본 연구는 노이즈 필터링과 차원축소 등의 방법을 이용하여 텍스트 지표의 정상화에 대해 검토하고 실증 분석을 통해 동 지표의 활용가능성을 제고할 수 있는 후처리 과정을 탐색하고자 하였다. 실증분석에 대한 예측 목표 변수로 월별 선행지수 순환 변동치, BSI 전산업 매출실적, BSI 전산업 매출전망 그리고 분기별 실질 GDP SA전기비와 실질 GDP 원계열 전년동기비를 상정하고 계량경제학에서 널리 활용되는 Hodrick and Prescott 필터와 비모수 차원축소 방법론인 충분차원축소를 비정형 텍스트 데이터와 결합하여 분석하였다. 분석 결과 월별과 분기별 변수 모두에서 자료의 수가 많은 경우 텍스트 지표의 노이즈 필터링이 예측 정확도를 높이고, 차원 축소를 적용함에 따라 보다 높은 예측력을 확보할 수 있음을 확인하였다. 분석 결과가 시사하는 바는 텍스트 지표의 활용도 제고를 위해서는 노이즈 필터링과 차원 축소 등의 후처리 과정이 중요하며 이를 통해 경기 예측의 정도를 높일 수 있다는 것이다.
최근 기후변화에 따른 태풍과 국지성 집중호우의 증가로 국토의 64%가 산지인 우리나라에서는 재해의 위험성을 증가시키고 있다. 재해 분석에 있어 기초자료로 사용되는 지형자료의 정확도는 재해분석결과에 있어 중요하며, 지형촬영방법에 따라 정확도의 차이가 매우 크다. 지형자료 중 하나인 DEM(Digital Elevation Model) 활용분야 또한 확대되고 있고 지도제작에 있어 DEM을 사용하면 지형도를 신속히 제작할 수 있고, 편집 용이, 수작업 인원 감축, 정확도 향상 및 데이터베이스의 구축이 이루어져 체계적으로 종합적인 지형정보를 관리할 수 있는 장점이 있다. 지상 LiDAR를 이용하여 생성한 DEM은 매우 정확한 방법이며, 접촉식 측량장비에 비하여 누락되는 데이터가 적으며 정밀하게 자료를 수집가능 한 것이 장점이다. 지상LiDAR를 이용한 자료 취득 시식생과 구조물에 의해 촬영 각도가 제한되는 경우 충분한 자료를 얻기 위해 여러 위치에서 스캔이 필요하다. 한편 전 세계적으로 드론의 도입으로 인해 다양한 분야에서 높은 가능성을 가지고 활용되고 있는 실정이며, 드론을 이용한 연구들도 활발히 진행 중이다. 소규모 및 중간 규모의 하천, 산지 등의 현장 조사의 경우 LiDAR장비의 진입이 어려운 구간의 촬영 시 드론을 활용하면 보다 효율적일 것으로 예상된다. 이에 따라 본 연구는 지상LiDAR와 드론을 이용하여 얻은 DEM 자료를 비교 분석하여 드론으로 생성된 DEM 자료 활용 가능성 여부를 검토하였다. 본 연구에서는 동일한 지역에 지상LiDAR와 드론 촬영을 실시하여 지형자료를 각각 획득한 후 후처리 프로그램을 이용하여 영상분석을 실시하였다. 또한 측점을 선정한 후 지형 좌표의 편차, 표고의 편차 등을 비교분석하였다.
DNA 마이크로어레이 실험으로 나오는 데이타는 아주 많은 양의 유전자 발현 정보를 담고 있기 때문에 적절한 분석 방법이 필요하다. 대표적인 분석 방법은 계층적 클러스터링(hierarchical clustering) 방법이다. 본 논문에서는 계층적 클러스터링의 결과로 나오게 되는 덴드로그램(dendrogram)에 대해서 후처리(post-Processing)를 시행함으로써 DNA 마이크로어레이 데이타 분석을 더 용이하게 해주는 리프오더링(leaf-ordering)에 대해서 연구하였다. 먼저, 기존의 리프오더링 알고리즘들을 분석하였고, 리프오더링 알고리즘의 새로운 접근 방식을 제안하였다. 또한 이에 대한 성능을 실험하고 분석하기 위해서 계층적 클러스터링과 몇 가지 리프오더링 알고리즘들, 그리고 제안된 접근 방식을 직접 구현한 HCLO (Hierarchical Clustering & Leaf-Ordering Tool)에 대해서 소개하였다.
본 연구에서는 열분석법을 이용하여 혼합 액체연료의 수치해석에 필요한 여러 가지 인자를 측정하였다. 이러한 열분석법에는 열중량 분석방법(TGA, Thermo-Gravimetric Analyzer)과 시차 주사열량 측정법(DSC, Differential Scanning Calorimetry)이 있다. 열중량 분석방법을 통한 비등온 실험(non-isothermal experimental) 결과를 토대로 Freeman Carroll의 수학적인 후처리 방법을 이용하여 미지의 액체연료의 구성 성분에 대한 동역학적 변수인 활성화 온도와 반응차수로 각각 6128.2 K와 1.4를 얻었다. 그 외 다양한 수학적 처리 방법에 따른 동역학적 변수의 값을 구해보았고, 계산 결과는 처리방법에 따라 약간의 차이를 보였다.
전지구적으로 발생하는 기후변화로 인해 수자원의 시공간적 변화를 야기할 것으로 전망된다. 기후변화에 따른 수자원의 영향을 정량적으로 평가하고 그에 적응할 수 있는 수자원 관리 방안이 필요하다. 하지만 영향평가 시 많은 불확실성이 발생하기 때문에 평가 시 발생하는 불확실성을 정량적으로 평가할 수 있는 기술 개발이 요구된다. 본 연구에서는 기후변화에 따른 수자원 영향평가 시 발생하는 불확실성을 단계별로 평가할 수 있는 기법을 개발하였으며, 지역기후모형, 통계적 후처리기법, 수문모형에 따른 불확실성을 분석하였다. 평가를 위해 5개 지역기후모형, 5개 통계적 후처리기법과 2개 수문모형을 이용하였다. 불확실성의 요인을 분석한 결과 유출량의 경우 겨울철을 제외한 모든 계절에서 RCM의 불확실성이 29.3~8.9%로 가장 큰 비중을 차지하는 것으로 나타났으나, 겨울철은 수문모형의 불확실성이 46.5%를 차지하는 것으로 나타났다. 증발산량의 경우 가을철을 제외하고 수문모형의 불확실성이 28.5~5.1%로 가장 큰 비중을 차지하였다. 따라서 이수기는 수문모형에 더욱 영향이 큰 것으로 나타났으며, 홍수기는 기후 모델링 부분의 영향이 큰 것으로 사료된다. 이 기법을 통해 특정 RCM이나 통계적 후처리기법, 수문모형 등의 선정에 따라 전체 불확실성이 어떻게 변화될 수 있는지를 분석할 수 있으며, 이를 통해 불확실성을 저감할 수 있는 방안을 마련할 수 있을 것으로 기대된다.
2주에서 2개월까지 선행기간을 가지는 계절내-계절(Subseasonal-to-Seasonal, S2S) 예측결과는 산업전반에 걸쳐 다양한 분야에 활용이 가능할 것으로 기대되고 있으나, 일기예보나 중장기 예보대비 낮은 예측성으로 인하여 현재까지 활용성이 매우 낮은 실정이다. 본 연구에서는 기계학습 기법중 비선형회귀 분야에서 좋은 결과를 보여주는 다층퍼셉트론 기법을 이용하여 S2S 예측자료의 후처리를 통한 국내 영역에서의 강수예측성 향상에 관한 연구를 수행하였다. 후처리 모형의 학습을 위한 입력자료로는 ECMWF의 S2S 과거예측(Hindcast) 정보를 이용하였으며 양분예보기법에 기반하여 학습된 다층퍼셉트론 모델을 이용한 후처리 결과와의 비교 분석이 수행되었다. 비교분석 결과 편차도(Bias score)는 평균 59.7% 감소하였고, 정확도(Accuracy)는 124.3% 증가하였으며, 임계성공지수(Critical Success Index)는 88.5% 향상된 것으로 분석되었다. 탐지확률(Probability of detection)의 경우 원자료 대비 평균 9.5% 감소하였으나 이는 ECMWF의 예측모델이 강수의 발생일을 과도하게 예측하였기 때문인 것으로 분석되었다. 본 연구 수행 결과 비록 ECMWF의 S2S 예측자료의 예측성이 낮더라도 후처리를 통해 예측성을 향상 시킬 수 있음을 확인하였으며, 본 연구 결과는 향후 수자원과 농업 분야에서 S2S 자료의 활용성을 높이는데 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 친환경적인 그라우트재의 개발을 위하여 연약지반에 대한 바이오그라우트 가능성을 확인하고, Bacillus Pasteurii 균을 이용하여 탄산칼슘 침전 효과를 분석하였다. 연약지반에 미생물의 탄산칼슘 침전을 이용하여 바이오그라우트에 미치는 영향을 알아보기 위해 4가지 시료의 조건(멸균 시료, 비멸균 시료, 반응용액과 미생물용액의 선처리 혼합시료, 반응용액과 미생물용액의 후처리 혼합시료)으로 실험되었다. 전자현미경(SEM), EDX와 X선 분석 회절기(XRD)를 이용하여 연약지반 시료의 분석을 수행하였고, 이러한 연구결과를 바탕으로 탄산칼슘 침전을 이용한 미생물 처리 공법은 바이오그라우트의 특성을 개선하였다.
본 연구에서는 WEP 모형을 통해 판교신도시 개발 전의 물순환을 해석하였다. 정밀한 해석을 위해 대상유역을 30m 크기의 정방형 격자로 구분하고 기상 조건, 지표면 조건, 하천, 토양, 지하대수층, 농업용수 이용 등 물순환에 관련된 광범위한 입력자료를 기존 측정 자료 및 관련 문헌, 현장 조사를 통해 각각 구축하였다. 물순환 해석 결과는 개발 전 모의에 대해 하천유출, 유황곡선 및 물수지, 수문요소 공간분포 분석을 통해 수행하였다. 모의 결과의 전 후처리는 WEP+(Water and Energy transfer Process model Plus)를 통해 수행되었으며, WEP+는 WEP 모형의 방대한 양의 입력자료를 효과적으로 구축하고, 다양한 시계열 및 공간분포 출력자료를 효과적으로 분석할 수 있는 인터페이스를 지닌 전 후처리 프로그램이다(한국건설기술연구원, 2007). 향후 판교신도시 개발후의 물순환 특성 변화를 평가하여 개발전후의 수문요소의 변화를 정량적으로 비교분석 함으로써 효율적인 저감 대책의 수립에 활용할 계획이다. 즉 도시개발로 인해 변화되는 지형, 토지이용, 토양, 지하대수층, 용수이용 등의 각 요소들을 모형에 적용하여 각 매개변수들이 수문순환 요소에 미치는 영향을 분석할 계획이다.
나로우주센터 발사관제시스템 실시간 모의장치의 데이터를 퍼지-칼만 필터의 오차 공분산으로 후처리 분석하여 센서 사이에 존재하는 연관성을 시나리오를 전혀 모르는 상태에서 유추하는 연구를 수행하였다. 유추된 연관성은 시나리오 상의 관계와 정확히 일치하였다. 퍼지-칼만 필터의 최적화 성질을 역이용하여 센서의 신호를 분석하였다. 이 연구의 결과로 다중의 센서 시스템이 존재하는 한국형 우주발사체와 탑재 유상하중 그리고 지상지원 시스템에 대한 신호분석의 가능성을 확인하였다
오늘날 환경공학분야에서는 지표상의 유체와 오염물질 흐름에 대한 화학적·생물학적 프로세스를 보다 정확하고 효과적으로 파악하기 위하여 GIS 기법을 적용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나, 공간적으로 표현되는 지표오염부하와 호수·하천 프로세스 간의 연계는 상대적으로 미흡한 실정이다. 이러한 연속성의 부재로 인하여 공간적인 오염원 특성과 수질모델의 연계 방안이 요구되고 있다. 본 연구의 목적은 GIS 소프트웨어인 Arcview와 USEPA의 수질 모델인 WASP5를 양방향으로 연계하여 오염부하와 수질모델의 입·출력 관계를 구현하는 것이다. 연구의 범위는 연구 동향 및 사례 분석, GIS를 이용한 점오염부하 및 비점오염부하 산출, WASP5 모델링, GIS와 모델의 연계 등을 포함한다. 본 연구는 GIS를 이용한 전처리(수질모델 입력 자료 생성), WASP5 수질 모델링, GIS를 이용한 후처리(수질 모델링 결과 출력)의 절차로 수행되었다. 전처리 단계에서는 소유역별 오염부하량을 산정한 후, 격자 분석 등을 통하여 모델링의 기본 단위가되는 세그먼트를 분할하고 각 세그먼트로 유입되는 경계농도를 산출하였다. 그리고 WASP5 수질 모델링 단계에서는 실측치를 이용하여 모델을 보정하고 모델링 결과를 분석하였다. 마지막으로 후처리 단계에서는 모델 결과를 GIS 형태의 자료로 변환하고, 이를 그래프나 주제도 형태로 표현하였다. 본 연구에서 구현된 인터페이스는 수질 관리를 위한 기본적인 환경을 제공하기 때문에 수질 정책 수립이나 의사 결정에 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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