작물 생육에 영향 요소인 기상 변수들을 이용하여 우리나라 쌀 생산량(kg 10a-1)을 추정하였다. 이 연구는 기상 변수의 연 변동성을 기반으로 간단하지만 효과적인 통계 방법인 다중회귀모형을 이용하여 쌀 생산량에 대한 예측 가능성을 살펴보았다. 비균질적인 환경 조건의 특성을 고려하여, 연 쌀 생산량을 우리나라 도별로 추정하고 검증하였다. 기상청에서 제공하는 1986년부터 2018년까지 33년간 관측된 61개지점의 월 평균 기상 자료를 설명자료로 사용하였다. 11겹 교차검증(11-fold cross-validation)을 이용하여 추정된 쌀 생산량의 정확도를 추정하였다. 분석한 결과, 상관계수(0.7) 측면에서 간단한 과정으로도 도별 쌀 생산량의 시간적 변화를 잘 모의하였다. 또한 추정된 쌀 생산량은 0.7 kg 10a-1 (0.15%)의 평균 오차를 가지며, 관측의 공간적 특성을 잘 모의하였다. 이 방법은 적시에 농업기상 예측 정보를 얻는다면 쌀 생산량에 대한 유용한 정보를 사전에 얻을 수 있을 것으로 생각된다.
Background: Hepatitis C virus (HCV) causes acute and chronic human hepatitis infection and as such is an important global health problem. The virus was discovered in the USA in 1989 and it is now known that three to four million people are infected every year, WHO estimating that 3 percent of the 7 billion people worldwide being chronically infected. Humans are the natural hosts of HCV and this virus can eventually lead to permanent liver damage and carcinoma. HCV is a member of the Flaviviridae family and Hepacivirus genus. The diameter of the virus is about 50-60 nm and the virion contains a single-stranded positive RNA approximately 10,000 nucleotides in length and consisting of one ORF which is encapsulated by an external lipid envelope and icosahedral capsid. HCV is a heterogeneous virus, classified into 6 genotypes and more than 50 subtypes. Because of the genome variability, nucleotide sequences of genotypes differ by approximately 31-34%, and by 20-23% among subtypes. Quasi-species of mixed virus populations provide a survival advantage for the virus to create multiple variant genomes and a high rate of generation of variants to allow rapid selection of mutants for new environmental conditions. Direct contact with infected blood and blood products, sexual relationships and availability of injectable drugs have had remarkable effects on HCV epidemiology. Hundreds of thousands of people die each year from hepatitis and liver cancer caused by HCV virus infection. Approximately 80% of patients with acute hepatitis C progress into a chronic disease state leading to serious hepatic disorders, 10-20% of which develop chronic liver cirrhosis and hepatocellular carcinoma. The incubation period of HCV is 6-8 weeks and the infection is often asymptomatic so it is very hard to detect at early stages, making early treatment very difficult. Therefore, hepatitis C is called a "silent disease". Neutralizing antibodies are produced against several HCV proteins during infection but the virus mutates to escape from antibodies. Some patients with chronic hepatitis C may have some symptoms such as fatigue, muscle aches, nausea and pain. Autoimmune and immunecomplex-mediated diseases have also been reported with chronic HCV infection.
신뢰성 해석을 수행할 때 정보부족으로 인해 발생하는 인식론적 불확실성(epistemic uncertainty)은 고유의 변동성에 의해 존재하는 내재적 불확실성(aleatory uncertainty)보다 더 중요하게 다뤄야 한다. 그러나 그동안 개발된 확률이론은 주로 내재적 불확실성을 모델링하는데 이용된 반면, 인식론적 불확실성의 모델링에 대해서는 아직 확실한 접근법이 없었다. 최근 이를 위해 probability theory를 포함한 여러 접근법들이 제시되고 있지만 이들은 서로 다른 통계적 이론들을 바탕으로 도출되었기 때문에, 각 방법들의 결과들을 이해하는데 어려움이 있었다. 본 연구에서는 고장 확률을 계산하는 문제를 가지고 이러한 방법들이 인식론적 불확실성을 어떻게 다루는지를 비교, 분석하였다. 이를 위해 probability method, combined distribution method, interval analysis method 그리고 evidence theory를 대상으로 신뢰도 분석문제에 대해 각 방법들의 특징들을 비교하였으며, 그 결과는 다음과 같다. 입력변수의 확률분포 형태를 알 수 있다면 probability method가 가장 우수하나, 이를 전혀 모르면 interval method를 사용해야 한다. 그러나 계산비용 면에서는 두 방법이 유사하므로 결국 입력변수의 확률특성 정보가 얼마나 있느냐에 따라 방법을 선택한다. Combined distribution method는 failure probability의 평균만 제공하므로 사용하지 않는 것이 좋다. 다만 이 방법은 계산비용이 매우 적게 드는 장점이 있다. Evidence theory는 probability와 interval 방법의 중간에 해당하며, 구간별 probability assignment를 세분화 할수록 probability결과에 접근한다. 이 방법은 계산비용이 가장 높은 것이 문제이다.
능금속(Malus) 식물은 다년생 목본으로 국내에는 약 8종이 있다. 이 속에 있는 사과(M. pumila)는 경제적 중요작물로 그 기원은 서중국의 야생종 M. sieversii일 것으로 추정되고 있다. 우리나라에 자생하는 Malus내 모든 분류군과 중국의 M. sieversii를 RAPD로 분석하였다. 재배종이 높은 다양성을 나타낸 반면 제주아그배나무가 가장 낮은 다양성을 나타내었다. 재배종이 야생종보다 유전적 다양도가 더 높게 나타나 재배화 과정에서 여러 종과교잡이 일어나 많은 유전자가 침투된 것이라는 보고를 됫받침한다. 이 속은 M. sieversii를 포함한 사과나무, 능금나무가 같은 분자군을 형성하였고, 개아그배나무 또는 제주아그배나무(Malus micromalus), 아그배나무(Malus sieboldii), 꽃아그배나무(Malus floribunda)가 같은 분지군, 야광나무(Malus baccata), 개야광나무(Malus baccata for minor), 털야광나무(Malus baccata var. mandshurica)가 같은 분자군을 형성하였다. 한국내 재배종 사과와 능금이 국내 자생종 능금속에서 진화나 분지한 것은 아닌 것으로 판명되었고 오히려 중국 야생종이 그 기원의 하나일 가능성이 시사된다.
수문 모형의 발전이 거듭되면서, 최적 수자원의 관리를 위한 적정한 방법으로 인식되고 있다. 특히 수자원관리에 있어서 토지이용 변화 및 기후 변화에 따른 수문학적 영향 평가에 대한 요구가 증가하고 있다. 이 영향들을 평가하기 위해서는 우선 적용된 수문 모형의 강력한 검증이 요구된다. 그리고 수문모형의 적용 시 많은 지점에서 유량이 미 계측 되었거나, 측정된 자료마저 많은 오차를 포함하고 있는 경우가 있기 때문에 모형의 예측 값을 이용하여 수문분석이 이루어지는 경우가 많다. 이와 같은 경우에는 모형 결과 값에 대한 오차를 줄이기 위해서 강력한 모형 검증방법이 요구된다. 본 연구에서는 다른 물리적 특성을 가진 두 유역을 대상에 측정 유량을 통한 SWAT 모형의 검증 방법을 증명하고자 하였다. 이를 위하여, 금강유역에 위치한 수문학적 특징이 상이한 갑천유역과 용담유역을 선정하여, 먼저 갑천유역에 대하여 정밀한 검 보정을 실시하고, 갑천유역에서 개발된 방법론을 용담유역에 적용하여 모형의 검증을 시도하였다. 용담유역에 대하여 SWAT 모형을 적용한 결과 각 소유 역에서 $R_{eff}$는 0.49$\sim$0.85, $R^{2}$는 0.49$\sim$0.84로 모형은 관찰 값을 양호하게 모의하고 있는 것으로 나타났다. 그리고 모의 결과는 첨두유량 값은 다소 과소 산정하였지만, 전체적인 경향 및 기저유출량을 잘 모의하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과로부터 SWAT모형은 향후 토지이용변화 및 기후변화에 따른 유역특성변화 분석에 사용될 수 있을 것으로 판단된다. 하지만, 본 연구에서 사용된 혼용기법의 신뢰성을 높이기 위해서는 향후 추가적인 유역에 대한 방법론의 타당성 검증 절차를 거쳐야 할 것으로 사료된다.
본 연구에서는 Clark 합성단위도의 매개변수 추정치에 대한 신뢰구간을 좁힐 수 있는 방안으로, 이들을 강우, 기상, 및 유역 특성인자로 다변량 회귀분석한 후 이를 Monte Carlo 모의기법을 통하여 분석하였다. 아울러 이렇게 얻은 결과는 Bootstrap 기법으로 분석한 결과 및 기존에 많이 사용되어 왔던 경험식과도 비교 검토하였다. 이상과 같은 과정을 통해 얻은 결과는 다음과 같다. (1) 관측된 호우사상의 수가 제한적인 경우, 유출특성에 미치는 인자들을 복합적으로 고려하여 유역의 평균유출특성을 추정하는 것이 가능하다. (2) Monte Carlo 모의기법을 적용하여 추정된 집중시간 및 저류상수의 신뢰도 평가가 가능하다. 이렇게 추정한 신뢰구간은 유철상 등(2006)에서의 신뢰구간에 비해 훨씬 좁은 것으로 파악되었다. (3) Bootstrap을 통한 관측자료의 분석에서도 위의 결과를 지지하는 결론을 얻을 수 있었다. 그러나 어느 정도 신뢰도 있는 집중시간 및 저류상수의 추정을 위해서는 최소 20개 정도 이상의 독립된 호우사상이 필요할 것으로 파악되었다. (4) 기존의 경험공식과의 비교에서는 어떤 공식도 본 유역의 유출특성을 잘 대변하지는 못하는 것으로 파악되었다. 그러나 집중시간의 경우 Kraven(I)과 Kraven(II)이 저류상수의 경우 Linsley 공식이 유사한 값을 주는 것으로 나타났다. 그러나 이 값 역시 상한과 하한의 범위에 크므로 사용 시 주의할 필요가 있음을 파악할 수 있었다.
본 연구는 여러 가지 질병의 원인을 규명하는데 있어서 자율신경계 역할의 중요성을 인식하여 심전도 및 호흡신호의 변이를 이용하여 자율신경계를 감시할 수 있는 시스템을 개발하였다. 본 연구에서 제작된 증폭기에서는 트랜스를 사용하여 교류전원으로부터 환자를 격리시키고, 30 KHz의 고주파를 이용하여 임피던스법에 의한 호흡신호를 심전도와 동시에 처리할 수 있도록 하였으며, 아울러 서로의 채널에 대한 혼신의 영향을 최소화하도록 회로를 설계하였다. 시뮬레이터에 의한 테스트 결과에서 입력 조건에 따라 증폭기의 출력에 나타나는 시간 간격이 일치하게 나타나는 것을 확인하였다. 또 실제 서로 다른 조건을 가진 세 부류의 임상 환자의 심전도에서 R-R interval 및 호흡신호를 측정하여 추출할 수 있었다. 기존에는 주로 생체 신호 파라미터를 각각 측정하여 그 결과를 추출하였으나 본 연구에서는 R-R interval과 respiration의 파라미터를 통합하여 데이터를 수집, 처리함으로써 환자로부터 얻은 데이터를 임상 응용에 보다 효과적으로 적용할 수 있게 되었다. 따라서 향후 개발된 시스템의 보완을 통해 환자에 직접 적용하여 자율신경계 장애 환자에 대한 감시장치로 활용하고자 한다.
이 연구에서는 쇄석말뚝공법의 한계상태설계법 적용을 위하여 양질의 현장재하시험 자료로부터 저항편향계수의 통계적 특성을 분석하고 지반 불확실성 및 시공 오차를 고려한 총 저항편향계수를 산정하였다. 저항편향계수 산정을 위한 예측모델은 기존 모델들에 비하여 높은 예측성능을 보인 Bong and Kim(2017)의 MLR 모형을 활용하였으며 그 적합성을 평가하였다. 저항편향계수의 확률분포를 산정하기 위하여 카이제곱 적합도 검정을 수행하였으며 정규분포가 가장 적합한 것으로 나타났다. 공칭저항의 총 변동성은 점토의 비배수전단강도 및 쇄석말뚝 시공 시 발생할 수 있는 시공 오차에 대한 불확실성을 포함하여 산정하였다. 최종적으로 총 저항편향계수의 확률분포는 로그정규분포를 따르는 것으로 나타났다. 총 저항편향계수의 변동성에 따른 확률분포의 매개변수는 Monte Carlo 시뮬레이션을 통하여 산정하였으며, 간편한 적용을 위하여 이에 대한 회귀식을 제안하였다.
BACKGROUND: A region can be divided into agroclimatic zones based on homogeneity in weather variables that have greatest influence on crop growth and yield. The agro-climatic zone has been used to identify yield variability and limiting factors for crop growth. This study was conducted to classify agro-climatic zones in the state of Mato Grosso in Brazil for predicting crop productivity and assessing crop suitability etc. METHODS AND RESULTS: For agro-climatic zonation, monthly mean temperature, precipitation, and solar radiation data from Global Modeling and Assimilation Office (GMAO) of National Aeronautics and Space Administration (NASA, USA) between 1980 and 2010 were collected. Altitude and vegetation fraction of Brazil from Weather Research and Forecasting (WRF) were also used to classify them. The criteria of agro-climatic classification were temperature in the hottest month ($30^{\circ}C$), annual precipitation (600 mm and 1000 mm), and altitude (200 m and 500 m). The state of Mato Gross in Brazil was divided into 9 agro-climatic zones according to these criteria by using matrix classification method. CONCLUSION: The results could be useful as information for estimating agro-meteorological characteristics and predicting crop development and crop yield in the state of Mato Grosso in Brazil.
본 연구에서는 CCTV 영상 기반 강우강도 산정 시 필수적으로 요구되는 적정 강우 이미지 DB를 구축하기 위한 방법론을 개발하였다. 먼저, 실환경에서 불규칙적이고 높은 변동성을 보일 수 있는 변수들(바람으로 인한 빗줄기의 변동성, 녹화 환경에서 포함되는 움직이는 객체, 렌즈 위의 흐림 현상 등)에 대한 통제가 가능한 한국건설생활환경시험연구원 내 기후환경시험실에서 CCTV 영상 DB를 구축하였다. 서로 다른 5개의 실험 조건을 고려하여 이상적 환경에서 총 1,728개의 시나리오를 구성하였다. 본 연구에서는 1,920×1,080 사이즈의 30 fps (frame per second) 영상 36개에 대하여 프레임 분할을 진행하였으며, 총 97,200개의 이미지를 사용하였다. 이후, k-최근접 이웃 알고리즘을 기반으로 산정된 최종 배경과 각 이미지와의 차이를 계산하여 빗줄기 이미지를 분리하였다. 과적합 방지를 위해 각 이미지에 대한 평균 픽셀 값을 계산하고, 설정한 픽셀 임계치보다 큰 자료를 선별하였다. 180×180 사이즈로의 재구성을 위해서 관심영역을 설정하고 10 Pixel 단위로 이동을 진행하여 픽셀 변동성이 최대가 되는 영역을 산정하였다. 합성곱 신경망 모델의 훈련을 위해서 120×120 사이즈로 재변환하고 과적합 방지를 위해 이미지 증강 과정을 거쳤다. 그 결과, 이미지 기반 강우 강도 합성곱 신경망 모델을 통해 산정된 결과값과 우량계에서 취득된 강우자료가 전반적으로 유사한 양상을 보였으며, 모든 강우강도 실험 조건에 대해서 약 92%의 데이터의 PBIAS (percent bias)가 절댓값 범위 10% 이내에 해당하였다. 본 연구의 결과물과 전이학습 등의 방법을 연계하여 기존 실환경 CCTV의 한계점을 개선할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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