작물 재배 시 주요 해충 발생에 대해 한두 달 이상 앞선 계절전망이 가능하다면 농가의 해충관리 의사결정이 보다 효율적으로 이루어질 수 있을 것이다. 본 연구에서는 국내 해충 발생과 통계적으로 유의미한 원격상관관계에 있는 기후현상을 찾기 위해 Moving Window Regression (MWR) 기법을 활용하였다. 벼멸구의 발생과 비래는 장기간에 걸쳐 여러 지역에서 연속적으로 일어나는 사건이기 때문에 비슷한 시공간적 규모 를 갖는 기후현상과 통계적인 연관성을 가질 가능성이 높아 본 연구의 대상 해충으로 선택하였다. MWR 통계 분석의 반응변수로써 1983년부터 2014년까지 국내 벼멸구 발생면적 자료를 사용하였고, 10개의 기후모형에서 생산되는 10개의 기후변수를 예보 선행시간별로 추출하여 설명변 수로 사용하였다. 최종적으로 선정된 각 MWR 모형의 특정 시기와 지역의 기후변수는 연간 벼멸구 발생면적 자료와 통계적으로 유의한 상관관 계를 보였다. 결론적으로, 본 연구에서 개발한 MWR 통계 모형을 통해 국내 벼멸구 발생 위험도에 따른 선제적 대응을 위한 벼멸구 계절전망이 가능할 것으로 보인다.

목 적: 여러 모형안을 이용하여 굴절이상도와 각막곡률반경으로부터 안축길이를 예측할 수 있는 계산식 을 유도하고 그 유용성을 평가하고자 하였다. 방 법: 안질환 및 안과적 수술 과거력이 없는 정시안 101명(174안)을 대상으로 하였으며, 평균 나이는 54.62±9.11세였다. Gullstrand의 정식 모형안, Gullstrand의 약식 모형안, Gullstrand-Emsley의 약식 모 형안, Le Grand의 이론적 모형안, Bennett와 Rabbetts의 약식 모형안을 이용하여 안축길이를 예측하는 계 산식을 유도하였다. 각각의 계산식에 자동굴절력계로 측정한 굴절이상도, 각막곡률반경을 적용하여 안축길 이를 예측하였고, IOL-Master로 실측한 안축길이와 비교하여 일치도를 평가하였다. 결 과: 측정된 안축길이와 계산된 안축길이 사이의 차이는 Gullstrand의 약식 모형안, Gullstrand- Emsley의 약식 모형안, Bennett와 Rabbetts의 약식 모형안, Le Grand의 이론적 모형안, Gullstrand의 정 식 모형안 순으로 적었으며, Gullstrand의 약식 모형안으로 계산된 안축길이만이 측정된 안축길이와 통계적 으로 유의한 차이를 보이지 않았다(p=0.309). 그 중에서도 Gullstrand의 약식 모형안이 일치도가 높은 것으로 나타났다. 결 론: 정시안에서 굴절이상도와 각막곡률반경을 기반으로 한 안축길이의 예측은 Gullstrand의 약식 모 형안이 더 정확하였다. 따라서 계산식을 이용한 정확한 안축길이의 예측은 개인별 안경렌즈 설계에 적용될 수 있을 것으로 본다.

창조경제 정부에서 교통안전 선진화를 국정과제로 추진하고 있을 만큼 도로안전은 사회적 주요 관심대 상이다. 그러나 현재 우리나라에서는 도로안전사업 대상 지역의 선정기준이 되는 도로안전 취약 및 위험 구간을 도출하는 방법이 객관적으로 마련되어 있지 않다. 따라서 이러한 국내 상황을 극복하기 위해서는 도로 안전성 여부를 과학적으로 분석할 수 있는 평가기법 개발이 필요하다. 이를 위한 최적의 방안으로는 한국 현지 도로 여건에 맞는 사고예측모형을 개발하는 것이다. 그러나 사고예측모형 개발에 필요한 모형 입력 자료를 생성하기 위해서는 현장조사와 DB 구축 등에 많이 비용이 소요된다. 따라서 본 연구에서는 사고예측모형 개발에 필요한 자료 중 도로 기하구조 요소(곡선반경 등)를 수집하 기 위해 직접 현장조사를 하지 않고 엑셀 형태로 작성된 도로대장을 활용할 수 있는 방안에 대해 연구하 였다. 또한 사고예측모형을 공간정보 기반으로 개발하여 Network Screening과 개선대안 효과분석 등의 작업을 직관적이며 효과적으로 수행하고 사고예측을 정확하게 판단할 수 있는 장점을 확보하기 위하여 모 형입력 자료를 공간정보 DB로 구축하는 방안을 도출하였다. 따라서 본 연구에서는 임의로 설정한 기준점에서부터의 누적거리를 이용하여 시설물 위치와 도로 기하 구조 정보를 표현하는 도로대장을 도로망 수치지도(교통주제도)를 따라 선형 객체의 공간정보로 변환할 수 있는 기능을 개발하였다. 또한 사고발생 자료의 경우 수집된 자료의 지구좌료를 이용하여 점형 객체의 공간정보를 생성하였으며, 교통량조사 자료는 동일한 교통량으로 구분되는 선형 객체의 공간정보를 생성 하였다. 본 연구에서 제시한 모형 입력 자료 생성 방법은 교통주제도의 차로수에 따라 도로중심선을 1차 분할 한 후, 공간정보로 생성된 종단경사, 곡선반경, 중앙분리대 등으로 도로중심선을 2차 분할하였으며, 이를 토대로 GIS 공간분석을 수행하여 접도구역(면형객체), 사고위치(점형객체), 교통량(선형객체), 가로등의 정보를 분할된 동질구간에 매핑하는 방안을 도출하였다. 본 연구를 통하여 교통사고, 교통량 및 도로대장 자료를 모형 입력 자료 형식에 맞게 공간정보 DB 형태 로 구축하고, 이를 통해 GIS의 공간분석을 수행함으로서 정확한 사고건수 추출, 동질성 구간에 대한 체계 적인 분석과 과학적인 분할 등을 매우 신속하고 다양하게 시뮬레이션을 할 수 있음을 확인할 수 있었다.

소나무재선충병에 대한 방제 전략 측면에서 한정된 인력과 자원을 효과적으로 이용하려면 방제 대상 지역에서의 소나무재 선충병 피해 확대 방향과 발생 가능 지역을 예측하여 대비할 필요가 있다. 본 연구에서는 소나무재선충병 확산 예측을 위하여 솔수염하늘소(M. alternatus)와 환경조건을 이용한 CLIMEX, MB Index, Maxent 모형으로 분석하였다. CLIMEX 분석을 위하여 일기상 자료(최고기온, 최저기온, 강수량, 평균 상대습도)를 월별 10년 평균하여 68개 관측지점별로 구축하였다. 미래 예측 자료는 기상청 기후변화정보센터에서 제공하는 12.5km 격자의 월별 자료(RCP 8.5)를 10년 단위 평균값을 도출하고 68개 관측지점별로 추출하였다. MB Index와 Maxent 분석을 위한 입력자료는 소나무재선충병 발생 지점, 월평균기온과 지형(고도, 향, 경사)을 이용하였다. 소나무재선충병 확산과 관련한 3가지 모형에서 도출된 결과를 종합한 결과, 2020년대에는 전라남도와 경상남도, 충청남도 내륙지역과 수도권을 중심으로 확산할 것으로 나타났다. 2050년대에는 강원도 백두대간 지역을 제외한 우리나라 전역으로 소나무재선충병이 확대될 것으로 예측되었고, 2090년대에는 전국적으로 소나무재선충병 이 발생할 것으로 나타났다.

표고버섯 재배 임가들이 생산량과 출하 시기를 결정하는 데 가격은 결정적인 역할을 하지만, 표고버 섯 가격 전망에 대한 연구는 미진한 상황이다. 이 연구의 목적은 표고버섯의 중품, 상품, 특품의 월별 가격자료를 이용하여 시계열 분석 모형을 구축하고, 이들의 단기 가격 예측력을 비교하는 것이다. 이를 위해, 2002∼2015년 동안의 등급별 가락시장 표고버섯 가격자료를 이용하여 Seasonal Exponential Smoothing 모델, Seasonal ARIMA with intercept 모델, Seasonal ARIMA without intercept 모델, Seasonal Dummy 모델을 포함하는 네가지 형태의 시계열 분석 모형을 구축하고 단기 가격을 예측하였 다. 또 통계적 검증방법을 이용하여 이들 모델의 가격 예측력을 비교하였다. 분석 결과, Seasonal ARIMA without intercept 모형의 가격 예측 능력이 가장 우수한 것으로 나타났다. 향후 다른 단기 소 득 임산물의 가격 예측에도 이들 모델을 적용함으로써 임가들의 생산 출하에 대한 의사결정에 유용한 정보를 제공할 수 있을 것이다.

PURPOSES : This study tries to develop the accident models of 4-legged signalized intersections in Busan Metropolitan city with random parameter in count model to understanding the factors mainly influencing on accident frequencies. METHODS: To develop the traffic accidents modeling, this study uses RP(random parameter) negative binomial model which enables to take account of heterogeneity in data. By using RP model, each intersection’s specific geometry characteristics were considered. RESULTS : By comparing the both FP(fixed parameter) and RP modeling, it was confirmed the RP model has a little higher explanation power than the FP model. Out of 17 statistically significant variables, 4 variables including traffic volumes on minor roads, pedestrian crossing on major roads, and distance of pedestrian crossing on major/minor roads are derived as having random parameters. In addition, the marginal effect and elasticity of variables are analyzed to understand the variables’impact on the likelihood of accident occurrences. CONCLUSIONS :This study shows that the uses of RP is better fitted to the accident data since each observations’specific characteristics could be considered. Thus, the methods which could consider the heterogeneity of data is recommended to analyze the relationship between accidents and affecting factors(for example, traffic safety facilities or geometrics in signalized 4-legged intersections).

PURPOSES: The purpose of this thesis is to evaluate the effectiveness of an active noise cancellation (ANC) system in reducing the traffic noise level against frequencies from the predictive model developed by previous research. The predictive model is based on ISO 9613-2 standards using the Noble close proximity (NCPX) method and the pass-by method. This means that the use of these standards is a powerful tool for analyzing the traffic noise level because of the strengths of these methods. Traffic noise analysis was performed based on digital signal processing (DSP) for detecting traffic noise with the pass-by method at the test site. METHODS : There are several analysis methods, which are generally divided into three different types, available to evaluate traffic noise predictive models. The first method uses the classification standard of 12 vehicle types. The second method is based on a standard of four vehicle types. The third method is founded on 5 types of vehicles, which are different from the types used by the second method. This means that the second method not only consolidates 12 vehicle types into only four types, but also that the results of the noise analysis of the total traffic volume are reflected in a comparison analysis of the three types of methods. The constant percent bandwidth (CPB) analysis was used to identify the properties of different frequencies in the frequency analysis. A-weighting was applied to the DSP and to the transformation process from analog to digital signal. The root mean squared error (RMSE) was applied to compare and evaluate the predictive model results of the three analysis methods. RESULTS: The result derived from the third method, based on the classification standard of 5 vehicle types, shows the smallest values of RMSE and max and min error. However, it does not have the reduction properties of a predictive model. To evaluate the predictive model of an ANC system, a reduction analysis of the total sound pressure level (TSPL), dB(A), was conducted. As a result, the analysis based on the third method has the smallest value of RMSE and max error. The effect of traffic noise reduction was the greatest value of the types of analysis in this research. CONCLUSIONS : From the results of the error analysis, the application method for categorizing vehicle types related to the 12-vehicle classification based on previous research is appropriate to the ANC system. However, the performance of a predictive model on an ANC system is up to a value of traffic noise reduction. By the same token, the most appropriate method that influences the maximum reduction effect is found in the third method of traffic analysis. This method has a value of traffic noise reduction of 31.28 dB(A). In conclusion, research for detecting the friction noise between a tire and the road surface for the 12 vehicle types needs to be conducted to authentically demonstrate an ANC system in the Republic of Korea.

최근 빅데이터 활용, 앙상블 기후모형과 작물모형의 결합, 작물모형과 사회경제모형의 결합 등 다학제간 연구들이 활발하게 수행되고 있는 가운데, 국내 많은 농업모형 연구자들에 의해 작물 생물계절/생육단계모의 모형, 기상재해 및 병해충 예측모형 등이 꾸준히 개발되었고, 이와 더불어 각 모형에서 생산되는 정보를 농가에서 쉽게 활용 가능하도록 가공하고 또 빠르고 효율적으로 정보를 제공하기 위한 시스템들이 개발되었다. 그러나, 여러 농업모형들을 유기적으로 결합하여 보다 현실적인 정보를 생산하기 위한 연구는 드물었다. 농업생태계를 구성하는 작물, 작물에 영향을 미치는 생물적 환경 (병원균, 해충, 잡초 등)과 비생물적 환경 (토양, 기상 등)은 서로 밀접하고 복잡한 상호작용을 하고 있기 때문에 이들 모두를 고려한 모형을 개발하는 것은 사실상 거의 불가능에 가깝다. 그럼에도 불구하고, 주요 상호작용들을 모의한 종합적인 농업생태계 모형을 만들어 내는 것이 우리 연구자들이 앞으로 해야 할 중요한 숙제임에는 틀림없다. 최근 복숭아순나방 (Grapholita molesta, Busck)의 서식지가 중국 북서부에서부터 전세계로 급속도로 확대되면서 과수 농가에도 상당한 경제적 피해를 입히고 있다. 따라서 이 해충에 대한 연구도 활발하게 이루어지고 있는데, 본 연구에서는 과수 개화일 예측모형과 복숭아순나방 출현모형을 이해하고 이를 결합하여 활용할 수 있는 가능성을 고민해 보려고 한다.

기후변화는 전지구적인 현상으로 1950년대 이후 관측된 변화의 대부분은 수천 년 내 전례 없던 것이다 (IPCC, 2014). 2014년 전지구 평균기온은 20세기 평균기온보다 0.68 ℃ 증가하여 관측이래 가장 높은 기온을 기록하였다 (미국 해양대기청, 2014). 이러한 기후변화는 작물과 그를 가해하는 해충의 생물계절 변화에 영향을 주며, 그 영향은 종에 따라 상이할 것이다. 변화하는 환경 속에서 올바른 해충 방제 전략을 수립하기 위해 해충뿐만이 아니라 작물의 생물계절 변화를 예측할 필요가 있다. 작물과 해충의 발육 단계를 예측하기 위한 다양한 모델들이 개발되어 있으며, 이를 활용하면 미래 기후변화 환경에서 작물과 해충의 생물계절 변화를 예측할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 먹노린재와 이화명나방 및 그들의 대표적인 기주식물인 벼의 기후변화에 따른 생물계절 변화를 예측하고, 향후 논에서 이들의 발생 양상에 대해 예측하였다. 모델 시뮬레이션 결과 벼의 경우 기후변화로 인해 재배시기가 점차 늦춰질 것으로 예측되었으나, 먹노린재의 경우 월동성충의 발생시기가 2000년대 전국 평균 192.1 일에서 2050년대에는 178.4 일로 앞당겨질 것으로 예측되었다. 이화명나방의 경우 1화기 성충의 발생 시기가 2000년대 전국 평균 171.4 일에서 2050년대 160.4 일로 앞당겨질 것으로 예측되었으며, 현재 대부분의 지역에서 연 2회 발생하고 있으나, 시뮬레이션 결과 2050년대에는 산간지역을 제외한 대부분의 지역에서 연 3회 발생하는 것으로 예측되었다.

본 연구에서는 완전생활형 목화진딧물이 유성형 세대로 전환하는 기작을 구명하고 이를 종합하여 유성형 발생시기 예측모델을 개발하였다 유성형 발생 임계광주기 및 온도효과 실험을 통해서 목화진딧물의 유성형 발생은 온도와 광주기에 의하여 영향을 받는다는 사실을 제시하였다. 실험결과 온도 21℃ 이상의 처리구에서는 광주기에 상관없이 유성형이 발생하지 않았고, 온도가 낮아질수록 유성형의 발생비율이 높아지는 것으로 나타났다. 또한 광주기가 짧아질수록 유성형의 발생비율이 높아지고, 13h의 광주기에서는 온도와 상관없이 유성형이 발생하지 않았다. 본 실험에서 온도에 따라서 임계광주기가 변한다는 사실을 보여 주었고, 온도 3℃의 상승이 목화진딧물의 임계광주기를 약 0.36h(약 21분) 단축시키는 것으로 나타났다. 온도-광주기 관련 실내실험과 포장조사자료를 통해서 얻은 결과를 종합하여 유성형 전환초발기준과 50% 전환기준으로 모형을 시뮬레이션하였고, 이를 이용하여 각 형태별 발생시기와 성충완료시기를 추정하고 형태적으로 구분이 가능한 수컷을 대상으로 실제 포장 관측값과 비교하였다. 포장적합결과 Advance mode 모형이 통계적으로 우수한 적합력을 보였다. 향후 보다 많은 관측자료를 통한 포장검증이 필요하지만, 더 개선된 모형이 개발될 때까지 현 상태의 모형은 목화진딧물의 후기 개체군동태를 이해하는데 긴요하게 이용될 수 있을 것이라 생각된다.

Several fields of science have demanded large-scale workflow support, which requires thousands of CPU cores or more. In order to support such large-scale scientific workflows, high capacity parallel systems such as supercomputers are widely used. In order to increase the utilization of these systems, most schedulers use backfilling policy: Small jobs are moved ahead to fill in holes in the schedule when large jobs do not delay. Since an estimate of the runtime is necessary for backfilling, most parallel systems use user’s estimated runtime. However, it is found to be extremely inaccurate because users overestimate their jobs. Therefore, in this paper, we propose a novel system for the runtime prediction based on workload-aware clustering with the goal of improving prediction performance. The proposed method for runtime prediction of parallel applications consists of three main phases. First, a feature selection based on factor analysis is performed to identify important input features. Then, it performs a clustering analysis of history data based on self-organizing map which is followed by hierarchical clustering for finding the clustering boundaries from the weight vectors. Finally, prediction models are constructed using support vector regression with the clustered workload data. Multiple prediction models for each clustered data pattern can reduce the error rate compared with a single model for the whole data pattern. In the experiments, we use workload logs on parallel systems (i.e., iPSC, LANL-CM5, SDSC-Par95, SDSC-Par96, and CTC-SP2) to evaluate the effectiveness of our approach. Comparing with other techniques, experimental results show that the proposed method improves the accuracy up to 69.08%.

본 연구는 국내에서 아직 미흡한 조류 번식지 예측 모형을 이용해 참매의 서식지 예측 및 대체번식지로서 이용 가능한 지역을 선정하고, 향후 참매 번식 가능지역을 대상으로 보호관리 지역을 확대할 수 있는 근거를 제시하기 위한 방안이다. 참매의 번식지는 현장조사에서 확인된 둥지(N=10)를 이용하였으며, 출현지점은 제3차자연환경조사를 통해 확인된 참매출현지점(N=23)을 활용해 분석하였다. 모형변수로는 지형인자 4가지, 자연환경인자(식생) 3가지, 거리인자 7가지, 기후변수 9가지를 활용하였다. 활용변수 중 Random sampling을 통해 확보된 비출현 좌표와 출현좌표간 비모수 검증을 통해 최종 환경변수를 선정하였다. 유의성 검증을 통해 선택된 변수는 번식지 대상 10가지, 출현지점 대상 7가지였으며, 이 변수를 활용해 최종 서식지 예측 모형(MaxEnt)을 구축하였다. 모델 구축결과 번식에 활용된 각 변수별 모형 기여도는 온도의 계절적 변동, 혼효림과의 거리, 입목밀도, 경급의 순이었으며, 출현지점에 활용된 각 변수별 모형 기여도는 온도의 계절적 변동, 수계와의 거리, 경작지와의 거리, 경사도의 순이었다. 번식지점을 대상으로 한 모델링은 기후환경과 숲 내부에서 번식하는 참매의 특성이 반영된 것으로 판단된다. 예상서식지는 충청북도 중부 이북지역으로 예상되었으며, 그 면적은 189.5㎢(2.55%)였다. 충북 이남지역은 청주와 충주 등의 비교적 큰 도시가 발달되어 있는 반면 충청북도 북부지역의 경우 산림과 경작지가 고루 발달되어 있어 번식에 있어 일정한 세력권과 먹이원이 필요한 참매로서는 번식에 유리한 지역일 것으로 판단된다. 출현지점 대상으로 한 모델링은 면적이 3,071㎢(41.38%)으로 확인되었으며, 이는 출현지점을 대상으로 하여 단순 이동 관찰 및 계절적인 변동 미고려 등의 한계가 있기 때문에 번식지점을 대상으로 한 모델링보다 광범위한 서식예상지역을 예측하였다. 결과에서 확인된 예측지점은 번식지를 대상으로 하였을 경우 정밀한 서식예측이 가능하나, 둥지의 특성상 확인되는 지점이 적고, 참매의 행동영역을 반영하지 못하는 단점이 있다. 반면 출현지점을 대상으로 하였을 경우 더 광범위한 지점에 대한 결과 도출이 가능하였으나, 단순 이동이나 지속적인 이용실태를 반영하지 못하기 때문에 정밀도에서는 다소 떨어진다고 할 수 있다. 다만 이러한 결과들을 통해 참매의 서식지를 예측할 수 있으며, 특히 정밀한 번식지역의 예측자료는 환경영향평가나 개발계획 수립시 서식지 모형 결과를 도입하여 반영할 필요성이 있다.

PURPOSES : The purposes of this study are to compare the day and night characteristics and to develop the models of traffic accidents. in Rural Signalized Intersections METHODS : To develop day and night traffic accident models using the Negative Binomial Model, which was constructed for 156 signalized intersections of rural areas, through field investigations and casualty data from the National Police Agency. RESULTS : Among a total of 17 variances, the daytime traffic accident estimate models identified a total of 9 influence factors of traffic accidents. In the case of nighttime traffic accident models, 11 influence factors of traffic accidents were identified. CONCLUSIONS: By comparing the two models, it was determined that the number of main roads was an independent factor for daytime accidents. For nighttime accidents, several factors were independently involved, including the number of entrances to sub-roads, whether left turn lanes existed in major roads, the distances of pedestrian crossings to main roads and sub-roads, lighting facilities, and others. It was apparent that if the same situation arises, the probability of an accident occurring at night is higher than during the day because the speed of travel through intersections in rural areas is somewhat higher at night than during the day.

국가 간 교역의 확대로 인해 증대되는 다양한 교류는 의 도적 또는 비의도적으로 생물종의 빈번한 이동을 불러오고 있다. 본래의 서식지를 벗어나 새로운 서식지로 유입되어 정착한 외래생물 가운데 일부의 종은 강한 침입성을 보이며 유입 생태계를 교란시키기도 한다. 침입외래생물은 빠른 증 식을 보이며 높은 확산성을 보여 새로이 정착한 지역의 생 물다양성을 위협하는 생물종이다. 남미 원산의 대표적인 침입외래생물인 뉴트리아(Myocastor coypus)는 설치목 뉴트리아과에 속하는 포유동물로 1985년 사 육을 목적으로 국내에 도입되었으나 사육 환경의 미흡으로 산업이 붕괴되며 자연에 유입되었다. 자연에 정착한 뉴트리아 는 굴을 파는 습성으로 관개시설에 피해를 주며 넓은 범위의 식물 섭식으로 생물다양성을 훼손한다. 국내에서는 2006년 자연에서 서식이 보고되었고, 현재 에는 낙동강 중·하류와 남한강 일부 지역, 금강 일부 지역 에서 서식이 확인되고 있다. 뉴트리아가 자연에 정착한 이후, 광역적인 확산 추세를 보임에 따라 2014년부터 구체 적인 관리전략을 수립하고 국가적 차원에서 본격적인 조 절에 나서고 있다. 침입외래생물로 인한 피해로부터 생태계를 보호하고 훼 손된 생태계를 복원하기 위해 가장 우선적으로 고려되는 관리방법은 일정 서식지역 내에서의 서식을 제한하는 것이 다. 관리를 위한 전략을 수립하고 현장 적용을 시행하며 설 정된 목표를 성취하기 위해서는 대상종에 대한 분포 현황을 정확히 파악하고 확산 가능한 서식지를 예측하는 과정이 선행되어야 한다. 이에 본 연구에서는 국내 집중 서식지역 인 낙동강 권역을 대상으로 종분포모형을 이용하여 서식지 특성을 파악하고 서식 가능 지역의 예측하여 보다 효율적인 관리에 기여하고자 하였다. 본 연구에서 사용된 종속변수인 뉴트리아의 출현 위치 정보는 2013년부터 2014년까지의 현장조사를 통해 서식이 확인된 1,546개 지점을 이용하였고, 생태적 특성을 기반으 로 독립변수를 선정하였다. 모형의 적합도(AUC)는 0.967 로 높게 계산되었으며, 전체 환경 변수 중 연간 최고 기온과 연간 최저 기온, 연간 강수량, 수계로부터의 거리의 순으로 모형의 기여도가 높게 나타나 뉴트리아의 정착과 증식이 서식지역의 기온과 매우 밀접한 연관이 있음을 확인하였다. 환경변수와 서식 가능 지역의 관계를 분석한 결과, 연간 강수량이 연간 강수량이 1,300～1,400mm 을 보이는 지역 에서 연간 최고 기온이 29℃ 이상으로, 연간 최저 기온이 영하 5℃ 이하로 내려가지 않는 지역에서 정착의 가능성이 높은 것으로 나타났다. 뉴트리아는 29℃ 이상 33℃ 이하의 기온에서 높은 활력을 나타내지만, 영하의 온도에서는 생존 을 위협받는 것으로 알려져 있다. 또한, 수계로부터 1km 이내를 벗어나지 않는 지역에서 높은 정착 확률을 나타내어 반수생의 뉴트리아의 습성이 반영되는 등 뉴트리아의 생태 적 특성이 국내에서 서식 가능 환경에 그대로 투영되고 있 는 것으로 판단된다. 예측된 서식지는 낙동강 하류인 경상남도 일대와 부산광 역시의 낙동강 하구언을 중심으로 넓게 분포하고 있어, 이 를 바탕으로 실제의 값과 예측된 값의 오차 평균이 최소가 되는 maximum training sensitivity plus specificity’의 값 (threshold)을 이용하여 출현지역과 비출현 지역을 분류 (binary classification)한 결과, 낙동강 권역의 약 8.7%, 경 상남도 면적의 약 24% 에 해당하는 2,531.75㎢ 의 면적이출현지역으로 산출되었다. 본 연구는 뉴트리아의 관리 전략을 수립하고 현장관리를 시행함에 있어 실질적인 도움이 될 수 있는 기초자료를 제 공하고자 수행하였다. 기후인자와 수계인자를 이용하여 낙 동강 권역 내 서식하는 뉴트리아의 분포 특성을 파악하고자하였지만, 향후 보다 정밀한 서식지 예측을 위해서는 보완 된 기후자료와 식생도, 하천기본계획상의 하천측량자료, 습 지지형을 반영하여야 한다. 서식지역의 예측은 뉴트리아가 낮은 밀도로 서식하는 지 역의 관리에 있어 매우 유용한 자료이다. 지속된 관리로 인 해 개체수가 감소한 관리 대상 지역에서는 포획 효율의 한 계에 직면할 수 있다. 한계 상황에서 수립된 관리 목표에 이르기 위해서는 뉴트리아의 이동과 확산 특성, 그리고 번 식과 의사소통 등에 관한 명확한 이해가 필요하므로 해당 부분에 대한 연구가 추가되어야 한다.

There have been various studies on measurements of flood risk and forecasting models. For river and dam region, PDF and FVI has been proposed for measurement of flood risk and regression models have been applied for forecasting model. For Bo region unlikely river or dam region, flood risk would unexpectedly increase due to outgoing water to keep water amount under the designated risk level even the drain system could hardly manage the water amount. GFI and general linear model was proposed for flood risk measurement and forecasting model. In this paper, FVI with the consideration of duration on GFI was proposed for flood risk measurement at Bo region. General linear model was applied to the empirical data from Bo region of Nadong river to derive the forecasting model of FVI at three different values of Base High Level, 2m, 2.5m and 3m. The significant predictor variables on the target variable, FVI were as follows: ground water level based on sea level with negative effect, difference between ground altitude of ground water and river level with negative effect, and difference between ground water level and river level after Bo water being filled with positive sign for quantitative variables. And for qualitative variable, effective soil depth and ground soil type were significant for FVI.

일반국도의 연장 및 공용기간의 증가로 포장상태가 불량한 구간이 증가하고 이로 인한 유지보수비용이 증가하고 있다. 제한된 예산으로 일반국도를 효율적으로 관리·감독하기 위하여 포장관리시스템(PMS, Pavement Management System)이 1980년대 말 도입된 이후 현재 한국건설기술연구원에서 국토교통부 로부터 위탁을 받아 운영 중이다. 일반국도 포장관리시스템에는 다양한 종류의 유지보수 공법이 적용되고 있다. 특히, 아스팔트 포장의 소성변형이 급격히 증가하여 2000년대 초반 개질아스팔트 포장(PMA, Polymer Modified Asphalt), SMA(Stone Mastic Asphalt)와 같은 장수명 포장이 도입되기 시작하였다. 하지만 이러한 장수명 포장은 일반 아스팔트 포장과 달리 보수구간 및 공용기간이 적어 공용수명 예측모 형 개발에 필요한 충분한 데이터를 확보하기 어려운 실정이다. 따라서 본 연구에서는 공용수명 자료의 특 성을 고려하여 일반국도 아스팔트 포장의 공용수명예측모형을 개발하였다. 분석대상구간은 일반국도에서 연장이 긴 남북방향 노선 5개(1, 3, 5, 7, 31호선)와 동서방향 5개 노선 (2, 4, 6, 24, 34호선)에 대한 일반국도 모니터링 구간을 교통량과 환산교통량을 기준으로 각 2그룹으로 구분하여 사용하였다. 일반국도 포장관리시스템은 포장상태를 균열률과 소성변형, 종단평탄성을 적용하 고 있으나 본 연구에서는 공용수명을 결정하는 포장상태지표로 균열률을 적용하였다. 그림 1은 일반포장 과 장수명포장이 적용된 구간에서 나타나는 공용수명에 따른 균열률의 변화를 나타낸다. 공용수명 예측모 형은 일반포장과 장수명 포장으로 구분하여 결정론적 방법론인 일반 회귀모형방법론(직선,곡선)과 확률론 적 방법론인 마르코프, 생존확률 방법론을 적용하였다. 또한, 현재의 공용수명 자료 특성이 고려된 다양 한 공용수명예측모형의 검증과 활용방안을 제시하는 것을 목적으로 한다.

우리나라 해안지역은 매년 평균 3개의 태풍으로부터 직·간접적인 영향을 받아왔으며, 태풍에 의한 폭풍 해일은 해안지역에 많은 피해를 주는 자연현상 중 하나이다. 또한 기후 변화로 나타나는 해수면 및 해수 온도 상승으로 인해 태풍 강도의 증가로 폭풍해일에 의한 피해가 필연적으로 증가할 것으로 예상된다. 본 연구는 한반도 태풍 내습 시 확률적 해일고 추산을 위한 초기 연구로서, 해양·기상 연계 모형인 SLOSH(Sea, Lake, and Overland Surges from Hurricanes) 모델을 이용하여 과거 한반도를 내습한 태풍 매미(MAEMI, 0314)와 볼라벤(BOLAVEN, 1215)의 해일고 및 최대 해일고 발생 시간을 확인하였다. SLOSH 모델을 이용하여 예측된 해일고는 국립 해양 조사원에서 제공하는 실측 자료와의 비교 및 검증을 통해 유용성을 입증하였다.

Recently, the mineral resource protection policies and regulations in production countries of natural resources including rare metals are becoming more stringent. Such environment makes which market has malfunction. In other word, those are not perfect or pure market. Therefore because each market of natural resources have special or unique characters, it is difficult to forecast their market prices. In this study, we constructed several models to estimate prices of natural resources using statistical tools like ARIMA and their business indices. And for examples, Indium and Coal were introduced.

PURPOSES : The purpose of the study is to a) explore the operating speed of trucks on rural highways affected by road geometry, and thereby b) develop a predictive model for the operating speed of trucks on rural highways. METHODS: Considering that most of the existing studies have focused on cars, the current study aimed to predict the operating speed of trucks by conducting linear regression analysis on the speed data of trucks operating on the linear-curved-linear portions of the road as a single set. RESULTS: The operating speed in the plane curve portion increased with the length of the curve, and decreased with a lower vertical grade and a smaller curve radius. In the straight plane portion, the operating speed increased with a larger curve radius(upstream), and decreased with an increase in the change of the vertical grade, depending on the length of the vertical curve. CONCLUSIONS: This study developed estimation models of truck for operational speed and evaluated the degree of safety for horizontal and vertical alignments simultaneous. In order to represent whole area of the rural highway. the models should be ew-analyzed with vast data related with road alignment factor in the near future

본 연구에서는 모델 기반의 온실 환경 제어에 활용될 수 있는 미기상 환경 예측 모형을 개발하고자 하였다. 전산유체역학 시뮬레이션을 활용하여 다양한 기상 조건과 온실의 환기 구조에 따른 온실 내부의 미기상 변화와 환기창에서의 환기량 변화를 모의하고, 다중회귀분석을 통해 수치 모형을 제시하였다. 비정상상태의 환기 작용을 모의한 결과, 환기창 개방 후 환기 효과가 완전히 나타나기까지는 3분 ~ 20분 정도의 시간이 소요될 수 있는 것으로 나타났다. 기존의 센서 실측에 기반을 둔 대부분의 환경 조절 제어 시스템의 경우에는 측정값에 따른 피드백에 의해 환경 제어가 동작하므로 온실 내부의 기온이 상승한 이후에 환경 제어를 시작하게 되지만, 모델 기반의 환경 조절 제어 시스템을 도입하면 이러한 3분~20분 정도의 시간을 사전에 고려하여 적정 환경을 제어할 수 있도록 미리 환기창의 조작이 이루어지게 된다. 작은 규모의 온실에서 는 이러한 영향이 미비할 수 있지만, 근래에 증가하고 있는 대규모 온실들에 대해서는 온실 내부 작물 재배 환경의 균일성과 적정성, 안정성을 확보하고 환경 조절의 경제성을 추구할 수 있는 모델 기반의 환경 조절 시스템이 필수적이다. 본 연구에서 제시된 수치 모형들은 외부의 기온과 풍속, 지면 온도, 일사량 등의 기상 환경과 온실의 천창 개폐율에 따라 유도되는 자연 환기의 성능을 온실 내 미기상 변화와 환기창을 통한 환기량 값으로 제시하고 있으며, 전산유체역학 시뮬레이션 결과와 비교하여 각각 58% ~ 92%, 76% ~ 93%의 예측력을 보였다. 미기상의 변화는 온실을 9개의 세부 영역으로 구분하여 각 영역 에서의 기온 하락 정도로 나타내며, 환기량은 지붕에 형성된 6개의 천창에서의 공기 유출입량을 각각 제시하여 준다. 환기 작용에 의한 미기상의 변화는 반드시 환기창에서의 환기량에 의해 예측되지는 않으므로 환기량과 환기의 효과를 구분하여 적용하는 것이 중요할 것이다. 이러한 수치 모형들은 모델 기반 환경 제어 시스템에서 가상의 환기창 동작에 따른 환기 성능을 예측하는데 활용될 수 있으며, 전산유체역학 시뮬레이션과 같은 매우 복잡한 예측 모델이 비해 상당히 간단한 형태로 이루어져 있어 빠른 계산 시간을 보장한다. 이는 실시간 제어의 관점에서는 복잡한 예측 모델들에 비해 실시간 예측 과 제어가 가능하다는 큰 장점을 가져다준다. 본 연구를 통해 개발되고 시도된 결과들은 모델 기반의 온실 복합 환경 제어 시스템을 위한 알고리즘을 개발하는데 활용될 것이다. 또한 이러한 활용은 농업에 IT 기술을 접목하여 농가의 노동력 부족을 극복하고 생산성 향상과 경쟁력 확보를 도모하는 농업 선진화에 기여할 것으로 기대된다.