AI(Artificial Intelligence)의 다양한 모델 중 생성 모델, 특히 GAN(Generative Adversarial Network)은 이미지 처리, 밀도 추정, 스타일 전이 등 다양한 응용 분야에서 성공을 거두었다. 이러한 GAN은 CGAN(Conditional GAN), CycleGAN, BigGAN 등의 방식으로 확장 및 개선되었지만 재난 시뮬레이션, 의료 분야, 도시 계획 등 특정 분야에서는 데이터 부족과 불안정한 학습에 의한 이미지 왜곡 문제로 실제 시스템 적용에 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 클래스 항목을 판별하는 ACGAN(Auxiliary Classifier GAN) 구조를 기반으로 기존 PGGAN(Progressive Growing of GAN)의 점진적 학습 방식을 활용한 새로운 점진적 단계의 학습 방법론 PST(Progressive Step Training)를 제안한다. PST 모델은 기존 방법 대비 70.82% 빠른 안정화, 51.3% 낮은 표준 편차, 후반 고해상도의 안정적 손실값 수렴 그리고 94.6% 빠른 손실 감소를 달성한다.
Aljawhara H. Almuqrin;K.A. Mahmoud;U. Rilwan;M.I. Sayyed
Nuclear Engineering and Technology
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제56권7호
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pp.2711-2717
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2024
The current work aims to fabricate metal oxide-doped (PbO, Fe2O3, MgO, and Al2O3, each of which boasts a purity of 99%) zinc barium borate glasses through the melt quenching technique at the 1000 ℃ melting temperature. The results showed that adding 5 mol.% of metal oxides PbO, Fe2O3, Al2O3, and MgO increases the density of the zinc barium borate glasses. Additionally, the fabricated glasses' mechanical properties were determined based on the Makishima-Mackenzie model, which proved that the highest mechanical properties were achieved for glasses doped with Al2O3 compounds. The mechanical moduli for the glasses doped with Al2O3 reach 80.95 GPa (Young), 59.90 GPa (bulk), 31.75 GPa (shear), and 102.23 GPa (longitudinal). Additionally, the Al2O3-doped glasses' microhardness reaches 4.77 GPa. Moreover, estimation of the fabricated glasses' gamma-ray shielding capacity utilized Monte Carlo simulation. The highest linear attenuation coefficients are 29.132, 19.906, 19.243, and 18.923 cm-1 obtained at 0.033 MeV for glasses dopped by PbO, Fe2O3, MgO, and Al2O3, respectively. Therefore, glasses doped with 5 mol.% of PbO have high gamma-ray shielding capacities followed by glasses doped by Fe2O3.
극한하중을 견딜 수 있도록 설계된 구조물이라도 내재된 확률변수의 불확실성 때문에 구조물의 응답특성을 평가하는데 있어서 기존의 결정론적 방법에 비해 확률유한요소법을 이용하는 것이 보다 합리적일 것이다. 따라서 본 연구에서는 실제 시공된 사장교를 대상으로 확률변수가 교량의 안전성에 미치는 영향을 정량적으로 평가하기 위해 민감도 분석을 수행하였다. 초기형상해석을 수행한 후, 확률유한요소해석 및 민감도 분석과정의 효율성을 위해 섭동법을 이용하여 해석프로그램을 개발하였다. 개발된 해석프로그램의 정확성은 몬테카르로 시뮬레이션 방법에 의한 해석프로그램을 개발하여 검증하였다. 각각의 확률변수의 변동계수에 따른 대상 사장교의 응답에 대한 민감도 분석을 수행한 결과, 외부하중에 의한 영향이 지배적인 것을 확인할 수 있었다. 부재강성 및 케이블의 긴장력 등도 부재에 따라 큰 영향을 나타내므로, 구조물 설계 시 개발된 프로그램이 안전성 확보에 기여할 것으로 판단된다.
섬에 유입된 고양이(Felis catus)는 외래 포식자로서 섬 고유종의 멸종이나 절멸, 생물 다양성 감소 등의 직접적인 요인으로 작용할 수 있다. 본 연구는 제주도의 부속섬인 마라도(N 33° 07', E 126° 16')에 유입되어 서식하는 고양이의 개체군 현황과 행동권, 서식지 이용특성을 파악하기 위해 실시되었다. 2018년 3월부터 2018년 7월까지 직접관찰과 포획-재포획법을 통해 개체수 추정 결과, 번식 가능한 성체 총 20마리를 확인하였다. 이 중 10마리에 GPS 무선추적장치를 부착하여 추적한 결과 고양이의 행동권 크기는 12.05±6.99 ha (95% KDE: kernel density estimation), 핵심서식지 크기는 1.60±0.77 ha (50% KDE)로 나타났다. 성별에 따른 행동권과 핵심서식지의 크기는 통계적으로 유의하지 않았고, 10마리 중 8마리가 먹이획득이 쉬운 인간 거주지역을 핵심서식지로 이용하였다. 또한 마라도에 번식하는 멸종위기종인 뿔쇠오리(Synthliboramphus wumizusume)의 번식지에 5마리, 섬개개비(Locustella pleskei)의 번식지에 6마리가 접근하는 것을 각각 확인하였다. 본 연구는 마라도의 고양이 개체수와 행동권에 대한 정보를 최초로 파악하였으며, 특히 고양이 행동권 분석을 통해 철새와 멸종위기종에 대한 가해 가능성을 제시하였다. 철새와 멸종위기 조류의 서식지인 마라도에서 발생할 수 있는 고양이의 피해를 줄이기 위해 향후 고양이의 포식압, 고양이와 멸종위기 조류 개체군의 변동에 대한 모니터링에 관한 연구와 함께, 필요시 고양이 개체군 관리방안을 마련할 필요가 있을 것으로 판단된다.
광릉숲, 태화산 서울대 학술림, 가리왕산의 낙엽활엽수림에서 연간 낙엽 낙지 생산량과 가을철 낙엽에 의한 수종별 엽면적지수를 산출하고, 간접적인 방법의 것과 비교하였다. 연간 낙엽 낙지 생산량은 천이 단계 증가에 따른 임분의 바이오매스 축적량이나 수종구성 등에 따라 그 양과 비율이 다르게 나타났으며(Table 2), 특히 수종마다 낙엽의 양에 차이는 있지만 모든 임분에서 여름철 이후에 집중되는 경향을 보여(Fig. 1), 가을철의 한시적인 낙엽 수집만으로도 최대 엽면적지수의 추정은 유효한 것으로 나타났다. 더욱이, 이러한 낙엽의 수집으로 낙엽의 양 뿐만 아니라 수종마다 SLA와 탈락시기를 정확하게 추정할 수 있었고(Table 3), 간접방법으로는 불가능하기 때문에 국내에서는 시도되지 않았던 각 수종별 엽면적지수를 국내 최초로 산출 할 수 있었다(Fig. 2). 본 연구를 통하여 수종별 낙엽량과 엽면적지수는 각 수종의 흉고단면적과 유의한 상관관계를 보였으나, 간접방법에 의한 전체 엽면적지수를 흉고단면적의 비율을 곱하여 수종별 엽면적지수로 추정하는 것은 상당한 오차가 발생할 수 있음을 알 수 있었다(Fig. 3). 또한 간접방법에 의한 엽면적지수는 잎의 양이 늘고 밀집도가 높아질수록 과소평가되는 오류가 발생하기 쉽기 때문에(Fig. 4, 5), 직접방법에 의한 엽면적지수와의 평가는 필수적임을 확인할 수 있었다. 따라서, 낙엽에 의한 직접적인 엽면적지수의 측정을 시도함으로써 다양한 수종이 공존하는 우리나라 온대 활엽수림에서 임분의 수종 구성과 밀도, 천이단계, 입지환경 등에 따른 낙엽량과 수종별 엽면적지수의 변화 양상을 정량적으로 확인 할 수 있었다.
본 연구는 두루미(Grus japonensis)의 이용분포 내에서 행동권 분석의 기법인 MCP(최소볼록다각형법), KDE(커널밀도측정법), LoCoH(국지근린지점외곽연결)를 이용하여 이용면적과 핵심서식지를 선정하였다. 또한, 각 기법의 차이와 의미를 고찰하도록 하였다. 두루미의 분포자료는 철원지역 2012년 2월 17일 조사자료를 사용하였다. MCP에 의한 두루미류 서식영역은 $140km^2$이었다. KDE 분석에서 띠폭에 해당하는 h값을 1000m, CVh, LSCVh로 달리하여 KDE 등치선을 생성하였을 때, 핵심지역에 해당하는(Kernel 50% 이상) 면적은 $33.3km^2$($KDE_{1000m}$), $25.7km^2$($KDE_{CVh}$), $19.7km^2$($KDE_{LSCVh}$)이었다. 결과적으로 띠폭에 대한 기본값(1000m)-CVh(554.6m)-LSCVh(329.9m) 순으로 변수를 작게 입력할 경우 핵심면적 개수는 늘어나고, 면적은 감소하였으며, 형태의 복잡성은 증가하였다. 두루미류의 KDE 분석에 의한 핵심지역의 선정에서 적합한 띠폭변수는 CVh 값인 것으로 판단되었다. LoCoH분석에서는 서식범위와 핵심지역(50% 등치선 이상의 지역)의 면적이 k값의 증가에 따라 증가하는 모습을 보였으며, 점차 큰 핵심지역으로 합쳐지는 모습을 나타내었다. 핵심지역을 도출하기에 적합한 k 값은 24로 나타났으며, 전체 개체군의 핵심지역은 $18.2km^2$로 전체 서식면적의 16.5%를 차지하였다. 최종적으로, LoCoH 분석은 두 개의 큰 핵심서식지를 제시하였으며, 이것은 KDE에 의한 핵심지역에 비하여 작은 수의 핵심지역을 제시한 것이었다. 국내의 게재논문 및 발표자료를 포함한 연구에서 KDE는 대부분 기본설정으로 분석되었으며, 띠폭에 의한 변수를 고려한 것은 매우 드물었다. 따라서 띠폭변수를 명확히 제시하는 것이 요구되었다.
전 세계적으로 연안양식산업의 중요성은 날로 증대되고 있지만, 반폐쇄성 내만의 연안환경은 양식의 장기화 및 과밀식에 의하여 연안 오염이 가중되고 있다. 지속적인 연안양식을 위하여, 해양생태계에 부하를 주지 않는 생태학적 수용능력 산정을 통한 친환경적 어장관리의 필요성이 대두되고 있다. 생태학적 수용능력 산정 모델링의 경우, 전체 생태계와 모든 양식활동을 고려해야 하기 때문에, 그 개발 및 적용에 있어 아직 초기단계에 있다. 대안으로, 양식장의 생태학적 능률을 산정하는 생태지표에 대한 요구가 있다. 본 연구는 대상해역의 기초생산력과 굴 양식장의 섭취율을 고려한 여과압 지표를 사용하여 생태학적 수용능력 산정을 시도하였다. 2008년, 거제한산만에 시설되어있는 굴 양식장의 여과압 지표값은 0.203으로 나타났으며, 생산량은 4,935M/T로서 49개체/$m^3$로 시설되어 있다. 거제한산만의 현재 시설된 굴 양식장과 환경적 특성에 따라, 해양생태계에 부하를 주지 않는 생태학적 수용능력에 관해 새로이 산정된 여과압 지표는 0.102였다. 결과적으로, 거제한산만의 굴 양식장의 생태학적 수용능력은 현 생산량에서 49.8% 저감된 2,480M/T, 25개체/$m^3$였고, 이는 생태학적 과정, 종, 군집에 현저한 변화를 주지 않고서 거제한산만에 도입될 수 있는 양식장의 수용능력을 나타낸다. 본 연구는 굴 양식장의 지속적인 생산을 위하여 생태학적 수용능력을 산정할 수 있는 생태지표를 활용하였으며, 이는 친환경적 어장관리의 과학적 근거로 활용될 수 있다.
최근 국제적으로 풍력, 태양광, 파도, 연료전지 등의 친환경 신재생에너지 개발이 활발하다. 특히, 해상에서의 풍력발전단지 개발은 대형화를 통한 단가 절감, 고품질의 풍력자원 활용, 발전기로 인한 소음 피해 최소화를 위해 해안에서 멀리 떨어진 위치에 대규모 부유식으로 건설되는 추세이다. 풍력발전단지의 개발은 해사안전법에 의한 해상교통안전진단제도에 따른 평가가 필요하다. 풍력발전단지의 평가는 해당 수역의 체계적인 개발, 관리, 활용을 위해 선과 면적 개념을 모두 적용하여 수행되어야 하며, 이를 위한 평가 방법과 기준이 개발되어야 한다. 이 연구에서는 해상풍력발전단지처럼 해양 공간을 평가할 수 있는 해상교통조사방법과 평가에 대한 적절한 기준을 수립하고, 이를 시스템적으로 처리할 수 있는 방안에 대해서 연구하였다. 먼저 해상교통조사를 위해 AIS와 레이더를 이용한 이동식 해상교통데이터 수집장치를 설계하였다. 그리고 선과 면적의 개념을 모두 적용한 해상교통 항적도, 밀집도, 경로 분석을 제안하였다. 해상교통밀집도는 Grid-cell의 크기를 조절하여 단위 cell에 대한 공간적, 시간적 점유율을 구분하고 해상교통 경로 분석은 해상을 통항로 또는 작업 공간으로 사용할 때를 구분하여 선박의 이동 패턴을 평가할 수 있도록 제안하였다. 최종적으로 시스템적인 해상교통데이터의 수집과 평가가 가능한 해상교통안전평가솔루션의 개념설계를 수행하였다. 이는 자동적인 해상교통데이터의 수집 저장 분류를 통해, 데이터 누락이나 오표기와 같은 인적 오류를 최소화하고 해상 공간의 용도에 따라 선과 면적 개념을 반영하여 분석함으로써 신뢰성 있는 해상 공간의 평가가 가능하게 한다.
최근 데이터 경제가 가속화되면서 경영학 분야에서는 데이터 매칭이라는 새로운 기법이 주목받고 있다. 데이터 매칭은 모집단이 같지만 서로 다른 표본에서 수집된 데이터셋을 합치는 기법 또는 처리 과정을 의미한다. 그중에서 통계적 매칭은 서로 다른 데이터를 결합하는데 있어서 사업자 번호와 같이 기준이 되는 변수가 없는 경우 통계적 함수를 활용하여 데이터를 매칭하는 방법이다. 선행연구 검토결과 경제학, 교육학, 보건, 의료 등 다양한 분야에서 통계적 매칭이 많이 사용되고 있는데 반해 경영학 분야는 제한적임을 확인할 수 있었다. 본 연구는 기존 경영학 분야에서 충분히 연구되지 않았던 통계적 매칭의 유용성을 검증하고 활용도를 높이는 방안을 연구하고자 한다. 연구목적을 달성하기 위해 본 연구에서는 2020 벤처기업정밀실태조사와 2020 한국기업혁신조사 자료를 활용하여 통계적 매칭 시뮬레이션을 수행하였다. 먼저, 선행연구를 바탕으로 통계적 매칭에 사용되는 변수를 선정하였다. 공통변수는 업종, 종업원수, 지역, 업력, 상장시장, 매출로 설정하였고, 검증을 위한 고유변수와 제공변수는 중소기업 혁신에서 가장 중요한 연구인력 비율과 R&D 비용으로 각각 설정하였다. 사전 검증을 위해 2020 벤처기업정밀실태조사 자료를 수여자 데이터 30%와 기여자 데이터 70%로 분할하였다. 통계적 매칭에는 마할라노비스 거리와 랜덤 핫덱을 결합한 방식을 사용하였고, 성능평가는 수여자 데이터와 원시 데이터의 평균값 비교와 커널 밀도 함수(Kernel Density Estimation)를 통해 데이터 분포를 비교하였다. 검증결과, 수여자 데이터 30%와 기여자 데이터 70%에서 추출된 매칭 데이터의 평균값이 통계적으로 유의한 차이가 없는 것으로 나타나 유사한 데이터가 매칭된다는 것을 확인하였다. 또한, 두 데이터의 커널 밀도 함수로 도출한 데이터 분포 역시 유사한 형태가 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 사후 검증에는 2020 벤처기업정밀실태조사에서 임의로 30%를 수여자 데이터로 추출하고 2020 한국기업혁신조사 자료를 기여자 데이터로 설정하여 통계적 매칭을 수행하고 검증하였다. 사전 검증과 마찬가지로 공통변수는 업종, 종업원수, 지역, 업력, 상장시장, 매출로 설정하였고, 검증을 위한 고유변수는 연구 인력 비율과 R&D 비용으로 정의하였다. 분석 결과, 수여자 데이터의 연구인력 비율의 평균과 기여자 데이터의 평균은 예상과 다르게 통계적으로 차이가 있는 것으로 나타났다. 하지만 커널 밀도 함수에 따른 두 데이터의 분포는 유사한 형태를 보이는 것으로 조사되어 통계적 매칭의 적절성을 확인할 수 있었다. R&D 비용은 통계적 매칭 수행 결과, 수여자 데이터의 R&D 비용 평균과 기여자 데이터의 평균이 통계적으로 차이가 없었고, 커널 밀도 함수도 유사한 분포를 보이는 것으로 조사되었다. 이러한 결과는 모집단은 동일하지만 서로 다른 표본에서 수집된 자료를 통계적으로 결합하여 신뢰할 수 있는 새로운 데이터를 확보할 수 있다는 측면에서 큰 의의가 있다. 또한, 경영학 분야에서 많이 사용되지 않았던 데이터 매칭 방법론을 모의실험을 통해 타당성을 검증함으로써 연구용 데이터 확보와 연구방법론의 확장에 기여했다는 점에서 시사점을 가진다.
자원해석은 일반적으로 시계열적 견지에 입각하고 있으나, 본 연구에서는 단면적인 견지에서, 2년간의 자원변동을 극수적인 관계에서 파악하여 자원해석을 하였으며, 이것으로 각년의 가입량을 추정하는 방법 시도하였다. 이를 요약하면 다음과 같다. 1. 단일 population에 있어서 t 시기(년 또는 어기)와 t+1 시기와의 초기자원량(미수)의 관계는 $N_{0,\;t+1}=N_{0,\;t}(1-m_t)-C_t+R_{t+1}$ 단, $N_0$ : 초기자원량 (미수), C : 어획미수, R : 가입미수, m : 자연사망률 이다. 위의 식에서 다음의 관계가 성립된다. $\phi_{t+1}=\frac{(1-\varrho^{-z}{t+1})Z_t}{(1-\varrho^{-z}t)Z_{t+1}}-\frac{1-\varrho^{-z}t+1}{Z_{t+1}}\phi_t-a'\frac{1-\varrho^{-z}t+1}{Z_{t+1}}C_t+a'\frac{1-\varrho^{-z}t+1}{Z_{t+1}}R_{t+1}$ 단, $\phi$ : 밀도지수, M : 자연사망계수, Z : 감소계수, a' : 평균자원량에 대한 밀도지수 이 식에서 $\phi$ 및 $C_t$를 독립변수, $\phi_{t+1}$를 종속변수라해서 중회귀분석하여 $\phi_t$ 및 $C_t$ 의 각 계수를 구하고, 이 각 계수로서 저연사망계수 M, 단위노력당 어획계수 a'을 구하여 t+1연의 가입량추정치 $\hat{R}_{t+1}$를 구할 수 있다. 중회귀분석하는 데 있어서는 $R_{t+1}$이 거의, 같으며 $X_{t+1}$에 심한 차이가 없는 시기를 선정하여 취급할 수 있다. 2. 각 시기의 추정된 가입량은 가입량의 상대치로서 인정하는 것이 안전하다. 3. 밀도지수 대신으로 자원량지수를 사용하여도 같은 추정방법으로 가입량이 추정된다. 단, 어장면적을 고려해야 한다. 4. 변동관계를 미수로서 취급할 때는 이론적으로 가입량의 절대치를 구할 수 있으나, 중량으로 취급할 때는 이론적으로 가입량의 상대치를 구하게 된다. 그러나 어느 경우나 같은 추정방법이 적용된다. 5. 인도양의 bigeye tuna에 대하여 수전(1970)의 자료를 이용하여 본 추정방법에 적용시켜 보았다. 수전(1970)가 구한 M,q(단위노력당 어획계수)로서 계산된 각년의 가입량의 변화와 본연구에서 구한 각년의 가입량의 변화와는 극히 비례적이었다(Table 2, Fig.2). 6. 한국동안의 꽁치에 있어서 해황어황 주간예보 ($1964.3\~1974.8$ : 국립수산진흥원 포항지원)의 자료를 이용하여 어느 해의 춘하기의 밀도지수와 그해의 추동기의 밀도지수와의 관계에서 각년의 추기의 가입량을 추정하고 어느 해의 추동기의 밀도지수와 다음해의 춘하기의 밀도지수와의 관계에서 각년의 춘하기의 가입량을 추정하였다(Table4, Fig.5, Fig.7). 그 결과, 년금의 폭이 좁은 이 꽁치 군단에 있어서 각년의 밀도지수와 가입량이 상당히 비례적이었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.