지구온난화에 의해 지구의 평균 기온은 1880년 이후로 약 $0.85^{\circ}C$ 상승하였다. 이는 수문현상에 영향을 미치며 이로 인해 전 세계는 홍수 및 가뭄과 같은 자연재해에 어려움을 겪고 있다. 따라서 미래의 안정적인 물 공급을 위한 수자원 계획 수립을 위해 특히 물 부족 측면에서 기후의 불확실성을 고려한 물 수요의 정확한 예측이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 한국의 안성천 유역을 대상으로 기후변화를 고려하여 미래 물수지 및 물 부족량을 평가하였다. RCP 8.5 기후변화 시나리오를 이용하여 미래 강수량을 모의하였고, 준분포 강우-유출 모형인 SLURP 모형을 통해 유출량을 추정하였다. K-WEAP 모형을 통해 안성천 유역 소유역의 물수지 분석을 위한 시나리오 및 네트워크를 구축하였다. 또한 1965-2011년간 과거 자료로부터 계산된 용수이용량(생활, 공업, 농업용수)을 활용한 선형예측함수식을 통해 장래 물 수요 추정량을 산정하였다. 물 수지 분석 결과, 인구 증가, 급격한 도시화 및 지구온난화에 의한 기후변화로 인해 생활 및 공업용수 이용량은 증가하고, 반면 농업용수 이용량은 점차적으로 감소할 것으로 확인되었다. 전체적으로 안성천유역에서 미래 물 부족 문제가 심각해질 것으로 나타났다. 이에 유역 내 물 부족 문제를 해결하기 위한 사례연구로서 광역상수도 확충 및 제한급수의 두 가지 대안을 제시하였다.
야간 혹은 우천시에 노면표시의 시인성이 저하되어 교통안전에 위협을 초래하고 있는 가운데, 본 연구에서는 최근 소개된 차선도색 장비 성능개량에 따른 노면표시 수명 연장(1.5배), 생산성 향상(56.3%), 축광차선도료를 배합한 야광 노면표시의 시인성 개선(97.0%) 등 다양한 기대 편익과 종합적인 소요비용을 고려한 경제적 타당성을 제시하고자 하였다. 노면표시 시인성 개선에 따라 45.4%의 사고가 감소, 연간 2,463억원의 교통사고 절감편익이 발생하며, 재도색주기 증가에 따른 공사중 교통혼잡비용 절감 연간 123억원, 자율주행자동차 차선인식 성능 개선에 따른 장비 가격 절감으로 연간 453억원의 편익이 발생하여, 축광노면표시 도입에 따른 연간 총 편익은 3,039억원으로 산정되었다. 전국 도로 91,195km의 차로구분선, 중앙선 및 가장자리차선에 야광차선 도입시 총비용 증가분은 연간 1조 9,222억원으로 경제성(비용-편익비 0.16) 확보가 어려운 것으로 나타났다. 교통사고 잦은 곳의 지방부 분석 구간길이(400m)에 대한 도로유형별 차로수별 차선도색비용과 교통사고비용 원단위를 적용하여 축광 노면표시의 경제적 타당성이 확보되는 사고 규모를 산정한 결과, 노면표시가 직 간접적 원인인 사고로 유발된 사망자가 연간 1명 이상이거나, 부상자가 연간 2명 이상(단, 왕복 4차로 미만인 경우는 연간 1명 이상)인 경우 경제적 타당성이 확보되는 것으로 나타났다. 구체적으로, 관련 사고구간(5,697개)에 대한 야광 노면표시 설치비용을 사고감소편익과 비교한 결과, 충분한 경제성(비용-편익비 3.91)이 확보되었다. 연구의 한계와 향후 연구주제가 논문의 말미에 토의되었다.
정사영상 생성을 위한 많은 연구들이 진행되어 왔다. 기존의 방법은 정사영상을 제작할 경우, 폐색지역을 탐지하고 복원하기 위해 항공영상의 외부표정요소와 정밀 3D 객체 모델링 데이터가 필요하며, 일련의 복잡한 과정을 자동화하는 것은 어렵다. 본 논문에서는 기존의 방법에서 탈피하여 딥러닝(DL)을 이용하여 엄밀정사영상을 제작하는 새로운 방법을 제안하였다. 딥러닝은 여러 분야에서 더욱 급속하게 활용되고 있으며, 최근 생성적 적대 신경망(GAN)은 영상처리 및 컴퓨터비전 분야에서 많은 관심의 대상이다. GAN을 구성하는 생성망은 실제 영상과 유사한 결과가 생성되도록 학습을 수행하고, 판별망은 생성망의 결과가 실제 영상으로 판단될 때까지 반복적으로 수행한다. 본 논문에서 독일 사진측량, 원격탐사 및 공간정보학회(DGPF)가 구축하고 국제 사진측량 및 원격탐사학회(ISPRS)가 제공하는 데이터 셋 중에서 라이다 반사강도 데이터와 적외선 정사영상을 GAN기반의 Pix2Pix 모델 학습에 사용하여 엄밀정사영상을 생성하는 두 가지 방법을 제안하였다. 첫 번째 방법은 라이다 반사강도영상을 입력하고 고해상도의 정사영상을 목적영상으로 사용하여 학습하는 방식이고, 두 번째 방법에서도 입력영상은 첫 번째 방법과 같이 라이다 반사강도영상이지만 목적영상은 라이다 점군집 데이터에 칼라를 지정한 저해상도의 영상을 이용하여 재귀적으로 학습하여 점진적으로 화질을 개선하는 방법이다. 두 가지 방법으로 생성된 정사영상을 FID(Fréchet Inception Distance)를 이용하여 정량적 수치로 비교하면 큰 차이는 없었지만, 입력영상과 목적영상의 품질이 유사할수록, 학습 수행 시 epoch를 증가시키면 우수한 결과를 얻을 수 있었다. 본 논문은 딥러닝으로 엄밀정사영상 생성 가능성을 확인하기 위한 초기단계의 실험적 연구로서 향후 보완 및 개선할 사항을 파악할 수 있었다.
농업기상정보에 대한 수요는 흥미로운 내용보다는 농업현장에서 사용자가 직접 활용할 수 있는 내용이 점증하고 있다. 이러한 수요에 부응하기 위해서는 지역 또는 집단 별로 소속 농민을 위한 지역특성이 반영된 기후/기상 정보를 개발, 제공하여야 한다. 그리고 최종 사용자가 공식 기상기구에 의해 발표된 기상/기후 예보를 이해하는 데 도움을 줄 수 있는 도구가 제공되어야 한다. 특히 기본이 되는 근간자료를 포함하여 실시간 기상정보도 농민에게 함께 제공되어야 한다. 따라서 이상적인 농업기상정보시스템은 다음과 같은 요소를 포함하여야 한다. 1) 효율적인 자료 관측과 수집 체계, 2) 최신 통신시스템, 3) 표준 자료관리, 가공 및 분석 시스템, 및 4) 첨단 기술정보 배분시스템 등. 향후 인터넷이 농업기상정보 전달과 배분에 있어서 지속적으로 중요한 역할을 수행하겠지만 정보 풍요국과 빈곤국간의 격차는 날로 심화되어 갈 것이다. 그리고 농촌지역은 정보통로의 가장 끝자락을 의미하는데, 앞으로 많은 나라에서 정보통신 수단으로 TV, 라디오, 전화, 신문 및 팩스 등에 의존할 것으로 보이며, 정보와 배분 수단 확충에 필요한 가용 인적 및 경제적 자원에 따라 국가 간에 그 달성 여하에 차이가 있을 것이다. 이러한 차이점들은 농업기상 정보배분시스템 구축설계시에 반드시 고려되어야 한다. 과거 경험에 따르면, 사용자 요구에 적극 부응하는 정보들에 대한 손쉬운 접근을 통해서 기후정보의 활용이 근원적으로 증대한다는 것을 알 수 있다. 지리정보시스템과 원격탐사정보의 농업기상분야 적용도 향후 그 전망이 매우 밝은 분야라고 생각된다. 수 있을 것으로 사료된다. 유방병소를 수술전에 위치결정하는 방법은 그 수기가 간단하고도 안전하며 병소를 정확히 지시해 줌으로써 수술적 생검에 큰 도움을 주었고 그럼으로써 정상유방조직의 절제를 최소화하여 수술 후에 오는 유방의 외형상 변형을 최소화할 수 있었다. The blood pressure was dropped to 80/60 mmHg, but pulse rate was normal. She did not complain of dyspnea, and cyanosis was not developed. The urine volume was normally maintained. She was treated for pulmonary edema, which was completely absorbed after 20 hours. And the blood pressure was also normalized. We has experienced a case of pulmonary edema developed after intraarterial injection of the iodinated contrast medium without underlying cardiac, renal and hepatic problems, and reviewed the literatures on mechani 는 of pulmonary edema caused by intravascular injection of the iodinated contrast materials.석
관측밀도가 동일한 조건에서 단위격자점의 크기를 줄일 경우 PRISM 방식에 의해 추정된 강수량 분포 가 단위격자점의 크기를 줄이기 전에 비해 개선되는지 확인하기 위해 PRISM 코드를 수정하여 $270m{\times}270m$ 격자점 단위로 구동할 수 있도록 하였다. 남한 전역의 지형자료를 270m DEM으로부터 준비하고 432개 기상청 자동기상관측소의 2007년 월별 적산강수량 자료를 입력자료로 하여 각 격자점의 PRISM 회귀식을 도출하였다. 회귀모형과 DEM 고도에 의해 각 격자점의 월별 적산강수량을 추정한 다음, 추정된 강수량분포도로부터 한국수자원공사 우량관측소 166개소에 해당하는 격자점의 자료를 추출하여 해당관측소의 실측값과 비교하였다. 동일한 강수자료를 이용하되 이번에는 5km 격자점의 PRISM 회귀모형을 유도하여 강수량 분포도를 작성하고 166개 지점 추정강수량을 추출하여 실측자료와의 차이를 RMSE로 표현하였다. 5km 대신 270m 분해능의 DEM을 사용할 경우 월 강수량이 100mm 이상인 경우 평균 10%의 오차 감소효과가 확인되었다.
본 연구는 대구시에 거주하며 경제적 사회적으로 안정된 지위에 있는 저명인사를 대상으로 사회지역 분석을 시도하였다. 이는 도시내의 불량주거 또는 저소득층의 주거에 관한 기존의 고찰과 더불어 의의가 있을 것이다. 대구에 거주하는 저명인사는 도심의 전통적인 주거지역인 구성곽(舊城郭)의 내외에 인접한 중구와 더불어, 토지구획정리사업이 진행된 지역중 수성구와 남구에 밀집되어 있다. 또한 쾌적한 주거환경을 위해 지정된 주거전용지역은 부유계층의 주거집단을 형성하면서 수성동, 만촌동, 대명동의 일부지역이 대구의 신흥 고급 주택지가 형성되는 계기가 된다. 오늘날 저명인사의 분포독성은 수성구에 가장 많이 거주하고, 남구, 중구의 순이다. 또 저명인사의 동별 절대수와 인구 1만명당 동별 분포 밀도가 상위 6위까지 모두 같은 동(범어4, 수성1가, 봉덕2, 대봉1, 봉덕3, 만촌2)들이 포함되어 있어 이들의 두 가지 순위는 대동소이한 것으로 나타났다. 이러한 결과는 저명인사들이 특정지역에 밀집하여 거주하고 있다는 것을 나타내고 있다. 지난 10년간 변화특성은 저명인사의 기존밀집지역인 중구와 남구는 감소하고, 수성구에 현저한 증가를 보인다. 이것은 지난 10년간 이 지역에 꾸준히 추진된 택지개발과 학교 등 공공용지의 이전에 따른 고급아파트 지역의 형성의 영향도 크며, 교통, 생활 편익 시설의 상태외에 주거입지결정 인자로서 주요한 위치를 차지하는 소위 교육여건이 유리한 학군이 저명인사의 분포에도 상당한 영향을 미친 것으로 판단된다. 이들 지역중에도 시간이 경과함에 따라 기존건축물의 노후화와 시가지의 외곽확대, 전원주택의 선호 경향 등 제반 여건의 변화에 따라 저명인사의 밀집현상은 다소 완화될 것이 전망된다.
오늘날 온라인 콘텐츠 시장이 위축되고 모바일 콘텐츠 시장이 활성화 되는 시점에서 온라인 콘텐츠시장에서 성공과 매출증대를 위해서는 어떠한 노력이 필요한가? 온라인 콘텐츠 사업에 관련된 연구에서는 고객 충성도의 증가가 사업 성공의 주요한 요인임을 제안하고 있다. 온라인 환경에서 사용자 행동에 대한 연구에 따르면, 이용자는 온라인서비스를 이용하면서 몰입(Flow)을 경험하게 되며, 몰입 상태에 이르면 이용자는 서비스를 지속적으로 이용하게 된다. 온라인 게임에 대한 고객충성도가 높다는 것은 이 온라인 게임을 앞으로도 계속 이용하겠다는 의지가 높다는 것을 의미한다. 이에, 본 연구에서는 소비자가 온라인 게임을 플레이하면서 자연스럽게 몰입을 할 수 있는 요소가 무엇이며, 게임의 재미를 더 할 수 있는 온라인 게임의 속성이 무엇인지를 밝히며 이러한 요소들이 고객 충성도를 높이기 위한 중요한 요소임을 검증하고, 온라인 게임을 개발 또는 서비스하는 업체의 매출증대를 위하여 소비자가 원하는 재미있는 게임의 중요 요소가 무엇이며 어디에 촛점을 맞추어 개발을 진행해야 하는지 방향성을 제시하는데 목적이 있다고 할 수 있다.
오늘날 멀티미디어 정보의 양이 매우 빠른 속도로 증가함에 따라 비디오 데이타베이스에 대한 효율적인 관리는 더욱 중요한 의미를 가지게 되었다. 그리고 초고속 정보통신망과 디지털 기술의 발전은 비디오 데이타를 통신 및 컴퓨터와 결합하여 새로운 멀티미디어로 발전하고 있으며, 인터넷 방송, 주문형 비디오(VOD) 등에 크게 활용하고 있다. 비디오는 대용량적인 특성과 비정형적인 특성을 가지고 있으므로 신속하고 효율적으로 비디오를 검색하기 위해 비디오의 정확한 특징정보를 추출하여 비디어 데이타베이스를 구축하여야 한다. 비디오 데이타베이스는 텍스트 기반의 전통 데이타베이스와는 다른 모델링 방법과 검색방법을 사용한다. 따라서, 비디오 데이타베이스에서의 검색속도와 정확도를 향상시키기 위해서는 새로운 비디오 데이타베이스 생성기법과 효율적인 검색기법이 필요하다. 본 논문에서는 비디오의 의미적 구조와 사전 제작지식정보를 구조적으로 축적할 수 있는 내용기반 비디오 데이타베이스의 구축 방안과 생성기법을 제시하였다. 그리고 제안된 비디오 데이타베이스의 구축 방안과 생성기법을 사용하여 새로운 인터넷 방송 프로그램 컨텐츠 제작에 활용할 수 있는 비디오 데이타베이스를 구현하였다. 이를 위해 비디오 분할과 대표키 프레임 추출 시 비디오의 의미적 구조와 사전 제작지식정보의 상호관계를 기반으로 하여 비디오 데이타의 특징정보를 추출하고, 검색할 수 있도록 주석기반 검색과 내용기반 검색을 통합한 비디오 인덱싱 방법을 제시하였다. 통합된 비디오 인덱싱 방법은 비디오의 하위 레벨에 표현된 내용기반 메타데이타 유형과 비디오의 특징정보 추출이 어려운 상위 레벨에 표현된 주석기반 메타데이타 유형을 동시에 이용하므로 컨텐츠 검색의 성능을 향상시킬 수 있다. 마지막으로 본 논문에서 제시한 비디오 데이타베이스는 비디오의 의미적 구조와 사전 제작지식정보를 구조적으로 축적하여 데이타베이스를 구축하므로 정확한 인터넷 방송 컨텐츠 정보의 축적관리와 구축작업의 효율화가 가능하며, 또한 인터넷 방송 컨텐츠 제작 시 정보공유 및 재이용이 가능하므로 새로운 컨텐츠 제작의 효율성을 높일 수 있다.
장기적인 상아질 접착의 내구성 악화는 접착층과 혼성충의 친수성 부위에서의 가수분해에 의해 일어나는 것으로 보고 되고 있다. 본 연구의 가설은 콜라겐 망상체를 유기용매로 프라이밍하면 콜라겐 조직을 붕괴시키지 않고 수분을 밀어내고 소수성 단량체와 유기용매로 이루어진 접착제가 침투하여 접착강도를 얻을 수 있다는 것이다. 두 소수성 단량체인 Bisphenol-A-glycidylmethacrylate (Bis-GMA)와 triethyleneglycol dimethacrylate (TEGDMA)를 아세톤, 에탄올 또는 메탄올에 용해시켜 세 가지의 실험용 접착제를 준비하였다. 산 부식과 수세과정 후에, 접착제를 습윤 상아질 표면(습윤 접착)이나 동일한 용매로 프라이밍 된 상아질 표면(용매 프라이밍 접착)에 적용하였다. 48시간 후와 1개월 후, 및 10,000회의 열순환 후에 미세인장결합강도를 측정하였다. 접착계면은 주사전자현미경을 이용하여 관찰하였다. 접착 방법에 무관하게 대부분의 시편의 접착계면에서 잘 발달된 혼성층을 관찰할 수 있었고, 가장 높은 평균 미세인장결합강도는 에탄올을 포함하는 접착제의 48시간 후 시편에서 관찰되었다. 용매를 이용하여 프라이밍하는 접착 방법에서는 에탄올이나 메탄올을 포함하는 접착제에서 열순환 후에 미세인장접착강도가 증가하는 경향을 보였다. 그러나, 습윤 접착의 경우에는 시효처리 후 미세인장결합강도의 증가가 관찰되지 않았다. 본 연구에서 에탄올을 이용한 상아질 프라이밍으로 우수한 접착력을 얻을 수 있었고, 열순환 후 접착력 이 더욱 증가하였다.
분류 및 회계문제에서의 일반적인 해법은, 현실 세계에서 얻은 정보를 행렬로 사상하거나, 이진정보로 변형하는 등 주어진 데이타의 가공과 이를 이용한 학습에서 찾을 수 있다. 본 논문은 현실세계에 존재하는 순수한 데이타를 근원공간이라 칭하며, 근원 데이타가 커널에 의해 사상된 행렬을 이원공간이라 한다. 근원공간 혹은 이원공간에서의 분류문제는 그 역이 존재하는 문제 즉, 완전해가 존재하는 문제와, 그 역이 존재하지 않거나, 역의 원소 값들이 무한히 커지는 불량조건 흑은 특이조건인 두 가지 형태로 존재한다. 특히, 실제 문제에 있어서 완전 해를 가진 문제이기 보다는 후자에 가까운 형태로 나타나게 된다. 결론적으로 근원데이타나 이원데이타를 이용한 문제를 해결하기 위해서는 많은 경우에 완전 해를 갖는 문제로 변형시키는 정규화과정이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 정규화 인수를 찾는 문제를 기존의 GCV, L-Curve, 그리고 이원공간에서의 데이타를 RBF 신경회로망에 적용시킨 커널 학습법에 대한 각각의 성능을 비교실험을 통해 고찰한다. GCV와 L-Curve는 정규화 인수를 찾는 대표적인 방법으로 두 방법 모두 성능면에서 동등하며 문제의 조건에 따라 다소 차이를 보인다. 그러나 이러한 두 방법은 문제해를 구하기 위해서는 정규화 인수를 구한후 문제를 재정의하는 이원적인 문제해결이라는 취약점을 갖는다. 반면, RBF 신경회로망을 이용한 방법은 정규화 인수와 해를 동시에 학습하는 단일화된 방법이 된다. 이때 커널을 이용한 학습법의 성능을 향상하기 위해, 전체학습과 성능의 제한적 비례관계라는 설정아래, 각각의 학습에 따라 능동적으로 변화하는 동적모멘텀의 도입을 제안한다. 동적모멘트는 바이어스 학습을 포함한 방법과 포함하지 않은 방법에 각각 적용분석하였다. 끝으로 제안된 동적모멘텀이 분류문제의 표준인 Iris 데이터, Singular 시스템의 대표적 모델인 가우시안 데이타, 그리고 마지막으로 1차원 이미지 복구문제인 Shaw데이타를 이용한 각각의 실험에서 분류문제와 회계문제 양쪽 모두에 있어 기존의 GCV, L-Curve와 동등하거나 우수한 성능이 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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