• 한국수자원학회논문집
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• 제51권12호
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• pp.1207-1216
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• 2018

본 연구는 물리적 수리 수문모형의 적용이 제한적인 감조하천에서의 수위예측을 목적으로 하고 있으며, 이를 위해 한강 잠수교를 대상으로 딥러닝 오픈소스 소프트웨어 라이브러리인 TensorFlow를 활용하여 LSTM 모형을 구성하고 2011년부터 2017년까지의 10분 단위의 잠수교 수위, 팔당댐 방류량과 한강하구 강화대교지점의 예측조위 자료를 이용하여 모형학습(2011~2016) 및 수위예측(2017)을 수행하였다. 모형 매개변수는 민감도 분석을 통해 은닉층의 개수는 6개, 학습속도는 0.01, 학습횟수는 3000번로 결정하였으며, 모형 학습 시 학습정보의 시간적 양을 결정하는 중요한 매개변수인 시퀀스길이는 1시간, 3시간, 6시간으로 변화시키며 모의하였다. 최종적으로 선행시간에 따른 모의 예측능력을 평가하기 위해 LSTM 모형의 예측 선행시간을 6개(1 ~ 24시간)로 구분하여 실측수위와 예측수위와의 비교 분석을 수행한 결과, LSTM 모형의 최적의 성능을 내는 결과는 시퀀스길이를 1시간으로 하였을 때로 분석되었으며, 특히 선행시간 1시간에 대한 예측정확도는 RMSE는 0.065 m, NSE는 0.99로 실측수위에 매우 근접한 예측 결과를 나타내었다. 또한 시퀀스길이에 상관없이 선행시간이 길어질수록 모형의 예측 정확도는 2017년 전기간에 걸쳐 평균적으로 RMSE 0.08 m에서 0.28 m로 오차가 증가하였으며, NSE는 0.99에서 0.74로 감소하였다.

• Journal of the Korean Data Analysis Society
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• 제20권6호
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• pp.2805-2812
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• 2018

본 연구는 생명정보학(bio-informatics) 분야 중, 특정 병에 관련된 유전자 위치를 찾고자 DNA 시퀀싱(DNA sequencing) 방법을 이용한 메틸화(methylation) 데이터의 분석에 관한 것이다. 반복적인 시퀀싱 과정을 통해 도출되는 메틸화 여부 자료를 비율로 표현한 메틸화 점수는 0과 1사이의 값을 가지게 된다. 이러한 데이터에 집단별 메틸화 점수의 차이를 검토하기 위해 t-검정을 단순히 적용하는 것은 정규분포의 가정에 위배된다. 또한 메틸화 점수 생성과정에서 시퀀싱의 반복수에 따라 결과가 달라 질 수 있으므로 이러한 오차를 고려해서 분석할 수 있는 방법도 필요하다. 이에 본 논문에서는 메틸화 데이터를 하나의 숫자 데이터가 아닌 불확실성을 포함하는 구간형(interval) 데이터로 변환하여 분석하는 심볼릭 데이터 분석(symbolic data analysis) 및 구간형 K-S 검정법을 적용하였다. 또한 구간형 데이터로 변환하는 과정에서 정규분포를 이용하지 않고 베타분포를 이용하여 메틸화 점수의 특성을 반영하여 분석할 수 있게 하였다. 자료분석을 위하여 174명의 실제 암환자 및 정상인들의 DNA 시퀀싱 데이터를 이용하여 제안한 방법의 성질을 살펴보았다. t-검정은 위치모수에 관한 검정만 가능한 반면, 구간형 K-S 통계량은 구간자료에 대해 위치모수뿐만 아니라 분포함수의 이질성에 검정할 수 있으므로 t-검정이 놓칠 수 있는 유의미한 유전자 위치를 찾아낼 수 있음을 확인하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권5D호
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• pp.453-459
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• 2010

교통안전연구에서 한 지점 (또는 구간)의 기대교통사고건수를 신뢰성 높게 추정하는 것은 매우 중요하다. 기대교통사고건수를 추정하기 위해 현재 국내에서는 주로 관측교통사고건수를 사용하고 있으나 국외에서는 포아송-감마 혼합모형에 기반한 경험적 베이즈 추정치를 활용하고 있는 추세이다. 그간 많은 연구들이 경험적 베이즈 추정치를 이용해 기대교통사고건수 추정 및 교통안전개선사업의 평가를 시도 하였으나 전술한 2가지 추정방법의 추정오차를 비교연구한 문헌은 없는 실정인 바 본 연구는 2가지 추정방법의 추정오차를 모의실험을 통해 비교 분석하여 제시하였다. 모의 발생된 총 3,000,000개 지점의 교통사고 자료를 분석한 결과 기대교통사고건수를 경험적 베이즈 추정방법을 이용해 추정했을 경우 그 추정오차는 관측교통 사고건수만을 이용했을 때 발생하는 추정오차에 비해 항상 작은 것으로 나타나 국내의 교통안전연구 가이드라인에 경험적 베이지안 추정방법의 도입이 필요할 것으로 판단된다. 그러나 사전분포의 불확실성이 높아질수록 두 가지 추정방법의 추정오차의 차이는 감소하는 것으로 나타나, 기대교통사고건수 추정 시 추정된 음이항 모형에 대한 종합적인 검증을 수행한 후 신뢰성 있는 초모수의 추정치를 이용해 경험적 베이지안 방법을 적용하는 것이 바람직하다고 판단된다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제22권3호
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• pp.99-124
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• 2012

Our society has long been talking about necessity for innovation. Since companies in particular need to carry out business innovation in their overall processes, they have attempted to apply many innovation factors on sites and become to pay more attention to their innovation. In order to achieve this goal, companies has applied various information technologies (IT) on sites as a means of innovation, and consequently IT have been greatly developed. It is natural for the field of IT to have faced another revolution which is called cloud computing, which is expected to result in innovative changes in software application via the Internet, data storing, the use of devices, and their operations. As a vehicle of innovation, cloud computing is expected to lead the changes and advancement of our society and the business world. Although many scholars have researched on a variety of topics regarding the innovation via IT, few studies have dealt with the issue of could computing as IT. Thus, the purpose of this paper is to set the variables of innovation attributes based on the previous articles as the characteristic variables and clarify how these variables affect "Performance Expectancy" of companies and the intention of using cloud computing. The result from the analysis of data collected in this study is as follows. The study utilized a research model developed on the innovation diffusion theory to identify influences on the adaptation and spreading IT for cloud computing services. Second, this study summarized the characteristics of cloud computing services as a new concept that introduces innovation at its early stage of adaptation for companies. Third, a theoretical model is provided that relates to the future innovation by suggesting variables for innovation characteristics to adopt cloud computing services. Finally, this study identified the factors affecting expectation and the intention to use the cloud computing service for the companies that consider adopting the cloud computing service. As the parameter and dependent variable respectively, the study deploys the independent variables that are aligned with the characteristics of the cloud computing services based on the innovation diffusion model, and utilizes the expectation for performance and Intention to Use based on the UTAUT theory. Independent variables for the research model include Relative Advantage, Complexity, Compatibility, Cost Saving, Trialability, and Observability. In addition, 'Acceptance for Adaptation' is applied as an adjustment variable to verify the influences on the expected performances from the cloud computing service. The validity of the research model was secured by performing factor analysis and reliability analysis. After confirmatory factor analysis is conducted using AMOS 7.0, the 20 hypotheses are verified through the analysis of the structural equation model, accepting 12 hypotheses among 20. For example, Relative Advantage turned out to have the positive effect both on Individual Performance and on Strategic Performance from the verification of hypothesis, while it showed meaningful correlation to affect Intention to Use directly. This indicates that many articles on the diffusion related Relative Advantage as the most important factor to predict the rate to accept innovation. From the viewpoint of the influence on Performance Expectancy among Compatibility and Cost Saving, Compatibility has the positive effect on both Individual Performance and on Strategic Performance, while it showed meaningful correlation with Intention to Use. However, the topic of the cloud computing service has become a strategic issue for adoption in companies, Cost Saving turns out to affect Individual Performance without a significant influence on Intention to Use. This indicates that companies expect practical performances such as time and cost saving and financial improvements through the adoption of the cloud computing service in the environment of the budget squeezing from the global economic crisis from 2008. Likewise, this positively affects the strategic performance in companies. In terms of effects, Trialability is proved to give no effects on Performance Expectancy. This indicates that the participants of the survey are willing to afford the risk from the high uncertainty caused by innovation, because they positively pursue information about new ideas as innovators and early adopter. In addition, they believe it is unnecessary to test the cloud computing service before the adoption, because there are various types of the cloud computing service. However, Observability positively affected both Individual Performance and Strategic Performance. It also showed meaningful correlation with Intention to Use. From the analysis of the direct effects on Intention to Use by innovative characteristics for the cloud computing service except the parameters, the innovative characteristics for the cloud computing service showed the positive influence on Relative Advantage, Compatibility and Observability while Complexity, Cost saving and the likelihood for the attempt did not affect Intention to Use. While the practical verification that was believed to be the most important factor on Performance Expectancy by characteristics for cloud computing service, Relative Advantage, Compatibility and Observability showed significant correlation with the various causes and effect analysis. Cost Saving showed a significant relation with Strategic Performance in companies, which indicates that the cost to build and operate IT is the burden of the management. Thus, the cloud computing service reflected the expectation as an alternative to reduce the investment and operational cost for IT infrastructure due to the recent economic crisis. The cloud computing service is not pervasive in the business world, but it is rapidly spreading all over the world, because of its inherited merits and benefits. Moreover, results of this research regarding the diffusion innovation are more or less different from those of the existing articles. This seems to be caused by the fact that the cloud computing service has a strong innovative factor that results in a new paradigm shift while most IT that are based on the theory of innovation diffusion are limited to companies and organizations. In addition, the participants in this study are believed to play an important role as innovators and early adapters to introduce the cloud computing service and to have competency to afford higher uncertainty for innovation. In conclusion, the introduction of the cloud computing service is a critical issue in the business world.

• 벤처창업연구
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• 제15권4호
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• pp.193-216
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• 2020

최근 글로벌 경제의 중장기적 불황과 성장률 하락에 기인하여, 대내외적으로 불투명한 환경하에서 생존하며 발전하기 위한 새로운 대안으로 새로운 서비스와 상품을 탄생시키고 생산방식의 변화와 업무 혁신 등으로 조직의 지속가능성을 높이는 기술혁신에 대한 관심이 날로 높아지고 있다. 이런 분위기 속에서 중소벤처기업의 성장은 국가 경제에 미치는 영향성이 지대하다는 것을 다수가 공감 중이며, 그런 중소벤처기업들이 기업 성과를 높이고 성과의 지속이 가능하도록 구성원들의 기술혁신 역량을 높이기 위한 여러 가지 노력이 지속되고 있다. 본 연구의 목적 역시 중소벤처 기업의 기술혁신 역량이 지식경영의 성과와 어떠한 상관관계를 가지고 있는가를 조사하고 기업의 전략적 활동을 조직화하여 가치 창출에 사용될 자원과 조직 능력을 외부 네트워크로부터 획득하게 하는 네트워크역량이 어떤 역할을 수행하는지에 대해 분석하여 확대 또는 강화해야 하는 영향요인을 정확히 파악하여 내·외부적인 역량을 강화하도록 하는 데 있다. 따라서 본 연구에서는 기술혁신역량이 중소벤처기업의 네트워크역량을 매개로 삼아, 기술혁신역량이 지식경영성과에 정(+)의 영향을 미칠 것이라는 가설을 검증하고자 한다. 기술혁신역량을 기반으로 한 경제활동이 코로나 등으로 불확실성이 높아진 환경에서 새로운 변화에 신속히 대응하며, 장기적 경기 침체 극복은 물론이고 거시적 경제 성장과 발전을 이끌어 조직의 지속적 성장과 생존뿐 아니라, 국가의 새로운 성장 동력이 될 수 있도록 해야 한다. 그리고 조직 내 가장 중요한 지식경영성과의 종속변수 설정을 통해서 본 연구를 진행하였다. 그 결과 기술혁신역량 중 연구개발역량과 학습역량은 재무적성과에 미치는 영향이 없는 것으로 나타났다. 그에 반해 기업혁신 활동은 재무적성과 및 비재무적성과에 모두 정(+)의 영향성을 가진 것으로 나타났다. 기술혁신역량을 활용하여 연구개발 활동을 하는 중소벤처기업 경영에서 무형적이며 비재무적인 요인 영향성이 확인되는 것은 선행연구 중 기업혁신 활동이 재무적성과에 영향성을 미친다는 다수의 연구와는 반대되는 결과이지만 일부 연구와는 유사한 결과이다. 이런 결과도출의 이유로는 조사기업들 다수의 업력이 7년 이상으로 스타트업 기업은 벗어났으나 매출은 100억 이하인 중소벤처기업들로서 매출 수익 일변도의 스타트업 시점과는 달리 연구개발역량과 학습역량이 재무적인 성과보다 무형적 비재무적성과에 긍정적 영향을 많이 끼치기 때문이라고 생각된다. 기업혁신 활동은 재무와 비재무적성과에 모두 긍정적(+)인 영향을 끼치는 것으로 나타났고, 연구개발역량과 학습역량은 네트워크역량을 매개변수로 재무적성과에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 기업혁신 활동은 네트워크역량의 매개변수 영향성이 재무적성과와 비재무적성과 모두에 없는 것으로 나타났으며, 연구개발역량과 학습역량도 비재무적성과에는 영향성이 없었다. 네트워크역량의 매개변수 효과가 나타내는 것은 연구개발역량과 학습역량이 계량적 재무적성과를 도출할 때로 한정됨을 알 수 있다. 이런 결과들을 토대로 추후 연구개발사업의 성과측정에서는 비재무적성과 측정을 강화하도록 하는 정책 시행을 제시하는 바이다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제14권4호
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• pp.319-326
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• 1999

최근 국내에서는 Escherichia coli O157:H7, Listeria monocytogenes등의 미생물에 대한 건강위해성이 강조되면서 미생물 위해성평가에 대한 필요성이 제기되고 있고, U.S.FPA, U.S.DA, FAO/WHO를 비롯한 국제기구 및 외국 유관기관들에서도 미생물 위해성평가 방법을 식품관리에 활용하고자 방법론 연구에 주력하고 있다. 미생물 위험성은 화학물질과 달리 인체건강에 대한 영향이 즉각적이고, 심각하게 나타나 정량적인 위해성평가가 용이하지 않고 유해화학물질과는 다른 평가방법이 요구된다. 식품중 미생물의 위해성평가는 크게 4단계로 구분되는데, 미생물관련질환 추세파악 및 미생물 관련질병에 관한 역학조사 등을 활용하는 위험성확인 단계와 실제 식품원료, 식품가공, 수송, 포장단계 중 식품의 물리적, 화학적 조건에 따른 미생물 변화를 고려하여 식품중 미생물에 대한 노출을 정량화하는 노출평가 단계, 미생물의 용량에 따른 질병발생에 근거하여 용량-반응관계를 규명하는 용량-반응평가 단계, 규명된 모델을 활용하여 모든 평가결과를 통합함으로 위해 도치 예측과 불확실성 분석 등을 수행하는 위해도결정단계로 구성되어 있다. 미생물 용량-반응평가는 크게 비역치(Nonthreshold)와 역치(Threshold) 평가 방법론으로 구분되는데, 비역치 평가방법론은 단일 병원균이 감염을 일으킬 수 있다는 것과 감염을 일으킬 수 있는 확률이 독립적이라는 가정을 전제로 하고, 역치평가방법론은 미생물이 감염을 일으키기 위해서 각기 개별 역치가 존재하는데 어느 정도의 미생물수가 모여 서로 작용해야 독성유발물질을 만들어 낸다는 가정을 전제로 한다. 현재 받아들여지고 있는 비역치 모델로는 Exponential, Beta-poisson, Gompertz, Gamma-weibull 모델 등이 있으며, 역치모델로는 Log-normal, Log-logistic모델 등이 있다. 본 연구에서는 인체 volunteer자료를 활용하여 용량-반응자료를 입력하고 용량-반응자료를 토대로 적합한 수학적 모델을 찾아내어, 선별한 모델의 적합도 검정을 실시하는 방법론 연구를 실시하였으며, 노출평가 자료와 용량-반응평가 결과를 연계하여 위해도를 결정하는 과정에 대해 연구하였다 이 밖에도 모델(Food MicroModel)을 이용하여 식품의 염도, 수분활성도, 온도, pH등의 조건에 따른 미생물의 성장률, 사멸률 등 변화를 예측할 수 있는 방법론 연구를 통해 식품의 최적 보관 조건등을 찾아내는 방법을 습득하였다. 미생물 위해성평가는 외국에서도 아직 초기 연구단계에 있으며 현재로서 사후조사자료인 역학자료보다 건강한 성인남자를 대상으로 한 volunteer 자료를 우선적으로 활용하고 있으나 노약자나 민감그룹에 대한 실험은 현실적으로 불가능하여 동물실험을 이용한 평가방법을 연구중에 있다. 추후 연구방향으로는 국내 volunteer들을 대상으로 한 미생물별 용량-반응결과를 토대로 population sensitivity를 비교할 수 있는 기초자료를 확보함으로써 미생물에 대한 인구집단의 반응 민감성 차이를 비교하고 시료채취 후 즉각적인 실험실적 분석이 가능토록하여 정확한 인체노출평가를 수행함으로써 미생물 위해성평가방법론을 식품미생물관리에 적용하는 것이다.

• 대기
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• 제23권1호
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• pp.85-92
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• 2013

2001년 4월 제주 고산기후관측소에서 AERONET sun/sky radiometer와 MPL을 통해 관측된 에어로졸 광학적 두께, 단산란 알베도, 비대칭 변수, 에어로졸 소산계수 프로파일 등을 대기복사모델의 입력 자료로 이용하여 대기가열효과를 산정하고, 이들 광학변수가 대기복사가열률에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구에서는 NCAR Climate Community Model (CCM-3.6)에 포함되어 있는 복사 모듈인 Column Radiation Model (CRM-2.1.2)을 연직 54층으로, AERONET sun/sky radiometer로부터 관측된 4 파장 (440, 670, 870, 그리고 1020 nm)에서의 관측 자료를 19개의 파장에서 계산 가능하도록 수정하였다. 에어로졸층이 존재하지 않은 맑은 날 (4월 14일과 16일)은 지표면과 대기상단에서의 에어로졸 직접복사강제력이 각각 $-20{\sim}-25\;W\;m^{-2}$와 $-10{\sim}-15\;W\;m^{-2}$로, 대기 중 흡수는 $+10{\sim}+15\;W\;m^{-2}$였다. 에어로졸층이 관측된 4월 15일과 4월 17~18일의 경우 지표면, 대기, 대기상단의 에어로졸 복사강제력이 맑은 날에 비해 3~4배 정도 크게 나타났다. 4월 14일과 16일에의 대기복사가열률 (${\Delta}H$)는 $1{\sim}2\;K\;day^{-1}$ 범위에서 산출되었으며, 4월 15일과 4월 17~18일에는 MPL 관측에서 보여지는 에어로졸층에서의 ${\Delta}H$와 ${\Delta}H_{aerosol}$가 각각 $3\;K\;day^{-1}$ 이상과 $1{\sim}3\;K\;day^{-1}$ 범위에서 산정되었다. 에어로졸 광학적 두께와 비대칭 변수의 변화에 따른 에어로졸층의 ${\Delta}H$ 변화는 미미하였으나, 단산란 알베도의 10% 변화는 지표면과 대기상단에서의 에어로졸 직접복사강제력의 30%, 대기복사강제력의 약 60%, 그리고 에어로졸층 ${\Delta}H$의 약 35% 변화를 유발하였다. 이는 에어로졸 광학적 두께 10% 변화와 비교하여 대기흡수 또는 에어로졸층의 가열 및 냉각 효과가 6배 가량 큰 결과로, 태양복사를 효과적으로 잘 흡수하는 에어로졸의 양에 의해 대기 가열 또는 ${\Delta}H$가 크게 좌우됨을 의미한다. 2001년 4월부터 2008년 3월까지 제주 고산기후관측소에서의 AERONET sun/sky radiometer 관측 자료를 이용하여 계산한 ${\Delta}H$와 ${\Delta}H_{aerosol}$의 월변화를 보면, ${\Delta}H$는 4~8월 사이에 대류권 하부에서 약 $1.0\;K\;day^{-1}$ 이상으로 뚜렷하게 나타났으나, ${\Delta}H_{aerosol}$의 경우 2월부터 6월까지 고도 2 km 이하에서 약 $0.8\;K\;day^{-1}$ 이하의 범위에서 나타나는데, 이는 대부분의 에어로졸이 지표면 부근의 대기경계층에 존재하며, 봄철 황사와 오염 에어로졸의 증가에 의한 영향으로 판단된다.

• 대한교통학회지
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• 제22권7호
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• pp.155-159
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• 2004

최근 교통량 예측을 위한 인공 신경망(Artificial neural networks : ANNs) 구조와 학습방법에 대한 연구가 다양하게 시도되고 있다. 이것은 신경망이 유연한 비선형 모형(non-linear model)으로 강력한 패턴 인식 능력을 가지고 있기 때문이다. 그러나, 신경망은 비선형 모형이기 때문에 많은 매개변수(parameter)를 사용하게 되면서 과적합(overfitting) 문제에 부딪히게 된다. 본 논문에서는 이러한 교통량 예측을 위한 신경망 모형에서 과적합을 해소하기 위한 방안으로 매개변수에 대한 다양한 모형선택기준(model selection criterion)에 대한 적용성에 대해서 알아보았다. 특히, AIC계열을 중심으로 모형선택기준으로 선택된 모형이 과적합 경향을 해소하고 시간적 전이성을 보장할 수 있는지를 분석하는데 본 연구의 목적을 두고 있다. 교통량 자료를 신경망 모형에 적용하여 분석한 결과, 첫째 학습자료(in-sample) 모형선택기준에 의해 선택된 모형이 검증자료(out-of-sample)의 최적의 성능을 보장하지는 못한다는 결과를 얻었다. 즉, 본 연구에서 기존의 연구에서처럼, 학습자료(in-sample)의 최적 모형이 검증자료(out-of-sample)의 성능과 직접적인 관계가 없다는 것을 알 수 있었다. 둘째 모형선택기준의 안정성을 분석한 결과 AIC3, AICC, BIC는 안정적인 모형을 선택하는 기준으로서 의미가 있는 것으로 분석되었다. 하지만, AIC4의 경우는 최상의 모형과 편차가 큰 것으로 분석되었다. 시계열 자료 분석과 예측에 있어서 모형의 불확실성은 학습 자료와 검증 자료의 상관관계에 영향을 줄 수 있음에 비춰볼 때, 앞으로 보다 많은 자료에 대한 분석이 필요하다고 판단되며, 다른 시계열 자료에 대한 분석이 요구된다. 수 없었지만, 확정적 통행배정모형으로 설정한 경우, Stackelberg게임 접근법이 Cournot-Nash게임 접근법 보다 더 우수함을 확인할 수 있었다.다.수안보 등 지역에서 나타난다 이러한 이상대 주변에는 대개 온천이 발달되어 있었거나 새로 개발되어 있는 곳이다. 온천에 이용하고 있는 시추공의 자료는 배제하였으나 온천이응으로 직접적으로 영향을 받지 않은 시추공의 자료는 사용하였다 이러한 온천 주변 지역이라 하더라도 실제는 온천의 pumping 으로 인한 대류현상으로 주변 일대의 온도를 올려놓았기 때문에 비교적 높은 지열류량 값을 보인다. 한편 한반도 남동부 일대는 이번 추가된 자료에 의해 새로운 지열류량 분포 변화가 나타났다 강원 북부 오색온천지역 부근에서 높은 지열류량 분포를 보이며 또한 우리나라 대단층 중의 하나인 양산단층과 같은 방향으로 발달한 밀양단층, 모량단층, 동래단층 등 주변부로 NNE-SSW 방향의 지열류량 이상대가 발달한다. 이것으로 볼 때 지열류량은 지질구조와 무관하지 않음을 파악할 수 있다. 특히 이러한 단층대 주변은 지열수의 순환이 깊은 심도까지 가능하므로 이러한 대류현상으로 지표부근까지 높은 지온 전달이 되어 나타나는 것으로 판단된다.의 안정된 방사성표지효율을 보였다. $^{99m}Tc$-transferrin을 이용한 감염영상을 성공적으로 얻을 수 있었으며, $^{67}Ga$-citrate 영상과 비교하여 더 빠른 시간 안에 우수한 영상을 얻을 수 있었다. 그러므로 $^{99m}Tc$-transierrin이 감염 병소의 영상진단에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.리를 정량화 하였다. 특히 선조체에서의 도파민 유리에 의한 수용체 결합능의 감소는 흡연에 의한 혈중 니코틴의 축적 농도와 양의 상관관계를 보였다

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권5_1호
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• pp.665-679
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• 2019

면 단위의 고해상도 토양 수분 측정이 가능한 Cosmic-Ray Neutron Probe(CRNP)를 이용한 토양수분 관측 데이터는 위성기반의 큰 공간해상도를 지닌 토양 수분 자료와 지점 관측 토양 수분 자료를 연결하는 통로의 역할을 수행할 것으로 기대된다. 이러한 CRNP 센서를 이용하여 토양 수분을 산출하기 위해서는 측정된 중성자 강도의 교정이 필요한데 기존의 교정 방법은 관측 기간의 단일 교정 중성자 강도($N_0$)를 이용하여 장기간의 토양 수분 관측에 어려움이 있다. 또한 기존 방법을 이용한 $N_0$는 시간에 따라 변동하는 인자들에 의해 영향을 고려하지 못하며 이로 인해 CRNP 센서를 이용한 토양 수분 관측 값에 불확실성을 초래한다. 이를 극복하기 위해 새로운 교정 방법(Dynamic-$N_0$ 교정 방법)을 제시한다. Dynamic-$N_0$ 교정 방법은 시간에 따른 $N_0$의 변동을 고려함으로써 토양 수분 관측 값을 개선하는 방법으로 비선형 회귀 모델을 이용하여 $N_0$의 시계열 자료를 구하여 토양 수분 산출에 이용한다. 본 연구에서는 Dynamic-$N_0$ 교정 방법을 이용하여 산출된 토양 수분을 지점 기반 토양 수분 및 기존의 교정방법을 이용한 토양 수분 산출 값과 비교하였으며 결과적으로 상관계수를 0.7에서 0.72로 개선하였다. RMSE와 Bias는 각각 $0.036m^3m^{-3}$에서 $-0.026m^3m^{-3}$으로, $-0.006m^3m^{-3}$에서 $-0.001m^3m^{-3}$으로 개선되었다. Dynamic-$N_0$ 교정 방법의 기존의 방법 대비 탁월한 성능은 CRNP 센서 주변의 수소 공급원에 의하여 $N_0$의 변동이 발생했음을 시사한다. 그러나 몇몇 중성자 강도에 영향을 미치는 수소 공급원들에 대한 고려가 구체적으로 이뤄지지 않았는데 이는 향후 연구를 통해 Cosmic-Ray를 이용한 토양 수분 관측이 보다 개선될 수 있음을 보여준다.