다목적댐의 홍수조절운영에 있어서 댐유입량은 직접 관측의 어려움과 오차로 인해 정확한 유량을 산정하는데 한계가 있다. 남강댐 유역의 경우 유역면적대비 과소한 저수용량으로 말미암아 급격한 홍수유입이 발생할 경우 유출률이 비정상적 수치를 보이는 경우가 종종 발생하고 있다. 본 연구에서는 물리기반의 격자형 유출모형을 댐 직상류 잔유역에 적용하여 유출률을 산정 후 남강댐 계측유입량의 타당성을 간접적으로 검증할 수 있는 방법론을 제시하고자 한다. 댐유역에서 잔유역은 직상류 수위표지점 하류의 유역을 일컬으며, 이들 수위표지점에서 홍수시의 배수영향은 최소화될 만큼 이격되어 있고, 댐체 혹은 취수탑에 부착된 수위표와는 달리 기계적 진동의 영향이 최소화되어 있다고 가정한다면, 수위계측지점의 유량을 경계조건으로 활용하여 작은 면적에 대한 정밀한 수문학적 유출모델링을 통하여 비교적 신뢰성있는 유출값을 추정할 수 있다는 장점이 있다. 남강댐 잔유역은 유역 내 산청, 신안, 창촌 수위관측소를 기준으로 상류의 유역을 제외한 부분으로 설정하였다. 본 연구에서는 210m 격자에 대하여 모든 입력자료를 가공하였으며, 입력자료 중 지형자료는 WAMIS에서 제공한 DEM, 토지피복도, 토양도를 활용하였다. 강우자료는 유역 내 위치한 25개 강우관측소의 시단위 강우자료를 활용하였고, 강우사상은 진주 기상관측소의 일우량 100mm 이상을 기준으로 총 8개의 강우사상을 선정하였다. 남강댐 유역의 유출률을 산정하기 위해 산청, 창촌, 신안 등 3개의 수위관측소의 관측유량을 경계조건으로 사용하였고, 모의된 수문곡선의 총유량과 첨두유량을 관측값과 비교하였다. 유출률을 산정하기 위한 기준시간은 강우시작부터 강우종료 후 48시간으로 설정하였다. 유출률은 강우사상별로 편차가 심한 특성을 보이고 있었으며, 전체적으로는 계측유량기준 106~39.1%의 유출률이 보정된 유량을 통해서는 85~33%의 유출률로서 계측유량이 전반적으로 과대추정 되는 경향이 있었음을 확인할 수 있었다. 이들 중 2010년 7월 강우사상은 관측 유입량 기준 95.6%의 유출률을 보여, 추정유량 58.5%대비 상당한 과대추정 경향을 보인 사례로 판단할 수 있었다. 수문학적 유입량 추정방법은 현장계측을 대체할 수 있는 기법으로는 무리가 있으나 현장계측의 신뢰도를 평가하기 위한 목적으로는 유용한 대안이 될 수 있을 것으로 기대된다.
국방부 유해발굴단을 통해 발굴된 한국전쟁 전사자 유품의 보존 방법론을 제시하고자 3D 기술의 적용과 가역성 및 안정성이 우수한 보존 재료를 이용해 군화류 2점에 대한 보존처리를 진행하였다. 3D 스캐닝과 모델링을 통해 군화를 신었던 전사자의 발 사이즈를 추정해 볼 수 있었으며, 이를 기반으로 3D 출력 구조체를 이용해 원형을 복원하였다. 원형 복원은 출토 유품의 오염물 제거와 유연제 처리 작업을 거쳐 구조체의 형태로 복원하였으며, 열화되어 찢겨지거나 멸실된 부분은 접합 및 메움처리 후 고색처리를 통해 원형을 복원하였다. 보존처리 후 2종의 군화 모두 밑창과 발등 부분은 고무류, 발등 일부와 발목 부분은 합성가죽류로 제작된 것을 확인할 수 있었으며, 이는 방수 또는 방한의 목적으로 제작되어 1944년에 도입된 모델 Shoe Pac(M-1944, 12-inch) 방한화와 유사한 군화임을 확인하였다. 이러한 결과는 보존처리를 통해 출토된 유품의 제작기법과 재질, 용도 등을 밝혀낼 수 있음을 확인한 연구로서 과학적 보존처리와 3D 기술의 융합적 연구의 중요성을 보여준 사례이다.
암거구조물의 특성상 암거 표준도가 제정되어 실무에 활용되고 있다. 그러나 이는 암거구조물의 설계 및 시공성을 향상시킬 수 있으나, 다양한 현장조건에 부합하는 단면형상의 선정에 제약조건으로 작용하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 프리캐스트 세그먼트 조립을 통하여 다양한 형상의 암거구조물 시공이 가능한 현장 대응형 암거구조물 설계 및 시공기술을 개발하였다. 조립식 수로암거구조물의 구조적 특성상 프리캐스트 세그먼트의 연결부가 고정 또는 내부힌지 거동 여부에 따라 부재의 두께, 철근량 등이 변화하게 되며, 이는 시공성 및 경제성에 큰 영향을 미치게 된다. 따라서 본 연구에서는 세그먼트 연결부의 합리적인 모델링 기법 제시를 위하여 현장실험 및 수치해석을 수행하였다. 현장실험 및 수치 해석 분석 결과, 몰타르 충진식 슬라브를 이용한 슬라브, 벽체, 기초판 프리캐스트 세그먼트는 연결시공을 통하여 조립식 수로암거구조물은 일체화된 구조물로 거동하는 것으로 나타났다.
미국은 바이든 정부 취임 후 대규모 사이버 공격이 잇따라 발생하고, 사이버안보를 국가 최우선과제로 강조하고 있으며, 미국뿐만 아니라 동맹 및 우방국의 사이버안보 강화를 위한 노력을 추진하고 있다. 특히, 2023년 3월에는 국가 사이버안보 전략을 발표하였는데, 연방정부 및 주요기반시설 보호, 국제협력을 통한 사이버공간의 악의적 행위자 및 위협국에 대한 추적 및 대가부과, 민간의 사이버보안 책임 강화 등을 골자로 하고 있다. 국가 사이버안보 전략은 사이버안보의 최상위 지침으로 공공-민간뿐만 아니라 국외 정책 방향도 포함하고 있어 국제질서에까지 영향을 미칠 것으로 예상된다. 한편, 우리나라는 2022년 새로운 정부가 출범하고, 2019년에 발간된 국가사이버안보 전략의 개정이 필요한 상황이다. 또한, 최근 한-미 협력이 강화되고 있으며, 사이버안보는 한미 정상회담에서 핵심의제로 다뤄지고 있다. 이에 본 논문에서는 바이든 정부의 사이버안보전략을 살펴보고, 기존의 트럼프 정부와 어떻게 달라졌는지 그 특징과 시사점을 정성적·정략적 측면에서 분석하고자 한다. 정량적 분석을 위해서는 텍스트 마이닝 기법 중 하나인 토픽모델링을 활용한다. 그리고 이러한 변화가 한-미 관계를 비롯해 우리나라에 미치는 영향과 한국 사이버안보 정책에 주는 함의를 도출한다.
이 연구는 2018년 12월 MMA의 인트로 공연 유튜브 댓글의 텍스트 마이닝을 통해 국내 대중의 반응을 의미화 하는것에 목적이 있다. 이를 위해 지난 10개월간 15개의 유튜브 영상에 달린 댓글을 수집하였다. 데이터의 수집은 Python과 BeautifulSoup프로그램을 통해 총 5,135개의 데이터를 크롤링하였고, 총 3차시에 걸쳐 데이터를 정제한 후 최종 5,080의 데이터를 분석자료로 활용하였다. 데이터 분석에는 텍스트 마이닝 기법이 적용되였고, 정제, 분석, 시각화의 모든 과정은 텍스톰(Textom) 프로그램을 이용하였다. 연구결과 키워드 분석에서는 '무대', '한국', '영상', '최고', '멋', '춤', '아이돌', '레전드', '사랑', '감사'등의 키워드 순으로 나타났고, '국뽕'이나 '올림픽'과 같은 키워드도 빈번하게 나타났다. N-gram 분석에서는 '한국의 아이돌 무대 중 전설로 남을법한 최고의 무대', '한국의 전통문화를 보여준 아이돌의 무대'라는 문맥의 댓글이 상위권에 랭킹되었다. 이와같은 키워드 분석결과를 바탕으로 토픽모델링을 적용하여 총 5개의 토픽에서 상위 5개의 키워드를 추출하였다. 토픽의 내용과 분포도를 분석한 결과 이 공연영상에 대한 댓글의 토픽은 크게 '공연무대에 대한 극찬', '한국전통춤을 융합하여 예술적으로 승화시킨 것에 대한 애정', '멋진 춤 영상을 올려준 것에 대한 감사한 마음'으로 크게 3가지의 반응으로 이루진 것을 확인하였다.
최근 국내에서 외래 곤충인 (가칭)마른나무흰개미(Cryptotermes domesticus)가 서울에 위치한 주택에서 발견되었다. 이 종은 국내에 정착할 경우 잠재적으로 목재나 목조건물에 피해를 줄 수 있어 시급한 국내 발생 조사가 필요하다. 본 연구에서는 종 분포 모델 기법을 활용하여 마른나무흰개미의 정착 가능성과 관련된 기후적합성을 추정하는 것을 목표로 하였다. 문헌 자료를 바탕으로 전세계 분포 정보를 수집하고, 생물기후변수를 활용하여 4개의 모델링 알고리즘으로 기후적합성 예측 모델을 구동하였다. 개발한 모델들의 결과를 종합하여 최종적으로 마른나무흰개미의 평균 발생 확률로 표현되는 앙상블 모델을 개발하였다. 그 결과 마른나무흰개미는 열대 지방에서에서 해양성 기후를 보이는 연안이나 도서지역에서 기후적합성이 높을 것으로 예상되었다. 국내에서는 기후적합성이 전반적으로 낮을 것으로 추정되었다. 하지만, 마른나무흰개미의 정착 및 확산 가능성을 염두해두고, 최근 발생이 보고된 지점을 중심으로 정밀 역학 조사가 필요할 것으로 보인다.
본 연구에서는 기존의 노이즈 제거 알고리즘을 적용한 영역 확장 기반의 분할 방법과 U-Net을 이용한 분할 방법의 성능을 정량적 평가인자를 이용하여 비교평가 하고자 하였다. 먼저, 전산화단층검사 영상에 median filter, median modified Wiener filter, fast non-local means algorithm을 모델링하여 적용한 뒤 영역 확장 기반의 분할을 수행하였다. 그리고 U-Net 기반의 분할 모델로 훈련을 진행하여 분할을 수행하였다. 그 후, 노이즈 제거 알고리즘을 사용한 경우와 U-Net을 사용한 경우의 분할 성능을 비교 평가하기 위해 평균 제곱근 편차 (root mean square error, RMSE), 최대 신호 대 잡음비 (peak signal to noise ratio, PSNR), universal quality image index (UQI), 그리고 dice similarity coefficient (DSC)를 측정하였다. 실험 결과, U-Net을 이용하여 분할을 수행했을 때 분할 성능이 가장 향상되었다. RMSE, PSNR, UQI, 그리고 DSC 값은 각각 약 0.063, 72.11, 0.864, 그리고 0.982로 noisy한 영상에 비해 각각 1.97배, 1.09배, 5.30배, 그리고 1.99배 개선된 것을 확인할 수 있었다. 결론적으로, 전산화단층검사영상에서 U-Net이 노이즈 제거 알고리즘에 비해 분할 성능 향상에 효과적임을 입증하였다.
일치기법은 이웃한 개체 간의 정보교환을 통하여 개체들의 상태를 동일한 상태로 수렴시키는 것이 목적이며 다개체 시스템의 제어를 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 실제 시스템에서는 각 개체의 측정 변수가 서로 다르거나 통신상의 정보 손실이 발생할 수 있고, 통신상의 안정성을 위하여 각 상태에 대한 서로 다른 네트워크를 구성해야 할 수 있다. 또한, 시스템에 존재하는 입력 포화 및 외란으로 인하여 그룹의 불안정성을 야기할 수도 있다. 따라서 본 논문에서는 이종 상태 정보와 입력 포화 및 외란을 고려하여 다개체 시스템의 군집을 위한 PID(Proportional-Integral-Derivative) 기반의 일치 제어 기술을 연구한다. 구체적으로 2차 시스템으로 모델링된 다중 추종 개체들과 단일 리더 개체를 고려하였고, 오차 시스템의 안정성 판별을 통하여 일치를 달성하기 위한 조건을 분석하였다. 제안된 알고리즘은 위치 그래프의 연결성만 보장된다면 일치를 달성할 수 있음을 확인하였고, 일치 알고리즘을 확장하여 다개체 시스템에 대한 편대 제어 문제를 연구하였다. 마지막으로 모의실험을 통하여 제안된 알고리즘의 유효성을 검증하였다.
본 연구에서는 TOUGH-FLAC 연동해석 기법을 사용하여 장기분지 유망 저장소 부지에서의 CO2 주입을 수치적으로 모델링하고, 주변 지층과 단층에 야기되는 수리-역학적 안정성을 검토하였다. 대상부지의 현장조사와 3D 지질모델을 기반으로 3년간 32,850톤의 CO2 주입을 가정하여 시뮬레이션을 수행하였다. 저류층의 투수계수에 따른 CO2 플럼의 유동 경로를 분석한 결과, 투수계수를 10-14 m2로 가정한 경우 방사형 유동을 보이며 2년 9개월 경과 시 단층에 도달하는 것으로 나타났다. 투수계수를 10-13 m2로 가정한 경우에는 저류층을 따라 서쪽 방향의 유동이 우세하게 나타났으며 단층 방향으로의 유동은 거의 발생하지 않았다. 주입공 주변의 압력 변화는 3년 동안 0.6 MPa 이하로, 지층 및 단층의 역학적 안정성에 미치는 영향은 미미한 것으로 분석되었다.
본 연구의 목적은 최근 확산되고 있는 국내 비대면 의료 서비스 애플리케이션의 서비스 속성과 소비자 반응을 정확히 평가하고 각 서비스간 차별성을 시각화하기 위한 방안을 모색하는 것이다. 이를 위해 국내에서 서비스 중인 주요 6개 비대면 진료 애플리케이션의 구글 플레이스토어 사용자 리뷰 데이터 총 2만 건을 수집하였다. 수집된 데이터에 대해 문장 단위로 분리한 후, BERTopic 모델링 기법을 적용하여 각 문장이 속한 서비스 속성에 대한 토픽을 도출하였다. 다음으로 미세조정된 KoBERT 모델을 통해 각 문장의 토픽에 대한 감성 점수를 예측하였다. 분석 결과, 사용자 리뷰로부터 애플리케이션 속성과 진료 속성 두 가지 범주 아래에서 각각 5개와 3개의 서비스 특성 토픽이 발견되었다. 애플리케이션 속성으로는 '예약 시스템', '사용 용이성', '재고 확인', '디자인', '안정성' 등이, 진료 속성으로는 '원격 의료적 속성', '편의성', '배송' 등이 도출되었다. 각 애플리케이션은 이러한 속성들에 대해 다른 수준의 감성 점수를 보였다. 주성분분석을 통해 속성별 감성 점수를 축약하여 2차원 공간 상의 포지셔닝 맵을 생성하였다. 결과적으로 본 연구는 비대면 진료 애플리케이션 사용자 리뷰 텍스트를 바탕으로 실증적 통계 방법과 텍스트 마이닝 기술을 접목하여 서비스 속성 도출, 감성 분석, 제품 포지셔닝 이라는 일련의 체계를 제시하고 있다. 이는 비대면 진료 애플리케이션의 서비스 품질과 소비자 반응을 객관적으로 진단할 수 있는 효과적인 방안이 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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