This study aimed to determine dose-response (DR) curve of avian influenza (AI) virus to predict the probability of illness or adverse health effects that may result from exposure to a pathogenic microorganism in a quantitative microbial risk assessment. To determine the parametric DR relationship of several strains of AI virus, 7 feeding trial data sets challenging humans (5 sets) and chickens (2 sets) for strains of H3N2 (4 sets), H5N1 (2 sets) and H1N1 (1 set) from the published literatures. Except for one data set (study with intra-tracheal inoculation for data set no. 6), all were obtained from the studies with intranasal inoculation. The data were analyzed using three types of DR model as the basis of heterogeneity in infectivity of AI strains in humans and chickens: exponential, beta-binomial and beta-Poisson. We fitted to the data using maximum likelihood estimation to get the parameter estimates of each model. The alpha and beta values of the beta-Poisson DR model ranged 0.06-0.19 and 1.7-48.8, respectively for H3N2 strain. Corresponding values for H5N1 ranged 0.464-0.563 and 97.3-99.4, respectively. For H1N1 the parameter values were 0.103 and 12.7, respectively. Using the exponential model, r (infectivity parameter) ranged from $1.6{\times}10^{-8}$ to $1.2{\times}10^{-5}$ for H3N2 and from $7.5{\times}10^{-3}$ to $4.0{\times}10^{-2}$ for H5N1, while the value was $1.6{\times}10^{-8}$ for H1N1. The beta-Poisson DR model provided the best fit to five of 7 data sets tested, and the estimated parameter values in betabinomial model were very close to those of beta-Poisson. Our study indicated that beta-binomial or beta-Poisson model could be the choice for DR modeling of AI, even though DR relationship varied depending on the virus strains studied, as indicated in prior studies. Further DR modeling should be conducted to quantify the differences among AI virus strains.
본 연구는 비모수추정 방법인 자료포락 기법을 이용하여 우리나라 표고버섯 재배 임가를 대상으로 경영효율성을 평가하였다. 조사자료는 2013년 3월부터 10월까지 실시한 '표고버섯 경영 표준진단표' 적용 결과 중에서 20개 임가의 투입요소와 산출요소를 대상으로 하였다. 그리고 DEA 기법중 CCR 모형과 BCC 모형을 이용하여 기술효율성, 순수기술효율성, 규모효율성을 분석하였고 비효율성 임가의 개선방안도 제시하였다. 추가적으로 주업과 겸업재배임가의 경영효율성을 비교 분석하였다. 연구결과, 표고버섯 재배 임가의 전체기술효율성은 평균 0.655로 나타나 전체적으로 비효율성이 높은 것으로 나타났고 비효율성의 원인은 순수기술효율성(0.830)보다는 규모효율성(0.747)에 있는 것으로 분석되었다. 효율성 값이 1인 표고버섯 재배임가는 DMU2, DMU5, DMU6, DMU8, DMU10, DMU15, DMU20으로 7개 임가로 나타났다. 그리고 DMU7 재배임가의 경영효율성 진단 결과, 투입요소 중 신규접종비와 조성비에서 준거집단과 비교해 볼 때 과도하게 투입되고 있는 것으로 분석되었다. 주업과 겸업임가의 효율성 비교 결과 겸업임가가 상대적으로 비효율성이 높은 것으로 나타났고 그 원인으로 규모효율성이 문제가 있는 것으로 파악되었다.
Along with climate change, it is reported that the scale and frequency of extreme climate events show unstable tendency of increase. Thus, to comprehend the change characteristics of precipitation data, it is needed to consider non-stationary. The main objectives of this study were to estimate future design floods for Wonpyeongcheon watershed based on RCP (Representative Concentration Pathways) scenario. Wonpyeongcheon located in the Keum River watershed was selected as the study area. Historical precipitation data of the past 35 years (1976~2010) were collected from the Jeonju meteorological station. Future precipitation data based on RCP4.5 were also obtained for the period of 2011~2100. Systematic bias between observed and simulated data were corrected using the quantile mapping (QM) method. The parameters for the bias-correction were estimated by non-parametric method. A non-stationary frequency analysis was conducted with moving average method which derives change characteristics of generalized extreme value (GEV) distribution parameters. Design floods for different durations and frequencies were estimated using rational formula. As the result, the GEV parameters (location and scale) showed an upward tendency indicating the increase of quantity and fluctuation of an extreme precipitation in the future. The probable rainfall and design flood based on non-stationarity showed higher values than those of stationarity assumption by 1.2%~54.9% and 3.6%~54.9%, respectively, thus empathizing the necessity of non-stationary frequency analysis. The study findings are expected to be used as a basis to analyze the impacts of climate change and to reconsider the future design criteria of Wonpyeongcheon watershed.
KS F 3020-침엽수구조용재 기준에 따라 국산 소나무(Pinus densiflora) $38{\times}140{\times}3600mm$ 구조용 제재목 365개에 대하여 기계등급구분을 실시하고, 휨허용응력을 산출하여 현재 적용되는 KS기준허용응력과 비교 분석하였다. 휨허용응력 계산을 위하여 5% 휨강도 하한값을 75% 신뢰수준의 비모수적 방법, 2-parameter 그리고 3-parameter Weibull 분포를 가정한 모수적 방법, 휨강도-휨탄성계수 직선회귀 방법, 총 4가지 분석방법을 사용하여 결정하였다. 기계등급 E8, E9, E10 만이 비모수적 방법의 통계 처리가 가능한 자료 수를 얻었으며, 휨강도-휨탄성계수 직선회귀 방법은 이론적으로 모든 등급에 대한 5% 하한값 결정이 가능함을 보여주었다. 결정된 등급별 휨허용응력은 기준허용응력에 비하여 모두 낮은 값을 나타내었으며 이것은 과소설계의 위험성이 있는 것으로 현행 기계등급구분체계의 문제점으로 파악되었다. 이러한 문제는 구조설계 신뢰성과 관련하여 반드시 개선되어야 할 것으로, 휨강도-휨탄성계수 조합 등급 도입이 필요할 것으로 생각되었다.
고속철 교량의 동적응답을 보다 정밀하게 해석하기 위한 동적해석방법을 개발하였다. 차후 증가될 초고속(450km/h)을 포함하여 고속 주행하는 KTX 동력차에 의한 교량의 동적거동을 면밀한 속도변수분석과 정밀한 해석을 위한 고속철, 교량 그리고 궤도구조물의 상호작용을 포함한 수치모델을 구성하였다. 네 가지 40~25미터 단순지간의 PSC 박스교를 3차원 유한 프레임요소 모델로 개발하였다. 스펙트럼밀도함수로 산출된 궤도불규칙값과 궤도간 상이한 거리차이를 수치모델화 하였다. 고속철차량은 (KTX) 38자유도로 구성하였다. 38자유도 모델은 3방향 변위와 상응하는 회전각을 고려하였다. 동적증폭계수는 다양한 불규칙 궤도, 켐버, 주행속도, 자갈도상과 같은 주행조건에 의해 결정된다. 이와 같은 동적증폭계수를 해석하기위한 Newmark-${\beta}$ 기법과 Runge-Kutta기법을 적용하여 고속철 속도별과 경간별로 면밀하게 비교 분석하였다.
절리를 포함한 암반에서 터널굴착시 발생하는 내공변위는 터널의 안정성과 필요 확보공간 및 시공성을 위해서 매우 중요한 인자이다. 터널굴착시 발생할 수 있는 내공변위의 크기는 탄성계수가 큰 영향을 미치는 인자이며 특히 절리면이 터널거동을 지배하는 암반에서는 신뢰성 있는 절리암반의 탄성계수를 산정하는 것은 매우 중요하다. 절리암반의 탄성계수는 암석종류, 절리조건, 하중조건 등과 같은 많은 인자에 의해서 영향을 받는다. 그럼에도 불구하고 기존의 대부분의 연구는 암석 및 절리, 터널 굴착하중 조건 등을 체계적으로 고려하지 않고 압축하중 조건에 근거한 대략적인 경험식에 초점을 두고 있다. 그러므로 본 연구에서는 터널 굴착하중 조건에서의 절리암반의 탄성계수를 보다 합리적으로 추정하기 위하여 암석 및 절리조건을 체계적으로 고려하였다. 본 연구에서는 암석종류, 절리전단강도, 절리경사각, 절리군의 수 및 절리간격을 해석인자로서 고려하였다. 다양한 암석 및 절리조건을 고려하여 수치해석적 매개변수 연구를 수행하였고, 그 결과를 기존의 경험적인 방법들과 비교분석하였으며, 다양한 암석 및 절리조건에서의 탄성계수에 대한 변화도표를 제시하였다. 본 연구를 통해 얻어진 결과는 절리암반에서 터널굴착으로 인해 발생되는 터널 내공변위를 파악하는데 실무적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 기후변화로 인한 한반도 주요 권역에서의 미래 평균해수면 상승을 장기 조위자료를 사용하여 통계적으로 추정하는 연구를 수행하였다. 먼저 5개 조위 관측소로부터 얻어진 장기 조위자료에 대한 비모수적 경향성 검정인 Mann-Kendall 검정을 통해 관측된 자료의 경향성을 검정하였으며, 이를 보다 정량적으로 분석하기 위하여 Bayesian 변동점 분석 기법을 적용하였다. 특히 이 연구에서는 4개의 미래 평균해수면 상승 시나리오와 5개 관측소의 지역별 평균해수면 상승 자료를 결합시키기 위하여 변동점 분석결과를 활용하였다. 제안된 절차는 미래 평균해수면 상승 시나리오의 시작년도를 결정함에 있어 18.6년의 주기를 사용하지 않고 변동점 분석결과를 사용함으로써, 지역적 특성을 효과적으로 반영할 수 있도록 개선되었다. 변동점 분석결과를 사용하여 한반도의 권역별 미래 해수면상승을 분석한 결과, 제주 권역(제주 조위관측소)이 가장 뚜렷한 해수면 상승을 나타냈다. 서해안 권역(보령 조위관측소)과 남해안 권역(부산 조위관측소)에서는 두 번째로 높은 해수면 상승의 증가가 추정되었으며, 마지막으로 남해안 권역(여수 조위관측소)와 동해안 권역(속초 조위관측소)에서 가장 낮은 해수면 상승의 증가가 추정되었다.
본 연구에서는 증강된 보병대대의 과학화 전투훈련 데이터 중 공격작전에 관한 장병들의 생존분석을 실시하였다. 과학화 전투훈련은 KCTC(Korea Combat Training Center)로 불리는 전투훈련장에서 MILES(Multiple Integrated Lazer Engagement System)와 중앙통제장비체계 등 과학화된 훈련장비와 체계 운용하 훈련부대가 적 전술 및 무기체계를 사용하는 전문 대항군과 실시하는 쌍방 자유기동훈련이다. 이는 훈련기간 동안 훈련지역의 모든 데이터가 저장되어 훈련통제 뿐 아니라 분석 및 사후검토를 할 수 있는 첨단화된 군사 훈련으로 통계적 분석이 가능한 데이터를 제공한다. 분석방법은 모수적 분포 가정이 필요하지 않은 Cox의 비례위험모형을 적용하였으며, 보다 풍부하고 용이한 해석을 위해 의사결정나무모형(CART(Classification and Regression Trees), GUIDE(Generalized, Unbiased, Interaction Detection and Estimation), CTREE(Conditional Inference Trees))을 활용하였다. Cox 비례위험모형의 비례성 가정을 확인하여 이를 위배하는 변수에 대해서 층화하여 분석하고, Cox 비례위험모형 결과 복무기간에 관한 해석이 용이하지 않아 단변량으로 local 회귀분석을 통해 추가적인 해석을 시도하였다. CART, GUIDE, CTREE는 모형의 특성별로 나무모형을 형성하며 이를 통하여 다양한 해석이 가능하다.
자료에는 다양한 원인에 의해 결측이 발생한다. 만약 결측치를 제외하고 완전히 관찰된 자료만으로 분석을 실시한다면 결측자료 메커니즘이 완전임의결측이 아닌 경우 결과에 편향이 발생하거나 제외된 개체로 인한 정보의 손실로 추정의 정밀도가 약화된다. 결측이 하나의 변수에서만 일어나지 않기 때문에, 자료에 변수가 많을 수록 이 문제는 심화된다. 문제를 개선하기 위해 결측치를 대체하는 여러가지 방법들이 제안되었다. 하지만 모수적인 모형을 이용한 대체 방법들은 가정에 위배되는 현실 데이터에는 적합하지 않다. 따라서 본 연구에서는 자료의 분포 가정에 덜 영향을 받는 커널, 리샘플링, 스플라인 방법을 활용한 비선형 대체 방법들을 리뷰하고 필요한 경우 기존의 비선형 대체 방법에 대체클래스를 사용하여 대체값의 정확도를 높이거나 랜덤성을 가지는 오차를 더해주어 추정치의 분산이 적게 추정되는 문제를 개선하는 확장된 결측 대체 방법을 제안한다. 본 연구에서 고려한 여러 가지 대체 방법들은 다양한 모의자료 설계 하에서 성능을 비교하였다. 모의실험 결과, 비선형 대체 방법들은 각 설계 하에 다른 성능을 보이며 전반적으로 커널 회귀나 스플라인을 활용한 대체 방법들이 좋은 성능을 보였다. 더불어, 확장된 대체 방법은 기존의 대체 방법이 가지는 문제점을 개선함을 확인할 수 있었다.
본 연구는 4차 산업혁명의 디지털 전환과 함께 날로 가치가 증가하고 있는 개인정보를 보호하기 위한 민간기업의 개인정보보호 활동 효율성을 분석하고자 하였다. 민간기업 2,000개의 개인정보처리자를 대상으로 효율성 분석 방법 중 모수적 추정 방법인 확률변경분석을 이용하여 보호 활동의 절대적 효율성을 측정하였다. 특히 효율성 분석을 위한 산출변수로는 개인정보 활동 지수를 활용하였으며, 투입변수로는 개인정보보호 예산과 담당자 수를 활용하였다. 분석 결과, 효율성은 최소 0.466에서 최대 0.949로 전체 평균 0.818 즉 81.8%로 분석되었으며, 비효율성의 주된 원인으로는 개인정보 안전한 이용과 관리조치 미이행, 개인정보보호 교육 추진 체계 미흡 및 영상정보처리기기 관련 의무 미이행 등으로 분석되었다. 따라서 사회 전반의 개인정보보호 수준 제고 및 개인정보보호 활동 효율성 향상을 위해서는 안전조치 이행과 개인정보 암호화 등에 대한 정책적 지원이 요구되며, 특히 중소 영세기업에 대해서는 맞춤형 컨설팅이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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