침입외래식물인 Brassica tournefortii Gouan이 전북 군산시, 고창군, 제주도 제주시에서 발견되었다. 본 종은 식물체 기부에 강모가 밀생하고, 줄기가 기부와 말단에서 분지하며, 열매는 성숙시 일부분만 열개되고, 종자는 수분이 있을 때 점성이 띠는 특징으로 배추속의 갓, 유채와 쉽게 구분된다. 일부 학자들은 B. tournefortii의 열매와 종자의 특징으로 Coincya Rouy 속에 속하는 분류군으로 취급하기도 하나, 열매의 과피편 표면에 한개의 맥이 있는 특징과, ITS 구간 염기서열의 maximum-likelihood 분석 결과에 따라 배추속 식물로 분류하였다. 본 연구에서 B. tournefortii의 분포지, 화상자료 및 기재문을 제시하였으며, 또한 본 종의 잠재분포변화가 기후 시나리오에 의해 예측되었다. 예측 결과, B. tournefortii의 국내 확산 가능성은 낮은 것으로 나타났지만, 정확한 판단을 하기 위해서는 지속적인 모니터링이 필요할 것으로 판단된다. 본 연구의 결과들은 B. tournefortii의 위험성 평가 및 효과적인 관리방안을 제시하기 위한 자료로 활용될 수 있을 것이다.
Seed zones were constructed using temperature and precipitation data for the Korean Peninsula and were described as 65 zones. Seed zones for South Korea were reclassified, and they were classified into 34 districts. This study was conducted to define the spread of 5 native seed species (Pinus densiflora, Quercus acutissima, Quercus variabilis, Acer pictum, Carpinus tschonoskii) by linking the seed zones with MaxEnt. The emergence point of native seeds was acquired through the 1:5,000 Forest Type Map and the 4th national natural environment survey data. Based on the MaxEnt result, regions with a habitat probability of 0.5 or more were extracted and overlapped with seed zones to identify the native seed habitat. After analyzing the climate regions with high habitat density, regions with high habitat density of native seeds for each administrative district were identified. In the case of Pinus densiflora, Quercus acutissima, and Quercus variabilis, the Winter minimum temperature(WMT) -9.4~-6.6℃, Annual Heat:Moisture(AH:M) 19~24℃/m was 37%, 43%, and 34%, respectively. occupied the largest area. In Acer pictum, WMT -6.6~-3.8℃ and AH:M 16~19℃/m accounted for 42% of the area, and Carpinus tschonoskii had WMT -3.8~-1.1℃, AH:M <16℃/m Districts accounted for the largest area at 33%. The regions with high density of Pinus densiflora, Quercus acutissima, and Quercus variabilis by administrative district were distributed in high density in Seoul, Southern Gyeonggi-do, Chungcheong-do, and Gyeongsangbuk-do. Acer pictum was distributed in high density in Jeolla-do and Gyeongsang-do, and Carpinus tschonoskii in Jeju, Jeollanam-do and Gyeongsangnam-do. Through this study, seed zones for each of the 5 native seeds were established, and it is expected to provide basic data for the management of native seeds.
본 연구에서는 그래디언트 부스팅 기계학습과 유전 알고리즘을 이용하여 일별 주식 포트폴리오를 동적으로 구성하는 시스템을 구축하고 트레이딩 시뮬레이션을 통해 성능을 분석하였다. 이를 위해 유가증권시장과 코스닥시장에 상장된 종목들의 가격 데이터 및 투자자별 거래정보를 포함한 다양한 데이터를 수집하고, 전처리 과정과 변수가공을 통해 학습-예측에 이용될 변수들을 생성하였다. 첫 번째 실험에서는 예측정확도와 정밀도, 재현율 및 F1 점수 등 네 가지 지표를 활용하여 그래디언트 부스팅 기법들(XGBoost, LightGBM, CatBoost)의 성능을 비교 평가하였다. 두 번째 실험에서는 전 단계에서 선택된 LightGBM과 유전 알고리즘을 적용하여 상장 종목들의 일별 수익 여부를 학습-예측하였다. 그리고 예측된 수익 발생확률을 바탕으로 종목을 선별하여 트레이딩 시뮬레이션을 시행하고, CAGR, MDD, 사프지수 및 변동성 측면에서 코스피, 코스닥 지수와의 성능을 비교 평가하였다. 분석 결과, 제안된 전략들 모두 네 가지 성능평가 지표상에서 시장 평균을 넘어서는 것으로 나타났으며, 그래디언트 부스팅과 유전 알고리즘의 결합이 주식 가격 예측에 효과적으로 이용될 수 있음을 보여주었다.
최근 해외건설시장에 참여하고 있는 국내 중소하도급업체들은 하도급계약조건 중 리스크 세부조항의 중요성을 인식하지 못하여 지속적인 손해와 피해를 받고 있다. 따라서 하도급계약조건의 리스크 세부조항 도출의 필요성이 제기되었지만, 지금까지 선행연구는 발주자와 시공자간 표준건설계약조건의 리스크 세부조항 도출 위주의 연구만 수행하였다. 본 연구에서는 국제컨설팅엔지니어연맹(FIDIC)에서 발행한 2011년 표준하도급 계약조건 94개 세부조항을 대상으로 델파이기법을 통해서 세부조항의 영향력 크기를 기준으로 52개의 리스크 세부조항을 도출하였다. 또한, 최종적으로 발생도 및 영향도의 PI Risk Matrix를 통해서 33개의 핵심 리스크 세부조항을 도출하였다. 이러한 본 연구결과는 해외 하도급 건설공사 입찰 및 계약 체결 단계에서 계약적 리스크 최소화를 위해서 선행 검토가 필요한 핵심 리스크 세부조항에 대한 유용한 정보를 제공 할 것이다.
4차 산업혁명시대에 반지하 실내 복도 환경에서 새로운 전파 수요를 발굴하기 위해 본 논문에서는 주파수 6, 10, 17 GHz의 전파 특성에 대한 측정 및 분석하였다. 측정한 실내 내부 환경은 3면의 강의실과 외면의 유리창으로 구성되어있는 일자형 복도이다. 본 연구는 이러한 환경에 맞게 측정 시나리오 개발과 측정 시스템을 구성하였다. 송신 안테나는 고정하고 수신 안테나 위치의 거리에 따라 가시선 환경에서 주파수 영역과 시간영역 전파 특성을 측정하여 분석 하였다. 주파수 영역은 FI(: Floating intercept) 경로 손실 모델의 매개변수와 R-squared 값의 0.5 이상에 대한 신뢰도를 얻었다. 또한, 시간 영역은 RMS(: Root mean square) 지연 확산과 K-factor의 누적 확률에서 6 GHz는 전파 전달도가 높고, 17 GHz는 전파 전달도가 낮은 결과를 얻었다. 이러한 연구 결과는 반지하 실내 복도 환경에서 WIFI 6 이상이나 5G 이상에 대해 초 연결과 초 지연 인공지능 서비스를 제공하는데 효과가 있을 것이다.
이 연구의 목적은 해양안전을 위해 해양수산부와 KCG 등에 분산되어 있는 해양안전 집행업무를 효율적으로 운영하는 방안을 살펴보는 것이다. 일반적으로 해양사고는 세월호 사고, 서해훼리호 사고, 태안 허베이 스피리트 오염사고 등에서 알 수 있듯이 인명, 재산, 해양환경 등에 막대한 피해는 물론 재난으로 확대되는 경향이 있어 사고를 예방하는 근본적인 대책이 필요하다. 그런데 우리나라는 대형사고가 발생하면 단편적인 땜질식 처방만 해 왔으며, 세월호 사고 이후에도 관계자 처벌을 위한 후속조치에만 치중하고, 주요 해양선진국에서는 당연시 되고 있는 '해양안전 집행업무 일원화' 같은 근본적인 대책은 거론조차 제대로 되지 않고 있다. 이에 크고 작은 후진성 사고는 끊이지 않고 있으며, 선박의 대형화·고속화·노후화, 선원의 자질저하, 선박통항량의 증가, 해양레저의 발달, 해양안전업무의 이원화로 인한 비효율성 등으로 대형 해양사고, 후진성 사고의 개연성은 더욱 높아지고 있는 것이다. 따라서 해양안전 관련 선행연구 검토, 주요 해양선진국의 사례 및 VTS의 일원화 사례 등을 토대로 해양안전과 직결되는 내항선 안전관리·PSC·항로표지관리 등의 해양안전 집행업무의 효율적인 운영방안을 제시한다.
신안군 해역의 섬을 통한 관광사업이 활발해지면서 도서 간을 연결하는 해상교량은 현재까지 총 13개가 완공되었다. 그러나 통항로에 설치된 해상교량은 선박통항에 있어 위험성을 주며, 특히 섬과 섬을 연결하는 연도교의 경우 수로의 폭이 매우 좁아 그 위험도는 더욱 높다. 본 연구는 신안군 해역의 연도교에 대한 해상교통조사를 토대로 교각과 선박의 충돌위험도를 항만수로의 위험도 평가 모델인 IWRAP(IALA Waterway Risk Assessment Program)을 활용하여 평가하였다. 그 결과 신안1교가 충돌확률이 가장 높은 것으로 분석되었으며, 통항선박의 대부분은 연안 여객선으로 나타났다. 또한, 신안1교는 대상해역의 교각 중 가장 충돌사고가 많이 발생한 곳으로 본 연구에서는 그 원인을 분석하고자 하였다. 신안1교 해역환경의 위성사진을 영상처리기법으로 분석한 결과 해도에는 볼 수 없는 장애물이 교량 근처에 존재하는 것을 확인할 수 있었다. 이로 인해 장애물을 피해 교량의 통항유도방식인 양방향 통항과 달리 한 방향으로 통항이 집중되는 것을 알 수 있었다. 본 연구의 영상처리기법을 활용한 위험원인 분석방법은 향후 연도교의 위험요인 분석을 하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 방사선작업종사자, 방사선관계종사자 그룹의 방사선사들과 수시출입자로 분류된 예비 방사선사인 재학생의 임상실습 과정에서의 피폭선량을 측정하였다. 2021년 1월부터 1년 동안 인천소재의 C 대학병원의 방사선구역에서 근무하였던 방사선사들과 동 의료기관에서 7월 1일부터 8월 31일까지 임상실습을 이수한 121명의 학생들을 연구대상으로 하였다. 방사선 피폭선량으로 인하여 손상위험장기인 폐의 피폭선량으로 인한 부작용 발생확률을 평가하기 위하여 ICRP 103[12]에 의거한 명목위험계수(Nominal Risk Factor)를 사용하였다. 임상실습기간 중 수시출입자로 분류된 방사선(학)과 학생들의 표층선량은 0.98 ± 0.14 mSv, 심부선량은 0.93 ± 0.14 mSv였다. 즉, 표층선량은 1,000,000당 6.7명, 심부선량은 6.4명이 폐의 피폭선량으로 인한 부작용 발생률이 있음이 나타났다. 이는 1년 피폭선량의 환산 값으로 방사선(학)과 교육과정이 3년 혹은 4년임을 고려하였을 때, 임상실습을 나가는 예비 방사선종사자들에 대한 체계적인 관리와 관심이 필요하며, 방사선의 확률적 영향과 관련하여 방사선 안전관리를 위한 기초자료로 활용될 것으로 사료된다.
무선 센서 네트워크는 다양한 응용분야에서, 개방된 환경에 배치되어지므로, 공격자에게 손쉽게 노출된다는 취약점을 가지고 있다. 선택적 전달 공격(Selective Forwarding Attack)은 센서 네트워크에서 발생할 수 있는 공격중의 하나로 공격자는 훼손된 노드를 통하여 전장지역에서의 적의 움직임등과 같이 중요한 정보의 기지노드까지 정상적인 전달을 차단하여 감시자의 원활한 탐지를 어렵게 한다. Xiao, Yu 그리고 Gao는 이와 같은 위협에 대한 대안으로 선택적 전달 공격 탐지기법(checkpointbased multi-hop acknowledgement scheme; 이하 CHEMAS)를 제안하였다. CHEMAS에서 전달경로 상에 노드들은 미리 정해진 확률에 따라 감시 노드(checkpoint)로 선택되어지며 이 감시 노드들을 통해 공격 발생 지역을 탐지할 수 있다. 해당 기법에서 인증 패킷 전달 홉 수는 시스템 상에서 탐지율과 에너지 효율 사이에서 트레이드 오프 관계에 있으므로 매우 중요한 요소이다. 본 논문에서는 보안 강도를 충분히 유지하면서, 에너지 효율성 또한 제공할 수 있는 경계 값 선택을 위해 퍼지 규칙 시스템을 적용하였다. 기지노드는 퍼지 규칙 시스템을 이용하여 매 주기마다 에너지 레벨과 훼손된 노드 수 그리고 기지노드로부터의 거리를 고려하여 상황에 맞는 적절한 경계 값을 결정한다.
본 연구에서는 전동 이동 보조기기를 이용하는 교통약자의 이동을 저해하거나 불편을 초래하는 횡단 보도, 측구, 맨홀, 점자블록, 부분 경사로, 임시안전 방호벽, 계단, 경사형 연석과 같은 주행 장애물 객체를 촬영한 뒤 객체를 분류하고 이를 자동 인식하는 최적의 AI 모델을 개발하여 주행 중인 전동 이동 보조기기의 전방에 나타난 장애물을 효율적으로 판단할 수 있는 알고리즘을 구현하고자 한다. 객체 검출을 높은 확률로 AI 학습이 될 수 있도록 데이터 셋 구축 시 라벨링 형태를 폴리곤 형태로 라벨링 하며, 폴리곤 형태로 라벨링 된 객체를 탐지할 수 있는 Detectron2 프레임워크를 활용하여 Mask R-CNN 모델을 활용하여 개발을 진행하였다. 영상 획득은 일반인과 교통약자의 두 개 그룹으로 구분하여 진행하였고 테스트베드 2개 지역에서 얻어진 영상정보를 확보하였다. Mask R-CNN 학습 결과 파라미터 설정은 IMAGES_PER _BATCH : 2, BASE_LEARNING_RATE 0.001, MAX_ITERATION : 10,000으로 학습한 모델이 68.532로 가장 높은 성능을 보인 것이 확인되어 주행 위험, 장애 요소를 빠르고 정확하게 사용자가 인지할 수 있도록 하는 딥러닝 모델을 구축이 가능한 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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