본 논문에서는 분야 온톨로지 구축을 위하여 분야 상위 온톨로지를 구축한 다음, 분야 시소러스의 개념과 관계를 이용하여 분야 상위 온톨로지를 확장하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 우선 일반분야 시소러스와 분야 사전을 이용하여 분야 상위 개념 분류체계를 구축한다. 다음, 분야 시소러스의 개념을 분야 상위 온톨로지의 상위 개념으로 분류하고, 광의어(Broader Term: BT)-협의어(Narrower Term: NT) 및 광의어-관련어(Related Term: RT) 사이의 관계를 분야 상위 온톨로지에서 정의한 의미관계로 분류한다. 개념 분류는 두 단계로 진행되는데, 1단계에서는 빈도수 기반 방법, 2단계에서는 유사도 기반방법을 적용하여 시소러스 개념을 분야 상위 온톨로지의 개념으로 분류한다. 관계 분류에서는 두 가지 방법을 적용하였는데, (i) 훈련데이타가 부족한 경우를 위하여 규칙기반 방법으로 BT-NT/RT관계를 iso와 기타 관계(non-isa관계)로 분류하고, 다시 패턴기반 방법으로 non-isa관계를 온톨로지를 위한 의미관계로 분류한다. (ii) 훈련데이타를 충분히 가지고 있을 경우, 최대 엔트로피 모델(MEM)을 적용한 특징기반 분류 기법을 사용하되, k-Nearest Neighbors(k-NN)방법으로 훈련데이타를 정제하였다. 본 논문에서 제안한 방법으로 시스템을 구축하였고, 실험 결과 사람에 의한 판단 결과와 비교 가능한 성능을 보여 주었다.
일반적인 내용기반 화상 검색 기법은 검색 인덱스로서 칼라와 텍스쳐를 사용하며, 칼라기법인 칼라히스토그램과 칼라쌍 검색 기법은 공간정보와 텍스트가 부족하다. 따라서 본 논문은 칼라공간과 키워드를 결합한 내용 기반 화상 검색시스템을 설계하고 구현하였다. 화상검색을 위한 전처리기에서는 기존의 HSI(Hue, Saturation, Intensity) 좌표계를 사용하였고, 화상으로부터 색채 영역과 비색채영역을 검출해 내었다. 화상의 크시는 200*N 또는 N*200으로 정규화하고 256칼라로 변환시킨다. 칼라 공간으로 칼라 선택을 결정하기 위해서는 배경과 색채를 위한 2개의 칼라히스토그램을 사용한다. 공간정보는 최대 엔트로피 이산화를 사용함으로써 얻어진다. 키워드는 화상의 종류, 칼라, 모양, 위치, 크기를 선택 가능하도록 했으며, 입력되는 색채에 대해서는 한국 공업 규격의 유채색과 무채색 15가지 색으로 제한하였다. 화상검색 방법은 유사도 검색의 특징 키로 사용하였고, 화상 검색시 특정 성분의 가중치에 따른 검색을 위해 사용자는 질의어 입력시 칼라공간 ${\alpha}(%),\;키워드\;{\beta}(%)$등의 가중치를 화상 내용 특징에 따라 그 값을 조절하여 부여할 수 있는 방안을 개발하였다. 질의 화상에 대한 칼라공간, 키워드와 같은 추출된 특징중 하나의 특징으로 검색 실험한 결과는 가중치를 부여하여 실험한 결과보다 검색 효율이 낮았으며 가중치를 부여한 경우 측정된 파라메타의 평균치는 Precision(0.858), Recall(0.936), RT(1), MT(0)를 보임으로써 칼라공간, 키워드 내용기반 화상 검색 시스템들 보다 높은 검색 효율을 입증해 보였다.
본 논문에서는 H.264/AVC 영상 압축 기술에서 영상데이터의 통계적 중복성을 제거하기 위한 CAVLC의 하드웨어 복호기 구조를 제안한다. 기존의 CAVLC 하드웨어 복호기는 4단계에 걸쳐 5가지 코드를 복호한다. 복호과정에서 각 단계 전환시 불필요한 유휴 사이클이 포함되어 복호기의 성능을 저하시키고 또한 가변길이의 코드 복호과정 중 유효비트길이 계산 과정에서도 불필요한 유휴 사이클을 포함한다. 본 논문에서는 이러한 유휴 사이클을 효과적으로 제거하기 위한 하드웨어 구조를 제안한다. 첫 번째로 복호된 코드를 저장하는 불필요한 버퍼를 제거하여 파이프라인 구조를 효율적으로 개선하고 두 번째로 유효비트길이를 계산하는 과정에서 연산 및 제어를 단순화하는 쉬프터 구조를 제안한다. 제안된 방법을 적용한 결과 하나의 매크로 블록을 처리하는데 평균적으로 89사이클만을 소모한다. 기존 방식에 비하여 29% 가량 성능이 향상됨을 확인하였다. 제안된 구조를 0.18um CMOS 공정을 적용하여 합성하였을 경우 최대 동작 주파수는 140Mhz이며 게이트 크기는 11.5K이다. 기존 방식에 비해 사이클 수는 적게 소모하면서도 적은 회로 사이즈를 구현하여 저전력 동작이 가능하다.
본 연구에서 외래식물인 청비름(Amaranthus viridis L.)의 현재의 잠재 서식지와 RCP 4.5와 RCP 8.5에 의한 미래의 분포 확산을 MaxEnt 모델을 활용하여 예측하였다. 청비름의 잠재 서식지는 연평균기온, 고도, 12월의 강수량의 환경변수가 85% 이상의 기여도를 보여 가장 중요한 변수로 분석되었고 AUC도 0.95로 모형의 설명력이 높게 나타났다. 제주도와 남해안 및 중남부 서해안을 중심으로 분포하고 있는 청비름은 RCP 4.5에서는 확산이 크게 나타나지 않으나, RCP 8.5 시나리오는 잠재 서식지가 전국으로 확산되는 것으로 나타났고 현재에 비하여 2090년대 잠재 서식지 비율이 약 4.8배 증가하는 것으로 분석되었다. 이러한 시나리오 별 차이는 향후 청비름의 확산이 기후변화 양상에 따라 가변적일 수 있음을 보여준다. 청비름은 많은 종자 생산과 차량의 이동이나 사람의 이동 중에 쉽게 확산되는 특성이 있어 잠재서식지 비율의 증가는 실제 확산으로 이어질 수 있을 것으로 파악된다. 빠르게 확산될 수 있을 것이다. 같은 비름속의 개비름과 가는털비름은 이미 전국에 분포하고 있어 관리가 어려운 실정이고 기후변화에 의한 온도 상승은 청비름 또한 전국적으로 확산될 가능성을 가지고 있어 장기적인 관심과 관리기술 개발이 필요한 시점이다. 본 연구에서 수행한 지역별 예측은 향후 관리 계획 설정 등에 활용 가능할 것으로 판단된다.
Rice paddy accounts for approximately 52.5% of all farmlands in South Korea, and it is closely related to the water environment. Climate change is expected to affect not only agricultural productivity also the water and the nutrient circulation. Therefore this study was aimed to evaluate changes of nitrogen load from rice paddy considering climate change scenario uncertainty. APEX-Paddy model which reflect rice paddy environment by modifying APEX (Agricultural Policy and Environmental eXtender) model was used. Using the AIMS (APCC Integrated Modeling Solution) offered by the APEC Climate Center, bias correction was conducted for 9 GCMs using non-parametric quantile mapping. Bias corrected climate change scenarios were applied to the APEX-Paddy model. The changes and uncertainty in runoff and nitrogen load were evaluated using multi-model ensemble. Paddy runoff showed a change of 23.1% for RCP4.5 scenario and 45.5% for RCP8.5 scenario compared the 2085s (2071 to 2100) against the base period (1976 to 2005). The nitrogen load was found to be increased as 43.9% for RCP4.5 scenario and 76.0% for RCP8.5 scenario. The uncertainty analysis showed that the annual standard deviation of nitrogen loads increased in the future, and the maximum entropy indicated an increasing tendency. And Duncan's analysis showed significant differences among GCMs as the future progressed. The result of this study seems to be used as a basis for mid- and long-term policies for water resources and water system environment considering climate change.
본 연구에서는 석탄계 입상활성탄을 이용하여 수용액으로부터 염기성 염료 Basic Blue 3 (BB3)의 흡착에 대해 조사하였다. 모든 실험은 회분공정에서 수행하였고, 활성탄의 투입량, 접촉시간, 초기농도 및 온도와 같은 흡착변수들에 대해 평가하였다. 활성탄의 투입량이 증가할수록 BB3 제거율도 증가하였으며, 활성탄 0.2 g 이상에서 초기농도 $50mg\;L^{-1}$의 BB3가 100% 제거되었다. 또한, 흡착평형에 도달하는 시간은 염료의 초기농도에 의존적이었다. Langmuir 모델에 따르면, 석탄계 입상활성탄의 최대흡착량은 25, 35, $45^{\circ}C$에서 66.45, 84.97, $87.19mg\;g^{-1}$으로 산출되었다. 그리고 Gibbs 자유에너지 변화량, 엔탈피 변화량, 엔트로피 변화량과 같은 열역학적 변수들에 대해 평가하였다.
소나무는 우리나라에서 생태적, 사회 문화적으로 가장 중요한 수종으로 보호 이용되어 온 수종이다. 그러나 산림유전자원보호구역 내 금강소나무 고사가 발생하고 있어 명확한 원인 구명 및 대책 마련이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 금강소나무의 고사 원인 구명을 위해 시계열 항공영상을 이용하여 금강소나무 고사 발생 전수 조사를 실시하고 고사발생 지역에 대한 지형환경특성을 분석하여, 소나무 고사의 위치적 특성 및 이에 따른 기상 요인과의 연관성을 파악하였다. 그 결과, 2,600ha 연구 대상지 내에서 약 1,956본의 금강소나무 고사목이 추출되었다. 소나무의 고사는 소나무 생육지역에 비해 고도가 높고, 일사량이 많고, 지형습윤지수가 낮은 지역, 남 남서사면, 능선 부위, 풍노출도가 높은 지역에 집중되어 발생한 것으로 나타났다. 이러한 지역은 지형조건에 따라 영향을 받는 미기상 특성에 따라 고온과 건조 스트레스가 상대적으로 높은 지역으로 분류되는 지역이다. 기후변화에 따라 고온 건조 스트레스가 전반적으로 높아지고 있으며 취약지역을 중심으로 스트레스의 임계치를 넘으면서 고사현상이 발생하는 것으로 추정되었다. 이러한 지형환경 특성을 바탕으로 MaxEnt 모형을 이용하여 소나무 고사 발생 위험 지도를 제작하였으며, 이는 향후 소나무 보호 관리 대책 수립에 활용될 수 있다.
본 연구에서는 Basic Blue 3 (BB3)에 대한 야자계 입상활성탄의 흡착특성을 평가하였다. 입상활성탄의 투여량이 증가함에 따라 BB3의 제거율은 증가하는 경향을 보였고, 0.2 g 투여량에서 초기농도 50 mg/L의 BB3가 완전히 제거되었다. 흡착평형은 초기농도 25 mg/L와 50 mg/L에서 각각 270분과 420분이 소요되었으며, 실험데이터는 유사 2차 속도식으로 잘 묘사되었다. Langmuir 식에서 예측된 최대흡착량은 298, 308, 318 K에서 34.45, 46.63, 53.10 mg/g으로 온도가 증가할수록 증가하였다. 또한, Gibbs 자유에너지 변화(${\Delta}G$)는 온도 증가에 따라 -7.37, -8.19, -10.40 kJ/mol으로 변화하였고, 엔탈피 변화(${\Delta}H$) 및 엔트로피 변화(${\Delta}S$)는 34.47 kJ/mol과 0.15 J/mol K로 계산되었다. 따라서 야자계 입상활성탄에 의한 BB3 흡착은 자발적이고 흡열적이었다.
본 연구는 MaxEnt 모형을 활용하여 가는털비름의 잠재서식지를 예측하고, 예측된 잠재서식지와 밭면적을 활용하여 가는털비름의 잡초로서의 부정적 영향에 대한 위험도 지수를 예측하기 위하여 수행되었다. 가는털비름의 분포 예측을 위하여 MaxEnt 모형을 구축하기 위하여 남한 전국의 254지점의 분포 자료와 6개의 생물 기후 인자를 활용하였다. 밭농업에 대한 두가지 방법의 위험도 평가를 수행하였고 격자 위험도 지수(raster risk index)는 $1km^2$ 격자별로 잠재 서식지 분포 확률과 밭면적의 비율을 서로 곱하여 나타냈다. 지역 위험도 지수(regional risk index)는 잠재 서식지 분포 확률의 평균과 전체 밭 면적 중 지방자치단체의 실제 밭면적의 비율을 곱하여 산출하였다. MaxEnt모형으로 예측된 가는털비름의 잠재서식지는 실제서식지와 유사하게 나타났으며 모델의 AUC 값 또한 0.711로 좋은 설명력을 지니는 것으로 분석되었다. 잠재서식지 비율이 가장 높게 나타난 지역은 광주광역시였고 격자 위험도 지수가 가장 높게 나타난 지역은 제주도였다. 지역 위험도 지수가 가장 높게 나타난 지역은 경상북도였다. 잠재 서식지 비율과 위험도 지수의 서로 다른 순위는 외래식물의 위험성을 예측할 때 잠재 서식지 비율만을 활용하여 외래식물의 위험성을 예측하는 것보다 외래식물이 부정적 영향을 주는 대상과 결합된 위험도 지수의 필요성을 제시한다. 또한 격자 위험도 지수, 지역 위험도 지수의 서로 다른 순위는 분석의 필요성에 따라서 다양한 평가 기법이 개발될 필요성을 보여준다.
본 연구는 전문가 기반형 모델(Habitat Suitability Index)의 한계로 지적되는 주관적 기준, 통계분석의 부재 등과 통계기반형 모델(MaxEnt)의 한계로 지적되는 현장검증, 전문가 의견 반영 등의 극복을 위하여 각각의 모델을 개발하여 통합하는 방식으로 핵심서식지를 도출하였다. 핵심서식지 발굴을 위해 문헌분석 및 공간분석자료를 바탕으로 전문가 심층면담을 진행하였고, 전문가 자문과 GIS 도면 구축 가능성을 고려하여 모델을 개발하였다. 주요 환경변수는 식생대, 임상, 임분밀도, 연평균 강수량, 유효토심으로 선정되었다. 그 결과 현재 나도승마가 분포하고 있는 16지점 중 15지점이 핵심서식지로 나타났으며, 개발된 모델은 약 93.75%의 높은 정확도를 가지고 있는 것으로 나타났다. 하지만 전체 연구대상지의 약 27.8%가 핵심서식지로 나타남에 따라, 추후 서식변수 및 공간자료 정밀화를 통한 모델의 고도화가 필요할 것으로 판단된다. 따라서 높은 등급으로 확인된 서식지라도 대상종의 서식유무 파악을 위한 현장검증은 필수적으로 수행되어야 한다. 하지만, 이러한 한계에도 불구하고 HSI와 MaxEnt의 상호보완적 활용은 생물종의 분포와 서식지 이용 특성을 통하여 적합 서식지를 예측하고, 신규 서식지 발굴 및 대체서식지 선정 등 다양한 방면으로 활용 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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