Emergy methodology was used to analyze the biophysical basis of Korean agriculture and assess its sustainablility. Total yearly emergy input into Korean agriculture was $7.72{\times}10^{22}sej/yr$ in 2013. Purchased inputs were the dominant emergy source, accounting for 90.1% ($6.95{\times}10^{22}sej/yr$) of the annual input. This clearly indicates that the Korean agriculture is a modern, industrialized system that depends mostly on market goods and services derived from nonrenewable resources. The monetary equivalent of the total emergy input was 18.9 trillion \/yr, 1.5 times greater than the total production cost from farm expense surveys. Emergy return on investment of Korean agriculture was low, with an emergy yield ratio of 1.11. Korean agriculture appears to exert pressure on the environment as revealed by the high environmental loading ratio of 9.30. With very low emergy input from renewable sources (9.7%) and high environmental pressure, Korean agriculture is not sustainable, with an emergy sustainability index of 0.12. This study suggests that higher use efficiency of and lower dependence on nonrenewable purchased inputs need to be prioritized in an effort to enhance the sustainability of Korean agriculture.
인공신경망 (Artificial neural network, ANN)은 간편히 시계열 데이터를 예측할 수 있는 모델 중에 하나로 지하수위를 예측하는데 빈번히 사용되었으며, 많은 연구자들이 ANN으로 지하수위 예측에 있어서 높은 예측 신뢰성을 얻기 위하여 노력해 왔다. 본 연구에서는 ANN를 이용한 지하수위 예측 시 계절 효과를 반영하기 위한 input으로 사용되는 Dummy가 지하수위 예측 결과에 미치는 영향에 대하여 분석하였다. 정성적 및 정량적인 분석을 위하여 도해법과 상관계수, 에러 지수를 이용하였다. 분석결과 하천변 도심지역에서는 ANN의 input으로 사용된 Dummy가 오히려 예측 신뢰성을 떨어뜨리는 결과를 보였다.
이 논문에서는 퍼지뉴럴 시스템을 위하여 measure of fuzziness에 의한 입력공간의 분할을 최적화하는 방법을 제안한다. 이에 따라 최적화된 퍼지 부공간에 대하여 퍼지 제어규칙을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 또한 시계열 예측 문제에서 입력패턴의 간격을 조정하여 그 성능을 검증한다. 이 방법은 샤논 함수와 index of fuzziness를 이용하여 입력공간을 분할하고, 분할된 부 공간에 대해 입력 데이터와 부합할 수 있는 각각의 규칙에 등급을 정하여 불필요한 제어규칙을 제거하여 최적의 규칙베이스를 구성하도록 한다. 적용되는 퍼지 신경망의 기본적인 구조는 퍼지 제어기의 규칙베이스와 추론의 과정을 신경회로망을 이용하여 구현하며 퍼지 제어규칙의 매개변수들은 최대 급경사 강하법에 의해 적응되어진다. 제안된 알고리즘을 토대로 여덟 가지의 입력패턴에 대하여 추론한 결과 입력공간의 최적분할에 의하여 수렴과정에서 초기에 오차(RMSE)가 빠르게 수렴함을 알 수 있었다.
지문에 기반을 둔 인식시스템은 오래 전부터 사용되었다. 지문은 이미 잘 알려진 바와 마찬가지로 개개인이 서로 다른 특징을 가지고 있기 때문에, 가장 널리 사용되는 생체계측적인 특징의 하나이다. 그러나 지문 인식 시스템은 입력 지문 영상의 상태가 나쁜 경우 인식 성능이 크게 저하되는 치명적인 약점이 있다. 본 논문에서는 이런 문제점을 해결하기 위해 향상된 방향과 향상된 이진화 및 세선화 영상을 이용한 영상 향상 알고리즘을 전처리 과정에서 사용한다. 영상 향상의 목적은 입력 지문 이미지의 품질을 정확히 측정하고, 지문 영상의 융선과 골의 구조를 개선시키는 것이다. 또한 인식 속도를 향상시키기 위하여 색인 테이블을 사용한 융선의 방향 정보 추출 방법을 제안하였다. 제안한 지문 인식 시스템이 특징점 추출과 인식 성능에서 향상되었음을 실험을 통해서 확인할 수 있었다.
원(原)자원의 거래가격과 일치하는 무연탄에 대한 암묵가격은 우리나라의 경우 정부의 가격통제로 인하여 희소성지표로 사용하기에는 부적합하다. 김동수 이명헌 (2002)은 비용함수의 추정이 수반되는 Halvorsen and Smith(1984)의 실증적 모형을 적용하여 무연탄의 연도별 암묵가격을 도출한 결과 1970~1996년 기간동안 평균 8.93%의 상승률을 기록하였다. 이들 암묵가격이 희소성지표로서 신뢰성을 얻기 위해서는 투입 생산요소 특히 자본에 대한 정확한 가격산정이 먼저 전제되어야 하지만 우리나라의 열악한 자료환경하에서 자본가격의 산출이 임기웅변적으로 이루어지고 있는 현실을 고려하면 이들 암묵가격으로 판단한 고갈속도는 실제 상황을 왜곡시킬 수 있다. 본 연구에서는 산출량과 요소 투입량에 대한 자료만으로 추정이 가능한 Shephard(1970)의 투입물거리함수를 활용하여 무연탄 암묵가격을 산출한 바, 동일기간을 대상으로 했음에도 불구하고 평균 2.89%의 상승률을 보였다. 이러한 결과는 김동수 이명헌(2002)의 연구처럼 비용함수 추정방식으로 도출된 암묵가격에 의거하여 고갈속도를 판단할 경우 실제보다 약 3배 이상 빠르게 고갈되고 있는 것으로 잘못 인식될 수 있음을 의미한다.
본 논문에서는 안드로이드 기반의 각종 어플리케이션에 내장시켜 사용가능한 검색체에 대해 연구하였다. 이를 위해 조사와 같이 무의미하지만 자주 사용되는 단어를 빈도수에 따라 억제하는 BM25, 아이템의 길이 편차에 따른 검색 순위 문제를 해결하기 위해 아이템의 길이에 따라 중요도를 보정하는 Pivoted Length Normalization, 그리고 벡터공간 모형 상에서 쿼리 벡터를 관련 있는 것으로 판정된 아이템들의 벡터 그룹으로 끌어당겨 보정하는 Rocchio's Method를 사용해 묵시적 피드백 기능을 지원하도록 하였다. 그리고 색인 작업은 오프라인 동작을 위한 간단 색인과 온라인 동작을 위한 정밀 색인의 두 단계로 나누어 동작성을 보장하도록 하였다. 본 논문에서 연구한 피드백 지원 검색체는 쿼리 유추를 통해 사용자의 입력을 색인된 자료와 비교해 입력 내용을 예측하고 오타 등의 사용자 실수에 대해서도 대응하므로 스마트폰 어플리케이션에 손쉽게 탑재되어 검색 기능을 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.
화학공장에서 발생되는 사고 중 대부분은 저장탱크나 운송배관의 손상에 의한 휘발성 유독성물질의 대량 누출이며, 이 경우 누출된 지역의 자연환경과 대기조건에 따른 유동성물질의 확산거동이 안전성평가의 가장 중요한 관심 대상이 된다. 따라서 본 연구에서는 이러한 누출물질에 대한 대기 중 확산을 모사하기 위하여 염소저장탱크에서 염소가 누출될 경우를 예제로 선택하여, 위험성평가와 확산모델(dense gas model)을 이용한 결과해석을 수행하였다. 해석결과를 살펴보면 Fire & Explosion Index를 적용한 결과 포괄적인 위험의 정도는 90.7로서 약간 위험한 정도로 나타났으며, 대기확산 모델(PHAST6.0/ALOHA)은 소프트웨어 운용한 결과, Gas Model에 대한 입력 자료 값에 따라 미치는 결과영향이 다소 차이가 있음을 발견하였으나 각 시나리오별 경향은 상당히 일치함을 나타내고 있다. 따라서 향후 보다 정확한 물성입력자료와 지형인자를 고려한다면 이와 같은 연구방법은 유독성물질 누출에 따른 위험성평가를 보다 효율적으로 수행하는데 도움을 줄 것으로 기대된다.
이 연구는 공공도서관의 지속적 발전과 공공성이라는 가치달성을 위해 공공도서관의 수단효율성과 관련하여 경영평가기준의 개선방향을 제시하고자 한다. 이를 위해 민간기업의 경영분석에 대한 이론검토와 그로부터 도출한 분석틀을 이용하여 수단효율성 평가기준을 분석하였다. 그 결과 개선방향은 첫째, 성과의 개념에 충실한 효율성측정의 지표가 다양하고 충분히 개발되어야 한다. 둘째, 일정기간의 투입 대비 성과를 나타내는 동태자료가 부족하여 동태자료로 구성된 평가지표를 보다 많이 개발하여야 한다. 셋째, 장기정태자료는 고정자산 등의 장기적으로 사용 수익되어지는 비용으로서 일정기간의 비용에는 포함 되지 않지만 투입자료로서 유용하다. 이는 완전한 회계를 통해서 반영될 수 있다.
데이터 스트림 환경에서는 지속적으로 입력되는 데이터에 대한 실시간 처리를 수행하기 위하여 범위를 갖는 다수의 질의를 시스템에 미리 등록한다. 등록된 질의를 입력 스트림에 따라 빠르게 검색하기 위해 질의 색인 기법을 사용하는데, 질의 색인은 메인 메모리 기반에서 동작하기 위해 색인 정보의 저장 비용이 낮아야 하고 빠른 질의 탐색을 실시해야 한다. 본 논문에서는 다수의 범위 질의에 대하여 색인 정보의 저장 비용이 낮고 빠른 질의 탐색을 실시하는 질의 색인 기법으로 LVC-based(Limited Virtual Construct-based) 기법을 제안한다. 해시기반으로 동작하는 LVC-based 색인 기법은 입력 스트림의 범위를 가상의 분할 구조로 나눈 LVC를 이용한다. 각 LVC는 식별자가 할당되고 각 LVC에 구간에 해당하는 범위 질의를 저장하며 색인을 실시한다. LVC-based 기법은 입력 스트림의 범위가 길고 범위가 짧은 다수의 질의를 색인할 때 저장비용과 탐색 비용에서 좋은 효율을 보이며 이는 기 제안된 CEI-based 색인 기법과의 비교를 통하여 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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