인공위성 고도계로 측정한 해수면 높이 자료를 사용하여 준 실시간 동해 표층해류를 추정하기 위해, 세 가지 방법으로 평균 역학지형(또는 평균 해류장)을 계산하고 각각의 특징들을 살펴보았다. 프랑스 AVISO(Archiviing, Validation and Interpretation of Satellite Oceanographic data)는 인공위성 고도계 자료와 수치모델을 이용하여 전 지구 해양에 대하여 수평적으로 $0.25^{\circ}$의 해상도를 갖는 평균 역학지형을 계산하고 지형류 방정식을 적용하여 평균 해류장을 만들어 제공하고 있다. 동해에서 장기간 관측한 수온과 염분 자료를 사용하여 500 dbar를 기준면으로 사용한 역학적 해면(steric height)을 계산하고 이를 평균 여각지형으로 환산하였다. 또한 14년 동안 동행의 표층을 이동한 표층뜰개들(ARGOS)의 궤적을 이용하여 평균 해류장을 구하였다. 인공위성 고도계로 관측한 해수면 편차와 세 가지 평균 역학지형을 합하여 절대 역학지형을 얻고, 각각의 절대 역학지형에 지형류 방정식을 적용하여 세 가지 표층해류를 추정하였다. 각 방법으로 추정된 표층해류를 2005년에 동해 남서부 해역에서 선박장착 초음파 해류계(ADCP)로 관측한 해류 자료와 정량적으로 비교하였다. 육지에서 50 km 이상 떨어진 해역에서는 인공위성 고도계로 측정한 해수면 자료에 지형류 방정식을 적용하여 구한 표층해류와 현장 관측 해류의 상관계수(R)가 0.58~0.73이며 두 자료의 제곱 평균 제곱근 편차(Root Mean Square Deviation, RMSD)는 $17.1{\sim}21.8cm\;s^{-1}$이다. 육지에서 50 km 이내의 연안에서 두자료의 R이 0.06~0.46로 상대적으로 낮고 RMSD는 $15.5{\sim}28.0cm\;s^{-1}$이다. 이처럼 연안에서는 인공위성 고도계로 관측한 해수면 높이 자료의 오차가 크므로 향후 연안에 대해서는 새로운 표층해류 추정 방법에 대한 추가 연구가 필요하다.
최근 인공지능에 대중의 관심으로 인해, 인공신경망을 사용한 의료영상 처리가 학계와 산업계에서 관심이 커져가고 있다. 딥러닝을 이용한 컨볼루션 신경망은 영상을 효과적으로 표현할 수 있는 것으로 증명되었다. 그러나 학습을 위해서는 고성능 H/W 플랫폼이 요구된다. 따라서 고차원의 많은 학습 샘플을 저사양 H/W 플랫폼에서 학습하는 것은 매우 도전적인 문제이다. 본 논문에서는 온라인 인공 신경망을 사용해 라즈베리파이에서 동작할 수 있는 실시간 신경망 알고리즘을 제안하고자 한다. 다양한 실험 결과를 통해 제안된 방법은 실시간 학습이 가능함을 보여주었다.
인공지능 기술을 활용하여 동물 소리를 분석하고 그 종을 구별하는 기술은 지역의 야생동물 현황 파악이나 생태계 조사 등에 효과적으로 사용될 수 있다. 인공지능 기술을 활용하기 위해서는 많은 동물 소리 샘플이 필요하지만, 현재 그러한 데이터는 녹음 환경이 고도화되어 있는 상용 DB나 전문가 DB 형태로 존재한다. 이러한 데이터만을 학습한 인공지능의 경우 실제 환경에서 녹음된 동물 소리를 식별하는 데 많은 어려움이 예상된다. 따라서 본 논문에서는 다양한 동물 소리를 수집하기 위해 동물 관련 전문가나 일반 사용자 모두 자유롭게 사용할 수 있는 동물 울음소리 수집과 분류를 위한 오픈 플랫폼을 제안한다. 플랫폼에 업로드된 소리 파일은 인공지능의 학습 데이터로 사용하며, 이 인공지능은 사용자에게 소리 파일을 분석한 결과로 해당 동물종과 그에 대한 다양한 생태정보를 제공하고 부가적으로 지역별 동물 통계 및 소리 파일에서의 소리 구간 추출, 소리 파일 공유 등 다양한 기능을 제공한다.
해저지진, 해저붕괴 및 해저화산분출 등에 발생되는 지진해일은 파장이 수십에서 수백 km에 이르는 장파로서 에너지 손실없이 먼 거리를 전파할 수 있으며, 수심이 상대적으로 얕은 해안가에 도달하면 범람에 의해 인명 및 재산피해를 야기시킬 수 있다. 예를 들어, 2004년 12월 26일에 발생한 수마트라 지진해일은 약 30만명의 인명피해와 약 10조원의 재산피해를 가져왔으며, 2011년 3월 11일에 발생한 동일본 지진해일은 약 2만명의 인명피해와 약 330조의 재산피해를 유발시켰다. 더욱이, 지진해일에 의해 폭발한 후쿠시마 원자력발전소에서의 방사능 유출은 10년이 지난 현재도 생태계 교란, 방사능 피폭 등의 피해를 일으키고 있다. 우리나라도 1983년 5월 26일 발생한 동해 중부지진해일에 의해 삼척시 임원항 및 인근에서 인명피해(1명 사망, 2명 실종)와 약 2억원의 재산피해가 발생하였다. 최근, 4차 산업혁명으로서 빅데이터를 기반으로 한 다양한 인공지능기술이 개발되고 있으며, 많은 분야에서 이 기술을 적용하고자 노력하고 있다. 특히, 과학 및 공학분야에서도 이를 융합하는 연구 및 활용하는 사례가 증가하고 있다. 본 연구에서는 1983년 발생한 중부지진해일에 의해 인명 및 재산피해가 발생한 임원항을 대상으로 지진해일 수치모형실험을 수행하며, 수치모형실험 결과를 토대로 인공지능 모델 중 합성신경망 (Convolution Neural Network)을 활용하여 인공지능을 통한 지진해일 범람구역을 산정 및 평가하고자 한다.
이 연구는 인공위성 고도계로 관측한 해수면 높이 자료를 이용하여 동해 표층해류를 생산하고, 동해 전체 영역에 대하여 동시성 있는 표층해류 분포를 동해 해류 정보 사용자에게 제공하기 위한 최초의 시도이다. 동해 전 영역에서 인공위성 고도계와 연안 조위관측소의 해수면 높이 자료를 동시에 얻을 수 있으므로 준실시간으로 넓은 해역에 대하여 동시성 있는 표층 지형류의 산출이 가능하다. 산출된 동해 표층 지형류로부터 주요 해류의 위치와 세기 그리고 중규모 이상의 소용돌이 발달 양상을 살펴볼 수 있다. 따라서 이들 해류의 이름과 평균적인 위치를 알 수 있도록 동해 해양지명에 대한 명칭과 위치를 기술하고, 개념적인 해류도를 제시하였다. 동해 해류정보가 실제 실용화될 수 있도록 인공위성 고도계 자료를 이용하여 산출한 지형류의 월 계절 연도별 해류 분포 예를 들고, 각 해류 분포를 설명하였다. 또한 시 공간적으로 변화하는 동해 표층해류 분포 형태를 객관적으로 분류하기 위하여 16년(1993~2008년)간의 표층해류 자료를 경험직교함수(Empirical Orthogonal Function, EOF)를 이용하여 분석하였다. EOF분석 제1모드(mode)는 주로 한국 동해안을 따라 북쪽으로 흐르는 동한난류와 야마도분지 남서부 시계방향 순환의 강화 또는 약화를 나타냈다. 제2모드는 동한난류가 동해 남부를 가로지르며 사행하는 정도를 나타냈으며, 해류 사행의 파장은 약 300 km이었다. 제1모드와 제2모드가 모두 해류의 연간 변동성을 나타냈으며, 제1모드와 제2모드의 시간계수에 따라 동해 표층해류 분포를 관성 경계류 패턴(pattern), 대마난류 패턴, 사행 패턴, 외해분지류 패턴으로 분류할 수 있다.
저자들은 1993년 2월부터 1993년 4월까지 대구 제일안과의원에서 백내장낭외적출술 및 인공수정체삽입술을 받은 환자 중 백내장이외의 다른 안질환이나 전신질환이 없고 술전 양안 안압이 24mmHg이하인 환자중 편안만을 수술받은 환자 15명을 대상으로 안압의 변화를 비접촉성 안압계 및 Goldmann 압평안압계를 사용하여 3개월 이상 추적 관찰하였다. 위수정체안의 안압이 술전 안압보다 평균 $3.4{\pm}2.9mmHg$(p<0.001)의 안압하강을 나타내었으며 반대측 수정체안과의 안압차이는 평균 $2.4{\pm}3.8mmHg$(p<0.05)으로 위수정체안에서 낮은 안압을 나타내었다. 또한 Kowa 비접촉성 안압계(TM-2000, Japan)와 Goldmann 압평안압계의 안압측정치의 상관계수는 0.8876(p=0.001)으로 높은 상관관계를 나타내었다. 결론적으로 저자들은 녹내장이 합병되어 있지 않은 백내장환자에서 백내장낭외적출술 및 인공수정체삽입술을 시행하여 술후 안압 변화를 관찰하여 유의한 안압감소 효과를 얻었으므로 고안압증이나 녹내장이 병발한 백내장 환자에서 백내장적출술 및 인공수정체삽입술 단독으로도 유용한 수술법이 될 수 있을 것으로 사료된다.
생태계가 파괴된 파로호에 수초대를 복원하는 방법으로 rubberized coconut fiber를 식생기반재로 사용한 인공식물섬을 2003년 8월에 설치하였다. 인공식물섬 식생기반재에서는 식물이 자랄 수 있을 정도로 영양염이 농축되어 꽂창포(Iris ensata), 노랑 꽃창포(Iris pseudoacorus), 갈대(Phragmites communis)등 식재된 식물이 잘 자랐다. 이 과정에서 세균의 역할을 알아보기 위하여 2004년 4월부터 10월까지 2주 간격으로 총세균수, 활성세균수, ${\beta}-glucosidase$, phosphatase를 조사한 결과 인공식물성 식생기반재의 공극수에서 각각 평균 $28.6{\times}10^{6}\;cells/ml,\;22.7{\times}10^{6}\;cells/ml,\;452.9nM/L/hr,\;16381.9nM/L/hr$로 조사되어 파로호 호수물보다 각각 10배, 15배, 22배, 38배 높았다. 그리고 영양염류농도는 총인과 충질소가 식생기반재 공극수에서 각각평균 1.06 mg/L, 12.5 mg/L으로 조사되어 호수물보다 12배, 3배 높았다. 이 결과 인공식물섬 식생기반재에서 새로운 생태계가 만들어졌으며, 이 생태계에서 세균이 중요한 역할을 하여 빈-중영양상태의 호수물에서도 식물이 잘 자랄 수 있었다.
누에의 가시 돌연변이 형질을 이용한 환경변이원 검색계의 연중검색 체계수립을 위하여 인공사료누에의 환경변이원에 대한 적품종 및 감수성을 조사하였다. 변이원에 대한 인공사료육 누에의 적합 품종 조사를 위해 누에품종 AT, 백옥잠, C5와 N12를 대상으로 변이원 MMC를 투여한 후 주요형질을 조사한 결과, AT는 암나방의 우화율에서, C5와 N12는 수나방의 수정률에서 높은 성적을 보였다. 반면에 백옥잠은 암나방 우화율, 암수나방의 정상산란비율, 암나방의 산란수 및 수정률에서 높은 성적을 나타내어 인공사료에 대한 적품종으로 선발되었다. 또한 변이원에 대한 감수성 조사 결과, 인공사료육에 적품종으로 선발된 백옥잠은 공시된 다른 품종보다 다소 감수성이 낮았으며, AT가 누에의 환경변이원 검색 시스템에 높은 감수성을 보였다. 변이원 감수성은 높으나, 산란성, 우화율 등 검색계로서 주요형질이 극히 불량한 AT를 연중 검색 체계수립을 위한 변이원 검색계로 이용하기 위해서는 백옥잠 등과의 교잡으로 주요형질을 개선할 필요가 있다고 판단되었다.
본 논문에서는 대구광역시의 신천을 대상으로 거대홍수가 도시하천의 하천생태계에 미치는 영향을 분석하였다. 신천의 경우 외곽의 인공제방이 튼튼하여 거대홍수에도 범람하지 않았으므로, 거대홍수의 영향은 인공제방 내에서만 발생하였다. 신천의 하도 주변을 수변공원화 하기 위하여 하도 내에 콘크리트 보와 고무 보를 설치하고 물을 가두었으나, 거대홍수 시에는 이들 시설이 유수를 방해하는 저항으로 작용하여 주변 저수로의 제방이 붕괴되었다. 이러한 시설이 없는 구간에서는 하상의 기복이 사라져 하천생태계의 서식환경이 단순화 되면서 하천생태계의 다양성이 파괴되었고, 저수로를 범람한 유수는 고수부지의 약한 부분을 파괴하였다. 단순하게 변한 하상이 이후 소규모 홍수를 빈번하게 겪으면서 점차 원상태를 회복하면, 서식환경이 다양화됨으로써 하천생태계도 활기를 띠게 될 것이다.
초임계 난류유동이 활용되고 있는 가장 대표적인 시스템은 액체로켓연소기이다. 액체로켓엔진은 목적하는 임무에 따라 추력이 결정되고 엔진의 추력이 결정된다. 이러한 추력을 결정하는 핵심부품이 분사기(injector)이다. 실용 인공위성을 발사하기 위한 액체로켓엔진의 연소기는 수백 개의 분사기를 통해 연료와 산화제가 혼합되는 구조를 가지고 있다. 따라서 로켓연소기의 연소특성 및 성능은 분사기의 혼합특성에 좌우된다. 그러므로 단일 분사기의 연료/산화제 혼합특성에 대한 많은 실험과 해석연구가 진행되고 있다. 그런데 초임계압력에서는 액체의 표면장력이 사라지게 되어 독특한 혼합특성을 가지고 있기 때문에 성능을 높여주기 위하여 초임계 압력을 선택할 경우 분사기에 대한 연구가 선행되어야 한다. 이 글에서는 이러한 초임계 작동압력에서 분사기에 대한 연구들을 소개하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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