수로는 약선대를 따라 형성되는 경우가 많으며, 특히 강을 따라 단층이 발달하는 경우가 많다. 교량과 같은 수상 구조물의 건설을 위하여 탐사의 필요성이 높음에도 불구하고 육상과는 달리 수상 전기비저항 탐사가 활발하게 적용되지 못한 것은 현장탐사와 자료해석의 어려움 때문이었다고 볼 수 있다. 그러나 무엇보다도 중요한 것은 양질의 자료 획득이며, 양질의 자료 획득이 육상 탐사보다 어려운 것은 영상화하고자 하는 지하구조가 물로 덮여 있다는 점에서 연유한다. 이 연구에서는 이와 같은 점에 중점을 두고 수치 모델링과 현장탐사 사례 분석을 통하여 수상 전기비저항 탐사 자료의 특성, 현장 탐사와 해석 방법에 대하여 논하였다. 수상 전기비저항 탐사는 전극이 물 표면에 혹은 물 바닥에 설치되어 있는가에 따라 탐사자료의 획득방법, 고려할 사항, 해석 방법이 달라지므로, 전극을 물 표면에 띄운 경우와 바닥에 설치한 경우로 나누어 논의를 전개하였다. 이를 통하여 하상 전기비저항 탐사는 수층 하부 지반을 정확하게 영상화할 수 있음을 보였다. 또한 수상 전기비저항 탐사에서 전극을 물 바닥에 설치하는 것이 물 표면에 설치하는 것보다 훨씬 더 분해능이 높은 영상을 획득할 수 있다. 그러나 두 방법 모두 육상 탐사에 비하여 지하구조에 대한 민감도는 낮고, 유동전위 등에 의하여 전기잡음이 높을 가능성이 높기 때문에 육상 탐사보다 높은 S/N 비를 갖는 현장 탐사자료의 획득이 필수적이며 가능한 한 높은 분해능을 갖는 전극배열을 선택하여야 하는 것으로 나타났다. 변형된 전극배열법은 원거리 접지가 불필요하다는 점과 아울러 그의 원천이 되는 전극배열보다 높은 신호대 잡음비를 갖는 자료 획득이 가능하다는 점에서 수상 전기비저항 탐사에 많은 활용이 기대된다.
석탄 가스화 반응을 모델링하여 습식분류층 석탄 가스화기의 반응특성에 대한 수치해석적 연구를 수행하였다. 본 연구의 목적은 신뢰성 있는 수치해석기술을 이용하여 가스화 장치의 기본설계와 더불어 최적 운전조건의 설정에 있다. 석탄 가스화 반응은 복사가 관여하는 고체와 기체의 이상 난류반응으로서 수증기 증발로부터 휘발화, 촤와 가스의 반응 등 일련의 연소반응의 구조를 가진다. 본 연구에서는 실험과 수치해석적인 방법을 병행하여 연구를 수행하였으며 한국에너지기술연구원에 설치된 1톤 규모의 실험용 가스화기를 대상으로 하였다. 본 연구에서는 기본적으로 상용프로그램을 사용하였으며 석탄 가스화 반응해석에 필요한 여러 서브루틴을 개발하여 해석하였다. 세부 반응 서브루틴의 난류반응은 기본적으로 에디붕괴모델에서 화학적 반응속도의 개념을 조화평균의 형태로 사용하였다. 그리고 석탄입자궤적은 라그란지안 접근방식을 선택하였으며 입자의 궤적 계산에서 저항력에 나타나는 난류비선형적인 문제에 대한 모델도 고려하였다. 이와 같이 개발된 프로그램은 실험에서 얻어진 가스농도와 온도분포 그리고 냉가스 효율 등의 자료들과 비교하여 성능을 일차적으로 검토하였다. 석탄의 입자크기분포, 석탄 슬러리 농도, 그리고 가스화기의 형상변화는 가스화 성능에 직접적으로 영향을 주며 이를 합성가스 생성량과 냉가스 효율을 통해 비교 검토하였다. 본 연구 결과가 비록 물리적으로 타당하고 변수연구의 일관성을 보여주나 기류층 석탄가스화 반응장치의 복잡성을 고려하여 볼 때 보다 많은 실험결과에 대한 정교한 모델검증 노력이 신뢰성 있는 프로그램의 완성에 필요할 것으로 판단된다.
대다수의 근접치료용 방사선치료계획장치는 AAPM TG-43의 계산식에 기반을 둔 선량계산 알고리듬을 적용하고 있으나 이는 조직의 비균질성을 적절히 고려하지 못한다. 본 연구에서는 몬테칼로 방법을 이용하여 강내고선량근접치료계획을 검증하는 체계를 구축하고자 하였으며, 특히 환자의 CT 영상을 이용하여 물질정보로 변환한 후 직접 몬테칼로 계산을 수행하는 방법의 타당성에 초점을 맞추었다. 판형 팬텀 및 자궁경부암 환자의 CT 영상을 Plato (Nucletron, Netherlands) 치료계획장치를 이용하여 근접치료계획을 수행한 후 여기서 얻어진 인자들을 이용하여 EGSnrc 기반의 DOSXYZnrc 코드로 몬테칼로 계산을 수행하였으며, EBT 필름측정 결과와 비교하였다. DOSXYZnrc 코드의 선원 모델링 특성 상 후장전 장치의 $^{192}Ir$ 선원들을 직육면체 형태로 근사화하여 모델링하였으며 계산 시 체적소의 크기는 $2{\times}2{\times}2\;mm^3$로 하였다. 균질 매질 내에서는 TG-43 기반의 선량계산 결과와 몬테칼로 선량계산 결과가 잘 일치함을 확인할 수 있었으나 고밀도 물질이 포함된 비균질 매질 내에서는 오차가 커졌다. 환자의 경우 A점 및 B점의 오차는 3% 이내, 평균선량 오차는 5% 정도였다. 그러나 기존 선량계산 알고리듬의 경우 고밀도 물질의 영향을 적절히 고려하지 못하여 표적의 선량을 과대평가하여 실제로는 더 적은 선량이 들어갈 우려가 있다. 본 연구에서 제안된 선량계산 검증체계는 타당하며 선량 계산 결과도 실제와 잘 일치함을 확인할 수 있었다. 또한 기존의 선량계산 알고리듬으로 계산된 치료계획결과를 확인할 경우에는 주의가 필요하며, 몬테칼로 방법과 같은 독립적인 검증 시스템이 유용할 것이다.
본 연구의 목적은 국내 개발된 치료계획장치(Treatment Planning System, TPS)인 CorePLAN$^{TM}$에서의 빔 모델링을 기반으로 하는 Collapsed Cone Convolution (CCC) 선량 계산 알고리듬의 정확성을 평가하는 것이다. 여러 셋업 조건에 따라 빔 모델을 TPS에 생성하였고, 6 MV와 15 MV 광자 에너지에 대하여 $50{\times}50{\times}50cm^3$의 물 팬톰 내에서 CCC 알고리듬을 사용하여 선량 계산을 하였다. 대상 조사면은 $4{\times}4cm^2$, $6{\times}6cm^2$, $10{\times}10cm^2$, $20{\times}20cm^2$, $30{\times}30cm^2$와 $40{\times}40cm^2$을 대상으로 하였고, 각각에 대하여 열린 조사면과 쐐기 조사면으로 구분하였다. 생성된 빔 모델들은 측정된 데이터와 계산된 데이터의 심부선량백분율(Percent depth dose, PDD)과 선량프로파일(lateral profile)을 비교하여 모든 깊이에서도 잘 맞는지 평가하였다. 측정된 방사선량과 CorePLAN$^{TM}$에서 CCC 알고리듬을 이용하여 계산된 방사선량은 PDD에 있어 build-up 영역을 제외하고 열린 조사면은 최대 2%, 쐐기 조사면는 최대 3% 이내로 일치하였다. 선량프로파일은 조사면 내 영역에서는 1%, 반음영 영역에서는 4% 이내로 일치함을 확인하였다. 모든 조사면에서 반음영을 제외한 $10{\times}10cm^2$에서 최대 $40{\times}40cm^2$까지의 선량프로파일에 대하여 측정된 방사선량과 계산된 방사선량이 3% 이내로 일치하였다. 반면에, 열린 조사면에 비하여 쐐기 조사면에서 선량 차이가 뿔(horn) 영역의 가장자리에서 4%까지 높게 나타났다. 본 연구 결과에서 보여주는 선량 차이는 일부 영역을 제외하고 국제 기준에 적합한 결과값을 보였다. 선량 차이가 크게 발생하는 영역은 임상적으로 중요성이 크지 않은 표면 영역임을 감안할 때, 임상에서의 활용이 가능하리라 기대된다.
이 연구에서는 고해상도 위성영상을 이용하여 지표면 온도를 산출하는 기존의 여러가지 방법 이외에 보다 새로운 접근으로, 인공지능 기반의 심층신경망 기법을 148장의 Landsat 8 영상에 적용하여 우리나라 지표면온도를 산출하고 그 적합성을 평가하였다. Landsat 8 열적외 10번 밴드(약 11 ㎛ 파장대)의 밝기온도와 방출률은 물리방정식에 경험상수가 결합하여 도출된 값이기 때문에, 지역적 기상, 기후, 지형, 식생 등의 조건에 따른 불확실성을 내포하고 있다. 이를 보완하기 위하여 본 연구에서는 밝기온도와 방출률로부터 지표면온도 초기추정치 T0를 산출하고 이와 함께, NDVI, 토지피복, 지형요소(고도, 경사, 향, 거칠기) 등을 입력변수로 하는 계절별 심층신경망 모델을 최적화하여 지표면온도를 산출하였다. 이는 ASOS(Automated Synoptic Observing System)와의 선형관계식으로 편의보정을 수행하는 기존 방법에 비해 진보된 기법이다. ASOS 관측치와 시공간적으로 일치되는 1,728건의 자료를 비교한 결과, 계절별로 차이가 있기는 하지만 특히 봄, 가을에는 상당히 좋은 결과를 보였으며(CC=0.910~0.917, RMSE=3.245~3.365℃), 또한 토지피복 유형에 상관없이 안정적인 산출이 이루어짐을 확인하였다. 향후 Landsat 5/7/8 자료의 장기시계열 빅데이터와 함께 추가적인 지표면변수를 활용하여 모델링 을 수행함으로써 기후변화 및 특이기상 하에서도 보다 신뢰도 높은 고해상도 지표면온도 산출이 필요할 것이다.
최근 들어 미세먼지에 의한 건강위해성에 대한 많은 문제가 지적되고 있다. 따라서 서울지역은 미세먼지를 줄이기 위한 합리적인 대책과 해결방안이 시급한 실정이다. 미세먼지의 악영향을 줄이기 위해서 우선 미세먼지의 구성성분 중 비율이 가장 많은 이온성분에 대한 명확한 해석이 선결되어야 하고, 이를 바탕으로 미세먼지의 특성을 파악하여 효과적인 저감 대책 수립 및 실천이 진행되어야 한다. 미세먼지 중 이온성분에 대한 물리화학적 특성을 해석하기 위하여 먼저 서울지역에서 미세먼지를 필터에 채취하고 이온성분 분석을 하였다. 그리고 이온크로마토그래피(IC)로 분석이 되지 않는 수소이온($H^+$)과 탄산이온${CO_3}^{2-}$)은 pH와 음이온과 양이온의 당량비 차이로 농도를 추정하였다. 질량수지를 기본원리로 하는 수학적 모델링 적용 결과 음이온과 양이온의 결합형태를 도출할 수 있었다. 미세먼지의 결합에 사용된 이온은 IC로 분석한 8개 이온과 추가로 해석한 $H^+$, ${CO_3}^{2-}$이며, 본 연구에서 나온 존재형태는 $NH_4Cl$, $NH_4NO_3$, $CaSO_4$, $(NH_4)_2SO_4$, $NaNO_3$, NaCl, $Na_2CO$, 그리고 $(NH_4)_2CO_3$ 등이 주를 이루고 있는 것으로 추정되었다.
본 논문은 가상 생태계의 개념과 가상생태계를 구현하는데 중요하게 사용되어 질 수 있는 세 가지 수학적-물리학적 접근법을 응용 예와 함께 소개 하였다. 가상생태계란 개체기반 모델로써 인공생명체들이 가상 환경하에서 스스로 행동하면서 살아가는 것을 모사하는 컴퓨터 내에 구현된 생태계를 의미한다. 생물의 무리행동을 전산 모사하는 분자동역학모사 접근법과, 흰개미 영토를 전산 모사하는 확률적 격자모델 접근법, 그리고 생물막 성장을 전산 모사하는 규칙기반-세포자동자모델 접근법을 소개하였다. 실 생태계와의 유사성을 높이기 위해 가상생태계 모델은 많은 변수들을 사용하여야 하지만, 기술적인 측면에서 이러한 변수들을 모두 결정하기는 어렵다. 그러나 현재의 눈부신 컴퓨터 성능향상에 힘입어 많은 부분이 극복 되어 지고 있다. 특히, 가상생태계는 기후변화와 같은 환경재앙을 포함하여 많은 복잡한 생태학적 현상을 개체수준의 낮은 계층에서부터 생물집단 또는 외부 환경수준과 같은 높은 계층까지를 통합적으로 이해하는데 큰 도움을 줄수 있을 것이다. 마지막으로 논문에서는 높은 수준의 계층인 기후변화가 낮은 수준의 계층인 개체기반의 흰개미 생태계에 미치는 복잡한 문제를 어떻게 다룰 수 있는지에 대한 예를 들고 간략하게 논의하였다.
구조물의 변위이력은 구조물의 전체적인 거동을 나타내는 인자의 시간에 대한 이력이므로 이를 추정하는 것은 매우 중요하며, 일반적으로 구조물의 상태를 평가하는데 있어 직관적으로 신뢰할 수 있는 물리량이다. 특히, 교량의 경우 차량 하중에 의해 발생되는 수직 변위를 알아내는 것은 교량에 발생할 수 있는 문제점을 미연에 확인할 수 있어 매우 중요한 부분이다. 하지만 시공된 교량의 수직 변위를 측정하는 것은 실험여건 및 장비의 제약조건 등으로 인해서 직접적으로 측정하는 것이 매우 힘든 실정이다. 본 연구에서는 대상 교량들에 대한 제약조건을 극복하고 변위응답을 추정할 수 있는 방안을 제시하기 위해 임의의 차량하중에 의해서 측정되는 변형률과 변위를 인공신경망에 적용하였다. 인공신경망에 적용하는 축방향 변형률과 수직방향 변위에 대한 학습 자료를 획득하기 위해서 수치해석을 수행하였으며, 실제 교통 상황을 반영하기 위해서 교량을 통과하는 차량의 종류와 차간 거리에 대한 차량이동하중 시나리오를 작성하여 시공된 교량의 실제 교통상황에 따른 차량 이동 하중이 가해지도록 모델링하였다. 인공신경망을 이용한 학습 결과에 따라 임의의 하중에 의해 발생되는 교량의 변형률에 대한 변위를 추정하였고, 인공신경망을 사용하여 추정된 변위 결과가 수치해석을 통한 변위를 잘 표현하는 것을 확인하였다.
할론 1301과 같은 바람직한 물성을 갖고 있는 새로운 소화약제를 찾고자 하는 노력은 아직까지 이렇다 할 성공을 거두지 못했다. 대체 가스계 소화약제 개발을 위한 하나의 접근방법으로 최근 주목을 받고 있는 이성분계 복합가스계소화약제를 연구하기 위해서는 불활성기체에 기존 가스계소화약제를 혼합하여 여러 조성에 대해 소화농도를 결정해야 하는데 이러한 과정은 많은 비용과 시간을 필요로 한다. 본 연구에서는 질소를 기본으로 HFC 125와 HFC 227ea를 각각 혼합하여 혼합물의 소화약제의 농도를 농도비를 달리하며 컵버너 방법을 이용하여 측정하였다. 복합소화약제의 각각의 소화농도는 HFC 가스계소화약제의 농도가 증가함에 따라 모두 낮아지는(즉 소화력이 향상되는) 경향을 보였는데, 이론적으로 계산된 값과의 일치도도 높았으며, 소화효과 측면에서 질소와의 상승효과를 나타내었다. 본 연구에서 검증된 이성부계 소화약제의 물리 화학적 소화효과의 모델링을 통해 소화농도를 추정하는 방식은 이성분계 복합가스계 소화약제의 전체 성능예측에 필요한 실험 횟수를 줄이는데 도움이 될 것이다.
본 연구에서는 고유의 자색 안토시아닌을 함유하고 있는 PFPP를 이용하여 매쉬드 포테이토를 제조하고 이의 물리화학적 특성을 확인하였다. PFPP와 전지분유, 덱스트린을 혼합하여 ready-to-eat (RTE) 매쉬드 포테이토 제품을 제조하기 위하여 세 구성 성분의 최적 혼합비를 도출하고자 혼합물 실험방법을 이용하였다. 다양한 배합비에서 매쉬드 포테이토의 색도, 안토시아닌 함량, 유변학적 특성의 차이를 관찰하였으며 PFPP와 전지분유의 배합비에 따라 매쉬드 포테이토의 구조가 변화하여 다른 유변학적 gel 특성을 나타내었다. PFPP의 함량은 주로 적색도와 안토시아닌 함량에 큰 영향을 미쳤으며, 전지분유의 함량은 전지분유의 친수성 및 수용성 특성에 의하여 유변학적 특성의 변화에 영향을 미쳤다. 매쉬드 포테이토의 유변학적 특성 및 다양한 배합비에 따른 특성은 모델링을 통하여 구조적 및 성분에 따른 경향을 정량적으로 나타낼 수 있었다. 본 연구를 통하여 적색도와 안토시아닌의 함량을 최대로 함유하면서 유변학적 특성은 시판되는 매쉬드 포테이토와 유사한 고품질의 기능성 매쉬드 포테이토의 최적 배합비는 PFPP 90.49%, 전지분유 4.86%, 덱스트린 4.65%임을 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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