2013년 이후의 온실가스 의무저감에 대한 참여국 및 배출목표에 대한 논의가 진행중인 지금, 5년 단위의 단기 접근방식과는 별도로 2050년 장기 온실가스 저감 시나리오에 대한 연구가 유럽 국가들을 중심으로 활발히 진행 중이다. 본 논문에서는 영국, 독일, 프랑스, 네덜란드 등 유럽 국가들의 2050년 장기 온실가스 저감 시나리오 수립의 배경, 온도 목표, $CO_2$ 농도 목표, 국가 배출량 목표, 접근방식 등을 중점적으로 검토하였다. 그리고 선진국들과 우리나라의 경제활동 및 배출량 관련한 지표들을 비교하고, 우리나라의 장기 온실가스 저감 시나리오 수립에 갖는 시사점을 살펴보았다. 기후 변화의 과학적 불확실성으로 인하여 온실가스 저감활동을 지연하기보다는, 기후변화의 영향과 기술개발의 불확실성 역시 고려하여 저감활동을 일찍부터 장려할 필요가 있으며, 2050년 장기 저감목표의 설정을 통하여 기후변화 대응에 대한 우리 사회의 비전과 정부정책 방향을 경제주체들에게 분명히 제시하고, 이에 대비할 수 있도록 할 필요가 있다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제26권5호
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pp.497-506
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2019
Forecasting the U.S. employment level is made using machine learning methods of the artificial neural network: deep neural network, long short term memory (LSTM), gated recurrent unit (GRU). We consider the big data of the federal reserve economic data among which 105 important macroeconomic variables chosen by McCracken and Ng (Journal of Business and Economic Statistics, 34, 574-589, 2016) are considered as predictors. We investigate the influence of the two statistical issues of the dimension reduction and time series differencing on the machine learning forecast. An out-of-sample forecast comparison shows that (LSTM, GRU) with differencing performs better than the autoregressive model and the dimension reduction improves long-term forecasts and some short-term forecasts.
Annual radiation dose limit to radiation worker was substantially lowered in Korea by the adoption of 1990 recommendations of the International Commission on Radiation Protection (ICRP 60) in its legislation. On the other hand, radiation management environment in nuclear power plants is getting more worse because of the accumulation of radiation sources inside the system and the frequent need for maintenance according as the operation years of nuclear power plants increase. Therefore, Korea Hydro & Nuclear power Co., Ltd. (KHNP) has established a long-term 10 years plan from 2001 to 2010 for the reduction of radiation dose to workers. The plan is aimed for the reduction of annual dose per unit averaged over 5 years from 0.9 man-Sv in 2001 to 0.75 man-Sv in 2010 by radiation source reduction, equipment/tool improvement or new equipment development for easy maintenance, and the improvement of administration and system.
본 연구의 목적은 태권도 선수들을 대상으로 운동, 식이제한, 탈수의 방법으로 단기간 체중감량을 했을 때 체력, MDA와 SOD의 변화를 규명하는 것이다. 이를 위한 피험자는 10명의 대학 태권도 선수가 참여했고, 이들은 경력 7년 이상의 기능이 우수한 선수들이다. 체중감량의 기간과 수준은 1주일간 자기체중의 5%로 한정하였다. 체중감량 전후 체력, MDA와 SOD가 측정되었다. 체력은 근력, 근지구력, 유연성, 민첩성, 평형성 그리고 반응시간이 측정되었고 혈액 검사는 MDA와 SOD가 분석되었다. 자료는 체중감량 전후로 종속 t 검증으로 유의성은 .05로 분석되었다. 첫째, 단기 체중감량에 의한 체력은 근력, 근지구력, 유연성, 민첩성, 평형성 그리고 반응시간에 있어서 유의한 차이가 없었다. 둘째, 단기 체중감량에 의한 MDA와 SOD는 유의한 차이가 없었다. 따라서 엘리트 태권도 선수들에 있어서 단기 체중감량에 의한 자기체중의 5% 감량은 운동수행력과 생리적 효과에 영향을 미치지 못했다. 따라서 선수와 코치들은 1주일간 자기체중 의 5%를 감량함에 있어서 운동, 식이 그리고 탈수를 고려하도록 노력해야 할 것이다.
지오그리드의 장기허용강도를 산출할 때 사용되는 총 감소계수는 내시공성 감소계수($RF_{ID}$), 내화학성 감소계수($RF_D$), 크리프 감소계수($RF_{CR}$) 등이 적용된다. 지오그리드의 단기인장강도에 대한 감소계수를 고려한 허용인장강도 산출 모델의 경우 감소계수들 사이의 상호 작용력을 고려하지 않는 한계를 가지고 있다. 접점강도는 인장강도와 마찬가지로 시공 시 손상이나 화학적 분해에 의하여 감소하게 된다. 기존의 단일접점강도 시험 방법은 치수효과를 고려할 수 없기에 결과의 편차가 큰 시공 시 손상된 시험편의 접점강도를 측정하는데 적합하지 않다. 또한 시공 시 손상에 의한 전단강도 변화에 대한 연구도 전혀 이루어지지 않은 실정이다. 따라서 본 연구에서는 다양한 조건을 고려하여 지오그리드의 장기성능에 영향을 미치는 감소계수들을 재평가하고 감소계수 사이의 상호 작용을 고려하여 정확한 장기허용강도를 구하려고 한다. 내시공성 시험과 내화학성 시험 후 크리프 시험결과 총 감소계수는 GRI GG-4 시험값보다 작게 나타났다. 내시공성 시험과 내화학성 시험 후 접점강도의 감소계수는 인장강도 감소계수보다 더 작게 나타났다. 내시공성 시험후 전단강도 차이가 나타나지 않거나 증가함을 나타내었다.
RC 플랫 플레이트 시스템은 공기단축, 시공성 향상, 층고 절감 등의 장점이 있으나, 장스팬 적용 시 슬래브의 작은 휨강성으로 인해 균열 손상 및 과다 처짐이 발생하는 경향이 있다. 특히, 시공 중 슬래브 자중에 의한 과하중의 작용이 슬래브의 장단기 처짐을 증가시킬 수 있다. 이러한 문제점은 자중 저감이라는 장점을 갖고 있는 중공 슬래의 사용을 통해 해결할 수 있다. 이 연구에서는 슬래브 처짐에 대한 중공 슬래브의 자중저감 효과를 분석하기 위하여 변수연구를 수행한다. 콘크리트 강도, 슬래브 시공주기, 동바리 지지층수, 압축철근비, 인장철근비 등의 변수조건들을 포함하여, 시공단계, 콘크리트 균열, 장기 효과를 고려한 시공하중 및 처짐을 산정한다. 일반 슬래브와 중공 슬래브에 대한 시공 중 단기처짐과 완공 후 장기처짐을 비교하고, 슬래브 처짐에 대한 중공 슬래브의 효과를 분석한다.
Geosynthetic Reinforcements - membrane drawn type, warp/knitted type, junction bonded type and composite type geogrids, strip type reinforcement - were used to compare the long-term perfor-mance by total factor of safety with reduction factors during service periods. To evaluate the reduction factors, wide-width tensile property, installation damage, creep deformation, chemical and biological degradation tests were performed. Long-term design strengths of geosynthetic reinforcements were calculated by using GRI standard Test Method GG4.
본 연구에서는 문헌을 기반으로 한 지식의 자동분류를 위해 최적의 클러스터링 모형을 제시하고자 하였다. 클러스터링 실험을 위해서 신문기사 실험집단과 학술논문 초록 실험집단을 구축하였고, 분류 성능 평가 척도인 WACS를 개발하였다. 분류자질로 사용한 용어의 집합은 다양한 자질 축소 기준을 적용하여 생성하였으며, 다양한 용어 가중치를 사용하였다. 유사계수 공식으로는 코사인 계수와 자카드 계수를 적용하였으며, 클러스터링 알고리즘으로는 비계층적 기법인 완전연결 기법과 계층적 기법인 K-means기법을 각각 사용하였다. 실험 결과 신문기사 원문 집단에서의 성능이 좋았으며, 완전연결 기법의 성능이 K-means 기법보다 높게 나타났다. 역문헌빈도의 적용은 완전연결 클러스터링에서는 긍정적인 효과가 나타났으나, K-means 클러스터링에서는 그렇지 못했다. 분류자질은 전체의 7.66%만 사용하였을 경우에도 성능 저하가 크지 않았으며, K-means 클러스터링에서는 오히려 성능 향상 효과가 있었다.
Most decision makers in the electricity industry plan their electric power expansion program by considering only a least cost operation, even when circumstances change with differing complexities. It is necessary, however, to analyze a long-term power expansion plan from various points of view, such as environmental friendliness, benefit of a carbon reduction, and system reliability, as well as least cost operation. The objective and approach of this study is to analyze the proper role of nuclear power in a long-term expansion plan by comparing different scenarios in terms of the system cost changes, $CO_2$ emission reduction, and system reliability in relation to the Business-As-Usual (BAU). The conclusion of this paper makes it clear that the Korean government cannot but expand the nationwide nuclear power program, because an increased energy demand is inevitable and other energy resources will not provide an adequate solution from an economic and sustainability point of view. The results of this analysis will help the Korean government in its long-term resource planning of what kinds of role each electric resource can play in terms of a triangular dilemma involving economics, environmental friendliness, and a stable supply of electricity.
Automatic text classification has a long history and many studies have been conducted in this field. In particular, many machine learning algorithms and information retrieval techniques have been applied to text classification tasks. Even though much technical progress has been made in text classification, there is still room for improvement in text classification. In this paper, we will discuss remaining issues in improving text classification. In this paper, three improvement issues are presented including automatic training data generation, noisy data treatment and term weighting and indexing, and four actual studies and their empirical results for those issues are introduced. First, the semi-supervised learning technique is applied to text classification to efficiently create training data. For effective noisy data treatment, a noisy data reduction method and a robust text classifier from noisy data are developed as a solution. Finally, the term weighting and indexing technique is revised by reflecting the importance of sentences into term weight calculation using summarization techniques.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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