본 연구는 고해상도의 충적층 지하수위 분포 조사를 위한 탄성파 굴절법 조사 방법을 소개하고 부여 군수리 충적층 일대에서 이 기법을 통해, 획득된 실제 충적층내의 지하수위 조사 결과를 제시한다. 기본적으로 본 연구에서 활용된 연속 굴절파 중합 방식은 동일 공심점(common mid point, 이후 CMP)을 갖는 굴절파 신호를 취합하고, 이격 거리(offset)에 대한 시간 지연 효과 보정을 수행한 후, 이들 신호를 중합하여, 충적층의 지하수위면에서 굴절된 신호를 보다 뚜렷이 부각시켜 정확한 지하수위 정보를 획득 하는 방식으로 일명 CMP 굴절법이라고도 한다. 이 방식은 독일에서 최초 개발되었으나(Gebrande, 1986; Orlowsky 등, 1998), 국내에서 적용되기는 본 연구가 최초이다. 이러한 탄성파의 굴절 신호를 사용하는 방식은 우선, 기존의 일반적인 고해상도 반사법 탐사에서 잡음으로 여겨졌던 굴절파 신호를 활용할 수 있으며, 고해상도 반사법 탐사와 동일한 배열과 운영 방식으로 획득된 자료에서 원하는 정보를 획득할 수 있으므로, 고해상도 반사법에 의한 기반암 조사와 함께 적용될 경우, 정화한 충적 대수층의 분포를 조사할 수 있게 하여주는 획기적인 조사 신기술이다. 개발된 기법은 부여 군수리 충적층 지역을 대상으로 적용되었으며, 그 결과 기존의 어떠한 지구물리 조사 방법보다 정확하고 분명한 지하수위 분포를 보여주었다.
본 연구에서는 피조콘시험결과를 활용하여 점성토의 과압밀비를 결정하는 대표적 방법들을 비교 평가하였다. 비교 대상으로, 가장 대표적 방법인 Schmertmann 법, Chen and Mayne 법(콘베이스에서 측정하는 $u_2$ 법), Lunne 등 법 및 가장 최근에 발표된 Abu-Farsakh 법을 선정하였다. 각 방법의 비교연구를 위하여 인천항 지역에서 수행된 실내 및 현장시험 결과를 활용하였다. 고려된 모든 방법은 과압밀비를 과소평가하였으며, 그 중 Lunne et al. 법이 k=0.5 경우에 있어 가장 양호를 결과를 보여주었다.
오늘날 IT의 급속한 진보는 많은 변화를 가져왔다. 단순한 자원이나 노동력보다는 첨단과학기술을 이용하여 얼마나 의미 있는 정보를 찾아내고 활용하는가에 따라 개인의 경쟁력이 좌우된다. 즉, 개개인의 창의적인 아이디어와 지식, 정보의 생산과 활용이 앞으로의 국가경쟁력을 좌우하게 된다. 이에 따라 교육계에서도 창의적인 능력을 발휘할 수 있는 인간상을 추구하고 있다. 전국의 초 중등학교가 정보인프라 구축으로 컴퓨터를 활용하는 교육이 가능하게 되었다. 비로소 미래사회를 대비하여 정보우수인력을 길러낼 수 있는 여건이 조성된 것이다. 그러나 현재까지 개발된 초등 컴퓨터 교재는 소프트웨어의 활용법을 소개하는 데 그치고 있다. 컴퓨터 교육이 활용교육으로 치우치다 보니 창의력 제한, 자기 주도적 학습 능력 부족 등 여러 가지 문제점이 발생하고 있다. 따라서 본 연구는 컴퓨터 활용법에만 두었던 기존의 교육방법을 탈피하여 체계적이고 쉬운 초등 컴퓨터 창의성 교재 개발 연구 방안을 제시하고자 하는데, 특히 컴퓨터 구조, 운영체제, 네트워크 등의 동작 원리를 기반으로 한다.
전파형 역산은 석유가스 탐사를 위한 탄성파 자료처리 분야에서 지층의 속도 모델을 추정하는데 사용되는 역산 기법이다. 최근 탄성파 자료처리에 딥러닝 기술의 활용이 급격하게 증가하고 있는데, 전파형 역산 기술도 마찬가지로 다양한 연구가 이루어지고 있다. 초기에는 머신러닝 기술을 활용한 자료처리 기법이 전파형 역산을 위한 입력자료의 전처리 목적으로 활용되는 수준이었으나, 딥러닝 기술을 통해 전파형 역산을 직접적으로 구현하는 연구가 등장하기 시작하였다. 딥러닝 기술을 활용한 전파형 역산은 순수 데이터 기반 접근법, 물리 기반 신경망 활용법, 인코더-디코더 구조 활용법, 신경망 재매개변수화를 이용한 구현법, 물리정보 기반 신경망 기법 등으로 구분할 수 있다. 이 논문에서는 딥러닝 기반 전파형 역산 기법을 발전 과정 순서로 체계화하여 각각의 접근법에 대한 이론과 특징을 설명하였다. 전파형 역산 기술에 딥러닝 기법을 도입한 초기에는 데이터 과학의 기본 원리에 충실하게 대량의 학습자료를 준비하고 순수 데이터 기반 예측 모델을 적용하여 속도 모델을 역산하는 연구로 시작하였다. 최근 연구 동향은 탄성파 자료의 잔차나 파동방정식 자체의 물리정보를 심층 신경망에 활용하여 순수 데이터 기반 접근법의 단점을 보완해 나가는 방향으로 진행되고 있다. 이러한 발전으로 대량의 학습자료가 필요하지 않고, 전파형 역산의 태생적 한계점인 주기 놓침 현상을 완화하며 계산 시간을 획기적으로 줄일 수 있는 딥러닝 기반 전파형 역산 기술이 등장하고 있다. 딥러닝 기술의 도입으로 전파형 역산 기술은 탄성파 자료처리 분야에서 가치가 더 높아질 것으로 생각된다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제3권1호
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pp.179-188
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1996
복합조사표본추출법(complex survey sampling)에 근거한 분할표분석에 카이제곱검정법을 사용할 때의 문제점들과 해결방법들을 살펴보았다. 나아가, 군집표본추출의 경우에 붓스트랩방법의 타당성을 보였으며, 실제자료분석을 통하여 실제 활용가능성과 잇점을 제시하였다.
이 글은 일본의 '정보관리' 1997년 1월호에 게재된 기사로 일본내 공공 데이터 유통 촉진을 위한 법적, 제도적 과제에 대해 저작권법과 국유재산권법에 대한 기본적인 사항과, 공공 정보 자원의 유효한 활용에 있어서 문제점을 법률에 의한 공표, 제공 방법 정보서비스 산업의 활용, 제3자 제공 등에 대해 언급하는 동시에 정보공개법에 대해 소개하고 있다. 일본의 경우 데이터, 특히 데이터베이스와 관련된 법적 여건이 우리와 유사한 면이 많고, 아직 공공부분의 정보공개법이 제정된 상태는 아니지만 정보공개를 적극적으로 추진하는 법안이 공표될 예정이다. 이런 일본의 움직임은 비록 정보공개법이 제정되어 있기는 하지만 아직 정보공개가 소극적인 상태에 머물고 있는 우리에게 시사하는 바가 크다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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