• 대한원격탐사학회지
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• 제21권6호
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• pp.445-456
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• 2005

지표변수는 지면 근처의 기후변화에 중요한 역할을 하기 때문에, 충분히 높은 정확성을 가진 값이 산출되어야 한다 하지만 지표 반사도는 강한 이방성(non-Lambertian) 특징을 가지고 있기 때문에, 위성 천저각으로부터 멀어질수록 태양-지점-위성과의 기하학적 영향을 더욱 강하게 받는 효과를 가져온다. 또한 지표 각 영향을 포함하고 있는 지표 반사도는 노이즈를 가지게 된다. 따라서 본 연구의 목적은 한반도 지역의 MODIS 반사도 자료(250m)를 이용하여 각 영향이 제거된 보다 정확한 반사도 값에 대한 데이터베이스를 제공하는 것이다. 본 연구에서는 매일 2회씩 제공하는 MODIS(Moderate Resolution Imaging Spoctroradiometer) 센서의 가시영역과 근적외영역의 반사도(250m)자료를 이용하였다. 먼저 구름화소를 제거하기 위해서 연속적인 물리과정을 통하여 각각의 구름 화소를 제거하였다. 그리고 지리보정은 MODIS 센서에서 제공하는 지리정보자료를 이용하여 2차 다항회귀식을 통한 최근접 내삽법을 사용하였다. 본 연구에서는 지표 이방성 효과를 보정하기 위해서 반 경험적 양방향성분포함수(BRDF) 모델을 사용하였다. 이 알고리즘은 위성으로부터 관측된 위성천정각, 태양천정각, 위성방위각, 태양방위각과 같은 각 성분을 이용하여 Kernel-deriven 모델의 역변환을 통하여 지표 반사도를 재생산한다. 먼저 우리는 BRDF 모델을 수행하기 위해 총 31일 모델 관측 실행기간을 고려하였다. 다음 단계로 각각의 화소 및 밴드에 대해서 BRDF 모델을 통하여 분리된 각 성분들을 변조함으로써 위성 직하점 반사도 정규화가 수행되었다. 모델을 이용하여 산출된 반사도 값은 실제 위성 반사도 값과 잘 일치하였고, RMSE(Root Mean Square Error)값은 전체적으로 약 0.01(최고값=0.03)이였다. 마지막으로, 우리는 한반도 지역에 대해서 2001년 동안 총 36개로 구성된 정규화 지표반사도 값의 데이터베이스를 구축하였다.

• 한국항만경제학회지
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• 제32권3호
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• pp.95-108
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• 2016

최근 중국은 일대일로 국가전략을 표방하고 이를 세부적으로 실행함과 동시에 세부계획 등을 지속적으로 수정보완 중에 있다. 그러나 우리나라를 포함한 한반도는 여기에 전혀 포함되지 못한 채로 우리나라 주도의 독자 국제물류정책들을 남발하고 있다. 지금은 유명무실화된 한중열차페리시스템이 다시 제기되는 등 동북아 국제복합운송시스템에 관한 움직임은 마련되어야 하고 유지되어야 한다. 본 연구에서 그 실행계획으로써 K-LB(Korea LandBridge)를 소개하고 이에 관한 타당성조사를 실시하였다. K-LB는 새만금신항을 중심으로 하는 대중국 열차페리시스템인 left-wing과 영일만항을 중심으로 하는 대러시아 열차페리시스템인 light-wing으로 하는 양 날개를 우리나라 기존 철도시스템으로 연계하는 시스템을 말한다. 본 연구는 K-LB가 현 조건과 상황에서 실효성 있는 국제물류시스템이라 확신하며 이의 도입에 관한 타당성을 제시하였다. 보다 엄밀히 말하면 도입 타당성을 확보하기에 앞서 계량화가 가능한 운송비용을 최소화 시키는 목적함수하의 선형계획모형을 통하여 K-LB의 효율성이 확보되는 운송비에서의 가용범위와 조건을 제시하였다. 연구결과는 해상운송보다 열차페리가 34.5% 정도 저렴한 비용 수준을 확보할 수 있다면 열차페리에 의한 K-LB에 경쟁력이 확보될 수 있음을 밝히고 있다. 이는 열차페리가 컨테이너전용선보다 신속한 통관시간과 절차뿐만 아니라 양하역비가 절감되는 유연한 양하역작업을 감안한다면 그 임계수준이 크지 않으며 동북아 국제물류시스템에서 충분히 경쟁력을 확보할 수 있는 시스템임을 의미한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제21권1호
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• pp.55-64
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• 2019

기후변화에 따른 이상난동 현상으로 과수 개화시기는 앞당겨지는 추세이며, 이에 따라 발아-개화기를 전후로 갑작스레 출현하는 저온에 의한 피해사례가 증가하고 있다. 특정 과원 내에서 동일한 저온이 발생하더라도 개별 과수의 현재 발육상태에 따라 저온에 견뎌내는 힘은 각각 다르므로 피해정도와 양상은 다르게 나타나는데, 기존 과수 꽃눈의 발육상태별 동사온도 기준만으로는 기온 공간변이가 큰 임의 지역의 저온해를 예상하기에는 한계가 있었다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하고 조기 대응할 수 있도록 생육추정 모델을 이용해 과수의 생육 수준을 예측하여 봄철 기온 예보자료만으로 저온에 따른 위험수준을 정량적으로 평가할 수 있는 저온해 위험도 함수식을 도출하였다. 저온해 위험 추정식을 2018년을 대상으로 '후지' 사과, '장호원황도' 복숭아, '신고' 배에 적용하여 저온해 발생일과 위험분포의 지리적 양상을 주산지별로 분석한 결과, 4월 8일에 모든 과수에서 저온해가 가장 큰 것으로 나타났다. 대표 주산지로 보면 사과는 거창, 함양, 장수에서, 복숭아는 의성, 청도, 김천, 임실, 남원, 대구에서, 배는 김천, 천안, 아산, 논산, 울산, 경주, 진주 일대에서 피해가 많이 발생했을 것으로 예상되었다. 이 기술은 과수 재배농가의 봄철 저온 피해 경감 및 이상기후에 따른 대응기술 마련에 기여할 것으로 기대된다.

• 농업생명과학연구
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• 제50권2호
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• pp.73-82
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• 2016

본 연구에서는 내건성 식물 선발을 위한 최적 인자를 구명하고, 이들 내건성 식물들의 생장특성을 조사하였다. 건조저항인자에 대한 나머지 건조저항일(RD), 엽면적(LD), 단위증산량(UTR), 상대함수량(RWC), 상대수분손실량(RWL), 엽면적(LA), 기공수(SN) 및 기공면적(SA) 등 6개 인자들을 비교한 결과 상대수분손실량과 단위증산량이 건조저항일에 많은 영향을 주는 것으로 나타났다. PCA분석 결과 SA, LA, RD는 한그룹으로 RWC와 SN은 다른 한 그룹으로 구분되었고, UTR은 SA, LA와, RWL은 RWC와 SN과 음의 상관을 보였다. 상기 결과를 종합하여 느릅나무, 도깨비바늘, 뚝갈, 매듭풀, 새, 더위지기, 맑은대쑥, 독말풀, 긴담배풀, 소리쟁이, 비수리, 장구채, 개기장, 도깨비가지를 내건성 식물 종으로 선발하였고, 이들에 대한 생장시험을 수행하였다. 절토사면지에서 내건성 식물의 줄기생장은 식물 종간에 약간의 차이를 보였는데, 줄기생장과 잎의 수는 느릅나무를 제외하고 폿트에서는 차이를 보이지 않았다. 그러나 절토사면지에서 내건성 식물 뿌리 생장과 T/R율은 폿트생장과 큰 차이를 보였고, 특히 T/R율은 폿트묘보다 월등히 낮았다. 이 결과로 보아 선발된 내건성 식물은 절토사면지와 같이 척박한 토양에서도 잘 적응할 것으로 나타나 내건성 식물의 육종 등에 이용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 환경영향평가
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• 제32권6호
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• pp.419-430
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• 2023

국내 상수원에서 주기적으로 발생하는 녹조에 대응하기 위하여 다양한 종류의 녹조제거기술이 개발되어 적용 중이다. 이러한 기술들은 녹조제거 원리가 다르기 때문에 이들의 제거 효율을 비교·평가하기는 어렵다. 본 연구에서는 대청호 서화천 수역에서 이동식 녹조제거장치를 사용하여 제거 작업을 시행한 결과를 활용하여, 녹조제거 효율을 평가할 수 있는 표준화된 방법을 제안하였다. 녹조 제거 작업시 수거된 슬러지의 양, 함수율, 클로로필-a의 농도로부터 작업 구간 중 클로로필-a의 농도 감소량(ΔChl-a)을 계산하였다. 또한 작업 대상 수역의 면적, 일일 최대 작업 면적과 ΔChl-a로부터 대상 수역에서 1 mg/m³의 클로로필-a 농도를 저감하는데 필요한 작업일수(WD)를 계산하였다. 작업 전후 수체에서 클로로필-a의 농도 저감율, 제거 기술의 처리 용량, 작업 대상 수역의 수체 용량으로부터 녹조제거능을 계산하는 방법을 제안하였다. 본 연구에서 사용된 이동식 녹조제거장치의 녹조제거능은 6.64%/day (대청호 서화천 수역 대상, 약 500,000 m²)이었으며, 이는 다른 물리·화학적 녹조제거 기술의 녹조제거능(0.02~4.72%/day)에 비해 높은 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 조류제거효율 평가 방법을 활용하여 국내에서 적용되고 있는 녹조제거 기술의 비교 평가가 가능할 것이며, 국립환경과학원이 운영하고 있는 「조류제거시설 설치·운영 및 살포용 조류제거물질 사용지침」에서 물리적 또는 물리·화학적 복합 조류제거기법의 조류제거 성능 및 제거 효율 평가를 판정하는 방법으로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제46권1호
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• pp.50-60
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• 2013

본 연구는 단위 체중 당 비알콜성음료 섭취량이 가장 높았던 1~19세의 어린이 및 청소년을 대상으로 비알콜성음료를 통한 다량무기질의 추정식이섭취량을 산출하여 평가하고자, 음료, 액상커피 및 액상차의 다량무기질의 실측치와 제4기 국민건강영양조사 중 영양조사 (조사 1일 전 식품섭취내용, 24시간 회상법)의 섭취량을 이용하였다. 이를 위하여 어린이 및 청소년 6,082명 전체의 비알콜성음료의 평균소비자와 극단소비자의 비알콜성음료 섭취량을 파악하기위하여 평균, 95percentile 및 분포를 적용한 경우 (scenario I)와 비알콜성음료를 섭취한 어린이와 청소년 1,074명의 섭취량 평균, 95percentile 및 분포를 적용한 경우 (scenario II)로 나누어 살펴보았다. 다량무기질인 나트륨, 칼슘, 인의 위해성평가는 추정식이섭취량과 한국인 영양섭취기준의 목표섭취량 (2.0 g/day) 및 상한섭취량 (칼슘: 2,500 mg/day, 인: 3,000~3,500 mg/day)을 비교하여 %Goal, %UL값으로 위해성 평가를 하였다. 이 때 위해도 평가방법은 평균과 95th percentile을 이용하는 단일값평가와 point value를 사용하는 경우에 발생할 수 있는 불확실성을 최소화하기 위하여 각 변수의 확률밀도함수(Probabilistic Density Functions, PDFs)를 이용한 Monte Carlo simulation을 실시하여 확률평가를 하였다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 1) Scenario I의 비알콜성 음료의 평균 및 95th percentile 섭취량은 $74.4{\pm}2.2$, 404.7 g/day로 극단섭취자는 평균섭취자에 비해 5.4배 더 많은 양을 섭취하였다. Scenario II의 평균 및 95th percentile 섭취량은 $265.4{\pm}5.8$, 662.0 g/day로, 극단섭취자는 평균섭취자에 비해 2.5배 더 많은 양을 섭취하였다. 또한 Scenario II의 평균섭취자는 scenario I의 평균섭취자에 비해 3.6배 더 많은 양을 섭취하였으며, scenario II의 극단섭취자는 scenario I의 극단섭취자에 비해 1.6배 더 많은 양을 섭취하였다. 2) 비알콜성음료에 존재하는 다량무기질의 분포는 마그네슘을 제외하고 대부분 왼쪽으로 기울어진 분포를 나타내었다. 비알콜성음료 섭취량 분포는 scenario I에서는 대부분 Logistic 분포를 나타내었으나, scenario II 경우에는 왼쪽으로 기울어진 Max Extreme분포가 되었다. 3) Scenario I에서 확률평가한 다량무기질의 평균 EDI는 나트륨 7.93, 칼슘 10.92, 인 6.73, 칼륨 23.41, 마그네슘 1.11 mg/day였으며, 95th percentile EDI는 나트륨 28.02, 칼슘 44.86, 인 27.43, 칼륨 98.14, 마그네슘 3.87 mg/day이였다. 다량무기질은 목표섭취량이 설정되어있는 나트륨과 상한섭취량이 설정되어있는 칼슘 및 인에 대해서만 위해성 평가를 하였으며 그 결과를 살펴보면, 확률평가한 나트륨의 평균 % Goal은 0.39, 칼슘 및 인의 평균 %UL은 각각 0.43, 0.19이며, 나트륨의 95th percentile %Goal은 2.56, 칼슘 및 인의 95th percentile %UL은 각각 3.71, 1.60이였다. Scenario II에서 확률평가한 다량 무기질의 평균 EDI는 나트륨 19.10, 칼슘 25.77, 인 15.83, 칼륨 56.56, 마그네슘 2.68 mg/day이였으며, 95th percentile EDI는 나트륨 62.67, 칼슘 101.95, 인 62.09, 칼륨 227.92, 마그네슘 8.67 mg/day였다. 확률평가한 나트륨의 평균 %Goal은 0.95, 칼슘 및 인의 평균 %UL은 각각 1.03, 0.45이였으며, 나트륨의 95th percentile %Goal은 3.12, 칼슘 및 인의 평균 %UL은 각각 4.08, 1.75였다. 4) 비알콜성음료 섭취를 통한 다량무기질 중 나트륨, 칼슘, 인의 노출수준은 목표섭취량과 상한섭취량을 초과하는 인구집단은 없는 것으로 나타났으며, Scenario I II에서 나트륨, 칼슘, 인의 평균 및 95th percentile %Goal 및 %UL은 모두 5 이내로 낮은 수준이였다.

• 화약ㆍ발파
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• 제9권1호
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• pp.3-13
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• 1991

발파에 의한 지반진동의 크기는 화약류의 종류에 따른 화약의 특성, 장약량, 기폭방법, 전새의 상태와 화약의 장전밀도, 자유면의 수, 폭원과 측간의 거리 및 지질조건 등에 따라 다르지만 지질 및 발파조건이 동일한 경우 특히 측점으로부터 발파지점 까지의 거리와 지발당 최대장약량 (W)간에 깊은 함수관계가 있음이 밝혀졌다. 즉 발파진동식은 $V=K{\cdot}(\frac{D}{W^b})^n{\;}{\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots}$ (1) 여기서 V ; 진동속도, cm /sec D ; 폭원으로부터의 거리, m W ; 지발 장약량, kg K ; 발파진동 상수 b ; 장약지수 R ; 감쇠지수 이 발파진동식에서 b=1/2인 경우 즉 $D{\;}/{\;}\sqrt{W}$를 자승근 환산거리(Root scaled distance), $b=\frac{1}{3}$인 경우 즉 $D{\;}/{\;}\sqrt[3]{W}$를 입방근환산거리(Cube root scaled distance)라 한다. 이 장약 및 감쇠지수와 발파진동 상수를 구하기 위하여 임의거리와 장약량에 대한 진동치를 측정, 중회귀분석(Multiple regressional analysis)에 의해 일반식을 유도하고 Root scaling과 Cube root scaling에 대한 회귀선(regression line)을 구하여 회귀선에 대한 적합도가 높은 쪽을 택하여 비교, 검토하였다. 위 (1)식의 양변에 log를 취하여 linear form(직선형)으로 바꾸어 쓰면 (2)式과 같다. log V=A+BlogD+ClogW ----- (2) 여기서, A=log K B=-n C=bn (2)식은 다시 (3)식으로 표시할 수 있다. $Yi=A+BXi_{1}+CXi_{2}+{\varepsilon}i{\;}{\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots}$(3) 여기서, $Xi_{1},{\;}Xi_{2} ;(두 독립변수 logD, logW의 i번째 측정치. Yi ; ($Xi_1,{\;}Xi_2$)에 대한 logV의 측정치 ${\varepsilon}i$ ; error term 이다. (3)식에서 n개의 자료를 (2)식의 회귀평면으로 대표시키기 위해서는 $S={\sum}^n_{i=1}\{Yi-(A+BXi_{1}+CXi_{2})\}\^2$을 최소로하는 A, B, C 값을 구하면 된다. 이 방법을 최소자승법이 라 하며 S를 최소로 하는 A, B, C의 값은 (4)식으로 표시한다. $\frac{{\partial}S}{{\partial}A}=0,{\;}\frac{{\partial}S}{{\partial}B}=0,{\;}\frac{{\partial}S}{{\partial}C}=0{\;}{\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots}$ (4) 위식을 Matrix form으로 간단히 나타내면 식(5)와 같다. [equation omitted] (5) 자료가 많아 계산과정이 복잡해져서 본실험의 정자료들은 전산기를 사용하여 처리하였다. root scaling과 Cube root scaling의 경우 각각 $logV=A+B(logD-\frac{1}{2}W){\;}logV=A+B(logD-\frac{1}{3}W){\;}\}{\;}{\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots}$ (6) 으로 (2)식의 특별한 형태이며 log-log 좌표에서 직선으로 표시되고 이때 A는 절편, B는 기울기를 나타낸다. $\bullet$ 측정치의 검토 본 자료의 특성을 비교, 검토하기 위하여 지금까지 발표된 국내의 몇몇 자료를 보면 다음과 같다. 물론, 장약량, 폭원으로 부터의 거리등이 상이하지만 대체적인 경향성을 추정하는데 참고할수 있을 것이다. 금반 총실측자료는 총 88개이지만 환산거리(5.D)와 진동속도의 크기와의 관계에서 차이를 보이고 있어 편선상 폭원과 측점지점간의 거리에 따라 l00m말만인 A지역과 l00m이상인B지역으로 구분하였다. 한편 A지역의 자료 56개중, 상하로 편차가 큰 19개를 제외한 37개자료와 B지역의 29개중 2개를 낙외한 27개(88개 자료중 거리표시가 안된 12월 1일의 자료3개는 원래부터 제외)의 자료를 computer로 처리하여 얻은 발파진동식은 다음과 같다. $V=41(D{\;}/{\;}\sqrt[3]{W})^{-1.41}{\;}{\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots}$ (7) (-100m)(R=0.69) $V=124(D{\;}/{\;}\sqrt[3]{W})^{-1.66){\;}{\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots}$ (8) (+100m)(R=0.782) 식(7) 및 (8)에서 R은 구한 직선식의 적합도를 나타내는 상관계수로 R=1인때는 모든 측정자료가 하나의 직선상에 표시됨을 의미하며 그 값이 낮을수록 자료가 분산됨을 뜻한다. 본 보고에서는 상관계수가 자승근거리때 보다는 입방근일때가 더 높기 때문에 발파진동식을 입방근($D{\;}/{\;}\sqrt[3]{W}$)으로 표시하였다. 특히 A지역에서는 R=0.69인데 비하여 폭원과 측점지점간의 거리가 l00m 이상으로 A지역보다 멀리 떨어진 B지역에서는 R=0.782로 비교적 높은 값을 보이는 것은 진동성분중 고주파성분의 상당량이 감쇠를 당하기 때문으로 생각된다.

• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.77-97
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• 2010

매매시점결정은 금융시장에서 초과수익을 얻기 위해 사용되는 투자전략이다. 일반적으로, 매매시점 결정은 거래를 통한 초과수익을 얻기 위해 언제 매매할 것인지를 결정하는 것을 의미한다. 몇몇 연구자들은 러프집합분석이 매매시점결정에 적합한 도구라고 주장하였는데, 그 이유는 이 분석방법이 통제함수를 이용하여 시장의 패턴이 불확실할 때에는 거래를 위한 신호를 생성하지 않는다는 점 때문이었다. 러프집합은 분석을 위해 범주형 데이터만을 이용하므로, 분석에 사용되는 데이터는 연속형의 수치값을 이산화하여야 한다. 이산화란 연속형 수치값의 범주화 구간을 결정하기 위한 적절한 "경계값"을 찾는 것이다. 각각의 구간 내에서의 모든 값은 같은 값으로 변환된다. 일반적으로, 러프집합 분석에서의 데이터 이산화 방법은 등분위 이산화, 전문가 지식에 의한 이산화, 최소 엔트로피 기준 이산화, Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 등의 네 가지로 구분된다. 등분위 이산화는 구간의 수를 고정하고 각 변수의 히스토그램을 확인한 후, 각각의 구간에 같은 숫자의 표본이 배정되도록 경계값을 결정한다. 전문가 지식에 의한 이산화는 전문가와의 인터뷰 또는 선행연구 조사를 통해 얻어진 해당 분야 전문가의 지식에 따라 경계값을 정한다. 최소 엔트로피 기준 이산화는 각 범주의 엔트로피 측정값이 최적화 되도록 각 변수의 값을 재귀분할 하는 방식으로 알고리즘을 진행한다. Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화는 Na$\ddot{i}$ve scaling 후에 그로 인해 분할된 범주값을 Boolean reasoning 방법으로 종속변수 값에 대해 최적화된 이산화 경계값을 구하는 방법이다. 비록 러프집합분석이 매매시점결정에 유망할 것으로 판단되지만, 러프집합분석을 이용한 거래를 통한 성과에 미치는 여러 이산화 방법의 효과에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 러프집합분석을 이용한 주식시장 매매시점결정 모형을 구성함에 있어서 다양한 이산화 방법론을 비교할 것이다. 연구에 사용된 데이터는 1996년 5월부터 1998년 10월까지의 KOSPI 200데이터이다. KOSPI 200은 한국 주식시장에서 최초의 파생상품인 KOSPI 200 선물의 기저 지수이다. KOSPI 200은 제조업, 건설업, 통신업, 전기와 가스업, 유통과 서비스업, 금융업 등에서 유동성과 해당 산업 내의 위상 등을 기준으로 선택된 200개 주식으로 구성된 시장가치 가중지수이다. 표본의 총 개수는 660거래일이다. 또한, 본 연구에서는 유명한 기술적 지표를 독립변수로 사용한다. 실험 결과, 학습용 표본에서는 Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 방법이 가장 수익성이 높았으나, 검증용 표본에서는 전문가 지식에 의한 이산화가 가장 수익성이 높은 방법이었다. 또한, 전문가 지식에 의한 이산화가 학습용과 검증용 데이터 모두에서 안정적인 성과를 나타내었다. 본 연구에서는 러프집합분석과 의사결정 나무분석의 비교도 수행하였으며, 의사결정나무분석은 C4.5를 이용하였다. 실험결과, 전문가 지식에 의한 이산화를 이용한 러프집합분석이 C4.5보다 수익성이 높은 매매규칙을 생성하는 것으로 나타났다.