2002년 OA부분 전체시장의 신규실적(M/M)은 예년대비 93,000대(02년12월 기준/예측)로 전년 동기 90,000여대 보다 3.36$\%$의 성장을 보이며 전체적으로 저성장을 나타냈다. 2003년시장의 규모는 전체 10만대 규모의 M/M(Machine Movement)을 예측하고 있으며 그 중 디지털 시장의 규모는 전체 사무기 시장의 44$\%$이상에 달할 것으로 전망된다.
파괴안전설계를 하기 위하여 파괴역학원칙을 성공적으로 적용시키기 위해서는 주로 믿을 수 있는 크랙성장을 예측하는데 달려있다. 일정크기의 피로하중을 받는 구조물 구성요소의 경우 안전계수로 빈도수와 환경의 영향을 설명할 수 있다면 경험적인 데이터를 바탕으로 하여 그 피로거동은 상당히 쉽게 예상될 수 있다. 그러나 구조물 구성요소가 변화크기의 피로하중을 받는다면, 크랙성장예측을 위한 데이터를 마련하는데는 무엇보다도 그러한 변화크기의 피로하 중상태의 적용모델이 확실히 필요하며, 일어날 수 있는 여러 가지 상황들을 통합할 수 있는 모 델에 입각하여야 한다.
현대사회에서 산림자원은 자연환경에 직접적으로 영향을 미치는 중요한 요소이다. 최근 급속한 산업화와 주변 국들의 영향으로 우리나라는 극심한 황사나 미세먼지 등 환경오염으로 매년 많은 사람들이 고통을 받고 있으며, 그 어느 때보다도 자연환경 보호와 효율적인 산림자원 관리에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만 현실 세계에서는 기대와는 다르게 잦은 산불 발생과 홍수 피해 및 무분별한 난개발 등으로 소중한 산림자원이 제대로 관리되지 못하고 헛되이 소실되어지고 있는 실정이다. 따라서 산림 관련 문제들을 효과적으로 해결하기 위한 보다 적극적인 산림자원 관리 방안이 요구된다. 본 연구에서는 이러한 문제를 효과적으로 해결하기 위한 방안으로 산림자원의 과학적이고 체계적인 조성과 관리를 위해 드론 항공사진을 이용한 산림자원 관리와 벌목 대상의 수목 의사결정, 홍수대비 수로 결정 그리고 향후 조성할 산림 조림사업에 도움을 줄 수 있는 산림자원 성장예측이 가능한 산림정보 데이터베이스를 설계하고 구현하고자 한다.
미국 테네시주 컴벌랜드 고원의 대부분은 혼합 침엽수림으로 되어 있어 기존의 성장과 산출 예측 방식을 적용하기 어렵다. 또한 그들의 역사가 알려져 있지 않을 뿐더러 많은 부분이 동령림이 아니기 때문에 성장과 수확 예측 모델을 만드는데 있어서 지위지수를 변수로 사용하는 것이 제한되어 있다. 임지형(landtype)은 거의 같은 수확을 내는 임지를 포함하도록 고안되어 있기 때문에 이런 혼효림에서 지위지수 대산 사용될 수 있다. 임지형을 사용한 식생 결정을 위해, Chi-square로 임지형과 임형(forest type)과의 의존성을 검사하였다. 임지형 사이에서 수확의 유의성은 회귀분석과 분산분석을 이용하여 검사되었다. 흉고단면적성장(basal area growth)은 Moser and Hall(l969)이 개발한 비선형 모델에 적용되었다. 또한 흉고단면적성장과 재적성장은, 임지형과 임지형급(landtype class)에 의한 선형 회귀분석을 통해 최초 총 흉고단면적과 최초 재적에 관한 하나의 함수로서 예측되었다. 분산분석으로 임지형에 따른 흉고단면적성장과 재적성장의 유의성을 검사하였다. 지위급(site class)과 임지형의 유의성은 Chi-square로 검사되었다. 표본 강도가 낮아 검증이 의심스러웠음에도 불구하고, 식생형 (vegetation type)은 연구 지역 내 임지형과 관계된 것으로 보인다. 본 연구에서 임지형 간의 수확은 통계학적인 유의성이 발견되지 않았다.
급속한 경제성장과 산업화는 오픈스페이스의 감소, 환경 훼손, 교통체증, 무분별한 도시성장 등 심각한 도시문제를 야기시키고 있으며, 국토의 효율적인 보전 및 관리가 되지 않아 다양한 사회갈등이 야기되었다. 이로 인해 많은 학자와 정부는 친환경적인 계획을 수립하여 관리함으로써 지속가능한 발전을 실현하고자 노력하고 있다. 이러한 배경 하에 본 연구는 대한민국을 대상으로 미래 토지피복 변화에 따른 생태계의 기능적 변화를 분석하고자 한다. 이를 위해 통계청의 추계 인구수와 로지스틱 회귀분석을 이용한 도시성장확률지도를 작성하여 2010~2060년의 토지피복 변화를 예측하였고, Costanza의 계수를 이용하여 생태계 용역가치를 분석하였다. 분석결과 시나리오 1의 생태계 용역가치는 6,783~7,092백만 USD로 나타났고, 시나리오 2는 시나리오 1에 비하여 2.9~7.6백만 USD가 감소한 6,775~7,089백만 USD로 나타났다. 이 같은 결과는 시나리오 2의 경우 개발관점에서 도시가 성장함에 따라 상대적으로 보전가치가 높은 농업지역과 습지지역의 많은 면적이 훼손되어 생태계 용역가치가 감소하는 것으로 나타났다. 따라서 지속가능한 개발을 위해서는 친환경적이고 체계적인 도시개발을 통해 환경적 보호가 이루어져야 함을 알 수 있다. 또한, 환경정책수행에 따른 환경적 가치를 정량적으로 분석함으로써 정책입안자 및 도시개발자들에게 판단기준을 제시해줄 수 있을 것으로 판단된다. 향후 정확한 도시성장 수요량을 산정하고, 이를 바탕으로 도시성장예측모델링을 수행하여 보다 정밀한 도시성장예측 분석이 이루어져야 할 것으로 판단된다.
현재 우리 사회는 아동의 성장발달에 대한 관심이 증가한데 비해 대한성장의학회에서 사용되고 있는 TW3 기반의 최대신장예측 기법은 수동으로 이루어지고 있어 주관적이며, 진료에 있어 다소 많은 시간과 노력을 필요로 한다는 단점이 있다. 또한 현재 딥러닝, 특히 컨볼루션 신경망을 활용해 영상을 분류하는 기술은 인간의 눈보다 더 정확한 수준으로 다양한 분야에 활용되고 있으며 의료분야 또한 예외는 아니다. 따라서 성장 예측의 신뢰도를 높이고, 진단자의 편의성을 증대하기 위해 본 논문에서는 컨볼루션 신경망을 이용해 좌측 수골의 발달 수준을 예측하고 소아청소년의 최대신장예측에 활용되는 딥러닝을 이용한 TW3 알고리즘을 제안한다.
기후변화로 의한 기온의 상승은 가뭄, 홍수와 같은 재해를 일으킬 뿐만 아니라 깊은 호수나 저수지와 같은 수자원에도 용존 산소, 물질, 영양소 및 식물플랑크톤의 수직적 분포 등과 같은 다양한 부분에 영향을 미친다. 본 연구의 목적은 SWAT, HEC-ResSim 및 CE-QUAL-W2(이하 W2)모델을 사용하여 미래의 기후 변화에 따른 소양호의 수온, 성층강도 및 열적 안정성의 변화를 장기 예측하고 그 영향을 평가하는데 있다. W2 모델의 보정은 2005 년부터 2015 년까지의 실측 과거 데이터를 이용하여 보정하였고 기후변화 시나리오는 IPCC의 AR5 RCP 4.5 시나리오를 사용하였다. 기후자료는 GCM 모델인 HadGEM2-AO 결과를 상세화하여 모의기간의 자료를 생성하였다. SWAT모델을 이용하여 모의기간인 2016 년부터 2070 년까지 일단위로 저수지 유입을 예측했으며 HEC-ResSim모델을 이용하여 소양강댐 저수지 운영 조건에 따라 저수지 방류량 및 수위 변화를 모의하였다. 수온 해석을 위해 W2를 적용하여 저수지의 장기간의 수온 변화를 예측하였다. 결과적으로 대기 온도는 $0.0279^{\circ}C/year$(p < 0.05) 상승할 것으로 예측되었으며, 동일기간 상층(수면으로부터 5m 깊이)과 하층 (바닥으로부터 5m 높이) 수온은 각각 $0.0191^{\circ}C$/년(p < 0.05) 및 $0.008^{\circ}C$/년(p < 0.05) 상승할 것으로 예측되었다. 모의된 수온을 계절별로 분석했을 때 상층수온은 여름철 가장 큰 폭으로 상승하였으며 하층의 경우 겨울철에 가장 큰 폭으로 상승하였다. 계절별 상-하층 수온의 차는 여름이 가장 컸으며, 겨울에 온도차가 가장 작았다. 또한 미래 온도의 상승에 따라, 소양호의 성층 강도가 강해지는 경향을 보였으며 상층 및 하층의 온도차 $5^{\circ}C$를 기준으로 성층이 형성되는 기간은 큰 변동이 없었으나 소멸되는 시점이 점점 늦어지는 추세를 보여 성층 형성 기간이 길어지는 것으로 나타났다. 저수지 표면의 수온 상승은 식물플랑크톤의 계절 성장률에 영향을 미쳤는데, 특정 조건에서 규조류는 최적 성장 범위를 벗어나는 고온 조건에서 성장속도가 감소하였으나 녹조류와 남조류의 출현 시기가 빨라지며 장기화될 것으로 예측되었다.
GDP는 한 나라의 가계, 기업, 정부 등 모든 경제 주체가 일정 기간 동안 창출한 재화와 서비스의 시장 가치의 합을 나타낸다. GDP를 통하여 국가의 경제 규모를 파악할 수 있으며, 정부의 정책 방향에 영향을 미치는 대표적인 경제 지표이므로 이에 대한 연구가 다양하게 이루어지고 있다. 본 논문에서는 G20 국가들의 주요 거시경제 지표를 활용하여 dynamic factor model 기반의 GDP 성장률 예측 모델을 제시하였다. 추출된 factor를 다양한 회귀분석 방법론과 결합하여 그 결과들을 비교하였으며, 기존의 전통적인 시계열 예측방법인 ARIMA 모델, common component를 이용한 예측 등도 함께 비교하였다. COVID 이후 지표의 변동성이 큰 점을 고려하여 예측 시기를 COVID 전후로 나누었으며, 그 결과 factor에 대해 ridge regression과 lasso regression을 적용하여 예측한 경우 가장 좋은 성능을 나타내었다.
극축을 따라 나타나는 결정학적 이방성이 결정성장에 미치는 영향을 알아보기 위해서 SiO₂막 위에서 GaN 미소결정들을 성장시켰다. 미소결정을 구성하는 면들은 PBC이론이 예측한 바와 같이 {10-11], {0001}, {10-10}이었다. 극축인 c축을 따라서 현저한 성장의 이방성을 관찰할 수 있었으며 (0001)면이 매우 빨리 성장 하여 사라지는 현상을 확인하였다. 이것은 sp3결합에서 나타나는 고립전자쌍이 (000-1)면의 성장을 저지함으로서 나타나는 현상이라고 생각된다. 성장 중 결정표면의 전자상태에 따라 수소흡착이 일어날 수 있는데, 특히 {10-11}면과 같은 한 개의 전자로 이루어진 sp3결합 팔은 매우 많은 양의 수소를 흡착하여 {10-11}면의 성장을 저지한다. 따라서 +c축 방향의 경우 빨리 성장하고 수소흡착을 위한 전자가 없는 (0001)면 대신 {10-11}면이 외형상 매우 중요한 면으로 나타나게 된다. 저온에서는 {10-10}, {10-12}면들도 나타났으며 극축을 따라 나타나는 쌍정을 대부분의 미소결정 성장과정에서 관찰 하였다. r-plane 사파이어 기판 위에서 성장시킨 GaN 미소 결정을 통하여 극성과 GaN의 성장속도 차이를 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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