방사성핵종의 대기방출로 인한 인근주민의 연간 집단선량을 대기확산모델과 USNRC에서 제안된 지상먹이연쇄모델을 결부시켜 AIRDOS-EPA전산코드를 사용하여 평가하였다. 평가결과는 전신의 경우, $3.348{\times}10^{-1}manrem$으로 GASPAR전산코드에 의해 계산된 값과 다소 차이가 있었으나 갑상선의 경우, 84.95manrem으로 아주 낮게 평가되었다.
가뭄은 가장 심각한 기상 재해 중 하나로 농업 생산, 사회경제 등 다양한 분야에 영향을 미친다. 국내의 경우 광주·전남지역이 1990년대 이후 30년 만에 제한 급수 위기에 처하는 역대 최악의 가뭄으로 지역민들은 심각한 피해가 발생하였다. 유럽의 경우 2022년 당시 500년 만에 찾아온 가뭄으로 인해 3분의 2에 해당하는 지역이 피해를 입었으며, 미국 서부 지역은 2000년부터 2021년까지 1200년 만에 가장 극심한 대가뭄을 겪은 것으로 나타났다. 지구온난화에 따른 기후변화로 인해 가뭄의 빈도와 강도가 증가함에 따라 피해도 커질 것으로 예상된다. 가뭄의 부정적인 영향으로 인해 정확하고 신뢰할 수 있는 가뭄 예측 기술이 필요하다. 본 연구에서는 가뭄예측을 위한 입력변수로서 GPM IMERG (The Integrated Multi-satellitE Retrievals for GPM) 강수량 자료와 NOAA에서 제공하는 8가지 북반구 대기패턴 자료 간의 상관성을 분석하였다. 입력변수 간의 상관성과 중장기 가뭄 예측을 위하여 딥러닝 모델 중 시계열 데이터에서 높은 예측 성능을 보이는 LSTM(Long Short Term-Memory)을 적용하여 가뭄을 예측하고자 한다.
가뭄은 가장 심각한 기상 재해 중 하나로 농업 생산, 사회경제 등 다양한 분야에 영향을 미친다. 국내의 경우 광주·전남지역이 1990년대 이후 30년 만에 제한 급수 위기에 처하는 역대 최악의 가뭄으로 지역민들은 심각한 피해가 발생하였다. 유럽의 경우 2022년 당시 500년 만에 찾아온 가뭄으로 인해 3분의 2에 해당하는 지역이 피해를 입었으며, 미국 서부 지역은 2000년부터 2021년까지 1200년 만에 가장 극심한 대가뭄을 겪은 것으로 나타났다. 지구온난화에 따른 기후변화로 인해 가뭄의 빈도와 강도가 증가함에 따라 피해도 커질 것으로 예상된다. 가뭄의 부정적인 영향으로 인해 정확하고 신뢰할 수 있는 가뭄 예측 기술이 필요하다. 본 연구에서는 가뭄예측을 위한 입력변수로서 GPM IMERG (The Integrated Multi-satellitE Retrievals for GPM) 강수량 자료와 NOAA에서 제공하는 8가지 북반구 대기패턴 자료 간의 상관성을 분석하였다. 입력변수 간의 상관성과 중장기 가뭄 예측을 위하여 딥러닝 모델 중 시계열 데이터에서 높은 예측 성능을 보이는 LSTM(Long Short Term-Memory)을 적용하여 가뭄을 예측하고자 한다.
한반도 대기모델의 해상풍을 입력자료로 사용하는 초단기 파랑예측시스템을 구축하고, 예측성능을 결정하는 중요한 요소인 입력바람장-파랑 상호작용을 고려하여, 수치모의실험을 수행하였다. 예측성능을 검증하기 위해 비태풍시기와 태풍시기에 대한 파랑모델의 예측결과를 기상청 계류부이 관측자료와 비교하였다. 비태풍시기에는 전반적으로 모델의 과소모의 경향이 나타났으며, 입력바람장과 파랑의 상호작용 물리계수를 증가시키면 과소모의하는 예측경향과 평균제곱근오차(RMSE)는 감소하는 것을 확인할 수 있었다. RMSE가 최소가 되는 실험조건을 적용하여 태풍시기를 분석한 결과, 비태풍시기와 비교하여 예측오차가 증가하였다. 이는 파랑모델이 상대적으로 약한 비태풍시기의 바람장 영향을 고려했기 때문으로 보이며, 강한 바람장 형성으로 인한 파랑의 비선형효과와 파랑에너지 소산효과가 충분히 반영되지 않았던 것으로 판단된다.
동아시아 지역의 대기오염물질의 장거리 이동에 대한 한중일 3국의 모델링의 결과를 비교 분석한 결과, 일본의 경우 한국에서 사용한 모델링의 결과보다 SO$_2$와 SO$_4$ 농도장 모두 과소평가되어 나타남을 볼 수 있었다. 이는 각 나라마다 모델에 적용한 기상장이 다르고, 서로 다른 모델을 사용하였기 때문에 차이가 나는 것으로 판단된다. 추후 중국의 모델링 결과도 함께 분석하여 보다 정확한 모델의 검정을 할 것이며, 황의 침적량에 대한 영향도 분석할 예정이다.
원전에서 정상가동시 또는 사고시 대기중으로 방출된 방사성 물질에 의한 주변환경 및 주민들의 영향을 보다 정확히 평가하기 위해 월성원전을 대상으로 부지 주변지역의 해륙풍 등과 같은 국지순환을 세밀하게 모사할 수 있는 삼차원 미세 격자계 해륙풍 모델을 개발하였다. 개발된 모델을 이용하여 봄철 약한 북풍이 부는 밝은 날에 대해 월성원전 주변지역의 해륙풍 발달ㆍ소멸, 해풍의 내륙 진입거리 및 해륙풍의 연직구조 등을 모사하고, 모사 결과를 관측값과 비교하여 모델의 특성을 파악하였다.
본 논문에서는 기밀 통신 시스템에서의 지연 분석을 위해 대기 이론ㅇ르 이용하여 시큐리티와 성능사이의 tradeoff를 정량화하고, 시큐리티 메커니즘과 프로토콜에 의해 야기된 지연을 줄이기 위한 최적화기법으로 전처리, 메시지의 분할과 압축, 압축과 암호의 통합, 사용자 인증과 접근 제어의 통합을 고려한다. 그리고, 시큐리티 서비스를 제공하기 위한 시큐리티 메커니즘으로 DES를 이용한 경우, RAS 의 디지털 서명, IDEA와 RSA의 결합을 고려하고, 각각에 대해 대개 이론의 M/M/1모델, M/E/1모델, M/H/1 모델을 적용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 평균 지연을 분석한다.
대형 수체의 수질 모델 검증 효과를 향상시키기 위하여 원격탐사 기술이 적용되었다. 인공위성 영상은 대형 수체의 넓은 표면을 한꺼번에 파악할 수 있으므로 모델의 보정 및 검증에 사용되는 관측 자료의 부족함을 보완할 수 있다. 이 논문은 2000년 4월 29일과 9월 4일에 촬영된 Landsat FTM+영상을 분석하여 팔당호 표층 수온 검증 연구를 제시하고 있다. 영상으로부터 계산된 수온과 모델의 표층 수온의 자료를 획득하여 3가지 방법으로 영상에 의한 수온과 모델의 결과를 비교하였다. 4월 29일 영상의 경우 모델 결과를 기준으로 오차율이 0.13이며 9월 4일에는 오차율이 0.04로 모델의 표층 수온이 영상으로부터 계산된 수온과 잘 일치함을 알 수 있다. 그러나 영상촬영 시점의 대기의 간섭을 고려하지 못한 것이 4월 29일 결과의 오차를 발생시킨 주요 원인으로 사료된다. 그러므로 정확한 수질자료를 얻기 위해서는 영상촬영 시점의 대기의 효과를 고려한 대기보정이 필요할 것이라 사료된다.
오존 경보제와 예보제의 실시가 오존 오염에 관한 일반인의 관심을 증폭시키는 중요한 계기가 되었음에도 우리 연구계와 정책 당국의 대응은 이에 훨씬 못미치고 있다. 1990년 이래 학회지 관련 논문 편수는 연간 1∼3편에 그치고 있고, 다른 이차오염 현상과 달리 정책 당국은 여전히 지원을 고려하지 않고 있다. 오존 연구가 뿌리를 내리지 못한 가운데 강행된 경보제와 예보제의 와중에 책임을 떠맡은 지방자치단체는 조급하게 노련한 예보 모델을 찾고 있고 충분한 검토도 없이 외국의 사례에서 대책을 구하고 있다. 논란이 되고 있는 오존 예보의 부정확성은 모델 선택의 문제가 아니라 모델 이용이 잘못된 때문이다. 현재 오존 대책의 일환으로 검토되고 있는 차량 부제 실시와 같은 단기 대책은 역효과를 낼 수 있다는 연구결과도 있다. 선진국의 오존 연구는 도시 규모에서 지역 규모로 확대되고 있고, 구츰 등 액상반응의 효과 규명과 1 kin 이하 미세 변화 모델링이 시도되고 있고, 지구 단위 대류권 실험의 일환으로 태평양 상공의 오존과 오존 전구물질의 대기화학이 조사되고 있다. 우리는 우선 우리의 오존 문제를 정확히 이해하도록 노력하여야 한다 합리적 계획 아래 체계적으로 접근하여 갈 때 당장은 아니지만 우리의 오존에 대한 이해가 깊어갈수록 예보의 정확성은 향상될 수 있다. 많은 비용과 노력이 필요한 오존 대책의 시행은 충분히 신중하여야 한다. 서울과 같은 대도시라면 적합한 수치모델을 구비하여 효과를 점검할 수 있어야 한다. 일부에서는 예보의 정확성을 높일 수 있는 방안의 하나로 수치모델 이용을 거론하고 있으나 수치모델은 매일의 예보와 같이 일상적 목적을 위하여 사용될 수 있는 모델이 아니며, 현재와 같이 기초가 갖추어져 있지 않은 상황에서는 더욱 그러하다. 정상적 모델 이용이 가능할 수 있도록 배출원 자료 체계를 갖추어야 하고, 서을 등 특징적 지역에 대하여서는 집중적 현장 조사를 실시하여야 한다.3)와 NAS(National Academy of Sciences, 1983), 미국에서 발행되는 정부 지침서 (Federal Register)에 고시된 내용 등을 토대로 하였다. 연구는 당면현실로 다가온 정보화 및 세계화의 기업환경에서 예견되는 몰입(committment)의 약화에 대한 치유방안으로서, 정보화된 경영모의게임의 기업 교육훈련 시스템(Business Training System)으로의 발전 가능성을 제시한다 하겠다.암시하며, 따라서 우리 교육문화에 맞는 재택수업 형태의 개발이 시급함을 제시한다고 하겠다.column density of HCaN is (1-3):n1014cm-2. Column density at distant position from MD5 is larger than that in the (:entral region. We have deduced that this hot-core has a mass of 10sR1 which i:s about an order of magnitude larger those obtained by previous studies.previous studies.업순서들의 상관관계를 고려하여 보다 개선된 해를 구하기 위한 연구가 요구된다. 또한, 준비작업비용을 발생시키는 작업장의 작업순서결정에 대해서도 연구를 행하여, 보완작업비용과 준비비용을 고려한 GMMAL 작업순서문제를 해결하기 위한 연구가 수행되어야 할 것이다.로 이루어 져야 할 것이다.태를 보다 효율적으로 증진시킬 수 있는 대안이 마련되어져야 한다고 사료된다.$\ulcorner$순응$\lrcorner$의 범위를 벗어나지 않는다. 그렇기 때문에도 $\ulcorner$순응$\lrcorner$과 $\ulcorner$표현$\lrcorner$의 성격과 형태를 외형상으로 더욱이 공간
저진공(1 kPa~ 100 kPa)은 대기압 측정, 비행고도, 기체의 온도 측정, 질량의 부력 보정, 레이저의 굴절률 측정등에 사용되는 영역으로 과학적 중요성을 갖고 있다. 또한 대기압 이상의 압력 측정과 고진공 측정의 경계적 역할도 수행하고 있어 압력 표준기의 국제 비교에 필수적으로 권장되는 역역이다. 이 영역에 주로 사용되는 압력 표준기는 수은 압력계(Mercury manometer)와 분동식 압력계(Deadweight piston gauge or Pressure)가 있다. 이들은 이동이 불편하거나 불가능하므로 표준기의 국제 비교에 사용되는 전달 표준기로는 보다 이동이 간편한 탄성 압력계인 CDG(Capacitance diaphragm Gauge)가 있다. 이 게이지는 반도체 산업의 공정 제어용으로도 많이 사용되고 있다. 그러나 게이지와 함께 사용되는 컨트롤러의 부피가 크고 무거우며 영점 이동이 커서 측정때 마다 재조정하여야 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이 같은 단점을 극복하기 위해 수정빔 진동형 진공 센서를 잔달 표준기로 사용하는 것에 대한 연구를 수행하였다. 수정빔 진동형 압력 센서는 수정빔으 공진주파수가 스트레인에 비례하는 것을 이용하여 제작된 센서로 주로 대기압 이상의 고압 측정에 많이 사용되고 있다. 먼저 수정빔의 압력과 주파수간의 관계를 측정하고 또한 내장된 수정 온도센서의 공진 주파수를 측정하여 온도 보상을 위한 자료로 사용하였다. 규격에 나와 있는 수정빔의 기하학적 형상으로부터 거동에 관한 이론 모델식을 구하고 압력교정 자료로부터 얻어진 데이터를 이 식과 비교 분석하여 적합한 특성식과 인자를 구하였으며 게이지의 불확도를 추정하였다.모델은 길이가 유한한 0-차원 실린더 모델로 가정하였고, 이에 대한 기하학적 성질 및 열역학적 성질은 유효계수를 고려하여 산출하였다. 진공용기 이중 벽 내부로 흐르는 질소가스의 유량과 온도의 계산은 진공용기 내벽과 외벽을 각각 독립적인 열전달 요소로 가정하여 구성한 모델을 이용하였다. 전체 해석에서 각 열전달 요소의 비열 값은 온도에 따라 변화하는 비열의 특성을 반영하였으며. 진공용기와 플라즈마 대향 부품의 방사율(emissivity)은 앞서 가정했던 각 온도 상승 곡선에 대해서 각각 0.1, 0.2, 1.3의 경우를 가정하여 계산하였다. 직선적으로 증가하는 온도 상승 곡선중 2$0^{\circ}C$/hr의 온도상승율을 갖는 경우가 다른 베이킹 시나리오 모델에 비해 효과적이라 생각되며 초대 필요 공급열량은 200kW 정도로 산출되었다. 실질적인 수치를 얻기 위해 보다 고차원 모델로의 해석이 필요하리라 생각된다. 끝으로 장기적인 관점에서 KSTAR 장치의 베이킹 계획도 살펴본다.습파라미터와 더불어, 본 연구에서 새롭게 제시된 주기분할층의 파라미터들이 모형의 학습성과를 높이기 위해 함께 고려된다. 한편, 이러한 학습과정에서 추가적으로 고려해야 할 파라미터 갯수가 증가함에 따라서, 본 모델의 학습성과가 local minimum에 빠지는 문제점이 발생될 수 있다. 즉, 웨이블릿분석과 인공신경망모형을 모두 전역적으로 최적화시켜야 하는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해서, 최근 local minimum의 가능성을 최소화하여 전역적인 학습성과를 높여 주는 인공지능기법으로서 유전자알고리즘기법을 본 연구이 통합모델에 반영하였다. 이에 대한 실
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[게시일 2004년 10월 1일]
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