지화학 자료의 공간적 분포와 금은광산의 공간적 분포사이의 상관관계를 조사하였다. 활용된 자료는 한국자원연구소에서 발간된 지화학도 중 21개 원소에 대한 도면과, 현재까지 파악된 광산의 위치도면 및 1:100만 지질도이다. 지화학도는 250m 등간격의 격자형 화소로 제작된 도면 중 통계분석을 위하여 1km 간격의 자료를 추출하여 분석하였으며, 광산위치의 지화학 자료 역시 250m 간격의 화소에서 추출하여 분석을 수행하였다. 광산과 지화학자료의 공간적인 상관분석은 베이시안 중첩법과 의사결정나무 기법을 활용하였디. 베이시안 통계기법은 각 지화학도에 분포하는 원소의 화소값을 올림차순으로 정열한 후 자료의 개수가 자기 5, 25, 50, 75, 95, $100\%$에 해당하는 등급을 나누어 모든 지화학도를 6개의 등급을 갖는 도면으로 재분류 하였다. 자 등급에 속한 광산의 개수를 대상으로 광산이 발생할 확률이 계산되었으며, 이 확률을 취합하여 최종 사후확률이 계산되었으며, 사후확률로 광산이 배태될 예측 도면이 작성되었다. 금/은, 동, 철, 납/아연, 텅스텐광산 및 광산이 존재하지 않는 위치에 해당하는 지화학 자료와 암상을 기준으로 의사결정나무를 학습시키고, 학습된 결과를 전체 자료에 적용하여 예측도면을 작성하였다. 광산이 존재하지 않은 지역을 추출하기 위하여 지화학도의 화소를 1km간격으로 추출한 후 이들 중 광산과 750m이내에 있는 자료는 제외시키는 알고리듬을 활용하였다. 예측결과 베이시안 방법에 의한 광산의 위치 예측이 의사결정나무에 의한 예측보다 상대적으로 정확함이 확인되었다. 그러나 두 방법 모두 공히 기존의 광산위치를 적절히 예측하고 있어서 지화학 자료는 광산의 위치와 밀접한 관계를 갖고 있음이 확인되었다.
유기농업 고추 및 파 재배를 위하여 겨울철 휴작기에 호밀 및 헤어리베치를 윤작하고 수량 및 토양비옥도, 녹비작물의 양분공급능력을 평가한 결과를 요약하면 다음과 같다. 유기농업 체계에 윤작을 도입하여 고추를 재배한 경우 수량은 관행농업 연작처리구 대비 유기농업 윤작처리구에서 64~77%로 나타났으며, 호밀을 환원한 처리구에서 수량이 감소하였으나 파 재배의 경우 유기농업 윤작처리구에서 13% 증수하였다. 토양이화학성 및 생물학적 특성 변화는 관행농업 연작처리구보다 유기농업 윤작처리구에서 토양탄소함량이 증가하였으며, 인산의 함량은 감소하여 인산이 집적된 토양에서 윤작을 도입하는 것이 바람직하였다. 또한 용적밀도는 관행농업구가 $1.37{\sim}1.42Mg/m^3$이었으나 유기농업구는 $1.26{\sim}1.35Mg/m^3$으로 물리적 성질이 개선되었다. 미생물체 탄소 및 질소량은 관행농업 연작처리구에 비해 윤작을 도입한 유기농업구에서 높았다. 호밀을 토양에 환원하지 않은 처리구에 비해 호밀을 환원하였을 경우 잡초발생량을 52% 경감시켰으며, 어저귀, 참방동사니, 바랭이와 같은 초종에서 발생억제효과가 뚜렷하였다. 고추재배시 유기농업 처리구에서 응애류의 밀도가 높았으며, 미소동물의 종다양성 지수도 관행농업 0.681에 비해 윤작처리한 유기농업구에서 0.961~1.901로 높게 나타났다. 녹비작물 윤작시 질소 및 인산 수지는 고추의 거의 0에 근접하였으나 칼리는 대체로 투입량에 비해 탈취량이 많아 별도의 칼리관리가 필요하였다. 녹비작물인 헤어리베치와 호밀의 지하부에 대한 지상부 비율을 조사한 결과 각각 1.91, 0.88로 호밀의 지하부 건물량이 높았다. 녹비작물의 양분공급 가능량은 질소, 인산, 칼리 각각 호밀은 7.7, 7.8, 21.9kg/10a, 헤어리베치는 17.0, 8.6, 22.9kg/10a이었다. 따라서 양분공급을 위해서는 헤어리베치를 윤작하고, 토양의 물리성을 개선하기 위해서는 호밀을 윤작하는 것이 바람직하였다. 헤어리베치 품종 중 겨울철 월동후 생존율 및 지상부 수량성이 좋은 Hungvillosa 및 Ostsaat 가 녹비작물로서 가치가 높았다.
본 연구에서는 지하수 오염 취약성 평가 방법 중 가장 활용도가 높은 DRASTIC 기법 및 지하수 수치모사 기법을 병행하여 충청남도 부여군 부여읍 일대의 지하수 오염 취약성 변화를 평가하였다. 특히, DRASTIC 기법에서 사용되는 7가지 수리인자들 중 취약성에 대한 민감도가 상대적으로 높고 비교적 장기간 자료의 획득이 용이하지 않은 '지하수위(depth to water)' 인자에 대하여 수치모사 기법을 적용하여 시-자료에 대한 동적 보간을 실시하였으며, 이를 통하여 시간에 따른 지하수위 변화가 지하수 오염 취약성에 미치는 영향을 검토하였다. 연구의 대상 지역은 부여군 부여읍 일대로 충적 대수층을 대상으로 기 실시된 지하수 수위자료를 보정대상으로 하였으며 연구지역의 지하수위 분포양상을 모사하기 위하여 유한차분모델인 MODFLOW를 이용하였다. 지하수 수치모사에는 정류 및 부정류 모사가 모두 실시되었다. 그 결과 기존 지구통계기법을 통한 지하수위 보간에서 가장 큰 가중치를 갖는 지형적 요인뿐만 아니라 유역 암상이나 지질특성 등과 같은 제반 수리지질학적 요인까지 복합적으로 반영하는 지하수위 자료를 얻을 수 있었다. 기존 연구에서 수위자료를 보완할 때 주로 이용되는 기법인 크리깅은 수치모사와는 달리 강우나 계절적 영향, 암상이나 지질등과 같은 요인들은 반영하지 못한다. 또한 수치모사를 통하여 얻어진 수위자료는 부정류 모사가 가능함으로 인하여 풍수기와 갈수기 그리고 평수기의 지하수위 변화 등도 파악할 수 있다는 장점이 있다. 모사를 통하여 얻어진 지하수위 자료와 공동크리깅 방법을 통해 얻어진 지하수위 자료를 입력자료로 하여 연구지역에 지하수 오염 취약성을 비교 평가한 결과 평수기의 경우 유사한 경향의 지하수 오염 취약성을 보였다. 또한 공동크리깅을 통해 분석이 어려운 분기별 지하수 오염 취약성 평가 결과 강우량이 많은 여름철을 포함한 분기와 강우량이 가장 적은 겨울철을 포함한 분기가 뚜렷한 취약성 차이를 보이는 것으로 분석되었다. 본 연구에서 제시하는 바와 같이 지하수 오염 취약성 평가에 있어 가장 큰 민감도를 갖는 수위자료의 수가 공간적 혹은 시간적으로 부족한 경우 수치모사 적용을 통해 자료의 한계성을 보완할 수 있으며 시간적인 보간이 이루어질 수 있어 유용할 수 있을 것이라 판단된다.
본 연구는 최근 많은 연구가 행해지고 있는 유한요소를 이용한 교정시스템 구축에 있어서 정상교합자가 아닌 부정교합 환자별 유한요소 모델 구축을 위한 기초 알고리즘 개발에 그 목표가 있다. 기존에는 유한요소 분석을 위해서 한 환자의 치열을 유한요소 모델로 재현하고자 할 때, 전처리 과정에 대부분의 시간을 소요해야만 했다. 본 연구에서는 이 전처리과정을 자동화할 수 있는 기초 알고리즘을 마련하여, 향후 이 방면의 연구를 용이하도록 하였다. 이를 위하여 임의로 선택된 부정교합 환자의 상하악 모형을 이용하여 치아의 삼차원적인 위치를 계측할 수 있는 표준화된 방법을 제시하였으며, 또한 본 연구를 통하여 개발된 프로그램을 이용하여 유한요소의 전처리 과정을 자동화할 수 있는 기초를 마련하였다. 본 연구는 아래와 같은 단계를 거쳐 수행하였다. 1. 상,하악 중절치에서 제2대구치까지 14개의 치아 형상을 상,하악 각각 구축하여 개별 파일로 저장한다. 2. 이 치아에 standard bracket을 치관의 FA point와 bracket slot의 중앙이 일치되도록 부착한다. 3. 대상 환자의 석고 모형을 제작한다. 4. 석고 모형에서 본 연구를 위해 제작된 기구들로 치아의 crown inclination, angulation, 그리고 교합면에서 치관첨까지의 수직거리를 계측한다. 5. 표준화하여 촬영한 석고 모형의 사진을 이용하여 화상처리기법으로 치아의 치열궁 형태를 파악한다. 또한 사진상에서 치아의 수평적 위치 및 회전량을 측정한다. 6. 계측된 crown inclination, angulation, 수직거리, 그리고 치열궁의 형태 및 치아의 회전정 도 등을 회전행열을 이용하여 만든 프로그램에 입력한다. 이 프로그램은 유한요소 전처리 과정에 필요한 치아의 배열상태를 담고 있는 데이터를 결과 파일로 제공하는데, 이 결과 파일은 일반적인 상용 유한요소 프로그램에서도 사용 가능하다. 7. 개개의 치아 파일은 이 결과 파일에 따라 삼차원적인 위치로 배열되어 선택한 특정 환자의 유한요소 모델을 완성하게 된다. 상기와 같은 여러 단계를 거친 후 임의로 선택한 부정교합자의 상,하악 유한요소 모델 구축을 위한 기초 자료를 구축할 수가 있었으며, 개개인 환자의 모형에서 얻은 정보로 유한요소 모델로 재현하기 위한 전처리과정의 기초 알고리즘을 마련하였다.
억새의 식물학적인 분류 및 형태, 선진국의 억새 육종, 재배 및 이용 현황 그리고 우리나라의 억새 연구성과 등을 고찰함으로서 향후 우리나라 에너지 자급율 제고를 위한 억새 연구방향을 제시하고자 국내외 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 억새속 식물에는 17개종이 존재하는데 이 중 바이오 에너지용으로 중요한 종은 한국 등 동아시아가 원산인 참억새(M. sinensis)와 물억새(M. sacchariflorus) 그리고 이들 두 종의 종간 교잡종인 3배체 억새(M. x giganteous) 등이다. 여러 가지 에너지작물 중 억새는 연간 바이오매스 수량이 많고 저온, 염해, 습해 등 열악 환경 적응성과 질소이용효율이 우수하며 에너지 산출/투입 수지가 가장 높고 지상부 줄기와 땅속줄기에 다량의 탄소를 저장하기 때문에 탄수수지가 가장 높다. 유럽, 미국 및 캐나다 에서는 1930년대부터 일본으로부터 3배체 억새를 도입하여 연료용 펠릿 생산, 열병합발전, 양액재배 배지, 건축자재 및 강화 플라스틱 원료로 이용한다. 현재 재배되는 3배체 억새 단점보완을 위한 품종육성연구와 사탕수수와 억새교잡종인 "Miscane" 육성 연구가 진행되고 있다. 우리나라에서는 2007년 억새 유전자원 수집이 착수된 이후 2009년에 바이오매스 수량이 많은 "거대억새1호"와 억새를 증식효율을 높일 수 있는 "억새대량증식방법"을 개발하였다. 향후 우리나라 억새산업 발전을 위해서는 분자육종 등 새로운 육종기법을 활용하여 우리나라뿐만 아니라 해외에서도 재배할 수 있는 우량 신품종을 육성하는 한편 바이오매스의 전처리, 당화 및 발효 등 셀룰로오스계 에탄올 생산공정에 관한 연구도 강화해야 할 것이다.
본 연구에서는 현재 사용 중인 2곳(H, Y 매립지)의 소규모 매립장에 대한 매립지 특성 자료수집과 현장측정을 통한 LFG 배출량 산정을 수행하였으며, 이를 이용하여 이들 매립지에 적합한 2006 IPCC FOD 방법 적용 시 입력변수로 사용되는 메탄발생속도상수(k)를 산출하여 보았다. 또한 이 결과를 default 값을 적용한 2006 IPCC GL의 FOD 방법에 의한 메탄 배출량 산정결과와 비교함으로써 특정매립지에 대한 동일한 k값 적용의 타당성을 평가해 보았다. 매립지의 폐기물 조성 data를 이용한 DOC 산정 결과, 매립되어지는 폐기물의 물리적 조성 차이로 인하여 H 매립지(1997~2011)는 13.16 %~23.79 % ($16.52{\pm}3.84%$)로 나타났으며, Y 매립지(1994~2011)는 7.24 %~34.67 % ($14.56{\pm}7.30%$)의 값을 보여 IPCC 가이드라인에서 제시한 Bulk waste 타입의 기본값인 18.0 %와 비교할 때 H 매립지보다 Y 매립지가 큰 차이를 보였다. 2006 IPCC GL에 제시된 FOD방법의 메탄 배출량 산정식을 이용한 k값 산정 결과, H 매립지의 산정된 평균 k값은 $0.0413yr^{-1}$, Y 매립지의 산정된 평균 k값은 $0.0117yr^{-1}$로 나타나 IPCC 가이드라인에 제시된 기본값인 $0.09yr^{-1}$에 비하여 상대적으로 낮은 값을 보였다. 따라서 2006 IPCC 가이드라인의 defaults value(k=0.09) 값에 의한 온실가스 배출량 산정결과는 현장측정을 통해 산정된 k값에 의한 추정값에 비하여 과대평가될 수 있어 매립지에서 발생하는 정확한 온실가스 배출량 예측을 위해서는 각각의 매립지별 현장측정을 통한 고유의 k값 결정을 통한 산정이 진행되어야 할 것으로 판단된다.
기업의 성장성, 수익성, 안정성, 활동성, 생산성 등에 대한 다양한 분석이 은행, 신용평가기관, 투자자 등 많은 이해관계자에 의해 실시되고 있고, 이에 대한 다양한 경영분석 지표들 또한 정기적으로 발표되고 있다. 본 연구에서는 이러한 경영분석 지표를 이용하여 어떤 기업이 가까운 미래에 유상증자를 실시하는지를 데이터마이닝을 통해 예측하고자 한다. 본 연구를 통해 어떠한 지표가 유상증자 여부를 예측하는데 도움이 되는가를 살펴 볼 것이며, 그 지표들을 이용하여 예측할 경우 그 예측의 정확도가 어느 정도인지를 분석하고자 한다. 특히 1997년 IMF 금융위기 전후로 유상증자를 결정하는 변수들이 변화하는지, 그리고 예측의 정확성에 분명한 차이가 존재하는지 분석한다. 또한 유상증자 실시 시기를 경영분석 지표 발표 후 1년 내, 1~2년 내, 2~3년 내로 나누어 예측 시기에 따라 예측의 정확성과 결정 변수들의 차이가 존재하는지도 분석한다. 658개의 유가증권상장법인의 경영분석 데이터를 이용하여 실증 분석한 결과, IMF 이후의 유상증자 예측모형이 IMF 이전의 예측모형에 비해 예측 정확도가 높았고, 학습용 데이터의 예측 정확도와 검증용 데이터의 예측 정확도 차이도 IMF 이후가 낮게 나타났다. 이러한 결과는 IMF 이후 재무자료의 정확도가 높아졌고, 기업에게 유상증자의 목적이 더욱 명확해졌다고 해석될 수 있다. 또한 예측기간이 단기인 경우 경영분석 지표 중 안전성에 관련된 지표들의 중요성이 부각되었고, 장기인 경우에는 수익성과 안전성뿐만 아니라 활동성과 생산성 관련지표도 유상증자를 예측하는 데 중요한 것으로 파악되었다. 그리고 모든 예측모형에서 산업코드가 유상증자를 예측하는 중요변수로 포함되었는데 이는 산업별로 서로 다른 유상증자 유형이 존재한다는 점을 시사한다. 본 연구는 투자자나 재무담당자가 유상증자 여부를 장단기 시점에서 예측하고자 할 때 어떠한 경영분석지표를 고려하여 분석하는 것이 바람직한지에 대한 지침을 제공하는데 그 의의가 있다.
최근 알파고의 등장으로 딥러닝 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 딥러닝은 향후 미래의 핵심 기술이 되어 일상생활의 많은 부분을 개선할 것이라는 기대를 받고 있지만, 주요한 성과들이 이미지 인식과 자연어처리 등에 국한되어 있고 전통적인 비즈니스 애널리틱스 문제에의 활용은 미비한 실정이다. 실제로 딥러닝 기술은 Convolutional Neural Network(CNN), Recurrent Neural Network(RNN), Deep Boltzmann Machine (DBM) 등 알고리즘들의 선택, Dropout 기법의 활용여부, 활성 함수의 선정 등 다양한 네트워크 설계 이슈들을 가지고 있다. 따라서 비즈니스 문제에서의 딥러닝 알고리즘 활용은 아직 탐구가 필요한 영역으로 남아있으며, 특히 딥러닝을 현실에 적용했을 때 발생할 수 있는 여러 가지 문제들은 미지수이다. 이에 따라 본 연구에서는 다이렉트 마케팅 응답모델, 고객이탈분석, 대출 위험 분석 등의 주요한 분류 문제인 이진분류에 딥러닝을 적용할 수 있을 것인지 그 가능성을 실험을 통해 확인하였다. 실험에는 어느 포르투갈 은행의 텔레마케팅 응답여부에 대한 데이터 집합을 사용하였으며, 전통적인 인공신경망인 Multi-Layer Perceptron, 딥러닝 알고리즘인 CNN과 RNN을 변형한 Long Short-Term Memory, 딥러닝 모형에 많이 활용되는 Dropout 기법 등을 이진 분류 문제에 활용했을 때의 성능을 비교하였다. 실험을 수행한 결과 CNN 알고리즘은 비즈니스 데이터의 이진분류 문제에서도 MLP 모형에 비해 향상된 성능을 보였다. 또한 MLP와 CNN 모두 Dropout을 적용한 모형이 적용하지 않은 모형보다 더 좋은 분류 성능을 보여줌에 따라, Dropout을 적용한 CNN 알고리즘이 이진분류 문제에도 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다.
ICT 인프라의 이상탐지를 통한 유지보수와 장애 예방이 중요해지고 있다. 장애 예방을 위해서 이상탐지에 대한 관심이 높아지고 있으며, 지금까지의 다양한 이상탐지 기법 중 최근 연구들에서는 딥러닝을 활용하고 있으며 오토인코더를 활용한 모델을 제안하고 있다. 이는 오토인코더가 다차원 다변량에 대해서도 효과적으로 처리가 가능하다는 것이다. 한편 학습 시에는 많은 컴퓨터 자원이 소모되지만 추론과정에서는 연산을 빠르게 수행할 수 있어 실시간 스트리밍 서비스가 가능하다. 본 연구에서는 기존 연구들과 달리 오토인코더에 2가지 요소를 가미하여 이상탐지의 성능을 높이고자 하였다. 먼저 다차원 데이터가 가지고 있는 속성별 특징을 최대한 부각하여 활용하기 위해 멀티모달 개념을 적용한 멀티모달 오토인코더를 적용하였다. CPU, Memory, network 등 서로 연관이 있는 지표들을 묶어 5개의 모달로 구성하여 학습 성능을 높이고자 하였다. 또한, 시계열 데이터의 특징을 데이터의 차원을 늘리지 않고 효과적으로 학습하기 위하여 조건부 오토인코더(conditional autoencoder) 구조를 활용하는 조건부 멀티모달 오토인코더(Conditional Multimodal Autoencoder, CMAE)를 제안하였다. 제안한 CAME 모델은 비교 실험을 통해 검증했으며, 기존 연구들에서 많이 활용된 오토인코더와 비교하여 AUC, Accuracy, Precision, Recall, F1-score의 성능 평가를 진행한 결과 유니모달 오토인코더(UAE)와 멀티모달 오토인코더(Multimodal Autoencoder, MAE)의 성능을 상회하는 결과를 얻어 이상탐지에 있어 효과적이라는 것을 확인하였다.
인간 시각은 고휘도를 접할 경우 색 민감도가 떨어진다. 이러한 현상으로 인해, 인간이 고휘도와 일반 휘도를 가지는 두 디스플레이를 볼 때, 측정 상 동일한 색을 가지는 패치에 대해 두 색이 다르다고 인지하게 되고, 이를 색상이동 현상이라 한다. 본 논문에서는 고휘도와 일반휘도 디스플레이의 색상이동현상을 모델링하고, 두 디스플레이의 색이 인간시각에 동일하게 인지되도록 하는 색 보정 방법을 제안하였다. 색상이동모델은 색상 매칭 실험으로써 결정된다. 먼저 실험은 고휘도와 일반휘도 디스플레이의 3단계 밝기에서 비율을 일정하게 유지하여 수행한다. 실험에 쓰이는 패치는, CIELAB 색 공간에서 밝기와 채도를 고정하여 색상만 변화하는 패치를 사용한다. 실험에서 관찰자는 휘도차가 나는 두 패치를 동시에 보면서, 고휘도 디스플레이의 인지되는 색상이 일반 휘도의 디스플레이와 같을 때까지 색상 값만을 수정하고, 수정된 색상 값의 차이가 색상이동양으로 사용된다. 실험에서 얻어진 각 패치의 색상 이동양은 일곱 개의 구간으로 나뉘어 모델링 되어 색상이동모델로 사용된다. 고휘도 디스플레이의 색 보정은 픽셀단위로 수행되며, 먼저 입력 RGB 값을 CIELAB 값으로 변환 후, 색상 값만을 보정하기 위하여 LCh(lightness, chroma, hue)값으로 변환한다. 여기서, 색상 값만을 색상이동모델을 사용하여 수정한 후, 역 과정을 통하여 출력 RGB값을 추정한다. 평가를 위해 관찰자의 선호도 테스트를 하였고, 대부분의 관찰자는 고휘도 디스플레이에서 색상이동모델이 적용된 영상이 일반휘도를 가지는 디스플레이의 영상과 인지되는 색상이 유사하다고 판단하였다.울어진 분포를 보여주고 있어 응용분야에 따라 정확한 분석이 필요한 경우 이러한 펄스 모양을 고려한 방법이 필요하다. 본 연구에서는 이러한 펄스 모양을 처리하기 위한 새로운 방법론이 제시되어있다.는데 더 부합하는 것으로 평가할 수 있다. 높았고 외해역에서 다소 낮은 경향이었으며 지세포항 내에 위치한 정점은 '심각한 교란(heavily disturbed)'을 나타내기도 하였으나 연구 해역 전반적으로 '경미한 교란(slightly disturbed)'을 나타내고 있었다. 지세포항 인근 연안역의 저서생태계는 다소 불안정하거나 교란된 군집을 형성하고 있다고 볼 수 있으나 연구 해역 전반적으로는 계절적으로 큰 변동 없이 비교적 안정된 군집을 형성하고 있다고 보여진다.의 치료 방법으로서 관혈적 방법과 고식적 관절경적 수술보다 좋은 치료라고 판단된다.해는 30명 중 28명으로 완전관해율은 93%였다. 3년 국소제어율은 87%, 전체환자의 3년 생존율은 93%, 무병생존율은 87%였다. 4명(13%)에서 국소실패를 보였고 1명(3%)에서 원격전이를 보였다. 치료 중 급성 합병증으로 11명(37%)에서 RTOG grade 1-2의 장염을 보였으며 1명은 대장의 천공이 발생하여 수술로 치유되었다. 12명(40%)에서 RTOG grade 1-2의 급성 방광염을 보였다. 3명(10%)에서 RTOG grade 1-2의 백혈구 감소증이 보였으며 1명에서 심한 백혈구 감소증(RTOG grade 4)이 나타났으나 회복되어 치료를 완료하였다. 만성 합병증으로 5명(15%)에서 RTOG grade 1-2의 만성 장염을 보였으며 별다른 치료 없이 지내고 있으며 1명(3%)에서 R
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[게시일 2004년 10월 1일]
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[부 칙]
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