파프리카(Capsicum annuum var. angulosum)의 주요해충인 담배가루이(Bemisia tabaci)의 고정 정확도 수준에서 표본조사법(Fixedprecision sampling plan)을 개발하였다. 개발된 표본 조사법은 파프리카 온실의 담배가루이 방제체계 확립을 위해 공간분포분석, 표본추출 정시선 그리고 의사결정법으로 이루어 졌다. 자료 수집은 식물체를 상단(지상으로부터 180-220 cm), 중단(지상으로부터 80-120 cm), 하단(지상으로부터 30-70 cm)로 나누어 각 위치별 3개의 파프리카 잎에서 담배가루이 성충, 번데기를 관찰하고 그 총 수를 기록하였다. 담배가루이 성충은 식물체의 상부에서 움직이고 신초에 주로 산란하며 일정부분이 하단으로 내려오기 때문에 상단과 하단에 많이 분포하였으며, 번데기의 경우 상부에 알을 낳았지만 식물체가 크면서 알을 낳은 잎이 아랫부분이 되고 부화한 유충은 잎 뒤에 고착 상태로 우화까지 움직임이 거의 없기 때문에 중단과 하단에서 많이 분포하였다. 공간분포분석은 Taylor's power law (TPL)를 이용하였으며, TPL계수의 차이를 공분산분석(ANCOVA)하여 차이가 없는 경우 자료를 통합하여 계산된 새 TPL 상수값을 이용하여 표본추출 정시선을 구하였다. 그리고 담배가루이 성충과 번데기의 방제밀도수준을 2.0마리와 10.0마리로 설정하여 방제의사를 결정하였다. 마지막으로 분석에 사용하지 않은 독립된 자료를 이용하여 개발된 표본추출법의 유효성을 Resampling Validation for Sampling Plan (RVSP) 프로그램으로 평가한 결과 적합한 정확도를 보였다.
그간 진화경제학적 관점에서 산업 고유의 특성에 따라 발생하는 기술혁신 패턴을 고찰하고자 하는 시도가 있어왔다. 본 연구는 국내 제조업을 기술집약도에 따라 고기술산업과 저기술산업으로 구분하고 제품혁신 패턴 및 혁신 성과 결정요인의 산업별 차이를 확인하였다. 기존 연구들은 연구개발 수행에 대한 기업의 의사결정 과정에서 연구개발을 수행하도록 만드는 결정요인을 분석에 반영하지 못했다는 지적이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 극복하기 위해서 Heckman 표본선택모형과 허들모형을 대안으로 제시하고, "2014년 중소기업기술통계조사" 자료의 1,637개 기업에 대해 분석을 실시했다. 분석 결과 제조업의 중소기업이 수행하는 제품혁신 패턴과 제품혁신 성과에 영향을 미치는 결정요인들에 있어 고기술산업과 저기술산업 간 뚜렷한 차이가 있다는 것을 확인 할 수 있었다. 또한, 기존 연구의 한계점을 극복하기 위해 채택한 연구모형의 확장을 통해서 중소기업 연구개발 수행에 대한 의사결정 과정에서 표본선택편의 문제와 허들로 표현되는 문지방이 있다는 것을 발견할 수 있었다. 본 연구는 산업별 제품혁신 패턴의 특징과 제품혁신 성과 결정요인을 다각적으로 살펴보았고, 중소기업의 연구개발 수행에 대한 의사결정 과정을 더 깊이 이해할 수 있었다는 점에서 학술적 의의가 있다.
쌀 수급 조절 정책의 합리적 수립을 지원하기 위해서는 벼 재배면적의 조기 추정이 필요하다. 본 연구는 국내 벼 주산지인 김제시를 대상으로 Sentinel-1 위성영상을 활용하여 이앙이 마무리되는 7월 초순 벼 재배면적을 조기에 추정하기 위해 최적의 훈련자료 수집을 위한 무인기(UAV) 영상 활용 방안을 제시하고자 수행하였다. 5월부터 7월 초까지 수집한 Sentinel-1 위성영상은 ESA에서 제공하는 SNAP(SeNtinel application platform, Version 8.0)프로그램으로 전처리하고 팜맵을 활용하여 농경지만을 추출하였다. 벼 재배지 중심 지역과 벼·콩 혼재지 무인기 영상 촬영 영역을 혼합하여 훈련자료로 선정하여 김제시 전체 벼 재배지를 추정한 결과, 정확도와 카파 계수는 각각 89.9%, 0.774로 가장 좋은 결과를 보였는데, 이는 김제시 전역을 대상으로 무작위 표본조사를 수행하여 분류한 결과와 비교 시 전체 정확도 1% 내외, 카파 계수 0.02~0.04 범위에서 차이를 보여 벼 재배지 조기 추정을 위한 무인기 영상 활용 가능성을 확인할 수 있었다.
최근 인터넷 사용의 증가에 따라 네트워크에 연결된 시스템에 대한 악의적인 해킹과 침입이 빈번하게 발생하고 있으며, 각종 시스템을 운영하는 정부기관, 관공서, 기업 등에서는 이러한 해킹 및 침입에 의해 치명적인 타격을 입을 수 있는 상황에 놓여 있다. 이에 따라 인가되지 않았거나 비정상적인 활동들을 탐지, 식별하여 적절하게 대응하는 침입탐지 시스템에 대한 관심과 수요가 높아지고 있으며, 침입탐지 시스템의 예측성능을 개선하려는 연구 또한 활발하게 이루어지고 있다. 본 연구 역시 침입탐지 시스템의 예측성능을 개선하기 위한 새로운 지능형 침입탐지모형을 제안한다. 본 연구의 제안모형은 비교적 높은 예측력을 나타내면서 동시에 일반화 능력이 우수한 것으로 알려진 Support Vector Machine(SVM)을 기반으로, 비대칭 오류비용을 고려한 분류기준값 최적화를 함께 반영하여 침입을 효과적으로 차단할 수 있도록 설계되었다. 제안모형의 우수성을 확인하기 위해, 기존 기법인 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 인공신경망과의 결과를 비교하였으며 그 결과 제안하는 SVM 모형이 다른 기법에 비해 상대적으로 우수한 성과를 보임을 확인할 수 있었다.
강원특별자치도는 태백산맥을 중심으로 지방에 따라 기후 특성이 매우 다르며, 국지성 호우가 빈번하게 발생하는 지역이다. 호우재해는 발생 시간이 짧고, 시공간적 변동성이 매우 커 많은 인명 및 재산피해를 유발한다. 최근 10년(2012~2021)간 강원지역 호우피해 발생 횟수는 28건이고, 평균 발생 피해액은 456억 원가량으로 집계되었다. 호우재해를 저감하기 위해선 지역단위의 재난관리 방안을 수립해야 한다. 특히나 현재 운영 중인 호우특보 기준은 획일화되어 지역 특성을 고려하지 못하는 한계가 있다. 이에 본 연구는 강원특별자치도에 위치한 특보구역을 대상으로 침수유발 강우량을 고려한 호우특보 기준을 제안하고자 한다. 특보구역별 침수유발 강우량 대푯값 분석 결과 평균값이 호우특보 발령 기준과 유사했고, 이를 본 연구의 호우특보 기준으로 선정하였다. 호우특보 기준 검토를 위한 강우사상으로 2019년 태풍 미탁, 2020년 태풍 마이삭과 하이선, 2023년 태풍 카눈 강우사상을 적용했고, Hit Rate 정확도 검증 결과 강릉평지 72%, 원주 98%로 본 연구는 실제 특보를 잘 반영함을 확인했다. 본 연구의 호우특보 기준은 위기경보 단계(관심, 주의, 경계, 심각)와 위계가 동일하여 선제적 호우재해 대응이 가능할 것으로 판단된다. 본 연구 결과는 향후 호우재해 대응의 획일적 의사결정 시스템을 보완하고, 이를 토대로 지역별 재해위험성을 고려한 호우특보 기준으로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
공간정보 제작의 다원화로 인하여 다양한 수치지도들이 여러 공공기관 및 기업에서 제작됨에 따라 데이터의 상호 운용성이 점점 중요해지고 있다. 이에 본 연구에서는 계층적 매칭 기법을 활용한 이종 수치지도의 건물 데이터 자동 정합기법을 제안하였다. 먼저 수치지도를 가구계 기반으로 분할한 후 ICP 알고리즘을 활용한 건물 기하보정을 1차적으로 수행하였다. 대응 가능한 건물쌍의 중첩면적 유사도를 평가하여 대응 건물을 결정하고 Otsu 이진 임계화를 수행하여 매칭 비매칭에 대한 임계값을 자동으로 설정하였다. 1차 매칭이 완료된 후 임계값과 비슷한 유사도를 가지는 건물들을 오매칭 후보군으로 추출하여 개별 건물에 대한 ICP 알고리즘 기반의 기하보정을 다시 수행하고 형태학적 인자인 회전각 함수분석을 추가 적용하여 정합여부를 재판단하였다. 실험평가를 위해 제안된 알고리즘을 대표적인 공공분야 수치지도인 도로명주소지도와 수치지형도 2.0의 건물 데이터에 적용하고 활용성을 평가하였다. 정확도 평가결과 매칭 건물 및 비매칭 건물에 대한 F 측정치가 각각 2%와 17% 향상되었으며 이를 통해 본 연구에서 제안한 알고리즘이 이종 수치지도 건물 정합에 효과적으로 적용될 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 벼에 대한 물달개비, 벗풀의 경합에 따른 수량피해 예측과 경제적인 잡초관리를 위한 방제필요밀도를 구명하고자 하였다. 수원, 익산, 나주와 대전지역에서 얻어진 성적을 종합한 예측모델식에 따르면 논에서 물달개비의 경합력은 대전 0.0007445, 수원 0.0005713, 익산 0.000988, 나주에서 0.0008846으로 추정되었다. 벗풀의 경합력은 나주 0.001611에서 익산에서 0.002437의 범위를 보였다. 초종별 평방미터당 요방제 필요밀도는 물달개비는 중기제초제 처리시 22에서 39본으로, 벗풀은 8.8본에서 12.9본으로 추정되었다.
LCD 수요 증가에 따라 LCD 생산 효율성 개선을 위한 검사장비의 중요성이 지속적으로 부각되고 있다. 패턴 검사기는 라인 스캔 카메라와 같은 광학 장비를 통해 미세한 패턴 결함을 빠른 속도로 검출하는 장비이다. 이러한 패턴 검사기는 실시간 검사를 위해 패턴 내에서 단일 기준값을 사용하여 픽셀 단위의 결함 여부를 판단하고 있다. 하지만 패턴 내 각 영역별 특징을 반영하여 서로 다른 기준값을 적용하는 적응적 이진화를 이용하는 경우 결함 검출 성능을 크게 향상시킬 수 있다. 이러한 적응적 이진화를 적용하기 위해서는 특정 검사 대상 픽셀이 어떠한 영역에 속하는지에 대한 정보를 필요로 한다. 이를 위해 본 논문에서는 각각의 검사 대상 픽셀이 어떠한 영역에 속하는지를 판단하는 영역 매칭 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 머신 비전의 실시간성을 고려한 패턴 정합에 기반을 둔 알고리즘으로 실제 시스템에 적용될 수 있도록 GPGPU를 이용하여 구현된다. 모의실험을 통해 제안된 방법이 실제 시스템이 요구하는 처리 속도를 만족시킬 수 있을 뿐만 아니라 결함 검출의 성능을 개선할 수 있음을 보인다.
에너지 절감형 서버 클러스터에서는 에너지 절감을 고려하지 않는 기존 서버 클러스터에 비해 서비스 품질을 보장하면서 전력소비를 절감하는 것을 목표로 하며, 현재의 부하를 처리하는 데 필요한 최소수의 서버들만 ON 하도록 고정 주기 또는 가변 주기로 서버들의 전원모드를 조정한다. 이에 대한 기존 연구들은 전력을 절감하거나 열을 낮추는데 노력해왔지만 에너지 효율성을 잘 고려하지 못했다. 본 논문에서는 기존 자율학습기반의 서버 전원 모드 제어 방법의 단위전력당 성능과 QoS를 높이기 위한 에너지 효율적인 클러스터 관리기법을 제안한다. 제안 방법은 다중임계기반의 자율학습 방법과 전력소모 예측 방법을 결합한 서버 전원 모드 제어이다. 일반적인 부하 상황에서는 다중임계 학습기반의 서버 전원 모드 제어를 적용하고, 급변하는 부하 상황에서는 예측기반의 서버 전원 모드 제어가 적용된다. 일반적 상황과 급변하는 상황의 구별은 현재의 사용자 요청과 관찰된 과거 몇 분의 사용자 요청의 비율에 따라 이루어진다. 또한, 동적종료 기법을 추가로 적용해 서버가 OFF 하는 데 소요되는 시간을 단축한다. 제안 방법은 16대 서버로 구성된 클러스터 환경에서 3가지 부하 패턴을 이용하여 실험을 수행한다. 다중임계 학습, 예측, 동적종료를 함께 이용한 실험에서 단위전력당 성능(유효응답 수)과 표준화된 QoS 측면에서 가장 우수한 결과를 보여준다. 제안하는 방법과 파라미터 로드된 단일임계 학습을 비교할 때 뱅킹 부하패턴, 실제 부하패턴, 가상 부하패턴에서 단위전력당 유효응답 수가 각각 1.66%, 2.9%, 3.84% 향상되고, QoS 관점에서는 각각 0.45%, 1.33%, 8.82% 향상되었다.
임상 데이터마이닝에서 최적의 특징 집합을 선택하는 것은 주어진 데이터로부터 생성된 모델의 복잡성을 줄일 뿐만 아니라 유용성을 향상시키는 데에 매우 중요하고, 선택된 특징들의 임계값은 질병의 감별진단을 위해 임상 전문가의 결정기준으로 사용된다. 본 논문에서는 데이터의 공간적인 분포, 즉 중첩영역에서 중복 속성값을 포함하는 데이터의 분리성 정도를 평가함으로써 연속형 속성을 가진 데이터에 대한 퍼지 이산화기법을 제안한다. 제안된 방법에서 중복 속성값의 가중치 평균값은 각 특징의 임계값(즉 경계값)을 결정하기 위해서 사용되었고, 러프집합은 전체 특징들 중에서 중요특징들의 집합을 선택하기 위해서 이용하였다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위해 호흡곤란을 주호소로 내원한 668명의 환자 데이터를 근거로 3가지 이산화방법과 제안된 이산화방법에 대한 실험을 수행하였다. 실험결과, 퍼지분할을 기반으로 한 이산화방법이 하드분할을 기반으로 한 이산화방법에 비해서 평균 분류정확도와 G-mean 성능에서 보다 좋은 결과를 제공함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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