지리산 대원계곡의 입지환경구배에 따른 삼림군집구조분석을 위하여 89개소의 조사지(1조사구당 500$m^2$)를 설정하고 식생조사를 실시하여 얻은 자료에 대하여 TWINSPAN에 의한 classification 및 ordination의 한 기법인 DCA를 적용하여 분석하였다. Classification에 의하여 낮은 해발고의 건조지에서 소나무군집, 굴참나무군집, 졸참나무-굴참나무군집으로. 습윤지에서 서어나무군집으로 분류되었고, 높은 해발고의 건조지에서 신갈나무군집, 습윤지에서 층층나무-신갈나무군집으로 분류되었으며, DCA기법에 의한 ordination분석결과에서도 classification 분석결과와 같은 경향을 나타내었다. 종에 대한 두 기법분석에 의해 추정된 천이과정은 교목상층에서 해발고가 낮은 지역은 소나무$\longrightarrow$굴참나무, 졸참나무$\longrightarrow$서어나무 순이었고, 해발고가 높은 지위는 신갈나무$\longrightarrow$층층나무 순이었으며, 교목하층은 진달래, 개옻나무, 때죽나무$\longrightarrow$사람주나무, 나도밤나무, 대팻집나무$\longrightarrow$참개암나무, 당단풍, 함박꽃나무 순이었다. 환경인자의 ordination 분석에서 소나무군집과 굴참나무군집은 토양수분함량, 유기물함량, 전질소함량, 유효인산. 치환성용량 등의 토양양료가 낮은 지위에 분포하고 신갈나무군집과 층층나무군집은 토양양료가 높은 지위에 분포하였으며, 서어나무군집은 중간지위에 주로 분포하였다.
연약지반개량 기술 중의 하나인 그라우팅이 차수 보강 목적으로 다양한 건설공사에서 널리 활용되고 있지만 그라우팅공법이 지반내부에서 시행되는 기술적 특성상 그 시공과정의 적합성 및 시공 후 효과확인 방법에 대한 문제점이 많다. 본 연구 대상의 그라우팅 p-q-t chart는 주입속도(q)와 주입압(p)의 경시변화(t)에 대한 관계를 나타내는 지표로서 그라우팅 시공과정을 모니터링하여 시공인자의 적합성을 평가하여 조정할 수 있는 유일한 수단이다. 본 연구에서는 시험 및 시공과정을 일괄적으로 관리할 수 있는 자동 주입관리 시스템(AGS; automatic grouting system)를 이용하여 정밀한 p-q-t chart를 검출할 수 있었으며, 검출된 p-q-t chart의 유형을 표준유형과 비교분석을 통해서 대상지반의 주입특성에 대한 정보를 추정할 수 있었다. 향후 본 연구에서 적용한 자동 주입관리 시스템을 이용하여 도출된 p-q-t chart를 활용한다면 주입재료, 주입공법, 주입속도 및 주입압 등 시공인자의 적합성을 판정하고 조정하는 객관적 지표로 활용하여 그라우팅 시공의 신뢰성을 획기적으로 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
Purpose: This study was conducted to determine effective chest compression methods that could be used when performing cardiopulmonary resuscitation in rocking boats. Methods: Tests were conducted for four minutes using manual and mechanical chest compressions on two mannequins, placed in boats, and moving at a speed of 35km/hours on calm sea surfaces with wave heights of 0.5m and wind speeds of 2-3m/s (testing for two minutes, followed by rest, then a second round of testing for two minutes). To compare the quality of the chest compressions, data were analyzed using mannequins (Resusci Anne Q-CPR, Laerdal, Norway) and then statistically processed. Results: When chest compressions were administered in the moving rescue boat, an accuracy analysis showed that the pressure speed of the hand and mechanical techniques were normal, h owever, the pressure depth accuracies were 49.04% for manual techniques and 0% for mechanical techniques. The relaxation accuracies during compressions were 2.07% for manual techniques and 95.4% for mechanical techniques. Conclusion: When administering chest compressions in rocking rescue boats, mechanical rather than manual techniques should be preferentially considered.
반도체 pH 센서인 pH-ISFET와 효소 고정화막을 기술적으로 결합한 FET형 반도체 요소 및 포도당센서를 제조하고 그 동작특성을 조사하였다. 사진식각기술을 이용하여 pH-ISFET의 수소이온 감지막 위에 urease와 glucose oxidase를 감광성 고분자 물질인 PVA(polyvinyl alcohol)-SbQ(stilbazolium group)로 고정화(immobilization)시켰다. 제조된 요소센서와 포도당센서는 각각 $0.5{\sim}50{\;}mg/dl$ 범위의 요소농도와 $10{\sim}1000{\;}mg/dl$의 포도당 농도를 정량 할 수 있었다.
The threat of North Korea's long-range firepower is recognized as a typical asymmetric threat, and South Korea is prioritizing the development of a Korean-style missile defense system to defend against it. To address this, previous research modeled North Korean long-range artillery attacks as a Markov Decision Process (MDP) and used Approximate Dynamic Programming as an algorithm for missile defense, but due to its limitations, there is an intention to apply deep reinforcement learning techniques that incorporate deep learning. In this paper, we aim to develop a missile defense system algorithm by applying a modified DQN with multi-agent-based deep reinforcement learning techniques. Through this, we have researched to ensure an efficient missile defense system can be implemented considering the style of attacks in recent wars, such as how effectively it can respond to enemy missile attacks, and have proven that the results learned through deep reinforcement learning show superior outcomes.
소셜 Q&A 사이트에서는 사용자들이 서로 질문하고 답변한 내용들이 실시간으로 저장되어, 지식 저장소로서 중요한 역할을 수행한다. 이러한 소셜 Q&A 사이트가 지속적으로 성장하려면 신규 질문자와 답변자가 지속적으로 유입되어야 한다. 하지만 선행 연구는 기존 사용자, 그 중에서도 답변자의 자발적 지식 공유에 주로 초점을 맞추었고, 신규 참여자에 대한 관심이 부족했다. 본 연구는 동기부여 어포던스 이론과 자기결정이론을 이론적 근거로 하여 신규 참여자들이 소셜 Q&A 사이트를 지속적으로 사용하도록 하는 요인에 대해서 살펴보았으며, 신규 참여자가 질문자인지 답변자인지에 따라 영향요인에 차이가 있는지도 알아보았다. 추가적으로, 전환 비용의 개념을 활용하여 신규 사용자의 다른 멤버 사이트에 대한 사전 경험이 지속사용 영향요인에 대해서 가지는 조절효과도 확인해 보았다. Stack Exchange Network의 5개 주요 사이트에서 수집된 25,000명의 온라인 활동 데이터를 로지스틱 회귀분석과 XGBoost 기법을 통해 분석한 결과, 자기결정 이론에서 제시하는 근본적인 욕구 세가지(역량, 자율, 관계)와 연관된 동기부여 어포던스들이 신규사용자의 지속사용 행위에 유의한 영향력을 보여주었다. 멤버 사이트 사용 경험은 사용자들의 전환비용을 높여서 지속사용 선행요인들의 영향력을 약화시켰다. 흥미로운 점으로, 규제 관련 어포던스는 신규 사용자 전체를 대상으로 한 분석에서 유의하지 않은 결과를 보였으나, 질문자와 답변자를 구분한 분석에서는 서로 반대 방향으로 유의한 영향력을 보였다.
본 연구는 외식업체 빅 블러 현상과 키오스크 도입에 따른 이용고객의 주관적 인식을 파악하고자 서울지역 외식경영학과 대학원생을 대상으로 Q방법론을 적용하였다. 분석결과, 5가지 유형으로 도출되었다. 구체적으로, 제 1유형(N=6) : 빠른 결재와 다양한 주문 선호 형 (Fast payment and various order preference types), 제 2유형(N=6) : 적립 할인 혜택 선호 형 (Earning discount benefits preference type), 제 3유형(N=3) : 간편 주문 선호 형 (Simple order preference type), 제 4유형(N=2) : 직원 서비스 선호 형 (Employee service preference type), 제 5유형(N=3) : 안전 결재 선호 형 (Safety payment preference type)으로 각 각 독특한 특징의 유형으로 분석되었다. 향후 외식업체 빅 블러 현상에 관한 연구에서는 많은 문헌과 실증연구를 바탕으로 보다 세밀한 Q방법론적인 질문과 분석기법으로 수정 보완하여, 응답자들의 다양한 의견을 보다 구체적이며 객관적으로 분석하고자 한다.
지리산 노고단-임걸령재에 이르는 아고산대 (해발 1,360~1,410m)삼림의 식물군집 구조분석을 위하여 25개소에 조사구(1개 조사구당 20 $\times$25m 방형구 1개씩 설치)를 설정하고 식생조사를 실시하여 얻은 자료에 대하여 TWINSPAN에 의한 classification 및 ordination의 찬 종류인 DCA기법을 적용하여 분석하였다. TWINSPAN에 의하여 5개의 군집으로 분리되어 물푸레나무-함박꽃나무군집, 신갈나무-철쭉군집, 신갈나무-물푸레나무-당단풍군집, 신갈나무-분비나무-철쭉군집, 분비나무-소나무-진달래군집으로 나뉘었다. 교목상층군에서의 천이계 열은 신갈나무 - 분비나무로 추정되었고, 종파양성에 의하면 분비나무가 우점중인 군집은 성숙단계인 안정상태이었다. 환경인자인 토양함수량과 토양산도는 조사구간에 차이가 없었다.
북한산 국립공원 우이령계곡, 하루재계곡, 구기계곡, 송추계곡 도봉산계곡의 식물군집구조분석을 위하여 각 지역에 38, 40, 26, 28, 36개씩의 조사구(조사구면적 100$m^2$)를 설치하고 식생조사를 실시하였으며, 조사된 자료를 종합하여 TWINSPAN에 의한classification과 DCA에 의한 ordination기법을 적용하였다. 전체 조사구는 TWINBPAN에 의하여 서어나무군집 (I), 신갈나무군집 (II), 소나무군집 (III), 신갈나무-소나무군집(IV), 신갈나무-졸참나무-산벚나무군집 (V), 신갈나무-굴참나무군집 (Ⅵ), 아까시나무-상수리나무군집 (Ⅶ), 리기다소나무-졸참나무군집(Ⅷ), 신갈나무-굴참나무-쪽동백나무군집(Ⅸ) 등 9개의 군집으로 분리되었다. 본 조사지의 천이계열은 자연림의 교목층에서는 소나무$\longrightarrow$신갈나무, 인공림에서는 아까시나무, 리기다소나무$\longrightarrow$상수리나무, 물푸레나무 순이었으며, 아교목층과 관목층에서는 바위말발도리, 개옻나무, 산철쭉, 참회나무$\longrightarrow$당단풍, 함박꽃나무, 생강나무 순이었다. 기왕의 연구와 비교하여 인간의 간섭과 대기오염으로 인한 토양산성화 등으로 인해 천이가 진행되지 못하는 것으로 추측되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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