RMR, Q 등의 암반분류법들은 평가 요소 및 적용에 있어 특징적인 차이를 가지고 있어서 이들 암반분류법의 상관성 및 호환성 분석에 있어서는 평가 요소들의 특성별 그룹화 및 평가 요소간의 상관관계 즉, 친숙도 관계가 정확히 규정되어야 한다. 본 연구에서는 현장지반조사를 통해 획득한 RMR 및 Q 자료를 이용하여 암반분류법의 평가 요소 및 두 분류법 상호간의 상관관계를 분석하였다. 이로부터 평가 요소간 상관관계 매트릭스 및 평가 요소간 상관계수를 등급화 한 친숙도 관계 매트릭스를 도출하였다. 이 친숙도 관계 매트릭스는 보다 다양한 지반 물성 요소를 포함하여 종합적 친숙도 관계 네트워크로 확장할 수가 있으며, RMR 및 Q 암반분류법의 평가 요소 상호간 밀접성이나 호환성을 파악하고 주어진 평가 요소 정보로부터 미 획득된 다른 요소의 추정 또는 변환 및 그 신뢰 정도를 파악하는데 이용될 수 있다.
본 연구는 국제특허분류(IPC) 코드 기반의 특허 정보 분석을 통해 기술 트렌드를 파악하여 새로운 기술을 예측하는 기술예측에 관한 기초연구이다. 특허 분석 대상은 2011년 이후 국내에 특허 등록된 IPC 코드 분류 기준에서 전자상거래(G06Q)가 주분류인 특허이다. 2011년 이후 전자상거래 분야 중 가장 많이 특허 등록된 분야는 G06Q 50/10 (1,652건), G06Q 30/02 (816건), G06Q 50/30 (735건), G06Q 40/02 (713건), G06Q 50/22 (530건), G06Q 30/06 (489건) 순이다.
노출 암반과 시추 코어를 특성화하고, 터널, 공동 및 광산 갱도에서 지보 및 보강 대책을 추정하기 위해 RMR 및 Q 분류법이 기술자들에 의해 널리 사용되어왔다. 사면에서의 암반분류는 SMR이 많이 사용되었지만 Q-Slope가 2015년부터 사면에 도입되었다. 지난 10년간, Q-slope라 불리는 수정된 Q시스템이 노천광산의 벤치, 도로사면 사면에 적용하기 위해 많은 저자들에 의해 시험되었다. 이 시험들을 통하여 Q-slope 값과 장기 안정 및 무지보 사면 경사각 사이에 간단한 상관관계가 있음이 나타내어 왔다. 터널이나 지하공간에서 RMR과 Q를 병용하면서 비교를 통해 상호보완 해왔던 것과 마찬가지로 사면에서도 SMR과 병행하여 Q-Slope를 사용할 수 있을 것이다. 국내에서 발표사례가 없는 Q-Slope의 사용방법과 인도네시아 Pasir 노천석탄광의 적용 예를 소개하고자 한다.
본 연구에서는 2차원 수치모형을 이용하여 개수로 분류부에서 분류수로 폭과 유량비 변화에 따른 흐름특성을 파악하였다. 2차류 영향을 고려한 분류부 수치모의시 흐름분포를 실험결과에 더 정확하고 안정하게 모의가능하다. 분류수로내 통수능을 감소시키는 흐름분리구역과 2차류의 상호 작용에 의한 흐름정체 효과는 분류유량비를 감소시킨다. 분류부 상류 유입유량과 유속이 감소할수록 수로폭 변화에 따른 분류유량비 변화가 더 크다. 동일 하류단 경계조건에서 분류수로 폭을 감소시킬 때, 본류 하류부 프루우드 수-분류유량비 관계식의 변화율은 -2.4843~-2.6675로 유사하게 나타난다. 동일 분류유량비 조건에서 분류수로 폭이 감소할수록 수축계수는 증가하고, 흐름분리구역의 폭은 감소한다. 분류수로 폭을 증가시킬 경우 분류부 상류 유입유량이 적을수록, 그리고 분류부 상류 유입량을 증가시킬 경우 분류수로 폭이 좁을수록 흐름분리구역 폭 감소율이 더 크다. 동일 상류 유입유량 조건에서 분류수로 폭이 감소할수록 분류유량비, 흐름분리구역의 길이와 폭은 감소한다.
석회석 광산에 굴착된 대규격 갱도의 안정성을 평가하기 위하여 22곳의 측정지점을 선택한 후 RMR과 Q 분류법을 실시하였다. 측정 대상 갱도가 조사시점까지 안정성에 심각한 문제가 없었다는 점을 고려하면 갱도 폭에 대한 안정성을 평가함에 있어 RMR보다는 Q 분류법이 측정 결과와 부합하는 것으로 나타났다. 갱도의 전체적인 안정성을 평가하기 위하여 수정 Q 분류법의 일종인 확장 안정성 도해법을 적용한 결과 한 곳을 제외하고는 모든 측정 갱도들이 안정한 것으로 평가되었다. RMR과 Q 분류법의 적용 결과를 토대로 하여 대규격 갱도의 최대 무지보 폭과 한계높이를 평가할 수 있는 회귀식을 제안하였다.
본 연구에서는 한국산 참나무속 참나무아속(Quercus subgen. Quercus) 6종 및 종간 잡종으로 추정되는 개체들을 대상으로 잎, 동아, 소지, 견과, 각두 및 포린의 형태 및 크기에 관한 40개의 형질들을 측정, 수리분류학적 분석(주성분분석)을 수행하여 주요 형태 형질의 변이 양상을 파악하고, 한국산 참나무아속 분류군들의 실체를 이해하고자 하였다. 그 결과, 본 아속 한국산 개체들은 크게, 1) Q. acutissima-Q. variabilis, 2) Q. dentata, 3) Q. aliena, 4) Q. mongolica, 그리고 5) Q. serrata 개체들로 구성된 5개의 집단으로 구분되었고, 종간 잡종으로 추정되는 개체들은 대부분 추정 부모종의 중간적 특징을 갖는 것으로 밝혀졌다. 주성분분석에서 하나의 집단을 형성하면서 약하게 구분되는 Q. acutissima와 Q. variabilis는 잎 하면 털의 종류 및 분포 양상에 의해 뚜렷이 식별되는 것으로 나타났다. 또한, 외부형태 형질의 경우, 잎의 형태, 엽신의 길이와 폭, 거치의 크기와 형태, 소지의 직경, 견과의 길이와 폭의 비, 포린의 길이와 폭 등이 참나무아속 한국산 분류군들을 구분하고 잡종 형성을 이해하는데 매우 유용한 것으로 밝혀졌다.
전국에서 수집된 혼식용 유색대두 32품종에 대하여 조사된 21개 형질로서 분류적 거리와 Q 상관에 의하여 품종간의 유사정도를 계산하고 이들에 의하여 Single link clustering 방법에 의하여 dendrogram을 그리고 Q 상관에 의하여 10개의 품종군을 분류하였다. 각 품종군의 군내 Q상관은 군간 Q상관보다 높았으며, 각 품종군의 각 형질평균으로 보아 각 군이 특징있게 구분되었다.
게임을 플레이하는 사람들의 범주가 더 넓고 다양해졌고, 새로운 속성들이 게임에 반영되고 있다. 이러한 변화에 따라 지금의 플레이어들이 게임을 어떻게 인식하고 분류하는지 이해하고 파악하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 게임 플레이어 30명을 P표본으로 선정하여 디지털 게임 분류 요소에 대한 Q표본 29개를 기반으로 Q방법론을 수행하였다. QUANL 프로그램으로 분석한 결과, 총 3개의 유형이 구분되었다. 첫 번째 유형은 외부적인 관점에서 보이는 게임 구성요소를 중요한 분류 기준으로 인식하고 있어 '물리적 환경중심 플레이어'로 명명하였다. 두 번째 유형은 게임 내부에 존재하는 구성요소들이 게임을 분류하는 중요한 기준이라고 인식하기에 '콘텐츠 중심 플레이어'로 명명하였다. 세 번째 유형은 게임을 분류하는 데에 있어 게임 플레이어 자신의 주관적 느낌과 생각을 중요하게 인식하고 있어 '감성 경험 중심 플레이어'로 명명하였다. 본 연구는 지금의 게임 플레이어들이 실제 게임을 어떻게 인식하고 분류하는지, 그 유형과 특성을 프레임워크로 분류했다는 점에서 의의가 있다.
담자균효모 Leucosporidium scottii, Leucosporidium fellii, Leucosporidium lari-marini, Rhodosporidium fluviale의 ubiuqinone계를 고속액체크로마토그래피에 의해 결정하였다. Leucosporidium scottii 균주는 교배형 또는 self-sporulating 형에 관계없이 Q-9 또는 Q-10계를 가지고 있었다. 특히 동일 균주에서도 ubiquinone계의 변이가 관찰되었다. 이는 분류지표로서 중요시 되는 ubiquinone계의 재평가를 시사하는 새로운 사실로 간주된다. Leucosporidium fellii는 Q-9, Leucosporidium lari-marini는 Q-8, Rhodosporidium fuviale는 Q-10을 함유하고 있었다. L. lari-marini의 분류학적 위치는 다각적 연구에 기초하여 해명되어야 한다.
본 연구에서는 설문조사 기법인 델파이 방법을 이용하여 RMR 분류법과 Q 분류법에 정성적인 지표로 제시되어 있는 불연속면의 거칠기 평가분류를 정량화하였다. 패널을 선정하고 웹상에 설문조사 사이트를 개설하여 불연속면의 거칠기에 대한 설문조사를 실시하였다. 총 3회의 걸쳐 설문조사를 수행하였으며, 설문조사에는 표준 프로파일과 몬테카를로 시뮬레이션 기법이 적용되어 표준 프로파일과 동일한 미소 평균거?각(Ai)을 갖는 프로파일을 이용하였다. 각 설문이 종료된 후에는 전체의 설문 결과를 배포하여 다음 설문 시에 전체의 의견과 자신의 의견을 비교하여 의사결정을 할 수 있도록 하였다. 설문 결과에 대하여 합의도와 수렴도를 나타내었으며, 설문조사가 회를 거듭할수록 합의도와 수렴도가 높아지는 경향을 보였다. 이에 3차 설문조사 결과를 일정한 합의의 수준에 도달하였다고 판단하고, 이를 이용하여 각 암반분류법의 거칠기 평가기준을 구분하고 분류의 범위를 정량화하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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