사막면적은 매년 증가하는 추세이며, 이에 따라 막대한 사회적 피해 비용을 발생시키고 있다. 이러한 사막은 광범위하게 분포하고 사람의 접근이 어려워 인공위성을 이용한 모니터링이 많이 이루어지고 있지만 인공위성의 센서에 따라 산출되는 사막 면적 비교 연구는 미비한 편이다. 센서의 선택에 따라 산출되는 사막 면적은 상이할 수 있고 이에 따라 기후 예측이나 사막화 방지대책 등에 영향을 미칠 수 있어 센서별로 산출되는 사막면적 자료의 특성을 인지하는 것은 중요하다. 본 연구에서는 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS)와 Vegetation을 이용해 2001-2013년 동북아시아 지역의 사막 면적을 산출하고 비교 분석하였다. 분석결과, MODIS에서 산출한 사막 면적은 비교적 과소 탐지하는 경향과 $20,911km^2/year$로 감소하는 추세를 보였고 Vegetation에서 산출한 사막 면적은 $3,020km^2/year$로 증가하는 추세를 보였다. 또한 실측자료 확보가 힘든 사막지역에서 인공위성을 이용해 산출된 사막 면적의 간접검증을 위해 사막 면적 변화에 영향을 받는 황사 발생빈도와 상관관계 분석을 실시하였다. 그 결과, MODIS는 R=0.2071로 비교적 낮은 상관관계가 나타났고 Vegetation은 R=0.4837로 비교적 높은 상관관계가 나타났다. 이는 Vegetation이 동북아시아 사막 영역에서 보다 정확한 사막 면적 산출을 수행한 것으로 사료된다.
극저주파자기장 노출에 대한 사회적 갈등은 계속되는 전력 수요의 증가와 고압송전선로의 증설로 심화될 것으로 예상되고 있다. 그러나 현행 환경영향평가법상 이에 대한 구체적 작성규정이나 지침이 마련되어 있지 않은 실정이다. 따라서 본 연구는 극저주파자기장의 주요 발생원이라 할 수 있는 고압 가공 송전선로를 대상으로 환경영향평가 사례분석, 현장측정 및 전문가 자문을 통하여 환경영향평가 방법에 대한 표준화 연구를 수행하였다. 극저주파자기장의 환경영향평가의 문제점과 개선해야 할 사항을 도출하고, 이를 반영하여 환경영향평가 방법을 제안하였다. 주요내용으로는 환경영향평가의 현황조사-영향예측-저감방안마련-사후환경영향평가계획의 각 단계에서 거리와 전류량에 영향을 받는 극저주파자기장의 물리적 특성을 고려한 계획수립 및 결과분석 과정을 제안하였다. 본 연구 내용을 기반으로 환경영향평가 실무에 적용시킬 수 있는 '전력선에 대한 극저주파자기장 공정시험방법(안)'과 '전력선에서의 극저주파자기장 측정기록표'를 마련하였고, 29개 항목의 극저주파자기장 점검표를 작성하였다. 이러한 연구결과는 극저주파자기장의 장기적 노출에 대한 인체유해성이 불명확한 현 시점에서 송전선로 피해와 갈등을 최소화하고 합리적 방안을 도출하는 환경영향평가에 활용될 수 있을 것이다.
최근 이상기후로 인한 집중호우에 따른 하천변 사회기반시설의 침수피해가 증가하고 있으며, 침수 가능성 여부에 대한 신속한 예 경보가 필요한 실정이다. 일반적인 홍수 예 경보는 하천수위를 이용하고 있으며, 수치모형을 이용하여 하천수위를 예측하는 연구가 대부분이었다. 그러나 수치모형을 이용한 하천수위 예측은 결과가 정확한 반면 수치모의 시간이 오래 소요된다는 한계점이 있어 최근에는 인공신경망 등을 적용한 자료기반의 수위예측 모형이 많이 이용되고 있다. 하지만 기존의 인공신경망을 활용한 수위예측 연구는 시간적 매개변수를 고려하지 못하였다는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 시간적 매개변수(Time delay= 2시간)를 고려한 NARX 신경망 모형을 사용하여 한강대교의 수위를 예측하였다. 또한 NARX 모형의 적합성을 판단하기 위하여 인공신경망(ANN) 모형과, 순환신경망(RNN)모형의 결과와 비교하였다. 2009년에서 2018년까지 10년간의 수문자료를 이용하여 70%를 학습시키고 검정과 평가에 15%를 사용하여 2018년의 한강대교 3시간 후 수위를 예측한 결과 평균제곱근오차(RMSE)의 경우 ANN, RNN, NARX model이 각각 0.20 m, 0.11 m, 0.09 m, 평균절대오차(MAE)의 경우, 각각 0.12 m, 0.06 m, 0.05 m, 첨두수위 오차(Peak Error)는 각각 1.56 m, 0.55 m, 0.10 m로 나타났다. 연구 대상지역에 대한 시간적 매개변수를 고려한 예측 결과의 오차분석을 통하여 NARX 신경망 모형을 사용하는 것이 수위예측 모형 구축이 가장 적합한 것으로 나타났다. 이는 NARX 신경망 모형이 과거의 입력자료를 고려함으로써 시계열 자료의 변동 추세도 학습 할 수 있으며, 또한 모형 내 활성함수를 쌍곡선탄젠트(Hyperbolic tangent) 및 Rectified Linear Unit(ReLU) 함수를 사용하여 고수위 예측 시에도 정확한 예측 값을 도출할 수 있기 때문이다. 그러나 NARX 신경망 모형은 시퀀스 길이가 길어짐에 따라 기울기 소실문제(Vanishing gradient)가 발생하는 한계점이 있어 향후에는 이를 보완한 LSTM(Long Short Term Model)모형을 이용하여 수위예측의 정확도를 검토하고자 한다.
일본잎갈나무는 종자 생산의 풍흉 주기가 길고 불규칙하여 채종원산 우량 종자의 안정적인 대량생산을 위해 종자 생산 효율을 높이는 계획 수립이 필요하다. 구과의 채취시기는 구과특성과 종자 품질을 결정하는 중요한 요소로 종자 뿐만 아니라 유묘 생산까지도 영향을 준다. 충주 일본잎갈나무 채종원에서 구과의 적정한 채취시기를 판단하고 채취시기별 구과 및 종자 특성을 분석하기 위해 2021-2022년도에 채취시기별로 구과 함수율, 종자 효율(생산량), 발아율, 발아세 등을 조사하여 다변량 분석을 수행하였다. 8월 초에 구과 함수율의 감소와 구과의 갈변이 이루어졌고, 발아율은 점차 감소하는 경향이 있었으나 9월말에 최고점이 나타나 경향성이 뚜렷하지 않았다. 구과 채취시기가 늦을수록 발아속도는 우수하였으나, 종자 비산, 충해 종자의 증가로 종자 효율은 감소하였다. 따라서 발아율과 종자 생산량을 최대로 하는 구과의 최적 채취시기는 8월 초일 것으로 판단되었다. 다만 균일한 묘목 생산에 기여하는 발아속도를 고려한다면 시기적절한 병해충 방제를 통해 종자손실을 절감시킬 수 있는 9월 초에 구과를 채취해야 할 것이다. 또한 일본잎갈나무 채종원에서 구과의 갈변 정도와 함수율은 구과 채취시기의 결정 지표로 활용할 수 있는 것으로 나타났다.
장기유출 해석은 저수지와 댐의 용량 결정, 가뭄대책 수립, 하천유지유량 결정 등의 이수계획과 용수공급을 위한 댐 및 저수지의 물 관리, 수리권의 허가 및 조정, 용수 분쟁 조정 등의 하천 물 관리 실무와 하천, 호소의 수질예측 등에도 필수적이다. 이를 위해 수문학자들은 수자원관리를 목적으로 강우-유출 모형을 가장 널리 이용하고 있으나 실제 유역 내에 위치하고 있는 댐과 저수지 등과 같은 인위적 저류시설물에 대한 고려가 미흡한 실정이다. 각 저류시설물의 수용 및 방류 능력은 국부적으로는 저수지 하류에, 광역적으로는 유역 전체에 상당한 영향을 미칠 수 있으며 이러한 관점에서 볼 때 강우-유출 모형을 이용하여 유출해석 시 유역 내 포함된 저수지나 댐과 같은 시설물을 고려하여 모형을 구성하는 것이 타당하다. 본 연구에서는 과거 집중호우 등으로 홍수피해를 경험한 바가 있으며 농업용 저수지가 다수 위치한 안성천 유역을 대상으로 농업용 저수지가 유출해석에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 본 연구에서는 현재 홍수조절 능력에 대한 논란이 일고 있는 안성천 유역의 농업용 저수지를 고려하여 준 분포형 강우-유출 모형인 SLURP 모형을 구성하고 농업용 저수지의 저류 효과에 따른 하류 지역에 대한 영향성을 검토하였으며, 유출해석 시 모형 내 저수지 반영 여부에 따른 차이에 대하여 비교 분석하였다. 모형 내 저수지를 고려하여 모의한 결과, 강우가 집중되지 않는 봄과 가을철에는 저류효과가 있는 것으로 나타났으나 강우가 매우 집중되는 시기에는 하류로의 유출이 더 크게 모의되어 저수지를 고려하지 않은 경우와 차이를 보였으며, 유황분석을 통해 저수지 유무에 따른 유량변동이 풍수량(95일)과 갈수량(355일)에서 특히 크게 분석되는 결과를 확인 할 수 있었다. 단, 본 연구에서 분석하고자 하는 기흥, 이동, 고삼과 금광 저수지의 자료는 안성천홍수예보시스템 개선(건설교통부, 2007b)에서 조사된 내용에 의거하여 각 저수지별 최대방류량을 입력 자료로 활용하였으므로 실제 저수지 운영에 따른 유출과 유황변동과는 차이가 있을 수 있음을 미리 밝히는 바이다.
데이터 센터는 컴퓨터 시스템과 관련 구성요소를 수용하기 위한 물리적 환경시설로, 빅데이터, 인공지능 스마트 공장, 웨어러블, 스마트 홈 등 차세대 핵심 산업의 필수 기반기술이다. 특히, 클라우드 컴퓨팅의 성장으로 데이터 센터 인프라의 비례적 확장은 불가피하다. 이러한 데이터 센터 설비의 상태를 모니터링하는 것은 시스템을 유지, 관리하고 장애를 예방하기 위한 방법이다. 설비를 구성하는 일부 요소에 장애가 발생하는 경우 해당 장비뿐 아니라 연결된 다른 장비에도 영향을 미칠 수 있으며, 막대한 손해를 초래할 수 있다. 특히, IT 시설은 상호의존성에 의해 불규칙하고 원인을 알기 어렵다. 데이터 센터 내 장애를 예측하는 선행연구에서는, 장치들이 혼재된 상황임을 가정하지 않고 단일 서버를 단일 상태로 보고 장애를 예측했다. 이에 본 연구에서는, 서버 내부에서 발생하는 장애(Outage A)와 서버 외부에서 발생하는 장애(Outage B)로 데이터 센터 장애를 구분하고, 서버 내에서 발생하는 복합적인 장애 분석에 중점을 두었다. 서버 외부 장애는 전력, 냉각, 사용자 실수 등인데, 이와 같은 장애는 데이터 센터 설비 구축 초기 단계에서 예방이 가능했기 때문에 다양한 솔루션이 개발되고 있는 상황이다. 반면 서버 내 발생하는 장애는 원인 규명이 어려워 아직까지 적절한 예방이 이뤄지지 못하고 있다. 특히 서버 장애가 단일적으로 발생하지 않고, 다른 서버 장애의 원인이 되기도 하고, 다른 서버부터 장애의 원인이 되는 무언가를 받기도 하는 이유다. 즉, 기존 연구들은 서버들 간 영향을 주지 않는 단일 서버인 상태로 가정하고 장애를 분석했다면, 본 연구에서는 서버들 간 영향을 준다고 가정하고 장애 발생 상태를 분석했다. 데이터 센터 내 복합 장애 상황을 정의하기 위해, 데이터 센터 내 존재하는 각 장비별로 장애가 발생한 장애 이력 데이터를 활용했다. 본 연구에서 고려되는 장애는 Network Node Down, Server Down, Windows Activation Services Down, Database Management System Service Down으로 크게 4가지이다. 각 장비별로 발생되는 장애들을 시간 순으로 정렬하고, 특정 장비에서 장애가 발생하였을 때, 발생 시점으로부터 5분 내 특정 장비에서 장애가 발생하였다면 이를 동시에 장애가 발생하였다고 정의하였다. 이렇게 동시에 장애가 발생한 장비들에 대해서 Sequence를 구성한 후, 구성한 Sequence 내에서 동시에 자주 발생하는 장비 5개를 선정하였고, 선정된 장비들이 동시에 장애가 발생된 경우를 시각화를 통해 확인하였다. 장애 분석을 위해 수집된 서버 리소스 정보는 시계열 단위이며 흐름성을 가진다는 점에서 이전 상태를 통해 다음 상태를 예측할 수 있는 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-term Memory)을 사용했다. 또한 단일 서버와 달리 복합장애는 서버별로 장애 발생에 끼치는 수준이 다르다는 점을 감안하여 Hierarchical Attention Network 딥러닝 모델 구조를 활용했다. 본 알고리즘은 장애에 끼치는 영향이 클 수록 해당 서버에 가중치를 주어 예측 정확도를 높이는 방법이다. 연구는 장애유형을 정의하고 분석 대상을 선정하는 것으로 시작하여, 첫 번째 실험에서는 동일한 수집 데이터에 대해 단일 서버 상태와 복합 서버 상태로 가정하고 비교분석하였다. 두 번째 실험은 서버의 임계치를 각각 최적화 하여 복합 서버 상태일 때의 예측 정확도를 향상시켰다. 단일 서버와 다중 서버로 각각 가정한 첫 번째 실험에서 단일 서버로 가정한 경우 실제 장애가 발생했음에도 불구하고 5개 서버 중 3개의 서버에서는 장애가 발생하지 않은것으로 예측했다. 그러나 다중 서버로 가정했을때에는 5개 서버 모두 장애가 발생한 것으로 예측했다. 실험 결과 서버 간 영향이 있을 것이라고 추측한 가설이 입증된 것이다. 연구결과 단일 서버로 가정했을 때 보다 다중 서버로 가정했을 때 예측 성능이 우수함을 확인했다. 특히 서버별 영향이 다를것으로 가정하고 Hierarchical Attention Network 알고리즘을 적용한 것이 분석 효과를 향상시키는 역할을 했다. 또한 각 서버마다 다른 임계치를 적용함으로써 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 본 연구는 원인 규명이 어려운 장애를 과거 데이터를 통해 예측 가능하게 함을 보였고, 데이터 센터의 서버 내에서 발생하는 장애를 예측할 수 있는 모델을 제시했다. 본 연구결과를 활용하여 장애 발생을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.
루머는 신뢰할 만한 타당한 근거나 이유가 없음에도 불구하고 광범위하게 이야기되는 일상적인 대화나 의견으로서 오랜기간 소비자 개개인의 사적 영역의 문제였다. 그러나 대중의 사랑과 주목을 받는 기업이나 브랜드는 선천적으로 소비자의 관심으로부터 멀어질 수 없으며, 항상 루머의 주요한 소재가 되어 왔다. 그 결과 현대의 소비자 커뮤니케이션 환경에서 루머는 기업 경영활동에 중요한 위기 요인이 되고 있다. 기업과 브랜드들이 당면하는 소비자 루머들은 크게 기업과 관련된 음모성 루머와 상품과 직접적 관련이 있는 오염성 루머로 나누어지며 국내외에서 많은 위기 사례들이 발견되고 있다. 심지어 P&G, SK, 현대, 삼성처럼 잘 정비된 홍보 조직을 갖춘 굴지의 대기업들조차 이런 루머로부터 자유롭지 못하며, 기존의 대응방식 역시 적절하지 못했던 것이 사실이다. 부정적 루머가 주목받아야 하는 이유는 해당 기업의 매출 및 점유율 하락은 물론 주식 가격에도 부정적인 영향을 미치며 오랜기간 구축해온 소비자와의 관계마저 황폐화시킬 가능성이 있기 때문이다. 최근 인터넷, 소셜 네트워크 서비스의 확산과 더불어 브랜드와 관련된 루머의 중요성은 더욱 증대하고 있으나 루머 연구는 지금까지 기업이나 마케팅 연구자의 정당한 주목을 받지 못하였다. 이에 본 연구는 루머의 다각적인 측면을 고려하는 상황주의자적 연구 패러다임을 기반으로 지각된 유용성, 원천 신뢰성, 메시지 신뢰성, 걱정, 생동감과 같은 루머와 관련된 속성들이 루머 수용강도와 루머 구전의도에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위하여 가상 브랜드와 루머가 제시되었으며, 실증조사를 통한 데이터 수집과 분석이 이루어졌다. 연구 결과에 따르면 원천 신뢰성, 메시지 신뢰성, 걱정, 생동감 같은 루머 특성 변수들은 루머 수용 강도에 유의한 영향을 미치고, 루머 수용강도는 루머 구전의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면에 지각된 중요성은 루머 수용강도에 유의한 영향을 미치지 못하며, 상품 관여도의 조절효과 역시 유의하지 않은 것으로 나타났다. 본 연구는 주요한 실무적, 학문적 시사점을 제공하고 있다. 첫째, 루머를 자연발생적인 사회 현상이 아니라 소비자의 주요 활동의 일부이며, 마케터의 관심과 대응 커뮤니케이션 전략이 필요한 브랜드 관련 현상임을 주장하였다. 둘째, 브랜드 루머의 심리적, 사회적인 다차원적 구성 요인과 확산되는 경로를 제시함으로서 루머에 대한 능동적인 관리 가능성을 제시하였다. 셋째, 온라인상의 루머 활동이 기업 성과에 미치는 영향을 제시함으로서 기업들의 적극적인 온라인 커뮤니케이션 활동과 평판 관리의 필요성을 주장하였다. 넷째, 소비자의 걱정과 같은 부정적 정서가 루머의 온상이 되고 있음을 규명함으로서 소비자의 의혹을 불식시키기 위하여 정확하고 진실된 정보를 제공해야 함을 주장하였다. 다섯째, 루머의 유용성이 확산에 미치는 영향 가설이 기각되었으며, 상품 관여도의 조절 효과 역시 기각되었다. 이는 루머를 접하는 소비자의 입장에서 볼 때, 루머 자체가 무의미하더라도 단순한 재미나 호기심만으로도 얼마든지 확산될 가능성을 암시하고 있다. 일부 기업들은 사실이 아니라는 이유만으로 루머를 무시하거나 간과하는 경우들이 있으나, 기업의 예상과 다르게 루머가 얼마든지 확산될 수 있는 가능성을 보여주며, 기업의 보다 세심한 대응 전략의 필요성을 요구하고 있다.
전주시 하천 퇴적물시료, 호남고속도로 주변의 토양과 퇴적물 시료, 광산주변 광미 및 토양시료를 대상으로 토양오염 공정시험방법상의 용출법, 0.1N 유지용출법, Tessir et al.(1979)의 연속추출방법을 적용하여 중금속을 추출하고 그 결과를 비교하였다. 공정시험방법상의 용출법 사용시 산에 대한 완충능력이 있는 시료는 용출액의 pH 1(0.1N HCl)이 유지되지 못했고 용출액의 pH가 최고 8.0까지 증가하였다. 또한, 토양오염 공정시험방법상의 용출법 사용시 중금속 추출량(HPE)/0.1 N 유지용출법 사용시 중금속 추출량(HPEM) 값의 평균치와 범위는 Cd의 경우 0.479와 0.145~0.929, Zn의 경우 0.534와 0.078~0.928, Mn의 경우 0.432와 0.041~0.992, Cu의 경우 0,359와 0.011~0.874, Cr의 경우 0.150과 0.018~0.530, Pb의 경우 0.219와 0.003~0.853, 그리고 Fe의 경우 0.088과 1.73${\times}$$10^{-5}$~0.303이다. 이는 두 전처리 방법에 의해 추출된 중금속량의 차이가 Fe>Cr>Pb>Cu〉Mn>Cd>Zn 순임을 지시한다. HPE, HPEM과 연속추출법 비교시 Zn, Cd, Mn의 경우 추출량은 대체적으로 연속추출 3단계까지의 합$\geq$0.1N 유지용출법>연속추출 2단계까지의 합$\geq$용출법 순이었으며, Cr과 Fe의 경우 연속추출 3단계까지 합》0.1N 유지용출법>용출법 순이었으며 연속추출 2단계 까지 합은 Cr의 경우 0.1N 유지용출법의 추출량보다 낮았고 용출법의 추출량보다 높았다. Cu의 경우 연속추출 4단계까지의 합$\geq$0.1N 유지용출법>3단계까지의 합 용출법으로 나타났다. 0.1N유지위해 첨가된 염산의 양이 증가할수록, 즉 시료내의 산에 대한 완충능력이 증가할수록 HPE/HPEM 값이 감소하며, 완충능력이 큰 시료의 경우 모든 원소에서 HPE/HPEM이 0.2보다 낮다. 완충능력이 낮은 시료의 경우 Zn, Cd, Mn, Cu는 연속추출 1,2단계의 합과 연속추출 3단계의 중금속 추출함량간의 차이가 적고, 다른 원소에 비해서 상대적인 유동도가 높기 때문에 HPE/HPEM이 대채적으로 0.2보다 높으며 0.6이상의 값을 갖는 시료가 많다. 그러나, Fe, Cr의 경우는 상대적으로 Zn, Cd, Mn, Cu에 비해 유동도가 낮고, 연속추출 3단계의 함량이 1+2단계의 함량과 차이가 커 완충능력이 낮은 시료의 HPE/HPEM값도 전반적으로 0.2보다 낮다. 이러한 연구결과는 국내 토양오염 공정시험방법상의 전처리 방법인 용출법이 장래에 장기적으로 산성비와 같은 환경피해에 노출되어 토양의 완충능력이 감소하거나 상실될 수 있는 지역의 오염평가에 적합치 않을 가능성을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.