수문 모델링을 이용하여 미계측 유역의 유출을 예측하고 나아가 수문 현상을 이해하기 위해서는 기존과는 다른 새로운 모형 보정 전략과 평가 방법이 필요하다. 위성 관측자료의 가용성 증가는 미계측 유역에서 수문 모형의 예측 성능을 확보할 기회를 제공한다. 유역 내 증발산 과정은 물 순환 과정을 설명하는 주요한 부분 중 하나이다. 또한 식생에 대한 정보는 증발산 과정과 밀접한 연관을 가지기 때문에 간접적으로 유역의 증발산 과정을 이해할 수 있는 중요한 정보이다. 본 연구는 미계측 유역의 하천유량을 예측하기 위해 위성 관측 기반의 식생 정보만을 이용하여 보정된 생태 수문 모형의 잠재력을 조사한다. 이러한 보정 방법은 관측된 하천유량 자료가 있어야 하지 않기에 미계측 유역의 하천유량 예측에 특히 유용할 것이다. 모델링 실험은 관측 하천유량 자료가 존재하는 5개의 댐 유역(남강댐, 안동댐, 합천댐, 임하댐)에 대해 수행되었다. 본 연구에서는 식생동역학이 결합 된 집체형 수문 모델을 이용하였으며, MODIS 잎면적지수(Leaf Area Index, LAI) 자료를 이용하여 모형을 보정하였다. 보정된 모형으로부터 생산된 일 유량 결과는 관측 유량 자료와 비교된다. 또한, 전통적인 관측 유량 기반의 모형 보정 방법과 비교된다. 그 결과 LAI 시계열을 이용한 모형의 보정으로 획득한 유량의 적합도는 남강댐, 안동댐, 합천댐 유역에서 KGE가 임계치 이상으로 나타나 만족스러운 결과를 보여주지만, 임하댐 유역은 KGE가 임계치 이하로 계산되었다. 그러나 해당 유역에 대해 관측 유량을 기반으로 모형 보정 결과 또한 좋지 않은 적합도를 보여주기에 이는 LAI 자료 기반 접근법의 문제가 아닌 입력정보 또는 모형 자체에 포함된 오차로 인해 해당 유역의 특성을 반영하기에 어려운 것으로 판단된다. 이러한 결과는 증발산 과정에 주요한 식생 정보의 제약만으로도 비교적 만족스럽게 유역의 수문 순환을 재현할 수 있다는 가능성을 보여준다.
하천으로 유입되는 오염물질은 유수의 흐름에 따라 이송되며 혼합된다. 이러한 오염물질의 해석을 위해서는 확산 또는 분산계수 산정이 필요하다. 오염물질의 거동과 관련된 실험적 연구는 방사선 동위원소와 형광성 물질을 이용하여 수행되어 왔으나, 추적자 실험은 많은 비용 및 인력을 요하며, 고정식으로 설치한 계측장비로부터 수집한 시계열 농도자료만을 이용하여 분석하기 때문에 공간적 분포에 대한 자료 취득은 어렵다는 한계가 있다. 하천의 오염물질을 모니터링하기 위해서는 공간을 이동하는 입자의 관점에서 물리량을 표현하는 Lagrangian 방식보다 특정 위치에서 물리량 변화를 표현하는 Eulerian 방식이 적합하다. 그러나 드론을 활용한 하천원격탐사 연구의 대부분은 이동식 플랫폼으로 활용되어 특정 시간에 공간적 분광특성의 분포 파악이 한정적이며, 동일 지점에서 분광특성의 시간적 변화를 파악할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 기존의 면단위를 측정하는 이동식 플랫폼의 한계를 극복하고 하천 모니터링에 적합한 Eulerian 방식을 적용하기 위하여 CCTV 형태의 고정식 초분광촬영 플랫폼을 도입하였다. 본 연구에서는 하천으로 유입되는 오염물질의 거동을 분석하기 위하여 자연하천에서 형광성물질인 Rhodamine WT를 이용하여 추적자 실험을 수행하였으며, 접촉식 센서를 활용한 농도측정과 동시에 드론과 초분광센서를 활용하여 CCTV 형태의 고정식 초분광영상을 획득하였다. 실험결과 도출된 전통적인 방식의 분산계수 산정과 시공간 초분광영상을 활용한 분산계수 산정을 비교하여 오염물질 거동 분석에 초분광영상 활용의 가능성을 검토하였다. 본 연구에서 제시한 드론기반 시공간 초분광영상 기법을 교량이나 기타 하천구조물에 초분광 센서를 설치하여 CCTV형식으로 활용할 경우, 공단이나 하·폐수 처리장 등의 점오염원이 밀집해 있는 지역에 직접 설치하여 화학사고의 감지 및 오염물질의 유출 확인 및 조류, 부유사 등의 다양한 수질항목의 농도 변화 감지가 가능하고, 수심변화 감지로 장기적으로 활용할 경우 특정 지점에서의 하상변동 조사가 가능하다. 또한, 오염물질의 유출 사고 발생 등의 사람이 직접 접근이 불가능한 지역에 드론을 활용하여 초분광센서를 이용한 오염물질 감지가 가능할 것으로 판단된다.
본 연구는 주택 및 주거환경 만족도 영향 요인의 지역별 특성 비교 분석하기 위해서, 2020년 국토교통부 주거실태조사 데이터를 활용하여 Decision Tree 분석 중 CART 알고리즘을 적용하였다. 연구 결과는 첫째, 주거환경 만족도에서 의료복지시설 만족도, 교육시설 접근성 만족도가 광역시 및 수도권에서 높은 중요도를 보이지만 변의 사고 및 범죄로부터 안전한 환경 만족도 요인이 그 이외의 지역에서 더 높은 중요도를 보여, 권역에 따른 차이가 두드러졌다. 둘째, 주택 만족도에서는 주택 특성 요인이 중요하고 실내 환경 수준 만족도와 실내 안전 및 위생 상태 만족도가 대부분의 시도에서 중요도를 보였지만 주거환경 만족도에서는 주거 외부 정주 환경 특성 요인의 중요도가 더 높고 영향 요인이 상대적으로 균등하게 분포하여 종속변수에 따른 차이를 보였다. 이러한 권역별 특성의 일반화를 위해서는 시계열 데이터를 활용한 연구가 추후에 진행될 필요가 있다.
최근 지능화된 보안 패러다임의 변화에 따라, 다양한 정보보안 시스템에서 발생하는 각종 정보를 인공지능 기반 이상탐지에 적용하기 위한 연구가 증가하고 있다. 따라서 본 연구는 로그와 같은 시계열 데이터를 수치형 특성인 벡터로 변환하기 위하여 딥러닝 기반 Word2Vec 모델의 CBOW와 Skip-gram 추론 방식과 동시발생 빈도 기반 통계 방식을 사용하여 공개된 ADFA 시스템콜 데이터에 대하여, 벡터의 차원, 시퀀스 길이 및 윈도우 사이즈를 고려한 다양한 임베딩 벡터로의 변환에 대한 실험을 진행하였다. 또한 임베딩 모델로 생성된 벡터를 입력으로 하는 GRU 기반 이상 탐지 모델을 통해 탐지 성능뿐만 아니라 사용된 임베딩 방법들의 성능을 비교 평가하였다. 통계 모델에 비해 추론 기반 모델인 Skip-gram이 특정 윈도우 사이즈나 시퀀스 길이에 치우침 없이 좀 더 안정되게(stable) 성능을 유지하여, 시퀀스 데이터의 각 이벤트들을 임베딩 벡터로 만드는데 더 효과적임을 확인하였다.
21세기 현재 복지국가가 당면한 최대의 과제는 전통적인 노동자를 대상으로 노령, 실업, 질병, 그리고 장애로 인한 소득의 상실에 대처하는 현금급여 중심의 소득유지 프로그램 위주로 운영된 '오래된 복지'와 청년, 실업자, 저숙련 노동자, 여성 그리고 비정규직 근로자를 대상으로 돌봄의 사회화를 통해서 개인의 역량을 키워주는 사회서비스 중심으로 운영되는 '새로운 복지'를 조화롭게 발전시키는 것이라고 할 수 있다. 이러한 맥락에서 본 논문은 복지국가의 전통적인 분류법에 의거하여 소득보장과 사회서비스라는 두 축으로 최근 복지국가 변화를 실증적으로 분석하여, 양자(兩者)간 관계의 성격을 규명하고자 한다. 이를 위하여 본 논문은 18개 OECD 국가를 대상으로, 1980년부터 2006년 전후의 사반세기에 걸친 시계열 자료를 통하여 소득보장과 사회서비스 지출의 증가를 측정하여 양자(兩者) 간에 교환관계(trade-off)가 성립하는지 여부를 분석하고자 하였다. 이러한 목적을 달성하기 위한 본 논문의 구성은 다음과 같다. 제2장에서는 현금급여와 현물급여의 개념과 차이를 이론적으로 살펴보고, 소득보장과 사회서비스의 교환성(trade-off)을 세 기둥 접근법(Three Pillars Approach)을 통해서 살펴보았다. 이어 제3장 연구방법에서는 본 연구의 주요 연구방법론인 그랜저 패널분석 모형을 설명하였다. 본 논문의 본문에 해당하는 제4장에서는 소득과 사회서비스의 교환관계성 여부를 상관관계와 그랜저 패널방법을 통해서 분석하였다. 결론적으로 소득보장과 사회서비스는 교환관계가 성립하는 대체재가 아니라 상호 보완재라는 점이 입증되었다.
이 연구에서는 기상청 종관기상관측망 및 자동기상관측망의 약 340여개의 일별 강수 관측자료를 바탕으로 최근 10년간(2002~2011년) 평균 우리나라 태풍 내습 시 극한강수현상 발생의 시 공간적 패턴을 분석하였다. 일반적으로 태풍에 의한 일 강수량 80mm 이상 극한강수현상 발생빈도는 태풍의 길목에 해당하는 제주도 이외에도 경상남도 지역과 영동 해안지역에 높게 나타난다. 그러나 수백 km 이상 반경을 지닌 반시계 방향의 수증기 이류가 나타날 때 태풍 내습 경로 및 접근 거리별로 우리나라 주요 산맥에 의해 수증기 이류정도가 변하여 극한강수현상 발생빈도, 강도 및 그 범위가 달라진다. 7월에 발생빈도가 높은 황해 북상형 태풍 내습 시에는 남해안지역과 영동해안지역 이외에도 경기도 북부지역에 극한강수현상의 발생빈도가 높게 나타남을 알 수 있다. 8월~9월 초로 갈수록 발생확률이 높아지는 한반도 남부지역 상륙형 및 동해 북상형 태풍 내습 시에는 남해안 및 영동해안지역뿐만 아니라 경상남도 내륙지역에서도 극한강수현상 발생빈도가 높게 나타난다. 특히, 해발고도가 높은 한라산, 지리산 지역에서는 태풍 내습 시 많은 강수량을 초래하는 극한강수현상이 자주 발생함을 알 수 있다. 이러한 연구 결과들은 태풍 이동경로 및 접근거리에 따라 지역별로 차별화된 태풍 피해 저감대책을 마련할 필요성을 제시하고 있다.
GIS환경에서 도시모형(urban model)의 적용을 목적으로 사회·경제적 데이터(socio-economic data)를 활용하는 과정은 도시현상이 갖는 복잡성과 변동성으로 인해 하나의 특정시간에서의 상황을 그대로 저장한 형태인 스냅샷 모형(snapshot model)만으로는 효율적인 공간분석의 실행이 불가능하다. 또한 도시모형을 적용하는 과정에서 GIS의 대상이 되는 공간, 속성, 시간의 정의는 분석목적에 따라 다르게 정의되어질 수 있으며 이에 따라 상이한 결과가 도출될 수 있다. 본 연구는 30년 간의 부산시 인구분포의 동적 변화과정 관측을 위해 시간개념을 결합한 Temporal GIS를 구축하고 이를 활용하여 인구밀도모형 및 접근성모형을 적용하는 과정을 통해 보다 효율적이고 다양한 결과를 제시할 수 있는 GIS 활용방안을 제시하고자 하였다. 흔히 공간현상의 계량화와 통계적 기법의 적용을 위한 데이터 처리과정은 많은 오차와 오류를 유발할 수 있다. 이러한 문제의 해결을 위해서는 우선적으로 분석목적에 맞는 데이터의 정의(Data Definition), 적용하고자 하는 모형(Model)의 유용성 검증, 적절한 분석단위의 설정, 결과해석의 객관적 접근 등이 요구된다. 이와 더불어 변동성 파악을 위한 시계열 자료의 효율적 처리를 위한 방법론이 마련되어져야 한다. 즉, GIS환경에서의 도시모형의 적용에 따른 효율성과 효과성의 극대화를 위해서는 분석목적에 맞는 데이터모델의 설정과 공간DB의 구축방법이 이루어져야 하며 분석가능한 데이터의 유형에 대한 충분한 고려와 적용과정에서 분석결과에 중대한 영향을 미칠 수 있는 요소들을 미리 검증하여 결정하는 순환적 의사결정과정이 필요하다., 표준패턴을 음표와 비음표의 두개의 그룹으로 나누어 인식함으로써 DP 매칭의 처리 속도를 개선시켰고, 국소적인 변형이 있는 패턴과 특징의 수가 다른 패턴의 경우에도 좋은 인식률을 얻었다.r interferon alfa concentrated solution can be established according to the monograph of EP suggesting the revision of Minimum requirements for biological productss of e-procurement, e-placement, e-payment are also investigated.. monocytogenes, E. coli 및 S. enteritidis에 대한 키토산의 최소저해농도는 각각 0.1461 mg/mL, 0.2419 mg/mL, 0.0980 mg/mL 및 0.0490 mg/mL로 측정되었다. 또한 2%(v/v) 초산 자체의 최소저해농도를 측정한 결과, B. cereus, L. mosocytogenes, E. eoli에 대해서는 control과 비교시 유의적인 항균효과는 나타나지 않았다. 반면에 S. enteritidis의 경우는 배양시간 4시간까지는 항균활성을 나타내었지만, 8시간 이후부터는 S. enteritidis의 성장이 control 보다 높아져 배양시간 20시간에서는 control 보다 약 2배 이상 균주의 성장을 촉진시켰다.차에 따른 개별화 학습을 가능하게 할 뿐만 아니라 능동적인 참여를 유도하여 학습효율을 높일 수 있을 것으로 기대된다.향은 패션마케팅의 정의와 적용범위를 축소시킬 수 있는 위험을 내재한 것으로 보여진다. 그런가 하면, 많이 다루어진 주제라
다층 퍼셉트론은 다양한 응용 분야에 성공적으로 적용되고 있는 대표적인 신경회로망 모델이다. 그러나 다층 퍼셉트론의 학습에서 나타나는 플라토에 기인한 느린 학습 속도와 지역 극소는 실제 응용문제에 적용함에 있어서 가장 큰 문제로 지적되어왔다. 이 문제를 해결하기 위해 여러 가지 다양한 학습알고리즘들이 개발되어 왔으나, 계산의 비효율성으로 인해 실제 문제에는 적용하기 힘든 예가 많은 등, 현재까지 만족할 만한 해결책은 제시되지 못하고 있다. 본 논문에서는 다층퍼셉트론의 베이시스 함수로 사용되는 시그모이드 함수를 보다 일반화된 형태로 정의하여 사용함으로써 학습에 있어서의 플라토를 완화하고, 지역극소에 빠지는 것을 줄이는 접근방법을 소개한다. 본 방법은 기존의 변형된 가중치 수정식을 사용한 학습 속도 향상의 방법들과는 다른 접근 방법을 택함으로써 기존의 방법들과 함께 사용하는 것이 가능하다는 특징을 갖고 있다. 제안하는 방법의 성능을 확인하기 위하여 간단한 패턴 인식 문제들에의 적용 실험 및 기존의 학습 속도 향상 방법을 함께 사용하여 시계열 예측 문제에 적용한 실험을 수행하였고, 그 결과로부터 제안안 방법의 효율성을 확인할 수 있었다. Abstract A multilayer perceptron is the most well-known neural network model which has been successfully applied to various fields of application. Its slow learning caused by plateau and local minima of gradient descent learning, however, have been pointed as the biggest problems in its practical use. To solve such a problem, a number of researches on learning algorithms have been conducted, but it can be said that none of satisfying solutions have been presented so far because the problems such as computational inefficiency have still been existed in these algorithms. In this paper, we propose a new learning approach to minimize the effect of plateau and reduce the possibility of getting trapped in local minima by generalizing the sigmoidal function which is used as the basis function of a multilayer perceptron. Adapting a new approach that differs from the conventional methods with revised updating equation, the proposed method can be used together with the existing methods to improve the learning performance. We conducted some experiments to test the proposed method on simple problems of pattern recognition and a problem of time series prediction, compared our results with the results of the existing methods, and confirmed that the proposed method is efficient enough to apply to the real problems.
본 연구는 기존 국립세종도서관 정책정보포털(POINT)의 국정과제 서비스를 뛰어넘는 고품질 정책정보서비스 제공을 위하여, 새로운 국정과제 이행에 필요한 정책자료를 효과적으로 서비스할 수 있는 모형을 개발하고자 한다. 이에 개별 접근을 통한 데이터 검색 대신 통합된 검색 환경을 제공하는 것이 필요하며, 이를 위한 국정과제서비스 모형 구축을 4가지 모형으로 제안하였다. 첫째, 국정과제서비스 시스템 운영 부문으로 인터페이스 측면, 전산 시스템 구상, 전자정보원 측면, 전산 시스템 구상을 제안하였다. 둘째, 국정과제서비스 정보원 부문으로 Linked Open Data 시스템 구상, 정책정보 시계열 서비스 시스템 구상, 국외 원문자료 번역서비스, 연구자 희망자료 확충을 제시하였다. 셋째, 국정과제서비스 홍보 부문으로 정책 이용자를 위한 홍보 강화, 사이트 브랜드 구축 및 홍보, SNS 채널 운영, 보조자료 활성화 강화, 외부 서비스에서의 접근성 강화를 제안하였다. 넷째, 국정과제서비스 협업 및 연계 부문으로 Open API, 클라우드 서비스, 해외도서관과의 정보 네트워크 확장을 제안하였다.
본 연구는 국내 연구자가 저술한 논문의 데이터 가용성 진술(DAS)에 명시된 데이터 공유 메커니즘과 리포지터리를 조사함으로써 국내 연구자의 연구데이터 공유 현황과 특징을 탐구하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 2014년부터 2022년까지 PLOS ONE에 게재된 국내기관 소속 연구자의 논문을 연구의 대상으로 선정하였다. 우선 논문 내 DAS 존재 현황을 파악하고 선행연구를 활용하여 데이터 공유 메커니즘의 유형을 분석하였으며, 시간의 흐름에 따른 데이터 공유 메커니즘별 변화 추이 등을 조사하였다. 그 결과, 대상 논문의 99.6%에 DAS가 작성되어 있으며 데이터 공유 메커니즘의 유형별 언급 양상은 국제적인 양상과 유사하되, 시간의 흐름에 따라 선호되는 유형이 변화하고 있음을 파악하였다. 이후 데이터 공유 메커니즘 중 리포지터리에 주목하여 DAS에 언급된 리포지터리의 횟수와 비율을 파악하고 다수 언급된 5개 리포지터리의 이용 변화 추이를 시계열적으로 분석하였다. 또한 리포지터리와 함께 언급된 데이터 접근점의 제시 방식과 유형, 유효성 등도 함께 조사하였다. 이를 통해 빈번하게 언급되는 상위 5개 리포지터리가 전체 리포지터리 언급의 60%를 차지하며 데이터 코드를 다루는 리포지터리의 이용이 증가하는 현황이 확인되었고, 리포지터리와 함께 제시된 데이터의 접근점은 대부분 유효하다는 사실을 파악할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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