본 논문에서는 계층적 탐색기법을 이용한 동적 배경에서의 이동물체 추적 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 초기모델 생성단계와 이동물체 추적 단계로 구성되었으며, 이전프레임에 비해 이동 거리가 큰 경우에도 안정적으로 추적할 수 있었다. 그리고, 카메라의 흔들림과 추적물체의 3차원 운동으로 인한 형태 변화에도 전체 프레임에서 효과적으로 추적을 할 수 있었고, 이동물체의 정확한 위치를 검출하여 추적시간을 단축할 수 있었다. 정합모델과 윤곽선 영상에 사이에 이동물체의 유사도 판정은 Partial Hausdorff 거리를 이용하여 평가하였다. 제안한 알고리즘의 타당성 검토를 위해 도로에서 주행하는 차량을 대상으로 이동물체 검출 및 추적 실험을 한 결과 정합횟수는 평균 28.21회이고, 프레임 당 정합시간은 평균 53.21 ms로 제안한 알고리즘의 우수성을 입증하였다. 추적위치와 실체위치를 비교하여 그 평균 자승오차를 계산한 결과 E=1.148임을 알 수 있었다. 차량의 크기, 색상 및 형태가 다른 경우 도로의 색과 차이가 있는 차량들은 98.66%의 추적 성능을 나타냈으며, 검정색 또는 적색 등과 같은 차량은 흑백 영상에서 도로의 색과 유사하여 배경의 영향을 많이 받으므로 95.33%이었고, 전체 평균은 97%로 우수한 추적 성능을 나타내었다.
정량적인 강수량 추정은 기상학 수문학적 연구와 활용에 가장 중요한 요소 중 하나이다. 본 논문에서는 정량적 강수량 추정을 위하여 레이더 강우의 지리통계적 오차 구조 함수를 공동크리깅에 적용하여 레이더 강우강도를 조정하였다. 레이더 강우강도의 오차는 공동크리깅의 주변수로서 지상 우량계와 레이더의 강우강도의 차이로 산출되었다. 지상 우량계 강우장은 공동크리깅의 이차변수로서 정규크리깅에 의해 산출되었다. 레이더 강우강도의 오차 분포는 실험적 베리오그램으로 결정된 이론적 베리오그램을 공동크리깅에 적용하여 생성되었고, 레이더 강우강도 조정을 위하여 레이더 강우강도의 오차 분포를 레이더 강우장에 적용하였다. 본 연구의 검증을 위하여 국지적으로 호우가 발생하였던 2009년 7월 6일에서 7일까지의 강우 사례를 선정하였다. 오차가 조정된 1시간 레이더 누적강우량과 지상 우량계 누적강우량의 상관성은 조정 전에 비하여 0.55에서 0.84로 향상되었고, 평균제곱근오차는 7.45에서 3.93 mm로 조정되었다.
총유기탄소(TOC)는 해양의 탄소순환 연구분야에서 직접적인 생물학적 지표로 이용되는 중요한 인자다. 가용한 TOC 자료가 상대적으로 화학적산소요구량(COD) 자료 보다 부족하기 때문에 COD 자료를 활용하여 TOC 자료를 추정할 수 있다. COD를 TOC 로의 변환 시 TOC 추정에 직접적으로 영향을 미치는 COD 관측자료에 포함된 이상자료의 탐지와 적절한 처리는 합리적이고 객관적으로 수행되어야 한다. 본 연구에서는 국내 연안해역에서 관측된 염분, COD 및 TOC 자료에 대한 최적회귀모형을 제시하였다. 최적회귀모형은 이상자료와 영향자료를 여러 가지 탐색방법으로 진단하여 제거 전 후의 자료 개수 변화, 변동계수 및 RMS 오차를 비교 및 분석하여 선택하였다. 연구수행 결과, Cook의 진단방법과 SIQR의 boxplot 방법을 조합한 방법이 가장 적절한 것으로 파악되었다. 최적 회귀 함수는 TOC(mg/L) = $0.44{\cdot}COD(mg/L)+1.53$ 이고, 결정계수는 0.47 정도로 나타났으며, RMS 오차는 0.85 mg/L이다. RMS 오차와 지레계수(leverage values)의 변동계수는 이상자료 제거 전에 비하여 각각 31%, 80%로 크게 감소되었다. 본 연구에서 제시된 방법을 통해 COD와 TOC 관측자료에 포함된 이상자료와 영향자료의 과도한 영향을 진단 및 제거하였기 때문에 보다 적절한 회귀곡선식을 제시할 수 있었다.
본 연구는 신선편이 식품에서 오염 가능성이 있는 병원성 식중독 균 E. coli O157:H7에 대해 파프리카에서 성장 예측 모델을 적용하고, 본 연구에서 개발된 성장 예측 모델을 내부 검증하였다. 이를 비교하여 신선편이 식품을 안전하게 관리하기 위한 적절한 모델을 제시하고자 하였다. 파프리카에 E. coli O157:H7접종하여 온도에 따라 12, 24, 30, $36^{\circ}C$에 보관하여 성장을 측정하였다. Gompertz 식을 이용하여 온도에 따른 성장곡선을 그리고 LT와 SGR을 산출하였다. 산출된 LT와 SGR은 각각 Davey model와 squareroot model를 이용하여 2차 모델을 개발하였다. 개발된 2차 모델에 대하여 LT와 SGR model의 $R^2$값은 각각 0.999, 0.994로 1에 근접하는 높은 적합성을 보였다. 또한 내부 검정 결과 LT와 SGR model의 Bf 값은 각각 1.01, 0.89, LT model은 안전하게 SGR model 위험하게 예측되었다. 파프리카의 LT와 SGR의 상대적인 오차 값은 모두 허용 가능한 오차 범위에 포함 되었다. 따라서 개발된 모델을 이용하여 온도에 따른 E. coli O157:H7성장을 추정할 수 있으며, 이를 위해평가 자료로 활용할 수 있을 것으로 보인다.
수문 시계열의 분석은 수문자료를 활용한 수자원의 효율적인 운영 및 관리에 필수적인 부분이며, 특히 장기적인 수문량 예측에 널리 활용되고 있다. 이러한 수문 시계열 분석은 전통적으로 하나의 자료계열을 하나의 요인으로 파악하여 자료를 분석하고 예측해왔지만 시계열 자료가 여러 가지 요인으로 혼합되 어 하나의 자료계열로 나타내질 수 있다는 가정 하에 각 요인들을 분해하여 분석하는 방법도 널리 연구되고 있다. 본 연구에서는 경험적 모드분해법을 이용하여 주어진 수문 시계열을 다중 성분으로 분해하고 분해된 각 요소를 시계열 모형으로 재구축한 후, 구축된 요소별 시계열 모형으로부터 예측된 값을 합하여 시계열을 예측하는 방법을 이용하였으며 이를 국내 댐 유입량에 적용한 후 그 결과를 나타내었다. 기존 시계열 모형과 경험적 모드분해법을 이용한 방법의 정확도를 비교한 결과, 기존의 시계열 모형을 이용하여 자료를 예측한 결과보다 경험적 모드분해법을 적용하여 자료를 분해한 후 시계열 자료를 예측한 결과가 주어진 시계열 자료를 더 잘 나타내는 것을 알 수 있었다.
본 연구는 유출모형 연구를 위해 주로 사용되었던 DNN에서 벗어나, 다양한 신경망을 이용하여 유출모형을 개발하고 모형의 적합성을 나타내고자 하였다. 이를 위해 분류문제에만 사용되었던 CNN을 활용하였는데, 본 모형의 입력자료로 일반적으로 CNN에서 사용하는 사진을 이용할 수 없으며, 연구의 특성상 유역조건 및 강우 등의 영향이 반영된 수치적(numerical) 이미지(image)를 사용해야 하는 난해점이 있다. 이를 해결하고자 NRCS의 CN을 사용하여 이미지를 생성했으며, CNN 모형의 입력자료로 충분히 활용 가능함을 나타냈다. 이에 더하여, 유출 추정을 위해서만 사용되어왔던 CN의 새로운 용도를 제시할 수 있었다. 모형의 학습 및 검정 결과, 전반적으로 안정적으로 모형의 학습 및 일반화가 이루어졌으며, 관측값과 산정값간의 관계를 나타내는 R2는 0.79로 비교적 높은 값이 나타났다. 또한, 모형의 평가결과는 Pearson 상관계수, NSE, 및 RMSE 등이 각각 0.84, 0.65 및 24.54 ㎥/s으로 나타나, 전반적으로 양호한 모형의 산정성능을 보인것으로 나타났다.
본 연구에서는 스트레스에 대한 심리 반응 요인과 인지 스트레스원에 의해 유발된 심박변이도의 변화와의 관계를 확인하고자 하였다. 33명의 실험참여자는 지난 2주 동안 경험한 스트레스에 대하여 정신적 신체적 증상들을 스트레스 반응 척도 상에 평가하였다. 또한 실험참여자가 인지 스트레스 과제를 수행하는 동안 심전도 신호가 기록되었다. 심박변이도 지표로서, R-R간격의 표준편차(SDNN), 연속한 R-R 간격 차이 값의 평균제곱근(RMSSD)과 심박변이도의 저주파 성분(LF)과 고주파 성분(HF)의 비율이 추출되었다. 스트레스 반응은 회복기 동안의 평균에서 기저선의 평균을 뺀 차이값으로 분석에 사용되었다. 분석 결과, 스트레스 요인과 심박변이도 지표들과의 유의한 정적 상관을 보였다. 특히 스트레스에 대한 공격 반응의 증가는 모든 심박변이도 지표의 증가와 연관이 있었다. 모든 심박변이도 지표의 증가는 자율신경계가 동시에 활성화됨을 의미한다. 즉, 공격 반응의 증가는 교감 및 부교감신경계의 활성도의 증가와 관련이 있다. 또한 긴장, 우울, 피로와 좌절은 RMSSD와의 정적 상관이 있었다. RMSSD의 증가는 부교감신경계 활성의 증가를 의미하는 것으로, 긴장, 우울, 피로, 좌절의 증가와 부교감 신경의 활성도의 증가가 연관이 있었다. 이러한 자율신경의 공동 활성화는 주의 집중을 요하는 인지 스트레스원에 대한 통합된 반응으로 여겨진다.
This study developed predictive models to evaluate the kinetic behaviors of Bacillus cereus and Staphylococcus aureus in milk during storage at various temperatures. B. cereus and S. aureus (3 Log CFU/mL) were inoculated into milk and stored at $10^{\circ}C$, $15^{\circ}C$, $20^{\circ}C$, and $30^{\circ}C$, as well as $5^{\circ}C$, $15^{\circ}C$, $25^{\circ}C$, and $35^{\circ}C$, respectively, while bacterial populations were enumerated. The growth data were fitted to the modified Gompertz model to estimate kinetic parameters, including the maximum specific growth rate (${\mu}_{max}$; Log CFU/[$mL{\cdot}h$]), lag phase duration (LPD; h), lower asymptote ($N_0$; Log CFU/mL), and upper asymptote ($N_{max}$; Log CFU/mL). To describe the kinetic behavior of B. cereus and S. aureus, the parameters were fitted to the square root model as a function of storage temperature. Finally, the developed models were validated with the observed data, and Bias (B) and Accuracy (A) factors were calculated. Cell counts of both bacteria increased with storage time. Primary modeling yielded the following parameters; ${\mu}_{max}$: 0.14-0.75 and 0.06-0.51 Log CFU/mL/h; LPD: 1.78-14.03 and 0.00-1.44 h, $N_0$: 3.10-3.37 and 2.09-3.07 Log CFU/mL, and $N_{max}$: 7.59-8.87 and 8.60-9.32 Log CFU/mL for B. cereus and S. aureus, respectively. Secondary modeling yielded a determination of coefficient ($R^2$) of 0.926.0.996. B factors were 1.20 and 0.94, and A factors were 1.16 and 1.08 for B. cereus and S. aureus, respectively. Thus, the mathematical models developed here should be useful in describing the kinetic behaviors of B. cereus and S. aureus in milk during storage.
본 연구는 하천구배에 따라 환경요인 및 생물군집이 변화한다는 하천연속성 개념(River Continuum Concept, RCC)을 금강 수계에 적용하여, 수서곤충 섭식기능군의 공간적 분포 특성과 환경요인 사이의 상관관계를 규명하기 위하여 수행되었다. 이를 위해, 수서곤충 생물군집의 서식에 영향을 미치는 물리 화학적 환경요인들과 생물군집의 분포관계를 단계적 다중회귀분석기법으로 분석하였다. 또한, 주요인으로 선정된 환경요인들에 따른 생물군집의 분포특성을 발생확률 예측기법인 빈도비 모델(Frequency Ratio Model, FRM)과 지리정보시스템(GIS)의 공간분석기법에 적용하여 수서곤충 섭식기능군의 분포예측도를 작성하였다. 연구 결과, 고도, 하폭, 유속, conductivity, 수온, 모래의 함량 등 6개 환경요인의 결정계수($R^2$)가 0.5 이상으로 나타나 수서 곤충 섭식기능군의 분포에 영향을 미치는 주요인으로 선정되었다. 그리고 작성된 분포예측자료와 연구지역에 대하여 기 조사된 실측자료를 비교 검증한 결과, 두 자료 사이의 평균제곱근오차(RMSE)가 0.1892~0.4242로 나타나 예측모델의 신뢰성을 확인할 수 있었다. 이 연구의 결과는 수서곤충 섭식기능군을 이용한 하천생태계의 새로운 평가방법 작성에 활용될 수 있을 것이며, 하천 서식지의 보전 및 복원을 위한 기초자료로 활용될 것으로 판단된다.
얕은 대수층에서 매우 복잡한 함양과정을 거치는 지하수의 함양은 지표와 지하매질의 투수성에 의해 상당한 영향을 받는다. 투수성은 고유투수계수(intrinsic permeability)와 수리전도도(hydraulic conductivity)의 두 가지 개념으로 설명되며 이중 지표매질의 특성만으로 수리전도도를 구하려는 많은 연구가 이루어졌다. 본 연구에서는 경주지역 지하수기초조사에서 수행된 미고결퇴적물의 입도분포곡선과 강우-지하수위 교차상관분석을 토대로 회귀식을 사용하여 강우-지하수위 교차상관분석을 통한 수리전도도 산정식을 제안하고 실제현장에서 수행한 대수성 시험결과와 비교하여 그 적용성을 검토하였다. 그 결과 사질토 기반 충적층대수층에서 Zunker의 경험식에서 산정된 수리전도도와 강우-지하수위 최대 교차상관계수의 상관식이 자연로그형태로 증가하면서 결정계수 0.95 이상으로 매우 큰 상관성을 나타내었고 이 회귀식을 다른 관측공에 적용한 결과 실제 현장에서 수행한 대수성시험 결과와 평균제곱근오차가 2.83%로 나타나 강우-지하수위 모니터링 자료만으로 매우 신뢰할 만한 수리전도도를 추정할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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