대기질 모델(Air Quality Model)은 환경영향평가에서 필수적이다. 환경영향평가에 쓰이는 대기질 모델은 대부분 가우시안 플륨 모델이며, 그 중 ISC(Industrial Source Complex 3)이 가장 널리 쓰인다. 그러나 ISC3가 저풍속시 정확도가 떨어지지만 환경영향평가의 대기질 평가시 이에 대한 고려가 거의 이뤄지지 않은채 대기질 평가가 이뤄지고 있다. 본 연구에서는 ISCLT(Long Term)와 ISCST(Short Term) 모델에 대하여 입력되는 기상변수에 대한 민감도 분석을 수행함으로써 기상변수가 모델의 결과에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. (중략)
수공구조물 설계 시 중요한 요소 중 하나인 확률강우량은 일반적으로 고정지속기간별 강우량에 대하여 일변량 빈도해석을 수행하고 가장 적절한 분포형을 선택하는 지점빈도해석의 과정을 거친다. 그러나 일변량 빈도해석을 수행하기 위해서는 지속시간을 고정하고 강우량의 변화로만 해석해야 단점이 있으며 이를 보완하기 위해 본 연구에서는 다변량 확률모형인 copula 모형을 이용하여 이변량 빈도해석을 수행하였다. 확률변수로는 강우량과 지속기간(hr)을 사용하였고, 주변분포형으로 강수량 - Gumbel (GUM), generalized logistic (GLO) 분포형, 지속기간(hr) - generalized extreme value (GEV), GUM, GLO 분포형을 사용하였으며, copula 모형은 Gumbel-Hougaard 모형을 이용하였다. 주변분포형의 매개변수는 일반적으로 가장 많이 사용하는 확률가중모멘트법을 이용하여 추정하였으며, copula 모형의 매개변수는 maximum pseudolikelihood(MPL) 방법을 사용하였다. 이를 통해 얻어진 이변량 빈도해석의 확률강우량 결과와 기존 지점빈도해석의 결과를 비교하였다.
최근 개발의 압력을 받고 있는 충청북도 영동 민주지산을 대상으로 산림의 질을 평가하고 관리대상을 제시하고자 73개 조사구를 설정하여 조사를 실시하였다. 분석을 위해 27개의 식생과 지리정보변수를 마련하였다. 자료의 양을 줄이기 위해 ordination 기법과 요인분석을 사용하여 변수를 축소시켰다. 식생을 분석한 결과 다섯 개의 군집으로 분류되었으며, 이는 DCA에서도 비슷한 경향을 나타내었다. 요인분석에서는 13개의 변수가 5개가 요인으로 압축되었는데, 요인 1은 수종의 풍부도, 요인 2는 건중량, 요인 3은 밀도, 요인 4는 임령 그리고 요인 5는 지리적 특성으로 나뉘어졌다. 천이상황를 예측하는 모형은 다중회귀로 표현되었고, 주요 변수로는 유기물의 깊이, Shannon의 종다양도 그리고 흉고직경이 사용되었다. 그리고 GIS를 이용한 산림관리의 의사결정과정을 도출하였다.
본 연구는 객체지향 기술채택에 영향을 미치는 요인을 조사했다. 한가지의 중요한 연구 의문을 제시했다: 무엇이 객체지향 기술의 채택에 중요하게 영향을 미치는가? 본 연구는 객체지향 기술의 실제 사용정도에 영향을 주는 독립변수를 연구했다. 그 독립변수는 다음과 같은 세 가지 범주로 분류된다: (1) 개인적 요인: 구조지향 방법론을 사용한 경험, 새로운 기술에 대한 개방 정도: (2) 관리적 요인: 경영층의 지원 정도, 훈련, (3) 조직적/환경 요인: 부서와 조직에 있는 정보시스템 전문가의 수, 기술 챔피언에 대한 접근 용이성, 객체지향 기술을 지원하는 소프트웨어 및 하드웨어 환경. 설문지를 이용하여 위에서 언급된 독립변수들이 하나의 독립변수, 즉 객체지향 기술의 실제 사용정도에 미치는 영향을 조사하였다. 그 구조화된 설문지가 미국에 있는 DPMA(Data Processing Management Association)에 소속된 정보시스템 전문가에게 돌려졌다. 본 연구는 기존의 연구 결과와 일치하는 중요한 내용을 보여 주었다. 새로운 기술에 대한 개인의 개방성, 경영층의 지원정도, 훈련, 그리고 하드웨어 및 소프트웨어 환경은 객체지향 기술의 사용과 밀접한 관련이 있었다. 본 연구는 또 조직에서의 객체지향기술의 초기 채택을 이해하는 실증적인 근거를 제시하였다.
본 연구는 신입사원들의 이직의도에 영향을 미치는 작업환경 변수가 무엇인지를 파악하기 위하여 실시되었다. 본 연구를 위해 현 직장이 첫 직장이며 근속기간 6개월 이내인 901명의 신입사원들을 대상으로 온라인 설문을 실시하였다. 다중회귀분석을 통하여 신입사원들의 이직의도에 미치는 작업환경 변수를 분석한 결과 직무부합, 임금불만, 복리후생 불만, 회사에서의 비전, 의사결정참여, 현실적 직무안내, 상사불만, 동료관계, 그리고 업무환경 등의 9개 변수가 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 다중회귀분석 과정에서 기업유형과 고용형태가 이직의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타나 전체 조사대상자들을 중소기업과 대 기업으로, 또한 정규직과 비 정규직으로 구분하여 동일한 회귀분석을 실시한 결과 기업유형과 고용형태에 따라 이직의도를 설명하는데 유의 한 영향을 미치는 변수들은 다소 차이가 있었다. 본 연구의 시사점과 미래 연구에 대해 논의하였다.
네트워크 장비를 관리함에 있어서 환경에 따른 RED(Random Early Detection) 매개변수에 대한 설정은 쉽지 않은 일이다. 특히 관리자가 환경의 변화에 따라 일정한 서비스율을 유지하고 싶은 경우의 매개변수 설정은 더욱 쉽지 않은 일이다. 본 논문에서는 출력 큐에 멀티 코어 CPU를 탑재한 라우터를 가정하고 라우터의 출력 큐에, RED의 환경에 따른 매개변수의 최적화에 적합한 것으로 알려진, 인공지능의 유전 알고리즘을 직접적으로 도입하여 스스로 부하에 적응하는 AI RED(Artificial Intelligence RED)를 제안한다. AI RED는 FuRED(Fuzzy-Logic-based RED) 보다 단순하고 세밀하며, 실험을 통하여 AI RED가 찾아낸 RED 매개변수는 표준 RED 매개변수보다 환경에 더욱 잘 적응하는 효율적인 서비스를 제공하여 준다는 것을 확인 할 수 있다. RED 매개변수 관리의 자동화는 네트워크 관리의 측면에서 많은 효율성의 향상을 관리자에게 제공하여 줄 수 있다.
상이한 자연현상으로 발생된 자료들은 때때로 통계적으로 다른 특성을 가지는 경우가 있다. 이런 자료들은 다른 두 개 이상의 모집단에서 자료가 발생한 것으로 가정할 수 가 있다. 기존에 널리 사용되어온 분포형 모형의 경우 단일한 모집단으로부터 자료가 발생한다는 가정하에서 개발된 모형들로 위에서 언급한 자료들을 적절히 모의할 수 없다. 이런 상이한 모집단에서 발생된 자료를 모형화 하기 위해서 혼합분포모형(mixture distribution)이 개발되었다. 홍수나 가뭄 등과 같은 극치 사상의 경우 다양한 자연현상들로부터 발생하기에 혼합분포모형을 적용할 경우 보다 정확한 모의가 가능하다. 혼합분포모형은 두 개 이상의 비혼합분포모형들을 가중합하여 만들어진다. 혼합 분포모형의 형태로 인하여 기존의 분포형 모형의 매개변수 추정 모형으로 널리 사용되던 최우도법 (maximum likelihood method), 모멘트법(method of moment), 확률가중모멘트법 (probability weighted moment method) 등을 이용하여 혼합분포모형의 매개변수를 추정하는 것이 용이 하지 않다. 혼합분포모형의 매개변수 추정 방법으로는 Expectation-Maximization (EM) 알고리즘, Meta-Heuristic Maximum Likelihood (MHML) 방법, Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 방법 등이 적용되고 있다. 현재까지 수자원 분야에서 사용되는 극치 자료를 혼합분포모형을 이용하여 모의할 때 매개변수 추정방법에 따른 특성에 대한 연구가 진행되지 않았다. 본 연구에서는 우리나라 연최대강우량 자료를 이용하여 혼합분포모형의 매개변수 추정방법 (EM 알고리즘, MHML 방법, MCMC 방법) 들의 특성들을 비교 분석하였다. 혼합분포모형으로는 Gumbel-Gumbel 혼합분포 모형을 적용하였다. 본 연구의 결과는 향후 혼합분포모형을 이용한 연구에 좋은 기초자료로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
도심지역의 대단위 주거 단지 조성에 따른 다양한 하천 생태계에 대한 문제가 야기되어 하천 생태계에 대한 환경영향평가가 때때로 시도되고 있다. 토지이용의 변화에 따라 유역의 물순환 경향이 달라지고 이로 인하여 하천 수생태계에 영향이 달라지게 된다. 본 연구에서는 토지이용 변화와 물순환 변수인 유량인자와 하천 수생태환경의 상관관계를 조사해 보고자 하였다. 대상 유역으로는 한강 하류지역인 서울특별시 주변의 30개 소유역을 대상으로 하였으며, 일유량 자료와 BMI 지수, 유역의 불투수율등을 사용하였다. 또한 환경부에서 제공하고 있는 2012-2014년 자료중 한강 유역에서 조사된 저서성대형무척추동물지수 관측소와 유랑 관측소와 일치하는 33개 지점을 선정하여 유량지표와 생태환경 지수와의 관계를 조사 분석하였다. 본 연구에서는 수생태환경을 나타낼 수 있는 지수인 저서성대형무척추동물지수 (Benthic Macroinvertebrates Index, BMI)를 조사하여 자료를 구축하고, 토지이용변화와 유량변화에 따른 BMI 지수의 영향을 조사하고, 토지이용 변수와 수문학적 변수와의 상관관계를 조사하고자 하였다. 유역의 불투수율과 마찬가지로 일평균 유량, 0.5년 초과빈도, 0.1년 초과빈도, 0.01년 초과빈도 유량과 BMI 지수와의 상관관계를 조사하였다. 이러한 상관관계 도출을 통하여 유역의 개발에 따른 하천 수생태에 영향을 수문변수 중의 하나인 유량지표로 유추 할 수 있으며 수생태에 대한 영향을 저감할 수 있는 저감 방안으로 유량자료를 사용할 수 있을 것으로 기대할 수 있다.
본 논문에서는 여러 해상도로 입력되어지는 얼굴 이미지를 효율적으로 인식시키는 작업을 수행하는 방법에 대한 내용을 소개하고 있다. 정해지지 않은 예측이 불가능한 사람들이 드나드는 공공장소인 공항이나 항만 같은 곳에서의 얼굴인식은 고정된 크기가 아닌 다양한 크기와 조명을 갖는 등, 매우 많은 가지 수의 환경 변수를 가지고 있다. 이러한 환경에서의 얼굴인식은 그만큼 다양한 변수와 그 변수의 조건에 대한 대응을 요구하게 된다. 여기서 제안하는 방법은 다양한 해상도를 갖는 입력 얼굴 이미지에 대하여 최적의 가보 커널과 그에 따르는 적절한 파라미터를 찾는 것으로 효과적인 얼굴인식을 수행하는 방법을 제안한다.
대기오염과 사망율과의 관련성을 평가하고자 미국내 23개 SMSA(Standard Metropolitan Statistical Areas) 지역에서 대기오염의 程度를 나타내는 指數인 PSI(Pollutant Standards Index), 氣象學的 變數 및 사회 경제적 변수를 이용하여 多變量 分析을 시도하였다. 그 결과 총사망율과의 관련성은 사회경제적변수가 영향이 큰 반면 PSI는 작은 것으로 示俊되었다. 대기오염과 사망율과의 연관성에 관한 평가는 많은 변수의 復雜性이 내포하고 있어 좀더 具體的이고 세밀한 분석이 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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