스토핑 채광법은 현재 가장 보편적으로 이용되고 있는 지하 금속광 채광법 중 하나이다. 그러나 채광과정에서 발생하는 확정선외 혼입은 광산 전반의 생산성을 떨어뜨리며 때때로 폐광의 주요 원인을 제공하기도 하여 그 예측과 관리가 시급한 실정이다. 이를 위해 본 연구는 서 호주의 한 지하광산에서 조사한 자료를 바탕으로 인공 신경망(ANN)을 이용하여 보다 신뢰성 있는 확정선외 혼입 예측모델을 제시하였다. 또한, 연결가중 알고리즘(CWA)에 의한 요인분석을 통해 확정선외 혼입의 영향인자에 대한 기여도 분석을 실시하였다. 제안된 확정선 외 혼입 예측 ANN 모델의 학습과 시험 단계의 상관계수는 0.9641과 0.7933으로 강한 상관관계를 보였으며, CWA분석결과 발파공 길이(BHL)과 절리 방향 안전계수(SFJ)의 기여도가 18.78%와 17.99%로 다른 인자에 비해 비교적 중요한 영향인자 임을 확인할 수 있었다.
다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron, MLP) 구조는 그의 비선형 적합능력으로 인하여 매우 다양한 실제 문제에 적용되고 있다. 그러나 일반화된 MLP 구조의 적합능력은 은닉노드의 개수. 초기 가중 값 그리고 학습 회수 또는 학습 오차와 같은 구조인자(factor)들에 크게 영향을 받는다. 만약 이들 구조인자가 부적절하게 선택되면 일반화된 MLP 구조의 적합능력이 매우 왜곡될 수 있다. 따라서 MLP구조에 영향을 주는 인자들의 결합 영향을 살펴보는 것은 중요한 문제이다. 이 논문에서는 제어상자(controller box)를 통한 학습결과와 더불어 MLP구조를 일반화할 때 영향을 줄 수 있는 신경망의 일반적인 구조인자 들을 실증적으로 살펴보고 이들의 상대효과를 비교한다.
본 연구는 표면 파라미터 추정시 고려하는 주요 인자별로 각 조정모델들을 분류하고 그들의 추정정확도를 사전분석함으로써 이들 모델링 인자들이 각 대상파라미터의 추정에 주는 영향을 정량적으로 분석하였다. 현재 지표면형상에 대한 정보를 취득하기 위하여 라이다영상, 항공영상, SAR영상 등 다양한 자료가 활용되고 있고, 이들로부터 지표면 형상을 정량적으로 분석하기 위해서는 임의지점 주위의 관측값들을 이용하여 해당 지점의 형상을 구체적으로 파악하게 된다. 이러한 형상정보는 관측값 범위지정, 가중치방식, 그리고 수학적모델링 등 여러 인자들을 선정하여 산정할 수 있지만, 각 선정인자에 따라 표면의 형상정보는 다르게 산정되고 또한 그 정확도도 상이하게 된다. 따라서, 본 연구에서는 표면의 형상정보추출시 조정계산 인자들 따른 이러한 정확도를 비교함으로써 인자별 추정 정확도 변화 경향에 대한 진단을 실시하였다. 본 연구에서는 표면형상정보로 표고, 경사, 곡면의 2차계수를 대상으로 하고, 수학적함수, 커널크기, 가중유형별로 조정계산모델들을 구성하여 사전통계량을 계산하였고, 이에 따라 전통계량 변화를 비교 분석함으로써, 각 조정모델의 추정성능을 조정계산인자에 따라 정량적으로 비교분석하였다.
하도홍수추적 방법에서 많이 사용되고 있는 Muskingum 방법의 가장 중요한 매개변수는 저류상수와 가중인자이다. Muskingum 방법은 상류유입지점에서 하류 유출지점까지 측방유입량이 고려되지 않지만, 실제 유역에는 강우로 인하여 측방유입유량이 발생한다. 이로 인해 상하류 실측자료를 이용하여 저류상수 및 가중인자를 산정하는 것이 매우 어려운 상황이다. 이에 본 연구는 HEC-RAS 1차원 부정류 해석모형을 이용한 수리학적 홍수추적을 통해 측방유입유량이 제외된 상태에서의 하도에서 전파되는 유량을 산정하였고, 이를 이용하여 저류상수 및 가중인자를 산정하는 방법을 제시하였다. 이와 함께 저류상수가 유하시간과 관계있음을 감안하여 국내 하천기본계획 수립 시 사용되는 유하시간 경험 공식들을 저류상수로 적용한 결과를 비교 분석하였다. 마지막으로 유량이 고려된 유하시간 산정 식을 개발하고, 유입량의 변화에 맞춰 유하시간을 업데이트하여 모의를 수행하는 방법을 제시하였다. 유량을 고려한 유하시간을 저류상수로 적용한 경우, 유량의 상승 및 하강 과정, 첨두 유량, 그리고 첨두 시간에 대해서 잘 모의하는 것으로 분석되었다.
본 연구에서는 선형시스템 가정에 근거하여 하도구간에 대한 Muskingum 하도추적모형의 매개변수 결정방법을 제안하였다. 제안된 모형은 충주댐 유역에 적용되어 검토되었다. 추가적으로 영춘-충주댐 유역에 대해 총 7개의 호우사상을 대상으로 유출해석을 실시하고 그 결과를 검토하였다. 그 결과를 정리하면 다음과 같다. 먼저, 유역분할에 의해 발생하는 하도의 집중시간 및 저류상수는 상류 분할유역과 상류 분할유역을 포함한 하류 유역의 집중시간 및 저류상수의 차로써 표현가능하다. 이와 같은 방법으로 산정된 하도구간에서의 저류상수는 Muskingum 하도추적모형의 저류상수와 동일하며, 가중인자 역시 집중시간과 저류상수와의 비를 이용하여 간단히 산정할 수 있다. 둘째, Russel 계수와 Muskingum 모형의 가중인자는 서로 반비례 관계에 있으며 일반적으로 적용되고 있는 Russel 계수의 범위에 해당하는 가중인자의 범위는 0.4166-0.625이다. 마지막으로, 영춘-충주댐 구간을 대상으로 한 적용에서는 관측자료의 불확실성과 같은 한계에도 불구하고 제안된 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 무요소 이론을 정식화하였고 이를 이용한 1차원 및 2차원 EFG 프로그램을 Visual Basic과 C언어를 이용하여 작성해 보았다. 그리고 각각의 EFG 수치해석의 예를 작성된 프로그램을 이용하여 해를 구하였다. 해석결과는 다른 문헌의 결과와 일치하였으며 해석결과에서 나타나듯이 무요소 해의 정도는 영향영역의 비례축소인자 dmax와 가중함수의 종류, 절점 배치형태에 의해 좌우된다는 사실을 알 수 있었다. 특히 1, 2차원 EFG 해석결과에서 가장 최적의 해를 보이며 정해(exact solution)에 가장 근접한 조건은 dmax = 2 이고 가중함수가 3차 Spline형일 때로 나타났으며 유한요소법과 마찬가지로 절점의 수가 많을 수록 그리고 절점을 균일하게 배치할수록 높은 정도를 나타내는 것을 알 수 있었다. 특히 2차원의 경우 3차 Spline형 이외의 다른 가중함수를 사용할 경우에 상당히 큰 오차를 나타내는 점은 1차원 EFG 해석의 결과와는 다른 점이었지만 그 외 대부분 같은 결과를 나타내었다. 1차원에서 절점을 임의로 배치한 경우는 비교적 균일하게 배치한 경우가 해에 근접하는 형태를 나타내었으며 절점 간격이 상대적으로 적은 곳에서 큰 오차를 나타내었다. 그리고 절점을 임의로 선택할 때 변위가 모두 ‘0’의 값을 가지는 경우를 볼 수 있는데, 이는 화면상의 좌표계산에서 생긴 미소한 오차가 절점들에 의해 반복됨으로서 발생하는 것으로 보인다. 또한 탄성계수 값이 클 경우 dmax 에서 계산이 제대로 수행되지 못하는 경우가 있는데, 이는 수치가 double형의 크기를 초과하기 때문인 것으로 보인다. 결과에서 나타나듯이 무요소법에서 적당한 가중함수와 비례축소 인자를 사용하면 정해에 가까운 우수한 해를 얻을 수 있다는 것을 알 수 있다. 비록 프로그래밍 과정이나 이론의 정식화가 유한요소법에 비해 상당히 어려운 점은 있으나 무요소법은 요소의 정보를 필요치 않으므로 사용자 입장에서는 매우 편리할 것이다. 앞으로 경계조건을 효과적으로 만족시키는 문제를 해결하고 효과적인 알고리즘이 개발된다면 실용적으로 유한요소법을 대신할 수 있는 좋은 대안이 될 수 있을 것이라 생각된다.
고령기의 생활을 위협하는 obesity 여성고령자를 대상으로 sarcopenia 동반에 따른 CVD 위험의 가중성과 16주간의 운동중재가 CVD 위험인자에 미치는 변화를 알아보고자 한다. 또한, 이러한 운동효과를 검증하여 obesity 여성고령자에게 obesity와 sarcopenia에 대한 운동의 중요성을 부각시켜 삶의 질 향상에 도움을 주기 위한 연구이다. 비만 여성고령자를 sarcopenia 동반유무에 따라 sarcopenic obesity group(SOG)과 non-sarcopenic obesity group(NOG)으로 나누어 16주간, 주 3회, 50-60분간 복합운동 실시 후 심혈관질환 위험인자에 미치는 영향을 분석하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 운동 전 두 그룹간 CVD 위험인자 비교에서는 비만 여성고령자에게 sarcopenia가 동반될 경우 CVD 위험이 가중되지 않았으며, sarcopenic obesity 여성고령자가 non-sarcopenic obesity 여성고령자보다 HDL-C는 높게, TG는 더 낮게 나타났다. 운동중재 후에는 혈청지질에서 sarcopenic obesity 여성고령자의 경우 TC, TG는 감소하였고, HDL-C, LDL-C은 차이가 없었다. non-sarcopenic obesity 여성고령자의 경우 TC, TG, LDL-C는 감소하였으며, HDL-C 증가하였다. 따라서, sarcopenia와 CVD 위험인자와의 낮은 관련성을 확인할 수 있었으며, sarcopenic obesity 여성고령자가 non-sarcopenic obesity 여성고령자에 비해 HDL-C, LDL-C, BP, right baPWV에서 운동효과가 더디다는 것을 발견할 수 있었다.
한 지점의 매시 기온 관측값에는 이 지점의 수평 및 수직 위치, 주변 식생, 하천이나 바다 등, 모든 기온결정인자의 영향이 녹아있다고 볼 수 있다. 만약 지표 특성이 이들 관측지점과 동질적이며, 관측점들의 표고에 의해 그 지형이 정확히 표현될 수 있는 넓은 지역이 있다면, 기존의 거리 역산가중법(Inverse Distance Weighting: IDW)에 의해 내삽되는 기온의 공간변이는 실제 기온의 공간변이와 일치할 것이다.(중략)
산지사면에서의 토양침식량은 실제 유역을 빠져나가는 토사유출량과 같지 않다. 이는 토사가 이동하는 과정에서 지형적인 요인 등에 의해 퇴적되거나, 가중되는 유수에 의해 더 많은 토양이 침식될 수 있기 때문이다. 토사유출률(SDR)은 유역의 크기뿐만 아니라 지형, 기후, 토양, 식생피복, 토지이용도 등에 관계된다. 본 연구에서는 기후 특성인 강우크기에 따른 토사유출률의 변화를 분석하고자 하였다. 산불 이후 5년 동안 산지 소유역의 시험유역을 운영하여 유출 및 토사유출량을 실측하여 자료를 구축하였고, 이 유역에 산지지역의 토양침식 모형인 SEMMA을 적용하여 토양침식량을 산정하고 유역출구로 이송한 실제 토사유출량과 비교하였다. 5년 동안 SDR은 전반적으로 감소하고, 강우량, 강우강도, 강우에너지와 같은 강우사상의 크기에 따라 증가한다. SDR은 2001년에서 2002년까지 대부분 1.0 이상이고, 2005년에는 1.0을 초과하지 않으며, 강우특성 뿐만 아니라 식생피복, 산불시간경과 등의 인자에 의존한다.
측방유입수가 고려되는 3변수 Muskingum하도추적모형을 낙동강수계중 왜관에서 적포교구간의 12개 홍수사상에 대하여 적용하였고, 기존방법인 2변수 Muskingum방법의 저류상수 K와 가중계수 x에 추가된 $\alpha$는 측방유입수를 고려해주는 변수이다. 3변수모형의 추적방정식은 유한차분 방정식으로 표현되며, 추적상수 결정은 Matrix Inversion에 의하여 직접 계산가능하며, 이로부터 각홍수사상의 K x $\alpha$값을 구할수 있다. 본 연구를 실유역에 적용하여 실측치와 비교하여본 결과 비교적 잘 맞음을 알 수 있었으며, K와 x값은 하도특성인자로서 홍수규모와 관계되고 측방유입인자 $\alpha$는 항특성에 의하여 지배되는 변수로 측방유입량이 클수록 값이 커지는 성향으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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