본 연구에서는 도로 네트워크에서 노드의 연계성 평가 모형을 제시하였다. 우선 두 노드 간의 경로 수, 경로의 굴곡도, 설계속도 및 용량을 고려하여 노드 간 연계성 지수를 정의하였다. 노드의 연계성은 그 노드와 타 대상 노드들 간의 연계성 지수의 가중 평균으로 산출되는데, 여기서 대상 노드들과의 연결 가중치는 통행수요와 거리에 의해 결정된다. 본 연구에서 개발한 연계성 평가 모형을 가상 가로망에 적용한 결과 모형이 적용 가능하고 적정한 결과를 산출하는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구의 연계성 평가 모형은 통행 단위를 통일시키고 철도 링크의 용량 산정 문제를 해결하면 철도 네트워크를 포함하는 통합 교통 네트워크의 연계성 분석에도 활용될 수 있다.
지금까지 추진해 오던 제외지 중심의 하천복원에서 벗어나 최근에는 제내지까지 복원하고자 하는 노력이 시도되고 있다. 이의 일환으로 구하도의 복원이 추진되고 있으나 이로 인한 수리적 연결성 및 생태적 연결성 향상을 정량적으로 평가할 적합한 모형의 개발은 미진한 상태이다. 본 연구에서는 구하도 복원을 통한 생태적 연결성 회복을 평가할 수 있는 격자기반의 수리해석 모형을 개발하였다. 본 모형의 적용성을 검토하기 위하여 노탑리 일원의 청미천 하천복원 사업지를 대상으로 수리생태적 연결성을 평가하였다. 본 모형으로 수리 및 생태적 특성의 시 공간적 분포를 신속하고 간단하게 해석할 수 있었으며 향후 수리적 생태적 연결성을 평가하는 적절한 도구로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
대중교통 네트워크가 점점 더 복합수단화됨에 따라 네트워크의 연계성이 중요한 개념으로 대두되고 있다. 본 연구에서는 복합수단 대중교통 네트워크의 연계성을 평가하는 계량모형을 제시하였다. 이를 위하여 우선 대중교통 노선의 평가지표로 노선연장, 수송용량, 통행속도를 선정하고 이들의 곱을 노선의 연계강도로 정의하였다. 또한 사회 네트워크 분석에서 사용되는 노드의 중심성 지표 중 하나인 degree centrality 개념을 대중교통 네트워크에 적합하게 수정하였다. 노선의 연계강도와 그 노선이 서비스하는 정류장의 degree centrality를 접목하여 정류장의 연계정도를 나타내는 지수를 개발하였다. 이를 토대로 복합수단 대중교통 네트워크 내의 노선 및 지역의 연계성 지수도 도출하였다. 또한 정류장의 연계성 지수와 이용자수용비율 함수를 이용하여 환승센터의 연계성을 평가하는 방법도 제시하였다. 사례연구 결과 본 연구에서 개발된 연계성 평가 모형은 복합수단 대중교통 네트워크의 특성을 제대로 반영하고 있으며, 대중교통 네트워크 내의 정류장, 노선, 지역의 연계성을 적절하게 평가할 수 있고, 또한 환승센터의 서비스수준 산정에 활용될 수 있음을 확인하였다.
뇌기능 연결성 문제는 뇌의 신경역학적 현상과 밀접한 관련이 있다는 의미에서 뇌과학에서 주요 연구주제이다. 본 논문에서는 기능적 자기공명영상(fMRI)자료를 뇌활동에 대한 반응 자료의 주요 형태로써 선택하였는데, 이 fMRI자료는 높은 해상도 때문에 뇌과학 연구에서 선호되는 자료 형태이다. 뇌활동에 대한 생리학적 반응을 측정해서 자료로 사용한다는 전제하에서 뇌의 기능적 연결성을 분석하는 방법들을 고찰하였다. 여기서의 전제란 상태공간 및 측정 모형을 다룬다는것을 의미하는데, 여기서 상태공간 모형은 뇌신경역학을 표현한다고 가정한다. 뇌기능 영상자료의 분석은 무엇을 측정하였느냐에 따라서 분석방법과 그 해석이 조금씩 달라진다. 실제 fMRI자료를 고차원 자기회귀모형을 적용해서 분석한 결과를 논문에 포함하였는데, 이 결과를 통해서 서로 다른 도형문제를 푸는데 서로 다른 뇌신경 역학관계가 요구된다는 것을 엿볼 수 있었다.
지금까지 고속철도와 고속도로의 계획 및 건설은 시설 간 연계 환승에 대한 고려 없이 개별시설 확충 위주로 진행되었으며. 이로 인해 시설의 효율적 투자 및 활용은 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 고속도로 연계성 향상으로 고속철도 수단선택행태에 미치는 영향을 다항로짓모형(Multinominal Logit Model)과 이항로짓모형(Binary Logit Model)을 활용하여 분석하였다. 모형개발을 위한 설문조사는 고속철도, 고속버스, 장거리 승용차 이용자를 대상으로 통행실태조사와 진술선호조사를 수행하였으며, 이를 통해 고속철도와 연계 환승수단에 대한 수단분담모형을 구축하였다. 수단선택모형을 통하여 고속도로와 고속철도가 연계 시 동탄역을 대상으로 사례분석을 수행한 결과 서울~부산 간 약 2시간의 통행시간이 단축되었으며, 이로 인해 약 30%의 수요증가 효과가 있는 것으로 분석되었다. 본 연구를 통하여 고속철도와 고속도로의 계획 시 연계 환승을 고려하여 건설 및 운영이 이루어질 경우, 고속철도의 이동성 기능과 고속도로의 접근성 기능을 결합함으로써 수단간 효율성을 극대화할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 교통물류거점의 네트워크 연계성 개선효과를 분석하기 위한 방법론을 제시하였다. 기존에 개발된 노드의 연계성 산출 모형을 사용하여 공급 연계성과 체감 연계성을 정의하였고, 교통물류거점의 네트워크 연계성 분석 범위와 분석 대상 노드 설정 알고리즘을 제시하였다. 또한 교통물류거점의 네트워크 연계성 개선효과 분석 과정을 체계화하였으며, 연계성 개선사업의 효과평가 방법 및 기준을 제시하였다. 방법론을 사례 연구에 적용한 결과 적절한 결과를 도출하였으며 전국 도로 네트워크에 실제 적용 가능하다고 판단된다. 교통물류거점의 네트워크 연계성 분석 결과 값들이 어느 정도 축적된 이후에는 네트워크 연계성의 서비스수준을 판단하기 위한 추가 연구가 필요하다.
Categorization is an important human function used to process different stimuli. It is also one of the most important factors affecting measurement of a person's classification ability. Explicit categorization, the representative system by which categorization ability is measured, can verbally describe the categorization rule. The purpose of this study was to develop a prediction model for categorization ability as it relates to the classification process of living organisms using fMRI. Fifty-five participants were divided into two groups: a model generation group, comprised of twenty-seven subjects, and a model verification group, made up of twenty-eight subjects. During prediction model generation, functional connectivity was used to analyze temporal correlations between brain activation regions. A classification ability quotient (CQ) was calculated to identify the verbal categorization ability distribution of each subject. Additionally, the connectivity coefficient (CC) was calculated to quantify the functional connectivity for each subject. Hence, it was possible to generate a prediction model through regression analysis based on participants' CQ and CC values. The resultant categorization ability regression model predictor was statistically significant; however, researchers proceeded to verify its predictive ability power. In order to verify the predictive power of the developed regression model, researchers used the regression model and subjects' CC values to predict CQ values for twenty-eight subjects. Correlation between the predicted CQ values and the observed CQ values was confirmed. Results of this study suggested that explicit categorization ability differs at the brain network level of individuals. Also, the finding suggested that differences in functional connectivity between individuals reflect differences in categorization ability. Last, researchers have provided a new method for predicting an individual's categorization ability by measuring brain activation.
하천 코리더는 종의 국소적 소멸을 예방하도록 분산과 이동을 원활하게 한다. 그러나 우리나라는 수변의 치수, 친수, 이수와 같은 기능을 중시한 결과 수중보, 댐과 같은 인공구조물 설치로 하천 코리더의 연결성을 약화시켜왔다. 본 연구는 강원도 횡성의 섬강을 대상으로 어류의 군집에 영향을 미치는 변수를 종분포모형을 이용하여 추출하고 수변지역의 연결성을 종풍부도와 희귀도로 평가하는 것이다. 현장조사 결과 출현종수는 38종 7,061개체로 나타났으며, 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 종분포모형 결과 어류의 종풍부도에 영향을 주는 변수는 유속과 급여울, 하천의 폭과 수변의 면적으로 선택되었으며, 모형의 정확도 검증 결과 상관계수는 0.83, 절대평균오차는(MAPE)는 19.2%로 적합한 것으로 나타났다. 둘째, 희귀도가 낮은 지점은 수로가 직강화된 전천과 횡성군 시가화지역 인근으로 나타났으며, 높은 지점은 하천 폭이 넓고 섬강과 전천이 합류하는 지점과 하도습지가 있는 하류지점으로 분석되었다. 연결성이 낮은 지점은 수변의 완충림이 거의 없고 보(洑)가 설치되어 있는 지점으로 나타났으며, 높은 지점은 하천 주변에 농경지 및 산림과 같은 자연토지피복이 우점하고 수변의 모래/자갈의 비율이 높은 곳이 연결성이 높게 평가되었다. 본 연구에서 제시한 결과는 복원을 위한 가이드로 기존 수변 시설물을 개선하고 추가하여 연결성을 강화시키는데 좋은 기준이 될 것으로 판단한다.
1978년 미국 내 항공시장의 규제완화와 함께 항공은 허브-앤-스포크 시스템(hub-and-spoke system)의 형태로 재구성되었다. 항공의 확장성을 중점적으로 고려할 때, 허브-앤-스포크의 활용은 여객의 환승이나 화물의 환적에 있어서 어느 정도의 이점이 존재한다는 것이 일반적인 견해이다. 또한 국가 차원으로 볼 때, 허브-앤-스포크를 통해 공항의 활성화 및 노선에 따른 밀도의 경제를 실현하도록 허브공항을 개발하는 정책적 지원의 동기가 될 수도 있다. 기존 선행연구들은 대다수 항공여객에 대한 연구들로 집중되어 왔으나 항공환적화물에 대한 연구는 그 수가 상대적으로 적게 나타났다. 이에 본 연구에서는 인천국제공항을 대상으로 하여 항공화물의 환적연계성에 대한 분석을 통해 허브-앤-스포크 상에서 과연 허브공항으로서의 기능과 성과를 수행하고 있는지를 측정코자 하였다. 이를 위한 연구의 범위는 인천국제공항을 통해 환적 되는 항공화물을 대상으로 하며, 개설 가능한 환적노선인 직항연결 및 우회연결(Direct and Indirect Connection)로 한정하였다. 인천국제공항을 기반으로 한 항공화물의 환적연계성을 분석하기 위해 인천국제공항과 연결된 공항들의 노선 수나 연결시간 등을 기준으로 하여 직항연결과 우회연결의 품질을 평가하는 방식으로 취하였다. 이를 위해 공항의 웨이브-시스템 구조를 분석하여 활용하는 NETSCAN 모델을 적용하였다.
2016년 1월 4일부터 2022년 9월 27일까지의 일별 자료를 바탕으로, CoVaR 네트워크 연계성을 활용하여 BDI의 극단적인 움직임이 해운선사 네트워크 연계성에 미치는 영향을 분석했다. 주요 결과와 정책적 함의는 다음과 같다. 첫째, copula 모델 결과에 따르면, COSCO, HMM, HLAG, MAERSK, WAN은 Student-t copula가 가장 적합한 모델로 선정되었다. EVER는 시간가변적 Gumbel copula, YANG은 시간가변적 rotated-Gumbel copula로 선정되었다. 둘째, TVP-VAR 모델을 사용하여 분석한 결과, BDI의 극단적인 위험 상태로 변할 때 해운선사 간의 연계성이 증가하는 경향을 보였다. 순 연계성 비교에서는 COSCO와 EVER의 역할이 변화였다. 또한 순쌍별 연계성 분석에서, BDI의 극단적인 위험 상태 변화가 해운선사 연계성에도 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히, EVER, WAN, COSCO 등이 큰 변화를 보였다. 이를 종합하면, BDI의 극단적 변동은 아시아 해운선사들의 역할을 변화시키며, 해운선사 간의 경쟁을 심화시키고 위험 전달을 강화시켰습니다. BDI가 해운선사 네트워크 연계성에 큰 영향을 미치며, 주식시장 네트워크의 안정성에 중요한 영향을 미친다는 것을 확인했다. 따라서 이 연구 결과는 해운선사들이 시장 상황에 따라 연계성뿐만 아니라 극단적 상황에서의 연계성도 고려해야 해야한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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