LDL-콜레스테롤(LDL-C)은 심뇌혈관질환의 주된 교정 가능한 위험인자로서, 정확한 측정값을 임상에 적용하는 것이 중요하다. 하지만 LDL-C의 측정은 실제 측정이 아닌 Friedewald 공식에 의한 계산방법이 널리 이용되고 있다. 본 연구의 목적은 LDL-C의 Friedewald-추정값과 실측값을 비교하고, 두 방법의 LDL-C 위험수준 분류 일치도를 평가하는 것이다. 표본은 국민건강영양조사 2개년(2009년과 2010년)의 공개된 자료에서 추출되었고, 혈액 검사에서 총 콜레스테롤, HDL-콜레스테롤, 직접 측정한 LDL-C, 그리고 중성지방 중 어느 한 결측치도 없는 4,319명을 연구대상으로 하였다. 중성지방 400 mg/dL 미만일 때, Friedewald-추정값과 실측값은 높은 상관관계를 보였고 (r = 0.958, p < 0.001), 위험수준 분류 일치 백분율은 82.7%이었다. 중성지방 수준이 높을수록, 일치 백분율은 낮았다. 중성지방 수준 150 mg/dL 미만, 150-200 mg/dL, 그리고 200-399 mg/dL일 때, 일치 백분율은 각각 85.4%, 78.2%, 그리고 71.4%이었다. Friedewald 공식은 중성지방 농도 150 mg/dL 미만에서는 LDL-C를 과대평가하는 반면, 중성지방 농도 150 mg/dL 이상에서는 과소평가하는 경향이 있었다. 이에 따라 LDL-C 위험수준 분류에 있어 그 범주가 과대평가된 사람은 382명 (9.1%)인 반면, 과소평가된 사람은 348명 (8.3%)이었다. 이러한 결과는 Friedewald-추정값의 LDL-C 과소평가뿐만 아니라, 과대평가도 심각한 문제일 수 있음을 제시한다.
본 연구에서는 공간적으로 분포된 강우자료를 바탕으로 한 강우유출관계를 고찰하고, 기존의 공간 평균된 강우유출모형과 비교하여 유역을 공간 평균함으로써 내재되는 불확실성을 분석하여 이를 정량화시킬 수 있는 방법을 모색하였다. 과거 관측된 호우사상을 단순 크리깅 기법을 이용하여 공간적으로 분포된 강우자료를 구축하였다. 공간 분포된 강우와 공간평균강우의 유출을 비교하기 위하여 공간 분포된 강우를 수정 Clark 방법에 의해서 유출계산을 수행한 결과와 지점 강우자료를 추출하여 티센 평균한 공간평균강우를 Clark방법에 의해서 유출 계산한 결과를 서로 비교하였다. 또한 강우의 관측오차와 이로부터 발생되는 유출오차를 정의한 후, 강우관측소의 밀도를 다양하게 변화시켜가며 모의하여 강우의 관측오차가 유출해석에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구결과 다음과 같은 결론을 도출하였다. 1) 공간 분포된 강우자료가 이용될 경우 기존에 추정된 Clark방법 유출 매개변수의 사용이 가능할 것으로 판단된다. 2) 수정 Clark 방법의 경우는 강우는 공간적인 변동성을 고려한 유출 계산이 가능하기 때문에 이에 대한 불확실성이 일부 제거된 상태에서 매개변수 추정이 가능하게 되며, 따라서 전통적인 Clark방법의 경우보다 인정적인 매개변수를 추정할수 있을 것으로 판단된다. 3) 강우오차 및 유출오차는 강우관측소의 밀도가 높아짐에 따라 지수함수적으로 감소하고 있으며, 오차의 범위 또한 밀도가 증가할수록 평균오차 주위로 수렴하는 것으로 보여진다. 4) 강우오차는 강우관측소의 밀도가 작을수록 유출에 보다 큰 영향력을 미치고 있음을 알 수 있었다.
Yunbin, Yuan;Jikun, Ou;Xingliang, Huo;Debao, Wen;Genyou, Liu;Yanji, Chai;Renggui, Yang;Xiaowen, Luo
한국항해항만학회:학술대회논문집
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한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.2
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pp.203-208
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2006
The main research conducted previously on GPS ionosphere in China is first introduced. Besides, the current investigations include as follows: (1) GPS-based spatial environmental, especially the ionosphere, monitoring, modeling and analysis, including ground/space-based GPS ionosphere electron density (IED) through occultation/tomography technologies with GPS data from global/regional network, development of a GNSS-based platform for imaging ionosphere and atmosphere (GPFIIA), and preliminary test results through performing the first 3D imaging for the IED over China, (2) The atmospheric and ionospheric modeling for GPS-based surveying, navigation and orbit determination, involving high precisely ionospheric TEC modeling for phase-based long/median range network RTK system for achieving CM-level real time positioning, next generation GNSS broadcast ionospheric time-delay algorithm required for higher correction accuracy, and orbit determination for Low-Earth-orbiter satellites using single frequency GPS receivers, and (3) Research products in applications for national significant projects: GPS-based ionospheric effects modeling for precise positioning and orbit determination applied to China's manned space-engineering, including spatial robot navigation and control and international space station intersection and docking required for related national significant projects.
매립지 비탈면의 전단파괴 해석은 일반적으로 역해석 통한 파괴원호활동면을 추정하고 안전율을 산정한다. 그러나 현장 상황과 해석을 통해 산정된 원호파괴면 사이에는 서로 상이한 경우가 존재한다. 그래서 연구에서는 매립장에서 발생된 파괴면을 정확히 판정할 수 있는 근거가 될 수 있는 지반내 전단활동 파괴면의 위치를 파악하기 위하여 연구를 실시하였다. 이를 위해 콘관입시험, 시추조사, 연 X-선 영상 분석, 밀도검층, 초음파주사검층 등의 현장 및 실내실험을 실시하였다. 조사 결과 콘관입시험 결과로 부터 관입저항치, 간극수압, 비배수전단강도가 주변 구간에 비해 현저히 감소하는 특정 구간을 확인할 수 있었고 지반내의 전단파괴면으로 예측된다. 추가 확인을 위해 실시된 연 X-선 영상 판독 결과 예상 활동 지반층에서 층리가 교란된(경사진) 것으로 나타났다. 밀도검층과 초음파주사검층 결과에서도 유사하게 파괴면 위치에서 다른 위치와는 다른 경향을 보이는 구간을 확인하였다. 본 연구에서 사용된 방법으로 지반내 파괴면 추정이 가능함을 알 수 있었다.
고해상도의 시공간 분해능을 갖는 레이더 추정강우는 특히 강우계가 설치되어 있지 않은 지역에서 수문학적 활용에 유용한 정보를 제공할 수 있으나, 레이더 관측자료는 기본적으로 많은 오차 요소를 포함하고 있다. 이러한 이유로 레이더 자료를 특정한 목적에 활용하기 위해서는 그 목적에 적합한 자료의 평가가 요구된다. 본 연구에서는 레이더 추정강우의 수문학적 활용을 위한 정성적, 정량적 정확도 평가 방법 및 절차를 제안하고자 한다. 제안한 방법의 적용을 위해 진도(S-band) 및 관악산(C-band) 레이더와 자동기상관측장비시스템(Automatic Weather Stations, AWS)내 강우계의 자료를 이용하였으며, 대표적인 두 호우사상에 대한 적용성을 검토하였다. 연구 결과, 관측누적시간이 증가할수록 레이더 추정강우의 정확도가 증가하고, 레이더 사이트의 관측반경이 짧을수록 레이더 추정강우의 정확도가 향상되는 것을 파악할 수 있었으며, 특히 C-band 레이더의 경우 그 경향이 더 명확하게 나타났다. 또한 강우계 관측망의 밀도에 따른 평균편이 표본오차를 조사하기 위해 Monte Carlo 모의실험을 수행하였으며, 그 결과 강우계 밀도의 감소에 따라 편이오차가 증가하는 것으로 나타났으며, 이를 통해 강우계 관측망의 밀도가 레이더 강우추정의 정확도에 중요한 영향을 미치는 인자중에 하나라는 것을 확인하였다. 또한, 실시간 편차 보정기법은 현재의 국내 레이더의 수문학적 활용을 위해 필요한 과정이라 판단된다.
천해환경에서 저주파 광대역신호와 수직선배열을 이용하여, 퇴적층의 지음향인자(층두께, 종파속도, 종파감쇠계수, 밀도)를 역추정하였다. 역산방법은 모델 기반의 역산으로 유전알고리즘 (Genetic Algorithm)을 이용한 일관적 광대역 정합장처리(Coherent Broadband Matched Field Processing)기법을 사용하였다. 저주파 광대역음원으로 사용된 상업용 전구의 내폭신 호는 짧은 시간동안 많은 변화를 포함하는 천이신호이기 때문에, 분석시 시간과 주파수에 따른 창함수의 조절이 요구되는데, 주기신호분석에 주로 사용되는 퓨리에 기반의 분석방법은 이러한 점에서 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 해양도파관에서 근거리 음파전달 시 계측된 시계열신호로부터 다중경로성분을 구분하고 추출하기 위하여 시간-주파수영역에서 창함수의 크기조절이 가능한 웨이블릿 변환을 통한 신호 분석을 수행하였고, 분석된 실측음장과 계산된 복제음장의 연속웨이블릿 계수를 상호상관 시킴으로써 비용함수를 정의하였다. 비용함수의 전역최고점을 찾는 최적화 과정을 통하여 각 퇴적층의 지음향인자들을 역추정하였다. 특히 역산인자의 민감도에 따른 퇴적층별, 인자별, 분리연산을 수행함으로써 최적화과정에서 참값으로의 수렴효율을 높였다. 역산의 결과 실험해역 퇴적물 상층부에는 두께 44.43m, 음속 1549 m/s의 모래-실트-점토질(sand-silt-clay)층이 존재하고, 그 하부에는 12.28m 음속 1993 m/s의 거친모래질(Coarse sand)층의 존재를 추정해 내었다. 또한 역산 결과를 시추자료 및 탄성파 자료와 비교함으로써 본 논문에서 제안한 역산 방법의 유효성을 확인하였다.
바다에서 발생하는 유조선 등으로부터의 기름 유출사고는 해양환경을 크게 훼손하는 재앙에 속한다. 이러한 사고에 효과적으로 대응하기 위해서는 사고의 초기에 기름의 유출양을 정확히 판단하여 그에 적절한 대응방법을 수립하는 것이 필요하다. 기름 유출양의 추정을 위해서 사용되는 가장 간단한 방법은 토리첼리의 평형관계식을 사용하는 것이다. 하지만 이러한 평형관계식은 관성력과 점성력이 무시되었기 때문에 실제의 현상과는 다소 거리가 있다. 본 논문에서는 탱크로부터의 기름 유출양 산정을 위한 기초적인 실험과 수치계산을 수행하였다. 소형 유리 수조에 상자모양의 아크릴 기름탱크를 설치하고 종횡비가 다른 사각형의 유출구를 빠져나가는 기름의 양과 모양을 계측하였다. 그리고 유한체적법과 VOF법 등의 CFD 기술을 활용하여 기름과 물의 유동을 수치 시뮬레이션 하였다. CFD 계산견과는 실험에서 계측된 값과 좋은 일치를 보였으며, 복잡한 해난사고에서의 유출양 산정을 위한 CFD 기술의 활용가능성을 확인할 수 있었다. 본 논문의 실험조건에서 기름의 유출속도는 유출구의 형상에 따라 결정되는 유출구 내부의 마찰력에 의해 달라지며, 토리첼리 평형관계식으로부터 얻어지는 유출속도의 35~55%임을 알 수 있었고, 만약 유출구의 두께를 무시하면 종횡비에 상관없이 52%로 일정하게 추정되었다.
기후변화에 대응하기 위해 산림의 탄소저장 능력을 정량적으로 이해하기 위한 연구가 국내외적으로 요구되고 있다. 본 연구에서는 지상부바이오매스의 공간적 분포현황을 제공하기 위해 국가산림자원조사 표본점 단위로 계산된 지상부바이오매스를 임상도를 이용하여 공간규모를 확장(upscaling)하는 기법을 개발하고자 한다. 이를 위해 국가산림자원조사 자료를 이용하여 우세/준우세목 수고와 수관 밀도를 설명변수로 하는 지상부바이오매스 회귀모델과 영급을 설명변수로 하는 우세/준우세목 수고 회귀모델을 개발하였다. 그리고 이 회귀모델들과 임상도 속성정보(수종, 수관밀도, 영급)을 결합하여 지상부 바이오매스 공간분포를 추정하였다. 그 결과 단양군 산림의 지상부바이오매스는 6,606,324 ton으로 추정되었고, 표본점 기반 통계에 의한 추정치와 유의적인 차이가 없는 것으로 나타났다. 임상도를 활용하는 본 기법은 손쉽게 대면적에 대한 바이오매스를 추정하는 장점이 있는 반면, 임상도의 주요 속성이 범주형이기 때문에 산림바이오매스 공간 변이의 세밀한 추정에는 한계가 있었다.
터널식 전력구는 지중으로 전력을 공급하기 위한 구조물 중 하나이며, 도심지 및 해저구간을 통과하는 구간에 쉴드TBM 공법을 활용하여 안정적으로 건설을 추진한다. 전력구 건설의 경우에는 수직구 심도가 깊어 주로 암반지반을 굴착하며, 암반대상 밀폐형 쉴드TBM 선정에 대한 고찰이 필요하였다. 또한, 지반조사 보고서 결과를 바탕으로 범용적이고, 간단한 설계방법이 필요하였다. 이에 실대형 굴진시험, 누적 굴진데이터, 수치해석을 종합하여 쉴드TBM 설계방법과 관련 프로그램을 개발하였다. 프로그램 결과에 대해 검증을 수행하고자 준공된 전력구 1개 현장의 굴진데이터를 활용하였다. 굴진데이터의 모집단을 추정하기 위해 커널밀도추정 방법을 도입하여 추력, 토크, 동력의 기본사양에 대해 검증을 완료하였다. 본 연구결과를 통해 쉴드TBM 설계업무 전문성 강화 및 안정적 전력공급의 사용자 편익증대를 기대할 수 있다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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