중국 만주지역은 백두산이라는 거대한 화산이 존재하는 지질학적, 지구물리학적으로 중요한 곳이다. 백두산은 전 세계에서 규모가 가장 큰 화산 중 하나이며, 최근 분화 조짐이 보이면서 사람들의 관심이 집중되어 있다. 본 연구는 중국 만주지역의 하부 깊이 약 100 ~ 600 km 사이의 속도구조를 파악하기 위해 S파 상대주시 토모그래피를 수행하였다. 연구에는 IRIS (Incorporated Research Institutions for Seismology)에서 제공하는 Necess Array (North East China Extended SeiSmic Array)에 기록된 2009 ~ 2011년 기간 동안 진앙거리 $30^{\circ}$ 이상 $90^{\circ}$ 미만의 지진 자료를 사용하였다. 획득한 자료들에 다중채널 상호상관법(multi-channel cross-correlation method)을 적용함으로써 상대주시를 계산하였다. 그 결과 중국 만주 지역에 분포하는 화산지대와 토모그래피 이미지에서 나타나는 저속도 이상체의 위치가 동일함을 관측하였다. 백두산 하부 100 ~ 600 km 사이에 저속도 이상이 발견되었으며 이 저속도 이상체는 백두산의 마그마 공급과 연관이 있을 것으로 판단된다. 서쪽에 다통 화산지대 동쪽 하부 300 km 부근까지, 북쪽에 우달리안치 화산지대의 경우 하부 200 km 부근 까지 저속도 이상이 발견되었다. 이 저속도 이상체는 백두산의 형성과 생성원인이 다르며, 다통 화산지대 동쪽 저속도 이상의 경우 깊은 맨틀에서의 상승류에 의해 생성되었을 가능성이 있으며, 우달리안치 화산의 경우 연약권에 상승류에 의해 생성된 것으로 판단된다.
지형형태학적 순간단위도(GIUH)는 미계측유역이나 관측자료가 충분하지 않은 유역의 적용을 목적으로 한다. 이를 위해서는 GIUH의 동역학적 매개변수인 특성속도의 정도 있는 추정이 가장 중요한 요소이나 아직까지 그에 대한 정확한 산정방법은 개발되어 있지 못한 실정이다. 실측된 강우 유출자료가 존재할 경우, 특성속도의 추정은 상대적으로 용이하나. GIUH의 목적에 맞지 않는다. 이 미계측 유역에 대한 유출 해석임을 상기한다면 특성속도 역시 지형형태학적인 해석을 바탕으로 산정되어야 하고, 그와 더불어 실제 적용에 합리적이며 간편한 식의 구조로 표현되어야 한다. 이에 본 연구에서는 GIUH 이론을 위천의 고노, 통곡, 효령 유역에 적용하고, 실측 자료를 근거로 한 최적화 과정을 통하여 특성속도를 산정하였다. 그렇게 구한 특성속도는 GcIUH 및 기타 집중시간에 관한 경험공식과의 비교를 통해 가장 적절한 방법을 선정할 수 있도록 하였다. 비교 결과 Kerby, 김남원, Kinematic Wave, Brasby-Williams 공식 등이 비교적 실측치와 근사한 값을 주는 것으로 조사되었으나, Kerby, Kinematic Wave 공식 등의 경우 조도계수 n값이 다소 주관적으로 추정될 수 있으며, 또한 특성속도가 이들 계수에 따라 크게 변화하는 단점이 있는 것으로 나타났다. 따라서, 비교적 정확하고도 객관적인 값을 주는 김남원 및 Brasby-Williams공식을 유역의 특성속도 산정공식으로 제시할 수 있을 것으로 보인다.
자조의 표현에서 군집화는 주어진 데이터를 서로 유사한 개체들끼리 몇 개의 집단으로 묶는 작업을 수행한다. 군집화의 유사도 결정 측도는 맡은 연구들에서 매우 다양한 것들이 사용되었다. 하지만 군집화 결과의 성능 측정에 대한 객관적인 기준 설정이 어렵기 때문에 군집화 결과에 대한 해석은 매우 주관적이고, 애매한 경우가 많다. 퍼지 군집화는 이러한 주관적인 군집화 문제에 있어서 객관성 있는 군집 결정 방안을 제시하여 준다. 각 개체들이 특정 군집에 속하게 될 퍼지 멤버 함수값을 원소로 하는 유사도 행렬을 통하여 군집화를 수행한다. 본 논문에서는 차원 축소기법의 하나인 주성분 분석과 강력한 통계적 학습 이론인 베이지안 학습을 결합한 군집화 모형을 제안하여, 객관적인 퍼지 군집화를 수행하였다. 제안 알고리즘의 성능 평가를 위하여 UCI Machine Loaming Repository의 Iris와 Glass Identification 데이터를 이용한 실험 결과를 제시하였다.
저자가 작성하는 논문의 저자 키워드는 논문 내용의 특징을 나타내는 가장 중요한 요소이며, 이를 실시간으로 분석하여 사용자에게 제공하게 함으로써, 연구동향을 파악하는 것이 가능하다. 서지로 작성된 논문의 비정형 데이터를 데이터베이스로 구축 하고, 이를 활용하여 실시간 탐색이 가능하도록 색인데이터 구조를 만든다. 특정 키워드가 포함된 논문을 색인데이터 구조에서 탐색하고, 저자키워드를 대상으로 추출, 클러스터링 하여 가중치에 따라 크기별로 나타낼 수 있는 워드클라우드로 사용자에게 제공하여, 연구동향을 가시화 하는 방법을 설계하였다. 또한, 구현된 시스템에서 "바이러스"와 "홍채인식" 키워드를 통하여 연구동향 분석 결과를 제시하였다.
본 연구에서는 패턴 분류문제를 위하여 가중치 개념을 갖는 퍼지 최대 최소 신경망 모델을 제안한다. 제안된 모델은 기존의 FMM 신경망 모델에 대하여 학습데이타에 포함되는 특징값의 빈도요소를 효과적으로 반영할 수 있도록 수정한 구조를 갖는다. 본 논문에서는 제안된 모델에 대하여 하이퍼박스 소속함수로 정의되는 새로운 활성화 특성과 학습알고리즘을 정의한다. 학습알고리즘은 하이퍼박스 생성 및 확장, 중첩 테스트, 하이퍼박스 축소의 3 단계 과정으로 이루어지며, 각 과정에서 특정값의 빈도요소를 고려하여 가중치값을 갱신하는 규칙이 새롭게 정의된다. 본 연구에서는 또한 제안된 모텔의 응용으로서 특정분석 기법을 제안한다. 이를 위하여 특정값, 특정유형, 하이퍼박스, 패턴클래스 상호간 연관도 요소를 4 가지 유형의 척도로 정의하여, 주어진 패턴분류 문제에서 각 특정의 상대적 중요도를 평가할 수 있도록 한다. 아이리스 데이타와 클리블랜드 의료데이타에 대한 분류문제에 적용한 실험결과를 통하여 제안된 방법의 타당성을 고찰하였다.
퍼지 규칙기반 분류 시스템에서 초기의 퍼지 분할은 주어진 데이터가 가진 속성들의 도메인을 고려함으로서 결정되어지고, 최적의 분류 경계면은 초기에 정의된 퍼지 분할의 파라미터들을 조정함으로서 찾을 수 있다. 본 논문에서는 학습과정들을 사용하지 않고 패턴분류의 성능을 최대화하기 위해 통계적 정보에 기반을 둔 퍼지 분할의 선택방법을 제안한다. 제안된 방법에서 통계적 정보는 주어진 수치적인 데이터로부터 각 입력 속성의 '불확실성 영역', 즉 패턴분류문제에서 분류 경계면이 결정되는 영역을 추출하기 위해 사용되었다. 또한 통계적인 정보에 의해서 생성된 퍼지 분할구간에 대응하는 후보 규칙들을 추출하기 위한 방법과 그 후보 규칙들 간의 커플링 문제를 최소화하기 위한 방법도 추가적으로 논의하였다. 실험에서는 제안된 방법의 효용성을 보이기 위해 IRIS와 New Thyroid Cancer 데이터를 사용한 기존 패턴분류 방법들과의 분류 정확성을 비교하였고, 그 결과들로부터 제안된 방법이 기존의 방법들보다 더 좋은 분류 정확성을 제공함을 확인할 수 있었다.
This paper was focused on the efficient management of landscape woody plants, and concerned itself with their important role in the urban environment. Based on the philosophy that there is nothing that can be done without an inventory, the purpose of this study was to develop an inventory system and iris proper application to a site for establishing a management plan Two different approaches were used, The first was to make a newly structured inventory system through collecting, analyzing, and evaluating various types of inventories used in Korea, the U. S. A., and Japan. The second approach was to apply a newly designed inventory system to the case study area. using GIS 'as a tool of spacial analysis and statistics for making decisions. The results could be summarized as follows; 1. In Korea, most of the Landscape Woozy Plants Inventories had datas which represented possession of trees, and only the work which they had done according to their traditional ways, There was no data related to the conditions, management needs, and site conditions of individual trees, This is essential information for organizing an inventory system . 2. There needs to be data which is balanced, containing tree characteristics and site characteristics. Through such information the management needs could be adjusted properly. The inventory list described in this paper was determined by botanical identity, placement condition, condition of tree, and types of work for maintaining as well as improving the condition of each tree One of the most important things was to determine the location data of each tree so as to compare data with other trees. The data gained from the field survey still had some problems because of lack of scientific method for supporting objective views, and because of actual situations, especially in the field of evaluating site conditions and management needs. All data should be revised to fit a computer data management system , if possible 3. The GIS(Geographic Information System) application showed good performance in handling inventory data for decision making. All the data used for the GIS application was divided into location and non-spatial data. Using the location data, it was easy to find the exact location of each tree on the monitor and on the maps generated by the computer even in the actual managed trite, along with various attribute data. Therefore it could be said that the entire management plan should start from data of individual trees with their exact locations, for making concrete management goals through actual budget planning.
분류 및 회계문제에서의 일반적인 해법은, 현실 세계에서 얻은 정보를 행렬로 사상하거나, 이진정보로 변형하는 등 주어진 데이타의 가공과 이를 이용한 학습에서 찾을 수 있다. 본 논문은 현실세계에 존재하는 순수한 데이타를 근원공간이라 칭하며, 근원 데이타가 커널에 의해 사상된 행렬을 이원공간이라 한다. 근원공간 혹은 이원공간에서의 분류문제는 그 역이 존재하는 문제 즉, 완전해가 존재하는 문제와, 그 역이 존재하지 않거나, 역의 원소 값들이 무한히 커지는 불량조건 흑은 특이조건인 두 가지 형태로 존재한다. 특히, 실제 문제에 있어서 완전 해를 가진 문제이기 보다는 후자에 가까운 형태로 나타나게 된다. 결론적으로 근원데이타나 이원데이타를 이용한 문제를 해결하기 위해서는 많은 경우에 완전 해를 갖는 문제로 변형시키는 정규화과정이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 정규화 인수를 찾는 문제를 기존의 GCV, L-Curve, 그리고 이원공간에서의 데이타를 RBF 신경회로망에 적용시킨 커널 학습법에 대한 각각의 성능을 비교실험을 통해 고찰한다. GCV와 L-Curve는 정규화 인수를 찾는 대표적인 방법으로 두 방법 모두 성능면에서 동등하며 문제의 조건에 따라 다소 차이를 보인다. 그러나 이러한 두 방법은 문제해를 구하기 위해서는 정규화 인수를 구한후 문제를 재정의하는 이원적인 문제해결이라는 취약점을 갖는다. 반면, RBF 신경회로망을 이용한 방법은 정규화 인수와 해를 동시에 학습하는 단일화된 방법이 된다. 이때 커널을 이용한 학습법의 성능을 향상하기 위해, 전체학습과 성능의 제한적 비례관계라는 설정아래, 각각의 학습에 따라 능동적으로 변화하는 동적모멘텀의 도입을 제안한다. 동적모멘트는 바이어스 학습을 포함한 방법과 포함하지 않은 방법에 각각 적용분석하였다. 끝으로 제안된 동적모멘텀이 분류문제의 표준인 Iris 데이터, Singular 시스템의 대표적 모델인 가우시안 데이타, 그리고 마지막으로 1차원 이미지 복구문제인 Shaw데이타를 이용한 각각의 실험에서 분류문제와 회계문제 양쪽 모두에 있어 기존의 GCV, L-Curve와 동등하거나 우수한 성능이 있음을 보인다.
This study investigated in the vascular plants of special protection zones (the native land of Berchemia berchemiaefolia in Sadam-ri and Gallon valley) of Songnisan National Park and identified the whole vascular plants. The numbers of vascular plants were summarized as 273 taxa including 82 families, 182 genera, 236 species, 3 subspecies, 28 varieties and 6 forms. Woody plants were identified as 124 taxa (45.4%) and herbaceous plants as 149 taxa (54.6%). A total of 107 taxa were identified in the area of Sadam-ri, and 246 taxa were found in the Gallon valley. A total of 8 taxa of rare plants were identified, each of which was divided into 1 taxa of endangered (EN; Daphne pseudomezereum var. koreana), 3 taxa of vulnerable (VU; Paeonia japonica, Berchemia berchemiaefolia and Iris minutiaurea), 3 taxa of least concern (LC; Aristolochia contorta, Syringa patula var. kamibayshii and Goodyera schlechtendaliana) and 1 taxa of data deficient (DD; Alangium platanifolium). The Korean endemic plants were 9 taxa (Clematis trichotoma, Thalictrum actaefolium var. brevistylum, Aster koraiensis, Cirsium setidens, etc.). In the specific plants by floristic region were 34 taxa, a degree I were 17 taxa (Chloranthus japonicus, Celastrus stephanotifolius, etc.), 9 taxa of a degree II (Euonymus pauciflorus, Acer triflorum, etc.), 4 taxa of a degree III (Aconitum longecassidatum, Angelica gigas, etc.), 2 taxa of a degree IV (Ulmus macrocarpa and Daphne pseudomezereum var. koreana), 2 taxa of a degree V (Berchemia berchemiaefolia and Alangium platanifolium). The naturalized plants were 5 taxa including Fallopia dumetorum, Trifolium repens, Ailanthus altissima, Oenothera biennis, Erigeron annuus. Naturalization rate (NR) was 1.8% of all 273 taxa of vascular plants and the invasive alien plants were not found. The purpose of this study is to identify the flora that grows in the special protection zones of Songnisan National Park and provide the basic data for the management of the special protection zone in the future.
Objective: The objective of this study was to propose a method using population risk to assess the local background exposure effect of harmful pollutants from chemical accidents in Ulsan. Methods: The benzene was selected as representative harmful pollutant. The concentrations of benzene were measured and analyzed at 40 sites in Ulsan city in September, 2018. The data from National Statistics office in Korea were used for population density, and the Integrated Risk Information System (IRIS) data from US EPA were used for unit risk. Results: The risk assessment can be carried out by considering the background population risk. The background population risk was calculated as 5.01 persons per million for exposure to benzene in Ulsan, and therefore may be used as a adjusted background method in case of chemical accident caused by benzene. Conclusions: This study may provide the evidence that background exposure effect and risk to harmful pollutants from chemical accidents would be useful.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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