국내외적으로, 2.3GHz 대역의 휴대 인터넷 서비스와 이동 고속 무선 패킷 데이터 MBWA(Mobile Broadband Wireless Access) 서비스를 위한 기술 개발 및 표준화 작업이 진행중이며, 이들 기술 표준에서는 데이터 속도의 고속화를 달성하기 위하여 AMC(Adaptive Modulation and Coding)를 요구하고 있다. AMC방식 무선 패킷 시스템은 서비스 지역 내에서 SNR(Signal to Noise Ratio)의 값에 연동하여 가변적인 데이터 서비스 속도를 제공하게 되고, 사용자가 서비스 지역을 이동하면서 제공받는 서비스 품질은 물리 채널의 서비스 속도 변화에 대응하여 변화되므로, 서비스 사업자는 서비스 사용자의 속도 품질을 일정하게 유지하고 관리 제어할 수 있도록 하는 서비스 품질 설계 기준이 필요하다. 따라서, 본 기고문에서는 이들 AMC 방식의 고속 무선 패킷 서비스 시스템 기술의 표준화에 병행하여 공중망 무선 패킷 서비스 시스템의 망 구축 설계시 고려되어야 할 가입자 수용용량과 서비스 품질 등을 산정하고 관리하기 위한 파라미터로서 기지국의 평균 데이터 공급 용량 MDT(Mean Data Throughput), 평균속도 공유 패킷 링크 MSPL (Mean Shared Packet Link) 그리고 서비스 Uniformity 지수 UI(Uniformity Index) 등을 제안하고자 한다.
본 연구에서는 2000년 LANDSAT ETM+ 수도권 영상을 이용하여 도시지역 10개소, 식생지역 10개소를 선정해서 각각에 대해 표준화 주성분 분석을 적용하여 두 지역간의 고유벡터 매트릭스를 비교ㆍ분석해보았다. 도시 지역과 식생 지역각각에 대해 총 6개의 주성분이 생성되었으며 PC-2와 고유벡터 부호가 변한 밴드(band2, band7)를 RGB로 조합하여 수원지역을 대상으로 분류(Classification)한 결과의 정확도를 분광서명 분별 분석(Signature Separability Analysis)통해 얻은 밴드조합(band1, band3, band5) 영상의 분류결과와 비교해 보았다. 수원지역 2000년 IKONOS 영상의 다중분광 밴드(4×4m)와 전정색 밴드(1x1m)를 융합한 영상이 분류 정확도를 판단하는 기준으로 사용되었다. 비교결과 분류 전체 정확도는 각각 87.7%, 77.29% Khat 지수는 0.83, 0.68로 나타나 PC-2, 밴드2, 밴드7을 이용했을 때 분류 정확도를 높일 수 있다는 결과를 얻었다.
혀의 상태는 인체 내부의 생리적 병리적 특성의 변화를 나타내므로, 한의학에서 중요한 지수가 된다. 한의학에서 설진 방법은 환자의 설질과 설태의 변화를 관찰함으로써 질병을 진찰하는 방법이므로, 편리할 뿐만 아니라 비침습적이고, 널리 쓰이고 있다. 그러나 설진은 광원, 환자의 자세, 한의사의 상태와 같은 검사 환경에 의해 영향을 받는다. 표준화된 진단을 위한 자동 진단 시스템을 개발하기 위하여 질병의 예후를 판단할 수 있는 설태 분류 방법은 필수적이지만, 컬러의 경계가 모호하므로 설태와 설질을 구분하기는 매우 어렵다. 이 논문에서 분할된 설체 내에서 컬러를 계층적으로 분류하여 설태를 분류하는 방법을 제안한다. 또한 설태 영역을 정확하게 분할하도록 하였다. 제안된 방법은 표준화된 진단을 가능하도록 한다.
본 연구에서는 농업적 가뭄을 시, 공간적으로 파악하기 위하여 Terra의 MODIS 원격탐사 자료를 활용하여 가뭄의 정량적 평가를 실시하였다. 여러 가지 위성영상 중에서 식생 상태의 변화가 관찰되는 MOD13A3 영상을 통하여 NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)와 EVI (Enhanced Vegetation Index)를 선정하였으며, 토지정보를 효율적으로 수집할 수 있는 MCD12Q1 영상의 Type1을 통하여 물, 도심지역 등을 제외한 식생부분만을 나타낼 수 있도록 토지피복분류를 하였다. 토지피복분류된 자료를 이용하여 NDVI와 EVI를 중권역별로 산정하여 나타낸 결과 계절적인 성향이 강하게 나타나 이를 보완하고자 EVI의 표준화 지수인 VSIA (Vegetation Stress Index Anomaly)를 우리나라의 극심한 가뭄해인 2001년에 대하여 중권역별로 산정하였다. 또한, 과거 우리나라의 농업가뭄 피해를 조사하였으며, 지상강우관측소의 자료를 통하여 SPI (Standardized Precipitation Index)를 중권역별로 산정하였다. SPI와 위성영상의 표준화 지수인 VSIA를 우리나라의 농업적 가뭄피해 연도와 비교하였으며, VISA의 시공간적 분석을 통해 한반도의 농업적 가뭄을 평가할 수 있는 활용성 및 적용 가능성을 검토하였다.
연구배경과 목적: 지첨용적맥파는 광학기술을 이용하여 손가락 끝에서 혈액용적의 변화를 측정하여 맥파를 검출하는 기술로서, 지첨용적맥파에 대한 시간영역 파형분석을 통해 혈관의 노화정도를 파악할 수 있음은 이미 잘 알려진 사실이다. 이에 본 연구자는 시간영역 파형분석을 통해 혈관노화지표를 얻을 수 있다면, 주파수영역분석법을 통해서도 혈관노화지표를 얻을 수 있을 것으로 가정하였다. 본 연구에서는 주파수영역에서 혈관노화지표를 찾기 위해 건강한 성인들을 대상으로 지첨용적맥파를 측정하고 주파수영역에서 분석하여 고조파가 혈관노화 지표로서 활용될 수 있는가 여부를 결정하고자 한다. 연구방법: 건강인 390명(남자 174명과 여자 216명)을 대상으로 안정 후 앙와위에서 30초 동안 지첨용적맥파를 검출하였다. 검출한 맥파신호에서 기저선이 비교적 안정된 5-6개의 맥파주기를 선택하여 시간영역 파형분석을 통해 얻어지는 혈관노화지표인 승각시간, 경화지수, 반사지수, 가속도맥파를 구하였다. 주파수영역분석을 위해서는 빠른 퓨리에변환(FFT)를 실시하여 고조파 성분을 추출하였다. 특정점 검출을 위해서는 AcqKnowledge software의 peak detector 기능을 이용하였다. 연구결과: 표준화된 고조파 파워는 연령증가에 따라 유의하게 감소하였다; nPWR2 (r=-0.286, p<0.0001), nPWR3 (r=-0.482, p<0.0001), nPWR4 (r=-0.564, p<0.0001), nPWRS (r=-0.467, p<0.0001) 및 nPWR6 (r=-0.263, p<0.0001). 표준화된 고조파 파워의 logarithmic scale에서 연령증가에 따라 보다 강한 선형적인 감소가 나타났다; Ln(nPWR2) (r=-0.281, p<0.0001), Ln(nPWR3) (r=-0.492, P<0.0001), Ln(nPWR4) (r=-0.621, P<0.0001), Ln(nPWRS) (r=-0.487, P<0.0001) 및 Ln(nPWR6) (r=-0.273, P<0.0001). 승각시간, 반사지수, 경화지수를 독립변수로 한 중회귀분석에서 Ln(nPWR2) (R-squared=0.451), Ln(nPWR3) (R-squared=0.471) 및 Ln(nPWR4) (R-squared=0.432)는 비교적 잘 설명되었으나, Ln(nPWRS) (R-squared=0.232) 및 Ln(nPWR6) (R-squared=0.183)는 비교적 잘 설명되지 않았다. 결론: 건강인의 지첨용적맥파에서 기준 주파수로 표준화한 고조파 파워는 연령증가에 따라 감소였으며, 주파수영역분석이 가지는 특성을 고려해 볼 때 표준화된 고조파 파워는 기존의 시간영역 파형분석을 통해 얻어지는 혈관노화지표에 비해 잡음에 의한 오차가 보다 적을 것으로 기대된다. 따라서 우리는 표준화된 고조파 파워가 간편하고 용이하게 혈관노화를 반영하는 새로운 지표로서 활용될 수 있을 것으로 생각된다.
본 연구에서는 도시홍수 위험도 지수 산정을 위하여 청계천 및 정릉천 유역을 분석하였다. 각 유역 배수구역별 자료를 토대로 SWMM 모델링을 구축하고 인문, 사회 환경과 관련하여 최종 지수 산정을 위한 지표를 선정하였다. 수집된 자료는 요소에 따라 정의하였다. 각 요소별 가중치는 Delphi 기법을 이용하였으며, 각 지표에 대한 표준화를 실시하고 최종적으로 위험도에 따른 위험 유역을 선정 했다. 유해성 및 취약성에 따라 12개의 지표를 결정하였다. 그중 취약성의 경우 세분화하여 3가지 요소로 나누어 지표를 선정했다. 총 21개의 배수구역별 지수를 산정하였으며 정릉1이 0.533, 마장 0.494, 필동 0.381, 순으로 나타났으며, 가장 적은 지수는 숭인 0.216으로 나타났다. 도시홍수 위험도 지수를 통해 우리나라 전 지역에 적용하게 되면 향후 수자원 정책 수립에 있어서 많은 도움이 될 것으로 사료된다.
본 연구는 U-City 경쟁력의 개념 및 U-City 관련 지수의 연구동향을 파악하여 U-City 경쟁력 지수의 개발방향을 제시하는데 목적이 있다. 이를 위해 먼저 정보화시대, 미래도시, U-City의 개념을 관련문헌을 토대로 파악하고, U-City경쟁력의 개념을 제시하였다. 다음으로 U-City를 비롯한 미래도시 관련 지수의 연구동향을 파악하여 U-City 경쟁력 지수 개발에의 시사점을 도출하였다. 마지막으로 U-City 경쟁력지수 개발 절차와 각 단계에서의 유의점을 제시하였다. 연구결과 U-City 경쟁력은 거주민의 요구사항에 대한 신속한 대응 및 도시공간 관리의 효율성을 극대화할 수 있는 ICT, U-City 인프라, U-City 서비스, U-City 관리 능력을 의미하며, 이를 측정하기 위해 평가체계의 마련, 평가지표의 선정, 표준화, 지표별 가중치 산정, 평가모형 설정의 개발절차가 필요한 것으로 파악되었다.
이 연구의 목적은 BCI(Brain-Computer Interface)을 이용하여 바둑 전문인의 뇌 기능 특성을 분석하는 데 있다. 바둑 전문인의 뇌 기능 특성을 알아보기 위하여 연구생(초등학생) 15명, 한국기원 원생 16명, 프로기사 26명의 뇌파를 측정하여 표준화된 일반인 695명(초등학생 423, 중고등학생 161, 성인 111명) 과 비교한 결과 자기조절 지수 p=.002, 주의 지수(좌) p=.002, 정서 지수 p=.027, 항스트레스지수(좌) p=.002, 브레인 지수 p=.006 에서 바둑 전문인 집단이 일반인 집단보다 뇌 기능의 평균이 높게 유의미한 차이를 나타냈다. 이 결과는 두뇌를 많이 사용하는 바둑인 집단의 뇌 기능이 일반인 집단의 뇌 기능 과 적지 않은 차이가 있을 보여주고 있다. 바둑 전문인 집단간의 뇌 기능 차이를 비교하여 직업적인 특성이 뇌 기능에 미치는 영향의 차이점도 분석해 보았다. 분석의 결과 활성 지수에서만 유의미하였으며 집단간에는 차이가 없는 것으로 본다.
본 연구에서는 용담댐 유역을 대상으로 저수위/저수량 모니터링 및 예측을 위하여 고해상도 위성관측 자료를 이용하는 방법과 위성으로부터 추출한 강수량 자료로부터 가뭄지수를 이용한 저수위를 모니터링하고 SSA를 이용한 PCA방법으로 예측모델을 구축하여 가뭄을 예측하는 방법을 개발하였다. 용담댐 저수위와 SPI(3)와의 상관계수가 0.78로 매우 높은 상관성을 보였으며, 위성자료를 통하여 산정한 가뭄지수를 활용하여 댐 저수위/저수량 모니터링 및 예측 가능성을 진단하였다. SSA에 의한 주성분 분석결과 SPI(3)과 각 RC자료의 상관관계를 분석한 결과 CC=0.87~0.99의 높은 상관성을 보였으며, 표준화된 댐 저수위(N-W.S.L.)와 RC자료의 상관관계를 분석한 결과 CC=0.83~0.97의 비교적 높은 상관성을 보임을 확인하였다. 또한, Sentinel-2 위성의 MSI (Multi-Spectral Instrument) 센서로 댐수위의 변화를 모니터링하기 위해 지수 기법을 적용하여 수체 탐지 알고리즘을 개발하였으며, 용담댐유역에 대해 2016년부터 2018년까지의 수계 면적 변화를 분석하였다. 이를 기반으로 Sentinel-2 위성영상으로 추출한 수계 면적 변화를 이용하여 가뭄감시 분야에 대한 활용 가능성을 제시하였다. 본 연구의 결과는 다양한 위성관측자료로부터 미계측 지역의 저수량 모니터링과 수문학적 가뭄 모니터링/예측에 활용이 가능할 것이다.
본 연구는 평생학습에 참여하는 성인여성학습자의 학습성과에 영향을 미치는 요인들을 분석하고 관련 변인들이 학습성과와 어떠한 구조적인 관계를 형성하는지 고찰하는데 그 목적이 있다. 분석대상은 D지역 평생교육기관에서 평생학습에 참여하거나 평생학습경험이 있는 성인여성학습자 578명을 연구대상으로 하였다. 본 연구에서는 학습성과를 분석하기 위한 관련변인으로 학습자특성, 평생교육기관여건, 학습몰입, 학습만족도를 잠재변인으로 설정하여 14개의 관측변수를 두어 구조적 인과모형을 구성하였다. 연구결과, 모형의 적합도 지수의 값은 ${\chi}^2=224.267$ (df=69, p<.001), RMSEA=.062, TLI=.943, RFI=.920, CFI=.957, IFI=.957, NFI=.939로서, 모두 0.9이상으로 적합도 지수가 모두 만족되었다. 학습자특성의 학습성과에 대한 표준화계수는 .218이고 p<.001,평생교육기관여건의 학습성과에 대한 표준화계수는 .301, p<.001, 학습몰입이 학습성과에 대한 표준화계수는 -.149, p=.541, 학습만족도는 표준화계수 .405, p<.001로 학습몰입을 제외하고 모두 학습성과에 직접 영향을 주는 것으로 나타났다. 연구를 통해, 학습자특성과 평생교육기관, 학습만족도가 학습성과에 유의한 직접효과를 가지고 있음을 확인하였다. 학습몰입은 학습성과에 직접 효과를 주지 못하고, 학습만족도를 매개로 간접효과를 주는 것으로 나타났다. 본 연구는 평생학습성과를 설명할 수 있는 종합모델을 구축하고, 관련 변인들 간의 구조적 인과관계를 밝힘으로써, 성인여성학습자의 학습성과에 대한 전체적 측면에서의 구조를 설명할 수 있는 이론적 논의를 시도하였다는 점과 학습성과와 관련된 변인들간의 구조적 인과관계를 실증적으로 탐색했다는 점에서 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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