본 연구에서는 충격파 모형을 이용하여 능동식 우선신호의 최적 신호시간을 산정하기 위한 모형을 제시하였다. 본 신호 최적화 모형을 이용하여 능동형 우선신호 기법 중 Early green 및 Green extension이 적용되는 조건에서 충격파 면적을 산정할 수 있다. 본 연구에서는 평균통행시간 및 교차로 진출시각을 이용해 충격파의 발생 속도를 산정하기 위한 방법을 제시하였으며, 이를 이용해 우선신호로 인한 현시 변화량에 따라 충격파 면적 변화량을 산정할 수 있다. 또한 교차로 전체의 충격파 면적이 최소화되는 신호시간을 산정하여 우선신호로 인해 증가하는 일반차량의 지체를 최소화할 수 있도록 하였다. 우선신호 신호시간 산정 모형의 효과평가를 위해 VISSIM과 ComInterface를 이용한 미시적 시뮬레이션 분석을 시행하였으며, 이동류의 포화상태를 고려하여 지체 최소화를 위한 신호시간이 산정됨을 확인하였다. 독립교차로를 대상으로 하는 사례분석에서 우선신호를 위해 비우선현시를 균일하게 단축하는 전략 대비 본 모형에서 일반차량 지체가 10% 이상 개선됨을 확인하였다. 본 연구는 트램, BRT, 중앙버스 전용차로 등 대중교통 우선시설이 확산되고 있는 최근 국내 상황에서 신호교차로의 운영효율을 높이기 위한 새로운 우선신호 제어 방법을 제시하였다는데 의의가 있겠다.
환경부에서는 위성영상과 항공영상을 이용하여 토지피복지도를 1998년부터 제작하여 배포하고 있으나, 권역별 제작 주기가 달라 활용성이 저하된다. 이에, 본 연구에서는 항공정사영상과 Landsat 8 위성영상을 이용하여, 토지피복지도를 자동으로 생성하기 위한 연구를 수행하였다. 토지피복지도를 자동적으로 제작하기 위하여 딥러닝 기반 세그먼테이션 방법의 하나인 Residual U-Net을 활용하였다. 토지피복지도의 제작 시기와 가장 근접한 시기의 항공 및 위성영상을 신경망을 통하여 학습하고, 학습결과를 3가지 실험군으로 나누어 토지피복지도와 비교하여 정확도 평가를 수행하였다. 첫 번째 군으로 대분류 7개 전체를 활용한 결과의 경우, 선행연구에서 대분류 4개에만 적용된 결과보다도 향상된 86.6 %의 분류 정확도를 나타내었다. 중분류를 일부 포함한 2개의 실험군의 경우에는 71 %의 정확도를 나타내었다. 본 연구 결과를 바탕으로 신경망을 활용한 대분류 항목에 대한 자동 분류 가능성을 제시하였으며, 중분류 및 세분류에 대한 기초연구로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
This experiment was conducted to evaluate the nutrient loss and to assess the eutrophication into small stream by intensive rains in the steeped cornfield during cultivation. The crop cultivated was a soiling com (DW5969), and the experimental plots were divided into two parts that were 10 and 18% of slope degrees. The amount of T-N and T-P loss was calculated by analysis of surface run-off water quality, and was investigated the effect of eutrophication to small stream as a part of life cycle assessment (LCA) methodology application. For the surface run-off water quality, EC and T-N values were highest in first runoff event as compared to the other events and maintained the stage state with litter variations at every hour during the runoff period except for EC in the slope 18%. However, T-P concentration has been a transient stage after runoff event of July 27. Total surface run-off ratio was not significantly different with slope degrees, but amount of T-N and T-P losses at 18% of slope were high as $5.96kg\;ha^{-1}\;and\;0.65kg\;ha^{-1}$ as relative to 10% of slope degree, respectively. Furthermore, T-N losses from run-off water in the sloped cornfield 10 and 18% were approximately 9.8 and 12.5% of the N applied as fertilizer when the fertilizer applied at recommended rates after soil test, respectively. For the eutrophication impact to the small stream, it was shown that $PO_4$ equivalence and Eco-indicator value at 18% of slope degree were greater as much $6.11kg\;ha^{-1}$ and 0.81 as compared to the slope angle 10%, respectively. Therefore, it was appeared that each effect of nutrient losses, eutrophication and Eco-indicator value was enhanced according with higher slope degree.
본 연구는 2006-2007년 한국임상수의학회지에 발표된 논문을 대상으로 자료 분석과 보고방법의 오류를 중심으로 검토하였다. 총 129편 중 94편이 적어도 한가지 이상의 통계분석을 수행하였으며, 분석기법으로는 세 집단 이상 비교 (53편, 56.4%), 두 독립표본 검정 (40편, 42.6%), 짝지은 표본 검정 (9편, 9.6%) 순으로 나타났다. 94편 중 62편 (66%)의 논문에서 적어도 한가지 이상의 통계적 오류가 발견되었다. 주요 오류로는 짝지은 표본에 대한 독립표본 검정, 세 집단 이상에 대한 t 검정의 반복, 카이제곱 검정에서 연속성 보정 무시, 분산분석에서 정규성 검토와 다중비교 방법 선택의 오류, 반복측정 자료에 대한 의존성 가정 무시, 통계분석 방법에 대한 부적절한 설명, 적용한 분석기법에 대한 구체적인 설명 부재 등으로 나타났다. 이러한 문제점을 개선하기 위해서는 학회차원에서 통계처리와 기술방법에 대한 가이드라인을 시급히 마련할 필요가 있을 것으로 사료된다.
지표 및 지수를 산정하기 위해서는 그 분야를 평가할 수 있는 여러 대리변수들에 대한 표준화와 가중치등의 과정을 거치게 되는데 이러한 지표 산정에 있어 명료한 방법론이 부재하고, 보편적으로 많이 사용되는 방법들을 적용하는 것이 일반적이다. 대부분의 연구에서의 지표산정은 다양한 표준화 및 가중치 부여 방법을 적용하여 비교 분석하지 않고, 개발자가 선정한 방식을 통하여 지표 및 지수가 개발되고 사용되고 있는 것이 일반적이다. 본 연구에서는 지수 산정과정인 표준화와 가중치 부여를 여러 가지 방법으로 적용함으로써 지수산정에 어느 정도 영향을 주는지 분석하고 각각의 특성을 파악하여 보다 합리적인 방법을 도출하여 향후 타 연구에 도움이 되고자 하였다. 표준화 방법으로 제시된 여러 방법들 중 5가지 방법을 활용하여 표준화를 비교 분석하였으며, 가중치의 경우 4가지 산정방법을 비교 분석하였다. 표준화 방법의 적용 방법에 따라 산정된 지표 값이 상이하였으며, Z-스코어 방법이 자료의 특성을 가장 잘 반영하는 것으로 나타났다. 가중치의 경우 가중치 부여 방법에 따른 지수 산정결과는 조금씩 차이를 보이고 있으나 지수산정 순위결과는 크게 바뀌지 않는다는 것을 확인하였다. 본 연구의 결과를 통하여 홍수관련 지수산정 시 자료의 특징을 잘 반영하는 표준화와 가중치부여 방법 선정에 도울 수 있을 것으로 사료된다.
부도예측모형의 구축은 은행 등 금융기관이 신용평가시스템 혹은 심사역 의사결정지원시스템을 구축하는데 중요한 기반이 된다. 많은 선행연구들에서는 기업의 부도예측을 위하여 전통적으로 다변량 판별분석이나 로짓분석과 같은 통계기법이 많이 사용되었으나, 최근에는 많은 연구들에 의해 그 우수성이 보고되고 있는 인공신경망, 귀납적 학습방법 등 인공지능 기법이 부도예측분야에 많이 응용되고 있다. 일반적으로 인공신경망 기법을 응용한 부도예측모형에서는 기업의 재무정보 및 비재무 정보를 입력변수로 주고 기업의 부도여부를 출력변수로 설정하여 학습을 통해 이들의 관계를 추출하고 있다. 그러므로 입력변수의 선정은 모형의 정확도에 커다란 영향을 미치며, 입력변수가 잘못 선정된 경우 예측 정확도는 현저히 낮아진다. 그러나 최적의 입력변수군을 선정하는 문제는 매우 어려운 과제 중 하나로, 선행 연구들에서는 주로 전문가의 의견을 반영하거나, 문헌을 통해 도출, 혹은 통계적 기법을 활용하여 입력변수를 선정하는 것이 일반적이었다. 본 연구에서는 많은 선행 연구에서 모형구축에의 한계점으로 명시하고 있는 입력변수 선정의 문제에 대해 유전자 알고리즘을 이용한 최적화를 통하여 입력 변수군을 도출하는 방법론을 제시하였고, 이 방법론이 다른 통계기법이나 전문가에 의한 변수 선택 방법론에 비해 우수함을 인공신경망 모형에 적용한 결과를 비교함으로 보여 주었으며, 이들간의 예측력의 차이가 유의함을 통계적 검증하였다. 모형의 실험을 위하여 총 528개사의 재무정보를 활용하였는데, 이는 1995년부터 1997년까지 3년간 부도가 발생한 일반법인 제조업체 중 외감법인 이상 264개사와 동수의 건전기업의 재무 데이터로 구성하였다. 기업이 도산에 이르기까지 많은 변인들이 다양하게 작용하게 된다. 그러나 이러한 변인들을 모두 모형에 적용하는 것은 비효율적이며, 인공신경망 모형에서 과다 입력변수를 사용하는 경우 수렴과 일반화 모두에 바람직하지 않은 결과가 나타난다. 따라서 적절한 입력변수군의 선택은 인공신경망 모형의 효율성과 성능을 향상시키게 되고, 이는 부도 예측율의 향상으로 이어질 수 있다. 이에 인공신경망 모형을 위한 최적의 입력변수군을 선정하고자 한 본 연구는 결국 기업의 부도 예측율을 높이기 위한 방법론을 제시했다는 점에 그 의의가 있다.
최근 측량기술과 3D프로그램의 개발로 인하여 다양한 공간정보 자료를 획득할 수 있게 되었다. 본 연구는 기존의 경험적, 통계적 DB를 활용한 2차원 정보와 3차원 공간정보 취득기술을 활용하였다. 공간정보 취득기술로 얻어진 데이터를 토목 BIM과 연계하여 대상지역 지형에 대해 모델링하고 절 성토량을 이용하여 부지 선정시 최적의 입지 조건을 선정 하는 연구이다. 대상지는 전라도 장흥군 탐진강 일대이며 이 지형에 대하여 항공사진을 이용한 시갛화 한다. 연구 대상지를 Civil3D 프로그램을 활용하여 대지에 관한 지형분석을 시각적으로 표현하고 관련 데이터를 얻어 분석한다. 토목 BIM을 활용한 방식은 기존의 방법에서 극복하지 못했던 부지선정시 문제점에 대하여 객체의 다양하고 정확한 정보를 얻어 대응방향을 모색하고 향후 그 활용방향에 대한 제안에 그 목적이 있다.
본 연구는 21세기 급변하는 국제물류환경의 대책으로서 국제물류 중심화를 위한 로지스틱스 전략의 근간이 되는 ASEAN의 주요 컨테이너항만의 경쟁력 파악과 평가에 목적이 있으며 나아가 한국항만과의 경쟁력 비교를 통하여 전략적 대책을 위한 비교연구에 긍극적 목적이 있다. 연구방법론은 항만경쟁력이라는 정성적인 속성을 정량화하여 평가하는 계층퍼지분석(HFP)기법을 도입하여 실증분석을 하였다. 연구의 범위는 최근 치열한 항만간 경쟁이 전개되고 있고 국제물류전략상 연구의 관심이 고조되고 있는 ASEAN을 연구대상으로 하였다 연구의 결과 제 1 차 분석에서는 싱가포르항만이 연구대상지역에서 가장 경쟁력이 높게 나타났으며, 동일한 자료와 구조를 한국항만에 적용하여 비교 연구한 결과 싱가포르가 1위, 부산항이 2위로 평가되었다. 본 논문의 기여도는 한국과 ASEAN의 항만경쟁력 비교연구를 통해 사회과학분야의 첨단연구기법이라 할 수 있는 HFP방법론을 도입하여 정책적 관점에 응용한 최초의 실증적인 연구접근에 있다 현재까지 당 연구에서 발표된 바와 같이 정교한 모델로 한국과 ASEAN의 주요 항만개발과 세계 주요선사의 터미널 이전에 따른 역동적인 해운항만 및 로지스틱스 활동을 분석한 논문은 전무한 상태이다. 향후 연구과제로 HFP의 모델링에 ASEAN에 있어서 주요항만간 일관성 있는 항만비용자료의 미비로 적용하지 못한 비용적인 요소를 포함시켜 보다 더 심층적인 보완적 연구로 본 논문의 질을 제고 시킬 수 있을 것이다.
본 연구는 시화호 상류역의 한 정점에서 식물플랑크톤을 크기별로 구분하여 $^{13}C$추적자를 이용한 현장 배양실험을 통해 각각의 1차생산성을 측정하였다. 연구정점에서 평균 엽록소 a의 농도는 약 14 ${\mu}g\;L^{-1}$로 부영양 해역의 분류기준인 10 ${\mu}g\;L^{-1}$ 보다 높은 값을 보이므로, 이 해역은 부영양화 상태라고 판단한 수 있다. 배양 후의 입자성유기탄소와 엽록소 a의 농도비는 30이하로 유기탄소의 주요 기원은 식물플랑크톤이었다. 표층에서는 총 1차생산량이 가장 크지만, 저층에서는 20 ${\mu}m$보다 작은 식물플랑크톤의 1차생산량이 가장 크게 나타났는데 이는 동물플랑크톤의 제거에 의한 결과로 추측된다. 이번 일구정점에서의 기초생산 속도는 93.9 mgC m^{-2}\;d^{-1}$로 1997년 배수갑문 개방 전에 측정된 평균값 (3,972 mgC m^{-2}\;d^{-1}$)의 1/40수준이었으나 1993년 물막이 공사 이전에 측정된 평균값 (3.48 mgC m^{-2}\;d^{-1}$)보다는 높았다. 20 ${\sim}$ 53 ${\mu}m$ 크기의 식물플랑크톤이 1차생산에 51%의 기여를 하는 것으로 나타났으며, 동화계수가 가장 높게 나타나 이들의 생장속도가 가장 빠르다고 볼 수 있다. 본 연구를 통해서 시화호에서 처음으로 식물플랑크톤 크기에 따른 1차생산성을 $^{13}C$추적자를 사용하여 살펴보았다. 이 연구방법은 방사성 동위원소인 $^{14}C$에 비해 안전하며, 분자준수의 생산 유기물 조성을 규명한 수 있는 장점이 있어 향후 수권 생태계 물질순환 및 에너지흐름에 관한 연구에 다양하게 응용될 수 있을 것이다.
근래에 들어 진행된 시추공을 이용한 각종 측정 장비의 개발에 따라 지하정보의 가시화는 중요한 관심의 초점으로 대두되었다. 이를 위해 시추공벽 영상의 모니터링과 동시에 여러 가지 분석틀을 제공할 수 있는 장비가 개발되고 있으나 불량한 암반조건이나 소수의 엔진이어만이 접근할 수 있는 곳에서는 그 장비의 활용이 극히 제한적이다. 그리하여 최소한의 기능만을 보유하고 휴대가 가능한 시추공 카메라가 개발되어 상용화 되고 있다. 본 연구에서는 휴대용 시추공 카메라를 이용하여 얻은 지하정보를 토대로 암반 내에 발달해있는 불연속면의 분포를 3차원으로 가시화 하는 수리학적인 형식화 과정과 가시화된 이미지의 해석방법을 제시하고 이에 대한 사례연구로서 두 지역에 적용하였다. 형식화 과정은 3차원 공간좌표에서 불연속면의 방향성분(경사각, 경사방향 및 심도)이 지시한 위치관계를 시추공의 선주향(trend)와 주향경사(plunge)의 변화에 기초하여 고찰함을 의미하며, 그 결과 일련의 조건식을 유도한다. 두 지역에 대한 사례연구를 통해, 본 연구에서 제시한 가시화 기법이 국지적인 불연속면의 분포가 중요한 경우 지반공학적(geotechnical)으로 유용한 수단이 될 수 있음을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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