• 제목/요약/키워드: 랜덤확산

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KURT 환경 자료를 이용한 가상의 다중 발생원에서의 누출 핵종의 이동 시간 평가 (Travel Times of Radionuclides Released from Hypothetical Multiple Source Positions in the KURT Site)

  • 고낙열;정종태;김경수;황영택
    • 방사성폐기물학회지
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    • 제11권4호
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    • pp.281-291
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    • 2013
  • KURT(KAERI Underground Research Tunnel) 부지 부근에 가상의 처분장을 설정하고, 해당 부지의 세 지점에서 방사성폐기물로부터 누출된다고 가정한 방사성 핵종의 이동 시간을 계산하였다. 핵종의 이동 경로는 핵종 누출 지점에서 천부 지하수대까지로 설정하고 KURT 주변 지하수 유동계 모의를 통해 결정하였다. 세 지점은 지하수가 빠르게 유동하는 구조(highly water-conductive feature)를 지나가기 때문에 천부 지하수까지 도달하는데 상대적으로 적은 시간이 걸리는 지점으로 선정되었다. 핵종의 이동 시간은 TDRW(Time-Domain Random Walk) 기법을 통해 계산하였다. 지하수 내의 핵종의 이동 시간을 계산하기 위해, 이류(advection)와 분산(dispersion) 이외에 암반 기질(rock matrix)로의 확산(diffusion)과 기질 내부에서의 흡착(sorption)이 고려되었고, 핵종의 붕괴 및 변환에 의한 영향도 몇 개의 붕괴 사슬(decay chain)을 이용하여 계산에 반영하였다. 계산 결과를 보면, 지표 부근의 천부 지하수에 도달하는 핵종의 시간당 이동량(mass flux)은 복수의 이동 경로뿐만 아니라 핵종의 반감기와 암반 기질 내에서의 핵종의 흡착 분배 계수에 크게 영향을 받는 것으로 나타났다. 따라서 보다 안정적이고 불확실성이 감소된 심지층 처분장의 안전성 평가를 위해 우선적으로 필요한 사항으로는, 장반감기 핵종에 대한 평가가 이동 과정 이외에 저장 용기에 들어있는 상태에서부터 면밀하게 이루어져야 하고, 암반 기질에서 발생하는 핵종의 흡착 과정이 심부 현장 조건을 반영하여 평가되어야 할 것으로 생각된다.

낙동강 중하류에서 이산화탄소 과포화 및 순배출 특성 분석 (Characterizing CO2 Supersaturation and Net Atmospheric Flux in the Middle and Lower Nakdong River)

  • 이은주;정세웅;박형석
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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    • pp.416-416
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    • 2019
  • 육상 담수는 대기중 이산화탄소($CO_2$) 배출의 중요한 발생원으로 주목되고 있다. 하천 및 강에서 대기중으로 배출되는 $CO_2$는 전 세계 탄소순환의 핵심요소이며, 대부분의 하천과 강은 $CO_2$로 과포화 되어있다. 세계적으로 하천 및 강의 $CO_2$ 배출량은 호수 및 저수지의 배출량보다 약 5배 많은 것으로 보고되고 있으나, 국내연구에서는 연구사례가 드물다. 따라서 본 연구의 목적은 낙동강 중하류에 위치해있는 강정고령보(GGW), 달성보(DSW), 합천창녕보(HCW), 창녕함안보(CHW)에서 발생되는 순 대기 배출 플럭스(Net Atmospheric Flux, NAF)의 동적 변동 특성을 분석하고, 데이터마이닝 기법을 적용하여 쉽게 수집할 수 있는 물리적 및 수질 변수로 $CO_2$ NAF를 추정하는데 사용할 수 있는 간략한 예측 모델을 개발하는데 있다. $CO_2$ NAF는 대기-수면 경계면에서의 $CO_2$ 부분압($pCO_2$)의 차에 기체전달속도를 곱하여 산정하였으며, 기체전달속도는 Cole and Caraco(1998)가 제안한 식을 사용하였다. 담수와 해수의 탄산염 시스템에서 열역학적 화학평형을 모두 고려한 $CO_2$SYS 프로그램을 사용하여 수중의 $pCO_2$를 산정하였고, $CO_2$ NAF는 Henry의 법칙과 Fick의 1차 확산법칙을 사용하여 계산하였다. $CO_2$ NAF의 시간적 변동성에 영향을 미치는 환경요인을 평가하기 위해서 상관분석, 주성분분석(Principal Component Analysis; PCA), 단계적다중회귀모델(Step-wise Multiple Linear Regression; SMLR), 랜덤포레스트(Random Forest; RF)방법을 사용하였다. SMLR 모델은 R package인 olsrr, RF 모델은 R package인 caret, randomForest를 이용하여 분석하였다. 연구 결과, 4개 보 상류 하천구간은 조류의 성장이 활발한 일부 기간을 제외한 대부분의 기간에서 $CO_2$를 대기로 배출하는 종속영양시스템(Heterotrophic system)을 보였다. $CO_2$ NAF의 중위값은 HCW에서 최소 $391.5mg-CO_2/m^2day$, DSW에서 최대 $1472.7mg-CO_2/m^2day$였다. 모든 보에서 NAF는 pH와 강한 음의 상관관계를 보였으며, $pCO_2$와 Chl-a도 음의 상관관계를 보였다. 이는 조류가 수중에서 $CO_2$를 소비하고 pH를 증가시키기 때문이다. PCA 분석 결과, NAF와 $pCO_2$가 높은 공분산을 보였으며, pH와 Chl-a는 반대 방향으로 군집되어 상관분석과 동일한 결과를 보였다. 이 연구를 통해 개발된 SMLR 모델과 RF 모델의 Adj. $R^2$ 값은 모든 보에서 0.77 이상으로 나왔으며, $pCO_2$ 측정 데이터가 없더라도 하천의 $CO_2$ NAF를 추정하는 방법으로 사용될 수 있을 것으로 평가된다.

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양자 컴퓨터 기술 트렌드 예측과 분석 (Trend Forecasting and Analysis of Quantum Computer Technology)

  • 차은주;장병윤
    • 한국시뮬레이션학회논문지
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    • 제31권3호
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    • pp.35-44
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    • 2022
  • 본 연구에서는 양자 컴퓨터 관련 기술 트렌드 분석과 예측을 수행한다. 기존 양자 컴퓨터 기술 분석 관련 연구는 주로 기술 특징을 중심으로 응용 가능 분야에 집중되었다. 본 논문은 시장 중심의 기술 분석과 예측을 위하여 양자 컴퓨터 관련 국내 뉴스 기사를 기반으로 중요하게 다뤄지는 양자 컴퓨터 기술들을 분석하고 미래신호 감지와 예측을 수행한다. 뉴스 기사에서 사용된 단어들을 분석하여 빠르게 변화하는 시장의 변화와 대중의 관심사를 파악한다. 본 논문은 Cha & Chang (2022) 컨퍼런스 발표 자료를 확장했다. 연구는 2019년부터 2021년까지의 국내 뉴스 기사를 수집하여 진행된다. 먼저, 텍스트 마이닝을 통해 주요 키워드를 정리한다. 다음으로, Term Frequency - Inverse Document Frequency(TF-IDF), Key Issue Map(KIM), Key Emergence Map(KEM) 등의 분석을 통해 양자컴퓨터관련 기술을 탐색한다. 마지막으로, 랜덤포레스트, 의사결정나무, 연관분석 등을 통해 미래기술들과 수요 및 공급의 연관성을 파악한다. 연구결과 빈도분석, 키워드 확산도 및 가시성 분석에서 모두 AI의 관심도가 가장 높게 나타났다. 사이버보안의 경우 시간이 지날수록 뉴스기사에서 언급되는 비율이 다른 기술에 비해 압도적으로 높게 나타났다. 또한 양자통신, 내성암호, 증강현실 역시 관심도의 증가율이 높게 나타났다. 따라서 이를 트렌드 기술의 적용에 대한 시장의 기대가 높음을 알 수 있다. 본 연구의 결과는 양자컴퓨터 시장의 관심 분야 파악과 기술 투자 관련 대응체계 구축에 응용될 수 있다.

머신러닝 기법을 활용한 치매 예측 모델과 상업적 활용 전략: 웨어러블 기기의 수면 및 활동 데이터를 기반으로 (A Study on Dementia Prediction Models and Commercial Utilization Strategies Using Machine Learning Techniques: Based on Sleep and Activity Data from Wearable Devices)

  • 조영은;우종필;김중안
    • 경영정보학연구
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    • 제26권2호
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    • pp.137-153
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    • 2024
  • 본 연구는 웨어러블 기기에서 수집된 라이프로그 데이터를 활용하여 고령화 사회에서 증가하고 있는 치매를 조기에 진단하여 관리할 수 있는 예측 모델을 개발하고, 이를 기반으로 한 상업적 활용전략을 제안하는 것을 목표로 하였다. 이 연구는 전문의의 병리진단을 기반으로 한 60~80대 174명의 대상자로부터 수집된 12,184개의 라이프로그 정보(수면 및 활동 정보)와 치매 진단 데이터를 활용하였다. 연구 과정에서 수면과 활동 데이터를 포함하는 다차원적인 데이터셋을 표준화 하였고 다양한 머신러닝 알고리즘으로 분석하였으며, 가장 높은 ROC-AUC점수를 보여준 랜덤 포레스트 모델이 가장 우수한 성능을 보였다. 또한 ablation test를 통해 수면과 관련된 변수들과 활동과 관련 변수들의 제외가 모델 예측력에 미치는 영향을 평가하였고, 이러한 변수들이 모델의 예측력에 유의미한 영향력을 가지고 있음을 확인하였다. 마지막으로, 개발된 모델의 상업적 활용 전략의 가능성을 탐구함으로써, 치매예방 시스템의 상업적 확산을 위한 새로운 방향을 제안하였다.