돼지의 호흡기감염은 양돈산업에서 과밀한 사육으로 인하여 발생되는 주요한 질환중의 하나이다. 호흡기감염을 일으키는 병원체들은 주로 기관분비물과 점액에 상주하는 것으로 알려져 있다. 그러므로 호흡기감염의 치료를 위하여 기관분비물내에 항균약제의 농도는 적절하게 유지되어져야 한다. sulfadiazine(SDZ)과 trimethoprim(TMP)의 혼합제제는 전세계적으로 돼지의 호흡기감염의 치료에 널리 사용되어지고 있으나, 기관분비물에서 약물의 동태학적 특성에 관한 연구는 거의 찾아 볼 수가 없었다. 본 연구는 돼지의 좌측전대정맥으로 SDZ/TMP혼합제제를 일회 투여한 후 형성되는 약물동태학적 매개변수를 알아보기 위하여 실시되었다. 혈장과 기관분비물에서 SDZ/TMP농도는 HPLC (High Performance Liquid Chromatography)로 측정하여 약물동태학적 매개변수를 산출하였다. 혈장에서 SDZ와 TMP의 약물동태학적 매개변수는 2-compartment 와 1-compartment모델에 적합하였다. 혈장내 TMP의 반감기(0.90$\pm $0.06시간)가 SDZ(7.25$\pm $1.09시간)에 비하여 매우 짧은 점이 주요한 차이점으로 볼 수 있었으며, 더욱이 투여후 8시간이후에서는 측정이 되지 않았다. 기관분비물에서 SDZ의 농도는 전체 실험기간(0.5∼32시간)동안 거의 일정하게 유지되었고, 16시간후에서는 혈장농도보다 높은 수준을 나타내었다. TMP농도는 투여후 2∼3시간에서 혈장농도보다 높게 유지되었다. 이러한 결과를 토대로 호흡기감염의 처치와 예방에 있어서 약물의 용량 및 투여빈도를 결정하는데 응용되어 질 수 있을 것이다.
홍수 예·경보 시에는 시간-단위 또는 그 이하의 시간 척도에서 작용하는 강우에 대한 고도의 영향이 중요하게 되며, 특히 상대적으로 더 드문 관측 밀도가 있는 산악지역에서 강우의 공간분포에 대한 산악 효과의 중요도가 더 높아지게 된다. 일반적으로 1시간 시간스케일에서 강우-고도의 관계를 살펴보기 위해서는 대략 5km 내외의 관측 밀도를 가져야 하는 것으로 알려져 있으나 이러한 지역은 매우 드물다. 최근 기상 예측 수치모델로부터 모의된 강우량의 품질이 눈에 띄게 향상됨에 따라 국내에도 다양한 연구가 수행된 바 있다. 본 연구에서는 WRF를 이용하여 남강댐 지역의 과거 호우 사상을 재현한 후, 이로부터 생산된 공간적인 강우장을 이용하여 시간-단위의 시간 척도에서 강우량과 고도 사이의 관계를 고려할 수 있는 WREPN(WRF Rainfall-Elevation Parameterized Nowcasting) 모형을 제안한다. 홍수량 분석을 위해 WREPN 모형을 이용하였으며, 비교군으로 실무적으로 많이 사용되는 IDW, Kriging 기반 격자강우가 사용되었다. 격자기반 분포형 강우자료로부터 홍수량을 분석하기 위해 Mod-Clark 모형이 적용되었으며, 입력된 강우자료별매개변수의 불확실성을 분석하기 위해 베이지안 기법이 적용되었다. 매개변수의 불확실성 분석으로부터 강우-고도 관계가 고려된 WREPN 모형의 강우자료가 상대적으로 불확실성이 낮다는 것을 확인할 수 있었다.
K. S. Kim;S. E. Taylor;M. L. Gleason;K. J. Koehler
한국농림기상학회지
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제4권1호
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pp.23-28
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2002
CART(Classification and Regression Tree) 모형을 이용해서 결로시간 예측에 필요한 기상변수들을 평가하였다. 입력 기상 변수들은 0.3m와 1.5m에서 측정된 기온, 상대습도, 풍속의 시간별 측정값으로서 이 관측 값들은 1997년부터 1999년 5월에서 9월 사이에 미국의 Iowa, Illinois 및 Nebraska주에 위치한 15개 자동 기상 관측소에서 관측된 것이다. 0.3 m에서 측정된 기온, 상대습도, 그리고 풍속을 이용해서 얻어진 모형이 가장 높은 결로시간의 예측 적중율(85.5%)을 보였으며, 이 모형은 Gleason 등(1994)의 CART/SLD 모형의 적중률(84.7%) 보다 다소 높았다. 그러나 새로운 변수를 추가한 경우에 정확도의 향상이 다소 있었으나 CART/SLD 모형을 대체할 정도는 아니었다. 따라서, 기온, 상대습도, 풍속들의 종관 기상관측값들을 입력변수로 사용하는 CART/SLD 모형이 종관 기상관측 자료 이외의 추가적인 자료를 필요로 하는 모형으로 결로시간을 예측하는 것보다 합리적일 것으로 보인다.
감 과피로부터 천연식용색소를 개발하고자 7가지 (acetone, ethanol, ether, ethyl acetate, ethylene chloride, hexan, methanol)의 유기용매로 carotenids를 추출하고 추출수율을 비교하였다. 이들 용매중 아세톤의 추출수율이 가장 크게 나타나 아세톤을 이용한 추출조건의 최적화를 위하여 중심합성계획에 의한 반응표면분석을 행하였다. 시료에 대한 추출온도(X$_1$), 추출시간(X$_2$), 용매비(X$_3$)를 요인변수로 하고 caroteniods 함량(Y)을 종속변수로 하여 5가지 수준으로 추출을 실시하였다. 반응표면분석으로 수립된 회귀식에 대하여 적합결여분석을 행한 결과 유의성이 없어 회귀식이 적절함을 알 수 있었으며 추출온도가 가장 큰 영향을 미치는 변수로 나타났다. carotenoids함량은 추출온도 $25^{\circ}C$부근까지 증가하다. 가 감소하는 것으로 나타났는데 이는 열에 의해 carotenoids의 산화가 촉진된 것으로 생각된다. 또한 carotenoids 함량은 추출시간과 용매비의 증가에 따라 carotenoids함량이 높게 나타났다. 기울기로 보아 추출온도가 추출시간보다 더 큰 영향을 주는 것을 알 수 있었다. 요인 변수 중 추출량에 가장 영향이 적은 용매비를 중심점의 조건으로 고정하고 추출온도와 추출시간만을 변수로 하였을 경우 carotenoids 함량을 최대로 하는 영역의 추출온도와 추출시간을 각각 29$^{\circ}C$, 93min으로 결정할 수 있었다.
자료동화(Data Assimilation) 기법은 실시간 수문학적 예측에 있어 정확도 향상을 위해 필수적인 과정이다. 가장 대중적으로 사용되는 기법들 중 하나가 모델 상태변수와 매개변수를 동시에 업데이트할 수 있는 이중 앙상블 칼만 필터(Dual Ensemble Kalman Filter)이다. 이 방법은 정확도 개선 및 적용의 용이성 때문에 많은 연구 분야에서 사용되어져 왔지만, 앙상블을 생성하는 과정에서 상당시간이 소요되는 단점이 존재한다. 본 연구에서는 상태변수와 매개변수를 동시에 업데이트 하면서 홍수 예측의 정확성을 보장할 뿐만 아니라, 앙상블 생성에 있어 계산 효율을 크게 향상시킬 수 있는 기법을 제안한다. Polynomial Chaos Expansion(PCE) 기법을 사용하여 앙상블 칼만 필터를 모방(mimic)할 수 있는 새로운 대체필터(Surrogate Filter)를 개발하는 것을 목표로 한다. 구체적으로 대체필터를 구성하기 위한 다양한 필터를 설계하였다. 첫째 시간에 대해서 PCE가 변화하지 않는 '불변 필터'(즉, 전체 예측기간에 대해 하나의 필터를 사용하여 자료동화할 수 있는 대체필터)와, 매 시간마다 PCE가 변화하는 '시변 필터'(즉, 예측하는 매 시간마다 새로운 필터를 생성해야 하는 대체필터)를 설계하여 적용성, 정확성, 예측성 등을 비교하였다. 또한, PCE의 하이퍼 매개변수를 최적화하기 위한 최적의 프레임 워크가 제안되어, 대체필터를 구축하는 데 효율을 높이고 PCE의 과적합(overfitting) 현상을 피할 수 있도록 하였다. 본 연구에서 제안된 기법은 기존 단일 및 이중 앙상블 칼만 필터(EnKF)의 결과와 비교 검증하였으며, 그 결과는 다음과 같다. (1) 대체필터의 대부분은 원래 EnKF와 비슷한 정도의 불확실성을 설명할 수 있음; (2) 모든 대체 필터는 선행시간이 짧은 경우의 예측에 있어 우수한 결과를 제공하며, 시변 필터가 불변 필터보다 더 정확한 예측 결과를 제공함; (3) 대체필터는 원래 앙상블 칼만필터보다 최대 500배 빠른 속도로 성능을 향상시킬 수 있음. 제안된 대체필터는 자료동화를 수행하는 기존필터와 비슷한 정도의 정확성, 매우 향상된 효율성을 보장함을 확인할 수 있었다.
기존의 LVA를 수행하는 알고리즘은 반복적 정보흐름분석(Iterative Data Flow Analysis -DFA) 프레임워크에 따라 프로그램 전체를 반복적으로 스캔하면서 진행되어진다. Zephyr[1] 컴파일러의 경우 이와 같은 반복적 알고리즘으로 LVA를 수행하는 시간이 전체 컴파일 시간에서 약 $7\%$를 차지하고 있다. 기존 LVA 알고리즘은 여러 가지로 개선할 점들이 있다. LVA를 수행하는 기존의 반복적 알고리즘은 알고리즘의 특성상 방문하지 않아도 되는 basic block들에 대한 방문이 잦고, 살아있는 변수들의 집합을 점차적으로 증가해 가면서 구하는 특성상 큰 변수들의 집합에 대한 연산을 계속 하게 된다. 우리는 기존의 알고리즘과 달리 사용된 변수들(USE set)에 대해 Control Flow Graph(CFG)에서 거슬러 올라가면서 LVA를 수행하는 반복적인 알고리즘의 개선안을 제안하고자 한다. 이는 기존의 알고리즘과 같은 결과를 내면서 더 빠른 알고리즘이다. DFA에서의 flow equation을 적용하는 순서를 바꿈으로써 많은 중복 계산을 줄일 수 있다. 이러한 방법으로 인해 basic block을 방문해야만 하는 횟수를 줄이면서 전체 수행 시간을 단축시킨다. 간단한 추가 구현만으로 Zephyr 컴파일러에서의 실험 결과에서 LVA만을 수행하는 시간에서 기존의 알고리즘보다 $36.4\%$ 짧은 시간을 사용하였고, 이는 전체 컴파일 시간을 $2.6\%$ 줄이는 효과를 가져왔다.
입력수문자료의 시간 스케일이 모형의 계산결과에 미치는 영향을 검토하였다. 동일한 강우사상에 대한 각기 다른 시간 스케일의 입력수문자료를 확보하고 이를 TOPMODEL에 적용하였다. 매개변수 보정을 위해 유전자 알고리즘을 사용하였다. 민감도 분석 결과는 상이한 시간 스케일이 TOPMODEL의 운영에 있어서 매개변수 공간에 대한 시각을 제공하였다. 입력수문자료의 시간 스케일의 변화는 모의효율과 평균 지하수위, 총유출량에 대한 지표유출과 지표하유출의 비, 그리고 매개변수 보정에 영향을 미쳤다. 시간 스케일이 커질수록 지표수유출이 많아지고 평균 지하수위가 높아지는 경향을 보였다. 이러한 결과는 TOPMODEL의 구조와 수문곡선의 형태 변화에서 비롯된 것으로 나타났다.
통행시간가치가 교통수단의 선택 및 교통계획의 평가에 있어서 중요한 역할을 함에도 불구하고 이를 정확히 판단하는 것은 쉬운 일이 아닌 것으로 되어왔다. 통상, 통행시간가치에 있어서 업무와 비업무통행으로만 구분하여 연구되어진 반면, 본 연구는 다항로짓모형을 적용하는데 있어 통행목적에 따른 모형 구성변수에 있어 통계적신뢰성 및 모형의 적합도, 수정우도비, 교통수단선택의 행태특성을 반영하여 적중율의 동일성이 검정하였고, 또한 통행 목적별 수단별 시간가치 값의 유의적인 차이가 있음을 검정하였다. 한편, 구체적으로 제시된 결과로는, 첫째 교통수단선택의 효용함수를 정산결과 모형 I (통근+통학)의 경우 선정된 11개 변수는 유의수준 5%이내에서 높은 설명력이 나타나, 신뢰구간 95%에서 모형을 구성하는 변수의 통계적 신뢰성이 있음을 검정하였고, 둘째, 모형별 통행시간가치 도출결과 모형 I (통근+통학)의 경우 승용차 8,198원/시, 버스 639원/시, 지하철 1,083원/시이며, 모형II(업무)는 승용차 14,074원/시, 버스 1,219원/시, 지하철 1,062원/시로 산정되었으며, 모형III(통근)의 경우 승용차10.947원/시, 버스 972원/시, 지하철 987원/시로 산정되었다. 모형의 적합도에 있어서는 모형II가 가장 큰 값을 나타냈으며, 다음은 모형III, 모형 I의 순으로 나타났다 셋째, 통행 목적별 각 모형 상호간 적중율차이에 대한 동일성은 유의수준 5%이내에서 인정되어 예측력에 따른 통행시간가치의 변화는 없을 것으로 판단되며, 또한 통행시간 가치값의 도출에 영향을 미치는 통행시간, 승용차비용, 버스요금 지하철요금 등의 매개변수가 유의수준 5%에서 검정결과 유의적인 차이가 인정된 만큼 통행목적 별 수단별 통행시간 가치값은 상호간에 유의적인 차이가 있음을 확인하였다. 본 연구 결과 향후 경제성 평가는 통행목적에 따른 수단별 통행시간가치가 적용될 수 있을 것으로 기대되며, 또한 수단선택모형의 매개변수 정산시에는 통행목적별 시간가치를 비교하여 모형의 타당성을 입증하는 요인으로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 Clark 모형의 시간-면적곡선의 구성 방법과 적용성을 검토하고 모멘트 원리에 의한 도달시간, 저류상수를 합리적으로 산정하기 위한 방법론을 고찰해 보았다. 격자 기반으로 폭 함수를 구성하고 운동과정을 순수 이류현상으로 가정하여 시간-면적곡선으로 사용하였다. 또한 도달시간과 저류상수는 모멘트 법의 원리에 따라 Clark 모형 구조에 적용하여 해석적으로 산정할 수 있는 방법을 제시하였다. 적용성 검토를 위해 (1) HEC-1에서 기본적으로 제공하는 좌우 대칭형상인 무차원 시간-면적곡선을 적용하고 매개변수 산정은 관측유출수문곡선과 계산된 유출수문곡선의 오차를 최소화하는 HEC-1의 최적화 기법 사용, (2) HEC-1에 폭 함수 기반의 시간-면적곡선을 적용하고 매개변수 산정은 HEC-1의 최적화 기법 사용, (3) 폭 함수 기반의 시간-면적곡선을 이용하여 모멘트 원리에 따라 매개변수를 직접 산정하는 방법을 적용하였다. 방법별로 산정된 Clark 모형의 매개변수들을 HEC-1을 이용하여 직접유출량을 산정하고 관측 직접유출량과 비교하여 얻은 결과는 다음과 같다. (1) 정량적으로 비교하기 위해 산정한 첨두유량과 첨두발생 시간의 상대오차 및 효율계수 E(Efficiency Coefficient)를 비교한 결과, 시간-면적곡선을 폭 함수로 대체하여 HEC-1으로부터 추정된 매개변수가 관측값을 잘 반영하였다. (2) Clark 모형의 올바른 적용을 위해서는 HEC-1에서 기본적으로 제공하는 좌우 대칭형상인 무차원 시간-면적곡선보다는 적용 대상유역의 배수구조가 적절하게 반영된 시간-면적곡선의 사용이 합리적일 것으로 판단된다. (3) 본 연구 방법은 첨두유량과 첨두시간의 상대오차 범위와 재현정도를 나타내는 효율계수를 비교하여 볼 때 대체로 양호하게 모의되었고, 대상유역별 유량측정성과인 하천평균유속과 비교했을 때 본 연구 방법이 다소 실제 유속에 접근하고 있음을 확인하였다. (4) 본 연구에서 모멘트 원리를 기반으로 제안한 매개변수 추정을 위한 방법은 유역의 이류현상과 저류현상을 정량적으로 계량할 수 있는 효율적인 관계식으로 사용할 수 있음을 확인하였다. (5) 본 방법에 의해 계산된 수문곡선이 대부분 관측수문곡선의 우측으로 왜곡되고 첨두유량은 과소평가 되는 것을 보이고 있다. 이것은 평균과 분산만을 고려하여 유역을 하나의 평균이송속도로 모의한 본 연구의 한계점으로 판단된다. 만약 모멘트의 왜곡도를 고려하고 유역을 지표면과 하천으로 나누어 평균이송속도를 모의한다면 물리적인 특성을 충분히 반영하여 매개변수를 추정 할 수 있을 것으로 판단된다.
시공간 접근 방법들을 위한 효율적인 성능평가 환경은 최소한 다음과 같은 모듈들을 포함해야 한다. 종합적인 데이터집합의 생성, 데이터집합의 저장, 접근 구조들의 수집과 실행, 실험적인 결과의 시각화 등이다. 데이터집합 저장 모듈에 초점을 맞추어서 다양한 실제 세계 시나리오를 실험하기 위한 종합적인 데이터의 생성이 요구된다. 과거의 여러 알고리즘들은 작업공간에서 미리 분배된 정적인 공간데이터를 생성하기 위하여 구현되어져왔다. 하지만 시간에 따라 변화하는 공간객체인 시공간 데이터를 생성하기에는 어렵다. 이 논문에서 시공간 데이터 타입의 데이터 생성기에서 고려하여야 할 매개변수들에 대하여 논의한다. "Generate_Spatio_Temporal_Data"라는 알고리즘은 움직이는 점 또는 사각형데이터를 생성하고 거래시간과 유효시간을 구별하지 않았으며 시간 점만을 표현하였다. 이 논문에서는 정확한 시간적 개념을 표현하기 위하여 거래시간과 유효시간간격 모두를 지원하는 데이터 생성기에 관하여 논의하기 위한 알고리즘을 제시하고 실제적인 데이터집합 생성을 위한 매개변수들을 나타낸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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