항로표지가 이용자에게 지속 가능한 서비스를 제공하기 위해서는 항로표지사고가 발생하지 않을 때 가능하다. 만약 항로표지사고가 발생한다면 관리자는 이를 효율적으로 관리하여 유사한 사고를 예방해야 한다. 하지만 현재 항로표지사고 관리는 사고의 원인과 종류만 명시할 뿐 별도의 지침이 없어 관리자에 따라 다르게 기록되고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 항로표지사고를 재정립하고자 하였다. 이를 위해 지난 23년(00-22년)간 발생한 항로표지사고, IALA의 항로표지 정보 표준인 S-201, 사고의 범주인 교통사고와 해양사고를 분석하였다. 이를 토대로 항로표지사고의 요인은 내부적 원인과 외부적 원인으로 구분하였고, 사고유형은 등탑사고, 부표사고, 장비사고의 3종으로 구분하였다. 1차 항목을 좀더 세분화하여 사고 원인은 계류구, 기상악화 등 7개 항목과 사고 현상(종류)은 등탑파손, 부표유실, 장비고장 등 11개 항목으로 재정립하였다. 이러한 연구결과는 차후 항로표지사고 통계를 제공하기 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
본 연구는 수술전일 수면제 필요군의 특성을 파악하고 수면제의 필요성에 기여하는 변인들의 상대적인 중요성을 알아보고자 하였다. 연구자는 수술이 예정된 환자들의 병록지를 검토한 후 반구조적 면담을 시행하였다. 또한 환자에게는 불안, 우울, 통증의 정도를 측정하는 자가평가 질문지와 수면 전 후 설문지를 작성토록 하였다. 설문지에 성실히 응답한 167 명의 환자를 수술당일 기상 후 지난 밤 수면제의 복용이 필요했다고 판단하는 환자군(수면제 필요군)과 필요하지 않았다고 판단한 군(수면제 불필요군)으로 분류한 다음, 양군간에 인구통계학적 특성, 임상적 특성, 수면에 영향을 줄 수 있는 가능한 인자, 심리적 특성, 수술전 주간 상태와 야간 수면 등을 비교하였다. 양군간에 유의한 차이를 보인 변인들에 대해서는 수면제 필요군을 특징짓는 변인들의 예측기여도를 측정하기 위해 판별분석을 하였다. 연구결과는 수면제 필요군과 불필요군 간에 인구통계학적 특성 및 임상적 특성은 차이가 없었다. 그러나 병실환경에 대한 만족도는 수면제 필요군에서 불필요군에 비해 낮았다. 심리적 특성에서 불안의 정도는 양군간에 차이가 없는 반면에, 우울과 통증의 정도는 수면제 필요군이 불필요군에 비해 더 심하였다. 수술전일의 야간 수면에서도 수면제 필요군이 취침 전 수면에 대한 기대가 더 부정적이었고, 실제로 다음날 아침 전일의 수면을 더 불량하게 평가하였다. 판별분석의 결과, '수면에 대한 기대도'와 '통증'이 수면제 필요성을 판별하는 중요한변인이었다. 이상의 결과로 수술전일의 불면을 개선하기 위한 수면제나 진통제의 투여는 치료자의 판단이나 다른 객관적인 지표보다는 수면제의 필요성에 대한 환자 자신의 주관적인 의견이 더 중시되어야 할 것이다.
이 연구는 서해 천수만에서 2010년 7월 29일부터 8월 30일까지 33일동안 관측한 ADCP 자료와 바람(기상청), 서산AB지구의 방류량(한국농어촌공사 천수만사업단)자료를 분석하였다. 기술통계, 조류의 조화분석을 통해 조류의 특성을 파악했고, 스펙트럼(spectrum)과 코히런시(coherency) 분석, 콤플렉스 코릴레이션(complex correlation)과 진행 벡터(progressive vector) 등을 통해 비조류 특성을 파악하여 바람과 담수 유입이 잔차류에 미치는 영향을 알아보았다. 관측 유속의 범위는 -30~41 cm/sec였고, 표준편차는 저층에서 1.7 cm/sec, 표층에서 18.7 cm/sec로 계산되었다. 조화분석 결과 유향은 북북서-남남서 방향으로 주된 흐름을 보였다. M2의 조류타원 장축과 단축은 각각 9.4~14.8, 0.1~0.5 cm/sec의 범위를 보였고, S2의 경우 각각 4.4~7.0, 0.4~1.4 cm/sec의 범위를 보였다. 잔차류 전 수층의 대한 스펙트럼 분석 결과 3~6개의 유의한 주기가 2~8일 주기에 포함되어 있었으며, 바람도 유사한 결과를 보였다. 바람과 전 수층 잔차류의 코히런시 분석 결과 3~5개의 유의한 주기가 2.8일 이내의 위상차로 나타났고, 담수 유입량과 표층 잔차류의 코히런시 분석 결과 4.6일 주기가 가장 유의했으며, 위상차는 1.2일이었다. 잔차류의 진행 벡터는 전 층에서 북향했고, 표층보다 중층에서 북향하는 거리가 컸다. 잔차류의 북향은 바람의 계절적 요인에 기인했다고 볼 수 있으나, 만 북부에서 남하하는 담수의 영향(밀도류)에 의해 표층 잔차류 일부가 남향하는 흐름을 보였다.
조경용 녹음수가 하절기 옥외공간에서 인간이 느끼는 열쾌적성에 미치는 효과를 객관적으로 검증하기 위하여 수형이 서로 다른 미국참나무, 배롱나무, 참느릅나무 등 세 종의 수목를 선정하여 일사차단율과 평균복사온도 저감 효과를 비교분석하였다. 또한, 주기적으로 수관부 사진을 촬영하여 수관부의 변화특성도 비교 검토하였다. 일사량과 건구온도, 흑구온도를 현장에서 자동으로 계측 기록할 수 있는 시스템을 구축하여 각 수목의 수관 하부에 지면으로부터 1.1m 위치에 설치하고, 2013년 4월 1일부터 동년 11월 30일까지 매 분 단위로 기록될 수 있도록 설정하였다. 수관의 천공차폐율 분석결과, 비교적 일정한 상태를 유지한 것으로 나타난 2013년 6월 1일부터 동년 8월 30일까지의 자료 중, 우천과 이상 기상일 자료를 제외한 오전 10시에서 오후 2시까지의 자료를 통계 분석에 이용하였다. 10분 단위 평균값으로 환산된 총 6,640건의 흑구온도와 건구온도를 바탕으로 평균복사온도를 환산하였으며, 이를 각 시험구의 일사량과 비교 분석하였다. 분석 대상 기간 중 미국참나무와 배롱나무, 참느릅나무 수관부의 평균 천공차폐율은 각각 99%, 98%, 97%였으며, 각 수관하부에 도달한 평균 태양 복사량은 $106W/m^2$, $163W/m^2$, $202W/m^2$로 대조구의 $823W/m^2$와 비교했을 때, 최소 75%이상이 차단된 것으로 나타났다. 또한, 평균복사온도의 경우, 각각 $30.34^{\circ}C$, $33.34^{\circ}C$, $34.77^{\circ}C$로 계산되어 대조구의 $46.0^{\circ}C$와 비교했을 때, 적게는 $10^{\circ}C$에서 많게는 $16^{\circ}C$까지 수목의 수관부에 의해서 저감된 것으로 나타났다. 일사량과 평균복사온도의 관계를 회귀분석한 결과, 매우 밀접한 선형관계를 형성하고 있었으며, 설명력도 매우 높게 분석되었다. 결론적으로 본 연구를 통해서 하절기 옥외공간에서 녹음수의 수관은 일사량의 상당부분을 차단함으로써 인간이 체감하는 열쾌적성을 개선하는데 매우 중요한 역할을 하고 있다는 점을 객관적으로 확인할 수 있었다. 따라서, 옥외공간에 더 많은 녹음수와 숲을 조성하여 그늘 지역을 증가시킴으로써 인간의 하절기 옥외활동에 부정적 영향을 주고 있는 불필요한 열에너지를 현격하게 저감시켜 쾌적한 열환경을 효과적으로 조성할 수 있을 것이다.
벼 등 식량작물 작황 추정의 경제, 산업적 중요성이 증가함에 따라 생물리 모형과 원격탐사 기반의 위성자료를 활용한 작황 추정 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 연구에서는 위성 기반의 전천후 기상 입력자료(i.e. 기온, 대기 수증기압 포차, 일사량)와 빛 이용효율 모형을 이용한 생물리적 작물 성장 알고리즘을 벼에 적용하여 벼의 수확량을 수확 시기 보다 이르게(9월 중순 경) 추정하는 것을 목적으로 하였다. 2003년부터 2014년까지 12년간 경상권을 제외한 국내의 군 단위 행정구역별 벼 수확량을 추정하고, 이를 통계청에서 제공하는 현미 생산량 통계와 비교, 평가하였다. 벼 건중량, 수확지수 그리고 수확량 추정 결과는 각각 지도로 작성하여 공간적 분포 양상을 분석하였다. 연도별 전국 평균 추정 건중량은 평균오차(ME)가 0.56%, 평균절대오차(MAE)가 5.73%로 유의미한 결과를 보였다. 연도별 군 단위 건중량은 ME가 0.10%에서 2.00%, MAE가 2.10에서 11.62%의 범위를 보였다. 추정된 건중량은 강원지역에서 상대적으로 과대 모의하고, 충청 이남의 도심과 서해 인근지역에서 과소 모의하는 경향을 보였다. 건중량과 유관한 통계청 자료(i.e. 볏짚 생산량)와는 상반된 변동 양상을 보였는데, 이는 입력자료의 해상도(1 km)로 인한 픽셀 내 토지피복 이질성으로 인한 오차로 사료된다. 또한 생육기간 이후 수확시기의 생육상황을 고려하지 못하는 점을 향후 연구에서 개선할 필요가 있다.
우리나라는 산림 내 연료 물질 증가와 기후변화 등의 요인으로 산불의 연중화와 대형화가 증가하는 추세에 있으므로 산불 발생 확률에 대한 정보를 제공함으로써 산불 발생을 예방하여 피해를 최소화할 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 현 산불예보시스템에서 제공하는 산불위험지수(DWI; Daily Weather Index)를 개선하기 위한 방법을 살펴보았다. 즉, 우리나라 산불위험지수의 시간 및 공간적 정확성 향상을 통한 고도화를 목적으로, 기상청에서 제공하는 동네예보 자료, 위성기반의 가뭄 지수, 산불 다발 지역 지도를 융합하여 5km 격자 형태로 제공되는 새로운 산불위험지수(FRI; Fire Risk Index)를 제안하였다. 산불위험지수는 캐나다에서 현업으로 사용되는 미세 연료 지수를 기반으로 우리나라에 최적화한 미세 연료 지수, 가뭄지수의 곱과 시간 및 공간적 가중치를 통하여 산출된다. 시간적인 정확성 향상을 위하여 산림청에서 제공하는 산불 피해 대장 표를 이용하여 월별 산불 통계량을 통한 월별 가중치를 적용하였으며, 공간적인 정확성 향상을 위하여 산불 다발 지역 지도의 산불 밀도 정보를 이용하여 가중치를 적용하였다. 월별 산불 발생 건수와 제안된 산불위험지수의 시계열을 분석하였을 때 증가 및 감소 경향을 잘 모의하고 있었으며, 5km 격자 형태로 산불위험지수를 제공함으로써 행정 구역 단위로 산불위험지수를 제공할 때보다 상세한 정보를 제공할 수 있었으므로 지역적으로 더욱 정확하고 구체적인 산불 예방에 대한 의사 결정에 도움이 될 것으로 기대된다.
작물 모형은 작물의 유전적 특성을 나타내는 품종모수를 요구하며, 품종모수는 작물의 개별 품종별로 추정되어야 한다. 품종모수의 추정에는 고품질의 많은 생육 자료가 요구되지만, 자료의 생산에 상당한 비용이 필요하다. 비교적 낮은 품질의 가용성이 높은 자료를 활용하는 대신, 대량의 랜덤 모수를 생성하고 이를 평가하여 품종모수를 추정할 수 있다. 본 연구에서는 SIMPLE 작물 모델의 불확도를 최소화하기 위해 품종모수 추정 방식을 비교하고, 두 앙상블 방식과 대한 비교를 하였다. 모수 추정을 위한 Metropolis-Hastings (MH) 알고리즘에 대한 목적함수로 로그 가능도(log-likelihood: LL)와 generic composite similarity measure (GCSM)를 사용하였다. 또한 품종모수의 평균값을 사용한 예측(Epm)과 개별 모수들로부터 얻어진 추정값의 평균값(Eem)의 일치도를 분석하여 앙상블 방식에 따른 불확도 변화를 파악하였다. 국내에서 재배되는 사료용 벼 품종인 조우 벼와 영우 벼를 대상으로 품종모수를 추정하였다. 2013년, 2014년, 2016년에 대한 수원, 전주, 나주, 익산에 위치한 실험포장에서 얻은 수량 관측 자료를 사용하였다. 또한 2016년부터 2018년까지 수원에서 보고된 별도의 수량 관측 자료를 사용하였다. 목적함수에 따라 추정된 품종모수의 분포에 차이가 있었다. LL을 통해 얻은 품종모수는 GCSM으로 얻은 품종모수보다 좁은 범위에 분포하였다. 두 가지 앙상블 접근법은 통계적으로 유의한 차이가 나타나지 않음을 확인하였다. GCSM의 상대적으로 높은 불확도는 수용확률을 조정하여 낮출 수 있다고 사료되고, Epm의 결과는 기존과 다른 앙상블 방식을 통해 적은 연산을 통해 불확도를 낮출 수 있음을 보인다.
나무의 가지 구조와 생리학 사이의 중요한 관계를 고려할 때 가지 구조를 이해하는 것은 수종의 분류나 3D 나무 모델링과 같은 분야에 중요하다. 지상형 라이다는 나무의 구조를 자세히 포착하고 정량적 구조 모델은 지상형 라이다로부터 얻어진 포인트 클라우드에서 가지의 반경과 길이의 계산을 가능하게 한다. 선행 연구에서는 반경 비율이나 길이 비율 등 가지의 구조를 나타내는 인자의 대푯값으로 평균 또는 중앙값에 의존하거나 줄기와 1분기 가지의 관계만을 다루었다. 본 연구는 가시칠엽수, 은행나무, 왕벚나무에서 부모와 자식 가지 사이의 반경 비율, 길이 비율 및 분지각 세 가지 인자에 대해 3분기 가지까지 인자들의 추정 분포를 살펴보고 추정 분포들을 분기별, 종별로 비교하는 것을 목표로 한다. 인자들에 적합한 분포를 알아보기 위해 인자들을 여러 확률 분포로 추정해 보았고, 평균 Kolmogorov-Smirnov 통계량에 의거해 각각 그 수치가 반경의 경우 0.048, 길이의 경우 0.061, 각도의 경우 0.050으로 감마 분포가 최적의 분포로 선택되었다. 추정된 분포 내에서 최빈값과 평균값, 최빈값과 중앙값 사이의 차이를 정규화 한 평균은 반경에 경우 11.2% 및 7.5%, 길이에 경우 17.0% 및 11.5%, 분지각의 경우 8.2% 및 5.5%로 상당한 차이를 보였다. 추정된 분포 사이에서 분기별, 종별 비교 분석을 수행했으며, 그 결과 인자들로부터 추정된 분포는 분기와 종에 따라 다양한 분포 양상을 보였다. 본 연구는 이러한 인자들의 확률 분포를 조사하는 것이 가지 구조에 대해 더 상세한 묘사를 제공할 수 있음 시사한다. 또한 가지 구조의 포괄적인 이해를 위해 더 높은 분기의 가지를 조사하는 것의 중요성을 강조한다.
목 적:스트레스와 성격적 요인이 수면에 여러가지 다양한 영향을 미친다는 것은 최근까지 많이 연구되어 왔다. 그러나 스트레스와 성격요인 그리고 수면 이 세가지 요소간의 연관성과 서로간의 영향에 대한 연구는 없었던 것이 사실이다. 본 연구는 스트레스와 성격요인이 수면에 어떠한 영향을 주는지, 또한 이들 사이에 어떠한 연관성을 가지는지를 연구하고자 하였다. 방 법:건강한 남녀대학생 174명을 대상으로 스트레스와 수면상태, 성격 특성 등을 평가하기 위하여 스트레스 평가 척도(K-DSI)와 평소 수면평가지(modified PSQI), 성격요인검사(16 PF)를 작성하도록 하였다. 이 밖에 주관적인 우울, 불안의 정도도 조사하였다. 이들의 서로간의 연관성을 밝히기 위한 통계방법으로 기술분석, 피어슨 상관분석, 위계적 다중회귀분석, 경로분석 등을 이용하였으며 SPSS ver. 10.0과 AMOS 4.0을 사용하였다. 결 과:스트레스는 비회복적 수면으로 인한 증상들(기상 시 증상, 주간 증상 등)에 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다. 성격요인 중에서는 죄책감 요인(O 요인), 자아강도 요인(C 요인)과 불안감 요인(Q4 요인)이 비회복적 수면으로 인한 증상들과 높은 상관관계를 보이는 것으로 나타났다. 우울과 불안 총점과 스트레스, 성격 사이에는 매우 높은 상관관계가 있는 것으로 나타났으며, 경로분석 상에서는 스트레스와 성격요인이 감정반응을 매개로 하여 수면에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 결 론:본 연구를 통하여 스트레스가 다른 수면의 요소들보다 비회복 수면으로 인한 이차증상들에 크게 영향을 미친다는 것을 알 수 있었으며, 이는 수면의 회복 기능 효과를 감소시키기 때문인 것으로 여겨진다. 또한 자아강도가 약하고 죄책감이 많으며 높은 불안감을 가진 성격이 스트레스에 취약하며, 다양한 성격특성과 그에 따른 대처방식의 차이, 여러가지 스트레스 사건, 그리고 이에 대한 감정반응들이 복합적으로 수면에 영향을 미치는 것으로 생각된다.
1998년부터 2008년까지 낙동강 물금지점의 수질, 수리 및 기상 인자를 통해 조류발생의 주요 영향인자를 평가하고 chlorophyll-a (chl-a) 예측 모델을 도출하였다. 분석 전 데이터의 신뢰도 향상을 위해 이상치를 제거하는 전처리 과정을 수행하였다. 국내 태풍영향기간을 산정하여 태풍영향기간에 포함된 데이터는 제외를 하였고 관리도 기법을 적용하여 이상치를 제거하였다. 이후 분석과정은 Method 1과 2 두 가지 방법으로 나뉘었다. Method 1은 전처리 과정을 거친 17개 항목의 데이터를 직접 이용하여 chl-a 예측모형을 도출 하였고, Method 2는 전처리 후 주요 영향인자를 도출하여 이를 통해 모형을 개발하였다. Method 2의 상관관계 분석결과 물금지역의 chl-a에 대한 주요영향인자는 수온, pH, DO, BOD, COD, T-N, $NO_3-N$, $PO_4-P$, 유량, 유속 및 수심으로 나타났다. Method 1, 2에 의한 chl-a 회귀모형은 각각 $R^2$ 값이 0.799 및 0.790의 높은 유의성을 나타내었고 2009~2010년의 데이터로 검증하였다. Method 1에 의한 chl-a 예측모형의 training period와 validation period의 RMSE 값은 각각 20.912와 24.423으로 나타났으며 Method 2를 통한 모델은 각각 21.422 및 26.277을 나타냈다. 예측 모형 도출 결과 Method 1 및 2 모두 BOD, DO 및 $PO_4-P$ 세 가지 인자가 주요한 역할을 한 것을 볼 때 향후 물금 지점의 조류 발생은 BOD, DO 및 $PO_4-P$를 중점적으로 관리할 필요가 있다고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.