위험물시설의 설계를 할 수 있는 민간전문인을 양성함으로써 결과적으로 위험물시설의 안전성을 확보할 수 있으므로 위험물시설의 설계자를 일정한 능력을 가진 자로 제한할 필요성이 있다. 설계검사에 관한 허가진행은 전문성을 가진 공사에 설계검토를 신청하여 위험물시설의 안전성에 대한 확인을 받으면, 이를 근거로 시·도지사는 허가신청자의 결격사유나 기타 다른 법률상의 위반사항이 없는 한 허가를 하는 방안이 적합하다. 이를 위하여 한국소방검정공사는 설계와 중간검사 및 완공검사에 관하여 전문성을 증대할 수 있고, 소방법이 추구하는 목적에 적합한 것으로 사려된다. 한국소방검정공사에 위탁하는 과제와 민법상 설립된 일정한 기술력과 시설을 가진 비영리법인에게 위탁하는 과제를 분리하여 위탁하는 것은 가능하다. 이러한 경우에는 기술력과 시설이 중요한 것이기 때문에 민법상의 비영리법인으로 제한하는 것은 문제가 있고, 상법에 의하여 설립된 영리법인에 대하여도 기술력과 시설을 갖춘 경우에 제조소 등의 완공검사를 할 수 있는 단체로 지정할 수 있다. 이러한 소방법규의 내용은 위험물시설의 안전관리의 역사적인 발전에 기인한다. 이제 위험물시설의 완공검사에 대한 방향을 정하였기 때문에 특수공법인이 수행하여야 하는 과제와 민법상 지정단체 또는 상법상 지정단체가 수행하여야 하는 업무를 조정할 필요성이 있다. 업무조정을 위해서는 그 척도가 소방법이 되어야 하고, 법률의 목적과 원칙에 합당하여야 할 것이다. 위험물시설의 안전성확보를 목적으로 소방법이 특수공법인의 설립을 할 때에는 위험물시설의 안전성확보는 단순한 행정력으로 부족하고 전문기술력을 가진 기관이 필요하다는 입법권자의 의지가 있다. 국가는 위험물시설의 안전을 전문적인 기술력과 시설에 기초하여 확보하겠다는 의지를 소방법에서 확정하고, 특수공법인을 설립한 것으로 해석하여야 한다. 그러므로 입법의 취지에 합치하게 위험물시설의 안전성을 확보하는 데에 필요한 기술력을 집중하고, 발전시킬 수 있는 특수공법인에 과제와 책임을 부여함으로써 국가에 부여된 과제는 수행된다.
목표 수량과 단백질함량을 얻기 위한 질소 수비처방을 위해서는 유수형성기 전후 생체정보의 정확한 진단뿐만 아니라 유수형성기 이후 작물의 질소 축적 및 이에 따른 수량 및 미립 단백질 함량 반응이 정량화 되어야 한다. 본 연구에서는 유수분화기 생육 및 질소영양상태를 잘 대표하는 RVI green과 현재 널리 이용되고 있는 SPAD값의 유수분화기와 유수분화기 1주일전의 측정치 및 유수분화기부터 수확기까지 즉 생식생장기 지상부 질소 축적량(PNup)을 변수로 하는 수량 및 단백질함량 예측 중회귀 모델과 PNup 예측 회귀모델을 작성하여 이들의 수비 처방에의 이용 가능성을 검토하였다. 1. 유수분화기 및 유수분화기 1주일전의 RVIgreen과 SPAD값, 그리고 PNup을 이용하여 얻은 수량과 단백질함량의 중회귀모형은 어느 경우에나 모델의 결정계수($R_{2}$)가 0.9 이상으로 매우 높았다 2. 수량을 최대로 하는 생식생장기 질소흡수량(PNup)은 유수형성기 전후 RVIgreen이 증가할수록 감소하는 경향을 보였는데 본 연구의 유수형성기 전후 RVIgreen 범위로 보면 $9{\sim}13.5kg/10a$ 으로 추정되었다. 또한 PNup은 유수형 성기 전후 SPAD값과는 무관하게 $10{\sim}11kg/10a$ 범위로 나타났다. 3. 미립의 단백질함량을 7% 이하로 하는 유수형성기 질소흡수량은 유수형성기 전후 RVIgreen과 SPAD값이 증가할수록 감소하는 경향으로 어느 경우에나 $6{\sim}8kg/10a$로 추정되어 최대수량을 위한 생식생장기 질소흡수량 $9{\sim}13.5kg/10a$ 보다 크게 낮았다. 따라서 고품질 쌀 생산을 위한 수비 처방을 위해서는 수량보다도 단백질함량을 기준으로 하여 처방하여야 할 것으로 판단되었다. 4. 본 실험결과 수비질소의 회수율은 $53{\sim}83%$의 변이를 보였는데, 생식생장기 생육량이 많을 수록 회수율이 증가하는 경향이었으며, 수비 시용량이 증가함에 따라서 감소하였다. 생식생장기 천연질소공급량은 $3{\sim}4kg/10a$ 범위였으며 유수분화기 생육량이 많을 경우 증가하는 경향이었다 수비 질소시비량 및 유수분화기 생육 및 질소 영양 지표들을 예측변수로하는 PNup 예측모델을 작성하였으며 이 모델들은 적합도가 매우 높았다. 5. 영양생장기 생육 및 질소영양 상태의 비파괴적 측정치를 이용하여 목표 수량과 단백질함량에 달할 수 있도록 수비질소 시용량을 결정할 수 있을 것으로 판단되었다. 그러나 여기서 제시한 모델들이 광범위한 조건에서 이용될 수 있기 위해서는 보다 다양한 품종, 토양, 기상 조건에서 모델의 검증과 보완이 되어야 할 것으로 판단된다.
본 연구의 목적은 스포츠영재의 판별과 관련된 다양한 연구된 결과들을 고찰하여 스포츠영재를 판별하고, 육성할 수 있는 현실적 방안과 장기적으로 연구되어야 할 과제를 제시하는 것이다. 스포츠영재의 발굴과 육성에 관한 연구는 주로 구 동독과 구 소련 등의 공산권 국가들에서 이루어졌다. 이들의 보고서와 그 모델에 대한 평가논문 등이 본 과제의 주요 분석 대상들이었다. 이들 자료에 대한 분석을 근거로 다음과 같은 스포츠영재 선발방안을 제시하고자 한다. -선발시기와 관련하여서는, 1차선발과 2차선발의 2단계로 나누어 선발함이 타당하겠다. 1차선발은, 일반학교에서 교내스포츠영재집단을 형성하여 자기 잠재력의 검정과정을 거치게 함을 목적으로 하고, 2차선발은 드디어 특수목적학교로의 진학을 위한 선발검사로서 기능하도록 한다. -선발방법은 초기에는 잠재력중심으로 평가가 이루어져야 하며 성장과정에 따라 전문 종목의 특성을 고려하여야 한다. 그리고 선발의 구성요소로는 체력적 요소, 성장발육상태, 심리적 요소, 환경적 요소 등을 포괄적으로 고려하여야 한다. -육성체제는 초등학교 시기에는 학교내 스포츠영재집단 운영체제가 합당하고, 중학교부터는 특수목적학교를 운영하되 초, 중, 고의 인적 구성은 피라미드형이 되도록 하여야 한다. -스포츠영재의 교육과정은, 어린 나이일 때에는 기초적인 체력육성에 치중하고, 고학년이 되면서 점차 전문화되어 가도록 하여야 한다. -스포츠영재의 판별 및 육성과 관련하여 지속적인 연구가 요구되는 바, 다중지능(multiple intelligences : MI)적 접근으로 신체-운동감각적 지능(bodily-kinesthetic intelligence)의 구체화와 검사도구의 개발이 요구되며. 한편으로는 DNA분석을 통한 보다 엄밀한 유전적 소인을 판별할 수 있는 방안을 강구하여야 할 것이다.
기후변화의 영향으로 국지성 및 집중호우에 대한 발생 가능성이 높아지는 시점에서 과거에 침수피해를 입은 도시 유역에 대하여 실제 호우에 대한 침수 양상을 예측하는 것은 중요하다. 이에 수치해석 기반 프로그램과 함께 기계학습을 이용한 홍수 분석에 대한 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서 적용한 LSTM 신경망은 일련의 자료를 분석하는데 유용하지만, 딥 러닝을 수행하기 위하여 충분한 양의 자료를 필요로 한다. 그러나 단일 도시유역에 홍수를 일으킬 강우가 매년 일어나지 않기에 많은 홍수 자료를 수집하기에는 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 대상 유역에서 관측되는 강우 외에 전국 단위의 실제 호우를 예측 모형에 반영하였다. LSTM (Long Short-Term Memory) 신경망은 강우에 대한 총 월류량을 예측하기 위하여 사용되었으며, 목표값으로 SWMM (Storm Water Management Model)의 유출 모의 결과를 사용하였다. 침수 범위 예측을 위해서는 로지스틱 회귀를 사용하였으며, 로지스틱 회귀 모형의 독립 변수는 총 월류량이며 종속 변수는 격자 별 침수 발생 유무이다. 침수 범위 자료는 SWMM의 유출 결과를 바탕으로 수행된 2차원 침수해석 모의 결과를 통해 수집하였다. LSTM의 매개변수 조건에 따라 총 월류량 예측 결과를 비교하였다. 매개변수 설정에 따른 4가지의 LSTM 모형을 사용하였는데, 검증과 테스트 단계에 대한 평균 RMSE (Root Mean Square Error)는 1.4279 ㎥/s, 1.0079 ㎥/s으로 산정되었다. 최소 RMSE는 검증과 테스트에 대하여 각각 1.1656 ㎥/s, 0.8797㎥/s 으로 산정되었으며, SWMM모의 결과를 적절히 재현할 수 있음을 확인하였다. LSTM 신경망의 결과와 로지스틱 회귀를 연계하여 침수 범위 예측을 수행하였으며, 침수심 0.5m 이상을 고려하였을 때에 최대 침수면적 적합도가 97.33 %으로 나타났다. 본 연구에서 제시된 방법론은 딥 러닝에 기반하여 도시 홍수 대응능력을 향상 시키는데 도움이 될 것으로 판단된다.
본 연구는 한우의 생체상태에서 부분육 생산량 예측모형을 개발하고자 실시하였다. 농협중앙회 한우개량사업소에서 후대 검정한 한우 거세우 874두의 24개월령에 측정된 체척자료를 통하여 24개월령에 도축된 부분육 중량과 수율을 예측하는 모형을 발굴하였다. 부분육은 대분할 중량과 수율을 이용하였으며, 부분육 수율은 도체중 대비 생산량으로 구하였다. 부분육 형질에 영향하는 환경효과 분석을 위하여 범주형 변량과 공변량을 각각 도축일, 도축일령으로 하였다. 분산분석 결과 부분육 중량과 수율 모두 도축일 효과가 유의하였으며 (P<0.01), 도축일령 효과는 우둔중량만 유의성 (P<0.05)을 나타냈다. 상관분석 결과에서는 안심, 등심 및 갈비의 중량은 흉위와 각각 0.54, 0.74 및 0.80의 높은 상관관계를 나타냈으므로 흉위가 커지면 선호도가 높은 안심, 등심 및 갈비의 중량도 증가될 것으로 사료된다. 등지방두께는 갈비를 제외한 모든 부분육 수율과부의 상관관계 (-0.22~-0.44)를 나타냈다. 안심의 수율은 체고(0.07), 십자부고 (0.07)를 제외한 나머지 체척형질들과 부의 상관관계를 나타냈으며, 등심의 수율은 흉폭 (0.03), 고장 (0.06), 곤폭 (0.03)을 제외한 나머지 체척형질들과 부의 상관을 나타냈다. 갈비의 수율과 흉위는 0.21의 정의 상관을 나타냈다. 부분육 생산량 예측을 위한 회귀모형에서 설명변량으로 10개의 체척 값을 이용하였다. 회귀분석은 회귀식의 유의성이 인정되는 범위에서 회귀모형의 적합도를 나타내는 결정계수의 값이 가장 높고 $C_p$ 값이 가장 적은 시점에서 변수를 선택하였으며, 분석결과 10가지의 체척치 중 체고, 체장, 고장, 좌골폭 및 흉위가 안심과 등심의 생산량 예측에 중요한 형질인 것으로 나타났다. 특히 흉위는 모든 부분육 중량을 추정하는 회귀식에 설명변량으로 선택이 되었다.
본 연구에서는 GA와 QUAL2K를 통합한 QUAL2Kw 모형을 이용해서 수질모형 매개변수의 자동 보정 방법을 비교 분석하였다. 발전 속도가 빠른 원주시의 배출 오염부하의 영향을 크게 받는 섬강에 QUAL2Kw 모형을 적용하였고, 전 구간 단일 매개변수를 적용하는 방법과 구간별 매개변수를 적용하는 두가지 방법으로 자동보정 방법을 비교 분석하였다. CV(RMSE)의 오차와 GA의 적합도 분석결과 구간별 매개변수 방법이 단일 매개변수 방법보다 정밀도가 다소 높은 것으로 나타났으므로 본 연구에서는 구간별 매개변수 방법으로 계산한 자동보정 결과를 채택하였다. 검보정된 QUAL2Kw 모형을 섬강 수질관리를 위한 세가지 시나리오에 대해 적용해서 수질 개선 효과를 분석하였다. 원주하수처리장 방류수질을 개선하는 시나리오 1에서는 중권역 대표지점인 섬강 4-1지점의 BOD와 TP 농도가 각각 17.7%, 29.1% 감소되었고, 원주천 유입직후 섬강에서는 BOD와 TP 농도가 각각 50.4%, 40.5% 감소하여 섬강 수질 개선효과가 크다. 원주취수장을 폐쇄하고 섬강 이외의 수계에서 원주 일대에 광역상수도를 공급하는 시나리오 2에서는 섬강 중하류부의 유량이 증가함에 따라 섬강 본류의 수질이 소폭 개선된다. 원주천 합류 직후 섬강에서 BOD가 0.18mg/L, TP가 0.0063mg/L 감소하였다. 시나리오 3에서는 시나리오 1과 시나리오 2의 대안을 동시에 계획하는 것으로서 시나리오 1보다 섬강 수질이 소폭 더 개선된다. 시나리오별 수질 예측결과 원주하수처리장의 방류수질을 개선하는 것이 섬강 수질개선에 가장 효과적인 것으로 나타났다. 특히 원주천 합류직후 섬강 수질이 크게 개선된다. 원주취수장을 폐쇄하고 타 수계에서 광역상수도를 통해 원주 지역에 상수도를 공급하는 방안도 섬강 수질을 소폭 개선할 수 있다.
본 연구에서는 축산식품인 편육을 대상으로 황색포도상구균의 성장예측모델을 개발하였다. 편육에서 황색포도상구균의 성장패턴은 4, 10, 20, $37^{\circ}C$의 보관온도에서 측정되었으며, 황색포도상구균은 각각의 저장 온도에서 모두 증가하는 것으로 나타났다. 편육에 오염된 황색포도상구균의 생육결과를 토대로 Baranyi model을 이용하여 유도기(LPD)와 최대성장률(${\mu}_{max}$)을 산출한 결과, 유도기는 4, 10, 20, $37^{\circ}C$에서 212.81, 79.67, 3.12, 2.21 h으로 온도에 반비례한 것으로 나타났고 최대성장률은 같은 보관온도에서 0.004, 0.009, 0.130, 0.568 log CFU/g/h으로 온도에 비례한 것으로 조사되었다. 2차 모델은 ${\mu}_{max}$의 경우, square root model, LPD는 polynomial equation을 사용하여 산출하였고, 개발한 모델의 적합성을 평가하기 위해 통계적 지표인 RMSE 값을 계산한 결과, 비교적 0에 가까운 0.42로 도출되어 모델이 적합한 것으로 확인되었다. 따라서 개발된 모델이 편육에 대한 황색포도상구균의 성장 예측모델로 사용 가능하다고 판단되어지며, 편육에서의 식중독을 예방하고 미생물학적 위생관리기준을 설정하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
The purpose of this study was to develope and test the structural model for depression in middle-aged women. A hypothetical model was constructed on the basis of previous studies and a review of literatures. The conceptual framework was built around eight constructs. Exogenous variables included in this model were volunteer activity, health status & economic status. Endogenous variables were meaning of life, self-esteem, perceived life stress & depression. Empirical data for testing the hypothetical model was collected using a self-report questionnaire from 216 middle-aged women in Pusan City. The Data was collected from May to June, 1999. Reliability of the seven instruments tested with Cronbach's alpha was ranged from .86-.94. For the data analysis, SPSS 7.5 WIN Program and LISREL 8.12 WIN Program were used for descriptive statistics and covariance structural analysis. The results of covariance structure analysis were as follows: 1. The hypothetical model showed a good fit with the empirical data. [$x^2$/df=2.87(p=.72), GFI=1.00, AGFI=.98, RMSR=.025, NFI=.99, standardized residuals ($-1.44{\sim}1.44$)]. 2. To heighten for the parsimony and fitness of the model, a modified model was constructed by deleting according to the criteria of statistical significance and meaning. 3. The modified model also showed a good fit with the data. [$x^2$=5.26(01=7,p=.63), GFI=.99, AGFl=.97, RMSR=.025, NFI=.99, standardized reslduals ($-1.50{\sim}1.45$)] Results of the testing of the hypothesis were as follows : 1. Self-esteem(${\beta}_{42}$=-.48, t=-5.64) had a negative and perceived life stress(${\beta}_{43}$=.20, t=3.21)had a positive direct effect on depression. Meaning of life had a negative direct(${\beta}_{41}$=-.17, t=-2.19) and a negative indirect effect through self-esteem on depression. Volunteer activity had a negative indirect effect through meaning of life, meaning of life and self-esteem on depression. Health status had a negative direct and a negative indirect effect through meaning of life, meaning of life and self-esteem on depression. Economic status had a negative indirect effect through perceived life stress on depression. Self-esteem was the most significant variable. 2. Volunteer activity(${\gamma}_{11}$=.43, t=6.78) and health status(${\gamma}_{12}$=.35, t=4.88) had positive direct effect on meaning of life. 3. Meaning of life(${\beta}_{21}$=.50, t=6.53) had a positive direct effect on self-esteem. Volunteer activity had a positive indirect effect through meaning of life on self-esteem. Health status had a positive direct(${\gamma}_{22}$=.18, t=2.23) and a indirect effect through meaning of life on self-esteem. Meaning of life was the most significant variable. 4. Economic status (${\gamma}_{33}$=-.44, t값=-6.01) had a positive direct effect on perceived life stress. The results of this study showed that self-esteem had the most significant direct effect on depression. Meaning of life and health status had significant direct effect on this self-esteem. Volunteer activity and health status had direct effect on meaning of life. The results of this study suggested that there is a need to develope intervention to promote degree of self-esteem and alleviate degree of depression in middle-aged women.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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