Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.487-487
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2021
탁수는 유기물 또는 무기물이 유입되면서 빛의 투과성이 낮아진 수체를 의미한다. 탁수가 발생하게 되면 어류의 폐사, 정수처리 비용의 증가 및 경관의 변화로 인한 피해가 발생하게 된다. 국내에서는 홍수기 또는 태풍 시 유역의 토사가 저수지 상류에서 유입하여 호내의 탁수를 발생시키는 경우가 있는데, 특히 낙동강 유역의 임하호에서 빈번하게 고탁수가 발생하여 왔다. 본 연구에서는 임하호에서 탁수 발생 시 신속 배제를 위한 수치적인 예측 시스템을 소개하고자 한다. 저수지 탁수관리의 기본개념은 용수공급능력을 고려한 고탁수의 신속한 배제이다. 이는 선제적 의사결정을 요구하므로, 지류에서 탁수가 발생한 즉시 향후 상황에 대한 예측이 필요하다. 이러한 예측을 위해 유역관리처는 3단계의 수치해석을 수행한다. 첫 번째는 유역 상류에서 탁수가 감지되었을 때, 호 내 탁수의 분포를 예측하는 것이다. 수심 및 수평방향의 탁수 분포에 대한 상세한 결과가 도출되어야 하기에, 3차원 수치해석 프로그램인 AEM3D를 이용한다. 이때, 과거 고탁수 유입에 대한 자료를 기반으로 산정된 매개변수가 적용된다. 두 번째는 예측된 호내 분포를 초기조건으로 댐 방류량 및 취수탑 위치(선택배제)에 따른 탁수 배제 수치해석을 수행하게 된다. 다양하고 많은 case에 대한 신속한 모의 및 3달 이상의 장기간 예측을 요구하므로, 2차원 수치모델인 CE-QUAL-W2를 활용한다. 이 단계에서 수자원의 안정적 공급이 가능한 범위 내에서 효과적인 탁수 배제 방류 방법 등이 결정되며, 방류 탁도가 예측된다. 세 번째 단계는 방류탁도를 경계조건으로 하여 하류 하천(반변천~내성천 합류 전)의 탁도를 예측하는 것이다. 하천의 탁도 예측은 국내뿐만 아니라 국외에서도 그 사례를 찾아보기가 쉽지 않은데, 이는 중소형의 지류에 대한 입력자료가 충분하지 않고 불확실성이 높기 때문이다. 이에 과거 10여 년의 data를 이용한 회귀분석을 통해 탁수 발생물질(SS)-부유사-유량과의 관계를 도출하고, 2차원 하천모델(EFDC)을 이용하여 수심 평균 탁도를 예측하게 된다. 이러한 세 단계의 예측은 탁수가 호내로 유입됨에 따라 반복되고, 점차 예측 정확도가 향상되게 된다. 세 단계의 과정을 통한 임하호 탁수의 조기 배제는 현재 적지 않은 효과를 거두고 있다고 판단된다. 그러나 탁수를 발생시키는 현탁물질의 종류는 매번 일정하지 않기 때문에, 이러한 예측 시스템에 정확도에 영향을 줄 수 있으므로, 여러 상황을 고려한 딥러닝을 도입하여 탁수 물질에 대한 정보를 예측한다면 보다 합리적인 의사결정 지원 도구가 될 수 있을 것이다.
In fermentation-separation processes, nanofiltration membrane processes can be used to separate organic acid and other byproducts such as sugars and proteins. In this study, new nanofiltration membranes were prepared to improve organic acid permeability during the separation processes of fermentation broth. Positively charged nanofiltration membrane was introduced to reduce lactic acid rejection by electrostatic attraction between lactic acid and nanofiltration membrane. Newly fabricated nanofiltration membranes were prepared by grafting cationic polyelectrolyte, PEI, on membrane surface. Thenanofiltration membranes showed positively charged surface potential. As a result, lactic acid rejection was remarkably reduced while the rejection of glucose was not changed significantly.
The long-term repair program is significant as the execution standard for apartment in repair construction, and provides the basis for effective facility management through appropriation reserve and preventive maintenance. Considering its importance, the government legislates the items, cycle, and ratio for long-term repair. However, the frequent changes, controversies on repair, and difficulties in using appropriation reserve are caused as the items have not been revised on time reflecting up-to-date construction technologies. In order to resolve these problems, it is required to improve the standard by evaluating the appropriateness of repair items throughout the analysis of actual conditions. This study aims to suggest the revision plan for the criteria with the major items based on the status identified by the actual long-term repair programs and historical repair construction data. To do this, the adoption ratios of items to program are reviewed by collecting the real cases of the long-term repair programs. Developing improvement plan was approached in two ways such as "exclusion method" deleting minimum unnecessary items and "selection method" sorting out items with high adoption ratio and evidence of repair in a positive manner. Aa a result, the major items were identified as 118 items and 73 items by exclusion method and selection method respectively from the current 147 items. The outcomes of this study are expected to contribute enhancing the practicality of the standard in that the regulation for long-term repair program should periodically reflect the status of currently applied construction methods and materials.
In this study, we applied the Bayesian Network for the case of the mode choice models using the Seoul metropolitan area's house trip survey Data. Sex and age were used lot the independent variables for the explanation or the mode choice, and the relationships between the mode choice and the travellers' social characteristics were identified by the Bayesian Network. Furthermore, trip and mode's characteristics such as time and fare were also used for independent variables and the mode choice models were developed. It was found that the Bayesian Network were useful tool to overcome the problems which were in the traditional mode choice models. In particular, the various transport policies could be evaluated in the very short time by the established relation-ships. It is expected that the Bayesian Network will be utilized as the important tools for the transport analysis.
Proceedings of the Membrane Society of Korea Conference
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1993.10a
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pp.59-60
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1993
막을 도구로 하여 물가등(Ion, Molecular)의 선택 분리 및 정제과정법에 대한 연구는 눈부신 발전을 가져 왔다. 콜로디온 막으로 투석과 한외 여과법이 나온 이래 1950년대 Juda의 연구 이온 교환법의 보고 후 전기투석법에 의한 바닷물의 담수화 농축 방법이 개발되고 Soeb, Sourirajan의 초산 셀루로즈 막의 보고는 Salt의 배제율이 높은 베막 법이 소개 된 후에 다양한 막의 응용법이 전개되었다. 막소제, 제막법, 고 분리기능막, 막형태, 얇은막, 막장치에 이르기 까지 막학 연구의 관심을 모아졌다.
One Problem of the choice Property in logit model is interpreted as the Problem of common links and common nodes in choice set. Common node Problem Plays important role in deciding the efficiency of network loading and common link problem is connected with choice Problem, both of which are to be solved to improve the logit choice model. Although much need has been pointed out for research on the topic, however, no Paper as yet considers these two factors at the same time. In the Paper we develop a new logit formulation, which is able to ease the logit Problem, widely known as the Problem of IIA(Independence of Irrelevant Alternatives). An example network is used to assess the Proposed model and compare it with other conventional models. From the results, we find out that the model is superior to others.
Heo, Gyeongyong;Woo, Young Woon;Kim, Ji-Hong;Lee, Imgeun;Kim, Nam-Gyu
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2013.01a
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pp.197-199
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2013
신경망의 학습은 학습 샘플의 품질뿐만이 아니라 입력으로 사용되는 특징에도 영향을 받으므로 신경망의 출력을 결정하는데 있어 연관성이 높은 특징을 입력으로 사용함으로써 학습된 신경망의 전체적인 성능을 높일 수 있다. 이 논문에서는 신경망의 입력으로 사용되는 특징과 출력의 연관성 파악하고 연관성이 낮은 특징을 학습 과정에서 배제함으로써 신경망의 전체적인 성능을 높일 수 있는 방법을 제시하였다. 토석류 데이터를 위한 의사 샘플 신경망에 제안한 방법을 적용한 경우 연관성이 낮은 특징 하나를 제외함으로써 약 6%의 오류 감소 효과를 얻을 수 있었다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2000.10a
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pp.383-386
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2000
본 논문에서는 학습데이터를 이용하여 텍스트로부터 미등록 고유명사를 추정하는 방법을 제안한다. 고유명사 추정을 위해 먼저 형태소 분석기를 이용하여 품사가 명사인 단어들을 후보단어로 선택한다. 이렇게 선택된 후보단어가 고유명사인지 추정해 보기 위해 학습데이터를 이용하여 구성한 정보집합을 사용한다. 이러한 정보집합으로는 이름집합, 접미사집합, 단서집합, 배제어 집합이 있다. 본 논문에서는 이런 정보를 이용하여 한국어 지명을 추정하는 시스템을 구현하여 실험한 결과 77.2%의 정확도와 84.9%의 재현율을 보였다.
Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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2008.10a
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pp.94-97
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2008
CD Now, Video Recommender, Amazon 등과 같은 현재의 협업 기반 필터링 서비스는 일반적으로 서비스를 요구하는 사용자가 관심을 가진 아이템과 비슷한 속성의 아이템을 추천하고 있다. 하지만 영화와 같은 경우 사용자의 주관적 평가가 배제된-명시적 속성만으로는 아이템의 특징을 표현하는데 한계가 있다. 때문에 이를 이용한 방법은 서비스를 제공하는 데 있어 제한을 가지게 된다. 따라서 본 논문에서는 소셜 네트워크 서비스 사용자가 영화에 대한 자신의 감정을 간단한 선택을 통해 표현함으로써 쉽고 편하게 사용자의 영화 취향을 도출하고 이를 기반한 소셜 네트워크를 형성하는 방법에 대해 논의해 보고자 한다. 이러한 방법을 통해 일반적으로 사용되는 빈도나 인기도 기반의 추천이 아닌 실제 사용자와 유사한 취향과 특성을 가지는 사용자들은 연결해줌으로써 보다 사용자에 특화된 추천을 가능하게 할 것이다.
implant라는 것은 생리학적으로 생체에 있어서 이물이라는것을 인식해야 한다.
또 그 일부를 상부구조물을 제작하기 위하여 구강내에 노출시킴으로써 연조직과의 접촉부위가 감염으로 염증상태를 지속하고 있다. 그뿐아니라 저작시에 교합압에 의한 위격으로 골내에 여러 가지 변화를 일으킨다. 이와같이 생체내에 이물를 implant 하였을 때 생기는 반응은 생체의 방어기전으로서 염증을 일으키는데 이 염증의 진도에 따라 동화, 흡수, 배제중의 어느 하나로 결말짓게 된다. 따라서 implant를 시술하였을때 생기는 조직의 반응을 최소한으로 감소하기 위한 생물학적 적응조건으로서 재료, 약물, 기구, 시술방법 등을 잘 선택하는 것이 implant의 임상응용에 요절이 되는것이다. implant의 종류는 실로 다양다종이다. 그러나 어떤 implant와 시술방법을 선택하든지 악골에 접착, 또는 식위하여 견고하게 장착되어 그 implant된 자체를 통하여 가장 천연치에 가까운 기능을 얻는것이 implant의 시술목적이다.
임상의가 implant를 시술하면서 이것이 과연 성공할것인가? 즉 저작효율과 내구연한이 얼마나 갈것인가 우려하지 않을수 없다. 그러므로 그 우려를 덜고 성공으로 이끄는 임상상의 문제점을 찾아 논하기로 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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