본 연구에서는 격자강우량과 격자기반의 수문정보와 연계하여 홍수기 유출량의 시공간적 분포를 파악할 수 있도록 물리적인 운동파(kinematic wave)이론에 근거한 분포형 강우-유출모형을 개발하였다. 이 모형은 홍수기동안의 지표흐름과 지표하 흐름의 시간적 변화와 공간적 분포를 모의할 수 있으며, 전처리과정으로서 ArcGIS 혹은 ArcView등의 GIS 프로그램을 이용하여 모형에 필요한 ASCII형태의 입력 매개변수 자료들을 가공하였다. 또한 후처리과정으로서 모형의 수행결과인 유역내의 유출량 분포 등을 GIS상에서 나타낼 수 있도록 ASCII형태로 출력하도록 구성하였다. 개발된 모형의 적용가능성을 검토하기 위하여 남강댐유역을 대상으로 유역을 500m의 정방형 격자로 분할하고 수계망을 통하여 유역 출구까지 운동파이론에 의해 추적 계산하였으며, 수문곡선 비교결과 재현성 높은 결과를 보여주었다.
최근의 극심한 기상이변으로 인하여 발생되는 유출량의 예측에 관한 사항은 치수 이수는 물론 방재의 측면에서도 역시 매우 중요한 관심사로 부각되고 있다. 강우-유출 관계는 유역의 수많은 시 공간적 변수들에 의해 영향을 받기 때문에 매우 복잡하여 예측하기 힘든 요소이다. 과거에는 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 혹은 경험적 모형 등을 사용하여 유출량을 예측하였으나 최근에는 인공신경망과 퍼지모형 그리고 유전자 알고리즘과 같은 인공지능기반의 모형들이 많이 사용되고 있다. 하지만 유출량을 예측하고자 할 때 학습자료 및 검정자료로써 사용되는 유출량은 수위-유량 관계곡선식으로부터 구하는 경우가 대부분으로 이렇게 유도된 유출량의 경우 오차가 크기 때문에 그 신뢰성에 문제가 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 선행우량 및 수위자료로부터 단시간 수위예측에 관해 연구하였다. 신경망은 과거자료의 입 출력 패턴에서 정보를 추출하여 지식으로 보유하고, 이를 근거로 새로운 상황에 대한 해답을 제시하도록 하는 인공지능분야의 학습기법으로 인간이 과거의 경험과 훈련으로 지식을 축적하듯이 시스템의 입 출력에 의하여 연결강도를 최적화함으로서 모형의 구조를 스스로 조직화하기 때문에 모형의 구조에 적합한 최적 매개변수를 추정할 수 있다. 따라서 정확한 예측이 어려운 하천수위를 과거의 자료로 부터 학습된 신경망의 수학적 알고리즘을 통해 유출량의 예측에 적용할 수 있을 것이다. 유전자 알고리즘은 적자생존의 생물학 원리에 바탕을 둔 최적화 기법중의 하나로 자연계의 생명체 중 환경에 잘 적응한 개체가 좀 더 많은 자손을 남길 수 있다는 자연선택 과정과 유전자의 변화를 통해서 좋은 방향으로 발전해 나간다는 자연 진화의 과정인 자연계의 유전자 메커니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘이다. 즉, 자연계의 유전과 진화 메커니즘을 공학적으로 모델화함으로써 잠재적인 해의 후보들을 모아 군집을 형성한 뒤 서로간의 교배 혹은 변이를 통해서 최적 해를 찾는 계산 모델이다. 따라서 본 연구에서는 인공신경망의 가중치를 유전자 알고리즘에 의해 최적화시킨후 오류역전파알고리즘에 의해 신경망의 학습을 진행하는 모형으로 감천유역의 선산수위표지점의 수위를 1시간~6시간까지 예측하였다.
전보에서 저자들을 물리적 견고성이 우수한 포도당 이성화 효소를 세포 고정화 시킨 제품을 얻었다.(한국 식품 과학 회지, 11(No. 3), 192(1979). 이 효소 제품을 사용하여 실험실 조건에서 회분식 반응조와 충진식 반응조를 운영하여 효소의 반응 특성과 생산성, 활성 감소 현상을 비교 하였다. 본 고정화 효소의 비활성 역가는 회분식 반응조와 충진식 반응조에서 1 g당 각각 48 및 114 units였으며 연속적인 공정에서 더 높은 생산성과 이성화율을 보였다. 효소의 생산성은 체장 시간, 기질의 농도, 효소 부하율(附荷率) 및 반응조의 외형에 영향을 받았으며 충진 밀도가 450 g/l일 때 실제 공간율은 0.36이었으며 비교적 좋은 충진 현상을 보였다. 연속 공정중 효소의 활성 감퇴 현상을 고찰하기 위하여 2.5 M 포도당 용액을 체장 시간이 5.3시간이 되도록 약 220시간 동안 반응시켜 본 결과, 효소 활성 감퇴 곡선은 일차 반응을 따르며 활성 반감기는 115일로 연속 공정에 이용 가능함을 알았다. 이 고정화 효소 제품은 물리적 안정성이 높은 반면 물질 전달 계수가 반응 속도에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다.
최근에 GSIS는 여러분야에 도입되고 있다. 특히, 수문분야에서 GSIS의 이용은 유역분석에 필요한 매개변수들을 분석하는데 강조되고 있다 이 연구에서는 직접유출량을 산정하기 위해서 미계측 유역에서 직접유출량을 계산하는데 이용되는 SCS-CN 방법을 이용하였다. 그러나 이 SCS-CN 방법은 많은 공간 자료를 취급해야 하기 때문에 GSIS을 이용하면, 쉽게 많은 자료를 취급할 수 있다. GSIS 데이터베이스는 토양종류, 토지이용에 관련된 자료를 이용하여 구축된다. 그리고 연구지역에서 유출곡선 지수는 이들 데이터베이스에 의하여 평가된다. 또한 각각의 부유역에 있는 강우관측소의 면적이 티센 다각망 기법에 의해서 산정되었다. 직접유출량은 강우관측소에 있는 이들 부유역 면적에 의해서 계산되었다. 이 연구에서 GSIS을 이용하면 빠르고 정확하게 직접유출량 분석에 필요한 매개변수들을 계산할 수 있다.
본 작품은 쾌적하고 청결한 주거환경을 유지하기 위해 사용되는 공기청정기 제품에 있어서 벽면을 이용한 기기 운용방식에 관한 디자인 개발 연구이다. 최근 들어 생활수준이 향상됨에 따라 건강에 대한 관심이 증대되고 인간의 건강과 직결되는 실내에서의 공기청정에 대한 관심이 높아지면서 공기청정기의 사용과 그 수요가 크게 증가하고 있으며 이에 따라 공기청정기 시장도 확대되며 다양한 디자인의 제품들이 등장하고 있다. 그러나 현재 시장에 나와 있는 대부분의 제품들은 스탠드 방식으로서, 설치를 위해서는 적지 않은 공간이 필요하며 구조상 공기의 흡 배기를 위해 설치장소의 선정에 많은 제약이 따른다. 따라서 본 연구는 이미 에어컨 제품에서 널리 사용되고 있는 벽걸이 방식의 디자인 컨셉을 도입하여 설치장소의 제약 최소화와 함께 벽면장식의 효과도 가져을 수 있는 방식의 디자인을 시도하였다. 이 과정에서 사용자 편의를 위해 필터의 교환과 청소를 용이하게 하였고 다양한 기능을 간단하게 조작할 수 있도록 하였으며, 실내 어느 장소에나 잘 어울릴 수 있도록 전체적으로 슬림하면서도 미려하고 자연스러운 곡선이 직사각과 조화를 이루도록 디자인하였다.
본 논문에서는 최적의 Lab-on-a-Chip을 설계하기 위해 나선형 마이크로 채널에서 등속영동 프로틴 분리를 수행하는 컴퓨터 시뮬레이션을 이차원 유한 요소법을 이용하여 개발하였다. 개발한 이차원 ITP 모델은 다섯 가지 요소로 구성되며 Leader로서 염산을, Terminator로서 카르로산, 두 개의 프로틴 중 프로틴 A는 아세트산, 프로틴 B는 벤조산, 그리고 BE(Background Electrolyte)로서 히스티딘을 사용하였다. 컴퓨터 모델은 다섯 가지 구성 요소들에 대한 질량 보존 방정식과 전위에 대한 전하 보존 방정식, 그리고 pH 계산은 전기적 중성 조건식에 기반하고 있다. 제안된 이차원 공간 ITP 모델의 검증을 위해 제안한 모델의 결과와 Bohuslav Gas 그룹에서 개발한 Simu 5의 결과를 비교하였다. 시뮬레이션 결과 일차원 채널에서 두 모델이 매우 유사한 일치를 보임으로 제안한 모델의 정확성을 검증해 주었다. 이차원 프로틴 분리는 Lab-on-a-Chip 설계를 위한 이차원 곡선 채널에서 수행되어 채널 형상이 프로틴 포커싱분포(dispersions)의 변화를 초래함을 알 수 있었다.
ADCP는 3차원 유속과 수심을 관측하여 유량을 정확하게 계산하는 데 널리 이용되고 있는 최신계측기기로 국내에서도 유량조사사업단 등 기관에 도입되어 수위-유량관계곡선식의 보정 등에 적용되고 있다. 하지만 ADCP 관측값 중 수심관측 자료를 별도로 활용하는 부분도 많은 관심을 받고 있다. 특히 최근 4대강 사업으로 인한 하상변동 측정에 기존 유량관측용으로 구매된 ADCP를 수심관측용으로 활용할 수 있다. ADCP는 일정한 각도로 경사진 4개의 초음파 빔을 활용하여 사선 방향으로 수심을 각각 관측한다. 최근에는 별도의 수심관측용의 수직 빔을 추가 설치하여 한번 관측에 초당 5개 지점의 수심을 동시에 관측할 수 있어 수심관측용으로도 기존 단독빔 음향측심기에 비해 효율적으로 수심을 관측할 수 있다. 그리고 ADCP는 GPS와 연동되어 수심관측의 3차원 공간정보 (x, y, z)를 창출할 수 있어 기존 GIS 자료와 융합될 수 있다. 하지만 기존의 음향 측심기의 수직빔과 다르게 ADCP의 빔이 일정한 각도로 경사져 있고 선박 활용 관측 시 요동에 의해 흔들려 각각의 빔이 계측한 수심의 수평위치를 정확하게 추출하기 어려운 점이 있다. 특히 경사빔에 의한 수심관측지점에 GPS 정보를 추정하여 부여하는 작업도 까다롭다고 하겠다. 그리고 수심관측자료 자체의 오차나 특이점 제거 등의 보정작업을 거쳐야 하는 문제도 있다. 따라서 원자료를 직접 활용할 수 없고 별도의 후처리 과정을 거쳐야 한다. 따라서 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 다음의 알고리즘을 개발하였다: 1) 경사빔에 의한 관측지점의 수평위치 산정, 2) ADCP의 흔들림 (피치와 롤링) 보정, 3) 경사빔의 관측위치에 지리정보부여, 4) 수심관측치 오차와 특이점 보정, 5) 관측자료의 GIS 파일 전환. 이러한 알고리즘은 GUI와 연동되어 적용되었으며 편리하게 이용되도록 구성되었다. 그리고 본 연구는 이러한 ADCP의 수심관측 자료와 하천 및 저수지 등 경계 GIS 파일을 연동시켜 전체 혹은 국부 저수량과 하상변동량을 계상하는 알고리즘도 추가하여 관측자료의 실무에서의 활용성을 증대시키고자 하였다.
2001년 경찰청 $\ulcorner$2001년판 교통사고통계$\lrcorner$ 자료에 의하면 사고피해의 정도를 나타내는 치사율에 있어서 중앙선침범사고가 과속사고와 함께 가장 높은 수치를 보이고 있으며, 대형 교통사고의 39.5%가 중앙선 침범에 의해 발생한 것으로 나타났다. 실제로 2000년 한 해 동안 총 사고건수 290,481건 중 중앙선 침범에 의해 18,931건 (6.52%)의 교통사고가 발생하여 사망자 1,472명, 부상자 35,046명으로 전체 교통사고 사망자의 14.38%, 부상자의 8.21%를 점하고 있는 것으로 나타났다. 이와 같이 전체 교통사고에서 중앙선침범사고가 차지하는 비중 이 높아지고 있어 중앙선침범사고를 줄이기 위한 대책의 일환으로 중앙분리대, 표지병, 시선 유도봉 등과 같은 중앙선침범 예방시설물을 설치하고 있으나, 해당 시설물에 대한 설치기준이 없는 실정이다. 이렇듯 중앙분리대 설치기준의 부재로 인해 중앙선침범사고 발생과 이에 따르는 경제적인 교통사고 비용손실, 그리고 중앙분리대의 과다설치로 인한 국가 재원의 낭비는 간과할 수 없는 문제점을 내포하고 있다. 이러한 점에 착안하여 기존에 지방부 2차로 도로의 직선부에 대한 중앙선침범사고 예측모델이 개발되었고 본 연구에서는 그 연장선상에서 지방부 2차로 도로의 곡선부에 대한 중앙선침범사고 예측모델에 대한 중앙선침범사고 예측모델의 개발을 통해 중앙선침범사고에 대한 사회적 비용을 산정하고, 현재 설치하여 운영중인 중앙선침범 예방시설물의 설치비용간의 비용-편익분석을 통해 얻어진 기준으로 중앙선침범 예방시설물 설치의 가부에 대한 보다 현실적이고 비용-효율적인 중앙선침범 예방시설물 설치기준을 제시함으로써 교통사고 비용손실을 최소화하고, 중앙분리대의 효율적 설치방안의 도입을 통한 경제적 이익창출을 도모하고자 한다.
본 논문은 터널의 지반과 지보재의 상호 거동을 규명하기 위해 터널의 1차 지보재인 강섬유 보강 숏크리트의 파괴 및 변형특성을 살펴보았다. 이를 위해 실제와 유사한 크기의 터널모형을 제작하여 실험하였다. 실험은 측압계수를 0.5와 1.0으로 설정하여 수행하였으며 11개의 유압실린더를 사용하여 하중을 재하하였다. 11개의 유압실린더는 측압을 효과적으로 모사하기 위해 천단부와 측벽부 두 그룹으로 나누어 조절하였다. 한편 숏크리트의 변형은 11개의 LVDT를 사용하여 측정하였다. 또한 각 실린더에서 가해지는 하중이 숏크리트에 분산되어 잘 전달되도록 뒤채움재를 사용하였다. 모형실험의 검증을 위해 3차원 수치해석을 실시하였다. 3차원 수치해석은 터널모형실험과 가능하면 같은 조건으로 해석하기 위하여 모형실험의 로드셀에서 얻어진 하중이력곡선이 수치해석 시에도 가능하면 동일하게 재현되도록 FISH routine을 별도로 작성하여 수행되었다.
본 연구의 목적은 2002년 산사태가 많이 발생한 강원도 강릉 지역의 산사태 발생원인에 대해 인공신경망 기법과 GIS를 이용하여 취약성도를 작성 및 이를 검증하는 것이다. 이를 위해 지형도, 토양도, 임상도, 지질도, 토지피복도 등 을 GIS를 이용하여 공간 데이터베이스로 구축하였고, 이러한 데이터베이스로부터, 경사, 경사방향, 곡률, 수계, 지형종 류, 토질, 토양모재, 토양배수, 유효토심, 임상종류, 임상경급, 임상영급, 임상밀도, 암상, 토지피복도, 선구조도 등을 추 출하여 산사태 발생요인으로 이용하였다. 이러한 데이터베이스와 산사태 발생 위치에 대해 인공신경망 기법을 적용하 여 산사태 발생 원인에 대해 상대적인 가중치를 계산하고, 이를 적용하여 산사태 취약성도를 만들었다. 그리고 계산 된 산사태 취약성도는 산사태 발생을 정량적으로 예측하는 비곡선 방법을 이용하여 검증되었다. 이러한 결과는 산사 태 피해 예방을 위한 방재 사업, 국토개발 계획, 건설계획 등에 기초 자료로서 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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