본 연구의 목적은 산사태가 발생된 편마암, 화강암 및 퇴적암지역 자연사면의 토층을 대상으로 이들의 미세조직, 입도분포, 광물조성 및 지화학분석을 실시하여, 산사태 발생 에 영 향을 줄 수 있는 토층물질의 특성을 고찰하는데 있다. 이를 위하여 편마암류인 장흥지역, 화강암류인 상주지역, 제3기퇴적암류인 포항지역의 산사태현장 및 그와 대비되는 곳의 토층으로부터 채취 한 흙을 대상으로 레이저입도분석, X-선회절분석 (XRD), 주사전자현미경 (FE-SEM) 및 에너지분산스펙트럼(EDS)을 이용하여 분석하였다. 편마암류와 화강암류지 역은 산사태 발생지역의 토층이 미발생지역에 비해 점토광물의 함량이 더 높은 것으로 나타났는데, 이러한 양상은 화강암지역에서 특히 두드러지는 경향성을 보였다. 따라서 편마암류와 화강암류지역은 점토광물의 함유비율이 산사태에 유의한 영향인자로 간주될 수 있다. 점 토광물로는 일라이트(illite)가 가장 풍부하고 녹니석과 카올리나이트(kaolinite) 순으로 구성 비가 높고, 몬모릴로나이트(montmorillonite)도 부분적으로 함유된다. 제3기퇴적암지역은 편마암류와 화강암류지역에 비해서 점토광물의 함량이 전반적으로 높고 팽창성 점토광물인 몬모릴로나이트의 함유비율이 특히 높다 따라서 이들이 집중호우시 토층의 지지력에 크게 영향을 미침으로써 상대적으로 적은 강우조건에서도 다른 지역보다 산사태가 더 쉽게 발생된다. 그리고 산사태 발생지역과 미발생지역간 광물조성의 차별성이 특징적으로 관찰되지 않아 산사태가 광물조성의 차이에 큰 영향을 받기보다는 국지적인 지형조건이나 흙의 공학적 특성 등에 주로 지배를 받을 것으로 예측된다. 자연사면의 산사태를 연구할 때 기존의 토질 및 지질공학적 특성평가외에도 토층의 풍화특성과 구성 광물의 종류, 점토광물의 함량, 흙입 자의 미세조직과 같은 다양한 지화학적 정보가 추가된다면 산사태 발생 원인을 보다 정확하게 해석할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 기존 연구에서 주로 사용된 A1B와 최근 국가표준으로 채택된 RCP8.5 기반 미래 기후전망 등 두 가지를 이용하되, 실제 농작물이 재배되고 있는 농지단위의 속성정보를 작물모형에 적용시키고, 확률추정기법에 의해 연차변이를 부여한 10년 간격 일 기상자료에 의해 발육단계와 잠재수량 변화 추세를 도출함으로써 보다 현실성 있는 영향평가방법을 제시하고자 하였다. 남한 전역을 산맥, 하천, 집수역에 근거하여 68개의 작물재배구역(CZU)로 분류하고, 1km 격자간격의 10년 단위(2011-2100) 월별 남한 미래기후 시나리오 자료로부터 농경지에 해당하는 격자의 일 최저, 최고기온, 강수량의 월별 평균자료를 추출하였다. 농경지격자 월별 기후자료를 CZU별로 요약하고 그 공간평균값을 확률추정기법에 의해 10년 단위기간 별 30세트씩의 일별 기상자료로 변환하였다. 농촌진흥청 토양 전자지도로부터 발췌한 토양정보와 4대 권역 별 표준재배법을 적용하여 10년 단위기간의 일 기상조건 30세트에 대해 쌀, 보리, 콩 국내 주요 품종의 생육과 수량을 CERES-Rice, CERES-Barley, CROPGRO-Soybean에 의해 모의하였다. 모의결과에 의하면 모든 작목에서 기후변화에 의해 개화기(출수기)가 앞당겨지나, 연차변이는 보리와 콩에서 감소한 반면 벼에서는 증가하였다. 조기 출수에도 불구하고 보리의 종실 등숙기간은 조금 연장되었으며, 콩에서는 변동이 적었고 벼에서만 단축되었으며, 등숙기간의 연차변이는 모든 작목에서 감소추세를 보였다. 벼의 수량은 모든 품종에서 줄어들 것으로 예상되었지만, 보리의 수량은 모든 품종에서 크게 늘어나고 콩에서는 큰 변동이 없을 것으로 예상되었다. 전국의 모든 농경지에 벼를 재배한다고 가정하면 쌀(현미)의 잠재생산량은 2000년대 현재 14,863,633톤이지만 2090년대에는 11,734,019톤으로 줄어들지만, 보리를 재배한다면 현재의 잠재생산량 9,452,416톤이 미래에는 16,972,537톤으로 크게 증가하여 쌀 생산량을 추월하게 된다. 전체적으로 기후변화의 부정적 영향은 벼에서 가장 현저하며, 콩은 영향이 덜하고, 보리에서는 오히려 긍정적인 영향이 예상되므로 곡물생산 부문의 기후변화 대응전략의 하나로서 중부이북 지방에서도 보리재배에 적극적인 관심을 가져야 할 필요성이 있다.
전자상거래의 폭발적 증가는 소비자에게 더 유리한 많은 구매 선택의 기회를 제공한다. 이러한 상황에서 자신의 구매의사결정에 대한 확신이 부족한 소비자들은 의사결정 절차를 간소화하고 효과적인 의사결정을 위해 추천을 받아들인다. 온라인 상점의 상품추천시스템은 일대일 마케팅의 대표적 실현수단으로써의 가치를 인정받고 있다. 그러나 사용자의 기호를 제대로 반영하지 못하는 추천시스템은 사용자의 실망과 시간낭비를 발생시킨다. 본 연구에서는 정확한 사용자의 기호 반영을 통한 추천기법의 정교화를 위해 데이터마이닝과 다중모형조합기법을 이용한 상품추천시스템 모형을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 모형은 크게 두 개의 단계로 이루어져 있으며, 첫 번째 단계에서는 상품군 별 우량고객 선정 규칙을 도출하기 위해서 로지스틱 회귀분석 모형, 의사결정나무 모형, 인공신경망 모형을 구축한 후 다중모형조합기법인 Bagging과 Bumping의 개념을 이용하여 세 가지 모형의 결과를 조합한다. 두 번째 단계에서는 상품군 별 연관관계에 관한 규칙을 추출하기 위하여 장바구니분석을 활용한다. 상기의 두 단계를 통하여 상품군 별로 구매가능성이 높은 우량고객을 선정하여 그 고객에게 관심을 가질만한 같은 상품군 또는 다른 상품군 내의 다른 상품을 추천하게 된다. 제안하는 상품추천시스템은 실제 운영 중인 온라인 상점인 'I아트샵'의 데이터를 이용하여 프로토타입을 구축하였고 실제 소비자에 대한 적용가능성을 확인하였다. 제안하는 모형의 유용성을 검증하기 위하여 제안 상품추천시스템의 추천과 임의 추천을 통한 추천의 결과를 사용자에게 제시하고 제안된 추천에 대한 만족도를 조사한 후 대응표본 T검정을 수행하였으며, 그 결과 사용자의 만족도를 유의하게 향상시키는 것으로 나타났다.
본 논문은 지상기준접의 취득이 어려운 비접근 지역에 대한 위성영상에서 지형정보를 획득하기 위한 방법을 제시하였다. 먼저, 공선조건식을 기반으로 10개의 위성센서모델을 개발하고, 개발된 센서모델의 거동을 부석하기 위하여 Space Resection 및 Space Intersection을 통해 각각의 센서모델에 대한 적합성을 실험하였다. 이를 바탕으로 비접근 지역에 대한 지형정보를 취득하기 위하여 영상을 재구성하거나 Pseudo영상을 제작하고, 이에 대한 센서모델의 거동 및 정확도를 분석.제시하였다. 공선조건식을 이용한 Pushbroom 위성영상의 센서모델은 투영중심의 위치와 회전요소에 대한 6개의 외부표정요소를 영상의 행에 대한 1차, 2차 함수 또는 3차 함수로 구성하였으며, 또한 외부표정요소의 위치요소와 상관도가 높은 회전요소($\omega$, $\Phi$)를 고정된 값으로 사용하는 센서모델을 개발하였다. 비접근 지역을 위한 영상의 재구성은 동일 패스의 지상기준접이 있는 영상과 비접근 지역의 영상을 연결시켜 하나의 영상으로 재구성하거나, 지상기준점이 있는 영상과 비접근 지역의 영상으로부터 Pseudo영상을 임의로 제작하여 패스내에서 중복영역을 갖도록 구성하였다. 본 연구에서 이용한 인공위성 데이터는 서로 다른 패스에서 동일한 지역을 촬영한 SPOT 영상이며, 각각의 패스에서 두장의 연속된 영상을 이용하였다. 개발된 10개의 센서모델과 5가지의 영상 재구성 방법에 따라 비접근 지역에서의 정확도는 다르게 나타났으며, 그 중 투영중심의 위치 및 회전요소 k를 1차 함수로 표현하고 회전요소 $\omega$, $\Phi$를 고정시킨 센서모델과 Pseudo영상을 이용한 방법이 비접근 지역 30km, 60km지점의 검사점에서 각각 최대오차 30m, 60m의 결과를 보였다. 얻어진 극한하중 보다 적은 경향을 나타냈다.aeuntang were higher than the recommended value per meal. Vitamin A, vitamin C, vitamin B$_1$, vitamin B, niacin, calcium, phosphorus and iron were rich in chwotang and minmulgokimaeuntag. Onhuk contains plenty of vitamin C, vitamin B$_1$, vitamin B$_2$and the contents of vitamin A, vitamin B$_1$, and niacin in baekhapapchuk were over the recommended values per meal. The foods contained large percentage of aspartic acid and glutamic acid, and major essential amino acids appeared to be leucine and lysine. On the other hand, major fatty acids were oleic acid, linoleic acid and plamitic acid. Among them the content of oleic acid was the highest in chuotang, ochuk and baekhapchuk, whereas linoleic acid and palmitic acid were the most rich fatty acids in baekhapchuk and dasulgitang respectively.한 있을 것으로 생각된다. 그리고 본 조사는 5월부터 7월중에 실시하였는데, 한국의 경우 계절에 따라 섭취 식품의 종류가 다
백두산은 중국과 북한의 국경 경계에 위치하고 있는 성층화산으로 신생대 올리고세 이후 주요 분화 단계를 거쳐 형성된 것으로 알려져 있다. 2010년 이후 마그마 재활동으로 인한 백두산 화산활동 여부에 대한 관심이 증대되고 있다. 백두산 화산 활동을 감시하기 위한 연구는 기상청, 한국지질자원연구원 등 국가기관 중심으로 활발히 수행되고 있다. 2018년에는 한-중 백두산 공동 관측 장기연구 과제가 선정되었으며 이로부터 화산특화연구센터가 설립되기도 하였다. 그러나 백두산은 우리나라로부터 지리적으로 멀리 떨어져 있어 접근에 대한 제약이 있을 뿐만 아니라 백두산 화산 주변에 설치되어 있는 현장 관측 장비로부터 수집된 현장 자료의 공유 혹은 접근이 쉽지 않은 상황이다. 원격탐사는 직접적인 물리적 접촉 없이 대상 물체에 대한 특성을 원격으로 측정하는 수단으로서, 대상물의 관측을 위해 자동차, 무인기, 항공기, 인공위성 등 여러 형태의 플랫폼이 사용된다. 지난 수십 년 간, 다양한 파장 대역에서의 전자기파를 이용한 원격탐사 자료를 활용하여 화산 감시 연구가 수행되어 왔다. 특히 레이더 원격탐사는 주야조건, 기상조건에 관계없이 자료를 획득할 수 있을 뿐만아니라 위상정보를 이용한 레이더 위상간섭기법을 통한 미세 지표 변위 관측이 가능하여 매우 널리 이용되고 있는 화산 감시 기술이다. 본 논문의 목적은 백두산 화산 관측을 위해 수행된 기존 원격탐사 연구 문헌을 수집하고 동향을 파악하는 것이다. 또한 지속적인 화산 감시를 위한 가용 영상레이더 위성정보를 조사하여 향후 이를 바탕으로 백두산 화산 지표 변위의 주기적 탐지 연구를 수행하는데 활용할 예정이다.
본 논문은 학습데이터의 크기에 따른 사례기반추론기법이 주가예측력에 어떻게 영향을 미치는지 살펴본다. 삼성전자 주가를 대상을 학습데이터를 2000년부터 2017년까지 이용한 경우와 2015년부터 2017년까지 이용한 경우를 비교하였다. 테스트데이터는 두 경우 모두 2018년 1월 1일부터 2018년 8월 31일까지 이용하였다. 시계 열데이터의 경우 과거데이터가 얼마나 유용한지 살펴보는 측면과 유사사례개수의 중요성을 살펴보는 측면에서 연구를 진행하였다. 실험결과 학습데이터가 많은 경우가 그렇지 않은 경우보다 예측력이 높았다. MAPE을 기준으로 비교할 때, 학습데이터가 적은 경우, 유사사례 개수와 상관없이 k-NN이 랜덤워크모델에 비해 좋은 결과를 보여주지 못했다. 그러나 학습데이터가 많은 경우, 일반적으로 k-NN의 예측력이 랜덤워크모델에 비해 좋은 결과를 보여주었다. k-NN을 비롯한 다른 데이터마이닝 방법론들이 주가 예측력 제고를 위해 학습데이터의 크기를 증가시키는 것 이외에, 거시경제변수를 고려한 기간유사사례를 찾아 적용하는 것을 제안한다.
표준 기록관리시스템(이하 RMS)이 2007년 중앙행정기관의 도입을 시작으로 현재 지방자치단체, 그 밖의 공공기관에도 도입되어 사용되고 있다. RMS는 전자기록환경에서 기록을 관리하기 위한 필수도구이나, 실제 RMS의 기능들이 표준이나 실무를 잘 반영하고 있는지, 얼마만큼 업무에 활용되고 있는지는 잘 알려져 있지 않다. 본 연구는 이러한 문제의식에서 출발하여, 기록관리시스템에 구현된 기능 중 '기준관리'에 대한 평가와 그 의미를 분석하고자 하였다. '기준관리'는 RMS상 기록관리기준표 기준정보관리 분류체계지정 재분류로 구성되어 있는데, 이것은 기록관리기준표 관리와 관련된, 다시 말해 기록의 분류와 처분일정의 영역이다. 분류와 처분일정은 기록에 대한 지적 통제의 중심이자 기록관리의 핵심영역이므로, 이것이 시스템에서 그 역할을 제대로 하고 있는지 분석하는 것은 중요한 일이다. 본 연구에서는 RMS의 기준관리에 대하여 기능 평가와 이용 평가를 함께 실시하였다. 기능 평가는 국내외 표준에서 제시하는 기능요건을 RMS가 얼마나 구현하고 있는지를 비교분석한 것이다. 그리고 이용 평가는 그러한 기능들을 얼마만큼 실제로 사용하고 있는지, 문제점은 무엇인지 진단한 것이다. 중앙행정기관과 광역 및 기초 지자체를 대상으로 실시한 이러한 평가를 통해 얻은 시사점들을 제도적, 기능 이용적, 행정적 측면으로 구분하여 정리하였다. RMS 기준관리 기능이, 더 나아가 RMS 시스템 전체가 기록관리 실무에서 원활하게 사용되기 위해 중요한 것은 사용자를 비롯한 이해당사자들의 소통임이 연구과정에서 드러났다. 사용자들은 RMS를 이용하면서 발생하는 요구사항을 지속적으로 제기하여야 하며, 중앙기록물관리기관은 그들의 요구사항을 분석 파악하고 이를 시스템에 반영하여, 시스템을 고도화 시키고 개선하는데 많은 노력을 하여야 한다.
재범예측은 70년대 이전부터 전문가들에 의해서 꾸준히 연구되어온 분야지만, 최근 재범에 의한 범죄가 꾸준히 증가하면서 재범예측의 중요성이 커지고 있다. 특히 미국과 캐나다에서 재판이나 가석방심사 시 재범 위험 평가 보고서를 결정적인 기준으로 채택하게 된 90년대를 기점으로 재범예측에 관한 연구가 활발해졌으며, 비슷한 시기에 국내에서도 재범요인에 관한 실증적인 연구가 시작되었다. 지금까지 대부분의 재범예측 연구는 재범요인 분석이나 재범예측의 정확성을 높이는 연구에 집중된 경향을 보이고 있다. 그러나 재범 예측에는 비대칭 오류 비용 구조가 있기 때문에 경우에 따라 예측 정확도를 최대화함과 동시에 예측 오분류 비용을 최소화하는 연구도 중요한 의미를 가진다. 일반적으로 재범을 저지르지 않을 사람을 재범을 저지를 것으로 오분류하는 비용은 재범을 저지를 사람을 재범을 저지르지 않을 것으로 오분류하는 비용보다 낮다. 전자는 추가적인 감시 비용만 증가되는 반면, 후자는 범죄 발생에 따른 막대한 사회적, 경제적 비용을 야기하기 때문이다. 이러한 비대칭비용에 따른 비용 경제성을 반영하여, 본 연구에서 비대칭 오류 비용을 고려한 XGBoost 기반 재범 예측모델을 제안한다. 모델의 첫 단계에서 최근 데이터 마이닝 분야에서 높은 성능으로 각광받고 있는 앙상블 기법, XGBoost를 적용하였고, XGBoost의 결과를 로지스틱 회귀 분석(Logistic Regression Analysis), 의사결정나무(Decision Trees), 인공신경망(Artificial Neural Networks), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine)과 같은 다양한 예측 기법과 비교하였다. 다음 단계에서 임계치의 최적화를 통해 FNE(False Negative Error)와 FPE(False Positive Error)의 가중 평균인 전체 오분류 비용을 최소화한다. 이후 모델의 유용성을 검증하기 위해 모델을 실제 재범예측 데이터셋에 적용하여 XGBoost 모델이 다른 비교 모델 보다 우수한 예측 정확도를 보일 뿐 아니라 오분류 비용도 가장 효과적으로 낮춘다는 점을 확인하였다.
본 논문에서는 저작권 보호를 위한 워터마크 내장 방법으로 공간 스케일 변수를 사 용한 공간 마 스킹 방법을 제안한다. 일반적으로 워터마크 알고리즘에서영상에 삽입되는 워터마크의 크 기가 클수록 삽입된 워터마크는 여러 가지 변형에 강인하게 되지만 워터마크된 영상의 화질을 보장하기 어렵다. 반 대로 워터마크의 크기가 작게 되면 양질의 영상을 얻을수 있으나 삽입된 워터 마크의 강인 성을 보장할 수 없는 서로 상반되는 특성을 가지고 있다. 따라서 워터마크의 강인성과 영상의 화질 사이 의 타협점을 구하는 것은 매우 어렵다, 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 공간 마스킹을 사용하였다. 즉 대역 확산 기법으로 워터마크된 영상에 공간 마스킹을 하므로써 텍스쳐 영역과 같은 워 터마크가 인 간시각에 민감하지 않지만 압축 손실이 일어나는 복잡한 영역에서는 압축손실과 같은 일반 적인 영상 처 리에 강하도록 공간 마스킹으로 워터마크의 크기를 크게 하였으며 워터마크를 삽입하기 어 려운 즉 노이 즈에 민감하지만 압축 손실과 일반적인 영상 처리에 강한 평탄 영역에서는 워터 마크 삽입 으로 인한 화 질저하를 방지하기 위해 공간 마스킹으로 워터 마크의 크기를 작게 해 워터마크 삽입으로 인한 화질저 하를 방지하였다. 따라서 본 논문에서 제안한 워터마킹 기법은 워터마크된 영상이 공간 마 스킹에 의해 워터마크의 크기를 조절할 수 있어 영상의 질과 워터마크의 강인성 모두를 만족할수 있 다. 그리고 본 논문에서 제안한 워터마킹 방법이 손실 압축(JPEG)과 잡음 그리고 축소 및 확대 클리핑 (Clipping) 컬류 션(Collusion)등과 같은 신호처리에 강인함을 실험을 통해 입증하였다. In this paper we propose a new watermarking technique for copyright protection of images. The proposed technique is based on a spatial masking method with a spatial scale parameter. In general it becomes more robust against various attacks but with some degradations on the image quality as the amplitude of the watermark increases. On the other hand it becomes perceptually more invisible but more vulnerable to various attacks as the amplitude of the watermark decreases. Thus it is quite complex to decide the compromise between the robustness of watermark and its visibility. We note that watermarking using the spread spectrum is not robust enought. That is there may be some areas in the image that are tolerable to strong watermark signals. However large smooth areas may not be strong enough. Thus in order to enhance the invisibility of watermarked image for those areas the spatial masking characteristics of the HVS(Human Visual System) should be exploited. That is for texture regions the magnitude of the watermark can be large whereas for those smooth regions the magnitude of the watermark can be small. As a result the proposed watermarking algorithm is intend to satisfy both the robustness of watermark and the quality of the image. The experimental results show that the proposed algorithm is robust to image deformations(such as compression adding noise image scaling clipping and collusion attack).
연구목적: 본 연구에서는 발화열원을 작동기기, 담뱃불·라이터불, 불꽃·불티 등 발화열원에 따른 화재 발생의 특징을 알아보고자 하였다. 연구방법: 일원배치 분산분석과 교차분석을 이용하여 발화열원에 따른 발화환경, 화재피해 현황 및 규모, 발화원인과의 차이 검증을 통해 화재발생 특성을 분석하였다. 연구결과: 작동기기에 의해 발생한 화재는 다른 발화열원에 비해 평일에 발생 빈도가 높고, 이재세대수와 이재민 발생이 가장 많아 소방력 동원과 재산피해가 가장 큰 것으로 나타났다. 최초착화물은 전기·전자기기에 의해 발생되었으며, 합성수지에 의해 연소가 확대되는 특징을 보였다. 담뱃불·라이터불에 의해 발생하는 화재는 토·일요일에 화재가 가장 많이 발생되었으며, 소방력 동원보다는 경찰력 동원이 많은 특징을 보였다. 특히, 최초착화물과 연소확대물은 종이·목재·건초에 의해 발생하는 것으로 나타났다. 불꽃·불티에 의해 발생하는 화재는 토·일요일에 화재가 가장 많이 발생되었으며, 최초착화물과 연소확대물은 종이·목재·건초에 의해 발생하는 것으로 나타났다. 특히, 소방서와의 거리가 가장 먼 곳에서 발생하고 있는 특징을 보였다. 모든 발화열원에서의 공통적인 특징은 오후시간대에 화재가 가장 많았으며, 화재유형은 건축구조물화재가 지배적이었고 발화지점만 연소되는 경우가 가장 많은 것으로 나타났다. 결론: 대형 화재가 발생하게 될 확률은 높아지고 있기 때문에 화재 예방 및 피해를 최소화 하기 위해서는 화재 발생 경향을 분석하고 화재발생 요인에 따른 적절한 대비를 해야 한다. 향후 공공데이터를 이용한 화재발생 특성 분석을 위해서는 재난 데이터의 표준화와, 데이터 개방 및 활성화가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
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제 19 조 (관할 법원)
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[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.