linear regression) 모델로 피팅한다. 학습의 수치적 정확도를 검증하고 시뮬레이션 결과의 시각적 유사도를 비교하여 제시된 방법의 유용성을 확인한다.
우리나라 전역을 대상으로 공간 분석 기반 지진 위험 지도를 작성하고 지진 취약 지역을 평가하였다. 지진 피해에 영향을 미치는 지질학적 특성을 고려하여 지표를 선정하였으며, 지진 활동 위험과 관련된 확률론적 지진 위험도 및 단층 특성, 지진 피해 위험과 연관된 기반암 심도 정보가 이용되었다. 각 지표는 정규 크리깅, 선 밀도 및 가변적 지역 평균 기반 단순 크리깅과 같은 GIS 및 지구 통계학 기법을 활용하여 공간 정보로 구축되었다. 구축된 세 가지 공간 정보는 연구 목적, 자료의 해상도 및 정확도에 따라 가중치를 할당하여 통합되었다. 지진 활동 위험 지표인 확률론적 지진 위험도와 단층 선 밀도의 경우 데이터의 불확실성이 비교적 크기 때문에 경향성 만을 반영하고자 먼저 가중 합한 후, 지진 피해 위험 지표인 기반암 심도 분포와 통합되었다. 이를 통해 세 가지 공간 자료의 분석에 기반한 지진 위험 지도가 작성되었으며, 우리나라 남동부와 북서부 지역이 지진 위험도가 높은 것으로 평가되었다. 본 연구 결과는 지진 재해를 최소화하기 위한 지진 대응 시스템을 구축하는데 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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