본 연구에서는 댐 건설로 인한 대규모 저수지의 수문기상학적 영향에 대한 공간적인 범위를 분석할 수 있는 모형을 구축하였으며, 구축된 모형을 이용하여 섬진강댐, 소양강댐, 안동댐 충주댐 등의 4개 댐에 대해 분석을 수행하였다. 이러한 분석에는 인공위성 영상을 이용한 토지이용분석과, 아울러 이 결과를 이용한 알베도의 변화추정이 포함된다. 본 연구에서 수행한 모형화 과정 및 적용 결과를 정리하면 다음과 같다. (1) 댐 건설로 인한 알베도의 공간적 변화는 댐의 규모와 크게 관련이 있으며, 섬진강댐은 댐 주변 $10{\sim}20km$, 소양강댐은 40km, 안동댐은 $20{\sim}30km$, 충주댐은 50km 정도까지 알베도의 변화가 나타나는 것으로 파악되었다. (2) 댐 건설 후 댐 주변에서 재순환계수(전체 가용 수분 중 내부 공급이 차지하는 비율)의 변화가 크며(큰 값), 반대로 대상규모가 커질수록 작아지는 것을 파악하였다. (3) 댐의 격자별로 산정된 알베도와 재순환계수의 상관관계는 아주 높은 것으로 나타났다. 따라서, 댐 건설에 따른 토지이용의 변화가 궁극적으로 수분 순환구조에 큰 영향을 미치고 있음을 파악할 수 있었다. (4) 수문기상학적 영향범위를 댐 건설 후 생성되는 수표면적과 비교한 결과, 대략 수표면적이 $50km^2$까지 그 변화의 정도가 민감한 것으로 파악되었다.
생물학적 폐수처리장의 효율을 정확하게 예측하기 위해서는 생물학적 동력학 계수와 화학양론적 계수를 반드시 추정하여야만 한다. 본 연구에서는 생물학적 동력학 계수를 추정하는 실험적 방법과 그 이론적 배경이 논의되었다. 또한 생물학적 동력학 계수 추정을 위해 신소이용률(Oxygen Uptake Rate, OUR)을 이용한 회분식 실험을 실시하였다. 호기성 상태에서 종속영양미생물과 독립영양미생물의 생물학적 동력학 계수를 추정하기 위한 간단한 방법이 기술되어 있다. 생물학적 동력학 계수 추정시 해석상의 부정확성 때문에 COD와 VSS농도를 이용하지 않고 산소이용률을 미생물 성장 자료로 변환하여 사용하였다. 종속영양미생물의 최대비성장율, 생산계수, 반속도상수, 사멸율을 산소이용률을 사용하여 추정하였다. 또한 독립영양미생물의 최대비성장율은 $NO_3{^-}$ 농도의 증가율로부터 추정하였다. 본 연구의 목적은 회분식 반응조에서 산소이용률을 이용해 종속영양미생물과 독립영양미생물의 생물학적 동력학 계수를 정확하고 간편하게 추정하는데 있다. 이러한 산소이용률을 이용한 생물학적 동력학 계수 추정 방법이 복잡한 활성슬러지 모델링에 도움을 줄 것으로 판단된다.
본 연구에서는 다단계 수압파쇄와 수평시추가 적용된 셰일가스정에서 생산자료의 유동형태에 따라 적절한 분석 방법과 궁극가채량을 산출하는 기법을 결정하는 방법을 정리한 흐름도를 제안하였다. 또한 1차 천이유동만이 나타나는 현장자료에 대해 생산천이유동 분석을 수행할 때 고려해야 하는 사항들을 제안하였다. log-log 그래프와 시간제곱근 그래프 분석을 통해 생산자료의 유동 특성을 분류할 수 있고, 이 결과, 1차 천이유동만이 나타나는 생산자료는 이 유동이 종료되는 시점을 정확히 예측하여 이 시점을 기준으로 생산성을 각각 예측하여야 한다. 이 시점은 미세탄성파 탐사자료 해석을 통해 균열자극부피의 면적을 계산함으로써 산출할 수 있다. 공저압력자료나 미세탄성파 탐사자료가 없다면 셰일가스정에 적절한 경험적 방법을 활용하여 생산성을 예측할 수 있다. 생산기간이 짧은 자료는 상대적으로 생산기간이 긴 인접 생산정의 자료를 활용하여 생산기간의 적절성을 평가한 후 필요하다면 생산초기 자료를 제외하고 분석하는 것이 정확도를 향상시킬 수 있다. 또한 미세탄성파 탐사자료 해석에 의해 산출된 SRV는 분석방법이나 분석자의 주관에 의해 과대, 과소 평가될 수 있기 때문에 파쇄 단계, 파쇄유체 주입량, 생산성 분석을 통한 적절성평가를 수행하여 필요한 경우, 저류층 시뮬레이션, 균열모델링, 생산천이분석을 통해 재산정하는 것이 필요하다.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.65-65
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2002
In remote sensing, images are acquired over the same area by sensors of different spectral ranges (from the visible to the microwave) and/or with different number, position, and width of spectral bands. These images are generally partially redundant, as they represent the same scene, and partially complementary. For many applications of image classification, the information provided by a single sensor is often incomplete or imprecise resulting in misclassification. Fusion with redundant data can draw more consistent inferences for the interpretation of the scene, and can then improve classification accuracy. The common approach to the classification of multisensor data as a data fusion scheme at pixel level is to concatenate the data into one vector as if they were measurements from a single sensor. The multiband data acquired by a single multispectral sensor or by two or more different sensors are not completely independent, and a certain degree of informative overlap may exist between the observation spaces of the different bands. This dependence may make the data less informative and should be properly modeled in the analysis so that its effect can be eliminated. For modeling and eliminating the effect of such dependence, this study employs a strategy using self and conditional information variation measures. The self information variation reflects the self certainty of the individual bands, while the conditional information variation reflects the degree of dependence of the different bands. One data set might be very less reliable than others in the analysis and even exacerbate the classification results. The unreliable data set should be excluded in the analysis. To account for this, the self information variation is utilized to measure the degrees of reliability. The team of positively dependent bands can gather more information jointly than the team of independent ones. But, when bands are negatively dependent, the combined analysis of these bands may give worse information. Using the conditional information variation measure, the multiband data are split into two or more subsets according the dependence between the bands. Each subsets are classified separately, and a data fusion scheme at decision level is applied to integrate the individual classification results. In this study. a two-level algorithm using hierarchical clustering procedure is used for unsupervised image classification. Hierarchical clustering algorithm is based on similarity measures between all pairs of candidates being considered for merging. In the first level, the image is partitioned as any number of regions which are sets of spatially contiguous pixels so that no union of adjacent regions is statistically uniform. The regions resulted from the low level are clustered into a parsimonious number of groups according to their statistical characteristics. The algorithm has been applied to satellite multispectral data and airbone SAR data.
인두는 구강과 식도, 비강과 폐의 중간에서 능동적으로 구강을 통해 섭취되는 음식물과 비강을 통해 흡입되는 공기의 통로역할을 하는 주요한 기관이다. 본 연구는 유한요소기법을 이용한 인두의 3차원 구조의 재구성 과정을 거쳐 인두의 생체역학모델을 구현하였으며, 연하곤란환자의 인두근육의 주요부분에 대한 구조적 변형특성을 3가지로 분류하여 유한요소기법을 이용하여 인두내의 압력에 대한 형상의 변형을 관찰 후 최적화 과정을 거쳐 각 부분에서의 추정 압력 구배를 측정하여 연하과정에서 내부에 생성되는 압력의 연속적인 압력분포를 추정하였다. CT에 의한 인두의 변형 형상을 추정하여 임의 압력에 의한 인두구조의 변형 형상을 유한요소 해석에 의해 계산한 후 비교하여 실제 인두강 내에 형성되는 압력을 추정하였다. 재료적 특성은 인두의 기능이상 시 근조직경화가 발생, 즉 stiffness 가 증가하는 것으로 가정하여 응력-변형률 관계에 있어서 각각 $25\%,\;50\%,\;75\%$씩 증가시켜 분석하였다. 이러한 인두의 생체역학모델은 인두기능장애를 가진 환자의 치료 계획 수립에 도움이 되는 유용한 자료를 제공 할 것으로 생각된다.
캡슐내시경 검사는 일반적인 내시경의 접근이 어려운 소장을 관찰하는 데 특화되어 있다. 캡슐내시경 검사를 통한 진단 과정은 크게 적응증 판단, 내시경 검사, 진단의 세 단계로 이루어진다. 이 때, 진단을 위해 필요한 핵심 의료 정보로는 적응증, 병변, 질환 정보가 있다. 본 논문에서는 이와 같은 핵심 정보를 의미적 특징 정보, 이를 추출하는 과정을 의미 기반 분석이라 정의한다. 이와 같은 의미 기반 분석은 내시경 검사 전 과정에 걸쳐 수행된다. 먼저 캡슐내시경 검사에 앞서 환자의 증상을 확인하여 예상 질병 정보를 획득한다. 다음, 획득한 정보를 기반으로 캡슐내시경 검사를 실시한 후 발견된 병변의 위치와 진단을 위한 조직, 혈관, 산도와 같은 보조 정보들을 활용하여 최종 진단을 내린다. 이때, 예상 질병을 확인하기 위한 증상과 질병 간의 연관성이나 병변의 위치로부터 확인해야할 보조 정보 간의 해부학적 연관성이 고려되어야 한다. 그러나 기존의 내시경 관련 의료 정보 표준과 같은 지식 모델은 단순히 내시경 검사와 관련된 용어들이 나열된 형태로 의미적 연관성이 고려되지 않는다. 따라서 본 논문에서는 캡슐내시경 검사의 진단 보조를 위한 의미적 연관성 기반의 지식 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 캡슐내시경 검사의 주요 대상 기관인 소장에 특화된 질병 모델과 해부학 모델로, 캡슐내시경 검사를 위한 효과적인 의료 정보 제공을 가능케 한다.
최근 시추공을 이용한 탄성파 토모그래피는 국내 토목분야지반조사에서 상당한 몫을 차지하고 있다. 비록, 발생원-수진기 배열 구간의 제한으로 인하여 기대된 탄성파속도 분포가 그만큼 왜곡된다고 하더라도 그의 분해능은 그래도 다른 지표 조사기법보다 우월하기 때문이다. 그런데, 국내 천부지질에서는 경암과 풍화암이 인접되고 있는 경우가 허다하며 더구나 일부 수진간격에서 굴절파의 도달이 초동으로 인식되어 토모그램의 분해능이 크게 저해될 수 있는 것이다. 이러한 문제에 근원적으로 대처하기 위해서는 초동주시 이외에도 측정데이터에 담겨있는 제반 탄성파 도달을 분석하고 또한 그에 대한 이해도를 높이는 것이 바람직하다고 하겠다. 예를 들면, 튜브파에 대한 분석은 절리의 존재 및 연장 상태 뿐만 아니라 물의 유동상태 판단에도 기여할 수 있는 것이다. 따라서 본 논문의 주요 내용은 지난 수년간의 현장응용 사례를 바탕으로 측정 데이터 자체를 이해할 수 있는 다양한 분석 및 해석 기법을 서술함으로써 지반 상태에 대한 판단력을 높일 뿐만 아니라 나아가서 불가피하게 발생되는 토모그램의 왜곡을 최소화할 수 있는 기본 자료를 제시할 수 있음을 보여주는데 있다. 튜브파 관찰에 의해 인식된 절리들은 텔레뷰어 이미지 및 수리측정 결과와 상호 비교하고 있으며 또한 발파점 및 수진점 기록을 활용하여 그들을 찾는 분석법을 제시하고 있다. 해성 실트질 점토에 대한 탄성파전달 연구는 그 지역의 토모그래피 응용을 위한 지침을 보여주고 있다. 한편, 측정데이터에서 관찰되는 주요 탄성파 도달을 수치모형실험과 상호 비교함으로써 초동 판단에 대한 이해도를 높이고 있다.
의료 인공지능 분야에서 의사의 판단에 도움을 줄 수 있는 질환 예측 및 분류 알고리즘에 대해선 많은 연구가 이뤄져왔지만, 의료 소비자의 정보 획득과 판단에 도움을 줄 수 있는 인공지능에 대해선 상대적으로 관심이 적다. 네이버 지식인에 지난 1년 간 자신의 증상엔 어떤 병원을 가야할 지 질문하는 질문 건수만 해도 15만 건이 넘는다는 사실은 의료소비자들에게 적합한 의료정보의 제공이 필요하다는 반증이기도 하다. 따라서 본 연구에선 의료소비자들이 자신의 증상에 대한 진료과목을 선택하는데 도움을 줄 수 있도록 네이버 지식인에서 환자들이 직접 서술한 증상 텍스트를 수집하여 8개 진료과목을 분류하는 분류모델을 구축했다. 우선 환자의 주관이 개입된 데이터의 타당성과 객관성을 확보하기 위해 객관적 증상 텍스트(서울응급의료 정보센터에서 정리한 진료과목 별 주요 질환 증상)와 주관적 증상 텍스트(지식인 데이터) 간 유사도 측정을 수행하였다. 유사도 측정 결과, 두 텍스트가 동일한 진료과목의 증상일 경우 상이한 진료과목의 증상 텍스트에 비해 상대적으로 높은 유사성을 가진다는 것을 입증했다. 상기 절차를 따라 타당성을 확보한 주관적 증상 텍스트를 대상으로 릿지회귀모델을 사용하여 분류모델을 구축한 결과 0.73의 정확도를 확보할 수 있었다.
일반적으로 레이더 강수량 추정에 활용되는 Marshall-Palmer 관계식은 강수현상의 계절적 변동성을 고려하지 않고 선별된 강수사상에 대하여 시공간적으로 고정된 매개변수를 적용하여 레이더 강수량을 추정하므로 실제 강수량과 추정된 레이더 강수량은 정량적인 오차가 발생할 수 있다. 이러한 제약성을 극복하고자 본 연구는 장기간 레이더 반사도 인자를 가용하여 레이더 반사도-강수량 관계식 매개변수를 Bayesian 추론기법으로 보정하고 불확실성을 정량화하여 레이더 강수량의 편의 보정을 수행하였다. Bayesian 추론기법 기반으로 추정된 레이더 반사도-강수량 관계식의 보정 매개변수는 계절성이 규명되었으며 지역적 특성이 존재하였다. Bayesian 추론기법을 통하여 산정된 레이더 강수량은 Marshall-Palmer 관계식의 과소추정 문제를 극복하고 지상 강수특성을 정량적으로 현실성 있게 재현하였다. 본 연구결과는 집중호우 발생 시 능동적인 유역단위 수자원 해석 시스템을 구축하여 국가적 레이더 자원의 가치를 향상할 수 있을 것으로 판단된다.
최근, 웹을 이용한 기록정보의 유통과 이용이 증가하고, 정보적 활용 가치가 제고되어 웹사이트를 이용한 기록정보서비스가 기록관의 중요업무로 부각되고 있다. 웹을 이용한 기록정보서 비스의 핵심은 이용자가 원하는 기록정보의 검색을 용이하게 하는데 있다. 검색을 용이하게 하기 위해서는 검색시스템의 기본 메커니즘인 이용자질의와 기록정보표현의 매칭의 정확성이 요구된다. 이를 위해 기록정보 관리자들은 다양한 정보표현 도구를 이용하고 있지만, 이용자들은 여전히 정보검색 과정에서 어려움을 겪고 있다. 이를 개선하기 위해 본 연구에는 기록물의 기술정보 메타데이타를 중심으로 정보자원을 구조화하여 이용자 질의의 접근점을 확장하고, 의미있는 매칭을 통해 지식자원화된 검색결과값을 제공하기 위해 토픽맵 기반의 기록정보 검색시스템을 구축하고자 한다. 구축대상은 웹사이트를 이용하는 불특정 이용자이며, 구축범위는 국가기록포탈의 기록자원 중 대통령 기록물로 선정하였다. 구축단계는 다음과 같다. 1)기록물의 기술정보 메타데이타를 중심으로 토픽맵 기반의 기록정보서비스를 위한 온톨로지 모델을 설계한다. 2)설계한 온톨로지 모델을 바탕으로 국가기록포탈에서 추출한 정보자원목록을 에디터를 이용해 토픽맵으로 반입하여 검색시스템으로 구현한다. 3)구축된 검색시스템의 사용자 인터페이스에서 테스트질의를 통해 토픽맵기반 검색시스템의 특징을 확인하고 그 의미를 평가한다. 최종적으로, 의미적 추론에 의한 연관 네비게이션검색을 확인하고, 분산된 기록정보자원 간의 연계된 결과값을 통해 지식자원화의 가능성도 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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