지금까지의 최적경로탐색 알고리즘은 노드표지와 링크표지를 적용하는 방안이 소개되었다. 노드표지는 2개의 노드를 최적경로 탐색과정에서 동시에 고려한다. 링크표지는 2개의 링크를 탐색과정에서 동시에 고려한다. 본 연구는 2개의 회전을 탐색과정에서 동시에 고려하는 회전표지기반 최적경로탐색기법을 제안한다. 회전표지기반 최적경로탐색은 2개의 회전을 탐색과정에서 고려하기 때문에 Bellman(1957)의 최적원리에 근거한 동적프로그래밍의 최적해가 보장된다. 한편 회전표지기반 최적경로탐색은 링크표지의 극한 접근 개념을 동일하게 적용하기 때문에 링크표지를 적용하는 장점을 수용할 수 있다. 따라서 네트워크의 확장없이 노드는 복수의 방문이 허용되면서 링크는 방문이 허용되지 않는 합리적 순환통행을 반영하는 것이 가능하다. 특히 2개의 연속회전에서 나타나는 추가적인 비용구조를 반영하는 특성이 포함되어 통행비용함수의 구조를 보다 유연하게 표현하는 것이 가능하다. 교통카드 단말기로 구성된 수도권 도시철도 네트워크를 대상으로 시행된 사례연구는 연속된 보행환승이 나타나는 통행에 대한 심리적 저항감을 나타내는 파라메타를 Turn Label 최적경로탐색에 도입하여 연구의 현실적 확장성을 검토하였다. 연속회전에 대한 심리적 저항값이 커지면서 통행시간 및 거리가 늘어나도 연속된 환승을 우회하는 방안으로 시뮬레이션 결과가 도출되어 Turn Label의 비용구조를 반영하는 것이 확인되었다. 향후 도로교통망 및 대중교통망의 통행비용함수에 대해 다양성을 확보하기 위한 추가적인 연구의 진행이 필요하다.
본 연구에서는 모형실험을 통하여 다짐도 및 매입깊이에 따른 나선철항의 인발저항력을 검토하였다. 그 결과 다짐도 및 매입깊이가 증가할수록 인발저항력은 증가하는 것으로 나타났으며, 특히 다짐률 85%의 지반조건에서 인발저항력은 매입깊이 25cm, 30cm, 35cm 및 40cm별로 각각 48.9kgf, 57.9kgf, 86.2kgf 및 116.6kgf로 다른 지반조건일 때 보다 현저하게 높은 인발저항력이 나타났다. 그리고 다짐률에 따른 인발저항력은 각 매입깊이 조건별(30cm, 35cm 및 40cm)로 다짐률 75% 및 85%에서 급격하게 증가하는 유사한 경향이 나타났다. 나선철항의 인발저항력은 지반의 다짐률에 따라 상당한 차이를 보였으며 극한인발저항력의 최대값은 다짐률 85%의 지반조건 및 매입깊이 40cm에서 116.6kgf로 나타났다. 이는 나선철항의 제원을 고려해 볼 때 매우 높은 것으로 판단된다. 따라서 평소 나선철항 주변 지반의 유지관리를 철저히 한다면 바람에 대한 피해를 효과적으로 경감시켜 줄 수 있을 것으로 판단된다. 그리고 나선철항은 플라스틱 필름을 고정하는 용도뿐만 아니라 온실 형태별로 개수 및 간격 등 적절한 설치방법이 제시된다면 온실의 구조적 안정성에도 기여를 할 수 있을 것으로 예상된다. 또한 본 연구의 결과를 검토해 볼 때 온실에 나선설항의 설치시 유용한 효과를 기대하기 위해서는 매입깊이 35cm 이상 그리고 다짐률은 85%이상을 적용해야 할 것으로 판단되며, 본 실험에서 다짐률 85%에 해당하는 모형지반의 상대밀도는 67%정도 였다.
본 논문은 지상기준접의 취득이 어려운 비접근 지역에 대한 위성영상에서 지형정보를 획득하기 위한 방법을 제시하였다. 먼저, 공선조건식을 기반으로 10개의 위성센서모델을 개발하고, 개발된 센서모델의 거동을 부석하기 위하여 Space Resection 및 Space Intersection을 통해 각각의 센서모델에 대한 적합성을 실험하였다. 이를 바탕으로 비접근 지역에 대한 지형정보를 취득하기 위하여 영상을 재구성하거나 Pseudo영상을 제작하고, 이에 대한 센서모델의 거동 및 정확도를 분석.제시하였다. 공선조건식을 이용한 Pushbroom 위성영상의 센서모델은 투영중심의 위치와 회전요소에 대한 6개의 외부표정요소를 영상의 행에 대한 1차, 2차 함수 또는 3차 함수로 구성하였으며, 또한 외부표정요소의 위치요소와 상관도가 높은 회전요소($\omega$, $\Phi$)를 고정된 값으로 사용하는 센서모델을 개발하였다. 비접근 지역을 위한 영상의 재구성은 동일 패스의 지상기준접이 있는 영상과 비접근 지역의 영상을 연결시켜 하나의 영상으로 재구성하거나, 지상기준점이 있는 영상과 비접근 지역의 영상으로부터 Pseudo영상을 임의로 제작하여 패스내에서 중복영역을 갖도록 구성하였다. 본 연구에서 이용한 인공위성 데이터는 서로 다른 패스에서 동일한 지역을 촬영한 SPOT 영상이며, 각각의 패스에서 두장의 연속된 영상을 이용하였다. 개발된 10개의 센서모델과 5가지의 영상 재구성 방법에 따라 비접근 지역에서의 정확도는 다르게 나타났으며, 그 중 투영중심의 위치 및 회전요소 k를 1차 함수로 표현하고 회전요소 $\omega$, $\Phi$를 고정시킨 센서모델과 Pseudo영상을 이용한 방법이 비접근 지역 30km, 60km지점의 검사점에서 각각 최대오차 30m, 60m의 결과를 보였다. 얻어진 극한하중 보다 적은 경향을 나타냈다.aeuntang were higher than the recommended value per meal. Vitamin A, vitamin C, vitamin B$_1$, vitamin B, niacin, calcium, phosphorus and iron were rich in chwotang and minmulgokimaeuntag. Onhuk contains plenty of vitamin C, vitamin B$_1$, vitamin B$_2$and the contents of vitamin A, vitamin B$_1$, and niacin in baekhapapchuk were over the recommended values per meal. The foods contained large percentage of aspartic acid and glutamic acid, and major essential amino acids appeared to be leucine and lysine. On the other hand, major fatty acids were oleic acid, linoleic acid and plamitic acid. Among them the content of oleic acid was the highest in chuotang, ochuk and baekhapchuk, whereas linoleic acid and palmitic acid were the most rich fatty acids in baekhapchuk and dasulgitang respectively.한 있을 것으로 생각된다. 그리고 본 조사는 5월부터 7월중에 실시하였는데, 한국의 경우 계절에 따라 섭취 식품의 종류가 다
급격한 기후 변화와 해양 온난화에 의해 지난 수십 년 동안 파고의 변동성이 증가하였다. 상위 1% (또는 5%) 파고와 같은 극한 파고는 국지적인 해역 뿐만 아니라 전 지구 대양에서도 평균 파고에 비해 현저하게 증가하였다. 1991년부터 인공위성 고도계를 활용하여 유의파고를 지속적으로 관측하고 있으며 통계적 기법을 기반으로 100년 빈도 유의파고를 추정하기에 비교적 충분한 자료가 축적되었다. 이어도 해양과학기지에서 유의파고 극값을 추정하기 위하여 2005년부터 2016년까지 위성 고도계 자료를 활용하였다. 대표적인 극값 분석 방법인 Initial distribution Method (IDM)와 Peak over Threshold (PoT)를 위성 도고계 유의파고 관측 자료에 적용하고 이어도 해양과학기지에서 관측된 실측자료와 비교하였다. 이어도 해양과학기 관측 자료에 IDM과 PoT 기법을 적용하여 추정된 100년 빈도 유의파고는 각각 8.17 m와 14.11 m이며, 인공위성 고도계 관측 자료를 활용하였을 때는 각각 9.21 m와 16.49 m이었다. 관측 최대값과의 비교 분석에서 IDM을 활용한 분석은 유의파고 극값을 과소추정 하는 경향을 보였다. 이는 IDM 보다 PoT 기법이 유의파고의 극값을 적절하게 추정하고 있음을 의미한다. PoT 기법의 우수성은 높은 유의파고가 발생하는 태풍의 영향을 받는 이어도 해양과학기지 실측 자료를 활용한 결과에서도 증명되었다. 또한 PoT 기법으로 추정된 유의파고 극값의 안정성은 고도계 자료의 감소에 따라 저하될 수 있음을 확인하였다. 인공위성 고도계 자료를 활용하여 유의파고 극값 추정시 발생할 수 있는 한계점과 인공위성 자료를 검증할 수 있는 자료로써 이어도 해양과학기지 관측 자료의 중요성에 대하여 논의하였다.
최근 전 세계적으로 지구온난화가 가속되면서 작물의 생산에 극심한 피해가 야기되는바 극한의 고온 스트레스에 따른 참당귀의 생육특성 및 지표성분을 확인하고 효율적인 참당귀의 재배를 위한 기초자료를 제공하고자 하였다. 2018년, 2019년의 기상관측데이터를 활용하여 실험온도(Control, 28℃, 34℃, 40℃)를 설정하였다. 그리고 식물생장상을 통해 실험온도를 처리하여 실험포지에서 이식 및 생장을 거쳐 생육특성 및 유용성분함량을 분석하였다. 실험이 수행되어진 실험포지는 평균 대기온도 19.38℃, 평균 토양온도 21.34℃, 평균대기습도 81.31 %, 평균 토양습도 0.18 m3/m3, 평균 일사량 162.05 W/m2로 관측되었으며, 토양의 이화학적 특성은 사질식양토에 유기물함량 2.66 %, 유효인산 868.52 mg/kg, 전질소 0.14%, pH 6.65, 칼륨, 칼슘, 마그네슘, 나트륨은 각각 0.95, 7.38, 1.46, 0.15 cmol+/kg로 분석되었다. 그리고 활착율(85 %)과 전체 높이(38.66 cm), 생중량(41.3 g), 건중량(14.24 g) 등과 같은 대부분의 생육특성은 대조구 대비 28℃ 실험구에서 가장 높은 생육을 보였다. 하지만 유용성분함량의 유의성은 확인되지 않았으나 대조구 대비 34℃ 실험구에서 가장 높은 값을 나타냈다. 이러한 결과는 고온의 스트레스로 식물체 조직의 노화 및 광합성량 감소, 생장지연 등과 같은 생육장애 요인에 의해 실험구별 생육의 차이가 발생했으며, 유용성분의 함량 또한 실험구별 생육장애에 의해 동화산물의 축적이 저조해져 발생된 현상이라 판단된다.
본 연구에서는 18개 기후모형으로부터 도출된 SSP 기반의 미래 기후변화 시나리오와 유역모델링(SWAT-K)을 연계하여 제주도 지역의 미래 기후변화에 따른 수문학적 영향을 분석하였다. 기후모형에 따른 편차가 있으나 대체로 미래 기온의 증가에 따라 증발산량이 증가하고, 강수량의 증가로 인해 유출량과 함양량 또한 크게 증가할 것으로 전망되었다. 특히 SSP5-8.5 시나리오에서 이러한 증가가 더욱 뚜렷하게 나타났으며, 미래 후반기로 갈수록 GCM 모형 간의 차이가 크게 나타났다. 연평균 값에 대한 과거기간(1981~2010년) 대비 증감률로는 미래 후반기(2071~2100년)에 SSP5-8.5 시나리오에서 강수량 +21.4%, 증발산량 +19.2%, 유출량 +40.9%, 함양량 +16.6%의 전망을 나타내었다. 월별로 변화율을 보면 SSP5-8.5 시나리오에서 강수량은 9월에 24.5%, 증발산량은 4월에 34.1%, 유출량은 10월에 58.1%, 함양량은 9월에 33.8%까지 증가할 것으로 전망되었다. 또한 극한 기후 시나리오에 따른 전망을 위해, 미래에 최다 강수량을 예측한 CanESM5 모형과 최소 강수량을 예측한 ACCESS-ESM1-5 모형의 미래 기후자료를 사용하여 연평균 수문학적 변화를 비교하였다. 그 결과 강수량이 최대로 나타난 CanESM5 모형에서는 유출률과 함양률이 상대적으로 높게 나타난 반면, 강수량이 최저로 전망된 ACCESS-ESM1-5의 경우에는 증발산 비율이 높게 나타났다. 본 연구에서 적용한 기후변화 시나리오 기준으로 제주도 전체의 가용수자원은 증가한다고 전망할 수 있으나, 기후모형에 따라 계절별 지역별로 상이한 결과를 도출할 수 있기 때문에 가능한 다양한 시나리오를 활용한 종합적 분석과 대응방안이 필요하다고 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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