본 연구는 태백산국립공원 백두대간 생태축 연결을 위한 평가항목 및 요인별 가중치 설정을 위해 공원관리와 생태계 조사, 생태환경계획과 관련된 분야별 전문가 대상의 설문조사를 토대로 계층화 분석을 실시하였다. 문헌연구와 담당자 면담조사로 생태축 연결을 위한 상위 평가지표 4개와 하위 평가지표 13개를 선정하였으며, 일관성 분석에 의한 유효 설문을 대상으로 항목별 가중치를 산정하였다. 분석결과, 상위평가 지표에서는 생태계 가치증진이 0.474로 가장 높고, 자연-인간 갈등완화(0.247), 지역주민의 참여(0.165), 경제적 측면(0.114) 순으로 나타났으며, 하위 평가지표에서는 생물이동경로(0.116), 경관생태적 패치 연결성(0.112), 기능적 서식지(0.099) 등이 중요 항목으로 추출되었다. 분야별 평가항목과 가중치 비교에 따르면 생태계조사 분야에서는 생물종 이동경로(0.116)을 가장 중시하는 반면, 공원관리 분야에서는 기능적 서식지가 0.110로 가장 중요한 항목으로 평가되었으며, 생태환경계획 분야에서는 지역의 보전 및 이용자원 분포현황이 0.123으로 가장 높게 나타났다. 본 연구결과는 태백산국립공원 일대의 생태축 연결에 필요한 조사항목의 선정이나 분야별 연결성 분석방향 설정에 기여할 것이다.

This study aimed to test a convolutional neural network (CNN) in two different settings of training and testing data. Panoramic radiographs were selected from 1170 female dental patients (mean age 49.19 ± 21.91 yr). The cortical bone of the mandible inferior border was evaluated for osteoporosis or normal condition on the panoramic radiographs. Among them, 586 patients (mean age 27.46 ± 6.73 yr) had normal condition, and osteoporosis was interpreted on 584 patients (mean age 71.00 ± 7.64 yr). Among them, one data set of 569 normal patients (mean age 26.61 ± 4.60 yr) and 502 osteoporosis patients (mean age 72.37 ± 7.10 yr) was used for training CNN, and the other data set of 17 normal patients (mean age 55.94 ± 4.0 yr) and 82 osteoporosis patients (mean age 62.60 ± 5.00 yr) for testing CNN in the first experiment, while the latter was used for training CNN and the former for testing CNN in the second experiment. The error rate was 15.15% in the first experiment and 5.14% in the second experiment. This study suggests that age-matched training data make more accurate testing results.

본 연구는 대구광역시를 사례지로 선정하여 도시의 토지유형별 저항정도를 파악하고 연결성을 분석함으로써 녹지네트워크 계획의 방향성을 제시하는데 가장 큰 의의를 두었다. 이를 위해 우선 거점지역을 추출하고, 생태계서비스 중 종⋅보전을 위한 가치를 저항 값으로 계산하여 저항표면을 작성하였다. 또한 최소비용거리분석을 활용하여 녹지 간 연결성을 확인하였다. 주요결과를 요약하면 다음과 같다. 먼저 거점지역 추출결과 연구대상지의 10ha 이상의 거점녹지지역은 총 131개 지역이 추출되었으며 이는 대구광역시 총 녹지면적의 약 72%에 해당한다. 저항표면 작성 결과 도시 내 자연형 산림을 포함하고 있는 두류공원, 학산공원 등은 주변 도시개발로 인해 고립도가 상당히 큰 것으로 측정이 되었다. 비용표면을 적용한 거점지역 간 인접성 확인결과 총 326쌍이 인접된 것으로 확인 되었으며 이는 단순 직선거리를 적용한 것에 비해 30쌍이 줄어든 것을 확인 할 수 있었다. 최소비용 거리계산 결과 총 383개의 Link가 확인 되었으며, 이들의 평균거리는 약 3.59km로 단순 직선거리 보다 약 3배가량 증가한 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 차후 공원녹지 기본계획 시 중요한 기초자료를 제공 해줄 수 있을 것이며 특히, 현재 기능이 떨어진 연결지점 및 중요 거점녹지 파악에 있어 실효를 거둘 수 있을 것으로 예상된다.

Transparent conducting electrodes are essential components in various optoelectrical devices. Although indium tin oxide thin films have been widely used for transparent conducting electrodes, silver nanowire network is a promising alternative to indium tin oxide thin films owing to its lower processing cost and greater suitability for flexible device application. In order to widen the application of silver nanowire network, the electrical conductance has to be improved while maintaining high optical transparency. In this study, we report the enhancement of the electrical conductance of silver nanowire network transparent electrodes by copper electrodeposition on the silver nanowire networks. The electrodeposited copper lowered the sheet resistance of the silver nanowire networks from 21.9 Ω/□ to 12.6 Ω/□. We perform detailed X-ray diffraction analysis revealing the effect of the amount of electrodeposited copper-shell on the sheet resistance of the core-shell(silver/copper) nanowire network transparent electrodes. From the relationship between the cross-sectional area of the copper-shell and the sheet resistance of the transparent electrodes, we deduce the electrical resistivity of electrodeposited copper to be approximately 4.5 times that of copper bulk.

A long standing problem in the study of Active Galactic Nuclei (AGNs) is that the observed VLBI core is in fact a blending of the actual AGN core (classically defined by the  = 1 surface) and the upstream regions of the jet or optically thin flows. This blending may cause some biases in the observ- ables of the core, such as its flux density, size or brightness temperature, which may lead to misleading interpretation of the derived quantities and physics. We study the effects of such blending under the view of the Korean VLBI Network (KVN) for a sample of AGNs at 43 GHz by comparing their observed properties with observations obtained using the Very Large Baseline Array (VLBA). Our results suggest that the observed core sizes are a factor  11 larger than these of VLBA, which is similar to the factor expected by considering the different resolutions of the two facilities. We suggest the use of this factor to consider blending effects in KVN measurements. Other parameters, such as flux density or brightness temperature, seem to possess a more complicated dependence.

이 연구의 목적은 인공신경망 기법을 이용하여 사면의 내진 성능을 비교적 정확하면서도 효율적으로 예측하는 모델을 도 출하는데 있다. 사면의 내진 성능은 지진입력 및 사면모델의 무작위성 및 불확실성으로 인하여 정량화하기 쉽지 않다. 이러한 배경 아래 사면에 대한 확률론적 지진 취약도 분석이 몇몇 연구자에 의해 수행되었고, 이를 기반으로 다중 선형회귀분석 을 통하여 사면 내진성능에 대한 닫힌식이 제안된 바 있다. 그러나 전통적인 통계학적 선형회귀분석은 다양한 조건의 사면과 이에 따른 내진 성능 사이의 비선형적 관계를 정확하게 표현하지 못하는 한계를 보였다. 이에 따라 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하고자 인공신경망 기법을 사면 내진성능 예측 모델을 생성하는데 적용하였다. 도출된 모델의 유효성은 기존 의 다중 선형 및 다중 비선형 회귀분석을 통한 모델과 비교하여 검증하였다. 결과적으로 이전 연구의 전통적인 통계학적 회귀 분석을 통한 모델과 비교 결과, 기본적으로 인공신경망 기법을 통하여 도출된 모델이 사면의 내진성능을 예측하는데 있어 우수한 성능을 보여주었다. 이러한 정확도 높은 모델은 향후 확률에 기반한 사면의 지진취약도 지도를 개발하고, 주요 구 조물의 인근 사면으로 인한 리스크를 효과적으로 평가하는데 활용될 수 있을 것이라 기대된다.

본 연구의 목적은 양돈 농장 관련 차량 이동 데이터를 활용해 농장과 도축장 간 네트워크 분석을 수행하는 데 있다. 구제역과 같은 확산 속도가 빠른 질병에 효과적으로 대응하기 위해서는 초동대응 및 선제적 차단방역이 중요하다. 이러한 방안을 마련하기 위해서는 질병 전파의 주요 매개체인 차량 이동 분석 및 질병이 확산되는 장소인 도축장과 양돈농장의 연계 관계에 대한 분석이 요구된다. 본 연구에서는 KAHIS(국가가축방역통합시스템, Korea Animal Health Integrated System)가 관리하는 차량 이동 데이 터를 기반으로 농장과 도축장 간 바이너리 매트릭스를 생성해 농장과 도축장 간 네트워크 분석을 실시하였다. Rasch model 및 Latent Class Analysis(LCA) 방법을 활용해 농장과 도축장의 위험도를 산출하고, 농장을 군집화하였다. Rasch model 분석 결과, 전라북도와 경기도 농장이 높은 위험도를 보였으며, 이는 질병 전파의 위험도가 높은 것으로도 해석 가능하다. LCA를 활용한 군집 분석 결과, 총 7개의 군집으로 분류되었다. 특히, Rasch model에서 추정된 위험도의 고려했을 때, 4번 군집이 중점적으로 관리되어야 할 대상인 것으로 나타났다. 그 다음으로는 위험도가 0.02수준인 1, 3, 5, 6번 군집이 주의해야 할 대상으로 나타났다. 위험도가 상대적으로 낮은 2, 7번 군집의 경우, 도축장을 통한 질병 전파 위험도는 낮은 수준인 것으로 해석 가능하므로 군집 단위의 관리보다는 개별 농장 단위의 모니터링 관리를 고려해볼 수 있다. 본 연구 결과에서의 양돈 농장과 도축장 간 군집 분석 결과를 고려한다면 김제, 고창과 인접한 정읍, 부안, 익산을 이어서 논산과 공주까지의 전북, 충남의 일부 지역에 대해서만 이동제한을 연장하는 세밀한 방역조치를 생각해볼 수 있었을 것이다.

A wireless sensor network is emerging technology and intelligent wireless communication paradigm that is dynamically aware of its surrounding environment. It is also able to respond to it in order to achieve reliable and efficient communication. The dynamical cognition capability and environmental adaptability rely on organizing dynamical networks effectively. However, optimally clustering the cognitive wireless sensor networks is an NP-complete problem. The objective of this paper is to develop an optimal sensor network design for maximizing the performance. This proposed Ranking Artificial Bee Colony (RABC) is developed based on Artificial Bee Colony (ABC) with ranking strategy. The ranking strategy can make the much better solutions by combining the best solutions so far and add these solutions in the solution population when applying ABC. RABC is designed to adapt to topological changes to any network graph in a time. We can minimize the total energy dissipation of sensors to prolong the lifetime of a network to balance the energy consumption of all nodes with robust optimal solution. Simulation results show that the performance of our proposed RABC is better than those of previous methods (LEACH, LEACH-C, and etc.) in wireless sensor networks. Our proposed method is the best for the 100 node-network example when the Sink node is centrally located.

As many existing research fields are matured academically, researchers have encountered numbers of academic, social and other problems that cannot be addressed by internal knowledge and methodologies of existing disciplines. Earlier, pioneers of researchers thus are following a new paradigm that breaks the boundaries between the prior disciplines, fuses them and seeks new approaches. Moreover, developed countries including Korea are actively supporting and fostering the convergence research at the national level. Nevertheless, there is insufficient research to analyze convergence trends in national R&D support projects and what kind of content the projects mainly deal with. This study, therefore, collected and preprocessed the research proposal data of National Research Foundation of Korea, transforming the proposal documents to term-frequency matrices. Based on the matrices, this study derived detailed research topics through Latent Dirichlet Allocation, a kind of topic modeling algorithm. Next, this study identified the research topics each proposal mainly deals with, visualized the convergence relationships, and quantitatively analyze them. Specifically, this study analyzed the centralities of the detailed research topics to derive clues about the convergence of the near future, in addition to visualizing the convergence relationship and analyzing time-varying number of research proposals per each topic. The results of this study can provide specific insights on the research direction to researchers and monitor domestic convergence R&D trends by year.

테러의 위협이 더욱 심각해지고 있는 서구유럽과 미국 등에서는 소셜 네트워크를 이용한 극단주의로의 급진화가 더욱 진화하고 있다. 외국의 극단적 테러집단들 뿐만 아니라 일반인들이 이용하는 주요 소셜 플랫폼을 악용하는 사례들과 심각성이 보고되고 있다. 이 같은 소셜네트워크의 극단주의적인 메시지를 전달이 미국과 서구유럽에서는 매우 심각한 문제로 대두되고 있으며 학계에서도 관련 연구가 수행되고 있다. 반면 국내에서는 소셜 네트워크를 통한 극단적 사회 및 정치적 이념과 견해에 대한 조직화, 또는 급진화에 대한 체계적인 연구가 매우 부족한 실정이다. 이와 같은 연구의 부재는 관련 정책이나 적절한 입법적 대응에 대한 기초연구자료를 제시하지 못한다는 현실적인 문제점이 된다. 따라서 본 연구는 관련 주제에 대한 국외의 선행연구를 문헌분석하여 소개하였다. 특히 Jensen 등의 PIRUS 데이터의 분석결과를 중심으로 다수의 선행연구들을 분석하여 증거기반 연구결과들을 분석ᆞ소개하였다. 또한 본 연구의 중요한 부분으로 극단주의 메시지의 소셜 플랫폼 이용과 관련해서 미국 등지에서 논의되고 있는 입법적 대응과 관련한 법적인 이슈들도 논의하였다. 마지막으로 이 연구는 국외 선행연구의 문헌분석결과를 통해 극단주의적 견해를 가지는 개인들의 소셜 네트워크 활동과 관련한 소셜 플랫폼에 대한 국내의 정책 및 입법 관련 논의점과 시사점을 제시하였다.

문제적 과잉 성 행동은 성 충동과 각성을 통제하지 못하는 것과 관련이 있으며, 억제 기능을 담당하는 뇌 영역의 구조적, 기능적 변화와 관련이 있음이 밝혀졌다. 그러나 아직까지 문제적 과잉 성 행동의 휴지기 상태 시 뇌의 기능적 연결성에 관한 연구는 거의 없다. 따라서 본 연구에서는 자기공명영상장치를 사용하여 휴지기 상태 시 문제적 과잉 성 행동자의 집행 통제 회로(RECN, LECN)의 기능적 연결성의 결함을 규명하고자 하였다. 이를 위해 17명의 문제적 과잉 성 행동자와 인구통계학적 특성이 유사한 20명의 정상대조군을 대상으로 휴지기 상태 시 자기공명영상데이터가 획득하였다. 실행기능 제어 회로(LECN, RECN)와 관련된 영역을 관심 뇌 영역으로 선정하였으며, 이들 영역간 시계열 신호와의 상관계수를 기능 연결성 정도로 가정하고 집단 간 비교 검증을 하였다. 그 결과, 정상대조군과 문제적 과잉 성행동군의 집행 통제회로의 기능적 연결 강도에 유의한 차이가 나타났다. 즉, 정상대조군에 비해 문제적 과잉 성행동군은 상/중전두회와 미상핵, 상/중전두회와 두정회의 기능적 연결성이 저하된 것으로 나타났다. 또한, 이 영역간 기능적 연결강도는 과잉 성 행동 지수와 부적상관이 있는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 문제적 과잉 성행동자들이 성 충동과 각성을 제어하지 못하는 것이 집행 통제회로의 기능적 연결성 저하와 관련이 있음을 시사한다.

통합과 포용력이 사회의 주요한 이슈로 부각되면서, 사회적 약자인 노년층과 저소득 계층의 여가 활동을 충족시키는 도시계획시설에 대한 역할이 주목받고 있다. 본 연구는 노원구 △△영구임대주택 거주민을 대상으로 옥외활동 시설에 대한 이용 실태와 주요 공간 이용에 따른 사회적 관계망 형성 효과를 분석하였다. 분석은 빈도, t-분석 그리고 사회연결망 분석 방법을 활용하였다. 분석결과, 단지 내 공간 및 시설이용 빈도는 복지관(36.9%), 나팔공원(17.9%), 텃밭(10.2%)의 순으로 나타났으며, 1인이 교류하는 이웃의 수는 텃밭(13.44명), 나팔공원(6.47명), 복지관(5.13명) 이용자의 순으로 나타났다. 특히, 텃밭 이용자는 이웃 간 교류의 범위가 가장 넓게 나타났으며, 다양한 그룹을 통해 정보의 교류가 활발히 일어나고 있었다. 관계의 질적 수준 역시 일반적인 교류의 수준을 넘어 정보 교류 및 문제 발생 시 적극적으로 도움을 주고받는 상호 부조의 관계를 유지하는 것으로 확인되었다. 반면 산책, 휴식, 운동 등의 여가 활동이 이루어지는 나팔공원과 교육 활동이 제공되는 복지관의 경우 이용자들 간 교류의 범위가 좁고 집중화된 정도가 소수 그룹에 한정되었다. 본 연구는 영구임대주택에 거주하는 취약계층을 대상으로 주민들의 자발적인 교류와 지속적인 옥외활동을 촉진하는 공간 및 시설에 대한 사회적 기능을 밝혔다는데 의의가 있다.

The maintenance part of the CAN Bus Networks failure is very difficult due to the difficulty of the inspection and the variety of the cause of the failure. In this study, first, diagnosis process is classified into diagnosis process of non-communication in total and diagnostic process of partial communication failure. Second, based on the past fault code, we analyze the fault by analyzing the nearest fault by analyzing the faults through the array and diagram. And, if the past failure codes can not be analyzed, the CAN logger is used to collect data. After that, it is confirmed that the fault diagnosis can be performed effectively by analyzing and checking it. Through this, troubleshooting by the diagnostic process is suggested and the direction of troubleshooting that the field technicians can use for diagnosis and inspection of CAN Bus Networks is presented.

This research is about a study on the flow stress of Inconel 601 under hot deformation. For Inconel 601, hot compression tests on gleeble 3500 system under 925℃, 1050℃ and 1150℃ and 0.001/s, and 5/s of strain rates were done. The flow behavior of the Inconel 601 was studied and modeled. In this study, the flow stress was modeled using deep neural network and support vector regression algorithm. The flow stress of Inconel 601 was dependent on strain rate and temperature. It was found that both the deep neural network and support vector regression adequately described the flow stress variation of Inconel 601. However, the model by the support vector regression was found to be superior to the model by the deep neural network. The construction of the model by SVR was more efficient than the construction by DNN. Also the prediction accuracy of the model by SVR was better than the accuracy of the model by DNN. It is found that the MAPE(Mean absolute percentage error) of the DNN based model was 4.89% while the MAPE of the SVR based model was 1.98%.

This study developed prediction models of chlorine bulk decay coefficient by each condition of water quality, measuring chlorine bulk decay coefficients of the water and water quality by water purification processes. The second-reaction order of chlorine were selected as the optimal reaction order of research area because the decay of chlorine was best represented. Chlorine bulk decay coefficients of the water in conventional processes, advanced processes before rechlorination was respectively 5.9072 (mg/L)-1d-1 and 3.3974 (mg/L)-1d-1, and 1.2522 (mg/L)-1d-1 and 1.1998 (mg/L)-1d-1 after rechlorination. As a result, the reduction of organic material concentration during the retention time has greatly changed the chlorine bulk decay coefficient. All the coefficients of determination were higher than 0.8 in the developed models of the chlorine bulk decay coefficient, considering the drawn chlorine bulk decay coefficient and several parameters of water quality and statistically significant. Thus, it was judged that models that could express the actual values, properly were developed. In the meantime, the chlorine bulk decay coefficient was in proportion to the initial residual chlorine concentration and the concentration of rechlorination; however, it may greatly vary depending on rechlorination. Thus, it is judged that it is necessary to set a plan for the management of residual chlorine concentration after experimentally assessing this change, utilizing the methodology proposed in this study in the actual fields. The prediction models in this study would simulate the reduction of residual chlorine concentration according to the conditions of the operation of water purification plants and the introduction of rechlorination facilities, more reasonably considering water purification process and the time of chlorination. In addition, utilizing the prediction models, the reduction of residual chlorine concentration in the supply areas can be predicted, and it is judged that this can be utilized in setting plans for the management of residual chlorine concentration.

해상에서 사용하고 있는 통신용 안테나는 눈에 띄게 계속 개발되고 있다. 하지만 해상통신용 안테나의 발전속도는 사용자의 요구와 비교했을 때 많이 부족한 것을 느끼고 있다. 그래서 해상에서 도움이 되는 안테나를 개발하고자 하였고 안테나의 소형화, 이득 및 방사패턴을 개선한 고속 통신망 시스템을 효과적으로 사용하기 위해 3 [GHz], 5.72 [GHz] 대역에서 동작하는 UWB/Bluetooth용 안테나를 설계하였다. 대역폭의 개선을 위해 마이크로스트립 패치 안테나를 선택하였고 3D 설계가 가능한 CST Microwave Studio 2014 프로그램을 이용하였다. 프로그램을 통해 각 단계마다 이론적인 근거에 의한 수식을 이용하여 슬롯의 폭, 길이, 전송선로의 폭 등을 계산하여 결과값을 확인하였다. 또한 시뮬레이션을 통해 제작 기준에 적합한 지 확인하는 과정을 거쳤다. 해상에서 근거리 통신을 위한 고속 무선 통신용인 UWB와 해당 기술을 쉽고 편하게 접할 수 있고 각각의 기기와 연결을 통해 근거리의 정보교환을 강조한 Bluetooth를 추가하여 사용자들에게 많이 활용될 수 있을 것이다.

Steam tables including superheated, saturated and compressed region were simultaneously modeled using the neural networks. Pressure and temperature were used as two inputs for superheated and compressed region. On the other hand Pressure and dryness fraction were two inputs for saturated region. The outputs were specific volume, specific enthalpy and specific entropy. The neural network model were compared with the linear interpolation model in terms of the percentage relative errors. The criterion of judgement was selected with the percentage relative error of 1%. In conclusion the neural networks showed better results than the interpolation method for all data of superheated and compressed region and specific volume of saturated region, but similar for specific enthalpy and entropy of saturated region.