• 한국가금학회지
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• 제47권2호
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• pp.95-105
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• 2020

본 연구는 한국토종닭 5품종 (재래황갈종, 토착로드종, 토착레그혼종, 토착코니시종 및 한국오계)에 대한 생산 특성 및 생리적 특성을 제시하고자 이들의 생산능력, 강건성 및 스트레스 반응 정도를 살펴보았다. 분석 대상으로 총 493수를 공시하고, 생산능력의 평가를 위해 생존율, 체중, 초산일령, 산란율 및 난중을 조사하였고, 강건성 및 스트레스 반응정도를 측정하기 위하여 텔로미어 함유율, heterophil-lymphocyte 비율, HSP-70, HSP-90α 및 HSP-90β 유전자 발현율을 분석하였다. 실험 결과, 생존율은 토착로드종이 99%로 가장 높았고, 한국오계가 91%로 가장 낮았다. 발생시부터 50주령까지의 체중은 토착코니시종, 토착로드종, 한국재래닭, 한국오계, 토착레그혼종의 순으로 변동없이 높게 나타났다. 22주령부터 50주령까지의 평균일계산란율은 토착레그혼종이 75%로 가장 높았고, 토착코니시종이 10%로 가장 낮게 나타났다. 생리적 지표 분석 결과, 텔로미어 함유율은 토착로드종이 가장 높았으며, 토착코니시종이 가장 낮았다. Heterophil-lymphocyte 비율 및 HSP-90β 유전자 발현율은 공히 토착코니시종이 가장 높았으며, 토착로드종이 가장 낮게 나타났다. 이러한 결과들은 토착로드종이 스트레스에 저항성이 높고, 토착코니시종이 스트레스에 가장 민감하게 반응함을 의미한다. 이상의 결과들을 종합할 때, 토착코니시종은 한국형 토종 육용 품종으로 개량함이 바람직하고, 토착레그혼종은 한국형 토종 난용 품종으로 개량하는 것이 바람직할 것으로 사료된다. 더불어 토착로드종은 양호한 생산능력과 뛰어난 강건성을 기반으로 한국형 토종닭 종계 모계통으로 활용하는 것이 바람직하리라 생각되고, 재래황갈종은 우수한 육질을 바탕으로 차별화 된 고급육질형 토종닭 품종으로 개량하는 것이 바람직하리라 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.43-57
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• 2012

제조업에 있어서 판매 후 서비스 건수와 내용 등은 향후 서비스 제공을 위한 자원배분의 효율성 증진과 서비스 품질 향상을 위해서도 매우 중요한 정보이다. 따라서 기업들은 향후 발생하는 판매 후 서비스에 대해 정확히 예측하고 그에 따라 적절히 대처하는 능력을 확보할 필요성이 제조업을 중심으로 증가하고 있다. 그러나 실제로 이들 기업들이 활용하고 있는 서비스 수요예측 방법들은 전통적인 통계적인 예측기법이거나, 시뮬레이션을 기반한 기법들이다. 예를 들면, 전통적인 통계적인 예측기법으로는 회귀분석(regression analysis)의 경우, 다양한 제품모델에 대한 판매 후 서비스 발생 패턴이 선형적인 관계가 매우 적음에도 불구하고 선형으로 가정하여 추정한다는 점과 적정한 회귀식을 가정하여야 되며, 이러한 가정이 실제 경영환경에서는 매우 어렵다는 점 등이 기존의 예측기법들의 한계점으로 지적되고 있다. 본 연구에서는 디지털 TV 모델을 생산 판매 하는 A사의 사례연구를 통하여 최근 인공지능연구에서 각광을 받고 있는 사례기반추론(case-based reasoning; CBR) 기법을 활용한 서비스 수요예측 프레임워크를 제안하고자 한다. 또한, 사례기반추론에서 핵심적인 역할 중 하나인 유사 사례추출 방법에 있어서 가장 일반적인 nearest-neighbor 방법 이외의 유사 사례추출 방법을 제안하고자 한다. 특히, 본 연구에서 제안하는 유사 사례추출 방법은 인공신경망(artificial neural network)을 활용한 자기조직화지도(Self-Organizing Maps : SOM) 군집화 기법을 활용한 유사 사례추출 방식으로 이를 활용한 서비스 수요예측 프레임워크에 구현하고, 실제 기업의 판매 후 서비스 데이터를 활용하여 본 연구에서 제안하는 서비스 수요 예측 프레임워크의 유효성을 실증적으로 검증하고자 한다.

• Journal of Hospice and Palliative Care
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• 제9권2호
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• pp.86-92
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• 2006

목적: 본 연구는 호스피스 대상자들에게 체계적이고 표준화된 영적 돌봄을 제공하기 위하여 호스피스 팀원들의 영적 돌봄 수행도를 측정할 수 있는 도구를 개발하고자 시도되었다. 방법: 도구를 개발하기 위해 개념적 기틀의 구성, 문항개발, 도구의 타당도와 신뢰도를 측정하였다. 도구의 신뢰도와 타당도 검증을 위하여 2005년 12월부터 2006년 2월까지 호스피스 팀원 192명에게 33문항의 자가 보고형 4점 척도의 설문지를 배부하고 회수하였다. 수집된 자료는 SPSS win 11.5 프로그램으로 분석되었다. 결과: 도구의 내용타당도 검증을 위해 문헌고찰과 전문가의 자문을 거쳐 구성한 예비문항 33문항을 전문가 20명을 통해 내용타당도 90% 이상의 문항을 수정하여 최종 33문항이 채택되었다. 문항분석을 실시하여 문항과 전체 문항과의 상관계수가 .30 이상인 문항을 선정하였는데, 모든 문항이 .30 이상이어서 33개 문항을 모두 선정하였다. 신뢰도 계수 Cronbach's ${\alpha}$값은 .95였다. 선정된 33문항을 요인 분석한 결과 6개의 요인으로 추출되었으며, 추출된 요인이 호스피스 팀원들의 영적 돌봄 수행도를 설명하는 변량은 64.185%이었다. 추출된 6개의 요인을 '관계 형성과 의사소통', '영적 성장 격려와 촉진', '영적 자원 연계', '죽음준비', '영적 돌봄 중재에 대한 평가 및 질 관리', '영적 돌봄을 위한 자료수집'으로 명명하였다. 결론: 본 연구에서 개발한 호스피스 팀원들의 영적 돌봄 수행도 측정 도구는 신뢰도가 높았으며, 6개의 요인으로 구성되었다. 앞으로 호스피스 팀원들은 말기환자와 가족들에게 체계적인 표준화된 영적 돌봄을 제공하기 위해 본 측정 도구로 현재 수행하고 있는 돌봄 내용을 평가하고 개선방안을 모색하는 것이 필요하다. 않았다. 결론: $Ultracet^{(R)}$은 외래환경에서 암환자의 통증조절에 있어서 안전하게 사용할 수 있는 비교적 효과적인 약물로 생각된다. 완화의료에 대한 교육과 정보, 홍보가 필요하리라고 생각된다.9.7%였고, 다음은 대체로 좋다가 21.2%의 순이었다. 봉사활동에 대해 가족이나 친구의 지지는 어떠한가는 매우 좋다가 83.2%로 대부분을 차지하였다. 2. 대상자의 자원봉사활동 만족도는 평점 $3.09{\pm}0.49$(도구범위 $1{\sim}4$점)로 중간정도이었다. 영역별로 살펴보았을 때 만족도가 가장 높았던 영역은 사회적 접촉영역($3.48{\pm}0.61$)이었고, 다음은 성취영역($3.43{\pm}0.53$), 사회적 인정영역($3.35{\pm}0.70$)의 순이었다. 만족도가 가장 낮았던 영역은 사회적 교환영역($1.65{\pm}0.63$)이었다. 3. 대상자의 인구사회학적 특성에 따른 봉사활동 만족도를 분석한 결과 성별(t=2.038, P=0.044), 결혼상태(F=3.806, P=0.013)에 따라 유의한 차이를 보였다. 4. 대상자의 자원봉사활동 실태에 따른 봉사활동 만족도를 분석한 결과병원봉사활동기간(F=3.326, P=0.008), 봉사활동을 하는 주된 이유(F=2.707, P=0.035), 봉사활동을 위한 교육을 받은 여부(t=-1.982, P=0.050), 봉사활동의 평가 빈도(F=7.877, P=0.000), 봉사활동이 자신의 기술이나 능력에 적합도(F=2.712, P=0.049), 관리자와의 관계(t=-2.517, P=0.013), 다른 병원직원과의 관계(F=5.202, P=0.007), 자원봉사자로서의 활동에 대해

• 경영정보학연구
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• 제16권3호
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• pp.161-177
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• 2014

기업신용등급은 금융시장의 신뢰를 구축하고 거래를 활성화하는데 있어 매우 중요한 요소로서, 오래 전부터 학계에서는 보다 정확한 기업신용등급 예측을 가능케 하는 다양한 모형들을 연구해 왔다. 구체적으로 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA)이나 다항 로지스틱 회귀분석(multinomial logistic regression analysis, MLOGIT)과 같은 통계기법을 비롯해, 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN), 사례기반추론(Case-based Reasoning, CBR), 그리고 다분류 문제해결을 위해 확장된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM)에 이르기까지 다양한 기법들이 학자들에 의해 적용되었는데, 최근의 연구결과들에 따르면 이 중에서도 다분류 SVM이 가장 우수한 예측성과를 보이고 있는 것으로 보고되고 있다. 본 연구에서는 이러한 다분류 SVM의 성능을 한 단계 더 개선하기 위한 대안으로 유전자 알고리즘(GA, Genetic Algorithm)을 활용한 최적화 모형을 제안한다. 구체적으로 본 연구의 제안모형은 유전자 알고리즘을 활용해 다분류 SVM에 적용되어야 할 최적의 커널 함수 파라미터값들과 최적의 입력변수 집합(feature subset)을 탐색하도록 설계되었다. 실제 데이터셋을 활용해 제안모형을 적용해 본 결과, MDA나 MLOGIT, CBR, ANN과 같은 기존 인공지능/데이터마이닝 기법들은 물론 지금까지 가장 우수한 예측성과를 보이는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안모형이 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제10C권5호
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• pp.625-634
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• 2003

인터넷 멀티캐스팅 기술은 지난 10여년간의 기술 발전에도 불구하고 아직 본격적인 서비스 보급이 이루어지지 못하고 있다. 주된 이유는 멀티캐스트 라우팅에서의 트래픽 제어, 글로벌 인터넷에서의 멀티캐스트 주소 할당, 멀티캐스트 신뢰전송 기법 등의 문제가 아직 해결되지 않았기 때문이다. 최근 인터넷 방송, 실시간 증권정보 서비스 등의 멀티캐스트 응용 서비스에 대한 요구가 급격히 증가함에 따라, 새로운 인터넷 멀티캐스팅 기술로써 오버레이 멀티캐스팅이 개발되고 있다 본 논문은 오버레이 멀티캐스팅 기술을 살펴보고, 새로운 멤버가 그룹에 가입하는데 걸리는 시간을 단축하는 방안을 제안한다. 기존의 방식은 잠재적인 부모 노드를 발견하기 위해서 한번에 트리의 한 레벨씩을 검색해 내려갔으며, 이로 인하여 긴 가입 지연 시간이 야기되었다. 또한, 트리의 매 레벨에서 자신과 가까운 노드를 잠재적인 부모 노드로 지적함으로써, 최적의 부모 노드를 선택하려고 노력하였지만 실제로 노드의 제한 차수로 인하여 자신과 가장 가까운 잠재적인 부모 노드를 선택하지 못하였으며, 이로 인해 트리의 효율성이 떨어졌다. 본 논문에서는 이러한 가입 지연 시간을 감소시키고, 생성된 트리의 효율성을 높이기 위해서, 트리의 두 레벨씩 검색하는 방안을 제안한다. 이 방식은 가입 요청 메시지를 자신의 자식 노드에게 전달하는 방식으로, 평상시에 트리 유지를 위한 추가적인 오버헤드 없이, 가입 요청이 왔을 때 검색 메시지의 수를 증가시켜서, 빠르게 가입을 완료한다. 또한, 더 많은 노드를 검색함으로써 좀 더 효율적인 트리를 생성하게 도와준다. 제안하늘 방안의 성능을 평가하기 위해서, 그룹의 멤버 수와 제한 차수를 기준으로 검색 시간 및 검색한 노드의 수 그리고 트리 스위칭 횟수를 측정하였다. 시뮬레이션 결과에서 제안한 기법이 기존의 방식에 비해서 가입 지연 시간을 단축시켰으며, 좀 더 효율적인 트리를 생성하는 것을 볼 수 있었다.본 연구결과 이소플라본은 전립선암 환자의 혈중 지질 패턴과 항산화체계를 개선시키는 효과를 보였다. 따라서 이소플라본이 지질대사에 미치는 영향과 항산화작용기전에 대한 보다 심층적인 연구가 이루어져야 할 것이며, 보다 많은 전립선암 환자를 대상으로 이소플라본 섭취에 따른 장기적인 임상실험연구가 이루어져 이소플라본이 전립선암 환자의 삶의 질을 향상시킬 수 있는지에 대한 다각적인 검토가 필요하다고 본다. 중 참가성 , 흥미성, 지속성, 대인관계 4개의 측정항목에서 높은 증가율을 보여 치료효과가 큰 것으로 판단된다. 원예 치료 실시 후의 자체설문지 평가결과 원예 활동을 통해서 달라진 점은 개인적으로 가족, 이웃 간의 긍정적인 변화를 이끌어내고 있다는 것을 발견할 수 있었고 다양한 원예프로그램이 인상깊었다고 하였으며 다음진행에 추가적으로 야외에서 진행할 프로그램에 대한 욕구가 표출되었다. 이것을 통해 개인적 치료경험과 가족, 이웃 간의 지지망 형성이 중요하며 긍정적인 영향을 주었다는 것을 볼 수 있었다. 또한 다양한 원예치료프로그램의 적용과 야외 활동을 조화롭게 적용한다면 성공적인 프로그램 진행에 도움을 될 것으로 판단된다. 이상의 결과를 종합하면 정신지체장애인에게 원예치료 프로그램을 실시한 이후에 원예에 대한 관심이 높고 자아존중 감이 향상되었으며 원예치료 프로그램에 대한 높은 만족도를 보였고 원예치료에 대한 참가성, 흥미성, 지속성, 대인관계성에서 높은 증가율을 보여 치료프로그램의 개입이 유의미한 효과가 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과들 볼 때 의도적인 원예치료활동을 통해서 심신의 치료를 경험하$\infty$I 자존감이 향상되며 회원 상호관계를 통한 사회부적응문제를 치료하여 사회성이 향상될 것이라는 목표에 대한 높은 달성정도를 볼 수 있다. 또한 지속적이고 흥미를 유발하는 원예치 료 프로그램을 적용한다면 심리적, 신체적, 정서적 치료효과가 높은 향상을 보이고 자신감과

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제19권1호
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• pp.59-68
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• 1998

디지털 보청기는 기존의 아날로그 보청기에 비하여 많은 장점이 있다. 디지털 신호처리 프로세서의 발달과 더불어 최근에 다양한 디지털 보청 알고리즘과 완전한 디지털 보청기가 선보였다. 디지털 보청기의 알고리즘을 개발하거나 디지털 보청기를 새로이 평가하려는 사람들에게 난청자를 대상으로 하는 임상연구는 필수적으로 거쳐야 하는 과정이다. 그러나 이러한 임상연구는 실제 난청자를 대상으로 하여야 하기 때문에 난청자와 검사자 간에 통상적으로 많은 시간과 노력이 필요하며 원활한 의사 소통이 때로는 어려울 수 있다. 왜냐하면 난청자들의 연령이 너무 어리거나 많아서 의사소통에 지장을 주거나 검사자가 필요로 하는 시간에 비슷한 난청 유형을 가진 대상자를 모으기 어렵다. 본고에서는 임상연구를 보조하여 디지털 보청기 또는 알고리즘이 개발되기까지 수행되어야 할 많은 임상연구의 결과를 예측하고 평가할 수 있는 디지털 난청 시뮬레이션 방법을 제안하고, 실제 환자의 데이터를 사용한 시뮬레이션과 그에 대한 임상 실험을 통하여 시스템의 성능을 평가하였다. 실험 결과, 정상인으로부터 모델링된 환자 데이터와 매우 유사한 측정 결과를 얻어냄으로써, 제안된 시스템이 목적하고자 하는 바를 이룰 수 있음을 검증하였다. 또한 난청 시뮬레이터의 목적인 디지털 보청기 알고리즘을 개발하기 위한 평가 툴로서, 개발 초기에 다양한 디지털 보청기용 알고리즘을 구현하여 실제 난청 시뮬레이터와 연계하여 실험함으로써 보청기 알고리즘의 평가 및 새로운 보청기 알고리즘을 개발하고 평가하거나 향후 난청자를 대상으로 하는 임상연구에서 사용할 수 있는 유용성을 입증하였다.로 우유 교육 프로그램이 향후보다 체계적이고 확대되어 지속적으로 실시된다면, 우유에 대한 의미는 물론 인식 그리고 지식 정도에 있어 효과적인 결과를 유도할 수 있을 것이다.니하였다. 6) Dibutyryl cyclic AMP 및 8-bromo cyclic GMP 모두 혈소판응집률(血小板凝集率)을 감소시켰고, 후자(後者)는 전자(前者)에 비(比)하여 월등(越等)히 현저(顯著)하였다. sodium nitroprusside에 의한 항응집률(抗凝集率)은 methylene blue 전처치(前處置)에 의하여 길항(拮抗)되었으나, bovine hemoglobin전처치에 의하여는 영향(影響)을 받지 아니하였다. 이상(以上)의 성적(成績)을 종합(綜合)하면, 뇌졸중증(腦卒中症)때, 특히 뇌혈전증(腦血栓症)의 응급치료시(應急治療時) sodium nitroprusside의 응용(應用)이 가능(可能)하다고 사료(思料)되며, 이에 대(對)하여 임상적(臨床的) 치료(治療)가 기대되는 바이다.다시 상승(上昇)하는 경향(傾向)이었다. 중성지질(中性脂質) 중(中) climacteric rise 및 숙도(熟度)와 관련하여 변화(變化)한 것은 diglyceride 및 sterol ester의 2종(種)이었으며 glyceride가 중성지질(中性脂質) 전량(全量)의 변화(變化)와 동일(同一)한 경향(傾向)인데 반(反)하여 sterol ester은 climactric onset까지 증가(增加)하다가 기후(其後) 감소(減少)하였다. 인지질(燐脂質)도 저장기간(貯藏期間) 중(中) 처리구(處理區)에 관계(關係)없이 다같이 감소(減少)되었는데, 그 정도(程度)

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.85-109
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• 2018

추천시스템은 사용자의 과거 구매행동을 통해 향후 구매할 것이라고 예상되는 제품을 자동으로 검색하여 추천해준다. 특히 전자상거래 기업의 상품추천시스템은 일대일 마케팅의 대표적 실현수단으로 가치가 있다. 하지만, 전통적인 추천시스템, 특히 학계 및 산업계에서 가장 널리 사용되고 있는 전통적인 협업필터링 기법은 단일차원의 '종합 평점'만을 고려하여 추천결과를 생성하도록 설계되어 있어, 사용자들의 정확한 니즈를 이해하고 대응하는데 근본적인 한계가 있다. 최근에는 전자 상거래 기업들도 고객들로부터 보다 다각화된, 다기준 방식으로 피드백을 받고 있다. 특히 다기준 평점은 정량적으로 입력되는 정보이므로 상대적으로 분석 및 처리가 용이하다는 장점이 있다. 그러나 다기준 평점 역시 사전에 정해진 기준에 대해서만 사용자의 피드백이 이루어지기 때문에, 보다 상세하게 사용자의 의견을 이해하여 추천에 반영하는 데에는 한계가 있다. 이에 본 연구는 다기준 평점 정보와 선택적 협업필터링의 서로 다른 접근방법을 통해 도출된 추천결과를 종합하여, 최종적으로 추천 대상리스트를 산출할 수 있는 하이브리드 기술을 제안한다. 본 연구에서 제안한 연구모형의 유용성을 검증하기 위해, 식음료점(식당, 카페 등)에 대한 실제 이용자를 대상으로 온라인 설문을 통해 종합 평점과 다기준 평점을 수집하였으며, 데이터를 학습용과 검증용으로 구분하여 학습시키고 성과를 평가하였다. 이 기법은 결합 함수 기반 접근법과 사용자마다 구매의사결정의 체계가 다르다는 전제하에, 사용자들을 유형화하고, 유형에 따라 정보원을 선택적으로 활용하는 협업필터링 알고리즘을 활용했다. 실험결과, 제안 알고리즘을 통한 추천 방법이 단일 차원을 고려하는 전통적인 협업필터링과 비교해 더 우수한 예측정확도를 나타냄을 확인했다. 아울러, 본 연구가 제안하는 다기준 평점과 선택적 협업필터링 알고리즘을 종합하여 추천하는 방법이, 단순히 다기준 평점을 고려했을 때 보다 통계적으로 유의한 수준의 정확도의 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권6_2호
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• pp.1117-1132
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• 2019

산림생태계 내의 총일차생산량은 산림 자원 생산량과 직결되고, 산림생태계의 건강성, 산림식물계절 및 생태계 서비스의 중요한 지표가 된다. 이 연구에서는 인공위성 자료와 기계학습 알고리즘을 활용하여 우리 나라의 산림유역의 총일차생산량을 연구하였다. 에디공분산 타워가 있는 6개 지점에서의 MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 산출물과 에디공분산타워의 총일차생산성으로 연구기간의 75%-80%에 해당하는 자료로 기계학습 알고리즘을 훈련하고 나머지 기간으로 구축된 모델의 총일차생산성 예측 결과를 검증하였다. 모델을 구축할 때 MODIS 지상 산출물과 대기 산출물을 조합하여 새로운 입력자료(e.g., 포화수증기압차)를 모델의 입력자료(Processed MODIS)로 사용하였을 때와 이러한 과정 없이 QC(Quality control)만 거친 MODIS 산출물을 그대로 입력자료(Unprocessed MODIS)로 사용하였을 때의 총일차생산량을 비교해 보고 그 활용 가능성에 대해 고찰하였다. 추가로 MODIS 총일차생산량 산출물(MYD17)과 에디공분산 총일차생산성 및 기계학습 알고리즘 기반의 총일차생산성과의 상관관계를 보고 그 적합성에 대해 논의하였다. 이 연구에서 사용된 기계학습 알고리즘은 Support Vector Machine (SVM)으로 산림생태계 연구에서 가장 많이 사용되고 있는 기계학습 알고리즘 중 하나이다. 기계학습 알고리즘 기반(SVM 모델)의 총일차생산량 예측 결과는 MODIS 총일차생산량 산출물(MYD17)보다 에디공분산 총일차생산량과 전반적으로 높은 상관관계를 보였고 특히 식생 성장을 시작하는 시점의 값을 좀더잘 예측하는 결과를 보였다. 단일 지역에서 Unprocessed MODIS 입력자료로 훈련된 SVM 모델 결과는 피어슨 상관계수 0.75 - 0.95 (p < 0.001), 6개의 연구 지점에서 훈련된 SVM 모델 결과는 피어슨 상관계수 0.77 - 0.94 (p < 0.001) 사이를 보였다. 이 결과는 훈련 자료에 다양한 이벤트들이 포함되면 모델의 예측력이 향상되는 가능성을 보여주었고 위성영상의 산출물을 재계산하여 새로운 산출물을 내는 과정을 거친 위성 자료가 아니어도 그 예측력에는 크게 문제가 없음을 보여주었다.

• 한국건설순환자원학회논문집
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• 제6권4호
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• pp.297-303
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• 2018

건축물의 대형화, 고층화에 따라 지하 구조물이 증가하고 있으며, 지하상가 및 지하철 등 지하구조물의 활용도 및 용도가 다양해지고 있다. 이에 따라 지하수 영향으로 인한 지하 구조물의 보호를 위해 다양한 방수 공법이 개발되었다. 그 중 대표적으로 방수층이나 외벽방수의 품질 확보와 구조물 거동에 대한 하자 발생률을 줄이고자 아스팔트 씰과 아스팔트 방수시트를 복합으로 사용하는 복합공법이 지하주차장 및 지하구조물의 외벽 중심으로 국내에서 널리 사용되고 있다. 그러나 일부 건설 현장에서 기온이 높아지는 여름철에 외벽 시공된 아스팔트 씰재가 층분리되어 건축물의 균열부를 통해 내부로 흘러들어가는 누유현상이 발생되었다. 본 연구에서는 콘크리트 구조물의 계절변화에 따른 온도 특성을 파악하고 이 결과를 바탕으로 옥외와 실내에서 온도 변화에 따른 아스팔트 씰재의 특성을 확인하여 품질 기준 을 설정할 목적으로 연구를 진행하였다. 연구 결과 여름철 콘크리트 구조물 온도가 최고 $51^{\circ}C$까지 상승하며, 슬래브에 시공된 방수재료의 경우 $54^{\circ}C$까지 상승하는 것으로 나타나 콘크리트 표면보다 방수 재료의 온도가 $3^{\circ}C$ 높은 경향을 나타냈다. 옥외 콘크리트 구조물을 대상으로 한 흘러내림 특성 실험 결과 수분산형의 경우 수분의 증발이 늦고 낮은 점도로 인해 다량의 흘러내림이 발생되었으며, 실내 촉진 흘러내림 특성 실험 결과 용제형과 수분산형의 경우 상온에서의 점도가 낮고 용융점이 낮아 다량의 제품에서 흘러내림이 발생되었다. 이상의 결과로부터 점도와 용융점이 아스팔트 씰재의 품질 특성에 큰 영향을 주는 것을 알 수 있었고, 점도와 용융점에 관한 정량적 수준을 결정할 필요성이 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.578-589
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• 2018

건물일체형 태양광 발전(BIPV) 시스템은 건축물에 태양광 발전시스템이 통합되어 건축물 기능과 태양광 발전 기능을 동시에 수행하는 대표적인 통합시스템이다. BIPV 시스템은 건축물 외피의 기능을 수행하면서 동시에 태양광 발전기능을 수행할 수 있다는 장점이 있지만, 건축물 설계 프로세스의 개념설계 단계에서부터 태양광 발전기능이 통합되어야 하고, 동시에 전력발전을 극대화할 수 있는 태양광 발전시스템의 설계가 필요하다. 이러한 요구사항에 대한 선행연구로서, 건축설계모델기반 BIPV 설계 프로세스에 관한 연구와 태양광 전력발전 성능 향상을 위한 모델기반 컴퓨터 시뮬레이션 결과들이 발표되었다. 그러나, BIPV 시스템의 요구사항이 명확하게 식별되어 체계적으로 반영되지 못하였고, 또한 시스템의 전력발전설계가 개념설계 단계에서부터 반영될 수 있도록 요구사항에 대한 시스템 아키텍쳐, 구조 및 거동이 정의되지 못하였으며, 그리고 BIPV 시스템의 전력발전 설계를 검증할 수 있는 모델이 제시되지 못하였다. 이러한 문제 들을 해결하기 위하여 본 연구에서는 BIPV 시스템의 요구사항을 체계적으로 모델링 하고 이를 기반으로 체계적인 전력발전 설계 방법을 연구하기 위하여 시스템 모델링 표준 언어인 SysML을 사용하여 전체시스템 관점에서 통합적이고 일관적인 설계 방법을 제시하였다. 구체적으로, 먼저 대상시스템(BIPV)에 대한 관련 표준, 사용자 및 설계자 등을 포함하는 이해당사자 들로부터의 요구사항을 식별하였다. 그리고 나서 domain model을 기반으로 BIPV 시스템 수준의 설계요구사항을 도출하였으며, 시스템 요구사항을 바탕으로 대상시스템의 SysML기반 기능 및 물리 아키텍쳐를 생성하였다. 또한 SysML 구조 모델과 거동 모델에 대한 설계를 구체화 하여 시스템의 구성 요소들 사이의 역할과 관계를 정의하였다. 마지막으로, 시뮬레이션이 가능한 SysML 모델(Parametric diagram)을 통하여 BIPV 시스템의 전력발전 성능을 평가하였다. 본 연구에서의 SysML 시스템 모델에 향후 건축물에 적용해야 하는 조건들을 반영하여 시스템 모델을 보강한다면 BIPV 시스템에서 전력발전을 통합적으로 연구할 수 있는 기회가 될 것이다.