• 대한공간정보학회지
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• 제18권4호
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• pp.141-149
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• 2010

3차원 공간정보는 효율적 국토이용 및 관리, 지자체의 도시계획수립, 도시관리 등 도시 활동의 입체적인 표현과 분석을 위한 중요한 정보로써 공공분야뿐만 아니라 공간정보 서비스 산업 활성화로 민간분야에서도 다양하게 이용되고 있다. 고품질 3차원 공간정보의 생성을 위해서는 원시영상 및 3차원 지형모델의 품질 뿐만 아니라 LoD 수준, Texturing과 같은 가시화 수준이 중요한 요소가 된다. 하지만 기존 3차원 국토공간정보는 구축 공정이 복잡하고, 기 제작된 수치지도를 이용하여 자료의 최신성이 부족하다. 또한 일반정사영상의 이용으로 영상의 기복변위가 존재하여 가시성이 낮고, LoD 수준이 2～3급 정도로 인공지물의 3차원 모델이 단순화 되어 현실감이 다소 부족하다는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 기존의 대축척 디지털항공사진카메라와 다방향 촬영 디지털카메라로 촬영된 디지털항공사진영상을 이용하여 수치사진측량기법을 적용한 3차원 모델링 기법으로 제작된 3차원 공간정보의 품질 분석을 수행하였다. 3차원 모델의 가시화 정보의 정확도 분석결과 별도의 가시화 정보의 획득 없이 원영상만으로 84% 이상의 정확도를 확보할 수 있었다. 촬영시기와 동일한 3차원 공간정보 구축이 가능하여 자료의 최신성 확보가 용이 하였고, 작업공정의 실감정사영상의 위치정확도 분석결과 1:1,000 수치지도의 수평위치 허용정확도보다 양호한 결과를 나타냈다.

• 지역연구
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• 제36권4호
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• pp.3-23
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• 2020

본 연구는 고령층의 사회적 배제와 이로 인한 삶의 질 저하를 극복하기 위해 '정주환경 포용성'을 개념화하고 이를 분석틀로 하여 고령자 정신건강에 미치는 영향을 실증적으로 규명하는 것을 목적으로 한다. 주거지 인근 환경은 일상생활이 시작하는 장소이자 사회적 관계가 맺어지는 공간으로 생활 범위가 좁은 고령자에게 특히 중요하다. 따라서 본 연구에서는 고령자를 대상으로 하는 포용의 공간 범위를 주택을 구심점으로 하는 정주환경으로 삼았다. '정주환경 포용성'은 지역사회의 구성원으로서 통합의 기회를 제공하는 사회적 영역과 주택 내외의 환경에서 안전하게 생활하고 기본적인 서비스에 쉽게 접근할 수 있는 공간적 영역을 포괄하는 개념으로 상호의존, 참여, 안전성, 접근성의 네 가지 차원으로 구성하였다. 2017년도 노인실태조사를 활용하여 개인 및 정주환경의 속성이 고령자 우울 증상 수에 미치는 영향을 영과잉-음이항회귀모형으로 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 정주환경의 사회적 포용성에 해당하는 지역사회관계망과 사회활동 참여 수준이 우울감을 완화하는 효과가 유의하게 나타난다. 둘째, 정주환경의 공간적 포용성 요인 중 근린환경 만족도와 대중교통시설·구매시설에 대한 우수한 접근성은 우울감의 심화에 부의 영향을 미치는 것으로 확인된다. 셋째, 포용적 정주환경의 공간적 영역과 사회적 영역 사이의 상호조절효과가 유의한 것으로 나타난다. 즉 지역사회관계와 참여가 우울증상의 심화에 미치는 영향은 고령친화형 주택 및 안정적 점유에 의해 강화되는 것으로 분석된다. 분석 결과는 정주환경 포용성이 다면적일 뿐 아니라 복합적으로 고령자의 정신건강에 긍정적인 효과를 미치고 있음을 실증하며, 고령자의 심리적 안녕을 제고하기 위한 도시 계획 및 정책에 시사점을 제공한다.

• 한국측량학회지
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• 제40권4호
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• pp.275-292
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• 2022

기후변화 감시에 위성 자료 활용을 위해 GCOS (Global Climate Observing System)는 시공간 해상도, 시간 변화에 따른 안정성, 불확실도 등의 요구사항을 제시하고 있다. 천리안위성 2A호의 경우, 센서의 한계로 인해 산출물들이 공간해상도 조건에 충족하지 못하는 경우가 많다. 따라서 본 연구에서는 영상융합 기법들을 천리안위성 2A호 영상에 적용하여 산출물 생성 시 활용될 수 있는 최적의 기법을 찾고자 한다. 이를 위해 CS (Component Substitution), MRA (Multiresolution Analysis), VO (Variational Optimization), DL (Deep Learning)에 포함되는 총 6가지 영상융합 기법을 활용하였다. DL의 경우 합성적(Synthesis) 특성 기반 방법을 훈련자료 구축에 사용하였다. 합성적 특성 기반 방법의 과정은 PAN (Panchromatic)과 MS (Multispectral) 영상의 공간해상도 차이만큼 두 영상의 해상도를 낮춰 융합 영상을 생성한 후 원본 MS 영상과 비교한다. 합성적 특성 기반 방법은 공간해상도를 저하시킨 PAN 영상과 MS 영상 간 기하 특성이 같아야 사용자가 원하는 수준의 융합 영상을 제작할 수 있다. 하지만, 훈련자료 구축 시 비유사성이 존재하기에 이를 최소화하는 방법으로 무작위 비율을 활용한 PSGAN 모델(PSGAN_RD)을 추가로 활용하였다. 융합 영상의 검증은 일관성(consistency) 및 합성적 특성 기반 정성적, 정량적 분석을 수행하였다. 분석 결과, 영상융합 알고리즘 중 GSA가 공간 유사도를 나타내는 평가지수에서 가장 높은 수치를 보였으며, 분광 유사도를 나타내는 지수들은 PSGAN_RD 모델의 정확도가 가장 높았다. 융합 영상의 공간 및 분광 특성을 모두 고려한다면 PSGAN_RD 모델이 천리안위성 2A호 산출물 제작에 가장 최적일 것으로 판단하였다.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제21권2호
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• pp.131-158
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• 2015

본 연구는 체육시간이 청소년의 외현화(공격성) 및 내재화(사회적 위축, 우울) 문제에 어떠한 영향을 미치는지, 그리고 그 영향이 시간의 흐름과 성별에 따라 다른지에 대해 분석하였다. 분석 자료로 한국청소년정책연구원(NYPI)에서 실시하는 한국아동·청소년 패널조사(KCYPS)의 중학교 1학년 패널의 2차년도(2011) 데이터(N = 2,133), 3차년도(2012) 데이터(N = 2,151), 4차년도(2013)데이터(N = 1,979)를 활용하였다. 종속변수를 공격성, 사회적 위축, 우울로 설정하고, 독립변수를 성별, 체육시간으로, 통제변수를 학대, 학교적응, 가구연간소득, 보호자 최종학력으로 설정한 뒤 다층성장모형을 적용하여 변인간의 관계를 종단적으로 살펴 본 결과는 다음과 같다. 첫째, 공격성 및 사회적 위축에서 시간의 흐름에 따라 유의한 변화가 있었다. 둘째, 공격성 및 우울에서 성별 차이가 나타났다. 셋째, 체육시간은 우울 및 사회적 위축에만 부적인 영향을 주었다. 넷째, 외현화 및 내재화 문제 모두 시간에 대한 성별의 영향이 변하지 않았다. 다섯째, 시간에 대한 체육시간의 상호작용은 사회적 위축에서만 유의하게 나타났다. 여섯째, 우울에서 체육시간에 대한 성별의 상호작용이 통계적으로 유의하게 나타났다. 이와 같은 연구 결과는 체육시간이 중요하다는 정책적 방향을 제시함으로써 학교 체육시간의 증가를 도모할 수 있는 연구적 기반이 될 것으로 기대해 본다.

• 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.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제24권11호
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• pp.1514-1524
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• 2011

A total of 4,752 monthly lactation records of Friesian cows during the period from 2000 to 2005 were used to estimate genetic parameters and to determine the effect of udder health on milk production traits. Three milk production traits were studied: 305-day milk yield (305-dMY), 305-day fat yield (305-dFY) and 305-day protein yield (305-dPY). Four udder health traits were studied: somatic cell count (SCC), mastitis (MAST), udder health status (UDHS) with 10 categories and udder quarter infection (UDQI) with 7 categories. Mixed model least square analysis was used to estimate the fixed effects of month and year of calving and parity (P) on different studied traits. Sire and dam within sire were included in the model as random effects. Data were analyzed using Multi-trait Derivative Free Restricted Maximum Likelihood methodology (MTDFREML) to estimate genetic parameters. Unadjusted means of 305-dMY, 305-dFY, 305-dPY and SCC were 3,936, 121, 90 kg and 453,000 cells/ml, respectively. Increasing SCC from 300,000 to 2,000,000 cells/ml increased UDQI from 5.51 to 23.2%. Losses in monthly and lactationally milk yields per cow ranged from 17 to 93 and from 135 to 991 kg, respectively. The corresponding losses in monthly and lactationally milk yields return per cow at the same level of SCC ranged from 29.8 to 163 and from 236 to 1,734 Egyptian pounds, respectively. Heritability estimates of 305-dMY, 305-dFY, 305-dPY, SCC, MAST, UDHS, UDQI were 0.31${\pm}$0.4, 0.33${\pm}$0.03, 0.35${\pm}$0.05, 0.23${\pm}$0.02, 0.14${\pm}$0.02, 0.13${\pm}$0.03, and 0.09${\pm}$0.01, respectively. All milk production traits showed slightly unfavorable negative phenotypic and genetic correlations with SCC, MAST, UDHS and UDQI. There were positive and high genetic correlations between SCC and each of MAST (0.85${\pm}$0.7), UDHS (0.87${\pm}$0.10) and UDQI (0.77${\pm}$0.06) and between MAST and each of UDHS (0.91${\pm}$0.11) and UDQI (0.83${\pm}$0.07). It could be concluded that the economic losses from mastitis and high SCC are considerable. The high genetic correlation between SCC and clinical mastitis (CM) suggest that the selection for lower SCC would help to reduce or eliminate the undesirable correlated responses of clinical mastitis associated with selection for increasing milk yield. Additionally, it is recommended also that if direct information on under health traits is not available, measures of SCC can be inclusion in a selection criteria to improve the income from dairy cows.

• 유통과학연구
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• 제14권5호
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• pp.81-89
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• 2016

Purpose - Prior researches have empirically focused on the effect of management consulting quality and consultant capability on entrepreneurial firms' performance. This study, however, focused on investigating the moderating role of absorptive capacity and resource capability between management consulting and entrepreneurial firms' performance. So, this study investigated the relationship among consulting quality, consultant capability, absorptive capacity, resource capability, and entrepreneurial firms' performance from the resource based view (RBV). Especially, this study focused on the mediating role of absorptive and resource capability in relational structure of entrepreneurial firms' dimensions. Research design, data, and methodology - In this study, research hypotheses and model are established by the prior researches from the fields of strategic management and entrepreneurial behavior. Concretely, H1~H4 are the relationship between consulting (consulting quality, consultant capability) and innovation (absorptive capacity, resource capability); H5 is the relationship between absorptive capacity and resource capability; and H6~H7 are the relationship between innovation (absorptive capacity, resource capability) and management performance. The data was collected 207 copies from entrepreneurial firms in South Korea. These firms were established in January 2014 and maintained by November 2015 in high-tech industry. The questionnaire was consisted of five dimensions; consulting quality, consultant capability, absorptive capacity, resource capability, and management performance. Each dimension measured multi items on a 5-point Likert scale. The hypotheses and research model are analyzed using structural equation modeling (SEM) with AMOS 22. Results - The results of this study are as follows. 1) Consulting quality significantly influenced on the absorptive capacity of entrepreneurial firms. 2) But, consultant capability did not influence on the absorptive capacity of entrepreneurial firms. 3) Consulting quality and consultant capability significantly influenced on the resource capability of entrepreneurial firms. 4) Absorptive capacity significantly influenced on the resource capability of entrepreneurial firms; 5) Absorptive capacity did not significantly influence on the management performance of entrepreneurial firms. 6) Resource capability, however, significantly influenced on the management performance of entrepreneurial firms. By these results, absorptive capacity of entrepreneurial firms had a mediating role partly among consulting quality, consultant capability, and management capability. The resource capability of entrepreneurial firms had a mediating role among consulting quality, consultant capability, and management capability, perfectly. Conclusions - According to this study, the high level of consulting quality and consultant capability may enforce the resource capability of entrepreneurial firms. It means, practically, that external knowledge is a driver for innovation, and then the innovation effects on the management performance of entrepreneurial firms. So, at the initial stage, the management consulting programs are very important to entrepreneurial firms and should be conceived as an essential element. This study may contribute to the advancement of academic in field of new start business, small business, or venture business based on resources, especially the role of absorptive capacity and resource capability between consulting programs and management performance. However, this study has some limitations. They are the measurement of consulting quality's items, cross-sectional research, and the limitation of concept and industry.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.22-27
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• 2020

본 연구는 다수의 사출기가 병렬로 배치된 사출공장의 생산 환경에서 생산성 및 물류효율을 동시에 개선할 수 있는 방법론을 다루고자 한다. 일반적으로 사출공장의 저층부에 위치한 사출기에는 사상 등의 후가공 공정이 연속 배치되어 있고, 후가공을 담당하는 작업자 1~2명이 항시 배치되어 있다. 사출기 앞은 후가공 및 이후 공정으로의 물류 이송작업으로 인해 생산성 저하는 물론이고, 매우 복잡한 물류 흐름이 형성되어 있다. 이에 본 연구에서는 사출기마다 배치되어 있는 후가공 공정을 통합 운영하고, 통합된 후가공 공정에 사출품을 자동 이송하기 위한 컨베이어 구조를 설계하기 위한 방법론을 제안한다. 이를 위해 통합 후가공 공정으로의 투입 컨베이어 구조와 대수를 선정하기 위한 모델 및 각 사출기와 컨베이어를 연결하기 위해 최적의 조합을 찾기 위한 모델을 다룬다. 제안 방법론은 공정의 통합과 물류 방식의 재설계를 통해 생산성을 개선함과 동시에 물류 효율을 높일 수 있는 총합생산성 개선모델이다. 마지막으로 본 연구에서 제안한 방법론을 가전제품 외관에 사용되는 사출품을 생산하는 사출공장을 대상으로 적용하여, 실제 생산 환경에의 적용가능성을 확인함과 동시에 생산성 및 물류효율이 40% 이상 개선됨을 검증하였다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제14권4호
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• pp.225-233
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• 2003

방사선 치료 계획의 목적은 정상 조직 부근에서는 최소한의 방사선 조사가 되는 동안 병소에는 동일한 선량이 조사되는 것이다. 선형가속기를 이용한 정위적 방사선 수술시 단일한 구형의 선량분포는 병소에 대하여 균등한 선량분포를 이루고, 병소 내에는 70％ 이상의 고선량이 등선량 곡선내에 포함되면서 주위 정상조직에서는 급격히 낮은 선량을 가지게 한다. 또한 이와 같은 방법은 감마나이프를 이용한 정위적 방사선 수술의 경우와 비슷한 치료 계획을 나타낸다. 이처럼 정위적 방사선 수술시 이용되는 구형의 선량분포를 가지는 isocenter는 실제 방사선 수술 계획시 많은 시간과 경험을 바탕으로 수술 계획자에 의해 병소 내에 배치되어 진다. 본 연구는 효율적인 방사선 수술이 수행되도록 수술 계획시 구형 선량분포에 관여하는 빔관련 변수들을 고려하여 병소내 선량분포의 특성을 조사하였다. 이를 위해 불규칙한 형태의 병소를 직육면체형과 원통형으로 가정하여 비교하였고, 동일한 체적의 병소 모델에 대하여 빔관련 변수를 변화시켜 구형 선량분포를 이루는 isocenter들의 위치 및 콜리메이터의 크기를 달리하면서 병소 모델에 대한 선량 분포를 얻었다. 이때, 얻어진 선량분포 Dose Profile과 Dose Volume Histogram (DVH)으로 비교한 결과, 불규칙한 모양의 병소에 대하여 콜리메이터의 크기와 Isocenter의 개수, Isocenter의 간격 등의 빔관련 변수를 최적화함으로서 더 나은 고선량의 등선량 곡선(Isodose Curve)내에 병소를 포함시킬 수 있었다. 이러한 병소내 구형 선량 분포를 가지는 isocenter의 배치에 따른 특성들은 정위적 방사선 수술 계획시 더 효율적이면서, 빠른 수술 계획을 수립하는데 많은 도움이 될 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.18-18
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• 2011

Climate change is impacting and will increasingly impact both the quantity and quality of the world's water resources in a variety of ways. In some areas warming climate results in increased rainfall, surface runoff, and groundwater recharge while in others there may be declines in all of these. Water quality is described by a number of variables. Some are directly impacted by climate change. Temperature is an obvious example. Notably, increased atmospheric concentrations of $CO_2$ triggering climate change increase the $CO_2$ dissolving into water. This has manifold consequences including decreased pH and increased alkalinity, with resultant increases in dissolved concentrations of the minerals in geologic materials contacted by such water. Climate change is also expected to increase the number and intensity of extreme climate events, with related hydrologic changes. A simple framework has been developed in New Zealand for assessing and predicting climate change impacts on water resources. Assessment is largely based on trend analysis of historic data using the non-parametric Mann-Kendall method. Trend analysis requires long-term, regular monitoring data for both climate and hydrologic variables. Data quality is of primary importance and data gaps must be avoided. Quantitative prediction of climate change impacts on the quantity of water resources can be accomplished by computer modelling. This requires the serial coupling of various models. For example, regional downscaling of results from a world-wide general circulation model (GCM) can be used to forecast temperatures and precipitation for various emissions scenarios in specific catchments. Mechanistic or artificial intelligence modelling can then be used with these inputs to simulate climate change impacts over time, such as changes in streamflow, groundwater-surface water interactions, and changes in groundwater levels. The Waimea Plains catchment in New Zealand was selected for a test application of these assessment and prediction methods. This catchment is predicted to undergo relatively minor impacts due to climate change. All available climate and hydrologic databases were obtained and analyzed. These included climate (temperature, precipitation, solar radiation and sunshine hours, evapotranspiration, humidity, and cloud cover) and hydrologic (streamflow and quality and groundwater levels and quality) records. Results varied but there were indications of atmospheric temperature increasing, rainfall decreasing, streamflow decreasing, and groundwater level decreasing trends. Artificial intelligence modelling was applied to predict water usage, rainfall recharge of groundwater, and upstream flow for two regionally downscaled climate change scenarios (A1B and A2). The AI methods used were multi-layer perceptron (MLP) with extended Kalman filtering (EKF), genetic programming (GP), and a dynamic neuro-fuzzy local modelling system (DNFLMS), respectively. These were then used as inputs to a mechanistic groundwater flow-surface water interaction model (MODFLOW). A DNFLMS was also used to simulate downstream flow and groundwater levels for comparison with MODFLOW outputs. MODFLOW and DNFLMS outputs were consistent. They indicated declines in streamflow on the order of 21 to 23% for MODFLOW and DNFLMS (A1B scenario), respectively, and 27% in both cases for the A2 scenario under severe drought conditions by 2058-2059, with little if any change in groundwater levels.