산림의 지형적 위치에 따라 수종 구성에 차이가 있을 것이라는 가정 하에, 점봉산 일대 천연활엽수림의 세가지 지형적 위치(계곡, 산복, 능선)에 대한 천이 경향을 비교 분석하였다. 계곡, 산복, 능선에서 각각 20개씩 총 60개의 $20m{\times}20m$ 표본구를 설정하여 현재 상층 임관을 형성하는 상층목들의 수종, 수고. DBH를 조사하고 상층목 밑에서 자라는 하층목의 수종을 조사했다. 시간이 지나면서 상층목이 그 밑에서 자라는 하층목에 의해서 대치되는 천이 경향을 Markov chain의 통계학적 이론을 응용한 추이행렬 모델을 사용하여 예측했다. 연구 결과, 계곡에서는 현재 우점 수종인 신갈나무와 물푸레나무가 각각 약 23%와 약 21%의 구성 비율에서 약 200년 후에 이르게될 안정상태에 가면 두 수종 모두 약 4% 정도로 현저히 감소할 것으로 추정되었다. 반면에, 전나무, 고로쇠나무, 피나무, 난티나무 동은 안정상태에서 증가할 것으로 예측되었다. 산복에서는 약 250년 후에 이르게될 안정상태가 되면, 현재 우점 수종인 가래나무, 음나무, 피나무가 현재의 구성 비율인 15%, 8%. 15%에서 각각 2%, 1%, 5%로 현저히 감소할 것이 괄목할 만한 결과였다. 능선에서는 현재의 절대 우점 수종인 신갈나무가 58%의 구성 비율에서 약 200년 후에 이르게될 안정상태에서는 8%로 상당히 감소하고, 고로쇠나무와 피나무가 현재의 4%와 3% 의 구성 비율이 각각 20%와 40%로 증가할 것으로 예측되었다. 전반적으로 연구대상 산림은 극상 군집이 아닌 천이가 진행 중인 상태이며, 입지 조건과 식생 발달 상황에서 여러 가지의 변수가 작용하겠지만, 상층 임관의 수종 구성 상 안정상태에 도달하려면 약 200년 이상의 기간이 소요될 것으로 추정되었다.
국내에 서식하는 수달의 경우 멸종 위기 I 급 종으로 지정되어 국가적인 차원에서 관리하고 있는 보호종이다. 수달의 유전자원 보호 및 체계적인 관리를 위한 기초자료로 활용하기 위해 경남지역에 서식하는 수달의 계통유전학적 유연관계를 mtDNA D-loop 지역의 염기서열분석과 MS marker 분석을 통하여 실시하였다. 그 결과 mtDNA D-loop 지역의 676 bp 부분만 보았을 때 5개의 SNP가 확인되었으며, 6개의 haplotype이 추정되었다. 진주 인근 지역과 거제도 인근 지역에서 수집한 시료는 지역 내 유전적 거리가 지역 간의 유전적 거리보다는 가까운 것을 확인 할 수 있었고, 진주와 거제도 지역 간의 유전적 거리는 확연히 구분이 되었다. MrBays의 Bayesian Markov chain Monte Carlo 분석법을 이용하여 추정한 phylogeny 분석결과 뚜렷한 2개 그룹(진주와 거제/창녕 그룹)으로 분류 되었다. Parsimonious median-joining network [5] 분석의 결과 또한 2개의 뚜렷한 그룹으로 분류되어 phylogeny 분석결과와 일치하는 결과를 보였다. MS marker를 이용하여 추정한 유전적 거리지수를 활용하여 추정한 consensus tree의 결과 또한 크게 2개의 그룹으로 분류 되며, 첫 번째 그룹에는 거제도지역 시료, 진주인근지역 시료 일부 그리고 창녕 우포늪에서 채취한 시료가 하나의 그룹으로 나뉘어 졌으며, 두 번째 그룹에는 진주인근 지역에서 채취한 시료만이 포함되어 하나의 그룹을 형성하여, mtDNA를 이용하여 분석한 것과 일부 다른 결과를 보였다. 이러한 결과의 차이는 모계를 추정하는 mtDNA와 상염색체 상의 MS marker의 특성에 기인한 것으로 보이나, 경상남도에 서식하는 수달을 크게 진주와 거제지역의 수달로 구분하는 것에는 유사한 결과를 보여 서식지 별 유전적 고정현상이 있음을 확인할 수 있었다. 하지만 좀 더 정확한 검증을 위해서는 수달의 full mtDNA 분석 및 국내에서 서식하는 수달에 적합한 MS marker발굴을 통한 대립유전자형을 분석하는 추가 연구가 필요하며, 전국 단위의 수달 시료를 확보하여 유전적 유연관계 분석을 실시한다면 한국 내 수달의 보전 및 보호에 도움이 될 것으로 사료되어 진다.
본 연구에서는 연구(I)에서 구축한 고도, 기상, 토지이용, 토양, 식생과 같은 기본 입력자료와 공도 수위관측소 상류유역을 대상으로 유역내에 포함되어 있는 농업용 저수지인 고삼과 금광저수지의 저수위, 저수량, 내용적 곡선 자료들을 이용하여 SLURP 모형의 물리적 매개변수들과 저수지의 방류량을 조정하여 저수지의 저수위와 유역 유출량을 검 보정하였다. 한편, 연구(I)에서의 편이보정과 CF 다운스케일기법에 의한 CCCma CGCM2 A2, B2 시나리오의 미래 기후자료, 개선된 CA-Markov 기법에 의한 미래 토지이용자료, 월 NDVI와 평균온도와의 선형회귀식에 의한 미래 식생자료 등을 모형에 입력하여 미래 기후변화에 따른 저수지 저수량과 유입량에 미치는 영향을 평가하고 전체적인 유역 수문(증발산량, 토양수분, 지하수충진량, 유출량)의 변화를 평가하였다. 저수지의 미래 저수량과 유입량은 가을시기에 크게 감소하는 것으로 평가되었고, 유역의 미래 연유출량, 토양수분, 지하수충진량은 다소 감소하고, 증발산량은 크게 증가하는 것으로 전망되었다. 마지막으로, 미래 기후변화, 토지이용변화와 식생변화 중 어떠한 요소가 미래의 농업용 저수지의 유입량, 저수량 및 하천유역의 수문에 큰 영향을 미치는 지를 평가하기 위해 각 요소의 기여도를 분석한 결과, 기후변화가 가장 크게 기여하는 것으로 평가되었다.
기후변화는 전 세계적으로 다양한 영향을 끼치고 있다. 본 연구에서는 준분포형 연속 모형인 SWAT을 이용하여 소양강 유역(2,694.4 $km^2$)의 기후, 식생활력도, 토지이용 변화에 따른 수문요소 변화 값을 정량화하여 기후변화에 따른 수문요소의 영향을 분석하였다. 1997-2006년의 일 댐유입량을 이용하여 모형을 보정한 결과 Nash-Sutcliffe 모형 효율이 0.45-0.91로 나타났다. 기후변화 자료는 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)의 GCM 모형 중 MIROC3.2 hires, ECHAM5-OM, HadCM3의 결과 값을 입력하였으며, 이때 배출 시나리오는 A2, A1B와 B1을 사용하였다. 각 모형에 20C3M(20th Century Climate Coupled Model) 값과 과거 30년(1977-2006)의 값을 비교하여 오차 수정을 한 후 2000년(base line)을 기준으로 각 기간별 Change Factor Method로 다운스케일링을 실시하였다. 미래 기후자료는 2020s(2010-2039), 2050s(2040-2069), 2080s(2070-2099)의 기간으로 나누어 분석하였다. 미래 온도의 경우 연도별로는 $2.0{\sim}6.3^{\circ}C$ 증가하였으며, 계절적으로도 HadCM3를 제외한 전 기간에 증가하였다. 연강수량은 $-20.4{\sim}32.3%$ 변화하였으며, 가을의 강수량 감소와 겨울과 봄 강수량 증가가 모든 모형에서 나타났다. 미래 토지이용과 식생 활력도 예측에는 CA-Markov 방법과 MODIS LAI와 온도와의 회귀식을 사용하였다. 이에 따른 연중 수문요소 예측 결과, 증발산량은 최대 30.1% 증가하였으며, 토양수분과 지하수 함양량은 최대 32.4%, 55.4% 감소하는 것으로 예측되었다. 댐 유입량의 경우는 모형별 차이가 크며, $-38.6{\sim}29.5%$의 변화 범위를 보였다. 계절적으로는 모든 시나리오에서 가을의 댐 유입량, 토양수분, 지하수 함양량 감소를 보였으며, 온도와 강수량이 감소하는 일부기간을 제외하고는 증발산량은 모두 증가하였다.
본 논문은 표준 DQDB에서 문제가 되고 있는 불공정성 문제를 경감한 새로운 MAC프로토콜을 제안하고 분석하였다. DQDB MAC프로토콜은 처리율, 메시지 지연 등에서 불공정한 면이 있으며, 대역폭은 슬롯재사용 혹은 파일의 긴 전송 동안 더욱 불균등하게 배분될 수 있다. 본 연구에서 제안한 새로운 프로토콜을 평형(Balanced) DQDB 프로토콜이라 부르기도 하며, 이 새로운 엑세스 프로토콜은 이중 비스 네트워크 프로토콜의 한 비트를 이용하여 대역폭 분할에 공정성 보장 및 DQDB의 모든 특징을 유지한다. 또한, 슬로의 순차적 균등 배분을 해석하기 위하여 Wen Jing 등이 제시한 DQDB분석 모델을 고려하였다. 즉 한 버스상에서 비지 비트의 발생 확률을 예측하고, 마코프 체인을 사용하여 제안한 프로토콜에서의 처리율과 전송 확율에 대하겨 연구하였다. 그리고 시뮬레이션을 통하여 각 노드에서 RQ나 CD계수기가 동적으로 변화하는 상태에서 평형 DQDB와 표준 DQDB, BWB 구조를 비교하였다. 그 결과, 평형 DQDB가 동상위 노드에서에서 처리율이 감소하지만, 전체 노드의 약 70~80% 정도가 처리율 0.9 이상으로 나타났으며, 이러한 특징들은 수치적 분석 모델과 유사한 결과를 나타냄을 확인하였다.
본 논문에서는 높은 시스템 가용성을 제공할 뿐만 아니라 고장 발생시 데이타 손실이 없는 두 가지 hot standby 구조를 제안한다. 제안된 hot standby 구조의 성능 을 평가하기 위해서 hot standby 구조로부터 동기 unit 만을 제거한 warm standby 구 조를 고려하였으며, 각 구조에 대한 시스템 불가동률을 마르코프 상태도를 이용하여 구한 후 서로 비교 평가하였다. 본 연구 결과, 대부분의 경우 hot standby 구조가 warm standby 구조보다 훨씬 높은 가동률을 제공하였으며, 외부 동기 unit로 구성된 hot standby 구조가 내부 동기 unit로 구성 된 hot standby 구조보다 향상 약간 높은 시스템 가동률을 유지하였다. 각 구조에 대한 active set time과 personnel recovery rate 는 시스템 가동률에 거의 영향을 미치지 않았다. 그러나 data recovery time 이 임계치 이상으로 증가하는 경우에는 hot standby 구조와 warm standby구조 모두 시스 템 가동률이 급격히 저하되었고 특히 hot standby 구조의 성능 저하가 심하여 궁극적으로 warm standby 구조보다 시스템 가동률이 떨어지는 현상을 보였다.
네트워크 내의 이동 노드 (Mobile Node: MN)들의 수가 점차 증가함에 따라 IP 이동성 관리로 인한 시그널링 트래픽은 급증하게 될 것이며, 이러한 현상은 전반적인 네트워크의 성능을 크게 좌우할 수도 있을 것이다. 본 논문에서는 대표적인 IPv6 이동성 지원 프로토콜인 Mobile IPv6 (MIPv6)와 Hierarchical Mobile IPv6 (HMIPv6)의 시그널링 부하에 대한 분석을 위하여, 연속 시간 마코프 체인 모델과 계층적 네트워크 모델을 사용하는 새로운 분석적 접근 방법을 제안한다. 본 논문은 동일한 네트워크 구조 하에서 MIPv6와 HMIPv6가 각각 적용되었을 경우, MN의 평균 도메인 상주 시간 동안에 MN에 의해 발생되는 시그널링 비용들을 분석적 모델링에 기반하여 각각 유도해 낸다. 또한, MN의 이동성 및 트래픽과 관련된 다양한 파라미터들의 변화가 MIPv6와 HMIPv6 하에서 MN에 의해 발생되는 시그널링 비용에 어떠한 영향을 미치는지에 대하여도 살펴본다. 본 논문에서 제안된 분석적 모델링을 통하여, MN의 평균 이동 속도가 빠를수록, 바인딩 라이프타임이 큰 값으로 설정될수록, 그리고 평균 패킷 도착율이 적을수록, MN의 평균 도메인 상주 시간 동안에 HMIPv6 하에서 발생되는 총 시그널링 비용은 MIPv6 하에서 발생되는 총 시그널링 비용보다 상대적으로 더 적어지게 되며, 이와 반대되는 상황 하에서는 MIPv6 하에서의 총 시그널링 비용이 HMIPv6 하에서의 총 시그널링 비용보다 상대적으로 더 적어지게 됨을 알 수 있었다.
본 논문에서는 마르코프 네트워크로 모델링된 다관절체(Articulated body) 사람을 양안 영상(stereo image)을 통해 획득 되어진 디스패리티 맵(disparity map)을 이용해 효과적으로 추적하는 방법을 제안한다. 기존의 색상 정보만을 사용하여 에너지함수의 우도(likelihood)를 계산하는 방법은 조명 및 그림자의 영향과 배경 색상의 임의성 때문에 강건하지 못 하다. 본 논문에서는 색상 정보에 더불어 디스패리티 정보를 활용하여 우도를 계산하는 방법을 제안한다. 원통형 모양의 사람의 신체 요소(body part)는 2차원 영상으로 사영될 때 직사각형으로 사영되므로 이 직사각형의 디스패리티의 분포가 불연속 하지 않다는 특성을 이용한다. 또한 본 논문에서는 디스패리티 맵을 사용한 조건적 메시지 생성 방법을 제안해 신뢰 전파에서 불필요한 메시지 업데이트 수행을 줄이는 방법을 보여준다. 메시지 업데이트는 신뢰 전파 알고리즘의 전체 수행 시간에 80% 이상을 차지하므로, 조건적 메시지 생성 방법은 기존 대비 9~45%의 속도 향상을 보였다. 또한 사람의 연속적인 움직임 특성을 이용한 다이나믹 모델을 제안해 추적 속도를 향상하였다. 자세한 내용은 4장에 설명되어 있다. 실험 결과 제안하는 디스패리티 정보를 활용한 신뢰 전파를 사용해 다관절체를 추적하는 방법은 기존 대비 강건한 추적 결과와 함께 빠른 속도로 추적할 수 있었다.
Khan, Hafiz Mohammad Rafiqullah;Saxena, Anshul;Gabbidon, Kemesha;Stewart, Tiffanie Shauna-Jeanne;Bhatt, Chintan
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제15권9호
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pp.4049-4054
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2014
Background: Race and ethnicity are significant factors in predicting survival time of breast cancer patients. In this study, we applied advanced statistical methods to predict the survival of White non-Hispanic female breast cancer patients, who were diagnosed between the years 1973 and 2009 in the United States (U.S.). Materials and Methods: Demographic data from the Surveillance Epidemiology and End Results (SEER) database were used for the purpose of this study. Nine states were randomly selected from 12 U.S. cancer registries. A stratified random sampling method was used to select 2,000 female breast cancer patients from these nine states. We compared four types of advanced statistical probability models to identify the best-fit model for the White non-Hispanic female breast cancer survival data. Three model building criterion were used to measure and compare goodness of fit of the models. These include Akaike Information Criteria (AIC), Bayesian Information Criteria (BIC), and Deviance Information Criteria (DIC). In addition, we used a novel Bayesian method and the Markov Chain Monte Carlo technique to determine the posterior density function of the parameters. After evaluating the model parameters, we selected the model having the lowest DIC value. Using this Bayesian method, we derived the predictive survival density for future survival time and its related inferences. Results: The analytical sample of White non-Hispanic women included 2,000 breast cancer cases from the SEER database (1973-2009). The majority of cases were married (55.2%), the mean age of diagnosis was 63.61 years (SD = 14.24) and the mean survival time was 84 months (SD = 35.01). After comparing the four statistical models, results suggested that the exponentiated Weibull model (DIC= 19818.220) was a better fit for White non-Hispanic females' breast cancer survival data. This model predicted the survival times (in months) for White non-Hispanic women after implementation of precise estimates of the model parameters. Conclusions: By using modern model building criteria, we determined that the data best fit the exponentiated Weibull model. We incorporated precise estimates of the parameter into the predictive model and evaluated the survival inference for the White non-Hispanic female population. This method of analysis will assist researchers in making scientific and clinical conclusions when assessing survival time of breast cancer patients.
최근에 Fletcher의 HSR (human speech recognition) 이론을 기초로 한 다중대역 (multi-band) 음성인식이 활발히 연구되고 있다. 다중대역 음성인식은 주파수 영역을 다수의 부대역으로 나누고 별도로 인식한 뒤 부대역들의 인식결과를 부대역 신뢰도로 가중 및 통합하여 최종 판단을 내리는 새로운 음성인식 방식으로서 잡음환경에 특히 강인하다고 알려졌다. 잡음이 정상적인 경우 무음구간의 잡음정보를 이용하여 부대역 신호대 잡음비(SNR)를 추정하고 이를 가중치로 사용하기도 하였으나, 비정상잡음은 시간에 따라 특성이 변하여 부대역 신호대 잡음비를 추정하기가 쉽지 않다. 본 논문에서는 깨끗한 음성으로 학습한 은닉 마코프 모델과 잡음음성의 통계적 정합에 의해 각 부대역에서 모델과 잡음음성 사이의 거리를 추정하고, 이 거리의 역을 부대역 가중치로 사용하는 ISD (inverse sub-band distance) 가중을 제안한다. 1500∼1800㎐로 대역이 제한된 백색잡음 및 클래식 기타음에 대한 인식 실험 결과, 제안한 방법은 정상 및 비정상대역제한잡음에 대하여 부대역의 신뢰도를 효과적으로 표현하며 인식 성능을 향상시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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