수치모형을 활용하여 하천 흐름을 해석하기 위해서는 하도의 형태를 나타내는 지형자료가 요구되며, 주흐름 방향에 직각 방향으로의 횡단면도는 다량의 자료가 필요하다. 측량을 통한 횡단면도의 확보는 시간과 비용이 많이 소요될 뿐 아니라 날씨와 같은 외부적 요인에 따라 측량 결과물의 정확도가 달라질 수 있다. 또한 하천의 유속이 매우 빠를 때에는 정확도 높은 횡단 측량자료를 얻기는 불가능하며 접근이 어려운 지역이나 중소규모의 하천 측량자료는 구축되어 있지 않은 실정이다. 이에 따라 위성영상과 수치표고모델(Digital Elevation Model, DEM)에 기반하여 하천구역과 하도의 특성을 정의하는 방법이 대안으로 제시되고 있다. 본 연구에서는 하천지형 측량자료가 존재하는 섬진강댐부터 오수천 합류전까지를 대상으로 가상하도 생성기법을 적용하고, 1차원 하천흐름해석을 수행하여 가상하도 구축방안의 유효성을 검토하고자 하였다. 위성영상 자료를 활용하여 하천구역을 정의하였으며 DEM에서 추출된 표고에 기반하여 제방고와 횡단면도를 구축하였다. 구축된 횡단면도와 실단면 비교시, DEM 표고 및 하천구역 정의 지점의 정확도에 따라 제방고가 달라지는 것으로 나타났으며, 홍수터에 대한 고려가 포함되지 않아 실단면과 다소 차이가 있는 것으로 확인된다. 구축한 지형자료를 1차원 하천흐름해석 모형인 K-River에 적용하였으며, 상류단 경계조건으로는 섬진강댐 방류량을 하류단 경계조건으로는 등류조건을 적용하였다. 구축영역 내 존재하는 지류의 유입량은 측방유입으로 고려하였다. 수치모의 결과로부터 구축된 횡단면의 최심고와 실단면의 최심고가 유사한 지점에서는 수위재현성이 양호한 것으로 확인되었다.
하천 시설물의 효율적인 유지관리를 위해서는 대상물에 대해 지속적이고, 주기적인 데이터 취득이 선행되어야 한다. 하천 시설물은 일반 시설물과 달리 넓고 긴 지역을 따라 분포하고 있으므로 지상레이저스캐너, 토탈스테이션 및 GNSS를 활용하는 기존의 하천 측량 방법으로는 공간정보를 취득하는 데에 비용·인력·시간적 한계가 존재한다. 이에 반해, 모바일매핑시스템(Mobile Mapping System, 이하 MMS)은 플랫폼의 이동과 동시에 3차원 공간정보를 취득하므로 하천 시설물의 데이터 취득에 효율적이다. 따라서 본 연구진은 MMS를 활용하여 안양천 4 km 제방에 대해 20분동안 184,646,099개의 포인트를 취득했으며, 이를 10 m 간격의 종 방향으로 분할하여 378개의 횡단면을 추출하였다. 제방 횡단면 포인트 클라우드에서 제외지의 경사면 정보만 따로 분리하여 최대 및 평균 비탈 경사를 자동으로 계산하였으며, 이를 동일 제방에 대해 수동으로 계산한 값과 비교했을 때 RMSE 기준 최대 경사 1.124°, 평균 경사 1.659°의 정확도를 확인할 수 있었다. Reference 경사는 제방의 포인트 클라우드를 plot하고 경사 계산 시 위치정보를 사용하는 두 점을 직접 선택하여 수동으로 계산하였다. 또한 자동 추출한 경사를 하천기본계획 상의 비탈 경사면 설계 기준과 비교하여 MMS를 활용한 하천 시설물 검사의 가능성을 확인하였다.
본(本) 연구(硏究)는 자본구조이론과 전통적 연구에서 제시된 변수를 통합하고 횡단면(橫斷面) 요인(要因)과 시계열(時系列) 요인(要因)을 결합하여 우리나라의 자본구조결정 요인을 식별할 수 있는 이론적(理論的) 모형(模型)을 제시하여, 또한 제시된 모형을 한국증권시장(韓國證券市場)의 자료(資料)를 이용하여 실증적(實證的)으로 분석(分析)하였다. 그리고 실증적 분석에는 횡단면(橫斷面) 자료(資料)와 시계열(時系列) 자료(資料)를 결합하는 패널자료추정법(資料推定法)을 사용하였다. 본(本) 연구(硏究)에서 제시된 자본구조이론(資本構造理論)과 관련된 결정 요인으로는 기업(企業)의 성장기(成長機)을, 내부주주(內部株主)의 지분율(持分率) 그리고 내부주주수(內部株主數)의 비율 등을, 전통적 횡단면 요인으로는 경영위험(經營危險), 자산구성(資産構成), 수익성(收益性), 기업규모(企業規模) 등을, 그리고 전통적 시계열 요인으로는 법인세율(法人稅率)과 물가수준(物價水準) 등을 제시하였다. 본(本) 연구(硏究)에서 다루는 실증분석기간은 1981년 1월부터 1990년 12월까지의 10년간이었으며, 추출된 표본기업(標本企業)의 수(數)는 104개사이다. 실증적 분석결과, 본(本) 연구(硏究)에서 제시된 설명변수들이 자본구조(資本構造)의 변동(變動)을 49.91%정도 설명하고 있으며 설명변수 중 기업(企業)의 성장기회(成長機會), 내부주주(內部株主)의 지분을, 경영위험(經營危險), 수익성(收益性), 기업규모(企業規模), 물가수준(物價水準) 등은 자본구조의 결정 요인으로 통계적인 의미를 갖는 변수로 밝혀졌으며 회귀계수(回歸係數)의 부호도 기대하였던 바와 일치하고 있다. 질산으로 처리된 것이 컸고 0.75 M과 1.0 M의 질산을 사용했을 때는 작음이 확인되었다. 이상의 실험결과들로부터 친수성인 $NH_4Y$형 제올라이트를 소수성의 것으로 변환시키기 위한 수증기의 온도는 $500^{\circ}C$와 $600^{\circ}C$가, 그리고 질산의 농도는 0.5 M이 적합한 것으로 결론지을 수 있고, 이와 같은 결론은 BET비표면적과 TPV값과 같은 경향을 보인 벤젠과 톨루엔의 흡착용량측정결과로 입증되었다. 탈알루미늄된 제올라이트들의 수분에 대한 Si/Al비와 흡착용량은 각각 높은 농도의 질산으로 처리된 것일수록 증가하고 감소하여 소수성이 증가함을 나타내었다.(不適合性)이 나타났다. 본 연구는 기존의 기대수익률(期待收益率) 위주의 요일효과(曜日效果) 분석에서 주식수익률(株式收益率)의 분산(分散) 즉, 변동성(變動性)에 촛점을 두어 분석하였으며, 이는 투자자의 정확한 위험측정(危險測定)수단의 제공이라는 면에서 의의(意義)가 있을 것으로 생각된다.據金) 운용(運用)에 관한 정책수립시(政策樹立時) 금융선진국(金融先進國)의 증거금(證據金) 정책운용(政策運用)을 통한 시장관리(市場管理) 경험(經驗)을 어느 정도 참고할 수 있음을 시사한다고 할 것이다. 한다. 실증분석결과는 본문의 <표 1>에 제시되어 있으며 그 내용을 간략하게 요약하면 다음과 같다. (A) 실증분석모형 : 본 연구에서는 다기간 자산가격결정모형중에서 대표적인 Lucas (1978)모형을 직접 사용한다. $$1={\beta}\;E_t[\frac{U'(C_{t+1})\;P_t\;s_{t+1}}{U'(C_t)
하천시설물의 효과적인 유지관리에는 대상물에 대한 지속적인 데이터 수집이 선행되어야 한다. 하지만, 토탈스테이션, GNSS 및 지상레이저스캐너를 활용하는 기존의 데이터 취득방식은 일반적인 시설물과 달리 넓고 긴 지역에 분포해있는 하천시설물의 공간정보데이터를 취득하는데 비용/시간/인력 측면에서 한계가 있다. 반면, 플랫폼이 이동하면서 데이터를 취득하는 모바일매핑시스템(MMS)은 넓은 지역에 대한 정밀한 공간정보데이터를 빠른 시간 내에 취득하기 때문에, 하천 주변의 선형시설물에 대한 유지관리에 활용되기 적합하다. 4 km에 달하는 연구지역에 모바일매핑 시스템을 적용하여 본 결과, 20분의 데이터 취득 소요시간 동안 184,646,099개의 포인트를 취득하여 378개의 횡단면을 추출하고 이를 하천기본계획 상의 도면과 비교해 봄으로써, 모바일매핑시스템을 이용한 효율적인 제방관리가 가능함을 확인하였다.
항공 LiDAR 측량으로 토석류 발생 전 후의 지형자료를 취득하는 경우 토석류로 인하여 유출된 토사량을 알 수 있다. 그러나 토석류 발생지를 미리 예측하여 촬영하기가 힘들고, 토석류 발생 지역의 과거 항공 LiDAR 자료는 존재가능성이 낮아 토석류 발생이전 지형자료를 이용하는 것은 어렵다. 따라서 본 연구에서는 토석류 발생지역의 토사량 추정을 위해 발생전 지형을 복원하고, 토사유출의 공간적 범위를 파악할 수 있는 지형복원기법을 개발하였다. 지형복원기법은 토석류 발생지역에서 추출한 선형 및 비선형 횡단면을 가우시안혼합모델로 수식화하고 중심점 추정방법과 근사정확도로 근사결과를 평가하여 토석류 발생이전의 지형을 복원한다. 지형복원기법은 토석류 발생 전 후의 항공 LiDAR 자료를 이용하여 두 가지 방법으로 검증하였다. 먼저 토석류 발생구간에서 추출한 각 횡단면을 지형복원하여 발생전 항공 LiDAR 자료와 비교하였다. 또한 토석류 발생지역에 지형복원기법을 적용한 뒤 지형자료를 제작하여 토석류 발생전 항공 LiDAR DEM과 비교하여 검증하였다. 지형복원기법의 검증한 결과 전반적으로 근사정확도가 0.5m에 가까운 높은 정확도를 나타냈다.
하악골(mandible)과 같은 3 차원 구조체에 대한 의학적 분석을 위해서는 구조 체 를 분석 가능한 유한 개의 요소로 재구성해야 한다. 3 차원 구조체에 대한 정보 는 2 차원 MRI 횡단면을 통해 얻을 수 있다. 횡단면에서 구조체에 해당하는 부위 를 추출한다. 추출된 부위에 삼각 분할을 적용하여 2 차원 유한 요소를 생성한다. 분할된 2차원 유한 요소들을 공간상에서 서로 매칭(matching)하여 3 차원 유한 요소를 형성할 수 있다. 본 연구에서는 분할된 2 차원 유한 요소들이 지닌 인접 정보 특성을 통해 최적 3 차원 유한 요소를 형성한는 기법을 제안한다. 삼각 분할된 2 차원 유한 요소들이 지닌 인접 정보에 의해 동일 특성을 같는 요소들로 분류한다. 분류된 2 차원 요소 들에 다단계 매칭 알고리즘을 적용하여 최적의 3 차원 하악골 구조체에 대한 다양 한 의학적 정보를 획득할 수 있다.
본 연구에서는 수치영상을 이용하여 아스팔트 콘크리트포장 도로를 대상으로 차량에 비디오 카메라를 설치하여 도로에서 일정하게 차량속도를 유지하면서 촬영된 수치 영상정보로 객체 지향적인 언어인 Delphi를 이용하여 도로노면정보(균열, 소성변형, 종평탄성)를 획득할 수 있는 도로노면 관리시스템을 개발하고, 개발된 시스템은 동영상 및 그래프를 이용하여 시각화 효과를 증진시킬 수 있도록 하였다. 다중영상표정과 광속조정법에 의해 결정된 도로노면의 3차원 좌표의 정확도를 분석한 결과 표준 오차의 평균은 X방향으로 0.0427m, Y방향으로 0.0527m, Z방향으로 0.1539m로 나타났다. 이 값은 우리나라에서 현재 제작하여 사용하고 있는 축척 1:1,000 이하의 지도제작 및 GIS 자료로서 충분히 활용성이 있다. 수치영상을 이용하여 12개소에 대하여 균열폭의 정확도를 분석한 결과 표준오차가 ${\pm}0.256mm$로 정밀도가 아주 높게 나타났으며, 또한 소성변형량을 비교하기 위하여 4개소의 실측된 횡단면과 영상으로부터 추출된 횡단면을 비교한 결과 최대 오차는 10.80mm로 나타났으나, 작업능률면에서는 실용성이 있다고 판단된다.
목적: PET과 MR 영상을 체계적으로 합성i분석하여 각각의 영상기법이 갖는 단점을 보완하고 기능을 향상시킴으로써 보다 정확하고 유용한 임상정보를 얻을 수 있다. 두 영상을 공간적으로 합성하기 위해서 머리 표피 경계점들 간의 거리를 최소화하는 알고리즘을 이용할 경우 경계점 추출의 정확성 및 견실성과 거리 계산 속도가 합성 알고리즘의 성능을 결정하는 중요한 요소가 된다. 본 연구에서는 PET 영상의 경계 추출과 거리 계산 방법을 개선하고 이를 이용하여 PET과 MR 영상을 3차원적으로 합성하였다. 대상 및 방법: 공간적인 합성을 위한 영상처리기법의 핵심인 경계점 추출을 위해 PET영상에서는 방출스캔 sinogram의 경계를 강조한 후 재구성한 횡단면으로부터 2 mm 간격으로 머리 표피 경계점들을 추출하였으며 MR 영상에서는 각 횡단면마다 약 2도 간격으로 경계점들을 추출하였다. 두 영상의 모든 경계점들 간의 평균 유클리디안 거리를 최소화하는 3차원 가상공간 상에서의 위치 이동과 회전 각도를 최소자승법을 이용하여 구한 후 PET영상을 역 전환하여 위치 정합을 하였다. 평균 거리의 계산 속도를 향상시키기 위하여 고정된 대상의 각 경계점을 중심으로 하여 주변 공간 정들에서의 거리를 순차적으로 계산하고 이들의 최소값을 취하는 방법으로 거리지도를 구성하였으며 최소자승법에서 경계점들 간의 위치가 변할 때마다 매번 평균거리를 다시 계산하지 않고 거리지도를 참조하여 평균 거리를 산출하는 방법을 사용하였다. 위치 정합된 두 영상의 동시 표현을 위하여 PET 영상의 화소값에 $0.4{\sim}0.7$부터 1사이의 범위로 정규화된 MR 영상의 화소 값으로 가중치를 주는 가중정규화 방법을 사용하였다. 결과: 방출스캔의 sinogram을 이용함으로써 PET영상의 경계를 견실하게 추출할 수 있었으며, 거리지도를 이용하여 거리 계산을 한 결과 계산 속도를 향상시킬 수 있었다. 정상인의 뇌영상에 대해 위치 정합을 실시한 결과 평균 거리 오차는 2mm 이하였다. 가중정규화 방법을 사용하였을 때 합성된 영상의 정성적인 식별 명확도가 향상하였다. 결론: 견실한 PET 영상 경계점 추출과 거리지도를 이용한 계산 속도의 향상을 통해 뇌 PET과 MR 영상 합성기법의 성능을 개선할 수 있었으며 이를 이용하며 개발한 영상정합 프로그램은 임상 환경에서 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
참나무시들음병 매개충인 광릉긴나무좀(Platypus koryoensis (Murayama))(Coleoptera: Platypodidae)의 에탄올과 신갈나무 수피 추출물의 유인효과에 대하여 조사하였다. 유인트랩과 유인목 시험에서는 에탄올과 신갈나무 수피 추출물을 사용한 처리구가 대조구(무처리)보다 높은 유인효과를 나타내었으나, 두 유인제 간의 유의성은 찾지 못하였다. 유인목의 직경별 침입공 수를 비교한 결과, 침입공 수는 직경이 클수록 증가하였다. 유인목의 횡단면 상부와 하부 침입공 수를 비교한 결과, 상부보다 하부에 침입공이 많았고, 통계적으로 유의한 차이(p<0.05)를 나타내었는데, 이는 직사광선에 의한 건조가 적은 하부가 매개충의 먹이가 되는 미생물 번식에 유리하기 때문이라고 추정되었다. 결과적으로 신갈나무 수피 추출물보다 비용 면에서 경제적인 에탄올이 광릉긴나무좀 모니터링 및 방제에 효율적으로 활용될 수 있을 것이며, 신갈나무 수피 추출물은 효율을 높일 수 있는 계속적인 연구의 필요성이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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