본 연구에서는 압전세라믹 기반의 상용 Free-Flooded Ring(FFR) 트랜스듀서 대비 소형이면서 저주파 고감도 특성을 확보하기 위해, 높은 압전상수와 전기-기계 결합계수를 가지는 압전단결정 PIN-PMN-PT를 적용한 33-모드 FFR 트랜스듀서를 설계하였다. FFR 트랜스듀서의 광대역 특성을 확보하기 위해 비능동소자를 삽입한 링 구조를 적용하였으며, 3종의 비능동소자 소재 별 특성 해석 결과를 비교하여 최적의 소재를 선정하였다. 링 트랜스듀서의 특성 변화를 최소화하기 위해 오일 충진형 FFR 트랜스듀서로 제작하였으며, 음향시험을 통해 송신감도, 수중 임피던스 및 수평/수직 빔패턴이 해석결과와 잘 일치하는지 확인하였다. 해석 및 시험 결과를 비교한 결과, 송신감도는 공동공진 주파수에서 약 1.3 dB, 구조공진 주파수에서는 약 0.3 dB 차이를 보였다. 또한 상용 트랜스듀서 대비 높은 송신감도를 보유하면서도 직경을 약 17 % 축소하여 제작할 수 있었다. 이를 통해 소형이면서 고출력 특성을 가지는 압전단결정적용 FFR 트랜스듀서의 구현 가능성과 해석을 통한 특성 예측 방법의 유효성을 확인하였다.
2019년 12월부터 현재까지 지속되고 있는 코로나19 팬데믹으로 인해 대중들은 감염병 대응을 위한 정보를 필요로 하게 되었다. 하지만 소셜미디어에서 유포되는 코로나19 관련 가짜뉴스로 인해 대중들의 건강이 심각하게 위협받고 있다. 특히 코로나19와 관련된 가짜뉴스가 유사한 내용으로 대량 유포될 경우 사실인지 거짓인지 진위를 가리기 위한 검증에 소요되는 시간이 길어지게 되어 우리 사회의 전반에 심각한 위협이 될 수 있다. 이에 학계에서는 신속하게 코로나19 관련 가짜뉴스를 탐지할 수 있는 지능형 모델에 대한 연구를 활발하게 수행해 오고 있으나, 대부분의 기존 연구에 사용된 데이터는 영문으로 구성되어 있어 한국어 가짜뉴스 탐지에 대한 연구는 매우 드문 실정이다. 이에 본 연구에서는 소셜 미디어 상에서 유포되는 한국어로 작성된 코로나19 관련 가짜뉴스 데이터를 직접 수집하고, 이를 기반으로 한 지능형 가짜뉴스 탐지 모델을 제안한다. 본 연구의 제안모델은 언어학적 특성 중 하나인 품사별 빈도 정보를 추가적으로 활용하여, 기존 연구에서 주로 사용되어 온 문서 임베딩 기법인 Doc2Vec 기반 가짜뉴스 탐지 모델의 예측 성능을 제고하고자 하였다. 실증분석 결과, 제안 모델이 비교 모델에 비해 Recall 및 F1 점수가 높아져 코로나19 관련 한국어 가짜뉴스를 보다 정확하게 판별함을 확인하였다.
본 연구는 로지스틱 회귀분석과 의사결정나무 분석을 활용하여 일 대도시 주민의 우울에 영향을 주는 요인을 예측하고 비교하고자 시도된 서술적 조사연구이다. 연구대상은 20세에서 65세 미만의 일 대도시 주민 462명이었다. 자료 수집은 2011년 10월 7일부터 10월 21일까지이었으며, 자료 분석은 SPSS 18.0 프로그램을 이용하여 빈도, 백분율, 평균과 표준편차 및 ${\chi}^2$-test, t-test, 로지스틱 회귀분석, roc curve, 의사결정나무 분석으로 분석하였다. 본 연구 결과, 로지스틱 회귀분석과 의사결정나무 분석에서 공통적으로 나타난 우울 예측요인은 사회부적응, 주관적 신체증상 및 가족 지지이었다. 로지스틱 회귀분석에서 특이도 93.8%, 민감도 42.5%이었고, 본 연구의 모형 적합도를 roc curve 검증 한 결과 AUC=.84으로 본 연구 모형은 적합(p=<.001)하다고 할 수 있다. 우울예측에 대한 의사결정나무 분석은 분류에 대한 예측 정확도에서 특이도 98.3%, 민감도 20.8%이었고, 전체 분류 정확도는 로지스틱 회귀분석은 82.0%, 의사결정나무 분석은 80.5% 이었다. 본 연구 결과 민감성과 분류 정확도와 더 높게 나타난 로지스틱 회귀분석 방법이 지역 주민의 우울 예측 모형을 구축하는데 더 유용한 자료로 사용될 수 있으리라 사료된다.
최근 한국은 기후변화로 인한 기온 및 수온 상승, 빈번한 집중호우와 친수공간 조성에 따른 적극적인 하천의 활용 등으로 인하여 하천 및 저수지 내 수질관리에 있어 해결해야 하는 많은 문제점을 가지고 있다. 본 연구는 효율적인 수질관리를 위하여 인공신경망을 이용한 단기조류예측모형 구축에 관한 연구이다. 대상지역으로 조류가 번식하기 좋은 조건을 지니고 있는 금강유역 내 대청호를 선정하였고 설치되어 있는 수질 자동측정망의 일 단위자료를 이용하였다. 다층전방향신경망의 역전파 알고리즘을 이용하여 단기(1일, 3일, 7일) 조류를 예측할 수 있는 모형을 구축하였다. 본 모형에서는 대청호 내 수문 및 수질성분을 교차상관분석을 기초하여 단기조류예측모형의 입력 성분을 선정한 후 다양한 조류예측 신경망 모형을 구축하여 결과에 대한 검증을 실시하였다. 구축된 단기조류예측모형은 자연발생적인 기작과 유사한 현상을 재현할 수 있는 다양한 수질인자를 고려하여 단기조류예측모형을 구축한 경우 예측의 정확도가 높게 도출되었다. 본 연구는 신경망모형의 최대 장점인 비선형성 및 간편성 등을 고려하였을 때 우리나라의 수질예측에 적합한 신경망 모형을 구축할 수 있으며 이를 통한 하천 및 호수 내 효율적인 수질관리 방안을 제시할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 고온히터의 주 고장 원인이 되는 단자대 솔더 접합부의 손상 원인을 파악하여 사용 수명을 예측하는 방법을 제시하였다. 고온 히터 사용에 따르는 온도 스트레스로 인한 단자대 솔더 접합부의 영향을 알아보기 위해 동일한 부하 조건을 재현할 수 있는 고온히터 시편을 제작하였다. 고온히터 단자대의 단락은 주로 솔더접합부 내의 금속간 화합물이나 void로 인한 crack발생에서 기인한다. 가속시험을 통한 고장 재현을 위해 고온히터 시편을 $170^{\circ}C$의 오븐에서 장시간 동안 노출시키며 솔더 내부의 금속간 화합물 조성과 void의 변화를 측정하였다. 솔더 내의 금속간 화합물 층의 변화를 확인하기 위해서 주사전자현미경을 이용한 단면 분석을 시행하였고, 시편의 온도 스트레스로 인한 void 변화를 측정하기 위해 저항분광법을 이용한 특정 기준 주파수와 위상에 대한 신호를 실시간으로 측정하는 동시에 microCT를 이용하여 void 분율을 간헐적으로 관찰하였다. 시험결과 고온 노출 시간이 증가함에 따라 솔더 내부의 void의 분율이 증가하는 것을 확인하였으며 위상차 변화와 높은 상관관계가 있음을 확인하였다. 이 상관관계를 통해 온도 스트레스에 노출된 고온히터의 수명을 비파괴적으로 예측할 수 있음을 제시하였다.
극한호우 발생빈도 증가로 소하천 홍수 피해가 증가하고 있어 소하천 리스크 관리를 위해 유량 계측 요구가 증가하고 있다. 이에 행정안전부 (MOIS) 소속 국립재난안전연구원 (NDMI)은 CCTV 기반 자동유량계측기술 (CCTV based Automatic Discharge Measurement Technology, CADMT)을 개발하고 성능 검증과 재난 리스크 관리기술 개발을 위해 시범소하천을 운영하고 있다. 본 연구는 CADMT가 설치된 능막천과 중선필천 2개 소하천을 선정하고 소하천에 가장 가까운 기상청 Automatic Weather System 강우량 자료와 유량 계측자료를 이용해 4-Parameter Logistic 방법으로 Nomograph를 개발한다. 개발한 Nomograph를 검증하기 위하여 본 연구는 각 소하천에서 홍수량을 예측하고 그 결과를 계측 유량과 비교한다. 검증 결과 예측치는 계측치를 잘 재현하는 것으로 나타나 향후, 보다 정확도 높은 계측자료가 수집되고 이에 기반한 Nomograph가 개발된다면 정확도 높은 홍수 예·경보가 가능할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 인지적 긍정/부정 선택 과제의 수행 시 뇌파를 이용하여 피험자의 반응시간 RT(response time)를 예측하는 방법에 관하여 기술한다. 실험 task에서 피험자는 시각적 자극에 대한 반응, 문제의 해석, 손 움직임의 조절, 손동작 등과 관련된 뇌활동을 한다. 이와 같은 피험자의 정신상태의 변화를 CT(cut time), ST(selection time), RP(repeated period) 등을 정의하여 모델링하고, 선택시간 ST를 감지하여 피험자의 반응시간 RT를 예측한다. ST를 감지하기 위하여 측정한 뇌파로부터 $\alpha$, $\beta$, ${\gamma}$파를 분리하고, 공간적인 관계를 고려하여 설정한 4쌍의 전극들로부터 3가지의 특징들을 추출한다. 추출한 특징들을 분석하여 각 피험자별로 나타나는 상세 규칙(specific rule)과 공통적인 특징들로 구성된 일반 규칙(meta rule)들을 설정한다. 8명의 피험자를 대상으로 설정한 규칙들을 적용하여 평균 83%의 ST 감지 성공률을 보이고, ST 감지 이후 약 0.73초에서 RT가 나타나는 것을 보인다. 설정한 규칙들의 타당성을 검증하기 위하여 8명 중 2명의 피험자에 대해서 재실험을 하고, 이들 데이타에 적용한 결과를 보인다. 본 논문에서 제안한 방법을 기존의 인지적인 정신상태 판별을 위한 방법들이나 왼손/오른손 동작구분 방법들과 결합하여 사용할 경우 BCI를 위한 기반 기술로 활용될 것으로 기대한다.
2020년 기준 한국의 곡물자급률은 20.2%에 불과하지만 곡물수출국에서 발생하는 가뭄이 국내에 미치는 영향은 아직 면밀히 분석되지 않았다. 본 연구에서는 증발산 기반 가뭄지수인 Evaporative Stress Index (ESI)를 이용해 세계 주요 곡물생산지역의 농업가뭄의 발생빈도, 장기추세, 자연진동과의 상관성을 분석하였다. 또한 국제 곡물거래가격과 작물생산지역의 가뭄면적을 비교하여 해외에서 발생한 가뭄이 한국 경제에 미치는 영향을 정성적으로 평가하였다. ERA5 기후재분석자료로 산정된 ESI는 전지구적으로 토양수분과 강한 상관성을 보였으며 특히 작물재배 지역에서의 둘의 상관성이 매우 강하게 나타났다. 작물재배지역에서의 높은 상관성은 강한 지면-대기결합을 의미하며, 이 때문에 작은 토양수분 부족이 상대적으로 큰 수확량 손실로 연결될 가능성이 크다. 1991-2022 기간 작물재배지역에서 ESI는 뚜렷한 감소추세를 보였으며 지구온난화와 함께 가뭄면적이 증가할 가능성이 있다. 2012년과 2022년에 급격히 상승한 국제곡물가격은 수출국에서 발생한 대규모 가뭄과 밀접한 관계가 있는 것으로 분석되었으며 한국의 생산자물가지수를 상승시킨 주요 원인 중 하나로 판단된다. 본 연구는 해외지역에서 일어나는 가뭄의 영향을 줄이기 위해 감시와 위험관리 전략이 필요함을 시사한다.
본 논문에서는 엔틀러 구조를 가진 인천공항 터미널 지역에서 항공정보통신 무선 채널의 패스 로스 모델에 관해 연구하였다. 항공정보통신 주파수 밴드인 VHF/UHF 채널 중에 두 개의 주파수에 대해 전파 측정을 수행하였다. 현재 운영 중인 송신 사이트에서 변조 신호를 제거한 캐리워 파워를 송신하였으며, 전파 측정을 위해 수신기를 장착한 이동 차량을 이용하여 여객터미널 지역에서 전파 측정을 수행하였다. 송신 파워, 주파수, 안테나 위치 등은 현재 운용 조건과 같다. 패스 로스 계수 및 실험적인 패스 로스식은 기본적인 패스 로스 모델 및 하타 모델등을 이용하여 추출하였다. 엔트러 구조를 가진 터미널 지역에서 추출된 NLOS 패스 로스 계수는 128.2MHz 및 269.1MHz에서 각각 3.32 및 3.10이었고 예측 에러의 편차는 각각 9.69 및 9.65 이었다. 추출된 패스 로스 계수를 이용하여 여객터미널 지역에서 전파 패스 로스 식을 실험적인 패스 로스 계수을 도출하였으며 또한 다른 전파 패스 모델과 비교하였다. 이러한 결과는 항공정보통신 사이트 최적 위치 선정 및 항공정보통신 서비스 평가에 도움이 될 것이다.
명대 장경악은 기상 현상에 관하여 "오운육기를 토대로 기화를 추측하면 피차의 영허에 대해 십중칠팔은 들어맞는다"고 하였는데, 이를 착안하여 논자는 "황제내경"에 기재된 기상에 관하여 운기의 기후 특징을 한반도 서울을 중심으로 실제 기상관측 자료와 비교 분석하였다. 기상청 자료를 토대로 서울의 평균 풍속 평균 기온 강수량 평균 습도를 운기 이론 가운데 대운과 비교하였다. 또한 과거 1564년에서 1863년까지 한반도의 이상 기후 발생 빈도와 운기성쇠 운기동화 운기순역과 비교하였을 때 운기동화의 경우와 이상 기후 발생 빈도와 일치하였다. 다만 본 논문의 실제관측 자료와 통계는 한국의 서울을 중심한 분석이기에, 중국과의 어느 정도 오차를 고려하여야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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