• 암석학회지
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• 제24권3호
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• pp.165-180
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• 2015

거창지역의 쥬라기 화강암에 대하여 결의 특성에 대한 분석을 실시하였다. 미세균열의 분포상은 박편의 확대사진(${\times}6.7$)에서 잘 확인되었다. 본 연구에서는 미세균열의 분포 특성을 표현하기 위하여 길이-누적 빈도 도표를 사용하였다. 여섯 방향의 도표를 밀도(${\rho}$)의 강도 순으로 배열하였다. 관계도에서 이들 도표들은 H2 < H1 < G2 < G1 < R2 < R1의 순서로 나타난다. 여섯 도표들 중에서, 하드웨이 2(H2)의 도표가 좌측의 최하위 영역을 차지한다. 반면에, 리프트 1(R1)의 도표가 우측의 최상위 영역을 차지한다. 두 도표의 곡선 형태는 밀도의 증가에 따라 균등분포에서 지수함수의 분포형으로 변화한다. 도표들의 전반적인 분포 특성은 지수 직선과 관련이 있는 지수(${\lambda}$)의 크기 및 선 oa의 길이에서 잘 확인되었다. 기울기(${\theta}$)의 값을 지배하는 지수의 크기는 수(N), 길이(L) 및 밀도와 같은 모수의 값과 반비례를 한다. 반면에, 선 oa의 길이는 위의 3개 모수의 값과 정비례를 한다. 도표의 배열 순과 관련이 있는 상기 미세균열의 모수들은 3번 결(H1 + H2) < 2번 결(G1 + G2) < 1번 결(R1 + R2)의 순서로 나타난다. 여섯 도표 사이에서는 점진적인 변화를 하는 분포 특성을 볼 수 있다. 도표의 배열 순은 결의 상대적인 강도를 지시한다. 한편 기울기, 지수, 밀도 및 선 oa의 길이와 같은 모수들을 H2 < H1 < G2 < G1 < R2 < R1의 순으로 배열하였다. 관계도에서는 부드러운 이차함수의 변화 곡선을 볼 수 있다. 밀도 그리고 상기한 모수들 사이의 상관도로부터, 멱법칙 함수를 따르는 공통적인 규칙성을 도출하였다. 마지막으로, 결에 대한 분석은 도표 그리고 미세균열의 모수 사이의 결합을 통하여 수행되었다. 이러한 유형의 결합은 결의 평가에 있어서 진보성에 기여한다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제46권2호
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• pp.213-219
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• 2007

보리두갈래진딧물 [Schizaphis graminum (Rondani)] 의 발육실험은 $15-32.5^{\circ}C$, 상대습도 $65{\pm}5%$, 광주기 16L:8D 조건에서 조사하였다. 진딧물의 발육 중 약충 사충률은 $15^{\circ}C$에서 $32.5^{\circ}C$까지 조사했을 때, 어린약충기간의 사충률이 대부분을 차지하였고, 온도가 높아지면서 사충률이 점차적으로 감소하였다. 그러나 $30^{\circ}C$부터 다시 증가하여, $32.5^{\circ}C$에서 다른 온도보다 사충률이 높게 나타났다. 진딧물의 전체 약충 발육기간을 보면 $30^{\circ}C$에서 4.9 일로 가장 짧았고 $15^{\circ}C$에서 13.8 일로 가장 길었다. $15^{\circ}C$에서 $30^{\circ}C$까지 온도가 증가함에 따라 발육기간이 짧아지는 경향을 보이지만, $32.5^{\circ}C$부터 다시 발육기간이 6.4 일로 길어졌고, $35^{\circ}C$에서는 모든 약충이 죽어서 발육기간에 포함하지 않았다. 발육영점온도는 $6.8^{\circ}C$이었고, 유효 적산온도는 105.9일도였다. 온도별 발육율은 Sharpe and DeMichele 의 모델을 변형시켜 Schoolfield 등이 제시한 온도별 발육모형에 잘 부합되어 보리두갈래 진딧물의 발육모형을 적용하는데 적합한 것으로 생각한다. 생리적 연령에 따른 발육완성시기를 Weibull function을 이용했을 때 온도별 발육시기의 누적발육률을 비교적 잘 설명하였다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제25권4호
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• pp.271-280
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• 2014

최근에 디지털 유방촬영술(digital mammography, DM)의 해부학적 구조의 겹침 현상과 컴퓨터단층촬영영상(computed tomography, CT)의 높은 환자 선량을 해결하기 위해 디지털 유방단층영상합성장치(digital breast tomosynthesis, DBT)에 대한 연구 개발이 활발하게 수행되고 있다. 하지만 DBT 시스템은 제한된 각도로 영상을 획득하면서 급격한 데이터 결핍으로 인해 다른 층의 간섭으로 인한 인공물(artifacts)이 발생한다. 이를 완화시키기 위해 적절한 필터가 필요하다. 본 논문에서는 DBT 시스템에서 FBP 알고리즘을 이용하여 영상재구성 시 발생되는 인공물을 줄이기 위해 적절한 필터조합을 찾는 것이 궁극적인 목적이다. 시뮬레이션과 실제 실험을 통해 동일한 영상 획득조건에서 FBP 알고리즘을 이용해 재구성된 영상을 분석하여 다양한 필터 조합들의 특성을 조사했다. 필터 특성에 대한 평가를 하기 위해 영상 및 프로파일의 분석과 COV (coefficient of variation)를 이용하여 인공물과 잡음에 대한 평가를 하였다. 본 연구 결과를 통해 분광필터(spectral filter)의 파라미터 인자 값들을 조절하여 cut-off frequency를 설정함으로써 고주파 영역에 있는 영상의 잡음을 줄일 수 있었다. DBT 시스템에서 유방팬텀을 재구성한 영상들을 비교했을 때 분광필터의 파라미터 인자를 0.25로 적용한 영상의 결과는 분광필터를 적용하지 않았을 때보다 영상의 잡음을 10%로 감소시킬 수 있었다. 절편두께필터(slice thickness filter)의 파라미터 인자의 값들을 조절하여 정보들의 불균형을 줄임으로써 다른 층의 간섭으로 인한 인공물을 감소시킬 수 있었다. 결론적으로, 본 연구를 통해 FBP 알고리즘으로 재구성했을 때 필터들의 기본 특성을 확인 할 수 있었으며, 적절한 필터 조합이 실제 화질 개선에 기여한 것으로 확인할 수 있었다. 이 연구 결과는 다양한 필터 조합에 따른 잡음과 데이터 결핍에 의한 인공물에 대한 정보를 제공하여 DBT 시스템의 개발 및 임상화적용 연구에 기반이 될 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.39-54
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• 2013

전자상거래의 폭발적 증가는 소비자에게 더 유리한 많은 구매 선택의 기회를 제공한다. 이러한 상황에서 자신의 구매의사결정에 대한 확신이 부족한 소비자들은 의사결정 절차를 간소화하고 효과적인 의사결정을 위해 추천을 받아들인다. 온라인 상점의 상품추천시스템은 일대일 마케팅의 대표적 실현수단으로써의 가치를 인정받고 있다. 그러나 사용자의 기호를 제대로 반영하지 못하는 추천시스템은 사용자의 실망과 시간낭비를 발생시킨다. 본 연구에서는 정확한 사용자의 기호 반영을 통한 추천기법의 정교화를 위해 데이터마이닝과 다중모형조합기법을 이용한 상품추천시스템 모형을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 모형은 크게 두 개의 단계로 이루어져 있으며, 첫 번째 단계에서는 상품군 별 우량고객 선정 규칙을 도출하기 위해서 로지스틱 회귀분석 모형, 의사결정나무 모형, 인공신경망 모형을 구축한 후 다중모형조합기법인 Bagging과 Bumping의 개념을 이용하여 세 가지 모형의 결과를 조합한다. 두 번째 단계에서는 상품군 별 연관관계에 관한 규칙을 추출하기 위하여 장바구니분석을 활용한다. 상기의 두 단계를 통하여 상품군 별로 구매가능성이 높은 우량고객을 선정하여 그 고객에게 관심을 가질만한 같은 상품군 또는 다른 상품군 내의 다른 상품을 추천하게 된다. 제안하는 상품추천시스템은 실제 운영 중인 온라인 상점인 'I아트샵'의 데이터를 이용하여 프로토타입을 구축하였고 실제 소비자에 대한 적용가능성을 확인하였다. 제안하는 모형의 유용성을 검증하기 위하여 제안 상품추천시스템의 추천과 임의 추천을 통한 추천의 결과를 사용자에게 제시하고 제안된 추천에 대한 만족도를 조사한 후 대응표본 T검정을 수행하였으며, 그 결과 사용자의 만족도를 유의하게 향상시키는 것으로 나타났다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제12권2호
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• pp.73-82
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• 2019

최근 이상기후로 인한 집중호우에 따른 하천변 사회기반시설의 침수피해가 증가하고 있으며, 침수 가능성 여부에 대한 신속한 예 경보가 필요한 실정이다. 일반적인 홍수 예 경보는 하천수위를 이용하고 있으며, 수치모형을 이용하여 하천수위를 예측하는 연구가 대부분이었다. 그러나 수치모형을 이용한 하천수위 예측은 결과가 정확한 반면 수치모의 시간이 오래 소요된다는 한계점이 있어 최근에는 인공신경망 등을 적용한 자료기반의 수위예측 모형이 많이 이용되고 있다. 하지만 기존의 인공신경망을 활용한 수위예측 연구는 시간적 매개변수를 고려하지 못하였다는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 시간적 매개변수(Time delay= 2시간)를 고려한 NARX 신경망 모형을 사용하여 한강대교의 수위를 예측하였다. 또한 NARX 모형의 적합성을 판단하기 위하여 인공신경망(ANN) 모형과, 순환신경망(RNN)모형의 결과와 비교하였다. 2009년에서 2018년까지 10년간의 수문자료를 이용하여 70%를 학습시키고 검정과 평가에 15%를 사용하여 2018년의 한강대교 3시간 후 수위를 예측한 결과 평균제곱근오차(RMSE)의 경우 ANN, RNN, NARX model이 각각 0.20 m, 0.11 m, 0.09 m, 평균절대오차(MAE)의 경우, 각각 0.12 m, 0.06 m, 0.05 m, 첨두수위 오차(Peak Error)는 각각 1.56 m, 0.55 m, 0.10 m로 나타났다. 연구 대상지역에 대한 시간적 매개변수를 고려한 예측 결과의 오차분석을 통하여 NARX 신경망 모형을 사용하는 것이 수위예측 모형 구축이 가장 적합한 것으로 나타났다. 이는 NARX 신경망 모형이 과거의 입력자료를 고려함으로써 시계열 자료의 변동 추세도 학습 할 수 있으며, 또한 모형 내 활성함수를 쌍곡선탄젠트(Hyperbolic tangent) 및 Rectified Linear Unit(ReLU) 함수를 사용하여 고수위 예측 시에도 정확한 예측 값을 도출할 수 있기 때문이다. 그러나 NARX 신경망 모형은 시퀀스 길이가 길어짐에 따라 기울기 소실문제(Vanishing gradient)가 발생하는 한계점이 있어 향후에는 이를 보완한 LSTM(Long Short Term Model)모형을 이용하여 수위예측의 정확도를 검토하고자 한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권spc1호
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• pp.1107-1118
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• 2021

지구온난화로 인해 발생한 기후변화는 한반도의 홍수, 가뭄 등의 발생빈도를 증가시켰으며, 이로 인해 인적, 물적 피해가 증가한 것으로 나타났다. 수재해 대비 및 대응을 위해서는 국가 차원의 수자원 관리 계획 수립이 필요하며, 유역 단위 수자원 관리를 위해서는 장기간 관측된 유량 자료를 이용하여 도출된 유량지속곡선이 필요하다. 전통적으로 수자원 분야에서 유량지속곡선을 도출하기 위하여 물리적 기반의 강우-유출 모형이 많이 사용되고 있으며, 최근에는 데이터 기반의 딥러닝 기법을 이용한 유출량 예측 기법에 관한 연구가 진행된 바 있다. 물리적 기반의 모형은 수문학적으로 신뢰도 높은 결과를 도출할 수 있으나, 사용자의 높은 이해도가 요구되며, 모형 구동 시간이 오래 걸릴 수 있는 단점이 있다. 데이터 기반의 딥러닝 기법의 경우 입력 자료가 간단하며, 모형 구동 시간이 비교적 짧으나 입력 및 출력자료 간의 관계가 블랙박스로 처리되어 수리·수문학적 특성을 반영할 수 없는 단점이 있다. 본 연구에서는 물리적 기반 모형으로 국내외에서 적용성이 검증된 Soil Water Assessment Tool (SWAT)의 매개변수 보정(Calibration)을 통해 장기간의 결측치 없는 데이터를 산출하고, 이를 데이터 기반 딥러닝 기법인 Long Short-term Memory (LSTM)의 훈련(Training) 데이터로 활용하였다. 시계열 데이터 분석 결과 검·보정 전체 기간('07-'18) 동안 Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE)와 적합도 비교를 위한 결정계수는 각각 0.04, 0.03 높게 도출되어 모형에서 도출된 SWAT의 결과가 LSTM보다 전반적으로 우수한 것으로 나타났다. 또한, 모형에서 도출된 연도별 시계열 자료를 내림차순하여 산정된 유량지속곡선과 관측유량 기반의 유량지속곡선과 비교한 결과 NSE는 SWAT과 LSTM 각각 0.95, 0.91로 나타났으며, 결정계수는 0.96, 0.92로 두 모형 모두 우수한 성능을 보였다. LSTM 모형의 경우 저유량 부분 모의의 정확도 개선이 필요하나, 방대한 입력 자료로 인해 모형 구축 및 구동 시간이 오래 걸리는 대유역과 입력 자료가 부족한 미계측 유역의 유량지속곡선 산정 등에 활용성이 높을 것으로 판단된다.

• 한국환경생태학회지
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• 제37권1호
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• pp.86-93
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• 2023

얼록동사리(Odontobutis interrupta)의 생태적 특징을 연구하기 위해 2021년 1월부터 2021년 12월까지 금당천에서 조사를 실시하였다. 본 종의 서식지 하상구조는 모래(sand)와 진흙(mud)이 풍부하였다. 수심은 평균 48(21~124)cm로 다소 깊었으며, 유속이 0.24(0.08~0.36)m/sec로 느렸다. 암수 성비는 1 : 0.98 이었고, 채집된 개체의 전장 범위는 23mm에서 162mm 이었다. 전장빈도분포도에 따른 연령은 5월 기준 전장이 23~59mm는 만 1년생, 60~99mm는 만 2년생, 100~139mm는 만 3년생, 140~162mm는 만 4년생 이상으로 추정되었다. 2차성징으로 생식적 유두(genital papilla)는 암컷의 경우 원통형 모양으로 끝의 안쪽이 비어 있으며 직경이 수컷에 비해 컷으며 수컷은 끝이 뾰족하여 원뿔 모양이었다. 성적성숙이 이루어진 수컷은 혼인색으로 복부와 몸통 전체가 검은색을 띄었다. 암컷의 경우 60~69mm에 해당하는 일부 개체만 성적성숙을 하였고 70mm 이상이면 모두 성적성숙을 하였다. 수컷은 70~79mm에 해당하는 개체 중 일부만 성적성숙을 하였고 80mm 이상에서 모두 성적성숙이 이루어졌다. 산란시기는 5월부터 시작되어 7월에 끝났으며(수온 19.6~29℃) 산란 성기는 6월로 추정되었다(수온 26℃). 포란수는 평균 2,473(883~4,955)개 이었고 성숙란은 짙은 노란색 구형으로 직경이 1.42(1.20~0.54)mm 이었다. 전장-체중과의 상관관계식은 BW=0.0000006TL^3.21로 상수 a는 0.0000006를, 매개변수 b는 3.21 이었다. 비만도 지수는 평균 K=1.67(1.18~2.43) 이었고 기울기(Slope)는 0.116로 양의 값을 나타내었다.

• 한국환경생태학회지
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• 제38권2호
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• pp.148-155
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• 2024

동사리(Odontobutis platycephala)의 생태적 특징을 연구하기 위해 2022년 1월부터 2022년 12월까지 자호천에서 조사를 실시하였다. 본 종의 서식지 하상구조는 작은돌(cobble)과 조약돌(pebble)이 풍부하였다. 수심은 평균 64(22~153)cm로 깊었으며, 유속이 0.89(0.42~1.46)m/sec로 빨랐다. 암수 성비는 1 : 1.02 이었고, 채집된 개체의 전장범위는 38mm에서 156mm 이었다. 전장빈도분포도에 따른 연령은 5월 기준 전장이 38~69mm는 만 1년생, 70~99mm는 만 2년생, 100~139mm는 만 3년생, 140~156mm는 만 4년생 이상으로 추정되었다. 2차성징으로 생식적 유두(genital papilla)는 암컷의 경우 원통형 모양이며 수컷은 끝이 뾰족하여 원뿔 모양이었다. 암컷의 경우 60~69mm에서 일부 개체만 성적성숙을 하였고 70mm 이상이면 모두 성적성숙을 하였다. 수컷은 70~79mm에 해당하는 개체 중 일부만 성적성숙을 하였고 80mm 이상에서 모두 성적성숙이 이루어졌다. 산란시기는 5월부터 시작되어 7월에 끝났으며(수온 17~28℃) 산란 성기는 6월로 추정되었다(수온 24℃). 포란수는 평균 988(284~2,722)개 이었고 성숙란은 짙은 노란색 구형으로 직경이 1.46(1.19~1.71)mm 이었다. 전장-체중과의 상관관계식은 BW=0.00000006TL^3.12로 상수 a는 0.00000006를, 매개변수 b는 3.12 이었다. 비만도 지수는 평균 K=1.44(0.96~2.26) 이었고 기울기(Slope)는 -0.0007로 음의 값을 나타내었다.

• 광물과 암석
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• 제33권2호
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• pp.99-114
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• 2020

거창지역의 쥬라기 화강암에서 발달하는 결과 평행한 압열인장강도(σ_t)의 특성을 분석하였다. 여섯 방향의 결에 대한 평가는 미세균열의 길이와 위의 강도에 대한 파라미터의 값을 이용하여 수행하였다. 각 방향에 속하는 다섯 시험편의 강도값은 다섯 그룹으로 분류하였다. 이들 다섯 그룹의 강도값은 그룹 A < B < C < D < E의 순으로 증가한다. 위의 미세균열과 강도 사이의 밀접한 상관성을 도출하였다. 이 연구의 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 3개 결 사이의 강도의 변화 및 특성을 보여 주는 도면을 작성하였다. 위의 도면에서는, 각 그룹에 속하는 여섯 방향의 강도값을 1번 결(리프트 1 및 리프트 2), 2번 결(그레인 1 및 그레인 2) 그리고 3번 결(하드웨이 1 및 하드웨이 2)의 순으로 배열하였다. 다섯 그룹의 강도분포선은 R1의 방향에 집중한다. 그래서 강도차(Δσ_t)를 지시하는 위의 다섯 선 사이의 폭은 R1 방향에서 가장 협소하다. 관련 도면으로부터, 각 결을 형성하는 두 방향 사이의 변화 특성을 도출하였다. 그레인 2(2)-시험편은 그레인 1(1)-시험편에 비하여 보다 높은 강도값 그리고 보다 낮은 강도차값을 보여 준다. 이러한 현상은 시험편 H2(2)와 H1(1) 사이의 사례와 부합한다. 위의 시험편 (2)의 강도 특성은 시험편 (1)에 비하여 보다 낮은 미세균열의 밀도 그리고 하중 방향에 평행 배열하는 미세균열의 분포에 있어서의 보다 높은 균일도를 시사한다. 위의 도면에서는 각 그룹에 속하는 여섯 강도값이 증가하는 순으로 배열하였다. 그룹 D 및 E 양쪽에 속하는 시험편의 강도값은 R1 < R2 < G1 < H1 < G2 < H2의 순으로 나타난다. 따라서, 그룹 D 및 E의 강도값은 여섯 방향의 결의 평가를 위한 지시자값이 될 수 있다. 둘째, 경사각(θ)과 강도차 사이의 상관도를 작성하였다. 위의 두 파라미터의 값은 두 방향 사이를 연결하는 다섯 강도분포선을 통하여 획득하였다. 일번 면(그레인 1-하드웨이 1, R'), 2번 면(리프트 1-하드웨이 2, G') 및 3번 면(리프트 2-그레인 2, H')과 관련된 도면으로부터, 일차함수의 기울기값은 R'(0.391) < G'(0.470) < H'(0.485)의 순으로 증가한다. 3개 면 중에서, 3번 면과 관련된 도면은 다섯 그룹 사이의 가장 높은 분포밀도를 보여 준다. 1번 결(리프트 1-리프트 2, R), 2번 결(그레인 1-그레인 2, G) 및 3번 결(하드웨이 1-하드웨이 2, H)과 관련된 도면으로부터, 일차함수의 기울기값은 R(0.407) < H(0.453) < G(0.460)의 순으로 증가한다. 3개 결 중에서, 일번 결과 관련된 도면은 하부 구간에 속하는 그룹의 가장 높은 빈도수를 보여 준다. 종합하면, 3개 면 · 3개 결 사이의 경사각의 분포 폭은 H' < G < R' < R < G' < H의 순으로 증가한다. 섯째, 미세균열의 길이와 관련된 파라미터 그리고 인장강도 사이의 상관성 분석을 수행하였다. 이들 파라미터는 빈도수(N), 총 길이(Lt), 평균 길이(Lm), 중앙 길이(Lmed) 및 밀도(ρ)를 포함할 수 있다. 위의 미세균열에 대한 개개 파라미터(X) 그리고 다섯 그룹에 해당하는 다섯 수준의 인장강도(Y) 사이의 상관도를 작성하였다. 다섯 종류의 상관도로부터, 상관계수의 값(R²)은 다섯 수준의 강도와 함께 증가한다. 각 도면으로부터 도출한 다섯 상관계수의 평균값은 0.22(N) < 0.34(Lt) < 0.38(ρ) < 0.57(Lmed) < 0.58(Lm)의 순으로 증가한다. 넷째, 그룹 E에 해당하는 최대강도(X) 그리고 위의 다섯 파라미터(Y) 사이의 상관도를 작성하였다. 관련 도면으로부터, 상관계수의 값은 0.61(N) < 0.81(Lt) < 0.87(ρ) < 0.93(Lm) < 0.96(Lmed)의 순으로 증가한다. 가장 높은 상관성을 갖는 두 파라미터는 최대 강도와 함께 중앙 길이이다. 미세균열과 강도 사이의 상기 상관성 분석을 통하여, 이 연구에서 도출한 결과물에 대한 신뢰성을 제고할 수 있다.