본 논문은 전력계통의 배전계통시스템에서 FRTU(Feeder remote terminal unit)의 고장검출 알고리즘의 개선에 관한 연구이다. FRTU는 상과 지락에 관한 고장검출을 할 수 있다. 특히 고장픽업 기능과 돌입억제기능은 일반적인 부하전류로부터 고장전류를 구별할 수 있다. FRTU는 돌입전류 또는 설정값을 초과한 고장전류가 발생하면 고장표시기(FI)로 고장을 발생한다. 짧은 시간 푸리에 변환(STFT) 분석은 주파수와 시간에 관한 정보론 제공하고, 퍼지 중심 평균 클러스터링(FCM) 알고리즘은 고조파의 특성을 추출한다. 고장 검출기의 신경회로망 시스템은 최급강하법을 이용하여 고장상태로부터 돌입전류를 구별하도록 학습된다. 본 논문에서는 FCM과 신경회로망을 이용하여 고장검출기법을 개선하였다. 검증에 사용된 데이터는 22.9KV 배전계통 시스템에서 실제 측정된 데이터이다.
본 연구는 대학도서관의 단행본에 대한 분류검색 환경을 조사${\cdot}$분석함으로써, 그 실태를 파악하기 위한 것이다. 조사내용은 분류검색 제공여부, 접근방법, 검색수준 등에 중점을 두었다. 데이터 수집은 계통추출법에 의해 표집된 100개 도서관 중, 조사기간 동안 URL 연결이 가능한 97개 도서관을 대상으로 이루어졌다. 그 결과, 97개 도서관 중, $92.8\%$가 분류검색을 제공하고 있었으나, 이중 $52.2\%$가 분류기호만을 통해, $47.8\%$가 분류기호와 분류 디렉터리를 통해 접근이 가능한 것으로 나타났다. 따라서, 분류검색을 활성화하기 위해서는 분류기호만을 통해 접근이 가능한 도서관에 대한 검색환경 개선이 시급한 것으로 파악되었다.
본 논문에서는 모니터링 시스템의 데이터 취득과 처리 과정에 있어 데이터를 효율적으로 저장, 복원시킬 수 있는 방법을 제시한다. 제안된 방법은 모니터링 타겟 시스템으로부터 취득된 원시 데이터(Raw Data)로부터 보간법을 기반으로 최소의 데이터를 추출한다. 제안된 데이터 취득과 복원 알고리즘은 큐빅 헤르미트(Cubic Hermite) 보간법에 기반을 둔다. 데이터 처리 방법의 타당성을 검증하기 위해 시뮬레이션 결과를 제시하고 계통연계형 태양광 발전 인버터의 모니터링 시스템에 적용하여 제안된 방식의 효율성을 실험적으로 검증한다.
직접 생균수 측정법(DVC)과 평판계수법(PC)을 이용하여 소나무림과 상수리나무림 토양에 분포하는 세균군집의 정량적 평가를 실시한 결과, DVC법에 의해 계수된 생균수에 대해 평판법에 의해 계수된 생균수 1% 미만으로 나타났다. 이상의 결과로부터 산림토양 내에 평판배양법으로는 배양이 곤란한 난배양성(viable but non culturable; VBNC) 세균이 99% 이상 존재해 있는 것으로 판단되었다. 이들 VBNC 세균의 군집구조 해석을 위하여 토양으로부터 직접 DNA를 추출하고 16S rDNA-ARDRA 분석을 통하여 계통학적 특성을 검토하였다. 소나무림과 삼수리나무림 토양으로부터 각각 111 clones, 108 clones을 획득하고 HaeIII 절편양상에 따라 30 groups과 26 groups의 ARDRA group으로 분류하였다. 각 ARDRA group으로부터 대표 clone을 선발하여 16S rDNA 염기서 열을 결정한 결과, 소나무림 토양의 경우 ${\alpha}$-proteobacteria (12 clones), ${\gamma}$-proteobacteria (3 clones), ${\delta}$-proteobncteria (1clone), Flexibacter/Cytophaga (1 clone), Actinobacteria (4 clones), Acidobacteria (4 clones), 그리고 Planctomycetes (5 clone)의 7개의 계통군이 확인되었으며, 상수리나무림 토양에서는 ${\alpha}$-proteobacteria (4 clones), ${\gamma}$-proteobacteria (2 clones), Actinobacteria (10 clones), Acidobacteria (8 clones), Planctomycetes (1 clone), 그리고 Verrucomicrobia (1clone)로 6개의 다양한 계통군이 확인되었다. 이상, 소나무림과 상수리나무림 토양 내에 존재하는 99% 이상의 VBNC 세균군집의 대부분은 미배양성 혹은 미동정균으로 계통학적으로 다양한 미지의 미생물로 구성되어 있음이 확인되었다.
본 연구에서는 폴리스틸렌 재질의 96-well 마이크로플레이트와 ELISA 판독기를 이용하여 고추의 카로티노이드 함량을 간편하게 분석할 수 있는 방법을 개발하고자 하였다. 분광광도계를 이용하지 않고 450nm 필터가 장착된 ELISA 판독기로도 카로티노이드 분석이 가능하였으나, 카로티노이드 추출 시 사용하는 아세톤으로 인해 마이크로플레이트의 표면이 불투명하게 변색되었다. 그러나 아세톤 색소추출물을 메탄올로 10배 희석한 용액을 사용할 경우, 플레이트 표면과 용액 내 카로티노이드 성분의 변화 없이 카로티노이드 측정이 가능하였고, ASTA-20.1법으로 측정된 결과와도 높은 상관관계를 보였다. 한편, 카로티노이드 추출 조건으로는 고춧가루 0.1g을 아세톤 10mL에 첨가하고 실온에서 4시간 동안 교반하는 것이 적합하였다. 본 실험의 ELISA 판독기를 이용한 색소분석법(Microplate법으로 명명)은 대량의 시료를 처리할 수 있을 뿐만 아니라 아세톤 폐액의 발생량을 ASTA-20.1법의 1/10 수준으로 줄일 수 있어 실제 고추 육종에서 고색소 계통을 선발할 때 매우 유용할 것으로 판단된다.
송이 자생군락 토양 내 세균군집의 정량적 평가를 수행한 결과 CFDA 형광염색법을 이용해 직접 계수된 생균수는 $7.4{\pm}1.19{\times}10^8{\sim}1.07{\pm}0.17{\times}10^9cells/g$ soil로 육즙영양배지(nutrient broth, NB)에서 배양된 생균수는 CFDA 계수치의 $5{\sim}8%$로 계수되었으며, $10^{-2}$으로 희석한 NB(DNB)배지에서는 $40{\sim}47%$의 계수치를 나타내었다. 이상의 결과로부터 송이 자생군락 토양내에는 배양이 곤란한 난배양성(viable but non-culturable; VBNC)세균이 다수 존재해 있는 것으로 추정되었다. 송이 자생군락 토양내 세균군집의 계통학적 특성을 검토하기 위해 토양으로부터 직접 DNA를 추출하고 16S rDNA-ARDRA cluster 분석을 통하여 대표 clone의 16S rDNA 염기서열 분석을 수행하였다. 송이 자생군락 토양으로부터 구축된 총 115 clone은 31 ARDRA cluster로 분류되었으며, ${\alpha}-,\;{\beta}-,\;{\gamma}-$ Proteobacteria, Acidobacteria, Actinobacteria 그리고 Firmicutes의 6개 계통군이 확인되었다. 이들 계통군 중 약 85%가 Acidobacteria 계통군에 속하여 압도적인 우점군임이 확인되어 매우 독특한 계통학적 특성을 나타내었다.
대기환경 중의 오존은 유기용제의 사용 및 차량에서 배출되는 휘발성 방향족 화합물과 오존전구물질(ozone precursors)이 대기 중에서 광화학반응을 통하여 만들어지는 것으로 알려져 있다. 오존은 호흡기계통의 기관지염 및 감기, 현기증과 같은 인체의 건강상에도 매우 나쁜 영향을 초래하고 있어 이에 대한 모니터링이 중요한 과제로 대두되고 있다. 본 연구에서는 고가의 장비가 소요되는 기존의 분석법인 저온농축법과 흡착법을 이용하는 대신에 고체상 미량추출방법 (Solid-Phase Microextraction, 이하 SPME)을 이용하여 GC/MS로 대기 중 오존 VOC를 ppt 수준까지 빠르고 신속하게 분석하는 방법을 확립하였다. (중략)
K-Means 알고리즘은 구현이 쉽고, 패턴수가 n일 때 시간 복잡도가 O(n)인 장점을 가져 대용량 데이터에서 널리 이용된다. 그러나, K-Means 알고리즘은 초기 클러스터 중심을 어떻게 선정하는가에 따라 할당-재계산 횟수, 클러스터링 결과를 결정짓는다. 본 논문에서는 K-Means 알고리즘에서 클러스터 초기 중심 선정 연구를 살펴보고 계통임의추출법을 적용하여 K-Means 초기 중심 선정 방법을 제안한다. 제안한 방법은 대용량 데이터의 클러스터링 시간을 감소하고 정확도를 향상시킬 수 있다.
본 논문에서는 모니터링 시스템의 데이터 취득과 처리 과정에 있어 데이터를 효율적으로 저장, 복원시킬 수 있는 방법을 제시한다. 타겟 시스템에서 취득된 원시 데이터로부터 보간법을 기반으로 최소의 데이터를 추출한다. 이는 TCP/IP 통신에 의해 모니터링 PC로 전송되어 저장되며, 보간법을 통해 다시 원 신호로 복원된다. 따라서 통신 패킷양이 저감되어 데이터 통신 속도가 향상되며, 데이터 저장 공간을 줄일 수 있어 장시간에 걸쳐 취득되는 데이터를 효율적으로 관리할 수 있는 모니터링 시스템 설계가 가능하다. 제안된 데이터 취득과 복원 알고리즘은 큐빅 헤르미트 보간법에 기반을 둔다. 데이터 처리 방법의 타당성을 검증하기 위해 시뮬레이션 결과를 제시하며, 타 보간법 적용에 의한 결과와 비교하여 우수성을 검증한다. 계통연계형 태양광 발전 인버터의 모니터링 시스템에 적용하여 제안된 방식의 효율성을 실험적으로 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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