Yong-Ki Kim;Jeong-Boon Lee;Sung Je Lee;Jong-Hyun Kang
Proceedings of the National Institute of Ecology of the Republic of Korea
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제5권3호
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pp.76-85
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2024
The purpose of this study is to propose a new method of analysis focusing on interconnections between species rather than traditional biodiversity analysis, which represents ecosystems in terms of species and individual counts such as species diversity and species richness. This new approach aims to enhance our understanding of ecosystem networks. Utilizing data from the 4th National Natural Environment Survey (2014-2018), the following eight taxonomic groups were targeted for our study: herbaceous plants, woody plants, butterflies, Passeriformes birds, mammals, reptiles & amphibians, freshwater fishes, and benthonic macroinvertebrates. A co-occurrence frequency analysis was conducted using nationwide data collected over five years. As a result, in all eight taxonomic groups, the degree value represented by a linear regression trend line showed a slope of 0.8 and the weighted degree value showed an exponential nonlinear curve trend line with a coefficient of determination (R2) exceeding 0.95. The average value of the clustering coefficient was also around 0.8, reminiscent of well-known social phenomena. Creating a combination set from the species list grouped by temporal information such as survey date and spatial information such as coordinates or grids is an easy approach to discern species distributed regionally and locally. Particularly, grouping by species or taxonomic groups to produce data such as co-occurrence frequency between survey points could allow us to discover spatial similarities based on species present. This analysis could overcome limitations of species data. Since there are no restrictions on time or space, data collected over a short period in a small area and long-term national-scale data can be analyzed through appropriate grouping. The co-occurrence frequency analysis enables us to measure how many species are associated with a single species and the frequency of associations among each species, which will greatly help us understand ecosystems that seem too complex to comprehend. Such connectivity data and graphs generated by the co-occurrence frequency analysis of species are expected to provide a wealth of information and insights not only to researchers, but also to those who observe, manage, and live within ecosystems.
일시 출입자로 분류된 핵의학과 출입 환경미화원은 주기적으로 타과와 업무순환을 하고, 또한 작업 시간과 환경 등의 변화가 많기 때문에 관리하기에 어려운 점이 있으며 따라서 이들의 분류를 명확히 할 필요가 있다. 이에 본 논문에서는 핵의학과에서 근무하는 환경미화원의 피폭 상황을 분석하여 일시 출입자로 분류된 조건의 타당성에 대하여 검토해 보고 작업 환경의 변화 및 근무 시간의 조절이 필요한가를 알아보았다. 우선 먼저 PET실과 혈액 검사실에서 근무하는 환경미화원과 감마 카메라실에서 근무하는 환경 미화원 2명을 대상으로 한 달간 근무 시간 중에 OSL을 각각 착용시켜 개인 피폭 선량을 측정하였다. 둘째로 survey meter를 이용하여 두 명의 환경미화원의 작업 환경, 근무 형태에 따라 시간대 별로 핵의학과 내 14개 구역을 선정, 총 10회 공간 선량률을 측정한 결과 이들의 피폭 선량은 연간 1mSv를 초과하지 않았으며, survey meter를 이용하여 조사한 결과 또한 연간 1 mSv를 초과하지 않을 것으로 추정되지만 그 수치가 1 mSv에 근접하였다. 따라서 일시 출입자로써의 분류를 좀 더 명확히 하기 위해서는 PET 안정실과 같은 피폭이 상대적으로 많은 구역에서의 노출 확률을 줄이기 위하여 이들에게 방사선 관리 구역내 교육을 실시하고, 또한 근무시간 및 근무 형태를 적절히 변경한다면 이들의 피폭 선량은 확연히 줄어들 것으로 사료된다.
추진기관 배기 플룸의 적외선 복사(Infrared radiation :IR) 신호는 항공기 생존성에 영향을 미치는 주요 요인이다. 항공기의 생존성 향상을 위해 IR 감소 설계 기술이 적용된 추진기관의 정확한 IR 신호 예측이 필요하다. 본 연구는 유동 및 열전달 해석 코드를 이용하여 노즐 내부, 외부 자유류, 플룸 영역의 열유동장을 수치 해석하였다. 비회색가스의 특성을 효율적으로 해석하는 좁은밴드 기반의 재조합 회색가스가중합법을 적용하여 항공기 플룸에서 방사되는 파장별 IR 신호를 계산하였다. 개발된 프로그램의 정확성과 신뢰성을 확보하고자 1차원 모델에 대한 검증을 거친 후 항공기 추진기관의 열유동장 및 파장별 IR 신호 해석을 수행하였다. 해석을 통하여 상대적으로 플룸 내부에서 IR 복사강도가 높은 것을 확인하였고 온도, 분압, 화학종에 따라 다른 파장별 IR 신호 특성을 파악하였다. 노즐 출구 부근에서는 노즐 벽면의 고체 방사로 인하여 파장별 IR 복사강도가 연속적으로 나타났다.
이 연구에서는 Noah 3.3 지면모형을 이용하여 표층과 근역층(root-zone)의 토양함수비를 추정하고, 이를 위성기반 및 재분석 토양수분자료와 비교·검증하였다. 먼저, Noah 3.3 지면모형으로부터 추정한 4개 토양층 중 지면에 가까운 3개층(즉, 표층으로부터 1 m 깊이까지) 토양함수비를 이용하여 3개층의 깊이 가중평균값을 근역층 토양 함수비로 정의하였다. 이렇게 Noah 3.3 지면모형으로 추정한 토양함수비를 위성기반 표층 토양 함수비(European Space Agency Climate Change Initiatives Soil Moisture Product v04.4, ESA CCI SM v04.4)와 ERA-interim 재분석 표층 및 근역층 토양함수비와 비교·검증하였다. 또한, 전지구의 주요 5개 유역(Yangtze, Mekong, Mississippi, Murray-Darling, Amazon)에 대해 Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) 관측 Total Water Storage Anomaly (TWSA) 와 TWS Change (TWSC)를 이용하여 비교·검증하였다. Noah 3.3 지면모형으로 산정한 토양수분 자료는 동아시아 지역과 남아시아 지역, 호주, 북미와 남미 등 대부분의 아시아·태평양지역에서 높은 아노말리 상관관계를 보였으며, 5개 유역에서 호주의 머레이-달링(Murray-Darling)유역에서 다소 낮은 상관관계를 보였으나, 나머지 4개 유역에서는 대체로 높은 상관성을 보였다. Noah 3.3 지면모형은 준실시간 토양수분 모의가 가능하기 때문에 이에 기반한 가뭄감시가 가능하며, 선제적 가뭄 대응 대책 마련에 활용성이 클 것으로 기대된다.
터널 막장 전방의 암반 물성 변화의 예측은 터널 시공 시 붕괴를 막을 수 있는 중요한 요소이다. 본 연구에서는 표면파에 대한 웨이블렛 변환을 이용한 모형 암반의 위상속도를 예측하는 비파괴 시험법을 제안함으로써 터널 막장 전방의 암반 물성 변화를 예측하고자 한다. 실내 실험에서는 암반을 모사하기 위하여 강도가 각각 틀린 두 층으로 이루어진 석고 모형을 사용하였다. 가진윈은 진동 발생 가능한 주파수 대역이 150 Hz에서 5 kHz인 액츄에이터를 사용하였으며, 감지기는 두 개의 가속도계가 사용되었다. 분산곡선을 계산하기 위하여 웨이블렛 변환 해석을 수행하였다. 실내 실험 결과, 근접장 효과를 없애기 위한 최소 감지기 간격이 탐측 가능 깊이의 3배 이상으로 나타났다. 정규 분포 곡선에 기초한 가중치를 이용한 간단한 역산을 제안하였고, 파장 반영계수가 0.2일 때 예측치와 실측치가 잘 일치하였다. 표면파의 전파 깊이는 파장의 $0.42{\sim}0.63$배로 나타났으며, 분산곡선에서 파장에 따라 위상속도가 변하는 구간이 역산을 통해 계산된 구간과 잘 일치하였다. 표면파에 대한 웨이블렛 변환을 이용한 위상속도의 예측은 기존의 표면파 시험법에 비해 실험 구성 및 실험 방법, 역산과정이 간단하므로 터널 막장 전방의 암반 물성 변화를 예측하는데 효율적인 적용이 가능할 것으로 판단된다.
도시공간구조는 도시경제활등의 공간적 분포를 반영한다. 또한 공간분포는 개별 경제활동주체들의 입지 또는 재입지 행태의 집합적 표현에 다름 아니다. 이러한 견지에서. 개별기업의 공간행태에 영향을 주는 요인들을 검증해 보는 것은 도시공간의 포괄적인 이해를 위해 매우 중요하다. 집적경제는 대도시 지역 내에서 매우 두드러진 도시경제현상 중의 하나이다. 도시공간 내 대부분의 기업들은 경제활동의 공간적 집중을 통해 외부경제를 추구한다. 본 연구의 촛점은 도시내 경제구조의 분석을 통해 집적경제를 고찰하는 것이다. 많은 수의 기존 연구들이 보다 거시공간적 규모에서 도시간 집적경제의 패턴에 대해서는 분석을 하였으나 도시내 패턴에 대한 연구는 상대적으로 적다. 본 논문은 집적경제를 미시공간적 규모에서 고찰함으로써 경제부문간 및 부문내 집적경제의 공간적분포를 파악하고자 한다. 제조업, 소매업 및 서비스업이 분석대상으로 모형에 이용되었다. 분석모험은 공간 계량 경제학적으로 보정된 변수들을 이용하는 연립방정식 모형이 이용되었으며 회귀결과는 KRP 기법으로 추정되었다
쉴리렌 이미징을 위한 랜덤 도트 배열 투영용 이진 회절광학소자를 설계하고 제작하였다. 이 연구에서 적용된 회절광학소자는 단 두 단계의 위상 및 10 ㎛의 피치를 갖는 이진 위상 회절 격자로, 제작 단가 및 제작 공정의 용이성을 위하여 선택되었다. 회절광학소자의 설계는 최종 패턴의 밝기 정보를 목적 함수로 사용하는 iterative Fourier transform algorithm을 적용하였다. 먼저 균일 밝기의 랜덤 도트 이미지를 생성하였고, 이를 최종 목표 이미지(패턴)로 적용한 결과, 위치(시야)에 따른 랜덤 도트의 밝기 변화를 확인하였다. 이를 해결하기 위하여 최종 목표 패턴에 가우시안 가중치를 적용한 개선 설계를 적용하였고, 그 결과 패턴 밝기 균일도를 52.7%에서 90.8%까지 향상시켰다. 이후, 바이너리 회절 소자 및 이를 적용한 빔 투사기를 제작하여 설계 결과를 검증하였다. 검증 결과 투사 거리 5 m에서 설계 목표인 430 mm × 430 mm 투광면적, 10,000개 이상의 랜덤 도트 패턴의 생성을 확인하였다. 측정된 균일도는 시뮬레이션에서 예상되었던 균일도보다 다소 적은 84.5%이나, 이는 회절 격자 형상, 특히 모서리 뭉개짐 및 간격 오류에 의한 것으로 추정된다.
탈수한 $(Ag_{2.8}Zn_{4.6}-A)$의 구조와 이 결정에 에틸렌 기체가 흡착된 구조를 X-선 단결정 회절법으로 입방공간군인 Pm3m을 사용하여 구조를 해석하고 정밀화시켰다. $Ag^+$ 이온 및 $Zn^{2+}$ 이온으로 이온교환시킨 두 개의 결정을 400$^{\circ}$C, $2.0{\times}10^{-6}$Torr의 진공하에서 2일간 탈수시킨 후, 그 중 하나의 결정에는 25(1)$^{\circ}$C에서 250 Torr의 에틸렌 기체를 1시간 동안 처리하였다. 탈수한 $Ag_{2.8}ZN_{4.6}-A$ (a = 12.137(2) ${\AA}$)의 결정구조는 I > 3${\sigma}$(I)인 237개의 회절점을 사용하여 $R_w$ 값이 0.044까지 정밀화시켰고, 에틸렌을 흡착시킨 $Ag_{2.8}ZN_{4.6}-A{\cdot}5.6C_2H_4$(a = 12.137(2) ${\AA}$)의 결정구조에서는 301개의 회절점을 사용하여 $R_w$값이 0.050까지 정밀화시켰다. 2.8개의 $Ag^+$ 이온은 에틸렌 분자와 ${\pi}$착물을 형성하며, 6-링 평면에서 큰 동공쪽으로 0.922(2) ${\AA}$이동한 위치에 골조의 산소와 2.240(5)${\AA}$에서 결합하고 있었고, 에틸렌 분자의 탄소원자와 2.290(5)${\AA}$에서 결합하고 있었다. $Zn^{2+}$ 이온은 단위세포단 두 개의 서로 다른 3회 회전축상에 위치하고 있으며, 이 중 2.8개의 $Zn^{2+}$ 이온은 에틸렌 분자와 ${\pi}$착물을 형성하며, (111) 평면에서 큰 동공쪽으로 0.408(2)${\AA}$이동한 위치에 골조의 산소와 결합하고 있었다. $Zn^{2+}$ 이온과 에틸렌 분자의 탄소원자간 결합거리는 2.78(4)${\AA}$이며, 이는 비교적 약한 결합임을 나타낸다.
주성분분석(Principal component analysis, PCA)은 고차원 변수들 사이의 복잡한 상관성 구조를 더 낮은 차원으로 단순화하여 상관성의 구조를 쉽게 설명하기 위한 다변량분석기법으로 뇌영상 분석에서 자주 사용되는 방법이다. 주성분분석의 기본개념은 서로 직교하는 변수들의 선형결합을 통해서 원래의 뇌영상 자료가 가지고 있는 전체정보를 최대한 설명할 수 있는 서로 독립적인 새로운 변수들을 유도하는 것이다. 뇌영상분석에서 주성분분석의 효율성과 유용성을 알아보기 위해서 C[11]-PIB 영상을 이용하여 분석하였다. 대상 및 방법으로는 평균나이가 같은 9명의 정상인, 10명의 알츠하이머/경도인지장애환자들의 C[11]-PIB 영상을 이용하였다. PET-CT 장비로는 Biograph 6 Hi-Rez (Siemens-CTI, Knoxville, TN)를 영상을 획득하였고 9.6 MBq/kg C[11]-PIB를 정맥주사 한 후 40분 후에 20분 동안 3D acquisition mode로 방출영상을 얻었다. Attenuation map은 X-ray CT scan을 이용하여 재구성하였다(130 kVp, 240 mA). PIB template을 만들기 위해서 정상인에서 3T MRI T1-weighted 영상을 동시에 얻었다. 주성분분석을 위한전처리과정으로서 공간정규화 및 공간편평화를 SPM8을 이용하여 실시하였고 주성분분석은 Matlab2012b를 이용하여 분석하다. 결과는 주성분분석을 통해서 서로 독립적인 주성분영상들을 얻을 수 있었다. 주성분분석을 통해서 얻어진주성분영상은 C[11]-PIB brain PET 영상의 패턴을 몇 개의 주성분으로 단순화 할 수 있었으며 주로는 neocortex를 변동 나타내는 영상, white matter의 변동을 나타내는 영상 그리고 pons등 deep brain의 변동을 나타내는 영상 등으로 단순화되었다. 결론으로는 주성분분석은 C[11]-PIB brain 영상을 단순화하여 영상의 패턴을 해석하는데 매우 유용하였다. 이러한 주성분분석은C[11]-PIB영상 분석뿐만 아니라 뇌의 포도당 대사를 측정하는 FDG-PET 또는 뇌기능영상등의 다변량분석 방법으로서 그 적용범위가 클 것으로 기대된다.
데이터 웨어하우스의 다차원 온라인 분석처리 시스템(MOLAP)에서 집계 연산은 중요한 기본 연산이다. 기존의 MOLAP 집계 연산은 다차원 배열구조를 기반으로 한 파일구조에 대해서 연구되어 왔다. 다차원 배열구조는 편중된 분포를 갖는 데이터에서는 잘 동작하지 못한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 편중된 분포에도 잘 동작하는 다차원 파일구조를 사용한 MOLAP 저장구조의 물리적 설계기법을 제안한다. 먼저, 균일분포를 갖는 데이터에 대해서 집계 연산처리 성능이 다차원 파일구조상의 질의 영역의 모양과 다차원 파일구조의 도메인 공간을 이루는 페이지 영역의 모양 사이의 유사성에 따라 크게 영향 받음을 보이고, 이러한 특성을 이용하여 다차원 파일구조를 설계함으로써 다차원 온라인 분석처리의 성능을 향상시킨다. 그리고 편중된 분포에 대해서는 질의 영역별로 가중치를 부여한 정규화된 질의 영역의 모양을 이용함으로써 데이터의 분포에 따른 영향을 설계에 반영한다. 또한 본 논문에서는 실험을 통하여 이론적으로 제안한 MOLAP 저장구조의 물리적 설계기법이 실제 환경에서 정확히 동작함을 보인다. 실험결과에 의하면 이차원 파일구조의 경우 집계 연산처리를 위한 저장구조의 성능이 일곱 배 이상으로 향상됨을 확인하였다. 삼차원 이상의 파일구조에 대해서는 더욱더 큰 성능향상이 예상된다. 이러한 성능의 향상은 제안된 MOLAP 저장구조의 물리적 설계기법이 매우 유용함을 나타내는 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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