집중호우, 홍수 및 도시침수와 같은 재해를 저감시키기 위하여 자연 재난으로 인한 재해의 발생 여부를 사전에 파악하는 것은 중요하다. 현재 국내는 기상청에서 운영하고 있는 호우주의보 및 호우경보를 발령하고 있지만, 이는 전국에 일괄적인 기준으로 적용하고 있어 사전에 호우로 인한 피해를 명확하게 인지하지 못하고 있는 실정이다. 따라서, 일괄된 기준을 지역적 특성을 반영한 호우특보 기준으로 재설정하고 1시간 후에 강우로 발생할 수 있는 피해의 규모를 예측하고자 하였다. 연구 대상 지역으로는 호우피해가 가장 빈번하게 발생하였던 경기도 지역으로 선정하였고, 강우량 및 호우 피해액 자료를 활용하여 지역적 특성을 고려한 시간단위 재해 유발 강우를 설정하였다. 강우에 의한 호우피해 발생 여부를 예측하는 모형을 개발하기 위해 재해 유발 강우 및 강우 자료를 활용하였으며, 머신러닝 기법인 의사 결정 나무 모형과 랜덤 포레스트 모형을 활용하여 분석 및 비교하였다. 또한 1시간 후의 강우를 예측하기 위한 모형으로는 장단기 메모리, 심층 신경망 모형을 활용하여 분석 및 비교하였다. 최종적으로 예측 모형을 통해 예측된 강우를 훈련된 분류 모형에 적용하여 1시간 후 호우에 의한 규모별 피해 발생 여부를 예측하였고, 이를 1ST-모형이라고 정의하였다. 본 연구를 통해 개발된 1ST-모형을 활용하여 예방 및 대비 차원의 재난관리를 실시한다면 호우로 인한 피해를 저감하는데 기여 할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 IPTV 표준화 기구인 ITU-T IPTV FG(Focus Group)에서 제안한 IPTV 참조 모델을 기반으로 라이브 IPTV 방송이 고객에게 전달되는 과정을 네트워크 관점에서 분석하여 각 네트워크 특성에 맞는 멀티캐스트 기법을 적용한 혼합형 오버레이 멀티캐스트 네트워크인 ONLIS(Overlay Multicast Network for Live IPTV Service)를 제안한다. IPTV 방송사 네트워크와 네트워크 서비스 제공자의 백본 네트워크에는 안정적인 스트립 분산과 효율적인 트래픽 관리를 위해 전용 서버 기반의 오버레이 멀티캐스트 네트워크를 적용하고, 종단 사용자가 네트워크에 접속하는 구간인 액세스 네트워크 구간은 P2P 방식 오버레이 네트워크를 구성하여 서버 부하 절감효과를 얻을 수 있다. P2P 기술을 이용하여 라이브 스트림을 전송할 때 해결해야 할 가장 중요한 과제는 전송 지연 단축과 전송 스트림 품질 향상이다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 P2P 관련 기술을 제시한다. 제안 기술은 서버 기반과 P2P 기반의 혼합형 오버레이 멀티캐스트 네트워크의 장점을 활용한 분산 스트리밍 P2P 트리(DSPT: Distributed Streaming P2P Tree)를 이용한 전송 기법이다. 제안하는 P2P 전송 방식은 전적으로 피어에 스트림 전송을 의존하지 않고 액세스 네트워크의 전용 오버레이 멀티캐스트 전송 장비인 릴레이(Relay)와 협조하는 방식으로, 피어에 장애가 발생하면 즉시 릴레이로부터 스트림 수신을 재개하여 끊김 없는 스트림 서비스를 받을 수 있다. 또한, 하나의 스트림을 여러 서버와 경로를 통해 전송할 수 있는 분산 스트리밍 기법을 적용하여 공급 피어의 전송 대역폭 허용하는 범위 내에서 스트림을 전송하고, 나머지는 로컬 액세스 네트워크의 오버레이 전송 장비로부터 수신하여 P2P 네트워크의 전송 효율성을 향상하였다.
본 연구는 의료서비스의 결과지표인 의료기관 중증도 보정 사망비(HSMR)를 산출하고, 비교하여 행정자료를 이용한 의료서비스 결과를 평가할 수 있는 방안을 마련하고자 수행되었다. 이를 위해서 질병관리본부의 2007-2008년의 퇴원손상환자 63,664건의 자료를 분석하였다. 중증도 보정모형 개발을 위해 데이터마이닝을 이용한 의사결정나무와 로지스틱 회귀분석을 실시하였으며, 최종 모형으로 선정된 로지스틱 회귀분석에는 성별, 재원일수, Elixhauser 상병지수, 입원경로, 주상병 변수가 포함되었다. 퇴원시 사망에 영향을 끼치는 이러한 변수를 보정 후 병원간의 중증도 보정 사망비(HSMR)를 비교한 결과 병원간의 중증도 보정 사망비(HSMR)는 차이가 있는 것으로 나타남에 따라 병원의 의료서비스 수준 차이가 있는 것이 확인되었다(HSMR 범위: 55.6-201.6). 본 연구를 통하여 병원간의 퇴원시 사망률을 비교할 수 있는 방법이 개발되었으므로 향후에 이를 이용하여 다양한 의료의 질 향상 활동을 할 수 있는 방안을 마련하여야 할 것이다.
본 논문에서는 연결 에지 추가 기법을 이용하여 주어진 클락 스큐를 만족시키면서 동시에 총 배선 길이를 증가시키지 않는 새로운 클락 배선 최적화 알고리즘을 제안한다. 고속의 동기식 집적 회로에서는 클락 스큐가 회로의 속도를 제한하는 주된 요소로 작용하므로 성능의 향상을 위해서는 클락 스큐를 최소화해야 한다. 일반적으로 클락 스큐를 최소화하면 총 배선 길이가 증가하므로 오동작하지 않는 클락 스큐 범위 내에서 클락 배선을 수행한다. 이를 이용하여 본 논문에서는 제로 스큐 트리에 연결 점 이동 방법을 적용하여 총 배선길이와 지연 시간을 감소시킨다. 제안하는 알고리즘은 클락 트리의 두 노드 사이에 연결 에지를 추가하여 일반적인 그래프 형태의 클락 토폴로지를 구성하여 주어진 클락 스큐 범위를 만족시키고 동시에 총 배선장의 증가를 억제한다. 연결 에지를 구성하는 두 노드를 선택하기 위한 새로운 비용 함수를 고안하였다. 클락 트리 상에서 지연 시간의 차이가 크면서 거리가 가까운 두 노드를 연결함으로서 싱크 사이의 지연 시간의 차를 감소시켜서 클락 스큐를 감소시킨다. 또한 클락 신호선의 지연 시간 최소화를 위하여 배선 토폴로지 설계 및 배선 폭 조절 알고리즘을 개발하였다. 본 논문에서 제안하는 알고리듬을 C 프로그램 언어로 구현하여 실험한 결과 주어진 스큐 범위를 만족시키면서 지연 시간을 감소시키는 효과를 얻을 수 있었다
본 연구는 신규 임상병리사로 하여금 보다 정확한 의사결정과 효율적인 교육에 이용할 수 있는 지식 및 내용 기반 의료 세균화상 검색 시스템을 설계 및 구현하는 것이다. 이를 위해, 먼저 알고리듬방식의 검색 이전에 경험적 지식을 바탕으로 세균동정단계 중 가장 빠른 경로를 탐색하여 원인균 동정에 소요되는 시간을 줄일 수 있도록 룰 베이스를 근거로 유연성 있는 탐색경로를 설정하여 전체적인 추론을 수행한다. 다음으로, 색상 모델 중에서 HSV 컬러 모델을 이용하여 세균화상 중에서도 특히 세균화상으로부터 시각정보의 색상 특징 벡터를 추출할 수 있는 색상 특징 추출방법을 제안한다. 아울러 대용량 세균화상 데이터베이스를 기반으로 보다 빠른 검색 성능을 위해, 배지, 검체, 부서, 세균명과 같은 단순속성들에 대해서는 B+-트리, 세균화상에 대한 부가적인 설명 정보로부터 추출한 키워드들에 대해서는 역화일기법, 그리고 화상으로부터 추출한 고차원 색상 특징벡터에 대해서는 스캔-기반 필터링(Scan-Based Filtering:SBF) 기법을 결합한 통합 색인기법을 기술한다. 마지막으로 구현된 시스템은 시각적인 내용 자체의 정보와 지식을 이용하여 효과적으로 복잡한 세균화상을 검색 및 관리할 수 있는 가능성을 보인다. 아울러 구현한 지식 및 내-용기반 세균화상 검색 시스템을 통해 임상분야의 지식을 잘 구조화함으로써 초보적인 임상병리사의 학습기간을 현저히 단축시킬 수 있을 것으로 기대된다.
장수풍뎅이(Allomyrina dichotoma(Coleoptera: Dynastidae)) 후장에서 셀룰로오스 분해균을 분리하였다. 분리된 두 세균은 각각 Yersinia와 Bacillus 속으로 동정되었다. 이 두 세균의 셀룰로오스 분해능력은 참나무 톱밥으로 사육되는 흰점박이꽃무지(Protaetia brevitarsis senlensis (Coleoptera: Cetoniidae))의 성장을 촉진시켰다. 이때 먹이 톱밥에 10% 이상의 밀가루를 첨가할 경우, 흰점박이꽃무지의 발육은 더욱 증진되었다. 한편 동정된 셀룰로오스 분해균을 사과원 전정목 톱밥에 첨가할 경우, 흰점박이꽃무지는 이를 먹이원으로 성장하였다. 이들 굼벵이의 대량사육에 따른 배설물은 높은 유기물 함량과 극소량의 독성 중금속을 함유하여 퇴비로서의 기능을 보유하였다. 이 굼벵이 배설물을 상추 재배지에 투입할 경우 상추발육을 촉진시켰다. 본 연구는 장수풍뎅이 유래 셀룰로오스 분해균을 이용하여 굼벵이 사육을 도모하는 데 일차 응용성을 보여주었으며, 이를 통해 부차적으로 사과원 폐목과 굼벵이 배설물의 자연 순환 모델을 제시하였다.
본 연구는 웹의 진화에 따른 도서관의 대응을 도서관1.0, 도서관2.0, 도서관3.0으로 시대 구분하여 대학도서관 업무의 변화를 알아보고, 시대별 변화에 따른 업무의 특성을 제시하고자 하였다. 선행연구와 사례를 통한 직무분석과 델파이 조사를 통하여 나타난 연구 결과, 첫째, 도서관1.0 시대에서 시작하여 도서관3.0 시대로 계속 이어지는 업무 170개, 도서관2.0 시대에서 시작하여 도서관3.0 시대로 이어지는 업무 58개, 도서관1.0 시대에서 시작하여 도서관2.0 시대로 이어지는 업무 3개, 도서관1.0 시대에만 존재한 업무 3개, 도서관2.0 시대에만 존재한 업무 1개, 도서관3.0 시대에 새롭게 생성된 업무 25개 등으로 나타났다. 둘째, 5개 직무영역의 세부적인 부분을 포괄하는 전체적인 특성을 살펴보면, 경영관리의 경우, 중요도, 난이도, 빈도 모두가 시대별로 유의미하게 상승하는 것으로 밝혀졌다. 장서개발 및 관리의 경우, 중요도, 난이도, 빈도 모두가 도서관2.0 시대에서 도서관3.0 시대로만 유의미하게 상승하는 것으로 밝혀졌다. 자료조직의 경우, 중요도는 도서관1.0 시대에서 도서관2.0 시대로 유의미하게 하락하고, 빈도는 시대별로 유의미하게 하락하며, 난이도는 시대별로 유의미한 변화가 없는 것으로 밝혀졌다. 이용서비스의 경우, 중요도는 시대별로 유의미하게 상승하며, 난이도는 도서관1.0 시대에서 도서관2.0 시대로만 유의미하게 상승하는 것으로 밝혀졌다. 빈도는 시대별로 유의미하게 변화하지 않는 것으로 밝혀졌다. 정보시스템 구축 및 관리의 경우, 중요도 및 빈도는 시대별로 유의미하게 상승하며, 난이도는 시대별로 유의미하게 변화하지 않는 것으로 밝혀졌다.
본 연구는 다년생 목본작물 바이오매스에 대한 해외 주요국가들의 산정 방법과 연구사례를 분석하였다. 주요국별 다년생 목본작물의 탄소축적 변화량 산정 방법을 살펴본 결과, 호주, 캐나다, 일본, 불가리아 등은 축적차이법을 적용하고 있는 것으로 확인되었으며, 독일, 오스트리아와 덴마크 등은 획득손실법을 기반으로 탄소축적 변화량을 산정하고 있는 것으로 나타났다. 또한, 해외의 경우, 2단계 고도화연구를 통해 계수를 자체 개발하는 단계를 넘어 영상자료를 활용한 탄소축적 변화량 추정 연구를 진행하고 있는 반면, 국내의 경우 2단계 고도화연구를 시작하는 단계인 것으로 나타났다. 이러한 결과를 기반으로, 국내에서 향후 필요한 연구 네 가지를 제안하고자 한다: 1) 배출·흡수량 통계의 완전성 제고를 위한 과수별 바이오매스 상대생장식 및 탄소전환계수와 이를 활용하여 산출된 단위면적(ha)당 탄소축적량 같은 국가고유계수에 대한 자체 개발, 2) 과수별 바이오매스 기준 성목 및 벌채 주기에 대한 정의와 고도화된 연령별 재배면적 산정방법론에 대한 정책연구, 3) 2025년 발사 예정인 농림위성을 기반으로 상대생장식 및 원격탐사기법을 활용하여 농경지 부문 다년생 목본작물의 고도화된 산정기법을 개발하는 연구, 그리고 농경지 부문 다년생 목본작물 재배지 매트릭스 구축 및 모니터링 체계를 확립하는 연구, 마지막으로, 4) 동적탄소순환모형을 구현하기 위해, 현재 전체 농경지들을 하나로 취급하여 산정하고 있는 토양의 탄소축적 변화량을 하위 토지분류별로 구분하여 산정하는 연구들이 반드시 필요할 것이다. 본 연구는 비교대상 국가가 8개국으로 한정되어 전세계 국가의 다년생 목본작물에 대한 정의 및 탄소축적 변화량 연구에 대한 일반화에 한계점이 존재한다. 그러나, 주요국별 다년생 목본작물 탄소축적 변화량 산정방법 비교·분석을 통해, 국내 다년생 목본작물의 관련 연구를 위해 필요한 단계별 접근방식과 탄소축적 변화량 산정방법을 제안하였다. 이는 2050 농식품부 탄소중립 추진전략, 농업분야 탄소중립 실현을 위한 기반 구축 및 관련 연구 활성화에 기여할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 수확벌채에 따른 수목의 뿌리 점착력의 변화와 토양의 포화를 가정한 지표유출의 세 가지 흐름 기법(SFD; Single flow direction, MFD; Multiple flow direction, IFD; Infinite flow direction)을 무한사면 안전율 공식에 적용하여 산사태 발생 예측 모델링의 정확성을 분석하였다. 이를 위해 2020년 8월 집중호우의 영향으로 자연사면과 벌채사면에서 다수의 산사태가 발생한 제천지역을 연구지역으로 선정하였다. 위성영상과 25cm급 항공사진을 이용한 산사태 인벤토리 맵핑 결과, 연구지역 내에서 총 830개소의 산사태 발생원이 확인되었다. 산사태 모델링 결과, 벌채에 따른 뿌리 점착력의 변화를 고려한 경우(MFD: 0.81, IFD: 0.80, SFD: 0.80)가 벌채의 영향을 고려하지 않은 경우(MFD: 0.79, IFD: 0.79, SFD: 0.78)에 비하여 AUROC(Area Under the Receiver Operating Characteristics) 분석에서 정확성이 1.3~2.6% 향상되는 것으로 나타났다. 또한, MFD 알고리즘을 이용한 경우는 다른 알고리즘과 비교하여 AUROC 분석에서 정확성이 최대 1.3% 향상되었다. 이러한 결과는 식생조건의 변화를 고려한 뿌리 점착력의 차등 적용과 지표유출수 흐름기법의 선정이 산사태 예측 모델링에 영향을 미칠 수 있음을 시사한다. 향후 이 연구의 결과는 현지 수문모니터링과 함께 수종별 뿌리 점착력의 특징 및 변화를 고려하여 검증되어야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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