호우발생전의 기상상태, 유역의 저류상태 그리고 과거의 패턴을 반영한 실용성 있는 홍수 예보모형을 제안하였다. 호우 예보는 구름 물리학을 토대로한 지점 호우 예보 모형을, 유출예측은 저류함수모형을 채택하였다. 홍수 예보 모형의 입력 변수는 예보 발령 시점의 지상 기온, 지상 기압, 지상 이슬점 온도 그리고 유출점의 초기 유량이다. 홍수 예보 모형의 매개 상수는 과거의 홍수 사상이 갖는 최적 상수들의 산술평균값으로 하였다. 유출률은 홍수 초기 유량을 지표로 하여 예측될 수 있게 하였다.
본 연구에서는 가변부피 투시창이 설치되어 있는 고압 상평형 측정 장치를 사용하여 이산화탄소의 임계온도 이상과 디메틸포름아마이드(DMF)의 임계온도 이하의 온도 범위에서 혼합물의 조성을 변화시키면서 이산화탄소와 디메틸포름아마이드 혼합물의 기포점 압력을 측정하였다. 실험적으로 측정된 기포점 압력 데이터를 Peng-Robinson 상태방정식에 상관시킴으로써 기포점 조성과 평형을 이루는 이슬점 조성을 추정하였다. 실험적으로 측정된 기포점 압력은 Peng-Robinson 상태방정식으로 계산한 결과와 매우 잘 일치하였다. 가변부피 투시창이 설치되어 있는 고압 상평형 실험장치는 고압의 압축유체 혼합물의 기포점을 매우 쉽고 빠르게 측정할 수 있는 방법이라고 할 수 있다.
본 연구에서는 가변부피 투시창이 설치되어 있는 고압 상평형 측정 장치를 사용하여 이산화탄소의 임계온도 이상과 디메틸카보네이트의 임계온도 이하의 온도 범위에서 혼합물의 조성을 변화시키면서 디메틸카보네이트와 이산화탄소 혼합물의 기포점을 압력을 측정하였다. 실험적으로 측정된 기포점 압력 데이터를 Peng-Robinson 상태방정식에 상관시킴으로써 기포점 조성과 평형을 이루는 이슬점 조성을 추정하였다. 실험적으로 측정된 기포점 압력은 Peng-Robinson 상태방정식으로 계산한 결과와 매우 잘 일치하였다. 가변부피 투시창이 설치되어 있는 고압 상평형 실험장치는 고압의 압축유체 혼합물의 기포점을 매우 쉽고 빠르게 측정할 수 있는 방법이라고 할 수 있다.
In this study, water diffusion in proton exchange membrane fuel cell at open circuit voltage (OCV) was analyzed through experiment. First, the reliability of the micro-sensor (SHT31) was verified. It was concluded the micro-sensor has an excellent reliability at 60℃ and 70℃. After the sensor reliability test, the temperature and relative humidity measurement in bipolar-plate was conducted at OCV. To analyze water distribution and water flux, the temperature and relative humidity was converted into dew point. To the end, it was found water concentration affects water diffusion.
국내 목조건축문화재는 자연환경에 그대로 노출되어 있어 생물피해와 여러 환경요인에 의해 피해가 가속화되고 있다. 이에 본 연구에서는 보은 법주사와 순천 선암사에 기상인자 모니터링을 위한 자동기상측정장비를 설치하여 기상데이터를 수집하였다. 이들 데이터에 통계 모형을 적용하여 기상인자를 예측하고 기상인자별 예측성능을 비교하였다. 그 결과, 법주사와 선암사 두 곳 모두에서 대기온도와 이슬점온도의 상관계수가 0.95 이상으로 가장 높게 나타났으며 상대습도의 상관계수는 0.65로 낮게 나타났다. 결과적으로 일반선형모형은 대기온도와 이슬점온도를 예측하기에 적합하다는 것을 확인하였다. 기상인자들 사이의 상관성을 분석한 결과, 법주사와 선암사 모두 대기온도와 이슬점온도, 일사량과 증발량 사이에 강한 양의 상관성을 보였으며, 법주사에서는 대기온도와 증발량이 약한 양의 상관성을 나타내었고 선암사에서는 풍속이 대기온도와 상대습도에 대하여 약한 음의 상관성을 나타내었다. 선암사의 풍속은 겨울에 높고 여름에 평균 이하로 낮아지는 패턴을 보이는데, 이것은 대기온도와 상대습도가 높은 여름철에 수분의 증발을 막고 정체시키는 역할을 하는 것으로 판단되며, 결과적으로 이것이 선암사의 목조건축물 피해를 가속화시키는 것으로 판단된다.
이 연구의 목적은 동해안 대설시 기상 요소들의 일변화의 특성을 알아보고자 하는데 있다. 1997년 1월 5${\sim}$7일 사이에 발생한 대설을 하나의 사례로 분석하여 보았다. 12시간 간격으로 분석한 지상 일기도와 850hPa 등압면 일기도로부터 기압 패턴을 알아보았다. 영동 동해안 ${\cdot}$ 태백산간 ${\cdot}$ 영서 ${\cdot}$ 경북 동해안 지방으로 세분화하여 강설량 분포와 바람, 운량, 지상 온도, 이슬점 온도, 상대습도, 해면기압 같은 기상 요소들의 일 변화를 분석하여 보았다. 1월 5일은 기압골, 6일은 저기압 후면 그리고 7일은 북동기류 유입으로 눈이 내렸다. 기상 요소들의 일변화의 특징은 영동 동해안 지방인 강릉, 속초 지방의 지상풍향은 남서풍, 북서풍이 유입될 때 대설이 내렸고 태백산간 지방은 북동풍이 유입될 때 지속적인 강설 현상을 나타내었다. 그리고 풍속이 약화됨에 따라 강설도 약화되었다. 지상 온도와 이슬점 온도의 일 변화에서, 포항은 강릉, 속초 지방과 같이 동해안에 위치하면서도 대설이 발생하지 않은 것은 변질되지 않은 시베리아 기단의 영향을 계속 받았기 때문이다.
본 논문에서는 무선센서네트워크 기반의 연안·해양 환경모니터링 시스템을 이용해 연안·해양지역의 대기환경 정보는 물론 수질 환경의 정보를 측정하여 모니터링하였다. 연안 및 해양 환경의 모니터링을 위해 고려된 해양 센서를 사용하여 무선 센서 네트워크를 이용하여 온도, 습도, 조도, 기압, 이슬점의 대기환경 정보와 용존산소량(DO), 수소이온지수(pH), 수온 등의 수질환경 정보를 측정한 후 측정된 환경 정보를 베이스스테이션으로 전송하고 모니터링 하도록 하였다. 환경 정보를 전송할 때 정확하고 신속한 전송을 위하여 데이터 전달 확률이 높은 여러 라우팅 프로토콜 전송방식을 이용하여 전달하였다.
본 연구에서는 Terra MODIS 위성영상과 Mapping Evapotranspiration at high Resolution with Internalized Calibration (METRIC) 모형을 이용하여 2012년부터 2017년까지 한반도 전국의 증발산량을 산정하고 플럭스 타워 실측 증발산량과 비교하였다. METRIC은 전 세계에 널리 적용된 바 있는 에너지 수지 기반의 Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL) 모형의 개념과 기술을 기반으로 현열(Sensible Heat Flux) 추정 모듈을 개선한 모형이다. 본 연구에서 METRIC 모형은 기존 C#으로 개발되어 있던 SEBAL 코드에서 현열 추정 모듈을 수정하였고 연산 속도 개선을 위해 Python으로 재작성하였다. METRIC 모형의 위성 자료로 Terra MODIS 위성의 MOD13A2(16day, 1km) NDVI, MOD11A1(Daily, 1km) Land Surface Temperature (LST) 및 MCD43A3(Daily, 500m) Albedo를 구축하였으며 500m 공간해상도의 Albedo는 1000m 해상도로 resample하여 활용하였다. 기상자료는 기상청 기상관측소의 풍속, 풍속측정높이, 습도, 10분 간격 이슬점 온도, 일사량 자료를 위성 자료와 같은 공간해상도로 내삽(Interpolation)하여 구축하였다. 모형결과 검증을 위해 국내 플럭스 타워 (설마천, 청미천, 덕유산) 증발산량 관측 자료와의 결정계수(Coefficient of determination, $R^2$), RMSE(Root mean square error) relative RMSE (RMSE%), Nash-Sutcliffe efficiency (NSE) 및 IOA(Index of Agreement)를 산정하고, 기존 SEBAL 모형 결과와의 비교를 통해 본 모형의 개선점을 보이고자 한다.
본 논문은 인공 신경망에 기반을 둔 새로운 전력 수요 예측 모델을 제시한다. 인공 신경망 입력 변수로 시간과 날씨요소를 고려하였다. 시간 요소는 하절기와 동절기 전력수요 데이터의 자기 상관계수를 측정하여 선정하였고, 날씨요소는 피어슨 상관계수를 이용하여 선정하였다. 중요한 날씨요소로는 온도와 이슬점으로 이들은 전력수요와 밀접한 상관관계를 가지고 있다. 반면에 습도, 기압, 풍속 등과 같은 날씨요소는 전력수요와의 상관관계가 높지 않게 나타나 신경망의 입력 변수에서 제외하였다. 실험결과 새로이 제안한 인공 신경망을 이용한 전력수요 모델은 시간요소 및 날씨요소와 이에 대한 가중치를 피크 전력율과 계절에 따라 차등 적용하여 높은 적중률을 보였다.
본 연구는 이와 같은 필요성에 의해 빛의 간섭현상을 이용하여 액체막이 부차 적인 유동을 일으키기 이전에 용착성장속도를 정량적으로 측정할 수 있었고, 터어빈 날개의 부식에 직접적으로 문제를 일으키는 황산나트륨과 황산칼륨의 용착성장속도를 측정하였다. 본 연구는 종래 액체막의 성장속도만을 빛의 간섭현상을 이용하여 측정 해오던 측정범위를 광원으로 사용된 레이저의 편광상태, 굴절율, 입사각등의 변화에 따른 간섭신호의 비교연구를 통해 고체상태막의 성장속도 및 막이 기화되어 증발되는 현상도 측정하였다. 따라서 증기상태의 무기염이 금속표면에 용착될 때 적용해온 Rosner의 이론을 실험결과와 비교할 수 있었고 응축된 상태로 증기에 표함되어 있는 경우와 이슬점(dew point:표면에 더 이상 용착이 일어나지 못하는 표면온도)의 해석에 보다 확장된 개념들을 도입할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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