본 논문에서는 상수도시설을 효율적으로 운영하는 데 필요한 1일 급수량 수요를 예측하는 방식에 대하여 인공지능(Artificial Inteligence)이라 불리는 퍼지 뉴론(fuzzy neuron)을 이용하여 연구하였다. 퍼지뉴론이란 퍼지정보(fuzzy information)를 입력으로 받아들이고 처리하는 퍼지 신경망을 일컫는 말이다. 본 연구에서는 소속함수와 퍼지규칙을 신경망으로 학습하는 기능인 적응식 학습방법을 통하여 1일 급수량을 예측하였으며 연구대상 지역으로는 광주광역시를 선정하였다. 또한 1일 급수량 예측에 있어서 필요한 변수 선택을 위해 입력자료를 상관분석, 자기상관, 부분자기상관, 교차상관 분석 등을 하였으며 동정된 입력변수는 급수량, 평균기온, 급수인구이다. 먼저 급수량, 평균기온, 급수인구로 모델을 구성하였고, 한편으론 기상청의 기후예보자료를 신뢰할 수 없는 경우에는 급수량을 예측할 수 있도록 급수량 자료만으로 모델을 구성하여 그 유효성을 검증하였다. 제안된 모형식은 사고 등의 인위적인 조작(단수 등)이 가해지는 시기를 포함하고도 실측치와 모형의 예측치와의 오차율이 최대 18.46%, 평균2.36% 이내로 나타나, 모형의 결과는 상수도 시설의 운용 및 급·배수관망의 실시간 제어에 많은 도움을 주리라 생각된다.
Cd2+ 이온으로 이온교환된 제올라이트 A를 650℃에서 2 ×10-6 T orr의 진공하에서 탈수한 구조 (a:l2.189(2)A)와 이 결정에 요오드가 흡착된 구조 (a:l2.168(2) A)를 21℃에서 입방공간군 Pm3m를 사용하여 단결정 X-선회절법으로 해석하고 정밀화하였다. 탈수한 가In-A의 구조 는 Full-rmoix 최소자승법 정밀화 계산에서 I > 3σ(I)인 186개의 독립반사를 사용하여 최종오차인자를 Rl:0.057, Ra:0.003 까지 정밀화 계산하였고, 이 결정을 요오드로 흡착시킨 구조는 181 개의 독립 반사를 사용하려 Rl = 0.082, R2 : 0.085가지 정밀화시켰다. 두 결정에서 단위세포당 6개의 Cd2+ 이온은 서로 다른 2개의 3회 회전축상에 위치 하고 있었다. 요오드가 흡착된 구조에서 4개의 Cd2+ 이온 은 0(3)의 (111) 평면에서 큰 동공쪽으로 약 0.68(1) A 들어간 I3- 이온이 결합하고 있고 나머지 2개의 Cd2+ 이온은 0(3)의 (111) 평면에서 소다라이트 동공 깊숙히 약 0.68(1) A 들어간 자리에 위치 하고 있다. 단위세포당 약 4개의 I이온이 큰 동공내에 흡착되었다. 각각의 I-는 6-링 Cd2+와 골조의 8-링 산소에 다리를 놓고 있으며 0(1)-I(1)-I(2) 각도는 172(1)˚로써 거의 선형이고 약한 전 하이동 착물을 골조의 8-링 산소와 이루고 있다. 큰 동공 내에 존재하는 I이온은 부분적으로 탈수된 효In-A에서 요오드 증기와 물분자가 반응하여 H+이온과 I-이온이 생성된 후 다시 I이온과 l2 분자와 반응하여 생성되었을 것이다.
본 연구는 강우시 소하천 수로구간에서 유사농도의 연직분포를 유사량 측정기 (ASM-IV)로 실측하여 그 특성을 분석하고자 한다. 이를 위해 충남 연기군 서면에 위치한 월하천 시점부분의 수로구간을 연구대상으로 선정하였다. 실측된 부유사농도의 분석자료는 상하류구간에서 각각 1시간 11분 30초 및 40분 32초 동안에 2초 간격으로 측정된 2,145개 및 1,216개중 16개씩의 시간구간 자료가 사용되었다. 분석한 결과, 상류구간의 실측치 Rouse 수는 $0.00129{\sim}0.02394$로 분포하고, 평균값은 0.01129로 나타났으며, 하류구간에서는 $0.00118{\sim}0.00822$, 평균값은 0.00436으로 하류의 값이 상류의 값보다는 훨씬 작게 분포하는 것으로 나타났다. 계산치 Rouse 수는 상류구간의 경우 $0.065115{\sim}0.065295$, 평균값은 0.06521로 나타났고, 하류구간의 경우에는 $0.057315{\sim}0.059109$, 평균값은 0.05795로 하류구간이 상류구간보다 약간 작은 값을 갖으나, 실측치 비교에서의 차이보다는 적게 나타났다. 그러나 실측치와 계산치의 비교에서는 상류구간보다 하류구간에서 더 큰 차이를 갖는 것으로 나타났는데, 이 오차는 하류구간의 침강속도 산정시 높은 수온에 대한 동점성계수 값을 본 연구에서 유도한 경험식으로 계산한 것도 원인중의 하나에 포함될 것이다.
본 논문에서는 OLED 패널에 영상을 디스플레이 하면서 패널 불량 검사 및 광학 측정을 이용하여 색 좌표 및 휘도를 보상할 수 있는 OLED 패널 테스트를 위한 영상 발생기를 제안한다. 제안된 영상 발생기는 영상 발생 과정과 광학 측정을 이용한 색 좌표 및 휘도를 보상하는 과정 등의 2가지 과정으로 구성된다. 영상 발생 과정은 패널을 구동하기 위한 패널의 정보를 셋팅하고, 패널 정보에 맞게 영상 발생기의 출력 셋팅을 조절하여 영상을 출력한다. 영상의 출력 형태는 디지털 RGB 방식으로 구성된다. 영상발생기 내부의 패턴 발생 알고리즘은 패널의 해상도에 맞게 동기 신호를 기준으로 24비트 데이터 라인에 색데이터를 전송하는 방식으로 칼라 및 그레이 계열 영상 데이터를 출력한다. 광학 측정을 이용한 색 좌표 및 휘도를 보상하는 과정은 영상 발생기에서 영상을 OLED 패널에 출력하고, 광학 모듈로 측정한 색 좌표 및 휘도 데이터를 기준 데이터보다 차이나는 부분을 보상한다. 본 논문에서 제안된 OLED 패널 테스트를 위한 영상 발생기의 정확성을 평가하기 위해서 Xilinx 사의 Spartan 6 계열의 XC6SLX25-FG484 FPGA를 사용하였고 설계 툴은 ISE 14.5를 사용하였다. 영상 발생 과정의 출력은 오실로스코프를 이용한 디지털 RGB 출력에 대하여 목표로 한 설정 값과 시뮬레이션 결과 값이 일치함을 확인 할 수 있었다. 광학 측정을 이용한 색 좌표 및 휘도를 보상한 데이터는 패널 제조업체에서 제시한 오차율 이내의 정확도를 나타내었다.
본 논문에서는 INMARSAT-M형 송신기에 사용되는 L-BAND(1626.5-1646.5 MHz)용 2단 가변이득 전력 증폭기를 연구 개발하였다. 2단 가변이득 전력증폭기는 구동증폭단과 전력증폭단에 의해 고출력 모드일 때 +42 dBm, 저출력 모드일 때는 +36 dBm의 전력으로 증폭되며, 각각에 대해 상한 +1 dBm과 하한 -2 dBm의 오차를 허용한다. 제작의 간편성 때문에 전체 2단 가변이득 전력증폭기를 크게 구동증폭단과 전력증폭단 두 부분으로 나누어 구현하였으며, 전력증폭부를 구동하기 위한 구동단은 HP사의 MGA-64135와 Motorola사의 MRF-6401을 사용하였으며, 전력증폭단은 ERICSSON사의 PTE-10114와 PTF-10021을 사용하여 RF부, 온도보상회로 및 출력 조절회로를 함께 집적화 하였다. 이득조절은 구동증폭단의 MGA-64135의 바이어스 전압을 조절하는 방법을 제시하였으며, 실험 결과와 잘 일치하였다. 제작된 2단 가변이득 전력증폭기는 20 MHz대역폭 내에서 소신호 이득이 42 dB와 36 dB 이상, 입ㆍ출력 정재파비는 1.5:1 이하, 5 dBm의 $P_{1dB}$. $P_{ldB}$출력레벨에서 3 dB Back off 시켰을 때 32.5 dBc의 I $M_3$를 얻었다. 1636.5 MHz 주파수에 대해 출력전력은 43 dBm과 37 dBm으로서 설계시 목표로 했던 최대 출력전력 20 Watt를 얻었다.다.다.
Low, Kah Hin;Zain, Sharifuddin Md.;Abas, Mhd. Radzi;Misran, Misni;Mohd, Mustafa Ali
대한화학회지
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제53권6호
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pp.717-726
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2009
Triton X-100이 함유된 상태에서 정색시약인 1-(2-thiazolylazo)-2-naphthol이 첨가된 물에서 구리 (II), 니켈(II)과 아연(II)의 동시 분광광도법적 정량을 위한 다변량 모델들이 개발되었다. 분광학적 간섭의 단점을 극복하기 위해서, 주성분회귀분석법(PCR)과 부분최소자승법(PLS) 다변량 분석법적 접근이 적용되었다. 다양한 시험 세트를 사용하여 본 방법의 수행이 입증되었고 그 결과들이 비교되었다. 일반적으로 PLS와 PCR 모델들 사이에 분석적 수행에서의 심각한 차이가 없었다. $Cu^{2+}$, $Ni^{2+}$ and $Zn^{2+}$ 의 세 성분들을 사용한 예측의 제곱근 평균 제곱 오차(RMSEP)들은 각각 0.018, 0.010, 0.011 ppm이었다. 또한 감도, 분석감도, 검출한계(LOD)와 같은 가치들의 측면들이 평가되었다. 본 논문에서 제안하는 과정이 화합물 혼합용액과 수돗물 속의 $Cu^{2+}$, $Ni^{2+}$ and $Zn^{2+}$의 동시 검출에 적용되었을 때에 높은 신뢰도가 성취되었다.
MOSFET 선량계는 기존의 선량계들에 비해 여러 가지 장점이 있기 때문에 최근에 방사선 치료뿐만 아니라 방사선 진단 등 기타 여러 분야에서 선량검증을 위해 시도되고 있다. 하지만 이렇게 사용되기 위해서는 중ㆍ저에너지 범위의 광자선에 대한 MOSFET 선량계의 방사선학적 특성파악이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 고감도 MOSFET 선량계의 여러가지 방사선학적 특성을 자세하게 연구할 수 있는 3차원 몬테칼로 전산모사 모델을 개발하였다. 고감도 MOSFET 선량계의 검출부위는 매우 얇아서 MCNP에서 기본적으로 제공하는 Tally를 사용하면 검출부위에 흡수된 에너지를 정확하게 결정할 수 없으므로 검출부위에 주어진 에너지를 전자들의 트랙들로부터 직접 계산하는 방법을 채택하였다. 개발된 모델은 에너지 의존도, 전자 기여도, 깊이 의존도 등의 MOSFET 선량계의 방사선학적 특성을 연구하기 위해 사용되었다. 에너지 의존도는 15 keV에서 6 MeV 에너지 범위에서 정량화하였는데 약 40 keV에서 최대 6.6으로 나타났다. 본 연구에서는 PTRAC 파일과 Sabrina 코드를 이용하여 MOSFET 선량계 각 부분에서의 전자 기여도를 조사하였다. 깊이 의존도는 신체 내 평균 깊이를 15 cm로 가정할 때 0.662 MeV의 경우는 교정인자 1.16 그리고 1.25 MeV의 경우는 교정인자 1.11을 사용하여 깊이 의존도에 의한 오차를 줄일 수 있다.
블록을 사용한 부정형 전자선 조사면에서의 선량율(relative output factor, ROF)을 계산하는 전자선 알고리듬을 개발하고, 측정값과 계산값을 비교하여 알고리듬을 평가하였다. 전자선의 선량은 산란판, 전자선 cone 등 모든 요소를 고려한 1차선 부분과 블럭에 의한 2차선의 합으로 표시할 수 있다고 가정하였으며, 1차선은 가우스 분포를, 2차선은 거리역제곱 법칙만을 따른다고 가정하였다. 2차선 블럭 산란에 의한 각 분포는 고려하지 않았다. 이런 방법으로 전자선의 ROF를 유효 SSD, 1차선 분포 표준편차, 2차선 발생율 등 3가지의 인자만을 이용하여 선량율을 계산할 수 있는 단순한 방식을 고안하였다. 6, 9, 12, 16, 20 MeV의 전자선을 사용하여 이 모델을 검증하였다. 측정은 항상 개방 조사면의 선량 최대지점 깊이에서 실시하였으며 다양한 정사각형 치료면 측정으로 3개의 인자를 구할 수 있었다 직사각형 조사면과 부정형 조사면에 대하여 이 모델을 이용한 계산값과 측정값의 차이는 평균 1.0%이내였으며, 최대 2.1%를 넘지 않았다. 본 연구에서 개발한 알고리듬은 필요한 인자가 3개이면서 매 전자선 콘마다 5∼6회 측정으로 구할 수 있어서 임상 적용에 편리하며, 계산 결과가 정확하여 특이 오차를 보이는 유형에 관한 보완 연구를 수행하면 임상에 사용할 수 있음을 보였다.
플라이휠 에너지 저장 장치는 잉여 전기를 회전관성을 통해 운동 에너지로 저장하는 장치로, 회전의 중심이 되는 축과 외부의 플라이휠로 구성이 된다. 수치해석을 위한 일반적 프로그램들은 3차원의 모델을 통하여 구조해석 및 주파수 응답 등의 해석을 수행하게 된다. 허나 상용 프로그램을 이용한 동역학적 해석의 응용은 매우 어려운 실정이며, 사용자가 그 방법을 익히는 것 또한 쉽지 않다. 이러한 문제들을 보완하고자 동역학적 해석을 위한 프로그램을 2차원의 모델을 사용하여 구축하였다. 본 논문에서 제시한 모델링은 회전체를 2차원으로 표현함으로써 3차원에 비해 시스템의 표현을 보다 단순화하여 시스템의 구조를 쉽게 이해할 수 있도록 하였으며, 회전체를 서로 다른 재질의 다중 레이어로 모델이 가능하게 하였다. 또한 축계에 추가적 강성의 영향을 줄 수 있는 열박음 부분에 대하여, 그 영향 정도를 선택적으로 입력할 수 있게 하여 열박음에 대한 효과를 조정할 수 있도록 하였다. 따라서 본 논문에서 제시하는 2차원 모델을 이용한 동특성 해석 프로그램의 해석 오차를 알아보기 위해 상용 프로그램의 해석 결과와 비교하였으며, 모델링을 위한 시간과 해석 수행 시간 역시 비교하였다.
출혈성 쇼크는 응급실에서 일어나는 사망 원인의 많은 부분을 차지하고 있다. 본 연구의 목적은 출혈량에 따라 변화하는 생리적인 변수들의 특징을 알아보는 것이다. 또한 이를 이용하여 전체 혈액량 대비 손실된 혈액의 비율을 산출하는 선형회귀분석 모델을 만드는 것이다. 총 60마리의 흰쥐를 출혈량에 따라 체중 100g 당 15분 동안 0ml, 2ml, 2.5ml 3ml로 정하여 총 4그룹으로 나누었다. 출혈 중에 변화하는 심박수, 수축기혈압, 이완기혈압, 호흡수, 체온 등을 분석하였다. 분석한 데이터를 무작위로 나누어 360개의 데이터 세트를 선형회귀 분석모델을 만드는데 사용했고 이 모델의 R (결정계수) 제곱 값은 0.80이었다. 나머지 360개의 데이터를 이용하여 만든 모델을 시험한 결과, 추정된 손실 혈액의 비율의 RMS (root mean square) 오차 값은 5.7%가 나왔다. 비록 선형회귀분석모델이 직접적으로 실제 임상에서 사용될 수 없지만 추가적인 연구를 통해 이 방법이 출혈성 쇼크의 소생술을 시행하는데 필요한 용액의 양을 결정하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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