본 논문에서는 위의 연구에서 제안되는 즉, 유동장 내에서 형식이 변화되는 새롭고 보다 정확한 형태의 와도방정식을 사용하여 평면 4:1수축을 지나는 유동을 수 치모사하고자 한다. 2장에서는 UCM유체의 평면 Poiseuille 유동 및 평면 4:1수축을 지나는 유동을 개략적으로 고찰하고, 유동장이 와도에 관하여 타원형 혹은 쌍곡선형으 로 구별될 수 있음을 밝힌다. 3장에서는 Murman과 Cole의 형식에 따른 차분법을 원 용하여 Crochet, Davies와 Walters의 유한차분법을 개선함으로써, 와도방정식을 수치 근사하는데 있어서, 타원형 구역에서는 중심차분 근사, 쌍곡선형 구역에서는 후진차분 근사하는 방법을 도입 한다. 4장에서는 본 연구의 계산 결과를 R=0에 대한 Davies, Lee와 Webster의 계산결과와 비교하고, 레이저를 이용한 Walters와 Rawlinson의 유동 가시화 실험과도 정성적인 비교를 한다.즉 유동함수의 분포를 실험 및 종래의 계산 결과와 비교하며, 와도, 응력의 분포를 와도의 형식변화 관점에서 검토하였다.
벼 재배 환경에서 농약의 분포 및 유출특성과 농업환경으로의 노출성을 구명하기 위해서 살포농약의 제형과 벼 생육단계에 따른 경시적 분포양상 실험을 수행하였다. 벼 이앙전 처리제로 제초제인 butachlor 유탁제와 oxadiazon 유제의 논물 중 잔류양상은 처리 3일 후에 초기처리량의 90%이상이 소실되는 것으로 나타났고, 벼 이앙 후 15일 이내에 처리한 butachlor, thiobencarb 및 molinate 입제의 농약성분의 95%이상이 논물과 토양에 분포되어, 비살포 지역으로 유출을 방지할 수 있는 유출안전기간은 농약살포 후 5일로 설정하였다. 벼 생육 중기에 살포된 iprobenfos 입제, tricyclazole 수화제, phenthoate 유제의 처리직후 2시간 후의 분포는 논물에서 16.1, 48.9와 38.9%, 토양에서 83.6, 15.4와 10.7%, 식물체에서 는 0.3, 35.7과 50.4%가 각각 분포되었다. 또한 벼생육 후기 농약분포는 tricyclazole 수화제와 Phenthoate 유제는 논물에서 7.8과 9.8%, 토양에서 21.7과 5.1%, 식물체에서 70.5와 85.1%가 각각 분포되어 식물체 biomass가 증가 할수록 농약 부착량이 식물체에 분포되어 논물과 토양에 적은 양이 분포되었다.
방사광 X-선 반사도를 이용하여 나노 스케일의 두께를 가진 oxynitride 박막의 계면 구조 및 두께를 측정하였다. Oxynitride 박막에서 nitrogen 분포의 분석은 두께가 극도로 얇아지는 요즘의 반도체 제작에서 매우 중요한 과제로 대두되고 있다. (1) X-선 반사도 측정을 분석하여 박막 깊이에 따른 전자밀도분포와 계면에서의 거칠기 및 각 층의 두께가 결정되었다. X-선 반사도 측정 분석으로부터 Nitrogen은 SiO₂와 Si substrate 계면에 위치하며, 화학조성분포와 층 구조의 상관성을 SIMS를 이용한 조성분포 측정과 비교하였다.
기후변화는 전 지구 수문순환과 수자원 분포에 커다란 영향을 준다. 하지만 지금까지 관측되어온 지구상의 건조도 변화에 있어서 기후의 자연변동성의 영향과 인간활동에 의한 온난화의 영향을 명시적으로 밝힌 연구는 존재하지 않는다. 본 연구에서는 데이터 구동형 모델과 물리 모델을 이용해 관측 기반의 전구 수자원 분포를 1902년부터 2014년까지 재구축함으로써 지구의 평균온도가 약 1도 상승해온 지난 세기에 걸쳐 건기의 수자원 분포가 어떻게 변해왔는지 보인다. 재구축된 전구 변화 패턴은 인간활동에 의한 온실가스 증가등을 고려한 기후 모델 시뮬레이션과 흡사함을 알 수 있었으며 기후의 자연변동성만을 고려한 기후 모델 시뮬레이션에서는 발견되지 않았다. 주로 북아시아, 북미, 유럽 등 중위도 온대지방에서 더욱더 건조한 건기가 뚜렷하게 나타났으며 이는 강수량의 감소보다는 증발산의 증가에 기인하는 것으로 나타난다. 이와 같은 건조도의 변화는 미래 있어서 또한 인류에 대한 커다란 위협으로 자리한다. 미래 기후에서의 가뭄의 변화에 대해 다양한 연구들이 존재하지만 대부분 높은 수준의 온난화 (예를들어 RCP-SSP 585)에서의 영향에 국한된다. 다시 말해 인류가 21세기 중반에 달성을 목표로 하는 탄소중립이 가뭄의 측면에서 어떤 영향을 주게 될지에 대한 연구는 아직 충분하지 않다고 할 수 있다. 본 연구에서는 약한 혹은 중간 수준의 기후변화 시나리오를 이용해 파리협약에서 목표로 하는 1.5℃와 2℃ 상승에 따라 전 지구의 건조도 분포가 어떻게 변하고 그 변화에 있어서 어떠한 수문기후학적 메커니즘이 작용하는지 밝힌다. 지중해 연안 지역에서는 건조도의 가속이 +1.5℃와 +2℃사이에 존재하였으나 동아시아에서는 +1.5℃와 +2℃ 모두에서 습윤해짐을 알 수 있었으며 이러한 지역적 불균일성은 기후변화 대응 노력에 있어서 과거 온실가스 배출에 대한 책임뿐만 아니라 다양한 부문에 걸친 미래의 잠재 적응 노력 또한 고려해야만 함을 시사한다. 본 연구는 제6차 Coupled Model Intercomparison Project의 Land Surface, Snow, Soil-moisture Model Intercomparison Project (CMIP6/LS3MIP)와 Half a degree Additional warming, Prognosis and Projected Impacts (HAPPI)의 다중 모델 앙상블 시뮬레이션 결과를 이용했다.
낙동강, 회동 및 기장에서 채집한 sediment의 미생물 군집을 FISH 분석을 통하여 조사한 결과, ${\alpha}$ 그룹, Acidobacter 그룹 및 Cyanobacter 그룹의 분포비율이 가장 높았으며 전체적으로 서로 유사한 분포 특성을 나타내었다. 각각의 sediment를 접종한 MFC 농화배양 이후의 coulombic yield는 낙동강, 회동 및 기장의 경우 각각 0.64 C, 0.50 C, 0.61 C로 나타났으며, 농화배양 완료 후의 미생물 군집분포는 ${\beta}$-Proteobacteria, ${\gamma}$-Proteobacteria, Acidobacter 그룹 및 Firmicutes 그룹이 농화배양 전보다 각각 45~90%, 50~90%, 40~80% 및 45~125% 정도 생체량이 증가한 것으로 나타났다. 농화배양이 끝난 후 16S rDNA를 이용한 미생물 동정결과에서, 낙동강 sediment를 주입한 MFC의 경우는 ${\alpha}$-Proteobacteria의 속하는 Roseomonas sp., Azospillum sp.와 ${\gamma}$-Proteobacteria의 Frateuria sp., Dyella sp., Enterobacter sp.와 Deinococci 그룹의 Deinococcus sp.가 동정되었고, 기장 sediment는 ${\alpha}$-Proteobacteria의 Azospillum sp.와 ${\beta}$-Proteobacteria의 Delftia sp., Ralstonia sp.와 ${\gamma}$-Proteobacteria의 Klebsiella sp. 와 Deinococci 그룹의 Deinococcus sp.가 동정되었으며, 회동 sediment는 ${\gamma}$-Proteobacteria의 Pseudomonas sp., Klebsiella sp.와 Deinococci 그룹의 Deinococci sp.와 Actinobacteria 그룹의 Leifsonia sp.와 Bacilli 그룹의 Bacillus sp.가 동정되었다.
베이지안 신경망 모형(Bayesian Neural Networks Models)에서 주어진 입력값(input)은 블랙 박스(Black-Box)와 같은 신경망 구조의 각 층(layer)을 거쳐서 출력값(output)으로 계산된다. 새로운 입력 데이터에 대한 예측값은 사후분포(posterior distribution)의 기대값(mean)에 의해 계산된다. 주어진 사전분포(prior distribution)와 학습데이터에 의한 가능도함수(likelihood functions)를 통해 계산되어진 사후분포는 매우 복잡한 구조를 갖게 됨으로서 기대값의 적분계산에 대한 어려움이 발생한다. 이때 확률적 추정에 의한 근사 방법인 몬테칼로 적분을 이용한다. 이러한 방법으로서 Hybrid Monte Carlo 알고리즘은 우수한 결과를 제공하여준다(Neal 1996). 본 논문에서는 Hybrid Monte Carlo 알고리즘과 기존에 많이 사용되고 있는 Gibbs sampling, Metropolis algorithm, 그리고 Slice Sampling등의 몬테칼로 방법들을 비교한다.
폴리프로필렌 이산화티타늄 첨가 폴리프로필렌을 심초형 복합 방사하여 첨가제를 섬유의 중심부분, 또 표면부분에 차별분포시켰다. TiO2의 함량이 증가함에 따라 점도(η)와 저장탄성계수(G')는 증가하였다. 전자현미경으로 파단면의 모폴로지를 관찰한 결과 TiO2와 함량이 증가함에 따라 감소하는 경향을 보였다. TiO2의 함량 증가에 따라 강력, 절단신도, 그리고 탄성계수는 감소하였다. 복합방사한 섬유의 TiO2 함량이 2% 미만일 때는 homo PP 보다 강력이 좋아졌다. 복합 섬유의 탄성계수는 중심부에 homo PP가 분포한 경우가 더 컸 고 강력과절단 신도는 중심부에 filled PP가 분포한 경우가 더 컸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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