일반적으로 강우-유출모형의 매개변수 최적화는 가용 자료 전체를 대상으로 수행하여 고유의 매개변수 집합을 활용한다. 그러나, 계절에 따른 강수량의 편차가 큰 국내의 기후 특성과 더불어 기후변화로 인하여 계절성에 따른 편차 및 변동성이 증가할 것으로 전망되고 있어, 물 수요자들에 대한 안정적인 공급을 위한 장기간의 계획에서 계절성을 반영한 매개변수 추정은 효율적인 물배분에 중요한 요소라 할 수 있다. 본 연구에서는 기후특성에 따른 강우-유출모형의 변동성을 분석하기 위하여 소양강댐 유역을 대상으로 GR4J 강우-유출모형을 활용한 지역적 민감도 분석을 수행하였으며, 산출된 민감도 분석 결과와 기상자료를 결합하여 SOM을 활용해 군집화하였다. 이를 통해 계절 분리를 수행하고 각 계절의 특징을 분석하여 강우-유출모형의 보정 기법을 개발하였으며, 통계적 지표를 이용하여 성능을 평가하였다. 결과적으로 비교적 유량이 적은 Cold 기간의 모형 성능이 개선되는 것을 확인할 수 있었다. 이는 몬순기후 등 강수편차가 큰 지역을 대상으로 수문모형의 성능 및 예측도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.
While utilizing high resolution satellite image for land use classification has been popularized, object-oriented classification has been adapted as an affordable classification method rather than conventional statistical classification. The aim of this study is to extract the paddy field area using object-oriented classification with time series NDVI from high-resolution satellite images, and the RapidEye satellite images of Jaeryung-gun in North Korea were used. For the implementation of object-oriented classification, creating objects by setting of scale and color factors was conducted, then 3 different land use categories including paddy field, forest and water bodies were extracted from the objects applying the variation of time-series NDVI. The unclassified objects which were not involved into the previous extraction classified into 6 categories using unsupervised classification by clustering analysis. Finally, the unsuitable paddy field area were assorted from the topographic factors such as elevation and slope. As the results, about 33.6 % of the total area (32313.1 ha) were classified to the paddy field (10847.9 ha) and 851.0 ha was classified to the unsuitable paddy field based on the topographic factors. The user accuracy of paddy field classification was calculated to 83.3 %, and among those, about 60.0 % of total paddy fields were classified from the time-series NDVI before the unsupervised classification. Other land covers were classified as to upland(5255.2 ha), forest (10961.0 ha), residential area and bare land (3309.6 ha), and lake and river (1784.4 ha) from this object-oriented classification.
Background: Korean Working Conditions Surveys (KWCS), referencing European Working Conditions Surveys, have been conducted three times in order to survey working condition and develop work-related policies. However, we found three limitations for managing the collected KWCS data: (1) there was no computerized system for managing data; (2) statistical KWCS data were provided by limited one-way communication; and (3) the concept of a one-time provision of information was pursued. We suggest a web-based public service system that enables ordinary people to make greater use of the KWCS data, which can be managed constantly in the future. Methods: After considering data characteristics, we designed a database, which was able to have the result of all pairwise combinations with two extracted data to construct an analysis system. Using the data of the social network for each user, the tailored analysis system was developed. This system was developed with three methods: clustering and classification for building a social network, and an infographic method for improving readability through a friendly user interface. Results: We developed a database including one input entity consisting of the sociodemographic characteristics and one output entity consisting of working condition characteristics, such as working pattern and work satisfaction. A web-based public service system to provide tailored contents was completed. Conclusion: This study aimed to present a customized analysis system to use the KWCS data efficiently, provide a large amount of data in a form that can give users a better understanding, and lay the ground for helping researchers and policy makers understand the characteristics.
해군 잠수함은 여러 구성장비가 탑재된 복합 무기체계로 개발되기 때문에 이는 잠수함 정비의 어려움으로 직결된다. 또한, 잠수함 정비계획을 수립하는 방법은 인원수, 대상 함정의 수, 소비시간 등 통계적 접근에 의존하기 때문에 효율적인 정비에 제한적이다. 효율적인 정비를 위해서는 정비대상에 대한 이해를 바탕으로 주요 정비요소를 도출하여 정비하는 것이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 핵심 정비요소로 정비부하율을 정의하고, 분석 대상의 관계에 중점을 두어 현상을 식별하는 SNA 기법을 사용하여 잠수함 정비데이터를 분석한다. 이를 통해 기존에 정량적 분석에서 드러나지 않은 정비부하 특성을 도출하여 정비자 또는 정비계획자가 집중해야 하는 분야를 식별한다.
본 연구의 목적은 1995년부터 2005년까지 도시근로자 가구의 빈곤실태와 변화추이, 빈곤가구의 특성, 그리고 빈곤의 원인을 규명하고, 공 사적 이전소득과 조세의 빈곤완화 효과를 평가하여, 우리나라 빈곤문제에 대한 전반적인 이해를 도모하고, 그에 기초하여 보다 바람직한 정책적 대안을 모색하는데 있다. 이를 위해 도시가계조사의 연간 원자료를 분석의 자료로 활용하였으며, 종단자료에 대한 분석을 위해 GEE(Generalized estimating equation) 회귀분석을 실시하였다. 분석의 결과, 가장 중요한 사실 가운데 하나는, 경제위기를 경험하면서 그 규모와 심도 차원에서 심각했던 도시 근로자 가구의 빈곤 문제가, 이후 크게 개선되지 못하고, 오히려 더욱 악화되고 있다는 점이다. 또한 여성빈곤, 노령빈곤, 저학력 가구주 가구의 빈곤 등, 전통적인 빈곤가구의 특성이 확인되었으며, 이들 취약집단의 빈곤화 현상도 시간이 경과함에 따라 더욱 심화되는 모습을 보이고 있다. 그리고 임시 일용직, 단순노무직, 1차 산업과 민간서비스업 종사자 가구의 빈곤화 현상도 상대적으로 높게 나타나, 저임금과 고용불안정이 빈곤의 주된 원인임을 추정할 수 있다. 이러한 빈곤 가구의 특성은 빈곤의 원인에 대한 분석에서도 다시 한번 확인된다. 그리고 정부의 조세와 공적이전소득의 빈곤완화 효과는 이전의 시기에 비해 크게 확대되었지만, 그 상대적인 효과는 서구의 복지선진국과 비교해 볼 때, 아직 초보적인 단계에 머물러 있는 낮은 수준이다.
자기조직화지도는 고차원의 원자료를 노드들로 이루어진 저차원의 공간으로 투영하는 비지도학습 방법이다. 이 방법은 고차원의 자료를 노드들을 사용하여 2 또는 3차원의 공간에서 시각화할 수 있고, 이를 통해 자료의 특성을 탐색하는데 유용하다. 자료의 구조를 파악하기 위해 종종 노드들에 대한 군집분석을 시도하는데, 군집분석의 중요한 문제중 하나는 군집의 개수를 결정하는 것이다. 이 문제를 해결하기 위해 다양한 군집타당성지수들이 지금까지 개발되어 왔고, 이러한 지수들은 자기조직화지도의 노드들의 군집분석에 직접적으로 적용될 수 있다. 그러나, 자기조직화 지도가 원자료의 위상적 특성을 저차원 공간에 반영할 수 있다는 특징을 갖는데 반해, 이러한 일반적인 지수들은 이를 고려하지 않는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 원자료의 위상적 특성을 고려한 노드들 사이의 연결강도를 기반으로 하는 군집타당성지수를 제안한다. 이 새로운 군집타당성지수의 성능은 모의실험을 통해 기존의 군집타당성지수들과의 비교되고 검증된다.
본(本) 논문(論文)에서는 통계적(統計的) 용어조합(用語組合)과 클러스터링기법(技法)에 관한 문헌(文獻)을 간단히 살펴보았다. 선행연구(先行硏究)들로부터 통계적(統計的) 용어조합(用語組合)은 조합기법(組合技法)의 비효율성(非效率性)때문이 아니라 문헌집단(文獻集團)의 이질성(異質性) 때문에 검색(檢索)과 분류(分類)에 적당치 않다는 사실(事實)을 발견(發見)할 수 있다. 그 결과(結果)로부터 정보검색(情報檢索)의 최적화(最適化)를 위한 조합기법(組合技法)으로서 클러스터링과 통계적(統計的) 색인(索引)의 개념(槪念)을 이용(利用)할 수 있다. 본(本) 논문(論文)의 가설(假說)은 클러스터파일내(內)에서 통계적(統計的) 용어조합(用語組合)을 사용(使用)함으로써 정보검색(情報檢索)시스템의 성능(性能)을 상당히 향상(向上)시킬 수 있다는 것이다. 달리말해서, 파일들을 모으고 의미적(意味的)으로 관련(關聯)있는 모든 문헌(文獻)들을 함께 모아줌으로써, 유사조합(類似組合)(spurious association)의 문제(問題)를 상당히 해결(解決)할 수 있을 것이다. 실제적(實際的)으로, 본(本) 논문(論文)에서는 조합기법(組合技法)의 방법론(方法論)을 어떻게 생성(生成)할 수 있을 것인가를 고려했다. 자동용어(自動用語) 상관성(相關性)을 위하여 스타일(stiles)의 조합인자(組合因子)를 이용(利用)했으며 클러스터링 환경(環境)을 위해 커널기법(技法)(kernel method)을 사용(使用)했다.
자연 영상에서의 텍스트 이해는 지난 수년간 매우 활발한 연구 분야로 자리하고 있다. 논문에서 우리는 한국어 간판 영상으로부터 자동으로 텍스트를 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 상호명의 인식을 위한 텍스트 영역의 검출 및 이진화를 포함하고 있다. 먼저 수직, 수평 방향의 에지 히스토그램을 이용하여 텍스트 영역의 정교한 검출을 수행하였다. 두 번째 단계는 검출된 텍스트 영역에 대해서 연결요소 기법을 적용하여 각각의 독립된 한 개의 문자 영역으로 분할되어지고, 마지막으로 최소 거리 분류법에 의해 각각의 글자를 인식한다. 각각의 문자 인식을 위해 모양 기반 통계적 특징을 추출한다. 실험에서 제안된 전체적인 효율성 및 정확성을 분석하였으며, 현재 구현된 모바일 시스템의 실용성을 확인할 수 있었다.
Heterophyidae과에 속하는 Matagenimus yokegawai, Metagonimus Miyata Type, M. takahashii, Heterophyes disbar, H. heterophyes, H. nocens, Heterophyepsis continua, Pygidiopsis summa, Stellanpchasmusfaltatus, Stittodora lari 등 총 21 Operational Taxonomic Unit(OTU)를 사용하여 수리분류학적 연구를 시도하였다. 형질은 절대 측정치가 아닌 상대적 비율을 주로 사용하였으며, 형질수는 26개를 사용하였다. 각 형질간의 유사도를 측정하여 상관계수를 계산한 후 Ward의 방법에 의한 집괴 분석 및 인자 분석을 수행하였다. 분석 결과 Metagonimus 속(genus) 그룹은 Metagonimus yokogawai, Metagonimus Miyata Type, M. takahashii 등 3개의 표현군으로 구분이 되었으며, Metagenimus Miyata Type은 M. takahashii 의 아종 수준으로 분류되었다. Heterophyes 속 그룹은 Heterophyes dispar, H. heterophyes, Jf. nocens 등 명확한 3개의 표현 군으로 구분되며, H. nocens는 H. heterophyes의 아종이 아닌 뚜렷한 종의 수준에서 분류됨을 나타내었다. 그 외의 종들도 역시 뚜렷한 표현 군으로 분류되었으며, 이로부터 흡충류에 있어서도 수리분류학적 방법에 의해 분류가 명화한 분류군의 한계를 규정하는데 많은 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.
지속적으로 발생하는 기술 유출 사고에 대응하기 위하여 다양한 보안대책이 시행되고 있으나, 대부분의 보안 대책은 내 외부 사이의 경계선을 보안하는데 초점이 맞추어져 있다. 이는 외부로부터 발생하는 공격을 탐지하고 대응하기에 효과적이지만, 내부에서 발생하는 보안 사고에 취약한 실정이다. 본 연구에서는 효과적인 내부유출방지를 위해 사용자 행위정보 중 기술유출 행위에 해당하는 행위를 식별하고 기술유출 행위 탐지 항목을 설계하였다. 설계 방법으로는 선행연구 기반의 기존 기술유출 탐지 방법들을 분석하고, 기술유출 사고 사례를 기술유출 행위 관점에서 분석하여 기술유출 행위로 식별 가능한 탐지 항목들을 도출하였다. 도출한 기술유출 행위 탐지 항목은 통계적 검증을 통해 적합 타당성, 신뢰성을 모두 확보하였으며, 항목 간 상관분석을 통해 항목 간 연관 정도를 확인하였다. 본 연구의 결과물을 통하여 향후 선행연구와 유출경험 사고 사례 기반의 기술유출 시나리오 설계에 기반이 될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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