어군량의 추정에 필요한 활어체의 후방산란단면적을 실험수조 내에서 40KHz와 170KHz의 음파로써 담수어인 메기.잉어.틸라피아, 해수어인 볼낚.농어.숭어.용치놀래기 등에 대해 측면(side aspect)에서 각각 75~216회 측정한 결과는 다음과 같다. 1. 전장(total length)이 10.7~24.0cm인 어체들의 후방산란단면적은 5.62$\times$10 상(-5) m 상(2) ~7.23$\times$10 상(-4) m 상(2)였으며, 그 표적강도는 -42.50dB~-31.38dB이었다. 2. 어체의 크기와 표적강도의 일반적인 관계는 어종과 주파수에 따라 다르나, 대체로 큰 어체일수록 잘 반사하는 경향을 나타내었다. 3. 활어에 대한 유효산란길이의 확률분포와 Rayleigh 분포화의 적합도를 유의수준 5%에서 x 상(2) 검정한 결과, 파장에 대한 어체의 길이의 비(acoustic length ratio)가 4.5 및 4.7처럼 적을 때에는 Rayleigh 분포를 이루지 않는다는 것을 알 수 있었다.
본 연구에서는 겨울철 보온으로 인해 야간 및 새벽에 상대습도가 높아지는 온실에 대향류형 환기장치를 설치하고 그 효과를 분석하였다. 대향류형 환기장치는 크기 0.96×0.65×0.82(W×D×H, m)의 케이스에 크기 0.54×0.40×0.75(W×D×H, m)의 PE소재의 열교환 소자와 급기와 배기를 위한 송풍팬(풍량 6,800㎥/h, 소비전력1.7kW) 2대가 내부에 있다. 환기장치는 총 2대를 이용하였으며 토마토의 적정 생육 환경을 고려하여 설정 습도를 80%하고 18시부터 익일 8시까지 온실 내 온도 및 습도를 측정하고 분석하였다. 관행 온실에서 야간 평균 온도 및 습도는 14.9℃, 82.8%, 시험구 온실에서 야간 평균 온습도는 15.1℃, 79.9%로 측정되어 온도는 0.1℃, 습도는 약 3% 차이가 났다. 온실 평균 온도 및 습도를 월별로 비교하고 독립표본 t검정을 통해 분석해 본 결과, 유의수준 1%에서 각 월의 온도는 차이가 없는 것으로 나타났으며 습도는 차이가 있다고 판단된다. 따라서 대향류형 환기장치의 사용이 온실의 습도를 관리하고 작물 생육에 적합환 환경을 조성하여 작물 생산성 향상에 도움을 줄 수 있다고 판단된다. 이 외에도 환기장치 사용에 따른 난방비 증가와 같은 손실적 요소와 이익적 요소를 복합적으로 고려한 추가적인 연구도 필요할 것으로 사료된다.
본 연구의 목적은 임의효과(random effect)를 포함하는 혼합모형(mixed model)을 이용하여 흉고직경과 수고의 변화량을 평가하는데 있다. 강원도 굴참나무 임분을 대상으로 흉고직경과 수고를 조사하고 3년 후 동일 임분을 재조사하였다. 혼합모형에서 굴참나무의 흉고직경-수고 관계는 고정효과(fixed effect)이고 초기측정과 반복측정의 흉고직경과 수고 차이를 임의효과로 설정하였다. 임의효과에 따른 모형의 적합도를 검정하기 위하여 아카이케의 정보기준(akaike information criterion, AIC)을 참고하고 반복 측정에 따른 분산-공분산 행렬과 오차항을 산정하였다. 추정된 공분산은 -0.0291이고 오차항은 0.1007을 나타내었다. 분산-공분산 행렬을 이용한 임의효과가 포함된 모형의 AIC(=-215.5)는 고정효과를 고려한 모형의 AIC(=-154.4)에 비해 낮은 수치를 나타내었다. 이러한 결과는 범주형 자료의 임의효과가 모형 개발에 반영되는 결과인 것으로 조사되었다. 그러므로, 본 연구에서 적용된 혼합모형은 반복 측정 자료를 이용한 모형 개발에 활용이 가능한 것으로 판단된다.
목적 본 연구의 목적은 초등학교 고학년 아동의 문제행동에 영향을 미치는 변수를 중심으로 탐색하여 영향요인들을 설명하는 모형을 구축하는 데 있다. 방법 본 연구를 위해 일개 도시의 3개 초등학교 고학년 아동과 그의 어머니를 대상으로 설문조사를 하였으며, 총 368명의 자료를 수집하였다. 수집된 자료는 SPSS 17.0 통계 프로그램을 이용하여 서술적 통계, t-test, ${\chi}^2$-test, ANOVA를 시행하였고, 가설적 모형 검정은 AMOS 17.0 통계 프로그램을 이용하였다. 결과 가설적 모형의 적합도는 GFI: .956, AGFI: .927, CFI: .953, RMSEA: .056, SRMR: .023으로 지지되었다. 모형에서 설정된 10개의 경로 중 6개의 경로가 지지되었다. 즉, 부모 양육태도에서 자아존중감으로, 부모양육태도에서 스트레스로, 부모 양육태도에서 스트레스 대처로, 부모양육태도에서 문제행동으로, 자아존중감에서 스트레스로, 자아존중감에서 문제행동으로 가는 경로가 지지되었다. 문제행동에 통계적으로 유의한 효과를 나타낸 것은 양육태도와 자아존중감이며 양육태도는 총 효과를, 자아존중감은 직접효과와 총 효과를 나타내었다. 결론 부모 양육태도와 자아존중감이 문제행동에 영향을 미치는 중요한 변수인 것으로 확인되었다. 그러므로 문제행동의 발생을 줄이기 위해서는 긍정적인 양육태도를 고취시키고 아동의 자아존중감을 높이는 간호중재가 이루어져야 하겠다.
설계홍수량 산정은 일반적으로 수자원설계 목적을 위해 요구되며 수자원 관련 계획, 안정성 그리고 수공구조물의 위험도를 평가하기 위해 추정된다. 그러나 설계목적을 위한 국내의 유량자료는 매우 제한적이며, 강우자료와 비교해 봤을 때 상대적으로 관측년수가 상당히 적은 실정이다. 이러한 점에서 본 연구에서는 기 수립된 하천의 재현기간에 따른 설계홍수량 및 유역특성인자(면적, 유역경사)로부터, 설계홍수량을 멱함수 형태로 지역화하여 미계측 유역에서 설계홍수량 산정이 가능한 모형을 개발하였다. 제안된 설계홍수량 지역화 모형의 매개변수 산정과 불확실성을 정량적으로 평가하기 위해 계층적 Bayesian 모형을 활용하였으며, 최종적으로 교차검증 관점에서 모형의 적합성을 검정하였다. 모형 적용 결과, 기존 면적기반의 홍수량 산정식에 비해 약 0.3 이상 높은 상관성을 가지며 홍수량을 추정하는 결과를 확인하였다. 본 연구를 통해 제안된 모형은 검증과정과 도출된 결과를 통해 유역특성에 따른 재현기간별 설계홍수량을 효과적으로 재현하는데 유리할 뿐만 아니라, 동시에 모형의 매개변수 및 결과에 대한 불확실성 정보를 제공함으로써 미계측 유역의 홍수량을 평가하는 기초자료로써 활용 가능할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 공개의료정보 빅데이터 분석을 위해 클라우드 환경에서 아파치 하둡 기반의 클라우드 환경을 도입하여 컴퓨팅 자원의 유연한 확장성을 제공하고 실제로, 로그데이터가 장기간 축적되거나 급격하게 증가하는 상황에서 스토리지, 메모리 등의 자원을 신속성 있고 유연하게 확장을 할 수 있는 기능을 포함했다. 또한, 축적된 비정형 로그데이터의 실시간 분석이 요구되어질 때 기존의 분석도구의 처리한계를 극복하기 위해 본 시스템은 하둡 (Hadoop) 기반의 분석모듈을 도입함으로써 대용량의 로그데이터를 빠르고 신뢰성 있게 병렬 분산 처리할 수 있는 기능을 제공한다. 빅데이터 분석을 위해 빈도분석과 카이제곱검정을 수행하고 유의 수준 0.05를 기준으로 단변량 로지스틱 회귀분석과 모델별 의미 있는 변수들의 다변량 로지스틱 회귀분석을 시행 하였다. (p<0.05) 의미 있는 변수들을 모델별로 나누어 다변량 로지스틱 회귀 분석한 결과 Model 3으로 갈수록 적합도가 높아졌다.
이 연구에서는 서울시 6개구(종로구, 중구, 영등포구, 강남구, 서초구, 송파구)의 14개 세부 음식업종의 집계구 매출액을 대상으로 공간회귀분석을 적용하여 입지요인의 영향을 분석한다. 세부 음식업종 매출액의 유동인구 탄력성과 주변 사업체 종사자수 탄력성을 측정하고 자치구별 매출액 차이와 공간승수효과를 비교한다. 세부 음식업종 중 4개 업종(분식전문, 찌개/찜/탕, 회 전문, 제과/떡/한과)에서는 공간자기상관이 검정되지 않아 OLS 회귀분석이 적용되며, 해산물 전문 업종은 공간래그모형(SLM)이, 나머지 9개 업종들에서는 공간오차모형(SEM)이 적용된다. 유동인구와 주변 사업체 종사자수는 세부 음식업종의 매출액에 대체로 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 매출액의 유동인구 탄력성은 동양식 전문, 주점, 서양식 전문, 전통음식 순으로 나타났으며 주변 사업체 종사자수 탄력성은 제과/떡/한과, 동양식 전문, 서양식 전문 순으로 나타났다. 공간자기상관에 따른 공간승수효과는 동양식 전문, 주점, 서양식 전문, 전통음식 순으로 나타났다. 전통음식, 찌개/찜/탕, 해산물 전문 등의 업종은 강남구와 다른 자치구들 간에 매출액 차이가 거의 없는 반면에 육류구이, 주점, 제과/떡/한과 등은 매출액에서 유의한 차이를 보였다. 본 연구는 음식업종의 업종별 입지 적합도를 평가함으로써 음식점 입지 선택에 도움을 줄 수 있다.
고품질 대과종 딸기 신품종 육성을 위해 고경도이면서 과실 품질이 우수한 일본 품종 '도치오토메'를 모본으로 하고 대과성이면서 다수성인 국산 품종 '설향'을 부본으로 2014년에 교배조합을 작성하였다. 생육, 품질 특성 등 원예적 특성을 종합 평가하여 '14-5-5' 계통을 최종 선발하고 2015~2017년도에 계통선발시험 및 생산력검정시험을 하였다. 2017년도 농촌진흥청 직무육성 신품종 선정위원회에 상정하여 '아리향(Arihyang)'으로 명명하였다. '아리향'은 초세, 출엽 속도 및 흡비력이 우수하고 고경도, 대과성이면서 과실 크기가 균일하고 다수성이다. 화아분화는 '설향'보다 2~3일 정도 빠른 편으로 촉성 재배에 적합하며, 조기, 연속 출뢰성이 우수하고 정화방 화수는 평균 10.5개로 적어 적과 노력을 경감할 수 있다. 과형은 원추형으로 과피색 및 과육색은 진한 붉은색이고 과피 광택은 양호하다. 과실 품질은 양호하나 과실 착색이 빠른 반면 착색 후기인 완숙 단계에서 품종 고유의 품질 특성을 나타낸다. 비타민 C는 '설향'보다 약 15% 유의하게 많다. 병해충 저항성은 '설향'과 비교하여 역병은 다소 강한 경향이나 흰가루병은 약하며, 잿빛곰팡이병과 시들음병은 유사하거나 조금 약하다. 탄저병은 '매향'과 유사한 이병성이나 '아키히메'보다는 강하다. 따라서 재배적으로 비가림 포트 육묘와 토양(배지) 소독이 필요하며 생육 전기간에 걸쳐 흰가루병에 대한 예방적 방제가 필요하다.
우리나라는 국토의 대부분이 산악으로 이루어진 지형학적 특성과 여름철에 비가 집중된다는 기상학적 요인으로 인해 물관리가 어려운 편이다. 최근에는 기후변화로 인한 이상 기상 현상으로 돌발성 호우와 가뭄 등의 발생 빈도가 증대되면서 용수공급 관리는 더욱 더 어려움을 겪고 있다. 이러한 가운데 장기 기상정보는 안정적인 이수기 용수 공급을 위한 댐 수위 운영 및 홍수기 운영 목표 수위 계획 수립 등에 활용도가 매우 높다. 최근 기상청은 2014년 6월 이후부터 기존의 장기예보를 확률 예보 방식으로 변경하면서 기온과 강수량에 대하여 평년 대비 높음(많음), 비슷, 낮음(적음)으로 단순 예보하는 기존의 방식에서 발생가능성에 대해 카테고리 별로 확률(%)을 발표하고 있다. 기후변화의 불확실성이 증가하는 가운데 개정된 새로운 형태의 확률장기예보를 물관리에 정량적으로 적용하여 보다 정확도 높은 중장기 물관리 체계가 구축되어야 할 것이다. 본 연구는 현재 기상청에서 제공하는 확률장기예보를 실제 댐 운영에 적용하기 위한 연구로서 과거 자료와 확률장기예보를 조합하여 2014년 6월~2015년 2월의 유역 강수량의 확률 분포를 전망하였다. 대상 지역은 안동댐 유역으로 과거 자료는 최근린법에 기초한 기상청 산하 관측소인 안동, 태백, 봉화, 영주의 1986~2013년의 월 자료를 사용하였고, Thissen법을 근거로 유역 강수량을 계산하였다. 확률장기예보는 안동댐 유역을 포함하는 대구 경북지역을 대상으로 한 동일한 기간의 예보 자료를 활용하였다. 과거 강수량은 각 월별로 적합도 검정 후 Gamma분포를 채택하였으며 이를 기반으로 예보의 카테고리 별 기준값을 산정한 후 장기예보의 확률정보를 조합하여 강수량의 확률 분포를 작성하였다. 이를 2014년 6월~2015년 2월의 실제 강수량과 비교한 결과 2014년 11월과 2015년 1월 경우 가장 큰 확률의 카테고리 강수 범위 안에 실제 강수량이 포함되었으나 나머지 월에서는 실제 값과 카테고리 확률 간에 상이한 결과를 보였다. 본 연구는 예보 자료 수의 제한 및 안동댐과 예보 구역의 지역 차에 의한 자료 차이 등이 배제되어 있기 때문에 참고 자료로만 활용 될 수 있을 것이라고 판단되며, 확률장기예보 정보를 이용하여 유역 강수량의 확률 분포를 산정함으로서 물관리 부문에서 예보의 정량적 적용 가능성을 최초로 제시했다는 것에 의의가 있다. 추후 기후 모델 특성과 확률장기예보 산출 기법 등을 보다 심도 깊게 고려하여 정확도 개선에 대한 연구가 보완되어야 할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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