A groundwater potential map (GPM) was built for the Nakdonggang River Basin based on ten variables, including hydrogeologic unit, fault-line density, depth to groundwater, distance to surface water, lineament density, slope, stream drainage density, soil drainage, land cover, and annual rainfall. To integrate the thematic layers for GPM, the criteria were first weighted using the Analytic Hierarchical Process (AHP) and then overlaid using the Technique for Ordering Preferences by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) model. Finally, the groundwater potential was categorized into five classes (very high (VH), high (H), moderate (M), low (L), very low (VL)) and verified by examining the specific capacity of individual wells on each class. The wells in the area categorized as VH showed the highest median specific capacity (5.2 m3/day/m), while the wells with specific capacity < 1.39 m3/day/m were distributed in the areas categorized as L or VL. The accuracy of GPM generated in the work looked acceptable, although the specific capacity data were not enough to verify GPM in the studied large watershed. To create GPMs for the determination of high-yield well locations, the resolution and reliability of thematic maps should be improved. Criterion values for groundwater potential should be established when machine learning or statistical models are used in the GPM evaluation process.
블록체인은 물류, 핀테크, 의료, 공공 등 다양한 분야에서 연구되고 있다. 공공정보 소프트웨어 사업에서 개발 산출물과 프로젝트 관리 방법론에서 요청하는 산출물이 일치하지 않아 산출물이 누락되는 경우가 발생하고 대금을 지급하기 위해 별도의 프로세스가 필요하다. 본 논문에서는 이더리움 블록체인을 사용하여 분산 환경을 구성하고 모든 산출물이 승인되었을 경우 자동으로 대금이 지급되게 공공정보 소프트웨어 사업산출물 관리 시스템을 제안한다. 이를 통해 시스템 장애가 발생해도 정상 서비스를 제공하고, 산출물 관리의 투명성과 추적성을 제공하며, 자동화된 대금 지급으로 발주사와 수행사 간 갈등을 줄이고자 한다. 본 시스템에서 산출물의 정보는 블록체인에 저장하고, 산출물은 버전 정보와 이전 산출물 파일의 해시값까지 활용하여 계산된 해시값을 파일명으로 SFTP 서버에 저장한다. 실험을 통해 수행사에서 등록한 산출물의 해시값이 정확한지 확인하고, SFTP 서버에 저장된 산출물의 파일명이 이더리움 블록체인에 등록된 해시값과 같은지 확인하였으며, 모든 산출물이 승인되었을 때 수행사의 이더리움 주소로 대금이 자동 송금되는 것을 확인하였다.
신용거래(Trade Credit)는 제품 공급자가 중간유통자에게 제품 구입비용에 대하여 일정 기간 동안 지불 유예를 허용하는 거래 행위로 일반적으로 경쟁 기업과의 차별화 수단으로 허용되어 진다. 이와 같은 신용 거래는 고객의 거래량(주문량 크기) 증대를 목적으로 거래량의 크기에 따라 종속적으로 허용되는 것을 흔히 볼 수 있다. 또한 중간유통자 입장에서 보면 신용거래가 허용되면, 제품 구입비용에 대하여 일정 기간 동안의 지불 유예가 가능하여 재고투자비용의 절감 효과를 기대할 수 있고, 이와 같은 재고 투자비용의 절감은 최종 고객의 수요를 늘릴 수단으로 판매가격을 할인하는 요인이 될 수 있다. 본 연구에서는 공급자가 중간유통자의 거래량에 종속적으로 지불 유예 기간을 허용하는 상황 하에서 최종고객의 연간 수요가 중간유통자의 판매가격에 지수적으로 감소하는 가격탄력함수(a price elasticity function)의 경우를 고려하여 중간유통자 관점의 최적 판매가격과 주문량을 결정하는 모형을 분석하고자 한다. 문제 분석을 위하여 제품은 시간이 경과함에 따라 일정율로 퇴화하는 경우에 중간유통자의 재고 모형을 수립하고, 퇴화가 중간유통자의 재고 정책에 미치는 영향에 대해서 분석 해 보고자 한다.
본 연구는 증강현실에서 적용할 캐릭터 생성에서 단일 이미지를 통해 여러 객체에 대한 3D 자세 추정 문제를 연구한다. 기존 top-down 방식에서는 이미지 내의 모든 객체를 먼저 감지하고, 그 후에 각각의 객체를 독립적으로 재구성한다. 문제는 이렇게 재구성된 객체들 사이의 중첩이나 깊이 순서가 불일치 하는 일관성 없는 결과가 발생할 수 있다. 본 연구의 목적은 이러한 문제점을 해결하고, 장면 내의 모든 객체에 대한 일관된 3D 재구성을 제공하는 단일 네트워크를 개발하는 것이다. SMPL 매개변수체를 기반으로 한 인체 모델을 top-down 프레임워크에 통합이 중요한 선택이 되었으며, 이를 통해 거리 필드 기반의 충돌 손실과 깊이 순서를 고려하는 손실 두 가지를 도입하였다. 첫 번째 손실은 재구성된 사람들 사이의 중첩을 방지하며, 두 번째 손실은 가림막 추론과 주석이 달린 인스턴스 분할을 일관되게 렌더링하기 위해 객체들의 깊이 순서를 조정한다. 이러한 방법은 네트워크에 이미지의 명시적인 3D 주석 없이도 깊이 정보를 제공하게 한다. 실험 결과, 기존의 Interpenetration loss 방법은 MuPoTS-3D가 114, PoseTrack이 654에 비해서 본 연구의 방법론인 Lp 손실로 네트워크를 훈련시킬 때 MuPoTS-3D가 34, PoseTrack이 202로 충돌수가 크게 감소하는 것으로 나타났다. 본 연구 방법은 표준 3D 자세벤치마크에서 기존 방법보다 더 나은 성능을 보여주었고, 제안된 손실들은 자연 이미지에서 더욱 일관된 재구성을 실현하게 하였다.
이진트리의 최소 선형 배열(MinLA) 문제의 해는 선형 복잡도 O(n)의 근사 알고리즘으로 구하고 있으며, k = 10에 대해 다양한 근사 알고리즘 수행 결과가 제시되어 있고, 단지 2개 알고리즘만이 최적 해 3,696을 얻었다. 본 논문은 이진트리의 정확한 해를 O(n) 복잡도로 구하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 먼저, n = 2k - 1개 노드들에 중위 탐색(in-order search) 방법으로 번호를 부여하고, 2 ≤ 𝑙 ≤ k-2, (k = 5)와 2 ≤ 𝑙 ≤ k-3, (k = 6) 레벨에 존재하는 노드들에 대해 단 노드 자식들까지의 범위를 대상으로 번호를 재배열하는 방법을 적용하였다. 제안된 알고리즘을 k=5,6,7에 적용한 결과 Chung[14]의 S(k)min=2k-1+4+S(k-1)min+2S(k-2)min 이론을 증명하였으며, S(5)min에 대해서는 Chung[14]의 60보다 좋은 58을 얻었다. 또한, 기존의 근사 알고리즘들은 배열 결과를 제시하지 않고 있는데 비해 제안된 알고리즘은 정확한 배열 방법도 제시하는 장점을 갖고 있다. 따라서 제안된 알고리즘은 k > 10인 이진트리에 대해서도 항상 빠르게 최적의 해를 얻을 수 있기 때문에 기존의 근사 알고리즘을 적용하지 않아도 된다.
격자 그래프의 최소 선형 배열(MinLA)은 선형 복잡도 O(n)의 근사 알고리즘이 적용되고 있으며, 33×33격자의 최적 MinLA는 31,680으로 알려져 있다. 본 논문은 격자의 정확한 해 MinLA를 복잡도 O(1)으로 구하는 분할배열 알고리즘을 제안하였다. 분할배열 알고리즘은 컨테이너에 박스를 넣는 방법으로 m행을 r1,r2,r3로, n열을 c1,c2,c3로 분할하여 7개 컨테이너를 얻고 규칙을 가지도록 분할한다. 분할된 박스들에 있는 정점들 위치 순서로 번호를 부여하여 MinLA를 구한다. m,n≥11에 대해 C2,C4,C6 박스 크기를 2씩 증가시키면서 MinLA가 증가할 때까지 반복 수행한다. 이 과정은 m,n≤100에 대해 최대 4회 반복 수행하는 특징이 있다. 제안된 알고리즘은 m=n과 m≠n인 모든 격자에 적용할 수 있다. 분할배열 알고리즘을 2≤n≤100 격자에 적용하였으며, 33×33과 100×100 격자에 대해 기존 알고리즘들보다 월등히 좋은 최적의 결과를 얻었다. 제안된 알고리즘은 간단하면서도 보다 정확한 해를 얻을 수 있어 m,n이 무한히 크더라도 쉽게 해를 얻을 수 있어 VLSI 회로 설계 분야에 응용이 될 수 있을 것이다.
IT 및 모바일앱의 발전과 코로나19로 인한 비대면 서비스의 확대로 최근 '스마트 오더'가 식음료서비스 분야에서 활성화되고 있다. 매출이 감소한 최근에도 스마트 오더에 의한 주문건수는 꾸준히 증가하고 있으며, 이러한 주문방식은 고객의 데이터를 축적할 수 있어, 향후 효과적인 고객맞춤 서비스를 가능하게 한다. 따라서 스마트 오더에 대한 만족과 지속이용의 메카니즘을 밝히는 연구는 필요하다. 본 연구에서는 기술수용모형(TAM)을 근간으로 스마트 오더의 만족과 지속이용의도를 연구하되, 고객의 성격유형(외향-내향)의 조절효과를 검토해 보았다. 이를 위해 스마트 오더 이용자 317명을 대상으로 설문조사를 실시하였고, 구조방정식모형 분석에 의해 가설을 검증하였다. 인지된 유용성, 용이성, 유희성이 모두 만족도에 유의한 영향을 미쳤고, 만족도는 지속이용의도에 유의한 영향을 미쳤다. 이러한 영향은 내향적 고객의 경우가 더 컸으며, 이는 언택트(untact) 서비스의 경우에 만족과 지속이용의도에 성격유형에 따른 차이가 있음을 보여주었다. 이러한 결과는 향후 서비스의 고객맞춤화 전략에서는 고객의 성격유형이 고려되어야함을 시사하고 있다.
본 논문은 미백 후 수복재의 종류에 따른 표면변화를 관찰하고, 미백제에 의한 표면변화가 수복재의 착색감수성에 미치는 영향을 조사하기 위하여 자가미백제로 널리 사용되는 15% carbamide peroxide가 대표적인 심미수복재인 콤포지트 레진(composite resin, CR), 레진강화형글라스아이오노머(resin modified glass ionomer, RMGI), 글라스아이오노머(glass ionomer, GI)의 표면에 미치는 영향을 분석하였다. 또한, 미백 후의 착색감수성을 평가하기 위하여 커피용액에 일정 시간 보관한 후 수복재의 색 변화를 비교하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 미백 전과 미백 후의 색변화에서는 실험에 사용된 모든 재료에서 ${\Delta}L^*$, ${\Delta}a^*$, ${\Delta}b^*$, ${\Delta}E^*$값이 통계적으로 유의하게 나타났다(p<0.05). ${\Delta}E^*$와 ${\Delta}L^*$값은 RMGI, GI, CR 순으로 색변화가 많이 나타났고(p<0.05), ${\Delta}a^*$값은 GI, RMGI, CR 순으로 미백 후 감소하였으며, ${\Delta}b^*$값은 RMGI에서 유의하게 감소하였다(p<0.05). 2. 미백 전과 미백 후 표면조도는 CR, RMGI, GI 모두 미백 전과 후에 유의한 차이를 나타내었는데 RMGI가 미백 후 가장 큰 차이를 보였다(p<0.05). 3. 실험군과 대조군을 커피 용액에 착색시킨 후의 ${\Delta}E^*$값은 GI, RMGI, CR 순으로 크게 나타났으나 GI와 RMGI에서만 유의한 차이를 보여 미백을 한 실험군의 색 변화가 유의하게 높게 나타났다(p<0.05). ${\Delta}L^*$값은 GI와 RMGI의 경우 유의한 차이를 보여 미백을 하고 착색한 경우 명도가 더욱 감소하는 것으로 나타났고, ${\Delta}a^*$값보다 ${\Delta}b^*$값의 증가가 훨씬 더 크고 뚜렷하였다. 4. 커피 용액 착색에 따른 시편의 표면 변화는 CR, RMGI, GI 모두 착색 전과 착색 후에 유의한 차이를 나타내지 않았다(p>0.05). 심미수복재의 색안정성은 심미성을 유지하는 중요한 요인이고, 치아미백 또한 심미를 목적으로 하는 술식이다. 따라서 치과에서는 수복재의 종류에 따라 미백제나 착색물에 대한 반응이 다르게 나타날 수 있다는 것을 고려해야 하며, 술식을 제공받는 내원자들이 착색을 야기할 수 있는 음식이나 음료에 대해 인지하고 예방할 수 있도록 해야 할 것이다.
이 연구의 목적은 학생들이 귀납적 탐구활동을 수행할 때 나타나는 사고의 유형과 과정을 분석하는 것이다. 이를 위해 이 연구에서는 먼저, 선행 연구를 고찰하여 귀납적 탐구활동 수행에 적합한 과제를 개발하였다. 개발된 과제는 3가지로 첫 번째가 Caminalcules set 1, 두 번째가 감자즙과 과산화수소의 반응 관찰 과제, 그리고 세 번째가 Caminaclules set 2이다. 연구대상은 교원 양성 대학교 2-3학년 학생 3명으로 하였다. 피험자들은 과제를 수행하는 동안 발성화법과 면담을 통하여 프로토콜을 생성하였다. 모든 과제수행 과정은 비디오로 녹화되었다. 연구 결과, 귀납적 탐구호라동 과제로 게시된 과제 1에서 학생들은 관찰, 공통성 발견, 경향성 발전, 분류, 위계의 다섯 가지 귀납적 사고 유형을 보였다. 귀납적 사고 유형이 나타나는 사고 과정은 관찰$\rightarrow$공통성 발견$\rightarrow$분류$\rightarrow$경향성 발견$\rightarrow$위계이다. 과제 2에서 학생들의 프로토콜 분석을 통하여 관찰의 사고는 단순관찰과 조작관찰로 나눌 수 있었다. 조작관찰은 다시 예측관찰과 추측관찰로 구분할 수 있었다. 학생들이 에측관찰이나 추측관찰을 할 때 진행되는 사고 과정은 예측(추측)적 의문 발상$\rightarrow$예측(추측)$\rightarrow$조작 방법 고안${\rightarrow}$단순관찰이었다. Caminalcules set 2인 과제 3은 분류와 위계의 하위 사고 유형과 과정을 하기 위하여 제시된 과제이다. 분류의 사고에서 나타난 하위 사고 유형은 분류기준 고안과 분류기준 선택 이었다. 위계의 사고에서 학생들은 집단분류와 위계적 배열의 사고 유형이 표현되었다. 분류의 사고 과정에서 분류기준 선택을 할 때는 일부 관찰 대상의 공통점과 차이점을 찾아 분류기준을 고안한 뒤, 분류 기준을 선택하는 과정으로 진행되었다. 위계의 사고 과정에서 집단 분류의 사고 과정은 집단분류 기준 고안에서 집단분류 기준 선택으로 진행되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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