미래 한·미 안보동맹에 있어 핵 확장억제 능력은 중요한 현안이다. 북한의 핵무기 제조 능력이 증대되고 더욱 위협적으로 진화하는 가운데, 미국 국가안보정책 추진에 있어 오바마 대통령의 핵없는 세상 선언 등에 의해 핵무기에 의한 억제 능력이 점차 감소되고 있다. 이는 한·미 연합방위태세의 중요한 한 축인 한국에 대한 "핵우산(nuclear umbrella)" 능력이 과연 충분한가에 대한 새로운 의구심을 낳게 한다. 본 논문은 상기와 같은 상황 하에 핵 확장억제의 현재와 미래 역할에 대해 평가할 목적으로 작성되었다. 이를 위해 우선 전체적인 미국 핵무기 재고 감소 추세에 대해 평가를 하고, 다음으로 최근 북한의 국지 군사도발 양상과 미국 오바마 행정부의 핵정책 그리고 이에 대응해야 하는 한·미 핵 확장억제 전망에 관해 분석을 한다. 이를 통해 본 논문이 얻는 결과는 북한의 핵위협을 억제시키는 억제의 신뢰성과 동맹국에 대한 확실한 보증이 어렵고 장기적 이라는 것이다. 아울러 북한의 소규모 핵위협 또는 재래식 무기 위협에 대해 충분히 대응할 수 있는 정도의 핵무기 재고가 점차 축소되는 추세에 어떻게 한·미 양국이 대응해야 하는가를 과제로 제시하고 있다. 또한 본 논문은 한·미 간에 연합방위태세 유지를 위해 지속적이고도 전략적이며 정치적 상호협력을 강화하여 한·미 안보동맹의 신뢰도를 증진시켜야 한다는 과제를 제시하고 있다. 본 논문은 북한의 핵위협 또는 대규모 재래식 위협에 대응하기 위해 미국이 대규모 핵무기를 보유하는 것은 비효율적 전략인 바, 이를 극복하기 위해 강력한 한·미 연합방위태세를 지속적으로 유지 발전시켜야 한다는 것을 결론으로 제시한다. 특히 북한의 핵위협과 대규모 재래식 위협에 직면해 있는 한반도의 불확실성, 복잡성 그리고 위기상황에 대비하기 위해 한·미 간 핵 확장억제 능력을 계속적으로 협의하여 발전시켜야 할 것으로 판단되며, 이를 위해 한국 해군의 역할을 증대시켜야 한다는 것을 한·미 안보동맹의 중·장기 현안으로 제시하고 있다. 궁극적으로 본 논문은 한미 양국이 한반도 주변해역에서 발생하는 북한과의 해양분쟁이 전면전으로 확대되는 것을 최소화시키고 동시에 북한의 소규모 위협(smaller-scale threats)에 대응할 수 있는 한국 해군력 발전을 고려해야 한다고 주장하면서 이에 대한 심층적인 연구가 추가로 있어야 할 것이라고 제언하고 있다.
상품자산(Commodity Asset)은 주식, 채권과 같은 전통자산의 포트폴리오의 안정성을 높이기 위한 대체투자자산으로 자산배분의 형태로 투자되고 있지만 주식이나 채권 자산에 비해 자산배분에 대한 모델이나 투자전략에 대한 연구가 부족한 실정이다. 최근 발전한 기계학습(Machine Learning) 연구는 증권시장의 투자부분에서 적극적으로 활용되고 있는데, 기존 투자모델의 한계점을 개선하는 좋은 성과를 나타내고 있다. 본 연구는 이러한 기계학습의 한 기법인 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 상품자산에 투자하는 모델을 제안하고자 한다. 기계학습을 활용한 상품자산에 관한 기존 연구는 주로 상품가격의 예측을 목적으로 수행되었고 상품을 투자자산으로 자산배분에 관한 연구는 찾기 힘들었다. SVM을 통한 예측대상은 투자 가능한 대표적인 4개의 상품지수(Commodity Index)인 골드만삭스 상품지수, 다우존스 UBS 상품지수, 톰슨로이터 CRB상품지수, 로저스 인터내셔날 상품지수와 대표적인 상품선물(Commodity Futures)로 구성된 포트폴리오 그리고 개별 상품선물이다. 개별상품은 에너지, 농산물, 금속 상품에서 대표적인 상품인 원유와 천연가스, 옥수수와 밀, 금과 은을 이용하였다. 상품자산은 전반적인 경제활동 영역에 영향을 받기 때문에 거시경제지표를 통하여 투자모델을 설정하였다. 주가지수, 무역지표, 고용지표, 경기선행지표 등 19가지의 경제지표를 이용하여 상품지수와 상품선물의 등락을 예측하여 투자성과를 예측하는 연구를 수행한 결과, 투자모델을 활용하여 상품선물을 리밸런싱(Rebalancing)하는 포트폴리오가 가장 우수한 성과를 나타냈다. 또한, 기존의 대표적인 상품지수에 투자하는 것 보다 상품선물로 구성된 포트폴리오에 투자하는 것이 우수한 성과를 얻었으며 상품선물 중에서도 에너지 섹터의 선물을 제외한 포트폴리오의 성과가 더 향상된 성과를 나타남을 증명하였다. 본 연구에서는 포트폴리오 성과 향상을 위해 기존에 널리 알려진 전통적 주식, 채권, 현금 포트폴리오에 상품자산을 배분하고자 할 때 투자대상은 상품지수에 투자하는 것이 아닌 개별 상품선물을 선정하여 자체적 상품선물 포트폴리오를 구성하고 그 방법으로는 기간마다 강세가 예측되는 개별 선물만을 골라서 포트폴리오를 재구성하는 것이 효과적인 투자모델이라는 것을 제안한다.
국내 NPL (Non performing loan) 시장은 1998년에 형성되었지만, 본격적으로 활성화 된 시기는 2009년으로 역사가 짧은 시장이다. 이로 인해 NPL 시장에 대한 연구도 아직까지는 활발히 진행되지 않고 있는 상황이다. 본 연구는 NPL 시장의 각 물건 별 기준 수익률 달성 유무를 예측할 수 있는 모델을 제안한다. 모델 구축에 사용되는 종속변수는 물건 별 최종 수익률이 기준 수익률 수치 도달 여부를 나타내는 이항변수를 사용하였고, 독립변수로는 물건의 특성을 나타내는 11개의 변수를 대상으로 one to one t-test와 logistic regression stepwise, decision tree를 수행하여 의미있는 7개의 독립변수를 선별하였다. 그리고 통상적으로 사용되는 기준 수익률 수치(12%)가 의미있는 기준 수치인지 확인하기 위해 수치 값을 조절해가며 종속변수를 산출하여 예측모델을 구축해보았다. 그 결과 12%의 기준 수익률 수치로 산출한 종속변수를 이용하여 구축한 예측모델의 평균 Hit ratio가 64.60%로 가장 우수하다는 결과를 얻었다. 다음으로 선별된 7개의 독립변수들과 12%를 기준으로한 수익률 달성유무 종속변수를 이용하여 판별분석, 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 인공신경망, 유전자알고리즘 선형 모델의 5가지 방법론을 적용해 예측모델을 구축해보았다. 5가지 방법론으로 도출한 예측 모델 간 Hit ratio를 비교한 결과 인공신경망을 이용하여 구축한 예측모델의 Hit ratio가 67.4%로 가장 우수한 결과를 도출해내었다. 본 연구를 통해 추후 NPL시장 신규 물건 매매에 있어서 7가지의 독립변수들과 인공신경망 예측 모델을 활용하는 것이 효과적임을 증명하였다. 물건의 12% 수익률 달성 여부를 사전에 예측해봄으로써 유동화회사가 투자 의사결정을 하는 데에 도움을 줄 것으로 예상하며, 나아가 NPL 시장의 거래가 적정한 가격 선에서 진행됨으로 인해 유동성이 더욱 높아질 것이라 기대한다.
미국 해양대기청의 CCM3 기후모델을 이용하여 마지막최대빙하기 (Last Glacial Maximum (LGM))의 동아시아기후변화를 시뮬레이션 하였다. 이용된 수치모델의 수평해상도는 약 75km로 동아시아의 비교적 상세한 지형 및 기후 기작들이 표현된다. 현재 기후는 미국 해양대기청 에서 제공한 월평균 표층해수가 경계조건으로 이용되었으며, LGM 실험은 CLIMAP 프로젝트에서 복원된 표층해수가 경계조건으로 이용되었다. 또한 LGM실험에서는 현재 의 이산화탄소농도(330 ppm) 보다 낮았던 대기 이산화탄소농도 (200 ppm)가 적용되었고, 대륙빙하를 포함한 LGM 지표지형이 표현되었다. LGM 경계조건하에서 한국 서해와 동해의 대륙사면에서는 표층 온도가 겨울철에 약 18도 정도 현재보다 낮게 나타나며, 여름철에는 약 2도 정도 높게 나타나는데, 이와 같은 온도 변화는 한국 서해가 빙하기때 해수면 하강에 따라 지표로 드러남으로서 표층 열용량의 차이가 나타나기 때문이다. 전체적으로 마지막최대빙하기에 동아시아 내륙에서는 표층온도가 약 4-6도 감소하며, 주변해역을 포함하여 약 7.1도 하강하는 것으로 시뮬레이션 되는데, 이와 같은 온도감소는 이산화탄소농도 감소에 따른 장파복사량의 증가에 기인한다. 표층의 온도감소는 물수지의 약화를 초래하는데, 겨울철 아시아의 남동부에서 강수량이 약 1-4 mm/day 감소하며, 여름철에는 중국에서의 감수감소가 나타난다. 대체로 마지막최대 빙하기동안 동북아시아에서 현재보다 약 50%정도 감수가 감소하는 것으로 시뮬레이션 된다. 증발량도 감소하는 것으로 나타나지만, 강수의 감소가 더 커서 지난빙하기동안 동아시아는 대체로 건조한 기후가 나타나며, 이와 같은 결과는 다른 지역에서 보이고 있는 결과와 잘 일치한다. 결론적으로 고해상도 수치모델은 전 지구 영역 하에서 동아시아의 기후변화를 잘 시뮬레이션 하고 있다.mu}M$에서 $9.1{\mu}M$까지, 알테미아 경우 $16.13{\mu}M$에서 $45.8{\mu}M$까지, 그리고 배합 사료 공급시에는 $36.5{\mu}M$에서 $120.1{\mu}M$까지 상승하였다. 일간 수질 변화에 따른 용존 무기 질소(로티퍼; 7.0 g/일, 알테미아; 24.7 g/일, 배합 사료; 140.9 g/일)와 인(로티퍼; 0.7 g/일, 알테미아; 0.7 g/일, 배합 사료; 2.2 g/일) 배출량은 배합 사료 공급 시기에 유의적으로 높았다(P<0.05). 이와 같은 결과는 상업적 볼락 대량 종묘 시설에서 사육 시스템 내 수질 및 사육 관리를 위한 중요한 정보를 제공할 것이다.였다. 2종의 박하 추출물 투여군들 사이에는 혈청 GPT 활성에 대한 유의적인 차이가 나타나지 않았다. 7.과산화물질 (TBARS)의 함량은 정상군에 비해 음성대조군에서 약간의 함량 증가가 관찰되었으나 유의적인 수준은 아니었으며 대부분의 박하 추출물 투여군과 Silymarin 투여군에서 과산화지질이 비슷한 수준으로 증가하여 박하는 알콜에 의한 과간화지질생성에 대한 저해효과가 낮은 것으로 확인되었다. 8. 상대간장중량은 각 실험군별로 상대간장중량에서의 차이는 다소 있었으나 유의성은 없었다.mg/ml로 한 EtOAc 분획물은 26의 돌연변이 유발성을 보였다. 이상의 결과로 부터 뽕나무를 이용한 식용 제품생산을 고려할 때 추출물들의 제조와 선택을 가름하는 자료로서의 활용이 기대되며 앞으로 in vivo test 등 더욱 연구할 필요가 있을 것으로 사료된다.0^{-4}\;pg/cell$로 60 kHz로 병행 추출한 복분자 water 분획층의 $19.5{\times}10^{-4}\;pg/cell$보다 높은 분비량을 나타내었다.
국내에서는 근래에 들어, 다양한 지반조건 및 현장여건을 지닌 지하굴착 및 사면보강 등의 현장에 쏘일네일링 공법의 적용이 점차 확대되어 왔다. 또한 쏘일네일링 공법의 설계는 일반적으로, 한계평형적 해석방법에 의거해 보강토체의 활동에 대한 소요안전율을 만족하는 단면을 우선 결정한 다음, 수치해석 프로그램을 이용하여 이 단면 전면벽체에서 예상되는 최대변위를 추가로 확인하는 비교적 단순화된 과정을 통해 이루어져 왔다. 그러나 쏘일네일링 공법의 경우 관련 설계변수가 비교적 다양한 특징을 지니고 있으며, 따라서 이와 같은 설계변수들 사이의 상호 연관성을 고려하는 보다 합리적인 설계법 제시 차원의 노력이 지속적으로 요구되는 실정이다. 이외에도 원지반 흙의 비등방성, 채취시료의 교란 정도 및 측정상의 오차 등 설계에 적용되는 각종변수가 지니고 있는 불확실성 등을 감안할 때, 현재 시점에서는, 축적된 다양한 현장의 계측자료를 수집하여 관련 설계변수 사이의 상호 연관성을 체계적으로 분석하려는 노력과 더불어 신뢰성 있는 효율적인 기법을 이용하여 경제성이 강조되는 최적화 설계 차원의 노력도 요구되는 시점으로 판단된다. 이와 같은 목적의 일환으로, 본 연구에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 쏘일네일링 굴착벽체 시스템의 시공비용 최소화를 위한 최적설계기법을 제시하였으며, 또한 제시된 최적설계기법의 전제조건중의 하나로 고려되는 숏크리트 전면벽체의 발생변위를 합리적으로 예측하기 위해 인공신경망 이론을 도입하였다. 다양한 비교.분석과 더불어, 최종적으로는 제시된 쏘일네일링 굴착벽체 시스템 최적화 기법의 적합성 여부를 종합적으로 확인하기 위해, 실제 시공이 이루어진 현장의 설계단면과 제시기법에 의거해 최적화된 설계단면을 서로 비교.분석하였다.칠음 정도의 정량화 작업을 연구한 것이다.M SDS와 117mM $SOFTANOL\circledR-90$의 Log $K_m$은 각각 2.95-3.76, 2.95-3.49의 값을 나타내었다. 또한 SDS와 $SOFTANOL\circledR-90$의 경우 Log $K_m과\; Log\; K_{ow}$는 선형적인 관계를 보였다. 계면활성제 용액에서 BTEX의 분배 개념은 지반내 포집되어 있는 소수성 유기 오염물의 제거를 통한 지반복원과 효율성 평가에 중요한 역할을 할 것이다.largely ignored since the introduction of western medical science, and was considered something used only by the aged or the uneducated. Moreover, Health concerned practices and customary traditional therapy have been discarded in the clinical medicine as "unscientific" or "unsystematic". As described above, it is true that Korean nursing has developed in the quantitative aspect only adhering to western nursing intervention. Now it is the time to stop to hold ourself and to look back our past. To find and develop the originality of Korean nursing to
본 연구는 지하유류저장공동 굴착 시 조사된 단열체계 및 수리 인자를 토대로 투수성구조영역과 수리암반영역으로 세분화하여 연구지역의 불규칙하고 복잡한 지하수유동체계를 해석해 보고자 하였다. 지하공동 내에서 확인된 단열분포특성과 지하공동굴착과 동시에 지표관측공 28개를 통해 측정된 지하수위 및 수평수벽공 95개와 수직수벽공 63개에 의해 일별로 계측된 압력 및 주입량을 통해 연구지역은 지하수의 방벽역할을 하는 3개의 투수성구조영역과 4개의 수리암반영역으로 구분이 가능하였다. 공동심도에 발달된 투수성 구조는 국지적 큰 규모 단열대인 NE-1과 2개의 국지규모 단열대로 구성되고 있으나, 수리암반영역은 국지규모 단열대에 의하여 4개 영역으로 구분된다. FZ-2 구조대와 인접한 수리암반영역 Domain-A와 B는 수평수벽공의 초기압이 최대 약 $15kg/cm^2$까지 높으며, 지하공동 굴착 시 상 하부의 지하수위변화의 차이가 $10\sim40m$로 상 하부의 수리적 연결성이 양호한 것으로 평가된다. 반면, FZ-1 구조대와 인접한 Domain-C와 D는 이중수위측정 시설 설치시 상부와 하부의 지하수위차는 최대 약 120 m로 매우 크게 나타났으며, 상부 지하수는 공동굴착 시 수위 가 크게 변화하지 않았다. Domain C, D의 하부암반의 수리 전도도$(7.2X10^{-10}m/sec)$는 상대적으로 낮은 지하수 함양량의 원인을 제공하고 있으며, 연속체개념 의 지하수유동모델링을 통해 계산된 4개 영역의 함양량은 연구지역의 20년간 평균 강수량(1,356 mm/year)의 2%로 계산되었다.
목적: ${H_2}^{15}O$ PET의 정량화를 위하여 1-조직 구획모델이 쓰이며, 뇌혈류와 조직/혈액 분배계수를 구하기 위하여 nonlinear least squares (NLS) 방법이 사용되나 계산 시간이 긴 등의 문제로 파라미터를 각화소마다 구해야 하는 파라메트릭 영상 구성에는 적합하지 않다. 이 연구에서는 이와 같은 NLS 문제점을 극복하여 파라메트릭 영상을 빠르게 구성하기 위하여 제안된 파라미터 추정 알고리즘들을 구현하고, 이 방법들의 통계적 신뢰도와 계산의 효율성을 비교하였다. 대상 및 방법: 이 연구에서 이용한 방법들은 linear least squares (LLS), linear weighted least squares (LWLS), linear generalized least squares (GLS), linear generalized weighted least squares (GWLS), weighted integration (WI), 그리고 model-based clustering method (CAKS)이다. 노이즈 정도에 따른 각 파라메트릭 영상법의 정확성 및 통계적 신뢰성을 알아보기 위하여 Zubal 뇌모형(brain phantom)으로부터 동적 PET 영상을 모사하고 포아송노이즈를 더한 후 각 파라메트릭 영상 구성 방법을 적용하였다. 또한 정상인 16명에 대하여 얻은 실제 자료에 대하여 이 방법들을 적용하고 결과를 비교하였다. 결과: 뇌혈류와 분배계수에 대한 평균 오차는 방법에 따라 크게 다르지 않았으며 모든 방법이 뇌혈류 및 분배계수 추정에 있어 무시할 만한 바이어스를 보였다. 파라메트릭 영상의 정성적 특성 또한 유사하였으나 CAKS 방법의 계산 속도가 월등하여 NLS 방법의 약 1/500, LLS 방법의 약 1/25의 계산시간을 보였다. 결론: 뇌혈류 파라메트릭 영상 구성을 위한 빠른 파라미터 추정 알고리즘들 중에 보다 개선되어 제안된 LWS, GLS, GLWS, CAKS 방법들이 단순하고 빠른 LLS, WI 방법들에 비하여 통계적 신뢰성을 크게 향상시키지는 못하나 CAKS 방법은 계산 시간을 유의하게 단축시키므로 가장 적합한 파라메트릭 영상 구성방법이라 할 수 있을 것이다.
중위도 기압골과 태풍 이동속도와의 상호작용에 대한 예측에서 한국기상청 전구자료동화예측시스템(GDAPS) 모델 바이어스 경향을 알아보기 위해 태풍 산바 사례가 선정되었다. 이 연구는 태풍 분석 및 예측 시스템(TAPS) 및 기상정보시스템-3(COMIS-3)에 저장된 태풍자료로부터 2012년 9월 15일 00UTC로 초기화 된 한국 기상청 GDAPS 분석장과 예측장을 사용하였다. 먼저 해면기압장은 500 hPa 제트구역과 연관하여 중위도 하층 저기압이 발생됨을 보여주었다. 이후 태풍 산바가 중위도 지역으로 들어온 후, 태풍의 이동속도가 증가될 것이라 예측되었다. 특히, 태풍 산바가 9월 17일 00UTC와 06UTC에 전향을 할 시점에 태풍 산바는 중위도 기압골 전면에서 중위도 서풍대와 상호작용을 하였다. 반면, 기상청 GDAPS 해면기압 예측장은 하층 중위도 저기압의 강도를 분석장보다 약하게 예측하였다. 결국 태풍 산바의 이동속도에 영향을 주는 중위도 순환은 분석장보다 느리게 나타났다. 이 순환은 500 hPa에서 제트가 약화됨으로서 증명되었다. 이런 이유로, 기상청 GDAPS 예측장은 태풍 산바가 중위도 기압골과 상호작용함으로써 느린 이동속도의 바이어스를 나타내었다.
기후변화의 영향으로 국지성 및 집중호우에 대한 발생 가능성이 높아지는 시점에서 과거에 침수피해를 입은 도시 유역에 대하여 실제 호우에 대한 침수 양상을 예측하는 것은 중요하다. 이에 수치해석 기반 프로그램과 함께 기계학습을 이용한 홍수 분석에 대한 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서 적용한 LSTM 신경망은 일련의 자료를 분석하는데 유용하지만, 딥 러닝을 수행하기 위하여 충분한 양의 자료를 필요로 한다. 그러나 단일 도시유역에 홍수를 일으킬 강우가 매년 일어나지 않기에 많은 홍수 자료를 수집하기에는 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 대상 유역에서 관측되는 강우 외에 전국 단위의 실제 호우를 예측 모형에 반영하였다. LSTM (Long Short-Term Memory) 신경망은 강우에 대한 총 월류량을 예측하기 위하여 사용되었으며, 목표값으로 SWMM (Storm Water Management Model)의 유출 모의 결과를 사용하였다. 침수 범위 예측을 위해서는 로지스틱 회귀를 사용하였으며, 로지스틱 회귀 모형의 독립 변수는 총 월류량이며 종속 변수는 격자 별 침수 발생 유무이다. 침수 범위 자료는 SWMM의 유출 결과를 바탕으로 수행된 2차원 침수해석 모의 결과를 통해 수집하였다. LSTM의 매개변수 조건에 따라 총 월류량 예측 결과를 비교하였다. 매개변수 설정에 따른 4가지의 LSTM 모형을 사용하였는데, 검증과 테스트 단계에 대한 평균 RMSE (Root Mean Square Error)는 1.4279 ㎥/s, 1.0079 ㎥/s으로 산정되었다. 최소 RMSE는 검증과 테스트에 대하여 각각 1.1656 ㎥/s, 0.8797㎥/s 으로 산정되었으며, SWMM모의 결과를 적절히 재현할 수 있음을 확인하였다. LSTM 신경망의 결과와 로지스틱 회귀를 연계하여 침수 범위 예측을 수행하였으며, 침수심 0.5m 이상을 고려하였을 때에 최대 침수면적 적합도가 97.33 %으로 나타났다. 본 연구에서 제시된 방법론은 딥 러닝에 기반하여 도시 홍수 대응능력을 향상 시키는데 도움이 될 것으로 판단된다.
내진설계에 이용되는 지반진동과 관련된 주요 입력자료는 지진재해도 및 지반 응답스펙트럼 등이 있고 이러한 지진재해도 및 지반 응답스펙트럼을 평가하기 위하여 지역특성에 고유한 감쇠식이 필수적이다. 지역특성에 적합한 지반진동 감쇠식의 계수를 결정하기 위해 지진원 변수 및 지진파 전달특성 변수가 반드시 필요하고 본 논문에서는 지진원 변수 및 지진파 전달특성 변수를 평가하였다. 지진원 변수 및 지진파 전달특성 변수는 관측 지반 지진동에 대해 비선형적인 지배방정식을 이루고 있는 모델을 이용하였다. 이러한 비선형 지배방정식에 대한 수치해석 알고리즘을 통하여 지진원 변수 및 지진파 전달특성 변수 전체를 동시에 구하였다. 지반진동 자료는 주로 한반도 동남부 지역에서 발생하여 경상분지 주변 관측망에서 관측된 지반진동 자료를 이용하였다. 분석결과에 의하면 3개 지진원의 모멘트 지진규모(Mw)는 각각 2.9, 3.1 및 3.2로 분석되었다. 또한 3개 지진원의 코너 주파수는 각각 8.2, 6.9 및 8.3 Hz로 분석되었다. 그리고 지각 심부의 비탄성 감쇠율(Qo) 및 주파수 지수값 (${\eta}$)은 약 211 및 0.63으로 평가되었다. 지각 천부의 비탄성 감쇠율(${\kappa}$)은 각각의 관측소에서 약 0.02에서 약 0.06의 범위의 값을 가지고 있는 것으로 평가하였다. 결론적으로 하부지각 및 상부 지각의 비탄성 감쇠율 값을 미국 중동부와 서부와 비교할 경우 미국의 서부지역과 유사한 값을 보여주었다. 또한 지진원의 특성도 응력강하값 만을 고려한다면 역시 미국의 서부지역과 유사한 값을 보여주었다.TEX>의 범위로서 관측치와 거의 일치하였다. 그리고 분석유역의 양수 전의 모의발생분석 결과를 이용하여 지하등수두분포와 유속벡터를 산정한 결과 지하수 유동분포는 높은오름과 문석이오름 등에서 월랑봉, 용눈이오름 및 손자봉 등 각 방향으로 고르게 유출되고 있는 것으로 분석되었다. 이러한 분석결과는 MODFLOW모델과 비교할 때 일치된 결과를 나타내었다.기 등 벼 생육의 질적인 변화를 보이는 시기에 따라 나누어 분석하는 것이 변화추이를 더 잘 설명하는 것으로 나타났다. 모든 군에서 법랑질에 대한 광중합 복합레진의 미세전단 결합강도는 화학중합 복합레진보다 통계학적으로 높게 나타났다 (p < 0.05). 4. 모든 접착제와 법랑질 계면은 긴밀한 접합을 나타내어 화학중합 복합레진과 접착제 간에 비적합성이 나타나지 않았다.이를 나타내었다. (F = 49.705, p = 0.000) 3. B-IM군의 Ra 증감율은 F 군에 비해 210.72%감소되었으며, B-8 군과 B-15군의 Ra 증감율은 B-IM군에 비해 각각 35.49%와 51.35% 증가되었다. 4. FE-SEM 관찰에서 B-IM 군은 매우 평활한 복합레진 표면을 나타내었고, B-8 군은 전체적으로 평활한 복합레진 표면을 보였지만 표면에 수직으로 아주 얕은 흠집을 나타내었다. B-15 군은 복합레진 표면의 중앙에서 B-8군보다 더 넓고 불규칙한 수직의 흠집을 나타내었고, B-18군은 복합레진 표면 전체에 넓은 흠집을 나타내었다.교적 낮은 농도의 영양염류를 가지고 있고, 많은 처리수량을 요구하는 부영양화된 저수지의 수질개선을 위해서는 높은 수리학적 부하조건에서 시간당 정화량을 늘리는 관리방법이
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[게시일 2004년 10월 1일]
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제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.