• Journal of the KSME
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• v.33 no.11
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• pp.936-941
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• 1993

최근 소비전력 구제 및 $CO_{2}$ 발생량 구제 등으로 인하여 에너지 절약형 제품에 대한 요 구가 점증하고있어 핵심부품인 열교환기의 효율 향상은 숙명적인 과제라 할 수 있다. 에어컨에 사용되고 있는 응축기와 증발기(condenser/evaporator)는 대부분이 핀-튜브(fin-tube)형의 직교 류형 열교환기 (crossflow heat exchanger)이다. 이와 같은 열교환기의 성능에 영향을 미치는 인자들은 크게 핀과 튜브로 구성되는 기하학적인 인자와 공기부와 냉매부로 나뉘어지는 물리적인 인자로 나눌 수 있다. 이 글에서는 핀-튜브형 열교환기의 설계시 고려하여야 할 기하학적 인자와 물리적 인자에 대하여 기술하고자 한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.07b
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• pp.1717-1718
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• 2005

Zn/Air 전지는 방전하는 동안에 최종 방전 cut-off 전압에 이르기까지 평탄한 voltage profile의 전기화학적 특성을 보여준다. Air cathode 전극의 경우, 전극의 porosity에 따라 특성변화에 큰 영향을 가지는 것으로 보이며 이의 비교연구를 위해 사용되어지는 활성탄의 종류를 달리함으로써 이러한 인자의 영향을 이해하고자 하였다. 이러한 인자연구는 discharge voltage, specific capacity, 및 energy 등의 연구결과를 바탕으로 고찰되어졌으며 결과적으로 공기 유로를 통한 산소의 원활한 공급 여부가 주요 원인인 것으로 여겨진다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.472-472
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• 2015

토양수분은 수문학에서의 물 순환을 비롯한 여러 다양한 자연과학적 분야에 중요한 인자로 활용되고 있다. 본 연구의 대상사면인 지형학적, 토양학적으로 복합적이고, 불균질한 작은 산지사면에서 토양수분의 시공간적 분포에 대한 지형, 토성인자의 영향에 대해 파악하고자 한다. 토양수분은 TDR방식의 모니터링 시스템을 통해 안정적으로 측정이 되었으며, 각 영향인자들은 사면의 지형분석 및 토성분석을 실시하여 확보되었다. 지형인자는 습윤지수, 기여사면면적, 지역적 경사 그리고 토양깊이 인자이며, 토성은 모래, 실트, 점토함량, 가밀도 값을 이용하였다. 사면의 측정된 토양깊이별 토양수분의 시공간적 변동에서의 각 인자와의 상관분석 및 다변량 분석을 통해, 각 영향인자들의 관련성 평가하였다. 사면 전체측정지점들의 토양수분의 시공간적 분포와 영향인자의 상관분석을 통해서 토양수분의 결정에는 지형보다는 토성의 영향이 지배적으로 나타났지만, 모래함량이 높은 토성을 가진 측정지점들에 한해 분석한 결과에서는 지형의 영향은 증가하였고, 토성의 영향은 오히려 줄어들었다. 토양깊이별 상관분석에서는 토양깊이 10cm의 각 인자와의 관련성이 30, 60cm보다 높은 것으로 나타났다. 토양수분변화에 따른 각 인자와의 상관계수 변화는 토양수분이 약 28~32%정도의 포화되기 전의 습윤한 조건일 때, 각 인자들과의 상관성이 증가한 것으로 나타났다.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• v.29 no.2 s.53
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• pp.255-264
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• 1996

To study reliability and validity of PWI, this newly developed self-administered questionnaire which measures stress, was given to medical students. All respondent(133) were followed 4 weeks later and 92 were retested. Cronbach's $\alpha$ coefficient of data was 0.93. Test-retest reliability measured by Pearson's correlation coefficient was 0.72(P<0.01). Exploratory factor analysis(EFA) performed by principal axis factor method without iteration and by varimax rotation explored 13 principal components(eigenvalues > 1). After exploring 4 factor structure according to previous study results, factor 1 showed good agreement but other factors did not. Confirmatory factor analysis(CFA) showed poor fit of 4 factor model to data. In the further study, it may be considered to model that has unidimensional factor structure.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.340-340
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• 2019

지구온난화로 유발되는 기후변동성이 증가함에 따라서 정확한 수문인자의 예측은 전 세계적으로 주요 관심사항이 되고 있다. 최근에는 고성능 컴퓨터 자원의 증가로 수문기상학 연구에서 동일한 학습량에 비하여 정확도의 향상이 뚜렷한 기계학습 구조를 활용하여 위성영상 기반의 대기예측, 태풍위치 추적 및 강수량 예측 등의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에는 기계학습 중 시계열 분석에 널리 활용되고 있는 순환신경망(Recurrent Neural Network, RNN) 기법의 대표적인 LSTM(Long Short-Term Memory) 네트워크를 이용하여 수문인자를 예측하였다. LSTM 네트워크는 가중치 및 메모리 요소에 대한 추가정보를 셀 상태에 저장하고 시계열의 길이 조정하여 모형의 탄력적 활용이 가능하다. LSTM 네트워크를 이용한 다양한 수문인자 예측결과 RMSE의 개선을 확인하였다. 따라서 본 연구를 통하여 개발된 기계학습을 통한 수문인자 예측기술은 권역별 수계별 홍수 및 가뭄대응 계획을 능동적으로 수립하는데 활용될 것으로 판단된다. 향후 연구에서는 LSTM의 입력영역을 Bayesian 추론기법을 활용하여 구성함으로 학습과정의 불확실성을 정량적으로 제어하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.45-45
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• 2018

오염물의 혼합거동을 해석하기 위해 물리기반 모델을 이용하는 경우 모델을 구축하고 운용하는데 많은 시간과 재정이 소요되며 현장검증을 통한 검증이 반드시 필요하다. 하지만 데이터 기반 모델의 경우 축적된 데이터만으로도 예측을 수행할 수 있으며 물리기반모델에 비해 결정해야할 입력인자가 적어 모델운용이 용이하다는 장점이 있다. 다양한 데이터 모델 중 인공신경망(ANN) 모델은 데이터가 가지는 불확실성 및 비정상성, 복잡한 상호관련성에 효과적으로 대응할 수 있는 모델로 수자원 및 환경 분야에서 자주 사용되고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 모델을 이용하여 지천유입이 있는 대하천의 수질인자 (pH, 전기전도도, DO, chl-a)를 예측하였다. 다른 데이터기반 모델과 같이 인공신경망 모델 또한 수집된 데이터 질에 크게 영향을 받으며, 내부 입력인자의 선택이 모델의 예측 결과에 큰 영향을 미친다. 이러한 인공신경망 모델의 특성을 바탕으로 예측모형의 정확도를 향상하기 위해서는 크게 데이터 처리부분과 모델구축 부분에서의 접근이 필요하다. 본 연구에서는 데이터 처리 과정에서 연구대상지점의 각각의 수질인자가 가지는 분포 특성을 유지하기 위해 층화표츨추출법을 이용하여 데이터를 구성하였다. 모델의 구축 과정에서는 초기가중치 값의 영향을 줄이기 위해 앙상블기법을 사용하였으며, 좀 더 견고하고 정확한 결과를 예측하기 위해 탄력적 역전파알고리즘을 추가하였다. 추가적으로 합류 후 본류의 미 계측지역 수질 예측 정확도 향상을 위해 본류의 수질인자뿐만 아니라 지류의 수질인자를 입력자료로 사용하여 모의를 수행하였다. 또한 동일 구간에서 수행한 현장추적자실험 자료를 이용하여 수질인자의 분포특성을 비교, 검증하였다. 개발된 모델을 이용하여 낙동강과 금호강 합류부 하류의 수질인자를 예측한 결과 지류의 수질인자를 입력자료로 추가한 경우 예측의 정확도가 증가하였으며, 현장실험 자료를 통해 밝혀진 오염물의 거동현상을 인공신경망 모델로도 동일하게 재현하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제안한 인공신경모델을 이용한다면 물리기반 수치모델을 대체하여 지천으로 유입된 오염물의 거동을 정확하고 효율적으로 파악할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.390-390
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• 2020

자연재해 중 홍수의 경우 단기간에 발생하며, 큰 인명 및 금전적 피해를 가져오는 재해이다. 1970년~2017년 국내 홍수 피해 분석결과 사상자(총 8,152명)는 점차 줄어드는 추세를 보이지만, 반대로 피해액(총 17조5,000억원)은 증가하는 것으로 나타났다(wamis, 국가수자원관리종합정보시스템). 이러한 국내 홍수 피해를 최소화하기 위해서는 각 유역 또는 지역별 특성을 고려한 홍수 취약성 평가가 필요하다. 홍수 취약성은 대상 지역의 기상, 지형, 인문학적 상황에 따라 상이하게 나타나며, 홍수 취약성을 평가하는 인자의 선정 또한 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는 홍수 피해 자료와 홍수 인자간의 인과관계를 분석하여 홍수 취약성 지표 선정 및 취약성 평가를 실시하였다. 홍수 취약성 평가를 위해 홍수 피해 자료와 대상 인자간의 상관성 분석을 통해 상관계수 값이 상대적으로 높게 나온 인자를 선정하였다. 대상 인자는 크게 기상학적 인자, 지형학적 인자, 사회·인문학적 인자로 구분하였다 선정된 인자 간 서로 높은 상관성을 보일 시 공선성이 존재함을 의미하며, 이러한 공선성을 방지하기 위해 VIF (Variance Inflation Factor, 분산팽창계수)를 통한 공선성 검토를 적용하였다. 또한 각 인자 간 에는 서로 다른 단위 및 범위를 가진다. 이러한 경우 특정 인자들의 증감을 취약성 평가에 반영하기에 어려움이 있으며, 유역별 평가 시 신뢰성이 낮아진다. 따라서 Re-scaling 방법을 통해 각 인자의 단위 및 범위를 표준화 후 동일가중치 법을 적용하였다. 본 연구에서는 전체 유역 중 홍수피해가 가장 크게 발생하는 낙동강 태화강 유역을 연구 대상 지역으로 선정하였다. 태화강은 도심지의 중심부를 흐르는 하천이며, 산지의 고도가 높은 지형적 특성을 가지고 있어 홍수에 대한 취약성이 높은 것으로 나타났다(wamis, 국가수자원관리종합정보시스템). 태화강 유역 홍수 취약성 평가결과 유역별 기상, 지형, 인문학적 특성에 따라 홍수 취약성이 높게 나타나는 결과를 보였다. 이와 같은 결과는 유역 내 도심지 비율, 인구밀도, 토지피복 특성에 의한 것으로 주로 지형학적 인자로 인해 취약성이 높게 나타났다. 본 연구에서 활용한 홍수 취약성 평가 방법은 향후 홍수피해 대책 수립에 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Korean Journal of Materials Research
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• v.3 no.5
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• pp.514-520
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• 1993

In this paper the cure cycle of carbon fiber/phenolic resin was investigated by the Taguchi Method in an experimental design. Experiments were systematically performed using $L_{18}(2^1 \times 3_7)$ orthorgonal array table of the experimental design. In the experimental design, eight compression molding parameters (heating rate, pressing temperature, pressing rate, molding pressure, curing temperature, dwell time at curing temperature, cooling rate and degassing) were considered and the effects of the parameters on the flexural strength and the apparent porosity of carbon fiber/phenolic composites were investigated. The analysis of variance for the experimental results indicated that molding pressure and curing temperature are the most significant parmeters in the flexural strength and the apparent porosity of carbon fiber/phenolic resin composites, respectively.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1721-1728
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• 2010

본 연구의 목적은 USLE 모형의 적용 범위 확장에 따른 모형의 적정성을 평가하는 데에 있다. 본 연구는 300 $km^2$ 정도의 유역면적을 갖는 만경강 봉동 수위관측소 유역에서 유사유출량을 모의한 후 이를 실측치와 비교 분석하는 과정으로 수행되었다. USLE 모형의 주요 인자 등은 객체지향프로그램인 ArcView를 이용하여 산정하였으며, 이를 강우침식인자, 토양침식인자, 지형인자, 식생피복인자, 침식조절인자 등과 같은 주제도에 격자기반($30m{\times}30m$)으로 구현하였다. 본 연구의 대상유역에서 모의된 2009년 평균토양침식량은 206.7 $ton/km^2/year$이며, 토양침식량에 Vanoni(1975)와 Boyce(1975), USDA(1972)의 유사전달비(sediment delivery ratio)를 고려한 유사유출량은 각각 47.128 $ton/km^2/year$, 19.223 $ton/km^2/year$, 61.596 $ton/km^2/year$로 산정되었다. Vanoni(1975)의 유사전달비가 고려된 유사유출량은 47.128 $ton/km^2/year$로 봉동 수위관측소에서 실측된 2009년 유사유출량 42.330 $ton/km^2/year$와 비교적 유사하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.153-153
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• 2015

최근 지구온난화와 같은 기후변화로 인한 기상이변으로 홍수, 태풍 등이 빈번히 발생하면서 지면서 그로 인한 피해도 점점 증가하고 있으며, 이러한 기상 이변으로 인한 피해를 최소화 하기 위하여 기후변화가 수문량에 미치는 영향에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그 중, 기후변화로 인한 강수현상의 변화를 분석하기 위한 방법 중 하나로 강수 현상이 주변 기후 요소의 분포에 영향을 받으며, 이를 바탕으로 강수현상에 영향을 미치는 기상인자를 통하여 강수를 분석하는 방법이 있다. 동으로는 태평양을 마주한 아시아 대륙 끝에 위치한 우리나라의 지형적 특성상, 강수 현상에 있어 대륙과 해양의 영향을 모두 받은 위치에 있다. 따라서 우리나라의 강수현상에 영향을 미치는 기상인자를 분석할 경우 대륙에서의 기상변화를 반영한 기상인자와 더불어 태평양에서의 기상변화를 반영한 모든 기상인자를 적용할 필요가 있다고 판단되어 본 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 우리나라 자료기간이 30년 이상인 주요 지점의 강수량 자료를 바탕으로 Empirical Mode Decomposition(EMD)을 이용하여 과거의 기후변화에 따른 강수량 변동성과 경향성에 대하여 분석하고, 이를 다양한 기상인자와의 지연상관관계를 분석함으로써, 기후변화에 따른 우리나라 강수량의 변동이 어느 요소에 민감한지를 판단해 보고, 상관관계가 높은 지연개월 수를 판단하여기상인자를 통한 강수량의 예측 가능성을 제시 하고자 한다.