• 한국수자원학회논문집
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• 제53권4호
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• pp.285-291
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• 2020

이 연구에서는 Noah 3.3 지면모형을 이용하여 표층과 근역층(root-zone)의 토양함수비를 추정하고, 이를 위성기반 및 재분석 토양수분자료와 비교·검증하였다. 먼저, Noah 3.3 지면모형으로부터 추정한 4개 토양층 중 지면에 가까운 3개층(즉, 표층으로부터 1 m 깊이까지) 토양함수비를 이용하여 3개층의 깊이 가중평균값을 근역층 토양 함수비로 정의하였다. 이렇게 Noah 3.3 지면모형으로 추정한 토양함수비를 위성기반 표층 토양 함수비(European Space Agency Climate Change Initiatives Soil Moisture Product v04.4, ESA CCI SM v04.4)와 ERA-interim 재분석 표층 및 근역층 토양함수비와 비교·검증하였다. 또한, 전지구의 주요 5개 유역(Yangtze, Mekong, Mississippi, Murray-Darling, Amazon)에 대해 Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) 관측 Total Water Storage Anomaly (TWSA) 와 TWS Change (TWSC)를 이용하여 비교·검증하였다. Noah 3.3 지면모형으로 산정한 토양수분 자료는 동아시아 지역과 남아시아 지역, 호주, 북미와 남미 등 대부분의 아시아·태평양지역에서 높은 아노말리 상관관계를 보였으며, 5개 유역에서 호주의 머레이-달링(Murray-Darling)유역에서 다소 낮은 상관관계를 보였으나, 나머지 4개 유역에서는 대체로 높은 상관성을 보였다. Noah 3.3 지면모형은 준실시간 토양수분 모의가 가능하기 때문에 이에 기반한 가뭄감시가 가능하며, 선제적 가뭄 대응 대책 마련에 활용성이 클 것으로 기대된다.

• 대기
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• 제27권1호
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• pp.41-54
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• 2017

Organic carbon (OC) and elemental carbon (EC) in $PM_{2.5}$ were measured using Sunset OC/EC Field Analyzer at Seoul Hwangsa Monitoring Center from March to April, 2016. The mean concentrations of OC and EC during the entire period were $4.4{\pm}2.0{\mu}gC\;m^{-3}$ and $1.4{\pm}0.6{\mu}gC\;m^{-3}$, respectively. OC/EC ratio was $3.4{\pm}1.0$. The average concentrations of $PM_{10}$ and $PM_{2.5}$ were $57.4{\pm}25.9$ and $39.7{\pm}19.8{\mu}g\;m^{-3}$, respectively, which were detected by an optical particle counter. The OC and EC peaks were observed in the morning, which were impacted by vehicle emission, however, their diurnal variations were not noticeable. This is determined to be contributed by the long-range transported OC or secondary formation via photochemical reaction by volatile organic compounds at afternoon. A conditional probability function (CPF) model was used to identify the local source of pollution. High concentrations of $PM_{10}$ and $PM_{2.5}$ were observed from the westerly wind, regardless of wind speed. When wind velocity was high, a mixing plume of dust and pollution during long-range transport from China in spring was observed. In contrast, pollution in low wind velocity was from local source, regardless of direction. To know the effect of long-range transport on pollution, a concentration weighted trajectory (CWT) model was analyzed based on a potential source contribution function (PSCF) model in which 75 percentiles high concentration was picked out for CWT analysis. $PM_{10}$, $PM_{2.5}$, OC, and EC were dominantly contributed from China in spring, and EC results were similar in both PSCF and CWT. In conclusion, Seoul air quality in spring was mainly affected by a mixture of local pollution and anthropogenic pollutants originated in China than the Asian dust.

• 기술혁신학회지
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• 제11권2호
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• pp.241-263
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• 2008

기술가치평가에서 적절한 할인율의 적용은 가치평가의 신뢰성을 확보하는데 중요한 요소이다. 개별 기술가치평가 할인율은 개별 지식자산에 내재된 위험과 기회를 반영하는 것이기 때문에, 기업가치평가 표준 할인율인 WACC 과 상당히 다르다고 판단된다. 본 연구의 목적은 기술가치평가 할인율 적산모형의 위험구조와 위험프리미엄 추정방법을 제안하는 것이다. 적산모형의 성분은 무위험이자율, 전반적 시장위험프리미엄과 베타, 지식자산위험프리미엄 등 세 가지로 구성하였다. 특히, 본 연구에서 할인율 구성의 핵심인 지식자산위험 수준을 평가할 수 있는 10개 항목을 제안하였고, 위험수준 결과를 위험프리미엄으로 변환하기 위한 추정함수인 선형함수, 자연로그함수, 지수함수 등을 적용하였다. 상기 논리와 결과는 기술가치평가 할인율 추정의 객관성을 개선할 수 있는 실무적 대안이 될 수 있을 것이다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.165-172
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• 2010

임상 데이터마이닝에서 최적의 특징 집합을 선택하는 것은 주어진 데이터로부터 생성된 모델의 복잡성을 줄일 뿐만 아니라 유용성을 향상시키는 데에 매우 중요하고, 선택된 특징들의 임계값은 질병의 감별진단을 위해 임상 전문가의 결정기준으로 사용된다. 본 논문에서는 데이터의 공간적인 분포, 즉 중첩영역에서 중복 속성값을 포함하는 데이터의 분리성 정도를 평가함으로써 연속형 속성을 가진 데이터에 대한 퍼지 이산화기법을 제안한다. 제안된 방법에서 중복 속성값의 가중치 평균값은 각 특징의 임계값(즉 경계값)을 결정하기 위해서 사용되었고, 러프집합은 전체 특징들 중에서 중요특징들의 집합을 선택하기 위해서 이용하였다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위해 호흡곤란을 주호소로 내원한 668명의 환자 데이터를 근거로 3가지 이산화방법과 제안된 이산화방법에 대한 실험을 수행하였다. 실험결과, 퍼지분할을 기반으로 한 이산화방법이 하드분할을 기반으로 한 이산화방법에 비해서 평균 분류정확도와 G-mean 성능에서 보다 좋은 결과를 제공함을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권10호
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• pp.373-380
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• 2022

본 논문에서는 네트워크 환경에서 원격사용자들의 몰입형 상호작용을 위한 딥러닝 기반의 그룹 동기화 기법을 제안한다. 그룹 동기화의 목적은 사용자의 몰입감을 높이기 위해서 모든 참여자가 동시에 상호작용이 가능하게 하는 것이다. 기존 방법은 시간 정확도를 향상을 위해 대부분 NTP(Network Time Protocol) 기반의 시간 동기화 방식에 초점이 맞추어져 있다. 동기화 서버에서는 미디어 재생 시간을 제어하기 위해 이동 평균 필터를 사용한다. 그 한 예로서, 지수 가중평균 방법은 입력 데이터의 변화가 크지 않으면 정확하게 재생 시간을 추종하고 예측하나 네트워크, 코덱, 시스템 상태의 급격한 변화가 있을 때는 안정화를 위해 더 많이 시간이 필요하다. 이런 문제점을 개선하기 위해서 데이터의 특성을 반영할 수 있는 딥러닝 기반의 그룹 동기화 기법인 DeepGroupSync를 제안한다. 제안한 딥러닝 모델은 시계열의 재생 지연 시간을 이용하여 최적의 재생 시간을 예측하는 두 개의 GRU(gated recurrent unit) 계층과 하나의 완전 연결 계층으로 구성된다. 실험에서는 기존의 지수 가중평균 기반 방법과 제안한 DeepGroupSync 방법에 대한 성능을 평가한다. 실험 결과로부터 예상하지 못한 급격한 네트워크 조건 변화에 대해서 제안한 방법이 기존 방법보다 더 강건함을 볼 수 있다.

• 수산해양기술연구
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• 제51권4호
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• pp.535-544
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• 2015

본 연구에서는 가입에 따른 산란자원량의 변화를 나타내어 가입남획을 방지하는 가입당 산란자원량 모델(spawning biomass per recruit model)을 비교 분석하였다. 가입당 산란자원량 모델은 연령별 선택비를 고려하지 않는 (knife-edged selectivity) 방법과 연령별 선택비를 고려한 (age specific selectivity) 방법의 두 가지가 있으며 연령별 선택비를 고려하지 않는 방법의 경우 가입당 자원량의 식에 성숙비를 곱함으로써 가입당 산란자원량을 나타낼 수 있다. 하지만 기존의 가입당 산란자원량 추정 방법은 어구가입 이후의 모든 연령을 고려하지 않고 어구가입 연령의 성숙비만을 가입당 자원량에 곱함으로써 가입당 산란자원량을 계산하였다. 본 연구에서는 이를 수정하여 어구가입 이후의 모든 연령을 고려한, 즉, 연령별 자원량에 대해 가중평균된 성숙비를 가입당 자원량에 곱하여 가입당 산란자원량을 추정하였다. 한국 근해에서 유자망에 의해 어획되는 참조기자원을 대상으로 기존의 방법과 새로운 방법을 적용하여 추정된 가입당 산란자원량을 비교한 결과 어구가입연령의 성숙비가 1.00 이상에서는 가입당 산란자원량이 차이가 없었다. 그러나 성숙비가 1.00 미만인 연령에서는 어구가입연령이 낮을수록 오차가 크게 나타났으며 기존 방법에 의해 가입당 산란자원량이 과소 추정되었고 어구가입연령별로 가입당 산란자원량의 오차 값을 비교하였을 때, 적게는 4세 때의 0.25 g에서 많게는 1세 때의 130.69 g만큼의 오차가 나타났다. 또한 연령별 선택비를 고려하지 않는 방법과 연령별 선택비를 고려한 방법을 통해 $F_{35%}$를 비교한 결과 연령별 선택비를 고려하지 않는 방법 중 기존 방법에 의한 $F_{35%}$가 0.349/year로 나타났으며 새로운 방법에 의한 $F_{35%}$가 0.302/year로써 새로운 방법에 의한 값이 연령별 선택비를 고려한 방법에 의한 $F_{35%}$인 0.320/year와 유사하게 추정되었다. 따라서 본 연구에서 제시된 새로운 가입당 산란자원량 방법은 대부분의 어구가입연령이 2세 미만으로 낮게 나타나는 한국 연근해 어종을 대상으로 가입당 산란자원량 모델을 통해 자원평가를 실시할 경우 가입당 산란자원량과 그에 따른 적정어획수준의 오차 값을 줄여줄 것이며 기존의 방법을 통한 $F_{35%}$의 값은 과대 추정되어 남획의 위험이 있으므로 새로운 방법을 통해 적정어획수준을 추정하는 것이 옳다고 판단된다.

• 한국산업보건학회지
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• 제24권4호
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• pp.436-445
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• 2014

Objectives: Time-activity studies have become an integral part of comprehensive exposure assessment and personal exposure modeling. The aims of this study were to estimate exposure levels to nitrogen dioxide($NO_2$) and volatile organic compounds(VOCs), and to compare estimated exposures by using time-activity patterns and indoor air concentrations. Methods: The major microenvironments for office workers were selected using the Time-Use Survey conducted by the National Statistical Office in Korea in 2009. A total of 9,194 and 6,130 workers were recruited for weekdays and weekends, respectively, from the Time-Use Survey. It appears that workers were spending about 50% of their time in the house and about 30% of their time in other indoor areas during the weekdays. In addition, we analyzed the time-activity patterns of 20 office workers and indoor air concentrations in Daegu using a questionnaire and time-activity diary. Estimated exposures were compared with measured concentrations using the time-weighted average analysis of air pollutants. Conclusions: According to the time-activity pattern for the office workers, time spent in the residence indoors during the summer and winter have been shown as $11.12{\pm}2.20$ hours and $12.48{\pm}1.77$ hours, respectively, which indicates higher hours in the winter. Time spent in the office in the summer has been shown to be 1.5 hours higher than in the winter. The target pollutants demonstrate a positive correlation ($R^2=0.076{\sim}0.553$)in the personal exposure results derived from direct measurement and estimated personal exposure concentrations by applying the time activity pattern, as well as measured concentration of the partial environment to the TWA model. However, these correlations were not statistically significant. This may be explained by the difference being caused by other indoor environments, such as a bar, cafe, or diner.

• 한국항만경제학회지
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• 제36권2호
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• pp.109-124
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• 2020

본 연구는 2015년 1월부터 2019년 12월까지의 건화물선 시장의 운임과 선가에 대한 패널 자료로부터 해운경기변동 특성을 분석한다. 분석은 두 가지 측면의 학술적 기여를 목표로 한다. 첫째, 기존연구가 전반적인 해운경기지표와 선박가격 지표를 대상으로 하는 반면 본 연구는 선종별로 세분화한 자료를 대상으로 해운경기지표와 선박 수급에 의한 가격변화의 관계를 분석한다. 둘째, 인과성 검정을 위한 VAR 모형을 계수에 대한 제약이 가능한 다차원 혼합 패널(heterogeneous mixed panel)모형으로 확장한다. 무엇보다도 패널 데이터 분석에서 주로 제기되는 계열상관 문제를 붓스트랩(bootstrap) 추정으로 제거하고 불안정한 자료에 대한 차분에 의한 정보손실 문제를 해결하여 추정한 정점이 존재한다. 해운시장에서 경기변동 요인과 선가 간의 인과관계에 대한 추정결과는 운임의 선가에 대한 영향이 1% 수준에서 통계적으로 유의한 것으로 나타났으나, 선박의 수급변화로 발생하는 선가의 변화가 해운경기에 미치는 영향은 존재하지 않는 것으로 드러났다. 이는 선박수급변화(선가변화)와 해운경기변화(운임변화) 간의 양방향(bilateral)의 인과관계보다는 해운경기변화(운임변화)의 선박수급변화(선가변화)에 대한 일방향(unilateral)의 인관관계가 존재함을 나타내는 실증분석 결과다.

• 한국농림기상학회지
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• 제18권4호
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• pp.287-297
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• 2016

본 연구는 안동댐 유역의 주요 수종인 소나무와 신갈나무를 대상으로 임분평균흉고직경과 기상인자의 관계를 규명하고자 수행되었다. 본 연구는 제5차 국가산림자원조사(NFI5)자료 중 임령, 임분평균흉고직경, ha당 본수자료를 사용해 임분단위의 평균흉고직경을 추정하는 모형을 개발하고, NFI6 자료로 검증을 실시하였다. 또한 안동댐 유역 수문기상관측소 6개소와 주변지역의 Automatic Weather System (AWS)의 관측자료에서 취득한 기온 자료를 사용하여 100m 공간해상도를 갖는 상세한 기상자료를 구축하였다. 연구대상지가 복잡한 산악 지형임을 고려하여 기온감률을 적용 후 Inverse Distance Weighted (IDW) 보간법을 적용하여 점 형태의 기상자료를 면 형태로 재구축하였다. 이와 같이 구축된 정밀기상인자와 직경생장간의 관계를 분석하였다. 분석결과 기온 상승은 소나무에 부(-)의 영향을 주며, 참나무류인 신갈나무에는 정(+)의 영향을 주는 것으로 나타나 기존 연구들과 일치하는 결과를 보였다. 본 연구는 수문기상관측소와 AWS 자료를 연계하여 세밀한 기후지도를 구축하고, 이를 통해 유역규모의 임목생장과 기후인자와의 관계를 파악했다는 것에 의미가 있으며 지역규모의 산림변화 예측 및 관리 계획 수립을 지원할 수 있을 것으로 사료된다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제17권3호
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• pp.181-191
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• 2013

목적: 급성 신부전 쥐 모델에서 상자성 철 산화물 (superparamagnetic iron oxide(SPIO)로 표지한 인간탯줄혈관내피 세포를 자기공명영상으로 추적할 수 있는지 그 유용성을 평가하고자 하였다. 대상과 방법: 인간탯줄혈관내피 세포를 SPIO와 poly-L-lysine (PLL) 혼합물로 표지 하였다. SPIO 농도에 따라서 이완율, 세포 생존율, 표지 안정성을 SPIO 농도의 변화에 따라 평가하였다. 인간탯줄혈관내피 세포를 급성 신부전 쥐 모델에서 꼬리정맥을 통하여 주사하였다. MR을 이용한 추적 검사는 $T2^*$ 경사에코 MR 영상을 이용하였다. 1, 3, 5, 7일째 추적한 MR 영상 소견을 조직 소견과 서로 견주어 보았다. 결과: SPIO-PLL 혼합물을 표지 한 후 Prussian blue 염색에서 평균 $98.4{\pm}2.4%$ 세포가 양성반응을 보였다. 3일과 5일 후 측정한 이완율은 1일에 비해 큰 차이가 없었다. 인간탯줄혈관내피 세포를 SPIO로 표지 한 후 안정성이 유지됨을 알 수 있었다. 추적 MR 영상에서 급성신부전을 유도한 왼쪽 신장 외곽 신 수질에서 신호강도 소실을 보였으나 오른쪽은 정상이었다. 3, 5, 7일 후 촬영한 영상에서 왼쪽 신 수질에서 보인 신호강도 소실이 점차 사라졌으나 오른쪽 신장에서는 여전히 특별한 변화를 보이지 않았다. 조직학 검사에서도 MR 영상의 신호강도 소실이 Prussian blue 염색을 보인 부분과 일치하였다. 면역화학적 분석에서 신 수질에서 보인 세포들이 인간탯줄혈관내피 세포임을 확인하였다. 결론: MR 영상은 급성 신부전 치료의 한 방법인 세포 치료의 경우 세포 추적 검사에 유용하게 사용될 수 있음을 확인하였다.