본 논문에서는 물 공급량 예측을 위한 다양한 알고리즘 적용에 있어서 데이터 마이닝의 효용성을 검토하고자 하였다. 물 공급분야에 있어서, 물 이용 지역의 특성에 따라 공급량과 이용 시간이 매우 상이한 특성을 나타낸다. 물 이용 지역은 주택지역, 상업지역, 산업단지지역 등 다양한 형태로 분류할 수 있고, 이에 따라 물 이용 시간의 상이함에 따른 물 공급패턴이 일정하지 않게 된다. 특히, 주택지역과 상업지역이 복합적으로 이루어진 경우, 물 이용 단위인 블록 단위에서의 물 특성이 불규칙적인 패턴을 나타낸다. 따라서, 각 블록 단위 특성에 적합한 물 이용량을 예측하여 효율적 물 공급 방안을 마련할 필요가 있다. 또한, 물 이용량 데이터 중 이상 데이타 감지와 이상 데이터 보정을 통하여 물 이용량 예측의 정확도가 향상된다. 따라서, 블록 단위의 물 이용량에 대한 원시데이타의 효율적인 데이터 마이닝 방안이 요구된다. 본 연구에서는 물 공급지역의 특성에 따른 물 공급 패턴을 분석하고, 이에 적합한 데이터 마이닝 기법을 제시하고 비교 분석하였다. 제안된 데이터 마이닝 기법은 딥러닝 예측모델을 적용하여 적합성을 검증하고, 이를 물 공급량 예측알고리즘에 폭넓게 활용될 수 있음을 확인하였다.
푸마르산으로부터 숙신산 생물전환을 위하여 E. faecalis RKY1을 HFBR에 친정화하여 연속생산 공정에 대한 가능성을 모색하였다. E. faecalis RKY1은 실관의 spongy 부분에 효과적으로 고정화되었으며, transverse mode로 HFBR 조업시 실관가닥이 50개 및 200개일 경우 거의 비슷한 경향을 나타냈다. 또한 배지의 공급속도를 0.25, 0.5, 1.0 mL/min로 증가시키면서 조업한 결과, 정상상태에 도달하는 시간이 각각 24, 12, 9시간으로서 유속이 증가할수록 정상상태에 도달하는 시간은 단축되었지만, 반응기 내의 기질 및 생성물 분포는 그 변화가 심하였다. 실관 생물반응기를 이용하여 숙신산 생물 전환시 배지의 공금 유속이 증가할수록 숙신산 생산성은 증가하였지만 전환수율이 감소하여 미반응 푸마르산은 증가하였다. 최대 숙신산 생산성 및 이 때의 수율은 푸마르산염 농도 80 g/L 및 배지 공금 유속 2.0 mL/min일 때 17.1 g/L ·hr 및 0.54 g/g이었으며, 최적 숙신산 생산성 및 이 때의 수율은 푸마르산염 농도 50 g/L 및 배지 공급 유속 1.0 mL/min일때 9.0 g/L · 및 0.90 g/g으로서 회분식 생물전환의 경우보다 더 우수하였다.
내열성과 내부식성, 촉매능력등이 뛰어난 백금은 자동차 배출가스 정화촉매, 유/무기화학반응의 공정 촉매, 석유화학산업에서의 촉매 등 촉매 뿐만 아니라 용융유리용 도가니, 유리 섬유용 부싱 등의 유리산업, 백금 열전대 외에도 전기/전자기기, 치과용 합금, 장신구, 항공우주,등의 많은 분야에서 폭넓게 쓰인다. 한편 낮은 기계적 특성을 개선하기 위하여 로듐 등의 백금족 원소를 첨가한 합금을 제조하여 이용하고 있지만 로듐의 공금 부족과 이에 따른 가격 상승으로 인한 대체조성의 설계가 요구되고 있다. 또한 고온의 산화분위기에 노출이 되면 산화물이 형성되고 이것이 휘발하여 중량의 손실이 생긴다고 알려져 있다. 본 연구에서는 백금 합금의 이러한 문제점의 해결방안을 제시하고자 백금족 원소를 첨가하고 첨가 원소별 산화휘발의 정도를 측정하였다. 시편은 plasma arc melting법으로 각각 Pt, Pt-20%Rh, Pt-11%Ir, Pt-10%Rh-10%Ir의 조성을 가지는 합금을 만든 후 압연을 하여 판상으로 만들었고, 이를 각각 $1000^{\circ}C$, $1200^{\circ}C$, $1400^{\circ}C$ 등에서 각각 96시간 까지 산화휘발시켜 중량손실량을 측정하였고 이를 XPS를 이용한 표면분석을 하여 산화휘발거동을 규명하였다. 그 결과 Pt-20%Rh가 가장 우수한 고온산화휘발특성을 보였으며 상대적으로 고온산화휘발특성이 좋지 않은 Pt-Ir 2원계 합금에 Rh를 첨가한 Pt-10%Rh-10%Ir 3원계 합금을 만들어 약 60% 향상된 결과를 얻을 수 있었고 이 결과를 증기압 관점에서 고찰하였다.
2014-2015년 우리나라 강수량이 평년에 비해 절반수준에 미치지 못해 극심한 가뭄을 일으켰으며, 이는 댐 용량 부족, 지하수 고갈 등 다양한 피해를 발생시켰다. 특히 소양강댐의 경우 1978년 이루 두 번째로 낮은 수위를 기록한바 있다. 우리나라의 경우 가뭄은 약 2-3냔 주기로 발생하고 있으며, 특히 2015년에 겪었던 가뭄은 물 용수공금 측면에서 막대한 영향을 미친 것으로 평가되어 신뢰성 있는 가뭄 분석이 중요한 요소로 대두되고 있다. 또한 지구온난화로 인해 기후변화의 영향으로 강수량의 증가가 일반적으로 전망되지만, 상대적으로 증가된 강우변동성으로 인해 가뭄 발생 빈도 및 강도도 동시에 증가할 것으로 전망되고 있다. 이러한 이유로 본 연구에서는 현재 가뭄을 신뢰성있게 평가하기 위해 Trivariate Copula 함수를 활용하여 가뭄분석을 수행하였다. 기존연구에서는 가뭄 지속시간(drought duration), 가뭄 심도(drought severity)를 활용한 이변량 가뭄 빈도 해석을 수행하였지만, 이는 다소 과소 추정 될 개연성이 있다. 이러한 이유로 본 연구에서는 가뭄강도(drought intensity) 변량을 추가로 분석하여 Trivariate frequency analysis 기법을 개발하였으며, 서울 관측소를 대상으로 분석하였다. 분석 결과 현재 가뭄은 역대 발생했던 가뭄 중 가장 큰 빈도를 기록하여 이에 대한 효과적인 가뭄 관리체계를 마련하기 위한 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 또한 기존 Bivariate 빈도해석의 경우 Trivariate 빈도해석 보다 가뭄위험도를 다소 과소추정하는 것으로 나타나 Trivariate 해석이 다소 현실적인 접근 방법이라 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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