• 원예과학기술지
• /
• 제33권2호
• /
• pp.202-209
• /
• 2015

본 연구는 수삽을 이용한 'Campbell Early' 포도나무의 발아 특성 관찰을 통해 눈의 내재 휴면 타파를 위한 저온축적과의 관계를 구명하고, 저온에 노출되는 동안 눈의 발달 양상을 관찰하여 발아와 휴면에 대한 기초자료를 마련하고자 하였다. 만개 120일 후(낙엽기 : 10월 7일)부터 시료를 수집하여 수삽하였으며, 만개 후 125일부터 온도가 $7.2^{\circ}C$도 이하로 내려가 CU 축적이 시작되었다. 발아율은 만개 150일 이후부터 100% 발아하였으나 165일 이후 수집된 가지에 비해 최초 발아까지의 기간이 2배 이상 소요되어 발아속도가 현저히 떨어졌다. 즉, 만개 165일 이후에는 100% 발아할 뿐만 아니라 발아 소요일수가 짧아 내재 휴면이 완전히 타파된 것으로 판단되었다. 이 기간 동안 CH 모델과 Utah 모델에 의한 저온 적산 값 계산 시, 각각 321h와 442CU로 조사되었다. 또한 이 시기 이후부터 주아의 생존율이 급격히 감소하였고, 제 1 부아의 생존율은 시기적인 차이 없이 90% 수준으로 높게 유지되었다. 화아형성이 이루어진 눈을 대상으로 조사된 주아 대비 부아의 비율은 내재 휴면이 타파되기 이전인 만개 후 150일에는 1:0.23으로 주아의 비율이 월등히 높았으나, 내재 휴면이 타파된 이후 최종적으로 만개후 255일에 이르러서는 1:1.54로 주아에 비해 부아의 비율이 높게 나타났다. 액아의 생존율 및 화아형성율과의 각 조사항목 간 상관분석에서는 주아에서만 상관관계가 인정되어 주아의 생존율 자체는 시기와 가장 밀접한 관련을 나타내었고, 주아의 생존율과 화아형성률 사이에 높은 정의 상관관계가 나타났다.

• 대한자원환경지질학회:학술대회논문집
• /
• 대한자원환경지질학회 2002년도 제18차 공동학술강연회 자연저감고 지질학 (대한 자원 환경지질학회)
• /
• pp.81-100
• /
• 2002

While most of regulatory communities in abroad recognize ' 'natural attenuation " to include degradation, dispersion, dilution, sorption (including precipitation and transformation), and volatilization as governing Processes, regulators prefer "degradation" because this mechanism destroys the contaminant of concern. Unfortunately, true degradation only applies to organic contaminants and short- lived radionuclides, and leaves most metals and long-lived radionuclides. The natural attenuation Processes may reduce the potential risk Posed by site contaminants in three ways: (i)contaminants could be converted to a less toxic form througy destructive processes such as biodegradation or abiotic transformations; (ii) potential exposure levels may be reduced by lowering concentrations (dilution and dispersion); and (iii) contaminant mobility and bioavailability may be reduced by sorption to geomedia. In this review, authors will focus will focul on "sorption" among the natural attenuation processes of hazardous inorganic contaminants including radionuclides. Note though that sorption and transformation processes of inorganic contaminants in the natural setting could be influenced by biotic activities but our discussion would limit only to geochemical reactions involved in the natural attenuation. All of the geochemical reactions have been studied in-depth by numerous researchers for many years to understand "retardation" process of contaminants in the geomedia. The most common approach for estimating retardation is the determination of distrubution coefficiendts ($K_{d}$) of contaminants using parametric or mechanistic models. As typocally used in fate and contaminant transport calculations such as predictive models of the natural attenuation, the $K_{d}$ is defined as the ratio of the contaminant concentration in the surrounding aqueous solution when the system is at equilibrium. Unfortunately, generic or default $K_{d}$ values can result in significant error when used to predict contaminant migration rate and to select a site remediation alternative. Thus, to input the best $K_{d}$ value in the contaminant transport model, it is essential that important geochemical processes affecting the transport should be identified and understood. Precipitation/dissolution and adsorption/desorption are considered the most important geochemical processes affecting the interaction of inorganic and radionuclide contaminants with geomedia at the near and far field, respectively. Most of contaminants to be discussed in this presentation are relatively immobile, i.e., have very high $K_{d}$ values under natural geochemical environments. Unfortunately, the obvious containment in a source area may not be good enough to qualify as monitored natural attenuation site unless owner demonstrate the efficacy if institutional controls that were put in place to protect potential receptors. In this view, natural attenuation as a remedial alternative for some of sites contaminated by hazardous-inorganic components is regulatory and public acceptance issues rather than scientific issue.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제14권2호
• /
• pp.23-34
• /
• 2014

소프트웨어 프로젝트에 대해 12개의 다른 소프트웨어 생명주기 모델들이 제안되었지만 모든 소프트웨어의 특성을 만족시킬 수 있는 일반화된 모델이 없는 실정이다. 개발조직은 여러 모델들을 적절히 혼합하여 개발될 시스템과 능력에 맞도록 새로운 모델을 개발하여야만 한다. 본 논문에서는 다양한 소프트웨어 개발 상황에 보다 적합할 것으로 판단되는 중첩-동시개발 생명주기 모델을 제안하였다. 먼저, 개발 과정을 추상화와 구현으로 구분하여 추상화는 개념정립단계부터 상세설계단계 시작시점까지로, 구현은 상세설계단계부터 시스템 시험단계로 분류하였다. 다음으로, 추상화는 파레토 법칙을 적용하여 하나의 단계에서 개발될 기능이 20% 진행된 시점에서 다음 단계를 시작하는 중첩된 단계 개념을 도입하였다. 구현은 하나의 UC가 완료되면 바로 다음 단계 수행 팀에게 전달하여 여러 단계가 동시 수행되어 개발하는 형태를 도입하였다. 제안된 모델은 개발자원 활용의 비효율성을 크게 줄일 수 있는 장점이 있다. 제안된 모델을 적용시 보다 빠른 시간에 보다 저렴한 비용으로 보다 좋은 품질의 소프트웨어를 개발하여 고객에게 납품할 수 있어 고객을 만족도를 향상시킬 수 있으며, 더불어 소프트웨어 개발 성공률을 높이는데도 기여할 것으로 판단된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제11권4호
• /
• pp.147-156
• /
• 2011

소프트웨어 프로젝트를 개발하는 방법론에는 20여 가지의 개발 프로세스 모델들이 존재한다. 그러나 모든 소프트웨어의 특성을 만족시킬 수 있는 일반화된 하나의 모델이 없는 실정으로 개발조직은 여러 모델들을 적절히 혼합하여 개발될 시스템과 개발팀의 능력에 맞도록 새로운 모델을 개발하여야만 한다. 본 논문에서는 다양한 소프트웨어 개발 상황에 보다 적합할 것으로 판단되는 동시개발 프로세스 모델을 제안한다. 먼저, 개발 요구사항 목록들이 작성되면, 요구사항을 중요도에 따라 20:80 비율로 분할하고, 중요한 20% 요구사항의 요구사항 분석과 아키텍쳐 설계가 완료될 때까지는 순차적으로 수행한다. 20%의 중요 요구사항에 대해 상세설계를 시작하는 시점에서 나머지 80%의 요구사항에 대한 요구사항 분석단계를 동시에 수행하는 개념이다. 동시개발은 타임박스(Timebox) 개념으로 수행되며, 이때 적용되는 순차적, 반복적 & 점진적 또는 Agile 방법들에 따라 각 타임박스에서 개발되는 요구사항의 분할 비율은 차이가 발생한다. 순차적, 반복적 & 점진적 또는 Agile 방법론을 동시개발 개념을 적용한 결과 단일화된 프로세스 모델로 표현할 수 있었다. 제안된 모델은 개발 단계들을 팀 단위로 수행할 경우 개발자원 활용의 비효율성을 크게 줄일 수 있다. 또한, 동시개발 개념을 적용하여 단계들이 중첩되어 수행되므로 개발기간도 크게 단축시키는 장점이 있다. 따라서 제안된 모델은 보다 빠른 시간에 보다 저렴한 비용으로 보다 좋은 품질의 소프트웨어를 개발하여 고객에게 납품할 수 있어 고객을 만족도를 향상시킬 수 있으며, 더불어 소프트웨어 개발 성공률을 높이는데도 기여할 것으로 판단된다.

• 한국인구학
• /
• 제25권1호
• /
• pp.33-50
• /
• 2002

본 연구는 교육수준 별 혼인표에서 나타나는 남녀 결혼의 비대칭성을 조사하여 남녀불평등 정도를 측정하고자 한다. 연구의 기본가정은 남녀간의 불평등이 존재할때는 남자가 결혼하는 유형과 여자가 결혼하는 유형이 다르다는 것이다. 남녀불평 등 정도가 큰 사회에서는 여자의 지위가 남자의 지위에 비해 높다는 사실을 받아들이기가 상대적으로 더 힘들다. 구체적인 연구의 목적은 혼인표의 비대칭성을 측정하기 위한 통계모형과 지수를 개발하는 것이다. 아울러 국가별로 다르게 나타나는 남녀불평등지수의 차이에 미친 원인을 찾아보고자 한다. 이 분야에서 남녀불평등정도의 차이에 관한 중요한 이론으로 논의되는 두 가지 이론은 산업화론과 정치 /문화이론이다. 이러한 연구목적을 위해 27여개의 교육수준일 혼인표가 분석되었다. 가설검증과 같은 방법으로 엄격하게 이론의 타당성을 살펴본 것은 아니지만, 분석결과를 통해서 몇 가지 시사점을 찾아볼 수 있다. 첫째, 상대적으로 덜 산업화된 국가들에 비해. 산업화가 많이 진척된 나라일수록 남녀불평등의 정도가 작다. 둘째. 다른 조건이 같다면, 정치제도가 선택결혼의 정도에 영향을 미친다. 셋째. 이러한 정치적인 요인뿐만 아니라 문화적인 요인도 적어도 결혼과 관련하여 남녀불평등 정도에 영향을 준 것으로 보여진다 요약하자면, 본 연구는 남녀불평등과 관련요인의 관계에 대해서 일종의 수정된 산업화이론을 시사하고 있다 즉, 대부분의 국가에서는 산업화의 진척에 따라 남녀불평등 정도가 작아진다 동시에 몇몇 국가에서는 그 나라 특유의 정치제도나 문화적 경험에 많은 영향을 받는 것으로 보인다. 이러한 결과는 산업화 정도에 따른 남녀 간 사회적 지위의 감소 등을 강조하는 기존의 이론을 부분적으로 확인하는 것이다. 동시에 단순이 산업화의 정도가 그러한 경향을 보장하는 것은 아니다라는 것을 강조하고 하고 있다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제53권2호
• /
• pp.97-105
• /
• 2020

최근 데이터 예측 방법으로 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)분야에 대한 관심이 높아졌으며, 그 중 시계열 데이터 예측에 특화된 LSTM(Long Short-Term Memory)모형은 수문 시계열자료의 예측방법으로도 활용되고 있다. 본 연구에서는 구글에서 제공하는 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 텐서플로우(TensorFlow)를 활용하여 LSTM모형을 구축하고 금강 상류에 위치한 용담다목적댐의 유입량을 예측하였다. 분석 자료로는 WAMIS에서 제공하는 용담댐의 2006년부터 2018년까지의 시간당 유입량 자료를 사용하였으며, 예측된 유입량과 관측 유입량의 비교를 통하여 평균제곱오차(RMSE), 평균절대오차(MAE), 용적오차(VE)를 계산하고 모형의 학습변수에 따른 정확도를 평가하였다. 분석결과, 모든 모형이 고유량에서의 정확도가 낮은 것으로 나타났으며, 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 용담댐 유역의 시간당 강수량 자료를 추가 학습 자료로 활용하여 분석한 결과, 고유량에 대한 예측의 정확도가 높아지는 것을 알 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제48권4호
• /
• pp.107-115
• /
• 2011

본 논문은 대용량 동영상을 관리하기 위한 빠르고 효율적인 내용기반 중복 동영상 검출 알고리즘을 제안한다. 효율적인 중복 동영상 검출을 위해 대용량의 동영상을 처리하기 쉬운 작은 단위로 나누는 동영상 장면 전환 기반 분할 기술을 적용하였다. 동영상 서비스 및 저작권 보호 관련 사업모델의 경우, 필요한 기술은 아주 작은 구간의 동영상이나 한 장의 영상 을 검색하기보다는 상당한 길이 이상 일치하는 동영상을 파악하는 기술이 필요하다. 이러한 중복 동영상 검출을 위해 본 논문에서 동영상을 장면 전환을 기준으로 분할하여, 나누어진 장면 내에서 움직임 분포 서술자와 대표 프레임을 선택하여 프레임 서술자를 추출한다. 움직임 분포 서술자는 동영상 디코딩 과정에서 얻어지는 매크로 블록의 움직임 벡터를 이용한 장면 내 움직임 분포 히스토그램을 구성하였다. 움직임 분포 서술자는 정합시 고속 정합이 가능하도록 필터링 역할을 한다. 반면 움직임 정보만는 낮은 변별력을 가진다. 이를 높이기 위해 움직임 분포 서술자를 이용하여 정합된 장면간에 선택된 대표 프레임의 패턴 서술자를 이용하여 동영상의 중복 여부를 최종 판단한다. 제안된 방법은 실제 동영상 서비스 환경에서 우수한 인식률과 낮은 오인식률을 가질 뿐만아니라 실제 적용이 가능할 정도의 빠른 정합 속도를 얻을 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제49권2호
• /
• pp.113-121
• /
• 2012

본 논문은 대용량 동영상을 관리하기 위한 빠르고 효율적인 내용기반 중복 동영상 검출 알고리즘을 제안한다. 효율적인 중복 동영상 검출을 위해 대용량의 동영상을 처리하기 쉬운 작은 단위로 나누는 동영상 장면 전환 기반 분할 기술을 적용하였다. 동영상 서비스 및 저작권 보호 관련 사업모델의 경우, 필요한 기술은 아주 작은 구간의 동영상이나 한 장의 영상 을 검색하기보다는 상당한 길이 이상 일치하는 동영상을 파악하는 기술이 필요하다. 이러한 중복 동영상 검출을 위해 본 논문에서 동영상을 장면 전환을 기준으로 분할하여, 나누어진 장면 내에서 움직임 분포 서술자와 대표 프레임을 선택하여 프레임 서술자를 추출한다. 움직임 분포 서술자는 동영상 디코딩 과정에서 얻어지는 매크로 블록의 움직임 벡터를 이용한 장면 내 움직임 분포 히스토그램을 구성하였다. 움직임 분포 서술자는 정합시 고속 정합이 가능하도록 필터링 역할을 한다. 반면 움직임 정보만는 낮은 변별력을 가진다. 이를 높이기 위해 움직임 분포 서술자를 이용하여 정합된 장면 간에 선택된 대표 프레임의 패턴 서술자를 이용하여 동영상의 중복 여부를 최종 판단한다. 제안된 방법은 실제 동영상 서비스 환경에서 우수한 인식률과 낮은 오인식률을 가질 뿐만아니라 실제 적용이 가능할 정도의 빠른 정합 속도를 얻을 수 있었다.

• 지능정보연구
• /
• 제25권2호
• /
• pp.123-139
• /
• 2019

국내 NPL (Non performing loan) 시장은 1998년에 형성되었지만, 본격적으로 활성화 된 시기는 2009년으로 역사가 짧은 시장이다. 이로 인해 NPL 시장에 대한 연구도 아직까지는 활발히 진행되지 않고 있는 상황이다. 본 연구는 NPL 시장의 각 물건 별 기준 수익률 달성 유무를 예측할 수 있는 모델을 제안한다. 모델 구축에 사용되는 종속변수는 물건 별 최종 수익률이 기준 수익률 수치 도달 여부를 나타내는 이항변수를 사용하였고, 독립변수로는 물건의 특성을 나타내는 11개의 변수를 대상으로 one to one t-test와 logistic regression stepwise, decision tree를 수행하여 의미있는 7개의 독립변수를 선별하였다. 그리고 통상적으로 사용되는 기준 수익률 수치(12%)가 의미있는 기준 수치인지 확인하기 위해 수치 값을 조절해가며 종속변수를 산출하여 예측모델을 구축해보았다. 그 결과 12%의 기준 수익률 수치로 산출한 종속변수를 이용하여 구축한 예측모델의 평균 Hit ratio가 64.60%로 가장 우수하다는 결과를 얻었다. 다음으로 선별된 7개의 독립변수들과 12%를 기준으로한 수익률 달성유무 종속변수를 이용하여 판별분석, 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 인공신경망, 유전자알고리즘 선형 모델의 5가지 방법론을 적용해 예측모델을 구축해보았다. 5가지 방법론으로 도출한 예측 모델 간 Hit ratio를 비교한 결과 인공신경망을 이용하여 구축한 예측모델의 Hit ratio가 67.4%로 가장 우수한 결과를 도출해내었다. 본 연구를 통해 추후 NPL시장 신규 물건 매매에 있어서 7가지의 독립변수들과 인공신경망 예측 모델을 활용하는 것이 효과적임을 증명하였다. 물건의 12% 수익률 달성 여부를 사전에 예측해봄으로써 유동화회사가 투자 의사결정을 하는 데에 도움을 줄 것으로 예상하며, 나아가 NPL 시장의 거래가 적정한 가격 선에서 진행됨으로 인해 유동성이 더욱 높아질 것이라 기대한다.

• 지능정보연구
• /
• 제23권4호
• /
• pp.147-168
• /
• 2017

오래 전부터 학계에서는 정확한 주식 시장의 예측에 대한 많은 연구가 진행되어 왔고 현재에도 다양한 기법을 응용한 예측모형들이 연구되고 있다. 특히 최근에는 딥러닝(Deep-Learning)을 포함한 다양한 기계학습기법(Machine Learning Methods)을 이용해 주가지수를 예측하려는 많은 시도들이 진행되고 있다. 전통적인 주식투자거래의 분석기법으로는 기본적 분석과 기술적 분석방법이 사용되지만 보다 단기적인 거래예측이나 통계학적, 수리적 기법을 응용하기에는 기술적 분석 방법이 보다 유용한 측면이 있다. 이러한 기술적 지표들을 이용하여 진행된 대부분의 연구는 미래시장의 (보통은 다음 거래일) 주가 등락을 이진분류-상승 또는 하락-하여 주가를 예측하는 모형을 연구한 것이다. 하지만 이러한 이진분류로는 추세를 예측하여 매매시그널을 파악하거나, 포트폴리오 리밸런싱(Portfolio Rebalancing)의 신호로 삼기에는 적합치 않은 측면이 많은 것 또한 사실이다. 이에 본 연구에서는 기존의 주가지수 예측방법인 이진 분류 (binary classification) 방법에서 주가지수 추세를 (상승추세, 박스권, 하락추세) 다분류 (multiple classification) 체계로 확장하여 주가지수 추세를 예측하고자 한다. 이러한 다 분류 문제 해결을 위해 기존에 사용하던 통계적 방법인 다항로지스틱 회귀분석(Multinomial Logistic Regression Analysis, MLOGIT)이나 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA) 또는 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN)과 같은 기법보다는 예측성과의 우수성이 입증된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM, MSVM)을 사용하고, 이 모델의 성능을 향상시키기 위한 래퍼(wrapper)로서 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한 최적화 모델을 제안한다. 특히 GA-MSVM으로 명명된 본 연구의 제안 모형에서는 MSVM의 커널함수 매개변수, 그리고 최적의 입력변수 선택(feature selection) 뿐만이 아니라 학습사례 선택(instance selection)까지 최적화하여 모델의 성능을 극대화 하도록 설계하였다. 제안 모형의 성능을 검증하기 위해 국내주식시장의 실제 데이터를 적용해본 결과 ANN이나 CBR, MLOGIT, MDA와 같은 기존 데이터마이닝 기법들이나 인공지능 알고리즘은 물론 현재까지 가장 우수한 예측 성과를 나타내는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안 모형이 보다 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 특히 주가지수 추세 예측에 있어서 학습사례의 선택이 매우 중요한 역할을 하는 것으로 확인 되었으며, 모델의 성능의 개선효과에 다른 요인보다 중요한 요소임을 확인할 수 있었다.